再论中国的投资效率以及资本形成的总量特征

再论中国的投资效率以及资本形成的总量特征*

张 军

（复旦大学经济学院，上海200433 ）

1 引言

自20世纪80年代以来，中国已经持续了长达20年的高速经济增长。这不仅在所有转型经济中是独一无二的，而且超过了东亚‚四小龙‛在高速增长时期（20世纪60-80年代）的增长记录。但是，在进入90年代、特别是中后期以来，增长率却现了持续下降的趋势（参见图1）。于是，中国能否继续保持高速经济增长的动力并维持它的增长格式，开始受到现有经济研究文献越来越多的关注（例如，张军2002a,b，Rawski, 2002, Qin and Song, 2002）。

尽管中国是一个转轨的经济，但是它的经济增长在很大程度上却类似于新兴工业化战略的模式，并可定义为工业化推动型的（张军，2002b）。中国曾经有超过70%（现在为63%左右）的人口在农村，但是，与东亚的新兴工业化经济体类似，中国的经济增长依赖的却不是农业部门（只有80年代初期是个例外），而是工业部门，尤其是制造业的扩张。工业的增加值已经占到GDP的45左右，而来自农业部门的贡献只有10%，而且这个份额还在下降之中。这就是说，中国的经济增长事实上是一个由制造业部门而不是农业部门驱动的。

因为制造业的这个角色，因此，同样与东亚经济的发展经历相类似的还包含贸易部门在经济增长中的极其重要性。尽管东亚经济在接受外商直接投资方面表现出与在中国的不同的模式，但是在出口促进和贸易扩张上，中国与东亚经济却有着很大的相似性。今天，出口和外商直接投资对中国的经济增长越来越扮演着举足轻重的角色1。但是，出口贸易与外商直接投资的重要性均是与中国的经济

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本文完成于作者在韩国庆北国立大学执教期间（2002年9月-12月）。写作本文的最初动机是来自两方面的。一是想为我的另外两篇讨论中国的资本形成与经济增长模式的论文（张军，2002a,b）提供一个‚脚注‛。那两篇论文主要研究中国改革以来的经济增长模式。而这一篇论文则侧重于对投资效率变动的分析，并通过揭示投资总量的一些特征来更好地理解中国经济增长的性质与源泉。二是有感于今年6月我在哈佛大学商学院看到的陶和吴（Toh and Ng, 2002）最近发表的一篇关于东亚经济和新加坡的投资效率的论文。他们的这篇论文让我直接产生了专门去著文讨论中国的投资效率的欲望。另外，美国匹兹堡大学的罗斯基教授(Rawski, 2002)最近也有一个关于投资与中国经济增长的简短评论，并且在给作者的邮件中罗斯基教授特别提到，尽管有少数的研究论文出现了，但是总体来说，投资对中国经济增长的约束尚未引起（西方的）经济学家足够的注意。本文无疑是在这个问题上的一个初步的尝试，希望将有更多的讨论加入进来。该研究的结果归属于由我负责的国家社会科学基金资助的研究项目‚资本形成与中国的经济增长‛（2002）。我指导的研究生陈诗一在数据的收集和处理方面为我提供了热情的支持，在此表示谢意。不用说，文责自负。 1

但是，在很多研究文献里，贸易的增长对中国经济增长的贡献却常常被严重地低估了。这个谬误的产生导源于国民收入核算恒等式中的‚净出口‛项目。‚净出口‛是出口与进口的差，等于贸易的余额。这个余额在总体上只占中国GDP的1-2%，因此，要核算它对经济增长的贡献的话，那么‚净出口‛不仅微不足道，而且在经济出现贸易逆差时还会在实际上降

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增长主要依赖制造业部门的这个事实相联系着的。众所周知，中国的出口80%为来料加工和制成品的出口，其中一多半来自于外商资本在中国的投资企业。在中国的直接投资中，外商资本大多数集中在制造业部门。

如果以上的理解是正确的话，那么，作为一个转型中的经济，中国的经济所依赖的增长机制与早些时候的东亚经济似乎就没有什么特别的不同，都是依赖快速的工业化推动着经济的高速增长。需要指出的只是，作为一个大国经济，与东亚经济增长机制的这个相似形在中国是以不断增长的区域极端化（即工业化不断朝东部和南部沿海集聚）过程而表现出来的。换句话说，中国经济与‚东亚奇迹‛在增长模式上表现出来的地理特征是不同的2。

因此，从整体上说，关于经济增长与工业化的大量文献（例如，Young, 1993; Lau and Kim, 1992; Kim and Lau, 1996）虽然主要针对了东亚经济，但对我们解释中国经济增长的发生机制并关注增长的可持续性都是至关重要的3。在理论上，工业化类型的增长格式接近于新古典的增长模式。较高的储蓄率和快速的资本形成成为经济增长的主要源泉。但是，随着资本密度的提高，资本的边际生产率将出现递减，从而降低经济增长的速度。

对于中国这样一个劳动力供给过剩的经济，工业化的进程应该能维持更长的

低GDP的增长率。因为这个道理，大多数研究都一致地认为，在中国所实现的高速经济增长中，贸易的增长几乎可以忽略不记。有的研究结论甚至是，在中国20年的经济增长中，出口并不是主要的推动力，中国的经济增长主要是内需拉动的。特别是1997年东亚金融动荡之后，关于中国经济的‚内向性‛的判断事实上已成为‚共识‛。因为总消费和总投资占了中国GDP的90%，就说中国经济是一个内需为主的经济、增长主要为‚内需‛而推动，似乎该是一个常识，但不幸的是，这个常识却可能导致一个谬误。

应该不难想象，消费、投资、进口和出口之间都存在着相互的关联性。而且对中国这样一个以制造业为主的经济而言，进口和出口对经济其他部门的贡献往往可能更大一些。从理论上说，如果我们在没能确认出口对构成GDP的其它支出项目的影响力度之前就简单地从GDP的恒等式来直接计算‚净出口‛对经济增长的贡献，自然就等于忽略了出口对其它支出项目的‚间接贡献‛的大小。因此，利用国民收入恒等式来直接计算净出口对GDP的贡献是有会严重低估贸易对中国经济增长的重要性的嫌疑的。正确的估计方法之一是，要首先估计出出口对消费、投资和进口的影响，然后再去估计出口对GDP的贡献大小。而这就需要经济学家真正去做研究了。

我注意到，这个问题已经引起中国经济学家的注意，而且开始有人利用类似的方法来重新估计出中国的出口对GDP的贡献份额。例如，林毅夫和李永军（2002）最近的研究就是先估计出口对消费、投资和进口的积极影响，之后再对出口增长可以拉动GDP增长的贡献大小进行估计。他们的结果发现，平均而言，出口增长10%就可以拉动1%的GDP增长率。卢荻（Lo, 1999）则研究了进口对中国经济增长的贡献。虽然我们还需要更多的实证研究来确定出口和贸易对中国经济增长的贡献到底有多大，但新的结论似乎跟我们的直觉更贴近了一些。 2

值得指出的是，中国经济增长在地理上的差异是近年来经济学家关注的重大问题之一，也出现了不少研究文献（如魏后凯，1997；刘树成等，1994; Demurger, et al, 2001; Liu et al, 1999）。 3

杨格（Young, 1993）在‚来自东亚新兴工业化经济的经验教训：一个不同的观点‛一文中对东亚经济的增长模式提供了一个简洁而技术性的处理方法，他的结论更加直截了当：‚东亚新兴工业化国家的最重要的特征并不在于他们的制造业具有不寻常的生产率的高速增长，而是在于他们成功地扩张了制造业的投资和就业，因此才享有‘工业化’的头衔‛。而克鲁格曼(Krugman, 1994)则用非技术性的语言评论了‚东亚奇迹‛的增长模式，是一篇俏皮的文章。费利普（Felipe, 1999）为我们提供了一个关于东亚经济增长和效率变动的非常漂亮的文献综述。

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时间。只要资本的形成能够吸引并匹配更多的劳动，中国经济离开增长的‚稳态‛还将有相当长的距离，经济增长的空间还会很大。但是，我们的经验观察表明，过去的10年，中国经济的资本密度却发生了显著而快速地上升。这对于一个劳动力供给过剩的经济而言，是难以理解的，因为，资本密度的显著上升通常只是在经济的发展接近于实现充分就业之后才可能出现的现象。而中国的经济中存在着几乎无限供给的劳动力资源，应该是一个常识。可见，这个提前出现的‚资本深化‛现象的背后是有上的原因的。而根据我们的理解，这是一个需要在中国的投资中才能得到较好解释的现象。

中国的投资的特征以及对中国资本形成的效率的影响是需要专门研究的问题。不过，正如我们在另一项研究中指出的那样，中国经济的资本形成是由地方的局部增长目标决定并在一个非一体化的经济环境中相互竞争的结果（张军，2002a）。这样的投资造成了改革以来中国地方经济的投资结构和经济的部门结构更加趋同而不是相反（Young, 2000）。总量的投资远远高于在一体化的市场下的最优均衡值（Qin and Song, 2002）。由于过度地投资，大量的资本沉淀在生产能力过剩（从而赢利能力恶化）的领域，使得中国的资本生产率这些年来出现了持续而显著地下降趋势。过度的投资同时也减弱了经济增长吸纳劳动力的能力（袁志刚主编，2002），制约着经济的高速增长。

尽管有不少的文献揭示了中国投资的上述问题，不过，在现有的文献里，对改革以来中国的投资效率的变动以及资本形成的一些总量特征（如资本形成率、投资的部门结构和所有制结构等）还缺乏系统的经验考察。本文的目的就是集中讨论中国的投资效率的变动以及与资本形成的那些总量特征之间的关系。我们希望通过这样的研究，进一步揭示出投资的低效率对中国经济增长可能产生的抑制作用。

本文简单地由以下5个部分构成。除了引言之外，在第2节我们来观察和讨论资本生产率的变动模式。然后，在第3节分析资本密度的上升。第4节讨论资本形成的一些总量特征。最后是本文的基本结论和含义。

2 投资效率与‚边际资本-产出比率（ICOR）‛

我们知道，资本相对于产出增长的速度表现为资本的边际效率或者资本的边际生产率。因此，观察资本生产率变动的一个量标就是观察‚资本-产出‛比率的增长率。依据索洛（Solow, 1957）发展出来的关于增长核算学的一个简单分解方法，在不变的规模报酬、外生的技术进步和竞争市场的假设下，产出的增长率可以分解成：

gy = αgl+(1-α)gk + e

其中，gy, gl和gk分别是产出、劳动和资本的增长率。是劳动的产出弹性，e为索洛残差，或者称为全要素生产率（TFP）的增长率.在我们这里，它可以反映或者捕捉技术或动态效率的变化。经过变换，我们就可以得到资本-产出比率增长率的表达式：

gk-gy =α(gk-gl)- e

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或者

g(K/Y)= αg(K/L)- g(TFP)

此式表明，在新古典生产理论的假设条件下，资本-产出比率的变动是资本-劳动比率（即人均资本或者称为‚资本装备率‛）变动与全要素生产率（TFP）的变化率之间的‚净效应‛的结果。如果资本-劳动比率或要素的密度保持不变，那么，全要素生产率的增长将全部转化为资本-产出比率的下降。由于资本-产出比率的倒数就是资本的生产率，所以，只要要素的密度不变，资本的生产率变动等价于技术进步或者效率的改善。可是，如果在这个过程中要素的密度不断提高，那么，资本-产出比率（从而资本的生产率，但变动的方向相反）的变动就只能取决于要素密度变动与全要素生产率变动的净效应了。

在现有的文献里，资本的边际效率常常用‚边际资本-产出比率‛（Incremental Capital-Output Ratio, 简称ICOR）来衡量。而且边际资本-产出比率是一个更容易计算的指标。因为根据定义，资本的边际生产率是资本存量的边际产量（dY/dK），即产出的增量与资本存量变动的比率。因为资本存量的变动(dK)等于投资流量(I)，因此，在总量上，资本的边际生产率又可以用GDP的增量与投资的比率（dGDP/I）来表示。显然，边际资本-产出比率（ICOR）是资本的边际生产率（dGDP/I）的倒数：

ICOR = I/dGDP

从理论上说，投资效率的提高将趋于保持资本与产出的同步变动，因而无论是用资本-产出比率，还是使用这个边际资本-产出比率（ICOR），它们的增长率都会变得非常小，或者接近于零。例如，布兰查德和费希尔（中文版，1998年，第4-5页）在分析了美国经济从1874到1984间的资本-产出比率的变动时也特别提到：‚现有对资本的度量表明，资本与产出大体以相同的速度增长，所以，gy-gx（即资本的增长率与产出的增长率之差-引者注）接近于零......产出-资本比率的相对不变性蕴涵了一个正的索洛余值，大体等于劳动份额乘以劳动生产率的增长率。‛

当然，这些量标还常常与经济增长的方式或者经济发展的战略选择有关。例如，杨格（Young,1993）在其论文中粗略地比较了东亚经济与其他经济地区的增长方式，他发现：‚在1960-1985年间，每一个新兴工业化经济都经历了投资占GDP比率的显著上升。在1960到1980年，的I/GDP比率上升了1倍，韩国上升了两倍，而新加坡则上升了三倍......这个比率的上升并不是世界经济的典型特征，因为在其他经济里，I/GDP比率是不变的或者下降的，只有表现非凡的亚洲地区是个例外。‛

另外，克鲁格(Krueger, 1984, p.147)在她的论文‚比较优势与发展：20年之后‛中也特别提到：‚国家之间在边际的资本-产出比率（ICORs）上的巨大差异表明，不同的贸易下存在着要么是要素的比例、要么是效率上的显著差别。在1960到1973年间，韩国、新加坡和的边际资本-产出比率在1.7到2.5之间，与智利和印度的5.5和5.7现成了鲜明的对照（参见Balassa, 1978b的详细讨论）。当巴西转变了其贸易战略之后，它的边际资本-产出比率从1960-1966

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年间的3.8下降到了1966-1973年间的2.1。尽管对这些比率的变化可能存在着许多的原因，但是要素比例的差别以及出口商采用适当的要素密度来扩张生产的能力无疑是最重要的原因。‛

根据这个定义，我们在表1计算出了1980-2000年中国的边际资本-产出比率，并将5年移动平均的ICOR的变动格式描绘在图2中。图2非常清晰地显示，改革以来，中国的边际资本-产出比率在维持了10多年的几乎常量之后，从1994年开始急剧上升了，意味着投资的边际效率在1994年以后显著恶化了。这个结果与我们直接计算的资本-产出比率在同一时间范围内的变动模式是一致的（张军，2002a）。考虑到中国的经济增长与投资之间的高度相关性，并对照图1给出的中国GDP的增长率变动曲线，我们应该不难看出，中国经济增长的下降似乎应主要归因于投资效率急剧恶化的结果。

表1：中国的边际资本-产出比率（ICOR）

年份

GDP增量全社会固定资本

ICOR(5年移GDP增量全社会固定资本ICOR(5年移ICOR 年份 ICOR

（亿元） 投资 （亿元） 动平均) （亿元） 投资 （亿元） 动平均) 479.6 344.6 432.3 639.8

910.9 961 1230.4 1430.1 1832.9 2543.2 3120.6 3791.7 4753.8 4410.4 4517

1.9 2.79 2.85 2.24 1.48 1.42 2.52 2.15 1.6 2.23 2.76

2.25 2.16 2.1 1.96 1.83 1.98 2.25 2.11 2

1991 1992 1993 1994 1996 1997 1998 1999 2000

3069.9 5020.3 7996.3 12125 9406.5 6578 3882.6 3722.3 7336.1

5594.5 8080.1 13072.3 17042.1 20019.3 22913.5 24941.1 28406.2 29854.7 32917.7

1.82 1.61 1.63 1.41 1.71 2.44 3.79 7.32 8.02 4.49

2.01 1.85 1. 1.76 2.2 3.33 4.66 5.21

1980 1981 1982 1983

1984 1236.5 1985 1793.4 1986 1237.8 1987 1760.3 1988 2965.8 19 1980.9 1990 1638.7

1995 11718.7

注释：ICOR＝全社会固定资本投资/GDP的增量，即‚资本边际生产率‛的倒数，ICOR越大，投资的效率越低。 资料来源：《中国统计年鉴（2001）》（国家统计局，2001）。

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图2: 中国ICOR（5年移动平均）6543210198219831984198519861987198819199019911992199319941995199619971998

因为资本-产出比率（K/Y）等于资本的产出弹性与边际资本-产出比率（ICOR）的乘积4，所以，图2显示的边际资本-产出比率的变动格式同时也意味着资本-产出比率的类似变动轨迹。我们曾经在‚增长核算学‛（Growth Accounting）的框架里（那里把全要素生产率（TFP）视为外生的变量）讨论了资本-产出比率的上升原因，并把这个原因归结于资本-劳动比率（K/L）的上升和（或者）全要素生产率（TFP）增长率的下降两个方面的综合结果（张军，2002）。而且，我们确实在经验上估计发现，全要素生产率（TFP）的增长率在1992年以后出现了持续递减的趋势（张军和施少华，2000），并且工业部门所计算的资本-劳动比率的增长率也大约在1993-1994年开始急剧上升了（见张军，2002，表1和表2）。

不过，我们也注意到，全要素生产率的变动也可能与资本密度的变动本身存在着非线性的相关关系。现在我们基于大川（Ohkawa, 1984）以及陶和吴(Toh and Ng, 2002)的类似论点，考虑到全要素生产率的变动与资本-劳动比率变动的这个非线性关系，将全要素生产率的变动直接处理为资本-劳动比率变动的‚二次函数‛。根据陶和吴（Toh and Ng, 2002），我们将全要素生产率(g(K/L))定义成资本-劳动比率(K/L)的下列‚二次函数‛：

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提示：这是因为资本的产出弹性（1-a）等于资本的边际产出（dY/dK）与平均产出之（Y/K）比率。而资本的边际产出（dY/dK）等于边际资本-产出比率(dK/dY = I/dY)的倒数。

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表2：二次方程的回归

0

1.141 1.281 0.1 6.814 4.494

1

0.984 0.229 4.297

1gKL2

-0.0722 0.025 -2.86

2KL2系数估计值 系数标准误 T统计量

X Y

注：二次方程为gTFP0

g(TFP) = a0 + a1g(K/L) + a2 [g (K/L)]2

参数a0是不能用资本-劳动比率(K/L)的变动来解释的全要素生产率(g(TFP))的变动部分，而根据陶和吴，我们期待着a1为正，a2而为负。这意味着，当资本-劳动比率(K/L)增长到一定临界水平之后，全要素生产率的增长率((g(TFP))将开始下降。g(K/L)的临界值可以通过解出全要素生产率增长率(g(TFP))的最大值而得到：令g(TFP)对g(K/L)的一阶导数为零，我们得到g(K/L)的临界值（X*）为：

X* = -a1 / (2a2)

然后，可以解出g(TFP)的最大值Y*。

我们利用张军和施少华（2000）给出的1978-1998的基本统计数据并补充了1998-2000连续三年的数据，拟合了上面的二次函数，得到了参数a0 、a1和a2估计值并计算出了g(K/L)的临界值（X*）与相应的g(TFP)的最大值（Y*）。我们将这个拟合结果汇总在表2里。拟合优度相当令人满意，参数值a2为负，g(K/L)的临界值（X*）为6.814，g(TFP)最大值（Y*）为4.494。我们可以将这个二次函数的经验结果描绘在图3中。

我们前面提到过，根据增长的核算学，资本-产出比率的增长率g(K/Y)可以分解成：

g(K/Y) =αg(K/L) – g(TFP)

其中α是劳动的产出弹性。而现在因为全要素生产率的增长率g(TFP)是资本-劳动比率增长率g(K/L)的二次函数，因此，g(TFP)可以由这个二次函数来替换，得到用g(K/L)表示的资本-产出比率的增长率g(K/Y)的表达式：

g(K/Y) = - a0 +（α- a1）g(K/L) – a2 [g (K/L)]2

为了得到g(K/L)的变动对g(K/Y)的正的影响，令g(K/Y)对g(K/L)的一阶导

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数大于零，从而得到：

g(K/L) >（a1-α）/（2 |a2|）

例如，根据我们拟合的经验结果，我们已经知道参数a1和a2分别为0.984和-0.0722，使用同样的数据我们拟合的α为1-0.619=0.381（见张军和施少华，2000）。这样，当g(K/L)大约大于4%时，资本-劳动比率(K/L)的上升就将导致资本-产出比率增长率（g(K/Y)）的上升了。因为资本-产出比率(K/Y)是资本的产出弹性（1-α）与边际资本 –产出比率（ICOR）的乘积，所以，资本-劳动比率的增长（g(K/L)）过快实际上也就成为引起边际资本-产出比率（ICOR）上升或者投资效率显著下降的主要原因了。

对于资本密度的增长率（g(K/L)）与全要素生产率增长率（g(TFP)）之间的这个‚二次关系‛，一种可能的解释是，在经济发展的初期，随着对生产能力和基础设施进行持续的和大量的投资，资本-劳动比率必将加速提高，出现资本的深化现象。在这个阶段上，全要素生产率（TFP）的增长将趋于缓慢。随着生产设施和基础设施的基础投资的完成，资本-劳动比率的增长将逐步减慢，从而全要素生产率的增长开始加快。5 但是，中国改革后时期的经济增长阶段似乎并没有遵循这个‚发展的周期‛，可能因为在改革开放之前中国已经经历了将近30年的计划经济和重工业化的发展阶段。而从我们在第3节计算的中国工业部门的资本-劳动比率的增长率来看，资本-劳动比率的加速上升发生在90年代以后而不是在80年代（张军，2002a），而且，接下来我们将分析说明，90年代以后的资本深化看上去更是投资本身的问题而不象经济发展阶段的周期反映。

图3：g(K/L)与g(TFP)的‚二次函数‛关系

g(K/Y) αg(K/L) g(TFP)

a0 g(K/L)

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例如，陶和吴（Toh and Ng, 2002）就是基于这样的假说对新加坡的全要素生产率的变动模式做了解释。他还提到，这个发展周期的思想在大川(Ohkawa, 1984)那里也有类似的表述。

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3 资本密度变动的证据

在改革后时期，中国经济的资本密度发生显著上升的时间的确也是在20世纪80年代末期和90年代以后。这首先可以从我们计算出的整个经济的实际资本-劳动比率的变动格式得到证实，见图4。这里使用的是张军和施少华（2000）整理的1978-1998年间的资本和劳动力的总量数据。对于资本存量的数据，首先，1978-1990的数据来自于贺菊煌（1992）对中国资产存量规模的估计研究，而且为了保持一致性，我们按照他的方法并根据1991-1998年各年度的全社会固定资产投资总额进一步推算出了1991-1998年各年度的资本存量数据。关于数据的详细说明，参见张军和施少华（2000）。

图4：中国经济的实际资本-劳动比率（1978-1998）2.521.510.501978197919801981198219831984198519861987198819199019911992199319941995199619971998

为了进一步观察资本密度的变化模式，我们还计算了改革以来国有企业部门和集体企业（特别是乡镇企业）部门的实际资本-劳动比率。图5描绘出了我们计算的1980-1998年间国有企业部门的实际资本-劳动比率的变动模式。在计算国有企业的资本-劳动比率时，我们没有特别去估计生产性和非生产性劳动力的相对比重，因为我们的关注的焦点是资本-劳动比率的变动模式，而使用全部的劳动力数量显然只会加强我们的观察结论。另外，与很多研究一样，我们在这里也使用了固定资产净值作为资本存量。固定资产净值的数据是原始投资的积累额减去累计的折旧。由于中国目前所公布的所有固定资产数据都没有使用不变价格平减过，因此，我们必须使用下面的方法来估计固定资产净值的实际值。

我们是用以下方法计算1980—1998年的固定资产净值的（取1990年不变价）：（i）由现有统计得到每年新增固定资产净值；（ii）用固定资产价格指数（PK）去平减每年新增固定资产净值；（iii）将历年平减过的新增固定资产累加

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起来。假定1980年以前投资品的价格是稳定的，这样1980年年末的固定资产净值可以作为我们估算的初始值。1990年不变价的固定资产净值，即平减后的固定资产净值DNFt可用下式进行估算：

DNFtNF80NFtNFt-1/PK

t

这里NF80为1980年年底固定资产净值，NFt,NFt-1分别为t年和t－1年的固定资产净值。PK为t年固定资产价格平减指数。本文采用谢千里等人（Jefferson， et al, 1996）估算的1980—1992年的固定资本价格指数，1993年到1998年的数据为《中国统计年鉴》1993年后各期提供的固定资产投资价格指数，由于也是采用建筑安装平减指数和设备购臵平减指数的加权平均计算方法，因此是与谢千里等人的数据是一致的。

¼6 ÖÍйú¹úÓÐÆóÒµµÄʵ¼Ê×ʱ¾-ÀͶ¯±ÈÂÊ£¨1980-1998£©32.521.510.5019801981198219831984198519861987198819K/L199019911992199319941995199619971998

在计算集体企业部门的实际资本-劳动比率时，我们使用了卢荻（Lo,1999）在‚对中国国有工业企业绩效的再评价：1980-1996‛一文中提供的集体企业部门的有关资本存量和劳动力的数据，但数据只到1986年为止。其中资本的数据也是扣除折旧以后的固定资产净值数据，并按照类似的方法利用资本的价格指数对固定资本净值做了平减。同样，1980-1991年的资本的价格指数来自于谢千里

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等人（Jefferson, et al, 1996），而1992-1996的资本品价格指数则是作者根据资本的价格指数与出厂前的工业产出价格指数之间的稳定关系而推算出来的。在这里我们将计算的结果描述在图6中。 我们看到，集体工业部门的资本-劳动比率的增长趋势还是非常显著的。

图6 中国集体企业部门不断上升的实际资本-劳动比率（1980-1996）0.70.60.50.40.30.20.10198019811982198319841985198619871988191990199119921993199419951996K/L

我们在一项关于乡镇企业的研究中，也曾计算了乡镇企业的实际资本-劳动比率及其增长率（1980-2000）6，见图7。我们发现，乡镇企业的资本-劳动比率在20世纪80年代经历了稳定的模式之后于90年代开始出现了持续的上升趋势，这与陈剑波（1999）的研究是完全吻合的。陈剑波（1999）的研究发现，80年代中后期以来（特别是进入90年代），乡镇企业的发展开始表现出了令经济学家不能完全预料的变化和特征，那就是它的技术选择路开始出现偏差，它的技术变化并没有如正统的理论所期望的那样沿着技术中性或节约资本要素的路径发展，相反，资本的密集度却有不断提高的趋势。正如我们已经提到的，在陈剑波的数据里，乡村两级企业在1978-1996年间经历了资本-劳动比率以及平均资产规模的显著上升。

6

参见张军、施少华和陈诗一（2002）。我们在这里使用的资本数据为平减固定资产原值后的数据，当然这只会影响资本-劳动比率的绝对值而不影响其变动的模式。

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图7 中国乡镇企业不断上升的实际资本-劳动比率（1980-2000）1.41.210.80.60.40.20198019811982198319841985198619871988191990K/L1991199219931994199519961997199819992000

显而易见，80年代后期以来，无论是国有企业部门还是集体企业部门都经历了资本-劳动比率的持续而显著的上升趋势。而且，正如我们（张军，2002a）曾经指出的那样，已有的研究发现，乡镇企业的资本-劳动比率的快速上升并不主要是因为乡镇企业面临的劳动力价格上升过快（陈剑波，1999；大琢启二郎等人，2000，中文版，第9章），而是一个‚过度进入‛和‚过度竞争‛的结果。我们的进一步解释是，由于特定的财产制度和需求环境，特别是地方的介入，乡镇企业向工业部门的进入遵循了‚古典竞争‛的特征，从而导致过度进入和不断升级的投资。根据这一解释，不断提高的资本密集度主要不是劳动力实际价格的上升或上升过快的结果，而是乡镇企业部门过度投资的产物。

总之，在中国经济改革的头10年，即整个80年代，中国的资本-劳动比率的增长率基本上经历了适度的下降趋势，而资本密度的上升是从80年代末和90年代初开始加速的。所以，大体上，19/1990年似乎是中国经济增长的一个转折点。因为，在19年之前，从工业部门来说，资本-劳动比率或资本密度的变化并不显著。而且，也就是在20世纪90年代以后我们才观察到资本-产出比率的增长率加速提高了（张军，2002a, b）。事实上，在19-2001年间，中国的固定资产投资的增长率一直比GDP的增长率高出差不多4个百分点。这显然是不能长期维持的增长方式。7

4 过度投资的一些总量特征

我们（张军，2002a）曾经强调，资本-劳动比率由基本稳定到加速上升的转

7

秦朵和宋海岩（Qin and Song, 2002）最近的一项研究也进一步证实了中国在过去10年的经济增长主要由过度的投资需求所推动，而资本形成的过快增长导致了投资效率的损失。他们利用19-2000年中国省级的投资数据测算了投资的过度需求以及投资效率的损失。显然，过度的投资需求和投资的效率损失对中国经济增长的下降负有责任。

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变在很大程度是上反映了改革后的中国经济依然存在着过度投资的因素。这种因素在转轨初期对于促进经济的部门结构的转变和迅速增加总供给的能力起到了重要的作用。但是，随着时间的推移，过度投资的倾向便开始显现出来，生产能力过度的积累和闲臵越来越成为经济持续高速增长的制约因素。接下来，我们将从资本形成的速度、制造业的比重以及公共投资的份额等几个重要方面来从总体上理解形成过度投资的的特征。

（1） 投资率

我们首先来考察资本形成速度的变动格式。表3给出了1978-2000年间按不同口径计算出来的中国的资本形成率，即投资占GDP的比重。在这里，我们首先按‚全社会固定资产投资额‛口径计算出了中国的投资率（即投资率1）8。这是中国特有的统计口径。同时，我们也使用按支出法计算的GDP及其‚资本形成总额‛的构成计算了另外两个标准的投资率的概念。因为在支出法计算的GDP里面，资本形成总额包括固定资本的形成和存货的增加两部分，因此，我们分别给出了资本形成率和固定资本形成率（即投资率2和投资率3）两个定义的计算结果，而两者的差就是存货增加占GDP的比率。

我们将中国的固定资产投资率（1）和（3）在1980-2000年的时间序列描绘在图8中。尽管在19-1991的三年有显著的下降，但总体模式上看，固定资产的投资率则经历了持续上升的趋势。尤其是，在过去的10年，固定资产的投资率平均高达36%。这个数字远远高于和两个地区从20世纪60年代以来的投资率，后者的固定资产投资率在1966-1998年间分别为25。4和23。7%（Toh and Ng, 2002）。但与新加坡（60年代以来）、韩国、泰国和马来西亚（70年代后）的投资率几乎相当。例如，新加坡在1966-1998年22年里的平均固定资产投资率为35。4%，在东亚‚四小龙‛里可谓是最高的。9

表3：改革以来中国的资本形成率（1978-2000）

年份 GDP

1978

全社会固定投资支出法资产投资额 率1 GDP

. 910.9 961 1230.4 1430.1 1832.9 2543.2

.

3605.6 4074

其中： 投资其中： 投资资本形成总额 率2 固定资本形成总额 率3

1377.9 1474.2 1590 1581 1760.2 2005 2468.6 3386

38.2 36.2 34.9 32.3 32.1 33 34.5 38.5

1073.9 1151.2 1318 1253 1493.2 1709 2125.6 21

29.78 28.26 28.96 25.56 27.2 28.13 29.67 30.04

1979 4038.2 1980 4517.8 1981 4862.4 1982 5294.7 1983 5934.5 1984 7171 1985 .4

20.16 4551.3 19.76 4901.4 23.24 54.2 24.1

6076.3

25.56 71.4 28.37 8792.1

8

根据《中国统计年鉴》的定义：全社会固定资产投资统计的范围包括: 基本建设投资，更新改造投资，房地产开发投资，国有其他固定资产投资，集体固定资产投资（含城镇和农村），私人建房投资（含城镇工矿区和农村）等。 9

在1981-1985年，新加坡的固定资产投资率更是高达46%，这可能与新加坡当时的基本建设投资的高速增长有关。按照陶和吴（Toh and Ng, 2002）的说法，有多于一半的投资是在住宅和厂房建设上面。

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张军

1986 10202.2 3120.6 1987 11962.5 3791.7 1988 14928.3 4753.8 19 16909.2 4410.4 1990 18547.9 4517 1991 21617.8 5594.5 1992 26638.1 8080.1 1993 34634.4 13072.3 1994 46759.4 17042.1 1995 58478.1 20019.3 1996 67884.6 22913.5 1997 74462.6 24941.1 1998 78345.2 28406.2 1999 82067.5 29854.7 2000 403.6 32917.7

30.59 10132.8 31.7

11784.7

31.84 14704 26.08 166 24.35 18319.5 25.88 21280.4 30.33 25863.7 37.74 34500.7 36.45 46690.7 34.23 58510.5 33.75 68330.4 33.49 744.2 36.26 79003.3 36.38 82673.1 36.82 112.5

第 14 页 3846 4322 5495 6095 44 7517 9636 14998 19260.6 23877 26867.2 28457.6 29545.9 30701.6 32255

38 36.7 37.4 37 35.2 35.3 37.3 43.5 41.3 40.8 39.3 38 37.4 37.1 36.2

3098 3742 4624 4339 4732 5940 8317 12980 16856.3 20300.5 23336.1 25154.2 27630.8 29475.5 32623.8

3/30/2013 30.57 31.75 31.45 26.35 25.83 27.91 32.16 37.62 36.1 34.7 34.15 33.59 34.97 35.65 36.61

注释：投资率1＝全社会固定资产投资额/GDP*100%。同时我们还给出了支出法计算的GDP以及其中所含的资本形成总额，而资本形成总额又分为固定资本形成总额和存货增加，因此，我们分别按资本形成总额和固定资本形成总额又计算了相应的投资率2和3。投资额的单位皆为亿元，投资率为％。 资料来源：《中国统计年鉴（2001）》（国家统计局，2001）。

图8:中国的固定资产投资率（1980-2000）40353025201510501980198119821983198419851986198719881919901991199219931994199519961997199819992000投资率3投资率1

接下来我们再来看存货投资的变动。存货增加占GDP的比率可以通过计算表3给出的投资率2和3之间的差来得到。我们把这个结果展示在图9中。我们对比图8和图9可以知道，虽然固定资本的投资率在持续上升之中，但是存货投资率从1995年以来却显著而持续地下降了。通常，存货投资反映的是现有生产

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能力的利用程度，一般而言，存货增加反映的是现有生产能力（资本存量）利用率的提高，而存货投资的下降则给出了过剩生产能力的存在或者现有资本存量的闲臵信息。值得关注的是，在1994年以来存货投资持续下降的同时，固定资本的投资却还在继续增长。换句话说，虽然现有的生产能力的利用率在不断下降，但是新的生产能力还在不断形成和扩大之中。

图9：中国的存货增加/GDP的比率变动（1978-2000）151050197819791980198119821983198419851986198719881919901991199219931994199519961997199819992000-5-10-15存货增加/GDP

那么，中国这么高的固定资产投资率是否包含着较大比重的房屋投资呢？换句话说，房屋建设投资的增长在多大的程度上可以解释中国所经历的这么高的投资率呢？正如我们提到的那样，陶和吴（Toh and Ng, 2002）在解释新加坡70-80年代中期过高的投资率的时候，特别强调了新加坡的房屋建设投资所占的比重。在他们提供的数据里，新加坡的高投资率，尤其是1981-1985年的投资高涨，房屋建设投资其实占了相当大的份额。10 那么，在每年的固定资产投资中，中国的房屋建设投资究竟占有多大的比重呢？

因为缺乏直接获得建房投资的时间序列数据的途径和来源，我们是没有房屋建设投资的统计数据可以直接引用的，只能从《中国统计年鉴》和/或《中国固定资产投资年鉴》等出版物中间接地测算出来。在查阅了《中国统计年鉴》、《中国投资年鉴》、《中国固定资产投资统计年鉴》、《中国财政年鉴》等之后，我们发现，《中国统计年鉴》中主要给出了基本建设和更新改造投资中的房屋建筑、城乡个人建房的竣工面积和住宅竣工面积等三类时间序列数据，而后三个‚年鉴‛则基本上是《中国统计年鉴》的复制，因此必须利用这些数据进行必要的计算才能得到有关房屋建设投资的数据。

在《中国统计年鉴》中，全社会固定资产投资统计的范围包括: 基本建设投资，更新改造投资，房地产开发投资，国有其他固定资产投资，集体固定资产投资（含城镇和农村），私人建房投资（含城镇工矿区和农村）。这样，将上述各个部分的房屋建设投资加总应该就构成了全社会房屋建设的投资总额。具体而言，

10

例如，作者提到，1981-1985年的投资率急剧上升，有一半是由建筑工程的投资扩张导致的。房地产市场的繁荣以及公房计划都拉升了新加坡固定资本投资率（Toh and Ng, 2002, p.54-55）。

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全社会房屋建设投资额的数据可以这样迂回计算得到：从各期统计年鉴中摘录其所对应的全社会房屋建筑面积数据（表4），将这个房屋建筑面积乘以房屋造价（元/每平方米），见表5。最后，我们利用加权法计算出全社会建房投资额的数据（the investment of housing）；同样道理可计算其所包括的住宅建房投资额的数据（the investment of residential housing）。

表4：中国全社会房屋建筑面积（1985-2000）

全社会竣工房屋建筑面积 农村个人竣工房屋建筑农村个人竣工房屋城镇竣工房屋建筑面积 (万平方米) 建筑面积 占全社会的比例 总 计（5）其中：住 面积 农村房屋(万平方米) 占全社会的比例 建筑面积年份 总 计（1） （亿平方其中：住 其中：住 总 计（7）米）（9） 其中：住 宅（2） 总 计（3） ＝（3）/宅（6）＝宅（8）＝宅（4） ＝1-（5） （1） （4）/（2） 1-（6） 1985 1986 1987 1988 19 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 122084 151184 141963 135943 105749 107793 119107 114800 122021 136550 145600 161988.98 166057.13 170904.75 187357.07 181974.44 90972 117667 107697 104801 83197 862 94002 85017 76779 97510 107433 121932.92 121100.96 127571.61 139305.93 134528.83 773 103225 977 092 71026 71136 79501 65338 56012 65390 73522 87277 85888 838 83244 81270 69542 94468 85524 80799 66134 67812 74193 60442 46129 576 66230 79531 77287 77031 76758 75515 0.65 0.68 0.68 0.66 0.67 0.66 0.67 0.57 0.46 0.48 0.5 0.54 0.52 0.49 0.44 0.45 0.76 0.8 0.79 0.77 0.79 0.79 0.79 0.71 0.6 0.59 0.62 0.65 0. 0.6 0.55 0.56 0.35 0.32 0.32 0.34 0.33 0.34 0.33 0.43 0.54 0.52 0.5 0.46 0.48 0.51 0.56 0.55 0.24 0.2 0.21 0.23 0.21 0.21 0.21 0.29 0.4 0.41 0.38 0.35 0.36 0.4 0.45 0.44 7.22 9.84 8.84 8.45 6.76 6.91 7.54 6.19 4.81 6.18 6.99 8.28 8.06 7.99 8.34 7.97

资料来源：第1、2列数据分别摘自《中国统计年鉴》各期：2001年第157页6-1节、1999年第183页6-1节、1998年第185页6-1节、1997年第149页5-1节、1996年第139页5-1

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节、1995年第137页5-1节、1993年第145页5-1节、1991年第143页5-1节、19年第477页10-1节、1988年第559页10-1节；第3、4列数据摘自《中国统计年鉴》2001年6-34节；5-8列计算所得；第9列摘自《中国统计年鉴》2001年10-27节。

表5：房屋造价和个人住宅建房的造价

城镇和工矿区个人建房 竣工房屋建筑面积 竣工房屋价值 （万元） 竣工房屋造价 （元/平方米） 其中：住 宅（6）＝（4）总计（7） /（2） 农村个人建房 竣工房屋造价 (元/平方米) 年份 （万平方米） 总计（1） 其中：住 宅（2） 总计（3） 其中：住 宅总计（5）＝（4） （3）/（1） 其中：住 宅（8） 1985 1986 1987 1988 19 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 7081.36 8115.37 9120.19 10526.83 8565.38 7180.55 7554.40 9673.43 11463.44 14098.18 15194.84 16556.86 17570.24 20781.49 21830.37 21763.53 6306.80 7234.80 8294.36 9433.15 7822.55 92.93 6808.24 8586.22 9812.95 12268.36 13333.90 14518.78 15165.03 18227.39 19246.43 129.01 567917 745623 1005133 1568475 1402278 1247034 1403230 21663 3385002 4513203 55234 6552198 7041112 8485630 9175357 9529931 493872 654192 9614 1401141 1260234 1103317 1250861 17651 2804212 3870038 4770290 5629097 5938633 7272165 7818281 8120255 80.2 91.88 110.21 149 163.71 173.67 185.75 223.77 295.29 320.13 363.54 395.74 400.74 408.33 420.3 437. 78.31 90.42 108.46 148.53 161.1 169.93 183.73 221.01 285.77 315.45 357.76 387.71 391.6 398.97 406.22 428.98 44 49 63 83 112 109 115 143 181 201 233 258 280 286 229 242 45 41 57 72 97 96 102 112 165 174 204 222 245 248 234 245 资料来源：第1-4列的数据摘自《中国统计年鉴》2001年6-33节；5-6列数据计算所得；

7-8列数据摘自《中国统计年鉴》2001年6-34节。

全社会房屋建筑面积可以分为城镇和农村两大部分，其中农村占大部分的比

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例，农村又主要由农村个人建房所代表（这由表4第3列和第9列的比较可看出）。而城镇和农村的建房造价是不同的，我们已知或可以求出城镇和农村的每平方米造价（见表5，我们只能得到城乡个人建房的造价，农村平均造价使用其个人建房造价的数据几乎完全一致，而城镇平均造价以城镇个人建房的造价来代替也应是合理的），再利用城镇和农村在总房屋建筑面积中的各自比例作为其造价对应的权数，这样就可以求出全社会房屋建筑面积的平均每平方米造价：全社会房屋建筑面积×平均造价＝房屋建设投资额；而全社会房屋建筑面积所含的住宅部分的投资（即住宅房屋投资）可根据同样的方法求出；前者－后者＝非住宅房屋投资。表6给出了我们按照上述方法测算所得的建房投资以及它所包含的住宅与非住宅房屋投资额。

表6：中国的建房投资（包括住宅和非住宅建房）

全社会房屋建年份 设总计平均造其中：住宅平均造价（元/平方价（元/平方米）米）（2） （1） 建房投资（亿元） 住宅建房投资（亿元） 非住宅建房投资 （3） （4） （亿元）（5） 1985 1986 1987 1988 19 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 56.67 62.72 78.11 105.44 129.06 130.99 138.35 177.73 242.72 262.95 298.27 321.36 337.96 348.39 336.13 349.74 52.99 50.88 67.81 .6 110.46 111.53 119.16 143.61 213.31 231.99 262.43 280 297.78 308.39 311.5 325.95 691.85 948.23 1108.87 1433.38 13.8 1411.98 17.85 2040.34 2961.69 3590.58 4342.81 5205.68 5612.07 5954.15 6297.63 63.37 482.06 598.69 730.29 939.02 918.99 962.38 1120.13 1220.93 1637.77 2262.13 2819.36 3414.12 3606.14 3934.18 4339.38 4384.97 209.79 349.54 378.58 494.37 445.8 449.6 527.72 819.41 1323.92 1328.45 1523.45 1791.56 2005.92 2019.97 1958.25 1979.41 注释：第（1）列＝表2（5）×表1（7）+表2（7）×表1（5）；第（2）列＝表2（6）

×表1（8）+表2（8）×表1（6）；第（3）列＝（1）×表2（1）÷10000；第（4）列＝（2）×表2（2）÷1000；第（5）列＝（3）-（4）。

利用表6提供的建房投资额与表3提供的全社会固定资产投资额，很容易计算出建房投资站全社会固定资产投资的比重。我们的计算发现，这个比重在改革后的头10年反而更高一些，约为30%，而在20世纪90年代以来，这个比重却在下降之中，到90年代后期，建房投资只占全社会固定资产投资的20%左右。如果转换成占GDP的比重，那么，在90年代以来，建房投资平均只占GDP的

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6-7个百分点，远远低于新加坡在1966-1998年的数字，后者的建房投资占GDP的比重平均为14.4%。11 因此，与新加坡不同，建房投资看起来并不是解释资本形成过快的主要因素，显然也不足以解释在90年代中期以后不断显现出来的‚资本深化‛的征兆。

（2） 制造业的比重

我们相信，自从中国的工业改革以来，制造业的扩张一直是固定资产投资增长的主要原因。从GDP的部门结构能粗略地说明制造业在改革后时期所扮演的重要角色。依照我们计算出的1978-2000年工业和建筑业分别占GDP的份额变动格式可以看出，改革以来，由于农业改革的成功（1978-1985），在1980-1992年间，工业部门占GDP的份额虽然略有下降，但是，该份额在1993年之后却又重新上升，表明制造业部门的扩张在进入90年代以后显著加速了。而建筑业占GDP的份额则处于不断上升之中，见图10。工业占GDP的份额超过40%，是与韩国、新加坡等东亚经济的发展经历非常相似的。

工业部门的重要性也可以在投资支出的类别上反映出来。在表7，我们把固定资产的投资按照其构成做了分解并计算得到了各构成部分的相应投资率。我们看到，在固定资产投资中，建筑安装和设备工具器具的购臵始终占了绝对的比重，这必将不断改善工业部门（特别是制造业）的装备水平。相对而言，的建筑安装和设备购臵占GDP的比重在东亚经济中是最低的，大概因为在的经济中，服务业的发展一直快于其他东亚经济国家和地区的缘故。

毫无疑问，工业部门中，制造业占绝对份额。在表8我们还计算出了制造业投资在1981、1998和2000三个年份的部门结构的变动特征。出于分析的目的，我们把制造业分成了11大类。我们的计算结果发现，改革以来，计划经济下的主要制造业部门的投资占整个制造业的比重显著下降了，它们是纺织业、普通机械设备制造和被定义在‚其它制造业‛中的那些传统部门。但是，其余的9大类制造业部门的投资比重都出现迅速的上升，上升幅度最大的制造业包括：电子产品和器材、交通运输设备制造、金属冶炼和基本金属制品等。食品、饮料和烟草以及橡胶和塑料制品业的投资份额也有了相当幅度的增长。从现在的制造业的投资结构来看，化学及化学制品、电子及其电器机械、基本金属等已经成为中国在制造业中投资份额最高的部门了。显而易见的是，大多数投资高速增长的制造业都包含着较高的装备水平或者资本密度。

表7：中国固定资产投资的构成（1981-2000）

11

中国的建房投资占GDP的比重也低于中国，与地区接近。在1966-1998年的这个比重平均为12.6%，而为6.8%。新加坡、和的房屋建设投资占GDP的比重数据来自陶和吴（Toh and Ng, 2002, table 1）。

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其中（按构成分解）： 年份 其中（按构成分解）： 全社会固设备投资率1定资产投建筑安装工设备工具 建筑安工具其他其他费用 （％） 资（亿元） 程 器具购臵 装工程 器具费用 购臵 961 1230.4 1430.1 1832.9 2543.2 3120.6 3791.7 4753.8 4410.4 4517 5594.5 8080.1 13072.3 17042.1 20019.3 22913.5 24941.1 28406.2 29854.7 32917.7 6.83 871.12 993.32 1217.58 1655.46 2059.66 2475.65 3099.66 2994.59 3008.72 37.68 5163.37 8201.21 10786.52 13173.33 15109.29 15614.03 17874.53 18795.93 20536.26 223. 291.41 358.31 509.23 718.08 851.95 1038.78 1305.37 1115.81 1165.54 1460.19 2125.14 3315.92 4328.26 4262.46 4925.98 6044.84 6528.53 7053.04 7785.62 47.54 67.87 78.43 106.06 169.65 208.99 277.26 348.77 300.00 342.74 486.63 791.58 1555.18 1928.08 2583.48 2878.28 3282.25 4003.10 4005.74 4595.85 19.76 23.24 24.1 25.56 28.37 30.59 31.7 31.84 26.08 24.35 25.88 30.33 37.74 36.45 34.23 33.75 33.49 36.26 36.38 36.82 30.35 14.19 16.45 16.74 16.98 18.47 20.19 20.7 20.76 17.71 16.22 16.87 19.38 23.68 23.07 22.53 22.26 20.97 22.82 22.9 22.97 19.79 4.6 5.5 6.04 7.1 8.01 8.35 8.68 8.74 6.6 6.28 6.75 7.98 9.57 9.26 7.29 7.26 8.12 8.33 8.59 8.71 7.59 0.98 1.28 1.32 1.48 1. 2.05 2.32 2.34 1.77 1.85 2.25 2.97 4.49 4.12 4.42 4.24 4.41 5.11 4.88 5.14 2.97 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 19 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 1981-2000

注释：1981-2000年的平均投资率为算术平均数。 资料来源：《中国统计年鉴2001》（国家统计局，2001）。

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图10a 中国工业占GDP份额和设备机器投资率50454035302520151050198119821983198419851986198719881919901991199219931994199519961997199819992000设备工具器具购置投资率工业占GDP份额

图10b 中国建筑业占GDP份额和建筑安装工程投资率2520建筑安装工程投资率15105建筑业占GDP份额0198119821983198419851986198719881919901991199219931994199519961997199819992000

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表8：中国制造业部门的投资结构：部门分解数据

2000 1998

基本建更新改设投资造投资额

额

合计

构成（％）

基本建更新改设投资造投资额

额

合计

构成（％） 100 1981

基本建设投资额 216.01 构成（％） 100 制造业 1175.11 2104.15 3 279.26 100.00 1484.08 1797.3 3281.38 电气机械及器材制造业 电子及通信设备制造业 29.19 79.09 214.80 147.52 34.62 178.05 71.37 76.6 电子 与电器 仪器仪表及文化办公用机械制造业 9.21 10.55 7.39 8.02 合计 化学原料及化学制品制造业 253.20 237.16 490.36 14.95 220.06 155.99 376.05 172.18 274.67 91.20 34.94 201.91 280.32 30.22 53.02 52.01 20.01 11.46 5.06 2.34 7.56 1.2 7.19 0.56 化学与化学制品 医药制造业 42.42 化学纤维制造业 11.79 合计 226.39 400.81 627.20 19.13 285.15 352.34 637.49 107.56 178.90 286.46 8.74 186.66 150.05 336.71 61.08 43.10 27.83 23.42 67.45 47.1 19.43 16.34 10.26 5.05 1.24 2.6 15.53 1.2 交通运输设备 机械与设备 交通运输设备制造业 普通机械制造业 31.18 专用设备制造业 29.93 合计 61.11 104.17 165.28 5.04 29.20 46.48 1.42 51.25 114.55 165.8 19.18 21.62 40.8 金属制品 石油加工与炼焦 金属制品业 17.28 石油加工及炼焦业 橡胶制品业 32.79 129.91 162.70 4.96 137.84 105.03 242.87 8.40 20.86 38.96 11.61 17.15 70.67 29.5 30.97 103.9 7.4 8.04 8.21 2.68 3.8 1.24 橡胶与塑料制品 塑料制品业 27.70 非金属矿物制品业 合计 黑色金属冶炼及压延加工业 61.42 112.18 97.52 172.00 269.52 8.22 50.85 269.11 99.43 1.37 263.8 155.95 242.99 基础金属 有色金属冶炼及压延加工业 39.76 82.00 24.35 61.3 22

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合计 90.61 351.11 441.72 13.47 180.3 304.29 484.59 43.95 47.75 82.52 45.24 107.86 33.09 26.99 25.23 8.95 23.13 10 33.13 8. 49.93 28.09 84.14 69.23 61.97 12.27 14.77 21.51 9.92 3.27 9.26 19.86 9.96 4.27 9.19 食品加工业 32.43 食品、饮料 和烟草 食品制造业 37.57 饮料制造业 26.27 烟草加工业 18.23 合计 114.50 219.47 448.47 13.68 94.26 231.39 325.65 纺织业 29.57 纺织 服装及纤维制品制造业 合计 皮革毛皮羽绒及其制品业 17.67 17.28 47.25 125.14 172.39 5.26 12.18 4.54 74.24 107.37 4.58 木材加工及竹藤棕草制品业 8.22 15.15 7.15 5.55 79.91 9.58 8.07 13.96 4.05 9.18 家具制造业 其它 造纸及纸制品业 39.54 印刷业、记录媒介的复制 文教体育用品制造业 117.02 58.44 15.47 0.97 16.84 18.05 2.53 22. 13.05 22.85 2.66 3.66 其他制造业 44.11 合计 24.60 126.92 156.27 285. 8.72 176.84 124.25 301.09 113.76 52.66

注释：绝对值的单位为亿元。

资料来源：1998年的数据来自《中国统计年鉴》1999年第203、210页，合计与构成均为作者的计算值；1981年的数据主要根据《中国统计年鉴》1981年第301-304页基本建设投资数据并按照同样的分类计算而得，但该年制造业基本建设投资的总额来自《中国投资年鉴》2001年第529页，该年制造业更新改造投资额为92.20亿元。

（3）公共投资的份额

在中国现有的统计项目下，固定资产投资的统计数据是按照‚经济类型‛、‚管理渠道‛、‚资金来源‛和‚构成‛来分类的。一个众所周知的事实是，如果从‚经济类型‛和‚资金来源‛的角度来切割固定资产投资的总量数据，那么，毫无疑问，非国有性质的投资（指‚个体经济‛的投资和‚其它投资‛12两类的和）以及在全社会固定资产投资中的份额显著上升了，另一方面，从资金来源的口径来看，不用说，国家预算内投资的比重大幅度下降了。13 但是，国有经济

12

‚其它投资‛是指联营经济、股份制经济、外商投资经济、港澳台投资经济以及国有、集体和个人经济以外的其它经济成分。 13

例如，按资金来源来分解的话，1998年，在基本建设投资总额中，国家预算内资金只占10%左右；而在4516。75亿元的更新改造投资中，国家预算内资金仅有61亿元。参见《中国统计年鉴2001》（国家统计局，2001，6-6节）。

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和集体经济的投资率却并没有显著下降。

表9给出了按照所有制性质或经济类型划分的投资者的结构变动状况。其中，在计算‚私人投资率‛时，我们合并了在个体经济投资和其它投资两项投资额的数据。因此，‚私人投资率‛应该反映出了非国有部门的主要投资额的变动趋势。值得注意的是，国有经济和集体经济的投资率并没有下降，基本维持了它们在全社会固定资产投资中的份额。只是大约在1993年以后，随着外资的迅速增长，私人投资率显著上升了，它几乎是80年代的2倍。但是，在全社会固定资产投资率当中，国有经济的投资率在1980-2000这20年平均依然占61.25%，集体经济的投资占14%左右。而在私人投资当中，过去这几年，个体投资平均占40%，以外商直接投资（FDI）流入的较高年份1996年为例，外资（含港澳台投资）占全社会固定投资总量的12%，约为2747亿元左右，这也只占到私人投资的40%弱。

因此，综合起来考虑，在全社会固定资产的投资中，真正的‚私人‛投资（外资与个体经济投资之和）所占份额应该就不超过20%了。因为1980-2000年中国的全社会固定资产投资率（即全社会固定资产投资总量占GDP的比重）平均为29.86%，这就意味着，在中国，公共投资（其中国有部门的投资和受到直接干预的集体部门的投资占了更大的比重）占GDP的比重至今仍然高达24%，远远高于新加坡和在1966-1998年的平均值（两者分别为9.1%和10.6%）。14

表9： 1980-2000年国有、集体和私人的投资率

国有经济集体经济个体经济投资额 745.9 667.5 845.3 952 1185.2 1680.5 2079.4 2448.8 3020 2808.2 2986.3 3713.8 5498.7 7925.9 9615 投资额 46 115.2 174.3 156.3 238.7 327.5 391.8 547 711.7 570 529.5 697.8 1359.4 2317.3 2758.9 投资额 119 178.3 210.8 321.8 409 535.2 9.4 795.9 1022.1 1032.2 1001.2 1182.9 1222 1476.2 1970.6 私人投资额 119 178.3 210.8 321.8 409 535.2 9.4 795.9 1022.1 1032.2 1001.2 1182.9 1222 2829.1 4668.2 全社会固其中： 定资产投资率 20.16 19.76 23.24 24.1 25.56 28.37 30.59 31.7 31.84 26.08 24.35 25.88 30.33 37.74 36.45 国有经济投资率 16.51 13.73 15.97 16.04 16.53 18.75 20.38 20.47 20.23 16.61 16.1 17.18 20. 22.88 20.56 集体经济投资率 1.02 2.37 3.29 2.63 3.33 3.65 3.84 4.57 4.77 3.37 2.85 3.23 5.1 6.69 5.9 私人投资率 2.63 3.66 3.98 5.42 5.7 5.97 6.37 6.65 6.85 6.1 5.4 5.47 4.59 8.17 9.98 年份 其他投资 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 19 1990 1991 1992 1993 1994 . . . . . . . . . . . . . 1352.9 2697.6 14

根据陶和吴（Toh and Ng, 2002, table 4）提供的数据，在同一时期的公共投资率比较低，仅为3.7%。

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1995 1996 1997 1998 1999 2000 1980-2000 构成

108.2 12006.2 13091.7 15369.3 15947.8 16504.4 32.4 3651.5 3850.9 4192.2 4338.6 4801.5 2560.2 3211.2 3429.4 3744.4 4195.7 4709.4 3271.5 4044.6 4569.1 5100.3 5372.7 6902.5 5831.7 7255.8 7998.5 8844.7 9568.4 11611.9 34.23 33.75 33.49 36.26 36.38 36.82 29.86 100% 18. 17.69 17.58 19.62 19.43 18.46 18.29 61.25% 5.63 5.38 5.17 5.35 5.29 5.37 4.23 14.17% 9.97 10.69 10.74 11.29 11.66 12.99 7.34 24.58

注释：投资额的单位为亿元，投资率的单位为％。本表按经济类型把全社会固定资本投资分为国有经济、集体经济、个体经济和其他经济（包括联营经济、股份制经济、外商投资经济、港澳台投资经济等国有、集体和个体经济以外的经济成份）的投资。这里的‚私人投资‛为个体经济与其他经济的投资总和。 资料来源：《中国统计年鉴2001》（国家统计局，2001，6-2节）。

因此，尽管私人投资、包括外商直接投资（FDI）的份额有了显著的增长，但是，中国的固定资产投资当中，公共的投资依然居主导地位。事实上，如果没有这么高的公共投资率，我们就难以解释在最近的10年，尽管私人投资的比重显著上升了，但是中国经济的投资效率在总体上却反而急剧恶化了。因此，这么高的公共投资的比重似乎就基本解释了过度投资背后的原因了。而且，应该不难想象，即使是‚私人投资‛，也有相当的部分依然受到的各种干预。

5 初步的结论以及含义

在本文，我们研究了中国的投资效率及其变动的格式。与我们已有的研究结论类似，我们再一次证实，投资的效率在经历了改革以后10年的改善之后急剧转变为不断下降的模式，而投资效率的下降显然是近年来中国经济增长下降的主要原因。同时，中国的金融部门的不良资产的严重性以及现有研究所发现的中国经济增长的就业弹性的下降15，应该都可以从过度投资和投资效率恶化的问题中找到相应的解释。

一般来说，从整体上来考虑，与东亚经济不同的是，中国在达到劳动力供给短缺之前将经历相当长的劳动力过剩的时期，这意味着工业化将在相当长的时间里决定着中国这样的经济实现长期增长的能力。但是，增长的持续性不仅取决于要素的供给能力，重要的上取决于有效配臵要素的能力。因此，从上说，要实现持久的高速经济增长，需要用资本去替代更多的劳动力，需要投资创造更多

15

众所周知，在银行部门累积起来的不良资产的规模（国际上当前的估计值为7000亿美圆，约占中国GDP的60%强，不过，中国人民银行的行长助理则公开纠正了这个估计，认为中国四大专业银行的不良贷款比例为28%）正在成为中国金融部门面临的最严重的问题之一。而过高的不良贷款的累积实质上反映了中国投资决策本身的问题。另外，近年来，中国经济增长吸纳劳动力的能力在下降中，这已经引起了劳动经济学家的关注。可参见刘学工、刘军（1995）以及袁志刚（主编，2002）对这个问题的讨论。

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的就业机会。因此，在中长期，投资的选择和投资的效率是实现持续经济增长的最重要的决定因素。金融的功能也是帮助筛选到有效率的投资项目和改善投资的效率，所以，对持续的经济增长来说，有效的金融体系和投资的选择决策比要素本身更为关键。

众所周知。改革开放以来，中国的投资的变化主要是在融资方式上，由过去的单一财政融资转变到了信贷和所谓自筹资金为主的多元化方式。但是，在投资项目的选择和投资决策等这些在很大程度上决定投资收益率的问题上，却始终没有进行彻底发改革。中国的投资是在计划经济时期形成的，而在改革以来，投资的决策机制更加行政分散了，它几乎完全建立在地方的自主增长目标的基础上，资本的配臵和工业化进程建立在相互分割的、而不是一体

16

化的‚古典竞争‛的环境中。不仅在公共基础设施的投资决策上，而且在‚私人领域‛的投资决策的几乎所有阶段上，的偏好和影响都直接决定着投资项目的选择。局部化的投资选择和决策典型地造成大量的投资没有真正产生收益，重复建设、相似的生产能力被不断累积和闲臵、建筑物空臵等，所有这些后果在中国的媒体上经常被曝光，已众所周知。

在那些研究中国的投资决定的文献上，人们也发现，由于投资的原因造成过度投资，中国的总量投资明显不仅明显偏离了市场理想的最优水平，而且缺乏短期调整的能力。例如，孙（Sun, 1998）、宋（Song, et al, 2001）以及秦和宋（Qin and Song, 2002）最近的研究从经验上都证实，中国的短期总量投资对长期投资总量不均衡的调整速度极其缓慢，造成大起大落，使中国的投资出现显著的效率损失。而罗斯基（Rawski, 2002）在最近的评论中则从投资波动的视角（见表7）更形象地描述了中国的投资给投资造成的效率损失：

‚中国经济表现出大幅度的季节波动的寻常模式。。。。。季节波动在中国远远比在周边的东亚经济更剧烈。中国的GDP经常在第1季度下降25%以上而又在每年的最后3个月猛涨20%。熟悉计划经济的人都知道，这个行为模式在市场体系里并不会出现：例如，追索到1875年，数字显示，美国经济的季度GDP波动幅度仅在上下9%。在中国，与改革前的计划一样，季节性的产出摆动主要是投资支出的波动造成的。。。。。在每年的3月份，中国的立法，会批准投资和信贷的年度计划。在随后的4月，决定这些决策的执行。到5月，详细的计划开始抵达基层。在这个进度表下，贷款承诺和项目支出在前两个季度缓慢，导致一个与改革前几十年相差无几的投资支出的季节模式。‛

作为一个从计划向市场转型的经济来说，20年来中国的经济增长的道路的确是值得进一步研究和总结的。在改革初期的增长中，农业部门的制度变革是重要的解释变量17，而在过去的10年，增长的来源与巨额的外商直接投资（FDI）的流入和由此实现的贸易促进则密切相关18。但是，从国内的资本分配来看，银行大量的金融资源被说服给了有(包括和各级地方)背景或者受支持的国有部门的投资项目，这些项目或者是对大型重点企业的基本建设和更新改造，或者是新建大中型项目等，或者用于其它的非赢利项目。

16

所谓‚古典竞争‛是指依赖自由进入或者生产者数量的增加来实现零利润均衡的调整过程，这个过程虽然实现了静态效率，但缺乏持续的动态效率的改进机制，因而不利于经济的增长。参见张军（2002a）。 17

参见林毅夫（Lin, 1992）。 18

关于FDI、贸易增长与中国经济增长的关系，可参见姚和张（Yao and Zhang, ?）以及林毅夫和李永军（2002）等。

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私人企业部门始终难以获得金融的支持。在这个从上歧视私人部门的发展的格局下，资本的分配结构严重偏斜在主办的和国有企业部门，资本投资创造就业的能力就无法提高，因而投资的效率不断恶化的趋势也难以扭转。

本来，增长率的下降提醒我们，私人部门在投资和金融上被过度地抑制已经开始阻碍了增长的持续性。但是，1998年以后，主流的认识却把中国经济的问题定义成了总需求不足，结果扩张的财政被采纳。财政的扩张不仅无法改变金融资源向国有部门的偏斜问题，反而将依靠不断增加的赤字来实现的支出增加投向了并不产生显著收益的大量的基础设施和重大的工程项目，从而进一步牺牲了投资的效率，这个短期的支出增加也为的财政增添了一个沉重的包袱19。

中国的改革后增长似乎到了一个十字路口，因为中国从要素的供给能力来判断将有相当长的高速增长的潜力，但从的扭曲来看，中国似乎已经走上过度工业化的发展道路了。这深刻地暴露出了中国经济有效配臵要素的能力的缺陷。从未来的前景来说，鼓励和扩大私人经济部门，真正给予私人企业家充分接近金融资源的机会至关重要。只有私人部门的发展才能让企业家来决定资本的分配，这当然就需要真正改革现行的与国有部门向匹配的金融和银行部门的。中国的投资和金融部门的改革一直被延误和滞后了，但最终却又到了这些改革的关键时候了。

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1998年以来，财政赤字从占GDP不到1%急剧上升到3%左右，而且的支出增加几乎完全是用的债务来支持的，每年的净国债（国债发行额减去还本付息的余额）与当年的财政赤字几乎相当。

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