中国产出缺口:基于小型dsge模型的测算

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1、中国产出缺口:基于小型DSGE模型的测算:文章构建了一个小型DSGE模型,利用中国数据使用贝叶斯估计方法估计了模型的各种结构参数,并计算了中国的自然产出缺口和潜在产出缺口。研究发现:自然产出缺口和潜在产出缺口保持了高同步性,这主要是由于成本加成定价冲击对经济影响较小;两种产出缺口的变动都较为频繁,基本上每4个季度就形成一个短的波动周期;两种产出缺口都准确的判断了中国经济波动中的高点和低点,因此对经济预警有一定指导意义。  关键词:产出缺口;动态随机一般均衡模型;自然产出缺口;潜在产出缺口  一、引言  产出缺口是一个重要却又争论不断的话题。一方面,产出缺口在经济学中具有较强的理论和现实含义

2、。产出缺口为正意味着经济可能过热,因而存在通胀压力;产出缺口为负则意味着经济资源未能充分利用,经济可能面临通缩压力。因此,利用产出缺口可以帮助判断短期的经济运行状态并预测通胀压力。正是由于产出缺口对经济的预警作用,泰勒规则就设定货币政策会对产出缺口做出反应。另一方面,关于如何估计产出缺口却争论不断。产出缺口并不可观测,因而需要通过估计得到。目前产出缺口的估计通常有三种方法:总量法、生产函数法、动态随机一般均衡方法(DSGE法)(Mishkin,2007)。而一般来说,三种方法估计出来的产出缺口都有或多或少的差别。  近几年,国内外学者日益关注用DSGE模型来测度产出缺口。相比于总量法和生产

3、函数法,DSGE法因其建立在微观主体的跨期最优化基础上而能较好的刻画经济的运行动态,因而可能能够更为准确的从经济学的角度、而不是从统计学的角度分析经济的产出缺口。当然,不可否认的是,DSGE法也有其弊端,由于估计结果高度依赖于模型的架构、外生冲击的设定以及参数初始值的选取,DSGE法得到的产出缺口可能并非那么稳健。但即便如此,DSGE法仍为理解产出缺口提供了更多的经济学视角。  目前使用DSGE模型测度产出缺口的文章所使用的模型均大同小异。Justiniano和Primiceri(2008),Sala等(2010),马文涛、魏福成(2011)等都使用了类似于Smets和模型,Kiley(2

4、010)使用的是他为美联储设计的EDO模型。  相比于使用总量法或生产函数法来计算产出缺口,使用DSGE模型来测算产出缺口的研究仍处于起步阶段,尤其基于中国的研究仍相对很少。相比于已有文章,本文有如下两方面的特点:  第一,相比于已有文章大多使用大型DSGE模型,本文将使用小型DSGE模型,以使得估计结果更为稳健。目前测算产出缺口的模型都是大型的DSGE模型。这类大型DSGE模型对于经济的刻画十分详实,并在模型中纳入了多种粘性机制;但正是由于刻画的过于精细,这使得模型对产出缺口的测度非常不稳健,而且对于产出缺口的影响因素的分析可能也没那么直接。另外,考虑到经济的复杂性以及未知性,使用未得到

5、充分证实的DSGE模型可能会得出误导性的结论。因而,本文将参照Ireland(2011),使用简单的小型DSGE模型,仅考虑决定经济波动的几个关键方程——新凯恩斯IS曲线、新凯恩斯菲利普斯曲线和货币政策规则等——构成的模型系统,以此来获得更为稳健的产出缺口估计结果。  第二,相比于已有文章仅考虑某种产出缺口定义,本文同时考虑了自然产出缺口(NaturalOutputGap)和潜在产出缺口(PotentialOutputGap)两种产出缺口定义,并分析了这两种产出缺口的差异。自然产出缺口被设定为实际产出与自然产出的比例,而自然产出被认为是在经济中不存在价格粘性时的产出;潜在产出被设定为实际产

6、出与潜在产出的比例,而潜在产出被认为是经济中不存在价格粘性且市场完全竞争下的产出。目前如马文涛、魏福成(2011)等直接考虑的是其中一种产出缺口定义,却并没有考虑到两种产出缺口的差异性;而考虑到现实中无法确定何种产出缺口的政策含义更强,因此有必要同时计算两种产出缺口,并分析其差异性。  下文结构如下,第二部分介绍理论模型,第三部分介绍参数估计与估计的产出缺口,第四部分为结论。  二、理论模型  1.模型简介。本文使用的模型是一个小型DSGE模型。通过代表性家庭的跨期决策来推导出新凯恩斯IS曲线;生产市场假设存在完全竞争的最终产品市场和垄断竞争的中间产:文章构建了一个小型DSGE模型,利用中

7、国数据使用贝叶斯估计方法估计了模型的各种结构参数,并计算了中国的自然产出缺口和潜在产出缺口。研究发现:自然产出缺口和潜在产出缺口保持了高同步性,这主要是由于成本加成定价冲击对经济影响较小;两种产出缺口的变动都较为频繁,基本上每4个季度就形成一个短的波动周期;两种产出缺口都准确的判断了中国经济波动中的高点和低点,因此对经济预警有一定指导意义。  关键词:产出缺口;动态随机一般均衡模型;自然产出缺口;潜在产出缺口  一、引言

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