中国农业产出缺口估算与基于通径分析法的实证分析
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[摘 要]文章估计了我国样本期间农业产出缺口，并对未来两年农业产出缺口进行了预测，发现我国农业产出缺口呈正负交替波动，波动幅度逐步减小，两年内我国产出缺口将保持在正常的波动区间。利用估计的农业产出缺口，基于通径分析法分析了各因素对我国农业产出缺口的影响，发现技术研发、资本积累、人口增长及基础交通设施建设对我国农业产出缺口正向影响显著；人口老龄化、居民收入差距过大可能是影响我国农业发展的最大障碍。
[关键词]农业；产出缺口；通径分析法
[中图分类号]F322 [文献标识码]A [文章编号]1672-2426（2015）11-0050-05
产出缺口是实际产出与潜在产出之间的差值。由于资源配置、生产战略等各种原因，往往会导致实际产出水平高于或低于潜在产出水平，导致产出缺口的存在。高低变换的产出缺口可以为宏观经济政策提供很好的导向作用。如果一经济体或某一产业产出缺口为正，且数据持续偏大，则可以说明，此时处于经济过热状态，因此，宏观经济政策调整时，应采取收缩的手段，抑制经济过热，防止通货膨胀的加剧，反之应采取扩张的手段，促进经济发展，防止通货紧缩的发生。然而，基于不同的测算方法得出的产出缺口结果并不相同，这极大地影响了产出缺口发挥宏观经济政策导向指示器的作用。近年来，小波降噪技术应用到潜在产出测算领域，进一步提高了产出缺口测算的精准性，为宏观调控提供了可靠的参考依据。
产出缺口小往往被认为是经济健康发展的象征，然而，经济体在运行发展过程中，外界因素经常会对产出缺口形成冲击，使实际产出偏离潜在产出。那么，是否所有使产出缺口增加的冲击都是不好的呢？我们认为显然不是，例如，过度耗费自然资源、污染环境，强行增加实际产出，对产出缺口形成冲击，这是不可持续的，显然是不好的；如果产出缺口的增加是因为技术进步的冲击，并没有对外界产生损害，这显然是好的。因此，有必要对产出缺口的影响因素进行区分，分析各影响因素对产出缺口的影响，使产出缺口指标对宏观调控更具参考价值。而且，这也有利于寻找导致产出缺口产生的原因，定向精准调控，对于提高宏观调控的效率及效果，有着十分重要的意义。本文从我国农业产出缺口角度出发，分析各内生经济变量对我国农业产出缺口的影响。文章接下来是这样安排的，首先是文献综述、其次是估计方法、数据来源及估计结果与分析，再次是相关因素分析，最后是结语。
一、文献综述
国外在产出缺口影响因素方面的研究文献较为丰富。例如，Fuhrer（1997）[1]以美国1966-1993年间共27年的数据为样本，构建产出缺口函数和货币政策反应函数，分析通货膨胀和产出缺口的变化程度之间的相互替代关系。Tootell（1998）[2]分析了美国在1973-1996年间的通货膨胀变动情况，同时测算此期间贸易权重较大的七大农业国（G7）的产出缺口，建立扩展的菲利普斯曲线，得出二者之间的相关性不大的结论。Allard（2007）[3]测算8个中东欧CEE国家的产出缺口，实证分析检验波兰的通货膨胀和其他相关宏观经济因素与这8个国家的产出缺口、CPI之间的相关关系。结果表明波兰国内的宏观经济因素对通货膨胀的影响逐渐减弱，而贸易一体化的推进对该国的通货膨胀的影响力度却在增加。Billmeier（2009）[4]基于欧洲国家评估了四种常用产出缺口估计方法的实用性，结果发现？押根据产出缺口来制定政策是非常困难的，还应考虑就业等其他因素。Garratt etc（2014）[5]运用美国1991至2010年的季度数据分析了通货膨胀与产出缺口的关系，并尝试运用产出缺口预测通货膨胀，结果发现：预测结果对于产出缺口估算方法和数据处理方法敏感程度都很高。
国内在产出缺口影响因素方面的研究，主要以分析通货膨胀对产出缺口的影响的文献较多。例如，刘斌和张怀清（2001）[6]估算了我国1992-2001年的季度潜在产出和产出缺口，在此基础上分析我国产出缺口与通货膨胀之间的关系。王煜（2005）[7]在测算我国产出缺口的基础上，采用Granger因果检验技术分析产出缺口与通货膨胀之间的关系。张鸿武（2009）[8]以我国1995-2008年间数据为样本，采用双变量GARCH模型实证分析产出缺口与通货膨胀之间的替代关系，结果表明二者之间存在显著的非对称双向替代关系。张宗新和张雪娇（2010）[9]测算我国产出缺口和货币缺口，并分析二者与通货膨胀、房市之间的关系，得出货币缺口是通货膨胀的重要因素，产出缺口短期内对通货膨胀有正向效应，房市与通货膨胀之间正向相关的结论。潘海峰和李志民（2014）[10]在测算我国的产出缺口和货币缺口的基础上，实证分析二者之间的关系，发现二者之间相关性较大。从以上文献分析可知，现有文献基本上都是关于产出缺口与某一经济变量之间的相关关系分析，而且大都基于对国内生产总值产出缺口的估算。本文在估算农业产出缺口的基础上，衡量各内生因素对农业产出缺口的影响，有较强的理论与现实意义。
二、估算方法与结果
本文采用较为先进的小波降噪法来估算潜在产出及产出缺口。
用小波分析方法估计潜在产出核心思想是：把实际产出视为被“污染”的信号，它包括趋势与周期两个成分。其中，趋势成分与周期成分分别就是要估计的潜在产出和产出缺口：
其中，Yt为实际产出序列，Yt为潜在产出序列，ηt为产出缺口序列。由于周期成分只是短期内的波动，并不影响长期的趋势，可以把它看做“噪声”。
本文采用Matlab R2012a软件来实现小波降噪的数据处理。针对以1986年为基期的农业生产总值年度数据时间序列，通过计算信噪比（SNR）和最小均方误差（MSE），比对不同的处理结果。小波降噪方法包括阈值方法、模极大值法和相关法等。可以利用以下数学模型确定阈值：首先是Donoho-Johnstone提出的缺省阈值模型；其次是Birge-Massart策略所确定的阈值；再次是小波包变换中的penalty阈值。本文分别选取不同的分解层数及不同的阀值，比较分析？熏得出选择dmey小波基做三层滤波，使用penalty阈值法处理数据，最优降噪组合为（Penalty阈值降噪，3，dmey），我国农业产出缺口以农业现实产出与潜在产出的差额占现实产出百分比来表示，结果如图1所示。
如图1所示，我国农业产出缺口呈正负交替波动，波动周期在2-3年。我国农业产出缺口最高的年份是1988年的0.64，1989年农业产出缺口反弹至最高值的-0.62。总体来看，我国农业产出缺口虽波动频繁，波动幅度逐步减小。这可能是由于1998年以来，我国的市场经济制度逐步完善，运用宏观调控政策的力度和时机更为准确，从而缓解了农业产出缺口的波动。
从近年来波动趋势来看，2009年产出跌入波谷后，2010、2011连续两年处于略高于潜在产出水平。这可能是由于2008年美国金融危机波及，我国经济下行压力较大，国家推出4万亿投资计划，刺激效果在2010年显现出来，并维持到2011年，2012后又恢复正常的波动趋势。近年来，我国经济下行压力加大，GDP增速持续下滑，经济步入发展相对较慢的“新常态”阶段。那么，在未来一段时间内，我国农业发展是否会受到大的冲击，偏离正常波动区间呢？为寻找答案，我们利用Kalman滤波方法预测2015与2016年农业产值序列，再次利用小波降噪方法估计我国农业产出缺口。估计结果显示，2015年、2016年我国农业产出缺口分别为0.21和-0.13，这说明我国农业并没有受大的冲击，产出缺口仍然保持在正常的波动区间。
三、相关因素分析
为发现导致我国农业产出缺口的影响因素，我们选取多变量进行相关因素分析。可以根据各因素影响的方向及大小，定向精准的实施宏观调控政策，以保证政策实施的效果。在进行相关因素分析时，利用多元回归分析只考虑了自变量对因变量的直接作用，没有分析自变量对因变量的影响，而通径分析方法对多元线性回归分析进行了拓展，破除了简单多元回归分析的局限性。
（一）通径分析法
通径分析法由数量遗传学家赖特（Sewall Wright）于1921年提出来的，该方法对因变量和自变量之间的简单相关系数进行分解，某一自变量通过其它自变量对因变量间接产生影响视为间接通径系数，自变量对因变量直接影响视为直接通径系数，该研究方法主要过程如下：
其中，r1y是自变量X1对因变量Y的简单相关系数。该方法研究的主要目的是将riy分解为Xi对Y的直接作用效果和Xi通过Yi（其它自变量）对因变量Y 的间接作用效果，可以用如下联立方程组来表示：
可以通过各通径系数和简单相关系数得出直接影响效果、间接影响效果及总的效果。但是，可能存在直接通径系数较大，间接通径系数很小，简单相关系数在排序上是居中的情况，这对选取哪个系数进行决策判断是很困难的，但可以利用通径分析中的决策系数来解决该问题。
我们将 称为直接决定系数，它代表自变量Xi对因变量Y的直接作用结果； 称为间接决定系数，它代表自变量通过其它自变量对因变量Y的间接作用结果；再用 来表示总的决定系数；则 就为决策系数。决策系数可以利用 计算获得，并可以通过决策系数 的大小来判断自变量Xi对因变量Y的影响能力。
从内生因素角度分析产出缺口的形成原因，根据经济增长理论及本文研究的需要，这里分别从技术进步、物资资本及金融发展三个维度设定指标。其中，技术进步用tec来表示，即R&D（研究与试验发展）经费支出与实际GDP比值；资本投入包括物质资本、人力资本、国际资本三个方面。物质资本k表示人均全社会固定资本投资（即全社会固定资本投资/总人口数）；人力资本h用各学历人口占比加权和来表示；国际资本int用实际利用外商直接投资与我国实际GDP的比值来替代；金融发展dep用存款总额与GDP的比值来表示。
从外生因素角度分析产出缺口的形成原因，主要从产业规模化经营水平、经济社会发展水平、制度和政策支持以及其他外在条件等。制度和政策支持主要选取产权制度、市场化指数、政府对经济资源的控制和配置程度三方面来刻画。经济社会发展水平采用城市化水平、国民收入水平及恩格尔系数三个指标。产业规模化经营水平主要用第三产业产出的占比指标来替代。其他因素包括国际因素、交通运输情况、自然环境因素、人口因素。政府对经济资源的控制和配置程度用fin表示，即采用政府财政收支占GDP的比重；产权制度和市场化指数用nbt表示，即非国有工业总产值占全部工业总产值的比重；城市化水平ctp用城镇人口数与全国总人口的比值来表示；经济一体化水平iae用进出口总额占GDP比重来表示；收入水平分别用城镇人均可支配收入inc、农村人均可支配收入inn来表示；生活水平用enc与enn为城镇恩格尔系数与农村恩格尔系数表示，分别为城镇与农村中食品支出占总支出的比重；产业规模化经营水平tdg用第三产业产出的占比指标来表示；交通运输发展程度tra用公路、铁路、航空及内河航道总里程环比增长率来表示；dis为受灾程度，指标为全国成灾面积；pop代表人口增长因素，即人口自然增长率；old为人口老龄化程度，用各年65岁以上老年人口占总人口的比重来表示。指标主要通过1986至2014年中国统计年鉴中相关数据整理计算而得。
由图2可清楚看出，各指标对GDP产出缺口率变化的决策系数，由高到低排序为技术进步（tec）、国际资本（int）、人口老龄化程度（old）、人口自然增长率（pop）、交通运输发展程度（tra）、人力资本（h）、三产业产出的占比（tdg）、市场化指数（nbt）、城镇恩格尔系数（enc）、农村恩格尔系数（enn）、城市化水平（ctp）、金融发展（dep）、受灾程度（dis）、城镇人均可支配收入（inc）、经济一体化水平（iae）。可知，技术研发、资本积累、人口增长及基础交通设施建设对我国农业产出有至关重要的作用；金融发展、自然灾害对我国农业产出缺口的影响并不明显，这可能说明我国农村金融没有对我国农业产出形成大的正向冲击，我国农村金融的发展有待加强，另可能也说明我国应对自然灾害能力增强，没有使自然灾害对我国农业产出形成大的冲击。
四、结论
本文基于小波降噪法对我国1986至2014年农业产出缺口进行了估计，发现我国农业产出缺口呈正负交替波动，波动周期在2-3年，这与“蛛网模型理论”相吻合。我国农业产出缺口虽波动频繁，但波动幅度逐步减小。这可能是由于1998年以来，我国的市场经济体制逐步完善，运用宏观调控政策的力度和时机更为准确、从而缓解了农业产出缺口的波动。利用Kalman滤波方法预测2015与2016年农业产值序列，再次利用小波降噪方法估计我国农业产出缺口。估计结果显示，2015年、2016年我国农业产出缺口分别为0.21和-0.13，这说明我国农业并没有受大的冲击，产出缺口仍然保持在正常的波动区间。利用估计的农业产出缺口，基于通径分析法分析了各因素对我国农业产出缺口的影响，发现技术进步、资本积累、人口增长及基础交通设施建设对我国农业产出缺口正向冲击显著。这表明当我国农业出现持续的正产出缺口时，可能并不需要实施逆向的调控政策，因为，这可能是由技术进步带来的，这种冲击可能是利大于弊的，即产出缺口适度增加并不会带来过多资源的浪费。当我国农业出现持续的负产出缺口时，很有可能是由于人口老龄化、居民收入差距过大或是自然灾害造成的，应根据原因采取相应措施，以有效减小我国农业产出缺口。最后需要关注的是，我国居民收入差距过大、人口老龄化已成为影响我国农业实际产出的关键因素，这意味我国农业要保持快速增长，走出发展相对缓慢的“新常态”，深化我国居民收入分配改革及解决人口老龄化问题显得尤为关键。
参考文献：
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[2]Tootell，Geoffrey M.B.“Globalization and U.S.inflation”，New England Economic Review，1998：21-23.
[3]Allard？熏C.“Inflation in Poland？押How Much Can Globalization Explain？芽”，IMF Working Paper？熏2007？熏No.07/41.
[4]Billmeier？熏A.？押″Ghostbusting？押which output gap really matters？芽″International Economics and Economic Policy？熏2009？熏6？穴4？雪？熏pp.319-419.
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[6]刘斌，张怀清.我国产出缺口的估计[J].金融研究，2001（10）：69-77.
[7]王煜.中国的产出缺口与通货膨胀[J].数量经济技术经济研究，2006（1）：58-64.
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[9]张宗新，张雪娇.产出缺口、货币缺口与通胀预期管理[J].财经科学，2010（11）：40-47.
[10]潘海峰，李志民.我国产出缺口的关联性及脉冲响应分析[J].统计与决策，2014（10）：141-144.