宏觀波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響范文

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一、相關(guān)文獻(xiàn)述評(píng)

Gaggl和Steindl(2007)、Steindl和Tichy(2009)、Priesmeier和Sthler(2011)，以及盧二坡(2008)對(duì)宏觀波動(dòng)影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的文獻(xiàn)進(jìn)行了綜述，曹永福(2007)則綜述了美國(guó)經(jīng)濟(jì)“大緩和”及其成因的相關(guān)文獻(xiàn)，以下結(jié)合其他學(xué)者的研究分別進(jìn)行概述。

(一)國(guó)外有關(guān)宏觀波動(dòng)影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的理論研究通過(guò)將“技術(shù)創(chuàng)新”和“干中學(xué)”等內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)因素納入真實(shí)經(jīng)濟(jì)周期理論及其拓展模型，可從理論上解釋經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與宏觀波動(dòng)的關(guān)系，但既有研究并無(wú)定論。主要包括:(1)標(biāo)準(zhǔn)封閉式經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型認(rèn)為，資本積累推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，但宏觀波動(dòng)對(duì)投資和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響具有兩面性:波動(dòng)及不確定性一方面會(huì)加大家庭預(yù)防性儲(chǔ)蓄和投資，且更高的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避度和跨期替代彈性予以強(qiáng)化(Jones等，2005a、2005b;Wang和Wen，2011);另一方面，不確定性也會(huì)導(dǎo)致經(jīng)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整的預(yù)期回報(bào)率下降并減少投資(Kebs，2003)［10］。(2)考慮“創(chuàng)造性破壞”機(jī)制的模型認(rèn)為，企業(yè)在衰退期會(huì)因機(jī)會(huì)成本更低而加大研發(fā)投資，且優(yōu)勝劣汰提升生產(chǎn)率，宏觀波動(dòng)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)正相關(guān)。該結(jié)論要求金融市場(chǎng)完備，但融資約束使企業(yè)在衰退期面臨更大流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，會(huì)削減投資，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與波動(dòng)可能負(fù)相關(guān)(Aghion等，2010)［11］。該理論認(rèn)為創(chuàng)新投資有逆周期性也受到質(zhì)疑(Barlevy，2007)［12］。(3)考慮“干中學(xué)”機(jī)制的模型強(qiáng)調(diào)人力資本和知識(shí)積累在生產(chǎn)率提升和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中的作用，在衰退期，雇傭率下降，宏觀波動(dòng)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)負(fù)相關(guān)(Martin和Rogers，1997)［13］。但考慮知識(shí)積累函數(shù)呈邊際收益遞增時(shí)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與波動(dòng)可能正相關(guān)(Canton，2002)［14］。(4)其他更復(fù)雜的研究認(rèn)為，理論模型選擇、參數(shù)設(shè)定、沖擊的不同類型等均影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與波動(dòng)的相關(guān)性(如，Annicchiarico等，2011;Annicchiarico和Pelloni，2014)。

(二)國(guó)外有關(guān)宏觀波動(dòng)影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的實(shí)證研究少數(shù)宏觀波動(dòng)影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的實(shí)證研究利用行業(yè)或地區(qū)面板數(shù)據(jù)(如，Imbs，2007)，大量研究則基于跨國(guó)宏觀面板數(shù)據(jù)和國(guó)別宏觀時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行，但同樣沒(méi)有一致性結(jié)論:(1)基于跨國(guó)面板數(shù)據(jù)的多數(shù)研究認(rèn)為，宏觀波動(dòng)對(duì)應(yīng)的不確定性導(dǎo)致資源錯(cuò)配，并阻礙經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)(Ramey和Ramey，1995;Norrbin和PinarYigit，2005)。也有研究認(rèn)為，宏觀波動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)表現(xiàn)為與“風(fēng)險(xiǎn)－收益”類似的正相關(guān)(Grier和Tullock，1989)［20］。(2)基于國(guó)別時(shí)間序列數(shù)據(jù)的實(shí)證研究一般采用各種GARCH-M模型進(jìn)行，有研究認(rèn)為，在美國(guó)、英國(guó)、日本等G7國(guó)家，宏觀波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有正效應(yīng)(Fountas和Karanasos，2007)［21］;但Bredin等(2009)、Bredin和Founta(2009)卻發(fā)現(xiàn)，在部分亞洲和歐盟國(guó)家，宏觀波動(dòng)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)負(fù)相關(guān);還有研究認(rèn)為，在美國(guó)、日本及其他OECD國(guó)家，產(chǎn)出波動(dòng)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)無(wú)顯著相關(guān)性(Grier和Perry，2000;Wil-son，2006)［。(3)部分研究認(rèn)為，宏觀波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響具有階段性，非對(duì)稱性和非線性特征:少數(shù)研究關(guān)注經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段對(duì)“宏觀波動(dòng)－經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)”關(guān)系的影響，如Kose等(2006)認(rèn)為貿(mào)易和金融一體化顯著弱化了波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的負(fù)效應(yīng)［26］;Koren和Tenreyro(2007，2013)認(rèn)為［27］－［28］，隨著一國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)將轉(zhuǎn)向波動(dòng)更小產(chǎn)業(yè)，且投入趨于多元化，運(yùn)用熟練技能和技術(shù)的廣度趨于深化，沖擊引致的波動(dòng)更低，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與波動(dòng)因此負(fù)相關(guān)。宏觀波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響還有非對(duì)稱性，如:Neanidis等(2013)發(fā)現(xiàn)G7國(guó)家的宏觀波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的正效應(yīng)主要存在于低增長(zhǎng)狀態(tài)，但Henry和Olekalns(2002)、Kim和Kim(2010)卻發(fā)現(xiàn)美國(guó)宏觀波動(dòng)在繁榮和衰退期分別對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有正、負(fù)效應(yīng)［30］－［31］。研究宏觀波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響還需考慮二者的非線性特征，如:Fang和Miller(2008、2009)采用帶結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)的GARCH-M模型［32］－［33］，證實(shí)了在日本和美國(guó)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與其波動(dòng)無(wú)顯著相關(guān)性。但這一結(jié)論并不穩(wěn)健，如:采用類似方法，F(xiàn)ang和Miller(2014)發(fā)現(xiàn)宏觀波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的正效應(yīng)在美國(guó)、日本等國(guó)家顯著［34］728;Fang等(2008)選取美國(guó)、日本等6國(guó)為研究對(duì)象，卻發(fā)現(xiàn)宏觀波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的顯著影響僅在日本存在，且為負(fù)相關(guān)。

(三)中國(guó)宏觀波動(dòng)影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的相關(guān)研究利用各種GARCH-M模型和宏觀數(shù)據(jù)的研究:基于月度數(shù)據(jù)，劉金全、張鶴(2003)證實(shí)了產(chǎn)出波動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)正相關(guān)［36］32，Laurenceson和Rodgers(2010)也認(rèn)為二者正相關(guān)或不相關(guān)，但不存在負(fù)相關(guān)。基于年度數(shù)據(jù)，劉金全等(2005)認(rèn)為產(chǎn)出波動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)正相關(guān)［38］5，徐偉(2013)、李永友(2006)則分別認(rèn)為二者有顯著或不顯著的負(fù)相關(guān)性［39］54，［40］8;盧二坡、呂介民(2012)還證實(shí)了產(chǎn)出波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用在衰退期為負(fù)、繁榮期為正?；谑‰H面板數(shù)據(jù)的研究:杜兩省等(2011)認(rèn)為產(chǎn)出波動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)顯著負(fù)相關(guān)［42］;盧二坡、王澤填(2007)證實(shí)了二者在改革開放前負(fù)相關(guān)，而后在多數(shù)省份表現(xiàn)為正相關(guān)。盧二坡、曾五一(2008)，陳昆亭等(2012)則分別將改革開放前后產(chǎn)出波動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)相關(guān)性的差異歸因于市場(chǎng)化進(jìn)程加快，以及教育投入和人力資本積累增加。此外，邵軍、徐康寧(2011)發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)向下波動(dòng)反而促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步，支持“創(chuàng)造性破壞”的觀點(diǎn)。

(四)國(guó)內(nèi)外宏觀波動(dòng)“大緩和”的相關(guān)研究美國(guó)及其他工業(yè)化國(guó)家的宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)于20世紀(jì)80年代后相繼進(jìn)入“大緩和”時(shí)期，究其成因，大致包括外部沖擊減弱、信息技術(shù)與庫(kù)存管理改善、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)向波動(dòng)更小的產(chǎn)業(yè)、貨幣政策的成功運(yùn)用、金融創(chuàng)新與金融市場(chǎng)完善、技術(shù)進(jìn)步與全要素生產(chǎn)率波動(dòng)下降等多個(gè)方面(曹永福，2007)。此外，次貸危機(jī)盡管導(dǎo)致工業(yè)化國(guó)家宏觀波動(dòng)快速而短暫攀升，但仍于2010年初回落，“大緩和”仍將持續(xù)(Clark，2009;Charles等，2014)［47］－［48］。就中國(guó)而言，劉樹成(2000)較早認(rèn)為經(jīng)濟(jì)波動(dòng)將從大起大落轉(zhuǎn)向微波化［49］，并認(rèn)為從21世紀(jì)開始，經(jīng)濟(jì)波動(dòng)將表現(xiàn)為適度高位平滑化特征(劉樹成等，2005)［50］。劉金全、劉志剛(2005)發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)出波動(dòng)于1997年前后表現(xiàn)為“凸型”特征，并伴隨投資、政府支出和凈出口波動(dòng)降低［51］。張成思(2010)發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、通脹、貨幣供給、有效匯率等宏觀經(jīng)濟(jì)變量波動(dòng)在20世紀(jì)90年代中期均發(fā)生顯著結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)變［52］。林建浩、王美今(2013)證實(shí)了“大緩和”在次貸危機(jī)前中斷，且于2010年初重返“低波動(dòng)、高增長(zhǎng)”狀態(tài)。大量研究還認(rèn)為，結(jié)構(gòu)性沖擊減弱、貨幣政策更為完善、國(guó)際貿(mào)易發(fā)展，以及市場(chǎng)化進(jìn)程等因素均有助于解釋中國(guó)宏觀波動(dòng)“大緩和”(如:雎國(guó)余、藍(lán)一，2005;殷劍鋒，2010;萬(wàn)曉莉，2011;洪占卿、郭峰，2012;He等，2013;He，2014)。

(五)文獻(xiàn)簡(jiǎn)評(píng)綜上所述，融合真實(shí)經(jīng)濟(jì)周期理論、內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論的研究盡管認(rèn)同宏觀波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，但其相互關(guān)系受到諸多因素制約，理論研究并無(wú)定論。由此，從客觀數(shù)據(jù)出發(fā)，探究宏觀波動(dòng)影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)尤為重要。然而，實(shí)證研究同樣無(wú)法給出一致性答案，特別的，與本文研究對(duì)應(yīng)，既有基于國(guó)別宏觀數(shù)據(jù)的研究在以下方面有待完善:(1)國(guó)內(nèi)研究在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)和數(shù)據(jù)頻率的選取方面并不恰當(dāng)。Statsny和Zagler(2007)指出［59］2，利用時(shí)間序列數(shù)據(jù)考察宏觀波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響時(shí)，廣為采用的GARCH-M模型需注意:其一，與其在金融市場(chǎng)運(yùn)用一致，應(yīng)采用高頻數(shù)據(jù)“捕捉”波動(dòng)集聚性;其二，樣本區(qū)間應(yīng)足夠長(zhǎng)，以避免待估參數(shù)較多導(dǎo)致的結(jié)論不穩(wěn)健。從國(guó)內(nèi)研究來(lái)看，少數(shù)學(xué)者采用年度和季度GDP數(shù)據(jù)度量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)頻率相對(duì)較低，樣本區(qū)間也相對(duì)較短;還有研究將季度GDP增長(zhǎng)率分解為月度數(shù)據(jù)，盡管滿足“高頻”需求，但并沒(méi)有增加有效信息量。(2)Statsny和Zagler(2007)認(rèn)為［59］3，宏觀波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響應(yīng)考慮序列結(jié)構(gòu)突變，但國(guó)內(nèi)研究并未加以關(guān)注，由此導(dǎo)致波動(dòng)平穩(wěn)性和持續(xù)性的誤判。如:劉金全、張鶴(2003)選取GARCH(1，1)模型描述經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)條件方差［36］34，α1和α2分別為0．8150和0．4489，波動(dòng)持續(xù)性參數(shù)(α1+α2)＞1;劉金全等(2005)采用ARMA(1，2)-ARCH(1)-M模型描述經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與宏觀波動(dòng)關(guān)系［38］7，α1=1．6380＞1，條件波動(dòng)均不平穩(wěn)。又如:李永友(2006)用GARCH(1，1)模型刻畫經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)波動(dòng)［40］12，(α1+α2)高達(dá)0．99和0．97(分別以GDP和人均GDP度量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng))，選用TGARCH(1，1)模型時(shí)(α1+α2)則為0．92和0．95;徐偉(2013)選取ARMA(1，2)-GARCH(1，1)和ARMA(1，2)-GARCH(1，1)-M模型刻畫宏觀波動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系［39］56，(α1+α2)的估計(jì)值也分別高達(dá)0．99和0．95，即宏觀波動(dòng)均表現(xiàn)為高持續(xù)性。(3)既有國(guó)內(nèi)外研究均未關(guān)注到“宏觀波動(dòng)－經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)”關(guān)系的階段性特征，以及次貸危機(jī)對(duì)此的影響，因而無(wú)助于后危機(jī)時(shí)代重新審視宏觀波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用機(jī)制。少數(shù)國(guó)內(nèi)外研究關(guān)注到經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段、高低增長(zhǎng)狀態(tài)，以及改革開放、全球化、市場(chǎng)化進(jìn)程等對(duì)“宏觀波動(dòng)－經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)”關(guān)系的影響，但均未界定經(jīng)濟(jì)周期并分階段予以考察。Fang和Miller等學(xué)者在結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)分析基礎(chǔ)上考察了宏觀波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，但結(jié)論并不穩(wěn)健甚至前后矛盾，可能的原因是:盡管區(qū)分了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與宏觀波動(dòng)各自的階段性特征，但并未考慮到二者關(guān)系也會(huì)呈現(xiàn)出階段性差異，即二者不存在全樣本區(qū)間內(nèi)、一致性的正相關(guān)或負(fù)相關(guān)。(4)如何結(jié)合高頻數(shù)據(jù)判定經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)及其波動(dòng)的結(jié)構(gòu)突變與階段性特征，國(guó)內(nèi)學(xué)者也未予以關(guān)注。既有國(guó)內(nèi)外研究均認(rèn)同宏觀波動(dòng)“大緩和”的存在，且次貸危機(jī)僅造成短暫沖擊而未改變波動(dòng)平穩(wěn)化趨勢(shì)。就檢驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)看，相關(guān)研究多基于季度GDP增長(zhǎng)率進(jìn)行，但國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)樣本量相對(duì)偏少，選取月度增長(zhǎng)率指標(biāo)不但能極大拓展樣本容量，且能對(duì)比檢驗(yàn)既有研究結(jié)論的穩(wěn)健性，也能為考察“宏觀波動(dòng)－經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)”階段性關(guān)系提供有力支撐。針對(duì)既有研究的不足，本文選取1993年以來(lái)規(guī)模以上工業(yè)增加值的月度同比增長(zhǎng)率高頻數(shù)據(jù)，結(jié)合結(jié)構(gòu)突變分析考察經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、宏觀波動(dòng)，以及二者關(guān)系的階段性特征。論文創(chuàng)新性如下:(1)內(nèi)生結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)判別發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)及其波動(dòng)分別有2個(gè)和3個(gè)突變點(diǎn)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈現(xiàn)“降－升－降”的分段趨勢(shì)，宏觀波動(dòng)可分為“高－低－高－低”4個(gè)時(shí)段，這一結(jié)論和既有基于季度數(shù)據(jù)的研究有別，且與直觀圖示和經(jīng)濟(jì)趨勢(shì)更為相符。(2)在AR(p)-GARCH(1，1)模型中納入上述均值和條件波動(dòng)突變啞變量，可“捕捉”經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)序列的高自相關(guān)、非正態(tài)性，與國(guó)內(nèi)研究不同，宏觀波動(dòng)的高持續(xù)性不復(fù)存在。(3)與國(guó)內(nèi)外研究不同，含均值、條件波動(dòng)雙突變的AR(p)-GARCH(1，1)-M模型檢驗(yàn)表明，宏觀波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在階段性影響，在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)趨緩時(shí)二者正相關(guān)、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)向好時(shí)負(fù)相關(guān)，具體為:宏觀波動(dòng)整體上對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有不顯著的負(fù)效應(yīng);結(jié)合經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的分段趨勢(shì)，宏觀波動(dòng)在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的第一、二階段分別對(duì)其具有顯著的正效應(yīng)和負(fù)效應(yīng)，在第三階段有不顯著的正效應(yīng);考慮次貸危機(jī)影響后，宏觀波動(dòng)在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的第三階段對(duì)其有較顯著的正效應(yīng)。

二、數(shù)據(jù)來(lái)源與研究設(shè)計(jì)

本文將基于中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，采用含結(jié)構(gòu)突變的AR(p)-GARCH(1，1)-M模型研究宏觀波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的階段性影響，數(shù)據(jù)來(lái)源與研究設(shè)計(jì)如下:

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源與預(yù)處理既有研究認(rèn)為，改革開放和市場(chǎng)化進(jìn)程是影響中國(guó)宏觀波動(dòng)“大緩和”及其與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的重要因素，鑒于1992年底黨的十四大明確提出了“經(jīng)濟(jì)體制改革的目標(biāo)是建立社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制”，由此選取1993年1月至2014年12月為實(shí)證樣本區(qū)間。同時(shí)考慮到滯后項(xiàng)影響，在數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)還納入了1992年7月－12月數(shù)據(jù)，所用數(shù)據(jù)源于Wind咨詢。選取規(guī)模以上工業(yè)增加值的月度同比增長(zhǎng)率(IPt)作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)變量，原因如下:有部分研究采用了這一做法;滿足高頻數(shù)據(jù)要求;有相對(duì)較長(zhǎng)的樣本區(qū)間;符合樣本區(qū)間內(nèi)我國(guó)處于工業(yè)化階段的事實(shí);通過(guò)圖示發(fā)現(xiàn)樣本區(qū)間內(nèi)該指標(biāo)與GDP增長(zhǎng)率表現(xiàn)為相同趨勢(shì)。數(shù)據(jù)預(yù)處理:(1)因春節(jié)影響，工業(yè)增加值增長(zhǎng)率序列{IPt}的部分1、2月數(shù)據(jù)值缺失，在此采用三次樣條函數(shù)插值予以補(bǔ)全。(2)由于異常點(diǎn)會(huì)影響研究結(jié)論穩(wěn)健性，借鑒Fang和Miller(2014)的方法［34］733，對(duì){IPt}序列，利用|IPt－mean|＞k．SD來(lái)識(shí)別異常值(其中mean和SD分別為均值和標(biāo)準(zhǔn)差)，一般取k=3，這也符合一般的3σ原則，能基本保證識(shí)別出的異常值數(shù)量適度。(3)異常點(diǎn)的修正:估計(jì)AR(p)-GARCH(1，1)模型，其滯后項(xiàng)階數(shù)p由“t-sig”準(zhǔn)則確定(選擇最大滯后期為6，顯著性水平為5%，從最大滯后階數(shù)開始檢驗(yàn)，直到滿足顯著性水平終止，以確定對(duì)應(yīng)滯后項(xiàng)階數(shù))，再用模型所得預(yù)測(cè)值替代異常值。后繼研究均基于經(jīng)異常值修正后的{IPt}序列進(jìn)行，且主要采用SAS9．1軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。

(二)研究設(shè)計(jì)1．經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)及其波動(dòng)序列的結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)判別選取Bai和Perron(1998，2003，2000)等提出的方法［60］49－52，［62］，并借鑒其提供的GAUSS程序檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)變量及其波動(dòng)的內(nèi)生結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)。該方法由Bai和Perron(1998)提出［60］49－52，通過(guò)全局最小化殘差平方和得到可能的多個(gè)突變點(diǎn)，然后據(jù)以下統(tǒng)計(jì)量加以檢驗(yàn):F統(tǒng)計(jì)量的上確界檢驗(yàn)(SupF)、雙極大值檢驗(yàn)(UDmax和WDmax)、序貫檢驗(yàn)(SupF(l+1|l))等。Bai和Perron(1998，2003)還考察了這一方法的實(shí)際運(yùn)用問(wèn)題［60］56－65，［61］，并認(rèn)為:當(dāng)樣本容量不大時(shí)，截?cái)鄥?shù)(trimmingparameter)選取較小會(huì)導(dǎo)致規(guī)模扭曲(sizedistortion);序貫統(tǒng)計(jì)量SupF(l+1|l)的檢驗(yàn)勢(shì)最高，但存在多個(gè)突變點(diǎn)時(shí)，對(duì)SupF(1|0)的檢驗(yàn)往往難以拒絕原假設(shè)。因此，在實(shí)際應(yīng)用時(shí)，可考慮如下策略:先用UDmax或WDmax檢驗(yàn)是否至少存在1個(gè)突變點(diǎn)，若是，再用SupF(l+1|l)依次檢驗(yàn)是否存在2個(gè)以上突變點(diǎn)。

三、實(shí)證檢驗(yàn)

(一)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)變量的描述性統(tǒng)計(jì)與平穩(wěn)性分析數(shù)據(jù)預(yù)處理:首先對(duì){IPt}序列進(jìn)行插值，1992年7月至2014年12月共涉及27個(gè)樣本;然后結(jié)合3σ原則和AR(p)-GARCH(1，1)模型，判別并修正了5個(gè)異常值點(diǎn)。表1列示了經(jīng)上述修正后的{IPt}序列的初步考察結(jié)果(1993年1月～2014年12月)。據(jù)表1數(shù)據(jù)，對(duì){IPt}序列而言:JB統(tǒng)計(jì)量表明，1%顯著性水平下拒絕正態(tài)性假設(shè);無(wú)論是檢驗(yàn)自相關(guān)的廣義DW統(tǒng)計(jì)量，還是檢驗(yàn)異方差的LM和LBQ2統(tǒng)計(jì)量，均表明序列具有非常強(qiáng)而顯著的自相關(guān)和ARCH效應(yīng);采用ADF檢驗(yàn)平穩(wěn)性，基于AIC準(zhǔn)則判別滯后階數(shù)(最大滯后階數(shù)設(shè)定為6)，發(fā)現(xiàn)序列基本滿足平穩(wěn)性條件。以上分析表明，{IPt}序列存在明顯的自相關(guān)、異方差和非正態(tài)特征，且滿足平穩(wěn)性要求?？煽紤]納入序列的結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)，運(yùn)用AR-GARCH類模型進(jìn)行后繼研究。

(二)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)變量及其波動(dòng)的結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)檢驗(yàn)主要依據(jù)序貫檢驗(yàn)判別{IPt}序列突變點(diǎn)個(gè)數(shù)與位置:鑒于樣本觀測(cè)數(shù)為264，且檢驗(yàn)式中含有自回歸項(xiàng)，選取截?cái)鄥?shù)為0．15并設(shè)置最大突變點(diǎn)數(shù)為5。判別{IPt}波動(dòng)序列的突變點(diǎn)時(shí)，鑒于檢驗(yàn)式中無(wú)自回歸項(xiàng)，選取截?cái)鄥?shù)為0．2，最大突變點(diǎn)數(shù)為3。按照t-sig準(zhǔn)則，可判別{IPt}序列的最大自相關(guān)滯后階數(shù)為3(見表1);據(jù)此結(jié)合前述Step2方法檢驗(yàn)序列的內(nèi)生結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)，結(jié)果如表2所示。由表2可見:5%的顯著性水平下，純結(jié)構(gòu)突變模型、部分結(jié)構(gòu)突變模型均可檢測(cè)出{IPt}序列存在2個(gè)突變點(diǎn)。這兩種模型檢測(cè)到的第一個(gè)突變點(diǎn)較為一致，但第二個(gè)突變點(diǎn)存在較大差異。由于純結(jié)構(gòu)突變模型的設(shè)置更為靈活，以其所得突變點(diǎn)為準(zhǔn)，進(jìn)行后繼研究。對(duì)純結(jié)構(gòu)突變模型而言，所得2個(gè)突變點(diǎn)將樣本區(qū)間劃分為3個(gè)時(shí)期，即:1993年初至1998年中，經(jīng)濟(jì)在過(guò)熱之后趨于下行(軟著陸);1998年7月至2009年中，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在筑底反彈之后趨于上升，且因次貸危機(jī)沖擊而出現(xiàn)短暫的深度下調(diào)與快速的回升;2009年7月至2014年底，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在后危機(jī)時(shí)代回落并進(jìn)入“新常態(tài)”。據(jù)前述Step3的方法得到{IPt}序列的條件波動(dòng)，并依據(jù)Step4的方法對(duì)其進(jìn)行結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)判別，5%的顯著性水平下，得到3個(gè)突變點(diǎn)，如表3所示。據(jù)表3，盡管SupF(3|2)未通過(guò)檢驗(yàn)，但按照信息準(zhǔn)則，BIC和LWZ檢驗(yàn)均判別為3個(gè)突變點(diǎn)，對(duì)應(yīng)統(tǒng)計(jì)量值分別為1．10和1．25，均通過(guò)5%顯著性檢驗(yàn)，且序貫檢驗(yàn)總體上判斷{IPt}序列的條件波動(dòng)有3個(gè)突變點(diǎn)，分別為1997年底4月、2006年4月和2010年8月。這3個(gè)突變點(diǎn)將條件波動(dòng)分為4個(gè)時(shí)段，期間條件方差均值分別為4．87、1．12、2．90和0．81。結(jié)合突變點(diǎn)位置，由圖1可知:伴隨市場(chǎng)化改革進(jìn)程，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈現(xiàn)三階段特征。此外，宏觀波動(dòng)也呈現(xiàn)階段性“大緩和”特征:從1993年初到1997年中期，伴隨經(jīng)濟(jì)過(guò)熱及其治理，宏觀波動(dòng)處于高位;隨后經(jīng)濟(jì)軟著陸，宏觀波動(dòng)處于較低水平;受經(jīng)濟(jì)過(guò)熱及次貸危機(jī)影響，宏觀波動(dòng)于2006年中之后再次攀升至高位，并于2010下半年開始重新回歸平穩(wěn)化。由此可見，經(jīng)濟(jì)過(guò)熱、外在沖擊等因素增加不確定性，宏觀波動(dòng)趨高，反之則趨于緩和。從宏觀波動(dòng)“高”或“低”的4個(gè)時(shí)段來(lái)看:第一、三階段，即波動(dòng)維持高位的時(shí)間不到4．5年;對(duì)波動(dòng)平穩(wěn)化時(shí)期，第二階段為9年，第四階段截止2014年底將近4．5年且預(yù)期仍可持續(xù)。

(三)宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的階段性影響檢驗(yàn)首先檢驗(yàn)考慮{IPt}序列及其條件波動(dòng)結(jié)構(gòu)突變的AR(p)-GARCH(1，1)模型，并結(jié)合殘差分析表明其有效性;在此基礎(chǔ)上估計(jì)均值、波動(dòng)雙突變的AR(p)-GARCH(1，1)-M模型，驗(yàn)證宏觀波動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系具有階段性特征;最后基于次貸危機(jī)視角，再次考察宏觀波動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系，以證明次貸危機(jī)前后“宏觀波動(dòng)－經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)”關(guān)系發(fā)生了改變。1．宏觀波動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的階段性特征:含結(jié)構(gòu)突點(diǎn)的AR(p)-GARCH(1，1)模型估計(jì)結(jié)合前述檢驗(yàn)所得{IPt}序列及其條件波動(dòng)的結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)，估計(jì)含均值、條件波動(dòng)雙突變啞變量的AR(p)-GARCH(1，1)模型。同時(shí)選取2組AR(p)-GARCH(1，1)模型進(jìn)行對(duì)照:未考慮均值或條件波動(dòng)結(jié)構(gòu)突變的一般形式的AR(p)-GARCH(1，1)模型，以及僅考慮均值結(jié)構(gòu)突變的AR(p)-GARCH(1，1)模型。所得結(jié)果如表4所示，其中Model3為主要的檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?，Model1和Model2為對(duì)照模型，Model4在Model3基礎(chǔ)上剔除了部分不顯著變量。由表4中的參數(shù)估計(jì)結(jié)果，可得如下結(jié)論:(1)由Model2～Model4可知，與{IPt}序列結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)對(duì)應(yīng)的趨勢(shì)參數(shù)b、b1和b2均很顯著，且分別為“負(fù)－正－負(fù)”，很好刻畫了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)“降－升－降”的三階段特征。(2)由Model3～Model4可知，刻畫條件波動(dòng)結(jié)構(gòu)突變的參數(shù)λ1、λ2和λ3較顯著，特別是在Model4中，λ2和λ3在10%水平下顯著。λ1～λ3的符號(hào)分別為“負(fù)－正－負(fù)”，也與{IPt}序列條件波動(dòng)的四階段特征對(duì)應(yīng)，即:條件波動(dòng)分別在第一個(gè)突變點(diǎn)之后下降;在第二個(gè)突變點(diǎn)之后上升;在第三個(gè)突變點(diǎn)之后重新趨于下降。此外，b2和λ3的符號(hào)表明，后危機(jī)時(shí)代經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與宏觀波動(dòng)“雙降”，二者可能因此正相關(guān)。(3)JB統(tǒng)計(jì)量表明，Model1即一般AR(p)-GARCH(1，1)模型不能保證殘差的正態(tài)性，Model2～Model4表明，在均值方程或同時(shí)在波動(dòng)方程中納入結(jié)構(gòu)突變啞變量，可保證殘差正態(tài)性。(4)對(duì)比Model1～Model4，考察納入條件波動(dòng)突變啞變量的必要性:對(duì)GARCH(1，1)的波動(dòng)方程σ2t=α0+α1ε2t－1+α2σ2t－1而言，參數(shù)(α1+α2)→1表明波動(dòng)持續(xù)性高，一般選用IGARCH模型。但也有研究表明，持續(xù)性參數(shù)(α1+α2)很多時(shí)候被高估。特別的，忽略時(shí)間序列及其波動(dòng)的結(jié)構(gòu)突變，也將導(dǎo)致其波動(dòng)的高持續(xù)性，由此誤用IGARCH模型是不可取的(Mikosch和Stric，2004;Hillebrand，2005;Krmer和Azamo，2007)。由表4數(shù)據(jù)可知，Model1和Model2的持續(xù)性參數(shù)分別為0．99和0．98，說(shuō)明在一般的AR(p)-GARCH(1，1)模型中，即便在均值方程中考慮結(jié)構(gòu)突變，也無(wú)法改變波動(dòng)高持續(xù)性現(xiàn)象(IGARCH效應(yīng))。一旦在波動(dòng)方程中納入結(jié)構(gòu)突變參數(shù)，Model3和Model4的持續(xù)性參數(shù)下降為0．65和0．68，說(shuō)明條件波動(dòng)的結(jié)構(gòu)突變是導(dǎo)致其高持續(xù)性的主因。2．宏觀波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的階段性影響:含結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)的AR(p)-GARCH(1，1)-M模型估計(jì)接下來(lái)考慮{IPt}序列及其條件波動(dòng)雙突變，估計(jì)以下AR(p)-GARCH(1，1)-M模型，以檢驗(yàn)宏觀波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響。表5的部分結(jié)果與表4類似:經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)及其條件波動(dòng)的階段性特征明顯，考慮均值與波動(dòng)雙突變可消除波動(dòng)高持續(xù)性。此外，λ1～λ3的系數(shù)之絕對(duì)值有所提升，顯著性均有所加強(qiáng)。令人遺憾的是，對(duì)于我們所關(guān)注的系數(shù)δ而言，盡管在4個(gè)模型中均為負(fù)值(在Model5中絕對(duì)值很小)，但在10%的水平下無(wú)一顯著。說(shuō)明即便考慮均值和條件波動(dòng)雙突變(Model7和Model8)，也無(wú)法檢測(cè)到宏觀波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的顯著影響。結(jié)合圖1中{IPt}序列及其條件波動(dòng)的階段性趨勢(shì)，導(dǎo)致表5中系數(shù)δ不顯著的一個(gè)可能原因是:宏觀波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響可能具有階段性特征。相對(duì)于表5中的Model8，表6中的參數(shù)估計(jì)效果有明顯改進(jìn):一方面，δ、δ1和δ2的符號(hào)分別為“正－負(fù)－正”，且δ和δ1非常顯著，說(shuō)明宏觀波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在第一、二階段有顯著的正效應(yīng)和負(fù)效應(yīng);在第三階段即2009年7月以后，宏觀波動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)正相關(guān)但不顯著。另一方面，其他均值方程的變量系數(shù)仍在5%水平下顯著，b、b1和b2的符號(hào)同樣符合預(yù)期;值得注意的是，與Model4、Model8相比，波動(dòng)方程參數(shù)的系數(shù)也全部顯著;此外，持續(xù)性參數(shù)λ1～λ3的估計(jì)效果良好且符合預(yù)期，表征擬合效果的R2也略有改善。3．宏觀波動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的再檢驗(yàn):考慮次貸危機(jī)的影響結(jié)合圖1可知，源于次貸危機(jī)的影響，從2008年6月開始，我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)急轉(zhuǎn)直下，與此同時(shí)，財(cái)政與貨幣政策也迅速轉(zhuǎn)向，并于2008年底相繼推出四萬(wàn)億計(jì)劃等宏觀舉措，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)也從2009年底開始逐步回歸正常軌道。為考慮上述次貸危機(jī)對(duì)宏觀波動(dòng)及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，當(dāng)t在2008年6月至2009年12月之間時(shí)，定義啞變量Crisis=1(否則為0)。由表7中數(shù)據(jù)可見:在考慮均值、條件波動(dòng)雙突變的AR(p)-GARCH(1，1)模型(Model9)中加入Crisis啞變量后，發(fā)現(xiàn)次貸危機(jī)導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)顯著下降(φ)，均值方程中的其他參數(shù)仍顯著，且b、b1和b2的符號(hào)符合預(yù)期;就波動(dòng)方程而言，次貸危機(jī)對(duì)宏觀波動(dòng)有微弱且很不顯著的正效應(yīng)(φ)，但除GARCH參數(shù)外，其他變量系數(shù)(包括λ1～λ3)均不顯著，這一結(jié)果與表4中的Model4存在很大差別。Crisis啞變量對(duì)含雙突變點(diǎn)的AR(p)-GARCH(1，1)-M模型(Model11)的影響:波動(dòng)方程、均值方程的檢驗(yàn)結(jié)果與Model9基本一致，但參數(shù)φ的顯著性趨于下降，條件波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響(δ)仍表現(xiàn)為不顯著的負(fù)相關(guān)(與表5中的Model8)一致。Model9和Model11中，Crisis啞變量的加入導(dǎo)致波動(dòng)方程參數(shù)估計(jì)效果顯著變差，可能的原因是Crisis啞變量與VDk(k=1～3)不相容，為此在波動(dòng)方程中僅保留Crisis啞變量，并重新估計(jì)Model9與Model11，所得結(jié)果見表7的Model10和Model12。結(jié)果發(fā)現(xiàn):相對(duì)Model9而言，Model10中對(duì)應(yīng)參數(shù)估計(jì)的顯著性有明顯上升，特別的，α0～α2的顯著性大為上升，參數(shù)的估計(jì)值也由0．08上升到0．51，但仍不顯著(P值由0．90下降到0．26)。Model12相對(duì)Model11的比較也存在類似規(guī)律，且δ仍為不顯著的負(fù)值。進(jìn)一步結(jié)合表6的檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?，基于Model12，考察宏觀波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的階段性影響是否會(huì)因Crisis啞變量的加入而有所不同，由此估計(jì)如下AR(p)-GARCH(1，1)-M模型。由表8中數(shù)據(jù)可知:與表6類似，在考慮“宏觀波動(dòng)－經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)”階段性關(guān)系之后，主要參數(shù)的估計(jì)效果大為改善。φ和的估計(jì)值及顯著性表明，次貸危機(jī)直接導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)下滑(期間工業(yè)增加值月度同比增長(zhǎng)率平均約降低1．58%)，也在一定程度上助漲了宏觀波動(dòng)上升。與表6相比:δ、δ1和δ2符號(hào)并未改變，δ和δ1仍顯著;特別的，δ2的數(shù)值與顯著性大幅改善(估計(jì)值由0．15升至7．93，P值由0．76降為0．12)，表明后危機(jī)時(shí)代宏觀波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有一定的正效應(yīng)。此外，其他波動(dòng)方程變量、絕大部分均值方程變量的系數(shù)仍顯著。

四、結(jié)論與政策含義

本文以1993－2014年間工業(yè)增加值月度增長(zhǎng)率作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)變量，實(shí)證檢驗(yàn)了市場(chǎng)化改革以來(lái)中國(guó)宏觀波動(dòng)影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的階段性特征，以及次貸危機(jī)的沖擊效應(yīng)，主要結(jié)論如下:(1)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與宏觀波動(dòng)具有明顯且不同步的階段性特征。運(yùn)用內(nèi)生結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)判別方法，驗(yàn)證了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)序列有2個(gè)結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)(1998年7月和2009年7月)，由此劃分的3個(gè)時(shí)段分別表現(xiàn)為“降－升－降”的階段性趨勢(shì);在此基礎(chǔ)上也驗(yàn)證了宏觀波動(dòng)具有3個(gè)突變點(diǎn)(1997年4月、2006年4月和2010年8月)，對(duì)應(yīng)于波動(dòng)的“高－低－高－低”4個(gè)時(shí)段。特別的，宏觀波動(dòng)于第1個(gè)突變點(diǎn)之后趨于“大緩和”，但因經(jīng)濟(jì)過(guò)熱和次貸危機(jī)引致不確定性增加，于第2個(gè)突變點(diǎn)之后再次上升，并于第3個(gè)突變點(diǎn)之后重返平穩(wěn)化階段。從宏觀波動(dòng)首次步入平穩(wěn)化、次貸危機(jī)短暫沖擊并回復(fù)平穩(wěn)的時(shí)點(diǎn)來(lái)看，與既有研究有別。(2)納入上述兩類結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)影響的AR(p)-GARCH(1，1)及其拓展模型可有效刻畫經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與宏觀波動(dòng)的階段性特征，同時(shí)也很好避免了均值殘差的高自相關(guān)性、非正態(tài)性。與既有研究不同，模型還能確保條件波動(dòng)的平穩(wěn)并克服了條件波動(dòng)高持續(xù)性的誤判。(3)與既有研究不同，宏觀波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響同樣具有階段性特征?？紤]均值、條件波動(dòng)序列同時(shí)發(fā)生結(jié)構(gòu)突變，采用改進(jìn)的AR(p)-GARCH(1，1)-M模型，驗(yàn)證了宏觀波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)僅具有不顯著的負(fù)效應(yīng);考察宏觀波動(dòng)在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不同階段對(duì)其有何影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，二者在第一、二、三階段分別為顯著正相關(guān)、顯著負(fù)相關(guān)和不顯著正相關(guān)。(4)有別于既有國(guó)內(nèi)外研究，通過(guò)在傳統(tǒng)AR(p)-GARCH(1，1)-M模型的均值方程和波動(dòng)方程中分別引入次貸危機(jī)啞變量，并考慮經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的突變與階段性特征，結(jié)果發(fā)現(xiàn):次貸危機(jī)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有顯著負(fù)效應(yīng)，并在一定程度上加大了宏觀波動(dòng);與此同時(shí)，考慮次貸危機(jī)的影響之后，后危機(jī)時(shí)代宏觀波動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的正相關(guān)性和顯著性也大為提升。鑒于后危機(jī)時(shí)代中國(guó)宏觀波動(dòng)“大緩和”的趨勢(shì)仍將繼續(xù)，且宏觀波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有一定的正效應(yīng)，因此，為維持“新常態(tài)”形勢(shì)下一定水平的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度，“穩(wěn)增長(zhǎng)”的政策取向不能一味以平抑宏觀波動(dòng)為出發(fā)點(diǎn)。相反，以創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、轉(zhuǎn)型發(fā)展，加大市場(chǎng)化資源配置力度等為目標(biāo)，對(duì)應(yīng)的結(jié)構(gòu)調(diào)整和經(jīng)濟(jì)體制改革引致的良性波動(dòng)更應(yīng)得到鼓勵(lì)和提倡。未來(lái)的研究方向主要包括:首先，宏觀波動(dòng)在經(jīng)濟(jì)下滑和上升時(shí)期對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)分別具有正效應(yīng)和負(fù)效應(yīng)，其內(nèi)在機(jī)理如何?特別的，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、技術(shù)進(jìn)步與創(chuàng)新、宏觀財(cái)政與貨幣政策等因素對(duì)此有何影響?相關(guān)研究對(duì)后危機(jī)時(shí)代深化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型和宏觀政策調(diào)控具有重要意義。其次，宏觀波動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的階段性特征是否表現(xiàn)為全球性趨勢(shì)，能否調(diào)和既有研究結(jié)論的不一致?最后，所有結(jié)論均基于樣本內(nèi)數(shù)據(jù)所得，能否基于樣本外預(yù)測(cè)進(jìn)行檢驗(yàn)，以便提前識(shí)別經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)及其波動(dòng)的結(jié)構(gòu)性變化，并制定相應(yīng)的政策，也需進(jìn)行探索。

作者：黃波 孫力軍 單位：上海立信會(huì)計(jì)學(xué)院 金融學(xué)院