中國經濟減速的原因與出路

方福前 馬學俊

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中國經濟減速的原因與出路

方福前 馬學俊

研究者用經典的索羅余值法估計全要素生產率（TFP）時通常假定資本—產出彈性系數(shù)α是常數(shù)，這既脫離經濟實際，也導致估計結果偏差。運用廣義的索羅余值法，把α看做是可變的，重新測算中國的TFP，并利用變系數(shù)模型分析中國GDP變化的影響因素，可以發(fā)現(xiàn)，中國經濟增長之所以自2010年開始減速，主要原因是2008年以后TFP增長率在波動中持續(xù)下降，由2007年的11.673 5%大幅下降到2009年的6.061 4%和2011年的3.836 1%。因此，中國經濟減速主要是“技術性減速”，而不是產業(yè)結構調整帶來的“結構性減速”或“勞動力增長減速”；技術引進速度和自主創(chuàng)新速度分別自2008年和2009年開始在波動中雙雙下降，導致了我國技術進步速度放緩和TFP增長率下降，而自主創(chuàng)新速度增長不足以填補技術引進速度降低是導致我國TFP增長減速的主因；我國自主創(chuàng)新速度不快的主要原因是R&D支出增長和設備投資增長雙雙減慢，而其背后是復雜的體制原因。供給側結構性改革、轉方式、實現(xiàn)經濟新常態(tài)必須從改革入手，大力促進自主創(chuàng)新。

經濟減速；全要素生產率；技術引進；自主創(chuàng)新

近幾年中國經濟中最令人矚目的事情莫過于經濟增速持續(xù)下滑：2010年第1季度的經濟增長率高達12.1%，2011年第1季度跌穿10%，為9.8%，增長率由兩位數(shù)降至一位數(shù)；2012年第1季度接連擊穿9%和8%，進一步跌至7.9%，突破了政府堅持多年的“保8”目標；到2014年第4季度，中國經濟增速已經連續(xù)12個季度低于8%，2016年上半年更下降到6.7%。6年時間內中國經濟增速下跌了5.4個百分點，跌幅高達44.63%。按照2014年我國的GDP規(guī)模（635 910億元）和總就業(yè)人數(shù)（7.7億人）衡量，經濟增速下降一個百分點，意味著GDP少增加約6 360億元，就業(yè)量少增加約765萬人（城鎮(zhèn)就業(yè)少增加約180萬人）。更為關鍵的是，目前我國經濟下行的壓力依然很大，經濟何時止跌企穩(wěn)或止跌回升還是一個未知數(shù)，目前我們無法判斷經濟下行的底部到底在哪里。這種經濟走勢給經濟學界提出了一個亟待研究的課題：導致我國經濟增速持續(xù)走低的主要原因是什么？如何認識目前經濟增速下降的性質？穩(wěn)增長和確定新常態(tài)下的經濟增長率我們應當主要抓什么？本文在學術界現(xiàn)有研究成果的基礎上，力圖從理論和實證兩個方面對這些問題做出解析。

一、對三種主要觀點的評述

關于中國經濟減速的原因，學界的判斷并不一致，甚至可以說是分歧很大。其中，以下三種解釋似乎影響最大。

（一）三期疊加說

這種觀點認為，中國經濟近幾年處于經濟增長速度換擋期、結構調整陣痛期和前期刺激政策消化期這樣一種三期疊加的特殊時期。為什么會出現(xiàn)三期疊加呢？這種觀點的解釋是：增長速度換擋期是由經濟發(fā)展的客觀規(guī)律決定的，結構調整陣痛期是加快經濟發(fā)展方式轉變的主動選擇，而前期刺激政策消化期是化解多年來積累的深層次矛盾的必經階段。2013年8月8日《經濟日報》發(fā)表《中國經濟面臨“三期”疊加階段性特征》一文，闡述了“三期疊加”的特征，旋即，“三期疊加”的提法便在我國學界流行起來，并成為官方對經濟形勢的一種判斷。

“三期疊加說”比較全面地概括了中國經濟減速的原因，大多數(shù)研究者（包括筆者）都承認，中國經濟現(xiàn)階段所面臨的主要壓力正是這種三期疊加。但是，比較全面的理論往往有一個弱點，那就是重點不突出。“三期疊加說”從多視角揭示了中國經濟減速的原因，但是它沒有告訴我們中國經濟減速的主要原因究竟是什么，在這三個“疊加”中，哪一個是主要的。它也沒有說明為什么中國經濟增速在2010年開始換擋而不是在其他時候。

（二）產業(yè)結構調整說

這種觀點認為，近幾年我國經濟增速下滑的性質是一種“結構性減速”。這種結構性減速不是指我國經濟結構多重失衡*多年來，我國經濟中存在產業(yè)結構失衡、區(qū)域結構失衡、城鄉(xiāng)結構失衡、內需與外需結構失衡、虛擬經濟與實體經濟結構失衡、收入分配結構失衡等多重失衡。拖累了經濟增速，而是指三次產業(yè)結構的調整升級造成了經濟增長率走低。持這種觀點的學者認為，我國經濟近幾年之所以不斷下行，是由于第三產業(yè)在我國國民經濟中的比重超過了第二產業(yè)，而第三產業(yè)的勞動生產率又低于第二產業(yè)，由此降低了整個經濟的（平均）勞動生產率，從而造成了經濟增長率持續(xù)下降。因為一個國家的經濟增長率是由勞動生產率的增長率和勞動力的增長率*因此也有學者認為我國經濟減速是由近幾年我國勞動力數(shù)量（從另一角度看就是“人口紅利”）減少造成的。但是，我國首次報告勞動年齡人口（16～60歲）下降是在2012年，這一年中國勞動年齡人口凈減少345萬人，而我國經濟減速開始于2010年第2季度。這兩個因素決定的。

初看起來，這種產業(yè)結構變化導致經濟減速的解釋是很有道理的。但是這個判斷似乎經不起推敲。按照這種觀點，近幾年我國經濟增速不斷走低是正常的，也是必然的，因為我國經濟邁向現(xiàn)代化的標志之一就是要不斷提升第三產業(yè)在國民經濟中的比重，使之超過第二產業(yè)，把三次產業(yè)比重大小由“二、三、一”調整為“三、二、一”，使我國的經濟增長由以工業(yè)為主導轉向以服務業(yè)為主導。如果我們認可這樣的產業(yè)結構調整方向的話，那么產業(yè)結構優(yōu)化升級引起經濟增速下降就可以看做是正常的，是一種必然趨勢，因此無須大驚小怪。據(jù)此，有些學者把它解釋為中國經濟發(fā)展的新常態(tài)。

但是這種觀點使我國的經濟發(fā)展和宏觀調控面臨一個悖論：要穩(wěn)增長就必須穩(wěn)定第二產業(yè)在國民經濟結構中的比重，但是我國的產業(yè)結構調整的方向又是要降低第二產業(yè)的比重，提高第三產業(yè)的比重。

進一步分析后發(fā)現(xiàn)，這種結構性減速的判斷似乎缺乏經驗數(shù)據(jù)的支撐。根據(jù)國家統(tǒng)計局公布的數(shù)據(jù)，我國第三產業(yè)在國民經濟中的比重超過第二產業(yè)首次出現(xiàn)在2013年（見表1），而經濟減速卻早在2010年第2季度就開始了。*我們還應該看到，從2013年開始，我國第三產業(yè)占比之所以超過第二產業(yè)，其中的一個原因是第二產業(yè)由于產能大面積過剩而導致其生產規(guī)模擴大和產業(yè)增加值增長速度相對減緩。顯然，我們不能用后來發(fā)生的事件作為前面發(fā)生的事件的原因，先因后果才符合邏輯。并且，2010—2014年第三產業(yè)的比重上升是很緩慢的，每年上升速度不過在0.1%～1.4%之間。

表1 我國三次產業(yè)結構變化（2010-2015年）

數(shù)據(jù)來源：《中國統(tǒng)計年鑒》（2015年）和《中華人民共和國2015年國民經濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》。

再進一步看，如果這種“產業(yè)結構調整說”可以成立的話，那背后的原因應當是第二產業(yè)的一部分勞動力轉移到了第三產業(yè)，第三、二產業(yè)的勞動力發(fā)生了增減消長的變化。但是通過對我國三次產業(yè)就業(yè)結構進行分析，我們沒有發(fā)現(xiàn)這種增減變化。由表2可以看出，2010—2012年，我國第二產業(yè)的就業(yè)不但沒有減少，反而每年凈增加700萬上下；雖然2013—2014年每年減少了71萬，但是這兩年第一產業(yè)以更大的規(guī)模在減少勞動力，也就是說，第三產業(yè)的就業(yè)規(guī)模增加主要是從第一產業(yè)大量轉移了勞動力所致，另加上一些新增加的勞動力。由于第一產業(yè)的勞動生產率大大低于第三產業(yè)，因此，這種勞動力大量地由第一產業(yè)轉移到第三產業(yè)應當是提高了而不是降低了整個經濟的勞動生產率。

表2 我國三次產業(yè)就業(yè)人數(shù)增減變化（2008-2014年） （單位：萬人）

根據(jù)“產業(yè)結構調整說”的論證邏輯，由于第三產業(yè)的勞動生產率低于第二產業(yè)，所以第三產業(yè)占比和第二產業(yè)占比的升降變化就拉低了整個經濟的勞動生產率。但是筆者發(fā)現(xiàn)，近幾年我國全社會勞動生產率是提高的而不是降低的（見圖1）。

圖1 中國全社會勞動生產率及其增長（1996-2015年）

轉引自：國家統(tǒng)計局國際統(tǒng)計信息中心發(fā)布的《國際比較表明我國勞動生產率增長較快》，2016年9月1日，國家統(tǒng)計局網站。

為什么全社會勞動生產率會提高呢？其中的重要原因是勞動力資源在三次產業(yè)間進行了重新配置，是資源配置效率提高的結果。由于第一產業(yè)的勞動生產率大大低于第二、三產業(yè)，所以第一產業(yè)的勞動力大量轉移到第二、三產業(yè)顯著提高了全社會勞動生產率。

由圖1也可以發(fā)現(xiàn)，中國勞動生產率的增長率自2010年以后確實是不斷下降的，這是否可以證實“產業(yè)結構調整說”呢？我認為似乎難以給出肯定的答案。因為圖1中的勞動生產率的增長率是根據(jù)下面的公式計算得到的：n年勞動生產率增長率=[n年勞動生產率-（n-1）年勞動生產率]/（n-1）年勞動生產率，其中，（全社會）n年勞動生產率= n年GDP（不變價）/n年就業(yè)人數(shù)。可見，這里是根據(jù)GDP的增長來推算出勞動生產率的增長的，而不是根據(jù)各個產業(yè)或行業(yè)的勞動生產率的增長率與勞動力（或就業(yè)）增長率來求取GDP增長的。顯然，按照這種算法，經濟增長率下降了，勞動生產率的增長率也必然下降，而這種下降是不是由產業(yè)結構調整引起的，我們并不清楚。

（三）全要素生產率說

美國經濟學家保羅·克魯格曼（Paul Krugman）早在1994年就撰文提出,包括中國在內的東亞的經濟增長主要是依靠資本和勞動投入的高增長實現(xiàn)的, 而不是靠技術進步或全要素生產率（TFP）的提高, 這種高速增長是不可持續(xù)的，今后這些國家的經濟增長速度必然放慢, 亞洲的經濟奇跡其實是一種神話。[1]克魯格曼的說法可以看做是對中國經濟減速的一種預測。

進入21世紀，我國一些學者使用不同的方法測算了改革開放以來中國TFP的變化，分析了TFP變化的原因。雖然這些研究成果大多不是討論中國經濟減速的原因，但是由于TFP增長是經濟增長的重要貢獻因素，所以這些研究成果可以視為研究中國經濟增長的成果，它們間接地解釋了中國經濟增長速度的變化。

趙志耘和楊朝峰根據(jù)索羅余值法測算出，1979—1992年中國的TFP增長率是在大幅波動中提高的，1984年達到第一個峰值6.592%，1992年達到最高點7.189%，此后便開始降低；2001年加入WTO以后，TFP增長率又進入穩(wěn)定增長時期，2007年達到5.382%的波峰值，此后迅速跌落至2009 年的-0.402%。[2]

張連城測算了1953-2009年中國TFP增長率的變化。他的測算結果是，1979年以后，TFP增長率是持續(xù)走高的，1984年達到第一個波峰5.734%；此后TFP增長率由下降到回升，1992年達到第二個波峰5.471%；1992年以后TFP增長率便在波動中持續(xù)下降，2008年和2009年分別是-1.662%和-4.732%。張連城測算的我國TFP增長率的變化趨勢與上述趙志耘和楊朝峰的測算結果相當接近，不過前者測算的2007年我國的TFP增長率只有1.6%。[3]

張勇和古明明重新估算改革開放以來我國的勞動和資本投入以及物價的實際變化后發(fā)現(xiàn)，1979—1998年，技術進步的增長率平均為1.8%，對我國經濟增長的貢獻超過20%，但是1998年以后，我國的技術進步呈現(xiàn)負增長態(tài)勢。[4]

馬明運用數(shù)據(jù)包絡技術（DEA）下的Malmquist指數(shù)方法測算了我國1999—2010年TFP的變化情況，其結論是，1999—2010年我國的TFP平均值經歷了一個先上升后下降的趨勢:1999—2003年，TFP指數(shù)是逐年上升的；TFP 指數(shù)從2003年的1.042下降到2004年的0.898，之后雖然有所上升，但是都小于1。2003年以前，全國TFP的平均增長率為5.6%，2003年以后平均增長率為負值。[5]

這些研究成果的結論雖然不完全相同，但基本判斷是一致的：近十多年來我國技術進步的速度放緩了甚至是負增長，技術進步或TFP對經濟增長的貢獻在衰減。這些發(fā)現(xiàn)無疑是有價值、有啟發(fā)性的。

但是上述學者研究成果存在這樣一些問題：（1）他們測算的中國TFP（或技術進步）增長減速的起始時間差異較大，趙志耘和楊朝峰與張連城的結論一致，都認為是2007年以后，張勇和古明明認為是1998年以后，馬明則認為是2003年以后。（2）他們測算的中國TFP（或技術進步）增長率變化在不少年份是負數(shù)。根據(jù)趙志耘和楊朝峰的測算，1979-2009年我國TFP增長率有9年是負增長；根據(jù)張連城的計算，改革開放后的30年間，我國TFP增長率有18年是負增長。這似乎不太符合我國改革開放后的技術進步和經濟增長的實際情況，持續(xù)30多年接近10%的高增長怎么會有那么多年的TFP負增長相伴隨？（3）更為重要的是，使用索羅模型來估計我國TFP增長率的文獻基本上都假定資本—產出彈性系數(shù)（或資本對產出的貢獻份額）α是常數(shù)，假定在數(shù)據(jù)樣本期間α是不變的。例如趙志耘和楊朝峰根據(jù)OLS 估計得出α=0.711，然后假定在1979—2009年這30年間α都是0.711。這種假設顯然是不符合實際的，因為隨著技術水平的變化和經濟中投入—產出關系的變化，α是可變的而不是不變的。（4）這些研究成果發(fā)現(xiàn)了我國的TFP減速（盡管說法不一），但是沒有進一步分析導致TFP減速的原因是什么。這似乎留下了“離目標還有最后一公里”的遺憾。

二、中國經濟減速的原因再探討：TFP視角

如上所述，近十多年來，國內外學者對中國經濟減速的原因從不同的視角進行了分析，發(fā)表了許多有價值的研究成果，在不同程度上揭示了中國經濟減速的原因。但是我們認為，對這個問題還需要做進一步深入研究。

（一）研究視角的選擇

一個經濟體年度的GDP或GNI規(guī)模以及經濟的年增長速度由總供給和總需求相互作用來決定，不過比較而言，總供給一方的因素對中長期的經濟增長更重要，更具有決定性，總需求的規(guī)模和增長主要決定潛在總供給（或潛在GDP）和潛在經濟增長率的實現(xiàn)程度。因此，本文著重從總供給的視角來進一步探討中國經濟減速的原因。從總供給的視角來看，如果假定制度變遷的速度不變，那么，技術進步速度或TFP增長率可能就是經濟增長速度的主要決定因素，所以我們首先分析TFP的變化對中國經濟減速的影響。

（二）模型方法的選擇

目前，測算TFP的方法主要有兩大類: 參數(shù)方法和非參數(shù)方法。參數(shù)方法包括索羅余值法、隱性變量法和前沿生產函數(shù)法，非參數(shù)方法包括Malmquist指數(shù)方法和HMB 指數(shù)方法。比較起來，大多數(shù)研究者還是使用索羅余值法。[6]

按照經典的索羅余值法，設總量生產函數(shù)為[7]：

（1）

其中，Yt是實際產出，Lt是勞動投入，Kt是資本存量，α是資本—產出彈性系數(shù)（或資本對產出的貢獻份額），β是勞動—產出彈性系數(shù)（或勞動對產出的貢獻份額），0<α，β<1，且α+β=1。對（1）式兩邊同時取自然對數(shù)有：

（2）

利用最小二乘法估計出α，然后將α代入下面（3）式可以求得TFP的增長率。

（3）

通過文獻研究我們發(fā)現(xiàn)，研究者在使用索羅余值法估算TFP和經濟增長率時，通常假設資本—產出彈性系數(shù)α是固定不變的。顯然，這個假設不符合實際情況。實際經濟活動中的資本—產出彈性是隨時間的變化而變化的，也就是說，在經濟發(fā)展的不同階段，α的大小是不同的、可變的。以（α）不變應（經濟關系）萬變，雖然省事方便，但是其結果往往有偏誤。

為了克服經典的索羅模型的這個缺陷，我們提出廣義的索羅余值法。把α看做時間t的函數(shù)，則（3）式可以改寫成：

（4）

其中，當α（t）=α時，（4）式可以簡化為（3）式。對于（2）式我們可以修改為：

（5）

其中A（t）是未知的，當A（t）=A時，（5）式可以簡化為（2）式。相應的生產函數(shù)修改為：

（6）

我們稱（6）式為廣義的生產函數(shù)。顯然（1）式是（6）式的一個特例。

（5）式是變系數(shù)模型的一個特例。變系數(shù)模型是經典線性模型的拓展，它可以避免“高維災難”，因而被廣泛應用于經濟、金融、生物和環(huán)境等領域的研究。[8]變系數(shù)模型的一般表達式是：

Yi=aT（Ut）Xi+εi其中，Yi是響應變量，a（U）={a1（U）,…,ap（U）}是p維未知的函數(shù)向量，Xi是p維的設計矩陣，Ui∈[0,1]是指示變量，如時間等,εi∈R是隨機誤差項。

與經典的線性模型相比，變系數(shù)模型的優(yōu)勢在于：經典的線性模型需要假設誤差項來自正態(tài)分布，而變系數(shù)模型沒有這種要求；經典的線性回歸假設自變量與因變量呈線性關系，而變系數(shù)模型沒有這種要求。相比經典的線性回歸，變系數(shù)模型放寬了模型的假設，更加自由和靈活，也更適合刻畫動態(tài)的、多變的經濟活動以及其中蘊含的關系。變系數(shù)模型中的系數(shù)估計目前主要有三種方法：平滑樣條、局部多項式平滑和多項式樣條。本文采用局部多項式的方法求解。

（三）數(shù)據(jù)來源與處理

對于（4）式和（5）式，我們需要獲得實際產出、勞動投入、資本存量的數(shù)據(jù)。其中，實際產出用GDP表示。GDP的數(shù)據(jù)來源于2014年《中國統(tǒng)計年鑒》。由于GDP是按當年價格計算的，我們利用2014年《中國統(tǒng)計年鑒》和國家統(tǒng)計局國家數(shù)據(jù)網站上的國內生產總值指數(shù)把每一年的GDP換算成按1978年不變價格計算的GDP。勞動投入用就業(yè)人數(shù)表示。每年的就業(yè)人數(shù)數(shù)據(jù)來源于《新中國60年統(tǒng)計資料匯編》和2009—2013年《中國統(tǒng)計年鑒》。由于2009年的就業(yè)人數(shù)在2010年和2011年《中國統(tǒng)計年鑒》中差距較大，我們取這兩年數(shù)據(jù)的均值。

資本存量沒有現(xiàn)成的數(shù)據(jù)可用，我們采用比較常用的永續(xù)盤存法來估算中國經濟中的資本存量。

永續(xù)盤存法由Goldsmith于1950年提出，其基本公式是：

（7）

其中，It是第t年以當年價格計價的投資額，Pt是第t年的投資價格指數(shù)，δ是折舊率。估計資本存量需要涉及以下四個關鍵變量：初始資本存量K0、歷年投資流量、價格指數(shù)和折舊率。

初始資本存量K0：本文研究的時間段是1987-2012年，因為我們主要關注的是2010年以來中國經濟減速的原因。我們發(fā)現(xiàn)，學者們對我國1978年資本存量的估算比較多，例如，張軍和章元[9]、郭慶旺和賈俊雪[10]等，而對我國1987年資本存量的估算很少。故本文也將資本存量的基期設置為1978年。我們采用張軍和章元按照1990年不變價進行估算的結果，再利用固定資產投資價格指數(shù)，將1978年的資本存量K0換算成1978年的不變價，這樣得到的K0是13 243.78億元。

歷年投資流量：已有的研究成果對每年投資流量的選取思路各不相同。主要有：（1）MPS體系下的積累的概念及其相應的統(tǒng)計口徑，例如，張軍擴[11]、張軍和章元[12]等；（2）全社會固定資產投資指標，例如黃勇峰和任若恩[13]、王益煊和吳優(yōu)[14]等；（3）固定資本形成總額，例如單豪杰[15]、雷輝和張娟[16]等。目前，固定資本形成總額是比較認同的指標。OECD于2001年編寫出版的《資本度量手冊》曾建議使用固定資本形成總額。所以本文選擇固定資本形成總額作為投資流量的指標。其中，1978—2004年的固定資本形成總額數(shù)據(jù)來自《中國國內生產總值核算歷史資料（1952—2004年）》，2004—2012年的固定資本形成總額數(shù)據(jù)來自歷年《中國統(tǒng)計年鑒》和國家數(shù)據(jù)網站。

價格指數(shù)和折舊率：關于價格指數(shù)，目前比較合理的是利用《中國國內生產總值核算歷史資料（1952—2004年）》公布的固定資本形成的價格指數(shù)，但是它沒有2004年以后的數(shù)據(jù)。本文1978—2004年的價格指數(shù)采用固定資本形成的價格指數(shù)，2005—2012年的價格指數(shù)采用1991年《中國統(tǒng)計年鑒》開始公布的固定資本投資價格指數(shù)。至于折舊率，我們選擇比較常見的5%。

通過簡單的線性變換將時間變換到0-1區(qū)間中。利用廣義的索羅余值法，我們可以得到中國TFP增長率估算值，如圖2。

圖2 1988—2012年中國TFP增長率的估計

由圖2可以看出，1988—2012年間我國TFP年均增速為6.82%。其中1992—1993年的增速最高，年均增長超過12%；2008年以后TFP增長率持續(xù)走低，并且低于1988—2013年的年均增速。

我們估算出來的TFP增長率的變化和我們對中國經濟走勢的實際觀察非常吻合。從圖2可以看出，1988年以來，我國TFP的沖擊可以分為三個階段，第一階段是1988—1991年，第二階段是1997—2001年，第三階段是2008—2012年。這三次沖擊都不難找到合理的解釋。第一階段的沖擊比較大，TFP的增長率在1990年達到最低。我們認為，這一階段的沖擊是由1988年開始的我國經濟秩序混亂、高通貨膨脹和隨后發(fā)生的政治風波聯(lián)合作用形成的，這是一次源于我國經濟內部的沖擊，這與張勇和古明明的分析結果類似。第二階段的沖擊來自1997年亞洲金融危機的外部沖擊，這與趙志耘和楊朝峰[17]的分析結果類似；而與張勇和古明明[18]的分析結果相反，他們得到的結果是1998年的中國TFP增長率反而上升了。由圖2不難看出，第二次沖擊對我國TFP增長率的影響沒有第一次那么劇烈。第三個階段的沖擊來自2007—2008年美國次貸危機和隨后的國際金融危機。這也是一次外部沖擊。這次沖擊相對于第二次沖擊來說，導致TFP增長率下降的幅度明顯陡峭，從2007年的11.673 5%大幅下降到2008年的6.777 6%，2009年又進一步下降到6.061 4%。這次沖擊雖然不像1988—1991年那么劇烈，但是比那次沖擊影響的時間更長，其長期（負）效應更加明顯，表現(xiàn)為我國TFP增長率在2010年短暫、稍微回升以后便持續(xù)、大幅度下降。

我們特別注意到，我國TFP增長率在2007年達到波峰值11.673 5%以后便在波動中持續(xù)下降，2011年和2012年更分別大幅度下降至3.836 1%和1.267 3%。我們測算出來的TFP增長率變化與我國經濟增長率變化在時序上是高度吻合的：TFP增速下降在前，GDP增速下降在后。

我們得到的中國TFP增長率的估計結果是非常理想的。我們看到，圖2中的數(shù)據(jù)只有1990年是負數(shù)，其他年份均是正數(shù)。而在類似的研究成果中，研究者估計的結果有1/3到1/2的年份的TFP增長率是負數(shù)。如前所述，我國經濟在1979—2010年之間取得長期、高速增長，TFP增長率似乎不可能在多數(shù)年份是負值。

三、技術引進、自主創(chuàng)新對中國TFP和GDP變化的影響分析

在索羅模型中，技術進步包括技術知識和管理知識的進展、資源配置的改進、規(guī)模經濟等，也就是說，凡是不能通過生產要素（資本和勞動）投入增長來解釋的那部分經濟增長都可歸于技術進步。但是，技術知識和管理知識進展應當是技術進步的主要內容。*丹尼森（Edward Denison）把技術知識和管理知識進展統(tǒng)稱為“知識進展”。根據(jù)丹尼森的研究，在1929—1982年的美國經濟增長中，知識進展可以解釋技術進步對經濟增長的65%貢獻度。參見Edward Denison. Trends in American Economic Growth,1929-1982. Washington, D. C.：The Brooking Institution, 1985。為了簡化起見，也由于數(shù)據(jù)的不可獲得性，本文不考慮資源配置的改進和規(guī)模經濟對TFP增長率的影響，下文所說的技術進步主要包括技術知識和管理知識的進展。

一個經濟體的技術進步主要通過自主創(chuàng)新和技術引進這兩個途徑。不同的國家或同一個國家在其不同的發(fā)展階段，自主創(chuàng)新和技術引進對技術進步的推動作用或重要性是不同的。對于發(fā)達國家來說，自主創(chuàng)新是其技術進步的主要來源，技術引進是其輔助來源，它們之所以在經濟上發(fā)達，主要是因為它們在科學技術及其創(chuàng)新上領先；而對于發(fā)展中國家，由于在科學技術及其創(chuàng)新上相對落后，技術引進則是其技術進步的主要來源，自主創(chuàng)新是其輔助來源。一個經濟體由欠發(fā)達狀態(tài)轉型到發(fā)達狀態(tài)，一個顯著標志便是自主創(chuàng)新替代技術引進成為技術進步的主要源泉。一個發(fā)達的經濟體不可能長期依賴技術引進來支撐其技術進步和經濟增長。

利用上面得到的TFP增長率的估計結果，我們可以進一步研究自主創(chuàng)新和技術引進對中國TFP增長率的影響。

我們首先討論指標選擇的問題。與上文一樣，經濟增長指標、資本指標和勞動指標仍使用GDP、資本存量、就業(yè)人數(shù)。

自主創(chuàng)新（II）指標：用我國專利授權量中的發(fā)明專利的數(shù)量表示。數(shù)據(jù)來源于2011—2013年《中國知識產權統(tǒng)計年報》。

引進技術（IT）指標：《中國統(tǒng)計年鑒》公布的我國與外國的技術市場成交額是一個合適的指標。但是該數(shù)據(jù)只從2006年開始，沒有以前的數(shù)據(jù)。為了增加樣本量，我們利用《中國科技統(tǒng)計年鑒》中技術引進合同總額指標，雖然合同不一定執(zhí)行，但是，（1）它與技術引進指標應當呈強正相關關系，其值越大意味著技術引進的數(shù)量越大；（2）這個數(shù)據(jù)從1987年開始除了2000年以外每年都有統(tǒng)計。理論上，引進技術應該分為高技術和常規(guī)技術，但是《中國科技統(tǒng)計年鑒》只從2000年才開始統(tǒng)計高技術產品的進口額。另外，由于《中國科技統(tǒng)計年鑒》中沒有2000年的技術引進合同總額，我們取1999年和2001年的數(shù)據(jù)均值插補2000年數(shù)據(jù)。

引進合同總額，利用GDP平減指數(shù)進行平滑。時間化為0-1區(qū)間，為了消除數(shù)據(jù)數(shù)量級的差異，我們對數(shù)據(jù)進行了自然對數(shù)變換，模型表達式為：

lnGDP=α0（t）+α1（t）lnII+α2（t）lnIT

+α3（t）lnK+α4（t）lnL+ε

（8）

分析結果如圖3所示。均方誤差（MSE）和平均絕對百分誤差（MAPE）分別是0.002 4和0.379 5。MSE和MAPE非常小，這說明變系數(shù)模型擬合的效果非常好。

圖3 1986—2012年中國自主創(chuàng)新、技術引進、資本和勞動對GDP變化的影響

從圖3我們可以看出：（1）左上圖顯示，自主創(chuàng)新對中國GDP變化的影響在改革開放后很長時間內是不斷上升的，這種影響在2004年以后呈現(xiàn)下降趨勢。這是因為，改革開放后的一段時間內，由于我國的經濟發(fā)展水平和技術水平大大落后于發(fā)達國家，科學技術發(fā)展?jié)摿Ρ容^大，改革開放激發(fā)了科技人員和企業(yè)的創(chuàng)新積極性，所以自主創(chuàng)新比較活躍，也相對容易。但是隨著技術水平的不斷提高，先進技術的研發(fā)創(chuàng)新越來越難，自主創(chuàng)新的速度下降，從而導致其對GDP變化的影響變小。（2）右上圖表明，2008年以后，我國技術引進對GDP變化的影響是明顯下降的。特別是2010年和2011年，技術引進對GDP變化的影響到達谷底，其值分別是0.009和0.006。雖然2012年其值略有回升，但是很難再回到以前的水平。技術引進對我國GDP變化的影響與我們的直覺比較吻合：自從2001年中國正式成為WTO成員方以后，引進技術比加入WTO以前更容易了，成本更低了，這使得2001—2007年技術引進對中國GDP變化的影響不斷提高。但是最近幾年，特別是2008年國際金融危機爆發(fā)之后，由于貿易保護主義在發(fā)達國家抬頭，我國引進技術，特別是引進高技術越來越困難，因而技術引進對中國GDP變化的影響不斷降低。（3）由左下圖可以看出，資本積累增長對中國GDP變化的影響呈現(xiàn)出波動向前的S型。這個結果應當是符合實際的。因為在改革開放后的一段時期，我國的經濟發(fā)展進入起步階段，勞動供給過剩，而資本短缺，因此資本增長對GDP變化的影響比較顯著，資本積累是推動經濟增長的主要力量。但是隨著經濟的不斷發(fā)展，資本的邊際生產率會出現(xiàn)遞減或在某一值上下波動。與2008年相比，2009年和2010年資本變化對GDP變化的影響分別只提高0.007和0.013。這可以從一個側面解釋為什么投入了4萬億元，中國的經濟增長在2009年短暫回升以后，又自2010年開始不斷回落。（4）右下圖則告訴我們，粗放型經濟增長需要投入大量的勞動力，所以在中國經濟發(fā)展的起步階段，勞動力增長對GDP變化起到了非常大的促進作用，并且勞動的邊際生產率遞增。但是隨著粗放型增長方式向集約型增長方式轉變，勞動的邊際生產率會下降或趨于某一個值上下波動。

四、進一步分析：我國技術進步速度為何減慢

由上面的分析我們發(fā)現(xiàn)，近幾年我國經濟增長減速的主要原因是TFP增長率的顯著下降，而TFP增長率下降的主要原因是技術進步速度減慢。因此，我們要進一步追問：我國技術進步的速度為什么會減慢？

在改革開放后的相當長時間里，由于我國的經濟發(fā)展水平和科學技術水平大大落后于發(fā)達國家，我們通過大力引進外資、外國設備、外國技術和外國管理方法，再加上不斷學習、模仿和改造，大幅度提高了經濟活動的技術水平，從而不斷縮小了我國和發(fā)達國家的科學技術差距，通過顯著提高TFP增長率提高了我國的經濟增長率。再加上擁有豐富而且“便宜的”勞動力，我們獲得了持續(xù)30多年年均接近10%的經濟高速增長。這就是發(fā)展經濟學家所說的“后發(fā)優(yōu)勢”。但是，隨著我國和發(fā)達國家的經濟發(fā)展差距和技術差距不斷縮小，這種后發(fā)優(yōu)勢便開始衰減，再加上發(fā)達國家出于保護自身利益的需要和制度、文化甚至意識形態(tài)上的偏見，不愿意甚至禁止向我國轉讓領先的先進技術或高技術，這就使得我國通過引進技術來進一步促進技術進步、提高TFP增長率的難度越來越大。一般來說，從國外進口的技術可以分為兩類：常規(guī)技術和高技術，改革開放30多年來，通過引進、消化、吸收和自主研發(fā)，我國的常規(guī)技術水平已經接近、有些甚至已經超過了發(fā)達國家的水平，因此，常規(guī)技術引進的數(shù)量自然就相對減少，引進的速度也自然就變慢了。我們通常所說的我國技術還比較落后，實際上主要是指高技術落后于主要發(fā)達國家。2008年以來我國技術引進的速度變慢首先是常規(guī)技術引進的速度下降，然后主要是高技術引進的速度變慢了。圖4顯示，2009年我國高技術進口是負增長，增長率為-9%，2010年是恢復性增長，為33.2%。排除這兩年的大跌大升，我們不難看出，2004年以來我國高技術進口的速度呈現(xiàn)大幅度衰減的走勢。

圖4 2004—2013年中國高技術進口增長率

如我們在本文第三部分所述，一個國家的技術進步速度由技術引進速度和自主創(chuàng)新速度共同決定，如果技術引進速度放慢，而自主創(chuàng)新速度提高并能夠抵消技術引進速度放慢的話，這個國家的技術進步速度還是會保持不變；如果自主創(chuàng)新提高的速度快于技術引進減慢的速度，這個國家的技術進步會加快，因此TFP增長率會進一步提高。遺憾的是，我國技術引進的速度自2004年開始下降以后，自主創(chuàng)新速度不但沒有加快，反而也呈現(xiàn)下降的走勢，這就使得我國不能有效地通過自主技術創(chuàng)新來替代技術引進。圖5顯示，如果以發(fā)明專利數(shù)據(jù)來衡量自主創(chuàng)新程度的話，我國每年授權的發(fā)明專利和國內發(fā)明專利的增長率都是在2008—2009年達到最高，年增長率分別為37%以上和40%以上，但是此后卻在波動中下滑。因此，我們認為，正是2009年以后高技術引進速度和自主創(chuàng)新速度雙雙下降，導致了我國技術進步速度放緩和TFP增長率下降。

進一步分析我們發(fā)現(xiàn)，近幾年我國R&D經費支出增加的速度明顯變慢了，這可能是我國自主創(chuàng)新（發(fā)明專利授權量增長）速度放緩的重要原因。圖6顯示，進入21世紀以來，我國R&D經費支出的增速有兩個高峰年，分別是2004年的27.71%和2009年的25.70%，2009年以后R&D經費支出的增速是不斷下降的，近3年已經下降到20%以下。

圖5 2004年以來中國自主創(chuàng)新（發(fā)明專利）增長速度

圖6 中國R&D經費支出年增長率

固定資產投資中的設備投資是技術進步的主要載體和重要體現(xiàn)。從設備投資在全社會固定資產投資中所占的比重來看，1989年為27.5%，以后逐漸緩慢下降，2005年回升到24.1%，此后又不斷下降，2013年下降到20.9%（見圖7）。

圖7 設備投資占比（1989-2014年）

至于R&D經費支出增速放緩和設備投資占比下降背后的原因，需要到投資融資體制、財稅體制、科技與創(chuàng)新體制，市場化和競爭程度，經濟結構，產業(yè)政策等方面去尋找。

五、結論：中國經濟的出路

根據(jù)上述分析，我們認為，從供給方來看，2010年以來中國經濟減速主要是技術性減速，而不是結構性減速或人口（勞動力）增長減速。

2008年以來我國技術引進的速度特別是高技術引進的速度放慢了，而從2009年開始我國自主創(chuàng)新的速度也放慢了，從而導致我國整體上的技術進步速度減慢和TFP增速下降，這就表現(xiàn)為2008年以后技術引進對GDP變化的影響下降。從2009年開始資本變化對GDP變化的影響下降，主要是由于沒有適度的技術進步速度作支撐，資本的邊際生產率出現(xiàn)遞減，從而使得資本增加對產出增加的影響減小了。這些因素綜合作用的結果是使得我國GDP增速不斷走低。

本文的技術性減速的結論可以進一步用來解釋近幾年我國出現(xiàn)的大面積產能過剩。

產能過剩固然有“三駕馬車”速度減慢,也就是有效需求不足的原因，但是也有總供給一方的技術性減速的原因。我國目前的產能過剩包括相對過剩和絕對過剩。相對過剩是由于“三駕馬車”減速導致產能利用不足，但這是一種周期性或暫時的過剩，是相對于常態(tài)總需求狀況下的過剩，當國內國際市場需求復蘇轉旺時，這部分相對過剩產能自然就能夠得到充分利用。絕對過剩主要是由于生產設備、生產方法和產品的技術含量落后而產生的產能過剩，這部分產能應當是在技術進步過程中逐漸被淘汰的產能，即便總需求恢復到常態(tài)水平，這部分產能也會被清除。所以熊彼特（Joseph A. Schumpeter）把技術創(chuàng)新、技術進步過程看做是“創(chuàng)造性破壞”（creative destruction）過程。技術進步的速度減慢，這種“創(chuàng)造性破壞”過程就會延緩，這種絕對過剩產能清除的速度就減慢。我們看到，我國現(xiàn)在許多產品滯銷、經營困難、虧損、破產的企業(yè)往往是生產技術落后、技術更新過慢的企業(yè)，有些則是沒有自己的技術只是代其他企業(yè)加工某個產品部件的“代工廠”。還要指出的是，目前我國經濟中出現(xiàn)的一些產品的供給結構與需求結構不匹配的所謂“結構性過剩”也是由于技術進步速度放緩產生的，因為技術創(chuàng)新和隨之而來的產品創(chuàng)新會帶來產品結構的調整，這首先會改變總供給結構，隨后會引導總需求結構的調整，最終使結構由失衡趨向協(xié)調。

需要強調的是，本文認為近幾年中國經濟減速主要是技術性減速，并不意味著技術性減速是中國經濟減速的唯一原因。我們看到，中國宏觀經濟目前的困局是多種矛盾的交織：既有供給方的TFP和勞動力增速下降的問題，也有需求方的“三駕馬車”減速的問題；既有短期的內需和外需增長不足的問題，也有長期的技術進步和資本深化速度放慢的問題；既有經濟增長減速的問題，也有經濟結構多重失衡的問題。

我們認為，中國經濟的出路在于全面深化改革和綜合治理，其中的關鍵是如何通過改革促進、加快自主創(chuàng)新和技術進步。中央和國務院提出的供給側結構性改革和“大眾創(chuàng)業(yè)，萬眾創(chuàng)新”的發(fā)展戰(zhàn)略無疑是正確的選擇。

一個國家的技術創(chuàng)新和技術進步的速度是與其國民的知識積累、創(chuàng)新的積極性成正比的，而知識積累增長的快慢、創(chuàng)新積極性的高低又取決于一個國家的制度環(huán)境（特別是知識產權制度和企業(yè)制度）、科研體制、教育體制和財政稅收體制，因此，我們應該通過這些方面的全面深化改革來促進我國的技術進步和經濟發(fā)展，要著力改變那些阻礙技術進步和發(fā)明創(chuàng)新創(chuàng)造的體制機制。同時，建議國務院出臺國民職業(yè)培訓計劃和重大科技攻關計劃。前一個計劃是要提高全體國民或勞動者的素質和技能，后一個計劃是由中央政府組織集中科技攻關，搶占新一輪科技革命的制高點，通過重大科技創(chuàng)新突破引領高技術創(chuàng)新，推動技術進步。這兩項計劃都具有長遠的戰(zhàn)略意義。

加快自主創(chuàng)新和技術進步在短期內往往難以實現(xiàn)，因此，考慮到目前的經濟增速下行已經接近6.5%的底線，我們的供給側結構性改革和宏觀調控應當“長短結合”、“供求兼顧”，以“大改革、促創(chuàng)新、調結構、強素質、提潛力”為目標。一方面，通過擴投資和擴融資來擴大內需，努力把經濟增長率穩(wěn)定在7%左右。但是這些投資和信貸的流向必須是有選擇性的，即重點支持新產品、新業(yè)態(tài)和新技術，重點支持教育科技和醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)，重點支持基礎設施建設，重點支持實體經濟，投資和信貸選擇的標準是要有助于消化相對過剩產能和培育經濟增長的潛力，而不是盲目擴投資上項目。當前要特別防止用于實體經濟的投資資金和信貸資金大量流入虛擬經濟領域（例如房地產市場）。倒賣一套房子就可以賺幾十萬甚至上百萬元，誰還愿意去冒風險干實業(yè)、去辛辛苦苦地研發(fā)和創(chuàng)新呢？另一方面，要通過國家財政支持和政策激勵企業(yè)加大創(chuàng)新投入來提高R&D經費支出和設備投資的增長速度。加快自主創(chuàng)新和技術進步是我們的長期任務，通過加快技術創(chuàng)新和技術進步來淘汰那些絕對過剩的產能和培育新的經濟增長點，調整、優(yōu)化和升級我國的經濟結構和供給結構。調結構不是做簡單的加減法，而是要在技術創(chuàng)新和技術進步的基礎上對經濟結構進行再造和升級。當前的供給側結構性改革必須把體制改革和促進創(chuàng)新結合起來，通過全面深化體制改革為自主創(chuàng)新打造適宜的體制機制，通過創(chuàng)新和“三去一降一補”來推動經濟結構優(yōu)化升級。

從長期可持續(xù)發(fā)展來看，創(chuàng)新和技術進步更加重要，中國未來經濟發(fā)展的主要動力源泉應當來自創(chuàng)新和技術進步。“創(chuàng)新驅動發(fā)展”成為中國經濟的新常態(tài)，才能使中國經濟“體質”強大而不僅僅是“體量”龐大，才能使中國經濟成功跨越“中等收入陷阱”，進入發(fā)達而強大國家的行列。

[1] 保羅·克魯格曼: 《蕭條經濟學的回歸》, 北京, 中國人民大學出版社，1999。

[2][17] 趙志耘、楊朝峰：《中國TFP的測算與解釋：1979—2009年》，載《財經問題研究》，2011（9）。

[3] 張連城：《中國經濟增長路徑與經濟周期研究》，北京, 中國經濟出版社，2012。

[4][18] 張勇、古明明：《重新評估我國的增長潛力：基于TFP和數(shù)據(jù)分析視角的解釋》，載《經濟科學》，2013（2）。

[5] 馬明：《我國三大區(qū)全要素生產率的增長特征及空間差異分析》，載《中國物價》，2013（3）。

[6] 劉光嶺、盧寧：《TFP的測算與分解:研究述評》，載《經濟學動態(tài)》，2008（10）; 趙志耘、楊朝峰：《中國TFP的測算與解釋：1979—2009年》，載《財經問題研究》，2011（9）。

[7] Robert A. Solow. “Contribution to the Theory of Economic Growth”.TheQuarterlyJournalofEconomics, 1956, 70（1）:65-94.

[8] Hastie, T. J.， and R. J. Tibshirani.“Varying-coefficient Models”.JournaloftheRoyalStatisticalSociety, SeriesB, 1993, 55:757-796.

[9][12] 張軍、章元：《對中國資本存量K的再估計》，載《經濟研究》，2003（7）。

[10] 郭慶旺、賈俊雪：《中國潛在產出與產出缺口的估算》，載《經濟研究》，2004（5）。

[11] 張軍擴：《“七五”期間經濟效益的綜合分析：各要素對經濟增長貢獻率測算》，載《經濟研究》，1991（4）。

[13] 黃勇峰、任若恩、劉曉生：《中國制造業(yè)資本存量永續(xù)盤存法估計》，載《經濟學（季刊）》，2002（1）。

[14] 王益煊,吳優(yōu)：《中國國有經濟固定資本存量初步測算》，載《統(tǒng)計研究》，2003（5）。

[15] 單豪杰：《中國資本存量K的再估算:1952—2006年》，載《數(shù)量經濟技術經濟研究》，2008（10）。

[16] 雷輝、張娟：《我國資本存量的重估及比較分析: 1952—2012年》，載《經濟問題探索》，2014（7）。

（責任編輯 武京閩）

The Reason and Way out of Slowdown for China’s Economy

FANG Fu-qian1, MA Xue-jun2

（1. School of Economics, Renmin University of China, Beijing 100872;2. College of Applied Sciences, Beijing University of Technology, Beijing 100124）

Researchers generally assume that the coefficient of capital-output elasticity is constant when TFP estimated by Solow model, which leads both to the isolation from the economic reality and the deviation of the estimation results. This paper presents a generalized Solow residual method, byαas a variable, TFP in China economy is re-measured. We analyses the factors influencing China’s GDP by using a varying coefficient model. We find that the main reason for China’s economics lowdown since 2010 is the growth rate of TFP which has continued to decline in the volatility since 2008, from 11.673 5% in 2007 sank to 6.061 4% in 2009 and 3.836 1% in 2011. Therefore, we believe that China’s economic slowdown is mainly due to “a technical slowdown”, rather than to “a structural slowdown” arising from industrial structure adjustment or “l(fā)abor force growth slowdown”. We further find that it is the technology import and independent innovation sector which has declined in volatility since 2008 and 2009 respectively that result in China’s technological progress slowdown and the decrease in growth rate of TFP, and the fact that the growth rate of independent innovation is not catching up with the downward of technology import is a major cause for the slowdown of China’s TFP growth. In-depth analysis also indicates that the slowdown of R&D spending and investment on manufacturing facilities, behind ita complex institutional reasons, resulted in a slow pace of self-innovation in China. Therefore, the structural reform of supply-side, transforming the mode of economic development, and realizing new normal of China’s economy should start from the reform and vigorous promotion of independent innovation.

economic slowdown; TFP; technology import; independent innovation

國家社會科學基金重大項目“中國經濟自發(fā)展能力研究”（15ZDB133）

方福前：中國人民大學經濟學院教授，博士生導師（北京 100872）；馬學俊：北京工業(yè)大學應用數(shù)理學院博士后研究人員（北京 100124）