中国产出缺口的估算与新常态情景下的通胀预期

2018-02-27 02:41烽,张涛,娄
关键词:缺口测算生产率

冯 烽,张 涛,娄 峰

(中国社会科学院 数量经济与技术经济研究所, 北京 100732)

一、引言

产出缺口(Output Gap)作为宏观经济学中反映实际产出偏离其潜在产出的程度的重要概念[1],已成为各国政府评估通胀压力的先行指标。当实际产出高于潜在产出时,产出缺口为正,总需求大于总供给,通货膨胀压力增大,政府往往会采取从紧的宏观调控政策,以防止经济过热;反之,当实际产出低于潜在产出时,产出缺口为负,总供给大于总需求,通货趋于紧缩,政府则采取宽松的宏观调控政策,以防止经济衰退。由于产出缺口与经济增长、通货膨胀、失业率、短期经济波动等关系紧密,因而科学测算产出缺口是国家进行宏观经济发展战略规划的基础。

潜在产出与产出缺口的准确测算是应用产出缺口科学制定宏观经济政策的前提。“十三五”时期,中国经济已经进入新常态的经济发展阶段,经济增速放缓,经济下行风险加大,宏观经济政策也将面临着新的挑战[2]。对经济新常态下的宏观经济进行准确判断是经济政策制定合理与否的重要前提,测算产出缺口并研究产出缺口对通货膨胀的影响,有助于确定经济政策是以增加总需求为主还是以调整经济结构为主。因而,在经济新常态情景下对中国的产出缺口进行预测具有重要的现实意义。

二、潜在产出测算的研究现状

国外对潜在产出的测算进行了大量的研究和实践,其中,对潜在产出的测算实践更多地集中在世界银行(WB)、国际货币基金组织(IMF)、经济合作与发展组织(OECD)、欧盟委员会(EC)、美国国会预算办公室(CBO)和一些地区央行等经济组织。近年来,国内学者开始使用各种测算方法对中国不同时间段的潜在产出进行测算。刘斌等采用线性趋势法、HP滤波法、单变量Kalman滤波法、多变量Kalman滤波法分别测算了中国的潜在GDP年均增长率,并根据统计检验结果认为多变量Kalman滤波法估计潜在产出和产出缺口在经济解释上更为合理[3]。郭庆旺等分析比较了生产函数法和状态空间-Kalman滤波法,估算出中国1978—2002年的潜在产出和产出缺口,发现1999年起中国产出缺口扩大的势头明显趋缓,但在2002年出现了一些反转迹象,并认为1998年开始实施的积极财政政策在遏制经济下滑、治理经济衰退方面起到了重要作用[4]。钱宥妮将实际产出分解为不可观测趋势成分和周期成分,设定它们服从一个向量自回归过程,并运用Kalman滤波法得到潜在产出估计值,进而通过产出缺口和通货膨胀率的回归分析发现中国的菲利普斯曲线在长期内不成立[5]。渠慎宁等对引入产出缺口的总供给函数进行了实证检验,发现中国经济中较大的产出缺口通常伴随着较高的当年通货膨胀率[6]。Cai 等发现中国人口结构的变化减少了潜在产出,通过设定提升劳动参与率和全要素生产率两种情景模拟了潜在产出增长率[7]。娄峰在新凯恩斯理论框架下,建立了DSGE模型并通过贝叶斯方法对中国季度产出缺口进行了估计,并与其他方法估计得到的产出缺口进行了比较[8]。宫健等通过构建波动平滑转换模型考察了产出缺口指数、货币、国际利差及汇率波动对物价波动的传递作用和影响[9]。

综观已有研究,从方法上看,以经济理论为依据的生产函数法因具有较好的经济含义而有利于政策分析。因此,基于生产函数及其拓展的潜在产出测算法已被WB、IMF、OECD、EC等国外研究组织广泛使用并取得了丰硕的研究成果。然而,这些研究主要是对发达国家的潜在产出进行测算,对于发展中国家潜在产出的测算实践较少,真正结合中国实际情况展开的文章尤为鲜见。国内学者使用了多种方法对中国的潜在产出进行测算,并对潜在产出和产出缺口的测算结果进行多角度的分析研究,也得出了一些具有说服力的结论。然而,已有研究主要是根据历史数据对过去的潜在产出进行估算,缺乏基于中国未来的经济发展情景的模拟而对未来的潜在产出和产出缺口进行预测,中国“十三五”时期潜在产出与产出缺口的测算亟待开展。此外,在研究产出缺口的通胀效应时,既有研究大多使用基于全国总量时间序列数据的向量自回归模型,样本量较少导致所得结论缺乏稳健性与说服力。

有鉴于此,本文借鉴Burns等[1]所采用的方法,将HP滤波方法与传统的生产函数法结合起来测算中国和各省的潜在产出增长率与产出缺口,再对中国的潜在产出与产出缺口进行预测,最后基于产出缺口和居民消费价格指数的省级面板数据,构建面板向量自回归(Panel Vector Autoregression,PVAR)模型研究产出缺口对通货膨胀的影响。

三、模型与方法

假定基于供给侧的产出由如下形式的C-D生产函数决定:

(1)

其中:GDP为总产出,K为资本存量,L为劳动力数量,TFP为全要素生产率,α为资本在国民收入中的份额。

考虑式(1)处于均衡状态,即满足:① 全要素生产率等于全要素生产率的趋势水平值,并记为TFP*;② 资本存量是完全使用的,即K=K*;③ 所有的劳动力是完全使用的,即L=L*。则潜在产出可表示为:

(2)

从而可估计产出缺口:

(3)

式(3)所示的产出缺口的含义是明确的:当需求上升并大于潜在产出时,需求大于供给,产出缺口为正,此时要素约束趋紧,要素过度消耗,进而物价上涨产生通胀压力并会降低要素的利用效率;反之,如果产出缺口为负,则意味着要素未充分利用,通胀压力减弱。通常而言,实际GDP增长率围绕潜在产出增长率上下波动。

给定总产出、资本和劳动力的数据,可估计出资本产出弹性α,进而可得到全要素生产率:

(4)

对式(2)两边关于时间t求导并除以式(2)两端,得到潜在产出增长率:

(5)

式(5)中,TFP*是均衡状态下的全要素生产率,可使用HP滤波法来获得TFP的趋势水平值TFP*的估计。式(5)表明潜在产出增长率为全要素生产率增长率、资本增长率、劳动力增长率之和,可以根据式(5)预测要素的自然增长率和全要素生产率的自然增长率来预测潜在产出的增长率。

为进一步研究产出缺口的通胀效应,可由式(2)分别估计出各省区的产出缺口,再通过构建式(6)的PVAR模型获得产出缺口与通货膨胀相互之间的脉冲效应,进而研究二者之间的动态效应。

(6)

其中:CPI为居民消费价格指数,i、t、p分别表示地区、时期、滞后阶数,γ、Γ、f、d分别为待估参数(向量、矩阵)。

四、实证研究

(一)数据来源与变量说明

为分别测算全国和各省的潜在产出与产出缺口,采用中国总量数据及29个省区1978—2014年的面板数据,为了数据的一致性与可获得性,将重庆市与四川省的数据合并,西藏、香港、澳门和我国台湾地区不包括在研究样本中。全国及各省区生产总值、生产总值指数来自中宏数据库,固定资本形成总额、固定资本投资价格指数来自CEIC数据库,全国和各省区CPI的数据来自国家统计局网站,15~64岁人口数来自白重恩等的研究成果[10]。由于没有资本存量的统计数据,因此沿用张军等[11]的方法及结果估算全国及各地区的固定资本存量,取资本折旧率为9.6%。全国、各省区生产总值和固定资本存量均以1978年为基年的可比价格计算。

(二)实证结果

对式(1)取对数后采用最小二乘法估计,得到式(5)的估计结果:

(7)

式(7)是通过施加规模报酬不变约束后得到的估计结果,各参数的估计值均在1%的水平下显著不为0,R-Square=0.990 5,F-Statistics=3 681.76,P-Value<0.000 1。

图1给出了1979—2014年中国潜在产出增长率、实际产出增长率与产出缺口的实证结果。结果表明:① 中国的实际经济增长呈现出一定的周期性,改革开放以来先后经历了3个高经济增长期(1982—1988、1991—1997、2002—2008),这3个时期平均每期的实际经济增长率都高于10%,并且产出缺口由负值转向正值,这意味着在经济高增长时期的后程,实际产出都高于正常产出的潜在产出水平值,从而加大了通货膨胀压力。这一特征在前2个高经济增长期尤为明显,主要原因是受经济结构转型的影响和经济增长主要依赖于要素的投入,即经济增长表现为低质量的粗放式经济增长,而非通过提高生产率而获得。② 近年来,经济增速明显放缓,人口老龄化日趋严重以及难以为继的高投资率,外加全球经济复苏乏力,外部需求较弱,是经济高速增长难以为继的内、外部因素。图2显示,全国与东、中、西部的产出缺口所呈现的趋势大致相同,这表明了本文所采用的方法较为稳健。

图1 中国潜在产出增长率、实际产出增长率与产出缺口序列

图2 中国及东、中、西部产出缺口时间序列

表1给出了潜在产出增长率及其分解的结果。结果表明:产出缺口呈现古典的正负周期性波动;20世纪90年代起资本贡献的潜在产出增长率持续上升,至2009年开始有所回落;随着人口老龄化问题的日益严重,劳动力贡献的潜在产出增长率低于资本贡献的潜在产出增长率,并且在2014年15~64岁劳动力人口出现了负增长;自2005年起,全要素生产率贡献的潜在产出增长率持续下降。

由式(5)可知,通过预测资本、劳动力、全要素生产率的变化率可以估计出潜在产出增长率。世界银行的Isimulate平台提供了世界主要国家资本、15~64岁人口数、TFP增长率等数据,该数据库中的资本存量数据是以稳定的资本产出比来选择基年的资本存量(美元价),本文采用张军关于资本存量的测算方法与结果并更新至2014年,2015年及其以后的资本存量增长率采用GM(1,1)方法来进行预测;2015年及以后的15~64岁人口数增长率、TFP增长率采用世界银行Isimulate平台的预测数据。有关预测数据见表2。

表1 中国潜在产出增长率及其分解 %

表2 中国潜在产出增长率预测 %

注:TFP增长率、15~64岁人口增长率预测值来自世界银行Isimulate平台,资本增长率预测值根据GM(1,1)模型预测

表2表明,随着中国进入经济下行阶段,潜在产出增长率不断下降,2018年潜在产出增长率将下降至6.117 4%。其主要原因是TFP、资本、劳动力增长率的持续下降。可以预见未来几年中国的产出缺口将由正值转为负值,即从总需求大于总供给转向总供给大于总需求的态势,因此“十三五”时期的经济政策应当是以推进供给侧结构性改革为主线,适度扩大总需求。

表3显示CPI与OG之间存在显著的双向Granger因果关系,即产出缺口的变化是引起通货膨胀变化的Granger原因,通货膨胀的变化也是引起产出缺口变化的Granger原因。这表明了产出缺口与通货膨胀之间是相互影响、相互制约的内生关系,这也支持了本文采用PVAR模型对产出缺口与通货膨胀之间的内生动态关系进行研究的方法。

表3 Panel VAR模型的Granger因果检验(Wald检验法)

表4 Panel VAR模型的参数估计结果

注:采用系统GMM估计,工具变量为内生变量的滞后1-3期;括弧内的数值代表估计系数的P值;“*”“**”“***”分别表示在10%、5%、1%水平下回归系数显著不为0

对式(6)的PVAR模型采用系统GMM方法进行参数估计,表4给出了PVAR(3)模型参数的估计结果。本文采用BIC准则选择模型的最优滞后阶数,模型特征方程的根的倒数均在单位圆内,表明模型是稳定的。据表4,从CPI关于CPI与产出缺口的滞后项的回归结果看,CPI自身的滞后项和产出缺口的滞后项对当期的CPI均有显著的影响。其中CPI关于其自身滞后1期的回归系数为1.001 9,大于1,表明通货膨胀的持久效应很大程度上来自于通货膨胀自身的惯性;而CPI关于产出缺口滞后1期的回归系数为0.315 4,显著大于0,这说明如果当前的实际产出高于潜在产出,产出缺口为正,且对未来1期的通货膨胀具有显著的正向影响。

进一步观察模型的脉冲响应函数。图3是产出缺口对CPI的正交化脉冲响应函数图,它描绘了CPI的一个正交化冲击对产出缺口当前值和未来值的影响,可以发现,当CPI受到一个单位的正交化冲击时,会对产出缺口未来4期产生负向的冲击效果,其中对未来第2期的影响最大,随后逐步上升至未来第8期开始衰减。这表明在通货膨胀受到一个外生的正向冲击时,生产资料价格和产品物价在当期上涨会降低未来产品的供给量和居民的需求量,从而收窄产出缺口,但通货膨胀对产出缺口的抑制力在未来第2期达到最大后会逐步衰减。图4是CPI对产出缺口的正交化脉冲响应函数图,它描绘了产出缺口的一个正交化冲击对CPI当前值和未来值的影响,可以发现,当产出缺口受到一个单位的正交化冲击时,会对CPI当前值和未来短期产生显著的正向冲击效果,其中对未来第1期的影响最大,随后逐步衰减并收敛于0。这表明在产出缺口受到一个外生的正向冲击时,产出缺口加大会在短期内加剧通货膨胀,并且产出缺口的通胀效应在未来第1期最为显著,随后逐步衰减。

图3 产出缺口对CPI的脉冲响应

注:上、下两条曲线之间的区域表示脉冲响应值95%的置信区间

五、结论与政策建议

本文采用改进的生产函数法对中国改革开放以来的潜在产出增长率和产出缺口进行了估算,这一方法可以直观描述各要素变化对潜在产出增长率的作用机制并能够对未来潜在产出增长率进行有效的估计,因而优于HP滤波等传统的单变量分析方法。在此基础上使用PVAR模型分析了中国产出缺口的通胀效应,并对中国在经济新常态情景下的潜在产出增长率进行了预测。结果表明:中国的产出缺口呈现古典的正负周期性波动;20世纪90年代起资本贡献的潜在产出增长率持续上升,至2009年才有所回落;劳动力贡献的潜在产出增长率低于资本贡献的潜在产出增长率;自2005年起全要素生产率贡献的潜在产出增长率持续下降;通货膨胀与产出缺口之间存在显著的双向Granger因果关系;通货膨胀的外生冲击对产出缺口具有显著的负效应,生产资料价格和产品物价在当期上涨会降低未来产品的供给量和居民的需求量,从而收窄产出缺口;产出缺口的外生冲击对通货膨胀具有显著的正向影响,产出缺口的通胀效应在未来第1期达到最大,之后逐步衰减;在经济新常态情景下中国未来几年的潜在产出增长率将下降至6%左右,产出缺口的收窄有利于缓和通胀压力。上述结论的政策含义是明确的:

(1)调整产业结构,加快产业结构优化升级,实现要素高效配置。“十三五”时期产出缺口呈现总供给大于总需求的趋势,并且随着国内外需求的转弱,供给和需求不平衡、不协调的矛盾愈加凸显。一方面,钢铁、水泥、玻璃、煤炭等多行业、大面积的产能过剩现象难以通过新增需求的单一手段消化过剩产能;另一方面,集成电路、智能制造等中高端产品、差异化程度高的产品却严重供给不足;更重要的是,随着人口结构的变化,15~64岁劳动力人口数不再增加并开始下降,农业劳动力向非农业劳动力的转移日趋饱和,传统的城乡二元经济模式逐步弱化,劳动力短缺日趋严重,工业企业的劳动力成本不断上升,劳动力供给不足难以支撑经济的高速增长。因此,通过淘汰落后产能的企业、行业,把劳动力从落后产能、产能过剩的行业中解放出来并转移到战略性新兴产业和第三产业中,在实现人力资源优化配置的同时推动产业结构的优化升级、经济的稳步增长。

(2)着力推进供给侧结构性改革,提升全要素生产率。在宏观经济政策中,需求侧的政策主要是针对短期的经济总量施行的刺激或收缩,供给侧的政策更多的是面向长期、全局经济发展的结构优化与协调匹配。在经济新常态时期,受制于劳动力供给的下降和高投资率的难以为继,经济增速明显放缓。通过增加要素投入的需求侧刺激经济政策会进一步加剧要素扭曲,未来经济的持续稳定发展需要更多地依靠提高全要素生产率的供给侧结构性改革来实现。因此,政府可以适当弱化经济增长目标,着力于提高效率的供给侧结构性改革,降低要素配置扭曲的程度,提高供给结构对需求变化的适应性和灵活性,提高全要素生产率,从过去强调经济增长速度转向重视经济增长质量,通过转变经济发展方式实现经济健康稳定发展。

(3)积极培育壮大新动能,加快发展新经济。当前,中国经济正面临增长率下滑、增长动力不足的巨大压力,亟须寻找新的动力源泉来对冲旧动能的衰退。世界经济增长越来越依靠以信息技术和互联网为代表的新技术、新业态,以技术创新为引领,以知识、技术、信息、数据等新生产要素为支撑的经济发展新动能正在形成。中国在实施创新驱动发展战略的过程中,经济新旧动能逐步交替、相互交织,并将持续一个时期,尽管“互联网+”等新经济的成长速度明显高于传统制造业,但新动能的释放速度慢于旧动能下降的速度,新动能还不足以支撑中国未来的经济发展。因此,政府应当制定更多的优惠政策,大力发展智能制造、定制化服务、网络经济等新经济,加快推动“大众创业、万众创新”的进程,激发经济发展新动能,使新经济和传统经济成为中国经济持续发展的“双引擎”。

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