宏觀經濟先行指數(shù)與一致指數(shù)構成指標因果關系

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1、宏觀經濟先行指數(shù)與一致指數(shù)構成指標因果關系 　　宏觀經濟研究中，先行指數(shù)和一致指數(shù)具有重要分析價值。已有研究多集中于利用統(tǒng)計數(shù)據(jù)編制此類指數(shù)，據(jù)以刻畫宏觀經濟變化過程。在已有研究基礎上，本文建立先行指數(shù)和一致指數(shù)諸構成指標之間的VAR模型，并利用格蘭杰因果檢驗和脈沖響應函數(shù)，探討先行指數(shù)與主要宏觀經濟變量之間的因果關系。研究發(fā)現(xiàn)：固定資產投資總額增長率、進出口總額均與先行指數(shù)變化具有長期均衡關系，先行指數(shù)可用于對后者變化趨勢進行預測。 　　1 引言 　　在宏觀經濟研究中，先行指數(shù)和一致指數(shù)具有重要的作用與價值?；趯暧^經濟先行指數(shù)和一致指數(shù)的理論探索，眾多學者從不同角度開展了大

2、量理論研究與經驗研究。目前，既有文獻 對宏觀經濟先行指數(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)應用兩大方面。 　　在指數(shù)編制方面，陳磊、高鐵梅(1994)運用狀態(tài)空間模型方法，分別構建先行Stock-Watson景氣指數(shù)和一致Stock-Watson景氣指數(shù)，進而開展模型預測。吳桂珍(1996)對我國近50個經濟指標進行分類，利用多元統(tǒng)計方法確定先行指標和一致指標，并構建景氣指數(shù)。晏露蓉、吳偉(2005)對中國宏觀經濟景氣先行指標和一致指標的選取方法做了國際對比。 　　在宏觀經濟景氣指數(shù)應用方面，東北財經大學宏觀經濟分析 與預測課題組(2006)利用多維數(shù)據(jù)結構框架，通過建

3、立物價等宏觀經濟變量景氣指數(shù)系統(tǒng)，監(jiān)測和預測宏觀經濟運行波動。 　　綜上可見，先行指數(shù)與一致指數(shù)存在較為穩(wěn)定的均衡關系這一結論被多數(shù)人認同并在實際中得到廣泛的應用。然而，先行指數(shù)對我國其他重要經濟變量是否存在穩(wěn)定的均衡關系，能否用先行指數(shù)對它們進行有效的預測這一問題仍待解決。因此本文重點考察先行指數(shù)與主要宏觀經濟變量之間的因果關系，利用VAR模型、格蘭杰因果檢驗等方法，探討先行指數(shù)能否對主要宏觀經濟變量進行有效預測? 　　2 數(shù)據(jù)收集與處理 　　2.1 指標選取與數(shù)據(jù)說明 　　本文選用中國經濟景氣監(jiān)測中心(CEMAC)發(fā)布的先行指數(shù)。同時，本文將CEMAC編制一致指數(shù)時

4、對應的各類指標作為考察變量，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)國家統(tǒng)計局經濟景氣監(jiān)測中心公布的數(shù)據(jù)，宏觀經濟先行指數(shù)平均領先一致指數(shù)6.5個月。本文取滯后7階的先行指數(shù)與一致指數(shù)各構成指標進行分析。 　　2.2 數(shù)據(jù)處理 　　正式分析之前，需要對數(shù)據(jù)進行預處理。本文運用發(fā)展速度推算法對缺失值進行插補，采用X11方法對各指標數(shù)據(jù)做了季節(jié)調整。結果顯示：財政 收入和社會 零售額呈現(xiàn)出較為明顯的季節(jié)變化模式，尤其是財政收入各月波動很大。 　　3 先行指數(shù)與一致指數(shù)構成指標的關系檢驗 　　3.1 平穩(wěn)性檢驗 　　對先行指數(shù)、固定資

5、產投資完成額增長率、財政收入、工業(yè) 生產指數(shù)、零售商品總銷售額、進出口總額6個時間序列進行平穩(wěn)性檢驗。檢驗結果表明，此6個序列在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)的時間序列。為此，采用差分法對先行指數(shù)等進行差分處理，所得差分序列分別記為y、x1、x2、x3、x4、x5。ADF檢驗表明，6個序列在0.01的顯著水平下均為平穩(wěn)時間序列。 　　3.2 建立VAR模型 　　為揭示先行指數(shù)和一致指數(shù)各構成變量之間的相關關系，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) 　　本文分別運用LR、

6、FPE、AIC、SC、HQ檢驗準則，確定各模型的滯后階。然后，綜合各種準則給出選定的最優(yōu)滯后階。根據(jù)檢驗結果，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 　　采用AR根估計方法，對上述VAR(3)模型估計的結果進行平穩(wěn)性檢驗。經檢驗，各模型所有根模的倒數(shù)都小于1，所以相應的VAR模型均具有平穩(wěn)性。 　　3.2.3 Granger因果檢驗 　　VAR模型平穩(wěn)性表明，先行指數(shù)與一致指數(shù)各構成變量之間存在長期均衡關系。為進一步揭示這種長期均衡關系的因果方向，對y與X1至X5分別進行Granger因果關系。 　　結果顯示：在

7、0.1的顯著性水平下，Y是X1和X5的Granger原因;在常見的各種顯著水平下，Y都不是X2、X3、X4的Ganger原因。 　　究其原因，先行指數(shù)由多項重要經濟指標所構成，代表著一國經濟景氣程度的前景。Granger因果檢驗結果與理論預期相符。但表4結果顯示，先行指數(shù)并非財政收入、工業(yè)生產指數(shù)和零售商品銷售總額的Granger原因，這似乎有悖于理論預期與經驗直覺，故需分別具體分析。 　　首先討論財政收入。每年國家會編制財政收入和支出預算，為滿足經濟發(fā)展和人民生活水平提高的需要，財政支出一直保持快速增長。為滿足財政支出需要，我國的財政收入(稅收總額為主)也必須保持較快的增長速度。

8、這導致我國財政收入增長的制度剛性較大，受先行指數(shù)(景氣程度)的影響較小。 　　再看工業(yè)生產。近年來，中國經濟通貨膨脹較明顯，導致工業(yè)生產指數(shù)持續(xù)上升;另一方面，企業(yè)通過創(chuàng)新改革，使其產品供求關系發(fā)生明顯改變。如果編制工業(yè)生產指數(shù)時未對產品權重做出及時調整，則一定程度會影響工業(yè)生產指數(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。對生活必需品的需求，通常不會因為景氣程度發(fā)生重大變化。因此經濟景氣程度對零售商品銷售總額的影響較弱，難以靈敏地決定和預測零售商品銷售總額的變化。 　　3.3 脈沖響應函數(shù) 　　3.3.1 先行指數(shù)對固定資產投資的

9、脈沖響應分析 　　結果顯示，先行指數(shù)對投資影響在前3.5個月呈抑制作用，在3.5至8.5月之間呈正向影響，對8.5月之后的影響較小。其變化模式，可由如下角度解釋。固定資產投資一般數(shù)額巨大、流動性較差，投資準備期較長，有較強的滯后性。當景氣度提高時，社會資金往往先會向股市等反應比較靈敏的市場流動。導致投資固定資產的資金相對的減少。因此在前3.5個月，對固定資產投資反而產生抑制作用。在此以后，當股市價格較高時會形成資金回流，固定資產投資將受到一個較長時期的正向影響。 　　3.3.2 先行指數(shù)對進出口總額的脈沖響應分析 　　結果顯示，先行指數(shù)對進出口總額增長率在前4個月呈抑制作用，

10、在4至8月呈促進作用，在8月以后影響較小。一國經濟景氣程度高時，市場平均收益率一般較高，外國資本在利益的驅使下，會加大對該國的投資。外資流入的過程會導致該國貨幣匯率提高，進而會促進進口、抑制出口，匯率降低則效果相反。我國長期處于貿易 順差，在進出口總額中出口通常高于進口。因此景氣度提高時，伴隨匯率提高時，進出口總額受到的抑制作用強于促進作用。 　　4 基本結論 　　本文通過分析宏觀經濟先行指數(shù)與一致指數(shù)構成指標的時序數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)固定資產投資總額增長率，進出口總額均與先行指數(shù)關系緊密，具有長期穩(wěn)定的均衡關系;而財政收入、社會零售總額、工業(yè)生產指數(shù)則與先行指數(shù)關系疏遠，先行指數(shù)對于其沒有

11、預測作用。這一結果，可由三類指標自身變化的政策剛性或經濟剛性所解釋。 　　脈沖響應分析發(fā)現(xiàn)，先行指數(shù)對固定資產投資增長率的影響較為顯著，其影響持續(xù)8個月左右，并呈先抑制后促進的模式。這一模式，體現(xiàn)了固定資產投資對經濟景氣指數(shù)變化具有較強的滯后性，可以由資本市場和實體投資之間反映速度差異予以解釋。相比之下，先行指數(shù)對進出口總額的影響機制更為復雜。景氣指數(shù)提高會促進本幣匯率提升，從而抑制出口增加進口，我國長期存在巨額貿易順差(出口主導)，故其綜合效果會引發(fā)進出口總額下降。 　　基于以上發(fā)現(xiàn)，形成如下判斷：其一，對市場主導性較強的宏觀經濟指標，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)進行預測;第二，對具有較強制度剛性(如財政收入)或經濟剛性(如社會零售總額)的宏觀經濟指標，其對景氣程度的反映較弱，無法利用先行指數(shù)進行預測。