李远芳：全球生产率减速之谜
作者：李远芳， 经济学博士，中国社会科学院世界经济与政治研究所国际金融室助理研究员。
本文来源：本文选自《世界经济黄皮书: 世界经济形势分析与预测（2018）》。
全球金融危机过去十年之后，全球经济增长中的长期性问题越来越得到重视。长期增长的关键在于生产率增长，特别是反映使用资本和劳动总体使用效率的全要素生产率增长。然而全球金融危机后生产率增速急剧下降，并未随着危机影响的消退而恢复至危机前水平，至今仍低迷不振，国际组织的中期预测也不甚乐观。伴随这一现象的却是互联网信息技术应用深入各个主要产业领域，新能源、大数据、人工智能等领域的进展突飞猛进。这形成了新时期的“生产率悖论”，并引发了全球经济智库学者的热烈关注，在全球政策层面也得到广泛重视和回应。本文考察了全球生产率增长的趋势变化，分析了全球生产率增速变化的有关假说以及根源，展望了未来全球生产率增长前景，并在此基础上提出有关的政策应对。
一、 全球生产率增长趋势与生产率之谜
距离全球金融危机爆发已经十年，无论是发达经济体还是发展中经济体，其经济增速相比危机前的趋势均明显放缓。从增长核算的角度看，危机后的经济减速在很大程度上反映了全要素生产率增速的下降。
根据IMF工作人员的测算，发达经济体全要素生产率增下滑可以解释发达经济体危机后40%的产出损失[①]。美国布鲁金斯学会的研究也显示，即便将周期性因素很好的控制住，危机后仍出现了全要素生产率增速的下滑（Fernald, Hall et. Al. 2017）[②]。对新兴经济体和低收入经济体而言，全要素生产率下降更是危机后产出损失的主要原因（Adler, Duval et. Al, 2017）。虽然新兴经济体和低收入经济体内部存在相当大的经济结构差异性，但全要素生产率减速也是相当普遍的。
图 1显示，在危机前的2000-2007年，发达经济体的全要素生产率年均增速为1%，在危机后的2011-2016年下降至0.3%。同期，新兴与发展中经济体则从危机前的2.8%下降至危机后1.3%。根据预测，未来六年两组经济体全要素生产率增速将有一定恢复，发达经济体上升至年均0.7%，而新兴与发展中经济体上升至年均1.9%，但相比危机前的水平，差距仍是颇为明显的。
从长期历史的角度看，处于全球技术前沿的发达经济体全要素生产率的下降事实上从上世纪七十年代就开始了。1960-1970年间，发达经济体全要素生产率年均增长2.3个百分点，但七十年代和八十年代就开始经历大幅下滑（Adler, Duval et. Al, 2017）。九十年代和本世纪初经历一段时期的小幅复兴后，又于危机后跌至前所未有的谷底。如果包括危机期间，那么最近十年发达经济体全要素生产率年均增速仅为0。而即便控制住周期性因素，主要发达经济体全要素生产率的下降也是从危机前就开始了。
根据经典的新古典主义增长模型，全要素生产增长率增长是劳动生产率增长的基石。从增长机制上看，全要素生产率上升将带来人均资本边际报酬率的上升，从而激励更多的资本累积，进一步提升人均资本存量，形成更高的人均产出。若全球全要素生产率增速正发生长期性的滑坡，那对全球劳动生产率以及居民生活水平的提升绝不是好消息。
但令人让人感到困惑的是，尽管增长核算显示的长期生产率统计数据以及有关的预测很是悲观，但同时全球经济却正在经历数字化转型，也面临新能源、新生物医疗、机器人、人工智能等新兴科技对产业带来的巨大机遇。这些转型与技术进步是否能带来更有效率更有质量的的经济增长？生产率统计数字是否能对这一状况做出客观描述？这是展望未来经济中基础性的问题。
二、 有关生产率测量问题的争议
三十年前，经济学家索罗提出了“索罗生产率之谜（The Solow Productivity Paradox）”。他于1987年发表在《纽约时报书评》上的一篇文章提到“到处都看得到电脑，就除了生产率统计数字外”（Solow, 1987）。当前的状况与三十年前亦有可比之处。而无论是早先，还是当前，对于具体经验与统计数字之间相悖的状况，比较流行的一种解释是统计数字不能如实刻画新技术对经济的影响，带来对生产率进步的低估。
根据这一解释，一种可能性是广泛应用信息技术且受益最大的产业恰好是最难测量产出的那些产业。譬如相比于农业、制造业、建筑业等产出物质成果的产业，信息技术在金融业、保险业、流通业等服务业应用得更为密集。而在产出统计中，服务业统计向来就存在巨大的问题。不管是统计方法本身，甚至有时候连产出本身的定义都存在可争议之处。若是产出的性质越来越偏重于质量而非数量，那么投入产出比率着实会更难以衡量。所以，如果新技术对生产率的提升很大程度都发生在难以被测量的产业，那么产生上述生产率悖论也就很有可能了。
其次，也有可能新技术的收益反映在消费者剩余的提升上，而非完全体现在产出的上升中。这一情况下，不考虑消费者剩余的增量，而只使用产出指标，就会低估全要素生产率。譬如，很多互联网信息技术领域的改进，使得人类可以更加方便娱乐的使用各种设备，但这种便利性或者娱乐性却并不一定会立即影响真实世界的物质生产，所以不能在产出上反映出来。
第三，互联网信息技术促进了经济活动在全球的再组织，而新的组织方式所带来的收益却并不能显示在一国的经济统计中。近三十年来的全球化进程，很重要的一个特征是原本在地理上较为集中的，环节连贯的经济活动，可以通过信息技术的帮助，分散至全球相对供应成本最低的地区。譬如一家美国的玩具公司，多年前的运营模式是在美国生产玩具，使用当地的金融服务以及流通体系，而发达的信息技术就可使得该公司能够仅将美国作为总部，将制造生产安排在中国，将金融交易安排在巴哈马群岛这类离岸金融中心，玩具生产完成后直接由轮船运至美国的玩具零售商。从公司股东和管理层的角度看，这一生产运营再组织大大提升了盈利空间，但在美国的生产率数据中却无法表征出来。而总部提供的各类设计运营管理服务更可能是提升了位于其他地区的经济活动的生产率。而即便要度量总部提供的服务也会遇到上述第一条中提及的问题。
然而，测量问题是否能解释生产率增速在中长期的波动呢？答案是否定的。上世纪七八十年代处于技术前沿的发达经济体全要素生产率增速或早或晚都开始滑坡，如果这是与新技术伴随的测量问题所致，那上世纪九十年代到二十世纪初的生产率增长回升就不能再用测量问题来解释了。譬如，Byrne等人就认为，尽管信息技术产业的技术进步存在不易量化的问题，但近年来学界量化这些技术进步的准确度无疑是在不断提高的。[③]他们通过使用反映质量调整的价格指数、固定不易测量产出的服务业部门比重等多种调整技术，发现这些调整或者扩大了生产率近年相比前一阶段的减速幅度，或者相比减速幅度其调整量过小，不足以解释统计数据中的现象。因此，危机前就开始展露的生产率增速下降，不能简单归因为测量问题。
另外，生产率增速的下行中，测量误差究竟占据多大成分？是否足以扭转上述长期生产率增速下滑的结论？答案是亦不尽然。一些最新研究提出的证据显示，即便考虑到测量问题，生产率增速的下行趋势也基本是确定的。如Byrne等人使用了多种数据调整方法来估算以往美国生产率测算中的偏差问题，结果发现测量偏差对结果的影响并不大。
芝加哥大学的Chad Syverson做了四组彼此相互独立的研究来分析生产率测量误差的规模[④]。首先，Syverson发现生产率增速放缓的现象出现在了几十个国家当中，虽然这些国家的IT产业所占GDP比重各不相同，但其生产率增速都出现了类似的放缓现象。其次，他通过归纳现有文献发现，IT产业增速放缓并不能解释美国整体的生产率放缓的规模，二者之间的缺口大概为2.7万亿美元。再次，如果测度误差真的是导致生产率增速放缓的主要原因，那么通过改变对IT产业技术进步的估算方式就应能看到生产率增速数据的剧烈起伏，然而事实并非如此。最后，作者还发现很多国家都存在的国民总收入略大于国内总产值的现象，这在生产率减速之前就存在了，因此并不能将其作为新技术带来显著免费服务的证据。这一现象更有可能反应的是资本回报率的持续高涨。
上述最新研究表明，全球生产率趋势性减速在很大概率上是真实发生的情况，那么导致全球生产率趋势性减速的根源又是什么？对这一问题的分析，需要区分处于技术前沿的发达经济体以及尚未处于技术前沿的新兴及发展中经济体，还需要区分危机前就已存在的长期性因素，以及危机后又出现的新的问题。
对于发达经济体，目前一些研究成果显示，危机前就已开始的生产率减速趋势很大程度上源于信息技术扩散带来的生产率繁荣正在消退。如麦肯锡全球研究院的研究显示，不同部门和行业的生产率变动趋势并非完全一致，总体生产率增速变化其实是不同时期不同部门生产率此消彼长的综合结果[⑤]。发达经济体上世纪九十年代中期到本世纪初的生产率提速很大程度上得益于一些劳动数量庞大的服务业部门技术迅速进步。然而，当今世界的一个重要特征是，发达经济体相对缺乏技术快速进步的产业。如图 2所示，从九十年代到二十世纪初，发达经济体信息技术密集部门的全要素生产率显著高于其他部门，但2000年以后前者增速开始滑落，到2005年后两个部门生产率增速没有明显差异。
通过总结微观产业经验，麦肯锡全球研究院还发现，缺乏技术快速进步的产业并非由于缺乏提升生产率的技术机遇。事实上在先进制造、能源密集使用的制造业、能源开采、交通、教育、医疗、建筑以及政府部门，技术进步的机会都非常多。然而，由于制度惯性，创新和改变的激励却相对不足。
除产业层面的原因之外，危机前一些重要的结构性问题就已经制约了全球全要素生产率的增长，而与危机进一步加剧了某些结构性问题（IMF, 2017）。这些结构性问题尤其包括老龄化问题、人力资本积累减缓、全球贸易放缓以及中国融入全球贸易的进程已趋于成熟等等。其中，全球贸易增速放缓主要反映了贸易自由化的动能减弱以及全球供应链的成熟。贸易减缓意味着竞争的下降以及投入品丰富程度的下降，还意味着资源再配置效应的减弱。根据IMF的估算，中国融入全球贸易对于发达经济体全要素生产率的效果非常可观，中国贸易的趋势性上升大约能够解释发达经济体全要素生产率中位数上升水平的10%。
发展中经济体全要素生产率在危机后的减速则更为复杂，并不那么清晰。除了前沿国家技术进步减缓导致溢出效应下降以及上述人口、人力资本及贸易等方面的结构性因素之外，发展中经济体还受到一些特殊因素影响。譬如，对于商品出口国，由于采掘业往往是尽量先开采易开采和质量高的矿藏，那么随着时间推移，当开采变得越来越难，矿藏质量越来越差时，生产率也就会受到负面影响。另外，商品价格波动也会通过信贷环境、财政状况等渠道影响经济的全要素生产率。
整体上，发展中经济体全要素生产率的放缓还很大可能与这些经济体内部结构改革动能减弱存在密切联系。全要素生产率反映了资本和劳动总体使用效率，除了技术以外，也与制度息息相关，早先的研究都证实了结构改革对于新兴和发展中经济体全要素生产率的积极作用。虽然这些经济体全要素生产率追赶的潜力仍然巨大，但之前的结构性改革和转型的效果正在退却，近年来贸易领域以及金融体系的改革步伐甚至开始放缓（Dabla-Noris, Ho and Kyobe, 2016）[⑥]。
全球金融危机之后，全球生产率又受到了危机后遗症的深刻影响。全球金融危机是由资产价格泡沫引发的金融危机，它伴随着包括金融部门在内等多部门资产负债表剧烈恶化。这种经济衰退现在被广泛称之为资产负债表衰退，以区别于传统宏观经济周期中的衰退。这类型衰退往往伴随永久性的产出损失和长时间的低迷。
危机之后，三方面因素将导致全要素生产率增速在长时间内受到抑制。第一，由于企业资产负债表薄弱，同时金融部门资产负债表恶化导致信贷环境收紧，企业投资将受到抑制。如图 3所示，危机后发达经济体和发展中经济体整体资本形成速度都明显放缓。由于技术进步往往是包含在企业投资中，投资减缓不利于生产率增长。Redmond等 (2017)从行业层面研究了金融危机期间各行业信贷约束与技术进步的关系。他们发现，那些信贷条件较差的行业，其生产率增长更容易受阻。
其次，在金融过度繁荣阶段还会伴随资本错配问题，而危机后政府短视性决策以及金融体系的内在缺陷很可能延迟资本错配问题的纠正，甚至强化这一问题。这对全要素生产率增长也是一大不利因素。
第三，经济和政策的不确定性加大，在一定程度上导致投资远离高风险、高收益项目，这可能进一步损害了全要素生产率的增长。
综上所述，全球生产率减速既存在深刻的结构性因素，同时也受制于危机冲击所导致的后遗症问题。但在此之外，我们还需要回答：为何人们直观经验中涌现的众多新技术产品和服务与生产率统计数据显示的趋势存在明显差距？
如上文所述，生产率统计偏差没有那么大，不足以扭转数据所揭示的增速下滑趋势。那么如果不是统计偏差方面所形成的问题，更大可能是我们的直观经验存在较大的偏差。事实上，我们的直观经验累积与新技术产生的产品和服务数量成正比，但新技术带来的生产率进步却应当是与新产品服务占已有产品服务数量的比重成正比。当存量产品服务数量是100时，增长1%只需要增加1件产品或服务。但当基数变为10000时，增长1%却需要100件产品或服务。增加100种新产品容易被直观经验感知，但是所占比重并不高，因此，这种差异大概是直观经验与统计数据差异的重要来源。
中长期的生产率预测往往存在巨大的不确定性。技术方面的不确定性来自两部分，一部分是新兴技术累积的经济影响会有多大，另一部分是新技术的扩散与成熟将经历多久。譬如，在当前对未来十年美国企业部门全要素生产率的诸多预测中，低的仅有年均0.4%的上升（Gordon,2016）[⑦]，而高的则有每年2%的增长（Brynjolfsson and McAfee, 2014）[⑧]。
持技术乐观主义看法的经济学家认为全球经济正处于一轮新增长的转折点上。这轮增长将由充分利用人工智能、网络通信、数字化等一系列新技术的智能机器推动。他们对未来生产率增长的乐观不仅来自于计算能力、互联设备、数字信息呈指数增长的观念，也来自于新的想法和创意将越来越迅速便捷的得到创造和实现的看法。历史上，电力、蒸汽机等技术突破往往需要几十年才到达广泛应用的临界点，持乐观看法的经济学家认为，信息技术和数字通信对人类生活及企业运营的根本性改造也正将到达临界点（Brynjolfsson and McAfee, 2014）。
持悲观看法的经济学家则认为自七十年代以后，人类生活的基本方面所经历的变化事实上并没有那么多（Krugman, 2016）[⑨]。Robert J. Gordon是美国知名的宏观经济学家与经济历史学家，从21世纪初的互联网热潮高峰之际就不断的表达如下观点：当今信息通信技术上的发展，无法相比于过去的几次技术突破。信息技术革命就重要性而言也无法与驱动1870年到1970年间经济增长的五项伟大发明相提并论。他所提及的五项伟大发明包括：电力、城市排污设施、化学制药、内燃机以及现代通信。这些伟大发明产生于19世纪末，之后经过了较长时期的改良，对经济增长的明显效果才最终发生在1920-1970年间。
一个很有趣的比方是，如果有时间机器把我们送到二战前夕美国纽约的一间公寓，我们会发现冲水马桶、供水管路、煤气灶、电灯、冰箱、电话等满足现代基本生活需求的绝大部分设施。虽然没有电视和互联网，但也不会难受到觉得生活过不下去的地步。但如果将上世纪四十年代美国的城里人送到十九世纪七十年代，很可能人们会觉得生活不下去了。因此，由伟大发明推动的快速经济增长，事实上仅是偶发性事件，不能期待会一直持续下去（Gordon, 2016）。
在学者对于未来生产率增速的看法存在如此大的的背景下，我们可以预见的是，从产业角度看，人工智能和其他技术突破将推动有关部门的生产率增速再次提升，但提升的幅度和时间点难以预测。在新技术带来明显的生产率增长之前，即便全球经济能够解决危机遗留的问题，由于存在人口老龄化、人力资本、全球贸易瓶颈等结构性问题，生产率增速也难以恢复至发达经济体90年代末，或者新兴与发展中经济体危机前的水平。
为应对未来生产率低速增长的可能性，政策制定者要主动应对上述危机后遗症以及结构性问题的影响。在短期和中期，应通过鼓励私人投资、改善基础设施、修复资产负债表、降低政策不确定性等措施化解全球金融危机后遗症。在中长期，应通过推动结构性改革、推动开放贸易和移民政策、改善创新、研究和教育培训领域的政策等，来提升生产率增长空间。
如上文所述，当前全球固定资本形成占存量资本比重相比危机前存在明显缺口，这对长期生产率增速并不是好预兆。有关的宏观需求政策应更加注重鼓励私人投资，促进资本深化，并以新的实物资本的形态来促进新技术的应用。在宏观政策空间受限的背景下，应更加注重货币、财政与结构性政策的协同效应（Gaspar et al., 2016）[⑩]。同时，以基础设施为主的公共投资也应得到加强。研究显示，基础设施投资对于生产率的作用非常可观，而更有效率的基础设施支出对生产率的作用更大。
然而，发达经济体特别是欧洲投资乏力很重要的一个原因是，金融体系的资产负债表还存在很多脆弱性。因此这些经济体的金融机构修复资产负债表是很重要的任务。这就需要促进金融机构重组，改善经济体的融资结构，开辟创新性的融资渠道，同时强化金融监管。显然，更为灵活有韧性的金融体系有助于改善整个经济的资本配置效率。
从长期看，促进技术进步的创新政策有很大的改善空间。对于许多研究领域而言，稳定增长的资金投入是至关重要的，这不仅可以使得已有的研究继续深入下去并取得成果，也可以使科学家更容易开拓全新的研究领域。根据IMF的研究，由于知识存在正向溢出效应，目前全球研发投入相比于最优水平存在很大缺口。同时，全球还存在很大空间来改进与创新有关的政策设计，譬如为研发支出提供税收激励、降低风险投资的法律和市场门槛，设计更优的知识产权保护框架来平衡创新激励与技术扩散等等。
为应对老龄化对全球生产率的负面影响，政策制定者应当改善对成年工作人群的健康服务，促进在职成熟年龄段人员的技能提升，并制定更加灵活的退休政策以充分利用老龄人口的人力资本。
从提升全球生产率的角度而言，在全球层面推动开放贸易体系的建设是全球治理中的当务之急。贸易自由化进程将对全球生产率带来不可忽视的作用，特别对于新兴与发展中经济体，贸易自由化将促进新技术从技术前沿更快速的扩散。
除了上述有关政策之外，更广泛意义上的结构改革对于提升各类经济体的生产率具有非常基础性的作用，也应当作为提升生产率政策包中的一项基本内容。虽然各经济体的经济条件存在巨大差异，结构改革的优先选项各有不同，但总体而言产品和劳动市场改革优先度都比较高，特别是在不可贸易品部门（Adler et al., 2017）。这些改革不仅能提高全要素生产率，促进资本深化，还能对上下游产业形成正向溢出效应。
[①] GustavoAdler, Romain Duval et al. “Gone with the headwinds, global productivity”, IMFStaff Discussion Note SDN/17/04, April 2017.
[②] JohnFernald, Robert Hall, James Stock, and Mark W. Watson, “The disappointing recoveryof output after 2009”, Brookings Papers on Economic Activity, Spring 2017, Mar23, 2017.
[③] DavidM. Byrne, John G. Fernald, and Marshall B. Reinsdorf, “Does the United Stateshave a productivity slowdown or a measurement problem?”, Brookings Paper onEconomic Activity, Spring 2016, https://www.brookings.edu/bpea-articles/does-the-united-states-have-a-productivity-slowdown-or-a-measurement-problem/
[④] ChadSyverson, 'Challenges to Mismeasurement Explanations for the USProductivity Slowdown,' Journal of Economic Perspectives, AmericanEconomic Association, vol. 31(2), pages 165-186, Spring 2017
[⑤] MckinseyGlobal Institute (MGI), “The productivity puzzle: a closer look at the UnistedStates”, Discussion Paper, March 2017.
[⑥] EraDabla-Norris, Giang Ho, and Annette Kyobe, “Structural Reforms and ProductivityGrowth in Emerging Market and Developing Econom ies”, IMF Working PaperWP/16/15, Feb 2016.
[⑦] RobertJ. Gordon, The Rise and Fall of American Growth, Princeton, NJ: PrincetonUniversity Press, 2016
[⑧] EricBrynjolfsson and Andrew McAfee, The Second Machine Age, New York: Norton, 2014
[⑨] PaulKrugman, “Paul Krugman reviews ‘The Rise and Fall of American Growth’ by RobertJ. Gordon”, The New York Times, Book Review, Jan 25, 2016.
[⑩] VtorGaspar, Maurice Obstfeld and Ratna Sahay, “Macroeconomic Management When PolicySpace is Constrained: A Comprehensive, Consistent and Coordinated Approach toEconomic Policy.” IMF Staff Discussion Note 16/09, International Monetary Fund,2016.
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Mckinsey Global Institute (MGI), “The productivity puzzle: a closerlook at the Unisted States”, Discussion Paper, March 2017.
Nicholas Crafts, Terence Mills, “Economic models vs ‘techno-optimism’:Predicting medium-term total factor productivity rates in the US”, 17 July2017, http://voxeu.org/article/slow-productivity-growth-may-not-be-new-normal-us.
Paul Krugman, “Paul Krugman reviews ‘The Rise and Fall of AmericanGrowth’ by Robert J. Gordon”, The New York Times, Book Review, Jan 25, 2016
Robert J. Gordon, The Rise and Fall of American Growth, Princeton, NJ:Princeton University Press, 2016
Robert Solow, 'We'd better watch out', New York Times BookReview, July 12, 1987, page 36.
Silvia Merler, “The US and the productivity puzzle”, May 8, 2017, http://bruegel.org/2017/05/the-us-and-the-productivity-puzzle/.
Vtor Gaspar, Maurice Obstfeld and Ratna Sahay, “MacroeconomicManagement When Policy Space is Constrained: A Comprehensive, Consistent andCoordinated Approach to Economic Policy.” IMF Staff Discussion Note 16/09,International Monetary Fund, 2016.
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