中国经济增长趋势与经济波动的分解与产业来源_经济周期论文

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       中图分类号：F222.1 文献标识码：A 文章编号：1007-9041-2016(7)-0016-09

       一、引言

       外生冲击是产生经济波动的重要原因，可分为整体冲击和部门冲击。Foerster等(2011)认为整体冲击是指所有部门面临的冲击且该冲击对所有部门都产生影响。部门冲击可进一步分为部门特有冲击和部门互动冲击，前者是指某个部门自身所受到的冲击且该冲击没有在部门之间传播；后者是指某个部门所受到的冲击，且这种冲击通过投入—产出联系在部门间传播。与此同时，不同的宏观经济学派对冲击来源有不同的理解。新凯恩斯理论认为由于名义价格和工资粘性，名义冲击产生实际效应导致产出波动，而真实经济周期理论强调真实冲击的作用，比如政府购买、投资需求及技术变动。因此，可以将冲击分为六种：整体名义冲击、部门特有名义冲击、部门互动名义冲击、整体真实冲击、部门特有真实冲击和部门互动真实冲击。

       真实经济周期理论认为，技术变化等真实冲击是产出波动的主要原因。技术变动具有一个显著持久的部分，如创新会持久提高未来的技术水平路径。利用Bereridge-Nelson分解方法(以下简称B-N分解)，可以将有单位根特征的产出数据中持久成分分解为确定性趋势和随机趋势；随机趋势有持久特性，主要由真实冲击及其累积效应所构成。由货币和其他总需求变化而产生的扰动，往往伴随着名义价格和名义工资的缓慢调整，最终会回归到初始状态，这就意味着名义冲击所产生的经济波动没有长期影响，而具有反复性的短期影响是经济周期的主要特征，这表明名义冲击是周期成分的主要来源。

       总而言之，真实冲击对经济波动具有持久性影响，而名义冲击的影响表现为短期效应。因此，B-N分解得到的周期成分对应着名义冲击，持久成分中的随机趋势对应着真实冲击(王少平和胡进，2009)。由此可知，通过B-N分解GDP可以得到经济体的整体名义冲击和整体真实冲击，而对三次产业增加值的分解可得到部门特有名义冲击和部门特有真实冲击；在整体名义(或真实)冲击中剔除各个部门特有名义(或真实)冲击之后，即为部门互动名义(或真实)冲击。王少平和胡进(2009)研究发现，真实冲击所引起的随机趋势，总体上对我国GDP波动产生了较大的负效应，但并没有指出这种负效应来源于哪个产业部门，也没有阐述我国真实冲击和名义冲击中有多少来源于各个产业所对应的部门特有冲击，又有多少来自整体冲击。

       本文对我国经济增长趋势和波动及产业来源进行探讨。研究思路是：运用B-N分解方法将GDP和三次产业增加值分解成确定性趋势、随机趋势和周期成分三个部分，从而得到GDP和三次产业部门真实冲击和名义冲击；建立时间序列的线性回归模型，分析三次产业特有冲击对GDP波动的解释程度，检验部门特有冲击的影响力。

       二、文献综述

       随着单位根理论的形成与发展，Nelson和Plosser(1982)通过实证检验，发现绝大多数国家的GDP为单位根过程。Beveridge和Nelson(1981)认为，单位根的总产出数据可以分解为持久成分和短期成分之和；持久成分是带漂移的随机游走过程，包含有确定性趋势和随机趋势；而短期成分是均值为零的平稳过程，即周期成分。B-N分解方法提出后，Arino和Newbold(1998)将B-N分解由一个变量分解扩展到多个变量。Morley(2002)将B-N分解扩展到状态空间，并为单个变量和多个变量的B-N分解建立了统一的分析框架。Morley等(2003)则更加深入地对B-N分解的性质进行了探讨。

       产业部门波动是经济周期理论的研究焦点。其中，经济周期的联动现象指经济体中大多数部门同时扩张或同时收缩。Lucas(1977)认为这是经济周期的一个重要特征，并由此认为经济周期是由整体冲击而非部门特有冲击引起。Long和Plosser(1983)在一个多部门模型中强调了部门之间的投入—产出关联，即使各产业部门的波动没有相关性，也能出现联动现象。Christiano和Fitzgerald(1998)利用美国各个产业部门劳动小时数来识别这种联动现象，发现各产业波动的平均相关系数为0.75，并以标准的真实经济周期模型为基础，从闲暇价值、消费部门产出价值等角度进行扩展，较好地解释了经济周期的联动效应。Hornstein(2000)用经济波动的其他度量指标，比如总产出、产业增加值、原材料和能源消耗等，也发现了部门联动现象。

       研究文献表明，各个产业部门可能面临整体冲击，如货币供给变化所引起的一般性价格波动，也可能面临各个产业部门自身技术创新所引起的部门特有冲击，并且这种冲击可能通过投入—产出关联在产业之间传播。在研究经济周期的来源时，部分学者对产业部门波动的相对重要性进行研究。Foerster等(2011)对美国1984年以后出现的工业生产波动明显下降现象进行解释，认为这是由于这个阶段整体冲击变弱，在经济波动中的相对作用下降，部门冲击的相对重要性上升，部门冲击能解释1972-1983年工业生产波动的20％，这个比例在1984以后上升为50％。

       对于我国产业波动与经济总体波动之间的关系，国内学者也进行了研究。王勉和唐啸峰(2000)研究了我国房地产投资波动与经济周期之间的关系，实证结果发现两者之间的相关系数高达0.86。徐敬君和刘恒(2005)分析三次产业周期波动对我国整体经济波动的影响，认为我国经济波动主要来源于第二产业。孙广生(2006)对我国总体经济波动与各产业波动关系进行较为全面的研究，研究的产业包括15个大类工业部门和进一步细分的37个小类；总体上来看，各产业波动幅度大于GDP波动幅度，且重工业景气波动主导宏观经济景气波动。王国静和田园强(2014)从金融市场的摩擦和冲击来分析我国经济波动，认为金融部门冲击是驱动我国经济周期波动的最主要力量。陈国进等(2014)建立含有灾难风险因素的RBC模型，分析灾难风险因素对我国经济波动的解释能力，发现灾难事件对我国经济的破坏性远大于美国。

       总的来看，目前对我国产业波动与经济总体波动之间关系的研究文献仍存在一些不足：第一，大部分文献只研究我国总体经济波动，但没有深入分析其中名义冲击和真实冲击的产业来源，而这两种冲击具有本质区别，需要采取的应对方法也有很大差异；第二，多数文献只强调某些特殊部门或特定冲击的影响，较少研究我国经济波动是来源于各产业所对应的部门特有冲击还是整体冲击或部门互动冲击。基于此，本文将GDP和三次产业增加值分解为确定性趋势、随机趋势和周期成分，并对我国真实冲击和名义冲击的产业来源进行分析，探讨三次产业部门冲击对我国经济波动的影响程度。

       三、数据来源与研究方法

       (一)数据来源及描述性分析

       本文利用1992年第1季度至2015年第4季度我国GDP和三次产业增加值数据进行研究，数据来源于《中国季度国内生产总值核算历史资料1992-2011》和国家统计局公布的2012-2015年的季度数据，并利用《中国统计年鉴2015》的年度价格进行调整，得到真实产出，再进行季节调整后取对数(见图1)。总的来看，国内生产总值(LNGDP)呈现上升趋势，但上升路径在2008年明显下移，特别是2013年之后增速放缓更为明显；其中，第二产业增加值(LNSEC)增速在2011年后下降最为明显，这说明国际金融危机和我国产业结构调整对第二产业的影响较大；2013年第1季度，第三产业增加值(LNTER)首次超过第二产业增加值，这表明我国产业结构已经进入新阶段，而第一产业(LNPRI)与另两大产业之间的差距仍在持续扩大。

      

       图1 1992-2015年我国季度GDP和三次产业增加值的散点图

       (二)产业波动的Beveridge-Nelson分解方法

      

      

       Beveridge和Nelson(1981)将时间序列的长期水平条件期望值表述为总趋势(确定性趋势和随机趋势之和)，即基于当期的所有信息为条件对未来k期(即总t+k期)的期望值，记为：

      

       将周期趋势定义为当期值与当期总趋势值之差，故Morley等(2003)将周期成分定义为：

      

       由(2)和(12)分别计算得到确定性趋势和周期成分后，可得随机趋势为：

      

      

       四、GDP和三次产业增加值B-N分解及结果分析

       (一)确定性趋势

       由(2)式可求得确定性趋势，GDP和三次产业增加值的初始值

分别为7.874、6.408、7.016和6.861，平均增长速度μ分别为0.025、0.013、0.024和0.026(见图2)。第二产业确定性趋势与GDP保持相同的增长速度，而第三产业发展最快，第一产业发展最慢。在起始点1992年第1季度，第二产业增加值大于第三产业，但是第三产业的增长速度高于第二产业的增长速度。到2011年第3季度，第三产业总产出的确定性趋势超过第二产业，并在此之后两者之间的距离越来越大。由此可知，我国三次产业结构变化符合库兹涅茨提出的产业结构变化规律。

      

       图2 1992-2015年我国季度GDP和三次产业增加值确定性趋势散点图

       (二)周期成分

       本文运用(12)式来计算GDP和三次产业增加值的周期成分。先由

求得增加值变化率对长期均值的偏离(简称为“变化率偏离”)，再用(11)式对其进行估计。OLS回归结果如表2所示。由表2的结果可知：

      

       代入表2中的参数及各自变化率偏离的估计值，可以计算出GDP和三次产业中的周期成分(图3)。可以看出，第一产业和第二产业的周期成分最活跃且都大于GDP的周期波动。具体来看，GDP、第一、第二和第三产业周期成分的标准差分别为0.010、0.025、0.024和0.006，这与孙广生(2006)的研究结论相似，但本文发现第三产业周期波动小于GDP波动，再结合上述确定性趋势，可以认为我国第三产业快速发展的同时对名义冲击有较强的抵抗力。

      

      

       图3 1992-2015年我国季度GDP和三次产业增加值的周期成分变化图

       第二产业在1996年之前，周期成分波动最突出，随后波动幅度下降，但到2008年之后又进一步加大，并且2012年以后呈现明显的下行周期，这种情况在2015年第3季以后略有好转。这可能是因为在1997年东南亚金融危机之前，我国实行宽松的宏观调控政策导致过热，之后政策收紧又引起经济下行，使第二产业大幅波动；2008年之后应对国际金融危机，刺激政策过度引起较大波动；2012年以后，我国经济进入“三期叠加”阶段，第二产业受到去产能、去库存政策的影响最大；2015年第3季度之后有所好转，可能是因为出口降幅收窄，并且国内“双创”改革和减税等措施对制造业企业的促进作用开始显现。由此可知，第二产业对宏观政策较为敏感，而第一产业的大幅波动可能来源于农产品的价格波动。

       (三)随机趋势

       在得到确定性趋势和周期成分后，依据(13)式计算出随机趋势(图4)。总体上来看，我国GDP和三次产业增加值的随机趋势先下降、后上升，在1997年进入负数阶段，2003年为谷底，2007年转为正数，并在2008年再次下降，2009年又一次达到负数。王少平和胡进(2009)认为这种现象与我国所面临的1997亚洲金融危机、1998大洪水和2008年冰冻灾害和大地震有关；经过4万亿的政策刺激，随机趋势在2010和2012年再次为正数，然而在2013年第1季度开始我国进入经济换档期，随机趋势又快速下降；其中，第二产业降速最快，而第三产业在“双创”和定向减税等政策影响下，在2015年第2季开始有小幅回正。

      

       图4 1992-2015年我国季度GDP和三次产业增加值的随机趋势

       第一产业和第三产业的随机趋势大部分时间都为负数，均值分别为-0.067和-0.073，而第二产业则大部分时间段为正数，均值为0.080，但是第二产业在2010年第3季度开始有快速下滑的随机趋势，特别是2013年第4季度开始进入了负随机趋势阶段，这表明第二产业高投入、高消耗和高污染的发展模式不可持续，必须转变经济发展方式。由此可见，随机冲击对我国GDP产生的负效应主要可能通过第一产业和第三产业实现，并且两者的负效应之和大于第二产业的正效应。特别要注意的是，自2013年第4季度开始，第二产业也出现了随机冲击的负效应，并且这种负效应越来越大，而第三产业负效应逐渐收窄。

       五、经济波动的三次产业来源分析

       (一)实证模型。

       假设在t时期最终生产增加值为

，三次产业增加值分别为

。依据HsieH和Klenow(2009)的产业加总方法，将生产技术设定为Cobb-Douglas形式：

      

       (19)式中i表示PRI、SEC或者TER。如果令总产出的价格P=1，

则表示三次产业的相对价格，易知：

      

       令

其表示以GDP价格表示三次产业增加值，在数据处理上使用全国物价水平(CPI)来调整，得到各产业的真实增加值。各产业真实增加值代入(18)得：

      

       由第二部分的分解技术可知，生产增加值可以分解成确定性趋势、随机趋势和周期成分，将GDP和三次产业的分解形式代入(23)可得：

      

       (二)实证结果分析

       运用计算的随机趋势和周期成分数据，以及式(25)和(26)的计量模型进行实证分析，回归结果如表3所示。

      

       在GDP周期成分的回归中，第一产业的系数为负但不显著，第二产业系数为0.17在1％的显著性水平下显著，第三产业系数为0.41也在1％的显著性水平下显著，说明第三产业部门特有名义冲击对总体经济波动影响最大，其次为第二产业，第一产业影响最小。虽然，第一和二产业波动很大(标准差分别为0.025和0.024)，但我国GDP波动相对较小(标准差为0.01)，这主要是因为我国第三产业部门特有波动幅度小(标准差为0.006)，这表明第三产业的稳定对总体经济稳定至关重要。另一方面，回归的R[2]只有0.26，表明三次产业部门特有的名义冲击对整体经济周期波动的解释力比较弱，也就是说，我国经济周期波动大部分来源于其他冲击，比如三次产业部门互动冲击或整体冲击，这可能是因为经济周期性波动主要由各产业所面临的共同因素引起，且名义冲击更易在产业部门之间产生互动作用。

       在GDP的随机趋势的回归中，回归系数的估计值都在1％的显著性水平下显著。其中，第三产业和第二产业特有冲击的系数估计值都比较大，分别为0.38和0.36，第一产业相对较小，为0.23；第三产业系数估计值最大，对我国GDP总体随机趋势影响程度最高。结合第二部分得到的结论，随机趋势对我国GDP产生的负效应可能来自第一产业和第三产业部门特有随机冲击，第三产业对这种负效应的贡献度最大，其次为第一产业。回归方程的R[2]高达0.93，表明我国三次产业特有真实冲击能解释我国总体随机趋势的绝大部分，这可能是由于真实冲击并非由共同因素引起且很难在产业间传播产生互动，部门互动真实冲击和整体真实冲击所起的作用有限。

       六、结论与政策建议

       本文研究结果表明：第一，我国三次产业的总体发展趋势符合库兹涅茨定律。第一产业比重逐渐下降，第二产业率先发展，继而第三产业赶超第二产业并进入快速发展阶段。特别是2011年第3季度以来，第三产业发展速度超过第二产业，并且差距日益扩大。第二，各产业部门之间的互动名义冲击和整体名义冲击是造成经济周期性波动的主要因素，产业部门各自的名义冲击只能解释经济周期性波动中的26％；与其他产业相比，第三产业自身的名义冲击对我国经济周期性波动影响最大。第三，产业部门各自的真实冲击是我国经济波动中随机性趋势的主要来源，能解释我国经济波动中随机趋势的93％。这是由于真实冲击的成因相对独立、并在产业间传播较为困难，使得三次产业部门的互动真实冲击影响较小。第一产业、第三产业的真实冲击对我国经济波动中随机性趋势产生负向影响；第二产业的真实冲击则具有正向影响，但弱于前者。

       基于上述研究结果，为有效应对经济波动，可从以下方面着手：第一，顺应产业发展的库兹涅茨定律，加快推动第三产业发展，采取全面深化增值税改革、发展物联网等措施，提高第三产业的发展质量。同时，要优化作为我国国民经济支柱的第二产业内部结构，充分发挥其稳定经济的重要作用。第二，为有效熨平我国经济周期性波动，要注意各产业之间的关联情况，不宜再过度使用单一针对某个特定产业、调节效果不佳的调控政策，避免将社会资源引向产能过剩产业，导致在下一个经济周期不得不去除过剩产能，从而加剧经济波动。第三，提高定向产业调控政策的精准度，提升三次产业内部稳定性，特别是减轻第一、第三产业自身的波动，如提高农业抵抗自然灾害的能力、降低服务业受国际市场波动的影响，减轻随机性因素对我国经济的冲击。

       本文仅代表作者个人观点，不代表作者所在单位意见。

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