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随着经济复杂程度的提高，出现了一个个的统计难题，因为大多数商品现如今在全球供应链中“制造”出来。零部件在一些国家制造，运到世界另一个地方进行装配，然后再运回目标市场。很多商品都是这样“制造”出来的，不管它简单得像衬衣，还是复杂得像苹果手机。[5]中国当然是这些全球供应链上的主要装配国，但是其他的亚洲国家以及它们的美洲竞争者，如巴西和墨西哥，如今发展势头也非常迅猛。
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然而，当外包情况出现时，价格指数不能显示价格的大幅度下降，因此进口价格明显夸大，而进口数量却被低估。[6]此外，贸易统计数据并没有剔除中间阶段：从中国进口到美国的苹果手机，其全部价值都计入美国的国际收支经常账户。一项关于统计的研究指出：“传统的贸易记录手段无法反映实际的价值链分配，而且它对双边贸易关系的描述也是扭曲的。中美双边贸易不平衡已经被显著夸大了。”[7]附加值贸易统计现在已经有了，对它们的研究很可能会改变人们对世界经济形势的总体认识。
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极简GDP史 免费的服务该记入GDP吗
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如果经济学家们愿意玩一场字词联想游戏，那么一听到生产率这个词时，脑子里跳出来的将会是谜。笔者已经引用过1987年罗伯特·索洛提出的著名的生产力悖论：“我们到处都看得见计算机，就是在生产率统计方面看不见计算机。”我们在第5章中已经讨论过，从20世纪90年代中期开始到2001年的新经济时代，的确可以在官方数据中看到生产率增长加速，尽管在后危机经济中再次减速。不过，一个不同的“谜”或许已经在英国浮现：虽然从2008年开始GDP几乎是零增长，就业率却上升了。按照定义，这意味着生产率没有提高。[8]
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为什么生产率令人迷惑不解呢？
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这是因为经济中包含的物质产品越来越少——GDP作为经济衡量手段所面临的第二个越来越严重的问题。[9]相对而言，当人们可以统计从工厂中运出来的汽车、冰箱、钉子或微波食品数量的时候，经济产出是容易测量的。但是，诸如护士、会计师、庭院设计师、音乐人、软件开发员、健康服务助理等职业，这些人的产出又如何计量呢？唯一的办法是统计这些人的数量有多大，他们为多少“客户”提供了服务，但这样做就完全忽视了服务的质量，而质量又是非常重要的。
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正如“产出”这个概念最适合由物质产品而不是服务所主导的经济，特别是大规模生产实体产品的经济，“生产率”这个概念也是如此。生产率一般来说意味着效率或有效性。经济学家实际使用的生产率定义是每单位投入的产出量。投入包括劳动力、资本、土地及物质资源。通常，经济学家会谈论劳动生产率，因为工人数量容易统计，而资本计算起来就困难得多。因此，在这个定义上，生产率指的是每个工人的生产量，或者工人的人均GDP（或者更准确地说是每人每小时产生多少GDP）。
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这对于洗衣机或盒装早餐麦片来说是适合的。可是，在美国和欧盟国家的GDP中，物质产品只占一小部分。对于所有像我们这样的文职人员来说，衡量我们的生产率显然是困难的，但它一定没有在机构的产出中很好地体现出来。产出会根据不同时期的员工加薪情况进行调整以便提供一个实际的测量值，然后再除以雇员数量，这就是基于GDP的方法。我们工作的质量是“产出”的内在组成部分。或者以护士为例：如果他们每天护理更多的病人，或者在更少的病人身上花更多的时间照顾，那么他们的生产率是否提高了呢？这取决于他们当天的工作究竟是怎样的（血液化验取样，或护理重症病人），也取决于他们工作的成效（病人的病情是否加快好转了，或者有没有感觉到受到了更多的关心）。再举一个例子，如果一个音乐家以两倍的速度弹奏莫扎特协奏曲，相同时间内的表演次数就达两倍之多，常规统计会认为其生产率提高了。[10]经济学家威廉·鲍莫尔（William Baumol）很久以前就发现表演艺术对生产率构成了严重挑战，这一点也适应于其他服务，例如医疗保健等。
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同样的现象也出现在越来越依靠创造性的数字化经济中。技术专家凯文·凯利（Kevin Kelly）这样写道：
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从来没有人建议过，毕加索应该在每幅画上减少创作时间，以便增加个人财富或者改善经济。生产率这个概念显然不能衡量它为经济带来的最大价值。通常，任何一个可以用生产率进行度量的工作，比如每小时的产出，我们都希望可以通过自动化操作来完成。简而言之，生产率是属于机器人的。人类确实容易浪费时间，去尝试、玩耍、创造以及探索。在生产率的监控下，这些活动无一能够顺利开展。这就是科学和艺术要获得资金是如此困难的原因，但它们也是长期发展的基础。[11]
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人们发现，要思考清楚生产率几乎不可能的事。对于现在许多由人承担的工作，凯利认为在未来应该交给机器人来做。然而，最近有些经济学家却对自动化程度的提高忧心忡忡。麻省理工学院经济学家埃里克·布林约尔松和安德鲁·麦卡菲合著的《与机器赛跑》（Race Against the Machine）一书出版之后，保罗·克鲁格曼也介入了这场争论。克鲁格曼在其《纽约时报》的专栏中写道：“这些例子中最引人注目的是，许多被机器替代的工作是高技能、高工资的，技术所带来的负面效应，影响的并不仅仅是从事低端工作的人。而且，创新和进步真的会伤害大批的工人甚至是所有工人吗？我常常听到有人断言，这种情况不会出现。但事实上，它是会发生的，而且严肃的经济学家意识到这种情况的可能性已经差不多有两个世纪了。”[12]的确，它第一次发生在工业革命时期，当时的熟练技术工人是新型织布机和工厂的最大受害者。因此，只要想到对裁员的影响，我们就会反感生产率的提高。
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然而，今天的“机器人程序”对工人工作的剥夺以及对收入分配的影响，与19世纪那些由蒸汽驱动的工厂并无二致。机器人是新型资本设备，它的普及最初犒赏的将会是这种资本的所有者。不过，总有一天，每个劳动者将会用更多的资本来完成他们的工作，正如一个织工用机械织布机可以比自己的手摇织布机织出更多的布。这将直接转化为更高的劳动生产率以及更高的工资。这一切的前提是，工人们会掌握更多必要的技能，而社会上开发出了必要的收入分配管理工具。不管机器人是多么聪明过人，机械化和机器人化都不是新生事物，也不是不寻常的现象。它们不过是最新一代的资本设备，能让工人拥有更多的资本来改善生产能力。最终，生产性投资会驱动长期的经济发展，更高的收入也将随之而来，而收入如何分配是一个社会政治性的挑战。从长远来看，机器或机器人能够接替人的工作，将人类从只有他们能做的工作中解放出来，这是一件好事。它将让工作给很多人带来更本质的酬赏。
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然而，我并不认为在没有“产品”的情况下，人们真正学会了该如何思考生产率提高意味着什么，或者该如何分享它的收益。伴随着与数字技术相关的生产率的提高，收入不平等状况正在加剧，这表明到目前为止收益并没有得到非常广泛的分享。这就解释了为什么关于数字化设备和机器的资本投资潮对工作、收入、分配的影响，经济学家们会争论不休，令人无所适从。
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与此有关的问题是，如何解释某种特定类型的无形产品或服务的价值，比如在线音乐、搜索引擎、应用程序、众包百科等纯粹的数字产品。通常它们都是免费的，而没有市场价格它们就不会体现在GDP统计中。正如埃里克·布林约尔松和亚当·桑德斯所指出的：“我们到处都看得见信息时代的影响，就是在GDP统计中看不见它。”这是向罗伯特·索洛关于计算机的著名言论的一次致敬。[13]因此，举个例子，尽管唱片业的市场规模在不断萎缩，但人们花在听音乐上的时间肯定更多了，而不是更少了。消费者的购买花费和从中获得的价值之间的差距被称为“消费者盈余”，随着网上免费的产品和服务越来越流行，消费者盈余正在扩大。[14]这是引发人们思考GDP所衡量的内容和总体经济福利之间越来越大的差异时，这构成了另一个原因。更糟的是，GDP统计扭曲了经济的真实状况。例如，美国经济分析局估计，自从2011年第二季度以来，在扣除物价因素后，美国国民接入互联网的花费下降了。这真有点荒谬。麻省理工学院的经济学家埃里·布林约尔松指出，信息产业（如软件、电视、广播、电影、电信、数据处理、出版等）在官方GDP统计数据中的占比与25年前相同，都是4%。他和他的合著者吴周熙（JooHee Oh）估计，10年来，消费者平均每年从使用Facebook、维基百科、Craigslists和谷歌等免费线上服务中获得的价值实际上达到了3000亿美元。[15]谷歌公司首席经济学家哈尔·范里安（Hal Varian）测算，谷歌公司每年为用户提供价值1500亿美元的免费搜索服务，他当然会这么说，但他的计算是合理的。经济学家迈克·曼德尔（Michael Mandel）曾预计“数据”或信息会成为常规的产品和服务类别之外的第三种类别。在他对美国官方的GDP统计数据进行调整后，该国2012年的实际GDP增加了0.6%，这个差异非同小可，要知道强大的复合算法会让这类数据上的小小改变，在若干年后产生巨大的影响。[16]
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官方统计人员需要开始考虑如何更好地计量“信息”或电子产品的生产和消费，它们显然给消费者带来了价值。因为GDP衡量的仅为货币性交易，新的“免费”商业模式并没有得到充分的计量，不收取费用却给消费者带来好处的新型服务也没有被测量。从公共图书馆到郊野漫步，免费却有价值的活动从来都有，但现在不同的是，非货币性活动已同商业活动广泛地交织在一起，这使得产生GDP定义的生产界限概念具有了内在的模糊性。
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极简GDP史 可持续性该如何衡量
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与GDP有关的第三个新问题就是，它考虑产品和服务产出随时间增长，但没有充分说明现在的增长是否以透支未来的增长为代价。显然，这个问题在棘手性上丝毫不比前两个逊色。GDP统计并不扣除实物资产的贬值（“资本消耗”），但这是一种精密的指标，可以显示如果一直像现在这样以减少未来消费的方式进行消费，我们距离资本耗尽还有多远。
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这种统计忽略了一个方面，就是资本的实物存量（如机器、运输设备、建筑物等）必须要以大于实际所需的程度实现增长，这仅是为了补偿现有存量的贬值。如果要维持现有的人均消费水平，就必须进行额外的投资，以便同人口增长保持同步。归根结底，这才是重要的事情，而不是GDP的总规模。在经济学的专门术语中，这被称为“资本扩大”。此外，如果要考虑创新和技术进步的因素，那么纳入“必需的”额外投资指标以实施创新是否就必不可少呢？威廉·诺德豪斯和詹姆斯·托宾认为：“当发展就是简单的人口和劳动力增加的时候，资本扩大的原则是足够清楚的。在具有技术进步的经济中，它的适用性就不清楚了。的确，国民收入的概念现在变得模糊不清。资本扩大的需求是否应该被解释成资本须同产品和技术保持同步，而不仅仅只是劳动力？”[17]在高度创新驱动的经济中，这个问题越来越具有紧迫性。
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国际上最新的国民经济核算标准SNA2008试图解决一部分这样的问题。美国是第一个实施该标准提出的改进建议的国家，包括将研发支出计算为投资而不是企业成本，以及估算好莱坞电影和音乐等“艺术原创作品”的投资价值。遵循这种思路的统计方法在2007年实施时就使得美国的GDP一次性提高了2%，而在2013年中期公布的GDP的数据提高幅度则更大，达到了3.4%。国民经济核算体系SNA2008的使用手册解释说：“很多这样的资产与以某种方式建立的知识产权有关，它们常常被视为‘新经济’的标志。”
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然而，这些有关资产投资处理的问题仅仅是可持续性的一个方面，关于可持续性还有其他的认识维度。可持续性这个词常常指的是GDP年复一年的增长对自然资源的消耗，或以其他方式对环境的破坏究竟达到了何种程度。现有的国民经济核算所需要作出的最重要的改进就是，如何实现新资产投资和现有资产消耗及贬值之间的平衡。实现不了这样的平衡，那么我们虽然可以知道目前的经济增长速度，但是无从得知这样的发展未来能否持续下去。韦茨曼—奥尔顿法的优点在于仅对现有的统计适当做一些简单的改变。更加全面，但也更野心勃勃和困难重重的方法，是开发一种“综合财富”衡量法，以涵盖全部的国家资产及其逐年变化的情况，这无疑将更加重视真正的可持续性指标所必需的环境措施。[18]
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应该说，官方统计人员已经给予了环境措施越来越多的关注，从二氧化碳排放、水质到矿产资源的开采。2012年，联合国统计委员会采用了一种新的国际统计标准——环境经济核算体系SEEA，它具有和国民经济核算体系SNA同等的地位。多年来，一些国家一直在公布环境的“卫星账户”，尽管很难确定它们会对环境政策的决策产生什么直接的影响。只要政治竞赛的焦点还在经济发展上，那么一组被称为“卫星账户”的统计数据就不可能具有什么影响力。而笔者认为他们一直都会这样。
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