哈佛实验室:如何判断中国经济未来增长的“基本盘”?| 泉果探照灯

2024-10-11 14:19
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泉心泉意

国家财富的来源是什么?


这是亚当·斯密在《国富论》中提出的问题,那时全球最富的国家大概是荷兰,荷兰的人均收入是最穷的国家的4倍。而现在,世界上最富国家的人均收入,大约是最穷国家的250倍。200多年的时间,收入从4倍的差距变成了250倍,为什么增长只会发生在部分国家?


——里卡多•豪斯曼

Ricardo Hausmann

哈佛“增长实验室”创始人

“股市从来都不是显而易见的,它在大多数时间愚弄大多数人”。


【泉果视点】在两年前的一篇文章中,曾经探讨过:如何在波动的市场中,寻找价格能翻十倍以上的超级强势股?当时就引用了主人公杰西·利弗摩尔(Jesse Livermore)在《股票大作手回忆录》中的这句话。

巴菲特总是说,“没有投资者能通过押注自己祖国的衰落而成功”;同样,某位备受尊重的中国企业创始人也曾对泉果团队说过,“不是乐观主义者,就不要当企业家。守规矩,向前看,爱中国!”,他们的共同逻辑是,不论是做实业还是做投资,都需要把时间维度拉长,将目光放远,投资于一国经济的长期增长。

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■  那么,怎样评估一个国家发展的“基本盘”呢?


■  国家增长的真正潜力,又究竟从何而来?


■  为什么真正持续的增长,只会发生在部分国家?


里卡多•豪斯曼(Ricardo Hausmann)是哈佛增长实验室(Growth Lab)的创始人,他认为,现在通用的经济衡量指标,比如GDP、GNP等,虽然能体现经济总量,却无法揭示该经济体的未来增长潜力。


因此,他推出了一个新指征——经济复杂性指数(ECI: Economic Complexity Index),这个指数已经逐渐成为了评估国家长期增长潜力的指标,被IMF、世界银行等国际机构广泛引用。


那么,用这个指数衡量中国经济,预示出中国未来增长的潜力如何呢?【泉果视点】阅读了增长实验室71页的经济复杂性报告,并结合该实验室的访谈文章,梳理了这套评估国家经济潜力的基本框架以及最新的预测结论。

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如果把一个国家的经济,比作一家餐馆,GDP就是餐馆的收入,但是更能体现餐馆生产能力的,其实是它的菜单,也就是它能提供多丰富和多高级的菜肴。

哈佛增长实验室的创始人里卡多•豪斯曼(Ricardo Hausmann)说过,他研究经济复杂度的初衷就是现有指标的瓶颈:“通过GDP来看发展,就好像每个国家都在爬梯子,我们比较的是它们在梯子上的高度,但并不考虑它们是如何爬上来的。”


因为GDP只是一个静态排名,无法反映一个国家的收入是怎么实现的、以及未来的增长轨迹,而豪斯曼更关心的是增长背后的“为什么”。

图1. 哈佛增长实验室的创始人里卡多•豪斯曼

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这就需要回答一个问题:如何衡量一个国家的生产能力?


增长实验室认为,生产能力是指所有投入、技术和创新的总和,包括基础设施、土地、法律、机器、人员、书籍、集体知识等多种因素。要衡量如此复杂的生产能力因素非常困难,因此需要提炼一个具有代表性的指数。


豪斯曼说:“如果把一个国家的经济,比作一家餐馆,GDP就是餐馆的收入,但是更能体现餐馆生产能力的,其实是它的菜单,也就是它能提供多丰富和多高级的菜肴。”


而一个国家的“菜单”,就是它所能生产的产品清单。


豪斯曼团队选择用“出口产品清单”作为一个近似的“菜单”。这一方面是因为出口数据更公开也更可比;另一方面,出口也是生产能力的试金石,也就是看看,一个国家能否制造出在国际上具有竞争力的产品。


增长实验室通过衡量出口产品的复杂度,即多样性和差异性,来简化衡量国家经济复杂度的方式。


按照这种逻辑,德国出口了很多不同种类的产品,其中很多精密产品,只有少数几个具有类似生产能力的国家才能生产,因此德国的经济复杂度排名就高。


豪斯曼把这个逻辑比喻为英语里的“拼词游戏”。每个国家都有一堆字母,这些字母代表软性知识,只有把这些字母拼成单词、把知识串联在一起,才能形成最终的产品。

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当你有的字母越多,能拼出的单词组合也就越多,而且也越长越复杂。“经济复杂性指数”就是通过能拼出的单词的复杂度,来衡量一个国家手中,到底有多少种字母可以使用,也就是一个国家到底有多高的生产能力。

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复杂度提升,就是“猴子”从原本的能力树上,逐步跳到更高更有挑战的树枝上。你一旦知道如何做某事,你就可以在你的认知地图上,去找到最近的下一个事情去延展,生产出新的产品,这就会实现经济增长。

国家经济的复杂度不是一成不变的,提升复杂度的难易程度,通常预示着国家未来的发展空间的大小。


豪斯曼举了一个最简单的例子:假如一个地区以种植玉米为主要经济来源,当他们想改种植高粱时,就会很简单,因为要用到的技能差不多。但如果想改行去做钟表,这就困难了。


这就是“先有鸡还是先有蛋”的问题,它说明了技术发展和产业升级的互相依存。毕竟,没有钟表匠,你就做不出来钟表;但是同时,钟表匠也不可能存在于一个不生产钟表的地方。


这种产业升级的困难在于,即使原来种玉米的人,拿到了制作钟表的图纸和设备,仍然难以马上投产,因为很多隐性的知识,比如工程技巧和管理经验才是关键。


这种隐性知识(Know-how)决定了不同的产品的生产之间,存在着不同的“距离”(Distance)。距离相近的产品在生产技术和知识需求上就更为相似。比如,在上面的例子中,玉米和高粱之间的距离,就比玉米和钟表之间的要近。


根据不同产品之间的距离,增长实验室提出了“产品空间”(Product Space)的概念。

图2. 全球产品空间图

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在上图中,可以直观地看到“核心-边缘”的分布结构,比如而农林牧矿等则处于相对边缘的位置,像上方中间的一个“大黑点”是石油,面积很大,但是跟其他行业关联很少。但机械设备、化工、电子产品等高附加值的产业处于该网络的核心地带,它们和很多产业都有联系,比如会做一种机器,就会比较容易地学会做另外一种。


因此,一个以农业矿业为主的国家,要想进行产业升级,就需要技术引进、产业政策等额外投入才能实现;而一个能够出口复杂工业机械的国家,也会更有实力去生产“距离近”的其他复杂产品,比如化工、电子产品,那么它通向更高附加值产品的路径也更通畅。


因此,产品空间图可以让你迅速了解一个国家的生产现状及未来潜力。


豪斯曼解释说,“你可以把产品空间想象为一片森林,单一品种的产品就是其中的一棵树,而不同的国家就好比树上的猴子。参考上面的例子,位于‘玉米’这棵树上的猴子,可以轻松跳到‘高粱’树上。但是却不可能一下子‘飞跃’到非常远的‘钟表’树上,而只能在森林中,找到一条曲折的道路,通过不同的树,分几步依次跳过去。”

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以韩国为例,看看一个国家在经历产业转型的过程中,都需要经历什么?


下图为韩国1962年和2013年的产品空间对比。可以看到颜色变亮的点是韩国已经生产的产品。

图3. 韩国产品空间图对比,1962年Vs.2013年

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韩国从1962年起,依次从电池产业,延伸到了电阻器、电路板、录音设备等高附加值产业,又由此拓展到打印机、办公器械、控制器和适配器,最终进入了CPU和计算机等高科技领域……


复杂度提升,就是“猴子”从原本的能力树上,逐步跳到更高更有挑战的树枝上。你一旦知道如何做某事,你就可以在你的认知地图上,去找到最近的下一个事情去延展,生产出新的产品,这就会实现经济增长。

豪斯曼说:“我们总会听到这样的建议,‘国家应该专注于自己的比较优势’,这可能是最危险的说法之一。它是在故步自封。国家需要多样化,增加更多的新的生产能力。”


以法国为例,我们都知道法国盛产葡萄酒和奶酪,这是它的比较优势。


* 比较优势理论:国际贸易的基础是生产技术的相对差别而不是绝对差别。每个国家都应集中生产并出口其具有“比较优势”的产品,进口其具有“比较劣势”的产品。


下图是法国2021年的出口产品图,其中已经很难找到葡萄酒和奶酪了,它们只分别占到了1.49%和0.42%。法国在制造大量的信息通信产品、化学药物、飞机汽车等等。

图4. 法国2021年的出口产品结构

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实际上,在增长实验室的研究中,中国一直是一个通过产业升级、有效提升复杂度的金牌案例。

下图是中国1995年和2021年的出口产品种类图,可以看到明显的区别,比如电子产品和机械占比仍在大幅增加。

图5. 2015年中国的出口产品类型

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图6. 2021年中国的出口产品类型

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经济复杂性指数能在多大程度上预测国家的经济增长?


豪斯曼在一次采访中做了回答:

但可以确定的是,复杂度与富裕程度高度相关,如果剔除自然资源的影响,两者的相关性会更高。更重要的是,那些具有较高复杂性的国家,未来增长也会更快。因此复杂度还能够预测增长速度。对此我们已经追踪了30年,它的准确性在10年的范围内可以达到最佳状态,所以,经济复杂性能告诉你,一个国家未来十年可能会是什么样?


但我们必须承认,经济复杂度指数难以捕捉自然资源的影响,这是它的局限所在。


所以这个相关性研究的异常值,往往是那些资源丰富的国家,因为他们的收入并不是通过生产知识,而是靠碰巧拥有的丰富资源,就像沙特。


比如在2008年,在我们的复杂性研究中,发现了两组异常数据:印度和希腊。


相对于它们的经济复杂度,印度的收入水平远低于应有的状态,而希腊的收入水平则大大高于应有状态。


后来的结果大家都知道了,印度成了世界上增长最快的国家之一,而希腊却崩溃了。


另外我们发现,那些在1970年比美国穷的国家中,只有1/5的国家实现了经济增长,并缩小了与美国的收入差距,而这1/5的国家都实现了显著的复杂性提升,但另外的80%的国家却没有这样做。


总之,越复杂的产品,背后所需的知识体系和协作深度越强,持续增长意味着个体的持续学习和群体的科学协作,在单个企业层面、也在更复杂的产业链上。

2023年,增长实验室(Growth Lab)发布了最新的经济复杂性指数(ECI)的全球排名。

图7. 2022年全球经济复杂度

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ECI排名发现,尽管经历了疫情冲击,但世界上经济复杂度最高的几个国家的名次仍保持稳定,其中持续名列前茅的是日本、瑞士、德国、韩国和新加坡,这也说明衡量经济复杂性的指标能够密切地解释国家收入水平的差异。


在复杂度较高的国家中,以下三个国家在2012年至2022年之间的排名进度最大,它们分别是菲律宾(ECI:第35位)、中国(第18位)和韩国(第2位)。


但同时,美国的复杂度从2000年的第6位,降到了2022年的第14位,因为它对国外供应链的依赖正在加强,尤其是半导体等精密产品。

图8. 经济复杂度排名对比

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根据该数据,哈佛大学增长实验室的预测是:


中国因为将生产多元化到了更复杂的阶段,将是未来十年增长最快的国家之一。尽管增长速度会比过去十年有所放缓,但中国的GDP仍将以5.8%的年均速度,引领全球增长。

 参考资料:

  • China, Indonesia, and Vietnam Lead Global Growth for Coming Decade in New Harvard Growth Lab Projections, Growth Lab, Jul 28, 2023

  • The atlas of economic complexity - mapping paths to prosperity, the MIT Press, 2014

  • The building blocks of economic complexity, Economic Science,Jun 30, 2009

  • China, Vietnam, and Indonesia among fastest-growing countries for coming decade,Harvard Kennedy School, Jul 27, 2023

  • How Economic Complexity Explains Which Countries Become Rich | Odd Lots, Aug 14, 2023

  • Secrets of Economic Growth | Ricardo Hausmann, Mar 10, 2015


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