市场信心和宏观经济增长一个实证

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1、市场信心和宏观经济增长一个实证【摘要】理论普遍认为市场信心是驱动宏观经济的重要因素之一,即市场信心通过影响消费者以及投资者的预期,影响消费储蓄决策和投资决策,从而对宏观经济产生影响。本文将市场信心分解为投资者信心和消费者信心,以我国1999年第1季度至2012年第3季度的数据为例对市场信心和经济增长的关系进行实证检验和分析。【关键词】市场信心经济增长一、导言众多经济增长理论与实践都已经证明,长期经济增长需要各种客观条件的支撑,比如:劳动、人力资本等。尽管学者对各因素的重要性各执己见,但对这类因素本身的驱动作用却没有异议。不过

2、,也有观点认为经济的增长仅仅依靠这些客观因素是不够的,很大程度上它还受到主观因素的影响,比如市场信心。其实,市场信心作为一种心理作用,很早之前就已经进入了经济学研究者的视野。福利经济学之父庇古(1929)曾经提到:'‘几乎一半的工业产量变动可以用心理因素解释”。而从理论上讲,市场信心可以通过多种渠道对宏观经济产生影响。首先,消费者信心会影响到消费欲望,进而与购买力结合影响了消费需求;其次,消费者信心直接影响既定约束下的消费者决策(即收入中储蓄和消费各自所占的比例),这也会对消费者需求造成硬性约束。消费需求则会进一步的影响总需

3、求,从而影响宏观经济均衡。企业家信心对于宏观经济的影响类似。本文将市场信心分解为企业家信心(下文简称ECI)和消费者信心(下文简称CCI),进而用ECI和CCI以及GDP代表所研究的变量,通过回归模型以及格兰杰因果检验,探讨市场信心与宏观经济增长的相关影响方向和程度。二、建模与实证分析以CCI和ECI的变化率为解释变量,经济增长用GDP的增长率表示,然后根据国民收入核算恒等式,引入社会消费品零售总额(C)、固定资产总投资(I)、净出口(NEX)的变化率为控制变量,建立多元线性回归模型,即dGDP=f(dC+dl+dNEX+d

4、MCI)+&,其中d表示指标的变化率或增长率,用本期值减去上期值的一阶差分除以上期值来表示,即dGDPB=B,其他变量也可依此类推。本文采用国家统计局中国经济景气监测中心发布的消费者信心指数(月度数据)和企业家信心指数(季度数据),依据国家统计局发布的GDP、C、I、NEX数据(季度数据),采用X-12法对其进行季节调整,受制于数据可获得性,数据期间是1999年1月到2012年9月,对于消费者信心指数采用3个月的算数平均得出季度数据,以上数据全部来源于中经网经济统计数据库。市场信心属于先导性的经济指标,因此模型中的自变量需要

5、选择滞后期,这里选择滞后期为1,而其余控制变量采用当期值。待估计的方程为:dGDPt=B0+BldMCIt-l+B2dCt+B3dlt+B4dNEXt+e通过OLS法对方程进行估计。对于ECI,得出的结果是(括号内为系数的t值):dGDP=0.0122+0.1740dMCI-l+0.2896dC+0.1763dI+0.0109dNEX(1.9727)(5.0152)(2.7641)(2.7616)(2.9562)方程的常数项、dECI系数均通过了t检验,dC和di的系数也通过了t检验,方程整体的F统计量为9.0504,整体上

6、是有意义的。R2=0.887,说明ECI的变化率对gdp的增长有一定的预测和解释作用,而控制变量的加入有效地避免了模型的设定偏误。对于CCI,得出的结果是(括号内为系数的t值):dGDP=O.0127+0.2117dCCI-l+0.3366dC+0.17155dI+0.006dNEX(1.6377)(2.0656)(1.7335)(1.4206)(-0.4611)大部分方程系数未通过t检验,整体上也没有通过F检验,R2=0.683o因为本回归方程和上一个回归方程的控制变量完全相同,不同的只是解释变量。如果仅仅是对控制变量做回

7、归,得出的R2=0.676o可见CCI的引入没有显著地改善模型的拟合优度,反而引起检验上的各类问题,而ECI的引入使得拟合优度提高了31%,而各系数还都能通过计量检验。对比这两个方程,可以基本认为滞后1期的消费者信心无法解释和预测宏观经济增长,而滞后1期的企业家信心可以解释和预测宏观经济增长。不考虑控制变量,在验证时间序列的平稳性后,以ECI为例进行格兰杰因果关系检验。根据AIC或者SC准则,结合样本本身的自由度,得出滞后期选择为1最佳。格兰杰因果检验的结果如下(对CCI的检验与之类似):通过上表,可以得知ECI作为经济指标

8、中的领先变量,可以预测经济增长的波动,但是经济增长的波动则不能引导ECIo而CCI和经济增长的波动之间相互独立,变量不显著说明其没有明显的因果(引导)关系。三、结论及解释通过第二部分的分析,本文得出了一个与传统经济理论不甚相符的结论:企业家信心会影响经济增长,而经济增长对企业家信心的影响却

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