进口贸易与经济增长的动态分析的论文

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1、进口贸易与经济增长的动态分析的论文进口贸易与经济增长的动态分析的论文【原文出处】财贸经济【原刊地名】京【原刊期号】201X11【原刊页号】31～36【分类号】f52【分类名】外贸经济、国际贸易【复印期号】201X02【标题】进口贸易与经济增长的动态分析【作者】季铸【作者简介】季铸北京工商大学经济学院100037【内容提要】进口贸易与经济增长、通货膨胀、就业的动态模型表明，在一定条件下进口和出口一样可以成为经济增长的增量因子。在自由灵活的经济结构中，生产要素自由地由效率低的产业流向效率高的产业，由此形成产业升级的结构效率，带来国民收入溢出，在世界经济范畴实现ex-

2、im=0情况下的经济增长。可预期的廉价进口，抑制了通货膨胀，降低了生产、消费和就业成本，使就业上升。进口贸易比货币政策更有效地实现了“低通胀、低失业、高增长”目标。【摘要题】研究与探讨【关键词】进口贸易/结构效率/经济增长/动态分析【正文】长期以来，进口始终被认为是国民收入一个漏出的量，是经济增长的减量因子。20世纪90年代，美国通过技术创新和扩大进口实现产业结构升级，创造了“低通胀、低失业、高逆差、高增长”的新经济。美国的成功实践表明，在灵活的经济制度下，进口也可以成为经济增长的增量因子。一、进口贸易、产业升级与经济增长分析（注：本文将国民收入增加或国民收入溢

3、出等同经济增长。）在动态的国民收入公式中，国民收入y的增加既取决于消费c、政府支出g、投资i和净出口nx的贡献，也取决于增量因子c、i、g、nx的结构变化。wWw..coM如果其中一个因子的减少可以使另一因子贡献增加，即使ex＜im或ex=im，国民收入y同样增加。国民经济是一个动态的体系，生产要素处于经常性的流动之中。“每个人都不断地努力为他自己所能支配的资本找最有利的用途”。（注：亚当·斯密《国民财富的性质和原因的研究》，商务印书馆1984年版，第25页。）生产效率（注：生产效率指投入1单位生产要素与创造的国民收入的数量或比例。）（要素报酬）低的生产要素必然

4、要流向生产效率高的产业。由于不同产业的生产效率不同，创造的国民收入也不相同。表1中，假设美国有100个单位的生产要素，按各20%比例分别投向计算机、制药、飞机、汽车、鞋类五个产业，每个产业投入均等的20个单位要素，合计创造国民收入111个单位。如果将鞋类产业原有20个单位生产要素转移到生产效率最高(1.4)的计算机业，平均单位要素生产效率由1.11提高到1.23，国民收入比以前溢出12个单位，产业结构升级对国民收入贡献率是10.81%。（注：净进口和产业升级的国民收入贡献率以新增国民收入占原国民收入的比重计算，即(123-111)÷111×%=10.81%。）进

5、口是美国产业结构升级的前提，由于放弃鞋类生产，必须从国外进口鞋。如果按着国内生产和进口商品生产效率1∶1的比率，会出现相当于16个单位国民收入的贸易逆差。见表2。不过美国的贸易逆差一般低于16个单位，原因在于相同产品的进口价格往往比国内便宜，如果高于国内价格，便没有人进口。假定进口鞋价格只相当美国国产鞋价格的1/2，（注：1996年美国非橡胶鞋类平均价格20.05美元，中国出口到美国的平均价格只有7.09美元。引自《国际经贸消息》1998年6月25日。）用8个单位的国民收入就足以支付鞋的进口，可以节省8个单位的国民收入，贸易逆差只相当8个单位国民收入，国民收入溢

6、出从原来的12个单位增加到20个单位。进口成为经济增长的增量因子，净进口和产业升级带来的结构效率对国民收入贡献率增加到18.01%。（注：(131-111)÷111×%=18.01%。）其中产业升级的贡献率10.81%，廉价进口的贡献率7.2%。表1投入均等生产要素所形成的国民收入生产领域投入要素生产效率国民收入贸易差额计算机201.40280制药201.20240飞机201.10220汽车201.05210鞋类200.80160合计100平均1.111110表2制鞋产业生产要素转移到计算机软件业的国民收入和贸易差额生产领域投入要素生产效率国民收入国民收入增减贸

7、易差额计算机401.4056+280制药201.202400飞机201.102200汽车201.052100鞋类00.800-16-16合计100平均1.23123+12-16国民收入溢出△y来自产业升级(△y[,1])和廉价进口(△y[,2])的两个方面，即△y=△y[,1]+△y[,2]。国民收入溢出一方面取决于生产要素转移的数量和低效率产业与高效率产业之间的效率差，即△y[,1]=△q(m-n)。其中，△y[,1]代表产业升级增加的国民收入，△q代表转移的生产要素量，m、n分别代表两种不同产业的效率水平。两种产业的效率差（势能）较大，生产要素从低效率产业向

8、高效率产业转移的动能也越