| 标题 | 中国潜在经济增长率测算方法的研究评述 |
| 范文 | [摘 要]潜在经济增长率对应于经济中不存在产出缺口的自然增长情况。由于潜在经济增长率可以为宏观经济形势的判断和政策制定提供现实依据，日益受到研究机构和国际组织的重视，中国众多研究机构和学者也利用不同方法测算本国的潜在经济增长率。文章作者在大量文献搜集工作的基础上，总结和评述国内有关研究，将测算方法归纳为时间序列分析法、生产函数法、宏观经济增长模型法、投入产出法、国际比较外推法，并分别展开论述。 [关键词]潜在经济增长率；经济增长；研究评述 [中图分类号]F061.2 [文献标识码] A [文章编号]1673-0461（2014）12-0020-05 收稿日期：2014-06-23 网络出版网址：http：//www.cnki.net/kcms/doi/10.13253/j.cnki.ddjjgl.2014.12.003.html 网络出版时间：2014-10-30 16：32：59 基金项目：国家社会科学基金重大项目《中国潜在经济增长率计算研究》（12AZD096）。 作者简介：田野（1987-），男，北京人，博士，研究方向为宏观经济、产业经济。 潜在经济增长率的研究和测算具有十分重要的现实意义。作为宏观经济领域的重要概念和分析工具，潜在经济增长率可以帮助政策制定者判断当前经济运行所处的周期阶段，为经济政策的制定提供依据。然而，在实际运用中，潜在经济增长率并不像实际经济增长率那样可以通过统计方法直接获取，而是需要用规范的方法进行测算，不过目前的测算方法众多，这就需要对相关研究进行较为系统的梳理，以便为不同研究者选取适宜的测算方法提供参考。因此，本文在大量文献搜集工作的基础上，对国内有关潜在经济增长率测算的研究情况加以论述。 对于中国潜在经济增长率的测算，主要包括以下几种方法：①时间序列分析法；②生产函数法；③宏观经济增长模型法；④投入产出法；⑤国际比较外推法。 一、时间序列分析法 时间序列分析法主要包括消除趋势法、增长率递推法、HP滤波法、单变量卡尔曼滤波法、状态空间—卡尔曼滤波法等。在时间序列分析法中，采用HP滤波方法计算中国经济潜在增长率的学者较多。刘斌和张怀清（2001）的测算结果为8.6%[1]；刘树成、张晓晶和张平（2005）得出以9% 为中线的适度经济增长区间8%～10%[2]；张晓晶（2007）使用HP滤波法得出中国的潜在经济生产率为9%～10%[3]；张连城和韩蓓（2009）测算出1978～2007年中国平均潜在经济增长率为9.6%，适度增长区间为9%～10%[4]；沈坤荣和李猛（2010）也使用HP滤波法（消除趋势法）测算中国的潜在产出和产出缺口[5]。此外，部分研究在使用HP滤波的基础上，同时利用其他方法进行预测。高铁梅和梁云芳（2005）利用HP滤波估计中国产出的潜在均衡增长趋势，同时利用ARIMA模型、限界时间序列模型、增长率模型等预测实际GDP增长率和潜在均衡增长趋势，给出经济的适度增长区间[6]；陈乐一（2007）使用HP滤波法估算中国改革以来的潜在产出，并用回归分析预测法预测未来一段时间的变动趋势[7]。在国际比较的研究中，陈亮、陈霞和吴慧（2012）以成功跨越“中等收入陷阱”的典型经济体日本、韩国，以及金砖国家的巴西、印度、俄罗斯为比较研究的对象，利用HP滤波法获得的典型国家潜在增长率变动的历史轨迹，深入分析我国及上述国家在不同发展阶段上潜在经济增长率变动的总体特征，及其产业结构、要素投入结构和需求结构变动的显著特征，由此为中国经济实现快速持续健康发展和发展方式的根本性转变提供经验借鉴[8]。 此外，郭庆旺和贾俊雪（2004）利用消除趋势法（DT）和增长率递推法（GRE）进行估算，并认为后者的估算结果不太理想[9]；沈坤荣和李猛（2010）使用增长率推算法测算中国的潜在产出和产出缺口[5]；刘斌和张怀清（2001）采用线性趋势方法得到潜在产出年均增长率为9.1%[1]。通过运用单变量卡尔曼滤波法，刘斌和张怀清（2001） [1]、王艾青和安立仁（2008）[10]得出中国潜在经济增长率分别为8.4%和9.1%。在众多研究的基础上，曾辉和尹小兵（2009）对潜在GDP的多种时间序列估计方法进行了比较分析，并尝试使用移动平均法、增长率推算法、HP滤波方法、BP滤波方法、BN分解方法等对年度潜在GDP进行估计，使用HP滤波方法和BP滤波方法对季度潜在GDP进行估计。在此基础上得出各种估计方法在方向性上保持一致的结论[11]。 总体而言，时间序列分析法建立在统计原理的基础上，数据的拟合程度较好，并且多数方法在应用上普遍较为简便。不过，它也存在着一定的缺点，在使用中应该加以注意。首先，随着计量经济学的不断发展，越来越多的经济学者利用计量模型来分析增长中的不同问题，但是很多建模忽视了对模型假设条件的检验。其次，每个经济实体都有自身的特殊性，在探讨经济增长的内在普遍规律性的同时，也应该加强中国经济特殊性的分析[12]。此外，借助计量分析工具对现实产出的时间序列性质直接进行处理，从而给出潜在产出的估算值的方法（如消除趋势法和增长率推算法）过程简便，考虑的因素较少，其主要缺点是没有体现潜在产出的供给面特征[9]。 对不同方法具体而言，消除趋势法和增长率推算法更容易找到数据的趋势变化，能够更好地拟合数据，但是其应用主要偏重于统计方法的改进，经济学理论底蕴稍显不足[5]。滤波法虽然简便有效，但使用的信息量较小，只考虑实际产出这一个指标[13]，且不能处理非平稳过程，越接近样本末端，估计结果精度就越差[11]。此外，滤波方法需要假设实际经济增长率围绕着潜在经济增长率上下波动，只有符合这一假设，才能应用滤波或是其他时间序列的处理方法来测算，而且实际运用中需要一定条件，如市场经济应该比较完善，社会结构是一元经济结构，以及经济制度相对稳定[14]等，这就影响到测算结果的准确性。 针对时间序列分析法缺乏经济理论基础的缺点，一些研究通过纳入经济理论或经济结构信息（目前使用到的经济理论或经济结构分析方法主要包括生产函数法、宏观经济增长模型法、菲利普斯曲线法和奥肯定律法），把一些分解方法（时间序列分析法）推广到多变量情形[15]。混合型方法目前最广泛的应用就是状态性分解方法（如多变量状态空间—卡尔曼滤波法）。刘斌和张怀清（2001）[1]、许召元（2005）[13]以及袁富华（2010）[16]均采用多变量状态空间—卡尔曼滤波方法估计潜在产出年均增长率，他们得到的结果分别为8.3%、8.8%和9.5%；石柱鲜、武征、刘俊生和黄红梅（2004）采用基于菲利普斯曲线和奥肯定律的状态空间模型估计我国的潜在GDP和失业偏移率，借此对宏观经济形势进行分析[17]；张洪武（2005）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，在借助未察成分法的基础上，利用状态空间—卡尔曼滤波法进行估计[18]；刘金全、金春雨和郑挺国（2006）采用状态空间—卡尔曼滤波法，并做出两点改进：一是将Hamilton的Markov区制转移引人到模型估算中；二是改变传统的单变量分析方法，结合中国经济增长率和实际通货膨胀率，在菲利普斯曲线的理论模型下估算潜在经济增长率[19]。 总体而言，混合型分解方法试图将状态性分解方法和结构性方法的优点结合起来，建立既有经济学理论基础、又有较好精度的方法。从发展趋势看，随着宏观经济研究的不断深入和经济计量技术的不断发展，混合型分解方法将会有很大的发展空间和应用前景[15]。 二、生产函数法 潜在经济增长率测算的另一类方法是以生产函数作为理论基础的生产函数法。利用柯布—道格拉斯生产率函数，朱运法（l997）从劳动力、资本产出比、生产率等因素研究产出水平[20]；高铁梅和梁云芳（2005）利用生产函数模型估计了我国产出的潜在均衡增长趋势，进而计算出相应的产出缺口，分析近年来经济增长周期波动的状态[6]；王志刚、龚六堂、陈玉宇（2006）则选取超越对数生产函数的随机前沿模型，对改革开放以来中国地区间生产效率演进进行了研究[21]；沈坤荣和李猛（2010）使用生产函数法进行测算，利用现实数据估算出总量生产函数，得到全要素生产率，再利用消除趋势法对全要素生产率进行分解，从而得到趋势全要素生产率，最后将其带入总量生产函数得到潜在产出[5]。此外，郭庆旺和贾俊雪（2004）[9]、何新华（2004）[22]的测算中也都使用到生产函数法。 尽管生产函数法在研究中出现的频次不及时间序列分析法，但是生产函数法的不少优点也正是一些时间序列分析方法所欠缺的，其中最为重要的一点就在于生产函数法的背后有经济学理论作为支撑，更具有解释意义[5]。另外，生产函数法较为全面地考虑了生产要素利用率和技术进步的影响[9]，充分体现了潜在产出的供给面特征，从而更具有说服力[4]。同时，由于生产函数法的经济含义较为明确，还具有较强的预测能力，可以进行更深入的结构分析及较长时期的预测，还能够根据某种要素的变动灵活地进行调整[11]。此外，对于经历过自然条件冲击和技术革新的国家来说，生产函数法优于直接HP趋势法[23]等时间序列分析方法。 利用生产函数法在中长期预测上的优势，沈利生（1999）参照美国经济学家克莱因教授的生产函数方法，根据中国的情况进行修改后，对中国的潜在经济增长率进行测算，认为20世纪80年代和90年代的潜在经济增长率为10%，21世纪前10年的潜在经济增长率下降至9%[24]。邹至庄（2005）运用经济增长的新古典模型中使用的柯布—道格拉斯生产函数，在当时预测21世纪前十年中国GDP的指数增长率大约为0.075，认为其下降的原因主要是劳动增长率和全要素生产率（TFP）增长率的下降；再到2020年，7.5%的增长率只能是上限，如果按照或许更为合理的6%计算，2020年有可能与美国持平[25]。 不过，生产函数法在具体应用中也存在着一定的缺点。首先，尽管生产函数法被国外官方组织普遍认同，但是在中国面临着数据不完整的问题，如在计算不变价的资本投入时，我国缺少1992年以前的固定资产投资价格指数，这部分数值需要由其他数据替代，这就会造成计算的偏差（胡乃武、刘睿，2004）[26]。刘树成、张晓晶和张平（2005）也赞同这一观点，如资本存量、就业人口、人力资本等数据都需要估算，由于对这些变量的估算本身就存在很大争议，最终测算结果也就容易出现差异。例如，同样使用生产函数法对中国的潜在经济增长率进行分析与预测，林毅夫等（林毅夫、郭国栋、李莉、孙希芳、王海琛，2003：《中国经济的长期增长与展望》，北京大学中国经济研究中心讨论稿）的估计结果是2004～2014年为8.56%，2014～2024年为7.08%；而王小鲁等（王小鲁、樊纲主编，2000：《中国经济增长的可持续性》，经济科学出版社）的估计结果是2001～2010年为6.58%，2011～2020年为6.21%，两者之间相差很大[2]。此外，生产函数推算法要估算出经济的加总生产函数，然后代入实际的资本存量水平、估算的潜在就业水平以及趋势的全要素生产率，但是这里的前提是生产函数需要保持稳定，但这对于转型经济国家来说不太合理[13]。另外，我国的失业率数据很难真实反映就业情况，准确测算劳动力投入水平较为困难。 三、宏观经济增长模型法 出了上述两种方法，许多研究基于各类宏观经济增长模型，测算中国的潜在经济增长率。在这其中，大量文献都以菲利普斯曲线或奥肯定律为主要基础。刘树成、张晓晶和张平（2005）通过菲利普斯曲线法得出的潜在经济增长率为8.9%[2]；张晓晶（2007）在假定可接受通货膨胀率为5%的情况下，使用菲利普斯曲线法得出中国的潜在经济增长率为9.3%[3]。此外，有部分学者在二元经济条件下分析中国的菲利普斯曲线和奥肯法则，如黎德福（2005）[27]以及杨旭、李隽和王哲昊（2007）[14]，后者得出中国1986～2004年间的潜在经济增长率以95%的概率被包含在10.54%～11.56%之间。 此外，姚愉芳、贺菊煌等（1998）对新古典经济增长模型进行改进，改进之处在于储蓄率的内生化和技术进步的部分内生化。前者通过纳入生命周期消费函数得以实现，后者通过技术进步率与投资率的关系而实现。结果表明，2000～2010年中国GDP平均每年增长7.9%，2010～2020年平均每年增长5.5%[28]。邱晓华、郑京平、万东华、冯春平、巴威和严于龙（2006）通过建立中国经济增长的综合因素模型，得出资本投入增加是中国经济增长最主要的源泉，未来16年，中国经济仍可望继续保持适度较快增长，但要达到目前的高速度，将面临投资率继续增高，能源约束加大等矛盾[29]。张延群和娄峰（2009）利用柯布—道格拉斯生产函数和Solow增长模型实证分析1970～2007年全要素劳动生产率、资本和劳动力对中国经济增长的贡献，在对未来影响经济增长各个因素的趋势进行分析的基础上，对中国未来的经济增长进行了分段预测和情景分析[30]。王小鲁、樊纲和刘鹏（2009）在卢卡斯增长模型的基础上进行扩展，对一系列影响生产率的制度、结构以及技术进步方面的变量进行了检验，分析经济增长的贡献因素及其变动趋势，得到中国的经济增长率。根据增长核算的结果和对各贡献因素变动趋势的分析，他们还对2008～2020年的经济增长率进行了预测[31]。李平、江飞涛、王宏伟和巩书心（2011）建立了一个宏观经济的结构联立方程模型对中国未来20年（2011～2030年）的经济社会状况进行分析预测，并以此模型为基础分析三种不同情境假设下（粗放增长情景、集约发展情景以及科技进步主导增长情景），中国经济发展、能源消耗、二氧化碳排放等方面的发展趋势[32]。 上述方法均能够从经济学理论出发，对现实问题进行分析和预测，具有较强的理论基础和经济解释意义，可以将更多因素引入到潜在经济增长率的测算和预测中，有利于分析方法的进一步创新与发展。不过，在使用菲利普斯曲线法或者奥肯定律法时，许多文献在测算中都只是简单照搬西方教材的公式，而没有考虑通常形式的菲利普斯曲线或者奥肯定律是否在中国成立[14]。因此，在使用上述方法前，都应该考虑所使用的经济理论是否与中国的具体情况相匹配，以避免做出错误的分析结果。 四、投入产出法 早在20世纪80年代，李京文和郑友敬（1989）就采用系统工程的原理和观点，在模型体系中使用到投入产出分析，除此以外，还综合使用大道定理的理论和模型、线性规划、回归分析、居民消费扩展线性支出系统等数量经济学方法，建立了真实反映国民经济运行机制的各种数学模型，对国民经济的发展变化进行模拟预测[33]。此后，李京文（1998a）使用一种将投入产出学、系统动量学和计量经济学相结合的模型体系，分析中国的经济增长问题，认为影响中国经济系统未来增长速度的外生因素主要有四个，即技术进步、经济体制的改革、外资、环境保护[34]。姚愉芳、贺菊煌等（1998）将投入产出关系纳入长期预测模型中，认为社会对产品的需求既包括最终需求，也包括中间需求。决定模型可靠性的最重要因素包括技术进步、投入产出系数的变动、消费结构的变动、就业结构的变动、进出口结构的变动、国内储蓄以及外资流入[28]。此外，刘瑞翔和安同良（2011）利用国家统计局的投入产出数据，使用非竞争型投入产出模型，对1987～2007年间中国经济增长的动因进行了系统分析[35]。上述研究借助投入产出的分析方法，更多地从经济结构角度探究了中国经济增长潜力。 建立在投入产出分析的基础上，可计算一般均衡（CGE）模型的使用为分析中国经济增长趋势提供了新的工具。李善同、侯永志和翟凡（2001）在对一些基本因素做出不同假设的基础上，运用动态的可计算一般均衡模型（CGE），模拟未来20年中国经济发展的可能情景，分基准情景和低增长前景进行预测[36]。此后，李善同（2010）采用情景分析法对“十二五”至2030年中国经济发展前景进行模拟分析，所采用的分析模型是中国经济可计算一般均衡模型（DRC-CGE），这一模型是递推动态的，通过求解一系列的静态均衡来模拟经济发展的动态特性，包括了42个生产部门、12组居民和5种生产要素[37]。 总体而言，投入产出法能够在更为深入的层面同时考虑经济增长和经济结构的多方面问题，较生产函数法具有更强的经济解释能力，其对经济发展的预测也更为全面和细致，在细分生产要素的基础上，可以进一步分解生产部门和需求部门。但是，投入产出法更容易受到统计数据的限制，其计算方法也变得更为复杂，这也是制约该方法发展的重要原因。 五、国际比较外推法 与上述各种方法有所不同，国际比较外推法更加侧重历史和经验研究，尽管对这种方法的使用较少，但是也为日后研究提供了新的理论视角。李京文（1998b）在对中国经济发展的现状进行分析与判断的基础上，参考发达国家的经济发展轨迹和可预见的技术变化，综合考虑中国未来资源供给、人口变动、生态环境影响等因素，在定性分析的基础上，运用长期经济预测模型及其他定量分析方法，对中国1996～2050年的经济发展趋势进行了分析和预测[38]。许宪春（2002）在分析国内外历史资料和经济增长因素的基础上，对中国和当时经济总量世界排名前五位国家的未来经济增长率、国内生产总值以及中国人均国内生产总值进行了预测，认为2050年中国人均国内生产总值将达到中等发达国家2000年的水平[39]。刘世锦（2011）借鉴不同类型工业化国家经济增长的历史经验，采用三种方法对我国经济增长的历史进程和前景进行了分析，预计我国经济潜在增长率有很大可能在2015年前后下一个台阶，一旦增长速度常态性而非短期性地回落，增长模式或发展方式的转变将势在必行。第一种方法是直接用我国国民经济的总体数据，参照日本、韩国和德国等成功追赶型经济体的经验进行分析；第二种方法是，考虑到我国大部分省级行政区从人口规模上看与国际上一个大国或中等规模国家相近，把我国每个省级行政区作为一个单独经济体，根据不同的省情选定国际上不同经济体的历史经验和规律相比照，预测各省级行政区潜在经济增长速度的变化，之后再进行加总，推算出全国经济增长速度；第三种方法是通过大宗商品的消费量（或产量）和人均GDP水平之间的关系，预测我国经济增长率下台阶的时间点，以便与前两种方法的结果相互印证[40]。 国际比较外推法能够很好地借鉴别国的发展经验，对中国经济发展所处阶段进行分析和判断。但是，即便是在一些文化、体制相近的经济发达国家，不同国家的发展历程也存在着一定的差别。因此，在对经济高速发展的中国进行分析时，不能完全参照其他国家的发展历程，还应该考虑中国自身的特殊情况，全面分析中国经济的增长问题。 六、结 语 对于中国潜在经济增长率的不同测算方法，本文分别进行了总结和评述，这些方法包括：①时间序列分析法；②生产函数法；③宏观经济增长模型法；④投入产出法；⑤国际比较外推法。总体而言，各种方法均存在着自身的优点和缺点，对潜在经济增长的分析与预测也都有自己的优势所在，研究者需要结合研究的具体需要对不同方法进行取舍。此外，潜在经济增长率的不同测算方法之间开始出现一定的融合趋势，如将状态性分解方法和结构性方法相结合的混合型分解方法。这些新方法有助于发挥不同测算方法的优势，具有较大的发展空间和应用前景。同时，在方法使用中，尤其要注意不同方法的假设条件，结合中国经济的实际情况进行分析与运用，这是保证测算科学性和准确性的前提。最后，未来研究还需要更加注重中国经济的发展特征，将更多经济因素引入测算，以求更加准确地测算中国的潜在经济增长率，为未来预测和经济政策制定奠定扎实、牢固的基础。 [参考文献] [1] 刘斌，张怀清. 我国产出缺口的估计[J].金融研究，2001（10）. 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Specifically，various methods are categorized and reviewed as follows： Time-series analysis methods，The production function methods；Macroeconomic growth model methods；The input-output methods；International comparison methods. Key words： potential GDP growth rate；economic growth；literature review （责任编辑：张积慧） |
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