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如何解释中国经济增长
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3秒自动关闭窗口怎样解释中国经济周期波动--《西南财经大学》2014年博士论文
怎样解释中国经济周期波动
【摘要】：本文主要对中国经济周期波动展开两方面的研究：一是对中国宏观经济总量数据应用Business Cycle Accounting (BCA)方法进行分析,二是对中国通货膨胀持续性从特有冲击和共同冲击角度加以理解。前者的主要目的,是探究哪类经济波动传播机制对于解释中国经济波动是重要的；后者的主要目的,是探究中国通货膨胀持续性分别基于分类价格指数和加总价格指数的实证基础,而通货膨胀持续性是从新凯恩斯主义角度理解经济波动的一个关键概念。这些研究不仅能够为理论上如何解释中国经济周期波动提供指引,而且能够为实践中更好的制定宏观经济政策提供建议。
经济周期波动的研究具有长远历史；研究范式也从基于时间序列划分周期阶段或者预测周期拐点,扩展到基于新古典增长模型分析各种具体经济摩擦对经济冲击的传播作用。金融摩擦、价格粘性、工资粘性以及信贷约束等是文献中经常考虑到的经济摩擦。具体的经济周期模型不同,引入这些经济摩擦的方式也不一样,这反映出不同的经济波动传播机制。在BCA方法中,效率、劳动、投资和政府消费等四个楔子,分别代表对模型均衡的四种不同扭曲；通过分析楔子对经济波动的影响,就能找出最具重要性的扭曲。这样,在分析经济波动时,更有前途的传播机制就是能够产生最具重要性扭曲的一类传播机制。本文应用BCA方法探究哪类经济波动传播机制对于解释中国经济波动是重要的,这在中文文献中还是第一次。
价格粘性或者工资粘性是新凯恩斯主义学说中的一个关键环节。在理论上,新凯恩斯主义学派从不同角度来模型化价格粘性；在实证上,衡量通货膨胀持续性通常成为该理论的一个重要实证基础。虽然基于加总价格指数的衡量得到较高的通货膨胀持续性,但是基于分类价格指数的测量只表明较低的通货膨胀持续性。文献多从特有冲击和共同冲击角度来理解通货膨胀持续的这种现象。基于这些文献,本文使用大量的分类价格指数数据来分析中国的通货膨胀持续性,这在中文文献中也是少有的。
首先,本文对中国宏观经济总量数据应用一个基本原型模型,发现只有效率楔子最能解释中国经济波动,而其他的劳动、投资和政府消费等楔子只有微弱的解释力。在估算所得的四组楔子实现值中,只有效率楔子波动具有同总产出波动较大的正相关系数,同时跟总产出波动在波动幅度上十分接近。在模拟实验中,只有当效率楔子波动时,模型才能产生与实际投资和产出数据波动相一致的模拟投资和产出数据；一旦效率楔子固定不变,模型就不能产生这样的模拟数据。劳动楔子对于解释劳动波动有一定的重要性,但由于劳动波动同总产出波动的关系并不紧密,它对于解释中国经济波动并不是十分重要。
新古典增长模型是研究经济周期波动的一个基本框架,各种具体经济摩擦能够映射为模型中的各种扭曲性楔子。既然只有效率楔子对解释中国经济波动是最重要的,那么经济周期模型中能够映射为效率楔子的经济摩擦对于解释中国经济波动就更为重要。解释中国经济波动应该遵循一种新思路,将经济摩擦或经济政策因素模型化为总量生产函数中的效率扭曲——如全要素生产率(TFP)波动,并由此引起其他相关变量的波动。经济周期政策应该更加关注引起效率扭曲的因素,通过促进投入要素的合理配置以及新技术的出现与引进来提高TFP,因为能够作用于效率扭曲的政策措施才能更有效的影响经济波动。
进一步的,本文应用BCA方法研究投资波动和产出波动表现出关联性的原因。投资顺周期性是中国经济周期波动的一个重要特征。简要的数据分析表明：投资波动与产出波动在2000年以前高度正相关,但在2001年以后变得弱相关。总量数据经过HP滤波而得到的周期成分中,投资波动与产出波动的同期相关系数在2000年以前高达0.86——比劳动、政府消费和净出口波动等与产出波动的相关性都高。不过,这个系数在2001年以后却下降到0.32。本文应用BCA方法来解释这种现象。
在基本模型和两个扩展模型基础上进行BCA分析,本文发现：2000年以前投资波动和产出波动都是主要由效率楔子引起,2001年以后投资波动由投资楔子和效率楔子共同引起而产出波动仍然主要由效率楔子引起。在基本模型中,效率楔子解释了投资和产出在2000年以前的大部分波动,而其他的劳动、投资和政府消费楔子只有微弱的解释力；2001年以后,效率楔子仍然解释了产出的大部分波动,而效率、投资和政府消费支出等楔子都能解释投资的部分波动。在可变资本利用率模型中,效率楔子仍然最能解释投资和产出在2000年以前的波动,只是对2001年以后产出波动的解释力有所下降而对投资波动的解释力有所上升；投资楔子对2000年以前的投资波动和产出波动缺乏解释力,却能较好的解释2001年以后的产出波动。至于投资调整成本模型,投资楔子对2000年以前投资和产出波动的解释力在有高投资调整成本时明显增强,但还是不及效率楔子的解释力；2001年以后,投资楔子解释了几乎全部的投资波动却不能解释产出波动,而效率楔子正好与之相反,解释了几乎全部的产出波动却不能解释投资波动。扩展模型结果对基本模型结果的影响不大。
能够映射为效率楔子和投资楔子的经济摩擦或者经济政策等因素多种多样,本文主要考察产业劳动力转移和投资刺激政策的影响。由于第一产业劳动力所占份额相对较大,劳动力向二三产业的转移是中国经济的一个重要现象。衡量劳动投入的是三大产业的全部劳动量,但同资本结合的却主要是三三产业的劳动力；所以,产业劳动力转移映射为效率楔子。数据也表明产业劳动力转移的波动与效率楔子的波动具有较大的正相关系数。投资调控在中国是重要的经济政策。一方面,国有商业银行体系为投资提供了廉价金融资源；另一方面,地方政府对投资充满热情。如果政府主导的投资是满足产业劳动力转移的需要,那么它几乎不会造成投资扭曲；相反,如果这种投资更看重数量因而大大超过产业劳动力转移的需要,那么它就会造成严重的投资扭曲。这两种情况从估算所得投资楔子中得到反映：投资楔子在2000年以前围绕均值温和的波动,但在2001年以后呈现偏离均值的趋势。
投资波动和产出波动同时主要受到效率楔子影响使得它们高度正相关,而投资波动还要受到投资楔子的重要影响使得这种相关性减弱。投资波动并不必然导致与之相似的产出波动,投资波动与产出波动关联性的背后是它们是否同时主要受到效率楔子的影响。产业劳动力转移是映射为效率楔子的重要因素,它是经济周期政策应该更加关注的。经济政策应该通过影响效率楔子——如提高全要素生产率——来增加投资和产出,同时减轻对投资决策的扫曲。后者要求减少政府对投资的干预而让市场主体在投资决策中发挥更大的作用。政府投资要能带动民间投资。即便政府对投资的主导作用一时难以改变,那么政府的投资政策也应该是效率取向的,比如政府主导的投资应该是满足产业劳动力转移的需要,而不是仅仅注重投资数量。
最后,本文实证分析中国通货膨胀持续性。首先以1990年1月至2011年12月的CPI同比和环比月度数据为例,对加总价格指数的通货膨胀持续性进行实证分析,包括比较不同的持续性测量方法、使用不同的参数估计方法以及进行结构断点检验。本文发现用OLS估计滞后13阶的自回归模型,其滞后系数之和比较有代表性的反映了样本期(2001年1月至2011年12月)的通货膨胀持续性。基于这种通货膨胀持续性的测量方法,本文发现中国的通货膨胀——不论是基于加总价格指数还是基于分类价格指数——都不存在高度持续性。
接着,本文比较加总价格指数和分类价格指数的通货膨胀波动性,发现两个明显特征：第一,分类价格指数的通货膨胀波动性普遍大于加总价格指数;第二,分类价格指数的通货膨胀波动性存在比较明显的行业间异质性,而且这种异质性对不同类型的价格指数而言是不同的。比较加总价格指数和分类价格指数的通货膨胀持续性,可以发现如下几点特征：第一,无论对于何种类型的加总价格指数,中国2001年至2011年的通货膨胀持续性均较低,其范围为0.374到0.575。第二,城市和农村的通货膨胀持续性存在一定的差异。对CPI加总指数而言,农村的通货膨胀持续性高于城市,但是RPI加总指数则反之,农村低于城市。城乡通货膨胀持续性的差异是值得探讨的问题。第三,对于分类价格指数而言,通货膨胀持续性存在较大的行业间异质性。第四,也是最为重要的,对大多数类型的价格指数而言,分类指数的通货膨胀持续性低于加总指数的通货膨胀持续性。
然后,本文从特有冲击和共同冲击角度理解分类价格指数和加总价格指数在通货膨胀持续性上的这些特征现象。使用主成分分析方法,本文将通货膨胀率分解为共同成分和特有成分,并分析各自的波动性和持续性,然后发现：第一,共同冲击是加总价格指数通货膨胀波动性的主要来源；第二,对分类价格指数而言,共同冲击与特有冲击对通货膨胀波动性的贡献大致相当；第三,共同冲击的持续性普遍高于特有冲击；第四,共同冲击的持续性甚至高于通货膨胀率的持续性,而分类价格指数的这种差异比加总价格指数更明显；第五,对分类价格指数而言,共同冲击的相对重要性存在行业间异质性。简单的回归分析表明如果共同冲击更重要,那么分类价格指数的通货膨胀持续性更高。通过建立一个复合特有冲击和共同冲击的随机过程,本文尝试解释前面的分类价格指数与加总价格指数在通货膨胀持续性上的关系特征：(1)共同冲击的相对重要性越大,则分类价格指数的通货膨胀持续性越高；(2)加总价格指数的通货膨胀持续性比分类价格指数的通货膨胀持续性更高,且与共同冲击的持续性更加接近。
上述结论具有重要的理论与政策含义。其一,在理论上讲,我们在微观基础上构建模型时应考虑到分类价格指数的这些通货膨胀特征,这样才是对个体行为更为“真实”的描述。其二,更为重要的是,根据加总价格数据的通货膨胀持续性制定的政策可能具有误导性,因为它既没有考虑到分类价格指数与加总价格指数的通货膨胀持续性存在差异,也没有考虑到不同分类价格指数的通货膨胀持续性存在行业间异质性,所以这样的政策极有可能不能实现预定目的。
总之,通过应用BCA方法分析中国宏观总量经济数据以及从特有冲击和共同冲击角度分析中国价格指数数据,本文更加倾向于在理论上通过扭曲总量生产函数中生产效率来解释中国经济波动,在实践中通过影响生产效率来作用于经济波动；虽然新凯恩斯主义学说也可能是解释中国经济波动的有用工具,但是如何从理论上以及在实践中调和分类价格数据和加总价格数据在通货膨胀持续上的差异仍然是一个挑战。
【关键词】：
【学位授予单位】：西南财经大学【学位级别】：博士【学位授予年份】：2014【分类号】：F124【目录】：
摘要4-9Abstract9-11目录11-13前言13-191. 文献综述19-55 1.1 国外经济周期波动的研究20-31
1.1.1 经济周期波动的阶段划分21-25
1.1.2 经济周期波动的形成机理25-31 1.2 Business Cycle Accounting(BCA)31-51
1.2.1 BCA方法32-41
1.2.2 BCA的应用41-51 1.3 中国经济周期波动的研究51-552. 怎样解释中国经济波动：基于BCA的分析55-74 2.1 引言55-58 2.2 原型模型58-63 2.3 估算楔子63-68
2.3.1 数据与参数63-65
2.3.2 估算楔子65-68 2.4 模拟实验68-72 2.5 结论72-743. 投资波动与产出波动关联性背后的成因：基于BCA的分析74-91 3.1 引言74-77 3.2 BCA方法77 3.3 数据与结果77-87
3.3.1 数据与参数77-78
3.3.2 基本模型78-81
3.3.3 可变资本利用率模型81-83
3.3.4 投资调整成本模型83-87 3.4 产业劳动力转移与投资调控政策87-89 3.5 结论89-914. 特有冲击、共同冲击与通货膨胀持续性91-117 4.1 引言91-94 4.2 通货膨胀持续性：理论、含义与实证检验94-97 4.3 中国加总价格指数的通货膨胀持续性97-105 4.4 中国分类价格指数的通货膨胀持续性105-107 4.5 特有冲击、共同冲击与通货膨胀持续性107-116 4.6 简要结论116-117参考文献117-126后记126-127致谢127-128在读期间科研成果目录128
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