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VoxEU 生产力与创新

增长缺失:归责和创造性破坏如何影响TFP的测量

全要素生产率增长放缓,导致一些人认为,世界正在耗尽创新的创意。这一列表明,输出测量的方式对评估这一点至关重要,并量化了在输出测量偏差中imputation的作用。通过区分真正的“新”产品和现有产品,它发现了美国经济中缺失的增长。对这种增长缺失的解释,将使统计部门能够改进他们的方法,更容易地认识到新想法的现成可用性,但也对优化增长和通胀目标政策有影响。

罗伯特·戈登(2012)认为,伟大创新的时代已经过去,创新过程遭遇了收益递减,导致全要素生产率(TFP)增长不可逆转的放缓。我们未来的经济真的会被长期的停滞所主导吗?最近衡量的生产率增长放缓的背后是什么?

这些问题引发了一个更普遍的问题:如何衡量实际产出?经济放缓是否只是实际产出变得难以量化的人为产物?实际上,名义产出比较容易观察。但名义产出增长必须分为实际和通胀两部分。因此,衡量生产率增长的偏差和衡量通胀的偏差是同一枚硬币的两面。早在1996年,博斯金委员会(Boskin Commission)就提高了对美国劳工统计局(Bureau of Labor Statistics)在计算消费者价格指数(CPI)时对新产品的核算存在潜在偏见的认识。委员会尤其质疑美国劳工统计局(Bureau of Labor Statistics)是否准确地处理由同一生产商(例如,一款车型连续多年更换)生产的产品和完全新的产品品种。

在最近的一篇论文中,我们提出了一种处理新产品品种的方法,但更重要的是,也可以处理受创造性破坏影响的产品(Aghion et al. 2017)。在这样做的过程中,我们强调并量化了另一个被忽视的偏差来源,它与归责有关——被美国劳工统计局以及大多数其他经合组织国家的统计局使用。创造性破坏意味着产品退出市场,因为它们被新生产商销售的更好的产品所取代。这种强制退出在美国相对频繁。处理这种情况的标准程序是,假设经质量调整的通胀率与统计局可以长期跟踪的同类别其他项目的通胀率相同,即不受创造性破坏影响的产品。然而,创造性破坏意味着新产品进入市场是因为它们有一个较低的质量调整价格。我们的研究试图量化在创造性破坏的情况下,依靠归责来衡量美国生产率增长所产生的偏见。

为了描述这种缺失的增长,我们开发了一个理论框架,在这个框架中,增长来自现有创新和进入者创新。当统计部门在创造性破坏事件中诉诸归因时,我们的模型生成了TFP增长被遗漏了多少的明确表达式。与其他类型的创新(如现有企业对自己产品的改进)相比,创造性破坏所带来的质量改进的频率和规模是缺失增长的函数。如果统计局的假设是正确的,创造性破坏产品的质量调整通货膨胀率与幸存的现有产品相同,那么幸存的现有产品的市场份额应随时间保持不变。相反,如果这些现有产品的市场份额随着时间的推移系统性地缩小,那么幸存的产品子集的平均通货膨胀率必然高于创造性毁灭的产品。在产品间替代弹性一定的情况下,存活产品的市场份额萎缩得越多,失去的增长就越多。

我们将这一框架应用于美国人口普查局(US Census)中所有非农企业的机构级就业数据,以量化过去30年美国经济缺失的增长,如图1所示。我们将现存的现有产品与现存的工厂进行鉴别。

图1对缺失增长和真实增长的估计

我们估计,从1983年到2013年,缺失的增长率平均每年0.62%。在这种偏差中,我们看不到明显的时间趋势。在图1中,我们还将BLS测量的生产率增长与我们对缺失增长的估计相加,从而得出“真实增长”平均而言,缺失增长相当于实际增长的四分之一左右。此外,由于失增长在一段时间内相当稳定,TFP增长近年来似乎仍在放缓。使用我们的市场份额法,我们还可以观察各个行业的增长缺失情况。研究结果表明,总体缺失增长的大部分来自零售和服务行业(如医疗保健),而不是制造业。

作为对我们结果的独立检查,我们提供了第二次量化,该量化依赖于Garcia-Macia等人(2016)的算法,以估计各种创新类型的到达率和步长。该算法在企业层面上匹配创造和毁灭就业机会的时刻。我们对1976-1986年和2003-2013年这两个时期进行了估计。然后,我们在会计框架中使用到达率和步长的估计来量化缺失的增长。这种方法不如我们的第一种方法直观,但它允许我们将偏差分解为创造性破坏与多样性扩展的结果。

使用第二种方法,我们得到两个结果,如图2所示。首先,我们发现缺失的增长与我们使用第一种(市场份额)方法的发现并无显著差异:1983-1986年每年0.52%(对比0.46%),2003-2013年每年0.42%(对比0.76%)。其次,我们发现增长缺失的绝大部分来自创造性破坏:1976-1986年,每年来自创造性破坏的比例为0.41%(总体为0.52%),2003-2013年,每年来自创造性破坏的比例为0.33%(总体为0.42%)。

图2失去增长及其来源

由于我们没有发现缺失增长的明确时间趋势,我们在这里量化的偏差不能解释生产率增长的测量放缓。那么,我们为什么要关心每年约0.5%的持续缺失增长呢?我们的主要发现有许多实际意义。首先,它提出了统计部门可能改进其方法的方法。其次,考虑到增长缺失,创意并不像官方统计数据显示的那样难以找到。这对思想的产生、未来的增长以及最优增长政策都有影响。第三,美联储(fed)或许可以考虑向上调整通胀目标,以更接近实现经质量调整的价格稳定。第四,正如博斯金委员会所强调的那样,由于美国的税收等级和社会保障福利是与衡量通胀挂钩的,如果官方通胀每年降低0.5%,它们的演变将会不同。最后,虽然每年0.5%看起来很小,但经过30年的积累,这意味着有更多的孩子比他们的父母享有更好的生活质量(见Chetty et al. 2017)。

作者注:本文所表达的观点并不一定代表旧金山联邦储备银行,即联邦储备系统理事会的观点。所有结果都经过了审查,以确保没有来自美国人口普查局或美国劳工统计局的机密信息被披露。

参考文献

Aghion, P, A Bergeaud, T Boppart, P J Klenow, Li H(2017),“创造性破坏中缺失的生长”,未发表论文。

Boskin, M, R J Gordon, E Dullberger, Z Grilliches,和D Jorgenson(1996),“朝着更准确的生活成本衡量”,参议院财政委员会研究消费者价格指数咨询委员会的最终报告。

切蒂,R, D格鲁斯基,M Hell, N Hendren, R Manduca和J Narang(2017),《衰落的美国梦:1940年以来的绝对收入流动趋势》,科学356(6336), 398-406。

加西亚-马西娅,D .谢c - t和P J Klenow(2016),《创新的破坏性有多大?》, NBER工作文件22953。

(2012):《美国经济增长结束了吗?》蹒跚的创新面临六股逆风”,美国国家经济研究局工作文件18315。

Klenow, P J和O Kryvtsov(2008),“国家依赖或时间依赖定价:对近期美国通货膨胀有影响吗?””,经济学季刊, 123(3), 863-904。

尾注

从1988年到2004年,产品的年出口率在CPI中为22.5% (Klenow和Kryvtsov 2008年)。

我们采用劳工统计局的多因素生产率增长表示为劳动增长型单位,并将其对研发和知识产权贡献的估计相加,就得到了测量序列。

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