社会主义现代化远景目标下的经济增长展望

摘要:实现社会主义现代化远景目标,经济增长的重要性进一步凸显。在附加人力资本的增长核算框架内,考察人口老龄化加速、新冠疫情冲击与中美技术脱钩“三大新因素”对中国潜在经济增长率的影响,并评估供给侧结构性改革政策的“改革红利”,结果显示:基准情景下,中国“十四五”时期年均增速在5%以上,2035年人均GDP为2.43万美元,达到中等发达国家人均GDP2.42万美元的水平;考虑“三大新因素”后,“十四五”时期潜在增长率相较基准情景年均下降1个百分点,2035年中国人均GDP为2.28万美元,比基准情景减少0.15万美元,低于中等发达国家水平;加入供给侧结构性改革,未来30年潜在经济增长率每年提升1个百分点左右,有效对冲“三大新因素”的不利影响,中国稳步实现社会主义现代化远景目标。

关键词:社会主义现代化;;潜在经济增长率;;人口老龄化;;新冠疫情;;技术脱钩

作者张晓晶,中国社会科学院金融研究所研究员;汪勇,中国社会科学院金融研究所副研究员。(北京100710)

引言

党的二十大报告指出:“从现在起,中国共产党的中心任务就是团结带领全国各族人民全面建成社会主义现代化强国、实现第二个百年奋斗目标,以中国式现代化全面推进中华民族伟大复兴。”在经历长期高速增长之后,随着内外部环境变化,中国发展进入战略机遇和风险挑战并存、不确定难预料因素增多的时期,各种“黑天鹅”“灰犀牛”事件随时可能发生。国际上“世纪疫情影响深远,逆全球化思潮抬头,单边主义、保护主义明显上升,世界经济复苏乏力,局部冲突和动荡频发,全球性问题加剧,世界进入新的动荡变革期”,对中国经济增长形成较大制约。国内资源环境约束趋紧、环境污染等问题突出,传统发展模式难以为继,尤其是人口老龄化加速、地方政府与企业债务大幅攀升至高位,经济逐渐由高速增长转向高质量发展,对经济发展方式转型与经济增长动力转换提出新的要求。

过去40年中国以平均4倍于美国的增速创造了“增长奇迹”,未来30年,中国还能以平均2倍于美国的增速实现对美国经济的持续赶超吗?有关中国潜在经济增长率的测算已有不少研究。常规的预测大都认为中国GDP会在2030年左右超过美国,考虑到人口老龄化加速、新冠疫情冲击与中美技术脱钩“三大新因素”的制约,上述关于中国潜在经济增速的常规预测将面临严峻挑战,这也是中国推进现代化进程中所面临的重大风险。本文尝试将三大制约因素纳入潜在增长率分析框架,对此作出回应。

一、文献回顾

关于中国中长期潜在经济增长率的研究,应用最广泛的是两类模型,即经济收敛模型和增长核算模型。经济收敛模型通常以跨国增长收敛规律为基础,认为不同国家在相似的发展阶段具有相似的发展规律。具体而言,该方法又可以划分为两类。其一,Lucas提出了经济追赶模型,认为在开放条件下发展中国家人均(劳均)GDP增长率向前沿发达国家(如美国)收敛。遵循该思路,白重恩和张琼使用跨国可比经济体样本,测算出2021—2030年、2031—2040年和2041—2050年中国潜在经济增长率分别为5.20%、3.67%和3.22%。Wang在此框架基础上,采用时变收敛率,预测中国2021—2030年、2031—2040年和2041—2050年的年均经济增长率分别为6.56%、5.01%和3.67%。其二,跨国数据的统计规律显示,不同经济发展阶段国家经济增长率具有向均值回归的趋势。Prichett和Summers认为中国过去高速增长将回归常态,预测中国2013—2023年、2024—2033年潜在经济增速将分别降至5.01%、3.28%。朱民等在生产率收敛框架内考虑了行业特征因素,预测2030年中国经济增长率保持在3.9%—4.5%之间。该类模型存在的问题是忽视了不同经济体在经济规模、制度环境、人口结构、资源禀赋、国际环境等方面存在的结构性差异。

增长核算模型是预测中国潜在经济增长率使用最多的一种方法。该方法的基本思路是基于新古典经济增长模型,分析各要素对经济增长的贡献。陆旸和蔡昉基于加入人力资本的生产函数,测算出中国2021—2030年、2031—2040年和2041—2050年中国年均潜在经济增长率分别为5.31%、4.24%和2.81%。中国社会科学院“中国经济增长前沿”课题组的《中国经济报告(2020)》总报告使用经典的生产函数(不含人力资本),测算出中国2021—2030年、2031—2040年和2041—2050年的年均经济增长率分别为5.20%、4.14%和2.98%。增长核算模型的优势是具有较强的经济理论基础,可以分解出不同生产要素对潜在经济增长率的贡献,因而成为各类研究机构和央行预测中长期经济增长率时经常使用的模型。这类方法的预测结果一致表明,中国2035年达到中等发达国家水平的目标和对美国经济的持续赶超均能够顺利实现。但是,现有研究并未考虑近期出现的一些新因素对中国潜在经济增长率的负面影响。

此外,一些研究采用可计算一般均衡模型(CGE)或动态随机一般均衡模型(DSGE),同时考虑需求和供给因素,测算中国未来经济增长率。例如,世界银行和国务院发展研究中心采用CGE模型,预测2021—2025年和2026—2030年中国年均经济增长率能够分别达到5.9%和5.0%。这类方法虽然对短期预测具有较好适用性,但缺点是模型往往庞大复杂,不同参数的选取和模型设定会导致结果较大变化且难以相互比较,不太适合长期潜在经济增长率的预测。

基于此,本文从供给侧出发,采纳应用最广泛的增长核算模型,并考虑人口老龄化加速、新冠疫情冲击与中美技术脱钩等“三大新因素”对潜在经济增长率的影响,重新测算中国2021—2050年的潜在经济增长率。

二、现代化新征程中经济增长的重要性

全面建成小康社会、实现第一个百年奋斗目标之后,要乘势而上开启全面建设社会主义现代化国家新征程、向第二个百年奋斗目标进军。当前,世界百年未有之大变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革深入发展,国际力量对比深刻调整,我国发展面临新的战略机遇期,同时也面临不少困难和挑战,诸如经济结构性体制性矛盾突出,发展不平衡、不协调、不可持续,推进高质量发展还有许多卡点瓶颈,科技创新能力还不强,等等。在此背景下,中国经济增长的重要性愈发凸显。

首先,持续增长是缓解社会主要矛盾的重要途径。以经济建设为中心是兴国之要,发展是解决一切问题的基础和关键。当前,我国发展不平衡不充分问题仍然突出,城乡区域发展和收入分配差距仍然较大,群众在就业、教育、医疗、托育、养老、住房等方面面临不少难题,生态环境保护任务依然艰巨,等等。只有坚持以经济建设为中心,以推动高质量发展为主题,大力发展社会生产力,推动经济持续增长,才能更好解决人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾。

其次,持续增长是实现现代化目标的内在要求。党的二十大报告对全面建成社会主义现代化强国作出分两个阶段推进的战略安排:“从二○二○年到二○三五年基本实现社会主义现代化;从二○三五年到本世纪中叶把我国建成富强民主文明和谐美丽的社会主义现代化强国。”要实现上述目标,未来30年需要完成三个阶段性任务:第一,到“十四五”时期末真正跨越“中等收入陷阱”,跻身高收入国家行列;第二,到2035年人均实际GDP水平较2020年翻一番,达到中等发达国家水平;第三,到2050年人均实际GDP水平较2020年翻两番,达到发达国家的平均水平,实现社会主义现代化强国的宏伟目标。社会主义现代化远景目标对于经济增长提出了非常明确的要求。2021年中国人均GDP达到了1.25万美元,正处于跨越“中等收入陷阱”的关键阶段。“未来五年是全面建设社会主义现代化国家开局起步的关键时期”,经济持续较快增长是稳步实现社会主义现代化目标的内在要求。

再次,持续增长是防范化解系统性风险的关键支撑。中国的高债务问题恰恰是经济增长对债务的依赖所致,即债务扩张对短期内中国经济增速起到了显著支撑作用。但是,债务的长期过快增长会导致负债主体偿债压力过重,不利于长期经济增长,甚至可能触发大规模债务违约,引发经济与金融危机。近年来,经济增速下行使得高增长掩盖下的发展质量问题“水落石出”,冲击着不发生系统性风险的底线。中国社会科学院国家资产负债表研究中心(CNBS)的数据显示,2008—2021年中国宏观杠杆率从141.2%上升至263.8%,年均提高9.4个百分点。受国际局势变化和新一轮疫情的影响,中国宏观杠杆率在2022年二季度进一步上升到273.1%,比上年末增长9.3个百分点。面对杠杆率的较快攀升,保持合理经济增速,推动高质量发展,减少经济增长对债务的依赖,才能实现稳杠杆和结构性去杠杆。

三、基准情景下中国潜在经济增长率预测

为预测社会主义现代化远景目标下中国经济增长潜力,本文采用附加人力资本的增长核算模型,预测了2021—2050年基准情景下中国潜在经济增长率;在此基础上,本文对1981—2050年潜在经济增长率进行了动力分解,以厘清各类要素对经济增长贡献率的变化趋势。此外,为评估预测结果的合理性,本文还将基准情景的预测结果与其他研究做了比较。

1.历史数据

1980—2019年的实际GDP(Y)、实际资本存量(K)、劳动力(L)和人力资本指数(h)均来自宾夕法尼亚大学佩恩表(PWT10.0),资本回报率数据来自白重恩和张琼的研究。

2.2020—2050年人口预测值

3.2020—2050年资本存量预测值

本文采用“永续盘存法”估计资本存量,即Kt=It+1-δtKt-1,其中,Kt为第t年的实际固定资本存量,It为第t年的实际固定资本形成,δt为第t年的资本折旧率,取为5%。当期资本存量由初始资本存量和此后历年的新增固定资本形成共同决定。新增固定资本形成率会受到人口抚养比、资本回报率以及税率等因素影响。

4.2020—2050年潜在就业预测值

潜在就业主要由三个因素决定:15岁以上分年龄和性别的人口数量、分年龄和性别的劳动参与率和自然失业率,而劳动参与率和自然失业率都是人口年龄的函数。本文参照陆旸和蔡昉的方法,分年龄和性别来测算中国未来每年潜在就业水平。

5.2020—2050年人力资本预测值

(三)基准情景预测结果

1.重要经济指标长期变化趋势

本文估算了未来30年中国潜在经济增长率和人均GDP的变化趋势(见表1)。在基准情景下,本文做了两个基本假设:一是,考虑到2012年以来中国经济发展进入新常态,TFP增速设定在2012—2019年的平均值1.9%不变;二是,TFR保持在1.69不变。结果显示,“十四五”时期中国潜在经济增长率仍位于5%以上。2022年,中国的潜在经济增速为5.32%,到“十四五”末期,中国潜在经济增长率降至5.16%。从2026年开始,中国潜在经济增速降至5%以下,2035年的潜在经济增速为4.16%,而到2050年,潜在经济增速预计降至2.87%。不过,即使2026年中国潜在经济增长率开始降至5%以下,2035年我国人均GDP仍能达到2.43万美元,届时中国人均GDP有望达到中等发达国家水平(2.42万美元)。

2.潜在经济增长率的动力分解

为反映各类生产要素对潜在经济增长率贡献的变化趋势,本文对1981—2050年中国潜在经济增长率进行了动力分解。图1显示,2008年以来,资本存量对潜在经济增长率的贡献率超过50%,而2011年前后TFP对经济潜在增速的贡献明显下降。同时,劳动力数量对经济潜在增长率的贡献大幅降低,由1981—1985年的近20%降至2016—2020年的不到1%,其主要原因是劳动年龄人口的快速减少。

伴随着中国劳动年龄人口绝对数量的持续减少,劳动力供给也不断下降,导致其对潜在经济增长率的贡献为负,且呈现持续扩大趋势。图1显示,“十四五”时期劳动力数量对中国潜在经济增速的贡献为-2.52%,而到2046—2050年这一负向影响将扩大到-14.28%。与此不同,TFP对中国潜在经济增长率的贡献将逐步扩大。在“十四五”时期,TFP的贡献率为38.18%,到2046—2050年有望达到62.76%。这表明,科技创新对未来经济增长的重要性日益上升,体现出中国经济转向高质量发展的必然要求。值得注意的是,资本存量在很长一段时期(2021—2035)仍是中国经济保持较高水平潜在增长率的最重要动力,贡献率持续超过50%。在人口老龄化加速、劳动力持续下降的背景下,中国要维持一定水平的经济增速,需持续发挥投资对经济增长的关键作用。从人口因素来看,人力资本的上升能一定程度上弥补劳动力数量下降对潜在经济增长率的不利影响。尽管人力资本对潜在经济增长率的贡献相对较小,但其影响却在持续扩大,贡献率从“十四五”时期的6.99%上升到2046—2050年的11.5%。

3.预测结果比较

四、中国中长期增长面临新挑战

在基准预测结果基础上,本文考虑了人口老龄化加速、新冠疫情冲击和中美技术脱钩等“三大新因素”对中国潜在经济增长率的影响。对于每一种情景,本文先从经济理论上分析该因素对经济增长潜力的影响机理,再基于影响机理设定对应的预测情景,最后预测该情景下中国潜在经济增长率。

(一)人口老龄化加速

中国第七次人口普查数据显示,人口出生率下降速率明显超过了2019年联合国对中国在基准情景下的人口出生率预期,这预示着中国人口老龄化速度会比预期更快。有学者认为,中国总人口峰值将在2025年前到来。与该判断一致,2019年世界人口展望在低生育率情景下的中国人口峰值在2024年出现。基于上述考虑,本文以低生育率情景来反映近年来中国人口出生率低迷的现实,并以此为基础预测中国未来潜在经济增长率。

(二)新冠疫情的“疤痕效应”

(三)中美技术脱钩风险

长期来看,中美技术脱钩是影响中国潜在经济增长的重大因素。随着中美竞争博弈加剧,中美技术脱钩形势日渐显现,将在中长期内抑制中国潜在经济增长率。尽管中国整体科技实力相比美国的差距在逐步缩小,甚至在新能源技术、大数据、5G、量子计算等一些领域与美国并驾齐驱,但在半导体芯片、基础软件等关键技术领域明显落后。

中美技术脱钩会通过贸易、对外直接投资、科技人员交流等渠道影响中国科技创新,进而作用于中国潜在经济增速。第一,贸易渠道。当前,就部分关键行业的零部件和资本品而言,中国仍主要依赖于从美国及其他主要发达国家的进口。若美国联合新老盟友对中国“卡脖子”技术和关键设备产品实施严格的出口管制,则短期内会导致中国技术创新速度减缓、部分产品生产受阻,长期内可能造成技术发展的“双轨化”。第二,对外直接投资渠道。美国等发达国家跨国公司对中国开展的对外直接投资,通常是通过技术溢出、竞争效应、人才流动等方式促进中国本土企业的技术创新。若中美技术脱钩使得该通道关闭,则中国企业向外学习的机会减少,削弱企业的创新动力和创新能力。第三,科技人员交流渠道。科研创新需要科技人员相互交流,如此才能激发出最具前沿和创新性的想法。当前,美国对一些在美华人教授实施不公正对待,对中国留学生在专业和签证方面进行限制,这会减少前沿知识和先进技术在中国的扩散和外溢,可能造成中国科技创新步伐放缓。

中美技术脱钩对中国科技创新的影响渠道十分复杂。由于中国对美国的设备引进与技术学习、模仿主要通过美国对中国的外商直接投资(FDI)和中国进口美国的高科技产品实现,因此本文仅考虑这两个因素对中国TFP的影响。本文研究发现,中国吸引美国FDI强度与中国进口美国高科技产品强度能解释中国TFP增速的比例约为20%。

本文模拟了从2022年开始中美技术脱钩的三种情景:中美技术脱钩1/4、中美技术脱钩1/2和中美技术完全脱钩,对应中国吸引美国FDI强度与中国进口美国高科技产品强度两个指标均分别下降25%、50%和100%。表4显示,2022—2025年间,中美技术完全脱钩会导致中国潜在经济增速下降0.41个百分点。同时,中美技术脱钩对中国潜在经济增长率的负面影响呈现逐步扩大趋势。2046—2050年,中美技术完全脱钩将导致中国GDP潜在增长率下降0.62个百分点。本文预测结果未考虑中美技术脱钩后,中国在加快科技自立自强方面的积极应对,因此可能高估了中美技术脱钩对中国潜在经济增长率的影响。

(四)“三大新因素”的综合影响

从“三大新因素”影响走势来看,人口老龄化加速短期内对中国潜在经济增长率不构成制约,反而会有一定的提振作用,但会在2040年以后持续拖累经济增长,且影响逐步增大;新冠疫情冲击的影响主要集中在未来5年,影响幅度在1个百分点左右,此后影响将快速减弱;中美技术脱钩会在长期持续制约中国潜在经济增速,影响幅度在0.5个百分点左右。

从不同时期来看,“十四五”时期,“三大新因素”导致中国潜在经济增长率下降1个百分点,其中新冠疫情因素贡献约0.7个百分点,中美技术脱钩因素贡献约0.3个百分点,人口老龄化因素影响很小;2026—2040年“三大新因素”造成中国潜在经济增速下降约0.3个百分点,其中中美技术脱钩因素贡献0.5个百分点,人口老龄化因素会提振潜在经济增长率0.2个百分点;2041—2050年“三大新因素”导致中国潜在经济增长率下降约0.8个百分点,其中中美技术脱钩因素贡献0.6个百分点,人口老龄化因素的不利影响逐渐显现且日益扩大,贡献约0.3个百分点(见图3)。从能否实现2035年远景目标来看,“三大新因素”导致2035年中国人均国内生产总值难以达到中等发达国家水平。考虑“三大新因素”后,2035年中国人均GDP将达到2.28万美元,相比基准情景减少0.15万美元,低于中等发达国家水平(2.42万美元)。

五、增强历史主动,奋进现代化新征程

考虑“三大新因素”的情景分析显示,2035年中国人均GDP将达到2.28万美元,低于中等发达国家人均GDP2.42万美元。这凸显出内外部环境变化对潜在增长率的严峻挑战。但这并不意味着我们只能接受这样的“宿命”;相反,增强历史主动,深化改革开放,是保持中长期经济增长的关键一招。鉴于此,本文分别模拟了减税、提高TFP、提升人力资本、提高劳动参与率等多项供给侧结构性改革政策的情景,测算各项政策红利对中国潜在经济增长率的提升作用,为进一步改革开放提供学理支持,增强对中国未来增长的信心。

(一)减税激励企业投资

企业税率上升降低了净利润,抑制了企业投资意愿,不利于资本积累。考虑到近几年中国大力开展了“减税让利”政策,受限于政府财政预算约束,实际可减税的空间显著缩小。国家统计局数据显示,企业所得税占GDP比重从2015年的3.94%降至2020年的3.59%,实际下降了9%。为说明减税带来的“改革红利”,假设从2022年开始,企业税率分别减少5%、10%和15%。这个假设隐含的前提是,由于税收发生变化,资本回报率在企业和税收之间的比例发生变动,从而影响资本形成率和资本存量。除减税对投资产生的直接影响外,由于资本形成率具有一定的惯性,减税还能通过资本形成率的滞后项影响当期的资本形成率。因此,这项改革在短期和长期都将对潜在经济增长率产生影响。

(二)提高TFP

TFP是要素投入转化为产出的总体效率,本质是技术、人才等要素质量和资源配置效率。TFP的提升主要源于技术进步和资源配置效率的改善。一方面,经过40多年的改革开放,中国技术水平与世界前沿技术的差距明显缩小,通过技术引进、模仿、学习方式获得的后发优势日渐式微,叠加美国对中国实施的技术打压,未来中国技术进步主要依赖于自主创新和对基础研究的投入。另一方面,资源错配曾导致中国较低的TFP水平和较大的增长空间。尹恒和李世刚研究发现,1998—2013年,中国制造业资源配置效率的改善空间平均达到160%;通过消除省际扭曲、实现全国统一有效的大市场,总产出能够增加约70%,“改革红利”十分丰厚。但是,随着这方面改革进入深水区,提升资源配置效率产生的TFP增进效应开始递减。

前三次工业革命分别以机械化、电气化和信息化为特征,显著提升了全社会的TFP。而第四次工业革命正日益显现,以人工智能、大数据、云计算、物联网等元宇宙涉及的新技术为代表,体现出数字化、智能化的特征,预期将对中国TFP产生重要影响。参考Lucas对可比经济体的定义,以相对美国人均GDP指标而言,2019年中国相对美国人均GDP大致相当于1955年的日本、1960年的新加坡、1960年的中国香港、1979年的中国台湾和1985年的韩国。这五个可比开放经济体在随后30年TFP的平均增长率在1.7%—2.5%之间。由于基准情景采用的TFP增长率为1.9%,本文假设从2022年开始,中国TFP能够在1.9%基础上分别提高0.3个百分点、0.45个百分点、0.6个百分点。

(三)提升人力资本

表7显示,提高人力资本政策可以促使“十四五”时期中国潜在经济增长率分别上升0.06个百分点、0.08个百分点和0.11个百分点。尽管该项政策对中国潜在经济增长的影响较小,但却具有“递增性”。2046—2050年,提高人力资本的政策效应可以达到0.08个百分点、0.13个百分点和0.17个百分点。若考虑人力资本对TFP的作用,则该项政策的作用会进一步扩大。因此,持续提高人力资本水平也是提升中国未来潜在经济增长率的重要手段。

(四)提高劳动参与率

联合国人口数据显示,中国劳动年龄(15—64岁)人口数量在2016年达到峰值,此后缓慢下降。而劳动年龄人口要对经济增长产生作用,前提是参与就业。因此,理论上提高劳动参与率,可以缓解劳动年龄人口下降形成的劳动力供给减少问题,进而促进潜在经济增长。假定从2022年开始,中国的劳动参与率分别提高1个百分点、3个百分点和5个百分点。

表8显示,2022—2025年提高劳动参与率政策可以推动中国潜在经济增长率分别上升0.09个百分点、0.26个百分点和0.44个百分点。但是,提高劳动参与率产生的“改革红利”会逐步减弱,到2046—2050年该项政策效应降至0.03个百分点、0.09个百分点和0.15个百分点。从上述数值及其变化来看,围绕劳动参与率的改革政策不是我们可以长期主要依赖的政策选项。

(五)多项政策组合效应

尽管单项改革举措对提高未来潜在经济增长率的影响相对有限,但政府可采用上述政策组合的方式扩大“改革红利”。考虑到当前进一步推进改革的复杂性和艰巨性,本文仅以减税、提高TFP、提高人力资本和提高劳动参与率的最低改革力度情景为例(见表9)。综合来看,减税和提高TFP的政策对潜在经济增速的提升作用较为明显,这两项政策可使2022—2025年、2026—2030年、2031—2035年的潜在经济增长率分别提高0.75个百分点、1个百分点和1个百分点,2046—2050年仍可达到0.93个百分点。若再配套实施提高人力资本、提升劳动参与率等政策措施,则2022—2025年、2031—2035年和2046—2050年的潜在经济增长率能分别提高0.89个百分点、1.14个百分点和1.05个百分点。

综上,在供给侧结构性改革情景下,通过“改革红利”的释放,将使得未来30年潜在经济增长率年均可提升1个百分点左右,不仅有效对冲“三大新因素”的不利影响,并且好于基准情景,可以确保中国稳步实现社会主义现代化远景目标。

结论与政策建议

本文基于引入人力资本的增长核算框架,运用最新的经济社会统计数据,测算了中国2021—2050年潜在经济增长率,并对经济增长率进行了动力分解。在基准情景基础上,本文评估了人口老龄化加速、新冠疫情冲击和中美技术脱钩等“三大新因素”对中国潜在经济增长率的影响,并考察了各项供给侧结构性改革政策对提升经济增长潜力的作用。

本文研究结果表明:(1)基准情景下,中国“十四五”时期年均增速在5%以上,2035年人均GDP为2.43万美元,达到中等发达国家人均GDP2.42万美元的水平;(2)考虑“三大新因素”情景下,“十四五”时期潜在增长率相较基准情景年均下降1个百分点,2035年中国人均GDP为2.28万美元,比基准情景减少0.15万美元,低于中等发达国家水平;(3)供给侧结构性改革情景下,通过“改革红利”的释放,未来30年潜在经济增长率每年可提升1个百分点左右,能有效对冲“三大新因素”的不利影响,确保中国稳步实现社会主义现代化远景目标。

考虑到需求面的制约,潜在经济增长率并不意味着现实经济增长率。尽管决定潜在增长率的因素主要是供给侧的生产要素,但需求侧决定了潜在增长率能否最终得以实现。因此,需要把深化供给侧结构性改革与实施扩大内需战略有机结合起来,一方面提升供给体系对国内需求的适配性,打通经济循环卡点堵点;另一方面着力扩大消费和有效投资,促使实际增长率逐步达到潜在增长率。

首先,重视资本积累,扩大有效投资。资本积累在未来一段时期仍是中国潜在经济增长率的重要动力,要充分发挥投资对经济增长以及优化供给结构的关键作用。一是优化税制结构,推动实施更大力度组合式减税降费,坚持普恵性减税和结构性减税相结合,扩大增值税增量留抵退税的覆盖面,聚焦“专精特新”完善中小微企业减税降费政策,促进企业投资。二是发挥重大项目牵引和政府投资撬动作用,吸引社会资本,促进公共产品投入,充分调动民间投资积极性,形成市场主导的投资内生增长机制。三是扩大投资支持现代化产业体系建设。加大基础设施优化和现代化基础设施体系建设领域的投资,促进数字经济和实体经济深度融合,同时保持房地产市场平稳健康发展,防止过高的房价挤压实体企业的非房地产投资。四是以国内大循环吸引全球资源要素,增强国内国际两个市场两种资源联动效应,推动贸易和投资自由化便利化,推进双边、区域和多边合作,提升贸易投资合作质量和水平。

其次,实施科教兴国战略,强化现代化建设人才支撑。教育、科技、人才是全面建设社会主义现代化国家的基础性、战略性支撑。一是完善科技创新体系。深化科技体制改革,加大多元化科技投入,加强知识产权法治保障。培育创新文化,弘扬科学家精神,扩大国际科技交流合作,构建具有全球竞争力的开放创新生态。二是加快实施创新驱动发展战略。加强基础研究,积聚力量攻关原创性、引领性、关键性核心技术;发挥科技型骨干企业引领支撑作用,营造有利于科技型中小微企业成长的良好环境,加快实现高水平科技自立自强。三是深度实施人才强国战略。坚持党管人才原则,加快建设世界重要人才中心和创新高地,努力培养造就更多大师、战略科学家、一流科技领军人才和创新团队、青年科技人才、卓越工程师、大国工匠、高技能人才。

最后,多措并举,积极应对人口老龄化。一是优化人口发展战略,建立生育支持政策体系,降低生育、养育、教育成本。二是统筹职业教育、高等教育、继续教育协同创新,推进职普融通、产教融合、科教融汇,适应不同类型人才的发展需求,加快人力资本积累。三是实施渐进式延迟法定退休年龄,支持老年劳动力人群继续在工作岗位上发挥余热,缩小劳动力供需缺口。同时,完善多层次、多支柱养老保险体系,健全社会保障体系。四是加快推进数字化转型,提高机器替代人工的比重,弥补劳动力供给不足缺口。五是推进健康中国建设,发展养老事业和养老产业。深化医疗卫生体制改革,促进优质医疗资源扩容和区域均衡布局,坚持预防为主,加强重大慢性病健康管理,提高基层防病治病和健康管理能力。

THE END
1.决定投资的因素有哪些?中级经济师决定投资的因素有哪些? (1)有实际利率、预期收益率和投资风险等。 (2)预期的通胀率和折旧等也在一定程度上影响投资。 如果投资的预期收益率既定,则实际利率越高,利息越多,投资成本越高,投资就会减少;反之,实际利率越低,利息越少,投资成本越低,投资就会增加。https://m.233.com/zjjjs/zhishiku/421/202401/30104651381185.html
2.投资组合风险的影响因素有()【简答题】气体的溶解度及影响因素是什么? 查看完整题目与答案 【单选题】资本资产定价模型中,风险系数β通常用于测度投资组合的()。 A. 系统性风险 B. 可分散风险 C. 市场风险 D. 信用风险 查看完整题目与答案 【简答题】某投资者的投资组合由四种股票组成,其有关资料如下: 试计算该股票投资组合的https://www.shuashuati.com/ti/284b9a0f95bc4d4d82d35754c2749505.html?fm=bd5f1d917b72117bc9587439760fee730d
3.影响投资组合期望报酬率的因素包括()。影响投资组合期望报酬率的因素包括()。【答案】:B、C影响投资组合期望报酬率的因素有:单项证券的期望报酬率和单项证券在全部投资中的比重。https://lvlin.baidu.com/question/1456578304629626820.html
4.证券投资基金业绩归因分析理论与实践摘要: 国外主流的基金绩效的主要评价方法(夏普比率法、特雷诺方法、詹森指数法等),着重反映的是基金在风险调整下的整体绩效结果,但没有具体揭示取得相应绩效结果的原因,不能有效地反映基金投资组合超额收益的来源。大部分主流的业绩归因分析(T—M模型和H—M模型等)都是建立在单因素CAPM模型上。依据CAPM进行的分析剔除https://www.fof-mom.com/article/154-1.html
5.资产增长效应与市场有效性——基于风险因素的实证分析基于此,Li和Zhang以1968年到2008年美国股市非金融行业上市公司为样本,检验了融资约束对投资—收益负向关系的影响。然而,实证结果与假设并不相符,说明该理论不能很好地解释资产增产效应。Yao等对亚太国家股票市场的研究发现,过度依赖银行融资以及金融系统的脆弱性是解释资产增长效应的最主要因素,这一结论与Q理论的论述相http://qks.cqu.edu.cn/html/cqdxskcn/2016/5/20160504.htm