过去，关于新兴经济的研究主要集中在将新兴经济与发达经济进行对比，比如与美国和西欧进行对比。Bart van Ark教授的研究则主要是新兴经济之间的对比，这里重点讨论的是中国和印度。这样的研究是很有意义的，因为随着竞争力决定因素的变化，新兴经济也不断发生着变化。
首先，对比世界GDP的增长数据，可以看到，世界GDP的增长可以分为劳动生产率的增长和就业的增长，其中，60%的增长来自劳动生产率的增长，40%的增长来自就业的增长。美国和西欧的比例也大致是这样。而对比中国和印度，会发现中国GDP增长的85%来自劳动生产率的增长，其就业增长的份额要比印度以及世界小很多，一个可能的原因是中国的计划生育政策，使得人口，从而劳动力的增长较为缓慢，而相反的，印度近年来的人口增长很快。总的来说，新兴经济GDP增长的关键是劳动生产率的增长。以美国作为基准进行横向比较，将人均GDP差距分为劳动参与率差距和劳动生产率差距，再看2004年的数据，发现中国与美国的差距有85%，印度与美国的差距有90%，这些差距主要来自劳动生产率，印度比美国的参与率低一点，而中国的劳动参与率甚至超过了美国。所以，生产率的差异是新兴经济GDP以及生活水平不同的关键。
接着，Bart van Ark教授用国际竞争指标（WEF Global Competitiveness index）对国家进行了排列，研究其与这个国家劳动生产率（也即单位劳动的GDP）的关系。国际竞争指标包括三个分指标：基本条件，效率提高因子，创新因子。研究显示，其中确实存在较强的正相关关系，也就是，竞争力越高的国家的劳动生产率往往也会较高。但是，结果也并不是那么完美，印度和中国相比虽然有较高的竞争力，但其劳动生产率反而要低于中国。印度的竞争力较高主要得益于其创新因子和市场效率的指标排名较高，而中国则是在一些宏观指标的排名上较高。竞争力指标排名上的巨大差异使得不能只从某一个因子来考虑增长的问题。
于是，Bart van Ark教授使用KLEMS的框架来同时估计并衡量资本投入，劳动投入，能源物质和服务投入对GDP的贡献。这也是这项研究的主要框架。这个框架下的很多研究都是研究单个的国家，比如单独的研究中国或美国。较早的国家之间比较的KLEMS研究由哈佛大学Jorgenson等人完成，他们进行了美国-日本-德国的比较，以及G7国家的比较。最近Jorgenson等人正在进行世界范围的KLEMS比较，包括世界110个经济体，其中具体研究了14个国家（G7和GD7）。他们的研究结果表明，1995年到2005年间，世界总的GDP增长了3.5%。将其分为五个部分：信息通讯科技资产（ICT capital）的增长，非信息通讯科技资产的（Non ICT capital）增长，劳动的质量的增长和劳动的数量增长，以及TFP（Total Factor Productivity）的增长。从数据可以看到大约一半的世界GDP增长的都来自投资，并且一多半是Non ICT资产，而ICT大约占到0.2到0.3的比例。这不仅仅只是成熟经济的情况，也是新兴经济的情况，另外还有大约1/3的GDP增长来自TFP的增长。
对比印度和中国的数据，可以看到中国的GDP增长了7%,其中大部分来自对Non ICT资产的投资和TFP的增长，比例比世界水平都要高。印度的Non ICT资产的投资比例同样很大，它的TFP水平与中国大致一样，但是它的GDP增长中有更多的劳动时间增长的贡献。接下来看动态上的比较，分为两个时间段，第一个从1989年到1995年，第二个从1995年到2003年。中国和印度动态变化是很不一样的，中国在第一个阶段的增长主要来自于TFP，而在第二个阶段TFP所占得比例缩小了很多，投资的比例增加了很多，GDP主要的增长来自于Non ICT资产的投资。印度的增长则要缓慢一些，但它的投资和TFP在第二个阶段都有了一定的增长，投资增长所占的比例要比中国小一些。
因为制造业对于两个国家竞争力的比较很重要，所以Bart van Ark教授对制造业作了重点研究。数据显示了发达经济和新兴经济的制造业的一些特点。虽然在发达经济中制造业的比例在下降，服务业的比例在升高，但是从绝对水平来看，发达经济中制造业的绝对工人人数仍然比许多新兴经济，如墨西哥的工人人数多。为了使得数据可以与发达经济进行比较，中国只计算了城市的工人，而印度只计算了登记的工人。在这种情况下，中国只有6.7%的工人在制造业，印度只有1.9%的工人在制造业。因此，从相对水平来看，这个比例与发达经济相比还是较小的。
对制造业的劳动生产率变化进行比较，同样分为两个时间段，第一个从1989年到1995年，第二个从1995年到2003年。数据显示，大部分发达国家制造业的劳动生产率都有增长。而中国增长的很快，但是没有一个简单的故事可以解释这个混合的现象，所以，Bart van Ark教授认为不应该从增长率，而应该从生产力水平来考虑这个问题。他认为这里的关键就是制造业部门通过相对成本调整后的生产率水平。这里考虑单位劳动成本（ULC），在KLEMS框架下单位劳动成本由劳动回报（labor compensation）比上劳动生产率（labor productivity）得到。其中，劳动生产率需要通过价格来进行调整，而劳动回报不仅包括工资，还包括雇主支付的其他项目，如失业补偿，退休金等。数据显示，与发达经济相比，新兴经济的劳动回报非常低，这也是新兴经济的竞争优势所在。如果将美国定为标准100，中国的劳动回报只有2.9，而印度只有2.5。但是，不同新兴经济中与发达经济相比的劳动生产力差距和劳动回报差距是不同的，从而决定了不同新兴经济的单位劳动成本不同。例如，因为劳动回报较小，中国的单位劳动成本很低，而墨西哥虽然劳动生产率比中国还小，但是劳动回报却较大，所以单位劳动成本较高，接近美国。因此，真正重要的是劳动生产率差距和劳动回报差距之间的关系，他们共同决定单位劳动成本。
最后，为了研究每个地区的情况是否和整个国家相一致，Bart van Ark教授对印度和中国进行了分地区比较。通过印度的州和中国的省份数据发现，中国各地区的制造业的生产率水平更一致，而印度各地区的表现更分散。这可能反映了两国国内不同地区之间的市场开放水平不同。
（杨希整理）
