中国经济波动率对潜在经济增长率影响的实证分析.pdf
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1、ECONOMST经济学家20168ECONOMISTStudy on Development Strategy中国经济波动率对潜在经济增长率影响的实证分析刘雅君1田依民2(1.吉林省社会科学院,吉林 长春 130033;2.吉林大学 数量经济研究中心,吉林 长春 130012)一、引言及文献综述自改革开放以来,我国经济在经历了三十余年持续高增长的态势之后,开始进入“三期叠加”阶段。在此阶段,一系列结构性矛盾使我国经济面临着下行的压力,经济增速明显放缓,经济体必然受到来自需求和供给方面的冲击,经济波动幅度逐渐增加。根据新凯恩斯理论,需求冲击通常带来经济短期波动,而在新古典增长理论中,供给冲击影响
2、着潜在经济增长,因此分析经济波动对潜在经济增长之间的动态影响关系,对科学权衡短期和长期的经济政策和优化宏观调控具有重要的意义。经济波动大小通常是指短期经济中的不确定性和风险,一般地,可以用增长核算方程残差的标准差、GARCH类模型和经济增长的在险水平等方法来衡量。长期以来,经济波动对经济增长的影响问题受到国内外学者的广泛关注。关于短期波动性大小对长期经济增长影响的方向性研究中,存在着两种相对的观点。一些学者的研究结论支持经济波动程度对经济增长具有正向影响效应。Mills(2000)1采用稳健的非参数方法验证了经济波动与长期增长之间的正向关系。Dejuan和Gurr(2004)2的研究结果再次支
3、持了经济波动与经济增长之间存在着正相关关系。相对地,另一些研究则得出相反的结论。Raf-ferty(2004)3利用GMM估计的方法,发现OECD国家的经济波动对经济增长具有负相关关系。Abate(2016)4利用空间计量学方法对78个国家的宏观波动性和经济增长的关联效应进行实证研究,结果也显示波动性对增长产生的直接效应和间接效应都是负面的。我国经济正处在转型的关键期,经济增长面临较大波动的考验,因此探究经济波动率对潜在经济增长率的影响,分析二者之间的联系具有重要意义。本文通过建立四变量时变参数向量自回归(TVP-VAR)模型,从时间维度和时点维度分析变量之间的动态反应,得到如下结论:宏观经济
4、风险的经济波动率对潜在经济增长率的影响效果具有短期和长期的差异性,即经济波动率冲击对潜在经济增长率在短期内的影响是正向的,在长期内影响则变为负向。故当整体宏观经济的风险不确定性出现暂时性增加,国家应侧重实施旨在长期降低经济波动率的政策,而不仅仅是着眼于短期内的政策效果。关键词:潜在经济增长;经济波动;TVP-VAR中图分类号:F124文献标识码:A文章编号:10035656(2016)08004609-46经济学家发展战略研究Study on Development Strategy国内学者对此问题的研究可分为理论分析和实证研究两个方面,且尚未得出一致的结论。理论方面的研究,钟春平和徐长生(2
5、004)5从熊彼特创新理论和熊彼特增长模型出发,对经济增长与经济波动关系展开理论分析,并强调熊彼特理论在解释经济波动和经济增长关联性中的重要作用。陈昆亭等(2012)6建立了一个包含人力资本的内生随机增长模型,证明了如果人力资本形成中主观过程占优时,经济波动程度会对经济增长产生正向影响。在实证研究中,高伟生和叶民强(2008)7利用面板数据模型研究了亚洲“四小虎”经济增长与经济波动的关系,实证得到经济增长与经济波动的负相关关系的结论。而邵军和徐康宁(2011)8采用DEA方法对此问题也进行了实证研究,研究则发现经济向下波动可以促进技术进步,对长期增长可能具有积极的作用。刘金全和张鹤(2003)
6、9利用冲击反映函数分析了经济增长水平中的经济增长风险动态反应,结果也表明:经济波动性与经济增长之间存在显著正相关关系。综上所述,在已有的研究中,大多考察经济波动性对实际经济增长率的影响,且在实证研究选择计量方法时,未能考虑经济波动的时点特征以及经济增长的长期效应。鉴于此,与以往研究不同,本文通过建立四变量(潜在产出增长率、固定资产投资趋势增长率、外国直接投资趋势增长率和经济波动率)时变参数向量自回归(TVP-VAR)模型,从时间维度和时点维度分析变量之间的动态影响情况,分长短期讨论经济波动与潜在经济增长的关联性。二、潜在产出的估算关于潜在产出的界定,学术界存在着两种主要的观点:一种凯恩斯主义学
7、派观点,认为潜在产出是在非加速通胀条件下,经济体在各项生产要素充分利用时所达到的最大产出水平;一种新古典主义学派观点认为潜在产出是在总需求与总供给相等的条件下,且通胀水平趋于特定的长期预期值时,经济体所实现的产出水平,本文采纳新古典主义学派的观点,以该定义为基准对潜在产出增长率进行分析。关于潜在产出的估算方法主要包括统计趋势分解法、生产函数法和经济结构关系法等。周晓艳等(2012)10已验证不可观测成分模型及贝叶斯法可以有效捕捉重要事件的冲击效应和经济周期变化等信息,因此可以更精准地估算潜在产出。本文借鉴周晓艳等文中模型设定,采用状态空间模型的贝叶斯估计法对潜在产出增长率进行估算。状态空间模型
8、设定如下:yt=ypt+ygapt(1)ypt=ypt-1+ut+pt(2)ut=ut-1+ut(3)ygapt=1ygapt-1+2ygapt-2+gt(4)ptN(0,2p),utN(0,2u),gtN(0,2g)其中,yt表示实际产出的对数值序列,ypt表示实际产出的对数值序列,ygapt表示产出缺口序列,pt、ut和gt均是服从正态分布的白噪声序列,方差分别为2p、2u和2g。(1)式表示将实际产出(yt)分解为潜在产出(ypt)和产出缺口(ygapt);(2)式表示潜在产出序列是一个服从带有漂移项的随机游走过程,漂移项亦可视为潜在产出的增长率;由(3)式又可看出,漂移项(ut)是一个
9、服从不带漂移项的随机游走过程;(4)式表示产出缺口(ygapt)为平稳的AR(2)过程。(1)式为量测方程,(2)式、(3)式和(4)式则为状态方程。实际产出yt为观测变量,其他变量为状态变量。实际产出的数据为张屹山和田依民(2015)11得到的月度分解GDP数据的对数值,模型的参数估计值通过采用贝叶斯估计法获得。-47ECONOMST经济学家20168ECONOMISTStudy on Development Strategy参数先验分布和后验分布信息如表1所示:其中,1和2的对数的先验分布服从对数正态分布,其均值都是 0.2,方差分别为0.2和0.1。误差项p、u和g的先验分布服从对数逆伽
10、马分布,其均值分别为0.001、0.001和0.01,方差均为无穷大。同时,1和2的后验均值分别为0.57和0.19,符合产出缺口的AR(2)平稳过程的条件要求。在短期,通常认为产出缺口对通货膨胀率具有解释和预测能力,为进一步检验潜在产出和产出缺口的估计效果,对月度产出缺口ygapt的估计结果和月度通货膨胀率进行格兰杰因果关系检验。结果如表2所示:由表 2 检验结果显示,产出缺口是产生通货膨胀率的格兰杰原因,而通货膨胀率并不是引起产出缺口的格兰杰原因。表明产出缺口确实对通货膨胀率具有解释和预测能力。利用状态空间模型对潜在产出和月度产出缺口的估计效果可接受。三、TVP-VAR模型的建立与变量选取
11、(一)模型的建立在建立TVP-VAR模型之前,先考虑SVAR模型,其具体表达形式如下:Ayt=F1yt-1+F2yt-2+Fsyt-s+ut,t=s+1,s+2,,n(5)其中,yt是由内生观测变量组成的k1维列向量,k为模型中内生变量的个数,A,F1,Fs均为kk维的系数矩阵。ut代表k1维的结构冲击,并假设utN(0,),具体表示如下:=1000000k(6)现在假设模型中系数矩阵A是经过递归识别得到的一个下三角矩阵,具体表示如下:A=100a210ak1 ak,k-11(7)将(5)式转化成VAR模型的简化式,表示如下:yt=B1yt-1+B2yt-2+Bsyt-s+A-1t(8)其中,
12、Bi=A-1Fi,i=1,2,.,s,tN(0,Ik)。将矩阵Bi的行中堆叠的元素所形成的k2s1维列向量表示为,令Xt=Ik(yt-1,yt-2,.,yt-s),符号表示矩阵间的克罗内克积运算。此时(8)式可写成如下表1潜在产出增长率状态空间模型估计结果参数12pug先验分布分布类型lognormallognormallog.invgammalog.invgammalog.invgamma均值0.20.20.0010.0010.01标准差0.20.1InfInfInf后验分布均值0.57420.19160.00090.00110.0084标准差0.01350.01740.00120.0014
13、0.0043表2产出缺口与通货膨胀率的格兰杰因果检验结果原假设产出缺口不是引起通货膨胀率的格兰杰原因通货膨胀率不是引起产出缺口的格兰杰原因F统计量3.19490.9034P值0.02410.4400是否拒绝原假设拒绝接受注:滞后阶数为3。-48经济学家发展战略研究Study on Development Strategy形式:yt=Xt+A-1t(9)至此,(9)式中所有参数均为固定参数,现在允许模型参数可以随时间变动,并将模型推广至时变参数向量自回归模型(TVP-VAR)。下面考虑随机波动率TVP-VAR模型,具体形式如下:yt=Xt+A-1ttt,t=s+1,s+2,.,n(10)在(10
14、)式中,系数向量t、参数At以及t均具有时变特征。对于时变参数的随机过程设定通常有多种方式,此处参照Primiceri(2005)的设定方式。将矩阵At的所有非零元素按列重新排列而形成的新向量表示为at,即at=(a21,a31,a32,a41,.,ak,k-1)。同时对于j=1,.,k且t=s+1,.,n,令ht=(h1t,h2t,.,hkt),其中的hit=ln2it。并假设(10)式中的时变参数分别服从如下形式的随机游走过程:t+1=t+ut,at+1=at+uat,ht+1=ht+uht(11)tutuatuhtN 0,IOOOOOOOOaOOOOh(12)t+sN(0,0),as+1
15、N(0,0),hs+1N(h0,h0),t=s+1,.,n由于TVP-VAR模型系统中待估参数数量较多,为尽量减少参数估计的个数,本文将模型中时变参数设定为随机游走过程,而非平稳的AR(1)过程,避免增加新的待估参数。同时考虑到,大多数这方面的研究在此处通常采用如上的处理方式,因此我们也遵循了这样的设定方式。(二)变量选取与数据处理基于已估算出的潜在产出增长率,本文进一步研究经济波动率对潜在产出增长率的影响作用,但考虑到在现有的研究中,FDI和固定资产投资作为影响经济增长的因素受到学者们的广泛关注,刘宏和李述晟(2013)12,樊少华(2013)13均从不同角度验证了FDI对经济增长的正向影响
16、关系,王云和赵斌(2010)14,雷辉(2006)15利用不同的实证方法证实了固定资产投资和经济增长之间存在着影响关系,因此将FDI和固定资产投资纳入本文的分析框架中,建立了一个包含四个变量的TVP-VAR模型。模型的具体形式如下:AtZt=Ct+tZt-1+vt(13)其中,Zt=pgt,ht,invrt,frt,pgt代表潜在产出增长率,ht代表经济波动率,采用张屹山和田依民(2015)11计算得到的GDP条件标准差,invrt代表固定资产投资额趋势的增长率,frt代表实际利用外商直接投资金额趋势的增长率。首先对固定资产投资额和外商直接投资金额序列进行X-12季节调整,再对季节调整后的数据
17、序列进行HP滤波处理(平滑指数选为14400),进而得到固定资产投资总额和实际利用外资金额的趋势序列,最后计算得到二者相应趋势的增长率序列。由于实际利用外商投资金额数据可获得的年份始于1997年,故样本区间选定为1997年第二季度至2013年第四季度。GDP、固定资产投资额和实际利用外商直接投资金额的月度数据均来源于中经网数据库(http:/)。四、时变视角下经济波动率与潜在经济增长率的动态响应分析参照Nakajima(2011)16的相关做法,MCMC模拟的抽样次数设为20000,利用Matlab R2010a计算得到TVP-VAR模型的参数估计结果和相应的脉冲响应函数图。部分参数估计结果如
18、表3所示:模型参数的后验均值均落于95%的置信区间,根据CD统计量,可以判定参数在5%的显著水平下收-49ECONOMST经济学家20168ECONOMISTStudy on Development Strategy10.80.60.40.20-0.2-0.4-0.6-0.8-11998.62001.62005.62009.62013.6滞后3期滞后5期滞后7期敛于后验分布。TVP-VAR模型可以获取参数估计的时变特征,其脉冲响应函数能从动态角度刻画变量间的影响关系,鉴于此,本文对基于 TVP-VAR 模型的等间隔脉冲响应函数和时点脉冲响应函数进行分析。(一)TVP-VAR模型的等间隔脉冲响应
19、函数分析图 1 是潜在经济增长率对经济波动率时点脉冲响应图。图中短虚线、长虚线和实线分别代表潜在经济增长率对经济波动率在滞后3期、滞后5期和滞后7期的脉冲响应函数,潜在经济增长率对经济波动率的冲击响应在第3期、第5期和第7期呈下降趋势,在整个样本期内呈现先降低后上升的时变特征,同时随着滞后期的增加潜在经济增长率受经济波动率的冲击影响逐渐减小。具体地,在1997年至2005年6月左右的样本区间内,经济波动率对潜在经济增长率有负向影响作用,且脉冲响应函数在滞后3期、滞后5期和滞后7期均呈下降趋势,约在 2005 年 7 月达到最低点。在2005年6月至2013年12月的样本区间内,潜在经济增长率对
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