永乐国际供给侧结构性改革对中国经济的影响—

 

2021-04-19 11:17

  供给侧结构性改革的持续深化会对未来我国经济发展造成什么样的影响?这是新时代我国不得不面对和回答的重大现实问题之一。基于动态可计算一般均衡模型的量化评估显示,当降低非高耗能行业生产税税率、提高劳动参与率与创新驱动并行时,2030年我国实际国内生产总值将在基准情景基础上增加0.5%~2.6%,居民收入、总进口和总出口均有所增加,整体物价水平下降;且所有行业产出均会增加,其中,煤炭采选业产出的增长幅度最大。通过单项改革方案的对比发现,劳动参与率的提高会释放更大的红利;若区分供给侧结构性改革方案的优先序,则创新驱动对采选业、高耗能行业、制造业、交通运输及仓储业的影响更为显著,而降低非高耗能行业生产税税率对农业、轻工业、公用事业单位更为有利。以上结论表明,应加快从减税降费、提高劳动参与率与创新驱动角度入手全面深化供给侧结构性改革,并根据不同行业调整改革重点,高度关注煤炭采选业的转型升级。

  国家自然科学基金青年项目“大气污染、公众健康与经济增长:中国环境税路径选择研究”(71803191);中国社会科学院登峰战略优势学科(产业经济学)

  改革开放以来,中国经济持续快速增长,经济总量跃居世界第二位,经济社会建设创造了世界瞩目的“中国奇迹”。然而,从2012年起我国经济增速明显下滑,从2011年的9.5%下滑到2012年的7.7%,再到2018年的6.6%。学界已从增长阶段转换、要素结构变动、人口红利等角度出发,认为当前经济增速的减缓是具有长期性的(刘世锦,2011;郭晗和任保平,2014;刘友金和周健,2018)。[1-3]正如2019年中央经济工作会议所强调的,我国正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻坚期,结构性、体制性、周期性问题相互交织,经济增长速度换挡期、结构调整阵痛期、前期刺激政策消化期“三期叠加”影响持续深化,经济下行压力加大。基于此,“十三五”规划纲要中,供给侧结构性改革成为我国政府经济政策的主线。党的十九大报告进一步强调将供给侧结构性改革作为建设现代化经济体系的重要内容。因此,供给侧结构性改革的持续深化对未来我国经济发展造成什么样的影响?这是新时代下我国不得不面对和回答的重大现实问题之一,也是谋划“十四五”时期高质量发展至关重要且十分紧迫的课题之一。因此,科学合理地研判未来十年供给侧结构性改革对我国经济的影响,将为回答为何要坚持供给侧结构性改革为主线不动摇提供理论支撑,对实现经济高质量发展具有重要的现实意义。

  自供给侧结构性改革这一概念提出以来,学术界做了大量的定性研究,大致分为以下两大类。第一类文献是阐述供给侧结构性改革的理论源头或理论依据,包括马克思主义政治经济学(金碚,2017;刘爱文,2018)、新供给经济学(贾康和苏京春,2016)、马克思经济学供给理论(方福前,2017)。[4-7]第二类文献探讨了如何推进供给侧结构性改革。刘伟(2016)和蔡昉(2016)强调以全面深化改革为基础,引入经济制度创新和经济调节机制创新以提高全要素生产率。[8-9]谢富胜等(2019)主张将过剩的产能转移到中西部农村地区的地下管网建设,构建集成创新的核心企业和不同层次的模块化生产企业之间的国内生产网络,努力推进关键部件创新。[10]周密和刘秉镰(2017)认为应将住房市场作为重构宏观体系的起点,促使供给结构从技术偏向式转向认知偏向式,优先探索新需求是什么和在哪里,解决“供给什么”的问题。[11]Woo(2019)提倡取消企业出于投资目的的预算软约束,解决供需资源错配问题。[12]

  此外,有部分研究量化了供给侧结构性改革对中国潜在经济增长率的影响。例如,在理论阐述供给侧结构性改革对潜在增长率影响的基础上,李平和娄峰(2016)构建了系统动力学-计量经济学—投入产出综合宏观经济模型,研究发现在实施供给侧结构性改革下增长较快的情景中,我国潜在经济增长率在“十三五”和“十四五”期间的平均增长率分别为6.5%和5.8%,比历史趋势惯性发展的基准情景中潜在经济增长率分别提高0.2个和0.3个百分点。[13]郭学能和卢盛荣(2018)在此基础上将制度变革、结构调整、产能过剩、人口结构等供给侧结构性改革的关键因素嵌入模型框架,结果表明,基准情景下和悲观情景下,2021—2025年平均潜在增长率分别为6.3%和5.8%。[14]

  在供给侧结构性改革问题上,已有研究仍存在明显不足:几乎所有的文献都是从定性和理论角度对推进供给侧结构性改革问题进行分析,并预测了各种改革情景对中国潜在经济增长率的影响,但对于供给侧结构性改革究竟会对经济社会发展带来多大的冲击、对不同行业的影响是否存在差别等关键问题,现有文献并没有给出明确的答案。也正因如此,现有文献尚未提出针对不同行业的供给侧结构性改革路径和应对风险的系统性配套方案。理论上,供给侧结构改革会通过供给侧的政策冲击引发一系列上下游行业产出和产品价格变动,进而影响居民和出口等需求侧行为。鉴于供给侧结构性改革对经济体影响的广泛性和复杂性,可用可计算一般均衡(CGE)模型来评估供给侧结构性改革对宏观经济系统不同个体行为的交叉和综合影响。基于一般均衡视角考量宏观经济系统不同个体行为的交叉和综合影响近年来受到越来越多的学者重视,目前这一做法已应用在扩张性财政政策(Mabugu等,2013)、技术创新(Hong等,2014;Schumacher和Sands,2007;刘亦文和胡宗义,2014)、制度改革(Bye,2000;陈素梅和何凌云,2012)、去产能(李志俊和原鹏飞,2018)等领域,但尚未在我国供给侧结构性改革领域得到应用。[15-21]因此,本文将基于一般均衡视角,通过构建动态CGE模型,评估并比较供给侧结构性改革各种方案对宏观经济及各行业部门的影响,为深化供给侧结构性改革提供决策依据。

  为基于一般均衡视角开展供给侧结构性改革的经济影响分析,本文使用动态CGE模型预测了2020—2030年不同供给侧结构性改革方案对各重要行业部门及宏观经济变量的影响。模型中包括农业、煤炭采选业、石油天然气开发业、金属矿采选业、非金属矿采选业、食品及酒精饮料业、纺织业、纺织服装制造业、木制品业、造纸印刷业、文教体育用品业、石油工业等34个行业部门,还包括劳动和资本两种要素和丰富的经济主体(居民、企业、政府以及国外)。具体的模型方程详见Lemelin和Decaluwé(2007)。[22]

  在本模型中,商品和要素的初始价格均设为1,假设一个行业只生产一种商品。主要模块的具体解释如下。

  对于生产方程,本文采用常弹性替代生产函数(CES)。该函数在实践中被证明是一个较好的生产函数形式,相对于传统的Cobb-Douglas生产函数更加符合实际,且该生产函数的参数也比较容易估计,因此应用广泛。在该模型中假定所有部门的技术都具有规模报酬不变的特性。本部分设定了两层嵌套的生产结构。在顶层,最终产出由复合中间投入与复合增加值的组合以CES函数的形式嵌套起来;在第二层中间投入方面,增加值由劳动和资本通过CES函数复合得到,各种中间投入商品通过列昂惕夫函数复合起来。

  出口服从不变转换弹性假设,即国内生产者以收入最大化为目标确定国内供给和出口的优化组合。进口服从Armington假设,即进口品和国产品是不完全替代的,国内消费者按照成本最小化的原则将收入在进口品和国产品之间进行分配。

  对于居民而言,收入来自工资、资本要素收入和各类转移支付;总收入扣除所得税后的剩余部分将按照线性支出函数用于购买商品和储蓄。对于企业而言,收入来自资本要素收入和政府转移支付;总收入扣除企业所得税、企业对居民的转移支付后,剩余的是企业储蓄。永乐国际,对于政府而言,收入来自各种税收;支出主要包括政府购买、转移支付和政府储蓄三方面。

  闭合模块描述了宏观经济系统的均衡状态,包括要素市场均衡、商品市场均衡、国际收支均衡以及投资储蓄均衡。在商品或要素市场,总需求等于总供给,由产品或要素价格的内生变动实现市场出清。在国际市场,本文假设国外储蓄外生给定,由实际汇率的内生变动来达到国际收支均衡的状态。在投资储蓄均衡方面,本文采用了储蓄外生、投资内生的新古典闭合规则。

  本文采用递归动态的形式实现未来10年供给侧结构性改革的模拟。一些反映经济增长过程的重要内生变量和外生变量随着时间而发生变化,这些变化形成了经济增长的路径。这些跨时期的调整变量包括人口、资本积累增长和要素生产力的变化。

  模型中人口增长是外生设定的,中国人口数据预测值来源于联合国社会与经济部人口处的《世界人口展望》。当期的资本存量水平是由上一期的资本存量、折旧和当期的总投资额来决定的。在部门水平上,各部门的资本存量则通过部门间的资本相对回报率进行确定。在模型的基准情景中,模型假设整个经济的全要素生产率(TFP)内生决定,以实现给定的国内生产总值(GDP)增长率。2015—2018年我国GDP增长率和人口数据使用官方发布数据;2019—2030年GDP年均增长率和人口数据预测值分别来自李善同和刘云中(2011)、联合国社会与经济部人口处的《世界人口展望》。[23]在其他情景中,TFP增长率外生设定,在数值上等于基准情景TFP的增长率,而GDP增长率内生。这样的设定便于对比基准情景和模拟情景之间的差异。

  社会核算矩阵(SAM)是本文CGE模型模拟分析的数据基础,反映了宏观经济系统中各行业部门、各经济主体以及要素市场与商品市场之间的关系。本文以中国2015年投入产出表为基础,按照研究需要细分为34个行业部门,并借鉴《中国统计年鉴2016》《国际收支平衡表2016》等统计资料数据,构建了初始SAM表。由于数据来源的不同,加上可能存在的统计误差,初始SAM表并不平衡。对此,本文采用适时修正法(RAS法)对SAM表进行调平。

  就模型参数而言,本文通过基准年SAM表的校准获取一部分模型参数(如中间投入系数等)。余下的参数(如生产要素替代弹性、固定资本系数等)一般需要通过计量方法去估计,目前国内外已有不少学者在这方面做了研究。因此,本文的几个弹性系数(如国产品与进口品之间的替代弹性、国内生产国内销售与出口贸易之间的替代弹性、劳动与资本要素之间的替代弹性等)参照Dong等(2017)进行设定。[24]

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