我国经济增速放缓形势下的发展潜力，本文主要内容关键词为：我国经济论文,发展潜力论文,形势下论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
定稿日期：2015-04-10 中图分类号：F124.1 文献标识码：A 文章编号：1005-2674(2015)05-049-12 进入21世纪以来，我国经济增长速度自2007年达到13%的最高点以后，开始逐年下降，2012年和2013年降至7.7%，2014年为7.4%，相对于2007年的最高点下滑了将近一半。这一经济增长下降的趋势，引起了政府、社会各界、甚至国际社会的广泛关注。这一趋势是否意味着中国经济将走向衰退？或像某些国外舆论渲染的那样即将“走向崩溃”？7%左右的增长率是否已经见底？未来中国经济增长潜力究竟如何？等等。这些问题正是本文研究的重点，而通过对中国经济发展潜力的实证研究可以说明以上这些问题。 从区域的角度来看，自改革开放以来中国经济进入了持续、稳定、高速的发展时期，但中国区域经济发展却是不平衡的。改革开放初期，在国家提出优先发展东部沿海地区的战略举措和一系列优惠政策的鼓励下，东部沿海地区的经济潜力得到了充分释放，成为推动中国经济快速增长的主要动力，同时也造成了原本不发达的中西部地区与东部地区之间的差距不断拉大，阻碍了中国区域经济的均衡与协调发展。在进入21世纪以后，为了缩小区域经济发展差距，协调区域发展，我国政府相继出台了促进中西部地区加快发展的西部大开发战略、振兴东北等老工业基地战略、中部崛起战略等一系列战略举措，中西部地区经济逐渐进入了快速发展轨道，与东部地区的相对差距逐渐缩小，并在2008年经济增长速度全面超越东部地区，而东部地区经济增长速度在2008年后呈逐渐下降趋势。面对这一形势，我们需要明确：促使中西部地区经济增速超过东部地区的动力是什么，各区域经济增长是否可持续，以及如何制定有效的区域政策，促进中国经济整体上均衡、协调发展。要了解这些问题，就需要准确估算各区域的经济增长潜力，研究分析区域经济贡献率问题。通过对区域经济增长潜力的视角来研究中国整体经济发展潜力，可以更深入地把握整体经济发展趋势和问题，并采取相应的区域经济促进政策加以积极引导，以促进我国经济的均衡、协调、持续发展。 通过测算经济体的潜在产出水平或潜在产出增长率来衡量某一国家或地区的经济增长潜力，是目前学术界普遍采用的方法之一。对于潜在产出的定义，不同的理论学派对其界定不尽相同。但在实际研究中，学界通常将潜在产出界定为：在稳定的价格水平下，使用最佳技术、最低成本的要素投入，充分就业条件下经济体所能实现的最大产出。 潜在产出是分析宏观经济运行状况和制定宏观经济政策的重要工具和前提。在短期，若实际产出大于潜在产出，则预示着经济运行中总需求大于总供给，通胀压力增加，应采取从紧的经济政策，以防止经济过热，同时应通过加快转变经济增长方式、促进产业结构优化升级、推动技术进步等手段提高经济的潜在产出水平；若实际产出小于潜在产出，则意味着经济中总需求小于总供给，经济出现下滑和通货紧缩趋势，政策制定者应实行宽松的财政和货币政策，以及加快推出消费、投资、出口等鼓励政策，拉动总需求，使经济回归均衡状态。长期来看，准确估算出潜在经济增长率，有助于决策者确定一国或地区经济的可持续增长空间，并据此制定相应的经济发展规划，以实现经济的持续、健康、高效发展。 二、潜在产出测算方法比较及相关文献回顾 通过对国内外有关潜在产出测算方法的总结，潜在产出的测算方法可划分为以下三类。 (一)统计性分解趋势法 统计性分解趋势法是运用计量技术把实际产出序列数据分解为趋势成分和周期成分，趋势成分即为潜在产出，周期成分为产出缺口。估算方法主要有线性趋势分解法、BN分解法、UC-卡尔曼滤波法、HP滤波法和BK滤波法等。 1.线性趋势分解法。其主要思想是，经济产出是一种确定的线性时间趋势，对产出序列数据取对数后转化为线性趋势形式，残差部分表示周期成分。线性趋势法计算简便，但它没有考虑产出序列的数据特性，如平稳性等。 2.BN分解法。该方法由Beveridge和Nelson(1981)提出，他们借助于ARIMA方法把非平稳时间序列分解为趋势成分和周期性成分，趋势成分即为潜在产出。[1]BN分解法为纯粹的统计分析方法，缺乏相关的经济理论基础。 3.UC-卡尔曼滤波法。UC-卡尔曼滤波法借助不可见成分(UC)模型和卡尔曼滤波法进行分解，把产出序列分解为不可见的趋势成分(潜在产出)和周期成分(产出缺口)之和。[2]其估计过程是，首先把UC模型表示成状态空间形式，然后用极大似然法估计参数，得到趋势成分和周期成分。UC-卡尔曼滤波法的结果对卡尔曼滤波程序计算的初始值、样本数据长度等因素变化比较敏感，因而其结果并不唯一。 4.HP滤波法。该方法由Hodrick和Prescott(1997)提出[3]，它通过求解下列函数的最小化：
上式中
为t时期现实产出，
为t时期潜在产出，λ为平滑参数。学界关于λ的取值没有形成统一的标准，这就造成了λ值选择的主观性、随意性，致使估计出现偏差。HP滤波法同样是就数据论数据，缺乏经济理论基础。 5.BK滤波法。该方法由Baxter和King提出，即把产出序列分解为趋势、周期和不规则成分，分别对应谱中的中低频、中频和高频部分。[4]函数形式如下：
其中，K值的选取是关键。K值越大过滤效果越好，但损失自由度较多。通常对于年度数据，K取3；季度数据，K取12；月度数据，K取36。 (二)结构关系估计法——生产函数法 生产函数法是结构关系估计法中的常用方法之一。该方法认为产出取决于资本投入K、劳动投入L和劳动生产率A。故潜在产出的函数表达式为：
其中，
为潜在产出水平，
为潜在资本投入，
为潜在劳动力投入，A为全要素生产率。生产函数法的最大优点是在估算潜在产出时，全面考虑了生产要素利用率和技术进步的影响，充分体现了潜在产出供给方面的特征。但这种方法的估算过程复杂，对数据质量要求较高。 (三)综合估计法 针对单变量状态性分解缺乏经济理论基础，而结构关系估计法又过于复杂的情况，综合估计法应运而生。综合估计法试图将状态分解法和结构关系法的优点结合起来，建立具有一定经济理论基础支撑，又有较好的统计分析特性的潜在产出估计方法。目前，综合估计法主要包括SVAR法和多变量系统模型法。 1.SVAR估计法。该方法是由Blanchard和Quah提出的，其基本思想是：趋势和周期的主要成因缘自不同的事物，例如，可以认为趋势变动主要是由于技术革新引起，而周期性变动则是需求冲击的结果，在这种情况下，有必要从数据中提取两种不同类型的结果。Blanchard和Quah建议对一个非平稳变量(GDP)以及一个或若干个平稳变量(如失业率等)进行VAR分析，通过对残差进行分解，得到相互独立的趋势成分和周期成分。[5] 2.多变量系统模型法。该方法通过纳入一定的经济理论或结构信息，如奥肯定律关系和菲利普斯曲线关系建立多变量系统方程，估计出潜在产出，如：Kuttner(1994)[6]等通过把菲利浦斯曲线方程纳入观测方程而提出的多变量UC—卡尔曼滤波法；Laxton和Tetlow(1992)把菲利浦斯曲线方程、奥肯定律方程和生产能力利用率方程纳入损失函数而提出的多变量HP滤波法等。[7] (四)相关文献回顾 结合中国经济的实际情况，众多学者针对中国的潜在产出进行了深入研究和测算。从采用的方法上来看，主要以统计性分解趋势法为主，结构关系估计法和综合估计法使用的较少。统计性分解趋势法中又以HP滤波法和卡尔曼滤波法应用最为广泛，如刘斌、张怀清利用我国1992年第一季度到2001年第一季度数据，采用线性趋势法、HP滤波法、单变量卡尔曼滤波法和多变量卡尔曼滤波法测算我国1992-2001年经济潜在平均增长率分别为9.1%、8.6%、8.4%和8.3%；[8]高铁梅、梁云芳采用HP滤波法估算出潜在产出，同时利用ARIMA模型预测了2005年和2006年我国潜在经济增长率分别为8.2%和7.8%左右，均低于实际经济增长率；[9]张连城、韩蓓利用HP滤波法测算出1978-2007年中国平均潜在经济增长率为9.6%，适度增长区间为[9%，10%]；[10]赵昕东、耿鹏基于贝叶斯吉伯斯样本生成法，应用状态空间模型估计了我国1980-2008年间各时期的潜在经济增长率，并证明其明显优于基于卡尔曼滤波的最大似然估计结果。[11]在使用生产函数法测算我国潜在经济增长率方面，沈利生利用生产函数法测算1978-1998年我国的潜在产出，测算出我国1980-1990年、1991-1998年、1999-2010年三个时期的潜在经济增长率分别为9.9%、10.0%和9.1%；[12]郭庆旺、贾俊雪通过使用消除趋势法和生产函数法，利用1978-2002年度数据估算出我国平均潜在经济增长率分别为9.53%和9.59%。[13]在使用综合估计法测算我国潜在经济增长率方面，石柱鲜、王立勇等基于菲利普斯曲线和奥肯定律的状态空间模型估算我国1981-1992年间潜在经济增长率平均为9.50%；[14]许召元利用多变量卡尔曼滤波法估算出我国中长期均衡潜在经济增长率为8.8%左右。[15] 从已有的研究文献来看，大多数学者是站在国家整体的角度来研究中国潜在经济增长问题的，而从区域层面研究区域经济增长潜力相关问题的文献还基本处于空白。本文将以东、中、西部三大地区为研究对象，分别测算三大区域潜在产出、潜在经济增长率和产出缺口以及对全国经济增长的贡献率，并在此基础上分析全国的潜在经济增长率，为制定有效的区域经济政策提供参考依据。 本文研究的主要创新如下：(1)分别测算出中国东、中、西部地区1990-2011年间潜在产出水平；(2)采用面板数据估计产出模型，相对于现有文献通常使用的时间序列数据而言，面板数据具有样本容量较大、提供更多的个体行为信息、解决遗漏变量问题、提高模型估计精确度等一系列优点；(3)采用生产函数法，①而在用生产函数估计潜在产出模型过程中，对于资本投入衡量指标——资本存量，本文研究考虑资本存量历史动态利用率，而已有的研究要么不考虑资本存量利用率，要么将其设定为固定值，很难真实反映参与经济运行的实际资本存量。本文估算出28个省(自治区、直辖市)②1990-2011年的资本存量(1990年价)，填补了这方面数据的空白。(4)在时间跨度上，现有文献所使用的数据均为2009年以前的数据，而本文使用的最新数据达到2011年，能够较为全面地反映2007年中国经济增速最高点以后，至经济增幅下落的过程，并可为今后中国经济及区域经济增长潜力提供更为准确的分析和预测。 三、测算方法选择、模型构建与数据说明 (一)测算方法选择与模型构建 1.测算方法选择 上文介绍了潜在产出的三种测算方法，其中，统计性分解趋势方法使用变量较少，方法简单易操作，但由于其不考虑经济关系，纯粹是就数据论数据，缺乏经济理论基础。同时，模型中一些外生参数需提前预设确定值，但关于参数预设值的取值标准，目前还没有一个客观标准，学术界也没有达成共识，多是凭经验取值，存在较多的随意性和主观性。因此，确定不同外生参数预设值得到的潜在产出会存在很大的差异。再者，此方法估计的潜在产出在样本初期和末期通常存在偏差，不利于进行预测分析。结构关系估计法——生产函数法全面考虑了全要素生产率和生产要素利用率的影响，充分体现了潜在产出的供给面特征，但该方法对数据要求较高，需要大量高质量数据支撑，估计过程较为复杂。生产函数法在国际上较为通用，如美国国会预算办公室(CBO)、经济合作与发展组织(OECD)等均采用生产函数法测算潜在产出。综合估计法是具有一定经济理论支撑，又有较好的统计分析特性的潜在产出估计方法，但该方法的研究起步较晚，方法还不够成熟，且该方法中应用到一些经济理论(如奥肯定律、菲利普斯曲线)在类似中国这样的转轨国家可能并不适用或无法准确获得，如奥肯定律和菲利普斯曲线的准确描述都需要准确的失业率数据，而中国关于失业率的数据并没有权威准确的统计，根据相关数据推算出的误差较大。 综合考虑以上各方法的优劣，本文采用了生产函数法。 2.模型构建 国内利用生产函数法测算潜在产出水平的文献仍有一定的欠缺。例如，沈利生(1999)建立的生产函数法模型考虑到了设备利用率的影响，但在估计潜在产出时，仅是设定设备利用率等于1的产出水平，即为潜在产出水平，劳动投入和全要素生产率均采用历史时序值，未考虑其潜在最佳值，因此，其估计的潜在产出水平偏差较大[12]；郭庆旺、贾俊雪(2004)在建立生产函数模型时未考虑设备利用率因素，造成了在估计实际生产方程时，夸大了实际资本投入，使得估计出的资本产出弹性值存在偏差。因此，尽管他们在利用生产函数方程估计潜在产出时考虑了劳动投入和全要素生产率的潜在最佳值，但潜在产出水平的估计偏差仍很大。[13]本文在构建生产函数模型和变量处理上，尽量避免了出现上述问题。 本文采用的生产函数形式为柯布-道格拉斯生产函数：
(二)变量选取和数据说明 本文所用数据来源于历年的《中国统计年鉴》、《各省统计年鉴》及《中国人口和就业统计年鉴》，样本范围包括中国28个省(自治区、直辖市)④，样本区间为1990-2011年，并以1990年为基期。在具体测算潜在产出过程中，需要实际产出
、劳动投入
、资本投入
、设备利用率
、潜在劳动力
、趋势全要素生产率
的变量数据，下面对所需要的变量数据进行具体的选取和处理。 1.实际产出 衡量国民经济整体实际产出量的指标一般采用按可比价格计算的国内生产总值(GDP)或国民生产总值(GNP)，本文以国内生产总值作为衡量实际产出的指标，并折算成1990年基期价。 2.劳动投入 严格来说，劳动投入数据应当是一定时期内劳动提供的“服务流量”，它不仅仅取决于劳动投入量，而且还与劳动的利用效率、劳动的质量等因素有关，即生产过程中实际投入的劳动量，用标准劳动强度的劳动时间来衡量。[16]实际进行劳动投入核算通常以工作小时和劳动工资为变量求得，而我国目前尚没有完整的相关统计资料，也无法通过估计获得。在实际研究中，学者们多采用教育年限法估计出人力资本存量，近似代替劳动投入，但本文应用的是面板数据，这需要分别估算出全部28个省份的人力资本存量。由于绝大多数省份相关统计数据严重不全，因此，很难通过教育年限法估计出全部28个省份的人力资本存量，故本文采用劳动就业人数作为各省份劳动投入的衡量指标。 3.资本投入 资本投入应当包括直接或间接构成生产能力的资本存量，它既包括直接生产和提供各种物质产品和劳务的各种固定资产和流动资产，也包括为生产过程服务的各种服务及福利设施的资产，理论上应当使用资本流量作为投入指标[16]。由于我国目前没有相关的统计数据，本文以历年的资本存量(1990年价)替代资本投入。目前普遍采用戈登史密斯(Goldsmith)在1951年开创的永续盘存法(PIM)估算资本存量，本文亦采用此方法估算各省份历年资本存量，其数学表达式如下：
式中
为资本存量，
为t-1期资本存量，
为折旧率，
为投资额，
为固定资产投资价格指数。要准确估算出资本存量，关键是要获得各省市区基期资本存量K1990、折旧率δ、当年投资额I、固定资产投资价格指数P四个变量的数据。各省份基期1990年资本存量参照单豪杰“中国资本存量K的再估计：1952-2006年”估算出的1992年各省份资本存量，通过投资价格指数平减获得各省份基期1990年的资本存量。[17]考虑到各省份经济发展阶段和水平差异较大，因此各省份的折旧率应该不同，本文采用的各省份的折旧率参照张健华、王鹏“中国全要素生产率：基于分省份资本折旧率的再估计”的估计结果。[18]根据《OECD资本度量手册(2001)》建议使用固定资本形成额作为投资流量，本文采用固定资本形成总额作为当年的投资指标。固定资产投资价格指数以各省份历年统计年鉴公布数据为准，其中广东省缺失1991-2000年的固定资产投资价格指数数据，我们用全国固定资产投资价格指数代替；浙江省1991、1992两年固定资产投资价格指数数据，我们用江苏省数据代替⑤。将上述变量数据代入公式(3)，即可求出各省份1990-2011年的资本存量(1990年价)。 4.设备利用率 在宏观经济学中，设备利用率是指资本存量中提供服务的资本占资本存量的比重。由于我国目前并没有设备利用率的权威公开统计数据，因而需要进行估算。本文使用的历年设备利用率数据借用杨光的估算结果，[19]该文献仅提供了1977-2008年我国设备利用率估计值，2008年后的估计值，我们按文献提供的估计方法进行了补齐。⑥ 5.潜在劳动力 潜在劳动力是指充分就业下的劳动力就业水平，即是指失业率等于自然失业率下的劳动力就业水平，实际统计资料没有相关的统计数据。J.Elmeskov给出了自然失业率的估算方法，但需要现实失业率和工资上涨变化率，现有的统计资料同样没有各省份现实失业率和平均工资水平统计数据，因此无法估计各省份自然失业率，也就无法推算充分就业劳动力。本文利用H-P滤波法从实际劳动就业人数得到劳动就业的潜在趋势近似替代潜在劳动力。⑦ 6.趋势全要素生产率 通过(2)式可得到全要素生产率的估计值，利用H-P滤波法即可得到趋势全要素生产率。 7.东、中、西部地区各变量自然对数值的描述性统计特征(见表1)。
四、模型估计与中国区域经济增长潜力分析 (一)面板数据单位根检验 本文在进行回归过程中，为了避免使用非平稳序列数据造成伪回归，首先我们要对各变量数据进行平稳性检验。首先分别对东、中、西部地区的国内生产总值(Y)、实际资本存量(uK)、劳动就业人数(L)的对数值进行单位根检验。为了保证检验结果的可靠性，本文采用LLC检验法、IPS检验法、ADF检验法、PP检验法四种方法对各变量面板数据进行单位根检验，检验结果见表2。
面板数据单位根检验结果表明：lnY、ln(uK)和lnL的水平量在1%的显著水平下接受“存在单位根”的原假设，说明lnY、ln(uK)和lnL的水平量是非平稳的。进一步对lnY、ln(uK)和lnL的一阶差分项进行面板数据单位根检验，结果显示拒绝lnY、ln(uK)和lnL的一阶差分项“存在单位根”的原假设。说明lnY、ln(uK)和lnL均为一阶单整I(1)序列。 (二)面板协整检验 由于lnY、ln(uK)和lnL的水平量是非平稳序列，直接用于模型估计可能造成伪回归，但因为lnY、ln(uK)和lnL均为一阶单整I(1)序列，可检验三个变量序列之间是否存在协整关系，若存在协整关系，即可用于模型估计lnY、ln(uK)和lnL的序列是否存在协整关系。面板协整检验的方法有多种，本文主要采用Pedroni方法。Pedroni以回归残差为基础构造出7个统计量进行面板协整检验，4个统计量是用联合组内尺度描述，即Panel v-Stat、Panel rho-Stat、Panel ADF-Stat、Panel PP-Stat；3个统计量是用组间尺度来描述，即Group rho-Stat、Group ADF-Stat、Group PP-Stat。如果各统计量均在1%(或5%)的显著性水平下拒绝“不存在协整关系”，则说明lnY、ln(uK)和lnL的序列存在协整关系。 Pedroni(1999)指出，小样本情况下，Panel ADF-Stat和Group ADF-Stat的检验结果最为可靠，由于本文样本区间为1990-2011(T=22)，故以Panel ADF-Stat和Group ADF-Stat检验结果为依据判断面板数据是否具有协整关系，具体检验结果见表3。
表3的检验结果表明，对于东部和西部的Panel v-Stat在5%的显著水平上和Panel ADF-Stat和Group ADF-Stat在1%的显著水平上拒绝“不存在协整关系”的原假设，中部的Panel ADF-Stat和Group ADF-Stat均在1%的显著水平上均拒绝“不存在协整关系”的原假设。因此，东、中和西部的lnY、lnK和lnL之间存在协整关系，即存在长期均衡的稳定关系。 (三)模型估计 用面板数据建立的模型通常有3种，即混合回归模型、个体固定效应回归模型和个体随机效应回归模型。通常先通过F检验判断是选择混合回归模型还是固定效应模型(包括个体固定效应回归模型和个体随机效应回归模型)，若通过F检验选择固定效应模型，则进一步利用Hausman检验确定是建立个体固定效应回归模型还是个体随机效应回归模型，否则建立混合回归模型。面板数据模型中解释变量可能存在内生性问题。就本文所建立的模型来说，一方面，资本存量的增加会加快经济增长速度；另一方面，经济产出的增加也会带来更多的资本投入。因此，我们在进行模型估计时要重点关注解释变量是否与随机扰动项同期相关，即是否存在内生解释变量，从而决定是否应该采用工具变量法来进行模型估计。由于同期相关性是内生性的主要原因，这里我们采用解释变量的一阶滞后变量作为工具变量，通过Hausman检验来判断哪些解释变量是内生解释变量，并就存在内生解释变量的模型采用工具变量法(Ⅳ)进行估计。 根据F检验结果，东、中、西部在1%的显著水平下拒绝建立混合回归模型的原假设，应建立固定效应模型。根据Hausman检验，东、中、西部在5%的显著水平接受原假设，即采用随机效应模型。进一步对模型进行解释变量内生性检验，发现资本存量具有内生性，因此对随机效应模型采用工具变量法(Ⅳ)估计。估计结果见表4。
(四)模型估计结果分析 从表4的模型估计结果可以看出，东部地区资本对产出的弹性α为0.8026，劳动对产出的弹性β为0.4696，α+β=1.2722，明显大于1。这表明东部地区生产规模报酬递增；中部地区资本对产出的弹性α为0.8013，劳动对产出的弹性β为0.2336，α+β=1.0349，略大于1，表明中部地区生产规模报酬基本不变；西部地区资本对产出的弹性α为0.7851，劳动对产出的弹性β为0.2545，α+β=1.0396，略大于1，表明西部地区生产规模报酬基本不变。从上述结果我们可以得出一些有意义的结论：第一，生产规模报酬依次是东部地区＞中部地区＞西部地区，说明在其他条件不变的情况下，资本和产出投入均增加1倍，东部地区GDP的增加约为1.33倍，而中西部地区GDP的增加基本保持不变，这也是多年来东部地区具有投资诱惑力的根本原因。第二，东、中、西部地区资本的产出弹性相差较小，说明在其他条件不变的情况下，东中西部地区资本投入增长相同的比率，三个地区的产出增长比率基本相同，考虑到东部地区资本存量远大于中西部地区资本存量，中西部历年资本存量较为接近，可以判断中西部地区资本边际产出处于递增阶段，而东部地区资本边际产出处于递减阶段，表明中西部地区具有更高的投资效益，未来增长潜力巨大。第三，劳动的产出弹性依次是东部地区＞西部地区＞中部地区，其中中西部地区相差较小，说明在其他条件不变的情况下，东中西部地区劳动投入增长相同的比率，东部地区的产出增长比率明显高于中西部地区产出增长比率，这也是相比于中西部地区生产规模报酬基本不变，东部地区生产规模报酬递增的主要原因。 五、潜在产出、潜在经济增长率和中国经济发展展望 求出东、中、西部地区的可利用资本存量
、潜在劳动力
和趋势全要素生产率
，⑧并分别代入已估计出的各地区生产函数方程，即可得到历年东、中、西部地区潜在产出水平及全国产出水平，进而求得全国及各地区历年的潜在经济增长率和产出缺口，具体结果见表5。
根据表5给出的全国、东、中、西部地区潜在产出、潜在经济增长率及产出缺口的估算结果，我们可以对中国经济发展的区域经济增长潜力相关问题进行深入分析。 (一)潜在产出分析 从估算的各地区潜在产出序列值来看，潜在产出依次为东部地区＞中部地区＞西部地区，且绝对差距呈不断扩大的趋势。从各地区对全国潜在产出的贡献率来看(见图1)，东部地区对全国潜在产出的贡献最大，历年贡献率均在50%以上，2004-2007年接近60%，2009年之后呈缓慢下降趋势，但贡献率仍在58%以上，表明东部地区将在相当长一段时期内处于全国潜在产出贡献率第一的位置。中、西部地区对全国潜在产出的历史贡献率总体呈下降趋势，分别在2006年达到最低的23.01%和17.04%，但在2007后出现小幅持续上升态势。这是一个积极的现象。虽然目前中西部地区对全国潜在产出的贡献率的上升幅度微小，但从长期来看，中西部对中国经济发展的推动力量不容小视。
图1 东、中、西部地区对全国潜在产出的贡献率 (二)潜在经济增长率分析 从表5和图2可以看出，全国和各地区潜在经济增长率在1991-2011年的历史变化趋势具有较强的一致性。在20世纪90年代中期，全国和各地区潜在经济增长率达到阶段性历史高点，在2000年又均跌到低点，随后在2010年左右又达到历史高点，形成了一个完整的周期。同时我们也发现，在2007年以前，潜在经济增长率东部地区＞全国＞中西部地区，之后则是中西部地区＞全国＞东部地区，表明2007年后中西部地区呈现出巨大的经济增长潜力，是中国经济增长潜力快速提升的主要推动力量。这是因为2000年以来，为协调区域经济发展，国家先后出台了西部大开发战略、振兴东北等老工业基地战略和中部崛起战略，加大了对中西部地区资金、技术、人才、政策等的支持力度，这些投入极大地提高了中西部地区的经济增长潜力，尤以西部地区最为突出，先后超越东部和中部地区，成为中国最具经济增长潜力的地区。从短期来看，由于中西部地区的经济总量基数远远低于东部，中西部对全国整体经济的拉动作用仍然较弱，但从长期发展趋势来看，中西部地区贡献率将会不断提高，对全国整体经济的拉动作用也会不断增强。
图2 全国、东、中、西部地区潜在经济增长率 (三)中国经济发展展望 我们发现样本期内全国、东、中、西部地区产出缺口在经历1993-1996年的收缩后持续负向扩大。尤其是2008年以来，以全国为例，产出缺口平均每年增长2.45%，是历史上增长最快的时期。这表明实际产出水平远没有达到潜在产出水平，实际产出增长率也远低于潜在产出增长率，同时也说明我国产出严重过剩。 这一结论具有重要的经济意义，说明我国经济虽然从2007年开始经济增长速度处于下降态势，但中国经济增长潜力仍然巨大。 一般来说，当实际产出小于潜在产出，则意味着经济中总需求小于总供给，经济出现下滑和通货紧缩趋势，政策制定者应实行宽松的财政和货币政策。但是，从中国的实际情况来看，目前并未出现通货紧缩，仍处于物价上涨状态(只是近期国际原油大幅度下跌而降低了工业成本和运输成本而略显通缩趋势)。产生这一问题的原因，主要是前期经济高速增长动力主要来自政府投资拉动。政府投资拉动的经济增长，对提高经济发展效率、转变经济发展方式会产生抑制作用，同时诱发了产能过剩。这是因为政府拉动的投资领域多为基础设施建设、房地产开发领域，所推动的产品需求多为钢铁、有色金属、化工、建材等低端产品，技术门槛和技术含量低。在这样的经济环境下，企业赚钱容易，就没有动力进行技术创新、推动发展方式的转变。而当出现产能过剩状况，企业(特别是国有企业)又寄希望于政府推动新的投资刺激。当经济增长趋缓，有效需求不足时，正是逼迫企业转变发展方式的时机，而新的政府投资刺激的出现，就会扼杀企业转变发展方式的动力。这也是长期以来政府虽然强调转变发展方式，但成效甚微的原因。从政府方面来看，一旦发现经济增速下滑的苗头，就会担心就业与稳定，便倾向于出台投资拉动政策。而政府投资在拉动经济增长速度方面也确实有效。2008年的金融危机对中国经济产生了很大的负面影响，政府四万亿投资拉动确实产生了刺激效果；2013年前三季度中国经济增速能够保持7.8%，也与投资拉动有很大的关系，但若继续强化政府投资，就会加深未来的危机，包括政府投资所形成的公共债务危机。 目前，中国的实际产出水平远没有达到潜在产出水平，这一现象说明中国经济仍然有很大的增长潜力，仍然需要加快推出消费、投资、出口等激励政策，拉动总需求，使经济回归均衡状态。其中，消费需求不足是一个长期现象，但中国的消费潜力仍然巨大，需要采取相应的激励政策加以引导和刺激；投资这一驾马车的地位仍然重要，但关键是要提高投资效率，优化投资结构，特别是把非国有经济的投资推动起来；在出口方面，受发达国家经济增长低迷的影响，国际需求上升乏力，中国的产品出口仍然要依赖创新和优化结构。未释放的经济增长潜力是保持中国经济可持续发展的重要保障，但加快技术进步、推动技术创新、转变发展方式等则是中国应对增速下降、挖掘发展潜力的主要途径。只是长期习惯于粗放增长的经济体，要实现这种转变还有待政府的政策推动和企业的切实努力。 最后需要说明的是，中国经济自2007年以来由高速增长步入中高速增长的“新常态”，在这一转型过程中难免会遇到各种挑战，这也是引发有些国际舆论唱衰中国经济的原因之一。但是，从中国经济巨大的增长潜力来看，所谓“中国经济崩溃论”未免言过其实，危言耸听。 ①这一方法的优势将在下文中加以分析。 ②因西藏和海南相关统计数据缺失严重，本文研究中不考虑这两省情况，同时由于重庆是在1997年以后被划归为直辖市，本文将重庆并入四川省一同进行分析。 ③可利用的资本存量是指资本投入得到充分利用，即
。 ④由于海南和西藏部分数据缺失严重(如固定资产投资价格指数、折旧率估计值)，且两省经济总量很小，对本文研究影响可以暂且不计，同时由于重庆是在1997年以后才被划归为直辖市，本文将重庆并入四川省一同进行分析。因此，本文东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东共10个省市区；中部地区包括山西、黑龙江、吉林、安徽、江西、河南、湖北、湖南共8个省；西部地区包括内蒙古、广西、四川(重庆)、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆共10个省区市。 ⑤主要考虑到广东与全国，浙江与江苏在固定资产投资价格指数上，历史变动趋势和数值较为相似，相关系数分别高达0.9828和0.9951。 ⑥本文假定各地区设备利用率无差异，即都等于全国设备利用率。 ⑦在使用H-P滤波法估算潜在劳动力和趋势全要素生产率时，因使用的是年度数据，故采用经济合作与发展组织(OECD)的建议，取平滑参数λ=25。 ⑧本文第二部分已给出利用资本存量
、潜在劳动力
和趋势全要素生产率
的具体算法。
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