经济数据的波动、增长乏力在过去一段时间不断引发关于这一轮增长放缓是周期性还是结构性的争论。这其中的政策含义大相径庭：周期性的下滑需要政策刺激来提升总需求，而结构性的下滑通过需求管理政策却很难逆转。认为经济正处于结构性下滑观点的阵营中不少人考虑人口老龄化影响、生产率下降和投资的放缓，因而对政策所能够起到的作用相对悲观。的确，如果潜在增长率也已放缓，就不必对实际经济增长的下滑过于忧心。但另一方面，如果这种看法不对，则政策不作为的风险就很大。持续的负产出缺口，也就是实际经济增长长期低于潜在增长水平，会打击市场信心、贬损劳动技能价值和拖累基础设施建设。持续的时间越长对于低潜在增长率的担心越有可能演化成现实。在中国目前所处的这样一个时点，即工业化进入中后期、服务业增长崭露头角的阶段，对于潜在增长率的探究怎么强调都并不为过。
我们的测算结果显示至2020年中国潜在增长率仍在8%以上。目前盛行的对潜在增长率明显放缓的担忧未免夸大其词。采用供应侧模型得到的主要结论是潜在增长率会由2001-2013年间的10.2%左右降至2014-2020年的8.6%。分别从劳动力、资本存量、全要素生产率几个方面探讨对中国未来5-10年潜在增长率的影响。
劳动力数量：老龄化影响可以部分甚至全部抵消
除了对于工作年龄上限确定为60岁这一保守估计之外，我们在基线情形分析中假定了劳动参与率下滑这一不利情景。中国自20世纪90年代初开始，由于劳动参与率的下滑，劳动力数量增速已经低于劳动年龄人口的增长。劳动参与率在这一期间由1991年的超过90%降至2013年的82%。我们假定劳动参与率在此基础上会继续下滑，到2020年降至80%以下。在此基础上2014-2020年间就业人口会以每年0.56%的速度递减，快于劳动年龄人口的下降（假定每年下降0.2%）。人口老龄化将会拖累2014年的潜在增长率降0.3个百分点，拖累2020年的增长率降0.5个百分点。人口老龄化对经济增长的拖累只有大约0.3-0.5个百分点。而即便是这一影响也可以被劳动者受教育程度的提高所抵消。此外，普及9年制义务教育和提高大学升学率也有助于提升劳动者的人力资本。
受教育年限增加对经济增长的贡献超过了劳动力数量的增加。2000年至2010年间，中国小学入学率从85%提高到了100%，初中入学率从40%提高到了86%，高中入学率从10%提高到了35%。重视农村地区教育政策已初见成效。最近一项对农村转移人口的调查显示，尽管多数还只有6-9年的受教育水平，80后转移劳动力受教育年限更长。未来十年人均受教育年限可能会比之前十年增加得更快。根据2010年不同年龄段劳动力人口受教育水平的情况，考虑高等教育招生录取状况改善的拉动因素，预计15-29岁年龄组在未来十年会多增加1年的受教育时间。预计全国平均受教育年限会从2010年的7.8年增加到2020年的9.1年。人力资本的增加对2010-2020年间的潜在增长率每年会有0.5个百分点的贡献，超出了人口老龄化的负面影响。如果政策层面能够加把劲，在2020年至2040年间把义务教育年限从9.1年提高到11.6年，则可能会使潜在增长率每年额外增加0.5个百分点，从而完全抵消期间人口老龄化带来的负面影响。
劳动生产率的产业间和产业内差距仍是持续拉动力量
广义来说，人口数量增加之外的增长引致因素都跟劳动生产率有关。劳动力从传统农业向现代制造业和服务业的转移正是过去三十年中国劳动生产率提升的关键。在农村种粮的年轻人在加入智能手机装配线后所实现的劳动生产率提升名义上可达5倍，实际提升可能更高。过去十年，每年都有超过一千万农村转移劳动力离开村庄进入城市。城镇就业自2000年以来年均增速3.9%，农村就业同时年均下降1.7%。
尽管由于服务业的大部分行业在创造就业和增加收入方面不如制造业有效率，我们对于未来十年服务业是否会超越制造业持保留态度。但如果不考虑哪个行业更优越的问题，二者相对于农业的优势明显。城镇更好的生活前景在未来15年会继续吸引约1.2亿人从农村转移到城镇。仅考虑生产率收敛这一个因素就将使城镇化水平从目前53%到2030年提高到至少62%。人口转移对于增长的推动在可见的未来仍将继续发挥作用。
城镇化规划在其中扮演的角色反映在政策层面致力于为劳动力从农业到城镇工业和服务业转移进程提供必要的支持。户籍制度改革通过增加城镇生活的吸引力鼓励更多剩余劳动力转移到城镇。落户条件设定以及土地制度改革则有助于降低其转移的成本，这是城镇化的推动因素。尽管这些“吸引”和“推动”因素在我们的模型中并不是关键，但这些因素通过加快劳动力转移无疑有助于生产率的收敛进程。对劳动力所提供的社会福利保障以及在岗培训，子女教育的改善这些也是城镇化支持生产率提升的因素。
资本：目前担心资本回报过低还为时尚早
要素投入方面，虽然中国投资占GDP比例高，但人均资本存量和发达市场比仍然很低。基于佩恩表的国别比较数据。1953年中国的劳动力人均资本存量不到美国当时的2%，是日本当时水平的17%。同为发展中国家的韩国这一数字也是中国的四倍。至1990年，中国的劳动力人均资本存量仍仅为美国的4%，日本的5%（日本在期间几十年增长迅猛），韩国的13%。既然仍有大量生产性投资空间，资本回报仍有望保持相对较高。这一加速阶段可以持续一段时间，直至劳动力人均资本存量收敛至发达经济体水平。到这个临界点后，投资回报自然下降。无论是从增长核算模型还是佩恩表估算来看，中国目前显然距离这一临界点还有一段距离。
对投资报酬递减的担心也还为时过早。虽然人口老龄化从长期看会导致储蓄率下降，但其在2015-2020年间的影响还是比较小的。因而未来5年资本积累仍将继续推动经济增长。近几年资本回报的下降反映了投资结构中制造业向基础设施转移的变化。基础设施投资的特点在于回收期长，而且短期内会压低私人部门的回报。但随着时间推移会带来更高的正外部性（没有直接参与投资的其他方受益）。譬如世界银行的一项研究就发现中国基础设施投资的社会总回报高于其他类型的投资项目。以中国的高铁系统为例，单位劳动生产率提升高达9-15%。如果按照5年期项目周期来估算，全国范围单位劳动生产率可能每年提升2%。
从实际观察角度，除了个别几个相对发达的超大城市外，中国的大部分地区基础设施仍然明显短缺，拖累整体经济效率。简单例举，东部发达省份的路网密度较OECD国家平均水平低20%；内陆差距更大。80%以上人口超五百万的大城市没有地铁，公共交通和经济型住房仍然短缺。土地、饮用水及空气质量仍在恶化，污染处理以及环保和节能降耗投资需求巨大。因而加大基建投资在中国仍是可行策略。
改革提升全要素生产率
全要素生产率（TFP）是衡量经济体中生产率增长的一个宽泛指标，在对潜在增长率的传统分析中通常占据特殊地位。虽说生产率对于经济繁荣来说举足轻重，但TFP只是标准增长模型中的一个残差，因而事实上对实际经济增长过程并不能提供多少洞见。TFP估计值通常承接了相关基础数据的误差和变异。
TFP对中国1992-2000年间平均12%的潜在增长率的贡献均值为每年4.3个百分点，在2001-2013年间10%的潜在增长率的贡献是2.6个百分点。我们在模型分析的全过程中对TFP采用了非常保守的假设。基线情景假设资本存量会从2013年的15%降至2020年的12%，生产率增长会从2000-2013年的年平均6.4%降至2014-2020年的2.5%。这一保守假设反映了对前述负面因素的考量，也反映了改革是中国未来数十年生产率增长最重要的源泉。
尽管我们的基线情景模型分析不依赖于更快的TFP增长，但更快的TFP增长对GDP的潜在影响仍然值得思考。结构性改革是短期内提升TFP的最有效的手段。
人力资本提升：户籍制度改革和加大教育培训投入
农业和非农部门之间的生产率差距对过去十年中国生产率的提升起到了重要拉动作用，并且在未来十年也有继续发挥作用的潜力。但生产率差距不会自行消退。这个过程的关键是消除沿用了数十年的户籍制度给劳动力市场造成的扭曲和僵化，鼓励人们迁居到城市。企业才能得以利用规模仍然庞大的农村剩余劳动力减轻局部的工资成本压力。
此外，年轻一代转移劳动力受教育水平更高，只要提供必要的培训，就能够承担更为复杂的工作（即提高生产率）。户籍制度改革通过更公平的社会公共服务，激励转移劳动力为自己和家人做更长远的打算，这有助于他们获取城市中报酬更高的工作。
通过教育机会均等融合农村转移劳动人口家庭，有助于提升城镇化的质量。教育是一个重要的推手，能够抵消人口老龄化的影响。如我们在基线情形分析中所提到的，要提高劳动力受教育水平，政策层面需要下大力气推进教育体制改革。
国企改革：加强竞争，放开资源
国企改革是今年和明年的重头戏，其推进有助于激发规范市场秩序的巨大潜力。具体有两方面的好处：第一，不少行业竞争会有所加剧。世界范围内的经济转型（无论成功与否）经验表明，竞争是生产率增长最为重要的推动因素。竞争迫使企业改进和创新。这个过程不仅使个别企业受益，通过知识的扩散外溢也使得全社会获益。一个能够提供创新激励并平衡社会利益的制度框架对这一进程至关重要。
第二，大量无效率的国企将最终退出市场，从而释放宝贵的人力资本和金融资源。银行体系向来优先服务国有企业客户而不待见民营企业。这导致无效率的企业占用太多金融资源，更有效率更有效益的企业反而缺乏资金进行扩大再生产。国企改革将在更有效地分配资源方面发挥重要作用，这是生产率提高的关键性条件。
干中学：外商直接投资和资本项目开放
虽然供应侧模型本身有很多局限，但展示了一个在世界很多国家被证明有效的发展路径。通过向发达经济体学习，发展中国家可以以相对很低的成本学到很多东西，进而在相当长的一段时间实现更快的经济增长。
中国在过去二十年就是采用了这种向外国直接投资者学习的策略，并使得制造业生产率得以大幅提升。现在也仍然还有巨大的学习空间，不少研究论文指出制造业的技术融合相对更快。因此，提供激励政策以吸引更高附加值的外商直接投资仍可能给中国带来很多好处。
近几年服务业发展迅速，不过数据显示服务业的生产率水平相对于制造业落后。高附加值的服务领域如专业化商务服务已成为了服务业越来越重要的一个组成部分。毫无疑问，服务贸易领域更大程度的开放，譬如通过金融改革的推进和资本项目开放，将使这一部分生产性服务业进一步受益。服务业中的其他更传统、生产率也更低一些的领域仍将受制于生产效率更高的制造业的发展。
预计2014至2020年间，随着改革的逐步推进落实，每年TFP增长率小幅上升——从基线情景假设的2.5%上升至3.5%——将会推动经济潜在增长率提高0.5至0.7个百分点，尽管这个TFP水平距2001年至2013年6.5%的平均TFP还相距甚远。这意味着由改革推动的TFP增长所带来的收益可能很可观，可能足以抵消人口老龄化的影响，并使未来经济增长更可持续。
