张军：中国经济学要从数据和开元棋牌- 开元棋牌官方网站- APP下载现象中找到重大现实问题

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　　复旦大学文科资深教授、经济学院院长张军谈如何理解中国经济发展的成功经验。视频采访：澎湃新闻记者 王昀(05:40)

　　值“5•17”重要讲话发表十周年之际，上海社联联合澎湃新闻推出“潮头·先声”25位上海哲学社会科学学者访谈专题。专题以“研究真问题、真研究问题”为导向，聚焦知识创新、理论创新和方法创新，探索立足中国发展实践构建中国自主知识体系的路径。学者在服务国家战略，研究国家重大现实课题中，也在努力回答中国之问、世界之问、人民之问、时代之问。

　　改革开放四十余年，中国经济在产业升级、技术创新与减贫等方面取得的成就，超出了西方经济学理论框架所能解释的范围。尤其是，在全球化遭遇逆流、技术革命加速演进的当下，如何理解中国经济发展的成功经验，重新思考国家与市场、经济结构转型与技术自主创新之间的关系，已成为中国经济学形成自主知识体系的关键命题。

　　复旦大学文科资深教授、经济学院院长张军，亲历了中国自改革开放以来经济快速增长，并从中发展出自主创新能力的过程，对此持续系统观察和深入研究。从中国入世以来的劳动报酬份额U型变化，到中国企业在“依附—自主”转型中形成反向创新能力，张军意识到，依据西方主流经济学教材的分析，中国经济似乎并不具备成功的可能性，但现实却走出一条不同的道路。他正在努力立足从古至今的中国经验去深入思考，突破和拓展自西方经验而来的既有经济学理论，对其进行创造性转化。

　　“中国的成功表明，国家建设的动力机制跟经济发展的市场机制总体上可以保持一致，但这从来不在经济学的知识体系里。”张军指出，开放市场本身不足以解释中国经济的成功，还要把诸如宏观资源配置、回应社会诉求等国家能力纳入视野。它们正是过去较少进入主流经济学分析的因素。而具有世界影响力的中国经济学表达，也正在观察现实、获取数据和反思现有理论的过程中逐步形成。

　　谈及人工智能带来的挑战，张军认为，当下并非简单的“技术替代就业”，而是劳动关系、就业定义乃至社会结构都随之改变。人工智能的影响未必与历次技术革命相同，需要保持审慎观察并加强讨论，在新的技术条件下，重新理解就业、零工经济与劳动市场。

　　澎湃新闻：您多次提到，中国经济在诸多既有理论框架下不具备取得成功的可能性，但现实却走出一条不同路径。在您看来，中国发展过程中最突出的“特殊性问题”是什么，为何这些问题在既有框架内并未得到考量？

　　张军：20世纪80年代以后，中国的经济学，从课堂到科研，是以西方经济学理论为基础的。而西方经济学理论，是以近代欧洲经济崛起作为其最重要的经验支撑。

　　西方经济学对经济发展现象的认识，囿于欧洲的经验，认为纯粹是由私人活动带来的，国家的角色不重要——欧洲民族国家是很晚出现的。马克斯·韦伯就认为，现代国家雏形在中国出现，比整个欧洲早至少1500年。或正受此不同历史道路的影响，现有的西方经济学教材，无论哪个版本，都不讨论国家，主要讨论私人在市场中的行为，市场也由个人联结而来。

　　可以说，这两三百年里，在理解市场体系和个人选择方面，现代经济学已做出了非常完美的研究，形成了系统的学科和知识体系。这是非常重要的。但这套体系有非常大的局限性，需要被突破和拓展，才能发展出更接地气的理论。尤其是在经济增长和发展这样的重大问题上，主流的经济学至今还不能提供现成的理论，更难以做出科学的预测。确实，20世纪80年代，西方经济学界没有人预料到今天的中国所取得的经济成就，经济学家对此感到困惑，对其成功背后的主要原因，也产生了巨大的分歧。

　　毫无疑问，中国经历了市场化进程。但我相信，市场化不足以解开中国经济成功之谜。世界上有太多市场化和开放的经济体没有发展起来。我想，我们需要换个位置去观察东亚尤其是中国的经济成功。如果我们以国家为中心来看待经济发展，就能看到之前被忽略的东西，比如国家建设的动力、官僚体系的效率和国家能力等。其实，中国的成功表明，国家建设的动力机制跟经济发展的市场机制总体上可以保持一致，但这从来不在经济学的知识体系里。

　　澎湃新闻：从具体现象去看，在近年一则论文《中国劳动报酬份额变化的动态一般均衡分析》中，您与合作者关注到，入世以来劳动份额呈现U型变化。这一现象在现实中意味着什么，反映了怎样的结构演变？

　　张军：劳动报酬在国民收入中的份额（Labor Share），大半个世纪以来一直是大家关心的问题。20世纪50年代，匈牙利裔英国经济学家尼古拉斯·卡尔多（Nicholas Kaldor）在统计上发现，西方相当长一段时间里，这一份额相对比较稳定。他大胆提出，经济虽然复杂，但在长期和总量意义上，总能找到一些相对稳定的现象，劳动报酬在国民收入中的比例就是其一。

　　不过，大家后来发现，很多国家在不同阶段出现了劳动报酬占比下降的现象，发达国家过去二三十年存在这一趋势。国民收入中劳动报酬占比下降，就意味着资本要素的报酬占比增加。我和同事多年前做过一项研究，看改革开放以来中国的劳动报酬占比经历了怎样的变化。其中我们发现，无论用怎样的数据口径看，从20世纪80年代到2008年，这一份额都是持续下降的。

　　如何解释这一现象？最直观的解释是：过往中国以农业经济为主，而改革开放以来，特别是20世纪90年代，经历了快速的工业化。劳动者原先在国有企业工作，福利待遇由国家保障，而市场化之后，国家解除了对他们的义务，工资由市场决定。同时，他们还要面对从农村进入城市的数亿年轻劳动力的竞争。面对规模巨大的廉价劳动力，资本在初始阶段就更为强势，又随着工业化的发展而深化。因此，劳动报酬占比就会下降。

　　但2008年后，中国这一趋势产生了一定逆转。用同样的数据去看中国的劳动报酬份额，我们发现开始有缓慢上升，即出现了U型的变化特征。那么，上升的原因是什么？我们建立了一个理论模型，通过调整参数，模拟劳动报酬份额变化，使其与统计上的变化趋势吻合，由此可在模型里发现导致U型变化的原因。

　　简单来说，2008年后，中国经济进入发展水平的新阶段，资本力量有所减弱。主要原因是技术变化导致供求关系改变。此前，资本相对劳动力是比较稀缺的。随着中国经济持续发展，资本不断得到创造和积累；而在资本积累达到相当高的水平后，劳动力和资本之间的话语权出现逆转。招工难是典型证据。当时，不少行业出现了劳动力短缺的情况。也就是说，一个好的项目，更容易找到资本投资，但找到年轻劳动者的难度提高了。因此，市场中的工资也在上升。

　　同时，劳动者也出现了更多诉求。从农村进入城市的劳动者，多年在城里打工谋生，但因没有户口，并未享受到城市居民的全部福利。他们希望能够落户，让小孩跟自己在城里入托入学，让家人看病有医保，等等。这些问题对国家来说非常重要。就是说，经济发展到这一阶段，社会结构也发生了改变，国家要回应这样的诉求，这也推动了体制改革。

　　一位西方的发展经济学家，在总结东亚为何能发展得这么好时，说到一句令我印象深刻的话。他说，东亚的国家政府总是有能力及时回应经济发展过程中产生的新的诉求。能否有效地对社会诉求做出回应，大概也就衡量了国家能力的差别。

　　比如，过去城镇职工医保，是在国有企业之中实现，后来企业要剥离这些所谓负担。国家随后搞了医保，但农村尚未覆盖。而后又有了新农合。这些都是不断回应新的需求的表现。但还有很大缺口，因此要不断应对。当下，农村还有很多留守老人，其基础养老金的最低标准每月不到200元。2026年全国两会时，很多代表委员也有提议，希望提高农民的基础养老金水平。我相信，它在未来也会有较大幅度提升。这都是及时回答经济发展过程中产生的新问题，回应社会不同群体的新的诉求。

　　澎湃新闻：人工智能技术的进步，也是当下需要面对的。近期在《工业机器人应用与劳动关系》一文中，您与合作者用司法诉讼数据去看技术进步对劳动关系的影响。在您看来，包括“就业替代”在内，中国的技术升级，意味着哪些更为复杂的问题？如何看待零工经济？

　　张军：人工智能对劳动力市场的颠覆性影响，成为全世界知识分子讨论的重要话题。当然，事情还在发展之中。很有意思的是，中国政府目前相对审慎观望，尚未做出更多实质性决定。

　　面前是非常新的挑战，我们过往从来没有经历过，以至于依靠现有的知识储备，不足以完全看清现象背后的原理，乃至未来可能发展的方向。在这种情况下，最好的办法就是，大家进行更多讨论。如果过早下结论，去限制相关主体，也未必是好事。而在监管层面保持一定克制，可能会为未来减少方向性错误。

　　现实中我们看到，当下已有诸多无人工厂、无人驾驶等，对劳动力的替代非常明显。那么，这种局部现象，会对整个劳动力市场带来什么影响？

　　很多学者用历次技术革命后劳动力市场的变化，预测人工智能对劳动力市场的影响。但这种预测有巨大的风险。或许人工智能带来的影响，与以往技术变化的方向不同。

　　关键是，资本-劳动替代弹性，长期去看是否大于1。过去，经济学家们测算显示，每次技术的革新，在若干年后对劳动力市场的影响，表现为其替代弹性小于等于1。我之前和《21世纪资本论》的作者、法国经济学家托马斯·皮凯蒂（Thomas Piketty）在复旦有过一次对话，就讨论了这个话题。他的团队也有与此一致的发现。也就是说，技术冲击之后，短期会出现资本-劳动替代弹性大于1的情况，即对劳动力造成了实质性的冲击；但时间拉长之后，社会经济中又会出现许多部门，吸纳这些劳动力，这就让资本-劳动替代弹性总体保持在小于等于1的水平。

　　而人工智能是否也会如此？以目前我们所见，包括我和同事、学生们做的有限研究发现，企业采用智能化、自动化的技术对劳动力产生的影响，基本是资本-劳动替代弹性大于1的情形，似乎略有悲观。但要在技术应用过程中进行长期观察，才能看到真正的趋势。要判断这会否是未来的常态，当下还为时过早。事实上，人工智能的发展也有不同方向，当下的应用是否代表了未来的方向，也需要讨论和反思。

　　而零工经济正表明，随着数字技术发展，很多就业模式也变得更有弹性。比如，可在家里或路上办公，无需去写字楼；可以远程操控，不必到现场；可以每天工作2小时，不必工作8小时，等等。也就是说，就业形态在技术上被拆分，劳动的单位也被重新组合。比如，劳动时间并不固定，劳动者通过数字平台，可以选择适合自己的时间；很多跨国公司，大部分员工每周一两天到办公室即可，大多数时间居家办公。这对写字楼的需求也有大幅下降。

　　零工经济已在各国出现。甚至有些国家的就业规模中，零工经济已占据相当大比例。这反过来提醒我们，对就业这一概念的定义和理解也要有所改变。既有的理解建立在过去几百年工业化的进程之上。到了互联网时代，非正规就业规模变大。但主流还是正规就业。今天，零工经济规模越来越大，我们可能要重新考虑，究竟什么是就业。

　　从马克思倡导的“人的全面发展”而言，工作时间越短越好，人们需要有充分的自由和闲暇。而其前提则是生产力高度发展，人们无需长时间工作。比如，中国过去每周休息一天，后来改为两天；过去假期很少，现在假期很多。因为生产率提高了，财富增长没有受到影响。因此，人工智能时代，我们也要对就业做新的理解。

　　比如，我2021年在北京参加中国发展高层论坛时，和诺贝尔经济学奖得主约瑟夫·斯蒂格利茨（Joe Stiglitz）有一次对话，当时就讨论到这一问题。他认为，今天最重要的问题，并非大家所理解的人工智能技术应用是否导致更多失业，而是我们如何定义“就业”。过往，就业和失业之间有清晰的边界，当下这一边界不再清晰，相应劳动经济学的问题也要重新考虑。

　　澎湃新闻：再看经营主体方面，中国本土企业的自主创新能力同样值得关注。应当如何理解中国企业在改革开放后所发生的“依附—自主”转型，其中的创新能力由何而来？

　　张军：我们要在历史当中去看外资的引入和中国企业的自主技术创新。20世纪70年代末，中国的重工业化已进行了20多年。尤其是，此前在苏联帮助下，中国搞了大规模的重化工业，门类比较齐全。但当时中国缺乏资本，且工业体系是封闭的，技术比较落后，跟欧美乃至日本之间差距更大。这也就是为什么，1978年10月，党的十一届三中全会召开前夕，专门访问日本，去感受现代化的经济和科技。

　　正因当时技术落后，资本和人才缺乏，于是中国在1978年决定要搞经济特区，要想办法吸引发达经济体的投资和技术。1979年7月，新中国第一部利用外资的法律《中外合资经营企业法》获得全国人大会议通过并颁布施行，鼓励外国的公司与中国的国有企业合资合作办厂，吸引别国的技术和资本。当时，从汽车到电梯，从煤矿到化工产品，诸多行业都开启了合资，引进高科技的设备。

　　当然，在当时能够吸引外资，中国的巨大市场是重要的对价能力。外资希望把合资品牌的产品卖到中国市场。20世纪80年代起，中国持续推进外商合资企业，不断吸收消化，我们的人才在此期间得到培养，在干中学的过程中慢慢掌握了原本匮乏的技术能力。

　　中国今天能够发展出技术自主创新能力，正是因为我们具备吸收能力。这一点很重要。相比之下，很多经济学研究发现，拉美国家早期也吸引跨国公司投资，但对本国的技术开发能力的培养没有作用，其本国技术到头来还是没有发展起来。为什么中国拥有吸收别人技术的能力，这值得经济学家很好地研究。

　　我在最近写的一本书中也谈到这个问题。在我看来，中国之所以具备吸收的能力，很大程度上是因为我们特别重视教育和对人才的培养。另外，也源于中国巨大的国内市场。在巨大的市场之中，企业需要让自己的产品更好地满足多样化的需求。而多样化的需求越多，改进现有产品的机会也就越多。在改进过程中，企业学到很多技术诀窍，增强了创新能力，培养了创新人才。

　　最近十多年来，很多来到中国的外资发现，逐渐做不过中国本土企业。中国本土企业有能力开发自己的技术和产品。制造业之中，外资越来越少。这不是因为中国的营商环境改变，而是中国本土企业确实在崛起，且具备超强的竞争力。反过来，依靠本土自主创新的能力，中国的进口替代产业有了超常规发展，开始向世界市场出口大量技术复杂的产品。如“新三样”、装备制造等。

　　而且，在国际市场中，中国生产的产品也更便宜。这是很多西方国家难以想象的竞争优势。这主要不是因为补贴，而是成本确实更低。这和中国的大一统国家的优势有关，国家有能力统筹产业发展并合理布局。比如，当下人工智能发展，其背后是算力和能源。中国可把大量算力放在可再生能源丰富的西部地区，把数据处理放在东部地区。跨地区的布局，整体上降低人工智能产品和服务的成本。中国由此具备相对优势，能够让电价比西方国家更便宜。埃隆·马斯克（Elon Musk）也认为，中国比别的国家拥有的电力规模更大，可以更容易地跨过人工智能发展最重要的瓶颈。这种技术产业的超前战略布局，只有大一统国家才能做到。

　　这些基础的战略性行业，基本由国资主导。国资不追求利润最大化，微利或财务平衡即可，可提供相对较低的价格。这类普惠性供给的能力，也总体上支撑了中国在技术复杂的制造品出口方面的价格优势。

　　张军：我觉得，要摆脱先入为主的惯性思维。我们要理解，中国之所以出现相应的现象，是有其历史原因的。这些现象持续上千年至今，一定有其合理之处。也就是说，它一定解决了中国的某些问题。

　　比如，激励机制方面，中国在两千年来的国家治理当中，一直强调对官员政绩的考核。我想，这一定有其道理。所有官员个体，都有自身利益的考量。而在市场经济发展过程中，需要政府伸出援助之手来克服市场本身的缺陷和降低交易成本。那么，如何保证政府不做过头？

　　市场要有效，政府就必须有作为。而要让政府有作为，对应的是官员的激励机制。尤其是大一统国家，基层政府要获得一定自由裁量权，又要执行上级的政策和战略。这是不容易的。中国两千年里一直在探索这样的平衡机制。

　　澎湃新闻：您对“结构转型”的讨论也贯穿多篇论文。如何更明确地刻画这一过程，又如何看待其中国家的作用？

　　张军：中国的经济有很复杂的结构，并非一成不变。研究国家的经济结构，最好去看它的横截面，而不是去看时间轴。也就是，要看在给定的时间内，一国的GDP由哪些部门构成，哪些部门创造的份额在变大，又有哪些部门在收缩。从中可以看到经济结构为何改变。

　　比如，中国改革开放初期，农业在GDP中占据很大份额，到了20世纪90年代，农业份额的收缩非常明显。如今农业在GDP创造的份额只有个位数。由于农业生产率太低，养活不了这么多人，农村的劳动力势必要离开农村，去往扩张最快的领先部门。1980年到现在，领先部门始终是制造业和服务业。尤其是，制造业经历了快速扩张，有了吸纳就业的能力。大量年轻劳动力去沿海地区的工厂流水线上做工。而后，服务业也吸纳了大量年轻劳动力。制造业和服务业在GDP中的份额大幅上升，农业则在缩水。这就是巨大的结构变化。当然，也可采用其他视角。比如，制造业中有四十多个大的行业，如果有行业迅速扩张，一定会让整个制造业的资源，包括劳动力和投资等，都向这些行业发展。

　　经济结构改变是能够被观察到的，也可通过统计指标定义。那么，其中是否存在一些规律？目前我们有把握总结的，无非是经济发展的过程中制造业的份额不断扩大，同时农业的份额下降；到了一定阶段后，制造业份额的增速放慢，农业依然不断收缩，而服务业部门的扩张速度加快，甚至超过制造业的速度。大多数西方工业化国家，都出现了这一规律现象。

　　中国是否也会如此，当下大家存在争论。目前，中国制造业和服务业的份额，相对较为稳定。有些人提出，西方社会的服务业过度发展，出现所谓“去工业化”的现象，中国或许需要依靠国家战略，让制造业保持相对更高的份额，以维护自身在世界的地位。

　　我认为，让制造业和服务业的比例相对稳定，保持相当长的时间，这并非不可能。但随着数字技术和人工智能的发展，服务业和制造业之间的界限变得模糊，以至于有了“生产性服务业”的概念。它们很难被视为制造业，但也很难从制造业当中分离出来。

　　澎湃新闻：进行经济学的研究，获得数据格外重要。如何让更多数据能够服务于面向中国问题的经济学研究？如果说经济学过往没有充分考虑国家能力等要素，当下是否能通过已有数据对其进行量化？

　　张军：对社会科学研究来说，尤其经济学，数据是非常重要的。中国的经济学要有更多自主原创理论，就需要经济学者能更好地观察现实经济。这类观察并非发生在菜场、工厂等具体场所，最关键是来自数据中的发现。

　　在这个意义上，中国在数据方面，需要有更长远的战略上的考量。大部分公共数据在政府相关部门那里。如何让睡在政府机关的数据，更好地服务于社会科学研究，既保证数据脱敏的要求，又确保可为研究者所用，中国需要相关立法。这是非常重要的。

　　经济学研究本身最重要的，是发现好的问题——真的问题，重大现实问题，以及可能对现有理论构成挑战的重要现象。而学者要去发现好的问题，头等重要的事情就是保持持久的对现象的观察和思考。

　　我们的经济学研究，特别是年轻一代所做的事情，往往是重复西方的工作，不过是拿中国的数据作为证据。中国的经济学研究，这一带有追随和模仿特性的阶段，也很快会过去。对于构建中国经济学自主知识体系，从我们的数据当中，找到更重要的中国的问题，是最为关键的。

　　关于国家的能力，是学术界讨论比较多的话题。很多经济史学者发现，清朝很难调动更多武装资源去打仗，一些朝代的收税能力没有想象得那么大。而英国等国家，调动武装资源和税收的能力要高于中国。那么，这两点是否定义了国家能力的差别，又如何把这个概念和对它的度量说清？

　　实际上，如何将国家能力量化，牵涉如何对其定义，并用对应的数据衡量，最后要在同一个数据口径下，进行跨国的比较。社会科学研究者需要有更好的方法去做这件事。

　　比如，中国的国家能力，往往体现在组织人事上，自上而下任命官员，或是调动地方官员。又比如，当代中国跨区域的资源统筹，也是国家能力。在跨国比较之中，可以看到中国作为大一统国家，如何体现出其较强的国家能力。历史上，中国也出现过国家能力很弱的时期，也可以研究，相应的国家能力究竟由何变弱。

　　澎湃新闻：在学术方面，如何形成具有世界影响力的中国经济学派？您对青年学人有哪些建议？

　　张军：我们这一代学人，甚至更年轻的几代学人，一方面接受了西方经济学的训练，另一方面又生活在中国，经历了改革开放到经济崛起的过程，对中国现实问题感兴趣。很多人意识到，中国存在独特的现象，不能完全用西方的理论解释，由此考虑对现有的知识体系有所创新和突破。在这个过程当中，进行创造性转化，是很不容易的一件事，但又很让人着迷。

　　在“术”这方面，当下我也会带领团队跟学生合作，做一些对当前决策可能有帮助的研究。比如，我们对平台补贴大战带来的后果做了量化研究，可帮助监管层更好地做出规制平台行为的决策。在现有的数据基础上，运用量化方法和好的概念，来做一些研究，马上得到一些重要结论，形成很好的政策建议。作为社会科学工作者，我当然是需要做这些工作的。

　　不过，现在我的主要精力用来思考深层次的东西。为何我所学到的经济学的理论概念，与中国经济全面崛起的现象存在差异，前者又有哪些可以修改和颠覆的？我对这些问题特别感兴趣。

　　毫无疑问，中国的崛起，有赖于开放，成为世界经济的一部分。我们看到了外面的世界，知道了自己的落后，有很多机会与各国进行贸易，学习人家的技术。那么，在这一过程中，中国是如何把自己培养起来的，能够形成强大的制造和科技创新能力？我认为，对此需要在理论上做出解释。

　　对比起来，西方的经济学家所写的书，是总结欧洲的历史现象。他们强调“0-1”的重要性。从原创的思想和理论，转化为科技创新，这就是“0-1”。然后才能有“1-n”的技术应用过程。这就是整个西方对科技创新的理解，似乎是单向的、线性的概念。

　　而中国则似乎抓住了“1-n”中的机会：原创技术来自西方的公司，但中国有巨大的应用场景。或许有些人认为，中国只能做“1-n”，缺少“0-1”的能力。但我想，从1到2也都是很重要的，中国恰恰抓住了这些。另外，我们也越发能发现，在“1-n”之后，中国正在走向“n+1”，从应用当中得到原创的东西。如果说，“n+1”可被视为一种创新的路径或模式，在应用过程中发现创新机会和培养原创能力，那么恰与西方的“0-1”和“1-n”相反，也许可称之为反向创新。这就是与西方走了不同的路。

　　我们的经济学研究，特别是年轻一代所做的事情，往往是重复西方的工作，不过是拿中国的数据作为证据。中国的经济学研究，这一带有追随和模仿特性的阶段，也很快会过去。对于构建中国经济学自主知识体系，从我们的数据当中，找到更重要的中国的问题，是最为关键的。