二、经济增长将会在未来长期内显著放缓

从长期来看，资本、劳动和全要素生产率(TFP)是决定经济增长的主要因素，因此本节首先从这三方面因素来分析未来经济增速的变化趋势；^注7并在此基础之上，使用增长核算预测框架对中国“十二五”(2011—2015)和“十三五”(2016—2020)时期的潜在经济增长率进行定量预测。

1.导致未来中国经济增速趋势性放缓的主要因素

首先，投资增速将由于工业化发展空间明显缩小、投资效率出现恶化趋势、“出口—投资”联动机制被严重削弱和投资成本提高而显著放缓，从而削弱长期以来驱动中国经济增长的主导力量。改革开放以来，中国实际投资年均增速高于发达国家平均水平的4倍多(见表3—1)；高投资增速促使中国资本得以快速积累，为经济增长提供了重要的动力源泉。1979—2010年，在驱动中国经济增长的三大动力(资本、劳动力和全要素生产率)中，资本发挥了主导作用，对经济增长的平均贡献率达到59.3%；而劳动力和TFP对经济增长的平均贡献率仅为22.3%和18.1%。^注8而在未来，中国投资增速将出现显著放缓，主要原因有以下几方面：

表3—1 1979—2009年世界主要国家投资平均增速和投资占GDP比重平均值(%)

注：(1)计算“投资增速”所用的数据来自OECD和中经网，投资使用实际固定资本形成总额。其中德国的数据起始自1992年。(2)计算“投资占GDP比重”所用的数据来自CEIC，投资使用支出法GDP中的总资本形成。

一是当前中国工业化的发展空间明显缩小，以往通过提高工业化程度来推动投资的传统模式难以继续。从国际对比来看，中国在2007年的工业化率已经显著高于除马来西亚以外的其他国家自1970年以来的峰值，进一步提高工业化率的空间有限(中国人民大学经济研究所，2009)。从工业化时间来看，20世纪完成工业化的主要经济体，其工业化进程平均耗时15至20年(钱纳里等，1995)。相比之下，中国的工业化进程从1978年起至今已超过30年(即便是重化工业化从1991年起至今也走过了20年)。据此，我们推测当前中国的工业化进程很可能已经走到后期，进一步提升的潜力明显缩小。

二是当前中国投资效率出现恶化趋势，低效率投资所带来的低回报将阻碍投资的增加。增量资本产出率(又称边际资本产出比例)反映了一单位的GDP增量需要多少单位的投资来拉动；增量资本产出率越高，意味着投资效率越低。中国的增量资本产出率始终高于国际平均水平(约等于2)，并从1992年的2.4%稳步提高到2007年的4.2%(见图3—1)。当前该比率由于超常高水平的投资增速而进一步猛增到2008年的6.26%、2009年的7.8%和2010年的7.3%。由此可见，中国当前的投资效率已经随着资本的积累而出现了明显的恶化趋势，这一趋势在未来可能长期延续。投资的低回报导致了低投资收益，必然会阻碍投资的增加。

图3—1 1992—2010年中国实际增量资本产出率变化趋势

三是“出口—投资”联动机制将被严重削弱，投资收益和规模将因此下滑。长期以来，中国外部需求的快速增长有效弥补了国内消费不足问题，缓解了国内消费不足对投资增长的制约，形成了由外部需求消化生产能力的“出口—投资”联动机制。而在未来，三方面因素将造成中国外部需求大幅萎缩，从而使中国很难延续这一发展模式。其一，当前第三次科技革命技术创新浪潮已经逐渐结束，新的技术创新浪潮尚未出现，这意味着未来较长时期内世界技术创新难以出现突破性进展。全球技术进步速度减缓将从根本上降低全球潜在经济增速，抑制中国外部需求的扩大。其二，发达国家在未来较长时期内仍将处于债务困境，对中国商品和劳务的需求增速将趋于降低。其三，当前中国已经形成庞大的出口规模，具有突出的大国经济特征。未来出口规模如果进一步快速增长，则将可能接近世界市场吸收能力的上限，是国外需求所难以消化的。

四是投资成本的显著提高将抑制投资规模的扩大。在未来，中国的利率将由于储蓄率的高位回落而趋于升高，资金使用成本将加大。人口红利逐渐消退、社会安全网的建设、金融深化、新一代人的消费观念和信用卡等新消费模式的普及等因素将引起居民储蓄率下降。政府储蓄方面，中国当前的税负水平已经处于高位，财政收入难以继续保持过去的高速增长，而政府的消费性支出却可能由于老龄化进程加速和其他民生支出的扩大保持高速增长，政府储蓄因此而趋于降低。同时，未来劳动报酬和企业支付的财产收入净额的提高将降低企业储蓄。

此外，企业所承担的资源环境成本也将由于资源和环境承载能力的严重降低而显著提高。中国长期以“资源的高消耗和污染物的高排放”为特征的粗放型的经济增长方式致使未来经济发展不得不面临资源品紧缺和环境恶化的约束。资源品供给能力的严重下降会推高资源品价格，增加企业的生产成本。生态环境的恶化和人民对生活环境越来越高的要求迫使中国必须降低经济增长的环境成本。这就要求企业在生产过程中应用施加额外环保要求的生产技术，或者政府加强对企业污染排放的税费征收，而这些措施都将显著增加企业的生产成本。

其次，劳动力供给将由于人口老龄化加速而逐渐减少。有利的生产型人口结构使中国改革开放之后劳动年龄人口数量大幅增加，为经济增长提供了大量廉价劳动力，即通常所说的“人口红利”。20世纪70年代之后，经济社会发展和计划生育政策使得中国总和生育率由6%左右大幅下降至1.6%~1.8%。^注9总和生育率的下降使少儿抚养比由1980年的59.9%迅速降至2010年的27%，带动总人口抚养比大幅下降，见图3—2。同时，劳动力流动制度障碍的逐步削弱也使得城乡劳动力流动逐步成为常态，大量廉价劳动力得到了充分的利用。

图3—2 中国人口抚养比的变化趋势(1950—2010年)

注：少儿抚养比是指0~14岁人口占劳动人口比重；老龄人口抚养比是指65岁以上人口占劳动人口比重；总抚养比则为二者之和。

资料来源：联合国人口数据库。

而在当前，人口结构步入了拐点时期，未来劳动力供给增速将迅速减小，传统的“人口红利”将逐渐消失。根据联合国(2010)的数据，中国人口抚养比将于当前再次发生重大转折：在人口老龄化加速的作用下，人口抚养比将由降转升，人口年龄结构将不再朝着偏向生产性的方向变化，见图3—3。同时，中国劳动年龄人口(15岁至64岁)数量增速在当前已经处于迅速下降阶段，预计将由2010年的0.9%下降到2016年的0.06%，其后增长率将由正转负；劳动年龄人口总量在2020年将下降为9.89亿，比最高峰的2016年减少0.8%(图3—4)。

图3—3 中国人口抚养比的变化趋势

资料来源：United Nations，World Population Prospects, 2011。

图3—4 中国劳动年龄人口数量及增长率预测(1950—2100年)

资料来源：联合国《世界人口展望(2010)》。

事实上，人口老龄化对劳动力市场的冲击已经初现端倪，“劳动力无限供给”的时代已经宣告结束。自从2004年珠三角爆发“民工荒”之后，除了受到全球金融危机影响最为严重的2008年以外，区域性的劳动力(特别是熟练的中低端劳动力)短缺现象不仅没有消失，反而逐渐发展成全国性的劳动力短缺；甚至一些中部省份，如湖南、河南等传统的劳动力输出区域也出现了用工紧张现象。^注10中国人民大学中国就业研究所发布的中国就业竞争指数(CIER指数)从2009年年初开始持续走低，表明劳动力市场的紧张度持续下降，求职人数已经逐渐低于招聘人数。

最后，TFP增速将在制度红利衰减和技术进步放缓的作用下显著下降。

其一，当前进一步推进市场化改革的难度和风险大幅提升，制度红利可能步入较长期的衰减阶段。毋庸置疑，30多年来中国进行的一系列具有决定意义的市场化改革通过改变资源配置方式和激发微观主体的积极性而释放出巨大的制度红利。^注11然而，当前制度红利出现了明显衰减，中国市场化指数增幅在进入21世纪以后出现明显的下降趋势，未来可能也难以改观。^注12究其原因，中国的市场化改革基本遵循“由易到难、由经到政”的路径(邓聿文，2012)，而前期相对简单的、低成本的改革已经走到尽头。目前，政府与市场、国有企业与非国有企业等的边界已通过持续的博弈形成了相对稳定的状态，如果要改变这种状态以进一步深化改革，则要求对经济体制和政治体制同时进行全面改革，其难度和风险将大幅增加。一是自利性的政府人员必然希望继续利用自己的权力分享市场发展过程中的经济利益，不愿意轻易退出市场；进一步的市场化改革面临来自改革主导者自身的威胁(张孝德，2011；邓聿文，2012)。二是当前中国在转型过程中形成了许多具有过渡性特征的体制和与之相适应的既得利益集团，既得利益集团希望将过渡性体制长期化而反对进一步推进改革(孙立平，2012)。这意味着进一步改革将触及大量深层次的利益关系，必然面临更高的难度和风险。

其二，当前技术进步出现放缓趋势，未来可能也难以出现突破性进展。改革开放初期，中国的技术水平在有利的政策导向和社会环境下，从一个低起点开始迅速发展，产生了丰厚的经济效益。1979—2007年，技术进步对经济增长的平均贡献率达到较高的9.6%。而在当前，技术进步逐渐趋缓，对经济增长的贡献率由1990—1999年的14.3%大幅下降至2000—2007年的7.9%^注13，而且这一趋势预计在未来将可能长期持续。三方面原因造成了技术进步的放缓趋势。一是在全世界范围内，技术进步在未来较长时期内将处于低谷。二是中国当前与世界先进国家的技术差距和经济差距较之以往已经大幅缩小，这就意味着对外部知识和技术的吸收变得更加困难。三是当前中国已经步入技术追赶阶段的后期，自主创新在技术进步中的重要性大大提高(冯玉明，2007；郭熙保等，2007)，而中国尚不具备有利于自主创新的良好市场环境。

2.关于未来中国经济增长总体趋势的预测

基于以上分析，我们将对中国“十二五”(2011—2015年)和“十三五”(2016—2020年)时期的潜在经济增长率进行预测，以期为理解未来中国经济增长的总体趋势提供定量的参考。预测方法和结论简述如下，更详细的步骤参见陈彦斌等(2012)。

预测的基本方法是：首先使用类似于Wilson 和 Stupnytska(2007)、Perkins 和 Rawsk(2008)和Lee 和 Hong(2010)的增长核算预测框架对经济增长的预测分解为对资本、劳动力、人力资本和TFP这四方面增长动力的预测；之后借鉴Maddison(2007)、Perkins 和 Rawsk(2008)以及张延群等(2009)的预测思想，分析决定资本、劳动力、人力资本和TFP历史运动轨迹的主要因素在未来将发生何种变化，从而预测其未来走势对于历史运动轨迹的偏离。

按照我们关于未来资本、劳动力、人力资本和TFP变化趋势的判断，将未来中国经济的基准情形设定如下：^注14(1)资本存量增速将在“十二五”时期由2000—2010年间15.62%的高平均增速下滑至1990—1999年间的平均增速11.06%，并在“十三五”时期进一步下滑至1979—1989年间的平均增速8.29%。(2)潜在就业人数增速由2010年的0.82%逐步下降至2020年的-0.21%(与联合国在2010年所预测的劳动年龄人口变化趋势相同)。(3)人力资本存量(趋势值)将延续1990—2010年这一时期的变化趋势，“十二五”和“十三五”时期的年平均增速较其上个时期^注15都有下降，分别达到0.73%和0.65%。(4)2011—2020年间的TFP增速将保持在2.2%，这接近于Kuijs(2009)和Lee和Hong(2010)对同时期TFP增速所作的预测(分别是2.3%和2.36%)。

此外，还需要设定偏离基准情形的悲观情形和乐观情形，以考察未来经济增速的下界和上界。在悲观情形下：(1)资本存量增速在“十二五”和“十三五”时期分别较基准情形下降1个百分点。(2)每年的潜在就业人数增速较基准情形下降0.05个百分点。(3)人力资本变化趋势同基准情形。在基准情形中，中国2020年的人均受教育年数仍然远低于发达国家2011年水平，^注16因此未来的人力资本增速应该不会显著低于基准情形。(4)TFP增速将在“十二五”和“十三五”时期延续1979—1999年^注17和2000—2010年这两个时间段的变化趋势，即年平均增速较上个时期下降0.3个百分点。

在乐观情形下：(1)资本存量增速在“十二五”和“十三五”时期分别较基准情形提高1个百分点。(2)潜在就业人数的变化趋势同基准情形。因为我们认为即使是在乐观情形下，未来的劳动参与率也不可能在原有的高水平上再提高，自然失业率也不会出现显著改变。(3)人力资本增速和TFP增速都可以保持1979—2010年的平均增速(此增速显著高于基准情形)。

基于上述对各种情形的设定，使用与陈彦斌等(2010)相同的增长核算公式可以得到^注18，中国“十二五”和“十三五”时期的潜在平均经济增速将分别位于区间7.41%~9.49%和5.39%~7.8%，基准情形下的潜在增速分别是8.23%和6.5%(见表3—2)。本书的预测结果在已有研究所显示的预测区间之内(详见表3—3)。通过预测结果可见，未来中国经济增长趋势显著放缓，在基准情形下，中国“十二五”和“十三五”时期的潜在经济增速较2000—2010年分别下滑2.3个百分点和4个百分点。即使是在较为乐观的情形下，“十二五”和“十三五”期间的潜在经济增速也将分别下滑1.1个百分点和2.7个百分点；而如果在较为悲观的情形下，则下滑幅度将分别高达3.1个百分点和5.2个百分点。

表3—22011—2020年潜在GDP增速预测(%)

表3—3其他研究者对未来中国经济的主要预测结果

续前表

需要补充说明的是，从国际横向比较来看，未来中国经济增速仍然处于较高水平，相对经济实力可以获得较快的提高。如果将除中国未来经济增速以外的其他变量设定为《经济学人》杂志(2011)采用的预测数值，即将2011—2020年的美国经济增速设定为2.5%，人民币年均升值3%，中国和美国的年均通胀率分别设定为4%和1.5%，那么在基准情形下，中国的GDP总量将在2019年超过美国，成为世界第一大经济体；在乐观情形和悲观情形下则分别在2018年和2020年超过美国(见图3—5)。此外，基准情形下中国人均GDP在2019年达到13 041美元(以2010年的不变美元计价)，首次超过世界银行在2010年所设定的高收入国家标准，可以近似地认为步入高收入国家行列；在乐观和悲观情形下则分别是在2018年和2020年达到高收入国家标准(见图3—6)。

图3—5 中美GDP对比

注：以2010年的不变美元计算。

图3—6 2011—2020年中国人均GDP

注：(1)高收入国家的标准采用的是世界银行2010设定的人均GNI数据，与人均GDP数据略有差别，可以用来大致作为富裕程度的参考。(2)2011—2020年的人均GDP数据以2010年的不变美元计算，因此与世界银行2010年设定的高收入国家标准具有较好的可比性。(3)人口数据来自联合国人口数据库。