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    疫情沖擊、收入差距與財(cái)政政策援助

    2021-08-18 03:10:08趙恢林
    財(cái)經(jīng)論叢 2021年8期
    關(guān)鍵詞:資本密集型勞動(dòng)密集型差距

    趙恢林

    (中國(guó)財(cái)政科學(xué)研究院,北京 100142)

    一、引言及文獻(xiàn)綜述

    新型冠狀病毒不僅威脅著人民的生命健康,還造成了廣泛的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)影響。疫情的隔離政策使企業(yè)生產(chǎn)減少,部分企業(yè)停工停產(chǎn),同時(shí)國(guó)內(nèi)外需求也驟降,導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)陷入衰退,特別是在2020年第一季度GDP出現(xiàn)了巨大的負(fù)向沖擊(如圖1所示),勞動(dòng)者受疫情影響減少甚至喪失工作機(jī)會(huì),收入也相應(yīng)減少。然而,疫情沖擊對(duì)人民收入的影響存在行業(yè)類型的異質(zhì)性,疫情期間線上和線下產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)出了不同的就業(yè)狀態(tài),勞動(dòng)密集型企業(yè)(1)本文按照投入生產(chǎn)的資本和勞動(dòng)力的比例而區(qū)分企業(yè)類型:勞動(dòng)密集型企業(yè)在生產(chǎn)中活勞動(dòng)消耗比重較大,比如制造業(yè)等;反之,資本密集型企業(yè)活勞動(dòng)消耗比重較少,比如信息服務(wù)業(yè)等。(比如制造業(yè))工作受疫情影響比較大,特別是線下企業(yè)在疫情爆發(fā)之初幾乎停工停產(chǎn),后期復(fù)工復(fù)產(chǎn)的進(jìn)度也受到國(guó)內(nèi)外需求衰退拖累的影響;而資本密集型企業(yè)在疫情期間大部分仍然可以正常在線或者智能化辦公,受隔離政策的影響較小。

    根據(jù)“天眼查”公司統(tǒng)計(jì)企業(yè)數(shù)據(jù)顯示,在2020年第一季度就有超過46萬家的企業(yè)倒閉,且其中逾三分之一是小微型企業(yè)。疫情爆發(fā)初期的三個(gè)月,倒閉企業(yè)數(shù)量創(chuàng)下新高,新增企業(yè)數(shù)和去年同期相比減少了28.9%,且新增類型中互聯(lián)網(wǎng)公司占較大比重,而線下實(shí)體店經(jīng)營(yíng)舉步維艱。從2020年企業(yè)發(fā)展形勢(shì)來看,因?yàn)橐咔榈谋l(fā),整個(gè)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)鏈都受到了巨大打擊和影響,線下傳統(tǒng)勞動(dòng)密集型企業(yè)影響更大,線下許多實(shí)體店紛紛關(guān)門歇業(yè),許多小型實(shí)體制造公司因?yàn)闆]有收益,無法承擔(dān)租金、設(shè)備和工資成本等的運(yùn)轉(zhuǎn)壓力,最終只能倒閉。根據(jù)圖2,勞動(dòng)市場(chǎng)供給增加和企業(yè)勞動(dòng)需求減少并存條件下使得平均工資增長(zhǎng)率在疫情期間出現(xiàn)下降。

    根據(jù)我國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒,2000~2019年我國(guó)資本密集型企業(yè)就業(yè)人均收入與勞動(dòng)密集型企業(yè)就業(yè)(制造業(yè)等)的人均工資差距不斷擴(kuò)大,兩者比值也都在2以上。本次疫情主要是影響了線下實(shí)體企業(yè)。線下實(shí)體企業(yè)大部分是勞動(dòng)密集型企業(yè),包括酒店、餐飲等類型企業(yè),他們的就業(yè)居民普遍受教育水平低,技能不高,收入遠(yuǎn)不及資本密集型企業(yè)就業(yè)居民;而資本密集型企業(yè)因更加智能化、網(wǎng)絡(luò)化而受疫情影響相對(duì)較小。不同類型企業(yè)的就業(yè)居民收入差距受疫情沖擊將進(jìn)一步擴(kuò)大,平均工資最高行業(yè)(多為資本密集型企業(yè))與勞動(dòng)密集型行業(yè)員工工資差距也將越來越大。

    關(guān)于災(zāi)難沖擊對(duì)經(jīng)濟(jì)影響的現(xiàn)有文獻(xiàn)中,大多學(xué)者采用“罕見災(zāi)難”的視角進(jìn)行研究。比如,在外文文獻(xiàn)方面,Barro(2006)[1]利用盧卡斯果樹模型研究了20世紀(jì)幾次罕見災(zāi)難對(duì)資產(chǎn)定價(jià)的負(fù)面影響;Barro和Jin(2011)[2]估計(jì)了災(zāi)難規(guī)模的分布以及相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避系數(shù),進(jìn)而研究罕見災(zāi)難的長(zhǎng)期數(shù)據(jù)特征;Barro和Ursúa(2012)[3]發(fā)現(xiàn)罕見的宏觀經(jīng)濟(jì)災(zāi)難可能解釋了一系列資產(chǎn)定價(jià)難題,隨時(shí)間變化的災(zāi)難概率可以很好地解釋股價(jià)高波動(dòng)性;Gourio(2012)[4]發(fā)現(xiàn)災(zāi)難風(fēng)險(xiǎn)的增加會(huì)導(dǎo)致就業(yè)、產(chǎn)出、投資、股票價(jià)格和利率下降以及風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的預(yù)期回報(bào)率增加,并且含有災(zāi)難風(fēng)險(xiǎn)的模型與實(shí)際數(shù)據(jù)特征吻合得更好;Brede(2013)[5]通過構(gòu)建考慮未來經(jīng)濟(jì)遭受災(zāi)難概率變化的新凱恩斯模型,發(fā)現(xiàn)災(zāi)難概率小幅增加會(huì)導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)的大幅下滑;Torój(2013)[6]嘗試運(yùn)用新的凱恩斯開放經(jīng)濟(jì)模型來模擬波蘭流感流行的經(jīng)濟(jì)后果,并對(duì)與該疾病相關(guān)的產(chǎn)出損失進(jìn)行了衡量,發(fā)現(xiàn)負(fù)面的流感健康的沖擊并不等同于負(fù)面的勞動(dòng)供給沖擊;Yagihashi和Du(2015)[7]將健康需求與其他商品的需求區(qū)分開后構(gòu)建了一般均衡模型,并利用這個(gè)模型生成符合美國(guó)數(shù)據(jù)的通脹動(dòng)態(tài)和健康周期,通過與不考慮健康需求情形的比較發(fā)現(xiàn)健康支出和其他商品之間的權(quán)衡在模型動(dòng)力學(xué)中起著非常重要作用。

    至于在中文文獻(xiàn)方面,劉濤雄和彭宗超(2007)[8]研究發(fā)現(xiàn)大流感對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)的沖擊約是SARS的6倍,而且會(huì)產(chǎn)生長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)影響;陳國(guó)進(jìn)等(2015)[9]構(gòu)建的災(zāi)難風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)模型能很好地解釋我國(guó)的股權(quán)溢價(jià)特征;晁江鋒等(2015)[10]發(fā)現(xiàn)罕見災(zāi)難會(huì)對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)造成負(fù)面影響,但政府可以通過合理的政府支出對(duì)沖并緩解這種罕見災(zāi)難風(fēng)險(xiǎn);袁靖和陳國(guó)進(jìn)(2015)[11]基于三階矩近似解下非線性DSGE模型的理論框架發(fā)現(xiàn)罕見災(zāi)難影響國(guó)債的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)水平,但不影響它的波動(dòng)性;趙向琴等(2017)[12]發(fā)現(xiàn)帶有政府生產(chǎn)性支出的模型更能擬合災(zāi)難情景,且政府生產(chǎn)性支出能緩解災(zāi)難沖擊對(duì)產(chǎn)出和消費(fèi)的不利影響;朱軍等(2020)[13]從健康損失的角度研究了健康損失沖擊對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響,發(fā)現(xiàn)疫情沖擊對(duì)通貨膨脹、就業(yè)和產(chǎn)出等變量以及對(duì)不同的中小企業(yè)影響有差異,但對(duì)物質(zhì)資本不會(huì)造成影響;郭棟(2020)[14]認(rèn)為混合型貨幣政策是政府應(yīng)對(duì)本國(guó)疫情沖擊的最優(yōu)政策選擇,若面臨國(guó)際疫情沖擊,政府需要發(fā)揮多部門合作建立國(guó)際協(xié)調(diào)政策;此外,還有不少文獻(xiàn)從理論和實(shí)證層面研究疫情沖擊對(duì)全球價(jià)值鏈[15]、制造業(yè)[16]和資本市場(chǎng)[17]等方面的影響。

    然而,關(guān)于疫情沖擊對(duì)收入分配影響的相關(guān)文獻(xiàn)較少。目前研究收入差距的文獻(xiàn)大都是從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)[18]、出口技術(shù)[19]和城鎮(zhèn)化[20]等不同視角實(shí)證分析它們對(duì)收入差距的影響。關(guān)于疫情沖擊對(duì)收入差距影響的研究相對(duì)比較少,其中的代表性文獻(xiàn)有郭芳芳等(2020)[21]、蘆千文等(2020)[22]、劉達(dá)禹等(2020)[23]和李少星等(2020)[24]。但是這些文獻(xiàn)都沒有在統(tǒng)一的隨機(jī)一般均衡框架下分析疫情對(duì)不同類型企業(yè)就業(yè)居民的收入分配的影響及其影響機(jī)制,更沒有對(duì)其中的財(cái)政政策選擇問題進(jìn)行討論。

    本文結(jié)構(gòu)安排如下:第二部分構(gòu)建一個(gè)疫情沖擊下異質(zhì)性企業(yè)就業(yè)居民的RBC模型;第三部分基于已有文獻(xiàn)對(duì)模型的參數(shù)進(jìn)行校準(zhǔn)和貝葉斯估計(jì);第四部分進(jìn)行相關(guān)沖擊的動(dòng)態(tài)分析和機(jī)制檢驗(yàn);第五部分為疫情沖擊下的福利分析及政策選擇;第六部分為結(jié)論及政策建議。

    二、基本模型

    本部分在新凱恩斯模型的一般均衡的理論框架下,引入了疫情沖擊下異質(zhì)性企業(yè)就業(yè)居民。假設(shè)經(jīng)濟(jì)體中有兩類企業(yè)就業(yè)居民,記為居民h和居民l,模型中包含了異質(zhì)性廠商(企業(yè)),家庭部門和政府三個(gè)部門。圖3展示了本文理論模型的邏輯框架。

    圖3 理論模型的邏輯框架

    (一)異質(zhì)性居民

    本文參照Federico和Zlate(2012)[25],將異質(zhì)性企業(yè)就業(yè)居民家庭的效用最大化問題表示為:

    (1)

    s.t.swhtlht(1+υht)+(1-s)wltllt(1+?lt)+(1+rbt-1)Bit-1≥scht+(1-s)clt+Bit

    (2)

    其中,

    (3)

    cht為資本密集居民的消費(fèi),clt為勞動(dòng)密集居民的消費(fèi),lht為資本密集居民勞動(dòng)時(shí)間,llt為勞動(dòng)密集居民勞動(dòng)時(shí)間,wht是資本密集居民工資收入,wlt勞動(dòng)密集居民工資收入;φ為資本密集居民的相對(duì)效應(yīng)權(quán)重,s為資本密集居民占總就業(yè)比重;?ht為資本密集居民工資補(bǔ)貼,?lt為勞動(dòng)密集居民工資補(bǔ)貼;θ為消費(fèi)的替代彈性,φ為勞動(dòng)的替代彈性;rbt為政府債券利率,Bit為政府債券。

    通過求解以上最大化問題,可得以下有關(guān)消費(fèi)、勞動(dòng)和債券的一階條件:

    (4)

    (5)

    (6)

    βλt+1(1+rbt)=λt

    (7)

    (二)異質(zhì)性最終產(chǎn)品廠商

    資本密集型企業(yè)和勞動(dòng)密集型企業(yè)代表為i∈{h,l}。根據(jù)趙向琴等(2017)[12]對(duì)疫情沖擊的模型設(shè)定,假設(shè)災(zāi)難發(fā)生的概率為θit,h為疫情對(duì)技術(shù)沖擊的單位概率影響損失程度,突出疫情沖擊對(duì)勞動(dòng)、資本和就業(yè)的整體影響。企業(yè)生產(chǎn)函數(shù)設(shè)定:

    (8)

    其中,疫情沖擊θit服從AR(1)過程,即:θit=ρθθit-1+ξit。求出工資和資本利率:

    wit=(1-α)yit/lit

    (9)

    rit=ayit/kit

    (10)

    減稅沖擊服從AR(1)過程,即:τit=ρττit-1+ξit。

    (三)異質(zhì)性最終產(chǎn)品企業(yè)的破產(chǎn)決策

    假設(shè)企業(yè)都是根據(jù)前一期合同約定工資,疫情沖擊會(huì)使得企業(yè)的實(shí)際支付工資能力下降,pit為企業(yè)的生存概率,企業(yè)利潤(rùn)最大化函數(shù)如下:

    maxpitwit-1lit+(1-pit)×0-witlit

    (11)

    通過企業(yè)成本最小化一階求導(dǎo)可得:

    pit=wit/wit-1

    (12)

    (四)異質(zhì)性資本品廠商

    資本品廠商購(gòu)買投資品,生產(chǎn)資本品供資本密集型資本品廠商和勞動(dòng)密集型資本企業(yè)使用。資本品廠商利潤(rùn)最大化的問題為:

    (13)

    其中,Λ0t為折現(xiàn)因子,qit為資本品價(jià)格,Iit為異質(zhì)性投資,f(·)為資本調(diào)整成本,滿足f′(·)>0、f″(·)<0。我們把f的具體形式定義為:

    (14)

    其中,資本調(diào)整成本沖擊vit服從AR(1)過程,即:νit=ρννit-1+ξit。

    (五)政府部門

    設(shè)定廣義的政府預(yù)算約束為:

    Tt+Bt=(1+rbt-1)Bt-1+Gt

    (15)

    Tt為總稅收收入,Bt為政府債務(wù),Gt為政府支出,遵循以下支出規(guī)則:

    (16)

    同時(shí),稅收政策規(guī)則為:

    (17)

    補(bǔ)貼政策:

    (18)

    (六)市場(chǎng)出清與外部隨機(jī)過程(2)限于篇幅,此處省略具體推導(dǎo)過程,作者備索。

    當(dāng)整體經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)均衡時(shí),市場(chǎng)出清的資源約束條件為:

    (19)

    最后設(shè)定疫情沖擊、技術(shù)沖擊、財(cái)政政策沖擊均為一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)AR(1)過程。

    三、參數(shù)估計(jì)與校準(zhǔn)

    模型中有關(guān)參數(shù)取值問題參照朱軍等(2018)[26]研究,采取校準(zhǔn)與估計(jì)相結(jié)合的兩種方法:一是與穩(wěn)態(tài)相關(guān)的參數(shù),在計(jì)算模型穩(wěn)態(tài)的基礎(chǔ)上,利用已有研究或與可觀測(cè)變量“矩條件匹配方法”進(jìn)行校準(zhǔn);二是與轉(zhuǎn)移動(dòng)態(tài)的相關(guān)參數(shù),根據(jù)中國(guó)的實(shí)際數(shù)據(jù)對(duì)參數(shù)進(jìn)行貝葉斯估計(jì)。

    (一)參數(shù)校準(zhǔn)

    表1 參數(shù)校準(zhǔn)結(jié)果

    (二)貝葉斯估計(jì)

    關(guān)于不可校準(zhǔn)的相關(guān)參數(shù),本文使用貝葉斯計(jì)量方法估計(jì)。動(dòng)態(tài)參數(shù)依據(jù)數(shù)據(jù)樣本均為2010年第一季度至2020年第三季度數(shù)據(jù),均引自CQER數(shù)據(jù)庫(kù)(4)參見https://www.frbatlanta.org/cqer.aspx的中國(guó)宏觀數(shù)據(jù)。,估計(jì)滿足了實(shí)際觀察值變量比沖擊變量少的要求。本文對(duì)選取的變量進(jìn)行季節(jié)調(diào)整,然后利用HP濾波去趨勢(shì)以分離這些變量時(shí)間序列中的經(jīng)濟(jì)周期部分,再使用貝葉斯估計(jì)得到相關(guān)參數(shù)。借鑒Smets和Wouters(2003)[30]、朱軍等(2018)[26]和趙向琴等(2017)[12],本文先設(shè)置待估計(jì)參數(shù)先驗(yàn)分布相關(guān)值,然后根據(jù)中國(guó)實(shí)際數(shù)據(jù)運(yùn)用貝葉斯方法估計(jì)各參數(shù)的后驗(yàn)分布情況,最后進(jìn)行模型動(dòng)態(tài)模擬分析。結(jié)果見表2。

    表2 貝葉斯估計(jì)結(jié)果

    四、政策模擬與機(jī)制分析

    (一)疫情沖擊影響的動(dòng)態(tài)分析

    首先,本文模擬單位疫情沖擊對(duì)各經(jīng)濟(jì)變量的影響。根據(jù)圖4模擬結(jié)果,單位疫情沖擊會(huì)加大異質(zhì)性企業(yè)就業(yè)居民收入差距,使得收入差距增加0.3%,疫情沖擊對(duì)收入差距的影響大概將持續(xù)16個(gè)季度(4年),影響最大的是前10個(gè)季度,后續(xù)影響會(huì)逐漸減弱。觀察其他相關(guān)經(jīng)濟(jì)變量可知,單位疫情沖擊使得總產(chǎn)出出現(xiàn)快速下降,長(zhǎng)期回到穩(wěn)態(tài)水平,并且對(duì)異質(zhì)性企業(yè)就業(yè)居民的消費(fèi)和工資都有負(fù)向作用。疫情沖擊使得異質(zhì)性企業(yè)就業(yè)居民的收入差距持續(xù)擴(kuò)大,隨著疫情從初期到流行期,疫情沖擊對(duì)不同居民收入的負(fù)面影響逐步加強(qiáng),使得他們的收入差距持續(xù)增加。

    其次,本文模擬了疫情沖擊對(duì)不同資本密集企業(yè)就業(yè)居民工資差距的動(dòng)態(tài)影響。圖5展示了疫情沖擊對(duì)工資收入差距的影響會(huì)隨著資本份額的增加如何變化。隨著資本份額的增加,疫情沖擊對(duì)不同類型企業(yè)就業(yè)居民收入的影響會(huì)逐步減弱。具體表現(xiàn)為疫情沖擊對(duì)勞動(dòng)密集型企業(yè)就業(yè)居民收入的負(fù)面影響較大,并隨著勞動(dòng)份額增加(資本份額減少),這種影響也在加大。模擬不同企業(yè)(行業(yè))的收入變化情況后,我們發(fā)現(xiàn)勞動(dòng)密集型企業(yè)就業(yè)居民與資本密集型企業(yè)就業(yè)居民的收入差距先增大后減小,進(jìn)一步驗(yàn)證了理論和現(xiàn)實(shí)的結(jié)果。

    圖4 疫情沖擊在不同階段對(duì)收入差距的影響 注:橫軸代表季度,縱軸為偏離穩(wěn)態(tài)百分比。圖5、圖7以及圖9~12同。

    圖5 不同資本份額下疫情沖擊對(duì)收入差距的動(dòng)態(tài)影響

    (二)機(jī)制分析

    根據(jù)國(guó)家企業(yè)破產(chǎn)重組案例信息網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù),從2020年1月1日至4月15日已披露的國(guó)家企業(yè)破產(chǎn)案例總數(shù)為6272件,其中受影響較大的行業(yè)有旅游、餐飲和一些外貿(mào)制造商等勞動(dòng)密集型行業(yè)。根據(jù)本文計(jì)算,我國(guó)2020年第二季度中受疫情影響嚴(yán)重的6類勞動(dòng)密集型行業(yè)(包括餐飲酒吧、旅行交通等)的失業(yè)率占總失業(yè)率將近一半(5)限于篇幅,具體數(shù)據(jù)未報(bào)告,作者備索。。隨著勞動(dòng)密集型企業(yè)失業(yè)越多,這些企業(yè)的邊際產(chǎn)出也在減少,平均工資在下降。

    結(jié)合理論模型和疫情造成影響的客觀現(xiàn)實(shí),本文認(rèn)為疫情影響居民收入差距的機(jī)制主要有三個(gè)(如圖6所示):第一,疫情通過影響企業(yè)的破產(chǎn)概率(或者破產(chǎn)數(shù)量),從而影響了異質(zhì)性企業(yè)的就業(yè)率和工資;第二,疫情影響了異質(zhì)性企業(yè)的勞動(dòng)邊際產(chǎn)出水平;第三,疫情影響了異質(zhì)性企業(yè)的投資調(diào)整水平。

    圖6 疫情沖擊對(duì)收入差距的影響機(jī)制

    以下我們對(duì)各個(gè)機(jī)制分別展開分析。

    1.企業(yè)破產(chǎn)概率渠道

    疫情沖擊對(duì)異質(zhì)性居民收入差距有明顯的正向影響。本文認(rèn)為疫情影響居民工資收入差距的作用機(jī)制之一是疫情對(duì)不同企業(yè)破產(chǎn)概率的影響是異質(zhì)的:相較于資本密集型企業(yè),勞動(dòng)密集型企業(yè)更容易受到疫情影響,表現(xiàn)為其生存概率急劇減小。

    此次疫情沖擊影響較大的是酒店、餐飲還有旅游等勞動(dòng)密集型行業(yè),疫情沖擊使得勞動(dòng)密集型企業(yè)的生存概率大大減小。從圖7可以發(fā)現(xiàn),疫情使得資本密集型企業(yè)(圖7(a))和勞動(dòng)密集型企業(yè)(圖7(b))的生存概率都下降,其中,勞動(dòng)密集型企業(yè)的生存概率下降更多。具體表現(xiàn)為單位疫情沖擊使得資本密集型企業(yè)的生存概率最大下降接近0.04%,勞動(dòng)密集型企業(yè)的生存概率最大下降0.18%。

    圖7 疫情沖擊對(duì)異質(zhì)性企業(yè)生存概率的動(dòng)態(tài)影響

    2.勞動(dòng)邊際產(chǎn)出渠道

    疫情沖擊影響企業(yè)工資收入差距的第二個(gè)途徑是疫情沖擊對(duì)不同類型企業(yè)的勞動(dòng)邊際產(chǎn)出影響是有差異的,其中單位疫情沖擊對(duì)資本密集型企業(yè)的勞動(dòng)邊際產(chǎn)出影響較小。隨著勞動(dòng)份額增加,單位疫情對(duì)勞動(dòng)密集型企業(yè)勞動(dòng)產(chǎn)出的影響越大。

    從圖8可以發(fā)現(xiàn),根據(jù)工資的最優(yōu)方程wit=(1-α)yit/lit,當(dāng)疫情沖擊時(shí),資本密集型企業(yè)(圖8(a))勞動(dòng)需求下降較小,勞動(dòng)密集型企業(yè)(圖8(b))勞動(dòng)工資受影響較大。資本密集型企業(yè)勞動(dòng)需求曲線的移動(dòng)少于勞動(dòng)密集型企業(yè)的勞動(dòng)需求曲線,說明疫情沖擊對(duì)勞動(dòng)密集型企業(yè)影響較大,失業(yè)人數(shù)也較多。

    圖8 疫情沖擊對(duì)異質(zhì)性企業(yè)勞動(dòng)力供給和需求的影響

    3.投資轉(zhuǎn)換能力渠道

    疫情沖擊對(duì)收入差距影響的第三個(gè)途徑是資本密集型企業(yè)投資受到的疫情沖擊比勞動(dòng)密集型企業(yè)投資少。根據(jù)圖9反事實(shí)模擬,疫情沖擊對(duì)勞動(dòng)密集型企業(yè)的投資影響大于資本密集型企業(yè),從另一個(gè)角度說明了資本密集型企業(yè)的投資轉(zhuǎn)換能力比勞動(dòng)密集型企業(yè)投資轉(zhuǎn)換能力強(qiáng),使得疫情沖擊對(duì)資本密集企業(yè)總投資的影響相對(duì)較小。原因在于,資本密集型企業(yè)可以通過向互聯(lián)網(wǎng)公司轉(zhuǎn)型等不同形式增加收入。

    圖9 疫情沖擊對(duì)異質(zhì)性企業(yè)投資的動(dòng)態(tài)影響

    五、疫情沖擊的福利分析及政策選擇

    (一)疫情沖擊的福利影響

    本部分聚焦消費(fèi)補(bǔ)償值的估計(jì)。消費(fèi)補(bǔ)償值可以理解為,隨著疫情沖擊的擴(kuò)大,居民福利要達(dá)到之前的水平,消費(fèi)要增加多少倍才能彌補(bǔ)。表3為估計(jì)結(jié)果。根據(jù)表3,當(dāng)疫情沖擊標(biāo)準(zhǔn)差增加到2%時(shí),資本密集型企業(yè)就業(yè)居民的消費(fèi)補(bǔ)償為30%,勞動(dòng)密集型企業(yè)就業(yè)居民的消費(fèi)補(bǔ)償為89%,總消費(fèi)補(bǔ)償為77%;當(dāng)疫情沖擊標(biāo)準(zhǔn)差增加到3%時(shí),資本密集型企業(yè)就業(yè)居民的消費(fèi)補(bǔ)償為80%,勞動(dòng)密集型企業(yè)就業(yè)居民的消費(fèi)補(bǔ)償為238%,總消費(fèi)補(bǔ)償為206%;當(dāng)疫情沖擊標(biāo)準(zhǔn)差增加到4%時(shí),資本密集型企業(yè)就業(yè)居民的消費(fèi)補(bǔ)償為150%,勞動(dòng)密集型企業(yè)就業(yè)居民的消費(fèi)補(bǔ)償為448%,總消費(fèi)補(bǔ)償為388%。這些結(jié)果說明疫情沖擊對(duì)總福利都有負(fù)面影響,其中對(duì)勞動(dòng)密集型企業(yè)就業(yè)居民的福利影響最大。

    表3 疫情沖擊變化對(duì)異質(zhì)性企業(yè)就業(yè)居民的福利影響(6)對(duì)比損失補(bǔ)償?shù)膮⒄諛?biāo)準(zhǔn)(前與后)不一樣,計(jì)算的結(jié)果可能會(huì)相反。

    (二)政策選擇

    本部分主要評(píng)估政府在應(yīng)對(duì)疫情沖擊對(duì)本國(guó)居民收入差距造成的影響時(shí)各類可選政策的效果。通過反事實(shí)模擬,本文主要分析了三種不同的政策:第一,政府對(duì)企業(yè)進(jìn)行結(jié)構(gòu)性減稅;第二,政府對(duì)低收入居民進(jìn)行財(cái)政補(bǔ)貼或者發(fā)放消費(fèi)券;第三,政府鼓勵(lì)和支持勞動(dòng)密集型企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

    1.結(jié)構(gòu)性減稅政策——降低企業(yè)破產(chǎn)概率

    圖10模擬了結(jié)構(gòu)性減稅對(duì)企業(yè)生存概率和收入差距的影響。一方面,結(jié)構(gòu)性減稅政策使得勞動(dòng)密集型企業(yè)的生存概率提高了0.3%;另一方面,結(jié)構(gòu)性減稅也可以緩解疫情沖擊導(dǎo)致的勞動(dòng)密集型企業(yè)與資本密集型企業(yè)就業(yè)居民的收入差距擴(kuò)大問題。通過對(duì)受疫情影響嚴(yán)重的勞動(dòng)密集型企業(yè)制定更多減稅政策,政府可以提高勞動(dòng)密集型企業(yè)的經(jīng)營(yíng)能力,緩解疫情沖擊對(duì)這些企業(yè)的負(fù)面影響,以縮小他們與資本密集型企業(yè)就業(yè)居民收入差距。

    2.對(duì)低收入居民進(jìn)行收入補(bǔ)貼或發(fā)放消費(fèi)券——提高工資水平

    疫情沖擊使得一部分勞動(dòng)密集型企業(yè)面臨勞動(dòng)需求減少、勞動(dòng)供給增加的情況,導(dǎo)致其就業(yè)居民工資水平普遍降低。政府應(yīng)該對(duì)勞動(dòng)密集型企業(yè)就業(yè)居民進(jìn)行收入補(bǔ)貼或發(fā)放消費(fèi)券,來促進(jìn)低收入居民增收,提高其消費(fèi)水平。

    通過圖11的反事實(shí)模擬結(jié)果,可發(fā)現(xiàn)政府對(duì)勞動(dòng)密集型企業(yè)就業(yè)居民進(jìn)行收入補(bǔ)貼或者發(fā)放消費(fèi)券對(duì)總產(chǎn)出有正面影響,從而緩解了勞動(dòng)密集型企業(yè)與資本密集型企業(yè)就業(yè)居民的收入差距。具體表現(xiàn)為在政府對(duì)勞動(dòng)密集型企業(yè)就業(yè)居民進(jìn)行收入補(bǔ)貼或者發(fā)放消費(fèi)券后,社會(huì)總消費(fèi)上升,使得總產(chǎn)出上漲0.04%,進(jìn)而導(dǎo)致勞動(dòng)密集型與資本密集型企業(yè)就業(yè)居民收入差距縮小0.2%左右。

    圖10 結(jié)構(gòu)性減稅對(duì)企業(yè)生存概率和收入差距的影響

    圖11 面向低收入居民的補(bǔ)貼或者消費(fèi)券對(duì)收入差距的影響

    3.支持勞動(dòng)密集型企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型——增強(qiáng)企業(yè)投資轉(zhuǎn)換能力

    政府應(yīng)該給受疫情影響嚴(yán)重的勞動(dòng)密集型企業(yè)提供更多的優(yōu)惠政策,鼓勵(lì)和促進(jìn)勞動(dòng)密集型企業(yè)復(fù)工復(fù)產(chǎn)??紤]到疫情沖擊對(duì)異質(zhì)性企業(yè)工資水平的影響,政府應(yīng)支持降低勞動(dòng)密集型企業(yè)的投資調(diào)節(jié)成本,對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型投資進(jìn)行補(bǔ)貼。政府應(yīng)鼓勵(lì)和支持勞動(dòng)密集企業(yè)進(jìn)行企業(yè)轉(zhuǎn)型,包括企業(yè)智能化制造、網(wǎng)絡(luò)化辦公、線上線下融合等,這將有利于企業(yè)更好應(yīng)對(duì)疫情的沖擊,緩解勞動(dòng)密集型企業(yè)與資本密集型企業(yè)就業(yè)居民的收入差距問題。圖12模擬了勞動(dòng)密集型企業(yè)投資調(diào)節(jié)成本沖擊對(duì)收入差距的影響。模擬結(jié)果顯示,勞動(dòng)密集型企業(yè)投資調(diào)節(jié)成本的下降將縮小收入差距。

    圖12 勞動(dòng)密集型企業(yè)投資調(diào)節(jié)成本沖擊對(duì)收入差距的影響

    六、結(jié)論及政策建議

    本文構(gòu)建了疫情沖擊對(duì)異質(zhì)性企業(yè)就業(yè)居民收入差距的影響的隨機(jī)一般均衡模型,并基于參數(shù)校準(zhǔn)和貝葉斯估計(jì),模擬了不同財(cái)政政策在政府應(yīng)對(duì)疫情沖擊擴(kuò)大收入差距問題時(shí)的效果。本文主要發(fā)現(xiàn)如下:第一,疫情沖擊使得我國(guó)企業(yè)的產(chǎn)出、投資、消費(fèi)和工資下降,其中疫情沖擊對(duì)資本密集型企業(yè)就業(yè)居民的影響小于對(duì)勞動(dòng)密集型企業(yè)就業(yè)居民的影響,使得異質(zhì)性企業(yè)就業(yè)居民的收入差距擴(kuò)大;第二,機(jī)制分析發(fā)現(xiàn)企業(yè)破產(chǎn)概率、勞動(dòng)邊際產(chǎn)出和投資轉(zhuǎn)換能力差異是此次疫情沖擊影響異質(zhì)性企業(yè)就業(yè)居民收入差距的途徑;第三,福利分析發(fā)現(xiàn)疫情沖擊使得總福利下降,其中勞動(dòng)密集型企業(yè)就業(yè)居民福利損失大于資本密集型企業(yè)就業(yè)居民福利損失。

    本文有如下政策建議:

    第一,政府應(yīng)實(shí)行結(jié)構(gòu)性減稅政策,區(qū)別對(duì)待不同的企業(yè)。受疫情沖擊嚴(yán)重的勞動(dòng)密集型企業(yè)需要更多減稅傾斜,比如提高增值稅起征點(diǎn)、延期稅款等優(yōu)惠政策。各地要把減稅政策及時(shí)落實(shí)到位,使得受疫情影響嚴(yán)重的勞動(dòng)密集型企業(yè)盡快復(fù)工復(fù)產(chǎn),恢復(fù)經(jīng)濟(jì)主體活力。

    第二,政府應(yīng)對(duì)勞動(dòng)密集型企業(yè)就業(yè)居民提供適度補(bǔ)貼和發(fā)放消費(fèi)券,間接提高他們的收入水平,特別是要對(duì)受疫情影響最嚴(yán)重的餐飲、旅游和制造業(yè)等企業(yè)就業(yè)居民進(jìn)行優(yōu)惠政策傾斜,充分考慮本次疫情沖擊對(duì)國(guó)內(nèi)不同類型企業(yè)就業(yè)居民收入的影響差異。根據(jù)國(guó)家經(jīng)濟(jì)形勢(shì),政府需及時(shí)研判經(jīng)濟(jì)變化特征,適時(shí)地調(diào)整政策的強(qiáng)度和頻率,同時(shí)促進(jìn)消費(fèi)和投資,減少疫情沖擊對(duì)本國(guó)經(jīng)濟(jì)的影響。當(dāng)前我國(guó)經(jīng)濟(jì)正處于由高速增長(zhǎng)邁向高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵期,經(jīng)濟(jì)增速有所放緩,政府應(yīng)當(dāng)充分發(fā)揮逆周期和跨周期調(diào)節(jié)作用,把疫情中經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的公共風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)化為適度的財(cái)政風(fēng)險(xiǎn),然后通過經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)來化解可能存在的財(cái)政風(fēng)險(xiǎn)。

    第三,支持勞動(dòng)密集型企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型,引導(dǎo)企業(yè)進(jìn)行線上辦公和提供智能化服務(wù),讓更多勞動(dòng)密集型的制造業(yè)員工在家網(wǎng)上辦公完成之前只能在線下完成的工作。

    綜上所述,疫情沖擊對(duì)不同類型企業(yè)就業(yè)居民造成了差異化的影響,使得勞動(dòng)密集型企業(yè)(一般主要是以線下、機(jī)械化、低技能為主的企業(yè))就業(yè)居民失業(yè)率上升更快、收入下降更多,使其與資本密集型企業(yè)就業(yè)居民收入差距擴(kuò)大。政府應(yīng)該在整體對(duì)疫情加強(qiáng)防控的同時(shí),減小疫情沖擊對(duì)不同居民收入差距的影響,進(jìn)行差異結(jié)構(gòu)性財(cái)政政策援助。

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