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朱镕基长子直言:靠不断印钱救经济绝无可能(组图)

新闻来源: 《财经》 于2019-11-13 9:37:16  提示:新闻观点不代表本网立场

 中共政治局前常委、前国家总理朱镕基之子朱云来于北京时间11月12日在中国媒体《财经》年会上说,想靠不断印钱把经济拉出泥潭,这是不可能的。

  顶着“金融专业人士”的朱云来表示,2008年国际金融危机后,各国政府大量发放货币以解决经济问题,短时间看似解救经济,但长远看来,它就像毒药,会恶化整个经济效率。 朱云来解释,“因为本来你做得不对,就得停了,现在不停,还让它继续,什么人都救,都发更多的钱,实际上变得效率更低。靠不断地印钱想把你从经济的泥潭里边拉出来,其实这是不可能的”。

  朱云来还是中共政治局前常委、前国家总理朱镕基长子,曾在中国国际金融有限公司任CEO,也是香港金融发展局成员之一。

  相比朱云来经常抛头露面,朱镕基近来很少公开现身,即便是中共建政70周年大庆,他也未在天安门城楼上露面。为打消外界疑虑,朱镕基在9月28日和10月18日通过特殊形式以证自身存在。



  “经济结构的转变,是中国经济未来要面临的任务和挑战。”金融专业人士朱云来在以“不确定时代的变与不变”为主题的“《财经》年会2020:预测与战略”上如此表示。



  金融专业人士 朱云来

  朱云来介绍,国际资料从1960年开始记录中国的经济发展,而“有史以来”,中国的经济增速基本高于世界经济的平均增速,特别是改革开放以后。随着经济的发展,经济结构的问题也伴随发展逐渐积累。“我们未来的新产业应该是什么?如果是服务业,则面临的问题是服务业的经济效率还相对较低,如何更高效并可持续发展?这些都是我们所面临的挑战。”

  以下是发言实录:

  朱云来:大家下午好,有幸与大家一起讨论、分享一下我最近做的分析。我的题目是《经济新常态,转型新挑战》。增速放缓是一个“经济新常态”的变化。转型也是我们讲了多年的事情,现在这个转型又随着发展被赋予了一些新的含义。我们的经济在过去几十年的发展中,悄然之间有了非常巨大的结构性变化,同时它也决定了我们将来经济发展的挑战核心。



  这张图可以看出经济规模系统性的增长以及人口的变化。可能让人有一些错觉,感觉从整体来看前面三十年的数字相对较低,这是根据统计局系统性的统计结果,呈现给我们的中国经济的数字历史还是很完整的,这是很珍贵的记录。很多数字是从1952年开始记录的,国家统计局就是1952年成立的,所以自那时开始就有了非常系统的数据,当然数据可能存在一定的局限性,但毕竟是当时客观的真实记录,至于怎么理解、解读,就需要根据数据更多的分析并考虑当时一定的情况。

  总而言之,这张图反映出我们的经济在快速地增长,我们比较了一下,自1949年建国以来,国际资料从1960年开始记录中国的经济发展,其实中国的经济增速一直很快,基本高于世界经济的平均增速,特别是改革开放以后,中国经济增长得更快了。图中我们可以看到经济中的几大行业:农业、工业、建筑、服务业。

  在城市人口方面,大家可以看到红色(人口)和棕色(城镇人口)两条线,1949年中国的城市化率只有10%,1978年的时候只有18%,经过这些年的发展到现在,城市化率达到了将近60%,而且还会继续往下发展。城镇化怎么去定义?过去可能叫一个乡,乡的概念是“50%以上都是农业经济”。等到有一天,非农经济的占比超过了50%,就可以把这个乡变成镇,所以我们的城镇化因此而产生。



  这张图可看到农、工、建、服四大行业结构性的变化。值得注意的是1978-2018年这40年中紫色(服务业)和蓝色(工业)的变化趋势,呈现一个X型,我们的工业占比从44%降到现在的34%,服务业占比从24%涨到现在的52%,提高了近30个百分点,不仅顶掉了同期工业降低的10个百分点补偿了农业降低20个百分点。另外一个趋势是农业占比一直在下降,现在农业生产效率越来越高,所以农业的占比反而越来越低。

  再看前面30年,也有一个类似这样的转变,前面30年绿色(农业)和蓝色(工业)发生了转变。1952年农业占据51%的比重,一半以上是农业,服务业占的比重也比较大,约28%,都是手工业那种类型的服务业,而工业比重相对较小,约18%。但是中国在前30年大力发展教育科技、发展工业,到1978年完成了工业化的转变。1978年以后,改革开放像二级火箭推力一样,推动我们完成了系统性的工业转型。

  中国的工业行业门类非常齐全。其他发展中国家通常就只有几个行业,而我们几乎覆盖了所有行业。当然,我们的工业水平随着整体经济的发展和进步还在不断的提升之中,现在有一些行业也比较先进了。同时,我们确实要冷静地认识到,等到有一天我们真正能够自己设计、自己制造了,那我们就真的很厉害了。

  从上面这张图可以看出一个巨大的经济结构的转变。实际上,这才是未来经济要面临的任务和挑战。其实经济很复杂,但有两个东西是最重要的:一个是材料,一个是能源。



  材料以钢铁为很重要的代表。现在钢铁产量一年能到八九亿吨,比如十种有色金属的材料不过8千万吨,加上塑料差不多1亿吨。在其他的材料里,钢铁是最有代表性的,量非常大,与它相关的还有混凝土、水泥,2018年水泥产量约20多亿吨。图中我们可以看出一个较为完整的历史,2002年以后整个坡度迅速变陡,钢铁在这些年产量迅速增加。图中蓝色的方柱是它的储量,因为经济发展到这样的规模,将来有一个长远的问题,就像刚才高院长提到我们有一些新的指标要考虑:我们总共还有多少储量,这种发展可不可持续?根据统计局数据,2002年以前是一个比较高的数字,我们当时做宝钢上市的时候研究过,传统科学所认证的储量,跟市场经济有时不能完全接轨。传统从工程的角度出发,而站在国际经济可行性角度来讲,标准会有些不同,我们可以看到2002年以后就降低了。

  红色方点为2019年的统计局年鉴公布数据,在这点上统计局年鉴中没有做细节的说明来解释为什么做这个调整。所以还需要有一个科学的论证,我们暂且把它作为参考。有了储量和产量数据就可以推算可采年限了。比如你有100亿吨的储量,如果一年用掉10亿吨,那就还有10年可以采,有1000亿吨储量那就可以采100年。如果开采量增加1倍(20亿吨一年),可采年限就降低1倍(可以采50年),这是它的可持续性关系。

  再往下看人均钢铁产量,每年产铁能到半吨。铁是可以复用的,这么多年累计下来人均已经8.1吨,累计产铁113亿吨。



  2002年以后可以看到产量迅速增长,这几年开始见顶。



  煤炭储量也与刚才说的类似,2002年以后储量数据向下调整了,2019年年鉴中的数据又重新调上去了,可能又恢复到以前的标准上去。这个问题需要更系统、科学、经济的论证,数据还是有一定的参考意义。这也是一个经济发展方式有否可持续性的问题。如果按照原来02年后2千亿吨左右的储量,一年用掉40亿吨,50年就差不多烧光了。如果以新的标准来看,1.6万亿吨,增加了不少,相应的可采年限也就变长了,当然这里都是根据统计局年鉴中数据进行的比较粗略估计。

  自然资源是有限的,我们可用的年份就只有这么多,如果考虑到用完以后还有空气污染、废物排放等相关问题,那我们的经济如何可持续发展?我们能不能尽量发展一个低能耗的经济?怎么才能达到低能耗?还是否能发现相应的新科技?这都是一系列值得思考的问题,我们要看未来怎么做文章。过去积累了这么多,建了这么多东西,它从经济学上的效率怎么样?从自然科学可持续性的效率是怎样的?为什么这些年雾霾PM2.5成为了一个问题?有人说因为汽车?其实大众开的民用汽车只占整个能耗的不到10%,而真正的能耗是煤。煤的用量已经达到40亿吨,其中有一半是用于发电,发电是在哪儿都会发生的。过去在北京发生雾霾,大家都觉得北方从来没断过沙尘暴,但其实上海也是PM2.5分布很高的南方地区,上海也没有太多的重工业,原来还有宝钢,现在不少也移到了其他地方。其实是发电本身的污染是很厉害的,中国年产近四十亿吨的煤,一半是用来发电。只要工业发展强度较高,能耗就高;能耗高,排放量就高,就要烧更多的煤,产生更多的排放。这是讲煤炭,我们的人均煤炭消耗量也达到了3吨/年。



  我们再进一步了解一下刚才所说的宏观经济结构。SNA国家账户体系的统计体系,是统计局从八十年代初和国际接轨而引进的国际统计框架,能够得出不同行业的发展数据。



  从这张行业结构图可以看到,2017年我国工业主营业务收入利润率为6.46%,但其实服务业里除了金融地产相对较高以外,其他包括行业,医疗、教育、文化等在内的9个服务业,平均利润率只有2.8%,不到3%。第三产业的平均效率还是比较低的,经济下行,给工业制造业也造成了很大的压力,但即便这样它效率还是很高。整个经济的转型,从相对比较高的行业转向相对利润比较低的行业,电信从数据上看还可以,但行业毕竟很小,总额不大,商业和运输方面利润率12.7%。



  从企业的角度来看,市场上总共有20个行业门类,不同行业的占比可以从这上面看出来,我们平常讲的产值只是增加值或者叫净产值,2019年净产值90万亿,2017年82万亿,但市场交易总额是226万亿。我们算市场比例、分析市场结构,应该放在这样的一个框架下。



  再看居民的收入和消费。历史上,收入和消费不断增长,到2018年居民收入达到40万亿的水平,相比80多万亿的GDP和200多万亿的总产值概念,消费平均在30万亿左右的水平。



  这张图,我们可以来进行比较,据调查,大众消费总额达25万亿,按宏观产值来计算,消费总额达32万亿。这里面存在一些统计范围外的差额,大概几万亿。这是它的结构。这也是一个方法,检验出统计局的数据本身还是吻合的。



  如果我们对比一下投资。也就是右边这张图,2017年投了30多万亿,相比之下消费也是30多万亿,经济中消费和投资占产值很大比例,从数据可见我们投资占了更大的比重。如果再看一下各个行业的投入结构,36万亿的总投资里建筑业占了22万亿,约为60%。跟2002年以后煤炭钢铁的消耗量一样,都在迅速增加,近年来达到了高点。大家也看到了地产未来的前景问题,如果按照统计局数字,人均40几平米房屋居住面积来算,14亿人的居住面积约为600亿平米,如果城市化差不多占了一半,那么城市房屋就是300亿平米。在消费占比中,居住支出约为6万亿(相当于房租支出),拿6万亿的房租除以600亿的居住面积,可以估算房租相关的成本。

  下面这两张图为2018年居民收消和城乡居民收消结构。居民可支配收入393889亿元(人均28228元),消费支出277027亿元(人均19853元)。时间有限,在这里就不展开了。





  刚才讲的是中国经济的结构特点,如果不理解经济所发生的、非常深刻的结构性变化的话,可以思考它能针对性地帮你完成下一阶段的发展问题,比如可持续性、养老保险等。如果现在的工作还可以保障美好的生活,你还是会担心意外、担心养老等问题,最终还是会落到发展经济的效率问题。经济发展要从高速转为高质量,很重要的一点就是要提高效率,同时也要有足够的保障。

  最后我们再来看看世界经济,全世界在2002年左右经历了快速增长,跟全球化贸易的迅速增加有一定关系,但2008年以后世界的产值增长有所减缓,不过货币增长还是很高,现在两者差了20万亿。这就是为什么我们现在经常能听到关于世界经济衰退的警告。2008年发生金融危机以后,各国政府都在大量放货币,这在短时间貌似解救了经济,但长期可能会恶化整个经济的效率。

  现在我们真正需要的,是认真科学地审查经济,真正客观地衡量它。好的可以继续投资,不好的就需要停掉。停下有可能会引起一些短期社会调整问题,过去也曾用过培训机制、调整机制来进行调节。这是一个死结,如果不调整,不断地往里投钱,行业发展就会面临更多问题。一定要改,这也是我们转型的最大挑战。特别是考虑到行业结构的问题,毕竟房子盖得这么多了,我们未来的新产业应该是什么?如果是服务业,则面临的问题是服务业的经济效率还相对较低,如何更高效并可持续发展?这些都是我们所面临的挑战。

  由于时间所限,不能再说了,谢谢大家。
网编:和评

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评论人:曾祖爷爷 [★品衔R5★][个人频道][个人动态] 发送时间: 2019年11月13日 11:08:25 回复
有乃父之风。看来在老朱家,"下岗"是𠆤治国的家训。朱镕基当年这么干,现在他的儿子也接着这么建议。
他们家的大明崇祯皇帝朱由检曾经让一个陕西驿站公务员驿卒李自成同志下了岗,然后老李的老婆也跑了,最后老李走投无路去造反。
朱镕基90年代在东北搞过下岗,弄出一个李洪痔。关外失业,退休金无着落的大环境给轮子的快速发展培养了土壤。

下岗的社会代价太大,老朱就不要再给刁大大添乱了。
9  2
评论人:一分为二好 [☆品衔R4☆][个人频道][个人动态] 发送时间: 2019年11月13日 11:06:22 回复
 回复12楼:
-----“伟人之所以是伟人,应为他们肯定不是傻子”
毛泽东不是傻子,但也绝对不是什么伟人。他就是一个漠视生命的野心家。


-----“但毕竟维持了国家工业化的不中断和新政权的相对稳定”
毛泽东时代,中国从未有过稳定。政治运动不停,阶级斗争不断。解放后已经是最穷最低层的“地主”家出生的孩子,还是地主,还要被批斗。文革时,本人小学生也曾参与批斗过这样的可怜小孩,当时还傻乎乎的为成为毛泽东的红小兵激动不已。
11  5
评论人:倚天屠畜 [☆热爱中国☆][个人频道][个人动态] 发送时间: 2019年11月13日 10:06:04 回复
傻逼一看就和他爹一样,大奸似忠!长得一副小人样。自己早已经捞够了吧?!
17  3
评论人:junkuanzhao2 [♀品衔R1♀][个人频道][个人动态] 发送时间: 2019年11月13日 9:52:37 回复
自己造謠沒用,搬出不知道是誰的「朱镕基长子」繼續胡說八道,可見這些狗屎蠅看來是黔驢技窮了,可惜中國還在蓬勃發展,驢叫無用,狗吠無功。。。呵呵!
10  11
评论人:bluecrab [♂☆★声望品衔7★☆♂][个人频道][个人动态] 发送时间: 2019年11月13日 9:51:19 回复
 回复1楼::
你这是说美国提高国债上限和量化宽松?
11  2
评论人:洪达 [☆品衔R3☆][个人频道][个人动态] 发送时间: 2019年11月13日 9:49:26 回复
印,咱可不能让机器闲着,要不生锈了咋办?
15  1
评论人:greentee [★品衔R6★][个人频道][个人动态] 发送时间: 2019年11月13日 9:42:50 回复
全世界各国政府都在印钱。谁都知道是饮鸩止渴,可是谁都欲罢不能。
10  3
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