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中国会陷入多久的通缩型停滞？研究版 ​

引子：这次不从数据报告开始，而从机制开始 ​

讨论中国经济现在是不是“滞胀”，很容易被单月 CPI、PPI、青年失业率、房价、财政收入这些数据牵着走。数据当然重要，但单看数据会有一个问题：它只能告诉我们现象正在发生，不能告诉我们现象为什么会持续，也不能告诉我们什么条件会让它结束。

研究版要回答的是另一个问题：如果中国现在不是经典滞胀，而是房地产调整、居民高储蓄、产能过剩、地方财政压力和就业错配共同形成的通缩型停滞，那么持续时间由哪些状态变量决定？

答案不是一个单一日期。更接近研究文献的结论是：短期价格是否转正，不能证明周期结束。真正决定持续时间的是四个修复速度：房地产资产负债表修复、居民预防性储蓄下降、无效产能退出、地方财政从土地财政和收缩性征管中脱身。

如果这四个变量只靠自然消化，通缩型停滞的基准持续时间应按 2-3 年估计，而不是按几个季度估计。2027 年是验证年，2028-2029 年才是更合理的基准修复窗口。若房地产和地方财政继续互相拖累，且“反内卷”主要表现为稳名义价格而不是促退出，中国进入 5 年级别低通胀停滞的概率不能忽视。

这篇研究版围绕 5 个真问题展开：

  1. 用经济模型看，中国现在的价格问题到底是需求不足、供给过剩，还是通胀机制失灵？
  2. 为什么居民收入增长不必然转化为消费增长？
  3. 房地产下行为什么会把一个行业问题变成宏观停滞？
  4. 产能过剩和地方财政压力如何延长出清？
  5. 判断“还会持续多久”，应该看哪些可证伪指标？

一、价格层：不是经典滞胀，而是需求缺口下的低通胀体系 ​

经典滞胀的机制是工资、成本和价格互相追逐。需求没有明显衰退，供给冲击推高价格，工人要求更高工资，企业继续提价，央行被迫在压通胀和保就业之间二选一。

中国当前不符合这个结构。价格层面有上涨，也有下跌。2026 年 4 月 CPI 同比上涨 1.2%，PPI 同比上涨 2.8%，核心 CPI 同比上涨 1.2%；但食品、居住、租金、汽车和生活资料价格仍然偏弱。增长层面也不是总量衰退，2026 年一季度实际 GDP 同比增长 5.0%，1-4 月规模以上工业增加值同比增长 5.6%。真正的问题是结构：房地产开发投资同比下降 13.7%，民间投资下降 5.2%，社会消费品零售总额只增长 1.9%。[1][2][3]

研究文献给出的第一层解释是：通胀机制并没有消失，中国价格仍然受产出缺口和通胀预期影响。BIS 2026 年工作论文用新凯恩斯菲利普斯曲线研究中国通胀、经济松弛和通胀预期，发现中国通胀与 output gap、预期之间存在显著且稳定的关系；开放经济变量会改善模型拟合，但核心仍是 slack 和 expectations。[4]

这意味着，中国不是“经济停滞但通胀自发上升”的经典滞胀，而是“需求不足仍在，部分供给和外部价格推高了局部价格”。如果 output gap 没有闭合，通胀转正也可能只是阶段性价格回升，不是需求全面恢复。

IMF 2024 年对中国做过 Deflation Vulnerability Index 和 Inflation-at-Risk 分析，核心结论也是：未来核心通缩的尾部风险，主要由产出缺口和通胀预期驱动。也就是说，通缩风险不是看 CPI 一个点位，而是看需求缺口、信贷、资产价格和预期这些变量共同处在什么状态。[5]

所以，价格层的判断可以压缩成一句话：只要居民和企业的预期仍偏防御，中国可以同时出现“局部涨价”和“通缩型停滞”。这不是矛盾，而是需求不足经济里常见的结构分化。

二、房地产层：资产负债表修复比价格指数更慢 ​

如果只看 CPI，中国已经暂时离开了最直接的通缩读数。但如果看资产负债表，中国还没有离开房地产下行周期。

房地产对中国经济不是普通行业。它至少连接三张表：家庭资产负债表、开发商资产负债表、地方政府财政表。家庭持有住房，房价影响财富和消费信心；开发商依赖销售回款，销售下行会压投资、就业和上下游需求；地方政府依赖土地收入，土地市场转弱会改变财政行为。

Rogoff 和 Yang 在《Has China's Housing Production Peaked?》中用投入产出表估算房地产、建筑和相关部门的经济足迹。他们的基准校准显示，若住房活动下降，调整可能在数年内累计拉低产出水平 5%-10%。这类研究重要的地方不在于给出一个精确预测，而在于说明：房地产冲击是多年冲击，不是一个季度的需求扰动。[6]

他们 2026 年的日本比较研究进一步强调，中国房地产调整仍可能处在多年修正过程的中段。日本类比不能机械套用，因为中国资本账户、银行体系、城市化阶段和政策工具都不同；但类比有一个清楚启示：当房地产同时是居民财富锚和地方财政锚时，价格止跌并不等于资产负债表修复。[7]

债务-通缩理论也解释了这一点。Fisher 1933 年提出的 debt-deflation 机制是：资产价格下跌会提高实际债务负担，债务人削减支出、出售资产或推迟投资，这会进一步压低需求和价格。中国家庭部门的显性杠杆未必像美国次贷危机前那样极端，但住房财富占家庭资产比重高，房价预期下行仍会通过财富效应和预防性储蓄影响消费。[8]

这意味着，房地产真正的拐点不只是新房价格环比转正，而是三个变量同步企稳：

变量为什么重要若未修复的含义
销售额和按揭贷款衡量居民是否愿意重新承担长期负债居民仍在防御
新开工和施工面积衡量开发商现金流和上下游需求地产链仍在收缩
土地出让收入衡量地方财政是否脱离地产依赖地方支出和征管压力仍偏紧

如果这三项没有一起修复，即使 CPI 上行，也只是价格层修复，不能说明通缩型停滞结束。

三、居民层：收入增加只是入口，高储蓄结构才是核心约束 ​

上一版报告把“居民收入能否增加”作为核心入口，这是对的，但还不够。研究版需要补一层：居民收入增加后，为什么不消费？

2026 年一季度，全国居民人均可支配收入实际增长 4.0%，居民人均消费支出实际增长 2.6%；城镇居民可支配收入实际增长 3.2%，消费支出实际增长 2.0%。收入不是没有增长，问题是消费支出增长更慢。[9]

这正是中国高储蓄文献长期研究的问题。IMF 2025 年工作论文《Reforms to Reduce China's High Household Savings》把中国家庭储蓄放到社保、户籍、住房和区域差异中解释。论文的经验结果显示，提高社会保障和医疗相关公共支出、推进户籍改革、降低住房市场不确定性，都有助于降低家庭储蓄、提高私人消费。[10]

这类研究对“持续多久”的意义很直接：如果政策主要刺激商品购买，而不改变家庭对医疗、教育、养老、住房和就业的长期不确定性，居民可能把一次性收入或补贴转化为存款、提前还贷或低风险资产，而不是形成持续消费。

更早的结构性储蓄研究也支持这个判断。Wei 和 Zhang 用性别比和婚姻市场竞争解释中国高储蓄的一部分，认为竞争性储蓄动机会推高家庭储蓄率和住房需求。Curtis、Lugauer 和 Mark 从人口结构解释家庭储蓄，说明年龄结构变化会改变生命周期储蓄。[11][12]

这些文献共同指向一个结论：居民消费弱不是短期信心问题，而是制度性和结构性问题。它与户籍、社保、教育医疗负担、住房资产和人口结构有关。短期消费券或家电补贴能拉动部分耐用品需求，但很难单独改变居民长期储蓄倾向。

所以，判断居民端是否真正修复，要看边际消费倾向，而不是只看收入增速。一个可证伪指标是：居民消费支出实际增速能否连续几个季度接近或超过可支配收入实际增速。如果收入涨 4%，消费只涨 2%-3%，说明居民仍在防御。

四、产能层：过剩产能不是“低价福利”，而是利润和就业的压缩器 ​

产能过剩最容易被误解成“企业多生产，消费者买便宜货”。在短期和单一商品上，这当然可能提高消费者福利。但在宏观层面，如果价格竞争来自系统性过剩产能和资本错配，它会压缩企业利润、工资、招聘和再投资能力。

研究文献对中国工业政策和产能问题已有更细的量化。IMF 2025 年工作论文《Industrial Policy in China: Quantification and Impact on Misallocation》把现金补贴、税收优惠、低息信贷和低价土地纳入工业政策支持，估算这些支持在 2023 年约相当于 GDP 的 4% 以上。论文还用结构模型估计工业政策与要素错配的关系，发现补贴倾向于导致过度生产，工业政策造成的错配会降低总量 TFP。[13]

NBER 2025 年《Decoding China's Industrial Policies》使用数百万份政策文件和企业数据研究中国工业政策，讨论产业政策的空间扩散、地方竞争、行业选择和潜在过剩产能。它的价值在于把“政策支持”从口号变成可测量文本和企业层数据。[14]

还有更直接研究过剩产能的准自然实验。Ge、Zhu、Chen 和 Huang 2024 年发表的《Selective industrial policy and overcapacity》研究选择性产业政策如何影响过剩产能，使用准自然实验识别政策冲击。相关研究还显示，五年规划、税收激励和地方政策会影响企业产能利用率和资源错配。[15]

这解释了为什么“限制降价”会成为政策选项。价格战如果来自效率提升，限制降价会损害消费者和竞争；但价格战如果来自地方补贴、软预算约束和过度投资，持续低价会把行业利润打穿，最终伤害就业和资本回报。

问题在于，限制降价只能改变价格表现，不能自动消灭过剩产能。真正的修复要看两件事：落后产能是否退出，资源是否转向更高回报部门。如果只是把价格稳住，但继续让低效率企业活着，PPI 可以好看一点，利润和工资未必真正改善。

因此，产能层的领先指标不是某个行业价格是否上涨，而是产能利用率、工业企业利润率、企业退出率和民间制造业投资是否同步改善。

五、地方财政层：土地财政下行会把宽松政策变成局部收缩 ​

地方财政是这轮通缩型停滞里最容易被低估的约束。宏观上，中央可以推动宽松和稳增长；微观上，地方政府若土地收入下降、债务付息压力上升，就会倾向于压缩支出、盘活资产、加强税费征管或继续依赖平台融资。

Bai、Hsieh 和 Song 的《The Long Shadow of China's Fiscal Expansion》研究 2009 年财政扩张的长期影响。他们强调，中国式财政刺激通过地方政府和融资平台扩张投资，短期托住增长，但留下了更长的债务和资源配置后遗症。[16]

Chen、He 和 Liu 在 Journal of Financial Economics 发表的《The Financing of Local Government in China》进一步研究地方政府融资机制。他们提出 “stimulus loan hangover effect”：2009 年刺激贷款到期和后续项目融资需求，会推动地方政府转向城投债和影子银行。[17]

这些文献能解释为什么房地产下行会传导到税费和企业体感。土地出让收入下降不是一个孤立财政项目，它会改变地方政府的行为约束。若地方必须维持基建、公共服务、债务付息和隐性担保，又缺少土地收入，就会寻找替代收入。

这也解释了“严格税收”的宏观位置。它未必等于全国统一加税，更可能表现为地方财政压力下的征管强化、历史欠税追缴、非税收入增长和对企业现金流的挤压。对企业来说，这种局部财政收缩会抵消部分货币或中央财政宽松。

地方财政层的关键指标是：政府性基金收入和土地出让收入是否企稳，地方债务付息压力是否下降，非税收入占比和税费征管强度是否继续上升。如果土地财政继续负增长，地方财政会成为需求修复的阻力。

六、就业层：青年失业不是单纯周期问题，还有教育供给和岗位结构错配 ​

青年失业经常被放在“经济差”的框架里理解，但研究文献显示，它还有结构性部分。

《China's higher education expansion and unemployment of college graduates》研究中国高等教育扩张与大学毕业生失业，发现扩招提高了上大学概率，也显著提高了大学毕业生失业率。这个结论不是说教育扩张本身错误，而是说明当高学历供给增长快于高质量岗位吸纳能力时，就会出现毕业生就业压力。[18]

另一个角度是技能错配。《The economic and social effects of skill mismatch in China》用带技能和企业异质性的 NK-DSGE 模型研究中国技能错配，发现技能错配会改变不同技能劳动者的就业关系，对经济和社会结果都有影响。[19]

这对通缩型停滞有两层含义。第一，青年失业会直接压低工资预期和消费倾向，尤其影响住房、耐用品、婚育和服务消费。第二，青年就业如果主要是结构错配，单纯总量刺激未必足够，需要岗位结构、服务业开放、民营企业预期和教育-产业连接一起修复。

就业层的关键指标不是总失业率，而是 16-24 岁和 25-29 岁不含在校生失业率、毕业生就业质量、灵活就业占比、私营部门招聘、服务业岗位扩张。若青年失业率下降但工资和岗位质量不恢复，居民预期仍会偏防御。

七、把模型合起来：持续多久取决于四个闭环能否被打断 ​

研究文献分散在不同领域，但可以合成四个闭环。

第一个闭环是房地产资产负债表闭环：房价和销售下行，居民财富缩水，消费倾向下降，开发商现金流变弱，投资和土地收入继续下降，反过来压低地方财政和居民预期。

第二个闭环是高储蓄闭环：就业和社保不确定，居民提高储蓄，消费不足，企业看不到终端需求，减少招聘和加薪，居民进一步储蓄。

第三个闭环是产能过剩闭环：产业政策和地方竞争推动产能扩张，终端需求不足引发价格战，利润率下降，企业压工资和招聘，消费需求更弱，过剩产能更难消化。

第四个闭环是地方财政闭环：土地财政下滑，地方财政压力上升，支出收缩或征管强化，企业和居民现金流受压，房地产和消费更弱，土地财政继续下滑。

这四个闭环互相强化。通缩型停滞的持续时间，取决于其中至少两个闭环能否被政策打断。只靠价格指数转正，不足以打断闭环。

八、三种路径：研究版的时间判断 ​

快速修复：12-18 个月 ​

这条路径需要同时满足四个条件：中央财政更直接地支持居民部门；房地产去库存和保交楼真正压缩尾部风险；地方财政通过债务置换和转移支付减轻征管压力；反内卷政策从稳价格转向促退出和反补贴竞赛。

如果这些条件成立，2027 年就可能看到居民消费支出增速接近收入增速，房地产销售和按揭贷款止跌，工业利润恢复，青年就业改善。这个路径不是不可能，但它要求政策重心明显从供给侧和投资侧转向居民资产负债表。

基准修复：24-36 个月 ​

更可能的路径是缓慢修复。CPI 和 PPI 在 2026 年阶段性转正，但居民和地方政府仍偏防御；房地产继续低位调整，消费靠补贴和服务业温和托住，产能过剩通过价格治理、行业整合和外需慢慢消化。

这一路径下，2027 年是验证年，2028-2029 年才是更合理的修复窗口。表现不会像危机爆发，而是低通胀、低信心、局部涨价、就业压力和企业利润修复缓慢并存。

长期停滞：5 年以上 ​

长期停滞路径的触发条件也清楚：房地产销售和土地财政继续下行；地方财政压力转化为持续征管和支出收缩；居民高储蓄没有被社保、户籍和收入分配改革打破；产业政策继续扩大供给而非提高效率；外需受到贸易摩擦约束。

这条路径不一定表现为 CPI 长期负数。更可能表现为名义价格被稳住，但居民和企业都觉得机会变少、收入弹性变小、资产回报下降。也就是“没有明显崩溃，但一直不真正恢复”。

九、可证伪指标：不要再只看 CPI ​

如果要判断研究版结论是否错了，未来 6-12 个季度应看以下指标。

模块指标结束信号风险信号
居民消费支出实际增速 vs 收入实际增速消费接近或超过收入收入涨、消费继续慢
房地产销售额、按揭贷款、二手房价三者同步企稳只稳价格、不稳成交
财政土地出让收入、非税收入、债务付息土地收入止跌、非税压力下降土地收入继续深跌
产业产能利用率、工业利润、企业退出利润和利用率同步回升价格回升但利润不动
就业青年失业率、毕业生就业质量失业和低质量就业同步下降失业率降但工资弱
预期居民中长期贷款、企业投资意愿适度加杠杆恢复存款和提前还贷偏强

如果 2027 年底前，消费支出增速连续高于收入增速、房地产销售额和按揭贷款同比转正、土地出让收入止跌、产能利用率回到 76% 以上、青年失业率明显回落，那么 2028 年前修复的概率上升。

如果这些指标只修复一两个，尤其是房地产和居民消费没有同步修复，那么“2028-2029 年才完成修复”的基准判断仍成立。

如果 2028 年仍看不到房地产成交和居民边际消费倾向的改善，长期低通胀停滞就不再是尾部风险，而会变成主场景。

十、研究级数据：真正要做实证，应该怎么做 ​

这类问题不能只靠宏观月度数据。更好的研究设计至少需要三层数据。

第一层是家庭微观数据。CFPS 可以追踪家庭、个人、就业、收入、教育和消费；CHFS 更适合研究家庭资产、住房、债务、收入、消费、社保和金融行为；CHIP 适合研究收入分配和不同群体收入结构。用这些数据可以检验：房价下跌、就业不确定和社保覆盖差异，是否显著提高家庭储蓄率、压低消费倾向。[20][21][22]

第二层是企业和行业数据。NBS 工业企业数据库、上市公司财报、行业产能利用率、PPI 分行业数据，可以用于研究补贴、税收优惠、低价土地、低息信贷如何影响产能扩张、利润率和企业退出。NBS 工业企业数据本身有质量问题和口径变化，相关数据质量研究提醒，2007 年后部分变量需要谨慎处理。[23]

第三层是地方财政和房地产面板。省市级土地出让收入、政府性基金收入、地方债务付息、房价、销售面积、按揭贷款、固定资产投资，可以构造一个省级或城市级面板，检验房地产下行是否通过地方财政压力影响消费、投资和就业。

如果要把“持续多久”做成研究模型，一个可行设计是：

  1. 用 NKPC 或 Inflation-at-Risk 模型估算价格层风险。
  2. 用 CHFS/CFPS 做家庭资产负债表和消费倾向估计。
  3. 用地方财政和房地产面板识别土地财政冲击。
  4. 用工业企业或上市公司数据估计产业政策和产能利用率。
  5. 把四层结果合成情景模型，而不是直接拿 CPI 做预测。

这也是为什么本报告的结论更偏向“状态变量预测”，而不是“给一个确定日期”。

认知校准 ​

你的先验理解

通缩，产能过剩，物价上涨，年轻人失业。不知道核心约束是什么，感觉最近在严格税收、限制降价、限制房价下跌。持续多久主要看居民收入增加与否；不知；不知道

研究版校准

确认：你抓到的几个现象是同一个系统的一部分。通缩压力、产能过剩、局部涨价、青年失业、税收征管、限制降价、限制房价下跌，并不是互不相干的新闻，而是房地产资产负债表、地方财政、产业政策和居民预期之间的联动。

修正：持续多久不只看居民收入增加。居民收入是入口，但核心约束是收入能否转化为消费。研究文献显示，高储蓄和弱消费背后有社保、户籍、住房资产、人口结构和就业质量这些更深变量。

补充：限制降价和限制房价下跌，本质上是在稳定名义价格，防止负反馈失控。但如果没有需求修复和无效产能退出，稳名义价格可能延迟真实出清。

结论：研究版把基准修复窗口从“2027-2028 年”拉宽到“2028-2029 年”。不是因为短期数据更差，而是因为论文和模型显示，房地产资产负债表、高储蓄结构、地方财政压力和产能错配都不是季度级变量。

结论：真正的拐点不是 CPI 转正，而是居民部门解除防御 ​

中国当前最准确的描述不是经典滞胀，而是通缩型停滞中的结构性价格回升。局部价格上涨、上游价格修复和服务价格上涨，可以和居民消费谨慎、房地产下行、青年就业压力、企业利润承压同时存在。

论文和模型给出的核心判断是：价格层修复最快，资产负债表修复较慢，居民储蓄行为修复更慢，地方财政和产能错配修复最慢。因此，“持续多久”的答案不能由 CPI 决定。

基准判断是：从 2026 年中起，通缩型停滞仍需要 24-36 个月完成真正修复。2027 年是验证年，2028-2029 年是基准修复窗口。若房地产和地方财政继续拖累，且产业政策继续扩大供给而不是促退出，5 年级别的低通胀停滞不是极端情景。

判断它是否结束，只看五件事：消费支出是否追上收入，房地产成交和按揭是否止跌，地方土地收入是否止跌，产能利用率和企业利润是否同步改善，青年就业质量是否恢复。

如果这些没有同步发生，价格转正只是表面修复。居民部门解除防御，才是周期结束。

信息充分性与证据缺口 ​

本研究版补入了通胀模型、债务-通缩、房地产投入产出、高储蓄、产业政策错配、地方融资平台和青年就业错配等论文来源，证据层级高于上一版。

仍有三个缺口：

  1. 2026 年 5 月以后 CPI、PPI、就业、金融和房地产数据截至 2026 年 5 月 31 日尚未完整发布，短期判断仍以 4 月和一季度数据为主。
  2. 全国层面的高频家庭资产负债表、提前还贷、消费倾向和税费征管强度公开数据不足，必须用 CHFS/CFPS 或地方面板进一步检验。
  3. 产能过剩的行业微观数据存在口径差异，工业企业数据库、上市公司数据和行业协会数据需要交叉校验。

参考来源 ​

  1. 国家统计局, “Preliminary Accounting Results of GDP for the First Quarter of 2026”, 2026-04-18. URL: https://www.stats.gov.cn/english/PressRelease/202604/t20260420_1963362.html. 成熟度：官方数据. 访问日期：2026-05-31. ↩︎

  2. 国家统计局, “1—4月份国民经济保持稳中有进发展态势”, 2026-05-18. URL: https://www.stats.gov.cn/sj/zxfbhjd/202605/t20260518_1963732.html. 成熟度：官方数据. 访问日期：2026-05-31. ↩︎

  3. 国家统计局, “2026年4月份居民消费价格同比上涨1.2%”与“2026年4月份工业生产者出厂价格同比上涨2.8% 环比上涨1.7%”, 2026-05-11. URL: https://www.stats.gov.cn/sj/zxfb/202605/t20260511_1963659.html; https://www.stats.gov.cn/sj/zxfbhjd/202605/t20260511_1963658.html. 成熟度：官方数据. 访问日期：2026-05-31. ↩︎

  4. Mikael Juselius and Wenzhe Li, “The strength of the inflation-output link in China”, BIS Working Papers No. 1353, 2026-05-28. URL: https://www.bis.org/publ/work1353.htm. 成熟度：工作论文-机构研究. 访问日期：2026-05-31. ↩︎

  5. International Monetary Fund, “People’s Republic of China: Selected Issues”, IMF Country Report No. 2024/276, 2024. URL: https://www.imf.org/en/publications/cr/issues/2024/08/29/peoples-republic-of-china-selected-issues-554232. 成熟度：行业报告/模型研究. 访问日期：2026-05-31. ↩︎

  6. Kenneth Rogoff and Yuanchen Yang, “Has China’s Housing Production Peaked?”, NBER Working Paper No. 27697, 2020; published in China & World Economy, 2021. URL: https://www.nber.org/papers/w27697. 成熟度：工作论文/已发表论文. 访问日期：2026-05-31. ↩︎

  7. Kenneth Rogoff and Yuanchen Yang, “A Tale of Two Countries”, Brookings Papers on Economic Activity, 2026. URL: https://www.brookings.edu/articles/a-tale-of-two-countries/. 成熟度：工作论文-会议论文. 访问日期：2026-05-31. ↩︎

  8. Irving Fisher, “The Debt-Deflation Theory of Great Depressions”, Econometrica, 1933, DOI: 10.2307/1907327. URL: https://api.crossref.org/works/10.2307/1907327. 成熟度：已发表-期刊论文. 访问日期：2026-05-31. ↩︎

  9. 国家统计局, “Households’ Income and Consumption Expenditure in the First Quarter of 2026”, 2026-04-17. URL: https://www.stats.gov.cn/english/PressRelease/202604/t20260417_1963349.html. 成熟度：官方数据. 访问日期：2026-05-31. ↩︎

  10. Yizhi Xu, Fan Zhang, Rongyu Cui, and Ding Hua, “Reforms to Reduce China’s High Household Savings”, IMF Working Paper No. 2025/259, 2025-12-12. URL: https://www.imf.org/en/publications/wp/issues/2025/12/12/reforms-to-reduce-chinas-high-household-savings-572507. 成熟度：工作论文-机构研究. 访问日期：2026-05-31. ↩︎

  11. Shang-Jin Wei and Xiaobo Zhang, “The Competitive Saving Motive: Evidence from Rising Sex Ratios and Savings Rates in China”, Journal of Political Economy, 2011, 119(3): 511-564. URL: https://econpapers.repec.org/RePEc:ucp:jpolec:doi:10.1086/660887. 成熟度：已发表-期刊论文. 访问日期：2026-05-31. ↩︎

  12. Chadwick C. Curtis, Steven Lugauer, and Nelson C. Mark, “Demographic Patterns and Household Saving in China”, American Economic Journal: Macroeconomics, 2015, 7(2): 58-94. URL: https://www.aeaweb.org/articles?id=10.1257/mac.20130105. 成熟度：已发表-期刊论文. 访问日期：2026-05-31. ↩︎

  13. Daniel Garcia-Macia, Siddharth Kothari, and Yifan Tao, “Industrial Policy in China: Quantification and Impact on Misallocation”, IMF Working Paper No. 2025/155, 2025-08. URL: https://www.imf.org/en/Publications/WP/Issues/2025/08/07/Industrial-Policy-in-China-Quantification-and-Impact-on-Misallocation-568888. 成熟度：工作论文-机构研究. 访问日期：2026-05-31. ↩︎

  14. Hanming Fang et al., “Decoding China’s Industrial Policies”, NBER Working Paper No. 33814, 2025. URL: https://www.nber.org/papers/w33814. 成熟度：工作论文. 访问日期：2026-05-31. ↩︎

  15. Pengfei Ge, Rui Zhu, Yize Chen, and Xiulu Huang, “Selective industrial policy and overcapacity: Evidence from a quasi-natural experiment in China”, Economic Systems, 2024, DOI: 10.1016/j.ecosys.2024.101191. URL: https://doi.org/10.1016/j.ecosys.2024.101191. 成熟度：已发表-期刊论文. 访问日期：2026-05-31. ↩︎

  16. Chong-En Bai, Chang-Tai Hsieh, and Zheng Song, “The Long Shadow of China’s Fiscal Expansion”, Brookings Papers on Economic Activity, 2016. URL: https://www.brookings.edu/wp-content/uploads/2016/09/3_baihsiehsong.pdf. 成熟度：已发表-会议论文. 访问日期：2026-05-31. ↩︎

  17. Zhuo Chen, Zhiguo He, and Chun Liu, “The Financing of Local Government in China: Stimulus Loan Wanes and Shadow Banking Waxes”, Journal of Financial Economics, 2020. URL: https://www.gsb.stanford.edu/faculty-research/publications/financing-local-government-china-stimulus-loan-wanes-shadow-banking. 成熟度：已发表-期刊论文. 访问日期：2026-05-31. ↩︎

  18. Shi Li, John Whalley, and Chunbing Xing, “China’s higher education expansion and unemployment of college graduates”, China Economic Review, 2014, 30: 567-582. URL: https://econpapers.repec.org/RePEc:eee:chieco:v:30:y:2014:i:c:p:567-582. 成熟度：已发表-期刊论文. 访问日期：2026-05-31. ↩︎

  19. Ting Sun, Xuezi Bian, Jianxu Liu, Rui Wang, and Songsak Sriboonchitta, “The economic and social effects of skill mismatch in China: A DSGE model with skill and firm heterogeneity”, Economic Modelling, 2023. URL: https://ideas.repec.org/a/eee/ecmode/v125y2023ics0264999323001578.html. 成熟度：已发表-期刊论文. 访问日期：2026-05-31. ↩︎

  20. Peking University Institute of Social Science Survey, “China Family Panel Studies”. URL: https://www.isss.pku.edu.cn/cfps/en/. 成熟度：研究级数据. 访问日期：2026-05-31. ↩︎

  21. 西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心, “中国家庭金融调查公开数据库”. URL: https://chfs.swufe.edu.cn/sjzx/gksjk.htm. 成熟度：研究级数据. 访问日期：2026-05-31. ↩︎

  22. ICPSR, “Chinese Household Income Project Series”. URL: https://www.icpsr.umich.edu/web/DSDR/series/243/studies. 成熟度：研究级数据. 访问日期：2026-05-31. ↩︎

  23. Loren Brandt, Johannes Van Biesebroeck, and Yifan Zhang, “Challenges of working with the Chinese NBS firm-level data”, China Economic Review, 2014, DOI: 10.1016/j.chieco.2014.04.008. URL: https://doi.org/10.1016/j.chieco.2014.04.008. 成熟度：已发表-数据质量研究. 访问日期：2026-05-31. ↩︎

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