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发布时间:2021-01-21 10:06:43

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作者:北京师范大学国民核算研究院

出版社:中国财政经济出版社

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2013国民核算研究报告

2013国民核算研究报告试读:

前言

统计是国民核算的基础。国民核算是统计成果的有机结合和再加工。

国民核算研究统计数据之间的相互关系,核算验证专业统计数据的准确性、合理性、连续性、可检验性和内在的逻辑性。

国民经济核算可以协调经济统计数据,更全面地反映国民经济运行状况,为制定宏观经济政策提供依据。

国民经济核算主要包括:国内生产总值核算、投入产出核算、资金流量(实物交易部分)核算、资产负债核算以及劳动力市场、资本市场、土地市场和国际贸易等经济领域的核算。国民核算通过投入产出表以及延伸出来的社会核算矩阵(SAM)将各种宏观统计数据协调在一起,达到在资金流、物流、劳动力、进出口等多项指标的综合平衡。

在现实生活中,数据失误往往导致宏观经济政策的扭曲。许多人反映看不懂宏观统计数据,有些人质疑宏观统计数据却又找不到比较充分的理由。在很多情况下,国民核算可以帮助人们解决一些疑难。当前,在宏观经济领域中存在着许多似是而非的问题,亟待通过严谨的核算把“家底”弄清楚,然后才能在坚实的数据基础上讨论宏观政策。

正是基于此,成立于2011年1月的北京师范大学国民核算研究院经过一段时间的酝酿和准备之后,针对近年来国民经济中的热点问题定期(初定每年)编写并发布《国民核算研究报告》。《国民核算研究报告》的主要发布对象是政府机关、大学和研究机构、海内外新闻媒体等。

我们编写和发布《国民核算研究报告》的主要目的并不是全面核算国民经济各项指标,而是抓住热点话题,为争论双方提供讨论问题的数据平台。为了便于阅读和理解,我们每一部分都写了核算点评,解释为什么要做这些核算以及我们对核算结果的理解。其实,这些点评是本报告中最不重要的部分。我们的理解未必准确、全面,读者完全可以从核算数据中得出自己的解释。

第一期报告《2013国民核算研究报告》包括房价收入比、人均住房面积与房地产供求关系、居民收支资金流核算、内需的构成及变化、农村剩余劳动力核算、加工深度系数法评估GDP、服务业占GDP的比重核算、对外依存度核算、粮食储备和粮食安全、大豆故事的背后等十个专题。各个专题的主要内容是:

1.“专题一 房价收入比”

在经济高速增长时期,居民对住宅的需求随收入的增加而增加。然而,“房价收入比”的变动存在一定的不确定性:如果房价上升比收入更快,则“房价收入比”上升;如果房价上升没有收入快,则“房价收入比”下降。在讨论“房价收入比”时需要注意以下几点:首先,应使用家庭全部收入而不是职工平均工资计算“房价收入比”。其次,“房价收入比”在度量居民购房能力方面有其片面性。对于居民购房能力起决定性作用的是购房成本。最后,判断房地产市场是否已经出现泡沫迹象,最重要的不是房价上升了多少,而是要考察房价波动是否超出了历史常规。泡沫经济必然表现为在短时期内房价和其他指数突然背离长期趋势。与其横向比较房地产市场,不如纵向观察房价的时序变迁。

2.“专题二 人均住房面积与房地产供求关系”

不同年份的《中国统计年鉴》中“城镇人均住房面积”存在两组数据。一组来自住房和城乡建设部提供的人均住房面积统计,属于宏观数据。另一组来自国家统计局的抽样调查,属于微观数据。以2002年为例,住房和城乡建设部版本的2002年城镇人均住房面积为22.8平方米,而国家统计局版本的城镇人均住房面积就变为24.5平方米,两者相差1.7平方米/人,全国城镇住房总量相差8.54亿平方米。由此可见,使用不同版本的数据统计我国人均住房面积并以此分析及预测我国住房市场的供求状况,会存在较大偏差。通过核算,我们发现:由于城镇化速度超过了基本建设速度,近年来,城镇人均住房面积非但没有增加反而在逐年下降。在相当长的时间内,我国房地产市场还将处于供不应求的态势,推动房价上升的压力将长期存在。

3.“专题三 居民收支资金流核算”

资金流的可持续性是保证我国金融稳定的前提条件。居民收入的资金流大致可分为三方面:消费、投资和储蓄。近年来居民储蓄所占的比重越来越大。居民储蓄存款由1990年的仅有7120亿元增加到2012年底的41.5万亿元,到2013年6月底已经达到45.29万亿元,平均每月居民储蓄存款增加超过6983亿元,近10年内翻了2番多,增速远超经济(GDP)的增长速度。大量资金以居民储蓄的方式沉积在银行里,形成一个威胁到金融稳定的堰塞湖。可以预期,只要负利率超过一定程度,银行的居民存款就可能外溢。政府必须未雨绸缪,采取有效措施,尽快将堰塞湖的水疏导到安全的领域,防范金融危机。

4.“专题四 内需的构成及变化”

本专题的目的是考察居民消费结构及其变化情况。首先分城乡两部分对居民年均消费数据进行价格调整,经过城乡年中人口数加权,可得到城镇、农村与城乡居民消费总量数据;在此基础上,能得到消费总量的结构变化及年增长速度等信息;通过消费数据与国内生产总值(GDP)数据的对比,可以进一步地考察居民消费对经济增长的贡献程度及结构,也可以在对未来数年经济增长不同的预期情况下预测消费拉动经济增长的前景;此外,通过大类口径的消费数据还可以深入地考察我国居民消费结构的变动轨迹、预测未来居民消费结构的演变趋势,为经济决策与政策制定提供依据。

5.“专题五 农村剩余劳动力核算”

中国到底还有没有剩余劳动力?这一点争论很大。本专题通过两种方法的核算:一是根据农产品产量和单位产出用工量核算劳动力需求量;二是根据播种面积及用工量核算劳动力需求量。通过核算比较发现,全国农村剩余劳动力的总量从2002年的1.4亿人逐年减少到2011年的8876万人。剩余劳动力有三种转移方式,分别是:农民工进城;本地转移到二、三产业;转向种植经济作物。分项分析发现,当前新疆还短缺劳动力223万人,江苏、上海也存在劳动力短缺的现象,主要的剩余劳动力仍然集中在农业大省——河南967万人,湖南965万人,云南885万人。

6.“专题六 加工深度系数法评估GDP”

GDP主要来自于生产过程中的增值。在工业化的不同阶段,原料产值和国内生产总值之间存在着显著的相关关系。工业化程度越高,原料产值所占的比例就越小。加工深度系数在一定程度上反映了一国的工业化程度。2011年中国的加工深度系数为6.6%,高于巴西(6.0%)、埃及(5.7%)等国,也高于东欧的罗马尼亚(4.8%)、匈牙利(3.1%)、捷克(2.3%)和俄罗斯(2.5%)。这说明中国还需要产业升级,提高能源利用效率。如果中国能够不断降低加工深度系数,就可以在相当长的时期内保持GDP高速增长。

7.“专题七 服务业占GDP的比重核算”

2011年,中国服务业占GDP的比重为43.3%。从世界各国的统计规律来看,随着人均GDP的增长,服务业占GDP的比重随之增加。无论按照汇率法还是购买力评价法计算,中国的人均GDP已经进入了中等收入国家行列,可是,服务业占GDP的比重却明显地低于世界均值,甚至低于低收入国家(49.7%),中低收入国家(51.6%),中等收入国家(54.7%)。中国的服务业统计数据很可能被低估了,其主要原因是税制改革滞后带来的统计数据丢失。西方各国的个人所得税占整体财税收入的30%—50%。可是,中国在2012年个人所得税只占全部财税收入的6.8%。由于没有任何激励机制鼓励人们如实申报在服务业中的支出和收入,服务业数据严重缺失。

8.“专题八 对外依存度核算”

外贸依存度是指进出口总额对GDP的比重。中国的对外依存度到底高不高?无论是和周边经济体相比,和转型经济国家相比,还是和世界业化国家相比;无论是采用汇率法还是采用购买力评价法,中国的对外依存度显著地低于韩国、俄罗斯、乌兹别克斯坦、德国、加拿大、英国、意大利和日本等国。核算结果表明,中国的外贸依存度并不高。有人说,中国经济过度依赖外贸,这种说法欠缺数据支持。

9.“专题九 粮食储备和粮食安全”

中国是一个人口大国,粮食储备和粮食安全是一个非常重要的问题。本专题通过核算中国粮食的储备量、粮食消费量、粮食的生产量以及中国粮食主要品种的进出口量四个方面的内容,分别从广义角度和狭义角度测算了中国粮食自给率、中国粮食安全系数以及中国粮食的对外依存度三个指标,并根据这三个结果,分别测算了广义上和狭义上的中国粮食安全综合评价指数。结果表明,狭义上讲(不将大豆视为粮食),中国的粮食储备充分、粮食安全系数逐渐增加,但广义上讲(将大豆视为粮食),则中国的粮食储备状况一般,粮食安全系数逐渐下降,需要引起注意。

10.“专题十 大豆故事的背后”

本专题通过核算中国及世界主要大豆生产国的大豆的产量和进出口量,分析世界大豆生产的结构变化。中国已由大豆出口国变为世界最大的大豆进口国,也是美国、巴西和阿根廷大豆的最大的客户。通过核算中国主要粮食作物的单位土地产量、利润、用工量以及国际市场上粮食和大豆的相对价格,可以得出如下判断:中国大豆生产和需求的变化的根本原因是减少大豆的种植转而种植粮食作物可以让农民手里有更多的粮食、获得更高的利润和得到更多的就业机会。核算美国大豆成本与收益说明中国大量进口大豆,可以使美国农民从中获利。通过核算中国畜产品、饲料、水产品以及大虾的地域分布,我们可以看到中国进口大豆、出口大虾及水产品导致大豆生产者、大虾养殖者及大虾消费者的三赢局面。

北京师范大学国民核算研究院后续还将对居民消费占比和增速、“18亿亩土地红线”、农民工进城户籍成本、劳动报酬占GDP的比重、最低工资线和就业、居民储蓄的变化趋势、城镇化进程、民工荒和产业升级、个人所得税和工资制度等专题分别进行核算,逐步建立相应的数据库,定期公布后续年份的《国民核算研究报告》。

在《2013国民核算研究报告》的核算和编辑过程中,我们得到了北京师范大学、北京大学国家发展研究院、财政部、国家统计局、国务院发展研究中心、中国社会科学院的鼎力支持。吴敬琏、刘国光、茅于轼、张曙光等前辈给予我们许多非常宝贵的指导和帮助。我们非常荣幸地邀请到谢平、汤敏、林毅夫、张维迎、卢锋、姚洋、李玲、霍德明、樊纲、曹远征、王小鲁、李稻葵、王忠明、郑玉歆、李善同、巴曙松、左小蕾、刘伟、许定波、李晓西、赖德胜、李实等著名学者参加专家委员会。上海社科院的左学金、浙江大学的史晋川教授专程赶来北京参加研讨会。他们在研讨会上提出了许多真知灼见,使我们获益匪浅。根据他们的建议,我们对报告进行了补充和修改。众人拾柴火焰高。没有各方面的大力支持,绝对不可能在比较短的时间内拿出这本核算研究报告。在此谨向所有帮助我们的老师和朋友们致以衷心的感谢!

我们的核算工作还缺乏经验,许多地方不能尽如人意,很可能出现失误,敬请大家多多批评指教。编委会2013年9月30日

核算评点综述

专题一房价收入比

学术规范,贵在统一。为了排除歧义性带来的偏差,必须统一居民平均收入、平均住宅面积和房价的定义,在相同的定义之下来进行时间序列比较。如果说在国与国之间的横向比较上存在着困难,那么,按照相同的统计规则在时间序列上进行单一国家的纵向比较是完全可能的。

计算房价收入比的步骤:

计算每平方米房价。依据国家统计局公布的商品房销售额和商品房销售面积计算当年的每平方米房价。

根据城镇人均住房面积和城镇家庭每户人口数计算每户平均面积。

根据每平方米房价和每户平均住房面积计算每户房价。

根据城镇人均可支配收入和每户人口数计算每户平均收入。

根据每户房价和每户平均可支配收入计算房价收入比。

上述“房价收入比”的计算遵循的学术规范是:第一,采用官方已经公布的统计数据;第二,注重时间序列数据的变化;第三,具有可检验性。

购买住宅是家庭行为。在讨论“房价收入比”的时候应当使用家庭全部收入而不是职工平均工资。1990年平均每个家庭的就业人员为1.98人。近10年来,中国家庭规模逐年变小,平均每户就业人员相应减少,在2001年下降为1.65人,在2002年继续下降为1.58人。如果拿个人的平均工资来计算,显然低估了家庭收入。

在计算“房价收入比”的时候应当采用家庭可支配收入。在国家统计局公布的统计资料中有家庭总收入和家庭可支配收入。家庭总收入扣除交纳的所得税、个人交纳的社会保障费以及记账补贴后才是家庭可支配收入。如果拿家庭总收入计算,可能出现高估。

在计算“房价收入比”的时候,居民收入应当采用全部收入,而工资收入仅仅是其中的一部分。按照国家统计局的定义,工资总额指的是在一定时期内直接支付给本单位全部职工的劳动报酬总额。许多家庭的收入中除了工资之外,还有奖金、回扣、第二职业收入等,以实物形式支付的福利几乎完全没有计入工资。职工工资收入仅仅是居民收入的一部分。在最近20年内,工资占全部收入的比例逐年下降。在1990年工资总额占居民全部收入的75.86%,此后,工资外的收入逐渐增加,工资占总收入的比例逐年下降。到了2008年这个比例只有66.2%。在1990年可支配收入几乎和居民全部收入相等,而在2008年可支配收入只占全部收入的92.5%。也就是说,如果仅仅拿工资数据来计算房价收入比,其内在的误差非但没有降低,反而呈扩大的趋势。

拿“房价收入比”来度量居民购房能力有片面性。如果单单考虑“房价收入比”,好像只要收入增加了,居民购买住宅的能力就随之而增加。其实,对居民购房能力起到决定性作用的是业主成本。如果降低按揭贷款利率,购房成本将随之降低,即使在这段时间内收入没有增加,居民购房能力也会显著上升。从发达国家的数据来看,房价和居民平均收入之间并没有显著的相关关系。

在经济高速增长时期,居民收入相应增加,对住宅的需求也随之增加,有可能推动房价上升。不过,“房价收入比”的变动趋势并不确定。如果房价上升得比收入更快,则“房价收入比”可能下跌。如果房价上升没有收入快,则“房价收入比”下降。

房价上升受到投机需求的影响,而投机者看好的房地产往往在某些大城市中,因此,在投机因素集中作用的城市内房价可能迅速上升,而在一般城市中房价上升的速度并不快。完全有可能出现这样的不对称的局面:在某些大城市中“房价收入比”上升,而其他城市,特别是在中小城市中“房价收入比”下降。

在计算房价收入比的时候,经常使用全社会的平均收入。倘若高收入和低收入相差很大,低收入群体买不起房,不等于高收入群体也买不起房。即使“房价收入比”不高,仍然有相当大的群体买不起房。因此,很难拿“房价收入比”来判断房地产市场是否具有居民购买力。

计算“房价收入比”并不能回答张三、李四是否能够买得起房子,而是从“房价收入比”的历史变迁来判断房地产市场是否有严重的泡沫,房地产市场是否具有可持续性,从“房价收入比”的变化来判断宏观金融形势,预防金融风险。

判断房地产市场是否已经出现泡沫迹象,最重要的不是房价上升了多少,而是要考察房价波动是否超出了历史常规。一个城市的长期房价必定具有内在的合理性。无论房价高低,有理由认为长期的平均房价(10年或者20年)具有逻辑上的合理性。泡沫经济必然表现为在短时期内房价和其他指数突然背离长期趋势。因此,可以拿房价和其他指标的长期平均值作为比较基准。围绕着正常状态的房价波动属于商业周期,只有房价和其他指标严重背离长期平均值才可能称为泡沫经济。与其横向比较房地产市场,还不如纵向观察房价的时间序列变迁。

2009年“房价收入比”达到峰值8.13,随后在2010年下降为7.81,2011年为7.47(表1-2)。全国房价收入比波动尚属基本平稳,房价说到底是一个货币现象。从货币角度而言,还不能得出房地产市场泡沫化的结论。

一线城市,例如,北京、上海、广州、深圳等城市的房价不断上升(图1-2,图1-3,图1-4,图1-5),“房价收入比”居高不下。其主要原因是高收入群体聚集在一线城市,还有外地的高收入群体纷纷到一线城市购房推高了房价。由于购房者和当地普通居民不属于同一收入组,在这种情况下“房价收入比”没有明确的含义。本地和外地的高收入群体也是老百姓,因此,既不能简单地说“老百姓买不起房”,也不能说这些城市的高房价是投机活动的结果。

一线城市中“房价收入比”不断攀高的一个重要的原因是当前贫富差距太大,而且越来越大。按照国家统计局公布的数字,2012年全国的基尼系数高达0.474。这意味着8%的城市居民拥有超过80%的银行存款。高收入群体,大约1亿人左右。2013年7月底银行居民存款余额为45万亿元。高收入群体手中拥有的银行存款超过36万亿元。相比之下,2012年全国商品房销售额只有6.44万亿元。高收入群体集中在长三角、珠三角和环渤海地区,特别集中在北京、上海、广州、深圳等一线城市中。一线城市每年商品房销售总额还不到2万亿元。高收入群体在一线城市中具有超强的购房能力。

假定高收入群体每户在未来若干年内购买一套100平方米的住宅,总需求量高达50亿平方米。在2011年全年新增住房面积只有5.9亿平方米。换言之,按照现有的生产能力,8年内新建商品房还不一定能满足高收入群体的需求。高收入群体主要居住在一线城市。因此,超强的购买力推动一线城市的房价不断上升。在一线城市中普通工薪阶层买不起房子,可是,高收入群体的人不仅买得起房子,而且还可以购买许多套住房。一线城市的房价不断攀高的原因是:第一,供不应求,第二,货币流动性泛滥。深层原因是贫富差距过大。需要增加供给,疏导资金流,通过税制改革缩小贫富差距,通过房产税提高空置成本,只有综合治理才能抑制“房价收入比”不断上升的趋势。专题二人均住房面积与房地产供求关系

众所周知,房价调控,十年九调,越调越高。为什么宏观调控政策事与愿违?

供求规律是经济学的基本规律。供不应求,价格上升,供过于求,价格下降。只有在供过于求的情况下,通过财税政策限制过度投机,才可以把房价降下来。如果供不应求,要把政策的重点放在增加供给上。只有逐步实现供求基本平衡,才有可能让房价回归到一个合理的水平。

究竟在2013年前后,中国房地产市场上是供不应求还是供过于求?有两组流行的统计数据:第一,国家统计局公布城镇人均住房面积在2011年为32.7平方米,城镇人口6.9亿,两者相乘,得到城镇居民住房总面积225亿平方米(表2-2)。第二组数据来自于2010年第六次人口普查,城镇居民住房总面积为179亿平方米。如果采用第一种数据,房地产市场处于供过于求态势。如果采用第二种数据,房地产市场供求基本均衡。

经过核算,我们认为第一组数据似乎有误。统计局公布的城镇人均住房面积属于抽样调查数据,标的是居民住房。这组数据的准确含义是在城镇中拥有住房的居民人均住房面积。可是,众所周知,在城镇中还有三分之一左右的居民没有自己的住房。如果拿城镇人均住房面积乘上城镇总人口必然夸大现有住房面积。

人口普查的宗旨是了解居民家庭生活状况,并没有把居民住房面积当作重点。第六次人口普查中城镇居民住房面积数字只能用来参考,原因有三。第一,人口普查采用问卷形式由住户自报居住面积,难免和房产证上的数字有偏差。由于人口普查取得数据的途径和住房与城乡建设部及国土资源部取得数据的途径不同,因此,两组数据缺乏可比性。第二,人口普查中住房面积的定义和房地产交易中的住房面积不一致。人口普查中把生产和居住面积混合在一起,数字偏高。第三,人口普查好几年搞一次,在统计学上属于孤证,缺乏连续性和可检验性。

毋庸置疑,由于税务部门要征税,国土资源部门要核发土地证件,每年商品房销售额比较靠谱。可以选定一个起点,在基准年住房总面积的基础上,逐年核算,加上商品房销售量,再减去折旧就可以得到居民住房存量。如果将2001年选为起点,逐年加上商品房销售量,扣除折旧,核算的结果是,在2012年全国城镇居民住房总量为126亿平方米到136亿平方米(表2-4,表2-5,表2-6)。

这种核算有如下局限:第一,商品房包含住房以及商业营业用房、办公楼等。由于有的时候商、住之间的界限并不十分清晰,选用商品房数据不会低估住房总面积。如果选用商品房数据依然得出供不应求的结论,那么,住房供不应求的状况可能更为严重。

第二,城镇居民住房的增量当中有一部分来源于某些年份的行政区划调整。例如,在行政区划调整时北京的石景山区和深圳“关内”的住房全部转变城镇居民住房,导致某年城镇居民住房总面积有所增加。其实,在行政区划调整前,这些地区大部分住房已经被统计为城镇住房。按照现行统计上划分城乡的规定,城镇划分以城市或镇的公共设施、居住设施等连接的地域为基本标准,最小划分单位为居民委员会和村民委员会。已经在相当大的程度上避免了行政区划变动对城镇居民住房总面积的影响。即使在北京、深圳,由于行政区划调整而增加的城镇居民住房也远远不到总面积的10%。由于在行政区划调整时增加城镇住房面积的同时也增加了城镇人口,对于人均住房面积的影响并不大。

第三,在上述核算中没有包括小产权房在内。迄今为止,小产权房还处于不合法状态,没有国土部门颁发的产权证明,不能在房地产市场上交易也没有履行各项纳税手续。因此,没有比较准确的小产权房的官方统计数字。根据REICO的研究,1995—2010年小产权房竣工面积总量为7.6亿平方米。

第四,还有一些军队、政府机关自建的住房很可能以各种方式逃避税收。不过,绕开了国土资源部门就拿不到产权证,这并不符合购房者的长期利益。这部分漏报的居民住房数量不会太大。

综上所述,在2012年城镇住房总面积在126亿平方米到136亿平方米之间。加上小产权房7.6亿平方米,再加上行政区划调整增加的住房面积5亿平方米,城镇住房总面积大约148.6亿平方米。虽然这些数字不够准确,可以比较有把握地说,在2012年城镇住房总面积不超过150亿平方米。

经过核算,全国城镇居民住房面积从2001年的100亿平方米上升为2011年的150亿平方米。建设速度不可谓不快。大量新建住房如同雨后春笋,拔地而起。可是,城镇人口从2001年的4.8亿上升为2011年的6.9亿。城镇人口增长速度不亚于新建住房的速度,城镇人均住房面积在最近10年内几乎原地踏步。

由于在可预见的未来城镇化依然高速发展,按照比较保守的观点,如果到2030年城镇居民人均住房面积达到29平方米,全国住房总量需要达到287亿平方米(表2-8)。也就是说,需要在现有住房的基础上翻一番。每年需要新增住房12亿—16亿平方米,可是在2012年,每年新增住房的能力只有5.9亿平方米。由此可以得出结论,房地产市场处于严重的供不应求态势,房地产业的产能严重落后于市场需求。如果不调整宏观经济结构,大幅度增加居民住房供给能力,在未来若干年内供不应求的状况将越演愈烈,推动一线城市的房价不断上涨。专题三居民收支资金流核算

为了保证宏观金融环境稳定,防范金融危机,必须实现居民收支资金流的稳定和连续。如果居民收支资金流出现堵塞,有可能出现“堰塞湖”,触发金融危机。

在宏观经济学教科书中居民收入分为消费和储蓄。储蓄再转化为投资。由于西方各国有很多不同的投资渠道,居民在银行中的存款数量很少。在居民收支资金流中银行存款起到一个调节平衡的作用。由于中国资本市场发育不健全,居民投资渠道较少,因此,居民收入中有相当大的一部分以居民储蓄的形态存进了银行。根据中国的国情,也许可以把居民收入分为消费和广义的储蓄。在广义的储蓄中再分为投资和银行储蓄。居民收入的资金流大致上可以分为三个去处:消费、投资和储蓄。近年来居民储蓄所占的比重越来越大。银行居民储蓄量在1990年仅有7120亿元,在2004年为11.9万亿元。居民储蓄存款由2011年底的34.36万亿元增加到2012年底的41.5万亿元,净增7.19万亿元。平均每月增加5613亿元。在2013年居民储蓄增速加快。到2013年6月底已经达到45.29万亿元,平均每月居民储蓄存款增加6983亿元。居民储蓄存款每年以两位数增加,在最近10年内几乎翻了四番(表3-2)。居民储蓄的增速远远超过了GDP增长速度。大量资金以居民储蓄的方式沉积在银行里,形成一个威胁到金融稳定的“堰塞湖”。

只要负利率超过一定程度,银行的居民存款就可能外溢。存款外溢对金融体系的冲击取决于居民存款相对于GDP的大小。如果居民存款数量不大,无论外溢与否都没有多大关系,如果存款数量和GDP相比份量较重,就有可能对金融体系的稳定性产生较大的冲击。

在1988年由于银行居民存款外流,通货膨胀率曾高达18.8%。1994年的通货膨胀率曾经高达24.2%。出现这两次高通胀率的时候银行居民存款余额占GDP的比重分别为25%和45%(表3-2)。近年来居民储蓄上升速度很快,对GDP的比例从1990年的38.1%上升为2012年的80%(表3-1)。由此而产生的通胀压力比1988年和1994年更高。

世界各国的国内储蓄占GDP的比重的平均水平为19.61%。高收入国家的国内储蓄占GDP的比重只有17.69%(表3-3)。中国居民储蓄占GDP的比重在2012年已经高达80%,并且还在继续上升。

每个月的居民消费量可以近似看成市场上全部可供出售的商品和服务总量。2012年,每个月居民消费大约1.7万亿元。也就是说,在市场上全部可供销售的汽车、电脑、猪肉、苹果、理发、洗脚等加在一起大约1.7万亿元。

在2012年,居民每月投资证劵488亿元,用于购房5371亿元(表3-5)。

在2012年,每个月的居民收入大约2.8万亿元。由于工资具有僵硬性,居民月度收入的资金流量有增无减,持续上升。

从1998年的房改到2011年,居民收入中消费所占比重由1998年的78.9%逐年下降,在2011年仅占60.9%。下降了18个百分点。居民用于投资的部分主要是购房,居民用来购买商品房的资金占比从1998年的5%上升到2011年的21.6%。证劵市场对居民的吸引力逐年减弱(表3-6)。

每月居民银行存款量过高并不是件好事。如果居民新增存款的资金不进银行,必然流入消费市场和投资市场。不能排除在国际市场上能源和原材料价格突然暴涨的情况下发生输入性通胀的可能。由于银行利率受到国企的牵制,调整利率的空间有限。如果利率调整幅度赶不上通胀率,很可能出现负利率。当负利率超过2个百分点后,居民收支资金流发生变化。倘若当月进入银行的5000亿—6000亿元资金改变流向,进入消费市场则物价涨,进入资本市场则房价涨。

物价和房价暴涨都不好,但是,两害相较取其轻,毫无疑问,物价上涨将伤害低收入群体,其危害大于房价上涨。2013年6月,高达45万亿元的银行居民存款好像悬在头上的堰塞湖。一旦银行中居民存款外流,其冲击强度可能比1988年和1994年更为严重。必须未雨绸缪,采取有效措施,尽快将堰塞湖的水疏导到安全的领域,防范金融危机。专题四内需的构成及变化

人们常说,要改变经济增长模式,从过度依赖投资和出口转移到扩大内需的轨道上来。说到底,内需就是老百姓的衣、食、住、行、玩、看病和教育。扩大内需的空间在哪里?

有人说,中国内需不足。其实,在扣除价格因素之后,无论是城镇还是农村,居民消费增长率都不低。2010年城镇居民消费增长率为8.65%,农村为7.13%。2011年城镇居民消费增长率为8.31%,农村为3.04%。和世界各国横向比较,中国居民的消费增长率名列前茅(表4-1,表4-2)。不过,城镇居民消费的增长幅度赶不上GDP。2010年,城镇居民消费总支出的增长率为8.65%,明显低于GDP增长率10.4%。2011年,城镇居民消费总支出的增长率为8.31%,低于GDP增长率9.3%。和城镇居民相比,农村居民人均消费水平相当低。在2011年城镇居民人均消费开支15161元,农村居民只有5221元(表4-1和表4-2)。农村居民消费只有城镇居民的三分之一左右。

食品在居民消费中所占比重逐年下降。从1993年的50.1%下降为2011年的20.3%,下降了几乎30个百分点。随着经济发展,城镇和农村居民的恩格尔系数持续下降。近年来人均食品消费量增长非常缓慢。2010年食品消费增长率只有3.75%,2011年食品消费的增长率为6.25%(表4-11)。食品消费增长率显著地低于经济增长率。农村居民的饮食消费开支占总消费的比重从1993年的66%逐年下降,在2011年为40.4%(表4-13)。尽管如此,农村居民的食品开支占总消费的比重依然高于城镇居民(36.3%)。农村居民在食品消费上的增速很低,农村居民的食品消费开支曾在2006年达到峰值,14070亿元,随后农村居民在食品消费上的开支总额一直维持在13800亿元上下(表4-12)。由于大量农民进城,农村居民的食品消费总额不可能继续上升。

近年来,城镇居民的粮食消费量逐年下降,从2009年的人均每年81.3公斤下降为2011年的78.8公斤。鲜菜的人均消费量从2008年的123.2公斤下降为2011年的112.3公斤。酒的人均消费量也从2006年的9.1公斤下降为2011年的6.9公斤。禽类和水产的人均消费量在上升。食用植物油、猪肉、牛羊肉和鲜蛋的人均消费量基本维持原状(表4-15)。

农民的人均粮食消费量比城镇居民高很多,但是呈现持续下降态势。农村人均粮食消费量从2007年的199.5公斤下降到2012年的164.3公斤。在短短的6年内农村居民人均粮食消费量下降了35.2公斤。蔬菜的人均消费量也呈下降趋势。蔬菜的人均消费量从2007年的99公斤下降为2011年的84.7公斤。同期,食油、肉类、家禽、蛋等人均消费量上升。食糖、水产品和酒的人均消费量基本稳定(表4-16)。显而易见,随着农村人均收入的提高,农村人均粮食消费量下降,但是饮食营养结构得到逐步改善。从总量上来讲,在内需各项当中食品需求的增长空间不大。人们由于饮食需求已经基本上得到满足,并不会因为收入增长而吃得更多。

衣着在城镇居民消费中的比重逐年下降。从1993年的11.9%下降为2011年的11%(表4-10)。无论是城镇还是农村,居民已经不缺衣穿。衣着更新的需求量有限。由于衣着在总消费中所占比重不大,穿衣消费对于拉动国民经济增长的作用有限。

2011年,家庭设备及用品开支在总消费中占6.7%(表4-10)。近年来居民用于家庭设备及用品的开支的增速从2007年的20.1%逐年下降,到2011年只有10.76%(表4-11)。如果取消商品房限购,居民购买家庭设备,如冰箱、洗衣机、彩电、音响等的开支可能要大幅度增加。受到政府政策的影响,例如,“家电下乡”等惠民政策,农村居民在家庭设备及用品等项的人均消费增长率迅速上升。在2011年农村居民家庭设备及用品增长21.78%、交通通讯增长9.42%,增速都高于城镇居民(表4-14)。农民在文教娱乐上的消费开支始终保持在相当低的水平,每年每人在教育和文化娱乐上的开支只有396元,在2010年的增长率只有1.42%,在2011年几乎没有增长(表4-14)。尽管农村医疗保健的人均消费增长率较高(23.62%),但由于基数偏低,实际上农民的医疗保健开支依然处于很低的水平,每人每年开支437元。

城镇居民用于医疗保健的开支从1993年的人均57元的低水平迅速上升,到2011年增加为969元。城镇居民用于医疗保健的总额从1993年的384亿元上升为2011年的6592亿元(表4-9)。医疗保健在全部居民消费的比重从1993年的2.3%上升为2011年的6.4%(表4-10)。受到国家医疗保健政策的影响,城镇居民医疗保健消费的增幅从20世纪末期的两位数下降为2011年的9.25%(表4-11)。可以预见,未来城镇居民用于医疗保健的开支还会继续增加,增幅可能和经济增长速度持平。

城镇居民在交通和通讯上的消费支出增长得最快。从1993年的564亿元上升为2011年的14626亿元(不变价),增长了将近26倍(表4-9)。在城镇居民总消费中的比重从1993年的3.2%上升为2011年的14.2%(表4-10)。可是,受到交通拥堵的制约,2010年城镇居民在交通和通讯上的人均消费增长率为18.34%,在2011年下降为6.54%(表4-11)。显然,城镇居民在交通和通讯上的消费开支还会继续增加,但是高速增长的可能性不大。

城镇居民在文教娱乐上的开支一直在增加,从1993年的1308亿元上升为2011年的12599亿元(表4-9),在城镇居民消费中占比从1993年的7.7%上升为2011年的14.2%(表4-10)。2011年城镇居民用于文教娱乐的消费支出增长率为11.84%(表4-11)。从总体上来说,居民在文教娱乐上的消费支出是拉动内需的一个重要部分。

农村居民居住消费开支在总消费中的比重从1993年的11.3%上升为2011年的18.4%(表4-13)。相比之下,城镇居民在居住消费上的占比从1993年的5.5%上升为2011年的9.3%,增长速度为3.7%(表4-11)。必须指出,农村居民在居住上的开支包括修缮自家住房,而城镇居民的居住消费仅仅包括租金、水电气和装修等开支,而不包括购房支出。如果把城镇居民购房支出考虑进来,城镇居民在居住上的开支占总消费的比重要远远超过农村居民。

2011年,在城镇居民消费当中增长最快的是衣着(14.04%)、文教娱乐(11.84%)、家庭设备及用品(10.76%)(见表4-11)。农村居民消费的热点是医疗保健(23.62%)、家庭设备及用品(21.78%)和衣着(19.12%)(表4-14)。农村居民在文教娱乐上的开支非但没有增加,反而有所减少(-0.49%)(表4-14)。

在1993年到2011年统计数据基础上,通过回归分析来预测未来的居民消费需求变化情况。表4-21中的数据显示,未来10年内居民消费增速有可能从前十年的均值8.06%下降为7.04%。也就是说,居民消费的增长速度不足以保证GDP维持8%以上的增速。

在各项居民消费中,虽然交通通讯依然保持最高的增速(10.98%),但是已经从1992—2011年的18.55%下降了几乎8个百分点。

和其他传统商品消费相比,信息消费增长速度很高,有望成为下阶段的消费热点。2013年1—5月,信息消费规模已达1.38万亿元,同比增速19.8%。随着新技术、新产品的不断问世,信息消费和物流、资金流的交易相结合,有可能取得越来越大的市场。

医疗保健和文教娱乐上的居民消费开支增速也显著下降。医疗保健从14.18%下降为7.5%。文教娱乐从10.92%下降为7.99%。尽管各项居民消费的绝对值依然在不断增长,但是增速放缓,依靠消费很难维持8%以上的经济增长速度。

究竟居民消费在国民经济增长中起到多大作用?以2011年为例,GDP增量为71369亿元(表4-23),同年城乡合计的消费增量为19411亿元(表4-28)。居民消费增量仅占GDP增量的27.2%(表4-31)。

在1994年,在GDP的增长中消费占37.54%。其中来自于城镇居民消费的贡献占20.98%,来自于农村居民消费的贡献为16.56%。从历年数据来看,居民消费对GDP增长的贡献率在波动中呈现下降趋势,从1994年的37.54%下降为2011年的27.2%。城镇居民消费对GDP增长的贡献率保持在20%上下,而农村居民消费对GDP增长的贡献率从1994年的16.36%下降为2011年的6.79%。在2011年,在GDP增长中有27.2%来自于居民消费。其中,有10.65%来自于食品消费的增量;来自于衣着的只有3.32%,来自于居住的只有2.1%(表4-34)。

由居民衣、食、行、玩、教育、医保构成的消费拉动国民经济增长的动力正在逐年衰退。如果国民经济保持8%的增速,在2020年GDP预期增量8.9万亿元,可是城乡居民消费能够提供的最大空间只有17729亿元。占GDP增量的19.91%。如果国民经济增速为7%的话,在2020年GDP增量为82644万亿元,消费可能提供的增长空间占21.45%(表4-34)。

居民开支的最大组成部分是购房。居民购房开支通常计入投资。购买商品房在居民收入资金流中所占比重越来越大。从1991年的207亿元急剧上升,2001年达到4863亿元,2012年高达6.44万亿元。在2001年到2012年期间增加了13.24倍。在2001年到2012年期间,商品房销售面积从2.24亿平方米增加到11.13亿平方米,增加了4.97倍。在2011年城乡居民消费增量为19411亿元(表4-28)。其中食品消费增量为7602亿元,衣着消费增量为7602亿元,家庭设备及用品的增量1449亿元,医疗保健的增量为1542亿元,交通通讯的增量为2078亿元。在2011年商品房销售额为58589亿元。由此可见,房地产业给国民经济增长提供的空间要远远大于各项消费。如果要维持7%—8%的经济增长,依靠增加消费来拉动内需的空间很有限,必须大力发展房地产业,为城镇居民兴建更多的商品房和廉租房,在提高人民生活水平的同时有效地拉动国民经济,提供更多的就业机会。如果把居民购房和租房、水电、装修合并在一起,视为广义的住房,那么,居民住房(包括租房和购房)是扩大内需最主要的战场。专题五农村剩余劳动力核算

究竟农村还有没有剩余劳动力?这个问题不仅关系到城镇化的进展速度,还直接影响到工资和社会保障政策。

经济学对剩余劳动力的定义是:边际劳动力产出等于零。也就是说,如果减少一个劳动力而不影响产出,那么这个劳动力就是剩余劳动力。根据这个定义,我们可以从两个方向来核算农村剩余劳动力。第一,全国各省市都有比较详尽的农产品产量的统计数据,同时也有每亩用工量、亩产量,不难计算出生产全部农产品所需要的劳动力数量。第二,各省市都有主要农作物的播种面积,乘上生产这些农产品每亩所需的劳动力,得到生产全部农产品所需的劳动力数量。

虽然农产品的种类数目远远低于工业制成品,可是也有上百种之多。在核算过程中没有必要也不可能样样俱到把所有品种的农产品都包括进来。在核算中我们选择稻谷、小麦、玉米、豆类、棉花、油料、甘蔗、甜菜、烤烟、水果、蔬菜等11个主要农作物。考虑到还有种植五谷杂粮、养鸡、养鸭、养猪等劳动,我们假定农民在一年的365天中用于主要农作物的时间为200天,还有50天用于其他农业劳动,剩下的115天属于农闲和休息。

在统计年鉴中提供了第一产业就业人数。这个数字包括了农、林、牧、副、渔等,大于纯农业生产所需的劳动力。为了避免高估剩余劳动力的数量,我们将农村第一产业的就业人数近似视为农业生产的劳动力。按照主要农产品的产量以及生产这些农产品所需工时计算出来农业生产所需的劳动力数量。这个数字和农村第一产业就业人数之差就是农村剩余劳动力。

在2002年全国农村剩余劳动力14389.8万人,以后农村剩余劳动力逐年减少。到2011年全国农村剩余劳动力为8876.21万人(表5-54)。在10年内农村剩余劳动力减少了5513.6万人。平均每年减少550万人。这充分说明了在改革开放以来中国经济建设取得的伟大成果。

减少的农村剩余劳动力主要有三个去处:第一,进城的农民工;第二,转移到农村的第二和第三产业;第三,从谷物和豆类种植转移到需要更多劳动力投入的经济作物。在2011年,在苏、锡、常一带不仅没有农村剩余劳动力,还需要从外地引进大量劳工。新疆一直处于劳工短缺状态,在2011年尚缺农村劳动力223.95万人。农村剩余劳动力集中在河南(967万)、湖南(965万)、四川(910万)、云南(885万)。在安徽、广西、广东、贵州还有大量农村剩余劳动力(表5-54)。在最近3年内,农村剩余劳动力最多的省市是:河南、湖南、四川、云南、安徽、贵州(表5-83)。河南的农村剩余劳动力位居全国各省市首位。排序状态基本没有改变。河南在最近10年内剩余劳动力下降的幅度最大,从2002年的1899万人下降为2011年的967万人(表5-79)。云南的剩余劳动力在2002年为707.7万人,在2007年上升为946万人。随后云南的剩余劳动力数量虽然有所减少,但是在2011年仍然有885万人。云南农村剩余劳动力下降的幅度在全国各省市当中最低(表5-85)。

从农作物播种面积出发核算实际所需的劳动力,得出的结果和从农产品产量出发的结果非常接近。在2011年全国农村剩余劳动力为8876.5万人。

由于农业机械化和品种改良,在最近10年内谷物种植所需的实际劳动力数量大幅度下降。种植稻谷所需的劳动力从2002年的2948.7万人下降为2011年2047.5万人,下降901万人。种植小麦所需劳动力在2002年为1661.8万人,到了2011年只需要1009.8万人,减少653万人。种植玉米的劳动力从2002年的2004.6万人到2011年下降为1795.3万人,下降209万人(表5-87)。种植粮食(谷物)所需劳动力在近10年内减少了1554万人。种植粮食所需要的劳动力不断减少,这是一个巨大的社会进步。

由于养殖业大发展,国内市场对大豆的需求量急剧上升。由于中国农民在大豆生产上没有比较优势,因此,近年来大豆进口量大幅度上升。国内大豆种植面积下降,所需要的劳动力数量从2002年的578万人下降为2011年的311万人(表5-87)。棉花、油料等经济作物需要的劳动力数量也呈下降态势。

在这段时期内,蔬菜生产需用的劳动力数量从2002年的7297万人,上升为2011年的7902万人,增加了605万人。种植水果的劳动力在2002年为2367万人,到2011年增加为3626万人,增加了1259万人(表5-87)。

由于我国粮食价格相当稳定,农民种植粮食作物的利润比较低。在保障粮食供给的情况下,农民改变种植品种,从粮食作物转向收益较高的蔬菜和水果,这是农民按照市场规律做出的理性选择。

从种植各类农作物需用的劳动力占比来看,在2002年有14.85%的农村劳动力种植稻谷,可是在2011年只要10.78%的劳动力就足够了。种植小麦所需劳动力的比重从2002年的8.37%下降为2011年5.31%。2002年种植玉米需用总劳动力的10.1%,到了2011年只要9.45%就足够了。而生产蔬菜的劳动力比重从2002年的36.75%上升为2011年的41.59%。生产水果需用的劳动力比重从2002年的11.93%上升为2011年的19.08%(表5-87)。显而易见,今后这个趋势仍将继续。

在过去10年内,全国农业就业劳动力从2002年的34204万人下降为2011年的27878万人,减少了6326万人,减少了22.7%。农业实际需用的劳动力总数从2002年19854万人下降为2011年的19002万人,减少了852万人,减少4.5%(表5-54)。

农村剩余劳动力从2002年的14351万人减少为2011年的8876万人,减少5475万人,减少了61.7%。农村剩余劳动力在总农村劳动力中的比重从2002年的41.96%降低为2011年的31.84%(表5-54和表5-79)。

农村剩余劳动力占比逐年下降,这是一个可喜的趋势。但是必须认识到,实现农业现代化和城镇化是一个长期的历史任务。在2012年还有8000多万农村剩余劳动力有待转移。可是,每年全国新增就业机会有限。在2012年创造了新增就业的历史记录,1266万人。国务院提出2013年新增就业的目标是900万—1000万人。扣除掉每年大学毕业生700万人之后,能够分给农村劳动力就业的总数只有300万—400万。相对于8000万以上的剩余劳动力,杯水车薪。城镇化的速度必须和新增就业的规模匹配,切切不可掉以轻心。如果盲目地一拥而上,鼓动大批农村年轻人涌进城镇,倘若没有足够的就业机会,势必在城镇形成贫民窟,给社会造成极大的隐患。中国的城镇化任重道远。

有些人认为,中国农村已经达到了刘易斯拐点,没有剩余劳动力了。于是,他们主张增加工资,提高最低工资线。核算结果表明:在农村尚且存在着大量剩余劳动力。在这个情况下贸然提高最低工资线有可能损害了最低收入群体——农村剩余劳动力的利益。更何况由政府主导的增加工资只能给公务员、军人、教师、国企员工和离退休人员加工资,没有途径给农民和民营企业的员工增加工资。如此增加工资只能让贫富差距更加恶化。专题六加工深度系数法评估GDP

在研究GDP的时候,除了关注居民生活水平之外必须关注国家综合实力。在国与国之间的对抗中不仅要考虑政治、军事等因素,还要考虑能够转化为军事力量的资源和能源等物资因素。国家综合实力在国际政治关系中非常重要。一旦发生战争,要看这个国家能够动员多少人力和物资,能够坚持多久。有些小国,比较富裕,尽管人均收入很高,但是在国际事务中的发言权远远不及相对贫穷的大国。

在世界上众多的产品当中,工业原料和农产品的同质性最高。因此,选取一组原料和农产品作为统计对象就可以避免因产品质量和选取统计样本不同而产生的误差。大多数国家作为一个完整的经济体都生产这些农产品和原料,如果挑选一组农产品和原料来作为统计对象,对各国来说都是公平的。一个国家拥有的原材料和农产品的数量在一定程度上和国家综合实力有关。拥有的原材料和农产品数量越多,意味着可以调动和建立军事力量的资源越多,支持对抗的实力越雄厚,打起仗来拖得越久。

中国在2002年的虚拟原材料价值为1370亿美元,美国为1387亿美元。美国略强于中国(表6-28)。到了2011年,中国的虚拟原材料价值为3935亿美元,美国为2818亿美元。中国在钢铁、煤炭、水泥、稻米、小麦等许多农产品上都位列世界首位。虽然中国的科学技术水平和深加工能力还远远落后于美国,无论如何中国的综合实力不可低估。相比之下,日本的虚拟原材料只有131亿美元。虽然日本在制造业加工增值能力很强,但是,在体现国家综合实力的虚拟原材料价值上严重落后。

加工深度系数反映了一个国家工业化的程度。GDP主要来自于生产过程中的增值。在工业化的不同阶段,原料产值和国内生产总值之间存在着显著的相关关系。对于落后的农业国来说,农产品、原料占GDP的比例比较大。工业发达国家的原料、能源和农产品占GDP的比重比较小。工业化程度越高,原料产值所占的比例就越小。如果我们说两个国家的工业化水平差不多,那么这两个国家的原料占GDP的比例也应该相差不多。虽说加工深度系数法并不能准确地提供中国GDP的数字,但是,加工深度系数法回避了许多在统计中出现的不确定性,从另外一个角度提供了评估综合国力的参照体系。

人们通常使用汇率法或购买力平价法来评估GDP,可是,由于受到价格指数(包括汇率)、产品质量以及统计取样的影响,难免产生歧义性。加工深度系数采用指定的原料、能源、农产品作为统计的基础,采用同样的价格指数,因此可以有效地避免歧义性,能够在更一致的基础上评估各国的GDP。

世界各国历年的加工深度系数大致上可以分为四大类:第一类,加工深度系数高于10%,基本上属于工业化程度较低的发展中国家,例如越南、菲律宾、津巴布韦、印度等。第二类,加工深度系数在5%—10%之间,例如泰国、中国、南非、埃及等。第三类的加工深度系数在2.5%—5%之间,其中有澳大利亚、东欧各国、俄罗斯等。第四类的加工深度系数低于2.5%,几乎都是工业化发达国家(表6-29)。

中国的加工深度系数在2002年为9.4%,随着工业化的进展,逐年下降,在2011年为6.6%,降幅为42.4%。而同期印度的加工深度系数从2002年的11.1%下降为2011年的10.1%。降幅仅仅9.9%。这说明从总体上来说,中国的工业化进展速度遥遥领先于印度。

尽管中国的加工深度系数在近年来取得了很大的进步,在2011年为6.6%,可是依然高于巴西(6.0%)、埃及(5.7%)等国,也高于东欧诸国,如罗马尼亚(4.8%)、匈牙利(3.1%)、捷克(2.3%),高于俄罗斯(2.5%)。这说明中国还需要产业升级,提高能源利用效率。如果中国能够不断降低加工深度系数,就可以在相当长的时期内保持GDP高速增长。

采用加工深度法来比较各国GDP也有局限性。例如,石油输出国的原料占GDP的比例可能比较高,因此,应当将石油输出国另外分组。另外,有些国家,例如加拿大自然资源丰富,大量出口木材、纸浆、小麦等原材料,因此它的加工深度系数也比较高。美国大量出口小麦,使得它的加工深度系数高于日本、英国、德国等,但是并不一定说明美国的工业化程度低于这些国家。因此,在用各国加工深度系数比较GDP时应当剔除大宗出口的商品,例如石油和小麦。

从工业制造能力来看,中国的加工深度系数理应和波兰、罗马尼亚相近,可是,2010年中国的加工深度系数为6.6%,而波兰的加工深度系数为3.9%,罗马尼亚的加工深度系数为4.3%。连埃及的加工深度系数(5.7%)都低于中国,这说明中国的GDP很可能被低估了。专题七服务业占GDP的比重核算

2011年,中国服务业占GDP的比重为43.3%,远远低于全球各国服务业占GDP比重平均值为70.9%。从世界各国的统计规律来看,随着人均GDP的增长,服务业占GDP的比重随之增加。无论按照汇率法还是购买力评价法计算,中国的人均GDP已经进入了中等收入国家行列,可是,服务业占GDP的比重却明显地低于世界均值,甚至低于低收入国家(49.7%)、中低收入国家(51.6%)、中等收入国家(54.7%)。津巴布韦的经济发展程度远不如中国,可是服务业占GDP的比重为47%。菲律宾为55.8%(表7-1)。从世界各国来华旅游者的直觉来看,中国的服务业要明显地强于低收入国家,甚至比东欧国家更好。可是,中国服务业占GDP的比重大大低于这些国家。中国的服务业统计数据很可能被低估了。

为什么中国服务业占GDP的比重会这么低?很可能是由于税制改革的滞后而丢失了统计数据。中国的税制依然带着严重的计划经济特色。在计划经济中统计数据强调物质产品而忽视服务业。西方各国的个人所得税占整体财税收入的30%—50%。可是,中国在2012年个人所得税只占全部财税收入的6.8%。服务业和制造业、农业不同,在大多数情况下服务业没有具体的物质产出,更多体现在人和人之间的相互服务。在工业化国家中服务业的数据来自于个人所得税申报。例如,在西方许多国家,对家政服务的支出可以退返个人所得税,因此具有足够的激励机制鼓励人们如实报告个人收支。中国至少有1000万保姆,从来就没有哪个保姆报过税,她们的GDP产出并没有纳入国民统计。众多小商小贩的GDP也被丢失了。没有任何激励机制鼓励人们如实申报在服务业中的支出和收入,导致服务业数据严重缺失。

纵观世界各国数据,随着人均GDP增长,服务业占GDP的比重也逐渐升高。按照回归分析,中国服务业占比的99%的置信区间在52%到58%之间(表7-2)。

有人见到中国服务业占GDP的比重严重低于其他国家,于是建议大力发展服务业,以此拉动内需。事实上,中国普通服务业(如餐饮、物流、娱乐、家政等)的进入门槛很低,市场化程度明显高于制造业。满街都是饭馆,业者很容易申办到餐馆和理发店的营业执照。进入家政服务的门槛也很低。一般而言,并不是普通服务业欠发达,而是丢失统计数据导致服务业的统计比重偏低。

在服务业中还包括金融、通讯、医疗、教育等。从总量上来讲,中国的银行、学校和医院的数目并不少,但是大部分银行、医院都是国有单位,迄今为止,尚且存在着种种制度上的准入障碍。如果放松对这些领域的准入限制,削弱国有企业的垄断,允许民营企业自由进

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