人工智能、經(jīng)濟(jì)增長與居民消費(fèi)改善:資本結(jié)構(gòu)優(yōu)化的視角
發(fā)布時(shí)間:2021-07-22 17:13
改革開放后的很長一段時(shí)期內(nèi),中國經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)出"高增長、高投資、低消費(fèi)"的特征,近年來雖然居民部門消費(fèi)率有所上升,但是經(jīng)濟(jì)增速也在不斷下降。本文構(gòu)建了含有人工智能和異質(zhì)性資本(包括實(shí)體經(jīng)濟(jì)資本、住房資本和基建資本)的動態(tài)一般均衡模型,探尋人工智能是否有助于優(yōu)化中國的資本結(jié)構(gòu),從而在擴(kuò)大居民消費(fèi)的同時(shí)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。研究發(fā)現(xiàn),人工智能可以優(yōu)化資本結(jié)構(gòu),實(shí)現(xiàn)擴(kuò)大居民消費(fèi)和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的雙重目標(biāo)。究其原因,一方面,人工智能可以提高實(shí)體經(jīng)濟(jì)的吸引力,吸引資金從房地產(chǎn)流向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì),從而減輕住房資本對居民消費(fèi)的擠出效應(yīng),并增強(qiáng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)資本對經(jīng)濟(jì)增長的拉動效果;另一方面,人工智能可以減弱地方政府依靠基建投資"穩(wěn)增長"的動機(jī),從而減輕基建資本對居民消費(fèi)的擠出效應(yīng),并進(jìn)一步增強(qiáng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)資本對經(jīng)濟(jì)增長的拉動效果。據(jù)此,本文建議政府部門著力促進(jìn)人工智能快速健康發(fā)展,從而優(yōu)化資本結(jié)構(gòu),最終實(shí)現(xiàn)擴(kuò)大消費(fèi)和經(jīng)濟(jì)增長的雙重目標(biāo)。
【文章來源】:中國工業(yè)經(jīng)濟(jì). 2020,(02)北大核心CSSCI
【文章頁數(shù)】:23 頁
【部分圖文】:
中國GDP增速、居民部門消費(fèi)率和固定資產(chǎn)投資率的走勢
正如引言部分所述,之所以通常認(rèn)為一個國家在資本過度積累狀態(tài)下難以同時(shí)實(shí)現(xiàn)擴(kuò)大居民消費(fèi)和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長兩大目標(biāo),是因?yàn)橐延醒芯考俣ń?jīng)濟(jì)體中的資本是同質(zhì)的,并且全都用于生產(chǎn)活動。在此假定下,當(dāng)擴(kuò)大消費(fèi)時(shí),用于資本積累的資源隨之減少,經(jīng)濟(jì)增速也就不可避免地出現(xiàn)下降。但是,當(dāng)前中國存在典型的“資本結(jié)構(gòu)失衡”現(xiàn)象,從而為中國實(shí)現(xiàn)擴(kuò)大居民消費(fèi)和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的雙重目標(biāo)提供了契機(jī)。理論上,降低住房資本占比和基建資本占比不僅能夠減輕二者對實(shí)體經(jīng)濟(jì)資本的擠出效應(yīng),增強(qiáng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)資本對經(jīng)濟(jì)增長的拉動作用,而且能夠減輕二者對居民消費(fèi)的擠出效應(yīng),從而改善居民消費(fèi)。數(shù)值模擬結(jié)果證實(shí)了上述推斷,即人工智能可以實(shí)現(xiàn)改善居民消費(fèi)與促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的雙重目標(biāo),其核心在于人工智能可以優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)。(1)人工智能可以提高實(shí)體經(jīng)濟(jì)的吸引力,吸引資金從房地產(chǎn)領(lǐng)域流向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì),從而減輕住房資本對居民消費(fèi)的擠出效應(yīng),并增強(qiáng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)資本對經(jīng)濟(jì)增長的拉動效果。在本文模型經(jīng)濟(jì)體中,人工智能主要通過以下兩條機(jī)制提高實(shí)體經(jīng)濟(jì)對資金的吸引力:(1)人工智能可以提高實(shí)體經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)過程的智能化程度。在本文模型中,智能化程度的提高直接體現(xiàn)為αt的升高。數(shù)值模擬結(jié)果見表3。結(jié)果顯示,基準(zhǔn)情形下αt維持在0.51,而AI10、AI15和AI20三種情景下αt不斷提高,到2035年將分別升至0.526、0.531和0.537(表3左半部分)。如果將老齡化考慮在內(nèi),這一機(jī)制的作用效果將更加顯著。因?yàn)槔淆g化將導(dǎo)致勞動力數(shù)量不斷減少,使得企業(yè)對智能化生產(chǎn)的需求更大(1)。(2)人工智能不僅可以通過“機(jī)器學(xué)習(xí)”實(shí)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步,而且還會催生配套的技術(shù)創(chuàng)新,從而不斷提高技術(shù)進(jìn)步速度,這與郭凱明(2019)所述的人工智能通過技術(shù)外溢性促進(jìn)內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長存在相似性。當(dāng)然,如參數(shù)校準(zhǔn)部分所述,本文對人工智能的情景設(shè)定較為保守,僅僅將人工智能促進(jìn)勞動生產(chǎn)率提高的10%歸功于人工智能對TFP的促進(jìn)作用,在這樣的設(shè)定下,到2035年AI10、AI15和AI20三種情景下的技術(shù)進(jìn)步速度將分別僅比Base情形高出2.51%、3.71%和4.96%(根據(jù)表3右半部分?jǐn)?shù)據(jù)計(jì)算得到)。伴隨著人工智能配套創(chuàng)新技術(shù)的不斷問世和人工智能使用范圍的不斷推廣,其對技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)作用預(yù)計(jì)將會顯著超過這一幅度。
鑒此,如果不考慮人工智能對經(jīng)濟(jì)增長的積極作用,那么政府部門就需要加大基建投資的力度“穩(wěn)增長”,當(dāng)然其背后是以提高稅率作為支撐,從而為基建投資融資。第四組數(shù)值模擬實(shí)驗(yàn)顯示,當(dāng)稅率從第一組實(shí)驗(yàn)(Base)的5%提高到第四組實(shí)驗(yàn)(Base_τ)的20%時(shí),才能基本實(shí)現(xiàn)第二個“一百年”目標(biāo)所需的目標(biāo)增速。具體而言,圖2(b)顯示,該情形下2021—2030年的平均增速為5.85%,稍高于目標(biāo)增速,2031—2035年平均增速為4.92%,稍低于目標(biāo)增速,總體上基本可以實(shí)現(xiàn)第二個“一百年”目標(biāo)所需的目標(biāo)增速。然而,基建投資力度的加大卻導(dǎo)致資本結(jié)構(gòu)進(jìn)一步惡化,居民消費(fèi)進(jìn)一步下滑,見圖2(a)。Base_τ情形下,2020—2035年間實(shí)體經(jīng)濟(jì)資本存量占比平均為46.12%,比基準(zhǔn)情形低5.94個百分點(diǎn),(2)居民部門消費(fèi)率平均僅為28.32%,比基準(zhǔn)情形低10.55個百分點(diǎn)?梢钥闯觯ㄍ顿Y帶來的經(jīng)濟(jì)增速提高的幅度遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于居民部門消費(fèi)率下滑的幅度,這是因?yàn)樵诨ㄍ顿Y占比本就偏高的情況下,繼續(xù)加大基建投資力度將會導(dǎo)致基建資本的邊際產(chǎn)出和收益率繼續(xù)快速下降。與依靠基建投資“穩(wěn)增長”相比,發(fā)展人工智能將會是更好的選擇。如上文所述,人工智能會提高生產(chǎn)的智能化程度,并提高技術(shù)進(jìn)步速度和全要素生產(chǎn)率水平,從而增強(qiáng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的吸引力。不僅如此,實(shí)體經(jīng)濟(jì)吸引力的提升會減輕住房的投資品屬性,讓資金不斷從房地產(chǎn)流向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì),從而進(jìn)一步提高經(jīng)濟(jì)增長動力。這使得人工智能在提高經(jīng)濟(jì)增速的同時(shí),并不會惡化資本結(jié)構(gòu)和居民消費(fèi),相反會優(yōu)化資本結(jié)構(gòu),提高居民部門消費(fèi)率。如圖2(b)所示,將AI10%情形和Base_τ相比較可以發(fā)現(xiàn),兩種情形下2020—2035年的平均增速分別為5.62%和5.63%,幾乎達(dá)到了相同的“穩(wěn)增長”效果,但是居民消費(fèi)等其他方面的影響則截然不同。通過發(fā)展人工智能,AI10%情形下居民部門的消費(fèi)率有所提高,而依靠基建投資的Base_τ情形下居民部門的消費(fèi)率則顯著下降,見圖2(a)。本文據(jù)此認(rèn)為,可以通過加快發(fā)展人工智能,為經(jīng)濟(jì)增長注入內(nèi)生活力,從而減輕地方政府依靠基建投資“穩(wěn)增長”的動機(jī),這有助于優(yōu)化資本結(jié)構(gòu),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長和改善居民消費(fèi)的雙重目標(biāo)。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]人工智能、老齡化與經(jīng)濟(jì)增長[J]. 陳彥斌,林晨,陳小亮. 經(jīng)濟(jì)研究. 2019(07)
[2]人工智能發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級與勞動收入份額變動[J]. 郭凱明. 管理世界. 2019(07)
[3]工業(yè)智能化如何重塑勞動力就業(yè)結(jié)構(gòu)[J]. 孫早,侯玉琳. 中國工業(yè)經(jīng)濟(jì). 2019(05)
[4]有效調(diào)控房地產(chǎn)市場的最優(yōu)宏觀審慎政策與經(jīng)濟(jì)“脫虛向?qū)崱盵J]. 孟憲春,張屹山,李天宇. 中國工業(yè)經(jīng)濟(jì). 2018(06)
[5]人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合的理論闡釋[J]. 何玉長,方坤. 學(xué)術(shù)月刊. 2018(05)
[6]實(shí)現(xiàn)第二個“一百年”目標(biāo)需要多高增速?[J]. 盛來運(yùn),鄭鑫. 管理世界. 2017(10)
[7]中國經(jīng)濟(jì)增長動力分解:有偏技術(shù)進(jìn)步與要素投入增長[J]. 封永剛,蔣雨彤,彭玨. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究. 2017(09)
[8]中國基礎(chǔ)設(shè)施存量的再測算[J]. 胡李鵬,樊綱,徐建國. 經(jīng)濟(jì)研究. 2016(08)
[9]中國分行業(yè)資本存量估算:1990~2014年[J]. 田友春. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究. 2016(06)
[10]中國基礎(chǔ)設(shè)施與非基礎(chǔ)設(shè)施資本存量及其產(chǎn)出彈性估算[J]. 金戈. 經(jīng)濟(jì)研究. 2016(05)
本文編號:3297556
【文章來源】:中國工業(yè)經(jīng)濟(jì). 2020,(02)北大核心CSSCI
【文章頁數(shù)】:23 頁
【部分圖文】:
中國GDP增速、居民部門消費(fèi)率和固定資產(chǎn)投資率的走勢
正如引言部分所述,之所以通常認(rèn)為一個國家在資本過度積累狀態(tài)下難以同時(shí)實(shí)現(xiàn)擴(kuò)大居民消費(fèi)和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長兩大目標(biāo),是因?yàn)橐延醒芯考俣ń?jīng)濟(jì)體中的資本是同質(zhì)的,并且全都用于生產(chǎn)活動。在此假定下,當(dāng)擴(kuò)大消費(fèi)時(shí),用于資本積累的資源隨之減少,經(jīng)濟(jì)增速也就不可避免地出現(xiàn)下降。但是,當(dāng)前中國存在典型的“資本結(jié)構(gòu)失衡”現(xiàn)象,從而為中國實(shí)現(xiàn)擴(kuò)大居民消費(fèi)和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的雙重目標(biāo)提供了契機(jī)。理論上,降低住房資本占比和基建資本占比不僅能夠減輕二者對實(shí)體經(jīng)濟(jì)資本的擠出效應(yīng),增強(qiáng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)資本對經(jīng)濟(jì)增長的拉動作用,而且能夠減輕二者對居民消費(fèi)的擠出效應(yīng),從而改善居民消費(fèi)。數(shù)值模擬結(jié)果證實(shí)了上述推斷,即人工智能可以實(shí)現(xiàn)改善居民消費(fèi)與促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的雙重目標(biāo),其核心在于人工智能可以優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)。(1)人工智能可以提高實(shí)體經(jīng)濟(jì)的吸引力,吸引資金從房地產(chǎn)領(lǐng)域流向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì),從而減輕住房資本對居民消費(fèi)的擠出效應(yīng),并增強(qiáng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)資本對經(jīng)濟(jì)增長的拉動效果。在本文模型經(jīng)濟(jì)體中,人工智能主要通過以下兩條機(jī)制提高實(shí)體經(jīng)濟(jì)對資金的吸引力:(1)人工智能可以提高實(shí)體經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)過程的智能化程度。在本文模型中,智能化程度的提高直接體現(xiàn)為αt的升高。數(shù)值模擬結(jié)果見表3。結(jié)果顯示,基準(zhǔn)情形下αt維持在0.51,而AI10、AI15和AI20三種情景下αt不斷提高,到2035年將分別升至0.526、0.531和0.537(表3左半部分)。如果將老齡化考慮在內(nèi),這一機(jī)制的作用效果將更加顯著。因?yàn)槔淆g化將導(dǎo)致勞動力數(shù)量不斷減少,使得企業(yè)對智能化生產(chǎn)的需求更大(1)。(2)人工智能不僅可以通過“機(jī)器學(xué)習(xí)”實(shí)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步,而且還會催生配套的技術(shù)創(chuàng)新,從而不斷提高技術(shù)進(jìn)步速度,這與郭凱明(2019)所述的人工智能通過技術(shù)外溢性促進(jìn)內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長存在相似性。當(dāng)然,如參數(shù)校準(zhǔn)部分所述,本文對人工智能的情景設(shè)定較為保守,僅僅將人工智能促進(jìn)勞動生產(chǎn)率提高的10%歸功于人工智能對TFP的促進(jìn)作用,在這樣的設(shè)定下,到2035年AI10、AI15和AI20三種情景下的技術(shù)進(jìn)步速度將分別僅比Base情形高出2.51%、3.71%和4.96%(根據(jù)表3右半部分?jǐn)?shù)據(jù)計(jì)算得到)。伴隨著人工智能配套創(chuàng)新技術(shù)的不斷問世和人工智能使用范圍的不斷推廣,其對技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)作用預(yù)計(jì)將會顯著超過這一幅度。
鑒此,如果不考慮人工智能對經(jīng)濟(jì)增長的積極作用,那么政府部門就需要加大基建投資的力度“穩(wěn)增長”,當(dāng)然其背后是以提高稅率作為支撐,從而為基建投資融資。第四組數(shù)值模擬實(shí)驗(yàn)顯示,當(dāng)稅率從第一組實(shí)驗(yàn)(Base)的5%提高到第四組實(shí)驗(yàn)(Base_τ)的20%時(shí),才能基本實(shí)現(xiàn)第二個“一百年”目標(biāo)所需的目標(biāo)增速。具體而言,圖2(b)顯示,該情形下2021—2030年的平均增速為5.85%,稍高于目標(biāo)增速,2031—2035年平均增速為4.92%,稍低于目標(biāo)增速,總體上基本可以實(shí)現(xiàn)第二個“一百年”目標(biāo)所需的目標(biāo)增速。然而,基建投資力度的加大卻導(dǎo)致資本結(jié)構(gòu)進(jìn)一步惡化,居民消費(fèi)進(jìn)一步下滑,見圖2(a)。Base_τ情形下,2020—2035年間實(shí)體經(jīng)濟(jì)資本存量占比平均為46.12%,比基準(zhǔn)情形低5.94個百分點(diǎn),(2)居民部門消費(fèi)率平均僅為28.32%,比基準(zhǔn)情形低10.55個百分點(diǎn)?梢钥闯觯ㄍ顿Y帶來的經(jīng)濟(jì)增速提高的幅度遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于居民部門消費(fèi)率下滑的幅度,這是因?yàn)樵诨ㄍ顿Y占比本就偏高的情況下,繼續(xù)加大基建投資力度將會導(dǎo)致基建資本的邊際產(chǎn)出和收益率繼續(xù)快速下降。與依靠基建投資“穩(wěn)增長”相比,發(fā)展人工智能將會是更好的選擇。如上文所述,人工智能會提高生產(chǎn)的智能化程度,并提高技術(shù)進(jìn)步速度和全要素生產(chǎn)率水平,從而增強(qiáng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的吸引力。不僅如此,實(shí)體經(jīng)濟(jì)吸引力的提升會減輕住房的投資品屬性,讓資金不斷從房地產(chǎn)流向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì),從而進(jìn)一步提高經(jīng)濟(jì)增長動力。這使得人工智能在提高經(jīng)濟(jì)增速的同時(shí),并不會惡化資本結(jié)構(gòu)和居民消費(fèi),相反會優(yōu)化資本結(jié)構(gòu),提高居民部門消費(fèi)率。如圖2(b)所示,將AI10%情形和Base_τ相比較可以發(fā)現(xiàn),兩種情形下2020—2035年的平均增速分別為5.62%和5.63%,幾乎達(dá)到了相同的“穩(wěn)增長”效果,但是居民消費(fèi)等其他方面的影響則截然不同。通過發(fā)展人工智能,AI10%情形下居民部門的消費(fèi)率有所提高,而依靠基建投資的Base_τ情形下居民部門的消費(fèi)率則顯著下降,見圖2(a)。本文據(jù)此認(rèn)為,可以通過加快發(fā)展人工智能,為經(jīng)濟(jì)增長注入內(nèi)生活力,從而減輕地方政府依靠基建投資“穩(wěn)增長”的動機(jī),這有助于優(yōu)化資本結(jié)構(gòu),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長和改善居民消費(fèi)的雙重目標(biāo)。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]人工智能、老齡化與經(jīng)濟(jì)增長[J]. 陳彥斌,林晨,陳小亮. 經(jīng)濟(jì)研究. 2019(07)
[2]人工智能發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級與勞動收入份額變動[J]. 郭凱明. 管理世界. 2019(07)
[3]工業(yè)智能化如何重塑勞動力就業(yè)結(jié)構(gòu)[J]. 孫早,侯玉琳. 中國工業(yè)經(jīng)濟(jì). 2019(05)
[4]有效調(diào)控房地產(chǎn)市場的最優(yōu)宏觀審慎政策與經(jīng)濟(jì)“脫虛向?qū)崱盵J]. 孟憲春,張屹山,李天宇. 中國工業(yè)經(jīng)濟(jì). 2018(06)
[5]人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合的理論闡釋[J]. 何玉長,方坤. 學(xué)術(shù)月刊. 2018(05)
[6]實(shí)現(xiàn)第二個“一百年”目標(biāo)需要多高增速?[J]. 盛來運(yùn),鄭鑫. 管理世界. 2017(10)
[7]中國經(jīng)濟(jì)增長動力分解:有偏技術(shù)進(jìn)步與要素投入增長[J]. 封永剛,蔣雨彤,彭玨. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究. 2017(09)
[8]中國基礎(chǔ)設(shè)施存量的再測算[J]. 胡李鵬,樊綱,徐建國. 經(jīng)濟(jì)研究. 2016(08)
[9]中國分行業(yè)資本存量估算:1990~2014年[J]. 田友春. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究. 2016(06)
[10]中國基礎(chǔ)設(shè)施與非基礎(chǔ)設(shè)施資本存量及其產(chǎn)出彈性估算[J]. 金戈. 經(jīng)濟(jì)研究. 2016(05)
本文編號:3297556
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