在2013年6月10日的报告 “告别8%、迎接6%”中，我们指出，如果中国开始调整过去那种投资主导的经济，那么经济增长在2014年将降低到6.8%，而到2020年期间每年平均增速降为5.7%。如果推迟这种结构改革，以后很可能面临更尖锐的问题。

从目前的情况来看，很多有意义的改革还没有进行。中国把2014年的增长率目标定为7.5%。为了达到此目标，明显地需要依靠更多的公共投资，因为近年来房地产业明显走弱，消费增长也因反腐行动和房价放缓而受挫。结果造成经济失衡问题加重。2013年投资占GDP的比重已经高达47.8%。

一、此前的经济增长主要动力面临减弱

首先看投资。中国经济周期的一大特点是受投资周期影响较大。在经济周期处于上扬阶段，投资增速超过GDP，造成产能过剩和低效率。过剩的产能只能在随后的下行周期里消耗，特点是投资大量减少。1950年代“大跃进”时，投资明显上升，但随后发生1961-1962年的大饥荒。外债问题（主要是欠苏联的）使得情况更加恶化，GDP和投资累计降幅高达31.6%和71.4%。在最近的投资周期里，投资增长连续13年超过GDP增速，而在此前的周期里该值平均只有4.4年。

其次，人口红利将变成人口赤字。人口红利可以为投资和出口的增长提供廉价劳动力和资本。但是，中国的工作年龄人口占比从2015年将开始下降。它将造成劳动力成本提高、储蓄减少，不能再像过去十年那样支持中国出口和投资的快速增长。

再次，随着人口老龄化的持续，房地产繁荣也将完结。中国的房地产业占GDP 的比重12%；如果算上周边产业，那么占比将高达32%左右。仅住房投资一项占GDP比重就达8.5%，而很多国家长期平均水平只有4-5%。存货和销售额的比例创下历史最高水平，48亿平方米的在建工程足够消化8年的农民工流入（其中大多数实际上无力在大城市购房）。

又次，债务负担增加。现在企业和地方ZF的债务问题日益限制了投资的增加。据估计，中国的总债务（包括ZF、企业和家庭）与GDP的比例从2008年的153%上升到2013年的229%。与此同时，债务结构恶化了，因为风险高的公司债务和地方ZF融资平台债务的比重明显加大。如果假设中央ZF债务的风险权重1，其它债务为1.2，那么风险调整后的中国总债务与GDP的比例高达270%，高于美国的256%。

最后，出口不能弥补投资减速的影响。中国的单位劳动成本在最近几年上升明显，超过很多新兴市场国家，严重削弱了出口竞争力。比如泰国、菲律宾原来经济发展程度超过中国，而在2012年他们的单位劳动成本就只相当于中国的70%和40%。

二、中国未来增长轨迹的模拟分析

我们的模拟假设了几种情景：（1）再平衡从2014年或2017年开始；（2）2022年投资与GDP的比例降到40%或30%；（3）存在促进消费的改革措施，使得消费保持强劲增长，每年对GDP贡献4个百分点（2013年是3.9%）；（4）净出口对于GDP增长的贡献为零。

其中较好的情景是调整从2014年开始，投资的比重在2022年降到40%。在此情景下，2014到2022年的经济增长率平均为5.5%。较差的情景是调整从2017年开始，而投资的比重在2022年降到30%。在此情景下，经济增速平均为2.8%，其中2020-2022年将是负增长。

中国ZF有可能推迟再调整的进程，因为上述两种情景下的增长率都太低了，完不成预定的发展目标。假设投资的比重在2027年下降到40%，那么2014-2020期间经济增长率的平均值将为6.8%，2014-2017期间平均为6.1%。这一结果能够实现2012年11月十八大提出的“2010年到2020年GDP翻一番”的目标。

以上所有分析都假设，即使收入或GDP增长严重减慢，消费增长仍保持在7-8%的高水平。这种假设有点过于乐观。过去的经验显示，消费和收入增长正相关，他们的变化具有同步性。

城镇化不是经济的救世主，它不足以充分促进投资和消费需求以支持经济增长。在中国，城镇化是一个正在进行中的过程，并不是一个新的增长动力。国际经验显示，当人口开始老龄化，城市化步伐也将放慢，特别是那些较少移民的国家。如果中国能够取消户口制度，理论上可以促进消费。但是目前看来，仍然存在政策和金融方面的阻力。最近公布了一些小城市放松户口管制的改革措施，而大城市仍然严格控制人口增长。实际上，最近几年城市化移民方向显示，人们由于就业机会和公共服务更喜欢向大城市迁移。除此之外，城镇化需要大笔的花费，平均每个人的费用是13万元。如果所有2.6亿农民工都落户城市，那么总费用将高达GDP 的60%。这是短期内无法承受的。

最近几年中国的全要素生产率处于下降趋势。白崇恩认为，中国全要素生产率从1979-2007期间的3.7%下降到2008-2012期间的2.2%；Harry Wu的研究结果是从1979-2007期间的3.3%下降到2008-2012期间的-0.9%。我们认为，改革将能帮助提高全要素生产率。