结论：不赞同 IMF 的测算结果。

测算潜在增长率，2024-2030 年的 GDP 增长率预测值维持在相对较低的水平，且呈现出平稳波动的趋势。具体而言，增长率在 4.5%至 4.8%之间波动，没有出现大幅度的上升或下降。这一预测反映了中国经济在经历了一段时间的调整和转型后，逐渐进入了一个相对稳定的发展阶段。

2024 年一季度即将落幕，自 2023 年经济拐点显现以来，中国经济增长率的增长中枢下移趋势显著，表明单纯依赖惯性外推和趋势逆转的分析框架已不足以准确捕捉和预测长期经济发展动态。根据当前经济发展轨迹，2023 年可视为继“2016 年 L 型”经济论断后的又一重要拐点。预计 2024 年后，中国经济将呈现以 4.5%为中心波动的波浪式曲折发展态势。在“十四五”规划实施初期，受多重外部因素交织影响，中国经济增速整体表现并不尽如人意。市场对此后经济增长前景持有不同观点，凸显出在当前经济环境下，精准测算未来潜在经济增速的紧迫性和重要性。

以经济理论为框架，中国宏观经济实际运行情况为修正要点，从企业、家庭、财政、货币、AD-AS 模型五个维度对宏观经济中长期运行进行深度分析，定量评估生产函数、消费乘数、财政效果、货币效果、“政府 + 市场”对产出的影响效果，有助于从中长期和经济结构角度把握宏观经济走势。

言之尤李：万字长文“一个真实的中国宏观经济分析框架”-2024 中国经济展望

1. 中国经济增长模型

中国自改革开放和恢复高考以来，实物资本积累和人力资本积累都经历了“量质”齐增的同步发展。截止到 2023 年，中国资本系数（实物资本 /GDP）是 3.54，存量劳动力的平均受教育年限 11.05 年，新增劳动力平均受教育年限 14 年，都已接近发达国家的水平。

1.1 内生技术进步生产函数

内生经济增长理论的技术进步的源泉源自资本深化过程中的“learning by doing”以及人力资本积累带来的“learning by education”。关于国民生产函数的设定，需将内生的技术进步引入到该生产函数中。基于以上本文的模型设定如下：

1.1 数据来源和变量选取

1. GDP

历年《中国统计年鉴》中“国内生产总值”。为了使以名义量统计的 GDP 可比，尚需按不变价折算实际 GDP，方法如下：首先计算经济总产出平减指数：

，进而求得不变价数据。

2.人力资本存量

在现有人力资本存量测算的文献中，人力资本有三种主要的测算方法。第一种方法是收入法;第二种方法是成本法。以上两种方法在实际测算中较为困难。第三种方法是教育指标法，使用劳动力平均受教育程度衡量人力资本存量，是实证研究中使用最多的方法。全部就业人员受教育程度均值可以作为人均人力资本存量的代理变量。

在竞争性市场中，人力资本报酬在一定程度上反映就业人员的劳动生产率，就业人员的工资报酬与就业人员的劳动生产率正相关^[1]。关于人力资本存量的测算方法，本文按下式计算人力资本存量：

，其中，

是人均人力资本存量。从历年各省份统计年鉴“按三次产业分就业人员数”表中可获得各地区的就业人数。《中国劳动统计年鉴》中 1997-2017 年间“分地区全国就业人员受教育程度构成”的数据将受教育层次分为 7 类^[2]：文盲、小学、初中、高中或中职、大学专科或高职、大学本科和研究生。由于 1997-2017 年间中国教育系统的结构基本保持不变，本文对不同阶段的受教育年限做以下设定：文盲（0 年）、小学（6 年）、初中（9 年）、高中或中职（12 年）、大学专科或高职（15 年）、大学本科（16 年）和研究生（19 年）。就业人员平均受教育年限为：

。其中，

表示取得

学历的就业人员所接受的教育年限，

表示全部就业人员中获得

学历的就业人数占全部就业人员总数的比重。

3. 实物资本存量

由于统计年鉴中缺少财产统计数据，因此实物资本存量数据需要根据投资和折旧数据做推算，一般采用的方法是永续盘存法

其中，

是每年新增固定资本投入，

是

时期的资本折旧率。

1.基期资本存量

基期资本存量是由过去

年的有效净资本投资折旧以后逐年累加得到：

。其中，

表示有效净资本投资折旧年限，假设资本折旧率是

，那么固定资本折旧年限

。资本折旧率的计算方法很多，计算结果集中在

%之间。

2.固定资本折旧额

在统计年鉴中缺少全国层面的固定资本折旧数据，只是在统计年鉴在收入法核算体系中，地区生产总值由劳动者报酬、固定资产折旧、生产税净额和营业盈余四部分组成，选取收入法中固定资产折旧作为固定资本折旧数据。其中，1997-2004 年固定资本投资数据取自《中国国内生产总值核算历史资料》中“各地区收入法生产总值构成项目 - 固定资产折旧”，2005-2017 年固定资本折旧数据取自《中国统计年鉴》中“各地区生产总值收入法构成项目 - 固定资产折旧”。

3.新增实际投资额

在支出法核算体系中，地区生产总值由最终消费支出、资本形成总额、货物和服务净出口组成，其中将资本形成总额细分成固定资本形成总额和存货增加两项。由于存货投资仅仅是购买期末没有销售出去的产品，而固定资本形成总额才是真正的固定资本投资。1997-2004 年固定资本投资数据取自《中国国内生产总值核算历史资料》中“各地区资本形成总额及构成 - 固定资本形成总额”，2005-2017 年固定资本数据取自《中国统计年鉴》中“各地区资本形成总额及构成 - 固定资本形成总额”。

4.固定资产投资价格指数

关于新增固定资本投入和固定资本折旧额的可比价，本文选取《中国统计年鉴》中“价格指数 - 分地区固定资产投资价格指数”作为固定资产投资价格指数。《中国统计年鉴》中“价格指数 - 分地区固定资产投资价格指数”仅给出以上一期价格等于 100 的本期的价格指数。本文按照公式

，对“份地区固定资产投资价格指数”做了进一步处理，从而得出基期各地区固定资产投资价格指数。

5.估算资本存量

将前文估算的初始资本存量 、实际投资额及固定资本折旧额等数据代入式永续盘存法，可分别测算出实物资本存量 。

1.2 中国经济增长典型事实

通过对 1997 年至 2023 年间中国要素投入生产函数的细致观察，并结合现实经济运行状况的深入分析，揭示一个至关重要的典型事实。在经济面临外部冲击的情境下，政府往往倾向于采取一系列政策措施，如增强投资力度或调整高等教育的录取率及培养规模。这些措施的本质在于通过扩大实物资本或人力资本的存量规模，并与外部冲击形成交互作用，从而间接影响后续的全要素生产率。然而，尽管这些努力看似合理，但实际效果却不尽如人意。

具体来说，实物资本和人力资本的存量规模在扩张过程中，并未能有效发挥其应有的规模效应或外溢效应。这意味着，尽管政府试图通过增加资本存量来刺激经济增长，但由于缺乏高效的资源配置和合理的利用机制，这些资本并未能充分转化为经济增长的动力。

在面临外部冲击时，深入探讨中国经济发展的动力机制时，存量实物资本、人力资本的规模效应与 ad-hoc impacts 对存量实物资本、人力资本的交互效应（即调控效应）显得尤为重要。

需将内生的技术进步引入到该生产函数中。基于以上本文的模型设定如下：

这里

，

和

分别是

时期的国民总产出、人力资本存量和实物资本存量。

是基期的资本存量，

是基期的人力资本存量，参数

和

分别表示资本规模效应和人力资本规模效应。

投资规模与教育规模的增加在受到外部冲击后同时扩张的现象，确实可能表现出一定的共线性特征。这种共线性暗示着实物资本积累与教育资本积累在某种程度上呈现出替代效应，而非互补效应。

具体而言，当经济系统面临外部冲击时，如政策调整、市场需求变化等，企业和个人可能会同时增加对实物资本（如生产设备、基础设施等）和教育资本（如教育投入、人力资源培训等）的投资。这种同步扩张的现象可能是由于投资者认为两者都能在一定程度上提高生产效率和经济绩效，从而在资源分配上形成竞争关系。

1.3 回归结果的估计

1997-2023 年间中国投入产出关系表达式如下：

1.4 中国全要素生产率

通过分析全要素生产率（TFP）的分布图，揭示中国近年来经济增长的动力来源及变化趋势。全要素生产率作为衡量经济增长质量的重要指标，其变动趋势对于理解经济增长的内在机制具有重要意义。

从所给的全要素生产率分布图来看，中国的 TFP 在 1997 年至 2023 年间呈现出波动变化的态势。具体来说，TFP 在 1997 年达到较高水平后，1998 年至 1999 年期间出现了持续下降，这可能与当时的经济结构调整、技术进步缓慢以及外部经济环境的不利影响有关。随后，在 2001 年至 2007 年期间，得益于加入世贸组织带来的技术外溢效应，TFP 呈现出稳步上升的趋势，表明中国经济增长的动力逐渐增强。然而，2008 年全球经济危机对中国经济产生了较大冲击，导致 TFP 在随后几年内出现波动。值得注意的是，在 2015 年之后，尽管全球经济环境依然复杂多变，但中国的 TFP 整体上呈现出企稳回升的态势。这表明中国经济增长的质量在逐步改善，技术进步、制度变革等因素对经济增长的贡献在不断增加。此外，政府近年来在推动创新驱动发展、优化产业结构、提高要素配置效率等方面的努力也取得了积极成效。

然而，需要注意的是，TFP 的波动变化仍然较大，这反映了中国经济增长仍面临诸多不确定性和挑战。未来，中国应继续深化改革开放，加强创新驱动，优化要素配置，以提高全要素生产率的稳定性和可持续性。

企业利润最大化的边际产出高于市场上的资本平均收益，截止到 2022 年，资本边际产出 21.1%，而平均资本收益是 9%，中间差值近 12%。这 12%的流向都是层层嵌套的金融体系耗损。从生产效果来说，金融行业属于服务行业，并没有最终产品生产效果，12%的资本收益率由金融体系获得，确实有点多了。排除掉资本不良率和一些不必要风险冲击，金融机构拿走 3%-5%的风险承担，已经足够合适了，但现在多拿走了 7%-9%的收益率，这也是金融乱象的根源。债券发行融资顾问费，企业贷款各种居间服务费等，拉高了企业生产的边际产出。释放企业经营压力，金融体系改革势在必行。尤其是减弱各类影子银行的作用，规范金融机构资金使用，加快金融产品和企业融资渠道的拓展，减弱企业各类贷款来自银行的比例。

金融效率的变化情况反映了金融体系运行的质量及其与实体经济的互动效果。基于测算的数据，金融效率在 1997 年至 2023 年期间呈现了一定的波动趋势。

从整体趋势来看，金融效率在 1997 年至 2003 年期间相对较高，但随后从 2004 年开始逐渐下降，至 2008 年达到一个较低点。这一时期的下降可能与全球经济环境的变化、金融危机的冲击以及国内金融体系的结构性问题有关。金融危机的发生导致金融市场动荡，信贷收缩，从而影响了金融效率。

随后，从 2009 年开始，金融效率逐渐回升，至 2015 年达到一个相对高点。这一时期的回升可能与金融改革的推进、金融市场的逐步开放以及金融服务的普及有关。政策层面的调整和市场环境的改善为金融效率的提升创造了有利条件。

自 2016 年起，金融效率再次呈现波动下降的趋势。这可能受到国内外经济环境复杂多变、金融监管政策调整以及金融市场竞争加剧等多重因素的影响。特别是近年来，全球经济不确定性增加，金融市场波动性加大，对金融效率产生了一定的冲击。

值得注意的是，尽管金融效率存在波动，但整体上仍保持在一定水平之上。这表明我国金融体系在应对各种挑战和风险时具有一定的韧性和稳定性。同时，也反映出金融体系在不断优化和完善中，为实体经济提供更加高效、便捷的金融服务。

1.5 经济增长率的分解及潜在增长率

中国经济增长函数的估计表明，影响 GDP 的三个因素，实物资本存量、人力资本存量和 TFP，对 GDP 增量的源泉进一步分解，可以求得各个要素的贡献度。由于生产组织与管理水平提高、经济政治体制改革、制度变迁等变化难以观测。因此扣除了资本投入、劳动力投入和 TFP 贡献以后，可以求得不可观测值对经济增长的贡献。

计算结果表明，1997 年至今，资本积累一直是经济增长的主要贡献力量，其贡献率远远超过劳动力投入和 TFP 的贡献率。人力资本存量对经济的贡献度为正，但贡献度一直较低，并且在 2019 年开始呈现负向作用。全要素生产率对经济增长的贡献度以 2008 年为界，之后对经济增长大多数年份都是负值。

从图中可以看出，1997—2011 年，我国潜在 GDP 增长率基本处于较高水平，2012 年以来，潜在增速逐渐下降，而实际 GDP 增长率基本在潜在 GDP 增长率上下浮动，实际增长率与潜在增长率的缺口可清晰反映出我国经济周期性波动的变化，与我国宏观经济的经验较为吻合。2012 年至今，实际经济增长率与潜在增长率同步放缓，产出缺口逐渐缩小。这可能表明该阶段实际经济增长率呈现出的特征，主要由潜在经济增长率下降引致，因此实际经济增长率下降不是周期性的，而是一种长期趋势

1.6 2024-2030年潜在经济增长率测算

假定国际环境没有发生大的变化，国内通货膨胀在正常区间波动，资本、劳动得到充分利用，测算出潜在产出。

在 1997-2023 年的时间段内，中国的 GDP 增长率呈现出明显的下降趋势。特别是从 2007 年的高峰值 14.23%开始，增长率逐渐下滑，至 2023 年已降至 5.25%。这一变化反映了中国经济从高速增长阶段向中速增长阶段的转变，同时也体现了经济结构调整、产业升级以及全球经济环境变化的综合影响。

在 2013-2023 年的十年间，GDP 增长率的变化更加显著。从 2013 年的 7.77%开始，增长率连续下滑，尤其是在 2015 年后，下降速度加快。尽管在 2021 年出现了一次短暂的回升（达到 8.45%），但随后又迅速回落。这一时期的增长率变化受到了国内外多重因素的影响，包括全球经济波动、国内产业结构调整、贸易摩擦以及新冠疫情的冲击等。

测算潜在增长率，2024-2030 年的 GDP 增长率预测值维持在相对较低的水平，且呈现出平稳波动的趋势。具体而言，增长率在 4.5%至 4.8%之间波动，没有出现大幅度的上升或下降。这一预测反映了中国经济在经历了一段时间的调整和转型后，逐渐进入了一个相对稳定的发展阶段。

与 1997-2023 年，特别是 2013-2023 年的情况相比，2024-2030 年的 GDP 增长率预测值呈现出以下几个特点：

1. 稳定性增强：相较于之前年份的大幅波动，2024-2030 年的增长率预测值更加稳定，没有出现明显的上升或下降趋势。
2. 中速增长成为常态：中国经济已经逐渐适应了中速增长的新常态，未来几年的增长率预测值也反映了这一趋势。
3. 内外部因素影响依然显著：尽管增长率预测值相对稳定，但全球经济形势、国内政策调整、技术创新等因素仍然可能对实际增长率产生重要影响。

1.7 小结

从生产效果来说，金融行业属于服务行业，并没有最终产品生产效果，12%的资本收益率由金融体系获得，确实有点多了。排除掉资本不良率和一些不必要风险冲击，金融机构拿走 3%-5%的风险承担，已经足够合适，但现在多拿走 7%-9%的收益率，这也是金融乱象的根源。债券发行融资顾问费，企业贷款各种居间服务费等，拉高了企业生产的边际产出。释放企业经营压力，金融体系改革势在必行。尤其是减弱各类影子银行的作用，规范金融机构资金使用，加快金融产品和企业融资渠道的拓展，减弱企业各类贷款来自银行的比例。

如何激活这些基层金融组织的服务活力，是当下亟需​破解的命题。金融体系作为跟钱打交道的密切工作属性，如何减少金融从业者不必要的欲望，践行“金融为民,服务经济”的重要使命，需要从外部环境中，切实提升实体企业的盈利能力和盈利回报率，提升实体经济的劳动力报酬，提升实体经济反哺社会的功能，有效降低金融体系金融资源空转的超额报酬，加大对金融资源浪费主体的​监管和惩罚，利用数据链和大数据技术，建立金融资源常态化的​监督和监控机制。

1.8 关于中国经济的预测：

本文分析的结论和张军老师的言论不谋而合，借鉴张老师的总结​，分享一下中国经济未来的预测。

1. 2023 年应该是“2016 年 L 型”经济论断以来的一个新的拐点，之后的经济增长率应该是在以 4.5%上下波动的波浪式曲折性发展。

2. 分析当下经济，应该摒弃过去从总需求（三驾马车）出发的思路及试图刺激需求的传统思路，应该理解中国经济 L 型长尾的根本原因是潜在增长率已经下降。

3. 中国经济根本的结构性矛盾是资本错配导致的资本效率问题，必须要改革投资体制来解决产业刺激政策带来的过度投资和过度进入问题。

4. 从国际视野来看未来中国经济，要推进高水平开放，加强技术合作和技术交流，吸引高质量和高技术的企业在中国建厂和扩产，充分吸收技术流入而非资本流入。

5. 政府要分担更多家庭负担，来抑制预防性储蓄比例的上升，增加劳动报酬占国民收入的比重，创造内需市场，激发增长潜力。