中国消费总量的时间序列分析,Time Series Analysis of Aggregate Consumption in China

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中国消费总量的时间序列分析
Baiding Hu 和 Michael McAleer 西澳大利亚大学，经济系
摘要：中国的经济改革带来了生产力的飞跃和国际贸易壁垒消除的明显增多。大部分 专门针对于中国的研究，都一直致力于有关进出口和生产力方面的研究。然而，在一些文 献中，针对中国宏观经济变量的时间发展过程，如最终需求，却尚未受到足够的重视。由 于中国实行的是市场经济，在不同政府级别的政策制定的过程中，宏观经济变量的短期和 长期关系都能找到自身的模式。 针对这些关系的调查研究就引出了宏观经济变量的时间序 列分析。根据 Hu 和 McAleer 2002 年的研究表明，最终需求在推动中国经济发展中起着主 导性作用。他们利用了由中国经济六大组成部分的投入－产出表，把从 1992 年到 1997 年 这 5 年期间产量增长的源头进行分解， 从而发现了最终需求是在所有领域中决定产量增长 的最重要因素。然而，投入－产出表的不足之处和这种模型的静态性对于研究最终需求的 动态行为并不是很有帮助。在本文中，把从 1952 年到 1998 年的中国年度国民账户数据用 于研究最终需求中的最重要的组成部分，我们把它称之为消费总量。论文分析判断出最终 需求组成部分和 GDP 之间的短期和长期的关系，也检验永久收入假说。虽然相对较小的 样本可以防止长期均衡关系的调查结构断裂， 但它允许消费的短期动态行为转换可能性的 检验。 关键词：最终需求，消费，投入－产出表，动态行为，单位根，协整分析 1. 引言 中国在上世纪七十年代末开始进行经济改革， 给生产力带来了很大增长和消除了国际 贸易壁垒。 大部分专门针对于中国的研究， 都一直致力于有关进出口和生产力方面的研究。 然而，在一些文献中，针对中国宏观经济变量的时间发展过程，如最终需求，却尚未受到 足够的重视。在两个实证的研究当中，Li（2000）研究从 1952 年到 1998 年中国 GDP 的 年度数据及其组成成分是否平稳，Wu 和 Zhang（1998）调查了美国和中国之间的双边贸 易赤字的时序行为。由于中国实行的是市场经济，在不同政府级别的政策制定过程中，宏
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表 1 列出了用 MacKinnon（1991）给的测试临界值的变量 ADF 检验结果。接下来， 自然对数用 ln 表示。ADF 检验数值显示，变量呈现出非平稳的级别，或一阶非平稳 I （1） ， 作为一个单位根的零假设是不能被拒绝的，而 ADF 检验变量的第一个差异是平稳的。 Li（2000）对中国的 GDP 数据作过单位根零假设的检验。受中国政治变动启示，Li 提出了对单位根总结的疑问。例如，普遍认为，文化大革命对中国经济产生了破坏性的影 响。运用 Perron（1989）的结构性变化检验策略，Li 介绍了作为一种可能的替代结构突变 来形容中国的 GDP 的时间序列特性。 Perron 检验结果支持这样的描述， 并得出中国的 GDP 可能更适合趋势平稳过程建模的结论。 然而，Li（2000）没有把文化大革命认定为结构性变化，这使得用该方法对中国的宏 观经济的时间序列变量建模存在着严重的限制性。 3. 协整和 ECM 假 定 消 费 总 量 和 GDP 之 间 存 在 着 长 期 的 关 系 。 变 量 有 三 个 向 量 ， 分 别 称 为 lnFCEt ，lnGDPt ， lnHCEt ，lnGDPt ， lnGCEt ，lnGDPt ， 用来估计相应的协整关系。 Engle 和 Granger 的两步法估计协整向量的过程有几个重要的缺陷（Enders，1995） ；特别地，变 量是否协整是可以依靠的因变量的选择，假设只有一个协整向量的存在。Johansen（1988） 的最大似然估计在检验协整向量数量和估计协整向量时，避开了使用 Engle-Granger 的两 步法估计。Johansen 过程涉及 VAR(p)模型的完整信息的最大似然估计，该模型包含了潜 在的协整变量。在本文中，VAR 模型的滞后阶数 p，是由 AIC 模型的选择标准确定为 2 决定的。 表 2. Johansen 协整检验和估计 变量 lnFCEt ，lnGDPt lnHCEt ，lnGDPt lnGCEt ，lnGDPt H0 r=0 r≤1 r=0 r≤1 r=0 r≤1 H1 r=1 r=2 r=1 r=2 r=1 r=2 统计量 34.60 2.52 32.58 1.68 19.00 10.00 95%的临界 值 18.33 11.54 18.33 11.54 18.33 11.54 (-1，0.5960) (-1，0.9973) 标准化协整 向量 (-1，0.9705) 特征值 0.5365 0.0544 0.5152 0.0366 0.3444 0.1993
p−1 j=1 φj ∆yt−j
yt = α + βt + ρyt−1 +
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
+ εt ，
其中，ρ是自相关系数，εt 是白白噪声误差。滞后的长度 P，由 AIC，SBC 和 HQC 模 型选择参数决定，见于 Microfit 计量经济软件包的报告。 表 1. 单位根的 ADF 检验 变量 ADF lnGDP lnFCE lnHCE lnGCE 5%置信水平 的临界值 -0.4487 -2.0199 -1.5893 -2.8702 水平 滞后长度 4 1 1 1 -3.5468 ADF -5.3053 -4.2026 -3.6805 -7.1660 第一偏差值 滞后长度 3 1 1 3
用 ECM 对收入和消费之前的关系建模是对 AIH 假说的一大改进。鉴于简单的凯恩斯 AIH 假说在理论和经验上的不足之处，Frideman 于 1957 年提出了生命周期和永久收入假
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说。通过利用美国季度数据预测出一个消费函数，霍尔（1978）认为把收入当作是影响消 费函数的外因严重扭曲了估计模型，与 Haavelmo（1943） 、Friedmant 和 Becker（1957） 的主张一样。霍尔（1978）表明，未来边际效用的条件期望值是当前消费水平的一个函数。 他建议用另一种计量经济学的方法来研究生命周期永久收入假说， 即把消费的时间路径当 作随机游走过程来建模，当前消费只取决于它过去对应的值。Davidson 和 Hendry（1981） 把英国的总消费函数估计作为一个 ECM 模型（见 Davidson 等（1978），包含了把霍尔的 ） 随机游走消费函数作为一种特殊的情况。 Chow（1985）根据哈罗德-多马模型推导出中国的总消费函数，该函数假定消费包含 了国民收入的一部分。Chow 的消费函数是被当作为一个简单的分布滞后模型进行估计， 指定当前的消费是前一段时期的一个消费和投资函数。然而，由于投资变量的系数的 T 比 值是不显著的，这也导致了霍尔的消费规范是如上所述的 ECM 模型的一种特殊情况。 三个消费函数的估计短期边际消费倾向（MAC）是由国内生产总值（GDP）的短期动 态估计系数给出，即 0.4775，0.3758 和 0.8628 分别代表最终消费支出，家庭消费支出和政 府消费开支的 MAC 值。短期的 MAC 值显然比他们相应的长期 MAC 值要小，这也反映 绝对收入假说（AIH）的另一个方法。正如预期的，在所有三种消费函数中，不平衡的项 的系数均为负，这表明了存在着一种力量使过去不平衡恢复到当前的平衡状态。然而，在 政府消费开支的方程中，γ的估计数尽管也是负数，但却是没多太影响的。这再一次说明 政府的消费行为对市场力量并不特别敏感。所有的估计系数的符号都是正确的，而且在所 有的估计方程并不存在有序的自相关性。 4. 短期的结构性转变 有了 ECM 模型描述的总消费的短期动态行为，本节检验了短期行为是否随着不同的 制度变化而改变。这相当于用 Chow（1960）方法检验短期消费行为是否存在着结构性变 化。 先备知识表明 1978 年的经济改革之后有一个结构性变化。为了能概括经济改革的全 部影响， 1979 被用来当作后改革时代的开端， 因此， 前改革时代和后改革时代分别是 1952 年到 1978 年和 1979 年到 1998 年。 表 4. 短期关系结构变化检验 系数 1952-1998 1952-1978 FCE 常数 et−1 ∆lnGDP 0.0075 -0.1636 0.4775 0.019072 -0.058932 0.381649 -0.010085 -0.136512 0.800436
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观经济变量的短期和长期关系都能找到自己的模式。 对于这些关系的调查研究就引出了宏 观经济变量的时间序列分析。 他们利用了由中国经济六大领域组成的投入－产出表， 把从 1992 年到 1997 年这 5 年 期间产量增长的来源进行分解， 从而发现了最终需求是在所有领域中决定产量增长的最重 要因素。然而，投入－产出表的不足之处和这种模型的静态性对于研究最终需求的动态行 为并不是很有帮助。在本文中，把从 1952 年到 1998 年的中国年度国民账户数据用于研究 最终需求中的最重要的组成部分，我们把它称之为消费总量。论文分析判断出最终需求组 成部分和 GDP 之间的短期和长期的关系，同时也检验永久收入假说。虽然相对较小的样 本可以防止长期均衡关系的调查结构断裂， 但它允许消费的短期动态行为转换可能性的检 验。 本文的安排如下：第 2 节描述了所用的数据和提供宏观经济变量的单位根检验。第 3 节给出了变量之间的长期关系的协整分析， 4 节使用 ECM 检验短期动态中的这种关系。 第 第 5 节是一些结束语。 2. 数据和单位根检验 所有数据都是来自于中国统计局（SSB）的《中国统计年鉴》 。总消费，总投资和贸易 平衡是最终需求的三大重要组成部分。 根据中国统计局， 总消费是用来衡量最终消费支出。 最终消费支出是指从国内和国际购买的商品和服务，包括家庭消费支出和政府消费开支。 Nelson 和 Plosser（1982）的研究表明，许多总的宏观经济时间序列变量都是非平稳的。由 于本文用到的所有都是总的宏观经济时间序列变量，因此有必要利用 ADF 检验数据的平 稳性，检验公式如下：
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是，变量存在一个协整关系，估计协整向量在第 6 列被给出。最后一列给出了 Johansen 的 LR 测试统计数据计算得出的特征值。 协整回归实际上是表述了经济学家凯恩斯（1936）提出的绝对收入假说（AIH） 。AIH 假说指出，消费与收入呈正相关，并且上升速度比例略低于收入。这意味着，边际消费倾 向（MPC）处于 0 到 1 之间。此外，短期边际消费倾向比长期边际消费倾向小。 lnFCEt ，lnGDPt ， lnHCEt ，lnGDPt ， lnGCEt ，lnGDPt 这三个变量的协整向量，提供了 与三种不同的消费-收入关系相关联的长期 MPC 值的估计量。这些估计量也可以理解为是 原始数据的消费的收入弹性，即之前被转化为对数的那些数据。 lnFCEt ，lnGDPt 的协整 向量体现了最终消费支出和 GDP 之间的关系，长期边际消费倾向为 0.9705。最终消费支 出可以分解为其他两个部分，分别是家庭消费支出和政府消费开支。 政府消费与私人消费在改变 GDP 方面的反应是不同的，从而呈现出完全不同的长期 边际消费倾向。与政府消费开支相关联的 MPC 明显比较低，是因为公共开支相对于私人 支 出 而 言 ， 对 收 入 的 约 束 比 较 不 敏 感 。 变 量 的 估 计 协 整 向 量 ， lnHCEt ，lnGDPt ， lnGCEt ，lnGDPt ，支持这种解释，是因为家庭消费支出的长期 MPC 是 0.9973，而政府消 费开支是 0.596。所有的估计 MPC 值都小于 1，这也支持凯恩斯的 AIH 假说里面指出的 MPC 值在 0 和 1 之间。由于乘数（乘数是宏观经济学的一个术语，指每单位外生变量的 变化所带来的引致变量的变动情况。 ）与 MPC 值成反比，所以家庭的支出比政府的开支对 经济的影响更大。 Engle 和 Granger（1978）用 ECM 对协整变量建模。双变量的 ECM 值由 ∆yt = α + β∆xt − γet−1 + εt 给 出 ， 其 中 γ 表 示 yt 对 前 期 非 平 稳 的 调 整 后 的 特 征 值 ， 记 为 et−1 = yt−1 − λxt−1 ，并且 β 和 λ 分别是 xt lnGDPt 和 yt lnFCEt ，lnHCEt ，lnGCEt 三个因素中的一个之间的短期和长期关系。与长期关系相对应的 ECM 公式在表 3 给出。 表 3. ECM 系数估计（括号里为渐进的 t 比率） ECM ∆lnFCEt = 0.0075 − 0.1636et−1 f + 0.4775∆lnGDPt （0.65） （-2.58） （8.27） ∆lnHCEt = −0.0305 − 0.1143et−1 h + 0.3758∆lnGDPt （-1.17） （-2.69） （6.50） ∆lnGCEt = −0.0334 − 0.0176et−1 g + 0.8628∆lnGDPt （0.67） （-0.54） （5.73） 诊断 R2=0.62；DW=1.81； F=34.59 R2=0.52；DW=1.55； F=23.06 R2=0.43；DW=2.26； F=16.47