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1、技术冲击、资本积累与经济波动——对实际经济周期理论的一个检验2005年第l1期No.11瑚5统计研究StatisticalResearch73技术冲击,资本积累与经济波动对实际经济周期理论的一个检验简泽ABSTRACTUnderthetheoreticalframeworkofRBCmodel,theeffectsoneconomicfluctuationoftechnologyshocksismeasuredthroughaSVAR.Somefactsaredisclosedthattechnologyshocksinducethefluctu
2、ationsofactualGDP,consumptionandinvestment,butthemostoffluctuationsofGDPandinvestmentCannotbeexplainedbythiskindofshocks.关键词:技术冲击;经济波动;结构性向量自回归模型一,引言最近,一些学者利用随机动态一般均衡模型考察了技术冲击对我国经济波动的影响.他们发现,技术冲击能够解释我国经济波动的主要部分.这意味着来自其他方面的冲击,比如需求冲击,对于我国经济波动的解释力有限(卜永翔和勒炎,2002;陈昆亭,龚六堂和邹恒甫2004;黄
3、赜琳,2005).由于大多数经济学家认为需求冲击是我国经济波动的主导力量,所以,如果他们的观点得到证实,那将极大程度地改变我们对我国经济波动冲击传播机制的认识.而且,这些分析的结果自然地意味着我国经济波动的主要部分是帕累托有效的,因此,如果他们的观点得到证实,还将极大程度地降低宏观经济政策的必要性和重要性.本文利用建立在标准统计推断基础上的计量经济学方法考察技术冲击对我国经济波动的影响.这一考察基于这样的动机:随机动态一般均衡方法的校准和计算试验没有建立在标准的统计推断之上,因而这种方法被认为是缺乏经验基础的(HansenandHeckman,1
4、996).于是,我们试图利用标准的统计推断方法研究技术冲击在我国经济波动中的作用.具体地,我们的分析围绕两个基本问题展开:首先,技术冲击是否引起了我国经济主要总量变量的波动?其次,如果技术冲击引起了我国经济主要总量变量的波动,那么,这种力量在解释我国经济波动的形成中究竟有多重要?我们的分析建立在King,Plosser,和Rebelo(1988)的一个RBC模型上.根据这个模型的"平衡增长"含义,结构性向量自回归模型被用来从数据中识别和估计技术冲击和技术冲击的动态效果.依据结构性向量自回归模型的冲击反应函数和方差分解,我们发现,识别出来的技术冲击
5、解释了绝大多数的消费波动,一到四年内实际GDP波动的37%到56%以及投资波动的五分之一到三分之一.本文接下来的结构是这样安排的:第二节提供一个理论框架;第三节介绍我们的计量经济模型和模型的识别方法;第四节报告经验分析的基本结果;最后是全文的小结.二,理论基础本文的分析建立在King,Plosser,和Rebelo(1988)以及King,Plosser~Stock和Watson(1991)用来分析经济波动的一个RBC模型上.这个模型的关键特征在于具有持久效应的技术冲击启动了资本积累过程,并导致消费,投资,产出和劳动供给等主要宏观经济变量呈现周期
6、性波动的特征.假定一个单部门经济的产出用规模报酬不变的Cobb-Douglas技术生产出来,即=A,(1)这里K是资本存量,表示劳动投入,A代表经济的技术水平.遵循King,Plosser和Rebelo(1988)以及King,P10sser,St0ck和Watson(1991),我们假定技术水平的对数是一个带漂移的随机游走,即log~,=Ⅱ+log2f_l+￡,(2)其中￡是均值为0,方差为的独立同分布的随机变量.它代表技术冲击,在技术水平的对数是一个随机游74统计研究走的假设下,技术冲击具有明显的持久效应.参数代表技术水平的平均变化率.自然,
7、￡表示对这个平均变化率的偏离Solow(1970)的新古典增长模型表明,在这个经济里,当以固定速率增长时,经济将收敛到稳态增长路径.在稳态路径上,人均消费,人均投资和人均产出均以相同的速率/0平衡增长.而且,在平衡增长路径上,一些重要的比例关系,比如C,Yt和I,/Yt固定不变.然而,将不确定性考虑进来后,￡的一个实现将永远改变经济当事人对未来各期趋势的预测,即Elog()=El_1log()+毫.(3)这意味着一个正的技术冲击提高了预期的长期增长路径,从而消费,投资和产出的对数拥有共同的随机趋势log2/0,并以(+￡)/的速度随机增长.共同随
8、机趋势的存在意味着C.,yI和I,/成为平稳的随机过程.进一步考察技术冲击的动态效果.虽然技术冲击发生后经济体系的准确动态调整过程依赖于
