我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)和金融總量增長(zhǎng)路徑的結(jié)構(gòu)變化研究——經(jīng)濟(jì)與管理

引言 20世紀(jì)90年代以來(lái)，我國(guó)國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)環(huán)境出現(xiàn)了諸多新的變化，經(jīng)濟(jì)運(yùn)行先后幾次在通貨膨脹和通貨緊縮之間轉(zhuǎn)換。為調(diào)控經(jīng)濟(jì)過(guò)熱和避免經(jīng)濟(jì)衰退，我國(guó)宏觀調(diào)控政策在從緊、適度從緊、適度寬松、穩(wěn)健和積極之間進(jìn)行了多次相機(jī)抉擇和組合。鑒于此現(xiàn)實(shí)，我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)和金融總量的走勢(shì)近年來(lái)很有可能發(fā)生結(jié)構(gòu)變化。因此，運(yùn)用一種科學(xué)準(zhǔn)確的結(jié)構(gòu)變化檢驗(yàn)方法對(duì)我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)和金融總量的增長(zhǎng)路徑進(jìn)行考察，對(duì)于研究我國(guó)宏觀調(diào)控的政策效果和經(jīng)濟(jì)各環(huán)節(jié)的內(nèi)在作用機(jī)理具有重要意義。 但是，在時(shí)序列的增長(zhǎng)路徑結(jié)構(gòu)變化的相關(guān)研究中，一個(gè)循環(huán)依存的問(wèn)題使得已有檢驗(yàn)結(jié)果值得商榷：一方面，趨勢(shì)方程中回歸殘差項(xiàng)是平穩(wěn)還是單整序列會(huì)直接影響結(jié)構(gòu)變化的檢驗(yàn)結(jié)果；另一方面，判斷時(shí)序列是否平穩(wěn)的單位根檢驗(yàn)又需要獲得結(jié)構(gòu)變化存在與否的信息。這樣，時(shí)序列的結(jié)構(gòu)變化檢驗(yàn)與殘差單整性檢驗(yàn)互為條件，相互依賴。因而，準(zhǔn)確地判斷經(jīng)濟(jì)變量增長(zhǎng)趨勢(shì)是否發(fā)生變化，要求尋找一種不依賴回歸殘差平穩(wěn)性特征并具有良好功效的內(nèi)生結(jié)構(gòu)變化檢驗(yàn)方法。 鑒于此問(wèn)題，Perron和Yabu（2009）[1]提出一種擬可行廣義最小二乘法（quasi-FGLS），由于該方法提出的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量在殘差為I（0）和I（1）時(shí)的極限分布非常接近，使得檢驗(yàn)結(jié)果在殘差項(xiàng)自回歸形式和結(jié)構(gòu)變化同時(shí)未知的情況下仍然可信。 考慮到近十幾年來(lái)我國(guó)國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)環(huán)境和宏觀調(diào)控政策的變化，本文運(yùn)用Perron和Yabu（2009）提出的quasi-FGLS方法對(duì)1995年以來(lái)我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)和金融走勢(shì)的結(jié)構(gòu)變化進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。與以往對(duì)我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)變量結(jié)構(gòu)變化的諸多研究不同的是，大多數(shù)已有研究其基本出發(fā)點(diǎn)是應(yīng)用或者修正結(jié)構(gòu)突變單位根以檢驗(yàn)時(shí)序列的單整性，側(cè)重于把結(jié)構(gòu)變化作為單位根檢驗(yàn)的先決條件，對(duì)結(jié)構(gòu)變化的判定也依賴于回歸殘差的平穩(wěn)性這一問(wèn)題討論較少（例如，Li，2005[2]；欒惠德和張曉峒，2006[3]；滕建州，2006[4]；Liang和Teng，2006[5]；聶巧平和馮蕾，2008[6]），而本文對(duì)我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)和金融走勢(shì)的結(jié)構(gòu)變化進(jìn)行的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果獨(dú)立于回歸殘差的是否平穩(wěn)的假定，克服了以往檢驗(yàn)中存在的回歸殘差平穩(wěn)性與結(jié)構(gòu)變化循環(huán)依賴的問(wèn)題，結(jié)論更穩(wěn)健。在此基礎(chǔ)上，本文進(jìn)一步結(jié)合現(xiàn)實(shí)對(duì)實(shí)證結(jié)果加以分析比較，從而闡釋經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中的關(guān)鍵性決策和重大事件對(duì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的沖擊作用，并對(duì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的內(nèi)在作用機(jī)理進(jìn)行研究。 檢驗(yàn)?zāi)Ｐ驮O(shè)定 隨機(jī)變量的生成過(guò)程如下： yt=x′t？鬃+ut ut=？琢ut-1+？淄t（1） ？淄t=d（L）et 令T表示樣本量，t=1，2，…T，et～iid（0，？滓2），解釋變量xt和待估參數(shù)？鬃為r×1向量，-1<？琢？燮1。當(dāng)-1<？琢<1時(shí)，ut～I(xiàn)（0），當(dāng)？琢=1時(shí)，ut～I(xiàn)（1）。 以下三種模型代表結(jié)構(gòu)變化的三種不同情況： 模型I：僅漂移項(xiàng)存在結(jié)構(gòu)變化。x=（1，DUt，t）′，？鬃=（？滋t，？滋1，？茁0）′，令T1表示結(jié)構(gòu)變化發(fā)生的時(shí)間，t？燮T1時(shí)，DUt=0，t>T1時(shí)，DUt=1。此時(shí)，檢驗(yàn)為H0∶？滋1=0； 模型II：僅趨勢(shì)項(xiàng)存在結(jié)構(gòu)變化。xt=（1，t，DTt）′，？鬃=（？滋0，？茁0，？茁1）′，t？燮T1時(shí)，DTt=0，t>T1時(shí)，DTt=t-T1，此時(shí)，檢驗(yàn)為H0∶？茁1=0； 模型III：漂移項(xiàng)和趨勢(shì)項(xiàng)同時(shí)發(fā)生結(jié)構(gòu)變化。xt=（1，DUt，t，DTt）′，？鬃=（？滋0，？滋1，？茁0，？茁1）′，此時(shí)，檢驗(yàn)為H0∶？滋1=？茁1=0。 三種模型的原假設(shè)可以統(tǒng)一表示為矩陣約束形式：H0∶R？鬃=？酌，R為q×r矩陣，？酌為q×1向量，q為約束個(gè)數(shù)。 ？琢的估計(jì)值■可以通過(guò)如下回歸獲得： ■t=？琢■t-1+■？灼i？駐■t-1+eik（2） 滯后階數(shù)k根據(jù)AIC準(zhǔn)則確定，然后進(jìn)行FGLS回歸： （1-■L）yt=（1-■L）x′t？鬃+（1-■L）ut 由于？琢=1時(shí)，Wald檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的極限分布不服從？字2分布，Perron和Yabu（2009）用如下方法構(gòu)建？琢的超有效估計(jì)量： ■=■ ifT1/2■-1>11 ifT1/2■-1？燮1（3） 用■S作為的估計(jì)值進(jìn)行FGLS回歸并可證明，三個(gè)模型的Wald統(tǒng)計(jì)量均服從？字2分布。 針對(duì)？琢的最小二乘估計(jì)量存在向下的偏誤問(wèn)題，Roy和Fuller（2001）提出如下偏誤修正估計(jì)量： ■M=■+C（■）■a（4） C（■）=-■ ■>？子pctLPT-1■-（1+m）[■+？琢2（■+10）]-1 -10<■？燮？子pctLPT-1■-（1+m）■-1 -？琢11/2<■？燮-100 ■？燮-？琢11/2 其中，■？琢為■的標(biāo)準(zhǔn)差，■=（■-1）/■？琢，m是系數(shù)向量？鬃的行數(shù)，Lp=（p+1）/2，p為ut自回歸的階數(shù)，a1=（1+m）T，a2=[（1+m）T-？子2pct（Lp+T）][？子pct（10+？子pct）（Lp+T）-1]，？子pct為？琢=1時(shí)■的極限分布的分位數(shù)，在結(jié)構(gòu)變化位置已知（未知）時(shí)，??？子0.95（？子0.99）。 根據(jù)式（3），計(jì)算偏誤修正估計(jì)量■M的超有效估計(jì)量■MS，然后使用如下quasi-FGLS方法對(duì)？鬃進(jìn)行估計(jì)，在此基礎(chǔ)上計(jì)算Wald統(tǒng)計(jì)量WRQF（？姿1）。 最后，在結(jié)構(gòu)變化位置未知的情況下，按照Andrews（1993）[7]和Andrews和Ploberger（1994）[8]的做法，構(gòu)建結(jié)構(gòu)變化檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量： Exp-WRQF=logT-1■exp■WRQF（？姿1）（5） ？姿1=T1/T，？撰={？著？燮？姿1？燮1-？著}，？著=0.10。 Perron和Yabu給出了該統(tǒng)計(jì)量的臨界值，其在殘差項(xiàng)為I（0）和I（1）時(shí)非常接近，因此，根據(jù)該統(tǒng)計(jì)量得出的結(jié)構(gòu)變化檢驗(yàn)結(jié)果不受殘差平穩(wěn)性的影響。 上述檢驗(yàn)可概括成如下步驟： （1）對(duì)給定的結(jié)構(gòu)變化，通過(guò)最小二乘法進(jìn)行圍繞結(jié)構(gòu)變化的退勢(shì)處理，得到殘差■t。 （2）運(yùn)用最小二乘回歸估計(jì)式（2），得到？琢的估計(jì)值■并計(jì)算■=（■-1）/■？琢。 （3）根據(jù)式（4）對(duì)■值進(jìn)行修正，得到偏誤修正估計(jì)量■M。 （4）構(gòu)建？琢的超有效估計(jì)量■MS： ■MS=■M T1/2■M-1>11 T1/2■M-1？燮1 （5）運(yùn)用■MS進(jìn)行quasi-FGLS估計(jì)，得到系數(shù)估計(jì)向量■，根據(jù)不同模型和ut的不同形式構(gòu)建相應(yīng)的WRQF統(tǒng)計(jì)量。 （6）在結(jié)構(gòu)變化未知的情況下，對(duì)所有可能的結(jié)構(gòu)變化時(shí)點(diǎn)重復(fù)上述步驟，從而構(gòu)建Exp-WRQF統(tǒng)計(jì)量，對(duì)結(jié)構(gòu)變化進(jìn)行判斷。