摘要：世界银行于2007年12月中旬和2008年2月底分别公布的2005年全球ICP项目初步报告和最终。数据显示，中国购买力平价为1美元等于3.45元人民币，相当于当年汇率的42％，并据此调整了中国GDP总量和人均GDP。新公布的结果引起了国内外各方面的广泛关注。本文在世界银行公布的数据基础上，对比、分析了中国价格水平、基于PPP的GDP和人均GDP等指标，较深入地剖析了数据质量问题。

　　关键词：购买力平价 国内生产总值 价格水平 国际比较

　　世界银行2007年1 2月中旬和2008年2月底发布了2005年全球国际比较项目初步报告和最终报告，重新评估了中国购买力平价(PPP)、GDP总量、人均水平及其在国际上的地位。这是世界银行根据中国11个城市(即北京、上海、重庆、大连、宁波、厦门、青岛、哈尔滨、武汉、广州、西安)调查资料以及其他相关统计资料推算的。世界银行公布的中国PPP数据及其国际比较结果，既不同于传统汇率法测算的结果，也不同于世界银行以前公布的研究结果，从而引起国内外有关方面的广泛关注。

　　一、中国PPP结果和价格水平

　　数据显示，2005年中国PPP为1美元等于3.45元人民币，相当于当年汇率8.19的42％。也就是说，中国PPP水平要远远低于汇率，国内价格水平要低于国际价格水平。我国价格水平(Price level index，简称PLI)，亦即PPP与汇率之比，在146个国家和地区中位居第98位，在世界上属于中低水平，与秘鲁、阿根廷、尼日利亚、哈萨克斯坦相当；在亚太23个国家和地区中居第9位，属中等水平，与印尼、菲律宾、泰国价格水平相当。总体上，人民币实际购买能力要比名义汇率强，国内价格水平相对较低。在GDP三大支出分类项目上，由于国内劳动工资水平较低，政府公共消费支出项目的价格水平较低，购买力较强；以劳动密集型为主的产品和服务项目为主的居民消费支出项目，价格水平相对也较低；而以资本和知识密集型为主的固定资本形成项目的价格水平相对较高，购买力较弱。

　　二、中国GDP总量的国际比较

　　在GDP国际比较中，通过PPP来剔除各国价格差异因素，通常把基于PPP法测算的GDP和人均GDP称之为实际GDP和人均实际GDP。而汇率包括各国间价格变化的因素，把基于汇率转换的GDP和人均GDP称之为名义GDP和人均名义GDP。按世界银行新的PPP数据推算，2005年中国实际GDP总量为53,332亿美元，居世界第2位，仅次于美国，占世界总量的9.7％。而按汇率法测算，中国GDP总量为22,438亿美元，居世界第5位，排在美国、日本、德国和英国之后，占世界总量的5.1％。我国实际GDP总量明显大于名义总量。在GDP总量居世界前10位的国家中，日本、德国、英国、法国、意大利国内价格水平较高，实际GDP规模要比名义规模低10％～20％，而中国、印度、俄罗斯、巴西国内价格水平相对较低，实际GDP规模比名义规模分别高出1.4倍、2.0倍、1.2倍和0.8倍。

　　三、中国人均GDP的国际比较

　　按PPP法测算，中国人均实际GDP为4,091美元，不到世界平均水平的一半，在146个国家和地区中居第85位，比名义水平多2,370美元，与秘鲁、埃及、斐济水平相当。我国人均实际GDP与发达国家的差距很大，仅相当于美国人均水平的9.8％，日本的13.5％。中国、印度、俄罗斯、巴西等主要发展中国家人均实际GDP要高于名义水平。日本、德国、英国、法国和意大利人均实际GDP要低于其名义水平。

　　四、世界银行推算的2005年中国PPP结果与以前研究结果的关系分析

　　世界银行《世界发展指标》每年估算并公布中国的PPP数据。资料显示，世界银行按以前的研究结果推算，2005年中国购买力平价约为1美元等于2.08元人民币，相当于当年汇率的26％。根据世界银行《用于贫困国际比较的购买力平价：资料来源和方法》介绍，中国PPP数据是在我国学者任若恩、陈凯(1994年)研究成果的基础上，综合其他相关研究成果进行适当调整，然后利用中美两国相对通货膨胀指数进行外推而取得的。世界银行新公布的2005年中国PPP推算结果与以前的估算结果有较大的不同，上调了中国PPP值，下调了据此推算的中国实际GDP规模，修正幅度达40％，中国实际GDP规模居世界第2位的格局没有改变。

　　世界银行不同时期推算的中国PPP结果存在差异的原因是多方面的。20世纪80年代末与2005年两个基准调查期，我国经济发展水平、经济结构和价格决定机制等发生了巨大的变化，以前者为基础推算的PPP结果已经严重偏离实际。世界银行2005年全球ICP结果与以1 993年为基准年推算的2005年比较结果之间也存在较大差异。一些国家实际GDP被调高了，另一些国家则被调低了。总体上，对发达国家PPP修正幅度较小，对发展中国家的修正幅度较大。而且，购买力平价的测算是一个非常综合且又十分复杂的统计过程，受基础资料来源、调查范围、调查点和规格品样本、比较对象、汇总方法等多种因素的影响，不同年份调查的统计测算结果之间有较大的偏差是必然的。

　　总的来说，因基础资料不完整以及外推时间太长等问题，世界银行以前估算的中国PPP数据已严重失真。新公布的PPP数据是在中国首次以部分地区参加ICP活动基础上测算的，应该比以前的估算结果更合理些，更能反映现实情况。

　　尽管世界银行推算的2005年中国PPP结果朝着更合理的方向逼近，比以前估算的结果要更符合中国实际情况。但是，受推算方法、基础数据来源以及ICP项目在实际执行过程中长期存在的固有难题等诸多因素限制，数据质量问题仍比较突出。集中表现在居民实际消费(包含政府用于居民医疗、教育、住房等服务的消费支出)、固定资本形成、政府公共消费三大支出分类项目PPP数据不协调，数据结构明显不合理。

　　通常以按本币计算的指标结构为基础，进行经济结构分析，以反映本国经济结构变化和各支出组成部分之间的价格比例关系。按本币计算，2005年我国居民实际消费支出、政府公共消费支出、固定资本形成总额三者比例是46％、9.6％和44.4％；按分项目港元PPP转换，三者比例是50.6％、12.9％和36.5％；按分项目美元PPP转换，三者比例为42.1％、19.8％和38.1％。三组支出结构数据明显不同。按PPP结果转换，政府公共消费支出比例偏高。PPP数据在支出分类结构上出现明显的不协调和不一致。从经济现象来判断，我国生产要素成本特别是劳动力成本比较低，以劳动力密集型产业为主的居民消费商品和服务的价格偏低，其货币购买力应该相对较强；而以知识密集型产业为主的机械设备和建筑品价格较高，在固定资本形成上货币购买力应该相对较弱些。世界银行推算的中国三大支出分类PPP数据也基本反映了这一趋势，固定资本形成总额的PPP值最高，为1美元等于3.7元人民币；其次是居民消费支出项目的PPP值，为3.46；政府公共消费支出项目的PPP值最低，为1.53。问题在于，由于世界银行推算全国平均价格水平所依据的样本资料代表性不足、基础资料不够充分以及ICP理论方法本身不完善、实际操作中估算误差较大等原因，造成政府公共消费支出项目的PPP值偏低，高估了其实际支出规模和比例；固定资本形成中建筑项目PPP值也有一定程度的偏低；而居民消费项目的PPP数据结果存在争议。此外，从区域结果到全球结果的连接方法尚不完善，也增大了中国PPP数据的估算误差，加剧了数据结构的不合理程度。

　　从居民消费支出的分类数据看，PPP数据不匹配的问题更加明显。按PPP测算，我国居民用于医疗、教育支出的比重不仅远远高于食品消费支出比重，而且也高于世界平均水平。这一结果严重扭曲了我国居民消费支出结构的实际情况，说明PPP数据存在一定的不真实性，医疗卫生和教育服务的PPP值被低估，而居民用于医疗卫生和服务的支出比重被高估。

　　世界银行推算的中国PPP数据不协调、结构不合理的原因主要有：

　　1、用于政府消费支出比较的平均雇员报酬偏低，导致该项目的PPP值偏低。世界银行在推算过程中，认为到中国11城市政府雇员报酬要高于全国平均水平，采用中国统计年鉴上公布的相关行业劳动报酬资料来推算PPP。由于我国统计年鉴上的数据口径范围与ICP要求不一致，如交通补贴、就餐补贴、医疗补贴等非工资性收入没有完全包括进来，而且全国相关行业的劳动工资也不代表政府机关工作人员的实际工资水平。因此，工资水平明显偏低，相应低估了中国政府消费支出项目的PPP值。

　　从全球看，主要发达国家基于PPP的支出结构和基于本币的支出结构大体相同；而发展中国家则明显不同，特别是基于PPP的政府公共消费支出比重大大高于基于本币的比重。PPP数据在GDP支出项目上不协调、结构不合理的问题在发展中国家中普遍存在。尽管亚洲开发银行试图通过数学函数进行调整，但问题仍未真正解决。

　　2、我国建筑品价格偏低，未能准确反映我国建筑项目实际价格水平，造成固定资本形成项目的PPP值偏低。我国固定资本成本总额中建筑项目支出占GDP比重近29％，其价格水平高低对于GDP总的PPP影响很大。各国气候环境、居住习惯和生活习俗等差别较大，建筑工程标准、质量要求也各不相同，对可比的建筑品价格调查难度相当大。在全球ICP活动中规定发展中国家采用建筑工程组成项目比较法(BOCC)，调查34种以小时劳动工资、建筑材料价格和设备租赁服务费及相应的权数资料。这实际上要求各国在调查时以其代表性为主，而忽略可比性，从而造成中国建筑品价格和PPP值偏低。机械设备是按照全球统一技术型号、品牌和规格，来调查价格资料，其可比性较强，PPP值相对较高。

　　3、由于世界银行是以11个城市资料为基础推算全国居民消费品价格，从引发了居民消费支出项目价格水平和PPP值可能被高估、而居民实际消费支出被低估的质疑。11个调查城市主要分布在东部沿海地区，从地区和城乡价格差异来说，东部地区价格要高于中、西部地区，城市价格要高于农村。表面上，由于调查样本分布的不合理，没有充分考虑地区价格差异，也没有包括农村市场价格，世界银行推算的全国价格不完全反映中国的实际情况。但事实上，居民消费项目的规格品调查目录是与亚太其他参加国家和地区一起讨论制定的，相互之间既要可比，又要有代表性。因此，在国内价格调查时，使用统一的规格品目录。在交通运输和资讯高度发达、地区间市场充分开放和充分竞争的今天，相同规格型号、品牌的商品价格在全国的差价不会太大。即使有地区差价，世界银行通过加权推算全国平均价格，也基本考虑了地区差价因素。至于农村价格问题，在实际调查中，ICP规格品目录中许多商品和服务项目在农村市场根本就无法找到。理论上，如果考虑交通运输和销售规模等成本因素，相同规格的商品在农村的价格可能要高于城市。我们认为，世界银行测算的中国居民消费支出项目PPP值为1美元等于3.46元人民币，价格水平在亚太地区处于中等地区，基本反映了实际情况。英国《经济学家》测算的2005年大汉堡指数为1美元等于3.42元人民币。应该说，两者之间的近似性不是纯属巧合，而是有着某种必然的联系。

　　4、从区域到全球的PPP结果连接的方法问题，导致包括中国在内的所有亚太地区价格水平被低估的可能。数据显示，分别基于美元PPP和基于港元PPP的我国居民消费、政府消费和固定资本形成三者之间比例关系是不一致的。这说明最终以美元表示的我国PPP结果受香港价格水平和支出结构的影响很大。尽管世界银行在区域结果连接过程中遵循固定性的原则，在区域PPP和GDP比较结果与全球的结果之间保持一致，但在结构上却表现出明显的不一致。

　　问题产生的主要原因有两个：一是区域间比较的规格品目录的代表性和可比性要比区域内的比较更难以协调、一致。中国香港作为环形比较的主要基准地区，由于主要采集代表亚太地区的规格品价格数据，价格水平明显偏低，从而整体拉低了包括中国在内的亚太地区价格水平，高估了亚太地区的实际人均GDP。世界银行公布的数据显示，按PPP测算，亚太地区有4个国家和地区(即文莱、新加坡、中国澳门和中国香港)人均GDP跻身世界前10位，提升幅度很大。它们的PPP与汇率之比分别为54％、65％、66％和73％。理论上，新加坡和中国香港作为高度开放、市场经济高度发达的地区，实行完全自由的贸易制度，与其他发达国家一样，本地平均价格水平与国际价格水平应该基本一致，PPP与汇率的偏差应该较小。在全球六个区域中，亚太地区价格水平最低，甚至低于非洲地区。而亚太地区人均GDP却相当于非洲地区的1.6倍。

　　二是中国大陆与中国香港在各个支出项目PPP结构上的不一致，进一步扭曲了中国大陆支出结构的不合理状况。香港地区以劳动密集型为主的居民消费支出项目PPP值最高，为6.39港元／美元，其次是固定资本形成项目的PPP值，为5.1；由于工资水平相对较高，政府公共消费支出项目的PPP值相对较低，为3.45。以香港为基准连接到全球比较之后，中国大陆政府消费支出项目的PPP值进一步被低估了，而政府实际支出规模和比例被进一步高估了。表现出中国大陆政府公共消费支出比例因基准货币的不同而不同，按本币计算为9.6％，按港元PPP转换后为12.9％，按美元PPP转换后升至19.8％。

　　综上所述，世界银行在推算的中国PPP结果中暴露的数据质量问题除了基础数据不充分、推算依据不足以外，其深层次原因是ICP项目在实际操作中难度大，国家间商品和服务的代表性和可比性难以协调一致，教育、医疗卫生、房租、政府消费等非市场服务以及建筑项目等不可贸易品的国际不可比以及比较方法不完善，各国统计能力差异，国民核算统计口径范围不可比等诸多因素造成的，导致PPP数据不协调、结构不合理，而且在一定程度上高估了发展中国家货币购买力和实际经济规模，扭曲了支出结构的比例关系。这是所有发展中国家在ICP项目比较中普遍存在的问题。因此，世界银行根据中国11个城市资料和其他资料推算的全国PPP数据，只是一项探索性和试验性的研究成果，仍存在着较大的数据质量问题。

　　值得注意的是，世界银行公布其推算的中国PPP数据，可能会造成国际社会对中国经济发展状况的新认识和新判断，进而在一定程度上影响相关政策调整和决策取向。因此，在引用世界银行推算的中国PPP数据时，必须特别关注数据质量问题，避免因数据误用而误导政策或决策。世界银行在2005年ICP项目初步报告中也特别强调，由于数据结果存在不确定的统计误差，PPP数据不宜用来进行GDP和人均GDP前后精确位次排序，也不宜作GDP支出分类结构分析。PPP不仅反映国家间可贸易品的价格比例关系，也包括不可贸易品的价格比例关系，它不能用作评价汇率高估或低估的标准。此外，PPP反映全国平均价格水平，未能反映贫困人口的支出模式和价格水平，也不能用来直接测算1天1美元标准的国际贫困率。