经济新常态下我国经济周期阶段性的非对称特征

刘慧悦，刘 汉

（1.暨南大学深圳旅游学院，广东深圳518053；2.吉林大学商学院，长春130012）

经济新常态下我国经济周期阶段性的非对称特征

刘慧悦1，刘 汉2

（1.暨南大学深圳旅游学院，广东深圳518053；2.吉林大学商学院，长春130012）

非对称特征是经济周期中的典型化事实，体现为经济增长速度和波动率在周期形态上的非一致性。从我国经济周期非对称形成原因的发展历程来看，计划经济中强制的行政调整在逐步退出，越来越多地使用市场经济体制中的各种宏观经济政策，且宏观经济政策的调控手段趋于多样化，调控能力越来越强。但是，国际社会上的外在不确定性和国内的外在冲击也时有发生，各种合力的综合作用导致了形态各异的非对称经济周期。我国经济进入新常态后，由于增速均值下移，波动率降低，导致非对称性减弱，出现了“L型“波动征兆，这意味着新常态阶段将呈现出平均增速下移的趋势性特征。对此，我国应该采取必要的针对性宏观调控措施。

经济周期；非对称；偏移度；“三元组”检验

经济周期非对称性研究始于观察和简单的统计分析，经济周期的扩张和衰退在长度和程度上存在差异，前者持续时间较长，而后者更加剧烈。［1］刘树成提出的“长起短落”、“短起长落”和“大起缓落”等描述我国经济增长率波动新态势的名词，是对我国经济周期非对称性的简要诠释。［2］随后的一些研究对经济周期非对称现象进行了总结和整理，将其分为“陡度”和“深度”非对称，以及“尖峰”型非对称。［3］如扎克（Razzak）使用“三元组”方法研究了美国、英国和德国等7个国家经济周期的非对称性特征；［4］我国有关经济周期非对称的实证研究也越来越丰富，主要有刘金全和范剑青识别并检验了经济波动中各种非对称的类型，并分析了它们的形成原因；［5］刘金全和刘汉利用“三元组”方法判定了经济周期非对称性的基本类型；［6］徐大丰等人利用苏切尔（Sichel）［1］提出的经济周期非对称性的检验方法，对中国的主要宏观经济变量进行了非对称性的检验；［7］刘金全等人［8］利用弗里德曼（Friedman）［9］提出的“牵拉”模型研究了我国季度实际产出的“牵拉”效应，并对经济周期的非对称性进行判断；陈浪南和刘宏伟采用三区制马尔可夫均值和方差转移的二阶自回归模型对我国经济周期波动的非对称性和持续性进行了实证分析；［10］这些研究为判断我国经济周期的动态特征给出了重要的经验证据，并对经济增长的趋势分析起到了重要参照作用。

2008年全球金融危机以来，我国经济周期波动态势出现了新的变化，特别是经济进入新常态以来，经济周期无论在均值上，还是在波动率上，都出现了新的动态变化，有些变化已经形成了重要的趋势性影响。［11］由于经济新常态是我国经济发展过程中出现的重大形态，就经济增长速度和经济周期态势而言，究竟是走出“L型”、“U型”、“V型”，还是“W型”，都与这个时期经济周期波动是否具有非对称性有关。因此，非对称性检验是判断未来一个时期，特别是“十三五”阶段经济增长趋势的重要经验依据。为了分析和描述经济新常态下我国经济周期波动的新特点，本文采用非对称性统计量检验和“三元组”方法，从经济周期波动的非对称性角度出发，描述和刻画我国经济新常态在经济周期方面的新特点，为判断我国经济周期波动的新趋势和新特征提供参考依据，从而对未来中国经济增长究竟出现何种波动模式提供佐证依据。

一、经济周期非对称性的检验方法

首先，本文介绍刘金全和范剑青［5］检验经济周期中“陡度型”和“深度型”非对称的统计量；然后，介绍如扎克（Razzak）［4］、刘金全和刘汉［6］检验经济周期非对称性的“三元组”方法。我们之所以利用两种方法来对经济周期非对称性进行检验，主要目的是为了加强检验结论的稳健性，以便为经济政策分析提供更为丰富的经验证据。

刘金全和范剑青［5］构造了检验时间序列非对称性的偏移度统计量，该统计量适用于检验陡度型非对称性，偏移度统计量的计算公式为：

如果对上述时间序列进行一阶差分，则可以构建检验深度型非对称的统计量：

该统计量是从曲线的斜率来判断经济周期中的深度型非对称性，若一阶差分出现“陡升缓降”型（“缓升陡降”型）非对称性，则原序列中急剧上升（下降）的幅度应该是比较大的，且频率较低，这就表现出“高峰浅谷”（“低峰深谷”）的深度型非对称性。

另一类检验经济周期非对称的方法是让德莱斯（Randles）等人［12］，及刘金全和刘汉［6］的“三元组”检验，该方法也可以判定各经济周期的深度型和陡度型非对称。

从上述待检验的序列中取所有可能的三个元素的组合（xi，xJ，xk），并计算如下的函数

其中，sign（）是取值为1、0和-1的符号函数，则函数f（·）的取值集合为｛-1/3，0，1/3｝，如果该三个元素是右偏的话，则f（xi，xJ，xk）=1/3；类似地，如果该三个元素是左偏的，则f（xi，xJ，xk）=-1/3。

通过构建如下统计量可以检验序列的非对称性：

无论是如扎克（Razzak）［4］运用“三元组”对汇率和实际GDP进行的检验，还是刘金全和刘汉［6］运用“三元组”对中国经济周期波动和周边国家经济波动的非对称性进行的检验，都表明“三元组”检验方法在经济周期非对称性的检验上有很强的刻画能力，而且该方法还对样本中的异常值不敏感，因此得出的检验结果具有较强的可靠性和稳定性。此外，经济周期的分阶段检验过程中常常会出现某个经济周期长度过短且数据不多的情形，“三元组”的检验在这种小样本数据的检验上具有比较优势，如扎克（Razzak）［4］认为，只要数据长度大于等于5，“三元组”方法都能初步判断经济周期形态中的非对称性。

二、中国经济周期阶段性划分与非对称性检验

目前，有多种经济周期阶段的划分方法。我们利用刘树成［2］的“谷—谷”法将我国改革开放以后的经济形态划分为七个区域，分别对每个周期阶段的非对称性进行检验，并分析各个周期非对称性的形成原因。

1.数据说明

本文选取1979年第1季度～2016年第1季度的实际国内生产总值的增长率来度量经济周期及其波动率。其中，1992年一季度到2016年一季度的数据来源于国家统计局《中国经济景气月报》和中国人民银行《统计季报》公布的季度名义GDP和季度实际GDP累计增长率，并经过计算整理得到以2000年为基期的实际GDP增长率，1992年之前的数据参考了克莱门茨（Clements）等人［14］的季度预测和分解方法计算得到，具体图形如图1所示。参考刘树成［2］的周期划分方法，我们将其划分为七个阶段，并重点分析其中的第六个阶段和第七个阶段。

从图1中可以看出，1992年以后我国经济周期波动的均值和波动率都有平稳化的趋势，这与美国自20世纪80年代以来经济周期波动减缓类似［13］，这不仅得益于良好的国际经济大环境，还与我国改革开放进一步深入，以及逐步完善的宏观经济调控密不可分。1992年以后的经济周期阶段与以往“大起大落”的周期阶段不同，虽然第四个周期也出现“陡升缓降”的非对称特征，但是在该周期末期实现了经济的“软着陆”，随后经济的增长率水平和波动率水平出现了平稳化的特征，但是2008年开始的金融危机导致经济出现急剧的下降，但经济波动的幅度却没有出现明显上升。

图1 1979年第1季度～2016年第1季度的实际国内生产总值同比增长率

2.经济周期划分和非对称性检验

根据“谷—谷”法可以将1979年第1季度～2016年第1季度的实际国内生产总值增长率划分为第I～VII个区域（图1中利用阴影将七个区域区分开来）。显然，由于统计数据的原因，第一个周期并不是一个完整的周期划分，而第七个周期尚不能确定已经结束，但我们仍然将其作为一个完整周期进行了非对称性检验，主要是为了分析这些阶段的波动特征和主要形态。

表1 改革开放以来经济周期各阶段的非对称检验

从七个区域的描述统计量的结果可以明显看出，自20世纪90年代以来，我国经济周期的均值基本稳定在10%左右，且方差呈现递减趋势，表现出一种“高位平滑”的经济周期波动态势，方差的逐渐递减且平稳，意味着我国经济增长过程中也出现了类似美国经济的“大缓和”阶段。［15］在经济周期的偏移度检验中，第三个周期表现出较为显著的左偏，即相对于正态分布而言是向左偏的，长尾巴拖向左边，具有“缓升陡降”的非对称形态，而且该经济周期阶段的波动性非常大，这意味着经济波动较大的周期阶段容易发生陡度型非对称性；第二和五个周期的年度同比差分序列表现出显著左偏，具有“高峰浅谷”的深度型非对称形态，第四和第六个周期的年度同比差分序列表现出显著右偏，具有“低峰深谷”的非对称形态。

图2 第I～VII个周期阶段的样本分布密度和基准正态分布图

为了更为清楚地显示上述不同阶段中经济周期波动的非对称性形态，我们利用分布模拟的方法，将其同正态分析做了对比。图2给出了各个阶段的对比结果，其中第八个图形是将所有样本进行了模拟。图2中各个周期的分布密度以及对应样本区间内的基准正态分布的图形也得到了类似的结果，证实了偏度统计量的检验结果。尤其是全样本的整体效果模拟显示增长率分布接近正态分布，这意味着中国经济增长整体上也具有趋势性回归，意味着经济增长的收敛性趋势。［15］

使用“三元组”方法检验各经济周期阶段的深度型和陡度型非对称的结果如表2中的后两列所示，该检验方法对年度差分序列的深度型非对称性的检验结果显示，该方法检验的结果与偏移度统计量的检验结果基本相同，并且检验结果更为显著。“三元组”方法对原序列的陡度型非对称性的检验结果表明，该检验更容易检验出陡度型非对称性且显著性水平更高，除了在第三个周期阶段检验出陡度非对称以外，还在第一和第五个周期阶段检验出了陡度型非对称。因此，可认为第一个周期阶段出现了“陡升缓降”型非对称性，第五个周期阶段出现了“缓升陡降”型非对称性，这说明该方法对陡度非对称较偏移度统计量更为敏感。

3.各阶段经济周期非对称的成因分析

经济周期非对称产生的原因，既有市场经济不成熟的原因，也有改革开放后计划经济影响的因素，还有国家行政干预和国外经济冲击的影响，可以说各经济周期的非对称的形成原因各异，其非对称形态的表现形式、程度都有很大的不同。

首先，第一个经济周期阶段，即1981～1986年的经济周期阶段出现了显著的“高峰浅谷”型深度非对称形态，其形成的背景原因主要是因为改革开放初期经济建设热情高涨，大规模基础建设投入促使我国经济出现飞速增长直至过热，达到了改革开放以来的历史最高值；同时，随着经济体制改革的开展，尤其是对计划经济所控制的价格的改革，释放了当时短缺经济中所隐藏的隐形通货膨胀压力，加之经济建设过程中累计的财政赤字和货币发行量激增的问题，这就导致改革开放以来第二个物价上涨的高峰。在面临经济增长和通货膨胀的双重压力情形下，第二个经济周期阶段的宏观调控试图采用凯恩斯主义的“相机抉择”宏观经济政策来稳定经济增长和通货膨胀，但是由于政策调整过快，缺乏连续性和稳定性，在调控的力度和时机上没有良好的掌握，同时加上经验不足，最终不得不采取行政手段，通过行政性财政政策和货币政策“紧急刹车”，最终导致经济增长和通货膨胀双双迅速下降，但下降幅度与前一个谷底相比并不是很大，因此，在检验中出现了“高峰浅谷”型深度非对称形态。

在第三个经济周期阶段，也就是1987～1989年的经济周期阶段出现了显著的“缓升陡降”的非对称形态，这主要是因为在计划经济体制的转型过程中，出现了1987～1988年的经济过热，同时由于社会总需求大于社会总供给带来食品供应偏紧，再加上“价格闯关”因素影响价格预期，导致我国经济出现了严重的通货膨胀。与此同时，国内和国际上的诸多问题也在1989年加速发酵，使得政府急于稳定经济波动和物价水平，从而采取非常严厉的财政政策和货币政策“双紧”的组合，这种“双紧”政策组合用力过猛，虽然使物价水平迅速回落，也造成了我国经济迅速下滑到改革开放以来的历史最低点，如通货膨胀从18.8%降为3.1%，国内生产总值增长率也从1988年的11.3%迅速降低为1990年的3.8%。最终在非对称性检验中表现出“缓升陡降”的非对称经济周期。

第四个经济周期阶段，即1990～1999年的经济周期阶段出现了显著“低峰深谷”型深度非对称，这个周期阶段的非对称性主要在全面推进和深化经济体制改革过程中，社会主义市场经济制度开始形成，此时宏观经济政策调控开始成熟。在1992年邓小平同志南巡讲话后出现的新一轮经济过热、出现了改革开放以来最严重的通货膨胀以后，中国宏观经济调控实行了“适度从紧”的货币政策和财政政策，并在其后保持了政策的稳定性和连续性的同时，使经济增长率从两位数的高峰平稳地、逐步地回落到8%～10%以内的适度增长区间，通货膨胀率也实现了平稳着陆，经济在快速过热后实现经济增长和通货膨胀率的双双“软着陆”，表现出“陡升缓降”型非对称，但检验的结果却并不显著。这个周期阶段的非对称性主要受上一个周期经济下降到历史最低点的影响，该周期阶段检验出显著的“低峰深谷”型非对称。

在第五个经济周期阶段，即2000～2009年的经济周期阶段检验出明显的“高峰浅谷”型深度非对称，还出现了显著的陡度型非对称，该形态非对称形成的最主要的原因是2008年第三季度爆发的全球金融危机对中国经济的影响，使得我国经济在短时间出现了深度下滑，也促使我国经济在2007年以前保持经济持续、平稳、快速发展的“软扩张”经济所采取的“双稳健”政策，迅速转向应对全球金融危机，保持经济平稳较快发展而采取的积极财政政策和适度宽松的货币政策。但是，我国经济在2007年以前的“高位平滑”的“又好又快”发展局面最终被打破，在全球金融危机的巨大冲击下，虽然我国采取了强有力的“危机应对型”经济政策，但仍无法幸免经济遭遇深度下滑。因此，这个周期阶段就检验出了深度型和陡度型的双重非对称。

我们最为关心的是最后两个阶段的周期波动形态，虽然第六个周期阶段的数据较少，是否能够作为一个完整的经济周期还值得商榷，但是该阶段所体现的特点还是值得关注的。首先，该周期的起点是应对2008年出现的全球金融危机，终点对应着经济新常态的出现，因此，这个阶段出现了“倒V型”的急剧波动态势。两种方法检验表明，周期在均值水平上没有出现显著的非对称性，该阶段经济增长上升和下降幅度是基本相同的，但是在“陡度”检验上都体现出“陡升缓降”的非对称性，此间的快速复苏，是针对金融危机采取的积极应对措施产生了显著效果，一个缓降过程意味着经济增长降速原因的多重叠加，将中国经济增长拖入了新常态阶段。

第七个阶段是我国经济新常态的形成和延续期间，也是经济新常态的主要趋势性特征开始形成和稳固阶段。由于此间数据波动率较低，只有统计量的检验结果是显著的，这意味着这个期间的非对称性是偏峰托平尾部的，显示出明显的“L型”波动态势。检验结果带来两点重要启示：一是这个阶段非对称性的消失，意味着此阶段经济周期波动特征的改变，其根本原因在于驱动经济周期波动的内在动力机制发生了转变，中国经济的新常态将是一种新的周期波动阶段；［16］二是在此期间经济周期对称性将逐渐增强，由此产生了经济增长在接近自然率水平上的惯性特征，这说明新常态具有较强的持续性和趋势性特征，我国经济在7%左右的增长率上具有企稳能力，而如此增长速度上的长期延续，也是我国经济结构优化和产业结构升级所需要的，既有总量支持，又有效率提高，应该制定相应的宏观调控政策将新常态的趋势性保持下去。

三、我国经济周期非对称性分段检验的经验结论

本文在利用数据模拟的基础上，利用偏移度统计量和“三元组”方法对改革开放以来各经济周期阶段各种形态的非对称进行检验，并具体分析各经济周期阶段非对称性的形成原因，得到以下几点结论：

首先，我国经济周期非对称已经成为人们所公认的一种典型化事实，各种计量方法也都得出了基本上一致的结论，但仍旧缺乏对各经济周期阶段的“具体问题具体分析”的检验和分析，中国经济周期总体非对称性的分析虽然能一窥中国经济形态的基本态势，但是不同经济周期阶段的非对称形态和形成原因都不尽相同，我们对改革开放以来各个经济周期阶段的深入分析，对于理解各经济周期形态非对称性特征及其形成原因有重要的意义。

其次，对经济周期各阶段不同形态非对称性的成因分析中，我们发现我国经济周期非对称性的形成原因不但有宏观经济政策调整的影响，还有外在各种冲击的影响。从我国经济周期非对称形成原因的发展历程来看，计划经济中强制的行政调整在逐步退出，越来越多地使用市场经济体制中的各种宏观经济政策，且宏观经济政策的调控手段趋于多样化，调控能力越来越强，但是国际社会上的外在不确定性，国内的外在冲击也时有发生，这也将给中国经济调控带来更多的问题，各种合力的综合作用结果产生了形态各异的非对称经济周期。

最后，我们致力于研究经济新常态下的经济周期态势变化，本文的检验结果表明，无论是非对称性统计量检验，还是“三元组”方法测试，我们都发现自新常态以来以往经济显著的非对称性和偏峰性特征开始消失，出现了活性减弱和在减速基础上的企稳，这种经济周期形态表明，在这个位置出现了拖长的尾部，这意味着我国经济将在很大概率上出现“L”波动形态，即在7%左右均值上徘徊一个时期，这很可能是经济新常态下的一种趋势性体现，这种适中的经济增长速度会给结构优化和产业调整，以及缓冲国内外经济冲击和缓解宏观调控压力，更大地发挥经济政策效力提供良好的契机。

［1］Sichel，D.E.Business Cycle Asymmetry：A Deeper Look［J］.Economic Inquiry，1993（31）：224-236.

［2］刘树成.论中国经济增长与波动的新态势［J］.北京：中国社会科学，2000（1）：114-122.

［3］McQueen，G.and S.Thorley.Asymmetric Business Cycle Turning Points［J］.Journal of Monetary Economics，1993（3）：341-362.

［4］Razzak，W.A.Business Cycle Asymmetries：International Evidence［J］.Review of Economic Dynamics，2001（4）：230-243.

［5］刘金全，范剑青.中国经济周期的非对称性和相关性研究［J］.北京：经济研究，2001（5）：28-37.

［6］刘金全，刘汉.我国经济周期波动的非对称性检验——基于“三元组”检验方法的新证据［J］.北京：经济科学，2009（3）：27-35.

［7］徐大丰，朱平芳，刘弘.中国经济周期的非对称性问题研究［J］.上海：财经研究，2005（4）：13-21.

［8］刘金全，刘志刚，于冬.我国经济周期波动性与阶段性之间关联的非对称性检验——Plucking模型对中国经济的实证研究［J］.北京：统计研究，2005（8）：38-43.

［9］Friedman，M.The“Plucking Model”of Business Fluctuations Revisited［J］.Economic Inquiry，1993（31）：171-177.

［10］陈浪南，刘宏伟.我国经济周期波动的非对称性和持续性研究［J］.北京：经济研究，2007（4）：43-52.

［11］Randles R.，Flinger，M.，Policello，G.and D.Wolfe.An Asymptotically Distribution-Free Test for Symmetry versus A-symmetry［J］.Journal of the American Statistical Association，1980（75）：168-172.

［12］中国社会科学院经济学部.解读中国经济新常态——速度、结构与动力［M］.北京：社会科学文献出版社，2015.

［13］Clements，M.P.and A.B.Galvo.Macroeconomic Forecasting with Mixed-frequency Data：Forecasting US Output growth［J］.Journal of Business and Economic Statistics，2008（26）：546-554.

［14］Blanchard，O.and J.Simon.The long and large decline in U.S.output volatility［J］.Brookings Papers on Economic Activity，2001（1）：135-164.

［15］Lichtenberg，F.R..Testing the convergence hypothesis［J］.Review of Economics and Statistics，1994（76）：576-579.

［16］刘金全，冯坚福.中国经济发展新常态的宏观表象与微观基础［J］.长春：东北师大学报（哲学社会科学版），2016（3）：1-14.

责任编辑：蔡 强

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1005-2674（2016）06-062-07

2016-04-20

国家社会科学基金项目（14CJY004）；中央高校基本科研业务费专项资金（22614817）

刘慧悦（1981-），女，吉林长春人，暨南大学深圳旅游学院讲师，经济学博士，主要从事宏观经济分析与风险管理研究；刘汉（1985-），男，安徽东至人，吉林大学商学院副教授，主要从事宏观金融计量分析与预测研究。