【深度研报】泡沫通缩期的日本经济(十二):生产要素利用率与跨部门资源配置

一、摘要

1.1 从"失去的十年"到生产率悖论

在经济学界，关于日本"失去的十年"的讨论从未停止。其中最具争议的话题之一就是：日本经济停滞的"罪魁祸首"究竟是需求不足，还是供给侧的生产率下降？

一种观点认为，日本经济停滞的原因在于有效需求不足——泡沫破裂后，消费和投资萎缩导致经济持续低迷。

另一种观点则认为，问题出在供给侧——日本的全要素生产率（TFP）增速在1990年代出现了显著下降，这才是经济停滞的根本原因。

这篇论文的独特视角在于：它质疑了上述两种看似对立的观点实际上都忽视了同一个关键变量——生产要素利用率。

1.2 论文的两大核心议题

议题一：生产要素利用率如何影响TFP的测量？

传统的增长核算分析通常假设资本和劳动的利用率是固定的。但实际上，在经济衰退期，企业会"主动或被动"地降低生产要素的利用率。

这意味着：我们观测到的"表观TFP下降"，可能有一部分实际上是生产要素利用率下降的反映，而非真正的生产率恶化。

议题二：跨部门资源配置是否真的是TFP放缓的"元凶"？

论文通过一个两部门模型证明：有时候将资源配置到"低生产率"行业反而是理性选择。

1.3 论文的核心发现

发现一：利用率的调整可以解释大部分"表观TFP下降"。剔除生产要素利用率的影响后，日本1990年代的TFP下降幅度会大幅缩小。

发现二：日本TFP下降的约85%-99%来自行业内效应，而非跨行业资源错配。

发现三：资本利用率和TFP冲击之间可能呈正相关或负相关，取决于经济环境。

发现四：仅从生产率角度讨论跨部门资源配置具有局限性，需要考虑需求侧因素。

二、生产要素利用率与TFP测量：理论框架

2.1 传统增长核算的局限性

2.1.1 传统方法的基本假设

传统的增长核算分析（如Hayashi和Prescott，2002）通常基于以下方程：

dy = dTFP + α·dk + (1-α)·dn

其中：

dy：产出增长率

dTFP：全要素生产率增长率

dk：资本投入增长率

dn：劳动投入增长率

α：资本份额

关键假设：资本利用率和劳动利用率是固定的。

2.1.2 传统方法的问题

在传统方法中，"表观TFP"实际上包含两个部分：

表观TFP = 真实TFP - 生产要素利用率下降的影响

举例说明：

假设某工厂在繁荣期：机器每天运转24小时（三班倒），工人每天工作12小时，月产出1000件。

在衰退期：机器每天运转16小时（两班倒），工人每天工作8小时，月产出600件。

如果用传统方法计算，产出下降了40%，我们会认为TFP下降了。

但实际上，机器和工人都还在，只是工作时间减少了。"TFP下降"实际上反映的是利用率下降，而非真正的生产率恶化。

2.2 川本模型的创新

2.2.1 川本（2004）模型的核心思想

川本（2004）的模型有三个主要创新点：

第一：考虑生产要素利用率的可变性。不仅包括资本利用率（机器运转时间），还包括劳动力的努力水平。

第二：允许不同行业出现不同规模经济。某些行业存在规模收益递增（如IT行业），某些则存在规模收益递减。

第三：考虑生产要素跨行业再配置的影响。

2.3 利用率与TFP冲击的关系

2.3.1 关键洞见

论文的一个重要发现是：资本利用率和TFP冲击之间的关系并非一成不变。

情况一：正相关（真实经济周期模型）

当正向TFP冲击发生时，企业预期未来收益增加，有动力提高当前产量，因此同时提高资本利用率。

情况二：负相关（新凯恩斯主义模型）

当总需求对TFP冲击反应迟钝时，即使TFP提高，企业也不觉得需要增加生产，资本利用率可能下降。

2.3.2 政策启示

这一发现具有重要政策含义：我们不能简单地将利用率下降等同于"需求不足"。

三、实证分析：利用率调整能解释多少TFP下降？

3.1 数据来源与方法

论文使用了两类数据：

第一类：JIP数据库（2008年版）

• 108个部门的年度TFP增长率

• 来源：经济产业研究所

第二类：月度劳动统计

• 超额劳动时间变化率（同比）

• 资本利用率指数

• 来源：日本总务省

3.1.2 分析方法

论文发现制造业的超额劳动时间变化率和资本利用率指数高度相关：

回归结果：

dS = 0.19 × dh_excess + 0.02 + ε

关键发现：相关系数高达0.63（强正相关）。

3.2 核心结果

3.2.1 私营经济整体结果

表3-1：日本私营经济TFP变化率分解

1980-1989

• 表观TFP变化率: 约1.81%

• 利用率调整后TFP变化率: 约1.40%-1.72%

• 调整幅度: 缩小约23%

1990-1999

• 表观TFP变化率: 约0.51%

• 利用率调整后TFP变化率: 约0.66%-1.17%

• 调整幅度: 扩大约74%

90年代-80年代变化

• 表观TFP变化率: 约-1.30%

• 利用率调整后TFP变化率: 约-0.23%至-1.06%

• 调整幅度: 缩小17%-83%

关键发现：剔除利用率影响后，TFP下降幅度大幅缩小！

3.2.2 制造业与非制造业对比

表3-2：制造业TFP变化率分解

1980-1989

• 表观TFP变化率: 约3.07%

• 调整后TFP变化率: 约2.48%-2.94%

1990-1999

• 表观TFP变化率: 约0.98%

• 调整后TFP变化率: 约1.11%-1.89%

变化

• 表观TFP变化率: 约-2.10%

• 调整后TFP变化率: 约-0.59%至-1.75%

表3-3：非制造业TFP变化率分解

1980-1989

• 表观TFP变化率: 约1.17%

• 调整后TFP变化率: 约0.83%-1.09%

1990-1999

• 表观TFP变化率: 约0.33%

• 调整后TFP变化率: 约0.32%-1.09%

变化

• 表观TFP变化率: 约-0.84%

• 调整后TFP变化率: 约+0.26%至-0.59%

3.3 结果解读

3.3.1 为什么利用率调整如此重要？

在1990年代初期泡沫破裂后，日本经济陷入长期低迷。企业面临需求萎缩，纷纷采取"调整生产要素"的应对策略：

• 资本方面：减少设备运转时间，推迟新设备投资

• 劳动方面：缩短工作时间、减少加班、压缩非正式员工

这种调整在统计上表现为"利用率下降"，但这是企业对不利环境的理性反应，而非生产率本身恶化。

3.3.2 川本结论与Hayashi-Prescott结论的对比

表3-4：两种研究结论对比

Hayashi-Prescott (2002)

• 结论: TFP是经济放缓的主因

• TFP下降幅度: 约2.18%

川本(2004)

• 结论: 考虑利用率后，TFP几乎不变

• TFP下降幅度: 约0.2%

四、跨部门资源配置：供给侧与需求侧的对话

4.1 传统观点：资源配置是TFP的关键

4.1.1 资源再配置的机制

传统增长理论认为，如果资源能够自由流向最高生产率的用途，经济效率就能最大化。

具体机制：

• 劳动力从低生产率行业流向高生产率行业

• 资本从低回报行业流向高回报行业

• 生产率低的企业退出，生产率高的企业扩张

4.1.2 日本的资源配置现状

表4-1：日本资本与劳动力再配置效应

1980年代

• 资本再配置效应: 约+0.15%/年

• 劳动力再配置效应: 约+0.10%/年

• 整体再配置效应: 约+0.25%/年

1990年代

• 资本再配置效应: 约+0.25%/年

• 劳动力再配置效应: 约+0.16%/年

• 整体再配置效应: 约+0.41%/年

2000年代

• 资本再配置效应: 约+0.10%/年

• 劳动力再配置效应: 约-0.05%/年

• 整体再配置效应: 约+0.05%/年

发现：1990年代日本整体再配置效应反而最强！

4.2 需求侧视角：被忽视的另一半

4.2.1 问题的提出

论文提出了一个发人深省的问题：如果资源应该流向"高生产率"行业，为什么日本不应该继续"去工业化"？

1990年代，日本制造业份额持续下降，服务业份额持续上升。按照传统观点，这是"错误的方向"。

但这是正确的吗？

4.2.2 两部门模型分析

论文构建了一个简化的两部门模型：

部门A：制造业（高生产率）

• 假设存在规模收益递减

• 面临市场饱和

部门B：服务业（低生产率）

• 假设需求弹性较低

• 但能提供制造业无法提供的服务

关键发现：在一定条件下，将资源从A部门转移到B部门可能是理性的。

4.3 对"去工业化"政策的反思

4.3.1 1990年代的共识与反思

1990年代初，学术界和政策圈普遍认为日本存在"产业空洞化"问题，应该采取措施阻止制造业外流。

但论文提出了不同看法：

第一：日本制造业份额已经较高

1990年日本制造业GDP占比约27%，而美国已不到17%。

第二：强行逆转趋势可能适得其反

如果政府强行将资源从服务业"赶回"制造业，可能导致服务业供给不足，价格上涨。

4.3.2 正确的政策方向

第一：提高服务业自身效率

与其限制服务业发展，不如通过竞争政策、放松管制、技术创新等手段提高服务业生产率。

第二：促进制造业与服务业融合

推动"制造服务化"和"服务工业化"，促进两部门协同发展。

五、对中国经济的启示

5.1 当前中国经济面临的类似问题

5.1.1 制造业与服务业的关系

表5-1：中国产业结构变化（2000-2024年）

| 年份 | 第一产业占比 | 第二产业占比 | 第三产业占比 |

|------|------------|------------|

| 2000 | 约15% | 约51% | 约34% |

| 2010 | 约10% | 约47% | 约43% |

| 2020 | 约7% | 约39% | 约55% |

| 2024 | 约7% | 约38% | 约55% |

观察：中国服务业份额持续上升，制造业份额持续下降，"去工业化"趋势明显。

5.1.2 生产率测量问题

中国同样面临服务业生产率测量的困难：

大量非正规就业未被统计

新业态（平台经济）统计滞后

服务质量差异难以量化

5.2 政策建议

5.2.1 完善生产率统计

建议一：改进服务业统计体系

扩大统计覆盖范围

建立新业态统计标准

提高数据时效性

建议二：开展生产要素利用率研究

借鉴川本方法，分析中国生产率放缓中"真实TFP下降"与"利用率下降"的各自贡献。

5.2.2 理性看待产业结构变化

建议三：避免过度干预"去工业化"

日本经验表明，强行阻止产业结构变化可能适得其反。政策重点应该是：

提高服务业效率

促进两业融合

完善社会保障

建议四：推动制造业服务化

发展生产性服务业

提升制造业附加价值

促进服务与制造协同发展

5.2.3 提高资源配置效率

建议五：促进要素流动

打破地区间壁垒

完善劳动力市场

优化资本市场配置

建议六：支持创新和转型升级

加大研发投入

促进技术扩散

支持企业重组

六、结论与展望

6.1 日本经验的核心教训

教训一：生产率测量需要考虑利用率因素

传统的TFP计算可能高估或低估真实的生产率变化。考虑生产要素利用率的可变性，能够得到更准确的结果。

教训二：跨部门资源配置并非TFP放缓的主因

日本经验表明，TFP放缓主要来自各行业内部，而非跨行业资源错配。

教训三：产业结构变化需要理性看待

"去工业化"不一定是坏事。关键是要提高服务业自身效率，而非阻止结构变化。

教训四：供给侧和需求侧分析缺一不可

仅从生产率角度讨论资源配置具有局限性。考虑需求侧因素，能够得到更全面的政策建议。

6.2 对中国经济的展望

展望一：服务业发展仍有空间

随着收入水平提高和人口老龄化，服务业需求将持续增长。关键是要提高服务业效率，而非限制其发展。

展望二：制造业升级仍是重点

在发展服务业的同时，制造业升级仍然重要。通过数字化转型、绿色制造、智能制造提升制造业竞争力。

展望三：两业融合是大势所趋

"制造服务化"和"服务工业化"并行发展，促进制造业与服务业深度融合，是提升整体效率的关键。

6.3 结语

日本泡沫与通缩时期的教训告诉我们：经济学分析需要同时考虑供给侧和需求侧，生产率和利用率，行业内和行业间等多个维度。

简单化的结论往往经不起推敲。只有建立在扎实数据和完善方法基础上的分析，才能为政策制定提供可靠的依据。

对于今天的中国而言，日本的经验既有"反面教材"（如泡沫破裂的危害），也有"正面典型"（如处理结构转型的经验）。在借鉴别国经验的基础上走自己的路，才是最明智的选择。