中国潜在GDP增长率预测：技术赶超视角下的未来发展

1.中国未来经济增长潜力相关投入要素及产出弹性的预测分析

从上述增长的核算方程推导，我们可以得到经济增速的计算公式：

其中gtfp、gk、gl和gh分别为相应年份的全要素增长率、资本存量增长率、劳动数量增长率和劳动质量增长率；αt、βt为相应的资本和劳动产出弹性，于是要预测2018—2030年我国经济增长的潜力，就需先对上述几个变量的变动进行模拟预测。

（1）资本投入增速的预测

经济学基本原理说明，随着时间的推移，资本的边际贡献会呈现下降的态势。中国经济多年的高速增长中，高投资的贡献功不可没。但未来随着增长方式的转变以及结构调整，中国经济在新常态的情况下对高投资的依赖将会有所改变。特别是我们绘出了1960—2017年中国固定资本形成总额占GDP的比重（图7），可以发现进入新常态后该指标有了一定程度的下滑，2017年为43.6%，所以未来固定资本形成总额实际增速放缓是大势所趋，在此有关资本存量增速借鉴李标等（2018），其认为根据世界银行的数据，美国等主要发达国家固定资本形成总额年均增速基本在2%左右，所以他将2049年中国物质资本存量增速设定在2%。本章估算的是2030年，我们在此认为物质资本存量应是2050年的一倍，即4%，并因此倒推时间窗口内每一年物质资本存量增速，其中以2017年的物质资本存量为基础，认为从2018年开始，物质资本存量增速为9%，所以倒推出未来物质资本存量增速以每年6.5%的速度逐步下滑。

（2）劳动投入增速的预测

对于中国潜在就业的估计，在此借鉴陆旸、蔡昉（2014）的方法，即根据郭志刚（2013）的人口预测数据，并考虑人口结构和性别因素对潜在就业产生的影响，利用：

图7　1960—2017年中国固定资本形成总额占GDP比重

其中n代表年龄（16≤n≤95），i代表性别（1为男性，2为女性）；ACTn，i，t为第t年n岁男性（或女性）的经济活动人口数量；NAIRUn，i，t为第t年n岁男性（或女性）的自然失业率；Li，t为第t年男性或女性的潜在就业人口；Lt为第t年的中国总体潜在人口。计算式假设未来分年龄和性别的劳动参与率和自然失业率保持在2010年的水平，但由于人口老龄化，潜在就业也会发生变化。于是在2018—2020年潜在就业年均增长率为-0.14%，2021—2025年为-0.46%，2026—2030年为-0.62%。

劳动力质量是以每年平均受教育年限代替，根据前文计算1978—2017年40年中国平均受教育年限年均增长率为1.3%，2013年至今近五年的年均增长率下滑到0.5%。另外我们借鉴陆旸、蔡昉（2016）的方法，通过佩恩表（PWT9.0）提供的人力资本数据，以及Barro and Lee（2010）估算的平均受教育年限，估算出了从2018年至2030年，中国平均受教育年限以年均0.02%的速度在增长。

（3）资本和劳动产出弹性方面

在规模报酬不变的情况下，根据前文的预测，随着时间的推移，资本产出弹性呈现下降的态势，而劳动产出弹性在逐年上升，计算2013—2017年劳动产出弹性平均为0.57，较2008—2012年的五年年均增长了0.02个百分点。因此假设未来几年劳动产出弹性会延续这样的趋势，从2017年的0.57开始，平均每年递增0.004，持续上升到2030年的0.64；资本产出弹性趋势刚好相反。

2.全要素生产率增长率的预测和中国经济增长潜力：基准模型的估算(www.xing528.com)

进入新常态的中国经济，经济增长的驱动因素将发生根本性的变化。技术赶超带来的新动能、各种结构变迁及升级红利以及资源配置效率改善和提升等诸多因素都会对全要素生产率造成影响。在此我们对于基准模型中全要素生产率的估算，只简单估算一个不带任何因素改变的基本趋势。鉴于此，根据前文测算出来的1978—2017年改革开放40年TFP，40年间我国TFP平均增速为2.58%；2013年进入新常态后TFP增速明显有下滑，近五年为年均1.43%的增长率。未来TFP基本增长态势为年均0.1%，2018年TFP则是在2017年基础上增长，增速为1.5%，此后每年依次类推，即可估算出2018—2030年中国TFP的增长趋势。

根据上述假设，我们得到2018—2030年中国经济潜在增速（各类要素预测结果及变化见表6）。其中我们可以看出，在实现全面小康社会奋斗目标的2020年之前，规模报酬不变情形下，潜在GDP增速大致为6%。2020—2025年潜在GDP增速在规模报酬不变情形下约为5%，2025—2030年该数值为4.8%。总体可以看出，中国未来潜在GDP的增速将出现明显下滑。

表6　新常态的中国经济增长潜力分析：基准情形的结果

3.全要素生产率增长率的预测和中国经济增长潜力：基于技术赶超视角的估算

上述预测只考虑进入新常态的中国经济一个基准的状态。在此基础上，进一步考虑中国技术追赶状态下的中国未来的经济增长潜力。

考虑技术赶超情形，上述基准模型将要改写为：

因为考虑技术赶超情形，会存在对TFP的改善效应eζ，进一步将上式计算经济增速的公式改写成：

其中除了gtfp、gk、gl和gh为相应年份的全要素增长率、资本存量增长率、劳动数量和劳动质量的增长率外，还有由于技术赶超ζ带来的经济增速的改善。

ζ的大小一方面受技术差距缩小使得以引进和改造为主的技术赶超方式带来赶超效应递减的影响，另一方面以推动前沿技术进步自主创新为主的技术赶超方式会带来技术进步的新动能。鉴于这种双重效应，在此采用上述运用国别数据估计的技术差距和自主创新对TFP影响的结果，即预测基准回归中控制了其他变量双向固定效应[表3的方程（6）式]的平均）TFP，其中历年平均）TFP的改善均值在0.02%～0.05%之间。

在上述经济增长潜力的基准状态下，未来TFP基本增长态势为年均0.1%，2018年TFP则是在2017年基础上增长，增速为1.5%，此后每年依次类推。在技术赶超的情境下：假设中国2030年技术水平追赶上美国，则未来16年间（以2014年数据为准）年均技术差距应以5.4%的速度缩小；假设中国2050年技术水平追赶上美国，则未来36年间（以2014年数据为准）年均技术差距应以2.4%的速度缩小。两种情境下中国TFP速度应该要明显放缓，但考虑未来自主创新提高的技术进步率会大于由于技术差距缩小所造成的技术进步率放缓效应，未来TFP增长态势分别对应的是以0.15%和0.12%的速度在改善（分别在基准上年均0.1%的TFP增速上增加0.05%和0.02%），2018年TFP依然是在2017年基础上增长，增速为1.55%和1.52%。于是根据上述假设，我们得到2018—2030年中国在技术追赶状态下的经济潜在增速（各类要素预测结果及变化见表7）。

表7　新常态的中国经济增长潜力分析：基于技术赶超的视角预测

通过表7可以看出：相比基准状态下，在2030年达到技术前沿的情形下，由于技术进步率的加快对经济潜力的提升明显，2020年后经济增长潜力年均增速保持在5.5%左右，在此情形下，2025年后经济增长潜力会维持一定的中速增长。在2050年达到技术前沿的情况下，经济潜力增速会从接近6%的水平滑落到2025年之后的5%左右，但整体来说比基准情况下的增长潜力要更充分。