編者按：

各種跡象和數(shù)據(jù)顯示，中國經(jīng)濟(jì)正在復(fù)蘇之中，但內(nèi)外部環(huán)境仍然充滿不確定性，復(fù)蘇的動能也難言強(qiáng)勁。現(xiàn)階段中國經(jīng)濟(jì)還存在哪些主要問題，未來經(jīng)濟(jì)前景如何？我們特邀請一些經(jīng)濟(jì)學(xué)家建言獻(xiàn)策，在國慶節(jié)期間推出“把脈中國經(jīng)濟(jì)”系列評論，試圖解答部分疑問。

當(dāng)前中國經(jīng)濟(jì)面臨著來自國際和國內(nèi)的很多不確定因素需要面對，但是也有很多確定性機(jī)遇和挑戰(zhàn)需要認(rèn)真把握。其中最值得關(guān)注的確定性因素，是中國經(jīng)濟(jì)正在面臨人工智能和三維互聯(lián)網(wǎng)為代表的科技革命前夜的重大機(jī)遇；而最確定的長期挑戰(zhàn)，則是由人口老齡化、出口受阻、投資過剩、消費(fèi)不足所造成的長期總需求不足。無論是應(yīng)對各種不確定性因素，還是把握確定的歷史機(jī)遇，化解不確定性的長期挑戰(zhàn)，都需要經(jīng)濟(jì)政策的深度轉(zhuǎn)型。

人工智能和三維互聯(lián)網(wǎng)的重大科技革命機(jī)遇

2023年1月末，ChatGPT上線后短短兩個月后，月活用戶已經(jīng)突破了1億。2023年3月14日，OpenAI又宣布發(fā)布多模態(tài)大模型 GPT-4[1]，它在幾乎所有學(xué)科的考試得分都接近于人類前10%的智力水平，讓全球企業(yè)都爭搶接入。

在全球人工智能大潮涌起的幾乎同時，2023年6月發(fā)布的蘋果MR（混合現(xiàn)實(shí)），9月Meta也發(fā)布了其MR產(chǎn)品。比之前的AR/VR不同，人們戴上MR眼鏡再也不需要與外界隔絕，而是既可以看到虛擬屏幕，也可以隨時透過眼鏡看到與外面自由交流。這樣的產(chǎn)品一旦價(jià)格大幅下降，必將引領(lǐng)人類進(jìn)入三維、立體的互聯(lián)網(wǎng)（元宇宙）新時代，再次改變?nèi)藗兊墓ぷ鳌蕵泛蜕罘绞?，并催生全新的?shù)字經(jīng)濟(jì)形態(tài)。

根據(jù)高盛的預(yù)測，人工智能在未來10年將帶來7萬億美元的價(jià)值，也就是累計(jì)帶動全球增長7%以上。另根據(jù)麥肯錫的一項(xiàng)研究，人工智能將會對中國經(jīng)濟(jì)帶來6000億美元以上的經(jīng)濟(jì)增長。

彭博行業(yè)研究報(bào)告預(yù)計(jì)，元宇宙市場規(guī)模在 2024 年將達(dá)到8000億美元；普華永道預(yù)計(jì)，元宇宙市場規(guī)模在2030年將達(dá)到1.5萬億美元。也有相關(guān)研究認(rèn)為，到2032年，元宇宙直接創(chuàng)造的GDP將達(dá)到每年3.65萬億~7.25萬億美元，占世界經(jīng)濟(jì)增長量的1/6。

包括以上預(yù)測在內(nèi)的、現(xiàn)有所有關(guān)于人工智能和三維互聯(lián)網(wǎng)對經(jīng)濟(jì)增長影響的各種預(yù)測，可能都低估了它的未來影響，因?yàn)槿斯ぶ悄芎驮钪鎸?jīng)濟(jì)的影響不一定全部體現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)增長上，更多體現(xiàn)在對原有的生產(chǎn)方式的替代和改變上——以互聯(lián)網(wǎng)對商業(yè)的影響為例，過去20年互聯(lián)網(wǎng)電商大發(fā)展，增加了消費(fèi)者福利、促進(jìn)了社會分工，但是大部分電商銷售取代的是傳統(tǒng)的線下地面店銷售，并不都是商業(yè)總量的增長。同樣，人工智能和元宇宙技術(shù)可以提高工業(yè)的效率，帶來新的經(jīng)濟(jì)增長，但是人工智能對經(jīng)濟(jì)的影響，絕不僅僅體現(xiàn)在以GDP計(jì)算的增加值上，更體現(xiàn)在對原有生產(chǎn)方式和生活方式的改變、生產(chǎn)效率的提高，以及人類福利的增加等很多方面。

從新供給經(jīng)濟(jì)學(xué)的視角，新供給如果僅僅替代老供給、滿足老需求，帶來的經(jīng)濟(jì)增長是零；只有新供給創(chuàng)造新需求，才帶來真正的經(jīng)濟(jì)增長——人工智能如果僅僅是替代老的生產(chǎn)方式，并不會帶來明顯的經(jīng)濟(jì)增長；人工智能創(chuàng)造新的生產(chǎn)和生活方式，帶來新的需求增長，才會帶來經(jīng)濟(jì)增長。但是這種新供給對老供給的替代，對經(jīng)濟(jì)增長模式的影響、對生產(chǎn)效率的提高、對人類福利的促進(jìn)，是巨大的、不可限量的?？傊?，人工智能和元宇宙帶來的經(jīng)濟(jì)增長只是它影響經(jīng)濟(jì)的一個方面，更重要的影響是它帶來的生產(chǎn)效率提高和福利改善。

有人說人工智能三維互聯(lián)網(wǎng)對經(jīng)濟(jì)周期的影響不亞于蒸汽機(jī)革命、鐵路革命、電力革命、石油化工業(yè)革命，不亞于通信革命和互聯(lián)網(wǎng)革命，我總體上認(rèn)同這樣的看法，人工智能和元宇宙對全球經(jīng)濟(jì)周期的影響就是這樣一種技術(shù)革命級別的影響。但是與之前的幾次技術(shù)革命相比，人工智能對全球經(jīng)濟(jì)周期的影響時間恐怕沒那么長——之前的蒸汽機(jī)革命、鐵路革命、電力革命可以帶來50年左右的經(jīng)濟(jì)增長，我們把這樣的長經(jīng)濟(jì)周期叫做“康德拉季耶夫周期”，但這次人工智能和三維互聯(lián)網(wǎng)對全球經(jīng)濟(jì)的影響的時間長度，恐怕要比之前的康波周期要短，因?yàn)槿祟愐呀?jīng)進(jìn)入了一個信息化的時代，即使同樣級別的技術(shù)革命，哪怕它蘊(yùn)藏的經(jīng)濟(jì)能量跟前幾次技術(shù)革命能量一樣大，但傳播的時間要更短，傳播速度更快，所以這輪人工智能和三維互聯(lián)網(wǎng)革命預(yù)計(jì)會給全球經(jīng)濟(jì)帶來10~20年的經(jīng)濟(jì)增長動力，中國經(jīng)濟(jì)未來20年的增長前景很大程度上取決于我們是否能夠、以及在多大程度上抓住這波科技革命帶來的重大機(jī)遇。

總需求不足的長期挑戰(zhàn)

中國的人口老齡化帶來的挑戰(zhàn)比30年前的日本還要嚴(yán)重，因?yàn)槲覀兪窃谳^低經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段迎來的人口老齡化挑戰(zhàn)，即所謂“未富先老”。無論是從老齡化人口總量、人口比重、社會保障水平來看，日本失去的二十年的歷史警示都值得高度重視。

此外，當(dāng)前以美國為首的西方國家對中國執(zhí)行的貿(mào)易保護(hù)主義政策短期內(nèi)很難扭轉(zhuǎn)，在這樣的國際形勢下，中國對歐洲、美國、日本、韓國等國的出口負(fù)增長恐怕還將持續(xù)；同時來自墨西哥、越南、印度、土耳其等國對中國出口產(chǎn)品的替代趨勢仍然在被不斷強(qiáng)化；美國、日本等企業(yè)將中國的生產(chǎn)線向東南亞等國家轉(zhuǎn)移的趨勢仍然在持續(xù)。未來十年，中國將由維持了多年的貿(mào)易順差逐步走向貿(mào)易平衡，在這個過程中，外需未來幾年對中國經(jīng)濟(jì)增長恐怕都是負(fù)貢獻(xiàn)。

就國內(nèi)投資增速而言，在后城鎮(zhèn)化和后基建時期，不但長期的高增長難持續(xù)，而且固定資產(chǎn)投資增速會別無選擇地逐步降低，甚至出現(xiàn)負(fù)增長。在快速工業(yè)化和城鎮(zhèn)化階段，大量的基礎(chǔ)設(shè)施投資、房地產(chǎn)投資和制造業(yè)投資是必要的，但過了工業(yè)化和城鎮(zhèn)化的高峰階段，投資的經(jīng)濟(jì)效益和社會效益都明顯下降。根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)，2014年到2017年間，有14個省份出現(xiàn)了固定資產(chǎn)投資額大于本省GDP的現(xiàn)象（2018年以后各省不再公布固定資產(chǎn)投資額數(shù)據(jù)），說明固定資產(chǎn)投資效益低、不可持續(xù)。未來幾年，除了房地產(chǎn)投資負(fù)增長，基本建設(shè)和制造業(yè)投資也可能出現(xiàn)負(fù)增長，只有信息技術(shù)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)和服務(wù)業(yè)的投資增長可能會提高，并從一定程度上抵消傳統(tǒng)投資下滑。

長期總需求不足的另一個重要原因是中國的消費(fèi)率較低、消費(fèi)增速也在逐步降低。中國消費(fèi)占GDP的比重大約為54%，且其中大約17%為政府消費(fèi)，剔除政府消費(fèi)后的中國居民消費(fèi)占GDP比重大約只有37%。相比之下，美國最終消費(fèi)占GDP高于80%，歐洲和日本等發(fā)達(dá)國家的最終消費(fèi)占GDP的比重也普遍在70%以上，其中日本最終消費(fèi)占GDP比重75%，德國為71%，法國為76%，韓國為64%，歐盟27國為73%，印度為73%。但是要克服體制性原因所造成的消費(fèi)率偏低，恐怕必須要從產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)、國民收入結(jié)構(gòu)開始，進(jìn)行國民收入支出結(jié)構(gòu)的深度改革和轉(zhuǎn)型。

只有啟動國民收入支出結(jié)構(gòu)改革，才能戰(zhàn)勝內(nèi)需不足

中國內(nèi)需不足的根本原因在于體制性因素造成的長期投資過剩和消費(fèi)不足?？朔袊鴥?nèi)需不足的根本出路在于把每年二三十萬億的低效和無效投資轉(zhuǎn)化為居民收入，然后進(jìn)一步轉(zhuǎn)化為消費(fèi)——只有啟動國民收入支出結(jié)構(gòu)的改革，中國才能化解內(nèi)需不足的長期挑戰(zhàn)。

2022年，中國GDP規(guī)模為121萬億元，全社會固定資產(chǎn)完成額為57.96萬億元，占GDP的比重為47.90%；而美國、歐洲等國投資占GDP的比重只有20%，印度這一比重為27%。假定20%~25%的國際正常投資率是合理的，那么中國當(dāng)前合理的固定資產(chǎn)投資規(guī)模應(yīng)該是25~30萬億人民幣，十年后大約是30~40萬億人民幣——大約有20~30萬億規(guī)模的投資是無效投資、低效投資、過剩投資。

與此同時，中國居民可支配收入在GDP占比較低，長期抑制消費(fèi)的增長。2000年以后，中國居民可支配收入占GDP比重從47.03%下滑至2011年的40.23%，其后有所反彈，近年在43%-44%區(qū)間內(nèi)波動。這是造成中國居民消費(fèi)占GDP的比重只有37%的根本原因。歷史上長期過度投資、壓制消費(fèi)，造成居民收入占比較低，進(jìn)而造成消費(fèi)不足的國家只有蘇聯(lián)，其帶來的警示作用比日本失去的二十年還要嚴(yán)峻。

根據(jù)美國經(jīng)濟(jì)分析局?jǐn)?shù)據(jù)計(jì)算，2000年美國個人可支配收入占GDP之比就達(dá)到72.23%，之后基本呈現(xiàn)逐步上升的格局，2020年達(dá)到85.53%，2021年為82.18%。由于中美兩國的統(tǒng)計(jì)方法、統(tǒng)計(jì)口徑存在差異，這兩個數(shù)據(jù)的可比性并不嚴(yán)格，但還是能夠看出中國居民可支配收入處于較低水平。

考慮到構(gòu)成中國內(nèi)需的投資和消費(fèi)兩個部分中，投資過剩和消費(fèi)不足的體制性結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，以及當(dāng)前我們財(cái)政資金用于投資的乘數(shù)效應(yīng)是1.06倍，而同樣的財(cái)政資金用來發(fā)消費(fèi)券，其乘數(shù)效應(yīng)是3倍以上的實(shí)際情況，必須盡快啟動國民收入結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型，即把原來用于過剩投資、低效或無效投資的資金，逐步轉(zhuǎn)化為居民可支配收入，進(jìn)而轉(zhuǎn)化為居民消費(fèi)支出——如果能夠減少20萬億的低效和無效投資，同時增加20萬億居民收入，并把大部分轉(zhuǎn)化為居民消費(fèi)，由于乘數(shù)效應(yīng)放大，可以帶來40萬億元以上的新增需求，國內(nèi)需求不足的難題將迎刃而解。

為了將每年20多萬億的過剩、低效和無效投資支出轉(zhuǎn)為居民可支配收入，再轉(zhuǎn)化為居民消費(fèi)支出，以實(shí)現(xiàn)3倍以上的總需求擴(kuò)張，應(yīng)全面檢查過剩投資、低效投資，把節(jié)省出來的財(cái)政資金都用于增加居民收入、提升社保覆蓋和力度，或發(fā)錢補(bǔ)貼居民消費(fèi)。

從靠投資轉(zhuǎn)向靠消費(fèi)，不僅要轉(zhuǎn)變觀念，更要調(diào)整政府宏觀經(jīng)濟(jì)的管理體制。在快速城鎮(zhèn)化和工業(yè)化階段，我國已經(jīng)形成了一整套從上到下的投資驅(qū)動相關(guān)決策和執(zhí)行機(jī)制，從投資驅(qū)動為主轉(zhuǎn)向消費(fèi)驅(qū)動為主，需要從體制和機(jī)構(gòu)設(shè)置上進(jìn)行改革。

提高中國居民可支配收入，除了多措并舉穩(wěn)定和擴(kuò)大就業(yè)崗位，讓中等收入群體規(guī)模持續(xù)增長之外，還應(yīng)該及時啟動“全民基本收入”計(jì)劃，推動資本市場健康發(fā)展，增加居民財(cái)產(chǎn)性收入。只有通過多種方式，全面提高中國居民可支配收入在GDP的占比，實(shí)現(xiàn)從國富到民富的深度轉(zhuǎn)型，中國經(jīng)濟(jì)才能從根本上戰(zhàn)勝內(nèi)需不足的長期挑戰(zhàn)。

[1] GPT（Generative Pre-Trained Transformer），生成式預(yù)訓(xùn)練轉(zhuǎn)換器模型。

（作者系萬博新經(jīng)濟(jì)研究院院長）