中國工業(yè)景氣指數(shù)構(gòu)建與分析

張艷芳　江飛濤　譚運嘉

摘要：目前，我國工業(yè)和主要工業(yè)行業(yè)周期性運行特征的研究及運行態(tài)勢的監(jiān)測和預(yù)測明顯不足。利用時差相關(guān)分析等方法，從我國工業(yè)運行相關(guān)的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)中篩選出我國工業(yè)經(jīng)濟(jì)運行的先行指標(biāo)和一致指標(biāo)，利用合成指數(shù)方法構(gòu)建我國工業(yè)部門的景氣指數(shù)，對我國工業(yè)經(jīng)濟(jì)運行態(tài)勢進(jìn)行季度比較分析，結(jié)果表明我國工業(yè)經(jīng)濟(jì)運行的整體趨勢良好并將繼續(xù)保持穩(wěn)健上行，但在保持上行趨勢的過程中不可避免地會出現(xiàn)局部循環(huán)波動。

關(guān)鍵詞：工業(yè)景氣指數(shù)；先行指標(biāo)；一致指標(biāo)；合成指數(shù)法；HP濾波法；美國一般商情指數(shù)；時差相關(guān)系數(shù)分析法；經(jīng)濟(jì)周期波動

中圖分類號：F402.4 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1007-2101（2015）06-0082-06

一、引言

目前，我國處于工業(yè)化的中后期階段，在未來很長一段時間內(nèi)，工業(yè)仍將是國民經(jīng)濟(jì)的主導(dǎo)部門，工業(yè)運行態(tài)勢將直接影響國民經(jīng)濟(jì)的運行。同時，工業(yè)各部門的經(jīng)濟(jì)活動對宏觀經(jīng)濟(jì)周期波動的反應(yīng)也相當(dāng)靈敏。在經(jīng)濟(jì)擴張期，受市場需求增長的拉動，工業(yè)相關(guān)產(chǎn)品的生產(chǎn)、價格及銷售會迅速上升；而當(dāng)經(jīng)濟(jì)處于衰退階段，這些活動均會隨之下降。因此，隨著國民經(jīng)濟(jì)的周期性運行，工業(yè)部門及其內(nèi)部主要行業(yè)的運行態(tài)勢也呈現(xiàn)出周期性特征。自2007年金融危機以來，我國工業(yè)和國民經(jīng)濟(jì)在較短時間經(jīng)歷了劇烈的波動。當(dāng)前，在國際經(jīng)濟(jì)弱勢復(fù)蘇過程中不確定性依然較大，我國經(jīng)濟(jì)內(nèi)在的結(jié)構(gòu)性矛盾有進(jìn)一步加劇的趨勢，未來幾年我國工業(yè)和國民經(jīng)濟(jì)運行依然面臨大幅波動的風(fēng)險。

目前，我國對于經(jīng)濟(jì)運行監(jiān)測與景氣指數(shù)的研究主要集中在宏觀經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，對于我國工業(yè)和主要工業(yè)行業(yè)周期性運行特征的研究及運行態(tài)勢的監(jiān)測和預(yù)測明顯不足。由于缺乏對工業(yè)運行及相關(guān)數(shù)據(jù)季節(jié)性調(diào)整的研究，不能很好地解決春節(jié)等傳統(tǒng)節(jié)日效應(yīng)的影響，因而在實際的短期趨勢分析中依然以同比數(shù)據(jù)為主，缺乏具有一定權(quán)威性的季節(jié)調(diào)整后的同比數(shù)據(jù)。因此，完善對我國經(jīng)濟(jì)運行數(shù)據(jù)的季節(jié)性調(diào)整、研究我國工業(yè)運行監(jiān)測與工業(yè)景氣指數(shù)，以實現(xiàn)對我國工業(yè)部門及其內(nèi)部主要行業(yè)發(fā)展態(tài)勢的有效監(jiān)測和預(yù)測，不僅具有一定的理論價值，而且對制定適時有效的產(chǎn)業(yè)調(diào)控政策、加快我國工業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和升級、實現(xiàn)國民經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)、較快、健康發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義。為此，筆者在對數(shù)據(jù)進(jìn)行季節(jié)調(diào)整的基礎(chǔ)上，利用時差相關(guān)分析等方法，從我國工業(yè)運行相關(guān)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)中篩選出我國工業(yè)經(jīng)濟(jì)運行的先行指標(biāo)和一致指標(biāo)，并利用合成指數(shù)方法構(gòu)建我國工業(yè)部門的景氣指數(shù)，對中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)運行態(tài)勢進(jìn)行季度比較分析。此外，筆者還運用HP濾波法對工業(yè)景氣指數(shù)進(jìn)行分解來分析我國工業(yè)經(jīng)濟(jì)運行的周期波動特點。

二、相關(guān)文獻(xiàn)回顧

早在19世紀(jì)末期，國外就已經(jīng)出現(xiàn)了定量研究經(jīng)濟(jì)周期波動的經(jīng)濟(jì)景氣方法。1909年，美國巴布森統(tǒng)計公司發(fā)表了關(guān)于美國宏觀經(jīng)濟(jì)狀態(tài)的首個“經(jīng)濟(jì)活動指數(shù)”作為美國宏觀經(jīng)濟(jì)狀態(tài)的指示器。1910年，美國布魯克邁爾經(jīng)濟(jì)研究所也編制了用于經(jīng)濟(jì)監(jiān)測的景氣指標(biāo)，指標(biāo)內(nèi)容涵蓋股票市場、一般商品市場和貨幣等方面。1917年，美國哈佛大學(xué)提出了“美國一般商情指數(shù)”（哈佛指數(shù)），該組指數(shù)分為投機指數(shù)、生產(chǎn)量及物價指數(shù)、金融指數(shù)三大類，涉及13項經(jīng)濟(jì)指標(biāo)?！懊绹话闵糖橹笖?shù)”（哈佛指數(shù)）自投入使用后，較好地反映了20世紀(jì)美國的四次經(jīng)濟(jì)波動，但由于在1929—1933年的大蕭條之前作出誤判而被棄用。但哈佛指數(shù)的貢獻(xiàn)在于它為后來的經(jīng)濟(jì)學(xué)家研究經(jīng)濟(jì)周期提供了兩個寶貴的思路：（1）多指標(biāo)分析。因為以前的研究多采用單個指標(biāo)來反映經(jīng)濟(jì)運行的狀況，但單個指標(biāo)反映的信息并不全面。（2）剔除季節(jié)因素的影響。只有剔除季節(jié)性波動的影響，才能準(zhǔn)確地測定和分析經(jīng)濟(jì)周期波動的循環(huán)項。得到廣泛認(rèn)可和應(yīng)用的季節(jié)調(diào)整方法是由美國的W.M.鉑森斯提出的，之后季節(jié)調(diào)整方法成為經(jīng)濟(jì)周期波動研究的基本方法[1]。

在經(jīng)濟(jì)周期波動研究方面做出較大貢獻(xiàn)的主要有W.C.米切爾和A.F.伯恩斯。1913年，W.C.米切爾發(fā)表了被認(rèn)為是經(jīng)濟(jì)周期波動研究的開創(chuàng)性著作——《商業(yè)循環(huán)》。1937年，他又出版了《商業(yè)循環(huán)：問題與調(diào)整》，書中詳細(xì)總結(jié)了20世紀(jì)以來經(jīng)濟(jì)周期波動測定和景氣指數(shù)建立等方面的進(jìn)展，并對運用景氣指標(biāo)監(jiān)測宏觀經(jīng)濟(jì)周期波動的問題進(jìn)行了理論探討，還討論了利用經(jīng)濟(jì)變量的時差變動來提前反映經(jīng)濟(jì)波動的問題。1937年，米切爾和伯恩斯對近500項經(jīng)濟(jì)指標(biāo)進(jìn)行了詳細(xì)研究，提出了由其中21項指標(biāo)構(gòu)成的先行指數(shù)，預(yù)測出的經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)折時間被后來的實際經(jīng)濟(jì)波動所證實。1946年，伯恩斯和米切爾出版了《測量商業(yè)周期》，討論了一系列景氣監(jiān)測方法，涉及“循環(huán)波動的分離”“趨勢調(diào)整”“平滑技術(shù)”等，并指出經(jīng)濟(jì)波動在宏觀經(jīng)濟(jì)各部門間呈現(xiàn)出逐步擴散的過程。這為后來“擴散指數(shù)”的開發(fā)打下了理論基礎(chǔ)[2]。借鑒米切爾和伯恩斯的經(jīng)驗，由美國國家經(jīng)濟(jì)研究局（The National Bureau of Economic Research，以下簡稱為NBER）的經(jīng)濟(jì)學(xué)家G.H.穆爾帶領(lǐng)的研究團(tuán)隊，從近千個經(jīng)濟(jì)指標(biāo)中選擇了21個指標(biāo)，并將這21個指標(biāo)劃分為先行指標(biāo)、一致指標(biāo)、滯后指標(biāo)三大類，并提出了擴散指數(shù)（Diffusion Index，DI）[3]。其中，先行指標(biāo)用于預(yù)測經(jīng)濟(jì)運行轉(zhuǎn)折點，一致指標(biāo)用于評價經(jīng)濟(jì)運行及發(fā)展水平的現(xiàn)狀，滯后指數(shù)用于檢驗經(jīng)濟(jì)運行周期的完整性。NBER對景氣指數(shù)的研究使經(jīng)濟(jì)運行監(jiān)測走上了規(guī)范化道路。1961年，美國商務(wù)部出版的《經(jīng)濟(jì)循環(huán)發(fā)展》開始以數(shù)據(jù)和圖表的形式發(fā)布每月的宏觀景氣動向。

由于DI不能反映經(jīng)濟(jì)周期波動的振幅，G.H.穆爾和美國商務(wù)部的經(jīng)濟(jì)學(xué)家希斯金提出了合成指數(shù)（Composite Index，CI）。合成指數(shù)計算的突出優(yōu)點在于將不同種類指標(biāo)分別進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，從而為不同種類指標(biāo)的合成奠定了基礎(chǔ)。

20世紀(jì)70年代末以來，隨著景氣監(jiān)測系統(tǒng)的日趨成熟和信息識別理論的發(fā)展，景氣監(jiān)測特別是短期波動研究在全球范圍內(nèi)得到了日益廣泛的應(yīng)用。此外，NBER及國際循環(huán)研究中心等機構(gòu)對“長先行指標(biāo)”進(jìn)行了研究，將先行指數(shù)的先行期由原來的半年左右擴展至一年及一年以上，為政府和企業(yè)作出反周期波動決策提供依據(jù)。endprint

Stock和Watson（1989，1991，2003）[4]][5][6]提出SW景氣指數(shù)法，SW景氣指數(shù)是通過對經(jīng)濟(jì)內(nèi)部所存在的共同趨勢的描述來體現(xiàn)整個經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的景氣狀態(tài)，其刻畫了經(jīng)濟(jì)變量在經(jīng)濟(jì)周期中的協(xié)同成分。這種方法利用動態(tài)因子模型，捕捉到了經(jīng)濟(jì)變量之間的這種協(xié)同成分，因此將其稱為SW景氣指數(shù)。Fukuda和Onodera（2001）[7]也以SW指數(shù)為基礎(chǔ)研究了日本的經(jīng)濟(jì)運行指數(shù)的問題，文章中專門就如何提高經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)的預(yù)測效率進(jìn)行了論述。Bandholz和Funke（2003）[8]針對德國的經(jīng)濟(jì)運行情況分別建立了包含和不包含狀態(tài)轉(zhuǎn)移（regime switching）兩個模型來監(jiān)測德國的經(jīng)濟(jì)運行狀況，結(jié)果顯示考慮到狀態(tài)轉(zhuǎn)移（即考慮到經(jīng)濟(jì)周期非對稱性的模型）更加符合經(jīng)濟(jì)實際。

隨著經(jīng)濟(jì)計量學(xué)的發(fā)展，原先被認(rèn)為是對立的景氣監(jiān)測方法和經(jīng)濟(jì)計量預(yù)測方法受到了重新的審視，并在研究與應(yīng)用中逐漸形成互補的關(guān)系。景氣監(jiān)測方法以周期理論為基礎(chǔ)，經(jīng)濟(jì)計量預(yù)測方法則是通過經(jīng)濟(jì)理論建立結(jié)構(gòu)性模型與關(guān)聯(lián)關(guān)系，由此推出未來經(jīng)濟(jì)發(fā)展的可能值。這兩種方法的結(jié)合應(yīng)用拓展了經(jīng)濟(jì)運行監(jiān)測研究的視野。關(guān)于季節(jié)調(diào)整的方法，美國商務(wù)部普查局成功地開發(fā)了具有良好適應(yīng)性和有效性的X-11法。為了解決X-11方法在終端信息量損失過多的問題，20世紀(jì)90年代，美國商務(wù)部普查局在X-11的基礎(chǔ)上先后提出了能夠進(jìn)行季節(jié)調(diào)整的X-12 ARIMA方法，開發(fā)了X-12和X-12-ARIMA軟件。該軟件的一項重要進(jìn)展是，它提供了處理類似中國的春節(jié)和端午節(jié)等公歷日期在不同年份年年都發(fā)生變化的移動假日影響的方法。

國內(nèi)相關(guān)方面的研究始于20世紀(jì)80年代中期。在1988年以前，主要以理論研究為主，包括我國經(jīng)濟(jì)循環(huán)波動的長度研究、波動原因研究等，如劉樹成、董文泉等[9]。1988年之后展開了實證研究。袁興林（1988）[10]和黃運成（1988）[11]使用DI（擴散指數(shù)）和CI（合成指數(shù)）的方法對我國工業(yè)生產(chǎn)景氣循環(huán)的基準(zhǔn)日期進(jìn)行了計算。中國經(jīng)濟(jì)體制改革研究所宏觀經(jīng)濟(jì)監(jiān)測與分析研究組（1988）選擇了35個月度經(jīng)濟(jì)指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)測，其中包括13個先行指標(biāo)、13個一致指標(biāo)和9個滯后指標(biāo)。該研究組使用DI方法對三組指標(biāo)分別進(jìn)行了測算并獲得了三組指標(biāo)各自的基準(zhǔn)循環(huán)日期。國家統(tǒng)計局科學(xué)研究所宏觀經(jīng)濟(jì)監(jiān)測課題組（1988）設(shè)計了6組綜合監(jiān)測預(yù)警指數(shù)，每組指數(shù)的運行區(qū)間分別被劃分為5個燈區(qū)，通過燈區(qū)標(biāo)識經(jīng)濟(jì)循環(huán)波動中的冷熱狀態(tài)。畢大川、劉樹成（1990）對我國宏觀經(jīng)濟(jì)周期波動問題進(jìn)行了理論與應(yīng)用研究。國家統(tǒng)計局（1990）在《經(jīng)濟(jì)周期和預(yù)警系統(tǒng)》課題研究的基礎(chǔ)上開發(fā)了相關(guān)的綜合軟件系統(tǒng)，用以監(jiān)測、預(yù)報經(jīng)濟(jì)變量并分析政策效用。國家統(tǒng)計局、國務(wù)院發(fā)展研究中心、《經(jīng)濟(jì)日報》于1993年開始合作，以卡斯特經(jīng)濟(jì)評價中心的名義，自1993年8月起在《經(jīng)濟(jì)日報》開辦了“景氣觀察”欄目。吉林大學(xué)數(shù)量經(jīng)濟(jì)研究中心宏觀經(jīng)濟(jì)監(jiān)測預(yù)警課題組（2004）對我國20世紀(jì)80年代末以來的經(jīng)濟(jì)波動及主要經(jīng)濟(jì)變量的動態(tài)變化情況進(jìn)行了對比分析。

近年來，也有學(xué)者運用合成指數(shù)法對部分行業(yè)進(jìn)行景氣周期循環(huán)研究，如孔憲麗、陳磊（2009）[12]對中國裝備制造業(yè)景氣波動特征及影響因素進(jìn)行了實證分析；孔憲麗、張同斌、高鐵梅（2012）[13]根據(jù)月度經(jīng)濟(jì)指標(biāo)構(gòu)建了工業(yè)部門的景氣指數(shù)；王志鳳、楊豐肅（2013）[14]合成指數(shù)法構(gòu)建了蘭州市房地產(chǎn)業(yè)的景氣指數(shù)，根據(jù)其波動態(tài)勢具體分析了蘭州市房地產(chǎn)業(yè)的周期波動特征。國內(nèi)學(xué)者也對SW指數(shù)進(jìn)行了大量的研究。陳磊和高鐵梅（1994）[15]利用狀態(tài)空間模型對1981年1月到1994年4月的經(jīng)濟(jì)運行狀況進(jìn)行了監(jiān)測。董文泉、高鐵梅、陳磊和吳桂珍（1995）[16]對SW指數(shù)的理論方法進(jìn)行了詳細(xì)的闡述，并在此基礎(chǔ)上給出了相應(yīng)的實證分析結(jié)果。王金明、程建華和楊曉光（2007）[17]利用中國1997年1月到2006年5月的月度數(shù)據(jù)探討了建立SW指數(shù)的可能性，結(jié)果認(rèn)為SW一致指數(shù)能較好地反映經(jīng)濟(jì)運行情況，而SW先行指數(shù)則存在著不穩(wěn)定的特性。

三、指標(biāo)篩選與方法介紹

（一）指標(biāo)篩選

對季節(jié)調(diào)整后的變量，計算它們的同比增長率，并通過時差相關(guān)系數(shù)分析法從近五十個指標(biāo)中篩選出用于建模的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。具體方法如下：計算每一個變量的同比增長率序列同工業(yè)增加值同比增長率序列之間的時差相關(guān)系數(shù)（季度數(shù)據(jù)計算前后分別各8期的時差相關(guān)系數(shù)）；記錄每一組時差相關(guān)系數(shù)中最大的那個系數(shù)所對應(yīng)的先行（或滯后）期數(shù)，根據(jù)該先行（或滯后）期數(shù)來判斷某變量是（相對于工業(yè)增加值的）先行變量還是滯后變量；結(jié)合經(jīng)濟(jì)意義，在先行（和滯后）變量中選擇時差相關(guān)系數(shù)最大的幾個變量作為入選的先行（和滯后）經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，運用季度數(shù)據(jù)篩選出的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)如表1所示。

從表1中可以看出，在先行指標(biāo)中，生鐵、粗鋼和固定資產(chǎn)投資完成額各自同比增速數(shù)據(jù)同工業(yè)增加值的同比增速數(shù)據(jù)的時差相關(guān)系數(shù)較高，其中生鐵和粗鋼相對于工業(yè)增加值先行一期的時差相關(guān)系數(shù)最大，而固定資產(chǎn)投資完成額相對于工業(yè)增加值先行兩期的時差相關(guān)系數(shù)最大。在一致性指標(biāo)中，重工業(yè)、輕工業(yè)和發(fā)電量各自的同比增速序列同工業(yè)增加值同比增速序列的相關(guān)系數(shù)較大。工業(yè)制成品出口同工業(yè)增加值的相關(guān)系數(shù)并不高，只有0.49，此時之所以把它作為相關(guān)指標(biāo)是為了體現(xiàn)出國際市場的沖擊對于中國工業(yè)運行的影響。

不同于國內(nèi)之前許多研究中采用月度、季度同比增速作為基礎(chǔ)指標(biāo)然后再進(jìn)行季節(jié)性調(diào)整的做法，筆者主要以絕對量作為基礎(chǔ)性指標(biāo)，然后再進(jìn)行季節(jié)性調(diào)整。這一做法更為符合季節(jié)性調(diào)整方法的基本原理，也能更為敏銳地反映經(jīng)濟(jì)運行的變化。在本文中，筆者主要采用固定資產(chǎn)投資額（價格調(diào)整）、水泥產(chǎn)量、生鐵產(chǎn)量、粗鋼產(chǎn)量、工業(yè)制成品出口額（價格調(diào)整）、工業(yè)增加值（價格調(diào)整）與發(fā)電量作為基礎(chǔ)性指標(biāo)。

從經(jīng)濟(jì)意義上講，根據(jù)時差相關(guān)系數(shù)法選擇出來的固定資產(chǎn)投資完成額、水泥產(chǎn)量、生鐵產(chǎn)量和粗鋼產(chǎn)量這4個先行指標(biāo)較工業(yè)制成品出口額、工業(yè)增加值和發(fā)電量這3個一致指標(biāo)具有一定的先行性。李蕪[18]的一些觀點可以對這幾個先行指標(biāo)的先行性進(jìn)行一些解釋：（1）從生產(chǎn)決策到實際產(chǎn)出需要時間，產(chǎn)量的變化一般預(yù)示著經(jīng)濟(jì)活動的變化；（2）市場預(yù)期的影響，有些時間序列指標(biāo)對未來經(jīng)濟(jì)活動的預(yù)期較為敏感，如對生產(chǎn)企業(yè)來說，固定資產(chǎn)投資額主要體現(xiàn)在新建廠房、機器設(shè)備等基礎(chǔ)原材料的購買需求上。這些購買需求的增長意味著企業(yè)的產(chǎn)出水平在未來一段時間內(nèi)將會有顯著增加。endprint

（二）季節(jié)調(diào)整

本研究依據(jù)美國普查局消除復(fù)活節(jié)、勞動節(jié)、感恩節(jié)效應(yīng)的原理，在X-12-ARIMA季節(jié)調(diào)整程序的基礎(chǔ)上，根據(jù)中國的實際情況進(jìn)行了模型的改進(jìn)，構(gòu)造了中國移動假日的回歸變量，消除了流量數(shù)據(jù)的春節(jié)效應(yīng)、端午節(jié)效應(yīng)、中秋節(jié)效應(yīng)。

中國的移動假日中，最重要的傳統(tǒng)節(jié)日是春節(jié)，而農(nóng)歷年在公歷日期中的跨度又較大，變化區(qū)間為1月21日到2月20日，也就是說農(nóng)歷新年與公歷新年之間的時滯最長的可能長達(dá)51天。考慮到春節(jié)對我國居民的消費及工業(yè)生產(chǎn)影響較大，本研究在構(gòu)造回歸變量時，將春節(jié)的影響進(jìn)一步細(xì)化，劃分為春節(jié)前效應(yīng)、春節(jié)中效應(yīng)、春節(jié)后效應(yīng)并依據(jù)不同行業(yè)不同領(lǐng)域構(gòu)造了其不同的影響期間。本研究中采用regARIMA對導(dǎo)入X-12-ARIMA中的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，主要是發(fā)現(xiàn)并修正各種類型的異常值以及估計出日歷因素的影響。

（三）合成指數(shù)方法介紹

合成指數(shù)（Composite Index，CI）方法彌補了擴散指數(shù)的不足，既能反映經(jīng)濟(jì)運行趨勢，又能考察經(jīng)濟(jì)波動幅度。

假設(shè)有n個指標(biāo)，其中的第i個指標(biāo)記為xi（t）（i=1，2，…，n）。合成指數(shù)的主要步驟為：

1. 計算對稱變化率

ci（t）=200■，t=2，…，n

當(dāng)xi（t）中包含0、負(fù)值，或xi（t）本身就是以百分?jǐn)?shù)計的指標(biāo)時，對稱變化率的計算公式為：

ci（t）=xi（t）-xi（t-1），t=2，…，n

對稱變化率的取值范圍為[-200，200]。

2. 對ci（t）進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化

si（t）=■

經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化，各類指標(biāo)在合成指數(shù)的時候具有相同的重要性。否則，合成指數(shù)將受波動幅度大的指標(biāo)影響較為顯著，穩(wěn)定指標(biāo)的作用可能會受到忽視。

3. 對標(biāo)準(zhǔn)化變化率si（t）進(jìn)行加權(quán)平均

R（t）=■

其中，Wi為指標(biāo)i的權(quán)重。如果在t月沒有指標(biāo)i的數(shù)據(jù)，則令該月的Wi為0。

4. 對R（t）進(jìn)行組間標(biāo)準(zhǔn)化

V（t）=■

其中F為標(biāo)準(zhǔn)化因子：

F=■

其中{P（t）}為同步指標(biāo)組。

組間標(biāo)準(zhǔn)化以同步指標(biāo)組為標(biāo)準(zhǔn)，因此只需要對另外兩組指標(biāo)實施本步驟即可。

5. 計算初始合成指數(shù)

I（1）=100

I（t）=I（t-1）■，t=2，…，n

6. 對V（t）進(jìn)行趨勢調(diào)整

V′（t）=V（t）+（G-T）

其中，G為同步指標(biāo)組的趨勢，T為初始合成指數(shù)的趨勢。

趨勢G的計算方法為：

（1）計算CCI（t）的始循環(huán)和末循環(huán)平均值CI和CL

CI=■■

CL=■■

其中，mI和mL分別為始循環(huán)和末循環(huán)的月數(shù)。

（2）使用復(fù)利公式計算G

G=■-1×100

趨勢T的計算方法同上。

經(jīng)調(diào)整，各組指數(shù)的變動趨勢與同步指標(biāo)組相同，以便進(jìn)行比較。該步驟不需對同步指標(biāo)組實施。

7. 計算合成指數(shù)CI（t）

I′（0）=100

I′（t）=I′（t-1）■，t=2，…，n

CI（t）=100■

其中，■′為基年平均值，I0′（t）為I′（t）基年t月的值。

■′=■■I0′（t）

使用上述方法可計算領(lǐng)先合成指數(shù)（LCI）、一致合成指數(shù)（CCI）、滯后合成指數(shù)（GCI）。

四、中國工業(yè)景氣指數(shù)構(gòu)建與分析

（一）中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)季度合成指數(shù)計算結(jié)果

根據(jù)前述方法、指標(biāo)及數(shù)據(jù)，計算出1998年第一季度至2014年第一季度的季度合成指數(shù)（如圖1所示）。

在圖1中，從總體趨勢上來看，先行合成指數(shù)與一致合成指數(shù)的運行趨勢一致。先行合成指數(shù)具有一定的先行性，比一致合成指數(shù)先行約1個季度。其中，2008年以后的季度先行合成指數(shù)的先行性較為顯著且相對穩(wěn)定，較好地提前反映了工業(yè)經(jīng)濟(jì)運行的波動情況，期間主要轉(zhuǎn)折狀態(tài)先行指數(shù)對一致指數(shù)的反映如表2所述。

據(jù)圖1中先行指數(shù)的走勢及表2中的先行期判斷，我國2014年第二季度工業(yè)運行繼續(xù)回調(diào)。

由于合成指數(shù)序列中既包含中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)運行的趨勢因素，又包含工業(yè)經(jīng)濟(jì)運行的周期循環(huán)因素，所以直接通過合成指數(shù)序列對工業(yè)經(jīng)濟(jì)運行情況進(jìn)行分析并不是很直觀。因此，通過圖1只能對其中較為顯著的狀態(tài)變化進(jìn)行判斷。要想分析整個計算期內(nèi)中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)的周期循環(huán)波動情況，則有必要使用濾波將合成指數(shù)中的趨勢項和循環(huán)項分離出來，以便單獨考察中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)運行的周期波動特點。本研究使用HP濾波對合成指數(shù)進(jìn)行分解，對我國工業(yè)經(jīng)濟(jì)運行的周期波動特點進(jìn)行分析。

（二）季度合成指數(shù)HP濾波分析

1. HP濾波趨勢分解。筆者使用HP濾波對中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)運行季度合成指數(shù)進(jìn)行分解，其中分解出來的先行指數(shù)運行趨勢如圖2所示，一致指數(shù)運行趨勢如圖3所示。

從圖2和圖3中可以看出，HP濾波的分離結(jié)果較好地擬合了先行指數(shù)的趨勢和一致指數(shù)的趨勢。季度先行指數(shù)趨勢及季度一致指數(shù)趨勢已剔除了價格因素、季節(jié)因素、不規(guī)則因素、循環(huán)因素等各項因素，反映我國工業(yè)經(jīng)濟(jì)運行的實際趨勢。從圖2和圖3所示的趨勢上來看，自1998年以來，我國工業(yè)經(jīng)濟(jì)運行呈持續(xù)上行的總體趨勢，工業(yè)經(jīng)濟(jì)運行形勢良好。此外，根據(jù)先行指數(shù)的趨勢可以判斷，我國工業(yè)經(jīng)濟(jì)仍將繼續(xù)保持上行趨勢，在上行的同時出現(xiàn)局部波動和調(diào)整。

2. HP濾波循環(huán)分析。對我國工業(yè)經(jīng)濟(jì)運行季度合成指數(shù)使用HP濾波分解出來的先行指數(shù)循環(huán)項和一致指數(shù)循環(huán)項如圖4所示。endprint

從圖4中可以看出，HP濾波的分離結(jié)果直觀地反映了季度先行指數(shù)與季度一致指數(shù)的循環(huán)波動。

先行指數(shù)循環(huán)及一致指數(shù)循環(huán)均已剔除了價格因素、季節(jié)因素、不規(guī)則因素及趨勢等各項因素，能夠反映我國工業(yè)經(jīng)濟(jì)運行的真實循環(huán)波動狀況。經(jīng)HP濾波分離后的先行指數(shù)循環(huán)項的先行性強于先行指數(shù)本身的先行性。其中，2008年以后的各季度先行合成指數(shù)循環(huán)的先行性較為顯著且相對穩(wěn)定，較好地提前反映了工業(yè)經(jīng)濟(jì)運行的循環(huán)波動情況，期間先行指數(shù)循環(huán)與一致指數(shù)循環(huán)的主要反映詳見表3。

比較表2和表3可以看出，在先行循環(huán)項的先行期相對穩(wěn)定的2008—2013年，HP濾波后的結(jié)果與未濾波時的結(jié)果基本一致，且先行循環(huán)項的先行性較未濾波時更為顯著。

從圖4來看，先行指數(shù)循環(huán)中出現(xiàn)波峰或者波谷的時間比一致指數(shù)循環(huán)中出現(xiàn)對應(yīng)波峰或者波谷的時間早約1個季度，且保持較穩(wěn)定的先行期。

根據(jù)圖4中先行指數(shù)的走勢及表2中的先行期判斷，我國2014年第二季度到第三季度工業(yè)經(jīng)濟(jì)運行繼續(xù)回調(diào)。這一判斷與使用未濾波前指數(shù)的判斷是基本一致的。

（三）景氣指數(shù)構(gòu)建

為了更直觀地反映工業(yè)經(jīng)濟(jì)運行的景氣情況，筆者以季度合成指數(shù)為基礎(chǔ)，按照如下方式構(gòu)建中國工業(yè)景氣指數(shù)：

工業(yè)景氣指數(shù)=季度合成指數(shù)/季度合成指數(shù)經(jīng)HP濾波后的趨勢項×100

根據(jù)上述公式可以得到1998年以來先行工業(yè)景氣指數(shù)的值（見圖5）。該值是一組圍繞100上下波動的數(shù)據(jù)，該值大于100時，表示工業(yè)經(jīng)濟(jì)處于景氣階段，工業(yè)增長速度加快，呈上升發(fā)展趨勢；該值小于100時，表示工業(yè)經(jīng)濟(jì)處于不景氣階段，工業(yè)增長速度減緩或停滯，呈下滑的發(fā)展趨勢。

由圖5可知，2007年以來我國工業(yè)經(jīng)濟(jì)運行經(jīng)歷了景氣與不景氣交替出現(xiàn)的狀態(tài)。2011年以來，先行景氣指數(shù)與一致景氣指數(shù)均顯示出回落趨勢。2011年第四季度先行景氣指數(shù)回落至100以下，之后一直處于不景氣階段，僅在2013年第三季度時反彈至100.1，隨后先行景氣指數(shù)又繼續(xù)回落至100以下，2014年第一季度先行景氣指數(shù)降至99.5；而一致景氣指數(shù)在2011年第四季度時回落至100以下，2012年第一季度略有反彈至100.0，之后繼續(xù)回落至不景氣區(qū)間，2013年第一季度一致景氣指數(shù)升至100.2后又繼續(xù)處于不景氣階段，2013年第四季度略反彈至100.0，2014年第二季度至第三季度我國工業(yè)運行仍處于不景氣階段。

五、結(jié)論

根據(jù)季度合成指數(shù)并使用HP濾波分解，在此基礎(chǔ)上對我國工業(yè)經(jīng)濟(jì)運行情況進(jìn)行分析，可以得到如下主要結(jié)論。

第一，我國季度合成指數(shù)能夠較好地反映我國工業(yè)經(jīng)濟(jì)運行的整體趨勢。從使用HP濾波分解后的合成指數(shù)趨勢可以看出，我國工業(yè)經(jīng)濟(jì)運行的整體趨勢良好，將繼續(xù)保持穩(wěn)健上行；但在保持上行趨勢的過程中，將會不可避免地出現(xiàn)局部循環(huán)波動。

第二，我國工業(yè)經(jīng)濟(jì)季度先行指數(shù)能夠?qū)I(yè)經(jīng)濟(jì)運行情況進(jìn)行預(yù)警。直觀地看，根據(jù)季度先行指數(shù)、HP濾波后的先行循環(huán)項判斷，我國在2013年第二季度至第三季度工業(yè)經(jīng)濟(jì)運行繼續(xù)回調(diào)的可能性較大。

第三，以季度合成指數(shù)為基礎(chǔ)構(gòu)建的中國工業(yè)景氣指數(shù)表明，2014年第二季度至第三季度我國工業(yè)運行仍將處于不景氣階段。

參考文獻(xiàn)：

[1]W.C.米切爾.商業(yè)循環(huán)問題及其調(diào)整[M].北京：商務(wù)印書館，1962：253.

[2]董文泉，高鐵梅，姜詩章，陳磊.經(jīng)濟(jì)周期波動的分析與預(yù)測方法[M].長春：吉林大學(xué)出版社，1998：8.

[3]G.H.Moore.Statistical Indicators of Cyclical Revivals and Recessions，Business Cycle Indicators（Volume I）[M].Princeton University Press，Princeton，1950.

[4]Stock J. H.， Watson，M.W..New Indexes of Co-incident and Leading Economic Indicators[C].In：NBER Macroeconomics Annual，ed.Blanchard，O.and S.Fischer.Cambridge：MIT Press，1989：351-394.

[5]Stock J. H. and Watson M.W..A Probability Model of the Coincident Economic Indicators[C].In：Leading Economic Indicators：New Approaches and Forecasting Records，ed. Lahiri K G. H. Moore.Cambridge： Cambridge University Press，1991：63-89.

[6]Stock J. H. and Watson， M. W.. Understanding Changes in International Business Cycle Dynamics[R].NBER Working Paper，2003：9859.

[7]Shinichi Fukuda，Takashi Onodera. A New Composite Index of Coincident Economic Indicators in Japan：How Can We Improve Forecast Performances？ [J].International Journal of Forecasting.

[8]Harm Bandholz，Michael Funke. In Search of Leading Indicators of Economic Activity in Germany [J].Journal of Forecasting，2003，（22）：277-297.

[9]董文泉，等.我國經(jīng)濟(jì)循環(huán)的測定、分析和預(yù)測（I）——經(jīng)濟(jì)循環(huán)的存在和測定[J].吉林大學(xué)社會科學(xué)學(xué)報，1987，（3）.

[10]袁興林.經(jīng)濟(jì)循環(huán)波動的分析與預(yù)測[J].統(tǒng)計研究，1988，（3）：1-7.

[11]黃運成.中國工業(yè)的經(jīng)濟(jì)周期及其動態(tài)特征[J].統(tǒng)計研究，1988，（3）：8-12.

[12]孔憲麗，陳磊.中國裝備制造業(yè)景氣波動特征及影響因素的實證分析[J].統(tǒng)計與決策，2009，（9）：99-102.

[13]孔憲麗，張同斌，高鐵梅.基于景氣指數(shù)的我國工業(yè)經(jīng)濟(jì)周期性波動特征及本輪波動特點研究[J].數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識，2012，（4）：17-27.

[14]王志鳳，楊豐肅.基于合成指數(shù)的蘭州市房地產(chǎn)景氣周期循環(huán)研究[J].中國市場，2013，（8）：67-68、71.

[15]陳磊，高鐵梅.利用Stock Watson型景氣指數(shù)對宏觀經(jīng)濟(jì)形勢的分析和預(yù)測[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，1994，（5）：53-59.

[16]董文泉，高鐵梅，陳磊，吳桂珍.Stock—Watson型景氣指數(shù)及其對我國經(jīng)濟(jì)的應(yīng)用[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，1995，（12）：68-74.

[17]王金明，程建華，楊曉光.SW型先導(dǎo)性景氣指數(shù)建設(shè)的實證研究[J].中國管理科學(xué)，2007，（15）：116-123.

[18]Frank de Leeuw.“Toward a Theory of Leading Indicators” in Leading Economic Indicators-New Approaches and Forecasting Records，Kajal Lahiri and Geoffrey Moore，Cambridge University Press，1991.

責(zé)任編輯、校對：李金霞endprint