我国政府经济刺激方案的结构性优化

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[内容摘要]受全球性金融危机的影响,我国经济运行面临着极 其严峻的挑战,对此,我国政府及时采取了一系列稳定国内经济的政策措施,其中以政府新增4万亿的经济振兴计划最为引人注目。本文在利用乘数-加速数模型和误差修正模型对经济增长效应与就业效应进行实证分析的基础上,从经济结构的角度对各行业的经济增长效应、就业效应和综合效应进行了分析与比较,并依定量分析的结果提出了经济刺激方案的结构性优化路径选择方式。

[关键词]经济刺激方案;经济增长;就业效应;政府投资结构优化

一、政府投资的经济增长效应

我国改革开放的实践证明,中国经济能够顺利克服经济衰退局面、成功抵御外部冲击的影响,持续保持高速增长的经验无外乎有两点:一是实施农产品保护政策――大幅提高农产品收购价格;二是采取积极的财政政策扩大政府投资。[1]近些年来,“三农”问题在我国受到了前所未有的重视,农产品价格不断提升,2008年农产品价格指数相比1998年提高了43.2%,[2]在整个改革开放三十年期间是涨幅最大的十年。农产品的价格保护为我国经济高速增长奠定了基础,如果始于2007年美国次贷危机没有恶化成金融危机,进而演变成全球性经济危机的话,我国经济增长肯定不会面临当前的巨大困难,仍会保持高速健康的发展。[3]受到全球性经济危机的巨大冲击,宏观经济保持正常有序的运动态势遭到破坏[4],经济循环或经济联系出现断点,面对这种突发性的外部冲击与严峻的外部经济环境,国民经济运行仅有良好的基础显然是不够的,政府必须想办法弥合经济运行中的断点,或者有预见性地采取相应的应对措施,以防止经济运行中出现新的断点。投资作为实现我国经济高速增长的另一法宝,在面对金融危机冲击的背景下便具有了决定性的意义,当我们1998年面对亚洲金融危机的冲击时,正是依靠中央政府及时启动积极的财政政策,通过增加政府投资才使我国经济得以顺利地度过难关,并在此后的十年中实现了经济的加速增长。[5]

作为论证国民收入的决定过程与范式,萨缪尔森(Samuelson,1939)提出了包含时间因素的动态化的乘数-加速数模型(Multinational-accelerator Model),该模型由三个基本方程组成:Yt-1是前一期居民消费,It是当期投资,Gt是当期政府购买支出,c是边际消费倾向,β是消费需求变化对投资的牵引效应系数, c、β为待估计参数,εt、μt为随机扰动项。

在乘数-加速数模型中,投资乘数系指由投资变动引起收入的变化量与投资变化量之比,它与边际消费倾向有关,即加速数表示增加一个单位产量所需增加的资本存量数,它可表示成:ω=ΔKΔY=ItΔYt=cβ

为了考察政府投资的经济增长效应,这里以我国1985―2008年的相关宏观数据①为样本,来估计我国的乘数-加速数模型。由于乘数-加速数模型的第一个方程为恒等式,它不能用于估计,因此,这里我们只需要分别估计第二和第三个方程。经过反复尝试,消费方程引入一阶自回归后模型的系数才显著,整体拟合也较好,且能通过和检验。该方程为:Ct=0.7212

加速数方程则是在引入一阶自回归移动平均后模型的估计参数才变得显著,整体拟合效果也较好,且能通过LM-test和White检验。估计的加速数方程为:

从(1)式可得,我国居民的边际消费倾向为0.7212,投资乘数为3.5868,即投资每增加1个单位,将导致增加3.5868单位,这意味着政府新增的4万亿投资最终将产生14.3472万亿的产出增量,如果以2008年国内生产总值300670亿为基数来计算,累计将实现47.7%的经济增长,能够保证连续四年的平均增长率超过8%,因此,在政府4万亿的投资规划得到落实的背景下,“保八”的增长目标并不难实现;由经济系统决定的加速数为0.5734,其表明每增加一个单位的产出,经济系统的内在联系则会引致0.5734个单位的投资。在消费决定因素中,除收入水平外,消费习惯或消费基础也构成重要的影响因素,并且,相比收入而言,消费基础更为重要,这意味着政策冲击对消费的拉动作用是有限的,同时也说明,经济危机对我国居民消费水平的冲击也是有限的,我国的消费状况不会因全球金融危机的影响而发生逆转,消费需求具有较好的稳定性。投资则不同,它除了具有加速数效应、投资自身的连续性效应外,模型表明,它还易受到短期冲击的影响,利用政府投资应对金融危机的影响会是有效的。

二、政府投资的就业效应

由于我国城镇登记失业率统计口径问题,决定了我们的分析不能采用就业率或失业率变量,以下分析以就业人口数作为替代变量,投资用全国固定资产投资总额来代替。我们这里就选择误差修正模型来分析我国投资的就业效应,样本数据为1985―2008年全国的相关实际数据。

设RI表示全国固定资产投资总额的变化率,RL表示全国就业人口总数的变化率,则可得我国投资与就业的误差修正模型为:

该模型的误差项不存在自相关,揭示短期动态关系的系数较显著,且为正,表明其对于被解释变量的影响较强,即短期内当前从业人员变化率的增量主要受投资变化率增量的影响,并且两者存在明显的同向变化关系,此即意味着政府4万亿的投资对于当前保持一定的就业水平能起到积极的作用。然而,作为反映长期均衡关系的误差修正项-1.125(RL+0.205RI-0.049),其体现的是就业变化率与投资变化率的长期均衡关系,(2)式显示,误差修正项系数显著,且为负,表明我国投资增长率与就业增长率之短期变动关系中,误差修正模型存在负向的反馈调整机制。我们认为,出现这种情况的原因主要有:(1)长期以来,我国的投资结构不合理,投资主要偏重于资本密集型行业;(2)技术对劳动的替代效应明显;(3)劳动力的利用不充分,国有企业长期存在闲置劳动力。这种现象的存在,必将加深我们应对全球金融危机的难度。

三、行业效应分析

(一)分行业经济增长的就业效应

为了考虑经济增长与就业之间的长期关系,现以各行业的增加值Y(单位:亿元)为解释变量,以各行业就业人数L(单位:万人)为因变量进行实证分析,样本数据与前面的分析一致。为了体现行业差别,我们在模型选择与估计方法上并没有简单地采取统一形式,而是依据各行业的数据特点分别独立进行拟合,估计方程的确定以各类检验通过为准,变量依拟合状态分为两类,一是原始变量,另一则是原始变量的对数。经不断反复试算与比较,最终得到我国14个行业经济增长的就业效应模型如表1。

从表1可见14个行业经济增长的就业效应模型可分为AR、MA和ARMA三类,三类模型均显示所有的行业经济增长具有正向的就业效应,但各个行业的就业效应差别较大,就业弹性最高的是房地产业,其就业弹性值达到6.791,而就业弹性最低的是批发零售和餐饮业,其行业就业弹性值仅有0.035,两者相差193倍多。经比较,表1各行业模型的估计参数可知,从解决就业的角度来看,促进房地产业和农林牧渔业的增长将最为有效,这两个行业均富有弹性,即行业的产出水平每增长1%,其能实现的就业增长率分别高达6.791%和1.9%,远超过1%的水平,因此,促进房地产业的发展和更大限度地实施农业保护政策,进一步加大对农业的支持,将有利于我们应对全球金融危机的冲击,实现保就业的目标。

(二)分行业投资的经济增长效应

依据上述分析,我们得到我国14个行业投资的经济增长效应模型(如表2)。其中,I为各行业固定资产投资额(单位:亿元)。

与表1所显示的结果不同,表2中各模型所显示的投资产出弹性不仅行业差异较小,而且农林牧渔业的投资产出弹性只有0.549,在14个行业中排倒数第二,仅次于教育、文化艺术和广播电影电视业的0.470,投资产出弹性最大的是社会科研和综合技术服务业,为1.157,与最小者仅相差1倍多。如果不考虑教育、文化艺术和广播电影电视业和农林牧渔业,剩下12个行业的最大与最小弹性值仅相差0.418,其中,社会科研和综合技术服务业、其他行业和金融保险业的投资产出弹性略大于1,多数行业在1附近。如果再结合行业规模来看,似乎保增长并不需要有特别的产业倾斜。

四、实现就业量最大的路径选择

前面的分析表明,只要政府能真正落实4万亿的投资规划,“保八”的经济增长目标基本上是没有问题的。然而,我们同时也必须注意到,在全球性金融危机的冲击下,四大宏观经济政策目标除经济增长目标面临严峻挑战外,另一个可能受到严重损害的目标就是就业目标,虽然经济增长目标与就业目标之间存在着密切的正相关关系,但由于行业就业效应存在着巨大的差异,政府投资结构的不同将使就业目标的实现程度也极为不同,如果4万亿政府投资的结构问题处理不好,即使短期的经济增长目标得以实现,就业问题可能还是会依然严峻。

既然在政府应对全球性金融危机的相关措施下,“保八”的经济增长目标没有问题,那么,政府投资结构优化的标准就应重点转向促进就业上,对此,我们建立如下优化模型:Max

该解意味着,在保证一定的经济增长目标下,实现就业水平最大化的必要条件是使各个行业的边际就业倾向相同。由表1可计算出各个行业的边际就业倾向(如表3)。表3中的行业边际就业倾向显示,我国目前产业结构的现实状况与各个行业边际就业倾向完全相同的要求相差太远,排在第一位的农林牧渔业与最后一位的社会科研和综合技术服务业相差上万倍,农林牧渔业每增加1亿元的增加值,可以吸收2.128万个劳动力就业,而社会科研和综合技术服务业每增加1亿元的增加值则几乎不需要新增劳动力,因此,不可能利用一次增量的调整就使经济结构实现最优,经济结构优化的过程是使各行业的边际就业倾向逐渐靠近,使它们完全相同的条件只能作为调整结构的终极目标。然而可惜的是,无论在理论上还是在实践中,我们都没有办法判断行业边际就业倾向的变动方向。一个可行的替代办法是利用前一部分的行业效应分析结果,将经济增长的就业效应与投资的经济增长效应综合起来考虑,并以投资的综合效应作为政府优先安排投资的标准,各行业投资的综合效应值及排序(见表3)。

表3分行业各类参数值行 业边际就业倾向排序 投资的综合效应优先投资排序农林牧渔业2.12811.043 2工业0.04350.8463建筑业0.01770.153 9交通运输、仓储和邮电业0.006100.10710地质勘探业、水利管理业0.02360.10511批发零售和餐饮业0.001120.03113教育、文化艺术和广播电影电视业0.09920.201 7房地产业0.09045.867 1金融保险业0.01290.305 5社会服务业0.005110.244 6卫生体育和社会福利业0.09430.456 4社会科研和综合技术服务业0.000140.00214国家机关、党政机关和社会团体0.000130.08912其他行业0.01780.198 8

表3中投资的综合效应结果显示:房地产业、农林牧渔业、工业和卫生体育和社会福利业的投资综合效应要明显高于其它行业,故应将这四个行业作为政府应对金融危机投资的重点行业。

五、结 论

通过本文的总量分析与行业比较研究,我们得出结论:(1)我国宏观经济运行不仅具有乘数效应,投资乘数为3.5868,而且还存在0.5734的加速数效应,说明增加政府投资对于恢复微观主体的投资信心,引致微观主体的经济性投资,保持经济的稳定发展也具有重要的现实意义。(2)误差修正模型的分析表明,增加政府投资对于促进就业水平的提高短期内是有效的,但长期存在反向修正机制,这意味着:增加政府投资只能作为应对金融危机冲击的临时性政策举措,而不能作为一贯性政策。(3)政府新增4万亿投资能够保证连续四年的GDP平均增长率超过8%,在政府4万亿的投资规划得到落实的背景下,“保八”的增长目标并不难实现,宏观经济主要问题将由增长转向就业,而在“保增长”的前提下实现“保就业”目标的唯一选择是进行结构性调整。(4)总体上看,投资的经济增长效应比就业效应明显,从结构上看,行业的经济增长效应较稳定,但就业效应差异巨大,这为我们优化行业结构应对金融危机冲击提供了现实的可能性。(5)在“保增长”的前提下,实现“保就业”目标的优化路径是政府投资优先向房地产业、农林牧渔业、工业和卫生体育和社会福利业四个行业倾斜。

注 释:

①本文的所有宏观数据均取自《中国统计年鉴》、《中国服务经济报告》和《中国服务业发展报告》,所有的数据均为不变价格数据,基期为1985年。对于分行业的数据,由于数据信息不全,所以,部分数据是我们通过统计估计得到的。

主要参考文献:

[1]李腊生.农产品保护价格的需求效应及其政策选择[J].南开经济研究,2000(1).

[2]数据来自2001年至2007年《中国农业发展报告》,以及国家统计局网站。

[3]李占风,袁知英.中国消费、投资、净出口与经济增长[J].统计研究,2009(2).

[4]吕光明.供求冲击与中国经济波动: 基于SVAR模型的甄别分析[J].统计研究,2009(7).

[5]刘 伟,张 辉.中国经济增长中的产业结构变迁和技术进步[J].经济研究,2008(11).

[6]干春晖,郑若谷.改革开放以来产业结构演进与生产率增长研究――对中国1978―2007 年“结构红利假说”的检验[J].中国工业经济,2009(2).

[7]陈柳钦.金融危机对我国就业的影响及其应对之策,光明网-光明观察guancha.省略

Structural Optimization for Economic Stimulus Package of Our GovernmentLi Lasheng1 Guan Minfang2

Abstract: Attacked by the global financial crisis, Chinese econ omy is no w confronting a serious situation. A series of timely and stable economic polici es have been adopted by the government, among which the most eye-catching policy

is the new added 4 trillion economic recovery plans. In this paper, from the as pect of economy structure, we try to establish Multiplier and Multiplier-acceler ate Number Model and the Error-Correction Model to analysis the economic growth

effect、employment effect and the combined effect. In accordance with the study

results, we put forward the suggestions for the structural optimization for econ omic stimulus package.Key words: Economic Stimulus Package; Economic Growth Effect; Em ployment Effect; Government Investment Structural Optimization