周期视角下虚拟经济与实体经济协调发展研究

曹院平

[提要] 在经济全球化背景下，结合经济发展的周期性波动特征，本文采用GVAR模型，从周期视角下对虚拟经济与实体经济的协调发展问题展开研究。研究结果表明：实体经济会产生更大溢出效应，导致实体经济与虚拟经济发展相背离。

关键词：周期视角;GVAR模型;虚拟经济;实体经济

中图分类号：F12 文献标识码：A

收录日期：2018年3月26日

现阶段，我国已经进入到经济发展新常态，以制造业为代表的实体经济面临着严峻的发展局面。目前，国内供需结构失衡，部分行业产能过剩。而随着金融自由化趋势的加大，大量资金进入虚拟经济市场，给实体经济发展带来了更大的挑战。因此，还应加强对虚拟经济与实体经济的协调发展问题的研究，从而为国家经济的稳定发展提供科学的政策建议。

一、经济周期理论分析

20世纪初，现代经济周期理论被提出。通过剔除时间序列中能够利用已有经济理论进行解释的部分，Wesley Mitchell提出利用经济周期进行剩余波动的定义。从统计学的角度来看，将经济系统描述为一组随机扰动差分方程，并利用实际经济序列进行参数估计，可以完成“准确”经济模型的构建。但是在循环往复的经济周期中，价格调整并非是静止的，而是能够利用动态机制体现市场中价格变动速率与超额需求的关系。利用自由参数，则能利用经济周期模型反映参数变动与系统冲击带来的经济波动和均衡路径。而自2008年金融危机产生以来，全球经济持续衰退。目前，全球经济仍处在深度复苏阶段，由此引发了人们对实体经济周期演进中参数变动问题的认识，即实体经济周期波动是由虚拟经济发展引起的。在经济全球化进程不断加快的过程中，金融中介规模不断扩张，金融产品也得到了不断更新，推动了金融结构的深化调整。由于全球当时正处于经济平稳时期，所以实体经济的微小波动得以暂时平息。而伴随着虚拟经济失衡的不断积累，最终演变为了金融危机，给实体经济带来了巨大波动。在近三十年中，包含西方发达国家、新型经济体在内的众多国家都出现了以投资性工具为代表的金融体系“直接化”倾向，导致原本存在于实体经济中的资金通过各种途径流入金融市场，最终导致经济脱离投入产出过程。伴随着“虚拟部分”的不断扩张，虚拟经济逐渐成为新兴经济部门，独立于实体经济存在，给实体经济的周期演进带来了影响。

二、周期视角下基于GVAR模型的虚拟经济与实体经济相互作用分析

（一）GVAR模型分析。在全球经济发展呈现出“脱实向虚”现象的同时，中国经济也同样面临“脱实向虚”的情况。近年来，中国实体经济面临严峻的下行压力，大量资金涌入资本市场，使中国进入了经济发展新常态。面对世界虚拟经济不断自我膨胀的局面，在分析实体经济和虚拟经济协调发展问题时，还要从全球经济发展角度展开分析，确定实体经济和虚拟经济能否形成良好互动关系。而向量自回归模型简称VAR模型，为常用计量经济模型，由克里斯托弗·西姆斯提出。采用该模型，可以对当期所有变量中的若干滞后变量进行回归分析，能够实现对内生变量动态关系的估计，并不带有任何事先约束条件。考虑到不断膨胀的虚拟经济过去为实体经济派生物，还要利用向量自回归模型进行将单变量从回归模型推广到多元时间序列变量构成的“向量”自回归模型，以便结合经济周期波动理论对虚拟经济和实体经济在不同周期下的相互作用展开分析。采用向量自回归模型，可以实现对多个相关经济管理指标的轻松分析和预测，因此可为研究的开展提供便利。而为了从全球角度探讨不同经济周期下实体经济和虚拟经济的协调发展问题，还要在该模型的基础上进行扩展，运用全球向量自回归模型对各国及该地区間经济联系展开分析。该模型简称为GVAR模型，可以为研究虚拟经济与实体经济的相互作用关系提供开放经济体系研究框架，可以在全球化背景下研究中国实体经济和虚拟经济协调发展问题。利用该模型，需要将各国构建为独立的VARX*模型以国家内部经济变量为内生变量，以他国经济变量为外生变量，同时加入全球经济外生变量。按照一定的规则，可以得到GVAR模型。

（二）研究模型的建立。现阶段，建立GVAR模型主要可以采用三种关联规则：第一，可以根据国家内生变量受他国变量当期值和滞后值的影响建立关联;第二，可以结合各国经济变量受全球经济变量影响建立关联;第三，根据各国间当期冲击反应建立误差的协方差矩阵。在研究实体经济与虚拟经济的协调发展问题时，为从经济周期波动角度展开分析，还要注重体现变量间的长短期关系。如式（1）所示，为包含N个国家的GVAR模型，在第i各国家的模型中，利用ki维向量Xi进行国家变量的表示，利用ki*维向量Xi*进行他国变量的表示，利用kiS维的向量dt表示全球变量，利用pi、qi*、si进行本国国家变量、他国国家变量和全球变量的滞后阶数表达，t则是时间趋势项。而Λi0、ψi0分别指的是他国、全球变量当期ki维、ki*维、kis维的系数矩阵，Φi、Λi，j、ψi，j分别指的是本国、他国、全球变量滞后项ki维、ki*维、kis维的系数矩阵，εit指的是ki维向量，用于进行各国异质性冲击的反映，在冲击服从均值的条件下，该数值为0，误差的协方差矩阵为∑ii独立同分布。

Xit=？琢i0+？琢i1t+■Φi，jXi，t-j+Λi0Xit*+■Λi，jXi，t-j+ψi0dt+■ψi，jdt-j+？着it （1）

为方便研究，需要对模型进行简化，假设本国国家变量、他国国家变量和全球变量的滞后阶数均为1，即pi=qi*=si=1，内外变量合并为Zit=WiXt，其中Wi为（ki+ki*）×k维的贸易权重矩阵，Xt为各国国家变量联系，利用Ai和Bi进行维的矩阵表示，可以得到式（2）：

AiWiXt=？琢i0+？琢i1t+BiWiXt-1+ψi0dt+ψi1dt-1+？着it （2）

通过对各国GVAR*模型进行叠加，并进行模型整理，可以得到最终的GVAR模型，如式（3）。采用该模型进行各国经济变量和全球经济变量的分析，可以使变量间的长期关系得到反映，因此可以更好地确定实体经济与虚拟经济在不同经济周期中的发展关系。

Xt=G-1？琢i0+G-1？琢i1t+G-1HXt-1+G-1ψ0dt+G-1ψ1dt-1+G-1？着t （3）

（三）样本数据分析。在对GVAR模型展开估计的过程中，为使研究更加符合中国国情，还要选取G7国家和“金砖五国”的宏观经济指标和金融市场数据，选取的指标包含货币供应量M2环比增速、国家GDP环比增速、名义利率、消费者物价指数环比增速、名义汇率和股票指数收益率。在全球经济发展状况反映方面，还要选取美国经济政策不确定性、原油价格、黄金价格等指标。而研究的时间跨度是从2005年到2015年，允许变量缺失，因此在样本数据处理过程中可以进行缺失值多的变量剔除。综合分析可以发现，利用环比增速可以进行短期经济波动的体现，所以还要对货币供应M2、消费者物价指数等指标进行环比增速计算。此外，由于中国、俄罗斯等国家缺少货币供应和GDP的早期季度数据，因此还要进行年度数据分解。在利率指标分析上，由于加拿大等国家的数据缺失，可以进行剔除，其他各国结合各自数据时间长度进行数据选取。在股票指数数据选取上，需剔除南非、俄罗斯和米兰的指数，其他国家指数需要结合各自时间长度选取。

三、实体经济和虚拟经济关系实证分析

在研究实体经济和虚拟经济关系的过程中，由于虚拟经济变量的研究仍然存在较多分歧，所以主要从股票对实体经济影响角度展开分析。与此同时，需要完成多个虚拟经济因子的构造，以免单一指标无法进行虚拟经济发展情况的整体反映。在实际构造的过程中，还要采用主成分分析法，确定股票成交额、基金成交额、证券成交额、上市公司市值和上证综指价格等指标中，哪些指标的方差贡献率较高。通过分析可以发现，相较于其他因子，股票成交额、股市总市值、上证综指三个指标为虚拟经济主成分因子，其次则为房地产价格。由此可知，股票市场和房地产市场为影响虚拟经济发展的两大主要因子。如表1所示，通过比较中国虚拟经济和实体产出增速可以发现，从2005～2007年，虚拟经济因子一直低于实际产出增速。2008年，遭受金融危机冲击，虚拟经济因子和实际产出增速都有所下降。2008年之前，虚拟经济因子与实际产出增速保持相同的发展趋势。但自2008年后，二者处于背离阶段，并且呈现出背离逐渐加大的趋势。从总体上来看，相较于实际产出增速，虚拟经济因子的水平值更高，实际产出增速水平值较小，拥有明显的经济周期波动。从经济走势和全球经济事件来看，利用虚拟经济因子可以合理进行中国虚拟经济发展特征的反映。（表1）

（一）发展规模的关系。从实体经济和虚拟经济发展规模联系角度来看，对模型进行一个标准差冲击的施加，然后利用广义脉冲响应对二者的动态关联展开分析，可以得到表2，实体经济对虚拟经济和实体经济冲击的反应对比结果。通过分析可以发现，针对虚拟经济冲击，实体经济从2005～2008年，出现了周期性剧烈波动。在受到冲击的头两年中，实体经济出现大幅度降低。之后的两年，实体经济仍然出现小幅度波动。而在实体经济受实体经济冲击的条件下，在头两年，实体经济出现周期性波动，呈现出一定幅度下降趋势。相较于虚拟经济冲击，实体经济受自身冲击较小。（表2）

如表3所示，为虚拟经济对虚拟经济和实体经济冲击的反应对比结果。通过分析可以发现，针对虚拟经济冲击，虚拟经济从2005～2008年出现了周期性剧烈波动。在受到冲击的头两年中，虚拟经济出现大幅度降低。随后两年，虚拟经济大幅度提升和大幅度降低。而在虚拟经济受实体经济冲击的条件下，虚拟经济出现微弱的小幅度周期性波动。相较于虚拟经济冲击，虚拟经济受实体经济的冲击较小。而对于来自自身的冲击，虚拟经济反应较为过度。这一现象的出现，可能与房地产和资本市场上出现的过度投机行为有关，符合虚拟经济现实特性。（表3）

通过综合分析可以发现，从实体经济和虚体经济的发展规模上来看，二者呈现出背离的特性。对于虚拟经济来讲，实体经济无法起到支撑作用，虚拟经济对来自虚拟市场的冲击更加敏感，呈现出“自我循环”的发展趋势，与实体经济发展规模相背离。对于实体经济来讲，在虚拟经济的冲击下，实体经济会发生“挤出效应”，并且长期受到虚拟经济冲击的抑制，无法实现生产力的持续提升。因此，在2008年金融危机后，实体经济整体呈现出发展缓慢的趋势。

（二）周期性发展关系。对于宏观经济变量来讲，经济周期波动的产生，将导致经济发展长期出现偏离。从经济周期波动性角度分析实体经济与虚拟经济的发展关系，则能更好地了解二者间的动态联系。如表4所示，为实体经济冲击和虚拟经济冲击的实体经济波动成分反应对比结果。通过分析可以发现，受虚拟经济冲击，实体经济波动成分呈现出增长趋势，在第二年达到了最高水平，随后收敛至0.0072。出现这一结果，主要是由于对实体经济周期来讲，虚擬经济的周期波动具有溢出性。而在实体经济冲击下，其本身周期波动成分出现了迅速衰减情况，在第一年衰减值0.0053，随后尽管出现了小幅度提升，之后收敛至0.0053。出现这一结果，主要是由于实际经济周期稳定性不佳，无法进行自身冲击的充分消化。从现实生活角度来看，就是出现了产能过剩问题，由于无法及时消化造成了库存积压。（表4）

如表5所示，为实体经济冲击和虚拟经济冲击的虚拟经济波动成分反应对比结果。通过分析可以发现，受实体经济冲击，虚拟经济波动成分迅速增长，在第二年达到并收敛至0.075。而在虚拟经济冲击下，其本身周期波动成分出现了迅速衰减情况，在第一年衰减到0.11，随后收敛至0.011。从总体上来看，无论是受实体经济冲击还是虚拟经济冲击，虚拟经济都会迅速达到稳定水平，并且反映显著，具有周期波动的不稳定性和灵活性。而出现这一结果，主要是由于虚拟经济和实体经济在周期波动的过程中，发生了相互溢出作用，以至于虚拟经济周期波动在较大程度上受到了实体经济的影响。（表5）

从实体经济与虚拟经济的动态关联上来看，二者之间的相互作用存在非对称性。相较于虚拟经济，实体经济会带来更大的溢出效应，会对虚拟经济周期产生短期先导作用，所以将导致二者的发展逐渐背离。而导致二者背离的原因较多，还要结合中国国情进行二者关系的调节，才能推动中国实体经济和虚拟经济的协调发展。

四、结论

通过分析，在经济全球化发展背景下，处在经济平稳时期，虚拟经济可以成为实体经济的吸收器，二者呈现出协调的发展趋势。但是在经济周期出现较大波动的情况下，由于实体经济产生的溢出效应更大，虚拟经济将对实体经济冲击进行不断放大，从而导致二者的发展出现背离。因此从经济周期视角来看，在经济发展极端情况下，还要加强对二者背离关系的认识，采取合理的调控政策推动二者的协调发展。

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