馮 烽，張 濤，婁 峰

(中國(guó)社會(huì)科學(xué)院 數(shù)量經(jīng)濟(jì)與技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究所， 北京 100732)

一、引言

產(chǎn)出缺口(Output Gap)作為宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)中反映實(shí)際產(chǎn)出偏離其潛在產(chǎn)出的程度的重要概念[1]，已成為各國(guó)政府評(píng)估通脹壓力的先行指標(biāo)。當(dāng)實(shí)際產(chǎn)出高于潛在產(chǎn)出時(shí),產(chǎn)出缺口為正，總需求大于總供給，通貨膨脹壓力增大,政府往往會(huì)采取從緊的宏觀調(diào)控政策,以防止經(jīng)濟(jì)過(guò)熱；反之，當(dāng)實(shí)際產(chǎn)出低于潛在產(chǎn)出時(shí)，產(chǎn)出缺口為負(fù)，總供給大于總需求，通貨趨于緊縮，政府則采取寬松的宏觀調(diào)控政策，以防止經(jīng)濟(jì)衰退。由于產(chǎn)出缺口與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、通貨膨脹、失業(yè)率、短期經(jīng)濟(jì)波動(dòng)等關(guān)系緊密，因而科學(xué)測(cè)算產(chǎn)出缺口是國(guó)家進(jìn)行宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃的基礎(chǔ)。

潛在產(chǎn)出與產(chǎn)出缺口的準(zhǔn)確測(cè)算是應(yīng)用產(chǎn)出缺口科學(xué)制定宏觀經(jīng)濟(jì)政策的前提?！笆濉睍r(shí)期，中國(guó)經(jīng)濟(jì)已經(jīng)進(jìn)入新常態(tài)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段，經(jīng)濟(jì)增速放緩，經(jīng)濟(jì)下行風(fēng)險(xiǎn)加大，宏觀經(jīng)濟(jì)政策也將面臨著新的挑戰(zhàn)[2]。對(duì)經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下的宏觀經(jīng)濟(jì)進(jìn)行準(zhǔn)確判斷是經(jīng)濟(jì)政策制定合理與否的重要前提，測(cè)算產(chǎn)出缺口并研究產(chǎn)出缺口對(duì)通貨膨脹的影響，有助于確定經(jīng)濟(jì)政策是以增加總需求為主還是以調(diào)整經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)為主。因而，在經(jīng)濟(jì)新常態(tài)情景下對(duì)中國(guó)的產(chǎn)出缺口進(jìn)行預(yù)測(cè)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

二、潛在產(chǎn)出測(cè)算的研究現(xiàn)狀

國(guó)外對(duì)潛在產(chǎn)出的測(cè)算進(jìn)行了大量的研究和實(shí)踐，其中，對(duì)潛在產(chǎn)出的測(cè)算實(shí)踐更多地集中在世界銀行(WB)、國(guó)際貨幣基金組織(IMF)、經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織(OECD)、歐盟委員會(huì)(EC)、美國(guó)國(guó)會(huì)預(yù)算辦公室(CBO)和一些地區(qū)央行等經(jīng)濟(jì)組織。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)學(xué)者開始使用各種測(cè)算方法對(duì)中國(guó)不同時(shí)間段的潛在產(chǎn)出進(jìn)行測(cè)算。劉斌等采用線性趨勢(shì)法、HP濾波法、單變量Kalman濾波法、多變量Kalman濾波法分別測(cè)算了中國(guó)的潛在GDP年均增長(zhǎng)率，并根據(jù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果認(rèn)為多變量Kalman濾波法估計(jì)潛在產(chǎn)出和產(chǎn)出缺口在經(jīng)濟(jì)解釋上更為合理[3]。郭慶旺等分析比較了生產(chǎn)函數(shù)法和狀態(tài)空間-Kalman濾波法，估算出中國(guó)1978—2002年的潛在產(chǎn)出和產(chǎn)出缺口，發(fā)現(xiàn)1999年起中國(guó)產(chǎn)出缺口擴(kuò)大的勢(shì)頭明顯趨緩，但在2002年出現(xiàn)了一些反轉(zhuǎn)跡象，并認(rèn)為1998年開始實(shí)施的積極財(cái)政政策在遏制經(jīng)濟(jì)下滑、治理經(jīng)濟(jì)衰退方面起到了重要作用[4]。錢宥妮將實(shí)際產(chǎn)出分解為不可觀測(cè)趨勢(shì)成分和周期成分，設(shè)定它們服從一個(gè)向量自回歸過(guò)程，并運(yùn)用Kalman濾波法得到潛在產(chǎn)出估計(jì)值，進(jìn)而通過(guò)產(chǎn)出缺口和通貨膨脹率的回歸分析發(fā)現(xiàn)中國(guó)的菲利普斯曲線在長(zhǎng)期內(nèi)不成立[5]。渠慎寧等對(duì)引入產(chǎn)出缺口的總供給函數(shù)進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)中國(guó)經(jīng)濟(jì)中較大的產(chǎn)出缺口通常伴隨著較高的當(dāng)年通貨膨脹率[6]。Cai 等發(fā)現(xiàn)中國(guó)人口結(jié)構(gòu)的變化減少了潛在產(chǎn)出，通過(guò)設(shè)定提升勞動(dòng)參與率和全要素生產(chǎn)率兩種情景模擬了潛在產(chǎn)出增長(zhǎng)率[7]。婁峰在新凱恩斯理論框架下，建立了DSGE模型并通過(guò)貝葉斯方法對(duì)中國(guó)季度產(chǎn)出缺口進(jìn)行了估計(jì)，并與其他方法估計(jì)得到的產(chǎn)出缺口進(jìn)行了比較[8]。宮健等通過(guò)構(gòu)建波動(dòng)平滑轉(zhuǎn)換模型考察了產(chǎn)出缺口指數(shù)、貨幣、國(guó)際利差及匯率波動(dòng)對(duì)物價(jià)波動(dòng)的傳遞作用和影響[9]。

綜觀已有研究，從方法上看，以經(jīng)濟(jì)理論為依據(jù)的生產(chǎn)函數(shù)法因具有較好的經(jīng)濟(jì)含義而有利于政策分析。因此，基于生產(chǎn)函數(shù)及其拓展的潛在產(chǎn)出測(cè)算法已被WB、IMF、OECD、EC等國(guó)外研究組織廣泛使用并取得了豐碩的研究成果。然而，這些研究主要是對(duì)發(fā)達(dá)國(guó)家的潛在產(chǎn)出進(jìn)行測(cè)算，對(duì)于發(fā)展中國(guó)家潛在產(chǎn)出的測(cè)算實(shí)踐較少，真正結(jié)合中國(guó)實(shí)際情況展開的文章尤為鮮見(jiàn)。國(guó)內(nèi)學(xué)者使用了多種方法對(duì)中國(guó)的潛在產(chǎn)出進(jìn)行測(cè)算，并對(duì)潛在產(chǎn)出和產(chǎn)出缺口的測(cè)算結(jié)果進(jìn)行多角度的分析研究，也得出了一些具有說(shuō)服力的結(jié)論。然而，已有研究主要是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)對(duì)過(guò)去的潛在產(chǎn)出進(jìn)行估算，缺乏基于中國(guó)未來(lái)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景的模擬而對(duì)未來(lái)的潛在產(chǎn)出和產(chǎn)出缺口進(jìn)行預(yù)測(cè)，中國(guó)“十三五”時(shí)期潛在產(chǎn)出與產(chǎn)出缺口的測(cè)算亟待開展。此外，在研究產(chǎn)出缺口的通脹效應(yīng)時(shí)，既有研究大多使用基于全國(guó)總量時(shí)間序列數(shù)據(jù)的向量自回歸模型，樣本量較少導(dǎo)致所得結(jié)論缺乏穩(wěn)健性與說(shuō)服力。

有鑒于此，本文借鑒Burns等[1]所采用的方法，將HP濾波方法與傳統(tǒng)的生產(chǎn)函數(shù)法結(jié)合起來(lái)測(cè)算中國(guó)和各省的潛在產(chǎn)出增長(zhǎng)率與產(chǎn)出缺口，再對(duì)中國(guó)的潛在產(chǎn)出與產(chǎn)出缺口進(jìn)行預(yù)測(cè)，最后基于產(chǎn)出缺口和居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的省級(jí)面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建面板向量自回歸(Panel Vector Autoregression，PVAR)模型研究產(chǎn)出缺口對(duì)通貨膨脹的影響。

三、模型與方法

假定基于供給側(cè)的產(chǎn)出由如下形式的C-D生產(chǎn)函數(shù)決定：

(1)

其中：GDP為總產(chǎn)出，K為資本存量，L為勞動(dòng)力數(shù)量，TFP為全要素生產(chǎn)率，α為資本在國(guó)民收入中的份額。

考慮式(1)處于均衡狀態(tài)，即滿足：① 全要素生產(chǎn)率等于全要素生產(chǎn)率的趨勢(shì)水平值，并記為TFP*；② 資本存量是完全使用的，即K=K*；③ 所有的勞動(dòng)力是完全使用的，即L=L*。則潛在產(chǎn)出可表示為：

(2)

從而可估計(jì)產(chǎn)出缺口：

(3)

式(3)所示的產(chǎn)出缺口的含義是明確的：當(dāng)需求上升并大于潛在產(chǎn)出時(shí)，需求大于供給，產(chǎn)出缺口為正，此時(shí)要素約束趨緊,要素過(guò)度消耗，進(jìn)而物價(jià)上漲產(chǎn)生通脹壓力并會(huì)降低要素的利用效率；反之，如果產(chǎn)出缺口為負(fù)，則意味著要素未充分利用，通脹壓力減弱。通常而言，實(shí)際GDP增長(zhǎng)率圍繞潛在產(chǎn)出增長(zhǎng)率上下波動(dòng)。

給定總產(chǎn)出、資本和勞動(dòng)力的數(shù)據(jù)，可估計(jì)出資本產(chǎn)出彈性α，進(jìn)而可得到全要素生產(chǎn)率：

(4)

對(duì)式(2)兩邊關(guān)于時(shí)間t求導(dǎo)并除以式(2)兩端，得到潛在產(chǎn)出增長(zhǎng)率：

(5)

式(5)中，TFP*是均衡狀態(tài)下的全要素生產(chǎn)率，可使用HP濾波法來(lái)獲得TFP的趨勢(shì)水平值TFP*的估計(jì)。式(5)表明潛在產(chǎn)出增長(zhǎng)率為全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率、資本增長(zhǎng)率、勞動(dòng)力增長(zhǎng)率之和，可以根據(jù)式(5)預(yù)測(cè)要素的自然增長(zhǎng)率和全要素生產(chǎn)率的自然增長(zhǎng)率來(lái)預(yù)測(cè)潛在產(chǎn)出的增長(zhǎng)率。

為進(jìn)一步研究產(chǎn)出缺口的通脹效應(yīng)，可由式(2)分別估計(jì)出各省區(qū)的產(chǎn)出缺口，再通過(guò)構(gòu)建式(6)的PVAR模型獲得產(chǎn)出缺口與通貨膨脹相互之間的脈沖效應(yīng)，進(jìn)而研究二者之間的動(dòng)態(tài)效應(yīng)。

(6)

其中：CPI為居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)，i、t、p分別表示地區(qū)、時(shí)期、滯后階數(shù)，γ、Γ、f、d分別為待估參數(shù)(向量、矩陣)。

四、實(shí)證研究

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源與變量說(shuō)明

為分別測(cè)算全國(guó)和各省的潛在產(chǎn)出與產(chǎn)出缺口，采用中國(guó)總量數(shù)據(jù)及29個(gè)省區(qū)1978—2014年的面板數(shù)據(jù)，為了數(shù)據(jù)的一致性與可獲得性，將重慶市與四川省的數(shù)據(jù)合并，西藏、香港、澳門和我國(guó)臺(tái)灣地區(qū)不包括在研究樣本中。全國(guó)及各省區(qū)生產(chǎn)總值、生產(chǎn)總值指數(shù)來(lái)自中宏數(shù)據(jù)庫(kù)，固定資本形成總額、固定資本投資價(jià)格指數(shù)來(lái)自CEIC數(shù)據(jù)庫(kù)，全國(guó)和各省區(qū)CPI的數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站，15～64歲人口數(shù)來(lái)自白重恩等的研究成果[10]。由于沒(méi)有資本存量的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，因此沿用張軍等[11]的方法及結(jié)果估算全國(guó)及各地區(qū)的固定資本存量，取資本折舊率為9.6%。全國(guó)、各省區(qū)生產(chǎn)總值和固定資本存量均以1978年為基年的可比價(jià)格計(jì)算。

(二)實(shí)證結(jié)果

對(duì)式(1)取對(duì)數(shù)后采用最小二乘法估計(jì)，得到式(5)的估計(jì)結(jié)果：

(7)

式(7)是通過(guò)施加規(guī)模報(bào)酬不變約束后得到的估計(jì)結(jié)果，各參數(shù)的估計(jì)值均在1%的水平下顯著不為0，R-Square=0.990 5，F(xiàn)-Statistics=3 681.76，P-Value<0.000 1。

圖1給出了1979—2014年中國(guó)潛在產(chǎn)出增長(zhǎng)率、實(shí)際產(chǎn)出增長(zhǎng)率與產(chǎn)出缺口的實(shí)證結(jié)果。結(jié)果表明：① 中國(guó)的實(shí)際經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈現(xiàn)出一定的周期性，改革開放以來(lái)先后經(jīng)歷了3個(gè)高經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)期(1982—1988、1991—1997、2002—2008)，這3個(gè)時(shí)期平均每期的實(shí)際經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率都高于10%，并且產(chǎn)出缺口由負(fù)值轉(zhuǎn)向正值，這意味著在經(jīng)濟(jì)高增長(zhǎng)時(shí)期的后程，實(shí)際產(chǎn)出都高于正常產(chǎn)出的潛在產(chǎn)出水平值，從而加大了通貨膨脹壓力。這一特征在前2個(gè)高經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)期尤為明顯，主要原因是受經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的影響和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)主要依賴于要素的投入，即經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)表現(xiàn)為低質(zhì)量的粗放式經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，而非通過(guò)提高生產(chǎn)率而獲得。② 近年來(lái)，經(jīng)濟(jì)增速明顯放緩，人口老齡化日趨嚴(yán)重以及難以為繼的高投資率，外加全球經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇乏力，外部需求較弱，是經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)難以為繼的內(nèi)、外部因素。圖2顯示，全國(guó)與東、中、西部的產(chǎn)出缺口所呈現(xiàn)的趨勢(shì)大致相同，這表明了本文所采用的方法較為穩(wěn)健。

圖1 中國(guó)潛在產(chǎn)出增長(zhǎng)率、實(shí)際產(chǎn)出增長(zhǎng)率與產(chǎn)出缺口序列

圖2 中國(guó)及東、中、西部產(chǎn)出缺口時(shí)間序列

表1給出了潛在產(chǎn)出增長(zhǎng)率及其分解的結(jié)果。結(jié)果表明：產(chǎn)出缺口呈現(xiàn)古典的正負(fù)周期性波動(dòng)；20世紀(jì)90年代起資本貢獻(xiàn)的潛在產(chǎn)出增長(zhǎng)率持續(xù)上升，至2009年開始有所回落；隨著人口老齡化問(wèn)題的日益嚴(yán)重，勞動(dòng)力貢獻(xiàn)的潛在產(chǎn)出增長(zhǎng)率低于資本貢獻(xiàn)的潛在產(chǎn)出增長(zhǎng)率，并且在2014年15～64歲勞動(dòng)力人口出現(xiàn)了負(fù)增長(zhǎng)；自2005年起，全要素生產(chǎn)率貢獻(xiàn)的潛在產(chǎn)出增長(zhǎng)率持續(xù)下降。

由式(5)可知，通過(guò)預(yù)測(cè)資本、勞動(dòng)力、全要素生產(chǎn)率的變化率可以估計(jì)出潛在產(chǎn)出增長(zhǎng)率。世界銀行的Isimulate平臺(tái)提供了世界主要國(guó)家資本、15～64歲人口數(shù)、TFP增長(zhǎng)率等數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)庫(kù)中的資本存量數(shù)據(jù)是以穩(wěn)定的資本產(chǎn)出比來(lái)選擇基年的資本存量(美元價(jià))，本文采用張軍關(guān)于資本存量的測(cè)算方法與結(jié)果并更新至2014年，2015年及其以后的資本存量增長(zhǎng)率采用GM(1,1)方法來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)；2015年及以后的15～64歲人口數(shù)增長(zhǎng)率、TFP增長(zhǎng)率采用世界銀行Isimulate平臺(tái)的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。有關(guān)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)見(jiàn)表2。

表1 中國(guó)潛在產(chǎn)出增長(zhǎng)率及其分解 %

表2 中國(guó)潛在產(chǎn)出增長(zhǎng)率預(yù)測(cè) %

注：TFP增長(zhǎng)率、15～64歲人口增長(zhǎng)率預(yù)測(cè)值來(lái)自世界銀行Isimulate平臺(tái)，資本增長(zhǎng)率預(yù)測(cè)值根據(jù)GM(1，1)模型預(yù)測(cè)

表2表明，隨著中國(guó)進(jìn)入經(jīng)濟(jì)下行階段，潛在產(chǎn)出增長(zhǎng)率不斷下降，2018年潛在產(chǎn)出增長(zhǎng)率將下降至6.117 4%。其主要原因是TFP、資本、勞動(dòng)力增長(zhǎng)率的持續(xù)下降?？梢灶A(yù)見(jiàn)未來(lái)幾年中國(guó)的產(chǎn)出缺口將由正值轉(zhuǎn)為負(fù)值，即從總需求大于總供給轉(zhuǎn)向總供給大于總需求的態(tài)勢(shì)，因此“十三五”時(shí)期的經(jīng)濟(jì)政策應(yīng)當(dāng)是以推進(jìn)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革為主線，適度擴(kuò)大總需求。

表3顯示CPI與OG之間存在顯著的雙向Granger因果關(guān)系，即產(chǎn)出缺口的變化是引起通貨膨脹變化的Granger原因，通貨膨脹的變化也是引起產(chǎn)出缺口變化的Granger原因。這表明了產(chǎn)出缺口與通貨膨脹之間是相互影響、相互制約的內(nèi)生關(guān)系，這也支持了本文采用PVAR模型對(duì)產(chǎn)出缺口與通貨膨脹之間的內(nèi)生動(dòng)態(tài)關(guān)系進(jìn)行研究的方法。

表3 Panel VAR模型的Granger因果檢驗(yàn)(Wald檢驗(yàn)法)

表4 Panel VAR模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果

注：采用系統(tǒng)GMM估計(jì)，工具變量為內(nèi)生變量的滯后1-3期；括弧內(nèi)的數(shù)值代表估計(jì)系數(shù)的P值；“*”“**”“***”分別表示在10%、5%、1%水平下回歸系數(shù)顯著不為0

對(duì)式(6)的PVAR模型采用系統(tǒng)GMM方法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，表4給出了PVAR(3)模型參數(shù)的估計(jì)結(jié)果。本文采用BIC準(zhǔn)則選擇模型的最優(yōu)滯后階數(shù)，模型特征方程的根的倒數(shù)均在單位圓內(nèi)，表明模型是穩(wěn)定的。據(jù)表4，從CPI關(guān)于CPI與產(chǎn)出缺口的滯后項(xiàng)的回歸結(jié)果看，CPI自身的滯后項(xiàng)和產(chǎn)出缺口的滯后項(xiàng)對(duì)當(dāng)期的CPI均有顯著的影響。其中CPI關(guān)于其自身滯后1期的回歸系數(shù)為1.001 9，大于1，表明通貨膨脹的持久效應(yīng)很大程度上來(lái)自于通貨膨脹自身的慣性；而CPI關(guān)于產(chǎn)出缺口滯后1期的回歸系數(shù)為0.315 4，顯著大于0，這說(shuō)明如果當(dāng)前的實(shí)際產(chǎn)出高于潛在產(chǎn)出，產(chǎn)出缺口為正，且對(duì)未來(lái)1期的通貨膨脹具有顯著的正向影響。

進(jìn)一步觀察模型的脈沖響應(yīng)函數(shù)。圖3是產(chǎn)出缺口對(duì)CPI的正交化脈沖響應(yīng)函數(shù)圖，它描繪了CPI的一個(gè)正交化沖擊對(duì)產(chǎn)出缺口當(dāng)前值和未來(lái)值的影響，可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)CPI受到一個(gè)單位的正交化沖擊時(shí)，會(huì)對(duì)產(chǎn)出缺口未來(lái)4期產(chǎn)生負(fù)向的沖擊效果，其中對(duì)未來(lái)第2期的影響最大，隨后逐步上升至未來(lái)第8期開始衰減。這表明在通貨膨脹受到一個(gè)外生的正向沖擊時(shí)，生產(chǎn)資料價(jià)格和產(chǎn)品物價(jià)在當(dāng)期上漲會(huì)降低未來(lái)產(chǎn)品的供給量和居民的需求量，從而收窄產(chǎn)出缺口，但通貨膨脹對(duì)產(chǎn)出缺口的抑制力在未來(lái)第2期達(dá)到最大后會(huì)逐步衰減。圖4是CPI對(duì)產(chǎn)出缺口的正交化脈沖響應(yīng)函數(shù)圖，它描繪了產(chǎn)出缺口的一個(gè)正交化沖擊對(duì)CPI當(dāng)前值和未來(lái)值的影響，可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)產(chǎn)出缺口受到一個(gè)單位的正交化沖擊時(shí)，會(huì)對(duì)CPI當(dāng)前值和未來(lái)短期產(chǎn)生顯著的正向沖擊效果，其中對(duì)未來(lái)第1期的影響最大，隨后逐步衰減并收斂于0。這表明在產(chǎn)出缺口受到一個(gè)外生的正向沖擊時(shí)，產(chǎn)出缺口加大會(huì)在短期內(nèi)加劇通貨膨脹，并且產(chǎn)出缺口的通脹效應(yīng)在未來(lái)第1期最為顯著，隨后逐步衰減。

圖3 產(chǎn)出缺口對(duì)CPI的脈沖響應(yīng)

注：上、下兩條曲線之間的區(qū)域表示脈沖響應(yīng)值95%的置信區(qū)間

五、結(jié)論與政策建議

本文采用改進(jìn)的生產(chǎn)函數(shù)法對(duì)中國(guó)改革開放以來(lái)的潛在產(chǎn)出增長(zhǎng)率和產(chǎn)出缺口進(jìn)行了估算，這一方法可以直觀描述各要素變化對(duì)潛在產(chǎn)出增長(zhǎng)率的作用機(jī)制并能夠?qū)ξ磥?lái)潛在產(chǎn)出增長(zhǎng)率進(jìn)行有效的估計(jì)，因而優(yōu)于HP濾波等傳統(tǒng)的單變量分析方法。在此基礎(chǔ)上使用PVAR模型分析了中國(guó)產(chǎn)出缺口的通脹效應(yīng)，并對(duì)中國(guó)在經(jīng)濟(jì)新常態(tài)情景下的潛在產(chǎn)出增長(zhǎng)率進(jìn)行了預(yù)測(cè)。結(jié)果表明：中國(guó)的產(chǎn)出缺口呈現(xiàn)古典的正負(fù)周期性波動(dòng)；20世紀(jì)90年代起資本貢獻(xiàn)的潛在產(chǎn)出增長(zhǎng)率持續(xù)上升，至2009年才有所回落；勞動(dòng)力貢獻(xiàn)的潛在產(chǎn)出增長(zhǎng)率低于資本貢獻(xiàn)的潛在產(chǎn)出增長(zhǎng)率；自2005年起全要素生產(chǎn)率貢獻(xiàn)的潛在產(chǎn)出增長(zhǎng)率持續(xù)下降；通貨膨脹與產(chǎn)出缺口之間存在顯著的雙向Granger因果關(guān)系；通貨膨脹的外生沖擊對(duì)產(chǎn)出缺口具有顯著的負(fù)效應(yīng)，生產(chǎn)資料價(jià)格和產(chǎn)品物價(jià)在當(dāng)期上漲會(huì)降低未來(lái)產(chǎn)品的供給量和居民的需求量，從而收窄產(chǎn)出缺口；產(chǎn)出缺口的外生沖擊對(duì)通貨膨脹具有顯著的正向影響，產(chǎn)出缺口的通脹效應(yīng)在未來(lái)第1期達(dá)到最大，之后逐步衰減；在經(jīng)濟(jì)新常態(tài)情景下中國(guó)未來(lái)幾年的潛在產(chǎn)出增長(zhǎng)率將下降至6%左右，產(chǎn)出缺口的收窄有利于緩和通脹壓力。上述結(jié)論的政策含義是明確的：

(1)調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)，實(shí)現(xiàn)要素高效配置?！笆濉睍r(shí)期產(chǎn)出缺口呈現(xiàn)總供給大于總需求的趨勢(shì)，并且隨著國(guó)內(nèi)外需求的轉(zhuǎn)弱，供給和需求不平衡、不協(xié)調(diào)的矛盾愈加凸顯。一方面，鋼鐵、水泥、玻璃、煤炭等多行業(yè)、大面積的產(chǎn)能過(guò)?，F(xiàn)象難以通過(guò)新增需求的單一手段消化過(guò)剩產(chǎn)能；另一方面，集成電路、智能制造等中高端產(chǎn)品、差異化程度高的產(chǎn)品卻嚴(yán)重供給不足；更重要的是，隨著人口結(jié)構(gòu)的變化，15～64歲勞動(dòng)力人口數(shù)不再增加并開始下降，農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力向非農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力的轉(zhuǎn)移日趨飽和，傳統(tǒng)的城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟(jì)模式逐步弱化，勞動(dòng)力短缺日趨嚴(yán)重，工業(yè)企業(yè)的勞動(dòng)力成本不斷上升，勞動(dòng)力供給不足難以支撐經(jīng)濟(jì)的高速增長(zhǎng)。因此，通過(guò)淘汰落后產(chǎn)能的企業(yè)、行業(yè)，把勞動(dòng)力從落后產(chǎn)能、產(chǎn)能過(guò)剩的行業(yè)中解放出來(lái)并轉(zhuǎn)移到戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)中，在實(shí)現(xiàn)人力資源優(yōu)化配置的同時(shí)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級(jí)、經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)步增長(zhǎng)。

(2)著力推進(jìn)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，提升全要素生產(chǎn)率。在宏觀經(jīng)濟(jì)政策中，需求側(cè)的政策主要是針對(duì)短期的經(jīng)濟(jì)總量施行的刺激或收縮，供給側(cè)的政策更多的是面向長(zhǎng)期、全局經(jīng)濟(jì)發(fā)展的結(jié)構(gòu)優(yōu)化與協(xié)調(diào)匹配。在經(jīng)濟(jì)新常態(tài)時(shí)期，受制于勞動(dòng)力供給的下降和高投資率的難以為繼，經(jīng)濟(jì)增速明顯放緩。通過(guò)增加要素投入的需求側(cè)刺激經(jīng)濟(jì)政策會(huì)進(jìn)一步加劇要素扭曲，未來(lái)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展需要更多地依靠提高全要素生產(chǎn)率的供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革來(lái)實(shí)現(xiàn)。因此，政府可以適當(dāng)弱化經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)目標(biāo)，著力于提高效率的供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，降低要素配置扭曲的程度，提高供給結(jié)構(gòu)對(duì)需求變化的適應(yīng)性和靈活性，提高全要素生產(chǎn)率，從過(guò)去強(qiáng)調(diào)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度轉(zhuǎn)向重視經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量，通過(guò)轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)健康穩(wěn)定發(fā)展。

(3)積極培育壯大新動(dòng)能，加快發(fā)展新經(jīng)濟(jì)。當(dāng)前，中國(guó)經(jīng)濟(jì)正面臨增長(zhǎng)率下滑、增長(zhǎng)動(dòng)力不足的巨大壓力，亟須尋找新的動(dòng)力源泉來(lái)對(duì)沖舊動(dòng)能的衰退。世界經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)越來(lái)越依靠以信息技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)為代表的新技術(shù)、新業(yè)態(tài)，以技術(shù)創(chuàng)新為引領(lǐng)，以知識(shí)、技術(shù)、信息、數(shù)據(jù)等新生產(chǎn)要素為支撐的經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動(dòng)能正在形成。中國(guó)在實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略的過(guò)程中，經(jīng)濟(jì)新舊動(dòng)能逐步交替、相互交織，并將持續(xù)一個(gè)時(shí)期，盡管“互聯(lián)網(wǎng)+”等新經(jīng)濟(jì)的成長(zhǎng)速度明顯高于傳統(tǒng)制造業(yè)，但新動(dòng)能的釋放速度慢于舊動(dòng)能下降的速度，新動(dòng)能還不足以支撐中國(guó)未來(lái)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。因此，政府應(yīng)當(dāng)制定更多的優(yōu)惠政策，大力發(fā)展智能制造、定制化服務(wù)、網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)等新經(jīng)濟(jì)，加快推動(dòng)“大眾創(chuàng)業(yè)、萬(wàn)眾創(chuàng)新”的進(jìn)程，激發(fā)經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動(dòng)能，使新經(jīng)濟(jì)和傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)成為中國(guó)經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展的“雙引擎”。

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