全球化背景下中国潜在经济增长的影响因素与趋势再估计

齐子豪 李 标

1（北京大学光华管理学院，北京 100871） 2（中国光大集团博士后科研工作站，北京 100033）3（西南财经大学经济学院，成都 611130）

引 言

全球化有利于提升发展中国家的增长潜力，缩小发展中国家与发达国家的发展差距，促进世界经济繁荣发展（Stiglitz，2003）［1］。 然而，此“美好愿景”很难一蹴而就，在这一进程中会受到经济危机、主权危机、贸易摩擦等外部事件冲击。近些年，英国脱欧、美国“退群”、中美贸易摩擦等事件对全球化产生了明显的负面效应，严重影响了世界对经济发展前景的预期。2019年7月，IMF充分考虑贸易不确定性等诸多下行风险，在《世界经济展望》报告中下调了未来两年的全球经济增长预期，其中2019年的增长率较去年同期的3.9%下降0.7个百分点，2020年的增长率较年初的3.6%下降0.1个百分点（IMF，2019）［2］。中国于1978年主动且积极融入世界经济发展，充分借助全球化东风，“经过多年的高速经济增长，经济总量已经跃居世界第二，人均收入也步入了世界中高收入经济体行列”（陈诗一和陈登科，2018）［3］。进入新世纪的10年后，中国经济由过去的高速增长转向了中高速增长阶段，经济增长速度逐年下跌。由潜在经济增长的视角分析，除了全球化进程中诸多外部不确定性因素的影响外，更多的是过去多年粗放高速发展模式透支经济增长潜力后的结构性调整规律使然。但是，不论何种因素致使中国经济增速逐年下滑，这都不利于中国的高质量发展和实现两个百年目标所需的物质基础保障。因而，新阶段、新背景下把握潜在经济增长的影响因素及增长趋势对塑造经济高质量发展动力有重要参考价值。

刻画经济增长趋势首要的是估计潜在产出。潜在产出由美国经济学家Arthur M Okun于1962年正式提出（Jorgenson 和 Vu，2010）［4］。 新古典主义者认为潜在产出是实际经济增长的趋势值，是剔除财政和货币政策等短期需求冲击扰动后的产出水平，实际产出围绕其上下波动（Scacciavil⁃lani和 Swagel，2002）［5］，目前已成为学术界的主流认识［9］。本文基于新古典主义的观点对中国的潜在经济增长开展相关研究。目前，全球化仅仅是受到了暂时性干扰，全球化趋势依然存在，并深刻影响着各参与主体的经济增长。因为，尽管特朗普政府出现了诸多逆全球化行为、英国脱欧成功，但以中国为代表的许多国家依然坚持全球化立场，而且全球化已经成为世界各国经济增长的内生变量，全球化时代不会终结（Stiglitz，2018）［6］。基于如上认识判断，本文立足全球化的时代背景，重新诊断中国的潜在经济增长趋势。

1 研究设计

1.1 模型构建

尽管估计潜在产出的方法较多，但考虑理论基础完备与经济意义明确等因素，生产函数法已成为被国内外学者与机构广泛运用的一种方法［7-9］。这里依然使用生产函数法测算中国的潜在经济增长率。本文主要构建4个模型：（1）只包含物质资本与劳动的基本模型，用于粗略估算潜在产出；（2）结构性变量对潜在产出回归的模型，用于识别影响潜在经济增长的结构性因素；（3）纳入结构性变量的扩展模型，用于测算改革开放以来的潜在经济增长率；（4）逻辑斯蒂（Logistic）模型，用于预测评估当前至本世纪中期的潜在经济增长趋势。

（1）基本模型。为粗略估算潜在产出，此处将只包含物质资本与劳动投入两个变量的经济增长模型设定为柯布—道格拉斯（C-D）生产函数形式：

式（1）中，Yt表示实际GDP，At表示全要素生产率，Kt表示物质资本，Lt表示劳动投入量，μt表示随机扰动影响，t表示年份，时间范围是［1978，2018］。假定不存在技术进步和全要素生产率的变动时，基于式（1）设定的计量模型如下：

式（2）中，c为常数；εt为残差，是At与μt的综合；yt、kt、lt为样本期内历年的实际GDP、物质资本、劳动投入量自然对数值。使用1978～2018年的经济数据回归式（2）可得 c、α、β，将其连同kt、lt的惠普滤波（HP）值代入式（2）可得实际GDP的历年趋势值＾yt，即潜在产出。进一步，潜在经济增长率的计算公式如下：

（2）因素甄别模型。实际上，基本模型并不适合估计经济增长的长期趋势，在结构转型的经济场景下尤其不适用，因为供给冲击被包含于式（2）的残差εt中，由此致使结构性冲击通过全要素生产率机制作用于潜在产出的影响难以被捕捉。这些结构上的变化从不同方面释放劳动生产力，对改善全要素生产率有显著作用，潜在经济增长能力也随之提升。那么，到底哪些结构性因素会借助全要素生产率传导渠道作用于潜在产出呢？为甄别对潜在经济增长有重要影响的结构性变量，此处设定计量模型如下：

其中，d为常数项，ηt为残差项，i＝1，2，…，6，＾y为基本模型下测算的潜在产出，θi＝（θ1，θ2，…，θ6）为待估计的参数向量，用作识别对潜在产出有重要影响的基本参考标准，Xt＝（rkt，glot，zdt，kjt，ent）T为可能影响潜在经济增长的结构变量向量。rkt表示人口结构，使用老龄化背景下适龄劳动力（15～64岁）比重代理，作为控制变量；glot表示全球化，使用全球化指数代理；zdt表示制度变革，由反映所有制变革的经济指标代理；kjt表示科技创新，由科技创新经费投入和人力资本高级化合成的创新潜力指数代理；ent表示能源消费绿色化，使用清洁能源消费比重代理。

（3）优化的增长模型。基于式（4）的计量回归结果，并辅以理论与实践依据，可甄选识别出对潜在产出有重要作用的结构性因素。这些结构变量通过全要素生产率的作用机制而影响潜在产出，此处设定全要素生产率如下：

其中，ϑj是第j个结构性变量对全要素生产率影响系数的向量，ʊt是基于式（4）甄选出的结构性变量自然对数值构成的向量，f是常数项，δt是影响全要素生产率的其它未知因素。将式（5）代入式（1）有结构化的增长模型：

式（6）两边取自然对数，并令 ζt＝ δt＋μt，考虑结构因素影响后的潜在产出估计模型如下：

（4）Logistic预测模型。经济增长存在边界，越接近增长边界增长速度越低。不同于大多数文献使用的时间趋势外推方法（要素趋势外推后代入生产函数计算潜在经济增长率或直接对潜在经济增长率进行趋势外推），此处采用Logistic模型估计2019～2050年的潜在经济增长率。具体模型如下：

1.2 变量说明

上述4个模型中所提及变量代理指标的时间窗口是1978～2018年。各变量的代理指标说明如下：

经济增长的代理变量是实际GDP（yt，单位：亿元）。选择1978～2018年的名义GDP由以1978年为基期的GDP平减指数进行价格影响剔除后测算得到。潜在经济增长的代理变量是潜在产出（或，单位：亿元），经由生产函数法计算而来，用以反映实际经济增长的趋势。

物质资本的代理变量是资本存量（kt，单位：亿元）。资本存量数据并不能够直接观测得到，在资本存量的估算过程中，学者们对基年的资本存量、年折旧率、年价格指数以及投资数据的选取均有不同，导致不同文献报告的资本存量迥异。尤其是大量文献假定固定资产的折旧率相同，忽视了不同产业异质性对资本存量的影响。鉴于此，本文直接借鉴王维等（2017）基于最新的十大类行业资本统计数据，利用永续盘存法，设定可变折旧率，按1978年不变价计算的年资本存量数据［10］。

劳动投入的代理指标是就业总量（lt，单位：万人）。由于1990年国家统计局对就业总量进行了一次调整，将以往漏算的人数一次性加入进来，导致1990年的就业人数出现了一个较为明显的异常跃升。因此，1978～1990年的就业人员我们直接引用王小鲁和樊纲（2000）对1978～1990年就业规模进行平滑处理后的数据，1991～2018年的就业总量数据则来源于相应年份的 《中国统计年鉴》［11］。

全球化的代理指标是全球化指数（glot）。大部分文献在考察相关问题时多使用对外贸易或外商直接投资指标代理全球化，这种处理方法虽然便捷，但仅反映了全球化的部分信息，不能全面刻画全球化水平。因而，这里使用KOF瑞士经济学会计算的涵盖经济、社会、政治三大维度的全球化指数度量中国的全球化水平。

制度变革的代理指标是非国有工业总产值占工业总产值比重（zdt，单位：%）。理论上，难以模拟所有制度变革的情况。因而，为简要描绘中国的制度变迁轨迹，本文主要考虑改革开放以来最为基础且影响深远的生产资料所有制改革，具体指标是非国有工业总产值比重。国有工业总产值与工业总产值数据来源于相应年份的 《中国统计年鉴》和 《中国工业统计年鉴》。

科技创新的代理指标是创新潜力指数（kjt）。基于科技创新与人力资本密不可分的认知，本文将科技创新投入与人力资本高级化两个变量进行平均加权合成创新潜力指数。国内外研究通常选择R&D经费支出反映科技创新投入情况，本文也遵循此惯例。由于国家仅统计公布了1995～2018年该指标的数据，对于1978～1994年缺失的数据，本文采用 《新中国60年统计资料汇编》中的“挖潜改造资金和科技3项费用”予以替代补齐。两个时间段的序列数据合并后命名为科技创新经费支出。人力资本高级化是人力资本结构优化的过程，表现为人力资本中受过高等教育人员总量及比重的增加。这里使用1978～2018年就业总量中有本科、研究生和留学回国3类教育背景的人员占比反映人力资本高级化程度。就业人员受教育程度数据来源于 《中国统计年鉴》和 《中国人口和就业统计年鉴》。

能源消费绿色化的代理指标是清洁能源消费比重（ent，单位：%）。本文使用 《中国能源统计年鉴》和 《中国能统计年鉴》中清洁能源消费总量与能源消费总量的比值计算清洁能源消费比重。

人口结构的代理指标是适龄劳动力比重（rkt，单位：%）。为了体现人口结构变迁的同时直观表征劳动力供给情况，择取15～64岁适龄劳动人口占总人口的比重进行测度。国家统计局仅提供1990～2018年的时序数据，而1990年之前只公布了1982年和1987年2年的数据，对相应年份的缺失数据，本文采用平均增速法补齐。具体地，1978～1981年、1983～1986年的缺失数据由1982～1987年的平均增速推算，1988～1989年的缺失数据由1987～1990年的平均增速推算。

表1 变量说明与描述性统计

上述代理指标用于计量模型回归之前均进行剔除量纲影响的对数化处理。文中涉及的变量代理指标说明及各指标数据对数值的描述性统计信息如表1所示。

2 潜在经济增长率的再估计

遵循前文设定的模型，本部分主要从实证角度重新把握潜在经济增长趋势。与上文叙述一致，这里首先基于只包含物质资本和劳动投入的生产函数粗略测算潜在产出，并将之视为识别影响潜在经济增长因素的被解释变量。在此基础上，再次估计全球化进程中1978～2018年改革的潜在经济增长率。

2.1 影响潜在经济增长的因素甄别

对不考虑结构影响的潜在产出粗略估算式（2）使用最小二乘方法（OLS）估计参数。计量回归时进行了自相关消除和稳健标准误调整处理，估计结果显示各变量的回归系数均在1%水平上显著，F检验值显示通过了联合显著检验（限于篇幅有限，此处未报告模型的回归结果）。将变量回归系数、连同 kt、lt的 HP值及 AR（1）、AR（2）代入式（2）计算实际GDP的趋势值y＾t，结合式（3）可得时间窗口内粗略估算的潜在经济增长率。

将粗略估算的潜在产出作为因变量，使用消除模型自相关的最小二乘法（OLS）估计式（4）。有研究显示人口结构会影响潜在产出，且考虑中国的人口红利逐步消失，在计量回归时特别控制了人口结构（rkt）的作用以更充分说明其它变量的影响，结果详见表（2）。 表2中第（1）～（5）列为1978～2018年不同变量设置下的回归结果，第（1）列只包含常数项、控制变量与AR项，第（2）～（4）列在第（1）列的基础上将关注变量（ent、glot、zdt和 kjt）逐步加入模型。 第（6）和第（7）列是以中国正式确定“建立社会市场经济体制目标”的年份为标准的不同时间区间下全变量的回归结果。表2中回归方程的可决系数、F统计量显示，模型的整体回归结果较好。此外，观察关注变量的回归系数可知，基本上保持了经济意义与统计检验的双重稳健性。

能源消费绿色化（ent）、全球化、制度变革可有效改善潜在经济增长能力，本文再估计潜在经济增长趋势时引入这3个变量。科技创新对促进潜在经济增长有积极影响，第（7）列中kjt的系数显著为正，且大于第（6）列，说明后半段的科技创新对潜在经济增长的作用显著增强。当前，与发达的创新型国家相比，我国创新发展还存在不少薄弱环节，创新能力不够强（吕薇等，2018）［12］，兼顾“中兴事件” 激发国家与企业对创新精神的强化等因素的影响，中国提升R&D投入强度和积累人力资本的空间依然较大，本文认为需要将该变量包含于式（7）。

表2 潜在产出影响因素的识别结果

2.2 纳入结构变量的潜在经济增长率

将影响潜在经济增长的4个结构化因素（ent、glot、zdt和 kjt）纳入式（7），使用最小二乘法（OLS）对其进行计量回归，消除模型自相关与稳健标准误调整的估计结果如表3所示。表3中，第（1）列只包含控制变量物质资本（kt）、劳动投入（lt）和常数项，第（2）～（5）列依次添加了关注变量能源消费绿色化（ent）、全球化（glot）、制度变革（zdt）、科技创新（kjt），各回归方程的可决系数和F检验值给出了模型的拟合效果较优的信息。

由表3可知，全球化、制度变革与能源消费绿色化对当期的经济增长有促进作用，科技创新促进经济增长的作用表现出滞后效应。第（5）列的全球化、制度变革与能源消费绿色化的估计系数均为正，科技创新的滞后一期、二期的估计系数为正。在第（5）列中出现“科技创新当期的系数小于0、滞后一期的系数大于0但不显著、滞后二期的系数显著大于0”现象可能有以下原因：高级人力资本受教育过程中收获更多的是“间接经验”，需要经历1～2年的见习，间接经验方能逐步演变为直接经验，接受高等教育期间积累的知识与其它生产要素方能逐步融合转化为现实生产力与创造财富的能力，但这确实在一定程度上挤占了当期经济增长所需的资源；另外，科技创新投入存在明显的“机会成本”，在既有经济增长模式下，增加的科技创新经费若用于固定资产投资则可取得“立竿见影”的增长效果，而且实际上科技创新短期内难以完成“创造性毁灭（Creative Destruction）” 过程（Aghion 和 Howitt，1992）［13］，“从科学发现到生产上采用间隔的时间很长”（洪银兴，2011）［14］，由此使得科技创新推动技术进步，提升全要素生产率，创造财富与促进经济增长的作用延后。

表3 纳入结构性变量的生产函数估计结果

图1显示，1981～2018年，实际经济增长率小于纳入结构变量的潜在经济增长率共计有23年，说明中国在大部分时间范围内没有充分利用国内外的资源，致使实际产出能力低于潜在产出能力。还可以发现，潜在经济增长率在2005年达到1998年以来潜在经济增长率最大值，此后便开始逐年降低，先于实际经济增长速度下滑6年，表明“中国经济新一轮的下滑源于潜在经济增长率的持续降低，是结构性的降档”。

此外，中国最近一次实际经济增长率与纳入结构变量的潜在经济增长率之间的“负缺口”始于2012年，且已延续至今，缺口平均值约1.03%，这主要是由供给侧结构性改革背景下调结构、去产能和去库存等经济行为引发的。在经济高速增长向高质量发展战略转型阶段下，全球化、制度变革、科技创新以及能源消费绿色化等结构性变动，虽然致使经济增长出现“阵痛”，但随着结构性改革调整强有力的推进，确实有效松动了粗放发展模式下滋生的不可持续发展约束，提升了经济增长潜力，2013年以来潜在经济增长率的降幅显著收窄便是一种说明。与之相伴而生的是，近几年的实际经济增长速度下滑幅度较为微小，似乎表明实体经济正不断“探底”，逐步接近“L型”走势的底部。

图1 实际经济增长率与纳入结构变量的潜在经济增长率

3 未来潜在经济增长趋势的再评估

3.1 当前至本世纪中期的潜在经济增长率

图2展示了潜在经济增长率走势的斜率，即变动速度。图2a显示，全时间窗口下潜在经济增长率的斜率数据在0值上下波动的比较频繁，说明原数据序列是增减交替的走势，而Logistic模型则要求单调函数，因此全时间窗口并不符合Lo⁃gistic模型的要求。图2b以确立“中国特色社会主义市场经济体制改革目标”的时点为起始，时间区间为［1992，2018］；图2c则以亚洲金融危机的爆发为时间起点，时间窗口为［1998，2018］。从这两幅图可以看出，两条曲线的拟合优度不高，分别为0.3827和0.5005。所以，综合考虑图2b和图2c也不适用于Logistic模型预测。图2d的时间起点为中国被批准进入世贸组织的2002年，这是中国积极参与全球化的重要阶段性时点。图2d显示，斜率轨迹只穿越0值一次，说明原序列数据的轨迹具备单调性质；一元二次拟合方程的二次项系数为正，拟合的抛物线是开口向上的，而且拟合优度大幅度提升至0.9698。由此可见，图2d描绘的拟合曲线的效果较图2a、图2b和图2c好，符合Logistic模型的基本要求。故此，本文选择以图2d对应的潜在经济增长率数据估计Logis⁃tic模型式（10）中的参数。

图2 不同时间窗口下的潜在经济增长率走势的斜率

表4 2016～2050年中国的潜在经济增长率

3.2 跨越高收入门槛与跻身中等发达国家的时点

再评估未来潜在经济增长趋势的重要目标是诊断评估中国能否迈入高收入国家队列。为此，首先将预测的2019～2050年的潜在产出折合为2018年的现价，然后基于United Nations（2017）预测的中国人口数据计算以人民币计价的人均GDP［17］，最后使用人民币兑美元的平均汇率进行折算，此处考虑了汇率稳定、贬值与升值3种情况。对于高收入国家的门槛值，本文基于世界银行2016年划定的高收入国家最低门槛线，并使用不同学者或机构预测3种不同的世界平均增速估算未来的门槛值，同时利用向前一步预测方法估计韩国未来的人均GDP作为高收入国家与中等发达国家的参照。表5报告了不同情形下代表性年份的中国人均GDP及预设的4种高收入国家门槛值变化情况。

在人民币汇率稳定在6.6左右时，结合高收入国家最低门槛值的A、B、C情形，可知在2025～2030年之间中国有望成功跨越“中等收入陷阱”；将人民币兑美元汇率贬值与高收入国家门槛值的前3种情形组合发现，中国成功进入高收入国家组别可能发生在2030年左右；相对地，人民币升值条件下中国成为高收入经济体在2025年前后。因而，基于预设的情景，本文认为在［2025，2030］的时间区间内，中国顺利迈过高收入国家门槛，跻身高收入国家队列是大概率时间。对于高收入门槛D，在人民币汇率稳定与升值的情况下，中国的人均GDP有望在2045～2050年的时间窗口内接近或超越韩国；然而，当人民币汇率贬值时，2050年中国的人均GDP比韩国低。综合考虑全球化背景下中国综合国力不断提升以及国家强有力的体制机制变革效应，人民币出现持续大幅贬值的或然率较小，本文认为中国的发展程度达到中等发达国家水平的时间范围是［2045，2050］。需要强调的是，在本文模型设定的情境下，2012年以后中国的实际经济增长一直在潜在经济增长趋势下方运行，所以我国能否成功跨越“中等收入陷阱”，并顺利发展成为中等发达国家，主要取决于国家的全球化水平、制度变革红利、科技创新积累和能源消费绿色化程度四大因素的作用。

表5 不同情形的中国人均GDP及高收入国家门槛值 单位：美元／人

4 主要结论

全球化依然是当今世界经济发展最显著的时代背景，与各国的经济增长有深度关联，对缩小发展中国家与发达国家的差距有重要影响。本文立足全球化的发展背景，寻找有利于提升中国经济增长潜力的主要因素，以期为塑造高质量发展动力提供经验支撑。本文基于中国1978～2018年的时间序列数据，通过计量回归分析识别影响潜在产出的结构性变量，使用生产函数法再估计纳入结构性变量的潜在经济增长率，运用逻辑斯蒂（Logistic）模型重新评估未来的潜在经济增长趋势。本文的主要结论如下：

（1）全球化、制度变革、科技创新和能源消费绿色化可有效提升潜在经济增长能力；全球化对潜在产出的作用力度最大，制度变革其次，科技创新与能源消费绿色化的增长效应较为接近；（2）引入4个结构性变量的1981～2018年中国潜在经济增长率的平均值约为9.70%，比同区间的平均实际经济增速略高0.14个百分点；最近一轮实际经济增长率的持续下跌始于2011年，比潜在经济增长率滞后了6年，说明本轮实际经济增速下滑是结构性的，源于潜在经济增速的下滑；（3）结构性改革使得Logistic模型预测的潜在经济增长趋势出现了“跃升”后缓慢下滑，2050年约降至3.81%；2019～2050年的潜在经济增长年均提高约5.50个百分点，2019～2035年潜在经济增长率的平均值为6.40%，2036～2050年的约为4.48%；（4）不同情境下中国成功跨越“中等收入陷阱”，跻身高收入国家队列的时间区间是［2025，2030］，达到中等发达国家水平的时间范围是［2045，2050］，但需要注意这两个目标的实现是以全球化水平稳步提高、制度变革红利释放、科技创新潜力积累提升与能源消费绿色化转型为前提条件的。