中国经济发展中的技术扩散、技术创新(共12页).doc
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1、精选优质文档-倾情为你奉上中国经济发展中的技术扩散、技术创新 摘要本文采用一般均衡理论分析框架建立了社会保障与技术进步的实证模型以便研究其对中国经济波动的影响。结果表明,与社会保障冲击在短期内引发经济波动相异的是,技术进步变量冲击能够在更大程度上持续提升潜在的技术存量水平,促使生产部门进行更多的R&D,进而使产出达到更高水平的均衡。社会保障对经济的影响效应体现在对其他经济变量的“传递+互动”方面。社会保障投入的正向冲击对技术存量及就业等方面具有正向传递效应,而与工资的“互动性”能够给经济产出带来更大的提升效应,最终促使经济不断地达到更高水平的均衡点。在促进中国经济迈向中高端的关键性因素中除技术
2、进步变量外,社会保障冲击及生产部门的R&D投入是不容忽视的因素。研究中国经济增长的“引擎”及波动因素时,在其动力系统模型中引入再分配领域的社会保障制度及服务指标不失为一项有启发意义的探索性研究。 关键词中国经济;技术扩散;社会保障;技术创新;双引擎;一般均衡理论 一、引言 2015年3月全国“两会”上李克强总理所作的政府工作报告中提出,一方面要增大创新力度,保障就业质量,保持工资稳步增长;另一方面要增加以社会保障为核心的公共产品和公共服务供给,提高供给率。在就业结构性压力依然巨大、社会保障待遇差别有待弥合的宏观背景下,评估中国经济运行态势及测度未来经济走势的关键在于做好经济增长的波动预测。然而
3、,技术进步与社会保障动态组合的经济增长驱动策略和路径到底是怎样的?如何优化它们间的动态组合才能减少波动,从而更好地促进中国经济健康发展?国际经验表明,国民收入从低等到中等需要跨越两个阶段:第1阶段的典型特征是依赖经济结构专业化程度逐步提升;第阶段则是依赖于经济效率TFP的全面提升。中国目前正在倡导创新驱动发展战略,全要素生产率的提升成为经济发展进入第阶段后拉动经济增长的关键,这其中便涵盖了技术进步及社会保障投入两项因子。比如,1978-2015年技术进步对中国GDP的贡献率达到25%以上,技术进步变量成为拉动中国经济增长的关键性因素,由此带来新的就业岗位、工资水平及社会保障水平。此外,据有关学
4、者的研究,中国能在30年内实现世界上最大规模的减贫目标,进入中等收入国家行列,其最大的贡献因素莫归于经济的快速增长,而以社会保障为核心的公共产品和公共服务等在收入分配中的贡献力度并不大。现在需要弄清楚的问题是,究竟技术进步与社会保障“双引擎”动力机制对经济增长影响的中长期均衡路径呈现一种怎样的趋势?接下来本文将进行探讨。 二、文献回顾 从经济动力系统视角来看,就业、工资、技术进步及社会保障水平之间或许暗含着一种动态变化关系。但是其内在动态变化关系的相互作用是否能达到一个最优的均衡状态?即是否存在一个最优均衡状态的动态解以满足就业、工资、技术进步及社会保障水平所形成的动力系统?这是学术界至今仍未
5、触及的问题。相关文献多数只是研究两两之间的互动关系,或某一因素对经济增长的影响效应。然而技术创新、技术扩散和社会保障及相关变量所形成的动力系统已成为不可回避的问题。纵观既有研究文献,本文发现,研究视角及方法总体上可分为三个方面:其一,技术创新、技术扩散、就业、工资与社会保障水平对经济增长的影响。社会保障与经济增长能够保持良性互动,从调整磨合适应阶段逐渐向协同阶段过渡;工资水平也并不总是被经济水平所决定,工资水平对经济发展也能产生重要影响。一方面,就业对经济增长的作用早已被证实;另一方面,工资增长水平取决于经济增长水平。实际上,就业、工资、技术进步及社会保障水平之间的动态组合对经济增长的复合作用
6、体现为一个动力系统,涉及初次分配及再分配领域,是在技术创新、技术扩散和社会保障驱动下的均衡系统;其二,在经济增长不变条件下,研究就业与社会保障、技术创新、技术扩散、就业与工资以及社会保障与工资之间的动态变化关系及相互影响状况。其三,从研究方法来看,现有研究多采用一般均衡模型研究不同要素对经济波动的影响效应,如供给、需求、技术变迁、投资及金融信贷等对经济增长的影响效应,然而实际上社会保障及公共服务对经济增长的驱动效应在发达国家已得到验证。 深入研究技术进步、就业、工资及社会保障全要素对经济发展的动态均衡组合显然有利于促使中国经济向中高端水平迈向。本文将通过建立各变量形成的动力系统,采用动态优化方
7、式探寻最优组合及在最优组合条件下技术进步及社会保障变量对经济增长路径的影响效应。下面将重点探讨这种组合对经济增长的实际贡献率。 三、动力系统模型构建 先假设现实经济体中存在两大部门:家庭部门与最终生产部门。家庭部门向最终产品部门提供劳动,最终产品部门向家庭部门提供其所需要的消费品。 (一)家庭部门 在各期中,选择代表家庭的消费ct及劳动供给Gt,使未来效用u。最大化: 从表1可以看出,产出、资本存量、技术存量、就业、工资、社会保障及R&D投入的Kyd-land-Prescott方差比分别为0.803、0.706、0.553、0.590、0.508、0.514和0.712,各指标对经济波动的解释
8、力均超过50%,表明动力系统对现实经济增长具有较强的解释力。针对就业、工资和社会保障水平而言,其解释力分别为59.036%、50.836%和51.399%。从各变量的模拟数据看,数值大小较为接近,变动方向也是同向的。因此,动力系统模型较好地模拟了各变量间的关系,拟合度和契合度较高。从相关结果来看,就业量、资本存量、社会保障投入及R&D投入与总产出呈现显著正相关关系。见图1。 表1同时还显示,除技术存量变量之外,各相关变量与产出的方差比中,模拟数据与实际数据所测度的各变量与产出的差别在统计学意义上是不显著的。从相关变量的一阶自相关系数来看,现实数据与模拟数据的估计结果在统计学意义上是显著一致的。
9、这表明动力系统模型能够较好地拟合现实经济运行状况。本文通过滞后5期的数据验证了动力系统长期动态拟合的准确度。结果显示,模拟值与实际值出现较大偏差。进一步地,本文探寻各阶滞后条件并发现,除了资本存量外,三阶自相关系数的模拟值和实际值在统计学意义上仍不具显著性,这表明动力系统模型拟合度较高。 通过对主要变量间的相关性、Kydland-Pre.scott方差比、各变量的各阶自相关系数及各变量与产出的方差比进行模拟与对比,笔者发现,模拟数据与实际数据的拟合度较高,表明模型具有较强的解释力。但动力系统数据模拟对于中国现实经济的拟合度仍具有较强的解释力。 接下来,本文将采用脉冲响应函数和方程分解,进一步探
10、寻技术扩散和社会保障投入的“双引擎”驱动对经济增长路径的影响效应。本文的分析将从两方面展开:一方面是社会保障投入对中国经济增长的驱动效应遵循“社会保障冲击一企业利润调整一经济增长波动的路径”;另一方面是技术进步的驱动效应,遵循“技术冲击一R&D经济增长波动”的分析路径。 (二)脉冲响应分析 如图2所示,各相关变量对技术创新冲击的脉冲效应呈现出如下两个典型特征:一是就业与总产出的变动路径几乎相同,在技术进步冲击下,反应较为迅速,中短期处于上升趋势;而长期来看,逐渐处于平稳,达到新的均衡点并高于基期水平;二是R&D投入与产出变化趋势是相同的。社会保障对技术进步冲击的波动程度小于产出对技术进步的脉冲
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- 中国 经济发展 中的 技术 扩散 技术创新 12
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