宏观经济动态范文

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Abstract:Confronting the complex situation of macroeconomy,the central bank needs to realize the dynamic optimization of monetary policy based on the change of macroeconomy. The paper probes deeply into the mechanism of dynamic optimization,then incorporates the theory with the practice in our country.

Key Words:the macroeconomic situation,monetary policy,the dynamic optimization

中图分类号:F822.0文献标识码:A文章编号:1674-2265(2009)08-0037-05

一、前言

中央银行货币政策的主要职能是要根据经济运行态势的变化,运用货币政策工具调节货币供给、利率等,进而影响宏观经济运行并最终实现既定的经济目标。并且,货币政策的特点在于侧重短期总量调节,熨平经济波动。由于经济活动的波动是一种常态,面对经济运行态势的复杂多变,中央银行的首要任务就是要判明造成波动的原因,根据经济形势的变化采取灵活审慎的调控政策,及时适度调整货币政策操作,实现货币政策的动态调整优化,为经济运行创造良好的宏观环境。

上个世纪60、70年代西方国家普遍出现了经济的“滞胀”局面,货币学派的代表人物弗里德曼把它归因于凯恩斯主义“相机抉择”的货币政策,并据此提出了“单一”规则的货币政策。但实际经济运行总是复杂多变的,经济波动也并非弗里德曼所言总是轻微的,因此在实践中如何奉行“规则”是一件令人感到困惑的事情。由于现实世界的复杂性和不确定性,任何规则都不可能为每天具体的货币政策操作提供确切的量化指导,它仍需要依赖于货币政策决策者们的审时度势和敏锐判断。诚如格林斯潘(1997、2003)所强调的:一定程度的相机抉择对于货币政策操作是不可避免的;自从货币供应量与最终目标的稳定性关系遭到破坏以后,美联储的货币政策操作,不可避免地,是变得更加复杂和相机抉择了;正式的利率规则最好是仅被视作一种辅助的政策参考。

近年来,我国宏观调控形势复杂多变,通胀与通缩之间往往仅是“一线天”。随着我国对外开放程度的提高、内外均衡矛盾的凸现、市场化进程的推进以及货币政策传导机制的变化等等,新情况、新问题不断出现,经济活动中的复杂性、不确定性超过以往。在这种背景之下,我国货币政策的具体操作也将不可避免会变得更加复杂和相机抉择。根据经济运行态势的变化,适时适度把握调控的方向、力度和节奏,实现货币政策的动态调整和优化,是经济发展对我国货币政策所提出的更高要求。本文从理论上探讨了货币政策的动态调控机制,并对中国货币政策的动态调控模式进行实证分析。

二、动态调控机制的理论分析

(一)货币政策的动态调控机制

设经济系统为:

其中 为目标变量,如通货膨胀水平、产出等系统的内生变量; 为系统的内部状态变量,如目标变量的滞后变量、前瞻性变量以及消费、投资等其他内生变量; 为货币政策的工具变量; 为扰动变量。

设为的目标值,则货币政策的任务就是通过工具变量的操作在理想的时间段内实现目标变量的实际值趋近目标值,即:

一般情况下不仅要求实际值趋近目标值,还要求在实现的过程中尽量减小目标变量的起伏与波动,因此货币政策的目标函数可表示为:

对于如何通过工具变量 的选择来实现货币政策的目标,一种选择是只考虑输入和输出的关系,而不考虑经济模型的具体结构,如图1所示:

最初以弗里德曼为代表的货币主义者就认为,试图搞清楚复杂的经济运行只会徒劳无功,因此货币主义者用一个“黑箱”将货币政策的具体传导掩盖起来,并提出排除其他一切因素的“单一”规则货币政策。但诚如托宾所指出的,市场经济的特征在于不确定性,如果不顾经济运行态势的变化,一意孤行地坚持固定的“单一规则”,只会离目标越来越远。1979年美联储货币主义实验的不成功充分说明,规则型货币政策同样需要反馈机制,需要根据经济运行态势的变化而相应调整。

按照现代控制理论,图1输入-输出关系的表达仅是对经济系统的不完全描述,因为它没有考虑黑箱即经济系统内部的具体情况,因此也就难以对经济系统进行有效的调控。现代控制理论要求深入到系统的内部,对系统的动态变化即状态变量进行精确刻划,如图2所示:

按照现代控制理论的状态空间描述,经济系统可简单表示为:

其中为状态向量,状态向量刻划了经济系统的内部行为,其组合构成或影响系统的输出向量即目标向量。

设货币政策的最终目标为,并假设经济系统(4)-(5)是可控的,并且是渐进稳定的,即阵特征根全具有负实部。此时根据经济控制论①,可以给出一种最简单的调控方法,即当输入变量(政策工具变量)等于常向量时, 也将趋于常向量,从而也将最终趋于常向量。即:

,从而

由于,可求得:

只要 满秩,则对于给定的常向量目标

必可找到输入向量 ,最终实现政策的调控目标。

但是虽然终将趋于,但在逼近的过程中,不仅所花的时间可能很长,而且起伏也可能很大。如果 阵的特征根在左半复平面并靠近虚轴,那么在逼近 的过程中将会剧烈起伏。按照现代控制理论,优化的调控策略是采用反馈策略,实现政策变量 是状态变量的线性反馈,即根据系统状态的变化适时调整政策变量,即:

此时经济系统(4)-(5)相应成为:

将(7)式代入(6)式,有:

根据(9)式,当阵的特征根均在复平面左半部时,状态变量 最终将趋于常向量,此时

,可求得:

从而只要 满秩,就可选择政策变量: ,使得 时, 逼近最终目标 。

相比于“单一”控制策略 ,反馈调控规则

第一,当阵特征根不全在复平面左半平面时,经济系统(4)-(5)不是渐进稳定的,此时采用“单一”控制策略将不能实现最终调控目标。而采用反馈调控规则使得系统的特征根成为的特征根,这样就可以通过调整反馈系数来改变

的特征根值,进而最终实现系统的渐进稳定。

第二,通过调整反馈系数来改变 的特征根值,可以调控在逼近过程中的波动幅度。

第三,采用反馈调控规则可以更好地实现经济系统的动态均衡。古典经济学认为市场机制的自动调节可以实现充分就业的均衡,但问题的关键在于要花多长时间。在实际经济运行中,由于宏观经济运行态势复杂多变,货币政策调控目标 往往也处于动态变化当中,故而忽略时间因素的静态均衡一般难以反映经济现实。因此,根据宏观经济运行态势的变化,适时调整政策变量,注重在时间变化过程中动态均衡状态的实现过程,可以更好地实现经济系统的动态优化。

(二)存在干扰变量时货币政策的动态调整优化

从货币政策传导机制来看,由于从工具变量到最终目标之间的链条较长,面临的不确定性较大,这使得经济系统的参数值或难以精确估计,或随着时间的变迁,系统参数值也处于动态变化之中。从实际经济运行来看,经济结构总是处于动态的变化之中,同时,模型当中连接政策工具和状态变量的参数以及各变量间的影响关系也可能是不稳定的。此时即存在着干扰变量,设干扰变量为,则经济系统(4)-(5)相应成为:

存在干扰变量时调控的思路在于:一方面考虑系统状态变量的变化,同时密切关注目标变量的实现情况,即目标变量的实际值与目标值之差( )。设目标变量的实际值与目标值之差为 ,,则

随时间的累计量为:

此时调控策略在于实现政策变量为系统状态变量 和目标变量 的线性反馈,即:

如果干扰变量是常向量,或者有明确的变化规律,那么在一定时间之后可以实现经济系统的鲁棒调控(robust control)②。但在实际经济运行中,由于经济运行态势等的复杂多变,对于干扰变量很难预先和明确认定,因此调控策略(12)式一般也没有显式解。这样就更加凸显了货币政策动态调整优化的必要性,即根据状态变量以及实际调控效果( )的变化情况审时度势和灵活把握,努力增强货币政策调控的预见性、针对性和灵活性。

由于干扰变量的存在,在实际货币政策调控中,各国中央银行一般都不会一次调控到位而是多次渐进调控,实行平滑操作(smoothing)。诚如Sack(1998)、Sack和Wieland(2000)所指出的,由于货币政策效应的不确定性、关键宏观经济变量存在测算误差以及相关结构性变量的不确定性,中央银行的货币政策决策并不能保证都是正确的。利率平滑操作能够使中央银行观察到每一次政策调整以后宏观经济变化的新情况,获得更多的有关产出和通货膨胀的新信息,在新的经济运行信息集内决定政策调整的时机和幅度。

三、中国的实证研究

1996年中国人民银行正式确定以货币供应量为货币政策中介目标,但货币供应量与价格水平之间的密切关系只是一种长期趋势,短期内由于各种因素的影响其相关性总会存在一些波动。因此,货币供应量中介目标的调控机制是动态的,即需要根据经济运行的变化及时进行调整。从我国现实来看,每年政府或央行会根据对经济增长和通货膨胀率的预测确定一个大致的货币供应量增长目标。但由于实际经济运行是动态变化的,因此中央银行在实际操作中不可能完全拘泥于最初的目标设定,而是根据经济运行的具体状况以及最终目标的实现情况灵活调控。判断货币供应量与最终目标以及其他状态变量的动态关系,可以通过协整检验来验证。对于状态变量,可以选择固定资产投资和工业增加值作为代表变量,最终目标变量为国内生产总值和通货膨胀率。

(一)货币供应量 与相关状态变量的协整关系检验

选取2000年1月―2008年9月期间的货币供应量 同比增长率、固定资产投资同比累计增长率和工业增加值同比累计增长率的月度数据③。根据Engle和Granger(1987)的研究,检验因变量和解释变量之间是否存在协整关系等价于检验回归方程的残差序列是否是一个平稳序列。因此,可以先求出回归方程,再通过ADF检验来分析残差序列的平稳性,进而判断因变量和解释变量之间的协整关系是否存在。

首先对货币供应量增长率 和固定资产投资增长率进行回归分析,回归结果为:

(21.49)(7.49)

对上式的残差序列进行单位根检验,结果见表1:

检验结果显示,残差序列在1%显著性水平下拒绝原假设,接受不存在单位根的结论,因此可以确定残差序列是平稳序列。检验结果表明,货币供应量增长率和固定资产投资增长率 之间存在协整关系,即长期存在比较稳定的关系,协整向量为(1,0.17)。

再对货币供应量增长率 与工业增加值增长率

进行回归分析,回归结果为:

(13.85) (3.37)

对上式的残差序列 进行单位根检验,结果见表2:

检验结果显示,残差序列在5%显著性水平下拒绝原假设,接受不存在单位根的结论,因此可以认定残差序列是平稳序列。检验结果表明,货币供应量增长率 和工业增加值增长率 之间存在协整关系,协整向量为(1,0.21)。

(二)货币供应量与最终目标变量的协整关系

由图3可见,自1995年以来我国货币供应量增长率与通货膨胀水平(CPI)及经济增长率(GDPV)之间存在着比较明显的趋同关系。进一步,可以使用协整方法来检验我国货币供应量增长率与经济增长率和通货膨胀之间是否存在比较稳定的长期关系。ADF检验表明,三个序列都是I(1)序列,符合进行协整检验的条件。使用Johansen协整检验方法进行分析,结果如表3:

根据检验结果,迹检验认为有两个协整向量,最大特征值检验认为有一个协整向量,这可能是由于协整方程的定义而导致的。但其结果都表明存在协整关系,即我国货币供应量增长率与通货膨胀水平及经济增长之间存在长期的均衡关系。

四、结论与政策建议

货币政策是一门实证性很强的科学,不同条件、不同环境下货币政策的性质、特点和作用不尽相同,经验主义的分析方法对于货币政策的制定与实行是远远不够的。所幸的是,理论和实践的发展已经使货币政策的制定和实施越来越具有科学性,从最优货币政策的一般性原则,到利用模型对货币政策冲击进行模拟,中央银行家们对于货币政策的理解和把握已有了长足的进步。但同时,我们也应充分认识到,尽管有了这些进步,货币政策的制定和实施还远非机械式的程序化工作。面对经济运行态势的复杂多变,中央银行必须将一般性科学原则与具体决策实践相结合,根据经济形势的变化采取灵活审慎的调控政策,实现货币政策的动态调整与优化。

自1984年中国人民银行正式行使中央银行意义上的货币政策调控职能以来,我国的货币政策便一直处于不断摸索的过程当中。随着我国货币政策的不断完善,货币政策最终目标的理性选择、货币调控方式的间接化、货币调控手段的市场化、货币政策决策的前瞻化,以及与货币政策相关的制度建设和机制完善等等,都为我国货币政策决策的科学化打下了坚实的基础。但同时,我国经济、金融运行所发生的巨大变革,以及在开放条件下国外经济、金融形势的动荡不定也不断给我国的货币政策提出新的挑战,诸如如何判断现实经济是冷是热、怎样才能既防通货膨胀又不导致通货紧缩等等,这些实际挑战都不是一般性科学原则所能够准确回答的问题,它仍主要依赖于我国政策决策者们的审时度势和敏锐判断。在当前复杂的国内外经济环境之下,增强我国货币政策调控的预见性、针对性和灵活性,把握好调控的重点、节奏和力度,应着重以下几方面的工作:

第一,加强对经济形势的分析,准确判断造成经济波动的根源。经济活动的波动是一种经常性状态,面对这种波动,重要的是要判明造成冲击的原因,采取相应的政策措施,准确把握货币政策的尺度,对于何时降低利率,何时提高利率,何时实行政策的松紧搭配等必须做到心中有数。

第二,加强对经济发展前景的预测。货币政策的效应具有滞后性,如果中央银行等到已经出现通货膨胀或通货紧缩时才采取行动,必然容易使经济在过热和衰退的循环中来回波动,加大经济振幅。所以,央行在制定和执行货币政策的过程中,不能采用“走一步看一步”的策略,而是必须要具有前瞻性。

第三,通过提高货币政策的透明性,加强与公众的有效交流与沟通,努力提高货币政策的预期引导效应。从近年来我国货币政策的实践来看,由于经济运行态势复杂多变,通货紧缩与通货膨胀之间往往仅是“一线天”,不仅加大了货币政策调控的难度,有时也使得公众难以形成稳定的预期,而公众预期的不稳定本身就有可能成为经济扰动的因素之一。在这种复杂的经济运行态势之下,如果中央银行能够较好地稳定和引导公众预期,那么用小的政策变化就有望实现调控经济运行的宏观目标,同时也可以降低政策调整本身对市场的冲击程度,减缓经济波动,引导经济运行平滑过渡到中央银行所期望的状态。

注:

①此节经济控制论的内容具体可参阅张金水:《经济控制论――动态经济系统分析方法与应用》,清华大学出版社,1999.12.

②参阅张金水:《经济控制论――动态经济系统分析方法与应用》,清华大学出版社,1999.12.

③数据取自国家统计局网站、《中国人民银行统计季报》和《中国经济景气月报》相关各期。其中每年一月份的固定资产投资增长率根据工业增加值增长率按比例近似计算而得。

参考文献:

[1]谢平,罗雄.泰勒规则及其在中国货币政策中的检验[J].经济研究,2002,(3).

[2]周小川.中国宏观调控形势的变化与货币政策操作[J].中国金融,2005,(8).

[3]李念斋.中国货币政策研究[M].中国统计出版社,2003.

[4]Sack,Brian.Uncertain、Learning and Gradual Monetary policy,FRBSF,1998.

[5]Sack,Brian and Wieland,Volker.Interest-Rate Smoo-

thing and Optimal Monetary Policy: A Review of Recent Empirical Evidence,Journal of Economics and Business,2000.

[6]Greenspan,A.Rules vs. Discretionary Monetary Policy,Remarks Presented at the Center for Economic Policy Research,Stanford University,5 September,1997.

[7]Greenspan,A.Monetary Policy Under Uncertainty,Remarks Presented at a symposium sponsored by the Federal Reserve Bank of Kansas City,Jackson Hole,Wyoming,29 August,2003.

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通俗地让学生了解一门相对抽象和复杂课程基本原理，是学生对该学科产生兴趣，取得感性认识的基础。经济学科的发展受到物理学的分支动态学的影响和启迪，把动态学这一术语应用于宏观经济分析时构成了宏观经济的动态分析，其目的是探寻和研究变量的具体时间路径，或者是确定在给定的充分长的时间内，这些变量是否趋向收敛于某一均衡值。这方面的研究是非常重要的，因为它可以弥补静态学和比较静态学的严重不足。在比较静态学中，总是武断地假设：经济调节过程不可避免地导致均衡。而在宏观经济的动态分析中，直接面对均衡的“可实现性”问题，而不是假设它必然能够实现。动态分析的一个显著特征是确定变量的时间，这就把时间因素明确纳入分析范围。有两种方式可以做到这一点：可以将时间视为连续变量，也可以将其视为离散变量。在前一种情况下，变量在每一时点都要发生某些变化（如在连续计算复利时那样）；而在后一种情况下，变量仅在某一时段内才发生某些变化（如仅在每六个月才计入利息）。这两个不同的时间概念在不同的内容中各具优势。例如：假定已知人口规模H随时间以速率dH/dt=t-1/2 变化。则要求的是：人口H=H（t）的何种时间路径可以产生相应的变化率？如果起初便知道函数H=H（t），那么便可以通过微分求得dH/dt，但现在面临的问题恰恰相反：要从已知的导数求出原函数，而不是从原函数求出其导数。在数学上，现在需要与微分法或微分学完全相反的方法。这种方法称作积分法或积分学。周知，满足于如下观察：H（t）=2t1/2+H（0）。因此，在现在的例子中，任意时点的人口规模由初始人口H（0）与另一个包含时间变量大的项的和组成。这个时间路径的确描述了变量H随时间变化的过程，因此确实构成了此动态模型的解。

二、宏观经济动态分析的主要目的

为什么要学习和研究宏观经济动态分析呢？主要是基于它的目的和它的政策意义，以下让我们先来考察它的主要目的，这也是学生首先需要认识的问题。

1、预测通货膨胀

自20世纪70年代以来，西方经济关系被打破，滞胀成了许多西方国家经济的普遍现象，同时保守的经济政策变得更加突出。在理论界，凯恩斯的宏观经济学理论失效了。最显著的变化是伴随着上升的失业率而来的快速（或加速）上升的通货膨胀率，这成为许多西方国家经济的特征。个人开始预期价格会上涨并把这种预期考虑到他们的决策中去。如果这样的行为要被模型化，那就不可避免地会涉及一个宏观经济的动态模型――通货膨胀预期的动态模型。

2、分析浮动汇率

自1973年浮动汇率制的普遍推行以来，商品和服务贸易在绝大多数国家都是快速增长的，更加明显的是国际间资本流动的不断增加。早期的贸易理论关注经常账户，但是，随着资本流动的增加，这样的模型变得非常不符合现实。主体结构的变化和资本流动增长的结合意味着汇率对经济产生持续的影响力。现在已不太可能把宏观经济看作是封闭的并建立相应的宏观经济模型了。但是随着浮动汇率制的广泛实施，汇率变动需要被模型化。像通货膨胀一样，市场参与者开始形成有关汇率变动的预期，并且开始根据预期来行动。因而建立汇率预期模型就变得非常重要。这个模型的建立一定是动态的。

3、了解资本流动

无论是封闭经济模型还是开放经济模型都要产生的一个重要特征的资本流动方面。凯恩斯主义经济学强调了流量理论，这是因为凯恩斯自己对经济的短期运行非常感兴趣。如果仅仅考虑一个或两个时期，这可能是一个合理的近似，然而经济学家们要预测跨越五年或更长的时期。更重要的是，债券发行量的变化（一个流量）改变了国债（一个存量），以及有关这项借款的利息支付。需要认真考虑政府支出及其对财政预算平衡的影响，但是财政预算，或更为显著的国债，对资本规模有长期的影响。政府不能不关心国债规模。对于开放经济来说同样也是如此，支出的平衡是一个流量。早期的模型，特别是那些忽视资本项目的模型，只关注产品和服务的进出口差额带来的冲击，换句话说，就是针对某个经济领域的产品和服务的流入和流出。但是赤字导致了一个国家资本准备金存量水平的下降，盈余的作用恰恰相反。反复的赤字会导致反复的资本准备金存量和货币存量水平的下降，后者当然可以用增发货币（中性）来弥补，但这只会使调整过程复杂化，它最多只是延迟了所需要的调整。即使这样，调整仍要求流量和存量都发生变化。流量常常是（也不都是）在一个时期，如在一年内发生，在这期间存量维持在一个固定值。要改变存量水平达到一个期望的数量常常需要多个时期才能实现，这就要有存量调整的流量，这些在本质上就是动态的。这种存量调整的流量在20世纪70年代变得非常重要，应当包含在模型的建立过程中。如果模型想要变得更加切合实际，成为更好的预测工具，它就必需更加动态化。

4、掌控经济波动

无论是在计划经济还是市场经济当中，经济运行过程中各种宏观经济总量在不同的阶段具有不同的性质，使得经济运行呈现出波动性，并且由于这些性质在经济发展过程当中阶段性地重复出现，这就使得经济波动具有周期性的特定现象。通过对经济运行数据的分析以及编制相应的景气数据来说明经济动作处于经济周期的何种阶段（繁荣、衰退、萧条和复苏），并对下一阶段或下一周期的到来时间、程度进行预测，以便提出顺向或逆向调节经济的相关建议。这种分析是很有必要的。但是必须建立在相关指标动态监测分析系统的基础上，即动态信息的采集与动态监测的预警分析。

三、宏观经济动态分析的政策意义

经济运行中动态特征的普遍性，使得现代西方宏观经济动态分析受到越来越多的注意。经济分析的最终目标是为了设计或制定有效的经济政策，宏观经济动态分析的目的就是为了宏观经济政策的有效性。以下以宏观经济动态分析中常用的非线性方法和混沌方法说明其政策意义。

1、非线性分析的政策意义

一个系统中的非线性是指一个系统的后一期状态以非线性的方式依赖于它的前一期状态。设xt+1是一个系统的后一期观察值，xt是它的前一期观察值，它们两者之间存在关系xt+1=?蕊（xt），x?缀Rt。如果?蕊（xt1+xt2）≠?蕊（xt1）+（xt2），则称?蕊是非线性的。非线性、多重均衡和局部稳定性或不稳定性都是互相关联的。以下以一个简单的非线性差分方程：xt=?蕊（xt-1）为例进行说明。当x?鄢=?蕊（x?鄢），存在一个均衡点（不动点）。假设如图1（a）所示的情形，则?蕊（xt-1）与450线相交的那一点就是一个均衡点。但是在这个例子中，有三个这样的点：x1?鄢，x2?鄢和x3?鄢满足这个条件。而一个线性系统却只能与450线相交于一点（在这里排除了函数与450线重合的情况），如图1（b）和图1（c）所示。由此可知，非线性的存在导致了多重均衡。

可以在一个不动点邻域内取线性近似这个事实并不否认可以有多个不动点。就算把它限制在只有稳定均衡的条件下，仍然会有多个不动点。这导致地一些新的有趣的政策含义，在简单的情形下，如用图1（a）来说明，则与x1?鄢点相联系的福利是不同于与x3?鄢相联系的福利的。如果是这样，对政府来说就有可能在两个不动点之间进行选择。或者是，经过考察以后发现一个稳定的均衡总是要比另一个均衡更好。

2、混沌分析的政策意义

周期性的变化往往被认为是由于外部冲击或复杂系统所造成的。然而，简单的确定性非线性系统会引发非周期的或混乱的变化，导致这一变化的关键因素是系统的非线性。对一个线性系统来说，一个参数值的微小变化（甚至特别小的变化），系统的定量和定性过程可能发生剧烈的变化。奇怪的是，非线性却是常态。但是无论是自然科学还是经济学，三百年来一直以研究线性为主要模式。非线性是系统最常见的特性，因而需要包括社会科学家们给予注意，非线性系统会导致非周期或混乱的状态产生了一个新的研究分支――混沌理论。所谓混沌是指确定性的非线性系统产生一种貌似随机的动态行为。

在研究确定性系统时必须了解系统的三个特征，即时间变化值、参数值、初始条件。所有三个特征都具备的系统称为确定性的。如果这样一个确定性系统表现为混沌，则它对初始条件就非常敏感。如果初始条件有微小的变化，系统在一定时期后的表现会非常不同。但这主要意味着系统是不可预测的，因为在确定初始条件时总有一些不精确的地方，即使系统本身是确定的。混沌的存在产生了一个问题，即经济波动是由于系统的“内生传导机制”还是由于对系统的外部冲击而产生的？支持内生传导机制的理论往往建议来自政府的强有力的稳定性政策。认为经济周期主要由外部冲击造成的理论认为政府的稳定性政策充其量是一种无益的实践，弄得不好还会有害。这一点非常重要。新古典经济学假设，没有外部冲击的宏观经济是渐近稳定的。如果混沌是存在的，这一假设就是错误的。另一方面，新凯恩斯主义经济学假设经济是内在不稳定的。所不清楚的是，这种不稳定是因为随机冲击产生的还是由于混沌的存在而产生的。由于非线性的存在，一个简单的凯恩斯模型可以表现出混沌，因为混沌的存在，对经济进行预测即使不是危险的也可能是无用的。因此，应用混沌理论，根据国民经济运行的历史数据，建立计量经济学模型，再利用这一模型分析经济系统产生稳定的、混沌的和不稳定行为的条件，以便设计出更为有效的宏观经济政策。

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二、先行指标筛选及检验

（一）样本的选择

一般而言，对于经济周期研究，指标的时间跨度越大越能发现经济运行的规律性。由于PMI只能找到2005年以后的数据，而且历史研究表明该指标是先行指标中的典型性代表，因此，本文选取2005年1月至2010年12月共72组月度数据，虽然在时间跨度上存在一定局限性，但还是能发现经济走势的基本情况，对后期经济走势的判断、检验具有参考意义。本课题数据主要来源于《中国经济统计数据库》。由于部分数据缺失，在进行数据处理之前，本文采用线性插补的方法对原始时间序列的缺失数据进行了补全。对一些具有显著异常值的时间序列（特殊原因形成的特异项或者数据的误差等），结合实际情况，进行了特异项的平滑修正。由于工业企业增加值、社会零售总额、工业出货值、新增固定资产投资等指标的绝对数都是采用现价计算的，需要消除价格因素的影响才能达到各年份之间指标数据的可比。因此先对数据进行物价变动因素剔除，本文用消费价格指数？穴CPI？雪变化率来度量通货膨胀率，将各年度数据分月还原到2005年的物价水平，然后利用2005年各月环比CPI指数将数据还原至2004年12月的物价水平。在剔除物价影响后，利用PBC—X12—ARIMA中的X—12方法进行了季节调整。

（二）先行指标筛选结果及验证

1.先行指标筛选结果

运用马克威分析系统4.0，对各指标月度环比增长率数据，采取时差相关法和K—L信息量法进行筛选，结果分别如表1、表2所示：

2.先行指标的确定

用时差相关分析和K—L信息量法共筛选出14个先行指标，我们优先选择了两种方法同时筛选出的股票成交量、港口吞吐量和制造业采购经理指数3个指标。在剩下的11个初步筛选出的先行指标中，我们运用峰谷图形对应分析进行再次判断。该方法判断指标先行的好坏主要是通过将所选序列与基准序列的转折点日期进行比较，若所选序列的峰谷稳定地超前于基准指标的峰谷，则认为该指标序列好，若不然，则认为该指标序列一般或不好。

根据峰谷图形对应分析，并兼顾不同经济指标的含义和代表性，本文筛选出原材料、燃料、动力购进价格指数、新增固定资产投资、房地产开发投资、M2、外汇占款、消费者信心指数等作为先行指标（筛选过程见附录1.1—1.6）。结合最先筛选出的股票成交量、港口吞吐量和制造业采购经理指数等，本文共筛选出9个先行指标，涵盖了投资、采购、消费、出口、金融等经济领域，覆盖面较广，较具代表性。

原材料、燃料、动力购进价格指数：该指标通过主要原材料、燃料、动力购进价格变动对工业企业各项经济效益指标的产生影响，进而传导到整个宏观经济。

新增固定资产投资、房地产开发投资：峰谷图形对应分析筛选效果也较好，而且符合我国属于典型的投资拉动型经济的现实，因此2个指标均入选。

M2：作为观察和调控中长期金融市场均衡的目标，被广泛应用于各国的先行指标检测体系中，如美国国家经济研究局等机构都先后将其列入先行指标。

外汇占款：1994年以来，随着开放型经济的飞速发展，带动我国外汇占款迅速增加，对货币供应量的影响也越来越大。考虑到目前开放型经济在我国经济中的重要性，入选该指标。

消费者信心指数：是综合反映并量化消费者对当前经济形势评价和对经济前景、收入水平、收入预期以及消费者心理状态的指标。一般而言，该指标是预则经济走势和消费的先行指标，评价经济周期不可缺少的依据，因此入选。

三、先行指标与基准循环指标的拟合与预测模型

（一）分析方法介绍

鉴于在不同的经济周期，如经济扩张期或衰退期，我国的宏观经济政策和经济结构都会有一个比较大的调整，导致先行指标与基准循环指标之间的弹性系数会发生变化，因此本文采用马尔可夫转移（Markov Switching，简称MS）模型来分别估计经济扩张期和衰退期的弹性系数，并依据系数的不同来判断和预测我国宏观经济周期的变化。

1.主成分分析

由于本课题所选指标较多，指标之间又存在一定的相关关系，或者说各个指标反映的信息有一定的重叠，即变量之间存在一定的共线性，同时指标个数太多会增加问题复杂性，不便于计量模型的建立和分析。而主成分分析可以很好地解决这方面的问题，主成分分析就是设法将原来众多具有一定相关性的指标重新组合成一组相互无关的综合指标（通常数学上的处理就是将原指标做线性组合）来代替原指标，从而可以在不损失或者损失极少信息的情况下用少量指标反映原数据全部或大部分信息，达到降维和消除共线性的目的。主成分分析的一般步骤为：

第一步，指标数据标准化处理，即将原数据转化为均值为0，方差为1的数据。

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一、引言

资本结构是指企业各种资本的价值构成及其比例关系，是企业一定时期筹资组合的结果。自1958年Modigliani和Miller提出MM结构理论，开创现代资本结构理论的研究体系后，国内外学术界对资本结构进行了深入和广泛地研究，并且越来越多的学者从多学科交叉的角度对资本结构进行了大量的理论和实证研究，极大充实和丰富了相关研究成果。学术界的相关研究最初集中在微观角度，从企业层面的特征角度来探讨影响企业资本结构选择的因素，这种静态研究存在一定的局限性，即认为企业当前的资本结构是最优的。但实际上，企业目标资本结构并不是一成不变的，而是随着企业内外部环境的不断变化而进行调整的，而这种调整速度会因资本市场摩擦而变缓，最终导致企业形成最优资本结构的行为受阻。随着计量经济学的发展和面板数据的应用，学术界也逐渐利用动态模型来研究资本结构，并提出了动态权衡理论等。但大部分学者仍然是从企业微观因素角度分析企业资本结构调整速度的影响因素。但有学者（如Welch，2004）通过深入研究发现，如果仅仅从企业特征等微观层面来研究资本结构，其得出的分析结果与企业实际情况会产生偏差。

宏观经济环境是企业融资的基本环境，是企业在融资决策时要考虑的重要因素，因此近年来有些学者将研究视点转向了探讨宏观经济环境对企业资本结构的影响。宏观经济环境主要包括了国家经济发展阶段和发展水平、经济制度和市场体系以及宏观经济政策等，其中经济周期的变化是宏观经济环境中最重要的部分，影响着企业资本结构调整的方向，金融市场环境包括信贷市场和股票市场是我国企业融资的两个最主要渠道，直接影响了我国企业资本结构的调整速度，因此本文将重点从经济周期、信贷市场和股票市场这三个方面进行归纳总结国内外学者对其相关研究的成果。

二、国内外文献综述

近些年国内外学者开始研究宏观经济环境对资本结构动态调整的影响，有些学者甚至对不同国家企业的资本结构进行横向比较分析，研究结果表明，企业宏观经济环境可以部分解释不同国家企业资本结构存在的差异。

（一）国外文献综述

国外有关研究宏观经济因素对资本结构及其动态调整速度影响的文献，主要有两种形式，即问卷调查和实证研究，其中实证研究中又有两种形式：用时间虚拟变量和经济指标来来衡量宏观经济环境。

Graham和Harvey（2001）向300多家美国企业的CFO发放调查问卷，有2/3企业的CFO认为企业进行融资决策时，会认真考虑股票市场对企业股票价格是否存在高估或者低估；同样地，Bancel和Mittoo（2004）对欧洲国家企业的问卷调查结果也表明，企业管理层在进行融资决策时会考虑资本市场的情况，具有明显的择时行为。Brau和Fawcett（2006）在对IPO进行问卷调查时，82.94%的企业CFO认为股票市场的总体情况是企业IPO决策时考虑的最重要的因素。

Booth和Laurence等（2001）以发展中国家和发达国家的混合数据为样本，将宏观经济变量包括GDP实际增长率、银行贷款/GDP、股票市场价值/GDP、通货膨胀率以及Miller税收项目，与资本结构的关系进行横截面分析，研究结果表明：这些宏观经济变量可以解释14个国家长期市场负债比率25.8%的变化，16个国家长期账面负债比率22.4%的变化，以及17个国家总负债比率27.5%的变化。

Nejadmalayers（2001）利用Probit模型实证分析了宏观经济因素对企业融资选择的影响，结果表明宏观经济因素能部分解释企业融资决策问题：（1）随着短期国库券收益上升，企业更可能发行债券融资而不是权益融资；（2）当长期国库券收益上升，收益曲线越陡，或者收益曲线越容易变动，收益曲线越弯曲，企业负债融资的可能性越大。

Korajczyk和Levy（2003）以违约差价、期限差价和三个月权益市场回报率为宏观经济环境的度量指标，对样本公司基于是否存在融资约束进行分组，用二元Probit回归模型，研究样本企业在宏观经济环境发生波动时的融资变化。最终的研究结果表明：（1）宏观经济环境的变化对企业资本结构发生时间序列变化的解释程度达12%至51%；（2）宏观经济环境对无融资约束企业的资本结构有显著影响，且资本结构呈逆周期；（3）宏观经济因素对融资约束企业的资本结构影响不大，且其资本结构呈顺周期的特征。

Drobetz和Wanzenried（2006）选用了90家瑞士企业1991-2001年间数据为样本，以期限价差、违约风险溢价、短期利率和泰德价差等四个变量指标来度量宏观经济因素，建立实证模型测度宏观经济因素对企业资本结构调整速度的影响，面板数据结果表明：期限价差、泰德价差和违约风险溢价均对资本结构调整速度有正向影响，而短期利率则为负向影响，并且经济环境良好时，资本结构调整速度更快。

Douglas和Tian Tang（2010）以美国企业1976-2006年间数据为样本，选用实际GDP增长率、违约风险溢价、期限价差和股利收益率为宏观经济变量，采用整合局部动态模型和两阶段动态调整模型，测量了宏观经济因素对资本结构调整速度的影响，结果发现：（1）资本结构具有逆周期特征；（2）无论企业是否受到融资约束，只要宏观经济环境良好，企业资本结构调整速度就更快。

（二）国内文献综述

苏冬蔚和曾海舰（2009）以1042家1994-2007年数据为观测样本，用实际GDP的自然对数和实际企业所得税的自然对数衡量经济周期，以银行不良贷款衡量信贷违约风险、金融机构贷款总额自然对数衡量信贷规模、上证综合指数的年化收益率和深证成份指数年化收益率衡量股市表现，运用面板数据分位数回归和分数响应两种非线性计量方法，研究结果表明，我国上市公司资本结构呈显著的逆周期特征。

黄辉（2009）采用GMM模型，选用996家公司的1997-2006年数据，对宏观经济因素与企业资本结构调整的关系进行研究，该文除了以GDP实际增长率、国债息差衡量宏观经济环境外，还引入了制度因素和过度负债、股价高估两个虚拟变量，实证结果表明：（1）企业资本结构在较好的宏观经济环境中有更快的调整速度，为0.7-0.8之间；（2）企业在融资时机和顺序上有融资优序和市场择时的动机；（3）宏观经济环境使得企业特征因素对资本结构的影响发生扭曲。

何靖（2010）以378家公司1998-2008年平衡面板数据为观测样本，采用GMM模型，直接将宏观经济指标内化到模型中进行估计，分析了宏观经济因素对我国上市公司资本结构调整速度的影响。研究发现，宏观经济环境不仅直接影响着样本公司对目标资本结构的选择，还作为外生冲击，影响资本结构动态调整速度，并且在宏观经济环境上升时，资本结构调整速度更快。

闵亮和沈悦（2011）选取了1998-2009年共9268个观测样本，以是否支付股利为是否存在融资约束的判断指标，将样本公司进行分组，以1998年和2008年作为宏观经济衰退期的哑变量，通过建立动态模型，研究了宏观冲击下我国上市公司资本结构的动态调整问题，结果表明：（1）上市公司资本结构动态调整是宏观冲击与公司经营特征联合作用的结果；（2）不管是否有融资约束，公司资本结构调整均对权益市场的规模效应较为敏感，而对信贷市场规模波动不敏感；（3）融资约束型公司资本结构调整速度更快，受到宏观经济环境影响更显著。

于蔚等（2012）以855家A股上市公司1999-2008年的数据为样本，以股利支付率为融资约束度量指标，将样本数据分为融资约束较轻和融资约束严重两组，建立非平衡面板数据模型，以信贷规模、股权扩容规模、贷款利率和股票市场整体收益率来衡量宏观经济环境，研究了经济转型下宏观冲击对我国上市公司资本结构调整的影响，实证结果表明：（1）从资金供给方面来看，信贷市场和股权再融资市场的容量性指标（信贷规模、股权扩容规模）和成本性指标（贷款利率和股票市场整体收益率）对公司融资决策和资本结构调整有重要影响；（2）宏观冲击的容量性指标和成本性指标对融资约束程度不同的公司资本结构调整的影响存在异质性，即融资约束较严重公司的资本结构调整更容易受到容量性指标的制约，而融资约束较轻的公司则对成本性指标的变化更敏感。

李勇（2014）以820家2001-2011年的数据为观测样本，选用实际GDP增长率、信贷规模、股权扩容规模、债券发行规模和实际贷款利率衡量宏观经济环境，并根据实际GDP增长率将宏观经济周期分为四个阶段，作为宏观经济周期的哑变量，构建了资本结构动态调整模型，研究结果显示，样本公司资本结构调整呈顺周期特征。

三、中外文献评述

通过上述对国内外文献的回顾，目前有关宏观经济因素对资本结构调整影响的研究，不同的学者从不同的角度进行了探讨，而研究结果都表明宏观经济环境对企业资本结构选择及其调整有重要影响，并且是通过企业微观层面因素表现出来的。

第一，在研究方法上，国外文献主要有问卷调查法和实证研究两种，国内主要是实证研究，在实证研究中，一部分学者采用了以时间为哑变量或者以GDP增长率划分样本进行研究；另外一些学者则直接选取一些经济指标作为宏观经济因素的变量进行实证研究，虽然选取的指标各有侧重，但总体来说最终实证结果均表明宏观经济因素影响着资本结构调整。

第二，在选用实证模型上，除了采用常规的线性回归模型外，还有些学者开始尝试用其他的模型，国外学者倾向于Probit模型，如Korajczyk和Levy（2003）；国内学者则采用GMM模型，如何靖（2010）、黄辉（2009）。

第三，在研究结论上，一般从两个方面进行讨论：资本结构呈逆周期或者顺周期变动，以及不同的宏观经济环境下资本结构调整的速度。目前关于前者的结论不统一，有些学者的研究表明，本国企业资本结构调整呈顺周期特征，如李勇（2014）；而Korajczyk（2003）、孔庆辉（2010）则认为融资约束少的企业呈逆周期特征，融资约束严重的企业则有顺周期特征，但更多的结论表明企业资本结构呈逆周期变动。关于后者，绝大多数研究结果表明，宏观经济环境良好时，企业资本结构调整速度更快；融资成本越高，调整速度越慢；融资约束型企业调整速度更容易受到“容量受限”的影响，非约束型则更容易受到融资成本的影响，如Drobetz（2006）、Douglas（2010）、黄辉（2009）、闵亮（2011）、于蔚（2012）等。

参考文献：

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[3]Welch， Capital Structure and Stock Returns [J].Journal of Political Economy，2004（112）.

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[5]Graham. J.R.， C. Harvey， The Theory and Practice of Corporate Finance： Evidence from the Field [J].Journal of Financial Economics，2001，（60）：187-243.

[6]Bancel. F， U. R. Mittoo， Cross-country Determinants of Capital Structure Choice： A Survey of European Firms [J].Financial of Management，2004：103-132.

[7]Brau. J.C， S .E. Fawcett， Initial Public Offerings： An Analysis of Theory and Practice [J].Journal of Finance，2006，（54）：399-436.

[8]Booth， Laurence， Varouj Aivazian， Asli Demirgue-Kunt and Vojislav Maksimovie， Capital Structures in Developing Countries[J].Journal of Finance，2001，（56）：87-130.

[9]Nejadmalayeri. A， On the Effect of the Term Structure of Interest Rates on Corporate Capital Structure： Theory and Evidence [D].The University of Arizona，2001.

[10]Korajczyk. R， Levy. A， Capital Structure Choice： Macroeconomic Conditions and Financial Constraints [J].Journal of Financial Economics，2003，（68）：75-109.

[11]Drobetz. W， Wanzenried. G， What Determines the Speed of Adjustment To the Target Capital Structure？ [J].Applied Financial Economics，2006，（16）：941-958.

[12]Douglas .O. Cook， Tian Tang， Macroeconomic Conditions and Capital Structure Adjustment Speed [J].Journal of Corporate Finance，2010，（16）：73-87.

[13]黄辉.制度导向、宏观经济环境与企业资本结构调整――基于中国上市公司的经验证据[J].管理评论，2009，（3）：10-19.

[14]何靖.宏观经济环境影响资本结构调整速度吗？――来自中国上市公司的经验证据[J].南方经济，2010，（12）：3-16.

[15]闵亮，沈悦.宏观冲击下的资本结构动态调整――基于融资约束的差异性分析[J].中国工业经，2011，（5）：109-118.

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传统宏观经济学整个理论体系与政策实践的核心表现为IS-LM模型及其基础上的总供求模型。例如,多恩布什和费希尔称IS-LM模型为“现代宏观经济学的核心”,帕廷金认为它是凯恩斯的“主要信息”,托宾和索洛称为经济学专业的“受过训练的直觉”。因此,IS-LM模型曾经长期居于西方宏观经济学的支配地位,并成为经济学家讨论宏观经济政策的普遍框架。传统IS-LM模型的基本内容在于两个关键要素和一张图。两个关键要素是:产出(收入)是由需求决定的内生变量;利率是影响产品需求(C+I)及货币需求的内生变量[1]。经过希克斯表述的《通论》所发展起来的传统IS-LM模型的一个简单形式如下:L = L(r,y),i = i(r),i(r) = s(y)

其中L为货币需求,均衡时L=M,M为货币供给。i为投资,s为总储蓄,y为收入,r为名义利率。由于固定价格假设,变量的名义值与实际值是一致的。因此,一方面IS-LM模型可以视作收入决定模型(包含了供给面),另一方面,IS-LM模型也为分析产品市场和货币市场在决定AD中的相互作用提供了一个简单框架,模型集中关注的是利率在联系两个市场中的作用。IS-LM模型的一张图如图1:其中IS代表IS曲线,LM代表LM曲线。通过两条曲线的交点就可以决定经济的均衡状态E,所对应的就是均衡收入y*与均衡利率r*,它是经济在实现产品市场供求一致与货币市场供求一致下得到的均衡利率。IS曲线的移动可以体现财政政策,LM曲线的移动可以体现货币政策,因此,总需求管理就可以通过IS-LM图形中曲线的移动来分析经济状态的变化和预测内生变量的变动方向。传统IS-LM模型具有如下作用[2]:

(1)教学作用。它是分析经济的实际与货币部门相互作用的最简单模型,并且可以使用上述的一张图使经济分析与政策分析的含义直观化,宏观经济学家与广大公众(记者、官员等)更易交流。可见,IS-LM模型具有比较高的收益/成本比。

(2)对经济理论的诠释作用。IS-LM模型在同其他理论比较中能够澄清某一宏观经济理论的解释,因而成为古典经济学、凯恩斯主义、新古典宏观经济学、新凯恩斯主义等各流派辩论的共同基础。

(3)描述性作用。IS-LM模型可以代表、解释或预测某种经济的绩效,进而发展出了政府和企业进行政策评价与经济预测所使用的非加总宏观经济学计量模型,并得到了广泛的应用。

(4)规约性作用。利用IS-LM模型来选择一定时期绩效最佳的政策方案。正是在这些影响下,IS-LM模型成为绝大多数入门和中级宏观经济学教材的核心。国内出版的教材也沿袭了这一思路。老师们在课堂上讲授IS曲线、LM曲线的含义及代数形式,并使用IS-LM图形分析经济政策的效果。

然而,这种传统教学范式已经受到经济学界的猛烈抨击。激烈的争论和研究表明,传统IS-LM模型存在着根本的致命的缺陷:

第一,模型的短期静态性质。它使用充分信息下静态的同时均衡框架来处理不完全信息下的动态调整问题[3],这使得再次反馈过程与初次发生过程变得同等重要。这会造成对实际的动态时序经济行为的错误认识[4-5]。事实上,经历了历史时间、遭受了一系列冲击和结构变迁之后的经济体系,其反馈过程只能部分为经济个体所认知。IS-LM模型没有引入时间和经济变量的滞后效应,因此有必要以动态时序分析取代IS-LM模型。

第二,模型的确定性。传统IS-LM没有考虑宏观经济世界中不确定性(尤其投资方面)和预期的重要影响,因此就不能体现宏观经济的结构不稳定性。许多原凯恩斯主义者和后凯恩斯主义者都认为这是凯恩斯贡献的真正本质,而不确定性和预期同均衡概念完全不兼容且相冲突。

第三,模型的逻辑不一致性。一个表现是IS曲线作为流量均衡同LM作为存量均衡的不一致[6],另一个表现是传统IS-LM模型缺乏微观基础。它是总量的特设关系,而不是从明确的理性主体的最优化行为推导而来。而按照卢卡斯批评,IS和LM曲线代表的函数在经济政策规则变化时并非保持不变。因此模型的政策评断往往不可靠。

正是这些因素导致传统IS-LM模型逐渐衰落,大多数宏观经济理论和经验研究已经不再使用IS-LM模型。IS-LM模型有时出现在宏观经济学教材中,但只是作为建构总供求模型中总需求曲线的一个阶梯。IS-LM模型“死了”还是继续“活着”?笔者对国外流行的中初级宏观经济学教材作了一个初步调查(见表1):可见,尽管把微观经济学与宏观经济学糅合在一起的萨缪尔森式的新古典综合在宏观经济学教材中居于支配地位,但IS-LM教学范式已经不再流行。因此,国内的宏观经济学教学者应该注意到这种转变。这是对自己的知识结构更新的一种体现。由于国内教材普遍更新较慢,老师就有义务不再传授陈旧的IS-LM模型。更进一步来说,在权威期刊上的理论研究与研究生宏观课程教学都很少同IS-LM模型相关了。据笔者所了解,察觉到这种转变的教师还比较缺乏。许多教师仍然在用IS-LM图形来讨论宏观经济学基本理论与政策含义。这种教学现状的原因可能在于IS-LM模型的相对简洁性及教学惯性。

二、宏观经济学教学新范式:动态一般均衡或新IS-LM模型

既然这样,课堂教学是否应该完全抛弃IS-LM模型呢?如果抛弃传统的IS-LM模型,宏观经济学教学还剩下什么?笔者的教材调查表明,凯恩斯的国民收入决定理论、总供求模型和经济增长理论仍然是宏观经济学教学的中心环节。问题在于这种教学方式,一方面同微观经济学严重脱节,宏观经济理论与微观经济理论是两张皮,缺乏比较严密的逻辑关联;另一方面,初中级的宏观经济学教学内容同高级宏观经济理论及专业性的宏观经济研究也是脱节的。西方宏观经济学的前沿研究给出了两个紧密联系的新动向:相当多的经济学家主张宏观经济学应当有一个适当的微观基础;主流的意见则主张为宏观经济学提供理性最大化的微观基础。这种动向在近年来达到高峰。目前已经形成一个动态一般均衡的宏观经济研究框架,具体表现为从拉姆齐模型到新新古典综合的发展。事实上,新新古典综合以另一种面目使得传统IS-LM模型借其扩展形式得到复活。因此,IS-LM模型还没有死。

大体上,动态一般均衡是现代西方宏观经济学中关于私人所有权经济所有时刻的整体动态系统的简称。它是一般均衡、理性预期与代表性主体的结合。动态一般均衡以市场作为协调机制、在各种约束条件下(偏好、预算/资源约束、禀赋、可得技术与信息、制度)最大化理性代表性主体的当前和未来期望福利的现值总和(因而是一种涉及现在和未来变量的跨期决策行为),结合所有市场上的市场出清(一般均衡)条件,经济行为可以被简化为几个定义了经济运动定律(laws of motion)的微分或差分方程。这样就可以从微观层面的个体动态最优化来解释总量现象,如经济增长、经济周期、货币与财政政策的影响。

DGE的基本原理在于持有下述信念:宏观经济建模应从微观经济主体作出的选择出发来加总成经济整体,所以必须重视个体对其经济环境实际或预期变化的反应行为。DGE体系中,经济主体在约束条件下连续不断地最优化以致经济总是处于某种短期均衡形式之中,只要给定可获取的信息,人们应能作出对自己有利的最优决策,并且不会犯持续的错误。也正是在此意义上,行为是理性的。如果出现错误,被归因于信息差距,如对经济未预料到的冲击。经济的最终运行趋势是一种长期均衡。它是当所有的过去冲击通过经济体系已经完全发生作用下的最优经济运行路径。它可以是各变量均为常数的稳态,也可以是主要宏观经济变量具有相同增长率的平衡增长路径。

然而,动态一般均衡框架涉及微观方程或差分方程、动力系统与最大值原理及动态规划等复杂的数学工具,因此并不适合宏观经济学的初中级学者。笔者所主张的是,在传统IS-LM模型的基础上,使用动态一般均衡方法对其加以扩展,这就是由新新古典综合发展起来的新IS-LM模型或最优化IS-LM模型。新IS-LM模型的一个代表来自McCallum(1989: 102-107)[7],为McCallum and Nelson (1999)重述[8],形式如下:lnyt= a0+a1(lnPt-Et-1lnPt)+a2lnyt-1+ut

(菲利普斯曲线)lnyt= b0+b1[Rt-Et(lnP t+1-lnPt)]+vt

(lS曲线)lnMt-lnPt= c0+c1lnyt+c2Rt+ηt

(LM曲线)其中y为实际产出,P为一般价格水平,R为名义利率,M为名义货币供给。a0,a1,a2,b0,b1,c0,c1,c2为参数,ut,vt,ηt分别代表总供给冲击、总需求冲击和通货膨胀冲击的零均值随机变量。

显然,新菲利普斯曲线提供了对经济体系的供给行为的说明,新IS曲线和新LM曲线则提供了对经济体系的需求行为的说明。新的总供求模型同理性经济人的跨期最优化行为协调一致。这一点同来自传统IS-LM模型的总供求方法明显区分开来。新IS-LM模型具有了早期凯恩斯主义所缺乏的微观基础因素:价格调整成本,价格调整的不同步性,前向预期价格设定,垄断竞争。价格水平已经内生化了,它是受外生冲击和货币政策规则影响的内生变量,结合货币供给规则,即使个别价格有短期粘性,价格水平在短期和长期都会对货币存量的外生持久变化作出反应。

新IS-LM模型的参数来自效用函数、生产函数及价格调整过程的结构性参数,已经充分考虑了政策变动对理性主体的预期的影响,因此模型大体上可以经受住卢卡斯批评。这就使得使用它讨论宏观经济活动的决定和货币政策设计的研究文献日益增加。

把新IS方程结合泰勒规则,可以得到一条宏观经济政策(MP)曲线或总需求(AD)曲线[9-10]。它表明产出缺口与超过目标的通胀率之间存在负相关关系。因为当通胀率上升超过目标通胀率时,中央银行会提高名义利率。提高幅度大于通胀率上升幅度,以使当通胀率上升时,实际利率也上升,这就会减少投资和净出口,降低实际产出。MP曲线的移动来自通胀率以外其他因素的冲击,如政府采购、货币政策、国外出口需求、税收、消费者信心的变化。

模型中的新菲利普斯(NPC)曲线则代表经济的总供给行为,或称通货膨胀调整(IA)方程。对于通货膨胀调整(IA)方程,通胀率是前定的,因为它取决于滞后的GDP缺口而非当前的GDP缺口。因此它是一条用来表示在任意时点上经济中通胀情况的水平直线。当实际产出高于潜在产出时,IA上移,反之则相反。因通胀预期和原材料价格变化而移动,因此可以反映粘性价格和粘性工资的现实经济状况。

我们把向下倾斜的MP曲线和水平的IA曲线结合起来,就得到了一个解释经济波动及宏观经济政策的新模型,如图2所示。这个模型可以较为精确地描述货币政策的实施原理。例如,初始经济处于长期均衡E0,如果没有外部冲击,这个经济就是通胀比较稳定的经济。当一个外生的需求冲击使得MP0右移到MP1,则实际产出会超过潜在产出,从而通胀率会上升,因此IA上移,中央银行就会提高名义利率以使实际利率上升来应对通胀率的上升,直到经济达到新的长期均衡E1。这时产出回到了潜在产出水平,但稳定通胀率更高了。如果中央银行认为新的稳定通胀率过高,则它可以通过泰勒规则来使MP左移以实现目标通胀率。

上述见解常常被称为宏观经济学新共识(NCM)。它是对新凯恩斯主义的政策主张与货币主义的政策主张从理论到实践的一个综合。这种综合表明,在短期,垄断竞争市场结构产生的名义刚性和真实刚性有效地增加了产出水平波动对总需求冲击的持续性。总需求对产出和就业能够产生实际影响。在长期,总需求没有实际影响。均衡的自然失业率由劳动市场的结构性特征、工资谈判制度和社会保障制度决定。

新共识认为,货币政策使用利率工具能够在短期稳定产出与就业,但长期只能影响通货膨胀。货币是中性甚至超中性的。

篇6

宏观经济学巨擘卢卡斯曾指出：“理论经济学的一个功能是提供表述清楚的人工经济系统作为实验室，让那些在现实经济中代价高昂到无法想象的政策实验可以在其中以低得多的成本得到透彻检验。”《短期通货膨胀动态：理论和中国实证》一书贯彻了卢卡斯对宏观经济研究的建议，为构造具有中国特色的宏观经济政策“实验室”进行了有益探索。纵观全书，作者立足于短期通货膨胀动态理论的前沿发展，着眼于中国现实的通货膨胀问题，在深入考察、描述中国通货膨胀经验特征的基础上，从通货膨胀预期、通货膨胀持久性以及成本渠道三个方面逐步深入地考察了中国短期通货膨胀的动态特征。特别是，作者娴熟地运用了动态随机一般均衡建模、仿真方法以及宏观时间序列分析的前沿方法，对中国短期通货膨胀动态进行了富有启发性的刻画，具有重要的学术价值和政策参考意义。

第一，辨析了通货膨胀预期的时间坐标。通货膨胀的动态演变依赖于通货膨胀预期，预期在短期通货膨胀动态演变中发挥决定性作用。该书首次构造出最小距离估计量，对新凯恩斯主义菲利普斯曲线和粘性信息菲利普斯曲线进行了实证比较，并发现前瞻性因素在中国短期通货膨胀动态中发挥重要作用。

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一、研究的背景和意义

在我国，由于利率管制的限制和债券市场发展不成熟等多方面的原因，学者对利率期限结构与宏观经济运行的关系的研究还处于初级阶段。随着我国金融体制改革、金融自由化程度的提高、货币和资本市场的发展、以及微观主体参与度的提高和金融产品创新等一系列内源推动下，利率作为引导金融资源配置的重要杠杆，其作用日益凸显，因此对利率期限结构和宏观要素之间关系的研究具有越来越重要的意义。

二、文献综述

（一）利率期限结构与宏观经济的国外研究现状

Litterman和Scheinkman（1991）采用主成分分析法对美国政府债券收益率进行了实证研究，并将影响利率期限结构的三个潜在因子分别称为：水平因子、斜度因子和曲度因子，但是并没有给出这些因子的宏观经济含义。

Ang和Piazzesi（2003）将宏观变量加入到三因子的利率期限结构模型中，通过建立VAR模型对1952～2000年的美国国债利率期限结构与宏观经济因素的关系进行了实证研究，实证结果表明，宏观经济因子可以解释利率期限结构中短期和中期利率变动的85%，可以解释利率期限结构中期及长期利率变动的40%；通货膨胀对利率期限结构中的短期部分具有较强的冲击，且利率期限结构中的水平因子可以识别这种冲击；水平因子和斜率因子受宏观经济变量的影响较大；加入宏观经济变量的模型对利率的预测精度有明显的提升。

Hans（2006）在Ang和Piazzesi（2003）的基础上将宏观因子的长期预期值纳入模型中，采用卡尔曼滤波算法对无套利的VAR模型进行估计，并将估计出的三个潜在因子与宏观经济因子进行正交回归，结果表明：引入长期预期值后，模型的拟合优度与预测能力大幅度提升，且水平因子与通货膨胀有关，斜率因子与经济周期有关，而曲度因子则与货币政策有关。

Diebold和Li（2006）在Nelson和Siegle（1987）的NS静态曲线的基础上，提出了动态的Nelson-Siegel模型，构建动态利率期限结构模型，通过卡尔曼滤波方法来估计参数，从中提取出了利率期限结构的水平、斜率和曲率三个潜在因子，在此基础上利用VAR模型检验利率潜在因子与宏观经济变量之间的双向响应关系，将三因子向量扩展成包含宏观经济变量的六因子，从而探讨利率潜在因子与宏观经济之间的相互影响。

Rudebusch和Wu（2008）构造了利率期限结构的宏观金融模型，发现短期利率是利率期限结构与宏观经济变量之间相互影响的传导变量。

Van Binsbergen等（2012）将利率期限结构引入DSGE模型，对比了包含不同变量的估计结果，发现利率期限结构能替代通货膨胀指标得到相近的估计结果，并且包含了有关贴现因子、投资者风险厌恶程度等微观信息。

Kagraoka和Moussa（2013）发现利率期限结构对未来宏观经济的预测能力存在时变特性，他们根据经济状况对样本观察期进行分段，再利用传统模型对分段后的子样本进行估计，基于分段方法存在较大的主观性，这种做法并不能准确刻画变量之间的时变特性。

Frances Shaw，Finbarr Murphy和Fergal（2014）将动态Nelson-Siegel模型运用于信用违约互换（Credit default swaps）上，并且结果表明，该模型对信用违约互换曲线的拟合效果很好，并且预测能力也比较好。

Dara Sim和Masamitsu Ohnishi（2015）在无套利Nelson- Siegel（AFNS）模型的基础上，转换视角将AFNS模型中的服从高斯过程的水平因子替换成服从CIR过程的水平因子，实证表明替换后的新模型更适合美国短期国债利率，而对于到期期限较长的国债收益率预测效果较差。而对于日本的零息债券而言，新模型与AFNS模型没什么差别。

Jared Levant和Jun Ma（2016）在动态Nelson-Siegel模型的基础上，引入了三个宏观经济变量：货币政策利率、工业生产总值、通货膨胀预期，将模型扩展成MFA-DNS（Macro-Factor Augmented Dynamic Nelson-Siegel）模型，来研究英国的债券市场利率期限结构，结果表明，货币政策和经济活动对英国债券利率期限结构的影响显著，并且水平因子和斜率因子与通货膨胀预期和货币政策有关。

（二）利率期限结构与宏观经济的国内研究现状

国内对利率期限结构理论的研究始于上世纪九十年代中后期，起步较晚。此外我国存在一定程度的利率管制，中国债券市场发展仅30年，不管从市场规模、市场质量上看都还不成熟，因此对利率期限结构与宏观经济运行的关系的研究还比较有限。

傅曼丽、屠梅曾和董荣杰（2006）应用常用的四种静态利率期限结构模型对上海证券交易所国债稻萁行实证分析。通过多方面数据比较，得出Nelson-Siegel模型和Svensson模型更加适合我国金融市场的结论。

刘海东（2006）研究了2002年4月至2005年8月期间我国货币政策对利率期限结构的影响。该文章首先用指数样条法对我国国债利率期限结构进行估计，然后用7天期国债回购利率作为货币政策的变量，以此来检验货币政策对利率期限结构的影响。实证结果表明，货币政策对利率期限结构的影响显著，且短期利率受货币政策的影响较大。

郭涛，宋德勇（2008）用Nelson-Siegel模型对我国2004年1月至2006年12月期间我国国债利率期限结构，分析了央行货币政策以及通货膨胀对利率期限结构的影响。结果表明Nelson-Siegel模型可以较好的拟合我国国债利率期限结构，长短期利差可以反映出货币政策的状态，利率期限结构的水平因子与通货膨胀率之间协整。

季绍波，孙铁卿，于鑫和李延喜（2010）通过VAR模型，考察了2004年至2009年我国国债利率期限结构与宏观经济因素之间的动态关系。研究发现，宏观经济因素对利率期限结构水平因子的影响显著，水平因子、斜度因子和曲度因子三个因素可以解释90%以上利率曲线的变化，利用脉冲反应和方差分解，发现实际经济变化主要影响收益率曲线的斜度和曲度，其中货币政策是影响水平因子的主要原因，这一点与发达国家不同。

曾耿明，牛霖琳（2013）运用简约无套利宏观金融模型，首次将2005年1月至2012年4月期间的中国银行间国债收益率曲线分解成债券市场实际利率和通胀预期的期限结构，通过对名义收益率曲线的方差进行分解，得到通胀预期对一年期及三年期的名义收益率曲线波动影响最大，而实际利率对五年期及以上的收益率曲线波动的影响最大。

何晓群，王彦飞（2014）选用动态Nelson-Siegel模型估计出我国银行间债券市场的利率期限结构的三个潜在因子，同时，本文研究发现宏观经济在边际上影响着利率期限结构，其主要是实体经济（CPI和工业增加值）对斜率和曲度的影响，而对利率期限结构的水平移动没有明显影响。

金雯雯，陈亮（2014）利用动态Nelson-Siegel模型估计出国债利率期限结构，并构建时变参数向量自回归（TVP-VAR）模型研究利率期限结构与宏观经济之间的关系，从中探寻利率期限结构隐含的宏观经济信息。研究表明，我国利率期限结构的调整与经济运行相匹配，相比于经济周期和通货膨胀而言，我国利率期限结构没有明确体现出货币政策利率调控的信息，货币政策利率对利率期限结构变化的反应不够灵敏。

尚玉皇，郑挺国（2015）基于混频Nelson-Siegel模型来研究中国国债收益率及宏观经济变量之间的关系。研究表明混频模型可以改进同频模型拟合效果并能够较好的刻画出期限结构的水平、斜率和曲度因子；发现水平因子对通货膨胀有明显的作用，曲度因子受GDP正向影响；且通过方差分解发现通胀因子主要作用于水平因子及收益率曲线的长端，而GDP对曲度因子和中期利率的影响较大。

崔永涛（2016）通过Nelson-Siegel模型拟合我国利率期限结构参数，并将利率期限结构中的不同期限利率利用夹角余弦算法分为人们对未来的短期、中期和长期的利率预期来考察货币政策对人们各个时期利率预期的影响。结果发现，货币政策的变化对长期和短期利率预期有显著影响，而对中期利率预期影响不显著。

参考文献

[1]Diebold F X， Li C.Forecasting the term structure of government bond yields [J].Journal of econometrics， 2006， 130（2）： 337-364.

[2]Dara Sim， Masamitsu Ohnishi.A Modified Arbitrage-Free Nelson-Siegel Model： An Alternative Affine Term Structure Model of Interest Rates [J].Asia-Pacific Finan Markets， 2015，22：53-74.

[3]Jared Levant，Jun Ma.Investigating United Kingdom’s monetary policy with Macro-Factor Augmented Dynamic Nelson-Siegel models [J].Journal of Empirical Finance，2016，117-127.

[4]何匀海王彦飞.中国利率期限结构与宏观经济运行的关系――基于动态Nelson-Siegel模型的研究[J].经济理论与经济管理，2014年第8期.

[5]金雯雯，陈亮，毛德勇，叶茜茜.利率期限结构内含的宏观经济信息――基于TVP-VAR模型的时变参数研究[J].经济评论，2014年第5期.

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一、引 言

2004年诺贝尔经济学奖得主Kydland和Prescott创建了真实商业周期理论(Real Business Cycle Theory)。过去25年间，其主要结论是技术冲击(Technology Shocks)是引发经济周期的决定性因素，宏观经济周期波动是经济主体对经济情况变化的最优反应，政府不应该执行熨平经济周期的财政、货币政策，而应该着力于经济长期发展、对经济有长期效应的政策。近年来，国内学者在RBC研究领域取得了一定成绩。陈昆亭和龚六堂（2004） 在基本RBC模型中引入人力资本，考虑内生物质资本和人力资本的利用率来研究中国经济增长和波动的形成。黄赜琳（2005）构建三部门实际经济周期模型来考察中国宏观经济波动的周期特征及财政政策的效应问题。从方法论的角度讲，RBC理论对宏观经济学的影响是深远的，特别是动态随机一般均衡模型框架，更是成为了宏观经济学家分析经济现象的基本框架。

二、标准真实经济周期模型

在经济中生活着大量的同质消费者，每期他们拥有1单位时间，并可以将时间分配成劳动(Work)和休闲(Leisure)两部分，拥有K0单位生产性资本，其折旧率为0＜δ＜1。中央计划者(Central Planner)通过选择{Ct,Nt,Kt}∞t=0来最大化：

max E0βtU(Ct,1-Nt)：(1)

s.t. Ct+Kt+1≤F(Kt,Nt,At)+(1-δ)Kt ： (2)

其中，Ct是消费，Nt是劳动时间，Kt是资本,At表示技术，假设技术外生，服从一定的分布，经典设定为1nAt=ρ1nAt-1+εt，εt～N(0,σ2)即1nAt服从一阶自回归（AR(1)），εt为对技术增长率的冲击，即技术冲击。其中ρ表示技术冲击的持续性。

通过中央计划者问题，得到关于Ct,Nt,Kt,的三个一阶条件(First Order Conditions)：

UC(Ct,1-Nt)=λt3： (3)

UN(Ct,1-N)=λtFn(Kt,Nt,At)： (4)

λt=βEtλt+1(FK(Kt+1,Nt+1,At+1)+1-δ)： (5)

(2)，(3)，(4)和(5)共同组成了均衡系统(Equilibrium System),通过解这一均衡系统就可以解出{Ct,Nt,Kt}∞t=0的动态最优路径。由于此均衡系统为非线性系统，无法求出解析解(Analytical Solution)，经济学家通过参数校准后的均衡系统在稳态点进行一阶线性展开(Log Linearization)，并将均衡系统在计算机上进行数值模拟(Numerical Simulation)，以得到具体的均衡路径。

通过观察上述RBC模型，我们发现，其模型设置是如此简单，没有政府（转移支付、国债、税收），没有货币（价格、通货膨胀率），没有金融部门(Financial Sector)，没有外国部门（进出口、汇率），但是就是这样一个简单的模型经济(Model Economy)，其对真实经济却有着惊人的吻合。

从图1和图2两张图的对比中，我们发现，用美国数据校准后的标准RBC模型从矩(Moment)角度相当好地（相对如此简单的模型设置和如此复杂的美国经济而言）拟合了现实经济。

三、动态随机一般均衡框架

动态随机一般均衡模型的基础是标准新古典增长模型(Standard Neoclassical Growth Model)。研究经济波动的模型最初是增长模型中借鉴过来，一般而言，波动和增长是两个独立的领域，动态随机一般均衡模型也主要是为经济波动研究所用。动态随机一般均衡模型和一系列技术工具，为经济学家研究经济波动提供一块共同的实验地。在基本的模型框架内，研究人员可以根据经济原理、数据来修改局部的模型设置，然后进行数值模拟，与现实经济进行比较，从而判断此种修改设置是否有效地提高了模型对经济的解释力度。可以说，其分析框架为宏观经济学所做的贡献，不亚于凯恩斯主义者的IS-LM分析框架。

四、总结

动态随机一般均衡模型已经成为现代宏观经济学的基本研究框架，并且这一框架在越来越多的领域内逐渐成为主流研究框架。RBC及理论，尽管其无法解释部分典型经济事实，其认为技术冲击是驱动经济周期的最重要的波动源也存在很大争议，但是其提供均衡分析框架――动态随机一般均衡模型框架，对现代宏观经济学的影响不亚于凯恩斯主义者的IS-LM模型。可以说，不掌握动态随机一般均衡模型,以及一系列技术工具，已经很难研究现代宏观经济学。

参考文献：

[1]陈昆亭 龚六堂 邹恒甫:什么造成了经济增长的波动.供给还是需求――中国经济的RBC分析.世界经济,2004第4期

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在调整速度的众多影响因素中，宏观经济因素对调整速度的影响近年开始引起学术界的关注。Douglas0．Cook(2009)分别采用两阶段和综合两种动态部分调整模型，考察宏观经济环境对调整速度的影响，发现在宏观经济繁荣时调整速度较快。原毅军，孙晓华(2006)的研究得到调整速度与上一年GDP增长率正相关，与通货膨胀率，实际贷款利率和财政支出增值率负相关的结论。黄辉(2009)对宏观经济环境和制度因素影响调整速度进行了研究，结果显示调整速度表现出顺经济周期现象。本文对前人研究方法进行改进，基于部分调整模型，用宏观经济变量划分样本进行调整速度对比研究。在目标资本结构的回归中不考虑宏观因素。这样改进可以避免双重考虑宏观经济因素造成研究结果不稳定性和不显著性。

一、研究模型与变量设计

1．研究模型

接受Nerlove的部分调整模型(partialadjustmentmode1)的构建思路，构建下面的资本结构部分调整模型(1)

其中，和分别表示公司i在第t年末的最优资本结构和实际资本结构。为调整系数，表示在一个年度内公司的资本结构向目标水平调整的快慢，并间接反映调整成本的大小。

根据屈耀辉(2006)等人的研究，目标资本结构可表示为公司特征向量与行业特征向量的线性函数

其中是影响公司目标资本结构的一组相关变量，和分别为行业和时间虚拟变量。

将(2)式带入到(1)式整理得到本文的回归模型(3)式

2．变量设计

(1)资本结构变量。本文分别使用账面资产负债率和市场资产负债率两种资本结构进行研究。

表示账面资本结构，市场资本结构。表示长期负债，表示短期负债，表示账面总资产，表示流通股账面价值，表示流通股市场价值。

(2)目标资本结构拟合变量。根据已有文献对目标资本结构影响因素的研究，本文选用的公司特征变量包括：公司规模(SIZE)，用主营业务的自然对数表示，目前公司规模与资本结构的经验研究没有得到一致结论；资产有形性(TANG)，用固定资产除以总资产表示，经验研究表明有形资产的比率与资产负债率正相关；非债务税盾(NDTS)，用固定资产折旧除以总资产表示，经验研究研究发现非债务税盾与资本结构负相关；公司成长性(GROW)，用托宾Q值表示，公司成长性对资本结构的影响目前还没有定论；公司盈利能力(PROF)，用息税前利润除以总资产表示，公司盈利能力对资本结构的经验研究也没有得到一致的结论；税收因素(TAX)，用所得税除以利润总额表示。考虑行业特征因素，用行业资产负债率平均值(HAB，HAM)表示。

(3)宏观经济变量。仿照Douglas0．Cook(2009)，本文选用GDP增长率来定义宏观经济环境。GDP增长率定义为本年GDP减去上年GDP再除以上年GDP。宏观经济变量划分样本的具体情况是，l3年的GDP增长率数据以2002年的GDP增长率为中位数分为两个部分，每个部分分别按照GDP增长率的二分位数再进行划分，将样本分成四个部分。取GDP增长率最小的三年1998~2000定义为为宏观经济环境衰退；取GDP增长率最大的三年2005~2007定义为宏观经济环境繁荣。

二、样本选取与估计方法

选择沪深两市1996~2008一般上市公司的数据，不包括金融上市公司，剔除PT，ST公司。经过数据整理，获得分布于十二个行业的715家公司的9295个样本观测点。样本数据来源于CCER数据库。由于模型(3)把目标资本结构的决定因素内化其中，模型右边包含因变量一阶滞后变量，采用动态面板数据的G删估计方法，把模型(3)右边所有变量的二阶滞后变量作为工具变量。

三、实证结果分析

模型(3)的回归结果如表1

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宏观经济学作为应对“大萧条”的产物，于20世纪40年代成为一门独立的学科。宏观经济学的发展与计量经济学的发展密不可分。宏观经济学理论的演进依赖于计量经济学的发展，同时又充实了后者的理论框架。从某种意义上概括来讲，宏观计量经济学研究方法的演进过程，是从简约式到结构式的演变过程。与之大致相对应的发展阶段则为传统计量经济学和现代计量经济学，前者概率结构已知、参数未知且具有稳定性，后者则概率结构和参数未知、不稳定。

在货币政策研究领域中，早期西方学者采用传统的Cowles Commission模型以及伦敦学派模型（LSE模型）。这些模型在运用中存在诸多缺陷，如缺乏经济理论基础、无法用于政策评估和预测等等。针对传统的宏观计量模型的缺陷，学者们提出了优化的模型予以弥补。Sims（1980，1986）先后提出了向量自回归模型（VAR模型）和结构向量自回归模型（SVAR模型），并率先将SVAR模型运用于宏观经济学领域。随后Bernanke（1986）、Blanchard和Quah（1989）提出了各自的研究方法并运用于宏观经济学（尤其是货币政策）领域的研究中。

一、 计量模型的演变

1. 传统的Cowles Commission 模型。作为传统的用以研究货币政策有效性和货币政策传导机制的计量方法， Cowles Commission模型旨在量化分析经济体系中外生变量对内生变量的影响。如在研究货币政策传导机制中，货币政策制定者所能控制的变量，即各类货币政策工具，被看作是外生变量；各类宏观经济变量，即货币政策最终目标，被看作是内生变量。

模型表达式：Cowles Commission 模型的动态模型表示为：

AYt-1Mt-1=C1（L）Yt-1Mt-1+C2（L）（Mt）+?着Yt?着Mt

其中，Y代表宏观经济指标向量，为内生变量；M代表货币政策指标，由货币政策制定者和经济体系的交互关系决定，为外生变量；M代表货币政策变量的子矩阵，为货币政策制定者直接并完全控制的变量。一般而言，模型设定条件为rankRi（D1|D2...|Dn）=n-1。

模型的缺陷：20世纪70年代，学者们发现采用Cowles Commission 模型进行宏观经济模型设定，无法很好的解释经济指标数据，无法体现经济学理论，也不关注模型的统计结构，对于政策评估和预测的实际意义也不大。

为了弥补Cowles Commission 模型的这些缺陷，计量学理论界相继出现了多种计量方法，包括LSE模型（London School of Economics approach），VAR模型，SVAR模型以及跨期最优真实经济周期模型（Interemporal Optimization-Real Business Cycle Model）。

2. 伦敦学派模型（ LSE模型）。LSE模型采用简化式，对数据进行一般化推导。来自Lucas and Sims的批评，认为LSE模型的数据拟合度较差，与经济理论相脱节，且仍未能涉及到经济政策评估。以货币政策传导机制研究为例，在LSE模型中，考虑到将货币供给作为外生变量以研究货币政策传导。基于跨期最优理论，理性的经济主体会作出最优化的选择，这也使得没有经济变量是完全的外生变量（Sims，1980）。在货币当局将货币供给作为达到宏观经济目标的操作工具时，货币供给不仅反映了产出和通胀，同时也是原因之一。因此，由于假设货币供给是外生变量，LSE模型忽略了变量之间的交互关系。

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    2、宏观经济统计分析主体内容

    宏观经济统计分析的主要研究对象是统计测量的理论以及方法,主要对于国民经济进行统计分析。宏观经济统计分析主要是从国民经济的角度出发,对于国家的宏观统计进行分析统计,在统计过程中宏观,依照宏观经济学原理以及统计指标,采用计量经济学为主要的研究方法[2]。

    随着网络化和信息化的发挥在那,宏观经济统计分析表现出更多的独立性。在现阶段的宏观经济统计分析的发展中,主要表现出全面性以及独立性。全面性的表现在于对于国民经济以及个人经济进行综合分析,而独立性是基于统计方法不受到主观因素的影响。

    宏观经济统计分析并不仅仅包含国民经济的核算体系,在宏观经济统计分析中,宏观的经济活动是主要的研究对象,但是随着宏观经济的研究,现在已经发展成为研究国民经济、部门经济以及微观经济的各个层面统计分析方法。广义的宏观经济统计分析包含有对国民经济每个层面的研究,并且包含统计分析的方法。通过将宏观经济学的理论与实证分析结合,形成为国民经济的发展的指导,为宏观经济运行的检测与盘提供科学的依据[3]。

    3、宏观经济统计分析方法

    宏观经济统计分析以为既包含宏观经济学与计量统计学的相关概念,因此在研究中,包含有统计分析的方法、也同时包含对于宏观经济的探索性方法以及统计模型方法。在统计分析的过程中,主要以统计指数分析、因素分析、弹性分析以及多远时间序列分析为主要的研究方法。研究的标准是以科学的统计计量的方法,对于宏观经济进行分析统计,在所选用的宏观经济的指标中,建立宏观经济的模型,同时对于宏观经济的指标进行准确的估计[4]。

    在对宏观经济统计分析研究中,需要采用统计学分析的理论与方法,分析中需要相应的统计技巧。在对宏观经济的统计分析中,采用多种统计方法建构描述性的统计分析,从探索性的统计分析中,建立直观的分析体系,从而将回归意义多元化应用于宏观经济的统计分析中。而且随着网络化的发展,从网络化得到的统计分析数据中,可以对统计的变量以及多层次的对象进行统计学分析。研究中采用“从小到大”的研究思路,通过数理统计,对宏观经济中的多个层面进行统计分析,实现宏观经济的全面、动态的分析。

    4、宏观经济统计分析体系

    宏观经济统计分析的目标是针对国家宏观经济、部门经济以及宏观经济的多层面的为研究目标,通过对经济进行研究,从而采用科学的统计方法得到相应的研究结论,为国家的经济政策作出指导。作为政府部门的重要工作内容,宏观经济统计分析包含对专题的统计分析以及制度化的统计分析,通过科学化的统计方法,对于宏观经济进行动态以及静态的统计[5]。

    在进行宏观经济统计分析的过程中,必须坚持以下原则:

    (1)全面性原则,通过采用系统化的宏观经济统计数据,对于宏观经济的每个层面进行全面性分析。

    (2)灵活性原则,宏观经济统计分析的内容并不是一成不变的,随着每个时期的国民经济发展的不同,宏观经济统计分析呈现出不一样的内涵。因为研究的对象既包含宏观经济的主体,也包含政府的经济目标。

    (3)系统性原则,在研究中,需要对宏观经济进行系统性的分析研究,采用科学的统计方法,为宏观经济统计分析工作者进行服务。

    (4)多样化化原则,宏观经济统计分析中,需要采用多种调查研究的方法,因为宏观经济包含的层面相当丰富,为了保障统计数据的全面性与可靠性,需要采用如抽样调查、问卷调查以及典型调查等多种调查方式结合使用,必要时需要补充调查。

    (5)发展性原则,在进行宏观经济统计分析中,需要采用现代化的统计分析方法,可以对多得到的统计数据进行科学性的分析,防止传统研究的不足。同时采用现代化的统计手段,能够对大量的数据进行快速分析,节约统计分析的时间并且弥补由于调查数据不足的缺陷。

    4、宏观经济统计分析发展方向

    我国的社会主义市场经济条件为宏观经济统计分析的发展提供了良好的背景,而且宏观经济统计分析的发展能够使宏观经济统计分析得到良好的应用发展。从国内外的研究以及结合我国的发展实际来看,我国宏观经济统计分析发展方向主要在于以下几个方面。

    4.1 顺应大数据时代的统计分析

    宏观经济统计分析具备实践性与科学性,在现代社会中,能够对信息进行合理地额分析以及应用,就可以对某一领域的经济发展情况进行科学的预测与分析。大数据时代的科技发展,使宏观经济统计分析的数据来源、分析方法都呈现不一样的特点。宏观经济统计分析顺应大数据时代的潮流,将多种统计分析方法应用于宏观经济分析中,能够使政府对宏观经济的把握更加科学化、合理化。大数据时代的特征是网络化与公开化,通过实物量统计并且结合科学的核算系统,能够对于关于国民经济的各项数据进行统计分析,从而构建出能够对国民经济的各个部门进行指导统计分析模型,并且预测发展的趋势。

    4.2 创新型国家为目标

    宏观经济统计分析随着国家的发展目标而呈现不同的特点,创新型国家的概念是我国的重点发展方向,对于创新能力具有很大的促进作用。通过将宏观经济统计分析应用于创新型国家的发挥概念中,能够对创新能力等进行定量分析,从而驱动国家创新能力的发展。

    4.3 宏观经济空间统计分析

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1930年代大萧条出现后，费雪的“债务-紧缩理论”，或明斯基“信用-紧缩理论”认为，大萧条经济危机出现是由于繁荣时期过度负债（信用）的存在，走出“大萧条”解决通货（信用）紧缩的对策或是自由放任，企业破产后的强制恢复，或是增加货币供给，利用通货膨胀的方式助其恢复。现代货币主义对1970年代的滞涨进行研究认为，由于私人经济具有天然不稳定性，中央银行应奉行与实际经济增长率相适应的“单一规则”的货币政策，财政政策无效。但是1980年代初发生通货紧缩的衰退（因降低货币增长率），1990年代初发生衰退（货币是稳定的），在上述理论中找不到答案。新古典宏观经济学（理性预期学派）研究认为，货币在长期是中性的，货币在短期也是中性的，因而提出公开宣布的稳定的货币政策主张。1970年代真实经济周期模型（RBC）认为，全要素生产率是经济增长的发动机，经济增长和经济周期都由一个变量的变动来解释，货币冲击是真实冲击之外的一个变量。在此基础上扩展研究而来的随机动态一般均衡（SDGE）模型，包含了货币政策传导机制和物价水平等货币因子。阿尔克洛夫（2005）认为，自然率假说与现实相悖，古典主义对于货币中性的判断是错误的，实际经济活动中存在低水平货币幻觉。小规模滞后调价或工资黏性会导致货币数量改变，从而影响到宏观经济均衡的显著变化。阿尔克洛夫等在行为宏观经济学框架下通过实证研究认为，需要构建一个稳定化的低通胀目标而不是零通胀目标的宏观政策框架，宏观经济学在偏离完全竞争时才有意义。

（二）微观基础是一种泡沫长期可持续的货币冲击吸收机制

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二、企业的财务脆弱性指标对宏观经济状况的影响

文献的第二条主线是关注企业财务脆弱性如何影响经济周期，这样的一个问题意图在微观层面上合并信息来进行宏观经济的预测，最初关于微观企业对宏观经济的影响主要是通过银行来研究的。关于银行贷款渠道和资产负债表渠道那个是影响宏观经济的，其赞成和反对的证据在辩论中仍然是非常多的，但是恢复辩论的资产负债表渠道的研究成果之一是来自Bernanke，其论文中写道银行对这些变化所作出的反应就是停止向质量较低的投资者贷款，是对于那些他们以前已经借款过的企业来说，财务部门事件最终影响宏观经济的承受力，因为产生更高的有效成本的信贷减少了商业需求为当前期间货物和服务.其开发了一个小的模型，他们利用借款人资产净值和投资的成本之间的反比关系来解释为什么在没有任何的金融危机冲击前，借款人资产负债表的变化可以是商业周期波动的来源，在相关的研究中Coe使用马尔科夫切换模型来估算财务危机发生的条件概率，发现在实际产出模型这些估计的概率有额外的解释力，支持了Bernanke的发现。在相同的论文中，Gertler通过证明借款人的信用变化如何影响投资支出、预期的收益和整体经济，从而证明了企业的财务因素对宏观经济状况可以有定量显著的实际效果。Repullo等也开发一个宏观模型，得出了企业的资产负债表可以对宏观经济有一定的解释力。后来，Fazzari等从公司财务结构方面也证明了微观企业的财务信息对宏观经济宏波动有重要的影响。Lown也提供了证据表明了由企业失败来衡量的财务脆弱性指标和信贷标准一起可以用来解释银行贷款的增长和国内生产总值。

三、企业的财务脆弱指标与宏观经济波动之间的相互影响机制

事实上，目前只有几篇论文是真正考虑了企业的财务脆弱性与宏观经济波动之间的相互作用关系，而且主要都是来自国外，国内几乎没有相关研究。通过使用聚合的信用风险，随着时间推移其近似于企业的破产频率，并发现了在微观和宏观角度之间一个有用的链接。同时提出了一个向量自回回归模型，将观测到的破产作为内生变量引入到模型中，同时还包括其他的宏观经济变量。他们还使用一个微观宏观模型，从带有微观变量的logit模型中估计的破产作为额外的变量引入到外源性的VAR模型中。但是，在后一种情况下，企业破产不再完全是内生的。使用了一个无法观察成分的多元模型揭示了国内生产总值和经济失败在高频率下的周期性共同运作。使用了一个结构性信用风险模型来计算上市公司的EDF经验值，并使用VECM模型来研究预期宏观经济发展的长期关系。和后面的两个研究相比，Bruneau(2012)将Jacobson的宏观模型应用到法国的例子当中，同时使用了向量自回归模型，强调需要使用大量的微观企业资料，不只是考虑那些在资本市场上运作的企业，把破产当作完全的内生变量，并在部门层面上考虑两者的相互关系。同时提供了在持久性经济周期冲击下的第二轮效应的数据，从统计学角度和经济学角度来解释企业破产对产出缺口产生的巨大影响。