对中国总需求―总供给模型的再检验

[摘要]利用最新的数据和更先进的计量方法，对中国的总供给和总需求函数进行了检验，得出的结论是：中国经济增长率与通货膨胀率的关系大致符合“附加预期的菲利普斯曲线”，中国经济的自然增长率大致为9%，在此基础上，通胀率与经济增长率有同向变动的关系。计量结果证实，上一年较高的通胀率会降低本年度的经济增长。

[关键词]总需求函数；总供给函数；经济增长率；通货膨胀率

[中图分类号]F120.2 [文献标识码] A

[文章编号] 1673-0461(2009)02-0015-04

一、引 言

当前，中国经济发展可谓面临着“内忧外患”。“内忧”指的是，一方面，近几年国内消费水平占GDP的比重约为38～40%，大大低于发达国家75～80%的平均水平，内需严重不足，中央政府采取多项措施拉动内需，但成效一直不太显著；另一方面，以房地产投资为主居高不下的投资水平难以为继，部分地区房价出现回落的迹象，经济增长前景显得似乎有些暗淡。与此同时，2007年下半年中国经历了程度较重的通货膨胀，虽然年后通胀率有所回落，但通胀压力仍然不可轻视。“外患”是指，受美国2007年次级债券危机所引发的大规模金融危机拖累，全球范围内各个国家的经济均受到不同程度的影响，对贸易依存度①很高的中国而言，美国和欧洲发达国家经济状况恶化会导致从中国的进口减少，因此，可以判断，净出口肯定出现大幅下滑。中国政府迅速采取对策――4万亿促进经济增长，但实施效果还未可知。在这种环境下，中国经济将何去何从?我们认为，运用实际经济数据，进行实证分析，厘清经济增长和通货膨胀的关系，检验中国的经济的总供给和总需求可以为中国未来几年的发展提供理论参考。

二、理论基础：圣路易斯方程与附加预期的菲利普斯曲线

总需求函数表达了物价总水平与总需求之间的关系，在真实经济周期模型中，纯粹货币扰动无真实效应。而在凯恩斯主义模型中，纯粹货币扰动对就业和产量有重要效应。为了检验真实经济周期理论和凯恩斯主义理论，早在1968年，圣路易斯联邦储备局的莱昂纳尔・安德森和杰里・乔丹就做了一次货币――产量回归，被称为圣路易斯方程。[1]

圣路易斯方程其实就是总需求函数，运用货币数量论可以很简单地推出货币量增长率同经济增长率之间的关系，但其是否适用于中国的经济形势却有待于检验。

总供给函数阐述的则是物价总水平与产品总供给之间的数量关系，总供给函数在经济学中的理论基础就是“附加预期的菲利普斯曲线”。菲利普斯(1958)证明，在过去的一百年当中，英国的失业率和名义工资上涨率存在相当稳定的反方向变动关系。[2]萨缪尔森和索洛接着论证了失业率和通货膨胀率之间同样的反方向变动关系：失业率越低，通胀率越高；反之亦然。这就是最初的“菲利普斯”曲线。[3]

而弗里德曼(1968)指出，只有在给定的通货膨胀预期下，通货膨胀率才与失业率负相关；即使失业率不变，预期的通货膨胀率上升也会提升当期的通货膨胀率，长期的通货膨胀率会促使理性人调整预期的通货膨胀率；这种动态调整的基础是，存在一个“自然失业率”，超过这一失业率，通胀率不再加速上升。[4]这就是修整过的“附加预期的菲利普斯曲线”。

奥肯证明了经济增长率与失业率反方向变动的关系，他指出：相对于GDP的正常增长而言，GDP每下降三个百分点，会使失业率上升一个百分点。[5]而对两者目前关系的更准确描述是：GDP每下降两个百分点，会使失业率上升一个百分点。这就是著名的“奥肯”定律，考虑到“奥肯”定律，“附加预期的菲利普斯曲线” 可以表述为：当预期的价格总水平等于当年的实际价格总水平时，实际的产出水平就完全等于“自然产出量”，这一“自然产出量”的增长率就是GDP的自然增长率。

左大培(1992，1996，2002)探究了80年代我国的通货膨胀是如何产生的、货币数量的快速增长会不会引起通货膨胀等问题初步推导了适用于中国的总供给与总需求函数，并进行了回归检验。[6]

随后，左大培在一系列的总需求―总供给计量模型文献中认为中国在20世纪80年代到90年代初具有下述总需求函数：

gYt=2.357+0.347・gMt(1) (1.331)(4.442)

或gYt=0.445・gMt(2)(16.66)②

其中的gMt是名义货币量M1的年平均额(=上年末数字与本年末数字之和÷2或上年末和本年各季度末数字之和÷5)的增长率。括号中的数字为各解释变量的t统计量，下同。此外，左大培还认定中国在20世纪80年代到90年代初具有下述总供给函数：

gYt=9.03+0.42・gPt-0.57・gPt-1+0.14・gAt+0.16・gZ2t(3)(5.57)(2.31)(-3.13) (2.58)(2.39)

其中的常数是“自然增长率”，gYt、gPt、gZ2t、gAt分别为本年的实际总产出的增长率、通货膨胀率、年平均的准科尔奈系数的增长率、有效率企业占整个中国工业总产值的比重的增长率。gPt-1是上一年的通货膨胀率。

左大培(2008)根据上述思路建立了一个形式化的数学模型，说明了中国的总供给取决于哪些数量关系。 并给出了计算经济增长率的另一个公式：

gYt≈lnYt-lnYt-1=η+・πt-・x・πt-1(4)

其中，x表示上一期的通胀率πt-1影响本期的名义工资的程度。显然这样推导出来的公式(4)就是公式(1)中的“总供给函数”。如果x等于1，且πt=πt-1，则当期的经济增长率就等于“自然产出率”的增长率η，即自然增长率。并且用OLS方法针对2006年以前的数据考察了中国的总供给函数，但没有考察价格方程和总需求函数。[7]

很明显，左大培研究的是中国20世纪80年代到90年代初的总需求―总供给函数，运用的是1981年至1993年的数据，得出的一系列结论对于研究中国的宏观经济运行具有重要价值，但其分析截止到20世纪90年代初。

那么，从20世纪80年代末到现在，总需求―总供给函数是否还适用于中国的经济发展状况呢?随着中国从传统计划经济到社会主义市场经济的逐渐转型，20世纪90年代以来的宏观经济运行方式发生了显著变化，总供给和总需求函数也必将表现出新的特点，因此本文拟对于更新更全的数据(1986―2007年)运用更先进的计量方法――联立方程组方法，对中国经济的总需求―总供给函数进行检验。

三、数据来源及其说明

实际总产出的增长率指实际GDP的增长率，2006年国家统计局对1993年～2004年的GDP历史数据进行了修订，本文采用修订后的数据，1985年～2007年的实际总产出的增长率使用《小康》(2006年第3期)的修订后的数据。通货膨胀率按消费价格指数(CPI)计算，1985年～2007年的通货膨胀率和名义货币量(M1)来自《中国统计年鉴(2008)》，2007年GDP增长率、通货膨胀率和名义货币量均来自《中华人民共和国2007年国民经济和社会发展统计公报》。《中国统计年鉴(2008)》和《中华人民共和国2007年国民经济和社会发展统计公

报》均可从中国国家统计局网站上③获取。

四、计量检验

(一)传统的OLS方法

1.总需求模型的再检验

利用最新数据检验方程(1)，回归得到以下结果：

gYt =0.039+0.309・gMt (3.569)(5.656)

可决系数R2=0.615，R2=0.596，DW= 1.056

从统计检验的结果来看，该模型的DW值偏低，很明显残差序列存在正的序列相关性。需要对模型进行修正，以期消除序列相关对模型带来的不利影响。通过观察原方程的残差序列的相关图，这里采用AR(3)模型对原模型进行修正。

改进后方程形式如下：

gYt =0.059+0.353・gMt + [AR(1)=0.777，AR(2)=-0.484，AR(3)=0.641] (0.343) (6.543)(3.426) (-1.88)(2.422)

可决系数R2=0.813，R2=0.76，DW= 1.847

修正后，可以发现改进后模型的R2值显著提升，这说明新方程能够更好的拟合数据。而改进后模型的DW值也让人满意，经过LM检验后发现不再存在残差序列的自相关性。总体来说方程经过修正后的拟合效果还是不错的。但是其中常数项统计不显著，因此我们转而检验模型(2)，回归得到以下结果：

gYt =0.049・gMt(22.207)

可决系数R2=0.37，R2=0.37，DW= 0.836

主要问题仍然是存在残差的序列相关性。通过观察原方程的残差序列的相关图，这里采用AR(3)模型对原模型进行修正。

gYt =0.356・gMt + [AR(1)=0.821，AR(2)=-0.465，AR(3)=0.706](5)(7.261)(4.309) (-1.897)(3.60)

可决系数R2=0.812，R2=0.773，DW= 1.964

改进后模型的各项检验都让人满意，拟合效果大幅提升，而残差序列相关性也得到很好的排除。而且相对于带常数项的模型，此模型回归结果更好的消除了残差自相关，而主要变量的系数检验效果均有所提升，可认为此模型能更好的拟合总需求函数。

2. 总供给模型的再检验

与左大培(1996)总供给函数(3)相比，缺少了年平均的准科尔奈系数的增长率和有效率企业占整个中国工业总产值的比重的增长率。主要原因是20世纪90年代以来，随着改革开放进程的加快，中国已经基本告别短缺经济时代，更加接近于市场经济，因此本文不再考虑准科尔奈系数问题。关于有效率企业工业总产值的比重(gZ1t)，因为《中国统计年鉴》公布的分所有制类型的工业总产值统计口径在2000年有所变化，前后数据不可比，所以对此不予考虑。回归得到以下结果：

gYt =0.097+0.285・gPt-0.264・gPt-1(14.769) (3.222)(-2.991)

可决系数R2=0.379，R2=0.313，DW=0.95

从统计检验的结果来看，该模型的DW值偏低，很明显残差序列存在正的序列相关性。需要对模型进行修正，以期消除序列相关对模型带来的不利影响。采取AR(2)尝试后，发现gPt的t值仅为0.46，统计不显著，所以将其剔除，重新做OLS回归得方程形式如下： gYt =0.111-0.231・gPt-1+[AR(1)=1.220，AR(2)=-0.605] (6)

(10.363)(-2.856)(5.931) (-3.149)

可决系数R2=0.706，R2=0.651，DW=1.947

新方程无论是R2还是DW值都显著上升，说明修正后的模型更好地拟合数据，并修正了残差自相关。修正后的模型与原模型相比，变量gPt不再显著。这也显示1986年～2007年间GDP增长率与当年通货膨胀率不相关，而与前一年的通货膨胀率负相关。这可以显示出我国经济前一年对后一年有巨大的辐射影响，更高的通胀率降低了下一年的经济增长率。

3.改进形式的总供给模型

根据公式(4)，检验中可以考虑将总供给函数改为下述形式：

lnYt=C+η・t+α・gPt-β・gPt-1(7)

在上式中，Yt可以取当年按可比价格计算的国内生产总值指数(1978年=100)，C为常数，t为当年的年份数与基期的年份数之差。

利用最新数据检验方程(7)，回归得到以下结果：

lnYt=5.205 +0.094・t+0.267・gPt+0.011・gPt-1

(254.374)(77.639)(2.167)(0.085)

可决系数R2=0.998，R2=0.998，DW= 0.469

gPt-1统计不显著，因此将其剔除。同时发现，DW值过小，表明残差存在序列相关性，需要对方程进行修正，以期消除序列相关对模型带来的不利影响。通过观察原方程的残差序列的相关图，这里采用AR(2)模型对原模型进行修正。

改进后回归方程形式如下：

lnYt=5.198 +0.095・t+0.191・gPt+[AR(1)=1.287，AR(2)=-0.722](8)

(241.9)(67.8)(2.67) (7.162)(-3.716)

可决系数R2=0.999，R2=0.999，DW= 2.247

尽管修正后模型DW值稍微偏高，但残差自相关性已得到较好修正，又通过LM检验也证明了这一点。另外方程R2值已经达到0.999，这表明该方程比原方程具有更好的拟合效果。该方程表明上年度通货膨胀率尽管能影响人们的预期，能够影响GDP增长率，但是并不能对本年度的GDP造成实质上的影响。

4.小结

通过对上述4个模型的再检验，我们发现模型(5)对中国总需求情况的拟合效果最好，而模型(8)对中国总供给情况的拟合地最好。由此中国的总需求-总供给模型可以改进为：

总需求函数模型为：

gYt =0.256・gMt+[AR(1)=0.821，AR(2)=-0.465，AR(3)=0.706]

总供给函数模型为：

lnYt=5.198 +0.095・t+0.191・gPt+[AR(1)=1.287，AR(2)=-0.722]

(二)对最近时期的检验

我们在左大培(1996)的中国总供给-总需要模型基础上构建了一个联立方程系统，由总需求方程，总价格方程和总供给方程三个方程组成。之所以采用这种方法，主要出于两点考虑：第一，从经济理论上，总供给和总需求及价格水平共同组成了整个经济系统，考虑它们之间的联系是正确刻画整个经济系统的内在要求；第二，从估计效果看，采用系统估计的方法更有效。基于以上认识，我们采用联立方程估计常用的三步估计法，利用1992年至2007年间的数据对模型进行了进一步检验。

总需求方程和总价格方程形式按照左大培(1996)设定，总供给方程中的解释变量则只包括当然价格水平和前期价格水平，与左大培(1996)相比缺少了年平均的准科尔奈系数的增长率和有效率企业占整个中国工业总产值r的比重的增长率，主要原因是20世纪90年代以来，随着改革开放进程的加快，中国已经基本告别短缺经济时代，更加接近于市场经济，因此本文不再考虑准科尔奈系数问题。关于有效率企业工业总产值的比重(gZ1t)，因为《中国统计年鉴》公布的分所有制类型的工业总产值统计口径在2000年有所变化，前后数据不可比，所以此处我们不予考虑。运用几个关键的解释变量即可，具体的回归结果详见下表：

变量说明：gy是实际总产值的增长率，gp是通货膨胀率，gp_1是通货膨胀率的一期滞后，gm是名义货币量M1的年平均额(=上年末数字与本年末数字之和÷2)的增长率，v是货币流通速度，v_1、v_2分别是v的一期滞后和两期滞后。

由上述计量结果，可得出总供给函数

gy = 8.96+0.353gp-0.155gp_1(9) (30.17) (9.26) (-3.56)拟合优度

R2=0.7180

如果使用总价格方程，即以经济增长率来解释物价总水平的变动率，则可得：

gp=-24.45+2.718gy+0.476gp_1(10)(-8.37)(9.07) (4.80) R2 =0.8791

总需求函数

gy=6.382+0.250gm+0.192v_1+0.093v_2(11) (12.13) (9.78) (4.01)(1.87) R2=0.8470

从上表中可以看出，三个方程的拟合优度分别是0.8740、0.8791、0.7181，考虑到我们的样本长度，及在总供给方程中省略的重要解释变量，这些水平的拟合优度还是可以接受的。从各个方程的解释变量的显著性看，除总需求函数中滞后二期的货币流通速度的显著性稍差外(但在90%的置信区间上仍是显著的)，其他变量均在99%的置信区间显著。

从系数符号来看，除总需求方程中的货币流通速度的符号与左大培(1996)不同外，其他变量的符号均一致。问题可能与20世纪90年代中后期中国的经济形势走向变动有关，比如中国整体经济从短缺走向过剩，从通胀走向紧缩等等，但也可能与对货币流动速度的算计方法有关(直接采用来源于CEIC的货币流通数据)。

由于缺少一些重要解释变量，本解答中系数的大小与左大培(1996)不具有严格的可比性，但仍可以互为参照。具体来看，在总需求方程中，本解答中给出的gm系数与左文中给出的系数处于同一数量级。在总价格方程中，由于使用样本期间不同，本解答中没有采用虚拟变量，因此系数大小与左文相比，有较大变化，尤其是gy的系数，而滞后通货膨胀率的系数则相对相差不大。在总供给方程中，虽然省略了两个重要解释变量，但是本解答中通货膨胀率的系数与左文中的系数基本处于同一数量级。

五、结 论

通过计量回归结果可知，中国近年来的数据支持左大培的总需求――总供给函数模型。中国20世纪90年代到21世纪初的自然增长率(8.96%或9.5%)与左大培的结果(9.36%)比较接近。把2006和2007年的通货膨胀率数据代入公式(9)，可以模拟出2007年的经济增长率为10.4%，如果带入式(8)，则2007年的经济增长率为10.2，这与实际增长率11.9%有差距。主要是因为，在计量回归中，我们假定存在“自然增长率”、本年与上一年的通货膨胀对当年经济增长的影响都是常数，而事实上，这些参数对不同年份的影响不可能是常数。左大培的总需求函数模型也得到了很好的支持，说明在我国至少短期内货币非中性，名义货币增加会导

致实际产出的上升。

[注 释]

①也叫贸易条件，指的是进口与出口之和除以GDP的比率。

②括号中的数字为各解释变量的t统计量，下同。

③ www.stats.省略。

[参考文献]

[1]戴维・罗默.高级宏观经济学 [M].苏 剑，罗 涛，译.北京：商务印书馆，2001：298.

[2]Phillips， A.W.，1958： The Relationship between Unemployment andthe Rate of Change of Money Wage Rate in the United Kingdom，1861-1957[J]. Economica， Vol 25， No2： 283-299

[3]Samuelson， P.A. & Solow， R.M.，1960： Analytical Aspects ofAnti- Inflation Policy[J]. American Economic Review， Vol50，No2： 177-194

[4]Friedman， M.， 1968： The Role of Monetary Policy[J].Americaneconomic review， Vol58， No1： 1-17.

[5]Okun， A.M.： The Political Economy of Prosperity， the BrookingsInstitution， Washington， D.C.， 1970.

[6]左大培.我国的总供给函数和总需求函数[J].数量经济技术经济研究，1996，(2)：41-46.

[7]左大培，等.对中国总供给函数的再检验[J].云南财经大学学报，2008，(5)：1-9.

Retest of China’s Aggregate Demand and Aggregate Supply Mode

Xu Haoqing

(Chinese Academy of Social Sciences，Beijing 100102， China)

Abstract： By using latest data and more advanced econometric approach， China’s aggregate demand and aggregate supply function has been tested coming to the conclusion that the relationship between growth rate and inflation rate of China’s economy approximately complies with “expectation augmented Phillips curve”. The natural growth rate of China’s economy is about 9% and inflation rate changes with the same direction with economic growth rate. The econometric test shows that high inflation rate of the previous year will decrease the growth rate of this year’s.

Key words： aggregate demand function； aggregate supply function； economic growth rate； inflation rate