卢周来:经济发展必经阶段

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卢周来:交通事故频发可能是经济发展必经阶段  来源:中国经营报-中国经营网  时间:2009-08-17 15:41   作者:卢周来  中国正好进入了交通事故发生概率随经济增长速度一起急剧上蹿的时期 

  一方面因为近来中国内地关于交通事故报道非常之多,另一方面也因为自己常常自驾车外出的缘故,这段时间我陆续读完了美国著名财经专栏作家范德比特(Vanderbilt)写的那本《我们为什么这样开车》(Why we drive the way we do),颇有收获,其中,特别收录了经济思想史上一些经济学家对交通事故发生概率的计量经济学研究。

  最早用计量经济学工具研究交通事故发生概率的是英国统计学家斯密德(R.J.Smeed),其论文名为《道路安全研究的统计问题》。论文通过对美国和新西兰等几个国家交通事故死亡人数的统计分析发现,交通事故死亡人数一开始会随着道路上汽车数量的增加而增加,但随着道路上汽车数量的继续增加,到一定程度后,交通事故死亡人数与死亡率又开始下降。这一规律被称为“斯密德法则”。而又因为描述汽车数量增长与交通事故死亡率之间关系的这一规律,与描述经济增长与收入不平等程度之间关系的库茨尼兹“倒U型”曲线非常类似,因此,也可称其为交通事故发生概率的“倒U型”曲线。

  为什么交通事故发生概率并不是随汽车数量增长一直增长,而是呈现出“倒U型”曲线关系,斯密德给出的解释是:第一,汽车数量增长,死亡人数增加,政府不得不采取各种措施来防范交通事故,包括对交通肇事者的处罚;第二,存在一种“国家学习曲线”,即人们包括政府官员从交通事故中获得经验与教训,从而能够逐渐更好地处理交通问题:包括更加封闭的高速公路建设、更健全的交通法律、更安全的车辆以及更和谐的交通文化等等。

  斯密德之后,不断有经济学家来验证其“倒U型”假说并进一步推进此方面研究。晚近的成果是由世界银行两位经济学家伊丽莎白可彼茨(Elizabeth Kopits)和莫林克罗珀(Maureen Cropper)完成。这两位经济学家认为,一个国家拥有的汽车数量,实际上表明了这个国家的经济发展程度。拥有汽车数量越高,经济发展程度就越高。因此,与其研究交通事故发生概率与汽车数量之间的关系,不如直接研究交通事故发生概率与一个国家经济发展程度之间的关系。

  于是,他们选定人均5000美元的国家汽车拥有量开始增加作为起点,研究随着人均收入增加,交通事故导致的死亡人数变化的规律。研究后他们吃惊地发现:人均GDP很低的国家,交通事故发生概率非常低,死亡率也因此低;但随着5000美元以上人均GDP增长,交通事故导致的死亡率变成急剧上升的曲线,这种上升势头一直到人均8600美元后,人均交通事故死亡率又开始下降。因此,经济增长与交通事故发生概率之间也是呈现出“倒U型”关系曲线。

  经济增长与交通事故发生概率之间的“倒U型曲线”关系,再度表明了经济学领域残酷的取舍关系:效率与公平。正如范德比特本人所言:用冷冰冰的经济学语言就是,交通事故频繁发生可能是一个国家经济成长过程中无法越过的阶段,是经济增长暂时的“负外部性”。换句话说,就像一个国家为了追求经济高速增长,只能奉行“效率优先、兼顾公平”的政策一样,一些发展中国家首先得让更多机动车上路,使这个国家的人员与物资“尽快流动起来”,实现经济更快成长,而机动车增加带来的安全性问题,往往就放在后面逐渐解决。

  范德比特在著作中特别提到了中国。1951年,中国交通事故导致的死亡人数一年才852人;而当年在美国,交通事故导致的死亡人数高达35309人;但到了1999年,中国交通事故导致的死亡人数接近84000人,而美国的数据是41508人。从汽车数量上看,1952年中国汽车大约只有6万辆,而美国大约在5000万辆;到1999年,中国汽车数量大约是5000万辆,而美国汽车数量超过2亿辆。

  为什么中国汽车数量是美国的1/4,但交通事故死亡人数却是美国的2倍呢?答案正是因为两国经济发展程度的差距。美国在1952年人均GDP正好在5000美元左右,因而交通事故发生率特别高;而中国当时极不发达,交通事故低;但到了1999年,美国人均GDP早已越过8600美元达到4万美元;而中国人均GDP按购买力平价计算正好在5000美元之上,所以,与美国交通事故发生概率并没有随汽车数量大幅增加相比较,中国正好进入了交通事故发生概率随经济增长速度一起急剧上蹿的时期,因而才会发生上述现象。

  不过,情况应该会很快发生变化:根据购买力平价,美国中央情报局所发布的“世界事实”中,中国人均GDP在2008年已经到了8000美元;用不了几年,中国人均GDP将越过“倒U型”曲线的顶点8600美元。中国的交通事故率将大为降低,中国人的出行也将更为安全!

  与美国交通事故发生概率并没有随汽车数量大幅增加相比较,中国正好进入了交通事故发生概率随经济增长速度一起急剧上蹿的时期,因而才会发生上述现象。