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[结构变动和经济增长之间的关系关.docVIP

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[结构变动和经济增长之间的关系关

本文主要研究我国产业结构变动和经济增长之间的关系。关于经济增长的研究由来已久,从古典经济学家亚当·斯密(Adam Smith)和大卫·李嘉图(David Ricardo)创立的经济理论到以此为基础而发展起来的现代经济增长理论,无不探讨经济增长的影响因素。根据对产业结构和经济增长关系认识的不同,这些理论可以简单划分为两个阶段:在20世纪60年代以前,经济增长理论对经济结构及经济结构的变化对经济增长的影响重视不够,这时的经济增长注重的是资本、劳动力数量以及科学技术的进步对经济增长的作用;20世纪60年代以后,一些经济学家如钱纳里(H·Chenery )、罗斯托(W·W·Rostow)等通过对许多国家经济增长情况的统计与历史分析,指出了经济结构状况和变动对经济增长的影响是至关重要的,钱纳里甚至提出经济结构因素是影响经济增长的“慢变量”。 近些年来,产业结构因素在我国经济增长中的作用已经引起了我国学者的重视,并形成了大量的研究文献。国内学者倾向于认为产业结构有助于经济增长,产业结构的优化会促进经济增长,至于经济增长是否也会带来产业结构相应的变动则存在一定的分歧。国内学者的相关研究主要采取两种研究方法:理论分析并辅以数据支持;采用必威体育精装版的动态经济计量方法,做实证分析,方法较多。 一、忽视结构因素的传统经济增长模型 传统经济增长理论认为,经济增长是由于资本积累、劳动增加和技术进步长期作用的结果,而需求的变化和部门之间资源的流动对经济增长的影响相对不重要。传统经济增长理论以新古典经济学为理论基础,而新古典经济学的一个基本理论假设是:所有部门(产业)的劳动和资本都能带来同样的边际收益,这也就是说资本和劳动在部门(产业)之间的流动对经济增长没有任何影响作用。 哈罗德(Roy Forties Harrod)和多马(Evsey Domar)在古典经济增长模型的基础上,吸收了凯恩斯(J·M·Keynes)的收入理论,发展了经济增长理论。哈罗德——多马模型强调经济增长的动力是投资,假定在资本和劳动处于固定的技术关系的前提下,通过资本——产出比率把产出与全部实际资本联系起来,从而证明了经济增长率与储蓄率和资本——产出比率有关。 R·索洛(R·M·Solow)修改了哈罗德——多马模型,提出新古典经济增长模型。他采用的是总量生产函数,即:Q=F(K, L, t),其中Q是国民经济总产出,K和L分别是资本总投入和劳动总投入,t是时间。在函数中,由于引入了K和L,即考虑了劳动的影响因素和技术水平的因素,因此,该模型在揭示经济增长的源泉上比哈罗德——多马模型进了一步。 容易看到,传统经济增长模型在探讨经济增长时没有考虑结构因素。传统经济增长理论假设整个社会的完全竞争可以长期维持着市场供求均衡,从而无论是从生产者还是从消费者的观点来看,社会资源配置都长期存在“帕累托最优”。这就意味着社会所有部门(产业)的生产要素收益率都将等于要素的边际生产率,因而在任何时点上,部门(产业)之间资源(劳动和资本)的流动和转移都不可能增加总产出,即不存在结构效应。显然,传统经济增长模型及其理论有严重的缺陷。事实证明,无论是市场机制还是行政干预,都不可能实现完全的均衡调整,社会资源配置的“帕累托最优”只是一种美好的幻想,现实经济中不可能出现。现实经济运行中出现的是反映市场均衡完全失效的短缺或过剩,而且还会更多地存在着不同部门间劳动和资本使用方面的收益差别,在这种情况下,生产要素的合理转移与流动无疑会带来总产出的增加,因此,产业结构的调整和优化无疑会促进经济增长。 二、国外学者对产业结构和经济增长关系的研究 20世纪60年代以后,许多经济学家对经济增长和产业结构的关系进行了深入研究,代表性的研究者有库兹涅茨、罗斯托、钱纳里和帕西内蒂。 库兹涅茨(1985)认为,经济增长是一个总量的过程,部门的变化都同总量的变化相互联系,而且只有把部门的变化结合到总量的框架中时,才可能对它们加以适当的权衡比较。他认为,在总量与结构变动的关系中,首要的问题是总量增长,通过总量的增长来带动经济结构包括产业结构的变化。他从两个方面对经济结构变化的趋势进行了研究,这两个方面是:总产值中各部门(产业)份额的截面考察和长期趋势考察;劳动力各部门(产业)份额的截面考察和长期趋势考察。库的结论是:第一产业在总产值中的比重逐步降低,第二、三产业在总产值中的比重逐步增加,这个趋势在各部门劳动力占总劳动力比重的变化中同样明确的反映出来。 罗斯托(1988)认为,经济增长本质上是一个部门变化的过程,它植根于现代技术所提供的生产函数的累积扩散之中,这些发生在技术和组织中的变化只能从部门加以研究。他没有否定总量的概念,但是却强调离开了部门分析将无法解释增长为什么会发生。他用三个方面的论据支持了他的观点:第一,现代经济增长对技术创新的吸收

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