[摘 要]經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)不僅取決于要素投入的增加，也取決于要素結(jié)構(gòu)的優(yōu)化。本文在傳統(tǒng)生產(chǎn)函數(shù)中引入要素結(jié)構(gòu)，考慮固定資本存量、勞動(dòng)和人力資本的結(jié)構(gòu)特征。使用1997—2013年中國(guó)30個(gè)省份(自治區(qū)、直轄市)層面的面板數(shù)據(jù)估計(jì)各要素結(jié)構(gòu)的產(chǎn)出彈性，發(fā)現(xiàn)各要素結(jié)構(gòu)整體上都具有正的產(chǎn)出彈性，但同一要素的內(nèi)部結(jié)構(gòu)之間表現(xiàn)出較大的差異，更高級(jí)別的要素產(chǎn)出彈性也更高。在此基礎(chǔ)上，本文測(cè)算出2017—2021年五年期間中國(guó)經(jīng)濟(jì)潛在增長(zhǎng)率，結(jié)果表明：2017—2021年中國(guó)經(jīng)濟(jì)的潛在平均增長(zhǎng)率為6.73%。最后，本文提出實(shí)現(xiàn)中國(guó)經(jīng)濟(jì)潛在增長(zhǎng)率的相關(guān)政策建議。

　　[關(guān)鍵詞]潛在增長(zhǎng)率;要素結(jié)構(gòu);產(chǎn)出彈性

　　[中圖分類號(hào)]G527 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A [文章編號(hào)]1008-9314(2018)02-0092-06

　　[收稿日期]2018-03-06

　　[作者簡(jiǎn)介]周躍輝，中共中央黨校經(jīng)濟(jì)學(xué)部講師;通訊作者：周定根，湖南大學(xué)經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院博士研究生。

　　當(dāng)前，中國(guó)經(jīng)濟(jì)已經(jīng)進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展階段，經(jīng)濟(jì)增速向合理區(qū)間“收斂”。這里的“收斂”之意即指經(jīng)濟(jì)的實(shí)際增長(zhǎng)率向潛在增長(zhǎng)率靠攏。按照“第一個(gè)百年”奮斗目標(biāo)所要求的“兩個(gè)翻番”要求，到2020年前中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率不能低于6.5%，而這一增速目標(biāo)能否實(shí)現(xiàn)的決定性因素在于經(jīng)濟(jì)的潛在增長(zhǎng)率究竟能達(dá)到多少。因此，測(cè)算未來(lái)五年中國(guó)經(jīng)濟(jì)的潛在增長(zhǎng)率，成為經(jīng)濟(jì)理論界研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。我們?cè)诠烙?jì)生產(chǎn)函數(shù)的基礎(chǔ)上，測(cè)算了未來(lái)五年中國(guó)經(jīng)濟(jì)的潛在增長(zhǎng)率，研究表明：2017—2021年中國(guó)經(jīng)濟(jì)的潛在平均增長(zhǎng)率為6.73%。

　　一、生產(chǎn)函數(shù)的設(shè)定與計(jì)量模型的構(gòu)造

　　研究經(jīng)濟(jì)潛在增長(zhǎng)率，首先要設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)。經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的增長(zhǎng)不僅來(lái)源于要素投入的增加，且來(lái)源于要素內(nèi)部結(jié)構(gòu)的優(yōu)化。即使要素投入總量不變，要素資源從低生產(chǎn)率部門流向高生產(chǎn)率部門，這一要素配置結(jié)構(gòu)的變化，同樣將促進(jìn)產(chǎn)出的持續(xù)增長(zhǎng)。以資本為例，若將過(guò)多的資本投入生產(chǎn)率較低的部門內(nèi)，不僅浪費(fèi)寶貴的儲(chǔ)蓄資源，且將阻礙高生產(chǎn)率部門的發(fā)展。而當(dāng)資本可以自由流動(dòng)時(shí)，企業(yè)家和投資者基于利潤(rùn)動(dòng)機(jī)將大量資本投入新興行業(yè)，促使該行業(yè)快速壯大，從而迅速帶動(dòng)國(guó)民就業(yè)和拉動(dòng)一個(gè)國(guó)家或地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。勞動(dòng)資源也發(fā)生類似的流動(dòng)。事實(shí)上，更高端的產(chǎn)業(yè)對(duì)勞動(dòng)力的素質(zhì)要求更高，現(xiàn)有的研究表明，人力資本結(jié)構(gòu)的優(yōu)化是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要?jiǎng)恿?Birdsall and Londoo，1997)?；谝陨纤悸?，我們?cè)O(shè)定實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的生產(chǎn)函數(shù)為：

　　公式(1)(略)

　　在(1)式中，Y為實(shí)際產(chǎn)出，A表示技術(shù)水平?？紤]到資本、勞動(dòng)和人力資本的結(jié)構(gòu)特征，ki表示行業(yè)i的資本存量占全部資本存量的比重，αi則為該行業(yè)內(nèi)資本的產(chǎn)出彈性;li表示行業(yè)i的勞動(dòng)力占全部勞動(dòng)力的比重，βi為該行業(yè)內(nèi)勞動(dòng)的產(chǎn)出彈性;hj表示j類型的人力資本占全部人力資本的比重，γj為該類型人力資本的產(chǎn)出彈性;eu為影響產(chǎn)出但不可觀測(cè)的沖擊因素。

　　對(duì)式(1)兩邊取對(duì)數(shù)，得到：

　　公式(2)(略)

　　基于式(2)，我們構(gòu)造本文的計(jì)量模型：

　　公式(3)(略)

　　公式(4)(略)

　　在式(3)和式(4)中，lnYqt為t年省份q實(shí)際產(chǎn)出對(duì)數(shù)值;lnKqt為t年省份q的固定資本存量對(duì)數(shù)值，k1qt、k2qt、k3qt分別為t年省份q的第一、第二和第三產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資占全社會(huì)固定資產(chǎn)投資的比重;lnLqt為各省份的總就業(yè)人數(shù)對(duì)數(shù)值，l1qt、l2qt、l3qt分別為該省份第一、第二和第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)占總就業(yè)人數(shù)的比重。

　　對(duì)于人力資本，我們采取兩種分類方法：第一種分類方法，在式(3)中，lnHqt表示各省份人力資本的對(duì)數(shù)值，ha1qt和ha2qt分別為未接受和接受大專以上教育人口占該省6歲及以上人口的比重;第二種分類方法，在式(4)中，我們進(jìn)一步細(xì)分人力資本結(jié)構(gòu)，hb1qt、hb2qt、hb3qt、hb4qt、hb5qt分別為各省未上過(guò)學(xué)，以及接受小學(xué)、初中、高中、大專及以上教育占6歲及以上人口的比重。

　　二、模型數(shù)據(jù)的選擇與變量的定義

　　在測(cè)算潛在增長(zhǎng)率之前，我們需要先估計(jì)出各投入要素的產(chǎn)出彈性。在本文中，我們使用中國(guó)1997—2013年除西藏以外的30個(gè)省份(自治區(qū)、直轄市)數(shù)據(jù)來(lái)估計(jì)各要素的產(chǎn)出彈性，各變量的定義如下：

　　1.實(shí)際產(chǎn)出lnYqt。該變量為各省當(dāng)年實(shí)際生產(chǎn)總值的對(duì)數(shù)值，原始數(shù)據(jù)為各地區(qū)按當(dāng)年價(jià)格計(jì)算的GDP以及按可比價(jià)格計(jì)算的GDP指數(shù)，從該指數(shù)可計(jì)算出各地區(qū)實(shí)際的GDP增長(zhǎng)率。我們以1997年各地區(qū)的GDP為基期，根據(jù)GDP指數(shù)計(jì)算出1998—2013年各地區(qū)的實(shí)際GDP并取對(duì)數(shù)值。

　　2.實(shí)際資本存量lnKqt。本文使用永續(xù)盤存法來(lái)計(jì)算各地區(qū)的實(shí)際資本存量，計(jì)算公式為：Kqt=Kqt-1(1-δqt)+Iqt。其中，Kqt-1為省份q上一期的實(shí)際資本存量，δqt為折舊率，Iqt為省份q當(dāng)年的實(shí)際投資額。依據(jù)折舊原理，省份q當(dāng)年的實(shí)際資本存量等于該省份上一年實(shí)際資本存量經(jīng)過(guò)折舊后加上今年新增的實(shí)際投資。按照一般的核算方法，可使用各地區(qū)全社會(huì)固定資產(chǎn)投資來(lái)近似地衡量實(shí)際的投資總額，而利用固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)進(jìn)行平減后，即可得到實(shí)際的投資額。根據(jù)張軍等(2004)計(jì)算中國(guó)各省固定資本形成總額的經(jīng)濟(jì)折舊率，本文設(shè)定δqt=9.6%。永續(xù)盤存法的基本計(jì)算方法是求遞推數(shù)列，在本文中以1997年為基期，計(jì)算得到基期的資本存量為Kq0=Iq0/(gq+δ)。其中，Iq0為基期實(shí)際投資額，gq為各地區(qū)1997—2013年期間實(shí)際投資額的平均增長(zhǎng)率。

　　3.資本存量結(jié)構(gòu)kiqt。不同發(fā)展水平行業(yè)的資本存量產(chǎn)出彈性存在較大差異，但缺乏直接衡量資本結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，一種折中的方法是：根據(jù)三次產(chǎn)業(yè)投資額所占比重來(lái)定義資本結(jié)構(gòu)。根據(jù)《國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類》將各細(xì)分行業(yè)定義到第一、第二和第三產(chǎn)業(yè)，具體分類方法為農(nóng)、林、牧、漁業(yè)為第一產(chǎn)業(yè)，采掘業(yè)、制造業(yè)、電力、煤氣及水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)、建筑業(yè)為第二產(chǎn)業(yè)，其余為第三產(chǎn)業(yè)。本文采用的數(shù)據(jù)為各地區(qū)按主要行業(yè)劃分所形成的全社會(huì)固定資產(chǎn)投資數(shù)額。

　　4.勞動(dòng)lnLqt和就業(yè)結(jié)構(gòu)liqt。本文使用各地區(qū)從業(yè)人員總數(shù)的對(duì)數(shù)值來(lái)衡量勞動(dòng)要素的投入量，而衡量就業(yè)結(jié)構(gòu)的指標(biāo)，則采用各地區(qū)按三次產(chǎn)業(yè)劃分的從業(yè)人員占從業(yè)人員總數(shù)的比重。其中，2006年以及2011—2013年的數(shù)據(jù)存在部分缺失，本文使用插值法補(bǔ)齊缺失年份的數(shù)據(jù)。

　　5.人力資本lnHqt及其結(jié)構(gòu)hjqt。度量人力資本的指標(biāo)采用人均受教育年限。根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局每年公布的各地區(qū)按受教育程度劃分的標(biāo)準(zhǔn)，分為未上學(xué)、小學(xué)、初中、高中和大專以上，對(duì)應(yīng)的受教育年限分別為0年、6年、9年、12年和16年。將各類人口受教育的年限，分別乘以該教育年限所占6歲及以上人口的比重，得到加權(quán)的人均受教育年限并取對(duì)數(shù)，作為人力資本的衡量指標(biāo)。對(duì)于人力資本結(jié)構(gòu)，我們采用兩種衡量標(biāo)準(zhǔn)，一是以是否接受大學(xué)教育為界限，分為兩類;另一種是按照上述受教育年限的劃分標(biāo)準(zhǔn)分為五類。

　　以上各地區(qū)生產(chǎn)總值、GDP指數(shù)、固定資產(chǎn)投資、固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)、按主要行業(yè)分的全社會(huì)固定資產(chǎn)投資、從業(yè)人員總數(shù)、按受教育程度分的人口數(shù)據(jù)，皆來(lái)源于1997—2014年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。將資本、勞動(dòng)和人力資本結(jié)構(gòu)各個(gè)部分所占比重乘以要素投入的對(duì)數(shù)值，即可得到回歸模型所需的各個(gè)變量，表1給出了各個(gè)變量的描述性統(tǒng)計(jì)。

　　表1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)(略)

　　三、模型的實(shí)證分析與潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率測(cè)算

　　(一)要素產(chǎn)出彈性估計(jì)

　　式(3)的估計(jì)結(jié)果呈現(xiàn)在表2的第13列中。在第1列中，計(jì)量方法采用混合OLS估計(jì)，結(jié)果顯示：第一產(chǎn)業(yè)資本存量的產(chǎn)出彈性為負(fù)，第二、三產(chǎn)業(yè)資本存量產(chǎn)出彈性雖然為正，但并不顯著，且三次產(chǎn)業(yè)的勞動(dòng)投入產(chǎn)出彈性也不顯著，受過(guò)大專以上教育的人力資本產(chǎn)出彈性甚至為負(fù)，上述結(jié)果與我們的預(yù)期并不一致?？紤]到我們的樣本數(shù)據(jù)為30個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)的面板數(shù)據(jù)，不僅包含橫截面維度的數(shù)據(jù)信息，也包含時(shí)間序列維度的信息。使用混合OLS回歸未考慮各省份的個(gè)體效應(yīng)，不同省份的區(qū)域位置、資源稟賦和政策扶持等因素對(duì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出也會(huì)產(chǎn)生顯著影響，且這些因素不隨時(shí)間的推移而改變，使用橫截面分析未能考慮這些不隨時(shí)間改變的個(gè)體效應(yīng)，可能存在遺漏變量偏誤。面板數(shù)據(jù)模型(固定效應(yīng)或隨機(jī)效應(yīng))的主要用途之一就在于處理這些不可觀測(cè)的個(gè)體效應(yīng)，我們分別采用固定效應(yīng)(Fixed Effect，F(xiàn)E)和隨機(jī)效應(yīng)(Random Effect，RE)模型來(lái)估計(jì)式(3)，結(jié)果呈現(xiàn)在表2的第2和第3列中，固定效應(yīng)模型估計(jì)結(jié)果報(bào)告了所有個(gè)體效應(yīng)為零的假設(shè)檢驗(yàn)，F(xiàn)值為2696.02，表明個(gè)體效應(yīng)非常顯著，混合OLS估計(jì)忽視個(gè)體效應(yīng)導(dǎo)致嚴(yán)重的偏誤，且固定效應(yīng)模型估計(jì)的組間R2相較于混合OLS的R2大幅提高(從0.512到0.989)。如果各省份的個(gè)體效應(yīng)與隨機(jī)誤差項(xiàng)不相關(guān)，則采用隨機(jī)效應(yīng)模型估計(jì)更高效，但Hausman檢驗(yàn)p值顯示強(qiáng)烈拒絕這一假設(shè)，所以我們主要采用固定效應(yīng)模型的估計(jì)結(jié)果。

　　控制省份個(gè)體效應(yīng)后，發(fā)現(xiàn)第一產(chǎn)業(yè)的固定資本存量產(chǎn)出彈性雖然為正，但不顯著，說(shuō)明以農(nóng)、林、牧、漁業(yè)為主的第一產(chǎn)業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)較為有限。第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的固定資本產(chǎn)出彈性顯著為正，且第二產(chǎn)業(yè)略高于第三產(chǎn)業(yè)，與改革開(kāi)放后中國(guó)主要靠制造業(yè)的快速擴(kuò)張推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)一致。勞動(dòng)投入產(chǎn)出彈性方面，我們發(fā)現(xiàn)三次產(chǎn)業(yè)的勞動(dòng)投入彈性系數(shù)均顯著為正，且第三產(chǎn)業(yè)的勞動(dòng)產(chǎn)出彈性最高，說(shuō)明中國(guó)雖然在固定資產(chǎn)投資方面仍偏重于制造業(yè)，但是勞動(dòng)力就業(yè)重心卻逐漸從第一和第二產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移至第三產(chǎn)業(yè)。兩種類型人力資本產(chǎn)出彈性也顯著為正，但接受大專以上教育的人力資本產(chǎn)出彈性(0.362)是未接受大專以上教育人力資本產(chǎn)出彈性(0.140)的2.5倍，這一差異體現(xiàn)教育對(duì)人力資本產(chǎn)出彈性的巨大提升作用。在計(jì)量方程(4)中，我們將人力資本細(xì)分為五類，根據(jù)受教育程度分為未上學(xué)、小學(xué)、初中、高中和大專以上，混合OLS、固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)模型估計(jì)結(jié)果分別呈現(xiàn)在表2的第4-6列，模型間的檢驗(yàn)顯示我們?nèi)匀徊捎霉潭ㄐ?yīng)模型的結(jié)果。各類型固定資本存量和勞動(dòng)投入的產(chǎn)出彈性與式(3)基本保持一致，細(xì)分后的人力資本中只有高中和大專以上的人力資本產(chǎn)出彈性才顯著，且后者的產(chǎn)出彈性仍最大，表明只有較高水平的人力資本才能對(duì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出有顯著的促進(jìn)作用。

　　表2 要素投入產(chǎn)出彈性估計(jì)(略)

　　(二)技術(shù)與要素貢獻(xiàn)程度及動(dòng)態(tài)變化

　　分別將固定資本存量、勞動(dòng)和人力資本內(nèi)各細(xì)分類別的產(chǎn)出彈性乘以該類別的占比，在固定資本、勞動(dòng)和人力資本中對(duì)各類別進(jìn)行加總，并在每一年度內(nèi)取全國(guó)平均值，得到中國(guó)1997—2013年三大投入要素的貢獻(xiàn)程度及動(dòng)態(tài)變化，同時(shí)根據(jù)索洛余量的測(cè)算方法計(jì)算技術(shù)的貢獻(xiàn)率，結(jié)果呈現(xiàn)在表3中，其中第(1)—(4)列為采用兩分類人力資本估計(jì)后的結(jié)果，第(5)—(8)列為采用五分類人力資本的計(jì)算結(jié)果。

　　表3 技術(shù)與三大要素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)(略)

　　從表3可以看出：技術(shù)對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)始終保持在比較穩(wěn)定的水平，雖然在1999年貢獻(xiàn)率接近0.1，2004年僅有0.01，但大部分年份保持在0.05左右，尤其是2009年以后，技術(shù)的貢獻(xiàn)率幾乎保持不變。值得強(qiáng)調(diào)的是，我們將人力資本從廣義的技術(shù)定義中分離出來(lái)，作為一種生產(chǎn)要素引入生產(chǎn)函數(shù)當(dāng)中來(lái)。而從廣義的技術(shù)貢獻(xiàn)率(技術(shù)+人力資本)角度看，表3的數(shù)據(jù)顯示，這一數(shù)值呈現(xiàn)出持續(xù)上升的趨勢(shì)，從1997年的0.18上升到2013年的0.31，且主要體現(xiàn)為人力資本的升級(jí)。從表3的第(2)列還可以看出，固定資產(chǎn)投資對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)經(jīng)歷了下降—上升—再下降的過(guò)程。從1997—2000年，固定資產(chǎn)投資對(duì)經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)從0.56下降到0.48左右，然后上升到2004年的0.52，其后數(shù)年保持在0.45左右的水平。從2009年開(kāi)始，固定資產(chǎn)投資的貢獻(xiàn)率開(kāi)始緩慢下降，到2013年降到最低水平。圖1顯示，中國(guó)的實(shí)際固定資產(chǎn)投資增長(zhǎng)率從2002年以后就一直保持較高的水平，除2011年以外都超過(guò)了15%。2008年以后，固定資產(chǎn)投資增速也沒(méi)有出現(xiàn)明顯的下滑，但固定資產(chǎn)投資的增長(zhǎng)貢獻(xiàn)卻逐漸下降，這其中主要有兩個(gè)方面的原因：一方面，中國(guó)經(jīng)濟(jì)的產(chǎn)出基數(shù)越來(lái)越大，推動(dòng)其快速增長(zhǎng)所需要的投資額同樣水漲船高，GDP每增加的一個(gè)百分點(diǎn)，所需的投資額不斷增加;另一方面，則是因?yàn)橹袊?guó)的固定資產(chǎn)投資邊際回報(bào)率在下降，重復(fù)、低效的投資導(dǎo)致很多行業(yè)出現(xiàn)產(chǎn)能嚴(yán)重過(guò)剩，投資效率出現(xiàn)下滑。

　　雖然近年來(lái)固定資產(chǎn)投資的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)有所下降，但相對(duì)于勞動(dòng)和人力資本的產(chǎn)出貢獻(xiàn)而言，仍然是最高的。勞動(dòng)對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)一直保持著平穩(wěn)的水平，只在很窄的區(qū)間內(nèi)波動(dòng)，表3的第(3)列中的數(shù)據(jù)顯示，從1998—2013年，勞動(dòng)貢獻(xiàn)率基本保持在0.27左右。從圖1的勞動(dòng)供給增長(zhǎng)率來(lái)看，2002年以后，總就業(yè)人數(shù)每年以2%左右的速度平穩(wěn)增長(zhǎng)，說(shuō)明勞動(dòng)市場(chǎng)就業(yè)人數(shù)的平穩(wěn)增長(zhǎng)是中國(guó)過(guò)去17年經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)的“穩(wěn)定器”。人力資本對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)從1997年的0.15上升到2013年的0.26，且表現(xiàn)出持續(xù)上升的趨勢(shì)。雖然人力資本的年均增長(zhǎng)率不到1%(圖1)，但所帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)卻非常明顯。這一點(diǎn)從我們的產(chǎn)出彈性估計(jì)中可以得到解釋，高水平人力資本(受過(guò)大專以上教育人口)的產(chǎn)出彈性遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于低水平人力資本的產(chǎn)出彈性，人力資本結(jié)構(gòu)的優(yōu)化將為經(jīng)濟(jì)效率帶來(lái)顯著的提升。全國(guó)受過(guò)大專以上教育人口占6歲及以上比重從1997年的3.4%上升到2013年的12.5%，雖然優(yōu)化的速度并不迅速，但仍舊為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)巨大。在表3的第(5)—(8)列中，我們采用更加細(xì)化的人力資本分類來(lái)計(jì)算技術(shù)和投入要素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)，得到的結(jié)果在數(shù)值上與前一種方法略有差別，但各要素貢獻(xiàn)率的動(dòng)態(tài)變化與前文所述保持一致。

　　圖1 1998—2013年各投入要素的增長(zhǎng)率(略)

　　(三)2017—2021年中國(guó)經(jīng)濟(jì)潛在增長(zhǎng)率測(cè)算

　　使用1997—2013年中國(guó)省級(jí)層面數(shù)據(jù)估計(jì)生產(chǎn)函數(shù)和分析各投入要素的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)程度后，本部分我們使用估計(jì)出的生產(chǎn)函數(shù)，結(jié)合對(duì)“十三五”期間中國(guó)資本存量、勞動(dòng)和人力資本的預(yù)測(cè)值，測(cè)算“十三五”期間中國(guó)經(jīng)濟(jì)的潛在增長(zhǎng)率，具體遵循以下步驟：

　　第一，將省份層面的要素投入數(shù)據(jù)加總到國(guó)家層面，得到1997—2013年中國(guó)的實(shí)際固定資產(chǎn)投資以及三次產(chǎn)業(yè)分別所占比重、總的就業(yè)人數(shù)和三次產(chǎn)業(yè)分別所占比重、各受教育年限人口占6歲及以上人口比例。使用與前文相同的方法計(jì)算1997—2013年中國(guó)的實(shí)際資本存量、勞動(dòng)、人力資本以及各投入要素的結(jié)構(gòu)。對(duì)于省級(jí)層面存在數(shù)據(jù)缺失而無(wú)法加總的年份，則使用全國(guó)的數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充，數(shù)據(jù)皆來(lái)源于各年度的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

　　第二，對(duì)2017—2021年各個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。對(duì)2017—2021年各指標(biāo)的預(yù)測(cè)采用的方法是：到2008年，中國(guó)經(jīng)過(guò)三十年的改革開(kāi)放后，通過(guò)不斷加大要素投入驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的模式已經(jīng)難以持續(xù)，轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式勢(shì)在必行。同時(shí)，2008年發(fā)生的全球金融危機(jī)對(duì)世界及中國(guó)經(jīng)濟(jì)影響深遠(yuǎn)。我們以2008—2013年的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，計(jì)算各指標(biāo)數(shù)據(jù)這六年內(nèi)的平均增長(zhǎng)率，取這一平均增長(zhǎng)的1/2作為2017—2021年各指標(biāo)的增長(zhǎng)率。各指標(biāo)2017—2021年的預(yù)測(cè)值呈現(xiàn)在表4中。

　　從表4可以看出，實(shí)際固定資產(chǎn)投資從2013年的32萬(wàn)億增長(zhǎng)到2021年的50萬(wàn)億，其中三次產(chǎn)業(yè)所占比重略微發(fā)生變化，第三產(chǎn)業(yè)占比不僅超過(guò)50%，且在2013年55.4%的基礎(chǔ)上進(jìn)一步上升到2020年的56.5%，第二產(chǎn)業(yè)占比則有所下降，從2013年的41.6%下降到2021年的40.4%。就業(yè)總?cè)藬?shù)增長(zhǎng)到7.78億人，就業(yè)結(jié)構(gòu)的變化比較明顯，到2020年，第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)占比下降3.6個(gè)百分點(diǎn)，第二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)占比上升，其中第三產(chǎn)業(yè)上升更明顯，從38.5%上升到41.7%，就業(yè)結(jié)構(gòu)在2017—2021年期間繼續(xù)優(yōu)化。加權(quán)平均受教育年限上升0.61年，至9.6年，其中受大專以上教育占比上升3.2個(gè)百分點(diǎn)，人力資本也趨向更優(yōu)的結(jié)構(gòu)。

　　表4 各指標(biāo)2017—2021年的預(yù)測(cè)值(略)

　　第三，在前文中，我們使用1997—2013年省級(jí)層面的數(shù)據(jù)估計(jì)了生產(chǎn)函數(shù)，得到各細(xì)分要素的產(chǎn)出彈性。在測(cè)算“十三五”期間中國(guó)經(jīng)濟(jì)潛在增長(zhǎng)率時(shí)，使用式(3)的模型，并采用固定效應(yīng)模型的估計(jì)結(jié)果，得到的生產(chǎn)函數(shù)為：

　　公式(5)(略)

　　從前文的分析可知，廣義的技術(shù)進(jìn)步主要體現(xiàn)為人力資本的升級(jí)，在式(5)的生產(chǎn)函數(shù)中，我們將人力資本作為投入要素，并預(yù)測(cè)其在2017—2021年間的數(shù)值，將狹義的技術(shù)(lnA)設(shè)定為常數(shù)。將預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)導(dǎo)入生產(chǎn)函數(shù)中，并將2017—2021年的實(shí)際產(chǎn)出對(duì)數(shù)值進(jìn)行差分，即得到2017—2021年中國(guó)經(jīng)濟(jì)的潛在增長(zhǎng)率。遵循上述步驟，我們測(cè)算出2017—2021年中國(guó)經(jīng)濟(jì)的潛在平均增長(zhǎng)率為6.73%，且在五年內(nèi)基本保持平穩(wěn)。

　　四、研究結(jié)論及政策建議

　　我們的實(shí)證結(jié)果發(fā)現(xiàn)：各要素結(jié)構(gòu)整體上都具有正的產(chǎn)出彈性，但同一要素的內(nèi)部結(jié)構(gòu)之間表現(xiàn)出較大的差異，更高級(jí)別的要素產(chǎn)出彈性更高，說(shuō)明在增加要素投入的同時(shí)優(yōu)化要素結(jié)構(gòu)是保持經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出強(qiáng)勁增長(zhǎng)的重要路徑。根據(jù)本文得到的分析結(jié)果，我們提出的政策建議有：

　　第一，加大人力資本的投入力度。上述分析表明：人力資本結(jié)構(gòu)的優(yōu)化將為經(jīng)濟(jì)效率帶來(lái)顯著的提升，能夠極大地提高經(jīng)濟(jì)潛在增長(zhǎng)率。事實(shí)上，隨著全球經(jīng)濟(jì)一體化和知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代的到來(lái)，人力資本的重要性已經(jīng)越來(lái)越被認(rèn)識(shí)和接受，人力資本日益成為一國(guó)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。一是要加快實(shí)施科教興國(guó)戰(zhàn)略，深化教育領(lǐng)域綜合改革，創(chuàng)新高校和科研院所人才培養(yǎng)體制機(jī)制，大力促進(jìn)教育公平與教育普及。二是要逐步調(diào)整完善生育政策，促進(jìn)人口長(zhǎng)期均衡發(fā)展，進(jìn)一步深入研究預(yù)防性優(yōu)生學(xué)和進(jìn)取性優(yōu)生學(xué)。三是要進(jìn)一步提高我國(guó)醫(yī)療保健水平，促進(jìn)優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源縱向流動(dòng)，加強(qiáng)區(qū)域公共衛(wèi)生服務(wù)資源整合，逐步理順醫(yī)藥價(jià)格體系，提高我國(guó)人口的營(yíng)養(yǎng)補(bǔ)給水平，為造就高素質(zhì)的勞動(dòng)力提供醫(yī)療保健支撐。

　　第二，深入實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略。本文的分析認(rèn)為，技術(shù)對(duì)提高經(jīng)濟(jì)潛在增長(zhǎng)率具有顯著的影響。一是要深化科技和教育體制改革，加快建設(shè)國(guó)家創(chuàng)新體系，著力構(gòu)建以企業(yè)為主體、市場(chǎng)為導(dǎo)向、產(chǎn)學(xué)研相結(jié)合的國(guó)家創(chuàng)新體系。二是著力提高教育質(zhì)量，統(tǒng)籌各類創(chuàng)新人才發(fā)展，建設(shè)人才強(qiáng)國(guó)和人力資源強(qiáng)國(guó)。三是要完善知識(shí)創(chuàng)新體系，強(qiáng)化基礎(chǔ)研究、前沿技術(shù)研究、社會(huì)公益技術(shù)研究，提高科學(xué)研究水平和成果轉(zhuǎn)化能力，搶占科技發(fā)展戰(zhàn)略制高點(diǎn)。四是要完善科技創(chuàng)新評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)、激勵(lì)機(jī)制、轉(zhuǎn)化機(jī)制。

　　第三，加大供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的力度。本文研究得到的一個(gè)重要啟示是：要素結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，能夠顯著地促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，有效地提高經(jīng)濟(jì)潛在增長(zhǎng)率。按照2018年中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議的精神，我們要加大供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的力度，提高勞動(dòng)、資本、技術(shù)等生產(chǎn)要素的配置效率。實(shí)行宏觀政策要穩(wěn)、產(chǎn)業(yè)政策要準(zhǔn)、微觀政策要活、改革政策要實(shí)、社會(huì)政策要托底的總體思路，保持經(jīng)濟(jì)運(yùn)行在合理區(qū)間，戰(zhàn)略上堅(jiān)持持久戰(zhàn)，戰(zhàn)術(shù)上打好殲滅戰(zhàn)，著力加強(qiáng)結(jié)構(gòu)性改革。

　　[參考文獻(xiàn)]

　　[1]Birdsall N，Londono J L. Asset Inequality Matters：An Assessment of the World Bank’s Approach to Poverty Reduction[J]. American Economic Review，1997，87(2)：32-37.

　　[2]安立仁，董聯(lián)黨. 基于資本驅(qū)動(dòng)的潛在增長(zhǎng)率、自然就業(yè)率及其關(guān)系分析[J]. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2011，28 (2)：99-112.

　　[3]楊旭，李雋，王哲昊. 對(duì)我國(guó)潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的測(cè)算——基于二元結(jié)構(gòu)奧肯定律的實(shí)證分析[J]. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2007，24(10)：14-23.

　　[4]張軍，吳桂英，張吉鵬. 中國(guó)省際物質(zhì)資本存量估算：1952—2000[J]. 經(jīng)濟(jì)研究，2004(10)：35-44.

　　[5]趙昕東，耿鵬. 基于 Bayesian Gibbs Sampler 的狀態(tài)空間模型估計(jì)方法研究及其在中國(guó)潛在產(chǎn)出估計(jì)上的應(yīng)用[J]. 統(tǒng)計(jì)研究，2009，26(9)：55-63.

　　[6]周海春. 勞動(dòng)力無(wú)限供給條件下的中國(guó)經(jīng)濟(jì)潛在增長(zhǎng)率[J]. 管理世界，1999(3)：24-28.