PredictabilityofFluctuationsandtheWelfareCostofBusinessCyclesinChinaChen,Yan-binHan,XuAbstract:Lucas(1987),,thispaperassumesthedisturbanceisanAR(1)process,provestheexistenceofthewelfarecostofbusinesscycleandreducedgrowth,(1):EconomicFluctuations,EconomicGrowth,WelfareCostJELClassification:E32,O40,I31中国经济周期变量研究张家瑞摘要：中国从1953年到2004年，一共完整地度过了9个经济周期，现在正处于第10个周期的开始阶段。关于经济周期及其成因的理论，以庇古、熊彼特、图干·巴拉洛夫斯基等经济学家为代表的许多学说都找到了原型。在中国，经济周期的成因可以使用情感因素、投资和储蓄关系因素、政府政策因素等进行回归，从而验证经济周期理论在中国的实用性。本文在建立自己的乘法模型的基础上，根据各种经济周期理论在中国的经济分析，来验证这样一个结论。关键词：经济周期投资不足政府干预一、引言从拿破仑战争以后相继发生的商业大变动开始，人们开始认真地说明商业危机和不景气现象（Mitchell，1927）。商业危机和不景气问题在经济学中占其应有的地位，首功并不属于正统经济学家，而属于那些怀疑论者。随后，对于商业周期的研究越来越多，其中一种简单的理论是“生产过剩”学说或者“消费不足”学说。他们指出周期产生了普遍的生产过剩。也有早期的学者认为生产失调是危机产生的原因（Schaffle），而马克思和罗贝尔图等学者力图证明商业危机是资本主义的痼疾。关于商业周期的其他研究，比较重要的一4个角度是“情绪”，它反映的是一种心理现象，最早提出来的是穆勒（1867）。后来关于情绪的研究分为两种，一种是投资者情绪（InvestorSentiment）（Lee，Shleifer，&Thaler，1991），一种是情绪波动（MoodFluctuation）（Mehra&Sah，2002）。现在流行的学说包括很多，例如气候、创新理论（熊彼特）、储蓄和投资的过程（图干4《曼彻斯特统计协会会报》[N]，1867，5-40页14
5-巴拉洛夫，1984）、建设工程（HullGeorge，Spiethoff，1902，1903）、银行业活动等等。商业周期（BusinessCircle）被定义为有组织的社会经济活动的一种变动，它是商业活动上升和下降反复出现的循环（Mitchell，1927）。这个定义的得出，经过了非常长时间的概念发展，现在，商业循环又被叫做经济周期。在中国，从1953年以来，经济发展也呈现了周期性增长。统计数据显示，可以判断中国已经产生10个周期（目前正处于第10个周期中），包括改革开放以后，我国出现的5个周期循环。上面陈述的理论，在研究中国经济的周期波动中适用程度还有待检验。我国经6济学者有做过相关研究。本文在总结一些研究经济周期的经典理论基础上，分析适用于中国的理论，并且尝试建立自己的计量模型，用数据检验模型的合理性，并且期望得到预测，能够给宏观经济调控提出建议。文章接下来第二部分是经典理论的较详细回顾，第三部分是讨论本文采用的数学模型，第四部分是计量回归和模型讨论，最后一部分是建议和总结。二、经典理论回顾（一）传统经济理论经济周期理论在20世纪由经济增长理论衍生，经济学家从经济增长模型上解释各个国家人均收入的差别。在这些模型中，比较典型的是索罗（索罗-斯旺）模型（Solow&Swan,1956），他们在规模报酬不变的生产函数基础上，假设技术进步和人口增长保持不变的速度，来探讨人均有效资本的投入对经济增长的影响，包括平衡增长路径和收敛的速度等问题。7索罗模型是一个很漂亮的数学模型，但是对现实经济增长缺少一点解释能力。在索罗模型以后，增长理论寻找更加具有解释现实能力的模型。保罗·罗默（1990）、格罗曼斯和赫尔普曼（1991）、阿基翁和豪伊特（1992）提出了研究与开发模型（R&D），在生产函数中设立一个研究与开发部门变量，将资本投入和劳动力投入的一部分拿到这个部门，并且产生技术进步，再反过来影响生产。这个模型以技术进步率的增长率和资本积累率的增长率的均衡作为模型的解，得到了其增长的路径和收敛的速度，对现实也有了更加贴切的解释。随后，还产生了干中学模型（Learning-By-Doing）。目前，比较流行的是人力资本模型（HumanResource），这个模型将劳动力划分为两种，一部分是普通的劳动力，一部分是人力资本。这两个部分在生产函数中是不同的变量。模型通过人均有效资本增长率和人均有效人力资本增长率为0来求出均衡增长解，并且得出了收敛的路径。这个模型有很强的解释各个国家人均收入差异的能力，在实证研究中应用5建设工程理论主要从建筑费用很高，大部分商业都是在比较狭小的范围内变动。农业供应生活必需品，商业分配生活必需品，必需品的需求不会突然膨胀，也不会突然收缩。但是建筑业不是这样。参见斯比特荷夫（Spiethoff，1903）6陈彦斌（2004），对情绪波动和资产价格波动作了研究；还有一些学者从金融角度研究中国经济周期。7相关说明参见戴维·罗默，《高级宏观经济学》[M]，商务印书馆，2003，33-34页。15
相当广泛（如曼邱、罗默、韦尔，1992）。当然，还有对这个模型进行反例研究的，他们寻找其他的因素来解释各个国家巨大的收入差别（巴罗，1991；德朗和萨克斯，1991；莱文，1993；伊斯特利，1993；莫洛，1993；菲希尔，1991）。经济增长理论的发展，导致了人们对经济波动的研究。普雷斯科特（1986）、克里斯蒂安诺（1992）、巴克斯特和金（1993）、坎贝尔（1994）给出了一个真实经济周期理论。他们采用的是索罗模型中的生产函数，从消费者和厂商的微观角度建立均衡，对技术进步和政府购买分别建立一个一阶自回归方程，在回归方程中，引入技术波动和政府购买的波动，并且从这两个波动解释经济周期。为了说明的方便，我们在这里给出这个模型及数学结果。α1−α生产函数为Y=K(AL)，其中K=Y−C，先假设：封闭经济，没有政府ttttt+1tt消费，完全折旧。∞t消费者效用函数是()[()]，是工作时间和总时间之UC,l=βlnC+ln1−ll∑tttttt=0~~比。对于技术进步，有如下方程：lnA=A+gt+A，其中，A是技术波动，满足：ttt~~A=ρA+ε。其中，ε是白噪声。消费者在最大化效用的一阶条件下，对tt−1tt∞t()[()]中的和分别求偏导数，并且根据厂商的利润最UC,l=βlnC+ln1−lCl∑ttttttt=01−α大化原则，求出工资W=Y，从而消费者的预算约束条件：ttltK=K(1+r)+Wl−Ct+1tttt而其中利率r满足：∂Yαt1+r==Y。tt∂KKtt将上述变量和方程代入消费者效用函数的拉格朗日式并求解可以得到（过程参见戴维·罗默《高级宏观经济学》，商务印书馆，2003，第210-213页）：l是常数，即人们愿意劳动的时间比例是不变的，且各期的储蓄率是不变的，收入的t增长与技术进步的波动有如下关系：~~~，lnY−gt=Y=A+αY+(1−α)Attt−1t整理得到：~~。lnY−gt=(α+ρ)Y+αρY+(1−α)εtt−1t−2t这个方程只和产出的历史数据有关。作为一个经济周期的真实模型，这个方程需要经过实证的研究。但是变量显得比较少，从数学上的通过不等于最完美的解释。16
很早以前，凯恩斯对于波动理论有自己的见解，他从宏观基础上，解释了经济波动现8象，主要工具是总需求模型和总供给模型。（二）情感因素经济学家庇古（Pigou，1920）最早指出：“乐观的错误产生以后，这种错误，由于商业社会各部分的反应，就蔓延起来、增加起来。它所以发生是由于以下二个主要原因：第一，经验告诉我们，各个商人之间，除有紧密的金融联系以外，还有一定程度的心理上的互相依赖。在商业社会里，一部分情况发生变化，这种变化了的情况就毫无理由的蔓延到别的、完全没有联系的部分去。第二，一部分商人犯了乐观点俄错误，其他商人就以为可9以乐观了。”对于情感，行为经济学家后来越来越找到他们的研究方法。比较典型的是Bikhchandani（1998，2001）提出了羊群效应，在继承Kahneman和Tversky（1973）关于前景理论的基础上，他们建立自己的模型。1、什么是羊群效应：所谓“羊群行为”，一般是指以下两种情况：1、投资者在不知道其他人的决策时本打算进行一项投资，但是在知道他人没有进行投资时便选择放弃；2、在得知他人进行一项投资后，原本没有兴趣的投资者改变想法跟随投资。投资者的选择完全依赖于舆论，投资者跟随大流，投资选择行为是对大众行为的模仿，并不是参照自己挖掘的信息（Bikhchandani，Sharma，2001）有羊群效应基于三种情况：第一是基于信息的羊群效应：设想在上述市场中存在着几个投资者，他们轮流决策是否对特定股票进行投资，进行决策的顺序是外部确定的。将V定义为相对于下一个最优计划的投资收益指数（这里将从下期投资获得的收益期望为零）。V取+1或−1各有50%的概率。投资者依靠各自得到的信息对投资收益进行预测。当时，投资者得到利好的信息G的概率为p（<p<1），得到坏消息B的概率是V=+11−p。同样，当时，获得B的概率为p。这样，投资行为一方面依赖于掌握的小V=−1部分信息，另一方面来自于对其他投资行为的观察。根据贝叶斯定理，得到利好消息后V=+1的概率为Prob[G/V=+1].Prob[V=+1]Prob[V=+1/G]=Prob[G/V=+1].Prob[V=+1]+Prob[G/V=−1].Prob[V=−1]p×==p>×+(1−p)×同样，得到坏消息后V=+1的概率为(1−p)×[V=+1/B]==1−p<×+(1−p)×凯恩斯，《就业、利息和货币通论》[M]，陕西人民出版社，2004。9米契尔（美）《商业循环问题及其调整》[M]，29页。17
这样，整个投资决策过程如下：第一个投资者A将会按照自己的得到的信息进行决策：如果得到利好的消息就进行投资，否则放弃。对于第二个投资者B，如果在A投资的情况下自己得到的消息也是好的，那么他就会毫不犹豫地投资，但如果他得到了坏消息，那么他投资的概率就为50%，相当于他面对着一个好的和一个不好的消息。如果这时候B也进行投资，那么第三个投资者C就会认为前两个投资者都得到了利好消息，即使自己得到的是坏消息也会坚持投资决策，因为根据贝叶斯定理计算，C推断的概率超过50%。V=+1作为第四个投资者D，他知道从C的投资举动并不能看出C掌握的真实信息，所以只能观察A和B的投资决策。接下来的投资者E、F……都是如此，这样，就形成了投资行为扩散（investcascade）。如果第一个投资者A按照自己得到的利好消息投资，但是第二个投资者B得到利差消息，按照50%的概率B选择了不投资（拒绝），那么第三个投资者C将根据自己得到的信息来选择投资与否。因为前两位投资者的行为产生的先验概率相互抵消了。紧接着第四位投资者D面临着和B一样的选择。这样就形成了另一种关系链。第二是基于声誉的羊群效应。Scharfstein和Stein（1990）最早研究了基于声誉（Reputation-Based）的羊群效应。随后大批学者都对这个问题进行了研究（Trueman，1994；Zweibel，1995；Graham，1999）。所谓基于声誉的羊群行为是指对于一个经济来说，如果他怀疑自己正确选择股票的能力，那么和其他投资专家保持一致将是一种比较好的选择，因为这样至少可以保持平均业绩而不至于损害自己的声誉（Scharfstein&Stein，1990）。第三种是基于报酬的羊群效应（Return-BasedHerding）。Roll（1992）和Brennan（1993）指出，若一个经理人的报酬以其业绩和其他投资经理的业绩的比较，这种激励会扭曲这个经理人的投资目标和行为，导致无效率的羊群效应。由于投资者具有羊群效应，以及其他的情感因素，因此，经济周期可以在一定的程度上由情绪来解释。同时，在我国，衡量投资者情绪的比较好的一个替代物是股票市场，所以，我使用股票市场常用的投资者信心指数来衡量投资者情绪，可以进入模型观察经济周期。（三）投资和储蓄对经济周期的影响约翰森（1925）提出了一种储蓄学说：储蓄本身意味着从市场购买回购买力。如果储蓄用于投资增值，那么对于社会财富和经济发展是有好处的。但是如果储蓄只是用于转移，10例如给穷人消费，那么储蓄越多，反而经济发展会不景气。图干-巴拉洛夫斯基（1894）的“储蓄过多”学说：在不景气时期，商业团体、商人、股东和工资劳动者的积蓄减少，但是，更大的储蓄可能还存在，例如股市、其他的形式的10约翰森，《商业不景气的原因》[J]，1925，纽约18
11存款。这些存款所有人由于经济不景气，相对生活费用反而降低了。大量存款依旧存在，但是投资却下降更快。银行积累大量的资金可以借贷，急需寻找有利的用途把这部分存款适用出去，当利率降低，使得大量资金流入企业，这就会带来新的景气。资金快要用完的时候，利率上升，这就会导致景气的结束。约翰-霍布森（英）指出，在所有经常收入中，总有一个适当的部分要为将来最大限度的消费做准备。在景气时期，消费率和生产率的增加是一致的，那么景气就可以无限期的继续下去。但是，由于财富分配不均（库茨涅兹倒U），在经济景气时期，收入较高的人群收入增加更快，导致需求不足，储蓄过多等现象。这个过程性的不景气，将在产品价格下降，富裕人群收入下降的时候结束。关于消费不足理论也可以归为这一类关于生产过剩也可以同理分析。（四）政府政策和建设理论政府制定各种政策有一种滞后性。不过，除去财政政策和货币政策等对于经济发展直接能够造成影响的政府政策外，其他的政府政策都被看作是外生变量。财政政策的影响：政府周期性的更替，那么政府在财政支出上呈现周期性。加上建设时间较长，成本较大。赫尔（Hull，1903）指出，农业、商业、金融业等调整会出现相对稳定的局面，因为必需品不会突然的膨胀或者收缩，但是工业特别是建筑业就会相反。建筑工期长，很难预料到建设完成后的市场状况，所以容易形成大面积的投入或者抽逃。政府对市场的认识偏差会造成经济周期。货币政策会对银行活动造成影响。翰森（美，明尼苏达教授）曾说，在物物交换中，商业循环并不存在。在现在的情况下，社会在任何时间达到的购买力，大体上可以从流通的货币和存款（即M1）的银行信贷中来衡量。货币政策对银行，进而对利率等的影响，会对经济周期造成影响（考虑LM曲线）。（五）其他的经济周期理论太阳黑子论——太阳黑子周期对农作物的周期性影响制度的原因：技术与创新（熊彼德）这些理论本文判断不适合作为研究中国经济周期的变量，从经济学意义上，我们选取前面三种理论。三、模型为了建立模型，本文先给出中国经济从1953年到2004年的增长数据。数据采用GDP增长率的描述方式。见图1和表1（数据来源：中国统计年鉴）。11图干-巴拉洛夫斯基（俄）《国民经济发展过程学说和危机问题》[J]。作者在原文中是指存在地主、股票所有者等，但是关于地主对我国的分析不适用，故没有引出。19
3020100-10-20-3055606570758085909500GDP图1我国GDP增长率的波动图表1我国GDP增长率的波动情况轮数经过年份持续时间最高值最低值%%第一轮1953-1957年5年%%第二轮1958-1962年5年%%第三轮1963-1968年6年%%第四轮1969-1972年4年%%第五轮1973-1976年4年%%第六轮1977-1981年5年%%第七轮1982-1986年5年%%第八轮1987-1990年4年%%第九轮1991-2003年13年第十轮2004-……5年数据初步显示，中国经济周期属于比较短周期的经济周期，直到90年代以后出现了一场长达13年的经济周期。总的来说，我国经济周期的波动幅度越来越小，经济发展越来越20
平稳。（一）计量经济模型的设定以前的学者设立的模型基本上是一种类型，就是线形模型，而且将GDP的增长对各个因素分别回归。然而笔者认为这种做法是非常不科学的，因为每种方法检验的结果都是显著的，也就是说每种因素都对我国GDP的增长带来了显著的影响，但是这并不能说明问题。数据本身并不能很好的解释这些因素怎样对经济波动造成影响。同时，在格兰杰检验中，也不能说明是GDP导致了这些因素的变化还是这些因素变化导致了GDP的变化。所以，在这篇文章中，笔者提出一种模型：βββ123GDP(t)=β×S(t)×G(t)×D(t)（1）0其中，GDP(t)表示各个年份的实际GDP。S(t)用来测度投资者情绪的变化，投资者12信心指数（ConsumerConfidence）（，1981）。和（2002）给出了一种衡量投资者情绪的信心指数计算公式，这种指数的计算将投资者对于股市的评价分为5个等级：非常好（PP）、好（P）、一般（E）、糟（N）、非常糟（NN）。对于回答不知道的投资者，不计入公式。他们给出的公式为：11，i=1,2,⋯。针对调查问卷中问题的数量，确定CC=(PP+P)−(NN+N)iiiiii2213的取值。本文直接采用《中国经济景气月报》中的数据，对于其他方式的衡量数据，文章都面临着数据不足的问题。表示政府每年的实际财政预算，用于测量财政政策对经济周期的吻合。需要说G(t)•明的是，G(t)定义为政府支出减去上一年的财政预算的变化率。最后，比较重要的一个是D(t)，表示随着时间变动，每一年投资与储蓄的差额。由于我们仍然假定货币政策是外生变量，故而不在模型中引入这个变量。乘法模型的选择是根据复合型序列的分解。由于乘法模型可以非常方便的剔出某一个变量的影响，进而可以分析各个因素对经济周期影响的显著性，所以非常方便。同时，对模型两边取对数再求全微分，可以得出弹性的概念。下面我对这个模型进行一定的推导：将方程（1）两边取对数可得：
⎛⎞()（2）lnGDPt=lnβ+βlnS(t)+βlnG(t)+βlnD(t)⎜⎟0123⎝⎠全微分（4）得：d(GDP(t))dS(t)dG(t)dD(t)（3）=β+β+β123GDP(t)S(t)S(t)S(t)•d(GDP(t))我们重新定义（3）中的变量：令表示GDP增长率，GDP(t)=GDP(t)••dS(t)dG(t)表示S随着时间的变化率，表示政府预算的变化率，S(t)=G(t)=S(t)G(t)•dD(t)表示储蓄和投资的差额的变化率。显然，这里的分析比较类似于人力资本D(t)=D(t)模型和研究与开发模型（R&D）。相应的，β表示S(t)的贡献弹性；β表示G(t)对GDP12的影响的弹性；最后，表示的边际影响。我们的虚拟假设条件之一是：βD(t)3β+β+β=1。123下面我将模型的增长平衡推导。这首先要求有两个条件。注意模型中投资者信心指数，我们先不做增长的变量研究。我们假设政府预算G(t)和收入GDP的变化有关，构建的第一个经验等式是：γ2G(t)=γGDP(t)（4）1相应的，我们构建第二个等式，这个等式说明D(t)和哪些因素相关。按照经济学原理，投资与储蓄的差额，应该和利率R负相关。这里我们设方程为：δδ21D(t)=δS(t)ln(1−R)（5）0其中δ,δ是参数，由回归产生。（5）中引入了S(t)，是因为投资者信心越高，投资01额就越高。这里按照数学，利率的指数δ可以合并在δ中，但是为了计量的方便，我们20仍然采用了δ。2利率由货币供给和货币需求决定，并且满足：dM=F(R,GDP)（6）Pds（7）M=M22
∂F∂F由于（6）中有和，我们可以参考的著作The<0>0∂R∂YEconomicsofMoney,Banking,andFinancialMarkets（第6版）的21-25章，并且将方程（8）写成实函数：dM=GDPln(1−R)（8）PdM即：，或：ln(1−R)=P⋅GDPdMP⋅GDP（9）R=1−e有了上面的方程，从（4）可以得出：⎛⎞⎡⎤dG(t)dGDP(t)dS(t)dG(t)dD(t)⎜⎟⎢⎥=γ=γβ+β+β，从而推出：22123⎜⎟⎢⎥G(t)GDP(t)S(t)G(t)D(t)⎜⎟⎝⎠⎣⎦⎡⎤()()dStdDt⎢⎥γβ+β213⎢⎥S(t)D(t)dG(t)⎣⎦（10）=G(t)1−γβ22另一方面，对（5）式两边取对数dlnD(t)=lnδ+δlnS(t)+δlnM−δlnP(t)−δlnGDP(t)（11）01222再全微分可得：dD(t)dS(t)dGDP(t)=δ−δπ(t)−δ122D(t)S(t)GDP(t)上式中我们利用了（7）和（9），并且把货币供给看成外生变量，而π(t)表示通货膨胀。下面再来考虑投资者信心指数S(t)。曾经有很多学者对这个指数进行研究，例如NicholasBarberis,AndreiShleifer&RobertVishny（1997）发表了一篇题目为AModelofInvestorSentiment的文章，表述了投资者情绪受到哪些因素的影响，并且建立了“双模型”对投资者进行估算。另外，JeffDominitz&（2003）发表了一篇题目为HowShouldWeMeasureConsumerConfidence的文章，从理论和实验上进行了阐述。还有一批行为金融学家对此有很多论文。本文在综合考虑这些理论所选取的变量的基础上，给自己的模型设定一个经验方程，用于衡量投资者信心指数。JeffDominitz&（2003）认为，采用调查问卷的形式可以较为客观的采集消费者信心指数，在他们的文章中，给出了问卷的内容，其中包含的最重要的一条是23
被调查者对自己现在的财政状况（FinancialConditions）和对国家今后的综合经济状况（AggregateEconomicConditions）的心理判断，并且以此为基础评分。还有一份问卷同样反映了类似的思想，这份问卷的内容是被调查者期望的家庭财政变化（ExpectationofChangesinFamilyFinance）、家庭收入（FamilyIncome）以及当前的投资环境和预期的投资环境（ExpectationoftheLeveloftheBusinessCondition）。陈彦斌（2004）在研究均衡资产定价模型中，对投资者信心对股票价格的影响作了研究，并且在模型中体现了贴现因子、奉献偏好等变量对于投资者信心的影响。所以本文综合以上思想，建立下面的方程：11−αρρ12S(t)=ρGDP(t)⋅()(ln(1−R))（12）0π在这个方程中，我们假设投资者的各期贴现率为一个常数（NicholasBarberis,AndreiShleifer&RobertVishny（1997）），于是用ρ代表贴现因子。同时假设投资者情绪和国家0GDP正相关，与通货膨胀负相关。最后是投资环境，由于投资环境在Jeff&Charles的问卷中，是一个虚拟的变量，而且是人为的按照等级评分，所以我们为了将其量化，采用利率来衡量投资环境。一方面，利率越高，投资回报率越高，投资者信心也越高，另一方面，投资风险也越大。这时经济可能正处于国家宏观调控时期，国家的政策或许正在控制经济过热等各方面的风险，使得投资者信心较低。所以，利率对投资者信心没有一个明确的衡量，而是存在一个收入效应和替代效应，它对投资者信心的影响，取决于投资者的风险规避系数，设为α，并且这样就得到了我们的方程（12）。同样的方法，我们将（12）变形整理可以得到：••⎛⎞•(ρ+α−1)⋅βG(t)+βD(t)⎜⎟123•ρπ+(1−α)π⎝⎠2S(t)=−（13）1−β(ρ+α−1)1−β(ρ+α−1)1111综上我们得到以下方程组：24
••••⎧GDP(t)=βS(t)+βG(t)+βD(t)123⎪••⎪⎛⎞γβS(t)+βD(t)⎜⎟⎪213•⎝⎠⎪G(t)=⎪1−γβ22⎪（14）•••⎨δ−δβδβδ121222D(t)=S(t)−G(t)−π⎪1−δβ1−δβ1−δβ232323⎪⎪••⎛⎞•()ρ+α−1⋅βG(t)+βD(t)⎪⎜⎟123•ρπ+(1−α)π⎝⎠2⎪S(t)=−⎪1−β(ρ+α−1)1−β(ρ+α−1)1111⎩由泛函分析中的压缩原理可知上述方程组（14）存在唯一解。这个解就是均衡解。也就是说，对于一个三维坐标系中三种因素对于GDP的增长率的影响图，这三种影响因素的曲线会交于一个点。三条线交于一个点，说明经济增长存在均衡。由于方程组（14）系数比较复杂，求解比较麻烦（但是对于线性方程组，求解本身是很容易的），故本文暂时不给出求解的均衡结果。不过对于本文拥有的数据，我们可以把方程组（14）回归出来。(二)数据回归的结果：对于方程（3），通过数据回归得出结果如下表：表2方程（3）的回归结果GDP=C(1)+C(2)*SENTIMENT+C(3)*BUDGET+C(4)*(1)(2)(3)(4)(F-statistic)表3方程（4）的回归结果25
LOG_GOV=C(1)+C(2)*(1)(2)(F-statistic)表4方程（11）的回归结果LOG_FINANCE=C(1)+C(2)*LOG_SENT+C(3)*LOG_PRICE+C(4)*(1)(2)(3)(4)(F-statistic)表5方程（12）的回归结果LOG_SENT=C(1)+C(2)*LOG_GDP+C(3)*INFLATION+C(4)*(1)(2)(3)(4)
(F-statistic)表3中的D-W值落入了正的自相关下限值内，所以需要对方程进行一定的修改。同时，异常高的R方值却伴随着一个异常低的D-W值，说明回归可能存在谬误回归（Granger&Newbold,1974）。根据计量检验方法论，我们采用广义最小二乘法重新回归方程（4）。其中自相关系数∧在大样本中可以如下计算：ρ=1−=1−=。则构造新的政府预算序列和22∧GDP序列，方法是将本期的值减去上一期值乘上ρ后的值，作为新的回归方程的变量。最后的结果如表6：表6方程（4）在去除自相关以后的回归结果LOG_GOV_REC=C(1)+C(2)*(1)(2)(F-statistic)表5中的D-W值也存在正自相关的问题，采用同样的办法做广义最小二乘法可以得到表7：表7方程（12）在去除自相关以后的回归结果DW_LOG_SENT=C(1)+C(2)*DW_LOG_GDP+C(3)*DW_INFLATION+C(4)*(1)(2)相关的临界值为：d=，d==,d=
C(3)(4)(F-statistic)上述计量回归结果需要进一步检验，其中最重要的一点是时间序列中的协整问题。我们对表2到表5中的回归方程的残差序列进行分析（残差序列图可以参见附录）。将表2中的残差进行单位根检验可以得到方程：表8方程（3）的单位根检验回归结果（限于篇幅，将统计部分不显示）RESID_OF_EQ3=C(1)*RESID_OF_EQ3(-1)(1)由于系数是显著异于0的，故而判断方程（3）本身存在协整问题，需要采用一阶差分或者序列差分的方式重新估计比较合理。但是那样会破坏模型本身的经济学意义，所以我们不采取这种措施，宁愿损失一些数学上的精确性。对于方程（6），我们对经过自相关检验的方程的残差进行协整分析，其残差如下表8：表9方程（4）的单位根检验回归结果RESID_OF_EQ6=C(1)*RESID_OF_EQ6(-1)(1)这个检验结果令人满意，因为系数是不显著异于0的，故而可以接受不存在协整问题。方程（11）的检验结果如表9：表10方程（11）的单位根检验回归结果RESID_OF_EQ11=C(1)*RESID_OF_EQ11(-1)(1)这个检验结果也是令人满意的，系数不是显著异于0。最后是方程（12）的检验结果，28
如表10：表11方程（11）的单位根检验回归结果RESID_OF_EQ12=C(1)*RESID_OF_EQ12(-1)(1)这个方程的检验结果也是令人满意的。综上各表，可以判断经过一定的计量技术处理数据后，回归的结果是有效的。我们的模型得到了实证的检验。我们可以利用这个回归的结果，对中国经济周期和经济增长作出预测。从以上各表的回归结果可以看出，方程（3）、方程（4）、方程（5）、方程（12）分别为：••••GDP(t)=+×S(t)+×G(t)+×D(t)(t)=×GDP(t)−−(t)=×S(t)×ln(1−R)即：β=,β=,β=,γ=。1232假设检验：β+β+β=1的P值是显著的。接受这个假设。并且从表2-1中可知，123三个系数全部都是显著的，故而接受模型设定。在3个自变量和51个数据的条件下，DW16值在概率下，落入了上限值和下限值之间，即无决定区域。我们判断存在正的自相关。（三）回归的问题方程回归结果还不完善。从回归报表可以看出，最严重的存在自相关的情况。这还有待于通过计量方法解决。从模型本身来看，变量的选取是合理的，无论从经济学角度还是从计量的角度，这些因素都是对GDP产生影响的。然而，问题还在于，模型选取的时间段很长，在中国这50多年的发展过程中，有很多白噪声因素对我国经济造成了重大的影响，例如文革、自然灾害、国际环境等等，这使得在某些年份存在不吻合或者剧烈差距。模型需要找出这些时间，并且通过虚拟变量进行检验。从计量经济技术本身，方程在时间序列中回归需要采用协整模型，避免谬误回归的现17象。对于本文选取的时间段的数据，还没有进行平稳性检验和相关的数据处理，所以在接下来的工作中，我们将致力于从技术的角度来分析协整模型和ECM（误差纠正模型）。16d=,d=古扎拉蒂，《计量经济学》[M]，中国人民大学出版社，2000，第719-720页29
四、结论文章在经典的宏观经济增长理论的基础上，继承了行为经济学家Kahneman和Tversky的分析理论，采用实验经济学的分析思路，将情感因素引入对中国经济周期波动研究模型之中。文章也继承了俄国著名经济学者图干-巴拉洛夫斯基（1894）的学说思路，将储蓄和投资的影响考虑在中国经济周期之中。最后，文章还采取了赫尔教授的研究领域，即政府建设。只不过文章利用他的思路并改为政府财政支出，这更加符合中国实际情况。文章的计量模型回归帮助我们得出了以下结论：我国经济周期的产生和投资者情绪相关，和政府预算有关，并且和银行每年的货币借贷与储蓄差额有关。这三个因素对于我国经济周期波动产生的作用是不相同的：政府预算占约15%，投资者情绪占约14%，而银行金融借贷差占约70%。可见，对于经济周期的处理，我们应该更多的把政策考虑在银行金融上。文章建立了增长的模型，从货币角度出发，这是一个创新，并且通过方程得出了政府预算和银行借贷之间的一个均衡。计量结果可以帮助我们得出这些方程的系数，但是我们可以先验的判断，在系数怎样的情况下，经济增长会出现均衡。即每年按照固定的比例增长，从而经济周期消失。这正是本文（14）给出的结果。这个方程组的第三个方程中含有物价指数和货币供给，可以在比较静态的框架下，分析这些变量的变动会对经济稳定增长造成什么影响。但是，增长的路径却并不受他们的影响，因为模型本身已经假定了增长的路径只受到政府预算和银行借贷和投资者情绪的影响。文章的展望：文章还有待进一步分析这个模型对经济周期的影响，首先对于投资者情绪需要基于一个更加体系下的理论分析。其次对于其他没有考虑到的变量还需要通过计量判断是否引入模型。附图：计量模型中的一些图30
6040200-20-40-6055606570758085909500GOVSPENDINGGDP图2中国GDP年增长率的变化和政府预算的变化率12108642055606570758085909500LOG_REAL_GDPLOG_BUDGET图3中国实际GDP和银行预算关系（数据已经取对数）31
6040200-20-4055606570758085909500M1GDP图4中国GDP增长率和银行预算变化率的关系_OF_EQ3图5方程（3）的残差（单位根检验）32
_OF_EQ6图6方程（6）的残差（经过自相关乘子变动后）参考文献[1]庇古，《工业波动理论》，商务印书馆，1999。[2]陈彦斌，2005，《情绪波动和资产价格波动》，经济研究，2005年第3期。[3]戴维·罗默，《高级宏观经济学》，商务印书馆，2003。[4]凯恩斯，《就业、利息和货币通论》，陕西人民出版社，2004。[5]米契尔，《商业循环问题及其调整》，陈福生、陈振华（译），商务印书馆，1962[6]乔治·赫尔，《工业不景气》，1911纽约版，103-107页[7]约翰森，《商业不景气的原因》，1925，纽约[8]BikhchandaniS.,HirshleiferD.&,1998,FromtheBehaviorofOthers:Conformity,,12(3),151-170.[9]BikhchandaniS.&,HerdBehaviorinFinancialMarket:,2000-2049[10]Lee,.,AndreiShleifer,&,1991,,75-109.[11]LilyQiu&IvoWelch,2004,InvestmentSentimentMeasures[12]Mehra,RajnishandRaajSah,2002,MoodFluctuations,ProjectionBias,,26,868-887.[13]
