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中国GDP在2030年才能赶上美国

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文/新浪财经专栏作家 王晴[微博]

每年公布的GDP增速都会受到专家和学者们的质疑,大部分老百姓只认为政府公布的各种数据过于荒唐,通常都不屑。

最近国家统计局公布了2012年GDP增速,GDP增速达到7.8%。和往年一样,每年公布的GDP增速都会受到专家(主要是各投行的宏观经济学家)和学者们的质疑,大部分老百姓只认为政府公布的各种数据过于荒唐,通常都不屑一顾。

国际官方机构如IMF和世界银行,因为没有更好的数据来源,往往被迫采用国内官方的统计数据,顶多做一些微调。而IMF发布的中国经济数据,经过出口转内销,变成了更加权威的数据。最近几年,各家投行的经济学家们似乎并不满足于官方的说法,纷纷给出自己估算的GDP数据,结果自然也各不相同。

大约在10年前,围绕亚洲金融危机给中国带来的影响,以及对中国在90年代末所公布的GDP增速的质疑,经济学界(包括很多国外的经济学家)掀起了一场关于中国经济增长速度的研究与争论,并在2005年初将主要观点和文章汇集成一本专著出版。

研究世界经济发展史最权威的专家Angus Maddison教授(可惜已于2010年去世)成了这场争论的代表性人物,国内有许多教授和统计局的专家们参与争论,但当时没有证券公司和投行的人士参与。

Maddison教授所研究的经济增长是基于购买力平价(PPP)的,和基于本国货币所计算的实际GDP增长率是不一样的。对发达国家来说,这两种增长率每年的差异可能在0.1%-0.3%之间。但对中国这样的发展中国家每年的差异在0.5%-1%之间(主要原因是工业产值的增速远高于服务业,服务业的PPP转换汇率高于工业),对中国来说六十年的累积差异可高达40%左右。

2009年,Maddison教授(或者他的团队)将世界各国的基于PPP的GDP更新到2008年,2008年中国只比美国低5%,按他的预计,中国在2009年或者2010年就能超过美国。但IMF认为中国2008年基于PPP的GDP比美国低40%。

2008年IMF将中国基于PPP的GDP下调了35%,认为原来低估了中国的物价水平(相对于美国的价格,因为PPP是用美元作基准的)。如果没有这次调整,IMF结论也会和Maddison教授基本一样。我猜原来IMF的估算也是引用了Maddison教授的研究和数据。

根据目前IMF的最新预测,2012年中国基于PPP的GDP仍然只有美国的80%,并预测在2016年超过美国。Conference Board所用的PPP转换汇率不太一样,认为2012年中国是美国的90%,但未来几年增长较慢,到2015年才能超过美国。

按照2012年的实际汇率,中国的GDP是美国的52%。目前中国甚至国外主流经济学家预计中国的GDP将在2020年(最晚2022年)赶上美国。我比较悲观,预计将在2030年左右才能赶上美国。

当时那场争论,学者们所用的方法大部分是用统计方法研究GDP增长和各种统计数据之间的关系(如发电量、能源消耗、粮食产量、国内航空客运周转量和城镇就业人数),所用的方法和统计软件也是五花八门。

这些研究中一个最主要的缺陷是将中国经济指标和发达国家盲目类比(发达国家的数据较为完整可靠,也较容易得到),而不是和与中国处于相同发展阶段的发展中国家类比。遗憾的是不同研究结果之间的差异,往往会大于和官方GDP数据之间的差异,所以未能说服政府重新核算90年代的GDP。

到2005年,国家统计局根据改进后的方法上调了2005年之前各年名义GDP,并根据调整后的名义GDP重新计算了实际GDP增速。总体来说,和原来公布的GDP增速差异较小,但个别年份甚至略高一点。这似乎验证了一句著名的英文谚语:There are three kinds of lies: lies, damned lies, and statistics

官方的数据虽然存在着严重的缺陷,但名义GDP数据具有较高的可靠性,因为官方的统计方法有较好的系统性、一贯性和连续性。

如果我们能够将每年的用电量细分为居民用电、商业用电、轻工业用电、重工业用电和农业及其他用电,并计算各类用电量的增速,通过回归模型有可能得到更精确的GDP增速的估计。

但模型中的参数无法用中国的数据来获得,因为中国官方GDP数据本身就有很大的问题,只有找到处于相同发展阶段国家(如六、七十年代的韩国,巴西和台湾,以八、九十年代的泰国和马来西亚)的GDP 和用电量细分数据,并假设这些数据是相对可靠的,才能得到我们模型中期望得到的参数。

这个工作目前做起来还比较困难。我相信30年以后中国会出现一批有能力、有良知(还得有对经济史的闲情雅致)的经济学家,会根据统计局目前所收集的大量原始数据,对最近几十年的GDP增速进行较为准确可靠的核算。

直到今天,美国国家统计局和美联储中还有经济学家在反复研究美国1929年的经济指标和GDP,每隔一段时间就会根据新的方法和经济总量的定义进行调整,因为那是一个令人神往的基准年份。

21年的经济数据可以分成两个阶段。第一阶段,从1992到1999年共8年,中国官方公布的GDP增速明显偏高,官方的GDP平均增速比平均发电量增速高3.3%。根据各国的经验,特别是泰国和韩国在80年代的数据,经济增速通常比发电量增速低1-2个百分点,但考虑到中国90年代经济增长主要是靠加工贸易带动,而加工贸易中每一度电带来的附加值远高于其他工业,我认为实际GDP增长和发电量增速非常接近。

这期间官方的年均CPI比GDP平减指数高1.3%,假设名义GDP保持不变,因为实际GDP增速每年平均下调了3.6%,GDP平减指数要上调3.6% 。调整后,这期间官方年均CPI增幅仍然比平减指数低2.3%,明显低估了实际的CPI水平。

第二阶段,从2000-2012年共13年,官方公布的GDP增速只比我的最佳估计略高0.6%。调整后年均GDP增速为9.0%,比发电量11.2%的年均增幅低2.2%,这个差距和韩国1985年到1996年重工业化时代的经验数据相吻合。

这期间最大的问题是官方的CPI增幅数据严重低估,甚至比GDP平减指数还要低2.2%。根据官方公布数据,最近13年物价只上涨了34%,令人匪夷所思。

根据美国的经验(美国数据时间最长,也最可靠)二战后平均每年CPI增幅比平减指数高0.6%左右。我也看了日本、印度和其他一些国家的数据,CPI增幅比平减指数通常高一点,但不会超过1%,极个别年份可能因为进出口价格的变化而出现一点扭曲。

根据官方的GDP增速,年均平减指数为4.5%。最近13年平减指数累积上涨75%,但根据调整后的GDP增速,最近13年平减指数累积上涨90%。假设CPI 每年比平减指数高0.7%,那么这13年CPI累积上涨了108%。

考虑到名义GDP增速每年还会被低估0.8%(发展中国家GDP统计的通病,中国2005年曾经将之前的名义GDP上调了10%,土耳其曾经三次大幅上调名义GDP),假设实际GDP增速保持不变,那么最近13年CPI大约上涨了130%(=208%*1.008^13 - 1)。这个数字仍然低于中国大部分人的切身感受(北上广的读者可以忘掉自己的亲身感受,因为这三地的通胀明显高于全国平均)。

根据我的观察,在发达国家,CPI增幅的一个最佳估计就是餐饮价格的变化,因为餐饮价格是食品价格和服务价格的奇妙组合(美国的数据较准,但还需要更多国家的数据加以验证)。中国最近13年餐馆的平均价格(就餐环境的改善和菜品份量的减少相互抵消)上涨了150%-200%。由于最近13年中国汽车、电子产品和通讯服务价格大幅下降,降低了整体CPI上升的幅度。

附表:

年份 年度CPI增幅 GDP 平减指数 差异 官方GDP增速 发电量增速 差异 GDP增速最佳估计 与官方GDP的差异
1992 6.3% 8.4% (2.1%) 14.2% 10.7% 3.5% 10.7% (3.5%)
1993 14.5% 16.0% (1.5%) 13.1% 9.6% 3.5% 8.6% (4.5%)
1994 24.2% 18.4% 5.8% 15.2% 11.2% 4.0% 9.4% (5.8%)
1995 17.1% 12.8% 4.2% 11.8% 8.9% 2.9% 8.9% (2.9%)
1996 8.3% 6.4% 1.9% 10.0% 7.0% 3.0% 7.0% (3.0%)
1997 2.8% 2.4% 0.5% 8.4% 4.5% 3.9% 4.5% (3.9%)
1998 (0.8%) (1.7%) 0.9% 8.7% 2.5% 6.2% 3.5% (5.2%)
1999 (1.4%) 0.1% (1.5%) 6.1% 6.7% (0.6%) 6.1% 0.0%
2000 0.4% 3.5% (3.1%) 6.9% 9.1% (2.2%) 6.9% 0.0%
2001 0.7% 1.2% (0.5%) 9.2% 8.2% 1.0% 8.2% (1.0%)
2002 (0.8%) 0.9% (1.6%) 8.8% 13.3% (4.5%) 8.8% 0.0%
2003 1.2% 2.9% (1.7%) 9.7% 13.7% (4.0%) 9.7% 0.0%
2004 3.9% 8.1% (4.2%) 8.9% 15.5% (6.6%) 10.1% 1.2%
2005 1.8% 3.4% (1.6%) 11.9% 13.4% (1.5%) 10.9% (1.0%)
2006 1.5% 4.1% (2.6%) 12.4% 14.7% (2.3%) 11.4% (1.0%)
2007 4.8% 8.2% (3.4%) 13.6% 15.7% (2.1%) 13.1% (0.5%)
2008 5.9% 10.8% (4.9%) 6.6% 6.7% (0.1%) 6.6% 0.0%
2009 (0.7%) (2.1%) 1.4% 10.7% 6.8% 3.9% 7.8% (2.9%)
2010 3.3% 6.4% (3.1%) 9.8% 14.0% (4.2%) 9.8% 0.0%
2011 5.4% 9.2% (3.7%) 8.9% 10.9% (2.0%) 7.9% (1.0%)
2012 2.7% 1.7% 0.9% 7.8% 4.1% 3.7% 6.1% (1.7%)
                 
整体算术平均 4.8% 5.8% -1.0% 10.1% 9.9% 0.3% 8.4% -1.7%
整体几何平均 4.6% 5.6% -1.0% 10.1% 9.8% 0.3% 8.4% -1.8%
2000年前算术平均 8.9% 7.9% 1.0% 10.9% 7.6% 3.3% 7.3% -3.6%
2000年后算术平均 2.3% 4.5% -2.2% 9.6% 11.2% -1.6% 9.0% -0.6%

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