宏观计量经济学研究现状与展望，本文主要内容关键词为：现状论文,经济学研究论文，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。
从现行的文献可以看出，计量经济学正在形成和发展成为三大分支：微观计量、宏观计量和金融计量。尽管目前对这三大分支还没有一个统一的定义和划分，也不可能如同微观经济学和宏观经济学具有各自完整的框架和内容，但这三大分支正以较快的速度发展，其功能正不断扩大，除计量经济学原有的功能外，这三大分支正在形成和发展的功能为检验和发展乃至创造经济学和金融学理论，实证现实的经济和金融以及管理问题。从文献的角度看，对这三大分支自身的方法论和理论研究，几乎遍布经济学和金融学以及统计学的主流学术期刊，而运用这些理论和方法论实证经济和金融问题，已经成为现行文献的一个主流特征。从内容看，这三大分支既相互联系，也相互区别。一般而言，微观计量的主要内容是受限因变量模型，研究选择行为和个人的决策问题，对应地，微观计量所用的数据集，是数据公司面向个人或厂商在不同时点或连续时点所采集到的横截面数据，即所谓横截面上的时间序列数据(panel data)，且其中若干变量的数据可能不能观测或赋予以特定的设定值。因此，微观计量所研究的选择问题和决策行为以及数据集的基本特征，导致其方法论在很大程度上集中于对模型设定和参数的估计。与之不尽相同的是，宏观计量和金融计量所使用的数据集大多为时间序列数据集，因此从方法论来说，宏观计量和金融计量有较多的重叠部分，从这个意义上说，金融计量也许还不能构成一个独立的分支。宏观计量方法论更多集中于检验和收敛问题，而研究的对象和应用的范围则多是宏观经济问题。其区别在于，金融计量研究的多是稳定时间序列数据，如ARCH类模型，其实质是模拟数据中所隐含的条件异方差，用以度量风险或收益等。而宏观计量目前主要是研究非稳定数据以及它如何转换为稳定数据。
众所周知，诺贝尔经济学奖已经于2000年授予对微观计量做出突出贡献的计量经济学家，这一事实也许说明了这一分支在经济学科群中的地位的重要性。与此同时，这一事实势必加快宏观计量方法论的研究和应用。本文集中分析宏观计量的形成、若干方向的研究现状和发展趋势。
一、宏观计量的起源和发展
何谓宏观计量，尽管目前的文献中没有一个统一的界定，但一般认为，从方法论的角度看，时间序列构成了它的主要内容。但从研究对象看，凡是研究宏观经济问题的模型和方法，亦构成宏观计量的内容。我们知道，计量经济学从其形成开始，就以运用于研究宏观经济为己任，如预测、结构、政策评价等，无不是针对宏观经济问题而言的。从这个意义上说，宏观计量的起源可以追溯至计量经济学形成的初期。但19世纪70年代以前的计量经济学，尚没有形成明显的分支，故而就没有宏观和微观计量这样的提法。从模型的角度看，表述宏观经济新理论的理论动态模型也可视为宏观计量的内容。因此宏观计量与宏观经济理论相互联系，其关系为，宏观经济理论和现实的发展，必将丰富宏观计量的内容，而宏观计量方法论的技术进步，也必将对宏观经济理论不断更新，用宏观计量的术语来说，这是双向正效应因果关系。若从这个角度看，宏观计量有着很宽的口径，不存在一个固定的框架予以界定。限于查阅历史文献的困难，我们无法考证宏观计量这一学术名词由谁在何时提出，但可以推测，这一名词应在20世纪60或70年代之后提出。这是因为，基于这一年代之前的计量经济学（为方便，称为经典计量经济学）和模型，没有预测到由于20世纪70年代的石油危机所引发的世界经济的衰退，也没有就这种衰退而开出治理的有效药方，由此而引发了对经典计量经济学的学术批判，这种持续的批判，使学术界达成了共识，经典计量经济学隐含重要的假设：模型的动态稳定性、内外生变量的随意可分性、模型评价的不充分性等。在很大程度上说，正是为了弱化乃至取消这些假设，宏观计量才得以提出和发展。而经典计量经济学，其实质是时间序列模型，或者说，所用的数据，绝大多数是时间序列数据，因此宏观计量的提出是基于早期的时间序列模型，这就使得早期宏观计量的基本内容是以时间序列为主。尽管如此，直接以宏观计量冠名的专著或教材还较为少见，著名计量经济学家、诺贝尔经济学奖得主L.Klein教授(1997)曾著有《宏观计量经济学》，但令人费解的是，这部著作没有引起很大的反响，我们所查阅的现行文献对其引用也非常少见。目前对宏观计量的研究，主要由大量的研究论文和相关专著所体现，而专著无不是以其特定的研究对象而冠名，如C.S.Maddala所著的Unit Roots Cointegration & Structural Change(1998)，就是一本反映宏观计量前沿且较有影响的学术著作。这一学术著作的内容，主要集中在时间序列的前沿技术。因此，从方法论和主要文献的角度看，宏观计量的发展，主要表现在对于时间序列的模拟技术。著名计量经济学家Cliver W.J.Granger在Journal of Econometrics(2001)发行100期的专辑中，发表了以"Macroeconometrics:Past and future"为名的纪念性特约论文，这一论文也是以时间序列为内容，对宏观计量的过去和将来进行了总结式的论述并提出了未来的研究方向为结构突变等。正因为如此，本文以时间序列的发展，解析宏观计量若干方向的研究现状，推测其发展趋势。
二、宏观计量若干方向的研究现状及其意义
由前述，经典计量经济学所隐含的重要假设之一是模型的动态稳定性，这一假设包含了数据的稳定性。而后续的研究证实，在数据为非稳定的条件下，原有的许多用于评价模型的统计推断失效，其结论不精确甚至错误，因此这一假设在非稳定的条件下又与经典模型的评价不充分相联系。于是由此而提出了如何描述和检验数据的非稳定性，进一步，非稳定产生了什么后果等问题。这是本文将要评述的第一个方向。
1.数据生成过程与单位根。描述和检验非稳定性应基于相应的数据生成过程即随机过程(DGP)。一般而言，非稳定性可由时间趋势稳定和单位根过程所描述，所谓时间趋势稳定过程是指退化时间趋势后的数据为稳定过程所生成，从现有的结论来看，宏观经济变量的数据还很少由时间趋势稳定过程所生成。而单位根过程是指数据生成过程的特征方程的特征根至少有一个位于单位圆上的数据生成过程（简记为I(1)），这一具有原创性的结果由D.A.Dickey和W.A.Fuller（记为DF）于1979年所提出，它是基于一阶自回归方程，在I(1)为真时，估计的一阶系数的显著性检验（t检验）已失效，它的分布是一个向左偏的分布。我们知道，由正态分布所派生的分布（t或
）是相对于正态分布向右偏，因此这一发现，在变量为非稳定的条件下，几乎完全否定了过去对变量的选择机制，并被评价为产生了所谓革命性的影响，单位根检验亦被广泛称为DF或ADF检验。DF最初是假定残差为独立同分布结构，但对于实际变量的数据而言，这一假定很少能被满足。随后(1981)，DF将数据生成过程（简称为检验方程）中增加滞后项，以校正残差自相关对检验结论所产生的影响，但这同时也产生增加多少滞后项即滞后阶的问题，也使得检验结论对滞后阶较为敏感，不恰当的滞后阶将可能产生错误的结论。目前广泛使用“从一般到特殊”的方法确定最优的滞后阶，即从较大的滞后阶开始，对滞后项的显著性进行逐次检验，去掉不显著的项，直至终止于显著的滞后项。这一理论是著名计量经济学家D.F.Hendry所创的一般到特殊建模理论的一部分。然而很多案例表明，这一方法所确定的滞后阶所产生的残差，并非理论上的独立同分布，且易于犯过渡差分和不足差分的错误，这种现象成为质疑“一般到特殊”的理由之一。在宏观计量经济学的发展中，这种看似由小问题所引发对著名计量经济学家所创理论的批判，几乎屡见不鲜。确定滞后阶还有诸如最小信息准则等，但几乎没有一种方法是完备的。P.C.B.Phillips和P.Peron(1988)所提出的非参数检验方法，是在假定残差具有长期相关的条件下，对这种相关而引出的长期协方差阵进行非参数核权估计，以此校正各种相关和可能的异方差对检验结论的影响。但长期方差的一致估计取决于滞后截断的选取，且一致估计不易证明，因而获得这种一致估计也较为困难。也许正是因为这一方向存在具有吸引力的挑战，对它的研究结果在主流期刊中不断出现，而从运用这一理论而言，现行文献中几乎随处可见。由此而提出的问题是，单位根及其检验的意义是什么?目前的研究状况？我们以下对这一类问题，进行简要的分析。
我们知道，经典计量经济学没有考察数据的稳定性与否，而在单位根提出之后，Charles Nelson(1982)和Charles Plosser(1982)发现，美国宏观经济的14个变量中，有13个变量的数据由单位根过程所生成，如果这一结论正确，就意味着绝大多数的宏观数据为单位根过程所生成，由此而派生的意义在于，没有考虑数据为单位根的宏观模型以及由模型所支持或否定的宏观经济理论或实证结论，完全有可能是错误的结论或理论。然而，Perron(1987)发现，Nelson的结论中，13个单位根变量有10个应为结构突变的时间趋势稳定过程所生成，这一发现几乎同样影响了学术界，由此而提出的结构突变理论，成为宏观计量的前沿之一。所谓结构突变的时间趋势稳定，是指变量的数据随时间递增（减），但在某一时点，时间趋势即斜率发生了突变，而这种结构突变的时点既可能是外生（根据政策变化或外生冲击先验设定）的，也可能内生即未知，须通过检验模型予以确定。类似地，单位根过程也可能发生这种结构突变。进一步，研究结构突变的原因，就与宏观经济理论或现实直接相联系，如政策变化、体制或政权更迭、政府干预以及重要的外生冲击等，均可能造成数据生成过程的结构突变，于是，结构突变模型就可以用于研究上述重要的宏观经济问题。尽管Perron的发现被称为“Perron现象”而广泛引用，但后续的研究又证实，Perron的结论只是部分成立，被Perron认为结构突变的时间趋势稳定变量，有一部分应为结构突变的单位根变量，这一现象被称为“逆Perron现象”，随后还有“再逆Perron现象”，显然，这种学术争议促进了学术进步，也使计量经济技术更贴近理论和现实，对单位根的研究意义也由此而体现。另一方面，运用单位根及其结构突变理论，还可以直接检验诸如购买力平价理论、政策效应等问题，还可以用于研究金融行为，如股价或收益的行为即数据生成过程等较为广泛的金融问题。因此，单位根或数据生成过程，对经济和金融的实证产生了非常深刻的影响。当前在这一方向，除结构突变外，分整理论(fractional integration)也是重要的前沿问题，所谓分整，即是针对许多金融或宏观变量的数据，界于稳定的I(0)与I(1)或I(1)与I(2)之间，前者多用于对金融变量的描述，后者则可描述少数的宏观变量。
2.非稳定系统的长期稳定性即单位根变量之间的协整。由前述，经典计量模型几乎没有考虑数据的非稳定性以及由此而产生的后果，而实际变量的数据又多是由非稳定的单位根过程所生成，因此如何处理非稳定就是宏观计量所必须面对的问题。另一方面，宏观经济学中的均衡分析，一方面要求计量经济学应有相应的理论与之对称，另一方面，经济学中的均衡多是由若干个非稳定变量所定义，如充分就业的均衡产出、货币市场均衡所决定的货币需求等。协整理论在很大程度上源于这一背景。协整的概念最早由Granger(1983)提出，他观测到几个大致同向运动的变量，在短期，它们可能分岔，但经过若干期调整，它们可能返回到原有的运动轨迹，若如此，这几个变量可能协整。Granger(1987)正式给出了协整的定义，其核心是，若干个由单位根过程所生成的数据的变量，若存在这样的线性组合，使与这一组合的偏差（或者说协整残差即非均衡）由稳定过程所生成，则这种组合即为变量之间的协整，它度量了这几个变量之间的长期稳定性。所谓长期，是对数据生成过程中的任意时点而言。将这几个变量组成系统，这种协整则描述了这一非稳定系统的长期稳定性，而在协整成立的条件下，由这几个变量所定义的均衡存在，因此，协整关系趋向于长期均衡，且它在很大程度上度量了由这几个变量所定义的均衡。但不难看出，协整所隐含的均衡概念与经济学理论中的均衡不完全一致。从宏观计量的角度考察，在协整提出之前，宏观计量主要研究向量自回归类模型(VAR)，这一类模型构成了时间序列的主要内容，而这一类模型是建立在稳定数据的基础上，对于非稳定数据，尤其是含单位根的数据，如所谓ARIMA模型，采用差分的方法对数据进行变换。如何将这一类模型与协整模型联系起来，解决这一问题即是Granger(1987)的表述定理。这一表述定理所陈述的是，在协整成立的条件下，VAR类模型可由对应的误差校正模型(ECM)表出，这就使协整模型与时间序列的主要内容相联系，从而在协整成立的条件下，对VAR类模型的研究就转化为对协整及其所对应的ECM模型的研究。因此这一表述定理大大拓展了宏观计量的功能。更为重要的是，这一表述定理揭示了长期稳定即协整对变量的短期波动的抑制效应。从经济学理论上说，长期稳定或均衡的存在势必对短期非均衡产生影响，其效应为迫使短期非均衡向均衡调整，这种效应恰好由表述定理予以说明。因此，Granger的表述定理被誉为这一领域具有里程碑式的研究结论。不仅如此，著名的Granger因果关系检验还可扩展到ECM之上，从而使短期因果关系检验成为可能，这样就大大扩展了因果关系检验的功能，使其具有丰富的经济学意义。进一步，Granger(1987)还建立丁基于残差的协整检验和估计，这一结果的重要意义在于揭示了协整向量的估计是超一致估计，但是基于残差的协整检验的检验势不尽理想，这一方法因此而受到质疑和遗弃。这样，如何有效地检验和估计协整就成为这一领域必须解决的问题，在这一方向，另一杰出的工作是Soren Johansen的协整检验和估计，他于1988、1991、1992和1995、1997年连续发表过5篇论文，提出和完备了协整检验和协整向量的极大正则似然估计以及相关的协整和调节向量的假设检验，这一方法也被制作成标准程序而包含在几乎所有计量经济学软件中。但这一方法对滞后阶较为敏感，不当的滞后阶可能产生伪协整的结论，且必须作相应的协整设定检验和必要的诊断。这是我们在应用研究中所应注意的问题。Johansen于1995年提出了所谓随机协整的问题，即对于数据中具有显著时间趋势的变量，变量的线性组合可能只是消除了数据的随机趋势而没有消除确定性趋势，由此，要使协整消除数据中所有可能的趋势，应扩展协整关系，使其包含截距或截距和时间项。这种设定称为随机协整。但这种设定应基于严格的检验。C.S.Maddala(1998)重新表述和强调了这一问题。另一方面，由于协整度量了由单位根过程所生成的非稳定变量之间的长期稳定性，它隐含了均衡的存在，而ECM揭示的是这种长期稳定对变量短期波动的影响，这就使得协整类模型不仅在方法论上成为宏观计量的主要研究对象，更显著拓展了它的应用范围。从现行的文献可以看出，应用协整模型研究宏观或金融问题，已遍及几乎所有主流学术期刊。概括地说，运用协整可以检验经典的经济或金融理论和假说，如均衡的存在性、市场的有效性、购买力平价说、货币需求的长期稳定性和菲利普斯曲线模型的适用性等广泛的理论问题以及实证现实经济中的重要问题，最近K.Ghali(1999)还运用这一理论研究政府效率和政府支出，从而使这一方法的运用拓展到管理领域。
协整理论目前的发展和研究主要体现在如下几个方面。(1)结构突变。由于协整度量的是长期稳定，因此在长期，这种关系就可能发生结构突变，对于检验协整向量的结构突变，尽管其意义非常显著，还可以拓展协整的应用范围（如检验政策的长期效应等），但其方法论非常困难。Bruce L.Hansen(1992,2000)和Donald W.K.Andrew(1993)对这一问题进行了研究，最近Jao-Yong Kim(2000)，Yang(2001)也有新的研究出现，但似乎没有实质性进展。(2)分整与协整。这一问题可简单概述为，若系统中包含有分整变量时如何定义与检验协整。(3)非参数协整。协整定义为单位根变量之间的稳定的线性组合，而当系统含分整或I(2)或其它类型的非稳定变量时，这种线性组合不一定存在，但可能存在稳定的非线性组合，即非参数协整。因此这一定义的实质是将非参数估计移植到协整理论之中。(4)协整与均衡。这一问题在目前的文献中显得含糊和混乱。从数据生成过程而言，协整所度量的长期稳定即为均衡，但所有的实际应用均是使用有限样本，因此协整既不等同于经济学中的均衡，也有一个收敛于均衡的问题，M.Hasem Pesaran(1996)的研究，提出了协整收敛于均衡的问题。对这一方向的研究，将进一步明确协整与均衡的关系。
总之，非稳定和协整模型的建立和发展，对计量经济学产生了革命性影响，形成了宏观计量的核心内容，对检验和形成经济学新理论、实证现实的经济问题等，也产生了不可替代的作用。
3.弱外生性与协整。我们知道，外生性一直是经济学尤其是计量经济学中的一个极其重要的概念。目前仍广泛使用的是T.Koopmans(1950,1953)的定义，其实质是与扰动不相关。但这一定义不易检验，研究者可以主观决定，而且在不同的实证中易于混乱，这即是所谓内外生变量的随意可分性。对于这一问题，J.A.Hausman(1978)的设定检验即所谓hausman检验可用于检验外生性。但是，无论Koopmans的定义还是Hausman检验，均是与残差相联系（外生变量与残差不相关）而不针对模型的任何参数定义与检验外生性。在这种背景下，Robert F.Engle等(1987)建立了弱（强和超）外生变量的定义和检验。这种定义的思想是将外生性针对模型的重要参数即所谓关注参数以及模型变量的联合数据生成过程的分划而定义，尽管这一定义实现了外生定义的进步，但却不方便检验，因而局限了它的应用。Johansen(1995)将这一定义推广到ECM和条件ECM，从而使这一定义不仅易于检验，而且还丰富了它的经济学意义，并使这一定义与协整相联系。基于ECM的弱外生变量的定义和检验可概括为，对于关注参数为协整向量，若ECM中某一变量所对应的调节参数不显著，则这一变量就为协整向量（关注参数）的弱外生变量。于是，在协整的框架内，检验弱外生性即是检验调节参数的不显著性。不难看出，这种弱外生性所隐含的意义为，系统的长期稳定性对于变量的短期非均衡的调节作用不显著。如果把协整看做市场力量作用的结果（这一说法并不能对所有协整系统成立），这种弱外生性还意味着，市场机制对于弱外生变量的调节作用受到某种约束或局限。从这一方向可以看出，计量经济学重要的新发展，完全可能与协整理论相联系，而宏观经济理论的新发展，大多依赖于协整理论所证实或检验，由此可见，协整理论具有强大的生命力。
三、结束语
本文对协整理论的起源、背景和若干方向的研究现状作了一个粗略的阐述，旨在能引起读者对宏观计量的关注和兴趣。无论是从研究我国的经济问题，还是从加快我国经济学学科建设来看，研究和应用宏观计量都有其必要性和迫切性。
① A.Banerjeer,et al.(1994),Co-integration,Error Correction,And The Econometric Analysis of Non-Stationary Data,Oxford University Press.
② G.S.Maddala,In-Moo Kim(1998),Unit Roots Cointegration andStructural Change,Cambridge University Press.
③ B.B.Rao(1994).Cointegration,The Macmillan Press.
④ R.F.Engle,D.F.Hendry,J-F.Richard(1983),"Exogeneity",Econometrica,v.51.
⑤ M.H.Pesaran,Yongcheol Shin(1996),"Cointegration and speed of convergence to equilibrium",Journal of Econometrics,71.
⑥ C.W.J.Granger(2001),"Macroeconometrics:Past and future",Journal of Econometrics,100.
⑦ S.Johansen(1992),"Determination of cointegration rank in the presence of a linear trend",Oxford Bulletin of Economic and Statistics,54(3).
⑧ R.F.Engle,C.W.J.Granger(1987),"Cointegration and error correction:Representation,estimation,and testing",Econometrica,55(2).
⑨ D.F.Hendry(2000),"On detectable and non-detectable structural change",Structural Change & Economic Dynamics,11.
⑩ D.F.Hendry,G.E.Mizon(2000),"Reformulating empirical macroeconometric modeling",Oxford review of Economic Policy,16(4).
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