我国产出缺口和潜在经济增长率的估计，本文主要内容关键词为：缺口论文,经济增长率论文,我国论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、研究意义
潜在产出、产出缺口和潜在经济增长率是宏观经济学的重要概念，是分析宏观经济态势以相机抉择的重要参考工具。潜在产出通常是指在合理稳定的价格水平下，使用最佳可利用的技术、最低成本的投入组合，在资本和劳动力的利用率达到充分就业要求时所能生产出来的产品和服务(Levy,1963)；潜在产出的增长率称为经济体的潜在经济增长率。而产出缺口是在潜在产出定义上引申出来的一个概念，它常常表示为经济体的实际产出与潜在产出的差额或这个差额占实际产出的比率。
潜在产出和产出缺口的分析之所以重要，是因为它们与失业和通货膨胀是紧密相联的。潜在产出指的是经济体当期可以生产出来的产品和服务，它实际上与劳动力充分就业是紧密相联的。如果实际产出低于潜在产出，产出缺口为负，经济体当中就有未被充分利用的要素，劳动力市场上就会存在非自愿失业的现象，这是经济运行效率的损失，这种要素的不充分利用尤其是非自愿失业达到一定程度时，就可能会引发其它一系列经济和社会问题；另一方面，当实际产出高于潜在产出时，产出缺口为正，生产要素实际上处于过度使用状态，劳动力工作时间会多于正常工作时间，由于要素的稀缺性，市场竞争会导致要素价格上涨，从而带动其它产品价格的上涨，就有引起通货膨胀尤其是加速通货膨胀的可能，这也会造成经济运行效率的损失。
为避免失业率过高或引发过高的通货膨胀率，政策制定者常常要求经济在潜在产出或略低于潜在产出水平附近运行，也就是通常我们所要求的经济增长依潜在经济增长率运行，但一个经济体的潜在产出规模和产出缺口数额并不是可以被直接观察到的，从而潜在经济增长率也常常是未知的。与此同时，由于实施经济政策的时机选择非常重要，而在实际工作中，人们接触最多的经济指标之一就是经济增长率，因而，潜在经济增长率往往可以成为判断当前实际经济增长率水平是否恰当及政策措施是否应该出台的一个重要尺度，这就引发了众多学者对潜在产出、产出缺口和潜在经济增长率进行估计的兴趣，并涌现了大量的估算方法。
基于潜在产出、产出缺口和潜在经济增长率研究的重要性，本文在对潜在产出和产出缺口估计方法进行归纳的基础上，采用加以改进的未察成分法对中国1992～2004年的潜在产出和产出缺口进行估计，从而得出我国经济的潜在经济增长率，并进行了相应的经济分析。
二、文献回顾
从现有的文献看，最早对产出缺口进行系统研究的是奥肯(Okun,1962)。他在对潜在产出进行测算的基础上，计算出产出缺口。他当时采用了两种方法估计潜在产出：一是利用线性趋势法估计潜在产出；（注：线性趋势法认为现实产出随着时间的变化表现出一种十分确定的趋势，但大量的理论和经验分析表明，现实产出并不具有一个确定性时间趋势，它的趋势成分更多地表现为一个随机游走过程即单位根过程(Nelson和Plosser，1982)。）二是在自然失业率的假设前提下估计潜在产出。其后，研究人员采用了许多方法对产出缺口(或潜在产出)进行估计。总的来说，可以将这些方法分为两类：
一类是生产函数法。它从经济学的生产可能性边界概念出发，对经济体构造生产函数，从而估算出潜在产出，然后再计算出产出缺口。（注：一般认为生产可能性边界是没有上限的，但实际上，生产可能性边界衡量的是当前正常生产条件下可以生产的最大数量的产品和服务，在劳动力超正常工时工作、机器设备超负荷运转的情形下，生产可能性边界是可以突破的，但其不会具有持久性。因此，我们可以将潜在产出与生产可能性边界相联系起来并通过生产可能性边界运用生产函数来估计潜在产出。）计算潜在产出的生产函数可以表示如下：
Y[*]=F(A，K[*]，L[*])
(1)
其中Y[*]是潜在产出，K[*]和L[*]分别是在充分就业下的资本存量和劳动力，A表示劳动生产率。（注：在这里我们还要将其与“生产前沿”相区分，生产前沿或前沿生产函数是根据已知的一组投入产出观测值，构造出一切可能的投入产出组合外部边界，使得所有观测点都落在这个边界或它的“下方”，并且与其尽可能的接近。实际上，生产可能性边界在宏观上就可以理解为潜在产出，而在微观层面上尤其是企业生产有效性分析中就常常理解为生产前沿。）从式(1)可以看出，在劳动生产率保持不变的情况下，估计潜在产出的一个关键是测算出充分就业水平下的资本存量K[*]和劳动力L[*]。由于这两个变量不可直接观测和统计，因此测算它们的问题导致了一个新问题的产生。实际应用中，一个较为常用的方法是克莱因提出的峰—峰(Peak-Peak)插值方法，即对实际数据的两个峰值间进行插值，得到资本存量K[*]和劳动力L[*]的估计，然后代入式(1)估计出潜在产出，从而计算出产出缺口，在得出潜在产出的基础上再得出潜在经济增长率就成为一件水到渠成的事。
以上是从总量水平估计潜在产出和产出缺口，实际应用中也可以先分部门估计出各自的潜在产出，然后加总得到总量水平上的潜在产出的估计，进而计算出产出缺口。生产函数法的最大优点在于估算潜在产出和潜在经济增长率时，全面考虑了生产要素利用率和技术进步的影响，充分体现了潜在产出供给方面的特征，有一定的理论作为支撑，但其估算过程较为复杂，对数据质量的要求较高。
另一类估计潜在产出、产出缺口和潜在经济增长率的方法是对实际产出的时间序列进行分解，现今许多对潜在产出和产出缺口进行估计的方法都是在此基础上进行的，根据分析时选取的序列变量个数的多少又可分类如下：
1.单变量模型。即进行潜在产出和产出缺口估计时，只使用实际产出的时间序列。奥肯所使用的分解方法可以归于这一类，它将实际产出分解为两部分，一部分是以线性趋势(时间趋势)表示的潜在产出，另一部分是围绕此趋势波动的产出缺口。Nelson和Plosser(1982)采用了另一种分解实际产出的方法，他们发现美国实际产出序列是非平稳的(Nonstationary)随机游走过程，具有单位根(Unit Root)，因而认为潜在产出也是一个具有单位根的随机游走过程，而产出缺口是围绕此趋势波动的平稳过程。（注：有研究表明，真实产出的差分在其他一些国家可能是不平稳的(如加拿大、德国和英国)，这样真实产出就不再符合单位根过程的特征，从而导致单位根过程的设定对模型的估计产生误导作用，参见Dupasquier等(1999)。）依据对潜在产出的构成、潜在产出增长率以及围绕潜在产出趋势波动的产出缺口项的假定的不同，出现了众多的估计潜在产出和产出缺口的方法，较为有代表性的有Beveridge和Nelson(1981)、Clark(1987)、Cochrane(1994)、Baxter和King的“带通”滤波(Bandpass filter)(1994)、Hodrick和Prescott(1997，常称为HP滤波)。（注：“带通”滤波与HP滤波等都是对时间序列各个时期的值赋以不同的权数，从而达到平滑时间序列的目的。）
2.多变量模型。随着统计技术的发展和计量经济学的兴起，诸多学者提出了运用多变量模型来估计产出缺口和潜在经济增长率的方法，这些方法在运用实际产出的时间序列的同时，还在经济理论的基础上，采取了另外一些经济变量的时间序列，如失业率、最终消费额、价格指数等，并结合经济理论进行潜在产出和产出缺口的估计。当然，这些模型中也蕴含着单变量模型中对潜在产出的构成、潜在经济增长率以及干扰项的不同假定。较为典型的有Blanchard和Quah(1989)、Laxton等(1992)、Kuttner(1994)、DeSerres等(1995)、Attfield和Silverstone(1998)。
从时间序列分解模型的估计方法来看，其最大的优点在于估算过程简便，考虑的因素较少，但它没有体现潜在产出供给方面的特征。特别要注意的是，在运用时间序列分解模型进行估计的过程中，对时间序列的行为特征进行假定是一个很重要的问题，不同的假定会产生截然不同的结论。在某一时期或某一经济体中成立的假定在另一时期或另一经济体中可能就不再成立，这就导致问题的复杂化。如果再引入其它的变量和模型假定，可能会导致所研究的问题无法得出有借鉴意义的结论。
对我国潜在产出、产出缺口和潜在经济增长率的估计，学者们也进行了一些研究，如沈利生(1999)、李京文(1998)、王春正(2003)等。刘斌和张怀清(2001)运用四种方法利用中国1992年第一季度至2001年第一季度的季度GDP数据对潜在产出和产出缺口进行了估计，这四种方法是线性趋势方法、HP滤波方法、单变量状态空间和多变量状态空间的卡尔曼滤波方法，四种方法分别得出我国的年均潜在经济增长率为9.1％、8.6％、8.4％、8.3％，同时，论文作者认为8.3％的潜在经济增长率较为合理。而郭庆旺和贾俊雪(2004)运用1978至2002年的年度数据比较分析了潜在产出的三种计算方法，即消除趋势法、增长率推算法和生产函数法，最后得出我国的潜在经济增长率为9.56％。
基于前述分析，本文将采取单变量时间序列(实际GDP)分解的方法对我国潜在产出、产出缺口和潜在经济增长率进行分析。与国内现有研究相比，本文的研究有下面几个特点：一是在Clark(1987)提出的未察成分法(Unobserved Component Method)的基础上，构造了一个对潜在产出增长率序列的不同假定可以进行检验的模型框架，从而在此基础上辨别我国潜在GDP增长率序列的行为特征，对我国潜在产出、产出缺口和潜在经济增长率进行估计；估算潜在产出时，对潜在产出增长率进行检验以判断它的时间趋势属于哪一种形式，然后确定具体方法，能更好地进行估计。二是采用季度GDP数据，样本容量有较大的增加，可以减少统计估计中的不确定性，提高研究结论的可信度。三是不需对劳动力和资本数据进行推算，这在我国当前统计数据质量不高的情况下可以避免过大的估算误差。当然，这种方法不可避免的带有运用时间序列分解模型进行分析的弊端，即其只能作为一种经验方法，缺乏理论基础，不利于进行因果分析和提出具体的政策建议等。
三、实证分析
1.样本和数据处理。考虑到我国资本存量和劳动力数据的质量问题，本文采用时间序列分解的方法来估计我国的产出缺口。由于数据的可获得性，我们主要考虑20世纪90年代以来的产出缺口变化情况，所使用的样本数据是我国季度GDP时间序列数据。
我国关于季度GDP的统计从1992年开始，而且是以累计的形式统计和公布的(每次公布累计名义GDP和累计实际增长率)，因而我们只能根据这两个数据来推算每季的名义GDP和实际GDP。由于数据的季节性因素很强(通常第4季度的GDP占全年的比重超过40％)，因而我们采用X-12方法对数据进行季节性调整，最后得到剔除季节性因素后的实际GDP(以1992年为基期)。数据的样本区间为1992年第1季度到2004年第4季度，共52个样本数据。采取的估计方法和估计结果如下所述。
2.未察成分法(UC Method)简介。未察成分法(Unobserved Component Method)是常用的一种估计潜在产出的方法，首先由Clark(1987)提出。它利用观察到的变量，如产出和通货膨胀率等，推断未知的变量，如潜在产出的值，其基本思路如下：
为辨别出平稳趋势和不规则变动，Clark构建了下述未察成分模型：
Y[，t]=T[，t]+C[，t]
(2)
T[，t]]T[，t-1]+d[，t-1]+ω[，t]
(3)
d[，t]=d[，t-1]+μ[，t]
(4)
Ф(L)C[，t]=υ[，t]
(5)
式中，Y[，t]为实际GDP数据的对数值，T[，t]为趋势项，C[，t]为波动项，d[，t]为潜在GDP的增长率，Ф(L)为无穷阶的滞后多项式，但在估计过程中常常取有限阶的值，ω[，t]、μ[，t]和υ[，t]为相互独立的白噪声过程，其方差分别为σ[，ω][2]、σ[，μ][2]和σ[，υ][2]。
式(2)将经济变量Y[，t](实际GDP的对数值)分解为两个部分之和，即趋势T[，t]和波动项C[，t]。因Y[，t]的第三个组成部分(不规则变动或白噪声)的估计值为零，所以在这里可以不予考虑。当模型按照上述方程估计时，实际GDP中的短期不规则变动就可以分离出去。
Clark假定趋势项T[，t]为一个带随机漂移项的随机游走序列，T[，t]中的冲击或新生(Innovations)由ω[，t]描述(即式(3))，而式(4)描述的是T[，t]的一阶差分或增长率d[，t]为一单位根过程，其新生由μ[，t]来描述。
式(5)中设定波动项为一有限阶的自回归过程，而不是通常设定的含有移动平均项的ARMA过程，这样有利于方程的参数估计，而且对模型的拟合优度和预测能力造成的损失都比较小，同时，从实证分析的结论来看，一般情况下，两阶滞后就能够很好地描述波动项的行为特征(Clark,1987)。
3.对未察成分法的进一步思考。在未察成分法中，Clark假定潜在产出的增长率是一随机游走的非平稳过程，这在实际应用中常常难以得到验证。实际上，潜在产出的增长率可能与Clark的假定相一致(单位根过程)，也可能是一固定不变的常数，还可能是一个围绕某一固定不变的常数波动的平稳随机过程。
基于上述考虑，在Clark未察成分模型中，在其它方程保持不变的情况下，可以对描述潜在产出增长率行为的方程即式(4)加以变化，即有下述方程组：
Y[，t]=T[，t]+C[，t]
(6)
T[，t]=T[，t-1]+d[，t-1]+ω[，t]
(7)
d[，t]=g+λd[，t-1]+μ[，t]
(8)
C[，t]=
[，1]C[，t-1]+[，2]C[，t-2]υ[，t]
(9)
式中，g为一常数，λ为待估参数，[，1]、[，2]为设定的两阶滞后多项式的估计参数。
式(8)中g和λ的取值的不同限定了d[，t]的行为特征。特别的，如果λ小于1但接近于1，增长率就具有持久性、稳定性的特征；如果g=0和λ=1同时成立，式(8)就退化到Clark对增长率的假定的模型之中，即式(4)；如果λ=0成立，式(8)中的增长率就成为围绕常数值g波动的平稳的随机过程。如果λ=0和σ[，μ]=0同时得到满足，增长率就成为一个固定不变的常数。因此，在这里，我们依据式(8)中待估参数的不同假定可以进行检验，从而辨识潜在增长率的具体行为特征。
4.模型参数估计和检验。在上述模型的基础上，我们利用状态空间-卡尔曼滤波法(State Space Kalman Filter)进行估计。（注：有关状态空间-卡尔曼滤波方法的详细介绍可参见Hamilton(1994)第13章。）用状态空间的形式来表述，模型的观察方程为：
附图
状态方程为：
附图
运用Eviews4.1，我们得到下述如表1、表2所示的估计结果，图1为估计出的潜在产出和产出缺口图。
表1 参数估计值及模型拟合信息
待估参数 系数 标准误
t统计量P
[，1]
0.615106
0.000937 656.3320
0.0000
[，2]
0.384896
0.001148 335.1656
0.0000
g
0.031163
0.017791 1.751628
0.0798
λ -0.384947
0.001100 -350.1090
0.0000
lnσ[，
][2]-9.376806
1.718764 -5.455552
0.0000
lnσ[，μ][2] -10.39062
3.296674 -3.151849
0.0016
lnσ[，υ][2] -9.792619
2.298962 -4.259583
0.0000
对数似 135.8120 AIC
-5.051452
然函数值 SC
-4.786299
表2 假设检验
H[，0]
χ[2]
自由度
P
g=0，λ=1 18534298
2
0.0000
σ[，μ]=00.092013
1
0.7616
σ[，μ]=0，λ=0 122875.9
2
0.0000
附图
图1 潜在产出和产出缺口
由表1，我们可以得出标准差的估计值，即σ[，ω]=0.920le[-2]，σ[，μ]=0.5542e[-2]，σ[，υ]=0m7474e[-2]，它们能提供我们一些GDP序列的性质。σ[，υ]是波动项的标准误差，它衡量的是波动项对GDP序列的贡献；如果σ[，υ]等于零，那么波动项的扰动对GDP序列的影响就不存在(如果波动项为随机的，那么还要求[，1]+[，2]=0)；如果增长率的标准差的估计值σ[，μ]为零，同时λ的值也为零，那么潜在GDP的增长率就成为常数，GDP序列也是保持常数增长率；当λ＜1时，潜在GDP序列为平稳的，实际GDP序列是I(1)序列，当λ=1时，增长率就成为随机游走过程，实际GDP序列就成为I(2)过程；（注：如果一个时间序列经过一次差分就变成平稳的，我们说原始时间序列是一阶求积序列，记为I(1)；同理，如果一个原始序列在变成平稳序列之前必须经过二次差分，则称原始序列为二阶求积序列，记为I(2)。）如果σ[，μ]和σ[，υ]的值均为零，而趋势项的标准差σ[，ω]不为零，GDP序列就是随机游走过程；所以，σ[，ω]、σ[，μ]和σ[，υ]的值的大小和相对重要性以及[，1]和[，2]的值的大小，共同决定了GDP序列的行为特征。
由表1可见，[，1]+[，2]=0.9999，表明波动是平稳的。样本期内潜在GDP的季度增长率为g/(1-λ)=2.25％或年均潜在经济增长率为9％。波动项的标准差的估计值σ[，υ]比趋势项的标准差的估计值σ[，ω]要小，同时，σ[，μ]对趋势项的波动性也有较大的贡献。所有这些参数的估计值都高度显著，σ[，μ]最小，这表明GDP存在较为稳定的增长率。
从表2中由Wald卡方统计量对各约束条件的检验来看，根据现有的证据，除了σ[，μ]=0的假设不能被拒绝之外，其它假设条件都被拒绝。结合这些假设的检验来看，我国GDP的潜在增长率可以看做一个带常数项的自回归的移动平均过程，这与Clark所假定的其为随机游走过程存在差别。（注：对季节调整后的实际GDP数据运用ADF法进行单位根检验，结果表明，在5％的显著性水平下，我们不能拒绝实际GDP为一个带常数项的单位根过程的假定。）
四、结论
由上面的分析以及图1，结合我国经济的实际运行状况，就我国的潜在产出、产出缺口和潜在经济增长率而言，我们可以得到下面几点结论：
1.我国潜在经济增长率可以看做一带常数项的自回归移动平均过程。Clark将潜在产出增长率当做一个带单位根的随机游走过程，从而运用UC方法来估计潜在产出，而其他相似研究中有将潜在产出增长率看做单位根过程的，有看做时间趋势过程的，他们在此基础上估计了潜在产出和产出缺口。由上面的分析来看，就我国GDP数据的特征而言，1992～2004年间，我国潜在产出的增长率可以看做是一带常数项的自回归移动平均过程，这表明我国的潜在经济增长可以视为稳定的过程，且潜在产出的增长围绕稳定的潜在经济增长率水平上下波动，同时潜在产出增长率具有持续性、稳定性的特征。因此，我们认为，与其他假定下得出的潜在产出和产出缺口相比，在此条件下估计的潜在经济增长率比较真实地反映了经济体的生产能力和经济的总体运行特征，估计数据具有较大的合理性和可靠性，具备较强的参考价值。
2.我国年均潜在经济增长率约为9％。从上面的估计结果来看，1992～2004年间，我国季度GDP的潜在增长率约为2.25％，折合年均潜在经济增长率约为9％。我们认为，这一潜在经济增长率既体现了在过去这些年来与我国已经实现的经济增长相对应的潜在增长率水平，又可当做衡量我国经济在将来的一段时期里可能达到的增长率的一个合适的尺度。与刘斌和张怀清(2001)所得出的8.3％和郭庆旺和贾俊雪(2004)所得到的9.56％相比，这一潜在经济增长率在数值上而言是较为适中的；而联系近几年来在判断经济过热还是过冷时所相伴随的经济增长率水平来判断，我们更有理由认为9％的增长率水平可以成为保持我国国民经济健康、稳定、快速发展的一个合理的经济增长率水平，可以成为判断我国经济究竟是处于过热还是过冷的一个风向标。在此潜在增长率基础上，正确把握我国当前经济的特征，使经济在略低于9％水平上运行可以较为充分地利用产能，不会造成经济体效率的不必要的损失。
3.从经济运行历史轨迹来看，产出缺口的状况与我国经济运行的态势大致相吻合。联系图1，具体分阶段来看，1992～2004年间，不包括2003年由于SARS袭击对经济的降温作用而夭折的经济过热，我国经济出现了两次经济过热，两次重大的外部冲击，伴随的是四次重大的宏观调控举措。
第一次经济过热为1992年至1995年第三季度，第二次为2003年第二季度至当前。针对经济过热，中央政府进行了有效的宏观调控，并取得了较好的效果。从1993年底开始，我国采取了“软着陆”的宏观调控，使经济运行逐渐趋于平稳，避免了经济运行的大起大落，经济运行的平稳性有所增强。针对2003年开始的由投资过热引发的经济过热，中央政府采取了行政干预为主的手段进行调控，促使经济运行在2004年第二季度达到谷底，但从目前经济运行的状态来看，行政干预政策只发挥了短期性的效果，经济过热又有死灰复燃的迹象，值得宏观调控部门密切加以关注。
第一次外部冲击是1997年的亚洲金融危机，它导致我国产出缺口在1998年年初扩大，为此，中央政府采取了积极的财政政策和适度从紧的货币政策，以扩大内需。但由于紧接而来的第二次外部冲击，即美、日、欧三大经济体同时衰退，面对内外需求不足，政府继续采取了扩大内外需的政策，以保持经济的平衡快速增长，从图1来看，其效果是较为明显的。
4.对产出缺口波动方向和幅度的分析，有助于了解我国经济运行波动的原因。从产出缺口波动的方向来看，由图1可以得出，实施第一次宏观调控以前，由于经济处于过热状态，中央政府采取的是以经济手段为主的“软着陆”宏观调控，产出缺口虽呈逐渐下降的趋势，但总体上经济保持了较高的增长率，产出缺口为正的年份较多，产出缺口较小；而第二次外部冲击时，内外需严重不足，政府采取的宏观调控措施只是阻止了经济的进一步下滑，因而与第一次宏观调控相比，产出缺口大部分时间为负。
由产出缺口波动的幅度来看，1995年以前的产出缺口波动较大，这可以归于我国由计划经济向市场经济体制改革的体制性波动；而之后由于宏观调控部门驾驭经济能力的不断增强，经济的波动性明显减小。从2002年底开始，我国经济的波动幅度又有加大的趋势，这是由于随着中国“世贸”过渡期的逐渐过去，政府有意识地加快了各项改革的进程，与1995年之前由于体制改革导致的只有内在冲击产生的波动相比，这轮波动实际上可以说是源于体制性改革冲击，是一种同时面临内外两种冲击所导致的波动，这种波动会对经济的运行形成极大的挑战，必将对宏观调控部门提出更高的要求。
5.9％的经济增长率水平可以作为政府职能部门密切监控的经济指标。正因为理论上产出缺口体现为实际产出与潜在产出之间差额的一种衡量，其一定意义上可以成为实际经济增长率与潜在经济增长率之间差异的反映，而实证上联系产出缺口状况以及产出缺口波动方向和幅度对我国宏观经济运行状况进行的分析又较好地吻合了我国经济增长的现实状况；与此同时，本文已得出我国潜在经济增长率具有持续性、稳定性的特征和其具体的数值，因此，我们认为，在现在和将来较长的一段时间里，政府和宏观调控部门在对经济运行态势进行判断时，一个较为合理而又简单易行的方法就是密切关注当时的经济增长率水平，并以当时的经济增长率水平作为判断宏观经济走势的标准。如果实际经济增长率水平偏离9％的潜在经济增长水平幅度太大，就可以初步判断当时经济正处于偏热或偏冷的状况，再辅以其他相应的经济指标，以对经济运行的深层次特征进行分析，探明经济偏热或偏冷的具体原因及其性质，在此基础上，政府就可以适时采取适当的政策进行适度的调整，促使经济恢复到在潜在经济增长水平附近运行，从而保持经济体良好的运行效率。
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