【张斌 邹静娴】 中国经济结构转型的进展与差距
通过与发达经济体结构转型轨迹进行比对，本文从产业和支出两个维度考察了中国经济结构转型取得的进展与存在的不足。中国经济在2010－2012年间迈过了工业化高峰期，此后逐步由制造业转向服务业。工业化高峰期后人力资本密集型服务业迎来了高速增长；投入、生产、产品多维度证据显示制造业整体升级步伐较快。消费、投资、出口的“三驾马车”结构趋于平衡。上述这些结构变化与发达经济体走过的历史轨迹高度吻合，表明中国仍在迈向更高收入水平的正常轨道上。差距主要表现在第二、三产业就业占比偏低；政府服务占比偏低；城市化率偏低等。这些对比说明中国在产业发展、公共服务和城市化之间存在不平衡，后两者落后于前者并形成了经济发展短板，弥补这些短板需要推动“从发展到服务”的政府职能转型。
金融危机之后，中国经济增速持续放缓，由此引发对于中国经济前景看法的巨大分歧。这些分歧背后的核心议题主要包括：中国能否走出中等收入陷阱，一直以来支撑中国经济高速发展的制造业优势能否延续等。对一个发展中国家经济增长前景的判断历来颇具挑战性，尤其是对中国这样一个体量庞大的发展中国家。学术界从政治、经济、文化、资源禀赋方方面面都能给出不同角度的判断和解释，然而迄今为止，理论层面还难以对经济赶超国家的经历做出令人信服的普遍的、一致性的解释。正因为如此，国际比较方法在类似问题研究中广受关注和采用，采用国际比较研究方法的主要依据是高收入经济体在经济成长过程当中有众多的规律性变化[1]。
刘世锦等基于国际经验，较早指出中国经济增速会出现台阶性下降，判断的主要依据是高收入经济体的成长过程中当人均收入达到一定水平以后都会经历类似的经济增速台阶式下降。[2]艾肯格林等基于国际经验研究也有类似发现。[3]林毅夫基于东亚经济体的赶超经验，用相对收入而非绝对收入水平增速得出判断认为中国经济未来十年仍能保持较高的经济增速。[4]人均收入提高仅是经济发展进程中的一个侧面，众多的结构指标变化是经济发展进程中的其他侧面。人均收入的稳步提高离不开成功的结构转型，而那些成功迈入高收入阶段的经济体又在经济结构转变轨迹上表现出很强的相似性，如下文提到的当收入超过一定门槛值后，经济活动从制造到服务的转移、人力资本密集型服务业的崛起、消费占比的下降等等。大量的经济结构转型文献[5]指出了高收入经济体所经历的类似的经济结构转型变化事实，以及背后的原因，限于篇幅这里不再赘述。这些经济成长进程中普遍的、规律性的结构转型事实和背后的理论分析是下文进行国际对比的依据。
本文将中国的经济结构指标变化与高收入国家类似发展阶段的经济结构指标变化做出对比。与过去研究相比，本文进行国际比较对象的重点不再是人均收入，而是比较完整的结构性指标。相对于比较单纯的收入水平对比而言，除了能够丰富人均收入变化背后更丰富的经济事实和依据，更重要的优点在于发现经济成长中可能存在的结构性问题，或者说经济发展的短板，对理解和判断当前中国经济存在最突出的问题提供参考和借鉴。各个国家的发展进程中都会有其发展的特色和与众不同的地方，有些产业结构比较的规律性更突出，而更细致产业结构在国家之间有更丰富的多样性[6]，结构比较的研究结论需要非常谨慎。这里比较的重点还是那些有较强规律性的结构指标。
文章的主要发现包括：1）从产业角度来看，中国经济已于2010－2012年迈过了工业化的高峰期，此后经济活动逐步由制造转向服务。从跨过工业高峰期所对应的人均收入水平和工业增加值占比来看，中国在结构转型方面所表现出的特征与发达国家经济体轨迹十分类似。2）工业化高峰期过后，中国的人力资本密集型服务业迎来了迅猛增长。投入、生产和产品多个环节都表明中国制造业整体产业升级趋势明显。消费、投资、出口的“三驾马车”结构日趋平衡，表现为消费占比不断提升，投资占比下降，出口增速大幅回落，这些特征也与发达经济体对应收入阶段的历史经验十分相似。3）中国经济增长也存在明显短板：从产业视角来看是第一产业就业比重过高，二、三产业就业比例偏低；政府服务以及社区、社会与私人服务占比过低；从支出角度来看，主要表现于居民消费占比过低，投资比重过高（尤其是建筑安装类相关投资）。
以上事实表明，中国尚未出现过早“去工业化”的问题，中国经济仍在步入更高收入水平的正常轨道上迈进。产业、支出两个视角都指向中国经济发展短板背后的共同因素：政府政策发力点还是延续“以项目促发展”的旧思路，而忽视了在城市化过程中相关配套改革、公共服务和公共管理等方面的投入和改革跟进，同时部分服务业管制过度的问题依然没有得到解决。因此，下一步补短板应主要推动“从发展到服务”的政府职能转变。
从制造到服务
从制造业转向服务业是绝大部分高收入经济体都曾经历过的结构转型路径。赫兰道夫等在其综述性文章中详尽总结了从制造业向服务业转型的国际经验。[7]通过对全球绝大多数发达国家的历史数据梳理[8]，作者发现制造业份额会随收入增长呈现“驼峰型”变化：当经济体收入超过8000国际元（按1990年不变价格的购买力平价方法计算）[9]时，其以多项指标（包括：名义增加值、实际增加值、就业人数、工资市场等）衡量的制造业份额都会由峰值下降。相对应的是服务业份额的攀升，这既表现在服务业相对价格的提高，也表现为服务业真实供给量的增加。
布埃拉和卡博斯基在整理了包含全部发达国家的31个国家样本数据后给出了相似的结论，即制造业名义增加值占比会随收入呈现“驼峰型”变化。[10]他们发现7200国际元（按1990年不变价格购买力平价计算）是“驼峰”对应的收入拐点：即当人均收入低于这一水平时，收入增长1%将伴随着制造业和服务业增加值份额的双双提升，幅度分别为0.11%和0.07%；而当人均收入超出这一水平后，收入增长1%的同时制造业增加值份额将降低0.13%，服务业增加值份额上升0.20%。
从时间顺序上看，二战后主要发达经济体步入结构转型期的顺序如下：美国（1950）、加拿大（1957）、英国（1960）、法国（1965）、德国（1969）、日本（1970）、澳大利亚（1970）、西班牙（1972）、意大利（1976）、中国台湾（1986）、韩国（1992），结构转型期对应的收入临界点介于7400~12000国际元之间，又以9000国际元附近为主。工业增加值占比的峰值在34%~53%之间，集中在40%左右，其中最低为中国香港（34%），最高为德国（53%）。
在人均收入意义上，中国已经迈过了从制造向服务转型的收入门槛。为了更好地进行跨国比较，作者沿用文献中常用的可比人均GDP口径（1990年国际元计）进行度量。同时，还列出了人均GDP的名义值（美元）作为比照。其中，人均GDP（1990年国际元计）数据来自于麦迪逊（Maddison）数据库，该数据库截至2010年。中国2011－2016年的数据是根据国家统计局的不变价人均GDP增速递推得到。名义人均GDP（美元）数据来自国家统计局，汇率采用当年年末汇率。按照1990年国际元口径折算，中国2010年人均GDP达到8032国际元，已经超过国际经验中从制造转向服务所对应的阈值，2016年中国人均GDP达到12130国际元。
以增加值占比衡量，中国已经迈过了工业化高峰期[11]，转向由制造向服务的转型阶段。根据世界银行世界发展数据（WDI），在过去30年间，若以现价计算，中国工业增加值占全部增加值份额于2006年达到峰值47.5%，此后不断下降，2016年时已经降至39.8%。若以不变价计算，中国工业增加值占全部增加值份额的峰值出现在2010年，达到42.7%，此后缓慢回落，2015年时降至40.1%。现价制造业增加值份额从1980年的39.8%逐步降至1999年的31.3%，此后近二十年间基本稳定在31%左右。对于服务业而言，以现价或不变价计算的份额都呈现出不断上升趋势。
以就业份额度量，中国已经迈过工业化高峰期，步入由制造向服务的转型过程。鉴于制造业就业数据可得性的限制，目前可得的相关就业数据主要包括：过去三十年的第二产业就业占比[12]；2005年之后的城镇制造业就业占比；2007年之后的农民工制造业就业占比；过去三十年的第三产业就业占比。第二产业就业占比的峰值出现在2012年，达到30.3%，随后逐步下降；城镇制造业占比较为稳定，在数据可得年份中始终介于28%~29%之间；农民工制造业就业占比自发布年份（2008年）起一直处于持续下降阶段，已经从2008年的37.2%跌至2014年的31.3%。第三产业就业份额在过去三十年间迎来了持续增长，2008年之后更是加速上升，从均值来看，1985－2007年间，第三产业就业份额年均增长0.7个百分点，2008－2014年间平均增速提高至1.2个百分点。从就业占比数据来看，转型确定的时间大约在2008－2012年间。
上述基于收入、增加值份额、就业份额的多维数据表明，中国经济跨过工业化高峰期的时间应该在2010－2012年间。从增加值份额来看，中国第一、二、三产业的增加值份额变化无论在水平值还是轨迹上，都与发达经济体类似发展阶段表现十分相似。以就业份额来看，中国第一、二、三产业的就业份额变化轨迹与高收入经济体类似阶段表现十分相似，差异主要表现在水平值上，即第一产业就业占比偏高，第三产业就业份额偏低。
人力资本密集型服务业崛起
服务业在工业化高峰期后呈现出的更快增长并不是指所有类型的服务业，而仅对于技术密集型服务业才成立。布埃拉和卡博斯基观察到，美国经济自1950年开始转型至今，服务业增加值占比已经从60%升至80%，增幅达到20个百分点，其中技术密集型服务业份额提高了25个百分点，而低技术服务业份额却在下降。[13]这一特征在其他发达经济体的历史数据中也得到了反复印证：英国、德国、法国、比利时、意大利、西班牙、芬兰、瑞典、荷兰、韩国、日本、中国台湾等12个经济体在工业化高峰期后，人力资本密集型的服务业（主要包括：金融、保险、房地产、商业和政府服务）在增加值和就业占比上都迎来了持续增长，而低人力资本密集度的服务业（主要包括：贸易、餐饮和酒店、运输、仓储、交通和信息）增加值占比却在降低或勉强持平。
对人力资本密集型服务业的定义，文献中主要依据是行业中受过较高教育程度劳动力数量的占比[14]。根据国家统计局公布的分行业 “大专及以上占比”和“本科及以上占比”（2017年），可以量化各行业的人力资本情况。以“大专及以上占比”来衡量人力资本程度，分行业来看，中国服务业人力资本密集度由高到低依次是教育（78.7%），科研技术服务和技术服务业（74.6%），信息传输计算机服务和软件业（73.7%），金融业（73.2%），卫生和社会工作（70.2%），文化、体育和娱乐业（49.2%），租赁和商务服务业（48.6%），房地产业（42.1%），水利、环境和公共设施管理业（35.9%），批发和零售业（24.2%），交通运输仓储和邮政业（22.9%），公共管理和社会组织（19.9%），居民服务，修理和其他服务业（17.5%），住宿和餐饮业（13.3%）。2010年以来，随着行业人力资本密集度的下降，行业增加值增速大致呈现对应的下降趋势。并且，人力资本密集度最末的五个行业也恰恰是行业增速最末的五个行业。2011－2016年间，以增加值增速排序，增长最快的服务业分别为：科学研究、技术服务和地址勘察业，卫生、社会保障和社会福利业，租赁和商业服务业，水利、环境和公共设施管理业，金融业，信息传输、计算机服务和软件业，教育，这七大行业平均增速均超过15%；紧随其后的是：房地产，文化、体育和娱乐业，批发和零售业，居民服务和其他服务业，这些行业的增速也跑赢了名义GDP增速（10.4%）。而剩下的：交通运输、仓储和邮政业，公共管理和社会组织，住宿和餐饮，这三大服务业增速则不及名义GDP增速（10.4%）。在行业间进行比较可以发现，工业化高峰期后迎来高增长的是那些人力资本/技术密集型服务业，而劳动力密集型服务业增速则可能接近甚至低于GDP增速。这一特点也与其他发达经济体的历史经验类似。此外，通过与其他人力资本密集型行业比较，还可以发现中国的公共管理与社会组织发展明显滞后。
文中用于跨国比较的数据库来自于格罗宁根（Groningen）大学提供的涵盖33个国家、时间跨度为1950－2013年的长时间序列数据库。这一数据库的最大优点在于时间跨度长、行业划分细，并且有分部门的增加值和就业数据，其中报告的细分服务业包括：贸易、餐饮和酒店；运输、仓储和通信；金融、保险、房地产和商业；政府服务[15]；社区、社会和私人服务[16]。鉴于中国官方公布的服务业划分标准并不能与之一一对应，作者只能将中国可得数据重新归类、合并[17]，力图在行业口径上做到跨国可比。
跨国研究结果显示，相较于发达经济体的类似发展阶段，中国目前所有细分服务业的就业比例都偏低，这也与前面观察到的中国服务业整体就业比例偏低的事实相符。从就业占比来看，中国目前与国际经验差别最大的服务业分别是贸易、餐饮、酒店和政府服务。以增加值份额度量，中国目前的差距主要体现在两方面：一是政府服务占比偏低，二是金融、保险、房地产和商业服务占比过高。
制造业升级
从全球范围来看，制造业最发达的经济体无一例外都是服务业主导型经济体。从制造到服务业的经济结构转型过程中，虽然总体上制造业的增加值和就业增长放缓甚至是负增长，但是制造业的产业升级并未停步。制造业始终是生产率进步的重要推动力量，并能对其他部门产生积极的溢出效应。由于不存在单一指标能够全面刻画制造业的升级情况，因此下文将从前期的研发投入和专利、中间的生产过程以及最终产品等多角度进行考察，尝试对中国制造业产业升级情况给出定性判断。
（一）投入环节：研发投入和专利
产业升级离不开国家或企业在研发（R&D）上的大规模投入，魏尚进、谢专和张晓波对包含中国在内的多国研发投入和专利数据进行了跨国比较。[18]数据显示，中国的研发支出占GDP比重在1991年时仅为0.7%，远低于世界平均水平。而到了2010年研发投入强度已经高于经济合作与发展组织国家（简称OECD国家）的中位数，2012年则一举超过OECD国家的研发强度均值（1.9%）。最新数据显示，2017年中国的研发投入强度已经达到2.11%，高于许多发达国家水平。研发投入除了可以以“资金”投入衡量外，还可以从“人”的投入来看——即研发人员在总人口中的占比。1996年时，中国每百万人口中研发人员数量为443人，接近当时巴西水平（420人/百万人），高于印度（153人/百万人），远低于俄罗斯（3796人/百万人）。截至2014年，中国的研发人员占比已经增加至1113人/百万人。除了全社会的总体研发情况，如果单看制造业内部的研发投入，也是增长十分迅猛。根据国家统计局数据，制造业细分的31个子行业在2006－2016年间制造业行业R&D人员投入和经费增速分别达到年均16.0%和26.4%，并且研发经费增速在2006－2013年间始终高于20%。
研发投入是创新的必要条件，而专利则可视为创新活动的成果检验。根据中国国家知识产权局公布的数据显示，中国的专利申请数已经从1995年的8万件增长至2017年的350多万件，年均增速接近19%。从专利构成来看，专利可分为三大类：发明专利、实用新型专利和外观设计专利。其中发明专利被视为技术含金量最高的一类专利，其在所有授权专利中的占比已经从1995年时的8%增长至2017年的19%，表明中国的专利申请增长不仅有“量”还有“质”。从专利来源来看，2004年中国授权给国外的专利占全部授权专利比例超过20%，而在2017年末已经降至6%左右，表明来自国内的自主创新力量正在发挥越来越重要的作用。除此之外，中国的专利申请还在逐步走向世界：根据美国专利商标局数据，中国企业申请者在美国获得的专利授权数已经从1995年的60余件增长至2014年的7200余件，年均复合增长率超过28%。
（二）生产环节：中间品使用、产业集中度
早在18世纪，亚当·斯密就在其著作《国富论》中指出专业化和更为细致的分工是效率提升的重要途径。钱纳里等基于多个国家工业化发展经验总结道，“工业化期间，中间投入品的变化是一个尤为重要的观察指标，中间品在生产中的使用增加意味着生产的专业化程度和产业联系的复杂度都在提升。这种发展趋势是工业化的确定性特征之一”。由此可见，中间投入品在产出中的占比增加是分工更趋专业化和效率提升的重要标志。
根据投入产出表[19]，可以算出制造业分行业的中间投入品在该行业产出中的占比。结果显示，各细分行业的中间品投入在产出中的占比均有不同程度提升。即使是在工业化高峰期之后，工业部门中间品投入占比不断提高的势头也未曾改变，表明工业部门的专业程度还在不断加深。加总的制造业中间投入品在总产出的占比从2004年的0.735上升到2014年的0.783。
低效企业淘汰出局，行业集中度上升。行业集中度上升背后可能有两种力量发挥作用：一是市场优胜劣汰的“无形之手”，二是政府行政干预的“有形之手”。对此，本文认为前者应该是主因，原因如下：第一，行业集中度的上升是趋势性的变化，并非短期现象，并且加速提升阶段发生在2000年前后，当时并不存在明显的大规模行政干预。第二，一系列研究企业TFP（全要素生产率）的文献结果发现，2000－2010年间，中国企业行业集中度的上升背后效率改善是主因。例如：李玉红等利用2000－2005年中国工业企业数据库微观数据发现[20]，以企业优胜劣汰导致的资源配置效率改善是中国TFP提高和行业集中度上升的重要因素。此外，毛其淋和盛斌利用1998－2007年中国制造业企业微观数据考察了企业退出的具体机制，他们发现退出企业生产率不仅在当年低于存续企业，而且在退出前若干年就表现出相对低效，这一现象被作者称为退出企业的“死亡阴影”，表明这些企业是因为自身效率低下而退出市场，而非外生因素。[21]同时，作者还发现存在显著的市场选择效应，这一效应一方面会促使低生产率企业退出，另一方面有助于新企业在进入市场后通过“干中学”迅速提高生产率。这些研究都表明所观察到的企业进入、退出和行业集中度提升等现象背后主要还是市场的“无形之手”在发挥作用。
市场竞争意味着“适者生存，优胜劣汰”。企业进入、退出和行业集中度上升的同时行业资源配置效率也得以优化。工业化高峰期之后，中国工业部门需求有所疲软，同时行业格局面临“大洗牌”，大批低效企业被淘汰出局。华泰证券报告以A股上市公司的营业收入口径计算了CR8指数[22]，据此将产业市场结构粗分为寡占型（CR8 ≥40%）和竞争型（CR8<40%）两类。其中，寡占型又细分为极高寡占型（CR8 ≥70%）和低集中寡占型（40% ≤CR8<70%）；竞争型又细分为低集中竞争型（20% ≤CR8<40%）和分散竞争型（CR8<20%）。结果显示，相较于2010年，2016年一级行业中极高寡占型行业数由6个提高到9个，低集中寡占型行业数由10个上升至15个。相反，竞争型行业数量由 12个锐减到 5 个，低集中度行业数量锐减。采掘、纺织、通用设备制造等行业出现了大批企业退出的现象。
（三）产品环节：出口产品复杂度、出口增加值率
出口是反映国家制造业能力和国际竞争力的一面镜子。以出口数据考察制造业生产能力有多种指标可供参考，比如：出口复杂度[23]、高新产品出口占比等。根据张斌、王雅琦、邹静娴的计算[24]，若以出口复杂度来看，中国出口对应的收入水平从2000年时的14643美元[25]提高到了2014年时对应的24014美元。整体而言，2010年之后，中国的出口产品复杂度在不断提升。
高新技术产品出口在全部出口中的占比自从2000－2005年的快速提升以后，一直保持在29%的相对稳定水平。近十多年来，中国出口产品的主要种类也没有大的变化，出口额前五位的大类产品基本不变。这是否意味着出口产品没有升级呢？基于大类的出口产品不能准确衡量制造业生产能力的变化。例如，同样是出口一部手机，以前中国半数以上零部件需要依靠从国外进口，现在进口零部件比例降至20%以下，虽然从产品出口角度来看没有变化，但是中国制造业企业的生产能力却有显著提升，这是无法从出口复杂度和出口产品种类等指标中得以反映的。
张斌、王雅琦、邹静娴基于生产价值链和出口附加值率的计算发现，中国的出口附加值率不断提高，已经从2000年的69%提升至2014年的84%，其中加工贸易和一般贸易的出口附加值率分别从56%和85%增长至78%和89%，增幅分别为22和4个百分点。[26]可以看到，加工贸易的增加值率上涨幅度高于一般贸易，这也与黄永明和张文洁发现一致：文中利用1996－2006年间HS-10位编码商品贸易数据度量了产品层面的出口复杂度，发现1996－2006年间，中国出口产品结构逐步改善，但加工贸易类出口产品复杂度进步快于非加工类，且国内投资的加工贸易产品为最主要的推动力。[27]除了国内投资作用外，推动出口品质量升级的另一重要推动力则是外商直接投资（FDI），例如，李坤望和王有鑫利用1999－2007年的产品层面贸易数据研究发现，FDI对于资本密集型行业和外商投资占比较高行业有明显的产品升级拉动作用。[28]通过对出口附加值率的分解发现，对出口附加值率提高贡献最大的是行业内效应，而不是行业间效应。[29]这表明中国制造业企业更多选择进口中间品的替代，而不是出口新的产品。这与大类产品出口层面上的观察相符，仅从出口产品种类上看不到近年来的中国制造业出口有明显升级，而事实可能并非如此，中国制造业出口企业把研发和技术进步的力量主要放在了进口中间品替代而不是出口新产品。
消费、投资和出口再平衡
发达经济体类似发展阶段的经验显示，消费占比一般会在工业化初期到工业化高峰期[30]间持续下降，而在工业化高峰期后不断回升。日本的消费占比从1950年代战后工业化重建时期的76%下降至1970年代初工业化高峰期的60%，此后开始持续回升；中国台湾地区的消费占比从1950年代初期的90%下降至1980年代中后期工业化高峰期的61%，此后开始持续回升；韩国的消费占比从1960年代初期的99%下降至1980年代后期工业化高峰期的58%，此后稳步回升。分部门来看，带动消费占比上升的主要是政府消费，而非私人部门消费。
随着中国经济越过工业化高峰期后，消费占比逐步回升。从1960年代开始，中国的消费占GDP比重就开始趋势性下降，从1968年的75%下降至2010年工业化高峰期时的48%，此后开始步入回升阶段，2017年已经升至54%。中国的消费占比随工业化进程所表现出的“先降后升”趋势与日本、韩国、中国台湾的经验并无二异，但区别在于中国的消费占比在水平值上远低于这些经济体，与类似发展阶段的经济体相比大约要低10个百分点。
中国在支出结构上的一大问题就是居民消费占比始终偏低。最终消费可分为居民消费和政府消费，两者比例在近十余年来始终维持在3︰1左右。从占GDP比重来看，中国的政府消费占GDP比重约为14%，虽低于日本和欧元区水平，但接近美国、韩国、中国台湾等经济体；主要的差距出现在居民消费占比上，中国居民消费占GDP比重约为39%，低于其他经济体近10个百分点。造成中国居民消费占比偏低的原因可能部分与数据质量问题相关，朱天和张军认为官方数据可能在以下几方面低估了居民消费：一是显著低估了居民居住消费，尤其是居民自有住房的虚拟租金；二是没有包括公司账户下覆盖的居民消费；三是样本有偏问题，主要是调查中高收入人群代表性不足。[31]作者认为经数据调整后，中国居民消费占GDP比重大概会提高10个百分点，因此与发达国家不存在明显差距。
固定资本形成在GDP的占比随着工业化发展阶段推进先升后降。从高收入经济体类似发展阶段的经验来看，固定资本形成占比会在工业化初期到工业化高峰期间不断攀升，在到达工业化高峰期后开始回落。例如，日本的固定资本形成占比从工业化初期（1950年代）的19%逐渐升至工业化高峰期（1970年代）的36%，此后趋势性下降；韩国的固定资本形成占比也是先由1960年代初期的11%升至1990年代初的39%，然后开始不断下降。与之类似，中国的固定资本形成占GDP比重也经历了“先升后降”的过程：从1980年代初的30%不断攀升，直至2010年达到峰值（45%），此后增速放缓甚至下降，目前停留在较高水平。
固定资本形成构成当中，设备投资占据较高比重。从日本经验看，设备投资占比一直处于60%~70%的高位，自1960年代以来呈波浪式下降走势；房地产投资在全部固定资本形成中的占比从1950年代到1970年代中期持续上升，高点达到25%，此后在20%上下波动；政府投资占比从1950年代到1990年代台阶式上升，高点也曾超过20%。从中国台湾经验看，政府投资在固定资产形成中的占比从1950年代到1980年代在40%~60%的高位上下波动，1990年代以后开始大幅下跌至20%，与之对应的是民营设备投资占比从30%大幅上升至50%；民营建筑工程投资占比相对稳定，一直在20%~30%之间。从韩国经验看，设备和无形资产投资在全部资本形成中的占比在40%~50%之间波动，住宅投资占比在10%~20%之间波动，政府投资占比在15%左右。
中国官方没有发布资本形成的详细分类数据，只能观察到比较详细的固定资产投资数据。从构成上看，中国建筑安装投资在总固定资产投资中占比很高，2005－2008年期间61%，2008年以后逐渐上升到70%。与之相对应，设备和其他投资（包括了无形资产投资）从2005年的39%下降到了目前的30%。考虑到建筑安装投资中涵盖了较多的土地购置费用，且很可能存在夸大的成分，观察其在固定资产投资中的占比可能高估了建筑安装投资在固定资本形成中的占比，也因而会低估设备和其他投资在固定资本形成中的占比。作为参考，设备和其他投资与固定资本形成之比从2005年以来持续上升，目前达到57%。
工业投资占比下降，基建和服务业投资占比上升。按照细分行业来看，工业投资在固定资产投资中的比重已经从2008年的36.3%降至33.6%；建筑和房地产投资占比近十余年来一直稳定在25%附近；基建投资在固定资产投资中占比从2011年的22.3%增长至25.8%。基础设施建设投资主要包括三类：电力、热力、燃气及水的生产和供应业；交通运输、仓储和邮政业；水利、环境和公共设施管理业。在全部基建投资中占比最大的是公共设施管理业，包括市政设施管理、供水设施管理、公交设施管理、园林设施管理、环卫设施管理等，2016年占比达到34%。从增速上看，2013年以来三大类基建中一、二类基建增速不断下降，而三类基建增速不仅高于另外两类且没有出现持续下降势头。2016年数据显示，三大类基建增速分别为12%、10%和23%。
出口增速放缓，出口市场份额增速对出口增长贡献下降。出口增速可分解为两块：一是全球出口增速，这主要由全球需求提振以及全球贸易深化程度决定；二是中国在全球出口市场中份额的增长。2000－2016年间，中国出口年均增速15.4%，其中出口市场份额变化贡献了8.4个百分点的增长，剩余7个点的贡献来自于全球出口市场扩张。近十余年来，中国出口市场份额的扩张速度在放缓，因此对出口增速有所拖累。2009－2016年间，中国出口市场份额提升带动的出口增速约为5.2个百分点，远低于金融危机前（2000－2008年）平均12.5个百分点的拉动效果。
中国出口市场份额增速下降与收入水平提高之间的关系与高收入经济体以往的经验基本一致。基于1948－2013年17个发达经济体的经验数据表明，出口市场份额会随人均收入增长呈现出驼峰型变化趋势，其收入拐点一般出现在7800~20000国际元（按1990年不变价购买力平价法计算）之间。根据中国过去15年出口市场份额的下降趋势外推，中国预计将在2020年前后达到出口市场份额的峰值，届时中国的收入水平约为14500国际元。这与高收入经济体的发展轨迹基本吻合。
短 板
综上所述，中国与高收入经济体类似发展阶段相比差异主要存在于以下几方面：第一，从产业角度看，中国的第一产业就业比例过高，二、三产业就业比例偏低；第二，政府服务以及社区、社会和私人服务占比偏低，金融、保险、房地产和商业服务占比偏高；第三，官方统计的居民消费占比过低，投资（尤其是建筑安装类投资）占比过高。这些差异是当前中国经济增长进程中最突出的结构性短板。
三次产业的就业数据以常住人口为口径，采取抽样调查方式得到。二、三产业就业占比偏低可能部分来自统计原因：一是第一产业就业的劳动人口从事二、三产业兼职但是被统计为第一产业就业；二是部分建筑业劳动人口在抽样调查时间呆在农村，被统计为第一产业就业人口；三是16岁以上的劳动人口均被统计为劳动人口，大量年长的劳动人口留在农村并被统计为第一产业就业，实际劳动时间和劳动投入并不高。
与二、三产业就业占比偏低紧密相关的另一个事实是中国的城市化率偏低。2016年，官方按照常住人口统计的城市化率为57.4%。与此形成鲜明对比的是，日本、韩国等众多高收入经济体在工业化高峰期后城市化率都超过70%。尽管中国在工业化高峰期后城市化率仍在攀升，但一个不争的事实是中国的城市化率还是大幅低于高收入经济体类似发展阶段。较低的城市化率与第二、三产业就业比偏低彼此联系。此外，城市化率偏低还与政府服务占比偏低有关，因为城市相较农村能够提供更多的政府服务。由此可见，城市化率不足与中国产业结构中的诸多缺陷都紧密相连。
上述这些现象背后有着共同的原因。中国政府截至目前还是发展导向型政府。一方面，长期以来的政府职能定位中侧重经济发展，各级政府最大的政绩是GDP和税收增长，最热衷的是上马大项目推动当地经济增长，而且政府在资源动员方面的能力惊人。这解释了为什么投资占比过高。另一方面，政府职能定位中对于城市公共服务和公共管理关注不够，对农民进城没有积极妥善的帮助。这些服务类的工作往往被政府看作只有投入、鲜有回报的负担。有些城市面临人口流入压力的时候不是帮助他们安家而是赶他们离开。城市在提供公共服务和社会保障方面的不充分，再加上土地、户籍等政策改革不到位，使得城市对于众多农村人口只是个暂时的工作地，而不能长久地安定生活。这解释了为什么城市化率偏低，第二、三产业就业人口偏低，以及政府服务以及社区、社会和私人服务占比过低。
小 结
经济增长过程中，存在增长的烦恼，也存在对未来增长形成瓶颈的真正问题。通过和高收入经济体类似发展阶段的结构转型轨迹进行比对，发现中国的转型轨迹存在规律性的共同特征，包括：目前出现的制造业增速放缓、人力资本密集型服务业迅速崛起、消费占比回升、出口增速放缓等。
但除此之外，中国也存在与高收入经济体类似发展阶段的真正差距，集中表现为“三低一高”：即第二、三产业就业比偏低、政府服务业增加值占比偏低、城市化率偏低以及投资率偏高。这些差距背后凸显出来的核心问题是政府在公共管理和公共服务方面的不到位。公共管理和公共服务不到位，不仅是当前经济发展中的最大缺憾，也是未来美好生活的最大挑战。
政府职能需要与时俱进地做出调整，把工作重心从项目建设逐步转向公共服务和公共管理。实现“从发展到服务”的政府职能改革离不开社会各界的广泛参与。只有社会各界对公共服务和公共管理进行有效监督和问责，才能具备改善公共服务和公共管理的激励机制。只有广泛、充分接收基层民众信息，经专家科学论证，才能具备改善公共服务和公共管理的信息和技术保障。高高在上、引领社会发展和身先士卒搞建设的政府终将会逐渐退出历史舞台。取而代之的是放低姿态、在各种监督之下小心谨慎做好公共管理和公共服务的政府，这是潮流也是归宿。
[1] 霍利斯·钱纳里、谢尔曼·鲁宾逊、摩西·赛尔奎因：《工业化和经济增长的比较研究》，格致出版社，1989年，第42~80页。
[2]刘世锦、张军扩、侯永志、刘培林：《陷阱还是高墙?》，中信出版社，2011年，第74~120页。
[3] Eichengreen, B., D. Park and K. Shin, “When Fast Growing EconomiesSlow Down: International Evidence and Implications for China”, NBER WorkingPaper, No. w16919, 2011.
[4]林毅夫：“中国还有20年8%的增长潜力”，《紫光阁》，2015年第7期，第10~11页。
[5]结构转型的最新综述性文章可参考Herrendorf, B. and Rogerson, R. and Valentinyi, Á. ,“Growth and StructuralTransformation”, CEPRDiscussion Papers, 2013, 2(3):855–941.
[6]对产业结构比较的批评参阅贺俊、吕铁：“从产业结构到现代产业体系：继承、批判与拓展”，《中国人民大学学报》，2015年第29期，第39~47页。
[7] Herrendorf, B. and Rogerson, R. and Valentinyi, Á. ,“Growth andStructural Transformation”,CEPR Discussion Papers, 2013, 2(3):855–941.
[8] 欧盟15国、美国、日本、韩国、加拿大、澳大利亚。研究结构转型问题需要用到较长的历史数据，目前研究中主要使用的数据来源如下：Maddison（2010），EU KLEMS， Word Bank Indicator，National Accounts of the UnitedNations Statistics Division，Penn World Tables，OECD Consumption Expenditure Data。收入水平、产业增加值和就业数据相对容易获得，消费支出的分解在很多国家没有历史数据。
[9]即1990年1单位美元的购买力。
[10] Buera, F. J. and Kaboski, J. P., “Scale and the Origins ofStructural Change”, Journal of Economic Theory, 147(2): 684-712, 2012.
[11]这里所定义的工业化高峰期是基于经济结构转型文献中经济活动从工业部门向服务业部门转移的各项指标所经历的由上升到下降的趋势性拐点。跨过工业化高峰期与是否仍处于工业化阶段并非一个概念。对工业化阶段的判断参阅霍利斯·钱纳里、谢尔曼·鲁宾逊、摩西·赛尔奎因著：《工业化和经济增长的比较研究》，格致出版社，1989年；郭克莎：“中国工业化的进程，问题与出路”，《中国社会科学》，2000年第3期，第60~71页。
[12]第二产业包括工业和建筑业。
[13] Buera, F. J. and Kaboski, J. P., “The Rise of the Service Economy”,The American Economic Review, 102(6): 2540-2569, 2012.
[14] Buera, F. J. and Kaboski, J. P., “The Rise of the Service Economy”,The American Economic Review, 102(6): 2540-2569, 2012.
[15]对应于国际标准行业分类（ISIC）3.1版中的L-N项：公共行政与国防、强制性社保；教育；健康和社会工作，https://unstats.un.org/unsd/cr/registry/regcst.asp?Cl=17[2018-09-10]。
[16]对应于国际标准行业分类（ISIC）3.1版中的O-P项：其他社区、社会和私人服务活动；以私人家庭为雇主的活动以及私人家庭的无差别生产活动；域外组织及机构，https://unstats.un.org/unsd/cr/registry/regcst.asp?Cl=17[2018-09-10]。
[17]具体合并对应方式如下：将中国国家统计局公布的“批发和零售业”、“住宿和餐饮业”对应于“贸易、餐饮和酒店”；“交通运输、仓储和邮政业”对应于“运输、仓储和通信”；“金融业”、“房地产业”、“租赁和商业服务业”、“信息传输、计算机服务和软件业”以及“科学研究、技术服务和地质勘查业”对应于“金融、保险、房地产和商业服务”；“水利、环境和公共设施管理业”、“教育”、“卫生、社会保障和社会福利业”以及“公共管理和社会组织”对应于“政府服务”；“居民服务和其他服务业”以及“文化、体育和娱乐业”对应于“社区、社会和私人服务”。
[18] Wei, S. J., Z. Xie and X.B. Zhang, “From ‘Made in China’ to‘Innovated in China’: Necessity, Prospect, and Challenges”, Journal of EconomicPerspectives, 31(1): 49-70, 2017.
[19]最新发布的世界投入产出表数据只更新到2014年。
[20]李玉红、王皓、郑玉歆：“企业演化：中国工业生产率增长的重要途径”，《经济研究》，2008年第6期，第12~24页。
[21]毛其淋、盛斌：“中国制造业企业的进入退出与生产率动态演化”，《经济研究》，2013年第4期，第16~29页。
[22] 一种衡量行业集中度的指标，即行业内最大的前8个企业所占市场份额之和。
[23] Rodrik, D., R. Hausmann and J. Hwang, “What You Export Matters”,CEPR Discussion Paper, No. 5444, 2006.
[24]张斌、王雅琦、邹静娴：“从贸易数据透视中国制造业升级”，《国际经济评论》，2017年第3期，第13~27页。
[25]中国收入水平远低于出口复杂度所对应的收入水平，对此进一步解释参见Rodrik, D., R. Hausmann and J. Hwang, “What You Export Matters”, CEPR Discussion Paper, No. 5444, 2006。
[26]中国收入水平远低于出口复杂度所对应的收入水平，对此进一步解释参见Rodrik, D., R. Hausmann and J. Hwang, “What You Export Matters”, CEPR Discussion Paper, No. 5444, 2006。
[27]黄永明、张文洁：“中国出口复杂度的测度与影响因素分析”，《世界经济研究》，2011年第12期，第59~64页。
[28]李坤望、王有鑫：“FDI促进了中国出口产品质量升级吗?——基于动态面板系统GMM方法的研究”，《世界经济研究》，2013年第5期，第60~66页。
[29]行业内效应指出口同类产品，更多的国外进口中间品被国内生产中间品替代；行业间效应则指出口产品当中更高出口增加值率产品的比重上升，体现为口产品的结构性变化。
[30]以工业部门增加值在GDP中的占比峰值确定。
[31]朱天、张军：“中国的消费率被低估了多少?”，《经济学报》，2014年第2期，第42~67页。
[张斌系中国社会科学院世界经济与政治研究所研究员；邹静娴（通讯作者）系中国人民大学国家发展与战略研究院讲师、研究员。本文来源于《国际经济评论》2018年第6期。]
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