張艷芳，江飛濤，譚運(yùn)嘉

（中國社會科學(xué)院工業(yè)經(jīng)濟(jì)研究所，北京100836）

●產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究

中國工業(yè)景氣指數(shù)構(gòu)建與分析

張艷芳，江飛濤，譚運(yùn)嘉

（中國社會科學(xué)院工業(yè)經(jīng)濟(jì)研究所，北京100836）

目前，我國工業(yè)和主要工業(yè)行業(yè)周期性運(yùn)行特征的研究及運(yùn)行態(tài)勢的監(jiān)測和預(yù)測明顯不足。利用時(shí)差相關(guān)分析等方法，從我國工業(yè)運(yùn)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(yùn)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(yùn)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(yùn)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(dòng)。

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(shí)差相關(guān)系數(shù)分析法；經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)

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(shí)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(yùn)行態(tài)勢將直接影響國民經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行。同時(shí)，工業(yè)各部門的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)對宏觀經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)的反應(yīng)也相當(dāng)靈敏。在經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張期，受市場需求增長的拉動(dòng)，工業(yè)相關(guān)產(chǎn)品的生產(chǎn)、價(jià)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(dòng)均會隨之下降。因此，隨著國民經(jīng)濟(jì)的周期性運(yùn)行，工業(yè)部門及其內(nèi)部主要行業(yè)的運(yùn)行態(tài)勢也呈現(xiàn)出周期性特征。自2007年金融危機(jī)以來，我國工業(yè)和國民經(jīng)濟(jì)在較短時(shí)間經(jīng)歷了劇烈的波動(dòng)。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(yùn)行依然面臨大幅波動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)。

目前，我國對于經(jīng)濟(jì)運(yùn)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(yùn)行特征的研究及運(yùn)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(yùn)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(shí)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(yùn)行數(shù)據(jù)的季節(jié)性調(diào)整、研究我國工業(yè)運(yùn)行監(jiān)測與工業(yè)景氣指數(shù)，以實(shí)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(jià)值，而且對制定適時(shí)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(shí)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(shí)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(shí)差相關(guān)分析等方法，從我國工業(yè)運(yùn)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(yùn)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(yùn)行態(tài)勢進(jìn)行季度比較分析。此外，筆者還運(yùn)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(yùn)行的周期波動(dòng)特點(diǎn)。

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(dòng)的經(jīng)濟(jì)景氣方法。1909年，美國巴布森統(tǒng)計(jì)公司發(fā)表了關(guān)于美國宏觀經(jīng)濟(jì)狀態(tài)的首個(gè)“經(jīng)濟(jì)活動(dòng)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(jī)指數(shù)、生產(chǎn)量及物價(jià)指數(shù)、金融指數(shù)三大類，涉及13項(xiàng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。“美國一般商情指數(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(dòng)，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(gè)寶貴的思路：（1）多指標(biāo)分析。因?yàn)橐郧暗难芯慷嗖捎脝蝹€(gè)指標(biāo)來反映經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的狀況，但單個(gè)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(dòng)的影響，才能準(zhǔn)確地測定和分析經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)的循環(huán)項(xiàng)。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(dòng)研究的基本方法[1]。

在經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)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(dòng)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(dòng)測定和景氣指數(shù)建立等方面的進(jìn)展，并對運(yùn)用景氣指標(biāo)監(jiān)測宏觀經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)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(shí)差變動(dòng)來提前反映經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的問題。1937年，米切爾和伯恩斯對近500項(xiàng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)進(jìn)行了詳細(xì)研究，提出了由其中21項(xiàng)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(shí)間被后來的實(shí)際經(jīng)濟(jì)波動(dòng)所證實(shí)。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(dòng)的分離”“趨勢調(diào)整”“平滑技術(shù)”等，并指出經(jīng)濟(jì)波動(dòng)在宏觀經(jīng)濟(jì)各部門間呈現(xiàn)出逐步擴(kuò)散的過程。這為后來“擴(kuò)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(yàn)，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(duì)，從近千個(gè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)中選擇了21個(gè)指標(biāo)，并將這21個(gè)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(kuò)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(yùn)行轉(zhuǎn)折點(diǎn)，一致指標(biāo)用于評價(jià)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行及發(fā)展水平的現(xiàn)狀，滯后指數(shù)用于檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行周期的完整性。NBER對景氣指數(shù)的研究使經(jīng)濟(jì)運(yùn)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(dòng)向。

由于DI不能反映經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)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(jì)算的突出優(yōu)點(diǎn)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(dòng)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(jī)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(kuò)展至一年及一年以上，為政府和企業(yè)作出反周期波動(dòng)決策提供依據(jù)。

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(gè)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(dòng)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(yùn)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(yùn)行情況分別建立了包含和不包含狀態(tài)轉(zhuǎn)移（regime switching）兩個(gè)模型來監(jiān)測德國的經(jīng)濟(jì)運(yùn)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(shí)際。

隨著經(jīng)濟(jì)計(jì)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(jì)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(bǔ)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(jì)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(yùn)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(xiàng)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(dòng)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(dòng)的長度研究、波動(dòng)原因研究等，如劉樹成、董文泉等[9]。1988年之后展開了實(shí)證研究。袁興林（1988）[10]和黃運(yùn)成（1988）[11]使用DI（擴(kuò)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(jì)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(gè)月度經(jīng)濟(jì)指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)測，其中包括13個(gè)先行指標(biāo)、13個(gè)一致指標(biāo)和9個(gè)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(jì)局科學(xué)研究所宏觀經(jīng)濟(jì)監(jiān)測課題組（1988）設(shè)計(jì)了6組綜合監(jiān)測預(yù)警指數(shù)，每組指數(shù)的運(yùn)行區(qū)間分別被劃分為5個(gè)燈區(qū)，通過燈區(qū)標(biāo)識經(jīng)濟(jì)循環(huán)波動(dòng)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(dòng)問題進(jìn)行了理論與應(yīng)用研究。國家統(tǒng)計(jì)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(bào)經(jīng)濟(jì)變量并分析政策效用。國家統(tǒng)計(jì)局、國務(wù)院發(fā)展研究中心、《經(jīng)濟(jì)日報(bào)》于1993年開始合作，以卡斯特經(jīng)濟(jì)評價(jià)中心的名義，自1993年8月起在《經(jīng)濟(jì)日報(bào)》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(dòng)及主要經(jīng)濟(jì)變量的動(dòng)態(tài)變化情況進(jìn)行了對比分析。

近年來，也有學(xué)者運(yùn)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(dòng)特征及影響因素進(jìn)行了實(shí)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(dòng)態(tài)勢具體分析了蘭州市房地產(chǎn)業(yè)的周期波動(dòng)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(yùn)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(shí)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(yùn)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(jì)算它們的同比增長率，并通過時(shí)差相關(guān)系數(shù)分析法從近五十個(gè)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(jì)算每一個(gè)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(shí)差相關(guān)系數(shù)（季度數(shù)據(jù)計(jì)算前后分別各8期的時(shí)差相關(guān)系數(shù)）；記錄每一組時(shí)差相關(guān)系數(shù)中最大的那個(gè)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(shí)差相關(guān)系數(shù)最大的幾個(gè)變量作為入選的先行（和滯后）經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，運(yùn)用季度數(shù)據(jù)篩選出的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)如表1所示。

表1 工業(yè)景氣指數(shù)季度指標(biāo)

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(shí)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(shí)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(shí)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(shí)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(yùn)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(yùn)行的變化。在本文中，筆者主要采用固定資產(chǎn)投資額（價(jià)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(jià)格調(diào)整）、工業(yè)增加值（價(jià)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(shí)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(gè)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(gè)一致指標(biāo)具有一定的先行性。李蕪[18]的一些觀點(diǎn)可以對這幾個(gè)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(shí)際產(chǎn)出需要時(shí)間，產(chǎn)量的變化一般預(yù)示著經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的變化；（2）市場預(yù)期的影響，有些時(shí)間序列指標(biāo)對未來經(jīng)濟(jì)活動(dòng)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(jī)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(shí)間內(nèi)將會有顯著增加。

（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(dòng)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(shí)際情況進(jìn)行了模型的改進(jìn)，構(gòu)造了中國移動(dòng)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(dòng)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(shí)滯最長的可能長達(dá)51天?？紤]到春節(jié)對我國居民的消費(fèi)及工業(yè)生產(chǎn)影響較大，本研究在構(gòu)造回歸變量時(shí)，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(jì)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(bǔ)了擴(kuò)散指數(shù)的不足，既能反映經(jīng)濟(jì)運(yùn)行趨勢，又能考察經(jīng)濟(jì)波動(dòng)幅度。

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

1.計(jì)算對稱變化率

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

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

經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化，各類指標(biāo)在合成指數(shù)的時(shí)候具有相同的重要性。否則，合成指數(shù)將受波動(dòng)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

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

其中F為標(biāo)準(zhǔn)化因子：

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(shí)施本步驟即可。

5.計(jì)算初始合成指數(shù)

6.對V（t）進(jìn)行趨勢調(diào)整

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(jì)算方法為：

（1）計(jì)算CCI（t）的始循環(huán)和末循環(huán)平均值CI和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(jì)算G

趨勢T的計(jì)算方法同上。

經(jīng)調(diào)整，各組指數(shù)的變動(dòng)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(shí)施。

7.計(jì)算合成指數(shù)CI（t）

其中，Iˉ′為基年平均值，I0′（t）為I′（t）基年t月的值。

使用上述方法可計(jì)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(jì)算結(jié)果

根據(jù)前述方法、指標(biāo)及數(shù)據(jù)，計(jì)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(yùn)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(gè)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(yùn)行的波動(dòng)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(yùn)行繼續(xù)回調(diào)。

圖1 季度合成指數(shù)走勢（1998年第一季度至2014年第一季度）

表2 自2008年起先行指數(shù)與一致指數(shù)主要轉(zhuǎn)折狀態(tài)對照

由于合成指數(shù)序列中既包含中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的趨勢因素，又包含工業(yè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)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(yùn)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(gè)計(jì)算期內(nèi)中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)的周期循環(huán)波動(dòng)情況，則有必要使用濾波將合成指數(shù)中的趨勢項(xiàng)和循環(huán)項(xiàng)分離出來，以便單獨(dú)考察中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的周期波動(dòng)特點(diǎn)。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(yùn)行的周期波動(dòng)特點(diǎn)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(yùn)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(yùn)行趨勢如圖2所示，一致指數(shù)運(yùn)行趨勢如圖3所示。

圖2 季度先行指數(shù)（I1）及其趨勢（HPTRENDI1）對照

從圖2和圖3中可以看出，HP濾波的分離結(jié)果較好地?cái)M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(jià)格因素、季節(jié)因素、不規(guī)則因素、循環(huán)因素等各項(xiàng)因素，反映我國工業(yè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的實(shí)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(yùn)行呈持續(xù)上行的總體趨勢，工業(yè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)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(shí)出現(xiàn)局部波動(dòng)和調(diào)整。

圖3 季度一致指數(shù)（I2）及其趨勢（HPTRENDI2）對照

2.HP濾波循環(huán)分析。對我國工業(yè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)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(xiàng)和一致指數(shù)循環(huán)項(xiàng)如圖4所示。

圖4 季度先行指數(shù)循環(huán)（CYCLEI1）與季度一致指數(shù)循環(huán)（CYCLEI2）對照

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(dòng)。

先行指數(shù)循環(huán)及一致指數(shù)循環(huán)均已剔除了價(jià)格因素、季節(jié)因素、不規(guī)則因素及趨勢等各項(xiàng)因素，能夠反映我國工業(yè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的真實(shí)循環(huán)波動(dòng)狀況。經(jīng)HP濾波分離后的先行指數(shù)循環(huán)項(xiàng)的先行性強(qiáng)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(yùn)行的循環(huán)波動(dòng)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。

表3 自2008年起先行指數(shù)與一致指數(shù)主要轉(zhuǎn)折狀態(tài)對照

比較表2和表3可以看出，在先行循環(huán)項(xiàng)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(shí)的結(jié)果基本一致，且先行循環(huán)項(xiàng)的先行性較未濾波時(shí)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(shí)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(shí)間早約1個(gè)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(yùn)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(yùn)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(xiàng)×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(dòng)的數(shù)據(jù)，該值大于100時(shí)，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(shí)，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。

圖5 先行景氣指數(shù)與一致景氣指數(shù)（BI2）

由圖5可知，2007年以來我國工業(yè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)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(shí)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(shí)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(yùn)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(yùn)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(yùn)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(yùn)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(dòng)。

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(yùn)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(xiàng)判斷，我國在2013年第二季度至第三季度工業(yè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)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(yùn)行仍將處于不景氣階段。

［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(dòng)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(bào)，1987，（3）.

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

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

［12］孔憲麗，陳磊.中國裝備制造業(yè)景氣波動(dòng)特征及影響因素的實(shí)證分析［J］.統(tǒng)計(jì)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(dòng)特征及本輪波動(dòng)特點(diǎn)研究［J］.數(shù)學(xué)的實(shí)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(shí)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

The Construction and Analysis of China's Industry Prosperity Index

Zhang Yanfang,Jiang Feitao,Tan Yunjia
（Institute of Industrial Economy,CASS,Beijing 100836,China）

At present,China's industry and the monitoring and forecast of the main industry cycle operation characteristics and operation situation are obviously deficiencies.By using the methods of time difference correlation analysis,from the industrial operation related economic indicators selected leading indicators of economic operation of the industry in our country and the indicators,using the method of synthetic index to build China's industrial sector sentiment,quarterly assessment of China's industrial economic operation situation analysis,the results show that the overall trend of China's industrial economic operation is good and will continue to maintain the steady upward,but in the process of maintain the upward trend will inevitably appear local cycle fluctuation.

industry prosperity index,leading indicator,coincident indicator,composite index method,HP filter,America ordinary business index,time-difference correlation analysis method,economic fluctuation

F402.4

A

1007-2101（2015）06-0082-06

2014-02-28

中國社會科學(xué)院創(chuàng)新工程項(xiàng)目“中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行形勢分析”（06BJY163）

張艷芳（1982-），女，江西吉安人，中國社會科學(xué)院工業(yè)經(jīng)濟(jì)研究所助理研究員，管理學(xué)博士，研究領(lǐng)域?yàn)楫a(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)、技術(shù)經(jīng)濟(jì)；江飛濤（1974-），男，湖南常德人，中國社會科學(xué)院工業(yè)經(jīng)濟(jì)研究所副研究員，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，研究領(lǐng)域?yàn)楫a(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)、市場投資。