新常态下潜在产出测算的回顾、反思与展望

谢 攀,刘子扣

（1.陕西师范大学 国际商学院，西安 710119；2.西安交通大学 经济与金融学院，西安 710061）

0 引言

产出缺口与价格总水平、就业状况等密切相关，是判断经济形势，制定宏观政策的重要依据。在实际经济增速逐年回落的背景下，学界对中国未来能否实现中高速增长存在分歧。一些学者和机构持悲观态度，认为除非彻底改革财政体制、国有企业，斩断政府有形之手[1]；也有一些学者相对乐观，认为经济增速下滑主要是受外部因素的影响，未来20年还将回到8%以上[2]；另一些中性的看法是：中国经济已告别“高投资、高出口、低消费”，进入增速在6%～7%之间的中高速增长阶段，只有采取扩张性的财政政策，通过大规模的刺激措施，才能恢复市场信心[3]。

辨析上述争论的关键在于：如何认识以往的潜在产出水平，进而探索出适合中国新常态下的潜在增长率测算体系？潜在产出的分析始于奥肯对美国经济的观察，此后，凯恩斯学派和新古典学派展开了持续的研究[4]。经济稳定时期，基于有效市场、萨伊定律、经济长期均衡前提下建立起来的测算方法得到过验证[5]。但是，此次国际金融危机中，传统方法频频遭遇预测失灵[6]，主要经济体逆周期操作效果迟迟不见起色，这些都凸显了重新审视潜在产出内涵，并完善测算体系的重要性。

与以往文献不同，本文在系统梳理国内外潜在产出测算领域研究成果的基础上，从供给和需求结合的新视角，强调后金融危机时代应赋予潜在产出“可持续性”的要义，加深了对潜在产出内涵的认识；建议将“货币中性”纳入对中国潜在产出测算的考量，引入信贷缺口、房地产价格缺口，建立基于劳动力市场、产品市场和金融市场的一般均衡模型，为新常态下产出、通胀、就业与金融深化之间关系的研究指出了新的方向；在“去杠杆、去产能、去库存”背景下，应更加重视家庭、企业等微观主体行为决策特征演变对经济内在驱动机制的影响，从而夯实估算的微观基础，提高估计的精度和稳健水平。

1 潜在产出测算的回顾

随着宏观经济理论的发展，对潜在产出的测算经历了从总量法下的统计分解到构建结构化模型来重新认识的过程。其中，代表性方法可归纳为以下三类。

1.1 随机波动的时间序列

一些观察发现产出序列存在非平稳特征，既有确定性趋势，也包含随机因素。假设实际产出为一阶单整过程，Beveridge和Nelson（1981）[7]将产出分解为确定性趋势、随机趋势和周期成分，并证明了产出可分解为持久成分（确定性趋势与实际冲击及其积累效应形成的随机趋势）与短期成分（名义冲击形成平稳过程）之和。据此，泰勒（1993）剔除周期性波动后得到美国的潜在产出为2.2%，并设定了短期利率政策调整的规则。对中国的检验则发现产出存在稳健的确定性趋势，随机冲击对经济增长的影响偏负面[8]。

同时，结合Harvey-Clark模型和状态空间模型[9,10]，实际产出还可被分解为一个随机游走的趋势项和一个服从有限阶自回归过程的波动项之和。刘桑等（2014）[11]注意到实际产出的周期性波动存在非对称性，测算中国1992—2012年间的潜在经济增长率约为9.8%。此外，小波降噪法因能同时反映时间序列时域和频域两个维度的变化，尤其是对通胀预测能力和估计稳定性上相对占优的特性也引起一些学者的重视[12]。但是，将产出时间序列从时域转换为频域时，可能会丢失部分时域信息，不利于明确政策指向。

1.2 缓慢变动的时间趋势

另一些基于谱分析的方法主张产出趋势既非恒定，也非随机，而是呈现缓慢变动的特征。其中，以HP滤波为代表[13]的高通滤波可分离出周期在8年以下的高频成分，但是，也不得不在趋势要素对实际序列跟踪水平和平滑程度之间做出权衡[14,15]。

为克服这一弊端，带通滤波将产出时间序列看作不同频率的叠加。先分离出中间频率的部分（波长在6～32个季度之间的经济周期波动成分），再去掉高频成分（季节因素和随机扰动）和低频成分（增长趋势）之后，余下的即为潜在产出。实践中，作为理想带通滤波的有限移动平均近似，BK滤波滞后期选择较长时，过滤效果较好，但观察值损失也较大[16]。为弥补这一不足，Christiano和Fitzgerald（1999）[17]放弃了平稳性和对称性假设，利用整个样本信息，处理平稳和非平稳两种数据，避免了对高频不规律扰动的遗漏，增强了估计的精确性。不过，所有非平稳过程都产生于随机游走的假设在理论上很难站住脚[18]，尤其对于年度数据而言，所有高频成分都可看作是经济周期的波动，从而降低了频率分解的必要性。对中国的估计表明，BK滤波与经过Raven和Uhilg调整后的HP滤波结果十分接近[19]，但BK滤波损失样本较多。因此，对年度宏观变量的时间序列进行2～8年频段的过滤时，HP滤波和CF滤波更为合适。

1.3 结构向量自回归的估计

基于结构向量自回归（SVAR）模型的估计中，产出的短期波动被视为由暂时性需求冲击造成，长期变化则由持久性的供给冲击引起，去除暂时性需求冲击形成的周期性成分，得到潜在产出。据此，Blanchard等（1989）[20]较早建立了产出与失业率之间的向量自回归方程。与其他方法相比，基于SVAR的估计结果具有较好的稳定性，但是，非加速通货膨胀的失业率（NAIRU）与实际产出之间存在稳定关系的假定较强。财政和货币政策目标的改变、金融中介的发展、技术进步和组织变迁引起投入产出联系的改变，都将使变量间的协方差不再稳定，导致估计结果的偏差。因此，构建结构向量模型时要尽可能反映转型特征，还应注意引入变量的最佳个数和实际产出的时间间隔的选择。实证结果表明，两变量（实际GDP和通货膨胀率）SVAR模型短期预测能力较好，而三变量（实际GDP、通货膨胀率和失业率）SVAR模型对长期预测能力较好[21,22]。

2 潜在产出测算的进展与反思

总量法因缺乏经济理论支持而备受争议，越来越多的研究开始将统计分解与经济结构特征相结合，在主流理论框架下重新估算潜在产出水平及变化趋势。

2.1 基于生产函数的估计

以往研究习惯沿用永续盘存法的逻辑，依据投资隐含平减指数，推算固定资产形成总额，进而考察投资流量[23]；依据5%～10%的几何效率递减假设，推算折旧规模。不过，周而复始的产能过剩危机突显了资本利用水平和经济结构转换的重要性。于是，最新的文献从这两个角度进行了拓展。其一，发现资本积累对经济增长的作用不仅取决于资本存量的规模及结构，而且与资本利用的程度息息相关。因此，一些研究开始将折旧率视为资本利用率的函数，进而分析资本利用程度对资本积累和产出增长的影响，为折旧率内生化的研究指出了一个崭新的方向[24]。其二，将生产函数从固定弹性扩展至时变弹性（或动态弹性），并在分析框架中融入了结构变化因素，从而把近十年来潜在增长率的下降归因于资本存量增速的下降[25]，而且预测资本投入对未来经济增长的贡献将继续减弱，劳动力数量的变化也会对经济增长产生负面影响[26]。

2.2 改进奥肯定律的估计

Van Norden（1995）[27]较早将奥肯定律（Okun Law）引入对通货膨胀率变化与失业率之间关系的考量，将菲利普斯曲线转变为刻画通货膨胀率与产出缺口指数之间的关系。事实上，改进奥肯定律的关键在于如何确定实际产出增长与潜在产出增长背离对失业率的影响程度。美、英等国的实践表明，随着产品市场竞争加剧，企业对工作安全度的承诺降低，政府对雇佣和解雇法规的限制减弱，就业对产出波动的反应变大。对中国观察的结果与此相似，更重要的是，农业与非农部门的边际产出相差很大，就业变化和失业变化也不对等。因此，在两部门的就业增长率的决定过程中，除了本部门的失业率、劳动增长率，部门间的人口转移也十分重要。尤其是金融危机以来，随着“人口红利”消失和新型城镇化建设加快，劳动力增长已跨过了“刘易斯拐点”[28]，经济结构从二元向一元过渡，农村剩余劳动力从加速转移到接近枯竭，地方保护下扭曲的要素价格加剧了劳动力资源误置。传统产业冗员密集与新兴产业人才短缺的矛盾决定了，既要注意户籍制度、延迟退休、社保转移等改革引起的区际间劳动力流动对劳动参与率的作用，更要重视产业间劳动力供需结构差异及再配置效应对奥肯定律系数的影响。

2.3 基于多变量动态系统的估计

为填补单变量滤波对其他经济信息关注的不足，多变量动态系统加入了关联产出、失业率和通货膨胀率的理论方程，将潜在产出构造为状态空间模型中不可观测的随机趋势，再运用极大似然法或结合实际数据和先验信息的贝叶斯法来估计系统的结构参数。据此，张金清和赵伟（2009）[29]较早将开放条件的菲利普斯曲线引入对潜在产出的估算。国际货币基金组织（2015）对16个国家的潜在产出分析认为，发达经济体的周期性冲击反映在趋势的波动上；新兴市场经济体的冲击则蕴含在趋势的周期性变动之中。相较于传统滤波法来说，多变量动态滤波提高了数据间的相关性，不过，末尾样本问题仍有待克服。

2.4 基于动态随机一般均衡（DSGE）的估计

随着新凯恩斯主义的发展，尤其是国际金融危机后，逆周期政策效力持续下降的窘境促使一些学者开始根据不同的时间跨度和政策目标来重新审视潜在产出。比如：潜在产出趋势值被视为具有随机平衡增长路径模型特征的持久随机技术冲击的序列[30]，对应的产出缺口由周期波动成分来衡量；其有效值是在商品市场和劳动力市场完全竞争，不存在价格和工资粘性的前提下，供需均衡时实现的产出水平，与之对应的产出缺口，衡量了市场的不完全竞争性、价格和工资粘性的程度；其自然值则是指在价格和工资不存在粘性[31]，但是商品市场和劳动力市场存在不完全竞争的前提下，均衡所达到的产出水平，对应的产出缺口衡量了存在名义价格粘性的情况。

诚然，DSGE框架包含较多的外生冲击与微观个体的行为假设，增加了参数识别的难度，可能引起模型设定与估计有效性之间的矛盾[32]，甚至导致测算不够稳健[33]。但该方法的估计结果具有较强的稳健性[34]，能较好地洞悉宏观经济趋势，尤其是对通胀的预测能力。毋庸置疑的是，高度精细化的微观结构设定增强了模型对现实的刻画能力，为宏观变量的变动路径提供了丰富的经济解释。未来，信息技术革新催生“互联网+”与传统产业融合加快，要素再配置将引起商业模式、产业格局重构，应重视投资专有技术的变化、外生结构性冲击不足和贝叶斯估计不完整性的影响，从而在动态一般均衡框架中融入经济新常态下的新特征，提高测度的有效性和稳定性。

3 展望：供需结合的新视角

综上，国内外文献从诸多层面估计了潜在产出，但仍存在改进空间。从供给的角度，利用生产函数的估算由于资本存量核算（如折旧率外生给定）的争议和自然失业率的缺失，特别是要求宏观经济变量之间存在相对平稳关系的假设不成立，使得对发达经济体适用的方法对转型经济体不能直接套用。从需求的角度，一些研究虽然考虑了城乡差异、资本配置效率等因素对潜在增长率的影响[35]，但是，忽略了一般形式的菲利普斯曲线或奥肯定律对中国的适用性；或者仅盯住通货膨胀率的变化，将潜在产出仍视为非加速通货膨胀下的产出。而2008年的国际金融危机证明金融失衡存在时，即使通胀率稳定在较低水平，产出增长仍可能在不可持续的路径上[36]。

鉴于此，今后研究应努力将从供给或需求单一层面的测算，拓展至供需结合、多市场均衡下的潜在产出测算体系，在既定偏好、技术和信息结构等实际因素约束下，考察价格与工资能灵活调整时的产出水平。具体可从以下三方面着手。

（1）从财政的视角，警惕赤字和债务的挤出效应，赋予潜在产出“可持续性”的要义，避免仅基于总供给视角的高估可能（产能过剩存在意味着一些潜在产出属于无效产出），又避免仅基于总需求视角的低估可能（忽略全球化与逆全球化下，外部再平衡以及国内全面深化改革所释放的需求潜力）。原因在于，近十年增量资本的产出效率持续下降，宏观杠杆率已经超过加杠杆有利于经济增长的拐点值，增长动能出现透支未来发展潜力的迹象。追赶阶段，债务随着经济增长而逐步消化；经济步入新常态，逐渐靠近生产可能性前沿时，增速放缓，债务逐渐积累。能否妥善化解滚雪球式累积的债务成为稳定潜在产出的关键。尽管主权债务违约风险很低，但是企业部门杠杆率偏高，居民部门房贷比重增加，尤其是地方政府隐性负债上升显著抑制了财政政策的空间。

（2）从金融的视角，重视货币因素在实际经济周期波动中日益显著的作用，将“货币中性”纳入潜在产出测算的考量。国际金融危机以来，产出周期与信贷周期、房地产价格等因素密切相关，随着美联储缩减资产负债表的脚步临近，迫切需要平衡虚拟经济与实体经济两个层面的流动性，引入信贷缺口、房地产价格缺口等指标，在货币政策不施加刺激、回归中性的情景下，构建基于劳动力市场、产品市场和金融市场的多部门均衡模型，提高潜在产出估计的稳健性。

（3）从产业的视角，重视“去杠杆、去产能、去库存”背景下，微观主体行为决策特征演变对经济内在驱动机制的影响。对家庭而言，将信贷约束（流动性约束）、习惯形成、不确定性等引入居民消费的决定中，丰富居民异质性、消费过度平滑性对经济波动的传导机制；对企业来说，深化投资调整成本、投资专有技术变化的动态作用，并通过内生化企业的资本利用率，将折旧、资本使用的边际成本及投资决定关联起来，明晰资本利用率变化对资本积累与长期经济增长的作用，夯实潜在产出估算的微观基础。