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威尼斯人网址导航:蔡跃洲:数字经济时代的全要素生产率及增长动力

时间:2019/5/7 16:39:28  作者:  来源:  查看:3  评论:0
内容摘要:  2019年4月22日,由中国发展研究基金会主办的博智宏观论坛第三十七次月度例会召开。会议主题为“中国的全要素生产率与潜在增长率”。中国社会科学院数量经济与技术经济研究所数量经济理论方法研究室主任蔡跃洲出席会议并发表演讲。  数字经济时代的全要素生产率及增长动力  今天主要想结...
  2019年4月22日,由中国发展研究基金会主办的博智宏观论坛第三十七次月度例会召开。会议主题为“中国的全要素生产率与潜在增长率”。中国社会科学院数量经济与技术经济研究所数量经济理论方法研究室主任蔡跃洲出席会议并发表演讲。

  数字经济时代的全要素生产率及增长动力

  今天主要想结合我最近在数字经济规模测算方面的研究,谈谈中国经济的增长动力来源(或者说新动能)。我个人有个观点,在新一轮科技革命,产业变革的背景下,整个经济社会运行模式正在发生根本性改变;全要素生产率提升的途径,可能正在出现新的变化,完全沉浸在以往的宏观经济架构及既有的研究思路方法,可能无法很好地分析考察新经济、新模式。下面我将我测算的数字经济结果展示一下,新一轮科技革命背景下,在提升全要素生产率以及提升增长动力方面,还有哪些潜力可挖。

  一、全要素生产率测算方法及提升路径

  总书记2016年的讲话第一次把全要素生产率学术性的话题引到中央文件,这说明我们国家已经进入到需要主要依靠创新驱动、依靠全要素生产率提升的发展阶段。从2014年新常态开始,要寻找新的增长动力,最后很重要的落脚点就是怎么样去提升我们的全要素生产率。全要素生产率,它本质上就是一个投入产出效率的问题,但是因为涉及到了多个投入和多种产出,所以我们所有的测算方法,包括我们以索洛余值为基础的增长核算方法方法,以生产前沿面为基础的DEA-Malmquist指数法和随机前沿分析(SFA)等等,都是以某种曲径通幽的方式间接测度衡量这一相对抽象的事物。基于不同的测算及分解方法,我们还都能够梳理出提升全要素生产率路径。比如说,基于宏观增长核算的TFP增长率测算分解,我们知道可以通过把要素配置到全要素生产率更高的部门来实现全要素生产率的整体提升。根据DEA-Malmquist指数分解,我们可以通过技术进步(前沿面移动)、提高管理水平(技术效率提升)等方式实现全要素生产率的提升等等。

  二、数字技术对TFP及增长的作用机制

  2012年前后,我们开始处于国际国内两个重要时期的交汇点。一方面,全球新一轮科技革命与产业变革加速演进、数字经济蓬勃发展;另一方面,恰好在这个时间节点上,中国经济逐步进入以降速、换挡为特征的新常态。这些与2008年的全球金融危机在时间节点上也基本算是一个契合。2012年前后,新一轮科技革命的标志性事件就是我们所谓的大数据、云计算,包括当时3G、4G大规模的商业性应用,突然一下新经济、新模式、新业态就涌现出来了。这些新经济、新模式涌现出来后首先带来的就是效率的提升,这相当于是给提高全要素生产率提供了一个新的途径。数字经济这一个新的经济形态,可以说给我们的宏观经济增长提供了新的动力源(4.840, 0.14, 2.98%)泉。

  数字经济(数字技术或ICT)提高全要素生产率背后的作用机制是什么呢?这需要从数字技术/ICT的技术-经济特性来进行分析。ICT具有三个重要的技术-经济特性。首先,ICT的第一个技术-经济特性就是它的渗透性,作为通用目的技术(GPT)它能够渗透到经济社会的方方面面。事实上,工业革命以来经历的历次的重大技术革命,都是在通用目的技术领域发生了变革。比如我们的能源革命、电力革命,它们都具有渗透性。

  ICT的第二个技术-经济特性是它的替代性,这是由ICT硬件产品所遵循摩尔定律带来的。从1971年因特尔出了第一款4004的芯片开始,到现在40多年,摩尔定律一直存在。摩尔定律某种意义上是一个经济上的规律,每隔两年左右芯片处理器的实际价格降低一半。因此,在过去的40多年里ICT产品价格处于持续快速下降状态。ICT产品便宜了,生产过程中会尽量多的去用ICT,这时ICT资本会对其他的资本形成一个替代,所以生产过程就会不断的去增加ICT资本的积累。

  ICT的第三个技术-经济特性是它的协同性。ICT产品一旦形成资本渗透到生产过程中,它便能够提高其他要素比如劳动者和机器设备之间的协同性、增加其它要素之间的配合,最终结果是带来生产过程效率的提高;微观层面生产效率高了,会直接体现为企业利润的增加,最终反映到宏观层面,就会带来了更多增加值(GDP)。通过上述途径,全要素生产率得到提升,增加值更多,相当于形成新的增长动力。

  要解决数字经济规模的测算问题,核心就是考察ICT的替代效应、协同效应究竟有多大的作用。数字经济其实可以分为两种表现形式,一种是传统的与数字技术直接相关的特定产业部门。计算机制造,通信设备制造,软件与信息服务,毫无疑问是要划到数字部门,这是传统的数字部门,这属于数字产业化。第二种形式是融入数字元素的后的新型经济形态,这种经济形态就基于ICT的渗透性。它是通用目的技术,能够渗透到各个部门的增长。它渗透了以后,会对其他各个产业进行一个改造。从增长核算的角度来讲,我们从增长核算来测算TFP的时候,要考虑资本的贡献是多少,劳动的贡献是什么,剩下的就是全要素生产率的贡献是多少。因为替代效应,资本可以分为ICT资本和非ICT资本,从增长核算的角度来讲,ICT资本肯定对增长是有贡献的。因为协同效应的存在,ICT对提升全要素生产率是有作用的,但是全要素生产率的提高又不完全是由协同性所带来的。我们的工作就是要把全要素生产率增长中由数字技术的协同性贡献的这一部分,通过某种方法剥离出来。

  三、中国数字经济规模测算及结构特征

  数字部门/数字产业化所对应的增加值,只需要按照传统的部门法进行核算。 对于产业数字化这部分,传统的核算是存在缺陷的,或者说是不能直接测算的。比如,大家在市场买猪肉,消费的时候肯定会说消费的是农产品(5.650, 0.43, 8.24%),而从某种意义上讲现代化的养猪场很多都是ICT的贡献,因为养猪场的品质提高是由于它有现代化的设备。所以用支出法也是没有办法把这部分的增加值归到数字经济,这就是传统核算方法的缺陷所在。

  事实上,产业数字化是由ICT的渗透性带来的,包括替代效应、协同效应两部分。对于替代效应,我们利用增长核算框架测算TFP增长率的过程中,可以把ICT资本从其他的资本里面剥离出来,把ICT作为资本要素的贡献算出来,得到的就是替代效应对增长的贡献度。

  对于协同性,我采用了特定的剥离技巧。既然协同性可以提升全要素生产率,那么我可以从计量的角度,先检验一下它是否存在。细分了18个行业进行检验以后,检测出的全要素生产率的增长率,跟前面估算出来的ICT的资本存量进行回归,发现确实存在正相关,这个方法可能还有待检验。R平方(即拟合优度)说明了一个自变量的变化,能在多大程度上解释我的因变量的变化。这相当于从这个R平方的角度间接的去剥离,然后分析TFP增长里面有多少是由于我们ICT渗透的协同效应所带来的。通过增长核算加上基于计量分析的剥离方法,把ICT的替代效应对经济增长的贡献率和协同效应对经济增长的贡献率计算出来。

  我们的测算结果表明,20世纪90年代中期以来,中国数字经济呈现出超高速发展;数字经济整体的增长速度,从1993年开始到2016年,测算的是17.5%,这个增速比同期的GDP增速9.5%是高很多。更有意义的是数字经济所呈现的结构性特征。首先,数字产业化(数字部门)的年均增速为14.8%,接近15%;而由渗透性衍生的产业数字化这部分,整体增速则高达24.1%。更有意义的是,细分的18个部门里渗透所带来的替代效应和协同效应在行业GDP占比比较多的部门,其实寥寥无几,只有三个部门较为明显。大多数行业ICT渗透性对这个行业增加值的贡献都不足5%。这意味着 ICT的渗透或者说推动产业数字化将是未来我们形成经济增长的一个重要的方向或者动力来源。


  四、数字经济时代支撑中国增长的方向


  2017年是人工智能元年,人工智能也算是ICT技术。但是人工智能相比其它ICT还有一个技术-经济特性,就是其“发明方法的发明”特性;该特性也能促进增长,提高全要素生产率。在生物医药、材料科学等领域,研发过程具有“大海捞针”的特点,即能够确定创新存在于已有知识的某种有用组合,但是有用知识范围却广泛复杂,要找出来极不容易;而人工智能技术的突破性进展,则使得研究人员能够大大提高识别效率,找出那些最有价值的组合。比如在生物医药领域,应用深度学习技术和已有的数据,可以较为准确地预测出药物试验的结果;对于早期的药物筛选(early stage drug screening)来说,便可以减少一些不必要的检验,从而提高筛选效率,识别出那些成功概率更大的候选分子。这就是所谓“发明方法的发明”特性。结合新增长理论,这相当于知识创造的过程加速了,必然带来全要素生产率的提升。虽然现在人工智能发明方法的发明的这一特性可能还没有全面显现出来。但是未来一旦效应显现出来以后,这对我们经济增长的促进作用可能是前所未有的。

  基于上述考量,在新一轮科技革命与产业变革大背景下,考虑我国增长潜力的问题可能就不能再局限于我们原有的宏观经济的框架,原有的增长核算,和原有的部门划分。

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