中国宏观经济运行总量指标互动影响的实证研究，本文主要内容关键词为：互动论文,总量论文,指标论文,实证研究论文,中国宏观经济论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、数量分析问题提出
2003年以来，有关我国经济快速增长与新一轮波动，以及对经济过热与治理问题的讨论，引起了广泛关注。对此，专家学者从不同层面与角度进行分析，提出许多不同意见。刘国光(2003)就我国当前的经济形势，从经济总量关系(即总需求与总供给的关系)与经济结构的角度进行分析，提出我国经济运行中出现一些值得注意的新问题，指出虽然经济生活中出现了某些过热现象，但在现实增长率低于潜在增长率的情况下，离全面过热还有相当距离。中国社会科学院经济研究所宏观课题组(2003，2004)从投资与贸易导向角度进行分析，认为对外开放与高资本积累共同推动了经济强劲增长，中国经济开始由工业化单引擎发展到由工业化与城市化双引擎。结构调整的累积效应和资金流程的变化，以及新的开放因素对经济的影响越发突出，…，特别是外资流入极大影响货币供给等问题，将开放中的经济增长和政策选择推到理论和现实探讨的前沿。吴敬琏(2004)认为，当前经济过热主要是由政府主导的投资过热拉动。各地政府热衷于搞政绩工程，投资建产值高、税收高的项目。而深层原因是投资效率低，资本资源配置在很大程度上受党政机关的影响而不由市场机制进行。刘树成(2003，2004)的分析指出，从需求面看，是以住宅、汽车等为代表的消费结构升级推动经济增长；从供给面看，增长过快，特别在投资规模过大、低水平高消耗的情况下，瓶颈制约仍会存在；从物价变化看，在周期上升阶段，增速加快，会引起物价总水平的相应上涨。由于我国经济运行条件已发生变化，出现局部过热，已到了应防止与避免继续过热的时候；李建伟、米建国(2004)认为在有关因素共同作用下，我国固定资产投资再次进入快速增长的扩张期，但它不会导致严重的全局性经济过热或产生产业结构失衡等等。
上述从不同角度进行的讨论，无疑对分析当前中国经济运行问题提供了许多有益的启示与对策建议。在此基础上，笔者利用现代数量分析方法，对我国宏观经济运行的内在动态关系进行更为深入、客观的实证分析，以期可以更为准确地把握经济发展规律及提出相对有效的政策建议。为此，笔者从客观数据出发，通过对代表经济增长、固定资产投资和通货膨胀等有关经济变量的格兰杰-西姆斯(Granger-Sims)因果关系检验，确定变量之间的相互影响关系；继而运用向量误差修正(VEC:Vector Error Correction)模型对各经济变量间的动态互动影响作进一步的研究。
二、研究变量与计量经济模型设定与分析
笔者选取能够代表和反映经济运行景气的6个主要指标，具体说明如下：以消费者物价指数(CPI)反映通货膨胀，以国内生产总值指数(GDP*)反映经济增长，以固定资产投资指数(INV)反映投资，以广义货币供给量指数(M2)和进出口总额指数(IE)分别反映金融市场和外贸，以社会消费品零售总额指数(CONS)反映消费。实证分析中有关数据来自《中国统计年鉴》(2003年)和《财经统计资料》(2003年)，2003-2004年数据来自国家统计局公网1和中国经济信息网2。本文在实证部分均使用Eviews4.0进行分析。
为消除物价变动的影响和数据中存在的异方差，减小波动性，本文采用按可比价计算的增长率，并对各变量数据作相应的对数化处理。有关变量的符号定义如下：
LGC=LOG(GDP*) (自然对数的国内生产总值指数)
LIC=LOG(INV) (自然对数的固定资产投资指数)
LCPI=LOG(CPI) (自然对数的物价指数)
LIE=LOG(IE) (自然对数的进出口贸易总量指数)
LM2=LOG(M2) (自然对数的广义货币供给量指数)
LCONS=LOG(CONS) (自然对数的社会消费品零售总额指数)
(一)格兰杰-西姆斯(Granger-Sims)因果检验
格兰杰-西姆斯(Granger-Sims)因果检验是从时间序列角度，提出研究因果关系的向量分布滞后回归(即向量自回归(VAR))模型。实质上，这是利用一组变量的滞后值，去解释该组变量对于所有的影响。主要目的在于通过因果关系的检验，剔除没有因果关系的变量。
Y[，t]=∑α[，i]Y[，t-i]+∑β[，i]X[，t-j]+ε[，t](1
ip，1jq)当且仅当β[，j]=0，则Y不是X的格兰杰原因。
鉴于Granger因果检验要求被检验序列是平稳的，以避免由于序列不平稳而出现“伪相关”问题；同时，协整检验亦要求序列是单整的，即一阶差分平稳。所以我们首先采用ADF方法对指标做平稳性检验并确定其单整阶数，其中变量的滞后阶数根据AIC和SC准则确定(表1)。结果显示各变量均为一阶单整，I(1)。对各变量做差分化处理(分别记为D(LCPI)、D(LGC)、D(LIC)、D(LIE)、D(LM2)、D(LCONS))，进一步地我们得出精确的因果关系检验结果(表2)。
表1经济变量的最优滞后期
变量 准则滞后期 最优滞后期
1 2 3 4
D(LCPI)
AIC -3.158493 -3.016089 -3.067608 -2.94872153 1
SC -3.059307 -2.866872 -2.868462 -2.70018496
D(LGC)AIC -3.084263 -2.96141246
-2.959922733 -2.88585034 1
SC -2.985078 -2.812194969 -2.760776278 -2.63731377
D(LIC)AIC -1.227994 -1.148358009 -1.483373698 -1.33181077 3
SC -1.128808 -0.999140518 -1.284227243 -1.0832742
D(LIE)AIC -1.751411 -1.626181 -1.512736 -1.53677605 1
SC -1.652225 -1.476963 -1.313589 -1.28823948
D(LM2)AIC -1.136117 -1.060475 -1.119136 -2.22321217 4
SC -1.036932 -0.911258 -0.919989 -1.9746756
D(LCONS) AIC -2.547699 -2.429144 -2.456440 -2.527930
1
SC -2.448513 -2.279926 -2.257294 -2.279393
表2主要变量的格兰杰-西姆斯因果关系检验结果
变量 原始假设样本期F-统计量 概率
D(LGC)--D(LCPI) D(LGC)不是D(LCPI)的格兰杰因2315.95485461 0.000712874
D(LCPI)不是D(LGC)的格兰杰因 19.81218219 0.000245188
D(LIE)--D(LCPI) D(LIE)不是D(LCPI)的格兰杰因23 2.0097729230.171680998
D(LCPI)不是D(LIE)的格兰杰因
1.1672453110.292824578
D(LIC)--D(LCPI) D(LIC)不是D(LCPI)的格兰杰因2110.62691641 0.000662435
D(LCPI)不是D(LIC)的格兰杰因
3.9339984990.031481483
D(LIC)--D(LGC)D(LIC)不是D(LGC)的格兰杰因21 9.4359513260.001150264
D(LGC)不是D(LIC)的格兰杰因
7.3796956250.003343242
D(LCONS)--D(LIC)D(LCONS)不是D(LIC)的格兰杰因21 1.0901642560.385603223
D(LIC)不是D(LCONS)的格兰杰因
3.0264342990.064896446
D(M2)--D(LCPI)D(M2)不是D(LCPI)的格兰杰因20 3.4656401660.045855497
D(LCPI)不是D(M2)的格兰杰因
0.1505131050.958866966
D(M2)--D(LGC) D(M2)不是D(LGC)的格兰杰因20 7.4080971160.003791314
D(LGC)不是D(M2)的格兰杰因
0.5225440130.721447157
D(M2)--D(LIC) D(M2)不是D(LIC)的格兰杰因20 7.8768137350.002997061
D(LIC)不是D(M2)的格兰杰因
0.8457161920.524842322
D(LCONS)--D(LGC)D(LCONS)不是D(LGC)的格兰杰因23 5.23058941658 0.033226594
D(LGC)不是D(LCONS)的格兰杰因
2.5109352008
0.128744107
D(LCONS)--D(LCPI) D(LCONS)不是D(LCPI)的格兰杰因23 1.4494879380.242666379
D(LCPI)不是D(LCONS)的格兰杰因
0.6967696040.413731434
从检验的结果可以得出以下结论和相关的经济意义：
1.LCPI、LGC和LIC两两互为因果，在5％的显着性水平下通过检验。
这一结果表明，不仅总产出和固定资产对价格有影响，作为消费需求信号的价格同样也对经济增长，对未来可转化为供给的投资存在着显着的影响。LGC与LIC互为因果关系，说明了经济增长与固定资产投资是相互作用、循环促进的。投资是拉动经济增长的三驾马车之一，而固定资产投资在总投资中的比重愈高，则表明固定资产投资拉动经济增长的作用愈大。一国实质经济增长愈快，表明一国经济发展的潜力愈大，从而会增加对投资者的吸引力，刺激投资的不断增长。
2.LM2构成LCPI、LGC和LIC的格兰杰单向成因，LIC构成LCONS的格兰杰单向因，LCONS构成LGC的单向格兰杰因，且都在5％的显着性水平下通过检验。这说明在当今虚拟经济发展迅猛的信用社会，不能仅以流通现金或实际货币发行量来衡量货币对其它经济变量的影响，而应采用广义货币M2，它包括货币和准货币。M2增加，意味着信贷的增加和信用的扩张。伴随的是投资的增加、经济总产出的扩大；而一旦信贷增加、信用扩张过度，极有可能引发通胀。反之则不然。消费与投资都是推动经济增长的主要动力，投资形成经济总产出，构成未来的供给，成为改变消费需求和物价变动的原因之一。
虽然Granger因果关系的检验结果表明LCPI、LGC和LIC两两之间存在显着的因果关系。但并不能完整准确地度量多变量之间的关系。这方面，向量误差修正(VEC)模型可对其作进一步深入研究，因为它对变量内生性作了特殊假定，即当变量之间存在联立关系时，它可以给出更为可靠的估计结果(Gujarati,2003)3。因此，在Granger因果关系检验的基础上，需要通过对反映经济运行的主要经济变量VEC建模及作参数估计，以进一步分析变量之间的长期稳定和动态调整关系。由于变量LCONS与LGC存在显着的单向因果关系，而LM2是LCPI、LGC和LIC的单向格兰杰因，所以在建模过程中，可将其作为外生变量引入(Hashen et al.,2000)。
(二)误差修正(VEC:Vector Error Correction)模型
经济模型表述的是变量之间的一种长期均衡关系，而实际经济数据却是由非均衡过程生成的。因此，建模时需要用数据的动态非均衡过程来逼近经济理论的长期均衡过程。最一般的模型是误差修正模型(ECM)，而向量误差修正(VEC)模型是推广到VAR系统的误差修正模型，它包含了对诸变量施加协整约束条件，且应用于具有协整关系的非平稳时间序列建模。VEC的一般表达式：
附图
其中△y[，t]表示y[，t]的变化量，△x[，t]、△z[，t]等表示x[，t]、z[，t]等的变化量，υecm表示向量误差修正项，α[，1]为调整系数，ε[，t]为平稳时间序列。
1.Janhansen协整检验
鉴于VEC模型要求变量之间必须具有协整关系，由前述单位根检验已知，变量LCPI、LGC、LM2、LCONS和LIC均为一阶单整序列，I(1)，表明它们的某一线性组合可能为平稳序列，即变量之间可能存在协整关系。由前述因果关系分析可知，LM2构成LCPI、LGC和LIC的单向格兰杰因，有可能与其它三个变量存在着长期均衡关系，因此在协整检验中，可以考虑引入该变量。我们采用Janhansen协整检验方法进行协整关系检验，结果(见表3、表4)显示，在5％的显着性水平下，无论是三变量或四变量之间，均存有相应的协整关系。
表3三变量(LCPI、LGC、LIC)的Janhansen协整检验结果
原始假设 特征值迹统计量5％临界值
1％临界值
r=0
0.60387408731.8691244329.68
35.65
r＜=1 0.25560261310.5705918415.41
20.04
r＜=2 0.151606472 3.7814457 3.766.65
表4四变量(LCPI、LGC、LIC、LM2)的Janhansen协整检验结果
原始假设 特征值迹统计量 5％临界值 1％临界值
r=0
0.86914611764.2069049247.21
54.46
r＜=1 0.29126029917.4324035629.68
35.65
r＜=2 0.2181261979.51426358415.41
20.04
r＜=3 0.1543093993.854839234 3.766.65
为进一步分析消费(LCONS)的可能影响，引入消费变量进行协整关系检验，结果(见表5、表6)表明，在5％和1％显着性水平下，无论是三变量或四变量系统之间均无协整关系存在。因此，笔者尝试把LCONS作为外生变量引入LCPI、LIC和LGC三变量协整方程中。
表5三变量(LCPI、LGC、LCONS)的Janhansen协整检验结果
原始假设 特征值迹统计量 5％临界值
1％临界值
r=0
0.48498604419.49039218 24.31
29.75
r＜=1 0.1650923874.228482746 12.53
16.31
r＜=2 0.0034070550.078496067 3.846.51
表6四变量(LCPI、LGC、LIC、LCONS)的Janhansen协整检验结果
原始假设 特征值 迹统计量5％临界值
1％临界值
r=0
0.66681725235.88796005 39.89
45.58
r＜=1 0.26076403 10.60948466 24.31
29.75
r＜=2 0.1452703433.660308382 12.53
16.31
r＜=3 0.0021714310.049997207 3.846.51
2.向量误差修正(VEC)模型
上述结果表明，这些研究变量之间存在协整关系，对误差序列(命名为vecm)进行单位根检验，确定已经是平稳序列，且在0附近上下波动。满足该条件后，我们建立并分析与之相关的VEC模型（见右侧）：
(1)VEC：D(LCPI[，t])=-0.923495*vecm[，t-1]+1.365862*D(LCPI[，t-1])+1.257842*D(LGC[，t-1])-0.034812*D(LIC[，t-1])+0.000292
(-1.91) (3.33) (2.48) (-0.25) (0.038)
vecm[，t-1]=LCPI[，t-1]-1.150448*LGC[，t-1]+0.313660*LIC[，t-1]+8.518453
(15.0548) (-6.11546)
R[2]=0.6033AIC=-10.15SC=-9.26
(2)VEC：D(LCPI[，t])=-0.603115*vecm[，t-1]+1.461528*D(LCPI[，t-1])+1.153544*D(LGC[，t-1])+0.087728*D(LIC[，t-1])
(-0.88127) (2.54409) (1.72455) (0.53056)
-0.103508*D(LM2[，t-1])-0.000130
(-1.50989) (-0.01629)
vecm[，t-1]=LCPI[，t-1]-1.038891*LGC[，t-1]+0.166009*LIC[，t-1]+0.119476*LM2[，t-1]+8.518453
(32.8429) (-6.97242) (-7.87491)
R[2]=0.591831 AIC=-12.05 SC=-10.66
(3)VEC：D(LCPI[，t])=-1.1260438*vecm[，t-1]+1.003856*D(LCPI[，t-1])+0.767728*D(LGC[，t-1])+0.052110*D(LIC[，c-1])-1.904069+0.401787*LCONS[，t]
(-2.53) (2.63) (1.84) (0.51) (-3.23) (3.23)
vecm[，t-1]=LCPI[，t-1]-0.991947*LGC[，t-1]+0.175950*LIC[，t-1]+8.433457
(16.9667) (-3.94924)
R[2]=0.72596 AIC=-10.60 SC=-9.56
由以上分析可知，在引入广义货币供给量指数LM2的模型(2)中，变量之间仍存在显着的协整关系，且在长期协整方程(VECMt-1)中，由LM2的引入使得LGC和LIC的显着性提高，LM2自身也通过显着性检验，说明广义货币供给量指数与物价指数之间的协整关系十分明显，这一结果与Granger因果关系检验结果相符。加入LM2之后，误差修正模型(D(LCPIt))的显著程度有了一定程度的下降，误差修正项(vecm)未能通过显着性检验，且调整系数从引入之前的0.923495降至0.603115，LM2也未能通过显着性检验，这说明了固定资产投资与经济增长对货币供给具有中介传导的作用，原因主要是广义货币供给量的增加(意味着信贷扩张)，使这些资金在现实经济活动中又大都转化为固定资产投资，促进了经济的增长。
从长期看，固定资产投资将转化为供给的增加，促使物价水平在一定程度的下滑(-0.166009)；但从VEC模型中可知，无论是经济增长的速度或是固定资产投资的增速，对物价指数都有一个正向的推动效应(1.153544/0.087728)，这也说明了货币供给是以固定资产投资和经济总产出为中介在短期内向物价传递影响。
引入消费作为外生变量(模型(3))之后，不仅模型的整体显着性得以提高(拟合优度由0.6033上升为0.72596)，而且模型中其它变量的显着水平也相应地提高，消费指数LCONS的估计参数也是显着的，说明引入消费作为外生变量是合适的。相比于模型(1)，模型(3)的长期协整方程(VECMt-1)估计参数均有所下降，即经济增长与投资对物价水平的长期影响力有所减弱。笔者认为，这是因为经济总产出对物价水平的影响中有相当一部分来自消费转移；同时，在投资对物价的影响中，消费也起到了一定的中和作用。消费对物价的弹性系数为0.401787，表明消费的增加会推动物价的进一步上升，这符合一般的经济常识与理论。
三、研究结论
从上述计量经济模型分析与统计检验结果，我们可以得出以下结论：
(一)物价水平、经济增长和固定资产投资之间存在明显的相互影响。从短期看，固定资产投资与经济增长均对物价水平存在滞后、正向的推动作用，即前一期经济增长和固定资产投资对当期物价水平具有一定的影响力。联系当前投资快速增长的状况，说明今后仍存在物价上涨的压力。消费对物价水平存在着一定的影响，弹性系数为0.401787，表明在短期内消费对物价水平的推动作用是明显的。
(二)从长期看，当期投资将在未来时期内转化为供给，在反方向上促使物价的下滑，因而固定资产投资在长期内对物价水平存在着显着的反向影响力，系数为-0.166009；而经济增长对物价水平仍存在正效应，且弹性系数高达到1.038891，这意味着对于需保持一定高速增长的中国经济将面临着巨大的通胀压力。由于在引入消费变量之后，LGC、LIC对LCPI的长期影响力均有所下降。笔者认为，这是因为经济总产出对物价水平的影响中有相当一部分来自消费转移；同时，在投资对物价的影响中，消费也起到了一定的中和作用。从短期与长期综合来看，固定资产投资对物价水平的影响在总体上表现为短期推升、长期拉降，短期的影响力稍强于长期的影响力。而经济增长则始终与物价水平保持同向，且长期推动作用远较短期的为强。
(三)广义货币供给量对物价水平存在影响，但它是通过固定资产投资与经济总产出的传导作用而产生。同时，由于物价水平自身存在显着且强劲的惯性作用(1.03508)。这表明一旦调控失效，物价连续上涨，则基于物价自身的惯性作用，我国将极有可能出现高通货膨胀。四、根据分析结果推断，从长期角度看，消费与物价水平应是同方向变动的，但其影响程度并不如投资来得显着。这也反映了改革开放以来，我国宏观经济属于“投资驱动型”，因为消费需求特别是国内消费需求(内需)的影响虽已逐步显现，但还不够明显.这也预示着对于中国经济而言，如何扩大内需仍是一项相当艰巨的任务。
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