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【量化历史研究】技术衰退还是技术进步?大萧条时期的技术冲击

量化历史研究  · 公众号  ·  · 2017-05-02 14:55

正文

本文为“量化历史研究”第 148 篇推送

美国1929-1933年经济大萧条

(图片来源于网络)



“大萧条”(Great Depression)虽然距离我们已经近90年,但依然是经济学研究的一个热点。有很多学者从商业周期的角度探讨了大萧条产生的原因,目前仍然众说纷纭,莫衷一是,甚至在一个基本问题上都悬而未决:大萧条是由技术冲击(technology shock)所导致的,还是由非技术冲击(non-technology shock)导致的呢?

支持技术冲击的一方主要以真实商业周期模型(RBC model)为理论依据,利用标准生产率估算结果表明:大萧条期间出现了大幅技术波动,1929-1933年间以全要素生产率(TFP)衡量的技术水平的倒退解释了当时绝大部分的产出下降(Cole et al., 1999; Kehoe & Prescott, 2008)。但是,支持非技术冲击的一方则提出了包括金融系统崩溃(Bernanke, 1983)、过高的不确定性(Romer, 1990)以及紧缩的货币政策(Bordo et al., 2000)等解释。

Shingo Watanabe(2016)对支持技术冲击的观点提出了异议。他发现过往的相关研究采用的都是Kendrick(1961)关于二战前美国经济的时间序列数据,而其中的全要素生产率数据只经过了行业间再分配效应(reallocation effect)的调整,即去掉了生产要素在行业间自由流动带来的生产率提高;但是却没有考虑投入要素使用的差异、规模报酬递增以及不完全竞争等因素的影响。而Shingo Watanabe在2016年发表于The Journal of Economic History的文章“Technology Shocks and the Great Depression”就是在尝试调整以上因素的情况下,重新利用Kendrick(1961)的数据衡量大萧条时期的技术变化,并检验技术冲击是否为导致大萧条的原因。

与Kendrick(1961)直接使用全要素生产率作为技术水平的衡量指标不同,作者使用索洛余值来计算技术水平变化。由于在计算索洛余值时,必须将生产要素投入的增长作为解释变量,而这一变量又与技术冲击(回归模型中的常数项与随机误差项之和)相关,故可能产生内生性。为解决这一内生性问题,作者使用了黄金产量的变化作为工具变量——因为二战前的货币制度,黄金产量能通过改变通胀率而影响生产,而黄金产量本身的变化主要取决于新金矿的发现这一外生冲击。同时,对于投入要素的使用,作者使用了工人人均工作时间的变化作为代理变量。

图 1:1892-1966年美国的技术水平变化

在控制了内生性问题后,作者估计了从1892年到1966年美国非农业部门的技术变化,并与Kendrick(1961)同时期的全要素生产率变化做了对比。由图1的对比可以看出,在大萧条最为严重的时间段(1930-1932年),两个技术变化序列的差异十分明显。

图 2:大萧条时期美国的技术水平变化

接着,作者进一步分析了大萧条时期两个技术变化序列的差异。Kendrick(1961)利用全要素生产率的估计结果显示:这一时期美国的技术水平处于倒退的状态。如图2所示,将1929年的技术水平标准化为100后,Shingo Watanabe(2016)估计的大萧条时期美国的技术水平变化比Kendrick(1961)的更高,并且除了在1933年有所下降外技术水平在1929-1932年都保持了上升的态势,甚至大萧条时期是二战前一段时间中美国技术进步最快的时期。

作者基于对工人人均工作时间变化这一控制变量的估计结果,认为本文与Kendrick(1961)的差异可以被投入要素的使用所解释,即大萧条时期的美国企业尽管已经投入了大量的资本与劳动力,但这些生产要素却处于利用效率低下甚至是闲置的状态,这导致了生产率低迷,但却并不意味着背后生产技术的倒退;至少从本文来看,大萧条时期美国的技术水平在总体上仍然是处于进步状态的。

图 3:产出与投入的估计系数(横轴为年份)

借助对于技术水平变化更为准确的估计结果,作者进一步检验了大萧条后美国的技术进步对于宏观经济的影响。根据经典的真实商业周期理论,技术进步的结果应当是要素投入与产出的同时增加。但作者利用向量自回归模型对美国大萧条后至二战之前的相关估计却表明:产出对于正向技术冲击的短期效应是不显著的,但在长期内会增大并变得显著;而要素投入对于正向技术冲击的短期效应是显著为负的,但在长期内会变为显著的正效应(如图3所示)。作者认为大萧条后短期内技术正向冲击的影响主要来自于生产成本的降低,因而表现为同等产出的情况下要素投入减少。因此就美国大萧条后的经验证据而言,真实商业周期理论在研究技术进步的短期影响问题上可能存在着理论预测改进的空间。

总体而言,本文主要通过控制投入要素的使用这一变量,从技术上修正了以往对大萧条时期美国技术水平变化的估计偏差,并指出是投入要素的低效率使用导致了当时产出的下降。而且在大萧条期间,美国的生产技术水平依然保持了总体上的进步状态,为后来的经济复苏奠定了基础。

文章来源:S Watanabe, Technology Shocks and the Great Depression, The Journal of Economic History, 2016, 76(3):909-933.


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