一個生產率視角培訓文件

90/90中國的經濟增長能持續(xù)嗎？——一個生產率視角鄭京海 瑞典哥德堡大學經濟學系挪威國際關系研究所國際經濟學部通信地址：Box640,S-40530,G?teborg,Sweden電子郵件：Jinghai.Zheng@economics.gu.se胡鞍鋼清華大學公共管理學院國情研究中心ARNEBIGSTEN瑞典哥德堡大學經濟學系致謝我們感謝2006年11月斯德哥爾摩經濟學院-倫敦經濟學院-北京大學中國經濟研究中心（SSE-LSE-CCER）在瑞典斯德哥爾摩年會的參與者，尤其是PatrikGustavsson-Tingvall和LindaYueh，他們提出了有益的評論。我們還得益于清華大學國情研究中心、北京大學中國經濟研究中心、其它一些中國大學、瑞典哥德堡大學和挪威奧斯陸大學的學術研討會。我們非常感謝來自西瑞典經濟研究基金會（Stiftelsenf?rekonomiskforskningiV?stsverige）的資助。我們感謝LennartHjalmarsson的支持與鼓勵。我們還要感謝高宇寧、張慶豐、和魏星的研究助理工作。我們感謝三位匿名評審人提供的建設性的評論和有價值的建議。

中國的經濟增長能持續(xù)嗎？——一個生產率視角摘要：中國經濟轉型的漸進式方法產生了持續(xù)的高增長。然而，近年來中國的經濟學家們越來越認為這種增長是“粗放式”的，主要是靠增加投入獲得的。我們對中國改革時期的經濟進行研究，發(fā)現改革的措施往往導致對全要素生產率（TFP）的一次性的水平效應。中國現在需要調整其改革方案以促進生產率的持續(xù)增長。市場與所有制的改革，以及開放政策，改善了中國企業(yè)的經營環(huán)境，但加強建設發(fā)展完善的市場經濟，還需要更為深入的制度改革。關鍵詞：增長核算，全要素生產率，可持續(xù)增長CanChina’sGrowthbeSustained?AProductivityPerspectiveJINGHAIZHENGDepartmentofEconomics,SchoolofBusiness,EconomicsandLaw,G?teborgDepartmentofInternationalEconomics,NorwegianInstituteofInternationalAffairsANGANGHUCenterforChinaStudies,SchoolofPublicPolicyandManagement,TsinghuaARNEBIGSTENDepartmentofEconomics,SchoolofBusiness,EconomicsandLaw,G?teborgAbstract:China’sgradualapproachtoeconomictransitionhasresultedinsustainedhighgrowth.However,inrecentyearsChineseeconomistshaveincreasinglyreferredtothegrowthpatternas“extensive”,generatedmainlythroughtheexpansionofinputs.OurinvestigationoftheChineseeconomyduringthereformperiodfindsthatreformmeasuresoftenresultedinone-timeleveleffectsonTFP.Chinanowneedstoadjustitsreformprogramtowardssustainedincreasesinproductivity.Marketandownershipreforms,andopendoorpolicieshaveimprovedthesituationunderwhichChinesefirmsoperate,butfurtherinstitutionalreformsarerequiredtoconsolidateChina’smovetoafull-fledgedmarketeconomy.Keywords:GrowthAccounting,TotalFactorProductivity,SustainableGrowthJEL分類號：O47，O53，D24

中國富強的關鍵在于提高全要素生產率?！狣wightPerkins(1988)一引言中國在過去的三十年間取得了巨大的經濟進步。自1978年經濟改革啟動以來，中國的人均收入增長了八倍。但中國采用的小步漸進式改革策略，使得市場還沒有滲透到整個經濟。產權及其相關的制度離教科書上的經典模型相去甚遠。然而，和東亞新興工業(yè)化國家的情形一樣，中國改革策略的關鍵內容一直是教育，高儲蓄率，以及出口導向。對于當前戰(zhàn)略的一個備受爭議之處就是試圖保持本幣低估以促進出口。盡管中國特殊的經濟轉型策略在促進經濟的飛速增長上取得了成功，近年來經濟學家們卻日益擔心這種“粗放型”的增長模式（Wu，2006），“粗放型”這一術語過去常被用來描述在冷戰(zhàn)時期前蘇聯的增長。它的主要特征是增長主要由投入的擴張而產生，僅有少量是通過生產率的提高（Ofer，1987）。從1970年代晚期到1990年代早期，與其他東亞新興工業(yè)化國家的可比較的發(fā)展階段相比，中國的增長更多的源于生產率的增長，較少的依賴于資本的增長。然而，其后的資本投入增長經常顯著地超過了GDP的增長。一些新近的研究表明，全要素生產率的增長持續(xù)減速（Zheng和Hu，2006）。這種局面也許是因為中國在1990年代中期之前的生產率增長，主要是依靠一次性的劇烈的政策改進驅動的。但政策變動可以通過影響全要素生產率的水平來暫時的影響國家的增長，而不會長期影響全要素生產率的增長速度。中國成為一個快速增長的國家，不是因為它的制度處于最優(yōu)，而是因為它在過去的二十年間的制度改進是如此之多。如果中國不繼續(xù)改革，它的人均收入的增長也許會放緩（Klenow，2001）。中國最近的經濟發(fā)展一直有兩個方面令人非常擔憂。宏觀層面上，增長一直主要是投資驅動的，引發(fā)了經濟中的一系列不平衡。諸多宏觀調控措施被采用，以抑制經濟由快速發(fā)展變成過熱。在微觀層面上，許多公司的財務業(yè)績很差，效率低，缺乏技術革新。越來越多的文獻致力于解釋這種發(fā)展模式，討論粗放型的增長是否可以持續(xù)，以及中國未來的發(fā)展策略應該是什么。在本文中，我們從生產率的角度來討論中國增長的可持續(xù)性這一問題，雖然已經有一些研究涉及到這一點，但仍有待全面徹底的討論。１盡管儲蓄與投資被認為是經濟發(fā)展理論的核心（Lewis，1954），越來越多的研究卻表明：即使物質資本和人力資本積累被考慮進來，全要素生產率（TFP）仍然構成了人均GDP水平與增長率的跨國差異的主要部分（Easterly和Levine，2001）。已經有一些研究指出：物質資本和無形資本不能解釋今日各國間巨大的收入差異。儲蓄率也僅有有限的重要性。全要素生產率（TFP）才是最重要的，要想理解國家間巨大的收入差異，必須有一個關于全要素生產率的增長的模型（Prescott，1998）。應該有更多的努力投向對全要素生產率的建模與測算（Easterly和Levine，2001），許多人論證說TFP應該成為增長研究的焦點（Klenow，2001）。2在下一節(jié)中我們通過將增長分解為要素積累與TFP的增長來刻畫中國的增長模式，并綜述有關中國TFP增長的文獻。在第3節(jié)中，我們考察了資本積累的過程，并分析了中國高積累率的決定因素。在第4節(jié)中，我們評價了資本是否被有效率的配置與利用。在第5節(jié)中，我們總結了從生產率視角研究中國增長模式所得出的結論，并討論了改進要素配置、提高要素利用效率的政策層面的挑戰(zhàn)。第六節(jié)總結全文。二1978年以來中國的增長模式1978年以來中國經歷了三輪重要的改革。第一輪改革是由集體耕作到家庭聯產承包責任制的改革，以及一些農產品價格的上調；導致了農業(yè)生產率和產出在數年內的快速上升（Wen，1993）。3第二輪改革始于1980年代中期，延續(xù)到1990年代早期，在此期間國有企業(yè)中的經理與工人逐漸獲得了提高效率的更大的激勵。鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)的繁榮，有助于將大量農村勞動力轉移到工業(yè)（Goodhart和Xu，1996）。第三輪改革開始于鄧小平1992年的南巡。許多國有與集體企業(yè)被私有化，外國直接投資（FDI）涌入，出口加速。中國在1978年到1985年間的增長的一個引人注目的特征是它依賴于生產率的增長。相對于其他快速增長的亞洲經濟的可比較發(fā)展階段，中國在這一時期的增長較少的依賴于資本與勞動力的增長（WorldBank，1997）。在絕大多數亞洲國家，資本的增長經常顯著地超過GDP的增長，但中國的GDP增長卻比資本的增長快，這表明有某些資本積累之外的因素是改革初期GDP增長的重要的決定性因素。4據一些經驗研究估計，全要素生產率（TFP）的增長可以解釋中國在1978-95年間的增長的30-58%（WorldBank，1997；Maddison，1998）。Hu和Khan（1997）發(fā)現全要素生產率平均3.9%的增長，可以解釋中國改革初期超過40%的增長。然而，Krugman（1994）指出，由于數據質量極差，解釋中國的增長是困難的。Young（2003）也通過研究非農業(yè)的生產率來質疑中國在經濟改革期間的增長。在對官方數據進行調整后，他發(fā)現了和其他快速增長的經濟早先經歷的相似的增長。在考慮了勞動力的增長（主要是勞動力參與率的增長）、勞動從農業(yè)部門的外移，以及教育水平的上升后，他發(fā)現非農業(yè)的勞動生產率以每年2.6%的速度增長，全要素生產率以每年1.4%的速度增長。盡管對中國改革時期生產率增長的估計有所不同，它背后的一些因素卻是可以被識別出來的。第一，從1970年代晚期到1980年代早期的農業(yè)改革的成功，導致了農業(yè)部門全要素生產率短期內快速的上升（圖1）。第二，工業(yè)改革給予了私人企業(yè)，經理和工人更多的提升效率的激勵；尤其是鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)，取得了比國有企業(yè)更高的效率水平和全要素生產率的增長（例如：Zheng，Liu，和Bigsten，1998；Goodhart和Xu，1990；Woo等，1994）。表1比較了國有企業(yè)和鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)的TFP的增長。第三，勞動力參與率的提高，教育普及程度的改善，勞動力從農業(yè)向外的轉移，以及中國與發(fā)達經濟體之間技術鴻溝的縮減，都對全要素生產率的增長有所貢獻。然而，這些因素中有一部分對于全要素生產率僅僅具有一次性的水平性的作用。農業(yè)生產率的增長在1983年左右顯著減速，工業(yè)生產率在1993-96年間甚至出現了下降。因此，未來全要素生產率的增長可能會與過去已有的水平不相稱（Maddison1998，Liu2000，Heytens和Zebregs2003），除非進行進一步的改革。圖1在此表1在此正如一些經濟學家所預見到的，雖然直到1990年代早期的全要素生產率的增長都是令人滿意的，2000年前后，生產率增長減緩的報告卻開始出現。Jefferson等人（2000）研究了1980-96年間的工業(yè)生產率，發(fā)現了生產率的長期增長，但同時發(fā)現1990年代的增長率是遞減的。Zhang（2002）也發(fā)現了1993-98年間總體經濟的下滑趨勢，注意到在給定的投資增長下，保持GDP的增長日益艱難。Zheng和Hu（2006）發(fā)現全要素生產率的增長在1995-2001年間出現了劇烈下降，僅占GDP增長的7.8%。與全要素生產率在1995年之前每年上升3.2-4.5%相比，1995年后TFP每年僅增長0.6-2.8%。OECD（2005）估計，1978-2003年間全要素生產率以平均3.7%的速度增長，但在這一時期結束時，增長率下滑至2.8%（Economist，2005）。這被認為是由于1993年以來全要素生產率的增長率的降低。如果將1978-2005年這一時期劃分為1978-95年和1995-2005年這兩個子時期，全要素生產率的增長的總體下降就可以被清楚的觀察到。在第二個時期，資本的平均增長率超過GDP的增長率高達3.13%（表2和圖2）。TFP增長對GDP增長的相對貢獻也下降了，因此增長在很大程度上是靠資本增長拉動的，資本增長的速度達到了令人震驚的每年12.38%。這推動了資本/勞動比率的快速上升（表3和圖3），隨后導致了勞動生產率的提升。這一提升相對緩和，因為資本深化的效果被TFP增長的放緩抵消了。圖4給出了整個數據期間的H-P過濾后的TFP測量值的時間序列。全要素生產率在1978年至1998年間的平均值是3.3%，在1995-2005年間減至1.9%。5表2，表3在此，圖2，圖3，圖4在此對全要素生產率變化的解釋往往引發(fā)爭議，然而1995-2005年間的減速卻與農業(yè)收入增長的緩慢以及工業(yè)上蔓延廣泛的無效率相一致。人力資本，土地，以及其他資源被錯誤的配置，閑置，以及無效率的利用（OECD，2002）。增長越來越依賴于資本積累，而勞動力的增長從1978-95年間的2.34%跌落至1978-95年間的1.07%。盡管存在著這些問題，卻沒有任何跡象表明經濟會減速發(fā)展。政府在2004-2006年間甚至使用了經濟與行政的組合措施來給投資的飛速增長降溫（Krueger，2005）。為了理解粗放增長是怎樣在中國出現的，以及增長是否能持續(xù)下去，我們需要分析要素積累，要素配置，以及全要素生產率的增長。我們先來討論資本積累。三資本積累相對于西方經濟體，中國的資本/勞動比率仍然較低。勞動力雖然充裕，但以平均教育水平衡量的人力資本水平低下。因此，對物質和人力資本的投資對于增長來說都很重要。但在本節(jié)中，我們討論1990年以來過度的資本積累導致的后果，以及支持這種過度積累的政策。在下一節(jié)中，我們將討論資本如何被配置和利用，以及它對全要素生產率的影響。在1989-90年的衰退后，中國的領導層宣布了以市場為基礎進行改革的長期承諾，投資加速，在1993年達到了GDP的43.5%。此后，1995-96年間房地產泡沫的破裂和旨在控制劇烈通貨膨脹的緊縮性政策，減緩了投資的增長。消費與出口也變得越來越重要，盡管1997-99年間的亞洲金融危機短暫的減緩了中國的增長。從2000年開始，由于政府一系列的大規(guī)?；A設施建設支出和國內外對制造業(yè)的投資，投資又開始高速增長。2008年奧運會的籌備工作，進一步加劇了建設項目的投資狂熱。中國在2002年加入了WTO，形成了對更多市場機會的期望，從而刺激了國內外的在華投資。在工廠和其他建設項目，以及公路和其他基礎設施的投資水平都達到了史無前例之時，總資本形成也從2000年的36%上升到了2003年的43%——比中國1978-2003年間的平均水平高出約5個百分點（Shane和Gale，2004）。這些投資意味著在1995-2005年間，GDP以每年高于9%的速度增長。中央政府在1990年代中期到末期的政策，從兩個方面支持了這一超乎尋常的投資增長。第一，土地、電力以及包括水在內的其他公共資源，這些關鍵投入品的價格通過補助和定價調控被保持在低水平。在眾多事例中，土地被零成本的劃歸開發(fā)，對外國直接投資以半價售電。第二，低成本融資被引入到工業(yè)，尤其是國有企業(yè)和其他一些大公司實際上的融資成本往往為零。高儲蓄率使這種情況成為可能：在1990年代的絕大多數年份，平均儲蓄率達到了GDP的40%，近年來已經高達接近50%（IMF，2005）。地方政府也促進了投資熱潮，1994年財政分權之后，中央政府對地方政府僅能有限控制（Lin和Liu，2000；OECD，2002.p.57）。地方政府建設了一些毫無經濟價值的工廠與基礎設施。在促進了高速增長的同時，中國的投資戰(zhàn)略產生了三種副作用。第一，超額生產能力的建立導致了產出價格的降低（Lin，2004）。在宏觀經濟層面，自1999年下半年開始，存貨投資一直是負的，表明了超額生產能力確實存在（Zhang，2006）。到2004年，90%的制造品是過度供給的。有證據表明，在汽車業(yè)與鋼鐵業(yè)，超額生產能力開始壓低產品價格（ChinaBusinessReview，2005）。這會削減利潤，從而導致銀行系統(tǒng)內新的不良資產的累積，抵消近年來的一些進步（Prasad，2005）。6對工業(yè)的高（和過度的）投資的第二個副作用是對出口市場的正式轉向，這一點部分的解釋了為什么近年來中國商家越來越努力的走向全球。全球化逐漸被視為“國內結構復雜性”（domesticstructuralcomplexity）的替代選項（ProjectSyndicate，2005）。但是中國的出口，部分的依賴于未必能持續(xù)下去的低固定匯率。中國逐漸地將貨幣由1985年的3元/美元貶值到1993年的5.76元/美元，然后在1994年貶值到了8.62元/美元。在1997年到2005年之間，中國將其匯率保持在8.28左右的水平上，這一比率被一些經濟學家認為太高。在國外尤其是美國的壓力下，貨幣已經升值到現在的約7.57元/美元。高投資的第三個副作用是巨大的貿易順差，尤其是對美國的貿易順差。中國的外匯儲備存量從2001年起迅猛增長。2007年3月，外匯儲備超過了1萬億美元，并且繼續(xù)快速增長。中國因此面臨著信用和貨幣供給的過度增長，并由此催化了主要城市的新一輪房地產泡沫。這似乎形成了一種惡性循環(huán)。高投資率建設起來了超額的生產能力，從而形成了制造品價格下跌的壓力，利潤率降低，并造成銀行系統(tǒng)不良資產的累積。與此同時，利用出口來吸收超額生產能力導致了巨額外匯儲備的形成和貨幣供給的快速增長，這又催生了新一輪的超額借貸與投資，產生更多的超額生產能力。在生產系統(tǒng)產生過剩生產能力的同時，教育、醫(yī)療以及養(yǎng)老金系統(tǒng)的激進改革卻導致了其他一些問題。國內的高儲蓄率使得中國可以進行超大規(guī)模的投資。高額儲蓄的一個原因是：從計劃經濟向市場經濟的轉型，伴隨著巨大的金融風險由國有企業(yè)向家庭的轉移，因此創(chuàng)造了可被感知到的、規(guī)模巨大的預防性儲蓄需求，家庭進行預防性儲蓄來支付期望中的教育、醫(yī)療以及退休后的消費（Kroeber，2005）。但是，盡管家庭的儲蓄很高，卻并不能獨自解釋中國的高儲蓄率。公司的業(yè)績已經改善，他們的儲蓄也隨之上升，并且已經占到了接近一半的全國儲蓄。公司有留存收益以便對其投資項目進行自我投資的激勵（Dunaway和Prasad，2006）。高額的公共儲蓄，亦有所貢獻（IMF，2005）。中國政府一直不愿或不能執(zhí)行嚴格的環(huán)保條例，因此制造業(yè)的過度投資還使得包括電力在內的自然資源被錯誤的使用，并造成環(huán)境的惡化。全國接近70%的河流湖泊被重度污染，WHO有報告稱三分之二的中國城市的空氣質量不達標，其中九個城市位列全球污染最嚴重的十大城市，其中一氧化碳的污染尤為嚴重。政府測算表明，每年有約400，000人死于與空氣污染相關的疾病（Hunt2006）。出口戰(zhàn)略需要能便利的使用港口，而且中國勞動力豐富，出口因而集中在低附加值、低技術含量、無品牌的產品上。增長的收益甚至沒有在區(qū)域間、技術層次間或者產業(yè)部門間均勻地分配，貧富差距因此擴大。新富階層獲得了與貧困階層截然不同的經濟標準（Gilboy和Heginbotham，2004）。中國的決策者目前強調“和諧發(fā)展”的觀念，表明更為公平的分配增長收益的措施，正在醞釀之中。四資本的配置與利用中國約三分之二的投資被投向基礎設施的建設，如公路，水壩，公共建筑及其他設施。其余的大部分被用于機械與設備（Shane和Gale，2004）；農業(yè)雖然占GDP的15%，卻只得到了2%的投資。國有部門雖然僅產出GDP的三分之一，卻控制了中國投資中的大部分（Wu，2000）。例如，大部分“私人”投資實際上是由國有或集體所有的企業(yè)進行的，內部資金或國有銀行的貸款構成了他們資金的來源。1993-2000年間，國有企業(yè)得到的貸款數額，超過全部貸款的60%（Wolf，2005）。外國投資雖有所增長，但仍然只占總投資額的大約5%（Shane和Gale，2004）。有跡象表明，對面向出口的制造業(yè)的投資已經過多（Blanchard和Giavazzi，2005），因此投資的邊際回報很低。在1980年代和1990年代，每2-3美元的新投資可以產生1美元的增長，但現在需要4美元以上的新投資才能產生1美元的增長（Zhang，2006）。表現強勁的東亞新興工業(yè)化國家/地區(qū)，如韓國，臺灣和日本，在它們可比較的發(fā)展階段，沒有一個具有如此高增長的資本/產出比率。印度與中國相比雖在很多方面處于下風，在這一點上卻顯得比中國更有效率（Economist，March2004）。國有企業(yè)也是低效率的主要來源之一（OECD，2005）。它們經濟業(yè)績的低下，可以部分的歸因于長期以來政府利用它們來達成社會性政策目標，因而積累了政策性負擔；但它們常常表現平庸，管理的靈活性也受到政府干預的限制（OECD，2002）。低水平的管理和低效率的經營導致了低利潤和高負債，引發(fā)了進一步的政府干預，將資源從較強的企業(yè)剝離，用來維持失敗的企業(yè)，這種舉措使問題得以蔓延；大型國有企業(yè)得到政府的扶持，常?？梢蕴颖芨偁?。少數能獲得可觀回報的國有企業(yè)與絕大多數僅能保本的國有企業(yè)之間，相距甚遠。處于中位的國有企業(yè)在2003年的回報率僅為1.5%，與1998年相比幾乎沒有變化；約三分之二的國有企業(yè)的回報率不到5%（OECD，2005）。政府對經濟活動的干預以及由此衍生的腐敗是配置不當的另一來源。中央政府提出的促進增長的政策，在地方上被理解為不惜一切代價追求增長。地方政府為了競爭增長的GDP中的名義份額，大肆興建政績工程和形象工程（ChinaDaily，2004）。Hunt（2006）所稱的中國三部曲——地方公司，地方政府與地方銀行——已經顯露端倪。這三者都在修建一切時髦工廠中有著既得利益，不管是鋼鐵廠，電站，空調廠，銅管廠，還是其他任何工廠。它們往往有零成本的資本作為資金來源，腐敗官員在此中獲得金錢利益。地方保護主義將中國的市場變得支離破碎，這是資源不當配置與低效利用的共同原因之一。與此前東歐的中央計劃經濟相比，中國的生產設施在規(guī)模與范圍上都是次優(yōu)的，這是由浪費性的重復建設造成的。例如，現在有200個汽車生產廠家，其中絕大部分每年僅制造幾千輛汽車；中國目前還有近8000家水泥廠，而美國僅有110家，俄羅斯有51家，巴西有58家，印度有106家（OECD，2002）。根據Gilboy（2004），挑戰(zhàn)一個地區(qū)的競爭者及其保護者帶來的政治風險造成了市場的分裂。沒有幾家中國的公司在其他省份發(fā)展經營伙伴或者對公司投資。最近有一份針對800家進行了兼并與收購的公司的調查顯示，86%的公司投資于公司所在的城市，91%的公司投資于本省。強烈的政治紐帶傾向于將一個區(qū)域從整個經濟中孤立出來。最近，一個為國務院（中國的內閣）進行的研究顯示，中國的經理人認為全國政治上最強有力的兩個技術與工業(yè)軸心，北京和上海，是地方保護主義的領導中心。在各行業(yè)中，最受地方保護主義影響的是制藥，電力機械，電子產品，以及運輸設備。私營企業(yè)受害最重，外資企業(yè)受害最輕，這表明國內地方保護主義的重壓大部分落在了中國企業(yè)身上（Gilboy，2004）。FDI的規(guī)模一直很大，在1990年代早期一度達到GDP的6%，2000年以來落到3.5%——盡管絕對數量增加了（ChinaBusinessReview，2005）。這種資本流入的四分之一強實際上是保留盈余，但這個數字在下降。精確的確認FDI的地理來源是困難的，但官方數字顯示，接近一半的FDI是來自中國香港或者避稅天堂，還有約三分之一來自其他亞洲國家（OECD，2005）。其中有一顯著的部分有理由視為來自未能識明的第三國。甚至有可能包括中國的資本，這些資本為了得到對外國公司的稅收優(yōu)惠待遇而進行了循環(huán)。但Huang（2005）證明，任何對FDI的偏袒與政府對國有企業(yè)的偏袒相比，都會顯得蒼白無力。他論證道，真正的問題不是國內投資與國外投資之爭，而是政府不情愿支持國內私營部門的增長。寧可歡迎FDI，也不允許有可能挑戰(zhàn)政治現狀的本土企業(yè)家階層的成長。結果，FDI成為一種推延政治改革的方式。中國FDI的主要來源是一些小型或中型的外國公司，這種規(guī)模的投資者一般帶來的技術與組織經驗相對較少。經濟計量方面的估計表明，這些投資者總體上的生產率實際上略低于國內私人控制的公司（OECD，2005）。因此，外資控制的公司在提升生產率方面的作用，不應該被過高估計。政府的政策現在有一個方面引起了關注，即中國一直沒有像日本、韓國與臺灣地區(qū)在1970年代與1980年代所做的那樣，在長期的技術研究上投資。根據Gilboy（2004）的研究，中國公司傾向于以購買整套制造設備的形式來進口技術，經常購買組裝生產線等整套設備。在整個1980年代和1990年代，這種硬件的購買占到了中國技術進口的80%以上，而技術許可僅占9%，技術情報（Know-how）服務占5%，咨詢占3%。在近十年中，大型和中型的中國工業(yè)企業(yè)在技術本土化上的花費，少于進口裝備全部成本的10%。國有企業(yè)，甚至是一些中國常常引為崛起力量的部門中的企業(yè)，在這方面的花費也很低（電信設備8%，電子業(yè)6%，工業(yè)機械2%）。這遠遠低于OECD國家工業(yè)企業(yè)的平均水平（約33%）。7五從生產率視角得到的政策啟示在綜述了中國近期的增長表現后，我們可以從生產率視角得到一些啟示。盡管增長核算框架長期以來一直被中國當作制定經濟計劃的工具，全要素生產率（TFP）的含義卻并沒有被很好的理解。一些經濟學家認為這個框架不適合中國的情況（例如，Yi,，Fan，和Li，2003），但經濟預測頻繁的使用這一框架。許多時候，它在中國被相當機械地套用。在改革的初期，以索洛殘差估計的TFP被當作技術進步的精確測度。此后，人們意識到有各種各樣的因素可以影響到TFP，一些批評者因而認為它實際上是無用的或者不相干的。實際上，如果能恰當的運用與解釋，增長核算是一種很有價值的工具（Bosworth和Collins，2003），可以使我們增進對中國增長歷程的理解。在中國似乎正在經歷著極端粗放的增長模式的情形下，如果審慎的選擇生產參數，增長分析方法可以足夠敏銳的捕捉到生產率績效的顯著變動。粗放增長是指以增加投入品為基礎的增長策略（Irmen，2005）。第一，粗放型增長模型的一個關鍵特征是資本的增長比GDP的增長快（Ofer，1987）。第二，一個國家人均收入的可持續(xù)增長，僅當全要素生產率有所上升時才能發(fā)生（Krugman，1994）。第一點更為強調增長模型術語中的水平效應現象，而第二點強調增長效應這一概念。如果在實踐中不能正確的區(qū)分水平效應與增長效應，可能會導致錯誤的分析。在1990年代晚期，中國的計劃者們致力于在東亞金融危機中保持住8%的增長。一些預測是建立在中國有能力保持住高資本形成這一前提上，但如果資本的增長超過GDP的增長，就會導致“粗放增長”。例如，利用標準的增長核算框架并取資本彈性為0.6、TFP每年增長3%，Chow和Li（2002）預測中國如果能保持GDP的30%用于資本形成，則能保持7%的增長。然而，30%的資本形成率在他們的設定中會導致資本存量約8%的增長。如果假設一個較小的資本產出彈性，比如0.5，并且資本存量每年增長8%，勞動力和上一個十年一樣每年增長略超過1%，那么TFP要以每年3.5%的速度增長才能使GDP以每年8%的速度增長。這需要使TFP對GDP的增長的貢獻度達到44%，在現實中這絕非易事。如果我們以此情形作為參照基準，中國的計劃者們就過于樂觀了（表4）：他們估計TFP對產出增長的貢獻在54%至60%之間，并以此作為預測值（2000年做出的），用之于制定第十個五年計劃和第十一個五年計劃（Song和Li，1999-2000）。國家計劃委員會的研究者們在預測2001年至2015年的經濟增長時，也假設了TFP的增長率會由3%升至4.5-5%（ResearchGroup，2005）。盡管關于TFP對產出增長貢獻的預測，在第十個五年計劃結束后已經下調到低于30%，國務院發(fā)展研究中心的研究者們預測由城市化、人力資本投資、經濟改革與技術革新帶來的TFP的增長，對經濟增長的貢獻會有所提升（People’sDaily，2005）。8表4在此Liang與Yi（2005）的更為新近的研究更進一步。假設資本彈性分別為0.4與0.3，他們發(fā)現1978年至2004年這一時期的GDP分別有36.2%和44.3%來自TFP。這兩個數字都超過了來自資本的貢獻，尤其是TFP的貢獻達到44.3%這一較高的估計對應著一個相當小的資本貢獻數值，27.7%，這與大多數有關增長核算研究的文獻都不一致?；谶@種方式估計出來的TFP而進行的研究，似乎沒有注意到中國近十年的增長已經是由投資推動了。實證研究應該更多的關注那些對中國現實情況的細致分析（例如，Wu，2006）。Kuijs與Wang（2006）指出，如果中國當前的增長策略不變，那么持續(xù)的投資與工業(yè)引導的增長幾乎不可能持續(xù)下去。因為這會要求投資占GDP的比率在2014-24年達到55%這樣一個前所未有的高水平，才能保持GDP每年增長8%。我們不清楚政府是否將投資視為一種最后手段，以便在TFP的增長沒有達到預期的時候熨平商業(yè)周期。在1978年到1995年這一時期，TFP占GDP增長的份額基本上是順周期的，但在1995年-2005年這一時期，相反的情形似乎在時期末發(fā)生了（圖5）。增長顯然被資本存量份額的增長所拉動，而TFP的份額下降了。如果對TFP增長的拉動力量有一個更為深刻的理解的話，經濟改革政策本可以在若干方面上設計的更好。其中的一些經驗，與增長和生產率文獻中的一些相當標準的結果有所聯系。圖5在此（一）結構性的經濟改革Prasad與Rajan（2006）認為，中國現階段的發(fā)展，越來越強的市場導向以及不斷上升的與世界經濟的一體化程度，也許會使得漸進式的逐步的改革策略越來越難以成立，在一些情形下甚至會產生風險。現在有利的國內外形勢，為更為大膽的改革，也為在不會引起太多經濟混亂的前提下解決一些深層次的問題，提供了機遇。1部分改革的系統(tǒng)不是有效率的系統(tǒng)中國采取的逐步的漸進的改革策略意味著市場仍然沒有滲透到整個經濟。漸進式改革使得經濟中的一部分從中央控制中脫離，然而在相當長的一段時期內，許多中央計劃造成的扭曲延續(xù)下來了。經濟中從中央控制中脫離的那一部分發(fā)現：利用留存下來的經濟扭曲所造成的尋租機會是有利可圖的（Young，2000）?，F在的增長模式之所以成為可能，部分的是由于對土地交易，公用事業(yè)（水和電），能源，以及資本的控制性定價。從特定的角度看，所有這些都可以視為對中國出口導向策略的補貼。據估計，對有關石油的生產投入的補貼，也許會達到GDP的1%（Ha，2005）。全要素生產率（TFP）的變化可以被分解為技術進步和效率變化。前者與最優(yōu)生產邊界的變化有關，后者與其它的生產率變化有關，例如邊干邊學，管理實踐的改進，以及一種已知的技術被應用帶來的效率變化。以技術進步作為TFP增長的標志，忽略了技術帶來的效率改進的重要性，尤其是在發(fā)展程度較低的國家。在那里，引進新的技術而不先挖掘現有技術的潛力，也許是一種浪費行為（Felipe，1999）。尋租機會也許會誘使國有企業(yè)進口外國的設備，而不去在給定的技術條件下改進效率。一些研究已經發(fā)現，中國的TFP的增長更多的是藉由技術進步產生的，而非通過效率的改進（Zheng，Liu，和Bigsten2003；Zheng和Hu，2006）。效率水平仍然低下，因此中國現在有大量沒有被發(fā)現的改進效率的機會。2市場有其極限另一方面，如下的觀點常常被視為理所當然：致力于建立具備私有制的市場體系的改革，會自動地大幅提高效率生產，推動技術進步與革新。但很重要的一點是，我們必須明白：市場的建立，所有制改革，外國直接投資，以及貿易，僅僅會在一定程度上改善中國企業(yè)的運作環(huán)境。有一派解讀中國改革的思想認為，中國恰好在市場改革最深入的那些領域取得了最大的成績（Sachs和Woo，2000）。然而，這種觀點在一些特定的領域也許并不適用。例如，同東亞新興工業(yè)化國家一樣，中國改革策略關鍵的一點是以出口為導向。這一政策導致了勞動密集的低附加值產品的產量快速增長，似乎與中國的比較優(yōu)勢一致。結果超過60%的工業(yè)出口來自外資企業(yè)，其余的出口也有很大一部分是OEM制造品，以及為世界性的大公司（如服裝，鞋類，家具，玩具）生產的低附加值、低技術含量、無品牌的產品。這種現象被廣泛認為造成了宏觀經濟的失衡。中國企業(yè)在研究與發(fā)展上的投入簡直可以忽略不計。當世界上的大公司迅速的在中國建立研發(fā)基地、雇傭相對廉價而有才能的研究人員的時候，沒有一家中國本土企業(yè)處于研發(fā)投入世界700強之列。中國沒有一家企業(yè)是世界品牌100強。中國最重要的那些企業(yè)在國外鮮為人知。在進入財富500強的14家中國企業(yè)中，沒有一個是真正的不靠政府保護的全球競爭性公司。所有這些企業(yè)都是國有的，并且在它們的經營中受到國家系統(tǒng)性的干預（Nolan，2005）。在醫(yī)療，教育和住房等領域，存在著政策上的失誤。一方面，由計劃經濟向市場經濟的轉型，牽涉到巨量的金融風險由國有企業(yè)轉移到家戶，因此創(chuàng)造了家戶預防性儲蓄的大量需求，以便為預期中的退休，醫(yī)療以及教育支出融資。高儲蓄率也成為了宏觀經濟中不穩(wěn)定性的一個主要來源。另一方面，以市場為導向的醫(yī)療與教育改革導致治療費用和學費急劇上升，腐敗頻發(fā)，教育與醫(yī)療服務質量下降。以教育為例，典型的中國決策者會承認教育有利于增長和提高生產率；即使沒有受教育的人口，也能保持生產率的持續(xù)增進，這種事是令人難以置信的。但是1999年以來中國大學的快速增長導致教學標準降低，教學質量下降。在1999年，政府啟動了教育擴招計劃，大學招收了159萬新生，比上一年多招了48%。盡管擴招使得更多的人能進入大學，這些學生卻依然面臨著陳舊的教學方式，經費短缺，以及爭奪工作崗位的過量的畢業(yè)生。資金的短缺長期困擾著眾多高等教育機構，今天的一個本科生平均能得到2000元（250美元）的經費，而擴招之前每個本科生平均有6000元的經費。也許這可以解釋為什么Holz（2005b）使用中國的時間序列數據發(fā)現教育和產出是負相關的。3政策的變化也許僅有水平效應經濟學家常常指出，中國增長的最重要的組成部分，是勞動力由低生產率的農業(yè)向高生產率的服務業(yè)和工業(yè)進行轉移帶來的生產率的巨大提升。雖然這種類型的政策成功地在一個很長的時期內推動了增長和生產率提升，政策分析家們此前卻沒有恰當的理解這些政策的局限所在。一些旨在減輕計劃時代遺留下來的扭曲的政策，僅僅有一次性的水平效應。例如，鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)的發(fā)展將超過1.20億的人口從農業(yè)中轉移出來，在1990年代早期卻耗盡了發(fā)展的動力。9盡管勞動力由低生產率的經濟活動向高生產率的經濟活動的重新配置仍將繼續(xù)對經濟增長做出貢獻，Kuijs和Wang（2005）卻發(fā)現自1990年代早期以來，勞動力由低生產率的農業(yè)的向外轉移一直是有限的，因而對總體勞動生產率的增長的貢獻也是有限的。而且，政府呼吁建設社會主義新農村，暗示了推動城市化的政策短期內會出現逆轉，表明政府有意愿在近期內減緩城市化進程。（二）穩(wěn)定政策中國若想提升TFP的增長速率，就必須應對宏觀經濟中一系列的不平衡。關于目前需要進行怎樣的政策調整，已經有非常多的討論。Blanchard與Giavazzi（2005）建議采取三手齊下的策略，即降低儲蓄（尤其是私人儲蓄），增加服務供給（尤其是醫(yī)療服務），以及升值人民幣。然而，Dunaway與Prasad（2006）指出這種論調是有風險的，會推動一系列僅能解一時之厄的專門政策，而對持久地解決中國經濟中的根本性失衡沒有好處。他們認為真正的問題在于中國怎樣將經濟由嚴重依賴出口轉向國內的需求，從而得到平衡，投資效率的顯著改進也包含在其中。他們注意到公司的業(yè)績改善了，公司的儲蓄上升，現在已經占到接近一半的全國儲蓄。公司有激勵留存盈余以便為它們的投資項目自我融資。對私有部門的公司尤其如此，因為它們通過銀行融資的渠道有限，也沒有太多從國內得到資金的備選方式。盈利的國有企業(yè)一般不必向政府支付紅利，這些公司自然喜歡留存盈余，并將之用于進行大量的新投資。有一些人估計中國的家戶近年來儲蓄了它們接近三分之一的可支配收入。中國家戶的預防性儲蓄動機非常強烈。人口因素加強了這種儲蓄動機。中國鼓勵更多的消費是可以理解的，但消費的增加僅能緩慢的發(fā)生，因為預防性儲蓄的激勵很高；公司的儲蓄也不會中斷。中國的金融市場發(fā)展緩慢，導致僅能有限的獲取信用，因此家戶一般不得不儲蓄以便購買大額商品。除了將錢儲蓄在國有銀行里也沒有太多選擇，因此家戶的投資組合多樣化的機會有限，家戶的金融資產的回報率也很低。因此，金融市場的改革與發(fā)展是一項首要任務，中國政府也承認這一點（Dunaway和Prasad，2006）。Rodrik（2006）進一步注意到中國出口的技術密集程度，要高于給定中國的要素稟賦情形下人們所設想的程度。然而，他認為是國家通過產業(yè)政策使得出口結構向這個方向轉移。相對于中國比較優(yōu)勢支持的投資以及市場自身會產生的投資，政府更樂于支持那些采用先進技術的投資。并且一旦一個生產新型產品的成功企業(yè)被建立起來，其他同類型的公司就會隨之而起。當投資者“發(fā)現”一些高生產率的產品適于出口，這就具有了強烈的示范效應。這樣一種投資策略可能具有靜態(tài)無效率成本，但他認為這是中國快速增長的基本推動力量之一。這一命題還沒有得到充分的研究，需要更為細致的探索。目前中國似乎試圖保持貨幣低估，并以此作為促進出口的手段。也許有人會認為低估的匯率可以減輕生產結構的技術升級的壓力。然而，GuillaumontJeanneney和Hua（2003）得到了混合性的結果。他們發(fā)現中國的實際匯率升值對技術進步有著不利的影響，但對效率的增長具有有利的影響，這兩種影響部分地相互抵消，最終對生產率的增長有一個很小的負效應。我們需要更努力的推進這一問題的研究?？傮w來說，中國的投資分布極度不平衡。服務業(yè)部門欠發(fā)展，僅占GDP的40%；而農業(yè)部門僅得到2%的投資。由于這種不平衡的投資分布和金融部門的低效率，資本生產率相當低。這并不一定意味著全國總的投資回報率低下。投資于人力資本和服務業(yè)部門可以有很高的回報。政策應當著重于相當滯后的財政政策，以及低效率的銀行和金融系統(tǒng)進一步的改革需要。部門間的投資分布需要重新平衡。政府應當避免“出口促進”以及產業(yè)政策式的干涉，而應當集中于提供如改善農村教育和健康服務以及保護環(huán)境一類的公共產品和服務。換言之，中國不是需要更高的增長，而是有利于窮人的、有利于公平的和高質量的增長。（三）環(huán)境約束也許有人會期望當經濟快速增長的時候全要素生產率（TFP）也會快速增長。然而，如果考慮到環(huán)境成本，GDP與TFP的增長都會變的比較低。例如，如果考慮到環(huán)境的惡化和資源的消耗，鼓勵采礦的政策也許對推動發(fā)展沒什么作用（Stiglitz，2001）。中國政府已開始制定綠色GDP的評判標準與指標，會把環(huán)境破壞的成本以及資源的耗費從傳統(tǒng)的國內生產總值中減去（People’sDaily，March12，2004）。根據最近發(fā)布的2004年綠色GDP核算研究報告中的初步結果，2004年由于環(huán)境污染造成的經濟損失高達5120億元，相當于GDP的3.05%，而估算的治理費用高達2870億元，相當于GDP的1.80%（GOV，2006）。盡管對綠色GDP的概念和衡量標準還有很多爭議，這一報告可以對政府不計一切代價的發(fā)展策略起到警醒的作用。從生產率分析的角度來看，綠色GDP的概念可以非常直接的擴展到TFP上，也就是綠色TFP。較慢的綠色TFP的增長會帶來較慢的（綠色）GDP的增長。六結語中國已經進行了一輪又一輪的改革，并在改革中獲得了多次短期的生產率提高。在這一進程中，具有長期效應的結構性改革被推延了。中國自1990年代中期以來的發(fā)展策略強調資本形成，這是以有效率的配置和利用生產要素為代價的，由此導致了TFP增長的減緩。頗具諷刺意味的是，中國近期的資本密集增長與蘇聯當年的情形何其相似，這恰好是中國在其近三十年的經濟改革以及對外開放的過程中希望竭力避免的情況。蘇聯的GNP增長僅達到了每年4-5%（Perkins，1988），而中國的GDP增長速度達到了每年8-9%，而且其經濟更為開放。對許多國際評論者而言，中國更像是那些東亞猛虎。10但事實上蘇聯與東亞新興工業(yè)化國家都適用無限勞動力供給模型，因為二者都極為強調儲蓄與投資（Sachs，2004）。為了繼續(xù)獲得GDP的高速增長，相對于最近這些年的情況，中國在較長一段時期內需要更為倚重TFP的增長，較少的依靠資本深化。根據最近公布的第十一個五年計劃，政府承認未來的經濟發(fā)展要依靠科學與技術的革新，而科技革新又依靠政府對研究與發(fā)展的政策，其中包括對企業(yè)家精神的鼓勵，以及建立以市場為依托的眾多制度安排。為了完成中國向具備長期生產率增長的市場經濟的轉變，非市場的制度建設也很必要。啟動經濟增長一般只需要有限范圍的、不必對非市場的制度要求太多的改革。但保持經濟的長期增長則在很多方面更為困難（Rodrik，2003）。傳統(tǒng)的發(fā)展戰(zhàn)略強調增加資本和減少經濟扭曲的重要性。但進一步的經濟發(fā)展還需要更為根本的社會轉型，包括“偏好”與看法的變化，對變化自身的接受，以及對眾多傳統(tǒng)的思維方式的摒棄（Collier和Gunning，1999）。集約增長是保持住長期經濟增長的必要條件，中國若想由粗放增長轉變到集約增長，還有諸多的經濟與社會問題有待解決。

注解1Shan（2006）討論了中國的低利潤增長模型，并且把中國和東亞新興工業(yè)化國家視為一類。他引用了Young，Lau，和Krugman的研究成果來論證這些國家的奇跡依靠的是投入的增加而非生產率的提升。Kuijs與Wang（2005）利用一種增長核算框架分解了勞動生產率增長的來源，發(fā)現1990年代初期以來，大量投資的結果使得資本/勞動力比率大幅提升，這導致的工業(yè)產出的增長是推動GDP和整體勞動生產率增長的唯一最重要的因素。Liang和Li（2005）發(fā)現急劇且持續(xù)的生產率的提升是中國增長的驅動力量。而Liang（2006）接著論證道，所謂中國的“過度投資”問題反映的是數據質量的問題，而非事情的真正狀態(tài)，中國的投資回報率自世紀之交以來一直很高并不斷增長，這是由于在公司水平及更廣泛的經濟水平上，效率顯著地提高了。Liang因而確信中國的投資“熱潮”基本上是有效率的，并不會注定走向蕭條。Garnaut（2005）也從一個更為一般的視角討論了中國增長的穩(wěn)定性。2我們之所以有興趣將TFP的增長與當前中國過熱的經濟聯系到一起，還有另一個原因。TFP不僅對長期增長是重要的，對一些我們關注的較短時期的問題而言也很重要。對工業(yè)化國家和欠發(fā)達國家商業(yè)周期的模擬研究表明，TFP對理解蕭條與繁榮時期至關重要。日本在1990年代的失去增長的十年（Hayashi和Prescott，2002），阿根廷在1980年代的大蕭條（Kydland和Zarazaga，2002），還有愛爾蘭在截至1990年的四十年間的繁榮與蕭條（Ahearne，Kydland，和Wynne，2005），這些都是例證。中國會成為另一個從生產率角度研究商業(yè)周期的有趣的事例。3關于地區(qū)水平和國家水平的一些新研究結果表明，要素生產率在1980年代早期急劇增長，在1980年代晚期進入了一個停滯或者說不穩(wěn)定的時期；而在1990年代，生產率又經歷了增長與停滯（Mead，1990）。Fan和Zhang（2002）發(fā)現官方數據夸大了農業(yè)改革對產量和生產率的影響，但產量與生產率在改革時期仍然以很高的速度增長（也可參見Xu，1999）。4應用了最近修正過的GDP統(tǒng)計數據。數據描述參見附錄。5附錄A中的表A3報告了一個關于結構性變化的檢驗。6標準普爾信用評級機構最近估計中國的銀行已經有約6500億美元的壞賬，占全部未清償貸款中的約百分之四十（Wolf，2005）。7中國公司在實踐中，與韓國和日本這樣的東亞國家在1970年代和1980年代竭力追趕西方發(fā)達國家時候的支出模式截然不同。這些東亞國家花費兩到三倍于引進的外國設備價格的投入，用于吸收和本土化這些硬件設備中所蘊含著的技術（Gilboy，2004）。8我們還不清楚這些預測中是怎樣運用TFP對經濟增長的貢獻會遞增這一假設，但最近的經濟研究預測：或者TFP的增長會減慢，或者中國的企業(yè)在技術的吸收與革新上如同早先報告過的那樣表現欠佳。9Kung和Lin（2006）提供了鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)衰落的詳盡的記錄與分析。10我們在上文中已經看到，中國的全要素生產率（TFP）自1990年代中期以來增長緩慢，然而在整個改革時期，它以年均2-3%的速度增長，事實上比東亞猛虎在發(fā)展的相同階段的速度更快；在1960-84年這一時期，東亞猛虎TFP的增長率僅為平均每年1%（Economist，May，2004）。這也許可以用如下的事實解釋：中國可以用合理的價格獲得更為先進的世界知識存量，從而促進了生產率的增長。

附錄A粗放型增長，增長核算，以及全要素生產率趨勢（TrendTFP）本附錄對研究中涉及到的方法進行了如下的解釋。A1.粗放型增長粗放型增長是指以投入的擴張為基礎的增長策略。資本積累和勞動力的增長會提高總產出的增長率，但由于遞減的回報，這些增長效應對人均收入并沒有持續(xù)的效果（Irmen，2005）。粗放增長模型的一個關鍵特征是資本比國民生產總值（GNP）（或GDP）增長的更快。這一方面是由于資本的增長率高，另一方面是由于生產率的增長低。結果，為了保持資本的增長率，以不變價格計算的投資占GNP的份額必須持續(xù)地增長。以當前價格計算的份額則可能向兩個方向進行變動，取決于投資品和其他GNP用途之間相對價格的變動（Ofer，1987）。特別地，以實際價值計算的I（投資），K（資本存量）和Y（全國產值）之間的關系可以如下表示：I/K=(I/Y)(Y/K)我們以Y=A+αK+βL來描述增長,其中字母上方帶點（·）的項表示相應變量的增長率，L表示勞動，A表示技術水平。在集約增長情形下，K<Y，因此在粗放增長情形下K>Y，因此Y/K下降，I/K若保持不變，則I/Y上升。以當前價格計算的投資占GNP的份額可以寫作IC/YC=IPI/YPY，其中C代表“以當前價格計算”，P代表“價格水平”。I的相對價格的變化，例如由更快的技術變遷引發(fā)的變化，可以使得以實值計算的A2.增長核算我們在研究中考察的基本的統(tǒng)計數據來自增長核算。給定如下形式的生產函數：Y上式中Y代表產出，K代表資本存量，N代表依質量進行調整過的勞動。N=LH，其中L是勞動，H是人力資本或是以平均受教育年限衡量的勞動力的質量。A和α分別是索洛殘差和資本的產出彈性。通過一些數學操作我們可以由這一生產函數推導出如下的增長核算公式：Y其中帶點（·）的項表示相應變量的連續(xù)時間增長率，可以用年度百分比變化或者相應變量對數值的一階差分來近似。在表A1和表A3中我們應用了年度百分比變化，以便與統(tǒng)計年鑒中的GDP增長指數保持一致；但在H-P濾波過程中，為了方便我們采用了對數差分。這兩種近似在年度變化的可觀測程度上僅有微小的差異。為了應用增長核算公式，我們需要準確的知道α的數值。絕大多數對中國總體生產函數的估計得出資本彈性大于0.5。例如Chow（2007），OECD（2005），Chow和Li（2002），Chow和Lin（2002）等人的研究。表A1匯總了這些估計。我們自己基于向量誤差修正模型（VEC）的估計數值在0.726和0.842之間，看上去過高。表A1在此另一種估計α的方法是用要素（成本占GDP）的份額來代替投入品的產出彈性。這種方法需要假設：在規(guī)模報酬不變，投入品市場、產出市場完全競爭的情形下利潤最大化。由此得出的投入品價格指數傳統(tǒng)上被稱為Divisia指數。這意味著利用要素份額作為加總投入品的權重，我們必須施加很強的制度與經濟行為假設。表A2中勞動份額的匯總可以從Hu和Khan（1997）中得到。勞動份額極少超過0.5，這與絕大多數關于總量生產函數的研究所得到的資本彈性的估計結果相一致。表A2中Li等的研究給出了關于勞動份額的更高的估計，因為它包括了勞動補償中暗含的住房補貼（國家控制的租金）。表A2在此根據OECD（2005），在1978年至2002年期間，資本占GDP份額平均值是0.40，表明也許勞動的份額有一個上升的趨勢。Young（2003）也指出了這一現象。Liang和Yi（2005）報告了資本份額的平均值為0.4，他們甚至利用了Lin等（2003）的0.31的份額估計數字。然而，OECD的研究成果中仍然偏向于資本份額為0.53，因為他們感到，與他們在研究中引用到的那些得出資本存量的系數為0.65甚至更高的文章相比，0.53這一估計值與期望值更為接近。他們論證說這一估計值明顯的低于在中國社會科學研究院的季度經濟模型中得到的數值，季度經濟模型中的資本系數被設定為0.85（He等，2004）。他們相信更低的同時更為真實的對資本系數的估計可能是為什么他們的研究中對TFP的估計高于他們引用的那些文章的估計這一問題的原因。因此，在當前的分析中看起來可以放心的使用數值為0.5的資本份額。一方面，它沒有Chow和Li（2002）采用的那種總量生產函數估計方法得到的資本彈性那樣高；另一方面，它足夠敏感，可以用來發(fā)現近十年左右全要素生產率（TFP）增長的減速。因此我們和Wang與Yao（2003），Kuijs與Wang（2005），還有Kuijs（2006）一樣，在研究中采用資本彈性為0.5。Wang和Yao還對一定范圍的要素份額，例如由0.33到0.67的資本份額，檢驗了他們TFP估計值的敏感度。他們的結果顯示，TFP估計值對由0.40到0.60之間的資本份額的選擇不是很敏感。為了檢驗我們的觀測結果的穩(wěn)健性，我們在表1和圖A1中比較了資本彈性分別選定為0.4，0.5和0.6的時候的TFP的估計值。圖A1和A2比較了不同的TFP序列。圖A1，圖A2在此A3.H-P濾波如下的方法被Njuguna等（2005），HongKongMonetaryAuthority(2001)用來推導得出索洛殘差。全要素生產率（TFP）也可以用H-P過濾的索洛殘差來衡量，從而用來排除商業(yè)周期的影響。我們假設生產函數為標準的科布-道格拉斯形式：Y其中A是索洛殘差，可以由如下公式計算得出。ln采用French（2001）的方法，lnA產出Y是趨勢項Ytrend和周期項Ycycle的乘積就業(yè)L是趨勢就業(yè)項Ltrend和平穩(wěn)周期項Lcycle的乘積依質量調整的就業(yè)趨勢項Ntrend是Ltrend和人力資本H的乘積兩要素科布-道格拉斯生產函數在均衡時成立，人力資本外生，資本存量給定索洛殘差A包含周期性因素，也包含以全要素生產率表示的趨勢TFPtrend上述的五個定義可以如下表示：12344a觀測到的索洛殘差可以通過反解（4a）求出。方程1-4a蘊含了觀測到的索洛殘差和內在的全要素生產率趨勢之間的關系：5H-P濾波的目的是從索洛殘差求得TFPtrend給定一個時間序列yt，yttrendMin其中參數λ是一個用來對增長項序列的波動性進行懲罰的正數。若λ=0，則濾過的序列就是原序列，即沒有經過平滑。Hodrick和Prescott建議對季度數據使用λ=1600。這一濾子是SAS中PROCEXPAND的一部分（Cheah，2006）。對于年度數據，Ravn和Uhlig（2002）建議對年度數據使用λ=6.25表A3在此嚴格的結構性變化統(tǒng)計檢驗會非常復雜。H-P過濾得出的趨勢不能反映結構性變化（Anderson，2002）。Schlicht（2007）提出了一個處理這個問題的方法。Boone和Hall（1999）發(fā)展了一種基于隨機趨勢模型的時間序列分解方法，并通過蒙特卡羅技術證明了這種方法在存在結構性變化的時候更為可靠和穩(wěn)健。Pelaez（2004）利用結構性時間序列模型確定了工業(yè)化國家生產率增長放慢的時間，他發(fā)現減速始于1960年代中期。附錄B數據描述在研究中考察的主要變量有總產出（以不變價格計算的GDP），總勞動力（被雇用的人數），以及資本存量（以不變價格計算的累積固定資本投資）。盡管我們進行的數據工作，主要是以其他人的研究為基礎來更新了近幾年主要變量的數據，每一個涉及到的變量處理起來卻都很復雜。一些作者批評了中國的GDP估計，但我們卻仍然選擇使用了最近更新的1993-2005年間名義GDP和GDP序列的官方數字。這代表了2004年GDP的數字比舊的統(tǒng)計數字提高了16%。關于勞動力序列的主要問題是1990年的數字有一個巨大的跳躍，相對于1989年出現了17%的提升；此外還有其他一些問題。資本存量數據問題最多，但我們基本上遵從Kuijs（2006），他的估計是以Wang和Yao（2003）的工作為基礎的。B1.真實GDP關于中國改革時期經濟增長數字的最為新近的研究是Holz（2006），這一研究舍棄了Maddison在1998年為OECD所做研究的結果，轉而支持采用官方數據。Maddison的調整后的GDP增長數字給出，1978年到1995年間真實GDP的年均增長率為7.49%，與官方統(tǒng)計數字9.88%有著顯著差異。Holz（2004）也討論了數據問題，對作為中國生產性活動的總體測度的GDP統(tǒng)計數字予以特別的關注。我們注意到，Holz（2006和2004）的討論應用了官方關于總產出測度的統(tǒng)計數字。1977年至1992年間的GDP數字來自于Wang和Yao（2003），而1993年至2005年間使用了最近修正過的GDP數字。我們首先從統(tǒng)計年鑒中得出逐年的GDP增長指數，以此計算出一個GDP平減指數。逐年的GDP增長指數GDPI定義如下：GDPI其中GDP是指名義GDP，而PtP那么時刻t的GDP平減指數恰好是以1995年為基年的此前直到時刻t的GDP平減指數連乘之積。(GDPdeflator)真實GDP可以通過將名義GDP除以GDP平減指數得到：RGDPB2.勞動1990年官方記錄上的重大變動以及之后的國有企業(yè)工人下崗使得1990年之前和之后的就業(yè)統(tǒng)計數字不一致。這一問題沒有在Maddison（1998）表D.3.中體現出來，但他注意到，“1997年年鑒給出了1990年以來年份的總體數字，這個數字比各個部門的總和還要大，并且與此前年鑒中的總體數字也不相吻合。新的官方總體數字似乎存在著某種錯誤?！保╬.172，citedinHolz，2006）。Holz更為嚴格的思考了這一問題，他指出在1997年的統(tǒng)計年鑒及此后的版本中，國家統(tǒng)計局對1990年的總體就業(yè)率回顧性的向上修正了14.12%，然而卻沒有將增加的就業(yè)量分配到各個產業(yè)部門（農業(yè)，工業(yè)，建筑等）。但是，在我們使用的2005年年鑒（CSY，2005）中，1990年增加的就業(yè)已經被分配到不同的部門。社會勞動力的數字已經不再作為官方的總體就業(yè)率序列公布，但這些數據仍然被采集，并且可以通過中國統(tǒng)計年鑒（CSY）的詳細的列表推斷出來。Young利用這些數據將“舊”序列擴展到了1998年，并在他文章的表格5中報告出來。然而，他沒能避免1998年產生的另一個不連續(xù)性，在這一年，城市企業(yè)工人的定義被修改為僅包含那些實際工作并獲得收入的那些人（排除了那些保留了就業(yè)合同，但并不在單位工作的那些人）。這導致了估算出的勞動人口的大幅下降，尤其是在制造業(yè)。在我們的研究中，我們應用了WorldBank（1997，Table30）中1990-1995年間就業(yè)率的舊序列，因此1990年就業(yè)的增長率從這一舊的數據序列得出，并將之用于全要素生產率（TFP）逐年的估計和制圖。然后我們假設1990年之前就業(yè)的漏報是在時間上不變的，這樣就可以推測出1990年之前的就業(yè)人數（Herd和Dougherty，2007）。這就使我們可以計算出整個研究時期的平均每個就業(yè)人員的真實國內生產總值（RealGDP），并以此作為（對勞動力質量調整過的）勞動生產率。B3.資本存量對于1977-1999年這一時期，我們使用來自Wang和Yao（2003）的資本存量數據。為了將數據序列更新至2005年，2000-2004年這一時期的總固定資本投資數據可以從2005年國家統(tǒng)計年鑒中得到（CSY，2005）。2005年的總社會固定資本投資和價格指數的統(tǒng)計數字來自2006年中國統(tǒng)計摘要。我們設定1995年為基年，這是為了和Wang與Yao（2003）的資本平減指數保持一致。采用Wang和Yao（2003）中的折舊率，5%。因此2000年到2005年之間的資本存量數據可以如下更新：K其中K代表資本存量，δ代表折舊率，I代表投資。我們得到的資本存量序列與Liang（2006）中給出的不同，應該是因為對投資測度以及折舊率的選擇有所不同。Wang和Yao（2003）使用了全社會固定資產投資來測算以當前價格計算的總固定資本形成，而Liang（2006）中的序列，似乎是基于Liang和Yi（2005）的，從以支出法計算的國民經濟核算的國內生產總值（GDP）表格中得出了投資的數據。Wang和Yao（2003）假設了5%的資本折舊率，而Liang（2006）設定資本折舊率為4%。但是近年資本存量的快速增長在兩個序列中都被觀察到。在2004年，兩個序列都顯示資本存量的增長接近15%，并且一年后的資本存量增長率超過15%。B4.人力資本為了測度人力資本，我們用中國勞動者的人均受教育年限來對勞動力質量的改善進行數據上的調整。1978年至2005年的數據來自Holz（2005a）。其中有兩個序列，一個不包括軍人，另一個包括軍人。我們選擇了包含軍隊的勞動者的平均教育水平。勞動被定義為依勞動力質量調整后的勞動者，即就業(yè)人員的數目乘以平均受教育年限。

參考文獻Andersen,AllanB?dskov,CyclicallyAdjustedGovernmentBudgetBalances.Monetaryreview,DanmarksNationalbank,3rdQuarter2002.http://www.nationalbanken.dk/C1256BE9004F6416/side/Monetary_Review_3_Quarter_2002/$file/chap05.htmAngelicaE.Njuguna,StephenN.Karingi,andMwangiS.Kimenyi,MeasuringPotentialOutputandOutputGapandMacroeconomicPolicy:TheCaseofKenya.WorkingPaper2005-45,DepartmentofEconomicsWorkingPaperSeries,UniversityofConnecticut,October2005.Ahearne,Alan,Kydland,Finn,andWynne,MarkA.,Ireland'sgreatdepression,FederalReserveBankofDallas,WorkingPapers:05-10,2005.Blanchard,OlivierJandGiavazzi,Francesco,RebalancingGrowthinChina:AThree-HandedApproach.DiscussionPapers,DP5403,CenterforEconomicPolicyResearch,January2006.Boone,LaurenceandHall,StephenG.,StylizedFactsoftheBusinessCycleRevisited:AStructuralModellingApproach.InternationalJournalofFinanceandEconomics,v.4,iss.3,pp.253-68,July1999.Bosworth,BarryP.andCollins,SusanM.,TheEmpiricsofGrowth:AnUpdate.BrookingsPapersonEconomicActivity,iss.2,pp.113-79,2003.Cheah,BanChuan,UnivariateDetrendingUsingSAS:Someexamplesandapplications.April26,2006,paperpresentedatSIGSTATmeetingMay17,2006./user/sigstat/PowerPointSlides/UDetrend.pdfChinaBusinessReview,ChinaData:AMacroSnapshotofChina.May-June2005.ChinaDaily,PursuingSustainableGrowth.March30,2004.Chow,Gregory,Note:AnotherLookattheRateofIncreaseinTFPinChina.JournalofChineseEconomicandBusinessStudies,SpecialIssueonChineseProductivity,forthcoming,2007.Chow,GregoryC.,CapitalFormationandEconomicGrowthinChina.QuarterlyJournalofEconomics,v.108,iss.3,pp.809-42,August1993.Chow,GregoryC.,EconomicAnalysisofthePeople'sRepublicofChina.JournalofEconomicEducation,v.19,iss.1,pp.53-64,Winter1988.Chow,GregoryC.andLi,Kui-Wai,China'sEconomicGrowth:1952-2010.EconomicDevelopmentandCulturalChange,v.51,iss.1,pp.247-56,October2002.Chow,Gregory;Lin,andAn-loh,AccountingforEconomicGrowthinTaiwanandMainlandChina:AComparativeAnalysis.JournalofComparativeEconomics,v.30,iss.3,pp.507-30,September2002.Collier,PaulandGunning,JanWillem,WhyHasAfricaGrownSlowly?JournalofEconomicPerspectives,v.13,iss.3,pp.3-22,Summer1999.CSY,Zhongguotongjinianjian(ChinaStatisticalYearbook).StateStatisticalBureau,Zhongguotongjichubanshe(ChinaStatisticsPress),Beijing,2005.Dunaway,StevenandPrasad,Eswar,RebalancingEconomicGrowthinChina:ACommentary.InternationalHeraldTribune,January11,2006.Easterly,W.,andLevine,R.“It’sNotFactorAccumulation:StylizedFactsandGrowthModels”,WorldBankEconomi