來源：新浪財經
文/新浪財經意見領袖專欄作家馮煦明
中國經濟中長期潛在增長率研究：進展、共識、分歧
內容提要 潛在經濟增長率作為宏觀經濟學中的一個基礎性概念，對於中長期經濟發展規劃制定和公共政策制定都具有重要意義。由於測算方法、前提假定、參數選取等的差異，現有文獻對我國經濟未來潛在增長率的測算結果也存在一定差異。本文歸納總結了已有文獻中形成的若干基本共識及尚存的認識分歧，共識代表較為確定的基本面，分歧則意味著不確定性。經濟增長本質上是人類經濟活動的一種集合反映與結果，在看待潛在增長率眾多測算結果時應避免「機械主義」的刻板態度。在高質量發展階段，保持適度的經濟增速仍至關重要。當前「經濟增長治理」的要義：一是在短期要確保實際經濟增速不過度偏離潛在增長率，避免產出缺口過度放大；二是在中長期要儘可能地創造條件提高潛在增長率水平。前者主要由逆周期調節工具來實現，後者則須通過深化結構性改革的方法來實現。最後本文提出了當前最為緊迫、對提高潛在經濟增長率最為有效的六個重點改革領域。
一、引言
經濟增長速度持續放緩是過去十多年來我國宏觀經濟中最為突出的一個特徵事實。實際GDP 增長率已由2008 年全球金融危機前的14.2% 降低至2019 年的6.1%（見圖1）。與此同時，不論是生產法核算視角的三大產業增速，還是支出法核算視角的投資、消費、進出口貿易增速，抑或是收入法核算視角的工資增速、資本回報率和稅收收入增速等，均呈現出不同幅度的下降。判斷經濟增速的合意性，不僅要看經濟增長率絕對水平的高低，更要看實際經濟增長率與潛在經濟增長率的相對高低。正因如此，潛在增長率成為當前我國宏觀經濟學研究和政策討論中繞不過去的一個「樞紐性」問題。從短期來看，潛在增長率水平直接影響到對產出缺口和宏觀經濟景氣冷熱度的判斷，進而影響著財政貨幣等逆周期調節政策的定調和力度把握。更重要的是，從中長期來看，潛在增長率關係到對「十四五」規劃、第二個「百年目標」等國家發展戰略規劃的研判部署，以及社會保障體系改革、城市結構與鄉村治理、交通電力基礎設施投資、人口生育政策等一系列公共政策的統籌制定。近年來我國經濟學界和政策制定中多次興起關於潛在增長率的討論，其中頗具代表性的是2019 年底關於「保6」的大討論，圍繞的關鍵問題之一即是中國經濟的潛在增長率是在6% 以上還是6% 以下。
圍繞中國經濟潛在增長率問題，經濟學界進行了大量的理論和實證研究，在取得若干共識的同時也仍存在不少分歧。本文研究的目的就在於系統性梳理近年來關於中國潛在經濟增長率問題的研究文獻，總結共識與分歧，從而加深對中國經濟增長減速問題的認識，為未來相關研究拓展提出方向性建議，並為中長期前景研判和相關政策制定提供參考。在正式展開論述之前，有必要先對潛在增長率這一基礎卻又備受爭議的概念做幾點辨析和澄清。
首先，一般認為「潛在產出」和「潛在增長率」的概念較早地由Knowles（1960）、Okun（1962）、Levy（1963）明確提出和闡述。Knowles（1960）和Levy（1963）對潛在產出的定義類似，認為其是「在合理穩定的價格水平下，使用最佳可用技術和最低成本的投入組合，且資本和勞動利用率達到充分就業狀態時，經濟所能生產的物品和服務量」。相對而言，Okun（1962）的定義對後世文獻發展影響更大，他認為潛在產出是指經濟實現充分就業狀態下的產出水平。事實上，更早的Wicksell（1936）提出的自然利率理論以及此後Friedman（1968）的自然失業率理論也構成了潛在產出概念的理論淵源——經濟在理論均衡狀態下存在自然利率和自然失業率，利率和失業率等於自然率時的產出水平即是潛在產出。簡化而言，潛在產出的概念主要涉及兩個限定條件：一是實現充分就業；二是非加速通貨膨脹。而這兩個限定條件之間又緊密關聯，例如20 世紀50 年代以來，圍繞「菲利普斯曲線」展開的大量理論和實證研究討論的核心就是就業與通脹之間的關係。但是就業與通脹關係在短期和長期可能存在差異和變異，「菲利普斯曲線」的扁平化也進一步使得潛在產出和潛在增長率問題走向複雜化。
其次，基於凱恩斯主義傳統和新古典主義傳統的文獻對潛在產出概念的理解存在一定差異。凱恩斯主義更傾向於從總供給—總需求的框架下來認識潛在產出，認為潛在產出反映了供給端的長期生產能力，但在需求端衝擊的作用下，實際產出可能偏離潛在產出，從而產生經濟周期。實際上，早在提出潛在產出概念之時，Okun（1962）就曾注意到需求端因素對潛在產出的作用，「當期（實際產出）未能達到潛在產出水平，將會影響未來的潛在產出」。正因如此，致力於穩定經濟的逆周期調控政策是有價值的，有助於在產出缺口為負時，防止潛在產出被動降低，陷入惡性循環。新古典主義則更傾向於從外生技術衝擊的角度來認識潛在產出：理性經濟主體對外生技術衝擊做出反應，從而產生經濟周期，潛在產出更多被理解為實際產出的趨勢項。由於上述理解上的差異，對應到潛在產出和潛在增長率的測算上，基於凱恩斯主義傳統的理解更契合於下文中的「增長核算法」或「生產函數法」，基於新古典主義傳統的理解更契合於多種類型的「濾波法」。不過隨著文獻的發展，兩種認識傳統與不同方法之間已經變得更加融合，而非彼此對立。
最後，須將「潛在產出」與「最大化產出」「潛在增長率」「最高可能增長率」區分開來。對潛在產出和潛在增長率的一個常見誤解是，認為其是經濟能夠實現的最大化產出及對應的最高可能增長率。實際上，這種將全部要素資源最大化利用的「最大化產出」通常是難以持續的。例如，在戰爭狀態下，勞動、資本、自然資源往往會得到最大化的利用，因而能夠實現較高的產出水平和增長率，但這種非正常狀態無法長期維持。相比而言，潛在產出和潛在增長率描述的是經濟處於充分就業和非加速通貨膨脹的正常狀態。
二、代表性文獻梳理比較
（一）潛在增長率主要測算方法
潛在增長率是一個不可觀測變量，需要在其他可觀測變量的基礎上通過某種方法進行測算。文獻中用於潛在增長率測算的方法主要包括濾波法、增長核算法（亦稱生產函數法）、結構計量模型法、一般均衡模型法和國際經驗類比法。
濾波法的基本思想是將產出或其增長率的時間序列數據分解為趨勢項和波動項兩部分，前者代表潛在產出或潛在增長率。文獻中常用的濾波方法有線性趨勢法、HP 濾波法、卡爾曼濾波法、BK 濾波法等。濾波方法的優勢在於對數據要求相對較少，操作簡便，例如單變量濾波方法僅運用GDP 一項數據就可以進行估計；缺點在於缺乏經濟學理論支撐，只是對時間序列統計數據的純粹技術分析。此外HP 濾波等方法在處理樣本尾部數據時會出現偏差（Baxter and King，1999）。
增長核算法，亦可稱作生產函數法。增長核算法的基本思想是通過預測未來勞動、資本等生產要素的積累速度以及技術進步速度，將其代入某種形式的生產函數方程，從而計算出未來的產出水平和經濟增長率。增長核算法的優勢在於有經濟學理論支撐，但也存在一些缺點，如對數據資料的要求較多、生產函數的具體設定形式存在爭議、生產函數難以反映現實經濟中要素與產出之間的複雜關係等。
結構計量模型法的基本思想是在「奧肯定律」「菲利普斯曲線」等經驗規律的基礎上構建計量模型，將產出、通貨膨脹、失業率等宏觀經濟變量聯繫起來，運用可觀測變量對潛在產出和產出缺口進行估計。模型設定的具體方法包括聯繫方程模型、狀態空間法、結構向量自回歸模型（SVAR）等。這類方法的優勢是充分考慮通貨膨脹、失業率、貨幣政策、財政政策等經濟中除產出之外的其他變量，尤其是需求側因素的影響；缺點在於所依賴的經驗規律在穩定性方面常常存疑，SVAR 識別過程中的約束條件設定也存在一定主觀性。
一般均衡模型法的基本思想是在假定影響經濟發展的若干主要因素未來趨勢的基礎上，運用可計算均衡模型（CGE）或動態隨機一般均衡模型（DSGE）來模擬包括產出在內的各經濟變量在未來各期的值。一般均衡模型法的優勢是綜合考慮了經濟中各變量之間的均衡關係，可以納入要素報酬分配、產業轉型、稅制設計、金融摩擦等因素，且能夠深入到行業層面，DSGE模型還能兼具微觀基礎，從經濟主體微觀行為出發推導出宏觀經濟變量；缺點在於模型往往較為龐大複雜，對數據資料的要求也比較高，構建和維護不易。
國際經驗類比法的基本思想是通過比照其他先發國家在相應發展階段的歷史經驗，來類比和預測後發國家的經濟增長潛力。這種類比既可能是簡單的直接參考比對，也可能是基於跨國數據的計量經濟學回歸分析。國際經驗類比法的特點是從歷史經驗中尋求規律、預判未來，其優勢在於繞開了關於生產函數形式、資本和勞動產出彈性參數設定等技術細節的爭論；缺點在於往往難以全面考慮不同國家在地理、文化、制度、規模、國際關係、地緣政治等多方面的差異，且只能用於後發國家，對已經接近和處於增長前沿的國家難以適用。
綜合來看，在研究實踐中，濾波法多用於歷史回溯性研究，而非未來前景測算；結構計量模型法多用於與宏觀經濟逆周期調節相關問題的研究，例如當各國中央銀行研究制定貨幣政策或政府制定財政政策時，往往更傾向於採用結構計量模型法；生產函數法在預判中長期經濟增長前景問題時使用最多，例如美國國會預算辦公室、日本央行等機構均採用生產函數法測算未來中長期的潛在產出及增長率；國際經驗類比法多用於對後發國家在步入經濟增長前沿之前的增長潛力研究。回顧近年來研究測算中國經濟未來潛在增長率的文獻發現，使用最多的方法是增長核算法和國際經驗類比法，因而下文中主要對這兩類文獻的測算結果加以梳理和評述。儘管文獻中對我國中長期潛在經濟增長率的測算結果因測算方法、前提假定、參數選取等的不同存在一定差異，但大體而言，2025 年的測算結果多落在5%~6.5%，個別文獻的測算結果低於5% 或高於7%；2035 年的測算結果多落在4%~5%，個別文獻低於4% 或達到6% 以上；2050 年的測算結果大致處於2.5%~4%（見表1、表2）。
（二）「增長核算法」代表性文獻的測算結果
增長核算法是研究測算中國經濟未來潛在增長率文獻使用最多的一種方法。該方法的基本步驟是：首先，根據統計資料直接獲取或加工計算得出歷史及未來勞動力數量、資本存量等變量的時間序列數據；其次，設定生產函數的形式，並根據歷史上的產出和要素數據估計生產函數中的相關參數值；最後，將已經計算好的未來要素序列以及假設的未來全要素生產率序列代入估計後的生產函數方程，從而計算得出未來的潛在產出及增長率。
增長核算法文獻中頗具代表性的是陸暘和蔡昉（2014，2016）的系列研究。陸暘和蔡昉（2014）採用納入人力資本的柯布- 道格拉斯生產函數估計了中國經濟2011— 2050 年的潛在GDP 增長率（見表1）。他們認為，1980—2030 年中國的人口結構變化特徵與1960— 2010 年的日本很相似，由於這一變化，中國經濟未來的潛在增長率將迅速降低，應當避免像日本那樣堅持採用經濟刺激計劃試圖維持之前的增長速度進而導致泡沫膨脹和破裂。陸暘和蔡昉（2016）採用類似的方法對研究進行了更新和拓展，測算結果相比之前有所下調。另外一個運用增長核算法的代表性文獻是中國經濟增長前沿課題組（2012），該研究在柯布- 道格拉斯生產函數的基礎上引入投資與城市化之間的關係A以及可變要素彈性B，測算結果為：2016—2020 年的GDP潛在增長率為5.7%~6.6%，2021— 2030 年降至5.4%~6.3%。易信和郭春麗（2018）採用未納入人力資本的柯布- 道格拉斯生產函數模型測算2020— 2049 年中國經濟的潛在增長率，在中間情形下，C2025 年、2030 年、2035 年、2040 年、2045年漸次放緩至5.5%、4.9%、4.4%、4.4%、4.0%，2049 年降至3.7%。劉偉和範欣（2019）採用在納入人力資本的「柯布- 道格拉斯」生產函數來測算中國經濟的潛在增長率，結果是2015— 2020 年潛在增長率為7.63%，2021— 2025年為7.29%，2026— 2030 年和2031— 2035 年分別下降至6.97% 和6.49%。徐忠和賈彥東（2019）綜合運用生產函數法等四種方法的測算結果為：2019—2024 年、2025— 2029 年中國經濟潛在產出增速分別為5.5% 和4.6%。除此之外，還有郭豫媚和陳彥斌（2015），中國銀行「中國經濟發展新模式研究」課題組（2016），昌忠澤和毛培（2017），周躍輝和周定根（2018），郭學能和盧盛榮（2018）D，茹少峰和魏博陽（2018）等。
儘管上述文獻由於生產函數形式選取和參數設定不同等原因而在測算結果之間存在廣泛差異（見表1），但這些研究的一個共同之處在於，均發現未來中國經濟的潛在增長率將呈下降趨勢。不過也有例外——張屹山等（2016）基於生產函數法的測算顯示，中國經濟在未來一段時期的潛在增長率將呈現先下行、後上升的過程，而非持續下降：潛在增長率在全球金融危機至2018 年下降至接近5%，主要原因是「結構調整的提振作用在此階段尚不足以扭轉由狀態方程所反映的下行趨勢」，而隨著經濟結構調整對經濟增長的促進作用開始體現，潛在經濟增長率將在2019 年前後迎來上行拐點。
資料來源：作者根據相關文獻整理。
註：a 為2021—2030 年值；b 此行分別對應為2025 年、2030 年、2035 年和2049 年值；c 為2019—2024 年值；d 為2025—2029 年值。
（三）「國際經驗類比法」代表性文獻的測算結果
國際經驗類比法是另外一種用於預判中國經濟未來潛在增長率的常用方法。具體而言，又可以分為兩個細類：一類是運用從大樣本跨國數據中歸納得到的經驗規律來類比中國；另一類是借鑑日本、韓國等可比性相對較強的個別具體國家相關發展階段的經驗來類比中國。
其中，前一細類文獻中較具代表性的是白重恩和張瓊（2017）。該研究首先借鑑Lucas（2009）的分析框架，根據國際經驗預測了中國經濟2016—2050 年勞動生產率的增長率，進而結合中國未來勞動力的增長情況計算得出未來各年的潛在經濟增長率（見表2），基本思路可以概括為：GDP 增長率=勞均GDP 增長率+ 人口增長率+ 就業人數佔總人口數比重的變化率。在該研究框架中，潛在經濟增長率之所以持續下降，一方面是因為隨著中國距離「前沿」經濟體越來越近，勞動生產率在收斂規律的作用下不斷下降；另一方面是因為隨著人口總數增長趨緩和人口年齡結構的老齡化，勞動力規模也處於減少趨勢。Pritchett 和Summers（2014）通過對跨國經濟增長數據的分析指出，「均值回歸」（Regression to the Mean）是關於經濟增長在經驗上最突出的特徵，他們據此建立了一個運用一國當前十年經濟增長率對過去十年經濟增長率的回歸模型， 估計出係數值之後，將中國當前十年的經濟增速代入回歸方程計算未來十年的經濟增速預測值，並以此向前迭代。
運用國際經驗類比法的另外一種常見思路是用日本、韓國、中國臺灣地區等東亞經濟體在相應發展階段的歷史軌跡來類比中國經濟未來的增長情形。其中較具代表性的如劉世錦、林毅夫、張軍等人的系列研究。劉世錦團隊較早地運用國際經驗比較方法，並綜合其他方法，對我國經濟長期潛在增長率問題進行了深入研究。他們在2011 年指出中國經濟潛在增長率有很大可能在2013—2017 年時間窗口「下一個臺階」，預測年均增速由2011—2015 年的9.1%降至2016— 2020 年的7.1%。他們的最新觀點認為中國經濟今後十年的潛在增長率在5%~6%，或是5% 左右（劉世錦，2020）。林毅夫（2012，2013）運用歷史上日本、韓國等東亞經濟體在達到當前中國經濟發展水平之後20 年的增速來類比未來中國經濟的增長潛力，認為「2008 年中國人均收入……相當於1951 年的日本、1967 年的新加坡、1975 年的中國臺灣和1977 年的韓國。日本1951— 1971 年GDP 年均增長9.2%，新加坡1967— 1987 年GDP 年均增長8． 6%，中國臺灣1975— 1995 年GDP 年均增長8． 3%，韓國1977— 1997 年GDP 年均增長7． 6%。……因此，從後發優勢的觀點出發，中國具有在今後20 年繼續實現年均8% 的高增長率的潛力。」 張軍（2013，2017）以及張軍等（2016）也基於類似的思路，從日本和「東亞四小龍」處於中國經濟類似發展階段的增長軌跡出發，預測中國經濟未來的潛在增長率。高善文（2019）根據人均GDP 和第二產業相對第三產業佔比兩項指標將2010 年的中國經濟對標於1968 年的日本、1987 年的中國臺灣地區以及1991 年的韓國，得出的結論是2020— 2030 年中國經濟平均增長率不太可能超過5%，並且需要擔心能否「保住4%」的風險。然而，盧鋒（2019）採用PPP 人均收入、人均收入佔美國比例、城市化程度、一產勞動力佔比等指標進行綜合分析，認為2010 年中國經濟更合理的對標時點應當是1953 年的日本、1978 年的韓國和1980 年的中國臺灣地區，這種對標方法預示的中國經濟中增速前景則明顯樂觀於高善文（2019）的判斷——經濟增長速度在對標時點之後會首先經歷一個明顯的增速上升周期，然後才放緩。
需要指出的是，上述類比方法背後所依據的邏輯思想可以簡化抽象為「差距即意味著未來的發展潛力」，然而這種發展潛力究竟是否能轉化成現實，仍取決於諸多不確定因素。此外，上述類比方法常遭詬病的原因還包括，中國與日本、韓國、中國臺灣地區等在經濟規模上存在數量級差別，面臨著迥然有別的地緣政治環境等。
除了以上兩類主要方法之外，文獻中還有少量運用其他方法測算中國經濟未來潛在增長率的研究。李善同（2010）運用國務院發展研究中心開發的中國經濟可計算一般均衡模型（DCR-CGE）對2008— 2030 年的中國經濟發展前景進行情景分析預測。在「基準情形」下，2016— 2020 年的GDP 增長率預測結果為7.0%，2021— 2025 年為6.6%，2026— 2030 年為5.9%。李平和婁峰（2015）運用一個系統動力學- 計量經濟學- 投入產出綜合經濟系統模型，預測2016— 2020 年和2021— 2025 年中國經濟的年均增長率在基準情形下分別為6.8% 和6.1%。相比於增長核算法和國際經驗類比法，CGE 模型法的一個優勢是，在進行GDP 潛在增長率總量預測的同時，還能對未來經濟中的需求結構、三次產業結構、城鄉居民收入比等若干結構性問題給出判斷。例如李善同（2010）基準情形下的預測結果顯示，到2030 年，居民消費佔GDP 的比重會上升至49.8%，第一、二、三產業的比重分別變化為3.5%、45.6% 和50.9%，城鄉居民收入比達到5.03 倍。昌忠澤和毛培（2017）採用自回歸移動平均模型（ARMA）基於各省歷史GDP 增長率數據對各省2016— 2025 年的潛在經濟增長率進行了預測，指出區域層面的潛在增長率呈現分化趨勢：北京、上海、安徽、河南等省市增長率大幅下降，河北、浙江、海南、山西等省份增長率小幅下降，而天津、福建、山東、江西等省市的增長率則可能上升。
資料來源：作者根據相關文獻整理。
註：a 為2013—2023 年值；b 為2023—2033 年值；c 為2021—2025 年值；d 為2026—2030 年值；e 為2030—2035 年值；f 為2046—2050 年值。
（四）另一條研究思路：目標倒推路徑
在探討中國經濟未來增長前景的研究中，還有一支文獻較具代表性。與上文諸多文獻中先測算潛在經濟增長路徑、後推演未來發展水平的思路不同，這支文獻採取了目標倒退路徑的思路，即根據中國經濟未來希望達到（或假設可能達到）的發展水平倒推要實現該目標所須滿足的增長速度和路徑。代表性的研究如清華大學中國與世界經濟研究中心（2017）、盛來運和鄭鑫（2017）。
清華大學中國與世界經濟研究中心（2017）嘗試從人均GDP 水平的角度來對十九大報告提出的2035 年和2050 年經濟發展藍圖進行刻畫和定位。該研究的測算結果顯示：如果將黨的十九大提出的2035 年「基本實現社會主義現代化」的收入水平含義理解為屆時達到世界銀行分類標準下的高收入下限門檻的話，那麼中國只需要在2017 年之後的18 年時間裡保持人均收入年均2.8%以上的增長速度即可；如果將「基本實現社會主義現代化」的收入水平含義理解為達到世界銀行定義的高收入國家群體的1/4 分位數水平的話，A那麼為實現這一目標中國則須在接下來的18 年時間裡保持人均GDP 年均約5.8% 的增長速度。對於黨的十九大提出的2050 年「建成社會主義現代化強國」，如果將其在收入水平方面的含義理解為人均收入水平達到世界銀行「高收入國家」中位數的水平，那麼需要在2017 年之後的33 年裡保持年均4.1% 以上的經濟增速。分階段而言，如果中國經濟能在2017— 2025 年保持年均6% 的增速、2026— 2035 年保持年均4% 的增速、2036— 2050 年保持3% 的增速，那麼到本世紀中葉就能達成上述目標。
盛來運和鄭鑫（2017）按照2013—2015 年各國人均GDP相對於美國的水平，將發達國家的現代化水平分為五個階段：高級階段、中高階段、中級階段、中低階段和低級階段。他們的測算結果顯示，中國經濟如果到2049 年要想分別達到現代化中級、中低、低級階段，那麼2021—2049 年人均GDP增速至少應分別在年均5.26%、4.70% 和4.05% 以上，對應的GDP 增速至少應分別在年均4.99%、4.44% 和3.78% 以上。在進一步假設了經濟增速遵循線性遞減規律之後，他們計算出了對應於2049 年達到現代化中級、中低、低級階段的高、中、低三種增長路徑。以中方案為例，2021— 2030 年對應的年均GDP 增速為5.55%，2031— 2040 年為4.38%，2041— 2049 年為3.27%。他們認為，到2049 年中國人均GDP 有望達到相當於美國60%~70% 的現代化中等水平，實現第二個「一百年目標」。
三、中長期潛在經濟增長率測算研究面臨的爭議與質疑
對於潛在經濟增長率測算研究的質疑或批評主要發生於兩個層面：一是在定義層面，針對潛在產出和潛在增長率概念本身的合理性；二是在技術層面，針對潛在增長率的具體測算方法及過程。
（一）對概念本身合理性的爭議與質疑
爭議之一在於潛在產出和潛在增長率作為總量概念，忽視了結構。潛在增長率相關文獻始終遵循著Knowles （1960）、Okun（1962）、Levy（1963）等早期文獻對潛在產出的定義設定的兩個判定條件：一是實現充分就業；二是非加速通貨膨脹。滿足這兩個條件狀態下的產出水平及其增長率就被認為是潛在產出和潛在增長率。然而，充分就業和非加速通貨膨脹都是總量概念，忽視了結構性因素對經濟增長的重要性。發展中國家都在經歷劇烈的經濟結構轉型，而在結構轉型的過程中往往伴隨著結構性失業與結構性招工難並存、結構性通脹與結構性通縮並存的局面，這時上述兩個判定條件就會失效。這一點在近年來的中國經濟中表現較為突出。由於就業和通貨膨脹呈現明顯的結構性特徵，因而，一方面城鎮新增就業、失業率、消費者物價指數等總量指標遺失了結構性信息，無法充當潛在產出以及潛在增長率的判定條件；另一方面，如果使用不同的結構性指標作為判定條件，則可能得出不盡相同乃至相悖的結論。
爭議之二在於潛在產出和潛在增長率概念重供給端、輕需求端。潛在產出和潛在增長率概念主要考慮供給端因素，而在很大程度上忽視了需求端因素，增長核算法測算框架下尤其如此（Plosser and Schwert，1979）。然而在現實經濟中，需求端因素會反作用於生產端，從而影響潛在產出和潛在增長率。如果需求不足，供給端的生產潛能則無法完全釋放，從而導致潛在增長率難以實現，於是就出現了一個悖論似的問題：如果「潛在增長率」受到需求不足的制約難以發揮，那麼是否還是真正意義上的「潛在增長率」？以我國為例，由於勞動報酬份額長期處於較低水平，國民經濟儲蓄率偏高、消費率偏低，導致長期以來內需不足成為影響我國經濟發展的一大制約因素，壓制了要素資源利用和潛在產出水平。如果未來消費率能夠適度提高，那麼國內經濟循環將進一步壯大，生產端的潛在產出和潛在增長率也會上升。正因如此，近年來有個別文獻開始嘗試將需求端因素納入分析框架（中國銀行「中國經濟發展新模式研究」課題組，2016），但進展較為有限。
爭議之三在於潛在產出和潛在增長率概念存在重勞動、輕資本的偏頗。Okun（1962）之後的主流文獻中對「潛在產出」的定義主要強調充分就業，即勞動力要素的充分使用，而對資本要素充分使用的討論較為缺乏。而現實中卻可能出現一種要素被充分使用而另一種要素未被充分使用的狀態。以中國經濟近年來的情況為例，在總體就業形勢基本穩定的情況下，資本要素的利用率卻不夠高，鋼鐵、煤炭等上遊行業以及服裝、家電、玻璃、日用品等傳統製造業領域均出現了不同程度的產能過剩。
爭議之四在於潛在增長率研究多以GDP、人均GDP 等指標展開，而GDP 指標與居民真實福利之間的對應關係長期以來受到挑戰。典型的例子是日本，儘管測算顯示日本經濟的潛在增長率已經降至接近於零，與美國經濟潛在增長率之間差距拉大，但調研顯示日本國民的福利水平相對於美國而言並未降低。GDP 確實是當前國際比較中被使用最多、接受度最高、統計核算方法相對完善和可比性較強的一個統計指標，但人均GDP 水平並不完全等同於福利水平：一是在相同的人均GDP 水平下，由於分配結構的差異，兩國國民所享受的平均福利水平可能並不相同，其中原因既包括宏觀層面勞動、資本、稅收之間的要素報酬結構，也包括微觀層面的收入分配和財富佔有不平等；二是GDP 作為一個產出視角的概念，未涵蓋生態環境、資源消耗、人體辛勞等成本因素，且欠缺對幸福感、和諧度等主觀因素的考量；三是GDP作為一個主要衡量產出水平及增長速度的單一維度數量化指標，無法全面反映經濟發展的質量。在當前我國經濟由高速增長階段向高質量發展階段轉型之後，這一不足表現得更為突出。另外，在同樣的人均GDP 水平下，大國居民所享有的某些福利可能高於小國。例如，由於基礎科研、交通通信網絡、精神文化產品等公共品在總生產和總消費中所佔比例通常會隨著現代化水平而提高，而這些公共品往往具有規模效應。
（二）對測算方法技術細節的爭議與質疑
1． 增長核算法的爭議
第一，在生產函數具體形式、勞動和資本產出彈性的參數設定上存在一定主觀性乃至隨意性。例如，絕大部分文獻中都以「柯布- 道格拉斯」形式的生產函數來表示總體生產活動，然而真實經濟中勞動、資本等生產要素之間的替代關係遠比「柯布- 道格拉斯」刻畫的更為複雜和多元化。再如，不少文獻簡單地採取了固定要素產出彈性的參數設定，而這種假設與過往三十年中國經濟勞動產出彈性和資本產出彈性大升大降的結構性巨變是不相符的（中國經濟增長前沿課題組，2012；郭晗、任保平，2014）。
第二，總量形式的增長核算框架忽視了結構轉型因素。像中國這樣仍處於高速和中高速增長的發展中國家，其產業比例結構、要素報酬份額結構和支出結構都處於較快的轉型過程之中，採用固定形式的總量生產函數會遺失這些結構轉型特徵。
第三，全要素生產率和資本積累兩個因素的「可加性」與「可分割性」面臨質疑。現實經濟中，全要素生產率和資本積累之間呈現較為複雜的關係：一方面，技術進步往往內涵於資本積累和資本更新；另一方面，機器設備等資本更新活動又往往是技術進步誘發和推動的結果。簡單地採用資本偏向型（Capital-Augmenting）技術進步的生產函數形式並無法真正回應和解決這一問題。
第四，忽視了經濟增長「驟然減速」的可能性。大多增長核算法的研究都在不同程度上帶有「趨勢外推」的色彩，而Rodrik（1999）、Jones 和Olken（2008）、Kar 等（2013）、Pritchett 和Summers（2014）等文獻均發現經濟發展過程中的增速下行更可能是驟然發生，而非漸進發生。例如，日本經濟在20 世紀60 年代的年均增速高達10.4%，然而，當經濟增速在1970 年驟然放緩至0.4% 之後，增速中樞在接下來的二十年裡驟然放緩至4.3% 附近，並在90年代初之後再度降至1.0% 附近。再如，巴西經濟在1965— 1980 年的年均增速高達7.9%，但在1981 年經歷-4.4% 的萎縮之後經濟長期萎靡不振，在後續的二十年時間裡只實現了年均2.1% 增長。同樣有代表性的韓國，在1998 年亞洲金融危機前後和2008 年全球金融危機前後，均經歷了增速中樞的大幅下臺階。此外，墨西哥經濟在1980 年前後也提供了一個經濟增長驟然減速的典型案例（見圖2）。Pritchett 和Summers（2014）總結了國際上28 個年均增速達到6% 以上的經濟高速增長期案例，發現經濟高速增長期結束之後只有2 個國家轉向了更高速增長，3 個轉向了負增長，10 個轉向了0~3% 的增長，中位數僅為2.1%。他們據此強調，在經濟長期增速預測時，應當避免依靠趨勢外推。遺憾的是，多數基於「增長核算法」的潛在增長率預測研究都缺乏對經濟增長驟然減速或突然停滯（Sudden Stop）可能性的考慮。
第五，現有的經濟增長核算框架可能低估了新一輪技術革命對經濟增長和福利改善的貢獻。過去二十年來，以信息技術（IT）和通信技術（CT）為代表的新一輪技術革命極大地改變了人類社會的生產和生活方式，在降低交易成本、提供免費服務、催生新業態、發展共享經濟等方面促進了經濟發展，廣泛改善了人們福利水平，但現有國民經濟統計體系難以充分反映這一因素（許憲春，2016），這一現象在文獻中被稱作「索洛悖論」（Solow Paradox）。展望未來，與產業界認為工業網際網路、物聯網、人工智慧、智能汽車等新技術可能帶來的巨大發展空間不同，既有文獻中對未來TFP 數值的假設仍主要基於簡單的趨勢外推或某種主觀猜測。
2． 國際經驗類比法的爭議
國際經驗類比法受到的爭議主要是：在假設不同經濟體在相同發展階段具有相同增長潛力的同時，忽視了不同經濟體之間在經濟規模、制度環境、人口結構、產業結構、自然資源稟賦、外部國際環境等方面可能廣泛存在的差異性。儘管確如林毅夫（2012，2013）和張軍（2013，2017）等文獻所述，我國當前以人均GDP 衡量的經濟發展水平大致相當於20 世紀50 年代的日本和70年代的韓國，存在一定可比性，但兩者之間亦存在巨大差異，使得類比可能失效。例如，我國的人口規模和經濟規模均數倍於日本和韓國，這一方面使得我國具有超大規模市場、產業鏈完整、經濟韌性強等優勢；另一方面也意味著我國跨越中等收入階段的難度和艱巨性可能遠大於後者。又如，我國經濟發展面臨著與日本和韓國當時迥然有異的外部環境。日本和韓國的經濟崛起在一定程度上得益於冷戰時期東亞地區特殊的地緣政治格局以及盟友美國的支持，而我國作為新興的發展中大國，近年來已經受到美國政府在貿易、科技、金融等領域的日益嚴峻的打壓。新興大國與守成大國之間的力量博弈與關係重塑註定是一個長期過程，從這個角度而言，我國當前經濟發展面臨的外部環境遠比當年的日本和韓國更為複雜。再如，我國的人口年齡結構與當時的日本和韓國存在較大差異，面臨著更為嚴峻的「未富先老」挑戰。此外，儘管人均GDP 處於大致相同的階段，但GDP 在不同要素及不同部門間的分配結構在各個國家之間存在差異，而要素報酬結構又可能反作用於潛在經濟增長率。一個眾所周知的事實是，中國經濟中勞動報酬份額在GDP 中的佔比明顯偏低，偏低的勞動報酬份額可能限制內需，從而制約中國潛在經濟增長率的實現。總而言之，考慮到上述諸多差異，簡單用其他國家在相應發展階段的歷史增速來類比中國經濟未來的增長前景可能存在一定偏頗之處，需要謹慎視之。
總而言之，鑑於潛在增長率概念本身合理性存在爭議及其測算方法的不足，我們在看待有關文獻中的測算結果時應當秉持審慎態度。
四、文獻中對中國經濟中長期增長前景的共識與分歧
儘管不同文獻可能由於研究方法、前提假定、參數選取等原因在具體測算結果上存在差異，但經過系統性地梳理比對之後可以發現，在我國經濟中長期潛在增長率問題上，文獻中已經形成了若干基本共識。當然，與此同時也存在不少認識分歧。在展望未來中國經濟增長前景時，這些共識代表著較為確定的基本面，而這些分歧則意味著不確定性，有待進一步觀察和深入研究。
（一）文獻形成的基本共識
到目前為止，文獻中對中國經濟未來潛在增長率研究形成的基本共識主要可以歸納為如下四方面。
1． 勞動年齡人口數量將趨勢性減少，從而拉低潛在經濟增長率
2013 年，我國勞動年齡人口數量A達到10.058 億人的高點，此後開始進入下降區間，2019 年降至9.891 億人，勞動年齡人口在總人口中的佔比也由74% 左右降至70.7%。根據聯合國「世界人口預測項目」B的估算，我國勞動年齡人口數到2035 年將降至9.433 億人，2050 年進一步降至8.384 億人，屆時勞動年齡人口在總人口中的佔比將分別降至64.6% 和59.8%（見圖3）。勞動力年齡人口數量的減少不僅會在生產端由於要素投入的相對減少而直接拖累經濟增長，而且會通過要素報酬分配結構、宏觀需求結構等渠道間接影響潛在增長率。隨著勞動年齡人口的減少，過去長期以來我國經濟所依賴的人口紅利和低勞動力成本優勢正在逐漸減弱，未來在一定時期內甚至可能轉變為「人口負債」，以企業用工成本加速上升、社保負擔加重、儲蓄率下降等形式體現出來。
2． 在勞動力數量減少的同時，勞動力質量或人力資本積累正在成為推動經濟增長的積極因素
2019 年，我國高中階段全口徑毛入學率達到89.5%，高等教育毛入學率達到61.6%，相比21 世紀初均有高達40 個百分點的提升（見圖4）。當前每年有超過60 萬研究生畢業，超過380 萬的本科生畢業，超過360 萬專科生畢業，國民平均受教育水平，特別是年青人受教育水平，大幅提升。受教育水平的提升可能對經濟增長形成「人口質量紅利」，從而接替以往的「人口數量紅利」成為拉動經濟增長的一個新動力。
3． 資本積累速度趨於放緩，對潛在經濟增長率的貢獻將降低
21 世紀初到2008 年全球金融危機前後，我國的固定資產投資增速持續攀升，資本積累對經濟增長的貢獻一度較大。然而在過去十年間，投資增速大幅下滑，全社會固定資產投資完成額實際增速已由金融危機前的20% 以上降至2018 年的0.47%。資本形成對GDP 增長的拉動率亦由金融危機前的6.3 個百分點持續降至2019 年的1.9 個百分點。與此同時，資本形成率由47% 的高點降至43% 左右（見圖5）。根據「儲蓄= 投資+ 淨出口」國民經濟恆等式，未來我國儲蓄率受人口結構老齡化的影響將處於下降趨勢，這意味著在淨出口/GDP 基本不變的情況下，投資率大概率仍將處於下降趨勢，資本積累對經濟增長的拉動作用可能繼續趨於減弱。
4． 隨著中國經濟向世界技術前沿靠近，後發優勢趨於減弱
落後國家在經濟發展的早期，由於距離世界技術前沿較遠，因而能夠通過進出口貿易、外商投資、技術交流等方式較快地學習引進發達國家的技術和經驗來實現較快的經濟增長，這一規律在經濟增長理論中被稱為「收斂效應」。客觀上，這種後發優勢助力了改革開放之後我國經濟的快速發展。然而經過四十餘年的追趕，我國多數傳統產業已經接近甚至達到世界技術前沿，儘管在一些關鍵核心技術方面距離世界技術前沿仍有差距，但由於各種原因再想簡單吸收學習國外技術變得越來越困難，未來的技術進步將需要更多地經由自主研發來實現。相比於吸收學習而言，原創性技術研發不僅速度相對較慢而且面臨更大不確定性，從而使得未來潛在增長率相比以往減慢。
（二）文獻中存在的主要分歧
1． 對未來全要素生產率（TFP）的增長路徑存在不同認識
可以說，關於TFP 增長情形的不同設定，是造成不同文獻對未來潛在增長率測算結果差異的主要原因。陸暘和蔡昉（2014）在測算中假定2022—2030 年的TFP 增長率維持在2010 年2.37% 的水平上。中國銀行「中國經濟發展新模式研究」 課題組（2016）綜合城鎮化率、人力資本等因素認為2015—2025 年的TFP 增速在1.8% 左右。易信和郭春麗（2018）在三種情形下分別設定2049 年前的TFP 增長率為2.0%、2.5% 和3.0%。而劉偉和範欣（2019）假設TFP 在2015— 2035 年的增長率為0.96%。
總體而言，文獻中對未來三十年中國經濟TFP 平均增長率的設定區間廣泛地分布於0.9%~3%。造成對未來全要素生產率預判差異較大的原因主要包括兩方面。一是科技進步客觀上存在不確定性。創新的本質決定了其產出的高度不確定，因而科技進步的速度和質量很難事先用設定的參數去假設。此外，實驗室技術的大規模產業推廣擴散路徑也存在不確定性。二是要素再配置的空間和潛力挖掘程度存在不確定性。TFP 增長不僅取決於技術進步，而且取決於勞動和資本等要素配置優化程度。文獻表明我國要素配置在區域之間、城鄉之間、行業之間存在錯配（Misallocation），而針對這些錯配的優化再配置過程本身也是提升TFP、釋放經濟增長潛力的過程。要素錯配能在多大程度上得到矯正，既取決於城鎮化和產業結構轉型的速度，也取決於戶籍制度、金融體制等結構性改革的深化程度。
作為對照，劉俏（2018）採用目標倒推路徑的思路來描述未來中國TFP 增長面臨的挑戰，他設定了兩個目標：其一，如果到2035 年時中國的TFP 要達到美國65% 的水平，那麼需要中國的TFP 增速每年比美國高1.95個百分點，即實現約年均3% 的TFP 增長；其二，假定2035 年中國經濟增速為4%，如果希望屆時TFP 對經濟增長的貢獻達到40%，那麼未來需要實現年均1.6% 的TFP 增速。然而，劉俏（2018）認為對於已經接近工業化尾聲的國家而言，想要長期保持不論3% 還是1.6% 的TFP 增速都面臨較大挑戰。
2． 對機器替代人工對未來經濟增長的影響也有不同認識
在工業機器人、人工智慧、大數據、物聯網等技術的帶動下，機器替代人工將成為趨勢，不僅發生在製造業領域，而且已經開始向佔比更大的服務業領域拓展。一種觀點認為，機器替代人工能夠提高生產率，因而有助於促進經濟增長；而相反的另一種觀點則認為，機器替代人工會加劇收入不平等，從而削弱經濟可持續增長的動能。這兩種觀點分別採取生產端視角和需求端視角，均有一定道理，但對於長期經濟增長而言，哪種因素佔主導，尚存在較大爭議。
3． 外部環境的變化可能對我國未來經濟增長帶來不確定性
中國經濟已經深深嵌入到全球產業鏈分工體系之中，一方面中國經濟對外部世界的影響在加大；另一方面中國經濟在石油、鐵礦石等能源資源供給和晶片製造等關鍵核心技術方面也對外部世界存在較強依賴。在當前世界處於百年未有之大變局的情況下，我國經濟發展將在較長一段時期面臨較為複雜的外部環境。尤其是美國川普政府不斷從國際貿易、跨境投資、科技、金融、人才、地區安全等領域對我國進行施壓，試圖遏制我國經濟發展和轉型升級。作為一個超大規模經濟體，我國經濟具有較強的韌性，但外部環境的複雜變化可能影響我國經濟發展面對的約束集，從而加劇中長期潛在增長前景的不確定性。
綜上所述，文獻中影響未來中國潛在經濟增長率的因素大體上可歸納為三類：積極因素、消極因素及不確定因素（見表3）。其中，積極因素主要包括新一輪科技革命的帶動、勞動力質量與人力資本提升、超大規模市場優勢、完整產業鏈優勢、城鎮化仍然存在較大空間、產業結構轉型升級潛力巨大等；消極因素主要包括勞動年齡人口數量下降、資本積累速度減慢、後發優勢趨弱、部分關鍵核心技術「卡脖子」亟待突破、社會利益格局複雜化導致改革難度加大、老齡化社會的潛在挑戰及「人口負債」問題等；不確定性較大的因素主要包括世界處於百年未有之大變局、世界經濟格局和國際經貿規則重塑、外部環境複雜多變、中美大國關係面臨歷史性調整、機器替代人工可能引發生產關係和分配結構變革等。
五、總結與啟示
研判潛在經濟增長率不論對於中長期經濟發展規劃和公共政策制定，還是短期的逆周期宏觀調控，都是一項重要的基礎性工作。特別是對像我國這樣當前正處於經濟增速換擋期、由高速增長階段向高質量發展階段轉型的發展中大國而言，這項工作顯得更為重要。本文梳理了潛在增長率的主要測算方法，分析比較了代表性文獻的測算結果，歸納了已有研究中形成的基本共識及存在的認識分歧，並在評述相關研究不足之處的基礎上嘗試為未來研究指明拓展方向。
由於測算方法、前提假定、參數選取等的不同，文獻中對中長期潛在經濟增長率的測算結果也存在一定差異。大體而言，2025 年中國潛在經濟增長率的測算結果多落在5%~6.5%，個別文獻的測算結果低於5% 或高於7%；2035 年的測算結果多落在4%~5%，個別文獻的測算結果低於4% 或超過6%2050 年的測算結果大致處於2.5%~4%。按照目標倒推路徑的思路，如果將黨的十九大提出的2050 年「建成社會主義現代化強國」對應的經濟含義簡化地理解為人均收入達到世界銀行「高收入國家」中位數水平，那麼中國經濟只要在未來三十年裡保持年均4.1% 以上的增速就能實現該目標。研究表明，未來三十年中國經濟的潛在增長率能夠滿足這一要求。
需要強調的是，潛在增長率研究揭示了未來經濟增長的一種可能性，而非必然結果。一方面，潛在增長率的實現取決於經濟中各類主體在政策激勵下的行為決策。如果政策制定出現偏差、扭曲激勵，那麼潛在增長空間就可能被限制、難以得到充分釋放，從而導致實際經濟增速低於潛在經濟增速；而如果通過深化改革不斷完善體制機制，激勵勞動、資本、土地、技術、數據等各類要素資源優化再配置，則能充分釋放增長潛能。另一方面，如果未來一些條件發生變化，潛在增長率也可能隨之改變。所謂條件變化，既可能來自難以預知的外生事件，也可能來自人的主觀能動性。前者如科學技術躍遷、國際安全環境轉變等；後者如生育率提升、勞動參與率和敬業精神變化、耐心程度和儲蓄意願的改變等。因而，應當強調經濟增長本質上是人類經濟活動的一種反映和結果，應當避免用「機械主義」的錯誤觀點來刻板地看待潛在增長率研究的估算數字，要認識到通過恰當的改革開放創新舉措來理順激勵機制、優化資源配置可能在一定程度上提高潛在增長率。這恰是改革開放四十多年來中國經濟發展歷程最寶貴的經驗之一。
高質量發展並不意味著經濟增長速度不重要。恰恰相反，我國仍然是一個發展中國家，仍然處於並將長期處於社會主義初級階段的基本國情沒有變，在當前及未來相當長一段時期內，對經濟增長速度的把握和治理仍將是宏觀經濟管理的重要方面。在高質量發展階段，保持適度的經濟增速仍至關重要。當前「經濟增長治理」的要義：一是在短期要確保實際經濟增速不過度偏離潛在增長率，避免產出缺口過度放大；二是在中長期要儘可能地創造條件提高潛在增長率水平。前者的任務主要由財政政策、貨幣政策、宏觀審慎政策等逆周期調節工具來實現，後者的任務則須要通過深化結構性改革的方法來實現。其中，當下最為緊迫、對提高潛在經濟增長率最為有效的改革領域主要包括：一是科技創新體制改革，豐富國家創新生態，增強創新驅動發展的能力；二是以戶籍制度改革、城鄉土地制度改革、投融資體制改革為核心的要素市場化配置改革；三是廣義的收入分配體制改革，在提高勞動報酬佔比和擴大中等收入群體規模的同時，拓展教育、醫療、養老社會保障的廣度和深度，雙管齊下擴大內需，壯大經濟內循環；四是教育體制改革，實施國民人力資本提升工程，不斷培育適應經濟社會發展需要的多樣化、多層次人力資源；五是提高生育率，緩衝老齡化壓力，避免人口斷崖；六是加快實現城鄉社會一體化治理，逐步破除城鄉二元壁壘，在城鄉融合發展中發揮超大規模市場優勢，釋放發展潛力。