我国经济增长“软扩张”过程中的“反弹效应”度量及其检验，本文主要内容关键词为：经济增长论文,度量论文,过程中论文,效应论文,我国论文，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：F830文献标识码：A
1 引言
自从1946年Burns和Mitchell[6]提出了经济周期阶段的具体描述和度量以后，人们对于经济周期机制给予了长时期的深入研究，并且获得了许多重要的理论模型和实证结果[1][3][7][8][14]。上个世纪后期和本世纪初期，世界范围内经济波动的加剧和经济危机的出现，导致经济周期问题再次成为研究的热点，大多数研究集中在利用多种经济计量方法来划分经济周期的阶段性、预测经济周期的转变点、描述经济周期的非对称性形态，以及检验经济周期阶段性与经济政策机制之间的相关性等重要问题上，例如Pedersen and Elmer[13]、刘全金[1]和刘树成[3]等。
非线性时间序列模型在经济计量研究中发挥了越来越重要的作用，如文献[4]介绍了经济时间序列的非线性预测方法及问题。而在对经济周期形态的分析中，Hamilton[9]首先利用一个非线性模型—区制转移模型(regimes switching model)来描述产出波动的一种非对称性模式：经济周期的收缩阶段和扩张阶段在持续性和波动程度上存在显著不同；经济周期扩张阶段后的“紧缩效应”和经济周期紧缩阶段后的“反弹效应”也存在显著不同。Hamilton[9]的研究不仅提出了区制转移的描述、估计和检验，而且将经济周期的阶段性性质研究引申到经济周期波动性性质的研究，提出了一系列有关经济周期波动性的典型化事实(stylized facts)，也引发了大量经济周期状态空间模型的研究和应用[10][11][12]。
在经济周期波动当中，无论是经济增长率的水平值，还是波动性，其动态过程都存在一种“阈值现象”或者“门限效应”(threshold effect)，即经济周期的性质依赖经济变量的取值区间。为此，Beaudry和Koop[5]在产出增长率的ARMA模型中，通过引入外生的虚拟变量来度量产出水平与历史峰值之间的差异程度，以此描述经济“收缩”程度可能带来的“反弹效应”。但由于这个虚拟变量缺乏连续性，即使系数估计的标准t—统计量显著性水平很高，也未能清楚地反映出经济“紧缩”过程及其程度对产出动态路径形成明显的“反弹效应”；Sichel[14]的研究推广了上述研究中周期“扩张”和“紧缩”两阶段的限制，通过引入第三个经济周期状态，即经济周期的“平稳阶段”，通过“扩张状态”和“收缩状态”向“平稳状态”转移概率上的差异，也度量了经济周期的非对称性。但是，Sichel的方法依然没有揭示出经济周期非对称性与“扩张”或者“紧缩”累积程度之间的关系。
在最近的研究中，Kim和Murray[10]提出了一种新的度量和检验经济周期阶段中出现“反弹效应”的方法，即在分离产出变量当中趋势成分和周期成分的基础上，对于两种周期指标分别建立状态转移模型，并且度量周期成分和趋势成分之间的相互影响，进而能够有效地检验经济扩张或者衰退过程中的持久效应，也同时检验了经济周期中的非对称性和“反弹效应”。这样的双指标状态转移模型使得模型比较复杂，并且需要较强的识别假设和样本容量的要求。对于我国经济当中所获得的数据而言，该模型及其估计还有一定困难。
针对我国经济周期波动机制的具体特点，我们将在Hamilton[10]模型的基础上，直接度量经济波动过程中“扩张”或者“收缩”的持续长度和波动的强度，这与Beaudry和Koop[5]模型的方法具有相拟之处，但我们没有直接使用虚拟变量，而是将经济周期不同状态之间变化所积累的“扩张”或者“收缩”强度定义成为模型中的解释变量，并且参数化以后直接进行估计和检验。
2 经济周期状态转移模型和参数模拟过程
在刻画经济波动的时间序列方法中，比较典型的模型就是Hamilton[9]的马氏区制转移(Markov Regime Switching)模型。Hamilton曾经在度量美国经济周期时采用了下述模型：
当λ=0且不考虑扰动项的异方差，扩展的模型(2)与Halmiton模型(1)完全相同，因此模型就是对于Hamilton模型的一种推广。由于
度量了以前一段时间内经济收缩的程度，因此参数λ的符号和显著性便体现了经济周期波动中是否存在“反弹效应”。由于我们将参数约定在检验“反弹效应”上，因此给出参数空间的基本约束条件：λ≥0。如果检验接受假设λ=0，则经济周期波动中不存在“反弹效应”；如果检验拒绝假设λ=0，则认为λ＞0，此时经济周期波动中存在“反弹效应”，同时经济周期体现出一定的非对称性。
为了说明模型(2)对于“反弹效应”刻画的实际效果，以及λ的取值对“反弹效应”存在性的影响，我们对该模型进行了参数数据模拟。我们模拟了一组样本长度为100的产出序列
。具体过程如下：
假设产出的增长分为3个阶段：低速增长、稳定增长和快速增长，也就是将经济增长率分为低中高三种形态。为了近似地对应我国近年来的经济增长走势，在模拟中我们首先将第1期到50期设定为“快速增长阶段”，将51期到80期设置为经济的“低速增长阶段”，持续期长度为l=30，将81期和100期设定为“经济稳定增长阶段”，对应的增长率均值分别取
最后，获得上述序列以后，在其中引入“反弹效应”项
，其中计数指标
在51-80期为1，其余时期为0。选定具体的λ和m的值（这里取m=4），就可以对产出再次进行模拟，其中产出的实际增长率为
。选取不同的λ值（λ=0.002，λ=0.004,λ=-0.001），我们得出了不同的产出模拟曲线，并且对不同的结果进行了比较，如图1所示。对各种情形下的产出序列取对数，然后进行一阶差分，便可得到增长率序列，如图2所示。
图1 数据模拟得到的对数产出路径
图2 产出增长率的模拟路径
图1中曲线L0是不存在“反弹效应”（即Hamilton模型，对应参数λ=0）的产出数据模拟路径，曲线L1和L2则分别是对应参数λ=0.002和λ=0.004的存在“反弹效应”的模拟数据路径，曲线L3考虑存在“压缩效应”（衰退的影响具有持续性，导致了更低的后继平均增长速度）的情形，曲线对应的参数λ=-0.001。我们利用图中的阴影部分表示出现持续“经济低速增长阶段”。此间对应状态
可以取1至4等离散数值。
图2给出了不同情形下经济增长率的模拟路径，其中的LO、L1、L2和L3分别对应图1中的四条产出模拟路径。在经济的快速增长阶段（1-50期），四条增长率曲线是完全相同的。而在经济进入低迷阶段后，如图，当λ＞0时实际产出过程中具有反弹效应，并且λ越大反弹效应就越强烈，经济收缩程度也就越弱。而当＜0时，产出具有“压缩效应”，这意味着产出的实际增长率低于“无效应”(Hamilton 模型）情形。在模拟数据中，随着经济紧缩的出现和持续，产出增长势头得到减缓，同时逐渐累加并在衰退发生后的第min｛m,l｝期达到最大值min｛m,l｝。由于λ＞0，项逐渐抵消了
＝1项的紧缩效应，所以模拟的结果如图1中所描述的那样，产出的衰退程度要弱于Hamilton模型。当重新回到0后，由于是前m期经济低速增长状态的加总项，于是它仍将大于0并持续一段时间，于是就导致了产出的迅速反弹。产出水平的反弹效应随着经济复苏（＝2,3）的持续而继续，但同时也正是因为经济的持续扩张而最终减小为0，反弹效应消失，经济增长率与Hamilton模型趋同，但是产出水平与Hamilton模型相比有一定程度的提高。
3 对于我国经济周期波动中“反弹效应”的实证研究
为了检验“反弹效应”，我们考虑我国季度实际GDP的同比增长率序列。实际GDP是利用1990年第1季度为基期的可比价格指数进行折算得到的。图3给出了1990年第1季度至2003年第4季度的经济增长率轨迹（数据来源为《中国经济景气月报》和《中国人民银行统计季报》，部分数据通过分解得到），其中实线是利用H-P滤波分离出的增长路径当中的趋势曲线。
图3显示，从1990年开始，我国经济增长速度开始形成了一个快速攀升的通道，并且增长趋势具有显著的持续性和稳定性。其中已经引起人们充分关注的是，我国经济1996年实现“软着陆”以后，经济增长速度出现了持续下滑，1996年第3季度甚至出现了经济的实际收缩，并且带动整个增长的趋势线出现下滑。如果从1995年初的货币供给紧缩开始，到1999年底出现轻微通货紧缩和经济增长速度形成底部为止，此轮经济“软着陆”历时大约5年的时间。经济“软着陆”导致实际经济增长速度降低了大约2个百分点，相当于起到了年均0.4个百分点的收缩作用。与经济“软着陆”对应，从2003年第2季度开始，我国经济增长出现了快速反弹，2003年第4季度的经济增长率达到了18%，在增长率轨迹上出现了一个高高翘起的尾部，并由此拉动了整个增长过程的趋势曲线。如此增长态势预示着我国经济增长在“反弹效应”出现的过程中，一轮具有“软扩张”性质的经济增长阶段已经来临[2]。之所以称其为经济的“软扩张”，是因为增长趋势水平的上升程度与经济“软着陆”的程度基本类似，同时扩张的幅度仅仅才达到1个百分点，与经济“软着陆”形成的收缩相比，还有一段较长的“软”恢复过程，其时间长度仍然极有可能持续一个周期以上。
图3 我国经济“软着陆”和“软扩张”态势对比
在估计“反弹效应”模型之前，我们需要考察GDP增长率的波动性特征。首先利用H-P滤波剔除增长率序列的趋势成分，然后对周期波动性成分建立2区制Markov转移方差模型：
图4中描绘了Kim算法推导的状态平滑概率（关于平滑概率的推导见Kim and Nelson[11]）。该图表明，在实现“软着陆”以后，我国经济一直处于波动性平稳的过程当中（该阶段经济处于高波动性的概率非常小）；从2002年年底开始，我国经济的波动性开始显著增强，经济转入高波动性的概率明显增加，这与2003年经济增长速度提高和经济“软扩张”开始的迹象吻合。经济波动性的区制转变说明，我国季度GDP增长率的波动具有明显的异方差性，因此，在“反弹效应”模型中引入了时变方差是十分必要的。
图4 增长率高波动阶段平滑概率
在“反弹效应”模型估计过程中，通过比较模型估计的似然值和AIC、SBC信息准则，我们确定模型(2)的滞后阶段为1。模型(2)中引入的新状态变量，事实上也服从Markov过程，所以在极大似然估计当中需署在Hamilton模型的基础上考虑更多的状态情形。此外，对于累积衰退变量中的m，考虑到研究中采用的数据频度和我国经济增长的现实特征，我们选择时间为半年长度的“反弹”积累期限，即取m=2。
对于这类非线性模型的估计，我们使用OX软件包和GAUSS程序。估计结果见表1（*号表示在5%的水平下参数估计显著）。不同区制当中的条件波动性（区制方差）估计分别为：
。
表1 “反弹效应”模型的估计结果
我们首先检验是否存在显著的“反弹效应”，由于“反弹效应”对应的原假设是
，而参数估计的t-统计量为2.84(0.068/0.024)，因此在1%的显著性水平下拒绝原假设（标准正态分布1%显著性水平的临界值为2.57），因此检验结果说明，我国经济增长过程在实现“软着陆”后存在着显著的“反弹效应”，新一轮具有“软扩张”性质的增长过程便是在“反弹效应”中形成的。
在图5和图6中，我们给出了“反弹效应”模型中状态变量的平滑概率
，Ω表示全样本信息。图5显示，我国经济“软着陆”以后，经济大多处于稳定和适度增长状态当中；图6清楚地显示，从2002年开始，我们经济处于“快速增长”状态的概率越来越大，并于2003年底逐渐接近1，这说明经济增长阶段和经济周期态势开始进入了新的“扩张期”。
图5 稳定增长阶段的平滑概率
图6 快速增长阶段的平滑概率
在状态概率推导的基础上我们得出了累积衰退变量的估计路径，由图7给出。从图中可以清楚地看出，在1996年至2000年我国经济出现了明显的“衰退累积”，这是经济“软着陆”对于经济增长率形成的持续收缩影响。由于参数λ的估计是正值，此时“衰退累积”所积蓄的反弹力量开始发挥作用，这是经济增长率动态中能够抵御水平值进一步下滑的重要力量。
图8给出了经济“软扩张”的可能持续过程。图中显示的是，当经济处于稳定增长阶段时，其后h季度经济向各个阶段转移的概率，其中实划线表示继续保持“稳定增长”的概率，虚划线和圈点线分别表示向“低速增长”和“快速增长”转移的概率。该图表明，在前10个季度当中，经济从“平稳增长”向“快速增长”转变和可能性大于向“低速增长”转变的可能性（对应转移概率曲线处于较高位置），这既表明了目前经济开始“软扩张”的持续性，也体现了经济周期状态之间转变的非对称性。在12个季度以后，各种转移概率趋于平稳，这说明对于我国经济而言，3年左右的调整期限已经能够发挥政策作用效果。
图8 稳定增长状态之后h期的状态预测概率
4 主要结论
我们借鉴Beaudry和Koop[5]模型的方法，通过引入度量“衰退程度”的定量指标，推广了Hamilton[9]的非线性马尔可夫区制转移模型，并且在数据模拟、参数估计和假设检验中，发现了我国经济波动中所存在的显著“反弹效应”，主要结论如下：
(1)引入“衰退程度”指标的Hamilton模型，不仅数据模拟显示出经济周期波动过程中的“反弹效应”，而且在实际估计和检验当中发现了我国经济周期波动过程中的这种动态特征。经济周期波动过程中“反弹效应”的存在，是我国经济周期波动内生性的一种体现，这说明经济周期当中存在着一些自动稳定的经济调整机制（例如各种宏观经济关系中的替代机制）和经济政策调控的周期性（例如经济政策的反周期和顺周期操作等），当经济周期进入收缩阶段并且持续一段时期以后，产出降低所带来的社会福利损失必然导致一些经济结构调整和经济总量管理（需求管理或者供给管理），为了恢复原有产出的均衡增长趋势，出现一定程度的“反弹效应”是自然的，也是必要的。
(2)模型估计表明，我国经济实现“软着陆”以后，经济周期一直处于“稳定增长阶段”，既处于相对趋势水平的“低速增长阶段”，此间的各种区制转移概率表明，经济“软着陆”的后继影响大约持续了5年左右，接近我国的一个标准经济周期长度；从2003年开始，经济波动性（条件方差）开始变大，经济向“快速增长阶段”转移的概率陡然增长，这既是经济增长出现“反弹效应”的体现，也是经济开始一轮“软扩张”的明显标志。“反弹效应”的出现，增加了经济向“快速增长阶段”的转移概率，同时也增加了经济周期在该阶段的持续性。这说明已经开始的经济“软扩张”也具有类似于“软着陆”的持续影响，其过程也可能持续一个标准经济周期长度，以便经济增长恢复到均衡水平。
(3)检验经济周期波动“反弹效应”的同时，也可以检验我国经济周期波动过程中的两种非对称性，即经济周期阶段的非对称性和经济周期波动性本身的非对称性。首先，通过不同区制之间转移概率的比较，我们发现当经济处于“稳定增长阶段”时，经济周期向“快速增长阶段”转移的概率大于向“低速增长阶段”转移的概率，这在一定程度上体现了我国经济“启动容易刹车难”的现象，目前在经济出现“软扩张”时，必须防止这种现象的加剧和蔓延，防止出现带有“经济过热”色彩的“硬扩张”。其次，我国经济当中几次带有“过热”增长色彩的增长阶段（见图3），都伴随着经济周期高波动性的出现（见图4），因此，2003年开始出现的高波动性，一方面是“反弹效应”和经济加速的体现，同时也意味着新的经济波动非对称性的形成，这种波动“溢出效应”的作用将给经济运行带来一定程度的不确定性风险，必须在政策调控当中予以关注。
需要注意的是，上述分析和检验的“反弹效应”，只是产出增长率序列的一种动态属性，也是对经济周期波动机制的刻画。至于“反弹效应”形成的经济原因，尚需在内生经济周期模型和理论中，结合经济增长的目标确定和经济政策的工具选择来进行深入研究。
收稿日期：2004-8-4；修订日期：2005-03-18