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如何保证中国经济长期平稳增长?
——基于联立方程模型的讨论

2015-04-03崔俊富苗建军陈金伟

首都经济贸易大学学报 2015年4期
关键词:联立方程消费因素

崔俊富,苗建军,陈金伟

(南京航空航天大学 经济与管理学院,江苏 南京 210016)

如何保证中国经济长期平稳增长?
——基于联立方程模型的讨论

崔俊富,苗建军,陈金伟

(南京航空航天大学 经济与管理学院,江苏 南京 210016)

经济增长是宏观经济学研究的核心问题,尤其是对于中国这样的发展中国家,实现经济的平稳较快增长是提高人民生活水平、实现民族振兴的根本途径。改革开放以来,中国经济飞速增长,一跃成为世界第二大经济体。但是,使用滤波分析发现,近期中国的经济增长呈现一定程度的下行趋势,这需要引起足够的重视。通过联立方程模型对中国经济增长情况进行研究,结果表明,贷款利率、人民币汇率、税收等宏观调控工具通过消费、投资、净出口三大动力对中国经济增长作用巨大。当前,要综合运用财政政策和货币政策,为中国经济长期平稳较快增长提供战略支撑。

经济增长;滤波分析;联立方程

引言

经济增长是宏观经济学研究的中心问题。对于发展中国家而言,研究经济增长尤其重要,它不仅是发展生产力、改善人民生活水平的需要,更是研究发展中国家如何采取正确的政策以缩小同发达国家差距的理论基础[1-3]。1978年以来,中国经济高速增长,国民经济综合实力迅速增加,2010年中国一跃成为世界第二大经济体,但是次贷危机对世界及中国经济造成了巨大影响,经过强有力的刺激政策,中国经济出现了短暂的恢复性增长,之后呈现逐渐下降态势。中国季度GDP增长速度在2010年1季度高达12.1%,到2014年4季度已经回落至7.3%,回落了4.8个百分点。

一、基于滤波分析的中国经济增长研究

那么中国经济增速的下降是短期的调整还是长期的趋势呢?本文使用滤波分析来研究中国经济增长的长期趋势。对于时间序列数据一般可以从4种因素进行分析:长期趋势因素T、循环因素C、季节变动因素S和不规则因素I。美国商务部人口调查局研发的X12季节调整模型将时间序列分解为3个组成因素,分别是趋势循环因素TC、季节因素S和不规则因素I。HP滤波分析方法可以继续分离长期趋势因素T和循环因素C。该方法假定时间序列Yt中含有趋势因素T和循环因素C,即:

Yt=Tt+Ct

(1)

时间序列Yt的趋势因素可以定义为求下面最小化问题的解:

(2)

最终,HP滤波就是求最小损失函数,即:

(3)

分解之后的时间序列如图1所示。

可以看出,通过季节调整和HP滤波分析处理之后,消除了季节因素S、不规则因素I和循环因素后,长期趋势因素T平滑很多。另外,长期趋势因素不是一个平稳上升的趋势,呈现前面平缓—中间加速—后期再次趋于平滑的趋势。在2000年之前的GDP趋势因素呈现平稳上升趋势,2000年到2008年经济危机前这一段时间的GDP趋势因素增速加快,经济危机之后趋势因素增速回落,再次趋于平缓。这说明中国的经济增长速度呈现逐渐下行趋势,或者说中国经济的潜在增长在下降。对于中国这样一个发展中国家,保持较高的经济增长速度仍然是实现一切发展目标的根本条件。通过滤波分析发现,中国经济的潜在增长在下降,这必须引起足够的重视,并采取针对性的宏观调控措施。下面本文将使用联立方程对中国经济增长问题进行研究,以便对下一步的政策选择进行探索[4-6]。

二、基于联立方程模型的中国经济增长研究

中国宏观经济的稳定表现与中国政府的宏观调控政策紧密相关,必须准确把握宏观调控的力度、节奏和重点。联立方程系统已经成为当下主流经济学者和实际工作者研究经济联系、调控宏观经济运行的主要方法及手段。联立方程模型以经济理论为基础,以揭示经济系统中各部分、各因素之间的数量关系和模型的数值特征为目标,将一组描述内生变量的已知方程组称为“模型”,给定了联立方程模型中外生变量的信息就可以使用联立方程模型对内生变量进行模拟、评价和预测,从而为政策的制定提供决策参考,并为经济走势提供分析和预测[7]。

联立方程的开拓性贡献是克莱因(Klein,1950)建立的包含3个行为方程和3个恒等方程的宏观模型[8]。在中国,宏观联立方程计量经济模型的研究与开发工作虽然只有几十年的历史,但其发展是极为迅速的,目前已经建立的联立方程宏观计量经济模型种类齐全、数量众多。高铁梅等(2007)建立了由7个模块、32个方程构成的中国季度宏观经济政策分析模型,描述了中国宏观经济运行机制的长期和短期特征[9]。冯涛等(2010)采用动态建模方法建立了开放条件下中国季度宏观经济联立方程模型,在此基础上运用情景模拟对各宏观经济政策方案的效应进行分析[10]。张龙等(2010)建立了中国财政政策与货币政策及其配合效应分析联立方程模型,并根据中国当前受全球经济危机影响的经济形势,对2010年财政政策和货币政策对宏观经济的影响进行了模拟[11]。在地区层次上,在一些省份也建立了具有本省特色的宏观计量经济模型。例如,张文军(2007)以政府消费和出口为先决变量,以GDP、居民消费和投资为内生变量,利用3SLS法建立一个联立方程组作为湖南的宏观经济模型,通过系统化分析方法量化以上变量的预警区间,结果表明湖南未来几年的GDP、消费和投资波动将趋于稳定[12]。林美顺(2011)使用1985—2009年的福建省时间序列经济数据,构建了包含能源消费方程在内的福建省四方程联立方程模型进行实证分析[13]。

本文参考以上学者的研究成果,构建联立方程宏观计量模型研究中国的消费、投资、净出口与中国经济增长的关系。

(一)联立方程模型的结构

从支出法核算地区生产总值出发,联立方程模型主要包括消费、投资、进出口三个模块,共有6个方程,其中3个统计恒等式,3个行为方程。

1.消费模块

消费分为居民消费和政府消费两部分。其中,政府消费主要由政府的预算支出进行控制,为便于分析,将其假定为外生给定的变量,主要讨论将居民消费作为内生变量的情况。在居民消费的众多影响因素当中,收入是最主要的影响因素。从实际情况来看,收入主要取决于两个方面因素。一方面,整体经济发展水平。整体经济发展水平越高,居民收入水平也越高,反之,整体经济发展水平越低,居民的收入水平也越低。另一方面,分配情况。按照收入法核定的生产总值中,主要包括固定资产折旧、生产税净额、劳动者报酬、营业利润四个部分。国家通过税收的形式取得国民收入中的一部分,居民收入可以用一定比例的国民收入来表示。另外,人的行为往往受到习惯的影响,消费行为也是如此,往期的消费习惯对当期的消费行为影响巨大。

householdt/p1t=α0+α1dgdpt/p0t+α2householdt-1/p1t+ut

(4)

consumet/p1t=householdt/p1t+governmentt/p1t

(5)

其中,household、dgdp、consume、government、p0t、p1t分别表示居民消费、扣除税收之后的国内生产总值、消费、政府消费、国内生产总值价格指数和居民消费价格指数。

2.投资模块

投资是指财产的积累以取得未来的收益,是否进行投资取决于多方面因素。一是投资成本的大小。投资往往以资金的形式支出,资金的成本是使用单位资金所必须支付的利息,本文使用贷款利率进行衡量。二是投资惯性。一个投资项目从立项到最终完成需要很长时间和大量资金,因而,本期的投资与上期的投资紧密相关。

investt/p2t=α0+α1loanrate+α2investt-1/p2t+ut

(6)

其中,investment、loanrate、p2t分别表示投资、贷款利率和固定资产投资价格指数。

3.进出口模块

改革开放以来,中国与世界的经济联系越来越紧密,经济受进出口的影响很大。进出口的影响因素主要有两个方面。一是国际经济形势。对于外向型经济,国际经济形势较好则进出口活跃,国际经济形势不佳则进出口乏力。2008年国际经济危机以来,中国进出口受到很大影响,对经济增长也产生了很大的影响。本文使用和中国贸易关系最紧密的美国、德国和日本的国内生产总值之和代表外部经济环境。二是人民币汇率。人民币升值意味着以外币计价的出口商品的价格变高,竞争力变弱。2005年汇改以来,人民累积升值已达到30%,使出口商品的价格竞争力变弱,严重影响了中国商品的出口。

netext/p3t=α0+α1WDgdpt+α2exrat+ut

(7)

其中,netex、WDgdp、exra、p3t分别表示净出口、世界国内生产总值、人民币汇率和进出口价格指数。

上述方程,加上支出法核算恒等式和扣税恒等式,即构成本文构建的联立方程组:

(二)联立方程模型的估计

使用三阶段最小二乘法估计联立方程模型的各个参数,具体如下:

1.消费方程

householdt/p1t=0.26+0.044dgdpt/p0t+0.791householdt-1/p1t

(1.723**)(2.504*) (5.819**)

其中,*代表显著性水平为0.05,**代表显著性水平为0.01(后文同)。从模型的基本情况来看,所构建的模型比较优良。扣除税收的国内生产总值和上期居民消费分别在0.05和0.01的显著性水平下显著。居民消费与扣除税收的国内生产总值和以往的消费习惯都是紧密正相关的,当收入水平提高或以往的消费水平较高时,现期的消费水平也具有提高的倾向,其中,对消费习惯的响应更大。

2.投资方程

investt/p2t=1.32-0.197loanrate+1.128investt-1/p2t

(2.436*)(-2.403*) (53.805**)

从模型的基本情况来看,所构建的模型比较优良。贷款利率和上期投资分别在0.05和0.01的显著性水平下显著。投资与贷款利率是负相关的,贷款利率越高,投资成本越高,投资倾向越低;贷款利率越低,投资成本越低,投资倾向越高。投资与上期的投资是正相关的,上期投资越高,本期投资也越高。

3.进出口方程

netext/p3t=-6.619+0.0346WDgdpt+0.13exrat+ut

(-3.015**)(4.591**) (1.056)

从模型的基本情况来看,所构建的模型不是十分理想。净出口与其他国家的经济状况正相关,其他国家经济状况越好,净出口越大,其他国家经济状况越差,净出口越小。净出口与汇率正相关,汇率上升(人民币贬值),净出口越大,汇率下降(人民币升值),进出口越小。不过需要指出的是,汇率变量没有通过显著性水平为0.1的显著性检验,因而,在该显著性水平之下,对汇率变量的分析错误概率较高,其参考价值也随之大打折扣。

(三)情景分析

联立方程另一个重要应用是可以利用情景分析对不同的宏观政策进行模拟。一方面可以检验模型是否能真实地反映实际经济状况、运行机制是否符合经济理论;另一方面可以探索宏观经济政策的效果,以便为宏观经济政策的制定提供依据[7]。情景分析主要是模拟外生变量的变化对内生变量的影响。根据本文模型的特点,本文设计了6种情景,分别是:政府消费增加1%、贷款利率提高1%、人民币贬值1%、世界经济增长1%、税率提高1%以及复合政策(政府消费增加1%、贷款利率提高1%和人民币贬值1%),各内生变量变化如表1所示。

模拟结果显示,情景1下政府消费增加1%的情况下,主要影响消费变量,使消费增加0.36%,传导至GDP增长0.15%;情景2下贷款利率提高1%的情况下,主要影响投资变量,使投资成本提高,投资下降0.27%,传导至GDP下降0.15%,消费下降0.02%;情景3下人民币贬值1%的情况下,主要影响进出口,人民币贬值增强出口竞争力,削弱进口商品竞争力,使净出口增长0.86%,传导至GDP增长0.04%,消费增长0.01%;情景4下世界经济增长1%的情况下,主要影响进出口,使净出口增长6.61%,传导至GDP增长0.34%,消费增长0.05%;情景5下税率提高1%的情况下,主要影响消费,使社会经济单位可以支配的资源减少,消费下降0.04%,传导至GDP下降0.02%。当然,也可以几个外生变量同时变化,例如政府消费增加1%、贷款利率提高1%和人民币贬值1%的情景6下,同时作用于消费、投资和净出口三大模块,将使消费增加0.35%,投资下降0.27%,净出口增加0.86%,传导至GDP增长0.04%。

三、结语

通过滤波分析,本文发现,中国经济的潜在增长在下降,这必须引起足够的重视,并采取针对性的宏观调控措施。联立方程的模拟结果显示,贷款利率、人民币汇率、税收等宏观调控工具通过消费、投资、进出口三大动力对中国经济增长作用巨大。为了保持中国经济的平稳增长,未来需要进一步优化财政政策和货币政策,并做好两者之间的配合。一是进一步调整财政政策。财政政策一直是宏观经济调控的重要领域,通过联立方程模拟发现,作为财政政策重要领域的政府支出调整和税率变化对经济具有重大影响。未来,应进一步发挥积极财政政策的引导作用,引导资源更多地流向实体经济,并继续进行结构性减税,提高人民的消费能力和中小企业的盈利能力。二是进一步优化货币政策。货币政策调整是处理好政府和市场关系的重要方面,联立方程的模拟结果也支持这一点。中国应结合实际状况,逐步推行利率市场化和汇率市场化改革,让市场发现真实的资金成本和外汇成本,发挥市场对经济的调节作用。另外,根据中国经济的实际供给和需求状况,适当调整货币供给量,确保物价稳定。三是找准财政政策和货币政策的结合点,做好协调配合。财政政策和货币政策的组合和选择必须根据经济发展状况进行适时适度调整。当前中国经济已经步入发展的“新常态”阶段,财政政策和货币政策既要根据经济形势致力于各自宏观调控目标的实现,又要形成政策合力,保持经济的平稳运行。

[1]崔俊富,苗建军,陈金伟.基于随机森林算法的中国经济增长动力研究 [J].经济与管理研究,2015(3):3-7.

[2]王玉清.资本积累、技术变迁与总量生产函数——基于中国1980—2005年经验数据的分析[J].南开经济研究,2006(3):79-89.

[3]巴罗.经济增长[M].北京:中国社会科学文献出版社,2000.

[4]国家统计局国民经济核算司.中国国民经济核算[M].北京:中国统计出版社,2002.

[5]中华人民共和国国家统计局.中国统计年鉴2013 [M].北京:中国统计出版社,2013.

[6]赵德友,顾俊龙.中国三大需求与经济增长关系的计量分析[J].统计研究,2003(10):57-59.

[7]高铁梅.计量经济分析方法与建模———EViews应用及实例[M].北京:清华大学出版社,2006.

[8]威廉·H·格林.计量经济分析[M].北京:中国人民大学出版社,2010.

[9]高铁梅,梁云芳,何光剑.中国季度宏观经济政策分析模型——对宏观经济政策效应的模拟分析[J].数量经济技术经济研究,2007(11):3-14.

[10]冯涛,杨达.我国宏观经济政策效应的模拟分析——基于季度宏观经济联立方程模型[J].东北大学学报(社会科学版),2010(4):304-310.

[11]张龙,白永秀.我国财政政策与货币政策及其配合效应模拟分析配合效应模拟分析[J].数量经济技术经济研究,2010(10):16-26.

[12]张文军.湖南宏观经济模型与经济波动[J].财经理论与实践,2007(3):70-75.

[13]林美顺.FDI、出口贸易与经济可持续增长研究——基于联立方程模型对福建经济的实证分析[J].亚太经济,2011(6):145-150.

(责任编辑:周 斌)

How to Guarantee China’s Economic Growth:Discussion Based on Simultaneous Equations Model

CUI Junfu,MIAO Jianjun,CHEN Jinwei

(College of Economics and Management,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing 210016,China)

Economic growth is the core issue of macroeconomics research,especially for developing countries such as China.To achieve stable and rapid economic growth is the fundamental way to improve people’s living standards and achieve national rejuvenation.Since the reform and opening up,China has expierenced rapid economic growth.With HP filter analysis and simultaneous equations system,this study finds that,China’s economic growth is slowing down,and through consumption,investment,net exports,the macrocontrol tools such as the loan interest rate,the exchange rate and taxation,have enormous effects on China’s economic growth.Now China should combine finance policy and currency policy together to maintain the economic growth.

economic growth;filter analysis;simultaneous equations system

2015-04-10

国家社会科学基金项目“长三角城市群扩容与中部城市群崛起引发的利益冲突的实证研究”(08BJY014);国家自然科学基金项目“研发团队的知识资本与社会资本对其有效性的影响研究”(70972073);江苏省博士后科研资助项目“大数据背景下机器学习算法在中国经济增长中的应用研究”(1402040C);江苏省博士后科研资助项目“江苏援助伊犁项目效率计量与路径优化研究”(1402041C)

崔俊富(1982—),男,南京航空航天大学经济与管理学院博士后;苗建军(1955—),男,南京航空航天大学经济与管理学院教授,博士生导师;陈金伟(1983—),女,南京航空航天大学经济与管理学院博士后。

F120.3

A

1008-2700(2015)03-0003-06

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