【編者按】

2017年12月23日，上海財經(jīng)大學高等研究院“中國宏觀經(jīng)濟形勢分析與預測”課題組，發(fā)布2017中國宏觀經(jīng)濟形式分析與預測年度報告。上海財經(jīng)大學經(jīng)濟學院、高等研究院常務副院長黃曉東教授在該發(fā)布會上對報告進行了重點解讀，分析了中國轉(zhuǎn)型經(jīng)濟發(fā)展的特點。黃曉東指出，2018年需密切關注融資成本和債務壓力上升的問題，以及它們與債務及金融系統(tǒng)性風險之間的關系。以下為其演講實錄，未經(jīng)本人審訂。

我首先分析一下中國轉(zhuǎn)型經(jīng)濟發(fā)展的幾大特點。分析轉(zhuǎn)型經(jīng)濟面臨發(fā)展不平衡的問題時要考慮到以下幾個重要的結(jié)合點：

首先是短、中、長期分析的結(jié)合，其次是定性和定量的結(jié)合。國際經(jīng)驗不能照搬，應該把國際經(jīng)驗和中國具體情況有的放矢地結(jié)合。

第三是趨勢性和周期性的結(jié)合，以及制度、結(jié)構(gòu)、改革治理的結(jié)合。當下學界有一種觀點，中國人物趨勢性和周期性在數(shù)據(jù)上難以區(qū)分，趨勢就是周期，周期就是趨勢。這給我們的研究提出了挑戰(zhàn)。理想狀況很好，但由于這是一個動態(tài)的過程，難以一步到位。我們應該不斷地追求，努力靠近理想狀態(tài)，盡量使研究貼近中國的現(xiàn)實情況。

第四是橫向上國際經(jīng)驗的比較和對歷史經(jīng)驗的深度解析的結(jié)合。要注意量化的模型的運算和邏輯的判斷。當量化模型做出來的東西，與人們對現(xiàn)實經(jīng)濟的感覺不太一樣時，就要回到基本的邏輯判斷。

最后是宏觀和微觀數(shù)據(jù)的結(jié)合。模型在貼近中國經(jīng)濟的過程中，既需要宏觀的數(shù)據(jù)，也需要看微觀的數(shù)據(jù)。研究既需要企業(yè)的微觀數(shù)據(jù)，也需要家庭的微觀數(shù)據(jù)、海關的微觀數(shù)據(jù)。即使在美國，完全理性預期也不一定完全正確。

我們已經(jīng)把有限理性和適應性預期引入到中國的房地產(chǎn)市場，來分析房地產(chǎn)稅和土地供給改革。這對中國房地產(chǎn)市場的穩(wěn)定以及中國宏觀經(jīng)濟的穩(wěn)定能發(fā)揮重要的作用。當然，模型和數(shù)據(jù)的不確定判斷對宏觀經(jīng)濟學和金融學提出了嚴峻的挑戰(zhàn)。曾經(jīng)有兩位著名的經(jīng)濟學家，他們是美國一流大學的博士，寫了一篇文章抱怨他們所受的教育，抱怨他們的教授把書本中的模型拿來照搬到他們的課程里面，這使得他們到了現(xiàn)實中無法適應。著名的經(jīng)濟學家、諾貝爾獎獲得者反駁說：“你們怎么能這樣說呢？當你們被教育好以后，怎么能欺師滅祖呢？”即使是在美國金融界，照搬照抄肯定不行。同樣，如果把國際通用的模型直接應用在中國也行不通。如今在最基本的美聯(lián)儲的模型、歐洲央行的模型中已經(jīng)看不到太多相關性。對于科學的分析方法，我們能借鑒但不能照搬。

我們對GDP走勢判斷得非常準確，但這不是我們工作的重心，因為對中國GDP走勢的判斷是一個非常簡單的事情。我們關注的是相對概率最大的基準情形下經(jīng)濟的走勢。同時我們也會關注那些相對概率較小，而結(jié)果相對比較嚴重的其他情形，包括黑天鵝事件。我們以前的報告一直關注黑天鵝事件。黑天鵝事件發(fā)生的概率較小，但是影響巨大。我們在去年和前年的年中報告關注了人民幣匯率的風險、資本外流的風險等，總結(jié)出了7種風險。今年的重心轉(zhuǎn)到灰犀牛、狼來了等事件，比如說債務風險、系統(tǒng)性風險等，這屬于我們關注的范圍之內(nèi)。同時我們要注重反事實分析，特別是基于歷史的反事實分析。比方說歷史上的改革如果間斷了，沒有繼續(xù)推行，后來的結(jié)果會不會更差？已經(jīng)間斷的改革如果繼續(xù)推行，會不會使結(jié)果更好？概率有內(nèi)生變量，也有外生變量，其中一個重要的考量就是中國和外部的關系。在某些條件下，你可以主動引領這些外部條件，隨著你的變化而變化，但有時候可能是內(nèi)生。什么時候把它作為外生？什么時候作為內(nèi)生？

對于國內(nèi)來講，該如何處理政府和私營企業(yè)的關系，政府和老百姓的關系，政府和經(jīng)營機構(gòu)的關系？怎么處理預期管理和反預期管理的事情？該怎么去管理老百姓對政府的預期？如果管理失敗，政策會怎么樣？類似這樣的問題都是需要考量的。政策變量系統(tǒng)的內(nèi)生性和非系統(tǒng)的內(nèi)生性，非政策變量怎么應對政策變量？

模型不可能在所有的問題上都是百分之百正確。在理想情況下，我們能建立一個純粹的完全結(jié)構(gòu)性模型，但是現(xiàn)實中無法建立，所以我們追求的是一個準結(jié)構(gòu)性。以勞動力市場為例，我分析在中、短、長期時用國際通用的、最新的確值模型。但是如果分析財政政策短期的效果，我用這種模型就不太合適了。非完全的市場中信息也非完全，存在金融摩擦，用新古典、新凱恩斯再綜合的模型更適合分析短期的政策效果。這兩者之間也有著一定的關系。比如說閾值模型估算出來的結(jié)果，是怎么做到結(jié)構(gòu)性統(tǒng)一的呢？理論上很困難，結(jié)構(gòu)上更困難。

如果你探究城鄉(xiāng)改革、戶籍制度改革與土地制度改革對勞動力的流動和社會生產(chǎn)效益提高的作用，得到了一個結(jié)果，那就能夠提議政府按照探究所得的結(jié)果來制定政策嗎？還不夠，至少要雙重確認。如果得到的結(jié)果在方向上是一樣的，不是相反的，那么信息就更加充足?；ハ嘤∽C,這是我們基本分析的方法，這確實是只在中國才存在的，沒有其他國家會像我們這樣進行長、中、短期的分析。用一句話總結(jié)一下，從總量來看，經(jīng)濟總量指標基本穩(wěn)定，不確定性和風險得到了消化。

從結(jié)構(gòu)來看，經(jīng)濟發(fā)展中的不平衡、不充分問題相當嚴重。看總量，2017年GDP增長6.8%，非常好！在2018年的基本情形中，哪些外部條件我們認為是最有可能出現(xiàn)的？政策路徑是最有可能出現(xiàn)的。GDP增長官方數(shù)據(jù)是6.7%。即使看校正數(shù)據(jù)所衡量的GDP，2017年也穩(wěn)穩(wěn)地落在了6.5%，已經(jīng)保底了。2018年預測是6.4%，所以總體基本穩(wěn)定。人的眼光不應局限于GDP，要關注風險，還有更加樂觀的、更加悲觀的、非常樂觀的、非常悲觀的情況。我舉幾個例子。比較樂觀的，如果外部經(jīng)濟條件的改善超出了基準情形的預期，由此拉動出口和投資，這是非常樂觀的情況。GDP官方數(shù)據(jù)，核準的GDP6.85%，校正GDP6.56%，都是非常好的數(shù)字。但是因為美國創(chuàng)立的稅改引起了外資撤資，波及到了中國的經(jīng)濟。不管是官方數(shù)據(jù)還是基準數(shù)據(jù)，2018年GDP增長可能跌破6%。若內(nèi)部條件不確定，如果家庭債務的積累遠遠超出了我們基準情形的預期，GDP增長有可能跌破5%，這是比較悲觀的。看保守悲觀，如果美國稅改引起的外資撤資是比較溫和的，那么官方數(shù)據(jù)為6.25%，校正數(shù)據(jù)為5.94%。如果不建議比較溫和的政策和貨幣政策組合，就可能使得官方數(shù)據(jù)核實的GDP可以保證在6.5%，校正GDP為6.2%。保守悲觀，如果說家庭居民債務的積累溫和地超我們基準預期，而不是大幅超過。它可能跌破6%，達到5.75%及校正數(shù)據(jù)5.42%。我們不建議央行進行短期刺激，財政部說一旦出現(xiàn)這樣的風險，就得有相應的措施。如果要追求硬性的指標，還有其他的政策組合。當然我們還是要一如既往地強調(diào)，這樣的短期刺激可能會導致中長期的負債。

看完GDP，我們認為消費水平略有下降，但是消費占GDP的比例還是超過了投資的占比，所以基本面依然比較穩(wěn)定。雖然在服務業(yè)中，個別領域已經(jīng)顯現(xiàn)出比較顯著的消費升級，但是全面來看，消費升級還是比較緩慢的。三大投資增速均有緩慢下降，但是基建投資依然保持在高位，我們認為投資的風險不大?？粗圃鞓I(yè)，隨著行政去產(chǎn)能漸漸接近尾聲，制造業(yè)在2018年出現(xiàn)大幅度下滑的概率是很小的。甚至有可能出現(xiàn)溫和回暖。因為民營企業(yè)的制造業(yè)投資并沒有下滑，這給了我們很大的信心。在房地產(chǎn)投資調(diào)控的壓力下，房地產(chǎn)開發(fā)的先行指標相比去年是上升的，目前的庫存位于歷史的低點。我們認為基建、制造業(yè)以及房地產(chǎn)行業(yè)，明年出現(xiàn)大幅度下滑都是小概率事件。

關于進出口貿(mào)易問題，進出口增速是延續(xù)了我們上一次報告規(guī)劃的軌跡，是雙雙回暖。但是貿(mào)易結(jié)構(gòu)的根本問題還沒有得到改善。貨物貿(mào)易的順差大幅下降，服務貿(mào)易的逆差持續(xù)擴大，這是我們應該關注的問題。這不僅顯示出我們的貿(mào)易結(jié)構(gòu)不合理，也顯現(xiàn)出我們更加深層經(jīng)濟制度的安排是低效的。再看物價水平，CPI基本保持穩(wěn)定，PPI大幅上行。我們在去年報告里所討論的通縮的風險，現(xiàn)在基本上已經(jīng)化解。再看貨幣的供給需求，M2雙下降，新增社會融資上升，需求減少，格式貸款利率、長短期貸款利率紛紛上升。

2018年一個需要密切關注的事件，是融資成本和債務壓力的上升，以及它們和債務風險與金融系統(tǒng)性風險之間的關系。防系統(tǒng)性風險、防債務風險則是2018年的重中之重。

今年經(jīng)濟的基本面不是很差，但是從總量分析來看，這對中國的轉(zhuǎn)型來說遠遠不夠。我們需要考慮制度、結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型、產(chǎn)業(yè)和消費升級等的貢獻，要考慮這里面各層次的問題，比如資源和要素在農(nóng)業(yè)和非農(nóng)業(yè)之間的分配問題，特別是勞動力在它們之間的分配問題。還有土地供給制度和戶籍制度改革的關系，資源在地區(qū)和部門之間的配置效率，這與工業(yè)部門、服務業(yè)等國企改革更加密切相關。還有經(jīng)濟轉(zhuǎn)型問題，經(jīng)濟從投資和出口拉動，向消費驅(qū)動、服務驅(qū)動、創(chuàng)新驅(qū)動和效益驅(qū)動轉(zhuǎn)型。它跟金融服務系統(tǒng)的改革開放具有密切的關系。還有產(chǎn)業(yè)和消費的升級問題，后者與分配、再分配、二次分配、三次分配，還有社會公共服務等有關。

我們先看城鄉(xiāng)。我們說非農(nóng)的TFP（全要素生產(chǎn)率）相對于農(nóng)業(yè)的TFP，全要素生產(chǎn)率在2000年以后呈現(xiàn)出分化的情形。非農(nóng)的TFP長期低于農(nóng)業(yè)部門的TFP，生產(chǎn)效率低下，這個缺口在拉大。往深層看這一現(xiàn)象的原因，可以看到是在改革開放之初，城鄉(xiāng)之間分配的不均，主要表現(xiàn)在消費領域和生產(chǎn)環(huán)節(jié)。產(chǎn)品市場分配不均是由于農(nóng)產(chǎn)品、非農(nóng)產(chǎn)品人為剪刀差導致的。這個值是我們結(jié)構(gòu)性模型估算出來的閾值，這個值越大，表明扭曲越大。改革開放之初，生產(chǎn)環(huán)節(jié)的扭曲也非常之大。生產(chǎn)環(huán)節(jié)的扭曲，主要與非農(nóng)產(chǎn)品的壟斷有關系。經(jīng)過30多年的改革開放，這個扭曲是慢慢縮小了。同樣在改革開放之初，這一個生產(chǎn)環(huán)節(jié)的扭曲也是巨大的，經(jīng)過30多年的改革開放，同樣生產(chǎn)環(huán)節(jié)的扭曲也在減小。這兩方面的扭曲都得到了長足的改善。

目前來看，主要問題是在要素市場。問題的矛盾轉(zhuǎn)移到了要素市場、資本市場和勞動力市場。這些方面的扭曲不但沒有減小，反而是在持續(xù)上升。資本市場的扭曲是跟金融業(yè)，它自身的服務開放有關系。而勞動力市場的扭曲，是與各種各樣的與勞動力有關的政策有關系。例如土地政策，戶籍制度等。2008年4萬億的財政刺激，雖然這實際上有長期的后果，但在短期內(nèi)勞動力市場的扭曲得到了一些緩解，因為當時很多資本投在了基建、房地產(chǎn)，這對勞動力城鄉(xiāng)的流動，起到了一定的刺激作用。但總體來講，勞動力市場的扭曲仍是居高不下。因為我們最根本的制度性的改革，戶籍制度、土地制度改革非常滯后。這是總閾值法估算出來的結(jié)果，我從另外一個角度，從兩部門、兩技能、城鄉(xiāng)兩市場等角度，隨機搜索匹配，其模型測算出來的結(jié)果是一致的。這也就是說戶籍制度的改革，會有效地釋放勞動力的潛力，增強農(nóng)民工的流動，以增加全社會的生產(chǎn)力，而且這個效果是非常顯著的。

看完了城鄉(xiāng)，我們再看國企。首先看工業(yè)部門的國企，國企的生產(chǎn)力長期低于民企，在工業(yè)行業(yè)也是如此。如果把工業(yè)行業(yè)按照國有資本所占比例來分，越是國有資本占比高的工業(yè)行業(yè)，國企的生產(chǎn)力越低于民營企業(yè)生產(chǎn)力，這是一個負相關的關系。如果按照不同改革力度的路徑，城鄉(xiāng)改革、國企改革、工業(yè)部門的國企改革力度，會得到完全不同的結(jié)論：對長期GDP增長率，最多可以差速將近3個百分點。

實際上過去幾年，工業(yè)部門的國企改革已經(jīng)得到了長足的推進，但是服務業(yè)國企的改革卻停滯不前。TFP的增長緩慢，或者生產(chǎn)效率的緩慢，不是因為服務業(yè)中間投入品的增長，而是由于服務業(yè)生產(chǎn)效率的低下。為什么服務業(yè)生產(chǎn)效率如此低下呢？工業(yè)部門的改革有一個負重，那就是自從工業(yè)部門的抓大放小改革之后，工業(yè)部門中的國企大量地從競爭領域退出，逐漸進入服務業(yè)。國有資本在工業(yè)和服務業(yè)之間的分配，國有資本不但進入了服務業(yè)，而且開始逐漸集中在例如房地產(chǎn)、社會服務和機關社團等服務業(yè)，但是沒有進入一些新興服務業(yè)，例如教育、體育、文化、醫(yī)療，計算機和大數(shù)據(jù)等新興產(chǎn)業(yè)的服務業(yè)。

因為GDP考核的原因，制度的原因，國有資本進入了傳統(tǒng)的，回報率比較低的服務業(yè)。即使是絕對占比相對較低的房地產(chǎn)，雖然房地產(chǎn)服務業(yè)占比低于30%，但是其增長速度驚人，所以國有資本迅速向服務業(yè)轉(zhuǎn)移集中，集中在這幾個部門。國企資本的集中，使得服務業(yè)的資本占比大大超過工業(yè)，已經(jīng)到了55%。雖然有很多國企的資本進入服務業(yè)，但是服務業(yè)的回報率低，而且缺口在加大。國企在服務業(yè)改革的滯后是一個重要的原因。

從資本來看，服務業(yè)的投資主要集中在房地產(chǎn)、交通、運輸、倉儲等領域，總的來看它的占比有所降低，但是總的水平還維持在較高的程度。教育、衛(wèi)生、社會保障和社會福利業(yè)、文化、體育和娛樂業(yè)等新興服務業(yè)投資占比還不到11%。三個傳統(tǒng)服務業(yè)的投資占比將近80%，特別是基礎設施和公共管理領域的投資，80%是由國有部門執(zhí)行的，所以國有部門在服務業(yè)的投資中占有主導地位。

國有資本在服務業(yè)占主導地位，非國有資本的準入門檻很高，最近中央鼓勵非國有企業(yè)進入醫(yī)療領域。這是一個正確的方向，但總的來講改革比較失衡。民營企業(yè)獲得資源的障礙等因素，造成了工業(yè)和服務業(yè)之間，以及服務業(yè)內(nèi)部資源配置嚴重的扭曲。這樣一種扭曲也反映到了消費領域，使我國居民對某一些新興服務業(yè)的消費需求，不能得到充分滿足。所以我國居民的消費，尤其是服務業(yè)的消費份額跟發(fā)達國家相比，還是居于很低的水平。特別是相對于工業(yè)、服務業(yè)的消費而言，長期以來，這是個閾值，表示它并不合理。

講講有關生產(chǎn)部門的內(nèi)容。講到家庭，年中報告中我們講到居民債務的增長惡化了對居民的約束、拖累了增長。年度報告中我們強調(diào)兩者收入分配不均，從2016年起，我國基尼系數(shù)出現(xiàn)了大幅度的增長。我國的收入分配不均，主要是講城鄉(xiāng)的不均。而這次不僅城鄉(xiāng)之間，城市內(nèi)部、城鎮(zhèn)內(nèi)部、鄉(xiāng)村內(nèi)部收入分配的不均程度都呈現(xiàn)大幅度增長，我們覺得這是一個非常危險的信號。特別是城鎮(zhèn)內(nèi)部的收入分配不均，很多研究表明跟社會穩(wěn)定之間有很重要的相關關系。我們看到收入差距越大，水平越高，使得平均家庭消費水平的微觀數(shù)據(jù)在城市是一個負相關。也就是說，收入分配不均的地方，大家消費的意愿更弱。不僅金融危機前是如此，金融危機以后還是如此，這個結(jié)果不會因為金融危機而改變。收入分配的不均，不但拖累了消費、拖累了基尼系數(shù)增長，還延滯了消費的升級和經(jīng)濟結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型。而且收入不平等和消費不平等，在中國具有極強的正相關關系。收入差距擴大，對經(jīng)濟增長已經(jīng)產(chǎn)生了負面的影響。

除了收入差距之外，我們年中報告講到的居民債務積累，也通過惡化家庭的流動性約束，拖累了消費，從而拖累了經(jīng)濟增長。這個結(jié)論在我們的年度報告里面沒有改變：居民債務的增長、累積，已經(jīng)引起了消費的降低，引起了經(jīng)濟增長的放緩。

無論房地產(chǎn)稅的推出與推進，還是土地供給制度的改革，都要非常的有序和審慎。使用得好，它可以幫助防范房地產(chǎn)市場的過熱和泡沫等，使用得不好，可能會加劇房地產(chǎn)市場，甚至是整個宏觀經(jīng)濟的波動。