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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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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