陈昌兵：可变折旧率的最新估计：基于神经网络模型的分析

本文针对资本折旧率在宏观经济中的重要作用，基于党的二十届三中全会关于投资体系建设的指导精神，构建了可变折旧率函数表达式和神经网络模型经济系统。研究通过人工智能技术与永续盘存法相结合，建立了全局性参数估计模型，并采用反向推导法估计参数值。结果表明：1991-2017年中国31个省份可变折旧率主要由资本体现式技术进步决定，而1992-2017年可变折旧率增量变动主要由净增资本变动决定。研究创新性地提出了三种参数估计有效性检验方法，并通过样本扩充形成大数据样本。政策建议强调实施创新驱动发展战略，统筹增量与存量关系，并充分利用人工智能方法提高政策制定的精准性。