我国宏观经济景气指数研究

　　内容摘要：受新冠肺炎疫情、全球竞争加剧等因素叠加影响，当前世界经济形势更趋复杂，准确分析、预测、预警宏观经济走势的难度进一步增加，对景气监测提出了更高要求。为更好地研判宏观经济形势，本文基于合成指数法，利用金融类、订单类、预期类等指标构建了我国宏观经济景气先行指数。通过定量分析发现，先行指数大致领先一致指数5~6个月左右，能够较好地预判经济运行态势和拐点。同时，本文还构建了先行指数和一致指数的向量自回归(VAR)模型。脉冲响应函数显示，给予先行指数一单位的外部冲击后，一致指数在前5期迅速攀升，随之逐渐减弱;且脉冲响应首先表现为一致指数的同向变动，随后在逆周期调节和内生修复动力作用下产生反向冲击。

　　关键词：宏观经济景气监测体系;先行指数;一致指数;VAR模型

　　经济景气是对经济周期涨跌起落的描述。宏观经济景气指数是依据经济运行规律而建立的监测宏观经济周期波动的景气动向指标体系，是景气波动监测结果的呈现。因此，宏观经济景气指数被称作经济运行的“指示器”和“风向标”，为监测、研判宏观经济走势提供了重要参考。特别是在受新冠肺炎疫情冲击、逆全球化有所抬头等因素叠加影响的背景下，宏观经济形势更趋复杂严峻，对经济监测预测预警能力提出了更高的要求，编制能够准确反映及预测宏观经济运行态势的景气指数具有重要的理论意义和现实意义。

　　一、国内外景气理论研究及实践应用

　　经济景气监测一直是经济学家研究的热点和重点，形成了较为丰硕的研究成果。在周期监测研究早期，最具影响力的是1917年由哈佛大学编制发布的哈佛指数。哈佛指数不仅可以监测经济景气状况，还可以预测经济走势，但由于对“经济大萧条”预测失灵而被摒弃。Moore(1961)强调景气变动表现为部门间、上下游间的传导过程，并据此划分先行指标、一致指标和滞后指标;同时，基于扩散指数法编制了景气指数，但该指数仅能够用来判断经济波动的拐点，不能判断经济波动的振幅[1]。为克服这一缺陷，Shiskinetal.(1968)提出了合成指数法，即在对组成指标进行标准化处理后综合为能够反映经济动向的指数。使用该方法构建的景气指数不仅能够刻画经济景气的方向，而且能够反映经济周期波动的强度和振幅。合成指数法成为学者进行相关研究时优先采用的方法，并被世界各国研究机构广泛采用[2]。

　　Stocketal.(1988)认为景气循环应该能够十分广泛地反映商品市场、金融市场、劳动市场等多个领域的综合经济状态，多个领域中的景气波动也会导致总体经济变化。这些领域波动存在一个共同的驱动因素，这一因素能够由一个单一的、不可观测的基本变量来刻画，它的波动才是真正的景气循环，也是判断先行、一致和迟行的“基准循环”[3]。基于“基准循环”的S-W型指数的计算有完善的理论基础和严密的数学模型支持，但目前景气指数系统还在开发阶段，虽然已经有少数机构开始尝试使用，但还不能完全替代合成指数法。从国外实践应用看，经济景气监测的实践应用日趋广泛，主要发达经济体均已建立起比较完备、有效的宏观经济景气监测预测预警体系。

　　美国经济咨商局(TheConferenceBoard)采用合成指数方法，编制并定期发布美国、欧元区、中国、巴西、法国、德国等14个主要经济体的宏观经济景气指数;OECD采用“增长循环”的概念，定期发布成员国和中国、巴西、印度、南非等6个非成员国的景气指数;欧盟、日本和韩国也定期发布各自的景气指数。在经济景气测度的方法和理念引入我国后，学界展开了深入的理论研究，学者也尝试编制了我国的景气指数。毕大川等(1990)深入阐述了经济周期波动理论，将经济周期理论与我国宏观经济相结合[4]。

　　陈磊等(1993)对多个经济指标分类，并利用主成分分析方法编制了先行指数和一致指数[5]。刘朝阳(2006)利用实证分析确定工业企业增加值、固定资产投资本年新开工项目计划总投资额、房地产开发投资、进出口总额、实际利用外资额、金融机构各项资金运用、企业景气指数等指标具有较好的经济领先性质，是构建宏观经济先行指数的理想指标[6]。随着研究的深入，部分学者对我国经济景气指标体系进行了归纳总结，并分别尝试编制了先行指数和一致指数[7-8]。同时，还有部分学者尝试编制了辽宁、湖南等省级宏观经济景气指数[9-10]。此外，部分学者尝试编制了生产性服务业、高技术制造业等行业的景气指数[11-12]。

　　综上所述，国内外宏观经济景气研究都取得了较为丰富的研究成果，但学者在确定指数构成指标时定性方法居多，定量分析不足。特别是，随着时间的推移，我国经济结构持续调整优化，部分指标的经济指示意义有所变化;统计制度有所调整，部分指标不再公布;部分指标时间跨度不断增加，能够较完整地覆盖数个经济运行周期，可以尝试纳入指标体系之中。这些变化对构建我国宏观经济景气监测指标体系提出了新要求、新挑战。因此，综合运用定性与定量方法筛选确定先行指标、一致指标，并编制先行指数和一致指数，构建科学适用的宏观经济景气监测指标体系十分必要。

　　二、宏观经济景气指标体系的确定

　　依据经济运行和传导机制，在保障数据可得性、经济重要性和指标灵敏性等前提下，本部分选取了经济意义上具有先行性质的多个备选指标，并依据时差相关分析、K-L信息量和峰谷对应法筛选确定先行指标和一致指标。

　　(一)备选数据获取与预处理基于经济传导机理和经济运行特征，同时兼顾数据的可得性、经济重要性和统计口径等因素，本文从金融类、订单类、预期类、上游行业等多个角度选取备选先行指标;从国民经济生产端、需求端选取了多个备选一致指标。备选指标数据来源于国家统计局数据库和wind资讯数据库。数据的时间跨度从2000年1月份到2020年12月份，共252期数据。在备选数据预处理时，对于未公布1月份数值的数据，采用线性插值法补齐指标序列，如社会消费品零售额、固定资产投资等相关数据;对于指标序列长度不够的指标，采用与相关指标计量回归的方式补齐缺失的数据，如PMI新订单指数。

　　(二)一致指标的确定

　　借鉴美国、日本、新加坡等经济体的宏观经济景气监测体系，基准循环主要选取反映就业和经济增长两方面的指标。从就业相关指标看，城镇调查失业率是反映就业状况的理想指标，但受序列长度制约，本文选择企业用工景气指数反映就业状况。从反映经济增长的相关指标看，国内生产总值(GDP)作为国民经济核算体系中的综合性统计指标和核心指标，其波动能够较为准确地测度宏观经济运行态势。但各国发布的GDP只有年度和季度数据，数据颗粒度不够细，且对GDP季度序列拆分为月度序列也存在一定困难，难以直接用于月度景气监测。

　　目前，出于数据序列长度和经济重要性的考量，部分国家和学者在月度景气监测时常用工业增加值指数作为经济景气监测的基准循环。这在过去具备一定合理性，但随着我国经济结构调整，工业在经济中的比重有所下滑，服务业在经济中的重要性不断提升，采用工业增加值指数单一指标替代GDP作为基准循环可靠性在下降。

　　因此，本文从GDP核算的角度出发，选取反映国民经济生产和需求等方面多项月度指标合成一致指数，并以此作为反映宏观经济状况的替代方法。综上，选取工业增加值、社会消费品零售额、固定资产投资完成额、海关进出口总额和企业用工景气指数等5项指标的合成指数作为反映宏观经济月度波动的一致指数。由于企业利润等数据公布相对滞后，为保证监测及时性，收入法相关指标未纳入一致备选指标。

　　本文采用合成指数法编制基准循环(一致指数)后，将月度一致指数变换为季度一致指数并与季度GDP对比：从对GDP数据回归结果看，拟合优度高于0.9;从时差相关关系看，在相关系数最大时领先(或滞后)期数为零，表明二者呈同步变化态势;从峰谷对应看，二者呈现出明显的“峰对峰”“谷对谷”态势，表明一致指数较好地模拟了我国经济周期性特征。因此，基准循环(一致指数)构成指标选择较为科学合理，能够较好地刻画宏观经济运行态势。

　　(三)先行指标的确定

　　先行指标是在宏观经济达到峰、谷之前，超前出现峰、谷的指标。先行指标筛选通常应该满足两个标准：一是从经济意义看，指标的经济性质具有比较肯定的、明确的先行特性;二是从计量角度看，序列在峰、谷出现的时点要比基准循环至少先行3个月以上，且先行关系较为稳定。梳理研究文献和实践应用，金融类指标、预期类指标、合同订单类指标、上游行业产量及价格类指标、行政许可证类指标等通常具有一定的领先性质。

　　本文采用X12模型剔除先行备选指标的季节因素和不规则因素，仅保留指标的趋势因素和周期因素(TC序列)，然后计算各项指标TC序列的同比增长率，并考察与基准循环的关系以确定先行指标。具体方法如下：计算各备选指标序列与基准循环的时差相关系数，并考察在时差相关系数最大时所对应的领先(或滞后)期数，据此判断该指标在计量意义上是否是领先指标;同时，考察了各备选指标序列与基准循环的K-L信息量，并将K-L信息量最小时对应的时差数确定为最终时差，据此判断指标的领先性质;最后，通过峰谷对应法进一步确认所选指标在经济运行态势和周期拐点等方面的对应性和领先性。

　　在确定先行指标时，本文仅保留了时差相关系数较高、领先期数大于3期以及K-L信息量较低的指标。最终确定广义货币供应量(M2)、各项贷款余额、长短期国债收益率差、制造业新订单指数、非制造业新订单指数、商品房新开工面积、十种有色金属产量、外贸货物吞吐量等8项指标作为先行指标。

　　三、宏观经济景气指数的编制

　　(一)基于合成指数法，本文将8项先行指标编制为先行指数，5项一致指标编制为一致指数。对比发现，先行指数和一致指数均较好地刻画了经济周期特征，且先行指数具有较好的领先性，为判断经济周期阶段和拐点提供了有意义的借鉴和参考。

　　(二)先行指数的领先性分析本文基于合成指数法编制了先行指数和一致指数。从时滞关系看，宏观经济先行指数具有较好的领先性特征。先行指数大致领先一致指数5~6个月左右，且在时差相关系数最大时，相关系数在0.85以上;从周期态势看，二者呈现出较好的峰谷对应态势，为判断经济运行态势和拐点奠定了基础。换言之，先行指数的领先性特征可以用来预判未来一个季度至两个季度的宏观经济走势，为政策制定提供了窗口期。

　　2001—2020年，我国经济运行共经历了6个短周期。从先行指数周期态势看，在加入WTO、全球经济复苏等多因素叠加作用下，我国宏观经济持续上行并在2003年8月达到波峰，领先一致指数7个月左右;为抑制经济过热，缓解“煤电油运”紧张局面和价格持续上涨压力，政府实行了一系列调控措施，经济增速下行并在2004年9月达到波谷，领先一致指数6个月左右。

　　在城镇化加快推进等因素驱动下，经济呈波动上行态势并在2007年10月达到波峰，领先一致指数3个月左右;美国次贷危机引发全球金融海啸，外部需求遇冷，我国经济大幅回落并于2008年11月达到波谷，领先一致指数3个月;为对冲国际金融危机对我国经济的负向冲击，政府实施了较大规模的财政政策、适度宽松的货币政策以及较大力度的产业促进政策，宏观经济形势快速好转并于2009年12月达到波峰，领先一致指数3个月;受欧洲债务危机等因素影响。

　　我国经济面临较大下行压力并于2011年11月达到波谷，领先一致指数7个月左右;随后宏观经济形势好转并于2012年8月达到波峰，领先一致指数5个月左右;然而受“三期叠加”等因素影响，经济持续下行并于2015年6月达到波谷，领先一致指数约7个月;受全球经济复苏和国内供给侧结构性改革影响，我国市场供求关系改善，带动先行指数平稳回升并于2017年1月达到波峰，领先一致指数3个月左右;2018年以来受中美经贸摩擦影响，宏观经济小幅回落，叠加2020年新冠肺炎疫情，先行指数大幅下降并于2020年1月达到波谷;随后在政府统筹疫情防控和经济社会发展的政策作用下，宏观经济呈持续恢复性增长态势。

　　特别要说明的是，受突如其来的新冠肺炎疫情影响，2020年2月份我国经济同比增速大幅回落，宏观经济一致指数也在当月跌至最低点，但先行指数对这一突发冲击仍有1期的领先性主要是因为两点：一是先行指数覆盖的金融类指标率先反应，我国在2020年1月下旬开始确诊新冠肺炎疫情病例后，先行指数体系覆盖的金融类指标已开始对未来短期经济走势做出预期及应对;二是外贸类指标的影响，外贸企业在春节前“抢出口”及疫情之后医疗物资及“宅经济”相关商品的大量出口使得2020年全年外贸货物吞吐量同比增速维持在高位，且高于2019年任意月份的同比增速。故经合成之后，先行指数比一致指数存在1个月的领先性。但从对政策制定的指导意义来看，由于在2月经济数据发布后才能编制1月份宏观经济景气指数，而此时新冠肺炎疫情对经济的影响已经可以明确预期。故在这种突发冲击下，先行指数对政策制定的指导意义并不理想。从实际应用看，先行指数对一致指数领先3个月以上才对政策具有较好的指导意义。

　　四、VAR模型的构建与分析

　　为了进一步分析确定先行指数的领先性和一致指数对先行指数脉冲响应，本文建立了宏观经济先行指数(LEI)和一致指数(CCI)的向量自回归模型(VAR)。在构建VAR模型之前，首先对变量进行平稳性检验。经检验，变量LEI和CCI均不能在5%的显著性水平下通过单位根检验，对两个变量进行1阶差分处理，分别记作△LEI和△CCI。差分后的变量均在1%的显著性水平下通过了单位根检验，即△LEI和△CCI为I(0)的平稳序列。在平稳性检验之后，还进行了Granger因果关系检验，判断两个变量之间的依存性问题。依据经济运行传导机制和指数编制原理，宏观经济先行指数应该是一致指数的Granger原因，而一致指数的反馈也会影响到先行指数。Granger因果关系检验结果显示，两个变量之间存在双向的Granger因果关系，即两个变量之间是相互影响的。

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　　五、结论与讨论

　　受新冠肺炎疫情、全球竞争加剧等因素叠加影响，当前世界经济形势更趋复杂，准确分析、预测、预警宏观经济走势的难度进一步增加，而编制宏观经济先行指数能够在一定程度上预判经济走势和拐点，有助于深入了解经济运行所处阶段和存在问题，为政策制定提供参考。本文在借鉴国内外研究成果和实践的基础上，基于反映经济增长和就业状况的5项月度指标编制了基准循环(一致指数)，基于金融类、订单类、预期类等8项月度指标编制了先行指数，构建了我国宏观经济景气监测体系。

　　主要得出如下结论：一是基准循环(一致指标)较好地反映了经济运行态势，对判断宏观经济状况提供了良好借鉴和参考;二是先行指数能够较好地用于预测判断经济走势，计量分析显示先行指数大致领先一致指数5~6个月左右;三是一致指数对先行指数的脉冲响应在前5期迅速上升，之后有所减弱，且存在显著的持续效应。由于篇幅限制，本文也存在几个方面的不足，这也是下一阶段研究的重点。一是在大数据背景下，一些更加高频波动的数据未能考虑进来，下一步可以尝试将相关指标纳入到指标体系中来，进一步提高预测精度;二是在合成一致指数的过程中采用了等权的处理方法，下一步可以进一步尝试通过客观赋权法确定权数以便更准确地刻画景气指数的波动幅度。

　　参考文献：

　　[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]毕大川,刘树成.经济周期与预警系统[M].北京:科学出版社.1990.

　　[5]陈磊,吴桂珍,高铁梅.主成分分析与景气波动:对1993年我国经济发展趋势的预测[J].数量经济技术经济研究,1993(7):33-37.

　　作者：房汉国

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