中国非SNA生产核算方法的实践成果

中国是世界上最大的发展中的国家，拥有最大规模的住户部门，特殊的国情使得我国的非SNA生产体系更庞大、类型更多样、构成更复杂。本章将以我国非SNA生产为对象，探讨中国非SNA生产核算的基本理论，估算中国非SNA生产的货币价值，对如何开展中国非SNA生产核算提出具体的思路。

中国非SNA生产相对中国SNA生产存在，是对包涵于经济生产范围却被中国SNA生产范围所排除活动的统称。中国现行的SNA生产核算范围基本与1993版SNA一致，两者均包括“所有提供或准备提供给其他单位的货物与服务的生产”、“用于自身最终消费和资本形成的一切货物的自给性生产”、“自有住房服务与付酬家庭雇员提供的服务生产”三类活动。[1]所不同的是，出于有悖于社会生产目的和不易获取基础数据的两方面原因考虑，中国现行的SNA生产核算仅局限于合法生产活动，并不涉及非法活动。由此判断，三类生产纳入中国的非SNA生产范围，分别是——住户成员为自身最终消费而从事的服务生产、住户成员向其他住户或社会提供的志愿服务、所有非法生产。

表5－1　中国非SNA生产的基本属性

为更清晰地展现中国非SNA生产的基本特征，表5－1分别从生产类型、产出形式、生产目的、生产补偿及所涉及的机构部门五方面予以分析。

1.从具体生产类型看，中国非SNA生产类型要丰富于以1993版SNA为参照的非SNA生产。前者不仅包括住户为自身消费从事的服务活动、住户成员向社会或其他住户提供的志愿服务活动，还包括所有的非法生产活动；后者并不涉及非法生产。

2.从产出形式看，中国非SNA生产的产出类型包括有形产品，也包括无形服务。前者如毒品生产、制假贩假、非法行医等，后者如家务劳动、照顾家人、制作膳食等；而以1993版SNA为参照的非SNA生产仅涉及无形服务。

3.从生产目的看，中国非SNA生产的动机并非仅为满足自身需求，也可为进行市场交换，获取货币收入，如大部分的非法生产的目的就是通过市场交换获取高额利润；而以1993版SNA为参照的非SNA生产，其基本动机是为满足住户成员的自身需求。

4.从生产主体看，除住户部门之外，中国非SNA的生产主体还可包括政府部门、金融机构部门、非金融企业部门；而以1993版SNA为参照的非SNA生产仅由住户成员从事。

5.从是否获得补偿角度看，中国的部分非SNA生产，如“住户成员为自身消费的服务生产”和“向其他住户或社会提供的志愿服务”不获得任何形式的补偿，而基于市场交换的非法生产一般能获得高额的货币收入；而以1993版SNA为参照的非SNA生产均是无偿提供的，生产者并不获得任何实物或货币收入。

（一）按机构部门划分

分机构部门看，中国非SNA生产主体涉及住户部门和非住户部门，如表5－2所示。具体来看，住户部门包括以消费者身份出现的所有常住居民，还包括从事各种生产经营活动的个体经济成分。由于包括非法生产，中国非SNA生产主体还涉及非金融企业部门、金融机构部门、一般政府部门。其中，非金融企业部门由主要从事各种非金融性生产经营活动且独立核算的企业所组成，包括国有、集体、合资、合作经营及外商投资的常住企业，但不包括附属于政府和事业单位的非独立核算企业，以及集体经营者；金融机构部门由主要从事社会资金融通的所有常住单位组成。包括中央银行、各专业银行、信用社、保险公司和信托投资公司等；政府部门是由主要从事国家管理活动、由国家预算拨款的所有事业单位所组成。包括各种行政、司法、立法、政党和军事机构及附属于政府和事业单位的非独立核算企业，但不包括政府和事业单位下属的独立核算企业。[2]

表5－2　中国非SNA生产的主体构成（按机构部门划分）

（二）对住户子部门的划分

1.按生产性质划分

根据非SNA生产主体是否从事市场生产，住户部门可进一步分为“消费者居民户”和“个体经营户”两类。其中，消费者居民户主要指共享同一生活设施、部分或全部收入和财产，集中使用、共同消费住房、食品等消费品与服务的常住个人或个人群体。按照其不同的生产性质，消费者居民户又可细分为“非农居民户”和“农户”两类，前者不从事市场生产，其从事非SNA生产的主要目的是满足自身需求；尽管后者的主要目的也并非为市场出售，但不排除偶尔的市场交易行为，如出售剩余农产品等。个体经营户主要由从事个体工商业经营的个人和家庭组成，包括“独立经营户”和“小规模雇主经营户”两类单位。这两类经营户以个体劳动为基础、主要从事市场生产，其生产资料归个人或家庭所有，劳动成果归劳动者个人或家庭占有和支配。具体来看，独立经营户是指由常住居民单独、或与同一住户或其他住户成员合伙所有、共同参与经营、完成市场生产活动的企业。独立经营户一般不雇用工人，但允许偶尔请帮工，如家庭作坊、夫妻店等，也包括为住户部门提供服务的个体劳动者，如家庭保姆、家庭教师等；小规模雇主经营户是指由常住居民单独、或与同一住户或其他住户成员合伙所有、共同参与经营、完成市场生产活动的企业，它可能连续雇用工人，但雇工数不超过5人，如个体食品加工企业等。上述分类情况如表5－3所示。

表5－3　中国的住户部门划分（按生产性质划分）

需要特别指出的是，我国SNA并不认为农户具有企业性质，其与个体经营户是存在本质差异的。在我国，个体经营户可视为规模最小的“准企业”，准企业和企业的主要差异是前者不具有法人身份而后者具有法人身份。个体经营户是住户非法人企业的典型代表，主要以两种状态存在:（1）按照《民法通则》和《城乡个体工商户管理暂行条例》规定，经各级行政管理机关登记注册、领取营业执照的个体工商户；（2）没有领取营业执照，但有相对固定场所、实际从事个体经营活动三个月以上的个体经营户和为住户部门提供服务的独立劳动者。

2.按就业状态和职业身份划分

根据户主的就业状态可将住户部门细分为“在业户”和“不在业户”两类。所谓“在业户”是指户主从事一定的社会劳动并取得劳动报酬或经营收入的住户；而“不在业户”则是指户主未从事社会劳动、未取得劳动报酬或经营收入的住户。进一步地，依据职业身份以及不在业的具体原因，可将在业户和不在业户进行二级细分。值得一提的是，为从时间利用的角度反映我国国民的生活模式和生活质量，探索无酬劳动的测量方法，国家统计局于2008年5月在北京、河北、黑龙江、浙江、安徽、河南、广东、四川、云南、甘肃10省市开展了我国第一次居民时间利用调查。在调查过程中，国家统计局根据就业状态对我国的住户部门进行一级分类，形成“在业户”、“不在业户”和“其他户”三个一级类，二级分类依照职业身份和不在业的具体原因展开，详细情况如表5－4所示。

表5－4　国家统计局对住户部门的划分

3.按就业状态和从事行业划分

基于“在业户”和“不在业户”的一级分类前提，依据户主所从事的行业及不在业的具体原因即可形成“按就业状态和从事行业”划分的二级分类，最终形成的住户子部门包括“第一产业户”、“第二产业户”和“第三产业户”三类在业户和“无业（失业）人员户”、“离退休人员户”、“在校学生户”、“家务劳动者户”四类不在业户，划分情况如表5－5所示。

表5－5　住户子部门划分（按就业状态和从事行业划分）[3]

对住户子部门的划分还可依据其他分类标志，如户主的收入水平、民族、性别、户籍、教育程度、婚姻状况、工作场所与居住地的距离等等，可根据研究目的灵活予以选择，我们不再一一叙述。

（一）按生产主体和合法性划分

考虑到中国非SNA生产的特殊性，我们可根据生产主体的机构归属和生产活动的法律性质对非SNA生产进行复合分类。表5－6显示，中国的非SNA生产包括“住户部门从事的非SNA生产”和“非住户部门从事的非SNA生产构成”，前者涉及“合法非SNA生产”（包括为“自最终消费从事的服务生产”和“向其他住户或社会提供的志愿服务”）和“非法生产”两个子类，而后者仅包括“非法生产”。基于1993版SNA视角的非SNA生产范围应与住户部门合法非SNA生产范围一致。

表5－6　中国的非SNA生产类型（按生产主体和合法性分类）

（二）对住户部门合法非SNA生产的进一步划分

如第一章所述，对住户部门合法非SNA生产的分类可遵循“单一标志简单分类”和“多标志复合分类”两种模式，前者形成一级分类体系，后者则生成多级分类体系。罗乐勤（2008）和韩中（2009）曾按照“产出的消费对象”单一标志将住户部门合法非SNA生产分为“住户内自身最终使用的无付酬服务”、“照顾住户成员的无付酬服务”、“住户外的社区义务活动和帮助其他住户的志愿活动”三类，[4]为保证价值估算的可行性与准确性且满足国际比较口径一致性的要求，对住户部门合法非SNA生产的多级分类是必要的[5]。

2008年，国家统计局参照UN和Eurostat相关标准并结合中国的现实状况制定了《时间利用统计的活动分类》。在该三级分类体系中，人的全部活动被分为9个大类（不包括未定义活动）、61个中类和113个小类。表5－7不仅列示了国家统计局对各大类活动的归类结果和解释，还显示了各大类活动与现行SNA生产活动的对应关系。

表5－7　国家统计局对人类活动的划分（大类部分）

国家统计局将非SNA生产归为两类:一类是为自己和家人最终消费提供的无酬家务劳动，另一类是照顾家人和对外提供帮助。进一步地，根据产出的使用价值，“为自己和家人最终消费提供的无酬家务劳动”被细分为“准备食物、打扫卫生、洗衣服、购物、饲养宠物、修理维护、家庭事务管理、其他活动和相关的交通活动”9个二级类；根据产出的消费对象，“照顾家人和对外提供帮助”被细分为“照顾未成年家人、照顾成年家人、对其他家庭提供的无偿家务帮助、社区服务与公益活动其他活动和相关交通活动”5个二级类。各三级类的形成，国家统计局在参考国际标准的同时充分结合了中国居民的生活习惯，详细分类见表5－8。

表5－8　国家统计局对非SNA生产的三级分类

如第三章所述，所谓“机会成本法”（OCM），是指以从事SNA生产活动（有酬生产活动）所能获得的报酬率来衡量主体从事非SNA生产的时间成本，并以此来估算非SNA生产价值的一种方法。OCM存在理论公式，即

其中，VLOCM为基于OCM计算的非SNA生产价值、为第j个主体从事第i种非SNA生产的机会成本报酬率、Tij为非SNA生产持续时间。一方面，OCM以“住户成员均为追求效用最大化的理性行为人”为基本前提、以“存在SNA生产或非SNA生产的选择自由”为条件、以“SNA生产与非SNA生产的边际报酬相等之时实现时间分配的均衡”为保障；另一方面，由于机会成本报酬率因个人特征而呈现较大的差异，OCM需住户成员的SNA生产报酬率及非SNA生产时间的微观资料为数据支持。由于尚未有国家可以提供基于个人因素及具体生产类型的SNA生产报酬率，选择“OCM替代方法”已成为目前的主要应用途径。本书也将采用多种OCM替代方法来估算我国居民的非SNA生产货币价值。

具备非SNA生产的时间投入数据是运用OCM的必要前提。本书所使用的时间数据均来自国家统计局于2008年5月在北京、河北、黑龙江、浙江、安徽、河南、广东、四川、云南、甘肃10省市开展的“我国第一次居民时间利用调查”（简称“CHTUS”）。CHTUS的调查户为10省市现有城乡住户收支调查网点的全部城镇国家样本和抽取的部分农村国家样本，调查对象为抽中调查户中的15－74岁人口。CHTUS共计调查家庭户16661个，居民37142人（其中城镇19621人、乡村17521人；男性18215人、女性18927人）。

（一）基于活动大类的时间投入情况

表5－9描述了我国居民对9大类活动的时间投入情况。总体来看，“个人活动”是我国居民投入时间最多的一类活动，接近一半的时间花费于此；其次是“娱乐休闲和社会交往”，占总时间的16.11%；“就业活动”位居第三，花费全部时间的12.29%；“无酬家务劳动”也是我国居民主要的时间投入活动类型，平均每天的时间花费为131分钟，占总时间的9.1%。比较而言，我国居民对“家庭初级生产活动”、“学习培训”、“照顾家人和对外提供帮助”、“家庭制造与建筑活动”和“家庭服务经营”5类活动的时间投入相对较少，分别投入总时间的7.57%、2.29%、2.22%、1.04%，和0.69%。

分性别和区域比较，“就业活动”的时间投入受性别因素和区域因素的双重影响，区域因素的影响更为突出；“个人活动”和“学习培训”的时间投入并未呈现明显区域和性别分化；农村居民对“家庭初级生产活动”、“家庭制造与建筑活动”和“家庭服务经营”的时间投入明显大于城市居民，而城市居民愿意花费更多的时间进行娱乐或社会交往；城市居民和农村居民对“无酬家务劳动”和“照顾家人和对外提供帮助”活动的时间投入并未体现出较大差异，但女性居民对该两大类活动的时间投入显著大于男性居民。具体来看，女性居民对“照顾家人和对外提供帮助”的时间投入超过男性居民1.53个百分点，对“无酬家务劳动”的时间投入为男性居民的2.77倍。

表5－9　我国居民的总时间投入情况

续　表

图5－1　基于活动大类的居民时间投入性别差异

图5－2　基于活动大类的居民时间投入城乡差异

（二）基于生产活动分类的时间投入情况

CHTUS涉及的生产活动包括两类，即SNA生产活动和非SNA生产活动，前者由“就业活动、家庭初级生产活动、家庭制造与建筑活动、家庭服务经营活动”4大类活动构成，后者包括“无酬家务劳动、照顾家人和对外提供帮助”两大类活动。同时，CHTUS进一步区分了SNA生产活动——称“就业活动”为“正规就业活动”，另三类活动为“非正规就业活动”。表5－10和图5－3刻画了我国居民对生产活动的时间投入情况。总体来看，我国居民平均每天花费475分钟时间从事生产活动，其中65.47%的时间用于从事SNA生产，而非SNA生产时间占34.53%。分性别角度看，男性居民将79.82%的生产时间用于从事SNA生产，超过女性居民26.9个百分点，男性居民是SNA生产的主要承担者；非SNA生产构成了女性居民的主要生产负担来源，女性居民平均每天花费近4个小时的时间从事非SNA生产活动，其持续时间为男性居民的2倍；分区域角度看，农村居民花费71.75%的生产时间从事SNA生产活动，并且“非正规就业”活动为其SNA生产的主要内容，尽管城市居民也花费58.49%的时间从事SNA生产，但“非正规就业”的比重尚不足5%。与性别差异形成明显对照的是，非SNA生产时间并未呈现出较大的城乡差异，城市居民和农村居民对非SNA生产时间的投入基本相当。

表5－10　我国居民的生产时间投入情况[7]

续　表

图5－3　基于生产活动分类的居民时间投入情况

对比理论模型，OCM替代方法的核心思路是将“基于个人特征及特定生产类型”的机会成本报酬率替换为“基于子群生产主体”的平均收入率（忽略生产类型），以此来衡量相应群体非SNA生产的机会成本报酬率。假设将非SNA生产主体划分为m个子群，则以各子群的平均收入率来替代其非SNA生产机会成本报酬率的基本公式为:

其中，为第j个子群的非SNA机会成本报酬率、Tj为该子群非SNA生产的投入时间。可见，m越大，替代模型的估算结果与理论模型的估算结果越为接近，当m＝N（居民总数）时，公式（5－2）将转化为理论模型；当m＝1时，便成为全体居民的平均工资率。一个较合理的子群划分原则便是“尽可能提高群内居民收入水平的一致性”。由于CHTUS提供按收入水平划分的居民群体非SNA生产时间投入数据，可直接构成我们运用OCM替代方法的基础。同时，为保证估算结果的全面性和准确性，我们还将采用“按区域划分的子群平均收入率替代”、“按年龄划分的子群平均收入率替代”、“按受教育水平划分的子群平均收入率替代”三种方法进行对比估算。

（一）按收入水平划分的子群平均收入率替代法

按照不同的月收入水平，CHTUS将被调查者分为7组:无收入组、500元以下组、500—1000元组、1000—2000元组、2000—5000元组、5000—10000元组、10000元以上组，分别统计了各收入组居民群体的生产时间投入情况，如表5－11所示。数据显示，除无收入组和500元以下组居民群体的SNA生产时间投入相对较少之外，其余各组居民群体对SNA生产的投入时间大致相当。同时，各居民群体对非SNA生产的时间投入与收入水平基本呈现负相关。一个较特殊的现象便是，“无收入组”居民群体不仅平均每天花费3个多小时的时间从事非SNA生产，其对SNA生产的时间投入也超过了5个小时。基于上述信息，我们的估算包括以下两方面。

表5－11　按收入水平划分的居民生产时间投入情况

1.对各收入组居民群体非SNA生产机会成本报酬率的计算。假设各居民群体从事SNA生产所获的报酬已在其月收入水平中体现，则可根据各收入组居民群体的平均收入与SNA生产活动的平均持续时间来计算该组居民群体的小时工资率，以此来衡量其非SNA生产的机会成本报酬率，具体公式为:

其中，xj表示以组中值衡量的各收入组居民群体的月收入水平、为各收入组居民群体的非SNA生产平均投入时间（分钟/天）。考虑到无收入组居民群体的生产时间投入情况，我们以其他6组居民群体的小时工资率加权算术平均值来代替其非SNA生产机会成本报酬率。[8]

2.对全国各收入组居民群体非SNA生产总投入时间的推算。将调查数据扩展至全国各收入组居民群体的非SNA生产总投入时间，一方面需将以“分钟/天”计量的调查资料扩展至以“小时/年”计量的时间数据；另一方面则需当年各收入组居民群体的实际人数为拓展因子。第一方面的扩展主要依赖以下公式:

鉴于无法获得全国各收入组居民群体的实际人数资料，我们基于15－74岁年龄段的人口数结合样本中各收入组居民群体的比例推算了全国各收入组的居民群体的人数。据此，2008年各收入组居民群体的非SNA生产总投入时间为:

其中，为基于调查资料得到的第j组居民群体的非SNA生产均投入时间、pj为第j组居民群体的人数比例、N15－74为2008年全国15－74岁年龄段的人口数。

估算得到的各收入组居民群体的非SNA生产机会成本报酬率、总人数、非SNA生产总投入时间以及货币价值如表5－12、表5－13、图5－4所示。数据显示，2008年我国居民共创造了73967.58亿元的非SNA生产货币价值，尚不统一的非SNA生产机会成本报酬率、总人数和总非SNA生产投入时间致使各收入组居民群体创造的非SNA生产价值差异显著:1000—2000元组、2000—5000元组和无收入组三组居民群体分别创造了总价值的30.00%、28.17%和17.08%，而500以下组、5000—10000元组和10000元以上组居民群体创造的非SNA生产价值相对较小，分别占总值的4.10%、3.87%和1.14%。

表5－12　按收入水平划分的子群非SNA生产机会成本报酬率

表5－13　按收入水平划分的子群平均收入率替代法的估算结果

（二）按区域划分的子群平均收入率替代法

如果将居民总体分为城市居民和农村居民两个子群体，分别以城镇居民群体的SNA生产平均收入率、农村居民群体的SNA生产平均收入率来代替各子群的非SNA生产机会成本报酬率并以此来估算各群体非SNA生产的货币价值，这种替代方法便是“按区域划分的子群平均收入率替代法”。

1.对城乡居民群体非SNA生产机会成本报酬率的估算。由于城市居民的SNA生产活动以“正规就业”为主（“非正规就业”部分可忽略不计），其劳动报酬亦可通过工资收入体现。我们据此采用“城镇单位就业人员的平均小时报酬率”来衡量该居民群体的非SNA生产机会成本报酬率，计算公式为:

图5－4　按收入水平划分的子群平均收入率替代法估算结果

其中，表示城市居民群体的非SNA生产机会成本报酬率；xcz为城镇单位就业人员的年均劳动报酬；mtcz表示基于调查资料推算的城镇单位就业人员的年均劳动时间（小时）；表示城市居民对正规就业的平均投入时间（分钟/天）。[9]

考虑到农村居民的SNA生产活动由“正规就业”和“非正规就业”两部分构成，其劳动报酬不仅体现在工资收入中，还体现在各种家庭经营收入中，我们据此以“农村居民的平均小时收入率”来衡量该居民群体的非SNA生产机会成本报酬率，计算公式为:

其中，表示农村居民群体的非SNA生产机会成本报酬率、xnc为农村居民的年人均SNA生产报酬、Xnc为农村居民的年人均纯收入、xcc为农村居民的年人均财产收入、xzy为农村居民的年人均转移收入、mtnc表示基于资料推算的农村居民年均SNA生产时间（小时）。

2.对全国城乡居民群体非SNA生产总投入时间的推算。对全国城市居民群体非SNA生产总投入时间的推算公式为:

对全国农村居民群体非SNA生产总投入时间的推算公式为:

其中，TCZ、TNC为2008年城镇居民群体和农村居民群体的非SNA生产年总投入时间；pcz、pnc分别为基于调查资料得到的城镇居民群体和农村居民群体人数比例；N15－74为2008年全国15－74岁年龄段的人口数。

城乡居民群体的非SNA生产机会成本报酬率、总人数、非SNA生产总投入时间以及货币价值的估算结果如表5－14、图5－5所示。数据显示，2008年我国居民共创造了113725.67亿元的非SNA生产货币价值，由于城镇居民群体绝对高的机会成本报酬率致使其创造了超过9成的非SNA生产价值，尽管农村居民群体的非SNA生产总投入时间比城镇居民多，但较低的机会成本报酬率使其创造的非SNA生产价值不足总额的10%。从非SNA生产的具体内容比较，无酬家务活动构成了主要价值源泉，其价值约为“照顾家人和对外提供帮助”类非SNA生产的4倍。[10]

表5－14　按城乡区域划分的子群平均收入率替代法的估算结果

图5－5　按区域划分的子群平均收入率替代法估算结果

（三）按年龄划分的子群平均收入率替代法

CHTUS将被调查者分为“15－19岁、20－24岁、25－29岁、30－34岁、35－39岁、40－44岁、45－49岁、50－54岁、55－59岁、60－64岁、65 －69岁和70－74岁”12组不同年龄的居民群体，分别统计了各年龄组居民群体的SNA生产投入时间和非SNA生产投入时间，如表5－15、图5－6所示。总体来看，全体居民的总生产时间投入分布呈现“中间多、两头少”的特征。15－19岁、65－69岁和70－74岁3组居民的总生产时间投入相对较少，25－59岁之间各年龄组居民群体平均每天的总生产时间投入基本维持在500分钟左右，差异较小；分SNA生产和非SNA生产类型看，SNA生产时间的投入依然呈现“先扬后抑”的分布特征，从15－19岁组居民群体开始SNA生产投入时间随着居民群体年龄的增长而增加，40 －44岁组居民群体的SNA生产投入时间最多（达到391分钟），随后随居民群体年龄的增长而逐渐减少，70－74岁组居民群体的SNA生产投入时间最少（为272分钟）；非SNA生产时间的投入具有不同的分布特征，其随居民群体年龄的增长而呈现波浪式的递增，55－59岁组、60－64岁组和65－69岁组3组居民群体对非SNA生产的时间投入相对较多，均超过200分钟。

表5－15　按年龄划分的居民生产时间投入情况

图5－6　按年龄划分的居民生产时间投入情况

如果以各年龄组居民群体的SNA生产收入率代替对应群体的非SNA生产机会成本报酬率并以此来估算各群体非SNA生产的货币价值，这种替代方法便是“按年龄划分的子群平均工资率替代法”，具体估算过程如下。

1.对各年龄组居民群体非SNA生产机会成本报酬率的估算。考虑到相同年龄组居民的SNA生产活动分散在M个行业，我们以各行业各年龄组居民人数为权数、以各行业各年龄组居民群体的加权平均劳动报酬率来测度各年龄组居民群体的非SNA生产机会成本报酬率，具体公式如下:

其中，表示第Ai年龄组居民群体的非SNA生产机会成本报酬率、为第Ai年龄组居民群体的年均报酬、mtAi表示基于调查资料推算得到的第Ai年龄组居民群体的年均SNA生产投入时间、rm为第m个行业的劳动者年均报酬、表示第Ai年龄组居民群体在第m行业就业的比例。

2.对全国各年龄组居民群体非SNA生产总投入时间的推算。尽管国家统计局提供各年龄组居民群体人数比例的抽样调查结果，考虑到研究对象的差异（我们只针对15－74岁居民的非SNA生产价值予以估算，而国家统计局的推算对象则为全体居民），对全国各年龄组居民群体的人数及其非SNA生产活动的总投入时间的推算，我们依然采用如下公式:

其中，为2008年全国第Ai年龄组居民群体的人数、pAi为基于调查资料得到的第Ai年龄组居民群体的人数比例、N15－742008年全国15－74岁年龄段的人口数、TAi表示2008年全国第Ai年龄组居民群体的非SNA生产的总投入时间。

估算得到的各年龄组居民群体的非SNA生产机会成本报酬率、总人数、非SNA生产总投入时间以及货币价值如表5－16、图5－7所示。[11]数据显示，2008年我国居民共创造了109103.70亿元的非SNA生产货币价值。其中，35－39岁组和40－44岁组居民群体具有最强的非SNA生产价值创造能力，分别创造了总价值的14.12%和12.93%；相对高的机会成本报酬率致使30－34岁组居民群体也创造了较高的非SNA生产价值，而相对长的投入时间使得50－54岁组居民群体的非SNA生产价值同样不可忽视，两组居民群体分别创造了总价值11.27%和11.61%；由于投入时间较少，15－19岁组和20－24岁组青年居民群体创造的非SNA生产价值不足总额的10%，而尽管60－64岁组和65岁以上组老年居民群体投入接近总量18%的生产时间，相对低的机会成本报酬率未使其创造相同比例的非SNA生产价值。

表5－16　按年龄划分的子群平均收入率替代法的估算结果

①《中国人口与就业统计年鉴2009》中的“劳动年龄人口”是指16岁以上的居民，与CHTUS调查人口的最低年龄稍有差异，表5－16中“15－19岁”居民群体的非SNA生产报酬成本率以“16－19岁”年龄组居民群体的平均工资替代。

图5－7　按年龄划分的子群平均收入率替代法估算结果

（四）按受教育程度划分的子群平均收入率替代法

根据受教育程度的差异，CHTUS将被调查者分为5个群体，分别为“未上学组、小学组、初中组、高中组和大学组”，不同教育水平居民群体的生产时间分配情况如表5－17、图5－8所示。我们发现，无论是SNA生产时间，还是总生产时间，小学组居民群体的时间投入均为最长，而高中组居民群体的时间投入却均为最短；从生产投入时间与受教育程度的关系来看，唯有非SNA生产时间投入与受教育程度体现出显著的负相关——受教育程度越高，居民群体对非SNA生产的时间投入越少。

表5－17　按受教育程度划分的居民生产时间投入情况

如果以各教育水平组居民群体的SNA生产收入率代替对应群体的非SNA生产机会成本报酬率，并以此来估算各群体非SNA生产的货币价值，这种替代方法便是“按受教育程度划分的子群平均工资率替代法”，具体估算过程如下:

图5－8　按受教育程度划分的居民生产时间投入情况

1.对不同教育程度组居民群体非SNA生产机会成本报酬率的估算。考虑到具有相同教育程度居民的SNA生产活动分散在不同行业，我们以各行业不同教育程度的居民人数为权数、以各行业不同教育程度居民群体的加权平均劳动报酬率来代替各组居民群体的非SNA生产机会成本报酬率，具体公式如下:

其中，表示第EDi教育程度组居民群体的非SNA生产机会成本报酬率、为第EDi组居民群体的年均劳动报酬、mtEDi表示基于调查资料推算得到的第EDi教育程度组居民群体的年均SNA生产投入时间、rm为第m行业的劳动者年均报酬、表示第EDi教育程度组居民群体在第m行业的就业比例。

2.对全国各教育程度组居民群体非SNA生产总投入时间的推算。对全国各教育程度组居民群体的人数及其非SNA生产活动的总投入时间的推算基于以下两个公式:

其中，为2008年全国第EDi教育程度组的居民人数、pEDi为基于调查资料得到的第EDi教育程度组居民群体的比例、N15－74为2008年全国15－74岁年龄段的人口数、TEDi为第EDi教育程度组居民群体的非SNA生产年总投入时间。

估算得到的各教育程度组居民群体的非SNA生产机会成本报酬率、总人数、非SNA生产的总投入时间以及货币价值如表5－18、图5－9所示。数据显示，2008年我国居民的非SNA生产的货币价值达115633.52亿元。尽管非SNA生产的机会成本报酬率随居民群体教育程度的提升而增大，但小学组居民群体和初中组居民仍然创造了超过7成的生产价值，成为非SNA生产价值的主要创造群体；具有最高机会成本报酬率的大学组居民群体因相对少的时间投入最终形成了8.51%的非SNA生产价值；无收入组居民群体因较低的机会成本报酬率和相对少群体规模创造的非SNA生产价值仅为5.09%。

表5－18　按受教育程度划分的子群平均收入率替代法的估算结果[12]

图5-9　按受教育程度划分的子群平均收入率替代法估算结果

所谓“以子群平均收入率替代全部主体机会成本报酬率”，是指以某参照子群的平均劳动报酬率来代替全部主体的非SNA生产机会成本报酬率，并以此来估算非SNA生产货币价值的一种替代方法。如第三章所述，鉴于该思路以非SNA生产主体向市场提供相同内容的服务所能获取的报酬为机会成本，对参照子群的选择应围绕非SNA生产内容展开。考虑到非SNA生产多由服务活动构成，部分学者建议选择“第三产业就业群体”或“住户服务业就业群体”为参照子群；也有学者因非SNA生产相对低的生产效率而主张以“接受社会最低工资的就业群体”为参照子群。为保证估算结果的充分性，本书将分别采用上述三类群体的平均报酬率作为非SNA生产机会成本报酬率的代替，一一估算我国的非SNA生产货币价值。

（一）第三产业就业群体的平均收入率替代法

以第三产业就业群体的平均报酬率代替全部非SNA生产主体的机会成本报酬率，其核心估算公式为:

其中Tno－sna＝（×365）·N15－74

其中，表示第三产业就业群体的平均报酬率、Tno－sna为基于调查资料推算的全国居民非SNA生产总投入时间表示居民平均每天的非SNA生产时间投入（分钟）。考虑到我国第三产业门类众多，共涉及交通运输仓储和邮政业、计算机服务和软件业、批发和零售业等15个类别，[13]为保证估算的相对准确性，我们以第三产业各门类的就业人数为权数、以第三产业各门类就业者的加权平均劳动报酬率来代替全部主体的非SNA生产机会成本报酬率，具体公式如下:

其中，表示第三产业就业群体的年平均报酬、ZDtthree表示第三产业就业群体的年制度劳动时间、rm为第m门类的劳动者年均报酬、表示第m门类的劳动者就业比例[14]。估算结果显示，2008年我国居民的非SNA生产机会成本报酬率为16.39元/小时，非SNA生产的货币价值为171110.35亿元。

（二）住户服务业就业群体的平均收入率替代法

以住户服务业就业群体的平均报酬率代替全部非SNA生产主体的机会成本报酬率，其核心估算公式为:

其中，表示住户服务业就业群体的平均报酬率、rzhfw表示住户服务业就业群体的年均报酬、ZDtzhfw表示住户服务业就业群体的年制度劳动时间。估算得到的非SNA生产机会成本报酬率和非SNA生产的货币价值如表5－19所示。数据显示，2008年我国居民的非SNA生产机会成本报酬率为11.43元/小时，非SNA生产的货币价值为120060.9亿元。

表5－19　第三产业就业群体和住户服务业就业群体平均收入率替代法的估算结果

（三）接受社会最低工资就业群体的平均收入率替代法

以接受社会最低工资的就业群体平均收入率代替全部非SNA生产主体的机会成本报酬率，其核心估算公式为:

其中，表示社会最低工资率、TNo－sna为基于调查资料推算的居民非SNA生产总投入时间。

为维护劳动者取得劳动报酬的合法权益，保障劳动者个人及其家庭成员的基本生活，我国自2004年3月1日起施行《最低工资规定》，采取“月最低工资标准”和“小时最低工资标准”的形式对全日制就业劳动者和非全日制就业劳动者的劳动报酬予以规定。由于目前的最低工资并非由国家统一规定，而是由各省、自治区、直辖市人民政府劳动保障行政部门会同同级工会、企业联合会（企业家协会）研究拟订，因此尚不存在全国范围的最低工资规定。[15]为获取全国范围的最低工资标准，我们以各省、直辖市和自治区的居民人数为权数以各地最低工资标准的加权算数平均值来衡量。2008年我国31个省、直辖市和自治区公布的最低工资标准如表5－20所示[16]，全国范围的最低月工资标准计算结果为519元，最低小时工资标准为4.96元。

表5－20　2008年我国31个省、直辖市和自治区公布的最低工资标准(www.xing528.com)

续　表

我们以最低小时工资标准来衡量非SNA生产的机会成本报酬率，以此得到的2008年非SNA生产货币价值和各调查省市的非SNA生产货币价值的估算结果如表5－21、图5－10所示。总体来看，2008年我国居民创造的非SNA生产货币价值为51374.19亿元。对比CHNS调查的10个省市:河南省居民创造了最高价值的非SNA生产货币价值，为4353.04亿元；广东省和河北省的非SNA生产货币价值也相对较高；甘肃省居民创造的非SNA生产货币价值最低，为928.48亿元。

表5－21　按接受社会最低工资就业群体的平均收入率替代法的估算结果

图5－10　按接受社会最低工资就业群体的平均收入率替代法估算结果

（一）对各估算结果的解读

遵循“以子群平均收入率替代子群机会成本报酬率”和“以子群平均收入率替代全部主体机会成本报酬率”的思路，我们分别从“按收入水平划分的子群平均收入率替代、按区域划分的子群平均收入率替代、按年龄划分的子群平均收入率替代、按受教育程度划分的子群平均收入率替代”和“第三产业就业群体的平均收入率替代、住户服务业就业群体的平均收入率替代、接受社会最低工资就业群体的平均收入率替代”7个角度全面估算了2008年我国居民创造的非SNA生产的货币价值，估算结果如表5－22和图5－11所示。

表5－22　基于各类OCM替代法估算的非SNA生产货币价值

数据显示，2008年我国居民创造的非SNA生产货币价值为107853.70亿元，与当年GDP的比值高达35.87%。基于各替代方法的估算结果呈现一定的差异，由方法（1）、方法（2）、方法（3）和方法（4）构成的“以子群平均收入率替代子群机会成本报酬率”估算的非SNA生产平均规模为103107.62亿元，与当年GDP的平均比值达34.29%；由方法（5）、方法（6）和方法（7）构成的“以子群平均收入率替代全部主体机会成本报酬率”估算的非SNA生产平均规模为114181.81亿元，与当年GDP的比值为37.98%，分别比前者高11074.20亿元和3.68个百分点。另外，“以子群平均收入率替代子群机会成本报酬率”替代方法的估算结果相对稳定，四个估算结果的标准差系数为19.03%，而“以子群平均收入率替代全部主体机会成本报酬率”替代方法的估算结果则相对离散，如基于方法（5）和方法（7）的估算结果相差119736.16亿元，标准差系数高达52.62%。

图5－11　基于各类OCM替代法估算的非SNA生产货币价值

（二）对估算结果差异的分析

非SNA生产是一个极其复杂的经济领域，基于单一方法的估算结果不能全面反映非SNA生产的货币价值，因此基于各类OCM替代法的估算结果必定呈现一定的差异。当然，致使估算结果出现分歧的原因还包括其他方面，归结如下。

1.对非SNA生产机会成本衡量方式的不同

不同的非SNA生产机会成本衡量方式是造成估算结果差异的根本原因。尽管OCM替代方法仍然遵循“以生产主体放弃从事SNA生产所能获得的报酬来衡量非SNA生产价值”的基本思路，各替代方法的具体衡量方式仍呈现出一定的差异。具体看，“以子群平均收入率替代子群机会成本报酬率”替代法将各类居民群体“所放弃的从事有酬生产获得的一般收入”视为非SNA生产的机会成本，如方法（1）将“各收入组居民群体放弃的从事有酬生产所能获得的一般收入”视为非SNA生产的机会成本；方法（2）视“城市及农村居民所放弃的从事有酬生产所能获得的一般收入”为非SNA生产的机会成本；方法（3）和方法（4）则分别将“各年龄组居民群体、不同教育水平居民群体所放弃的从事有酬生产获得的一般收入”为非SNA生产的机会成本。相比之下，“以子群平均收入率替代全部主体机会成本报酬率”替代法则将全部主体“放弃的从事某类SNA生产获得的收入”视为非SNA生产的机会成本，如方法（5）将“全体居民放弃的从事第三产业生产获得的一般收入”视为非SNA生产的机会成本；方法（6）视“全体居民放弃的从事家政服务生产活动获得的一般收入”为非SNA生产的机会成本；方法（7）则视“全体居民放弃的从事SNA生产获得的最低收入”为非SNA生产的机会成本。不同衡量方式的机会成本具有不同的经济涵义，直接影响对非SNA生产机会成本指标的选择，进而影响对非SNA生产货币价值的测度，最终构成造成估算结果差异的根本原因。

2.子群的划分依据与非SNA生产机会成本决定因素之间的相关程度不同

非SNA生产的机会成本取决于主体从事SNA生产所能获得的报酬，而其所能获得的货币收入又极大地依赖于生产主体的自身特征，如教育程度、年龄经验、地区、职业身份等。不可置疑的是，各特征变量对主体所能获取报酬的影响程度并非一致。一方面，尚未有证据表明教育程度、年龄、地区、职业身份等系列变量中的某一特征变量能唯一决定生产主体所能获取的报酬，我们也无法考证各变量决定生产主体获取报酬的力度顺序；另一方面，也尚未有文献能清晰梳理各特征变量影响生产主体获取报酬的具体路径。鉴于此，按单一标志对生产主体的各种划分，其结果必然突显构成划分标志的特征变量与生产主体获取报酬间的关联逻辑，致使所选择的非SNA生产机会成本报酬的衡量指标具有不尽相同的代表性，其结果自然形成估算结果的分歧。

3.支持各非SNA生产机会成本衡量指标的假设前提不同

各OCM替代方法的成立依赖相关假设的支撑，如方法（1）需基于“各收入组居民的收入来源均为SNA生产活动、各收入组居民存在从事非SNA生产和SNA生产的自由，SNA生产的报酬率稳定等”基本假设；方法（2）的成立也需诸如“区域因素是决定主体SNA生产报酬率的唯一因素、城乡居民存在从事非SNA生产和SNA生产的自由，SNA生产的报酬率稳定等”基本假设的铺垫；方法（5）、方法（6）和方法（7）的假设更包括“第三产业具有无限的劳动力需求、家政服务业具有无限的劳动力需求、全社会存在最低工资职业的无限供给”等。各类前提假设在约束估算结果准确性的同时，在一定程度上也创造了各种替代方法的成立空间，亦可成为解释估算结果分化的一个原因。

4.资料类型来源、指标口径、数据合成方法等并不一致

我们的估算运用了多种资料、涉及多方面的指标、借助多种推算方法。从资料类型来看，我们运用了年鉴资料，如《中国统计年鉴》、《中国人口和就业统计年鉴》；专项调查资料，如《2008年时间利用调查资料汇编》；政府机关的行政文件，如劳动和社会保障部发布的《中国家政服务业现状白皮书》、各省市劳动和社会保障厅发布的《最低工资标准》等。鉴于调查范围、搜集途径、数据处理方式及调整模式等因素的差异，不同类型资料中的统计数据存在差异。基于指标类型比较，我们的估算采用了多种形式的收入测度指标，如衡量非SNA生产机会成本报酬率的“调查者申报的收入水平、城镇单位就业人员的平均劳动报酬、农村居民的人均纯收入、按产业划分的劳动者报酬、按教育程度划分的劳动者报酬”等指标，不同指标的统计口径并非一致，其对主体从事SNA生产所获报酬的代表性也存在显著差异。从推算方法来看，鉴于需估算全国范围的年度非SNA生产货币价值，我们不仅需将以“分钟/天”计的调查数据转换为以“小时/年”计的年度数据，还将结合各居民群体的规模推算各居民群体的年度非SNA生产总投入时间；更为重要的是，我们还需将月报酬总额（或年度报酬总额）转换成小时工资率，这需要借助不同的推算方法。因此，尽管我们进行了多方调整，不同来源资料的对接、不同口径指标间的转换以及不同推算方法的运用，仍不可避免地形成误差，这也一定程度上促使基于各类OCM替代法的估算结果出现差异。

如第三章所述，所谓“市场替代成本法”（MRCM），是指以雇佣市场生产者从事相应的非SNA生产所需支付的工资率来衡量非SNA生产价值的一种方法。根据雇佣市场生产者类型的差异，MRCM可细分为专业人员替代成本法（SWCA）、保姆替代成本法（HRCA）和混合替代成本法（RCHA）三种操作思路。MRCM不仅以“存在足够的市场生产者供应”为基本前提、以“市场生产者能胜任所有类型的非SNA生产”为条件、以“市场生产者与住户成员具有一致的生产效率”为保障，还需各类市场生产者的工资率数据（或以职业划分的劳动报酬数据）为估算依据。

由于无法获得全国范围的各市场专业生产者的报酬资料，我们一方面将以HRCA为例，估算了2008年全国非SNA生产的货币价值；另一方面，我们将选择数据资料相对齐全的北京市，运用SWCA、HRCA和RCHA三种市场替代成本法，估算并解读北京市的非SNA生产货币价值。

所谓保姆替代成本法（HRCA），是指采用雇用家庭保姆所需支付的工资率来衡量非SNA生产的报酬率，据此来估算非SNA生产货币价值的一种方法。HRCA同样基于相关假设，如保姆的供给充足、保姆能胜任所有类型的非SNA生产、工资率维持稳定等，其核心公式为:

其中，VLHRCA为基于HRCA估算的非SNA生产货币价值、Wh为雇用保姆所需支付的报酬率（元/小时），Tno－sna为基于调查资料推算的全国居民非SNA生产总投入时间、－tno－sna表示居民平均每天的非SNA生产时间投入（分钟）、N15－74为2008年全国15－74岁年龄段的人口数[17]。基于HRCA估算的2008年中国非SNA生产货币价值如表5－23所示。

表5－23　基于HRCA估算的非SNA生产货币价值[18]

续　表

估算显示，2008年中国的非SNA生产货币价值为54976亿元，与当年GDP的比值达18.28%。从价值构成来看，“家务劳动”贡献了近四分之三的货币价值，“照顾家人”和“有关的交通活动”创造的生产价值分别占总值的14.20%和9.26%，“对外提供的帮助”和“社区服务与公益活动”的生产价值相对较小，两类活动的总价值未超过总值的2%（如图5－12所示）。细分家务劳动类型，超过一半的家务劳动生产价值由“准备食物及清理”贡献，其次是“购买商品与服务”，其生产价值占家务劳动价值的16.53%，“环境清洁整理”和“洗衣与整理衣物”两类活动的生产价值相当，分别占家务劳动价值的13.22%，“动手修理、维护和调试”和“饲养宠物”的生产价值相对较小，两类活动的累计价值仅占家务劳动价值的2.48%。

图5－12　基于HRCA估算的非SNA生产货币价值构成

（一）非SNA生产货币价值的区域比较

图5－13分别对城市居民和农村居民创造的非SNA生产价值进行了描述。从总量上看，非SNA生产价值并未体现出显著的区域差异，城市居民共创造了27914亿元的生产价值，略高于农村居民的26302亿元；不同的是，非SNA生产的价值构成却表现出显著的区域分化:城市居民最主要的3类非SNA生产分别为“准备食物及清理”、“购买商品与服务”、“照顾家人”，其生产价值分别占总价值的37.4%、16%和13.2%；比较而言，“准备食物及清理”在农村居民的非SNA生产活动中占主导地位，该类活动的生产价值占总价值的45.6%，“照顾家人”和“洗衣与整理衣物”是另两类相对重要的非SNA生产活动，其价值分别占总值的15.6% 和12.2%。

图5－13　非SNA生产货币价值的区域比较

从各类非SNA生产来看，“购买商品与服务”体现出浓重的区域差异特征，城市居民创造的生产价值为农村居民的2.5倍；其次是“有关交通活动”，城镇居民创造的货币价值也接近农村居民的2倍。我们认为，这与地理位置、生活习惯的城乡差异密不可分，由于农业生产的自给自足特征、相对低的收入水平及离市中心相对远的地理方位，农村居民较少去市场购买货物和服务；相对发达的经济水平和相对高的收入致使城市居民家庭雇用保姆或钟点工的比例明显高于农村地区，也使得城市居民家庭减少了对“准备食物及清理”、“购买商品与服务”、“照顾家人”类非SNA生产活动的时间投入；尽管“动手修理、维护和调试”、“对外提供帮助”、“饲养宠物”和“家庭事务的安排与管理”的货币价值相对微小，其城乡差异特征依然明显——农村居民创造的“动手修理、维护和调试”和“对外提供帮助”生产价值分别是城市居民的3.4倍和2.2倍，而对于农村居民并未从事的“饲养宠物”和“家庭事务的安排与管理”活动，城市居民却创造了321亿元和160亿元的生产价值；在各类非SNA生产活动中，城乡差异最不显著的活动当属“环境清洁整理”和“社区服务与公益活动”，前者的城乡差异为222亿元、0.3个百分点，后者的城乡差异仅为19亿元、0.1个百分点。

（二）非SNA生产货币价值的性别比较

图5－14　非SNA生产货币价值的性别比较

总体来看，非SNA生产货币价值的性别差异远大于城乡差异。女性居民无疑构成了非SNA生产价值的主要创造者，其所创造的非SNA生产价值达39386亿元，是男性居民的2.6倍，超过男性居民44.42个百分点。当然，各类非SNA生产对区域因素和性别因素的敏感程度并不相同。图5－14表明，“准备食物及清理”、“环境清洁整理”、“洗衣与整理衣物”、“照顾家人”更易受性别因素的影响，如女性居民创造的“洗衣与整理衣物”生产价值和“准备食物及清理”生产价值分别为男性居民的7倍和3.3倍；“购买商品与服务”、“饲养宠物”、“家庭事务的安排与管理”、“对外提供帮助”和“有关的交通”则受城乡区域因素的影响较为显著；而“动手修理、维护和调试”和“社区服务与公益活动”并未体现出明显的区域和性别分化。

为进一步显示区域和性别因素对各非SNA生产价值的影响，我们分别对城市男性居民、城市女性居民、农村男性居民和农村女性居民的非SNA生产价值进行比较，如图5－15所示。总量上看，农村女性是非SNA生产价值的主要创造群体，其所创造的非SNA生产价值高达20134亿元，分别超过城市女性居民、城市男性居民和农村男性居民1278亿元、11428亿元和14344亿元；对比主要的非SNA生产活动类型，农村女性居民分别创造了的生产价值分别占“准备食物及清理”、“洗衣与整理衣物”、“照顾家人”总价值的44.62%、39.67%和39.67%；城市女性转而成为“环境清洁整理”、“购买商品与服务”和“有关的交通”非SNA生产活动的主要生力军，其所创造的价值分别占各类生产总价值的37.09%、42.74%和39.57%；唯一能体现男性居民生产潜力的活动便是“动手修理、维护和调试”，农村男性居民创造了总价值的66.57%、城市男性居民创造了总价值的23.56%。另一个特征便是农村地区的非SNA生产价值的性别差异显著大于城市地区，如农村女性居民的“洗衣与整理衣物”价值是男性居民的15.6倍，比该类生产的总体性别差异扩大了122.86%；农村女性居民的“准备食物及清理”价值是男性居民的5.3倍，比该类生产的总体性别差异扩大了60.61%。

图5－15　主要非SNA生产货币价值的性别比较

（一）非SNA生产货币价值:基于SWCA的估算

所谓专业人员替代成本法（SWCA），是指以雇佣市场专业生产者所需支付的报酬率来衡量各类非SNA生产的劳动报酬率，并据此来估算非SNA生产货币价值的一种方法。SWCA的核心计算公式为:

其中，表示基于SWCA估算的北京市非SNA生产货币价值、为雇佣北京市第i类市场专业生产者所需支付的报酬率，为基于调查资料推算的北京市居民对第i类非SNA生产的总时间投入。表示北京市居民平均每天对第i类非SNA生产的时间投入（分钟）、为2008年北京市15－74岁年龄段的人口数。[19]

为各类非SNA生产寻找匹配的市场专业生产者是运用SWCA的基本前提。直接构成了我们选择各类市场专业生产者依据的是北京市劳动保障局出版的《2008年北京市劳动力市场工资指导价位与企业人工成本状况》，这一方面源于该书发布的工资指标既包括企业直接支付给各岗位职工的实得工资，也包括住房补贴、租房提租补贴以及由单位从个人工资中直接为其代扣代缴的个人所得税、住房公积金和各项社会保险基金个人缴纳部分，与国家统计局颁布的工资统计口径较为吻合；另一方面也源于该书发布的工资指导价位涉及通用性职业、酒店业专项职业、家政服务业专项职业等，具有广泛的岗位覆盖面。更难得的是，该书以“综合价位、初级工、中级工、高级工、技师、高级技师”6等级、“低位数、中位数、高位数、平均数”4种形式较全面地描述了服务生产人员的报酬情况。[20]

表5－24　北京非SNA生产类型与市场专业生产者对应表

我们为北京市各类非SNA生产匹配的市场专业生产者如表5－24所示，考虑到专业生产者的技术等级与其工资水平密切相关，住户成员的非SNA生产效率与市场专业生产者存在一定的差异，我们拟分两种思路开展SWCA估算:第一种思路是选择技术等级的“综合价位”及“平均数”形式的工资水平，另一种思路则是选择技术等级的“初级工”及“中位数”形式的工资水平。需要说明的是，考虑到餐饮业的特殊性，我们以“初级中餐烹饪工”来匹配非SNA生产中的“准备食物及清理”活动；另外，由于未获得与“对外提供帮助”和“社区服务与公益活动”相匹配的岗位，我们以“居民和其他服务业从业人员”取代[21]。基于两种思路计算的非SNA生产机会成本报酬率、非SNA生产货币价值的估算结果如表5－25、图5－16、图5－17所示。

表5－25　基于SWCA两种思路计算的非SNA生产机会成本报酬率

SWCA（1）和SWCA（2）估算表明，2008年北京市居民创造的非SNA生产货币价值达1460.70亿元和1108.91亿元。尽管两种思路的估算结果具有一定的差异，其价值构成基本一致:“家务劳动”构成两类估算结果的主要构成，分别占总量的79.19%和78.94%；其次是“有关交通活动”和“照顾家人”，分别占两类总量的11.58%、9.55%和7.53%、9.23%；“对外提供帮助”和“社区服务与公益活动”创造的价值相对较小，均未超过总量的2%。

图5－16　基于SWCA（1）估算的北京市非SNA生产货币价值

图5－17　基于SWCA（2）估算的北京市非SNA生产货币价值

（二）非SNA生产货币价值:基于HRCA的估算

我们尚未从《2008年北京市劳动力市场工资指导价位与企业人工成本状况》中获得保姆岗位的工资报酬资料，对2008年北京市普通家庭保姆的工资报酬率则同样依据《2010年北京市劳动力市场工资指导价位与企业人工成本状况》发布信息予以推算。为保持指标口径的一致性，我们选择了2010年“综合价位”及“平均数”形式的保姆工资指导价——1626元/月，结合2008—2010年的通货膨胀率及制度工作时间予以推算。推算结果表明，2008年北京市普通家庭保姆的工资报酬率为“综合价位/平均数:9.3元/小时”。

其中，为基于HRCA估算的北京市非SNA生产货币价值、为雇用北京市的保姆所需支付的报酬率（元/小时），为基于调查资料推算的2008年北京市居民的非SNA生产总时间投入、表示北京市居民平均每天的非SNA生产时间投入（分钟）、为2008年北京市15－74岁年龄段的人口数。[22]

图5－18　基于HRCA估算的北京市非SNA生产货币价值

HRCA估算表明，2008年北京市居民创造的非SNA生产货币价值达1250.67亿元，近九成的价值由“家务劳动”和“有关交通活动”贡献，“对外提供帮助”和“社区服务与公益活动”的价值仍未分别占总量的13.32%、0.66%。

（三）非SNA生产货币价值:基于RCHA的估算

结合SWCA和HRCA来估算北京市非SNA生产的货币价值，便是混合替代成本法（RCHA）的估算思路，其核心计算公式为:

其中，表示基于RCHA估算的北京市非SNA生产价值、为雇佣北京市第i类市场专业生产者所需支付的报酬率、为雇佣北京市的保姆所需支付的报酬率（元/小时）、为基于调查资料推算的北京市居民对第i类非SNA生产的总时间投入。

至于如何确定SWCA和HRCA的估算对象，基于Blades（1998）、ABS（2003）等的建议结合我国非SNA生产的特征及基础数据的资源条件，我们做出了如下选择:采用HRCA估算由“准备食物及清理”、“环境清洁整理”等构成的家务劳动生产价值，而采用SWCA估算“照顾家人”、“对外提供帮助”、“社区服务与公益活动”和“有关交通活动”的生产价值，各类非SNA生产所匹配的市场专业生产者及对应的工资率选择同表5－25、表5－26。HRCA（1）和HRCA（2）估算表明，2008年北京市居民创造的非SNA生产货币价值达1320.32亿元和1231.72亿元（详见图5－19所示）。造成两者差异的主要来源是“有关交通活动”的估算结果，基于HRCA（1）的估算价值比基于HRCA（2）的估算价值高59.25%，这也从侧面体现出北京市出租车司机群体的收入分配并不均等。

图5－19　基于RCHA估算的北京市非SNA生产货币价值

我们分别运用专业人员替代成本法、保姆替代成本法和混合替代成本法估算了2008年北京市非SNA生产货币价值，结果如表5－26、图5－20所示。

数据显示，基于SWCA、HRCA、RCHA估算的2008年北京市非SNA生产的货币价值各达1624.90亿元、1250.67亿元和1276.02亿元，与当年GDP的比值分别达15.49%、11.92%和12.17%。鉴于北京市中餐烹饪工、保洁员、洗衣师、私人管家、出租车驾驶员等市场专业生估算的生产者的报酬率水平显著高于家庭保姆，基于SWCA估算的非SNA生产货币价值相应比其他两者高29.92%和27.34%；而相对低的家庭保姆报酬率致使基于HRCA估算的非SNA生产货币价值相应下降，分别比其他两者小23.03%和1.99%；而结合SWCA和HRCA形成的RCHA，其估算结果自然介于其他两者之间。

图5－20　基于各类MRCM法估北京市非SNA生产货币价值

为进一步完善中国的国民经济核算体系，及时跟踪国际统计学界的最新研究进展，有必要深入开展我国非SNA生产核算的理论与实践研究。目前来看，我们的探索可着重围绕以下几方面。

具有充分的数据资料是开展非SNA生产核算的必要前提，而能保证核算资料具有稳定性供给的有效途径便是实施周期性的居民时间利用调查，这就需要以建立时间利用调查制度为保障。如果将1913年Bevans出版《How　Working　Men　Spend　Their　Time》视为时间利用调查的正式发端的话，[23]那么在时至今日的近一百年时间里，时间利用调查已逐渐从起初零星的、独立的、不定期的学术性调查发展成广泛的、综合的、周期性的社会经济基本调查之一。UNSD（2005）曾高度评价了时间利用调查的作用，认为其“为社会发展、劳动力分配、居民时间分配、无酬服务价值估算、居民养老金计划、居民健康医疗计划等问题提供了一个全新的研究视角”。[24]也正基于此，几近100个国家和地区先后开展了不同形式的居民时间利用调查。表5－27列示了澳大利亚、比利时、巴西等22个国家的时间利用调查具体实施年份。可以发现，在日本、荷兰、韩国、挪威、新西兰、芬兰等许多国家，时间利用调查无疑已成为一项常规性的调查，每隔5年或10年定期组织实施。日本于1960年便开始调查居民的时间分配情况，时至2005年已实施了近20次全国范围的时间利用调查，其调查内容已细化深入至人类活动的小类项目，如此翔实的调查为核算非SNA生产价值提供了十分珍贵的数据资源；英、美等国家的时间利用调查频率则更高，不仅年度调查几乎涵盖1990年以来的每一年，2年、3年、5年、7年，甚至10年以上跨期的时间利用调查项目也时常开展，这无疑为非SNA生产核算的深入研究奠定了坚实的基础。不可忽视的是，部分发展中国家，如印度、巴勒斯坦、巴西等国家也较早实施了本国的时间利用调查，积极为开展非SNA生产核算等研究累积经验。

表5－27　部分国家的时间利用调查年份统计[25]

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对比之下，我国对居民时间利用调查的研究脚步相对滞后，尽管个别学者也开展过小范围的调查，如王雅林教授于1980、1988年进行了黑龙江居民时间利用调查，王琪延教授也于1987、1996年在北京开展了居民时间利用调查，但都局限于学术性的尝试。真正由官方统计机构牵头组织的大规模时间利用调查直至最近才出现，即国家统计局于2008年5月在北京、河北、黑龙江、浙江、安徽、河南、广东、四川、云南、甘肃10省市开展的第一次居民时间利用调查，首次较全面地考察了居民的时间分配情况，并于2010年3月出版了部分调查数据——《中国人的生活时间分配——2008年时间利用调查数据摘要》，这无疑成为开展我国非SNA生产核算研究的关键资料。我们认为，为系统展现我国居民的生活习惯及行为模式，促进我国非SNA生产核算研究的进展，进一步完善我国的社会统计，有必要建立科学的时间利用调查制度。国家统计局应以第一次时间利用调查的实施与数据发布为契机，积极组织各方研究者展开对我国时间利用调查制度建设的探讨，通过对调查范围、调查对象、调查内容、组织实施、数据处理、资料上报与管理等细节的规定，促使时间利用调查成为我国统计调查制度体系中的一员。

通过对覆盖10省市、16661个家庭、37142位居民的抽样调查，我国第一次居民时间利用调查获取了大量丰富的、反映单个活动的数据与信息。尽管《中国人的生活时间分配——2008年时间利用调查数据摘要》对所涉及的9个大类、61个中类和113个小类的活动资料进行了整理和归类，但无法满足开展非SNA生产核算的多方需求，因此我们仍需加强对时间利用调查资料的开发，尝试多维国民时间账户的构建。该账户用于系统展现我国居民的时间分配情况，通过对居民主体与活动的多重分解，充分展现居民日常生活的共性规律，反映我国居民所承担的不同责任与作用。

编制多维国民时间账户的总体思路是通过居民子群的多维度细分及活动类型的多标准分解，全方位地展现居民的时间分配情况。结合第一次时间利用调查的活动分类和调查总体特征，我们提出了两种多维国民时间账户的编制思路。

（一）基于多维细分居民子群的国民时间账户

第一种编制思路侧重对居民子群的多维度细分，用于展示不同居民子群的时间分配情况及差异。本质上看，对居民子群的分类依赖于不同的研究目的。基于非SNA生产核算研究视角，选择居民子群的分类标准应围绕决定衡量非SNA生产价值的因素展开。具体而言，鉴于任何形式的OCM替代法均以主体从事SNA生产所能获得的报酬来衡量非SNA生产的货币价值，因此根据教育程度、年龄经验、地区、职业身份等与主体所能获得的报酬密切相关的变量均是合理的。按此思路，我们设计了按教育程度、城乡和性别细分的国民时间账户，按产业、城乡和性别细分的国民时间账户，按产业、教育程度细分的国民时间账户，按职业身份、城乡和性别细分的国民时间账户，如表5－28至表5－33所示。需要指出的是，第一次居民时间利用调查通过“家庭成员基本情况表”和“日志表”来搜集相关信息，居民特征项目除涉及“与户主关系、性别、出生年月、民族、受教育程度、婚姻状况、职业或身份”等之外，尚未基于产业角度了解对象所从事职业的产业归属，这一信息的缺失一定程度上影响了整体资料于非SNA生产核算研究的适用性。弥补的方法便是根据居民的职业身份进行筛选，或从住户调查抽样框信息中筛选。[26]

表5－28　按教育程度、区域和性别细分的国民时间账户

表5－29　按产业、区域和性别细分的国民时间账户

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表5－30　按产业、教育程度细分的国民时间账户

表5－31　按职业身份、区域和性别细分的国民时间账户

表5－32　按职业身份、区域和性别细分的国民时间账户（续表1）

表5－33　按职业身份、区域和性别细分的国民时间账户（续表2）

（二）基于多维细分人类活动的国民时间账户

第二种编制思路侧重对居民活动的多维度细分，用于展现不同类型活动的居民时间投入及差异情况。鉴于MRCM的估算本质是根据生产活动类型以雇佣市场专业人员所需支付的报酬来衡量非SNA生产的货币价值，最适宜的分类标准应围绕决定市场岗位的因素展开，而此类因素莫过于活动的细分产业归属以及活动的部门归属。按此思路，我们以SNA生产活动为例，设计了两种基于活动的产业归属及性质细分的国民时间账户形式，如表5－34、表5－35所示。

表5－34　按活动产业归属与性质细分的国民时间账户（形式1）[27]

表5－35　按活动产业归属与性质细分的国民时间账户（形式2）

需要解释的是，农业分类下的“正规”部分是指法人单位、准法人单位等正规部门从事的农业活动，“非正规”部分是指以家庭为单位的非法人企业从事的农业活动，与时间利用调查中的“家庭初级生产经营活动”类别中的“农业（种植业）生产活动”相对应；类似地，林业分类下的“非正规”部分是与时间利用调查中的“家庭初级生产经营活动”类别中的“林业生产活动”相对应；畜牧业分类下的“非正规”部分与时间利用调查中的“家庭初级生产经营活动”类别中的“畜牧业生产活动”相对应；渔业分类下的“非正规”部分与时间利用调查中的“家庭初级生产经营活动”类别中的“渔业生产活动”相对应；制造业分类下的“非正规”部分与时间利用调查中“家庭制造与建筑活动”类别中的“农副产品加工”、“食品制造”、“酿酒与饮料制造”、“纺织品、服装、皮革和相关产品的制作”、“非金属矿物制品的生产加工”和“其他制造活动”相对应；建筑业分类下的“非正规”部分与时间利用调查中“家庭制造与建筑活动”类别中的“家庭建筑生产活动”相对应；交通运输业分类下的“非正规”部分与时间利用调查中“家庭服务经营活动”类别中的“客货运输”相对应；批发和零售业分类下的“非正规”部分与时间利用调查中“家庭服务经营活动”类别中的“食品与小商品买卖”相对应；居民服务和其他服务分类下的“非正规”部分与时间利用调查中“家庭服务经营活动”类别中的“提供修理、安装和维护服务”、“提供专业服务”、“提供个人护理服务”和“有偿家政服务”相对应。

建立非SNA生产核算体系可以有两种途径，一是构造与现行国民经济核算体系并行的全新的非SNA生产核算体系；二是根据非SNA生产理论，通过对现行国民经济核算体系框架的调整以建立附属的核算体系。比较而言，第二种方式是较可行的途径。

一个能打破1993版SNA对生产范围的限制，将非SNA生产纳入框架又不至于影响中心框架的存在和使用的有效核算方式便是构建卫星账户。所谓卫星账户是指围绕SNA中心框架建立的附属核算体系，即以中心框架为基础通过对部分指标的修改建立的专题性核算框架。由于能有效避免对中心框架严谨统一性的破坏，又能极大扩展国民经济核算体系的分析功能，卫星账户的应用领域被不断拓展。1993版SNA也推荐各国统计部门建立住户生产卫星账户，对非SNA生产情况予以记录和反映。目前，美国、德国、芬兰、法国、新西兰等国家已开始定期编制和发布住户生产卫星账户。从操作步骤角度看，住户生产卫星账户的编制莫过于三步:（1）扩展生产范围，将非SNA生产纳入框架；（2）估算非SNA生产的货币价值；（3）调整中心框架的部分指标，对应形成住户生产卫星账户中各项目。鉴于极大地依赖于SNA核算框架，各国的SNA体系又不完全一致，因此住户生产卫星账户并不存在统一的格式，我们以中国SNA框架为基础，编制了我国的住户生产卫星账户整体框架，如表5－36所示。在住户生产卫星账户中，作为生产者的住户既从事SNA生产，也从事非SNA生产，其消费范围既包括SNA产品，也涉及非SNA产品。住户生产账户、收入形成账户等一系列账户围绕与住户生产核算相关的重要统计指标，如住户总产出、住户总增加值、住户总收入、住户总原始收入、住户可支配总收入、住户固定资本形成总额等展开设计与衔接，以更具体的途径展现非SNA生产和SNA生产之间的互相依存关系。值得特别指出的是，支撑住户生产卫星账户体系成立的重要前提便是对中心框架相关指标，如中间投入产品、固定资产消耗、雇员报酬、消费、可支配收入等涵义的重新规范，而如何拓展与调整相关指标同样值得深入研究。

表5－36　中国住户生产卫星账户体系的整体框架

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[1]国家统计局:《中国国民经济核算体系（2002）》，中国统计出版社，2003年版。

[2]邱东、杨仲山:《当代国民经济统计学主流》，东北财经大学出版社，2004年版。

[3]三次产业的具体构成可参照由国家发展计划委员会、国家经济委员会、国家统计局、国家标准局批准，于1984年发布并于1985年实施的《国民经济行业分类和代码》。

[4]罗乐勤（2008）称住户部门合法非SNA生产为“住户无付酬服务”，韩中（2009）称其为“住户无偿服务”。罗乐勤:《住户无付酬服务核算若干问题研究》，统计研究，2008年第6期；韩中:《住户无偿服务核算:主体、范围界定与方法》，《山西财经大学学报》，2009年第11期。

[5]我们之所以未对非法生产进行细分的主要原因包括两个:（1）出于可行性考虑。对非法生产货币价值的估算不仅缺乏相对成熟的方法，更缺乏相关的生产时间及产品价格信息；（2）出于可比性考虑。各国对非SNA的研究均未涉及非法生产（即便应当包括），为满足估算结果的可比性，我们最终忽略了非法生产分类。

[6]为便于开展国际比较，本项目所估算的非SNA生产货币价值并不包括非法生产价值，且为2008年全国15－74岁居民创造的非SNA生产货币价值之和。

[7]SNA生产活动、非SNA生产活动系对相关大类、中类和小类活动的重新组合。由于表中略去了相关交通活动的时间投入数据，因此各分项生产活动的时间投入之和略小于SNA生产活动的时间投入合计数和非SNA生产活动的时间投入合计数。＊表示数据过小，不足以形成最小单位。

[8]调查显示，无收入组居民群体也从事SNA生产活动，可能由于特殊的就业身份，如私营企业主、以家庭为单位的个体经营户成员、学徒工等等，其绝大部分居民并非没有收入，而是没有固定的月收入，所以就此认为其非SNA生产的机会成本为0是不妥的。

[9]总工资包括计时工资、计件工资、奖金、津贴和补贴工资、加班加点工资、特别情况下支付的工资等。

[10]城市居民人均年非SNA生产总投入时间的计算过程为:（235÷60）×365＝1429.58小时。《中国统计年鉴2009》显示，2008年我国城镇单位就业人员的平均劳动报酬为28898元，据此可计算2008年我国城市居民群体的非SNA生产的机会成本报酬率为:28898÷1429.58＝20.21（元/小时）；类似地，农村居民人均年非SNA生产总投入时间的计算过程为:（381÷60）×365＝2317.75（小时）。2008年我国农村居民的人均纯收入为4760.62元、财产性收入为148.08元、转移性收入为323.24元，据此可得出2008年我国农村居民群体的非SNA生产的机会成本报酬率为:（4760.62－148.08－323.24）÷2317.75＝1.85（元/小时）。相关的人口数据源自《中国人口就业统计年鉴2009》。

[11]由于《中国人口与就业统计年鉴2009》并不统计70－74岁年龄组居民群体的劳动报酬情况，我们将70－74岁年龄组居民群体与65－69岁年龄组居民群体予以合并，计为“65岁以上”年龄组。根据调查资料，我们以65－69岁年龄组、70－74岁年龄组居民的调查人数为权数，以加权算术平均值衡量“65岁以上”年龄组居民群体的非SNA生产平均投入时间。

[12]大学包括大学专科、大学本科、研究生及以上，“大学”教育程度组人均生产时间及人均工资率为三者人均生产时间及工资率的加权平均，人均生产时间以时间利用调查人口数为权，而工资率以全部人口加权。

[13]根据《国民经济行业分类》（GB/T　4754－2002）中，第三产业在分为15个门类即交通运输、仓储和邮政业，信息传输、计算机服务和软件业，批发和零售业，住宿和餐饮业，金融业，房地产业，租赁和商务服务业，科学研究、技术服务和地质勘察业，水利、环境和公共设施管理业，居民服务和其他服务业，教育，卫生，社会保障和社会福利业，文化体育和娱乐业，公共管理和社会组织，国际组织。

[14]《中国人口与就业统计年鉴2009》对第三产业前14个门类的就业者报酬和就业人数情况进行了统计，未对第15个门类“国际组织”就业人员的劳动及人数进行统计。另一个需要解释的是，由于CHTUS并未统计按产业划分的居民时间利用情况，我们采用“制度劳动时间”来衡量第三产业就业群体和住户服务业就业群体的SNA生产投入时间。根据劳动和社会保障部〔2008〕3号发文，2008年职工全年制度工作时间为250天，月工作日20.83天，按每日8小时计算的2008年我国职工的制度工作时间为2000小时。

[15]详细内容参见劳动和社会保障部于2004年颁布实施的《最低工资规定》。

[16]表中的最低月工资标准和小时最低工资标准均源于各省（直辖市）劳动和社会保障厅的文件，如果在2008年出现最低工资标准的多次调整，我们以时间为权数计算加权平均值。山东省的最低工资标准仅涉及月最低工资，对小时最低标准的取值以“工资最低类地区的小时工资率”代替。

[17]2008年全国范围内的保姆平均工资率数据来自国家劳动和社会保障部发布的《中国家政服务业现状白皮书》，其他数据分别来自《2008年时间利用调查资料汇编》、《中国统计年鉴2009》、《中国人口和就业统计年鉴2009》。

[18]＊号表示数据很小，不足最小计量单位；由于《2008年时间利用调查资料汇编》对全体居民的时间数据通过“加权平均”方式统计并予以取整，而在估算非SNA生产总价值的过程中，“四舍五入”产生的轻微差异通过庞大的居民人数被放大，据此，表5－23中的合计数与各分项之和有所差异。

[19]2008年全国范围内的保姆平均工资率数据来自国家劳动和社会保障部发布的《中国家政服务业现状白皮书》，其他数据分别来自《2008年时间利用调查资料汇编》、《中国统计年鉴2009》、《中国人口和就业统计年鉴2009》。

[20]一般地，当企业存在不确定技术等级的岗位或无技术等级的岗位时，往往以“综合价位”描述职工的工资水平。因此，综合价位是对所有技术等级的职工工资水平以及不评定或未评定技术等级的同岗位职工工资水平的综合描述。

[21]“家庭服务员”、“观赏动物饲养工”和“私人管家”三类岗位只存在综合价位的工资指导价，且“私人管家”未发布工资的平均数。各市场专业生产者的工资数据主要源自《2008年北京市劳动力市场工资指导价位与企业人工成本状况》，居民和其他服务业从业人员的工资数据取自《北京统计年鉴2009》中“按行业划分的城镇单位在岗职工平均劳动报酬”。另外，《2008年北京市劳动力市场工资指导价位与企业人工成本状况》并未统计“家庭护理”职业的报酬，我们根据《2010年北京市劳动力市场工资指导价位与企业人工成本状况》发布的家庭护理工工资指导价位——“综合价位/平均数:1819元/月；初级工/中位数:1700元/月”，结合2008—2010年的通货膨胀率以及北京市职工的制度工作时间，对2008年家庭护理工的小时工资率予以推算，推算结果为“综合价位/平均数:10.41元/小时；初级工/中位数:7.92元/小时”。

[22]2008年北京市普通家庭保姆的平均工资率数据依据《2010年北京市劳动力市场工资指导价位与企业人工成本状况》推算得到，其他数据分别来自《2008年时间利用调查资料汇编》和《北京统计年鉴2009》。

[23]Bevans，1913，How　Working　Men　Spend　Their　Spare　Time，New　York:Columbia　University　Press.当然，可能个别国家在之前年份就已经出现了时间利用调查，只是我们并未检索到比Bevans（1913）更早的文献。

[24]United　Nations，2005，Guide　to　Producing　Statistics　on　Time　Use:Measuring　Paid　and　Unpaid　Work，New　York，United　Nations　Statistics　Division，http://unstats.un.org/unsd/demo　graphic/sconcernstuse

[25]资料来源:Center　for　Time　Use　Research，2009，Countries　and　Years　When Time　Diary　Studies　Conducted，http://www－2009.timeuse.org/information/studies/.

[26]我国第一次居民时间利用调查的样本源自住户调查的国家样本，住户调查的抽样框中也保留了对象的部分基本信息。

[27]非正规就业栏目下的“第一产业”与时间利用调查中的“家庭初级生产经营活动”活动分类相对应；“第二产业”与“家庭制造与建筑活动”活动分类相对应；“第三产业”与“家庭服务经营活动”活动分类相对应。