3.2 中国工业发展不能再自缚手脚：炒作"产能过剩论"，不过是闻外人之风而动

观察者网：主流经济学界的观点认为，“供给侧改革”旨在调整经济结构，使要素实现最优配置，加之节能减排等做法也符合增长的长远利益。但是具体执行层面，这些措施确实是把双刃剑。在您看来，为什么这样的思维能够影响政策？

路风：这里也存在着国际因素。2005年，美联储主席伯南克在一次讲演中，把当时美国国际收支赤字迅速扩大的主要原因归咎于美国之外国家的“saving glut”（储蓄过剩），却只字不提美国当时正在中东和阿富汗进行耗资巨大的战争。虽然当时中美关系尚好，没撕破脸皮，但他指的是谁则一目了然，因为中国从本世纪之初已经取代日本成为对美的最大出超国。

2008年全球金融危机后，美国更指责中国的“产能过剩”是造成全球经济不平衡的主要原因（意思是金融危机怪中国喽）。但这些话术传到国内并经过一些人的重新解释，就在政策语言中表现出来了，如经济失衡、市场出清、僵尸企业等等概念，它们其实全是来自国外的概念。

拜登政府后期，美国对中国又采取一手打压、另一手劝其“自杀”的手法，再次编造“中国工业产能过剩”的老调，国内的主流经济学家跟着就开始煞有介事地讨论中国产能过剩的表现和原因，算得上是闻外人之风而动。只不过这一次党中央不为所动，中国才没有上当。

这里就产生一个问题，中国发展的议程是由自己还是由外人决定的？例如，2020年6月达沃斯世界经济论坛主席克劳斯•施瓦布在该论坛的官网发文说，

“全世界必须共同行动起来，迅速改造我们的社会经济的各个方面……不管是美国还是中国的每一种产业，无论石油、天然气还是高技术工业，都必须进行转型。”【9】

关键的事实是，现在中国的工业规模比美国、欧盟和日本加起来的总和还大，所以施瓦布这句听似道貌岸然的话之矛头所向，不言自明。他在该文中还说：“我们必须为我们的经济和社会系统建立完全新的基础。”

也就是说，当中国发展到现在的水平时，当中国工业发展出全球竞争优势时，西方精英希望中国的所有成就都不算数了，想把取得这些成就的“基础”打碎了重新来一遍。如果说，西方过去做的主要是劝说中国“自杀”，那么在特朗普一上台就退出《巴黎协定》之后，在欧洲国家纷纷借口能源危机而推迟减碳之后，我们所有的中国人今天都在见证：特朗普正在打碎全球经济和社会系统的现有基础，目的是“让美国再次伟大”。

无论国际、国内的因素是什么，当“二分法”思维和限产之风开始弥漫之时，就是中国经济下行之日；限产体制持续多久，中国经济增速下行就会持续多久，因为它迫使尚未完成工业化的中国出现去工业化的进程。我们用国家统计局全部5次全国经济普查公报的数据来证明这个趋势。

图3：中国的“去工业化”趋势

注：（1）选取的五个年度是历次全国经济普查公报的数据取样年份；（2）工业部门的统计口径是采矿业、制造业和电力、燃气及水的生产和供应业的加总；（3）就业人数的统计口径是单位从业人员；工业资产占比是指工业企业资产在第二产业和第三产业企业资产总量中的比例；GDP占比是指工业增加值在国民生产总值中的比例。

图3所显示的数据是，在高增长阶段结束的2013年，中国的工业就业人数达到巅峰，约为1.4亿人；2018年约为1.15亿人，5年间锐减2500万人以上；2023年的工业就业人数为1.14亿人，下降趋稳。在总体上，在2013-2023年期间，中国工业就业人数占总就业人数的比例从36.83%下降到30.30%。

那么，就业人数的减少是不是工业生产率提高造成的？不可能，因为同期第二产业（工业）资产占第二产业和第三产业总资产的比重从22.5%锐减为14%，证明生产率提高不是工业就业人数减少的主要原因，而是工业部门的份额被绝对地压缩了。此外，工业增加值占GDP比重明显下降，进一步证明去工业化的趋势。

尤为令人扼腕的是，工业人均生产率迄今仍然是最高的，不仅高于农业，而且高于服务业。换句话说，限产体制是以低效率的经济活动和资产来代替高效率的经济活动和资产，经济增长速度怎么可能不下行？

观察者网：您一直提到中国1亿吨钢铁产能的例子。过去几年钢铁工业很困难：价格下跌、企业利润率下滑，许多人认为其原因就是产能过剩，而且记得钢铁产业“去产能”实施了很多年了，为什么还是“过剩”？

路风：从2024年来看，中国钢铁工业度过很困难的一年。面临这种情况，难免又有人觉得是因为其产量（10亿吨/年）太大，“产能过剩”了。但是，任何一个工业的绝对产量或产能都不可能成为判断该工业是否过剩的依据，因为对该工业的产品需求来自其他工业或其他领域。

去年钢铁工业遇到困难的原因是经济下行导致的市场需求不振，并非只是因为它的产能很大。我举个例子。1998年，中国的粗钢产量还只有1亿多吨时就遇到生产“过剩”问题。那时，亚洲金融危机、通货紧缩、全国性水灾、国有企业脱困等等问题造成经济下行。也是在那一年，国家采取积极的宏观政策，逐渐扭转了经济下行趋势。

在随后开始的经济高增长阶段，中国钢产量连年高涨，到2014年已经达到8.2亿吨。尽管在那之后政府对钢铁工业就一直实施“去产能”和限产政策，但中国钢产量还是顽强地在2020年突破了10亿吨，因为市场需求摆在那儿。

如果只盯着某个或某些工业的绝对产量，而无视工业体系中各个工业部门之间的联系，就会犯根本性的错误。例如，就在开始对传统工业特别是基础工业实施“去产能”政策时，有人把经济增长的希望寄托在发展“一小撮”高技术产业上，比如“互联网+”等新兴产业。但是，这两年“大厂裁员”已成流行语。为什么？

因为传统工业才是互联网企业的主要客户，如果传统工受到抑制，作为供应商的高新技术产业不可能大展宏图。相反，实践已经证明，“掐死”客户，供应商只能萎缩，裁员是必然的。

对于高新技术产业，传统工业不仅是其最大的客户，而且是支持其发展的最大力量。因此，去掉传统工业，高新技术产业就发展不起来。如果不抛弃限产体制，不能重振增长，那么不仅钢铁工业会过剩，而且包括高技术工业在内的所有工业都会过剩。因此，限产体制是对中国内需扩大的最大障碍。

3.3 中国工业发展不能再自缚手脚：DeepSeek的例子说明，传统工业体系越强，科技创新进步越快

观察者网：您提到了，钢铁等传统行业的产能过剩，是经济下行的结果。但是，大家也都看到了，我们的科技创新在不断突破，比如今年春节期间，中国的人工智能大模型DeepSeek突然冒出来，风靡全球。此外，最近几年，中国新能源汽车的发展突飞猛进，推动中国的汽车出口量成为世界第一。而我们的经济增长速度却未能止跌回升，这个问题的确困扰我们很久了，您能再详尽谈一谈吗？

路风：DeepSeek出来时，我当时觉得它对国内的冲击至少不低于对国外的冲击。

我先讲国外。DeepSeek对世界的最大冲击不在于技术本身，而是在于它以更简单、更低成本的开源模型打破了美国自以为可以垄断人工智能（AI）的发展模式。美国的模式是不断增加算力、不断增加使用先进芯片的数量来保持通用大模型的技术优势，让包括中国在内的所有国家都望尘莫及。但同时也就需要不断投入巨额资金，而且需要越来越大的电力供应，以至于几个大的技术公司都在谋划建核电站。

在DeepSeek出来之前，美国的AI模型都是公司专有的（即封闭的），对用户来说要付费才能使用，但在人工智能真正找到大规模应用之前，那点儿收费远远抵不上对大模型的投资。这样，就存在一个如何收回成本的问题。

美国的AI发展模式并非依靠从应用市场获得投资回报，而是依靠资本市场对AI公司的股票估值。AI代表着最新的技术前沿，市场对它未来的发展潜力怀有期待（包括炒作产生的效果），如果美国科技公司能够在这个领域保持遥遥领先以至于追赶者难以企及的地位，美国的资本市场就可以继续支持算力竞赛式的AI发展模式。

尽管这种模式的投资成本巨大，而且也没人说得清楚AI将来到底会怎样影响经济发展，但因为今天的美国经济增长在很大程度上依靠少数几个大型科技公司（如亚马逊、微软、苹果、特斯拉、谷歌母公司Alphabet、Meta、英伟达）对股票市场价格的支撑，所以美国为“捍卫”这种模式带来的领先优势而不遗余力地封堵中国。因此，美国的AI发展模式是依靠金融资本主义和霸权的方式。

这时，DeepSeek突然冒了出来，它采用较少的算力和芯片就达到AI的先进水平。它对于美国的冲击不在于技术本身，而在于戳破了美国AI发展模式在资本市场引起的“泡沫”，不仅使美国股市下跌，而且使美国企业如何收回开发AI的巨额投资成本变成一个大悬念。

在DeepSeek“捅破天”之后，包括阿里巴巴、百度和腾讯等中国大型互联网企业也纷纷在市场上推出功能不断增强的AI模型，同样采取了可以被免费下载、修改和集成的开源模式。因此，DeepSeek及其迅速跟进的其他中国企业，在通过算力和投资竞赛而“遥遥领先”的美国封闭模式之外，为AI的发展开启了一个新的“生态系统”，它可以使包括美国企业在内的全世界用户和开发者都免费加入这个生态体系，共同发展AI。因此，有人称DeepSeek的创新是一场人工智能技术的“民主化”。如果我是特朗普，我也会对此感到心慌。

不过，这也就提出一个非常有意思的问题：中国的AI公司从大模型上挣钱了吗？其实都没有，包括DeepSeek在内，虽然它们可以融到资，虽然大型互联网公司可以通过开发AI来改进现有的业务。想想看，一个供所有人可以免费使用的开源模型能挣到钱吗？

那么，被热捧的人工智能技术怎样才能影响经济增长？这要先讲一下一般性规律。从长期看，经济增长的源泉是生产率的提高，所以任何技术创新或突破只有在能够影响到生产率变化的条件下，才能对经济增长产生作用。那么，技术怎么才能影响生产率？第一，技术必须采取产品形式；第二，也是更重要的，技术能够通过工业部门之间的需求和供应联系在工业体系中得到扩散——如计算机在各行各业的应用对总生产率的作用远大于计算机工业产值的作用。

科技创新与传统产业的关系 作者供图

我在去年的观察者网文章中讲过，工业体系的互补关系是技术进步影响生产率提高和经济增长的关键机制，即一个工业部门的创新会导致其他工业部门的技术进步，而新技术在众多工业部门的扩散和持续改进才会使其经济效果得以充分发挥。

AI是数字计算技术的最新发展，它如同计算技术经历过的所有阶段一样，如果能够影响生产率，就必须通过实体经济的应用。AI仍然是“赋能”技术，不可能代替现有的工业，反而有赖于工业的应用创新才能继续发展。因此，在所有积极参与AI技术研发的国家中，一个国家的工业规模越大、门类越多，则AI技术可能产生的经济收益就越大。

此外，在目前的通用大模型训练已经趋近于用尽互联网的现有数据时，工业数据才是AI未来发展的必要条件，而中国才是拥有最多工业数据的国家。一旦应用规模扩大，那些今天只能靠融资的AI公司就能够挣钱，只不过需要的时间比许多人想象的更长，而且可能需要与应用方合作开发用于各种特定场景的专有小模型。

我这里讲一个最近参观一家制造企业I公司时亲历的一个例子。I公司的一个车间生产手机使用的NFC部件（近距离无线通讯技术，I公司的产品主要用于无线充电），它看似只是几组线圈和金属材料的组合，但有极高的精度要求，所以整个生产过程都是自动化的（只有上下料使用人工）。

据车间负责人介绍，在自动化的大批量生产中，识别产生次品的原因并加以改进，是确保产品良率的一个关键问题。于是，他们使用了国内互联网大厂T公司为他们开发的软件。他们看中T公司的原因是后者在开发AI通用大模型方面表现出来的计算能力。但是，T公司并不能直接通过自己的大模型来开发I公司需要的软件，因为训练这种专用的能力不可能依靠来自互联网的公开数据。

实际的过程是这样的：1）由I公司的生产车间对检测出来的次品进行拍照，然后把图片数据“喂”给T公司的模型；2）T公司根据I公司不断更新的劣品特征标记，训练自己的AI模型开发出有用的软件算法；3）T公司以产品的形式把软件交付给I公司，后者将其用于自动化生产线的控制（以避免再次出现次品），并向前者付费，不断更新就不断付费。实际上，T公司只有一个人与I公司对接，全部过程通过网上传输就可以实现。

这个实际发生的例子非常生动、清晰地解释高技术工业与传统工业之间的共生关系。给定中美两国都在不遗余力地发展AI技术，那么我们讨论的关键问题就是谁能率先从AI提高生产率上赢利（不是从炒股上赢利），因为这个问题决定着AI竞争的最终结局。

我们从上面的例子看出，T公司交付给I公司的AI软件实际上是一个具有工业特定性的专用模型。这些软件或模型无法由其他企业所轻易模仿使用，因为I公司的自动化生产线本来就是自己开发的，其中包含了太多的专属经验、技能和“文化”，若将其“转移”给其他国家，不要说是印度、越南这样的发展中国家，就是日本、韩国或欧洲的发达国家，也都是不可能的。

这个例子表明的工业联系非常清晰：T公司通过开发AI大模型的竞赛是为了保持自己的技术水平，但它从AI上赢利却依靠服务于以I公司为代表的工业企业——它们可以是从纺织、服装、家具、玩具到机械设备、石油化工、制药等的所有工业企业，无论你怎样贬低这些工业是“低端”的。

因此，当参与AI竞争的国家在技术上一时几乎不分伯仲的条件下，决定长期竞争结局的关键变量取决于谁的制造业规模更大、门类更全。仅从I公司与T公司的合作上，我们就可以看出，高技术与传统工业并进的局面可以为中国带来无与伦比的竞争优势，而且已经被最近的事件所证明。

当特朗普政府对中国实施高关税之后，I公司提出，除非苹果承担关税造成的全部成本，否则将停止供货。那么，苹果公司有可能把供应链转移到其他国家吗？没有，它面临的前景要么是让苹果手机从地球上消失，要么是让它变成一个低品质的品牌。

双方已经形成的关系是这样的：苹果提出伟大的构想，而I公司帮它实现这些构想。例如，手机无线充电的想法是苹果提出的，但制造无线充电器的关键专利由I公司在全球独家享有，因为是它在技术上发明了这个器件（只是因为避免苹果陷入独家供应商的局面才授权少数其他供应商生产，但I公司保持压倒性优势）。当I公司的竞争优势不仅来自它自己的努力，而且来自整个中国工业体系的支持时，你就知道它是不可替代的。

果然，当特朗普政府于2025年4月9日（美国时间）宣布对进口中国商品的关税加至125%（总税率达145%）之后的第三天（4月11日），又戏剧性地宣布对智能手机、笔记本电脑、芯片等电子产品豁免所谓的“对等关税”。这背后的精彩故事，留给读者自己去想象吧。什么叫“不可替代”？就是让对手连一个星期都撑不下去的力量。

AI的发展将再次证明一个颠扑不破的真理：一个产业的规模越大，它的技术进步速度就越快；一个国家工业体系的规模越大、门类越多，这个国家的技术进步就越快，由技术创新产生新工业的可能性就越大。反之，以为用新技术可以代替传统工业的“二分法”思维和限产体制必然导致经济下行，不管那些“高新技术产业”能不能发展起来。

再说DeepSeek对国内的冲击。它的出现使从社会到领导层都突然意识到，真正的技术突破原来不是像中国的“科技体制”所宣称的那样，必须先由国家给科研院所拨大钱，由科研院所研发出来“成果”，再把“成果”转移给企业。实际上，这种“科技体制”包含了一些骗钱的内容，总是围着解决不了真实问题的“中间状态”打转转，其“成果”总是不能被判定为成功或失败，而且还在中间状态时就把科研人员分为三六九等——戴上各种“帽子”，并按名分等级来决定他们申请课题的资格或评奖。

实际上，这个科创体制往往只是跟随别人——美国人做什么、怎么做，他们就做什么、怎么做。DeepSeek的出现打破了这个体制关于科技发展的“神话”，也就否定了“二分法”思维和限产体制的一个基本理由——世界上没有可以脱离产业发展的科技进步。

引起全球轰动和中国领导层关注的DeepSeek出现后，许多地方的政府领导人都产生了“焦虑症”，纷纷“反省”为什么DeepSeek这样的创新没有出在我的“地盘”？实际上，这个问题不是对科技发展的焦虑，而是对政绩的焦虑。媒体上也热闹地讨论为什么DeepSeek等新技术企业会出在杭州。

我想指出所有这些讨论都忽略的一个关键事实：谁都知道浙江是一个富裕省份，但它的财富基础是从传统工业发展而来的，而且它的经济主体至今还是传统工业，而非高技术工业。

人们在惊叹杭州科技创新的时候，却忽视了浙江强大的占比76%的传统工业基础

根据浙江省统计局的数据计算，2023年浙江省出口总值达到3.57万亿元，比上年增长3.9%。其中，全省机电产品出口1.63万亿元，劳动密集型产品出口1.11万亿元，高新技术产品出口3197.6亿元，分别占全省出口总值的45.6%，31.2%，8.97%。机电产品和劳动密集型产品都属于传统工业，加起来占全省出口的比重超过76%。

实际上，浙江成为一个富裕省份的根本原因不在于那里有多少高新技术产业，而在于那里的工业化程度更高，人民对工业化的参与更广泛。如果浙江也像许多地方那样，认为高质量发展或产业升级就是以发展高新技术产业来代替传统工业，甚至消灭传统工业，那么浙江就一定会“返贫”。

浙江在改革开放之初的工业化水平低于许多省份，因为它地处台海前线，国家此前有意不把大的工业项目和投资放在那里。但凭着当地人民的创造性和吃苦耐劳精神，浙江在改革开放后通过发展各种工业而富裕起来。比富裕更重要的是形成了较好的政企关系和营商环境，在去年出现异地执法的歪风时，第一个站出来喝止这种行为并为企业家提供保护的地方政府是浙江政府。当投资能力、产业基础、友好的营商环境都具备了，再加上还有大学，那些来自五湖四海的年轻科技精英就在浙江扎堆创业，许多在早期只能靠融资而不能靠销售的前沿技术企业就栖居浙江。

中国当然要发展高技术工业，不仅是人工智能，还有其他所有的高技术工业。正如人工智能的例子所证明的那样，在高技术前沿保持探索努力，对中国工业体系的技术进步和“保值增值”具有关键性的作用。因此，高技术工业与传统工业之间的关系是互相促进、互相依存、互相融合的，完全没有可以互相替代的可能。

想一想，如果一个经济体消灭掉传统工业而“专攻”机器人，别说是花不起投资的钱，就是生产出机器人也卖不掉。认为高新技术可以代替传统工业是“二分法”思维的根本性错误，而限产体制对传统工业的抑制，是中国经济出现持续下行和内需不振的主要原因。