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摘 要 在中国工业经济增长率的研究中要用到工业经济统计的基础数据。由于中国处在经济转型之中，统计数据的不断调整，给相关研究带来一定难度。为了系统科学地对工业基础统计数据进行分析，根据与宏观经济运行匹配、数据相对稳定程度、数据完整程度以及同现代市场经济数据接轨程度为标准，借鉴生命周期理论，将中国工业经济统计数据库分为数据库的初创期、成长期和成熟期，并从全要素生产率测度的出视角，对投入产出数据进行了回顾和理论分析。
关键词 工业 数据库 资本 劳动 全要素生产率
一、引言
工业经济增长率一直是宏观经济和产业经济研究的重点内容（Barro，1993；Krugman，1994）。在以全要素生产率（TFP）为重要测度指标的工业及分行业增长率研究中，实证研究已经成为主流的方法（Diego Comin，2006）。
但是，在实证研究中，数据起始时间的确定并未引起足够重视。在已有的研究中，不同的学者根据自己的研究需要，采用不同的基年。如黄勇峰等（2002）和张军（2003）把1978年作为基年，①郑玉歆和罗斯基（1993）把1979年作为基年， 陈勇、李小平（2006）把1980年作为基年，②刘建国、李国平、张军涛、孙铁山（2012）把1990年作为基年，张军等（2004）、吴延兵（2008）把1993年作为资本存量折算的基年，③薛钢、陈思霞、蔡璐（2015）把2005年作为基年。④
在对工业基础数据进行全要素生产率分析时，对基础数据的来源及处理也缺乏足够的认识。刘建国、李国平、张军涛、孙铁山（2012）运用Malmquist指数模型测度了1990-2009年中国省域的经济效率和全要素生产率，并对其影响因素进行了分析；梅国平、甘敬义、朱清贞（2014）测度了我国29个省级地区2001-2011年全要素生产率的变动及其区域非均衡性；薛钢、陈思霞、蔡璐（2015）基于 2005-2012年的省级面板数据，利用DEA-Malmquist非参数分析方法，研究了城镇化对全要素生产率的增长效应以及公共支出政策的作用机制。但是，以上学者在基础数据处理中或许是忽视，或许是由于篇幅的原因，并未对工业统计数据的来源、统计口径调整等数据处理问题做出详细说明。⑤
综合来讲，目前从工业经济统计数据的选择和使用来看，存在的主要问题是：（1）工业经济实证研究数据时间起点选择的一定程度的随意性。（2）忽视了工业经济统计数据标准和口径调整变化对数据的影响和相关处理。
文章创新性贡献工作主要体现在如下三个方面：第一，对中国工业数据的来源数据库按照时间发展阶段，进行了科学、合理的划分，并给出了理论依据。第二，提供了工业基础数据实证研究时间起点确定的方法及其理论依据。第三，系统地对工业数据及来源数据库进行了分析。
全文结构安排如下：第二部分主要分析我国工业经济统计数据库，第三部分，对不同的工业经济统计数据来源，借鉴企业生命周期理论，首次提出了我国工业经济统计数据库的三阶段划分，并给出了理论依据。第四部分从全要素增长率的维度，按照实证建模的视角，分析了工业经济增长中最核心的产出和投入要素。第五部分是研究结论与建议。
二、中国工业企业的主要统计经济数据库来源
目前，对于工业经济增长的理论和实证研究中，主要采用国家统计局数据库、研究机构和公司数据库。本质上，国家统计局和国家部办委及研究机构和公司数据库，在工业经济原始数据上是完全一致的。
综合统计数据库和专题统计数据库。综合统计数据库主要有：中国统计局工业统计数据库；“中经网”、“国研网”工业经济统计数据库；其他综合统计数据库。专题数据库是同综合数据主要有：人口调研数据库；其他专题统计数据库。
三、工业经济统计数据库的分类及理论依据
根据我国工业数据库与我国宏观实体经济发展的匹配状况、数据库的稳定程度、数据库的完整状况和与现代国际数据的接轨程度，借鉴企业生命周期理论，把我国改革开放（1978年）以后中国工业数据库分数据库的初创期、成长期和成熟期三个发展阶段。
第一个阶段：社会主义市场经济工业统计数据库的初创期（1980-1997年）
中国社会主义市场经济建立的过程。1978年十一届中全会的召开，拉开了以经济建设为中心的序幕（吴敬琏，2015）。因此，具有实质市场意义的数据测度才有可能建立。中国工业城市改革一直到1984年才开始⑥（陈康、谢千里、辛格，1992）。1992年以前，我国采用的苏联及东欧等社会主义国家采用的物质平衡核算体系（MPS），1993年新的国民经济体系核算建立，建立了国民经济核算体系（SNA），GDP就成为新体系中的核心指标。总体而言，1993年以后的数据比较完整（陈诗一，2008）。
第二个阶段：工业经济统计数据库的成长期（1998-2010年）
1997年以前，我国是按照行政隶属关系来统计各类报表。在1998年以后，工业经济的统计指标转变为按照工业经济的体制属性和经济规模为统计标准。2008年全部工业统计指标主要是按照规模以上工业企业和规模以下工业企业发布。规模以上工业企业科技活动统计指标。许多学者在实证分析时，把1998年作为起始时间⑦（孟连、王小鲁，2000；张军、陈诗一、Gary H.Jefferson，2009）
第三个阶段：工业经济统计数据库的成熟期（2011年-今）
在这个阶段，有一个重要的调整时间是2011年以后的工业企业数据，规模以上工业企业的统计门槛从每年工业总产值500万元，提高到每年工业总产值的2000万元。
从我国工业经济发展历程看，除了上面的时间分类，还有几个关键时间是可以作为划分时间点的，分别是1984年的工业归类变化和1994年财税改革。但是由于1980-1984年时间太短，不适合依次划断。1994年的财税改革同1998年的统计标准变化来讲，后者更具有普遍意义。因此，采用上面的工业数据库的发展阶段分类。 在工业企业统计数据库的阶段划分主要依据如下原则：工业经济统计数据与宏观经济发展阶段相匹配的原则；数据库各项统计指标调整的频率和相对稳定程度；数据库的完整程度；与现代数据库接轨的程度。
四、工业产出投入变量数据选择、构建现状
在对工业经济增长率的实证研究中，需要关注产出变量和投入变量。具体一点讲，就是一个增长率模型中的解释变量和被解释变量。在模型的左端，工业产出的变量选择争议不大，在模型的右侧，被解释变量的选择，则非常广泛。其中最核心的无疑是资本和劳动这两大基本变量，因为它揭示了经济增长的基本动力。
（一） 产出变量
在产出变量中，经常作为实证模型的被解释变量的有：工业总产值、工业增加值、工业净产值。我国统计部门自 1986 以后，就发布了工业行业和39 个工业分行业的相关产出指标。
1、工业总产值
总产值指标的数据一般与会计的主营业务收入数据接近，所以普查中会出现企业以主营业务收入代替总产值的情况，特别在规模以下工业企业中比较常见。许多学者把工业总产值指标作为工业产出的替代指标。如谢千里等（1993） 和李小平等（2005）计算工业部门的 TFP 时采用的是工业总产值。
2、工业增加值、工业净产值
工业增加值和工业净产值的关系为： 工业增加值=工业净产值-支付给非物质生产的费用-利息支出+固定资产折旧+大修理基金。从理论上说， 两种组合在投入产出的相关分析中结果一样， 但实际上两种组合都存在无法回避的数据构造的难题。陈勇、李小平（2006）采用的方法是：根据工业净产值推断出工业增加值，然后根据统计年鉴提供的工业品出厂价格指数进行平减。⑧根据1993年年鉴中的1992年工业净产值和工业净产值的数据对照，分析发现，1992年整个工业行业的工业增加值相对工业净产值的偏差只有 2.91%，偏差较小（陈勇、李小平，2006）。同时，如果研究时间范围不是关注于改革开放以来的长期序列数据，“工业净产值”作为一个工业的过去常用的经济指标，在后续的研究中，可以逐步得到解决。
（二） 投入变量
作为测度经济增长的模型，最基本的投入要素变量有资本存量、劳动投入变量和中间投入变量。部分工业行业或工业分行业增长测度模型，只用到了资本存量和劳动投入变量。
1、资本的估算
资本投入的测量和估算是一个非常复杂的理论问题。⑨许多经济学家对于资本测量方法这个问题进行研究。国外Triplet（1998）有较详细的论述，Harcourt（1972），Diewert（1980），Burmeister（1990），Hicks（1981）， Hulten（1990）都进行了相关综述，Jorgenson（1980，1986，1989，1992，1996）对资本投入进行了持续研究。从操作层面讲，OECD （1993，1999，2001）的资本测量手册非常详细地介绍了资本测量的步骤。目前，在资本存量的估计问题上的分歧逐渐减少，PIM的方法已经被广泛认同。
2、劳动投入
劳动投入是工业增长率研究的另一个重要投入变量。对于劳动投入，使用比较多的变量是“职工人数”、“从业人员人数”、“受教育年限”和“工资水平”等变量。豗需要说明的是，由于中国二元经济结构的影响，我们目前的就业和失业的统计方法和标准，与国际上通行的就业和失业标准并不一致。豘我们目前统计的失业率是城镇登记人口失业率，一是“城镇人口”，而非全部人口，二是“登记人口”，这些问题是在实证研究中使用劳动投入数据中需要考虑的地方。
3、中间投入
采用工业总产值为模型的解释变量时，需要估算中间投入。
郑玉歆（1998）和黄勇峰等（2002）在计算国有和集体工业的中间投入时， 采用的推算方法为： 中间投入=（工业总产值折旧大修理基金）/平减指数。如果考虑细分工业行业，这种估算方法容易使人无所适从（郑玉歆、罗斯基，1993）。李小平等（2005） 也通过构造中间投入平减指数估计了工业各行业的中间投入，不过他在计算等式中忽略了大修理基金。谢千里、罗斯基、郑玉歆（1990）测度国营企业和集体企业的生产率时，采用的指标是劳动、资本和中间投入等三个投入的柯布道格拉斯生产函数（C-D）。总产出按照1980年为基期，调整的工业总产值。
五、结语
中国工业数据源自中国工业从计划经济转向社会主义市场经济的实践。由于中国的工业经济转型时间非常之短，只有30-40年的时间，给数据调整和处理提出很大的挑战。对于我国工业数据库的初建期、成长期的投入产出数据，在实证时，需要充分考虑到统计标准的调整频繁而导致实证的结果的可靠性和科学性，对于我国工业企业经济统计成熟期的数据，只需要关注统计口径的微调即可。因此，在进行工业经济增长、经济波动等实证研究时，如果不是针对改革开放后的全区间实证研究，或者一定需要某一特定时段的工业数据，可以选择时间稍晚一点的数据库为宜。从研究时间的起点来看，以2003年，2000年，1998年，1995年等为研究起点，都是不错的选择。
本文获得教育部人文社会科学研究规划基金项目（11YJ A630122）、中国纺织产业发展研究学科创新团队（20131127）、武汉纺织大学2014年度教学研究项目（2014JY131）资助
注释：
①黄勇峰，任若恩. 中美两国制造业全要素生产率比较研究[J]. 世界经济， 2002（1）：165-180.
②⑧陈勇，李小平. 中国工业行业的面板数据构造及资本深化评估：1985-2003[J]. 数量经济技术经济研究，2006（10）： 57-68.
③吴延兵.用DEA方法评测知识生产中的技术效率与技术进步[J].数量经济技术经济研究，2008（2）： 67-79.
④薛钢，陈思霞，蔡璐. 城镇化与全要素生产率差异：公共支出政策的作用[J].中国人口·资源与环境，2015（ 3）： 50-55.
⑤李小平，朱钟棣.中国工业行业的全要素生产率测算——基于分行业面板数据的研究[J]. 管理世界，2005（4）： 56-64.
⑥陈宽，谢千里，罗斯基，王宏昌，郑玉歆. 中国国营工业生产率变动趋势研究[J]. 中国社会科学，1988（4）：37-44.
⑦张军，陈诗一. Gary H.Jefferson，结构改革与中国工业增长[J]，经济研究，2009（7）： 4-18.
⑨单豪杰. 中国资本存量K的再估算：1952-2006年[J].数量经济技术经济研究，2008（10）：17-31.
李小平，陈勇. 劳动力流动、资本转移和生产率增长[J].统计研究，2007（7） ：22-28.
郑京海，胡鞍钢. Arne Bigsten，中国的经济增长能否持续—— 一个生产率视角[J].经济学（季刊），2008（4）：777-808.
（作者单位：武汉纺织大学管理学院）
关键词 工业 数据库 资本 劳动 全要素生产率
一、引言
工业经济增长率一直是宏观经济和产业经济研究的重点内容（Barro，1993；Krugman，1994）。在以全要素生产率（TFP）为重要测度指标的工业及分行业增长率研究中，实证研究已经成为主流的方法（Diego Comin，2006）。
但是，在实证研究中，数据起始时间的确定并未引起足够重视。在已有的研究中，不同的学者根据自己的研究需要，采用不同的基年。如黄勇峰等（2002）和张军（2003）把1978年作为基年，①郑玉歆和罗斯基（1993）把1979年作为基年， 陈勇、李小平（2006）把1980年作为基年，②刘建国、李国平、张军涛、孙铁山（2012）把1990年作为基年，张军等（2004）、吴延兵（2008）把1993年作为资本存量折算的基年，③薛钢、陈思霞、蔡璐（2015）把2005年作为基年。④
在对工业基础数据进行全要素生产率分析时，对基础数据的来源及处理也缺乏足够的认识。刘建国、李国平、张军涛、孙铁山（2012）运用Malmquist指数模型测度了1990-2009年中国省域的经济效率和全要素生产率，并对其影响因素进行了分析；梅国平、甘敬义、朱清贞（2014）测度了我国29个省级地区2001-2011年全要素生产率的变动及其区域非均衡性；薛钢、陈思霞、蔡璐（2015）基于 2005-2012年的省级面板数据，利用DEA-Malmquist非参数分析方法，研究了城镇化对全要素生产率的增长效应以及公共支出政策的作用机制。但是，以上学者在基础数据处理中或许是忽视，或许是由于篇幅的原因，并未对工业统计数据的来源、统计口径调整等数据处理问题做出详细说明。⑤
综合来讲，目前从工业经济统计数据的选择和使用来看，存在的主要问题是：（1）工业经济实证研究数据时间起点选择的一定程度的随意性。（2）忽视了工业经济统计数据标准和口径调整变化对数据的影响和相关处理。
文章创新性贡献工作主要体现在如下三个方面：第一，对中国工业数据的来源数据库按照时间发展阶段，进行了科学、合理的划分，并给出了理论依据。第二，提供了工业基础数据实证研究时间起点确定的方法及其理论依据。第三，系统地对工业数据及来源数据库进行了分析。
全文结构安排如下：第二部分主要分析我国工业经济统计数据库，第三部分，对不同的工业经济统计数据来源，借鉴企业生命周期理论，首次提出了我国工业经济统计数据库的三阶段划分，并给出了理论依据。第四部分从全要素增长率的维度，按照实证建模的视角，分析了工业经济增长中最核心的产出和投入要素。第五部分是研究结论与建议。
二、中国工业企业的主要统计经济数据库来源
目前，对于工业经济增长的理论和实证研究中，主要采用国家统计局数据库、研究机构和公司数据库。本质上，国家统计局和国家部办委及研究机构和公司数据库，在工业经济原始数据上是完全一致的。
综合统计数据库和专题统计数据库。综合统计数据库主要有：中国统计局工业统计数据库；“中经网”、“国研网”工业经济统计数据库；其他综合统计数据库。专题数据库是同综合数据主要有：人口调研数据库；其他专题统计数据库。
三、工业经济统计数据库的分类及理论依据
根据我国工业数据库与我国宏观实体经济发展的匹配状况、数据库的稳定程度、数据库的完整状况和与现代国际数据的接轨程度，借鉴企业生命周期理论，把我国改革开放（1978年）以后中国工业数据库分数据库的初创期、成长期和成熟期三个发展阶段。
第一个阶段：社会主义市场经济工业统计数据库的初创期（1980-1997年）
中国社会主义市场经济建立的过程。1978年十一届中全会的召开，拉开了以经济建设为中心的序幕（吴敬琏，2015）。因此，具有实质市场意义的数据测度才有可能建立。中国工业城市改革一直到1984年才开始⑥（陈康、谢千里、辛格，1992）。1992年以前，我国采用的苏联及东欧等社会主义国家采用的物质平衡核算体系（MPS），1993年新的国民经济体系核算建立，建立了国民经济核算体系（SNA），GDP就成为新体系中的核心指标。总体而言，1993年以后的数据比较完整（陈诗一，2008）。
第二个阶段：工业经济统计数据库的成长期（1998-2010年）
1997年以前，我国是按照行政隶属关系来统计各类报表。在1998年以后，工业经济的统计指标转变为按照工业经济的体制属性和经济规模为统计标准。2008年全部工业统计指标主要是按照规模以上工业企业和规模以下工业企业发布。规模以上工业企业科技活动统计指标。许多学者在实证分析时，把1998年作为起始时间⑦（孟连、王小鲁，2000；张军、陈诗一、Gary H.Jefferson，2009）
第三个阶段：工业经济统计数据库的成熟期（2011年-今）
在这个阶段，有一个重要的调整时间是2011年以后的工业企业数据，规模以上工业企业的统计门槛从每年工业总产值500万元，提高到每年工业总产值的2000万元。
从我国工业经济发展历程看，除了上面的时间分类，还有几个关键时间是可以作为划分时间点的，分别是1984年的工业归类变化和1994年财税改革。但是由于1980-1984年时间太短，不适合依次划断。1994年的财税改革同1998年的统计标准变化来讲，后者更具有普遍意义。因此，采用上面的工业数据库的发展阶段分类。 在工业企业统计数据库的阶段划分主要依据如下原则：工业经济统计数据与宏观经济发展阶段相匹配的原则；数据库各项统计指标调整的频率和相对稳定程度；数据库的完整程度；与现代数据库接轨的程度。
四、工业产出投入变量数据选择、构建现状
在对工业经济增长率的实证研究中，需要关注产出变量和投入变量。具体一点讲，就是一个增长率模型中的解释变量和被解释变量。在模型的左端，工业产出的变量选择争议不大，在模型的右侧，被解释变量的选择，则非常广泛。其中最核心的无疑是资本和劳动这两大基本变量，因为它揭示了经济增长的基本动力。
（一） 产出变量
在产出变量中，经常作为实证模型的被解释变量的有：工业总产值、工业增加值、工业净产值。我国统计部门自 1986 以后，就发布了工业行业和39 个工业分行业的相关产出指标。
1、工业总产值
总产值指标的数据一般与会计的主营业务收入数据接近，所以普查中会出现企业以主营业务收入代替总产值的情况，特别在规模以下工业企业中比较常见。许多学者把工业总产值指标作为工业产出的替代指标。如谢千里等（1993） 和李小平等（2005）计算工业部门的 TFP 时采用的是工业总产值。
2、工业增加值、工业净产值
工业增加值和工业净产值的关系为： 工业增加值=工业净产值-支付给非物质生产的费用-利息支出+固定资产折旧+大修理基金。从理论上说， 两种组合在投入产出的相关分析中结果一样， 但实际上两种组合都存在无法回避的数据构造的难题。陈勇、李小平（2006）采用的方法是：根据工业净产值推断出工业增加值，然后根据统计年鉴提供的工业品出厂价格指数进行平减。⑧根据1993年年鉴中的1992年工业净产值和工业净产值的数据对照，分析发现，1992年整个工业行业的工业增加值相对工业净产值的偏差只有 2.91%，偏差较小（陈勇、李小平，2006）。同时，如果研究时间范围不是关注于改革开放以来的长期序列数据，“工业净产值”作为一个工业的过去常用的经济指标，在后续的研究中，可以逐步得到解决。
（二） 投入变量
作为测度经济增长的模型，最基本的投入要素变量有资本存量、劳动投入变量和中间投入变量。部分工业行业或工业分行业增长测度模型，只用到了资本存量和劳动投入变量。
1、资本的估算
资本投入的测量和估算是一个非常复杂的理论问题。⑨许多经济学家对于资本测量方法这个问题进行研究。国外Triplet（1998）有较详细的论述，Harcourt（1972），Diewert（1980），Burmeister（1990），Hicks（1981）， Hulten（1990）都进行了相关综述，Jorgenson（1980，1986，1989，1992，1996）对资本投入进行了持续研究。从操作层面讲，OECD （1993，1999，2001）的资本测量手册非常详细地介绍了资本测量的步骤。目前，在资本存量的估计问题上的分歧逐渐减少，PIM的方法已经被广泛认同。
2、劳动投入
劳动投入是工业增长率研究的另一个重要投入变量。对于劳动投入，使用比较多的变量是“职工人数”、“从业人员人数”、“受教育年限”和“工资水平”等变量。豗需要说明的是，由于中国二元经济结构的影响，我们目前的就业和失业的统计方法和标准，与国际上通行的就业和失业标准并不一致。豘我们目前统计的失业率是城镇登记人口失业率，一是“城镇人口”，而非全部人口，二是“登记人口”，这些问题是在实证研究中使用劳动投入数据中需要考虑的地方。
3、中间投入
采用工业总产值为模型的解释变量时，需要估算中间投入。
郑玉歆（1998）和黄勇峰等（2002）在计算国有和集体工业的中间投入时， 采用的推算方法为： 中间投入=（工业总产值折旧大修理基金）/平减指数。如果考虑细分工业行业，这种估算方法容易使人无所适从（郑玉歆、罗斯基，1993）。李小平等（2005） 也通过构造中间投入平减指数估计了工业各行业的中间投入，不过他在计算等式中忽略了大修理基金。谢千里、罗斯基、郑玉歆（1990）测度国营企业和集体企业的生产率时，采用的指标是劳动、资本和中间投入等三个投入的柯布道格拉斯生产函数（C-D）。总产出按照1980年为基期，调整的工业总产值。
五、结语
中国工业数据源自中国工业从计划经济转向社会主义市场经济的实践。由于中国的工业经济转型时间非常之短，只有30-40年的时间，给数据调整和处理提出很大的挑战。对于我国工业数据库的初建期、成长期的投入产出数据，在实证时，需要充分考虑到统计标准的调整频繁而导致实证的结果的可靠性和科学性，对于我国工业企业经济统计成熟期的数据，只需要关注统计口径的微调即可。因此，在进行工业经济增长、经济波动等实证研究时，如果不是针对改革开放后的全区间实证研究，或者一定需要某一特定时段的工业数据，可以选择时间稍晚一点的数据库为宜。从研究时间的起点来看，以2003年，2000年，1998年，1995年等为研究起点，都是不错的选择。
本文获得教育部人文社会科学研究规划基金项目（11YJ A630122）、中国纺织产业发展研究学科创新团队（20131127）、武汉纺织大学2014年度教学研究项目（2014JY131）资助
注释：
①黄勇峰，任若恩. 中美两国制造业全要素生产率比较研究[J]. 世界经济， 2002（1）：165-180.
②⑧陈勇，李小平. 中国工业行业的面板数据构造及资本深化评估：1985-2003[J]. 数量经济技术经济研究，2006（10）： 57-68.
③吴延兵.用DEA方法评测知识生产中的技术效率与技术进步[J].数量经济技术经济研究，2008（2）： 67-79.
④薛钢，陈思霞，蔡璐. 城镇化与全要素生产率差异：公共支出政策的作用[J].中国人口·资源与环境，2015（ 3）： 50-55.
⑤李小平，朱钟棣.中国工业行业的全要素生产率测算——基于分行业面板数据的研究[J]. 管理世界，2005（4）： 56-64.
⑥陈宽，谢千里，罗斯基，王宏昌，郑玉歆. 中国国营工业生产率变动趋势研究[J]. 中国社会科学，1988（4）：37-44.
⑦张军，陈诗一. Gary H.Jefferson，结构改革与中国工业增长[J]，经济研究，2009（7）： 4-18.
⑨单豪杰. 中国资本存量K的再估算：1952-2006年[J].数量经济技术经济研究，2008（10）：17-31.
李小平，陈勇. 劳动力流动、资本转移和生产率增长[J].统计研究，2007（7） ：22-28.
郑京海，胡鞍钢. Arne Bigsten，中国的经济增长能否持续—— 一个生产率视角[J].经济学（季刊），2008（4）：777-808.
（作者单位：武汉纺织大学管理学院）