魏尚进教授解读：中国走向“创造大国”的前景与挑战 | 问学讲堂

中国从2010年时开始超过美国成为世界第一制造大国。相关数据显示，在500多种工业产品中，中国有200多种产品的产量为世界第一。同时，我们也知道，中国的制造很厉害，但创新还不够强。

但这不奇怪，因为所有国家经济增长都会依靠两大基本源泉：一是靠低成本，二是拼新产品、新思路，即创新。因此，在一个国家经济发展的早期，劳动力很便宜，即使没有太多的发明创造，光拼成本也可以获得经济增长，例如一样产品你会做，别人也会做，这时候劳动力成本便宜就是竞争力。

但随着中国经济发展，劳动力成本持续上升，到了今天中国比世界上大多数发展中国家劳动力成本都要高，这时候之前被忽视的创新对经济增长的重要程度就变得更加大。从这个意义上讲，中国的制造和创新如果不能平衡发展，会给未来发展带来挑战。

先来看过去15年中国的GDP增速情况，曾经中国一直保持两位数增长。但从2010年、2011年、2012年开始，增速在下降，过去一两年里一直在6%-7%之间，并且从中期看，增速回到7%以上的概率不是很高。

接下来可能继续保持相对中高速的速度在增长，但是到底能否保持下来，速度是否还会继续跌，不只国内政策学者有焦虑，国际上其实也很焦虑。因为从2001年开始，中国是对世界经济增长最大的国家，第二是美国，所以中国增长速度下来，全球经济增长速度都会下来。因此，全世界都在担忧中国增长速度会不会继续放缓，而且到底多快速度放缓。

再来看中国改革开放以来两个变量的增长情况，即GDP和全要素生产率（TFP），TFP可以看做是效率生产指标。可以发现，中国改革开放以后，效率增长很快，但到了2008年、2009年以后生产效率出现负的情况，生产效率本身下降也是关注忧虑的地方。

最近两年，官方公布的GDP增速都在6%-7%之间，这个增速到底是不是被低估了？国际媒体经常喜欢报“克强指数”，并由此推断当地的GDP增长速度。

“克强指数”由三大变量组成：第一，当地货运量，铁路货运量增长速度。第二，发电增长速度。第三，银行贷款增长速度。很多人说把三个指数放一起看平均增长率可以称之为克强增长率，并可以从全国范围里这三个变量的增长率推算GDP。

我算了一下这个增长率，并且把它与全国的GDP增速对比了一下，的确有一些出入。但是也要思考，这样算出的增长率就一定是最准确的吗？

今天来讨论三个问题：

第一，中国近期增长速度的官方数据有没有被高估？

第二，增长速度下滑，到底是由周期性、临时性因素造成，还是结构性、中长期因素造成？

第三，中国如果要从制造大国转型成为一个创造大国，它的前景可以乐观吗，需要克服一些什么样挑战？

第一个问题是：中国近期增长速度有没有被高估？

现在普遍来说，怀疑高估有两大理由：第一，中央和地方报的数据有很多不一致。但不一致也可以理解，因为中国的统计里面有一个总部经济的办法。

举一个例子，有一个企业集团在上海、浙江、河北、北京都有业务，但是都有业务时候，比如总部在北京，北京统计时会把集团所有东西统计在里面，很多地方收税，总部在哪里，就在哪里收税。此外，统计每个企业投资增长率也可以这样算。到地方，假设碰巧上海某个企业在浙江有很多业务，浙江就不能把上海企业放在这边的增长值不算。现在跨省、跨地区投资越来越普及，这样计算从这个意义上来说可以理解。因此，就可能导致地方报的数据的确加起来比全国报的数据大，但这本身并不表明国家报的增长率一定被高估。

第二，用自己算的克强增长率与GDP增速不一致判断。但这也不一定。为什么不一定？中国经济正在发生天翻地覆的结构性变化，如果结构性变化是一个重要现象，可能传统克强指数方法论有需要有更新的地方。

具体而言，今天中国经济和以前相比，结构变化的重要方面是服务业占经济比重越来越大，服务业对经济增长贡献越来越大。而传统制造业发展和服务业发展时，它们分别对发电量需求不一样，对铁路运输需求不一样。由于以前铁路运输量、需要的发电量与今天不一样，因此从逻辑上说，可能“克强指数”方法可能不一定跟得上形式了，需要做修正。

但以上只是猜测，若要证明猜测是否准确，就需要科学研究来证明。

怎样进行科学研究？有一种办法是能否在传统指标之外，另外再找一个指标，用它来重新推理“克强指数”。新指标加入后还是看发电量、货运量和银行贷款，但是他们之间的权重不一定都是三分之一了，需要进行优化。怎么优化？就要靠这个新加入的变量来改善“克强指数”的构造了。

我的一位同事，西班牙裔经济学家萨拉·伊·马丁与另外两位学者用夜间灯光强弱作为衡量经济发展速度的参考指标，看它能否用来帮助我们重新构造“克强指数”。

具体做法如下：第一，用各省各年的灯光增长及三个变量的变化来重新推断“克强指数“ 中三个变量的最优权数。第二，再用全国层面那三个变量的增长率，结合最优权数来推断全国GDP 的实际增长率。第三，用重新构造以后的“真实GDP增长“再反过来看统计局报的经济增长，是否被高估。

美国宇航局观测的中国夜间灯光图像

在中国的图片中，最亮地方是复旦大学所在的上海地区，全中国晚上最亮地区是上海和周边地区，有很大区别。然后是广东、香港、深圳、北京等等，所以夜间灯光可以刻画不同地区的经济发展水平。

我同事经过研究，最后发现，在“克强指数”中，最优的权数应该是银行贷款占第一位，发电量增长占第二位，第三位是铁路货运。这和我们理解经济结构非常吻合，即传统制造业对三个都有依赖，服务业对铁路货运需求低了，餐馆、银行还是需要用电，同时服务业与贷款的关系最紧密。

用新权重计算的克强指数与官方GDP增速相比会有什么情况？经过比较后发现，官方报的GDP数比夜间灯光活动所预测的经济增速还低一点，换言之，统计局数字并没有高估中国的经济增长。因为统计局做抽样调查，样本一般是已有企业，旧经济企业会在样本里面，而新诞生的企业，尤其新的行业里面企业，它们从诞生、壮大到被收进统计局样本里面有时间差。所以在刻画经济结构变化上面，统计局方法往往会有滞后情况，至少这个研究表明了官方报GDP增长速度并不一定高估了经济增长。

尽管如此，但中国经济增速比2008年以前下滑却是事实。

第二个问题：增长速度下滑，到底是由周期性因素造成的，还是由结构性中长期因素造成的？

在周期性因素中有一个重要指标是世界需求。中国是高度开放的经济体，中国出口加进口占GDP比重有50%左右，美国只有20%多，因此从这个指标看，相对于美国来说中国是一个更加开放的经济体。

什么意思？即同样假设世界经济需求减少，这对中国增长的负面影响要大于对美国增长的负面影响。世界经济今天可以疲软，明天也可以复苏，这个意义上说是周期性因素。产能过剩、杠杆过高等，也是潜在可以被逆转的周期因素，这些周期因素显然会影响经济增长。

但是周期性因素之外，我们也要理解到中国增长态势更会受结构性因素影响。结构性因素里面最重要的有两方面。

第一个因素，中国过去30多年的经济发展成功，老百姓生活水平提高很快，同时带来劳动力成本增长很快，使得中国有世界竞争力的行业数量现在比之前少了。例如，曾经一家玩具公司把工厂开在杭州，现在他们把工厂搬去了印度，就因为成本问题，众所周知，玩具厂是劳动力资本密集型的。中国劳动力成本上升是结构性因素，也是不可逆转的因素。

第二个因素，这个因素全世界都有，是普遍的规律，前面也说过，劳动力成本上升后对创新的依赖程度会越来越大。但是，通过创新所促进的增长，其增速会慢于拼成本导致的增速，这也是为什么全世界所有经济增速奇迹只发生在劳动力便宜国家，一旦劳动力不便宜只能靠创新，靠创新不会出现特别高的增长速度，这是自然规律。

第二个因素和第一个因素可以呼应。此外，中国同时还在发生一件非常重要的事情，就是人口结构的变化。曾经，中国劳动年龄人口增长非常快，但从2012年开始，如果以15-59岁年龄段作为劳动力年龄人口计算，中国的就业年龄人口出现了负增长。而且中国劳动力结构还曾经受益于80年代初开始执行的比较严格的计划生育政策，因此中国有一段时间不工作的人，如小孩和老人，与工作年龄人口相比，比别的国家低很多。这给中国带来了一个额外好处，即创造价值的人相对于被养活的人更多。

但恰恰又因为计划生育政策，使得中国比较少孩子出生，比较少孩子出生什么意思？即到的2012年左右开始，进入劳动年龄人口的人越来越少，相对于自然本来应该有的进入劳动力人口少了，但老年人又越来越多，再加上“二孩政策”放开，所以现在中国新进入劳动人口的数量越来越少，而需要养育的人口越来越多。

由于“二孩政策”新增加的出生人口距离其进入劳动力市场还有至少十几年的时间，因此，要过十几年后，中国新进入劳动力市场的人口才会增加，这也是目前中国经济增长下滑是有深层结构性因素，并且中期之内不可逆转。

综上所述，由于中国经济发展的结构性因素发生了改变，增长模式需要转型，因此只有依靠创新不可。

第三个问题是：中国如果要从制造大国转型成为一个创造大国，它的前景乐观吗？需要克服的挑战是什么？

关于中国的创新，有积极的例子，也有悲观的例子，既有政府的例子，也有民营企业的例子。但问题是，到底现在这些创新企业能否代表中国企业整体，能否代表中国企业的未来？这是我们想知道并且关心的问题。

我和北大的张晓波老师研究过中国企业到底能不能创新的问题，发表在今年的Journal of Economic Perspectives一月刊上面，题目叫“从‘中国制造’到‘中国创造’：未来与挑战”。

我们想回答两大问题，一个是通过系统的数据，看中国企业到底能不能创新，能不能从“创造大国”向“创新大国”过渡。第二，中国企业创新活动中还有什么需要改变的方面，从而使得创新活动更好，以及创新活动有没有资源错配的问题。

第一组信息，中国企业能否过渡到创新型企业，首先看一个指标，即对创新活动的投入。如果从研发投入（R&D）占GDP比重和研发投入占人均GDP比重这两个指标看，可以发现一个规律：一个国家对创新活动投资会随着收入水平的增加而增加。原因很简单，劳动力便宜时候可以拼劳力，创新没那么重要。劳动力贵的时候，被迫进行创新，不创新就要死掉了，所以人均收入提高会导致创新活动增加。

第二组信息，从时间序列看中国的数据，可以发现，随着收入增长，GDP对创新活动投入也在增加，R&D除以GDP随着收入增加而增加，符合国际规则。此外，相对于国际惯例来说，同样在GDP增速是8%的情况下，中国对R&D的投入更大，比其他国家高很多，说明中国对研发这方面很重视，愿意花钱。并且，我的研究还表明，中国的研发投入不光数量大，而且增长速度也快于世界平均水平。特别的，虽然中国人均收入远低于OECD发达国家平均水平，但研发投入已超过OECD国家平均水平。

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那么，记在账上的研发投入到底有没有转化成创新产出、创新结果？创新产出和结果有很多种衡量方式，在我的研究中用专利来衡量，因为可以进行跨国比较。

如果看国内企业申请专利数量，会发现专利申请数量增长很快。现在中国企业每年申请专利数量已达世界第一。很多人说，专利不要光看数量，还要看含金量。

怎样衡量中国企业申请专利的含金量？先看全世界各地的企业在美国申请的美国专利，第一，国家越大，在美国申请专利数越多，因为国家大企业也多。第二，国家同样大小的情况下，发展水平越高，在美国申请并得到专利数量越高，因为收入水平越高，通过发明创造获得增长源泉必然要增加，对R&D投入能力也高。所以国家大小、发展水平这两个因素显然对申请美国专利有非常重要的影响。

考虑这两个因素，就可以衡量中国企业在美国申请的专利数量相对于中国国家大小、发展水平来说是什么样情况。我们研究发现，中国企业在美国拿到的专利数随着发展水平的提高逐年增加，而且比世界其他国家平均水平做得更好。因此，通过在美国拿到专利的数量和水平可以判断，即使用统一标准来看中国创新活动，特别是用专利来衡量创新活动，中国的增长其实也非常之快。

此外，由于每一个专利申请出来，还会提到其他什么专利给了其启发，提供了什么技术等这些信息，这也能衡量一个专利的水平。研究发现，中国企业在美国申请专利被其他专利申请者引用频率增长也非常快，非常可喜，而且被引用的频率绝对水平和增长速度都远高于全世界普遍水平。从这个意义上说，客观数据表明，中国企业丧失劳动力成本优势以后，不用对其能否向创新型转型过分悲观。中国企业一旦有条件，就可以发展得不错。

还有一个问题，创新企业在全世界范围内都需要政府的支持。那中国企业的支持资金都去了哪里？数据显示，大多数补贴都去了国有企业。虽然一些国有企业创新能力很高，但是对于创新，还要看其效率。

我们用研发投入转化成创新成果的转化率来衡量一个企业创新效率。通过数据，我们研究得出，每百万人民币的投入，创新效率是小型企业比中型企业做得好，中型企业比大型企业做得好。此外，从不同所有制企业情况来看，每百万人民币的投入补给国企得到的效果要差于补给民企的效果，但是实际上，国企更容易得到补贴或政策支持。从这个意义上说，中国的创新资源配置存在错配的现象。

最后总结一下我今天讨论的问题：

今天讨论中国今年的增长速度，从重新构造“克强指数”角度出发，研究发现增长速度没有被官方数据高估。但尽管如此，GDP增长速度放缓是一个中长期趋势，主要是由结构性因素来决定，周期性因素并没有那么大作用。

关于中国企业能否走向创新型增长，客观数据表明，中国企业完全有这样能力，所以中国变成创新大国的前景也非常光明。

但同时，仍然存在资源错配的问题，尤其创新领域资源错配给中国向“创造大国”转型拖了后腿。所以我个人的判断是，供给侧改革一定要把纠正资源错配，特别是创新领域的资源错配包含进去。