中國供給側質量與績效研究：基于潛在產出方法

■劉居照

中國供給側質量與績效研究：基于潛在產出方法

■劉居照

隨著我國逐步進入經濟發展下行階段，為保持經濟增長活力，尋求新的增長動力，供給側結構性改革勢在必行。研究供給側運行狀況，分析要素投入結構和效率及其對我國潛在產出的影響，對引導制定供給側調控政策具有重要的意義。在經濟學相關理論中，衡量供給側運行狀況的宏觀經濟指標是潛在產出增長率，本文基于柯布-道格拉斯生產函數，對潛在產出進行測算，并進行影響因素分析。具體而言，通過對我國的資本投入、潛在勞動力和全要素生產率進行測算，最終估計出1991～2015年我國的潛在產出，并進一步分析各投入要素對潛在產出增長的貢獻程度。結果表明：我國的潛在產出呈現遞增的趨勢，主要依靠資本投入促使潛在產出的增長，全要素生產率和勞動力投入對潛在產出的影響相對較小，但潛在產出對全要素生產率具有較高的敏感性，總體而言，我國供給側效率在逐漸的下降。

中央銀行；財務預算；引領機制

劉居照，江西泰和人，中國人民銀行贛州市中心支行行長，研究方向為經濟金融。（江西贛州341000）

一、引言

改革開放以來，中國經濟持續快速的發展，GDP以年均10%左右的速度遞增。經濟快速增長的背后，是生產要素的高投入，在1978～2015年期間，我國資本投入以年均10.95%的速度增長，勞動力投入以年均2%的速度增長，快速增長的要素投入推動了經濟的快速發展。在全球金融危機后，世界經濟復蘇進程緩慢，全球主要經濟體失業率居高不下。現階段我國同樣面臨經濟下行的壓力，經濟結構性問題逐步凸顯，成為制約我國經濟發展的重要原因。未來一段時間，我國該如何平穩度過經濟下行階段，保持經濟增長的活力，對實現經濟穩定和轉型發展具有重要意義。在這種經濟背景下，2016年中央經濟工作會議提出了“供給側結構性改革”，改善供給結構，不斷創造和引領新的需求。具體主要是通過完成去產能、去庫存、去杠桿、降成本、補短板“三去一降一補”五大任務，而“三去一降”政策的實施，必然會帶來經濟短期的陣痛和下行壓力，經濟結構調整對資本市場和勞動力市場等要素市場必然帶來較大的沖擊，進而對經濟增長和我國潛在產出造成較大的影響。

潛在產出是指經濟體在所有資源充分利用時的最大可能產出，是衡量宏觀經濟運行狀況的重要指標。研究潛在產出可以對一個國家和地區長期經濟增長的影響因素和發展趨勢做出準確的分析和判斷，可以使政策制定者明晰經濟增長的最大潛能，從而為政府制定長期經濟發展目標提供依據。實際國內生產總值與潛在產出的差距，均能夠在要素市場和要素使用效率中得到體現，潛在產出驅動因素的研究，能夠指導供給側運行狀況的改善，進而促進經濟增長。

二、文獻綜述

（一）國內潛在產出研究綜述

我國對于潛在產出的研究根據研究角度的不同，可以分為短期波動角度的基于時間序列的分析方法和經濟增長角度的基于生產函數的分析方法。

從短期波動角度看，通過濾波等時間序列分析方法，可以將實際產出分解為趨勢成分和周期成分，并將趨勢成分視為潛在產出，周期成分視為產出缺口。國內已有大量利用這種方法來估計潛在產出的研究。王子博（2012）考慮到我國實際國情，定義了通貨膨脹、潛在產出和產出缺口的變動規律，利用卡爾曼濾波的方法設計了估算潛在產出的模型。楊天宇和黃淑芬（2010）運用時間序列分析中較為新穎的小波降噪的分析方法，選取了1992年至2009年的季度數據對我國的潛在產出進行了估計，通過對各個方法在計算潛在產出方面的比較，小波降噪方法在通貨膨脹的預測能力上更為出色，而且結果也是穩定的。

從經濟增長的角度來看，潛在產出可以從生產函數出發，利用標準的經濟增長模型來進行估計。這種方法需要對各種生產要素分別進行估算，然后才能得到最終估算的潛在產出。沈利生（1999）運用生產函數法估算我國1978年至1998年的潛在產出，并通過對資本存量和勞動力的預測，進一步預測了1999年至2010年的潛在產出。郭慶旺和賈俊雪（2004）分別利用了消除趨勢法、生產函數法以及增長率推算法估算出我國1979年至2004年的潛在產出、產出缺口和潛在增長率。黃梅波和呂朝鳳（2010）利用生產函數法，對我國潛在產出和產出缺口進行估計。

（二）國外潛在產出研究綜述

國外對潛在產出的研究起步較早，基于生產函數和奧肯定律，對潛在產出進行研究。

Artus（1977）認為生產函數法最大的優點在于能直接計量生產要素對產出增長的貢獻，他用改進后的柯布道格拉斯生產函數測算了20世紀50～70年代間七個工業化國家制造業的潛在產出。美國國會預算辦公室CBO（2001）在對各種生產要素分解的基礎上，利用生產函數方法來估算美國的潛在產出。CBO在計算潛在產出的過程中分成了農業、非農業、家庭、政府等部門分別計算潛在產出。其中，非農業部門在計算的過程中使用的是柯布道格拉斯生產函數形式。然后根據對各個生產要素的預測，進一步預測未來一段時間內潛在產出增長率。Roeger（2006）介紹了歐盟委員會關于潛在產出的計算過程，同樣是利用生產函數方法來計算潛在產出水平。

從奧肯定律或者菲利普斯曲線①奧肯定律是來描述GDP變化和失業率變化之間存在的一種相當穩定的關系，奧肯定律失業意味著生產要素的非充分利用，失業率的上升會伴隨著實際GDP的下降；菲利普斯曲線表明失業與通貨膨脹存在一種交替關系的曲線，通貨膨脹率高時，失業率低；通貨膨脹率低時，失業率高。出發，Gerlach和Peng（2006）利用年度數據和基于菲利普斯曲線的不可觀測模型估計了中國1982年至2003年的潛在產出，并假設不可觀測變量服從一個AR（2）過程，結果表明修改后的模型能夠更好地擬合數據。Vetlov等（2011）在歐洲央行開發的動態隨機一般均衡模型（DSGE）分析框架的基礎之上，利用歷史數據估算了潛在產出，并將結果同傳統估計方法做了比較。最后，評價了在DSGE模型基礎之上估計得到的產出缺口對于通貨膨脹的預測作用。

總體來說，估計潛在產出的方法有很多。通過本文的歸納總結表明，統計分解趨勢類方法是較為流行的一類方法，數據可得性較高，計量過程相對簡便，因此在潛在產出的研究初期被廣泛應用。但是，該類方法僅僅考慮利用實際產出的時間序列進行分析，而沒有將其他對潛在產出產生重要影響的宏觀經濟變量，比如通貨膨脹率、失業率、供給沖擊或需求沖擊等因素考慮進去，缺乏經濟理論基礎，尤其是沒有體現潛在產出的供給面特征，容易將估計潛在產出理解為是一種機械平滑過程，遭到了越來越多學者和機構的質疑。基于以上考慮，本文也沒有采用這一類方法。生產函數法從供給側的角度，根據生產要素的直接投入狀況，考查潛在產出的增長變化，直接反映了要素投入對潛在產出的影響，具有較強的理論基礎，適合用于研究供給側效率，真實反映供給側狀況。因此，本文采用生產函數法對我國的潛在產出進行估算，并研究要素投入對潛在產出的貢獻程度。

三、潛在產出測算

生產函數法通過擬合符合我國發展實際的柯布道格拉斯生產函數，進而從供給角度估算我國的潛在產出，并評估我國供給側的實際運行狀況。

（一）估算方法

根據Giorno etal.（1995）提出的模型，假設引入希克斯中性技術②希克斯中性認為，技術進步使得資本和勞動這兩種要素的效率獲得同步提高，即勞動的邊際產量和資本的邊際產量之比保持不變，從而技術進步指標能夠獨立于資本和勞動。變量標準的新古典主義兩因子科布-道格拉斯生產函數為：

式中，Y表示實際GDP，A表示全要素生產率（TFP），L表示勞動力投入，K表示資本投入。α表示勞動力投入引起的產出彈性系數，β表示資本投入引起的產出彈性系數，且α+β=1。關于該生產函數在實證研究中常用的理論假設如下：

假設1：假定市場完全競爭，不存在不可觀測的要素投入且規模報酬不變，即α+β=1，且α、β取值介于0和1之間。

假設2：參數α、β保持不變的假設可能并不適用于中國的經濟實際。α、β恒定不變意味著經濟達到穩定狀態，趨同過程完成，但顯然中國經濟發展仍較不穩定且不均衡，所以本文認為α、β隨時間變化將更符合中國的經濟實際。

根據上述假設，本文借鑒Gioron etal.（1995）的計算方法，利用各年度的相關宏觀經濟變量，而非均值變量，計算各年度的值，見式（2）：

式中tlc表示名義勞動成本，L表示勞動力總量，GDP表示名義國內生產總值。在測算參數的基礎上，β=1-α。

參數A表示全要素生產率（TFP）水平。TFP并不能直接獲得，由式（3）計算得到。

式中，Y表示實際GDP，L表示勞動力投入，K表示資本投入。

潛在產出通過對TFP、潛在勞動力和資本投入的測算而計算得到。其中潛在勞動力為經過自然失業率修正后的勞動力總量，而自然失業率是去除了通貨膨脹影響的社會均衡失業率，反映了社會潛在的失業狀況。潛在勞動力的測算過程見式（4）：

式中L?表示勞動力總量，NAIRU表示自然失業率，計算過程如下①自然失業率的具體測算結果，見本文前期成果《勞動力市場表現與供給測結構性改革：基于時變的自然失業率》。：

根據自然失業率理論，失業率實際上包含兩部分，即自然失業率和周期性失業率，進而得到第一個量測方程：

其中，Ut為失業率；Tut為時變自然失業率（NAIRU）；Cut為引起通貨膨脹的周期性失業率。將周期性失業率引入三角模型，得到第二個量測方程：

其中，△表示一階差分形式（△x=xt-xt-1），πt表示通貨膨脹率，以CPI增長率代替；P表示通貨膨脹率滯后項系數的滯后算子，Zt表示影響通貨膨脹率的供給沖擊變量，以二階滯后的一年期年末貸款基準利率替代。

接下來定義Tut和Cut的狀態方程，假定長期自然失業率符合隨機游走過程，周期性失業率符合1階自回歸過程：

隨機誤差項θt表示未被觀測的如人口結構、制度變遷等因素對長期自然失業率的影響；α為1階自回歸系數，表示前一期失業率缺口對當期失業率缺口的影響；ζt表示隨機誤差項。

根據式5至式8進行卡爾曼濾波估計，對模型中的各參數和超參數進行估計，進而估計我國的時變自然失業率。

資本投入的測算多采用資本存量來度量。在估算資本存量時，通常采用戈德史密斯（1951）開創的永續盤存法（PIM）。用式9表示為：

綜合折舊率通常采用近似估計的方法，得到合理的折舊率，對歷年資本存量進行扣減。張軍（2004）將社會固定資產投資分為建筑安裝工程、設備器具購置和其他費用，并按照這三類資產的壽命期，采用永續盤存法中的幾何效率遞減的余額折舊法計算折舊率，然后加權平均，最終計算得到固定資本形成總額的經濟折舊率為9.6%。因此，本文采用張軍（2004）計算的折舊率作為本文的綜合折舊率。

對于初始資本存量的確定，在許多國際研究中采用了多種通行做法，但較常采用的方法是從楊格（Young，2000）、張軍和章元（2003）等的研究中推斷出的以初始期的固定資本形成除以10%作為初始資本存量。

在測算全要素生產率A*（TFP）、潛在勞動力L*和資本投入、α、β的值后，潛在產出的測算方程為：

（二）數據來源和處理

在研究時期的確定上，考慮到我國改革開放在上世紀90年代進程加快，且取得較為顯著的成效，市場經濟體制逐步完善，同時由于部分指標變量在上世紀90年代初期才開始統計發布，所以本文將研究時期確定為1991～2015年。

名義勞動成本由名義平均工資代替，1991年的實際固定資本形總額由當年的固定資本形成總額和固定資本投資價格指數計算得到。歷年實際GDP由名義GDP通過GDP平減指數進行修正后得到。勞動力總量數據為經濟活動人口總量。以上指標數據均來源于《中國統計年鑒》和《中國勞動統計年鑒》。

（三）實證結果

1.自然失業率的估算

自然失業率通過卡爾曼濾波方法進行測算，結果見圖1。在自然失業率不斷變化的過程中，有三個歷史階段值得我們關注：

圖1 自然失業率

第一個階段為1992～2001年，我國自然失業率呈現為劇烈波動，逐步上升的趨勢。其中，1992～1997年，我國自然失業率波動劇烈，在一定程度上反映了我國在這一特定歷史時期受到復雜的外部沖擊。1997～2001年則表現為快速上升的趨勢，自然失業率由3.01%上升至4.37%，表明在1997年亞洲金融危機的影響下，我國的摩擦性失業和結構性失業規模不斷擴大，在這一時期，國有企業改革產生的大量下崗工人開始達到高峰，而我國經濟結構調整的速度在逐步加快，導致自然失業率水平逐年快速上升。

第二個階段為2001～2008年，我國自然失業率水平經歷2001年的短暫下降后，保持在相對平穩的水平，這一時期勞動力市場供求相對均衡，但仍受到經濟結構調整帶來的結構性失業的影響，處在相對較高的失業水平。

第三個階段為2008年以后，由于受到全球金融危機的沖擊，我國經濟增速放緩，經濟發展下行，導致我國自然失業率不斷上升。

2.各生產要素及潛在產出估算結果

（1）TFP估算結果

圖2和圖3分別表示TFP指數及其增長率趨勢圖。從TFP的總體變化過程看，除1995～1999年表現為明顯的下降趨勢外，TFP總體呈現上升的趨勢。1991～1994年，TFP表現為快速上升的態勢，但增長速度在逐漸下降，表明在上世紀90年代初期，隨著我國改革開放力度不斷加大，市場化改革逐步推進，資本和勞動力“井噴式”地涌入市場，TFP的初始邊際效應較為明顯，TFP快速上升。1995～1999年TFP逐步下降，TFP呈現負增長，反映了上世紀90年代中后期我國所面臨的復雜經濟環境。受國有體制改革和亞洲金融危機的影響，我國的勞動力結構和資本投入受到較大的沖擊，進而對我國的TFP產生較大的負面影響。進入21世紀后，隨著我國經濟體制改革的不斷完善，經濟發展趨于穩定，TFP在相當一段時間內呈現穩步上升的態勢。而在金融危機后，我國不斷加大投資力度維持經濟的快速增長，短短數年間的信貸投放量超過金融危機前30年的信貸投放總量，資本市場效率降低，勞動力市場不斷調整的情況下，TFP增長放緩且波動劇烈，增長率在正負之間不斷變化。

圖2 歷年TFP結果（單位：%）

圖3 TFP歷年增長率（單位：%）

（2）潛在勞動力估算結果

圖4表示潛在勞動力和勞動力總量的趨勢圖。潛在勞動力是在實際勞動力總量的基礎上經過自然失業率修正后的勞動力總量，因此，潛在勞動力隨著實際勞動力總量的變化而變化。我國勞動力保持著逐年增長的態勢，但在上世紀90年代則表現為較強的波動。由于受到上世紀90年代自然失業率波動的影響，我國的潛在勞動力呈現較為強烈的波動態勢，但隨著勞動力總量的快速增長，潛在勞動力仍變現為較快的增長趨勢。隨著我國自然失業率的不斷增大，尤其是金融危機后，失業率增長至4.2%以上，且不斷增加，潛在勞動力與實際勞動力總量的差距在不斷增加，勞動力市場上的有效勞動力增速放緩。

圖4 潛在勞動力和勞動力總量（單位：萬人）

（3）資本投入估算結果

資本投入的估算結果及其增長趨勢見圖5和圖6。由于我國主要依靠投資拉動經濟增長，我國資本投入始終保持較快的增長趨勢，且增長速度始終保持在較高的水平，尤其是金融危機后，資本投入增速保持在13%以上，資本投入增長較快，說明為維持快速的經濟增長，我國加大了資本投入力度。從資本投入增速看，上世紀90年代中后期表現為增速放緩，甚至出現負增長，說明在亞洲金融危機和我國國有體制改革的影響下，資本投向受到較大的影響，且不確定性加大。

圖5 歷年資本投入（單位：萬元）

圖6 資本投入增長率（單位：%）

（4）潛在產出估算結果

圖7表示潛在產出與實際GDP的趨勢對比，圖8表示潛在產出的增長率。從總體上看，潛在產出和實際GDP呈現不斷增長的態勢，由于潛在產出代表歷年經濟環境下的最優產出，且潛在GDP始終高于實際GDP，說明我國經濟發展的效率并未達到最大。同時，在上世紀90年代中后期和金融危機后，實際GDP與潛在產出的缺口在逐漸擴大，說明在經濟調整和受到外部沖擊的情況下，實際GDP所受到的沖擊較大，增長速度放緩。從潛在產出增速看，上世紀90年代潛在產出增速逐漸下降，金融危機期間潛在產出增速呈現下降的趨勢但波動劇烈，說明在經濟結構調整和受到外部環境沖擊的情況下，對潛在產出的增長具有較大的影響。

圖7 潛在產出（單位：萬元）

圖8 潛在產出增長率（單位：%）

（四）潛在產出增長分解分析

表1 各因素產出貢獻分解（單位：%）

表1為TFP、潛在勞動力、資本服務對潛在產出增長的貢獻。從分解結果可以看出，資本投入對潛在產出的貢獻始終最高，反映了我國依靠投資推動經濟增長的實際。而潛在勞動力投入對潛在產出的貢獻始終保持在較低的水平，這是由于潛在勞動力總量較大，而增長率相對較小，因此潛在勞動力投入的增長對潛在產出增長的貢獻有限，而資本投入的增長變化較大，對潛在產出的增長貢獻較為明顯。TFP對潛在產出的貢獻呈現明顯的波動。上世紀90年代初期，TFP的增長對潛在產出的增長具有較為明顯的推動作用，而90年代中后期變現為對潛在產出負的貢獻，是由于該時期TFP呈現負增長，抑制了潛在產出的增長。2001～2007年TFP對潛在產出增長的貢獻呈現上升的趨勢，而在金融危機后，呈現下降的趨勢。

從增長貢獻的平均值看，潛在產出平均增長率為10%，TFP的增長對潛在產出增長的平均貢獻為0.99%，潛在勞動力的增長對潛在產出增長的平均貢獻為0.4%，資本投入的增長對潛在產出增長的貢獻為8.6%，說明TFP和資本投入是影響潛在產出變動的主要因素。

（五）潛在產出預測

為進一步了解各因素變化對潛在產出的影響及貢獻大小，在對供給側狀況進行一定程度優化的條件下，對潛在產出的變化進行對比分析。假設自然失業率以1991～2015年的均值替代，TFP和資本投入則為平均增長速度增長，分別對潛在產出進行預測（自然失業率均值為3.75%，TFP平均增長速度、資本投入平均增長速度分別為1.3%和13%）。

從圖9中可以看出，自然失業率與潛在產出的預測線基本重合，只在2013年以后，自然失業率的模擬產出比潛在產出稍稍高出0.45%左右，可見自然失業率對潛在產出的影響有限。

資本投入預測的潛在產出自2000年開始與潛在產出的差距逐漸拉大，2015年資本投入模擬產出比潛在產出高出4.3%，可見資本投入對潛在產出具有較大的影響。同時，資本投入以每年13%的速率增長，其高增長所帶來的產出的增長卻遠低于資本投入增長，說明增加資本投入促進潛在產出增長的效率并不高。

TFP預測的產出自1998年逐漸超過潛在產出，2015年TFP的模擬產出比潛在產出高出8.3%，TFP模擬以1.3%的增長率逐年增長，對產出產生巨大的推動作用。TFP對潛在產出的影響表明其在資源配置和利用方面的關鍵性作用。TFP預測產出與潛在產出之間的缺口進一步反映了當前供給側運作的不完善程度。TFP反映了勞動力投入和資本投入的使用效率，而金融危機后供給側生產要素在不斷增加，尤其是資本投入增長速度較快，但效率卻較低，從金融危機后我國超過60萬億的新增信貸投放卻并未維持經濟的快速增長這一實際可驗證。

圖9 潛在產出預測

四、結論

本文運用生產函數法，對全要素生產率、潛在勞動力、資本投入等要素進行測算，進而得到我國的生產函數并對潛在產出進行測算，研究了潛在產出的變動趨勢及各要素對潛在產出增長的貢獻，對潛在產出進行了合理的預測，得到以下結論：

1.我國的潛在產出呈現逐漸遞增的趨勢，從1991～2015年，消除價格影響的潛在產出增長了9.8倍，但從增長率看，呈現波動和逐漸下降的趨勢。潛在產出與實際GDP的差值呈現逐步增大的趨勢，我國實際的供給側表現與最優水平的差距在拉大，供給側效率較低。

2.資本投入的增長是促使我國潛在產出增長的主要因素，對潛在產出增長的貢獻最大，全要素生產率和勞動力投入的變化對潛在產出的影響相對較小，與現階段我國依靠投資拉動經濟增長的發展實際相符。

3.潛在產出對全要素生產率具有較高的敏感性，即全要素生產率的較小幅度的增長將帶來潛在產出的快速增長，其增長效應遠高于失業率和資本投入。因此，改善供給側狀況的關鍵因素在于提高全要素生產率。

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