中国宏观经济波动的特征事实与实证检验

中国宏观经济波动的特征事实与实证检验

一、宏观经济变量的协同运动实际经济周期是指大面积经济变量的时间序列行为，包括价格、生产、就业、消费和投资。这些行为看起来至少有两个特征:(1)个量在时间序列上的偏离趋势,表现出较大的持续性;(2)所有经济变量的行为相互影响(LongandPlosser,1983)。基于上述特征,实际经济周期理论区别于其它古典均衡分析方法的重要特征就是将重点放在宏观经济变量之间的传导机制上,即波动效果的时间传播。实际经济周期理论主要考虑实际周期的三个基本特征,即相对的变动性、高度的一致性及持续性。同时,分别利用方差、相关系数、自回归系数等来表示宏观经济变量的变动性、相关性及持续性。然后,探讨技术、偏好、部门及地区经济的波动如何影响整个经济的变动以及波动的大小。国际贸易影响经济的能力在于打破了产出与消费和投资间的联系。相比在封闭经济下,居民更容易跨期平滑消费以及根据预期回报率调整投资,导致投资波动增大。这就可以解释为什么技术冲击引致了贸易余额更大的冲击,因为它使模型间恢复了一国产出与支出之间的联系(StockmanandTesar,1995)。因此封闭经济模型逐渐向开放经济模型扩展,而后者在解释国际间经济变量的协同运动方面取得了成功,如贸易余额和产出之间的关系。与针对发达国家为数众多的RBC模型分析相比,发展中经济的RBC研究相对滞后,以中国数据为基础的实证研究比较少。卜永祥、靳炎(2002)和陈昆亭、龚六堂、邹恒甫(2004)等的两部门模型预测的数据同实际经济数据的偏差都较大,黄赜琳(2005)基于三部门的RBC模型亦只能验证70%左右的周期波动特征,但比前者有了更大的进步。这些前期的研究显然颇具开创性,但其结果尚差强人意。我们认为其主要原因是都把中国作为一个封闭经济来进行考虑,这与中国20多年的改革开放现状、日益融入全球化经济中的现实相悖。本文尝试引用开放的RBC模型来解释中国的经济波动,而且同时将政府购买这一因素引入到了模型中来,利用封闭经济模型、小国开放经济模型、有政府购买的小国开放经济模型分别来分析其对中国经济的模拟能力,这是本文与前人的研究成果所不同的地方。本文结构如下:第二部分为中国的特征事实,第三部分为模型的构建,第四部分是参数的校准,第五部分是模拟经济的比较分析,第六部分是结论。二、基于h-p滤波的经济周期判断本文选用我国从1978—2005年的数据,这些数据全部来自于《中国统计年鉴(1989)》和《中国统计年鉴(2006)》。文章只对我国改革开放以后的各年的经济数据进行了分析,主要原因是着重于分析改革开放对中国经济的影响,因此没有对改革开放以前的数据进行分析。文中对所有数据进行了H-P滤波,以消除序列中的趋势成分,只保留了波动成分。经济增长是由GDP和GDP各组成部分的增长所表现出来的,同时经济周期是由这种经济变量的波动所形成的。而实际经济周期就是对这些经济变量在时间序列上的变化以及这些变化间的相互运动进行分析。GDP及各组成部分的波动图如图1—图12。对所有的变量进行H-P滤波后,得出的分析结果如表1和表2:从以上的分析,我们可以得出结论:消费的波动要小于产出的波动,而政府支出和资本形成(资本形成是由投资产生的)的波动要大于产出的波动,并且这三个要素都是顺周期的。同时,我们可以看出我国的净出口与GDP的关系表现与世界上其它大多数国家相似,存在一条J曲线,即当GDP增长时,净出口反而是减少的,随着外生冲击的减少,净出口则逐渐增加。三、模型建设1.技术冲击下的分类封闭经济模型假定中国是一个不与外界相联系的国家,即世界上其它国家对中国的影响可以忽略不计,也就是不考虑贸易和资本移动对我国经济的影响。考虑一个劳动供给可变的封闭经济模型(Cochrane,2001),假设一个经济中的行为人是同质的,单个行为人可以代表整个经济。这里用典型的行为人代表整个经济,其效用函数为:maxE∞∑t=0βt[ln(Ct)+(1-Νt)1-γ1-γ](1)其中β表示行为人的主观贴现率,β∈(0,1);Ct表示第t期的消费;γ表示行为人的相对风险规避系数,γ∈(0,1),Nt表示行为人在t期的劳动时间。行为人的生产函数为:Yt=(AtΝt)αΚ1-αt=Ct+Ιt(2)其中Yt表示第t期的产出;Kt表示行为人在t第期所拥有的资本;α表示资本份额;At是一个随机变量,表示第t期的技术水平,它使生产函数上下移动,改变全要素生产率。行为人可以观测到过去和现期的生产率,但却不知道未来的生产率。It表示行为人在第t期的投资。假设资本的变化服从Κt+1=(1-δ)Κt+Ιt(3)其中δ表示折旧率,δ∈(0,1]。lnAt+1=ψlnAt+(1-ψ)gt+εt(4)ψ为参数(0<ψ<1),即技术冲击的自回归系数。εt是非序列相关的,服从均值为0、方差为σ2ε的正态分布。2.“非蓬齐条件”的金融结构理论鉴于人民币只允许在经常项目下可自由兑换,而在资本市场上尚未实现可自由兑换,因此假定中国的利率主要受到来自世界其它经济体的影响,而中国对世界资本市场上的价格即利率没有任何的影响。在这里选用一个含内生贴现因子的小国开放经济模型来对中国的特征事实进行拟合。这个含内生贴现因子的模型是由Schmitt-Grohe(1998)和Uribe(1997)提出来的。考虑一个由许多具有相同偏好的居民组成的小国经济,其效用函数如下:E0∞∑t=0θtU(ct,nt)(5)θ0=1(6)θt+1=β(ct,ht)θt,t≥0(7)在上面的公式中,β表示主观贴现因子,ct表示行为人在t期的消费,nt表示行为人在t期的劳动时间,θ表示即期主观贴现因子,假定随着消费量的增长而减少。消费者消费的数量越多,他们的耐心就会越来越少。因此有βc<0,βl>0。这种偏好特征允许模型是稳定的,也就是说其非随机稳态是独立于初始条件的。初始条件是指最初的金融财富水平、物质资本、总要素生产率。外国债务的运动方式dt如下:dt=(1+rt-1)dt-1-yt+ct+it+ϕ(kt+1-kt)(8)其中rt表示利率,这个利率是指t期国内居民从国际市场借入资本的利率,yt表示国内产出,it表示总投资,kt表示物质资本。ϕ(·)函数是指引入了资本的调整成本,假定满足ϕ(0)=ϕ′(0)=0。小国开放经济成本模型包括资本调整成本,避免当国内外利率的不同而引致的过度投资波动。隐含在ϕ(·)中的限制保证在非稳态调整成本为零,国内利率等于资本的边际产出减去折旧。用资本和劳动结合得出的产出为:yt=AtF(kt,ht)(9)其中At是一个随机的外生技术冲击。资本存量如下变化:kt+1=it+(1-δ)kt(10)其中δ∈(0,1)表示物质资本的折旧率。在(1.6)—(1.10)式的约束条件下和一个非蓬齐条件下,居民选择如下决策序列{ct,ht,yt,it,kt+1,dt,θt+1}∞t=0,最大化其效用函数。limj→∞Etdt+jΠjs=1(1+rs)≤0(11)其中(11)式即为非蓬齐条件。给定θt,令θtηt和λt表示(7)、(8)式的拉格朗日乘子,居民效用最大化问题的一阶条件如下:λt=β(ct,nt)(1+rt)Etλt+1(12)λt=Uc(ct,nt)-ηtβc(ct,nt)(13)ηt=-EtU(ct+1,nt+1)+Etηt+1β(ct+1,nt+1)(14)-Uh(ct,nt)-ηtβh(ct,nt)=λtAtFh(kt,nt)(15)λt[1+ϕ′(kt+1-kt)]=β(ct,nt)Etλt+1[At+1Fk(kt+1,nt+1)+1-δ+ϕ′(kt+2-kt-1)](16)这些一阶条件都是完全标准的,除了消费的边际效用不是由Uc(ct,nt)简单给定,而是由Uc(ct,nt)-βc(ct,nt)ηt给定。上式的第二部分反映随着当期消费的增加降低了贴现因子(βc<0)。同样地,劳动的边际负效用不是简单的Un(ct,nt),而是Un(ct,nt)-βn(ct,nt)ηt。在这个模型中,国内代理人面临的国际金融市场的利率假定是不变的,给定为:rt=r(17)生产率冲击的运动规律为:lnAt+1=ψlnAt+(1-ψ)gt+εt+1;εt+1≈ΝΙΙD(0,σ3ε);t≥0(18)ψ为技术冲击的自回归系数,εt是非序列相关的,服从均值为0,方差为σ2ε的正态分布。给定(17)、(18)式,A0、d-1和k0,竞争性均衡是满足(8)—(16)式一系列的序列{ct,nt,yt,it,kt+1,dt,ηt,λt}。我们如Mendoza(1991)以如下的偏好函数和技术形式进行参数化:U(c,n)=[c-ω-1nω]1-γ-11-γβ(c,n)=[1+c-ω-1nω]-ψF(k,n)=kαn1-αϕ(x)=ϕ2x2;ϕ＞0其中ω表示劳动与闲暇的跨期替代系数。3.外国债务的运动方式由前面的分析可以看出,我国的政府支出波动幅度比较大,而且超前于经济周期的波动。由此必须考虑政府购买对我国经济周期的影响。因此在这里引入一个三部门经济。则外国债务的运动方式dgt如下:dgt=(1+rt-1)dgt-1-yt+ct+it+gt+ϕ(kt+1-kt)(19)其中dgt表示考虑了政府购买时的本国债务,gt表示t期的政府支出。政府支出的运动规律为:lnGt+1=ξlnGt(20)其中Gt+1表示t+1期的政府支出。给定(17)、(18)、(19)、(20)式,A0、d-1、G0和k0,竞争性均衡是满足(8)-(16)式一系列的序列{ct,nt,yt,it,kt+1,dt,ηt,λt}。四、参数校正1.波动影响的计算在该模型中,ˉA表示均衡技术水平,此参数只有水平效应,没有波动影响,简单取1。需要确定的其它参数有:资本份额α、消费的主观贴现因子β、资本折旧率δ、相对风险规避系数γ、技术冲击的一阶自回归系数ψ及其标准差σε以及政府购买的自回归系数ξ。(1)技术冲击a模型的建立与很多研究一样,本文假设生产函数服从规模报酬不变的柯布-道格拉斯型,资本数据为张军(2003)估算的,Y、K分别是以1978年不变价格计算的实际产出和资本存量,从业人数用的是王小鲁(2000,P55—64)的数据。利用张军(2003)方法估算的资本回归的生产函数为:log(Y/Κ)=-1.854(-10.933)+0.651(4.666)*log(Κ/Ν)+0.033Τ(4.199)R2=0.994S.E=0.0439F=1809.361(1978—2002)括号内表示的是t检验值,这个模型的拟合优度达到99.4%,模型通过检验。根据这个计量模型,产出与当期资本和劳动都成正相关,资本产出弹性为0.651,即在其它条件不变的情况下,资本投入每增长1%,经济增长就提高约0.651%。因此我们选择α=0.651。在劳动供给固定不变的RBC模型中,假设每期的劳动投入都是相等的,即把每期的劳动供给假定为1,也就是在生产函数中只考虑资本的变化对产出的影响。此时,生产函数表示为如下形式:lny=-1.776+0.651lnk+0.033Τ(21)由(21)计算“索洛剩余”,即A的时间序列:lnA=lny-0.651lnk-0.033Τ这样便得到关于技术冲击A的一个时间序列数据。我们假定技术冲击满足如下:lnAt=A¯+gt,其中gt是技术增长率,另外还有一个扰动项,则技术冲击表现为:lnAt=A¯+gt+A˜t,即假设技术冲击扰动项满足一阶自回归过程,即A˜t=ψA˜t-1+εΖ,通过计量回归得到如下的关于技术冲击的模型:A˜t+1=0.644A˜t(3.858)由此得到技术冲击的一阶自回归系数ψ=0.644及其标准差σε=2.73%。(2)银行贷款利率和通货膨胀率,有7.自改革开放至今,我国有统计的年份显示,其平均实际利率为1.31,其中的贷款利率是银行的贷款利率,而通货膨胀率用的是世界银行发展数据库里公布的,用两者之差表示实际利率。因此文章中选用的实际利率为1.31。(3)黄不同的模拟试验关于相对风险规避系数γ的设置的经验研究较少。黄赜琳(2005)的模拟试验发现其介于0.7—1.0之间。在本文中,相对风险规避系数是消费替代弹性的倒数,因此取值为0.77。(4)旧代码国外年度折旧率一般为0.1左右。在这里,假定中国的固定资产平均使用年限为10年,年折旧率为0.1。综上所述,所有的参数整理如下:2.为提供服务的相对风险规避系数c-n政府支出冲击自相关系数的决定与技术冲击参数的决定相同。如上推导,得出以下结论:lnGt+1=0.506lnGt(3.104)(22)从(22)式可以得到政府冲击的自相关系数ξ为0.506。因此ξ取值为0.506。参数α表示资本份额,r*表示世界的实际利率,δ表示折旧率,ω表示1加上劳动供给的跨期替代弹性的倒数,β是时间偏好的消费替代率。γ表示相对风险规避系数。这些参数的选择都应该使其与实际数据相一致。这些参数的取值如下表4。校准参数ψ定义为贴现因子与复合函数c-nω/ω的弹性。这个参数有非常重要的特征,因为它决定了模型向稳态收敛的速度。给定ψ的值等于中国贸易余额/GDP率的平均值。α等于1减去劳动收入占净国民收入的比例。世界利率r*的给定如KydlankdandPrescott(1982)和Prescott(1986)中美国经济的实际利率。γ的取值,根据Prescott(1986)好像不太可能大于1,如封闭经济取值为0.77。ω取值取决于HeckmanandMaCurdy(1980)和MaCurdy(1981)关于劳动供给的跨期替代弹性之间,而且缩小了模型劳动时间的波动率。ϕ调整成本的参数值,取决于实际的调整成本。由于调整成本是用来平滑资本积累的,当时,ϕ≠0该值是用来减少投资的标准差的。根据Craine(1971)对美国经济的模拟,取值应该在0.023≤ϕ≤0.028,因此我们的取值为0.024。五、比较分析了模拟经济和有效经济之间的差异1.模型经济分析从封闭经济模型预测的结果中可以看到:模型预测的经济波动总体上要小于实际经济波动水平。下面从消费、产出、投资和贸易余额/GDP率四个经济变量的波动特征加以分析。从消费波动比较看,模型预测消费波动水平为1.00,而实际波动为4.1,两者相差比较大,则Kydland-Prescott方差比率等于24.39%,表明模型仅解释了24.39%的消费波动,大大缩小了消费的波动。实际经济中消费与产出的同期相关性为0.68,而模型经济中为0.95,模型经济的趋势性要明显强于实际经济。从产出波动比较看,模型预测产出的波动小于实际产出的波动。模型预测产出的标准差为2.22%,小于实际经济中的4.6%,产出的Kydland-Prescott方差比率为48.26%,表明模型解释了产出波动的48.26%。模型经济的自相关系数(0.67)与实际经济的(0.68)基本相同。从投资波动比较看,模型预测投资的波动与实际波动相同。模型预测投资的标准差为10.54%,而实际标准差为10.7%,则投资的Kydland-Prescott方差比率为98.50%,表明模型能够解释实际波动的98.50%。模型经济的预测的自相关系数(0.95)大于实际值(0.63),与GDP的协相关系(0.66)则要小于实际值(0.95)。2.模型经济分析从模拟经济预测的结果中可以看到:模型预测的经济波动大致与实际经济波动水平相似。下面分别从资本、消费、产出和投资四个经济变量的波动特征加以分析。从消费波动比较看,模型预测消费波动水平为2.85%,而实际波动为4.1%,消费的Kydland-Prescott方差比率等于69.51%,表明模型解释了69.51%的消费波动。实际经济的消费与产出的同期相关性为0.88,模型经济中消费与产出的同期相关性为0.95,模型经济与实际经济相似,消费与产出协同运动,呈现出顺周期性,但模型的趋势性要大于实际情况。从产出波动比较看,模型预测产出的波动小于实际波动。模型预测产出的标准差为3.16%,而实际波动为4.6%,则产出的Kydland-Prescott方差比率为68.70%,表明模型解释了产出波动的68.70%。同时模型经济的自相关性(0.67)与实际的(0.68)基本相同。从投资波动比较看,模型预测投资的波动与实际波动相同。模型预测投资的标准差为10.54%,要略小于实际波动的10.7%,则投资的Kydland-Prescott方差比率为98.50%,表明模型经济基本上解释了投资的波动,达到了实际经济的98.50%。实际经济的投资与产出的同期相关性为0.63,模型经济中投资与产出的同期相关性为0.66,模型经济的预测趋势关系与实际经济相似,投资与产出协同运动,呈现出强顺周期性。从贸易余额/GDP率(TB/GDP)的波动看,模拟预测其标准差为1.51%,而实际波动为1.55%。其Kydland-Prescott方差比率等于97.42%,表明模型解释了的贸易余额/GDP率波动97.42%。实际经济的贸易余额/GDP率与产出的同期相关性为0.51,模型经济中贸易余额/GDP率与产出的同期相关性为-0.07,呈现出弱反周期性。3.模型经济分析从模拟经济预测的结果中可以看到:模型预测的经济波动基本上与实际经济波动水平相似。下面分别从资本、消费、产出和投资四个经济变量的波动特征加以分析。从消费波动比较看,模型预测消费波动水平为3.36%,而实际经济波动为4.1%,消费的Kydland-Prescott方差比率等于81.95%,表明模型解释了81.95%的消费波动。实际经济的消费与产出的同期相关性为0.88,模型经济中消费与产出的同期相关性为1.00,模型经济与实际经济相似,消费与产出协同运动,呈现出顺周期性。从产出波动比较看,模型预测产出的波动小于实际产出的波动。模型预测产出的标准差为3.86%,而实际经济中经H-P滤波后产出标准差为4.6%,产出的Kydland-Prescott方差比率为83.91%,表明模型解释了产出波动的83.91%。同时模型经济的自相关性(0.85)要大于实际经济(0.68)中产出的自相关性。从投资波动比较看,模型预测投资的波动与实际波动相同。模型预测投资的标准