我國宏觀經濟景氣指數研究

　　內容摘要：受新冠肺炎疫情、全球競爭加劇等因素疊加影響，當前世界經濟形勢更趨復雜，準確分析、預測、預警宏觀經濟走勢的難度進一步增加，對景氣監(jiān)測提出了更高要求。為更好地研判宏觀經濟形勢，本文基于合成指數法，利用金融類、訂單類、預期類等指標構建了我國宏觀經濟景氣先行指數。通過定量分析發(fā)現，先行指數大致領先一致指數5~6個月左右，能夠較好地預判經濟運行態(tài)勢和拐點。同時，本文還構建了先行指數和一致指數的向量自回歸(VAR)模型。脈沖響應函數顯示，給予先行指數一單位的外部沖擊后，一致指數在前5期迅速攀升，隨之逐漸減弱;且脈沖響應首先表現為一致指數的同向變動，隨后在逆周期調節(jié)和內生修復動力作用下產生反向沖擊。

　　關鍵詞：宏觀經濟景氣監(jiān)測體系;先行指數;一致指數;VAR模型

　　經濟景氣是對經濟周期漲跌起落的描述。宏觀經濟景氣指數是依據經濟運行規(guī)律而建立的監(jiān)測宏觀經濟周期波動的景氣動向指標體系，是景氣波動監(jiān)測結果的呈現。因此，宏觀經濟景氣指數被稱作經濟運行的“指示器”和“風向標”，為監(jiān)測、研判宏觀經濟走勢提供了重要參考。特別是在受新冠肺炎疫情沖擊、逆全球化有所抬頭等因素疊加影響的背景下，宏觀經濟形勢更趨復雜嚴峻，對經濟監(jiān)測預測預警能力提出了更高的要求，編制能夠準確反映及預測宏觀經濟運行態(tài)勢的景氣指數具有重要的理論意義和現實意義。

　　一、國內外景氣理論研究及實踐應用

　　經濟景氣監(jiān)測一直是經濟學家研究的熱點和重點，形成了較為豐碩的研究成果。在周期監(jiān)測研究早期，最具影響力的是1917年由哈佛大學編制發(fā)布的哈佛指數。哈佛指數不僅可以監(jiān)測經濟景氣狀況，還可以預測經濟走勢，但由于對“經濟大蕭條”預測失靈而被摒棄。Moore(1961)強調景氣變動表現為部門間、上下游間的傳導過程，并據此劃分先行指標、一致指標和滯后指標;同時，基于擴散指數法編制了景氣指數，但該指數僅能夠用來判斷經濟波動的拐點，不能判斷經濟波動的振幅[1]。為克服這一缺陷，Shiskinetal.(1968)提出了合成指數法，即在對組成指標進行標準化處理后綜合為能夠反映經濟動向的指數。使用該方法構建的景氣指數不僅能夠刻畫經濟景氣的方向，而且能夠反映經濟周期波動的強度和振幅。合成指數法成為學者進行相關研究時優(yōu)先采用的方法，并被世界各國研究機構廣泛采用[2]。

　　Stocketal.(1988)認為景氣循環(huán)應該能夠十分廣泛地反映商品市場、金融市場、勞動市場等多個領域的綜合經濟狀態(tài)，多個領域中的景氣波動也會導致總體經濟變化。這些領域波動存在一個共同的驅動因素，這一因素能夠由一個單一的、不可觀測的基本變量來刻畫，它的波動才是真正的景氣循環(huán)，也是判斷先行、一致和遲行的“基準循環(huán)”[3]�；�于“基準循環(huán)”的S-W型指數的計算有完善的理論基礎和嚴密的數學模型支持，但目前景氣指數系統(tǒng)還在開發(fā)階段，雖然已經有少數機構開始嘗試使用，但還不能完全替代合成指數法。從國外實踐應用看，經濟景氣監(jiān)測的實踐應用日趨廣泛，主要發(fā)達經濟體均已建立起比較完備、有效的宏觀經濟景氣監(jiān)測預測預警體系。

　　美國經濟咨商局(TheConferenceBoard)采用合成指數方法，編制并定期發(fā)布美國、歐元區(qū)、中國、巴西、法國、德國等14個主要經濟體的宏觀經濟景氣指數;OECD采用“增長循環(huán)”的概念，定期發(fā)布成員國和中國、巴西、印度、南非等6個非成員國的景氣指數;歐盟、日本和韓國也定期發(fā)布各自的景氣指數。在經濟景氣測度的方法和理念引入我國后，學界展開了深入的理論研究，學者也嘗試編制了我國的景氣指數。畢大川等(1990)深入闡述了經濟周期波動理論，將經濟周期理論與我國宏觀經濟相結合[4]。

　　陳磊等(1993)對多個經濟指標分類，并利用主成分分析方法編制了先行指數和一致指數[5]。劉朝陽(2006)利用實證分析確定工業(yè)企業(yè)增加值、固定資產投資本年新開工項目計劃總投資額、房地產開發(fā)投資、進出口總額、實際利用外資額、金融機構各項資金運用、企業(yè)景氣指數等指標具有較好的經濟領先性質，是構建宏觀經濟先行指數的理想指標[6]。隨著研究的深入，部分學者對我國經濟景氣指標體系進行了歸納總結，并分別嘗試編制了先行指數和一致指數[7-8]。同時，還有部分學者嘗試編制了遼寧、湖南等省級宏觀經濟景氣指數[9-10]。此外，部分學者嘗試編制了生產性服務業(yè)、高技術制造業(yè)等行業(yè)的景氣指數[11-12]。

　　綜上所述，國內外宏觀經濟景氣研究都取得了較為豐富的研究成果，但學者在確定指數構成指標時定性方法居多，定量分析不足。特別是，隨著時間的推移，我國經濟結構持續(xù)調整優(yōu)化，部分指標的經濟指示意義有所變化;統(tǒng)計制度有所調整，部分指標不再公布;部分指標時間跨度不斷增加，能夠較完整地覆蓋數個經濟運行周期，可以嘗試納入指標體系之中。這些變化對構建我國宏觀經濟景氣監(jiān)測指標體系提出了新要求、新挑戰(zhàn)。因此，綜合運用定性與定量方法篩選確定先行指標、一致指標，并編制先行指數和一致指數，構建科學適用的宏觀經濟景氣監(jiān)測指標體系十分必要。

　　二、宏觀經濟景氣指標體系的確定

　　依據經濟運行和傳導機制，在保障數據可得性、經濟重要性和指標靈敏性等前提下，本部分選取了經濟意義上具有先行性質的多個備選指標，并依據時差相關分析、K-L信息量和峰谷對應法篩選確定先行指標和一致指標。

　　(一)備選數據獲取與預處理基于經濟傳導機理和經濟運行特征，同時兼顧數據的可得性、經濟重要性和統(tǒng)計口徑等因素，本文從金融類、訂單類、預期類、上游行業(yè)等多個角度選取備選先行指標;從國民經濟生產端、需求端選取了多個備選一致指標。備選指標數據來源于國家統(tǒng)計局數據庫和wind資訊數據庫。數據的時間跨度從2000年1月份到2020年12月份，共252期數據。在備選數據預處理時，對于未公布1月份數值的數據，采用線性插值法補齊指標序列，如社會消費品零售額、固定資產投資等相關數據;對于指標序列長度不夠的指標，采用與相關指標計量回歸的方式補齊缺失的數據，如PMI新訂單指數。

　　(二)一致指標的確定

　　借鑒美國、日本、新加坡等經濟體的宏觀經濟景氣監(jiān)測體系，基準循環(huán)主要選取反映就業(yè)和經濟增長兩方面的指標。從就業(yè)相關指標看，城鎮(zhèn)調查失業(yè)率是反映就業(yè)狀況的理想指標，但受序列長度制約，本文選擇企業(yè)用工景氣指數反映就業(yè)狀況。從反映經濟增長的相關指標看，國內生產總值(GDP)作為國民經濟核算體系中的綜合性統(tǒng)計指標和核心指標，其波動能夠較為準確地測度宏觀經濟運行態(tài)勢。但各國發(fā)布的GDP只有年度和季度數據，數據顆粒度不夠細，且對GDP季度序列拆分為月度序列也存在一定困難，難以直接用于月度景氣監(jiān)測。

　　目前，出于數據序列長度和經濟重要性的考量，部分國家和學者在月度景氣監(jiān)測時常用工業(yè)增加值指數作為經濟景氣監(jiān)測的基準循環(huán)。這在過去具備一定合理性，但隨著我國經濟結構調整，工業(yè)在經濟中的比重有所下滑，服務業(yè)在經濟中的重要性不斷提升，采用工業(yè)增加值指數單一指標替代GDP作為基準循環(huán)可靠性在下降。

　　因此，本文從GDP核算的角度出發(fā)，選取反映國民經濟生產和需求等方面多項月度指標合成一致指數，并以此作為反映宏觀經濟狀況的替代方法。綜上，選取工業(yè)增加值、社會消費品零售額、固定資產投資完成額、海關進出口總額和企業(yè)用工景氣指數等5項指標的合成指數作為反映宏觀經濟月度波動的一致指數。由于企業(yè)利潤等數據公布相對滯后，為保證監(jiān)測及時性，收入法相關指標未納入一致備選指標。

　　本文采用合成指數法編制基準循環(huán)(一致指數)后，將月度一致指數變換為季度一致指數并與季度GDP對比：從對GDP數據回歸結果看，擬合優(yōu)度高于0.9;從時差相關關系看，在相關系數最大時領先(或滯后)期數為零，表明二者呈同步變化態(tài)勢;從峰谷對應看，二者呈現出明顯的“峰對峰”“谷對谷”態(tài)勢，表明一致指數較好地模擬了我國經濟周期性特征。因此，基準循環(huán)(一致指數)構成指標選擇較為科學合理，能夠較好地刻畫宏觀經濟運行態(tài)勢。

　　(三)先行指標的確定

　　先行指標是在宏觀經濟達到峰、谷之前，超前出現峰、谷的指標。先行指標篩選通常應該滿足兩個標準：一是從經濟意義看，指標的經濟性質具有比較肯定的、明確的先行特性;二是從計量角度看，序列在峰、谷出現的時點要比基準循環(huán)至少先行3個月以上，且先行關系較為穩(wěn)定。梳理研究文獻和實踐應用，金融類指標、預期類指標、合同訂單類指標、上游行業(yè)產量及價格類指標、行政許可證類指標等通常具有一定的領先性質。

　　本文采用X12模型剔除先行備選指標的季節(jié)因素和不規(guī)則因素，僅保留指標的趨勢因素和周期因素(TC序列)，然后計算各項指標TC序列的同比增長率，并考察與基準循環(huán)的關系以確定先行指標。具體方法如下：計算各備選指標序列與基準循環(huán)的時差相關系數，并考察在時差相關系數最大時所對應的領先(或滯后)期數，據此判斷該指標在計量意義上是否是領先指標;同時，考察了各備選指標序列與基準循環(huán)的K-L信息量，并將K-L信息量最小時對應的時差數確定為最終時差，據此判斷指標的領先性質;最后，通過峰谷對應法進一步確認所選指標在經濟運行態(tài)勢和周期拐點等方面的對應性和領先性。

　　在確定先行指標時，本文僅保留了時差相關系數較高、領先期數大于3期以及K-L信息量較低的指標。最終確定廣義貨幣供應量(M2)、各項貸款余額、長短期國債收益率差、制造業(yè)新訂單指數、非制造業(yè)新訂單指數、商品房新開工面積、十種有色金屬產量、外貿貨物吞吐量等8項指標作為先行指標。

　　三、宏觀經濟景氣指數的編制

　　(一)基于合成指數法，本文將8項先行指標編制為先行指數，5項一致指標編制為一致指數。對比發(fā)現，先行指數和一致指數均較好地刻畫了經濟周期特征，且先行指數具有較好的領先性，為判斷經濟周期階段和拐點提供了有意義的借鑒和參考。

　　(二)先行指數的領先性分析本文基于合成指數法編制了先行指數和一致指數。從時滯關系看，宏觀經濟先行指數具有較好的領先性特征。先行指數大致領先一致指數5~6個月左右，且在時差相關系數最大時，相關系數在0.85以上;從周期態(tài)勢看，二者呈現出較好的峰谷對應態(tài)勢，為判斷經濟運行態(tài)勢和拐點奠定了基礎。換言之，先行指數的領先性特征可以用來預判未來一個季度至兩個季度的宏觀經濟走勢，為政策制定提供了窗口期。

　　2001—2020年，我國經濟運行共經歷了6個短周期。從先行指數周期態(tài)勢看，在加入WTO、全球經濟復蘇等多因素疊加作用下，我國宏觀經濟持續(xù)上行并在2003年8月達到波峰，領先一致指數7個月左右;為抑制經濟過熱，緩解“煤電油運”緊張局面和價格持續(xù)上漲壓力，政府實行了一系列調控措施，經濟增速下行并在2004年9月達到波谷，領先一致指數6個月左右。

　　在城鎮(zhèn)化加快推進等因素驅動下，經濟呈波動上行態(tài)勢并在2007年10月達到波峰，領先一致指數3個月左右;美國次貸危機引發(fā)全球金融海嘯，外部需求遇冷，我國經濟大幅回落并于2008年11月達到波谷，領先一致指數3個月;為對沖國際金融危機對我國經濟的負向沖擊，政府實施了較大規(guī)模的財政政策、適度寬松的貨幣政策以及較大力度的產業(yè)促進政策，宏觀經濟形勢快速好轉并于2009年12月達到波峰，領先一致指數3個月;受歐洲債務危機等因素影響。

　　我國經濟面臨較大下行壓力并于2011年11月達到波谷，領先一致指數7個月左右;隨后宏觀經濟形勢好轉并于2012年8月達到波峰，領先一致指數5個月左右;然而受“三期疊加”等因素影響，經濟持續(xù)下行并于2015年6月達到波谷，領先一致指數約7個月;受全球經濟復蘇和國內供給側結構性改革影響，我國市場供求關系改善，帶動先行指數平穩(wěn)回升并于2017年1月達到波峰，領先一致指數3個月左右;2018年以來受中美經貿摩擦影響，宏觀經濟小幅回落，疊加2020年新冠肺炎疫情，先行指數大幅下降并于2020年1月達到波谷;隨后在政府統(tǒng)籌疫情防控和經濟社會發(fā)展的政策作用下，宏觀經濟呈持續(xù)恢復性增長態(tài)勢。

　　特別要說明的是，受突如其來的新冠肺炎疫情影響，2020年2月份我國經濟同比增速大幅回落，宏觀經濟一致指數也在當月跌至最低點，但先行指數對這一突發(fā)沖擊仍有1期的領先性主要是因為兩點：一是先行指數覆蓋的金融類指標率先反應，我國在2020年1月下旬開始確診新冠肺炎疫情病例后，先行指數體系覆蓋的金融類指標已開始對未來短期經濟走勢做出預期及應對;二是外貿類指標的影響，外貿企業(yè)在春節(jié)前“搶出口”及疫情之后醫(yī)療物資及“宅經濟”相關商品的大量出口使得2020年全年外貿貨物吞吐量同比增速維持在高位，且高于2019年任意月份的同比增速。故經合成之后，先行指數比一致指數存在1個月的領先性。但從對政策制定的指導意義來看，由于在2月經濟數據發(fā)布后才能編制1月份宏觀經濟景氣指數，而此時新冠肺炎疫情對經濟的影響已經可以明確預期。故在這種突發(fā)沖擊下，先行指數對政策制定的指導意義并不理想。從實際應用看，先行指數對一致指數領先3個月以上才對政策具有較好的指導意義。

　　四、VAR模型的構建與分析

　　為了進一步分析確定先行指數的領先性和一致指數對先行指數脈沖響應，本文建立了宏觀經濟先行指數(LEI)和一致指數(CCI)的向量自回歸模型(VAR)。在構建VAR模型之前，首先對變量進行平穩(wěn)性檢驗。經檢驗，變量LEI和CCI均不能在5%的顯著性水平下通過單位根檢驗，對兩個變量進行1階差分處理，分別記作△LEI和△CCI。差分后的變量均在1%的顯著性水平下通過了單位根檢驗，即△LEI和△CCI為I(0)的平穩(wěn)序列。在平穩(wěn)性檢驗之后，還進行了Granger因果關系檢驗，判斷兩個變量之間的依存性問題。依據經濟運行傳導機制和指數編制原理，宏觀經濟先行指數應該是一致指數的Granger原因，而一致指數的反饋也會影響到先行指數。Granger因果關系檢驗結果顯示，兩個變量之間存在雙向的Granger因果關系，即兩個變量之間是相互影響的。

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　　五、結論與討論

　　受新冠肺炎疫情、全球競爭加劇等因素疊加影響，當前世界經濟形勢更趨復雜，準確分析、預測、預警宏觀經濟走勢的難度進一步增加，而編制宏觀經濟先行指數能夠在一定程度上預判經濟走勢和拐點，有助于深入了解經濟運行所處階段和存在問題，為政策制定提供參考。本文在借鑒國內外研究成果和實踐的基礎上，基于反映經濟增長和就業(yè)狀況的5項月度指標編制了基準循環(huán)(一致指數)，基于金融類、訂單類、預期類等8項月度指標編制了先行指數，構建了我國宏觀經濟景氣監(jiān)測體系。

　　主要得出如下結論：一是基準循環(huán)(一致指標)較好地反映了經濟運行態(tài)勢，對判斷宏觀經濟狀況提供了良好借鑒和參考;二是先行指數能夠較好地用于預測判斷經濟走勢，計量分析顯示先行指數大致領先一致指數5~6個月左右;三是一致指數對先行指數的脈沖響應在前5期迅速上升，之后有所減弱，且存在顯著的持續(xù)效應。由于篇幅限制，本文也存在幾個方面的不足，這也是下一階段研究的重點。一是在大數據背景下，一些更加高頻波動的數據未能考慮進來，下一步可以嘗試將相關指標納入到指標體系中來，進一步提高預測精度;二是在合成一致指數的過程中采用了等權的處理方法，下一步可以進一步嘗試通過客觀賦權法確定權數以便更準確地刻畫景氣指數的波動幅度。

　　參考文獻：

　　[1]MooreGH.BusinessCycleIndicators[M].Princeton,NJ:PrincetonUniversityPress,1961.

　　[2]ShiskinJ,MooreGH.CompositeIndexesofLeading,Coinciding,andLaggingIndicators,1948–67[M].SupplementtoNBERReportOne.NBER,1968:1-8.

　　[3]StockJH,WatsonMW.NewIndexesofCoincidentandLeadingEconomicIndicators[J].NBERMacroeconomicsAnnual,1989,4:351-394.

　　[4]畢大川,劉樹成.經濟周期與預警系統(tǒng)[M].北京:科學出版社.1990.

　　[5]陳磊,吳桂珍,高鐵梅.主成分分析與景氣波動:對1993年我國經濟發(fā)展趨勢的預測[J].數量經濟技術經濟研究,1993(7):33-37.

　　作者：房漢國

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