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柯布道格拉斯生产函数,柯布道格拉斯生产函数模型,柯布道格拉斯生产函数例题
柯布道格拉斯生产函数是Y=A(t)LαKβμ。
式中Y是工业总产值,At是综合技术水平,L是投入的劳动力数(单位是万人或人),K是投入的资本,一般指固定资产净值(单位是亿元或万元,但必须与劳动力数的单位相对应,如劳动力用万人作单位,固定资产净值就用亿元作单位)。
α是劳动力产出的弹性系数,β是资本产出的弹性系数,μ表示随机干扰的影响,μ≤1。从这个模型看出,决定工业系统发展水平的主要因素是投入的劳动力数、固定资产和综合技术水平(包括经营管理水平、劳动力素质、引进先进技术等)。
根据α和β的组合情况,它有三种类型:
①α+β>1,称为递增报酬型,表明按现有技术用扩大生产规模来增加产出是有利的。
②α+β<1,称为递减报酬型,表明按现有技术用扩大生产规模来增加产出是得不偿失的。
③α+β=1,称为不变报酬型,表明生产效率并不会随着生产规模的扩大而提高,只有提高技术水平,才会提高经济效益。
根据柯布-道格拉斯生产函数可以得到下列经济参数(设μ=1):
①劳动力边际生产力表示在资产不变时增加单位劳动力所增加的产值。
②资产边际生产力表示在劳动力不变时增加单位资产所增加的产值。
③劳力对资产的边际代换率表示产值不变时增加单位劳动力所能减少的资产值。
④劳动力产出弹性系数,表示劳动力投入的变化引起产值的变化的速率。
⑤资产产出弹性系数,表示资产投入的变化引起产值变化的速率。
资料图。图/视觉中国
11月1日,在中共十九届四中全会新闻发布会上,中央财经委员会办公室副主任韩文秀在介绍坚持和完善社会主义基本经济制度的有关情况时指出,“要鼓励勤劳致富,健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理和数据等生产要素按贡献参与分配的机制……”这是中央首次在公开场合提出数据可作为生产要素按贡献参与分配。
数据作为生产要素参与分配,某种角度上,可以看作技术参与分配的在逻辑上与发展趋势上的一个延续,有着深远的意义。
从技术中独立出来,数据成为单独要素
在传统的生产分配中,人们最初只认识到资本、劳动与土地的作用。后来,随着技术的进步,技术出现在经济学研究中,但很多时候都是把技术简化到资本要素中进行研究。随着技术因素越来越重要,在比如索洛经济增长模型、柯布-道格拉斯生产函数中,都单独出现了技术水平这个变量。
这种趋势同样也体现在专利的确权上,也即技术参与分配的过程。现代专利制度的起源,要上溯至15世纪早期的威尼斯,发展到17世纪,在英国终成现代意义的专利保护制度。英国专利制度的实施,保护和激励了技术创新,著名的蒸汽机就是在这一时期发明的。这些创新推动了工业革命,成就了英国“日不落帝国”的神话。
中国的技术参与分配的道路并非一帆风顺。1950年8月,当时的中央人民政府政务院颁布《保障发明权与专利权暂行条例》,这是新中国成立后颁布的第一部有关专利的法规。但在那个年代,这部专利法规实际上才施行到1957年,1963年就正式废止了,被国务院新颁布的《发明奖励条例》取代。
虽然《发明奖励条例》的规定对那些具备新颖性、实用性、技术水平处于国内或国际领先的发明创造发给发明证书,但实际上只是一项能够获得精神奖励和物质奖励的权利,并不是一种智力成果私人专有权,不具备知识产权的专有财产性质。这反映了那个时代的思潮。
十一届三中全会之后,1985年4月1日,新中国第一部《专利法》正式实施。如今,我国《公司法》第二十七条也规定“股东可以用货币出资,也可以用实物、知识产权、土地使用权等可以用货币估价并可以依法转让的非货币财产作价出资。
这都是技术参与分配的体现。正是这些制度的确立,推动了中国技术的发展,使得中国可以迎接数字革命。《数字中国建设发展报告(2017年)》显示,2017年,中国数字经济规模达27.2万亿元,同比增长20.3%,占GDP的比重达到32.9%。数字经济规模位居全球第二。
如今,随着IT技术的发展,作为IT技术的结果,数据也有趋势从技术中独立出来,成为一个单独的要素。
生产要素地位确立,有利于数据确权
随着IT技术的发展,数据在国民经济运行中越来越重要,数据不但能促进生产效率,很多时候,其本身就是生产力的重要组成部分,是推动许多新兴产业发展的基础。
所以,将数据作为一个参与分配的要素,不但顺应了经济发展的趋势,也是一种理论创新,是重大动向。这将对数字经济的发展起到导向作用,指引企业更加重视数据要素。
实际上,市场早已明白数据的价值。比如,那些交易数据的灰黑产业,依据信息的详细、内容情况,消费者的个人信息能卖几块甚至几十块钱。一家企业如果拥有10000万个家庭的数据,对他们来说,这就是经营的基础。
但这种贡献、股权并不能体现为数据,而是通过其他名义进行,这就缺了法律上的保护。此次,十九届四中全会将数据纳入参与分配的要素,将促进相关立法的改变,将使数据资本化迈出坚实的一步。因为数据可以作为无形资产列入会计目录,评估资产价值、投资转让、融资贷款等。
数据的财产性在生产要素层面、审计层面的确立,也会推动数据在产生层面、在数据源头的进一步严格确权。
首先,这会源于用户一个很朴素、很直觉的反应:当你可以用我的数据入股的时候,我该有什么好处呢?更重要的是,从逻辑上这是必然的。摄像头、服务器、键盘,体现的是技术硬件,但是,在这些东西上产生的画面、文字、储存的信息,有其独立的来源、作用、价值,能作为独立的生产要素投入。所以,有必要确立其参与分配的权力。
现在,各公司、各平台都通过用户协议的方式,一定程度上获得了用户的数据授权。虽然一般来说,这种授权表面上是免费的,但实际上也是公司、平台用服务换取的,有些数据授权也是服务的前提。但随着数据即财富的观念的深入,用户会对这些数据提出更高、更严格的规范。
最近,微软悄然删除其公开人脸识别数据库——MS Celeb。MS Celeb数据库2016年建立,微软描述其为世界上最大的公开面部识别数据集,拥有超过1000万张图像、将近10万人的面部信息。微软删除这个数据库,最直接的考虑是担心侵犯公众隐私权。因为微软是通过“知识共享”许可来抓取图像和视频中的人脸信息的,并不一定直接得到了照片与视频中的人物的授权许可。也就是说,这些数据并未确权。
所以,数据被纳入参与分配的生产要素,不但会鼓励数据作为生产要素发挥价值、促进新产业的蓬勃发展,也会更加明晰数据收集和使用的行为规则,促进保护个人数据中与隐私相关的信息不受侵害,防止滥用数据进行不正当竞争,乃至制造市场壁垒等行为。
□刘远举(金融与法律研究院研究员)
编辑 李冰冰 校对 陈荻雁