GDP是如何掩盖工业衰退的？

与此同时，我又听到一种说法，称美国实际上制造的东西比以往任何时候都多。据《经济学人》报道，工作岗位的流失是自动化造成的，而非外国竞争，机器把我们从工厂劳动中解放出来，让我们从事更多的服务业工作，这是一件好事。从美国企业研究所（AEI）到《华尔街日报》，再到维基百科，每个人都一致认为美国制造业不仅没有大幅下滑，反而处于历史最高水平。

有时，你的现实观察与数据之间会存在差异。但这不仅仅是差异的问题：数据所说的，与我们亲眼所见、从就业市场熟人那里听到的，以及从人口统计、技术、产业和贸易知识中逻辑推导出来的结论截然相反。这怎么可能？答案其实很简单：数据完全错了。 但除非你逐行钻研数百页的政府 GDP 计算方法文件，否则你无法发现这一点。而这正是我所做的。

最常被用来证明美国制造业实力的图表，是基于美国经济分析局（BEA）的制造业“实际增加值（real value-added）”数据，该数据将制造业视为总GDP的一个子集。美联储的经济学家、《华盛顿邮报》的专栏作家、教授们都引用过这张图表——声称它驳斥了美国经济空心化的观点。根据通胀调整后的数据显示，自1997年该数据集开始统计以来，制造业增长了71%，人均增长了37%：

你可能会认为，一个衡量制造业的指标，在某种程度上应该衡量从美国工厂出来的实际制成品，比如钢厂轧出的钢铁吨数、芯片厂产出的 CPU 数量，以及装配线上下线的汽车数量。但事实并非如此。尽管名为“实际 GDP”，但在实践中，它是政府雇佣的经济学家做出的数百个武断和主观决定的结果，例如认定“教育管理人员比教师更有生产力”，或者认定汽车“质量”提高了25% 在理论上可以显示为“实际GDP增加值”增长了166%。

令人惊讶的是，关于GDP的评论如此之多，却很少有人真正去较真这些数字及其来源：一本麻省理工学院的高级宏观经济学教科书会引用 GDP六十多次，却一次也没有提到得出这个数字背后的决策过程。同样，支持市场的公共知识分子乐于引用GDP来阐述观点，却不考虑这个指标本身就是市场资本主义的对立面：GDP是政府官僚在紧闭的大门后炮制的一个极其复杂的统计构建物，公众无法复现、审计或核实其假设。有时，这类构建物对于准确反映现实世界的现象（如产能）可能是有用的。但这番对“香肠是如何制成的”（指暗箱操作的制作过程）的深入探究表明，GDP并不属于此类。

早在 1930 年代，美国决策者和经济学家面临两大难题。首先，国家正遭受经济危机，数百万人和企业收入受损，但当时没有现成的方法来汇总整个经济体的收入，以了解国家整体状况。第二个问题是，以前的经济统计数据侧重于原材料产出，如种植的小麦蒲式耳数或生产的钢铁吨数，但现在的经济更多地由服务、政府工作和多样化的制成品构成。

美国政府委托经济学家创建了一套全面的国民收入统计数据。经济学家们不断努力，开发出的统计数据旨在按经济类别衡量经济产出，并最终将其汇总为一个数字，这个数字最终被称为“国内生产总值”，即 GDP。

乍一看，将经济汇总为一个单一数字似乎是不可能的。你怎么能把苹果和橘子加在一起？或者，把苹果、汽车和牙医预约加在一起？人们的第一反应可能是将每个类别的总销售收入相加，因为美元支出可以在不同产品和不同时间之间进行比较。但这行不通，因为某一产品类别的总支出增加可能仅仅是价格上涨的结果，而不是产量的增加。聪明的解决方案是将以美元计价的支出或销售收入与每件商品的平均价格指标结合起来。如果汽车支出翻了一番，但平均汽车价格也翻了一番，那么汽车的实际产量就没有变化。但如果汽车支出翻了一番，而价格只上涨了 50%，那么购买的汽车数量就有了实质性的增加。

统计机构建立了涵盖所有产品的庞大价格数据库，然后将价格与每个类别的支出进行匹配。现在看来，他们似乎有能力做看似不可能的事情，将各个经济部门的变化加总为一个数字。顶尖的经济学教科书称这“确实是二十世纪最伟大的发明之一”。

如今，GDP 数据由经济分析局（BEA）计算，该机构由职业经济学家组成，不涉及政治任命人员。它隶属于美国商务部。然而，这种方法也是一项国际性的工作。美国经济学家与联合国委员会的外国同行一起定义“国民账户体系（System of National Accounts）”。这些是世界各国至少试图遵守的标准——遵守这些标准可能是获得世界银行贷款的要求。该方法也会随着时间而改变。例如，2012年进行了重大更新，将知识产权（IP）的开发作为一个单独的贡献部分加入 GDP。

关于GDP的讨论经常令人困惑，因为实际上有三种不同的计算方法：收入法（income approach）、支出法（expenditures approach）和生产法（亦称增加值法，value-added approach）。在教科书中，通常只教授支出法。理论上，每种方法得出的总数应该相同，因为每个人的收入必然来自其他人的支出。然而，在比较部门（如政府或医疗保健）时，每种方法的总数不同，这会造成很多混乱。最重要的是，每种方法都有**名义（nominal）和实际（real）**两个版本。因此，当新闻报道提到“医疗保健 GDP”时，可能指的是六个不同数字中的一个！

对于GDP的收入法，过程是将每个人的薪酬加上企业留存收益，再加上一些调整项。对于支出法，公式是汇总私人消费者的最终支出、企业的资本支出、政府的支出以及出口，然后减去进口。“最终支出”意味着消费者购买汽车的价格被计算在内，但汽车经销商支付的电费或汽车工厂购买钢铁的钱不计算在内。计算非最终支出会导致重复计算并破坏数据。支出法是《经济学入门 101》中最常教授的方法。

最后，我们有增加值法（生产法）。这种方法不是只计算最终销售额，而是计算每个步骤的销售价值减去投入成本。想象一下杂货店卖一加仑牛奶5美元。增加值法不只是将这5美元计为“最终支出”，而是计算卖给农民的饲料1美元，然后是农民挤出的牛奶4美元（因此增加了 3 美元的价值），再到商店卖出的牛奶5美元（增加了 1 美元的价值）。把所有步骤加起来，还是得到同样的5美元。

每种方法都有其用途，但你必须小心使用。医疗保健占GDP的百分比是多少？根据方法的不同，你会得到两个不同的数字。用支出法，医疗保健占GDP的17%，但用增加值法只有8%。为什么？因为增加值法只将医院和诊所工作人员的支出计入医疗保健类别。制造医疗器械的钱算作制造业；建造医院的钱算作建筑业。为了衡量医疗保健在经济中的份额，使用支出法可能更好，因为将药品生产和医院电费作为医疗保健的一部分是合理的。

政府支出占GDP的百分比是多少？在辩论政府支出的价值时，埃隆·马斯克（Elon Musk）被他自己的平台（X/Twitter）进行了事实核查，并被告知“政府只占GDP的 11.3%”。但这使用的是增加值法，只计算直接的政府雇员。在增加值法中，政府在从建筑施工到软件许可等所有方面的支出都不计算在内。与此同时，支出法计算出政府占GDP的17%。这仍然不包括债务利息和像社会保障这样的转移支付，但它包括政府在赠款或与私营企业（如SpaceX）合同上的支出。

如果你想知道按城市或地区划分的GDP，BEA使用收入法。这是一个务实的决定。其他方法太难与特定地点挂钩，但所得税数据使收入很容易与地址挂钩。由于区域GDP只是衡量收入，它并不能真正告诉你该地区的GDP是来自实际有用的市场生产，还是来自垄断利润、寻租和政府交易。

如果你想看看制造业占经济的百分比是多少，以及它是如何随时间变化的，你只能使用增加值法。只有增加值法才能将经济链条中的每个步骤分离开来：从开采铁矿石到将其运输到工厂，再到制造产品，最后在商店销售。增加值法对每个步骤进行分类，因此你可以仅将所有支出类别中制造步骤的价格增加部分汇总在一起。

这里还有第二个主要的复杂性：对于这些方法中的每一个，我们都有实际和名义两个版本。名义版本只是基于加总美元销售额或美元收入。它甚至不假装是产品或生产的衡量标准。为了得到一个旨在衡量随时间推移生产变化的指标，经济学家创造了一个叫做“实际” GDP 的统计数据。

由于名义GDP的问题在于逐年变化仅仅是货币供应量变化的结果，而不是生产的变化，因此实际GDP的艺术在于剔除价格变化。这是通过使用价格指数来完成的。这些价格指数是美国劳工部劳工统计局（BLS）和BEA共同努力的结果。BLS实际上派遣数千名代理人去查看商店价格、浏览网站并调查生产商。例如，“谷物和烘焙产品”的价格指数就是通过选择消费者实际购买的代表性样本，然后跟踪样本中每个项目的价格变化，并计算这些变化的加权平均值来创建的。

对于支出法，实际GDP的计算方法是取每一类支出的原始支出金额，然后用最匹配该支出类别的价格指数进行调整。对于增加值法，实际 GDP 的计算首先是计算经济中每个建立机构的名义总产出（基本上是销售额）。然后，这个名义总产出通过一个最匹配该机构实际生产内容的价格指数进行调整，得到实际总产出。接着，他们找到中间投入（即从第三方购买的任何东西，包括电力、组件、材料、电视广告、软件许可等）的名义支出。然后，这些投入也必须通过匹配的价格指数进行调整，得到实际中间投入。最后，你从总产出中减去投入，得到实际增加值。

虽然BEA负责增加值GDP的计算，但他们并不收集进行计算所需的数据。增加值法依赖于美国人口普查局（Census Bureau）及其每五年一次的经济普查。人口普查局调查所有制造业机构，以获得其工厂的总美元出货量。调查还要求机构报告其投入成本。这包括进口组件、电力、软件订阅、材料，基本上包括除员工以外的所有支出。

销售收入减去投入就是原始的“增加值”。虽然所有企业都被要求填写调查表，但他们的数据可能不适合调查表的格式，因此允许他们进行估算。糟糕的是——结果是，高达40%的数据最终是被“插值估算（imputed）”出来的，而且由于保密承诺，无论是公众甚至BEA都无法复核这些数据或计算过程。

BEA从人口普查局获得这些信息，然后将其与BLS的价格指数结合起来。接下来的技巧是为工厂产出创建一个大致匹配工厂实际出货量的综合价格指数，并为投入创建一个大致匹配工厂投入的综合价格指数。因此，如果工厂的投入支出是20%的电力、50%的铁矿石和30%的进口机床，BEA可能会取BLS的电力价格指数加权20%，取铁矿石指数加权20%，取机床指数加权30%。充其量，这将是一个粗略的近似值，因为价格指数不会跟踪该工厂实际使用的特定机器的价格，或该特定工厂的具体电费单。相反，这都是平均在一起的，希望能大致匹配。

表面上看，这似乎非常聪明且合理。许多产品是在美国用外国组件组装的，增加值法避免了将最终产品的全部价值计入美国制造业的错误。只有超过投入成本的最终销售价格才计算在内。通过对投入和产出都进行通胀调整，GDP计算避免了将单纯的价格变化计为产出变化。通过使用商品的市场价格，而不仅仅是吨数或原始数量，我们可以避免苏联式的问题，即只计算原始汽车数量，哪怕那些汽车是为了完成配额而制造的、一开就坏的垃圾车。

不幸的是，实际增加值并不是一个可靠的数字。事实上，它完全坏掉了，任何人都不应该引用它。

为了说明这个问题，我们需要深入研究GDP分行业数据表。我们将比较1997年至2023年间实际生产的产品数量、GDP实际总产出，最后是实际增加值。总产出是计算该行业所有机构的总销售额，但不减去投入成本。我们看到的是离奇的结果，即使实际物品的产量，或工厂产出的物品经通胀调整后的实际价值持平或下降，“实际增加值”却不可思议地上升了：

机动车、车身和拖车及零件：实际生产的轻型车辆下降了11%，车辆的实际总产出上升了39%，实际增加值上升了125%。投入占总产出的比例从74%上升到77%。

半导体：实际出货的计算机CPU增长了94%，半导体总产出增长了 262%，实际增加值增长了1698%。投入占总产出的比例从52%下降到25%。

钢厂及外购钢材制造：在原始吨位上，钢铁出货量下降了18%，实际总产出上升了5%，实际增加值上升了125%。投入占总产出的比例从73%上升到74%。

钢厂轧出的实际钢铁减少了，钢厂轧出的钢铁和钢铁产品的通胀调整价值持平，投入占产出的比例一如既往——然而增加值却上升了 125%！

我挑战任何相信这些统计数据的人告诉我，现实世界中发生了什么，使得钢铁的原始吨位下降，钢铁的实际总产出持平，投入的使用量上升，但“实际增加值”却上升了，而且是大幅上升。没有人能解释这些数字。BEA 也不能——我问过他们！如果原始数据还存在，也没有人能接触到它，因为它是保密的。

根本问题在于，只有在没有质量调整且投入品没有替代品的情况下，实际增加值的计算才有效。如果这些假设不成立，你就会得到疯狂且荒谬的结果。由于这些假设在现实世界中实际上并不成立，那些荒谬的结果以无法解释的方式混合到整体计算中，从而使整个数字变得虚假。

我的猜测是，钢铁生产发生的情况是，工厂已经从使用原铁矿石转变为使用废金属作为投入。废金属实际上更接近最终产品，将其转化为钢铁所需的能源要少得多。但GDP计算不知道废金属更接近最终产品。GDP计算看到的是材料变得更贵了，能源投入减少了，所以看起来钢铁厂在用更少的投入维持产出，因此增加值更高。然而现实情况是，美国并没有从工厂生产出更多的钢铁，美国在钢铁价值链中的占比并没有比1997年更高，实际增加值125%的增长是一个虚假的结果，既不代表制造了更多的东西，也不代表制造了更好的东西。

实际增加值的另一个“怪癖”是，通胀调整和质量调整是追溯应用的，这会因微小的变化产生巨大的拐点。简单来说，假设1997年汽车销售额为1000亿美元，20年后的2017年仍为1000亿美元，没有因通胀或投入成本而发生变化。两年的投入成本均为750亿美元，意味着两年的增加值均为250亿美元。假设唯一的变化是，由于Apple CarPlay等软件创新和安全防撞区等设计改进（这二者都不会增加经常性的生产投入成本），汽车的“质量”提高了10%。那么，我们会说我们的经济学家会将2017年的数据调整为“实际”条件下的1100亿美元，并显示出10%的小幅增长，对吗？

相反，它的运作方式是选取一个最近的“基年”（base year），在本例中为2017年，基年不做调整。因此，与其将1000亿美元调整为 1100 亿美元，不如将1997年的“实际”产出追溯调整为更低，在本例中为 910 亿美元，以获得相同的 10% 增长。但是，这样一来，我们 1997 年的增加值就降到了160亿美元，而“实际制造业增加值”的增长就从 10% 跳升到了50%左右！我们创造了50%的汽车制造业增长，不是通过实际多生产 50% 的汽车或“客观上”使汽车好 50%，而仅仅是通过玩弄统计数据和定义。

随着质量调整幅度的提高并使原始增加值收缩至零或负值，这种效应变得更加极端。如果质量调整为 32%，增加值增长将变为 652%！之后它会变成无限大，然后变得未定义。当然，还有进一步的复杂情况。如果投入也以与产出相同的方式进行质量调整，效果可能会小一些，但这可能不会发生，因为方法完全不同。这一切都是为了证明，增加值不是衡量美国制造多少东西的标准。它是一个产生疯狂结果的数字，因此不应混合到总量统计中。

我不知道上述情景是否是增加值大大超过总产出的实际原因。其他人也不知道。我刚才解释的例子只是增加值可能给出离奇或反直觉结果的众多可能方式中的两个。

这不仅仅是我的批评：BEA 前副局长 Doug Meade 教授曾尖锐批评实际增加值这一指标。在 2010 年的一篇会议论文中，他写道：“在首次引入 60 多年后，关于实际增加值的含义或其价格，仍然没有达成基本一致。大多数用它来研究生产率的人将其松散地描述为‘实际产出’的衡量标准，虽然严格来说它并非如此。”他继续辩称，只有在没有质量调整、没有因价格变化导致的投入替代以及贸易条件没有变化的情况下，比较不同年份的实际增加值才有效。如果这些条件不成立，那么他委婉地说，“就不清楚（实际增加值）衡量的是什么了”。或者正如观察到同样问题的经济学家 Thomas Rymes 更直接地指出的那样：“一个毫无意义的虚构产出指标。”

一些评论员不引用实际增加值，而是喜欢引用名义增加值来表明美国在制造业方面并未落后于其他国家。名义增加值不能用于跟踪当前的美国制造业产出与历史产出的对比，但它被用来比较当前的美国制造业产出与其他国家的产出。名义增加值表格显示，美国制造业增加值超过了德国、日本和韩国的总和，人均仍是中国制造业增加值的两倍。这个数字是使用 GDP 增加值法计算的，即在减去包括进口组件在内的投入的同时，将每一步的制造业销售额加总。然后，为了比较国家，每个国家的总和使用当前汇率转换为美元。由于名义增加值没有经过价格指数调整，它避免了我们讨论过的实际增加值的所有问题。

但是，再一次，名义增加值比较的问题在于它不是对实际事物的比较——它是对销售收入的比较。因此，一定数量的产品如果是由臃肿的成本结构生产出来的，那么它算作的“GDP”将比由高效工厂生产的相同数量的产品更多。这不仅仅是一个理论问题——我们确切地知道，中国公司比亚迪生产的类似特斯拉 Model 3 的汽车，价格只有一半。因此，美国 30,000 美元的制造业增加值可能代表生产了一辆汽车，而在中国可能代表两辆汽车，因此实际上是双倍的产出。总的来说，中美之间的美元汇率不是市场汇率，因此这种转换在任何有意义的意义上都不能反映产品的价值。

更糟糕的是，许多美国产品之所以更贵，并不是因为它们更高端、质量更好，而是因为它们受到关税、专利、监管或国家安全要求的保护，免受竞争。例如，Purism 制造的一款全美产手机售价 2,000 美元——这款手机并不比 500 美元的中国或韩国手机好，但为了美国安全市场而以高价出售。采购部门的其他人讲过这样的故事：印刷电路板（PCB）在中国的报价是5,000 美元，但在美国是50,000 美元，因此只有政府和受监管的行业才购买美国电路板。美国制造的市政公交车价格可能是中国制造的三倍，但城市通常面临要求它们购买美国货的规定。举一个特别恶劣的例子，由于《琼斯法案》的保护，美国造船的成本惊人地是外国同行的十倍。

如果中国的“名义增加值”按美元计算是美国的两倍，但中国每美元的销售收入代表的汽车、芯片、公共汽车和电脑数量是美国的两到四倍，那么其实际产出可能是美国产出的四到八倍。

如果一个国家在制造某种高科技产品方面变得非常高效，以至于其价格变得非常低，那么即使该国正在大量生产该产品，该产品在名义增加值数字中的占比实际上也很小。哪个“产出”更多——一百万架无人机总售价20 亿美元，还是一架B2 隐形轰炸机售价相同？一件为 Met Gala 定制的2,000 美元礼服，还是一百条牛仔工作裤？名义增加值比较将它们视为等同。

名义增加值无法区分像1790年代的西班牙（由于新大陆的黄金而拥有虚高名义价格的奢侈品制造商）和 1790 年代的英国（一个正通往世界霸权之路的廉价商品无情制造商）。仅仅着眼于销售收入——而不看该收入所生产的实际船只、电话和物品数量——的国家间比较根本没有用处。

除了增加值，有时还有其他三个数字被用来跟踪美国制造业产出。归根结底，这些数字也是不充分的，但就它们告诉我们的任何信息而言，它们的故事更加悲观。第一个统计数据是 BEA 的制造业实际总产出（real gross output）数据，第二个是 BLS 的制造业实际部门产出指数，第三个是美联储的制造业工业生产指数。

当我们看这些制造业产出数字时，乐观的看法是“制造业产出指数从 1997 年到 2023 年是上升的，仅比历史最高点低 7%”。悲观的说法是，人均产出比 2007 年下降了 16%，比 1997 年下降了 10%。判断我们健康状况的标准似乎更应该是为美国人口制造东西，按照这个标准，只要数据集能追溯到的时间里，制造业一直在恶化。对于美联储指数，人均产出比 2007 年下降了 16%，比 1997 年下降了 2%。

但实际上，“自 1997 年以来人均下降”并不是最悲观的看法——总产出和 BLS 制造业指数都有一个关键问题，即它们不减去从国外进口的组件。当戴尔销售一台在北卡罗来纳州组装的价值 5,000 美元的服务器，其中包含韩国硬盘、中国主板和CPU 时，这台服务器算作 5,000 美元的美国总产出。一辆在美国组装但包含 60% 外国零件的汽车，100% 算作美国产出。因此，制造业实际的空心化可能比这些总数所显示的还要糟糕。

此外，所有这三个数字都是经过质量调整的。“车辆”产出增长 40% 并不意味着美国在 1997 年生产了 1000 万辆汽车，而在今天生产了 1400 万辆。“半导体”增长 260% 并不意味着我们制造的 CPU 数量是原来的四倍。产出增加 40% 意味着当你针对当今商品的质量变化进行调整后，我们生产的价值相当于 1997 年的 1400 万辆汽车。即使我们实际上只生产了 800 万辆车，但它们好太多了，以至于生产的“价值”远大于此。这些评估中明显的客观性缺失很少被指出，因为它粉碎了拥有一个客观、单一的经济产出衡量指标的想法。

虽然质量调整通常是有道理的，但它们会在很多方面误导我们。第一个问题是对数据含义的诚实和清晰度。经济学家和评论员通常将 GDP 称为衡量“产出”的指标。通俗地说，产出和质量是两回事。当我们读到一个标题说 GDP 数据显示“汽车产出增加”时，我们会认为美国制造了更多的汽车。然后我们会运用我们自己的观点来判断汽车的质量是否发生了变化。当我们把质量偷偷塞进一个衡量指标却仍然称之为“产出”时，我们是在重复计算，并将主观因素嵌入客观因素中，我们失去了对硬数据的掌控。我们并没有像数据所说的那样人均制造更多数量的汽车，我们制造的汽车更少，只是带有了蓝牙和防撞区。

更糟糕的是，几乎没有人理解质量调整实际上包含了什么。例如，你会听到这样的说法：“当然，汽车价格指数应该进行质量调整，因为现代汽车比 70 年代的老爷车更耐用。”事实上，汽车寿命似乎是一个进行质量调整的明显且客观的地方——机构应该根据汽车的寿命来调整价格。但统计机构实际上无法衡量 2025 款汽车可能持续多久！因此，汽车寿命并不是计入 GDP 的质量调整，无论好坏。

如果汽车制造商移动了一个零件的位置，使其不那么容易烧坏，这是无法衡量的。如果一款新的涡轮发动机充斥着导致早期烧毁的问题，这也是无法衡量的。对于汽车，只有可量化的变化，例如添加铂金火花塞的额外成本，才被包括在内。虽然 BLS 提供了关于质量调整过程的一般信息，但具体的方法论和实际决策并没有被记录下来。在 GDP 的核心，我们发现了这个主观的、官僚主义的黑匣子。当我们看到自 1997 年以来汽车“产出”增加时，任何评论员都不可能知道这种“产出”的增加在实际汽车数量、马力提升、安全功能、耐用性改进、便利功能、蓝牙、电动锁等等之间是如何分配的。

在大多数情况下，实际上并没有一种单一的、客观的方法来衡量质量变化。事实上，质量调整有多种看似合理的选项，这使得最终的统计数据几乎可以是任何数字，从持平到爆表。以 CPU 为例。一种选择是按原始的每秒指令数进行调整。由于自 1997 年以来这一指标增加了一千倍，如果使用该指标来衡量质量，那么仅半导体的改进就意味着美国制造业总产出增加了 500%！

另一方面，普通办公室职员在电子表格中输入数据和阅读新闻所需的时间几乎没有变化。所以也许不应该进行质量调整——一个 CPU 就是一个 CPU。在这种情况下，去掉计算机质量调整后，美国的人均制造业总产出将决定性地下降。

也许我们可以通过比较全新型号与现有型号在新型号推出时的价格来衡量 CPU 的改进，然后将这些重叠的改进随时间链接起来。这是一个聪明的方法，但早期采用者为最新的 CPU 支付的溢价并不能代表普通客户对它的估值。CPU 可能只好了 10%，但价格却高出 100%，因为他们希望能卖给少数为炫耀权买单的早期采用者。或者它可能好了 200%，但由于竞争压力，价格只上涨了 25%。

我们可以想象其他方法：比较 CPU 可以驱动显示器上的多少像素，甚至把游戏玩家的头放进扫描仪，比较玩经典视频游戏如《雷神之锤（Quake）》与最新的《守望先锋（Overwatch）》时的快乐程度。你如何调整这样一个事实：普通人现在可以用廉价的智能手机免费或几乎免费地听无限量的音乐，而这在三十年前需要数百万美元的 CD、磁带和黑胶唱片成本？甚至值得尝试为此进行“调整”吗？

重点不在于这些方法中哪一个是即使对的或错的。重点是，如果你有半打看似合理的质量调整方法，其中没有任何一种从第一性原理上比另一种更客观，而你排除了一个给出荒谬低结果的方法，和一个给出荒谬高结果的方法，只是选择了一条感觉合理的中间路线，那么这种调整的结果就不是产出的客观衡量标准。你所做的只是把**主观感觉（vibes）**洗白成某种具有客观数字外观的东西。

BLS 在计算 CPU 价格指数时实际做的是价格重叠法。但在 2010 年，价格指数的改进放缓了，因为新的 CPU 不再享有溢价，也许是因为在人们更加注重能源的时候，它们消耗了更多的热量和能源。BLS 并没有说“好吧，CPU 实际上并没有变得更好，它们只是有了新的权衡”，而是将他们的方法改为一种自定义的“享乐（hedonic）”方法，该方法衡量处理器的所有属性。

同样，并不是说享乐方法更糟糕，问题在于，如果你因为数字看起来不对而在事后更改方法论，你就没有一个客观的数字，你是在将主观直觉转化为具有客观外观的东西。数据不再告诉我们经济状况如何，而是统计机构对技术变化的一致感觉现在在驱动数据。

在计算机和半导体领域，关于美国表现我们要说的最好的情况是，我们制造的 CPU 几乎是 1997 年的两倍，而且速度快了 1000 倍。但更悲观的看法是，我们将头把交椅输给了中国台湾。美国晶圆厂现在只制造全球 12% 的芯片，低于 1990 年的 37%。所有其他计算机组件的情况甚至更糟。美国不生产 LCD 面板、电路板、主板或硬盘。美国现在的电子产品年进口额为 4000 亿美元，而出口额为 2000 亿美元。

在汽车领域，自 1980 年代以来，美国制造的汽车原始数量一直停滞不前，自 1987 年以来人均下降了 39%。然而，生产的车辆更重、更安全、更快、更清洁，并装满了各种功能。这对整体“产出”意味着什么，取决于你的观点和你试图回答的问题。

美国在太阳能电池板领域遭受了灾难性的失败，从 2008 年近 50% 的市场份额跌至 2024 年的几乎为零，而中国占据了 90% 的市场。中国拥有 70% 到 90% 的锂电池市场。中国在无人机行业的主导地位如此彻底，以至于据报道他们制造了全球 77% 的消费级无人机和美国销售的 90% 的无人机。在造船业，美国已经出局，从 1970 年代建造世界航运吨位的 5% 跌至今天的可怜的 0.2%。

波音，美国硕果仅存的大型商用飞机制造商，从 90 年代末平均生产 530 架飞机降至 2023 年和 2024 年的约 440 架。这是飞机产量与 25 年前相比人均下降了 33%。实际降幅可能更大，因为现代波音飞机是由世界各地制造的零件组装而成的。在机床领域，自 1970 年代以来，美国遭受了一场血洗，出货量从 1980 年占国内使用量的 75% 暴跌至 2014 年的 35%。据报道，剩下的顶级美国机床公司 Haas 严重依赖中国组件。

在制药领域，很难找到“基本药物制造剂量”方面的原始数据。但在美元方面，美国已从 90 年代中期的药品略微净出口国转变为重要的净进口国，现在进口 900 亿美元，出口 540 亿美元。此外，美国仅制造了国内药品生产所用活性药物成分的 53%。

对于其他类别，很难用原始物品来量化，但 BEA 的实际总产出数字——经所售商品价格变化调整后的制造业销售收入——描绘了一幅严峻的画面。我们看到以下领域的人均产出显著下降：木制品（-9%）、矿产品（-31%）、机械（-27%）、电器（-28%）、家具（-45%）、纺织品（-71%）、杂项耐用品（-41%）、纸制品（-45%）、橡胶和塑料制品（-24%）、印刷书籍和材料（-54%）和化工产品（-10%）。美国在包装食品方面保持稳定（-3%）。

唯一的亮点是医疗设备和用品，增长了 45%。如前所述，如果垂直整合减少了重复计算，实际总产出数字可能会产生误导，但自 1997 年以来，中间投入占总产出的百分比并没有发生实质性变化。最后，我们必须承认制造业中一个超高科技领域，美国似乎比 25 年前做得好得多：火箭和太空运载能力的生产。在这里，SpaceX 单枪匹马从外国竞争对手手中夺取了市场。

综上所述，美国制造业深受重创。美国制造业比以往任何时候都更具生产力这一说法显然是不成立的。这是一个不可原谅的失败：美国没有全面的数据来跟踪维持我们生活质量所需的所有基本产出，不仅包括汽车、微芯片或冰箱的数量，还包括实际在美国制造的组件百分比，以及制造这些组件所需的机床在美国制造的百分比。直到我们拥有这些数字并且它们开始朝着正确的方向发展之前，我们需要少一些盲目吹捧，多一些再工业化的严峻决心。