之前我们讲的是决定宏观经济增长的第一个变量,就是人口。但是我们也知道,经济增长光有人是不够的,你还要把人口组织起来,发给他们工具,让他们掌握各种知识和技能,对生产流程进行科学的管理,等等。通过这一大套过程,经济增长才能最终实现。那问题来了,在宏观分析里面,我们该怎么度量这么多复杂的因素呢?
宏观经济学的难题
对微观经济来说可能根本不是个事儿的问题,到了宏观经济里就成了很难的事。在微观经济里,我们有各种各样的工具去衡量一个企业的增长。比如说,我可以用成本核算表、资产负债表,各种各样的财务报表去度量一个企业的运营状况。但是宏观经济学,面对的是国家这么大、这么复杂的系统,我们怎么办?难道把每个企业的财务报表加起来么?那显然不可能。我只能在众多变量里面,找出那些最本源,又最好度量的变量去研究。
那这些变量是什么呢?这时候五花八门的理论就来了。比如说,国民经济学的创始人,著名的亚当.斯密,他就说,推动宏观经济增长的、最本源的变量是啥?是社会分工。这个理论我们都熟悉,听起来也有道理。但是你一旦把这个理论还原到现实世界当中,你就会发现,分工是很难度。
就拿这几年中国很火的电商行业来说。它是创造了一个新的社会分工,就是淘宝店主,但是它还消灭了无数的实体店、中间商、广告商、物流提供商。那你说社会分工是扩大了还是缩小了呢?好像很难说。
还有一个经济学家叫熊彼特,他说,促进经济增长的力量,归根到底,是重大创新。这些重大创新,可能是科技创新,也可能是组织创新。听着也有道理吧?但是你想,只要是重大的创新,它一定是偶然。我们前面也讲过,工业革命这种量级的创新,那是巨大的偶然。既然是偶然的,那你怎么度量,又怎么用模型分析呢?所以,这种说法也是听起来有道理,但在现实中很难操作。
到了20世纪四五十年代,就有经济学家想了,笼统地、定性地描述经济增长的动力,既然不靠谱,那就建立数学模型吧。我用数学公式把几个变量串在一起,看看行不行。这里面最早的模型是两个经济学家,叫哈罗德和多马一起建立的。但是这个模型的效果也不太好。所以你看,其实一直到20世纪50年代,经济学在解释宏观经济增长的时候,都是有困难的。就是因为,在宏观经济系统这些无比庞杂的变量里面,他们找不到那个定海神针一样的底层变量。
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