下载掌阅APP，畅读海量书库
立即打开
上述讨论会使增长领域的研究者和政策制定者对几个重要的问题产生疑惑：那些对增长的决定因素的探索是不是没有找到正确的切入点？重点是否应该放在制度和制度结果上面，而不是或不仅仅是政策？如何获得良好的制度结果（假设它们没有反映出其他的因素）？在增长研究中处理非线性问题最有趣的尝试之一是Hausmann et al.（2008）提出的增长诊断工具，也被称为“决策树”方法。该研究指出，增长需要一些“大原则”——市场、开放、健全的货币、产权——但它们可以采取多种形式，其实现还需要所在国家的特定背景和信息。特别是，这些原则不必采取任何一种精确的制度或政策形式。
首先界定一个前提，那就是在任何国家，开展少数而高效的改革项目是更富有成效的——这是Hausmann et al.（2005）对增长速度提升的实证研究所推行的观点。然后，他们试图再利用一个逻辑的、有序的方式来确定增长的制约因素是什么（使用所谓的决策树方法），这种方法使得他们可以观察到问题是否出在低回报的某些方面（外部性、高税收、劳动力或资本的低社会回报、产权之类事项的弱专属性，等等）。对于任何一个国家而言，接下来就可以基于直接证据和间接证据来开发出一个用于实证分析的增长诊断框架，其中直接证据系统性地集中于一系列“影子价格”的清单（实际利率、运输成本、教育回报等），间接证据则是描述性的（非正式性、合同的自我执行等）。简而言之，该方法旨在获得与某国近期的成长历史相一致的经济议程，并避免逐项确认包括政策（因为它们并不指出任何优先顺序）、国家基准（因为这是针对结果变量的，与在别处实施的政策无关）和跨国回归模型（因为它们只关注平均值）在内的复杂清单。
因此，该研究的主要意图是，通过影子价格披露的信息来确定抑制增长的主要制约因素。在增长诊断的知识领域里，增长分解和跨国回归一直是主要的分析工具,Hausmann提出的这种方法代表了一个新的和富有前途的发展方向。很少有人会反对这样的主张，每个国家都有抑制增长的制约因素，这意味着即使所有其他的维度都是令人满意的，只要有一个维度表现欠佳，就会对增长产生阻碍，而随着时间的推移和国家的不同，制约因素也会有所差异。因此，增长诊断方法为发展的优先顺序提供了充分而具有说服力的理由。
但是，在不同国家各自的背景下，其在操作层面最后仍归结于对一些传统的宏观经济问题的政策建议，给人以诊断范围受限的印象。这是不可避免的，因为决策树方案的结构仅限于几个宽泛的问题，而在微观和制度层面出现的问题（往往能够解释宏观层面所观察到的问题）并没有得到充分而具体的呈现。决策树对所谓一阶约束因素和二阶约束因素不加以任何区分，其诊断结果是有一定风险的，因为会将症状和缓慢增长的原因混为一谈。
事实上，“制约”这个概念在Hausmann et al.（2008）提出的模型里也是颇为尴尬的。
如果一个经济体受到融资约束，那么，该增长模型包含了两个方程来概述增长：
再加上一个遵循平衡增长路径的福利方程：
其中，
g :增长（平衡）
r ：资本回报率
θ ：外部性程度（协调失败）
ψ ：低效税收的广义解释
p :源于微观或宏观原因的“征用”概率
ρ ：“相关的”国际利率
β ：融资约束＝借款/股本
α ：产出中的私人投入（ x ）比例；（1－ α ）：公共投入比例
a ：全要素生产率
γ ：产出/收入税率
ν ：公共服务成本
σ ：购买（ x ）补贴
k :禀赋
这些方程是用来整理思路的简单工具，并不起预测的作用，变量是故意留有不精确性的。因此，这也就解释了为什么以上建议的框架极具宏观经济的特点，但其引发了许多关于产业之间的相互作用和权衡取舍的异议。首先，关于增长的严肃政策讨论最后总是细化到具体的产业和部门——已有部门是具有竞争力的，尚未出现的部门则是具有潜力的（即具有潜在的比较优势）。此外，很多参数和变量在本质上是微观经济层面的（从投入补贴到税收弹性和无效率）。因此，对微观组成部分的良好的诊断和政策反馈是不应该被忽视的。
其次，除了融资约束，此模型实际上没有任何其他约束。方程是针对连续变量的，所以在方程右边的任何改进都会产生一个小的增长成就。比如说，改善公共服务效率（
ν
降低了）可以精确地通过降低税收（
τ
）来替代。至于那些有关“约束条件”的余下的问题，则存在于各种制约因素的影子价格中，它们将福利方程里的概念或方程中各项之间的相互关系的概念联系在一起。例如，
取决于本地的收益
r
（1－
θ
）超出资本成本
ρ
的部分。补贴企业的优势取决于财政资源的影子价格。这被Hausmann认为是一种次优的应用。因此，虽然就针对发展中国家的案例研究而言，增长诊断框架是一种不错的系统性方法，但是，在实践中，与其说它是一门科学，不如说是一门艺术更合适些。对于如何消除这些制约因素，它鲜有介绍，而关于改革是否必须联合进行才能取得成功，也无法形成一致的观点。