“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。