第三產業產出缺口外生因素影響研究

包艷龍

〔摘要〕本文基于小波降噪法對中國1986—2014年第三產業產出缺口進行了估算，發現中國第三產業產出缺口呈頻繁周期性波動，但波動幅度逐漸減小。預測結果表明中國第三產業產出缺口在短期上漲后，又徘徊在零以下，呈現“兩負一正”的波動周期。利用估算的第三產業產出缺口，分析各外生因素對中國產出缺口的影響，發現居民收入差距過大是影響中國第三產業產出的最大障礙，應通過稅收、轉移支付、完善社會保障體系等手段降低其對第三產業產出的沖擊。

〔關鍵詞〕第三產業；潛在產出；產出缺口；居民收入

中圖分類號：F1213文獻標識碼：A文

章編號：10084096（2015）05006606

一、引言

產出缺口是實際產出與潛在產出之間的差值。潛在產出的高低、產出缺口的方向、大小及變化趨勢，是國家宏觀調控方向和調控力度選擇的重要參照之一。若一經濟體產出缺口為負值，實際產出小于潛在產出，說明此時此經濟體內有大量閑置資源，宏觀經濟調控時應采用擴張性財政政策和貨幣政策；若-經濟法產出缺口為正值，則意味著經濟過熱，應采取緊縮性財政政策和貨幣政策。因此，潛在產出和產出缺口測量的準確性對經濟預測和宏觀經濟政策的制定都產生極大的影響。近年來，潛在產出估算方法不斷完善，尤其是將小波降噪技術應用到該領域，估算精準性進一步提高，保證產出缺口指標對宏觀調控具有參考價值。

產出缺口小往往被認為是經濟健康發展的象征，然而，經濟體在運行發展過程中，外界因素經常會對產出缺口形成沖擊，使產出缺口拉大。過度耗費自然資源、污染環境，強行增加實際產出，對產出缺口形成沖擊，這是不可持續的，顯然是不好的；如果產出缺口的增加是因為技術進步的沖擊，并沒有對外界產生損害，這顯然是好的。因此，有必要對產出缺口的影響因素進行區分，分析各影響因素對產出缺口的影響，尋找導致產出缺口產生的原因，定向精準調控，以提高宏觀調控的效率及效果。

國外在產出缺口影響因素方面的研究文獻較為豐富。Fuhrer[1]以美國1966—1993年數據為樣本，構建產出缺口函數和貨幣政策反應函數，分析通貨膨脹和產出缺口的變化程度之間的相互替代關系。Tootell[2]分析了美國1973—1996年通貨膨脹變動情況，同時估算此期間貿易權重較大的七大第三產業國（G7）的產出缺口，建立擴展的菲利普斯曲線，發現二者之間的相關性不大。Yash[3]估算了1961—2003年季度產出缺口，修改了傳統的菲利普斯曲線模型，在模型中引入超過單位勞動價格周期性利潤的概念，分析通貨膨脹的變化而導致生產力的變化對單位勞動成本的影響。Claus[4]采用HP濾波、Kalman濾波等分析工具估算了新西蘭1971年第一季度至1999年第三季度GDP產出缺口。在產出缺口與通貨膨脹簡單模型的基礎上，加入通貨膨脹預期因素，構建產出缺口和通貨膨脹關系模型，分析二者之間的變化關系。Allard[5]估算了8個中東歐CEE國家的產出缺口，實證分析檢驗波蘭的通貨膨脹和其他相關宏觀經濟因素與這8個國家的產出缺口、CPI之間的相關關系，發現波蘭國內的宏觀經濟因素對通貨膨脹的影響逐漸減弱，而貿易一體化的推進對該國通貨膨脹的影響力度卻在增加。Billmeier[6]基于歐洲國家評估了四種常用產出缺口估算方法的實用性，發現根據產出缺口來制定政策是非常困難的，還應考慮就業等其他因素。Garratt等[7]運用美國1991—2010年季度數據分析了通貨膨脹與產出缺口的關系，并嘗試運用產出缺口預測通貨膨脹，發現預測結果對于產出缺口估算方法和數據處理方法敏感程度都很高。

國內在產出缺口影響因素方面的研究，主要以分析通貨膨脹對產出缺口的影響的文獻較多。劉斌和張懷清[8]估算了中國1992—2001年季度潛在產出和產出缺口，在此基礎上分析中國產出缺口與通貨膨脹之間的關系。王煜[9]在估算中國產出缺口的基礎上，采用Granger因果檢驗技術分析產出缺口與通貨膨脹之間的關系。張鴻武[10]以中國1995—2008年數據為樣本，采用雙變量GARCH模型實證分析產出缺口與通貨膨脹之間的替代關系，發現二者之間存在顯著的非對稱雙向替代關系。張宗新和張雪嬌[11]估算中國產出缺口和貨幣缺口，并分析二者與通貨膨脹、房市之間的關系，發現貨幣缺口是通貨膨脹的重要因素，產出缺口短期內對通貨膨脹有正向效應，房市與通貨膨脹之間正向相關。潘海峰和李志民[12]在估算中國產出缺口和貨幣缺口的基礎上，實證分析二者之間的關系，發現二者之間相關性較大。從以上文獻分析可知，現有文獻基本上都是關于產出缺口與某一經濟變量之間的相關關系分析，而且大都基于對國內生產總值產出缺口的估算。本文在估算第三產業產出缺口的基礎上，衡量各內生因素對第三產業產出缺口的影響，有較強的理論與現實意義。

二、估算方法與結果

本文采用較為先進的小波降噪法來估算潛在產出及產出缺口。小波降噪法最初是在應用數學上發展起來的，后來廣泛應用到物理、化學、工程等領域。但是在經濟領域的研究仍處于起步階段。雖然國外已經有一些研究成果，但是采用小波降噪法研究潛在產出和產出缺口還很少。國內只有楊天宇和黃淑芬[13]提出小波降噪法在產出缺口估算中的應用，但只使用一維小波基進行處理，并未使用多層次的小波分解，不利于時間序列平穩及深層次地分析數據發展趨勢。

使用小波分析法估算潛在產出的基本原理是：把實際產出自然對數序列Yt看做是一個被“污染”的信號，它包括趨勢成分和周期成分兩個部分。其中，趨勢成分就是潛在產出，周期成分就是產出缺口，即：

Yt=Y*t-ηt

其中，Yt為實際產出序列，Y*t為潛在產出序列，ηt為產出缺口序列。這里產出缺口（周期成分）是在長期趨勢上的暫時性的波動，不影響產出的長期發展，可以認為是“噪聲”。

具體解釋是：假如把實際產出看做是包含著“污染”的信號s（t），潛在產出看做是一個信號f（t），產出缺口則是原始信號的周期成分e（n），則式（1）可表示為如下噪聲模型：

s（t）=f（t）+δe（n）

其中，δ表示噪聲強度。小波分析法是采用小波變換技術，抑制噪聲ηt，從而在實際產出Yt提取潛在產出Y*t部分，之后估算產出缺口（Ye-Y*t），此過程便稱為小波降噪（Wavelet Denoising）。使用小波降噪法處理數據時，降噪方法、小波基、分解層數的選擇不同，對處理結果的影響顯著。在小波基與降噪方法的最優組合確定方面，本文采用均方誤差與降噪比特征值進行比較。本文數據選取1986—2014年第三產業生產總值年度數據，采用GDP平減指數把名義第三產業生產總值轉換為以1986年為基期的實際第三產業生產總值。

本文采用Matlab R2012a軟件來實現小波降噪的數據處理。針對以1986年為基期的第三產業生產總值年度數據時間序列，通過計算信噪比（SNR）和最小均方誤差（MSE），比對不同的處理結果。小波降噪法包括閾值法、模極大值法和相關法等。閾值的確定主要有以下數學模型：一是由Donoho-Johnstone提出的閾值確定模型，也作為缺省閾值模型。二是Birge-Massart策略所確定的閾值。三是小波包變換中的penalty閾值。本文分別選取不同的分解層數及不同的閥值比較分析，得出選擇dmey小波基做三層濾波，使用penalty閾值法處理數據，最優降噪組合為（Penalty閾值降噪，3，dmey），估算中國第三產業實際產出與潛在產出的差額占實際產出的百分比表示產出缺口。

中國第三產業產出缺口最高年份是1987年的424，最低年份是1990年的-479?？傮w來看，中國第三產業產出缺口呈周期性波動，波動較為頻繁，但波動幅度逐步減小。這是由于多年來中國市場經濟制度逐步完善，運用宏觀調控政策的力度和時機更為準確，從而緩解了第三產業產出缺口的波動。2010年以來中國第三產業產出缺口幾乎處于零以下的區域，這說明近年來中國第三產業總供給是大于總需求的。按波動趨勢來看，2013年第三產業產出缺口應略大于零，但缺口仍處于負值區域，這說明中國第三產業下行壓力較大。2014年產出缺口反彈到正值區域，這是否說明中國第三產業有“回暖”的趨勢呢？為驗證該趨勢，我們利用Kalman 濾波方法預測2015年和2016年第三產業產值序列，再次利用小波降噪法估算中國第三產業產出缺口。估算結果顯示，2015年和2016年產出缺口分別為-036和-019。中國第三產業產出缺口在短期上漲后，又徘徊在零以下，呈現“兩負一正”的波動周期。2014年中國第三產業增速雖首次超過第二產業，但行業在未來幾年內可能無法出現高速增長的情況。因此，應進一步加大第三產業的支持力度，打破中國第三產業負產出缺口的現狀。

三、相關因素分析

改革開放以來，中國一直處于不斷的轉型變革期，社會、經濟、制度等外生因素都發生著巨大的變遷。因此，在分析中國第三產業產出缺口影響機制時，外生因素顯得尤為重要。而且，在分析各外生因素影響程度時，可以根據各外生因素影響的方向及大小，定向精準地實施宏觀調控政策，以保證政策實施的效果。

1指標設計

本文從制度安排和政策支持、產業規?；洜I水平、經濟社會發展水平以及其他因素設置外生因素指標。

制度安排和政策支持。關于制度安排和政策支持因素的指標設計仍沒有形成統一做法，本文參照Geoffrey（2006）的設計方式，采用以下三方面來刻畫：一是產權制度。綜合考慮指標的有效性、數據獲得難易程度以及中國經濟發展情況和制度特征，產權制度用非國有工業總產值占全部工業總產值的比重來表示，用此指標來衡量中國產權變革和市場化進程。其中，國有工業總產值和工業總產值可從《中國統計年鑒》和《新中國五十年統計資料匯編》中直接獲得。二是市場化指數。綜合現有文獻對市場化指標的設計，以及本文的研究目的，本文用產權制度來表示市場化程度，也用非國有工業占比來表示，這樣既簡化了分析模型，也較易于評價。三是政府對經濟資源的控制和配置程度。在刻畫政府對經濟資源的控制和配置程度方面采用政府財政收支總和占GDP的比重來表示政府的參與程度，由此來反映體制因素對經濟增長的影響。

產業規模化經營水平。本文主要考慮的要素是第三產業產出的占比指標做為產業規?；洜I水平。

經濟社會發展水平。本文從城市化水平、國民收入水平及生活水平三個方面評價經濟社會發展水平。其中，城市化水平用城鎮人口數與全國總人口的比值來表示，國民收入水平用城鎮人均可支配收入、農村人均可支配收入來表示，生活水平用城鎮恩格爾系數和農村恩格爾系數來表示。

其他因素。一是國際因素。本文用中國經濟一體化水平來表示，即進出口總額占GDP比重。二是交通運輸情況。此指標反映交通運輸的便捷程度，用公路、鐵路、航空及內河航道里程環比增長率來表示。三是自然環境因素。這里主要考慮自然災害以及環境污染治理情況。自然災害影響最大的是第一產業，對其他產業也有影響，但略微會小些。本文用受災程度來表示。四是人口因素。人口因素主要包括人口數量和人口質量兩個方面。其中，人口數量指的是人口的增減情況，人口質量指的是人口結構變化等。人口增減主要通過勞動力的供給和消費需求來影響產出缺口，此指標用人口自然增長率來表示。人口結構變化這里主要用人口老齡化程度表示。

2模型設定和數據說明

為模型估計與實際相符，本文中涉及所有產出及相關數據，均采用GDP平減指數轉換為1986年實際數值。

外生因子影響模型中，設定相關變量如表1所示。其中，tdg為產業規?；洜I水平指標，即第三產業產出占總產出的比值； enn與enc分別為農村恩格爾系數與城鎮恩格爾系數，即分別為農村、城鎮居民食品支出占總支出的比重； ctp為城鎮人口占比，即成鎮人口與全國總人口的比值； fin為財政收支占比，即政府財政收支總和與GDP的比值；nbt為非國有工業占比，即非國有工業總產值占全部工業總產值的比重；old為人口老齡化程度，具體用各年65歲以上老年人口占總人口的比重來表示；pop為人口增減因素，即人口自然增長率；tra為交通運輸發展程度，具體為公路、鐵路、航空及內河航道總里程環比增長率；iae為經濟一體化水平，即進出口總額占GDP的比重；dis為受災程度，由于自然災害的影響以農業為主，因而這里統計受災程度也以與農業相關的水災、旱災為主，具體指標為全國成災面積。

tdg、inn、inc、enc、ctp、fin、nbt、pop、tra數據通過各年中國統計年鑒中相關數據整理計算而得；dis數據來源于《中國農村統計年鑒》，并經整理而得；old數據來源于《中國統計年鑒》人口篇（1988年數據來源于《中國人口統計年鑒》），并經整理而得。涉及所有經濟指標數據，均統一采用GDP平減指數轉換以1986年為基期的實際數據。具體相關指標統計特征如表2所示。

3實證檢驗及結果

（1）時間序列單位根檢驗

由單位根檢驗結果表3可知，水平檢驗情況下nbt（非國有工業占比）、fin（財政收支占比）、ctp（城鎮人口占比）、inc（城鎮人均可支配收入）、inn（農村人均可支配收入）、enc（城鎮恩格爾系數）、enn（農村恩格爾系數）、tdg（第三產業占比）、iae（經濟一體化水平）、tra（交通運輸發展程度）、dis（受災程度）、pop（人口自然增長率）、old（人口老齡化程度）13個外生因子變量ADF檢驗值均大于臨界值，不平穩；一階差分檢驗結果顯示，除fin、inn外其他11個變量檢驗值均小于臨界值，平穩；fin、inn二階差分檢驗結果顯示，ADF檢驗值小于臨界值，平穩。因而得出結論，nbt、ctp、inc、enc、enn、tdg、iae、tra、dis、pop、old含有一個單位根，均為一階單整時間序列，fin、inn含有兩個單位根，為二階單整時間序列。

二階差分檢驗

fin11054374394

inn11055564394

注：截距、時間趨勢，1表示有，0表示無；*、**和***分別表示10%、5%和1%臨界水平。

（2）協整檢驗

nbt、ctp、inc、enc、enn、tdg、iae、tra、dis、pop、old均為一階單整時間序列，由上文可知，gap3為一階單整時間序列，因而這些變量之間符合協整檢驗前提，采用EG兩步法對gap3與nbt、ctp、inc、enc、enn、tdg、iae、tra、dis、pop、old進行協整檢驗。分別用gap3對nbt、ctp、inc、enc、enn、tdg、iae、tra、dis、pop、old進行最小二乘回歸，得到殘差序列，對各殘差序列值進行單位根檢驗，結果如表4所示。

由表4可知，gap3與各外生因子回歸結果的殘差序列，ADF檢驗值均小于1%臨界值，因而均為平穩序列。由此可知，gap3與nbt、ctp、inc、enc、enn、tdg、iae、tra、dis、pop、old具有協整關系。

表5的格蘭杰因果檢驗結果表明，Tra是gap3的單向原因，ctp、enc、enn、tdg、iae、old與gap3之間具有雙向格蘭杰因果關系，因而對這些變量之間繼續進行脈沖響應分析。

（4）脈沖響應分析

gap3與ctp、enc、enn、tdg、iae、tra、old之間建立VAR模型，在此基礎上建立脈沖響應函數。結果表明，iae（經濟一體化水平）、Tra（交通運輸發展程度）、tdg（產業規?；洜I水平）、ctp（城市化水平）對中國第三產業產出缺口有正向沖擊。各指標在第二期至第三期影響達到峰值，之后影響逐漸減退，并趨近于零。其中，iae影響最為強烈，Tra和tdg影響也較為顯著。enc、old和enn對中國第三產業產出缺口有負向沖擊。各指標在第二期影響達到峰值，到第六期后逐漸趨近于零。在所有影響因素中，enc影響最為強烈，遠遠高于其他外生因素。

四、結語

本文基于小波降噪法對中國1986—2014年第三產業產出缺口進行估算，發現中國第三產業產出缺口呈頻繁周期性波動，但波動幅度逐漸減小。這是由于多年以來中國市場經濟制度逐步完善，運用宏觀調控政策的力度和時機更為準確，從而緩解了第三產業產出缺口的波動。利用Kalman 濾波法預測2015年和2016年第三產業產值序列，再次利用小波降噪法估算中國第三產業產出缺口。估算結果顯示，2015年和2016年產出缺口分別為-036和-019。中國第三產業產出缺口在短期上漲后，又徘徊在零以下，呈現“兩負一正”的波動周期。這說明行業在未來幾年內可能無法出現高速增長的情況。應進一步加大第三產業的支持力度，打破中國第三產業負產出缺口的現狀。利用估算的第三產業產出缺口，分析各外生因素對中國產出缺口的影響，發現產業規?；洜I、交通運輸發展程度等因素對中國第三產業產出缺口正向影響顯著。這表明當中國第三產業出現持續的正產出缺口時，可能并不需要實施逆向的調控政策，因為這是由于產業規?；洜I、交通運輸發展程度等因素沖擊帶來的，這種沖擊可能是利大于弊的，即第三業產出缺口適度增加并不會帶來過多資源的浪費。當中國第三產業出現持續的負產出缺口時，很有可能是由于居民收入差距過大、人口老齡化或是自然災害造成的，應根據原因采取相應措施，以有效減小中國第三產業產出缺口。值得關注的是中國居民收入差距過大是影響中國第三產業產出的最大障礙，應通過稅收、轉移支付、完善社會保障體系等手段降低其對第三產業產出的沖擊。

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（責任編輯：韓淑麗）