2.1 我国经济安全能力现状：2014年监测

基于上文论述的经济安全能力的研究思路，本节的2014年监测评估流程为：首先简述各指标的含义，并揭示指标数值的变化特征和最近两年的变动情况；其次，基于最新公布的数据，计算各指标2014年的监测值；最后，根据各指标的警限标准和百分制安全区间，运用插值法计算2010—2013年各指标的安全得分并判断安全类型。

2.1.1 作为经济安全能力之财政金融领域：2014年监测

1.国债负担率2014年监测

国债负担率是指当年国债余额占当年国内生产总值（GDP）的比例，即国债负担率=国债余额/年度GDP。国债负担率关注于国债存量，反映了政府当前和未来可能面临的还债压力。

2006—2014年，我国国债负担率呈现先上升再缓慢下降的趋势。2007年我国国债负担率为19.4%，相比2006年提高了3.5个百分点。2007年之后，除了2009年国债负担率相比上一年稍有反弹之外，整体上呈现下降的趋势。

2010年以后，中央政府不再推出类似2008—2009年的大规模的经济刺激政策，而是在短期内出台了一系列小规模的经济刺激政策，造成国债规模缓慢增加，由于比名义GDP增速更慢，进而导致国债负担率出现下降。2010—2012年，国债规模增速一直慢于名义GDP增速，从而国债负担率由2010年的16.68%降至2012年的14.77%。2013年名义GDP增速略低于国债规模增速，从而国债负担率反弹至15.1%，相比2012年提高了0.3个百分点。截至2014年，我国国债负担率为14.9%，相比2013年的15.1%，下降了0.2个百分点。详情可参见图2—1。

下面运用插值法计算2014年国债负担率所对应的安全得分。所谓插值法，是指对于某一数据，在得知最近两端数据的得分后，按比例额计算该数值得分的方法。运用插值法计算安全得分，必须得知指标的上下警限值。根据《中国经济安全年度报告：监测预警2012—2013》，我国国债负担率的上下警限值分别为45%和15%，相应地，该指标的百分制安全区间划分见表2—2。

2014年我国国债负担率为14.9%，采用插值法计算，14.9%所对应的安全得分为60-（60-0）/（15%-0%）×（15%-14.9%）=59.6。根据表2—3所示的安全类型判断标准，得到2014年国债负担率处于轻度不安全区间之内。

依据上述方法，计算2010—2013年国债负担率的安全得分，并判断出相应的安全类型，具体如表2—4所示。从中可以看出，近五年来我国国债负担率的安全得分逐年降低，安全类型不断趋于降级。

2.商业银行不良贷款率2014年监测

不良贷款率是指不良贷款占总贷款的比重，即不良贷款率=不良贷款/总贷款。不良贷款率是评估商业银行所面临的信用风险大小的重要指标，一般而言，该指标值越小，商业银行所面临的风险就越小。

2005—2012年，我国商业银行不良贷款率呈现逐年下降的趋势。2012年不良贷款率为0.95%，相比2005年下降了约8个百分点。2013—2014年，不良贷款率有所反弹，2014年不良贷款率为1.25%，相比2012年上升了0.3个百分点。

2013—2014年，不良贷款余额和不良贷款率双双上升。其背后的原因在于2013年以来，国内经济增速回落，钢铁、建筑、工程机械制造、建材等行业产能过剩，资金链断裂，偿债能力下降，导致不良贷款增加。尤其是2014年国内经济面临内需不振和外需不足的双重压力，产能过剩和企业经营困难加大，导致银行信贷风险陡然上升。截至2014年，商业银行不良贷款余额为8 426亿元，不良贷款率为1.25%，相比2012年，不良贷款余额增加了3 497亿元，增幅为71%，不良贷款率提高了0.3个百分点。2014年我国商业银行不良贷款率创2009年以来新高，2013年和2014年不良贷款率不断上升。相关数据如图2—2所示。

下面运用插值法计算2014年不良贷款率所对应的安全得分。商业银行的不良贷款率越低，所面临的风险就越小。所以，不良贷款率只存在上警限值，而不存在下警限值。2014年我国商业银行不良贷款率为1.25%，采用插值法计算，1.25%所对应的安全得分为100-（100-60）/（4%-0%）×（1.25%-0%）=87.5，所属区间为安全区间。依据上述方法，计算2010—2013年我国商业银行不良贷款率的安全得分，并判断出相应的安全类型，具体如表2—5所示。从该表中可以看出，近五年来我国商业银行不良贷款率的安全得分先微升再下降，但是安全类型始终保持在安全区间之内。

3.商业银行资本充足率2014年监测

资本充足率反映了存款人和债权人的资产遭受损失时，商业银行凭借自有资本能够承受损失的程度。资本充足率并不是越高越好，因为资本充足率提高在增强商业银行抵抗风险的能力的同时，也会增加自身的运营成本。因此，综合风险控制和运营成本两方面的因素，商业银行存在一个最佳的资本充足率水平。

自2007年以来，我国商业银行资本充足率呈总体上升的趋势，由2007年的8.4%上升至2014年的13.18%。2007年，商业银行加权平均资本充足率为8.4%，首次达到8%的资本充足率监管最低水平。其中达标银行有161家，比上一年增加61家，达标银行资产占商业银行总资产的79%。2009年，商业银行资本充足率为11.4%，相比2007年提高了3个百分点；达到8%的资本充足率监管最低水平的银行由2007年的161家增至239家，达标银行资产占商业银行总资产的比重由2007年的79.0%上升至100%。

2013年，商业银行资本充足率为12.19%，相比2012年下降了约1.1个百分点。我国自2013年1月1日起施行《商业银行资本管理办法（试行）》（简称新《办法》），原《商业银行资本充足率管理办法》同时废止。新《办法》对资本充足率的计算方法更加严格，导致2013年商业银行的资本充足率有所下降。

2014年4月，中国银监会核准了工商银行、农业银行、中国银行、建设银行、交通银行、招商银行六家银行实施资本管理的高级方法。从高级资本管理方法的实施效果看，六家被核准的商业银行资本充足率在扣除其他因素后，均有不同幅度的提升，资本节约功能较为显著。此外，2014年年初以来，监管部门对商业银行的信用风险状况逐渐重视，并推出了一系列有针对性的措施，这些措施开始发挥积极的政策效用，有助于商业银行资产质量的稳定。因此，2014年我国商业银行资本充足率相比2013年提高了约1个百分点，达到13.18%（见图2—3）。

下面运用插值法计算2014年资本充足率所对应的安全得分。运用插值法计算安全得分，必须得知指标的上下警限值。根据《中国经济安全年度报告：监测预警2012—2013》，我国商业银行资本充足率的上下警限值分别为20%和12%，相应地，该指标的百分制安全区间划分见表2—6。

2014年我国商业银行资本充足率为13.18%，采用插值法计算，13.18%所对应的安全得分为100-（100-60）/（16%-12%）×（16%-13.18%）=71.8，所属区间为基本安全区间。依据上述方法，计算2010—2013年资本充足率的安全得分，并判断出相应的安全类型，具体如表2—7所示。从该表中可以看出，近五年来，我国商业银行资本充足率的安全得分总体趋于上升，但是分值整体偏低，安全类型始终保持在基本安全区间之内。

2.1.2 作为经济安全能力之实体产业领域：2014年监测

实体经济直接创造物质财富，是综合国力和社会财富的物质基础，其发展状况直接决定经济发展和经济安全。因此，实体经济是影响经济安全能力的重要因素。我们沿用《中国经济安全年度报告：监测预警2012—2013》中的各领域指标，确定实体产业安全能力的衡量指标为中国企业500强研发投入比和国际竞争力指数。

1.中国企业500强研发投入比2014年监测

研发投入作为科技进步的推动力，其使用的数量和效果直接影响科技竞争力，同时也影响经济发展和社会进步。就一国研发投入的资金来源而言，其一般包括政府、产业界、高等院校、非营利性机构等，其中，政府和产业界是最主要的资金来源。一般而言，随着经济的发展，政府资金占总研发投入的比重会不断降低，而企业研发投入所占的比重随之不断上升。因此，企业的研发投入可以用来衡量一国的研发投入强度和国际竞争力。

中国500强企业科技创新能力较强，研发投入较高，是中国企业研发投入的主体。所以，本报告选取中国企业500强研发投入比（研发投入/销售收入）作为衡量研发投入强度的指标。

2010—2014年，我国500强企业的研发投入比呈整体先上升再缓慢下降的趋势。2011年，我国500强企业研发投入比达到峰值，为1.41%。2011年以后，研发投入比不断下降。2014年的研发投入比为1.25%，连续三年下滑，创下近五年来新低（见表2—8）。

2014年，中国500强企业的营业收入总额达56.68万亿元，比上年增长13.3%；共投入研发资金5 834.8亿元，比上年增长9.4%。虽然中国500强企业的研发投入绝对量不断增加，但研发投入比仍然偏低，2014年研发投入比仅为1.25%，与世界500强企业的3%~5%的研发投入比还是有很大的差距。

欧盟委员会发布的《2014年全球企业研发投入排行榜》显示，美国入选全球研发投入2 500强的公司最多，一共有807家，占比32.28%，中国入选公司有199家，占比7.96%（见图2—4）。在全球研发投入2 500强中，研发投入最高的为德国大众汽车，为117亿欧元。中国入选公司中，研发投入最高的为华为公司，为58亿欧元。

下面运用插值法计算2014年中国500强企业研发投入比所对应的安全得分。一般而言，插值法需要上下警限值，但是本报告的研发投入比和国际竞争力指数两个指标都只有下警限值，而没有上警限值。因此，本报告采用变通的插值法来计算安全得分（具体方法详见第1章）。中国企业500强研发投入比的下警限值为1.5%，对应百分制的60分。2014年我国500强企业研发投入比为1.25%，采用变通的插值法计算，1.25%所对应的安全得分为60×1.25%/1.5%=50，所属区间为轻度不安全区间。依据上述方法，计算2010—2013年我国500强企业研发投入比的安全得分，并判断出相应的安全类型，具体如表2—9所示。从该表中可以看出，近五年来研发投入比的安全得分不断下滑，安全类型始终处于轻度不安全区间之内。

2.国际竞争力指数2014年监测

国际竞争力是使一国生产更多价值、使人民拥有更多财富的能力水平。产业竞争力是国际竞争力的重要组成部分，一国或地区的发展与该国或地区的产业竞争力密不可分。本报告认为产业竞争力是一国或地区的某个特定产业相对于他国或地区的同一产业在持续获利能力、品牌和价格优势、生产效率、满足市场需求等方面所体现的竞争力。本书选择测量整体产业竞争力的方法，以全面衡量我国实体产业的竞争力。方法的具体选择是中国海关每年披露的中国制造业国际竞争力指数，它的构成包括五个相互关联的部分，即显示性指数、出口比重指数、贸易竞争指数、出口增长率优势指数和国际市场占有率。

2008—2013年，我国的国际竞争力指数呈整体先缓慢上升再下降的趋势。2012年，我国的国际竞争力指数达到最高，为104.24。2013年的国际竞争力指数开始出现下滑，数值为103.91，相比上一年降低了0.33（见表2—10）。

《中国海关》发布的《中国制造2013—2014行业国际竞争力分析报告年度实力榜》显示：2013年，我国制造业的显示性指数为1.33，略高于2012年。整体贸易竞争指数为0.25，高于世界平均水平，相比2012年的0.24有所提高。在制造业的45个国民经济行业中，23个行业的贸易竞争指数大于0，高于世界平均水平。2013年，制造业的整体国际市场占有率为15.57%，比2012年提高了0.7个百分点；出口比重指数为96.73%，虽比2012年降低了0.06个百分点，但仍在我国外贸进出口中处于绝对主导地位（见表2—11）。其中，通信设备、计算机以及其他电子设备制造业以26.93%的份额连续五年雄踞首位，比2012年提高了0.63个百分点。以上数据表明，在国民经济的45个行业中，制造业的30个行业无论从出口总量和结构方面来看还是从增速方面来看，在国际市场中都处于绝对优势地位，我国是不折不扣的制造业大国。

然而，相比于制造业，农林牧副渔业和采矿业则在国际竞争中处于劣势。2013年农林牧副渔业和采矿业的显示性指数分别是0.31和0.07，远远低于世界平均水平。贸易竞争指数方面，2013年两者该指标均为负值，尤其是采矿业的该项指标由2012年的-0.94降至2013年的-0.95。2013年，在连续两年下降后，农林牧副渔业的国际市场占有率比2012年提高了0.29个百分点，达到3.64%。然而，采矿业的国际市场占有率由2012年的0.89%降至0.87%，该行业在国际市场的竞争能力不断弱化。出口比重指数方面，两者的该项指标仍然偏低，2013年分别为0.75%和0.49%，在国际竞争中处于绝对劣势（见表2—12）。以上数据表明：中国是制造业大国，制造业竞争优势很明显，而农林牧副渔业和采矿业在国际竞争中则处于劣势。中国的制造业在稳步提升，而农业和采矿业则呈现下滑的趋势。

每一年的国际竞争力指数，一般是由《中国海关》杂志在第二年的11月份编制发布。而笔者在写作期间，《中国海关》还未发布上一年的国际竞争力指数，因此笔者无法收集到衡量2014年我国产业竞争力的数据。从表2—10可以看出，国际竞争力指数变化不大，近几年的指标数值在103.12~104.24之间小幅波动，故而本报告采用移动平均的方法来考察2014年和2015年的国际竞争力指数。赋予2009—2013年数据的权重分别为10%、15%、20%、25%和30%。那么2014年的国际竞争力指数=10%×103.26+15%×103.36+20%×103.18+25%×104.24+30%×103.91=103.70。

我们沿用《中国经济安全年度报告：监测预警2012—2013》中各指标的警限值，确定国际竞争力指数的下警限值为103.2，对应百分制的60分。2014年国际竞争力指数的预测值为103.70，采用变通的插值法计算，103.70所对应的安全得分为60×103.70/103.2=60.3，所属区间为基本安全区间。依据上述方法，计算2010—2013年我国国际竞争力指数的安全得分，并判断出相应的安全类型，具体如表2—13所示。从该表中可以看出，近五年来国际竞争力指数的安全得分基本持平，围绕着60分上下小幅浮动，安全类型始终保持在基本安全区间之内。

2.1.3 作为经济安全能力之战略资源领域：2014年监测

战略资源是指在国民经济中占据重要地位，对军事安全、社会稳定和国计民生有着重大影响的基础性、敏感性物质要素。战略资源对国家经济安全能力有着重要影响。

1.石油战略储备满足消费的天数2014年监测

石油战略储备满足消费的天数是指国家在战略储备基地中储存的原油量除以当期平均每天消耗的原油量后所得到的天数。该指标反映了我国在面临突发的石油供应冲击时，我国凭借战略石油储备所能自给自足的天数。

2014年11月，国家统计局首次公布了石油战略储备数据：第一阶段石油战略储备的规模大约为1 243百万吨，约合9 100万桶。但是，国家统计局只是揭开了石油战略储备的“部分面纱”，并未量化战略石油二期和三期工程的储备规模。而在2014年11月之前，中国战略石油储备的数据被视做绝密数据，并不对外公布。因此，笔者无法获取到衡量战略石油储备的完整数据。表2—14的数据是基于新闻、报道和文献中的只言片语并通过简单的逆推法得到的。

由表2—14可以看出，我国石油战略储备总量不断增加。2013年，我国石油战略储备可满足27天的消费，相比2008年提高了14天。按照现行规划，到2020年三期项目完成时，国家的石油储备容量将达到6.2亿桶，相当于100天的石油净进口量，将超过国际能源署（IEA）规定的90天的达标线。

下面运用插值法计算2014年石油战略储备满足消费的天数这一指标所对应的安全得分。运用插值法计算安全得分，必须得知指标的上下警限值。石油战略储备满足消费的天数的上下警限值分别为60和7。在此，本报告采用此标准。相应地，该指标的百分制安全区间划分见表2—15。

2014年，我国的石油战略储备总量为4 170万吨，日消耗量为142万吨。所以，2014年石油战略储备满足消费的天数=2014年战略石油储备总量/2014年石油日均消费量=4 170万吨/142万吨≈29天。采用插值法计算，29天所对应的安全得分为100-（100-60）/（33.5-7）×（33.5-29）≈93，所属区间为安全区间。依据上述方法，计算2010—2013年我国石油战略储备满足消费的天数这一指标的安全得分，并判断出相应的安全类型，具体如表2—16所示。从该表中可以看出，近五年来该指标的安全得分不断上升，安全类型始终保持在安全区间之内。

2.人均粮食产量2014年监测

我国已经取得了粮食总产量十一年连续增加的骄人成果，我国是一个不折不扣的粮食生产大国，但拥有13亿多人口的中国更是一个粮食消费大国。为综合考虑粮食总产量和人口增长情况，本报告舍弃更加宏观的粮食总产量，而选取人均粮食产量这一指标，以更清晰地说明这个问题。根据历年的《中国统计年鉴》，得出2009—2014年中国人均粮食产量的观察值见表2—17。

自2004年起，我国粮食总产量逐年增长，2014年达到60 709.9万吨，在2004年46 947万吨的基础上提高了29.32%，实现了粮食总产量的“十一连增”。伴随着粮食总产量和人口数量的稳步增长，人均粮食产量仍然保持着不断上升的趋势，2010—2014年人均粮食产量的平均增长率为2.22%。

下面运用插值法计算2014年人均粮食产量这一指标所对应的安全得分。根据《中国经济安全年度报告：监测预警2012—2013》，人均粮食产量的上下警限值分别为500公斤/人和350公斤/人，相应地，该指标的百分制安全区间划分见表2—18。在此，本报告采用此标准。

根据表2—17，2014年我国人均粮食产量为444公斤。采用插值法计算，444所对应的安全得分为100-（100-60）/（500-425）×（444-425）≈90，所属区间为安全区间。依据上述方法，计算2010—2013年我国人均粮食产量的安全得分，并判断出相应的安全类型，具体如表2—19所示。从该表中可以看出，近五年来我国人均粮食产量的安全得分先上升再缓慢下降，但安全类型始终保持在安全区间之内，这表明我国的粮食安全处于较高水平。

2.1.4 作为经济安全能力之宏观稳定领域：2014年监测

宏观稳定是经济安全能力的稳定器，在整个经济安全体系中占据重要地位。

1.GDP增长率2014年监测

反映经济增长的指标通常是GDP增长率，它衡量一国或地区的经济增长速度，是经济发展和社会稳定的基础。经济增长速度过快或过慢都不利于一国或地区的经济发展。经济增长过快，容易引发投资过剩和经济膨胀；经济增长过慢，将降低我国经济抵御外来风险的能力，从而产生经济安全问题。

2010年以后，我国GDP增速呈不断下滑的趋势，由2010年的10.45%逐渐降至2014年的7.4%。我国自改革开放以来每年的GDP增长率如图2—5所示。从该图中可以看出，我国GDP增长率的变化幅度较大，最大值出现在1984年，为15.2%，最小值出现在1990年，为3.8%。在经济处于新常态的背景下，我国经济增速放缓，且有不断下滑的趋势。2014年中国GDP增速为7.4%，创下24年来新低，这标志着自1998年以来，中国GDP增速首次低于中央设定的年度增长目标——此前中国设定的GDP增长目标为7.5%。

下面运用插值法计算2014年中国GDP增长率所对应的安全得分。我国GDP增长率保持7%~8%为最佳。在此，本报告采用此标准。相应地，GDP增长率的百分制安全区间划分见表2—20。

2014年我国GDP增长率为7.4%，采用插值法计算，7.4%所对应的安全得分为100分，所属区间为安全区间。依据上述方法，计算2010—2013年我国GDP增长率的安全得分，并判断出相应的安全类型，具体如表2—21所示。从该表中可以看出，近五年来我国GDP增长率的安全得分不断上升，尽管GDP增速不断下滑，但近三年的安全得分却一直保持满分状态。

2.CPI 2014年监测

反映物价稳定状况的指标通常是CPI，它衡量居民在不同时期购买固定的一篮子产品和劳务所支付的价格的变动程度。CPI过高或过低都会对一国经济产生许多负面影响。CPI太高，居民实际购买力降低，容易导致信用危机和资本外逃，从而引发金融危机。CPI太低，甚至是负增长，就会导致企业盈利水平降低、就业机会减少和经济疲软，进而引发经济危机。

2011年以后，我国CPI呈不断下降的趋势，由2011年的5.40%逐渐降至2014年的2.00%。我国自改革开放以来CPI的变化如图2—6所示。从该图中可以看出，我国CPI的变化幅度非常大，最大值出现在1994年，为24.1%，最小值出现在1999年，为-1.4%。近年来我国需求不足、产能过剩，宏观经济面临下行压力。受此影响，CPI不断下降。2014年CPI为2.0%，创下近五年来最低水平。这说明近年来中央的经济政策取得了不错的成绩，经济形势整体比较乐观。但是，我国经济可能面临通货紧缩的风险，这一点尤其要警惕。

下面运用插值法计算2014年CPI所对应的安全得分。运用插值法计算安全得分，必须得知指标的上下警限值。我国CPI的上下警限值分别为7%和0%。相应地，该指标的百分制安全区间划分见表2—22。

2014年我国CPI涨幅为2.00%，采用插值法计算，2.00%所对应的安全得分为80分，所属区间为安全区间。依据上述方法，计算2010—2013年我国CPI的安全得分，并判断出相应的安全类型，具体如表2—23所示。从该表中可以看出，近五年来我国CPI的安全得分波动幅度较大，近三年的安全得分不断降低，但安全类型始终保持在安全区间之内。

3.城乡居民收入之比2014年监测

反映就业状况的指标通常是官方统计的城镇登记失业率，由于该指标数据不够全面、准确，学者们并不经常使用，因此本处也不采用。充分就业反映的是社会稳定，我国衡量社会稳定状况通常采用的是城乡收入差距，具体的衡量指标为城镇居民人均可支配收入和农村居民人均纯收入之比（以下简称城乡居民收入之比），本报告采用这一指标。

1978—2014年，我国的城乡收入差距整体呈先上升再下降的趋势。2009年以后，我国城乡居民收入之比不断下降，由2009年的3.33逐渐降至2014年的2.92。我国自改革开放以来城乡收入差距的变化如图2—7所示。由于我国的城乡发展不平衡，我国城镇居民的人均可支配收入总是高于同期的农村居民人均纯收入。自2009年以来，我国城乡收入差距不断缩小，2014年实现了城乡居民收入比13年来首次降至3倍以下，为2.92。这表明我国的城乡结构正在逐步优化。

下面运用插值法计算2014年城乡居民收入之比这一指标所对应的安全得分。运用插值法计算安全得分，必须得知指标的上下警限值。我们沿用《中国经济安全年度报告：监测预警2012—2013》中各指标的警限值，确定我国城乡居民收入之比的上警限值为3.75。相应地，该指标的百分制安全区间划分见表2—24。

2014年我国的城乡居民收入之比为2.92，采用插值法计算，2.92所对应的安全得分为100-（100-60）/（3.75-2.25）×（2.92-2.25）≈82分，所属区间为安全区间。依据上述方法，计算2010—2013年我国城乡居民收入比的安全得分，并判断出相应的安全类型，具体如表2—25所示。从该表中可以看出，近五年来我国城乡居民收入之比的安全得分逐年增加，2014年该指标已由基本安全过渡到安全状态，表明我国的经济政策取得了显著效果，城乡收入结构正在逐步优化。