中國(guó)省域工業(yè)資本存量核算及分析：1978—2017年

李妙然　郭文

摘要：準(zhǔn)確核算工業(yè)資本存量是科學(xué)判斷投資效率的基礎(chǔ)，進(jìn)而有利于正確認(rèn)識(shí)產(chǎn)業(yè)政策的有效性和增長(zhǎng)模式的可持續(xù)性?；贠ECD資本核算手冊(cè)，遵循資本存量核算邏輯，利用官方統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，運(yùn)用永續(xù)盤(pán)存法（PIM）核算1978—2017年中國(guó)省域工業(yè)資本存量，并分析其時(shí)空演變的特征，結(jié)果顯示：中國(guó)省域工業(yè)資本存量整體上保持增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，1978—2002年增長(zhǎng)較慢，2003年以后增速顯著加快;工業(yè)資本存量規(guī)模和增速均呈現(xiàn)由東到西依次遞減的區(qū)域不平衡性，但近年來(lái)東部增速放緩，中部超過(guò)東部，西部保持較快增速;中國(guó)工業(yè)資本產(chǎn)出比在1978—2002年呈下降趨勢(shì)，在2003—2017年呈遞增態(tài)勢(shì)。中國(guó)工業(yè)資本存量的區(qū)域不平衡性與工業(yè)化進(jìn)程的區(qū)域差異相對(duì)應(yīng)，應(yīng)通過(guò)結(jié)構(gòu)調(diào)整、布局優(yōu)化、體制改革和擴(kuò)大開(kāi)放等路徑加快中西部地區(qū)新型工業(yè)化進(jìn)程。

關(guān)鍵詞：資本核算;工業(yè)資本存量;永續(xù)盤(pán)存法;資本產(chǎn)出比;區(qū)域不平衡;新型工業(yè)化

中圖分類(lèi)號(hào)：F222.33;F424.2文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號(hào)：1674-8131（2020）01-0078-12

一、引言

改革開(kāi)放以來(lái)，中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展取得了舉世矚目的成就。與世界其他新興經(jīng)濟(jì)體的發(fā)展經(jīng)驗(yàn)類(lèi)似，投資增長(zhǎng)成為推動(dòng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要引擎（Shane at al，2004;鄭京海 等，2008;Ding et al，2011）[1-3]。2001—2017年，中國(guó)資本形成總額對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的年均貢獻(xiàn)率為51.2%，其中2009年的貢獻(xiàn)率高達(dá)86.5%。而且，無(wú)論是與自身的歷史水平，還是與其他經(jīng)濟(jì)體相比，中國(guó)的投資率均處于較高水平。但根據(jù)資本積累的黃金律水平和錢(qián)納里的標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)，合理地平衡投資與消費(fèi)之間的比例關(guān)系才能實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)最優(yōu)。近年來(lái)，中國(guó)居高不下的投資率是否合理成為爭(zhēng)議性話(huà)題。對(duì)中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)而言，科學(xué)地判斷是否存在投資過(guò)熱，有利于正確認(rèn)識(shí)產(chǎn)業(yè)政策的有效性以及增長(zhǎng)模式的可持續(xù)性。

科學(xué)地判斷投資率的高低需要深入研究投資效率，即準(zhǔn)確測(cè)算資本回報(bào)率（Bai et al，2006;CCER，2007）[4-5];而資本存量核算的精確性決定了資本回報(bào)率測(cè)算的準(zhǔn)確性（OECD，2001，2009）[6-7]。目前，經(jīng)合組織（OECD）的資本核算體系較為成熟，其發(fā)布的資本核算手冊(cè)（2009）基于永續(xù)盤(pán)存法（PIM）構(gòu)建核算體系，實(shí)現(xiàn)了資本存量核算與流量核算的內(nèi)在一致性，且與修訂后的國(guó)民賬戶(hù)體系（SNA2008）相一致，因而在國(guó)際上得到廣泛的應(yīng)用。實(shí)踐中，美國(guó)、法國(guó)等發(fā)達(dá)國(guó)家已定期公布官方核算數(shù)據(jù)。

相比之下，中國(guó)資本存量的核算主要集中在學(xué)術(shù)界，代表性文獻(xiàn)可分為三類(lèi)：一是核算全國(guó)資本存量（張軍 等，2003;徐杰 等，2010;朱軍 等，2017）[8-10];二是核算全國(guó)分產(chǎn)業(yè)或行業(yè)資本存量（陳詩(shī)一，2011;孫琳琳 等，2014）[11-12];三是核算省域資本存量（徐現(xiàn)祥 等，2007;徐淑丹，2017）[13-14]。上述文獻(xiàn)中，只有徐現(xiàn)祥等（2007）核算了中國(guó)省域分產(chǎn)業(yè)資本存量，關(guān)于中國(guó)省域工業(yè)資本存量的核算幾乎是空白。更重要的是，上述核算結(jié)果差異較大，造成這種差異的主要原因有三點(diǎn)：一是混淆資本存量的相關(guān)概念;二是在PIM的運(yùn)用過(guò)程中，對(duì)于聯(lián)合的退役模式和年齡—價(jià)格函數(shù)、四個(gè)核心指標(biāo)的選取存在較大分歧;三是統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和口徑的調(diào)整中國(guó)的GDP核算發(fā)生過(guò)兩次歷史數(shù)據(jù)的重大補(bǔ)充和五次系統(tǒng)性修訂，其中最近一次修訂是在2016年7月，此次修訂將研發(fā)支出改列為固定資本形成，擴(kuò)展了資本邊界。 。有鑒于此，本文基于OECD的資本核算手冊(cè)，利用官方統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，首次核算1978—2017年中國(guó)省域工業(yè)資本存量，進(jìn)而分析中國(guó)工業(yè)資本存量演變的時(shí)空特征，以期提高資本存量核算結(jié)果的準(zhǔn)確性和國(guó)際可比性，為后續(xù)相關(guān)研究提供基礎(chǔ)性資料和方法借鑒，并為促進(jìn)中國(guó)新型工業(yè)化進(jìn)程提供政策啟示。

二、中國(guó)工業(yè)資本存量核算方法

目前，已有研究在資本存量的核算方法上基本達(dá)成共識(shí)，即采用永續(xù)盤(pán)存法（Perpetual Inventory Method，PIM）。PIM由Goldsmith（1951）首次提出，并開(kāi)創(chuàng)性地應(yīng)用于固定資本存量核算[15]。其后，經(jīng)過(guò)Christensen和Jorgenson（1973）等學(xué)者的不斷擴(kuò)展和完善[16]，PIM逐漸成為資本核算的主流方法，基本表達(dá)式為：

第一，明確核算對(duì)象是資本存量?jī)纛~還是生產(chǎn)性資本存量。在中國(guó)資本存量核算的實(shí)踐中，只有少數(shù)學(xué)者（如蔡曉陳，2009;孫琳琳 等，2014）對(duì)兩者進(jìn)行區(qū)分[18][12]，多數(shù)研究以資本存量籠統(tǒng)地概之。然而，在國(guó)民賬戶(hù)體系中，資本存量總額、資本存量?jī)纛~和生產(chǎn)性資本存量等概念反映資本的不同屬性，資本核算必須嚴(yán)格區(qū)分兩組概念：一是資本存量總額和資本存量?jī)纛~，二是資本存量?jī)纛~和生產(chǎn)性資本存量。其中，區(qū)分第二組概念尤為重要，兩者的差異主要表現(xiàn)為核算路徑和應(yīng)用領(lǐng)域的不同（郭文 等，2018）[17]。一方面，資本存量?jī)纛~是聯(lián)合的退役模式和年齡—價(jià)格函數(shù)作用于投資流量的結(jié)果，而生產(chǎn)性資本存量則是聯(lián)合的退役模式和年齡—效率函數(shù)作用于投資流量的結(jié)果。另一方面，不同類(lèi)的資本存量?jī)纛~可以直接加總，進(jìn)而測(cè)算資本回報(bào)率;而不同類(lèi)的生產(chǎn)性資本存量則以資本服務(wù)價(jià)格作為權(quán)重加總得到資本服務(wù)流量，進(jìn)而估算全要素生產(chǎn)率。當(dāng)且僅當(dāng)資本品的年齡—效率函數(shù)采取幾何遞減模式時(shí)，年齡—效率函數(shù)等價(jià)于年齡—價(jià)格函數(shù)，資本存量?jī)纛~和生產(chǎn)性資本存量相等（OECD，2001，2009）[6-7]。需要指出的是，如無(wú)特殊說(shuō)明，本文余下內(nèi)容均以生產(chǎn)性資本存量為研究對(duì)象。

第二，確定聯(lián)合的退役模式和年齡—效率函數(shù)。相關(guān)研究主要采用兩種思路：一是直接選取幾何遞減的年齡—效率函數(shù)（黃勇峰 等，2002;Bai et al，2006;單豪杰，2008;孫琳琳 等，2014）[19][4][20][12]，理論依據(jù)是幾何遞減的年齡—效率函數(shù)包涵了資本品針對(duì)退役模式所進(jìn)行的調(diào)整（OECD，2001，2009）[6-7];二是選取鐘形退役模式和雙曲線(xiàn)遞減模式（蔡曉陳，2009）[18]。本文采納OECD的建議，與多數(shù)研究一樣選取幾何遞減的年齡—價(jià)格函數(shù)。

第三，確定四個(gè)核心指標(biāo)：投資流量、重置率或折舊率、投資價(jià)格指數(shù)和基期資本存量。四個(gè)核心指標(biāo)中，折舊率或重置率對(duì)資本存量核算結(jié)果的影響最顯著，選取也最具有爭(zhēng)議性。本文利用公式ωτ=（1-φ）τ分類(lèi)計(jì)算資本品的重置率φ

依據(jù)中國(guó)官方分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)，將固定資產(chǎn)投資分為三類(lèi)：建筑安裝工程、機(jī)器設(shè)備購(gòu)置和其他費(fèi)用。，然后加權(quán)得到總資本品的重置率。實(shí)踐中，資本品的相對(duì)效率ωτ通常用中國(guó)法定殘值率代替，因而還需要進(jìn)一步確定各類(lèi)資本品的服務(wù)年限τ?；诂F(xiàn)有研究的結(jié)論，本文將建筑、機(jī)器設(shè)備的使用壽命分別設(shè)定為38年、16年;以往相關(guān)研究在資本品使用壽命的設(shè)定上往往忽略其他費(fèi)用，本文依據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局所定義的其他費(fèi)用，將其他使用壽命設(shè)定為20年。通過(guò)比較不同投資流量指標(biāo)的優(yōu)缺點(diǎn)，本文選擇固定資本形成總額作為投資流量指標(biāo)。鑒于官方統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的權(quán)威性，本文采用張軍等（2004）的方法計(jì)算得到1978—2004年隱含的固定資本形成價(jià)格指數(shù)[21];2005—2017年的價(jià)格指數(shù)則直接利用中國(guó)和各省市區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒公布的固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù) 蔡曉陳（2009）利用中國(guó)官方統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的分析表明，固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)（1990—2004年）與隱含的固定資本形成價(jià)格指數(shù)（1990—2004年）的相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.994 2[18]。。由于時(shí)間序列越長(zhǎng)，基期資本存量對(duì)核算結(jié)果的影響越小，本文選取1978年為基期，時(shí)間跨度長(zhǎng)達(dá)40年，然后基于Hall和Jones（1999）的增長(zhǎng)率法估算中國(guó)省域基期資本存量[22]。

三、數(shù)據(jù)來(lái)源和處理

本文對(duì)中國(guó)省域工業(yè)固定資本形成總額（1978—2017年）分兩個(gè)時(shí)間段進(jìn)行構(gòu)造：1978—2002年和2003—2017年。

第一階段：1978—2002年。1978—2002年中國(guó)省域工業(yè)固定資本形成總額分兩步構(gòu)造。第一步：構(gòu)造中國(guó)省域第二產(chǎn)業(yè)固定資本形成總額。中國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局于1997年、2004年相繼出版《中國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值核算歷史資料：1952—1995》和《中國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值核算歷史資料：1996—2002》（下文統(tǒng)稱(chēng)為《核算歷史資料》），《核算歷史資料》提供了1978—2002年中國(guó)省域第二產(chǎn)業(yè)固定資本形成總額數(shù)據(jù)（以現(xiàn)價(jià)計(jì)量）。第二步：構(gòu)造中國(guó)省域工業(yè)固定資本形成總額。從第二產(chǎn)業(yè)固定資本形成總額中扣除建筑業(yè)中的固定資本形成總額，便可以得到工業(yè)固定資本形成總額。遺憾的是，《核算歷史資料》并沒(méi)有提供省域建筑業(yè)固定資本形成總額數(shù)據(jù)。瀏覽其他統(tǒng)計(jì)年鑒可以發(fā)現(xiàn)，從歷年《中國(guó)固定資產(chǎn)投資統(tǒng)計(jì)年鑒》和各省市區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒中，可以推算出各省域全社會(huì)固定資產(chǎn)投資中建筑業(yè)占第二產(chǎn)業(yè)的比重，如果假定這一比重等于建筑業(yè)固定資本形成總額占第二產(chǎn)業(yè)的比重，就可以得到各省域工業(yè)固定資本形成總額。

需要說(shuō)明的是，《核算歷史資料》提供的1978—2002年中國(guó)省域第二產(chǎn)業(yè)固定資本形成總額數(shù)據(jù)（以現(xiàn)價(jià)計(jì)量）存在缺漏和統(tǒng)計(jì)誤差。具體而言，江西、廣東兩省缺失1978—1992年數(shù)據(jù)，重慶市缺失1978—1994年數(shù)據(jù)，西藏自治區(qū)缺失1978—1993年數(shù)據(jù);浙江省1996—2002年數(shù)據(jù)存在統(tǒng)計(jì)誤差，把第二產(chǎn)業(yè)固定資本形成總額錯(cuò)誤地統(tǒng)計(jì)為資本形成總額，因而需要在原有數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上扣除存貨增加。缺失數(shù)據(jù)的處理思路如下：江西省提供了全省固定資本形成總額、全省資本形成總額和第二產(chǎn)業(yè)資本形成總額數(shù)據(jù)，假定第二產(chǎn)業(yè)資本形成總額占全省資本形成總額的比例等于第二產(chǎn)業(yè)固定資本形成總額占全省固定資本形成總額的比例，就可以推算出缺失年份第二產(chǎn)業(yè)固定資本形成總額;參考徐現(xiàn)祥等（2007）的方法[13]，用1993—2002年廣東省第二產(chǎn)業(yè)固定資本形成總額對(duì)同期福建省和江西省第二產(chǎn)業(yè)固定資本形成總額進(jìn)行回歸，可以估算出廣東省1978—1992年的缺失數(shù)據(jù);重慶市的數(shù)據(jù)可以直接合并到四川省;相比于其他省市區(qū)，西藏自治區(qū)早期年份的數(shù)據(jù)太小，缺失數(shù)據(jù)可以忽略不計(jì)。

第二階段：2003—2017年。參照中國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的計(jì)算方法，可以由全社會(huì)固定資產(chǎn)投資數(shù)據(jù)推導(dǎo)出固定資本形成總額數(shù)據(jù)，推導(dǎo)方法如下：固定資本形成總額=全社會(huì)固定資產(chǎn)投資-土地使用權(quán)的購(gòu)置價(jià)值-舊機(jī)器設(shè)備的購(gòu)置價(jià)值-舊建筑物的購(gòu)置費(fèi)+未納入統(tǒng)計(jì)范圍的項(xiàng)目?jī)r(jià)值 1997—2011年，未納入統(tǒng)計(jì)范圍的項(xiàng)目?jī)r(jià)值是50萬(wàn)元以下的投資額;2011年以后，未納入統(tǒng)計(jì)范圍的項(xiàng)目?jī)r(jià)值是500萬(wàn)元以下的投資額。（許憲春，2000）[23]?！吨袊?guó)固定資產(chǎn)投資統(tǒng)計(jì)年鑒》（2004—2018年）提供了2003—2017年中國(guó)省域第二產(chǎn)業(yè)細(xì)分行業(yè)的全社會(huì)固定資產(chǎn)投資數(shù)據(jù) 具體而言，第二產(chǎn)業(yè)細(xì)分行業(yè)指建筑業(yè)、采礦業(yè)、制造業(yè)以及電力、熱力、燃?xì)饧八纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)。，可以推導(dǎo)出2003—2017年中國(guó)省域工業(yè)全社會(huì)固定資產(chǎn)投資及其占全社會(huì)固定資產(chǎn)投資的比重?！吨袊?guó)固定資產(chǎn)投資統(tǒng)計(jì)年鑒》（2004—2018年）提供了2003—2017年中國(guó)省域固定資產(chǎn)投資中舊設(shè)備購(gòu)置費(fèi)、舊建筑物購(gòu)置費(fèi)和建設(shè)用地費(fèi)，根據(jù)全社會(huì)固定資產(chǎn)投資中工業(yè)所占比重可以推導(dǎo)出三者費(fèi)用在工業(yè)中的數(shù)據(jù)。孫琳琳和任若恩（2014）參照國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的方法，假定未納入統(tǒng)計(jì)范圍的項(xiàng)目?jī)r(jià)值占總投資的比重為0.2%，本文接受這一假定，并按照工業(yè)固定資產(chǎn)投資的比重計(jì)算出未納入統(tǒng)計(jì)范圍的項(xiàng)目?jī)r(jià)值在工業(yè)中的數(shù)據(jù)。

2.重置率或折舊率φm

本文分兩步計(jì)算中國(guó)省域工業(yè)資本品的重置率。

第一步：利用公式ωτ=（1-φ）τ分別計(jì)算三類(lèi)資本品的重置率。其中，ωτ為資本品的相對(duì)效率，實(shí)踐中常常用法定殘值率代替，中國(guó)法定殘值率的取值范圍為3%～5%，本文取其中間值4%;τ為資本品的使用壽命，本文將建筑安裝工程、機(jī)器設(shè)備購(gòu)置和其他費(fèi)用的使用壽命分別設(shè)定為38年、16年和20年;φ為資本品的重置率。

第二步：加權(quán)得到總資本品的重置率。建筑安裝工程、機(jī)器設(shè)備購(gòu)置和其他費(fèi)用缺乏分產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)，如何確定三類(lèi)資本品在中國(guó)省域工業(yè)固定資本形成總額中的比重（以此為權(quán)重），成為估算總資本品重置率的關(guān)鍵。以往相關(guān)研究主要采取兩種處理方式：一是直接采用官方折舊數(shù)據(jù)，回避了三次產(chǎn)業(yè)中資本品分類(lèi)的難題（徐現(xiàn)祥 等，2007;陳詩(shī)一，2014;徐淑丹，2017;柏培文 等，2017）[13][11][14][24]，但中國(guó)官方固定資產(chǎn)折舊數(shù)據(jù)屬于會(huì)計(jì)折舊，不符合PIM對(duì)折舊數(shù)據(jù)的要求。二是假定三類(lèi)資本品在三次產(chǎn)業(yè)中所占比重相等（Bai et al，2006;孫琳琳 等，2014）[4][12]，但這樣做可能出現(xiàn)嚴(yán)重的結(jié)構(gòu)性偏差 OECD主要國(guó)家的固定資產(chǎn)投資結(jié)構(gòu)表明，工業(yè)企業(yè)中用于機(jī)器設(shè)備的固定資產(chǎn)投資比重較高，用于建筑安裝工程的固定資產(chǎn)投資比重較低。黃勇峰等（2002）分析發(fā)現(xiàn)，在中國(guó)1985年的更新改造投資中，工業(yè)投資中機(jī)器設(shè)備的比重大約是非工業(yè)投資中機(jī)器設(shè)備比重的1.5倍[19]。 。鑒于以上研究的局限性，本文嘗試采用如下處理思路：首先，得到三類(lèi)資本品在中國(guó)省域固定資本形成總額中的比重。根據(jù)歷年《中國(guó)固定資產(chǎn)投資統(tǒng)計(jì)年鑒》和各省市區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒可以算出三類(lèi)資本品在全社會(huì)固定資產(chǎn)投資中的比重，假定這一比重等于三類(lèi)資本品在固定資本形成總額中的比重筆者計(jì)算發(fā)現(xiàn)，中國(guó)省域三次產(chǎn)業(yè)中全社會(huì)固定資產(chǎn)投資所占比重與固定資本形成總額所占比重差異較小，因而該假定具有較強(qiáng)的合理性。 。然后，通過(guò)行業(yè)間調(diào)整得到三類(lèi)資本品在中國(guó)省域工業(yè)固定資本形成總額中的比重。在中國(guó)工業(yè)固定資產(chǎn)投資數(shù)據(jù)中，有關(guān)三類(lèi)資本品的歷史資料非常有限，目前掌握的資料可以傳遞兩點(diǎn)信息：第一，與非工業(yè)投資相比，工業(yè)投資中機(jī)器設(shè)備的占比相對(duì)較高;第二，在1990年和1991年的工業(yè)固定資產(chǎn)投資結(jié)構(gòu)中，機(jī)器設(shè)備平均所占比重為40.2%（單豪杰 等，2008）[25]?；谝陨蟽牲c(diǎn)信息，本文對(duì)三類(lèi)資本品在固定資本形成總額中的比重進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整，進(jìn)而得到1978—2017年三類(lèi)資本品在中國(guó)省域工業(yè)固定資本形成總額中的比重，并以此為權(quán)重加總得到總資本品的重置率。

3.投資價(jià)格指數(shù)Pm，t

利用《中國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值核算歷史資料：1952—1995》提供的相關(guān)數(shù)據(jù)，張軍等（2004）計(jì)算得到中國(guó)各省市區(qū)對(duì)應(yīng)年份隱含的固定資本形成價(jià)格指數(shù)，發(fā)現(xiàn)不同省域固定資產(chǎn)投資價(jià)格波動(dòng)幅度差異較大，如1978年以后，北京、上海和天津的固定資產(chǎn)投資價(jià)格上漲幅度較小，而遼寧、云南等省份的價(jià)格波動(dòng)幅度較大[21]。因而，在核算中國(guó)省域資本存量時(shí)，投資價(jià)格指數(shù)的構(gòu)造必須要考慮各省市區(qū)固定資產(chǎn)投資價(jià)格波動(dòng)的差異性。

考慮到中國(guó)官方統(tǒng)計(jì)資料的可獲得性，本文分兩個(gè)階段構(gòu)造投資價(jià)格指數(shù)：1978—2004年和2005—2017年。1978—2004年投資價(jià)格指數(shù)的構(gòu)造參考張軍等（2004）的計(jì)算方法[21]，選取1978年為基期，比如，2000年隱含的固定資本形成價(jià)格指數(shù)=[2000年固定資本形成總額（當(dāng)年價(jià)格）/2000年固定資本形成總額指數(shù)（1978年=1）]÷1978年固定資本形成總額（當(dāng)年價(jià)格） ?！吨袊?guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值核算歷史資料：1952—1995》和《國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值核算歷史資料：1952—2004》提供了1952—2004年固定資本形成總額及其指數(shù)數(shù)據(jù)（以1952年為基期），把基期調(diào)整為1978年，就可以計(jì)算出1978—2004年的投資價(jià)格指數(shù)。2005—2017年的省域投資價(jià)格指數(shù)則直接利用統(tǒng)計(jì)年鑒公布的固定資本投資價(jià)格指數(shù)。

4.基期資本存量Km，0

為盡可能地降低基期資本存量的估算誤差及其對(duì)資本存量核算的影響，同時(shí)考慮中國(guó)省域相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的可獲得性，本文選取1978年為基期，基于Hall和Jones（1999）的增長(zhǎng)率法[22]，分兩步估算中國(guó)省域工業(yè)基期資本存量。第一步：估算中國(guó)省域工業(yè)基期資本存量的取值范圍。在穩(wěn)態(tài)條件下，運(yùn)用公式K0=I0/（g+δ）估算基期資本存量，投資增長(zhǎng)率g可以用GDP增長(zhǎng)率替代;同時(shí)，選取基期前后年份GDP增長(zhǎng)率的平均值

不同的是，Hall和Jones（1999）在估算各國(guó)基期（1960年）資本存量時(shí)選取的是1960—1970年投資增長(zhǎng)率的幾何平均數(shù)。替代投資增長(zhǎng)率g能有效地降低經(jīng)濟(jì)不平穩(wěn)性對(duì)基期資本存量估算的影響（陳昌兵，2014）[26]。因此，在估算中國(guó)省域工業(yè)基期資本存量時(shí)，本文選取1973—1983年中國(guó)省域工業(yè)增加值增長(zhǎng)率的幾何平均數(shù)替代工業(yè)投資增長(zhǎng)率，然后將基期投資流量I0和重置率δ（1978年）代入上式，得到中國(guó)省域工業(yè)基期資本存量的下限。其中，1973—1983年中國(guó)省域工業(yè)增加值增長(zhǎng)率的數(shù)據(jù)來(lái)源于《國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值核算歷史資料：1952—1995》，投資流量I0和重置率δ由前文計(jì)算所得。同理，利用公式K0=I0（1+g）/（g+δ），可以求得中國(guó)省域工業(yè)基期資本存量的上限。第二步，取中國(guó)省域工業(yè)基期資本存量上下限的平均值。

四、核算結(jié)果及分析

1.核算結(jié)果及比較、檢驗(yàn)

本文以除港澳臺(tái)地區(qū)外的中國(guó)省級(jí)區(qū)域?yàn)檠芯繉?duì)象，由于在處理缺失數(shù)據(jù)時(shí)將重慶市與四川省進(jìn)行合并，最后得到1978—2017年30個(gè)省域工業(yè)資本存量的核算結(jié)果，如表1所示。

在已有的中國(guó)資本存量核算研究中，沒(méi)有對(duì)省域工業(yè)資本存量進(jìn)行核算，只有徐現(xiàn)祥等（2007）核算了中國(guó)省域三次產(chǎn)業(yè)的資本存量（1978—2002年）[13]，其核算的中國(guó)省域第二產(chǎn)業(yè)資本存量與本文核算結(jié)果有一定可比性需要說(shuō)明的是，本文并沒(méi)有將徐現(xiàn)祥等（2007）的核算結(jié)果更新至2017年，理由有兩點(diǎn)：一是沿用徐現(xiàn)祥等（2007）的核算思路更新其研究結(jié)論，受限于統(tǒng)計(jì)資料的可獲得性，無(wú)法獲得相關(guān)核算指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，如2003—2016年中國(guó)省域第二產(chǎn)業(yè)固定資本形成總額數(shù)據(jù);二是如果采用替代性方法獲取相關(guān)指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，降低了結(jié)果可比性。 。對(duì)比結(jié)果顯示，1978—2002年中國(guó)省域工業(yè)資本存量小于第二產(chǎn)業(yè)資本存量，主要原因有兩點(diǎn)：一是第二產(chǎn)業(yè)的統(tǒng)計(jì)口徑大于工業(yè)的統(tǒng)計(jì)口徑，第二產(chǎn)業(yè)資本存量中包含建筑業(yè)資本存量。二是重置率或折舊率的選取差異較大。徐現(xiàn)祥等（2007）基于官方折舊數(shù)據(jù)直接將折舊率設(shè)定為3%;而大量研究表明，采用官方折舊數(shù)據(jù)存在諸多缺陷：首先，中國(guó)官方公布的固定資產(chǎn)折舊屬于賬面折舊且一般采用會(huì)計(jì)上的直線(xiàn)折舊法計(jì)提固定資產(chǎn)折舊，與國(guó)民賬戶(hù)體系中的折舊不一致，也不符合PIM對(duì)折舊數(shù)據(jù)的要求。其次，中國(guó)官方的折舊數(shù)據(jù)明顯偏低，存在資本存量被高估的風(fēng)險(xiǎn)。此外，徐現(xiàn)祥等（2007）忽略了省際和三次產(chǎn)業(yè)間固定資產(chǎn)折舊可能存在的差異性。本文基于PIM內(nèi)在一致性的要求，分兩步計(jì)算得到總資本品的折舊率，同時(shí)考慮了固定資產(chǎn)折舊在省際和三次產(chǎn)業(yè)間可能存在的差異性;計(jì)算結(jié)果顯示，中國(guó)省域工業(yè)資本品的平均折舊率約為10.36%。

進(jìn)一步地，利用資本產(chǎn)出比檢驗(yàn)本文的核算結(jié)果。由于關(guān)于中國(guó)資本產(chǎn)出比的研究主要集中于全國(guó)層面，故只計(jì)算整體層面的工業(yè)資本產(chǎn)出比（1978—2017年），并繪制其變化趨勢(shì)圖（見(jiàn)圖1）。1978—2017年，中國(guó)工業(yè)資本產(chǎn)出比基本維持在合理區(qū)間王小魯?shù)龋?000）研究發(fā)現(xiàn)，1978—1998年中國(guó)資本產(chǎn)出比基本穩(wěn)定，圍繞2小幅度波動(dòng)[27];粟慶雄（2001）利用1980—1999年中國(guó)宏觀(guān)數(shù)據(jù)的分析表明，中國(guó)資本產(chǎn)出比一般維持在2.5左右[28]。 ，可劃分為兩個(gè)階段：1978—2002年，中國(guó)工業(yè)資本產(chǎn)出比整體呈下降趨勢(shì);2003—2017年，中國(guó)工業(yè)資本產(chǎn)出比呈遞增態(tài)勢(shì)。2002年中國(guó)工業(yè)資本存量是1978年的11.08倍，1978—2002年中國(guó)工業(yè)資本存量年均增長(zhǎng)率為10.54%，比同期中國(guó)工業(yè)增加值年均增長(zhǎng)率低0.83個(gè)百分點(diǎn)，故在此期間資本產(chǎn)出比整體呈現(xiàn)下降趨勢(shì);改革開(kāi)放前期中國(guó)資本產(chǎn)出比的下降與人力資本積累、全要素生產(chǎn)率提高等因素有關(guān)（張燁卿，2006）[29]。2017年中國(guó)工業(yè)資本存量是2003年的8.07倍，2003—2017年中國(guó)工業(yè)資本存量年均增長(zhǎng)率為17.27%，比同期中國(guó)工業(yè)增加值年均增長(zhǎng)率高7.41個(gè)百分點(diǎn)，因而在此期間資本產(chǎn)出比呈現(xiàn)遞增趨勢(shì)。

2.中國(guó)省域工業(yè)資本存量變化趨勢(shì)與空間分布

為直觀(guān)地分析中國(guó)省域工業(yè)資本存量的變化趨勢(shì)，依據(jù)1978—2017年各省市區(qū)工業(yè)資本存量的相對(duì)規(guī)模，把30個(gè)省市區(qū)分為10組，并分別繪制工業(yè)資本存量的變化趨勢(shì)圖（如圖2所示）。

由圖2可知，1978年以來(lái)中國(guó)省域工業(yè)資本存量保持總體增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，且增長(zhǎng)速度呈現(xiàn)階段性特征。具體而言，1978—2002年中國(guó)省域工業(yè)資本存量增長(zhǎng)平緩，2003年以后增長(zhǎng)速度顯著加快。從宏觀(guān)角度分析，造成這種增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)的原因至少有兩點(diǎn)：一是中國(guó)工業(yè)化進(jìn)程的穩(wěn)步推進(jìn)帶動(dòng)固定資產(chǎn)投資增長(zhǎng)。改革開(kāi)放以來(lái)，中國(guó)逐步確立了社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制下的工業(yè)化道路，目前已經(jīng)步入工業(yè)化后期（劉偉 等，2015;黃群慧，2017）[30-31]，工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展成就斐然。按可比價(jià)格計(jì)算，2017年中國(guó)工業(yè)增加值比1978年增長(zhǎng)了53.06倍，年均增長(zhǎng)率高達(dá)10.49%;從國(guó)際比較來(lái)看，1978—2016年中國(guó)制造業(yè)增加值占世界的比重從1.50%增加至25%（Mary et al，2017）[32]。二是中國(guó)加入世貿(mào)組織后加速擴(kuò)大的對(duì)外貿(mào)易規(guī)模拉動(dòng)固定資產(chǎn)投資快速增長(zhǎng)。改革開(kāi)放以來(lái)，尤其是中國(guó)加入世貿(mào)組織以來(lái)，中國(guó)對(duì)外貿(mào)易規(guī)模加速擴(kuò)大，2013年中國(guó)貨物貿(mào)易規(guī)模超過(guò)美國(guó)，躍居世界首位。從出口額來(lái)看，2017年中國(guó)貨物出口額比1978年增長(zhǎng)了913.74倍，年均增長(zhǎng)率高達(dá)18.59%;同時(shí)，中國(guó)工業(yè)制成品出口額占貨物出口額的比重不斷攀升，從1978年的46.50%上升至2017年的94.80%;1978—2017年中國(guó)工業(yè)制成品出口額年均增長(zhǎng)率為16.52%，其中2002—2011年中國(guó)工業(yè)制成品出口額年均增長(zhǎng)率高達(dá)22.15%。此外，城鎮(zhèn)化等因素也是推動(dòng)中國(guó)省域工業(yè)資本存量增長(zhǎng)的重要驅(qū)動(dòng)力。

進(jìn)一步地，為考察中國(guó)工業(yè)資本存量及其變動(dòng)趨勢(shì)的區(qū)域性差異，本文將30個(gè)省市區(qū)劃分為東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)和東北地區(qū)四個(gè)經(jīng)濟(jì)區(qū)域，并繪制四個(gè)經(jīng)濟(jì)區(qū)域工業(yè)資本存量的變化趨勢(shì)圖（見(jiàn)圖3）。1978—2017年四個(gè)經(jīng)濟(jì)區(qū)域的工業(yè)資本存量大體上呈現(xiàn)與總體相似的增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，即1978—2002年增長(zhǎng)相對(duì)平緩，2003年以后增長(zhǎng)速度顯著加快。同時(shí)，工業(yè)資本存量規(guī)模和增長(zhǎng)速度也呈現(xiàn)一定的區(qū)域性差異。

從工業(yè)資本存量規(guī)模來(lái)看，東部最大、中部次之、西部最小，呈現(xiàn)由東到西依次遞減的梯度差異，其中東北地區(qū)工業(yè)資本存量規(guī)模位于中、西部地區(qū)之間。中國(guó)工業(yè)資本存量的區(qū)域性差異與中國(guó)工業(yè)化進(jìn)程的區(qū)域不均衡相關(guān)，東部的江蘇、山東、河北、浙江等省份都是中國(guó)的工業(yè)大省，資本存量主要集中于工業(yè)，因而這些省份的工業(yè)資本存量規(guī)模在全國(guó)處于領(lǐng)先水平。

從工業(yè)資本存量增長(zhǎng)速度來(lái)看，整體上也呈現(xiàn)由東到西依次遞減的梯度差異，其中東北地區(qū)增長(zhǎng)速度位于中、西部地區(qū)之間。但近年來(lái)，東部地區(qū)增長(zhǎng)速度放緩，中部地區(qū)增長(zhǎng)速度逐漸超過(guò)東部地區(qū)，主要原因有兩點(diǎn)：一是在鼓勵(lì)東部地區(qū)率先發(fā)展戰(zhàn)略的指引下，東部地區(qū)走在中國(guó)工業(yè)化進(jìn)程前列，北京、天津、上海等城市已于2015年率先步入后工業(yè)化階段，其他大部分省市處于工業(yè)化后期，而中部地區(qū)的大部分省份正處于工業(yè)化中期（黃群慧，2018）[33]。二是東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)成效顯著，資本存量逐漸由工業(yè)向第三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，2012—2017年北京、上海等城市第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重穩(wěn)步上升;與此同時(shí)，國(guó)內(nèi)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移和“一帶一路”建設(shè)等促使近年來(lái)西部地區(qū)工業(yè)資本存量保持較快增長(zhǎng)速度。

五、結(jié)論與啟示

本文基于OECD資本核算手冊(cè)，遵循資本存量的核算邏輯，利用官方發(fā)布的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，運(yùn)用PIM首次核算了1978—2017年中國(guó)省域工業(yè)資本存量，該核算結(jié)果具有國(guó)際可比性，并為后續(xù)實(shí)證分析提供了基礎(chǔ)性資料。核算結(jié)果顯示：1978年以來(lái)，中國(guó)省域工業(yè)資本存量整體上保持增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，且增長(zhǎng)速度呈現(xiàn)階段性特征，即1978—2002年增長(zhǎng)相對(duì)平緩，2003年以后增長(zhǎng)速度顯著加快;中國(guó)工業(yè)資本存量規(guī)模和增速的空間分布總體上均呈現(xiàn)由東到西依次遞減的梯度態(tài)勢(shì)（其中東北地區(qū)的規(guī)模和增速處于中、西部地區(qū)之間），但近年來(lái)東部地區(qū)增速放緩，中部地區(qū)增速超過(guò)東部地區(qū)，西部地區(qū)保持較快增速。進(jìn)一步利用資本產(chǎn)出比對(duì)核算結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果顯示中國(guó)工業(yè)資本產(chǎn)出比基本維持在相對(duì)合理的取值區(qū)間，表明核算結(jié)果具有較高的準(zhǔn)確性;同時(shí)發(fā)現(xiàn)，1978—2002年中國(guó)工業(yè)資本產(chǎn)出比總體呈下降趨勢(shì)，而2003—2017年中國(guó)工業(yè)資本產(chǎn)出比呈遞增態(tài)勢(shì)。

本文分析表明，中國(guó)省域工業(yè)資本存量規(guī)模及其增長(zhǎng)速度與工業(yè)化進(jìn)程是相對(duì)應(yīng)的，表現(xiàn)出區(qū)域間的不平衡性;而且在工業(yè)化初期工業(yè)資本產(chǎn)出率表現(xiàn)出下降趨勢(shì)，隨著工業(yè)化進(jìn)程的不斷推進(jìn)，尤其是隨著新型工業(yè)化戰(zhàn)略的實(shí)施，資本產(chǎn)出率會(huì)轉(zhuǎn)變?yōu)檫f增趨勢(shì)。中國(guó)特色社會(huì)主義進(jìn)入新時(shí)代，社會(huì)主要矛盾已經(jīng)轉(zhuǎn)化為人民日益增長(zhǎng)的美好生活需要和不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾。因此，應(yīng)加快中西部地區(qū)新型工業(yè)化進(jìn)程，減小工業(yè)資本存量的區(qū)域不平衡性，并不斷提高資本產(chǎn)出率。對(duì)此，一方面要推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)，優(yōu)化工業(yè)空間配置。當(dāng)前中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)正處于結(jié)構(gòu)調(diào)整和動(dòng)能轉(zhuǎn)換的關(guān)鍵時(shí)期，東部等發(fā)達(dá)地區(qū)應(yīng)積極發(fā)展知識(shí)、技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)，中西部地區(qū)需改善投資環(huán)境，加強(qiáng)人力資本投資，主動(dòng)承接國(guó)內(nèi)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移。另一方面要堅(jiān)持改革與對(duì)外開(kāi)放雙輪驅(qū)動(dòng)，構(gòu)建工業(yè)發(fā)展新機(jī)制。堅(jiān)持市場(chǎng)化改革方向，進(jìn)一步深化經(jīng)濟(jì)體制改革，引導(dǎo)要素在部門(mén)間、區(qū)域間合理流動(dòng)，尤其應(yīng)加強(qiáng)西部和東北地區(qū)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制改革，破除要素自由流動(dòng)的體制壁壘;繼續(xù)擴(kuò)大對(duì)外開(kāi)放，東部地區(qū)和中部地區(qū)應(yīng)增加進(jìn)出口規(guī)模、優(yōu)化進(jìn)出口結(jié)構(gòu)，西部地區(qū)和東北地區(qū)應(yīng)依托“一帶一路”建設(shè)，結(jié)合區(qū)位和資源發(fā)展優(yōu)勢(shì)，主動(dòng)承接國(guó)際產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移。

此外，還應(yīng)加快構(gòu)建科學(xué)的中國(guó)資本存量核算框架，提高資本存量核算結(jié)果的準(zhǔn)確性和可比性。相關(guān)舉措包括：一是實(shí)現(xiàn)資本存量核算與資本流量核算、資本核算體系與國(guó)民賬戶(hù)體系（SNA2008）相統(tǒng)一;二是資本存量的核算應(yīng)以PIM為主，以直接調(diào)查法為輔;三是盡快建立包括地區(qū)層面的資本存量核算基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)，具體可以從數(shù)據(jù)的適用性、可獲得性和質(zhì)量三個(gè)角度考察各種基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。

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Abstract： Accurately estimating industrial capital stock is the basis of scientifically analyzing investment efficiency， and is further conducive to properly understanding the validity of industrial policy and the sustainability of growth model. Based on the Measuring Capital OECD Manual， this paper theoretically analyzes the logic of measuring capital stock， uses official statistical data， employs the Perpetual Inventory Method（PIM） to measure China's industrial capital stock at provincial level from 1978 to 2017， and then analyzes its temporal and spatial characteristics. The results show that since the reform and opening up， China's inter-provincial industrial capital stock has experienced a rising tide， relatively growing slowly during 1978-2002， obviously accelerated since 2003， that both the industrial capital stock scale and its growth speed show descending in turn from the east to the west and regional imbalance but in recent years， its growth rate in the east becomes slowing， its speed in the middle region surpassed the east， the west keeps rapidly growing， that Chinas industrial capital output ratio demonstrates the descending trend during 1978-2002， but steadily increases during 2003-2017. The regional imbalance of China industrial capital stock is corresponding to the regional difference in industrial process， the new-style industrialization process in the middle region and in the west region should be accelerated by the paths such as structure adjustment， layout optimization， system reform， openness enlargement and so on.

Key words： capital estimation; industrial capital stock; perpetual inventory method （PIM）; capital-output ratio; regional imbalance; new-style industrialization

CLC number：F222.33;F424.2Document code： AArticle ID：? 1674-8131（2020）01-0078-12

（編輯：朱德東）