中国通货膨胀的动态特征及“稳定增长”情景下的预测分析_cpi论文

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       中图分类号：F820.5 文献标识码：A 文章编号：1001－5019(2014)02－0147－10

       一、引言

       我国2007—2008年与2010—2011年相距甚近的两轮通货膨胀清晰地展示出通货膨胀正成为我国经济社会发展的主要风险，且这一风险的来源因素已超出我国现有经济政策预期范围。判断和预测未来我国通货膨胀可能的走向，特别是“十二五”期间我国通货膨胀的变化趋势，对我国经济政策的制定意义重大。

       未来我国物价走势取决于众多因素，如国内农产品价格和国际市场大宗商品价格的稳定、人民币汇率走向、国内资源品定价机制、短期不可预测自然灾害、通货膨胀本身的惯性，以及未来我国财政及货币政策的预期等。各类影响因素中，最为关键的是我国经济增速水平。尽管结构调整也是“十二五”期间我国经济的重点任务，但稳增长依然是首要任务。2012年年初以来的经济运行特征表明，我国经济高增长期的政策红利、入世红利以及人口红利均在减弱，资源环境压力不断增大，工业化进程也由快速发展阶段转为技术升级阶段，经济的潜在增长率已经开始回落。在经济下行的同时，我国还面临收入分配调整、经济结构优化及经济增长方式转变等急需解决的重要问题。解决这些问题的根本途径都离不开经济的稳定增长，不仅社会积累的大量矛盾需要在稳定的经济增长中解决，而且人民群众不断增长的物质和文化需求也需要稳定的经济增长来保证。但长期以来，我国经济增长过程中的通胀压力挥之不去，温和通胀较为频繁。正因如此，“十二五”规划将“稳增长、调结构、防通胀”作为我国经济发展的三大总体目标。

       本文的主要目的是考察在经济增长稳定在适度区间前提下，我国未来中期(5年)的物价总体水平，以为经济政策的制定提供依据，提高经济政策的前瞻性和针对性。基于这一目的，本文首先对我国经济增长与通货膨胀的动态关联性进行实证分析，进而讨论短中期影响我国通货膨胀的各种因素，建立预测模型并设定预测情景，从而实现对未来通货膨胀水平的科学合理测算。

       二、经济增长与通货膨胀：文献综述

       通货膨胀与经济增长的关系是宏观经济学理论及经济政策实践最有热度的研究主题之一，争论亦十分激烈。多数研究侧重于通货膨胀对经济增长的作用和影响，而讨论经济增长如何影响通货膨胀的文献相对较少。这是因为人们关注经济形势的首要目标依然为经济增长，而通货膨胀更多地是以一种经济形势监测指示器的形式受到关注。早期的通货膨胀与经济增长关系的争论可以给我们提供一些启示，但对制定经济政策的参考作用不大，因为通货膨胀与经济增长之间并不存在一种确定的正向或负向关系，而是存在一种状态转移机制的非线性关系，与刻画两者之间关系的传统菲利普斯曲线大相径庭。Fisher(1993)早在1993年就给出了经济增长与通胀之间非线性特征的描述，即低通胀对增长产生正向效应，而当通胀水平逐步上升时，通胀对经济的正向作用转为负向效应。Bruno和Easterly(1998)虽然进一步证实了高通胀对经济增长的负面作用，但却怀疑低通胀对经济增长的正向拉动作用。Khan和Senhadji(2001)利用发展中国家数据对Bruno和Easterly(1998)的结论给出了具体的实证分析结果：对发展中国家而言，高于11％的通胀率对经济增长产生明显的负面效应，而低于11％的通胀率并没有显示对经济产生显著影响。Bick(2010)在建立广义的面板门限模型(panel threshold model)时，引入区域截距(regime intercept)概念，得到了与Khan和Senhadji相似的结论。López－Villavicencio和Mignon(2011)利用面板平滑转移机制(PSTR)模型和动态GMM模型对世界范围内的工业化国家和新兴市场国家数据进行实证研究，进一步验证了通货膨胀与经济增长之间的非线性特性。

       与上述学者相比，Barro(1996)的类似研究更具有规范性。他认为实际产出波动的稳定主要来源于价格水平的稳定性，通货膨胀率与经济增长率之间存在长期的负相关性；而保持低通胀不仅有利于经济增长的提高和稳定，并且“低通货膨胀和高增长”的组合具有更高的社会福利水平和资源配置效率。他在回归方程中引入经济增长的收敛趋势和人力资本的作用，使其具有内生经济增长的特征。Barro的结论显示，通胀率超过10％，将使经济增长率降低0.2％～0.3％，也使投资率降低0.4％～0.6％。需要注意的是，此为通货膨胀的“短期成本”，如果从30年的长期增长效果来看则降低了4％～7％，因此高通胀不利于经济长期增长。Barro研究的意义不仅仅在于更为清晰地显示了通货膨胀与经济增长的非线性关系特性，更重要的是为如何稳定增长提供了政策决策依据。

       通货膨胀与经济增长之间的非线性关系已被国际数据广泛验证，即使历史较短的我国经济数据也同样显示了这一共性。刘金全等(2003)指出，我国在1990—2001年的10年里，经济增长率与通货膨胀率虽然存在显著的稳定正相关关系，但两者之间的相互作用具有门槛效应，即当通胀率超出或低于一定程度后，对经济增长率的提高和稳定带来妨碍。唐雪莲等(2013)的非线性面板门限回归模型最新研究数据也给出了类似结论。陈玉宇等(2005)从产品市场价格变动出发研究了中国“稳定通货膨胀的经济增长率”，将稳定的通货膨胀水平设定在0～6％之间，并估算出在此区间内的中国经济增长水平在9.8％左右。但由于研究者对稳定通货膨胀水平变化范围设定过宽，且忽略了通胀预期与通胀之间的相互影响，从而使得结论的可靠性与准确性降低。左大培(2008)在建立附加预期的菲利普斯曲线模型中检验表明，中国较高的通货膨胀可以提高当年的经济增长率，但会降低下一年的经济增长率，即通货膨胀对经济增长发生作用的时间点不同，如果本年和上年通货膨胀率都为零，即物价没有发生明显变化，那么经济增长率可保持在9％左右的水平。这一结论与上述Barro的结论十分一致。

       国内学者关于经济增长对通货膨胀影响的研究更多是从产出缺口对通货膨胀的影响这一视角展开的。尽管产出缺口测算本身的准确性存在较大差异，但无论是早期研究还是近期最新研究，利用我国经济数据进行实证分析得到的结论保持了较好的一致性。郭雄等(2006)基于年度数据模型推算出来的我国自然通货膨胀率大约为3％，产出缺口与通货膨胀存在显著的正相关关系，且现期产出缺口比预期通货膨胀的影响要大。谢太峰等(2008)则进一步指出，我国正产出缺口只是增加通胀压力，只有出现产出正缺口且总需求增加时才会引发通货膨胀；反之，本年通货膨胀率通过改变产出缺口影响下一年经济增长率，影响途径为经济结构的转型和宏观调控政策。未来我国经济仍处于规模报酬递增阶段，正产出缺口会继续形成通货膨胀压力。

       从上述研究中我们看到，尽管不同的经济增长水平与通货膨胀水平并不保持明确且稳定的正向或反向关系，但有一结论较为一致，即低通货膨胀水平有利于经济平稳增长，适度的经济增长水平不会引发较高通货膨胀，滞胀是经济运行过程中的极端现象。

       国内学者关于通货膨胀的预测研究主要集中于影响因素分析和短期趋势判断，理论研究方法包括两类：一是基于各类扩展型菲利普斯曲线的多元回归模型，分析我国通货膨胀的主要影响因素(陈彦斌，2008；中国经济增长与宏观稳定课题组，2008)；二是利用景气指数方法构建通货膨胀先行合成指数判断未来物价总体水平的趋势(陈磊等，2011；程建华等，2008；王金明等，2011)，但该方法通常只对物价走势或可能发生的转折点进行判断，并未对通货膨胀水平的具体数值做出预测。通货膨胀水平预测主要还是运用第一类方法。多数通货膨胀都是由多种因素相互叠加形成的，由于不同学者研究时选用的影响因素指标及其数据类型不同，使得相关的研究结果有时出现较大偏差，甚至与经济理论相悖。例如，陈彦斌(2008)在其包含四因素(需求、成本、通胀预期和通胀惯性)的新凯恩斯菲利普斯曲线模型中，将大庆石油日交易的季度末价格作为影响通货膨胀的成本因素，在统计上并不显著，难以令人信服。这是因为模型目标变量影响因素的指标选取存在较大偏差，一是由于我国能源市场成品油价格均由政府管制，大庆石油交易价格波动不能真正反映市场要素价格变化所引起的经济成本变化；二是经济运行中的成本要素不仅包括石油，同时还包括土地、矿产等资源要素，单一的石油价格变化难以充分反映经济运行中的综合成本变化。若以“原材料、燃料、动力购进价格同比指数”作为成本因素变化指标，其对通货膨胀的影响则呈现统计显著性特征(陈磊等，2011)。

       物价或通货膨胀不仅是经济理论的重要研究内容，而且也是政府实施宏观调控政策最为敏感的风向标。因此，分析不同时期通货膨胀影响因素以及这些因素变化产生的通胀水平，对经济决策的意义不言而喻。

       三、我国经济增长与通货膨胀关联性分析

       按经济周期的定义，改革开放30多年来，我国共经历了6个经济周期(表1和图1)①。在此期间，伴随经济波动分别出现4次较高通货膨胀(1980年、1985—1986年、2007—2008年以及2010—2011年)、2次高速通货膨胀(1988—1989年和1993—1995年)以及2次通货紧缩(1998—1999年与2009年)，见图2。

      

       图1 1981—2012年中国经济月度景气指数

       数据来源：依据国家统计局数据计算。

      

      

       图2 1983—2012年月度CPI(同比)

       数据来源：国家统计局《经济景气监测月报》。

       图2显示，1985—1986年、1987—1989年和1992—1996年3次通货膨胀(以CPI涨幅超过5％为标准)持续的时间分别为16个月、38个月和62个月；而2007—2008年较高通货膨胀持续的时间较短，仅为13个月；本轮通货膨胀(2010—2012年)持续时间为23个月。2004年仅有4个月(6—9月)的较高物价水平，并且回落到3％以下的速度较快，本文未把这段时期引入通货膨胀研究范围。从分析通货膨胀持续时间和波动水平这一过程，可以清楚地看到改革开放初始20年与最近10多年我国经济发展特征具有显著差异，前期的高增长往往伴随着高通胀，并且经济出现大起大落现象；而最近的10多年经济运行过程中，尽管2007年经济增速高达14.2％，但这一轮波峰所引起的通货膨胀率年度(滞后一年的2008年)最高水平为5.9％，远低于上世纪80年代末(1988年)和90年代初(1994年)两轮高速通货膨胀时的19.9％和24.1％(见图3)。经济变量数量关系的变化，充分反映了不同历史时期经济结构和经济发展水平的变化。利用季度GDP指数和CPI指数，分析两者之间的时滞关系，经济增长变化大约领先物价变化(CPI)3季度左右的时间(见图4)，两者的时差相关系数为0.8314，经济增长是物价非常好的监测先行指标。

      

       图3 1978—2012年我国GDP与CPI变化关系

       数据来源：同图1，原始数据经季节调整。

      

       图4 经济增长与物价波动的时差关系

       图3与图4显示，经济增长对CPI的走势具有正向拉动作用，但不同时期影响程度有所差异。例如，1998年以来，GDP增速与CPI涨幅之间的差距显著大于前期历史差距，即经济增长对CPI拉动作用的正向影响有所减弱。导致这一变化的重要因素有三：第一，从计划经济体制转向市场经济体制使得市场的供需结构发生根本性的改变，商品短缺与商品供给丰富对市场商品价格波动起着决定性的作用，后期的激烈竞争市场环境削弱了物价上涨的压力。第二，经济水平的发展不只体现在经济规模上的产品和商品数量的增加，同时也体现在技术进步使得劳动生产率有了大幅度提高。技术水平的突出贡献在于降低商品和服务成本，促使价格保持一定的稳定性。第三，在经济增长中，虽然对资源品的需求不断增加，但由于我国资源品价格始终由政府控制，长期处于偏低状态，价格的传导机制并不十分畅通，降低了中间工业品价格和下游消费品价格的上涨压力。然而，随着资源品定价机制的改革，国际市场价格波动剧烈，未来国内资源品市场价格波动将会对物价总体水平产生重要影响。依据1997年以来的季度数据，可直观看出我国经济增长与物价走势关系大致呈现出如表2所示的基本特征。

      

       综合以上描述性统计分析可得如下结论：

       (1)经济增长对通货膨胀水平起正向影响作用的时间大约为3个季度。

       (2)改革开放30多年来，尽管我国经济体制、经济结构出现重大变化，但无论是改革开放初期的计划经济还是后期的社会主义市场经济，经济增长速度对通货膨胀水平都产生显著影响，影响的持续时间基本相同，影响程度存在差异。

       (3)在数量关系上，1997年经济增长与通货膨胀之间保持一定的稳定关系，当经济增速低于7％时，2～3个季度后可能出现通货紧缩；而当经济增速大于11％时，又易于转变为通货膨胀。

       四、经济增长与通货膨胀关联的定量分析

       本节将建立动态扩展型菲利普斯曲线(General Philips Curve)联立模型，在充分考虑我国通货膨胀各类主要影响因素的基础上，进一步考察经济增长与通货膨胀的关联关系。

       1.分析模型的选择

       宏观经济建模方法主要有两类：一是以联立方程为代表的结构性方法，它是从经济理论出发研究经济变量之间的关系。遗憾的是，经济理论通常并不能给出变量之间明确的动态关系，内生变量出现在方程位置的不同使得方程参数估计和推断变得异常复杂，并且经济结构的变化和因果关系的错误假设都可能导致模型本身的先天性缺陷；二是以VAR为代表的非结构化方法虽然相对简单，但因其经济解释能力不及结构化的联立方程模型，使得在应用该方法时最终还得依靠经济理论和经济背景对分析结果做出补充性的解释。本文试图综合这两类方法的长处，以菲利普斯曲线及扩展型菲利普斯曲线作为现有的宏观经济理论基础，构建一个研究我国通货膨胀变化特征和传导机制的VAR模型。

       模型的具体考察对象是我国经济增长与通货膨胀如何相互影响，经济政策如何作用于这两大调控对象，以及外界因素如何对经济增长和通货膨胀产生影响，最终目标是测算出“稳增长”前提下通货膨胀的水平。

       模型的起始设定我们予以简化。如商品价格由供求因素共同决定，对同一经济变量严格区分其为需求因素还是成本因素通常十分困难，因此本文在开始建模时对某些因素不具体说明它是需求因素还是成本因素，只将其作为一个重要相关因素置入分析模型。初步设定的VAR模型为一向量形式的扩展型菲利普斯曲线：

      

       从模型(1)的一般表达式可以看到，与过去扩展型菲利普斯曲线比较，其主要区别在于该模型不仅把经济增长作为影响通货膨胀的主要因素之一，同时还考虑到通货膨胀对经济增长的反向影响，且这一影响过程既能体现目标变量的动态变化特征又能把握经济调控政策的时间作用点。

       2.模型变量的选择

       本文以GDP增长率和居民消费价格指数(CPI)分别作为经济增长和通货膨胀的表示变量，即模型(1)的内生变量；各类影响因素即外生变量包括：联合国粮农组织公布的食品价格指数(FAOFOOD)和CRB大宗商品的现货价格指数(CRB)既可作为需求因素变量也可作为成本因素变量(通常作为国际“输入型”成本影响因素)，以城镇居民可支配收入(INCOME)作为工资成本影响物价的替代变量，以狭义货币供应量增长率(M1)和外汇占款增长率(FOREX)作为需求影响因素变量，以中国人民银行公布的物价预期指数(CPIEX)作为通货膨胀预期因素变量，以CPI的滞后期(CPI(－p))作为通货膨胀惯性。

       3.变量的数据选取与处理

       所有变量的样本区间为2001年1季度—2012年4季度，共48个样本点，2001—2011年44个样本数据作为建模数据，2012年季度数据作为检验数据。经济增长与通货膨胀分别为样本区间的同比增长率和同比指数数据，通胀预期变量为中国人民银行公布的季度问卷调查数据，其他外生变量均取季度环比增长率或环比指数。模型计算之前，对所有数据进行季节调整，剔除季节因子和不规则因子，保留趋势项和循环项，即TC项。

       4.模型计算及结果分析

       模型(1)计算之前，对各变量作平稳性检验。鉴于模型为季度时间序列模型，计算初始假定所有控制变量对通货膨胀率的影响持续时间为1年，即模型的最大滞后期为4阶。VAR模型(1)若写成联立方程的形式，则为模型(2)：

      

       联立方程(3)回归结果包含了重要的经济意义。第一，其不仅体现了我国经济增长与通货膨胀之间的动态特征，更重要的是体现了我国经济的运行轨迹。第二，回归系数符号和变量的滞后期拥有非常好的经济解释，通货膨胀惯性(滞后1期)对通货膨胀影响最大，通货膨胀预期、国际食品价格、经济增长水平对通货膨胀产生直接正向影响，其作用的时间点有所不同，通胀预期与国际食品价格对通胀产生滞后1期的影响，经济增长的影响则滞后3个季度左右(与前述模型一致)。通货膨胀滞后3期对经济增长的负向影响，反映的是宏观调控政策的干预作用，紧缩性政策不仅抑制物价上涨，而且也将降低经济增长速度。第三，在经济增长方程中我们还看到，经济运行过程中的货币需求或供给M1与外汇占款均对经济增长产生正向影响，此与我国实际经济状况十分吻合，即我国经济增长对货币的依赖程度较高。

       从联立方程(3)的回归结果还可以看到该模型与过去研究通货膨胀的单方程菲利普斯曲线另一较大的不同点，即一些通货膨胀的影响因素(如货币供应量M1)并非直接作用于通胀本身，而是通过影响经济增长进而影响物价水平或通货膨胀，其经济含义更为清晰和深刻。此外，模型拟合程度也相当好，两方程的修正判决系数

分别达到0.985和0.975②。

       五、“稳增长”前提下通货膨胀情景分析

       考虑到稳增长将是未来中期(5年左右)我国经济政策的主旋律，本文对未来通货膨胀水平进行判断基于以下两个基本前提：一是在此期间我国经济增速将维持在合理增长区间内，平均增速要低于2001年到2012年间的高增长期；二是由于2001年到2012年间我国经济总体上是一个增长相对稳定的阶段，因此，进一步假定未来中期我国经济增长政策取向不会有很大转变。

       情景分析的一个基本前提是经济结构短期保持稳定，在此基础上，情景设置包含两个层面的内容：一是经济的基本面即经济增长率所对应的不同程度的通货膨胀水平。二是对影响经济增长和通货膨胀的其他因素的不同变化水平设定“偏热”、“平稳”及“偏冷”三种不同情景。三种不同情景的设定依据是：根据样本内各影响因素的变量值进行从大到小排序，然后按四分位数(即变量值的落点概率)对样本数据进行分段设置，即以区间内前1/4、中间1/2以及后1/4区间的平均值分别作为“偏热”、“平稳”及“偏冷”情景假设参考条件，并将季度变化水平经折年率计算后转化为相应年度变化水平，以便与年度数据作对比。情景具体设定详见表3。

      

       情景分析是通过给定若干个不同经济基本面受外部不同环境因素的影响而获得和掌握经济可能出现的运行轨迹和特征的一种手段。为了避免随机性外部环境突然剧烈变化，本文还假定表3中设置的影响因素(外生变量)的值(即情景环境)在3个季度内只发生微小变化，保持情景环境相对稳定，在此基础上对应的情景预测只外推到样本外4个时期。本文设定的经济基本面场景是9种较为稳定的经济增长环境，旨在预测未来短期经济可能出现的变化。9种经济基本面在不同情景环境下的预测分析结果见表4。

      

      

       从表4的情景预测计算结果可以得到以下重要结论：

       (1)初始的稳定经济增长环境能够保持较好的经济增长空间和稳定的物价水平，即使经济出现短期下滑，未来一年内经济仍有重新回到上升轨道的可能性。

       (2)当通胀水平接近或高于3％、增长处于稳定水平(≤9％)时，经济受外部因素影响较大，偏热或过热的经济环境将加大通货膨胀压力；温和的经济环境不仅有利于经济的平稳增长，还可保持较低的通胀水平。

       (3)当通胀水平接近或低于2％时，一旦外部经济环境过热，易于激发经济快速增长，同时伴随物价急剧上升，快速的经济增长极有可能引发新一轮通货膨胀。温和的外部环境对经济增长和物价稳定均具有重要意义。

       (4)当增长水平接近7％且通胀水平接近或低于1％时，短时期(2季度左右)即使出现外部环境收紧，甚至面临通货紧缩和经济增长放缓的局面，但随着经济调控政策的影响，2～3季度后经济又将恢复较快增长。

       (5)如果我国经济保持7％～9％适度增长区间，发生高速或恶性通胀的可能性较小。

       (6)一旦经济增长超过9％，将可能引致3％～5％的温和通货膨胀压力。因为即使在偏冷情景下，随着经济增长也会带来新的通胀压力。

       此外，情景仿真结果还有两点值得注意：第一，经济基本面Ⅲ对应的偏冷情景仿真结果与2012年中国经济走势十分相似。2012年1季度～4季度狭义货币供应量M1环比平均增长为3.4％，虽高于偏冷情景临界线，但全年同比增速仅为6.5％，大大低于正常货币增长同比幅度，即前期环比增长缓慢。另外，外汇占款全年增长仅为0.24％，远低于偏冷情景的2.8％，国际食品价格环比下降7.1％，通货膨胀预期降低。外生变量的实际数据均大大低于偏冷情景假设数据，因此，2012年1季度～4季度GDP增长数据及同季度CPI实际经济数据与模型实证分析基本吻合，即2012年经济数据没有脱离模型(3)所表示的经济运行轨迹。第二，近10年里我国经济调控政策极为频繁，每当经济增速低于7％或大于10％时，相应的宽松或紧缩政策也随之而出。从情景仿真结果可以看到，经济偏冷或者偏热情景下的宽松或紧缩政策，能有效地将经济拉回平稳区间。仿真结果蕴含了政策的调控作用。尽管学界和业界对政策实施的时机和作用存在较大的争议，但仿真结果显示，调控政策对熨平经济的波动性具有较强的稳定作用。

       六、结论

       本文实证研究结果显示，我国经济增长与通货膨胀存在长期、明显的正相关关系。改革开放以来，5次通货膨胀都与经济过快增长密切相关，经济增速达到11％时，通胀水平也将超过5％。经济增长对通货膨胀的影响时滞时间大约为3个季度。未来我国经济增长速度如果大于9％，那么面临3％～5％的温和通胀压力增大。即便在较低增长水平下，受外部因素影响同样存在通胀压力。这一结论与Barro等国内外学者的结论较为一致，而本文不仅指出我国经济增长与通货膨胀之间的数量特征关系，而且还计算出在不同增长条件下，一些主要因素对我国通货膨胀水平产生的具体影响。

       预防通货膨胀将成为我国未来经济发展过程中的一项长期任务。尽管在适度增长区间内发生高速和恶性通货膨胀的可能性非常小，但由于通胀预期与惯性可能会改变通胀运行轨迹，经济运行中即使出现温和通货膨胀也应给予高度关注。

       短期的物价下行趋势主要来源于经济放缓，即市场需求减弱或外部因素减弱，但并不表示我国的通货膨胀风险随之消失。如同国内其他学者一样，笔者也注意到，在国际金融危机之后，虽然2009年国内各种价格同比增长率出现负值，但是国际市场能源和大宗商品价格还存在相当大的不确定性(张成思，2010)。国际市场大宗商品价格尤其是农产品价格对我国生产领域和消费领域商品价格的影响有举足轻重的作用。目前，我国经济增长水平和物价水平均呈下降趋势，国际市场大宗商品价格除受供求关系影响外，还存在投机性的炒作。而且，我国农产品受气候等自然因素影响也十分强烈，一旦国际市场价格上扬，不仅直接影响国内商品价格，同时还会加大通胀预期，激发物价上涨态势。反之，如果实际通货膨胀形成，通胀预期也将随之加大，从而进一步加剧实际通胀水平并演变成新一轮通货膨胀。因此，只要中短期内我国经济结构不出现明显变化，通货膨胀风险就不会消失。未雨绸缪，防患于未然，加强经济监测预警工作，对减少我国经济的运行风险和运行成本均具有十分重要的意义。

       注释：

       ①因改革开放初期月度指标统计数据缺失，本文仅计算出1981年以来中国经济景气指数，对1982年前的一个周期我们无法看到全貌。由于我国经济指标的统计口径出现调整，因此该景气指数由1981年1月—1996年12月与1996年1月—2011年8月两阶段分别计算合并而成，1996年数据为共同部分。前4次经济周期的确定国内学者较为一致(刘树成，2003)，最近一个完整周期为1998年6月—2009年2月，若以年度表示，则为1999—2008年。

       ②因篇幅所限，本文未列出模型最后检验结果，读者如果需要，可来函(jhcheng0724＠163.com)索取。

       ③由于预测计算要用到前3期内生变量值，因此表4左列给出相应情景假定值(经季节调整后)。

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