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中国工业分行业统计数据估算_1980_2008_陈诗一

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中国历年国有企业按基本行业分类统计(2008-2017)(上交税金总额)

中国历年国有企业按基本行业分类统计(2008-2017)(上交税金总额)
35.9 19.5 6.1 3.6 0.9 13402.3 1215.4 2869.3 1731.4 162.5 370.8 6.3 63.0 2628.1 26.8 104.0 1367.4 860.5 104.6 2248.1 71.0 433.6 751.9 10.0 1012.2 365.6 141.3 180.9 183.2 28.1 879.7 1945.7 498.4 44.7 408.7 0.9 91.9 136.4 381.4
2014年
121.1 82.5 9.6 3.5 0.8 27132.7 1870.6 8730.8 1002.7 488.0 456.3 3.6 138.5 6512.3 26.0 202.5 2682.7 1844.6 219.3 3600.7 379.8 819.1 1876.4 40.7 1893.2 880.8 350.0 98.3 275.9 84.9 1202.8 4175.2 2160.0 105.2 917.6 11.1 185.0 339.5 873.8
单位:亿元
项目
一.农林牧渔业 农业 林业 畜牧业 渔业
二.工业 1.煤炭工业 2.石油和石化工业 3.冶金工业 4.建材工业 5.化学工业 6.森林工业 7.食品工业 8.烟草工业 9.纺织工业 10.医药工业 11.机械工业 汽车工业 12.电子工业 13.电力工业 14.市政公用工业 15.其他工业
中国历年国有企业按基本行业分类统计(20
2009年
38.8 21.5 6.3 3.6 1.0 15250.4 1594.5 4462.4 1053.5 198.1 327.8 2.7 76.5 3103.7 25.4 120.6 1434.1 978.3 142.9 2119.6 78.6 510.0 985.4 13.7 953.6 382.4 167.1 81.0 169.1 29.6 990.1 2109.8 640.2 47.6 476.6 1.8 94.9 164.1 254.2

行业资本劳动替代弹性的测算及其与行业增长的研究

行业资本劳动替代弹性的测算及其与行业增长的研究

行业资本劳动替代弹性的测算及其与行业增长的研究摘要：随着产业的发展，要素供给条件发生变化，劳动力价格上升，资本对劳动的替代情况发生变化。

本文以中性技术进步假设下的ＣＥＳ生产函数为基础，采用单方程估计资本－劳动替代弹性。

采用变系数模型对从1980年2008年的38个行业的面板数据进行建模，估计出每个行业各自的CES生产函数以及行业资本劳动替代弹性。

进而测算在不同行业内部，行业生产总值是否受到资本劳动替代弹性的影响。

本文得出的结论为全社会而言，资本对劳动呈现互补性的特点，增加资本投入，促进就业增加。

而资本劳动替代弹性对于行业经济增长由较弱的促进作用，但是并不显著。

关键字：行业资本劳动替代弹性；面板数据；经济增长；变系数模型Research on Capital-Labor Elasticity of Substitution andIndustrial Economic GrowthAbstract ：With the development of the industry, changes occurred in the factor supply market. Labor prices, capital-labor substitution of elasticity has changed with the increasing price of labor. Under the assumption of neutral technical progress, CES production function is used to estimate industrial capital-labor substitution elasticity based on a single equation. Using 38 industry panel data from year 1980 to year 2008to estimate each industry’s CES production function as well as industry capital-labor substitution elasticity respectively by the model of SUR. Then，analyzing how capital-labor substitution could effect the employment rate. The conclusion is that, the capital could be the complementary of labor if the elasticity is small than 1, as a result, increasing capital investment could promote employment. The capital labor elasticity of substitution contributes to the industrial economic growth, though this influence is subtle and not significant.Keywords: industry capital-labor substitution of elasticity; panel data; economic growth; SUR Model1.前言随着产业的发展，要素供给条件发生变化，劳动力价格上升，资本对劳动的替代情况发生变化，根据德拉格兰德维尔假说认为，资本-劳动替代弹性的提高对经济增长有推动作用。

资本存量K的估计方法

资本存量K的估计方法

资本存量K的估计方法估算公式：生产性资本存量的基本估计公式可以表达为K t= K t- i （ 1- D t ）+ I t o估算的具体指标：资本存量的估计主要涉及以下5个方面的确定：其中投资额以及价格指数的确定分歧不是很大，主要的争论点集中在基期基本存量以及折旧率的确定，有两种效率模式可以选择，线性模式和几何效率模式，又因为在相对效率几何递减模式下，重置率在各年的分布是不变的，且重置率与折旧率相同，更加符合永续盘存法的要求，所以被广泛采用。

具体设计到一下5个指标的确定：（1）基期资本存量K的确定；（2）每年的投资额I的确定；（3）投资品价格指数的确定，以便折算到不变价格；（4）经济折旧率□的确定；（5）效率模式的假设。

（1）当年投资数据的确定（红色标注为共识度较高的指标数据）（2）投资价格指数的构造1）方法一：随着中国国民经济核算的两次历史数据的重大补充和一次历史数据的重大调整，中国的统计体系正在不断完善，在《中国国内生产总值核算历史资料（1952〜1995）》中公布了1952〜1996年中国资本形成总额和固定资本形成指数，这样根据下面的公式就可以根据支出法GDP统计计算出固定资产投资价格指数，1952年为基期，指数为100。

T年固定资本形成指数二T年固走资木形成总额（现如/T电周定资本形成价格指数1952年固定资本形成总额（现价）2）方法二：固定资产投资额的构成有三个部分：（1）建筑安装工程投资完成额；（2）设备、工器具购置投资完成额；（3）其他费用投资完成额。

其他费用所发生的投资过程是依附于建筑和机器设备投资的，因此也可以通过利用固定资产中的建筑安装工程和机器设备购置投资价格指数进行加权计算固定资产投资价格指数。

根据5中国国内生产总值核算历史资料（1952~ 1995） 6、5中国国内生产总值核算历史资料（1952~ 2004）6 提供的1952~ 2004年全国和分省的固定资本形成价格指数，计算出以1952年为基期的价格平减指数，对于2005~ 2006年缺省的指数，我们借用各省的固定资产投资价格指数进行替代。

中国历年国有企业按基本行业分类统计(2008-2014)(上交税金总额)

中国历年国有企业按基本行业分类统计(2008-2014)(上交税金总额)
单位:亿元
项目
全国合计 一.农林牧渔业
农业 林业 畜牧业 渔业 二.工业 1.煤炭工业 2.石油和石化工业 3.冶金工业 4.建材工业 5.化学工业 6.森林工业 7.食品工业 8.烟草工业 9.纺织工业 10.医药工业 11.机械工业
汽车工业 12.电子工业 13.电力工业 14.市政公用工业 15.其他工业 三.建筑业 四.地质勘查及水利业 五.交通运输仓储业 铁路运输业 道路运输业 水上运输业 航空运输业 仓储业 六.邮电通信业 七.批发和零售.餐饮业 (一)贸易业 (二)餐饮业 八.房地产业 九.信息技术服务业 十.社会服务业 十一.卫生体育福利业 十二.教育文化广播业 十三.科学研究和技术服务业
中国历年国有企业按基本行业分类统计(2008-2014)(上交税金总
2008年
19536.5 36.2 19.5 6.0 3.5 1.4 13650.8 1223.9 3088.6 1751.3 162.2 383.6 6.2 63.0 2628.1 27.9 104.2 1373.8 863.7 103.5 2234.2 70.9 429.4 748.2 10.2 889.5 242.2 140.9 182.5 183.3 28.1 681.7 1949.6412.5 0.7 91.2 136.8
2009年
21819.6 38.1 21.5 6.3 2.8 1.0 15013.2 1610.8 4379.8 1035.2 195.3 315.3 2.8 76.6 2945.1 25.2 120.7 1463.6 977.4 143.5 2111.4 78.3 509.6 968.8 13.8 814.2 247.0 167.9 80.0 168.7 30.0 990.7 2261.4 2253.3 8.1 646.7 63.8 466.1 1.8 95.1 163.5

中国主要工业产品统计分析与预测

中国主要工业产品统计分析与预测

中国主要工业产品统计分析与预测(1.集美大学诚毅学院,福建厦门361021;2.集美大学计算机工程学院,福建厦门361021)统计了1990-2008年中国主要工业产品产量的相关指标,通过新型直观图和Q型聚类对其做出分析,并预测未来两年的发展趋势。

根据其走势,得知2009年工业总产值增加不多,2010年的工业总产值有较大增长。

标签：工业产品;工业总产值;分析;预测0前言一个国家经济发展的过程,不仅仅表现为经济总量的增长,还必然伴随着产业结构的演变。

工业做为中国国民经济的第二产业,其发展的状况对于经济的发展有着重要的意义。

从1990年至今,中国工业都在稳步前进中,工业的产业结构有了一定的调整,各主要产品的产量都有了质的飞跃。

在进入工业化国家行列后,中国实施了各项举措高度重视工业的发展。

随着加入WTO的步伐,中国不断引进外资,加大工业的投资力度,十六大的召开更加促进了工业的发展。

分析并且预测工业发展的走势,对于国家经济的科学发展有着重要的意义。

1原始数据及其新型直观展示图根据《中国统计年鉴(2008)》、《2008年国民经济和社会发展统计公报》和搜狐财经收集了1990年到2008年部分主要工业产品产量和工业总产值的相关指标,现采用新型直观图更科学地直观展示数据信息,选取新型直观图中的列比较直观图将各指标绘制成图1。

新型表图在每个格子内用椭圆表示数据的相对大小,数据经过正规化到0-1区间,每一栏指标最小为直线(理论上应该是空白,为可视效果绘成直线),最大的为满格椭圆,这种新型直观图可以很清楚的看出数据的上下变化关系。

由图1可以看出,在这11项指标中,除了布和原煤的产量局部有略微波动外,其他9项指标全部呈宝塔形串珠排列,表示逐年的递增,整体尚未显现出周期性波动。

原油、水泥在早期增长速度较快,其余指标的早期增幅比较小。

大部分指标的增幅和总量都是在新世纪以后迅速加大的。

从每个串珠的上下变化速度看,各项指标还是比较协调的,每个产品产量都是逐渐递增的,这都导致了工业总产量在这19年里也有了较为明显的增加。

中国主要工业产品统计分析与预测

中国主要工业产品统计分析与预测

中国主要工业产品统计分析与预测中国是目前全球最大的制造业国家之一，拥有庞大的工业体系和丰富的资源。

本文将对中国主要工业产品进行统计分析，并对未来趋势进行预测。

首先，我们先对中国主要工业产品进行统计分析。

根据国家统计局的数据，截至2024年，中国的主要工业产品包括钢铁、煤炭、石油、汽车、电子产品等。

其中，钢铁是中国工业的重要支柱产业之一，中国的钢铁产量一直位居世界第一、此外，中国也是世界上最大的煤炭生产和消费国家，煤炭在中国的能源结构中扮演着重要的角色。

此外，石油和石化产品也是中国工业的重要组成部分，中国在油气勘探开发、炼化加工和石化产品生产等方面均取得了重要进展。

此外，中国的汽车和电子产品产业也在近年来迅速发展，成为中国工业的新的增长点。

接下来，我们对这些主要工业产品的发展趋势进行预测。

从长期趋势来看，随着中国经济的持续增长和产业结构的升级，钢铁、煤炭和石油等传统工业产品的增速可能会逐渐放缓。

而汽车和电子产品等新兴产业在中国的市场需求将会持续增长。

特别是随着人们生活水平的提高和城市化的加速，汽车等消费品的需求将会继续增长。

此外，随着科技的进步和人们对新技术产品的需求增加，电子产品的市场也将会持续扩大。

然而，需要注意的是，中国主要工业产品的未来发展还面临一些挑战和不确定因素。

首先，环境污染和能源消耗问题已经成为制约中国传统工业发展的重要因素，环境保护和可持续发展已经成为中国政府的重要政策目标。

在这种背景下，传统工业产品面临着产能过剩和优化升级的压力。

其次，全球贸易保护主义的抬头和国际形势的不确定性也对中国主要工业产品的出口形势带来了一定的不利影响。

最后，技术创新和产业升级也是中国主要工业产品未来发展的关键。

随着技术的进步，新兴产业可能会取代传统产业，因此，中国的主要工业产品需要不断创新和升级，以适应市场需求和提高竞争力。

综上所述，中国的主要工业产品包括钢铁、煤炭、石油、汽车、电子产品等，这些产业在中国的工业体系中占据着重要地位。

中国2008年分行业规模以上工业企业经济效益指标统计

中国2008年分行业规模以上工业企业经济效益指标统计(一)单位:亿元工业总产值(资产总计行业名称企业单位数(全部从业人员全国总计4261138837.63507448.3431305.6煤炭开采和洗选业9212502.3814625.9219457.74石油和天然气开采业299112.7610615.9612806.58黑色金属矿采选业398461.523760.653179.97有色金属矿采选业253953.532727.842290.3非金属矿采选业395354.231869.491330.02其他采矿业260.2810.35 4.07农副食品加工业22800315.0723917.3710977.17食品制造业8108154.577716.545244.05饮料制造业5411113.046250.465946.24烟草制品业15619.774488.874428.5纺织业33133652.0621393.1215336.57纺织服装.鞋.帽制造业18237458.79435.765655.88皮革.毛皮.羽毛(绒)及其制品业8622273.35871.433025.09木材加工及木.竹.藤.棕.草制品业10314131.34803.62744.61家具制造业5386104.413072.81941.24造纸及纸制品业10011151.927873.877448.77印刷业和记录媒介的复制648182.032685.012643.08文教体育用品制造业4797132.722498.391595.33石油加工.炼焦及核燃料加工业241686.0222628.6811698.91化学原料及化学制品制造业28224429.6433955.0727567.51医药制造业6524150.757874.987881.96化学纤维制造业202945.063970.163366.01橡胶制品业464997.294228.613303.23塑料制品业19484255.429897.177019.58非金属矿物制品业30524498.7320943.4517927.36黑色金属冶炼及压延加工业8012313.544727.9635197有色金属冶炼及压延加工业8200185.1820948.7414130.88金属制品业24547327.1715029.619590.38通用设备制造业36919493.2124687.5619461.37专用设备制造业18685308.4314521.313538.5交通运输设备制造业18808473.1433395.2831145.44电气机械及器材制造业25727527.7930428.8420747.85通信设备.计算机及其他电子设备制造业14347677.3143902.8227012.93仪器仪表及文化.办公用机械制造业5620116.484984.493812.59工艺品及其他制造业7692143.354088.632466.17废弃资源和废旧材料回收加工业108714.21137.79548.95电力.热力的生产和供应业6242259.4130060.5162237.94燃气生产和供应业85618.171506.552201.69水的生产和供应业205243.78912.624394.16摘编自《中国钢铁统计2009》中国2008年分行业规模以上工业企业经济效益指标统计(二)单位:亿元负债合计流动负债合计固定资产净值行业名称固定资产原价全国总计245352.8151665.2248899.4190116煤炭开采和洗选业9798.866477.0211483.17794.86石油和天然气开采业14390.276867.2350132877.16黑色金属矿采选业1216.28819.911526.911266.23有色金属矿采选业1049.5689.751048.75829.82非金属矿采选业772.67500.63651.66481.65其他采矿业 2.94 2.19 1.83 1.63农副食品加工业5393.073663.146001.795049.71食品制造业2759.641855.482778.242346.89饮料制造业3101.351897.423019.692609.66烟草制品业1507.21696.581042.051006.76纺织业8287.585403.918935.337727.03纺织服装.鞋.帽制造业23211505.93068.352752.44皮革.毛皮.羽毛(绒)及其制品业1160.86775.011622.731493.44木材加工及木.竹.藤.棕.草制品业14731021.791345.631103.64家具制造业836557.861075.22969.37造纸及纸制品业4473.63040.974299.343259.94印刷业和记录媒介的复制1662.09952.031307.671136.22文教体育用品制造业720.7448.11849.08772.22石油加工.炼焦及核燃料加工业7518.533926.037243.245816.92化学原料及化学制品制造业16012.179892.9615172.3711453.87医药制造业3732.352315.123786.313229.92化学纤维制造业2045.681314.822008.851711.08橡胶制品业1839.651199.791951.421593.45塑料制品业3511.532202.433858.053364.97非金属矿物制品业10541.67055.5810056.257891.73黑色金属冶炼及压延加工业19980.0412196.0522305.5617614.54有色金属冶炼及压延加工业6964.374543.248166.386504.02金属制品业4136.932568.235468.644961.36通用设备制造业7453.954585.1311626.9510341.51专用设备制造业4921.083015.128087.247073.94交通运输设备制造业11846.887014.8419395.8717110.91电气机械及器材制造业6976.954178.1111993.5310926.94通信设备.计算机及其他电子设备制造业12295.977059.1115760.8513995.19仪器仪表及文化.办公用机械制造业1306.04792.441917.731740.91工艺品及其他制造业999.15683.831334.641139.81废弃资源和废旧材料回收加工业213.84128.02370.43337.6电力.热力的生产和供应业57357.2436745.5739817.3317878.7燃气生产和供应业1229.49859.611227.79791.43水的生产和供应业3542.712214.182279.611158.49摘编自《中国钢铁统计2009》流动资产周转次数(次/年)流动资产年平资产负债率(流动资产合计总资产贡献率13.9657.71195681.8187534.5 2.6720.5359.027983.666846.74 2.2448.8439.142419.722435.71 4.5432.0748.021469.971332.13 2.7324.7245.79980.42951.05 2.8523.6749526.56493.22 3.727.744.97 1.59 1.84 5.318.7254.685593.265422.06 4.3517.1752.982566.622381.8 3.1319.5850.782879.172737.17 2.2469.5123.532941.582866.17 1.4912.5158.267915.727700.47 2.6915.6354.253343.193145.74 2.8819.3653.641833.241738.9 3.2719.5249.031314.191251.99 3.7113.9255.391115.531051.31 2.8511.757.723117.593012.11 2.4913.2749.481312.241253.86 2.0711.0653.22944.46894.3 2.72.1661.915028.684929.26 4.5913.3455.0412249.111939.42 2.7917.0348.043992.193804.66 1.957.2559.681523.311540.08 2.5211.7859.081607.541574.8 2.6413.1354.963907.973763.5 2.5615.6556.097845.117335.53 2.7711.0663.3715026.1814801.05 3.0812.9657.796766.236503.8 3.1814.5657.025729.355490.08 2.6513.6459.7412130.311429.26 2.0911.9259.748463.37861.41 1.812.2362.2817970.1417196.87 1.9114.5557.8113386.5812712.08 2.318.9758.3516675.0916614.75 2.612.950.32511.512366.85 2.0516.0454.121475.971407.69 2.8616.4167.48355.27331.56 3.495.8863.989027.238764.08 3.459.8555.77745.41690.45 2.312.9651.881006.59960.720.92所有者权益主营业务收入产品销售率(%)工业成本费用利润总额本年应交增值主营业务成本主营业务税金182353.4500020.1423295.86277.28 6.6130562.3717690.7297.5 7974.6315315.1510284.61278.3318.672348.451156.7998.27 7793.5811052.974964.99569.4283.224601.231037.5489.36 1653.063635.662534.560.1824.77700.37228.1495.73 1241.552705.992021.0129.1218.18407.31109.696.57 678.361822.51371.0845.1210.68168.9285.197.272.249.747.660.13 6.670.570.3798.77 4975.3823565.820698.3156.31 5.531213.88490.1997.73 2465.817463.725872.9497.17489.6293.9196.69 2926.556137.614416.54238.4810.44558.85309.1697.09 3386.454259.651316.731840.3541.5712.99527.0498.93 6401.2420726.3718318.83108.664.74927.42606.0797.73 2587.349074.137695.1350.14 5.74487.34288.8597.1 1402.365692.844899.235.326.29333.12178.8598.06 1398.984650.543957.9846.52 6.88294.64152.5797.06 866.063001.282549.1919.3 4.96139.8887.7897.75 3141.997501.236488.941.77 6.17434.8263.6897.18 1335.412593.352139.5815.78.38200.67110.7897.85 746.252414.042110.8721 3.3878.262.297.25 4455.6722636.2222202.68433.18-4.3-1003.14626.3298.51 12382.3333308.5328149.13241.87 6.171919.121127.797.35 4094.237402.335061.9851.212.03792.9398.2495.01 1357.153883.843586.438.73 2.1581.8378.3797.64 1351.814149.863585.8823.67 4.6180.48128.298 3161.539623.968323.2653.05 5.67511.76266.7797.72 7870.8120345.4716894.43184.487.951480.55888.3597.29 12890.1845658.741378.28265.26 3.611573.291481.998.2 5964.520666.9418543.11132.38 4.34848.21623.0997.12 4121.7414547.5912635.4295.05 5.49749.79428.597.5 7834.4223837.7819934.73141.227.221587.84753.6197.21 5451.2614116.4811709.176.767.711010.35406.5396.43 11742.9532913.3827878.95511.59 6.942127.41957.7698.42 8754.3229374.9124845.17128.1 6.591809.3384697.42 11238.8343177.9538545.7481.93 3.711542.67618.9597.78 1894.654850.644058.8721.587.18326.09119.5596.8 1131.524026.53455.0128.57 5.97224.22113.3196.78 178.521158.331028.299.58 3.7140.3132.0196.41 22411.2830245.2627818167.79 1.7508.691704.0999.09 973.91592.091365.627.858.28125.3763.3798.9 2114.55880.76647.78.59 3.0527.0739.5296.88。

6.6LMDI中国碳排放强度的波动下降模式及经济解释

中国碳排放强度的波动下降模式及经济解释陈诗一*内容提要本文对改革开放以来中国工业两位数行业二氧化碳排放强度变化的主要原因进行分解,发现能源强度降低或者能源生产率的提高,是二氧化碳排放强度波动性下降的主要且直接的决定因素,能源结构和工业结构调整也有利于碳排放强度降低。

本文从工业减排历史进程的视角对这些影响因素的不同效应进行了解释。

关键词二氧化碳强度因素分解能源生产率结构调整一中国碳排放现状和碳强度变化模式2009年11月25日国务院常务会议决定,到2020年中国单位国内生产总值二氧化碳排放将比2005年下降40%~45%,并作为约束性指标纳入国民经济和社会发展中长期规划及制定相应的国内统计、监测和考核办法。

这是中国第一次提出二氧化碳减排的量化指标,也是世界主要国家中第一个把碳减排与GDP指标挂钩的国家。

中国在应对气候挑战上的表率作用不但赢得了国际社会的好评,而且以碳强度作为相对减排指标也充分考虑到了中国作为发展中国家发展仍然是第一要务的国情,符合低碳经济的发展方向,有利于形成助推中国经济转型的倒逼机制和长效机制(陈诗一,*陈诗一:复旦大学中国社会主义市场经济研究中心200433电子信箱:sh i yichen@f 。

作者感谢/新世纪优秀人才支持计划0、上海市哲学社会科学课题(2009B J B028)、上海市重点学科建设项目(B101)、复旦大学985工程、教育部人文社会科学研究一般项目(09Y J A790046)和重点研究基地重大项目(2009JJ D790011)对本研究的资助。

作者同时感谢两位审稿人的建设性评审。

文责自负。

2010a)。

本文以中国工业部门碳减排的历史为例来探寻影响二氧化碳排放强度降低的主要决定因素,以便为未来实施碳强度减排约束性指标提供有益的政策建议。

(一)二氧化碳排放总量变化中国经济的高增长带有明显的高投资、高能耗和高污染排放的粗放型特征。

以大气污染的主要成分二氧化碳排放为例(见图1),¹中国二氧化碳排放从1953年的1146亿吨平稳增长到1996年的34.5亿吨,其间只有/大跃进0时期碳排放有所跃升;1996年后,碳排放在经历了短暂的五六年下降或停滞后开始一路飙升至2008年的67.3亿吨。

中国历年按行业分工业生产者出厂价格指数统计(2015-2019)(上年=100)


2019年
99.7 100.8 96.4 112.3 101.2 104.8 101.4
103.0 101.3 101.2 102.3 99.4 100.6 101.4 100.9 101.3 95.0 100.2 102.7 96.5 96.1 101.7 93.9 99.4 102.2 97.9 99.3 100.9 100.8 100.5 99.3 100.3 97.9 99.1 100.9 101.3 104.1 102.8 99.1 103.1 102.1
电力.热力生产和供应业
98.7
96.9
99.3
燃气生产和供应业
97.0
90.4
102.1
水的生产和供应业
102.2
101.9
102.0
注:本表2017年及之前工业行业划分标准依据《国民经济行业分类》(GB/T4754-2011).2018年及之后工业行业划分标准依据《国民经 (GB/T4754-2017).
及之后工业行业划分标准依据《国民经济行业分类》
行业
中国历年按行业分工业生产者出厂价格指数统计(2015-2019)(上年=100)
2015年
2016年
2017年
工业生产者出厂价格指数
94.8
98.6
106.3
煤炭开采和洗选业
85.3
98.3
128.2
石油和天然气开采业
62.7
83.6
129.0
黑色金属矿采选业
79.7
96.5
115.6
有色金属矿采选业
101.3
文教.工美.体育和娱乐用品制造业
99.5
102.8
101.1
石油加工.炼焦和核燃料加工业

“双赢”发展前景驱动下的中国经济增长路径——对陈诗一教授新作《节能减排、结构调整与工业发展方式转


作 为专著 正式 出版 发 行 ， 作 书 名 为 《 能 减 排 、 新 节 结构 调 整 与 工 业 发 展 方 式 转 变研 究》（ 下 简称 《 以 节 能》 ， 书代 表 了当前 在 能源 、 境和发展 经济 学领 域 学术研 究的前 沿 水平 ， 功入 选首批 《 家哲 学社 ）该 环 成 国
约 型、 环境 友好 型 社 会 作 为加 快 转 变 经 济 发展 的方 式 的 重要 着 力 点 。这 反 映 在 学术 研 究 上 就 是 环 境 Ｐ ｒ ｒ 说 中所追 求的 “ ｏｔ 假 ｅ 双赢 ” 局—— 在 改 善环 境 质 量 的 同时提 高生 产 率。 因此 “ 格 双赢 ” 展 将 不 可避 发 免成 为 中 国经 济在 未来发展 中渴 望 实现 的 良性循环 趋 势。 为 了探 讨“ 双赢 ” 景在 中国经济增 长路径 中的 实现性 ， 前 复旦 大 学陈诗 一教授 对 此进 行 了长 期 的跟踪 研 究， 主要研 究对 象是 作为 经济发展 方式 转 变主 要 载体 的 工 业部 门， 的研 究 成 果 已由北 京 大 学 出版社 他
高排放 问题揭 示 出低效 的产 业结 构 和 滞后 的发 展 方 式 ， 而这 又 显 著体 现 在 中 国的 工 业化 进 程 中。 国 家
“ 十二 五” 划纲要 中明确要 求 以科 学发展 为 主题 ， 规 以加快 转 变经济发展 方 式 为主线 ， 并提 出了明确路 径 ， 其 中有 两条就是 坚持 把 经济 结构 战略 性调 整作 为加 快转 变 经济发展 方式的 主攻 方 向 ， 坚持 结构调整” “ 、 工业发展方式转变” 等关键词始终贯穿其间，
中 国工 业发展 的过 去 、 现在 和 未来也在 本 书 中得 到 了细致 的体 现和 严谨 的 阐述 。
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＊ 复旦大学 中 国 社 会 主 义 市 场 经 济研 究 中 心 。 通 信 地 址 :上 海 市 邯 郸 路 220 号 , 200433 ;E-mai l : shiyichen @f udan .edu .cn 。作者感谢教育部“ 新世纪优秀人 才支持计 划” 、上海市 哲学社 会科学 规划一 般 课题(2009BJ B028)、上海市重点学科建设项目(B101)、复旦 大学 985 工程 、教育 部人文社 会科学研 究一 般项目(09 YJ A790046)和重点研究基地重大项目(2009JJD 790011)对本研究的资助 。 文责自负 。
一 、 引 言
统计数据是经济计量分析的基础 。 对数据的收集 、 处理和分析不仅工作 量巨大 , 而且从保证数据质量的角度来看十分富有挑战性 , 尤其对于中国这 样的发展中国家而言 , 高质量数据的可得性很多时候甚至难过研究分析本身 。 比如在经济增长核算领域 , 中国在改革前一直使用的是前苏联和东欧国家的 物质产品平衡表体系 (M PS), 直到 20 世纪 80 年代才开始逐步改用联合国的 国民经济核算体系 (SNA), 因而 , 投入和产出统计数据的构造尚处在一个不 断完善的过程之中 , 数据的质量仍然是困扰研究者的一个主要问题 。 我们知 道 , 与经济增长和发展可持续性分析息息相关的总量生产函数的估计以及全 要素生产率 (T F P)的度量其准确性在很大程度上依赖于对产出与投入数据 的科学度量 , 特别是对诸如资本存量和污染排放这种不可直接观察变量的度 量 。 但是现有研究大部分集中于对全国层次 、 工业全行业水平或者省际层级 的总量统计数据进行估算 , 而最近研究显示 , 总量数据和总量生产函数并不 足以刻画经济增长的全貌 , 经济增长在不同的部门或行业之间很不相同 , 必 须进行分行业甚至企业水平的增长核算分析 (Jorg enson and St iroh , 2000),
就投入变量而言 , 对资本存量估算的文献最多 , 对劳动力和人力资本存 量讨论的次之 , 对中 间投入和能源消耗讨论的文献较少 。 与其他变量不同 , 资本存量不能直接观察获得 , 只能估算 , 因此引起了研究者最广泛的研究兴 趣 。 贺菊煌 (1992)较早依据当时还在公布的积累指数对中国的生产性和非
二、文献 综 述
经济增长核算和全 要素生产率估计基于投入和产出数据 而进行 , 因此 , 学术界针对这些数据估算的基础研究十分丰富 , 对估算方法和数据质量也不 乏争论 。 比如对产出数据的研究就很多 , 其中相当一部分讨论了中国经济增 长率的统计误差问题 。 Perki ns (1988)首先提出了中国经济增长率可能存在 上偏误差 。Krugm an (1994)指出数据质量极差导致解释中国的增长很困难 。 Maddiso n (1998)发现在 1978 —1994 年间中国 GDP 增长率高估了 2 .4 个百 分点 。胡 永泰 (1998) 认为 中国 GDP 增长 率和 工业 增加值 都被 官方 夸大 (1985 —1993 年中国 GDP 年均增长率应从官方的 9 .7 %下降到 9 .4 %, 同期官 方工业增加值年均增长率也多了 1 .9 个百分点)。孟连和王小鲁 (2000) 也认 为我国经济增长统计数据存在失真 , 并估计出了不同时期工业增长率和全国 GDP 增长率的虚 增百分 点 。 对这个 问题的争 论因 Raw ski (2001) 在 China Econom ic Rev iew (CER)上发表的一篇论文而达到高潮 , 该文估计金融危机 后的 1998 年中国 GDP 增长率比官方 7 .8 %要低得多 , 2 .2 %是上限 , 负增长 也有可能 。为此 , 《经济学》 (季刊) 在 2002 年 10 月专门就此问题开辟特刊 展开讨论 , 其中 , 任若恩 (2002)系统地反驳了 Raw ski (2001)使用的方法 和结论 。 就此问题展开讨论的还包括王小鲁 (2002)、 张新和蒋殿春 (2002)、 Wu (2002)、 Yo ung (2003)、 H olz (2006)、 Zheng et al .(2009)。
同对产出和投入数据的争论一样 , 国内外对中国能源消耗和二氧化碳排 放的数据也存在争论 。 比如 , 国际能源署 2010 年 7 月份宣布中国在 2009 年 已超过美国成为全球最大的能源消费国 , 而中国国家能源局也在第一时间作 出回应 , 称国际能源署高估了中国能耗量 , 其数据只能作为参考 。 对中国经 济数据之争背后有着深刻的政治含义 , 因为这些数据可以被利用为 “中国崩 溃论” 和 “中国威胁论” 的依据 , 也关乎中国在国际上的减排责任之辩 , 由 此可见对基础数据研究的重要性无论怎样强调都不过分 。 诚如张军等 (2003) 指出的 , 虽然一些人总是认为中国统计数据质量靠不住 , 但是认真的研究者 却始终对官方的统计数据保持着谨慎的乐观态度 , 这是因为中国的统计报告 系统和统计手段都在不断改善之中 , 至少可以满足研究之需要 。 H olz (2006) 在他的最新研究中也舍弃了 M addison 在 1998 年为 O ECD 所做研究的结果 , 转而支持采用中国官方统计数据 。Z heng et al .(2009)指出 , 虽然一些作者 批评了中国的 GDP 估计 , 但他们仍然选择使用最近更新的 1993 —2005 年间 名义 GDP 及其指数的官方数字 。 因此 , 本文对工业分行业统计数据的估算也 以中国统计局出版的各种统计年鉴所提供的统计数据作为工作基础 , 笔者认 为基于这样的原始数据得到的结果更具有权威性 , 并不对之作随意和没有根 据的调整 。1胡永泰等人认为对非生产性投入即使要做剔除 , 也只能小心翼翼 地做部分的剔除 , 鉴于剔除本身争议很大 , 笔者认为 , 如果没有确凿的非生 产性投入信息 , 还不如不做任何剔除 , 正如本文即将做的一样 。 这也与任若 恩 (2002)要求的科学态度一样 , 在数据处理与方法应用上应该具有严谨的 态度 , 应该追求在目前知识条件下的尽可能准确 。
第 10 卷第 3 期 2011 年 4 月
经 济 学 (季 刊) China Econom ic Quarterly
Vol.10 , No.3 A pril , 2011
中国工业分行业统计数据估算 :1980 —2008
陈诗一 ＊
摘 要 为了使得对中国工业分行业在整个改革开放期间的增 长核算分析成为可能 , 本文克服了该期间内工业行业分类标准前后 不匹配 、 工业经济指标统计口径 1997 年前和 1998 年后不一致 、 20 世纪 80 年代分行业数据较多缺失等困难 , 构造了 38 个工业两位数 行业 1980 —2008 年 间的投入产出面 板统计数据 库 , 包括 工业总产 值 、 工业增加值 、 资本存量 、 职工人数 、 从业人员 、 能源消费总量 、 工业中间投入和二氧化碳排放变量 。本文对这些变量进行了初步的 统计分析 。 关键词 工业分行业 , 数据估算 , 统计分析
本文接下来的结构安排如下 :第二部分对估算中国经济统计数据的主要 文献进行综述 , 由此引出本文数据估算的必要性和难点 ;第三部分给出本文数 据构造的基本原则 , 分别从行业归并 、 口径调整和价格平减来进行讨论 ;第四 部分具体描述投入和产出变量的构造过程 ;第五部分就所构造的数据进行相关 统计分析 ;第六部分为结论和政策建议 ;附录部分报告了本文所构造的数据 。
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这显然对统计数据的科学性和准确性估算提出了更高的要求 。 正是基于这个 原因 , 本文尝试对中国工业近 40 个两位数行业从 1980 年到 2008 年期间的投 入产出面板数据进行估算 , 与已有的数据估算相比 , 本研究要解决不少新的 技术难题 , 后文将逐一介绍 。 之所以选择构造工业分行业统计数据主要基于 工业部门本身的重要性 , 这一轮袭扰全球的金融危机也再次凸显出工业作为 实体经济的基石作用 , 而且中国正处在工业化过程之中 , 工业仍然是中国经 济增长的主要引擎 , 是经济发展方式转变的主要载体 , 对工业部门的分析可 以管窥中国经济转轨的全貌 。
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估算作了较详细的讨论 。 胡鞍钢等 (2008)、 王兵等 (2010)则讨论了二氧化 硫排放 、 工业 “三废” 、 化学需氧量等污染排放 。 在增长核算中 , 对环境污染 排放的处理有些复杂 , 由于缺乏污染的市场定价 , 把污染计入生产成本比较 困难 , 因此 , 长期以来往往被研究所忽视 。目前 , 文献中通常有两类处理排 放变量的方法 。 一种方法也把污染排放作为投入要素 , 不过是未支付的投入 , 与资本 和 劳 动 (或 能 源 和 中 间 投 入) 一 起 引 入 生 产 函 数 , 比 如 袁 富 华 (2010)。另一种方法则把污染看做非期望的坏产出 , 和期望的好产出一起引 入生产 过 程 , 利 用 方向 性 距 离 函 数 来对 其 进 行 分 析 , 比 如 Chung et al . (1997)、 涂正革 (2008)、 陈诗一 (2010)等 。
对中国能源消耗进行分析的文献有 Zhang (2003)、 Fi she r-Vanden et al . (2004)、 林伯强 (2003)、 张军和刘君 (2008)等 。经济增长文献对能源变量 的处理比较简单 , 通常比较一致地把能源消耗看做新的投入要素 , 不仅作为 生产过程的中间投入品 , 而且也和传统的资本和劳动要素一样 , 在生产过程 中发挥价值创造的功能 。 Jo rgenson et al. (1987) 提出的 K LEM 模型就是十 分著名的例子 。 另一个和资本存量一样不能直接观察而必须估算的变量就是 二氧化碳排放 。 陈诗一 (2009) 和张友国 (2
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生产性资产进行了估算 。Chow (1993)基于国民收入核算原理根据 GDP 支 出法估算了中国的实际净投资 。 张军和章元 (2003)估算了全国 1952 —2000 年的固定资本存量 。张 军等 (2003)、 王玲和 Szirmai (2008)、 杨 勇 (2008) 则分别对中国乡镇企业 、 高新技术产业 、 服务业的固定资本存量进行了估算 。 邓进 (2007)、 王玲和 Szirmai (2008)、 吴延兵 (2008)还对研发资本存量进 行了估算 。其他对总量层次资本存量进行估算的研究还包括何枫等 (2003)、 李治国和唐国兴 (2003)等 。还有一类研究对分行业 、 分省市的资本存量进 行了更细致的估算 。 黄勇峰等 (2002) 估算了 1978 —1995 年制造业 15 个行 业的资本存量 。 王益煊和吴优 (2003)估算了 1981 —1998 年 16 个行业 (含 采掘业 、 制造业和水电煤生产供应业三类工业大类行业)的资本存量 。张军 等 (2004)则估算了各省 1952 —2000 年的固定 资本存量 。 任 若恩和孙琳琳 (2009)为估计行业层次 T F P 首先计算了 1981 —2000 年 33 个行业 (含工业 23 个分行业)的资本存量 。 陈勇和李小平 (2006)估算了 1985 —2003 年中国 39 个工业行业的投入产出面板数据 , 这是与本文最为相似的一篇研究文献 , 本文在后面的估算结果部分重点对之进行比较分析 。 上述绝大部分研究在估 算资本存量时使用的都是由 Goldsmit h (1951)开创并在国际上通行的永续盘 存法 。孙琳琳和任若恩 (2005)曾经对资本存量估算作了很好的综述 。 估算 人力资本存量的文献有 Wang and Yao (2003)、 岳书敬和刘朝明 (2006)、 吴 延瑞 (2008)、 Z heng et al .(2009)。少数涉及中间投入估计的文献可参见郑 玉歆 (1998b)、 李小平和朱仲棣 (2005)。