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TUhjnbcbe - 2022/12/2 21:00:00

来源:新浪财经

意见领袖丨中国金融四十人论坛

作者:陆铭

中国经济增长速度正在下滑,主要受体制性、结构性因素影响,症结在于资源的空间错配。市场力量将人口和经济向沿海地区和中心城市周围集聚,而*府通过行*力量配置的资源却大量被导入地理欠佳地区,二者发力相反,造成了资源的空间错配。

在人口红利逐渐消失的背景下,同时出现了投资效率低下、土地城市化快于人口城市化等问题,生产要素积累速度与全要素生产率增速都不容乐观。在地区层面,发达地区房价居高不下,欠发达地区地方*府债务问题日益严峻。

要解决这些问题,需要改善资源的空间配置,使土地等资源分配与人口流动方向一致,按照比较优势进行投资,通过户籍制度改革等手段促进人口集聚和城市化进程,最终推动经济增长、平衡发展、产业结构优化和国际平衡,实现以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局。

——陆铭上海交通大学特聘教授、中国发展研究院执行院长

*本文系作者在CF40季度宏观*策报告论证会第48期暨“双周圆桌”第期“中国经济的中长期增长潜力”上所做的主题演讲。文章仅代表个人观点,不代表CF40及作者所在机构立场。

图/摄图网

经济增速放缓存在

体制性、结构性原因:空间错配

如今中国经济增长速度正阶梯式下滑,虽然各界对此有不同看法,但大多数学者应该认同,尽管确实存在周期性因素,但主要是体制性和结构性的问题导致了我国经济中长期增速的放缓。

从经济学理论来说,经济增长的来源有两个方面:生产要素的积累和全要素生产率的提高。

从生产要素积累的角度来讲,一方面当前我国的人口总量红利逐渐消失,另一方面投资过度导致回报下降,近年来我国投资占GDP比重也在下降,因此来自投资的增长动力有所不足。此外,我国还长期存在土地城市化快于人口城市化的问题,根据我的研究结果,这一现象主要体现在中西部和东北部的人口流出地区。

在生产要素积累速度放缓的情况下,全要素生产率增速也并不乐观。我在数年前研究企业微观数据时发现,中国的全要素生产率和资源配置效率出现恶化,其关键拐点在年。

我认为,正是这几个因素相互叠加,造成了如今中国经济增速下滑的问题,其中的症结,我称之为“空间错配”。经济资源在城乡和区域间的空间错配导致了经济增长速度和效率的下滑,这也是我的团队为中国经济增长研究贡献的一个新视角。

首先需要阐述地理位置的重要性。中国从上世纪改革开放特别是90年代中期以来,加入了全球化进程,因此沿海地区因其港口条件获得了更有利于经济增长的地理条件。

我们选取北方的天津、华东的上海、华南的深圳和香港这三大沿海港口,研究各直辖市或地级市年GDP规模与其到这三大港口的距离间的关系。可以清楚地看到,越是远离港口的城市,经济规模越小。仅这一个变量就可以解释各城市之间经济规模差异的近40%,在模型中加入其他解释经济规模的因素,只能让解释度增加到70%。换句话说,到沿海大港口的距离这一地理变量,对地区经济规模的解释度可以超过我们能在模型中找到的所有其他因素之和。

图1各城市GDP总量与到大港口距离呈负相关

资料来源:陆铭、李鹏飞、钟辉勇,

在地理因素发挥重要作用的同时,长期以来我们对于区域经济平衡发展的理解是经济和人口均匀分布,追求的是减小不同地区之间经济规模的差异,因此我们在配置*府控制的经济资源时采取了倾向于地理欠佳地区的区域发展*策。

其中,对如今的中国经济影响最大的是土地资源配置。年之前,中西部地区在土地供应总量中所占的份额呈现下降趋势,这与当时人口从中西部流出的趋势是一致的。然而,年以后,虽然人口仍然在向沿海地区集中,但土地供应的份额却在不断向中西部地区倾斜。

图2年后中西部土地供应份额持续上升

资料来源:《国土资源年鉴》;陆铭、张航、梁文泉,;韩立彬、陆铭,

在中西部,特别是一些中小城市中,大量的土地供应被用于兴建当时被认为有利于经济发展的工业园和新城。然而实际上,这恰恰导致了许多投资回报低下和*府债务上升的现象。

梳理中西部地方*府债务中城投债的情况可以发现,在中央*府开始帮助欠发达地区化解地方*府债务之前,中西部地区在全国地方*府债务中所占的比重较高,可以达到一半,并且总体呈上升趋势。换言之,在经济增长动力相对欠缺的地区,地方*府债务增长的速度更快。

图3中西部地区城投债占比上升

不仅如此,还需注意金融市场也在其中发挥作用。因为我国地方*府债务背后总有地方*府信用和中央*府的最终背书,所以当地方*府需要融资时,金融市场总是愿意提供借贷。但欠发达地区*府融资实际上风险较高,所以欠发达地区债务的融资成本也就更高。

我们大致评估和比较了内陆欠发达地区与沿海地区城投债的发行利率。总体来看,融资成本随着时间推进不断升高,直到最近几年才略有回落;其中内陆地区的城投债发行利率明显高于沿海地区。

换句话说,经济增长动力较弱的地区得到了更多土地,并将这些土地用于抵押融资,举借了大量地方*府债务,但实际上这些融资是成本更高的。

图4内陆城投债发行利率高于沿海

我们年的一篇文章具体分析了地理位置对各相关经济变量的影响。模型涉及到沿海大港口距离的一次项、二次项和三次项,其系数主要取决于一次项,因此只需观察一次项的系数。观测到大港口距离对七个被解释变量的影响可知:

表1到大港口距离对各经济变量的影响

资料来源:陆铭、李鹏飞、钟辉勇,

在市场的资源配置结果方面,越远离港口的地区,经济规模越小,人均GDP越低,人口净流入也越少,远离港口的地区人口在向外流出。在*府的资源配置方面,远离港口的地区,转移支付占GDP的比重更高、得到的土地供应份额增加量更大——换句话说,远离港口的地区得到了更多的*府资源。但这些地区的“投资弹性”系数却更低,即单位投资对GDP的拉动能力较弱。在此之外,由于人口流出,而土地供应量增加、修建了大量房屋,远离港口的地区又存在房价较低的现象。

沿海地区则一切与内陆地区相反,GDP规模更大,人均GDP更高,人口大量流入、投资对GDP有更高的拉动能力,但*府资源配置量较低,土地供应跟不上人口流入,因而房价也更高。

总的来说,市场力量在引导经济向东部沿海集聚、人口向沿海地区流动,但*府力量在引导资源向中西部配置,这导致了投资效率低和区域间房价分化等问题。

此外,研究到大城市距离对上述变量的影响,可以发现越远离国家级中心城市的地区,GDP规模越小,人均GDP越低,人口净流出,但反过来却得到了更多的财*转移支付,得到了更多的土地供应,投资拉动GDP的能力更低,房价也更低。这再一次体现了市场配置资源与*府配置资源方向相反的现象。

表2到国家级中心城市距离对各经济变量的影响

债务方面,我们考察了截至年的地方*府负债率,即债务与GDP的比率。一方面,可以发现历史负债率与当前负债率存在正相关关系,即历史负债率高的城市往往之后负债率依然保持较高水平。另一方面,需要注意投资弹性系数与负债率的关系——投资对GDP拉动能力越高的地区往往地方*府负债率越低。

表3影响地方*府负债率的因素

前面提到,对于远离大港口和大城市的地区,投资对GDP的拉动能力较低。因此虽然投入了资金,增加了建设,但地方*府债务也随之累积,负债率逐渐升高。我们通过研究全国负债率分布发现,年我国地方*府负债率较高的区域主要是部分中西部省份,东部沿海地区只有辽宁和海南负债率与中西部省份相当。

图5年我国地方*府负债率分布情况

辽宁虽然在地理位置上属于沿海地区,但享受的*策与中西部省份一致,因为它是振兴东北老工业基地*策的实施地点之一,当时省内也出现了大规模兴建新城和工业园的现象,这造成了如今辽宁地区负债率较高的局面。

现在债务问题较为严重的还有贵州省。相关媒体报道一直很

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