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文檔簡介

1、一、基建發(fā)揮了重要作用但也產(chǎn)生了系列問題,不必妖魔化,也不必神圣化:基礎(chǔ)教育和人才是最大的基建2020 年底,我國高速公路總里程達 16 萬公里,位居全球第一,國家高速公路網(wǎng)主線基本建成,覆蓋約 99%的城鎮(zhèn)人口 20 萬以上城市及地級行政中心。我國鐵路運營里程達 14.6 萬公里,其中高鐵 3.79 萬公里,相比 2015 年底的 1.98 萬公里,在“十三五”期間翻了一番。全球前 100 座高橋中,有 90 座在中國,其中近半在貴州。根據(jù) GSA 數(shù)據(jù),2020 年底全球 5G 基站 102 萬,中國就有 71.8 萬個,所有地級以上城市實現(xiàn) 5G網(wǎng)絡(luò)全覆蓋所有這些基建的成就不僅是值得驕傲

2、的榮譽,更是民生。90 座世界高橋和 14.3 萬公里的高速公路保障了西部山區(qū)居民不再“與世隔絕”;544 萬個 4G 基站使得 14 億人口大國的網(wǎng)絡(luò)信號不弱于地狹民稠之邦;全球第一的發(fā)電量不僅保障我們的空調(diào)和微波爐,更保障著世界工廠的運轉(zhuǎn)?;ɡ巳伺c人的距離,時間、空間大大縮小。(一)基建發(fā)揮了重要作用:改善民生、推動城鎮(zhèn)化、助力公共服務(wù)均等化、托底經(jīng)濟中國基建取得的成績有目共睹。第一,基建改善了民生,便捷的高鐵、高速公路便于出行。第二,基建推動城鎮(zhèn)化進程。第三,基建助力基本公共服務(wù)均等化,我國國土廣袤、人口眾多,對于偏遠、落后地區(qū)的投資,譬如云貴和西北深山里的通路、通電、通網(wǎng),投資回

3、報率并不高,但卻需要不計回報地投入公共支出,以實現(xiàn)路電網(wǎng)等公共服務(wù)的均等化。第四,基建大幅降低了運輸成本,提升了中國制造的全球競爭力,釋放了中國經(jīng)濟高增長的巨大潛力。十幾年來,我國電子商務(wù)一舉發(fā)展成為全球領(lǐng)先,包郵區(qū)從最初的江浙滬擴展到了全國,與運輸成本降低有千絲萬縷聯(lián)系。第五,基建解決大量農(nóng)民工的就業(yè),托底中國宏觀經(jīng)濟,無論是亞洲金融危機后大基建,還是 08 年全球金融危機后大基建。(二)基建存在問題:人均不足、區(qū)域不均衡、短板突出第一,總量全球領(lǐng)先,但人均還不足。第二,區(qū)域分布不均衡,人口流入地還不夠。 第三,結(jié)構(gòu)不均衡,短板突出,疫情暴露出我國基建的脆弱性??吹靡姷牡厣匣ㄨF公 機多,看

4、不見的地下毛細血管如地下管廊、智慧城市、海綿城市還不夠。直接能夠拉動 經(jīng)濟的鐵公機多,短期拉動經(jīng)濟效應(yīng)不明顯的領(lǐng)域如教育、醫(yī)療等短板異常突出。千人 醫(yī)護人員遠低于發(fā)達經(jīng)濟體;還有 5 億人口沒上網(wǎng),20%的人群接觸不安全用水。第四, 投資效率過低,表現(xiàn)為過度投資、重復(fù)建設(shè)和投資浪費,牛津大學 Atif Ansar 等對中國 1984-2008 年間的 95 個公路和鐵路項目的研究發(fā)現(xiàn),其中 55%的項目成本收益率 (benefit-cost ratio,BCR)低于 1,這意味著許多基建項目無法帶來投資回報。我們統(tǒng)計 2014 年以來 1466 家融資平臺的經(jīng)營情況,ROE 和 ROA 持續(xù)下

5、降,其中 ROE 的中位 數(shù)從2014 年的2.8%下降至1%,ROA 的中位數(shù)從2014 年的1.5%下降到2019 年的0.5%;但是負債率的中位數(shù)卻從 2014 年的 48.4%上升到 57.3%。第五,基建的擴張導致債務(wù) 風險加劇。按照國際清算銀行(BIS)數(shù)據(jù),我國政府部門杠桿率從 2008 年的 27.1%增 長到 2019 年三季度末的 52.5%。 圖表1:城投平臺 ROA 分位數(shù)圖表2:城投平臺 ROE 分位數(shù)資料來源:wind、資料來源:wind、 圖表3:城投平臺資產(chǎn)負債率(%) 圖表4:政府預(yù)算及額外債務(wù)資料來源:wind、資料來源:wind、(三)新舊基建:在于政府主

6、導還是市場主導,即公共物品還是私人物品,所對應(yīng)的政策體系不同新基建區(qū)別于舊基建,除了技術(shù)領(lǐng)域外,最大的特點是它涉及的項目收益和現(xiàn)金流相對較好,類似產(chǎn)業(yè)資本,應(yīng)該更多引進市場的力量而不是政府的參與。明確政府該做什么,不該做什么,政府不必介入市場可以參與的領(lǐng)域,要明確產(chǎn)業(yè)政策的邊界在哪。與傳統(tǒng)基建不一樣,它需要匹配的制度和政策必須改變,否則只會是一地雞毛以及浪費資金和產(chǎn)能過剩。比如,財政政策,舊基建中財政要主導基建建設(shè),但是新基建中財政可以通過補貼市場參與主體的研發(fā)支出、研發(fā)支出加計扣除企業(yè)所得稅、適用 15%低稅率的方式鼓勵,而不是直接沖到一線作戰(zhàn);貨幣金融方面,新基建既然是新興產(chǎn)業(yè),需要對應(yīng)的

7、不是傳統(tǒng)基建的銀行貸款,而是相應(yīng)的多層次資本市場提供融資支持等。鑒于項目的盈利性,放開市場準入,落實所有制中性,真正健全法治,避免政策擺動太大和隨意性。新基建當前的規(guī)模尚不足,但是新事物發(fā)展有過程,未來新基建的占比一定會越來越高。按照中國信通院的測算未來 6 年 5G 總投資額在 0.9 萬億到 1.5 萬億之間,平均每年約 2000-3000 億;從發(fā)改委批復(fù)來看,投資規(guī)模最大的城鐵和軌道交通可能會達到萬億;特高壓等其他五個方面的新基建投資都要遠遠小于 5G,新能源車充電樁甚至只有百億級別。因此七個領(lǐng)域的新基建加總大約在 1.5 萬億到 2 萬億,即使相對于 2017 年基建投資 17.3

8、萬億而言,占比也只有 10%左右,剩下的九成投資仍然是舊基建。二、當前我國基建的基本概況1、固定資產(chǎn)投資主要包括基建投資、房地產(chǎn)投資和制造業(yè)投資三大部分及其他投資。十年來,基建、房地產(chǎn)和制造業(yè)投資之和占固定資產(chǎn)投資比重非常穩(wěn)定在 80%,主要是因為制造業(yè)投資中的主體是民間投資,更多是市場力量決定的,基建和房地產(chǎn)受財政和貨幣政策的影響較大,可作為對沖制造業(yè)投資的工具,所以我們能清晰地看到這三大投資此消彼長的比例關(guān)系,但總體保持在 80%。從結(jié)構(gòu)看,我們以 2017 年數(shù)據(jù)為例(2018年后統(tǒng)計局不再發(fā)布基建和制造業(yè)投資絕對值數(shù)據(jù),只公布增速),基建投資占比 27.4%,房地產(chǎn)投資(包括房地產(chǎn)開發(fā)

9、投資、建設(shè)單位自建房屋以及物業(yè)管理、中介服務(wù)投資等) 22.1%,制造業(yè)投資 30.7%,三者合計 80.2%。 圖表5:2003-2017 年基建、房地產(chǎn)、制造業(yè)占固定資產(chǎn)投資比重變化基建占固定資產(chǎn)投資比重房地產(chǎn)開發(fā)投資占比制造業(yè)占比40%35%30%25%20%15%2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017資料來源:wind、圖表6:1992-2019 年我國固定資產(chǎn)投資總規(guī)模與增速資料來源:wind、2、統(tǒng)計局對基建投資的界定是:“指為社會生產(chǎn)和生活提供基礎(chǔ)性、大眾性服務(wù)的工程和設(shè)

10、施,是社會賴以生存和發(fā)展的基本條件。包括以下行業(yè)投資:鐵路運輸業(yè)、道路運輸業(yè)、水上運輸業(yè)、航空運輸業(yè)、管道運輸業(yè)、多式聯(lián)運和運輸代理業(yè)、裝卸搬運業(yè)、郵政業(yè)、電信廣播電視和衛(wèi)星傳輸服務(wù)業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)和相關(guān)服務(wù)業(yè)、水利管理業(yè)、生態(tài)保護和環(huán)境治理業(yè)、公共設(shè)施管理業(yè)?!庇纱丝芍?,統(tǒng)計的基建投資中既傳統(tǒng)基建,又有新基建,但范圍較窄,主要是兩大細分行業(yè),“電信廣播電視和衛(wèi)星傳輸服務(wù)業(yè)”和“互聯(lián)網(wǎng)和相關(guān)服務(wù)業(yè)”。但是 Wind 口徑的基建投資一般包括三大部分,可從固定資產(chǎn)投資分行業(yè)的數(shù)據(jù)加總得到:(1)交運、倉儲和郵政;(2)水電燃氣的生產(chǎn)和供應(yīng);(3)水利、環(huán)保和公共設(shè)施管理。其中交運、水利環(huán)保屬于第三產(chǎn)業(yè),

11、水電燃氣屬于第二產(chǎn)業(yè),近年統(tǒng)計局公布的口徑是基建(不含水電燃氣)。2017 年末基建投資總額為 17.3 萬億,其中交運郵政倉儲為 8.2 萬億,占比 35.4%,即基建中鐵公機已不是大頭,僅占 1/3,且占比持續(xù)下降;水電燃熱為 3 萬億,占比 17.2%,占比持續(xù)下降;水利環(huán)保公共設(shè)施為 6.1 萬億,占比 47.4%,且占比持續(xù)上升。由于基數(shù)變大,基建投資增速近年來有所降低,03-07 年復(fù)合增長率為 18%,08-12 年為 15%, 13-17 年為 13%。市場熱議的新基建占比較低。根據(jù)統(tǒng)計局發(fā)布的行業(yè)數(shù)據(jù)測算,電信、廣播電視和衛(wèi)星傳輸服務(wù)業(yè),互聯(lián)網(wǎng)和相關(guān)服務(wù)業(yè),軟件和信息技術(shù)服務(wù)

12、業(yè)的投資規(guī)模在 9000 億元左右,占基建和固定資產(chǎn)投資的比重約為 5.2%和 1.6%,占比并不高。圖表7:2003-2019 年我國基建投資總規(guī)模與增速資料來源:wind、 注: 2018 和 2019 只公布增速,未公布絕對值 圖表8:基建投資三大部分占比水電燃氣占基建比重(% )交運郵政倉儲(% )水利環(huán)保公共設(shè)施管理(% )50%40%30%20%10%2003200420052006200720082009201020112012201320142015201620170%資料來源:wind、3、基建資金的來源主要有四大部分,除財政資金外,還有準財政資金和銀行貸款。大規(guī)模金融去杠桿

13、,直接導致基建投資增速從 2017 年的 14.9%大幅下滑到 2018 年的 1.8%。第一,從 03-17 年,預(yù)算資金占比從 9.9%上升至 16.1%,主要來源于公共財政,包括中央財政的基本建設(shè)基金、專項支出、貼息資金,地方財政中由國家統(tǒng)籌安排的資金等。第二,自籌資金始終占據(jù)半壁江山,并且從 45.9%穩(wěn)步增長至 58.6%占比 58.6%,包括由各地區(qū)、部門籌集的資金,主要包括土地出讓金、城投債和 PPP 中的社會資本。第三,國內(nèi)貸款從 34.7%大幅下降至 15.6%,包括商業(yè)銀行和政策性銀行貸款,后者的資金來源包括央行提供的 PSL 及政策性銀行發(fā)行的債券。第四,利用外資從 2.

14、6%下降到 0.3%;其他資金占比 9.4%。 圖表9:2017 年我國基建資金來源中各部分組成資料來源:wind、 圖表10:基建的各項資金來源占比(%)預(yù)算資金國內(nèi)貸款利用外資自籌其他100.080.060.040.020.0200420052006200720082009201020112012201320142015201620170.0資料來源:wind、4、民間資本在固定資產(chǎn)投資中發(fā)揮重要作用。在全部固定資產(chǎn)投資中,民間資本占比高達 60.4%。其中,制造業(yè)中民間投資占比達 87.2%,建筑業(yè)中民間投資占比 46.2%,基建中民間投資占比 24.5%,可見基建投資中公共投資占據(jù)較高

15、比例,市場化改革的方向完全可以部分項目收益較好的準入門檻。基建的三大分項水電燃氣、交運郵政、水利環(huán)保公用事業(yè)中民間投資占比分別為 38.2%、20.3%和 22.6%。新基建完全可以通過引入市場主體的參與力量,大幅提高民間投資占比。 圖表11:固定資產(chǎn)投資中各行業(yè)中民間投資占比固定資產(chǎn)投資中各行業(yè)中民間投資占比100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%全制建基部造筑建固業(yè)業(yè)定資產(chǎn)投資水交水電運利燃郵環(huán)氣政保倉公儲用事業(yè)資料來源:wind、三、國際比較:總量領(lǐng)先,人均靠后,目前數(shù)量勝于質(zhì)量,有較大發(fā)展空間我們選擇 7 個主要經(jīng)濟體與中國比較:美國、日本、德國、英國、法國、

16、印度、俄羅斯,比較的領(lǐng)域主要包括交通、能源、通信、教育、醫(yī)療五個方面。圖表12:主要經(jīng)濟體 GDP 總量(億美元)資料來源:IMF、單位:萬美元(現(xiàn)價)2018 年人均 GDP排名2019 年人均 GDP排名2020 年人均 GDP排名美國6.3186.5376.345德國4.78164.65164.5716英國4.31204.24214.0422日本3.98244.08224.0123法國4.30194.18203.9924中國0.99671.02651.0563俄羅斯1.13601.15611.0065印度0.201420.211390.20148圖表13:主要經(jīng)濟體人均 GDP 及全球排

17、名資料來源:IMF、世界經(jīng)濟論壇公布的2019 年全球競爭力報告(下文簡稱報告),對世界上 141個經(jīng)濟體的競爭力進行評價,其中基礎(chǔ)設(shè)施水平作為衡量國家競爭力的重要變量,衡量著各國的基礎(chǔ)設(shè)施的質(zhì)量。報告顯示,中國競爭力總體排名第 28 位。在基建質(zhì)量評分為 77.9(百分制),排名第 36 位,低于日本(第 5 名)、德國(第 8 名)、法國(第 9 名)、英國(第 11 名)、美國(第 13 名)。與世界主要發(fā)達國家相比,我國基礎(chǔ)設(shè)施質(zhì)量處于偏低水平。 圖表14:2019 年主要經(jīng)濟體基建指數(shù)排名80706050403020100日本德國法國英國美國中國俄羅斯印度資料來源:世界經(jīng)濟論壇“全球

18、競爭力報告 2019”、在鐵路方面,中國總里程較高,位于全球第二,僅次于美國,但鐵路密度和人均鐵路里程低。2018 年交通運輸行業(yè)發(fā)展統(tǒng)計公報數(shù)據(jù)顯示,2018 年我國鐵路總里程達到 13.1 萬公里,高于俄羅斯(8.7 萬公里)、印度(6.8 萬公里)、德國(3.4 萬公里)、法國(3 萬公里)、日本(2.7 萬公里)、英國(1.7 萬公里),但低于美國的 29.4 萬公里(2014)。2018 年中國鐵路總里程年增長率為 3.1%。按照該速度增長,我國至少需要 20 年能夠趕超美國 2014 年的總里程數(shù)。從密度上來看,我國(136.5 公里/千平方公里)高于俄羅斯(52),低于印度(20

19、7.3)、美國(299)、法國(476.2)、英國(708.3)、日本(714.3)、德國(971.4)。圖表15:主要經(jīng)濟體鐵路總里程(萬公里)資料來源:CIA、,注:圖下數(shù)字分別為 CIA 的數(shù)據(jù)時間和世界排名圖表16:主要經(jīng)濟體鐵路密度(公里/千平方公里)資料來源:CIA、,注:圖下數(shù)字為世界排名在公路方面,中國總里程為 485 萬公里,位居全球第三,僅次于美國(670 萬公里),印度(590 萬公里),高于俄羅斯(153 萬公里)、法國(110 萬公里)、德國(64 萬公里)。我國鐵路、公路還有較大發(fā)展空間,我國與美國面積基本相當,人口是其四倍,但鐵路總里程不到美國一半、公路總里程只有

20、其四分之三。人口總數(shù)直逼中國、面積不到我國三分之一的印度,其 2018 年的公路里程已經(jīng)高于我國 105 萬公里。但我國公路基建的質(zhì)量較高,在 485 萬公里線路長度中,有 82.4%鋪設(shè)了路面,相比之下美國僅為 65.3%,印度僅為 63.2%。從密度來看,我國公路密度(52 公里/百平方公里)在八個主要經(jīng)濟體中僅高于國土廣袤的俄羅斯(9),低于美國(73)、印度(198)、英國(175)、法國(202)、德國(184)、日本(97)。在航空方面,我國鋪設(shè)跑道的機場(民航機場均屬此類)數(shù)量為 510 個,位居全球13 位,高于德國(318)、法國(294)、英國(271)、印度(253)、日

21、本(142),低于俄羅斯(594),與美國(5054)差距極大。根據(jù) OECD 數(shù)據(jù),2000-2017 年美國沒有新增航空機場方面的基建投資??紤]到國土面積基本相當、GDP 我國為美國 65%,機場數(shù)量卻僅為其十分之一。 圖表17:2018 年主要經(jīng)濟體公路總里程(萬公里)8007006005004003002001000美國印度中國俄羅斯法國德國英國日本資料來源:國際統(tǒng)計年鑒 2020、 圖表18:2018 年主要經(jīng)濟體公路密度(公里/百平方公里)250200150100500法國印度德國英國日本美國中國俄羅斯資料來源:國際統(tǒng)計年鑒 2020、 圖表19:主要經(jīng)濟體鋪設(shè)跑道機場個數(shù)(個)資

22、料來源:CIA、,注:柱狀圖高度表示鋪設(shè)跑道機場數(shù)量,圖下數(shù)字分別為 CIA 的數(shù)據(jù)時間和全部機場數(shù)量(包括未鋪設(shè)跑道的私人飛機機場等)排名,其中德國(機場總數(shù) 539)排名高于中國(機場總數(shù) 533)從“鐵公機”的投資額占比看,根據(jù) OECD 數(shù)據(jù),2000-2017 年中國的交通領(lǐng)域基建累計投資支出的結(jié)構(gòu)與各主要經(jīng)濟體基本一致,鐵路為主,其次為鐵路和航空。我國公路投資額占“鐵公機”總投資的 71.2%,鐵路投資占比 24.2%,航空為 4.6%。 圖表20:2000-2017 年主要經(jīng)濟體在鐵路、公路、機場的投資額占比公路鐵路航空100.0%90.0%80.0%70.0%60.0%50.0

23、%40.0%30.0%20.0%10.0%0.0%俄羅斯法國英國印度德國日本中國美國資料來源:OECD、根據(jù)世界經(jīng)濟論壇的全球競爭力報告 2019,我國的交通設(shè)施效率相對不高。其中,我國港口服務(wù)效率(59)與印度一起墊底,鐵路服務(wù)效率(59)僅略高于印度(57)和英國(55),航空服務(wù)效率(61)在主要經(jīng)濟體中最低。 圖表21:2019 年主要經(jīng)濟體交通基礎(chǔ)設(shè)施效率港口服務(wù)效率鐵路服務(wù)效率航空服務(wù)效率1009080706050403020100中國印度俄羅斯英國德國法國美國日本資料來源:世界經(jīng)濟論壇“全球競爭力報告 2019”、,注:本圖數(shù)字為對上述三項指標的百分制打分道路暢通與道路質(zhì)量方面,

24、道路通暢度用于衡量連接 10 個及以上的大城市的公路的平均速度和平直度,衡量城市間道路的通暢程度而非城市內(nèi)部。全球競爭力報告顯示,我國道路通暢度較高(96),高于印度(76)、日本(78)、俄羅斯(86)、英國(91)、德國(95),在主要經(jīng)濟體中排名居前。但我國道路質(zhì)量(60)并不高,僅高于俄羅斯(41)和印度(59),在主要經(jīng)濟體中位居下游,與美國(75)、日本(85)差距較大。 圖表22:2019 年主要經(jīng)濟體道路暢通與質(zhì)量道路暢通道路質(zhì)量120100806040200美國法國中國德國英國俄羅斯日本印度資料來源:世界經(jīng)濟論壇“全球競爭力報告 2019”、,注:本圖數(shù)字為對上述兩項指標的百

25、分制打分軌道交通方面,從國家層面來看,中國地鐵總里程(5013 公里)具有無可比擬的優(yōu)勢,遠遠高于其他主要經(jīng)濟體,是第二名美國(1269)的 4 倍。從各國大型城市的地鐵里程來看,我國上海(726)、北京(694)里程位居全球前二,遠遠高于紐約(425)、倫敦(368)、東京(334)等城市。并且,上海、北京僅分別占我國鐵路總里程的 14%、 13.8%,而紐約占美國總里程 33.5%、東京為日本的 42.2%、德里為印度的 60%、莫斯科為俄羅斯的 65.3%、倫敦為英國的 76.7%,這些主要經(jīng)濟體地鐵均集中于一兩個特大城市。從人均地鐵里程來看,我國北京(0.32 公里/萬人)高于莫斯科(

26、0.31)、上海(0.31)、德里(0.11)。相對于紐約(0.49)、倫敦(0.41)、東京(0.36)等全球其他城市雖有差距,但并不大。 圖表23:2018 年主要經(jīng)濟體地鐵總里程(公里)6000500040003000200010000中國美國日本俄羅斯印度英國法國資料來源:2018 年世界城市軌道交通運營統(tǒng)計與分析、 圖表24:2018 年主要經(jīng)濟體大型城市地鐵總里程(公里)8007006005004003002001000中國上海中國北京美國紐約 俄羅斯莫斯科 英國倫敦日本東京印度德里資料來源:2018 年世界城市軌道交通運營統(tǒng)計與分析、,注:圖下數(shù)字為世界排名 圖表25:2018

27、年主要經(jīng)濟體城市人均地鐵里程(公里/萬人)0.500.450.400.350.300.250.200.150.100.050.00紐約倫敦東京北京莫斯科上海德里資料來源:美國普查局、中國統(tǒng)計局、環(huán)球時報、韓寶明等 (2019)、發(fā)電量方面,中國總量位居全球第一。從覆蓋面來看,我國 2015 年實現(xiàn)全部人口通電,而另一人口大國印度 2016 年僅有 84.5%的人口通電,除印度外的主要經(jīng)濟體基本實現(xiàn)所有人口通電。從人均發(fā)電量看,我國人均發(fā)電量(4.68 千千瓦時/人)位于主要經(jīng)濟體下游,僅高于人口大國印度(1.1),低于英國(5.1)、日本(8.4)等國,遠低于美國(13.2)。 圖表26:20

28、17 年主要經(jīng)濟體發(fā)電量(萬億千瓦時)7.006.005.004.003.002.001.000.00中國美國印度俄羅斯日本德國法國英國資料來源:國際統(tǒng)計年鑒 2020、 圖表27:2017 年主要經(jīng)濟體人均發(fā)電量(千千瓦時/人國日本法國德國俄羅斯英國中國印度資料來源:國際統(tǒng)計年鑒 2020、,注:人均發(fā)電量經(jīng)計算得到在供水方面,中國在供水的可靠性和安全性偏低。其中,供水的可靠性指供水沒有中斷和流量波動,中國(65)高于印度(56),但低于其他主要國家。我國接觸不安全飲用水人口占總?cè)丝诘谋戎貫?18%,低于印度的 51.1%,但遠高于美國、德國、英國的 0.3%,在供

29、水安全與可靠性方面是我國未來基建的一大著力點。 圖表28:2019 年主要經(jīng)濟體供水穩(wěn)定性得分1009080706050403020100日本法國英國美國德國俄羅斯中國印度資料來源:世界經(jīng)濟論壇“全球競爭力報告 2019”、,注:圖下數(shù)字為世界排名圖表29:2019 年主要經(jīng)濟體接觸不安全飲水的人口比例(%)60.050.040.030.020.010.00.0德國美國英國法國日本俄羅斯中國印度資料來源:世界經(jīng)濟論壇“全球競爭力報告 2019”、,注:圖下數(shù)字為世界排名通信方面,互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量和覆蓋面可反映出各國基站和信號塔等基礎(chǔ)設(shè)施的覆蓋情況。2019 年 6 月的最新數(shù)據(jù)為 8.54 億,

30、人數(shù)大約是美國的 3.5 倍,覆蓋率 61.2%,遠低于英國的 94.8%、日本的 92%、德國 89.6%、法國的 85.6%、美國的 76.2%,在金磚國家中高于印度的 29.5%,略高于巴西的(人口 2.06 億)59.7%和南非(人口 5620萬)的 54%,低于俄羅斯(人口 1.44 億)的 76.4%。2015 年 12 月 23 日,我們解決了 14 億人中最后的 3.98 萬人口的用電問題。現(xiàn)在的 5.5 億非網(wǎng)民人口中固然有一部分是出于生活習慣,但更多是由于網(wǎng)絡(luò)覆蓋率、上網(wǎng)設(shè)備等原因而無法觸網(wǎng),盡快使通信如通電,消除最后的數(shù)字鴻溝,基建大有可為。圖表30:主要經(jīng)濟體網(wǎng)絡(luò)用戶數(shù)

31、量(億人)資料來源:CIA、中國互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)信息中心、,注:圖下數(shù)字為世界排名,中國為 2019 年數(shù)據(jù),其他國家均為 2016 年 圖表31:主要經(jīng)濟體網(wǎng)絡(luò)用戶覆蓋率(%)1009080706050403020100印度中國美國俄羅斯法國德國日本英國資料來源:CIA、中國互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)信息中心、,注:中國為 2019 年數(shù)據(jù),其他國家均為 2016 年教育方面,從公共教育支出占 GDP 比重來看,2019 年我國(4.1%)位于主要經(jīng)濟體下游,高于印度(3.8%)和日本(3.2%)。但值得肯定的是,我國的公共教育支出占 GDP 比重是主要經(jīng)濟體中提升最快的,2000 年到 2019 年從1.9%到

32、4.1%,翻了一倍多。就教師的相對數(shù)量來看,我國在主要經(jīng)濟體中位居中上游。學生/教師比例表示每名教師分得幾名學生,該數(shù)字越小越好,我國小學學生/教師比(16.5)優(yōu)于俄羅斯(21.1)、法國(19.6)、英國(16.9),中學學生/教師比(13.5)優(yōu)于英國(16.4)、美國(15.4)、印度 14.1)。文化設(shè)施方面,根據(jù)中國統(tǒng)計年鑒,我國 2018 年公共圖書館數(shù)量為 3176 個,遠低于美國(9057 個)、德國(6313 個)、英國(4165 個),僅與 2008 年的日本和 2015 年的法國大致相當。圖表32:教育支出占 GDP 比重(%)資料來源:國際統(tǒng)計年鑒 2020、國家統(tǒng)計

33、局、,注:圖下數(shù)字為數(shù)據(jù)時間 圖表33:2017 年主要經(jīng)濟體學生/教師比例(%)小學中學25.020.015.010.05.00.0印度美國德國日本中國英國法國俄羅斯資料來源:OECD、,注:中國、印度為 2016 年數(shù)據(jù) 圖表34:主要經(jīng)濟體公共圖書館數(shù)量(個)資料來源:American Library Association、中國統(tǒng)計年鑒 2019、Wikipedia、statista、the Guardian、醫(yī)療方面,根據(jù) 2018 年柳葉刀雜志的論文對各國的醫(yī)療資源和醫(yī)療水平(Healthcare Access and Quality)進行的評分排名,中國得分 78、排名 48,次

34、于日本的第 12 名、德國的第 18 名、法國的第 20 名、英國的第 23 名、美國的第 29 名,高于俄羅斯和印度。與我國較為接近的有羅馬尼亞(78,排名 47)、智利(78,排名 49)、古巴(76,排名 55)、俄羅斯(75,排名 58)。冰島和挪威得分 97 并列第一。從醫(yī)療支出來看,根據(jù)國際統(tǒng)計年鑒 2020,我國社會醫(yī)療支出占 GDP 比重(5.2%)較低,高于印度的(3.5%),與美國(17.1%)、德國(11.2%)、法國(11.3%)相去甚遠。人均醫(yī)療支出同樣如此,我國(440.8 美元)僅高于印度(69.3),接近俄羅斯(585.9), 只有美國(10246.1)、德國(

35、5033.5)、法國(4379.7)、日本(4169.0)、英國(3858.7)等發(fā)達國家中位數(shù)的十分之一。從公共財政的醫(yī)療支出來看,2020 年全國一般公共預(yù)算支出中的衛(wèi)生健康支出為1.92 萬億元,占全國一般公共預(yù)算支出的 7.8%。WHO 于2010 年世界衛(wèi)生報告中提倡的衛(wèi)生支出目標為:廣義政府衛(wèi)生支出占 GDP 的比重不低于 5%,我國這一數(shù)據(jù)僅占當年 GDP 的 1.9%,距離 5%差距甚遠。從醫(yī)護人員數(shù)量看,中國遠低于發(fā)達經(jīng)濟體。其中,中國每千人醫(yī)生數(shù)量為 2.0 人,與日本(2.4 人)、美國(2.6 人)、英國(2.8 人)雖有差距,但并不大;每千人護士數(shù)量為 2.5 人,與

36、發(fā)達經(jīng)濟體相差較大,遠低于德國(12.8 人)、美國(11.6 人)、日本(11.3人)、法國(10.2 人)、俄羅斯(8.5 人)和與英國(7.9 人)。從床位數(shù)看,中國每千人床位數(shù)為 6.3 個,低于日本(13.0 個)、德國(8.0 個)、俄羅斯(7.1 個),但高于法國(6.0 個)、美國(2.9 個)、英國(2.5 個)和印度(0.5個)。 圖表35:2017 年主要經(jīng)濟體醫(yī)療支出占 GDP 比重和人均醫(yī)療支出人均醫(yī)療支出(美元)醫(yī)療支出占GDP 比重(% )12000.018.010000.016.014.08000.012.06000.010.08.04000.06.02000.

37、04.02.00.0美國德國法國日本英國俄羅斯中國印度0.0資料來源:國際統(tǒng)計年鑒 2020、國家排名日本12德國18法國20英國23美國29中國48俄羅斯58印度145圖表36:2018 年主要經(jīng)濟體醫(yī)療資源與醫(yī)療水平排名資料來源:GBD 2016 Healthcare Access and Quality Collaborators、 圖表37:主要經(jīng)濟體每千人醫(yī)護人員數(shù)量(個)醫(yī)生護度中國英國俄羅斯法國日本美國德國資料來源:國際統(tǒng)計年鑒 2020、OECD、 注:醫(yī)生數(shù)據(jù)時間為 2017 年、護士數(shù)據(jù)時間為 2016 年 圖表38:主要經(jīng)濟體每千人醫(yī)院床位數(shù)(個

38、)資料來源:世界銀行、國家衛(wèi)健委、 注:圖下數(shù)字為數(shù)據(jù)時間四、國內(nèi)區(qū)域分化:基于交通、醫(yī)療、教育視角的中國基建地圖從國內(nèi)各省市的情況看,基建區(qū)域分布不均衡。交通運輸方面,2019 年,公路總里程排名靠前的是四川(33.7 萬公里)、湖北(28.9)、山東(28.0)、河南(27.0)、云南(26.2),西北、東北和青藏地區(qū)的公路總里程普遍較少。考慮土地面積因素,從公路密度來看,全國整體分布呈C 型,南北和西部的公路密度均較小,中東部地區(qū)全國領(lǐng)先。密度靠前的是重慶、上海(2.1)、山東(1.8)、河南(1.6)、湖北安徽江蘇(1.5),這些省市的共同點是經(jīng)濟發(fā)達、面積不大或地處交通要道。圖表39

39、:2019 年全國各省市公路總里程分布圖(萬公里)資料來源:wind、 圖表40:2019 年全國各省市公路密度分布圖(公里/平方千米)資料來源:wind、鐵路方面,華北、東北地區(qū)總里程位居全國前列,青藏里程最少,東南沿海各省鐵路總里程相對落后,僅高于青藏地區(qū),這與江浙閩等地省域面積較小有關(guān)??偫锍膛琶壳暗氖》菀来问莾?nèi)蒙古(1.30 萬公里)、河北(7791 公里)、新疆(6935 公里)、黑龍江(6780 公里)、山東(6333 公里)、遼寧(6512 公里)。從密度來看,華北地區(qū)鐵路密度全國最高,直轄市鐵路密度位居全國前列,內(nèi)蒙古、黑龍江等鐵路里程領(lǐng)先的省份由于面積廣闊,密度較低。鐵路密

40、度排名靠前的省市依次是天津(104 公里/平方公里)、北京(81)、上海(74)、遼寧(45)、山東(43)。圖表41:2019 年全國各省市鐵路總里程分布圖(百公里)資料來源:wind、圖表42:2019 年全國各省市鐵路密度分布圖(公里/千平方千米)資料來源:wind、軌道交通方面,一線城市和其他省會城市差距較大。北上廣深四座一線城市都位于公路總里程的前五;二線城市中,成都、南京、武漢、重慶位居前列。許多省會城市和區(qū)域中心城市的軌道交通人均長度還相對落后,但很多軌道交通正在建設(shè)中,未來在這些人口稠密的城市也將會有更多軌道交通投資。比如西安 5 號線、6 號線一期和 9 號線在 2020 年

41、 12 月建成通車;佛山 2 號線一期將在 2021 年 9 月前通車,3 號線預(yù)計 2021年底開通運行,廣佛環(huán)線城軌西段將于 2021 年底開建,北段已通車,東段南段將陸續(xù)通車。線路長度(公里) 圖表43:2019 年全國主要城市軌道交通線路長度9008007006005004003002001000上 北 成 廣海 京 都 州深 南 武圳 京 漢重 杭 青 鄭慶 州 島 州西 天 沈 蘇安 津 陽 州大 長 寧 昆 長連 沙 波 明 春資料來源:城市軌道交通 2020 年度統(tǒng)計和分析報告、由于疫情沖擊,醫(yī)療衛(wèi)生的短板充分暴露,未來必須加大該領(lǐng)域的投資。整體來看,醫(yī)療資源集中在經(jīng)濟較為發(fā)達

42、或人口稠密地區(qū)。從醫(yī)院數(shù)量來看,山東(2634 所)、四川(2425 所)、河南(2291 所)、河北(2223 所)、江蘇(2005 所)排名前五,這五個省份的總?cè)丝诰谌珖捌?。從三甲醫(yī)院數(shù)量來看,除人口因素外,還與經(jīng)濟發(fā)展水平密切相關(guān),三甲醫(yī)院數(shù)量排名前列的是廣東(120 所)、山東(112 所)、四川(88 所)、江蘇(74 所)、黑龍江和湖北(73 所)。圖表44:2021 年 3 月全國各省市醫(yī)院數(shù)量分布圖(百所)資料來源:wind、圖表45:2019 年全國各省市三甲醫(yī)院數(shù)量分布圖(所)資料來源:wind、人均醫(yī)療資源來看,每萬人床位數(shù)領(lǐng)先的是東北地區(qū),廣東、山東等醫(yī)院較為集中地

43、區(qū)由于人口稠密,每萬人床位數(shù)較低。每萬人床位數(shù)排名前列的省份依次是:遼寧(61張)、新疆(57 張)、黑龍江(56)、北京(54)、青海(54)。醫(yī)護人員方面,東南沿海地區(qū)較為集中,排名居前的為:北京(12.6 人/千人)、陜西(9.1)、浙江(8.9)、上海(8.4)、寧夏(8.0)。圖表46:2018 年全國各省市醫(yī)院每萬人床位數(shù)(張/萬人)資料來源:wind、圖表47:2019 年全國各省市每千人口衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)(人)資料來源:wind、除省際差距外,醫(yī)療資源的省內(nèi)分布和大中城市分布也不均衡。省內(nèi)方面,以受疫情影響最大的湖北地區(qū)為例,湖北省 5900 萬常住人口,共有 70 家三甲醫(yī)院,

44、其中武漢常住人口約為 1100 萬,占比 18.64%,三甲醫(yī)院 24 家,占比 34.29%,剩余 16 個市州則以 81%的人口合占 65%的醫(yī)療資源,省內(nèi)分布差異極大。疫情之后,加強各省省內(nèi)醫(yī)療落后地區(qū)的相關(guān)投入十分必要。 圖表48:湖北省三甲醫(yī)院數(shù)量分布圖(所)資料來源:湖北衛(wèi)健委、城際差距方面,醫(yī)療資源集中在北京、上海、廣州一線城市,以及西安、武漢、杭州、重慶、南京等二線城市,更偏重城市的政治地位而非經(jīng)濟地位。以百強醫(yī)院分布來看,廣州有 9 所,同樣位于廣東省的一線城市深圳,無醫(yī)院上榜全國百強醫(yī)院;蘇州經(jīng)濟強于南京,相比于南京的 5 所百強,蘇州只有 1 所。一二線城市之間的差距尚且如此,三四線城市相差更大,未來在醫(yī)療資源的城際間配置也需更加協(xié)調(diào)均衡。 圖表49:2019 年全國百強醫(yī)院分布城市(所)2520151050北 上 廣京 海 州西 武 杭安 漢 州重 南 成慶 京 都濟 天 長南 津 沙沈 哈 鄭陽 州福 合 長 南 蘇 青州 肥 春 昌 州 島資料來源:復(fù)旦大學醫(yī)院管理研究所、從科研教育來看,高等學校的分布整體呈現(xiàn)出東多西少

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