资料05 中国宏观经济变量的衡量与趋势分解

中国宏观经济分析

资料5中国宏观经济变量的衡量与趋势分解

March4,2012

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1.1主要宏观经济变量的衡量获取数据

在国内研究中，宏观经济数据通常获取自《中国统计年鉴（各年）》（纸质版，附送光盘）或一些数据库，如中经网统计数据库（网络版）。 学校已购买中经网统计数据库，校内可自由访问。

–地址为/bgs/zjtj.htm。

下文中提及的数据，可在其“综合年度库”中检索获取。

1.1.1名义GDP、实际GDP与GDP平减指数

在“国民经济核算-国内生产总值-国内生产总值（现价）”中，可检索到GDP（现价）数据。

–这一数据即为中国的名义GDP（增加值法）。

在“国民经济核算-国内生产总值指数（上年=100）-国内生产总值指数-国内生产总值指数（可比价，上年=100）”中，可检索到GDP指数（可比价）。

–这一数据可以理解为用链式加权法计算得到的，每两年间的实际GDP增长率。

–“上一年=100”，意味着每一年的指数实际上表示的是，上年到当年的实际GDP总增长率（grossgrowthrate）百分比。

–得知两年间的实际GDP总增长率，也就可以加工得到以任意一年价格作为不变价的实际GDP水平。

–例如，要计算1978年不变价的实际GDP，这时，1978年的名义GDP就是当年的实际GDP水平。其他年份根据实际GDP总增长率计算即可。

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根据以上数据，可以计算得到以任意年份为基年（例如1978年）的实际GDP（增加值法）。

基于名义GDP与实际GDP的时间序列数据，可以计算得到GDP平减指数。

1.1.2居民消费与居民消费价格指数

在“国民经济核算-支出法国内生产总值结构-最终消费-居民消费（现价）”中，可以检索到居民消费（现价）数据。

–这一数据可用来衡量名义消费。

在“价格指数-居民消费价格分类指数-全国-居民消费价格指数-居民消费价格指数（上年=100）”中，可以检索到居民消费价格指数（上年=100）。

–CPI以“上年=100”的方式给出的好处是，无需指定那一年为基年。如上文所述，这种方式实际上给出了两年间的总增长率。

–我们需要用到以某年为基年的CPI数据，这可以推算得到。

–例如，以1978年为基年。这时，1978年的CPI就是100，其他年份的CPI可以根据上面检索到的数据计算后得到。

如果我们用CPI作为物价水平P的衡量，便可以对名义消费支出进行平减，从而得到实际消费支出。

1.1.3投资

在“固定资产投资-全社会固定资产投资-全社会固定资产投资总体情况-完成投资额-全社会固定资产投资总额”中，可以找到全社会固定资产投资总额（数据始于1980年）。

–我们用这一数据作为名义投资支出，尝试将其平减后得到实际投资支出，以作为投资的衡量。

注意：这并不是唯一的衡量方法，此处选取这种衡量办法是为了简单和演示需要。

在“价格指数-固定资产投资价格指数-固定资产投资价格指数-固定资产投资价格指数（上年=100）”中，可以找到固定资产投资价格指数（上年=100），数据始于1990年。

–固定资产投资价格指数可理解为投资品的平均价格水平。

–同样，我们需要用到以某年为基年的固定资产投资价格指数，这也可以推算得到。

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–例如，以1978年为基年。这时，1978年的固定资产投资价格指数就是100，其他年份的指数可以根据上面检索到的数据计算后得到。

–我们已经得知名义投资支出，用固定资产投资价格指数作为投资品平均价格水平的衡量，相除后可以得到实际投资支出。用它作为投资的衡量。

1.1.4政府支出

在“国民经济核算-支出法国内生产总值结构-最终消费-政府消费（现价）”中，可查找得到政府消费（现价）。

–这一数据可用来衡量名义政府支出。

–为得到实际政府支出的衡量，需要对以上数据进行平减。

–一种常用的做法是选取GDP平减指数作为价格水平的衡量，对名义政府支出加以平减。

–根据上面得到的名义政府支出与GDP平减指数，可以计算得到实际政府支出。

1.1.5就业

在“就业人员和职工工资-就业人员数-按三次产业分就业人员数-从业人员数-年末从业人员数”中，可以查找得到年末从业人员数。

–这一数据可用来衡量中国的总就业人数。

–需要了解的是，劳动投入（总工作小时数）由其外延边界总就业，与其内涵边界人均工作时间决定。

–由于我们并没有足够完备的关于劳动投入内涵边界的调查数据，所以经常直接用劳动投入的外延边界（就业人数）直接来替代劳动投入本身。

1.1.6平均劳动生产率

平均劳动生产率通常用GDP除以劳动投入作为衡量。

–鉴于上面提到的原因，我们用实际GDP除以就业人数后，用得到的数据来衡量平均劳动生产率。

1.1.7货币供给

在“综合年度数据（新）-金融业-货币供应量及同比增长率-货币（M1）”中，可检索到M1数据。

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–通常可使用M1的数量（注意它是一个存量）作为货币供给量的衡量。

–注意：根据研究目的和问题的不同，也可以选择其他口径的货币供应量作为货币供给的衡量。

2趋势分解

经济周期理论将考察诸宏观经济变量围绕其趋势的波动。

在理论模型中，宏观经济变量的“趋势”（或称增长路径），虽然容易理解也能被良好定义，但我们并不能直接找到这些数据。

–如果对原始数据加以“过滤”，以去除其中频率过低和过高的成分，最终得到新的，能够表示经济周期波动的时间序列。

在经济周期研究中，这一工作通常使用Hodrick-Prescott滤波器或Band-Pass滤波器来完成。

Hodrick-Prescott滤波器的作用是去除时间序列观测值中的低频部分。

–形象地说，由于原始数据已知，如果我们能估计出原始数据中恰当定义的趋势成分（不妨将其视为频率极低的经济周期成分），那么用原始数据减去趋势成分就可以得到我们需要的周期成分。

令lnyt是宏观经济变量时间序列取自然对数后的值，如果可以将lnytTCC=分解为其趋势成分lnyt与周期成分lnyt，那么，周期成分lnytT大致是变量y偏离其趋势成分的比率，lnyt lnyt乘以100后即得到t

相应的百分比数值。1

Hodrick-Prescott滤波器将会完成对lnyt的分解，其工作原理如下。若

CT的噪声信lnyt是一个平稳过程，则可以将lnyt视为非随机趋势lnyt号。Hodrick-Prescott滤波器首先确定一个信号lnyt中线性时间趋势的权重λ：如果信号中没有噪声，则信号是完全信息的，从而应该令λ为

T0；线性趋势的权重λ越大，例如λ→∞，则lnyt越将接近lnyt对线性

时间趋势的普通最小二乘估计。

从操作上来说，Hodrick-Prescott滤波器通过可观测的lnyt，通过一定方

C。我们惟一要做的就是T，并随之得到lnyt式估计得到其趋势成分lnyt确定λ的取值。一般来说，高频的时间序列数据相对于低频数据来说

需要更高的λ值。在实践中，通常来说，如果是年度数据则λ一般取作100，季度数据则应取为1600，月度数据则应取为14400。

1中级宏观经济学课程提供的讲义2中第6.2节有详细证明。

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有多种软件可以进行Hodrick-Prescott滤波处理2，这里以Eview5.1为例说明如何对实际GDP时间序列数据进行趋势分解。步骤如下：–1.在File-New-Workfile中，新建工作文件（workfile）。在时期设定中，将频率设定为年度数据，设定好起始时间。

–2.用data命令打开数据编辑器，将取对数后的实际GDP数据（可在Excel中预先处理好）复制-粘贴到其中，然后退出。

–3.双击打开刚刚新建的数据，在Proc中选取Hodrick-PrescottFil-ter。在OutputSeries中，Smoothed项表示从原始数据中分解得到的趋势成分，而Cycle表示分解得到的周期成分，请自行命名。在SmoothingParameter中设定λ值，由于是年度数据故设定为100。设定完毕后点击OK。

–4.完毕后会发现得到了两个新的序列，分别由原始数据的趋势成分和周期成分组成。

–5.将趋势成分和周期成分序列复制-粘贴回Excel。将周期成分乘以100，即可得到实际GDP偏离趋势的百分比。

例如，/c/dge/qmrbcd/165.html提供有H-P滤波器的Excel插件，Eviews5.0以后的版本可直接进行H-Pfilter处理。2

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本文来源：https://www.bwwdw.com/article/p6jm.html