技术冲击、资本积累与经济波动——对实际经济周期理论的一个检验2005 年第 l1 期No.11 瑚 5统计研究StatisticalResearch73技术冲击,资本积累与经济波动对实际经济周期理论的一个检验简泽ABSTRACTUnderthetheoreticalframeworkofRBCmodel,theeffectsoneconomicfluctuationoftechnologyshocksismeasuredthroughaSVAR.SomefactsaredisclosedthattechnologyshocksinducethefluctuationsofactualGDP,consumptionandinvestment,butthemostoffluctuationsofGDPandinvestmentCannotbeexplainedbythiskindofshocks.关键词:技术冲击;经济波动;结构性向量自回归模型一,引言最近,一些学者利用随机动态一般均衡模型考察了技术冲击对我国经济波动的影响.他们发现,技术冲击能够解释我国经济波动的主要部分.这意味着来自其他方面的冲击,比如需求冲击,对于我国经济波动的解释力有限(卜永翔和勒炎,2002;陈昆亭,龚六堂和邹恒甫 2004;黄赜琳,2005).由于大多数经济学家认为需求冲击是我国经济波动的主导力量,所以,如果他们的观点得到证实,那将极大程度地改变我们对我国经济波动冲击传播机制的认识.而且,这些分析的结果自然地意味着我国经济波动的主要部分是帕累托有效的,因此,如果他们的观点得到证实,还将极大程度地降低宏观经济政策的必要性和重要性.本文利用建立在标准统计推断基础上的计量经济学方法考察技术冲击对我国经济波动的影响.这一考察基于这样的动机:随机动态一般均衡方法的校准和计算试验没有建立在标准的统计推断之上,因而这种方法被认为是缺乏经验基础的(HansenandHeckman,1996).于是,我们试图利用标准的统计推断方法研究技术冲击在我国经济波动中的作用.具体地,我们的分析围绕两个基本问题展开:首先,技术冲击是否引起了我国经济主要总量变量的波动? 其次,如果技术冲击引起了我国经济主要总量变量的波动,那么,这种力量在解释我国经济波动的形成中究竟有多重要?我们的分析建立在 King,Plosser,和 Rebelo(1988)的一个 RBC 模型上.根据这个模型的" 平衡增长"含义,结构性向量自回归模型被用来从数据中识别和估计技术冲击和技术冲击的动态效果.依据结构性向量自回归模型的冲击反应函数和方差分解,我们发现,识别出来的技术冲击解释了绝大多数的消费波动,一到四年内实际 GDP 波动的 37%到 56%以及投资波动的五分之一到三分之一.本文接下来的结构是这样安排的:第二节提供一个理论框架;第三节介绍我们的计量经济模型和模型的识别方法;第四节报告经验分析的基本结果;最后是全文的小结.二,理论基础本文的分析建立在 King,Plosser,和 Rebelo(1988)以及King,Plosser~Stock 和 Watson(1991)用来分析经济波动的一个 RBC 模型上.这个模型的关键特征在于具有持久效应的技术冲击启动了资本积累过程,并导致消费,投资,产出和劳动供给等主要宏观经济变量呈现周期性波动的特征.假定一个单部门经济的产出用规模报酬不变的Cobb-Douglas 技术生产出来,即=A,(1)这里 K 是资本存量,表示劳动投入,A 代表经济的技术水平.遵循 King,Plosser 和 Rebelo(1988)以及 King,P10sser,St0ck 和 Watson(1991),我们假定技术水平的对数是一个带漂移的随机游走,即log~,=Ⅱ+log2f_l+￡,(2)其中￡是均值为 0,方差为的独立同分布的随机变量.它代表技术冲击,在技术水平的对数是一个随机游74 统计研究走的假设下,技术冲击具有明显的持久效应.参数代表技术水平的平均变化率.自然,￡表示对这个平均变化率的偏离Solow(1970)的新古典增长模型表明,在这个经济里 ,当以固定速率增长时,经济将收敛到稳态增长路径.在稳态路径上,人均消费,人均投资和人均产出均以相同的速率/0 平衡增长.而且,在平衡增长路径上,一些重要的比例关系,比如 C,Yt 和 I,/Yt 固定不变.然而,将不确定性考虑进来后,￡的一个实现将永远改变经济当事人对未来各期趋势的预测,即Elog()=El_1log()+毫.(3)这意味着一个正的技术冲击提高了预期的长期增长路径,从而消费,投资和产出的对数拥有共同的随机趋势log2/0,并以(+￡)/的速度随机增长.共同随机趋势的存在意味着 C.,yI 和 I,/成为平稳的随机过程.进一步考察技术冲击的动态效果.虽然技术冲击发生后经济体系的准确动态调整过程依赖于对经济当事人偏好及其面临技术的具体设定,但是,由于确定情形下的经济具有唯一的稳定状态,我们仍然可以得到两个具有一般性的结论:首先,技术冲击的发生使得人均有效资本水平偏离了稳态水平,从而启动了资本积累过程.资本积累所需要的资本来源于劳动和消费的跨期替代.值得说明的是,由于技术变化引超的收入效应抵消了部分替代效应,所以,消费的变化可能并不明显.总的来说,在资本积累过程中,消费,投资和产出会呈现偏离稳态路径又回归稳态路径的波动.不过,由于资本的形成需要一定的时间,所以,持续一段时间后,这些变量才恢复到稳态的增长路径上.其次,因为短期动态调整过程中消费,投资和产出对技术冲击的暂时性反应可能并不相同,所以,消费和产出以及投资和产出的比例关系 C,和 I,/可能会发生暂时性变化.然而,从长期看,它们存在回归均值的倾向.于是,我们看到,尽管在没有外生冲击的情况下经济收敛于平衡增长路径,但是,技术冲击使得消费,投资和产出协同波动.技术冲击的大小决定了经济周期的强度,而技术冲击启动的以资本积累为核心的短期动态调整和经济系统回归稳态的趋势决定了经济周期的大致长度.从而,没有规律性的随机技术冲击引起了经济体系具有一定规律性的周期性波动.这些理论结果有着自然的计量经济学解释.令置:(,,X,),其中的分量 (i=1,2,3)分别对应￡时刻取对数后的消费 c,投资 i 和实际产出 Y.既然技术冲击具有持久效应,那么,在技术冲击的推动下,c,i 和Y 的时间序列应被看作差分平稳过程的实现;而共同随机趋势下 c,yI 和,l,成为平稳的随机过程意味着 c,f和 Y 之间具有两个协整关系,对应着两个理论上的协整向量:=(1,0,一 1)和卢=(0,1,一 1);同时,在技术冲击发生后的短期动态调整过程中,如果消费不作明显的调整,那么消费对两个协整向量 l9 和 l9 是弱外生的.理论含义的计量经济学解释提供了我们模型设定和识别的基础.三,计量经济模型为了从经验上具体地考察技术冲击的波动效应,我们需要这样一个计量经济模型:它不仅能够将技术冲击冲击与其他冲击区别开来,而且能够描述技术冲击的动态效果,以考察技术冲击在经济系统中的传播机制.显然,模型本质上必须是动态的.我们考察由取对数后的消费 c.,投资 i.和实际产出 Y构成的系统置.理论模型提供的先验信息表明 X(i=1,2,3)是差分平稳的( 即是 J(1)变量), 并存在两个协整关系,那么,我们可以估计向量误差纠正模型:AX:+11X,.1+Ⅱl△置一 l+…+ⅡI△置一 I+e.,(4)这里,△是差分算子,是常数向量,￡是预测误差向量,它的方差一协方差矩阵为'∑.矩阵Ⅱ提供了 Ct,i 和Y 之间长期均衡关系的信息,并且Ⅱ:,其中 a 和 J9 都是 3×2 矩阵,a 的元素称为调整系数 ,而由协积向量的系数构成.根据格兰杰表达式定理,这个向量误差纠正模型可以写成AX.:H+C()6,(5)其中,i/,是常数向量(I/,:c(1),c(1)是预测误差向量的长期乘子矩阵),是滞后算子,C(L)=C.+C.L+C2L+…,C.是一个 3 阶单位矩阵,即 C.=E,.由于模型(4)和 (5)没有包含 AX(i=1,2,3)之间的同期相关关系,因而可能存在的同期相关关系进入到误差项中.因此,e 的分量是一些具有经济含义的基本冲击的线性组合,即S～口:e,(6)那么,简化式模型(5)所对应的结构模型为△置:+A(),(7)这里 A(工)=A0+A1 工+A2 工+…,A:C,5 一,A0:S～.结构性扰动向量代表一组推动经济随时间变化的结构性冲击,它服从均值为 O,方差一协方差矩阵为单位阵且独立同分布的高斯过程,即 N(0,E).显然,简化式模型和结构模型的长期乘子矩阵之间具有这样的关系:c(1)S～=A(1).(8)在结构模型(7)中,△置被分解成两个部分:第一个部分是确定性部分 u.由于(i:1,2,3)是差分平稳的,所以系统△置是稳定的.这意味着在没有外生冲击的情况简泽:技术冲击,资本积累与经济波动 75下,系统将以速度"增长;第二个部分是随机部分,它事实上是一个线性算子作用于各期的随机冲击,线性算子的权数由结构模型的结构参数决定.由 Frisch(1933)和Slutzky(1937)的经典论文我们知道,随机冲击的总和将使系统 AX.表现出具有一定规律性的波动特征.因此,模型(7)很好地模型化了经济系统波动的冲击传播机制.而且,系数矩阵 A(k=1,2,3,…)的元素 A 描述了第个变量对第.个冲击滞后 k 期的反应.而且,利用方差分解技术我们还能够依据 A 计算出第 i 个变量向前 h 期预测值的方差中第_,个冲击的方差所占的比重(Watson,1999).因此,自 Shapiro 和 Watson(1988)以及 King,Hosser,Stock 和Watson(1991)的重要论文发表以来 ,应用宏观经济学家广泛使用类似于(7)式的结构性向量自回归模型的冲击反应函数和预测值的方差分解来分析外生随机冲击对内生变量波动的影响以及各个外生随机冲击在解释内生变量波动时的相对重要性..然而,我们能从数据中直接估计出来的是简化式模型(5).而且,在一般情况下 ,仅仅依靠简化式模型提供的后验信息往往不足以识别出它所对应的结构模型.于是,我们需要对结构性模型施加额外的先验限制,以便识别出简化式模型所对应的结构模型,从而利用结构模型分析技术冲击对我国经济波动的影响及其在解释我国经济波动中的相对重要性.这篇文章利用新古典随机增长模型预言的协整关系来从简化模型中识别和估计结构性模型.因为中有两个协整关系,并且口和是 3×2 矩阵,根据格兰杰表达式定理易得 C(1)=0.显然,C(1)矩阵的秩为 1,因而A(1)的秩也为 1.据此我们可以推断 ,在结构性冲击向量的三个冲击中,有且仅有一个冲击具有持久效应.自然,这个结构冲击对应着平衡增长路径上具有持久效应的技术冲击.不失一般性,我们设定结构模型中方程△c 的冲击具有持久效应,自然,方程△和 Ay 的冲击及口,对扎就只有短期影响.于是,结构模型冲击向量的长期乘子矩阵具有这样的形式:..]A(1)=l 口 2100I,口 n≠0,i=1,2,3.(9)00j记矩阵 S 的第一行为 S=(sss,),根据(6) 式可以得到1=s1e..(10)为了计量技术冲击,对置的影响,我们需要识别出s,的三个元素.根据(6) 式或(10)式容易得到sl>:sl=1.(11)这给出了识别 S,的第一个条件 .记 A(1)的第一列为=(lI',,.),那么 C(1)=S.经过运算可以得到S,=(,,)一,C(1).既然格兰杰表达式定理意味着C(1)o=0,那么S1 口=0.(12)(12)式提供了识别 S,的另外两个条件.于是,只要估计出向量误差纠正模型,便可根据估计出来的.和>:,利用(11)和(12)式识别出 S,进而识别出技术冲击 ..当然,计算内生变量对技术冲击的反应函数以及利用方差分解技术衡量。