宏观经济论文4800字范文_宏观经济毕业论文指导

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  宏观经济论文4800字范文(一):我国宏观经济时间序列的结构突变与宏观经济运行态势分析论文

 

  摘要:文章基于双变量结构突变模型,利用Andrews检验统计量和Bai子样本过程以及Hansen异方差固定回归元自举法对我国主要宏观经济变量之间关系的稳定性进行了检验。研究发现,自20世纪90年代以来,在金融危机、体制改革等外部冲击和内部冲击的双重作用和影响下,我国主要宏观经济指标,例如消费、投资和政府支出等与国内生产总值之间的关系均发生了不同程度的结构突变,这意味着我国经济周期波动态势也出现了转变。

 

  关键词:结构突变;宏观经济运行;双变量结构突变模型

 

  一、引言

 

  识别和诊断出我国主要宏观经济变量之间关系的稳定性以及可能发生的结构突变对我国经济造成的影响,增强我国经济抵御外部冲击的能力,对保持我国经济的稳定快速发展具有重要意义。

 

  我们发现,我国学者多是针对某单个经济变量的时序路径的结构转变点进行检验,虽然得到了一系列重要结论,但对这些变量之间关系的稳定性以及可能发生的结构性转变没有进行深入研究。因此,本文将基于双变量结构突变模型,利用Andrews统计量和Bai子样本过程以及Hansen异方差固定回归元自举法对我国主要宏观经济变量之间关系的稳定性以及可能存在的结构突变点进行检验,并根据这些结构突变点发生的位置和阶段来判断和预测我国宏观经济运行趋势。

 

  二、宏观经济时间序列的结构突变检验

 

  首先,双变量回归模型可表示为如下形式:

 

  yt=?茁0+?茁1xt-1+?着t,t=1,…,T(1)

 

  其中,yt为t时刻的被解释变量,xt为t时刻的解释变量,?着t为随机扰动,满足?着t∈N(0,?滓2)。(1)式可以用列向量表示为:

 

  yt=x′t-1?茁+?着t(2)

 

  其中,xt-1=(1,zt-1)′,?茁=(?茁0,?茁1)′,zt为一个备选的解释变量。由于回归方程的截距项?茁0和斜率系数?茁1都对解释变量yt的条件期望(即E(yt|xt-1))有影响,所以假设在?茁0和?茁1中都有可能存在结构突变点是合理的。所以,假定(1)式在k时刻存在一个结构突变,那么双变量结构突变模型可以表示为:

 

  yt=x′t-1?茁0+?着t,t=1,…,k(3)

 

  yt=x′t-1(?茁0+?啄)+?着t,t=k+1,…,T(4)

 

  其中,?茁0=(?茁00,?茁01),?啄=(?啄0,?啄1)′,(3)式和(4)式用矩阵表示为:

 

  yt=X?茁0+X0k?啄+?着(5)

 

  其中,yt=(y1,…,yT)′,X=(x0,…,xT-1)′,X0k=(0,…,0,xk,…,xT-1)′,?着=(?着1,…,?着T)′。

 

  为了全面描述我国宏观经济运行特点以及检验我国主要宏观经济变量之间关系的稳定性,我们选取国内生产总值(Yt)作为被解释变量,用居民消费(Ct)、固定资产投资(It)、政府支出(Gt)和净出口(EXt)这四个宏观经济指标作为解释变量,应用双变量结构突变模型对模型中可能存在的结构突变点进行检验和分析。数据样本为1992年第1季度至2014年第1季度,数据来源为《中国经济景气月报》和《中国统计月报》。

 

  在根据方程(5)构造我国宏观经济变量的结构突变模型以前,我们首先对这五个变量的平稳性进行检验,原因在于,利用Andrew(1993)给出的supF统计量检验结构突变需要解释变量和被解释变量都要满足平稳性的要求。单位根检验结果表明,我国国内生产总值、消费、投资、政府支出和净出口这五个变量均为非平稳时间序列。针对AndrewsupF统计量在变量非平稳的情况下无法识别模型参数的条件分布和解释变量边际分布的缺陷,Hansen(2000)提出了异方差固定回归元自举法,有效地解决了AndrewsupF统计量的有限分布不能适用于解释变量存在均值突变、方差突变或单位根的情况。因此,本文将采用Hansen(2000)的算法结合Andrew(1993)给出的supF统计量对模型的结构稳定性进行检验。

 

  根据方程(5),分别以居民消费Ct、固定资产投资It、政府支出Gt和净出口EXt这4个变量作解释变量对国内生产总值Yt做回归构建双变量结构突变模型,得到的估计结果如表1所示。

 

  从表1我们可以看出,应用supF统计量对总体样本进行结构突变检验,结果表明以消费、投资、政府支出和净出口分别作为解释变量得到的回归模型都显著拒绝不存在结构突变点的原假设。而j统计量的检验结果也显示这4个双变量结构突变模型都至少存在一个结构突变点。虽然四个模型中突变点的发生时间不尽相同,但均说明自20世纪90年代以来,我国主要宏观经济指标之间的关系发生了一定程度的结构突变。

 

  具体来说,消费与国内生产总值之间的关系在2005年第3季度发生了结构性转变,这是由于从2005年7月开始,国际市场原油价格上涨,国内成品油一度处于供求紧张状态,我国部分地区甚至出现了原油短缺的现象,不仅给我国消费造成了一定程度的负面影响,也导致消费对GDP的贡献率有所下降。投资作为推动我国经济发展的主要动力,为促进我国经济持续快速发展起到了重要作用。进入21世纪以来,我国投资结构发生了重大变化,工业(特别是制造业)和社会服务业投资快速增长,在投资总额中的比重持续上升,有效地改善了我国固定资产投资在1994年~1999年期间处于长时间的收缩与衰退状态,促进了我国经济的复苏和快速增长。对于财政支出来说,发生结构突变的时间与1998年我国开始实施积极财政政策的时间正好吻合。由于我国经济自1992年以来连续7年处于下滑态势,1998年底我国政府推出了一系列发行建设国债,调整税收政策,增加政府投资的积极财政政策,成为这一时期促进经济增长的主要因素。贸易对经济增长的贡献主要是靠净出口,1997年下半年,始发于泰国的东南亚金融危机,给全球经济带来了巨大冲击,全球贸易和经济增长明显减慢,我国经济也受到了严重影响,出口增长近于停滞,失去了对经济增长的有效拉动作用。

 

  为了检验模型中是否可能存在多个结构突变点,下面根据Bai(1997)子样本估计方法进一步对以上4个模型进行检验,结果如表2所示。

 

  表2的结果显示,由消费作解释变量的回归模型中存在2个结构突变点。突变点发生的时期分别在1995年第2季度和2005年第3季度。对于投资来说,Bai(1997)子样本估计方法验证了模型中仅存在1个结构突变点。而对于政府支出和净出口来说,则存在多个结构突变点。在1998年第1季度、2001年第1季度和2003年第3季度政府支出与经济增长的关系发生了结构突变。在净出口对经济的拉动作用在1995年第2季度、1997年第2季度、2000年第2季度和2003年第2季度发生了结构突变。

 

  基于以上检验结果,我们选取其中的部分突变点,利用Bai和Perron(1998,2003)子样本估计方法对每个子样本区间进行参数估计,结果如表3所示。

 

  从表3中,我们可以很清楚地看出,在结构突变点分割的各样本子区间内模型的截距项和斜率发生突变的情况。

 

  对于消费来说,在2005年第4季度到2014年第1季度这个样本区间内发生了显著的斜率突变,说明石油等原材料价格的居高不下严重影响了平均消费水平,进而导致消费对经济增长的直接拉动效应降低。在第3个子样本区间发生了显著的截距突变,说明这种情况在第3个子样本区间内并没有发生明显的改善,同时回归系数继续降低0.4个百分点。对于投资来说,则是截距项发生了较大程度的提升,第2个子区间截距是第2个子区间的7倍左右,这与我国投资在2001年左右加大固定资产投资规模和增速的实际相符,同时我们注意到,进入21世纪,投资对经济增长的促进作用有所降低,原因与这一阶段我国固定投资波动较大有关。对于财政政策来说,1998底实施积极财政政策的实施有效地改善了在金融危机等外部冲击造成的全球经济发展减缓对我国经济的不利影响,这体现在1998年第3季度~2003年第3季度样本子区间的截距项显著大于第1个样本子区间内的截距项,虽然回归系数有所降低,但相对于居民消费对我国经济增长的拉动作用,政府支出(包括政府投资和政府需求)对经济增长的促进作用仍然较强。财政政策在宏观调控中的主导作用开始减弱,但由4.94回归系数来看,财政政策对保持我国经济稳定发展依然具有良好效果。最后,对于净进口来说,三个子样本区间内的回归系数都发生了显著的结构突变,说明作为拉动经济发展的“三驾马车”之一的净出口来说,东南亚金融危机对我国国际贸易的冲击和影响非常显著,进而导致进出口对经济增长的拉动作用显著降低,但随着2001年我国成功加入国际贸易组织和国际贸易环境的改善,进出口呈现强劲增长态势,净出口对我国经济增长的贡献率超过50%,说明我国的经济增长仍然是主要依靠进出口来拉动。

 

  三、结构突变点检验结论和经济政策启示

 

  本文基于双变量结构突变模型对消费、投资等主要宏观经济变量与我国国内生产总值之间关系的稳定性和可能存在的结构突变点进行了检验,结果表明,从20世纪90年代以来,在金融危机、石油冲击等外部冲击下以及自身体制改革的双重作用和影响下,我国消费、投资、政府支出和进出口对我国经济发展的作用都出现了不同程度的结构突变。

 

  2005年的石油等原材料价格上涨的冲击对我国消费的影响作用较大,进而导致消费对经济增长的拉动作用发生了显著的结构突变。21世纪初我国投资结构的调整使得投资也有效改善了金融危机和世界性经济衰退对我国经济增速减缓的不利影响。与此同时,受到政策因素影响较大的财政支出则由于自身的政策调整使得政府支出与国内生产总值之间的关系在1992年~2014年间发生了3次显著的结构突变,而对于最容易受到外部冲击影响的进出口来说,1998年~1999年的东南亚金融危机也严重阻碍了进出口对我国经济的拉动作用,多个结构突变的存在也验证了进出口波动对我国经济发展具有显著的影响。

 

  研究发现,在我国,主要依靠投资和净出口的经济增长模式并没有发生根本改变,从长远来看,特别是在复杂的国内国际环境下,完善投资环境和投资机构,充分发挥财政职能和财政政策作用,逐步从依赖投资和进出口的经济增长模式转变到以消费拉动为主,消费、投资和进出口三者协调发展的增长模式,降低外部冲击对我国经济的不利影响,对保持我国经济持续稳定快速发展具有重要意义。进入2014年,我国经济发展面临的不确定性和挑战依然存在,如何更加准确及时的诊断和识别出外部冲击和来自体系内部冲击对我国经济造成的影响,增强我国经济抵御外部冲击的能力是值得继续深入研究的问题。

 

  基金项目:国家社科基金重大项目“‘十二五’期间我国经济周期波动态势与宏观经济调控模式研究”(项目号:10ZD&006);国家自然科学基金项目“新形势下非线性动态随机一般均衡模型在我国货币政策规则评价中的应用”项目号:71203076);教育部人文社会科学研究项目“‘十二五’期间我国经济周期波动态势与经济政策调控模式的动态随机一般均衡分析”(项目号:11YJC790158);中国博士后科学基金面上项目“中国城镇化进程中新生代农民工收入状况与消费行为研究”(项目号:2013M530961);吉林大学基本科研业务费项目“新形势下中国农民消费对经济增长的作用机制与传导机制研究”(项目号:2012BS051)。

 

  作者简介:刘金全,教育部长江学者特聘教授,吉林大学商学院院长、教授、博士生导师,经济学博士:闫超,吉林大学商学院讲师,吉林大学管理学博士,吉林大学经济学博士后。

 

  宏观经济毕业论文指导(二):近代中国宏观经济的柯布—道格拉斯生产函数研究论文

 

  摘要:本文通过对GDP、劳动力和资本存量进行估算与整理,拟合了1887-1936年中国柯布—道格拉斯生产函数。结果表明:在1887-1936年间,劳动力增加1%时,总产出就增加0.7779%;资本存量增加1%时,总产出就增加0.2221%。近代中国以农业生产为主,人口基数大,而资本品严重短缺,技术装备薄弱,属于极为典型的劳动密集型社会。此外,全要素生产率比民国时期低得多,1927年后,近代中国进入了宏观经济运行环境较前大为优化、稳定的时期。

 

  关键词:C—D生产函数;劳动力;资本存量;柯布—道格拉斯生产函数

 

  中图分类号:F015文献标识码:A

 

  DOI:10.12245/j.issn.2096-6776.2021.11.40

 

  1引言

 

  近年来,关于近代中国的经济史研究不仅在数量上快速增长,而且从广度和深度上也不断地深入。许多前辈们的努力和成果为近代中国宏观经济研究奠定了基础,提供了思路与方向。因此,本文才有条件尝试利用柯布—道格拉斯生产函数对近代中国1887—1936年的宏观经济增长问题做一数量分析与讨论。

 

  柯布—道格拉斯生产函数(简称C—D生产函数)是由PaulH.Douglas和CharlesW.Cobb在分析美国1899—1922年间的制造业中固定资本和就业劳动投入与总产出的数量关系时提出来的生产函数,主要用于测定生产过程中资本和劳动投入对于产出的影响。此后,该函数在学界所受评价褒贬不一。如M.Bronfenbrenner(1939)认为在使用该模型时须特别注意其三个核心变量的统计数据,在此基础上,它基本能吻合现实经济发展情况。而FranklinM.Fisher(1969)指出,模型中的社会总资本和总就业量实际上均存在异质性,有必要商榷再使用。但从总体上看,该模型仍受国内外多数学者认可并加以运用。

 

  刘巍和陈昭(2018)在《经济学理论的前提假设与解释能力——计量经济史视角的研究》中指出,C—D生产函数暗含的前提假设是在一个受供给约束的社会中方可适用。也就是说,在既定的生产潜力下,总需求总是能随时消化任何数量的总供给。因为C—D生产函数中的变量K是指全部参与生产的资本,而只有在总供给未能满足总需求的情况下,所对应的资本统计量才全是“有效资本”。刘巍和陈昭(2010)在《大萧条中的美国、中国、英国与日本——对不同供求态势国家的研究》中认为,从近代开始中国就处于供给约束型经济态势中,一直延续到1995—1996年。显然,我们研究的近代中国1887—1936年满足C—D生产函数成立的前提。因此,我们确定了可以采用C—D生产函数对近代中国1887—1936年的宏观经济增长进行分析。

 

  2数据的估算与选取

 

  2.1GDP数据

 

  中国近代经济史研究的困难之处在某种程度上来源于资料的稀缺。根据C—D生产函数,我们必须掌握国内生产总值、劳动力和资本存量三组数据。本文的国内生产总值采用刘巍(2012)估算的近代中国50年GDP数据,见表1。

 

  2.2劳动人口数据

 

  目前,由于近代中国人口序列缺乏,劳动力数据更是不得而知,我们只能做些较为粗浅的估计。

 

  首先,章有义(1997)在《明清及近代农业史论集》中认为,1887—1912年中国人口的年平均增长率约为7.7‰,而在1912—1932年间约为5.8‰。此外,葛剑雄(2001)主编的《中国人口史》系列第五卷中,1910年的全國人口经修正后为43640.2万人。而1953年人口普查当年总人口为58855万人,通过计算可知这43年间的中国人口年平均增长率约为7‰。因此,本文结合这三个年平均增长率推算了1887—1936年的中国人口序列。

 

  其次,对于劳动人口估算。根据刘大中和叶孔嘉(1965)对1933年中国人口职业分布的统计,1933年劳动人口约占总人口的51.84%。费正清(2016)认为,这一人口分布在民国时期基本上保持不变。姜涛(1994)研究表明,直至中华人民共和国成立初期,这种分布仍无太大变化。于是,我们认为本文研究年份的就业人口大致符合这一比例。至此,我们近似估算了1887—1936年的中国就业人口,见表1。

 

  2.3资本存量数据

 

  关于近代中国资本存量则更难以获得,本文拟作如下估算。首先,1927—1936年间中国工农业固定资本已由刘巍(1998)在《1927—1936年中国柯布—道格拉斯生产函数初探》中估算出,本文采用此数据。

 

  对于1902—1926年的资本存量,本文利用永续盘存法推算。首先,张东刚(1996)曾统计过近代中国部分年份的农业投资额,见表2。

 

  据张东刚分析,若以1936年可比价格计算,1887—1936年间平均增长率为2.2%。以1927年为起点,用此年平均增长率逐年推算出1903—1926年的农业投资额。此外,刘巍(1998)推算了1920年的农业资本存量为81.42亿元(1933年币值)。据刘教授分析,每年农业投资中约有30%用于固定资本投资并全转化为资本。1920年农业固定资产折旧率为6%,鉴于此时农业部门的技术水平总体上变化不大,我们用它近似作为该时期的折旧率。于是,以1920年为初始点推算,可得出1902—1926年的农业资本存量。

 

  罗斯基(2009)曾利用海关资料估算近代中国1903—1936年的固定资本投资额,见表3。

 

  吴承明(1991)估算了1894年、1914年、1920年和1936年的中国产业固定资本存量。刘巍(1998)根据近代中国批发物价指数,将上述四个年份的估算额折算为1933年币值,分别为2.50亿元、25.62亿元、29.93亿元和86.82亿元。不难看出,吴承明与罗斯基的统计口径不一致,吴承明是将近代工业和交通运输业的资本进行加总,而罗斯基是按照水泥、钢铁和机械三种工业所需原材料的实际消费量计算的年投资额进行累加。可知后者的统计口径要远比前者大。

 

  1920—1936年间,罗斯基的投资额中平均每年约43.3%落入吴承明的近代工业和交通运输业中,另外的56.7%落入农业、住宅、军事和传统手工业等部门。即Kt=Kt-1+0.433It(K为资本存量,I为投资额,t为当期,t-1为上一期,下同)。由1920年推至1926年,得到1920—1926年的产业固定资本存量。对于1914—1920年和1903—1913年,罗斯基平均每年分别约24.3%和41.2%的投资额落入吴承明的资本中。通过计算最终获得1902—1926年的近代中国产业资本存量,加上农业资本存量,即得到1902—1926年的中国资本存量。

 

  对于1887—1901年的资本存量,本文利用插值法估算,首先,在C—D生产函数的基础上加入自然灾害与战争因素,剔除劳动力变量。模型如下:

 

  (1)式中,Y为产出;K为资本;Sc×War表示自然灾害与战争指数;a0、a1和a2为待估系数;ε为随机干扰项。

 

  首先,根据晚清民国的灾害史研究,对各年份灾害烈度赋值。由朱凤祥(2009)《中国灾害通史·清代卷》和杨琪(2009)《民国时期的减灾研究(1912—1937)》,对1887—1936年不同灾种发生地进行统计,以受灾一省(市、县)一次为单位,将次数作为当年自然灾害指数。其次,通过查阅中国近代史资料,整理出1887—1936年的战争。另据杨琪先生统计的中国近代部分年份内战争动员指数,呈现出不断增大的趋势。结合1887—1936年间每场战争的总动员数,将内战动员指数补齐。最后,通过计算获得中国1887—1936年的自然灾害与战争指数,见表4。

 

  至此,1902—1936年的GDP、资本存量和自然灾害与战争相互激荡指数均已掌握。下面对变量进行平稳性检验。

 

  变量Y、K和Sc×War均是一阶单整序列,满足协整分析的前提条件。于是对各变量进行协整检验。

 

  从迹统计量和λ-max统计量可看出:三个变量之间存在协整关系,进一步做OLS回归,得到1902—1936年的回归模型:

 

  从回归结果看,R2达到了0.92,说明模型总体上拟合效果不错,各系数也都通过显著性检验。表现为每增加1单位资本投入,GDP就增加0.6859个单位。此外,Sc×War的系数为0.0068,这意味着它对GDP产生了微弱的正向作用。自然灾害和战争对经济的破坏性人所共知,但事后政府会采取积极政策,如增加财政支出、改善人力资本、加大基础设施投资等,有利于当地GDP增长。研究表明:灾后GDP的增长率能显著提高。基于熊彼特“创造性破坏理论”,灾害性事件虽然损毁了原有的物理形态资产,但灾后会重新投入大量人力、物力用于恢复和重建。一方面,设备进行更新改造,对生产力发展带来积极影响;另一方面,灾后区域在消费和投资双重需求刺激下,短期内会极大促进该地区的经济复苏。

 

  接下来,将1887—1901年的Y值和Sc×War值代入(2)式,即可获得这段时期的资本存量。最终整理得到近代中国50年的资本存量,见表1。

 

  3近代中國1887—1936年的C—D生产函数

 

  首先,设定在规模报酬不变的的条件下,近代中国1887—1936年的C—D生产函数为:

 

  其次,上式两端同时除以L,7OkpuIZTPS6BrIsZ+YOJwQ==再取自然对数,得到:

 

  和可计算获得,而lnA和(1-α)则须通过OLS回归得到。先对变量做平稳性检验。如表7所示。

 

  变量和均为一阶单整序列。下面进行协整检验。

 

  如表8所示,结果表明两变量存在协整关系。进一步做OLS回归,得到1887-1936年的回归结果:

 

  通过计算,A=1.0184;α=0.7779。于是,近代中国1887—1936年的C—D生产函数为:

 

  C—D生产函数的形式意味着产出由劳动与资本两种要素以及技术进步共同决定。刘巍(1998)指出:生产函数会随着一个国家的资源(劳动、资本)禀赋状况和技术水平变化而变化,因此,不同国家产出对劳动和资本的弹性会因各自不同发展阶段而有差异。一7OkpuIZTPS6BrIsZ+YOJwQ==般来说,发达国家大都属于资本密集型经济,产出对资本的弹性会较大,劳动与资本的产出弹性之比约为0.4:0.6;而发展中国家更多为劳动密集型经济,即产出对劳动的弹性较大,劳动与资本的产出弹性之比约为0.6:0.4。

 

  由模型结果,α=0.7779为劳动的产出弹性系数,1-α=0.2221为资本的产出弹性系数。这意味着在1887—1936年间,劳动力增加1%时,总产出就增加0.7779%;资本存量增加1%时,总产出就增加0.2221%。我们知道,近代中国以农业生产为主,近代化程度低,人口基数大,而资本品严重短缺,技术装备薄弱,社会劳动生产率水平低,技术相对简易,用工量大,价值量小,如农产品、传统手工艺、服装皮革等,属于极为典型的劳动密集型社会。

 

  此外,A值为1.0184,可视为全要素生产率,代表着近代中国1887—1936年的技术进步、经营管理、制度创新等方面的综合影响。本文得出的全要素生产率明显比刘巍先生估算的1927—1936年间的值低得多,这也比较符合近代中国社会的实际情况。众所周知,自1927年国民政府在南京成立后,近代中国进入了宏观经济运行环境较前大为优化、稳定的时期。1927—1936年,是近代中国经济发展最见成效的十年。

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  • 发表日期:2021年06月16日 编辑:zx