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我国真面临“过早去工业化”现象吗?

时间:2021-08-23 22:48:25 | 来源:虎嗅APP

原标题:我国真面临“过早去工业化”现象吗? 来源:经济观察报

本文来自微信公众号:经济观察报(ID:eeo-com-cn),作者:刘玉海,对话嘉宾:奚锡灿(复旦大学经济学院博士),原文标题:《相较工业占比下降,更要警惕中国服务业发展相对不足》,头图来自:视觉中国

工业化,曾经是中国长期追求的国家战略目标之一。最近一两年,公共舆论中出现了一种越来越响亮的声音:过去一段时间,我国出现了“过早去工业化”现象——2006年中国工业占GDP的比重为42%,但到2019年,这一比重下降到32%,因此需要稳住制造业在宏观经济中的占比。

在此之前,主流的观点是:我国经济过于依赖投资,第三产业发展不足。

那么,该如何看待工业占经济比重下降?这是否就意味着我国“过早去工业化”?工业占比到一个峰值后掉头向下,是中国特有的现象吗?是否需要采取措施遏制工业占比的下降趋势?

就此,《经济观察网》采访可复旦大学经济学院奚锡灿博士。

奚锡灿认为,由于长期以来我国已经给了制造业很多优惠政策、且制造业劳动生产率进步越快资源(尤其劳动力)反而越会向服务业流动,因此很难再有有效措施把制造业占比稳定在某一个水平上。而且,光看制造业占比,对社会福利没有什么意义——在服务业不足的情况下,刻意将资源进一步流向制造业,反而可能会加剧内外失衡、消费与投资之间的失衡。

以下为访谈实录:

《经济观察网》:过去几年,我国是否出现了所谓的“过早去工业化”?制造业占GDP比重的下降,是否就意味着出现了“过早去工业化”?国际上已经完成工业化的经济体,其制造业在总体经济中占比的变化是怎样的?

奚锡灿:如果要回答中国是否过早的出现了“去工业化”现象,我们可以拿来进行比较的一个基准,是发达经济体历史上走过的路径。从发达经济体走过的历史路径来看,一个经济体一旦进入中高收入阶段——即人均收入(以购买力平价计算)达到8000~9000美金左右,工业在其宏观经济中的占比达到峰值(无论按就业占比、还是GDP占比)——通常在35%~45%之间,然后都不可避免的出现下降、同时伴随着服务业占比上升。

这在各发达经济体中,是高度一致的——既包括老牌资本主义国家如英国、美国、法国,也包括那些二战后经济起飞的东亚文化圈国家,如日本、韩国。我们印象中,日本、韩国都强调出口导向和“制造业立国”,但是,当其经济到达中高收入阶段后,这两个国家也出现了和那些先发的老牌资本主义国家非常一致的趋势——步调高度一致,定量上也非常一致。

所以,经济发展到一定阶段后,工业/制造业占GDP比重下降,几乎是发达经济体都曾出现的一个趋势,目前还没看到哪个主要经济体例外或发生逆转。

过去十年,工业在中国经济中的占比是在逐步下降——峰值大概是在2010年左右,对应的人均GDP(以购买力平价计算)正好也在8000~9000美元,工业增加值在GDP占比的峰值接近50%,甚至高于发达国家在历史上的峰值。对照其他高收入经济体类似发展阶段,中国经济从工业向服务业的这一转型,是相当“标准”的,并不存在所谓的“过早去工业化”。

《经济观察网》:既然国际上发达经济体都曾趋势性的出现过工业/制造业占比达到一定比例后开始掉头向下,内在机理是什么?

奚锡灿:这其中有好几个因素在起作用,主要是两方面:

第一,经济中不同部门的产品,在需求层次中位置不同——经济学中用“需求的收入弹性”来衡量。需求弹性最低的,是农产品和食品,无论穷人还是富人都不例外,都需要食用一定量的粮食,这是需求的最底层;需求再上一层,就是制造品;需求更顶端的是服务品,像娱乐、高端文化、健康、教育产品,绝大部分都是非必需品,但有了这些,生活就会过的更好。

服务业产品有个重要特点:存在很强的市场化服务对家庭内部服务的替代——可以去市场上购买、也可以自己在家制造。比如吃饭,可以在家做,也可以去餐厅;类似的还有家政、育婴、家教服务。但统计GDP的时候,对服务业是只统计市场化服务的那部分;家庭内部的服务,没有产生就业、也不太好统计,通常是不计入GDP的。

而随着经济发展、一个国家逐步进入高收入阶段,大家的时间成本变得越来越高,会越来越倾向于将这些家庭内部的服务外包给市场化的服务公司——这个过程,在中国这几十年的历程中,很多人都体会到了——那么,市场化服务业在整个GDP和就业中的比重,就会越来越高。

从根本上说,为什么随着收入提高,服务业在宏观经济的占比会慢慢超过工业?这是因为服务业本身能让人更有获得感、生活变得更幸福,有这么一个人性的基础——满足了温饱之后,就会需要家用电器、代步工具等制造业产品;再往上,就会需要文化、娱乐、健康、教育等服务,提升精神世界的层次。这既符合马克思的发展观、也符合马斯洛的“需求层次”理论。所以,是人性驱动了经济结构不断向服务业转型这么一个规律。我们不能跟经济规律对着干。

第二,制造业技术越发达、科技越进步,反而越来越多的资源流向服务业。这是一个非常反直觉、不太容易想明白的一点:很多人会觉得,做强制造业、让制造业技术进步更快,资源会越来越向制造业吸引;但其实恰恰相反,制造业技术越强、越自动化、资本化,结果是大量的劳动反而向服务业流转。这后边有个很深刻的道理:制造品和服务品不是相互取代的关系,而是相互补充的关系——生产再多的钢铁、机器,也无法替代老师、医生、护士和律师等。

相互补充意味着什么?举个例子,木桶的各块板子之间是相互补充的关系,木桶的盛水量取决于短板而非长板。所以,在一个经济体,要让“木桶”盛更多的“水”,应该修补最短的那块板。一般情况下,工业/制造业技术进步快,自然状况下很容易成长为“长板”,服务业技术进步慢,就会成为“短板”。这种情况下,如果资源继续向制造业倾斜,只会使“长板”更长、“短板”更短,而所能盛下的“水”不会增加——GDP统计会很高,但带来的社会福利是很低的。

在市场经济下,价格机制会自动把资源引导到那些生产率进步比较慢、供给不足的部门。比如,制造业生产率进步快,会反过来引起大家对服务业的更多需求。但服务业的供给跟不上,因此服务业价格会上升,也就会吸引更多的人加入服务业,改善服务业的供给。

《经济观察网》:但很多时候,经济发展并不是完全运行在市场体制下,会受到其他因素(如政策政治)的影响。尤其像我国,传统上更重视工业、硬实力,这是否会抑制服务业发展?

奚锡灿:实际上我国是服务业发展相对不足,而不是工业发展不足,工业面临的是产品相对过剩——这就是我为什么判断:中国不存在过早去工业化现象。

即便我们先不看任何数据,首先想想,当前大家最关心的是哪些问题:住房、教育、医疗、养老。住房涉及一部分建筑业,但住房附着的很多功能——在我们的体制下,教育、医疗等很多公共福利与其挂钩在一起。

哪里的房子最缺?大城市的房子、尤其学区房最缺。能够提供最好的教育、医疗、文化娱乐、商业服务配套的房子最缺。中国不是每个地方的房价都高,农村大量房子没人住,荒废在那里。主要是核心大城市的房子紧缺——原因在于,这些房子配套的商业服务和公共服务最好。换言之,某种程度上是服务业供给不足,引发了大家对某些房屋的超额需求。

当然,统计数据也确实告诉我们,我国服务业的发展是不足的:与发达国家同等发展阶段对比,中国近年的服务业占比,无论以就业还是GDP计算,都要比发达国家同阶段低10几个百分点。

首先,这与我国是一个有计划经济传统的国家有关。历史上我们就更看重工业/制造业,我们的发展战略一直都是以制造业/工业驱动——从计划经济时期到改革开放40年,一直如此。这在具体的政策上,是有非常明确的表现的。

比如,地方政府在制定和执行发展战略时,一般都是偏向大型制造业企业和实物资本投资——道理很简单,地方政府追求GDP和财政收入,而制造业规模比较大,容易创造GDP和收税。如果去看城镇建设用地指标的分配——这是地方政府影响经济的一个很重要工具——工业用地价格低廉,但商业和住宅用地,价格往往要高好几倍、甚至十几倍。

另外,实物投资也能快速拉动地区GDP,因此也受到地方政府青睐。投资占GDP的比重,中国历史上最高曾占到40%多,比世界上主要经济体都要高很多,比日本韩国历史上最高点还要高。最近几年,投资增速下来了,但投资占比也仍然维持在一个高位。

地方政府对工业/制造业的偏好,肯定会抑制资源向服务业流动——长期以来,我国的公共卫生、医疗、教育投入相对不足;而对工业投资则是大量、甚至是过度的投入。房价之所以高,很大一部分原因是住宅土地供给不足,但这并不是因为没有土地,而是土地用途的错配。即便是大家以为土地快用完的一线大城市,其实还有很多利用效率很低的工业用地,如果把这些土地盘活,服务业的资源相对可以得到更充足的供应。

第二方面的原因是,长期以来,我国对服务业的监管和干预相对较多。相对来说,制造业中除少数战略性行业,现在基本上已没什么限制,民企、外资可以自由进入——这也是我国制造业崛起这么快的重要原因;但服务业(金融、教育、医疗、新兴文化服务业)很多领域还存在高度管制,有的也许刚开始没有监管,但一旦做起来很快监管会介入,资源很难再进入、甚至流出这些服务业。

第三,长期以来,我国的城市化政策是偏向城镇、偏向中小城市的,限制人口向大城市流动,但服务业的贸易性普遍是很低的,因此人口密度就很重要。如果把资源过度引导到人口密度太低的地区,本身就会阻碍服务业的发展。

例如,农村除了小吃摊、小卖部、农家乐等,基本没什么服务业,连电影院都找不到。我和陆铭、钟粤俊的测算表明,这种低密度的城市化导向,把我国服务业的占比拉低了3~5个百分点。当然,其他如金融政策等的原因,也对服务业的发展不足起了很重要的作用。

《经济观察网》:我们对工业、硬实力的偏好,是否反衬着对服务业认识的不足?1. 过去通常认为,制造业的效率高于服务业,但随着移动互联网时代一些新的平台型服务业巨头崛起,其服务用户的边际成本无限接近于0,很有可能颠覆服务业效率低于制造业的固有认识;2. 过去政府倾向于认为服务业带来的税收有限,但实际上现代服务业、尤其是生产性服务业是人力资本密集的高收入行业,包括个人所得税在内的税收效果可能并不低。

奚锡灿:你提到的这几点,我基本都同意。我刚才讲的服务业比制造业技术进步慢,是指对于整个部门平均而言——因为服务业的规模效应不足;但是,这不排除有些服务行业出现快速技术进步的可能。例如,新兴服务业、互联网新经济等,是出现了快速的技术进步。

但传统的统计方法,很难准确度量、统计新兴服务业的产出和技术进步,国际上也没有很好地解决这个问题。如果要改变大家对这些服务行业技术进步的固有印象,需要改进对服务业技术进步的度量问题。

其二,另一些“传统”服务行业的劳动生产率进步也不慢。比如,至少从上世纪七十年代开始,在零售行业中发生了重大的组织革命——以前大多是零售小店,现在则是高度组织化的跨国机构。像沃尔玛、开市客等,在所有的地方都利用标准化的管理方式、经营模式,很好地利用了规模效应,因此生产率的进步很快。

另外,生产性服务业——比如商业服务、咨询、研发,它与工业、制造业不是相互替代,而是相辅相成的,但现在的统计方法还没有很好地衡量这个交融的点,造成比较严重的统计误差,甚至误导我们的判断。

比如,假设有一家很大的制造业公司,里边可能有研发、法律、营销、甚至金融服务等——也就是说,在一个工业企业内部,也可能有大量的服务成分。但在现在的统计方法下,这些工业企业内部的服务就业会被统计进工业;但同样这些服务岗位的人,如果独立出去成立一个新公司,承接他们原来在工业企业内部做的那些服务业务,就会被统计成服务业。

所以,我怀疑——只能找到一些零星的案例,因而只是一种推测——所谓的过去几年“快速去工业化”,有一部分就是这样的情况。因为“十三五”期间我们强调服务业的发展,有相应的税收优惠等配套措施,有些制造企业可能会把它的服务环节外包出去。如果是这样,就更说明不存在过早去工业化。

《经济观察网》:与我们对工业/制造业是硬科技的认知偏好并存的,是认为服务业偏“软”,哪怕是互联网新经济,也不是很能彰显“硬科技”“硬实力”,这会带来哪些可能的影响?

奚锡灿:长期以来,我们就是一个工业思维,更强调芯片、新能源这样的硬科技。但如果没有教育、医疗和人力资本的提升,哪里来的芯片?芯片、光刻机,是由目前制造业占比最高的国家研发的吗?恰恰相反,是制造业占比较低的发达国家研发提供的。服务业的发展往往与“人的再生产”高度相关,是科研与创新的重要来源。

没有相关服务业的提升,也就很难有制造业的突破。一个产业的发展,往往不能就这个产业谈这个产业——比如,农业实现现代化不是靠农业本身,而靠的是工业提供的良种、机械、化肥等。那么,工业要进一步脱胎换骨,很有可能一个重要的突破点,是要靠服务业提供的创新研发、营销创意、满足消费者的个性化需求等。

《经济观察网》:如果刻意维持制造业占一定经济比重的目标、并为此而引导资源配置,后果会是什么?是否有可能导致产能过剩、无效投资、甚至拖累产业和经济结构升级?

奚锡灿:我非常同意。首先要面对的问题是,有什么样的政策措施能够维持制造业在经济中的比重、让资源逆向往制造业回流?因为长期以来,我们已经给了制造业很多优惠政策,还有什么新的有效的办法?

其次,很多观点主张把制造业做强、往更高端发展,那么问题又来了:制造业劳动生产率进步越快,资源尤其劳动力反而越会向服务业流动,制造业占比反而会下降。

所以,我很怀疑,我们如何能用什么方法,把制造业占比稳定在某一个水平上。

再次,制造业占比高不高,和制造业强不强,没有什么关系。现在世界上的很多发达国家制造业占比很低,但你能说它是制造业弱国?

此外,生产是为了什么?最终而言,是为了满足消费者需求,为了人民的福利。随着我国科技和经济的发展,消费者需求的方向摆在那儿——往服务业转向。但如果刻意维持制造业占比的目标,而把更多的资源投入制造业,那么多生产出来的工业品卖给谁?

很显然,国际贸易在退潮,跟黄金时代相比在下降,想通过国际市场消费这部分新增工业产品不太现实;国内能不能消费那么多额外的制造品,可能也要打个问号。如果不能消费掉这些制造业产品,同时又要维持制造业占比,那就意味着要增加投资。

但我们投资占比已经很高了,而且投资有个铁的定律:边际回报递减。过度的实物投资甚至会增加地方政府债务——而这已经是现在重点防范的系统性风险隐患之一。

而且,光看制造业占比,对社会福利没有什么意义——在服务业不足的情况下,刻意将资源进一步流向制造业,反而可能会加剧内外失衡、消费与投资之间的失衡,使得内需和消费更难提升——也就意味着内循环和双循环的新发展战略缺少支点。

本文来自微信公众号:经济观察报(ID:eeo-com-cn),作者:刘玉海

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