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克鲁格曼错在哪里？
黄育川
卡内基国际和平基金会高级研究员、世界银行前中国业务局局长
当前市场在理解中国经济增长放缓的影响、评估相关政策选择方面遇到了困难。一种极端表现是，部分观察人士开始讨论中国经济崩盘的可能。但绝大多数人已经转而认为，中国经济增长应该更多地依靠消费驱动，因为中国经济增长失衡几乎已成共识——消费在中国国内生产总值（GDP）中所占比重已经逐步滑至35%以下，为主要经济体中的最低水平，而投资占中国GDP的比重则升至45%以上，为主要经济体中比例最高的。
中国经济增长失衡常被归咎于利率水平偏低或者人民币汇率被低估。这是一种很方便的解释，因为价格驱动资源配置的观点很容易为金融市场所接受。但保罗•克鲁格曼（Paul Krugman）上周发表于《纽约时报》（The New York Times）的文章，准确地找出了该问题的真正原因，这在主要评论家中是独一无二的。克鲁格曼指出，中国经济增长失衡可由阿瑟•刘易斯（Arthur Lewis）获得诺贝尔奖的模型来解释；该模型展示了伴随着投资的增长，剩余劳动力从农业向现代经济领域的转移，是如何导致经济快速但不平衡地增长的。该模型还展示了，在何种条件下，劳动力供给将趋紧，经济增长将放缓，中国经济也将最终更趋平衡——即达到“刘易斯拐点”——正如克鲁格曼指出，这一过程正在导致中国“撞上长城”。
但克鲁格曼接下来错误地指出，中国的城镇化连同工业化进程，“导致工资水平在经济走向富裕时仍然维持在低位”，中国为了避免经济增长严重放缓，必须尽快平衡经济增长。和很多其他人一样，克鲁格曼认为再平衡是中国避免经济增长过早放缓的解决办法。正是经济过早放缓导致了多数雄心勃勃的发展中国家未能实现较高的国民收入水平，这在拉丁美洲国家表现得最为明显，这一现象被称为“中等收入陷阱”。
事实上，在过去的半个世纪中，只有少数几个欧洲以外的经济体成功避开了中等收入陷阱，并且其中的绝大多数位于东亚——包括日本、韩国、台湾以及新加坡。人们没有充分认识到的是，这些经济体经历过长达数十年的不平衡增长，消费占GDP比重曾经下滑20至30个百分点，然后才实现较为平衡的增长——而目前中国所走的似乎正是这条发展道路。事实上，只有增长不平衡的经济体才成功地进入了高收入阶段，而陷入中等收入陷阱的拉丁美洲国家，以及增长势头缓慢的东南亚国家，走的才是较为平衡的增长路径。
为何成功的增长模式会如此失衡？答案在于结构调整，当一个经济体从依赖农业转向以城市工业和服务业为主，会发生这种调整。目前中国的城镇人口占比已经超过了50%，而三十年前则仅为20%。在小农领域，劳动力直接创造的产值比重约达90%，而在工业或服务业领域，劳动力直接贡献的产值比例则接近于50%（其余部分来自其他生产要素投入）；随着每年数百万农民工从小农业流向工业和服务业，其对整体国民经济数据的影响是，劳动报酬在GDP中所占比重自动下滑，并导致消费占GDP之比随之下降。
与流行观点相反的是——克鲁格曼在这里同样犯了错误——城镇化进程并未对劳动力造成不利，消费占GDP比重下降也并无不妥之处，因为农民工所获报酬以及消费支出较进城之前多出了好几倍，企业也能通过吸收更多劳动力以及利润增长实现扩张，中国整体也从生产率的提高以及高达两位数的经济增长率中获益。
在同等的经济发展阶段，前述经济增长不平衡经济体的消费以及工资增速，要比走平衡增长之路的经济体快得多。特别是，在实际工资增幅达到两位数的带动下，中国的实际消费支出一直在以每年8%的速度稳步增长——过去十五年来这在任何主要发展中或者发达经济体里都属最高水平。因此，较平衡的增长模式将带来工资以及消费支出更快增长这一假设，并不成立。
受增长失衡对经济不利、消费支出遭到抑制等观点的影响，很多评论家错误地建议，中国应该更多地依靠消费拉动经济增长。在经济理论中并不存在消费驱动型增长的概念。可持续的增长只有通过增加生产要素——即劳动力和资本——的投入和提高生产率才能实现。目前中国的劳动力数量趋于下降（虽然劳动力质量尚有提升空间），投资率也已达到上限（虽然投资结构一定会发生变化）。因此，中国新一届领导人目前面临的挑战是，进一步推进旨在提高生产率的改革。
当前的风险在于，如果人为刺激消费以及过早地平衡经济结构，中国可能失去提高生产率的机会，而这原本可以通过实施改革、推动城镇化进程更有效进行、允许私营部门发挥最大潜力来实现。韩国、日本和台湾是在人均收入达到12000至15000美元（按经调整的购买力平价衡量）时开始平衡经济结构的。目前中国的人均国民收入约为9000美元。如果中国政府施行必要的改革措施，实现生产率的提升，那么中国经济在2020年以前都不会像克鲁格曼所说的那样撞上长城。届时中国将成为全球第一大经济体，稳稳地走上避开中等收入陷阱的发展道路。
如果中国政府的措施得当，那么经济结构再平衡最终将作为可持续发展道路的副产品而发生，而不必将其当成一个核心目标。
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