三、参数估计与产出缺口测算

本文采用三列观测数据来估计参数：实际GDP季度环比、CPI季度环比、M2季度环比。由于M2的数据从1996年起公布，因此M2的季度环比增长率只能从1996年第二季度起得到，故数据序列从1996年第二季度到2011年第一季度，共计60个季度。首先通过CPI环比数据连乘得到定基比CPI，以名义GDP除以定基比CPI得到实际GDP。两个序列均通过Eviews的X12方法去除季节趋势，然后通过相邻两季度相除得到实际GDP季度环比和CPI季度环比。M2季度环比使用M2季度末余额相除得到。

不同于Ireland（2011）使用极大似然估计方法，本文使用贝叶斯方法来估计参数。这主要是由于参数个数过多，似然函数平面可能很平，因此使用极大似然估计可能无法得到全局最优解。而贝叶斯估计能够结合先验信息来估计参数，从而提高了估计的精确度。

除了设定贴现因子β=0.99外，其他的参数都通过贝叶斯估计方法估计得到结果。各参数的先验分布、先验均值、先验方差、后验均值以及后验95%分布区间见表3-1。

表3-1　部分参数的贝叶斯估计结果

在得到各参数的估计值后，通过卡尔曼滤波求得模型系统的平滑算子，便可以平滑算子作为DSGE模型对于产出缺口的估计。本文模型对于自然产出缺口（gap__n）与潜在产出缺口（gap__p）的估计图如图3-1所示，图中可以看出如下几个方面的特点。

图3-1　自然产出缺口与潜在产出缺口

第一，自然产出缺口与潜在产出缺口变动基本一致。从转折点来看，两个序列的转折点基本一致。从相关系数来看，二者的相关系数高达0.9663。根据定义，这两个产出缺口的比值等于潜在产出比自然产出。而潜在产出与自然产出的差别主要在潜在产出的成本加成定价幅度为1，且不受成本加成定价冲击，而自然产出的成本价格定价幅度不为1，且受成本加成定价冲击。二者的高度一致性显示出在这段时间内，成本加成定价冲击对于经济的影响相对较小。

第二，自然产出缺口在1左右波动，而潜在产出缺口在0.69附近波动。这显示实际产出基本与自然产出缺口相一致，而实际产出却比潜在产出小很多。自然产出缺口在1附近波动显示价格黏性对这段时间内的经济影响并不很大，因为如果价格黏性的影响较大的话，自然产出和实际产出应该差别较大。这种黏性的影响较小可能是由本文使用的数据造成的，由于本文使用的是环比数据而非同比数据，考虑到环比数据的高波动性，滞后通胀对当期通胀的影响可能会很小或者基本不存在。实际产出比潜在产出小很多，而实际产出与自然产出差别不大，这证明了我国的垄断竞争程度较强，垄断性因素仍较多，因此导致了较高幅度的成本加成定价，由此而导致了我国实际产出和潜在产出的系统性差别。

第三，自然产出缺口与潜在产出缺口变动较为频繁。如果以V字形作为经济周期转折的判断基准，本文估计的产出缺口的转折点大概每四个季度就会出现一次，这个结果和马文涛、魏福成（2011）的结论基本一致。然而，这种变动的频繁程度是远远高于其他估计方法得到的结果的。

第四，自然产出缺口与潜在产出缺口基本能够刻画出在这段时期内经济的几个高点和低点。DSGE得到的产出缺口显示，1996年、2003年第四季度，2006年第四季度至2008年第一季度以及2010年第四季度是经济中的几个相对高点，而2008年第四季度是经济中的低点，这种刻画基本和现实的实际情况相符合。因此，以本文得到的产出缺口作为经济运行情况的判断指标是有一定借鉴意义的。