潜在产出也称为充分就业产出，这一概念最早由Okun(1965)提出。潜在产出是指生产要素充分利用时实现的产出，表明一个国家或地区在特定时期的供给能力。生产要素是指劳动力与资本，产出不总是处于其潜在水平，即符合生产要素的充分利用水平。与此相反，实际产量围绕潜在产出波动。产量偏离潜在产出称为产出缺口。产出缺口度量实际产量与经济中现有资源充分利用所能生产的产量之间的差额。潜在产出与产出缺口的概念被提出后，在各国的决策部门得到了广泛应用。
一、产出缺口测算的主流方法
当前我国潜在产出的估算方法归结为四大类：一类是借助计量分析工具对现实产出的时间序列性质直接进行处理从而给出潜在产出的估算值，如以HP滤波为代表的消除趋势法；一类是利用现实数据估算出总量生产函数的生产函数法；一类是附加长期约束的SVAR模型，分析供给冲击与需求冲击对产出与失业率的动态影响；一类是利用小波降噪方法来估计产出缺口，该方法可以同时在时域和频域两个方面反映同一个时间序列的变化。
（一）生产函数方法
生产函数方法是以实际国内生产总值（GDP）为因变量，以就业的劳动力数量与被利用的资本存量为自变量建立模型(如柯布-道格拉斯生产函数模型)并估计模型参数，再将充分就业的劳动力数量与全部的资本存量代入模型，就可以得到潜在产出及产出缺口。该方法的优点是可以分别计算各要素对潜在产出的影响。但是由于中国没有资本利用率的统计指标，失业率的统计也不充分，只统计城镇登记失业率，而没有统计那些虽然失业但没有进行登记的人口，以及季节性失业或隐蔽性失业的人口，因此使用生产函数方法估计潜在产出存在很多困难。Van Norden(1995)指出，生产函数方法估计潜在产出尽管有经济理论的支持，但是模型的函数形式过于简单，即使有准确的资本利用率与失业率的完整统计指标，通常估计结果仍有很大误差，这也是为什么近年来在国外使用生产函数方法估计潜在产出的文献很少出现的原因。
（二）消除趋势法
消除趋势法（detrending method）的具体做法是，利用平滑化工具将现实产出分解为趋势成分与周期成分，其中的趋势成分即潜在产出，周期成分即产出缺口。目前主要有两种方法来描述现实产出随时间变化的趋势。第一种是确定性时间趋势。顾名思义，这种描述方法是认为现实产出随着时间的变化表现出一种十分确定的趋势。由于我们常常利用指数形式来刻画现实产出的增长，而取自然对数就化为了线性趋势。
第二种是单位根过程，也称I（1）过程。这种方法认为现实产出的趋势成分是一个随机行走过程，取自然对数也是基于前述类似的理由。大量的理论和经验分析表明，现实产出并不具有一个确定性时间趋势，它的趋势成分更多地表现为一个随机行走过程即单位根过程，这时所使用的消除趋势法，目前较为流行的是HP滤波法（Hodrick and Prescott，1990）。它从而将现实产出的自然对数分解为趋势成分即潜在产出的自然对数和周期性成分即产出缺口。在利用消除趋势法估算潜在产出时，首先需要对现实产出进行检验以判断它的时间趋势属于哪一种形式，然后确定具体方法。关于单位根过程的检验方法很多，常用的有ADF（AugmentedDickey-Fuller）检验。
消除趋势法的最大优点在于其简便易用，其中的HP滤波法，更是因为建立在对现实产出趋势较为合理的描述基础上而得到广泛应用。但HP滤波法也存在着一些争议，争议的焦点在于如何选取K，不同的K值决定了不同的周期方式和平滑度。从统计学的观点来看，K必须是随意选取的，因为任何一个非平稳的时间序列(比如I(1)过程)都可以分解为无数个非平稳趋势成分与平稳周期成分的组合。到目前为止，还没有一个很好的统计指标可以用来判断哪一种分解方式更好。关于K的选取，一般都使用霍德里克和普雷斯科特(HodrickandPrescott,1980)建议使用的1600，这似乎已经成为一种/行业标准0。针对年度数据，则倾向于使用100作为标准。
（三）SVAR模型
附加长期约束的SVAR模型由Blanchard和Quah(1989)提出，他们在产出和失业变量经济含义的基础上，利用统计方法建立向量自回归方程，以此估算产出的趋势成分。其基本思想是，趋势变动来源于永久冲击，而周期波动的主要来源于短暂冲击，比如可以认为趋势变动是由于技术革新引起，而周期波动则是需求冲击的结果，在这种情况下，有必要从数据中提取两种不同类型的结果，Blanchard和Quah（1989）建议对一个非平稳变量以及一个或若干个平稳变量如失业率等进行分析，通过对残差进行分解，得到相互独立的趋势成分和周期成分，周期成分即产出缺口。
SVAR方法对数据的要求比较高，因此使用的并不多。此类方法的优点是有经济理论的支持，缺点是它们都属于相关性分析，基于协方差不变的假设。从经济意义上说，这相当于假定变量之间的相关系数不变。举例来说，用SVAR方法估计产出缺口则要求NAIRU（不引致通货膨胀率改变的失业率）与现实产出之间存在稳定的相关关系。然而市场经济是一个不断演化的动态系统，制度变迁、经济转型、财政和货币政策目标的改变、金融中介的发展、技术进步和组织变迁带来的投入-产出联系的改变，都将使变量间的协方差不再稳定，这将导致估计结果的偏差。
（四）小波降噪方法
用小波分析估计产出缺口的基本原理是：如果我们把实际产出自然对数序列看作是一个被污染的信号，它包括两个部分，一部分是趋势成分，另一部分是周期成分。其中趋势成分就是潜在产出，周期成分就是产出缺口。周期成分只是暂时性的扰动，对产出没有长期影响，因而可以看作是噪声。小波分析的基本原理是，通过小波变换抑制噪声，以从产出中提取出不可观测的潜在产出Y，并估计产出缺口。这一过程可以被形象地称为“小波降噪”（Wavelet Denoising）。要实现这个过程，需要用到小波变换（Wavelet Transform）。与傅立叶变换类似，小波变换也是将时间序列从时域映射到频域的一种工具。但与傅立叶变换和短时傅立叶变换不同的是，小波变换能够通过伸缩和平移改变时频分析窗的形状，从而对函数或信号进行多分辨分析。这意味着小波变换是一种可同时在时频两域表征信号局部特征的时频局部化分析方法，即在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率，在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率，这是它的主要优越性。
二、数据处理及产出缺口测算结果比较
基于上述产出缺口的计算方法比较，以及生产函数法与SVAR法对数据准确性要求、函数稳定性、协整关系等要求，本文选择HP滤波、小波降噪两种方法进行产出缺口计算。
（一）原始数据及处理
为了保持数据的标准统一，我们使用1978-2016年的年度实际GDP(1978 年不变价)代表产出，使用居民消费价格指数同比增长率(1978年不变价)作为衡量通货膨胀的指标，其中2016年CPI（1978年不变价）通过推算得出。
表1：1978-2016年我国GDP变动走势（1978年不变价）
单位：亿元
|
年份
|
GDP（1978年不变价）
|
Ln（GDP）
|
|
1978
|
3593
|
8.19
|
|
1979
|
3865.8
|
8.26
|
|
1980
|
4587.6
|
8.43
|
|
1981
|
4822.1
|
8.48
|
|
1982
|
5257
|
8.57
|
|
1983
|
5823.1
|
8.67
|
|
1984
|
6707.8
|
8.81
|
|
1985
|
7608.7
|
8.94
|
|
1986
|
8289.6
|
9.02
|
|
1987
|
9256
|
9.13
|
|
1988
|
10294.7
|
9.24
|
|
1989
|
10727.8
|
9.28
|
|
1990
|
18872.9
|
9.85
|
|
1991
|
20621
|
9.93
|
|
1992
|
23554.3
|
10.07
|
|
1993
|
26824.5
|
10.2
|
|
1994
|
30321.5
|
10.32
|
|
1995
|
33642.9
|
10.42
|
|
1996
|
36981.2
|
10.52
|
|
1997
|
40397
|
10.61
|
|
1998
|
43566.6
|
10.68
|
|
1999
|
46904.5
|
10.76
|
|
2000
|
100280.1
|
11.52
|
|
2001
|
108639.2
|
11.6
|
|
2002
|
118561.9
|
11.68
|
|
2003
|
130463.2
|
11.78
|
|
2004
|
143657.8
|
11.88
|
|
2005
|
187318.9
|
12.14
|
|
2006
|
211147.7
|
12.26
|
|
2007
|
241195.8
|
12.39
|
|
2008
|
264472.8
|
12.49
|
|
2009
|
289329.9
|
12.58
|
|
2010
|
413030.3
|
12.93
|
|
2011
|
452429.9
|
13.02
|
|
2012
|
487976.2
|
13.1
|
