中国的资本存量与投资效率

本文通过吸收资本存量（K）研究的已有成果,改进了K估算中经济折旧率为常数的假定,采用时变经济折旧率重新估算了1952～2010 年全国的资本存量。我们发现,以本文测算的时变经济折旧代替以往常用的固定折旧率,同时采用永续盘存法的原始公式代替常用的简化公式,有助于提高K估值的准确性。在此基础上,本文估算了宏观资本回报率,与多数文献所认为的宏观资本回报率具有长期下降趋势不同,我们发现1978~2007年中国宏观资本回报率呈长期上升趋势。     

中国R&D资本存量测算：1952~2014年

2008年SNA修订了R&D支出的核算方法,R&D支出不再视为中间消耗,而是作为固定资本形成处理。本文依据2008年SNA和我国R&D统计调查数据等,科学测算了1952年以来每年R&D活动所形成的资产价值,同时对R&D资产进口和出口进行了适当调整。然后,在合理选取和估计R&D资产折旧率、R&D价格指数和基年R&D资本存量的基础上,根据永续盘存法对我国1952~2014年R&D资本存量进行了测算。结果显示,我国R&D投资与R&D内部经费支出的年平均比例为95.5%,我国R&D资本存量总体上呈快速增长趋势,2014年达到42244亿元,且R&D资本存量与GDP之比呈“N”形趋势,经历了先上升后下降再上升的过程。     

中国资本存量K的再估算：1952～2006年

本文通过比较现有资本存量的研究文献吸取了有益的内容,同时扬弃了部分不合理的估算假定和前后不一致的推算方法,重新构建了资本存量估算中的四个核心指标,尤其是对基期资本存量和折旧率的确定进行了细致的推算。本文还根据国家统计局最近基于经济普查和年度修正的最新数据资料,利用永续盘存法估算了1952～2006年全国和省际的资本存量,从而为后续的许多相关研究提供了更为准确的基础数据。     

中国研发（R&D）资本存量估计：1978—2012

目前鲜有文献涉及R&D资本存量的估计,且存在明显缺陷,以致影响了后续研究的准确性和可靠性,因而有必要延长年限重新估计。本文合理选取R&D投入指标、增长率g、折旧率δ和价格指数权重,利用永续盘存法对中国1978—2012年R&D资本存量进行了测算。研究发现:(1)2000年是中国R&D资本存量增长的突破点,实现了从缓慢低位增长到迅速攀升的转变;(2)R&D资本存量占GDP份额呈现为"U"型走势,经历了先下降后提升的过程;(3)无论是R&D资本存量的绝对值还是R&D资本存量占GDP份额,中国均明显落后于美国。中国R&D活动取得了重要进展,但仍需通过加大R&D投入以提升国家创新能力。     

中国分行业资本存量估算：1990~2014年

通过借鉴中国资本存量已有研究文献的成果,以细分行业差别化的折旧率估算为基础,通过分析投资结构和折旧率的关系,估算出第二、第三产业和总量的时变折旧率,系统地估算出1990~2014年总量、三次产业和细分行业的资本存量。估算结果及分析表明:由于投资结构的变化,总量、第三产业折旧率呈下降趋势,第二产业折旧率呈先上升再下降趋势;目前在我国,“过度投资”和“投资不足”并存,且“过度投资”的是资本效率比较低的行业,“投资不足”的是资本效率比较高的行业。解决“投资不足”问题的关键是打破行业垄断,尤其是行政垄断,引入市场竞争机制。     

中国行业层面研究与试验发展资本存量核算

研究目标：测算中国八大行业门类研究与试验发展（Research and Development，R&D）资本存量。研究方法：基于SNA2008的GDP核算框架，厘清R&D支出的资本化核算框架；再利用美国BEA方法测算R&D资本存量。研究发现：1990~2015年，中国R&D资本存量不到美国R&D资本存量的1/4；然而，自1994年后，中国R&D资本存量年均增长率达24.79%，而美国仅为4.86%，中美两国R&D资本存量差距呈逐渐缩小趋势；制造业R&D资本存量占全国R&D资本存量的比例呈上升趋势，从1990年的17.41%增长到2015年的68.08%，这与中国加快制造业转型升级的事实相符。研究创新：给出完整的R&D支出资本化核算过程，首次测算中国八大行业门类的R&D资本存量。研究价值：为分析技术进步对经济增长的影响提供了行业层面R&D投资和资本存量数据序列。     

我国服务业资本存量地区差异及其成因——基于空间经济学的实证分析

资本存量对经济增长具有特别意义,因此服务业资本存量的估算工作受到了广泛关注。但由于受估算数据的制约,鲜有第三产业资本存量估算的文献。本文运用PLA方法对分地区的第三产业资本存量进行了估算,并采用Moran指数测算了第三产业资本存量空间分布机理。研究发现:自1978年以来我国服务业资本存量增长迅速,但分布不均衡且呈现明显的空间集聚特点。     

投资信息缺失下资本存量K估计的两种新方法

用永续盘存法测算资本存量依赖于投资信息的可得性,一旦投资信息缺失,永续盘存法便不可以直接用来测算资本存量,即使勉强使用该方法测算资本存量,其结果的准确性和可信度便可能大幅度降低。本文尝试提出了两种全新的测算资本存量的方法,即等资本-产量比法和哈罗德-多马模型法,弥补了永续盘存法的不足和扩展了其适用范围。本文并以海洋经济为例分别使用两种方法测算其资本存量K,并对测量结果进行了对比,分析了两种测量方法的适用性。     

多视角下R&D资本化测算方法比较与应用

R&D资本化基本测度方法主要有三种：Goldsmith方法、Griliches方法和BEA方法,在不同的经济理念下,三种测度方法既各有特色,又有共同特征。在Goldsmith方法设定理念中,当期R&D资本存量由当期不变价R&D投资额与扣除折旧后的上一期R&D资本存量两部分构成,且当期不变价R&D投资额全部转化为当期资本存量;在Griliches方法设定理念中,当期R&D资本存量由上一期不变价R&D投资额与扣除折旧后的上一期R&D资本存量两部分构成,且上一期不变价R&D投资额全部转化为当期资本存量;而在BEA方法设定理念中,当期R&D资本存量由当期不变价R&D投资额与扣除折旧后的上一期R&D资本存量两部分构成,且当期不变价R&D投资额的一半发生折旧。在具体测算过程中,三种测度方法均要考虑R&D资本存量增长率、R&D资本折旧率、R&D支出价格指数等关键参数的设定。同时,基于三种测度方法比较研究,将其应用于中国R&D资本化估算实践。     

农村金融发展、资本存量提升与农村经济增长

研究目标：农村金融发展、资本存量提升对农村经济增长的影响。研究方法：采用永续盘存法测算农村资本存量，以1980~2014年小样本数据构建VEC模型，再进一步用Bootstrap Chow检验来研究制度变量的影响。研究发现：农户储蓄存款、资本存量能显著促进农村经济的增长，但提高农村金融机构存贷比对经济贡献不大；农村资本存量发挥正效应要经历较长时滞；农村金融促进经济增长的力度受制于国家宏观政策。研究创新：从技术层面对现有文献的金融指标进行精练，重新估测农村资本存量，特别注重小样本约束下的VEC建模技术，并在Chow检验时采用Bootstrap仿真方法来确定临界值。研究价值：从技术上深化了VEC模型适用性探讨，增强了有关农村金融实证结论的有效性。