新時(shí)代中國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的潛在增長(zhǎng)率變化的生產(chǎn)率解釋及其短期預(yù)測(cè)

茹少峰,魏博陽(yáng)

(1.西北大學(xué) 中國(guó)西部經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究中心;2.西北大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,陜西 西安　710127)

一、引　言

黨的十九大報(bào)告指出我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新時(shí)代,基本特征就是我國(guó)經(jīng)濟(jì)由高速增長(zhǎng)階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段,在這個(gè)階段我國(guó)經(jīng)濟(jì)將形成“質(zhì)量、效率和動(dòng)力”三大變革。其中效率變革強(qiáng)調(diào)在物質(zhì)資本和勞動(dòng)力投入保持不變的情況下社會(huì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的增加,效率變革就是通過(guò)全要素生產(chǎn)率促經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),效率變革是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的變革。之所以做出這樣的判斷是由于2013—2016年GDP增長(zhǎng)率分別為7.8%、7.3%、6.9%、6.7%,經(jīng)濟(jì)增速逐年下降。中國(guó)經(jīng)濟(jì)增速的下降引發(fā)了學(xué)界對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)未來(lái)走勢(shì)的廣泛關(guān)注,林毅夫、李稻葵等學(xué)者認(rèn)為經(jīng)濟(jì)增速的下降是受周期性因素的影響,是一種投資型的短期性趨勢(shì)[1][2];而劉世錦、蔡昉、白重恩等學(xué)者認(rèn)為這一變化是受潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率下降的影響,是一種效率型的長(zhǎng)期性趨勢(shì)[3][4][5]。那么,當(dāng)前經(jīng)濟(jì)增速的下降究竟是由于短期周期性結(jié)構(gòu)因素的影響還是長(zhǎng)期潛在增長(zhǎng)趨勢(shì)下降的影響?即對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)下降的原因和趨勢(shì)判斷就成為經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的核心研究問(wèn)題,其意義在于可以判斷經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的源泉是投資型增長(zhǎng)還是效率型增長(zhǎng),從而經(jīng)濟(jì)政策是以提高總需求為主還是以經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整、實(shí)行效率提升為主。自然就引起關(guān)于潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的估算和影響因素分析。而由于潛在產(chǎn)出是指一個(gè)經(jīng)濟(jì)體在各種資源得到最優(yōu)和充分配置時(shí)所能達(dá)到的最大產(chǎn)出,并不可觀測(cè),因此潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的估算無(wú)法直接通過(guò)統(tǒng)計(jì)方法獲取,而需采用科學(xué)合理的方法進(jìn)行估算。潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的估算方法主要有三類(lèi),分別為生產(chǎn)函數(shù)法、濾波法和菲利普斯曲線法。郭豫媚、陳彥斌采用生產(chǎn)函數(shù)法估算了1979—2020年的潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率,并預(yù)測(cè)2015—2020年中國(guó)潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率將進(jìn)一步下降至6.3%[6]。張桂文、孫亞南利用HP濾波法計(jì)算出“十三五”期間中國(guó)潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率大致在7%～9%之間波動(dòng)[7]。黃顯林采用菲利普斯曲線法計(jì)算得出2014年我國(guó)潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率已下降至7.4%,未來(lái)將進(jìn)一步降至7%左右[8]。

在對(duì)潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率進(jìn)行估算的基礎(chǔ)上,國(guó)內(nèi)外學(xué)界對(duì)中國(guó)潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率下降的原因進(jìn)行了進(jìn)一步研究。宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論表明潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率來(lái)源于人力資本增長(zhǎng)率、物質(zhì)資本增長(zhǎng)率和全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率的提升。因此,更多學(xué)者是從這三個(gè)方面的變化分析對(duì)潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的影響。白重恩[5]認(rèn)為近年來(lái)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率下降是受潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率下降的影響,潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率下降主要是由于人力資本增長(zhǎng)率和全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率雙重下降導(dǎo)致。郭晗和任保平[9]采用結(jié)構(gòu)變動(dòng)、要素產(chǎn)出彈性的生產(chǎn)函數(shù)法,測(cè)算了1997—2012年潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的變化,研究得出潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率下降是由于資本存量增速下降所致。陸旸和蔡昉[10]認(rèn)為人口結(jié)構(gòu)變化導(dǎo)致潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率下降,中國(guó)應(yīng)著手放松人口生育政策,而非經(jīng)濟(jì)刺激政策以提升潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率。管曉明[11]認(rèn)為近年來(lái)中國(guó)潛在增長(zhǎng)率的下降,主要是由于全要素生產(chǎn)率持續(xù)下降所導(dǎo)致。陳亮等[12]通過(guò)HP濾波法估算出中國(guó)潛在增長(zhǎng)率的歷史變化趨勢(shì),全要素生產(chǎn)率在進(jìn)入2000年后對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的貢獻(xiàn)率明顯下降。張健華和王鵬[13]認(rèn)為1979—2010年全要素生產(chǎn)率對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的平均貢獻(xiàn)為24.9%,其中技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)最高,技術(shù)效率的貢獻(xiàn)次之,而規(guī)模效率對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有抑制作用。

上述對(duì)潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的估算和下降原因分析為本文研究提供了有益的借鑒,關(guān)于潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的估算研究的學(xué)者較多,而對(duì)潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率下降的影響因素研究的學(xué)者較少,本文試圖從供給角度,特別是從全要素生產(chǎn)率及其分解方法來(lái)分析潛在增長(zhǎng)率下降的原因,并得出:潛在增長(zhǎng)率下降是由全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率下降引起,而全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率下降主要是由于技術(shù)效率增長(zhǎng)率不斷下降所致,這是本文的一個(gè)貢獻(xiàn)。其次，本文認(rèn)為對(duì)于潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的趨勢(shì)預(yù)測(cè)只有短期才有準(zhǔn)確性,長(zhǎng)期預(yù)測(cè)由于受到不確定因素影響具有極大偏差,所以本文僅僅預(yù)測(cè)了2016—2020年潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率。本文結(jié)構(gòu)為:首先選取生產(chǎn)函數(shù)法,并利用我國(guó)1990—2015年的省級(jí)面板數(shù)據(jù)測(cè)算了潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率,然后從人力資本增長(zhǎng)率、物質(zhì)資本增長(zhǎng)率、全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率三個(gè)方面分析潛在增長(zhǎng)率下降的原因,并將全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率分解為技術(shù)進(jìn)步增長(zhǎng)率、技術(shù)效率增長(zhǎng)率、規(guī)模效率增長(zhǎng)率三個(gè)方面,以此研究全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率對(duì)潛在增長(zhǎng)率的影響趨勢(shì)。最后,對(duì)未來(lái)短期潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率變化進(jìn)行了預(yù)測(cè)。

二、中國(guó)潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率測(cè)算

潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的測(cè)算方法主要有以下三種:生產(chǎn)函數(shù)法、濾波法、菲利普斯曲線法等。與其他幾種方法相比,生產(chǎn)函數(shù)法有明確的經(jīng)濟(jì)學(xué)理論解釋,充分考慮了物質(zhì)資本、勞動(dòng)力和全要素生產(chǎn)率的影響。所以,本文采用生產(chǎn)函數(shù)法估算我國(guó)1990—2015年的潛在產(chǎn)出和潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率,所采用的生產(chǎn)函數(shù)形式為柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù):

Yt=AtKtαLtβ

(1)

其中Y是產(chǎn)出,K是物質(zhì)資本存量,L是勞動(dòng)力存量,A代表除物質(zhì)資本和勞動(dòng)力外所有對(duì)產(chǎn)出有影響的因素(即全要素生產(chǎn)率TFP),α和β分別為物質(zhì)資本產(chǎn)出彈性和勞動(dòng)力產(chǎn)出彈性。對(duì)生產(chǎn)函數(shù)兩邊取對(duì)數(shù)可得:

lnYt=lnAt+αlnKt+βlnLt

(2)

對(duì)式(2)進(jìn)行OLS回歸,可估算出物質(zhì)資本和勞動(dòng)產(chǎn)出彈性,將估算結(jié)果帶入式(1)可得全要素生產(chǎn)率序列At,對(duì)全要素生產(chǎn)率序列進(jìn)行HP濾波得到趨勢(shì)全要素生產(chǎn)率At*。將資本存量Kt、趨勢(shì)全要素生產(chǎn)率At*和潛在就業(yè)Lt*代入式(1),計(jì)算出1991—2015年的潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率,計(jì)算結(jié)果如表1所示。

表1　中國(guó)1991—2015年實(shí)際增長(zhǎng)率與潛在增長(zhǎng)率

根據(jù)表1可以看出，1991—2008年間實(shí)際經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率圍繞潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率波動(dòng)，這表明，這一時(shí)期的實(shí)際經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率在受潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率等長(zhǎng)期性因素影響的同時(shí),還更多受投資、消費(fèi)、出口等短期性因素的影響。而自2009年以來(lái)，實(shí)際經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率與潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率均呈現(xiàn)出同步下降狀態(tài)?；究梢耘卸?自2009年以來(lái)實(shí)際經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的下降主要是由于潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率下降所致。

三、TFP增長(zhǎng)率測(cè)算的模型選擇及分解方法

(一)隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)(SFA)模型

本文研究的目的不僅是測(cè)算TFP的變化,而且要研究TFP變化的原因,隨機(jī)前沿分析法在測(cè)算TFP時(shí),能夠?qū)FP增長(zhǎng)率分解為技術(shù)進(jìn)步增長(zhǎng)率、技術(shù)效率增長(zhǎng)率和規(guī)模效率增長(zhǎng)率三部分以研究TFP的變化,盡管DEA分析也能夠做到這一點(diǎn),但是只有SFA模型能將技術(shù)無(wú)效率的影響因素區(qū)分為主觀因素和客觀因素,因此,本文選擇SFA模型來(lái)測(cè)算并分解TFP增長(zhǎng)率。

隨機(jī)前沿模型的基本形式為:yit=f(xit,t)exp(vit-uit)

(3)

對(duì)于生產(chǎn)函數(shù)的選擇,由于超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)是任意生產(chǎn)函數(shù)的二階近似形式,具有約束性少,形式靈活,估計(jì)結(jié)果準(zhǔn)確等優(yōu)勢(shì)。因此本文采用Battese & Coelli所提出的超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)作為前沿生產(chǎn)函數(shù),其具體形式為:

βtKtlnKit+βtLtlnLit+νit-uiti=1,2,…,I;t=1,2,…,T

(4)

其中,Yit為i省份t年的實(shí)際產(chǎn)出;Kit為i省份t年的物質(zhì)資本投入;Lit為i省份t年的勞動(dòng)投入;β表示待估參數(shù)。

(二)TFP增長(zhǎng)率分解方法

根據(jù)Kumbhakar[17]對(duì)TFP增長(zhǎng)率的計(jì)算與分解方法,全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)率(TFPC)可分解為以下4部分:技術(shù)進(jìn)步增長(zhǎng)率(TC)、技術(shù)效率增長(zhǎng)率(TEC)、規(guī)模效率增長(zhǎng)率(SEC)和配置效率增長(zhǎng)率(AEC)。但由于要素價(jià)格信息不易獲取且誤差較大,配置效率增長(zhǎng)率不易計(jì)算,本文主要考慮前三種變化。

其中,技術(shù)進(jìn)步增長(zhǎng)率為:

(5)

(6)

其中,TEit=exp(-uit)

規(guī)模效率增長(zhǎng)率定義為:

(7)

其中,

(8)

全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率的定義如下:TFPCit=TCit+TECit+SECit

(9)

四、實(shí)證分析

(一)變量選取和數(shù)據(jù)說(shuō)明

依據(jù)上述模型和相關(guān)研究,本文選擇的解釋變量有:物質(zhì)資本存量(Kt)、勞動(dòng)力投入(Lt)?？刂谱兞坑?國(guó)有經(jīng)濟(jì)比重、政府支出規(guī)模、貿(mào)易開(kāi)放度、初始的人力資本、初始的物質(zhì)資本存量。地區(qū)虛擬變量代表地區(qū)特征,其中D1代表中部地區(qū),D2代表西部地區(qū),具體變量說(shuō)明如表2所示。

數(shù)據(jù)為1990—2015年全國(guó)30個(gè)省、區(qū)、市(西藏除外)的面板數(shù)據(jù),主要來(lái)源于歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》等統(tǒng)計(jì)資料。

表2　變量說(shuō)明

(二)SFA模型估計(jì)、TFP增長(zhǎng)率測(cè)算及分解

基于全國(guó)1990—2015年的省級(jí)面板數(shù)據(jù),使用Frontier4.1軟件對(duì)隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。結(jié)果如表3所示。

表3　隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)參數(shù)估計(jì)結(jié)果

注:*、**、***分別表示在10%、5%和1%的水平上顯著。

表3中解釋變量參數(shù)估計(jì)結(jié)果表明, 除(lnK)2和(lnK)×(lnL)項(xiàng)的回歸系數(shù)不顯著外, 其他系數(shù)均在5%的水平上顯著, 表明模型具有解釋力。t的系數(shù)是0.055 0,表明每年技術(shù)進(jìn)步增長(zhǎng)率平均為5.5%。而t2的系數(shù)為負(fù)值,表明技術(shù)變化增長(zhǎng)率隨時(shí)間的變化呈下降的趨勢(shì)，下降率為0.29%，表明這種下降趨勢(shì)較弱。tlnK的系數(shù)為正,表明資本的邊際產(chǎn)出隨時(shí)間推移而增加。tlnL的系數(shù)為負(fù),表明勞動(dòng)力的邊際產(chǎn)出隨時(shí)間推移而下降。(lnK)2和(lnL)2的系數(shù)均為負(fù)表明產(chǎn)出增長(zhǎng)率隨著物質(zhì)資本投入和勞動(dòng)力投入的增加而減少。γ的估計(jì)值是0.999 9,表明各省、自治區(qū)的實(shí)際產(chǎn)出對(duì)確定性生產(chǎn)前沿的偏離有99.99%是由技術(shù)無(wú)效率引起的,該模型適合采用隨機(jī)前沿分析。根據(jù)似然率(LR檢驗(yàn))結(jié)果,可判斷在1%的顯著性水平下使用SFA估計(jì)結(jié)果是有效的。

由表3中對(duì)技術(shù)無(wú)效率方程的估計(jì)可知,國(guó)有經(jīng)濟(jì)比重和政府支出對(duì)技術(shù)效率產(chǎn)生負(fù)向影響。其中,國(guó)有工業(yè)產(chǎn)值的比重提高1%,技術(shù)效率將會(huì)降低大約10.05%。國(guó)有工業(yè)企業(yè)由于體制的原因管理效率有待進(jìn)一步提高,對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)的利用效率不高,并且生產(chǎn)成本過(guò)大、資源浪費(fèi)嚴(yán)重。這一結(jié)論與姚洋和章奇的研究一致。姚洋和章奇[18]通過(guò)對(duì)我國(guó)工業(yè)企業(yè)進(jìn)行研究得出,國(guó)有企業(yè)與非國(guó)有企業(yè)相比技術(shù)效率更低。因此國(guó)有工業(yè)產(chǎn)值比重的提高會(huì)抑制技術(shù)效率的提升。財(cái)政支出占GDP的比重增加1%,技術(shù)效率將會(huì)降低52.53%。因?yàn)檎?cái)政支出比重過(guò)高可能會(huì)使有限的資源無(wú)法配置到生產(chǎn)效率更高的行業(yè)或企業(yè)中,從而導(dǎo)致技術(shù)效率的損失。

貿(mào)易開(kāi)放度、物質(zhì)資本存量和人力資本存量會(huì)提升技術(shù)效率。出口占比增加1%,技術(shù)效率會(huì)提高22.68%,因?yàn)橘Q(mào)易開(kāi)放水平的提高有利于充分發(fā)揮我國(guó)的比較優(yōu)勢(shì),通過(guò)與發(fā)達(dá)國(guó)家進(jìn)行貿(mào)易往來(lái)有助于我國(guó)引入先進(jìn)的技術(shù)和管理經(jīng)驗(yàn),從而提高技術(shù)效率。初始物質(zhì)資本存量增加1%,技術(shù)效率將會(huì)增加24.72%。初始具有小學(xué)以上文化程度的人口比例增加1%,技術(shù)效率會(huì)提高53.09%。因?yàn)槌跏既肆Y本的提高代表著勞動(dòng)者自身素質(zhì)的提高,而勞動(dòng)者自身素質(zhì)的提高能夠提升自身的生產(chǎn)效率,更加高效地從事社會(huì)生產(chǎn)活動(dòng),從而對(duì)技術(shù)效率的提升做出貢獻(xiàn)。中部和西部地區(qū)受到國(guó)有經(jīng)濟(jì)比重過(guò)大、政府支出過(guò)高、對(duì)外開(kāi)放程度不足等因素的影響,其技術(shù)效率與東部地區(qū)相比較低,抑制了全國(guó)技術(shù)效率的提升。這些結(jié)果與王志剛等[19]的估計(jì)基本一致,基本符合中國(guó)現(xiàn)實(shí)情況。

在對(duì)超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)參數(shù)估計(jì)的基礎(chǔ)上,根據(jù)Kumbhakar[17]對(duì)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率的分解方法,估算出中國(guó)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率及其各部分的變化,其中技術(shù)進(jìn)步增長(zhǎng)率、技術(shù)效率增長(zhǎng)率和規(guī)模效率增長(zhǎng)率值是按照30個(gè)省份GDP為權(quán)重的加權(quán)平均值,全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)率是各年數(shù)據(jù)的算數(shù)平均值。所有計(jì)算結(jié)果如表4所示。

表4　全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率測(cè)算及其分解

續(xù)表4

年份TCTECSECTFPC 20074.690.88-2.533.04 20084.59-0.20-2.352.03 20094.520.39-2.752.17 20104.45-0.38-2.831.23 20114.33-1.80-2.300.23 20124.23-1.86-2.330.04 20134.13-1.85-2.39-0.12 20144.02-2.25-2.30-0.53 20153.90-2.76-2.21-1.07 平均5.200.28-2.103.38

對(duì)表4中計(jì)算結(jié)果分析看出:①1991—2015年,技術(shù)進(jìn)步增長(zhǎng)率平均為5.20%,且逐年下降。這可能是由于我國(guó)在選擇技術(shù)進(jìn)步的方式上具有后發(fā)優(yōu)勢(shì),通過(guò)購(gòu)買(mǎi)設(shè)備和技術(shù)專(zhuān)利內(nèi)嵌在資本投入中以實(shí)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步,隨著后發(fā)優(yōu)勢(shì)的減弱,投資效率的邊際遞減,技術(shù)進(jìn)步效率也呈現(xiàn)出邊際遞減規(guī)律,因此,技術(shù)進(jìn)步增長(zhǎng)率逐年緩慢下降。②1991—2015年,技術(shù)效率增長(zhǎng)率平均為0.28%。特別是2008年以后,技術(shù)效率呈現(xiàn)明顯的下降趨勢(shì),這說(shuō)明實(shí)際產(chǎn)出不斷遠(yuǎn)離生產(chǎn)前沿面,其原因是由于勞動(dòng)生產(chǎn)效率和資本投資效率降低,新技術(shù)利用效率降低導(dǎo)致。③規(guī)模效率變化為負(fù)表明這些年來(lái)我國(guó)總體處于規(guī)模報(bào)酬遞減狀態(tài),應(yīng)控制生產(chǎn)規(guī)模,從數(shù)量型增長(zhǎng)向效率型增長(zhǎng)轉(zhuǎn)變。

(三)TFP增長(zhǎng)率、物質(zhì)資本投入和勞動(dòng)投入對(duì)潛在增長(zhǎng)率的貢獻(xiàn)率

對(duì)于TFP增長(zhǎng)率、物質(zhì)資本投入和勞動(dòng)投入對(duì)潛在增長(zhǎng)率的貢獻(xiàn)率的計(jì)算結(jié)果如表5所示:

表5　物質(zhì)資本投入、勞動(dòng)投入和TFP增長(zhǎng)率對(duì)潛在增長(zhǎng)率的貢獻(xiàn)率　單位:%

由表5分析可得,1991—2015年物質(zhì)資本投入貢獻(xiàn)率為66.11%,勞動(dòng)力投入貢獻(xiàn)率為6.67%。由此可以看出物質(zhì)資本投入是提升潛在增長(zhǎng)率的主要因素。自2004年以來(lái),物質(zhì)資本投入貢獻(xiàn)率開(kāi)始逐步攀升。尤其是2008年之后,在政府實(shí)施一系列加大投資并擴(kuò)大內(nèi)需的刺激政策的影響下,物質(zhì)資本投入貢獻(xiàn)率加速上升,由70.06%升至2015年的109.24%。勞動(dòng)力投入的貢獻(xiàn)率整體呈緩慢下降趨勢(shì),但近十年在5%左右波動(dòng)。

1991—2015年全要素生產(chǎn)率對(duì)潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的貢獻(xiàn)率為27.22%,僅次于物質(zhì)資本的貢獻(xiàn)率。1991—2003年間,全要素生產(chǎn)率與物質(zhì)資本投入共同驅(qū)動(dòng)潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。但從2004年開(kāi)始,全要素生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)率一直處于下降狀態(tài)且下降趨勢(shì)逐漸加快,由46.02%下滑到-13.89%。由此可見(jiàn),2008年之后,物質(zhì)資本貢獻(xiàn)率不斷上升,勞動(dòng)力貢獻(xiàn)率基本保持不變,全要素生產(chǎn)率貢獻(xiàn)率明顯下降,三者共同作用引起潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的下降,這一研究結(jié)論與白重恩和張瓊[20]的研究結(jié)論一致。

(四)潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的短期預(yù)測(cè)及物質(zhì)資本投入、勞動(dòng)投入和TFP增長(zhǎng)率的分布

表6　1991—2020年中國(guó)潛在增長(zhǎng)率的預(yù)測(cè)及TFP預(yù)測(cè)　單位:%

如表6所示,預(yù)測(cè)結(jié)果表明,2016—2020年的中國(guó)潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率為6.32%,本文預(yù)測(cè)結(jié)果與白重恩和張瓊[5]預(yù)測(cè)結(jié)果(6.29%)、郭豫媚和陳彥斌[6]的預(yù)測(cè)結(jié)果(6.3%)基本一致。

五、結(jié)　論

本文通過(guò)構(gòu)建基于超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)的隨機(jī)前沿模型,對(duì)潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率進(jìn)行測(cè)算,描述了潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的歷史變化過(guò)程并對(duì)其未來(lái)的短期變化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。同時(shí)將全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率分解為技術(shù)進(jìn)步增長(zhǎng)率、技術(shù)效率增長(zhǎng)率和規(guī)模效率增長(zhǎng)率三個(gè)方面,并計(jì)算了物質(zhì)資本和勞動(dòng)力投入對(duì)潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn),試圖找出提升中國(guó)潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的關(guān)鍵因素。根據(jù)估算結(jié)果,有以下主要結(jié)論:

第一，我國(guó)近年來(lái)經(jīng)濟(jì)增速下降主要是由潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率下降引起。1991—2008年,實(shí)際經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率總是圍繞潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率上下波動(dòng),符合經(jīng)濟(jì)周期理論。但自2009年以來(lái),實(shí)際經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率與潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率呈現(xiàn)出同步下降趨勢(shì),表明這一階段實(shí)際經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率變化主要是由潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率變化引起,因此實(shí)際經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率下降不是周期性的,而是一種長(zhǎng)期趨勢(shì)。

第二，潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率可以分為全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率和要素投入增長(zhǎng)率兩大組成部分,計(jì)算結(jié)果表明我國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)主要依賴(lài)于要素投入的驅(qū)動(dòng),尤其是物質(zhì)資本投入。而潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率下降的主要原因是全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率的下降,未來(lái)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)應(yīng)努力向全要素生產(chǎn)率提升型轉(zhuǎn)變。

第三， 全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率由技術(shù)進(jìn)步增長(zhǎng)率、 技術(shù)效率增長(zhǎng)率、 規(guī)模效率增長(zhǎng)率三部分組成。 2009年以來(lái),雖然技術(shù)進(jìn)步增長(zhǎng)率的貢獻(xiàn)呈上升趨勢(shì), 但是技術(shù)效率增長(zhǎng)率和規(guī)模效率增長(zhǎng)率的貢獻(xiàn)雙重下降, 而且, 二者下降幅度的總和遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于技術(shù)進(jìn)步增長(zhǎng)率的數(shù)值, 從而使得全要素生產(chǎn)率持續(xù)惡化并出現(xiàn)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的負(fù)影響。 尤其是技術(shù)效率增長(zhǎng)率的貢獻(xiàn)率由2.82%下降到-35.82%, 下降幅度巨大, 可見(jiàn)技術(shù)效率增長(zhǎng)率的下降是導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度下降的主要原因, 未來(lái)應(yīng)著重于提高技術(shù)效率。

第四，根據(jù)預(yù)測(cè)，我國(guó)2016—2020年間中國(guó)潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的均值為6.32%,表明未來(lái)我國(guó)經(jīng)濟(jì)將進(jìn)入中高速增長(zhǎng)階段,而且提高勞動(dòng)生產(chǎn)率和全要素生產(chǎn)率是我國(guó)未來(lái)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的路徑選擇。

以上研究看出未來(lái)我國(guó)經(jīng)濟(jì)要實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展,就必須要提升潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率,要提升潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率就要提高全要素生產(chǎn)率,而提高全要素生產(chǎn)率的重點(diǎn)在于技術(shù)效率的提升,即生產(chǎn)率提升。因此,在具體對(duì)策上應(yīng)不斷深化國(guó)企改革,促進(jìn)國(guó)有企業(yè)效率提升;提高政府投資效率;堅(jiān)持對(duì)外開(kāi)放政策,尤其是提高中西部地區(qū)的對(duì)外開(kāi)放程度;努力發(fā)展教育,加大對(duì)人力資本的投入力度,推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化升級(jí),提升資本的使用效率,從而促使技術(shù)效率不斷提升,實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。