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論中國物價變化

(2021-02-28 20:30:07) 下一個

論中國物價變化

 

本文先從分析中國具體經濟數據入手,最後著手探尋中國物價的基本規律。最近國家統計局報導了2020年全國GDP總量是1015986億元,其中一產是77754億元,二產是384255億元,三產是553977億元。

 

這些數值與1952年的相關數值變化有多大呢?兩年前中國慶祝建國70周年也發布過一些數值,當時發布的1952年全國GDP總量是679億元,這個數值與我在"中國經濟雜談①″中引用的數值略有差異,現仍采用679億元這個數值,1952年中一、二、三產GDP之比是:

50.5/20.8/28.7

 

由此可知1952年一、二、三產的數值分別是:

342億元、140億元、195億元

 

2020年一、二、三產GDP1952年相關數值之比是:

77754/342=227

384255/140=2745

553977/195=2841

 

以上三個數值就是從1952年到202068年間中國國民經濟中一、二、三產GDP的變化倍數,其中包含物價變化與實物變化兩個部分。

 

現在分別對一產、二產、三產的物價以及實物量的變化進行分析,首先是一產,即農業生產,它與人民日常生活緊密相關,大家都能感受到它的變化。以糧食為代表,解放初糧食大約每斤o.1元,現在每斤二三元,豬肉價格解放初大約每斤0.5元,現在每斤20多元,綜合各種情況從直覺判定一產價格68年變化大約30倍左右,所以實物數量的變化應該是,227/30=7.57,所以從1952年到2020年一產的實物變化大致是8倍左右。這個結論是否對,應由事實來判定。中國2020年糧食產量是1.3萬億斤以上,1952年糧食產量大約是2500億斤,相差大約5倍。其他重要農產品棉花、蔬菜、肉蛋類總產大體都在八九倍。

 

下麵再分析二產,直覺感知解放初到現在工業產品的價格變化不是很大,例如自行車每輛的價格大約總在千元以內,變化大致都在十倍以內,鋼鐵水泥每噸價格也大致幾倍變化,現在假定二產的物價變化是7倍,由2745/7=392,知道解放初到現在工業產品的實物增量是三百多倍。這個結論又是否正確呢?還是看事實。

 

1952年鋼產量大致二三百萬噸,現在年產達十億噸,變化確是三四百倍,鋼鐵是工業的基礎,其他水泥、煤炭、石化、汽車、輪船,無一不是高達幾百倍的增長。

最後應該談三產了,三產就是以勞動力價格為基礎的,解放初一般工人的月薪三四十元,現在要五六千元,那時普通工人一天工資一二元,現在一天要四五百元,所以三產的價格變化大約二百五十倍,因此三產的"實物"增量是2841/250=11.36

這表明現在的三產的"實物"是解放初的十多倍。

綜上所述可得如下結論:七十多年來生產大發展,工業產品增加很大,農產品增加不多,而服務行業價格過快增加,這導致人們的收入增加雖然很多,但支出增加更快,特別是教育、醫療、生活享受、養老等支出圧力極大,致使生育率快速下降,有些談""色變之感。以上這些數值的取定好像是隨意取定的,實際上它必須受到下麵條件的製約:

2020年一產、二產、三產的不變價數值應該是:

3427.57=2589

140x392=54880

19511.36=2215

這三個數的和為59684,它應該是2020GDP中不變價值,由此可得從19522020年物價總體變化為1015986/59684=17,年均物價變化率為4.26%,這兩個數值與真實情況大體符合,這證明以上處理是大體可信的。

 

本文的目的是研究中國物價,本文在研究過程中是先從一產入手,因為農業是大家天天要接觸的,先根據真實情況然後假定農產品物價變化30倍,其後對二產、三產也都是用假定性的方式解決相關物價問題的,最後國民經濟總的物價變化17倍,年變化率4.2%卻是推導出來的,它與國家統計局發表的數值基本符合,從而證實本文關於一產、二產、三產的物價假設也得到了證實。

 

因為本文涉及許多具體數值,為了讓讀者有一個清晰概念,現把本文重要結果總結如下:

①1952年中國經濟總GDP數值與一、二、三產GDP數值分別為:679億元、342億元、140億元和195億元;②2020GDP上述四個數值分別為:

1015986億元、77754億元、384255億元和553977億元;

③2020年上述四個GDP數值相對於1952年的相對變化倍數分別為:1496倍、227倍、2745倍與2841倍;

④2020年上述四個數值相對於1952年的不變價數值的變化倍數分別是:88倍、7.57倍、392倍和11.36倍;

⑥⑤2020年上述四個數值相對於1952年的物價變化分別是:17倍、30倍、7倍和250倍;

上述四個數值2020年的不變價數值分別是:59683億元、2589億元、54880億元和2215億元。

 

 

 

 

 

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