这篇短文如果可能对被增长问题所困扰的政策当局有所建议的话，那就是应该以市场经济的方法，通过不断完善自由竞争和以民营企业为主的自由企业制度去推动创意和创新，推动数字经济的升级。如果热衷于重拾计划经济的思维逻辑，那无异于是对数字经济的釜底抽薪。
作 者：伍晓鹰（北京大学国家发展研究院经济学教授）
文章来源：北大国发院
行业间在数字技术集约度上的巨大差异，提高了各个行业内部投入价格和产出价格之间的相对变化，以及这种变化在行业间的差异。在这种情况下，如果坚持官方增长统计中假定投入和产出价格变化一致的单平减方法，会低估价格迅速下降的信息与通讯技术（ICT）集约部门的增长率，同时高估非ICT集约部门，特别是服务业的增长率。在服务业比重迅速上升的情况下，这就会导致对整体经济价格变化的低估和实际增长率的高估。使用双平减并且改变行业加总方法后的重新估计支持了这个判断。2001至2018年中国经济的年平均增长率为8%，不是官方的9.9%；其中ICT生产部门的增长率从官方的15.7%被大幅度调高至19.6%，然而非ICT集约使用服务业的增长率却从官方的9%被调低至7.5%。平均来看，“数字经济”对中国整体经济增长的贡献已经高达三分之二，其中占主导地位的是ICT生产部门和ICT集约使用的制造业部门，相当于整体经济的40%[1]。
官方的增长率测算方法
从学术界、资本市场到政策部门对官方增长率的质疑从来没有停止过，国家统计局似乎已不再讳疾忌医。如今，数字经济的迅速发展及其对价格的影响使我们必须再次面对官方增长率的问题。确定官方统计中的一些具体操作方法并不总是显而易见的。在定期发表的“国民经济核算”统计中（见各年《中国统计年鉴》），国家统计局并没有对其GDP增长率的具体测算方法提供任何解释或定义，涉及这些问题的官方文献也没有提供透明的、完全可以重复官方增长率的步骤。根据我们最近对中国经济在1978年至2018年期间增长率的研究，只有严格地遵守单平减和增加值加总的假定条件，才可以复制官方年平均9.5%的增长率。可以据此判断，官方增长率测算的通常作法是首先使用单平减方法消除各个行业或部门名义产出中的价格因素，从而得到行业不变价的增加值，然后再对所有行业的增加值进行加总以计算整体经济的增长率。
本文的“数字经济”概念
行文之前应该明确我们的“数字经济”概念。与所谓的“平台经济”不同，本文的“数字经济”视角不是通过数字技术平台进行的任何经济活动，而是国民经济中那些生产电子信息与通讯技术（ICT）的硬件（零部件、设备等等）和软件部门，以及在生产中集约使用ICT硬件和软件部门的生产活动。人们也许容易理解对ICT硬件和软件的生产，如电子通讯设备制造业和通讯及软件业，但是不易把握何谓生产中对ICT的集约使用。这里的核心问题是如何测量这个“集约度”。在参考了国际上增长核算领域通常使用的几种方法之后，我们通过测算各个行业ICT资本投入对整体资本投入的比重及其中位数，确定了ICT使用的集约度标准，并以此对各个行业进行了ICT生产、ICT集约使用，以及非ICT集约使用的划分。我们的结果也许与一些习惯上的感觉不尽一致。譬如，同样是主要依靠互联网进行市场经营活动，按照这个ICT集约度方法，批发零售业就被定义为“数字经济”的行业（近年来迅速崛起的电商就属于这个部门），而住宿餐饮业则不是。
数字时代的技术进步与价格变化
假定基础数据没有问题，即统计局对不同经济活动的名义产出、成本投入和相关价格数据对整体经济活动具有可靠的代表性，那么测算增长率的首要问题就是如何消除行业或部门名义产出中的价格因素，这在数字经济时代格外重要。在数字经济的发展中，伴随着以“摩尔速度”甚至“超摩尔速度”发展的ICT技术（可理解为芯片的计算速度），是ICT技术相关材料和设备价格的迅速下降，因此与原材料、非ICT设备及生产服务价格的变化形成越来越大的反差。下面的图示选择了两个截然不同的例子帮助我们理解这种现象（以各自部门实际劳动生产率作为其“技术进步”的替代指标）。
一个容易被忽视的现象是，投入和产出的相对价格变化在各个行业中的表现不仅会因其同ICT技术的关系或所处产业链的不同位置而不同，而且越来越难以预测，原因是数字技术进步和价格下降的速度是无法预测的。这就前所未有地增加了市场的不确定性，因此，不但激化了市场竞争，也要求制度改善以消除资源配置障碍，以适应这种竞争，结果会进一步加快数字技术的进步和价格下降。数字经济进步的逻辑不仅否定了任何计划经济的企图，也否定了统计上机械式的、假定投入和产出价格变化一致的简单处理方法。
价格单平减方法导致的“成本偏差”
为了认识这个问题，我们可以简单地设想两种不同的经济活动。其一，一个ICT设备生产厂商在生产中需要使用非ICT的中间材料以及各种生产性服务。这些投入的价格不但不会与ICT设备价格以同样的速度下降，其中能源和服务的价格甚至有可能上升。如果武断地假定投入和产出的价格变化是一致的，以同样的速度下降，那么就会低估其实际增加值的增长（其他因素不变，如果低估投入价格，就会高估实际投入或成本，从而低估实际增加值）。其二，在服务业价格上升的情况下，对于一个集约使用ICT投入的服务业店商，如果不考虑其投入价格的下降，就会高估其实际增加值。我们对37个行业的研究几乎没有发现一个这样的行业，其投入价格与产出价格的变化可以保持完全一致。显然，假设投入和产出价格变化一致的价格单平减方法错误地引入了一个“成本偏差”。
不变价增加值加总导致的“替代偏差”
测算整体经济增长率的另一个重要问题是行业加总问题。它与价格平减相关，但是性质不同。官方统计中的加总方法基本上是对以不变价格计算的各个行业的增加值进行加总，得到整体经济的增加值后，再计算整体经济的增长率。这种方法不仅对价格指数（典型如拉式指数）基期的选择是敏感的，而且不管如何改变基期，测算结果都不能摆脱由于否定购买者在变动中的价格和产品之间的选择而产生的“替代偏差”。这是因为基期价格固定了行业或部门权重，即相当于假定某个价格水平下的经济结构恒定不变，但事实上技术进步较快，从而价格下降也较快的行业会较快地扩张，而其他行业的扩张较慢，甚至停止扩张或者出现收缩。如果忽视这个事实，就会高估基期以后的增长速度，同时低估基期以前的增长速度。现实中，中国这样的发展中经济体经历着迅速的结构变化，数字技术的迅速进步和价格下降又推动了这种结构变化，这些都对固定权重方法提出了严重的挑战。
如何正确解决平减和加总问题？
依据新古典生产率理论和方法，我们修正中国经济增长率的工作分两步走，第一步是数据，第二步是测算。基础数据工作包括两个部分。首先，我们将调整过分类的官方名义GDP时间序列账户作为部门和整体经济的“价值控制总量”，将其与同样调整过分类的作为行业“结构控制总量”的投入产出矩阵相结合，重建生产端的价值核算体系框架（依据每五年一次的完整矩阵，通过SUTRAS法建立时间序列）。然后，我们再以官方分行业生产者价格指数为基础，构建与这个生产价值核算框架相对应的价格矩阵。最后，将这两个重建的价值和价格矩阵相结合，就可以得到一个可以系统地遵循两者共同的内在逻辑、解决价格平减和行业增加值加总问题的可计算框架。
第二步首先需要解决价格平减问题。一个行业的生产者价格是给定市场条件下，该行业的代表厂商所生产的产品的出厂价格，是用来平减该行业名义总产值的“产出价格”。为了满足价格双平减的需要，我们还要通过投入产出矩阵计算该厂商为购买各种投入所支付的平均价格。具体地，根据投入产出矩阵，我们得到该厂商购买的来自不同行业的中间投入（材料、能源、服务）名义值，然后计算出各个中间投入行业的权重，最后以这个权重计算出为该厂商提供投入的各个行业生产者价格的一个加权平均值，也就是该厂商所支付的“投入价格”，用来平减该厂商的名义总成本。完成了这个双平减过程后，我们可以根据实际总产值指数和实际中间投入指数的关系，计算出该厂商/行业的实际增加值指数，进而得到其实际增长率。最后，使用与生产率理论自洽的Törnqvist指数加总方法，对各个行业的增长率分别以各自的名义增加值权重进行加总，得到整体经济的GDP增长率。
数字经济对中国经济增长的贡献
在以数字经济的视角讨论部门增长对整体经济增长的贡献之前，我们首先在表一报告了修正后的整体经济和部门经济的增长率，并且将其与官方增长率进行了比较。经济部门的划分是根据ICT相关程度对我们数据库中全部37个行业重组得到的（基于标准两位数行业分类，略有调整；维持农业和建筑业的独立）。与整体经济一样，各个部门的增长率也是通过对各自内部行业的增长率加总得到的。
表一最为引人注目的可能就是其中第二部分显示的我们对于第一部分报告的国家统计局整体经济增长率的修订。我们的修订工作将官方中国经济在2001至2018年期间的年平均9.9%的GDP增长率下调至8.0%。对一个习惯性地接受“中国经济以10%的速度增长了40年”的读者，这个结果是震撼性的。这是对各个行业名义增加值进行双平减，然后对其增长率通过名义权重加总的结果，对它的理解必须基于我们对各个部门增长率的修正。
显然，对ICT生产和ICT集约使用的制造业部门来说，以价格双平减方法得到的增长率要远超过官方价格单平减方法得到的结果，其中的ICT生产部门在整个时期的增长速度竟然比官方的估计提高了25%，而ICT集约使用的制造业部门也提高了16%。这说明单平减方法的确高估了实际成本，从而低估了实际增加值增长。这个发现完全符合我们的预期。此外，双平减方法也上调了一般制造业（非ICT集约制造业）的增长率，比官方估计提高了17%。这个发现说明了中国制造业普遍受益于数字技术带来的成本下降。
这样，如果仅从ICT相关部门（除外ICT集约服务业）和制造业看，我们的双平减调整预示着整体经济的增长率只能是上调，而不是下调。这也就是说，对整体经济下调的影响肯定来自非ICT以及非制造业部门。表一显示的结果的确如此，特别是其中的农业、建筑业、非ICT服务业，以及非市场服务业（教育、卫生、政府）的增长率都被下调了，因为单平减方法低估了它们的实际成本（参考前文的例子）。至于ICT集约服务业的增长率没有因调整上升，反而略降，也说明官方的单平减方法低估了其成本，因篇幅所限，这里不做展开。最后还需要说明的是，行业或部门双平减调整后对整体经济增长率影响，取决于我们的加总方法中各个部门在名义GDP中的权重（见前文讨论），也因篇幅所限，这里不能展示权重变化结果。
如果以修正后的整体和部门经济增长率结果为基础，在一个生产函数的框架内（这里我们只考虑其产出部分），我们可以如表二所展示将各个部门经济增长对中国整体经济年平均8%增长的贡献进行分解。这个的分解结果是相当直观的，各个部门的增长贡献分别以百分点表示且具可加性，故无需赘述。可以简单总结如下：在我们所考察的整个2001至2018年期间，三个ICT密切相关部门对整体经济增长的贡献从中国加入WTO后2001-2007年已然很高的年平均62%，跃升至危机后前期2007-2012年的78%，随后在2012-2018年略降至74%。对整个考察期来说，ICT相关部门对中国经济年平均增长贡献达到近70%，或三分之二。
结语与启发
这篇短文从ICT技术进步与价格下降的视角，讨论了官方GDP增长统计中通常使用的价格单平减和固定权重增加值加总方法的问题，并且根据作者近期的一些研究成果，提供了与生产率理论相契合的系统解决方法，辅以修正后各个部门的增长率估计，并且与官方的增长率进行了比较。根据我们对数字经济的定义，在过去20年中 “数字经济”对中国整体经济增长的贡献已经高达约三分之二，就是说，它已经主导了中国整体经济的增长表现，以远比整体经济更为强劲的增长克服了其他部门增长放缓甚至收缩的影响。如果仅考虑其中的ICT生产部门和ICT技术集约的制造业部门，“数字经济”的贡献也达到了40%，对中国这个世界第二大经济体来说，这是一个举足轻重的比重。这个考察期恰是中国加入WTO的20年，从这个意义上说，中国经济的迅速崛起不仅受益于全球数字经济技术的迅速发展和扩散，也受益于全球ICT生产链通过WTO的制度框架对中国生产者的接纳。
全球金融危机以来，中国经济，包括其中最具活力的数字经济，面临着成本上升和全要素生产率下降带来的增长压力（在后续短文中会讨论这个问题），而且每一次“保增长”政策都在加重这个趋势。按照我们的方法计算，经济增长速度已经从加入WTO后2000年代中期年平均约13%下降至新冠疫情之前约4.5%。以数字经济代表的技术进步肯定是走出成本困境的最佳选择。但是，在如何推动数字技术进步上存在一种国家主义思维，希望以“举国体制”实现芯片技术的“弯道超车”。中国数字经济的发展空间的确还很大。尽管有了20年的迅速发展，以实际可比劳动生产率衡量，中国ICT相关行业的技术水平还只是美国的六分之一，仍然处于全球ICT技术链条的中低端，距离技术前沿尚远。但距离并不意味着增长的必然性。国家主义的思维方式过于迷信权力的力量，本质上不仅否认人类的技术进步源自竞争推动的演化力量，也否认中国经济的崛起主要受益于市场化的改革，特别是在WTO框架下积极参与全球范围的市场竞争。这篇短文如果可能对被增长问题所困扰的政策当局有所建议的话，那就是应该以市场经济的方法，通过不断完善自由竞争和以民营企业为主的自由企业制度去推动创意和创新，推动数字经济的升级。如果热衷于重拾计划经济的思维逻辑，那无异于是对数字经济的釜底抽薪。
[1] 这篇短文基于以下文献：Liang D. Tao, Harry X. Wu and Kyoji Fukao, 2022. “Estimation of China’s Investment in ICT Assets and Accumulated ICT Capital Stock.” IDE Discussion Paper Vol. 000833; Harry X. Wu and Keiko Ito, 2015. “Reconstruction of China’s National Output and Income Accounts and Supply-Use and Input-Output Accounts in Time Series”, RIETI Discussion Papers, 15-E-004; Harry X. Wu and Zhan Li. 2021. “Reassessing China"s GDP Growth Performance: An Exploration of The Underestimated Price Effect”, RIETI Discussion Papers, 21-E-018; 伍晓鹰、余昌华，2021，“数字经济对中国经济增长的影响”，北京大学国家发展研究院智库报告。
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