供求冲击与中国经济波动_基于SVAR模型的甄别分析

供求冲击与中国经济波动:基于SVAR 模型的甄别分析
3
吕光明
内容提要:本文首先利用经全国经济普查信息修正后的季度数据推算得到1992年第1季度到年第3季度的实际G DP 和G DP 减缩指数,然后借鉴Blanchard 和Quah (1989)提出的方法构建二元S VAR 模型,对驱动中国经济波动的供求冲击进行甄别分析。

结果发现:①无论是在长期还是在短期,2Π3以上的产出波动可以归因于供给冲击的影响;②对于价格波动,短期内需求冲击和供给冲击的贡献几乎相当,而长期内需求冲击能够解释70%左右;③总的来说,供给冲击和需求冲击在中国经济波动中具有几乎同等的重要性。

上述结论具有重要的宏观操作政策含义。

关键词:供给冲击;需求冲击;经济波动;S VAR 模型
中图分类号:C812 文献标识码:A 文章编号:1002-4565(2009)07-0020-07
Demand &Supply Shocks and Economic Fluctuations in China :
an identification based on Structural VAR Model
L üG uangming
Abstract :This paper first calculates real G DP and G DP deflator index from the first quarter of 1992to the third quarter of 2008by means of the quarterly data adjusted after the national economic census in 2004.Then it builds a bivariate structural VAR m odel in the Blanchard and Quah ’s methodology ,and identifies demand and supply shocks in China ’s economic fluctuations.I t is concluded that :①m ore than tw o 2thirds of output variability is attributed to supply shocks either in the long run or in the short run ;②s o far as the fluctuations of price level are concerned ,the contribution of demand shocks nearly equals to that of supply shocks in the short run ,while demand shocks account for 70percent of the variability approximately in the long run ;③in sum ,supply shocks is alm ost as im portant as demand shocks in shaping economic fluctuations in China.The conclusions have revelation significances for macro -control operation.
K ey w ords :Supply shocks ;Demand shocks ;Economic fluctuations ;S tructural VAR m odel
3本文系2007年度国家社会科学基金项目“基于冲击测度的中
国经济波动解析”(07CT J007)阶段性成果。

一、引言
对现实经济波动进行合理的解释一直是经济学研究的核心问题。

早期的理论研究认为,经济波动完全或主要是内生因素作用的结果,而且其发生会像潮汐一样有规则,具有稳定的阶段性和周期性。

然而,从众多国家的实际情况看,经济波动并没有呈现出十分明显的规律性。

20世纪30年代,Frisch 和Slutzky 等学者先后通过研究发现,随机冲击引起的
周期波动与现实经济波动极为相似,由此拉开了从冲击角度研究经济波动问题的大幕。

现代经济波动理论研究认为,经济冲击使得经济系统原有的运行
状态受到影响,出现了同其均衡轨迹的偏离,导致了
一些经济变量为此进行相应的调整,最终形成了经济波动。

由于经济系统均衡偏离有总需求缺口和总供给缺口两种形式,因此经济波动必定是由源自总供给方面的冲击或者源自总需求方面的冲击引起的。

在不同的经济实体中,或者同一经济实体的不同时间段,受经济体制、国际环境、政治制度等变化的影响,供给冲击和需求冲击的生成机制和传导机
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统计研究
Statistical R esearch V ol.26,N o 17
Jul.2009
制并不完全相同。

因此,供求冲击在经济波动中的相对重要性也不完全相同。

在进入20世纪90年代后,在经济改革和全球化的大背景下,中国经济波动表现出与过去大起大落截然不同的新特征。

1992-1996年,中国经济运行在应对“高增长、高膨胀”的过程中成功地实现了“软着陆”。

之后,中国经济呈现出了一个既稳定又较快增长的微波化特征。

1997-2007年间,G DP年均增长维持在715%～12%的区间上,平均值为915%,而通货膨胀率在5%以下,平均值为113%。

其间,在亚洲金融危机和国内有效需求不足的冲击下,1997-2001年,中国经济在相对低位运行,经济增长率在10%以下,物价水平徘徊不前。

而2001年11月中国加入WT O后,经济增长率开始攀升,自2003年开始连续多年保持在10%以上的水平上,同时价格水平并没有较大上升,仍然维持在0%～5%这样一个相对较低的区间上。

中国经济波动这些特征的变化引起学术界的关注。

不少学者从定性或定量角度分析了产出波动与价格波动的供求驱动因素,进而分析供求冲击的相对重要性。

在定性分析方面,有的学者(如刘伟等[1])认为,市场化程度的提高、FDI的流入、金融体系改革的深化等供给面的操作调整,极大地改善了企业供给的活力和提高了潜在生产能力,是中国经济波动特征变化的根本原因;有的学者(如刘树成[2];余永定[3])则把原因归结为近年来成功实施的总需求管理政策与宏观调控能力的提高;有的学者(如樊纲[4];吴敬琏[5])甚至认为,在2001年前后,供给方面政策操作的作用力度超过了需求方面的政策操作,成为驱动中国经济的主要动力。

在定量分析方面,刘斌、张怀清[6]首先在Blanchard和Quah[7]提出的二元结构式向量自回归模型(简称S VAR模型)的基础上,采用中国1984-2001年实际G DP和G DP 减缩指数的季度数据对供求冲击进行甄别分析,结果表明:98%以上的产出波动能够用供给冲击解释, 96%以上的价格波动能够用需求冲击解释,供给冲击和需求冲击相对重要性几乎相当。

其后,Zhang和Wan[8]、龚敏和李文博[9]、徐高[10]等采用类似的方法进行甄别分析。

Zhang和Wan采用1985-2000年工业总产值和商品零售价格指数的季度数据分析后发现:大约90%以上的价格波动能够用需求冲击解释,而产出波动则主要由供给冲击解释,其解释比例
随着冲击持续时间的延续而大幅增加,从初始的55%左右增加到长期的90%左右,进而得出需求冲击更为重要的结论。

龚敏和李文博采用1996-2005年实际G DP和G DP减缩指数的季度估算数据分析得到:70%左右的产出波动能够用供给冲击解释, 96%以上的价格波动能够用需求冲击解释,显然需求冲击更为重要。

徐高采用1978-2006年实际G DP和G DP减缩指数的年度数据分析后发现:90%以上的产出波动能够用供给冲击解释,而价格波动则主要由需求冲击解释,其解释比例随着冲击持续时间的延续而大幅减少,从初始的80%左右减少到长期的50%左右,显然供给冲击更为重要。

总的来说,对于供求冲击在中国经济波动中的相对重要性这一问题,不仅在定性研究中没有取得一致,而且在定量研究中,由于变量指标的选择及观测值的获取、样本区间的设置、数据处理方法等不同,结果也不尽相同。

本文拟在三个方面改进的基础上继续研究上述问题。

首先,采用的是新公布的经过2004年全国经济普查信息修正后的季度数据,数据更为精确。

其次,在对价格水平序列进行含有一个结构突变的单位根检验的基础上,最终进入S VAR模型的价格序列是去势平稳序列,而且是经过一两次差分平稳序列。

最后,采用时差相关系数等技术从侧面证实了S VAR模型甄别结果。

文章后续部分的结构安排如下:第二部分为估计方法与模型;第三部分为数据处理说明及协动特征分析;第四部分为S VAR模型估计;第五部分为供求冲击对中国经济波动的驱动作用分析;第六部分为结论及政策启示。

二、估计方法与模型
由于供求冲击对经济波动的影响及其相应的政策选择并不完全相同,因此对它们的甄别分析就成为研究经济波动的一种重要方法。

1989年, Blanchard和Quah开创性地提出包括产出和就业两个变量的S VAR模型来甄别供求冲击。

他们首先在借鉴Beveridge和Nels on[11]给出的产出分解方法的基础上,借助于产出和就业两个变量的S VAR模型将真实产出分解为持久成分和暂时成分。

然后根据“自然率假说”,经济中的长期总供给曲线垂直,假定只有供给冲击才能对产出产生持久影响,而需求冲击的长期影响为零,因此,产出持久成分主要是由供给冲击导致,而暂时成分则主要由需求冲击导致。

由于就业变量对不同类型供给冲击的反应方向并不
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完全一致,而价格变量则具备对不同类型供给冲击反应方向一致的特性,同时,为了和AS 2AD 模型理论中的分析变量保持一致,后来的一些研究(K arras ,1994;K eating 和Nye ,1999等)①就用价格变量替代就
业变量。

上述估计方法与模型可表述如下:
根据AS 2AD 模型理论,在短期内,由于价格和工资水平具有粘性,因此总供给曲线是价格的正函数,总需求曲线是价格的负函数,
其线性函数可表示为:
Δy s =αΔp +εs
,α≥0
(1)Δy d =-βΔp +εd ,β≥0
(2)
式中,y 和p 分别是短期产出和价格水平的衡
量指标,上标s 和d 表示供给和需求,εs 和εd
分别表示供给冲击和需求冲击。

在短期均衡条件下,y
s
=y d
,进而能够得出短期的均衡产出和均衡价格是
供求冲击共同作用的结果。

上述模型仅仅是短期静态模型,所有调整都在瞬时完成。

在长期内,根据“自然率假说”,资源禀赋条件、技术进步水平以及经济制度等供给冲击对产出具有持久影响,因此这些影响必然对应于长期均衡产出(或称潜在产出)变动,用单位根过程刻画如下:
y T
t =y T
t -1+C 1s (L )εs
t
(3)
式中,y T
t 为t 期产出的持久趋势成分,C 1s (L )
为滞后算子多项式。

而需求管理政策变动等需求冲击对产出的影响是暂时的,可以视为实际产出对均衡产出的短期偏离,用平稳的MA 过程刻画如下:
y C t =y t -y T t =C 1d (L )εd
t
(4)式中,y C
t 为t 期产出的暂时成分,C 1d (L )为滞
后算子多项式。

综合式(3)、
(4)可得:Δy t =C 1s (L )εs t +(1-L )C 1d (L )εd
t
(5)
式中,Δy t 为t 期产出与t -1期产出的差。

式(5)意味着,产出波动源自两方面冲击:一是那些影
响长期均衡产出的供给冲击,二是那些只有暂时影响的需求冲击。

假设另外存在一个平稳的价格变量Δp ,同样受到相同的供给冲击和需求冲击的影响,其影响可以刻画如下:
Δp t =C 2s (L )εs t +C 2d (L )εd
t
(6)
式中,C 2s (L )和C 2d (L )均为滞后算子多项式。

式(5)和式(6)加在一起就是二元S VAR 模型的向量移动平均形式(VMA ),其中的产出波动和价格波动
纯粹由供求冲击εs t 和εd
t 的累积效应解释。

这些冲
击被认为是经济系统中直接影响产出和价格波动的
最原始的冲击因素,通常称为结构式冲击。

在现实中,由于供求冲击无法直接观测,VMA 模型的系数无法估计。

一个可行的办法是根据简化式VAR 模型的估计值,获取它们的信息。

由于Δy 和Δp 均为平稳变量,存在如下的简化式VAR 模型:Δy t Δp t =A 11(L )A 12(L )A 21(L )A 22(L )Δy t -1Δp t -1+
δ1t
δ2t
(7)其中A 11(L )、A 12(L )、A 21(L )和A 22(L )均为滞后算子多项式,δ1t 和δ2t 为简化式冲击。

简化式冲击可以表示为结构式冲击的线性组合,即有
δ1t
δ2t =A 11(0)A 12(0)A 21(0)A 22(0)εs
t εd
t
(8)
式(8)中的系数矩阵为非奇异矩阵。

为了估计供给冲击εs t 和需求冲击εd
t ,还需要施
加“所有需求冲击εd
对产出波动Δy 的长期影响累计为零”的约束条件。

在此基础上估计式(7),把产出波动和价格波动分解为能够用供求冲击解释的部分,从数量上确定供求冲击的规模和影响情况,进而揭示供求冲击在经济波动中的相对重要性。

三、数据处理说明及协动特征分析(一)数据处理说明
本文分析的对象为1992年第1季度到2008年
第3季度的实际G DP 和G DP 减缩指数。

之所以这样选择,原因如下:11经济波动问题是一个短期问题,季度或月度数据比年度数据更能反映出准确的信息;21目前可获取的产出代理指标是季度G DP 和月度工业总产值,后者并没有包含第三产业信息,而2004年全国经济普查已发现第三产业对G DP 的贡献不容忽视;31国家统计局2008年出版公布了经过2004年全国经济普查信息修正后的季度G DP 数据,使以前研究所指出的季度G DP2004年前后数据不可比问题的解决成为可能;41就价格指标而言,一方面,G DP 减缩指数比CPI 和PPI 等其他价格指标更能全面反映价格方面的信息。

另一方面,G DP 减
①K arras ,G eorge ,Aggregate Demand and Supply Shocks in Europe :
1860-1987[J ],The Journal of European Econom ic History ,1994(22):79-98;K eating John W.and John V.Nye ,The Dynam ic E ffects of Aggregate Demand and Supply Disturbances in the G 7C ountries [J ],Journal of M acroeconom ics.1999.
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统计研究2009年7月　
缩指数与实际G DP 计算口径上的一致性更能保证
S VAR 模型中的隐含假设“产出波动和价格波动受到的供给冲击和需求冲击相同”的成立。

中国国家统计局并不直接公布季度实际G DP 和季度G DP 减缩指数数据,
但两个序列数据可以通过如下程序推算①:11首先依据季度累计G DP 同比增长率,计算得到以2000年价格为基期的季度累计可比价G DP 序列;21把季度累计现价G DP 序列和季度累计可比价G DP 序列逐级分解分别得到季度现价G DP 序列和以2000年价格为基期的季度可比价G DP 序列;31用年度可比价G DP 序列除以季度可比价G DP 序列,分别得到以2000年四个季度为基期的季度G DP 缩减指数同比序列;41由CPI 月度同比序列和环比序列数据的变换关系计算得到以2000年第2季度为基期的季度CPI 序列;51由于CPI 季度同比序列和G DP 减缩指数季度同比序列的
相关系数均在0190以上,不妨假定两者的季节变动比率相同,可以得到2000年4个季度的G DP 缩减指数环比序列,进而得到以2000年第2季度为基期的季度G DP 缩减指数序列;61最后用季度现价G DP 序列除以季度G DP 缩减指数序列得到以2000年第2季度价格为基期的季度可比价G DP 序列。

考虑到数据中存在季节变动和异方差,对季度实际G DP 序列采用X -12法进行季节调整,然后取对数得到实际产出序列y ,而对季度G DP 减缩指数,直接取对数得到价格水平序列p 。

图1　实际产出序列y 和价格水平序列p
(二)单位根检验
能否用S VAR 模型准确估计供求冲击取决于数
据序列的统计特征。

由于要从产出分解出持久成分,因而要求序列y 是I (1)的;而进入S VAR 模型中的变量Δy 和Δp 则要求是I (0)的。

因此,还需要对
序列y 和序列p 进行单位根检验。

常用的单位根检验方法有ADF 法和PP 法。

这里选择采用ADF 检验法②,具体的检验结果见表1。

表1
中国季度产出序列和季度价格水平
序列的ADF 检验
变量序列
检验形式(C ,T ,p )
检验统计量值临界值平稳性
y
(C ,T ,4)-1.80-3.48不平稳Δy
(C ,N ,3)-3.70-2.91平稳p
(C ,T ,5)
-4.24-3.48平稳
注:(C ,T ,p )表示检验中常数项、时间趋势项和滞后阶数的取值,(N ,N ,p )表示不存在常数项和时间趋势项;滞后阶数p 根据SC 准则确定;临界值为5%显著性水平下的M ackinnon 临界值。

从表1可以看出,产出序y 为I (1)的,其差分序
列Δy 为I (0)的;而价格水平序列p 则为趋势平稳序列。

然而,观察价格水平序列的折线图发现,其更有可能是在1995年第2季度前后存在斜率突变的分段趋势平稳过程。

Perron (1990)③指出,忽略序列中可能存在的结构突变(structural break )会降低单位根检验的功效,为此,他建议在单位根检验式中加入描述结构突变的虚拟变量,再对其进行单位根检验。

对于价格水平序列p ,已知结构突变为1995年第2季度,执行含一个结构突变的单位根检验后发现,分段趋势退化后的序列Δp 是I (0)的。

因此,最终进入S VAR 模型中的变量是产出序列y 的一阶差分平稳序列Δy 和价格水平序列p 的去势平稳序列Δp 。

(三)协动特征分析
根据AS 2AD 理论模型,短期内需求冲击和供给冲击对宏观经济的波动均产生影响,但二者对产出和物价的作用方向是不同的。

供给冲击会引起产出和价格的反向变动,需求冲击会引起产出和价格的同向变动。

因此根据产出序列和价格序列周期波动之间的协动特征可以判断如下:一般地,当产出和价格之间呈现顺周期的关系时,预示着经济波动主要由需求冲击驱动;当产出和价格之间呈现反周期的
①②③Perron,P.,T esting for a Unit R oot in a T ime Series with a
Changing M ean[J ],Journal of Business and Econom ic S tatistics ,1990(2):153-162.
选择ADF 法还是PP 法可以依靠检验模型结构判断,若检验模型结构包含差分项,需要反映动态结构,一般用ADF 检验法;若模型只描述了水平变量的关系,对随机干扰项只作了一般假设,那么可选用PP 检验法。

推算用到的原始数据来源于《中国季度国内生产总值核算
历史资料:1992-2005》(中国统计出版社2008年出版)、中国国家统
计局网站和CEIC 。

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关系时,则预示着经济波动主要由供给冲击驱动。

产出和价格之间在传统上被认为是顺周期关系的,但近来的一些研究(K ydland 和Prescott ,1990;C ooley 和Ohanian ,1991;Backus 和K ohoe ,1992等①)揭示出两者之间是反周期关系。

大量对美国的研究
表明,尽管在二战前产出和价格之间是顺周期关系,但在二战后两者之间主要表现为反周期关系,或者至少是非周期关系。

这里采用时差相关系数来揭示中国1992年第1季度到2008年第3季度这样一个全样本下序列Δy 和序列Δp 之间的协动关系。

同时,为了揭示2001年前后中国经济波动的冲击驱动力量是否发生变化,又把全样本分为子样本一:1992年第1季度到2001年第4季度和子样本二:2002年第1季度到2008年第3季度。

具体结果见表2。

表2序列Δy 和序列Δp
之间的时差相关系数
相关系数Δp
滞后2期滞后1期
当期
领先1期领先2期
Δy 全样本0.08
(0.56)-0.06(0.63)0.10
(0.45)0.02(0.86)0.17(0.18)子样本一
0.02(0.92)-0.14(0.40)0.12(0.49)0.02(0.89)0.15(0.37)子样本二
0.34(0.09)
0.16(0.45)
0.11(0.61)
0.04(0.86)
0.25(0.24)
注:小括号内的数值为相关系数t 检验的p 值,即相关系数为零的原假设成立的概率。

从表2可以看出,无论是全样本,还是子样本一和二,序列Δy 和Δp 之间的时差相关系数最大值均为正,但所有正相关关系在统计上均不显著。

因此,可以断定,中国的产出和价格之间关系是十分微弱的顺周期关系或者说非周期关系。

这意味着,供给冲击和需求冲击对驱动中国经济波动具有几乎相当的重要性(相对而言,需求冲击驱动影响显得稍大一些),而且,这种力量对比关系在2001年前后并没有发生大的变化。

四、SVAR
模型估计
第一步,确定简化式VAR 模型的滞后阶数。

借助于E Views610软件,构建序列Δy 和序列Δp 的简化式VAR 模型。

为确定模型的滞后阶数,首先选择尽可能大的滞后阶数8,得到所有可能滞后阶数的对数似然比统计量(LOG L )、AIC 统计量和SIC 统计量的数值(见表3)。

根据LOG L 和SIC 统计量的判别准则,最优滞后阶数为5,而根据AIC 统计量的判别准则,最优滞后阶数为7。

考虑到AIC 准则倾向于选择过大的滞后阶数(Paulsen ,1984)②。

因此,最
终确定的滞后阶数为5。

进一步采用滞后结构检验发现,简化式VAR (5)模型AR 特征多项式根的倒数均在单位圆之内(见图3),表明滞后阶数5是合理的,其模型是稳定的。

表3
简化式VAR 模型滞后阶数检验结果
滞后阶数
1
2
3
4
5
6
7
8
LOG L 367.011368.988372.574391.302400.962396.413399.195393.932
AIC
-11.108-11.218-11.383-12.042-12.425-12.347-12.515-12.411SIC -10.9070-10.881-10.907-11.424-11.664-11.440-11.459-11.204
图2　模型AR 特征多项式根的倒数
第二步,对二元简化式VAR (5)模型施加长期
约束条件“所有需求冲击εd
对产出波动Δy 的长期影响累计为零”,得到模型的系数估计值和残差值,进而得到式(8)中非奇异系数矩阵的估计值:
A 11(0)A 12(0)A 21(0)A 22(0)=
0.00520.0037
-0.01110.0113(9)第三步,已知式(9),把S VAR 模型残差值代入式(8)并求逆,就可以得到供给冲击和需求冲击的实现值,从而为分析两类冲击对中国经济波动的驱动作用奠定了基础。

①②Paulsen ,J.Order determ ination of multivariate autoregressive time
series with unit roots[J ],Journal of T ime Series Analysis ,1984(5):115-127.
K ydland ,F.E.&Prescott ,E.C.,Business Cycles :Real Facts
and a M onetary M yth [J ],Federal Reserve Bank of M inneapolis Quarterly Review ,S pring ,1990.383-398;C ooley ,T.F.and Ohanian ,L.E.,The Cyclical Behavior of Prices ,Journal of M onetary Econom ics ,1991(1):25-60;Backus ,D.K ohoe ,P.,and K ydland ,F.,International Real Business Cycles[J ],Journal of P olitical Economy ,1992.744-775.
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统计研究2009年7月　
五、驱动作用分析
(一)中国经济波动的供求冲击来源
根据供求冲击的实现值可以甄别出中国经济波动的冲击来源。

保持供给冲击实现值不变,而设定需求冲击各期实现值全部为0,用式(8)计算出该情形下的简化式冲击序列δ1t 和δ2t ,然后将两个序列代入简化式VAR 模型即可得到只受供给冲击影响时,
Δy 和Δp 的取值。

类似地,假设供给冲击各期实现值全部为0,可以得到只受需求冲击影响时Δy 和Δp 的取值。

图3和图4绘制出只受一种冲击时产出和价格波动取值与实际值的对比状况。

从中可以看出,供给冲击对中国实际G DP 波动的驱动影响较大,
而需求冲击对中国价格波动的驱动影响较大。

图3
　产出波动的供给需求冲击分解
图4　价格波动的供给需求冲击分解
使用S VAR 模型预测方差的分解结果(见表4)发现,2Π3以上的实际G DP 波动预测误差归因于供给冲击的影响,其对实际G DP 波动的贡献比例并不随冲击持续时间的增加而发生大的变动。

而对于G DP 减缩指数波动,短期内需求冲击和供给冲击的贡献几乎相当,大约各占50%,但随着冲击持续时
间的延长,大约在4个季度后需求冲击的效果开始显现,需求冲击的贡献比例开始大幅增加,最终提高到70%左右。

总的来说,从一个较长的时期看,供给冲击和需求冲击在中国经济波动中具有几乎同等的重要性,更为准确地说,与供给冲击相比,需求冲击对驱动中国经济波动的影响显得稍大一些。

这一结论与前面的时差相关系数的分析结论完全一致。

这一结果与很多研究(Prescott ,1986;Aiyagari ,1994)①得出的“供给冲击在二战后美国经济波动中更为重要”结论不同。

一个可能的解释是,美国经济主要由技术创新等供给冲击驱动,而中国仍然是一个以投资驱动为主的粗放型经济,技术创新等供给冲击对经济波动的影响相对较小。

表4
预测误差的方差分解结果
季度数
实际G DP 波动G DP 减缩指数波动
标准差供给冲击需求冲击标准差供给冲击需求冲击
10.006466.9233.080.015949.1150.8920.006668.4131.590.018850.2249.7830.006668.0731.930.020844.9155.0940.006667.2932.710.022040.9059.1050.007469.3130.690.026533.0366.9760.007469.4530.550.028329.1470.8670.007569.6430.360.030125.8774.1380.007568.6031.400.031224.3775.6390.007769.6830.320.033321.4678.54100.007770.1029.900.034521.3378.67150.007968.8431.160.038124.8675.14200.008067.0033.000.039930.4069.60250.008166.8533.150.041430.0369.9730
0.0081
66.93
33.07
0.0427
28.51
71.49
(二)供求冲击对中国经济波动的影响机制分析
在确定了中国经济波动的供求冲击来源后,接下来用累计脉冲反应函数刻画供求冲击对中国经济波动的影响机制(见图5和图6)。

从图5可以看出:11产出波动对供给冲击的反应是正向的,而且这种
影响具有持久性。

一单位的正向供给冲击发生后,
前4季度对产出正向影响有所下降,从第5季度开始会持续导致产出增加,在14个季度后最终稳定在大约使产出增加0109个百分点的水平上。

供给冲击的正向反应在短期内下降而后反弹的特征同
①Prescott ,E.C.,Response to a Skeptic[J ],Federal Reserve Bank
of M inneapolis Quarterly ,1986(10):28-33;Aiyagari ,S.R.,On the C ontribution of T echnology Shocks to Business Cycles [J ],Federal Reserve Bank of M inneapolis Quarterly Review ,1994(1):22-34.
第26卷第7期吕光明:供求冲击与中国经济波动:基于SVAR 模型的甄别分析
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K iley (1998),Francis 、Owyang 和Theodorou (2003)等①
关于美国经济的研究结论相一致;21产出波动对需求冲击的反应是正向的,但这种影响是暂时的。

一单位的正向需求冲击发生后,在第5-7季度附近对产出的影响达到正的极大值,大约为0105个百分点。

之后,正向影响逐渐减小,并在17个季度后趋近于零;31对比两种冲击对产出波动的正向影响程度,单位供给冲击的影响力度无论在短期还是长期,都要比单位需求冲击的影响力度大。

这也在一定程度上解
释了产出波动主要归因于供给冲击的形成原因。

图5　产出波动对供求冲击的累计脉冲反应函数
从图6可以看出:11价格波动对供给冲击的反应在短期内是负向的。

单位的正向供给冲击发生后,起初会导致价格水平逐渐下降,并在第7个季度达到负的极大值,大约为0.03个百分点。

之后,这种负向影响逐渐减小;21价格波动对需求冲击的反应是持续正向的。

一单位的正向需求冲击发生后,会导致价格水平逐步上升,在第16个季度过后稳定在大约使价格上升0112个百分点的水平上;31对比两种冲击对价格波动的绝对影响程度,短期内,单位供给冲击和单位需求冲击的影响力度大致相当,从长期看,单位需求冲击的影响力度要大于单位供给冲击的影响力度。

这同样在一定程度上能够解释前面的价格波动冲击驱动特征的形成原因。

六、结论及政策启示
本文使用季度实际G DP 和季度G DP 减缩指数构建的二元S VAR 模型,对1992年第1季度到2008年第3季度中国经济波动进行冲击甄别分析后发现:11无论是在长期还是在短期,2Π3以上的中国产出波动可以归因于供给冲击的影响;21对于价格波动,短期内需求冲击和供给冲击的贡献几乎相当,各占50%左右,而长期内需求冲击的贡献达70%
左
图6　价格波动对供求冲击的累计脉冲反应函数　
右;31总的来说,从较长的时期看,供给冲击和需求冲击在中国经济波动中具有几乎同等的重要性,更为准确地说,与供给冲击相比,需求冲击对驱动中国经济波动的影响显得稍重要一些。

这一结论同样可以用时差相关系数分析加以证实。

上述结论具有重要的政策含义。

第一,由于需求冲击在中国经济波动中具有相当的重要性,因此我们不能轻视凯恩斯主义的宏观调控,要积极发挥影响总需求的财政政策和货币政策的反周期作用。

第二,由于供给冲击和需求冲击在产出波动和价格波动中发挥作用的大小不同,各自的影响机制也有很大不同,因此,在不同的经济增长和通货膨胀控制目标下,宏观经济政策的操作也应该有所不同。

比如,在保证经济持续增长为首要任务的目标下,政策操作就应该从供给面入手,采取发挥企业活力和活跃经济的供给方面政策。

而在控制通货膨胀为首要任务的目标下,政策操作则可以从供给和需求两个方面双管齐下,既可以采取一些紧缩货币供给量等方面的负向需求冲击政策,也可以采用降低企业资金和能源成本、增加提高企业自主创新能力和生产技术等方面的正向供给政策。

第三,供给冲击和需求冲击时滞效果的差异也为宏观反周期政策的出台时机选择提供重要的依据。

参考文献
[1]刘伟,许宪春,蔡志洲.从长期发展战略看中国经济增长[J ].管
理世界,2004(7).
[2]刘树成.中国经济波动的新轨迹[J ].经济研究,2003(6).
①K iley ,M.T.,Labor Productivity in U.S.M anu facturing :D oes
Sectoral C om ovement Reflect T echnology Shocks ?[J ],Unpublished manuscript.1998;Francis ,N.R.,Owyang ,M.T.and Theodorou ,A.T.,The Use of Long 2run Restrictions for the Identification of T echnology Shocks [J ],The Federal Reserve Bank of ST ,Louis W orking Paper 2003-010E.
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统计研究2009年7月　。