中国的资本回报率有多高?-年份资本视角的宏观数据再估测

本文在从年份资本理论视角讨论投资、折旧和资本积累的基础上重估中国1993—2007年的资本回报率。结果显示,本文估测的税后名义资本回报率在8.0%到13.8%之间,税后实际资本回报率在6.9%到12.9%之间,明显低于现有结论。资本的异质性与年份效应导致高估折旧率、人为低估投资增长和资本存量,进而高估资本回报率。资本回报率的长期趋势由投资来源和增长扩张模式所决定,近年来资本回报率上升的主要原因是技术进步导致资本份额上升。高估资本回报率会误判要素价格政策的调整空间和效果,资本回报率水平不足以判断投资是否过度,中国的高投资驱动经济增长模式的可持续性值得深入讨论。     

中间产品进口、技术溢出与中国制造业的工资不平等

中间产品进口的技术溢出是国际贸易影响熟练劳动与非熟练劳动之间工资不平等的一个重要机制。本文运用中国制造业的面板数据,实证检验了中国制造业从R&D资本存量丰富的发达国家进口中间产品及其技术溢出对中国工资不平等的影响。结果表明,由于物化型的技术溢出,中间产品进口既通过实现熟练劳动力与国际先进R&D资本互补效应,又通过技能偏向的知识学习效应和劳动生产率效应,提高了中国制造业熟练劳动力的工资和就业份额,扩大了熟练劳动力与非熟练劳动力之间的相对工资差距,加剧了工资不平等。随着熟练劳动力供给的增加,工资不平等呈现出先上升后下降的趋势。     

我国劳动报酬率偏低问题分析

文章试图从劳动力地域转移角度构建模型用于解释这种供给曲线的形成机制;并根据该模型得出劳动报酬率受到资本、劳动力密度、迁移成本影响的结论,对近年来劳动报酬率持续走低现象给予一定解释。对省际面板数据的固定效应模型研究也很好地支持了该理论。     

数字经济下的中国工业资本回报率研究

围绕数字经济和高投资率是否合理的热点话题，文章首先运用改进的宏观模型测算2005—2020年中国省际工业资本回报率；并基于理论分解框架实证检验数字经济发展对工业资本回报率的作用强度和内在机制。测算结果表明，2005—2020年全国工业资本回报率呈现先升后降的变化态势，其中2005—2012年全国工业资本回报率保持上升趋势，2013—2020年呈现下降趋势。回归结果表明，数字经济发展对工业资本回报率具有显著的促进作用，即数字经济发展指数提高1%，工业资本回报率会提高约0.4%；数字经济发展可以通过降低资本错配程度和提高全要素生产率，进而提高工业资本回报率；数字经济发展对工业资本回报率的作用表现出显著的空间异质性。研究结论有助于准确把握数字经济时代工业资本回报率的变动特征，并为政策制定提供指导。     

人工智能的三种效应：理论分析

人工智能不同于以往的技术变革,能同时增强资本和劳动者生产效率,并对传统行业存在较强的溢出效应。本文以人工智能的三种效应为基础,建立两部门理论模型,发现如果人工智能是资本偏向型技术,将有利于人工智能部门转型升级;如果人工智能是劳动偏向型技术,其溢出效应有助于关联企业转型升级。具体结论如下：（1）如果资本和劳动是相互替代的,当人工智能技术对资本的增强效应大于劳动力,则资本的产出弹性将上升,劳动的产出弹性将下降,反之,资本与劳动互补时结论相反;（2）当两部门产品同质时,如果人工智能部门的资本产出弹性大于传统物质生产部门,则随着资本存量和劳动力供给的增加,资本和劳动力将由传统物质生产部门流向人工智能部门;（3）如果两部门产品相互替代,如果两部门中人工智能技术对资本的增强效应大于劳动力,则随着人工智能技术的提高,分配给人工智能部门的资本比例上升,劳动比例下降,;反之,如果两部门产品互补,则结论相反;（4）如果资本与劳动力的替代弹性为1,当两部门产品相互替代时,如果人工智能技术对人工智能部门资本和劳动力的增强效应之和,大于对传统物质生产部门资本和劳动力的溢出效应之和,则资本收入份额上升,劳动收入份额下降,反之,如果两部门产品互补时,则结论相反。     

国际研发资本技术溢出对绿色技术创新效率影响的门槛效应 ——基于人力资本视角

基于Coe-Helpman模型,测算以人力资本素质为门槛值时各渠道国际研发资本技术溢出对绿色技术创新效率的影响。结果显示:各渠道国际研发资本技术溢出对中国绿色技术创新效率的影响存在显著的门槛效应和区域差异;随着门槛值逐渐提高,国际研发投入、进口贸易研发资本对绿色技术创新始终呈现正向溢出效应,跨国技术转移、FDI研发资本渠道由负效应转为正效应,OFDI研发资本技术溢出渠道始终为负效应;各渠道技术溢出的强正相关发展区段主要集中于我国东部沿海地区。     

中国资本投资回报率的估算和影响因素分析-1999-2004年上市公司的经验

本文借鉴Mueller和Reardon(1993)的模型以及Bau-mol等(1970)的模型,对中国上市公司1999—2004年的资本投资回报率进行了估算。研究发现,中国上市公司的资本投资回报率仅为2.6%,并且,资本投资回报率低于资本成本,说明中国上市公司的投资效率堪忧。在此基础上,本文进一步考察了投资环境和所有权结构对资本投资回报的影响。结果表明,投资环境的改善和适当的所有权安排有助于资本投资回报的提升。在进一步考察投资环境和所有权结构的交互作用后,我们发现,二者关系更多地表现为一种互补关系。     

基于雁行模式下FDI对福建省经济增长的技术溢出效应

本文基于产业雁行模式发展理论,论证了FDI是边际产业转移的主要载体,并将FDI计入国民经济的生产函数,把生产函数修正成由一个国民经济,劳动力要素、资本要素和引进FDI增长率组成的多元线性回归模型.实证分析结果表明,福建省的劳动力要素的边际产出较低,而FDI对国民经济的作用举足轻重,不仅缘于FDI带来了资本的增加,更重要的是FDI还能发挥明显的技术溢出效应,从而在很大程度上促进福建省经济的增长.     

中国资本投资回报率的估算和影响因素分析——1999—2004年上市公司的经验

本文借鉴Mueller和Reardon（1993）的模型以及Bautool等（1970）的模型，对中国上市公司1999--2004年的资本投资回报率进行了估算。研究发现，中国上市公司的资本投资回报率仅为2．6％，并且，资本投资回报率低于资本成本，说明中国上市公司的投资效率堪忧。在此基础上，本文进一步考察了投资环境和所有权结构对资本投资回报的影响。结果表明，投资环境的改善和适当的所有权安排有助于资本投资回报的提升。在进一步考察投资环境和所有权结构的交互作用后，我们发现，二者关系更多地表现为一种互补关系。     

基于雁行模式下FDI对福建省经济增长的技术溢出效应

本文基于产业雁行模式发展理论，论证了FDI是边际产业转移的主要载体，并将FDI计入国民经济的生产函数，把生产函数修正成由一个国民经济、劳动力要素、资本要素和引进FDI增长率组成的多元线性回归模型。实证分析结果表明，福建省的劳动力要素的边际产出较低，而FDI对国民经济的作用举足轻重，不仅缘于FDI带来了资本的增加，更重要的是FDI还能发挥明显的技术溢出效应，从而在很大程度上促进福建省经济的增长。