北京大学光华管理学院院长刘俏 澎湃新闻记者 周頔 摄
国内生产总值(GDP)是用来衡量一个国家(或地区)经济运行规模的宏观经济指标,具有全面性、系统性、科学性、连贯性、可比性等特点,被广泛应用于政治、经济、外交等领域。 诺贝尔经济学奖得主保罗·萨缪尔森(Paul A. Samuelson)和威廉·诺德豪斯(William D.Nordhaus)更是将GDP誉为20世纪最伟大的发明之一。
然而,将GDP用作衡量人类福祉的指标也并非完美。北京大学光华管理学院院长刘俏指出,GDP无法衡量非物质福利,无法衡量增长的质量,忽略了负外部性问题,在发展中国家的适用性、准确性也受到质疑。
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要用什么样的方法才能更好衡量人类社会可持续发展水平和人类福祉水平?
4月25日,在第四届联合国世界数据论坛中国全会上,刘俏作了题为“超越GDP—基于新发展理念开展联合国可持续发展目标(SDGs)监测及评价指标体系”的报告,介绍了北大光华进行的超越GDP的人类福祉水平指标研究情况。
会后,刘俏在接受澎湃新闻(www.thepaper.cn)记者采访时表示,关于超越GDP的研究早在几十年前就已经开始,北大光华研究团队参与了国家统计局重大统计专项课题“超越GDP研究”,探索构建了一个新的方法论,目前已取得了阶段性成果。
谈及研究的基本思路,刘俏表示,研究团队采用了类似金融学的研究方法,在指标构建选取方面突破GDP的局限性,合理延伸了GDP的内涵。在主体研究思路方面,创造性提出“GDP调整因子概念”和 “有效GDP”(Effective GDP)的概念。其中,有效GDP反映“理想发展模式”理念下各国的真实发展水平。 GDP调整因子是一系列重要的、衡量人们生活质量或福利水平的指标的函数,可以作为各国发展水平对标“理想发展模式”的折现因子,对GDP起到调整、修正的作用。
SDGs语境下共有17项目标、169项子目标、231个指标。在构建调整因子的时候,刘俏研究团队基于对SDGs的理解,在231个指标中挑出了7个现有GDP度量没有充分反映出来的指标,用PCA等统计学分析方法构成了调整因子的指标体系。这7个指标分别是:劳动生产率、基尼系数、出生时预期寿命、全要素生产率增长(5年平均)、家庭可获得基本公共服务的人口比例、国际贫困线以下的就业人口占比、客运量。
“(我们)用主成分分析法确定7个指标各自权重,形成了调整因子。这个衡量的概括、解释能力非常强,并不比SDGs这两百多个指标差。”刘俏对调整因子研究充满信心,而研究团队也对调整因子与其他发展指标的相关性、解释能力进行了验证。
相关性分析显示,调整因子与联合国可持续发展目标(SDGs)指数,以及两种主观幸福感指标等均具有比较强的相关性。回归分析显示,调整因子不仅与两个幸福感指标和夜间灯光基尼系数的回归因子显著,且相比SDGs指数的解释力更强,在衡量高质量可持续发展水平的效率上更具优势。研究团队对公开数据的整理和测算得出的初步结果显示,这一方法论对传统GDP和现有超越GDP指标体系从新的角度进行了补充和改善,创造性地构造了一个衡量人类福祉水平的指标。
展望未来,刘俏表示,将根据不同的发展阶段构建不同的指标体系,以反映处于不同发展阶段的国家(地区)的差异性,从而更好地评价不同发展路径下人民的福祉水平。同时,还将构建基于“理想发展模式”理念的新的效用函数模型,并在此基础上对传统经济学模型进行修正。刘俏期待能进一步调整和完善该指标体系,为国际经济社会高质量可持续发展提出科学、可行的政策建议。