三、1992～2009年我國經濟潛在增長率估計與不同估計方法的比較

利用以上潛在增長分析框架，我們首先估算1992～2009年這一歷史時期的潛在增長率，并使用DSGE模型法和多種濾波法同時估算作為對比，以進一步檢驗各種方法的效果，為下一部分預測未來十年的經濟潛在增長率奠定基礎。

（一）生產函數法

首先使用多部門生產函數來估算三次產業的潛在增長率。考慮到要與其他估計方法得到的歷史值估算結果進行比較，本部分暫不考慮資源環境和需求等因素的影響。具體結果如下：

1.第二產業潛在增長率[8]

從估算結果看，1992年以來，我國第二產業的潛在增長呈分階段下滑態勢。1992～1998年是潛在增長第一階段下滑，由15%以上的高增長下降至12%左右；1998～2004年潛在增長基本保持穩定。2004年以后潛在增長再次出現下降。由于為抑制嚴重通貨膨脹而實行了嚴厲的宏觀調控，1992～1998年第二產業的資本形成速度和勞動力增速均出現了顯著下降，雖然全要素生產率保持比較穩定的提高速度，但是仍然無法彌補投入要素增速下降帶來的二產潛在增速的下降，這是造成第二產業潛在增長速度下降的主要原因。1998～2004年，勞動力投入和資本形成保持較快增長速度，全要素生產率比較平穩，因此二產潛在增長率沒有繼續1992～1998年的持續下降態勢，而是保持在相對平穩的水平上。2004年之后，由于勞動力、資本形成速度以及全要素生產率三者皆呈現下降態勢，因此第二產業的潛在增長速度又出現了持續下降。從運行角度看，第二產業的增長呈現明顯的周期特征，1992～1995年第二產業的實際增長率高于潛在增長率，第二產業呈現增長過熱。1995年后直至2002年，第二產業實際增長率持續低于潛在增長率，平均相差2.2個百分點，出現了持續低迷。2003年后，第二產業增長加速，實際增長率高于潛在增長率，尤其是2007年，實際增長率高于潛在增長率5個百分點，第二產業呈現明顯過熱見圖1-8。

分析第二產業增長中各要素的貢獻可知，要素投入的高增長是2002年以后第二產業高速增長的重要拉動力量，特別是資本要素的投入，2002年以來逐漸呈現快速上升的趨勢，2002～2009年平均增速為17.3%。2002年以后，勞動力的投入速度也出現了較快上升，2002～2009年勞動力投入平均增速為3.7%（見圖1-9）。

分析各投入要素的貢獻，資本投入對第二產業增長的貢獻率始終保持在40%以上，2008年和2009年進一步提高，達到60%左右。勞動投入貢獻率略低于資本的貢獻率，2004～2007年保持在30%以上，2008年和2009年降低到20%左右。綜合勞動投入和資本投入的貢獻來看，要素投入對第二產業增長的貢獻率保持在75%以上，全要素生產率的貢獻保持在20%左右，第二產業的增長仍然是依靠簡單要素投入擴張的生產模式（見圖1-10）。

2.第三產業潛在增長率

第三產業潛在增長率經歷了一個波浪式變化過程，1998年之前持續下降，而1998年之后轉為上升，2004年之后再次轉為下降。由于第三產業生產函數中只包含勞動力投入和勞動生產率兩個變量，因此第三產業潛在增長率變化可通過勞動力投入和勞動生產率的變化得到解釋。1998年之前，雖然第三產業勞動生產率持續提高，但是無法彌補就業增速的快速減少，因而潛在增長率呈現持續下降。1998～2004年，勞動生產率和就業人數保持平穩的提高速度，因此潛在增長率也保持平穩。2004年之后，雖然就業人數增速繼續下降，但是由于勞動生產率的大幅度提高，從而潛在增長率也呈現持續上升。這個階段的勞動生產率大幅度提高，可能是這個階段第三產業資本深化的一個重要表現，但是由于缺乏第三產業資本存量數據，我們無法對其進行進一步分析。與第二產業相比，第三產業的周期波動性較弱，但周期波動的階段基本相同。1993～2004年，第三產業實際增長率低于潛在增長率，除1998年二者相差1.5個百分點之外，其他年份差距不大，平均相差0.8個百分點。2004年之后，實際增長率高于潛在增長率，且在2005～2007年三年的差距較大，尤其是2007年，二者相差近5個百分點（見圖1-11）。

從第三產業的增長來源看，勞動力投入增速始終低于第三產業增速，而且二者的差距有逐漸拉大的趨勢。20世紀90年代，二者差距為4.7個百分點，21世紀第一個十年差距拉大到8個百分點，因而勞動生產率的提高成為第三產業迅速發展的主要推動力（見圖1-12）。

這主要是由于第三產業的內部結構發生了轉變，傳統第三產業[9]所占比重持續降低，而更多依靠人力資本投入而非簡單勞動力投入的產業如金融、計算機軟件等產業不斷壯大（見圖1-13）。

3.第一產業潛在增長率

第一產業潛在增長的總體變化趨勢與二產和三產有所不同，特別是2004年后有一個小幅上升過程，表明第一產業的增長相對獨立于經濟中的其他部門。第一產業的潛在增長率比較平穩，主要原因是由于技術進步等原因，單位土地產出的提高速度可以彌補土地面積的下降。與第二產業和第三產業相比，第一產業也呈現出相同的周期特征，特別是從2004年到2009年，第一產業的增長除2007年外始終高于潛在增長。

從增長來源看，第一產業的增長中土地產出率的提高至關重要。自1992年以來，土地投入增長較慢，而且多個年份出現了土地投入負增長的情況。觀察圖1-15可知，第一產業的增速始終高于土地投入的增速，1992～2009年，土地投入增速為0.37%，而第一產業增速為4.1%，基本來源于土地產出率提高的貢獻。

4.經濟總體潛在增長情況

通過對三次產業的潛在增長加總計算整體經濟的潛在增長率。1992年以來，我國整體經濟的潛在增長率也是呈先下降，再上升，然后再下降的過程。1992～1998年期間，潛在增長率由12.7%下降到10%以下。1998～2004年，潛在增長率又小幅回升到10%以上。2004年至今，潛在增長率再次回落，目前在9%左右。從經濟運行看，整體經濟增長呈現顯著的周期性特征，其波動階段與第二產業高度一致。1993～1995年，整體經濟增長高于潛在增長，1996～2004年，實際增長低于潛在增長，1998年和1999年二者相差2個百分點。2004年以后，整體經濟增長加速，高于潛在增長率，尤其是2007年，高于潛在增長率4個百分點，呈現明顯過熱。同期第二產業實際增速高于潛在增速5.5個百分點，是經濟過熱的主要來源。2008年以后，經濟的產出缺口迅速縮小，經濟運行基本處于潛在增長水平附近。

由于第一產業潛在增速總體較平穩，因此整體經濟潛在增速的變化主要是第二產業和第三產業潛在增速變化引起的。1992～1998年期間，第二產業和第三產業的潛在增速都出現了下降，主要原因是勞動力投入增速和第二產業資本存量增速降低。1998～2004年，第二產業潛在增速比較平穩，而第三產業潛在增速略有提高，因此整體經濟潛在增速也略有上升。這得益于第二產業和第三產業投入要素和全要素生產率的提高。2004年之后，第三產業由于勞動生產率的快速提高彌補了就業人口下降造成的影響，所以潛在增速略有提高，但由于第二產業受投入要素和全要素生產率均下降的影響，潛在增速下降幅度較大，因此整體經濟潛在增速也呈現了下降趨勢（見圖1-16）。

（二）動態一般均衡模型

本文使用的模型是一個小型DSGE模型。通過代表性家庭的跨期決策來推導出新凱恩斯IS曲線；生產市場假設存在完全競爭的最終產品市場和壟斷競爭的中間產品市場，中間產品市場的價格調整存在調整成本因而推導得到新凱恩斯菲利普斯；貨幣政策規則刻畫了貨幣政策當局如果通過調整貨幣供應量增長率來應對通脹和產出增長變動。本文使用貝葉斯方法來估計參數。這主要是由于參數個數過多，似然函數平面可能很平，因此使用極大似然估計可能無法得到全局最優解。而貝葉斯估計能夠結合先驗信息來估計參數，從而提高了估計的精確度。

使用DSGE法估計得到的潛在產出缺口和自然產出缺口如圖1-17所示，結論表明：第一，自然產出缺口與潛在產出缺口變動基本一致。從轉折點來看，兩個序列的轉折點基本一致。從相關系數來看，二者的相關系數高達0.9663。第二，自然產出缺口與潛在產出缺口基本能夠刻畫出在這段時期內經濟的幾個高點和低點。DSGE得到的產出缺口顯示，1996年、2003年第四季度、2006年第四季度至2008年第一季度以及2010年第四季度是經濟中的幾個相對高點，而2008年第四季度是經濟中的低點，這種刻畫基本和現實的實際情況相符合。因此，以本文得到的產出缺口作為經濟運行情況的判斷指標是有一定借鑒意義的。

（三）多種濾波法

使用濾波方法，包括QT濾波、HP濾波、BP濾波和UC-卡爾曼濾波方法，以及雙變量SVAR模型對我國的產出缺口進行測算。各種濾波方法估計得到的產出缺口如圖1-18所示。BP濾波產生的序列波動性較小，QT濾波與SVAR模型得到的序列波動性較大，原因是BP濾波在濾波過程中就將高頻成分去除了。SVAR方法得到的序列在尾端與其他四種方法得到的序列差別較大。

（四）多種估計方法的效果比較

我們主要通過評價各種方法得到的產出缺口對通貨膨脹率的解釋能力來分析各種方法的估計效果。

1.生產函數法

根據三次產業計算得到的潛在產出值，與實際GPD產出相比得到產出缺口數據，我們通過分析產出缺口和通貨膨脹率變化[10]的關系來大體評價上述生產函數模型的事實解釋能力。從圖1-19可以看出，使用分段線性趨勢法進行調整得到的GDP的缺口與通貨膨脹變化的吻合程度較好，在1993～2009年，共有六個年份出現不一致，但是除1995年和2004年差距較大外，其余都是二者在零附近波動時出現的細微不一致。HP濾波法也有六個年份出現不一致，二者的事實解釋能力都不錯。

2.動態隨機一般均衡（DSGE）模型

動態隨機一般均衡（DSGE）模型及多種濾波方法對通脹解釋力評估見圖1-20。可以看到DSGE方法估計得到的產出缺口的波動性較大，但總體上與通脹的走勢還是吻合的。

3.單變量、多變量濾波法

各種濾波方法的分析結果表明，估算得到的產出缺口序列均對通貨膨脹率的變化情況與生產函數法DSGE方法相比較差。如圖1-21所示。

總體而言，生產函數法的估計方法最為簡單，透明度最高，其得到的估計結果對通貨膨脹的解釋能力也最高。DSGE模型利用多變量建立了一個一般均衡模型，假設條件少且符合經濟理論，雖然求解過程相對復雜，但得到的結果對通脹的解釋力令人滿意。而就幾種濾波方法來看，雙變量結構VAR方法由于其較單變量濾波而言獲取了相對較多的經濟信息，確實得到了高于其他濾波法的解釋能力的產出缺口序列；不可觀測成分方法（UC濾波）和時間趨勢濾波（QT濾波）在單變量估計方法里解釋力最佳，UC方法對不可觀測成分的假設要相對更符合經濟規律，而QT濾波雖然對假設條件有著嚴格的要求，但其測算方法是所有方法中最簡單的。但各種濾波方法得到的結果對通貨膨脹率的解釋能力與DSGE方法和生產函數法相比存在一定的差距（見表1-2）。