在2022年11月发表的《中国潜在经济增长率初步研究》中，我们采用CD生产函数模型，代入1978年至2021年的数据，计算出的劳动弹性系数β（即劳动收入占比）与收入法GDP中的劳动收入占比相差较大，也低于部分研究机构计算的结果。我们认为，主要原因可能是采用“全社会就业人员总数”粗略替代劳动投入，可能导致计算结果低估了劳动投入对经济增长的贡献。

本文参考盛来运等（2018）的方法，用收入水平作为劳动时间的替代变量，用“就业人数×劳动收入因子”代替劳动投入，计算得出劳动收入份额β已大幅上升至0.50，接近劳动报酬在收入型GDP中的比重（1992—2020年平均约为0.51）。值得一提的是，这一劳动投入增长明显快于劳动者人数增长，很大程度上是因为劳动收入因子中已经包含了就业结构变化、劳动效率甚至技术因素的影响。我们认为，这种方法虽然可以测算出更为合理的劳动收入份额β，但也可能对全要素生产率（TFP）的估计造成干扰，因此，选择非农产业从业人员数量作为劳动投入或许是更好的做法。

此外，在处理劳动收入数据时，我们注意到，自1978年以来，农业收入水平和非农产业收入水平的实际增长率出现了明显的分段性，表明我国在2002年至2004年间跨越了刘易斯转折点。农业和非农产业收入增长率在1978年至2001年波动较大，平均值较低；2002年以后均趋于稳定，中心上移，呈现出刘易斯转折点到来的典型特征。实际上，从2004年开始，“用工荒”现象首先出现在沿海地区，随后蔓延至全国，演变为普遍的用工荒。这告诉我们，在分析劳动力和资本对经济增长的贡献时，要考虑不同的时间段。

我们以平滑后的非农劳动力作为劳动投入，其余核心假设基本保持不变；同时，以2004年为界，将1978年至2022年的数据分为两个阶段，纳入模型，计算各阶段的资本收入份额α和劳动收入份额β。结果显示，2004年至今阶段β明显上升，进一步表明2004年以后，随着农村剩余劳动力基本向非农产业转移，劳动收入在我国经济增长中的份额明显上升。

我们结合2004年至1978年的α、β值，重新测算了2022年至2030年的潜在经济增长率。预测结果显示，“十四五”期间，我国潜在经济增长率可能在4.7%-5.2%，2023年、2024年分别在5.1%、4.9%左右，属于较低的潜在增长率。

我们认为，要保持较高的经济增长速度，一个重要条件就是保持TFP较高的增速。但过去几年，我国TFP一直处于较低的水平。中国经济转型进入关键时期，面临由粗放型向集约型、由债务驱动向技术驱动的重大转变。我们认为当务之急是加快改革步伐，在制度层面释放更多生产力。

1 重新定义劳动收入份额

1.1 劳动收入份额的初步估计偏低

在2022年11月发表的《中国潜在经济增长率初步研究》中，我们利用CD生产函数模型，代入1978年至2021年的数据，粗略计算出资本产出弹性（即资本收入份额）α为0.81，劳动产出弹性（即劳动收入份额或劳动报酬份额）β为0.19。但我们注意到，这个结果与现金流量表、投入产出表和分省计算出的劳动/资本收入份额相差较大，与一些研究机构计算的结果也有差异。我们计算出的资本弹性系数（即资本收入份额）明显过高，换言之，劳动弹性系数（即劳动收入份额）过低。

事实上，测量过程中的样本时间间隔、指标核心假设和统计方法不同，都可能导致最终模型系数的不同。回顾《中国潜在经济增长率初步研究》，为了简化数据获取和处理，我们用“全社会就业人数”粗略地代替劳动力投入，这可能导致测量结果低估劳动力投入对经济增长的贡献。

OECD《生产率测量手册》指出，从生产分析的角度看，忽略短期劳动质量的差异，总工作时间是最合适的劳动投入，单纯用就业人数来衡量劳动投入并不能反映工作时间的变化。另外，改革开放以来，我国农村劳动力大量转移，就业结构不断优化，从这个角度看，劳动投入的测量也应该考虑劳动时间或劳动强度的变化。

当然，OECD《生产率测量手册》也指出，实际工作时间会引发一系列统计问题。问题之一是如何正确使用现有的统计数据，尤其是企业和家庭调查数据。手册中提到，带薪工作时间或全职等效雇员人数可以作为合理的替代。因此，我们下一节将重点讨论如何重新处理劳动投入数据。

1.2 数据处理与复检

根据盛来云等，2018，“就业人数×劳动时间”是西方国家测度劳动投入的常用算法。但同时也指出，我国劳动时间的统计数据基础较为薄弱，无法直接应用。劳动投入的劳动时间与所获得的劳动报酬具有较高的相关性，虽然收入水平的变化可能由于技术进步因素的存在，但在数据可得性的限制下，仍是一个较为合理的替代变量。因此，盛来云等，2018将收入水平作为劳动时间的替代变量。具体而言，以农村居民从事农林牧渔业的人均营业净收入表示农业收入水平，以城镇居民人均工资性收入和营业净收入表示非农产业收入水平，并对劳动时间进行相应处理后进行替代。

从业人员数量数据比较容易获得，这里就不细说了，我们重点讲一下收入水平的数据处理。对于农业收入水平，国家统计局自1978年起公布的指标是“农村居民家庭：年人均纯收入：家庭经营收入”，2012年以后改为“农村居民人均可支配收入：经营净收入”。这可以看作是农业劳动者的名义收入，数据比较充足，但有些年份变化较大，也不能排除价格的影响。另外，我们发现“农村居民家庭：人均纯收入：实际增长指数”也能更好地反映农村居民人均经营净收入的实际增长率。因此，我们将其指数化（1978=1），乘以相应年份的第一产业从业人员数量，以表示农业劳动力投入。

至于非农产业收入水平，国家统计年鉴自2002年起公布了城镇居民家庭人均收入（按来源划分），包括工资性收入和经营性收入，数据比较容易获得，加总后即可视为非农产业收入水平，难点在于1978年至2002年的数据统计。

第一，2002年以前的统计年鉴没有对城镇居民人均收入按来源进行分类，只按所有制形式对城镇居民人均收入进行分类，我们一般把（国有单位职工工资+集体和其他经济单位职工工资+职工从本单位取得的其他收入）算作工资性收入，个体经营者的收入算作经营性收入。

第二，国家统计局官网公布的国家统计年鉴最早是1999年的，这就意味着上述方法只适用于1985年、1990年、1997-2001年。我们发现，国家统计年鉴自1978年起就公布了“职工平均货币工资”（涵盖1978/1980/1985、1986-1998年）。虽然平均货币工资与城镇居民人均工资收入+经营收入并不一致，但根据已知数据的对比，两者存在一定的比例关系。我们根据这个关系，粗略估算出工资+经营收入。最后，利用趋势差分法填补少许缺失值，最终得到1978-2022年非农产业名义收入水平及其同比时间序列。 将此数据在剔除价格因素（CPI）后，进行指数化（1978=1），乘以相应年份的第二产业和第三产业从业人员数，即为非农产业的劳动力投入，农业与非农产业的劳动力投入之和，可以视为总劳动力投入。

我们的测算结果显示，我国总劳动投入从1978年的4亿人当量[1]增长到2022年的128亿人当量，年均复合增长率为8.2%，明显快于就业人数平均增长率（1.4%）。盛来运等（2018）测算出，中国总劳动投入从1978年的3.6亿人当量增长到2017年的10.3亿人当量，年均增长率为2.7%，明显低于我们的测算。这可能是由于调整方法不同造成的：盛来运的方法是依据城乡时间差异，在原有劳动者人数基础上进行调整，而我们将收入视为劳动时间强度，直接乘以劳动者人数。 按照盛氏调整法得到的劳动收入份额β为0.24，明显低于收入法计算的GDP中劳动报酬的比重（基于实物交易资金流量表）。

根据我们计算过的劳动投入总量[2]，我们测算出劳动收入份额β已明显上升至0.50。这一劳动收入份额与收入法GDP中劳动报酬的比重比较接近。1992年至2020年，我国GDP中劳动报酬的比重（基于实物交易资金流量表）平均约为51.2%；根据格罗宁根大学测算的数据，我国劳动收入份额约为57.6%。或许盛来运等（2018）的方法没有将劳动投入中的生产率考虑进去。

实际上，劳动收入（报酬）与劳动投入可以说是收入法GDP与要素生产函数GDP的“同一枚硬币的两面”。我们统计的劳动投入名义同比增长率（非农产业和农业人均名义收入与相应产业从业人员人数的乘积之和）与收入法GDP劳动报酬同比增长率基本一致，这在一定程度上说明，将我们统计的名义劳动投入在扣除价格因素后作为实际劳动投入纳入CD生产函数是更为合理的。

值得一提的是，用收入水平代替劳动时间计算出的劳动投入在劳动人数增长相对缓慢的情况下，仍然在快速增长。这很大程度上是因为劳动收入中已经包含了就业结构转型、劳动效率甚至技术因素的影响。数据层面的一个证据就是全要素生产率（TFP）的计算。在《中国潜在经济增长率初步研究》中，我们用劳动人数代替劳动投入，计算出的TFP增长率与国家统计局公布的“全国全民劳动生产率同比”走势相一致。但当我们用劳动收入因子x劳动人数作为劳动投入时，计算出的TFP与全国全民劳动生产率同比走势显示出较大的差异。这说明劳动收入中蕴含着一定的劳动生产率信息。换言之，虽然用劳动收入因子x劳动人数代替劳动投入可以测算出更合理的劳动收入份额β，但这种方法可能会干扰全要素生产率（TFP）的估计。 因此，从整体上看，选择非农产业从业人员数量作为劳动力投入可能是较好的方式。

2 中国刘易斯转折点

在重新测算劳动收入比重的同时，我们注意到，农业收入水平与非农产业收入水平的实际增长率存在明显的分割现象。1978—2001年，农业收入平均同比增长率在7.4%左右，波动幅度较大。2002年以后，农业收入增长率趋于稳定，2002—2022年年均增长率提高到7.9%，波动幅度明显缩小；同样，1978—2001年非农产业收入水平增长率波动较大，总体增速较低，年均增长率为5.7%；2002—2022年，非农产业收入水平增长趋于稳定，中心增长率提高到7.8%。

1978—2002年农业和非农收入的波动在一定程度上反映了农业和非农劳动力的频繁转移。1991年以后农业从业人员数量开始明显下降，在一定程度上反映了开放条件下高速工业化大规模吸纳农民工，农业剩余劳动力不断减少。1997—2002年，非农从业人员数量与农业从业人员数量基本持平。

2002年以后，农业和非农产业收入增速趋于稳定，总体中枢上升，在一定程度上已经是刘易斯转折点的特征。事实上，2002年以后，我国非农就业人数全面超过农业就业人数并持续增长，而农业就业人数则迅速减少，就业结构不断改善。另一方面，人口的快速转变也使得劳动年龄人口的增长趋于结束，劳动力供给能力逐渐减弱。2004年以后，沿海地区出现了“用工荒”现象，随后蔓延至全国，演变为普遍的用工荒。按照二元经济发展理论，当劳动力转移达到这个阶段，虽然还不存在绝对的劳动力短缺，但用人单位开始通过提高工资来吸引工人，从而导致普通劳动者的工资普遍、持续上涨，这是刘易斯转折点到来的典型表现（蔡昉，2022）。

总体来看，2004年前后，中国出现了刘易斯转折点，表现为几乎所有农业剩余劳动力向非农产业转移，劳动力工资总体稳定增长。这也告诉我们，在分析劳动力和资本对经济增长的贡献时，要考虑不同的时间段。

2.1 分阶段计算劳动收入份额

我们以2004年为界，把1978年至今的数据分为两个阶段，继续利用CD函数模型，计算出每个阶段的资本收入份额α和劳动收入份额β。

对于资本投资K，我们依然维持《中国潜在经济增长率初探》的核心假设，仅将折旧率由5%略微上调至7.5%。

对于劳动力投入L，我们采用国家统计局公布的第二产业和第三产业的劳动者人数之和（即非农就业人数）作为劳动力投入，并对1980年至1989年的就业数据进行了平滑处理。

计算结果如下：

1978-2003年：α=0.89，β=0.11，R2=0.9967，DW=0.8530

2004 年至 2022 年：α=0.63，β=0.37，R2=0.9952，DW=0.5801

（1978-2022 年：α=0.74，β=0.26，R2=0.9992，DW=1.0333）

在双阶段增长模型下，我们计算出的全要素生产率在趋势上与国家统计局公布的全国全劳动生产率比较接近，在数值上与荷兰格罗宁根大学的计算比较接近，我们认为它能够更好地衡量1978年以来我国全要素生产率的增长情况。

同时，这一结果还表明，2004年以后，随着农村剩余劳动力基本向非农产业转移，劳动收入在我国经济增长中的比重明显上升。这也提醒我们，用1978年至2022年的平均资本/劳动收入比重作为预测未来潜在经济增长率的参数并不合理，用2004年至2022年的资本/劳动收入比重来预测未来一段时间才是更为理想的方法。

2.2 潜在经济增长率计算

对于资本投入、劳动投入和全要素生产率的预测，我们基本维持《中国潜在经济增长率初探》的方法。并结合2004年至1978年的α和β值，测算出2022年至2030年的潜在经济增长率。未来一段时间，资本存量增长仍将是经济增长的重要贡献者；关于劳动投入增长，全国劳动力数量增长放缓的总体趋势仍将占主导地位。虽然目前已经全面放开二胎政策，但劳动力增长在转化为实际劳动力之前，对经济增长的贡献仍将不断减弱。预测结果显示，“十四五”期间，我国潜在经济增长率可能在4.7%至5.2%之间，2023年和2024年分别为5.1%和4.9%。

刘哲熙、陈彦斌在《“十四五”中国潜在经济增长率测算》中提到，中国如果要在2035年基本实现社会主义现代化，2020年至2035年实际年均GDP增速要保持在4.8%左右。“十四五”期间，中国经济增长率至少要有5%，理想情况下要保持在5.5%左右。我们认为，保持较高的增长率必然要求有较高的TFP增长率。

相比之下，过去几年，我国TFP处于较低速度。中国经济转型进入关键时期，面临由粗放型向集约型、由债务驱动向技术驱动的重大转变。我们认为当务之急是加快改革步伐，在制度层面释放更多生产力。我们在2023年9月发布的《中美分歧、矛盾政策——第四季度经济展望》中指出，推动高质量发展、稳定潜在经济增长率需要进一步扫清“障碍”，亟需更广泛的改革，高水平开放也值得期待。建议关注包括新型城镇化、中央和地方财政和事权改革在内的“更广泛的改革”，以及以制度开放为重点的高水平开放。

风险警示

潜在经济增长率估计可能存在误差；未来潜在经济增长率估计假设变量较多，存在假设变量与实际值不符的风险；国内宏观经济政策不及预期；信用事件集中爆发。

本文选自精选证券研究报告