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在討論數(shù)字經(jīng)濟(jì)對中國經(jīng)濟(jì)增長率貢獻(xiàn)一文中，我們基于經(jīng)濟(jì)增長理論，嚴(yán)格地估計了各個行業(yè)對中國整體經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)[1]。

我們的結(jié)果糾正了因忽視投入和產(chǎn)出價格變動的異步性，特別是這種異步性在“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”和“非數(shù)字經(jīng)濟(jì)”行業(yè)之間的巨大差異，所造成的對數(shù)字經(jīng)濟(jì)增長率的低估，同時對其他部門的高估。同時，我們的結(jié)果顯示自2001年中國加入WTO至2018年，按照一個較寬泛的定義，“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”部門對中國整體經(jīng)濟(jì)年平均增長8%的貢獻(xiàn)已逾三分之二，而其中占主導(dǎo)地位的信息與通訊技術(shù)（ICT）生產(chǎn)部門和ICT集約使用制造業(yè)部門的年平均增長貢獻(xiàn)已近40%。然而，這并不意味著我們可以據(jù)此回答中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)乃至整體經(jīng)濟(jì)的效率問題。

從增長經(jīng)濟(jì)學(xué)的觀點，回答這個問題需要解析中國經(jīng)濟(jì)的增長因素，特別是分析其中的效率表現(xiàn)，也就是這篇短文的主題。本文以經(jīng)驗事實說明，中國“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”過去20年在增長上之所以優(yōu)于“非數(shù)字經(jīng)濟(jì)”，主要歸因于前者比后者更好的效率表現(xiàn)。然而，我們發(fā)現(xiàn)2012年以來在其他部門效率下降的同時，部分“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”行業(yè)的效率也在下降。而且整體經(jīng)濟(jì)的資本錯配問題也在惡化，這不僅意味著長期效率低下的企業(yè)擠占了過多的資源，擠出了更有效率的企業(yè)，也表明不當(dāng)?shù)恼吒深A(yù)所造成的資本市場扭曲增加了經(jīng)濟(jì)活動的交易成本。

全要素生產(chǎn)率是一個制度問題

中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)在過去20年中如此舉足輕重的增長貢獻(xiàn)并不是單純依靠大規(guī)模資源動員，追求增長速度得到的。飛快的數(shù)字技術(shù)升級和價格下降帶來極大的市場不確定性，使數(shù)字經(jīng)濟(jì)活動比其他經(jīng)濟(jì)活動更具有競爭性，因此參與者必須克服更大的效率壓力。所以，理解數(shù)字經(jīng)濟(jì)增長的表現(xiàn)不僅需要解析整體經(jīng)濟(jì)中各個行業(yè)，也包括“非數(shù)字經(jīng)濟(jì)”的資本和勞動投入，以及連接各個行業(yè)生產(chǎn)活動的中間商品和服務(wù)投入，更重要的是還需要在此基礎(chǔ)上估計出一個獨立于這些投入因素，可以反映配置、組合、管理和運營這些投入因素綜合效果的效率或生產(chǎn)率因素，這就是經(jīng)濟(jì)增長分析中受到關(guān)注的全要素生產(chǎn)率（total factor productivity或TFP）指標(biāo)[2]，也是本文的效率討論中所使用的核心指標(biāo)。

值得注意的是，長期以來，在大量的實證研究中將這樣一個效率指標(biāo)誤解為技術(shù)進(jìn)步指標(biāo)。這不僅會造成對一個經(jīng)濟(jì)體增長表現(xiàn)的誤解，還會導(dǎo)致錯誤的政策建議（如鼓勵將公共資源用于推動技術(shù)進(jìn)步的產(chǎn)業(yè)政策）。所以，我們必須首先澄清這個概念。

我們希望強調(diào)這樣的觀點：一個經(jīng)濟(jì)體的效率改進(jìn)應(yīng)該主要歸因于它的制度改進(jìn)，而不是技術(shù)進(jìn)步。不能接受“創(chuàng)造性毀滅”的制度，無法獎勵創(chuàng)新，也就無法充分收獲創(chuàng)新的成果。所以全要素生產(chǎn)率本質(zhì)上是一個制度問題。這并不是什么理論創(chuàng)新，而是回到理論原點。

簡單地說，新古典理論增長模型針對的是一個假設(shè)的純粹市場經(jīng)濟(jì)狀態(tài)，即假定不存在信息成本，沒有制度扭曲，也沒有行為扭曲（非競爭手段獲利），而且生產(chǎn)要素完全是競爭性配置同時被最佳使用的經(jīng)濟(jì)。因此，其中的任何經(jīng)濟(jì)活動都可以實現(xiàn)充分效率。在這種情況下，如果出現(xiàn)了效率改進(jìn)，那就可以歸因于技術(shù)進(jìn)步（這里延續(xù)了“完美制度”的強假定，即現(xiàn)有制度亦不需要因為新技術(shù)而改進(jìn)）。但是，即使在完美的制度中，技術(shù)進(jìn)步也不可能在所有的企業(yè)和所有的經(jīng)濟(jì)活動中同時發(fā)生。所以，來自技術(shù)進(jìn)步的全要素生產(chǎn)率增長是極為緩慢的，特別是投入不再被錯誤地計入全要素生產(chǎn)率。

如果回到制度尚不成熟的發(fā)展中經(jīng)濟(jì)，我們就必須考慮制度變化對效率的影響。這里的“制度”是廣義的，既包括企業(yè)外部的法治和政策，也包括企業(yè)內(nèi)部的組織和管理。如果假定制度改進(jìn)是常態(tài)，那么改進(jìn)帶來的交易成本下降就會提高效率。而且，發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體遠(yuǎn)離技術(shù)前沿，其技術(shù)進(jìn)步主要依靠引進(jìn)或購買基礎(chǔ)上的模仿，不但有成本，而且技術(shù)效果很難充分實現(xiàn)，所以效率提高幾乎都可以被制度改進(jìn)所解釋。1980年代中國農(nóng)業(yè)改革的生產(chǎn)率效果，就是在沒有技術(shù)進(jìn)步的條件下通過制度改進(jìn)（所謂“制度紅利”）改善效率的一個絕好的例子。同樣重要的是，這樣的理解也有助于我們解釋理論模型中不考慮，但現(xiàn)實中存在的因制度退步導(dǎo)致的全要素生產(chǎn)率下降（負(fù)增長）的問題。

全要素生產(chǎn)率：理論、方法、數(shù)據(jù)和測算的一致性

很多經(jīng)濟(jì)學(xué)家對實證研究中估計的互相矛盾的生產(chǎn)率結(jié)果感到困惑與失望。有人曾經(jīng)對2008年前研究改革后中國經(jīng)濟(jì)增長的上百篇論文進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)雖然多數(shù)研究者都使用了主流的增長核算方法，但是全要素生產(chǎn)率的估計結(jié)果卻大相徑庭。這里忽視了兩個關(guān)鍵問題：一個是在現(xiàn)有的分析框架下如何接近現(xiàn)實，另一個是如何維持理論、方法、數(shù)據(jù)和測算的一致性。比如，總量生產(chǎn)函數(shù)方法隱含地否定了行業(yè)的異質(zhì)性，而且引進(jìn)了以不變價格計算的固定權(quán)重偏差。

相比之下，通過整合行業(yè)生產(chǎn)率賬戶的喬根森生產(chǎn)可能性邊界方法，我們可以延申新古典增長核算的框架以解析行業(yè)的增長和生產(chǎn)率貢獻(xiàn)，這對分析發(fā)展中國家的經(jīng)濟(jì)增長十分重要。不過，引進(jìn)行業(yè)必然要求我們面對長期被忽視的數(shù)據(jù)和測算問題。具體地說，行業(yè)在勞動和資本類型上的差異深化了行業(yè)的異質(zhì)性，但是全要素生產(chǎn)率的準(zhǔn)確估計必須以對投入的準(zhǔn)確估計為基本前提，忽視這種異質(zhì)性就會影響全要素生產(chǎn)率的估計結(jié)果。

例如，如果以勞動者自然人數(shù)代替各個行業(yè)不同質(zhì)量結(jié)構(gòu)（年齡、性別、教育）的勞動投入，那么在勞動力傾向流向生產(chǎn)率較高的行業(yè)且勞動質(zhì)量（人力資本）具有上升趨勢的情況下，這就會低估勞動投入的增長貢獻(xiàn)，高估全要素生產(chǎn)率。這就要求我們從整體經(jīng)濟(jì)的自然就業(yè)人數(shù)時間序列，轉(zhuǎn)向可以刻畫勞動力的行業(yè)、年齡、性別和教育特征的多維數(shù)量矩陣和報酬矩陣。

喬根森教授生前以哈佛大學(xué)為基地推動的全球KLEMS（K=資本、L=勞動、E=能源、M=材料、S=服務(wù)）計劃，目的就是嚴(yán)格地基于生產(chǎn)率理論構(gòu)建滿足增長解析所需要的生產(chǎn)率數(shù)據(jù)庫。經(jīng)過自2000年代初期至今的努力，世界主要經(jīng)濟(jì)體和歐盟都已經(jīng)初步建立了KLEMS原則的數(shù)據(jù)庫。本文所報告的研究工作使用了我的研究團(tuán)隊按照KLEMS原則建立的《中國經(jīng)濟(jì)分行業(yè)生產(chǎn)率數(shù)據(jù)庫》（CIP/China KLEMS）。

為了滿足對數(shù)字經(jīng)濟(jì)的分析，也使用了該團(tuán)隊初步建立的、尚未包括在數(shù)據(jù)庫中的分行業(yè)IT和CT設(shè)備投資和資本存量估計。這個數(shù)據(jù)庫的核心貢獻(xiàn)是在中國經(jīng)濟(jì)投入-產(chǎn)出框架中，第一次系統(tǒng)地解決了復(fù)雜的異質(zhì)要素同質(zhì)化，及各種加總問題。（隨后兩小節(jié)所報告的研究結(jié)果就使用了這個數(shù)據(jù)庫。對數(shù)據(jù)建設(shè)和增長解析感興趣的讀者，可以通過腳注1的文獻(xiàn)獲得信息。）

數(shù)字經(jīng)濟(jì)視角：解析行業(yè)/部門、初級要素與TFP的增長貢獻(xiàn)

表1報告了中國經(jīng)濟(jì)不同行業(yè)/部門和不同要素對整體經(jīng)濟(jì)增加值增長的貢獻(xiàn)，并且從中分解出了全要素生產(chǎn)率即TFP的貢獻(xiàn)。

首先，讓我們關(guān)注該表的第一部分，對于我們所考察的2001-2018年整個時期，整體經(jīng)濟(jì)年平均增長為8%，其中ICT生產(chǎn)和集約使用部門的貢獻(xiàn)高達(dá)70%，非ICT集約部門貢獻(xiàn)了41%，而以公共服務(wù)為主的非市場服務(wù)業(yè)部門（教育、衛(wèi)生、政府）則損失了11%。分期來看，ICT生產(chǎn)和集約使用部門自加入WTO后起對整體增長的貢獻(xiàn)持續(xù)上升，從逾60%起升至危機后早期的近80%，或者整個后危機十年穩(wěn)定在75%。ICT生產(chǎn)與集約使用部門不僅是過去二十年中國經(jīng)濟(jì)增長的引擎，而且支撐了后危機時代的增長。更重要的是，換一個角度，這個部門“支付”了其他部門，特別是公共服務(wù)部門因過度擴張和經(jīng)營不善帶來的效率損失（即總成本增長超過增加值增長）。

該表的第二部分報告了資本和勞動的投入對中國經(jīng)濟(jì)整體增長的貢獻(xiàn)。得益于初步更新的CIP/China KLEMS數(shù)據(jù)庫，我們現(xiàn)在可以將資本投入細(xì)分為生產(chǎn)性建筑、IT設(shè)備、CT設(shè)備、非ICT設(shè)備以及住宅五類資產(chǎn)，同時也可以將勞動投入分為低、中和高三種技能類型。經(jīng)濟(jì)增長中不能夠由這些不同類型資本和勞動投入增長解釋的部分就是TFP的變化。結(jié)果顯示，就整個時期而言，資本投入對整體經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)高達(dá)84%，勞動投入的貢獻(xiàn)為9%，而TFP的貢獻(xiàn)只有7%。

這個結(jié)果肯定了這樣的假說（如吳敬璉的“粗放式增長模式”假說），即中國經(jīng)濟(jì)增長模式必然依賴資本投入的增長，盡管犧牲效率。這種依賴性呈不斷上升的趨勢，從加入WTO后的不到70%，提高到后危機時期的逾95%。這顯然與危機后政府過分依賴以鐵路、公路和其他基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)為代表的“保增長”政策密切相關(guān)。與此同時，TFP進(jìn)入了負(fù)增長。

進(jìn)一步對資產(chǎn)和勞動類型的解析更有助于我們理解這個變化。從勞動投入看，這樣的解析揭示了危機以來在勞動投入增長迅速下降的背后，是較低成本的中低技能勞動力投入的絕對減少，同時較高成本的高技能勞動力投入的迅速上升。這解釋了已經(jīng)被普遍觀察到的中國就業(yè)結(jié)構(gòu)從制造業(yè)向服務(wù)業(yè)的轉(zhuǎn)變。勞動力短缺和成本的提高，一方面迫使勞動密集型行業(yè)轉(zhuǎn)移至其他低勞動成本的國家，另一方面也刺激企業(yè)選擇以資本替代勞動的技術(shù)，正在促成中國經(jīng)濟(jì)過早地進(jìn)入“去工業(yè)化”的過程。

不同類型資本增長貢獻(xiàn)的變化也支持這個“去工業(yè)化”的判斷。盡管ICT生產(chǎn)和集約使用部門對產(chǎn)出增長的重要貢獻(xiàn)，但是ICT設(shè)備在資本投入增長中的比重不但沒有增加，反而有一定減少。與此同時，非ICT設(shè)備的貢獻(xiàn)也顯著下降，從中國加入WTO后的“黃金期”直到危機后早期的近55%，陡然降至危機后晚期的約40%。然而，生產(chǎn)性建筑資本投入（包含所有非住宅結(jié)構(gòu)與設(shè)施）的貢獻(xiàn)卻從加入WTO后的25%升至危機后早期的約30%，然后又躍升至危機后晚期的45%，明顯地反映了“保增長”政策的投資選擇方向和強度，但是我們對這個時期的TFP估計并不支持這樣的政策取向。

根據(jù)表1對行業(yè)/部門和要素的增長貢獻(xiàn)解析，我們構(gòu)建了圖1。它直觀地告訴我們，中國經(jīng)濟(jì)對投資的依賴是以效率（即TFP）的持續(xù)下降為代價。而且，這發(fā)生在一個失去“人口紅利”的時代，因而無法通過勞動力增長而緩解。不過，這樣一種經(jīng)濟(jì)變化恰恰凸顯了數(shù)字經(jīng)濟(jì)部門，而不是“保增長”政策投資的增長引擎作用，這應(yīng)該是個很好的政策提示。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)視角：部門以及部門間要素重新配置的TFP貢獻(xiàn)

行業(yè)自身的生產(chǎn)率變化通過行業(yè)間的投入產(chǎn)出關(guān)系，以及資源在不同行業(yè)之間的重新配置，影響著整體經(jīng)濟(jì)的全要素生產(chǎn)率的表現(xiàn)。

如下表2表明，在整個考察期間，中國經(jīng)濟(jì)TFP的年平均增速并不高，僅為0.54%。分解來看，首先是通過多瑪方法加總得到行業(yè)/部門貢獻(xiàn)的0.33個百分點，然后是要素在行業(yè)/部門間重新配置貢獻(xiàn)的0.21個百分點。

讓我們進(jìn)一步細(xì)分行業(yè)/部門的TFP增長貢獻(xiàn)。與其增長表現(xiàn)一致，ICT是整個時期最有效率的經(jīng)濟(jì)活動，其中ICT生產(chǎn)部門的TFP增長貢獻(xiàn)為0.52個百分點，ICT集約使用制造業(yè)為0.85個百分點，ICT集約使用服務(wù)業(yè)為0.15個百分點。在其他行業(yè)中，非ICT集約使用制造業(yè)部門的貢獻(xiàn)最大，達(dá)到了0.95個百分點。但是，非ICT集約使用服務(wù)業(yè)和非市場服務(wù)業(yè)給整體經(jīng)濟(jì)造成了嚴(yán)重的TFP損失，分別為-0.67和-1.61個百分點！行業(yè)/部門之間如此巨大且持續(xù)的TFP增長差異反映了增長和效率的嚴(yán)重脫節(jié)，也意味著行業(yè)間的要素流動——要素的配置與重新配置——在相當(dāng)程度上并沒有遵循市場競爭的原則。

表2的最后一部分給出了資本和勞動要素重新配置對整體經(jīng)濟(jì)TFP增長影響的估計。依據(jù)要素重新配置的TFP效果判斷，資本出現(xiàn)了嚴(yán)重的錯配。就整個考察時期而言，勞動重新配置對整體經(jīng)濟(jì)年平均0.54%TFP增長的貢獻(xiàn)為0.40個百分點，而資本重新配置為-0.19個百分點。如果分期觀察，勞動重新配置的TFP貢獻(xiàn)是不斷下降的，從加入WTO后“黃金期”的0.67個百分點，下降到近年的0.12個百分點。

這一方面反映了勞動力市場的靈活程度已經(jīng)不再上升，另一方面表明部門間大規(guī)模勞動力轉(zhuǎn)移已近基本完成。相比之下，加入WTO后的“黃金期”并沒有扭轉(zhuǎn)資本錯配（TFP增長貢獻(xiàn)為-0.23個百分點），可以認(rèn)為這與地方政府加劇了旨在盡早收獲“WTO紅利”的增長競賽有關(guān)。這一趨勢在金融危機后早期得到一定的糾正（0.36個百分點），可能因為政策對產(chǎn)能過剩部門投資的干預(yù)促使投資轉(zhuǎn)向長期處于短缺的基礎(chǔ)設(shè)施。然而，這種行政干預(yù)的可持續(xù)性值得懷疑，因為它會造成嚴(yán)重的擠出效果。行業(yè)/部門內(nèi)部正在經(jīng)歷的整個時期最糟的全要素生產(chǎn)率表現(xiàn)（-1.06個百分點）支持了這個看法，危機后晚期資本重新配置的TFP效果再次逆轉(zhuǎn)為負(fù)值（-0.60個百分點）也支持了這個看法。

通過圖2我們可以更加直觀地展示表2對中國經(jīng)濟(jì)全要素生產(chǎn)率的解析結(jié)果。該圖的計量單位為百分點，條圖的高度為相關(guān)時期TFP年平均增長率（見表2）（注意：其中右圖是對左圖中“部門加總”的結(jié)果中內(nèi)部行業(yè)/部門的進(jìn)一步分解）。這個圖示說明了保持?jǐn)?shù)字經(jīng)濟(jì)部門的活力和糾正資本錯配對于中國持續(xù)經(jīng)濟(jì)增長的重要性。

結(jié)語與政策啟發(fā)

我們看到，中國整體經(jīng)濟(jì)增長并沒有伴隨持續(xù)的效率改善。但是，從數(shù)字經(jīng)濟(jì)的視角對中國經(jīng)濟(jì)增長因素進(jìn)行的解析表明，“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”部門不僅在2001-2018年期間貢獻(xiàn)了70%的中國經(jīng)濟(jì)增長，而且也是整個經(jīng)濟(jì)中最有效率的部門，其貢獻(xiàn)相當(dāng)于整體經(jīng)濟(jì)TFP增長（年平均0.54%）的三倍，即年平均1.52個百分點。相比之下，所有低效率部門造成的TFP損失卻相當(dāng)于整體經(jīng)濟(jì)TFP增長的逾2.5倍，高達(dá)-2.63個百分點。設(shè)想，如果使低效率部門實現(xiàn)零效率損失，所有其他因素不變，那么中國GDP的增長率就可以至少提高兩個百分點，可見效率的重要性。

假設(shè)替代不了現(xiàn)實。2012年以來在其他部門效率下降的同時，部分“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”行業(yè)的效率也開始下降。從整體經(jīng)濟(jì)資本錯配問題看，這可能意味著長期效率低下的企業(yè)擠占了過多的資源，擠出了更有效率的企業(yè)，而且政策干預(yù)所造成的資本市場扭曲增加了包括數(shù)字經(jīng)濟(jì)在內(nèi)市場經(jīng)濟(jì)活動的交易成本。

應(yīng)該強調(diào)的是，效率是企業(yè)的生命力所在。正是對效率的不懈追求才刺激了企業(yè)家的創(chuàng)意和創(chuàng)新活動，最終推動了技術(shù)進(jìn)步。但是，效率的壓力來自市場競爭的壓力。所以，改善中國經(jīng)濟(jì)效率表現(xiàn)的關(guān)鍵不是什么產(chǎn)業(yè)政策，也不是政府如何而為，而是一場貨真價實的市場化改革。

[1] 見國發(fā)院“承澤觀察”《伍曉鷹：數(shù)字經(jīng)濟(jì)對中國經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)有多大？》2022。伍曉鷹、余昌華，《數(shù)字經(jīng)濟(jì)對中國經(jīng)濟(jì)增長的影響》，北京大學(xué)國家發(fā)展研究院智庫報告，2021。

[2] 理論上，全要素生產(chǎn)率與生產(chǎn)率和效率的概念是一致的，所以它們在本文的使用中是互換的。但是應(yīng)該注意的是，這些概念不能夠與單要素生產(chǎn)率概念，如勞動生產(chǎn)率，相混淆。

北京大學(xué)國家發(fā)展研究院研究教授。兼任日本一橋大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)特邀教授，及美國世界大型企業(yè)聯(lián)合會（The Conference Board, TCB）高級學(xué)術(shù)顧問和TCB中國中心經(jīng)濟(jì)研究部主任。主要研究領(lǐng)域包括經(jīng)濟(jì)增長、生產(chǎn)率及相關(guān)宏觀經(jīng)濟(jì)測算，經(jīng)濟(jì)周期波動，以及以生產(chǎn)法PPP為基礎(chǔ)的國際經(jīng)濟(jì)比較。