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推文人 | 张谦 
文章来源:Baqaee, D. and Farhi, E. (2020). Productivity and Misallocation in General Equilibrium. Quarterly Journal of Economics.
 
一、研究背景
 
现代宏观经济学是在Domar(1961) 和Solow(1957)对增长核算的开创性研究的基础上搭建的,并强调在一个规模报酬不变的经济体中可通过对不同生产要素增长率的加权平均来近似算出TFP。但是,该假设成立的前提在于市场是完全竞争的且不存在摩擦。那么,在一个低效率的经济体中,TFP应当如何进行有效评估呢?为了解决这一问题,作者在一般均衡的框架下通过放松新古典生产函数规模报酬不变、投入产出结构、扭曲楔子(Wedge)等假设,在微观基础上构建分析框架,并以美国为例进一步回答了资源配置效率是如何影响TFP增长的以及微观层面上成本加成(Markups)的下降能够带来哪些变化。由此,作者首先构建了一个新的TFP分解模型,并将总体TFP的变化分解为:给定初始分配下产出增长的影响所带来的纯技术效应(Pure Technology Effects)和为了应对冲击而产生的资源在生产者之间的流动所带来的配置效率效应(Allocative Efficiency Effects)。然后,作者又以1997-2015年美国为例采用非参估计的方法来分解两种效应,并先后采用约简模型和结构模型进行分解核算。最后,通过反事实分析明确其政策含义。
 
二、模型构建
 
(一)TFP的分解
 
作者首先建立一般均衡的分析框架以刻画楔子冲击和生产效率如何影响产出和TFP,从而将其分解为纯技术效应和配置效率效应,如下图的公式所示。可以看出,在有效率的经济体中,第二项为0。
 
其中,Y表示产出水平;Λ则表示要素份额;A和μ分别表示生产率和成本加成(或楔子),考虑到中间品的存在,二者均以向量的形式存在。
 
 
(二)结构模型
 
前面的分解中,作者假定要素份额是外生的给定的。而考虑到产业结构中的前后向关联关系,作者进一步在一个生产和消费函数均为嵌套的CES的经济体中通过构建结构模型来识别生产率加成和楔子(非均衡的影响指标)对两种效应的影响机制。其中,考虑到生产率冲击以及价格加成或生产率冲击的影响,要素收入份额的变化分别被刻画为:
 
(三)错配的测度
 
运用以上的分析方法,可以通过测度给定楔子和生产率冲击下到生产边界的距离和其他替代方式来进一步反映错配程度。同时,为了将理论模型与现实数据对应起来,需要对一些观测值和要素进行筛选和处理,并确定某个要素所面临的冲击的来源是否由技术和楔子引起以及如何将模型中的楔子和现实经济中的摩擦对应起来。
 
三、数据与校准
 
作者以1997-2015年美国66个行业的投入-产出和企业的销售与成本加成数据为例运用不同的分析方法展开分析,如图3所示。
结合成本加成数据,作者运用前面的理论模型进一步对总的TFP进行了分析。其中,图4刻画了个体层面的分解结果;而图5则反映了行业层面的分解结果,即假定每个行业中都存在一个代表性的企业。通过对比可以看出,配置效率效应的影响是显著的,而且这种影响只有从个体层面才能反映出来。因此,在低效率的经济体中,不应当采用传统加总的形式来进行分析,因为后者在很大程度上会低估配置效率效应的影响。
通过对结构模型进行校准分析后,作者强调考虑到中间品投入和更高的替代弹性的方式也倾向于增强资源错配所带来的效率损失。也正是由于这些原因,反事实分析的结果揭示出:如果不存在成本加成(或者说市场是完全竞争的),那么2015年美国的TFP水平将会提高11%-25%,而其他学者的估计结果只有0.1%,如表2所示。进一步地,通过对不同参数进行反事实分析,表2的结果反映出在低效率经济体的增长核算中,微观层面的异质性、投入-产出联系以及替代弹性在测度经济扭曲中的重要性。
四、结论
 
作为对传统研究的有力拓展,本文在一般均衡框架下运用多种方法构建了低效率或非均衡的经济体中资源错配程度以及技术冲击对总体TFP水平的影响。其研究的创新之处在于运用微观层面的个体最优决策来构建分析模型,并通过放松生产和消费函数的形式、加入投入-产出联系等在更一般性的框架进行分析。本文的分析对于衔接宏微观的研究框架、深化增长核算方式的研究具有重要的借鉴意义。
 
推文作者简介:
 
张谦,上海财经大学商学院博士研究生;主要研究方向:产业组织理论、网络经济和产业结构;准备今年毕业,目前正在找工作。欢迎与我互动交流:zhqian081026@163.com。
 
Abstract
 
This paper develops a general theory of aggregation in inefficient economies. We provide nonparametric formulas for aggregating microeconomic shocks in economies with distortions such as taxes, markups, frictions to resource reallocation, financial frictions, and nominal rigidities. We allow for arbitrary elasticities of substitution, returns to scale, factor mobility, and input-output network linkages. We show how to separately measure changes in technical and allocative efficiency. We also show how to compute the social cost of distortions. We pursue applications focusing on firm-level markups in the United States. We find that improvement in allocative efficiency, due to the reallocation over time of market share to high-markup firms, accounts for about half of aggregate TFP growth over the period 1997–2015. We also find that eliminating the misallocation resulting from the large and dispersed markups estimated in the data would raise aggregate TFP by about 15%, increasing the economy-wide cost of monopoly distortions by two orders of magnitude compared with the famous 0.1% estimate by Harberger(1954). These exact numbers should be interpreted with care because the data are imperfect and require substantial imputation.
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