周跃辉 周定根:2017—2021年:中国经济潜在增长率测算分析与政策建议

选择字号:   本文共阅读 373 次 更新时间:2018-09-20 23:11:47

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周跃辉   周定根  

   [摘 要]经济的增长不仅取决于要素投入的增加,也取决于要素结构的优化。本文在传统生产函数中引入要素结构,考虑固定资本存量、劳动和人力资本的结构特征。使用1997—2013年中国30个省份(自治区、直辖市)层面的面板数据估计各要素结构的产出弹性,发现各要素结构整体上都具有正的产出弹性,但同一要素的内部结构之间表现出较大的差异,更高级别的要素产出弹性也更高。在此基础上,本文测算出2017—2021年五年期间中国经济潜在增长率,结果表明:2017—2021年中国经济的潜在平均增长率为6.73%。最后,本文提出实现中国经济潜在增长率的相关政策建议。

   [关键词]潜在增长率;要素结构;产出弹性

   [作者简介]周跃辉,中共中央党校经济学部讲师;通讯作者:周定根,湖南大学经济与贸易学院博士研究生。

  

   当前,中国经济已经进入高质量发展阶段,经济增速向合理区间“收敛”。这里的“收敛”之意即指经济的实际增长率向潜在增长率靠拢。按照“第一个百年”奋斗目标所要求的“两个翻番”要求,到2020年前中国经济增长率不能低于6.5%,而这一增速目标能否实现的决定性因素在于经济的潜在增长率究竟能达到多少。因此,测算未来五年中国经济的潜在增长率,成为经济理论界研究的热点问题。我们在估计生产函数的基础上,测算了未来五年中国经济的潜在增长率,研究表明:2017—2021年中国经济的潜在平均增长率为6.73%。

  

一、生产函数的设定与计量模型的构造


   研究经济潜在增长率,首先要设定生产函数。经济产出的增长不仅来源于要素投入的增加,且来源于要素内部结构的优化。即使要素投入总量不变,要素资源从低生产率部门流向高生产率部门,这一要素配置结构的变化,同样将促进产出的持续增长。以资本为例,若将过多的资本投入生产率较低的部门内,不仅浪费宝贵的储蓄资源,且将阻碍高生产率部门的发展。而当资本可以自由流动时,企业家和投资者基于利润动机将大量资本投入新兴行业,促使该行业快速壮大,从而迅速带动国民就业和拉动一个国家或地区的经济增长。劳动资源也发生类似的流动。事实上,更高端的产业对劳动力的素质要求更高,现有的研究表明,人力资本结构的优化是经济增长的重要动力(Birdsall and Londo?o,1997)。基于以上思路,我们设定实现经济增长的生产函数为:

   公式(1)(略)

   在(1)式中,Y为实际产出,A表示技术水平。考虑到资本、劳动和人力资本的结构特征,ki表示行业i的资本存量占全部资本存量的比重,αi则为该行业内资本的产出弹性;li表示行业i的劳动力占全部劳动力的比重,βi为该行业内劳动的产出弹性;hj表示j类型的人力资本占全部人力资本的比重,γj为该类型人力资本的产出弹性;eu为影响产出但不可观测的冲击因素。

   对式(1)两边取对数,得到:

   公式(2)(略)

   基于式(2),我们构造本文的计量模型:

   公式(3)(略)

   公式(4)(略)

   在式(3)和式(4)中,lnYqt为t年省份q实际产出对数值;lnKqt为t年省份q的固定资本存量对数值,k1qt、k2qt、k3qt分别为t年省份q的第一、第二和第三产业固定资产投资占全社会固定资产投资的比重;lnLqt为各省份的总就业人数对数值,l1qt、l2qt、l3qt分别为该省份第一、第二和第三产业就业人数占总就业人数的比重。

   对于人力资本,我们采取两种分类方法:第一种分类方法,在式(3)中,lnHqt表示各省份人力资本的对数值,ha1qt和ha2qt分别为未接受和接受大专以上教育人口占该省6岁及以上人口的比重;第二种分类方法,在式(4)中,我们进一步细分人力资本结构,hb1qt、hb2qt、hb3qt、hb4qt、hb5qt分别为各省未上过学,以及接受小学、初中、高中、大专及以上教育占6岁及以上人口的比重。

  

二、模型数据的选择与变量的定义


   在测算潜在增长率之前,我们需要先估计出各投入要素的产出弹性。在本文中,我们使用中国1997—2013年除西藏以外的30个省份(自治区、直辖市)数据来估计各要素的产出弹性,各变量的定义如下:

   1.实际产出lnYqt。该变量为各省当年实际生产总值的对数值,原始数据为各地区按当年价格计算的GDP以及按可比价格计算的GDP指数,从该指数可计算出各地区实际的GDP增长率。我们以1997年各地区的GDP为基期,根据GDP指数计算出1998—2013年各地区的实际GDP并取对数值。

   2.实际资本存量lnKqt。本文使用永续盘存法来计算各地区的实际资本存量,计算公式为:Kqt=Kqt-1(1-δqt)+Iqt。其中,Kqt-1为省份q上一期的实际资本存量,δqt为折旧率,Iqt为省份q当年的实际投资额。依据折旧原理,省份q当年的实际资本存量等于该省份上一年实际资本存量经过折旧后加上今年新增的实际投资。按照一般的核算方法,可使用各地区全社会固定资产投资来近似地衡量实际的投资总额,而利用固定资产投资价格指数进行平减后,即可得到实际的投资额。根据张军等(2004)计算中国各省固定资本形成总额的经济折旧率,本文设定δqt=9.6%。永续盘存法的基本计算方法是求递推数列,在本文中以1997年为基期,计算得到基期的资本存量为Kq0=Iq0/(gq+δ)。其中,Iq0为基期实际投资额,gq为各地区1997—2013年期间实际投资额的平均增长率。

   3.资本存量结构kiqt。不同发展水平行业的资本存量产出弹性存在较大差异,但缺乏直接衡量资本结构的数据,一种折中的方法是:根据三次产业投资额所占比重来定义资本结构。根据《国民经济行业分类》将各细分行业定义到第一、第二和第三产业,具体分类方法为农、林、牧、渔业为第一产业,采掘业、制造业、电力、煤气及水的生产和供应业、建筑业为第二产业,其余为第三产业。本文采用的数据为各地区按主要行业划分所形成的全社会固定资产投资数额。

   4.劳动lnLqt和就业结构liqt。本文使用各地区从业人员总数的对数值来衡量劳动要素的投入量,而衡量就业结构的指标,则采用各地区按三次产业划分的从业人员占从业人员总数的比重。其中,2006年以及2011—2013年的数据存在部分缺失,本文使用插值法补齐缺失年份的数据。

   5.人力资本lnHqt及其结构hjqt。度量人力资本的指标采用人均受教育年限。根据国家统计局每年公布的各地区按受教育程度划分的标准,分为未上学、小学、初中、高中和大专以上,对应的受教育年限分别为0年、6年、9年、12年和16年。将各类人口受教育的年限,分别乘以该教育年限所占6岁及以上人口的比重,得到加权的人均受教育年限并取对数,作为人力资本的衡量指标。对于人力资本结构,我们采用两种衡量标准,一是以是否接受大学教育为界限,分为两类;另一种是按照上述受教育年限的划分标准分为五类。

   以上各地区生产总值、GDP指数、固定资产投资、固定资产投资价格指数、按主要行业分的全社会固定资产投资、从业人员总数、按受教育程度分的人口数据,皆来源于1997—2014年的《中国统计年鉴》。将资本、劳动和人力资本结构各个部分所占比重乘以要素投入的对数值,即可得到回归模型所需的各个变量,表1给出了各个变量的描述性统计。

   表1 变量的描述性统计(略)

  

三、模型的实证分析与潜在经济增长率测算


   (一)要素产出弹性估计

   式(3)的估计结果呈现在表2的第13列中。在第1列中,计量方法采用混合OLS估计,结果显示:第一产业资本存量的产出弹性为负,第二、三产业资本存量产出弹性虽然为正,但并不显著,且三次产业的劳动投入产出弹性也不显著,受过大专以上教育的人力资本产出弹性甚至为负,上述结果与我们的预期并不一致。考虑到我们的样本数据为30个省(自治区、直辖市)的面板数据,不仅包含横截面维度的数据信息,也包含时间序列维度的信息。使用混合OLS回归未考虑各省份的个体效应,不同省份的区域位置、资源禀赋和政策扶持等因素对经济产出也会产生显著影响,且这些因素不随时间的推移而改变,使用横截面分析未能考虑这些不随时间改变的个体效应,可能存在遗漏变量偏误。面板数据模型(固定效应或随机效应)的主要用途之一就在于处理这些不可观测的个体效应,我们分别采用固定效应(Fixed Effect,FE)和随机效应(Random Effect,RE)模型来估计式(3),结果呈现在表2的第2和第3列中,固定效应模型估计结果报告了所有个体效应为零的假设检验,F值为2696.02,表明个体效应非常显著,混合OLS估计忽视个体效应导致严重的偏误,且固定效应模型估计的组间R2相较于混合OLS的R2大幅提高(从0.512到0.989)。如果各省份的个体效应与随机误差项不相关,则采用随机效应模型估计更高效,但Hausman检验p值显示强烈拒绝这一假设,所以我们主要采用固定效应模型的估计结果。

   控制省份个体效应后,发现第一产业的固定资本存量产出弹性虽然为正,但不显著,说明以农、林、牧、渔业为主的第一产业对经济增长的贡献较为有限。第二产业和第三产业的固定资本产出弹性显著为正,且第二产业略高于第三产业,与改革开放后中国主要靠制造业的快速扩张推动经济增长一致。劳动投入产出弹性方面,我们发现三次产业的劳动投入弹性系数均显著为正,且第三产业的劳动产出弹性最高,说明中国虽然在固定资产投资方面仍偏重于制造业,但是劳动力就业重心却逐渐从第一和第二产业转移至第三产业。两种类型人力资本产出弹性也显著为正,但接受大专以上教育的人力资本产出弹性(0.362)是未接受大专以上教育人力资本产出弹性(0.140)的2.5倍,这一差异体现教育对人力资本产出弹性的巨大提升作用。在计量方程(4)中,我们将人力资本细分为五类,根据受教育程度分为未上学、小学、初中、高中和大专以上,混合OLS、固定效应和随机效应模型估计结果分别呈现在表2的第4-6列,模型间的检验显示我们仍然采用固定效应模型的结果。各类型固定资本存量和劳动投入的产出弹性与式(3)基本保持一致,细分后的人力资本中只有高中和大专以上的人力资本产出弹性才显著,且后者的产出弹性仍最大,表明只有较高水平的人力资本才能对经济产出有显著的促进作用。

   表2  要素投入产出弹性估计(略)

   (二)技术与要素贡献程度及动态变化

分别将固定资本存量、劳动和人力资本内各细分类别的产出弹性乘以该类别的占比,在固定资本、劳动和人力资本中对各类别进行加总,(点击此处阅读下一页)

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本文责编:陈冬冬
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文章来源:《国家行政学院学报》 , 2018 (2)

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