“不一样的中国故事”之一：长线投资中国的基准逻辑（组图）

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程实、张弘顼：长线投资中国的基准逻辑在于，中国始终具有超出全球平均水平的潜在经济增长速度，这给投资中国带来了可观的长期回报。

【编者按】FT中文网近期推出“不一样的中国故事”系列研究，该系列回应全球投资者对中国经济长期发展和投资价值的核心关切，围绕中国潜在经济增速、消费崛起、中国式现代化、数字经济发展等核心问题，讲述和以往不一样的投资逻辑。中国经济高质量发展正创造一系列的新机会，读懂不一样的中国故事，才能更高的把握先机、顺势而为。本文是该系列第一篇。

“迟日江山丽，春风花草香。”2023年，金融市场迎来暖春，风险偏好整体回归，中国资产春意盎然。

在短期反弹已然强劲的背景下，全球投资者普遍关心的核心问题是，长线布局和加仓中国是否有利可图？大道至简，长线投资中国的基准逻辑在于，中国始终具有超出全球平均水平的潜在经济增长速度，这给投资中国带来了可观的长期回报。

为了回答市场关心的核心问题，我们使用计量模型对中国潜在经济增长率进行了区间测算和未来预测，结果表明：一方面，中国经济潜在增长底蕴深厚，虽然2018年以来，全球贸易保护主义、欧美技术制裁、全球新冠疫情、地缘政治动荡等一系列外生冲击产生了较大干扰，但中国经济潜在增长率保持稳定且优于市场预期（2018-2019年为5.3%；2020-2022为4.9%），展现了强大的内生韧性；另一方面，中国经济潜在增长未来可期，尽管2022-2035年中国潜在经济增长可能将有所放缓（基准情景下2022-2025年为5.2%；2026-2030年为4.51%），但在全球经济潜在增长水平整体趋势性下降的背景下，中国相对美欧依旧具有较强的比较优势，更重要的是，伴随着中国式现代化的推进，全要素（数据与技术要素）生产率的快速增长将打开高质量发展的新空间，为中国经济潜在增速保持优势奠定基础。

基于模型测算和未来推演，我们认为，长线投资中国的基准逻辑依旧强劲有力，中国资产的长线配置机遇不容错失。

中国潜在经济增长具有较强韧性

基于索罗增长理论，我们通过构建柯布道格拉斯（CD）生产函数对2010-2021年中国潜在经济增长率进行了模拟。不同于传统生产函数法下的经济结构模型，考虑到中国数字经济规模占GDP比重在2021年已接近40%，我们将全要素生产率进一步划分为数据要素和技术要素。

首先，我们假定资本、劳动力、土地传统生产要素规模报酬保持不变（即要素产出系数之和为1），求解中性技术进步假定下的利润最大化方程。考虑到数据的可得性，我们选取了2010-2017年资本（K）、劳动力（L）、土地（S）产出弹性系数的算术平均值作为最终生产函数的估计值（我们测算的估算值分别为： 0.385（K）、0.463（L）、0.152（S））。

其次，我们采取了卡尔曼滤波法 (Karlman Filter) 对生产函数中的资本、劳动力和土地要素潜在增长水平进行了测算。具体来看，资本要素增长水平与固定投资资本形成额高度相关。因此，我们采用永续盘存法将GDP支出法中资本形成总额视为特定时期的新增资本，以2000年为基期年份估计了2010-2021年潜在资本存量增长水平（何明洋&陈曦，2022）。劳动力要素对生产函数模型的估算结果具有非常显著的影响。自2014年以来，随着中国人口老龄化的加剧，中国就业人数下滑，人口红利弱化对中国经济造成一定拖累。基于现有的劳动就业数据，我们通过卡尔曼滤波估计了2010-2021潜在劳动力投入水平。由于资本要素相关数据无法覆盖土地要素。我们采用了2010-2021年县城人口建设用地和城市人口建设用地面积加总衡量土地要素对总产出的贡献。在确定资本、劳动力和土地要素后，基于索罗余量假设，我们将剔除资本、劳动力和土地要素对经济增长贡献的剩余部分视为全要素（包括数据和技术）对经济增长的贡献程度，从而通过滤波处理得到全要素潜在增长水平。我们的拟合结果显示了自2010年来, 尽管中国潜在增长率开始由双位数下降至单位数增长，但经济增速总体运行趋于平稳（2010-2019年实际经济增长与潜在经济增长的偏离度显著收敛）。尤其是2018-2021年，在贸易保护主义、技术制裁、全球新冠疫情等一系列外生冲击下，尽管中国潜在经济增速有所下行（4年平均增速为5.1%），但整体潜在增长水平相比2014-2017年（平均增速6.4%）仅小幅下滑1.28个百分点，显示了中国经济增长具备长期韧性和可持续性。值得注意的是，2020-2021年，中国经济两年平均潜在增速为4.8%，并未像市场悲观预期的那样出现大幅下降，基本维持在合理区间之内。

图1：中国2010-2021年潜在经济增长拟合（%）

数据来源：Wind及我们的测算整理；注：灰色为贸易摩擦和疫情冲击背景下的中国经济潜在增速

中国潜在经济增长空间相比全球主要经济体仍具长期优势

我们基于实际数据（2010-2021）拟合得到潜在经济增长，进一步外推预测了2022-2035年中国潜在经济增长水平。首先，关于劳动力要素潜在增长预测，我们通过人口迭代模型（主要基于当年新增劳动力和退出劳动力）预测了2022-2035年中国劳动年龄人口规模变化 。需要特别注意的是，2022年中国人口正式迈入“负增长”时代，2023年中国也将正式迎来不容小视的退休潮。因此，2023年中国劳动力缺口进一步扩大将导致就业人员总规模较往年明显下滑。

关于资本要素潜在增长预测，受到地方债务约束影响，假设在基准情景下：2022-2025年、2026-2030年、2031-2035年三个阶段资本形成总额占资本存量比重逐阶下滑0.55%、0.45%、0.35% 。同时，我们假设2022-2035年固定资产折旧率逐年提升0.06个百分点 。

关于土地要素增长空间，随着中国经济增长模式的转型，土地要素总投入速度将进一步放缓。我们假设2022-2035年城市和县城用地总面积年均下滑0.25个百分点，且土地面积使用逐年递减。由于土地要素受内外生因素影响较小，因此不同情景下增长差异对潜在经济增长空间影响有限。

关于全要素生产率增长空间，长期来看，中国持续的科技创新投入将继续支持全要素生产率保持增长。但考虑到长期中国社会老龄化以及西方主要经济体对中国技术制裁等影响，我们假设2022-2035年中国全要素生产率增速趋势性上行，但增幅将逐步放缓。基准情景下，2022-2035年、2026-2030年、2031-2035年三个阶段全要素逐年较上一年提高0.11、0.07、0.03个百分点。综上，基于对三种不同情景下各生产要素潜在增长空间预测，通过已确定的各生产要素估计参数加权，我们得到中国2022-2035年潜在增长率。在基准情景下：2022-2025年中国潜在经济增长率为5.2%；2026-2030年潜在经济增长率为4.51%；2031-2035年潜在经济增长率为3.83%。进一步，我们对2020年-2035年全球主要经济体（美国及欧元区）潜在经济增速和中国潜在经济增速进行了对比分析，发现尽管中国潜在经济增长的绝对增速呈趋势下行，但相对增速依旧明显高于欧美等主要发达经济体。分阶段来看，中美2020-2025年、2026-2030年、2031-2035年潜在GDP增速分别为5.0% vs 2.3%、4.5% vs 1.8%、3.8% vs 1.6%（CBO 2022, IMF, 2023）。中欧2020-2025年、2026-2030年、2031-2035年潜在GDP增速分别为5.0% vs 2.7%、4.5% vs 1.2%、3.8% vs 0.7% （WB, 2023, IMF, 2023）。

图2：长期中国潜在经济增速VS欧美潜在经济增速（%）

全要素增长将打开高质量发展新空间

尽管中国整体潜在经济增速长期呈现下行趋势，但随着中国经济改革深化、对外开放水平提升，以及二十大后中国将创新作为引领发展的第一动力，我们认为，全要素生产率（数据要素和技术要素）增长将推动中国经济增长模式和底层逻辑发生根本性和历史性的转变。

一方面，数据要素持续发展将为中国经济带来规模报酬递增。偏向性技术进步理论（Acemoglu，2002）指出，当技术创新使某生产要素边际产出相对其他生产要素显著增长时，技术就会“青睐”（偏向）该要素，同时，该要素的边际产出和规模报酬将呈现递增特征。近十余年来，依靠资本、劳动、土地等传统生产要素投入拉动中国经济增长的潜力越来越小，无论是劳动还是资本要素的边际产出均已呈现明显的递减特征。相反，以数据为代表的全要素生产率呈现出边际产出递增的特征。这是因为随着云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术的不断迭代，数据在收集、存储、整理、分析、控制、管理各个环节的投入产出效率被大幅抬升。同时，新的技术创新又可以基于已获取的数据实现新的迭代和升级，从而进一步降低经济活动中的交易成本。不断的技术迭代导致数字密集型产业在任何经济周期内的中间成本都将始终保持在低位水平。此外，随着信息技术创新不断偏向数据要素，这将带动其他要素资源（如资本和劳动力要素）不断向数字经济产业聚拢，从而促使数据密集型产业的总体规模报酬递增（图3）。相关研究预测，2025年中国所拥有的数据规模可能将占世界数据圈的30%，在全球范围内首屈一指。围绕数字密集型产业，以全球最大开发者社区GitHub平台为例，2021年全球已有超过 7300万 的GitHub开发者用户，其中，中国总用户数量仅次于美国达到755万。预计到2030年，中国与数字密集型产业相关的专业人才将超过1000万。庞大的数据规模和数字人才库将为中国实现数据持续积累和质变提供保障，并为中国数字经济高质量发展奠定基础。

另一方面，人力资本整体水平抬升将是中国推动技术要素增长的长期动力。实证研究发现，全要素生产率和人力资本积累（劳动者知识、技能、健康状况等）互为长期因果关系（孙金山等，2021）。在全要素生产率中，技术创新的提升需要人力资本的全面升级和不断积累，而技术创新本身的提高将加快人力资本的积累，促进人力资本投入效率上升。随着老龄化加剧，中国总体劳动人口规模将在未来15年内持续下滑，为了平衡人口加速老龄化带来的社会不均衡问题，中国政府更加重视“共同富裕”以促进和扩大人力资本进一步的潜在增长空间。具体来说，通过优化社会收入分配体系，中国将进一步提升劳动力要素的使用效率，加快劳动力在不同空间和区域的流动，拓宽阶层流通和上升通道，通过提高劳动力要素的整体质量实现人力资本对技术创新的持续支持，从而促进全要素生产率的循环提升。

图3：全要素生产率的规模报酬递增效应

参考文献

Acemoglu, D., 2002. Technical change, inequality, and the labor market. Journal of economic literature, 40(1), pp.7-72.

Cheng, M.L. and Han, Y., 2014. A modified Cobb–Douglas production function model and its application. IMA Journal of Management Mathematics, 25(3), pp.353-365.

何明洋, 陈曦. 中国经济潜在增长率的要素贡献,潜力空间与提升路径. 当代经济管理, 2022, 44(11):9.

陆旸, 蔡昉. 从人口红利到改革红利:基于中国潜在增长率的模拟. 世界经济, 2016.

孙金山，李钢，汪勇. 中国潜在增长率的估算:人力资本变化的视角. 中国人口•资源与环境, 2021, 031(007):127-137.

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