中国经济增长的趋势与周期波动的国际协同，本文主要内容关键词为：周期论文,中国经济增长论文,趋势论文,国际论文，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。
改革开放三十多年来，中国经济与国际经济逐步接轨，特别是在2001年中国成功加入WTO后，国际经济波动对中国经济的影响越来越大，中国与国际经济波动的协同性也大幅度提高。这些事实意味着，来自于国际经济的外部冲击很可能是影响中国经济波动的重要因素。如果中国经济强烈地受到国际经济冲击的影响，那么，中国当前保增长的宏观经济政策就不能仅仅关注国内宏观经济的运行态势，还必须同时兼顾国际经济冲击的变化及其对中国的影响，否则宏观经济调控政策可能无效。由此而提出的问题是：中国经济与国际经济是否存在显著的协同波动？中国经济波动的国际协同来源于何种冲击？国际共同冲击、外国冲击如何影响中国经济增长的趋势与周期？出于对上述问题的研究动机，本文将使用共同趋势与共同周期的分解和检验方法，揭示中国经济与国际经济波动的协同性，在此基础上，本文进而使用非线性因子模型，分解中国经济增长的趋势成分和周期成分所受到的国际共同冲击、外国冲击，并刻画国际共同冲击、外国冲击对中国经济波动的影响。基于上述结果，揭示当前中国经济增长面临的国际环境和中国经济增长的未来趋势。
随着国际贸易和跨国投资的快速发展，各国经济往来日益密切，经济全球化和区域经济一体化逐步加深，各国经济波动的相互影响、协同变化趋势越来越明显。基于这种现实，Stockman & Tesar(1995)等将RBC理论扩展至多国模型，提出国际经济周期理论，以此研究国家间经济波动的协同性及其原因。其基本思想是，国家间经济波动协同的来源是国际共同冲击以及外国冲击溢出效应的综合作用。国际共同冲击是对所有国家都有作用的随机冲击，例如世界石油价格的冲击和全球需求冲击等。外国冲击产生于它国内部，如一国税收制度发生重大改变而形成的冲击。外国冲击不仅对该国经济产生作用，外国冲击还通过贸易、投资等传导渠道对与之有密切经贸联系的其它国家产生冲击效应，而其它国家的经济波动又会进一步通过贸易、投资等传导渠道影响到更多的国家。这种经济波动的传导效应被称为溢出效应。
基于上述基本思想，国际经济周期的经验研究主要集中于回答三个问题：国际经济波动协同是否存在，国际经济波动协同的原因以及国际经济波动协同的传导渠道。早期的文献主要是检验国际经济波动的协同是否存在。Canova & Dellas(1993)的研究表明，国家间的主要宏观经济变量表现出很强的正相关，经济波动的协同特征明显。Ambler et al.(2004)对19个工业国家的数据研究发现，国家间的经济周期呈现弱的正相关，即使是在金融市场一体化的现阶段，国家间的经济周期也没有显著协同。由于国际经济周期所关注的三大问题实质上是紧密关联，密不可分的，因此，近期相关研究虽然有所侧重地对国际经济周期形成的原因进行分析，但一般都是同时与其它问题结合在一起，而不仅仅限于对某一个问题进行讨论。Norrbin & Schlagenhauf(1996)将行业产出的波动来源分解为国际共同冲击、国别冲击和行业冲击，发现国别冲击是产出波动的主要因素。①Clark & Shin(1999)使用因子VAR模型研究了国内和国家间经济周期形成的原因，结果表明国家间的共同冲击对国际经济周期波动的贡献较小，国别冲击对国际经济周期的形成具有重要作用。Stock & Watson(2005a)使用结构VAR模型，研究G7国家受到的国际共同冲击、外国冲击以及国内冲击对本国经济波动的影响，发现除日本外，G7国家经济的波动随国际冲击幅度的下降而下降，G7国家的经济周期表现出明显的协同性。Bagliano & Morana(2010)基于因子VAR模型的研究发现，共同的国际冲击、共同的传导渠道以及国别冲击形成了G7国家经济周期的协同，共同的国际冲击和本国冲击对国际经济周期协同的形成相对更为重要。
上述文献考察的国际共同冲击、本国冲击、外国冲击对本国经济的动态冲击效应都是线性的，也就是说，无论是国际经济繁荣时期还是衰退时期，国际共同冲击、国家特质冲击在国际间的传导都没有发生显著的变化。这一结论与国际经济实践可能明显不符。例如，在国际经济衰退时期，各国为维护本国经济增长，一般倾向于采取贸易保护政策，减少从国外的商品进口，保护本国产业。近期，美国、欧盟等经济体频繁对中国出口商品实施的反倾销、反补贴就是典型事实。在这种情形下，国际间的商品流动受到抑制，国际冲击和外国冲击对本国经济的动态效应发生变化，国际经济波动的协同性也随之改变。一些学者对此展开了研究，Diebold & Rudebusch(1996)认为在经济“好”的时期和“坏”的时期，经济周期协同性可能发生转换，基于此，他们使用马尔科夫机制转移的动态因子模型分析了经济周期的非线性协同效应。Henry et al.(2002)的非线性ARMA模型研究发现，美国和加拿大的经济增长具有协同性，随机冲击对经济增长的动态效应随着经济衰退程度的不同而有非对称性。Gefang & Strachan(2010)以经济增长为阈值变量，使用平滑机制转移的VAR模型研究了美国、德国、法国的冲击对英国的影响，发现这些国家经济波动具有协同性。在不同经济周期阶段，国外冲击对英国经济增长具有非线性效应。但Henry et al.(2002)，Gefang & Strachan(2010)的模型不能区分经济波动的国际协同是来自于国际共同冲击还是外国冲击。
国内学者对国际经济周期协同进行了富有成效的研究：彭斯达、陈继勇(2009)选取一组主要宏观经济变量，使用HP滤波和相关系数的方法度量了中美两国经济周期的协同性，发现现阶段中美两国经济周期的协同性较弱，但显示出逐渐增强的趋势。袁富华等(2009)对中国、美国、日本和欧盟的研究发现，存在两种力量左右着中国经济与世界经济的联动，一种是日益扩大的对外经济联系具有使中国经济波动收敛于世界经济波动的倾向，一种是国内特殊的投资和消费模式具有使中国经济波动脱钩于世界经济波动的倾向。程惠芳、岑丽君(2010)度量了中国与27个贸易伙伴国家经济增长的相关性，以此衡量国际经济周期的协同性，并发现双边贸易强度、FDI强度、产业结构相似性与GDP周期协动性呈显著正相关关系。张兵、李翠莲(2011)使用因子分析和聚类分析，讨论了金砖四国通货膨胀的周期协同性，发现金砖四国通胀的周期协同很大程度来自于世界通胀波动的冲击和发展中大国因素的综合作用。
从上述解析可以看出，当前国际文献主要是基于因子模型，研究国际共同冲击、国别冲击对国际经济波动协同的影响。这些研究中一般是以经济增长率度量经济波动。由于经济增长率是周期成分增长率和趋势成分增长率的叠加，因此，这种度量方法就将经济增长的周期波动协同和趋势波动协同混在一起，而区分经济增长中的趋势波动和周期波动具有重要的宏观经济政策意义。另一种度量方法是把GDP滤波后的周期成分看成是经济波动，这种方法仅考虑经济增长周期成分的协同而把趋势成分丢弃不管，并且，现有文献在使用滤波方法对GDP进行分解仅是分别对单个国家进行计算。如果国家间存在经济波动协同，则对国家间GDP进行的趋势与周期的分解就应该在具有协同关系的基础上进行分解，否则就有可能导致周期分解结果的偏差。本文将使用共同趋势与共同周期的方法检验中国经济波动的国际协同，并在共同趋势和共同周期的约束下，对各国GDP进行趋势和周期分解，基于此，分别对GDP的趋势成分与周期成分建立非线性因子VAR模型，以此研究国际共同冲击、国外冲击以及本国冲击对中国经济增长的趋势成分和周期成分的动态效应。因此，相对于现有文献，本文的创新主要体现在三个方面：首先，本文是使用共同趋势和共同周期检验国际经济协同，这种方法可以区分中国经济增长的国际经济协同是周期成分协同还是趋势成分协同。其次，本文进行的趋势与周期分解是在国际经济协同的约束下展开的，这一方法更吻合现实。最后，本文在非线性框架下，揭示不同国际经济周期阶段，国际共同冲击、国别冲击对中国经济波动的动态效应。
二、国际经济增长的共同趋势与共同周期的检验与分解
如果各国GDP是具有单位根特征的随机变量，那么GDP中就含有趋势成分与周期成分。趋势成分包括确定性趋势与随机趋势。确定性趋势是由投入要素的增长、技术进步和经济结构升级等因素所引致的经济增长，它反映一国经济增长的长期确定性趋势，其基本特征是随时间推延而持续增加，因此，GDP中确定性趋势主要取决于本国因素。国家间经济增长的协同是指随机趋势和周期成分的协同。基于此，本文首先检验各国GDP的随机趋势和周期成分是否协同，进而在随机趋势和周期成分协同的约束下分解各国GDP中的随机趋势和周期成分。
(一)共同趋势和共同周期的检验方法
(三)国际经济增长的共同趋势与共同周期的检验与分解结果
1.数据说明
国际经济增长波动的协同是通过国家间的贸易、投资等渠道的传导效应而形成，为此，本文样本选择中国、美国、日本、欧盟、韩国、印度、俄罗斯七个经济体。这样选择的原因如下：首先，中国、美国、欧盟、日本四个经济体是当今国际最大的经济体，GDP总量将近世界GDP的70%，因此，这四个经济体的波动代表了国际经济波动。其次，美国、日本、欧盟代表西方发达国家，韩国代表新兴工业化国家，印度、俄罗斯同属金砖国家，代表了新兴经济体。②再次，这六个经济体都是中国的主要贸易伙伴国(地区)，因此，来自这六大经济体的随机冲击将对中国经济波动产生显著影响。此外，中国在加入WTO后与国际经济联系的紧密程度显著大于以前，为此，本文样本期间选择2001Q1-2012Q4，数据来源于中经网。由于在中经网中，没有欧盟总量GDP数据，因此，我们选择六个经济体(除中国)的以2005年为基期的GDP指数，以此度量经济增长。对于中国，本文首先用CPI指数将名义季度GDP换算为实际GDP，然后用X11方法褪去季节趋势，再将其换算为以2005年为基期的GDP指数。
通过观察上述七个经济体取自然对数的GDP指数，发现它们都有明显的确定性趋势，再对它们做ADF单位根检验，结果表明它们都是含有确定性趋势的Ⅰ(1)单位根过程。由于经济增长的确定性趋势一般不存在协同波动，为此，分别用取自然对数的GDP指数对截距项和时间趋势项做回归，再将回归残差记为y=(ze，me，oe，re，he，ie，ee)′。变量y就度量了七个经济体的经济增长中的褪去确定性趋势部分，换言之，它们是包含经济增长中随机趋势和周期成分的变量。
2.国际经济增长共同趋势与共同周期的检验结果
为实现共同趋势与共同周期的检验，首先对y进行Johansen协整检验。迹统计量检验表明y存在4个协整向量，即r=4。这就说明样本中的七个经济体的经济增长具有共同的随机趋势。本文进而基于公式(4)检验共同周期的数量，统计量C(s)的计算值见表1。
3.国际经济增长共同趋势和共同周期的分解结果
为实现共同趋势与共同周期的分解，本文使用极大似然方法估计模型(5)，再将其转化为模型(6)的表述形式，基于此获得各国样本期内，经济增长的共同趋势与共同周期分解结果，见图1和图2。
图1中zc、mc、oc、rc、hc、ec、ic分别为中国、美国、欧盟、日本、韩国、俄罗斯和印度的经济增长中共同周期的分解结果。从整体看，七个经济体的周期成分具有较为显著的协同性。例如，2002年各经济体的周期成分都有一轮短暂的小幅回升过程。2008年后，受全球金融危机的影响，七个经济体的周期成分都有显著的下降过程，随后中国经济增长周期成分受宽松货币政策和财政政策的刺激而快速回升，但其他经济体周期成分的回升幅度相对较小，特别是日本回升持续的时间较长。2011年后，中国在金融危机时期刺激增长的财政政策和货币政策的短期效果发挥殆尽，周期成分快速回落，与此同时，其余经济体也出现下降趋势。为避免宏观经济的二次探底，各经济体在2012年都采取了宽松的货币政策和财政政策，在这些政策的刺激下，七个经济体的周期成分在2012年底都出现了回升反弹的迹象，但幅度还是相对较小。
图2 经济增长中共同趋势的分解结果
图2中ztr、mtr、otr、rtr、htr、etr、itr分别为中国、美国、欧盟、日本、韩国、俄罗斯和印度的经济增长中共同趋势的分解结果。从图2中能够清晰看出，2001-2002年各经济体的趋势成分都有一轮小幅度回落，2003年至2008年，各经济体的趋势成分都在波动中向上攀升。受全球金融危机的冲击，从2008年下半年开始各经济体的趋势成分都有一波较大幅度的下滑。这一结果表明，在全球金融危机以前，中国与其余经济体之间的协同性较高。2009年后，中国的4万亿投资加上相伴随的宽松货币政策，使得中国的趋势成分在下降通道中快速反弹并较大幅度连续上行，其它经济体的趋势成分虽然也有一定程度上行，但幅度不大，没有明显步出下滑的通道。从2011年下半年开始，中国的趋势成分再次较大幅度下滑，其余经济体的趋势成分也都拐向下行通道中。
上述有关共同趋势、共同周期的分解结果说明，2011年末，中国经济增长的下行主要为趋势成分的下滑。中国经济增长趋势成分与国际经济增长趋势成分的联合下行，意味着未来一定时期内中国与国际经济增长的下行具有长期性。
三、中国经济波动的国际协同之源——国际共同冲击、国别冲击的分解
(一)非线性动态因子模型的构建
根据国际经济周期理论，中国经济波动的国际协同既可能来源于国际共同冲击，也可能来源于外国冲击对中国经济的溢出效应。为研究国际共同冲击、外国冲击对中国经济波动协同的影响，本文首先需要分解国际共同冲击、外国冲击。为此，借鉴Stock & Watson(2005b)的动态因子模型：
但模型(7)、(8)是线性动态因子表述，其隐含的意义是：在不同时期，国际共同冲击、外国冲击对中国的动态效应都是相同的，这一隐含的假定也许与经济实践不符。从近年来中国与国际经济的实践看，上世纪末至本世纪初期遭受亚洲金融危机，2004-2007年间国际经济繁荣、经济快速增长，2008年爆发全球经济危机，2010年国际经济短暂复苏，随后而来是欧洲债务危机。国际经济的频繁波动以及“好”的和“坏”的经济状态交替出现，将改变国际间的贸易和投资联系，从而使得国际共同冲击、外国冲击对中国经济的动态效应，可能随国际经济的“好”、“坏”状态的交替出现而发生非线性改变。为准确刻画这种非线性特征，本文借鉴Gefang & Strachan(2010)的机制转移模型，扩展Stock & Watson(2005b)，提出非线性动态因子模型：
容易看出，由于引入了机制转移函数，模型(9)、(10)所刻画的国际共同冲击、国别冲击对经济增长的动态效应具有非线性机制转移特征。参照Gefang & Strachan(2010)，本文以世界经济增长率(g)作为阈值变量。④
(二)动态因子模型的非线性检验方法
参照Weise(1999)、模型(9)、(10)的非线性检验是基于转移函数的二阶泰勒展开式，也就是将指数函数和逻辑函数分别在原点进行二阶泰勒展开，并将泰勒展开式作为转移函数的近似式代入模型，然后进行检验。经代换后的模型(9)变化为：⑤
(三)动态因子模型的非线性检验和转移函数的确定
为实现上述序贯检验，必须首先获得模型(9)的共同因子估计结果。本文首先使用主成分方法获得共同因子F的估计结果，然后用OLS估计模型(11)，基于此实现对模型(9)的非线性检验和转移函数形式检验。类似地，可以使用相同的方法获得模型(10)的非线性检验和转移函数形式检验。
fc是从七个经济体的周期成分中分解得到的共同因子，fr1、fr2、fr3是从七个经济体的趋势成分中分解得到的共同因子。由于fc是经济增长中的短期共同因子，fr1、fr2、fr3是经济增长的长期共同因子，因此，根据AS-AD模型，fc的快速上升是对应全球总需求冲击的连续正向作用时期，而fr1、fr2、fr3的较大幅度下降则是石油价格和其它原材料价格大幅度上升带来对经济增长负向共同冲击的时期。从共同周期和共同趋势所对应的共同因子的整体波动特征看，2002-2003年，共同因子在零线上下反复波动，但在2004-2007年，fc和fr1、fr2、fr3虽有部分时期为负值，但整体是在正值区间运行。正是2004-2007年的正向共同因子带动了这一时期国际经济的快速增长。从2008年开始，fc和fr1、fr2、fr3都有一轮较大幅度的快速下降过程。由此说明由美国次贷危机引发的全球金融危机，从2008年开始对国际经济增长的周期和趋势都形成负向影响。在世界各国为应对金融危机纷纷采取刺激增长政策的影响下，共同趋势和共同周期中的共同因子都快速反弹，但反弹持续的时间都不长。特别是趋势成分中的共同因子，2011年以后出现连续下滑的趋势，这一结果直观地说明了欧洲债务危机以及全球复苏乏力，将对国际经济的长期增长形成实质性的负面影响，全球经济的全面复苏还要经历较长时间。
(五)国际共同冲击、国别冲击的估计结果
近年来，国际石油价格、国际农产品价格以及国际大宗商品价格呈现大幅度的起落波动，这些商品价格的波动以及全球生产率的变化将形成国际共同供给冲击，并对各国经济产生冲击效应。与此同时，一些主要经济体由于自身原因在近期爆发了经济危机，如美国经济危机以及欧洲债务危机。这些经济危机的爆发冲击了中国的对外贸易和国际投资，最终对中国经济形成负向的供给冲击和需求冲击。此外，近年来中国内部也频繁遭遇各种随机冲击，如2007年下半年开始的猪肉价格和农产品价格的上涨、2008年的冰雪灾害、2009年开始的4万亿元投资冲击等等。这些国内、国际随机冲击叠加在一起，对中国的经济运行形成复杂影响，导致中国经济历经多次高增长与低增长的反复轮换。因此，准确刻画上述各种随机冲击在近期的波动特征，并揭示上述各种随机冲击对中国经济增长的动态效应，对于中国当前保增长的宏观经济政策有重要现实意义。国际共同冲击、国别冲击的估计结果如下：
图3 共同周期中的共同因子的估计结果
图4 共同趋势中的共同因子的估计结果
这里，fcs和frs1、frs2、frs3分别为共同周期和共同趋势所对应的国际共同冲击。从其波动特征看，2002-2006年，图5和图6中的国际共同冲击都在零线上下循环波动，但平均而言，fcs、frs1、frs3为正值，frs2约为零，这就表明在这一时期，国际经济短期波动获得了正向共同冲击。2007年，受国际总需求扩张的刺激，fcs前期持续为正但在下半年开始下滑，另一方面，2007年受国际石油价格及原材料价格上涨的影响，共同趋势中的国际共同冲击出现一定程度的下降。2008-2009年，由于美国次贷危机引发的全球金融危机，国际共同冲击都有一轮大幅度的下降过程，由此说明全球金融危机从长期和短期两个方面影响国际经济的波动。但从共同冲击下落持续时间来看，fcs在2008年底大幅度回落后快速反弹，而frs1、frs2、frs3一直持续到2010年底。由此说明，全球金融危机对世界经济的负面影响具有长期性、持久性。由于美国经济的艰难复苏、欧洲债务危机的持续发酵、国际石油价格和国际大宗商品价格的大幅度波动，导致2011年底的fcs、frs1、frs2都有一轮下降过程。2012年后，无论是共同周期中的共同冲击，还是共同趋势中的共同冲击，都没有明显好转的迹象。上述结果表明，当前国际经济增长速度下滑不可避免，且这种下滑还具有长期趋势。由此意味着，国际经济增长的复苏应从供给和需求两个方面着手进行刺激，而当前此起彼伏的国际贸易摩擦不利于国际经济的复苏。2012年国际油价和大宗商品价格的下跌将对国际经济的反弹带来正向冲击。
共同冲击累积形成共同因子，对比共同冲击和共同因子的估计结果，可以发现，它们在不同时期的波动特征基本一致，例如，2010年下半年后frs1、frs2、frs3为连续负向冲击，对应地fr1、fr2、fr3由正值快速下降为负值。共同冲击和共同因子的结果相互吻合，印证了本文的结果。
图7和图8分别报告了共同周期和共同趋势中的国别冲击。从国别冲击波动的规律看，它们显得较为杂乱，这正表现了各个国家的不同“特质”。具体来看，在共同周期的国别冲击中，中国、美国和日本的国别冲击(zcs，mcs，rcs)在2008年下半年都有较大幅度的下落过程，特别是美国冲击(mcs)在2007年就开始下落为负值，这正好对应了美国次贷危机爆发时期。中国冲击(zcs)也在2007年就开始下滑，下滑的原因是这一时期我国为避免经济过热而采取紧缩性货币政策而带来的总需求下降。从现阶段看，受2010年底开始的紧缩性货币政策和房地产调控的影响，2011年中国的总需求下滑，对应的中国冲击快速下降为负值，并且一直持续到2012年底。在2012年的其他经济体中，俄罗斯冲击(ecs)和印度冲击(ics)都较大幅度转为负向，美国冲击、韩国冲击(hcs)、欧盟冲击(ocs)为较小幅度负向，只有日本冲击(rcs)相对较大幅度为正。这就说明，从短期经济波动看，新兴经济体可能进入新一轮下滑，美国和欧盟短期经济有复苏迹象，而日本受宽松货币政策的刺激，短期经济增长出现回升态势。
从共同趋势中的国别冲击看，在全球金融危机期间，各经济体的国别冲击都有一轮下调过程，这一结果正好印证了图2中共同趋势的分解结果，即各国经济增长的趋势成分在全球金融危机期间都出现下滑。从当前来看，中国冲击(ztrs)在2010年开始下降，并在2012年出现负值。其他经济体中，美国、欧盟、日本、韩国、印度的国别冲击在2012年底都转变为负值，唯有俄罗斯保持一定幅度正值。这就意味着，如果没有较大幅度的正向国际冲击，未来一定时期内国际经济增长速度不可避免地下行，特别是对于以外向型经济为主的中国，下降幅度可能相对较大。
图5 共同周期中的国际共同冲击
图6 共同趋势中的国际共同冲击
四、国际共同冲击、本国冲击、外国冲击对中国经济波动的动态效应
前文对随机冲击的分解结果使我们直观认识了中国当前所面临的各种随机冲击，为进一步认识各种冲击对中国的动态效应，本文使用广义脉冲响应函数进行估计。由本文模型(9)、(10)的设定可以看出，国际共同冲击、国别冲击对中国经济波动的动态冲击效应随国际经济增长率的变化而改变。因此，不同时期的冲击效应不尽相同，为准确揭示国际共同冲击、国别冲击对当前中国经济增长的冲击效应，本文基于估计的模型(9)、(10)，将冲击的起始时期设为2012 Q1，这样，本文就计算了当前国际经济形势和当前国际经济增长率时期，国际共同冲击、国别冲击对中国经济增长的动态效应。
图9中的fcz是共同周期对应的共同冲击对中国经济周期成分的累计脉冲效应。可以看出，周期成分中的共同冲击对中国经济增长的累积效应在初期呈现快速递增趋势，经过6期后就基本稳定在0.095附近。说明周期成分中的共同冲击对中国经济增长冲击效应持续时间较短。结合图5共同周期中共同冲击的估计结果，2011年下半年的小幅度负向国际共同冲击fcs对中国周期的动态效应会很快消失，2012年小幅度的正向冲击fcs将对中国2013年经济增长的周期成分形成正向冲击。
图10中，frz1、frz2、frz3分别是共同趋势中对应的共同冲击frs1、frs2、frs3对中国经济增长趋势成分的累计动态效应。从冲击效应的幅度看，frs3的累积效应最大，frz1次之，frz2的累积效应最小。从冲击持续的时间看，frz1、frz2、frz3的动态波动大约在3年后基本稳定。因此，共同趋势中的共同冲击效应持续的时间相对较长。结合图6中共同冲击的估计结果，三种共同冲击在2011年上半年的较大幅度下滑将对中国经济增长中的趋势形成较大且持续时间较长的负向效应。2012年底共同冲击frs1、frs3都小幅为负，它们将对中国未来一定时期经济增长的趋势成分带来一定程度的负向影响。2011年和2012年三种共同冲击效应叠加形成对中国2013年经济增长趋势的影响将是负向的。由于fcz对应经济增长的周期成分，frz1、frz2、frz3对应经济增长的趋势成分。由此说明，受国际共同冲击的影响，未来一定时期内，中国经济增长趋势成分处于下降趋势中，周期成分可能会有小幅上升。
图7 共同周期中的国别冲击
图8 共同趋势中的国别冲击
图11中的zcz、mcz、ocz、rcz、hcz、ecz、icz分别表示共同周期成分中的中国冲击、美国冲击、欧盟冲击、日本冲击、韩国冲击、俄罗斯冲击和印度冲击对中国经济增长周期成分的累计脉冲效应。可以看出，中国冲击的累积效应最大，例如，滞后1期中国冲击的累积效应为0.013，在经过约4年后，中国冲击的累积效应稳定在0.068附近。美国和欧盟的冲击对中国经济增长周期成分累计效应的波动特征较为相似，且相对较大。俄罗斯、韩国和日本的冲击对中国的累积效应相对较小，印度冲击的累积效应最小。例如，在经过约4年后，美国冲击、欧盟冲击的累积效应为0.03、0.024，韩国冲击和日本冲击的累积效应为0.013、0.012，印度冲击的累积效应只有0.002。结合图7国别冲击的估计结果，2012年除日本冲击外，其他各经济体的冲击都平均为负值，这就表明，2013年及以后一段时期内，受国别冲击的综合影响，中国的周期成分应处于下行通道中。
图12中的zrz、mrz、orz、rrz、hrz、erz、irz分别表示共同趋势成分中的国家特质冲击对中国经济增长趋势成分的累计动态效应。从图中可以看出，各个经济体的冲击对中国经济增长趋势成分的累积效应长期为正，特别地，中国冲击和美国冲击的累积效应相对较大，在经过12期以后，zrz、mrz分别约为0.07、0.04。此外，欧盟冲击也有较大累积效应。例如，经过3年后，欧盟冲击对中国经济增长趋势成分的累积效应(orz)约为0.02。其余经济体的累积效应差异不大且都较小，例如，经过3年后，俄罗斯冲击的累积效应(erz)约为0.008。结合图8国别冲击的估计结果，除韩国和俄罗斯外，其余经济体的国别冲击平均都为负值。由于中国、美国和欧盟对应的特质冲击累积效应相对较大，这就说明，2013年及未来一定时期内，中国经济增长的趋势成分将有一定幅度的下降。
图9 共同周期中共同冲击的累积脉冲效应
图10 共同趋势中共同冲击的累积脉冲效应
图11 周期成分的国别冲击对中国的累计脉冲效应
图12 趋势成分的国别冲击对中国的累计脉冲效应
综合上述可以发现，国际共同冲击、外国冲击都对中国经济波动具有明显的动态冲击效应，这就意味着中国经济波动的国际协同既是国际共同冲击作用的结果，也是外国冲击对中国溢出效应的结果。从共同周期和共同趋势的国别冲击效应的幅度看，中国冲击的效应明显高于其他经济体，由此说明，中国内部因素对中国经济波动的影响相对更为重要。进一步地，综合前述对2012年随机冲击的估计结果，以及2012年随机冲击对中国经济增长的累计冲击效应，可以得出结论，如果2013年没有较大幅度的正向冲击，2013年中国经济增长的趋势成分和周期成分都将进入下行通道中。这就说明，保增长是中国当前宏观经济的最主要目标。
五、结论与涵义
本文使用共同趋势、共同周期方法检验了中国经济波动的国际协同，并进而在共同趋势与共同周期的约束下分解了经济增长的趋势与周期。在此基础上，本文针对周期成分和趋势成分，分别设定非线性因子VAR模型，研究国际共同冲击、本国冲击、外国冲击对中国经济波动的影响。上述研究结论基本准确地刻画了中国经济波动的国际协同特征，揭示了当前中国经济增长面临的国内、国际冲击及未来的发展趋势，直观地描述了本国冲击、国际共同冲击和外国冲击对中国经济波动的动态效应。上述结论可概述为：
(1)七个经济体的经济增长具有共同趋势与共同周期，这就表明中国经济波动具有国际协同特征。由此也说明，中国已经融入国际经济一体化。中国经济的稳定持续发展离不开国际经济的大环境，同时，中国经济的快速发展也将对国际经济增长做出重要贡献。进一步，对国际经济增长的共同趋势和共同周期的分解表明，七个经济体的周期成分在2012年底虽然都出现了小幅度的回升反弹迹象，但随机趋势成分都明显处于下降趋势中。国际经济增长的下降趋势对中国保增长将带来不利影响。
(2)共同周期中的共同因子在2012年底略有上升，但幅度较小，共同趋势中的共同因子在2012年呈现较大幅度下降趋势。这就说明，2012年及未来一定时期内，国际经济增长的趋势处于下降通道中，由此将带动中国经济增长的下行。另一方面，在共同周期所对应的国别冲击中，2012年各经济体都面临不同幅度负向冲击(除日本外)。在共同趋势所对应的国别冲击中，2012年底各经济体也都出现明显的负向趋势(除俄罗斯外)。上述国际共同冲击和国别冲击的估计结果说明，2013年中国经济处在非常不利的国际、国内环境中，且这种不利环境还有持续甚至恶化的趋势，这给中国当前保增长的宏观经济政策操作带来特别的困难。由此也说明，世界经济的复苏仍十分疲弱，这些将进一步深化贸易保护主义，深化主权债务危机，将使得中国面临更加严峻的外部环境。
(3)国际共同冲击对中国经济增长的周期成分和趋势成分有明显的正向冲击效应。在国别冲击中，中国冲击对本国经济增长的冲击效应最大，美国冲击、欧盟冲击对中国经济增长的累计冲击效应相对较大，其余经济体的效应相对较小。由此表明，中国经济波动的国际协同既有外国冲击对本国的溢出效应，也有国际共同冲击的作用。中国当前保增长目标的实现一方面取决于国内货币政策、财政政策的合理实施，另一方面还依赖于美国、欧盟等与中国有重要贸易往来国家和地区的经济发展形势。由此也意味着，当前欧盟经济的恶化和美国经济复苏乏力将成为中国经济增速放缓的重要原因。
作者感谢匿名审稿人对本文提出的宝贵意见，但文责自负。
①国别冲击又称为国家特质冲击，包括本国冲击和外国冲击。
②因为没有发现巴西GDP指数具有单位根性质，所以样本中没有选择巴西。
③因子模型中要求变量是平稳的，共同趋势是I(1)单位根过程，因此，这里使用差分形式。
④世界经济增长率的数据来自2002-2011年的《国际统计年鉴》，但该年鉴只公布了年度数据，无法获得季度数据，为此，本文使用本年度增长率代替该年度的季度增长率。2011年和2012年的世界经济增长率数据来自世界银行。
⑤为简化表述，这里以模型(9)为例进行说明，模型(10)的检验方法类似。只使用二阶泰勒展开是因为本文样本相对较短。
⑥由于模型(9)、(10)系数的估计结果在本文没有直观的重要经济含义，为节省篇幅，这里没有报告。
⑦限于篇幅，计算过程略去，如需要，请向作者索取。