技术、资本支出和产能利用率外文翻译资料

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技术、资本支出和产能利用率

CYNTHIA BANSAK、NORMAN MARIN和MARTHA STARR

产能利用率是一个受到密切关注的宏观经济指标，因为利用率的上升可能意味着通货膨胀压力的上升。然而，最近的技术变化增加了 输入和输出之间关系的灵活性。潜在地侵蚀利用率的预测值。本文考察了技术、资本支出和产能利用之间的关系。在建立了最近的技术变化对产能利用的影响是模棱两可的概念之后，我们使用面板数据对111个制造业的影响进行了实证研究。我们的研究结果表明，1974-2000年平均工业的技术变化使产能利用率下降了0.2-2.3个百分点。(JEL D24, E22, E31)

1.导言

产能利用是长期宏观经济利益的一个变量。许多研究发现，这是通胀压力的一个有价值的指标。例如，Cecchetti(1995)认为在预测未来一两年的通货膨胀方面，产能利用率和其他变量一样好，或者比其他变量更好。同样，在通胀加速的资源利用水平模型中，利用率在预测这一点方面也同样出色，有时比失业率更好1。这个预测值可以反映出能力利用的能力“都做”。“从劳动力市场和产品市场的疲软程度”(Corrado和Mattey，1997年)。

然而，近年来，产能利用率和失业率有时为资源市场的紧缺程度提供了不同的信号。值得注意的是，在20世纪90年代末，失业率低于4%表明劳动力市场相对紧张，但产能利用率却出人意料地持平(图1)。这种分歧的一部分可能是由于技术对产能利用率的影响，因为上世纪90年代看到了投资热潮，它在很大程度上增加了生产能力和向高科技机械和设备的能力构成的转变。在20世纪40年代和50年代，制造方法通常涉及装配线生产与大规模固定单位的机械和设备。

*我们感谢James Adams、Ana Aizcorbe、Ed Balsdon、Ernst Berndt、Joe Beaulieu、Dretl Cohen、Carol Corrado、Kusum Mundra、美国大学和美国人口普查局非盟经济研究中心，2002年ASSA会议“生产力测量和技术的新发展”会议的与会者，和一位匿名的裁判员就这篇论文的早期版本发表了有价值的评论。本文件中表达的所有意见都是提交人的意见，不一定反映联邦储备理事会或其工作人员的意见。

Bansak：圣迭戈州立大学助理教授，加州圣地亚哥坎帕尼路5500号，92182-4485.电话：1-619-594-4491传真1-619-594-5062电子邮件cbansak@mail.sdsu.edu

morin：高级经济学家，联邦储备委员会，20街和C街西北，华盛顿特区20551。电话：1-202-452-2476，传真：1-736-1937，电子邮件：norman.j.morin@frb.gov

Starr：美国大学助理教授，4马萨诸塞州西北大街400号，华盛顿特区20016。电话：1-885-3747，传真：1-202-885-3790，电子邮件：mstarr@american.edu

1. 见McElhattan(1978)、Corrado和Matey(1997)和Brayton、Roberts和Williams(1999)。Nahuis（2003）提供了跨国家分析

缩写

1. B：Arellano-Bond

ASM：制造商年度调查

CFT：资本流动表

com：制成品普查

IP：工业生产

PIMS：永续库存模型系统

NAICS：北美工业分类体

NIPA：国民收入和产品账户

SIC：标准行业分类

SPC：工厂容量调查

经济调查

图1

1974-2000年能力利用率和就业率

投入和产出之间的关系相对固定，能力调整既昂贵又缓慢。然而，现代制造方法在能力管理方面具有相当大的灵活性。像数控机床、可编程控制器和模块化装配这样的技术使得调整输出的水平和组成更容易。同时，自动化设计和模块化工具的使用降低了扩展容量所需的成本和时间。虽然先进技术的使用远未普及，但日益广泛。例如，在设备生产行业的大约四分之三的工厂在1993年使用了至少一种先进技术；大约30％使用了5个或更多。随着上世纪90年代第二部分的投资热潮，这些股票现在可能更高。

从概念上讲，这些技术的进步将如何影响能力的利用尚不清楚。一方面，灵活的制造使生产更容易上上下下。这可能会鼓励企业安装更大范围的过剩产能-即以较低的平均利用率运作-以便能够应对需求的上升。这种策略将受到高科技资本价格下跌的青睐，这使得产能过剩。另一方面，自动化设计和模块化工具使公司能够更快、更便宜地扩展容量。这可以允许它们减少它们保持的过剩容量的量并平均地在更高的利用率下运行。在这两种相互抵消的力量作用下，确定技术进步如何影响产业层面的产能利用，最终是一个经验性问题。

本文研究了美国制造业产能利用率与高科技投资的关系。下一节讨论技术变革、资本支出和能力利用之间关系中的概念考虑。我们展示了技术变革如何通过降低保持过剩产能的成本来降低平均利用率，或者通过使产能的进一步变化成本更低来获得更高的利用率。而且很费时。第三部分讨论了我们的研究中使用的数据和规范。高技术机械和设备投资的程度在整个行业和时间上都有很大的变化。因此，我们使用111制造业1974年到2000年的数据以及面板数据技术，以调查技术对利用的影响。我们发现，技术变化对利用、产出增长控制、投资水平等因素有显著的负面影响。我们的估计表明，在其他条件不变的情况下，对于普通 工业而言，过去25年的技术变化将在效果 完全实现时削减利用率0.2至2.3个百分点。本文的最后一节讨论了影响和结论。

ii.概念框架

最近关于资源利用的研究强调了生产中所使用的资本和劳动力相对于其总存量的水平，而不是相对于其潜力的产出水平，如：Basu、Fernald和Shapiro（2001年）。这种强调显然对理解要素生产率以及它们如何随着时间的推移而变化很重要。然而，正如Corrado和Mattey(1997)和Gordon(1998)所解释的那样，能力利用这一更广泛的概念仍然是衡量资源市场状况的重要替代指标，衡量企业在多大程度上能够满足需求增长而不需要传统资本投资。

现有的理论和经验工作倾向于将能力利用和资本投资决定视为独立的，利用短期和资本投资所做的决策在长期运行中做出的决定3。在实践中，不清楚这些决定是否如此独立：为了应对除最短暂的需求或成本冲击以外的所有其他因素，企业可以改变对现有能力的利用，改变利用现有技术的能力水平，或者同时改变能力和技术。特别是在一个新的资本设备提供了大量提高效率的机会的时代，这些能力、资本投资和技术变革之间的相互关系。可能是特别重要的。

为了指导我们的实证工作，勾勒出能力利用之间关系的一个简单的概念框架是有帮助的，资本支出和技术变革。假设公司最初有一定的能力。他们在本期一开始就收到有关需求的信息；该信息也可能会改变他们对未来需求的期望。他们在本期一开始就收到有关需求的信息；该信息也可能会改变他们对未来需求的期望。然后，公司可以(A)在不改变能力的情况下改变产出；(B)利用现有技术改变产出和改变能力；或(C)利用新技术改变产出和改变能力。选择哪种策略取决于预期的盈利能力。我们可以大致勾勒出影响战略选择的因素。

在不改变产能的情况下改变产出，使企业能够对需求的变化作出迅速反应，而不涉及安装新产能或减少过剩产能的成本。然而，持续高利用率可能会增加单位成本，而持续低速率运行则是浪费。当企业使用这一策略来应对需求冲击时，利用率将与需求密切波动。

利用现有技术改变产量和产能，涉及到固定的产能调整成本和能力达到新水平的滞后性；在短期内，调整能力也可能转移生产用途的资源。然而，这一战略允许在不增加成本的情况下维持较高水平的产出。利用这一战略应对需求冲击将引发对利用情况的动态调整：例如，如果需求的永久性增长是通过容量的增加来满足的，那么利用率可能会保持稳定，或者最初会上升，当新的容量出现时下降，然后回到其上。调整完成时的前一平均比率。

使用新技术改变产量和改变产能类似于以前的战略，但涉及到技术的改变。如前所述，这一战略涉及固定成本，在新产能上线前的滞后，以及短期内的产出损失；然而，成本水平和滞后时间可能有所不同。同样，这一战略允许在不增加成本的情况下提高产出水平。然而，新技术可能提供一个降低单位成本的机会。一旦新的产能上线，利润会比用旧的技术更高。同样，使用这种策略来应对需求冲击可能会引发一个动态的调整过程。但在这里，利用率可能不会恢复到以前的平均水平。根据新技术的资本成本和特性，如果这样做便宜的话，企业可能希望保持比以前更多的过剩产能；或者，如果新技术进一步改变产能，降低成本和时间，他们可能希望平均保持较少的过剩产能。

这些考虑指向了几个因素，这些因素将导致一种策略比其他策略更受青睐。首先，需求冲击的持续存在显然很重要：如果调整能力的前期成本很高，公司将通过增加利用率来处理需求的临时变化，而通过调整能力水平来处理永久的变化。第二，能力变化在多大程度上受到青睐，而不是利用方面的变化，这取决于所涉费用。值得注意的是，当用于转移生产资源的产出损失较小、新产能出现的滞后时间较短和(或)i的成本较低时，更有可能进行能力变化。不稳定的新产能很便宜(或者减少产能所节省的成本很大)。第三，用现有方法而不是新技术来调整能力的决定，取决于执行每项战略的成本和滞后如何比较，取决于操作上的差异。以及新产能投入使用后运营成本的差异。

人们可以建议最近的技术变化可能影响这些战略的相对回报的几种方式。首先，自动化设计和模块化工具降低了扩展容量的固定成本，并缩短了延迟，直到新的容量可以上线。这通常会提高能力调整相对于利用变化的吸引力。第二，资本货物价格下跌还使产能增加成本更低，从而提高了产能扩张的盈利能力，而不是利用的变化。第三，体现新技术的资本商品价格下降得不成比例。随着技术的转变，这将特别有利于容量的变化。最后，新技术提供了大幅降低单位成本的机会，再次有利于随着技术的转变而改变产能。

上世纪90年代的高水平投资，特别是对高科技机械和设备的投资，与扩大产能和改变技术的相对吸引力是一致的，以回应强劲的需求。即使如此，这种转变对能力利用的影响还不那么清楚。如前所述，新技术可能使生产上下增长更容易。再加上高科技设备的价格下跌，这可能会鼓励企业安装更大范围的过剩产能-以较低的平均利用率运作-以便能够应对需求的上升。但是，由于自动化设计和模块化单元使产能扩展速度更快、成本更低，企业可能更愿意以更高的平均利用率运作，希望能够提高产能。结果变得很强大。在这两个抵消力量的工作中，确定技术进步对工业级利用率的影响最终是一个实证问题。然而，正如上面的分析所指出的，检测技术的效果可能并不简单，部分原因是资本支出、利用和技术是以复杂的方式联系在一起的，而部分是因为技术的影响。因为在短期内，技术对利用率的影响可能与长期不同。

iii.数据和规格

虽然许多微观研究了新技术如何影响生产力，但很少直接研究柔性制造对产能利用的影响。这在一定程度上反映了数据的可用性。能力及利用率的微观数据由每年由美国人口普查局进行的植物容量调查收集。调查数据被用作美联储关于未提供实物产品计量的部门的能力利用情况统计数据的投入。然而，SPC只收集估计能力利用率所需的几个变量，而且没有关于资本支出或技术的信息。容量数据可用于汽车业，并已由Van Biesebroeck(2003)进行分析。他发现，与传统方法相比，采用精益制造方法的自动装配厂增加班次的固定成本和可变成本较低。这与新技术下调整产出的成本较低的观点是一致的。

为了探讨能力利用与技术之间的关系，我们利用不同行业之间的差异，以及随着时间的推移采用新技术。虽然我们认为高科技投资在20世纪90年代有了明显的增长，但自20世纪70年代以来，一些技术如微型计算机和可编程自动化得到了越来越多的应用。一些行业很早就开始投资于高科技机械和设备，其他的则是后来者。在一些行业中，采用高科技方法是值得注意的，而在另一些行业，则很少采用高科技方法。图2提供了一些跨行业的高科技资本化的变化。这是1974年至2000年111个三位数制造业的数据.图中显示了我们在计量经济工作中使用的两个重要的高科技指标：：对计算机、办公室和通信设备的投资占总投资的比例。这些变量取自美联储的数据来源，详见附录。对计算机的投资显然是自动化设计和灵活方法的一个重要组成部分，很可能与采用这种做法密切相关。值得注意的是，一些高科技项目(例如，挑选和安置机器人)属于其他类型的投资，如工业机械，既包含高科技资本，也包含其他类型的投资。尽管如此，鉴于计算机在使用这些项目方面的重要性，我们怀疑计算机系列中的变化会相当好地捕捉相关项目的使用变化。

如图表的顶部面板所示，在20世纪70年代中期，平均工业有4%-6%的投资在高科技设备上。在20世纪80年代中期，这一比例上升到了近10%，随着那个十年的发展，这一比例又下降了，然后在1990年代又回升了，到2000年达到了近12%。然而，平均水平有相当大的差距：例如，在此期间，第25百分位数的投资份额稳定在5%或以下，而在第75%时，则高达14%。范围较低的是加工原材料的工业，主要是“旧”制造业部门(例如，织物磨坊、纱线和线、伐木、锯木厂、杂项初级金属)。如图表下面的面板所示，高科技股本的结果在质量上是相似的。

经济调查

图2

1974-2000年计算机在投资和总资本中的份额

随着时间的推移，我们利用不同行业之间的差异来研究能力利用与技术变革之间的关系。我们工作中估计的基本规格如下：

其中下标j1指部门j 1至111，t是指年份1974到2000，其他变量定义如下：CU

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