少子老龄化、工业智能化与宏观经济波动——基于内生经济增长理论的DSGE模型分析

少子化与老龄化成为中国人口发展新特征,经济增长亟需探寻现代化新路径。本文基于内生经济增长理论,构建包含劳动力供给冲击、工业智能化、内生性技术创新的动态随机一般均衡模型,揭示工业智能化对少子老龄化负向影响的双重调节机制。研究发现:短期内,工业智能化可优化劳动力与资本要素配置,进而提升经济均衡总产出,有效缓解少子老龄化的不利冲击。然而这一调节效应呈现显著的时期异质性:长期内,工业智能化难以弥补研发型劳动力缺口,并可能引发过度替代、贫富分化和通货膨胀等问题,对经济长期可持续增长的支撑作用有限。研究结论表明:政府宜在合理布局工业智能化的同时,兼顾增进人力资本积累、提升自主创新质量,实现少子老龄化时代下的经济长期高质量发展。

新冠肺炎疫情的宏观经济效应研究——基于嵌入灾难风险的新凯恩斯DSGE模型的数值模拟分析

新冠肺炎疫情能够通过影响劳动力市场造成短期经济下行,而标准的宏观经济模型缺乏对其经济效应及内在传导机制的深入探讨。本文将劳动供给冲击和影响全要素生产率和劳动生产率的灾难风险冲击嵌入动态随机一般均衡模型,考察了新冠肺炎疫情影响国民经济的机制与效力。研究发现:第一,与常规意义上的灾难风险冲击不同,需求侧的产出下滑是供给冲击驱动的。疫情的影响并不直接表现为资本的实质性减损,而是劳动投入的减少与企业生产率的下降。第二,疫情同样会对国民经济运行带来负面影响,造成经济短期的滞胀。直接的劳动供给冲击造成就业严重下滑,随着疫情的好转,劳动供给冲击转化为企业生产率的下降,就业状况有所好转。第三,降低灾难风险冲击发生的概率、减轻灾难事件发生后生产率下降的幅度,以及缩短经济处于灾难状态的时长,均能有效降低疫情对国民经济的不利影响。第四,与财政补贴和降息政策相比,减税政策是后疫情时期扩大内需最有效的政策工具。