Ассистент профессора Лю Чжэнвэнь и профессор Чжан Бо из Школы экономики вместе с профессором Джастином Ифу Линем из Института новой структурной экономики и Национальной школы развития стали соавторами статьи под названием «Благодарность, выбор технологии». и модернизация промышленности». Оно было опубликовано в журнале Structural Change and Economic Dynamics.
Используя динамическую модель бесконечной отрасли, в статье обсуждается влияние обеспеченности факторами производства на технологический выбор и модернизацию промышленности.
Промышленный сектор, под которым понимаются все производящие отрасли, традиционно характеризуемый как «основной двигатель быстрого роста»; демонстрирует две закономерности по мере того, как запасы капитала становятся более обильными: во-первых, технология производства в каждой отдельной отрасли становится более капиталоемкой, и, во-вторых, чем более капиталоемкой становится интенсивные отрасли получают большую долю рынка в промышленном секторе.
Целью данной статьи является объяснение этих наблюдений путем ответа на следующие вопросы: как совокупная структура обеспеченности определяет технологический выбор в каждой отрасли и совокупную промышленную структуру? Более того, как взаимосвязаны динамика структуры капитала, выбор технологий и структура промышленности?
Три профессора сначала документируют капиталоемкость и долю добавленной стоимости каждой отрасли экономики, используя данные Национального бюро экономических исследований США. База данных обрабатывающей промышленности Центра экономических исследований Бюро переписи населения (NBERCES) с 1958 по 2011 год. Они обнаружили четкую закономерность в том, что капиталоемкость в каждой отрасли, а также во всем промышленном секторе со временем увеличивается.
Их результаты показывают, что распределение рыночных долей, измеряемое долей добавленной стоимости каждой отрасли в общем промышленном секторе, является унимодальным. Кроме того, они отмечают, что ведущая отрасль, имеющая наибольшую долю рынка в промышленном секторе, смещается в сторону более капиталоемких отраслей по мере того, как экономика становится более капиталоемкой. Эта закономерность сохраняется при использовании базы данных обрабатывающей промышленности NBER-CES и набора данных о промышленной производительности Китая (CIP), а также набора данных Организации Объединенных Наций по промышленному развитию (ЮНИДО) для межстранового анализа.
Чтобы отразить вышеизложенные эмпирические факты, авторы создали динамическую модель общего равновесия бесконечной отрасли. Примечательной особенностью их модели является рассмотрение выбора технологии, при котором фирма выбирает конкретную технологию из набора доступных технологий для ведения производства в рамках определенной отрасли. Модель дает результаты, соответствующие вышеупомянутым стилизованным фактам. В базовой модели выбор технологии не требует затрат.
Однако на практике затраты могут возникнуть из-за трудностей с получением патентов, особых требований к человеческому капиталу для различных технологий и конкретных инвестиций в инфраструктуру, необходимых для облегчения внедрения. Профессора предлагают расширение модели, включив в нее стоимость выбора технологии. На практике эти затраты могут оказаться слишком высокими, что приведет к полной остановке технического прогресса и модернизации промышленности. В таких случаях вмешательство государства будет необходимо.
В разделе проверки стилизованных фактов доцент Лю Чжэнвэнь, профессор Чжан Бо и профессор Джастин Ифу Линь демонстрируют, что капиталоемкость неоднородна в разных отраслях и меняется со временем. Они используют базу данных обрабатывающей промышленности NBER-CES, которая охватывает 473 отрасли на уровне 6-значной Североамериканской системы классификации отраслей (NAICS) с 1958 по 2011 год. Также используются дополнительные данные из набора данных ЮНИДО, которые охватывают 148 стран и 18 стран. промышленности с 1963 по 2014 год.
Впоследствии профессора демонстрируют взаимосвязь между долей рынка и средней капиталоемкостью по отраслям, отдельно для США и Китая, используя базу данных обрабатывающей промышленности NBER-CES и набор данных промышленной производительности Китая (CIP). Наконец, используя набор данных ЮНИДО, авторы проводят регрессию панельных данных и показывают, что иллюстрируемая ими закономерность является универсальной.
Наконец, авторы используют набор данных NBER-CES за период с 1958 по 2011 год для расчета выбора технологий и технологических границ каждой отрасли. Используя оцененные параметры, они количественно моделируют модель и проводят контрфактический анализ.
В данной статье как эмпирически, так и теоретически охарактеризована эволюция промышленного сектора в ходе экономического роста.
Основные выводы заключаются в том, что, во-первых, технологии в каждой обрабатывающей отрасли, а также во всем промышленном секторе становятся более капиталоемкими. поскольку экономика становится более капиталоемкой. Во-вторых, промышленная структура является унимодальной: в любой момент процесса экономического развития отрасль является ведущей; по мере накопления капитала структура промышленности все больше смещается в сторону капиталоемких отраслей, причем ведущая отрасль постоянно сменяется новой ведущей отраслью.
Модель статьи показывает, что структура обеспеченности факторами имеет решающее значение при выборе технологий и структуре промышленности. Динамическая модель отражает взаимодействие между структурой обеспеченности, технологическим выбором и промышленной структурой. Технологический выбор и промышленная структура определяются имеющимися запасами в каждый период. С течением времени экономика накапливает капитал, и совокупная структура обеспеченности становится более богатой капиталом. Примечательно, что оптимальный выбор технологий и промышленная структура гарантируют максимальную скорость накопления капитала. Таким образом, их модель отражает динамический процесс индустриализации.
