梁艷艷,羅　林,顧翠伶

(周口師范學(xué)院 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院，河南 周口 466001)

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PMI,GDP和CPI的沖擊傳導(dǎo)效應(yīng)研究

梁艷艷,羅林,顧翠伶

(周口師范學(xué)院 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院，河南 周口 466001)

摘要：選取采購經(jīng)理人指數(shù)(PMI)、國內(nèi)生產(chǎn)總值指數(shù)(GDP)和居民消費價格指數(shù)(CPI)分別作為經(jīng)濟預(yù)期、實體和價格指標(biāo)，運用VAR模型和脈沖響應(yīng)函數(shù)等方法，對中國經(jīng)濟波動特征進行分析，研究了PMI、GDP和CPI之間的短期和長期動態(tài)關(guān)系．結(jié)果表明，三種指數(shù)間的沖擊傳導(dǎo)過程具有時滯性；PMI對GDP的傳導(dǎo)效應(yīng)明顯，對CPI的傳導(dǎo)效應(yīng)不明顯；各類指數(shù)對其本身的響應(yīng)更顯著，指數(shù)具有長期趨于穩(wěn)定的特性．

關(guān)鍵詞：PMI指數(shù)；VAR模型；脈沖響應(yīng)函數(shù)；沖擊傳導(dǎo)效應(yīng)

長期以來，經(jīng)濟運行的主要經(jīng)濟指標(biāo)GDP，CPI等，雖然作用顯著，但在經(jīng)濟預(yù)測能力方面略顯不足．統(tǒng)計廠商對經(jīng)濟運行預(yù)期的PMI 指數(shù)，在一定程度上彌補了傳統(tǒng)經(jīng)濟指標(biāo)體系的不足．由于其數(shù)據(jù)公布的及時性和樣本數(shù)據(jù)的經(jīng)濟先行性等特點，PMI在數(shù)值走勢上的變化要先于GDP,CPI,PPI等多種經(jīng)濟指標(biāo)，并且與許多指標(biāo)都存在高度相關(guān)性．當(dāng)前已有20多個國家建立了PMI指標(biāo)體系，并把PMI作為監(jiān)控和預(yù)測經(jīng)濟運行趨勢的主要指標(biāo)．特別是2008年，PMI更是較好地預(yù)測了美國金融危機對中國的經(jīng)濟影響狀況，使政府適時地作出宏觀調(diào)控，對抑制經(jīng)濟下滑起到了關(guān)鍵作用．本文旨在研究PMI指數(shù)對代表實體經(jīng)濟產(chǎn)值指標(biāo)的GDP指數(shù)和價格運行指標(biāo)CPI指數(shù)的動態(tài)聯(lián)動關(guān)系，通過理論分析和實證檢驗，提出政府部門利用PMI監(jiān)管經(jīng)濟運行，有效進行宏觀調(diào)控的政策建議．

理論研究方面，國外的研究起步較早，且研究面較為廣泛．Evan F. Koenig (2002)[1]指出PMI可以用來預(yù)測制造業(yè)的增長和經(jīng)濟的拐點．M. Harris, R. Owens和P.D. Sarte (2004)[2]對美國制造業(yè)PMI指數(shù)研究發(fā)現(xiàn)， PMI指數(shù)可以提高GDP預(yù)測精度，對當(dāng)期GDP預(yù)測精度提升12%，而對下期GDP預(yù)測提升高達31%．另外，PMI指數(shù)在預(yù)測經(jīng)濟衰退等方面作用明顯．Vermeulen (2011)[3]和Anthony Joseph (2011)[4]等人的研究一致表明PMI可以準(zhǔn)確地預(yù)測GDP增長率，即PMI與GDP增長率高度相關(guān)．

由于中國采購經(jīng)理人指數(shù)建立較晚，中國學(xué)者早期關(guān)于PMI的研究大多停留在指數(shù)設(shè)計的介紹上，關(guān)于PMI指數(shù)與其他經(jīng)濟指標(biāo)關(guān)系的研究不多．王雅璨、陳瓊(2006)[5]介紹PMI指數(shù)的含義，并從理論方面分析了PMI指數(shù)對經(jīng)濟運行的預(yù)測功能．尤建新(2006)[6]對制造業(yè)PMI各個細分指數(shù)與宏觀經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)對比，發(fā)現(xiàn)它們之間存在一定相關(guān)性．隨著PMI的逐漸成熟和完善，它的穩(wěn)定性也逐步增強，對短期的經(jīng)濟運行的預(yù)測和指導(dǎo)作用越來越大．劉曉明(2011)[7]運用VAR模型的脈沖響應(yīng)函數(shù)研究了CPI,PPI與PMI指數(shù)之間的短期和長期動態(tài)關(guān)系，結(jié)果表明：三類指數(shù)具有傳導(dǎo)效應(yīng)，且傳導(dǎo)具有時滯性；而MPI指數(shù)對CPI的傳導(dǎo)效應(yīng)不明顯．張利斌、馮益(2012)[8]運用VAR模型分析發(fā)現(xiàn)：PMI與當(dāng)期GDP增長率有格蘭杰因果關(guān)系，當(dāng)期PMI指數(shù)的變化會對3～12個月后GDP增長率產(chǎn)生影響．王言(2012)[9]、白玉紅(2013)[10]等也證明PMI指數(shù)與GDP,CPI等經(jīng)濟指標(biāo)的相關(guān)性．

1 PMI指數(shù)與GDP、CPI的相關(guān)性分析

PMI指數(shù)是由新訂單指標(biāo)、生產(chǎn)指標(biāo)、就業(yè)指標(biāo)、供應(yīng)商交貨時間指標(biāo)及庫存指標(biāo)五項加權(quán)而成的綜合性指數(shù)．它涵蓋了企業(yè)采購、生產(chǎn)和流通的各個環(huán)節(jié)，是國際上通用的監(jiān)測宏觀經(jīng)濟走勢的先行性指數(shù)之一．圖1給出了PMI指數(shù)中的各項指標(biāo)、GDP和CPI在經(jīng)濟循環(huán)中的表現(xiàn)．由此可以看出，PMI指數(shù)與GDP和CPI的變動具有很強的關(guān)聯(lián)性．

2實證分析

2.1數(shù)據(jù)選取與描述性統(tǒng)計分析

本文選取2005年1季度～2015年2季度制造業(yè)采購經(jīng)理人指數(shù)PMI、國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP、居民消費價格指數(shù)CPI季度數(shù)據(jù)作為研究對象．GDP采用上年同期價格計算的國內(nèi)生產(chǎn)總值指數(shù)(上年同期=100)，PMI指數(shù)和CPI(上年同期=100)為月度數(shù)據(jù)，為了便于比較，用一個季度中三個月數(shù)據(jù)的平均值作為該季度值．為減少或消除潛在的異方差問題，對三個指數(shù)序列分別取對數(shù)得到logPMI,logGDP和logCPI．

logPMI,logGDP和logCPI的變化趨勢如圖2所示，可以看出logPMI的轉(zhuǎn)折點先于logGDP1～2季度，logCPI滯后于logGDP的變動1～2季度，2008年金融危機的影響，PMI在2008年第三季度達到最小值，總產(chǎn)出指數(shù)和物價指數(shù)分別在其兩期和四期后才達到最低點，說明PMI是經(jīng)濟先行指標(biāo)，GDP為同步指標(biāo)，而CPI則為經(jīng)濟滯后指標(biāo)．從整體趨勢來看，2005年至今logPMI,logGDP和logCPI的變動方向一致且無明顯的時間趨勢．

圖1經(jīng)濟運行周期圖 圖2logPMI,logGDP和logCPI的變化趨勢圖

從相關(guān)性分析來看(表1)，PMI與GDP的相關(guān)性達到0.588 815，樣本序列顯著正相關(guān)，PMI指數(shù)對經(jīng)濟增長有明顯的指示作用；與CPI的相關(guān)系數(shù)為-0.402 837，可見PMI波動與CPI有明顯的負相關(guān)性．因此可以依據(jù)PMI的變動預(yù)測未來經(jīng)濟增長和通貨膨脹．GDP和CPI的相關(guān)性較弱，說明物價水平變動對經(jīng)濟增長的作用不大，這是由于現(xiàn)階段中國經(jīng)濟增速趨緩，由偏高于潛在增長率逐漸回歸至潛在增長率附近，對價格指數(shù)的拉動較弱．

表1　PMI,GDP,CPI指數(shù)序列相關(guān)系數(shù)矩陣

2.2單位根檢驗

運用非平穩(wěn)時間序列數(shù)據(jù)直接建模會出現(xiàn)“偽回歸”即虛假回歸問題[11]．因此在建立回歸模型前，首先要檢驗序列平穩(wěn)性．

對logPMI,logGDP和logCPI采用ADF方法進行單位根檢驗，表2的結(jié)果顯示，在95%的置信水平下，拒絕logPMI,logGDP和logCPI存在單位根的原假設(shè)，序列本身是平穩(wěn)的，可以直接建立回歸模型．

表2　logPMI,logGDP和logCPI的單位根檢驗結(jié)果

2.3沖擊傳導(dǎo)效應(yīng)分析的VAR模型

VAR模型可以有效地處理多個相關(guān)經(jīng)濟指標(biāo)的分析和預(yù)測．對VAR模型來說，系統(tǒng)每個內(nèi)生變量不僅影響其本身的未來值，還會傳導(dǎo)給系統(tǒng)內(nèi)的其他內(nèi)生變量，分析隨機擾動對變量系統(tǒng)的動態(tài)沖擊[11]．設(shè)VAR(p)模型為：

yt=β1yt-1+β2yt-2+…+βpyt-p+εt,

(1)

其中p為滯后階數(shù)，yt為k維內(nèi)生變量列向量，εt為k維擾動列向量．

為了研究PMI指數(shù)對實體經(jīng)濟和通貨膨脹的傳導(dǎo)關(guān)系，筆者通過AIC和SC準(zhǔn)則判斷，建立SVAR(2)對logPMI記為x,logGDP記為y和logCPI記為z間的關(guān)系，結(jié)果如下：

(2)

就GDP指數(shù)方程來看，PMI指數(shù)滯后一期值對GDP指數(shù)有很大的正向影響，滯后二期值對GDP指數(shù)有負向影響，總體來看短期內(nèi)PMI指數(shù)的提高會促進經(jīng)濟增長；GDP指數(shù)滯后一期值對當(dāng)期值正向影響較大，表明中國經(jīng)濟增長具有較強的持續(xù)性；CPI指數(shù)對PMI指數(shù)的綜合影響極弱，可能是因為中國內(nèi)需不足，很多商品供大于求，物價水平的調(diào)整對產(chǎn)出水平產(chǎn)生影響非常?。?/p>

就CPI指數(shù)方程來看，PMI指數(shù)的滯后值對物價指數(shù)有負影響，即產(chǎn)品供給的增加會使當(dāng)期物價水平下降；GDP指數(shù)滯后值對物價水平的綜合影響較弱；CPI指數(shù)的滯后值對物價水平有較大的正向作用，因此物價水平有較強的持續(xù)增長性．

由于VAR模型未對相關(guān)變量作任何先驗約束，因此不能直接用其參數(shù)矩陣分析變量間的關(guān)系，而是分析誤差項變化或某種沖擊對模型系統(tǒng)的動態(tài)影響．Granger因果檢驗，脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解是對VAR模型進行結(jié)構(gòu)分析的三種方法．

Granger因果關(guān)系檢驗的實質(zhì)是檢驗將一個變量的滯后值引入其他變量方程中后，能否提高方程對變量的解釋程度．如果變量x的滯后值可以提高變量y預(yù)測效果，則稱“y是由xGranger引起的”．對以上VAR(2)模型做Granger因果檢驗，進一步分析相關(guān)經(jīng)濟變量的引導(dǎo)關(guān)系，可以發(fā)現(xiàn)在1%顯著性水平下，三個方程的Granger因果檢驗結(jié)果是顯著成立的．logGDP和logPMI,logCPI和logPMI之間互為Granger因果關(guān)系，而logGDP和logCPI無Granger因果關(guān)系，這也與以上VAR(2)模型分析結(jié)果一致．

2.4脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解

脈沖響應(yīng)函數(shù)考查當(dāng)系統(tǒng)受到?jīng)_擊時，擾動項對系統(tǒng)內(nèi)變量的影響的大小及其持久性，而方差分解是通過分析每個結(jié)構(gòu)沖擊對內(nèi)生變量變化的貢獻率，進一步評價不同機構(gòu)沖擊的重要性．yt的脈沖響應(yīng)函數(shù)VMA()為：

yt=(Ik+Θ1L+Θ2L2+…)εt.

( 3 )

VAR(p)模型的系數(shù)矩陣和VMA()模型的系數(shù)矩陣互逆：

(Ik-b1L-…-bpLp)(Ik+Q1L+Q2L2+…)=Ik.

( 4 )

yt的第i個變量yit可以寫成：

( 5 )

為了得到變量對于獨立沖擊的響應(yīng)，本文采用Choleskey方法對以上VAR(2)模型的殘差向量進行正交分解，得到以下脈沖響應(yīng)函數(shù)圖和方差分解圖[12]．

2.4.1PMI對GDP和CPI的響應(yīng)和方差分析

從圖3可以看出，PMI指數(shù)對總產(chǎn)出GDP指數(shù)的沖擊在第三期達到正向最大值，對物價水平CPI指數(shù)的沖擊在第三期達到負向最大，在第4期后波動減小并逐步趨于穩(wěn)定．logPMI對logGDP的一個標(biāo)準(zhǔn)差新息的沖擊，反應(yīng)長期為正，說明經(jīng)濟增長在較長的一段時期內(nèi)會促進PMI指數(shù)的上升．從圖4可以看出，logPMI的波動在初期主要來自自身的不確定性，隨后逐漸減少，logGDP和logCPI對logPMI的波動貢獻逐步增大，在第三期后達到平穩(wěn)狀態(tài)．穩(wěn)定后logGDP和logPMI的貢獻率都在40%左右，logCPI的貢獻率較小，基本穩(wěn)定在19%的水平．

圖3PMI指數(shù)的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖

圖4PMI指數(shù)的方差分解圖

2.4.2GDP對PMI和CPI的響應(yīng)和方差分析

從圖5可以看出，對于logPMI的一個標(biāo)準(zhǔn)差新息的沖擊，logGDP的反應(yīng)在前三期為正向，后逐漸降低，說明PMI指數(shù)短期內(nèi)對經(jīng)濟增長具有促進作用．而對logCPI的一個標(biāo)準(zhǔn)差新息的沖擊，logGDP的反應(yīng)長期為負向，說明物價指數(shù)與經(jīng)濟增長負相關(guān)．從圖6可以看出，來自logGDP自身波動的影響逐漸減小，第四期后趨近于穩(wěn)定值50%左右，logPMI對logGDP波動的貢獻較低，在第四期后穩(wěn)定在8%的水平，logCPI對logGDP波動的貢獻率隨著期數(shù)的增加逐漸遞增，在第五期后基本穩(wěn)定于42.2%．

圖5GDP指數(shù)的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖

圖6GDP指數(shù)的方差分解圖

2.4.3CPI對PMI和GDP的響應(yīng)和方差分析

圖7CPI指數(shù)的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖

圖8CPI指數(shù)的方差分解圖

從圖7可以看出，物價指數(shù)對于外界沖擊的反應(yīng)時間相對較長，第22期后沖擊產(chǎn)生的波動消除．對于logPMI的一個標(biāo)準(zhǔn)差新息的沖擊，logCPI的反應(yīng)在前六期為正向，并在第三期后逐漸降低趨于穩(wěn)定，說明PMI指數(shù)的變化在較長一段時間內(nèi)會引起物價水平的同向變化．對于logGDP的一個標(biāo)準(zhǔn)差新息的沖擊，logCPI的反應(yīng)先為負向，第二期后開始上升并在第四期后達到正向，說明總產(chǎn)出的增加在一年后會拉動物價水平的上升．從圖8可以看出，穩(wěn)定后logCPI自身的方差貢獻率最大，達到62.15%，logPMI對logGDP的貢獻率較小，分別為16.75%和21.09%左右．

3結(jié)論

本文以PMI指數(shù)、GDP指數(shù)和CPI指數(shù)為研究樣本，通過建立向量自回歸模型，從因果關(guān)系和沖擊傳導(dǎo)兩方面分析了PMI指數(shù)對經(jīng)濟增長和物價水平的傳導(dǎo)關(guān)系．結(jié)果表明，PMI指數(shù)先行于總產(chǎn)出指標(biāo)和物價水平指標(biāo)，并且三者長期保持著均衡關(guān)系．從VAR模型和Granger因果檢驗結(jié)果來看，短期內(nèi)PMI指數(shù)與GDP指數(shù)和CPI指數(shù)間存在Granger因果關(guān)系，從脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解結(jié)果來看，PMI指數(shù)與GDP指數(shù)高度相關(guān)，且領(lǐng)先GDP指數(shù)1～2個季度，PMI指數(shù)在短期內(nèi)對GDP指數(shù)產(chǎn)生正向沖擊，這種影響在2季度后達到最大值．PMI指數(shù)與CPI指數(shù)相關(guān)度相對較弱，且領(lǐng)先CPI指數(shù)2～3個季度，PMI指數(shù)短期內(nèi)會對CPI指數(shù)產(chǎn)生負向沖擊，這種影響在3季度后達到最大值．此外，VAR模型還表明PMI指數(shù)、GDP指數(shù)、CPI指數(shù)受其本身滯后值的影響明顯，各類經(jīng)濟指標(biāo)具有長期趨于穩(wěn)定的特性．政府部門可以利用PMI指數(shù)的先導(dǎo)作用，及時預(yù)知總產(chǎn)出和通貨膨脹并執(zhí)行適當(dāng)?shù)暮暧^經(jīng)濟政策，縮短貨幣政策的時滯，并有效引導(dǎo)市場預(yù)期．

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The empirical study on PMI，GDP and CPI shock transmission

LIANG Yanyan, LUO Lin, GU Cuiling

(Mathematics and Statistical Institute, Zhoukou Normal University, Zhoukou 466001,China)

Abstract:Select the purchase management index (MPI), gross domestic product index (GDP) and consumer price index (CPI) respectively as economic expectation, economic entity and price indicators to analyze the economic fluctuations in China. Using VAR model of the impulse response function, we aim to find out the internal relationship among them for long-term and short-term. The findings showed that: the conduction effect exists among PMI, GDP and CPI, while there is a time lag; conduction effect between MPI and GDP is obvious，but not obvious between MPI and CPI; all index are more sensitive to their own response; long-term fluctuate tend to be stable.

Key words:PMI index; VAR model; impulse response; shock transmission

收稿日期：2015-03-20;修回日期：2015-09-24

基金項目：周口師范學(xué)院青年科研基金項目(No.zknuc0219)

作者簡介：梁艷艷(1986-)，女，河南周口人，講師，碩士，主要研究方向：經(jīng)濟統(tǒng)計.

中圖分類號：F830

文獻標(biāo)志碼：A

文章編號：1671-9476(2016)02-0051-05

DOI：10.13450/j.cnki.jzknu.2016.02.011