(1.中共中央黨(dang) 校，北京 100091;2.湖南大學，湖南長沙 410082)

　　[摘 要]經濟的增長不僅(jin) 取決(jue) 於(yu) 要素投入的增加，也取決(jue) 於(yu) 要素結構的優(you) 化。本文在傳(chuan) 統生產(chan) 函數中引入要素結構，考慮固定資本存量、勞動和人力資本的結構特征。使用1997—2013年中國30個(ge) 省份(自治區、直轄市)層麵的麵板數據估計各要素結構的產(chan) 出彈性，發現各要素結構整體(ti) 上都具有正的產(chan) 出彈性，但同一要素的內(nei) 部結構之間表現出較大的差異，更高級別的要素產(chan) 出彈性也更高。在此基礎上，本文測算出2017—2021年五年期間中國經濟潛在增長率，結果表明：2017—2021年中國經濟的潛在平均增長率為(wei) 6.73%。最後，本文提出實現中國經濟潛在增長率的相關(guan) 政策建議。

　　[關(guan) 鍵詞]潛在增長率;要素結構;產(chan) 出彈性

　　[中圖分類號]G527 [文獻標識碼]A [文章編號]1008-9314(2018)02-0092-06

　　[收稿日期]2018-03-06

　　[作者簡介]周躍輝，中共中央黨(dang) 校經濟學部講師;通訊作者：周定根，湖南大學經濟與(yu) 貿易學院博士研究生。

　　當前，中國經濟已經進入高質量發展階段，經濟增速向合理區間“收斂”。這裏的“收斂”之意即指經濟的實際增長率向潛在增長率靠攏。按照“第一個(ge) 百年”奮鬥目標所要求的“兩(liang) 個(ge) 翻番”要求，到2020年前中國經濟增長率不能低於(yu) 6.5%，而這一增速目標能否實現的決(jue) 定性因素在於(yu) 經濟的潛在增長率究竟能達到多少。因此，測算未來五年中國經濟的潛在增長率，成為(wei) 經濟理論界研究的熱點問題。我們(men) 在估計生產(chan) 函數的基礎上，測算了未來五年中國經濟的潛在增長率，研究表明：2017—2021年中國經濟的潛在平均增長率為(wei) 6.73%。

　　一、生產(chan) 函數的設定與(yu) 計量模型的構造

　　研究經濟潛在增長率，首先要設定生產(chan) 函數。經濟產(chan) 出的增長不僅(jin) 來源於(yu) 要素投入的增加，且來源於(yu) 要素內(nei) 部結構的優(you) 化。即使要素投入總量不變，要素資源從(cong) 低生產(chan) 率部門流向高生產(chan) 率部門，這一要素配置結構的變化，同樣將促進產(chan) 出的持續增長。以資本為(wei) 例，若將過多的資本投入生產(chan) 率較低的部門內(nei) ，不僅(jin) 浪費寶貴的儲(chu) 蓄資源，且將阻礙高生產(chan) 率部門的發展。而當資本可以自由流動時，企業(ye) 家和投資者基於(yu) 利潤動機將大量資本投入新興(xing) 行業(ye) ，促使該行業(ye) 快速壯大，從(cong) 而迅速帶動國民就業(ye) 和拉動一個(ge) 國家或地區的經濟增長。勞動資源也發生類似的流動。事實上，更高端的產(chan) 業(ye) 對勞動力的素質要求更高，現有的研究表明，人力資本結構的優(you) 化是經濟增長的重要動力(Birdsall and Londoo，1997)。基於(yu) 以上思路，我們(men) 設定實現經濟增長的生產(chan) 函數為(wei) ：

　　公式(1)(略)

　　在(1)式中，Y為(wei) 實際產(chan) 出，A表示技術水平。考慮到資本、勞動和人力資本的結構特征，ki表示行業(ye) i的資本存量占全部資本存量的比重，αi則為(wei) 該行業(ye) 內(nei) 資本的產(chan) 出彈性;li表示行業(ye) i的勞動力占全部勞動力的比重，βi為(wei) 該行業(ye) 內(nei) 勞動的產(chan) 出彈性;hj表示j類型的人力資本占全部人力資本的比重，γj為(wei) 該類型人力資本的產(chan) 出彈性;eu為(wei) 影響產(chan) 出但不可觀測的衝(chong) 擊因素。

　　對式(1)兩(liang) 邊取對數，得到：

　　公式(2)(略)

　　基於(yu) 式(2)，我們(men) 構造本文的計量模型：

　　公式(3)(略)

　　公式(4)(略)

　　在式(3)和式(4)中，lnYqt為(wei) t年省份q實際產(chan) 出對數值;lnKqt為(wei) t年省份q的固定資本存量對數值，k1qt、k2qt、k3qt分別為(wei) t年省份q的第一、第二和第三產(chan) 業(ye) 固定資產(chan) 投資占全社會(hui) 固定資產(chan) 投資的比重;lnLqt為(wei) 各省份的總就業(ye) 人數對數值，l1qt、l2qt、l3qt分別為(wei) 該省份第一、第二和第三產(chan) 業(ye) 就業(ye) 人數占總就業(ye) 人數的比重。

　　對於(yu) 人力資本，我們(men) 采取兩(liang) 種分類方法：第一種分類方法，在式(3)中，lnHqt表示各省份人力資本的對數值，ha1qt和ha2qt分別為(wei) 未接受和接受大專(zhuan) 以上教育人口占該省6歲及以上人口的比重;第二種分類方法，在式(4)中，我們(men) 進一步細分人力資本結構，hb1qt、hb2qt、hb3qt、hb4qt、hb5qt分別為(wei) 各省未上過學，以及接受小學、初中、高中、大專(zhuan) 及以上教育占6歲及以上人口的比重。

　　二、模型數據的選擇與(yu) 變量的定義(yi)

　　在測算潛在增長率之前，我們(men) 需要先估計出各投入要素的產(chan) 出彈性。在本文中，我們(men) 使用中國1997—2013年除西藏以外的30個(ge) 省份(自治區、直轄市)數據來估計各要素的產(chan) 出彈性，各變量的定義(yi) 如下：

　　1.實際產(chan) 出lnYqt。該變量為(wei) 各省當年實際生產(chan) 總值的對數值，原始數據為(wei) 各地區按當年價(jia) 格計算的GDP以及按可比價(jia) 格計算的GDP指數，從(cong) 該指數可計算出各地區實際的GDP增長率。我們(men) 以1997年各地區的GDP為(wei) 基期，根據GDP指數計算出1998—2013年各地區的實際GDP並取對數值。

　　2.實際資本存量lnKqt。本文使用永續盤存法來計算各地區的實際資本存量，計算公式為(wei) ：Kqt=Kqt-1(1-δqt)+Iqt。其中，Kqt-1為(wei) 省份q上一期的實際資本存量，δqt為(wei) 折舊率，Iqt為(wei) 省份q當年的實際投資額。依據折舊原理，省份q當年的實際資本存量等於(yu) 該省份上一年實際資本存量經過折舊後加上今年新增的實際投資。按照一般的核算方法，可使用各地區全社會(hui) 固定資產(chan) 投資來近似地衡量實際的投資總額，而利用固定資產(chan) 投資價(jia) 格指數進行平減後，即可得到實際的投資額。根據張軍(jun) 等(2004)計算中國各省固定資本形成總額的經濟折舊率，本文設定δqt=9.6%。永續盤存法的基本計算方法是求遞推數列，在本文中以1997年為(wei) 基期，計算得到基期的資本存量為(wei) Kq0=Iq0/(gq+δ)。其中，Iq0為(wei) 基期實際投資額，gq為(wei) 各地區1997—2013年期間實際投資額的平均增長率。

　　3.資本存量結構kiqt。不同發展水平行業(ye) 的資本存量產(chan) 出彈性存在較大差異，但缺乏直接衡量資本結構的數據，一種折中的方法是：根據三次產(chan) 業(ye) 投資額所占比重來定義(yi) 資本結構。根據《國民經濟行業(ye) 分類》將各細分行業(ye) 定義(yi) 到第一、第二和第三產(chan) 業(ye) ，具體(ti) 分類方法為(wei) 農(nong) 、林、牧、漁業(ye) 為(wei) 第一產(chan) 業(ye) ，采掘業(ye) 、製造業(ye) 、電力、煤氣及水的生產(chan) 和供應業(ye) 、建築業(ye) 為(wei) 第二產(chan) 業(ye) ，其餘(yu) 為(wei) 第三產(chan) 業(ye) 。本文采用的數據為(wei) 各地區按主要行業(ye) 劃分所形成的全社會(hui) 固定資產(chan) 投資數額。

　　4.勞動lnLqt和就業(ye) 結構liqt。本文使用各地區從(cong) 業(ye) 人員總數的對數值來衡量勞動要素的投入量，而衡量就業(ye) 結構的指標，則采用各地區按三次產(chan) 業(ye) 劃分的從(cong) 業(ye) 人員占從(cong) 業(ye) 人員總數的比重。其中，2006年以及2011—2013年的數據存在部分缺失，本文使用插值法補齊缺失年份的數據。

　　5.人力資本lnHqt及其結構hjqt。度量人力資本的指標采用人均受教育年限。根據國家統計局每年公布的各地區按受教育程度劃分的標準，分為(wei) 未上學、小學、初中、高中和大專(zhuan) 以上，對應的受教育年限分別為(wei) 0年、6年、9年、12年和16年。將各類人口受教育的年限，分別乘以該教育年限所占6歲及以上人口的比重，得到加權的人均受教育年限並取對數，作為(wei) 人力資本的衡量指標。對於(yu) 人力資本結構，我們(men) 采用兩(liang) 種衡量標準，一是以是否接受大學教育為(wei) 界限，分為(wei) 兩(liang) 類;另一種是按照上述受教育年限的劃分標準分為(wei) 五類。

　　以上各地區生產(chan) 總值、GDP指數、固定資產(chan) 投資、固定資產(chan) 投資價(jia) 格指數、按主要行業(ye) 分的全社會(hui) 固定資產(chan) 投資、從(cong) 業(ye) 人員總數、按受教育程度分的人口數據，皆來源於(yu) 1997—2014年的《中國統計年鑒》。將資本、勞動和人力資本結構各個(ge) 部分所占比重乘以要素投入的對數值，即可得到回歸模型所需的各個(ge) 變量，表1給出了各個(ge) 變量的描述性統計。

　　表1 變量的描述性統計(略)

　　三、模型的實證分析與(yu) 潛在經濟增長率測算

　　(一)要素產(chan) 出彈性估計

　　式(3)的估計結果呈現在表2的第13列中。在第1列中，計量方法采用混合OLS估計，結果顯示：第一產(chan) 業(ye) 資本存量的產(chan) 出彈性為(wei) 負，第二、三產(chan) 業(ye) 資本存量產(chan) 出彈性雖然為(wei) 正，但並不顯著，且三次產(chan) 業(ye) 的勞動投入產(chan) 出彈性也不顯著，受過大專(zhuan) 以上教育的人力資本產(chan) 出彈性甚至為(wei) 負，上述結果與(yu) 我們(men) 的預期並不一致。考慮到我們(men) 的樣本數據為(wei) 30個(ge) 省(自治區、直轄市)的麵板數據，不僅(jin) 包含橫截麵維度的數據信息，也包含時間序列維度的信息。使用混合OLS回歸未考慮各省份的個(ge) 體(ti) 效應，不同省份的區域位置、資源稟賦和政策扶持等因素對經濟產(chan) 出也會(hui) 產(chan) 生顯著影響，且這些因素不隨時間的推移而改變，使用橫截麵分析未能考慮這些不隨時間改變的個(ge) 體(ti) 效應，可能存在遺漏變量偏誤。麵板數據模型(固定效應或隨機效應)的主要用途之一就在於(yu) 處理這些不可觀測的個(ge) 體(ti) 效應，我們(men) 分別采用固定效應(Fixed Effect，FE)和隨機效應(Random Effect，RE)模型來估計式(3)，結果呈現在表2的第2和第3列中，固定效應模型估計結果報告了所有個(ge) 體(ti) 效應為(wei) 零的假設檢驗，F值為(wei) 2696.02，表明個(ge) 體(ti) 效應非常顯著，混合OLS估計忽視個(ge) 體(ti) 效應導致嚴(yan) 重的偏誤，且固定效應模型估計的組間R2相較於(yu) 混合OLS的R2大幅提高(從(cong) 0.512到0.989)。如果各省份的個(ge) 體(ti) 效應與(yu) 隨機誤差項不相關(guan) ，則采用隨機效應模型估計更高效，但Hausman檢驗p值顯示強烈拒絕這一假設，所以我們(men) 主要采用固定效應模型的估計結果。

　　控製省份個(ge) 體(ti) 效應後，發現第一產(chan) 業(ye) 的固定資本存量產(chan) 出彈性雖然為(wei) 正，但不顯著，說明以農(nong) 、林、牧、漁業(ye) 為(wei) 主的第一產(chan) 業(ye) 對經濟增長的貢獻較為(wei) 有限。第二產(chan) 業(ye) 和第三產(chan) 業(ye) 的固定資本產(chan) 出彈性顯著為(wei) 正，且第二產(chan) 業(ye) 略高於(yu) 第三產(chan) 業(ye) ，與(yu) 改革開放後中國主要靠製造業(ye) 的快速擴張推動經濟增長一致。勞動投入產(chan) 出彈性方麵，我們(men) 發現三次產(chan) 業(ye) 的勞動投入彈性係數均顯著為(wei) 正，且第三產(chan) 業(ye) 的勞動產(chan) 出彈性最高，說明中國雖然在固定資產(chan) 投資方麵仍偏重於(yu) 製造業(ye) ，但是勞動力就業(ye) 重心卻逐漸從(cong) 第一和第二產(chan) 業(ye) 轉移至第三產(chan) 業(ye) 。兩(liang) 種類型人力資本產(chan) 出彈性也顯著為(wei) 正，但接受大專(zhuan) 以上教育的人力資本產(chan) 出彈性(0.362)是未接受大專(zhuan) 以上教育人力資本產(chan) 出彈性(0.140)的2.5倍，這一差異體(ti) 現教育對人力資本產(chan) 出彈性的巨大提升作用。在計量方程(4)中，我們(men) 將人力資本細分為(wei) 五類，根據受教育程度分為(wei) 未上學、小學、初中、高中和大專(zhuan) 以上，混合OLS、固定效應和隨機效應模型估計結果分別呈現在表2的第4-6列，模型間的檢驗顯示我們(men) 仍然采用固定效應模型的結果。各類型固定資本存量和勞動投入的產(chan) 出彈性與(yu) 式(3)基本保持一致，細分後的人力資本中隻有高中和大專(zhuan) 以上的人力資本產(chan) 出彈性才顯著，且後者的產(chan) 出彈性仍最大，表明隻有較高水平的人力資本才能對經濟產(chan) 出有顯著的促進作用。

　　表2 要素投入產(chan) 出彈性估計(略)

　　(二)技術與(yu) 要素貢獻程度及動態變化

　　分別將固定資本存量、勞動和人力資本內(nei) 各細分類別的產(chan) 出彈性乘以該類別的占比，在固定資本、勞動和人力資本中對各類別進行加總，並在每一年度內(nei) 取全國平均值，得到中國1997—2013年三大投入要素的貢獻程度及動態變化，同時根據索洛餘(yu) 量的測算方法計算技術的貢獻率，結果呈現在表3中，其中第(1)—(4)列為(wei) 采用兩(liang) 分類人力資本估計後的結果，第(5)—(8)列為(wei) 采用五分類人力資本的計算結果。

　　表3 技術與(yu) 三大要素對經濟增長的貢獻(略)

　　從(cong) 表3可以看出：技術對中國經濟的貢獻始終保持在比較穩定的水平，雖然在1999年貢獻率接近0.1，2004年僅(jin) 有0.01，但大部分年份保持在0.05左右，尤其是2009年以後，技術的貢獻率幾乎保持不變。值得強調的是，我們(men) 將人力資本從(cong) 廣義(yi) 的技術定義(yi) 中分離出來，作為(wei) 一種生產(chan) 要素引入生產(chan) 函數當中來。而從(cong) 廣義(yi) 的技術貢獻率(技術+人力資本)角度看，表3的數據顯示，這一數值呈現出持續上升的趨勢，從(cong) 1997年的0.18上升到2013年的0.31，且主要體(ti) 現為(wei) 人力資本的升級。從(cong) 表3的第(2)列還可以看出，固定資產(chan) 投資對中國經濟的貢獻經曆了下降—上升—再下降的過程。從(cong) 1997—2000年，固定資產(chan) 投資對經濟的貢獻從(cong) 0.56下降到0.48左右，然後上升到2004年的0.52，其後數年保持在0.45左右的水平。從(cong) 2009年開始，固定資產(chan) 投資的貢獻率開始緩慢下降，到2013年降到最低水平。圖1顯示，中國的實際固定資產(chan) 投資增長率從(cong) 2002年以後就一直保持較高的水平，除2011年以外都超過了15%。2008年以後，固定資產(chan) 投資增速也沒有出現明顯的下滑，但固定資產(chan) 投資的增長貢獻卻逐漸下降，這其中主要有兩(liang) 個(ge) 方麵的原因：一方麵，中國經濟的產(chan) 出基數越來越大，推動其快速增長所需要的投資額同樣水漲船高，GDP每增加的一個(ge) 百分點，所需的投資額不斷增加;另一方麵，則是因為(wei) 中國的固定資產(chan) 投資邊際回報率在下降，重複、低效的投資導致很多行業(ye) 出現產(chan) 能嚴(yan) 重過剩，投資效率出現下滑。

　　雖然近年來固定資產(chan) 投資的經濟增長貢獻有所下降，但相對於(yu) 勞動和人力資本的產(chan) 出貢獻而言，仍然是最高的。勞動對中國經濟增長的貢獻一直保持著平穩的水平，隻在很窄的區間內(nei) 波動，表3的第(3)列中的數據顯示，從(cong) 1998—2013年，勞動貢獻率基本保持在0.27左右。從(cong) 圖1的勞動供給增長率來看，2002年以後，總就業(ye) 人數每年以2%左右的速度平穩增長，說明勞動市場就業(ye) 人數的平穩增長是中國過去17年經濟快速增長的“穩定器”。人力資本對中國經濟增長的貢獻從(cong) 1997年的0.15上升到2013年的0.26，且表現出持續上升的趨勢。雖然人力資本的年均增長率不到1%(圖1)，但所帶來的經濟增長貢獻卻非常明顯。這一點從(cong) 我們(men) 的產(chan) 出彈性估計中可以得到解釋，高水平人力資本(受過大專(zhuan) 以上教育人口)的產(chan) 出彈性遠遠高於(yu) 低水平人力資本的產(chan) 出彈性，人力資本結構的優(you) 化將為(wei) 經濟效率帶來顯著的提升。全國受過大專(zhuan) 以上教育人口占6歲及以上比重從(cong) 1997年的3.4%上升到2013年的12.5%，雖然優(you) 化的速度並不迅速，但仍舊為(wei) 經濟增長貢獻巨大。在表3的第(5)—(8)列中，我們(men) 采用更加細化的人力資本分類來計算技術和投入要素對經濟增長的貢獻，得到的結果在數值上與(yu) 前一種方法略有差別，但各要素貢獻率的動態變化與(yu) 前文所述保持一致。

　　圖1 1998—2013年各投入要素的增長率(略)

　　(三)2017—2021年中國經濟潛在增長率測算

　　使用1997—2013年中國省級層麵數據估計生產(chan) 函數和分析各投入要素的經濟增長貢獻程度後，本部分我們(men) 使用估計出的生產(chan) 函數，結合對“十三五”期間中國資本存量、勞動和人力資本的預測值，測算“十三五”期間中國經濟的潛在增長率，具體(ti) 遵循以下步驟：

　　第一，將省份層麵的要素投入數據加總到國家層麵，得到1997—2013年中國的實際固定資產(chan) 投資以及三次產(chan) 業(ye) 分別所占比重、總的就業(ye) 人數和三次產(chan) 業(ye) 分別所占比重、各受教育年限人口占6歲及以上人口比例。使用與(yu) 前文相同的方法計算1997—2013年中國的實際資本存量、勞動、人力資本以及各投入要素的結構。對於(yu) 省級層麵存在數據缺失而無法加總的年份，則使用全國的數據進行補充，數據皆來源於(yu) 各年度的《中國統計年鑒》。

　　第二，對2017—2021年各個(ge) 指標數據進行預測。對2017—2021年各指標的預測采用的方法是：到2008年，中國經過三十年的改革開放後，通過不斷加大要素投入驅動經濟增長的模式已經難以持續，轉變經濟增長方式勢在必行。同時，2008年發生的全球金融危機對世界及中國經濟影響深遠。我們(men) 以2008—2013年的數據為(wei) 基礎，計算各指標數據這六年內(nei) 的平均增長率，取這一平均增長的1/2作為(wei) 2017—2021年各指標的增長率。各指標2017—2021年的預測值呈現在表4中。

　　從(cong) 表4可以看出，實際固定資產(chan) 投資從(cong) 2013年的32萬(wan) 億(yi) 增長到2021年的50萬(wan) 億(yi) ，其中三次產(chan) 業(ye) 所占比重略微發生變化，第三產(chan) 業(ye) 占比不僅(jin) 超過50%，且在2013年55.4%的基礎上進一步上升到2020年的56.5%，第二產(chan) 業(ye) 占比則有所下降，從(cong) 2013年的41.6%下降到2021年的40.4%。就業(ye) 總人數增長到7.78億(yi) 人，就業(ye) 結構的變化比較明顯，到2020年，第一產(chan) 業(ye) 就業(ye) 占比下降3.6個(ge) 百分點，第二、三產(chan) 業(ye) 就業(ye) 占比上升，其中第三產(chan) 業(ye) 上升更明顯，從(cong) 38.5%上升到41.7%，就業(ye) 結構在2017—2021年期間繼續優(you) 化。加權平均受教育年限上升0.61年，至9.6年，其中受大專(zhuan) 以上教育占比上升3.2個(ge) 百分點，人力資本也趨向更優(you) 的結構。

　　表4 各指標2017—2021年的預測值(略)

　　第三，在前文中，我們(men) 使用1997—2013年省級層麵的數據估計了生產(chan) 函數，得到各細分要素的產(chan) 出彈性。在測算“十三五”期間中國經濟潛在增長率時，使用式(3)的模型，並采用固定效應模型的估計結果，得到的生產(chan) 函數為(wei) ：

　　公式(5)(略)

　　從(cong) 前文的分析可知，廣義(yi) 的技術進步主要體(ti) 現為(wei) 人力資本的升級，在式(5)的生產(chan) 函數中，我們(men) 將人力資本作為(wei) 投入要素，並預測其在2017—2021年間的數值，將狹義(yi) 的技術(lnA)設定為(wei) 常數。將預測數據導入生產(chan) 函數中，並將2017—2021年的實際產(chan) 出對數值進行差分，即得到2017—2021年中國經濟的潛在增長率。遵循上述步驟，我們(men) 測算出2017—2021年中國經濟的潛在平均增長率為(wei) 6.73%，且在五年內(nei) 基本保持平穩。

　　四、研究結論及政策建議

　　我們(men) 的實證結果發現：各要素結構整體(ti) 上都具有正的產(chan) 出彈性，但同一要素的內(nei) 部結構之間表現出較大的差異，更高級別的要素產(chan) 出彈性更高，說明在增加要素投入的同時優(you) 化要素結構是保持經濟產(chan) 出強勁增長的重要路徑。根據本文得到的分析結果，我們(men) 提出的政策建議有：

　　第一，加大人力資本的投入力度。上述分析表明：人力資本結構的優(you) 化將為(wei) 經濟效率帶來顯著的提升，能夠極大地提高經濟潛在增長率。事實上，隨著全球經濟一體(ti) 化和知識經濟時代的到來，人力資本的重要性已經越來越被認識和接受，人力資本日益成為(wei) 一國的核心競爭(zheng) 力。一是要加快實施科教興(xing) 國戰略，深化教育領域綜合改革，創新高校和科研院所人才培養(yang) 體(ti) 製機製，大力促進教育公平與(yu) 教育普及。二是要逐步調整完善生育政策，促進人口長期均衡發展，進一步深入研究預防性優(you) 生學和進取性優(you) 生學。三是要進一步提高我國醫療保健水平，促進優(you) 質醫療資源縱向流動，加強區域公共衛生服務資源整合，逐步理順醫藥價(jia) 格體(ti) 係，提高我國人口的營養(yang) 補給水平，為(wei) 造就高素質的勞動力提供醫療保健支撐。

　　第二，深入實施創新驅動發展戰略。本文的分析認為(wei) ，技術對提高經濟潛在增長率具有顯著的影響。一是要深化科技和教育體(ti) 製改革，加快建設國家創新體(ti) 係，著力構建以企業(ye) 為(wei) 主體(ti) 、市場為(wei) 導向、產(chan) 學研相結合的國家創新體(ti) 係。二是著力提高教育質量，統籌各類創新人才發展，建設人才強國和人力資源強國。三是要完善知識創新體(ti) 係，強化基礎研究、前沿技術研究、社會(hui) 公益技術研究，提高科學研究水平和成果轉化能力，搶占科技發展戰略製高點。四是要完善科技創新評價(jia) 標準、激勵機製、轉化機製。

　　第三，加大供給側(ce) 結構性改革的力度。本文研究得到的一個(ge) 重要啟示是：要素結構的優(you) 化，能夠顯著地促進經濟增長，有效地提高經濟潛在增長率。按照2018年中央經濟工作會(hui) 議的精神，我們(men) 要加大供給側(ce) 結構性改革的力度，提高勞動、資本、技術等生產(chan) 要素的配置效率。實行宏觀政策要穩、產(chan) 業(ye) 政策要準、微觀政策要活、改革政策要實、社會(hui) 政策要托底的總體(ti) 思路，保持經濟運行在合理區間，戰略上堅持持久戰，戰術上打好殲滅戰，著力加強結構性改革。

　　[參考文獻]

　　[1]Birdsall N，Londono J L. Asset Inequality Matters：An Assessment of the World Bank’s Approach to Poverty Reduction[J]. American Economic Review，1997，87(2)：32-37.

　　[2]安立仁，董聯黨(dang) . 基於(yu) 資本驅動的潛在增長率、自然就業(ye) 率及其關(guan) 係分析[J]. 數量經濟技術經濟研究，2011，28 (2)：99-112.

　　[3]楊旭，李雋，王哲昊. 對我國潛在經濟增長率的測算——基於(yu) 二元結構奧肯定律的實證分析[J]. 數量經濟技術經濟研究，2007，24(10)：14-23.

　　[4]張軍(jun) ，吳桂英，張吉鵬. 中國省際物質資本存量估算：1952—2000[J]. 經濟研究，2004(10)：35-44.

　　[5]趙昕東(dong) ，耿鵬. 基於(yu) Bayesian Gibbs Sampler 的狀態空間模型估計方法研究及其在中國潛在產(chan) 出估計上的應用[J]. 統計研究，2009，26(9)：55-63.

　　[6]周海春. 勞動力無限供給條件下的中國經濟潛在增長率[J]. 管理世界，1999(3)：24-28.