人工智能、经济增长与居民消费改善：资本结构优化的视角
发布时间：2021-07-22 17:13
改革开放后的很长一段时期内,中国经济呈现出"高增长、高投资、低消费"的特征,近年来虽然居民部门消费率有所上升,但是经济增速也在不断下降。本文构建了含有人工智能和异质性资本（包括实体经济资本、住房资本和基建资本）的动态一般均衡模型,探寻人工智能是否有助于优化中国的资本结构,从而在扩大居民消费的同时促进经济增长。研究发现,人工智能可以优化资本结构,实现扩大居民消费和促进经济增长的双重目标。究其原因,一方面,人工智能可以提高实体经济的吸引力,吸引资金从房地产流向实体经济,从而减轻住房资本对居民消费的挤出效应,并增强实体经济资本对经济增长的拉动效果;另一方面,人工智能可以减弱地方政府依靠基建投资"稳增长"的动机,从而减轻基建资本对居民消费的挤出效应,并进一步增强实体经济资本对经济增长的拉动效果。据此,本文建议政府部门着力促进人工智能快速健康发展,从而优化资本结构,最终实现扩大消费和经济增长的双重目标。
【文章来源】：中国工业经济. 2020,(02)北大核心CSSCI
【文章页数】：23 页
【部分图文】：
中国GDP增速、居民部门消费率和固定资产投资率的走势
正如引言部分所述，之所以通常认为一个国家在资本过度积累状态下难以同时实现扩大居民消费和促进经济增长两大目标，是因为已有研究假定经济体中的资本是同质的，并且全都用于生产活动。在此假定下，当扩大消费时，用于资本积累的资源随之减少，经济增速也就不可避免地出现下降。但是，当前中国存在典型的“资本结构失衡”现象，从而为中国实现扩大居民消费和促进经济增长的双重目标提供了契机。理论上，降低住房资本占比和基建资本占比不仅能够减轻二者对实体经济资本的挤出效应，增强实体经济资本对经济增长的拉动作用，而且能够减轻二者对居民消费的挤出效应，从而改善居民消费。数值模拟结果证实了上述推断，即人工智能可以实现改善居民消费与促进经济增长的双重目标，其核心在于人工智能可以优化资本结构。(1）人工智能可以提高实体经济的吸引力，吸引资金从房地产领域流向实体经济，从而减轻住房资本对居民消费的挤出效应，并增强实体经济资本对经济增长的拉动效果。在本文模型经济体中，人工智能主要通过以下两条机制提高实体经济对资金的吸引力：(1)人工智能可以提高实体经济生产过程的智能化程度。在本文模型中，智能化程度的提高直接体现为αt的升高。数值模拟结果见表3。结果显示，基准情形下αt维持在0.51，而AI10、AI15和AI20三种情景下αt不断提高，到2035年将分别升至0.526、0.531和0.537（表3左半部分）。如果将老龄化考虑在内，这一机制的作用效果将更加显著。因为老龄化将导致劳动力数量不断减少，使得企业对智能化生产的需求更大(1)。(2)人工智能不仅可以通过“机器学习”实现技术进步，而且还会催生配套的技术创新，从而不断提高技术进步速度，这与郭凯明（2019）所述的人工智能通过技术外溢性促进内生经济增长存在相似性。当然，如参数校准部分所述，本文对人工智能的情景设定较为保守，仅仅将人工智能促进劳动生产率提高的10%归功于人工智能对TFP的促进作用，在这样的设定下，到2035年AI10、AI15和AI20三种情景下的技术进步速度将分别仅比Base情形高出2.51%、3.71%和4.96%（根据表3右半部分数据计算得到）。伴随着人工智能配套创新技术的不断问世和人工智能使用范围的不断推广，其对技术创新的促进作用预计将会显著超过这一幅度。
鉴此，如果不考虑人工智能对经济增长的积极作用，那么政府部门就需要加大基建投资的力度“稳增长”，当然其背后是以提高税率作为支撑，从而为基建投资融资。第四组数值模拟实验显示，当税率从第一组实验（Base）的5%提高到第四组实验（Base＿τ）的20%时，才能基本实现第二个“一百年”目标所需的目标增速。具体而言，图2(b）显示，该情形下2021—2030年的平均增速为5.85%，稍高于目标增速，2031—2035年平均增速为4.92%，稍低于目标增速，总体上基本可以实现第二个“一百年”目标所需的目标增速。然而，基建投资力度的加大却导致资本结构进一步恶化，居民消费进一步下滑，见图2(a）。Base＿τ情形下，2020—2035年间实体经济资本存量占比平均为46.12%，比基准情形低5.94个百分点，(2)居民部门消费率平均仅为28.32%，比基准情形低10.55个百分点。可以看出，基建投资带来的经济增速提高的幅度远远小于居民部门消费率下滑的幅度，这是因为在基建投资占比本就偏高的情况下，继续加大基建投资力度将会导致基建资本的边际产出和收益率继续快速下降。与依靠基建投资“稳增长”相比，发展人工智能将会是更好的选择。如上文所述，人工智能会提高生产的智能化程度，并提高技术进步速度和全要素生产率水平，从而增强实体经济的吸引力。不仅如此，实体经济吸引力的提升会减轻住房的投资品属性，让资金不断从房地产流向实体经济，从而进一步提高经济增长动力。这使得人工智能在提高经济增速的同时，并不会恶化资本结构和居民消费，相反会优化资本结构，提高居民部门消费率。如图2(b）所示，将AI10%情形和Base＿τ相比较可以发现，两种情形下2020—2035年的平均增速分别为5.62%和5.63%，几乎达到了相同的“稳增长”效果，但是居民消费等其他方面的影响则截然不同。通过发展人工智能，AI10%情形下居民部门的消费率有所提高，而依靠基建投资的Base＿τ情形下居民部门的消费率则显著下降，见图2(a）。本文据此认为，可以通过加快发展人工智能，为经济增长注入内生活力，从而减轻地方政府依靠基建投资“稳增长”的动机，这有助于优化资本结构，进而实现促进经济增长和改善居民消费的双重目标。
【参考文献】：
期刊论文
[1]人工智能、老龄化与经济增长[J]. 陈彦斌,林晨,陈小亮. 经济研究. 2019(07)
[2]人工智能发展、产业结构转型升级与劳动收入份额变动[J]. 郭凯明. 管理世界. 2019(07)
[3]工业智能化如何重塑劳动力就业结构[J]. 孙早,侯玉琳. 中国工业经济. 2019(05)
[4]有效调控房地产市场的最优宏观审慎政策与经济“脱虚向实”[J]. 孟宪春,张屹山,李天宇. 中国工业经济. 2018(06)
[5]人工智能与实体经济融合的理论阐释[J]. 何玉长,方坤. 学术月刊. 2018(05)
[6]实现第二个“一百年”目标需要多高增速?[J]. 盛来运,郑鑫. 管理世界. 2017(10)
[7]中国经济增长动力分解:有偏技术进步与要素投入增长[J]. 封永刚,蒋雨彤,彭珏. 数量经济技术经济研究. 2017(09)
[8]中国基础设施存量的再测算[J]. 胡李鹏,樊纲,徐建国. 经济研究. 2016(08)
[9]中国分行业资本存量估算:1990～2014年[J]. 田友春. 数量经济技术经济研究. 2016(06)
[10]中国基础设施与非基础设施资本存量及其产出弹性估算[J]. 金戈. 经济研究. 2016(05)
本文编号：3297556
【文章来源】：中国工业经济. 2020,(02)北大核心CSSCI
【文章页数】：23 页
【部分图文】：
中国GDP增速、居民部门消费率和固定资产投资率的走势
正如引言部分所述，之所以通常认为一个国家在资本过度积累状态下难以同时实现扩大居民消费和促进经济增长两大目标，是因为已有研究假定经济体中的资本是同质的，并且全都用于生产活动。在此假定下，当扩大消费时，用于资本积累的资源随之减少，经济增速也就不可避免地出现下降。但是，当前中国存在典型的“资本结构失衡”现象，从而为中国实现扩大居民消费和促进经济增长的双重目标提供了契机。理论上，降低住房资本占比和基建资本占比不仅能够减轻二者对实体经济资本的挤出效应，增强实体经济资本对经济增长的拉动作用，而且能够减轻二者对居民消费的挤出效应，从而改善居民消费。数值模拟结果证实了上述推断，即人工智能可以实现改善居民消费与促进经济增长的双重目标，其核心在于人工智能可以优化资本结构。(1）人工智能可以提高实体经济的吸引力，吸引资金从房地产领域流向实体经济，从而减轻住房资本对居民消费的挤出效应，并增强实体经济资本对经济增长的拉动效果。在本文模型经济体中，人工智能主要通过以下两条机制提高实体经济对资金的吸引力：(1)人工智能可以提高实体经济生产过程的智能化程度。在本文模型中，智能化程度的提高直接体现为αt的升高。数值模拟结果见表3。结果显示，基准情形下αt维持在0.51，而AI10、AI15和AI20三种情景下αt不断提高，到2035年将分别升至0.526、0.531和0.537（表3左半部分）。如果将老龄化考虑在内，这一机制的作用效果将更加显著。因为老龄化将导致劳动力数量不断减少，使得企业对智能化生产的需求更大(1)。(2)人工智能不仅可以通过“机器学习”实现技术进步，而且还会催生配套的技术创新，从而不断提高技术进步速度，这与郭凯明（2019）所述的人工智能通过技术外溢性促进内生经济增长存在相似性。当然，如参数校准部分所述，本文对人工智能的情景设定较为保守，仅仅将人工智能促进劳动生产率提高的10%归功于人工智能对TFP的促进作用，在这样的设定下，到2035年AI10、AI15和AI20三种情景下的技术进步速度将分别仅比Base情形高出2.51%、3.71%和4.96%（根据表3右半部分数据计算得到）。伴随着人工智能配套创新技术的不断问世和人工智能使用范围的不断推广，其对技术创新的促进作用预计将会显著超过这一幅度。
鉴此，如果不考虑人工智能对经济增长的积极作用，那么政府部门就需要加大基建投资的力度“稳增长”，当然其背后是以提高税率作为支撑，从而为基建投资融资。第四组数值模拟实验显示，当税率从第一组实验（Base）的5%提高到第四组实验（Base＿τ）的20%时，才能基本实现第二个“一百年”目标所需的目标增速。具体而言，图2(b）显示，该情形下2021—2030年的平均增速为5.85%，稍高于目标增速，2031—2035年平均增速为4.92%，稍低于目标增速，总体上基本可以实现第二个“一百年”目标所需的目标增速。然而，基建投资力度的加大却导致资本结构进一步恶化，居民消费进一步下滑，见图2(a）。Base＿τ情形下，2020—2035年间实体经济资本存量占比平均为46.12%，比基准情形低5.94个百分点，(2)居民部门消费率平均仅为28.32%，比基准情形低10.55个百分点。可以看出，基建投资带来的经济增速提高的幅度远远小于居民部门消费率下滑的幅度，这是因为在基建投资占比本就偏高的情况下，继续加大基建投资力度将会导致基建资本的边际产出和收益率继续快速下降。与依靠基建投资“稳增长”相比，发展人工智能将会是更好的选择。如上文所述，人工智能会提高生产的智能化程度，并提高技术进步速度和全要素生产率水平，从而增强实体经济的吸引力。不仅如此，实体经济吸引力的提升会减轻住房的投资品属性，让资金不断从房地产流向实体经济，从而进一步提高经济增长动力。这使得人工智能在提高经济增速的同时，并不会恶化资本结构和居民消费，相反会优化资本结构，提高居民部门消费率。如图2(b）所示，将AI10%情形和Base＿τ相比较可以发现，两种情形下2020—2035年的平均增速分别为5.62%和5.63%，几乎达到了相同的“稳增长”效果，但是居民消费等其他方面的影响则截然不同。通过发展人工智能，AI10%情形下居民部门的消费率有所提高，而依靠基建投资的Base＿τ情形下居民部门的消费率则显著下降，见图2(a）。本文据此认为，可以通过加快发展人工智能，为经济增长注入内生活力，从而减轻地方政府依靠基建投资“稳增长”的动机，这有助于优化资本结构，进而实现促进经济增长和改善居民消费的双重目标。
【参考文献】：
期刊论文
[1]人工智能、老龄化与经济增长[J]. 陈彦斌,林晨,陈小亮. 经济研究. 2019(07)
[2]人工智能发展、产业结构转型升级与劳动收入份额变动[J]. 郭凯明. 管理世界. 2019(07)
[3]工业智能化如何重塑劳动力就业结构[J]. 孙早,侯玉琳. 中国工业经济. 2019(05)
[4]有效调控房地产市场的最优宏观审慎政策与经济“脱虚向实”[J]. 孟宪春,张屹山,李天宇. 中国工业经济. 2018(06)
[5]人工智能与实体经济融合的理论阐释[J]. 何玉长,方坤. 学术月刊. 2018(05)
[6]实现第二个“一百年”目标需要多高增速?[J]. 盛来运,郑鑫. 管理世界. 2017(10)
[7]中国经济增长动力分解:有偏技术进步与要素投入增长[J]. 封永刚,蒋雨彤,彭珏. 数量经济技术经济研究. 2017(09)
[8]中国基础设施存量的再测算[J]. 胡李鹏,樊纲,徐建国. 经济研究. 2016(08)
[9]中国分行业资本存量估算:1990～2014年[J]. 田友春. 数量经济技术经济研究. 2016(06)
[10]中国基础设施与非基础设施资本存量及其产出弹性估算[J]. 金戈. 经济研究. 2016(05)
本文编号：3297556
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