改革開放后的很長一段時期內(nèi),中國經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)出"高增長、高投資、低消費"的特征,近年來雖然居民部門消費率有所上升,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)大居民消費的同時促進(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),實現(xiàn)擴(kuò)大居民消費和促進(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的擠出效應(yīng),并增強(qiáng)實體經(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的擠出效應(yīng),并進(jìn)一步增強(qiáng)實體經(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),最終實現(xiàn)擴(kuò)大消費和經(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)下難以同時實現(xiàn)擴(kuò)大居民消費和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長兩大目標(biāo)，是因為已有研究假定經(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)大消費時，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，從而為中國實現(xiàn)擴(kuò)大居民消費和促進(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體經(jīng)濟(jì)資本的擠出效應(yīng)，增強(qiáng)實體經(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的擠出效應(yīng)，從而改善居民消費。數(shù)值模擬結(jié)果證實了上述推斷，即人工智能可以實現(xiàn)改善居民消費與促進(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的擠出效應(yīng)，并增強(qiáng)實體經(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)制提高實體經(jīng)濟(jì)對資金的吸引力：(1)人工智能可以提高實體經(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。因為老齡化將導(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)值模擬實驗顯示，當(dāng)稅率從第一組實驗（Base）的5%提高到第四組實驗（Base＿τ）的20%時，才能基本實現(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，居民消費進(jìn)一步下滑，見圖2(a）。Base＿τ情形下，2020—2035年間實體經(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，(2)居民部門消費率平均僅為28.32%，比基準(zhǔn)情形低10.55個百分點。可以看出，基建投資帶來的經(jīng)濟(jì)增速提高的幅度遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于居民部門消費率下滑的幅度，這是因為在基建投資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)實體經(jīng)濟(jì)的吸引力。不僅如此，實體經(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，并不會惡化資本結(jié)構(gòu)和居民消費，相反會優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)，提高居民部門消費率。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)而實現(xiàn)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長和改善居民消費的雙重目標(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]實現(xiàn)第二個“一百年”目標(biāo)需要多高增速?[J]. 盛來運,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