异质性资本、产能利用与中国潜在产出——基于状态空间模型的估算与展望

谢 攀，任之力

(1.陕西师范大学国际商学院，陕西西安710119；2.厦门大学宏观经济研究中心，福建厦门361005)

改革开放40多年来，中国经济实现了持续较快增长。不过，2010年以来，经济增速明显放缓，下行压力不减。对此，有学者认为是周期性原因造成的(林毅夫，2018)[1]，另一些学者则认为是由结构性原因引起的(沈坤荣，2013；蔡昉，2016；田国强，2018)。[2-4]随着国外贸易保护主义抬头，国内供给侧结构性改革进入深水区，去产能、降杠杆的同时如何稳定经济增速，中国未来经济增长空间如何？探索这些问题不仅对研判中国经济增长潜力具有重要的理论意义，对新时期完善宏观调控政策思路也具有鲜明的实践价值。

一、相关文献研究综述

作为理解经济增长潜力和发展趋势的重要依据，潜在产出概念自从奥肯(Okun，1962)首次提出以来[5]，相关文献浩如烟海。随着SNA体系的引入，对中国潜在产出的研究逐渐受到重视。许召元(2005)较早估计了中国季度产出缺口，肯定了多变量状态空间——卡尔曼滤波相较于HP滤波法在捕捉金融危机冲击、反映经济过热方面的优越性。[6]此后，结构向量自回归、动态随机一般均衡模型等相继被引入潜在产出的估计(赵昕东，2008；郭红兵和陈平，2010；马文涛和魏福成，2011)。[7-9]不过，现有研究仍存在一些改进的空间，譬如：多数文献对资本规模的测算直接使用扣除折旧后的物质资本存量来表征，忽视了不同时期资本品的异质性，高估了资本的贡献。因为耐久性资本品在生产过程中被重复使用，即期经济产出并非整体资本存量作用的结果，仅与即期资本服务量及服务效率直接相关。而且，在经济周期不同阶段，企业产能的利用程度不同(龚敏等，2016)。[10]新物质资本的生产效率高于旧物质资本，闲置资本实际上没有参与生产过程，故利用全部物质资本存量来估算潜在产出会产生较大的测量误差，迫切需要重新审视物质资本的有效投入。

现有文献主要通过景气指数和统计分解等方式来获得对产能利用水平的估计。前者常以中国人民银行1992年开始公布的中国5000户工业企业的设备能力利用水平作为计算依据(郭学能和卢盛荣，2018)。[11]不过，此方式受限于景气扩散指数和产业部门的划分，仅将工业的有效物质资本作为全社会资本存量的表征，易产生较大疏漏。后者常采用成本函数法、数据包络分析法、峰值法、滤波法等。其中，成本函数法的测算基于公司长期平均成本最低点假定(Berndt&Morrison，1981；韩国高等，2011)[12-13]，这对一些长期平均成本为L型的公司而言寻找起来比较困难。数据包络分析对多产出的生产，假设所有产出同比例变动，适合测算短期的产能利用率。峰值法则将技术变化作为引起设备利用率变化的唯一因素(沈利生，1999)[14]，仅适用于单一投入和产出的情况且存在“弱高峰”问题。近来，将产能利用率的估算转化为对产出缺口的估算思路得到一些学者的关注(中国社会科学院财经战略研究院课题组，2014)[15]，尤其是对产出缺口的诸多研究也为降低产能利用率的估算偏误提供了可能。长期看，产能与资本存量存在协同变化的特征(Shaikh & Moudud，2004)。[16]据此，一些学者从资本存量与产能之间的长期均衡关系中寻找产能利用率的测算依据(何蕾，2015)。[17]此方法不仅所需数据较少，对生产函数的形式也无特别限制。

鉴于此，本文尝试通过估算产出缺口来获得设备资本利用率，并将Cobb-Douglas生产函数扩展至包含异质性资本和产能利用率的时变要素产出弹性生产函数；再采用状态空间模型和卡尔曼滤波算法，估算中国1981—2017年间的潜在产出和产出缺口；最后借助资本存量与产能之间的长期均衡关系，检验结论的稳健性。本文与郭晗和任保平(2014)[18]、吴国培等(2015)[19]以及郭学能和卢盛荣(2018)[11]关注的主题比较接近，边际贡献在于：一是将物质资本存量分解为建筑资本和设备资本两部分，有利于揭示生产率异质性的资本对产出增长贡献的差异，改进了对有效物质资本规模的估算；二是将时变产能利用率引入生产函数，有助于捕捉物质资本结构的变化，降低了忽视产能利用率而导致的潜在产出估计偏误。

二、模型构建与数据说明

(一)模型构建

改革开放40多年来，全国固定资产投资快速增长，劳动力素质大幅提升，科技创新能力持续增强，产业结构呈现由“二一三”向“二三一”，再向“三二一”的演变特征。因此，本文构建时变要素产出弹性的生产函数以捕捉经济结构变迁的影响。具体形式如下：

(1)

式(1)中，Yt、Ks,t、Kz,t、Lt分别表示第t期的实际产出、设备资本投入、建筑资本投入和劳动力投入；ht表示人力资本，htLt表示附加人力资本后的有效劳动，μi刻画设备资本产能利用率，表示有效设备资本投入；αt、βt、γt分别表示设备资本、建筑资本和有效劳动的产出弹性；A(t)=A0ertt，A0为初始技术水平，rt表示技术水平年增长率。对式(1)两端取对数，并假设规模报酬不变，即α+β+γ=1，得：

lnYt=lnA0+rt×t+αtln(μtks,t)+βtlnKz,t+(1-αt-βt)ln(htLt)

(2)

令yt=lnYt，c=lnA0，ks,t=ln(μtks,t)，kz,t=lnKz,t,lt=ln(htLt)，构建状态空间模型如式(3)-(6)所示：

量测方程：

yt=c+rt×t+αtks,t+βtkz,t+(1-αt-βt)lt+εt

(3)

状态方程：

rt=λrt-1+ω+μt

(4)

αt=θαt-1+π+ηt

(5)

βt=φβt-1+δζt

(6)

其中，yt、ks,t、kz,t、lt为可观测向量，rt、αt、βt为不可观测的状态向量，并服从AR(1)过程，如式(4)-(6)所示。其中，λ、θ、φ、ω、π、δ分别为各状态方程的一阶自回归系数，有待估计。μt、ηt、ζt均为独立且服从正态分布的随机扰动项。

(二)数据说明

国家统计局对设备投资和建筑投资规模的核算结果于1981年正式公布，因此，本文选取1981～2017年作为样本区间，主要变量的处理方法及数据来源如下：

1.实际产出。根据《新中国五十五年统计资料汇编》，将国内生产总值指数调整为以1952年为基期的定基指数，从而将名义GDP调整为以1952年为基期的实际GDP。

2.物质资本存量。选用永续盘存法来估算中国的物质资本存量，计算公式为：Kt=(1-δ)×Kt-1+It/pt。其中，Kt是第t期以基年不变价格计价的实际资本存量；lt是以当期价格计价的投资额；pt为t期定基价格指数；δ是折旧率。选择固定资本形成总额作为当年投资；对于投资价格指数，根据《中国国内生产总值核算历史资料(1952～1995)》《中国国内生产总值核算历史资料(1952～2004)》，得到以1952年为基期的价格平减指数；基期的资本存量按照K0=I0/(gt+δ)来推算。其中，K0是基期资本存量，I0是基期投资额，gt是样本期实际投资的年增长率。经济折旧率与单豪杰(2008)相同[20]，设为10.96%。

3.建筑资本与设备资本存量。借鉴赵志耘等(2007)的做法[21]，将1980年作为基年，利用1981—2017年设备投资占建筑和设备投资之和比重的平均值(27%)来确定基年设备资本和建筑资本的投入。其中，1980年全国资本存量来源于单豪杰(2008)的估算。此外，对于1981—1990年间缺失的固定资产投资的价格指数，我们采用线性拟合的方法，先计算1991—2017年设备资本和建筑资本投资价格指数与全社会固定资产投资价格指数比率的平均值，再分别乘以1981—1990年全社会固定资产投资价格指数。对于折旧率，依据《企业所得税法》规定的最低折旧年限，设定建筑资本和设备资本的年折旧率分别为5%和10%。

4.就业规模与人力资本存量。采用全社会就业人数表示劳动力投入规模。由于90年代初统计核算体系衔接，1990年全社会就业人数较上年增加了9420万人，增长率高达17%，远远高于1981—1989年间3.5%的平均增速。因此，本文遵循吴国培等(2015)的建议，对就业人数的波动适当处理。具体做法为：1991年之后的就业人数以统计年鉴公布的为准；1982—1990年间，起止年份低估的就业人数分别为6859万人和8009万人，可知这8年间被低估的就业人数年平均增速为1.96%，以此增速进行折算，再加上统计年鉴公布的就业人数即可得到各年调整后的就业人数；为了保证统计口径的一致性，我们将1982年之前年份低估的就业人数依然以1.96%的增速反向折算，得到1981年的就业人数。最终获得各年调整后的就业人数。对于人力资本存量，采用Holz(2005)估计的中国就业人口的平均受教育年限来表示。[22]

5.产能利用率。较早对资本利用水平的界定是指现有资本投入生产的密度，如每天或每周的工作时间(Taubman & Wilkinson，1970；Calvo，1975)。[23-24]实践中，由于基础统计资料所限，一些学者将产能利用率视为提供服务的资本存量与全部资本存量之比(龚刚和杨琳，2002)[25]，或采用“设备利用率”来反映资本(资产)实际利用水平(杨光，2012；樊茂清，2017)[26-27]，或将其视为实际产出与潜在产出之比(Garofalo & Malhotra，1997)。[28]为了反映全社会有效物质资本水平，避免采用单一部门表征带来的估计偏误，基于现实指导和理论探索两方面的考虑，本文借鉴中国社会科学院财经战略研究院课题组(2014)的做法，将产能利用率的估算转化为对产出缺口的估算。具体地，我们先将实际产出的趋势项视为当产能利用率达到100%时对应的产出水平，再用100%减去实际产出对于产出趋势项偏离的百分比，进而得到产能利用水平。最后采用Shaikh & Moudud(2004)提出的协整法重新测算，以考察结论的稳健性。各变量的描述性统计如表1所示。

表1 变量的描述性统计

资料来源：根据笔者整理。

三、实证分析

针对式(3)—(6)组成的时变参数状态空间模型，本文采用卡尔曼滤波算法，先估算设备资本、建筑资本和有效劳动的产出弹性，再代入总量生产函数式(1)，分析潜在产出和产出缺口的演变特征。

(一)要素产出弹性的估计

首先对各变量进行平稳性检验，结果显示其均为一阶单整序列。进一步构建向量自回归模型检验各变量之间是否存在协整关系。根据施瓦茨准则和赤池信息准则，确定VAR模型的最优滞后阶数为1阶。Johansen迹统计量检验结果表明各变量之间存在稳定的均衡关系。进而应用Eviews 10.0软件进行估计，得到设备资本、建筑资本和有效劳动的产出弹性，结果如下：

表2 设备资本、建筑资本和有效劳动的产出弹性估计结果

数据来源：根据笔者测算结果整理。

如表2所示，受资本回报率下降的影响，物质资本与有效劳动的产出弹性呈现逆转特征。2017年，设备与建筑两类资本的产出弹性之和(αt+βt)下降至0.5343，相较于1983年时的最高水平下降了11.7%。相应地，在规模报酬不变的约束下，随着人力资本水平的持续改善，有效劳动产出弹性(γt)较20世纪80年代初显著上升。对物质资本内部的观察进一步发现，不同时期的建筑资本，因质量基本保持不变，产出弹性稳定在0.1740左右。相比之下，新设备蕴含着更多的前沿技术进步，比旧设备拥有更高的生产率，设备投资对于产出增长的拉动作用突出，1单位设备资本对产出的贡献达到建筑资本的1.9～2.7倍。不过，受国内外需求波动的冲击和一些周期性行业产能过剩的影响，设备资本利用率波动较大，其产出弹性自20世纪90年代初开始呈现下降的趋势。直到2013年之后，随着供给侧结构性改革推进，钢铁、煤炭、水泥等行业过剩产能得以压减，产业结构持续优化、减税降费力度加大带动了制造业新一轮设备投资，促使其产出弹性企稳回升。

检验结果显示，设备资本、建筑资本和有效劳动的参数αt、βt、γr的均方差都很小(表3)，表明统计检验结果显著。量测方程残差的ADF检验t统计量的值为-3.08(1%和5%显著性水平下的t检验临界值分别为-3.63和-2.95)，表明在5%的显著性水平下模型的残差是平稳的，估计结果有效。其中，1981～2017年技术水平变化率(γt)在0.0053附近窄幅波动，与吴国培等(2015)的测算结果相近。

表3 状态空间模型可变参数统计检验结果

资料来源：根据检验结果整理。

(二)潜在产出与产出缺口的估算

(7)

根据上述估算，可以得到趋势的全要素生产率、潜在人力资本和潜在就业水平。不失一般性，将实际物质资本存量视为资本投入的潜在水平。将以上数据代入总量生产函数，即得到历年的潜在产出水平以及产出缺口比率。如表4所示，除个别异常年份，1981—2017年中国产出缺口比率在-3.76%～2.82%之间变动，连续三年以上产出缺口为负的时期分别为1986—1992年、1998—2001年和2012—2016年，正负基本均衡。此外，产出缺口的波动趋于下降。2011—2017年的产出缺口的波动率为0.0086，仅为1981—1991年、1991—2001年、2001—2011年的十分之一、五分之三和五分之四。

表4 中国潜在产出和产出缺口估算结果(1981-2017年)

数据来源：根据笔者测算结果整理。

(三)潜在增长率与产出缺口演变特征

观察潜在产出增长率的变化，按照“谷-谷”法划分，1982年以来中国经历了四轮经济周期(图1)。第一轮周期(1982—1990年)受投资和消费需求拉动，1985年中国经济首次达到增长波峰，此后随着控制信贷投放、清理固定资产投资项目，增速开始回落并在1990年步入波谷。第二轮周期(1990—2000年)以邓小平同志南巡讲话发表为标志，改革开放步伐加快，经济呈现恢复性增长，直到1997年亚洲金融危机爆发，外向型经济遭遇重创，好在财政政策和货币政策及时转向，潜在增长率下滑势头得以遏制。第三轮周期(2000—2008年)开启以中国加入WTO为契机，融入经济全球化的开放红利和城市化进程加快双轮驱动为潜在产出的增长注入了强劲的动力，潜在增长率稳步回升。直到2008年美国次贷危机爆发，外部需求降低使得出口、投资需求大幅萎缩。第四轮周期(2008—至今)，国际金融危机后的大规模刺激政策在一定程度上缓解了经济下滑势头。不过，由于国际经济艰难复苏、国内“人口红利”的消逝，钢铁、煤炭、水泥等行业产能过剩矛盾突出，经济下行压力不减，2010年以来潜在增长率持续回落。

图1 潜在经济增长率和实际经济增长率比较

数据来源：根据笔者测算结果整理。

如图2所示，与采用HP滤波法获得的产出缺口相比，本文基于异质性资本和时变产能利用率的生产函数法测算的产出缺口包含了更为详细的结构变化和波动信息，与宏观经济运行的特征事实更为吻合。譬如：1982—1984年，受投资和消费需求的拉动，中国经济开始回升，甚至在1984年出现过热，正向产出缺口扩大至12.81%。类似情形还出现在1986—1990年，两次“利改税”之后，企业投资生产积极性提高，工资性收入增长超过劳动生产率提高引起成本推动型通胀。在控制投资、信贷检查等一系列宏观调控措施的作用下，物价总水平快速回落，投资过度和生产过剩显现，负向缺口下探至-6.20%。此后，为应对1997年亚洲金融危机的冲击，尽早走出总需求低迷、经济增长乏力的困境，在积极的财政政策和稳健的货币政策配合下，中国经济实现“软着陆”，负向产出缺口收窄至-0.31%。新世纪伊始，全球产业链的转移带动了国内投资需求，生产者价格指数回升，2002—2008年产出缺口持续为正。而且，自2010年以来，中国的产出缺口波动幅度趋于平稳化且在均衡点附近微幅波动。这说明随着社会主义市场经济体制的不断完善，宏观经济政策预调微调的能力增强，增长新动能得到有效激发，经济系统对于结构冲击的缓冲作用日趋明显。这与林建浩和王美今(2013)、娄峰(2015)对中国经济“大稳健”特征的研判是一致的。[30-31]

图2 产出缺口比率比较：生产函数法与HP滤波法

数据来源：根据笔者测算结果整理。

四、稳健性检验

为避免因产能利用率估算方法不同而影响潜在经济增长率的测算结果，本文借鉴协整理论的研究思路，对产能利用率进行再估计，以检验结论的稳健性。Shaikh & Moudud(2004)首次采用协整法得到的美国20世纪50—80年代的制造业产能利用率与调查统计得到的产能利用率趋势高度吻合。何蕾(2015)也采用相似的方法测度了中国两位数工业行业产能利用率。其核心逻辑在于：若产出与固定投入要素之间满足协整条件，意味着两者之间存在一种稳定的长期关系。如果把固定资本存量看作是单一的固定投入要素，那么由固定资本存量所确定的产出长期趋势便可视作产能。鉴于此，本文构建如下恒等式：

(8)

logYt=logKt-logWt+logμt

(9)

logYt=C+λ×t+η×logKt+ωt

(10)

表5 Johansen协整检验结果

资料来源：根据检验结果整理。

如图3可知，将基于协整法估算的产能利用率代入式(1)，重新估算的潜在经济增长率与基于生产函数法的估计值保持了相似的趋势。这说明两种产能利用率估算方法的差异较小，对潜在产出的测算结果是稳健的。本文将物质资本存量划分为建筑和设备资本两部分，并将产能利用率与设备资本以乘积的形式引入生产函数中，兼顾了供给和需求两个方面的影响因素，有利于降低了因忽视资本实际利用水平差异而导致的估计偏误。

图3 不同资本利用率估算方法下的中国潜在经济增长率

数据来源：根据笔者测算结果整理。

五、中国潜在经济增长率展望

未来十年是基本实现社会主义现代化的关键时期，展望潜在经济增长率的变化，首先研判劳动投入、资本存量、全要素生产率、产能利用率等变量的发展趋势，再将这些序列的趋势值代入生产函数。参考中国季度宏观经济模型(CQMM)课题组(2018)[32]，各投入变量的预测分为两种情景：基准情景代表由高速增长阶段向高质量发展阶段的转型较为顺利，悲观情景代表内外部经济、社会挑战加剧，转型升级受阻。

(一)要素测算说明

1.全要素生产率。全要素生产率的增长受科技水平、资源配置效率、人力资本积累等诸多因素的影响。随着第四次工业革命的到来，在创新型国家发展战略的推动下，科技实力长足进步；供给侧结构性改革的持续推进，结构转型将提高资源配置效率；劳动年龄人口受教育程度的提高也将丰富人力资本的积累。再结合以往中国全要素生产率增长率的变化特征以及已有研究(中国经济增长前沿课题组，2012；陆旸和蔡昉，2016)[33-34]。本文假定2018—2030年中国全要素生产率年均增速在基准情形下为2%。不过，面对逆全球化的风险和发达经济体再工业化的挑战，尤其是技术封锁和关税壁垒，如果国内自主研发创新的实际进展不及预期，则悲观情形下全要素生产率的年均增速仅为1.5%。

2.人力资本存量。根据联合国人口署2019年的预测，中国65岁及以上人口比例在1990年为5%～10%，2019年为10%～15%，2050年将上升至15%以上。(1)参见United Nations，Department of Economic and Social Affairs,Population Division(2019).World Population Prospects 2019,Data Booklet.即使“二孩政策”的实施能减缓人口老龄化的步伐，但是这仅对2030年以后的劳动年龄人口规模有一定影响。故本文预期未来十年中国15～64岁劳动年龄人口基准情形下将以年均3%的速度逐年下降，悲观情形下可能加快至3.6%。劳动年龄人口就业参与率总体呈下降趋势，1982—2017年期间平均增速为-0.08%，而2008—2017年期间平均增速为-0.22%。借鉴易信和郭春丽(2018)的研究[35]，我们假设2018—2030年中国劳动年龄人口就业参与率保持2008—2017年的下降趋势，年均下降0.22个百分点。以上两者的乘积作为2018—2030年中国全社会就业人数的预测值。对劳动力质量的变化，本文借鉴Holz(2005)的预测结果。其中，2026—2030年的数据，以年均1%的增速来估算。

3.物质资本存量。根据国家发展改革委经济研究所课题组(2016)的研究[36]，中国人口抚养比每上升1个百分点，储蓄率将下降0.8个百分点。随着老龄化社会到来，人口抚养比上升，储蓄率下降、投资增速下滑难以避免。尤其是随着农村劳动力转移速度放慢，城镇化进程放缓，“住房不炒”“租购同权”等政策的相继落实，投资“脱实向虚”的倾向得以遏制。因此，预期未来十年投资增速仍将逐步回落，不过，不同类别资本积累可能进一步分化。一方面，由于多年来基础设施建设领域高投资的累积效应，建筑安装工程投资占比将显著降低；另一方面，因蕴含新技术新工艺较多的设备工具器具生产率高、折旧快，在产业升级需求拉动下，其投资占比将会上升。鉴于此，再结合2010年以来物质资本存量年均增速下降1个百分点的事实，假设基准情形下，2018—2020年，物质资本年均下降1个百分点；2021—2030年，年均下降0.1个百分点。若城市化进程大幅放缓且新产能的市场需求不及预期。悲观情形下，2018—2020年，物质资本年均下降仍为1个百分点；2021—2030年，降幅扩大至0.2个百分点。

4.产能利用率。随着供给侧结构性改革的深入推进，煤炭、钢铁、水泥等领域去产能取得了积极进展。不仅原有产能过剩企业的资产负债表得到改善，而且，商业银行的不良贷款率下降、资产质量有所提升。未来去产能的方式将从行政性指令向市场化、法制化转变，各地将以混合所有制改革为突破口，加大企业调整重组力度，建立化解过剩产能的长效机制。因此，本文预期未来十年产能过剩问题有望得到有效治理，产能利用率将稳中有升。不过，受贸易保护主义的影响，尤其是全球价值链的低端锁定，产能利用水平上升的空间有限。我们假设基准情形下，产能利用率年均增长1%；悲观情形下，年均增速仅为0.5%。

5.要素产出弹性。根据前文测算，资本产出弹性总体下降，而有效劳动产出弹性逐年上升。不过，相较于设备资本产出弹性而言，建筑资本产出弹性波动不大，因此，我们假设基准和悲观情形下，产出弹性均为其1981—2017年产出弹性的平均值(0.1747)。反观，设备资本产出弹性和有效劳动产出弹性变化趋势较为明显，如2008—2017年设备资本产出弹性均值为0.3598，较1998—2007年下降了1.6个百分点；而有效劳动产出弹性近10年相较于之前10年上升了1.3个百分点。因此，我们假设未来十年，设备资本产出弹性和有效劳动产出弹性将延续这一趋势，设备资本产出弹性年均下降0.16个百分点，有效劳动产出弹性年均上升0.13个百分点。

(二)不同情形下潜在增长率预测

根据以上假设，将样本数据外推后再代入式(1)，可得未来十年不同情形下中国潜在经济增长率。如表6所示，未来中国经济增长仍将面临较大下行压力，潜在经济增长率将呈现稳中趋缓的走势。2018—2020年，经济潜在增长率基准情形下为6.7%，悲观情形下为5.7%；2021—2025年，基准情形下经济潜在增长率为6.4%，悲观情形下为5.1%；2026—2030年，基准情形下经济潜在增长率为6.1%，悲观情形下为4.5%。

表6 不同情形下中国潜在经济增长率预测(2018～2030年)

数据来源：根据本文测算的结果整理。

六、结论及启示

本文将物质资本划分为建筑资本和设备资本，并将产能利用率引入设备资本积累过程，构建状态空间模型，采用卡尔曼滤波法估计了1981—2017年物质资本、有效劳动等的时变产出弹性，并预测了基准情形和悲观情形下未来十年中国潜在经济增长率，主要研究结论如下：

第一，随着去产能措施的持续推进，设备资本产出弹性企稳回升，物质资本与有效劳动产出弹性逆转的趋势有所缓和。第二，2010年以来，受全要素生产率增速放缓、人口老龄化程度加深等结构性因素的影响，潜在经济增长中枢下移。不过，得益于宏观政策预调微调能力增强，产出缺口变动趋于平稳化且呈现“大稳健”特征。第三，未来十年中国经济仍将面临较大的下行压力，基准情形下潜在经济增长率将呈现稳中趋缓的走势，悲观情形下如果转型升级受阻，2030年潜在增速将下滑至4.5%。

随着中国经济向高质量发展阶段迈进，需求结构转变预示着经济稳速增长有赖于战略性新兴产业和生产性服务业持续发展，提高要素配置效率，促进结构转型成为此阶段的重心。本文的研究启示我们：一是尽管短期内物质资本与有效劳动的产出弹性逆转趋势不会彻底反转，但是，随着人口老龄化问题的加剧，应强化对人工智能、生物医药、区块链等前沿技术的识别研究，重视关键技术领域设备投资，推动“卡脖子”领域研发投入和资本深化，对冲劳动年龄人口下降对经济增长、社会保障等带来的不利影响。二是对产能过剩行业，要严格控制新建、在建产能，提高投资贷款门槛，加快市场化淘汰落后产能的步伐，积极引导产业结构重组，优化产能利用率，提升投资效率。三是将潜在经济增长率维持在适宜区间，既要深化科技教育体制改革，加大公共教育、基础教育投入，同时要注重对职业技术教育的投入，夯实高技能型人才培养，提升全要素生产率对产业结构转型和经济高质量发展的贡献。