<P><br>柯荣住:下午好!我目前主要是研究兴趣在契约理论和信息经济学。最近,对经济增长比较有兴趣,开始学习这方面的文献。但是我对制度一直比较有兴趣,借这个机会我就和大家分享一下把经济增长理论和制度学融合到一起学习的经验。今天主要介绍的是目前国际经济学界的新星,麻省理工经济系的Acemoglu教授。</P>
<P>Acemoglu教授2005年获得了克拉克奖,正当年轻力壮。他属于精力旺盛、天生神勇型,每年能发十几篇。我首先想介绍一下他在经济增长和制度分析方面的主要思想,以他的文章《欧洲的崛起:大西洋贸易、制度变迁与经济增长》等为主线,介绍他的研究方法与主要观点。今天所说的绝大部分内容都不是我本人的研究,但是介绍得不好是我的责任。最后,我讲一点自己对制度分析的思考。在这个过程中大家如果有任何问题都可以提出来,也可以在我讲完以后提出来。我会尽量在一个半小时内结束主报告,希望能留更多的时间和大家一起讨论问题。</P>
<P><br>经济增长的特征化事实与增长分析</P>
<P><br>经济学家们对经济增长的特征化事实大致概括如下(George-Marios Angeletos , 2005 Acemoglu,2007, 等等)。</P>
<P>第一个事实:世界上富国和穷国的差距很大。以2002年为例,按照购买力平价来算,人均GDP最高的国家是挪威,超过3.6万美元 (美国将近在3.6万美元,排第三);而刚果民主共和国的人均收入大约600美元,二者相差50多倍。中国的人均收入也不到1000美元,和美国相差30多倍(按照购买力算,中国不到5000,与美国相差7倍多)。为什么人均收入会有那么大的差距?</P>
<P>第二个特征化事实:人均GDP与社会福利高度相关。尽管有这样那样的批评,但从统计上看,人均GDP和社会的福利水平有很大的关联。例如,一般来说,平均预期余命反映了一个国家的营养状况、医疗条件、社会保障等等条件(平均预期余命是有条件的平均寿命,比如一个人活到50岁以后还能再活多少年)。这是一个较为重要的衡量社会福利的指标,这个指标和人均GDP高度相关。当然,高度相关的指标还有教育水平,营养等方面。从这个意义上,大家会把GDP作为社会福利分析的重要指标。</P>
<P>第三个特征化事实:我们今天看到的这么大的国与国之间收入差距(比如美国与很多撒哈拉沙漠以南的很多国家的收入差距),由来已久。50年前差距就已经这么大了。再往前,200年前差距就存在了。今天的穷国与富国和200年前的穷国与富国基本没有太大的改变。只有个别从穷国变成了富国,但是整个的穷国和富国的圈子是比较稳定的。这是什么原因?</P>
<P>第四个特征化事实是:人均GDP的差距往往和投资、资本、生产率的差距具有非常高的相关性。一般来说,人均GDP高的国家投资也较高,人均资本也高,工人的劳动生产率也高。是由于他们人均GDP高才导致工人更有生产率还是由于他们工人的劳动生产率高使得人均GDP更高?</P>
<P>另一个事实叫做俱乐部收敛:发达国家之间收入差距似乎在组建缩小,而发达国家与不发达国家之间差距却在扩大。如果以经济合作组织的40个左右的国家归入一个俱乐部,你会发现80年代到90年代,俱乐部内部的国家的经济发展差距越来越小。但是他们和俱乐部外面的国家之间(撒哈拉南部的非洲和加勒比海沿岸的国家)收入差距是扩大的。这也是很有意思的。在什么情况下俱乐部内部的国家之间的差距会缩小,俱乐部之间的差距会扩大?为什么这个现象有意思?这个现象是对一些已有理论的挑战。从均衡的角度看,所有的国家到最后都会收敛到同样的经济发展水平上。这样的话,穷国应该发展得更快,富国发展更慢。按照投资边际收益率递减的思路,富国由于投资很多其投资收益应该很小,穷国国由于投资较少其投资收益率应该很高。这样一来,穷国和富国之间的距离应该缩小。但从整个世界上的情况看,穷者愈穷、富者愈富的倾向还是很明显的。</P>
<P>当然,还有一些特征化事实,例如经济增长与收入分配,政治稳定等之间的联系等,在这里不再展开,有兴趣的读者可以参考任何最近10内出版经济增长方面的教科书。</P>
<P>以上是一些现象,经济学如何对这个现象进行分析?按照卢卡斯的说法,人们一旦开始思考经济增长,就很难被其他问题所吸引。我们有必要回到Solow。</P>
<P>最初研究经济增长的拉姆齐可惜英年早逝,后面Solow作出巨大贡献。他的贡献主要贡献有两个。一个是在50年代提出了简单而有用的经济增长Solow模型,另一个是Solow第一次对经济增长因素进行了分解,他在理论和实际观察的资料之间建立了紧密的联系。在今天看来,这个模型很简单。一般来说,我们简单地将经济增长要素分为三种:劳动力、资本和技术。下面是基本增长模型(Solow,1957)</P>
<P>Y (t) = F(A(t),K(t),L(t)) (1)</P>
<P>其中,Y是当年的GDP产出,A是资本,K是技术,L是劳动力。Y的变化是等号右边三个因素变化引起的。如果要计算增长率,就可以在一定的理论假设下(假定市场是完全竞争的、社会的资源配置是充分有效的)计算出全要素生产率。全要素生产率就是经济增长中不能由劳动力增长和资本增长解释的那一部分。</P>
<P>计算公式是:</P>
<P> (2)</P>
<P>公式(2)中 表示技术增长率,其他类似; 是资本对GDP的贡献,劳动类似。进一步地,假定要素市场是是完全竞争,那么资本对GDP的贡献大致等于资本收入占国民账户的比例,劳动对GDP的贡献大致等于劳动收入占国民账户的比例,那么根据公式(2),我们就能算出全要素生产率,这部分被称为Solow残差。比如,如果某个国家经济今年增长10%。劳动力增长1%,资本增长20%,从各国经验来看,资本账户占GDP的比例大约是30%,劳动大约是70%。我们能够估算出该国10%的增长除了来自劳动力和资本增长以外,另外那一部分笼统地称为技术进步的比例,大约是:10-20*0.3-1*0.7=3.3。Solow在1957年第一次提出了这样的分析,然后他对世界上不同的国家进行了增长率的分析。这是一个很大的进步,在此之前人们对经济增长没有这么明确的图像。更不可能在理论增长模型和实际国民账户之间建立起这么密切的联系。这是Solow的贡献之一(他获得诺贝尔经济学奖)。但是大家会发现,尽管这样的分析是一个很好的出发点,但是却隐含很大的问题。有人批评它把所有不知道的东西都归入残差,劳动已知、资本已知、其它的重要的东西都不知道。Solow的模型解释了不到50%的经济增长的原因,模型如果有用就应该可以用已知因素解释更多经济增长背后的原因。但是更多的原因却是我们所不知道,模型所不能解释的。由于有这些批评,后来就有人研究如何发展Solow模型或者如何做进一步的改进。</P>
<P>到了90年代,比较有名的分析来自哈佛大学的经济学教授Barro。他的分析和Solow的有所不一样。Solow模型把除了资本和劳动外的很多要素都笼统地归结为技术进步。但是地理(比如维度高低、气候好坏)、宗教、文化、种族以及历史遗产(英美法系还是大陆法系)等等因素都有可能对经济增长产生影响。在Barro的分析中,决定经济增长的公式和Solow模型类似,但是他加进了一些新的因素,用来解释一些特征化的事实。基本的生产函数如下:</P>
<P>y(t)=A(t)f( K(t)/(A(t)L(t)) ) (3)</P>
<P>可以很简单地将y作为人均产出,A是技术进步,K是总资本,L是总劳动,K除以A和L的乘积是有效人均资本。用经济增长理论把人均产量在均衡水平附近进行一阶泰勒展开</P>
<P>=g - (1-ε(k*))(σ+g+n)(log[y]-log[y*]) (4)</P>
<P>得到人均增长率大约是等于技术进步速度减去资本的产出弹性和现有经济发展水平与均衡经济发展水平差距的乘积。这个公式对经济增长因素有两个解释。一是技术进步,二是收敛速度。收敛速度是用离均衡的距离来表示的。离均衡越远就发展越快,离均衡越近发展越慢。这是因为大家都要收敛到均衡。不同的国家有不同的技术水平,同时对应于其国情的均衡水平也不一样。可以进一步对(4)式做变换。因为 是人均GDP的增长率,可以用它的离散数据代替,是可以观察的到的,y是人均GDP,也可以观察到,σ是资本折旧率,可以估算,n是劳动率增长率,也可以估算。所以,尽管y*不知道,我们也可以进行以下回归分析:</P>
<P>g i , t , t-1=b0+b1logyi , t -1 , +ε i , t (无条件) (5)</P>
<P>i代表第i个国家,如果t代表年份。(5)式表明第i个国家在t年的经济增长率和各自上一年的经济总量有这样的回归关系。这个回归关系叫做无条件收敛,其中所有国家的技术水平都一样并且均衡也一样(尽管不可观察)。这是一个很强的假定。实际情况显然是不支持这样的无条件收敛的。实际数据可能支持下面的有条件的收敛:</P>
<P>g i , t , t-1=b0i+b1logyi , t -1 , +ε i , t (有条件) (6)</P>
<P>在(6)式中,每个国家的技术进步速度可能不一样,比如美国和中国的技术进步速度就不一样,同时各自的均衡水平也不一样。中国在某一年的经济增长速度可能和上一年的经济总量有关,也跟中国本身一些因素有关。继续把(6)式中决定均衡水平的因素b0i展开,这也就是一个国家的基本面。可以认为一个国家的基本面是其它一些因素的函数,这些因素包括语言、文化、地理、版图大小、海岸线长度等。任何我们能想到的东西都可以计入其中从而决定一个国家的基本面。某个国家的经济增值率可能和这个国家的基本面以及这个国家上一年的经济基数有关。特别地,假定基本面是这些因素的线性函数(Barro,1991)那么(6)式可以进一步写成:</P>
<P>g i , t , t-1=X'i , t β+b1logyi , t -1 , +ε i , t (有条件)</P>
<P>这样一来就可以进行面板分析。也就是可以进行跨国、跨时的横纵截面的分析,然后估计这些系数。Barro(1991)估算发现,在经济合作组织内部有收敛趋势,这说明b1小于0。这个分析受到了一些批评。首先,在这个回归方程中,一个国家的投资、劳动力的增长、高速公路里程、大学生数量都可以放入其基本面(X)中。但是X和上一期的经济增长基数都是内生的。考虑99年的经济增长率的时候,我们把98年的经济增长总量作为解释变量。98年的经济总量和99年的投资以及99年的大学生数量等因素都是内生于一个经济体制的。有些因素就可能同时影响X和y t-1(也就是上一期的经济增长)。这样一来我们就可能高估或者低估一些系数,从而我们无法得出一个正确结论。我们也就无法判断经济发展是否真像Barro他们说的存在俱乐部外部收敛和俱乐部外部发散的现象。内生性是一个很大的问题。等一下我会谈到。其次,有其他一些因素干扰b1符号,例如观察误差等。因为用任何一个指标测度经济总量的时候都是有误差的。这种误差会导致对b1(y t-1前面的系数)的估计出现偏差。这个偏差为什么值得关心?如果实际是0.8,估计出来的是0.75,这个偏差关系不大。如果是正的0.5被估计成负的0.5,或者正的0.1被估计成负的0.3,在这个模型中解释就完全不一样了。如果是负,说明国与国之间的差距会越来越小;如果是正的,国与国之间的差距会越来越大。如果模型是那么敏感地依赖于对GDP估计的准确性,这个模型的可信度就会受到怀疑。</P>
<P>人们对这个模型又做了一些改进。因为人们发现增值率大致等于取对数后相减,这样不如进行经济增长因素的分析</P>
<P>log y i , t =αlog y i , t-1+X'i , tβ+δi +μt +εi , t</P>
<P>这样,第i个国家t年的人均GDP是前一年人均GDP,加其它的解释变量X'i , t,加上一国家为特征的因素δi,再加上以年为特征的因素μt等的函数。这个公式比刚才前面的公式更能说明问题,它在我们刚才提到的那两个问题上有所改进。δi能控制一些某国特有的因素,比如中国和美国不一样。这个特征可能是这几十年都没有改变的。比如从19800年到现在,中国说的是汉语而美国说的是英语。μt可以控制某一年的特征,比如98年中国发生了洪水。这样既能控制国家特征,又能控制年份特征。同时又把大学生数量以及高速公路里程放进去,这样一种解释实际上不是对经济增值率进行分解,而是对经济产出本身进行分解。</P>
<P> 从这个模型大家也能看出,我们不再分析收敛或者发散的问题。我们可以分析什么样的因素决定经济增长。如果你认为受教育程度程度很重要,受教育程度前面的系数可能就很显著。如果你认为资本很重要,资本在解释经济增长时可能就会起到很显著的作用。很难说因为α小于1那么y t大于y t-1,除非后面几项期望值为0。α在这里并没有明显的含义说明经济是发散还是收敛的。</P>
<P> 与Barro模型不同,Mankiw,Romer和Weil 于1992年发表了一篇非常有影响的文章,用人力资本结合Solow模型解释经济增长。从80年代末开始就有很多内生经济增长模型,用更复杂的动力系统来解释经济增长,包括用劳动分工、人力资本投资等因素。Romer和Lucas都提出了内生经济增长模型,解释技术进步本身不是外生的而是内生的。前面说的Solow模型认为技术进步是外生的。那我们看看最简单的Solow 模型是不是能很好的解释现实中的经济增长,尤其是世界各国的经济增长的经验。在这里有一个和Barro不一样的地方,Barro假定现实的经济运行不是在均衡的水平上,但是Mankiw等首先假定了现有经济是在均衡水平上运行。按照Mankiw的假定,如果生产函数是科布-道格拉斯型的,我们能从理论上推导出第j个国家在t这个时期的均衡产出和后面的这些因素有关</P>
<P>Ln y*j(t) = Ln A j + g t + β/(1-α-β) Ln(S k , j / (n j + g +δk ))</P>
<P>+α/(1-α-β) Ln(S h , j / (n j + g +δh ))</P>
<P>A是共同的技术基数,g是技术进步的速度,后面的β等等是对应的要素的弹性。这里考虑了三个要素:资本、劳动和人力资本。β是资本的产出弹性,α是人力资本的产出弹性。在这里,人力资本用受教育程度来代替。S k , j是储蓄率(可以用投资占GDP的比例来近似),S h , j是人力资本的投资率(可以用人口中中学以上的人口比例来近似),δk表示资本的折旧,n j是第j个国家的人口增长率(也即劳动增长率)。我们可以观察到储蓄率的数据以及人力资本投资率的数据,这样我们就能估计α、β。</P>
<P>Mankiw等做了两类回归:一个没有人力资本投资(α=0),另一个是假定有人力资本投资。回归的结果特别好,可以解释当前一些经济增长的现象。在没有人力资本投资(α=0)的假定下,回归得到的相关性达到50-60%。也就是说,国与国之间的人均收入的差距的50-60%能被资本增长率的差异和决定均衡的几个变量解释。但是β的估计值是50-60%左右,这是不太现实的情况。实际情况是资本收入大约占到国家GDP收入的30%左右,因此β大约1/3左右。50-60%显然是高估了β值。如果考虑人力资本因素的回归(α大于0),这样一来模型就更好了。解释结果是人力资本和物质资本对社会经济增长的贡献大致相当。剩下的1-α-β属于劳动力增长对经济增长的贡献。β在这里大致是30%,剩下的1-α-β也大约是30%。这和实际中我们观察到的资本收入占国民帐户的比例大致吻合。同时,大家又发现相关系数比刚刚的模型好很多,它能解释国与国之间的人均收入差距的75%左右,表明大部分国与国之间收入差距在这个模型中可以由在教育投资、物质投资上的差距。这个结果如果正确,我们就能从中得到很多信息。比如中国和美国的差距为什么如此之大?70%的差距能被这三个因素解释,所以我们要赶上美国就必须在这三个因素上下功夫。但问题是如果把这个结果代到现实中分析,我们会发现样本国家之间的教育差距根本不是很大,国与国之间的收入差距却是非常之大。另外的问题是这个模型假定了经济运行已经处于均衡水平,大家觉得这个假设太强了。现实的经济很可能是偏离了均衡路径的,甚至是离均衡路径很远的。</P>
<P> 前面所有的分析对我们理解经济增长提供了很多洞见,尽管也受到这样那样的批评。但他们留下的最重要的缺陷和挑战是:所有这类分析都只是相关分析,而不是因果分析。大家还会问一些问题。比如美国和尼日利亚的投资水平以及受教育程度差距很大,因此导致经济增长差距很大,你可以再问一个问题:为什么两国的投资差距会这么大呢?你可以说是因为美国的人钱多、尼日利亚人钱少。你就可以再问:为什么美国人钱多,尼日利亚人钱少?以中国为例,我们在改革开放前和改革开放后,在投资水平上的变化也很大。为什么?或者同样地可以问教育:如果教育对经济增长很重要,为什么一些国家不愿意花钱在教育上,有些国家愿意花钱在教育上?在中国,提高农村人口的受教育程度是很重要的,为什么国家没有钱花在低收入阶层的教育上?所有这些相关因素(人力资本、物质资本、受教育程度)本身都是内生的。用诺斯与托马斯(1973)的话说,这些因素本身就是经济增长而非经济增长的原因。比如大学生人口比例增加、高速公路里程增长,这些本身就是经济增长而非经济增长的原因。</P>
<P>问题是我们是否有办法界定这其中的因果关系。因果关系和相关关系是两个非常不同的逻辑关系。我们经济学家知道很多相关关系,有些仅仅是巧合。在这个多因多果的社会里面,仅知道相关关系对理解事实本身或者背后的逻辑是远远不够的。比如大家发现看手相和一个人的收入有某种相关关系。这种相关关系可能是巧合,也可能是真正的相关关系。比如假定真正有关,我们还是得不到任何信息。这个过程是一个黑箱,你不知道从手相到收入之间的因果链条是什么样的。如果不知道因果链条,那么你能得到的信息就非常有限。所以经济学家面临的挑战不仅找出哪些因素和经济增长有关,而是这些因素决定经济增长的逻辑是怎样的。这是Acemoglu这些人努力想做的。<br></P>
[此贴子已经被sfhsky于2007-9-13 9:36:14编辑过]



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