中国经济周期性正在消失

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时间:2018-07-15

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1、中国经济周期性正在消失摘要:根据近一段时间的经验观察和数据分析,文章提出中国经济的周期性正在消失,逐步走向一个周期越来越不明显甚至更接近于随机波动的过程。同时,目前的通货膨胀水平和经济增长速度不是一个理想的组合,虽然通胀还算温和,但经济增速偏低,对此,文章给出一些可能的解释。鉴于近年来社会融资的变化对货币度量提出新的挑战,应用银行间市场利率作为一个重要参考指标,从4月份银行间市场利率看,目前货币政策如果想放松,仍有一定操作能力,尚未进入货币政策想放松而无法实现放松的内生性紧缩态势。这一分析的政策含义是要淡化经济周期,“

2、走碎步”而不出现明显周期的调控最后导致的结果可能更好一些。关键词:中国经济;周期性;消失中图分类号:F121一、温和通胀期52012年上半年,中国经历了温和的通货膨胀。图1给出了2010年1月至2012年4月的季调后的全国农产品批发价格指数的变化趋势图。图中可以看出,3月份,季调后CPI比去年12月按年率上升3.5%,比去年10月份按年率上升1.7%。从季调后农业部农产品批发价格看,3月份农产品价格上升幅度大,3月底迅速回落,主要是因为低温导致了菜价的异常波动。但是过去几个月猪肉价格持续回落也是阶段性的。考虑到这些情况

3、,结合农产品批发价格情况看,估计过去3个月剔除异常波动后CPI通货膨胀率平均约为3.0%。从这些数据难以认为过去几个月的总需求和总体流动性显著过紧,也很难期望当前的货币政策显著放松。主流的货币政策宏观调控还是以控制通货膨胀在一个相对来说可接受的低水平为目标的。虽然有时候会提到保增长的目标,但并不是说要人为拔高经济增长率并把通货膨胀率打高。经济过热后再把通胀打下来可能会到达一个更低的增长水平,这样得不偿失。基于过去政策轨迹来看,现在说货币政策要怎么放,难度比较大。二、经济增速偏低及可能的解释5如果经济增长率比较高的话,比

4、如达到9%或10%,那么3%的通货膨胀率就还算可以,但在目前经济增长速度很低的情况下,这个通胀就不是很理想了。根据国家统计局计算的数据,1季度GDP季调后比上季增长1.8%,折年率7.4%,这个速度是非常低的。而且2012年是闰年,在GDP和工业增加值数据中看不出闰年的影响,但闰年本身对数据的影响比经济波动还大,多一天就是91天。不考虑节假日的变化就多了1.1%。也就是说,1.1%的经济增长就是这一天多出来的。就算没有闰年因素,单就7.4%这个经济增长率来说,也不是很理想,因为这是在通货膨胀率从去年11、12月往下走了

5、一波以后又反弹的基础上得到的。1季度生产较弱,季调后1季度GDP是09年2季度以来最低的。这个结果发生在去年4季度特别是12月份货币供给较大幅度增加并且1季度出口环比增长强于去年下半年的情况下,有些出乎意料。笔者对季度数据做季节调整后,去年2季度以来各季出口环比增长年率分别为19.0%,4.2%,0.1%和7.2%。从简单的菲利普斯曲线,即生产缺口与通货膨胀之间的关系看,GDP潜在增长速度似乎已经大幅度下降。但是这个关系的不确定性相当大,估计的误差也较大。目前比较普遍的看法认为潜在增长速度已经有一定幅度的下降,但到底下

6、降到什么程度仍然有不同的看法。另一方面,历史数据也显示,生产缺口和通货膨胀率的变化率也有较强的关系。环比的CPI通货膨胀率从2011年1季度的很高水平下降到目前的较低水平,也会导致实际增长速度低于潜在增长速度。5另外还可能存在一些影响因素。譬如,1~2月份气温偏低或许对生产有轻微的负面影响,而目前推行的企业“一套表”联网直报是否对统计的增长速度有影响,暂时不是很清楚。从数据处理上看,统计口径变化相对好调整,但这类统计制度变化的影响并不太好估计。如果有影响的话,在开始的时候会对环比增长率产生比较大的影响,不过对同比增长率

7、的影响会小一些。虽然1季度整体生产较弱,但3月份生产出现了反弹。从工业的情况看,季调后3月份生产相比1~2月份强劲反弹,季调后企业利润环比增长率也很高。从出口的情况看,1~2月出口合计非常弱,季调后3月份比1~2月大幅增长。但如果从主要贸易伙伴的经济指标以及其他经济的出口情况看,出口在过去3个月的大波动较为异常。可以考虑的一些因素包括,低温天气对1~2月的生产有负面影响,1~2月工业生产弱而发电强。另外,在出口订单比较弱的情况下,一些企业选择延长春节假期,将部分生产转移到3月份进行。所以对3月份生产强劲反弹的可持续性存

8、疑。三、货币度量的挑战和银行间市场利率近年来社会融资的变化对货币度量提出了新的挑战。过去几年,社会融资出现了很大的变化,特别是理财产品迅速发展,波动也比较大。这些变化有一定的金融创新含义,在一定程度上是利率缺乏弹性的结果。这些情况对货币度量和总需求预测来说是挑战。社会融资总量度量有重要的参考意义,但由于正式公布的数据序列不长,使用

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