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二、模型结构
该模型由93个方程组成,其中54个是行为(随机)方程,39个是定义方程。
所有行为方程都是利用“EVIEWS”计量经济模型软件中的最小二乘法估计的。
为了消除方程残差序列相关的影响,在估计某些方程时应用了残差自回归技术。
模型的样本区间基本上是1978-1999年。
这期间我国实行改革开放政策,经济处在由计划经济向市场经济的转轨过程之中,因此在设计行为方程时充分考虑了转轨经济的特点。
模型共有118变量(不包括虚拟变量),其中93个是内生变量,25个是外生变量。
模型划分为8个模块,它们分别是:
最终需求、政府和居民可支配收入、银行、价格、人口与劳动力、固定资产投资与固定资本形成、生产函数和其他。
1、最终需求
总体上讲,农村居民的收入水平和消费水平均大大低于城镇居民。
而且农村居民的消费模式与城镇居民也有很大不同。
因此,在模型中分别建立了农村居民消费函数和城镇居民消费函数。
农村居民消费取决于农民的实际可支配收入(纯收入)和农业产出。
众所周知,农村居民消费既包括在市场上购买的商品和劳务消费,也包括自给性消费,即自己为自己提供的产品和服务的消费。
农民自给性消费占有很大的比重,但是由于这些数据难以获得,所以模型只估计了一个总的农村居民消费函数。
它是农民实际可支配收入、农业实际产出和上一年的农村居民实际消费的函数。
滞后一年的消费用来描述消费惯性。
模型中估计的农村居民消费函数有如下形式:
(1)CPR90=a0+a1*(YHR/PCPR90)+a2*GDP190+a3*CPR90(-1)
这里
CPR90=农村居民消费(不变价格),
YHR=农村居民可支配收入(现价),
PCPR90=农村居民消费价格指数,
GDP190=农业增加值(不变价格),
CPR90(-1)=上一年的农村居民消费(不变价格)。
城镇居民消费是其实际可支配收入和上一年实际消费的线性函数。
它取以下形式:
(2)CPU90=a0+a1*(YHU/PCPU90)+a2*CPU90(-1)
CPU90=城镇居民消费(不变价格),
YHR=城镇居民可支配收入(现价),
PCPU90=城镇居民消费价格指数,
CPU90(-1)=上一年的城镇居民消费(不变价格)。
复合变量YHR/PCPR90和YHU/PCPU90分别代表农村居民和城镇居民的实际可支配收入。
在某些发达国家的宏观经济模型中,金融资产也常常作为一个解释变量引入消费函数。
这里也试图把居民的金融资产作为一个解释变量引入上面两个消费函数,但是它们的回归系数很不显著,表明金融资产对居民消费的影响不大,所以居民消费函数中没有包括金融资产变量。
方程中包括几个虚拟变量,是为了描述政策变动对居民消费行为的影响。
政府消费(不变价格)是政府财政总支出(财政总收入加上政府财政预算赤字)和上一年政府实际消费的函数。
因为得不到政府消费的价格指数,这里近似用居民总的消费价格指数来代表政府消费的价格指数。
因此,复合变量(EXPT/PCP90)代表政府实际财政总支出。
固定资产投资对推动经济增长发挥着非常重要的作用。
因此,研制模型时曾用很大精力来改进投资函数,但是至今,对投资函数并不满意。
按照我国现在的计划管理体制,全社会的固定资产投资分为四部分:
基本建设投资、更新改造投资、房地产开发投资、和其他方面的固定资产投资。
曾试图对每一部分的投资分别建立一个函数,但是由于数据不支持未能实现。
从统计年鉴上,只能得到1985–1999年按上面分类的投资数据。
但是,由于数据样本太短,难以估计出一个稳定、可信的方程。
并且,1989-1992年间,我国固定资产投资数据有很大波动,固定资产投资增长率1989和1990年约为-11%,1991年为6.8%,1992年又上升到29.6%。
1978-1984年,只有国有企业的固定资产投资数据,而没有全社会口径的固定资产投资数据。
所以,本模型中,总的固定资产投资仅分成国内固定资产投资和海外在中国内地的直接投资(FDI)两部分。
FDI外生决定。
国内固定资产投资是实际GDP、政府投资和银行提供的固定资产投资贷款和实际利率的线性函数。
估计的国内固定资产投资函数有如下形式:
(3)GDID90=a0+a1*GDP90+a2*((FECC+LOANFA)/PGDI90)
+a3*(RFAL/100-@PCH(RPI90))
这里
GDID90=国内固定资产投资(不变价格),
GDP90=实际GDP,
FECC=政府的固定资产投资(现价),
LOANFA=银行的固定资产投资贷款(现价),
PGDI90=固定资产投资价格指数,
RFAL=固定资产投资贷款利率(%),
RPI90=全国零售价格指数。
1978年以前,我国是高度的计划经济,国有企业的固定资产投资资金基本来自于政府拨款。
但是,自1978年我国实行经济改革和对外开放政策以来,政府逐步减少了固定资产投资拨款(FECC),同时要银行提供固定资产投资贷款(LOANFA)。
之后,政府拨款比重越来越小,贷款比重越来越大。
变量FECC和LOANFA对企业来说具有同样的作用。
复合变量((FECC+LOANFA)/PGDI90)是企业从政府和银行得到的总的可用于投资的资金。
复合变量(RFAL/100-@PCH(RPI90))代表实际固定资产投资贷款利率。
建模过程中,曾试图用固定资产投资价格指数(PGDI90),而不是现在的消费品零售价格指数(RPI90),但是这个变量的回归系数是正的。
我国把消费品零售价格指数作为通货膨胀率,货币政策的调整基本上是根据消费品零售价格指数的变化情况而定。
因此,把复合变量(RFAL/100-@PCH(RPI90))作为固定资产投资贷款实际利率是可以接受的。
在原来的模型中,样本区间是1970-1992年,实际利率与固定资产投资是正相关。
在那个时期,对地方政府和国有企业来说,最重要的是尽可能地从政府和银行得到更多的固定资产投资拨款和贷款,他们根本不考虑利率的高低。
因此,高利率并不能阻止企业的贷款欲望。
但是现在情况逐步改变,企业贷款时开始考虑利率的高低。
像上面所说的,GDP是最终消费、固定资产形成、商品与劳务费净出口和新增库存之和。
在《中国统计年鉴》上,固定资产形成与固定资产投资在概念上稍有不同,前者不仅包括固定资产投资,还包括耕畜、种畜、奶牛、产毛羊和森林新增价值等。
最近几年两者只有很小的差别。
模型中,固定资产形成是固定资产投资的线性函数。
进出口是促进中国经济增长的重要因素。
进口随国内总需求的变化而变动,国内经济增长加速时进口增长率上升,国内经济增长放慢时进口增长率下降。
同时,进口商品价格与国内价格之比也是影响进口的重要因素。
因此,商品进口是实际GDP和国内外商品价格之比的线性函数。
估计的商品进口函数有如下形式:
(4)IM90=a0+a1*GDP90+a2*(PIM90*ERATE/PGDP2I90)
IM90=商品进口额(不变价格,亿美元),
GDP90=实际GDP,
PIM90=进口价格指数,
ERATE=汇率(人民币/美元),
PGDP2I90=工业增加值平减指数。
复合变量((PIM90*ERATE)/PGDP2I90)代表国内外市场的相对价格。
由于最近几年工业制成品占我国商品进口的80%以上,所以这里用工业增加值平减指数代表国内市场商品价格。
但是,在样本区间,我国的进口和汇率仍然受到中央政府的控制,一些进口不仅取决于国内需求,而且也要获得政府的批准。
因此,过去20多年,商品进口增长率随国内经济波动和政策调整曾有很大的起伏。
另外,走私活动也使海关统计的进口与实际进口之间产生较大的误差。
所以在进口方程中引入了几个虚拟变量。
劳务进口与商品的进出口活动有关,这里定义它为商品进出口的函数。
模型中还分别估计了商品和劳务的出口函数。
商品出口取决于贸易伙伴国对中国产品的进口需求和中国的出口价格与国际市场价格之比。
为了方便起见,这里用世界进口总量代表国际市场对中国产品的需求。
因此,世界总进口量和国内外市场的相对价格是中国出口函数的解释变量。
估计的商品出口函数有如下形式:
(5)EX90=a0+a1*(WIM90)+a2*((PEXW90*ERATE)/PEX90)
EX90=商品出口量(不变价格,亿美元),
WIM90=世界商品进口总量(不变价格,亿美元),
PEXW90=世界总的出口价格指数,
ERATE=汇率(人民币/美元),
PEX90=商品出口价格指数。
复合变量(PEXW90*ERATE)/PEX90是世界出口总价格与我国出口价格之比。
同样,劳务出口也与商品的进出口活动有关,因此,定义它是我国商品进出口总额的函数。
在这个需求导向的模型中,实际GDP是由如下一个衡等式所决定:
(6)GDP90=CP90+CG90+GFCF90+STOCK90+(NEGS/PGDP90*100)
GDP90=实际GDP,
CP90=实际居民消费,
CG90=实际政府消费,
GFCF90=实际固定资产形成,
STOCK90=实际新增流动资产,
NEGS=商品和劳务净出口(现价,亿美元),
PGDP90=GDP平减指数。
现价国民生产总值(GNP)是现价GDP和国外净要素收入(NFY)之和。
为简便起见,国外净要素收入是一个五阶的自回归方程,具体形式如下:
(7)NFY=a1*NFY(-1)+a2*NFY(-2)+a3*NFY(-3)+a4*NFY(-4)+a5*NFY(-5)
2、政府和居民可支配收入
政府财政收入主要来自于税收。
税收分为农业税(TAXA)、工商税(TAXIC)、关税(TARIFF)和其他税收(TAXO)。
前三项占总税收的90%左右,模型中对它们分别估计了一个方程。
农业税(TAXA)是现价农业增加值和上一年农业税收的函数。
估计的农业税收方程有如下形式:
(8)TAXA=a0+a1*log(GDP1)+a2*log(TAXA(-1))
这里
TAXA=农业税(现价),
GDP1=现价农业增加值,
TAXA(-1)=上一年的农业税(现价)。
工商税收函数与农业税收函数具有相同的形式,但是,解释变量是第一、二产业现价增加值和上一年的工商税收。
关税(TARIFF)基本取决于进口额和进口税率,因为我国的出口税率很低。
因此,在税率稳定的条件下,关税是商品进口额的函数。
总税收是农业税、工商税和关税的函数。
政府财政收入(REVENUE)是总税收(TAX)的函数。
政府的财政总支出(EXPT)是一个定义式,它等于政府财政收入加上当年的财政预算赤字。
预算赤字外生决定。
为了模拟财政政策对经济的影响、描述外债风险指标的变化,模型中还估算了外债还本付息(DEBTPF)方程和外债余额方程。
农村居民可支配收入(YHR)主要来自农业经营活动,与此同时,来自乡镇企业和从事基本建设活动的货币收入比重不断增加。
估计的农村居民可支配收入(纯收入)(YHR)方程有如下形式:
(9)YHR/POPA=a0+a1*((GDP1-TAXA)/POPA)+a2*(GDI/POPA)
GDP1=现价农业增加值,
POPA=农村人口(年中),
TAXA=农业税(现价),
GDI=固定资产投资总额(现价)。
现在,农民是我国基本建设战线上的生力军,大量的基本建设项目都是由农民完成的。
GDI/POPA作为一个解释变量,解释从事基本建设活动对农民收入的贡献。
乡镇企业的增加值没有包括在方程中,是因为它的样本太短。
城镇居民的可支配收入取决于税后的第一、二产业增加值(现价)。
估计的城镇居民可支配收入方程有如下形式:
(10)YHU/POPU=a0+a1*((GDP-GDP1-TAXIC)/POPU)+a2*(YHU(-1)/POPU(-1))
YHU=城镇居民可支配收入(现价),
POPU=城镇人口(年中),
GDP=现价GDP,
TAXIC=工商税收(现价),
YHU(-1)=上一年的城镇居民可支配收入(现价),
POPU(-1)=上一年城镇人口(年中)。
3、银行模块
银行模块有八个方程,其中三个储蓄方程,两个贷款方程,三个货币需求方程。
城乡居民储蓄存款是城乡居民可支配收入和上一年底城乡居民储蓄存款余额的对数线性函数。
估计的城乡居民储蓄方程有如下形式:
(11)log(DEPOSITU)=a0+a1*log(YH)+a2*log(R)+a3*log(DEPOSITU(-1))
DEPOSIU=城乡居民储蓄存款余额,
YH=城乡居民可支配收入,
R=一年期储蓄存款利率(%),
DEPOSIU(-1)=上一年的城乡居民储蓄存款余额。
企业存款DEPOSITE和企业的销售收入密切相关,由于从《中国统计年鉴》上找不到全社会口径的企业销售收入的时间序列数据,这里用现价第一、二产业增加值(GDP1+GDP2)近似代表企业的销售收入。
因此,企业存款(DEPOSITE)是第一、二产业增加值和上一年企业存款余额的函数。
银行吸收的总存款余额DEPOSITT是城乡居民储蓄存款余额和企业存款余额的函数。
M0,流通中的货币,是GDP的对数线性函数,具体形式是:
(12)Log(M0/PGDP90)=a0+a1*log(GDP90)
这里
M0=流通中的货币,
PGDP90=GDP平减指数,
GDP90=实际GDP
这是一个货币需求函数,复合变量M0/PGDP90与经济活动密切相关,毫无疑问,实际GDP将是货币需求函数一个最好的解释变量。
曾试图把存款利率作为一个解释变量,引入M0方程,但是它的回归系数很不显著。
M1是M0的对数线性函数,M2是M1和银行储蓄存款余额的对数线性函数。
总贷款余额(LOANT)是银行储蓄存款总额和上一年总贷款余额的对数线性函数。
固定资产投资贷款是总存款余额的对数线性函数。
4、价格模块
该模块有15个价格指数方程。
重要的价格指数是GDP平减指数、固定资产形成平减指数、居民消费价格指数、消费者价格指数、零售价格指数、农业增加值平减指数、工业增加值指数等。
GDP平减指数是固定资产形成平减指数、居民消费价格指数和上一年的GDP平减指数的线性函数。
居民消费价格指数是消费者价格指数和农业增加值平减指数的函数。
消费者价格指数是商品零售价格指数和上一年的消费者价格指数的线性函数。
在中国,消费品零售价格指数是非常重要的,中央政府非常关注它的变化。
它与农产品价格、工业品价格和M1密切相关。
估计的零售价格指数方程有如下形式:
(13)RPI90=a0*PGDP190+a1*PGDP2I90+a2*(M1/GDP90)
RPI90=商品零售价格指数,
PGDP190=农业增加值平减指数,
PGDP2I90=工业增加值平减指数,
M1=M1(名义),
GDP90=实际GDP。
农业增加值平减指数PGDP190和工业增加值平减指数PGD2I90是推动商品零售价格指数升降的成本因素。
复合变量M1/GDP90用来描述货币供应对商品零售价格的影响。
农业增加值平减指数既取决于生产成本又受市场上供求关系的影响。
估计的农业增加值平减指数方程有如下形式:
(14)PGDP190=a0*PPF90+a1*(YH/GDP190)
PGDP190=农业增加值平减指数,
PPF90=政府的农副产品收购价格指数,
YH=居民可支配收入(名义),
GDP190=农业增加值(不变价格)。
现在政府的农副产品收购价格仍然是决定农业增加值平减指数的重要因素,尽管它的影响越来越小。
居民可支配收入与实际农业增加值的比率代表农产品的供求关系。
工业增加值平减指数取决于生产成本。
估计的工业增加值平减指数方程有如下形式:
(15)PGDP2I90=a0+a1*PGDP190+a2*WAGE+a3*(PIM90*ERATE)
WAGE=工业部门人均工资指数(1978=100),
PIM90=进口价格指数,
ERATE=汇率(人民币/美元)。
PGDP190解释农业原材料价格对工业增加值平减指数的影响,工业部门人均工资指数描述劳动力成本的影响。
复合变量PIM90*ERATE用来描述进口价格变化对工业增加值平减指数的影响。
起初,曾假定固定资产形成的平减指数是工业增加值平减指数、进口价格指数、现价固定资产投资与现价GDP比率的函数。
但是该函数的预测功能不太好。
现在假定固定资产形成平减指数是GDP平减指数、进口价格指数的线性函数。
其有如下形式:
(16)PGFCF90=a0+a1*PGDP90+a2*(PIM90*ERATE)
PGFCF90=固定资产形成平减指数,,
GDI=现价固定资产投资,
PGDP90=GDP平减指数,
ETATE=汇率(人民币/美元)。
中国占世界贸易的份额很小,因此,中国的出口价格既取决于国际市场价格,又取决于中国生产成本。
估计的中国出口价格指数方程有如下形式:
(17)PEX90=a0+a1*PEXW90+a2*(PGDP2I90/ERATE)
PEX90=出口价格指数,
PEXW90=世界出口价格指数,
ERATE=汇率(人民币/美元)。
毫无疑问,进口价格取决于世界出口价格。
在这个模型中,进口价格指数是世界出口价格指数的线性函数。
所有其他价格函数则分别是以上各个价格指数的函数。
5、人口与劳动力模块
总人口是时间趋势(TimeTrend)和上一年总人口的对数线性函数。
这是一个很简单的方程,但是它的预测功能很强。
城镇人口函数与总人口函数具有完全相同的形式,即时间趋势和上一年的城镇人口是解释变量。
在城镇人口函数中,时间趋势描述城市化进程。
农村人口函数是一个定义式,它等于总人口减去城镇人口。
估计的城镇人口函数具有以下形式:
(18)Log(POPU)=a0+a1*log(POPU(-1))+a2*log(T)
POPU(-1))=上一年的城镇人口(年中),
T=时间趋势(1978=1,1979=2,与此类推)
模型中共有7个劳动力方程(包括两个定义方程)。
农业劳动力是农村人口、实际固定资产投资和上一年农业劳动力的线性函数。
农村人口方程有如下形式:
(19)L1=a0+a1*POPA+a2*GDI90+a3*L1(-1)
GDI90=实际固定资产投资,
L1(-1)=上一年的农业劳动力。
这不是一个劳动力需求方程,而是农村实际存在的劳动力函数。
系数a2是负值,表明随着实际固定资产投资增长农村人口向城镇转移,而导致农业劳动力减少。
建筑业劳动力与实际固定资产投资规模密切相关,上一年建筑业的劳动力也是函数中的一个解释变量。
估计的建筑业劳动力方程具有以下形式:
(20)Log(L2C)=a0+a1*log(GDI90)+a2*log(L2C(-1))
L2C=建筑业劳动力(年中),
L2C(-1)=上一年的建筑业劳动力(年中)。
非国有工业部门劳动力与该部门的固定资本存量密切相关,同样,上一年的非国有工业部门劳动力作为一个解释变量,也引入了非国有工业部门劳动力方程。
模型中估计的非国有工业部门劳动力方程有如下形式:
(21)Log(L2INS)=a0+a1*log(KFINS(-1))+a2*log(L2INS(-1))
L2INS=非国有工业部门劳动力(年中),
KFINS(-1)=非国有工业部门上一年末的固定资产存量,
L2INS(-1)=上一年的非国有工业部门劳动力(年中)。
长期以来,国有工业部门增加的劳动力并不是由需求决定,而是由政府部门的分配计划决定。
根据样本期内的数据很难估计一个国有工业部门的劳动力需求方程。
典型调查表明,国有企业有30%的富余劳动力。
自1996年以来,政府提出减员增效的政策,国有企业开始有计划地减少富余人员。
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