创新、产能变动与中国经济的周期性波动——基于扩展RBC 模型的研究

冯梦黎

（中共四川省委党校四川行政学院 马克思主义学院，四川 成都 610071）

一、引言

经济的周期性波动是每个国家经济发展的客观规律，直接影响着每个国家经济发展中的各个领域。虽然经济周期性波动的外在表现多种多样，但究其本质而言，经济从顶峰慢慢向下运行到波谷时表明经济正在下行，经济发展速度不断减缓和停滞，经济发展缺乏新的增长点；而在经济不断上升到达繁荣顶峰阶段，各类生产资料供给充裕，原有技术得到充分应用，对后续经济发展产生了制约作用，导致原有经济体系遭受打击。2008 年发生的全世界范围的金融危机，虽然从表面看此次金融危机是在金融系统内部产生的，但究其实质而言，是由于20世纪90 年代互联网和计算机发展所带来的新技术创造的投资空间所引起的投资热潮，与下一轮经济周期之间的间隔（刘金全、毕振豫，2018[1]），导致闲置资本蜂拥至金融市场找寻获利出路，使虚拟经济大规模扩张与实体经济发展严重背离，最后演变为全世界范围内的经济危机。而后续在经济逐步复苏过程中，各种不确定因素，使生产活动受到影响，也对经济的运行产生巨大冲击。对于中国而言，哪些因素是影响中国经济运行的主要原因？经济周期性运行背后的逻辑是怎样的？这些问题都值得深入探究。

由于历史上多次金融危机的发生，使得世界各国经济学家对短期内促进经济发展和恢复的方式尤为关注。其中约瑟夫·熊彼特(1979)分析了经济周期产生的原因，他认为经济的周期性波动是由于创新的推动而进入每一次更迭[2]。而真实经济周期理论也认为技术冲击是经济周期波动的重要来源，众多学者也运用RBC 模型就技术冲击和经济周期的关系进行了实证研究（Kydland & Prescott，1991[3]；Galí & Rabanal，2004[4]；徐 舒 等，2011[5]）。门斯(1979)也提出在产业生命周期最后阶段，规避风险和谨慎的思想使得创新活动不断减少，形成“技术僵局”，引起经济的结构性收缩，只有出现新的创新因素才能从根本上打破这种僵局[6]。周炼石(2008)认为中国技术的进步和带动的产业结构升级是推动中国经济增长的主要因素[7]。Ramirez等(2015)[8]、冯云廷和计利群(2020)[9]均有类似的结论。也有部分学者既强调技术进步对经济增长的作用也深刻认识到制度的重要作用。

自新中国成立以来，中国经济社会制度发生了几次重大的变革，其对中国经济发展的轨迹产生了巨大的影响，技术是促进经济增长的核心生产力，而制度创新通过直接或间接影响技术创新，从而决定经济的走向（姚洁等，2006[10]）。Galbraith(1973)也认为，虽然技术创新决定经济复苏直至繁荣的整个过程，但制度对于技术的出现和使用具有关键作用[11]。Davis&North(1973)也有类似的研究，他们认为技术的创新虽然对经济增长起到非常重要的作用，但有效率的经济组织会对技术的顺利实施起到决定性作用[12]。但客观上来说，相比西方发达国家，中国现有创新系统（技术创新和制度创新） 还不够完善(Sun，2002[13])。

可以说，技术创新和制度创新对经济周期的影响是最为直接的，基于此，在创新驱动下，伴随着的一些市场和非市场性的行为所产生的产能变动也会对经济波动产生重要的影响。市场化机制下，各经济主体不断调整自身的行为，一定程度上也加剧了经济的波动（耿强，2011[14]）。同时，政府主导的投资和发展也在一定程度上影响着产能变动。李帮喜等(2019)发现改革开放以后，在技术不断发展和制度的改革中，中国经济增长的趋势出现了大幅度改变，但同时表现为更多的投资，也预示着过度投资的可能性[15]。陈利锋(2020)通过建立民营企业与国有企业间存在信贷歧视的动态随机一般均衡模型，研究发现信贷歧视以及由信贷歧视引致的产能过剩加剧了宏观经济波动[16]。除了上述影响外，其他因素的影响也会降低社会消费的能力，致使产品积压，对经济下行产生推动作用（中国人民大学中国宏观经济分析与预测课题组等，2022[17]）。因此，可以看出，产能变动与经济周期的关系相互关联也相互影响，产能的形成和变化与经济周期间有直接的联系，同时产能的变化也会反过来影响经济的运行，中国未来经济发展的驱动力应该转向制度变迁、产业结构升级、人力资本积累和技术创新（欧阳志刚、彭方平，2018[18]）。

中国经济发展进入新常态后，党的十九大报告作出“中国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段”的判断，站在发展新起点上，面对国内国际环境的“百年之未有大变局”，明确了经济高质量发展需要以供给侧结构性改革为主线，推动经济发展质量变革、效率变革、动力变革，并始终坚持质量第一、效益优先，不断增强中国经济竞争力和创新力。刘金全(2018)认为随着供给侧结构性改革和创新驱动战略的全面实施，中国经济增长过程中的趋势性特征越发明显[19]。中国经济周期的问题，既涉及到重大的理论与实际经济问题，又涉及到经济发展与改革问题，为了有效促进新时代中国经济的良性发展，对创新、产能变动和经济的周期性波动关系进行进一步研究非常有必要。

纵观已有研究，学者们针对经济周期与创新、产能变动相关性的研究颇多，为文章的研究奠定了良好的理论基础，但现有文献仍然存在一定的局限性：第一，针对经济周期与创新的研究，大多实证研究只考虑了技术创新的作用而忽视了制度创新的重要作用。第二，由于产能变动会对经济运行产生重要影响，已有文献未把产能变动的不同形成机理与经济周期运行和发展作为一个整体来综合考察。第三，已有研究主要针对经济周期、经济增长与某个因素间的关系进行研究的较多，而对中国经济周期产生的内在原理进行深刻理论和实证阐释的较少，把中国转型时期经济周期与创新、产能变动三者纳入一个整体分析框架的研究还较为缺乏。因此，文章拟立足于探索创新和产能变动对经济周期的影响的理论机制，并基于此进行实证验证，提出针对性的政策建议。

二、中国经济周期更迭内在属性的理论分析

经济周期的整体波动是由“核心波”和“从属波”两部分组成（Kuznets，1930[20]；周炼石，2008[21]）。首先，具有先进技术与创新能力的国民经济领先部门在制度不断变革和创新下更新换代，是导致经济波动的内在因素，是形成经济周期“核心波”的根本原因；其次，在经济周期繁荣和衰退的两个主要阶段中，会存在由上述创新因素所诱发的各类经济的从属活动和现象，如随着经济周期的繁荣阶段而造成的投机心理，引致各类公司和个人的市场性投资活动，加之，政府的干预政策所引发的扩大投资等经济连锁反应以及在经济周期的衰退阶段，由于商品购买力下降、价格降低，所引致的商品库存、产品滞销、投资不断缩水、资本难以回收等现象。这类伴随着创新而产生的各类从属活动和现象，形成了“核心波”旁的“从属波”，“从属波”的存在会扩大经济周期的振幅。具体如图1 所示。

图1 中国经济周期更迭的理论逻辑图

1.创新因素是中国经济周期“核心波”产生的基本动因

创新的含义，并不是一个单纯的技术概念，而是一个综合概念，是制度变革下生产条件和生产要素的新组合。技术和制度的创新使生产函数得到优化，这种新的组合方式带来了更高效的产出和更先进的产品，生产的可能性边界向外发生了移动，新的利润也就随即产生，因此可以看出，创新是每一轮经济增长的核心（约瑟夫·熊彼特，1990[2]）。但由于每一轮的创新过程不是平稳和连贯的，而是会有间隔和间断产生，由此产生了经济周期性波动。

改革开放以来，中国出现了四次比较明显的由技术和相应的制度变革引起的经济周期性波动。分别为：第一波，以改革开放初期的普通日用品为引领（1978—1981 年）；第二波，以家电行业为引领（1982—1990 年）；第三波，以汽车行业为引领（1991—1999 年）；第四波，以集成电路等信息行业为领先部门（2000—2018 年） （周炼石，2008[21]）；第五波，以5G 技术为代表的高新制造业为领先部门（2018 年至今）。现阶段，受金融危机和其他因素的影响，以及前期的结构性产能过剩，经济发展仍处于第五波经济周期的初始阶段，但经济爬坡难度较高，领先行业和部门对经济的带动作用还未完全凸显，但总的来说，现阶段，新常态下经济增速的降低只是表面现象之一，更深层次的变化在于中国正在经历着经济增长动力的转变（刘伟、蔡志洲，2019[22]）。

2.产能变动是组成中国经济周期“从属波”的重要因素

根据中国产能变动的现实特点，产能变动可大致分为市场性和非市场性产能变动两种类型。市场性产能变动是指企业家对未来某个产业发展良好预期而发生的投资引致的产能变动；而非市场性产能变动是经济转型期制度不完善影响市场供求，进而形成的产能变动（林毅夫等，2004[23]）。两类产能变动对经济周期的运行影响机理也不尽相同。

（1） 市场性产能变动对中国经济周期的影响原理

自改革开放以来，中国的经济体制逐步开始转型，原有以政府为主导的计划经济转向社会主义市场经济，价格机制在经济运行中的作用日益显著，表明在社会主义市场经济体制下，市场在各类经济活动中起决定性作用，企业根据市场变化选择经营领域，市场价格可以主要反映市场的供求关系变化。而正是由于市场经济与价格自主形成的投资、资本和产量的变动，形成中国经济周期“从属波”的一个重要组成部分。

当新的技术和相应的制度产生后，领先部门的产品投向市场，市场对新产品的需求增加，相关产品因供给紧缺使价格不断上升，在利益和利润的冲击下，不断有新的企业和厂商等市场主体进入该领域，迅速改变着各类主体的投资行为，加剧了新产品的投资和生产，从而也增加了经济向上波动的幅度，为“从属波”振幅的加大创造了条件；随着产量和投资的进一步扩大，盲目投资、重复建设的现象开始出现，此时，产品在市场上出现了饱和，新产品对消费者的吸引力不断下降，社会整体生产能力超过了社会整体需求，价格不断下降，投资规模和资本存量急剧缩小，产品逐步出现滞销、库存等情况，引起了经济的衰退和萧条，在新一轮创新之前，加重了经济的下行空间和幅度。可以看出，在经济衰退过程中，各主体本身行为导致的一连串经济反应是一种纯粹市场性活动带来的结果，从而产生的产品过剩也是市场性的产能过剩，这一类产能过剩可以在未来的市场经济运行过程中逐步消解。这是因为在早期阶段，由于企业动态性以及企业的认知偏差，领先行业会有大量企业涌入，而后随着行业的日渐成熟，市场需求降低，不断有竞争力较低的企业逐步破产，最后仅留下运行较好、效率较高的企业，而积累的过剩产能能够随着时间而得到消解。

因此，虽然在市场经济价格机制的作用下加重了经济周期的波动范围，但周期的整体运动会在“核心波”的基础上进行，并不会产生大幅度偏离“核心波”的运动趋势；同时，随着经济的发展，“从属波”的波动范围会逐步缩小。可以看出，由于市场经济本身产生的产能过剩并不会对经济周期本身的运动产生额外的负面影响。

（2） 非市场性产能变动对中国经济周期的影响原理

中国经济持续高速增长了几十年，社会主义市场经济体制释放了中国潜在的发展红利，但在转型和转轨时期，中国的市场经济体制还是存在一定的局限性。由于当前国家政府部门的相关考核制度以及地方政府的主导作用使得政府官员过多注重经济发展的绝对值，当政府官员缺乏足够的外部约束时，就会出现其直接干预或参与市场经济活动的情况。虽然有学者认为地方政府在发展地区经济、推动国民经济整体增长中功不可没（张五常，2006[24]），但同时，地方政府盲目投资、恶性竞争的现象也十分严重。为追求地方经济的增长，地方政府常以各种政策补贴和信贷干预等促进、支持各类企业的投资，政府干预行为影响了市场机制的促进作用，引起了部分行业的过度投资，例如钢铁和水泥行业的产能过剩。这类由于政府对市场进行的直接或间接干预行为而产生的产能变动就是非市场性的产能变动（耿强等，2011[14]；江飞涛等，2012[25]）。类似这种非市场性产能过剩使社会消费大幅度降低，产品累积，引起资本投资的欲望降低，投资效率和频率都大幅度的下降，也成为引起经济下行的重要原因（中国人民大学中国宏观经济分析与预测课题组等，2022[17]）。

不论是在经济的繁荣时期还是衰退时期，政府的干预行为与非市场性产能过剩都有着直接的关联，在经济繁荣时期由于市场需求不断扩大，对产能与经济的负面影响不显著；但在经济衰退时期，会导致产能利用率进一步下降，从而对经济发展产生额外负面的影响。同时，由于这类产能过剩是人为所致，不仅使得市场无形之手失去作用，而且在很多情况下使得政府的宏观调整政策也失去效用（王立国、鞠蕾，2012）[26]，因此给经济周期的运行造成了较大的负面影响。

三、扩展RBC 模型的构建

根据以上理论分析，文章就“核心波”和“从属波”产生的内在原因——创新、产能变动以及政府补贴，对中国经济周期及相关经济变量的影响进行实证研究。真实经济周期模型把经济的长期波动和短期波动统一在同一个模型中（王小鲁、樊纲，2000）[27]，假设经济运行是由大量相同的、具有无限期界的家庭和厂商组成，生产和产品市场也都是完全竞争的，厂商规模收益不变，生产函数随时受到创新的冲击。文章模型的设定是在基本的RBC 模型的假设前提下，采用加入了产能利用率这一因素的RBC 扩展模型（耿强等，2011[14]）。

1.模型的基本设定

假设整个经济社会分为政府、厂商和家庭，具体生产函数表示为：

式中的Y 表示总产出；z 表示生产受到的随机技术扰动；u代表产能利用率(0≤u≤1)，K 表示社会总资本，μ 生产的资本占社会总资本的比例；x 表示政策性补贴在政府支出中的比例，0≤x≤1，G 为政府支出；A 表示技术和制度创新等因素，决定着社会生产率；n 和L 分别代表单位劳动力时间和劳动力数量，生产率A 和劳动力数量L 以不变的外生增长率ρA和ρL增长。

资本的积累方程如下：

假设折旧率会随着产能利用率的提高而提高，如下式所示：

模型的集约形式：

2.各经济体最优化选择

厂商的利润函数为：

家庭的效用函数为：

政府支出gt为一个外生冲击变量，将政府、厂商和家庭的最优选择聚合在一起，得到一般均衡条件。

3.基本参数和稳态均衡解的确定

根据王小鲁、樊纲(2000)[27]将稳态资本折旧率设定为0.05，然后通过永续盘存法计算历年资本存量。根据陈昆亭等(2004)[28]将要素产出弹性的数值设为0.5；根据贾俊雪、郭庆旺(2010)[29]、耿强等(2011)[14]将政策性补贴产出弹性设为0.18；假定生产函数规模报酬不变，则设定劳动产出弹性为0.32；根据吴利学(2009)[30]的方法，生产率增长率ρA由索洛余值方法确定为1.0436，就业人数增长率ρL由历年就业人数数据算出为1.0145；参照耿强等(2011)[14]将φ 设定为1.0116，β 设定为0.98；另外，文章利用实际GDP 和资本存量数据得到稳态资本产出比。以上参数设定后，利用资本产出比，然后由方程逐步求解得到各内生变量的稳态均衡解，同时校准出ω 的数值为4.3854。所有数据的时间区间为1981—2017 年。

文章设定生产技术和制度等构成的创新因素、产能利用率、政策补贴三大冲击，且均是一阶自回归过程，利用这三个变量的数据取对数并滤波后（平滑参数设置为6.25） 分别计算相关系数及标注差。其中产能利用率数据，参照王维国、袁捷敏(2012)[31]的方法计算。政策补贴采用固定资产投资占政府支出比例表示。所有宏观数据均来自于国家统计局。结果如表1 所示。

表1 模型的参数设置及均衡稳态

4.实证模型的数值模拟

在模型参数和稳态值校准好后，文章通过MATLAB2014b软件在Dynare 的环境下进行编程得出各内生变量的模拟值，内生变量受冲击后的脉冲响应结果以及波动的方差分解。为了更加精准的模拟中国经济的增长过程，文章首先利用HP 滤波消除各类指标数据的时间趋势，并进行对数化处理；再将模拟数据的标准差和计算所得标准差进行比较，结果如表2 所示。

根据表2 的数值模拟结果，从解释程度上看，模型可以解释82.51%的产出(y)变动、89.00%的投资产出(i)变动、67.52%的资本存量产出(k)变动和65.41%的消费产出(c)变动，这表明文章所构建的RBC 模型与中国经济周期变动过程较为契合。从相对标准差结果可以看出，在1981—2020 年间，相对于产出而言，投资指标变动最大，相对标准差为4.208，消费次之，为1.248，资本变动程度最低为0.7400。从交叉相关系数来看，消费和投资与产出的相关系数分别是0.7620、0.8995，表明消费和投资是高度顺周期的，资本存量与产出的相关性是0.5929，表明资本存量相对而言是温和顺周期的。

表2 数值模拟结果统计性描述

四、变量冲击的实验

在数值模拟较好的基础上，继续考察创新冲击、产能利用率冲击、政策性补贴冲击对经济的影响。文章在运用脉冲响应函数来研究不同冲击对主要宏观经济变量的影响的基础上，使用方差分解计算其贡献程度。

1.脉冲响应函数分析

脉冲响应函数是通过模型来模拟，当稳态经济受到某种外生冲击时各经济变量的持续变化过程，显示各项冲击对各经济变量作用的方向、大小以及持续时间。

（1） 各经济变量对创新冲击（技术z 和制度A 共同创造的冲击） 的反应

假设各经济变量在初期受到正向1%的创新冲击，由图2所示，对消费的影响最为明显，在9 期间达到顶峰，在冲击后40 期左右恢复到稳态；其次就是对产出与投资的影响较为剧烈，两者的脉冲图形较为同步，短期就出现较大的上升，也是在冲击后的40 期左右恢复到稳态；而资本的波动较小，虽然资本有较明显的变化趋势，但幅度较小。另外创新的冲击也带来了劳动时间的缩短，实际工资在短期也出现明显的上升，而资本收益率（利率） 在短期也出现明显上升，但在第8 期内创新冲击会对资本收益率（利率） 呈现负向冲击，也就是说随着创新的不断更迭，旧的技术和制度带来的收益回报会逐步降低并成为负数。

图2 各经济变量对创新1%冲击的反应

另外，从图3 可以看出，创新的正向冲击将会在当期大幅度提高产能利用率，在短期内不但没有出现产能过剩，还使产能利用率大幅度提高；伴随着产能利用率逐步回落，到第7 期左右，图形显示创新对产能利用率呈现负向的冲击，即逐步出现产能过剩的情况；从图形还可以看出，创新冲击对于产能利用率影响的作用时间较长，在25 期后逐步向稳态方向回升。如上文所述，随着创新的不断更迭，旧的技术和制度不仅对资本收益会有负面影响，同时也会造成产能过剩。假定某项新技术和相关的制度创新出现时，会有大量企业涌入此行业，加之政府会采取一定的行政手段进行支持和帮助，初期该新领域的生产能力会大幅提升，但是在投资热潮褪去后，市场供给大于需求，剩余大量同质的商品在市场上库存，市场性与非市场性的产能同时得到释放，市场供给远远超过市场需求，从而导致产能过剩。

图3 产能利用率对创新1%冲击的反应

（2） 各经济变量对政策性补贴冲击的反应

假设政策性补贴在初期有1%的正向上升，由各经济变量的脉冲响应图4 可知，投资的反应最为显著，在初期就大幅提升，而且提升的幅度较明显，自第25 期之后则逐步恢复平缓，约在第30 期恢复至稳态，这意味着政策性补贴对投资的影响较大，正向的政策性补贴会拉动市场上大量的投资；而对经济产出的影响在期初上升之后就开始逐步回落，也约在30 期后回归至稳态，可以看出经济产出与投资的脉冲图形基本保持一致；另外，资本的存量也会随投资的增加而逐步提高，在第10期达到最高点后，随着投资的下降而逐步下降；而消费受到的冲击也是在初期逐步提高，则在第7 期左右达到最大，之后逐渐下降；另外，政策补贴在短期内会提高实际工资收入，在第5 期达到顶峰，随之下降，正面的促进作用在40 期以后才逐步回到稳态；但政策补贴对资本收益率（利率） 的影响较为短暂，并在第6 期就变为负数。可见，政策性补贴的正向冲击短期内会通过对投资的带动提升产出，带动作用稍显乏力；但对消费、资本存量以及投资等加剧“从属波”的宏观经济变量却存在影响显著。

图4 各经济变量对政策补贴1%冲击的反应

同时，从产能利用率对政策补贴冲击的脉冲响应图5 可以看到，期初1%水平的政策性补贴的冲击使产能利用率在1～2期内大幅提高（在前5 期都超过稳态水平），但5 期后，冲击由正向变为负向冲击，并在长期处于稳态值以下，形成产能过剩。因此，政策性补贴波动是造成产能过剩的重要成因，从而加剧经济下行。

图5 产能利用率对政策补贴1%冲击的反应

（3） 各经济变量对产能利用率冲击的反应

由各经济变量的脉冲响应图6 可以看出，如果产能利用率在初期有1%的提升，投资和消费在短期内均会出现明显的上升，其中投资在短期内恢复稳态（5 期左右），而消费恢复的相对较慢，在第35 期左右开始恢复到稳态，产能利用率的提升会对消费和投资产生正面的影响。产出在短期内也出现上升，并和投资相似在第5 期左右恢复到稳态。由于投资的上升，资本在短期也出现上升，尽管产出或需求出现上升，但在产能利用率提高的情况下，较少的资本就可以满足生产需求，所以，在投资和需求上升的同时，资本在短期上升并不明显。另外，产能利用率的上升在短时间内延长了劳动时间，但在中长期会缩短劳动时间（但这种缩短并不明显），这主要是因为，产能利用率的上升短期刺激了产出和需求的上升，因此需要劳动的提高以满足生产需求，但在长期随着产出和需求的恢复，又由于生产要素中资本恢复的缓慢，劳动时间将会缩短。产能利用率的提升在短期延长劳动时间的同时，也带来了实际工资短期的上升，这主要是由于短期的产出和需求上升造成劳动市场上需求大于供给，但这种影响也是短暂的，实际工资在第10 期左右恢复到稳态。产能利用率的提高在短期内提升了资本使用效率，从而使得资本这种生产要素在短期变得相对便宜，因此资本收益率（利率） 在短期出现明显的下降，并在第5 期左右恢复到稳态水平。

图6 各经济变量对产能利用率1%冲击的反应

4.方差分解

通过方差分解，如表3 所示，可以看到各冲击对主要宏观经济变量的贡献程度，在文章的模型中显示，三个冲击对主要宏观经济变量的波动贡献既存在相似性也存在明显的差别，其中创新冲击对主要宏观经济变量除投资外的波动贡献均在90%以左右，说明创新对中国的经济变化具有巨大影响力。另外产能利用率的波动对投资变化的贡献达到了35.81%，对产出的变化贡献达到了6.77%，仅次于创新因素对其他宏观经济变量的贡献，所以提高产能利用率也将对中国经济发展和资源节约有着显著影响。

表3 方差分解

五、结论与政策建议

文章引入产能利用率的扩展RBC 模型可以解释82.51%的产出波动、89.00%的投资波动、67.52%的资本存量波动和65.41%的消费波动，总体解释力较好。利用上述模型的脉冲响应函数和方差分解发现，创新因素对各被解释变量的解释力非常高，因此可以看出创新因素对整个经济社会的重要影响，对产出的解释力达到89.7%；政策性补贴会加重产能过剩现象，因而对主要宏观经济变量产生一定的影响，但产出的促进作用有限；产能利用率的提升会对各经济变量产生一定的正面影响，通过方差分解，发现对产出的解释力度仅次于创新因素的影响，这一定程度上说明，政府补贴下的产能过剩对经济会产生较大的负面效应。总而言之，创新因素和产能利用率的提升都会对中国经济的发展有正面的促进作用，虽然创新因素也会产生滞后的市场性产能过剩，但会随着另一波创新的更迭而自行化解，而政策性补贴却加剧了非市场性产能过剩的产生，这类非市场性产能过剩会对经济发展产生负向影响。因此文章针对性地提出以下几点政策建议：

一是持续推动“创新驱动”战略促进经济高质量增长。“创新驱动”不仅包括技术创新，还包括制度创新、管理创新、战略创新，制度创新是促进技术创新最主要的因素，要不断发挥和完善中国制度优势，巩固技术创新在社会经济发展中的支撑作用，以创新引领中国经济高质量发展，才能真正在贯彻新发展理念过程中构建新发展格局，实现第二个一百年目标。

二是根据不同类型产能变动原因提升产能利用率。针对两种类型的产能变动采取不同的手段，市场性产能变动可自行化解，因此不用对此做较多的干预。而对非市场性产能变动，针对政府补贴所产生的产能过剩要在市场经济有效运行的过程中，对产生这类产能过剩现象的微观企业进行组织优化，继续深入推进市场化改造，对未承担较大社会责任的企业，不断促进企业转型发展，退出原有过剩领域，提升产能利用率。

三是完善政府激励措施，优化政府补贴方式。相比2015年以前出现的产能过剩，在供给侧结构性改革下成效明显，不论是国有企业还是私有企业的市场化运行程度都有加强，大幅度的提升了经济运行活力。由于当前经济下行风险仍然较大，为了实现更好的就业、维护社会稳定，政府追求GDP 的压力和动机仍然较强，对于部分承担社会责任的企业补贴较多，产能过剩的状况仍然存在；但对于创新型企业来说，中国当前用于基础性研发的资金量相比发达国家差距较大，企业整体创新能力不够，也制约了国家经济发展。因此，要把支持企业创新放到与维护社会稳定同等位置，优化政府补贴方式，不断提升对企业创新活动的支持，为经济发展创造源源不断的动力。