淺談宏觀經(jīng)濟(jì)先行指數(shù)與一致指數(shù)構(gòu)成指標(biāo)因果關(guān)系論文
宏觀經(jīng)濟(jì)研究中，先行指數(shù)和一致指數(shù)具有重要分析價(jià)值。已有研究多集中于利用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)編制此類指數(shù)，據(jù)以刻畫(huà)宏觀經(jīng)濟(jì)變化過(guò)程。在已有研究基礎(chǔ)上，本文建立先行指數(shù)和一致指數(shù)諸構(gòu)成指標(biāo)之間的VAR模型，并利用格蘭杰因果檢驗(yàn)和脈沖響應(yīng)函數(shù)，探討先行指數(shù)與主要宏觀經(jīng)濟(jì)變量之間的因果關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)：固定資產(chǎn)投資總額增長(zhǎng)率、進(jìn)出口總額均與先行指數(shù)變化具有長(zhǎng)期均衡關(guān)系，先行指數(shù)可用于對(duì)后者變化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。
1 引言
在宏觀經(jīng)濟(jì)研究中，先行指數(shù)和一致指數(shù)具有重要的作用與價(jià)值�；趯�(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)先行指數(shù)和一致指數(shù)的理論探索，眾多學(xué)者從不同角度開(kāi)展了大量理論研究與經(jīng)驗(yàn)研究。目前，既有文獻(xiàn)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)先行指數(shù)和一致指數(shù)的研究，主要集中在指數(shù)編制和景氣指數(shù)應(yīng)用兩大方面。
在指數(shù)編制方面，陳磊、高鐵梅(1994)運(yùn)用狀態(tài)空間模型方法，分別構(gòu)建先行Stock-Watson景氣指數(shù)和一致Stock-Watson景氣指數(shù)，進(jìn)而開(kāi)展模型預(yù)測(cè)。吳桂珍(1996)對(duì)我國(guó)近50個(gè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)進(jìn)行分類，利用多元統(tǒng)計(jì)方法確定先行指標(biāo)和一致指標(biāo)，并構(gòu)建景氣指數(shù)。晏露蓉、吳偉(2005)對(duì)中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)景氣先行指標(biāo)和一致指標(biāo)的選取方法做了國(guó)際對(duì)比。
在宏觀經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)應(yīng)用方面，東北財(cái)經(jīng)大學(xué)宏觀經(jīng)濟(jì)分析與預(yù)測(cè)課題組(2006)利用多維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)框架，通過(guò)建立物價(jià)等宏觀經(jīng)濟(jì)變量景氣指數(shù)系統(tǒng)，監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行波動(dòng)。
綜上可見(jiàn)，先行指數(shù)與一致指數(shù)存在較為穩(wěn)定的均衡關(guān)系這一結(jié)論被多數(shù)人認(rèn)同并在實(shí)際中得到廣泛的應(yīng)用。然而，先行指數(shù)對(duì)我國(guó)其他重要經(jīng)濟(jì)變量是否存在穩(wěn)定的均衡關(guān)系，能否用先行指數(shù)對(duì)它們進(jìn)行有效的預(yù)測(cè)這一問(wèn)題仍待解決。因此本文重點(diǎn)考察先行指數(shù)與主要宏觀經(jīng)濟(jì)變量之間的因果關(guān)系，利用VAR模型、格蘭杰因果檢驗(yàn)等方法，探討先行指數(shù)能否對(duì)主要宏觀經(jīng)濟(jì)變量進(jìn)行有效預(yù)測(cè)?
2 數(shù)據(jù)收集與處理
2.1 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)說(shuō)明
本文選用中國(guó)經(jīng)濟(jì)景氣監(jiān)測(cè)中心(CEMAC)發(fā)布的先行指數(shù)。同時(shí)，本文將CEMAC編制一致指數(shù)時(shí)對(duì)應(yīng)的各類指標(biāo)作為考察變量，以上數(shù)據(jù)均為月度數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)跨度為2010年1月至2015年9月。根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局經(jīng)濟(jì)景氣監(jiān)測(cè)中心公布的數(shù)據(jù)，宏觀經(jīng)濟(jì)先行指數(shù)平均領(lǐng)先一致指數(shù)6.5個(gè)月。本文取滯后7階的先行指數(shù)與一致指數(shù)各構(gòu)成指標(biāo)進(jìn)行分析。
2.2 數(shù)據(jù)處理
正式分析之前，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。本文運(yùn)用發(fā)展速度推算法對(duì)缺失值進(jìn)行插補(bǔ)，采用X11方法對(duì)各指標(biāo)數(shù)據(jù)做了季節(jié)調(diào)整。結(jié)果顯示：財(cái)政收入和社會(huì)零售額呈現(xiàn)出較為明顯的季節(jié)變化模式，尤其是財(cái)政收入各月波動(dòng)很大。
3 先行指數(shù)與一致指數(shù)構(gòu)成指標(biāo)的'關(guān)系檢驗(yàn)
3.1 平穩(wěn)性檢驗(yàn)
對(duì)先行指數(shù)、固定資產(chǎn)投資完成額增長(zhǎng)率、財(cái)政收入、工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)、零售商品總銷售額、進(jìn)出口總額6個(gè)時(shí)間序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果表明，此6個(gè)序列在0.05的顯著性水平下均不具有平穩(wěn)性。
VAR模型的使用條件要求樣本數(shù)據(jù)為平穩(wěn)的時(shí)間序列。為此，采用差分法對(duì)先行指數(shù)等進(jìn)行差分處理，所得差分序列分別記為y、x1、x2、x3、x4、x5。ADF檢驗(yàn)表明，6個(gè)序列在0.01的顯著水平下均為平穩(wěn)時(shí)間序列。
3.2 建立VAR模型
為揭示先行指數(shù)和一致指數(shù)各構(gòu)成變量之間的相關(guān)關(guān)系，分別用序列x1至x5與y建立VAR模型。
3.2.1 確定VAR模型滯后階數(shù)
本文分別運(yùn)用LR、FPE、AIC、SC、HQ檢驗(yàn)準(zhǔn)則，確定各模型的滯后階。然后，綜合各種準(zhǔn)則給出選定的最優(yōu)滯后階。根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果，本文分別建立y與X1至X5序列的VAR(3)模型。
3.2.2 VAR模型的平穩(wěn)性檢驗(yàn)
采用AR根估計(jì)方法，對(duì)上述VAR(3)模型估計(jì)的結(jié)果進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。經(jīng)檢驗(yàn)，各模型所有根模的倒數(shù)都小于1，所以相應(yīng)的VAR模型均具有平穩(wěn)性。
3.2.3 Granger因果檢驗(yàn)
VAR模型平穩(wěn)性表明，先行指數(shù)與一致指數(shù)各構(gòu)成變量之間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系。為進(jìn)一步揭示這種長(zhǎng)期均衡關(guān)系的因果方向，對(duì)y與X1至X5分別進(jìn)行Granger因果關(guān)系。
結(jié)果顯示：在0.1的顯著性水平下，Y是X1和X5的Granger原因;在常見(jiàn)的各種顯著水平下，Y都不是X2、X3、X4的Ganger原因。
究其原因，先行指數(shù)由多項(xiàng)重要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)所構(gòu)成，代表著一國(guó)經(jīng)濟(jì)景氣程度的前景。Granger因果檢驗(yàn)結(jié)果與理論預(yù)期相符。但表4結(jié)果顯示，先行指數(shù)并非財(cái)政收入、工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)和零售商品銷售總額的Granger原因，這似乎有悖于理論預(yù)期與經(jīng)驗(yàn)直覺(jué)，故需分別具體分析。
首先討論財(cái)政收入。每年國(guó)家會(huì)編制財(cái)政收入和支出預(yù)算，為滿足經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人民生活水平提高的需要，財(cái)政支出一直保持快速增長(zhǎng)。為滿足財(cái)政支出需要，我國(guó)的財(cái)政收入(稅收總額為主)也必須保持較快的增長(zhǎng)速度。這導(dǎo)致我國(guó)財(cái)政收入增長(zhǎng)的制度剛性較大，受先行指數(shù)(景氣程度)的影響較小。
再看工業(yè)生產(chǎn)。近年來(lái)，中國(guó)經(jīng)濟(jì)通貨膨脹較明顯，導(dǎo)致工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)持續(xù)上升;另一方面，企業(yè)通過(guò)創(chuàng)新改革，使其產(chǎn)品供求關(guān)系發(fā)生明顯改變。如果編制工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)時(shí)未對(duì)產(chǎn)品權(quán)重做出及時(shí)調(diào)整，則一定程度會(huì)影響工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)的有效性。
最后，考察零售商品銷售總額。在零售商品中，生活必需品占很大比重。對(duì)生活必需品的需求，通常不會(huì)因?yàn)榫皻獬潭劝l(fā)生重大變化。因此經(jīng)濟(jì)景氣程度對(duì)零售商品銷售總額的影響較弱，難以靈敏地決定和預(yù)測(cè)零售商品銷售總額的變化。
3.3 脈沖響應(yīng)函數(shù)
3.3.1 先行指數(shù)對(duì)固定資產(chǎn)投資的脈沖響應(yīng)分析
結(jié)果顯示，先行指數(shù)對(duì)投資影響在前3.5個(gè)月呈抑制作用，在3.5至8.5月之間呈正向影響，對(duì)8.5月之后的影響較小。其變化模式，可由如下角度解釋。固定資產(chǎn)投資一般數(shù)額巨大、流動(dòng)性較差，投資準(zhǔn)備期較長(zhǎng)，有較強(qiáng)的滯后性。當(dāng)景氣度提高時(shí)，社會(huì)資金往往先會(huì)向股市等反應(yīng)比較靈敏的市場(chǎng)流動(dòng)。導(dǎo)致投資固定資產(chǎn)的資金相對(duì)的減少。因此在前3.5個(gè)月，對(duì)固定資產(chǎn)投資反而產(chǎn)生抑制作用。在此以后，當(dāng)股市價(jià)格較高時(shí)會(huì)形成資金回流，固定資產(chǎn)投資將受到一個(gè)較長(zhǎng)時(shí)期的正向影響。
3.3.2 先行指數(shù)對(duì)進(jìn)出口總額的脈沖響應(yīng)分析
結(jié)果顯示，先行指數(shù)對(duì)進(jìn)出口總額增長(zhǎng)率在前4個(gè)月呈抑制作用，在4至8月呈促進(jìn)作用，在8月以后影響較小。一國(guó)經(jīng)濟(jì)景氣程度高時(shí)，市場(chǎng)平均收益率一般較高，外國(guó)資本在利益的驅(qū)使下，會(huì)加大對(duì)該國(guó)的投資。外資流入的過(guò)程會(huì)導(dǎo)致該國(guó)貨幣匯率提高，進(jìn)而會(huì)促進(jìn)進(jìn)口、抑制出口，匯率降低則效果相反。我國(guó)長(zhǎng)期處于貿(mào)易順差，在進(jìn)出口總額中出口通常高于進(jìn)口。因此景氣度提高時(shí)，伴隨匯率提高時(shí)，進(jìn)出口總額受到的抑制作用強(qiáng)于促進(jìn)作用。
4 基本結(jié)論
本文通過(guò)分析宏觀經(jīng)濟(jì)先行指數(shù)與一致指數(shù)構(gòu)成指標(biāo)的時(shí)序數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)固定資產(chǎn)投資總額增長(zhǎng)率，進(jìn)出口總額均與先行指數(shù)關(guān)系緊密，具有長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系;而財(cái)政收入、社會(huì)零售總額、工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)則與先行指數(shù)關(guān)系疏遠(yuǎn)，先行指數(shù)對(duì)于其沒(méi)有預(yù)測(cè)作用。這一結(jié)果，可由三類指標(biāo)自身變化的政策剛性或經(jīng)濟(jì)剛性所解釋。
脈沖響應(yīng)分析發(fā)現(xiàn)，先行指數(shù)對(duì)固定資產(chǎn)投資增長(zhǎng)率的影響較為顯著，其影響持續(xù)8個(gè)月左右，并呈先抑制后促進(jìn)的模式。這一模式，體現(xiàn)了固定資產(chǎn)投資對(duì)經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)變化具有較強(qiáng)的滯后性，可以由資本市場(chǎng)和實(shí)體投資之間反映速度差異予以解釋。相比之下，先行指數(shù)對(duì)進(jìn)出口總額的影響機(jī)制更為復(fù)雜。景氣指數(shù)提高會(huì)促進(jìn)本幣匯率提升，從而抑制出口增加進(jìn)口，我國(guó)長(zhǎng)期存在巨額貿(mào)易順差(出口主導(dǎo))，故其綜合效果會(huì)引發(fā)進(jìn)出口總額下降。
基于以上發(fā)現(xiàn)，形成如下判斷：其一，對(duì)市場(chǎng)主導(dǎo)性較強(qiáng)的宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，其與景氣指數(shù)之間具有更密切的聯(lián)系，并可較好地由先行指數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè);第二，對(duì)具有較強(qiáng)制度剛性(如財(cái)政收入)或經(jīng)濟(jì)剛性(如社會(huì)零售總額)的宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，其對(duì)景氣程度的反映較弱，無(wú)法利用先行指數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。
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