NMI指數(shù)與GDP增長(zhǎng)關(guān)系的實(shí)證研究

唐一斐

[摘 要]國(guó)內(nèi)在預(yù)測(cè)宏觀經(jīng)濟(jì)走勢(shì)時(shí)，普遍重視制造業(yè)采購(gòu)經(jīng)濟(jì)指數(shù)（PMI）的應(yīng)用，而忽略了非制造業(yè)采購(gòu)經(jīng)理指數(shù)（NMI）。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2012年我國(guó)的非制造業(yè)增加值已經(jīng)超過工業(yè)，第三次產(chǎn)業(yè)取代第二次產(chǎn)業(yè)，成為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的主要組成部分，且對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率也越來越大。非制造業(yè)采購(gòu)經(jīng)理指數(shù)（NMI）反映第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展情況，它是否可以反映國(guó)民經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行，預(yù)測(cè)宏觀經(jīng)濟(jì)走勢(shì)，是一個(gè)值得探討的重要問題。本文利用向量自回歸模型對(duì)我國(guó)NMI指數(shù)和GDP增長(zhǎng)率的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證研究，對(duì)這一問題作出了回答。

[關(guān)鍵詞]非制造業(yè)采購(gòu)經(jīng)理指數(shù)（NMI）；GDP增長(zhǎng)率；實(shí)證研究

[中圖分類號(hào)]F719 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A

1 引言

在每個(gè)月發(fā)布的宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)中，NMI與PMI的發(fā)布都更加受我們關(guān)注，而之前對(duì)于預(yù)測(cè)宏觀經(jīng)濟(jì)的指標(biāo)研究都集中在CPI、PMI、M2等，很少有關(guān)于NMI方面的研究。鑒于目前我國(guó)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的深刻變化，探討NMI指數(shù)在預(yù)測(cè)未來國(guó)民經(jīng)濟(jì)走勢(shì)的價(jià)值，顯得尤為重要。本文擬通過實(shí)證研究，揭示NMI與GDP增長(zhǎng)率的關(guān)系，從而進(jìn)一步完善預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)走勢(shì)的指標(biāo)體系。本文用非制造業(yè)代表第三次產(chǎn)業(yè)。

文獻(xiàn)綜述。Kajal Lahiri and George Monokroussos（2012）分析了美國(guó)供應(yīng)量管理協(xié)會(huì)商業(yè)指數(shù)調(diào)查在預(yù)測(cè)美國(guó) GDP 中的作用，文中建立了基于 NMI預(yù)測(cè)GDP增長(zhǎng)率的模型，發(fā)現(xiàn)了 NMI的預(yù)測(cè)作用不斷加強(qiáng)。宋馥李（2008）介紹了我國(guó)開始編制 NMI 的情況，指出非制造業(yè)采購(gòu)經(jīng)理指數(shù)（NMI），完善了我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)體系。宋科進(jìn)（2014）、熊盼盼（2014）在NMI、PMI與GDP的關(guān)系實(shí)證研究中，指出NMI指數(shù)與GDP增長(zhǎng)率有很密切的關(guān)系，并且得出NMI是經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的先行指標(biāo)。

2 NMI（Non-Manufacturing Index）指數(shù)介紹

中國(guó)非制造業(yè)采購(gòu)經(jīng)理指數(shù)體系，由商務(wù)活動(dòng)指數(shù)、新訂單指數(shù)、新出口訂單指數(shù)、在手訂單指數(shù)、存貨指數(shù)、中間投入價(jià)格指數(shù)、收費(fèi)價(jià)格指數(shù)、從業(yè)人員指數(shù)、供應(yīng)商配送時(shí)間指數(shù)、業(yè)務(wù)活動(dòng)預(yù)期指數(shù)等10個(gè)分類指數(shù)構(gòu)成。它是經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的先行指標(biāo)之一，對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有較強(qiáng)的預(yù)測(cè)性。由于沒有合成的非制造業(yè)綜合PMI指數(shù)，國(guó)際上通常用商務(wù)活動(dòng)指數(shù)反映非制造業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的總體變化情況，以50%作為經(jīng)濟(jì)強(qiáng)弱的分界點(diǎn)，高于50%時(shí)，反映非制造業(yè)經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張；低于50%，則反映非制造業(yè)經(jīng)濟(jì)收縮。

3 實(shí)證研究

3.1 數(shù)據(jù)選取和處理

本文數(shù)據(jù)都來源于中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒，每個(gè)變量分別選取38個(gè)樣本，選取時(shí)間為2007年一季度至2016年二季度。用NMI和GDP增長(zhǎng)率分別表示非制造業(yè)采購(gòu)經(jīng)理指數(shù)和國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速率。因?yàn)楣嫉腘MI為月度數(shù)據(jù)，本文把季內(nèi)三個(gè)月的算數(shù)平均數(shù)作為相應(yīng)季度數(shù)據(jù)，而且這些數(shù)據(jù)都是經(jīng)過季節(jié)調(diào)整后的數(shù)據(jù)。通過EVIEWS8.0，NMI對(duì)GDP增長(zhǎng)率的回歸檢驗(yàn)不存在異方差，所以這里不需要對(duì)變量做對(duì)數(shù)處理。

3.2 數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)

在建立VAR模型前，首先對(duì)選取時(shí)間序列的穩(wěn)定性進(jìn)行檢驗(yàn)，避免出現(xiàn)偽回歸的現(xiàn)象。本文采用ADF方法對(duì)上述時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如表1所示：

D（GDP）和D（NMI）分別表示GDP和NMI的一階差分。在顯著性水平為1%和5%下，變量GDP和NMI接受原假設(shè)，即存在單位根，變量D（GDP）和D（NMI）拒絕原假設(shè)，即不存在單位根，由此可得NMI和GDP的一階差分是平穩(wěn)的，它們都是一階單整。

3.3 協(xié)整檢驗(yàn)

因?yàn)镹MI和GDP都是一階單整，所以現(xiàn)在可以進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，這里采用E-G二步法檢驗(yàn)，即首先用OLS對(duì)兩個(gè)變量進(jìn)行回歸，然后檢驗(yàn)這個(gè)回歸方程的殘差項(xiàng)是否平穩(wěn)，如果回歸方程的殘差是平穩(wěn)的，則兩個(gè)變量存在協(xié)整關(guān)系。殘差項(xiàng)單位根檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示：

在顯著性水平為1%和5%下，殘差拒絕存在單位根的原假設(shè)，即可認(rèn)為殘差序列是平穩(wěn)的，可得 GDP增長(zhǎng)率和NMI是（1，1）階協(xié)整，兩者之間的變動(dòng)存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系，這說明用NMI指數(shù)預(yù)測(cè)GDP增長(zhǎng)是可行的。

3.4 Granger因果檢驗(yàn)

因?yàn)镚DP增長(zhǎng)率和NMI是一階協(xié)整關(guān)系，所以可以采用Granger因果檢驗(yàn)的方法對(duì)GDP增長(zhǎng)率和NMI的因果關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)，根據(jù)AIC和SI準(zhǔn)則共同決定最佳滯后期為2階，檢驗(yàn)結(jié)果如表3：

由表3可看出，在顯著水平為5%的情況下，拒絕了NMI不是GDP增長(zhǎng)率的格蘭杰原因，接受了GDP不是NMI的格蘭杰原因。說明NMI的變動(dòng)能引起GDP增長(zhǎng)率的變動(dòng)，即用NMI來預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是合理的。

3.5 建立VAR模型

建立VAR模型之前，要確定VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)P，這里利用SC和AIC準(zhǔn)則判斷最佳滯后期為2期，因?yàn)檎w平穩(wěn)的模型才能得到有效的分析結(jié)果，下面對(duì)模型進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，對(duì)模型中的每一組序列構(gòu)建AR（2）模型，求出每一個(gè)AR（2）特征根的倒數(shù)，如果全部單位根都處在單位圓內(nèi)，表明VAR模型是穩(wěn)定的。

從圖1可知，AR（2）中的特征根倒數(shù)都在單位圓內(nèi)，由此可判斷VAR模型整體是穩(wěn)定的。

3.6 脈沖響應(yīng)函數(shù)

為了更好地解釋本文建立的VAR模型，進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析，它能夠反映一個(gè)變量的沖擊對(duì)其他變量造成的動(dòng)態(tài)影響。

由圖2可看出，當(dāng)NMI受到一個(gè)正的單位沖擊時(shí)，給GDP第一期的脈沖影響為0，之后增加，到第二期達(dá)到最大的正向影響效果，約為0.25%，之后對(duì)GDP增長(zhǎng)率的影響逐漸減少，第五期開始產(chǎn)生反向影響，從 11期開始影響逐漸消失，趨于0值。說明NMI的變動(dòng)會(huì)引起GDP增長(zhǎng)率的正向變動(dòng)，先行GDP變化3個(gè)月，進(jìn)一步驗(yàn)證了NMI是宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的先行指標(biāo)，可以通過NMI的變動(dòng)來預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

由圖3可看出，當(dāng)GDP受到一個(gè)正的單位沖擊時(shí)，給NMI第一期的脈沖影響大約為0.6%，到第二期達(dá)到最大影響，約為0.85%，之后對(duì)NMI的影響逐漸減少，在第8期產(chǎn)生負(fù)的影響，從 14期開始影響逐漸消失。說明GDP增長(zhǎng)率的增長(zhǎng)會(huì)引起NMI之后7期增長(zhǎng)。

4 結(jié)論

通過上面的實(shí)證研究， 可知NMI是GDP增長(zhǎng)率的格蘭杰成因，當(dāng)期NMI的變動(dòng)對(duì)后期GDP增長(zhǎng)產(chǎn)生正向影響，NMI變動(dòng)領(lǐng)先GDP增長(zhǎng)變動(dòng)3個(gè)月，當(dāng)NMI每上升1%時(shí)，將使下一期GDP增長(zhǎng)率提高0.31%，因此用NMI的變動(dòng)來預(yù)測(cè)GDP增長(zhǎng)率的變動(dòng)是有效的，進(jìn)一步證明了NMI指數(shù)是宏觀經(jīng)濟(jì)的風(fēng)向標(biāo)。其次GDP增長(zhǎng)對(duì)NMI變動(dòng)同樣存在著較強(qiáng)的正向影響。

5 啟示

（1）本文已經(jīng)證實(shí)，非制造業(yè)采購(gòu)經(jīng)理指數(shù)（NMI）能夠預(yù)測(cè)GDP增長(zhǎng)率的變化，基于第三產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，在預(yù)測(cè)宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)時(shí)，絕對(duì)不能忽視NMI指數(shù)，否則得到的結(jié)論很可能是不精準(zhǔn)的。

（2）非制造業(yè)采購(gòu)經(jīng)理指數(shù)（NMI）也存在著一定的局限性，一方面由于它是通過抽樣調(diào)查獲取的，很可能不能完全反映整個(gè)行業(yè)的發(fā)展情況，所以要結(jié)合其他的宏觀經(jīng)濟(jì)先行指標(biāo)（PMI、發(fā)電量、固定投資新增量等）從各方面進(jìn)行分析，從而保證預(yù)判結(jié)果的準(zhǔn)確性。另一方面要完善NMI指數(shù)體系構(gòu)成（給各細(xì)分指標(biāo)賦予的權(quán)重更合理、調(diào)整各細(xì)分指標(biāo)的種類等），進(jìn)一步挖掘NMI指數(shù)體系使用價(jià)值，從而用它更好地預(yù)判我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r。

[參考文獻(xiàn)]

[1] Kajal Lahiri and George Monokroussos. Nowcasting US GDP： The role of ISM business surveys[J].International Journal of Forecasting，2012，5.

[2] 高偉. 從NMI 看2007年非制造業(yè)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)及2008年展望[J].中國(guó)采購(gòu)發(fā)展報(bào)告，2008，00.

[3] 宋馥李.非制造業(yè)PMI發(fā)布服務(wù)業(yè)新添晴雨表[N].現(xiàn)代物流報(bào)，2008-01-25.

[4] 余豐慧.謹(jǐn)慎樂觀看待匯豐服務(wù)業(yè)PMI大增[N].經(jīng)濟(jì)參考報(bào)，2012-10-15（002版）.

[5] 張利斌，馮益.中國(guó)PMI與GDP 關(guān)系的實(shí)證檢驗(yàn)[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2012，2.

[6] 宋科進(jìn)，我國(guó)制造業(yè)PMI、非制造業(yè)PMI與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的實(shí)證研究[J].發(fā)展研究.2014，10.

[7] 熊盼盼，NMI、PMI與GDP的關(guān)系實(shí)證研究[D].南昌大學(xué)，碩士生學(xué)位論文，2014.