圖解|中國GDP數據嚴重虛增?房產基建強佔60%投資,低效建設如何引爆債務危機?
圖解|中國GDP數據嚴重虛增?房產基建強佔60%投資,低效建設如何引爆債務危機?

GDP成長來自兩個來源。第一個來源是投入:

(1)勞動力,對應經濟體中的勞動者
(2)資本,對應這些勞動者可以使用的設備和設施—這些可以藉由投資來增加。

第二個來源是生產力,或是由既定投入所產生的產出單位—如果一單位投入可以產生更多產出單位,生產力就提高了,經濟就可以在不增加更多投入的情況下成長。

對發達經濟體而言,後者(生產力)是成長的主要來源。然而,中國長期以來嚴重依賴前者:其經濟成長主要藉由增加投入—首先是增加勞動力投入,然後是進行大規模資本投資(參見圖3.1)。

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圖/ 今周刊

在中國經濟崛起的初期階段,其成長主要依賴勞動力投入的增加。中國將數億農村勞動力轉移至城市工廠。1980年,中國都市化率僅有19%;至2010年,該比例已攀升至50%。為提升勞動力素質,2006至2016年間中國教育支出年均成長率達12%。

然近年來,中國經濟成長更依賴資本投入的擴張—特別是對基礎建設與房地產的大規模投資。除2008年金融危機期間短暫下滑外,中國投資占GDP比重已連續近二十年維持在40%以上的高水位,此比例遠超全球絕大多數經濟體。2021年,中國投資占比達43%,相較美國僅21%、全球平均26.1%而言明顯偏高。後續分析將證實,由於大量投資屬虛增或低效投資,中國官方公布的GDP數據存在顯著高估現象。

肯尼斯•羅格夫(Kenneth Rogoff)與楊元辰(音譯,Yuanchen Yang)於2024年針對中國房地產市場的研究顯示,該產業占中國GDP比重超過30%,如下圖3.2所示,此比例明顯高於國際常態。中國經濟專家麥克•佩提斯(Michael Pettis)指出,房地產與基礎建設合計占中國投資總額的60%,這意味著這兩大產業至少構成中國GDP的25%。

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圖/ 今周刊

我們對中國各產業利潤貢獻度的分析呈現相似結論。如圖3.3所示,中國銀行業創造了全國45%的利潤,而該產業的營運高度依賴房地產與基礎建設—中國銀行貸款中有40%流向房地產領域。其次為占總利潤11%的建築業,其成長同樣源自中國基建與房地產熱潮。與這些產業密切相關的保險業,則貢獻了5.5%的全國利潤。

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圖/ 今周刊

在中國,符合「傳統」經濟活動的產業(更不用說高科技產業)規模都很小。我們也可以比較實體資本和基礎建設對中國經濟成長的其他貢獻來源,這項比較顯示中國的成長主要是由實體資本投資所主導。中國經濟的主要分析師葛藝豪(Arthur Kroeber)發現,過去四十年來,實體資本投資日益成為中國經濟成長的主要驅動力,在2008至2017年間貢獻中國超過75%的經濟成長。

葛藝豪的分析顯示,勞動力對經濟成長的貢獻已明顯式微:如表3.1所示,2008-2017年間,勞動力對中國國內生產毛額成長的貢獻僅0.1個百分點,遠低於1978-1997年間約3%的水準。考慮到中國勞動力成本上升與人口成長停滯,這樣的衰退並不令人意外。中國決策者對此現象有深刻認識:2021年,習近平強調:「勞動力成本逐步上升……舊的生產函數組合方式已經難以持續。」

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圖/ 今周刊

北京當局長期希望透過提升單位投入產出(即生產力)來推動經濟成,但中國經濟的生產力成長始終有限。正如葛藝豪所示,過去四十年來,生產力對中國國內生產毛額成長的貢獻實際上逐期下降,2008-2017年間僅1.3%,遠低於1970年代以來各時期超過3%的水準。這與我們在圖3.3中的分析一致,該圖顯示可能提升中國生產力的高科技企業,在中國企業活動中所占比重極小。

中國的總要素生產率(TFP)—衡量經濟體生產力的關鍵指標—已明顯停滯,如圖3.4所示。過去三十年來,中國的總要素生產率成長顯著下滑,目前僅略高於1%,對中國這樣的中等收入國家而言明顯處於低水準。

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圖/ 今周刊

由於勞動力與生產力對成長的貢獻疲弱,中國長期以來異常依賴高額投資來拉動成長。正如麥克•佩提斯所強調:「即使在投資比重最高的經濟體中,投資占國內生產毛額比重也很少超過32-34%(短期則屬例外)。但中國卻是極端特例,去年投資占其國內生產毛額約43%,過去三十年平均更遠超過40%。」

布魯金斯研究院出版社(Brookings Institution Press)發布的中國國內生產毛額資料分析報告所指出:「地方統計機構誇大了投資支出。」原因何在?「投資資料更容易被操縱(投資金額是針對特定項目的,與投資企業的財務報表脫鉤)」,這意味著「投資支出的造假比(中國)國內生產毛額的偏差更為嚴重」。

然而,即便不偽造投資,無法產生效益的投資也會誇大成長。確實,中國在3年內(2011-2013年)使用的水泥量超過美國整個20世紀的用量。但如果這些水泥與汗水都傾注在空置的公寓大樓和無處可去的橋梁上,就意味著中國的經濟成長有很大一部分是虛的,刺激的是財政上無法持續的短期經濟活動。

另一個不良投資的明顯指標,是中國快速攀升的債務水準。如果中國在房地產和基礎建設項目中累積的債務能產生回報,其經濟成長應與債務規模成正比,債務占GDP比率也將保持穩定。然而中國的債務占GDP比重正快速上升—過去十年間民間債務水準成長超過100個百分點—這顯示多數投資並未產生應有的回報。

對於包括美國在內的多數已開發國家而言,不良投資無法持續成長會迅速反映在GDP統計中:若投資無法回收,通常會作為收入減項進行沖銷,從而降低GDP。但中國處理不良投資的方式截然不同。

正如羅根.萊特所分析,中國投資占國內生產毛額比重長期居高不下的關鍵原因,在於銀行持續向不良投資企業提供貸款以避免其違約。萊特特別指出:「中國領導層每年都要求銀行向國有企業和地方政府放貸,以支撐投資成長和整體經濟。」他強調,中國始終未停止向低效領域輸血,「根本原因是當局對違約、破產和失業可能引發的政治後果心存畏懼」。

總而言之,中國的國內生產毛額存在高估現象。這部分源自中國政府的刻意操縱,但更關鍵的因素在於中國獨特的成長模式本身就會導致GDP膨脹:北京當局數十年來持續投入大量無法回本且未被沖銷的基礎建設與房地產投資。正因如此,中國的國內生產毛額本質上無法與西方經濟體相提並論—後者不僅對投資的依賴程度遠低於中國,處理不良投資的會計方式也截然不同。

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圖/ 今周刊

本文授權轉載自《商業爭霸:美國能夠動用全球經濟指揮權封鎖中國?》,Ben A. Vagle , Stephen G. Brooks著,今周刊出版

責任編輯:蘇柔瑋

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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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