宏观经济的分析方法范文
时间：2023-10-13 09:12:12
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篇1
地球上的水资源，尽管数量巨大，但能直接被人们生产和生活利用的却十分少。目前，全球80多个国家约有15亿人口面临淡水不足的问题，其中26个国家的3亿人口完全生活在缺水状态。联合国数据表明，预计到2025年，全世界将有30亿人口缺水，涉及的国家和地区达40多个。21世纪水资源正在变成一种宝贵的稀缺资源，水资源问题已经不仅仅是资源问题，更是成为了关系到国民经济、社会可持续发展和社会长治久安的重大战略问题。假如人们能够做到节水保水保护环境，那么水资源的长期情况又会是怎样？本文将通过数学模型来找到答案。
一、模型参数说明
二、模型假设
（一）全球水资源总量没有大的改变；
（二）所有人为的干预水资源措施都起到了最大效果，即水资源污染、盐碱化、荒漠化等环境问题都已解决；已大量投入的水利设施建设完美地解决了水资源时空分布不均匀问题；全球公民节水意识强烈，节约水资源已经成为了人类的自觉行为；科学技术也得到显著提高，各类节水产品、再生水科技发展迅速。也就是说：此时经过技术处理后，地球能提供多少淡水资源，人类就有多少水供给。
（三）由于水资源的需求可以分为三部分：工业、农业和生活用水。由于工业、农业用水最终生产出的产品会被人们消费，因而可以用消费需水量表示工业与农业需水量。因此，最终将人均总需水量转化成两部分：人均消费需水量和人均生活需水量。
（四）人均消费需水量（类比于收入-支出模型中的消费函数）又可以看成是由两部分构成：第一部分是自发消费需水量，第二部分是引致消费需水量cAD 。因而，人均消费需水量函数可以写成：。从长期来看，没有人均总需水量，也就没有人均消费需水量，即： 0，那么，在长期发展模型中，人均消费需水量的公式即为：。
三、水资源长期预测模型
在模型假设下，类比宏观经济学收入-支出模型与索洛经济增长模型，我们可以得到：
（一）人均总供水量仅由技术决定。随着技术的提高，再生水资源的增加，人均供水量也在增加，但由于地球总水资源有限，人均供水量增加速度逐渐降低，最终人均供水量趋于一个定值。反应在AS-g曲线中（如图所示），即曲线斜率大于零，同时斜率随着g的增大而变小，最终曲线趋于水平。
（二）人均总需水量也仅由技术决定，随着技术的提高，节水产品越来越多，人均总需水量不断减少，但即使技术提高，人的生命也不可能完全离开水，人均总需水量的降低速度逐渐减慢，最终人均总需水量也趋于一个定值。反映在AD-g曲线中（如图所示），即曲线斜率小于零，同时斜率随着g的增大而变小，最终曲线趋于水平。
（三）由公式推导：，，所以。可以得出人均生活需水量DS-g曲线（如图所示），人均生活需水量表示了人类能够生存所需要的人均水资源数量。
（四）将AD-g曲线、DS-g曲线与AS-g曲线画在同一个坐标系中： DS与AS在技术水平为时相交，AD与AS在技术水平为时相交。
（五） 点的含义为：将技术水平提高到时，人均供水量与人均生活需水量持平，此时全球不会出现因为缺水而生病死亡的现象，水资源不影响种族繁衍，但此时水资源不能满足人均消费需水量，因而，此时水资源限制社会经济发展。
（六）将技术水平提高到时，人均供水量与人均总需水量持平，此时，人均生活需水量与人均消费需水量都得到了满足，种族繁衍与社会经济发展都不会受水资源的限制，全球人类将彻底不再受缺水的影响。
四、模型预测结果分析
（一）当时，人类的生存问题受水资源威胁，水资源数量不能满足全部人口的生存需要，此时，会有部分人口因为缺水而生病死亡。
（二）当时，人的生存问题不受水资源威胁，但工业、农业的发展受水资源短缺问题制约，此时的水资源短缺问题会影响社会经济的发展。
篇2
引言
股票市场是生产力发展的必然结果，一国经济的发展决定着股市的发展，股市的兴衰也直接反映这个国家经济发展的好坏与快慢。一般来说，宏观经济运行良好，股市绝不可能长期低迷；宏观经济不佳，股市也绝不可能持续上涨。反过来，一个有效的股票市场可以成为国民经济的“晴雨表”，股指会反映国民经济发展情况，并在预期指引下提前做出反应。此外，上市公司是宏观经济的微观主体，其经营状况和国家的宏观经济密不可分。我国股票市场刚刚起步，存在许多问题，因此探寻股市与经济的内在联系，科学有效的进行资源配置显得意义重大。
1. 理论思考
宏观经济环境对股市的影响是系统性、长期性和全局性的。它通过这样一种途径作用于股市。宏观经济情况影响产业发展前景，产业的景气程度又影响上市公司的盈利状况，通常情况下，公司经营业绩又作用于投资回报率，进而影响股价的波动，并最终导致股指的涨跌。因此，可以说宏观经济是证券市场最为基本的决定因素，而最能反映经济增长的因素就是国内生产总值，因为它不但体现了一国的国力与财富，也反映了一个国家的经济表现。
此外，上市公司是宏观经济的微观主体，其经营状况和国家的宏观经济密不可分。根据Chen and Ross 1989年提出的理论：股票价格指数与经济增长率、通货膨胀率、利率和投资预期收益率等因素有关。就中国目前的现状来看，GDP能较好的体现经济对股市的作用，上证综合指标的变动率则可以探索股市对经济的影响。为将重点集中于中国股市及宏观经济的关系，本文只选取GDP增长率和上证综合指标两个变量，运用协整分析的方法，构造VAR模型后，再进行脉冲响应分析来探讨中国股市与宏观经济的相互关系。
2. 实证检验
2.1 协整检验
本文选用2000年第一季度至2011年第四季度的GDP及上证综指（记为INDEX）的季度数据，共48组观察值，对中国经济与股市之间的关系进行实证分析。数据皆来自国家统计局及新浪财经数据库。
将两组时间序列进行季节性调整，并取对数后，分别记为LINDEX和LGDPSA。两组序列均为一阶单整序列，说明LINDEX与LGDPSA之间存在协整关系。本文使用Janhansen（1995）协整检验方法。
通过Janhansen检验结果可以得知，变量之间在5%的显著性水平下有且仅有一个协整关系，即二者有着某种长期均衡。具体长期均衡方程如式（1）所示。
2.2 Granger因果关系检验
为了解上证综指和GDP之间的领先一滞后关系，用Granger因果关系检验法来确认二者的具体因果关系，结果见表2。
表2表明上证综合指数不是GDP增长率的Granger原因，我国股市的发展没有发挥出对经济的促进作用。而GDP增长率则是股票收益增长率的Granger原因，说明经济增长推动我国股市的发展。但是在过去的十几年中，经济保持高速增长，股市却未能同步发展。这说明我国股票市场不够成熟，且投资者具有“非理性”投资行为。
2.3 脉冲响应分析
为进一步分析上证综指和GDP增长率之间的相互关系，采用脉冲响应分析随即扰动项的一个标准差对上证综合指数和GDP增长率的影响作用。
从图1可以看出，LINDEX对来自自身的冲击，有强烈的正向反应，达到10%以上，而对LGDPSA的反应较小，且较为平稳。 LINDEX对于自身信息的响应在前二期迅速增大，然后迅速减小；同时，LINDEX对于LGDPSA的一个标准冲击的响应在前三期表现为缓慢减小，后又缓慢趋于0。LINDEX对来自自身的冲击要大于来自LGDPSA的冲击，这表明股票市场的运行趋势受到自身因素影响要大于宏观因素的影响，股市发展不能反映经济的运行趋势。同时，股票市场波动也没有影响宏观经济的运行。
从图2可以看出，LGDPSA对其自身的一个标准差信息立即有一个正向响应，这种相应较弱，并且较为稳定，基本保持在1.6%左右；LGDPSA对于LINDEX的一个标准差信息反应较小，在前三期快速上升，然后逐渐减小。当LGDPSA受到冲击后，短期LINDEX到影响，但这一冲击在长期内作用甚微，这表明经济的持续增长并不能推动股市持续发展。
本文的研究表明，我国股票市场与宏观经济之间的相互影响关系较弱。经济增长的确对股票市场发展具有一定的促进作用，但股票市场发展对经济增长的作用并不显著。
3. 结构与政策建议
本文运用定性分析与定量分析相结合的方法，通过建立计量模型，对我国股市和宏观经济的相关性进行了分析，发现我国宏观经济和股市存在长期均衡关系。股指可在一定程度上反映我国经济发展的总体状况及大致趋势，但由于GDP与股指联系较弱，所以它们仍不能充分反应我国经济发展的实力和水平。这意味着我国股市的发展还不够成熟，股市受投机行为、政策导向、及上市公司业绩非持续性增长等因素干扰较大。
结合以上分析，为实现股市和经济的良好互动，本文提出以下建议。一是加快股市的制度建设，完善信息披露制度。二是完善股票市场，规范股市的发展。三是完善资本市场，促进股市的发展。
参考文献：
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篇3
宏观经济学研究的是一个国家整体经济的运作情况，宏观经济学的鼻祖凯恩斯认为宏观经济不是微观经济的简单加总，研究宏观经济要从宏观经济总量出发研究，这也就产生立一系列宏观经济的概念和指标。宏观经济的概念和指标比较抽象，多数学生感觉看不见、摸不着，容易造成误解和困惑。
（二）教学内容体系难懂
宏观经济理论是一门有争议的理论经济学，流派颇多，每一个流派都有自己的一套理论。我国流行的本科教材多以西方萨米尔森等凯恩斯主义经济学者主编的经济学教材为依据。为了体现宏观经济学教学的完整性，我国教材在凯恩斯主义经济学理论体系基础上，吸收西方其他宏观经济流派的理论内容，希望能够把西方其他宏观经济流派的理论融到凯恩斯主义经济学理论体系中，形成一套能够全面反映西方宏观经济学理论的教科书。但是这也增加了老师教学和学生学习的难度。宏观经济学体系庞杂，争论颇多，虽然在本科生教学中教师主要讲解凯恩斯主义的宏观经济学理论体系，但是为了让学生全面了解宏观经济学，还是会涉及到众多经济学派，由于学派之间的学术排斥和对立，造成学生的疑惑与费解。
（三）学生学习主动性较差
学生学习宏观经济学主动性较差，主要因为：（1）认为宏观经济学研究的是国家宏观经济问题，与自己以后的工作和学习相关性不强，学好宏观经济学对就业和生活关系不大，学习积极性不高。（2）在学习宏观经济学的过程中，由于没有深入理解宏观经济理论，认为该学科对以后其他专业课的学习基础作用不大，认为应付考试过关即可，故没有下一番苦工奠定一个良好经济学理论基础的决心，学习过程草草了事。（3）由于宏观经济学理论概念抽象、体系庞杂、争论颇多，学生对宏观经济理论理解混乱，更无法运用宏观经济理论来分析现实经济问题，导致学生学习兴趣不浓。（4）本科生宏观经济学一般在大学一、二年级开设，很多学生思维方法和学习习惯还停留在中学时代的上，不会自我学习。学习方法单一，仅限于课堂上听教师讲解。因为上述原因学生在学习过程中表现为学习不努力，课前不预习，上课不思考，课后不复习和进一步阅读相关书籍，被动地接收老师传授的知识。
二、教学改革的方向和对策
1.教学的目的是让学生较好的掌握知识，学习的兴趣和积极性对学生更好地掌握知识起到决定性作用。
所以，教师在教授宏观经济学时，第一堂课应该把学好宏观经济学的理论意义和现实作用介绍给同学，以提高学生们学习的兴趣和积极性。首先，宏观经济学是对一个国家宏观经济的理论分析，它提供了人们了解、研究和分析宏观经济的基础工具，学好宏观经济学为以后学习财政理论、货币理论、国际贸易理论和国际金融等理论打下良好的基础。如果学生们宏观经济学基础没有打好，以后在学习涉及宏观经济的许多理论时会出现对这些理论认识不清、理解不了、难以进行更深入地学习和研究的情况。所以一定要让学生们认识到宏观经济的理论基础地位和作用。其次，宏观经济学研究的是宏观经济问题，仿佛对一般个人的经济生活现实指导意义不大，学生们意识不到学习宏观经济理论对他们显示经济生活的指导作用，所以学习积极性不高；同时宏观经济理论较为抽象，学生们对宏观经济理论理解不到位，更谈不上应用宏观经济理论分析现实经济，所以学习兴趣不浓。要想提高学生的兴趣和积极性教师应该把宏观经济理论的应用简要介绍给学生。告诉学生们现实生活中每一个人都生活在一个宏观经济范围内，一个国家宏观经济和现实生活中每一个人息息相关，宏观经济是繁荣期还是衰退期将大大影响着学生就业情况，一个国家经济增长速度将影响每一个家庭的收入增长速度，物价水平高低影响着每一个居民的生活等等。如果学生们能够运用自己学习到的宏观经济理论分析现实经济，对学生们的毕业后的就业、买房、结婚和理财等一系列经济生活问题有重大的指导意义。通过介绍宏观经济学的理论意义和现实作用价值让学生们了解宏观经济学，提高学生们学习宏观经济学的兴趣和积极性。
2.宏观经济的概念和指标比较抽象，教师在开始讲授宏观经济学时应该把为什么宏观经济理论要应用这些抽象的概念和抽象概念表达的具体经济现实介绍给学生。
要介绍给学生宏观经济学研究的是一个国家整体经济的运作情况，宏观经济学的鼻祖凯恩斯认为宏观经济不是微观经济的简单加总，研究宏观经济要从宏观经济总量出发研究，但是宏观经济总量是无法直接在现实经济中观察到的，这就要求定义一些宏观经济总量的概念和指标，并通过宏观经济统计来求得这些指标，用以反映宏观经济总量。宏观经济学第一章国民收入核算讲授的正是宏观经济理论中与产出水平有关的宏观概念和指标，但本人在教学过程中认为这一章仅仅讲授与产出水平有关的国民收入核算概念和指标是不够的。本章的目的是为学生在接下来的理论学习中提供一个宏观经济概念基础，应该把宏观经济中的其他概念和指标也放到这一章讲授。教材如此安排是因为秉承了国外凯恩斯主义学者编写教材的习惯，因为凯恩斯和早期凯恩斯主义学者在研究宏观经济时只讨论产出问题，不讨论物价等问题。他们的简单国民收入决定理论和产品市场与货币市场的一般均衡理论只研究一个国家产出和国民收入如何决定，故没有讨论物价等问题，给出国民收入核算理论概念即可，没必要给出与物价水平等宏观总量有关的概念。但是，我们现在讲授的宏观经济学包括讨论物价水平和失业等问题，应该在讲授宏观理论之前，把这些概念都介绍该学生，并且这样也有利于介绍清楚这些概念之间的联系。具体做法如下：首先介绍给学生微观经济学主要讨论的是价格和产量问题，宏观经济学同样也讨论产量和价格问题。但是微观经济学讨论的是某一具体产品的价格和产量，价格和产量在市场中可以直接观察到，但宏观经济讨论的是总产量，它在现实经济中无法直接观测到，一个国家的总产量反映的是该国一定时生产产品的总和，但是由于产品各不相同不能简单地在数量上加总，例如不能一个鸡蛋加一斤猪肉，这样就要求创造一个概念来反应一个国家的总产量，经济学家们认为一个国家产出的产品虽然在数量上无法加总，但是可以在价值上加总，于是提出了国内生产总值等国民收入核算概念。在宏观经济理论中价格也是一个问题，微观经济学中价格反映的是某一个产品的价格，可以在经济中直接观测到，但宏观经济讨论价格是所有产品的价格，这就要求创造一系列反应价格水平的概念和指标，于是有了消费者物价指数CPI和生产者物价指数PPI和GDP折算指数等概念和指标。与失业有关的概念也应该在这一章介绍，并且应该介绍失业和国内生产总值是相联系的，因为一个国家在资本和技术短期内一定的情况下，国内生产总值主要有就业来决定，失业率高则国内生产总值小，失业率低则国内生产总值大。如果处于充分就业水平，则该国国内生产总值也就处于潜在国内生产总值水平，同时一个国家国内生产总值处于潜在国内生产总值水平，该国也就处于充分就业水平。那么研究国民收入的决定也就等于研究失业问题，即如果该国经济决定的国民收入小于潜在国内生产总值水平，该国必然存在失业问题，解决国民收入向潜在国内生产总值水平收敛的经济政策也同样解决失业。
3.宏观经济教学内容体系繁杂，学生学习起来晦涩难懂，其原因在于宏观经济学教材中涉及的内容不是出自一个理论体系。
宏观经理学流派颇多，各自有各自的理论体系。本人认为教师在讲授宏观经济学理论内容时应该按照个宏观经济流派的各个体系来分开讲解。
篇4
中图分类号:F293.3文献标志码:A文章编号:1673-291X(2009)29-0086-03
一、引言
2008年,随着雷曼兄弟破产、“两房”被政府接管等一系列事件的发生,美国次贷危机进一步深化成金融风暴波及全球,宏观经济出现剧烈波动。在此国际背景下,国内经济亦不容乐观,现在金融危机也已经开始逐渐渗透到实体经济领域,直接导致了外贸出口下滑,外贸顺差减少,与国内房地产周期演变重叠,从而影响工业和投资下降的结果,造成经济迅速下行趋势,2008年第三季度GDP增幅回落至9%。为了稳定经济,我国政府决定采取扩大内需为主和稳定外需相结合的方式,采取更强有力的措施扩大国内需求特别是扩大消费需求,以拉动经济增长。长期以来,投资、消费、出口是拉动我国经济增长的“三驾马车”,在国内消费不振、外贸出口急剧下降的形势下,政府出台了旨在扩大内需的四万亿刺激计划,其中32%与房地产行业直接相关,包括廉租房、保障性住房等措施。
从2008年10月下旬开始,政府连续出台救市政策,这不仅为购房者提供了更多的利好,最为重要的是从一定程度上改变了购房者的市场预期,这对于促进楼市的回暖具有积极作用。2008年11月份,土地成交量出现回暖迹象,比2007年同期分别增加了8.3%和159%,比上月成交土地面积也增加了37.8%。同时,伴随着商品房住宅量的成交量、成交面积的增加,经济适用房、限价性住房等保障性住房成交套数增加了46.2%,成交面积增加了49.3%。目前,市场上房地产开发土地供给依然充足,房地产开发投资增长在稳步回升;房地产供给将出现结构性差异,商业地产出现过剩,保障性住房供给力度不断加大;房地产价格持续调整;房地产市场体系将逐步完善。
由此可见,宏观经济的波动对房地产价格有着重要影响,而房地产投资作为固定资产投资的重要组成部分,房地产价格的变化势必对宏观经济的运行产生重要影响。虽然从理论上,对房地产价格和宏观经济波动关系进行分析的文献很多,但从实证角度具体检验房地产价格和宏观经济波动关系的文献还不是很成熟。本文将从国内外两个方面对研究房地产价格与宏观经济波动的文献进行综述,以期进一步探讨影响房地产和宏观经济波动的实际因素,同时对相关文献所采用的模型进行归纳、整理,期望能对进一步的研究提供有益的视角。
二、房地产价格与宏观经济关系的实证研究
房地产价格是指房地产市场上供需双方所形成的价格。从各国房地产价格的波动情况来看,房地产价格一般具有阶段性、城市差异性与协同性、泡沫性三个特点。就阶段性而言,房地产价格的阶段性或周期性与宏观经济波动是密切相关的,有时宏观经济波动表现为房地产价格波动,同时又会引起宏观经济波动。根据经济周期理论,房地产价格与宏观经济基本变量存在互动关系,主要表现为宏观经济的一个或多个经济变量会引起房地产价格的变动,同时房地产行业的变化也会引起宏观经济的波动,在变化过程中两者形成相互加强的互动机制。从各国相关文献资料来看,影响房地产价格的宏观经济基本变量主要包括收入、消费、利率、就业率、通货膨胀率、建筑成本、房地产供给等基本变量。
房地产价格与宏观经济的关系包括两个方面,一是宏观经济变化对房地产价格波动的影响,宏观经济变化对房地产价格的影响主要是通过对房地产供给和需求的影响来实现的;二是房地产价格波动对宏观经济的影响,在这方面,已有的研究表明,学者们主要是从房地产价格是否影响总消费和总投资两个角度进行分析的。
(一)国外的相关研究
房地产业在国外许多国家已是成熟的产业,有关房地产业的地位作用已有了明确的认识。从国外的文献来看,大部分的经济学者对于房地产价格与宏观经济关系的实证研究,主要侧重于从均衡理论的角度出发,在传统的回归分析模型的基础上,更多地运用独立线性系统、数量经济模型、技术经济评估模型等来进行数据分析。
首先,宏观经济运行的基本面会影响投资需求,进而通过利率影响房地产的供给,而经济增长会影响居民收入进而影响对房地产的需求,根据均衡理论,市场竞争机制最终会通过房地产价格出清市场。Clapp和Giaccotto(1994)利用简单回归分析,认为宏观经济的变化对于房地产价格有着很好的预测能力,不符合有效市场的假说。而Quigley(1999)采用供求平衡确定价格的模型,对美国1986―1994年41个都市区域的年度数据进行研究,认为对住宅价格的解释能力在12%～30%之间,各变量的显著水平超过了99%,说明美国经济基本面可以解释美国房地产价格的变化。同时,Iacoviello(2002)通过建立SVAR模型研究来6个欧洲国家(法国、德国、意大利、西班牙、瑞典和英国)过去25年的影响房地产价格波动的宏观经济因素,研究发现在利率上调之后,各国的房地产价格会出现不同程度的下跌。Miki Seko(2003)通过利用SVAR模型分析出日本各地区的住宅价格和经济基本面有着比较强的相关性,可以预测房地产市场的发展。同时,房地产价格的变化是影响宏观经济运行的重要因素。Chirinko,DeHaant和Sterken(2004)运用SVAR模型对13个国家进行研究,研究了13个发达国家的情况,发现对一国而言,房屋比股票对消费、产出等实际经济有更大的作用,房价上涨1%之后,消费上涨0.75%,房价上涨1.5%之后,GDP上涨0.4%。
其次,对房地产的需求而言,受经济增长影响的居民收入是主要影响因素,而根据不同经济理论对收入度量是此类文献关注的主要内容,如永久收入假说。Geoffrey Meen(2002)通过对英国、美国住宅价格的时间序列分析发现,无论是暂时性收入还是持久性收入,对房价的弹性都很大,尤其是在美国对于供给弹性欠佳的市场上,长期收入的弹性更高。而GcofKenny(1999)利用协整技术,利用VECM模型,来对爱尔兰住宅市场供给和需求两方面建模,他的研究表明,持久收入增加会引起房地产价格的上涨,并对住宅的需求有一定比例的增加。同时,Abrahma和Hendershott(1996)利用了一个考虑滞后过程在内的住宅价格变化模型,该模型提示了住宅价格上涨与住宅建设成本、就业率和收入直接相关,住宅价格上涨幅度和利率上升成负相关。
最后,对房地产的供给方面而言,宏观经济的变动通过对利率的影响进一步影响实际的房地产投资。在这一方面,Giulindori(2005)通过建立一系列VAR模型,研究发现利率上调之后,9个欧洲国家(比利时、芬兰、法国、爱尔兰、意大利、荷兰、西班牙、瑞典和英国)的房地产价格会出现不同程度的下降。同时,Case和Robert(2003)验证了房地产价格与投资回报存在正的自相关。房地产价格和回报的高度自相关会产生正反馈交易行为, 并推动房地产价格向预期的方向发展,在上升过程中可能会形成价格泡沫。
基于上面的分析,我们可以发现国外文献主要基于均衡理论、收入假说等经济理论构建模型,如SVAR模型。采用的数据主要采用横截面数据和时间序列数据,从而具体的计量模型主要集中在传统的OLS回归、SVAR模型、协整分析等。
(二)国内的相关研究
我国房地产市场相对国外来说,虽然起步比较晚,但伴随着我国经济的迅速发展,房地产行业也呈现出良好的发展态势。房价问题不仅关系到城市的发展和金融的安全,更关系到普通老百姓的生活成本。房价问题的重要性和房地产价格的敏感性吸引了国内大量学者和公众的广泛关注。从国内的文献来看,国内学者对于房地产价格与宏观经济关系,大都从理论上来进行分析,进行实证研究的文章比较少,并主要集中在以下几个方面。
首先,鉴于宏观经济基本面对房地产价格的重要影响,采用合适的数据、模型对二者关系的研究一直以来都是大家关注的重点。沈悦,刘洪玉(2004)利用1995―2002年我国14城市的中房住宅价格指数与宏观经济基本面相关变量的平行数据,运用混合样本回归以及添加城市、年度哑变量等分析方法,对住宅价格与经济基本面的关系进行实证研究。研究结果表明,经济基本面对住宅价格水平的解释模型存在着显著的城市影响特征。姜彩楼、徐康宁、李永浮(2007)运用2003年3月至2006年8月的月度数据,通过协整方法、Granger检验研究了上海市房地产价格变动的影响因素。结果表明,宏观经济发展水平和房地产投资力度是影响上海市房地产价格变动的重要因素。而人均可支配收入、空置面积等反映市场供需关系的指标对房地产价格的影响较小。张益丰(2008)利用协整检验与Granger因果检验等方法对我国房地产销售价格和经济发展、居民人均收入以及上地拍卖价格等变量加以实证分析,指出单纯依靠降低土地价格来遏制房价上涨政策是不可行的;提出加大农村投入、缩小城乡收入差距、减少地域之间的经济差距等一系列能够平抑房屋价格快速上涨的政策建议。
其次,在我国,由于房地产开发的资金来源主要是银行贷款,从而银行利率的变动对房地产投资有重大影响,因而会影响到房地产供给及其价格变化。例如,梁云芳、高铁梅、贺书平(2006)利用协整分析和HP滤波,计算了房地产均衡价格水平,以及房地产价格偏离均衡价格的波动状态,得出结论:我国房地产市场价格的偏离只是受部分地区的影响。通过利率来调控房地产市场,成效不大,但信贷规模的变化对房地产投资有较大的影响。而崔光灿(2009)运用面板数据模型对我国1995―2006 年31个省市的数据进行分析后发现,房地产价格明显受利率和通货膨胀率的影响,而且房地产供给、收入等基础性宏观经济变量在中长期也决定房地产价格。房地产价格明显影响到宏观经济稳定,房地产价格上升会增加社会总投资和总消费,房地产投资通过“财富效应”对消费的影响始终明显,对社会总投资的影响也非常显著。
最后,随着我国房价的连续上涨,住房支出成为居民支出的主要组成部分,居民的生活压力上升,居民消费支出受到重大影响,进而影响到扩大内需的实现,是影响房地产需求的主要因素。姚玲珍、刘旦(2006)在生命周期假说的基础上,构造了一个城镇居民资产与城镇居民人均消费关系的模型,并利用1978―2006年的数据,分阶段实证研究了中国城镇居民住宅资产对城镇居民人均消费的影响。宋勃(2007)在考虑通货膨胀的条件下,利用我国1998―2006年的房地产价格和居民消费的季度数据建立误差修正模型(ECM),使用Granger因果检验方法对我国的房地产价格和居民消费的关系进行实证检验,得出结论,短期而言,两者存在Granger因果关系;长期来说,房屋价格上涨是居民消费增加的Granger原因。
由于我国宏观经济政策在房地产市场上的重要作用,使得对宏观经济政策的研究成为影响房地产价格的重要因素,例如,房地产信贷政策将会直接影响房地产贷款利率,而宏观财政政策则会影响居民收入,进而影响对房地产的需求。周京奎(2005)利用中国4个直辖市房地产价格数据和宏观经济数据,运用单整与协整检验方法及误差修正模型,对住宅价格与货币政策之间的互动关系进行实证研究。研究结果表明住宅价格上涨与宽松的货币政策有紧密的联系。
可以看到,国内文献于国内文献相比,除横截面数据、时间序列数据之外,还采用了面板数据,从而可以使用更多的信息,相关的计量方法主要包括:协整方法、Granger检验、误差修正模型(ECM)、面板数据模型,同时对宏观经济政策的分析也是国内文献重点关注的问题。
三、总结
国外在房地产价格和宏观经济波动关系的研究上要早于国内,并且重视在经济理论的基础上构建结构计量模型进行定量分析,这为国内的相关研究提供了很好的借鉴。近年来,随着国内房地产市场的迅速发展,对房地产价格和宏观经济关系的研究逐渐增多,并且大量采用了相关计量模型进行定量分析。但是,对于以下几个方面的研究仍显不足:
篇5
中图分类号：F202 文献标识码：A
文章编号：1004-4914（2017）01-061-02
一、经济景气分析方法的应用现状
近年来经济景气分析方法在宏观经济的监测、预测方面发挥了重要作用：如国家统计局、国家信息中心等有影响力的机构都开展了对国家层面的宏观经济的监测、预测，并取得了较好效果。除了对宏观经济整体面的监测和预测，经济景气分析方法在宏观经济的重要领域、产业层面和区域层面也得到了较好的应用，如：国家信息中心对物价、投资、进出口等宏观经济的重要领域进行了监测、预测；经济日报联合国家统计局开展了对煤炭、家电、机械等国内主要行业运行情况的监测、预测并定期中经产业景气指数；内蒙古、湖南等省份的地方机构也分别开展了对本区域宏观经济运行情况的监测、预测并取得了良好效果。本文在借鉴有关机构经验的基础上，采用“中国宏观经济景气监测预警系统”这一软件，对山西物价的周期波动进行实证分析，从而为山西制定物价的有关政策提供支持。
二、经济指标的处理和数据库的建立
经济景气分析方法首先需要建立数据库，将有关的经济指标以适当形式保存在数据库中。由于我国经济一般呈现出绝对水平上升而增长率存在波动的情况，国内研究机构普遍采用增长率循环来研究宏观经济的周期波动。本文也采用增长率循环，将有关经济指标的增长率序列作为研究山西物价周期波动的依据。本文的经济数据主要来自山西省统计局对外的《山西月度统计》，其中大多数指标直接采用《山西月度统计》中的月度同比增长率；固定资产投资类指标采用累计同比增长率；固定资产投资类指标、房地产开发类指标、消费品零售额类指标、工业增加值类和工业产量类指标由于一月份的数值缺少，故采用直线内插法等数据处理方法将上述指标的一月份的数值补齐，以保持经济时间序列的连续性，便于软件处理。考虑到数据的可得性，本文数据库中的经济指标是2006年1月至2016年8月的连续十年多的月度经济时间序列。
三、季节调整、选取基准指标和建立先行、一致、滞后指标组
由于数据库中的经济指标是月度数据，受到节假日、天气情况等季节因素的影响，为了消除这种影响，需要对上述经济指标进行季节调整。目前比较成熟的季节调整方法是美国商务部开发的X-11季节调整法。本文采用X-11季节调整法对数据库中的经济指标进行季节调整，去掉原有经济时间序列Y中的季节要素S和不规则要素I，保留趋势循环要素TC（本文中的季节调整采用乘法模型Y=T*C*S*I，其中Y为经济时间序列、T为趋势要素、C为循环要素、S为季节要素、I为不规则要素）{1}。
物价的基准指标是一个重要的能够敏感反映当前物价变动状态的经济指标。在由居民消费价格总指数、商品零售价格总指数、工业生产者出厂价格指数、工业生产者购进价格指数、农业生产资料价格指数等指标构成的反映不同方面价格的体系中，本文选取居民消费价格总指数（CPI）作为山西物价的基准指标。因为居民消费价格总指数（CPI）是最终端的价格，其他不同方面价格的变化最终将在居民消费价格总指数（CPI）中有所体现；同时，居民消费价格总指数（CPI）也是当前各种政策的重要参考指标。
先行指标和一致指标的选取应该采用统计检验和经济意义分析相结合的方法。以居民消费价格总指数（CPI）为基准指标，采用时差相关系数检验，从山西的宏观经济月度指标中筛选出物价的先行指标和一致指标。其中，先行指标组中的各个指标的时差相关系数均在0.70左右或者以上；一致指标组中的各个指标的时差相关系数均在0.80以上，表明先行指标和一致指标的选取较好（见表1，其中的指标均为经过季节调整并去掉不规则要素后的增长率指标）。再结合K-L信息量、峰谷对应法、评分系统等多种方法进一步检验，可以初步确定表1中先行指标和一致指标选取的合理性。
从经济意义来看，工业是山西经济的主要产业，工I经济的变化反映了宏观经济的变化。钢材产量、粗钢产量、原铝产量作为工业领域的主要指标因此是宏观经济的一致指标，而物价一般是宏观经济的滞后指标。因此，钢材产量、粗钢产量、原铝产量在经济意义上领先于物价，是物价的先行指标。商品零售价格总指数、工业生产者出厂价格指数（PPI）、工业生产者购进价格指数分别反映了商品零售领域和工业生产领域相关的价格变化，与反映最终端消费的居民消费价格总指数（CPI）一起构成了全面的价格体系，因此上述四种价格指数是物价的一致指标。
四、构建物价的合成指数和扩散指数
景气指数方法认为：宏观经济的周期波动是各个方面相互波及、相互渗透、共同影响的过程，单一经济指标难以全面反映这一过程；需要全面选取相关的经济指标并通过指数化的方法来对宏观经济进行监测预测{3}。本文根据表1中筛选出的物价的先行指标和一致指标，分别采用合成指数和扩散指数的指数构成方法来构建反映山西物价运行现状的一致指数和预测物价未来走势的先行指数。
图1是合成指数法构建的山西物价的先行合成指数和一致合成指数。从图中可看出：如果以谷到谷为一个周期，先行合成指数经历了2个周期，一致合成指数经历了3个周期。先行合成指数于2011年10月达到峰以来长期处于波动下行态势，2015年7月达到谷底后逐步回升，进入新一轮上升期。一致合成指数于2013年10月达到峰后波动下行，长期呈现逐步趋缓态势，并于2015年10月跌至谷底，此后缓步回升。
先行合成指数2009年2月、2010年11月、2015年7月的谷分别对应着一致合成指数2009年8月、2012年10月、2015年10月的谷，先行合成指数的谷分别超前于对应的一致合成指数的谷6个月、23个月、3个月，平均超前11个月；先行合成指数2007年1月、2010年2月、2011年10月的峰分别对应着一致合成指数2008年6月、2011年8月、2013年10月的峰，先行合成指数的峰分别超前于对应的一致合成指数的峰17个月、18个月、24个月，平均超前19个月。
根据先行合成指数谷和峰的超前期可以预测一致合成指数未来的谷和峰。根据合成指数的指数构成方法，合成指数不仅可以反映物价周期波动的谷和峰，而且其大小也可以反映物价变动幅度的大小。{4}因此，根据图1所示的山西物价的先行合成指数和一致合成指数的先后关系并结合影响物价的各种因素初步判断，2016年8月之后山西物价仍然将处于上升期，物价涨幅仍将保持低位运行态势。
图2是扩散指数法{5}构建的山西物价的先行扩散指数和一致扩散指数。表3是图2中的扩散指数的转折点。根据扩散指数的峰和谷的判断规则，扩散指数由上向下穿越50时，穿越50线的前一个月为景气波动的峰；由下向上穿越50时，穿越50线的前一个月为景气波动的谷。可看出：如果以谷到谷为一个周期，先行扩散指数经历了4个周期，一致扩散指数经历了4个周期。山西物价的先行扩散指数于2013年6月达到峰，此后进入下行周期；2015年7月跌至谷底，此后进入新一轮上升周期。物价的一致扩散指数于2014年7月达到峰，此后进入下行周期；2015年10月跌至谷底，此后进入上行周期。
先行扩散指数2006年4月、2009年2月、2011年2月、2013年1月、2015年7月的谷分别对应着一致扩散指数2006年7月、2009年7月、2012年11月、2014年4月、2015年10月的谷，先行扩散指数的谷分别超前于对应的一致扩散指数的谷3个月、5个月、21个月，15个月、3个月，平均超前9个月；先行扩散指数2007年2月、2010年3月、2011年11月、2013年6月的峰分别对应着一致扩散指数2008年7月、2011年8月、2013年11月、2014年7月的峰，先行扩散指数的峰分别超前于对应的一致扩散指数的峰17个月、17个月、24个月、13个月，平均超前17个月。
需要指出的是，与合成指数的大小可以反映物价变动幅度的大小不同，扩散指数的大小并不反映物价变动幅度的大小，如图2中的一致扩散指数从2016年起逐步下降，但这并不表明物价走势趋弱。由于2016年起的一致扩散指数仍然大于50，所以2016年以来的物价走势仍然处于上升期。
根据先行扩散指数谷和峰的超前期可以预测一致扩散指数未来的谷和峰。根据图2所示的山西物价的先行扩散指数和一致扩散指数的先后关系并结合影响物价的各种因素初步判断，2016年8月之后山西物价仍然将处于上升期。
注释：
{1}季节调整的理论可参考董文泉，高铁梅，姜诗章，陈磊.经济周期波动的分析与预测方法.吉林大学出版社，1998年，第三章第3.6节X-11季节调整方法
{2}延迟数中，“―”表示先行，“0”表示一致，“+”表示滞后
{3}景气指数方法的理论可参考董文泉，高铁梅，姜诗章，陈磊.经济周期波动的分析与预测方法.吉林大学出版社，1998年，第五章景气指数方法
{4}扩散指数峰和谷的确定方法可参考董文泉，高铁梅，姜诗章，陈磊.经济周期波动的分析与预测方法.吉林大学出版社，1998年，第174页
{5}合成指数和扩散指数的区别可参考董文泉，高铁梅，姜诗章，陈磊.经济周期波动的分析与预测方法.吉林大学出版社，1998年，第174页和第182页
参考文献：
[1] 董文泉，高铁梅，姜诗章，磊.经济周期波动的分析与预测方法.吉林大学出版社，1998年。
篇6
消费者信心（Consumer Confidence，CCI）是指消费者根据国家或地区的经济发展形势，对就业、收入、物价、利率等问题进行综合判断后得出的一种看法和预期。消费者信心指数是反映消费者信心强弱的指标，是综合反映并量化消费者对当前经济形势评价和对经济前景、收入水平、收入预期以及消费心理状态的主观感受。宏观经济景气指数中的一致指数包括了生产、就业、收入分配、需求等经济活动各方面的情况，可以综合反映总体经济的变动情况。
通常认为，消费者信心将会影响其消费欲望，而消费欲望则会通过作用于消费需求进而影响到整体经济的发展。居民消费需求的增强，会直接刺激相关生产者的投资生产，扩大就业机会，增加居民可支配收入，从而宏观经济景气指数会随之上升，进而会反作用于消费者信心。如此就形成一种良性循环。但是这之间的传导关系是否成立，消费者信心的增强是否能转化为实体的消费来拉升宏观经济景气指数，促进经济的持续走好，宏观经济景气指数的走高能否有效刺激消费者信心指数的上升，本文将通过对数据处理并建立SVAR模型进行两者之间的关系分析，之后建立脉冲响应函数并运用方差分解的方法确定彼此受到冲击后另一指标发生变化的具体情况。
数据处理
本文选取1999年1月至2003年12月的数据进行分析。对于居民消费信心指数，从1999年1月开始到2003年3月左右，呈现规则的上升趋势，但是在2003年3月到2003年12月出现了一次明显不规则的振动，究其原因，2003年爆发了“SARS”危机，导致消费者信心出现了不规则的跃动。反观宏观经济景气指数走势，在该段时间未呈现出明显的不规则的振动，而纵观整个图形走势，宏观经济景气指数具有比较明显的季节变动和周期循环变动等影响。鉴于以上问题，分别利用ARMA模型对消费者信心指数进行相应调整，剔除“SARS”造成的不规则点；而利用CensusX12季节调整法对宏观经济景气指数进行调整，消除其中的不规则要素。
首先，选取1999年1月到2003年3月的居民消费信心指数数据，并取对数，进行单位根检验，检验结果的t值对应的p值为0.0018，远小于5%的检验水平，所以该数列为平稳数列，可以建立ARMA模型来预测2003年4月到2003年12月的消费者信心指数。通过观察数列的自相关系数与偏相关系数，可以看出，消费者信心指数序列的自相关系数是拖尾的，偏相关系数是1阶截尾，所以建立一阶滞后并利用EVIEWS进行回归，接着采用LM统计量对残差序列进行检验（p=2），F统计量对应的p值为0.0022，T×R2统计量对应的p值为0.0029。结果显示，回归方程的残差序列存在明显的序列相关性，残差序列的自相关系数呈震荡式递减，偏相关系数在4阶以后，均接近于0，因此，残差序列存在四阶序列相关。用AR（4）来修正上述回归模型，得到的回归估计结果为：
此时LM检验结果的F统计量对应的p值为0.6177，T×R2统计量对应的p值为0.5622，不能拒绝原假设，经过AR（4）修正后的回归方程的残差序列不存在序列相关性，因此，可以用该修正后的方程对2003年3月到2003年12月之间的消费者信心指数进行预测。将预测的值代入到原来的序列当中，生成新的消费者信心指数序列。
由于消费者信心指数是对消费的主观反映，不存在明显的季节性变化，所以，只对宏观经济景气指数利用CensusX12季节调整法进行调整，得到调整后的序列。
消费者信心指数与宏观经济景气之间关系分析
（一）单位根与协整检验
利用ADF单位根检验对调整后的两组序列进行检验，两则皆为一阶单整过程；为进一步探究两者之间长期关系，对两组序列进行协整检验。首先建立两者之间的回归方程，然后保存残差，对残差进行单位根检验，检验结果显示两者不存在协整关系，说明在消费者信心指数与宏观经济景气指数之间，长期中并无联系。
（二）SVAR模型的建立
1.滞后阶数的选择。在这里选择SC信息准则所确定的滞后阶数，通过eviews软件的分析，当滞后2阶时，SC信息准则值最小，所以滞后2阶建立VAR对象。
2.模型的建立。在上述分析的基础上建立如下SVAR模型：
其中
为保证模型的可识别性，必须对C0施加相关限制条件。接着进行Granger因果检验，结果显示，在滞后2阶的情况下，当期的宏观经济景气指数是消费者信心指数的Granger原因，反之不成立。当滞后长度为3、4时，结果相同。可以认为，宏观经济的运行状况是造成消费者信心波动的Granger原因，反之则不成立。所以回到所需要建立的SVAR模型当中，假设当期的宏观经济景气指数会对消费者信心指数产生影响，而消费者信心指数则不能影响到当期的宏观经济景气指数，所以添加限制条件为c21=0，估计相关参数，得到，将该矩阵代入所建立的VAR对象中，得到最后SVAR模型的估计结果为：
估计所得模型的AR特征多项式有四个根，分别为0.97，0.88，0.61和0.01，都为实数，且都小于1，所以所建立的模型满足稳定性条件。而滞后排除检验中，滞后阶数分别为1和2时，检验结果显示所有滞后项都是联合显著的，从而估计的方程有效。
从模型结果可以看出，宏观经济的良好运行给消费者带来的信心水平有限，而消费者信心给宏观经济带来的作用微乎其微。值得注意的是，在方程（1）中，当宏观经济景气指数对数值滞后两期时，系数为负，并且绝对值大于当期和滞后一期的值。结合方程（2）滞后两期时候的系数来看，它们同时为负，这说明当经济过热时候，政府采取的一些紧缩等政策，给消费者信心造成的损失要大于经济运行良好时候给消费者信心带来的鼓励。同时也说明，若经济处于相对萧条状态时，采取一系列恢复性政策将给消费者带来长远的信心支持。
（三）脉冲分析与方差分解
1.脉冲分析。通过格兰杰因果检验可知，宏观经济的运行态势是造成消费者信心变化的原因，而反之则不成立，所以主要考察宏观经济的波动对消费者信心的冲击。在上面所建立的VAR对象基础上，利用结构分解法方法建立脉冲响应函数，得到如图1所示结果。 由图1可以看出，消费者信心对扰动立即做出反应，并且逐渐增大，到第三期和第四期的时候达到最大，之后逐渐下降并趋近于0。图1显示出了宏观经济对消费者信心的影响，当利好刺激经济走好时，消费者的信心并不会突然走强，而是一个缓慢走强过程，这可能是由于担心经济是否能够持续走强。从开始反应到信心达到最高点，即消费达到最大化水平时候，这个时间大约为三到四个月，之后消费者会对该正向冲击的反应趋于平淡，再加上随着经济过热，政府会采取一系列的防治通胀等措施，所以消费者的总体消费欲望会随之下降。
2.方差分解。消费者消费信心以及水平的变化，除了受经济环境的影响，还会受到自身诸如消费习惯等约束，这些约束独立于宏观经济之外，也许是长期以来所处的文化所造成的，比如消费者在经济不景气与景气的时候可能选择购买不同品牌的同一种商品，消费者信心的变化将使得他在这之间做选择，有多少是由于经济环境变化所引起的，而多少是由消费习惯等主观因素引起的，即消费者信心本身所引起的。通过对消费者信心指数变化的方差分解可以衡量这种差异。继续通过上述建立的SVAR模型，利用结构分解法对消费者信心指数进行方差分解，得到如图2所示结果。其中shock1指消费信心指数， shock2指宏观经济景气指数。图2显示，随着预测期的推移，消费者信心指数预测方差中由其自身，即一些消费的习惯等独立于经济变量以外的主观因素所引起的部分的百分比缓慢下降，而由其自身之外的宏观经济运行态势所引起的部分的百分比则缓慢增加，并且在第五期左右保持稳定。
结论
历史的数据以及分析表明，短期内，消费者信心与宏观经济之间存在着单向的关系，消费者信心的增强并不能很好地带动经济转为景气，这也间接说明我国的消费者信心并不能实质性的转化为实体的消费，并且在衡量经济状况当中，消费所占的比重不大。综合这两方面因素，消费者信心的提高并不能较大程度地提高宏观经济景气水平。在结构调整当中，还存在较大的改进空间。一方面，要建立更为广泛和稳健的社会保障体系，让居民无后顾之忧地进行消费；另一方面，也可通过税收等政策鼓励消费行为，引导居民形成更为开放的消费观。反过来，在宏观经济对消费者信心的影响当中，前者扮演了重要的角色。宏观经济的正向或负向冲击都会造成相同方向的消费者信心的变化，尤其值得注意的是受到负向冲击时，其绝对水平大于正向冲击时的值，这说明在经济受不好冲击的时候，居民的消费行为会更加谨慎，此时政府采取相应的应对措施，并不能够相同程度地恢复损失的消费者信心，这也从另一方面佐证了在中国，只注重宏观经济的高速发展并不能很好地解决居民消费不足的问题，宏观经济的高速发展对提高居民消费信心有限，从而拉升消费在经济发展当中的比重能力有限。
参考文献：
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篇7
国内理论界曾经讨论过中观经济学，如何界定中观经济学和宏观经济学的范畴是一个本文不打算探讨的问题。然而宏观经济学的研究范畴过于宏观，对于中观问题的研究不够，可能是我们无法有效地利用宏观经济学方法论解决实际宏观经济问题的一个主要原因。当我们站在很高的高度，研究GDP增长率，通货膨胀率和失业率时，我们需要搞清楚这些传统的宏观经济指标在中国的形成和传导机制，而现有的理论框架和研究成果似乎没有给我们提供这样的工具和帮助。
如果局限于传统的宏观经济学方法论，就很难让我们把视角转移到具有中国特色的宏观经济现象的构架过程中去。其实，即使是西方经济学，也是在某种经济构架之上进行讨论的，也就是开放和成熟的市场经济环境，所有假设都源于此。而中国的情况却很不同，忽略这样的本质区别，不讲宏观经济学理论适用的条件，就套用其研究范式甚至结论，是无益于事的。尽管关于是否存在中国经济学还有很多争议，无庸讳言，中国经济的特殊性提示我们，在研究宏观经济现象时，不可不顾其是建立在与中国目前不尽相同的社会制度基础上这样一个前提。至于转型过程中的中国的经济形态与西方成熟的市场经济的不同，以及现有的研究方法的适用性，还需要大量的深入的研究。
中国宏观经济的特点是以投资驱动为主，工业主导型，而且投资中政府的投资所占比重较大，政府主导投资和行政干预的作用显著。这和西方市场经济国家有非常明显的区别，以美国为例，其宏观经济体现为消费驱动，服务业主导，投资基本由私人进行。另外，中国的制度演进的步伐较快，而西方国家的制度体系基本定型了。相比之下，在投资，金融，法制，人力资源，技术，制度变迁等对宏观经济有重大影响的各方面，中国的情况都与西方差异很大，而且处于不断变化之中。西方在统一的制度框架下，经过长期的发展，形成了统一的市场环境，而在中国存在着南北、东西、城乡等地理区域上的巨大差异。这种经济环境有较大的动态性和发生畸变的不确定性。而我们在进行宏观经济分析时，往往存在着不比较模型的使用条件，较多采用静态的宏观经济分析模型的缺陷，局限性是很难避免的。方法论方面的尴尬，使我们既不能直接引用宏观经济数据，套用现成的静态模型，又不能只是依赖以前几次经济过热的经验，对目前的宏观经济做出客观的判断。所以，各家各派的观点也就无法统一，甚至无法建立共同的研究出发点。
篇8
一、引言
当今社会虽然各种新兴能源逐渐发展起来，但是原油还是最重要的能源之一，也是各国共同关注的重要战略物资。随着经济的快速增长，目前我国的原油消费量已经超过日本，成为世界上仅次于美国的第二大原油消费大国。原油的价格波动也越来越成为影响各国宏观经济不可忽视的因素。它作为一种不可再生能源对我国的经济发展起着越来越重要的作用。所以深入研究国际原油价格波动对我国宏观经济的影响有着重要意义。
以下将以图表的形式来说明国际原油价格在2000年至2015年之间的波动情况，由于数据过于庞大，因此采取分阶段分图的形式予以呈现，竖轴一率以美元作为单位。
从图3的国际油价走势我们可以看到近年以来，2014 年上半年油价高位运行后，从7月开始，国际油价开始大幅下跌，目前仍无企稳迹象，从图4可看出2015年下半年油价略有回升，但仍有下降趋势。
本文选取2000年-2015年中国月度宏观经济指标，通过计量经济学方法中的E-views模型进行实证分析，对原油价格波动对我国宏观经济的影响机制进行分析。
二、国内外主要研究成果
有关国际油价对宏观经济影响的研究是从第一次石油价格冲击开始的。国外普遍认为最早对此进行研究的是豪特林。豪特林（1931）认为如果不考虑不可再生资源的生产成本，资源价格的增长率和市场利率的增长率相同。二战的爆发是由于经济危机引发的，但是细究下来我们就可以发现二战的爆发多多少少都会与石油有关，例如：二战中著名苏德大战与日本偷袭珍珠港以及其他一些战役等等都可以看出这些战役同石油有关系。Shore（2005）依据供需平衡原理，使用原石油供求模型，建立了经济增长等一系列宏观经济变量对国际石油价格波动影响的供需模型。Rogoff通过对1996―2005年部分的数据研究表明，认为能源效率的提升，原油消耗量集中度的上升，促使了更加稳定的货币政策发行，使得更加紧密的金融市场、更加有弹性的劳动力市场削弱了原油价格对宏观经济的影响。
国内学者在此方面的研究主要有：刘健、蒋殿春（2010）通过对2003年1月至2009年2月期间38个子行业的月度数据，建立了有关结构自向量的回归模型，从回归模型上认为影响了我国的产品的价格指数是国际原油的价格所引起的。为了分析国际原油价格的变动对我国宏观经济中的长短期动态有所影响，李卓等（2011）建立VEC 模型并做出了相关的分析与大量的实验。而娄峰、薛敏则认为国际油价的变化会对我国的宏观经济、投资及消费等宏观经济变量产生重要影响。原油价格冲击会导致部分行业生产成本增加，通货膨胀加剧。
我国的许多经济学者在对于国际油价的高低对我国宏观经济方面的影响展开了一系列的研究，但是由于我国的经济学者在此类研究中过多的强调国际的石油价格对我国的经济有直接的冲击作用，但是至于为什么有直接的冲击作为或者说冲击的传导机制是什么都不是很清楚所以直接导致了结论的探析过于偏执而出现错误所以本文就石油价格对我国宏观经济的冲击和影响进行了重新研究和审视。
三、实证研究
1.模型设定
E-views 是Econometrics Views的缩写，由美国QMS公司研制的在Windows下专门从事数据分析、回归分析和预测的工具，同时也被广泛运用于计量经济学中社会经济关系与经济活动的规律。并且E-views的分析数据通常为时间序列数据，本文选取2000年至2015年中国月度宏观经济指标数据作为研究之用。
2.变量选择
工业生产总值：首先从消费角度看，原油价格波动会影响原油相关的产品生产成本变动，影响国内产出。从投资方面看，若原油价格的升高，行业利润下降，就直接导致了企业对于产品的产量控制，对于产品价格的提升，导致产品由于价格的问题产生了买不出去的情况，因此企业为了降低损失，从而减少对产品的生产，这样恶性循环。从进出口方面来看我们都清楚的知道无论进口、出口都不可能做到人力去拉运，需要用到飞机、轮船、大巴等等需要石油作为燃料的运输工具，石油的价格提升会导致运输工具价格的提升，会造成产品成本的提高。出口自然下降，最终导致产出下降。
居民消费价格指数、社会消费品零售总额：国际原油价格主要通过两种途径传导至CPI：具体就是对国外和国内这两方面所使用石油作燃料的有关产业的传导。国际原油价格的波动会因此导致国内消费品价格的波动，从而进一步的促进人们日常生活中所需品价格的提高，导致产品的成本上升，人们生活成本提升进而影响社会消费品零售总额。
货币供应量：包括正在流通的现金、银行中储存的现金、人们手里的现金等等。由于国际油价的波动对宏观经济产生了非常重大的影响，进而反馈在货币的供应量上，因此将流通中的货币、储存起的货币或者是与货币等价位的物品的供应量作为变量之一。
本文选取厂商的生产成本、人们在日常生活中的消费情况、以及货币的使用情况M2来分析国际石油价格波动对宏观经济产生的通货膨胀。
3.实证分析
使用将E-views选取的变量与同时段国际原油价格进行曲线走势对比时，笔者发现国际原油价格与国内生产总值、居民消费价格之间存在着一定的线性关系，通过将2000年至2015年季度数据的对比及线性回归，国内生产总值与国际原油价格存在着如下图图2所示的关系。其中系列1代指国际原油价格，系列2代指国内生产总值，系列3代指居民消费价格指数
4.线性回归检验
进一步运用E-views对所选取数据进行线性回归检验分析。初步运用软件E-views的‘View’功能进行检测，发现图5所示三条折线具有线性关系。为进一步验证线性，根据凯恩斯理论，列理论方程如下。
C=a+b（inc）
其中C代表国际原油价格，a代表国内生产总值，b代表居民消费价格，inc则指代a与b间的自相关性。
根据自相关性及频率数据预测得数值如下：
a=43.32， b=0.876
即C=43.32+0.876inc
根据凯恩斯方程，三者间自相关性为（0.32，1.25）在区间（0.35，3.87）的允许范围之内，因此，本文所选取的变量数值与研究的数值之间不存在自相关性。
四、结论分析
从图2的结果中我们可以清楚的知道，对于国际油价的变动影响着我国宏观经济的原理和内容与其他文献和经济学者所研究的基本上是相同的。具体的就是如果国际石油价格长时间的下跌会使我国物价水平的飞快的上升从而导致了人们的消费水平的下降，并直接导致了中央银行的紧缩性货币政策的实施。最终的结果显示由于国际石油价格的显示，直接对我国工业总产值产生了正向效应。我们由图3可以清楚的知道，由于我国的实际GDP的波动，直接导致了工业项目产生的负向效应，但是由于石油价格的慢慢回升，就直接对工业总产值起到了促进的作用。对人们日常生活中的消费水平也起到了促进作用，这表明了消费需求的增加直接加速致物价水平的明显上升。货币供应量的波动情况是先正后负，之后在向平稳的发展。而图4直接反应了，由于人们的日常消费水平，直接导致了对工业总产值、社会总消费水平以及货币供应量的负向效应。由此我们就可以清楚的理解到由于物价水平上升，直接导致了对社会总消费水平的负面影响，从而在一定的情况下阻碍了工业总产值的增加，为了避免这些情况的出现，导致了中央银行会出台紧缩的货币政策。从图5清楚的知道，由于货币供应量的不稳定，将直接对工业总产值带来不必要的负面影响，但是从长期来看，由于货币供应量的不稳定，会对工业总产值产生增加。由于我们一眼就可以看出它对社会的总消费水平的影响非常大，对居民消费价格有促进作用，但是随后会下降直至平稳。
自2015年开始，受国际经济形势持续萎靡的影响，我国的经济增速逐渐放缓，各类内需减少，制造行业的生产也逐步减缓，这直接导致了国内对原油需求的减少，而对原油需求的减少也进一步反应了国内宏观经济增速的放缓。应该可以这样说，国际原油价格波动是因需求而决定的，国际原油价格波动的趋势也进一步反应了我国宏观经济的走势，正如本文第二节对数据的分析，国际原油价格波动与中国宏观经济之间有着一定的线性相关。
由于当前石油价格不是非常的稳定，并且一直呈现出下滑的趋势，我国应该利用当前有利形势，进一步完善能源安全保障机制。同时考虑到石油价格波动频繁，很难实现准确的预测和控制。所以我国应尽量控制对货币政策的依赖，因此要不断的稳定并完善石油所带来的价格影响与风险防范，从而加强对能源结构的优化和管理，直接降低由于石油的影响导致我国出现一系列的经济问题，争取从本质上降低由于国际石油的价格的不稳定，直接导致了对我国宏观经济的影响。
参考文献：
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改革开放以来，我国经济社会获得了迅猛发展，在以市场经济体制为目标的改革中，我国宏观经济无论是从规模上还是从质量上都取得了明显进步。近些年来随着GDP的增长，我国物价也在连年上涨，通货膨胀问题逐渐成为了人们日益关注的话题。
2008年金融危机以来受多重因素的影响，我国物价连年上涨，我国宏观经济面临着空前的通胀压力，通货膨胀对宏观经济具有重要影响，合理的通胀能够促进经济社会的发展，但是过度的通货膨胀会严重影响到宏观经济的发展，新形势下加强对通货膨胀给宏观经济造成何种影响进行研究，有助于决策者做出科学的宏观经济政策，从而推动我国经济又好又快发展。
一、当下我国通货现状
在经济学中对宏观经济通货形势的判断主要是通过几个重要指标来确定的，这几个重要指标分别是：居民消费者价格指数（CPI）、工业品出厂价格指数（PPI）、企业商品价格指数（CGPI）以及货币量（M1，M2），接下来笔者就通过这几个指标来考察我国当下的通货现状。
从CPI角度来看，我国从2010—2011年，除了少数几个月之外，CPI都在上涨，截止2011年6月CPI已经上升到6.4%，近两年由于国家采取偏紧的货币政策以及对物价的高度重视，我国CPI有所下降。从PPI的角度来考虑，PPI是衡量生产领域价格变动的重要指标，同时这项指标还是判断我国宏观经济走势的重要指标，笔者经过考察发现2011年我国的PPI已经上升到了7.2%。从CGPI的角度来进行考察，笔者经过调查发现从2011年6月到2012年1月我国的PPI一直在高位运行，同时我国从2008年以来采取宽松的货币政策，受此影响我国的货币量在2011年3月份曾达到750000亿，在市场流动性不断增大的前提下，我国通货膨胀的压力也在不断增加。从以上几点分析，我们就可以看出近些年来我国面临的通货膨胀的压力是在不断上升的。
二、通货膨胀对宏观经济影响分析
在明确了我国经济的通货现状后，接下来笔者就来分析通货膨胀对宏观经济的影响。笔者认为通货膨胀对宏观经济的影响可以从资金积累、物价水平、经济滞胀、投资消费、劳动生产率以及收入分配结构等角度来进行考察。
（一）通货膨胀对资金积累的影响
通货膨胀对资金积累具有重要影响。在通货膨胀的背景下，政府企业等主体为了弥补实际生活中居民的损失而往往对居民员工进行补贴，政府对居民进行物价补贴，企业利润分配向员工倾斜。现有资金的分配，会导致资金积累的减少，最终会影响到企业的投资能力。此外在通货膨胀的大背景下，恐慌情绪会在居民中蔓延开来，这种恐慌情绪的蔓延会导致银行产生挤兑，形成抢购风潮，从而最终对银行的正常营业造成影响，银行本身的储蓄存款也将有所降低。此外通货膨胀会使得货币当局收紧货币政策，央行会收缩流动性，市场上的流动资金将进一步减少。通货膨胀的不确定性会使得央行利率政策的调整也变得非常复杂，通货膨胀的持续发酵必然会对社会资金的积累和优化产生消极影响。
（二）通货膨胀会对物价水平造成影响
通货膨胀与物价水平有着密切的联系，物价上涨是通货膨胀的一般表现。我们在考察通货膨胀的时候必须要注意到物价水平与通货膨胀既有联系也有区别，物价上涨是由多种因素构成的，通货膨胀是其中最为典型的一个；同理通货膨胀的表现形式是多种多样的，物价上涨只是一种表现。物价上涨并不能全面反映通货膨胀，两者的区别我们必须要保持高度重视。一般意义上，通货膨胀程度越高，物价上涨的速度就会越快，但是我们也要看到由于价格改革等因素造成的物价上涨却是不易被人们所发现的，我们在解决物价上涨这个问题的时候必须要充分考虑到价格改革等多种因素对物价的影响。
（三）经济滞胀现象
在治理通货膨胀的过程中由于所采取的政策不科学、不完善，最终会产生滞胀。所谓滞胀主要指的是国家的通货膨胀率非常高，同时经济发展速度却很低。20世纪70年代，西方发达国家就曾因为石油危机而陷入到滞胀中，滞胀会对宏观经济造成严重影响，滞胀的出现在很大程度上是由于通货膨胀引起的，我们在治理通货膨胀的时候必须要采取科学的、具有针对性的宏观经济政策，否则就很有可能产生滞胀危机。
预防滞胀很重要，精确判断经济滞胀现象也很重要。我们在判断宏观经济是否滞胀的时候必须要采用比较静态分析法来对一段时期的经济运行状况进行整体考量，而不是随便采用某一时点的经济运行状况就认定出现了滞胀。我们在判断经济滞胀的时候必须要从整个宏观经济的角度进行考虑，要注重长期性和复杂性。
（四）通货膨胀给投资消费带来不确定性
在市场经济中价格是调节生产消费的指挥棒，货币价格是实现资源优化配置的具体表现。真实的市场价格反映着市场资源的真实情况，而被扭曲的市场价格就不可能真正反映市场资源的状况，在通货膨胀的背景下，市场价格会受到扭曲，这种扭曲的价格会误导市场主体，从而造成浪费。在市场中各个主体之间的信息是不对称的，这种信息不对称在通货膨胀的大背景下会诱发新一轮的投资冲动，从而使得现有资源得不到有效利用。
（五）通货膨胀会降低劳动生产率
在通货膨胀时期，企业生产者赚取利润的唯一办法就是涨价，可是自身产品的快速涨价又最终会给企业带来损失。通货膨胀时代，企业员工的实际利益将有可能受损，此时企业不合理的利润分配政策就会挫伤员工的积极性，从而降低劳动生产率。
（六）通货膨胀会使得收入分配结构更加不平等
在通货膨胀的背景下我国原来不平等的收入分配结构将变得更加不平等。通货膨胀对于低收入家庭的影响尤为巨大。低收入家庭的唯一收入是工资等现金形式的收入，这些资金收入在高通胀率的背景下，将会迅速缩水，从而对低收入家庭造成实际损失。相反那些高收入家庭所拥有的收入不仅包括现金，还有土地，资本等其他财产性收入，这些收入在高通胀的背景下不仅不会降低，还会由于土地，产品等不断上涨，高收入家庭的收入在通货膨胀时代的收入将会明显增加。
三、加强对通货膨胀的治理，优化宏观经济
从货币政策角度而言，笔者认为要加强通货膨胀的治理必须要做到以下三点：一是要激活现有信贷货币存量，提高货币利用率；二是金融机构要努力进行去杠杆化，降低市场风险；三是要不断改进和完善人民币汇率制度。当前我国货币信贷机制还不完善，信贷投放结构与宏观经济的发展并不协调，货币空转现象非常严重，最近爆出的银行业钱荒，就是一个典型的例子。我们在今后的发展中必须要不断调整信贷投放结构，信贷投放要向实体经济倾斜，要加强对中小企业的资金信贷力度，要不断提高货币利用率。金融机构要去杠杆化，在通货膨胀的大背景下，银行等金融机构通过杠杆获得了很多利润，同时也为自身的金融风险埋下了隐患，在发展过程中金融机构必须要去杠杆化，只有这样才能降低风险，实现长远发展；完善人民币汇率制度。当前我国的通货膨胀在很大程度上是由于人民币汇率制度的不健全造成的，人民币的不断升值给我国外贸企业带来巨大压力，人民币的不断升值会严重影响到我国国际竞争力，从而对我国宏观经济造成影响，人民升值不是跃进式的，我们必须要不断完善人民币汇率制度。
从财政政策而言，笔者认为主要是要做好两点：一是要不断改革税收机制；二是要加强对民生领域的公共投入。当前我国的税收机制还存在不合理的地方，其中尤以个人所得税明显，我国的个人所得税是按照分类税收的原则来进行征收的，这种方法不科学，那些收入来源多、收入高的人所交的税款将变少，我们必须要改变这种机制，政府要不断加强民生领域的公共投入，提高群众的消费能力。
在物价连年上涨的今天，人们对通货膨胀的重视程度越来越高。通货膨胀对我国宏观经济会造成严重影响，加强对通货膨胀给宏观经济以何种影响的研究，对于实现通货膨胀的科学治理具有重要意义，本文从六个方面详细分析了通货膨胀对宏观经济的影响，笔者认为，在治理通货膨胀中必须要不断调整和优化财政政策和货币政策。
参考文献
[1]张连城.宏观宏观经济运行与通货膨胀预期[J].经济与管理研究，2010（01）.
篇10
一、 引言
经济波动一直是宏观经济研究的重要问题。纵观世界经济发展情况，从1929年美国泡沫经济引发的全球经济大萧条到2008年美国次贷危机引发的全球经济危机，再到2010年欧元区成员国爆发的主权债务危机，不难发现几乎每一次的经济危机都是与债务相关的。中国自改革开放以来，经济经历了长期的高速增长，与此同时，债务规模飞速扩大。我国总债务率从1997年的80.6%一路升至2013年的170.8%，总债务率年均上升7.4个百分点，债务累积速度不可谓不快。特别是，1997年亚洲金融危机和2008年次贷危机爆发后，我国总债务率都有一个较大幅度的抬升。近些年来，由于受到美国次贷危机的影响，总产出又表现出下行的迹象，2008年实质GDP同比增长率从第一季度的10.6%下降到第四季度的6.8%。基于这种现象，那么我国总债务的快速增长对我国宏观经济波动具有什么样的影响？影响程度有多大？影响机制又是怎样？宏观经济水平对总债务又有怎样的影响？中国政府面对这样的情况又该采取什么样的政策？
本文其他部分的结构安排如下：第二部分是文献综述；第三部分是结论及政策建议。
二、 文献综述
国内外学者对债务水平与宏观经济波动关系问题已做了较多的经验研究。通过对已有的文献进行梳理，发现国内外学者对于债务水平与宏观经济波动的研究是从三个方面开展的：
（一）家庭债务与宏观经济波动的研究
Cynamon and Fazzari （2008）认为不断积累的家庭债务，为宏观经济的增长提供了一个实质性的刺激。之外，Mian and Sufi （2009）对美国县巿级的截面数据进行分析，认为家庭债务是解释宏观波动性的重要原因。Yun K. Kim（2011）构建了一个VAR模型考察了美国的债务增长率和GDP、GDP净值之间的关系，认为在短期内，总收入和债务之间存在着双向并且积极反馈的关系，但是在长期中，家庭债务和总产出之间存在着消极的关系。Rajashri Chakrabarti（2011）考虑到模型本身固有的缺陷，采用描述性统计方法对美国2007年间家庭债务与储蓄数据进行分析，结果表明在经济环境恶劣的情况下，家庭部门就会减少消费增加储蓄，消费者对整个信贷供应都持以悲观态度，以致于经济停滞不前。Stephen G Cecchetti（2011）不局限于对美国债务与经济的研究，视角转向全球。基于18个OECD国家1980-2010年间的家庭债务、非金融企业债务以及政府债务的数据，采用索洛新古典增长模型分析了三种债务与GDP之间的关系，他认为债务与GDP之间存在着一个阀值，只要超过这个阀值，债务就会成为经济增长的累赘。Finn E. Kydland（2012）构建了动态随机一般均衡模型探讨英国、美国等发达国家的住房在经济周期中的动力影响，研究发现：住房投资促进宏观经济的发展，非住宅投资阻碍经济的发展。郭新华（2012）发现家庭债务和宏观经济波动存在长期均衡关系，家庭债务增长1 个单位，GDP 相应增长0.03个单位，在短期内家庭债务增加促进经济增长。
（二）企业债务与宏观经济波动的研究
一些学者采用DSGE模型的方法进行研究。Bernake（1999）and Carlstrom（1997）假设企业都是风险中性者，构建了一个包含企业违约均衡的DSGE模型研究企业债务与经济总波动的关系。Iacoviello（2005）and Gerali（2010）在Bernake的基础上构建了包含金融摩擦的DSGE模型来考察它们之间的关系，他们认为金融摩擦同时影响家庭债务水平和企业债务水平，最终影响到宏观经济波动。另外一些学者采用相对常规的方法来进行研究。Ogawa（2003）提出，对于企业来说，高债务负担会阻碍企业的发展速度和投资增长，进而影响宏观经济的稳定增长。Hein（2006）在Lavoie（1995）的研究基础上，考虑了企业债务利息在neo-KaleckinAlan增长模型中的作用，研究了长期利率的变化对经济增长与宏观经济稳定的影响。Charles（2008）探讨了在neo-KaleckinAlan增长模型中，企业债务可能会造成金融不稳定。
（三）公共债务与宏观经济波动研究
Mickel（1991）考察了美国公共债务利息支付的影响效应，研究表明：公共债务规模扩大会导致更多的利息收入向高收入家庭转移。You and Dutt（1996）把经济增长、公共债务、收入分配等变量，纳入到其构建的后凯恩斯模型中，考察了公共债务对收入分配的影响，研究发现：公共债务的增加可能会提高工人的收入，且公共债务对收入分配差距的确切影响取决于政策实施时的外部环境。Ramos and Roca-Sagales（2007）采用VAR模型，考察了财政政策的收入再分配效应，研究结果表明：公共支出和直接税有助于缩小收入分配差距，而间接税会扩大收入分配不平等。Nisreen Salti（2011）利用面板数据，考察了公共债务的收入再分配效应，结果表明国内公共债务的增长与基尼系数的上升有着很大的关系。
对国外相关研究成果的回顾，发现学者关于债务水平与宏观经济波动研究方法和内容上都取得了突破，从简单的VAR模型到当下最主流的DSGE模型，从分离开单独研究到结合一起来研究。但是他们的侧重点都在各种债务类别与宏观经济波动的研究上，对于总债务水平与宏观经济波动的研究涉及较少。在对国内相关研究成果的梳理上，发现目前关于总债务水平与宏观经济波动的研究成果几近空白，可能性原因是我国债务发展时间较短，学者忽略了其对宏观经济的波动影响，又或者是有学者进行了尝试，但是由于数据获取以及模型方法方面都存在着困难，因而进展缓慢。
三、 政策建议
面对日益严峻的债务问题，政府应当采取以下措施：第一，从源头上厘清各种债务的风险类型，用政策来规范各种借贷行为；第二，制定债务风险防控标准，保证债务规模合理适当增长；第三，有选择、有差别的区分借贷类型，不能一概而论，让借贷行为程序化、规则化。（作者单位：湘潭大学商学院）
参考文献：
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篇11
国内理论界曾经讨论过中观经济学，如何界定中观经济学和宏观经济学的范畴是一个本文不打算探讨的问题。然而宏观经济学的研究范畴过于宏观，对于中观问题的研究不够，可能是我们无法有效地利用宏观经济学论解决实际宏观经济问题的一个主要原因。当我们站在很高的高度，研究GDP增长率，通货膨胀率和失业率时，我们需要搞清楚这些传统的宏观经济指标在中国的形成和传导机制，而现有的理论框架和研究成果似乎没有给我们提供这样的工具和帮助。
如果局限于传统的宏观经济学方法论，就很难让我们把视角转移到具有中国特色的宏观经济现象的构架过程中去。其实，即使是西方经济学，也是在某种经济构架之上进行讨论的，也就是开放和成熟的市场经济环境，所有假设都源于此。而中国的情况却很不同，忽略这样的本质区别，不讲宏观经济学理论适用的条件，就套用其研究范式甚至结论，是无益于事的。尽管关于是否存在中国经济学还有很多争议，无庸讳言，中国经济的特殊性提示我们，在研究宏观经济现象时，不可不顾其是建立在与中国目前不尽相同的社会制度基础上这样一个前提。至于转型过程中的中国的经济形态与西方成熟的市场经济的不同，以及现有的研究方法的适用性，还需要大量的深入的研究。
中国宏观经济的特点是以投资驱动为主，主导型，而且投资中政府的投资所占比重较大，政府主导投资和行政干预的作用显著。这和西方市场经济国家有非常明显的区别，以美国为例，其宏观经济体现为消费驱动，服务业主导，投资基本由私人进行。另外，中国的制度演进的步伐较快，而西方国家的制度体系基本定型了。相比之下，在投资，，法制，人力资源，技术，制度变迁等对宏观经济有重大的各方面，中国的情况都与西方差异很大，而且处于不断变化之中。西方在统一的制度框架下，经过长期的发展，形成了统一的市场环境，而在中国存在着南北、东西、城乡等地理区域上的巨大差异。这种经济环境有较大的动态性和发生畸变的不确定性。而我们在进行宏观经济时，往往存在着不比较模型的使用条件，较多采用静态的宏观经济分析模型的缺陷，局限性是很难避免的。方法论方面的尴尬，使我们既不能直接引用宏观经济数据，套用现成的静态模型，又不能只是依赖以前几次经济过热的经验，对目前的宏观经济做出客观的判断。所以，各家各派的观点也就无法统一，甚至无法建立共同的研究出发点。
篇12
1986年至2002年，扣除通货膨胀影响后，2002年全国住宅平均价格的实际值是1986年的2.2倍，同期我国实际GDP翻了两番，城镇居民人均实际可支配收入增长了1.8倍，由此可以得到一个感性认识,即从全国看，住宅价格与社会经济基本上协调发展。但从2004年开始，住宅价格一路飙升，宏观经济面对住宅价格的解释能力日趋降低。由于全球金融危机，中国房地产市场一片萧条，而09年由于全国经济的回暖和继续实施一系列的宏观经调控政策逐步回归，房地产市场重现春天。由此可见，宏观经济基本面的变化对房地产价格的影响比较大，而房地产市场的健康运行又对宏观经济的稳定发展起到重要的推动作用。因此，房地产市场与宏观经济的协调变得日趋重要，形势也越来越严峻。
一、理论基础
宏观经济基本面及其波动是房价波动的主要来源，而宏观经济基本面一般指国内的经济形式与经济状况。在全球化的进程当中，国家经济形式和对外经贸关系也进入宏观经济基本面的范畴。研究者在分析宏观经济基本面对房地产价格的解释和预测能力时，经常使用的经济基本面指标有：人均GDP、人口、固定资产投资额、居民消费价格指数、可支配收入等。
国内外研究房地产价格与经济基本面关系的相关文献归纳为供给需求和资产定价两个角度[1]。
Case和Shiller用美国四个大都市区域的季度数据为基础，采用时间序列截面回归分析方法，得出住房成本、人口、人均收入与房价的变化有非常强的正相关，但独户住宅市场并不是有效的[2]。MikiSeko选取年收入、人口住宅年开工量和消费价格指数等指标,运用自回归模型得出日本各地区的住宅价格和经济基本面有较强的相关关系，并可以预测[3]。
沈悦和刘洪玉对中国14个城市1995～2002年的住宅价格和包括居民消费价格指数、城市总人口、失业率、城镇居民家庭人均可支配收入在内的经济基本面进行研究认为: 14个城市的经济基本面当前信息和历史信息都可以部分解释住宅价格的波动,且存在显著的城市影响特征[4]。梁云芳和高铁梅运用Panel date模型讨论了造成中国房价区域波动差异的原因，认为实际利率对各区域的影响差异不大，人均GDP对中部地区房价影响比较大，房价的预期变量在东部地区对房价的短期波动有较大影响[5]。周海波选取人口数量、收入、贷款利率及季节虚变量5个指标进行回归分析，得出人口数量和物价指数是引起我国房地产价格波动的最主要因素[6]。
从以上的文献可以看出，国外以定量研究为主，而国内大多停留在定性分析阶段，且缺乏对小区域的定量分析。本文以长沙市为研究对象，采用逐步回归的方法研究住宅价格与宏观经济基本面的关系，分析影响长沙市房价上涨的主要经济因素，为政府协调房地产市场与宏观经济的良性运行提供依据。
二、数据来源、研究方法和数据处理
长沙市的中房住宅价格数据来源于搜房研究院（SouFun.com）逐步回归，其它数据来源于湖南省统计年鉴，样本区间为1996～2008。
表1 各指标标准化后的数据表
年份
城市总
人口
固定资产投资额
居民消费价格指数
人均GDP
人均可支配收入
住宅
价格
1996
-1.2986
-0.8257
1.9183
-1.024
-1.0452
-0.7885
1997
-1.1259
-0.8248
0.5374
-0.8925
-0.9892
-0.6564
1998
-0.9298
-0.8018
-0.3968
-0.7955
-0.9094
-1.0687
1999
-0.7101
-0.7915
-0.8029
-0.7163
-0.7739
-0.9485
2000
-0.6826
-0.737
-0.1937
-0.6168
-0.6306
-0.511
2001
-0.5296
-0.5764
-1.534
-0.5115
-0.4308
-0.3511
2002
-0.2001
-0.4492
-1.2091
-0.3654
-0.3676
-0.7158
2003
0.0471
-0.1825
-0.5186
-0.1563
-0.1132
-0.1065
2004
0.3845
0.1053
0.4155
0.1499
0.2221
0.2503
2005
0.7964
0.4946
-0.1125
0.4458
0.5442
0.6257
2006
1.1926
0.8389
-0.4374
0.8008
0.893
0.5847
2007
1.4437
1.5093
1.106
1.3077
1.5288
1.3909
2008
1.6124
2.2407
1.2278
