全球生產率減速之謎
長期增長的關鍵在於反映資本和勞動總體使用效率的全要素生產率（TFP）增長。然而在全球金融危機過去十年之後，全球生產率增速至今低迷不振，顯著低於危機前。與此統計事實構成鮮明對照的是日常經驗中互聯網信息技術、人工智慧等領域正快速發展。二者構成了新時期的「生產率之謎」。本文考察了全球生產率增長趨勢的變化及根源，「生產率之謎」產生的原因，展望了未來生產率的增長前景並提出了有關的政策應對。
全球金融危機過去十年之後，全球經濟增長中的長期性問題越來越得到重視。長期增長的關鍵在於生產率增長，特別是反映使用資本和勞動總體使用效率的全要素生產率增長。然而全球金融危機後生產率增速急劇下降，並未隨著危機影響的消退而恢復至危機前水平，至今仍低迷不振，國際組織的中期預測也不甚樂觀。伴隨這一現象的卻是互聯網信息技術應用深入各個主要產業領域，新能源、大數據、人工智慧等領域的進展突飛猛進。這形成了新時期的「生產率悖論」，並引發了全球經濟智庫學者的熱烈關注，在全球政策層面也得到廣泛重視和回應。本文考察了全球生產率增長的趨勢變化，分析了全球生產率增速變化的有關假說以及根源，展望了未來全球生產率增長前景，並在此基礎上提出有關的政策應對。
一、 全球生產率增長趨勢與生產率之謎
距離全球金融危機爆發已經十年，無論是發達經濟體還是發展中經濟體，其經濟增速相比危機前的趨勢均明顯放緩。從增長核算的角度看，危機後的經濟減速在很大程度上反映了全要素生產率增速的下降。
根據IMF工作人員的測算，發達經濟體全要素生產率增下滑可以解釋發達經濟體危機後40%的產出損失[]。美國布魯金斯學會的研究也顯示，即便將周期性因素很好的控制住，危機後仍出現了全要素生產率增速的下滑（Fernald, Hall et. Al. 2017）[]。對新興經濟體和低收入經濟體而言，全要素生產率下降更是危機後產出損失的主要原因（Adler, Duval et. Al, 2017）。雖然新興經濟體和低收入經濟體內部存在相當大的經濟結構差異性，但全要素生產率減速也是相當普遍的。
圖1顯示，在危機前的2000-2007年，發達經濟體的全要素生產率年均增速為1%，在危機後的2011-2016年下降至0.3%。同期，新興與發展中經濟體則從危機前的2.8%下降至危機後1.3%。根據預測，未來六年兩組經濟體全要素生產率增速將有一定恢復，發達經濟體上升至年均0.7%，而新興與發展中經濟體上升至年均1.9%，但相比危機前的水平，差距仍是頗為明顯的。
從長期歷史的角度看，處於全球技術前沿的發達經濟體全要素生產率的下降事實上從上世紀七十年代就開始了。1960-1970年間，發達經濟體全要素生產率年均增長2.3個百分點，但七十年代和八十年代就開始經歷大幅下滑（Adler, Duval et. Al, 2017）。九十年代和本世紀初經歷一段時期的小幅復興後，又於危機後跌至前所未有的谷底。如果包括危機期間，那麼最近十年發達經濟體全要素生產率年均增速僅為。而即便控制住周期性因素，主要發達經濟體全要素生產率的下降也是從危機前就開始了。
根據經典的新古典主義增長模型，全要素生產增長率增長是勞動生產率增長的基石。從增長機制上看，全要素生產率上升將帶來人均資本邊際報酬率的上升，從而激勵更多的資本累積，進一步提升人均資本存量，形成更高的人均產出。若全球全要素生產率增速正發生長期性的滑坡，那對全球勞動生產率以及居民生活水平的提升絕不是好消息。
但令人讓人感到困惑的是，儘管增長核算顯示的長期生產率統計數據以及有關的預測很是悲觀，但同時全球經濟卻正在經曆數字化轉型，也面臨新能源、新生物醫療、機器人、人工智慧等新興科技對產業帶來的巨大機遇。這些轉型與技術進步是否能帶來更有效率更有質量的的經濟增長？生產率統計數字是否能對這一狀況做出客觀描述？這是展望未來經濟中基礎性的問題。
二、 有關生產率測量問題的爭議
三十年前，經濟學家索羅提出了「索羅生產率之謎（The Solow Productivity Paradox）」。他於1987年發表在《紐約時報書評》上的一篇文章提到「到處都看得到電腦，就除了生產率統計數字外」（Solow, 1987）。當前的狀況與三十年前亦有可比之處。而無論是早先，還是當前，對於具體經驗與統計數字之間相悖的狀況，比較流行的一種解釋是統計數字不能如實刻畫新技術對經濟的影響，帶來對生產率進步的低估。
根據這一解釋，一種可能性是廣泛應用信息技術且受益最大的產業恰好是最難測量產出的那些產業。譬如相比於農業、製造業、建築業等產出物質成果的產業，信息技術在金融業、保險業、流通業等服務業應用得更為密集。而在產出統計中，服務業統計向來就存在巨大的問題。不管是統計方法本身，甚至有時候連產出本身的定義都存在可爭議之處。若是產出的性質越來越偏重於質量而非數量，那麼投入產出比率著實會更難以衡量。所以，如果新技術對生產率的提升很大程度都發生在難以被測量的產業，那麼產生上述生產率悖論也就很有可能了。
其次，也有可能新技術的收益反映在消費者剩餘的提升上，而非完全體現在產出的上升中。這一情況下，不考慮消費者剩餘的增量，而只使用產出指標，就會低估全要素生產率。譬如，很多互聯網信息技術領域的改進，使得人類可以更加方便娛樂的使用各種設備，但這種便利性或者娛樂性卻並不一定會立即影響真實世界的物質生產，所以不能在產出上反映出來。
第三，互聯網信息技術促進了經濟活動在全球的再組織，而新的組織方式所帶來的收益卻並不能顯示在一國的經濟統計中。近三十年來的全球化進程，很重要的一個特徵是原本在地理上較為集中的，環節連貫的經濟活動，可以通過信息技術的幫助，分散至全球相對供應成本最低的地區。譬如一家美國的玩具公司，多年前的運營模式是在美國生產玩具，使用當地的金融服務以及流通體系，而發達的信息技術就可使得該公司能夠僅將美國作為總部，將製造生產安排在中國，將金融交易安排在巴哈馬群島這類離岸金融中心，玩具生產完成後直接由輪船運至美國的玩具零售商。從公司股東和管理層的角度看，這一生產運營再組織大大提升了盈利空間，但在美國的生產率數據中卻無法表徵出來。而總部提供的各類設計運營管理服務更可能是提升了位於其他地區的經濟活動的生產率。而即便要度量總部提供的服務也會遇到上述第一條中提及的問題。
然而，測量問題是否能解釋生產率增速在中長期的波動呢？答案是否定的。上世紀七八十年代處於技術前沿的發達經濟體全要素生產率增速或早或晚都開始滑坡，如果這是與新技術伴隨的測量問題所致，那上世紀九十年代到二十世紀初的生產率增長回升就不能再用測量問題來解釋了。譬如，Byrne等人就認為，儘管信息技術產業的技術進步存在不易量化的問題，但近年來學界量化這些技術進步的準確度無疑是在不斷提高的。[]他們通過使用反映質量調整的價格指數、固定不易測量產出的服務業部門比重等多種調整技術，發現這些調整或者擴大了生產率近年相比前一階段的減速幅度，或者相比減速幅度其調整量過小，不足以解釋統計數據中的現象。因此，危機前就開始展露的生產率增速下降，不能簡單歸因為測量問題。
另外，生產率增速的下行中，測量誤差究竟佔據多大成分？是否足以扭轉上述長期生產率增速下滑的結論？答案是亦不盡然。一些最新研究提出的證據顯示，即便考慮到測量問題，生產率增速的下行趨勢也基本是確定的。如Byrne等人使用了多種數據調整方法來估算以往美國生產率測算中的偏差問題，結果發現測量偏差對結果的影響並不大。
芝加哥大學的Chad Syverson做了四組彼此相互獨立的研究來分析生產率測量誤差的規模[]。首先，Syverson發現生產率增速放緩的現象出現在了幾十個國家當中，雖然這些國家的IT產業所佔GDP比重各不相同，但其生產率增速都出現了類似的放緩現象。其次，他通過歸納現有文獻發現，IT產業增速放緩並不能解釋美國整體的生產率放緩的規模，二者之間的缺口大概為2.7萬億美元。再次，如果測度誤差真的是導致生產率增速放緩的主要原因，那麼通過改變對IT產業技術進步的估算方式就應能看到生產率增速數據的劇烈起伏，然而事實並非如此。最後，作者還發現很多國家都存在的國民總收入略大於國內總產值的現象，這在生產率減速之前就存在了，因此並不能將其作為新技術帶來顯著免費服務的證據。這一現象更有可能反應的是資本回報率的持續高漲。
三、全球生產率趨勢性減速的根源
上述最新研究表明，全球生產率趨勢性減速在很大概率上是真實發生的情況，那麼導致全球生產率趨勢性減速的根源又是什麼？對這一問題的分析，需要區分處於技術前沿的發達經濟體以及尚未處於技術前沿的新興及發展中經濟體，還需要區分危機前就已存在的長期性因素，以及危機後又出現的新的問題。
對於發達經濟體，目前一些研究成果顯示，危機前就已開始的生產率減速趨勢很大程度上源於信息技術擴散帶來的生產率繁榮正在消退。如麥肯錫全球研究院的研究顯示，不同部門和行業的生產率變動趨勢並非完全一致，總體生產率增速變化其實是不同時期不同部門生產率此消彼長的綜合結果[]。發達經濟體上世紀九十年代中期到本世紀初的生產率提速很大程度上得益於一些勞動數量龐大的服務業部門技術迅速進步。然而，當今世界的一個重要特徵是，發達經濟體相對缺乏技術快速進步的產業。如圖2所示，從九十年代到二十世紀初，發達經濟體信息技術密集部門的全要素生產率顯著高於其他部門，但2000年以後前者增速開始滑落，到2005年後兩個部門生產率增速沒有明顯差異。
通過總結微觀產業經驗，麥肯錫全球研究院還發現，缺乏技術快速進步的產業並非由於缺乏提升生產率的技術機遇。事實上在先進位造、能源密集使用的製造業、能源開採、交通、教育、醫療、建築以及政府部門，技術進步的機會都非常多。然而，由於制度慣性，創新和改變的激勵卻相對不足。
除產業層面的原因之外，危機前一些重要的結構性問題就已經制約了全球全要素生產率的增長，而與危機進一步加劇了某些結構性問題（IMF, 2017）。這些結構性問題尤其包括老齡化問題、人力資本積累減緩、全球貿易放緩以及中國融入全球貿易的進程已趨於成熟等等。其中，全球貿易增速放緩主要反映了貿易自由化的動能減弱以及全球供應鏈的成熟。貿易減緩意味著競爭的下降以及投入品豐富程度的下降，還意味著資源再配置效應的減弱。根據IMF的估算，中國融入全球貿易對於發達經濟體全要素生產率的效果非常可觀，中國貿易的趨勢性上升大約能夠解釋發達經濟體全要素生產率中位數上升水平的10%。
發展中經濟體全要素生產率在危機後的減速則更為複雜，並不那麼清晰。除了前沿國家技術進步減緩導致溢出效應下降以及上述人口、人力資本及貿易等方面的結構性因素之外，發展中經濟體還受到一些特殊因素影響。譬如，對於商品出口國，由於採掘業往往是盡量先開採易開採和質量高的礦藏，那麼隨著時間推移，當開採變得越來越難，礦藏質量越來越差時，生產率也就會受到負面影響。另外，商品價格波動也會通過信貸環境、財政狀況等渠道影響經濟的全要素生產率。
整體上，發展中經濟體全要素生產率的放緩還很大可能與這些經濟體內部結構改革動能減弱存在密切聯繫。全要素生產率反映了資本和勞動總體使用效率，除了技術以外，也與制度息息相關，早先的研究都證實了結構改革對於新興和發展中經濟體全要素生產率的積極作用。雖然這些經濟體全要素生產率追趕的潛力仍然巨大，但之前的結構性改革和轉型的效果正在退卻，近年來貿易領域以及金融體系的改革步伐甚至開始放緩（Dabla-Noris, Ho and Kyobe, 2016）[]。
全球金融危機之後，全球生產率又受到了危機後遺症的深刻影響。全球金融危機是由資產價格泡沫引發的金融危機，它伴隨著包括金融部門在內等多部門資產負債表劇烈惡化。這種經濟衰退現在被廣泛稱之為資產負債表衰退，以區別於傳統宏觀經濟周期中的衰退。這類型衰退往往伴隨永久性的產出損失和長時間的低迷。
危機之後，三方面因素將導致全要素生產率增速在長時間內受到抑制。第一，由於企業資產負債表薄弱，同時金融部門資產負債表惡化導致信貸環境收緊，企業投資將受到抑制。如圖3所示，危機後發達經濟體和發展中經濟體整體資本形成速度都明顯放緩。由於技術進步往往是包含在企業投資中，投資減緩不利於生產率增長。Redmond等(2017)從行業層面研究了金融危機期間各行業信貸約束與技術進步的關係。他們發現，那些信貸條件較差的行業，其生產率增長更容易受阻。
其次，在金融過度繁榮階段還會伴隨資本錯配問題，而危機後政府短視性決策以及金融體系的內在缺陷很可能延遲資本錯配問題的糾正，甚至強化這一問題。這對全要素生產率增長也是一大不利因素。
第三，經濟和政策的不確定性加大，在一定程度上導致投資遠離高風險、高收益項目，這可能進一步損害了全要素生產率的增長。
綜上所述，全球生產率減速既存在深刻的結構性因素，同時也受制於危機衝擊所導致的後遺症問題。但在此之外，我們還需要回答：為何人們直觀經驗中湧現的眾多新技術產品和服務與生產率統計數據顯示的趨勢存在明顯差距？
如上文所述，生產率統計偏差沒有那麼大，不足以扭轉數據所揭示的增速下滑趨勢。那麼如果不是統計偏差方面所形成的問題，更大可能是我們的直觀經驗存在較大的偏差。事實上，我們的直觀經驗累積與新技術產生的產品和服務數量成正比，但新技術帶來的生產率進步卻應當是與新產品服務占已有產品服務數量的比重成正比。當存量產品服務數量是100時，增長1%只需要增加1件產品或服務。但當基數變為10000時，增長1%卻需要100件產品或服務。增加100種新產品容易被直觀經驗感知，但是所佔比重並不高，因此，這種差異大概是直觀經驗與統計數據差異的重要來源。
四、全球生產率走勢展望
中長期的生產率預測往往存在巨大的不確定性。技術方面的不確定性來自兩部分，一部分是新興技術累積的經濟影響會有多大，另一部分是新技術的擴散與成熟將經歷多久。譬如，在當前對未來十年美國企業部門全要素生產率的諸多預測中，低的僅有年均0.4%的上升（Gordon,2016）[]，而高的則有每年2%的增長（Brynjolfsson and McAfee, 2014）[]。
持技術樂觀主義看法的經濟學家認為全球經濟正處於一輪新增長的轉折點上。這輪增長將由充分利用人工智慧、網路通信、數字化等一系列新技術的智能機器推動。他們對未來生產率增長的樂觀不僅來自於計算能力、互聯設備、數字信息呈指數增長的觀念，也來自於新的想法和創意將越來越迅速便捷的得到創造和實現的看法。歷史上，電力、蒸汽機等技術突破往往需要幾十年才到達廣泛應用的臨界點，持樂觀看法的經濟學家認為，信息技術和數字通信對人類生活及企業運營的根本性改造也正將到達臨界點（Brynjolfsson and McAfee, 2014）。
持悲觀看法的經濟學家則認為自七十年代以後，人類生活的基本方面所經歷的變化事實上並沒有那麼多（Krugman, 2016）[]。Robert J. Gordon是美國知名的宏觀經濟學家與經濟歷史學家，從21世紀初的互聯網熱潮高峰之際就不斷的表達如下觀點：當今信息通信技術上的發展，無法相比於過去的幾次技術突破。信息技術革命就重要性而言也無法與驅動1870年到1970年間經濟增長的五項偉大發明相提並論。他所提及的五項偉大發明包括：電力、城市排污設施、化學製藥、內燃機以及現代通信。這些偉大發明產生於19世紀末，之後經過了較長時期的改良，對經濟增長的明顯效果才最終發生在1920-1970年間。
一個很有趣的比方是，如果有時間機器把我們送到二戰前夕美國紐約的一間公寓，我們會發現沖水馬桶、供水管路、煤氣灶、電燈、冰箱、電話等滿足現代基本生活需求的絕大部分設施。雖然沒有電視和互聯網，但也不會難受到覺得生活過不下去的地步。但如果將上世紀四十年代美國的城裡人送到十九世紀七十年代，很可能人們會覺得生活不下去了。因此，由偉大發明推動的快速經濟增長，事實上僅是偶發性事件，不能期待會一直持續下去（Gordon, 2016）。
在學者對於未來生產率增速的看法存在如此大的的背景下，我們可以預見的是，從產業角度看，人工智慧和其他技術突破將推動有關部門的生產率增速再次提升，但提升的幅度和時間點難以預測。在新技術帶來明顯的生產率增長之前，即便全球經濟能夠解決危機遺留的問題，由於存在人口老齡化、人力資本、全球貿易瓶頸等結構性問題，生產率增速也難以恢復至發達經濟體90年代末，或者新興與發展中經濟體危機前的水平。
五、政策應對
為應對未來生產率低速增長的可能性，政策制定者要主動應對上述危機後遺症以及結構性問題的影響。在短期和中期，應通過鼓勵私人投資、改善基礎設施、修復資產負債表、降低政策不確定性等措施化解全球金融危機後遺症。在中長期，應通過推動結構性改革、推動開放貿易和移民政策、改善創新、研究和教育培訓領域的政策等，來提升生產率增長空間。
如上文所述，當前全球固定資本形成占存量資本比重相比危機前存在明顯缺口，這對長期生產率增速並不是好預兆。有關的宏觀需求政策應更加註重鼓勵私人投資，促進資本深化，並以新的實物資本的形態來促進新技術的應用。在宏觀政策空間受限的背景下，應更加註重貨幣、財政與結構性政策的協同效應（Gaspar et al., 2016）[]。同時，以基礎設施為主的公共投資也應得到加強。研究顯示，基礎設施投資對於生產率的作用非常可觀，而更有效率的基礎設施支出對生產率的作用更大。
然而，發達經濟體特別是歐洲投資乏力很重要的一個原因是，金融體系的資產負債表還存在很多脆弱性。因此這些經濟體的金融機構修復資產負債表是很重要的任務。這就需要促進金融機構重組，改善經濟體的融資結構，開闢創新性的融資渠道，同時強化金融監管。顯然，更為靈活有韌性的金融體系有助於改善整個經濟的資本配置效率。
從長期看，促進技術進步的創新政策有很大的改善空間。對於許多研究領域而言，穩定增長的資金投入是至關重要的，這不僅可以使得已有的研究繼續深入下去並取得成果，也可以使科學家更容易開拓全新的研究領域。根據IMF的研究，由於知識存在正向溢出效應，目前全球研發投入相比於最優水平存在很大缺口。同時，全球還存在很大空間來改進與創新有關的政策設計，譬如為研發支出提供稅收激勵、降低風險投資的法律和市場門檻，設計更優的知識產權保護框架來平衡創新激勵與技術擴散等等。
為應對老齡化對全球生產率的負面影響，政策制定者應當改善對成年工作人群的健康服務，促進在職成熟年齡段人員的技能提升，並制定更加靈活的退休政策以充分利用老齡人口的人力資本。
從提升全球生產率的角度而言，在全球層面推動開放貿易體系的建設是全球治理中的當務之急。貿易自由化進程將對全球生產率帶來不可忽視的作用，特別對於新興與發展中經濟體，貿易自由化將促進新技術從技術前沿更快速的擴散。
除了上述有關政策之外，更廣泛意義上的結構改革對於提升各類經濟體的生產率具有非常基礎性的作用，也應當作為提升生產率政策包中的一項基本內容。雖然各經濟體的經濟條件存在巨大差異，結構改革的優先選項各有不同，但總體而言產品和勞動市場改革優先度都比較高，特別是在不可貿易品部門（Adler et al., 2017）。這些改革不僅能提高全要素生產率，促進資本深化，還能對上下游產業形成正向溢出效應。
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參考文獻
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（本文選自《世界經濟黃皮書: 世界經濟形勢分析與預測（2018）》。）
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