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论中国物价变化

(2021-02-28 20:30:07) 下一个

论中国物价变化

 

本文先从分析中国具体经济数据入手,最后着手探寻中国物价的基本规律。最近国家统计局报导了2020年全国GDP总量是1015986亿元,其中一产是77754亿元,二产是384255亿元,三产是553977亿元。

 

这些数值与1952年的相关数值变化有多大呢?两年前中国庆祝建国70周年也发布过一些数值,当时发布的1952年全国GDP总量是679亿元,这个数值与我在"中国经济杂谈①″中引用的数值略有差异,现仍采用679亿元这个数值,1952年中一、二、三产GDP之比是:

50.5/20.8/28.7

 

由此可知1952年一、二、三产的数值分別是:

342亿元、140亿元、195亿元

 

2020年一、二、三产GDP1952年相关数值之比是:

77754/342=227

384255/140=2745

553977/195=2841

 

以上三个数值就是从1952年到202068年间中国国民经济中一、二、三产GDP的变化倍数,其中包含物价变化与实物变化两个部分。

 

现在分別对一产、二产、三产的物价以及实物量的变化进行分析,首先是一产,即农业生产,它与人民日常生活紧密相关,大家都能感受到它的变化。以粮食为代表,解放初粮食大约每斤o.1元,现在每斤二三元,猪肉价格解放初大约每斤0.5元,现在每斤20多元,综合各种情况从直觉判定一产价格68年变化大约30倍左右,所以实物数量的变化应该是,227/30=7.57,所以从1952年到2020年一产的实物变化大致是8倍左右。这个结论是否对,应由事实来判定。中国2020年粮食产量是1.3万亿斤以上,1952年粮食产量大约是2500亿斤,相差大约5倍。其他重要农产品棉花、蔬菜、肉蛋类总产大体都在八九倍。

 

下面再分析二产,直觉感知解放初到现在工业产品的价格变化不是很大,例如自行车每辆的价格大约总在千元以内,变化大致都在十倍以内,钢铁水泥每吨价格也大致几倍变化,现在假定二产的物价变化是7倍,由2745/7=392,知道解放初到现在工业产品的实物增量是三百多倍。这个结论又是否正确呢?还是看事实。

 

1952年钢产量大致二三百万吨,现在年产达十亿吨,变化确是三四百倍,钢铁是工业的基础,其他水泥、煤炭、石化、汽车、轮船,无一不是高达几百倍的增长。

最后应该谈三产了,三产就是以劳动力价格为基础的,解放初一般工人的月薪三四十元,现在要五六千元,那时普通工人一天工资一二元,现在一天要四五百元,所以三产的价格变化大约二百五十倍,因此三产的"实物"增量是2841/250=11.36

这表明现在的三产的"实物"是解放初的十多倍。

综上所述可得如下结论:七十多年来生产大发展,工业产品增加很大,农产品增加不多,而服务行业价格过快增加,这导致人们的收入增加虽然很多,但支出增加更快,特别是教育、医疗、生活享受、养老等支出圧力极大,致使生育率快速下降,有些谈""色变之感。以上这些数值的取定好像是随意取定的,实际上它必须受到下面条件的制约:

2020年一产、二产、三产的不变价数值应该是:

3427.57=2589

140x392=54880

19511.36=2215

这三个数的和为59684,它应该是2020GDP中不变价值,由此可得从19522020年物价总体变化为1015986/59684=17,年均物价变化率为4.26%,这两个数值与真实情况大体符合,这证明以上处理是大体可信的。

 

本文的目的是研究中国物价,本文在研究过程中是先从一产入手,因为农业是大家天天要接觸的,先根据真实情况然后假定农产品物价变化30倍,其后对二产、三产也都是用假定性的方式解决相关物价问题的,最后国民经济总的物价变化17倍,年变化率4.2%却是推导出来的,它与国家统计局发表的数值基本符合,从而证实本文关于一产、二产、三产的物价假设也得到了证实。

 

因为本文涉及许多具体数值,为了让读者有一个清晰概念,现把本文重要结果总结如下:

①1952年中国经济总GDP数值与一、二、三产GDP数值分别为:679亿元、342亿元、140亿元和195亿元;②2020GDP上述四个数值分別为:

1015986亿元、77754亿元、384255亿元和553977亿元;

③2020年上述四个GDP数值相对于1952年的相对变化倍数分别为:1496倍、227倍、2745倍与2841倍;

④2020年上述四个数值相对于1952年的不变价数值的变化倍数分别是:88倍、7.57倍、392倍和11.36倍;

⑥⑤2020年上述四个数值相对于1952年的物价变化分别是:17倍、30倍、7倍和250倍;

上述四个数值2020年的不变价数值分别是:59683亿元、2589亿元、54880亿元和2215亿元。

 

 

 

 

 

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