科技进步与中国区域不均衡增长(

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1、No.C19990201999-5科技进步与中国区域不均衡增长*本文在写作过程中和初稿完成后得到北京大学中国经济研究中心林毅夫、海闻、陈平、胡大源、宋国青、周其仁、卢锋、姚洋、马晓萍等的悉心指导,在此谨表谢忱。北京大学中国经济研究中心客座研究项目(执笔姜照华)1999年5月一、科技进步在经济增长中贡献的测算方法(一)国内外学者关于科技进步在经济增长中的贡献率测算方法研究取得的进展和存在的问题能将科技进步与资本积累、劳动力增长和经济增长联系起来的经济增长模型首先是柯布——道格拉斯生产函数模型(Cobb-DouglassFu

2、nction)其中Q是产出(或销售额),而A则是以科技进步因素为主的综合要素生产率,K是投入的资本,L是投入的劳动力,α和β分别为资本和劳动力对产出的弹性系数,并且α+β=1可以从上述公式方便地推导出“科技进步在经济增长中的贡献率”,将两边对时间t求导,则有科技进步贡献率这里,Z是资本增长率,W是劳动力增长率,Y是经济增长率,这是三个可以通过实际测算和统计而得到的量,问题在于α和β,而Cobb-Douglass模型规定α+β=1。回顾用生产函数方法研究科技进步与经济增长的60多年来的历史,可以发现,每10年内都有较重要的进展,

3、40年代丁伯根把时间趋势并列于资本与劳动投入,构造出新古典理论的最早的公式之一;50年代,索洛发现了计算科技进步贡献率的“剩余法”;60年代,丹尼森在西蒙·库兹涅茨的国民收入核算和分析的基础上,利用历史统计资料,通过对美国等国经济增长因素的分析,提出了经济增长的因素分析法;70年代,乔根森等应用超越对数模型研究科技进步与经济增长;80年代,罗默等又提出了科技进步的内生增长模型。20我国自改革开放以来,科技、生产力得到了大解放和大的发展,科技进步在国民经济发展中的作用越来越大。与此相应,“科技进步在经济增长中的贡献率”的研究也成为有关

4、部门和很多学者所感兴趣的问题。国外的大部分研究成果在短短的几年时间里,被翻译介绍过来,并在80年代形成了热潮。在这股热潮中,虽然没有形成引起广泛影响的有特色的理论或模型,但对生产函数法提出了许多修改意见,形成了许多修正方案,并出现了一些新的生产函数模型。有一些学者还试图将生产函数与马克思主义政治经济学结合起来,如南开大学贾风和、天津农业区划所的李树德同志。也有一些人开始从马克思主义政治经济学出发研究科技进步在经济增长中贡献率问题,如厦门大学的石景云教授等。现在国内外已有数十种生产函数,实际上正如萨缪尔森所说,存在着难以计数的生产函数

5、。我国数量经济学家袁嘉新也指出“几十年来经济学家经过大量研究,在各种假设条件下提出了很多适用于技术经济分析的生产函数形式,它们的假设条件不同,应用范围也有很大差别,各有优点和局限性,很难确定一种适用于各种情况的生产函数”。生产函数法的主要困难是参数问题。正如宋家第、汤兵勇指出的,“目前估计α、β的方法(如分配法、比例法、经验法及回归分析法等)都有一定的经济或数学方面的假设,不能在任何情况下通用”而且各有优缺点,不同方法又可能导致不同的计算结果,并一般都静态地假定α和β是常数……有时就出现α(t)为负值的现象,无法作出有实际意义的解释

6、……这样,最终的结果可信度较低,且不稳定”宋家第、汤兵勇,科技进步作用测算的一种新方法,系统工程理论与实践,19929。我国较早引进和研究生产函数法的史清琪史清琪等,以生产函数为基础的技术进步模型,软科学研究方法,1988年出版、秦宝庭、陈警指出,“国内外学者在这个问题(α和β的估计)上做过大量研究,提出了许多估计方法,但归纳起来,不外乎分配比例法、回归分析法、经验确定法。上述三大类方法各具有优缺点,任何一种方法都不是十全十美的。分配比例法…需要很强的经济学假设…并不一定适合于我国。回归分析法…事先假定技术进步速度为常数。…经验确定

7、法虽然带有一定的主观性…是一种比较实用的估计参数的方法”。(二)关于新测算模型的研究本课题以马克思主义的劳动价值论为基础,从科技进步、不变资本、劳动力增长促进经济增长的不同机制出发,建立经济增长模型,并从模型中“自然地”导出科技进步在经济增长中贡献率的计算公式,而这一公式不包含类似α、β这样的主观参数。有许多因素决定经济增长,但这些因素处于不同的层次上,它们对经济增长的作用方式是不同的。其中处于第一层次上的是科技进步、不变资本和劳动力,它们是决定经济增长的直接因素;第二层次上的因素是投资者、管理者、政府、社会、企业制度、经济体制等;

8、第三层次上的因素则是政治局势、金融动态、文化背景、自然条件、国际形势等。在同一层次上,各因素之间是相互作用的。而在不同层次上,上一层次的各因素受下一个层次上的各因素的决定、影响。在图1中,“×”代表经济体制,“+”代表

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