“新基建”的利弊得失：歷史經(jīng)驗(yàn)的視角

高興佑，陳渝

（1.曲靖師范學(xué)院 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，云南 曲靖 655011；2.昆明理工大學(xué) 管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)院，云南 昆明 650093）

“新基建”的概念是在2018年12月的中央經(jīng) 濟(jì)工作會(huì)議上第一次被提出的[1]，后在國家重要會(huì)議被多次提及，其中2019年被提及4次，2020年上半年被提及5次[2]。2020年5月份召開的全國人民代表大會(huì)上，李克強(qiáng)總理所作《政府工作報(bào)告》中提出，重點(diǎn)支持“兩新一重”建設(shè)（即新型基礎(chǔ)設(shè)施和新型城鎮(zhèn)化建設(shè)以及交通水利等重大工程建設(shè)）?！靶禄ā钡念I(lǐng)域包括七個(gè)方面，即特高壓、城際高速鐵路和城市軌道交通、新能源汽車充電樁、5G基站、大數(shù)據(jù)中心、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)，其與道路、橋梁、電網(wǎng)、管道、水利建設(shè)等“老基建”不同，本質(zhì)上是在為我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的轉(zhuǎn)型升級(jí)謀篇布局[3]。新型基礎(chǔ)設(shè)施可以分為三類：信息基礎(chǔ)設(shè)施（包括通信網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施、新技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施和算力基礎(chǔ)設(shè)施）、創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施（比如能源科學(xué)基礎(chǔ)設(shè)施、生命科學(xué)基礎(chǔ)設(shè)施、材料科學(xué)基礎(chǔ)設(shè)施）和融合基礎(chǔ)設(shè)施（比如智慧交通、智慧能源）?！靶禄ā备⒅卮髷?shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈、人工智能等信息、網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)化，是以數(shù)字化、智能化為基礎(chǔ)，以技術(shù)創(chuàng)新為驅(qū)動(dòng)，以國家經(jīng)濟(jì)和科技的長遠(yuǎn)高質(zhì)量可持續(xù)發(fā)展為目標(biāo)的戰(zhàn)略決策[4]。“新基建”投資方案的部署和落實(shí)，既具有重大的現(xiàn)實(shí)需要，又具有深遠(yuǎn)的歷史意義。近期來看，其能從投資和消費(fèi)兩個(gè)領(lǐng)域應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)下行的嚴(yán)峻局面，在穩(wěn)增長和保就業(yè)方面發(fā)揮重要作用；遠(yuǎn)期來看，其對(duì)培育新動(dòng)能，挖掘新潛力，奠定新基礎(chǔ)，占領(lǐng)科技創(chuàng)新制高點(diǎn)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的轉(zhuǎn)型升級(jí)都具有重大的關(guān)鍵性的戰(zhàn)略價(jià)值[5]。“新基建”作為政府投資，短期內(nèi)對(duì)GDP和就業(yè)的拉動(dòng)效果如何，以及會(huì)不會(huì)產(chǎn)生通貨膨脹和債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的負(fù)面影響？在這方面，1997年爆發(fā)的亞洲金融危機(jī)和2008年爆發(fā)的國際金融危機(jī)期間，我國政府為應(yīng)對(duì)危機(jī)沖擊而采取的經(jīng)濟(jì)刺激方案的成效或負(fù)面影響的歷史經(jīng)驗(yàn)，將具有重要的借鑒意義和參考價(jià)值。

一、亞洲金融危機(jī)時(shí)期經(jīng)濟(jì)刺激方案的得失

亞洲金融危機(jī)的爆發(fā)最初起源于泰國中央銀行實(shí)行的金融改革——自由匯率制，索羅斯的國際投機(jī)資本乘機(jī)進(jìn)入，炒作匯市，使泰銖大幅貶值。危機(jī)很快波及馬來西亞、印度尼西亞、菲律賓、韓國、日本、新加坡和我國香港、臺(tái)灣等地，引發(fā)了國際資本的恐慌性撤離，造成這些出口導(dǎo)向型國家和地區(qū)的出口大幅萎縮，GDP下滑[6]。這又引發(fā)了民眾的恐慌情緒，紛紛“擠兌”，使得部分銀行出現(xiàn)支付困難，破產(chǎn)倒閉。這場金融危機(jī)使亞洲多國承受了巨大的經(jīng)濟(jì)損失和失業(yè)劇增的代價(jià)，經(jīng)濟(jì)從高速增長變成了衰退，幾年后才恢復(fù)到危機(jī)前水平。我國在這場金融危機(jī)中也蒙受了損失，因?yàn)槲覈彩浅隹趯?dǎo)向型經(jīng)濟(jì)，1996年時(shí)出口占GDP的比重達(dá)17.5%。但我國遭受的損失相對(duì)較小，原因在于我國匯率形成機(jī)制的市場化程度較低，資本項(xiàng)目是不可自由兌換的，因而基本不受國際投機(jī)資本的影響。我國出口增速在1998年7月為3.9%，8月變?yōu)?2.9%，而后基本一直為負(fù)值，直到1999年5月才由負(fù)轉(zhuǎn)正。我國GDP的增速從1996年的9.9%降到1999年的最低值7.7%，直到2003年才恢復(fù)到10.0%。也就是說，經(jīng)過了7年的時(shí)間，我國經(jīng)濟(jì)才恢復(fù)到金融危機(jī)前水平。為了應(yīng)對(duì)亞洲金融危機(jī)造成的影響，我國出臺(tái)了一系列的經(jīng)濟(jì)刺激方案，包括積極的財(cái)政政策和適度寬松的貨幣政策。在總需求方面，對(duì)投資、消費(fèi)和出口都進(jìn)行了調(diào)控。投資領(lǐng)域的刺激方案是1998-2004年7年間累積發(fā)行長期建設(shè)國債9 100億元，用于基礎(chǔ)設(shè)施和重大民生工程建設(shè)[7]。

（一）對(duì)GDP的拉動(dòng)效應(yīng)

據(jù)測算，1998-2004年7年間我國發(fā)行的9 100億長期建設(shè)國債，截至2003年共帶動(dòng)地方政府和民間投資32 800億元，合計(jì)投資41 900億元，每年拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長1.5%～2%，對(duì)當(dāng)時(shí)的經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇具有顯著作用[7]。從1996-2003年我國投資對(duì)GDP的拉動(dòng)情況（表1）來看，1999年到2003年的投資增速基本是逐年加快的，5年的平均增速為13.14%，超過消費(fèi)增速4個(gè)百分點(diǎn)。5年間投資占GDP的比重也基本是逐年增加的，投資占比的平均值為36.5%。5年間投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率從23.8%上升到66.8%，也基本是逐年增加的，平均值為43.5%。從這些數(shù)據(jù)可以看出，如果沒有投資的拉動(dòng)，我國在亞洲金融危機(jī)期間的經(jīng)濟(jì)增長率還會(huì)更低，9 100億元的新增投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長率的恢復(fù)是功不可沒的。

表1 1996-2003年我國投資對(duì)GDP的拉動(dòng)情況（單位：%）

實(shí)際上，測算投資對(duì)GDP的拉動(dòng)效應(yīng)，最常用的方法是用回歸分析法計(jì)算投資乘數(shù)。以1997年為中心，從《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》上查到的1990-2003年14年的GDP、消費(fèi)、稅收和進(jìn)口數(shù)據(jù)為依據(jù)，基于回歸分析法，用通用的SPSS軟件，可以測算出消費(fèi)函數(shù)c、稅收函數(shù)t、進(jìn)口函數(shù)m：

其中c為消費(fèi)，y d為可支配收入（GDP減去稅收）。括號(hào)內(nèi)的數(shù)據(jù)為標(biāo)準(zhǔn)誤差。相關(guān)系數(shù)R=0.997，顯示在0.01級(jí)別相關(guān)性顯著。擬合優(yōu)度R2=0.994，F(xiàn)=2033.571，顯示曲線擬合效果顯著。

其中t為稅收，y為收入。相關(guān)系數(shù)R=0.971，顯示在0.01級(jí)別相關(guān)性顯著。擬合優(yōu)度R2=0.944，F(xiàn)=200.949，顯示曲線擬合效果顯著。

其中m為進(jìn)口，y為收入。相關(guān)系數(shù)R=0.959，顯示在0.01級(jí)別相關(guān)性顯著。擬合優(yōu)度R2=0.920，F(xiàn)=138.333，顯示曲線擬合效果顯著。

投資乘數(shù)的計(jì)算公式為：

其中，k i為投資乘數(shù)，β為邊際消費(fèi)傾向（消費(fèi)函數(shù)c中y d前面的系數(shù)），t為邊際稅收傾向（稅收函數(shù)t中y前面的系數(shù)），γ為邊際進(jìn)口傾向（進(jìn)口函數(shù)m中y前面的系數(shù)），可以計(jì)算出1990-2003年的投資乘數(shù)k i=1.53。

這樣，41 900億元的投資累積拉動(dòng)GDP為：41900×1.53=64107億元。

（二）對(duì)就業(yè)的拉動(dòng)效應(yīng)

為了研究投資對(duì)就業(yè)的拉動(dòng)效應(yīng)，以1997年為中心，從國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站查詢1990-2003年14年的固定資產(chǎn)投資和對(duì)應(yīng)的就業(yè)人數(shù)。以固定資產(chǎn)投資為橫軸，以就業(yè)為縱軸，繪制散點(diǎn)圖，發(fā)現(xiàn)兩者存在很強(qiáng)的正相關(guān)性（如圖1）。

圖1 1990-2003年投資與就業(yè)的關(guān)系散點(diǎn)圖

但從散點(diǎn)圖來看，這種函數(shù)關(guān)系與線性函數(shù)差別稍大，更近似于對(duì)數(shù)函數(shù)。用SPSS23.0軟件分析出了這個(gè)對(duì)數(shù)函數(shù)關(guān)系為：

其中E為就業(yè)人數(shù)，I為全社會(huì)固定資產(chǎn)投資額。擬合優(yōu)度R2=0.911，表明擬合程度很好；F=122.860，表明顯著性較好。由這個(gè)公式，假定總計(jì)41 900億元的新增投資全部在1998年投入，則其拉動(dòng)就業(yè)人數(shù)為3 435.91萬人，占1998年就業(yè)人數(shù)的4.86%。當(dāng)然，這個(gè)估計(jì)比較粗略，因?yàn)檫@41 900億元的總投資是分7年逐步投入的。

（三）通貨膨脹情況

從1995-2003年我國的居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)CPI和工業(yè)生產(chǎn)者購進(jìn)價(jià)格指數(shù)PPI的變化情況來看（表2），當(dāng)時(shí)的經(jīng)濟(jì)刺激方案（新增投資）沒有引起物價(jià)的持續(xù)普遍較快上漲，也就是說沒有出現(xiàn)通貨膨脹的情況。事實(shí)上，亞洲金融危機(jī)之前的1995年CPI上漲了17.1%，PPI上漲了15.3%，已出現(xiàn)較嚴(yán)重的通貨膨脹（奔騰的通貨膨脹）。亞洲金融危機(jī)期間出現(xiàn)了輕微的通貨緊縮，1998年和1999年的CPI分別下降0.8和1.4個(gè)百分點(diǎn)，而PPI則分別下降了4.2和3.7個(gè)百分點(diǎn)。如果沒有實(shí)施經(jīng)濟(jì)刺激方案，通貨緊縮會(huì)更加嚴(yán)重。

表2 1995-2003年我國的物價(jià)情況

（四）財(cái)政赤字率情況

根據(jù)《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》的數(shù)據(jù)，1996-2003年政府的財(cái)政收入和財(cái)政支出（表3），兩者相減得到財(cái)政赤字，再除以相應(yīng)年份的GDP，就可以算出亞洲金融危機(jī)及復(fù)蘇期間的赤字率。從表3可以看出，經(jīng)濟(jì)刺激方案使財(cái)政赤字率有所增加，但未超過3%的國際警戒線，債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)處在可控狀態(tài)。

表3 1996-2003年我國的財(cái)政和赤字率情況

1997年的亞洲金融危機(jī)對(duì)南亞國家的經(jīng)濟(jì)造成了很大的負(fù)面影響，對(duì)我國的經(jīng)濟(jì)也造成了一定影響。政府的宏觀調(diào)控是及時(shí)有效的（當(dāng)然刺激手段不限于投資，還有消費(fèi)和出口方面的刺激），相當(dāng)程度避免了經(jīng)濟(jì)陷入較大衰退[8-9]。其中的9 100億元的長期國債用于基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和民生工程，對(duì)GDP和就業(yè)都發(fā)揮了較大的拉動(dòng)作用，而且沒有引起通貨膨脹和債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，是有利無害的。

二、國際金融危機(jī)時(shí)期經(jīng)濟(jì)刺激方案的得失

2008年初起源于美國房地產(chǎn)市場的次貸危機(jī)（因房價(jià)持續(xù)下跌，次級(jí)貸款違約率持續(xù)上升）引發(fā)了美國的金融危機(jī)，華爾街的五大投資銀行相繼破產(chǎn)或被接管。全球金融中心美國華爾街的股市動(dòng)蕩、股價(jià)暴跌很快引起了世界金融市場的劇烈波動(dòng)，造成恐慌，引發(fā)股災(zāi)，嚴(yán)重打擊了投資者的信心，致使實(shí)體經(jīng)濟(jì)也遭受了巨大的損失，美國和歐盟等國家經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)了負(fù)增長[10]。中國經(jīng)濟(jì)是開放型經(jīng)濟(jì)，隨著經(jīng)濟(jì)全球化的加深，我國經(jīng)濟(jì)也日益融入了全球經(jīng)濟(jì)，因而中國經(jīng)濟(jì)也受到了較大的影響，出口銳減，GDP下滑[11]。2008年10月我國的出口增速為19.2%，2008年11月變成-2.2%，此后直到2009年11月的-1.2%，出口增速都為負(fù)數(shù)，在2009年5月達(dá)最低值-26.4%。GDP也從2007年的14.2%開始下降，2008-2011年分別為9.7%、9.4%、10.6%和9.6%。為了應(yīng)對(duì)這場全球金融危機(jī)帶來的沖擊，我國政府實(shí)施了積極的財(cái)政政策和適度寬松的貨幣政策。在2008年第四季度出臺(tái)了4萬億的兩年投資方案，其中中央政府出資1.18萬億，其余部分由地方政府和民間籌資解決[12]。

（一）對(duì)GDP的拉動(dòng)效應(yīng)

2008年全球金融危機(jī)發(fā)生后我國政府4萬億投資經(jīng)濟(jì)刺激政策的效果如何，它對(duì)GDP有何影響，學(xué)界有了一系列研究成果。郭菊娥等[13]、秦學(xué)志等[14]以及許憲春等[15]都基于投入產(chǎn)出模型進(jìn)行了測算分析，得出的結(jié)論是，4萬億投資對(duì)GDP的拉動(dòng)規(guī)模分別為64 489億元、53 801億元和64 076億元，結(jié)果比較一致。黃干和馬成[16]通過CGE建模分析，認(rèn)為4萬億的經(jīng)濟(jì)刺激方案在2009-2010年兩年間平均每年拉動(dòng)GDP1.42個(gè)百分點(diǎn)。孫立新[17]通過DSGE-VAR模型分析認(rèn)為，如果沒有這些刺激方案的實(shí)施，2009年中國的真實(shí)產(chǎn)出將下降5個(gè)百分點(diǎn)，出口將下降20個(gè)百分點(diǎn)。雖然由于數(shù)據(jù)來源和研究方法不同，研究結(jié)果有一些差異，但基本一致的觀點(diǎn)是，這次政府的經(jīng)濟(jì)刺激政策拉動(dòng)GDP的成效是顯著的。當(dāng)然，4萬億只是計(jì)劃外的新增投資，需要研究總量投資對(duì)GDP的影響。我們根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站的數(shù)據(jù)測算了2007-2011年投資與GDP的關(guān)系（表4），從表中可以看出在危機(jī)最嚴(yán)重的2008-2010年3年間：我國的投資增速快于消費(fèi)增速，投資占比逐年增加，投資貢獻(xiàn)率高于消費(fèi)貢獻(xiàn)率10個(gè)百分點(diǎn)以上。結(jié)果表明，全球金融危機(jī)期間投資對(duì)“保增長”是功不可沒的。

表4 2007-2011年我國投資對(duì)GDP的拉動(dòng)情況（單位%）

（二）對(duì)就業(yè)的拉動(dòng)效應(yīng)

關(guān)于4萬億投資對(duì)就業(yè)的拉動(dòng)效應(yīng)，已有的研究成果較少。我們將通過回歸分析的方法來研究這個(gè)問題。以2008年為中心，根據(jù)2001-2014年14年間全社會(huì)固定資產(chǎn)投資和對(duì)應(yīng)年份就業(yè)人數(shù)的數(shù)據(jù)繪制散點(diǎn)圖，如圖2所示。

圖2 2001-2014年投資與就業(yè)的關(guān)系散點(diǎn)圖

從圖2可以發(fā)現(xiàn)：兩者之間具有較強(qiáng)的正相關(guān)性，而且這種關(guān)系更接近于對(duì)數(shù)函數(shù)關(guān)系。用SPSS軟件分析這個(gè)關(guān)系[18]98-104，得到函數(shù)：

擬合優(yōu)度R2=0.991，顯示擬合程度很好；F=1353.307，顯示顯著性很好。根據(jù)這個(gè)公式，假定4萬億的新增總投資在2009年一次投入（其實(shí)是2009和2010年兩次投入），則拉動(dòng)就業(yè)人數(shù)為260.2萬人，占2009年就業(yè)人數(shù)的0.34%，占2009年新增就業(yè)人數(shù)的98.56%?？梢钥闯觯略鐾顿Y所致新增就業(yè)的絕對(duì)數(shù)量與1998年相比很?。ㄍ顿Y拉動(dòng)就業(yè)的效果比1998年差），但由于2009年的新增就業(yè)只有264萬，因而這個(gè)就業(yè)的拉動(dòng)效應(yīng)在實(shí)際新增就業(yè)中的占比很大。

（三）通貨膨脹情況

從2006-2014年我國的居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)CPI和工業(yè)生產(chǎn)者購進(jìn)價(jià)格指數(shù)PPI的變化情況來看（表5），2008年的居民消費(fèi)價(jià)格上漲了5.9%同時(shí)PPI上漲了10.5%，出現(xiàn)了溫和的通貨膨脹（一般認(rèn)為4%以下的通貨膨脹是比較有利的），4萬億投資用于基礎(chǔ)設(shè)施和重大民生工程建設(shè)的2009年和2010年的居民消費(fèi)價(jià)格分別上漲了-0.7%和3.3%，此后直到2014年居民消費(fèi)價(jià)格上漲幅度均在合理范圍內(nèi)，甚至在2012-2014年3年內(nèi)PPI小于100。

表5 2006-2014年我國的物價(jià)情況

（四）財(cái)政赤字率情況

從表6的2006-2013年我國的財(cái)政赤字率情況來看，2008年以后的赤字率確實(shí)有所升高，2009年達(dá)到了最大值2.22%，但始終保持在合理范圍內(nèi)，沒有超過國際公認(rèn)的3%的警戒線。也就是說，新增投資沒有引起債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

表6 2006-2013年我國的赤字率情況

2008年全球金融危機(jī)爆發(fā)以后，為減輕這場危機(jī)對(duì)我國經(jīng)濟(jì)造成的負(fù)面影響，繼續(xù)保持經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)較快發(fā)展，我國采用了一整套的組合拳，從財(cái)政政策、貨幣政策和產(chǎn)業(yè)政策的角度對(duì)經(jīng)濟(jì)進(jìn)行了干預(yù)。這些干預(yù)措施成功地使我國的經(jīng)濟(jì)減緩了下行的趨勢，減輕了沖擊帶來的損失[19-21]。其中4萬億新增投資的經(jīng)濟(jì)刺激方案產(chǎn)生了預(yù)期的效果，對(duì)GDP拉動(dòng)的成效顯著，對(duì)就業(yè)拉動(dòng)的效果較小，但沒有造成明顯的負(fù)面影響，物價(jià)水平和債務(wù)水平均合理可控，因而總體來說是有利無害的。

三、新冠肺炎疫情下“新基建”經(jīng)濟(jì)刺激方案的得失

新冠肺炎疫情最早在2019年11月湖北武漢被發(fā)現(xiàn)，病毒的源頭不明，2020年在全球大爆發(fā)，截至2021年6月18日，全球累計(jì)確診超過1.78億，累計(jì)死亡超過385萬。2020年全年全球主要經(jīng)濟(jì)體的經(jīng)濟(jì)增長率除中國外均為負(fù)數(shù)。我國的疫情防控工作全面、徹底而嚴(yán)格，疫情在2020年3月底就得到了控制，因而確診人數(shù)和死亡人數(shù)均較少，截至2021年6月18日，累計(jì)確診11.72萬例，累計(jì)死亡5 364例。但兩個(gè)多月的居家隔離和交通管制，也給生產(chǎn)生活和經(jīng)濟(jì)發(fā)展造成了嚴(yán)重的影響。我國2020年第一和第二季度經(jīng)濟(jì)增長率分別為-6.8%和3.2%，低于6%的預(yù)期目標(biāo)。為了穩(wěn)增長和保就業(yè)，國家出臺(tái)了“新基建”的經(jīng)濟(jì)刺激方案。由政府公開資料推算，2020年“新基建”投資計(jì)劃中央政府大約投資10 000億元，預(yù)計(jì)拉動(dòng)地方政府和企業(yè)投資30 000億元，累計(jì)投資40 000億元。

（一）對(duì)GDP的拉動(dòng)效應(yīng)

通過國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站公布的2006-2019年14年的GDP、消費(fèi)、稅收和進(jìn)口數(shù)據(jù)，基于回歸分析法，使用SPSS軟件，算出消費(fèi)函數(shù)c、稅收函數(shù)t和進(jìn)口函數(shù)m：

相關(guān)系數(shù)R=0.999，顯示在0.01級(jí)別相關(guān)性顯著。擬合優(yōu)度R2=0.998，F(xiàn)=5261.750，顯示曲線擬合效果顯著。

相關(guān)系數(shù)R=0.996，顯示在0.01級(jí)別相關(guān)性顯著。擬合優(yōu)度R2=0.993，F(xiàn)=1627.012，顯示曲線擬合效果顯著。

相關(guān)系數(shù)R=0.960，顯示在0.01級(jí)別相關(guān)性顯著。擬合優(yōu)度R2=0.922，F(xiàn)=141.439，顯示曲線擬合效果顯著。

由公式（1）可以計(jì)算出2006-2019年的投資乘數(shù)為k i=1.72。因此，2020年40 000億投資累積拉動(dòng)GDP為：40000×1.72=68800億元。

（二）對(duì)就業(yè)的拉動(dòng)效應(yīng)

根據(jù)2005-2018年14年間全社會(huì)固定資產(chǎn)投資和就業(yè)人數(shù)的數(shù)據(jù)繪制散點(diǎn)圖（圖3），可以發(fā)現(xiàn)：兩者之間具有較強(qiáng)的正相關(guān)性，而且這種關(guān)系更接近于對(duì)數(shù)函數(shù)關(guān)系。用SPSS軟件分析了這個(gè)關(guān)系[18]98-104，得到函數(shù)：

圖3 2005-2018年投資與就業(yè)的關(guān)系散點(diǎn)圖

擬合優(yōu)度R2=0.995，顯示擬合程度很好；F=2182.991，顯示顯著性很好。據(jù)《中國統(tǒng)計(jì)年鑒2020》，2019年的固定資產(chǎn)投資為560 874億元。假設(shè)2020年的固定資產(chǎn)投資規(guī)模增加4萬億，累計(jì)投資為600 874億元。這樣由就業(yè)與投資的函數(shù)關(guān)系就可以算出4萬億的新增投資將使就業(yè)增加的規(guī)模為104.4萬人，這個(gè)增量規(guī)模相當(dāng)于2019年就業(yè)人數(shù)77 471萬人的0.1%。可見，保就業(yè)主要應(yīng)該依靠其他辦法，多措并舉，投資對(duì)就業(yè)的拉動(dòng)效果并不顯著。

從定量分析的結(jié)果來看，2020年“新基建”投資對(duì)GDP的拉動(dòng)效果顯著，投資乘數(shù)為1.72，4萬億投資拉動(dòng)GDP約68 800億元；但“新基建”投資對(duì)就業(yè)的拉動(dòng)效果并不顯著，4萬億投資拉動(dòng)就業(yè)僅104.4萬人。因此，解決就業(yè)問題，還需要采取其他政策措施，比如通過減稅降費(fèi)、提供低息貸款幫助中小微企業(yè)渡過難關(guān)，通過培訓(xùn)、增崗、擴(kuò)大研究生招生規(guī)模幫助大學(xué)生就業(yè)，對(duì)困難群體實(shí)施特殊幫扶等。

四、結(jié)論與政策啟示

1997年的亞洲金融危機(jī)和2008年的全球金融危機(jī)給我們帶來了沖擊和挑戰(zhàn)，但也讓我們從應(yīng)對(duì)危機(jī)所采取的策略中獲得了經(jīng)驗(yàn)，使我們此后遇到類似的沖擊時(shí)有了借鑒，從而能從容應(yīng)對(duì)。2020年的新冠肺炎疫情對(duì)世界產(chǎn)生了重大而深遠(yuǎn)的歷史影響，甚至可能改變世界的經(jīng)濟(jì)秩序和政治格局。疫情對(duì)我國民眾的生命和健康造成了很大損失，對(duì)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的健康發(fā)展更是產(chǎn)生了重大的影響。如何應(yīng)對(duì)這場災(zāi)難帶來的沖擊和挑戰(zhàn)，使我國經(jīng)濟(jì)盡快復(fù)蘇，是具有重大現(xiàn)實(shí)意義的課題。

兩次應(yīng)對(duì)危機(jī)的政策措施及其經(jīng)濟(jì)影響給了我們?cè)S多啟示。但三次危機(jī)前的經(jīng)濟(jì)形勢和經(jīng)濟(jì)刺激強(qiáng)度是否具有可比性，從而能夠把過去的經(jīng)驗(yàn)和定性結(jié)論（刺激方案的效應(yīng)）“移植”到現(xiàn)在，是值得仔細(xì)分析的問題。表7為三次危機(jī)前的經(jīng)濟(jì)形勢。

表7 三次危機(jī)前的經(jīng)濟(jì)形勢（單位：%）

從經(jīng)濟(jì)刺激強(qiáng)度來看，亞洲金融危機(jī)時(shí)期的中央政府投資9 100億元占危機(jī)前一年的GDP和財(cái)政收入的比重分別為12.9%和122.8%。全球金融危機(jī)時(shí)期的中央政府投資11 800億元占危機(jī)前一年GDP和財(cái)政收入的比重分別為4.4%和23.0%。本次疫情危機(jī)時(shí)期政府的“新基建”投資方案投向和結(jié)構(gòu)有所公開，估計(jì)2020年中央政府投資規(guī)模為10 000億元，帶動(dòng)地方政府和企業(yè)投資30 000億元，總計(jì)投資40 000億元。中央政府投資的10 000億元占2019年GDP和財(cái)政收入的比重分別為1%和5%。三次刺激方案投資規(guī)模的絕對(duì)數(shù)值是類似的，相對(duì)數(shù)值是逐漸減弱的。

綜合起來看，三次刺激方案實(shí)施的原因都是經(jīng)濟(jì)運(yùn)行存在衰退風(fēng)險(xiǎn)，刺激前的經(jīng)濟(jì)形勢具有相似性，經(jīng)濟(jì)刺激的手段都是基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資，經(jīng)濟(jì)刺激的強(qiáng)度（都約為10 000億）具有相似性，因而經(jīng)濟(jì)刺激的結(jié)果應(yīng)該具有一定程度的可比性。為了確保結(jié)論的可靠性和可信度，除了比較分析外，還使用了計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法，對(duì)投資對(duì)GDP和就業(yè)的影響進(jìn)行了定量分析，可得本次疫情期間“新基建”投資的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)：第一，“新基建”對(duì)GDP的拉動(dòng)效果是顯著的（約68 800億元）。三次危機(jī)時(shí)期的投資乘數(shù)均大于1.5，4萬億基建投資累積拉動(dòng)GDP均超過6萬億。其實(shí)，三個(gè)時(shí)期基建投資對(duì)GDP的拉動(dòng)效應(yīng)相差無幾，因?yàn)镚DP與投資的關(guān)系非常接近于線性函數(shù)關(guān)系。第二，“新基建”對(duì)就業(yè)的拉動(dòng)不顯著?；ㄍ顿Y對(duì)就業(yè)的拉動(dòng)效應(yīng)隨著投資規(guī)模的增加而遞減，因?yàn)榫蜆I(yè)與投資的關(guān)系近似于對(duì)數(shù)函數(shù)關(guān)系。預(yù)計(jì)2020年“新基建”拉動(dòng)就業(yè)人數(shù)僅100萬左右。第三，“新基建”引起通貨膨脹的概率極低。1996年和2007年的通脹率分別為8.3%和4.8%，而2019年疫情前的通脹率僅為2.9%，如果貨幣政策適度寬松的話，預(yù)計(jì)不會(huì)出現(xiàn)通貨膨脹的情況。第四，“新基建”唯一的弊端或缺陷是存在債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，所以“新基建”應(yīng)該審慎適度有監(jiān)管地推進(jìn)。1996年和2007年的政府財(cái)政赤字率僅為0.74%和0.57%，而2019年的赤字率已達(dá)4.89%，對(duì)3%的警戒線已稍有突破。雖然世界三大經(jīng)濟(jì)強(qiáng)國中，我國的債務(wù)水平比美國和日本低，但三國的國情不同，可比性不高。我國中央政府的債務(wù)（包括內(nèi)債和外債）占GDP的比重2019年僅為17.0%，但地方政府債務(wù)和企業(yè)債務(wù)占GDP的比重不易估計(jì)，學(xué)界一般認(rèn)為比較大，而這些債務(wù)是風(fēng)險(xiǎn)的真正來源。中國社會(huì)科學(xué)院副院長李楊[22]，發(fā)改委國家規(guī)劃顧問委員會(huì)委員、前世界經(jīng)濟(jì)與政治研究所所長余永定[23]，國際三大評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)之一的標(biāo)準(zhǔn)普爾[24]等著名學(xué)者或機(jī)構(gòu)都曾指出，我國的債務(wù)總額過高，值得高度警惕。

從全局來看，“新基建”在短期內(nèi)最大的利好是對(duì)GDP有較大的拉動(dòng)作用，最大的弊端是存在債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，不過如果新增投資規(guī)模適度（比如2020年新增1萬億投資）的話，結(jié)果將是利大于弊。長期來看，“新基建”著眼于數(shù)字的產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化，將是我國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型高質(zhì)量可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵“新動(dòng)能”，其深遠(yuǎn)的歷史意義不可估量。

結(jié)語

2020年的新冠肺炎疫情對(duì)全世界都造成了巨大的生命健康和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的損失，對(duì)我國也產(chǎn)生了重大影響。為應(yīng)對(duì)疫情造成的沖擊和風(fēng)險(xiǎn)，我國政府不失時(shí)機(jī)地出臺(tái)了“新基建”的投資政策。這項(xiàng)政策的利弊得失如何是一個(gè)非常值得關(guān)注和研究的課題，具有重大的現(xiàn)實(shí)意義。我們從以史為鑒的視覺，參考和借鑒了1997年亞洲金融危機(jī)和2008年全球金融危機(jī)時(shí)期政府投資的經(jīng)濟(jì)影響，比較分析了2020年疫情危機(jī)時(shí)期“新基建”投資方案對(duì)GDP、就業(yè)、物價(jià)和債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響，得出了一些可信和有用的結(jié)論，希望對(duì)國家的宏觀調(diào)控具有參考價(jià)值。