[摘 要]經(jīng)濟的增長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、勞動和人力資本的結(jié)構(gòu)特征。使用1997—2013年中國30個省份(自治區(qū)、直轄市)層面的面板數(shù)據(jù)估計各要素結(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，更高級別的要素產(chǎn)出彈性也更高。在此基礎(chǔ)上，本文測算出2017—2021年五年期間中國經(jīng)濟潛在增長率，結(jié)果表明：2017—2021年中國經(jīng)濟的潛在平均增長率為6.73%。最后，本文提出實現(xiàn)中國經(jīng)濟潛在增長率的相關(guān)政策建議。

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

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

　　[收稿日期]2018-03-06

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

　　當(dāng)前，中國經(jīng)濟已經(jīng)進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展階段，經(jīng)濟增速向合理區(qū)間“收斂”。這里的“收斂”之意即指經(jīng)濟的實際增長率向潛在增長率靠攏。按照“第一個百年”奮斗目標(biāo)所要求的“兩個翻番”要求，到2020年前中國經(jīng)濟增長率不能低于6.5%，而這一增速目標(biāo)能否實現(xiàn)的決定性因素在于經(jīng)濟的潛在增長率究竟能達(dá)到多少。因此，測算未來五年中國經(jīng)濟的潛在增長率，成為經(jīng)濟理論界研究的熱點問題。我們在估計生產(chǎn)函數(shù)的基礎(chǔ)上，測算了未來五年中國經(jīng)濟的潛在增長率，研究表明：2017—2021年中國經(jīng)濟的潛在平均增長率為6.73%。

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

　　研究經(jīng)濟潛在增長率，首先要設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)。經(jīng)濟產(chǎn)出的增長不僅來源于要素投入的增加，且來源于要素內(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。以資本為例，若將過多的資本投入生產(chǎn)率較低的部門內(nèi)，不僅浪費寶貴的儲蓄資源，且將阻礙高生產(chǎn)率部門的發(fā)展。而當(dāng)資本可以自由流動時，企業(yè)家和投資者基于利潤動機將大量資本投入新興行業(yè)，促使該行業(yè)快速壯大，從而迅速帶動國民就業(yè)和拉動一個國家或地區(qū)的經(jīng)濟增長。勞動資源也發(fā)生類似的流動。事實上，更高端的產(chǎn)業(yè)對勞動力的素質(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)濟增長的重要動力(Birdsall and Londoo，1997)。基于以上思路，我們設(shè)定實現(xiàn)經(jīng)濟增長的生產(chǎn)函數(shù)為：

　　公式(1)(略)

　　在(1)式中，Y為實際產(chǎn)出，A表示技術(shù)水平?？紤]到資本、勞動和人力資本的結(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的勞動力占全部勞動力的比重，βi為該行業(yè)內(nèi)勞動的產(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)出但不可觀測的沖擊因素。

　　對式(1)兩邊取對數(shù)，得到：

　　公式(2)(略)

　　基于式(2)，我們構(gòu)造本文的計量模型：

　　公式(3)(略)

　　公式(4)(略)

　　在式(3)和式(4)中，lnYqt為t年省份q實際產(chǎn)出對數(shù)值;lnKqt為t年省份q的固定資本存量對數(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)投資占全社會固定資產(chǎn)投資的比重;lnLqt為各省份的總就業(yè)人數(shù)對數(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

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

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

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

　　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)投資額所占比重來定義資本結(jié)構(gòu)。根據(jù)《國民經(jīng)濟行業(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固定資產(chǎn)投資數(shù)額。

　　4.勞動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)的對數(shù)值來衡量勞動要素的投入量，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)國家統(tǒng)計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數(shù)，作為人力資本的衡量指標(biāo)。對于人力資本結(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)投資價格指數(shù)、按主要行業(yè)分的全社會固定資產(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)，皆來源于1997—2014年的《中國統(tǒng)計年鑒》。將資本、勞動和人力資本結(jié)構(gòu)各個部分所占比重乘以要素投入的對數(shù)值，即可得到回歸模型所需的各個變量，表1給出了各個變量的描述性統(tǒng)計。

　　表1 變量的描述性統(tǒng)計(略)

　　三、模型的實證分析與潛在經(jīng)濟增長率測算

　　(一)要素產(chǎn)出彈性估計

　　式(3)的估計結(jié)果呈現(xiàn)在表2的第13列中。在第1列中，計量方法采用混合OLS估計，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)的勞動投入產(chǎn)出彈性也不顯著，受過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，也包含時間序列維度的信息。使用混合OLS回歸未考慮各省份的個體效應(yīng)，不同省份的區(qū)域位置、資源稟賦和政策扶持等因素對經(jīng)濟產(chǎn)出也會產(chǎn)生顯著影響，且這些因素不隨時間的推移而改變，使用橫截面分析未能考慮這些不隨時間改變的個體效應(yīng)，可能存在遺漏變量偏誤。面板數(shù)據(jù)模型(固定效應(yīng)或隨機效應(yīng))的主要用途之一就在于處理這些不可觀測的個體效應(yīng)，我們分別采用固定效應(yīng)(Fixed Effect，F(xiàn)E)和隨機效應(yīng)(Random Effect，RE)模型來估計式(3)，結(jié)果呈現(xiàn)在表2的第2和第3列中，固定效應(yīng)模型估計結(jié)果報告了所有個體效應(yīng)為零的假設(shè)檢驗，F(xiàn)值為2696.02，表明個體效應(yīng)非常顯著，混合OLS估計忽視個體效應(yīng)導(dǎo)致嚴(yán)重的偏誤，且固定效應(yīng)模型估計的組間R2相較于混合OLS的R2大幅提高(從0.512到0.989)。如果各省份的個體效應(yīng)與隨機誤差項不相關(guān)，則采用隨機效應(yīng)模型估計更高效，但Hausman檢驗p值顯示強烈拒絕這一假設(shè)，所以我們主要采用固定效應(yīng)模型的估計結(jié)果。

　　控制省份個體效應(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，說明以農(nóng)、林、牧、漁業(yè)為主的第一產(chǎn)業(yè)對經(jīng)濟增長的貢獻(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)，與改革開放后中國主要靠制造業(yè)的快速擴張推動經(jīng)濟增長一致。勞動投入產(chǎn)出彈性方面，我們發(fā)現(xiàn)三次產(chǎn)業(yè)的勞動投入彈性系數(shù)均顯著為正，且第三產(chǎn)業(yè)的勞動產(chǎn)出彈性最高，說明中國雖然在固定資產(chǎn)投資方面仍偏重于制造業(yè)，但是勞動力就業(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)教育對人力資本產(chǎn)出彈性的巨大提升作用。在計量方程(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)和隨機效應(yīng)模型估計結(jié)果分別呈現(xiàn)在表2的第4-6列，模型間的檢驗顯示我們?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經(jīng)濟產(chǎn)出有顯著的促進(jìn)作用。

　　表2 要素投入產(chǎn)出彈性估計(略)

　　(二)技術(shù)與要素貢獻(xiàn)程度及動態(tài)變化

　　分別將固定資本存量、勞動和人力資本內(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、勞動和人力資本中對各類別進(jìn)行加總，并在每一年度內(nèi)取全國平均值，得到中國1997—2013年三大投入要素的貢獻(xiàn)程度及動態(tài)變化，同時根據(jù)索洛余量的測算方法計算技術(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后的結(jié)果，第(5)—(8)列為采用五分類人力資本的計算結(jié)果。

　　表3 技術(shù)與三大要素對經(jīng)濟增長的貢獻(xiàn)(略)

　　從表3可以看出：技術(shù)對中國經(jīng)濟的貢獻(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，作為一種生產(chǎn)要素引入生產(chǎn)函數(shù)當(dāng)中來。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，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。從表3的第(2)列還可以看出，固定資產(chǎn)投資對中國經(jīng)濟的貢獻(xiàn)經(jīng)歷了下降—上升—再下降的過程。從1997—2000年，固定資產(chǎn)投資對經(jīng)濟的貢獻(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年開始，固定資產(chǎn)投資的貢獻(xiàn)率開始緩慢下降，到2013年降到最低水平。圖1顯示，中國的實際固定資產(chǎn)投資增長率從2002年以后就一直保持較高的水平，除2011年以外都超過了15%。2008年以后，固定資產(chǎn)投資增速也沒有出現(xiàn)明顯的下滑，但固定資產(chǎn)投資的增長貢獻(xiàn)卻逐漸下降，這其中主要有兩個方面的原因：一方面，中國經(jīng)濟的產(chǎn)出基數(shù)越來越大，推動其快速增長所需要的投資額同樣水漲船高，GDP每增加的一個百分點，所需的投資額不斷增加;另一方面，則是因為中國的固定資產(chǎn)投資邊際回報率在下降，重復(fù)、低效的投資導(dǎo)致很多行業(yè)出現(xiàn)產(chǎn)能嚴(yán)重過剩，投資效率出現(xiàn)下滑。

　　雖然近年來固定資產(chǎn)投資的經(jīng)濟增長貢獻(xiàn)有所下降，但相對于勞動和人力資本的產(chǎn)出貢獻(xiàn)而言，仍然是最高的。勞動對中國經(jīng)濟增長的貢獻(xiàn)一直保持著平穩(wěn)的水平，只在很窄的區(qū)間內(nèi)波動，表3的第(3)列中的數(shù)據(jù)顯示，從1998—2013年，勞動貢獻(xiàn)率基本保持在0.27左右。從圖1的勞動供給增長率來看，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，說明勞動市場就業(yè)人數(shù)的平穩(wěn)增長是中國過去17年經(jīng)濟快速增長的“穩(wěn)定器”。人力資本對中國經(jīng)濟增長的貢獻(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。雖然人力資本的年均增長率不到1%(圖1)，但所帶來的經(jīng)濟增長貢獻(xiàn)卻非常明顯。這一點從我們的產(chǎn)出彈性估計中可以得到解釋，高水平人力資本(受過大專以上教育人口)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)濟效率帶來顯著的提升。全國受過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)濟增長貢獻(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計算技術(shù)和投入要素對經(jīng)濟增長的貢獻(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率(略)

　　(三)2017—2021年中國經(jīng)濟潛在增長率測算

　　使用1997—2013年中國省級層面數(shù)據(jù)估計生產(chǎn)函數(shù)和分析各投入要素的經(jīng)濟增長貢獻(xiàn)程度后，本部分我們使用估計出的生產(chǎn)函數(shù)，結(jié)合對“十三五”期間中國資本存量、勞動和人力資本的預(yù)測值，測算“十三五”期間中國經(jīng)濟的潛在增長率，具體遵循以下步驟：

　　第一，將省份層面的要素投入數(shù)據(jù)加總到國家層面，得到1997—2013年中國的實際固定資產(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算1997—2013年中國的實際資本存量、勞動、人力資本以及各投入要素的結(jié)構(gòu)。對于省級層面存在數(shù)據(jù)缺失而無法加總的年份，則使用全國的數(shù)據(jù)進(jìn)行補充，數(shù)據(jù)皆來源于各年度的《中國統(tǒng)計年鑒》。

　　第二，對2017—2021年各個指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。對2017—2021年各指標(biāo)的預(yù)測采用的方法是：到2008年，中國經(jīng)過三十年的改革開放后，通過不斷加大要素投入驅(qū)動經(jīng)濟增長的模式已經(jīng)難以持續(xù)，轉(zhuǎn)變經(jīng)濟增長方式勢在必行。同時，2008年發(fā)生的全球金融危機對世界及中國經(jīng)濟影響深遠(yuǎn)。我們以2008—2013年的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，計算各指標(biāo)數(shù)據(jù)這六年內(nèi)的平均增長率，取這一平均增長的1/2作為2017—2021年各指標(biāo)的增長率。各指標(biāo)2017—2021年的預(yù)測值呈現(xiàn)在表4中。

　　從表4可以看出，實際固定資產(chǎn)投資從2013年的32萬億增長到2021年的50萬億，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個百分點，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個百分點，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)測值(略)

　　第三，在前文中，我們使用1997—2013年省級層面的數(shù)據(jù)估計了生產(chǎn)函數(shù)，得到各細(xì)分要素的產(chǎn)出彈性。在測算“十三五”期間中國經(jīng)濟潛在增長率時，使用式(3)的模型，并采用固定效應(yīng)模型的估計結(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，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)測數(shù)據(jù)導(dǎo)入生產(chǎn)函數(shù)中，并將2017—2021年的實際產(chǎn)出對數(shù)值進(jìn)行差分，即得到2017—2021年中國經(jīng)濟的潛在增長率。遵循上述步驟，我們測算出2017—2021年中國經(jīng)濟的潛在平均增長率為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，更高級別的要素產(chǎn)出彈性更高，說明在增加要素投入的同時優(yōu)化要素結(jié)構(gòu)是保持經(jīng)濟產(chǎn)出強勁增長的重要路徑。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)濟效率帶來顯著的提升，能夠極大地提高經(jīng)濟潛在增長率。事實上，隨著全球經(jīng)濟一體化和知識經(jīng)濟時代的到來，人力資本的重要性已經(jīng)越來越被認(rèn)識和接受，人力資本日益成為一國的核心競爭力。一是要加快實施科教興國戰(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)一步提高我國醫(yī)療保健水平，促進(jìn)優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源縱向流動，加強區(qū)域公共衛(wèi)生服務(wù)資源整合，逐步理順醫(yī)藥價格體系，提高我國人口的營養(yǎng)補給水平，為造就高素質(zhì)的勞動力提供醫(yī)療保健支撐。

　　第二，深入實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略。本文的分析認(rèn)為，技術(shù)對提高經(jīng)濟潛在增長率具有顯著的影響。一是要深化科技和教育體制改革，加快建設(shè)國家創(chuàng)新體系，著力構(gòu)建以企業(yè)為主體、市場為導(dǎo)向、產(chǎn)學(xué)研相結(jié)合的國家創(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)人才強國和人力資源強國。三是要完善知識創(chuàng)新體系，強化基礎(chǔ)研究、前沿技術(shù)研究、社會公益技術(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。四是要完善科技創(chuàng)新評價標(biāo)準(zhǔn)、激勵機制、轉(zhuǎn)化機制。

　　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)濟增長，有效地提高經(jīng)濟潛在增長率。按照2018年中央經(jīng)濟工作會議的精神，我們要加大供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的力度，提高勞動、資本、技術(shù)等生產(chǎn)要素的配置效率。實行宏觀政策要穩(wěn)、產(chǎn)業(yè)政策要準(zhǔn)、微觀政策要活、改革政策要實、社會政策要托底的總體思路，保持經(jīng)濟運行在合理區(qū)間，戰(zhàn)略上堅持持久戰(zhàn)，戰(zhàn)術(shù)上打好殲滅戰(zhàn)，著力加強結(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)動的潛在增長率、自然就業(yè)率及其關(guān)系分析[J]. 數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究，2011，28 (2)：99-112.

　　[3]楊旭，李雋，王哲昊. 對我國潛在經(jīng)濟增長率的測算——基于二元結(jié)構(gòu)奧肯定律的實證分析[J]. 數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究，2007，24(10)：14-23.

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

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

　　[6]周海春. 勞動力無限供給條件下的中國經(jīng)濟潛在增長率[J]. 管理世界，1999(3)：24-28.