第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)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(chǎn)業(yè)產(chǎn)出缺口進(jìn)行了估算，發(fā)現(xiàn)中國第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出缺口呈頻繁周期性波動，但波動幅度逐漸減小。預(yù)測結(jié)果表明中國第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出缺口在短期上漲后，又徘徊在零以下，呈現(xiàn)“兩負(fù)一正”的波動周期。利用估算的第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出缺口，分析各外生因素對中國產(chǎn)出缺口的影響，發(fā)現(xiàn)居民收入差距過大是影響中國第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出的最大障礙，應(yīng)通過稅收、轉(zhuǎn)移支付、完善社會保障體系等手段降低其對第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出的沖擊。

〔關(guān)鍵詞〕第三產(chǎn)業(yè)；潛在產(chǎn)出；產(chǎn)出缺口；居民收入

中圖分類號：F1213文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文

章編號：10084096（2015）05006606

一、引言

產(chǎn)出缺口是實際產(chǎn)出與潛在產(chǎn)出之間的差值。潛在產(chǎn)出的高低、產(chǎn)出缺口的方向、大小及變化趨勢，是國家宏觀調(diào)控方向和調(diào)控力度選擇的重要參照之一。若一經(jīng)濟(jì)體產(chǎn)出缺口為負(fù)值，實際產(chǎn)出小于潛在產(chǎn)出，說明此時此經(jīng)濟(jì)體內(nèi)有大量閑置資源，宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控時應(yīng)采用擴(kuò)張性財政政策和貨幣政策；若-經(jīng)濟(jì)法產(chǎn)出缺口為正值，則意味著經(jīng)濟(jì)過熱，應(yīng)采取緊縮性財政政策和貨幣政策。因此，潛在產(chǎn)出和產(chǎn)出缺口測量的準(zhǔn)確性對經(jīng)濟(jì)預(yù)測和宏觀經(jīng)濟(jì)政策的制定都產(chǎn)生極大的影響。近年來，潛在產(chǎn)出估算方法不斷完善，尤其是將小波降噪技術(shù)應(yīng)用到該領(lǐng)域，估算精準(zhǔn)性進(jìn)一步提高，保證產(chǎn)出缺口指標(biāo)對宏觀調(diào)控具有參考價值。

產(chǎn)出缺口小往往被認(rèn)為是經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展的象征，然而，經(jīng)濟(jì)體在運行發(fā)展過程中，外界因素經(jīng)常會對產(chǎn)出缺口形成沖擊，使產(chǎn)出缺口拉大。過度耗費自然資源、污染環(huán)境，強行增加實際產(chǎn)出，對產(chǎn)出缺口形成沖擊，這是不可持續(xù)的，顯然是不好的；如果產(chǎn)出缺口的增加是因為技術(shù)進(jìn)步的沖擊，并沒有對外界產(chǎn)生損害，這顯然是好的。因此，有必要對產(chǎn)出缺口的影響因素進(jìn)行區(qū)分，分析各影響因素對產(chǎn)出缺口的影響，尋找導(dǎo)致產(chǎn)出缺口產(chǎn)生的原因，定向精準(zhǔn)調(diào)控，以提高宏觀調(diào)控的效率及效果。

國外在產(chǎn)出缺口影響因素方面的研究文獻(xiàn)較為豐富。Fuhrer[1]以美國1966—1993年數(shù)據(jù)為樣本，構(gòu)建產(chǎn)出缺口函數(shù)和貨幣政策反應(yīng)函數(shù)，分析通貨膨脹和產(chǎn)出缺口的變化程度之間的相互替代關(guān)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(mào)易權(quán)重較大的七大第三產(chǎn)業(yè)國（G7）的產(chǎn)出缺口，建立擴(kuò)展的菲利普斯曲線，發(fā)現(xiàn)二者之間的相關(guān)性不大。Yash[3]估算了1961—2003年季度產(chǎn)出缺口，修改了傳統(tǒng)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(dǎo)致生產(chǎn)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(chǎn)出缺口。在產(chǎn)出缺口與通貨膨脹簡單模型的基礎(chǔ)上，加入通貨膨脹預(yù)期因素，構(gòu)建產(chǎn)出缺口和通貨膨脹關(guān)系模型，分析二者之間的變化關(guān)系。Allard[5]估算了8個中東歐CEE國家的產(chǎn)出缺口，實證分析檢驗波蘭的通貨膨脹和其他相關(guān)宏觀經(jīng)濟(jì)因素與這8個國家的產(chǎn)出缺口、CPI之間的相關(guān)關(guān)系，發(fā)現(xiàn)波蘭國內(nèi)的宏觀經(jīng)濟(jì)因素對通貨膨脹的影響逐漸減弱，而貿(mào)易一體化的推進(jìn)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(chǎn)出缺口估算方法的實用性，發(fā)現(xiàn)根據(jù)產(chǎn)出缺口來制定政策是非常困難的，還應(yīng)考慮就業(yè)等其他因素。Garratt等[7]運用美國1991—2010年季度數(shù)據(jù)分析了通貨膨脹與產(chǎn)出缺口的關(guān)系，并嘗試運用產(chǎn)出缺口預(yù)測通貨膨脹，發(fā)現(xiàn)預(yù)測結(jié)果對于產(chǎn)出缺口估算方法和數(shù)據(jù)處理方法敏感程度都很高。

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

二、估算方法與結(jié)果

本文采用較為先進(jìn)的小波降噪法來估算潛在產(chǎn)出及產(chǎn)出缺口。小波降噪法最初是在應(yīng)用數(shù)學(xué)上發(fā)展起來的，后來廣泛應(yīng)用到物理、化學(xué)、工程等領(lǐng)域。但是在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的研究仍處于起步階段。雖然國外已經(jīng)有一些研究成果，但是采用小波降噪法研究潛在產(chǎn)出和產(chǎn)出缺口還很少。國內(nèi)只有楊天宇和黃淑芬[13]提出小波降噪法在產(chǎn)出缺口估算中的應(yīng)用，但只使用一維小波基進(jìn)行處理，并未使用多層次的小波分解，不利于時間序列平穩(wěn)及深層次地分析數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢。

使用小波分析法估算潛在產(chǎn)出的基本原理是：把實際產(chǎn)出自然對數(shù)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(chǎn)出，周期成分就是產(chǎn)出缺口，即：

Yt=Y*t-ηt

其中，Yt為實際產(chǎn)出序列，Y*t為潛在產(chǎn)出序列，ηt為產(chǎn)出缺口序列。這里產(chǎn)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(chǎn)出的長期發(fā)展，可以認(rèn)為是“噪聲”。

具體解釋是：假如把實際產(chǎn)出看做是包含著“污染”的信號s（t），潛在產(chǎn)出看做是一個信號f（t），產(chǎn)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(shù)，抑制噪聲ηt，從而在實際產(chǎn)出Yt提取潛在產(chǎn)出Y*t部分，之后估算產(chǎn)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(shù)據(jù)時，降噪方法、小波基、分解層數(shù)的選擇不同，對處理結(jié)果的影響顯著。在小波基與降噪方法的最優(yōu)組合確定方面，本文采用均方誤差與降噪比特征值進(jìn)行比較。本文數(shù)據(jù)選取1986—2014年第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值年度數(shù)據(jù)，采用GDP平減指數(shù)把名義第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值轉(zhuǎn)換為以1986年為基期的實際第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值。

本文采用Matlab R2012a軟件來實現(xiàn)小波降噪的數(shù)據(jù)處理。針對以1986年為基期的第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值年度數(shù)據(jù)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(jié)果。小波降噪法包括閾值法、模極大值法和相關(guān)法等。閾值的確定主要有以下數(shù)學(xué)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(shù)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(shù)據(jù)，最優(yōu)降噪組合為（Penalty閾值降噪，3，dmey），估算中國第三產(chǎn)業(yè)實際產(chǎn)出與潛在產(chǎn)出的差額占實際產(chǎn)出的百分比表示產(chǎn)出缺口。

中國第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)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(chǎn)業(yè)產(chǎn)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(jīng)濟(jì)制度逐步完善，運用宏觀調(diào)控政策的力度和時機更為準(zhǔn)確，從而緩解了第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出缺口的波動。2010年以來中國第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出缺口幾乎處于零以下的區(qū)域，這說明近年來中國第三產(chǎn)業(yè)總供給是大于總需求的。按波動趨勢來看，2013年第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出缺口應(yīng)略大于零，但缺口仍處于負(fù)值區(qū)域，這說明中國第三產(chǎn)業(yè)下行壓力較大。2014年產(chǎn)出缺口反彈到正值區(qū)域，這是否說明中國第三產(chǎn)業(yè)有“回暖”的趨勢呢？為驗證該趨勢，我們利用Kalman 濾波方法預(yù)測2015年和2016年第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值序列，再次利用小波降噪法估算中國第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出缺口。估算結(jié)果顯示，2015年和2016年產(chǎn)出缺口分別為-036和-019。中國第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出缺口在短期上漲后，又徘徊在零以下，呈現(xiàn)“兩負(fù)一正”的波動周期。2014年中國第三產(chǎn)業(yè)增速雖首次超過第二產(chǎn)業(yè)，但行業(yè)在未來幾年內(nèi)可能無法出現(xiàn)高速增長的情況。因此，應(yīng)進(jìn)一步加大第三產(chǎn)業(yè)的支持力度，打破中國第三產(chǎn)業(yè)負(fù)產(chǎn)出缺口的現(xiàn)狀。

三、相關(guān)因素分析

改革開放以來，中國一直處于不斷的轉(zhuǎn)型變革期，社會、經(jīng)濟(jì)、制度等外生因素都發(fā)生著巨大的變遷。因此，在分析中國第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)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(jù)各外生因素影響的方向及大小，定向精準(zhǔn)地實施宏觀調(diào)控政策，以保證政策實施的效果。

1指標(biāo)設(shè)計

本文從制度安排和政策支持、產(chǎn)業(yè)規(guī)?；?jīng)營水平、經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展水平以及其他因素設(shè)置外生因素指標(biāo)。

制度安排和政策支持。關(guān)于制度安排和政策支持因素的指標(biāo)設(shè)計仍沒有形成統(tǒng)一做法，本文參照Geoffrey（2006）的設(shè)計方式，采用以下三方面來刻畫：一是產(chǎn)權(quán)制度。綜合考慮指標(biāo)的有效性、數(shù)據(jù)獲得難易程度以及中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況和制度特征，產(chǎn)權(quán)制度用非國有工業(yè)總產(chǎn)值占全部工業(yè)總產(chǎn)值的比重來表示，用此指標(biāo)來衡量中國產(chǎn)權(quán)變革和市場化進(jìn)程。其中，國有工業(yè)總產(chǎn)值和工業(yè)總產(chǎn)值可從《中國統(tǒng)計年鑒》和《新中國五十年統(tǒng)計資料匯編》中直接獲得。二是市場化指數(shù)。綜合現(xiàn)有文獻(xiàn)對市場化指標(biāo)的設(shè)計，以及本文的研究目的，本文用產(chǎn)權(quán)制度來表示市場化程度，也用非國有工業(yè)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(jīng)濟(jì)資源的控制和配置程度。在刻畫政府對經(jīng)濟(jì)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(jīng)濟(jì)增長的影響。

產(chǎn)業(yè)規(guī)?；?jīng)營水平。本文主要考慮的要素是第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出的占比指標(biāo)做為產(chǎn)業(yè)規(guī)模化經(jīng)營水平。

經(jīng)濟(jì)社會發(fā)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(jīng)濟(jì)社會發(fā)展水平。其中，城市化水平用城鎮(zhèn)人口數(shù)與全國總?cè)丝诘谋戎祦肀硎?，國民收入水平用城?zhèn)人均可支配收入、農(nóng)村人均可支配收入來表示，生活水平用城鎮(zhèn)恩格爾系數(shù)和農(nóng)村恩格爾系數(shù)來表示。

其他因素。一是國際因素。本文用中國經(jīng)濟(jì)一體化水平來表示，即進(jìn)出口總額占GDP比重。二是交通運輸情況。此指標(biāo)反映交通運輸?shù)谋憬莩潭?，用公路、鐵路、航空及內(nèi)河航道里程環(huán)比增長率來表示。三是自然環(huán)境因素。這里主要考慮自然災(zāi)害以及環(huán)境污染治理情況。自然災(zāi)害影響最大的是第一產(chǎn)業(yè)，對其他產(chǎn)業(yè)也有影響，但略微會小些。本文用受災(zāi)程度來表示。四是人口因素。人口因素主要包括人口數(shù)量和人口質(zhì)量兩個方面。其中，人口數(shù)量指的是人口的增減情況，人口質(zhì)量指的是人口結(jié)構(gòu)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(chǎn)出缺口，此指標(biāo)用人口自然增長率來表示。人口結(jié)構(gòu)變化這里主要用人口老齡化程度表示。

2模型設(shè)定和數(shù)據(jù)說明

為模型估計與實際相符，本文中涉及所有產(chǎn)出及相關(guān)數(shù)據(jù)，均采用GDP平減指數(shù)轉(zhuǎn)換為1986年實際數(shù)值。

外生因子影響模型中，設(shè)定相關(guān)變量如表1所示。其中，tdg為產(chǎn)業(yè)規(guī)模化經(jīng)營水平指標(biāo)，即第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出占總產(chǎn)出的比值； enn與enc分別為農(nóng)村恩格爾系數(shù)與城鎮(zhèn)恩格爾系數(shù)，即分別為農(nóng)村、城鎮(zhèn)居民食品支出占總支出的比重； ctp為城鎮(zhèn)人口占比，即成鎮(zhèn)人口與全國總?cè)丝诘谋戎担?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(yè)占比，即非國有工業(yè)總產(chǎn)值占全部工業(yè)總產(chǎn)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?cè)丝诘谋戎貋肀硎?；pop為人口增減因素，即人口自然增長率；tra為交通運輸發(fā)展程度，具體為公路、鐵路、航空及內(nèi)河航道總里程環(huán)比增長率；iae為經(jīng)濟(jì)一體化水平，即進(jìn)出口總額占GDP的比重；dis為受災(zāi)程度，由于自然災(zāi)害的影響以農(nóng)業(yè)為主，因而這里統(tǒng)計受災(zāi)程度也以與農(nóng)業(yè)相關(guān)的水災(zāi)、旱災(zāi)為主，具體指標(biāo)為全國成災(zāi)面積。

tdg、inn、inc、enc、ctp、fin、nbt、pop、tra數(shù)據(jù)通過各年中國統(tǒng)計年鑒中相關(guān)數(shù)據(jù)整理計算而得；dis數(shù)據(jù)來源于《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》，并經(jīng)整理而得；old數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》人口篇（1988年數(shù)據(jù)來源于《中國人口統(tǒng)計年鑒》），并經(jīng)整理而得。涉及所有經(jīng)濟(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)，均統(tǒng)一采用GDP平減指數(shù)轉(zhuǎn)換以1986年為基期的實際數(shù)據(jù)。具體相關(guān)指標(biāo)統(tǒng)計特征如表2所示。

3實證檢驗及結(jié)果

（1）時間序列單位根檢驗

由單位根檢驗結(jié)果表3可知，水平檢驗情況下nbt（非國有工業(yè)占比）、fin（財政收支占比）、ctp（城鎮(zhèn)人口占比）、inc（城鎮(zhèn)人均可支配收入）、inn（農(nóng)村人均可支配收入）、enc（城鎮(zhèn)恩格爾系數(shù)）、enn（農(nóng)村恩格爾系數(shù)）、tdg（第三產(chǎn)業(yè)占比）、iae（經(jīng)濟(jì)一體化水平）、tra（交通運輸發(fā)展程度）、dis（受災(zāi)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(wěn)；一階差分檢驗結(jié)果顯示，除fin、inn外其他11個變量檢驗值均小于臨界值，平穩(wěn)；fin、inn二階差分檢驗結(jié)果顯示，ADF檢驗值小于臨界值，平穩(wěn)。因而得出結(jié)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(xié)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(xié)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(jìn)行協(xié)整檢驗。分別用gap3對nbt、ctp、inc、enc、enn、tdg、iae、tra、dis、pop、old進(jìn)行最小二乘回歸，得到殘差序列，對各殘差序列值進(jìn)行單位根檢驗，結(jié)果如表4所示。

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

表5的格蘭杰因果檢驗結(jié)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(guān)系，因而對這些變量之間繼續(xù)進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析。

（4）脈沖響應(yīng)分析

gap3與ctp、enc、enn、tdg、iae、tra、old之間建立VAR模型，在此基礎(chǔ)上建立脈沖響應(yīng)函數(shù)。結(jié)果表明，iae（經(jīng)濟(jì)一體化水平）、Tra（交通運輸發(fā)展程度）、tdg（產(chǎn)業(yè)規(guī)?；?jīng)營水平）、ctp（城市化水平）對中國第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出缺口有正向沖擊。各指標(biāo)在第二期至第三期影響達(dá)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(chǎn)業(yè)產(chǎn)出缺口有負(fù)向沖擊。各指標(biāo)在第二期影響達(dá)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(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他外生因素。

四、結(jié)語

本文基于小波降噪法對中國1986—2014年第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出缺口進(jìn)行估算，發(fā)現(xiàn)中國第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)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(jīng)濟(jì)制度逐步完善，運用宏觀調(diào)控政策的力度和時機更為準(zhǔn)確，從而緩解了第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出缺口的波動。利用Kalman 濾波法預(yù)測2015年和2016年第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值序列，再次利用小波降噪法估算中國第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出缺口。估算結(jié)果顯示，2015年和2016年產(chǎn)出缺口分別為-036和-019。中國第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出缺口在短期上漲后，又徘徊在零以下，呈現(xiàn)“兩負(fù)一正”的波動周期。這說明行業(yè)在未來幾年內(nèi)可能無法出現(xiàn)高速增長的情況。應(yīng)進(jìn)一步加大第三產(chǎn)業(yè)的支持力度，打破中國第三產(chǎn)業(yè)負(fù)產(chǎn)出缺口的現(xiàn)狀。利用估算的第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出缺口，分析各外生因素對中國產(chǎn)出缺口的影響，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)規(guī)?；?jīng)營、交通運輸發(fā)展程度等因素對中國第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出缺口正向影響顯著。這表明當(dāng)中國第三產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)持續(xù)的正產(chǎn)出缺口時，可能并不需要實施逆向的調(diào)控政策，因為這是由于產(chǎn)業(yè)規(guī)?；?jīng)營、交通運輸發(fā)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(yè)產(chǎn)出缺口適度增加并不會帶來過多資源的浪費。當(dāng)中國第三產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)持續(xù)的負(fù)產(chǎn)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(zāi)害造成的，應(yīng)根據(jù)原因采取相應(yīng)措施，以有效減小中國第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出缺口。值得關(guān)注的是中國居民收入差距過大是影響中國第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出的最大障礙，應(yīng)通過稅收、轉(zhuǎn)移支付、完善社會保障體系等手段降低其對第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出的沖擊。

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（責(zé)任編輯：韓淑麗）