中国经济周期波动的区制转移模型及区制状态，本文主要内容关键词为：中国论文,模型论文,状态论文,经济周期论文，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。
［中图分类号］F224.0 ［文献标志码］A ［文章编号］1008—942X（2006）02—0095—08
自从1996年我国经济实现“软着陆”以后，经济增长速度一直在8 ％的水平附近徘徊，同时物价水平变化也曾出现了较长时间的通货紧缩现象，这时经济增长速度的轻微下降伴随着轻微的通货紧缩，这正是菲利普斯曲线机制发挥作用的体现，也是稳健或者轻微紧缩货币政策对价格和产出产生的影响。在这个阶段中，我国的经济周期波动出现了经济周期分界模糊、经济周期的波动性降低和经济政策效果减弱等重要特征。但从2003年开始，随着经济增长速度提高到9.1％和通货膨胀率的轻微反弹，我国经济增长过程中开始出现了一个新的态势，即出现了一轮具有“软扩张”性质的经济周期波动阶段[1]。这轮经济增长的“软扩张”是与我国1996 年实现的经济“软着陆”相对应的，也是我国经济增长和经济周期中具有鲜明特点的新形态[2]4—7。但是，随着经济增长速度的回升， 通货膨胀率并没有人们预期的那样快速反弹，此时价格与产出的替代性并不明显。显然，上述经济运行现实表明，在经济周期的收缩和扩张阶段，菲利普斯曲线机制的作用程度和实际效应并不相同。于是，我国经济增长在“软着陆”和“软扩张”阶段应该采取不同的货币政策和财政政策工具，宏观经济调控的模式也应该进行必要的及时调整。
事实上，经济增长率与通货膨胀率之间是否存在替代关系和影响关系，一直是现代宏观经济理论和经济计量检验的核心问题。例如，Tobin认为通货膨胀率上升将导致货币持有成本上升，从而增加储蓄并促进资本积累，进而间接地促进产出增长，此时存在通货膨胀率对经济增长率产生正向影响的“Tobin效应”[3]。但是，在实证检验和经验分析中，许多研究者都认为“Tobin 效应”是否存在还依赖通货膨胀率的具体取值范围，尤其是恶性通货膨胀率必然对经济增长产生阻碍作用①。类似地，一些研究者也发现了我国通货膨胀率与经济增长率之间关联的特殊性，例如左大培认为，与高通货膨胀态势同时出现的往往是超高速的经济增长，然而在高通货膨胀态势持续一段时间以后，经济高速增长的势头将逐渐减弱[4]；余永定（2004）则认为，我国通货膨胀率的动态调整与实际产出缺口有关，当经济中不存在过度需求缺口时，价格水平变化的动因将十分微弱。这意味着通货膨胀率的调整依赖经济周期波动的具体阶段[5]2—5；刘金全、谢卫东（2003）利用双变量之间的Granger影响关系检验发现， 我国通货膨胀率和经济增长率的趋势成分和波动成分之间存在显著的Granger影响关系，这也意味着两者之间在周期波动态势上存在着一定程度的关联[6]50—56。
我们注意到，目前大多数实证检验都是在双变量的向量自回归（VAR）模型框架下，对通货膨胀率与经济增长率之间影响关系的显著性进行检验，但其无法直接检验通货膨胀率高低所产生的对经济增长率的“门限效应”，难以更为深刻地揭示两者影响关系对经济周期阶段的依赖性。为此，在本文中我们将尝试利用具有区制转移的向量误差修正（MS－VEC）模型对我国经济周期的阶段性进行状态和区制（regimes）划分，然后在对应区制内描述经济增长率与通货膨胀率之间的相关性，这样就可以更为清楚地度量和检验经济增长率与通货膨胀率之间关系的“门限效应”[7]169—175。在此基础上，我们可以根据当前经济周期的具体态势， 预测和判断通货膨胀率的变化趋势，并给出货币政策和财政政策操作的有益启示。
一、经济周期波动的区制转移模型
经济周期波动是一些主要宏观经济变量围绕其长期均衡关系产生的随机偏离。当经济运行受到暂时冲击的影响而发生与长期均衡状态的偏离时，误差修正机制将促使经济变量向长期均衡状态调整和恢复。因此，分析和描述经济周期的动态变化轨迹，不仅需要描述经济周期中所蕴涵的基本态势，即经济运行的长期均衡关系，还需要判断经济周期与均衡状态之间的偏离。因此，在经济周期的计量分析中，经常利用马尔可夫区制转移模型（Markov Switching，简称为MS模型[8]）来描述经济周期的阶段性，利用具有误差修正机制的VAR模型来描述经济周期的波动过程。
由于初期的MS模型主要研究古典经济周期，即存在经济增长率正负转换的经济周期形态，并且该模型对战后西方国家的经济周期分析取得了较好的效果，如Hamilton和Kim等。 但是该模型在应用上存在两个限制：一是该模型仅考虑了“经济衰退”和“经济扩张”两个截然相反的经济周期阶段，现代经济周期波动中出现更多的是“低增长”与“高增长”的转变，而不是“正增长”与“负增长”的交替；二是该模型仅利用单变量时间序列进行经济周期机制描述，无法分析一些宏观经济变量之间的替代和影响关系。因此，这种原始的Hamilton单变量双区制状态转移模型无法描述我国经济周期在适速和快速等状态之间的转换，也无法描述多个变量之间的协同变化和交互影响。为此，我们需要将经济增长率区制的“正负划分”转变为“高低划分”，然后将单变量模型扩展到多变量的向量自回归模型（VAR模型），在VAR模型结构中引入区制转移性质，这就形成了MS－VAR模型。由于多变量之间可能存在协整关系，因此，也可以在VAR模型中考虑协整关系的误差修正机制。 这样将Markov区制转移引入到向量误差修正模型后，便形成了MS－VEC模型，如此模型大大拓展了Hamilton模型的适用范围[9]。
假设x[,t]＝（y[,1t]，y[,2t]）′，其中y[,1t]和y[,2t]是描述经济周期态势且具有协整关系的宏观经济变量（通常是水平变量的对数变量，则差分变换后对应着该变量的增长率）。将二元VAR（p）模型表示成误差修正（VEC）形式为：
Δx[,t]－μ（S[,t]）＝φ（S[,t]）（β′x[,t－1]）＋
Г[,i]［Δx[,t－i]－μ（S[,t－i]）］＋ε[,t]
（1）
其中μ（S[,t]）描述变量的平均水平，对应区制内的差分序列的均值，φ（S[ ,t]）β′＝П是平稳性系数矩阵，ε[,t]是服从白噪声过程的误差向量。根据Johansen的协整关系表示[10]，这里β的各列构成了协整向量，而φ（S[,t]）则是依赖区制状态的误差修正系数。
我们在上述模型（1）中对均值项和误差修正系数引入了区制转移性质， 不同的区制中协整误差的修正系数不同。假设不可观测的离散变量S[,t]∈｛1，2，Λ，m ｝表示区制状态，则｛S[,t]｝是一个m状态的Markov链，其转移概率为：p[,ij]＝P［S[,t]＝j│S[,t－1]＝i］，不同状态之间的转移概率满足正则性约束：
＝1，i＝1，L m。
MS－VEC模型清楚地表明，各种区制下的非均衡状态都会受到向量误差的修正和调整，以便恢复新的均衡。由于进行了双区制划分，上述误差修正可能出现局部均衡调整，从而形成多重均衡现象。
可以利用Hamilton（1989）的精确极大似然估计法，或者Kim和Nelson的近似极大似然估计法来估计上面的模型[11]96—135。在估计过程中， 我们可以获得区制变量S[,t]的取值概率估计，以及各种区制之间的转移概率， 在此基础上可以计算某一区制的平均持续期长度。这样一来，我们就可以在具体的区制内计算和比较经济变量之间的相关性。
二、我国经济周期阶段性的划分和相关性检验
我们考虑具体的经济变量选择。设y[,1t]和y[,2t]分别是实际GDP和零售商品价格指数（可比价格计算）的对数值，则Δy[,1t]和Δy[,2t]分别对应着经济增长率和通货膨胀率。我们可采用二元变量的MS（2）－VEC（p）模型描述我国经济周期波动机制。区制1表示“适速增长阶段”，区制2表示“快速增长阶段”，μ（i）表示区制i中的经济增长率均值，则具有的参数限制为：μ（1）＜μ（2）。
图1给出了1990年1季度至2005年3季度我国季度GDP同比增长率和通货膨胀率（利用零售商品价格增长率表示）的时间路径（数据来源为《中国经济景气月报》）。从图1中可以看出，产出增长率与通货膨胀率的时间路径具有类似的变化趋势， 尤其变化趋势之间的相关性更为明显一些。
图1 产出增长率（左坐标轴）和通货膨胀率（右坐标轴）
为了建立和估计误差修正模型，我们首先检验了单变量时间序列的单整阶数和多变量之间的协整关系。产出的对数序列y[,1T]和价格指数（以1990年1季度为基期，基期指数为100）的对数序列y[,2t]的单位根检验结果表明这两个序列数据中都仅有1个单位根，这意味着它们都服从1阶单整过程。因此，我们继续检验具有相同单整阶数的时间序列之间可能存在的协整关系。选取向量x[,t]＝（y[,1t]，y[,2t]）′，Johansen协整关系检验结果表明GDP和物价指数之间存在一个显著的协整关系。经过对模型拟合效果的比较，我们选取滞后阶数为2，将要具体估计和解释下述模型：
Δx[,t]－μ（S[,t]）＝φ（S[,t]）（β′x[,t－1]）＋
Г[,i] ［Δx[,t－i]－μ（S[,t－i]）］＋ε[,t]
（2）
此处Δx[,t]＝（Δy[,1t]，Δ2y[,2t]）′，其中Δy[,1t]和Δy[,2t]分别表示产出增长率和通货膨胀率（由于协整误差估计已经获得，此处我们可以继续使用季度同比增长率）。我们用Krolzig的MSVAR软件包在Givewin平台上对模型进行了估计（具体估计方法参见Krolzig[12]46—142）。模型的估计结果由表1给出。
表1 模型参数估计结果
表1中的参数估计整体效果较好。两个经济周期阶段的增长率均值分别为9.71％和17.77％，这分别对应着“适度增长”和“快速增长”阶段的平均增长率；误差修正系数的估计值表明，我国经济运行中存在着一定程度的内在稳定机制，当经济处于增长速度相对较低的区制1时，误差修正系数是正的， 均衡关系对经济增长速度具有正向修正作用；当经济处于增长速度较高的区制2时， 误差修正系数是负的，均衡关系对经济增长速度具有反向修正作用。
图2和图3给出了各个区制的概率估计。图2表明，从1996 年我国经济实现“软着陆”以后，我国经济运行基本处于“适速增长阶段”，此阶段区制的取值概率保持基本稳定，这意味着经济周期波动也体现出了相对平稳的态势；图3 给出了我国经济处于“快速增长阶段”的可能性，该阶段的区制主要出现在1992年至1996年，且持续期间相对较短，表明我国经济在此阶段持续运行的能力较低，这个期间我国经济增长所出现的“过热现象”直接促使了当时紧缩性政策的实施。
图2 适速增长期的平滑概率
图3 快速增长期的平滑概率
表2是区制转移概率p[,ij]的估计结果。表3给出了各个区制的样本个数、区制出现的概率和平均持续期，可以证明[11]90—130 某一区制的平均持续期D（S[,i]）＝1／（1－p[,ii]）。表2和表3的估计结果说明，当经济进入“适速增长阶段”后，区制1自身的持续概率为0.921，这具有相当高的稳定性，因此我国经济处于此阶段的频率最高，达到了68.4％，平均持续期为13个季度。从区制1向区制2转移的概率仅为0.078；当经济进入“快速增长阶段”后，区制2自身的持续概率为0.830，我国经济处于该阶段的频率为31.6％，该区制的平均持续期为6个季度。 经济从“快速增长”转入“适速增长”的概率为0.170，可见两种区制之间的转移概率存在着非对称性。
表2 区制转移概率矩阵
表3 状态阶段的汇总和状态的持续期
我们已经从经济增长和通货膨胀率的变化路径中直观地得出两个变量之间可能存在的相关性，为了具体考察不同阶段的产出增长率与通货膨胀率之间的关系，我们利用滚动相关系数来描述变量间的动态相关性。图4 中给出了通货膨胀率与经济增长率之间的动态相关系数。可见，在大多数样本区间内通货膨胀率与经济增长率之间存在显著正相关关系；但是也有一些时期相关性是负的，主要发生在经济的快速增长阶段。这与我们上述模型中误差调整系数的估计结果（
（2）＝－0.449）是一致的，这进一步表明了价格与产出之间存在的内在制约与调整机制。
图4 产出和通胀的相关性（相关系数）
图5 产出和通胀的相关性（散点图）
产出与通胀的相关关系在不同阶段（区制）内的差异，依赖于通货膨胀率的取值区间。许多经验研究表明[13][14]②，通货膨胀率存在某一门限值（threshold），当超过这个值时，通货膨胀率与产出增长率的关系将发生明显的转变。这种“门限效应”具体体现为：在门限范围内，适度通货膨胀对经济增长具有正向作用；而超出门限范围后，通货膨胀的加剧将对经济增长产生抑制作用。这就是在政策操作过程中，既要缓解持续通货紧缩的负面影响，又要提防高通货膨胀危害的主要原因。
图6 产出增长率和通胀率的波动路径
滚动相关系数从时间变化角度表示相关关系，散点图和回归曲线则从数据大小分布角度描述变量的相关关系。图5是经济增长率和通货膨胀率的散点图， 我们按照通货膨胀率的高低将数据点分成两组，并且排除一些特殊的异常值，然后用两条回归直线拟和了产出增长率与通货膨胀率的相关关系。我们发现通货膨胀率小于10％的数据，直线的斜率为正；而通货膨胀率高于10％时，散点回归直线的斜率变成了负值。由此可以断定，产出增长率与通货膨胀率的相关关系在大约10％的通货膨胀率水平上发生了转变，这个10％的通货膨胀率水平就可能是门限值。最后我们从波动率的角度分析经济增长率与通货膨胀率之间的阶段相关性。图6 中我们用滚动标准差表示了两个变量的动态相关性。在经济快速增长时期，通货膨胀率的波动要领先于产出波动率，这说明通胀波动对产出波动存在“溢出效应（spillover effect）”[15]，较高的通货膨胀不确定性导致了产出的波动性也随之增加，产出波动性对“溢出效应”的反应时滞大约为4—5个季度。而当经济进入适速增长阶段，这种“溢出效应”逐渐消失，此时较低的通货膨胀甚至通货紧缩对经济增长的“软着陆”和实现平稳增长起到了重要的支撑作用。
三、我国经济周期态势与价格水平变化相关性的基本结论
我们在估计和检验MS（2）－VECM（3）模型的基础上，通过对我国经济周期波动态势的划分，不仅估计了不同区制内经济增长率的均值水平，而且计算了增长率与通货膨胀率之间的相关性。我们获得了如下重要结论：
（一）通过对经济增长率的区制度量和检验，我们发现我国经济周期存在着显著的“增长率分界现象”。虽然整个经济周期轮廓变得比较模糊，但经济周期波动过程中仍然存在着显著的两区制（阶段）性质，即“适速增长”和“快速增长”等代表性阶段。从增长率水平上看，“适速增长阶段”中的平均增长率为9.71％，这是一个我国经济增长过程中多次达到过，并且目前经济运行又开始接近的增长率水平；从阶段持续性上看，我国经济在“适速增长”阶段转移性较低、持续期较长，因此具有更显著的稳定性。由于我国近年来的经济增长率一直处于“自然增长率水平”附近，因此我国经济周期波动稳定性得到逐渐增强，经济周期的分界也由此变得模糊起来。
（二）通过对转移概率和持续期的估计，我们发现我国的经济周期波动存在一定程度的非对称性。从持续性上看，我国经济周期中“适速增长”阶段的持续期是“快速增长”阶段的持续期的两倍多；从转移性上看，从“适速增长”向“快速增长”转移的概率为7.86％，而从“快速增长”向“适速增长”转移的概率为17.04％，这说明“经济减速”的可能性要大于“经济加速”的可能性；从稳定性上看，经济保持“适速增长”区制的概率为92.14％，波动性为1.95％， 而经济保持“适速增长”区制的概率为82.96％，波动性为3.67％，这说明经济“适速增长”阶段的稳定性更为显著。
（三）通过对经济增长率和通货膨胀率水平值和波动性之间的相关性度量和检验，我们发现我国的通货膨胀率对经济增长率的作用存在一定程度的“门限效应”，当通货膨胀率超过10％以后，则严重的通货膨胀率将阻碍经济增长，而通货膨胀率低于10％以后，价格灵活调整有助于总供给和总需求的调整，从而促进经济增长，这意味着持续蔓延的通货紧缩将不利于经济的“软扩张”；同时，我们也发现通货膨胀率波动性对经济增长波动性具有“溢出效应”，通货膨胀的不确定性增强，则经济周期波动程度也将随之增强。因此，在“经济过热”时抑制通货膨胀，是促使经济实现“软着陆”的重要宏观调控方式。
由于在我国经济运行过程中，产出增长率和通货膨胀率之间相互作用的菲力普斯曲线机制依赖经济周期的阶段性，因此我们必须依据具体的经济周期阶段来选择货币政策目标和工具。虽然2003年我国经济增长开始加快，通货膨胀率也由持续紧缩转入轻微膨胀，但根据上述对我国经济增长区制的描述和判断，可以认为我国经济仍然处于“适速增长”阶段。为此，为了保证该阶段经济运行的持续性和稳定性，应该继续采取稳健的货币政策来保持价格调整灵活对经济增长的促进作用，在警惕通货膨胀急剧攀升的同时，更应该防止通货紧缩的反弹。
［收稿日期］2005—10—20
［本刊网址·在线杂志］http://www.journals.zju.edu.cn/soc
［基金项目］国家自然科学基金资助项目（70471016）；国家社会科学基金资助项目（05BJL019）
注释：
① 可参阅SAREL M.Nonlinear Effects of Inflation on Economic Growth IMF Staff Papers,1996,43,pp.199—214。
② 请参阅MARAL K,RICHARD L,On Inflation and the Persistence of Shocks to Output,Bank of Canada Working Paper,2001,p.22。
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