多因素CES一般均衡：模型与应用

2022-6-28 04:12:32

多因素CES一般均衡：模型和应用Jiyoung Kim、Satoshi Nakano和Kazuhiko NishimuraAbstractSector Specific Multifactor CES替代弹性和相应的生产率增长通过将要素成本份额的增长与要素价格的增长进行回归来共同衡量。我们使用日本和韩国的关联投入产出表作为两个暂时遥远国家的要素价格和成本份额的数据源。然后，我们利用估计的CES单位成本函数系统构建了一个多部门一般均衡模型，并从福利的角度评估了外生生产率刺激在经济中的广泛传播。此外，我们还研究了基于先验弹性的模型之间的差异，如Leontief和Cobb Douglas。关键词：多因素CE、生产率增长、替代弹性、一般均衡、关联投入产出表1。导言在本研究中，我们通过两个时间上相距遥远的横截面数据（即关联的投入产出表），测量了多个产业部门的多因素替代弹性以及生产率增长。当我们学习多因素CES单位成本函数时，我们发现可以通过回归要素成本份额的增长与要素价格的增长来估计行业特定性。我们还发现，行业特定的生产率增长可以通过回归线的截距来衡量。因此，我们利用关联的投入产出表来观察多个工业部门跨越两个时期的成本份额和价格变化。Arrow等人首先引入了双输入恒定替代弹性（CES）函数。

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kedemingshi

2022-6-28 04:12:35

（1961），Uzawa（1962）和McFadden（1963）后来表明，弹性对于两个以上因素输入的情况来说是唯一的。关于CES弹性测量的实证分析（例如，McKibbin和Wilcoxen，1999；van der Werf，2008；Koesler和Schymura，2015）基于时间序列数据，同时将巢穴结构嵌入符合Sato（1967）工作的双输入CES框架中，以处理两个以上生产要素之间的弹性。然而，根据时间序列数据的可用性，可以缩小因子的数量，从而缩小可估计弹性的数量。由于我们有兴趣构建一个需要多因素生产函数的多部门一般均衡模型，我们利用了另一种方法，即利用横截面数据。当建立多部门一般均衡模型时，可以根据获得的福利对技术创新造成的任意生产率冲击进行评估。此前在这方面的研究假设单位弹性恒定且均匀（Klein，1952-1953），或者*Email（2017年1月11日）在Translog或多级（嵌套）CES函数中使用了经验估计的弹性，具有高度聚集性，因此可替代因子的数量有限。例如，黑田东彦等人（1984）、Saito和Tokutsu（1989）和Tokutsu（1994）的工作，以及许多关于CGE模型的工作，如B"ohringer等人（2015）和Go等人（2016）的研究。相比之下，我们的方法允许我们构建多因素生产的经验模型，在许多（超过350个）工业部门中具有不同的替代弹性。

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2022-6-28 04:12:38

此外，这种方法使我们能够前瞻性地描述任何给定的外生生产率冲击后的事后技术结构，并从整个经济的投入产出绩效方面考虑福利。我们通过SCS（节省的社会成本）衡量归因于外源性生产率变化的福利变化，即，在生产率变化的情况下，净生产固定数量的最终消费所需的总主要要素投入的差异。我们从理论上发现，如果外生生产率在提高，那么SCS在每个部门都是积极的（主要因素投入总是会被节省），反之亦然，在统一的CES弹性小于统一的系统下，包括Cobb–Douglas和Leontief系统。因此，相反，这种法律可能不一定适用于弹性不均匀的CES系统；使用估计的多因素CES系统对SCS进行的实证分析证实了这一点。本文的其余部分组织如下。在下一节中，我们将介绍多因素CES弹性和生产率增长估计的基本知识，并将该协议应用于日本和韩国的链接投入产出表，这些国家在回归自由度方面有足够的能力。在第3节中，我们将当前的技术结构复制为经验估计的多因素CES函数系统的一般均衡状态；此外，我们追踪了这种结构是如何被外源生产力刺激物所改变的。第4节提供了结束语。2、模型2.1。

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2022-6-28 04:12:41

多因素CES函数一个常数返回一个工业部门的多因素CES生产函数（指数j省略），其形式如下：y=zf（x）=znXi=0λσixσ-1σi！σσ-其中，y表示输出，X表示第i个因数输入。此处，假设共享参数保持λi>0且piλi=1，而替代弹性σ≥ 0正在进行估计。此外，我们有兴趣衡量生产率的增长，即：。， ln z，其中表示时间上的差异。下面显示的是与多因素CES生产函数兼容的单位成本函数：c=z-1h（w）=znXi=0λiwγi！1/γ，其中，c表示产出的单位成本，加宽系数价格。这里，我们使用γ=1- σ为方便起见。关于Ephard引理，可以通过区分单位成本函数来确定第i个输入的成本份额：ai=cwiwic=λi（zc/wi）-γ（1）通过取两边的对数，我们得到ln ai=lnλi- γln z+γln（wi/c）当我们观察到反映完全竞争的成本份额（aiand ai）、要素价格（wiand wi）和产出单价（c=wand c=w）的两个时间距离值时，我们发现关于数据的两个恒等式：ln ai=lnλi- γln z+γlnwi/w+ iln ai=lnλi- γln z+γlnwi/w+ 在这里，我们假设土地i是同分布和正态分布的扰动项。减法得出以下主要回归方程： ln ai=-γ ln z+γ ln（wi/w）+这里是扰动项i=我- iI是相同的正态分布，因此可以估计γ和 lnz通过简单线性回归（2）。也就是说，通过回归工厂成本份额的增长，即，就相对价格的增长而言，即：。， ln（wi/w），斜率给出γ的估计，而截距给出γ的估计-γ ln z。

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2022-6-28 04:12:44

此外，请注意，只要我们有γ的估计值，就可以通过（1）校准λican。2.2. 数据和估算一组相关投入产出表包括名义和实际的部门交易。由于实际价值是针对通货膨胀进行调整的，为了能够在价格没有变化的情况下进行数量比较，并且由于名义价值没有调整，我们使用价格指数将名义价值转换为实际价值。也就是说，如果我们将一种商品在参考州的价值标准化为真实价值，那么其在目标州相对于参考州的名义（未调整）价值等于所谓的价格指数。自然，日本（MIAC，2011）和韩国（BOK，2015）的1995-2000-2005年关联输入-输出数据包括了所记录的规模年份内的因子因子（日本为395因子，韩国为350因子）。然而，这些关联投入产出表不包括主要因素（即劳动力和资本）的指标，因此，我们使用JIP（2015）为日本编制的质量调整价格指数和KIP（2015）为韩国编制的质量调整价格指数，以反映名义值中观察到的主要因素投入。因此，就自由度而言，因变量（作为投入产出系数aij的成本份额）和用于估计（2）的自变量（价格比wj/wi）的观测值都可用，因为我们验证了存在n+1输入：即i=0，1，··，n；andn输出，即对于输入-输出表，j=1，···，n。

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2022-6-28 04:12:48

特别是，我们使用三个时期相关投入产出表中的2000年和2005年投入产出系数作为成本份额增长的数据（即。，在aij）中，当我们将参考状态设定为2000年时，输出相关要素价格的五年增长变成了各要素之间的对数差异；也就是说， ln wi/wj=ln pi/PJ，其中pidenotes表示2005年商品i相对于2000年的偏差。图1显示了估计的CES弹性（即σj=1- γj）关于γji的统计意义。e、，回归方程（2）的斜率，以P值表示，适用于日本。图2是韩国的版本。请注意，在日本395个行业中，176个行业的CES弹性在统计上显著（P值<0.1），而在韩国350个行业中，166个行业的CES弹性显著。附录表A1和A2分别总结了日本和韩国的估算结果。这些表格适用于斜率（γj=1）为- 回归（2）的σj）具有统计显著性，我们通过***（0.01级）、***（0.05级）和*（0.1级）以及估计弹性来表示显著性水平。注意，我们接受空值（即γj=1- σj=0）对于具有统计意义的斜率的部门，在这种情况下，弹性的平均值，即Pnj=1σj/n，日本为1.32，韩国为1.39。或者，如果我们接受所有弹性估计值，无论统计意义如何，日本和韩国的弹性平均值分别为1.46和1.52。这些多因素CES弹性与文献中的其他估计值相当。

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2022-6-28 04:12:50

GTAP（2016）在GE研究中广泛使用的中间投入的替代弹性（例如，阿尔瓦雷斯·马丁内斯和马球，2012；Antimianiet等人，2015）范围为0.20至1.68，而国际贸易商品之间的替代弹性（即阿明顿弹性）一般范围为1.15至34.40，具体取决于工业-弹性。2.4.6.8 1P-数值（斜率）图1:CES弹性vs显著性（日本）43210-1最后期限0。2.4.6.8 1P-价值（斜率）图2:CES弹性与重要性（韩国）部门。Welsch（2006）对平均Armington弹性的估计范围为负2.06到正2.17，这也取决于工业部门。请注意，这些估计值与Koesler和Schymura（2015）对36个工业部门的KLEM nest-wiseCES弹性估计值具有相当的可比性。在表A1和A2的第三列中，我们显示了生产率增长 ln z，标记为TFPg（全要素生产率增长），是（2）的估计常数除以相应斜率的负值。因此，在回归（2）的基础上，通过自举（400次重复）评估TFPg的统计意义。基本截距的统计意义用括号表示。还请注意，这些表是按估计TFPg的级别排序的。现在，让我们就其他可能的生产率测量对估计的TFPg进行一些评估。以下是T"ornqvist indexTFPg（Translog）=- ln p+nXi=0ai+ailn pi（3）-1.-.5 0 .5 1 1.5TFPg（CES）-1.-.5 0 .5 1TFPg（Translog）斜率和恒定斜率图3：不同测量的TFPg。（日本）-1.-.5 0 .5 1 1.5TFPg（CES）-1.-.5 0 .5 1TFPg（Translog）斜率和恒定斜率图4：不同测量的TFPg。

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2022-6-28 04:12:53

（韩国）Diewert（1976）在测量Translog函数的生产率增长时显示的准确性。因此，我们知道（3）等于下面的Translog函数的生产率增长，无论是否知道其参数。请注意，虽然几乎不可能估计具有100个因子输入的Translog函数的参数，但其生产率增长可以使用与我们在估计多因子CES函数生产率时使用的相同数据（成本份额和价格变化）来衡量。Star和Hall（1976）表明，T"ornqvist指数是TFPg测量的良好近似值，与聚合函数的类型和观测范围无关。在图3和图4中，我们绘制了多因素CES函数的估计TFPg，标记为表A1和A2中列出的所有部门的TFPg（CES），与标记为TFPg（Translog）的T"ornqvist指数的对数对比。蓝点表示斜率和回归截距（2）均具有统计学意义（P值<0.1），而红点表示斜率显著但截距不显著的扇区。在这两个病例中，我们观察到两个TFPg测量值之间的一致性；因此，我们对其进行了客观评估，如表1所示。这里，相关性表示Pearson的相关系数，而一致性表示Lin（2000）的一致性相关系数。请注意，图3和图4中的“仅斜率”显著扇区为红点，“Sope和常数”显著扇区为蓝点；“斜率”表示所有斜率显著的扇区，因此是红色和蓝色扇区的联合。“自举”表示通过自举对TFPg（CES）进行显著估计的行业。

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2022-6-28 04:12:58

换言之，通过多因素CES函数，我们获得了与基于Translog函数的TFPg估计类似的TFPg估计，这些函数是替代弹性的非常一般的术语，撇开其可估计性不谈，然而，替代的多因素弹性是在非常多的因素输入上估计的。然而，请注意，如果我们接受回归（2）的显著斜率为零，我们必须假设函数为Cobb–Douglas，且TFPg不可测量。表1：Translog和多因素CES TFPg估计之间的一致性和相关性。部门合并。科雷尔。Obs公司。斜率（JPN）0.645 0.669 176仅斜率（JPN）0.673 0.707 100斜率和常数（JPN）0.633 0.741 76自举（JPN）0.794 0.889 21斜率（KOR）0.305 0.413 166仅斜率（KOR）0.309 0.340 97斜率和常数（KOR）0.370 0.413 69自举（KOR）0.623 0.707 333。前瞻性分析3.1。预测价格在下一节中，我们构建了一个多部门一般均衡模型，该模型反映了所有测量的弹性和观察到的当前成本份额；此外，我们在模型中引入了外源性生产力变化，并模拟了可能发生的多部门传播。为了简单起见，让我们统一规范所有当前价格。在这种情况下，我们通过（1）知道：aij=λij，nXi=0aij=1，j=1，2，····，nThen，在某种外生给定的生产率变化下，平衡的CES单位成本函数系统，即z=（z，z，···，zn）6=1，必须处于以下状态：π=z-1（aπγ+aπγ+··an1πγn）γπ=z-1（aπγ+aπγ+··an2πγn）γ。。。πn=z-1n（a0nπγn+a1nπγn+··annπγnn）γn（4），其中factor的预测（事后）一般均衡价格用πi表示。

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2022-6-28 04:13:01

请注意，当前状态（即z=1）可以通过将所有价格设置为当前状态（即π=1）来生成，反之亦然。外生生产率变化后的预测价格可通过求解π的（4）得到。通过重新排列，我们得到：zγπγ=aπγ+aπγ+··an1πγnzγπγ=aπγ+aπγ+··an2πγn。。。zγnnπγnn=a0nπγn+a1nπγn+··annπγnnor通过行向量和矩阵：πγhzγi=a+πγawwhereπγ=（πγ，····，γnn）和zγ=（zγ，···，zγnn），同时我们将一次输入的价格设置为一个数字，即π=1。尖括号表示对角化。请注意，A和A分别是当前输入-输出系数矩阵和值相加系数向量。现在，投影的平衡价格π可以用z：π来表示=a[赫兹γi- A]-1.γ（5）除CES外，我们还可以使用（5）获得Leontief（γ=1）和Cobb-Douglas（γ=0）案例的预测价格。Leontief的情况很简单：π=a[hzi- A]-1（6）对于科布-道格拉斯案例，我们首先取（4）的对数，然后取letγ→ 下面，我们研究了任何工业部门j的单位成本函数，但省略了下标：lnπ+ln z=ln（a+Pni=1aiπγi）γ→nXi=1ailnπi在这里，当我们让γ→ 0，因为在该事件中，命名者和分母都接近0。通过行向量和矩阵，可以简洁地写入：lnπ=- lnz+（lnπ）A（7），其中对数运算符按元素应用。因此，预测价格的柯布-道格拉斯版本为：π=exp- （ln z）[一- A]-1.（8） =Qni=1z`i1i，Qni=1z`i2i，···，Qni=1z`ini！式中，` ij是Leontief逆矩阵的元素[I- A]-当γ=0时，这可能不太明显，直到我们看到（7）。3.2. 预计结构我们将当前价格设置为统一价格后，最终货币需求量将与实际需求量相同。

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2022-6-28 04:13:04

将当前（标称）最终需求表示为列向量d=（d，···，dn）|≥ 请注意，产品最终需求和部门增加值（社会成本）之和等于GDP。如果我们有归因于某些外生生产力变化的预测价格，我们可以根据节省的社会成本来评估相应的福利变化（SCS，下文）；也就是说，SCS=（1- π） d=nXj=1vj- vj（9）注意，vjand vjdenote目前和预计j部门的增加值。然而，SCS的部门分布需要更多地检查预计的经济结构。根据（1），我们用bij表示的外生生产率变化z后的预计成本份额可以通过以下等式进行评估：bij=aij（zjπj/πi）-γji=0，1，···，n（10），因此，在CES下，预测的主要因素输入（或增加值）分布v=（v，···，vn）跨越给定固定最终需求d（物理量）的部门，可按如下方式进行评估：v=b[I- B]-1hπi hdi（11），其中B带的条目由（10）规定。相反，主要因素投入（或增值）的当前分布v=（v，···，vn）由当前观察到的成本份额规定如下：v=a[I- A]-1hdi（12）由于（11）和（12）是行向量，因此可以从扇区分布的角度评估SCS。3.3. 统一的CES弹性在这里，我们根据与统一替代弹性相关的预测结构，即γ=γ=····=γn=γ，研究SCS如何在部门间分布。

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2022-6-28 04:13:07

首先，在均匀弹性σ=1的情况下，将（10）插入（11）-γ、我们对预测值附加分布有以下说明：v=aπ-γz-γ我- hπγi Aπ-γz-γ-1hπi hdi=a[赫兹γi- A]-1.π1-γhdi（13）因此，我们知道，对于Cobb-Douglas和Leontief案例，预计的增值分布将为：v（Cobb-Douglas）=a【I】- A]-1hπi hdi（14）v（Leontief）=a[hzi- A]-1hdi（15）注意，对于科布-道格拉斯案例，预测均衡价格（8）必须应用于（14）。此外，让我们在下面说明，在均匀替代弹性小于统一的情况下，SCS分布将始终是正的（在所有部门），与任何外生生产率增长相反，反之亦然。具体而言，我们展示了这一主张。0以下≤ γ ≤ 1，SCS在所有扇区均为正值，因此v-v≥ 0，如果外生生产率增加i。e、，z≥ 1，且SCS在所有扇区均为负值，因此v- v≤0，如果外生生产率下降，即z≤ 1.证明。因为投入产出系数和生产率都是非负的，即≥ 0和z≥ 0，我们有以下说明：[hzγi- A]-1=z-γ+ A.z-2γ+ A.z-3γ+ · · ·[我- A]-1=I+A+A+···（16），因此，取0≤ γ ≤ 1考虑到，我们知道[hzγi- A]-1.≤ [我- A]-1如果z≥ 1[hzγi- A]-1.≥ [我- A]-1如果z≤ 1（17）此外，由于我们理所当然地认为单位成本映射（4）是价格增长的单子，当外生生产率z增加（减少）时，预测的均衡价格π必须小于（大于）单位。

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2022-6-28 04:13:10

因此，通过取0≤ γ ≤ 1我们知道π≤ π1-γ≤ 1如果z≥ 1π ≥ π1-γ≥ 1如果z≤ 1（18）因此，参考状态和预测状态之间的结构差异可评估如下：[I- A]-1.≥ [hzγi- A]-1.π1-γ如果z≥ 1[我- A]-1.≤ [hzγi- A]-1.π1-γ如果z≤ 1（19）自SCS发行v以来- 对于（12）和（13）之间的差异，上述（19）对命题有支持作用。评论该命题包括Cobb-Douglas（γ=0）和Leontief（γ=1）系统。获得（13）需要置换弹性γ的均匀性。对于大于1的替代弹性，即γ=1- σ<0时，（17）的不等式将颠倒，而（18）的不等式保持稳定，因此（19）可能不一定成立。3.4. SimulationLet我们现在应用前面章节中指定的框架。首先，自2005年起，我们校准了具有不同弹性的多部门模型，即Leontief、Cobb-Douglas和multifactor CES。因此，当前州（即A和A）的成本份额截至2005年。对于多因素排放系统，我们利用了统计上显著的弹性，即表A1和A2中显示的部门，而表2：MC（预拌混凝土）部门生产率翻倍所节省的SCS（社会成本）。BJPY代表十亿日元。BKRW代表十亿个韩国共和国。括号中的值是相应SCS分布的峰度。日本【BJPY】韩国【BKRW】产出1347 6398SCS Leontief 674（315）3203（162）SCS Cobb–Douglas 926（52）4349（84）SCS CES 944（45）4550（102）SCS CES（所有估计）976（39）4643（75）对其余部门承担单位弹性（或零假设）。至于外生生产率变化z，我们考察了“预拌混凝土”（RMC，以下简称）部门的“生产率倍增”，这是日本的第150个部门，韩国的第159个部门。

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2022-6-28 04:13:13

也就是说，日本：zj=150=2，zj6=150=1（n=395）韩国：zj=159=2，zj6=159=1（n=350）（20）选择这一部门有几个原因。首先，这种刺激措施在整个经济中的影响力要比没有强。换句话说，上游工业部门更可取，因为它们可能对所有下游部门都有影响，而下游部门对上游部门没有太大影响。我们根据2005年日本和韩国的投入产出系数矩阵，对Henery和Watanabe（1958）的工作进行了三角测量，我们发现RMC部门在这两个经济体的供应链中处于上游（日本395个部门中排名第137，韩国350个部门中排名第65）。另一个标准是该部门的产出是否完全是国内的（非进口的），因为当前的研究排除了国际贸易。最重要的是，需要对两国待审查部门的等效性进行审查。RMC部门符合所有这些标准。在表2中，我们总结了通过（9）计算四个系统的SCS的结果：即Leontief、Cobb–Douglas、CES和CES（所有估计）；在两个国家：即日本和韩国。如（20）所示，给定z的预计均衡价格π是使用（6）Leontief、（8）Cobb-Douglas和（5）CES系统计算的。除了SCS，我们还显示了2005年投入产出表中RMC部门的产出。值得注意的是，Leontief系统的SCS略大于RMC部门产量的一半，反映出RMC部门的生产率翻了一番。这是合理的，为了便于参考，我们也可以使用所有部门的估计弹性，无论统计意义如何。

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2022-6-28 04:13:16

此后，此类情况将表示为CES（所有估计）。通过行业排列，对最终产品的生产阶段进行调查。最近的发展见近藤（2014）。（16），正如我们所想：[我- A]-1.- [hzi- A]-1.≈ 我- hzi公司-1=1/2相反，Cobb-Douglas和CES系统的SCS比Leontief系统的SCS更大，反映出弹性更大的部门之间的进一步传播。现在让我们看看SCS的部门分布情况。图5、图6、图7和图8分别显示了在Leontief、Cobb–Douglas、CES和CES（所有估计）系统下，日本RMC部门生产率翻倍的预测行业SCS。韩国的相应图表如图9、10、11和12所示。正如我们在前面的提议中所预期的那样，Leontief和Cobb-Douglas系统的SCS总体上分布在积极的一面。基本上，当一个部门的生产率翻倍时，其价格将减半。然而，价格变化的部门间传播将有所不同，这取决于相互作用部门之间要素替代的弹性。至于Leontief系统，由于任何其他部门都不存在要素替代，RMC价格变化到原来水平的一半将不会对其中间需求产生影响。因此，在这种情况下，RMC部门的所有因子投入（包括主要因子）将减少一半。这是Leontief系统中RMC部门的主要因素（如SCS）显著减少的主要原因。因此，这些因素（包括主要因素）的中间需求量将分别减少一半，这是过去进入热力行业的需求量的一半。这种中间需求的减少和供应的减少将在融合中累积。

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2022-6-28 04:13:19

换言之，投入RMC部门的主要因素中至少有一半将直接减少，除此之外，任何其他部门的主要因素将间接减少。图5和图9反映了在替代弹性为零的制度下，RMC部门生产率翻倍在主要要素需求上的传播。相反，对于科布-道格拉斯系统，当RMC的价格降到一半时，对RMC的中间需求必须受到影响；这就是单位替代弹性的定义。因此，在这种情况下，RMC部门的货币产出和保理产出（包括主要因素）不会发生变化。对于替代弹性大于统一弹性的弹性CES系统，当RMC价格降低一半时，RMC的要素需求将增加两倍以上。在这种情况下，RMC部门的要素投入可以增加。在这两种系统中，由于单位成本函数系统是严格凹的，因此除了保持不变的主要因素外，所有因素的价格都将以严格的降序方式收敛。因此，在均衡状态下，对于主要因素相对于其他因素投入变得相对昂贵的部门，主要因素将得到缓解。值得注意的是，图6和图7表明，主要因素（如SCS）在部门显著降低，即，由于d的负分录，观察到轻微的负值。这就是为什么我们在图7和图11中观察到RMC部门的负SCS（主要因素投入增加）的主要原因。-50 0 50 100 150 200 250 SCS【十亿日元】0 100 200 300 400部门图5:Leontief系统RMC部门（第150位）生产率倍增的SCS部门分布。

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2022-6-28 04:13:21

（日本）-50 0 50 100 150 200 250 SCS【十亿日元】0 100 200 300 400部门图6：科布-道格拉斯系统RMC部门（第150位）生产率倍增的SCS部门分布。（日本）“道路公共建设”（第279位）、“河流、排水道和其他公共建设”（第280位）和“住宅建设（非木质）”（第275位）。图10和图11显示，“住宅建筑施工”（289）、“道路施工”（272）和“非住宅建筑施工”（270）在韩国尤为突出。这些部门显然是广泛利用RMC进行生产的部门。换言之，这些部门的主要因素将被价格降低的RMC所取代。此外，我们从这些图中观察到，生产力刺激的传播程度（就SCS而言）不仅会因更大的替代弹性而变得更大，而且SCS的分布也会变得更均匀。我们通过峰度测量了SCS在扇区上分布的“极性”，如表2括号所示。主要因素将主要在RMC部门得到缓解，在RMC部门，Leontief系统的生产率将得到提高，而主要因素的最小化将扩展到-50 0 50 100 150 200 250 SCS【十亿日元】0 100 200 300 400部门图7：多因素CES系统RMC部门（第150位）生产率倍增的SCS部门分布。（日本）-50 0 50 100 150 200 250 SCS【十亿日元】0 100 200 300 400部门图8：多因素CES（所有估计）系统RMC部门（第150位）生产率倍增的SCS部门分布。（日本）Cobb–Douglas和CES。

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2022-6-28 04:13:24

换言之，一个行业生产率提高带来的福利收益主要是通过减少该特定行业的要素投入，同时保持产出水平的一致性来实现的，对于Leontief系统，而对于Cobb–Douglas和CES系统，其他行业会赞赏降低的价格，从而通过替代降低其主要要素。4、总结要点迄今为止的投入产出分析是一种独一无二的框架，在评估新产品和创新的成本和效益时，考虑到全行业的传播。然而，投入产出分析将其理论建立在非替代定理的基础上，该定理允许研究人员在固定的技术结构下进行研究，同时限制-100 0 200 300 400 500 600 700 800 SCS【十亿韩元】0 100 200 300 400部门图9:Leontief系统RMC部门生产率倍增（第159位）SCS的部门分布。（韩国）-100 0 200 300 400 500 600 700 800 SCS【十亿韩元】0 100 200 300 400部门图10：科布-道格拉斯系统RMC部门（第159位）生产率翻倍的SCS部门分布。（韩国）对最终需求范围内的转型进行分析。然而，当一项新技术实际引入经济的任何组成部分（行业）时，任何行业都会发生技术替代。对于中间产业来说，通常可以看到更大的影响，因为它们对整个经济体的生产系统有更大、更广泛的反馈。为了考虑所有技术替代可能性，我们在本研究中提出了一种方法来衡量CES生产函数的部门特定替代弹性，而不是在建模全经济多部门多因素生产系统时使用统一的先验替代弹性（如0和1）。

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2022-6-28 04:13:28

采用双重分析方法（即单位成本函数）来评估对一般均衡技术替代的影响，以及最终对社会成本和效益的影响，这是由创新的引入引起的，我们将其视为生产率的提高。我们发现更具弹性的生产函数（Cobb–Douglas和CES）-100 0 200 300 400 500 600 700 800 SCS【十亿韩元】0 100 200 300 400部门图11:CES系统RMC部门（第159位）生产率翻倍的SCS部门分布。（韩国）-200 0 200 400 600 800 SCS【十亿韩元】0 100 200 300 400部门图12：多因素CES（所有估计）系统RMC部门生产率翻倍的SCS部门分布（第159位）。（韩国）具有更显著和更广泛的传播效应，而非弹性生产函数（Leontief）具有相对较少和极化的效应。该框架的应用和扩展可能非常广泛，包括国际化、动态化和质量考虑，所有这些都有待于将来的研究。致谢作者感谢匿名评论员和本杂志编辑的宝贵意见和建议。本材料基于日本科学促进会（JapanSociety for Promotion for Science）在第16K00687号拨款下支持的工作。参考文献阿尔瓦雷斯·马丁内斯，M.T.，波罗，C.，2012年。西班牙国内外冲击的一般均衡评估。经济建模29，2486–2493。内政部：10.1016/j.econmod。2012.06.035.Antimiani，A.，Costantini，V.，Paglialunga，E.，2015年。气候经济CGE模型对能源相关弹性参数的敏感性：对气候政策设计的影响。经济建模51，38–52。内政部：10.1016/j.econmod。2015.07.015.Arrow，K.J.，Chenery，H.B.，Minhas，B.S.，Solow，R.M.，1961年。资本劳动力替代与经济效率。

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2022-6-28 04:13:31

经济学和统计学回顾43225–250。B"ohringer，C.，Rutherford，T.F.，Springmann，M.，2015年。清洁发展投资：一个与激励相容的CGE建模框架。环境与资源经济学60，633–651。内政部：10.1007/s10640-014-9762-3。BOK，2015年。韩国银行经济统计系统；1995、2000、2005年[韩文]链接投入产出表。URL：http://ecos.bok.or.kr.Chenery，H.B.，渡边，T.，1958年。生产结构的国际比较。《计量经济学》26487–521。Diewert，W.E.，1976年。精确和最高级索引数。《经济计量学杂志》4115–145。Go，D.S.，Lofgren，H.，Ramos，F.M.，Robinson，S.，2016年。使用bayesiancross熵估计方法估计CGE模型中的参数和结构变化。经济建模52，B部分，790–811。内政部：10.1016/j.econmod。2015.10.017.GTAP，2016年。全球贸易分析项目。URL：https://www.gtap.agecon.purdue.edu.JIP, 2015. 日本工业生产力数据库。URL：http://www.rieti.go.jp/en/database/jip.html.KIP, 2015. 韩国工业生产力数据库。URL：https://www.kpc.or.kr/eng/Productivity/kip.asp.Klein，L.R.，1952-1953年。关于Leontief教授体系的解读。经济研究回顾20，131–136。Koesler，S.，Schymura，M.，2015年。替代框架恒定弹性中的替代弹性——使用非线性最小二乘法进行经验估计。经济系统研究27，101–121。内政部：10.1080/09535314.2014.926266。Kondo，Y.，2014年。基于混合整数程序的投入产出表三角化，用于生产结构的跨时间和跨区域比较。《经济结构杂志》第3期，第1-19页。内政部：10.1186/2193-2409-3-2。黑田东彦，M.，吉冈，K.，约根森，D.W.，1984年。日本相对价格变化和技术变化偏差。经济研究季刊35116–138。Lin，L.I.K.，2000年。

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2022-6-28 04:13:34

关于一致性相关系数的注记。生物特征识别56324–325。内政部：10.1111/j.0006-341X。2000.00324.x、 McFadden，D.，1963年。替代生产函数的恒定弹性。经济研究回顾30，73–83。McKibbin，W.J.，Wilcoxen，P.J.，1999年。g立方模型的理论和经验结构。经济建模16，123–148。内政部：10.1016/S0264-9993（98）00035-2。MIAC，2011年。内务省1995-2000-2005年链接投入产出表[日语]。URL：http://www.soumu.go.jp/main_content/000291877.pdf.Saito，M.，Tokutsu，I.，1989年。《多部门生产结构的国际比较——美国、西德和日本》，载于：Hickman，B.（编辑），《国际生产力和竞争力》。牛津大学出版社。佐藤，K.，1967年。替代生产函数的两级常弹性。经济研究回顾34116-138。Star，S.，霍尔，R.E.，1976年。总要素生产率的近似除数指数。《计量经济学》44，257–263。Tokutsu，I.，1994年。价格内生化投入产出模型：日本经济生产部门的一般均衡分析。经济系统研究6323–346。内政部：10.1080/0953531940000028。Uzawa，H.，1962年。具有恒定替代弹性的生产函数。经济研究回顾29291–299。Welsch，H.，2006年。哈明顿弹性和诱导的行业内专业化：法国案例，1970-1997年。经济建模23556–567。内政部：10.1016/j.econmod。2006.02.008.范德沃夫，E.，2008年。气候政策建模的生产函数：实证分析。

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