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中国的增长及减速

法布里奇奥·齐利博蒂

1.引言

过去40年里,中国从一个贫穷的封闭经济体变成世界上的主要经济强国之一。以购买力平价调整的GDP计算,中国已经在2014年超越美国。 在国际贸易方面,中国已超越美国、德国和日本——2000年时的世界出口前三强——成为今天的最大出口国。此外,中国在30年时间里大幅削减了贫困率,日均收入不足1.90美元的人口所占的比例从20世纪80年代的近90%下降到2012年的6.5%。

实现这一炫目的增长成就的制度架构在20世纪80年代早期建立,当时启动的经济改革为中国快速提高产出和效率铺平了道路。自那之后,中国的人均GDP快速向经合组织国家的水平趋同,到2016年已达到美国的27%。这一趋势在21世纪头十年继续加速,中国当时的年均增长率达到了史无前例的近10%。

以官方公布的2016年6.7%的增长率计算,中国目前向发达国家的趋同势头依然强劲。 可是趋同的速度自2011年起已有所下滑,而且未来数年的增长预计还将减速。这种减速在某些方面是意料之中,符合有关增长和趋同的标准理论的推断(参见Solow,1956;Barro and Sala-i-Martin,1997;Howitt,2000)。然而中国全要素生产率的增长率也出现了快速下滑,表明问题可能更为严重。经历了前些年的资本存量快速积累后,如今的中国面临某些重工业部门的严重产能过剩,如水泥和钢铁等。近年来对住房市场和国家金融稳定的担忧也在加剧。随着股票市场的动荡以及公私债务的剧增,中国经济快速向发达国家趋同的可持续性引起了各方的怀疑。

中等收入陷阱 。中国的经济辉煌突然终结、落入中等收入陷阱的可能性已成为广泛推测的话题。从经验来看,中等收入陷阱的概念并未得到确认。学者对它的定义和测量标准也没有达成共识。有人认为,人均GDP达到1.65万美元(2005年美元价值)是个危险地带(Eichengreen、Park and Shin,2012,2013)。 但由于全球的收入水平在逐步提升,定出一个绝对标准难以自圆其说。例如在英国工业革命之前,世界各国都在一个很低的人均收入水平上徘徊。所以更易接受的观点是,如果存在这样的收入标准,也应该以相对值而非绝对值来定义。许多发展中国家在达到世界前沿国家25%—30%的水平时偏离了高增长轨道。中国目前正处在类似的区间。与上述观点对应,图1显示了9个新兴经济体在其人均GDP首次超过美国的15%那一年(大约相当于中国的2007年)之后的增长轨迹。从中可以看出,韩国和台湾地区的趋同走势持续了40年或更长时间,其他经济体则出现下滑,拉丁美洲的阿根廷、巴西和秘鲁等国尤为明显,亚洲的印度尼西亚、马来西亚和泰国也未能幸免。

图1 部分新兴经济体的增长轨迹

注:t=0是各国人均GDP相对于美国的水平达到或超过中国在2007年的水平(15%)的第一年。数据来自Penn World Tables 9.0。本图借鉴了艾亚尔等人(Aiyar et al.,2013)的研究方法。

新兴经济体的历史表明,中国或许已到达一个关键节点。接下来会延续韩国和台湾地区式的成功道路,还是会失去动力、滞留在中等收入水平?本文试图借助经济学理论和国际经验给出某些解答,其基本假说是(理论基础将在第2节介绍),新兴经济体的技术和收入趋同过程要经历两个不同的阶段。在第一阶段,与前沿水平距离遥远,主要增长驱动力是物质资本投资、对外国先进技术的模仿,以及资源从低效率部门向高效率部门的转移(如工业化),产业政策和其他政策在此阶段有助于促进增长。在第二阶段,已更为靠近世界技术前沿,必须转向新的增长驱动力——创新。在此阶段,政府必须引入市场导向的改革措施,以破除不利于竞争的壁垒,让最优秀的企业和企业家能够脱颖而出。

重大事件的时间脉络 。图2描绘了对我的假说具有关键作用的一些中国经济重大事件的时间脉络。图中的黑色线条代表投资驱动的增长期,线条颜色变浅的区域则代表应该通过创新来驱动增长的时期。经济趋同的第一个时期从毛泽东时代开始,中华人民共和国在1949年成立时,是一个非常贫穷的农业经济体。近期的研究(本文第3.1节将介绍)表明,虽然在1949—1979年采取了许多错误的政策,但中国依然维持了一定的经济增长。只是由于计划经济普遍缺乏效率以及与世界脱轨,其进步幅度显著落后于潜在水平。

图2 中国经济发展的重大事件的时间脉络

注:深灰色的线条代表经济体能通过投资驱动型增长快速发展的阶段;灰色线条代表经济体必须转型到创新驱动型增长的阶段。黑色线条代表改革前的时期。

转折点出现在1978年12月,标志着邓小平领导下的市场导向的经济改革起步。邓小平选择维持政治制度而推行经济改革的道路,在党内和社会上遇到了某些阻力,并引起了20世纪80年代后期的激烈斗争。不过他在1992年著名的南方谈话中确立了市场导向改革的坚定承诺,消除了不确定性。这一事件给江泽民领导下的最重要的经济改革铺平了道路:养老体制改革、住房市场改革,以及由中共十五大推动的最关键的工业企业大规模民营化。中国今天的市场经济依然保留了许多特色,使其与西方资本主义迥然不同(见本文第3.2节),包括政府强势而直接地参与生产活动,以及旨在促进特定地区或产业的投资和技术选择,或扶持出口部门的广泛产业政策等(如建立经济特区)。在2001年加入世界贸易组织(WTO)以后,中国的经济改革步伐有所放缓,但此时可以充分利用之前的改革红利,得以实现现代中国历史上最快的经济增长。

在新千年第一个十年的后期,中国已跻身上中等收入国家行列。在这个发展阶段,维持增长必须转向创新驱动。这个转轨已在多大程度上完成或者正在发生?本文的第3节和第4节将予以回答。一方面看,中国经济明显增加了对创新活动的投资,例如研发投资占GDP的比重在今天已达到欧盟的平均水平。但另一方面,目前的转轨还有若干含糊不清之处。我的分析关注两个重大事件。首先,国务院于2008年11月实施的经济刺激方案似乎让国有部门重新发挥了关键作用,复苏了投资驱动型增长(第3.3节)。其次,转轨受制于严重的政治经济壁垒,这在现有的制度架构内难以克服。对于这方面的担忧,本文第4.3节所介绍的某些研究(König et al.,2017)认为,研发支出的高涨或许掩盖了大量的低效率和资源错配,限制了创新型投资的生产率。解决此类矛盾,对中国完成经济追赶、摆脱中等收入陷阱至关重要,尤其是在全球贸易的未来面临更多不确定性的情况下。

本文其余章节的结构安排如下:第2节引入投资驱动型增长和创新驱动型增长的理论,并介绍对该理论的推断提供支持的国际经验;第3节讨论中国的投资驱动型增长的源泉;第4节讨论中国向创新驱动型增长转型;第5节为总结。

2.同前沿水平的距离与经济增长

我和阿西莫格鲁、阿吉翁在之前的一篇论文(Acemoglu、Aghion and Zili-botti,2006,以下称AAZ)中设计了一个理论,说明在某个国家的整个经济发展历程中,不同的增长驱动力会在不同的阶段发挥关键作用。在早期阶段,该国的发展远离前沿水平,用投资驱动策略可以实现高速增长,主要是依靠物质资本投资、资源重新配置和产业结构转型,在企业和产业之间改进生产资源的配置,并通过模仿和引进外国技术来实现追赶。政府干预可以促进这一阶段的经济增长,如选择性地扶持某些地区或领军企业,以鼓励快速的资本积累和技术应用。此类歧视性政策也有代价,会妨碍产业进入,制约对最有效率的企业以及优秀的经理人和企业家的选拔。然而在跨期差异和市场失灵现象比较显著的环境中,此类策略的收益往往大于成本。较大的占位优势(incumbency pre-mia)有利于减轻协调问题,克服信贷市场与合同的摩擦。

不过,随着该国向世界前沿水平趋同,促进高投资的政策将逐渐成为维持进一步发展的负担。在较为简单的技术得到应用后,继续模仿和引进的空间变小,投资回报下降。扶持内部人的政策也开始出现收益下跌。在此节点上,对物质资本积累的关注应转向人力资本和创新的因素。 此时需要新的政策和制度,以打造公平竞争环境,促进产业进入,增强竞争力度,实现创造性破坏。优先选项不再是简单地通过银行中介把储蓄资金引入现有企业,而是给创新融资创造条件,如加强投资者保护,降低初创企业的进入成本等。只有制约腐败、鼓励建设良好的制度、加强经济和政治竞争的政策,才能实现繁荣的创新驱动型增长。

2.1 理论

本节将简要描述AAZ研究中提出的正式理论模型,对有关技术细节不太关注的读者可以跳过,直接阅读第2.2节的经验分析。

该理论的关键是以如下公式来描述向前沿水平趋同的经济体在技术进步上的运动规律:

其中,A(v,t)代表企业v在当时的全要素生产率; 是全国的全要素生产率平均值; (t)是世界技术前沿水平的全要素生产率,其增长率为外生的g。η(v,t) (t-1)和γ(v,t)A(t-1)分别代表模仿—应用和创新—改造带来的全要素生产率提高。ε(v,t))是均值为零的随机变量,代表不同企业(或产业)的创新成绩的差异。与具体企业有关的η(v,t)和γ(v,t)分别代表企业的投资潜力和企业家技能。以上各项所发挥的关键作用将在下文详述。请注意,假定所有企业在初始阶段都具有同样的知识水平A(t-1),以简化分析。在另一份研究中,我们分析了企业知识基础各异的更复杂模型(König、Lorenz and Zilibotti,2016),也就是以A(v,t-1)代替了A(t-1)。该模型更贴近现实,能得出更多的理论预测,但由于把全要素生产率的分布视为内生的动态结果,也复杂得多。公式(1)中介绍的简化假设使该模型更易于控制。

接下来我们把a(t)≡A(t)/ (t)定义为该国在时间t与前沿水平的接近程度。根据公式(1)得到各企业的总和,并同时除以 (t)(注意 是以外生的g增长),可以得到:

其中,η(t)和γ(t)是全国范围的η(v,t)和γ(v,t)的平均值。只要γ>1+g,则意味着该国将向前沿水平趋同(a=1)。

在AAZ研究的有完全微观基础的模型中,企业经营者是世代交叠的企业家,他们的生存跨越两个时期,有不同类型的能力。比例为π的企业家拥有较高的能力,比例为1-π的企业家拥有较低的能力。某个特定的企业家的能力是高是低,在其出生时并不清楚,但可以由其生存的第一阶段的经营业绩表现出来。假设企业与企业家的整体表现是不随时间改变的常数。企业家致力于其生存期内企业利润的现值最大化。全要素生产率的变化则由公式(1)决定。企业家面临信贷约束,缺乏财富的年轻企业家受限制较大,年长企业家可以利用留存收益来放松信贷约束,以启动更大的投资项目。这意味着老企业(即由年长企业家经营的企业)的规模更大。

假设投资可以带来技术应用,因此更大的投资能通过模仿带来更大的产出和更快的全要素生产率增长。更规范地说,由于投资潜力取决于企业家的年龄,则新企业的投资潜力为η(v,t)=η L ;老企业的投资潜力为η(v,t)=η H >η L 。假设创新与企业规模无关,而取决于企业家的能力。更规范地说,对于低能力企业家经营的企业,企业家技能为γ(v,t)=γ L ;对于高能力企业家经营的企业,企业家技能为γ(v,t)=γ H >γ L

在没有信贷约束的最优化场景中,所有企业都会选择大型投资项目,也就是η(t)=η H 。该选项的运转模式如下:把能力未知的年轻企业家分派给企业,然后把其中表现出高能力的人留下,再用更年轻的企业家替代低能力的人。于是得到:

在最优化场景中,创新和模仿都能促进全要素生产率的提高,其增长率实现了最大化。

但由于年轻企业家面临信贷约束,最优场景不能实现,必须在创新和模仿之间权衡取舍。在分权化均衡中,可能出现两类不同的合同安排。第一类安排是投资驱动型增长,把所有年长企业家都留任到最后。于是,有一半的企业是新企业、小企业,另一半的企业是老企业、大企业:η(t)= ≡(η H L )/2。企业家技能则等于全部企业家的均值γ(t)= ≡πγ H +(1-π)γ L 。这个合同安排使信贷约束的影响最小化,其代价是劣化了企业选拔。第二类安排是创新驱动型,只有高能力企业家被留用,意味着:γ(t)= 。然而其代价是,有更多比例的新企业,造成企业的平均规模缩小。更规范地描述为:η(t)= ,其中:

总体而言,在投资驱动型增长的均衡中,老企业较多,投资项目规模较大。这会带来更多的模仿,使得η更高。相反,在创新驱动型增长中,企业更年轻,只有表现好的企业能生存下去。可是年轻企业家受到的信贷约束更大,导致投资规模较小。这一均衡带有更激烈的争夺、选拔和创新的特征,使得γ更高。公式(2)表明,随着该国向先进水平趋同,创新对于全要素生产率增长的重要性将提高。这就造成:模仿/创新在技术趋同的早期/后期阶段分别具有比较优势。

为更加规范地描述这种比较优势,令: ≡( - )/( - )∈(0,1)。从图3中可以看到,对于a(t-1)< ,投资驱动型增长能实现增长率最大化;而对于a(t-1)> ,创新驱动型增长能实现增长率最大化。如果进一步假设g≡ + -1,则创新驱动型增长能实现向前沿技术水平的完全趋同。

图3 AAZ模型:两类政策的比较

注:左侧显示某个经济体由于缺乏对内部人企业的支持,不能在发展的早期阶段实现增长速度最大化。右侧显示某个经济体由于采取反竞争政策,在发展的后期阶段不能实现增长速度最大化,落入中等收入陷阱。

在分权化均衡中选择何种制度或何种制度次序取决于企业和投资者的最优合同安排,这在AAZ的研究中有详细讨论。这里概述其结论,均衡表现为与增长率最大化策略相同的次序:在远离前沿水平时,该国选择投资驱动型增长轨迹;到某个点(图中的a eq )之后,转向创新驱动型增长。一般来说,a eq 不同于 。由于各种摩擦因素的相互作用,a eq 可能低于或高于 。这个不确定因素的解决会受到政策的影响。在采用促进竞争政策的国家(图3中的A部分),老企业的利润更低,在信贷市场上的优势也就较少,a eq 通常会低于 。因此这些国家在a∈[a eq ]的阶段,由于信贷市场的缺口较大,其增长率会低于潜在增长率。相反,在采用和保持积极的产业政策、设置进入壁垒、给予老牌企业更大好处的国家,a eq 往往高于 (图3中的B部分)。在此情形下,对于a∈[ ,a eq ]的阶段,其增长率会低于潜在增长率。更糟糕的是,这些国家将难以向前沿水平趋同,而落入中等收入陷阱,即a trap

更一般地说,该理论认为采用产业政策或其他反竞争措施的国家可能在早期发展阶段实现快速增长,但如果未能在后期阶段对这些政策进行改革以促进优胜劣汰,则面临增速快速下滑、落入中等收入陷阱的可能性。图4显示了与图3类似的信息,但强调增长率同距离前沿水平远近的关系。在早期发展阶段,采用投资驱动型增长策略能实现更快的增长。但过于长久地坚持这一策略,将损害后期发展阶段的增长。 这一理论推测将与后一节中利用国际经验研究进行比较。

2.2 国际经验

利用若干非前沿国家(包括非经合组织国家以及到20世纪90年代才加入经合组织的国家)作为样本,AAZ的研究发现,在远离前沿水平时,给企业设置较高进入壁垒的经济体实现了不错的增长业绩。而在靠近前沿水平时(以劳均GDP与美国的相对值衡量),产业进入壁垒较少、实施公平竞争制度的国家有更快的增速。AAZ的研究根据“开办新企业需要完成多少个程序”的变量(借用Djankov et al.,2002),把各样本国家划分为高进入壁垒和低进入壁垒两类。该研究开展的面板数据回归采用了如下等式:

图4 增长及与前沿水平的距离

注:该图显示了对两个经济体增长的理论预测,由于不同的政策体制,它们分别选择了投资驱动型(黑色)和创新驱动型(灰色)增长战略。

其中,因变量是某国劳均GDP在时期t-1到时期t的增速(一个时期为5年)。自变量包括:一个代表高进入壁垒或低进入壁垒的哑变量,在时期间隔之初与前沿技术水平的距离,以及反映国家和时间固定效应的一整套变量。通过对该等式的估算,可以得出一个相关系数α 1,HB ,其值比α 1,LB 更显著为负。表明高进入壁垒国家在远离前沿水平时可能以更快速度实现趋同(当然对相关系数的差异的估算并不很准确),但在接近前沿水平时,趋同速度却明显更慢。

该研究还考虑了存在持续相互作用的另一种特殊情形:

其中,B i 代表产业进入壁垒的持续指标。结果发现β 3 的估算值为负数,表明各国经济越接近前沿水平,进入壁垒的负面影响越大。

基于AAZ的研究,我利用更近期的数据测算出,该研究得出的结论具有稳健性。此外,我还考察了根据该理论可能发挥作用的其他制度变量的影响,利用非经合组织国家样本组1965—2014年的数据, 针对不同于AAZ研究中的产业进入壁垒的其他三个制度特征,并采用更长时间跨度,对以上的等式(3)和等式(4)做了类似回归。 这三个制度特征具体是指:另一个反映市场进入壁垒的指标、腐败指数,以及研发支出在GDP中的占比。下面将介绍每个制度特征以及主要的回归结果。

市场进入壁垒 。图5显示了高进入壁垒国家和低进入壁垒国家在接近前沿水平时增长率的下降走势。 国家分类标准是世界银行营商环境项目(2004—2016)中采用的“企业注册所需程序的总数量”这一变量。 该指标可以代表企业家开办新企业时需克服的障碍大小,也近似于现有企业获得的保护程度。如果这类行政壁垒使新企业难以进入市场,则竞争和创造性破坏的力度会更小。因此高进入壁垒国家更倾向于投资驱动而非创新驱动的增长。随着向前沿水平趋同,投资驱动型增长的空间会缩小,追赶势头放缓。

对等式(3)的回归结果如表1A所示,报告了系数α 1,HB 和α 1,LB 的估计值。表中的第(1)列和第(2)列包括撒哈拉以南非洲国家的固定效应,第(3)列到(5)列控制了所有国家固定效应。相应地,图5的上部反映的是劳均GDP增长率减去国别组固定效应的结果,下部是劳均GDP增长率减去国家固定效应的结果。 可以看到,左边的回归线的斜率明显大于右边,说明高进入壁垒国家在靠近前沿水平时增长业绩会更快速地下滑。根据AAZ的研究,表1A的最后两列是基于工具变量方法,与前沿水平的趋同程度用一个时期的滞后值表示。最后,第(2)列和第(5)列控制了教育因素的影响。在大多数情况下,同前沿水平的趋同程度与增长的关系在高进入壁垒国家都更显著为负。

图5 高进入壁垒国家和低进入壁垒国家,增长及与前沿水平的距离

注:图中的上半部分显示了增长及与前沿水平的距离的关系,其中排除了撒哈拉以南非洲国家的固定效应,并划分为高进入壁垒和低进入壁垒两类。下半部分显示的增长及与前沿水平的距离的关系,排除了国家固定效应,并划分为高进入壁垒和低进入壁垒两类。

在表1B中,我用连续的市场进入壁垒指标结合与前沿水平的趋同程度对等式(4)的参数进行了估计。具体来说,B i 指在国家i开设新企业所必需的程序数量。回归系数β 3 在边际上统计不显著,但总是负值。这证明,市场进入壁垒较高的国家在更加靠近技术前沿时,增长率更低。

表1 增长,与前沿水平的距离以及市场进入壁垒的关系

注:括号内为标准差。因变量为劳均GDP的五年期平均增长速度(1965—1970年,1970—1975年,…,2005—2010年)。自变量——与前沿水平的距离——是某个国家的劳均GDP同美国水平的比率,均在每个时期的期初计算。自变量——进入壁垒——是2004—2016年世界银行的注册新企业所需程序的变量。自变量——高进入壁垒和低进入壁垒是一个哑变量,对于注册新企业所需程序超过或等于所有国家均值的取1,其余取0。控制变量——教育——是超过25岁的男性人口的平均学校教育年限(期初值)。标准差列在第(1)列和第(2)列。所有列中都包含时间固定效应。第(1)列和第(2)列包括撒哈拉以南非洲国家的哑变量。在表1A中,第(4)列和第(5)列表示与前沿的距离和高低进入壁垒之间的交叉项,用相同变量的一期滞后表示,在表1B中,与前沿距离的主要影响以及该距离同进入壁垒的交叉项,用相同变量的一期滞后表示。

腐败 。反映内部人企业得到的歧视性扶持的第二个指标是腐败,我采用透明国际组织(Transparency International)的腐败感知指数(Corruption Percep-tions Index)来测量腐败程度。 该指数描述的是人们对一国公共部门感知到的腐败水平,反映了官僚攫取的一般租金对增长率的制约,与发展阶段无关(Mauro,1995)。此外我认为,腐败与官僚机构给内部人企业提供的特殊待遇有关,破坏了公平竞争环境。因此腐败阻碍了自由竞争。下文将谈到,对腐败的高容忍度让内部人企业和地方官员分享地方保护制造的租金,在这方面,中国是比较典型的例子。本文第3节将指出,此类地方垄断体系事实上可能不会妨碍投资,反而可能发挥促进作用。

与AAZ模型的预测一致,图6显示,腐败的影响与市场进入壁垒是类似的:在腐败感知程度较高的国家,经济表现随着向前沿水平趋同而显著加速下滑。相反,在腐败感知程度较低的国家,趋同效应(即增长率的下滑速度)更为温和。

图6 高腐败国家和低腐败国家的增长及与前沿水平的距离

注:图中上半部分显示了增长及与前沿水平的距离的关系,其中排除了撒哈拉以南非洲国家的固定效应,并划分为高腐败和低腐败两类。下半部分显示增长及与前沿水平的距离的关系,排除了国家固定效应,并划分为高腐败和低腐败两类。

表2的回归分析证实了这些结果。在表2A和表2B的所有方面,回归系数都符合预期。表2A所有系数都非常显著,表2B的混合回归结果在边际上不显著,但在纳入国家固定效应后也变得显著。

表2 增长,与前沿水平的距离以及腐败的关系

注:括号内为标准差。因变量为劳均GDP的五年期平均增长速度(1965—1970年,1970—1975年,…,2005—2010年),加上2010—2014年。自变量——与前沿水平的距离——是某个国家的劳均GDP同美国水平的比率,均在每个时期的期初计算。自变量——腐败——是每个国家在1995—2011年的腐败感知指数的平均(反向)值。自变量——高腐败和低腐败——是一个哑变量,对于腐败水平超过或等于所有国家均值的国家取1,其余取0。控制变量——教育——是超过25岁的男性人口的平均学校教育年限(期初值)。标准差列在第(1)列和第(2)列。所有列中都包含时间固定效应。第(1)列和第(2)列包括撒哈拉以南非洲国家的哑变量。在表2A中,第(4)列和第(5)列表示与前沿的距离和高低腐败之间的交叉项,用相同变量的一期滞后表示,在表2B中,与前沿距离的主要影响及其同腐败的交叉项,用相同变量的一期滞后表示。

这些分析表明,随着各国趋同于世界前沿技术水平,减少市场进入壁垒和腐败会促进其增长。AAZ的研究还指出,中等收入国家应该转向创新驱动。由此,下文将考察研发强度(R&D intensity,创新投资活动的标准代理变量)与增长率在不同趋同过程中的相关关系。

研发支出 。我以研发支出占GDP的比重来测算创新倾向(数据来源为World Bank,based on UNESCO)。虽然这是个结果变量,但AAZ模型假设研发强度会受到政策与制度安排(如确保公平竞争环境、对研发的补贴等)的影响。如图7所示,在各国趋同技术前沿水平时,研发强度低的国家的增长业绩会更快下滑。相反在研发强度高的国家,趋同过程的减速会缓和得多。

图7 不同研发强度的国家的增长及与前沿水平的距离

注:图中的上半部分显示了增长及与前沿水平的距离的关系,其中排除了撒哈拉以南非洲国家的固定效应,并划分为高研发强度和低研发强度两类。下半部分显示了增长及与前沿水平的距离的关系,排除了国家固定效应,并划分为高研发强度和低研发强度两类。

表3A证实了图中的结果,数据上α 1,HB 小于α 1,LB ,但都呈现统计上显著的相关关系。表3B的结果更具争议。在没有国家固定效应的混合回归中,交叉项的系数显示为负。但在考虑到国家固定效应后则显示为正,且具有统计显著性。因此,研发强度高的国家的增长率在靠近技术前沿时明显更为强劲。或者说,研发强度低的国家在靠近技术前沿时会受到严重减速的打击。考虑了国家固定效应的面板回归结果符合我们的理论预测。

表3 增长,与前沿水平的距离以及研发强度的关系

注:括号内为标准差。因变量为劳均GDP的五年期平均增长速度(1965—1970年,1970—1975年,…,2005—2010年),加上2010—2014年。自变量——与前沿水平的距离——是某个国家的劳均GDP同美国水平的比率,均在每个时期的期初计算。自变量——研发强度——是每个国家在1996—2014年的研发支出在GDP中的占比平均值。自变量——高研发强度和低研发强度——是一个哑变量,对于研发强度超过或等于所有国家均值的国家取1,其余取0。控制变量——教育——是超过25岁的男性人口的平均学校教育年限(期初值)。标准差列在第(1)列和第(2)列。所有列中都包含时间固定效应。第(1)列和第(2)列包括撒哈拉以南非洲国家的哑变量。在表3A中,第(4)列和第(5)列表示与前沿的距离和高低研发支出之间的交叉项,用相同变量的一期滞后表示,在表3B中,与前沿距离的主要影响及其与研发强度的交叉项,用相同变量的一期滞后表示。

中国能够从国际经验中得到哪些启发?在至少20年来,中国一直是高投资率的模仿型经济的典型代表。维持着很高的制度化壁垒(下文将介绍),腐败非常普遍。要想成功开展商业经营,极为关键的一点是搞好与政府的关系。在以下各节,我将深入讨论在这一时期来自国内生产资源重新配置、各类鼓励投资的经济改革以及外国直接投资带来的技术转移给中国的好处;然后指出,随着与世界前沿技术水平的差距缩小,中国长期以来实施的增长政策的收益正在减少。我的核心观点是,如果继续采取扶持内部人和推动公共投资的政策,中国可能有落入中等收入陷阱的风险。所以维持高增长轨迹将取决于从投资驱动向创新驱动增长的转型,进而要求有相应的改革和政策措施,一方面鼓励市场和创新,另一方面转换政府角色。

从表3B可以概括本文以下各节将得出的观点:1979年的中国是相当贫困的国家,与世界前沿水平存在巨大技术差距(即 ),当时采取投资驱动型增长策略是合意的。但今天的中国或许已跨越了关键节点(即 ),过去一直取得成功的策略反而会成为未来增长的负担,使中国面临滑入中等收入陷阱的风险。

3.中国的投资驱动型增长
3.1 毛泽东时代的投资驱动型增长

在公元1500年之前,中国一直属于世界上技术最发达的地区。在宋朝和明朝治下多个世纪的辉煌后,中国在清朝出现了显著的下滑。不断的军事与政治纷争使中央政府在整个19世纪日益削弱,帝制被推翻,民国在1912年成立。但这个政权依旧孱弱,很快陷入内战、混乱与外患的深渊。

历经抗日战争与国共内战之后,中华人民共和国在1949年成立,当时的国家是一个以传统自给自足生产为主的贫困经济体。新政权在统一国家后很快恢复了法律和秩序,但接下来经济和社会又出现剧烈波动。1951年开始推行农业集体化,几年后兴起“大跃进”,雄心勃勃地试图按照苏联模式实现中国的现代化与工业化。“大跃进”的混乱实施导致了严重的饥荒和人员及物质损失(Li and Yang,2005;Meng、Qian and Yared,2015),之后有短暂的几年恢复期,随即又被1966年发动的“文化大革命”所破坏。1976年毛泽东去世后,邓小平经过斗争取得了领导权。他否定了文革路线,并于1978年发起经济改革,以提高农业生产率,在新的基础上推动工业化。

撇开重大损失不谈,毛泽东时代在经济上留下了哪些遗产?通常的看法是,毛泽东时代的体制比苏联还缺乏效率。但近期的一篇论文对此提出了质疑(Cheremukhin et al.,2015),认为当时实现了显著的投资驱动型增长和资源重新配置。例如,实际GDP的年均增长率在1966—1975年达到5.7%。利用两部门新古典增长模型,该论文假设部门间的资本和劳动力市场扭曲维持在1953年的水平,以模拟中国经济的发展,并与实际数据进行对比研究。结果表明,毛泽东时代中国的经济表现与斯大林时代的苏联基本相当。尤其是,制造业的全要素生产率增长在改革之前已经成为重要的增长驱动力。

表4 改革前与改革后的增长对比

注:数据来自Cheremukhin et al.(2015),第13页和第39页,表1和表8。

该研究显示,在“大跃进”到经济改革启动前,中国已经出现初步的投资驱动型增长模式。当时中国经济非常贫困,以至于错误的政策也可能带来投资驱动型增长。当然与邓小平引入经济改革后炫目的趋同速度相比,那时的增长成绩还是逊色不少。如表4(基于Cheremukhin et al.,2015)所示,1978年之后年均GDP增长率、资本增长率、制造业和农业全要素生产率增速等都显著提高,部门间差距也更快缩小。

中国在1978年之后实现的加速增长和其他成就可归功于邓小平时期的各种经济改革,以下将更加详细地介绍其中最重要的改革及其对促进投资驱动型增长的作用。

3.2 改革时代的投资驱动型增长

在1978年启动经济改革时,中国经历了关键的经济自由化进程,使经济进入前所未有的快速增长以及向技术前沿国家趋同的发展轨道。

在探讨启动变化的改革之前,有必要介绍执政党内部激励机制至关重要的变化,这一变化的意义丝毫不亚于中国在之后四十年所发生的法定制度变革。

毛泽东时期的政治选拔主要根据意识形态忠诚度和政治关系。政治关系影响在改革后的中国政治体制中依然广泛存在(Shih、Adolph and Liu,2012),但如今明显需要结合选贤任能。若干实证研究表明,省级领导被提拔到更高党政职位的机会很大程度上取决于他们在自己省市的经济增长成绩(例如Maskin、Qian and Xu,2000;Bo,2002;Li and Zhou,2005)。另有学者把两种观点结合起来(Jia、Kudamatsu and Seim,2015),认为在今天的中国,官员的执政成绩以及他们的政治关系都很重要,两者互为补充,而非彼此替代。该研究测算了各个官员负责的省市的实际GDP增长率,并根据个人职业简历来推算官员之间的政治关系:如果省级领导曾经在同一时期与中央层级领导在某个党政部门共事,则视为有政治关系(共事时中央领导尚未被提拔至最高层,使其关系的影响具有外生性)。结果发现,政治关系对于官员的提拔概率有较大且统计上显著的影响,由此表明政治关系依然重要。然而,政治关系的影响完全是由增长业绩表现强劲的省级领导带来的,增长业绩差的领导即使有政治关系,也很难被提拔。仅靠政治关系因素不足以保证成功的政治生涯,在省级领导提拔中,政治关系和经济成绩是互补的因素。

总之,尽管政治关系可能有扭曲影响,但与足够重要的贤能因素结合之后依然可以选出有能力的领导人。有关的报道可以提供佐证,目前的一些领导人在21世纪头十年早期担任地方领导时,所在地的高速增长为他们起到了加分的作用。

3.2.1 农业改革

邓小平领导实施的第一项政策改革是在农村地区引入家庭联产承包责任制,以取代当时的集体农业体制。在家庭联产承包责任制下,农民在完成收购配额后对自己的农业产出有完全的自主权。把农业产品的处置权授予农民家庭的观念首先在中国的少数省份实施。在地方试点证明解散集体体制能够极大地促进农业产量增收后,家庭联产承包责任制于1981年正式推广到全国(Xu,2011)。这一改革快速普及,到1984年,99%的中国农村家庭都加入了新的体制(Lin,2012)。

农村改革带来了农业产量大幅提高,从1978年到1984年增收61%。有研究认为(McMillan、Whalley and Zhu,1989),农业生产率增长中有78%可以归功于家庭联产承包责任制及其对农民经济激励的影响。放松控制还使得农村家庭可以把资源从农业活动转向非农业活动,对家庭收入增长带来了显著促进效应(Yang,2004)。农业的局部自由化改革的成功鼓励中国领导人把经济改革进一步扩大到城市。

3.2.2 产业政策和技术转移

自20世纪80年代以来,中国政府已逐步放弃了僵化的计划经济模式,引入以市场为基础的工业体制,从而给90年代中期的制造业繁荣奠定了基础。但这远不是迅速皈依自由市场信念那么简单。与数十年前日本和韩国的经验类似,中国也采取了积极的产业政策来扶持特定产业或企业。该战略由几个方面组成:利用政府补贴或其他财务扶持措施来帮助特定产业和重点项目,推动进口替代和出口扩张;在各种本地参与的条件下(即很大部分的原材料和投入品需要在中国生产)欢迎外国直接投资;把技术转让作为给予市场进入资格的明确条件,加上有选择的税收减免等。

区域政策也同等重要。尤其是,经济特区成为中国产业政策的支柱之一。该政策给特定区域提供特殊待遇,取消在劳动力市场、外国直接投资、企业所有制和出口管制等方面的许多限制,把更大自主权赋予地方领导人。土地租金和税收优惠也是经济特区政策的组成部分。经济特区是逐步设立的,1980年确立了深圳、珠海、汕头和厦门四个市,以及海南岛。1984年,特区扩大到14个沿海城市。1992年进一步扩大到内陆的所有省会城市。这一产业政策模式是自由化与歧视性待遇的结合,其主要目标一方面是促进制造业投资,另一方面是利用集聚效应的外部性,并通过吸引外国直接投资来加快对先进技术的模仿和应用。因此,特区政策是投资驱动型增长策略的支柱之一。

对于区域性产业政策的优缺点有长期的争论。一个普遍担心是这会导致以邻为壑的结果,把经济活动集中到有特殊待遇的地区,而使其他地方的发展受损(例如Givord、Rathelot and Sillard,2013)。但某些研究也发现区域性产业政策对经济发展成绩有积极影响(例如Criscuolo et al.,2012;O'Keefe,2004)。林毅夫(2012)认为,产业政策如果能利用某个国家的比较优势,则能推动增长和发展。按照这个观点,成功的产业政策是中国取得成就的关键因素之一。其他一些国家产业政策失败的原因则是被用于保护弱势部门,即削弱了自己的比较优势。

我们在近期的一项实证研究中(Alder et al.,2016)量化分析了经济特区政策对中国部分指定区域经济发展的影响。 我们利用之前研究中(Aghion et al.,2008)的双重差分法来研究276个中国城市在23年间(1988—2010年)的产业政策变化,估算出有20%的GDP增长差异可以归结为获得经济特区地位。对增长的积极效应主要来自国内和国外的企业投资增加,另外在全要素生产率的增长上也有一定积极作用。这一发现印证了经济特区对促进投资驱动型增长有重要作用的观点,例如,资本劳动比增加了13%。 人口也增长了10%,并且有证据表明对人口的平均受教育年限有积极作用。我们的发现对若干控制因素具有稳健性,包括利用晚间照明来替代官方统计数据,以及用不同方法来控制改革前的若干趋势作用等。

对这些结果进行解释的主要困难在于,它们显示的是产业政策的差异效应,而非平均效应。或者说,特区城市的发展可能是以周围其他城市受损为代价的。在另一项研究中(Alder et al.,2016),我们试图用城市间溢出效应模型来回答这一问题。我们假定,溢出效应的大小随着与经济特区的距离而递减,潜在的以邻为壑对紧靠特区的地区则可能尤其突出。总体上,我们发现了正面溢出效应的证据。也就是说,紧邻经济特区似乎显示为挤入效应,而非挤出效应。 把溢出效应分解为投资、全要素生产率和人口,表明全要素生产率上的溢出效应最为突出。其作用渠道则很可能是外国直接投资及其带来的通过模仿实现的技术转移。

该渠道的重要性得到了其他研究的证实,有的发现经济特区显著促进了外国直接投资(Wang,2013),有的强调制度改革对吸引外国直接投资和促进出口加工的作用(Sheng and Yang,2014)。还有研究发现经济特区有利于企业之间的串谋和非竞争定价,但不很确定(Brooks、Kaboski and Li,2017)。

吸引外国投资确实是特区政策的明确目标之一,中国领导人把吸收外国先进技术作为投资驱动型增长策略的一个支柱。有学者把这称为对价交换式政策(Holmes、McGrattan and Prescott,2015):跨国企业需要向中国转让技术,以换取市场进入。他们利用量化的多国动态一般均衡模型测算出,中国借此政策获得了巨大的福利收益。我们的一项研究则借助美国和中国技术变革的两国模型,分析外包生产对技术革新、增长和不平等的影响,也得到了类似结论(Acemoglu、Gancia and Zilibotti,2015)。该研究假设有先进技术的美国企业可以在付出一定成本后搬迁到中国,以利用那里的低工资。虽然主要是关注外包生产对美国技术变革方向和工资收入不平等状况的影响,但该研究也发现了对中国某些有趣的积极效应。尤其是,我们发现外生因素造成的外包生产成本的下降(如中国加入世界贸易组织,从而提高了知识产权保护标准)给中国带来了较大的福利收益。另一个有趣的启示是,当外包生产初期规模不大时,外包生产成本下降会提高发包国和承包国双方的技能溢价。中国的大学教育溢价在2008年以前持续上升,与以上结论是一致的。

3.2.3 投资驱动的资源重新配置

中国的增长有很大部分源于资源重新配置。有研究发现,部门间差距缩小是经济增长的重要源泉之一,而中国在改革前不但受困于技术的极度落后,也存在大量的资源错配(Cheremukhin et al.,2015)。

中国有两个关键的生产部门差距。第一是生产率较低的农村地区(特别是农业生产)吸收了很大比例的生产投入。在经济改革启动之初的1980年,中国有80%的人口居住在农村(同1960年差不多),而今天已经下降到44%。

主要的政策摩擦因素是户口制度,它限制了国民在何处登记为居民的选择。虽然今天农村居民在城里居住和工作是合法的,但非本地居民无法享有某些重要的社会福利,如医疗和子女教育等。这个因素影响了从农村到城市的人口流动性,对福利有重大影响。有学者利用过去研究采用的模型(Eaton and Kortum,2002),发现通过改革户口制度来降低国内的移民成本,会带来巨大福利收益(Tombe and Zhu,2017)。另一项研究借助之前的空间贸易模型(Allen and Arkolakis,2014)进行估算,也发现了巨大的福利收益(Ma and Tang,2016)。

城乡摩擦因素对于劳动力流动性和就业人流同商业周期频率的关系也有重大影响。我们的一项研究(Storesletten et al.,2017)把刘易斯的经典模型(Lewis,1954)与有资本深化的转轨模型(Acemoglu and Guerrieri,2008)结合起来,考察随着投资驱动型增长的推进,更多的人口迁移到城市。该研究得出了关于商业周期频率的有趣结论。在工业化国家,工人会随着经济波动从失业状态中进出。但在中国,我们则看到没有被城市安全网覆盖的大量外来工人从农村地区进出,而总体的就业水平则相当稳定。有理由认为,这种人口流动带来的就业稳定效应或许是政府不愿意积极改革户口制度的原因之一。

第二个较为次要的部门差距是生产要素(资本和劳动力)在城市中不同企业的配置(Hsieh and Klenow,2009)。直至20世纪90年代中期,中国的工业生产主体依然是国有企业加上少数外资企业。私人企业最早在80年代以乡镇企业的形式出现在农村地区(Che and Qian,1998),此后发展到城市。政府在初期对私人企业家拥有和经营的企业采取容忍态度。1997年的中共十五大是个转折点,决定推行新的允许国有企业和私有企业公开竞争的经济体制。另外制定了“抓大放小”原则,即政府保持对大型国有企业(也是效率较高的企业)的控制,而放弃规模较小、效率较低的国有企业。政府的部分退出采取了多种形式,对某些企业进行重组、兼并和公司化改制,对某些企业彻底私有化,以及关闭其他一些企业。由此带来的改革效果非常显著,从1998 年到2008年,国内私有企业在制造业就业人数中的占比从5%提升到60%以上。

在我和宋铮、斯托雷斯莱腾的一项研究中(Song、Storesletten and Zilibot-ti,2011,以下称为SSZ模型),我们着重指出,上述改革进程是在严重的金融摩擦的阴影下推进的。特别是,在面对私有企业竞争的情况下,国有企业依然更容易获得外部融资,尤其是主要由大型国有银行提供的银行贷款。私人企业家当时(目前在很大程度上也同样)受到严重的资金约束,不得不依赖企业的未分配利润以及亲朋好友提供的贷款来投资(Riedel、Jin and Gao,2007)。由于私有企业总体来说效率更高,资源重新配置引起了巨大的生产率增长。随着企业家变得更加富有,他们可以对增长型业务进行投资,导致劳动力和资本逐渐从效率较低的国有企业向效率较高的国内私有企业转移。该模型的一个重要特征是,在这一资源重新配置中,工资增长较为温和,低于平均的生产率增速。该机制与刘易斯模型也有相似之处(另参见Ventura,1997):生产率较低但财务约束较弱的企业(即国有企业)存续,导致工资增长在转轨期间较慢,从而增强了私有企业的投资激励。这成为我们所总结的中国式增长的重要特征:即使在没有创新或技术变革的情况下,资源重新配置也可以使(全要素)生产率增长成为投资的副产品。而在现实中,增长的两个来源——资源重新配置和技术应用——有互补的作用。这就给经济学理论提出了课题:资源重新配置与技术应用彼此的相对重要性如何?

对此,SSZ理论调整了宏观经济模型,使从国有企业到私有企业的就业调整速度与实证数据一致。 然后我们测算了制造业总体的全要素生产率的变化。该模型估计,1998—2005年全要素生产率年均增速为5.9%,与之前两个研究的估算结果相当(Bosworth and Collins,2008;Brandt、Biesebroeck and Zhang,2012)。最后,我们把全要素生产率增长分解为技术应用和资源重新配置两个部分,发现在1998—2005年的全要素生产率增长中,大约70%是来自资源从低效的老国有企业重新配置到高效的新私有企业。另外请注意,该模型表明平均工资增速仅为每年5%,显著低于劳动生产率增速,符合上文介绍的机制。

中国的投资驱动型繁荣的一个有意思特征是,资源重新配置过程还带来了残存的国有企业业绩的大幅提高。这有两方面的原因。第一是如SSZ模型所述(本文第4节),国有企业受到对不同产业的不同政策的影响,“九五计划”使劳动密集型产业的国有企业面临较为开放的竞争,而石化、铁路、电信等资本和技术密集型产业的国企则被强制合并重组。 该政策明确提出的目标是帮助大型国有企业提高国际竞争力,类似于几十年前韩国财阀企业的情况。这一策略意味着许多残存的国有企业在相关产业中享有较大的垄断权。劳动密集型产业的效率和生产率提升扩大了对上游产业资本密集型产品的需求,也导致垄断国有企业的利润增加。

第二个原因是,中国对制造业的改革带来了对残存国有企业的正向选择。有研究指出(Hsieh and Song,2015),国有企业与国内私有企业的生产率在1998—2007年有趋同走势。私有化改革导致国有企业的治理和业绩得到提高,国有企业同私有企业之间的竞争加剧。国有企业的全要素生产率增速超过了私有企业同行,劳动生产率的增速也赶上了总体水平。不过,在资本生产率上没有显著趋同,表明依然维持着资本市场的分割。有趣的是,该研究还发现国有企业业绩的改善对总体增速影响很有限,原因是国有企业的业绩提高部分影响了资本和劳动力向更有效率的私有企业转移。

3.2.4 关系型市场经济和地方政府的能力

私有企业目前是中国经济增长的主要贡献者,然而在表彰企业家阶层的功绩时需要谨慎。虽然所有制问题很重要,但在中国,私有制和公有制之间的界限往往比较模糊。官方根据所有权的比例界限来给企业归类,许多被列为私有的企业其实是由私人和政府实体合资,有时还通过不透明的金融控股公司。此外,尤其对大型私有企业来说,成功依赖创业技能与政治关系的结合。无论私有还是国有的在位企业都经常利用权力壁垒来阻拦新的竞争对手。

在中国开办新企业面临不计其数的行政壁垒并极其浪费时间,平均耗时达272天。2015年的世界银行营商环境报告在“开办企业”指标上给中国的排名是136位,与尼日利亚相当。能够克服这些审批障碍而繁荣发展的私有企业往往是因为获得了强大垄断权。产业进入壁垒不是唯一的经济制度缺陷,企业还受到产权保护薄弱和政策承诺不稳定的困扰。

白重恩等人(2016a)认为,中国在过去几十年取得成功的关键是强大的地方政府能力与蓬勃的企业家精神的结合,这成为经济制度不完善的替代品。特别是,地方党政部门事实上掌握着帮助企业绕开正式壁垒的权力。中国同其他发展中国家的差异在于地方领导人有强大权力,并能解决企业的问题,而且不用担心被官僚体制中的其他层级所否决。对腐败的较高容忍度也是机制的一部分:贿赂给地方政府和官员提供了为相关私有企业开路的激励。这消除了未来的不确定性。有关系的企业可以控制它们打通的党政部门管辖范围内的市场。这种稳定性促进了企业的投资意愿。需要强调的是,这种模式成功的一个原因是在全国范围内不能限制竞争。不同的城市、部门和机构之间相互竞争,向企业推销有吸引力的地方垄断租金。强大的地方保护伴随着不同地方之间的竞争。上述机制对私人企业家可能尤其有利。于是政治和经济逐渐合流,表现为越来越多的私人企业家加入执政党,甚至成为两会代表(Bai et al.,2016a)。

白重恩等人(2016)的研究,可以印证本文第2节介绍的国际经验,即腐败、高进入壁垒和歧视政策在经济发展的早期阶段未必会制约增长。与这些典型化事实一致的是,关系型市场经济也确实成功刺激了中国的投资。然而这种体制阻碍了公平竞争环境的培育,会制约创造性破坏和创新驱动型增长,随着经济发展向前沿水平趋同,收益将快速下跌。有趣的是,近年来的反腐风暴给原有模式造成了威胁。但仅靠反腐行动能否创造更为开放的竞争体制是令人怀疑的,除非配合对正式经济体制的其他改革措施,否则可能窒息投资驱动型增长。

3.3 近期的投资驱动型增长

以上讨论了支撑1979年以来的投资驱动型增长的政策和制度。中国在2008年正值经济繁荣顶点时,遭遇了一次巨大的外部冲击——全球金融危机。初期,人们预期这一事件会给中国经济发展带来严重影响:出口滑坡,大量城市就业岗位消失,增长率快速下跌。对此,中国政府领导人呼吁采取“强劲、快速和有效”的刺激措施。该刺激计划的原意是作为一项反周期政府政策,结果却给中国的增长和增长战略带来了持续的影响。因此,这里将展开较为详细的讨论。

2008年11月,中国政府宣布了一项两年期刺激计划,其实施力度和速度堪称空前。中国的经济刺激计划包含四个部分:4万亿元的投资计划,扩张性货币政策,税收减免,以及通过国资委给国有企业提供补贴。这是全球规模最大的刺激计划,比美国的规模超出约3倍(Wong,2011)。

在投资计划内部,大部分资金是打算用于基础设施建设,但也涉及医疗、教育、保障性住房和环境等领域。大约38%的资金投入了公共基础设施,如铁路、公路、机场和灌溉系统建设等。同时,中央银行放松了贷款限制,下调了借款利率,在金融改革九步骤计划中放松了几项监管(Wong,2011)。最重要的放松领域是地方政府融资,允许地方政府通过当地的融资机构从金融部门借款。

刺激计划的短期效果非常显著:中国从2008年的下滑中快速复苏,在2009年和2010年分别实现了8.7%和10.4%的增长。工资增长加速,基础设施得以改善,总投资由于信贷宽松而出现繁荣,总投资率在2008—2013年飙升了5个百分点,达到47%。然而,早在2009年中期已有某些观察家开始担心这一增长的性质及其后果。例如,宽松的信贷刺激了房产和土地的资产泡沫,各地的大规模投资让大家担忧地方政府债务难以持续(Wong,2011)。

对该刺激计划中期影响的评估很多,但结论仍不一致。有的研究采用凯恩斯主义的视角,认为财政扩张对继续保证中国的成功发展有决定性作用(Wen and Wu,2014)。该研究看到国有企业扮演了关键的角色,“产生了显著的反周期作用,弥补总出口和总需求的下滑”(第3页)。国有企业成为自动财政稳定器,正常时期追求利润最大化,衰退期则可以促进生产和投资。该研究认为,国有企业的效率较低是发挥稳定作用所值得付出的代价。该研究还对刺激计划带来的过剩产能持乐观态度,“从过去情况看,由于存货积累和2009年的低效投资导致大部分公共部门亏损,都被随后的持续经济繁荣弥补了。或者说,如果国有企业当时没有迅速行动,整个经济可能因为外贸滑坡而被冲垮,其代价可能极其沉重”(第4页)。

另一项研究则得出了相反的结论(Bai et al.,2015),认为财政扩张及随后的投资狂潮产生了若干强烈副作用,使中国经济迄今依然受到困扰。该研究指出,投资繁荣主要是来自对建筑(尤其是非住宅)的投资,而设备投资到2013年的增速要小得多。因此,这些投资并非技术进步的主要载体。刺激计划把很大部分资金用于基础设施,符合其最初目标,此类产业部门的企业突然获得了更为轻松和廉价的信贷,由此可以解释建筑投资的高涨。但一方面,这些投资导致其他部门的企业的贷款利率提高,从而挤掉了它们的投资需求。另一方面,信贷监管的放松促使地方政府眷顾的项目出现债务融资高潮。为约束信贷扩张,中国货币当局收紧了流动性监管,导致影子银行兴起,再次推动了信贷扩张(Hachem and Song,2016)。白重恩、谢长泰和宋铮(2016b)认为,给地方政府提供资金的表外公司(融资平台)在信贷繁荣中占主要份额,而且在2010年官方结束刺激计划很久后依然在扩张业务,导致总投资率上升了5个百分点。

还有研究认为(Bai、Liu and Yao,2015),建筑业的繁荣导致对低技能工人的需求增加,使2008年之前技能溢价持续提高的趋势反转。大学教育溢价在4年中从0.474下降到0.393,这是不同产业部门的发展出现差异所致。2008—2012年,低技能的建筑业的工资涨幅达到72%,而高技能的信息技术产业仅为47%。这一状况可以归因于基础设施部门密集使用的低技能劳动力需求增加,从而使技能溢价下跌。虽然这一发展趋势可能有利于缩小收入差距,却不利于向知识经济转轨,并可能削弱积累更多人力资本的激励。

同样重要的最后一点是,制造业的平均资本回报率和全要素生产率增速出现下滑,这也得到了其他研究的证实(Wei、Xie and Zhang,2016)。白重恩等人(2015)的研究发现,技能密集度与平均资本回报率在2009—2010年存在正向关系,而2007—2008年则是负向关系。在给定条件下,技能密集度较低的企业能够以明显低得多的成本得到资金,而大量投资将使资本回报率下降。

总之,刺激计划尽管帮助中国抵御了大衰退的冲击,却严重扭曲了中国经济的发展轨迹。根据本文的主要观点,公共投资的繁荣强化了投资驱动型增长,迟滞了向创新驱动型增长的转型。宽松的信贷不是被引导到创新性的初创企业,而是主要倾向于传统产业(如采矿业和建筑业)的大企业以及地方政府。与促进增长的资源重新配置有关的国有企业比重下降趋势被逆转。最后,投资高涨导致许多重要产业部门的产能过剩,带来又一轮代价高昂的政府干预,以关闭低效率的企业并给受影响部门的工人提供安全网保障。

4.中国的创新驱动型增长

直到近年,中国的经济发展仍可以主要归因于高投资率、产业部门之间和相同产业的不同企业之间的资源重新配置,以及对国外发明的技术的应用。推动投资驱动型增长的政策非常成功地开启了中国的追赶进程,并在三十多年中保持了高速增长。但随着发展的持续,这一增长引擎注定将失去效力。作为印证,中国的增长率自2012年以来已出现颓势,投资回报率和生产率增速下降。根据AAZ模型的理论,当投资驱动型增长的潜力下降时,必须寻找新的增长驱动力,需要用更倾向创新驱动的增长战略来替代投资和技术应用。从本文第3节的图3看,中国可能已经越过了关键节点。

对于中国需要改变经济增长驱动力的认识,也越来越多出现在政治精英的言论中。各种官方文件和发言都包含了向创新驱动型增长转型的目标,例如2016年6月发布的《国家创新驱动发展战略》。这份雄心勃勃的文件介绍了长期战略的三个主要步骤:到2020年,创新应该得到显著提升;到2030年,中国将跻身创新型国家前列;到2050年,中国将成为世界科技创新强国。这份提纲强调,中国必须继续保持开放并推动经济体制改革,尤其是把知识产权作为促进创新驱动增长的一个主要支柱。

十三五规划(2016—2020年)列出了实现以上第一步骤的目标和实施策略。该规划强调了促进战略和前沿领域研究以及扶持初创企业的重要性,另外要求建立能鼓励创新和建立人力资本强国的组织机制。这些话题的重要性反映在国家领导人的多次讲话中。2016年9月的G20峰会上,习近平主席在演讲中强调中国将坚定地追求创新驱动增长,并呼吁创建创新性的全球经济。李克强总理也曾指出,创新是发展最重要的驱动因素,必须在中国的发展战略中发挥核心的作用。

这些远大规划能否在中国现有的政治经济体制中发挥作用,或是只能成为美好的愿望,依然存在疑问。我们来看两个关键领域。首先目前对投资者的保护力度不够,使其成为金融发展的障碍,继而妨碍了企业创业和创新(如风险资本发展不足)。其次是关于独立的司法体系建设,假如新进入企业与受到地方保护的在位企业发生纠纷,在现有法律体制下,新企业很难挑战有政治关系的在位企业。因此对未来纠纷的担忧,会严重打击新企业的动力。另外,政治审查也给新观念的传播造成了负担,可能带来沉重的经济代价。例如对谷歌公司服务的限制,尽管许多企业和个人有办法绕过管制,但这样的限制依然会妨碍新观念的普及,影响经济发展。由于社会生活的各个领域彼此相连,仅仅提倡在经济领域的公平竞争,而忽略其他领域的问题,也会让人信心受挫。

有人或许会反驳称,现有体制并没有妨碍中国产生一批成功的创新企业,如阿里巴巴、百度、华为、联想和腾讯等。这些新企业的确是在现有体制下依然能成功运营和成长的表率,但它们是否表明中国可以甚至已经转型为创新驱动经济?并不完全如此。这些企业的成功往往依赖于其领导者特有的创业天赋,加上政府乃至相关部门的扶持(如Einhorn,2014;Peilei,2006)。国内领军企业的存在——跟韩国的财阀类似,是投资驱动型增长的典型特征——并未回答创新在中国企业网络中的普及程度问题。我们必须从案例研究转向对中国企业总体的严谨分析,这正是下节的内容。

4.1 创新驱动型增长与研发支出

中国的总研发支出增长令人惊讶,在研发投资指标上已超出国际正常水平。国际经验表明,研发支出在GDP中的占比与人均GDP存在正相关,按照这一模式,今天新兴经济体的研发支出占比通常远远低于工业化国家,大多为1%左右甚至更低。20世纪90年代,中国也属于典型的新兴经济体,研发支出在GDP中的占比平均而言不足1%。 然而自1999年以来,中国的总研发支出一直在扩张(参见图8),如今已占GDP的2.1%左右。 尽管这个数字仍低于美国、德国和日本,但已和欧盟的平均水平相当(甚至略高一些),并明显高于意大利、西班牙和英国等发达经济体。这样高的研发投入使中国在中等收入经济体中鹤立鸡群。如果把研发支出视为创新密度的一个指标,则意味着中国正在向创新驱动型的经济顺利转型。

可是我们不应忘记,研发支出反映的是一个国家的创新投入,而不是创新成果。在中国这样的国家,研发支出剧增完全可能是政府干预的结果。如前文所述,中国政府迫切希望推动创新。补贴和政治压力还可能带来意外乃至有害的反应,例如国有企业只是把更多的支出项目罗列到研发支出统计中,或者更糟糕的是,把资源用于没有生产性的研发活动里。简而言之,仅此无法保证中国的研发效率能与前沿经济体匹敌。

下文将聚焦三个问题:第一,从事研发活动的企业是否比其他企业增长速度更快?第二,哪些企业从研发投入中获益最大?第三,是否有证据表明研发活动存在资源错配?为回答第三个问题,还将介绍一个关于研发支出有效配置的理论。

图8 研发支出占GDP的比重

注:该图显示了若干国家研发支出占GDP比重的变化,数据来自World Bank World Development Indi-cators(2016)。

4.2 研发支出与生产率

在以前的一项研究中(König、Lorenz and Zilibotti,2016),我们提出了一个理论架构来分析企业层面的研发支出与生产率的关系,设计了一个内生增长与内生企业动态变化模型,整体的生产率分布会随着时间发生变化。变化是由于企业为改进技术而采取的行动,要么开展技术创新或引进(这反映在研发支出数据上),要么模仿其他国内企业已经采用的技术。两种策略的选择是由追求利润最大化所推动的。对于选择创新策略的企业,创新结果是随机的(如Aghion and Howitt,1992)。尽管在现实中,研发活动的预期生产率取决于具体企业的特征(如人力资本),但我们的研究抽象了这种事前的异质性,假设所有企业如果选择创新都面临固定的预期生产率增速(König et al.,2016)。如果这些企业选择模仿其他企业,则随机地匹配其他企业的样本,从中选择生产率最高的加以模仿,然后,通过模仿可以部分或完全弥补与先进企业的技术差距。

该理论的关键在于,与创新不同,模仿的预期生产率取决于企业在生产率分布中的排名状况。落后企业从事模仿具有比较优势,因为它们更容易匹配到能提供较大模仿潜力的其他企业。反之,生产率较高的企业难以从其他企业那里学到很多经验,从事创新更具有比较优势。为便于模型分析,我们的研究假设模仿和创新活动都不涉及成本。但由于企业不能既从事模仿又从事创新,它们的选择有机会成本。该理论还可以扩展到研发投入带有成本的情形,和创新失败的企业也可以从事模仿的情形,只是预期生产率会降低。

图9 在有部门差距和没有部门差距的经济中开展创新的企业占比

注:左半部分显示企业开展创新的预期概率作为与前沿距离的函数,采用的模型来自König et al.(2016)。右半部分显示企业开展创新的预期概率作为与前沿距离的函数,采用的模型中包含影响企业模仿或创新决策的扭曲因素。

我们的研究证明,企业的动态变化轨迹收敛于有帕累托分布尾部的行波(traveling wave)所描述的生产率分布,这与在多个工业化国家中观察到的生产率分布是一致的,也大致能反映中国企业的生产率分布状况。

我们的理论认为,在其他条件不变时,高于某个生产率水平的企业的最优选择是从事创新,低于该水平的企业则应该从事模仿。这可以参见图9的左半部分。如果企业的生产率很低,则开展模仿的潜力巨大,抓住这些机遇是有效选择。而对生产率较高的企业而言,更高效的策略是开展和投资于创新活动。

当然,还有其他因素可能影响企业的决策。我们在目前开展的一项研究中(König et al.,2017),对以前的模型(König et al.,2016)做了扩充,假设资源配置受到部门间差距的扭曲——如资本市场扭曲、市场势力,或各家企业的税收和补贴状况等。这些差距会扭曲不同企业的研发投入配置(可以从数据中估算出来)。例如,高生产率企业的增长受到资本市场扭曲的约束,可能不愿意或不能够增加对研发的投入。与中国有关的一种情形是,政府要求国有企业开展研发。由于国有企业的生产率普遍低于私有企业,这种被迫的研发投入导致企业之间的研发配置出现特殊的部门差异,使平均增长率降低。这一配置扭曲越严重,企业的生产率与研发倾向的正相关关系越会被弱化。

上述观点的逻辑同样意味着,在高生产率企业中,我们应该看到开展研发活动的企业的业绩会明显超出没有开展研发活动的企业。相反,在低生产率企业中,这种对应关系不会很明显,甚至可能反转。如果某些低生产率企业接收了大量的研发补贴,可能导致其经理人把资源从更高效的用途中转移出来,结果反而不利于生产率提高。

4.3 中国研发支出的配置与效率

在一项现有研究中(König et al.,2017),我们利用中国企业层面的年度生产率数据(2001—2012年)以及两个横截面研发数据(2001年和2007年),估算了上述理论的结论。 这里概述一下粗放分类的结论(即分为开展研发和未开展研发),精细分类的结论也类似。以下所有数据都是与三位数产业分类的平均值的偏差:

(1)开展研发的企业平均而言有更高的未来生产率增速。图10显示的是按全要素生产率百分位分布(横轴)的企业在第t年的平均年化全要素生产率增速(t+Δt,纵轴)。具体来说,在图10的左半部分显示了2001年时开展和未开展研发的两个样本组在2001—2007年的增长状况,大部分情况下,开展研发的企业的全要素生产率更高。图10的右半部分显示的是2007年时开展和未开展研发的两个样本组在2007—2012年的增长状况,开展研发的企业的全要素生产率同样更高。有趣的是在后一时期,研发对增长的促进效应对效率较高企业更为显著,对于位居45百分位之下的企业则表现为负值,这完全符合上述理论的推测。

(2)全要素生产率较高的企业更多开展研发活动,投资与产出之间差异较大的企业较少开展研发活动。另外,所有制因素很关键,在其他条件相同时,国有企业比私有企业开展研发活动的倾向更高,说明所有制是资源错配的一个驱动因素。

图10 研发支出对未来增长的作用

注:左半部分显示2001—2007年开展研发的企业(灰色)与未开展研发的企业(黑色)的平均全要素生产率增速在2001年全要素生产率分布中的不同百分位。右半部分显示2007—2012年开展研发的企业(灰色)与未开展研发的企业(黑色)的平均全要素生产率增速在2007年全要素生产率分布中的不同百分位。数据来自König et al.(2017)。

(3)资源错配随时间逐步减少。图11的上半部分显示,2001年时开展研发的企业的平均全要素生产率高于未开展研发的企业,但差距比较小。而该图的下半部分显示,2007年时开展研发的企业的全要素生产率优势更为显著。根据上文提出的理论,2001年和2007年的差异表明研发投入的配置有所改善,2001年的配置很大程度上是由企业规模和所有制决定的,到2007年,全要素生产率发挥了更大的影响。

我们把中国大陆企业的情况与1988—1993年台湾地区企业的情况进行了比较。台湾地区在1988年的富裕水平已超过当前的大陆,但由于数据缺失我们不可能追溯到更早。以上讨论的相关关系在台湾地区与大陆显示出相同的属性,符合我们的理论预测,但台湾地区企业的相关性表现得更显著。一方面,研发支出对未来生产率增长的作用在台湾地区比大陆表现得更强大,另一方面,台湾地区企业开展研发活动受期初生产率的影响也更大。或者说,在台湾地区从事研发活动的主要是高生产率企业。按照我们的模型解释,这意味着大陆在2001—2007年研发支出的资源错配比台湾地区在1988—1993年更为严重,研发活动与未来生产率增长的关系在台湾地区要紧密得多,尤其是对全要素生产率较高的企业。

图11 全要素生产率与2001年和2007年开展研发活动的相关关系

注:上部(下部)显示2001年(2007年)时开展研发的企业(灰色)和未开展研发的企业(黑色)的全要素生产率分布。数据来自König et al.(2017)。

总之,我们对于研发支出与企业生产率关系的研究揭示,中国的研发支出高涨伴随着研发资源配置的改进,可是2001—2007年的研发配置状况依然明显比台湾地区1988—1993年更为扭曲。这种资源错配部分源自国有企业开展的研发活动远多于私有企业。如何减少这种错配,是中国实现创新驱动型增长的收益必须克服的关键挑战。

4.4 国内需求驱动的生产率增长

中国的经济增长很大程度上是由出口驱动的,但中国作为一个超大规模的国家有国内需求增长的巨大潜力。这种潜力尚未充分利用,在过去几十年里中国居民一直极为节俭。 不过情况正在改变,新兴的中产阶层已成为消费品的重要需求来源,其规模未来仍将扩大。一个有意思的问题是,国内需求预期增长更快的产业部门的研发投资是否也更多。

这一问题已经有研究尝试回答(Beerli et al.,2017),背后有两方面的研究文献推动。一方面,假设消费者偏好没有相似性,则收入分配的变化会导致国内需求构成的改变。以前的研究表明(Boppart,2014;Alder、Boppart and Müller,2017),这一需求改变是结构性变化的推动力。虽然这些研究关注更普遍的经济部门,但结构性变化同样会影响个人消费品的需求。另一方面,近期有关定向技术变革的理论(包括 Acemoglu and Zilibotti,2001;Acemoglu,2002;Acemoglu、Gancia and Zilibotti,2012;Gancia、Müller and Zilibotti,2013)认为市场规模是研发投资的一个驱动力。我们当前的一项研究(Beerli et al.,2017)假设增长和收入分配变化分别影响不同耐用品的潜在市场规模。假以时日,中国消费者会需要更多的汽车,而减少对自行车及电饭煲的需求。

该研究(Beerli et al.,2017)的实证方法参考了之前的成果(Acemoglu and Linn,2004,分析制药业的技术变革路线)。研究中遇到的识别问题是,影响某个耐用品产业研发投资的供给侧冲击可能通过降低生产成本或均衡价格,导致销售额增加。因此,我们需要在产品层面区分出外生的需求提升因素。之前的研究采取的方法是,通过分析影响特定药品需求(如针对心血管疾病)的人口趋势来预测未来的市场规模(Acemoglu and Linn,2004)。借助这一思路,我们利用GDP变化和收入分配变化来测算潜在市场规模(Beerli et al.,2017),这里的关键假设是,消费者在达到特定收入水平后会购买特定产品。由于我们分析的每种特定耐用品的市场相对于中国经济体总体来说不大,可以假设宏观经济趋势不受特定产品的供给冲击的影响。于是特定耐用消费品(如汽车)的潜在市场规模就可以作为特定产业未来市场规模的工具变量,以分析它对创新决策的影响。

利用这一工具变量的思路,我们发现潜在市场规模提升1个百分点,会导致未来的全要素生产率提高0.27%,未来的劳动生产率提高0.42%。此外,潜在市场规模是一阶回归中的实际市场规模的强预测指数。这种因果效应说明,在市场规模有望扩大的产业,制造业企业的技术改进明显超出预期市场规模可能会停滞的产业,而且在分析创新活动的其他指标时,前者也明显更为活跃。

通过分析中产阶层壮大与中国企业创新活动的相互作用,这些研究凸显了国内消费品市场可以在投资驱动型转向创新驱动型增长的过程中发挥重要作用。由于中国的国内市场在未来有望进一步扩张,它将成为维持高速增长和支持向创新驱动型经济转型的核心推动力。

4.5 专利

创新的另一个衡量指标是专利。专利在中国已出现大繁荣,但由于中国专利的平均影响力较低,这个指标的重要性经常受到质疑。有趣的是最近的一项研究发现(Wei et al.,2016),中国的专利数量增加伴随着质量改进。例如,1995—2005年,外国引用的中国专利数量在以年均33%的速度提高,在2005年后更是加速到每年51%。该研究还发现,发达国家的专利机构所批准的中国专利数量以每年28%的速度剧增。

该研究同时分析了不同国家的专利活动,以分析影响创新的不同因素的作用。创新的一个驱动力是中国的实际工资水平显著提高,自2003年以来的年增速超过10%(Ge and Yang,2014)。这个进步似乎促使了劳动密集型产业开发可以替代劳动力的新技术。在1998—2009年间,劳动密集型企业获得的专利与资本密集型企业获得的专利之比确实从55%提高到了66%。

4.6 人口趋势与人力资本

中国正在发生重大的人口转型。老年人口抚养比预计将从2015年的13%提高到2045年的35%—40%。人口老龄化对于创新倾向会带来什么影响还有待探讨。人们可以假设,年轻人更具有创新性,因此年轻工人所占的比重下降将损害创新。另一个因素是老年人口抚养比扩大所带来的扭曲负担,中国养老金体系的筹资问题是很多研究文献的主题。有些研究认为,如果没有激进改革,中国经济将在未来数年由于养老金筹资问题遭受严重扭曲,这些扭曲可能影响创新(如Feldstein and Liebman,2008;Dunaway and Arora,2007)。

我们或许可以对中国和日本进行比较研究,自20世纪90年代以来伴随着人口快速老龄化,日本遭受了严重增长下滑。不过有几点需要注意。首先,日本的这两个现象之间有何因果关系仍不清楚;其次,中国和日本有显著的结构性差异,日本的人均GDP水平约为中国的3.7倍;再次,中国仍然有通过转型、减少扭曲和增加国内移民来实现增长的巨大空间(Brandt、Tombe and Zhu,2013),这些因素对于日本来说并不存在或者不算重要。

有学者借助从农村人口向城市迁移的人口转型模型,对老龄化现象做了全面评估(Song et al.,2015),与过去的研究相比,其结论不是那么悲观。该模型不但考虑了生育率和死亡率的变化,还包括与年龄挂钩的从农村到城市的迁移率。后者的基础假设是:(1)与年龄和性别有关的从农村到城市的迁移率维持在历史水平;(2)移民一旦进入城市,其生育率和死亡率则与城市居民相同。该研究的估算表明,中国的城市人口将从目前的7.7亿增加到2050年的12亿。相反如果没有人口迁移,城市人口从2008年开始就会下降。另外,预期的城市老年人口抚养比将显著低于全国平均水平,因为移民通常较年轻,反之农村的抚养比将显著提升。 这个发现非常重要,有两方面的原因,一是大多数创新来自城市,如果人口老龄化会削弱创新,则国内移民将显著减轻人口老龄化的负面影响;二是中国养老金体系目前基本上只覆盖城市工人,其可持续性将取决于城市的老年抚养比。

还有个重要抵消因素是人力资本积累。自早年的开创性研究(Nelson and Phelps,1966)以来,经济学家就认为创新和社会的人力资本密度之间有强烈的互补效应。所以人力资本积累可以成为向创新驱动型增长转型的催化剂。中国的人力资本有大幅提升,高等教育入学率在2014年达到39%,而1995年还不到5%。 中国的大学每年招收约700万名学生,2015年有超过50万中国学生在海外留学,年增长幅度达到13.9%。这些高素质劳动力对创新和知识经济增长的潜在推动不应被低估。

总之,以上数据表明:(1)尽管中国的劳动力在人口中的占比在未来数年会下降,城市地区的降幅却不会那么显著;(2)新进入市场的劳动力将比退休的工人有更好的教育背景。那么这些因素综合起来的净效应如何?在以前的研究中(Song et al.,2012,2015),我们尝试预测了中国未来的趋同速率,把未来的技术追赶、人力资本积累和人口变化的影响都加入了分析。根据该预测,中国有潜力在2012—2040年维持6.5%的增长率,更多受教育的年轻人加入劳动力队伍可以显著提高人力资本的贡献(每年约0.8个百分点)。以此推算,中国的人均GDP到2040年将达到美国的73%,然后大致维持稳定。相比之下,台湾地区今天的人均GDP约为美国的84%,日本今天的人均GDP约为美国的68%。所以根据上述预测,中国大陆将达到今天日本和台湾地区的中间水平。长期预测不可避免是推测性质的,我们认为这是中国在不发生重大政治经济冲击并成功转型为创新驱动增长时所能实现的最好结果。

5.结论

中国增长奇迹的未来是国际社会极感兴趣且充满激烈争论和推测的重要话题。基于新古典增长模型的任何预测都必然得出增速将下滑的结论,因此真正的问题在于增速下滑会有多剧烈。根据AAZ模型的经济趋同理论,我认为答案取决于中国能否转型到创新驱动型增长。这又依赖政治领导人推动新一轮经济改革的意愿,能否像20世纪80年代早期和90年代中期的改革那样改变国家的发展历程。在新千年的第一个十年中,中国兑现了过去改革带来的收益。近期的增长率有所下降,虽然庞大的公共资源投入——尤其是2008年以来的基础设施投资——减缓了下降趋势,这些政策的扭曲效应却困扰至今。

通过减少若干部门间差异(促进农村到城市的移民,减少国有企业的相对占比等),仍有促进转型增长的空间,然而低附加价值生产的收益到今天已几乎耗尽。中国经济正在转向高附加价值生产,因此必须提高技术水平。第三产业也正在快速增长,服务业在经济中的占比已从90年代中期的33%提升到今天的50%以上。这表明经济改革与自由化的重心必须转向服务业。最好的转型结果是,让中国人民能够在25年后,享受到今天东亚发达经济体(如日本、韩国和台湾地区)的生活水平。显然,这还要取决于若干相伴随的因素,如国际贸易和国际关系的变化等。例如近期的政治事件表明,美国贸易保护主义的兴起可能损害中国未来的增长前景。

本文通过回顾公司层面的部分经验研究说明,向创新驱动型增长的转型正在进行中,不过依然存在研发支出资源的严重错配。成功完成向创新驱动型增长转型,是防止增长严重下滑的关键。以各种类型的补贴、指导和公共投资自上而下地扶持创新的策略,很容易导致大量的研发资源错配,导致失败的结局。而强调改革和金融发展,以市场来决定创新的结果,才是中国更应该采取的路线。其中的关键一步是改善投资者保护,建立与之密切相关的独立司法体系。很自然的,这些领域的改革可能与现有政治体制的制约因素相矛盾。

在实现长期可持续的高增长与完成短期目标之间存在权衡取舍。有迹象表明,近年来对短期增长目标(如年均超过6%)的执着可能给经济发展带来了长期的有害影响。对中国而言,认清结构性体制改革的必要性,容忍短期增长率的下降,以换取在未来数年保持快速追赶的趋势,或许是更为明智的选择。

(余江 译)

参考文献

Acemoglu, Daron and Joshua Linn (2004).“Market Size in Innovation: Theory and Evi-dence from the Pharmaceutical Industry.”Quarterly Journal of Economics, 119, 1049-1090.

Acemoglu, Daron (2002).“Directed Technical Change.”Review of Economic Studies, 69, 781-809.

Acemoglu, Daron and Fabrizio Zilibotti (2001).“Productivity Differences.”Quarterly Journal of Economics, 116, 563-606.

Acemoglu, Daron and Veronica Guerrieri (2008).“Capital Deepening and Non-Balanced Economic Growth.”Journal of Political Economy, 116, 467-498.

Acemoglu, Daron, Gino Gancia, and Fabrizio Zilibotti (2012).“Competing Engines of Growth: Innovation and Standardization.”Journal of Economic Theory, 147, 570-601.

Acemoglu, Daron, Gino Gancia, and Fabrizio Zilibotti (2015).“Offshoring and Directed Technical Change.”American Economic Journal: Macroeconomics, 7, 84-122.

Acemoglu, Daron, Philippe Aghion, and Fabrizio Zilibotti (2006).“Distance to Frontier, Selection, and Economic Growth.”Journal of the European Economic Association, 4, 37-74.

Aghion, Philippe and Peter Howitt (1992).“A Model of Growth Through Creative Destruc-tion.”Econometrica, 60, 323-351.

Aghion, Philippe, Robin Burgess, Stephen J.Redding, and Fabrizio Zilibotti (2008).“The Unequal Effects of Liberalization: Evidence from Dismantling the License Raj in India.”A-merican Economic Review, 98 (4), 1397-1412.

Aiyar, Shekhar, Romain A.Duval, Damien Puy, Yiqun Wu, and Longmei Zhang (2013).“Growth Slowdownsand the Middle-Income Trap.”Working Paper No.13-71, International Mone-tary Fund.

Alder, Simon, Lin Shao, and Fabrizio Zilibotti (2016).“Economic Reforms and Industrial Policy in a Panel of Chinese Cities.”Journal of Economic Growth, 21, 305-349.

Alder, Simon, Timo Boppart, and Andreas Müller (2017).“A Theory of Structural Change that Can Fit the Data.”Working Paper, University of North Carolina at Chapel Hill.

Allen, Treb and Costas Arkolakis (2014).“Trade and the Topography of the Spatial Econ-omy.”Quarterly Journal of Economics, 129, 1085-1139.

Bai, Chong-En, Chang-Tai Hsieh, and Zheng Michael Song (2016a).“Institutional Foundations of China's Growth.”Working Paper, Tsinghua University.

Bai, Chong-En, Chang-Tai Hsieh, and Zheng Song (2016b).“The Long Shadow of a Fis-cal Expansion.”NBER Working Paper No.22801.

Bai, Chong-En, Qing Liu, and Wen Yao (2015).“Investing Like China.”Working Pa-per, Tsinghua University.

Banerjee, Abhijit, Xin Meng, Tommaso Porzio, and Nancy Qian (2014).“Aggregate Fertility and Household Savings: A General Equilibrium Analysis using Micro Data.”NBER Work-ing Paper No.20050.

Barro, Robert J., and Xavier Sala-i-Martin (1997).“Technological Diffusion, Conver-gence and Growth.”Journal of Economic Growth, 2, 1-26.

Beerli, Andreas, Franziska Weiss, Fabrizio Zilibotti, and Josef Zweimüller (2017).“Demand Forces of Technical Change: Evidence from the Chinese Manufacturing Industry.”Work-ing Paper, University of Zurich.

Bo, Zhiyue (2002).Chinese Provincial Leaders: Economic Performance and Political Mob-ility Since 1949.M.E.Sharpe, Armonk, NY.

Boppart, Timo (2014).“Structural Change and the Kaldor Facts in a Growth Model with Relative Price Effects and Non-Gorman Preferences.”Econometrica, 82, 2167-2196.

Bosworth, Barry and Susan M.Collins (2008).“Accounting for Growth: Comparing China and India.”Journal of Economic Perspectives, 22 (1), 45-66.

Brandt, Loren, Biesebroeck Johannes Van, and Yifan Zhang (2012).“Creative Account-ing or Creative Destruction? Firm-level Productivity Growth in Chinese Manufacturing.”Journal of Development Economics, 97, 339-351.

Brandt, Loren, Trevor Tombe, and Xiaodong Zhu (2013).“Factor market distortions across time, space and sectors in China,”Review of Economic Dynamics, 16, 39-58.

Brooks, Wyatt, JosephKaboski, and Yao Amber Li (2017).“Growth Policy, Agglomera-tion and (the Lack of) Competition.”Working Paper, University of Notre Dame.

Che, Jahua and Yingyi Qian (1998).“Insecure Property Rights and Government Owner-ship of Firms.”Quarterly Journal of Economics, 113, 467-496.

Cheremukhin, Anton, Mikhail Golosov, Sergei Guriev, and Aleh Tsyvinski (2015).“The Economy of People's Republic of China from 1953.”NBER Working Paper No.21397.

Choi, Horag, Steven Lugauer, and Nelson C.Mark (2014).“Precautionary Saving of Chinese and U.S.Households.”NBER Working Paper No.20527.

Choukhmane, Taha, Nicolas Coeurdacier, and Keyu Jin (2016).“Chinese Savings and the One Child Policy.”Working Paper, Yale University.

Criscuolo, Chiara, Ralf Martin, Henry Overman, and John Van Reenen (2012).“The Causal Effects of an Industrial Policy.”NBER Working Paper No.17842.

Djankov, Simeon, Rafael La Porta, Florencio Lopez-de Silanes, and Andrei Shleifer (2002).“The Regulation of Entry.”Quarterly Journal of Economics, 117, 1-37.

Dunaway, Steven andVivek Arora (2007).“Pension Reform in China: The Need for a New Approach.”IMF Working Paper WP/07/109.

Eaton, Jonathan and SamuelKortum (2002).“Technology, Geography, and Trade.”Econometrica, 70, 1741-1779.

Eichengreen, Barry, Donghyun Park, and Kwanho Shin (2013).“Growth Slowdowns Redux: New Evidence on the Middle-Income Trap.”NBER Working Paper No.18673.

Eichengreen, Barry, Donghyun Park, and Kwanho Shin (2012).“When Fast Growing E-conomies Slow Down: International Evidence and Implications for China.”Asian Economic Papers, 11, 42-87.

Einhorn, Bruce (2014).“How China's Government Set Up Alibaba's Success.”Bloomberg News, May 7, 2014.

Feldstein, Martin and Jeffrey B.Liebman (2008).“Realizing the potential of China's social security pension system.”In Public Finance in China: Reform and Growth for a Harmonious Socie-ty, edited by Jiwei Lou and Shuilin Wang.Washington DC: World Bank, pp.309-316.

Galor, Oded and Omer Moav (2004).“From Physical to Human Capital Accumulation: Inequality and the Process of Development.”Review of Economic Studies, 71, 1001-1026.

Gancia, Gino, Andreas Müller, and Fabrizio Zilibotti (2013).“Structural Development Accounting.”In Advances in Economics and Econometrics: Theory and Applications (Tenth World Congress of the Econometric Society), edited by D.Acemoglu, M.Arellano, and E.Dekel.Cambridge University Press.

Ge, Suqin and Dennis Tao Yang (2014).“Changes in China's Wage Structure.”Journal of the European Economic Association, 12, 300-336.

Givord, Pauline, Roland Rathelot, and Patrick Sillard (2013).“Place-Based Tax Exemp-tions and Displacement Effects: An Evaluation of the Zones Franches Urbaines Program.”Regional Science and Urban Economics, 43, 151-163.

Hachem, Kinda and Zheng Song (2016).“Liquidity Regulation and Credit Booms: Theory and Evidence from China.”Working Paper, Chicago Booth.

Holmes, Thomas J., Ellen R.McGrattan, and Edward C.Prescott (2015).“Quid Pro Quo: Technology Capital Transfers for Market Access in China.”Review of Economic Studies, 82, 1154-1193.

Howitt, Peter (2000).“Endogenous Growth and Cross-Country Income Differences.”American Economic Review, 90 (4), 829-846.

Hsieh, Chang-Tai and Peter J.Klenow (2009).“Misallocation and Manufacturing TFP in China and India.”Quarterly Journal of Economics, 124, 1403-1448.

Hsieh, Chang-Tai and Zheng Song (2015).“Grasp the Large, Let Go of the Small: The Transformation of the State Sector in China.”NBER Working Paper No.21006.

Jia, Ruixue, Masayuki Kudamatsu, and David Seim (2015).“Political Selection in Chi-na: The Complementary Roles of Connections and Performance.”Journal of the European Economic Association, 13, 631-668.

König, Michael, JanLorenz, and Fabrizio Zilibotti (2016).“Innovation vs.Imitation and the Evolution of Productivity Distributions.”Theoretical Economics, 11, 1053-1102.

König, Michael, Zheng Song, Kjetil Storesletten, and Fabrizio Zilibotti (2017).“From Imitation to Innovation? Where Is All That Chinese R& D.Going?”Working Paper in progress, Yale University.

Lewis, Arthur (1954).“Economic Development with Unlimited Supplies of Labour.”The Manchester School, 22, 139-191.

Li, Hongbin and Li-An Zhou (2005).“Political Turnover and Economic Performance: The Incentive Role of Personnel Control in China.”Journal of Public Economics, 89, 1743-1762.

Li, Wei and Dennis Tao Yang (2005).“The Great Leap Forward: Anatomy of a Central Planning Disaster.”Journal of Political Economy, 113, 840-877.

Li, Xi, Xuewen Liu, and Yong Wang (2012).“A Model of China's State Capitalism.”Working Paper, Peking University.

Lin, Justin Yifu (2012).Demystifying the Chinese Economy.Cambridge University Press.

Liu, Liu, Christoph Winter, and Fabrizio Zilibotti (2013).“Effects of Misallocation and Privatization of Public Housing: The Case of China.”Working Paper, University of Zurich.

Lu, Yi, Jin Wang, and Lianming Zhu (2016).“Do Place-Based Policies Work? Micro-Level Evidence from China's Economic Zone Program.”Working Paper.

Ma, Lin and Yang Tang (2016).“Geography, Trade, and Internal Migration in China.”Mimeo, National University of Singapore.

Maskin, Eric, Yingyi Qian, and Chenggang Xu (2000).“Incentives, Information, and Organizational Form.”Review of Economic Studies, 67, 359-378.

Mauro, Paolo (1995).“Corruption and Growth.”Quarterly Journal of Economics, 110, 681-712.

McMillan, John, John Whalley, and Lijing Zhu (1989).“The Impact of China's Econom-ic Reforms on Agricultural Productivity Growth.”Journal of Political Economy, 97, 781-807.

Meng, Xin, Nancy Qian, and Pierre Yared (2015).“The Institutional Causes of China's Great Famine, 1959-1961.”Review of Economic Studies, 82, 1568-1611.

Nelson, Richard and Edmund Phelps (1966).“Investment in Humans, Technological Dif-fusion, and Economic Growth.”American Economic Review, 56 (1/2), 69-75.

O'Keefe, Suzanne (2004).“Job Creation in California's Enterprise Zones: A Comparison Using a Propensity Score Matching Model.”Journal of Urban Economics, 55, 131-150.

Pei, Minxin (2016).China's Crony Capitalism.Harvard University Press, Cambridge MA.

Peilei, Fan (2006).“Catching Up through Developing Innovation Capability: Evidence from China's Telecom Equipment Industry.”Technovation, 26, 359-368.

Riedel, James, Jing Jin, and Jian Gao (2007).How China Grows: Investment, Perform-ance, and Reform. Princeton University Press.

Rosenzweig, Mark and Junsen Zhang (2014).“Co-residence, Life-Cycle Savings and In-ter-generational Support in Urban China.”NBER Working Paper No.20057.

Sheng, Liugang and Dennis Tao Yang (2014).“Expanding Export Variety: The Role of Institutional Reforms in Developing Countries.”Working Paper, Chinese University of Hong Kong.

Shih, Victor, Christopher Adolph, and Mingxing Liu (2012).“Getting Ahead in the Communist Party: Explaining the Advancement of Central Committee Members in China.”Ameri-can Political Science Review, 106, 166-183.

Solow, Robert M.(1956).“A Contribution to the Theory of Economic Growth.”Quarterly Journal of Economics, 70, 65-94.

Song, Zheng and Dennis Tao Yang (2012).“Life Cycle Earnings and Saving in a Fast-Growing Economy.”Working Paper, University of Chicago Booth.

Song, Zheng, Kjetil Storesletten, and Fabrizio Zilibotti (2011).“Growing Like China.”American Economic Review, 101 (1), 196-233.

Song, Zheng, Kjetil Storesletten, Yikai Wang, and Fabrizio Zilibotti (2012).“Sharing High Growth Across Generations: Pensions and Demographic Transition in China.”CEPR Discus-sion Paper DP9156.

Song, Zheng, Kjetil Storesletten, Yikai Wang, and Fabrizio Zilibotti (2015).“Sharing High Growth Across Generations: Pensions and Demographic Transition in China.”American Eco-nomic Journal: Macroeconomics, 7, 1-39.

Storesletten, Kjetil and Fabrizio Zilibotti (2014).“China's Great Convergence and Beyond.”Annual Review of Econonomics, 6, 333-362.

Storesletten, Kjetil, Huaqing Tan, Bo Zhao, and Fabrizio Zilibotti (2017).“Fluctuating like China: Structural Change and Labor Reallocation in a Lewis Economy.”Working Paper in pro-gress, Yale University.

Tombe, Trevor and Xiaodong Zhu (2016).“Trade, Migration and Productivity: A Quan-titative Analysis of China.”Working Paper, University of Toronto.

Vandenbussche, Jerome, Philippe Aghion, and Costas Meghir (2006).“Growth, Dis-tance to Frontier and Composition of Human Capital.”Journal of Economic Growth, 11, 97-127.

Ventura, Jaume (1997).“Growth and Interdependence.”Quarterly Journal of Economics, 112, 57-84.

Wang, Jin (2013).“The Economic Impact of Special Economic Zones: Evidence from Chinese Municipalities.”Journal of Development Economics, 101, 133-147.

Wang, Yikai (2014).“Will China Escape the Middle-Income Trap? A Politicoeconomic Theory of Growth and State Capitalism.”Job Market Paper, University of Zurich.

Wei, Shang-Jin, Zhuan Xie, and Xiaobo Zhang (2016).“From ‘Made in China' to ‘In-novated in China': Necessity, Prospect, and Challenges.”Journal of Economic Perspectives (Pre-pared for a special issue).

Wen, Yi and Jing Wu (2014).“Withstanding Great Recession like China.”Federal Re-serve Bank of St.Louis Working Paper 2014-007A.

Wong, Christine (2011).“The Fiscal Stimulus Programme and Public Governance Issues in China.”OECD Journal on Budgeting, 11 (3), 1B.

Xu, Chenggang (2011).“The Fundamental Institutions of China's Reforms and Develop-ment.”Journal of Economic Literature, 49, 1076-1151.

Yang, Dennis Tao (2004).“Education and Allocative Efficiency: Household Income Growth During Rural Reforms in China.”Journal of Development Economics, 74, 137-162. VG39/yWxJx07SfUtWBnJ8xGfoWM9pgZHfiTWz6iAO14Ei6xVLCJIRGrTspf09f31

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