时间：2022-08-14 02:16:34
开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇宏观经济数据，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
9月宏观经济数据令人期待。首先，9月CPI到底是向下、持平还是反弹，是判断下一步政策会否放松、何时放松的重要信号。其次，9月工业增加值是延续下滑势头，还是在定向宽松政策刺激下企稳甚至回升，是考验决策者对经济增速下滑容忍阙值的重要依据。总体而言，我们认为9月CPI通胀率将与8月持平，增长仍会在紧缩政策调控下继续温和放缓。
CPI不会反弹，PPI明显下行
从总体上看，今年8月CPI同比和PPI同比与7月相比均有小幅回落。就9月食品价格而言，估算各品种的环比价格，虽然仍是涨多跌少，涨幅最大的是蔬菜，平均涨幅达8-9%；其次是鸡蛋，涨幅达到3%；最后是食用油，也有2%左右涨幅。而下跌品种主要为水产品和水果，但跌幅不大。就9月工业品出厂价格而言，煤炭价格有所上涨，而化工产品、水泥、有色金属价格有所下跌，但涨跌幅均不大。因此，我们认为，9月食品价格周环比涨幅明显高于8月，预计9月CPI不会回落，而会与8月持平于6.2%。
最近3月PPI同比之所以保持在7%之上，主要是因为去年同期PPI环比曾明显通缩，留下了很低的基数。未来几月，随着基数效应的过去PPI将会明显下行。我们预计9月PPI为5.8%。
投资总体稳健，经济温和放缓
预计9月社会消费品零售总额同比降至16.5%，这部分是因为高通胀之下居民消费意愿的持续走低。预计前9月固定资产投资增长保持稳健，增速微降至24.7%。原因是，短期内相应的项目审批没有出现松动，整体基建增速还将持续回落。房地产销售面积增速持续低迷，地产资金链继续恶化，虽然保障房具有一定的对冲效果，但整体房地产投资可能出现快速回落。
由于商品房销售增速保持低位，基本电器的农村普及性需求高峰已经过去，新增的家电家具等更新需求相对偏弱，我们预期社会零售总额的真实增速略有小幅回落，9月社会消费品零售总额同比增长16.5%。
制造业投资继7月明显下滑后再度回升。9月汇丰中国制造业PMI初值较8月小幅回落，已连续三月位于荣枯分界线之下，显示紧缩政策对经济增长的制约效应在逐渐显现。因此我们预计9月规模以上工业增加值同比增速将下滑至13.3%。预计3季度GDP同比增速降至9.1%。
信贷投放回归常态，货币增速继续走低
最近数月央行信贷投放持续向2006-08年的“常态”节奏回归，我们预计9月新增人民币贷款5500亿元。由于监管层对商业银行资金的监管趋于严格，预计9月M2增速会继续走低至13.0%。
政策变化的时间窗口或在11月中央经济工作会议前后打开，如果经济硬着陆，可能采用积极财政和适度宽松货币政策组合，政策将向战略性新兴产业、水利建设、民生和消费倾斜。如果经济软着陆，则积极财政、稳健货币政策将贯穿四季度，但在资金紧张的中小企业和政策支持的水利建设等方面或实行定向宽松。
进出口均将明显回落
出口方面，欧元区经济持续低迷，美国经济复苏依然疲弱，虽然新兴市场国家增速相对较高，但难以抵消发达国家经济下滑对国内出口的冲击，预计9月出口将环比下行，同比增速降至22%。进口方面，国内整体需求仍处于下降通道，企业补库存动力偏弱，即国内偏紧政策基调未变，预计8月进口也将环比下行，同比增速降至22%。估计9月贸易顺差为206亿美元。
关键词：大数据时代；宏观经济；机遇；挑战；对策
一、前言
基于互联网经济时代背景下，计算机技术的广泛运用促使数据信息能够得到有效的收集与处理，但随着计算机网络体系的逐步完善，面对海量信息数据，如何实现对数据的高效快捷处理，以实现对信息资源的充分利用，成为各行业领域所面临的一大挑战。在此背景下，大数据技术的应运而生，为实现对这一问题的有效解决提供了出路，对于宏观经济分析而言，同样离不开大数据的支撑，因此，这就需要针对宏观经济分析之需，实现对大数据的完善运用。
二、在宏观经济分析中大数据所呈现出的价值
主要表现在如下两方面：第一，提供更加全面的数据信息。对于宏观经济分析而言，因所分析的内容多且广，加上会受到诸多因素的影响，进而使得在实际开展这一工作的过程中，因数据信息的不全面、获取信息的时效性低等，使得宏观经济分析的结果缺乏科学性。而将大数据进行运用，则能够借助计算机网络技术的支撑，实现对数据实时动态获取，并以丰富数据的获取来支撑该项分析工作得以实现高质高效落实。第二，丰富了分析方法。在传统宏观经济分析中，主要财通的方法为统计分析模型，借助抽样分析法来获得样本数据，并以此来作为整体，进而使分析结果难以与事实相符；而借助大数据技术的运用，则能够借助海量数据信息的获取，以计算机为支撑来实现对数据信息的自动分析，进而以总体分析法来提升分析结果的可靠性。第三，分析技术水平得以提高。在实施大数据分析的过程中，离不开计算机技术的支撑，借助结算及技术的运用则能够以多种分析模型的搭建与多种识别技术的融入，来取代大部分人工分析工作，以技术的全面支撑来提高分析的准确性与效率性。
三、基于大数据时代下宏观经济分析所迎来的机遇与面临的挑战
1.机遇
在大数据时代下，大数据技术的融入使得该项分析工作的开展能够获得丰富数据支撑，并以相应分析方法与分析技术的创新，为提升宏观经济分析的效率与质量奠定了基础。从所迎来的机遇角度看，对于宏观经济分析而言，借助大数据的融入，能够实现对海量信息的实施动态化获取，进而提升了信息获取能力，同时，借助智能化获取与分析的实现，能够为实现准确的预测分析奠定基础，同时，也在降低分析人员工作压力与难度的基础上，提升了分析的效率，为充分实现宏观经济分析的作用与价值提供了保障。
2.所面临的挑战
机遇与挑战并存，对于宏观经济分析工作的实际开展而言，同样面临着巨大的挑战，具体而言：第一，在互联网时代下，信息的传播打破了时间与空间的束缚，面对海量信息数据，对于该项分析工作的实际开展而言，要想能够从中选取中有价值的信息，且能够充分服务于该项工作的实际开展之需，难度极大；第二，在运用计算机网络技术的过程中，需要确保数据信息的安全，但是，从数据安全保障工作开展的实际状况看，相应能力还有待进一步提升；第三，在运用大数据来开展宏观经济分析工作，需要确保具备完善的专业人才队伍，进而才能够为充分发挥出大数据的作用与价值提供保障，但目前现有行业专业人才匮乏，难以满足该项工作的实际开展之需，进而使得大数据的价值与作用无法得到充分实现。
四、充分发挥大数据在宏观经济分析中价值与作用的对策
大数据技术为当前宏观经济分析工作得以实现顺利且高效开展提供了技术支撑，但是，从目前运用大数据的实际状况看，一系列挑战的存在，使得大数据难以实现作用的充分发挥，因此，这就需要结合实际所存在的问题，落实针对性的解决措施：
1.营造良好的发展环境
要想促使大数据能够在该项工作中得到充分且完善运用，首先就需要从大数据运用的宏观环境着手，因此，这就需要充分发挥出政府的作用。在实际践行的过程中，政府要充分发挥出自身的主导作用，以大数据收集体系的完善打造为基础，并针对经济发展的重点领域，实现相应数据收集工作的有计划落实，进而才能够为宏观经济分析工作实现顺利开展提供基础性前提。具体而言：一方面，政府相关部门要进一步提升对大数据的重视程度，针对大数据给该项工作的开展所带来的优势作用进行全面分析，在此基础上，从政策、资金等多方面加大对实施大数据的支撑力度，进而为实现大数据网络环境的打造奠定基础。另一方面，要加大对相关科研领域的重视程度，加大投入力度，确保相应研究机构能够为实现大数据的进一步发展提供支撑。此外，对于政府而言，为了能够促使大数据在宏观经济分析领域中实现充分运用，可鼓励企业积极践行信息化该该，进而以企业全面信息化管理的实现，为大数据的应用与发展创造良好发展空间与环境。
2.加大对数据采集与管理的力度
对于宏观经济分析工作的实际开展而言，需要以大数据的完善采集为支撑，并加强对数据信息的管理力度，进而才能够为实现大数据价值的充分发挥奠定基础，因此，在实际践行的过程中，需要以完大数据采集与管理体系的搭建为支撑。从实际该项工作工作开展的现状看，由于人员能力素质不足、技术水平偏低以及管理漏洞的存在等，使得难以充分发挥出大数据的优势作用，而要想实现对这些问题的解决，则就需要针对大数据采集流程，以完善采集体系的制定为支撑，促使在开展宏观经济分析工作的过程中，能够具备全面数据信息；同时，要加大对相应企业与个人，加大管理力度，制定完善的监管体系，针对不配合行为加大惩处力度，进而为实现数据信息采集工作的顺利开展奠定基础，此外，加大对相关人员的培训力度，促使其能够具备与之相适应的技能水平，以实现对大数据技术的规范且合理运用。
3.加大专业人才的培养力度
在借助大数据来开展宏观经济分析工作的过程中，由于行业专业人才匮乏，进而给该项工作的开展带来了极大的阻力，因此，这就需要加大对行业人才的培养力度。在实际践行的过程中，对于政府相关部门而言，需要以专项人才培养政策的制定与实施为基础，促使全社会能够提高对该领域人才培养工作的重视程度。同时，高校作为培养专业人才的主要阵地，应结合当前该行业领域对人才所提出的实际要求与需求，以相关专业的开设为基础，实现专业课程体系的完善打造，进而来满足社会对人才的实际需求。此外，对于企业而言，要针对大数据管理人员，加大培训教育力度，以提升其专业能力与信息化技能素养，为该项工作得以顺利开展提供有效支撑。
五、总结
综上，基于大数据时代背景下，对于宏观经济分析工作的实际开展而言，需要在明确大数据在该项工作中所呈现出的价值与作用的基础上，明确大数据所带来的优势，并针对在运用大数据于该项工作中所存在的问题，实现有针对性解决对策的落实。具体而言，要针对大数据的运用营造良好的环境，并在加大对大数据采集与管理力度的基础上，加强对专业人才的培养力度，进而为充分实现大数据运用于宏观经济分析中的价值并提升该项工作的效率与质量提供保障。
参考文献：
[1]徐寅.论大数据时代背景下宏观调控决策的法治化[J].学术探索，2014，11：51-55.
[2]申红艳，吴晨生，铁梅，滕飞.大数据时代宏观经济分析面临的机遇与挑战[J].经济研究参考，2014，63：19-25.
[3]刘涛雄，徐晓飞.大数据与宏观经济分析研究综述[J].国外理论动态，2015，01：57-64.
【关键词】宏观经济统计分析；发展；基本问题；宏观经济学
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：
[1]赵彦云.宏观经济统计分析的基本问题[J].经济理论与经济管理，2013：23～33.
关键词：宏观冲击；股票收益率；有效市场
中图分类号：F8325文献标识码：A
文章编号：1000176X（2014）10006507
一、 引言
股市是实体经济的晴雨表。金融市场从业人员普遍认为，宏观经济因素会对资产的价格和回报率产生重要影响。资产定价的中心任务是识别资产的风险定价因子。在金融理论经典的多因子资产定价模型中，Merton[1]和Breeden[2]认为，任何影响未来消费和投资机会的变量都可以成为资产定价因子。显然，宏观经济的变化是整个股票市场中最重要的资产定价因子。
本文利用中国A股市场日度数据研究了宏观经济冲击对于股票收益率的影响，同时使用金融机构的预测数据计算了市场对未来宏观经济的预期，从而可以准确识别宏观经济冲击对股票收益率的影响。具体而言，本文的研究分如下两步进行：
第一，使用机构预测数据度量市场对未来宏观经济的预期，并以此构建超预期的宏观经济冲击。本文使用Fit表示在t期第i个宏观经济指标的预测值，Ait表示在t期第i个宏观经济指标的实际值，指标i超预期冲击定义为：
Sit=Ait-Fit（1）
本文一共构建了九个宏观经济指标：国内生产总值（GDP）、居民消费价格指数（CPI）、生产者物价指数（PPI）、固定资产投资（Fixed）、社会消费品零售总额（COS）、工业增加值（IND）、广义货币供应量（M2）、国际贸易进口额（Import）和国际贸易出口额（Export）。
第二，匹配宏观数据公布日期，设定建立在日度收益率之上的计量模型，检验宏观信息公布时股票市场对于超预期宏观经济冲击的反应。这样可以有效避免以往使用月度数据因包含信息过多而无法识别宏观经济冲击影响的问题。
二、文献回顾
在国外的相关研究中，现有的文献普遍都认可宏观经济冲击对股票收益率有十分显著的影响。例如，通过研究纽约交易所上市的股票收益率与宏观经济变量的关系，Chen等[3]认为，宏观经济变量诸如工业生产、可预期的与不可预期的通货膨胀率、期限息差（长短期利率差）、信用息差（高低级债券利差）会通过未来股息和贴现率系统性地影响股票收益率。Dhakal等（1993）通过建立向量自回归模型，研究了货币供应、工业生产、三个月国库券利率（TBR）、CPI与美国的股票价格之间的相互关系，研究表明，货币供应量的变化会通过影响利率与通货膨胀率间接导致股价发生明显变化。Boyd等[4]研究了股票市场对于失业信息的反映情况，他们使用事件研究的方法研究了失业信息对美国标准普尔指数和债券市场的影响，并认为失业信息确实会对股票和债券市场产生影响。
而在中国国内的相关研究中，对于宏观经济变化如何影响股票市场研究的结论分歧较大。
一部分研究认为，股票市场变化能够反映宏观经济变化，股市是实体经济的晴雨表。例如，靳云汇和于存高[5]通过将股票价格与中国工业生产指数回归分析发现，反应中国经济周期变化的中国工业生产指数滞后于8个月的沪市和深市股票价格指数，能够提前反映经济周期的变化，中国股票市场已经基本具备经济“晴雨表”功能。余明桂等[6]认为，货币供应量与股票收益率有正向显著关系。曾志坚和江洲[7]认为，短期内股票价格指数受到通货膨胀、利率等因素的影响，工业增加值和货币供应量的变化对股票价格指数的影响较小。解洪涛和周少甫[8]用贝叶斯向量自回归的方法研究了1998―2007年上证指数与六个宏观经济变量之间的关系，结果发现股票指数与工业增加值正相关，与CPI和利率负相关。
而另一部分研究认为，中国股市不能很好地反映宏观经济的变化，相比于国外市场，中国股市的投机氛围更浓。例如，钱小安[9]以股票市场指数变化度量股票资产的整体价格变化，他认为资产价格与货币供应量之间没有显著的关系，并且相互关系的稳定性也很差，因此，股票市场不能很好地反映宏观经济。孙华妤和马跃[10]运用动态滚动的方法研究了股票市场与货币政策的关系，他们的结论是货币数量对股票市场没有显著影响。李冻菊[11]研究了股市与宏观经济之间的关系，认为中国股市不但不能成为经济发展的“晴雨表”，反而被称之为市场经济缺失问题的“晴雨表”。孙洪庆和邓瑛[12]研究了中国股市和宏观经济之间的协整关系，他们发现中国股市与GDP和投资之间完全没有协整关系，并检验了中国股市所谓的“政策市”现象，他们认为中国金融市场反经济周期现象严重、股市投机色彩浓、与宏观经济相背离。李燕平和吕岩（2010）运用向量自回归VAR方法研究了上海A股市场，结果发现宏观经济对股市的影响非常有限，市场本身的影响是主导股市走势的主要因素。
笔者认为，研究方法是造成国内研究结论不一致的重要原因之一。目前国内研究宏观经济与股票市场关系的方法概括起来包含如下两点：
第一，不考虑市场的预期或者使用统计方法计算市场预期。金融市场显然会对未来的预期提前反应，不考虑市场对未来宏观经济的预期很可能导致无法发现市场在宏观经济数据之后有没有进一步的反映，因为这些信息已经在事前有了反映。在实证研究中，如果简单使用实际宏观经济数据而非超预期宏观经济数据则明显违背了最基本的金融学原理。
另外，如何度量市场对宏观经济的预期是实证研究中的一大难点。国内的相关研究一般使用统计方法来度量市场预期。其中，最常见的是使用向量自回归（Vector Autoregression，简称VAR）方法计算回归的残差值度量超预期宏观经济冲击。但是，使用如VAR等统计方法计算市场预期的做法，由于模型假设的不同会造成结果很大不同，因此，很可能造成结论出入很大，这也是造成不同研究结果大相径庭的主要原因。
第二，使用月度数据作为研究的样本观测值。一般来说，宏观经济数据公布的最小时间周期是月度，因此，绝大多数文献采用月度数据作为基本的样本观测值。然而，月度数据中包含了大量的宏观经济以外的信息，这使得研究者很难从中准确识别出宏观经济信息的作用。
本文试图解决上述两大问题。在本文的研究中，我们使用金融机构的预测数据而非统计方法计算市场对未来宏观经济的预期。同时，本文使用日度而非月度数据来检验市场对宏观经济冲击的反映，这样可以较为准确地识别出宏观经济因素的影响。
三、研究设计
1计量模型设定
本文首先研究了宏观经济数据公布时，宏观经济冲击对于市场整体收益率的影响，不同于以往的多数研究，本文的计量模型是基于日度数据设定的。
本文构建了如下的计量模型：
rt=Et-1（rt）+∑9i=1βiAit-Fit+ut（2）
Et-1（rt）=ψrt-1+∑4i=1θidayit+γ1ytmt-1+γ2tmspt-1+γ3crspt-1（3）
其中，rt表示在t期的股票收益率，本文将分别考虑上海A股、深圳A股和创业板市场。在回归方程中，本文的一日样本记录是特定市场当天的收益率。
在方程（2）中，Et-1（rt）表示在t-1期时t期股票收益率的期望值。Ait和Fit分别表示本文所采用的九个宏观经济变量的实际值和预期值。九个宏观经济变量分别为：国内生产总值（GDP）、居民消费价格指数（CPI）、生产者物价指数（PPI）、固定资产投资（Fixed）、社会消费品零售总额（COS）、工业增加值（IND）、广义货币供应量（M2）、国际贸易进口额（Import）和国际贸易出口额（Export）。Ait-Fit表示市场没有预期到的宏观经济冲击。因此，βi分别度量了不同宏观经济变量冲击对于当日股票收益率的影响，这是本文所重点关心的结果。对于当日没有宏观经济数据公布的交易日，Ait和Fit均取值为零，自然其差也是零，表示该交易日没有宏观经济方面的冲击发生。
方程（3）是期望收益率决定方程。参照国际相关研究的模型，如Flannery和Protopapadakis[13]的设定，本文设定期望收益率影响因子的第一项是前一期的收益率，即rt-1。从时间序列上来说，这样的计量模型设定意味着本文假设期望收益率服从一个AR（1）的过程。
此外，很多研究发现某些变量会系统性地影响股票收益率，本文将这些变量作为控制变量进行考虑。
dayit是一组日期虚拟变量，分别表示星期一至星期五。在回归方程中，本文将星期三作为基准日予以省略。Gibbons和Hess[14]，以及French和 Roll（1986）都认为股票市场存在周内效应（Day of The Week Effect）异象。所谓周内效应异象是指，在一周内某些天的收益率显著高于或者低于其他时间，海外市场发现星期一的收益率显著偏低而星期五的收益率显著偏高。史代敏[15]以及赵留彦和王一鸣[16]都认为中国股票市场在不同程度上存在周内效应。
同时，本文控制了如Fama 和French[17]的文献中用来预测期望收益率的常见变量，即方程（3）中使用的一系列变量，具体包括，ytmt-1是在t-1期的一年期国债到期收益率。tmspt-1是t-1期利率期限结构变量，本文使用十年期国债到期收益率减去一年期国债到期收益率。crspt-1是t-1期信用利差变量，本文使用AA-级企业债券到期收益率减去AAA级企业债券到期收益率度量。所有债券到期收益率数据来自中央国债登记结算有限责任公司。
将方程（3）带入方程（2）就可以得到：
rt=ψrt-1+∑4i=1θidayit+γ1ytmt-1+γ2tmspt-1+γ3crspt-1+∑9i=1βiAit-Fit+ut（4）
方程（4）是本文将要估计的主要方程。系数βi度量预期以外的宏观经济冲击是否会对股票市场收益率造成影响，哪些宏观冲击会有显著的影响以及影响的方向和程度。
2数据来源
本文选用的宏观经济预测数据来自万得（Wind）金融证券数据库。Wind的宏观预测数据是根据各家券商研究机构公布的研究报告中得来。数据库中的宏观经济预测数据始自2008年2月。宏观经济预测数据一般在宏观实际数据公布之前一周至两周。
宏观经济预测数据包括国内生产总值（GDP）、居民消费价格指数（CPI）、生产者物价指数（PPI）、固定资产投资（Fixed）、社会消费品零售总额（COS）、工业增加值（IND）、广义货币供应量（M2）、国际贸易进口额（Import）和国际贸易出口额（Export）等九项。基于数据，本文将使用这九个宏观经济指标来度量宏观经济冲击对资本市场的影响。这九个指标包含了宏观经济运行中生产、货币、物价、进出口、消费和投资等最重要的各个方面，因此，本文认为使用这九个指标能够很好地把握整体宏观经济对资本市场的影响，而不会造成很大的遗漏。
为了使宏观经济预测数据与宏观经济实际数据统计口径保持一致，本文将相关指标的度量单位调整成统一口径。具体而言，本文九个宏观经济指标的统计单位分别为：
（1）国内生产总值（GDP）：累计同比增长速度（%）与上一年同期相比。
（2）居民消费价格指数（CPI）：当月同比增长速度（%）与上一年同月相比。
（3）生产者物价指数（PPI）：当月同比增长速度（%）与上一年同月相比。
（4）工业增加值（IND）：当月同比增长速度（%）与上一年同月相比。
（5）固定资产投资（Fixed）：累计同比增长速度（%）与上一年同期相比。
（6）社会消费品零售总额（COS）：累计同比增长速度（%）与上一年同期相比。
（7）国际贸易进口额（Import）：当月同比增长速度（%）与上一年同月相比。
（8）国际贸易出口额（Export）：当月同比增长速度（%）与上一年同月相比。
（9）广义货币供应量（M2）：累计同比增长速度（%）与上一年同期相比。
任何使用经济预测数据的研究者首先必须确保预测数据在整个样本期内是否是实际数据的无偏（Unbiased）估计。根据理性预期假说，经济主体可能会对未来经济运行情况产生暂时性预期偏差，但不会产生系统性的偏差。如果预测数据与实际数据有很大的系统性偏差，那么预测数据本身的质量是否可靠就很值得怀疑。 为此，本文检验了预测数据与实际数据是否存在系统性的偏差。如表1的结果所示，所有的p值都无法拒绝原假设（原假设是预测均值=实际均值），换言之。本文使用的机构数据是无偏的、可用的。
股票市场收益率是本文使用的最重要的金融市场变量。本文的股票收益率数据来自国泰安（CSAMR）金融数据库。除此以外，本文使用的变量还包括股票市场交易量、国债到期收益率、利率期限结构信用利差等。股票市场交易量包括市场成交量（股数）和成交金额两种度量方式。利率期限结构变量，本文使用十年期国债到期收益率减去一年期国债到期收益率。信用利差变量，本文使用AA-级企业债券到期收益率减去AAA级企业债券到期收益率度量。所有债券到期收益率数据来自中央国债登记结算有限责任公司。
四、实证结果
1收益率单位根检验
表2报告了上海A股、深圳A股和创业板市场日度收益率利用上述三种方法进行单位根检验的结果，本文分别对等权平均计算的收益率和流通市值加权平均计算的收益率进行了单位根检验。如果收益率的时间序列存在单位根，则有必要对其进行差分处理。DF-GLS、ADF检验和Phillip-Perron单位根检验三种方法的原假设均为时间序列存在一个单位根。从结果中我们发现，在三种检验方法下，上海A股、深圳A股和创业板市场日度收益率无论是等权平均还是流通市值平均均显著地拒绝了原假设，即收益率不存在单位根问题。因此，在后续的计量分析中，本文可以直接使用日度收益率数据。
在后续部分，本文的基本结果是基于等权平均市场收益率完成的。同时，笔者也尝试了使用流通市值加权平均收益率作为因变量，改变收益率的权数不会影响本文的基本结果。
2上海A股市场
表3报告了上海A股市场方程的估计结果。从第（1）列到第（5）列我们依次加入了不同的控制变量。在第（1）列，除九个宏观经济变量的超预期冲击外，回归方程中只加入了收益率本身的滞后项。在九个宏观经济冲击中，生产者物价指数（PPI）和工业增加值（IND）的超预期冲击对股市收益率具有显著影响。其中，工业增加值（IND）的超预期增加会使得股票收益率显著增加，而生产者物价指数（PPI）的超预期增加则会使得股票收益率有显著减少。而国内生产总值（GDP）、居民消费价格指数（CPI）、固定资产投资（Fixed）、社会消费品零售总额（COS）、广义货币供应量（M2）、国际贸易进口额（Import）和国际贸易出口额（Export）的超预期冲击对股票收益率没有显著影响。
在第（2）列中，回归方程中加入了周内效应的控制，本文以星期三为基准日期，四个虚拟变量分别代表星期一、星期二、星期四和星期五。第（2）列的结果基本和第（1）列保持一致，在九个宏观经济冲击中，只有生产者物价指数（PPI）和工业增加值（IND）这两个变量的超预期冲击对股市收益率具有显著影响。同时，我们也发现周内效应在我们的样本期内显著存在。相比于星期三，交易日为星期二和星期四的日度收益率显著为负。而且，周内效应的方向、显著程度甚至是影响程度在第（3）列至第（5）列不同的模型设定中都表现出非常稳健。
在第（3）―（5）列中，我们依次加入了另外三个文献中经常使用的控制变量，一年期国债到期收益率、利率期限结构和信用利差的滞后项。结果发现，第（1）列和第（2）列的结果没有太大改变。宏观经济变量中，表现出对股票收益率有显著影响的依然是生产者物价指数（PPI）和工业增加值（IND）这两个变量。从影响的程度来看，以第（5）列为例，实际生产者物价指数（PPI）如果超过市场预期1%，则会使当日股票收益率降低127%。而工业增加值（IND）如果高于市场预期1%，则会增加股票收益率约024%。
3深圳A股市场
表4报告了深圳A股市场使用方程估计的结果。表4的结构与表3是一致的，从第（1）列至第（5）列我们依次加入了不同的控制变量。表4的结果与表3的结果基本是完全一致的。在九个宏观经济冲击变量中，只有生产者物价指数（PPI）和工业增加值（IND）这两个变量的超预期冲击会对股票收益率有显著影响，而其他七个变量都不显著。从冲击影响的程度来看，以表4的第（5）列为例，在深圳A股市场生产者物价指数（PPI）与股票收益率呈现出负向显著关系，实际数据每超出预期数据1%会使得股票收益率下降138%。工业增加值（IND）与股票收益率呈现出正向显著关系，实际数据每超出预期数据1%，会使得日度股票收益率增加022%。
综合表3和表4的结果来，宏观经济冲击对于上海A股市场和深圳A股市场影响的方向和程度是一致的。在上海和深圳这两个主板市场中，市场会对生产者物价指数（PPI）和工业增加值（IND）这两个宏观经济变量的超预期变化做出显著反应。其中，生产者物价指数（PPI）与股票收益率负向相关而工业增加值（IND）与股票收益率正向相关。从冲击造成的影响程度来看，两个市场差距也不大。而对于国内生产总值（GDP）、居民消费价格指数（CPI）、固定资产投资（Fixed）、社会消费品零售总额（COS）、广义货币供应量（M2）和国际贸易进口额（Import）和国际贸易出口额（Export）的超预期冲击，无论上海还是深圳，市场都没有显著的反映。
4创业板市场
表5报告了宏观经济冲击对创业板市场收益率影响。
表5的结构与表3和表4相同，从第（1）列至第（5）列我们依次加入了不同的控制变量。然而，结果与表3和表4完全不同。在创业板市场，九个宏观经济变量的超预期冲击对股票收益率都没有显著的影响。而且，即使不考虑估计的统计显著性，相比于上海和深圳主板市场，宏观经济冲击对创业板市场股票收益率影响的系数也小了很多。在相关的控制变量中，创业板市场也表现出显著的周内效应，相比于星期三，交易日为星期二和星期四的日度收益率显著为负。
从表5的结果中我们可以看出，宏观经济冲击对于创业板市场收益率没有显著的影响。换句话说，创业板市场股价的走势并不是宏观经济的反映。这在一定程度上是由于创业板本身的特性所决定的，创业板市场往往比主板市场具有更强的投机性。由于中国创业板市场开始的时间还不长，目前学术上对创业板市场的研究还不多。但关于海外市场的研究也发现资产价格会受到投机行为的明显影响，例如，李云鹤和李湛（2009）基于美国数据的研究认为，在创业资本市场上存在很明显的羊群效应行为（Herding Behavior），从而助推了资产的价格泡沫。
五、结语
宏观经济与股票市场的关系具有很强的理论和实践意义。在理论层面上，对风险的定价是金融学的核心议题之一，通过投资组合可以消除资产的个体风险但无法消除系统性风险，而宏观经济变量是影响系统性风险的最重要因素。在实践层面上，从宏观经济变量的角度去认识股票市场的整体收益率可以提高投资的绩效。
研究结果发现在上海A股市场和深圳A股市场，宏观经济的超预期冲击会对股票市场的收益率产生显著影响。具体而言，工业增加值的超预期冲击会对市场收益率产生显著的正向影响，而生产者物价指数的超预期冲击会对收益率有显著的负向影响。在创业板市场中，所有宏观经济变量的超预期冲击对收益率均没有显著影响。
参考文献：
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关键词：典型相关分析；股票；宏观经济；中国经济制度
中图分类号：F830 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2017）009-0-02
引言
股票对我们来说并不陌生，它对于普通民众来说只是一种投资工具。事实上，股票并没有这么简单，它被西方经济学家称为是宏观经济的晴雨表，而这一论断也被西方国家的实例所证实。近些年来，关于中国股市的研究不断兴起，众多学者认为中国股市不是宏观经济的晴雨表，这不仅仅是对我国宏观经济数据透明度，也是对我国金融经济体制的怀疑。基于此，本文决定选题“股市是宏观经济的晴雨表”，亲自实验，得出自己的结论。
一、股票是宏观经济的晴雨表
1.观点的提出
股市的波动是投资者经济行为的表现，可以说股市运行本质也是经济大环境的传递，经济周期就是股市的能量。股市波动和宏观经济密不可分，股市的价格曲线某种程度上是宏观经济运动的表现。如果宏观经济运行良好，股市就会产生剧烈的上涨，而经济运行下滑又会导致股市大幅度下跌。如果宏观经济没有明显的变化，股市则显得相对平静。关注宏观经济的变化对于股市投资最为重要，罗杰・沃德・巴布森（RogerWardBabson）最先注意到了这个规律。
巴布森第一个提出了股市是经济的晴雨表理论――巴布森晴雨表。他认为：“缓慢下滑的市场通常意味着，最优秀的投机者们认为整体的商业状况将会在不久的将来出现一个萧条时期；而缓慢上升的市场通常意味着一个繁荣时期，除非这种上升或下降是人为的，由操纵行为造成的。实际上，如果没有操纵行为，商人们几乎可以把股票市场视为一个晴雨表，让这个大市场中的经营者们花费力气收集决定基本状况所需的资料，他们自己坐享其成。然而不幸的是，研究股票市场本身并不能把人为的运动和自然的运动区别开来，因此尽管银行家和商人们可以把股票市场视为一种晴雨表，他们仍然应该对其有限的重要性有个公正的评价。”[1]
2.西方经济的论证
1907年，巴布森比较了国民经济发展和证券市场价格变化的规律，开始利用他提出的“巴布森图表”预测进行专项分析。根据巴布森先生的预测，1907年将会是熊市的结束和新一轮牛市的开端，而此时的熊市已经形成并持续了11个月，直到当年12月份才结束。他随后得出结论：牛市区域直到1908年7月末才在市场中表现出来。这次牛市产生于1907年12月，在1909年8月达到顶峰。根据资料记载，1929年的大崩盘也充分的验证了巴布森的理论，在经济并没有出现明显问题的情况下，股市率先预测了经济的急剧衰落。查询美国40年代到近代股票价格与经济走势的关系，根据美国战后股市波动与经济波动的时间差异可以发现，股市波动与经济波动存在时间差异，股市波段高点比经济扩张顶峰提前2-6个月。
这一现象说明了股市是经济的晴雨表，起码在市场化程度很高的美等国家，股市大致可以作为经济增长的“晴雨表”。股票指数很多时候是经济的先行指标，时间上的差异并不能掩盖两者整体运行的一致性。
二、中国股市与经济的初步判断
不管是从历史原因还是中国数据透明度角度来讲，很多学者都提出“在中国，股市不是宏观经济的晴雨表”。将90年代以来我国GDP增长波动曲线和上证指数运行图叠加，可以发现我国宏观经济多数情况下是在政府调控政策下总供给与总需求平衡的结果，而被引进的资本主义市场工具股票市场在发展过程中有它自身的轨迹，其间并没有完全反映宏观经济变化的状况，有时甚至与宏观经济运行相背离。虽然相比西方上百年的历史而言，二十年的历史很短暂，但股市相对于较平稳的GDP，波动幅度非常大，而且很多时候趋势难以琢磨。所以中国股市能不能很好的体现经济增长的趋势，是不是中国经济的晴雨表，有待于数据的进一步验证。
三、基于中国经济数据的实证分析
1.研究方法
为了进一步验证中国股票与宏观经济的关系，本文决定采用典型性分析的方法。典型性相关的基本原理：找到两组变量线性组合的系数使得这两个由线性组合生成的变量之间的相关系数最大。
2.样本描述
为了研究中国股市与宏观经济的关系，选取人均GDP、发电量、银行贷款、铁路运货量作为反映宏观经济的指标；选取上证指数、深成指数、上证成交量、深成成交量、上证市盈率作为反映中国股市的指标。样本数据为中国加入WTO后，2001年-2011年上述指标的季度数据。
在宏观经济指标的选择中，人均GDP能直观反映经济情况，而发电量、银行贷款、铁路运货量的选择则参考《经济学人》政经杂志在2010年推出的用于评估中国GDP增长的指标：耗电量、铁路货运量和贷款发放量，并根据已有的、可查找的数据进行选取。发电量、银行贷款、铁路运货量与其他反应GDP的官方数据相比，人为因素少，真实性高。针对股票指标，选择已有的、可查找的主要指标进行反映。样本选择在2001年-2011年的原因是，中国2001年加入WTO，相关制度法规与国际接轨，经济发展国际化，社会主义市场经济改革也走向正规，这11年的数据能较准确的反应我国股市与宏观经济的变化趋势。
3.中国股市与宏观经济实证研究
（1）同期比较
首先，将人均GDP与上证指数、深成指数进行标准化处理，处理后的数据通过折线图（图2）反映如下：
从图2可以看出，上证指数与深成指数的变化趋势大体相同，人均GDP与这两个指标的变化在大部分时间段上相反，而仍有部分时间段上同趋势变化。因此，中国股市变化可能起到预测宏观经济的作用。假设股票市场是中国宏观经济的晴雨表，单纯从图2不能看出股市指标会提前几个季度反应我国宏观经济预期变化，但可以肯定的是，股市的这种预测会在一年之内，因此将分别对股市与宏观经济指标数据没有时间偏移、偏离一个季度、偏离两个季度、偏离三个季度、偏离四个季度进行典型相关分析，验证股票市场是否是中国宏观经济的晴雨表。
股市与宏观经济数据无时间偏移的典型相关分析，得出结果sig
V1反应人均GDP、发电量、银行贷款、铁路货运量的情况，与这些指标都是负相关关系，并且相关性很强。
W1反应了深成指数、上证成交量、深成成交量的情况，与这些指标都是负相关关系。其中，与成交量的相关性较强，与深成指数的相关性较弱。
由于V1与W1有很强的相关性，所以在无时间偏差时，人均GDP、发电量、银行贷款、铁路货运量与深成指数、上证成交量、深成成交量有关。
（2）时间偏移一个季度比较
股市与宏观经济数据偏移一个季度的典型相关分析，得到sig
V1反应了人均GDP、发电量、银行贷款、铁路货运量的情况的情况，与这些指标都是正相关关系，并且相关性很强。
W1反应了深成指数、上证成交量、深成成交量的情况，并与这些指标都是正相关关系。其中，W1与成交量的相关性较强，而与深成指数的相关性较弱。由于V1与W1有很强的相关性，所以在有一个季度的时间偏差时，人均GDP、发电量、银行贷款、铁路货运量与深成指数、上证成交量、深成成交量有关。
（3）时间偏移两个季度比较
股市与宏观经济数据偏移两个季度的典型相关分析，得到sig
V1反应了人均GDP、发电量、银行贷款、铁路货运量的情况的情况，与这些指标都是正相关关系，并且相关性很强。
W1反应了深成指数、上证成交量、深成成交量的情r，并与这些指标都是正相关关系。其中，W1与成交量的相关性较强，而与深成指数的相关性较弱。
由于V1与W1有很强的相关性，所以在有一个季度的时间偏差时，人均GDP、发电量、银行贷款、铁路货运量与深成指数、上证成交量、深成成交量有关。
（4）时间偏移三个季度比较
股市与宏观经济数据偏移三个季度的典型相关分析，得到sig
V1反应了人均GDP、发电量、银行贷款、铁路货运量的情况的情况，与这些指标都是正相关关系。其中V1与人均GDP、银行贷款的相关性很强，与发电量、铁路货运量的相关性稍弱。
W1可以反应深成指数、上证成交量、深成成交量、上证市盈率的情况，并与这些指标都是正相关关系。其中，W1与成交量的相关性较强，而与深成指数、上证市盈率的相关性较弱。
由于V1与W1有很强的相关性，所以在有一个季度的时间偏差时，人均GDP、发电量、银行贷款、铁路货运量与深成指数、上证成交量、深成成交量、上证市盈率有关。
（5）时间偏移四个季度比较
股市与宏观经济数据偏移四个季度的典型相关分析，得到sig
V1反应了人均GDP、发电量、银行贷款、铁路货运量的情况，与这些指标都是正相关关系，并且相关性很强。
W1反应了深成指数、上证成交量、深成成交量的情况，并与这些指标都是正相关关系。其中，W1与深成成交量的相关性较强，而与上证成交量、深成指数的相关性较弱。
由于V1与W1有很强的相关性，所以在有一个季度的时间偏差时，人均GDP、发电量、银行贷款、铁路货运量与深成指数、上证成交量、深成成交量有关。
四、结语
将上述结果整理如下：
通过表中数据的比较，发现，偏移两个季度时，两组变量的贡献率最大，典型相关性强，并且典型变量与原始变量相关系数的数值相对较大，即相关性较强。值得一提的是，在偏移三个季度时，W1与上证市盈率与其他几组相比，相关性较强。因此可以得出结论：
股票市场与宏观经济密切相关，在某种程度上可以预测宏观经济，通过实证研究发现，股票变化趋势与宏观经济的变化趋势的时间差基本为两个季度，而且，提前三个季度时，上证市盈率开始出现变化的苗头，可以作为简单的参考，但上述研究由于数据量、数据范围小，数据可靠性有待考证等多方原因，因此，这一结论有待进一步验证。总之，股票市场基本可以作为中国宏观经济的晴雨表。
参考文献：
[1]罗杰・沃德・巴布森.用于致富的商业睛雨表.
[2]1982年世界发展报告.
【关键词】资本外逃；经济稳定；向量自回归；脉冲响应
一、数据选择
（1）资本外逃数据。本文采用被广泛运用的世界银行（World Bank）提出的间接测算方法，计算公式为：CF=FDI+TB+=Debt-=FR，其中CF表示资本外逃数额，FDI为净国外直接投资，TB为贸易盈余，=Debt表示外债增长额，=FR表示外汇储备的增量。资本外逃被定义为资本的来源与运用之差。本文在考虑数据可得性的基础上采用季度数据。（2）经济稳定指标。经济稳定需要一系列指标来进行刻画，考虑到数据的代表性与可得性，选择季度货币供应量（m2）增长率、直接标价法下人民币汇率变动率（ex）、上证综指变动率（sz）以及国内生产总值（gdp）的波动率分别代表货币政策、汇率政策、资本市场与实体经济的变动情况，所有季度数据均已经过X-12方法进行了调整。本文采用SPSS17.0进行主成分分析法（Principal components analysis，PCA）合成用以代表经济稳定的指标，虽然原始数据不存在量纲差异，但数量级存在较大异同，应先将原始数据标准化，分析结果（如表1所示）。
表1主成分分析结果
根据表1主成分分析结果可知，第一、二主成分的累积贡献率已经达到75.896％。因此本例提取第一、二主成分来刻画经济稳定状态，即如（1）、（2）所示：
以方差贡献率为权重进行加总可以得到总的主成分得分，如（3）所示。
至此，通过主成分分析从一系列指标中提取了总的主成分PC来代表宏观经济稳定状态。下文将对资本外逃数额与PC定量分析。
二、定量分析
为了定量分析我国资本外逃对宏观经济稳定状态的冲击，采用非限制性向量自回归模型（unrestricted vector autoregression，VAR）来进行分析。其基本形式如（4）所示：
其中yt是内生变量的列向量，A是待估计的系数矩阵，et是误差向量。
（1）ADF检验。为了检验时间序列的平稳性，对资本外逃数额CF，PC进ADF检验，判断其平稳性。结果如表2所示，可知CF、PC均是平稳序列。
表2ADF检验结果
（2）Granger因果关系检验。Granger因果关系检验实质上是检验一个变量是否受到其他变量的滞后影响，若受到影响，则它们之间存在Granger因果关系。选择滞后期p=6进行的Granger因果关系检验结果如表3。
表3 Granger因果关系检验结果
由结论可知，PC能够Granger引起CF的变动。即宏观经济的波动对资本外逃具有滞后影响。
（3）VAR模型的设定及估计。通常为了估计VAR模型，必须合理设定其滞后期。这里采用AIC和SC信息准则，结果如表3所示。AIC准则支持选择滞后期p=1；SC准则支持选择滞后期p=1。因此建立滞后期为1的VAR模型。
表4 VAR滞后期选择
（4）脉冲响应函数。在做脉冲响应分析之前，应当先判定所构建的VAR系统的稳定性。如图1所示，所有根的倒数值均在单位圆内，因此该VAR系统是稳定的。脉冲响应函数刻画了在误差项上加一个标准差大小的冲击对内生变量的当期值和未来值所带来的影响。如图1表示的是资本外逃波动时，对宏观经济状况的影响。当在本期给CF一个正的冲击后，会在当季引起PC负向达到最大值，此后直至第八季影响消失。这表明资本外逃数额会即时冲击宏观经济稳定状态，造成较长时间的负面影响。图3表示给PC本期一个正的冲击后，对资本外逃的影响。它会在当季引起热钱流入，在第二季左右引起资本外逃，并直到第十季资本外逃数额趋于零，表明宏观经济稳定状态发生波动时对资本外逃的影响消失。
图3 CF对PC一个标准差冲击的响应
（5）方差分解。方差分解通过分析每一个结构冲击对内生变量变化（通常用方差来衡量）的贡献度，以评价不同结构冲击的相对冲击的重要性。如图4、5所示，PC的冲击对CF变动的贡献度在25％左右，并且是随着时间推移逐渐稳定的；而CF的冲击对PC的变动的贡献度低了许多。表明资本外逃对宏观经济波动贡献率较小。
图5 CF冲击对PC的贡献度
三、结论与建议
根据现阶段资本外逃与宏观经济稳定状态之间的关系，结合未来的发展趋势。首先，保持宏观经济稳定状态的持续。保持宏观经济稳定状态绝非维持当前经济增长方式一成不变。而应当在资本与金融账户尚存在管制的阶段尽快完成我国经济增长模式的转变，即变依靠投资拉动模式为依靠消费驱动，变依靠简单外贸为依靠自主创新增长模式；其次，加大对资本外逃数额的监控。人民币自由可兑换最终将实现，应当尽早建立健全对资本外逃的监控，以利于评估资本外逃可能带来的危害，预防其冲击，保证宏观经济的稳定。
参考文献
宏观经济学的基本原理分析
宏观经济学主要包括了基础性理论知识、宏观经济政策以及相配套的模型建立，而这些方面的内容都是为了国家能制定出良好的经济政策做指导的，因此本文分析宏观经济学的基本原理将从三个方面展开。
1.宏观经济主要衡量指标分析
要想了解宏观经济，就需要知道哪些指标是可以衡量宏观经济的。首先是国内生产总值，这个指标被全球很多国家所采用，主要是由于他反映的是一个国家的生产力水平，可以衡量一个国家的国力。在计算国内生产总值时需要核算消费总数、个人投资额度、政府的支出额以及国家的净出口额四个方面，并将这四个方面相加，得出的结果，其结果如果为正数，表示目前国家的经济状况是处于发展的，这个方面包括人们的收入、消费能力都在增加，如果为负数，则表示目前的经济状况不太理想，由此国家需要采用相关政策来加强重视。其次消费物价指数，通过这个指数可以了解到一个国家各个不同地区的价格情况，物价水平的高低影响人们的购买能力，购买能力的大小又影响了商品的生产商、经销商以及投资者的利益，因此国家需要了解这一指标的数据，为制定相关政策提供一定的参考价值。最后是失业率，失业率与物价和经济发展状况是存在一定关联的，如果一个国家的失业率较高，则意味着通货膨胀率低，从而说明了物价水平低，反之，如果失业率高，则表示经济不景气。
2.宏观经济的主要分析方法
（1）通过数据收集并统计的方法进行分析。一般而言是收集衡量指标的数据，在收集和统计完数据后可以采取三种方式进行分析，一是以物价水平的变化为依据，进行前后数据结果的年度、季度和月度对比；二是通过经济增长速度快慢来进行年度、季度以及月度的分析；三是各个因素的权重进行对比，看哪个因子能占据影响数据结果的重要比例，从而研究数据结果的结构变化。（2）通过经济预测的方式进行分析。经济预测一般是在理论基础上，依靠众多专家的讨论和调查进行预测；通过数据收集进行先后时间对比分析，并剔除其中的客观因素，从而能减少一定的误差；另外就是采取建立模型的方式进行预测，这种方式进行预测的结果较为客观和准确。
3.宏观经济的主要宏观政策分析
国家根据宏观经济的主要衡量指标，收集相关数据后进行数据分析，最后根据结果来制定改善经济现状的政策，其主要是依靠货币政策和财政政策来调节国家的需求和供给。国家的财政政策是通过增加或是减少购买和支出能力，调整个人、企业或个体等方面的纳税比例来制定财政政策，调整政策状况。比如当经济不景气时，没有足够的能力进行支付，政府就要出面购买，反之，在经济发展比较快速的时候，政府就要减少购买力度。对于支付能力同样是在经济不景气时，通过对丧失劳动能力或是退伍军人发放补助，或是对特定的农产品给予一定的补助，来增加政府的支出，反之则减少补助比例或是延长补助时间。货币政策是为了实现国家既定的宏观经济目标服务的，通过调节利率、发行货币的总量等措施来进行控制和调节市场经济，比如出现通货膨胀现象时，可以采用制定货币的发行量来调节市场的需求和供给，当需求不足时就可以增加货币的发行量来平衡经济。由于货币政策中含有更改利率的部分，因此也能通过利率来保证物价的稳定。此外还能吸引人们合理地将多余的资金用来投资或是储蓄，从而使资源得到合理的配置。
结语
研究宏观经济学的基本原理是很有必要的，因为它不仅可以为国家制定相关经济政策提供理论基础，而且也能对将来的经济发展状况进行预测。本文对其原理的研究，以期能为国家制定良好地经济政策提供一定的指导性。
本文作者：李迪 单位：贵州大学人民武装学院
关键词：均等性转移支付；宏观经济波动；地方财政
中图分类号：F8104 文献标识码：A
文章编号：1000176X（2016）01007206
一、引 言
分税制改革以来，中央政府的均等性转移支付已成为地方政府的重要收入来源，一方面，均等性转移支付促进了地区之间的财力均等化；另一方面，均等性转移支付也是中央政府调节经济的重要政策工具。现有的研究成果较好地考察了均等性转移支付对宏观经济的影响。马拴友和于红霞[1]分析了1994 年财税体制改革以后转移支付与地区经济收敛的关系， 发现转移支付总体上没有达到缩小地区差距的效果。尹恒等[2]的研究发现，上级财政均等性转移支付不但没有起到均等县级财力的作用，反而拉大了财力差异，特别是在分税制改革后，转移支付造成了近一半的县级财力差异。Huang 和Chen[3]的研究也发现，中央转移支付并没有实现地区之间的财力均等化。郭庆旺和贾俊雪[4]认为，中央财政转移支付有助于中国省级公共医疗卫生服务的均等化，但抑制了其发展；促进了公共交通基础设施服务发展，但加剧了省级差异；对公共基础教育服务则不具有显著影响。李永友和沈玉平[5]的研究表明，地方财政收支决策对大规模转移支付的反应存在明显差异，支出决策反应显著高于收入决策；地方财政支出决策对大规模转移支付的周期变化反应并不对称，支出决策对转移支付增加的反应要弱于对转移支付减少的反应。范子英和张军[6-7]的研究发现，转移支付比重每增加1个百分点，将使得地方经济的长期增长率降低003个百分点， 这种无效率的水平在西部地区更是达到037个百分点。付文林[8]的研究发现，转移支付影响了地方政府征税的积极性，也导致了欠发达地区财政支出偏向行政性支出。范子英和张军[6]利用1995―2005 年中国省级面板数据研究发现，转移支付能够显著促进国内市场整合，且三大转移支付中的专项转移支付的作用最显著，而财力性转移支付和税收返还的作用并不明显。另外，解垩[9]考察了转移支付对公共品均等化的影响，研究发现转移支付对各地城乡公共品差距的缩小作用不大。付文林和沈坤荣[10]考察了转移支付对地方不同类型财政支出结构的影响，研究发现中国目前的转移支付制度不仅会带来粘蝇纸效应，而且会产生可替换效应。
宏观经济波动会带来社会福利损失，如何减少宏观经济波动是政策制定者和学术界关注的重要问题。当前，均等性转移支付已成为地方政府的重要收入来源，其又会通过影响地方政府行为直接或间接地影响宏观经济波动。例如，中央政府均等性转移支付越多，地方政府财力越充足，地方政府越有可能实施积极的财政政策，增加基础设施投资、教育支出等以对经济增长和经济波动产生影响。再如，中央政府均等性转移支付越多，地方政府对辖区内税费的依赖程度越低，这会影响地方政府征税的积极性，从而影响经济波动。需要说明的是，已有研究主要考察技术冲击、金融发展、产业结构升级、财政分权和预期等对经济波动的影响，据笔者所知，尚没有文献考察均等性转移支付对经济波动的影响，为此，本文拟补充和完善这方面的工作。
本文运用1995―2012年中国31个省份的数据，通过面板数据模型考察均等性转移支付对宏观经济波动的影响，研究发现，均等性转移支付规模越大，宏观经济波动越小，且这一结论是稳健的。这可能是因为，无论是出于政绩考虑，还是处于改善辖区内居民的福利考虑，地方政府有激励维持辖区内的宏观经济稳定。均等性转移支付放松了地方政府的预算约束，使地方政府维持宏观经济稳定的能力增强，从而有利于宏观经济稳定。考虑到中国东部沿海地区和中西部地区经济发展水平差别较大，对均等性转移支付的依赖程度也差别较大，本文以东部沿海地区和中西部地区为样本，分别考察了均等性转移支付对宏观经济波动的影响，研究发现，在东部沿海地区和中西部地区，均等性转移支付都有利于减少宏观经济波动。考虑到2002年所得税分享制度改革之前，中国均等性转移支付以税收返还为主，2002年之后税收返还减少，而主要以专项均等性转移支付和一般性均等性转移支付为主，本文分别以1995―2002年和2003―2012年为两个时间段做以考察，研究发现，在这两个区间内均等性转移支付都有利于减少宏观经济波动。
二、中国均等性转移支付特征事实
根据《中国财政年鉴》公布的数据，中国均等性转移支付的总额逐年增加，从1995年的025亿元增加到2012年的454亿元；均等性转移支付占中央财政支出的比重从1995年的5595%下降到2000年的4580%，而后又上升到2012年的7074%，即中央政府财政支出中70%以上都是对地方政府的均等性转移支付。均等性转移支付占地方财政收入的比重一直保持在40%以上（某些年份甚至超过50%）说明均等性转移支付是地方政府的重要收入来源。
均等性转移支付主要包括税收返还、一般性转移支付和专项转移支付。税收返还是1994年分税制财政管理体制改革和2002年所得税收入分享改革时，为保护地方既得利益，将原属于地方政府的收入划为中央固定收入或共享收入后，给予地方政府的补偿。一般性转移支付是指为弥补财政实力薄弱地区的财力缺口，均衡地区间财力差距，实现地区间基本公共服务能力的均等化，中央财政安排给地方财政的补助支出，由地方政府统筹安排。目前，一般性转移支付包括均衡性转移支付和民族地区转移支付等。专项转移支付是指中央财政为实现特定的宏观政策及事业发展战略目标，以及对委托地方政府的一些事务或对中央地方共同承担事务进行补偿而设立的补助资金，需按规定用途使用。专项转移支付重点用于教育、医疗卫生、社会保障、支农等公共服务领域。本文分别用税收返还、一般性转移支付和专项转移支付占均等性转移支付总额的比重表示均等性转移支付结构。根据《中国财政年鉴》公布的数据，一般性转移支付占均等性转移支付的比重从1995年的115%增加到2012年的4720%；专项转移支付占转移支付的比重从1995年的1480%增加到2012年的4150%；税收返还占均等性转移支付的比重从1995年的7370%下降到2012年的1130%，即中国均等性转移支付结构已经由税收返还为主向一般性转移支付和专项转移支付为主调整。
表1给出了2012年中国31个省份的均等性转移支付总额、人均均等性转移支付值以及均等性转移支付占地方财政支出的比重。从表1中可以看出，四川和河南获得的均等性转移支付最多，分别为2 91562亿元和2 82417亿元；天津、上海和北京获得的均等性转移支付最少，分别为36978亿元、43065亿元和51231亿元。总体而言，西部地区省份人均均等性转移支付值和均等性转移支付占财政支出的比重高，而东部沿海地区省份的人均均等性转移支付值以及均等性转移支付占财政支出的比重较低。例如，人均均等性转移支付值最高的3个省份是、青海和宁夏，分别为26 13907元、14 64330元和8 32167元；人均均等性转移支付最低的3个省份是广东、江苏和浙江，分别为1 15481元、1 43931元和1 51309元。均等性转移支付占财政支出比重最高的3个省份是、甘肃和青海，分别是8882%、7304%和7241%；均等性转移支付占财政支出比重最低的3个省份是上海、北京和江苏，分别是1029%、1390%和1622%。通过上述数据可以看出，中国不同地区对均等性转移支付的依赖程度差别较大，中西部地区财政支出主要依赖于均等性转移支付，而东部经济发达省份对均等性转移支付的依赖程度较低。
中国不同省份对中央均等性转移支付依赖程度的变化趋势也差别较大。本文用各省份2012年均等性转移支付占地方财政支出的比重减去1995年均等性转移支付占地方财政支出的比重，衡量从1995―2012年地方政府对中央政府均等性转移支付依赖程度的变化趋势。我们发现，11个省份对均等性转移支付的依赖程度在下降，20个省份对均等性转移支付的依赖程度在增加。对均等性转移支付依赖程度下降的省份主要集中在东部沿海地区，其中，北京对均等性转移支付的依赖程度下降最大，而对均等性转移支付依赖程度增加的省份几乎都是中西部省份。
三、模型设定和指标选取
（一）模型设定
本文通过构建回归方程考察均等性转移支付对中国经济波动的影响，方程如下：
Volatilityit=α+βTransferit+∑Nj=1γjXjit+εit（1）
其中，Volatilityit表示第i省份第t年的经济波动；Transferit表示第i省份第t年的均等性转移支付；Xit表示对经济波动有影响的其他变量，根据通常的设定，这里主要包括政府规模、技术创新、金融发展水平、产业结构变迁和开放性程度等指标；εit表示随机扰动项。
（二）指标选取
本文关注的被解释变量是经济波动。现有研究通常用经济增长率的标准差来表示经济波动，一些学者认为经济增长标准差不能有效反映经济波动，Tang等[11]以标准差衡量经济波动时，选取样本期间内经济波动差别很大，标准差值只能反映整体情况，并不能反映全部样本期间内经济波动路径的差异，也有研究通过HP滤波来计算经济波动。本文结合以上两种思路，通过两种方法来衡量经济波动。
本文通过HP滤波来估算经济波动。借鉴干春晖等[12]的方法，通过如下的方法估计经济波动：
Volatilityit，t+T=∑Tt=1lnyit-lnyit2+λ∑T-1t=2[lnyit+1-lnyit-lnyit-lnyit-1]2（2）
其中，lnyit表示实际GDP取自然对数；lnyit表示潜在产出，即增长的趋势成分；lnyit-lnyit为产出缺口，表示经济增长的周期成分；λ表示趋势成分波动的惩罚因子，由于是年度数据，借鉴Ravn 和Uhlig[13]的研究成果，本文取λ值为100。
借鉴Ramey 和Ramey[14]、周业安和章泉[15]的思路，本文用经济增长率的标准差表示经济波动。将1995―2012年划分为3个时间段：1995―2000年、2001―2006年、2007―2012年，每个时段跨度为6年，计算6年人均GDP增长率的标准误用以表示经济波动。
借鉴付文林和沈坤荣[10]的思路，本文用地方得到的中央补助收入减去地方上解中央支出得到中央对地方的净均等性转移支付，再用净均等性转移支付除以地方财政支出表示均等性转移支付规模，这反映了地方政府对均等性转移支付的依赖程度。该值越大，表明地方政府对均等性转移支付的依赖程度越高。根据通常的设定，用政府支出除以GDP表示政府规模；用进出口总额除以GDP表示开放性水平；用每万人的专利申请数表示技术创新；用第三产业增加值除以GDP表示产业发展水平；用金融机构贷款余额除以GDP表示金融发展水平。均等性转移支付数据根据历年《中国财政年鉴》各省份公共财政预算收支决算总表中提供的数据整理计算而得；其他数据根据历年《中国统计年鉴》提供的原始数据整理计算而得。基于数据的可得性，本文选取的样本区间是1995―2012年。
四、经验分析与结果
由于是面板数据模型，本文分别通过固定效应方法和随机效应方法进行分析，结果如表2中的回归（1）和回归（2）所示。可以看出，均等性转移支付对应的系数显著为负，这说明均等性转移支付对经济波动始终具有负向影响。可能的原因是，地方政府出于政绩考核或是维护社会稳定的考虑，其有激励动机维持辖区内宏观经济稳定；均等性转移支付放松了地方政府的预算约束，使地方政府维持宏观经济稳定的能力增强，地方政府会采取一系列措施维持宏观经济稳定。例如，当经济衰退时，均等性转移支付使地方政府有充足的财力，可以实施扩张性财政政策以应对经济衰退，减缓经济下行给社会带来的负面冲击，熨平经济波动。为考察均等性转移支付对宏观经济波动的影响是否稳健（Robust），本文用经济
增长率的标准差表示经济波动，进行稳健性
分析，结果如表2中的回归（3）和回归（4）所示。可以看出，均等性转移支付对应的系数仍显著为负，即均等性转移支付规模越大，经济波动越小，这说明本文的结论是稳健的。
不同省份经济发展水平差别较大，地方政府对政府均等性转移支付的依赖程度也差别较大。Checherita-Westphal和Rother[16]以及Devarajan等[17]的研究都发现，财政政策对经济增长的影响和经济发展程度密切相关。一个重要的问题是，均等性转移支付对中国经济波动的影响在不同地区之间是否差别较大？为此本文区分了东部沿海地区和中西部地区，分别考察均等性转移支付对东部沿海地区和中西部地区宏观经济波动的影响。其中，东部沿海地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南；中西部地区包括山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、广西、重庆、四川、贵州、云南、、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆。如表3的回归（1）―回归（4）所示，无论是东部地区还是中西部地区，均等性转移支付对应的系数均显著为负，这说明均等性转移支付对经济波动有抑制作用。
付文林和沈坤荣[10]的研究表明，在2002 年所得税分享制度改革之前，以税收返还为主的转移支付制度倾向于保护各地区既得的财政利益，总体上中央对地方的均等性转移支付规模较为有限，2002年之后随着一般性均等性转移支付的不断增加，均等性转移支付在平衡不同地区之间财力均衡时发挥了重要作用。这里的问题是，维护地方既得利益为主的均等性转移支付和协调地区财力均衡为主的均等性转移支付对经济波动的影响是否存在差异？本文将样本区间划分为1995―2002年和2003―2012年两个时间段，分别考察两个样本时间段内均等性转移支付对宏观经济波动的影响，结果如表3的回归（5）―回归（8）所示。可以看出两个样本区间内均等性转移支付的系数都显著为负，即均等性转移支付有利于减缓宏观经济波动。需要说明的是，现有的研究大多发现均等性转移支付没有实现预期设定的目标。例如，马拴友和于红霞[1]发现均等性转移支付不利于地区之间的经济收敛，尹恒等[2]发现均等性转移支付不利于地区之间的财力均等化，范子英和张军[6-7]发现均等性转移支付并没有达到促进经济发展的目的，而本文的研究发现均等性转移支付有利于减缓宏观经济波动，这为均等性转移支付的合理化提供了一个可能的解释和依据。
五、结 语
分税制改革后，中央政府和地方政府的财权和事权发生了较大的调整，中央政府通过对地方政府均等性转移支付协调中央和地方之间事权和财权的不匹配问题。中央政府的均等性转移支付已成为地方政府财政收入的重要组成部分。一方面，均等性转移支付有利于平衡地区之间的财力不均衡；另一方面，其也是财政政策的体现，对整个经济有系统性的影响。通过数据分析发现，东部沿海地区省份对均等性转移支付的依赖程度较低，而中西部省份对均等性转移支付的依赖程度较高。本文运用1995―2012年中国31个省份的数据考察了均等性转移支付对宏观经济波动的影响。研究发现，均等性转移支付占财政支出的比重越高，宏观经济波动越小，这说明均等性转移支付有利于平抑宏观经济波动。可能的原因是，地方政府有激励维持辖区内的宏观经济稳定，均等性转移支付放松了地方政府的预算约束，使地方政府维持宏观经济稳定的能力增强，熨平了宏观经济波动。分区域的回归结果表明，无论是东部沿海地区还是中西部地区，均等性转移支付均有利于抑制经济波动。分时间段的分析表明，1995―2002年的样本区间和2003―2012年的样本区间，均等性转移支付均有利于减缓宏观经济波动。
本文的政策建议包括如下三个方面：第一，改变以GDP、经济增长、财政收入为主的地方政府官员绩效考核体系，加强对维持辖区内宏观经济稳定的考核，使得地方政府有足够的激励和动力维持辖区的宏观经济稳定。第二，增加中央政府对地方政府的均等性转移支付力度，尤其是对中西部地区均等性转移支付的力度，以更好地实现不同地区之间的财力均等化和区域协调发展，减缓宏观经济波动。第三，通过立法、行政等手段，监督和约束地方政府，提高均等性转移支付资金使用效率。
本文还存在一些可能的拓展：第一，均等性转移支付包括税收返还、一般性转移支付和专项转移支付，在数据可得的前提下，可以运用省级层面的数据考察不同类型转移支付对经济波动的影响。第二，本文主要运用了静态面板数据模型，现实经济中宏观经济波动具有持续性，可以将本文的模型拓展为动态面板数据模型，运用系统广义矩（GMM）方法考察均等性转移支付对经济波动的影响。第三，本文主要考察了均等性转移支付对宏观经济波动影响效果，进一步的研究可以通过考察均等性转移支付对全要素生产率、投资率、人力资本水平、产业结构和通货膨胀率等宏观指标的影响，进而探讨均等性转移支付影响经济波动的传导机制。第四，本文主要运用中国数据做了实证分析，进一步的研究可以通过构建与中国现实经济相一致的动态随机一般均衡模型（DSGE），在现实经济的参数环境下，数值模拟转移支付的宏观经济效应。
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[关键词]：湖南省季度经济模型（HQEM） 区域经济 经济预测
一、前言
金融危机过后，中国发展面临的国际国内环境依旧复杂严峻，全球经济复苏艰难曲折，国内经济下行压力持续加大。过去一年，中国通过主动适应经济发展新常态，全力稳增长促改革调结构惠民生，保持了经济稳定增长。但同时也需要清醒认识到面临的问题。一是受宏观经济形势下行、市场需求疲软等影响，固定资产投资、规模工业增加值等经济指标严重下滑；二是经济转型进程缓慢，传统产业发展面临较大困难；三是经济运行风险加大，部分企业经营困难，房地产、地方债务、金融等方面累积的风险有待化解。在这种形势下，有必要根据不同区域经济特征，有针对性地制定并改善宏观经济政策，藉此保证各省经济又好又快发展。本文开发了一个较为完善的、反映湖南省区域经济特征的季度经济计量模型（简称HQEM），以便在新形势下提高宏观经济政策的有效性，并填补在区域季度经济模型方面的研究空白。
目前，我国已成功地开发出一些能实际应用的宏观经济模型，如清华大学的“中国宏观经济年度模型CEMT_Ⅰ”，中国人民大学经济研究所课题组的“中国宏观经济分析与预测模型CMAFM”等。近年来，随着我国季度数据的可以获得，非结构式的宏观模型开始得到发展。何新华等（2005）首次尝试建立了一个中国宏观经济季度模型。这是一个以需求为导向、用于揭示经济运行长期规律与短期波动特征的小型模型。但它也存在一些不足：模型偏重数据生成过程以及长期均衡关系，这种方法不适用于经济结构正在剧烈变化的中国经济，且模型的非结构式特点也使其不能有效进行政策分析（Diebold， 1998）。高铁梅等（2007）则构建了由7个模块、32个方程组成的中国季度宏观经济模型，用于政策模拟分析。而通过建立模型专门研究区域经济运行的文献很少，仅有孙丹、冯文斌（2005）建立了一个河北省的经济多部门动态模型。
全文内容安排如下：第一部分介绍研究目的以及模拟结构计量模型的发展；第二部分说明HQEM的基本结构以及重要数据的处理；第三部分利用HQEM进行预测和政策模拟；第四部分为主要结论。
二、模型简介
1.模型的基本结构
鉴于供给面数据的缺乏及低频，唯有采用需求型分析框架才能较好地利用最新区域经济数据展开分析。因此，本模型立足于湖南省季度经济数据，从需求面构建出HQEM。HQEM从需求面将GDP分为四个主要部分：居民最终消费，政府最终消费，资本形成（包括固定资本形成和存货增加），以及净流出，由每一个部分所涉及到的行为方程可将整个模型分为五个大模块，即居民行为模块、政府行为模块、投资行为模块、贸易行为模块和价格模块。全国变量如货币供应量M2，人口数据如地区总人口和地区城镇人口也设为外生变量，表示国际市场环境的OECD的GDP，美国消费价格指数，以及美元兑人民币汇率均为外生变量。
2.地区模型季度数据的处理
数据主要来自CEIC，部分来自于统计局。数据处理主要分为以下几个类别：第一类别支出法GDP各项采用插值法从年度值得到季度值，城镇居民最终消费用城镇人均消费支出季度数据引导插值，农村居民最终消费用农村人均现金消费支出季度数据引导插值，政府最终消费用地方财政支出月度稻荩ㄏ茸化成季度数据再引导）引导插值，固定资本形成总额利用固定资产投资额数据引导插值，人口数据直接用人口插值方式得到，存货的季度数据通过存货/固定资本形成额的年度比例推算；第二类别为直接可以利用或者简单加总和平均处理可得到的季度数据，例如城镇居民人均可支配收入，农村人均现金收入，地方财政收入，地方财政支出，进口，出口，平均工资等；第三类别全国数据和国际市场数据；第四类别具有地区间联结作用的重要指标的处理，地区居民消费价格指数（CPI）和地区净流出。
三、湖南省2016年经济预测与政策模拟
课题组预测和分析了2016年湖南省经济运行情况以及相应的政策效应。2015年湖南省GDP实现了8.6%的稳定增长。在主要OECD国家经济温和复苏，人民币持续贬值的背景下，模型预测，2016年湖南省GDP增长率将维持在7.7%水平。而受经济下行影响，投资增速将呈下滑态势，全年增速为14%。居民消费则保持稳定，全年增速为11.9%。
四、结论
本文构建了一个模拟湖南省季度经济的结构计量模型HQEM。模型从需求面设立基本框架，以季度数据为基础，分居民、政府、投资、地区贸易、价格五个模块，通过行为方程模拟了湖南省宏观经济的运行规律。经过检验，模型稳定性较好，对湖南省经济具有代表性。在对外生变量进行合理假设下，模型对湖南省2016年经济走势进行了预测。作为政策模拟，模型对人民币汇率未来走势进行了对比预测，结果显示汇率变动对湖南省经济增长不显著。
参考文献：
【关键词】宏观经济；财务约束；资本结构
宏观经济因素和财务状况会对企业资本结构产生显著影响的观点已经得到了许多研究的支持。Korajczyk和Levy（2003）的实证研究指出财务状况良好的企业其目标杠杆逆周期变化，而财务状况差的企业其目标杠杆则顺周期变化。在国内研究中，原毅军和孙晓华（2006）使用了包括实际经济增长率在内的一系列宏观经济变量对企业资本结构进行了解释，其研究支持宏观经济因素对资本结构产生显著影响的结论。而苏冬蔚和曾海舰（2009）则以企业特征因素和行业因素为控制变量，运用非线性计量方法考察了宏观经济因素对资本结构的影响，其结论说明我国上市企业的资本结构呈显著的逆周期变化。就目前国内研究而言，并未深入研究不同财务状况的企业其资本结构对宏观经济的反应是否一致。针对这一问题，文章将以中国上市企业为样本，研究在我国的经济体制下宏观经济对不同财务状况企业的资本结构的影响。
一、研究模型、变量设计和样本选取
（一）研究模型
文章在Korajczyk & Levy（2003）等的模型基础上经过调整，将资本结构与解释变量设定为如下的线性关系：
企业的财务状况如何有不同的判断标准，文章将采用现金流来企业的财务状况。计算方式采用Byoun（2008）的标准，即将现金流（FDit）定义为资金的使用减去资金的来源，资金的使用包括三项，营运资本增加额（Wit）、投资活动产生的现金流量净额（Iit）和分配的股利和利润（DIVit），资金的来源则用经营活动产生的现金流量净额（OCFit）来表示。如果FDit大于0，则企业i在t年现金流短缺，小于0则现金流充足。现金流（FDit）的计算公式如：
（二）变量设计
资本结构变量。在我国的上市企业中流动负债占到了企业负债总额的大部分，结合我国的实际情况和已有的研究（Korajczyk & Levy（2003），苏冬蔚、曾海舰（2009）等），文章将使用流动负债占总资产的比例来企业的资本结构，其计算公式如下：LEVit=CLit/TAit。其中LEVit表示企业i在第t期的资本结构，CLit表示企业i在第t期的流动负债，TAit则表示企业i在第t期的总资产。
宏观经济变量：国内生产总值（GDP）。宏观经济状况最具代表性的指标就是GDP，文章采用实际GDP的自然对数来表示。
一年期贷款利率（I）。贷款利率是央行进行宏观经济调控的工具之一，它的上下浮动会影响到企业的贷款成本，进而影响到企业的融资决策。
股票市场回报率（RE）。借鉴苏冬蔚和曾海舰（2009）的研究，文章采用了深沪两市流通市值加权市场指数的总回报率来表示股票市场的表现。如果样本企业是在上海上市则采用沪市的回报率，如果在深圳上市则采用深市的回报率。
企业特征变量。根据已有研究，文章选择以下企业特征变量作为控制变量：（1）企业规模（SIZE），文章中使用主营业务收入的自然对数来表示；（2）资产有形性（PPE），本指标使用总资产中固定资产所占比例来表示，其比例越高，负债的担保能力就越强，因此越容易获得贷款；（3）盈利能力（ROA），文章中用资产收益率来表示企业的盈利能力；（4）成长能力（Q），文章中用托宾Q值来成长能力；（5）非债务税盾（NDTS），负债拥有节税效应，但是由折旧等导致的非债务税盾同样会产生避税效果，因此非债务税盾的增大会减少企业的负债，文章中使用累计折旧除以总资产来表示；（6）股权结构（LARGE）。由于我国的经济体制不同于西方国家，很多上市企业存在国有股“一股独大”的情况。文章中用大股东持股比例来做为股权结构的变量。
（三）样本选取和估计方法
文章样本选择的是在2002年底之前上市的企业1998年至2009年之间的财务数据。样本的处理原则如下：不包括金融保险类企业；删除了连续三年被PT和ST的企业；删除了数据缺失的企业；删除资产负债率大于1的企业以及在计算各项指标时出现奇异值的企业。最后共获得893家企业的9450个样本点。其中现金流充足样本点为6810个，现金流短缺样本点为2640个。以上数据均来自于中国经济研究中心数据库（CCER）。估计方法是广义矩估计（GMM），工具变量选择解释变量的滞后一阶。
二、实证结果分析
模型（1）的回归结果（如表1所示）：
从表1的回归结果中可以看出，财务状况不同的企业对于宏观经济的反应是完全不同的，对于现金流充足的企业而言，GDP和利率的回归系数均显著，股票市场回报的系数不显著。其中GDP的系数显著为负，说明财务状况良好的企业其资本结构具有逆周期效应。而对于受到财务约束的企业而言，不论是GDP，利率还是股票市场回报其系数均无法通过显著性检验，这说明宏观经济对现金流短缺企业的资本结构的影响不显著，其资本结构不具有周期性，同时也与财务状况良好的企业形成了鲜明的对比。回归方程的R-squared为0.6889，说明方程拟合程度较好，sargan-p值达到1，说明工具变量的选择是有效的。
实证结果表明，财务状况良好的企业其资本结构的选择表现出了逆周期效应，即在宏观经济繁荣时其资本结构下降，宏观经济衰退时资本结构上升；而财务状况差的企业其资本结构的调整不具有周期性，宏观经济对其影响不显著。
参考文献
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关键词：消费者信心指数 ARMA模型 宏观经济景气指数 CensusX12季节调整法 SVAR模型
消费者信心（Consumer Confidence，CCI）是指消费者根据国家或地区的经济发展形势，对就业、收入、物价、利率等问题进行综合判断后得出的一种看法和预期。消费者信心指数是反映消费者信心强弱的指标，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、收入预期以及消费心理状态的主观感受。宏观经济景气指数中的一致指数包括了生产、就业、收入分配、需求等经济活动各方面的情况，可以综合反映总体经济的变动情况。
通常认为，消费者信心将会影响其消费欲望，而消费欲望则会通过作用于消费需求进而影响到整体经济的发展。居民消费需求的增强，会直接刺激相关生产者的投资生产，扩大就业机会，增加居民可支配收入，从而宏观经济景气指数会随之上升，进而会反作用于消费者信心。如此就形成一种良性循环。但是这之间的传导关系是否成立，消费者信心的增强是否能转化为实体的消费来拉升宏观经济景气指数，促进经济的持续走好，宏观经济景气指数的走高能否有效刺激消费者信心指数的上升，本文将通过对数据处理并建立SVAR模型进行两者之间的关系分析，之后建立脉冲响应函数并运用方差分解的方法确定彼此受到冲击后另一指标发生变化的具体情况。
数据处理
本文选取1999年1月至2003年12月的数据进行分析。对于居民消费信心指数，从1999年1月开始到2003年3月左右，呈现规则的上升趋势，但是在2003年3月到2003年12月出现了一次明显不规则的振动，究其原因，2003年爆发了“SARS”危机，导致消费者信心出现了不规则的跃动。反观宏观经济景气指数走势，在该段时间未呈现出明显的不规则的振动，而纵观整个图形走势，宏观经济景气指数具有比较明显的季节变动和周期循环变动等影响。鉴于以上问题，分别利用ARMA模型对消费者信心指数进行相应调整，剔除“SARS”造成的不规则点；而利用CensusX12季节调整法对宏观经济景气指数进行调整，消除其中的不规则要素。
首先，选取1999年1月到2003年3月的居民消费信心指数数据，并取对数，进行单位根检验，检验结果的t值对应的p值为0.0018，远小于5%的检验水平，所以该数列为平稳数列，可以建立ARMA模型来预测2003年4月到2003年12月的消费者信心指数。通过观察数列的自相关系数与偏相关系数，可以看出，消费者信心指数序列的自相关系数是拖尾的，偏相关系数是1阶截尾，所以建立一阶滞后并利用EVIEWS进行回归，接着采用LM统计量对残差序列进行检验（p=2），F统计量对应的p值为0.0022，T×R2统计量对应的p值为0.0029。结果显示，回归方程的残差序列存在明显的序列相关性，残差序列的自相关系数呈震荡式递减，偏相关系数在4阶以后，均接近于0，因此，残差序列存在四阶序列相关。用AR（4）来修正上述回归模型，得到的回归估计结果为：
此时LM检验结果的F统计量对应的p值为0.6177，T×R2统计量对应的p值为0.5622，不能拒绝原假设，经过AR（4）修正后的回归方程的残差序列不存在序列相关性，因此，可以用该修正后的方程对2003年3月到2003年12月之间的消费者信心指数进行预测。将预测的值代入到原来的序列当中，生成新的消费者信心指数序列。
由于消费者信心指数是对消费的主观反映，不存在明显的季节性变化，所以，只对宏观经济景气指数利用CensusX12季节调整法进行调整，得到调整后的序列。
消费者信心指数与宏观经济景气之间关系分析
（一）单位根与协整检验
利用ADF单位根检验对调整后的两组序列进行检验，两则皆为一阶单整过程；为进一步探究两者之间长期关系，对两组序列进行协整检验。首先建立两者之间的回归方程，然后保存残差，对残差进行单位根检验，检验结果显示两者不存在协整关系，说明在消费者信心指数与宏观经济景气指数之间，长期中并无联系。
（二）SVAR模型的建立
1.滞后阶数的选择。在这里选择SC信息准则所确定的滞后阶数，通过eviews软件的分析，当滞后2阶时，SC信息准则值最小，所以滞后2阶建立VAR对象。
2.模型的建立。在上述分析的基础上建立如下SVAR模型：
其中
为保证模型的可识别性，必须对C0施加相关限制条件。接着进行Granger因果检验，结果显示，在滞后2阶的情况下，当期的宏观经济景气指数是消费者信心指数的Granger原因，反之不成立。当滞后长度为3、4时，结果相同。可以认为，宏观经济的运行状况是造成消费者信心波动的Granger原因，反之则不成立。所以回到所需要建立的SVAR模型当中，假设当期的宏观经济景气指数会对消费者信心指数产生影响，而消费者信心指数则不能影响到当期的宏观经济景气指数，所以添加限制条件为c21=0，估计相关参数，得到，将该矩阵代入所建立的VAR对象中，得到最后SVAR模型的估计结果为：
估计所得模型的AR特征多项式有四个根，分别为0.97，0.88，0.61和0.01，都为实数，且都小于1，所以所建立的模型满足稳定性条件。而滞后排除检验中，滞后阶数分别为1和2时，检验结果显示所有滞后项都是联合显著的，从而估计的方程有效。
从模型结果可以看出，宏观经济的良好运行给消费者带来的信心水平有限，而消费者信心给宏观经济带来的作用微乎其微。值得注意的是，在方程（1）中，当宏观经济景气指数对数值滞后两期时，系数为负，并且绝对值大于当期和滞后一期的值。结合方程（2）滞后两期时候的系数来看，它们同时为负，这说明当经济过热时候，政府采取的一些紧缩等政策，给消费者信心造成的损失要大于经济运行良好时候给消费者信心带来的鼓励。同时也说明，若经济处于相对萧条状态时，采取一系列恢复性政策将给消费者带来长远的信心支持。
（三）脉冲分析与方差分解
1.脉冲分析。通过格兰杰因果检验可知，宏观经济的运行态势是造成消费者信心变化的原因，而反之则不成立，所以主要考察宏观经济的波动对消费者信心的冲击。在上面所建立的VAR对象基础上，利用结构分解法方法建立脉冲响应函数，得到如图1所示结果。 由图1可以看出，消费者信心对扰动立即做出反应，并且逐渐增大，到第三期和第四期的时候达到最大，之后逐渐下降并趋近于0。图1显示出了宏观经济对消费者信心的影响，当利好刺激经济走好时，消费者的信心并不会突然走强，而是一个缓慢走强过程，这可能是由于担心经济是否能够持续走强。从开始反应到信心达到最高点，即消费达到最大化水平时候，这个时间大约为三到四个月，之后消费者会对该正向冲击的反应趋于平淡，再加上随着经济过热，政府会采取一系列的防治通胀等措施，所以消费者的总体消费欲望会随之下降。
2.方差分解。消费者消费信心以及水平的变化，除了受经济环境的影响，还会受到自身诸如消费习惯等约束，这些约束独立于宏观经济之外，也许是长期以来所处的文化所造成的，比如消费者在经济不景气与景气的时候可能选择购买不同品牌的同一种商品，消费者信心的变化将使得他在这之间做选择，有多少是由于经济环境变化所引起的，而多少是由消费习惯等主观因素引起的，即消费者信心本身所引起的。通过对消费者信心指数变化的方差分解可以衡量这种差异。继续通过上述建立的SVAR模型，利用结构分解法对消费者信心指数进行方差分解，得到如图2所示结果。其中shock1指消费信心指数， shock2指宏观经济景气指数。图2显示，随着预测期的推移，消费者信心指数预测方差中由其自身，即一些消费的习惯等独立于经济变量以外的主观因素所引起的部分的百分比缓慢下降，而由其自身之外的宏观经济运行态势所引起的部分的百分比则缓慢增加，并且在第五期左右保持稳定。
结论
历史的数据以及分析表明，短期内，消费者信心与宏观经济之间存在着单向的关系，消费者信心的增强并不能很好地带动经济转为景气，这也间接说明我国的消费者信心并不能实质性的转化为实体的消费，并且在衡量经济状况当中，消费所占的比重不大。综合这两方面因素，消费者信心的提高并不能较大程度地提高宏观经济景气水平。在结构调整当中，还存在较大的改进空间。一方面，要建立更为广泛和稳健的社会保障体系，让居民无后顾之忧地进行消费；另一方面，也可通过税收等政策鼓励消费行为，引导居民形成更为开放的消费观。反过来，在宏观经济对消费者信心的影响当中，前者扮演了重要的角色。宏观经济的正向或负向冲击都会造成相同方向的消费者信心的变化，尤其值得注意的是受到负向冲击时，其绝对水平大于正向冲击时的值，这说明在经济受不好冲击的时候，居民的消费行为会更加谨慎，此时政府采取相应的应对措施，并不能够相同程度地恢复损失的消费者信心，这也从另一方面佐证了在中国，只注重宏观经济的高速发展并不能很好地解决居民消费不足的问题，宏观经济的高速发展对提高居民消费信心有限，从而拉升消费在经济发展当中的比重能力有限。
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宏观经济学的理论高度抽象、派别林立、模型复杂、实践性很强，学生普遍学习起来非常困难，学习的主动性较差，缺乏兴趣。当前，许多高校宏观经济学教学依然采用了赫尔巴特的以“课本为中心，教师为中心，课堂为中心”的教学范式，教师始终处于绝对权威中心，以课本为依据，传授知识为目标，主要采取灌输式讲授法。传统教学范式的缺陷日益凸现，因此，必须推进高校教学范式的根本转变，构建以教师为主导、学生为主体，以研究、探索、协作等为特点的，师生互动的教学范式。
二、宏观经济学教学范式改革的具体实践
笔者认为，在宏观经济学教学范式改革中，不妨可以采用自主学习教学法。自主学习是指学生自己主宰自己的学习方式。自主学习具有主动性、独立性学习的基本特征。人们一般认为宏观经济学比较抽象，难以进行自主学习的教学实践。但笔者认为只要精心设计，采取行之有效的具体方法，宏观经济学能够进行课程自主学习教学实践，并且能够取得较好的教学效果。
（一）尝试教学
尝试教学是一种让学生在旧知识基础上先来尝试练习，引导学生进行讨论的教学程序结构。其基本特征是“先试后导、先练后讲”。尝试教学法能充分发挥学生在课堂教学中的主体作用，改变传统的注入式教法。例如，宏观经济学中投资这个概念对初学者来说很容易造成困惑，而投资问题在宏观经济学中十分重要。对投资的正确理解，是掌握宏观经济学基本原理的关键。在教学中，如果教师讲、学生听，学生还是难以把握投资这一概念。因此，笔者在教学中用尝试教学法，先一开始要求学生进行尝试练习，使学生处于主动的地位。一旦学生在尝试练习中遇到困难，发现投资与日常生活中投资的含义不同，学生便会主动地自学课本或寻求教师的帮助，学习便成为学生自身的需要。然后教师导入新课，在新授课过程中使学生把握投资与资本的含义及其相互关系，投资与日常生活中投资的含义不同，懂得经济学中的投资是指厂商购买资本或对资本的需求，是厂商增加或更换资本资产的支出，明确要从资本的角度来理解投资。最后，教师再次进行课堂作业并给予课堂小结，以此巩固对投资的理解。
采用尝试教学的关键是两次尝试题的设计，达到“温故知新”的效果。尝试题以发散型的多元思考题型呈现，与课本或学习材料的例题相似，便于学生藉以自学课本或学习材料，共同讨论和尝试解决问题。进行第二次尝试练习时，可配合课本的题目来进行，利于学生巩固所学知识。
（二）自学辅导教学
自学辅导教学强调学生在教师的指导下自学教材内容，自己练习、检查并改正错误，培养学生的自学能力。自学辅导教学的具体步骤包括：启发引导、阅读课本、自做练习、知道练习结果、教师小结。自学辅导教学模式打破了传统的满堂灌，把教学从着重灌输知识、技能转变为着重培养学生独立的阅读能力、审题能力、思维能力和操作能力。
例如，宏观经济政策的实践这章内容，理论性强，没有什么数学模型，同时对学生来说并不是全新的内容，如果在教学中采用满堂灌的方式，教师讲、学生听，课堂教学必定显得枯燥乏味、学生缺乏学习主动性。因此，笔者在教学中尝试用自学辅导教学法，先从旧知识引发新问题，提出问题：你们在上章中了解了财政政策和货币政策的效果，那么财政政策和货币政策的具体内容是什么？在实践中是如何实施的呢？由此激发学生的求知欲；再让学生阅读课本，该做练习时做练习，并核对答案。最后，教师小结，纠正错误，解决疑难问题。再比如，GDP的问题也难以把握，在教师讲授GDP的概念之后，为使学生全面把握和增强理解GDP，以及有关GDP的评价问题，可以在教师的帮助下，由学生自己查阅相关文献，搜集资料，制作成PPT，来讲授相关内容。在学生讲述之后，教师进行总结和点评，最后要求学生提交学习心得。
采用自学辅导教学的关键是将课堂大部分的时间交给学生，教师只需巡视课堂，不打断学生的思维，只对有问题的学生进行个别辅导并发现共性的问题。小结时，做到有的放矢，纠错解疑，规范学生做题，梳理知识使之系统化。
（三）专题讨论教学
专题讨论教学是通过专题讨论的方式实现对学生知识的传授和思维能力锻炼的一种教学模式。专题讨论教学有助于培养学生自主获取知识的能力，能够挖掘学科魅力，调动学生的学习兴趣和积极性，并能激活学生的思维，增强综合知识的能力。
对于一些学生相对熟悉的、比较感兴趣的内容，专题讨论教学法可以达到好的教学效果。专题讨论教学的具体做法是：首先将学生分成若干个小组，教师设计好多个专题，让每个小组选择感兴趣的专题，由小组成员共同完成。然后给学生1～2周的时间收集资料，并利用本章学习的知识进行分析讨论。接下来将每个小组讨论的结果用PPT的形式展示，派1～2代表做演讲。同时，课堂随机抽取几位同学做评委，对每个小组的表现点评打分。最后由老师做总结发言，分析讨论的结果，并对该专题进行更深入的陈述。同时要求每个小组根据课堂讨论对专题报告进行修改，每个组员提交1份个人研究报告，小组提交1份总报告。例如，在讲失业与通货膨胀理论时，可以先让学生收集这方面的资料，在课堂讨论当前我国通货膨胀产生的原因，以及通货膨胀对我国劳动者、企业主等阶层的影响。在讲消费理论时，要求学生查阅中国储蓄资料，分析中国老百姓为什么喜欢储蓄？在讲宏观经济政策分析时，要求学生查阅资料，以我国上世纪90年代至今为时代背景，讨论政策组合的实际应用情况等。
采用专题讨论教学的关键是教师应该精选专题，控制好学生陈述的时间，把握课堂节奏，带动气氛才能收到较好的效果。
三、自主学习教学中注意的问题
自主学习教学方法优势明显，体现了以学生为本、师生平等的教育理念，有助于培养学生的学习独立性和非智力因素的发展。但也有其局限性，比如，教学难度增大、教学结构松散、教师的指导地位难以保证等等。笔者认为，要扬长避短，在宏观经济学自主学习教学安排中应考虑以下几个方面。
（一）保证足够的授课学时
自主学习教学不否定理论讲授的作用，宏观经济学课程的难度和复杂性，使得宏观经济学的本科教学应当以理论讲授为主。目前，国内大部分高校《宏观经济学》本科课程的授课时数约51学时，这只能保证讲授最基本的宏观经济学理论。为顺利实施教学范式改革，运用自主学习教学方式，发挥学生的主体作用，调动学生的积极性，拓展教学内容，必须在原有授课学时的基础上至少增加16课时，即每学期至少达到68学时。
（二）培养学生数据收集和处理能力
实证分析是宏观经济学最重要的分析方法，要想做好实证分析，学生必须具备收集和处理数据的基本能力，这也是宏观经济学教学范式改革顺利实施的保证。因此，在宏观经济学教学中，教师应当指导学生利用国家统计局、中国人民银行统计数据库等公共资源收集数据，并传授一些基本的处理原始数据的方法等。例如，在讲“国民收入核算”、“失业与通货膨胀”时，可以指导学生利用国家统计局数据库，搜集中国名义GDP、GDP平减指数、GDP增长率、失业率、CPI、PPI等数据，让学生对中国经济的运行有总体的认识。在讲“宏观经济政策分析”、“宏观经济政策实践”时，其中涉及货币政策问题时，则可以指导学生利用中国人民银行统计数据库，搜集中国历年货币供应量的相关数据，让学生大体了解中国货币政策的执行情况。
（三）建立科学的学生考核机制
实施教学范式改革，应当纠正以考试成绩衡量学生优劣的唯一标准的偏差，扩大评价的内涵和范围，形成性评价和终结性评价并重。因此，《宏观经济学》课程科学考核的标准应是多重的，丰富学生平时成绩的考核方式。在考核中应注重学生在日常学习过程中的表现，如课堂研讨与辩论的表现、自主查文献讲课的表现、课程作业的表现等。着重评价学生掌握方法和能力的程度，考察学生团队合作能力。
（四）加强教学团队建设
实施宏观经济学教学范式改革，其教学难度超出一般意义上的教学方式，增大教师的工作量，对教师本身提出了更高要求。教师既要精心设计、策划，提供相关的学习资料，又要对学生的学习内容、分析方法、观点建议及时给予指导，由课堂任课教师一人独自难以承担。因此，《宏观经济学》教学范式改革，应加强教学团队建设，在具体实施过程中，由任课教师负责课堂讲授，每一章的自主学习教学改革方案的实施由课程教学团队的每一位主讲教师分别负责，充分利用不同教师的兴趣爱好、专业特长、专业背景等以便达到更好的效果。
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