第五节 关于经济增长速度中科学技术含量水平的测定方法问题

我们在前面已经确定了科学技术进步推进区域经济增长的基本标准，是科学技术进步在经济增长速度中的最低含量标准必须在16%以上。因此，在这里我们只介绍具体的检验办法。当然可用HP滤波器直接将本区域的经济数据输进去，但必须在Lambda中直接输入1600，看得到的循环序列曲线周期是否光滑、明显。图2-20是我们用 HP 做的中国1980～2015年人均经济增长周期。可以看出，中国从改革开放后的20世纪90年代初到2004 ～2005年出现了一个明显的长达约12年的经济周期。经计算得出，正是这个周期使中国经济增长速度里的科学技术含量达到了0.22，超过了0.16这个最低限度。

现在我们用“索洛余值法”来具体讨论经济增长速度中科学技术含量的具体算法。不过为了尽量减少线性方程截距中其他因素的干扰，需要将线性方程直接进行改造。我们决定采用拉姆齐-卡斯-库普曼模型来完成这种改造，这是因为这个模型不仅采取了科学技术为中性的做法，而且采用了中央计划者在流动资金方程约束下的居民效用极大化方法。这种中央计划者的经济行为和在市场均衡条件下居民经济行为分散化的效用完全一致，也和社会主义市场经济中的居民效用最大化的方法比较接近。拉姆齐-卡斯-库普曼模型的形式为：

图2-20 用HP做的中国人均经济增长周期

这里，θ= -c·u″（c）/u′（c），称为跨期替代弹性的倒数，为一常数。除了利率r和货币折旧率δ，其余各元素都有现代经济学的“速度”特性。我们把它们的一些常数按需要归一化，把各个速度的表述按现代经济学的特点用相同的经济学元素小写字母来表示，不失一般性，上式就可以写为：

（2-24）式中：y表示有效人均经济增长速度，z表示有效人均消费速度（这里用z表示是为了避免和线性方程组的截距c相混）, n和υ分别表示人力资源（人口）增长速度和科学技术进步速度（索洛余值法）。这是一个典型的多元经济线性微分方程。由于现代经济学的“速度”形式一般均为“匀速”，这时的速度值实际上是一个相对的线性值。因此（2-24）式又是一个标准的多元线性一次方程。既然成了多元线性一次方程，那么要寻找各元素间的相互关系和在线性空间中的组成份额，就必须用线性方程组的形式把它们表示出来，在多维时空空间中起码应该有线性方程组：

（2-25）式和（2-24）式相比，这里少了科学技术增长速度υ。这正是索洛余值的计算法则，我们可以把它归纳到多元方程组（2-25）式中的第一个线性方程的截距c1（余值）里。

拉姆齐-卡斯-库普曼模型中的利率r和资本折旧率δ，我们用货币供给率M0的指数化形式进行了替代。“由于目前中国利率尚未完全市场化，利率水平无法反映实际的市场供求关系，同时也无法反映货币资金的市场价值或实际价值”，因此，本书也将利率和通货系数对人均经济增长的影响，用M0货币供给率的指数化形式来反映，这是因为储备RE和利率r有关，通货系数CU又包含有货币折旧的因素，且它们的关系都是线性的。另外，从现有的资料来说，我们从新中国近60年的统计资料里也只能查到M0的原始数据。这样求出索洛余值以后，再用人均经济增长进行平均，即得科学技术在经济增长中的含量。

我们把方程组（2-25）的第一个方程的截距（索洛余值）与人均产出的平均增长速度的比值表示如下，它们是新中国成立后近60年，改革开放前近30年和后近30年（1979年为连接点）的比值：

可以看出，从新中国成立后60年的经济建设数据来看，科学技术进步还没有达到推动经济增长的作用，改革开放前近30年的情况也是一样。但是，改革开放后近30年科学技术进步却占经济增长份额的32%，这充分地说明了改革开放后中国不仅实现了科学技术进步推动人均经济的增长，而且达到了较高的水平，这种现状和20多年前的美国情况几乎一样。

现在，中国的市场经济制度越来越健全，在今天中国新型城镇化的经济大背景下，我们已经具备了用（2-24）式直接计算中国经济增长中的含量。以下是我们根据中国统计局网站公布的数据，用（2-24）式直接求出的中国现在的经济增长中科学技术进步水平的含量：

上式中Y表示人均增长速度值；N表示人口自然增长速度值；Z表示人均消费增长速度值；U表示通货膨胀率；R表示居民存款利率。整组数据为1995～2015年，数据来源于中国统计局网站。图2-21为上面方程的稳定性检验。这说明，中国现在经济增长中的科学技术含量已经占到46%，远远大于最低标准的16%。

图2-21 1995～2015年Y、N、Z、U和R的稳定性