宏观经济情况分析范文

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什么是宏观经济统计分析？宏观经济统计分析是以宏观经济理论为基础，为指导国民经济运行过程及其整体情况所进行的实证经济。

一、宏观经济统计分析的产生

宏观经济统计分析产生的背景是我国特有的社会主义市场经济体制，它是根据我国现有的经济体制而诞生的专业性术语和知识体系。宏观经济统计分析在发展的过程当中，逐渐将统计学和经济学融合到一起。但是，宏观经济统计分析的出发点却与两个知识体系完全不同，其具体表现出来的是计量经济学的学科存在和作用。

在计划经济阶段，单纯使用统计学就可以衡量我国的国民经济水平，但是当我国开始经济体制改革之后，原有的统计学就不能准确地衡量出我国的国民经济水平，但是原有的统计方式也并没有完全被取代，而是调整为市场经济体制下的宏观经济分析方法。所以说，经济体制改革催生了宏观经济统计分析，同时宏观经济统计分析也为国民经济的发展做出了巨大的贡献。

二、宏观经济统计分析的特点

1.实证性

宏观经济统计分析是建立在现实客观的基础之上的经济分析方法，具体有三个方面的表现特征：一是从现实出发，分析经济运行规律；二是以具体的时间和空间为约束，也就是说，宏观经济统计分析所使用的统计变量是有时间下标和空间范围的；三是依据事物本身的发展规律与统计分析方法相结合进行的分析。

2.综合性

宏观经济统计分析的综合性特征表现在四个方面：一是总量综合，是指宏观经济总量、结构、经济关联度的综合；二是数据综合，是指总括性数据、结构性数据和关联性数据的综合；三是方法综合，是指统计方法、逻辑方法和辩证方法的综合；四是学科综合，是指经济学、管理学、统计学和计量经济学的综合。

3.假定性

从现实出发进行的宏观经济统计分析，不能排除微规因素的影响，但是为了更好地分析宏观经济，一般把微规因素作为条件假定不变，这是宏观经济统计分析的一个特点。

三、宏观经济统计分析的发展问题

虽然宏观经济统计分析的产生和发展为我国的国民经济统计分析做出了巨大的贡献，但是在发展和实践当中也遇到了一些问题。首先就是摸着石头过河，宏观经济统计分析是在我国特有的社会主义经济体制下演变而来的，没有实际经验可以借鉴，可以说它的发展也是在摸着石头过河，在不断的探索前进当中难免会犯错误。其次国民经济具有整体性和层次性的特征，想要对国民经济进行既整体又分层次的分析，是一个很困难的难题，这就需要不断地发展和完善宏观经济统计分析。

四、宏观经济统计分析的发展方向

面对着宏观经济统计分析自身的缺陷以及国内外经济的不断变化，宏观经济统计分析必须要不断地发展和完善，才能继续更好地为我国的国民经济发展做出贡献。

1.建立科学的信息数据搜集整理体系

随着互联网的不断发展，进入二十一世纪以来，信息技术的发展已经成为时代的大背景，所以只有建立科学的信息数据搜集整理体系才能运用海量的数据进行更佳的宏观经济统计分析，这对于进行更全面的国民经济分析来说是至关重要的。

如果想要充分地利用互联网发展时代下的大数据，就必须从政府各部门的信息数据做起，必须大力发展政府公共数据共享平台，让这一个数据基础作为宏观经济统计分析的发展基石。一旦数据平台搭建完善，全国的信息可以共享，那么宏观经济统计分析就可以充分发挥其作用，更加准确地衡量出国民经济发展情况。

2.以创新型国家为目标的统计分析

2006年，我国提出了创新型国家建设目标，这就说明创新能力的重要性，所以宏观经济统计分析也必须以创新能力为重要内容。创新是第一生产力，所以即便是宏观经济统计分析也必须不能一成不变。事实上，科技统计如何融入经济统计并且让创新分析能力建立在经济体系中成为核心要素，是分析研究发展上一个大的发展方向。

3.产业结构分析和金融统计分析

我国的产业结构调整一直是近些年经济发展的重点，也是我国经济社会全面转型的重要核心内容。所以从发展的角度来看，产业结构的统计分析将是我国宏观经济统计分析的重要内容之一。

除此之外，金融统计分析也十分重要。因为金融体系在我国的经济发展当中有非常重要的地位。我国改革开放之后，金融改革和发展对经济的发展起到了很大的促进作用，所以必须要进行金融统计分析，保证宏观经济统计分析的准确性。

五、结束语

我国改革开放三十多年来经济得到了突飞猛进的发展，而这当中宏观经济统计分析功不可没。但是随着内外部环境的变化，必须充分完善宏观经济统计分析，这样才能让宏观经济统计分析继续为中国的发展做出贡献。

参考文献：

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关键词：

宏观经济统计分析；统计方法；关键问题

从概念上来看，宏观经济统计分析是建立在经济学、统计学知识体系基础上，以统计知识为核心，围绕经济学知识进行研究和分析。在我国社会主义市场经济体制下，宏观经济统计分析的内容也经历了几个不同发展阶段。在以计划经济为主时期，宏观经济统计分析主要运用计量经济学知识，利用数理统计和模型分析，来完成对国民经济运行系统的优化和平衡。同时，借助于政府统计系统，从国民经济运行相关数据分析中，对计划执行情况进行研究，改进下一阶段计划经济重大问题。这一时期的计划经济为宏观经济统计分析提供了基础数据，但是，对于统筹兼顾、优化管理为主体的计划经济管理思想是一以贯之的。从我国统计学发展历程来看，对于宏观经济统计分析的内容，概况的讲，主要是围绕国民经济主要经济指标来展开，如利用国民经济账户、投入产出、资金流量表、国际收支平衡表等，从各个核心部门、核心指标、核心统计体系中来分析国家、产业的发展状况，减少经济危机的发生。改革开放以后，我国宏观经济统计分析，借鉴了马克思社会再生产、计划经济管理理论，同时借鉴了国民经济核算体系理论思想，完善了我国国民经济综合平衡统计方法，逐步实现了财政、信贷、外汇、物资的四大平衡。在以信息社会、大数据时代为特征的第三阶段，宏观经济统计分析将实际问题作为研究重点，特别是经济学与现实问题的关联，大数据环境下数据的可比性，统计分析方法的科学性和实效性等。

一、宏观经济统计与宏观经济统计分析概念研究

我国国民经济统计主要依托国民经济核算体系，包括经济循环理论下的宏观经济统计指标体系，以及各类标准、统计分类等内容。宏观经济统计，从概念上理解为从宏观上来探讨经济运行过程及结果的统计测度理论和方法。从统计范围来看，主要从经济活动中来获取统计数据，包括各类经济活动的信息整理、也包括各类统计部门设计的用于统计实际数量的调查资料。统计学是依据统计学理论，运用统计学方法来对各类经济信息进行统计分析，如利用抽样调查来进行统计分析，以实现对样本总量的推断；在获取相关统计数据内容时，常用的统计方法有分类法、关联统计法、变化率统计法、总量统计法、结构统计法等。信息化社会的发展，特别是基于网络技术的电子商务平台的建设，使宏观经济统计分析的独立性和地位更趋重要。概括来讲，经济统计分析从统计方式、统计数据上来全面认识经济获得，并从有效分析中提升经济发展水平.宏观统计数据的测度方式及搜集方法，与传统的调查方法，如普查、抽样调查、统计报表相类似，在现代经济统计中，增加了软统计内容，如抽样问卷、心理量表等。宏观经济统计分析是建立在宏观经济统计基础上，利用统计学理论和方法，以实证经济分析来处理统计结果。从概念上来看，广义的宏观经济统计分析包括的经济活动较多，不仅有重要的宏观经济指标内容，还有其他与国民经济管理相关的统计分析。微观来讲，宏观经济统计分析主要从经济问题的统计分析研究中，来构建统计分析模型，并从统计分析变量或指标中探析统计数据所反映的结果。

二、宏观经济统计分析体系研究

1.宏观经济统计分析内容

宏观经济统计分析体系包括宏观经济学目标、宏观经济管理目标和宏观经济统计目标三项内容，对于宏观经济学目标，主要从宏观经济统计分析对象，如社会总供给、总需求等建立均衡统计分析，从国民收入分配统计分析中来构建各项统计指标，如产业结构统计分析、经济周期统计分析、知识经济发展与创新统计分析、消费-投资需求分析、通货膨胀统计分析等等。宏观经济管理目标主要从宏观经济运行体制及组织结构上，围绕国家经济社会重大战略开展统计分析。如创新型国家经济战略、科教兴国战略、财政政策、货币政策、城镇化区域发展战略、可持续发展战略等等。宏观经济统计目标主要从国家统计、部门统计、行业统计、区域统计等层次化统计数据基础上来开发，围绕社会创新、政府管理、科学研究等内容展开统计方法创新。

2.宏观经济统计分析问题

宏观经济统计分析是政府统计工作的重要内容，一方面归结为制度化的统计分析工作，另一方面表现为专题型或问题型统计分析工作。在制度化统计分析工作中，围绕政府统计调查指标体系，从宏观经济运行过程及结果中来搜集数量特征、数量关系，并从宏观经济运行情况综合表现上来剖析主要问题和成功之处；对于各项宏观经济政策措施的执行情况进行跟踪，对执行效果进行对照分析，并从存在问题中来提出应对建议。如国家统计局和各下属统计单位，每年要对上一年度的统计工作进行汇报，以经济分析白皮书形式进行综合。制度化宏观经济分析工作，能够从社会生产、市场供需、收入分配、金融市场化、国际收支等多方面进行呈现，既有动态指标，也有近期、中长期发展趋向分析。宏观经济专题统计分析具有灵活性和变化性，主要是围绕不同时期的经济工作，从经济问题中来展开针对性调查统计分析。其特点表现在：一是对所研究的问题或专题具有较深的研究；二是多采用多重调查方法来实现对专题问题的全面分析，如抽样调查、软实力调查、问卷调查等的综合使用；三是运用现代信息技术来提升统计分析能力，特别是用网络化平台技术来弥补传统调查方法的不足，改善数据质量等。

三、宏观经济统计分析方法研究

宏观经济统计分析方法具有多样性，针对不同问题，有搜集数据、整理数据方法，也有针对经济问题的分析方法，还有基于统计描述和探索性数据分析方法。总的来看，对于宏观经济统计分析工作，多种方法的综合运用有助于提升宏观经济统计分析的科学性和有效性。对于宏观经济统计分析，不同领域所涉及的统计方法具有交叉性。但对于宏观经济分析中动态经济分析、静态经济分析、比较动态经济分析、比较静态经济分析方法所反映的经济学问题，能够从全面质量管理方法中体现目标、过程、方法、绩效、因素等统计描述信息，改善统计分析的应用实效性。主要常用的方法有因素分析法、指数分析法、弹性分析法、时间序列分析法、应用回归分析法和多元统计分析法等。对于不同经济变量体系的描述，根据经济运行过程及数量特征，从所选定的指标变量上来进行估计，包括推算、核算和估算等方法。描述性统计分析方法是基于统计分析应用，从构建基本逻辑架构中来分析客观存在的相关变量之间的关系；由于经济活动中各经济关系之间存在动态性，需要从经济分析的聚类、因子分析等方法中，运用分层回归、分位回归以及协整分析方法来转换，以促进对各项分析指标体系进行综合评价和反映。同样道理，在宏观经济统计分析方法研究中，面对大量微观性数据，如何发挥统计变量测度及过程变量特征分析优势？实践中常用统计系统描述方法，将系统分类及归纳至分位、分层、立体、动态的复杂系统中，从探索各关系变量及因素之间关系上来进行描述性分析。如在人口普查以及经济普查中，对于各类模拟系统方法的运用，主要从各因素的顺序识别和组内方差缩小、组间方差扩大上来实现动态过程的科学推断，提升核心主体的统计分析精度。

四、宏观经济统计分析的趋向研究

从宏观经济统计分析的应用来看，当前社会环境下面对更多挑战，其主要研究方向有以下几点：一是做好对国家经济社会发展管理的重要决策导向研究，特别是在信息技术快速发展背景下，从海量数据分析中来挖掘科学的信息资源，来优化和辅助市场化竞争、产业竞争及区域、国际间的竞争需要。哈佛大学加里·金（GaryKing）提出“信息革命背景下，对于海量数据资源的统计分析，将席卷商业界、学术界和政界”。建立在大数据基础上的精细化测量行为研究，从经济领域、商业领域来拓宽延伸，以促进社会发展；二是顺应大数据时代的发展机遇，在中国特色社会主义市场经济转型关键期，从协同政府、行业、经济、社会发展关系的角度，以政府公共数据共享平台建设来完善社会发展科学管理水平，从中长期发展政策分析中来进行科学谋划和实施。对于统计信息平台中的活动、业务、行政记录、财务信息等资料，要按照统计数据的统一化要求进行科学转换，增强宏观经济统计分析的决策科学化能力；三是强化创新型国家建设统计分析工作，围绕国家创新能力、国家创新体系建设发展要求，从国家科技政策制订，到各项经济统计工作的实施，都应扎实推进宏观经济统计分析在经济建设中的核心和驱动地位；四是构建高端化的产业结构统计分析模型，围绕我国全面转型过渡期的产业结构现状资料，从构建“三高一低”产业结构高端化统计目标入手，加大对信息化金融产业的创新，延长产业价值链，增强产业辐射及带动作用，优化产业结构向高端化进程转移；五是注重金融统计分析，完善我国金融管理体系，提升金融管理效率。在建设金融服务业与其他产业的协同发展上，发挥统计手段来全面跟踪和优化我国货币政策服务环境，挖掘金融数据，加大金融风险监测和防范；六是注重宏观经济空间统计分析，依托大数据时代数据集中化平台，为宏观经济统计分析创造有利环境，实现大数据的共享、合作和协同发展，真正实现大数据的整体效益。

参考文献：

[1]赵彦云,周芳.试论大数据时代中国政府统计改革发展新模式[J].教学与研究，2014(01).

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引言

股市泡沫是指股票价格偏离基础价值的现象。这一现象是理论研究领域与实践领域长期以来关注的主题。人们一直试图回答这样两个问题:股市泡沫从何而来?股市泡沫的影响如何?事实上,泡沫来源于投资者过高的预期,而预期的形成是一个复杂的、动态的过程。经济过热、信贷扩张、从众行为……都可能导致泡沫的产生。反过来,泡沫也可能进一步影响经济情况和人们的行为。当这种相互作用机制导致市场中出现极度泡沫时,随之而来的是市场崩溃,甚至是金融危机(金德尔伯格,2000)。

近几年来中国股市也出现了股价飚升、继而暴跌的现象。在中国特殊的转轨经济时期,股市泡沫的形成机理更为复杂。而这一机理产生和发挥作用均是以一定宏观经济情况为背景的。从这个角度而言,股市泡沫与宏观经济存在着直接或者间接的关系。在股市大起大落的同时,宏观经济情况也处在波动之中。

本文通过选取1998-2002年中国宏观经济和股市数据,构造宏观经济综合指标和泡沫指标,定量分析近年来中国宏观经济与股市泡沫之间的相互关系。本文得出的结论是:中国宏观经济总体情况与股市泡沫存在正向相关性,相关系数为0.2245;泡沫指标与提前5-9个月的宏观经济综合指标的相关系数则超过了0.5;此外,在选取12个滞后项数时,宏观经济综合指标是泡沫指标的格兰杰原因。

本文的结构包括以下几个部分:第一部分是简单的文献回顾,第二部分介绍指标体系和数据的选取,第三部分是实证研究结果,第四部分是结论以及对结果的进一步讨论。

一、文献回顾

经济学和金融理论对宏观经济波动与股市波动之间的关系已经进行了大量的论证。例如,Fisher(1933)从美国大萧条的教训出发,提出宏观经济波动始于金融市场的观点,他认为大萧条是金融市场运行失常的结果,而负债过度和通货紧缩是金融市场产生大动荡的根本原因。Minsky(1975,1986)对金融市场和实体经济中存在的正反馈机制进行了分析,并提出了金融不稳定假说,以此对宏观经济波动进行解释。金德尔伯格(2000)则从宏观经济过热出发,探讨金融泡沫的产生。在实证领域,Friedman(1988)的研究发现,美国货币供应量和货币流通速度均可以用来解释股价的变动。

在国内的实证研究中,研究者主要是通过建立一些宏观经济指标与股票价格指标之间的数量模型,检验二者之间的关系。赵志君(2000)的研究表明我国股票市值与GNP的比值和GNP增长率严重负相关,他指出证券市场明显缺乏理性,股票价格晴雨表的作用在中国经济中根本不存在。施东晖(2001)用工业总产值、社会商品零售总额、固定资产投资、居民消费价格指数、狭义货币供应量等宏观经济指标为自变量,以上证综合指数每月底底收盘指数为应变量进行检验,结果显示股市走势只和狭义货币供应量有关,据此认为中国股市的价格上涨属于典型的“资金拉动”型。罗健梅,王晓黎(2003)的研究表明衡量利率的指标与衡量股票价格的指标之间存在一种较强的负相关关系,即利率上升时股票价格会下降;利率下降时股票价格则会上升。

可以看到,我国目前的研究往往通过选取一些宏观经济指标,如GDP、固定资产投资、利率、消费等,分析单个指标与股票价格之间的关系,没有考虑这些指标对股票价格进行影响的综合效应。此外,已有的研究主要关注宏观经济情况与股票价格之间的关系,这里的股票价格即包含了反映基础价值的合理部分,也包含了偏离基础价值的泡沫部分。本文将通过构建一个宏观经济的指标体系,用反映总体宏观经济情况的综合指数与股市泡沫指数进行计量分析,检验总体宏观经济与股市泡沫之前是否存在相互影响的关系。

二、指标与数据的选取

本文的目的是检验宏观经济总体情况和股市泡沫之间的关系,因此需要选取衡量宏观经济总体情况的指标和反映股市泡沫的指标。

宏观经济总体情况是通过多个经济变量在不同的经济过程中体现出来的。为了更加准确和全面地刻画宏观经济的变化有必要建立一个综合指标体系。在这里我们借鉴了刘恒、陈述云(2003)对中国经济周期进行研究的方法和结论,通过一个综合指标体系,计算经济波动综合指数。这个综合指数由6个具体的指标组成:即工业增加值、固定资产投资总额、社会消费品零售总额、商品零售价格指数、货物周转量、进出口总额。综合指数的计算步骤可以简要概括为:第一,计算各个指标增长率(),增长率按照各自的每月累计数比上年数计算而得;第二,计算各个指标的波动系数();第三,确定各个指标权重,权重的计算方法为将6个指标的波动系数加总,即;然后分别计算每个指标的波动系数占波动系数总数的比

例,即并将这个比例作为该指标的权重;第四,计算综合指数,即先计算各个指标的增长率乘以其权重CI,然后加总得到综合指数。我们用这个综合指数CI来反映

总体宏观经济发展状况,指数的轨迹代表了宏观经济的波动情况。计算指标的数据来自1998年1月到2002年4月国家统计局公布的月度“主要经济统计指标”(转引至刘恒、陈述云,2003)。

对股市泡沫进行计量一直是理论研究的一个难点。泡沫是市场价格偏离基础价值的部分,而基础价值是股票在未来产生的收益流的贴现。由于股票的未来收益流是不确定的,因此基础价值难以衡量,并进一步导致股票的泡沫难以进行精确的计量。在研究中比较通用的方法是用股票的市盈率来代表股票的泡沫。市盈率是每股价格占每股盈利的百分比,它实质上是股票的相对价格,在一定程度上代表了股票价格对基础价值的偏离。市盈率既可以用来反映个股泡沫的含量,也可以作为对股票市场运行状态的总体描述,进而对整个股市的泡沫判断有重要的意义。由于我国深市与沪市的股价存在高度的相关性,我们选取了我国深圳交易所从1998年1月到2002年4月的月度平均市盈率作为我国股市泡沫的代表,数据来源于《深圳证券交易所市场年鉴》(1998―2002)。平均市盈率B的计算公式是:

B(平均市盈率)=股票总市值/股票总收益

=(收市价×总股本)/(每股盈利×总股本)

我们将通过对CI和B这两个指标的分析,检验宏观经济总体情况与股市泡沫之间的关系。

三、实证分析及其结论

我们选取了1998年1月至2002年4月期间的宏观经济综合指标CI和泡沫指标B,分别有52个观测对象。下图显示了宏观经济和泡沫指标在这一期间的走势。从图中可以简单判断宏观经济综合指标提前于股市泡沫的波动,例如宏观经济综合指标出现波峰的时间普遍早于泡沫指标。这种现象似乎有悖于“股市是宏观经济晴雨表”的一般看法。下面我们将通过进一步的相关分析和ADF检验和因果检验来说明二者之间的关系。在检验中应用的统计软件是Eviews。

(一)相关性分析

相关系数表示了两个变量之前的联系程度。如表1所示,宏观经济综合指标CI和泡沫指标B之间的相关系数仅为0.2245。这表明同一时期的CI和B虽然存在正向相关的关系,但是联系程度较低。从图1的走势图中我们已经看到CI和B的波动存在时间上的差异,因此,我们进一步分析这两个变量的跨期相关系数。图2是本期泡沫指标与前i个月的宏观经济指标CI的跨期相关系数图,i表示提前的月数。图中显示泡沫指标与提前5-9个月的宏观经济综合指标的相关系数都超过了0.5,最高的相关系数0.5709出现在本期泡沫指标与提前7个月的宏观经济综合指标之间。图3是本期泡沫指标与后i个月的宏观经济指标CI的跨期相关系数图,i为滞后的月数。与图2相比,图3的相关系数普遍较低,最高的相关系数0.2487出现在B与滞后2个月的CI之间。跨期相关系数分析表明泡沫指数与前期的宏观经济综合指数存在较高的相关关系,也就是说股市泡沫的变化滞后于宏观经济的变化。

(二)ADF检验

相关检验之后我们将进行因果检验,但由于检验变量之间是否存在因果关系的前提是各变量是否服从单位根过程,即变量序列是一阶求积过程(Integrated of one Order),记作I(1),因此我们将先进行单位根检验。常用的单位根检验方法是ADF检验(Augmented Dickey-Fuller),其回归方程式为:

其中为变量序列的一阶差分,t是时间或趋势变量,因为时间序列数据往往具有自相关性,因此加入项以消除变量自相关的影响。若检验结果δ显著为0,则说明变量是单位根过程I(1);否则,若δ显著异于0,则表明变量是一稳定过程I(0)。表2列出了我们需要研究的两个时间序列CI和B的ADF检验结果。

表2的检验结果表明,宏观经济综合指标CI与泡沫指标B的ADF值的绝对值全部都小于1%、5%和10%临界值,因此我们接受原假设,即它们都服从I(1)过程。这样我们就可以进一步对它们进行因果关系分析。

(三)格兰杰因果检验

两个变量之间存在相关关系不一定意味着存在着因果关系。为了进一步考察宏观经济综合指标和泡沫指标之间的因果导向,我们采用了格兰杰因果检验(Granger causality test)方法。

格兰杰因果检验假定有关宏观经济综合指标和泡沫指标每一变量的预测的信息全部包含在这些变量的时间序列之中。检验要求估计以下的回归:

其中干扰项,假定为互不相关。方程(2)假定当前的宏观经济综合指标CI与CI自身以及泡沫指标B的过去值相关,而方程(3)也假定当前的B与B自身以及CI的过去值相关。

我们选取了不同的滞后项个数,得到了方程(2)和(3)不同的回归结果,如表3所示。

检验结果显示,只有在选取12为滞后项数时,我们有近似95%的把握说宏观经济是泡沫的原因。在表中显示的其他情况下,宏观经济指标和泡沫指标均不存在因果关系。

四、结论

通过以上分析我们得到的结论是中国宏观经济总体情况与股市泡沫存在正向相关性,相关系数为0.2245;泡沫指标与提前5-9个月的宏观经济综合指标的相关系数则超过了0.5;在选取12个滞后项数时,存在宏观经济综合指标到泡沫指标的因果关系;此外,不存在股市泡沫指标到宏观经济综合指标的因果关系。也就是说,股市泡沫与前期的宏观经济情况有一定的相关关系,近12个月的宏观经济情况是当期股市泡沫存在的原因,而股市泡沫对宏观经济没有反馈作用。

宏观经济发展导致股市泡沫产生是以投资者的预期为传导中介的。这是因为股市泡沫产生的直接原因是投资者对股价的预期超过了股票的基础价值。宏观经济发展状况良好将使市场普遍存在乐观的情绪,使投资者对股票市场产生较高的预期,推动股票价格偏离基础价值。当这种看涨的预期在投资者之间传播时,由于从众心理或者羊群效应的存在,自我强化(self-reinforce)和自我实现(self-fulfillment)机制将使价格进一步偏离基础价值,产生股票泡沫(Thomas Lux,1995)。在我国当前经济和证券市场发展的条件下,上市公司资产质量普遍太低,上市公司没有投资价值,投机之风盛行。这就迫使投资者更加关注于上市公司基本情况之外的信息,因此作为外部信息之一的宏观经济情况将对投资者的预期产生重大的影响。

虽然我国当前的股市泡沫还没有对实体经济产生显著的效应,但是金融市场的发展历史已经证明过度的股市泡沫对实体经济的发展、对资本市场的规范化以及对投资者权益的保护等都有较大的负面效应,防范股市泡沫有着十分重要的意义。

参考文献

[1]Fisher Irving,1933,The Debt-Deflation Theory of Great Depressions,Econometrica,Vol.1,No.4.

[2]Friedman.M.,1988,Money and the Stock Market,Journal of Political Economy,April,221-244.

[3]Minsky Hyman p,1971,Financial instability Revisited;The Economics of Disaster,Reappraisal of Federal Reserve Discount Mechanism.

[4][美]查理斯•P•金德尔伯格.2000,经济过热、经济恐慌及经济崩溃――金融危机史[M].北京大学出版社.

[5]刘恒,陈述云.2003,中国经济周期波动的新态势[J].管理世界.

[6]刘澜飚,范小云,2001,股票价格膨胀与中央银行政策反应[J].南开经济研究.

[7]刘霞辉.2002,资产价格波动与宏观经济稳定[J].经济研究.

[8]罗健梅,王晓黎.2003,股票价格和利率相关关系的实证分析[J].统计与信息论坛.

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[DOI]10.13939/ki.zgsc.2016.42.028

2015年9月份，国务院与工信部联合印发了《促进大数据发展行动纲要》，明确要求在“十三五”规划中重点推动大数据的发展和应用，建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制，这也为在大数据时代下更加精准、更加高效地开展宏观经济分析提供了政策保障。

1 大数据在宏观经济分析中的重要作用

1.1 为宏观经济分析提供丰富的数据支持

我国经济发展正处于“三期叠加”的关键时期，影响宏观经济发展的因素也是多种多样，要想保证宏观经济分析结果的准确性和时效性，就必须以大量的数据信息做样本，对数据样本进行客观、专业的处理和评估。传统的宏观经济数据获取方式存在诸多弊端：一方面是数据样本数量有限，难以反映出影响宏观经济发展的整体因素；另一方面是数据获取途径少，时效性低，往往与现阶段的经济发展现状不相符合。而大数据技术借助于计算机、互联网和电子信息技术，能够在短时间内获取各个部门、各个行业的经济发展数据，例如全国旅游消费总额、全国商品房年销售总量等。可以说，只要数据分析部门获取了相应的数据调查权限，就可以随时调用管辖范围内与宏^经济分析相关的数据内容，从而极大地丰富了宏观经济分析所需的样本容量和样本种类，确保了宏观经济分析的准确性和时效性。

1.2 为宏观经济分析提供更多的方法

传统的宏观经济分析手段，由于受技术条件和工作理念的影响，往往采用统计分析和随机抽样分析的方式，近似地反映或推断出宏观经济的分析结果。随着市场经济的深化改革和我国经济体制结构的转变，传统的宏观经济分析手段难以适应国家经济发展的需要，云时代的到来和大数据技术的出现为宏观经济分析提供了更多种类、更加简便的分析方法。例如，传统的宏观经济分析由于获取数据困难，因此采用“随机抽样反映整体”的分析方法，其分析结果与实际情况必然会存在较大误差；而大数据的分析是以海量的数据样本为基础，并且样本种类丰富，基本上涵盖了影响宏观经济发展的所有行业，在此基础上得出的分析结论无限趋近于我国宏观经济发展的实际情况，提高了宏观经济分析的可靠性。

1.3 优化了宏观经济分析的技术

大数据分析与单纯的计算机数据统计的不同之处在于：计算机数据统计只能进行初步的数据分类和整理，并以数字、图标等形式展示出来，虽然具有较强的直观性，但是不能深层次地反映宏观经济内容。而大数据分析融合了计算机、电子信息和数学建模等多个专业技术，以海量数据为基础，建立数学分析和统计模型，利用分析模型对数据进行深层次的分析、处理和加工，并结合了语音识别、图像识别等技术，提高了数据分析技术的专业化水平。

2 大数据在宏观经济分析中的机遇与挑战

2.1 大数据时代宏观经济分析具有的机遇

大数据技术融合了多种现代化数据获取和分析技术，为宏观经济的精确分析提供了诸多便利条件，从当前的发展形式看，大数据在宏观经济分析中的主要机遇有以下几方面：首先，大数据技术使“在短时间内获取海量数据”成为了可能，为宏观经济分析提供了必要的基础保障。无论是进行宏观经济分析还是其他各类专业统计，数据获取都是最基础也最为关键的环节。数据样本的丰富度和样本容量，直接决定了后期分析结果能否反映实际情况，而数据样本越多，则最终分析结果越趋近于实际。除此之外，宏观经济是一个动态发展、不断变化的过程，这就要求数据样本在“获取-分析-得出结论”这一过程中占用尽可能少的时间。因此，数据分析师历来重视数据样本数量和样本获取速度，大数据技术兼具上述两种分析要素，在宏观经济分析中占据较大优势。其次，大数据扩充了宏观经济分析的空间广度，使数据价值得以体现。通过计算机互联网获取基础的数据信息，不仅能够有效跨越时间和空间的限制，而且在数据价值上也得到了一定的提升，并且利用专业数据分析软件和数学模型，拓展了数据所包含信息的深度与广度，为新时期进行宏观经济分析提供了有力支持。

2.2 大数据时代宏观经济分析面临的挑战

大数据技术在带来诸多便利的同时，其自身也存在着一些有待改进的地方，主要表现为：首先，大数据所采集的数据量大，但是缺乏有效的数据筛选标准，导致数据中夹杂着部分无用或不相干的信息。例如我们在采集“全国旅游消费总额”相关的数据时，可能会搜索到与旅游相关的“交通运输量”的信息，但是这些信息并不会对宏观经济分析起到影响，反而增加了样本总容量。因此，如何加强信息甄别和筛选，是下一步大数据技术优化的重要内容；其次，数据的安全性仍然有待提高。由于前期采集数据量非常大，但是进行宏观分析是一些相对漫长的过程，这些数据在保存期间如何确保安全性，关系到后期宏观经济分析的最终结果。虽然部分数据库建立了相对完善的防火墙和病毒查杀系统，但是也很难彻底根除非法访问的风险；最后，大数据时代的宏观经济分析需要大量专业化人才，但是从现阶段相关从业人员的整体情况看，大数据分析人才数量难以满足行业发展需要。

3 提升大数据对宏观经济分析作用的对策

3.1 构建良好的大数据获取环境

政府应当主导建立一个大数据的收集体系，在一些重要的宏观经济领域制订大数据的收集计划，从而保证大数据的获取。为此政府部门应当做好以下具体的工作：首先，政府部门要从思想认识上提高对大数据的重视程度，对于大数据在宏观经济研究中的价值予以认可。从而在实际的工作中能够形成稳定的资金投入并在政策法规上为大数据的应用提供便利条件。其次，政府应当加大高校或者是相关研究机构在大数据应用上的研究投入力度，支持研究机构在大数据应用上的深度挖掘，从而更好地发挥大数据的作用。最后，政府应当支持企业采用现代化的信息管理手段，从而为大数据的获取提供基础性的条件。利用企业的信息化系统可以快速地获取企业的相关发展数据信息，从而为宏观经济的大数据分析提供基础材料。

3.2 提升大数据的采集与管理工作水平

制定规范化的大数据采集与管理体系，保障用于宏观经济发展的大数据均能够得到有效的采集，并且还要确保数据的真实性。在利用大数据进行宏观经济的分析中大数据是基础的分析材料，所以有效地采集到大数据是十分重要的。首先，要规范大数据的采集工作流程，制定科学的大数据采集体系，从而促进大数据采集工作的有序开展。其次，对于在大数据采集过程中因小集体利益而不配合采集的个人或者是单位，应对其进行一定的处罚，从而威慑这些干扰大数据采集工作的不良情况。最后，要对大数据采集人员进行培养和提升，从而使其掌握较为熟练的大数据管理技能，为大数据的更好地应用提供条件。

3.3 培养大数据分析与应用人才

在大数据的应用中人才是其中的关键性组成部分，高素质的大数据分析与应用人才能够为宏观经济的分析提供有力支撑。为此，就必须在大数据人才培养上进行改进和提升。为此，应当做好以下内容：首先，政府部门应当重视大数据分析与应用人才的培养，出台各类支持性的培养政策。其次，高校应当根据现实的需求而开始相关的专业和课程，从而发挥大数据分析与应用人才培养的基地作用，以便为社会输送大量的大数据专业应用人才。最后，企业也应当在大数据人才培养上做出自己的贡献，对于企业内部的数据管理人员进行专业技能提升的培训，从而帮助他们掌握更多的大数据分析与应用的实际技能。

4 大数据与宏观经济政策制定

大数据革命为政府的宏观经济政策制定提供了机会。政府在政策制定上可以通过大数据分析系统提升公共服务质量，增加服务种类，并为公共服务提供更好的政策指导。同时，在大数据分析的运用、提高效率与其他政策和技术协同以及为公共服务领域带来变革等方面，政府可以加大重视和投入力度，为经济的进一步发展提供支持。

大数据给政府的经济统计工作带来了巨大影响。首先，面对大数据带来的技术变革，政府应该将其纳入政府统计之中。经济统计要充分利用大数据时代提供的技术和条件，促进政府统计工作的变革。例如“10亿价格项目”便是政府应对大数据变革的成功典范。其次，面对大数据带来的统计对象扩充，政府不但应当重视结构化数据，更应当重视挖掘非结构化数据，以期找寻出恰当的经济统计指标。大数据时代，非结构化数据包含更多信息，而且利用互联网进行的数据挖掘，不仅可以得到数字资源，文本数据也可以通过挖掘获得。最后，面对大数据带来的统计资源的拓展，政府应该将其统计资源拓展到政府以外，重视拓宽其他数据资源。在过去，政府靠自己的力量收集数据，但在大数据时代，人人都是数据的制造者。例如，谷歌和百度等数据巨头拥有大量政府无法获取的数据资源。政府要想办法让数据巨头将数据放到统计中来，而不能仅靠自己调查统计。

5 结论与展望

大数据时代极大地拓宽了信息来源、提高了获取信息的时效性，同时，新信息的非结构化对宏观经济分析的技术和方法提出了新的要求。在大数据背景下，由于数据噪声的存在，宏观经济数据挖掘变得十分重要，这就要改进技术，加强对非结构化和半结构化数据的挖掘。实时、快速、海量的数据为更加准确的宏观经济预测提供了可能，宏观经济预测模型也有待于进一步更新。在大数据时代，可以将机器学习算法引入宏观经济分析，改进宏观经济分析技术，解决“维数灾难”，提高宏观经济分析的准确性。大数据时代也将促进政府经济政策制定的变革，提升政策的时效性，提高政府服务效率。

参考文献：

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[2]崔光N.房地产价格与宏观经济互动关系实证研究――基于我国31个省份面板数据分析[J].经济理论与经济管理，2013（1）：157-162.

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【中图分类号】G424.1 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2014）7-0191-02

在我国的高等大学教育中，宏观经济学广泛涉及到财务、管理、物流、信息、人文等诸多专业，各专业对宏观经济学的高要求使得在宏观经济学教学过程中，不能像其他学科一样基础性教学，而是要不断提高教学质量，确保学生充分掌握宏观经济学的要点。由于宏观经济学自身多样性的特点，如表述方式多样、理论模式复杂、与社会联系紧密、社会实践性十分强，这些特点增加了宏观经济学的教学难度。

在高等学府教学过程中，由于宏观经济学是其他学科的基础，往往针对低年级学生开设，用于培养学生的自主创新能力，发现、分析、解决问题的能力。为提高宏观经济学教学质量，我国高等教育要结合国外的先进的宏观经济学教学模式，加强对国外宏观经济学教学研究，结合我国社会经济实际情况，大力发展宏观经济学探究性学习模式，做到对学生的全面培养，不断提高学生的自主学习能力，探究问题的能力，不断提高宏观经济学教学质量，促进我国宏观经济学教学模式的创新。针对我国教育现状，在宏观经济学探究性教学过程中，要按照以下几个步奏进行：

一、成立学习研究小组。

在宏观经济学教学过程中，针对学生的各自特点，将学生分为若干个学习探究小组，并给各个小组安排恰当的指导教师，形成一个完善的探究性学习团队。

在教师教学中，也要结合各个教师研究方向的不同，制定科学的教学体系，充分利用教师掌握的专业特长，对学生全面化培养，多角度教学，不断提升学生掌握专业知识的能力。

在教学过程中，教师在传授知识的同时，要大力指导学生进行团队科研创作。给不同的小组提出一定难度的课题，各个小组在相应指导教师的带领下，进行科研创作，促进教师、学生共同学习创作，加强师生交流，在创作同时，也不断提升了学生掌握的知识技能，提高了专业知识的应用能力。

二、加大基础知识学习

由于宏观经济学主要针对低年级学生开设，学生专业知识掌握程度有限，缺乏对宏观经济学的理论性认识，对宏观经济学基础知识掌握不足，专业水平极低，为方便以后经济教学，因此，要加强对学生基础知识的学习力度，提高学生宏观经济学基础知识掌握水平，为学生今后的学习奠定一定的理论知识基础。

由于经济组块表述方式多样、理论模式复杂、与社会联系紧密、社会实践性较强，在经济教学过程中，学生容易把相同概念的不同解释搞混，使得教学质量不高，为提高红宏观经济学教学质量，教师在教学过程中，要充分结合不同理论的特点，对宏观经济学相应的概念进行全面的讲解，并举出恰当的例子予以补充，促进学生对基础知识的全面、充分吸收，从而提高教学质量。

三、扩宽学生解决问题途径

宏观经济学所解决的问题主要是对社会经济资源的合理分配，解决资源配置和使用问题，从而促进社会经济的科学发展。由于宏观经济面临的问题多种多样，宏观经济学研究方法多而杂，这就要求在教学工作中，要提高学生解决问题的能力，针对不同的问题，采取科学、合理的措施予以解决，扩宽学生解决问题的途径。

四、正确指导学生对待问题

在宏观经济教学工程中，要大力培养学生的问题意识，正确指导学生科学对待经济问题。在看到一个现象时，要求学生能从现象看到事物的本质，并针对事物存在的问题提出相应的解决方案。例如在进行失业经济学讲授过程中，教师提前让学生针对学校食堂的运营情况进行了调查分析，课堂上，教师让学生对自己看到的现象进行了阐述，学生们积极对所观察到的现象进行了述说：食堂有的饭菜销售情况不佳、有时食堂营业状况不好，就餐人员过少、部分同学不吃食堂的饭菜等等。之后，教师让同学们针对自己所看到的现象进行原因分析。在经过一轮分析探讨过后，大家总结出食堂运营状况主要与食堂饭菜质量有关，不合口的饭菜使得学生不愿意去食堂就餐，同时，食堂运营受天气影响较大，雨天、阴天等就餐人员也过少。之后，大家对如何提高食堂营业质量进行了探讨。在这个过程中，教师积极引导学生对日常生活中的现象进行了简单的分析，正确引导了学生发现问题、分析问题、解决问题的能力。

结语

总之，在我国宏观经济教学过程中，引入探究性教学模式，可以提高宏观经济学教学质量，不断创新我国经济教学理论，提高我国宏观经济学教学水平。这对我国未来经济教学起到了十分重要的示范作用。