吕风勇:存货调整与产出波动的周期关系存货调整与产出波动的周期关系一一基于创造血上市公司或据的研究吕风勇(中国社会科学院财经战略研究院，北京1∞045) 摘要:厂商存货调整会对一国经济波动，特别是短期经济波动产生重要的影响。以制造业上市公司为样本研究对象，通过H-P滤波将存货等变量进一步分解成趋势项和周期项，研究存货等变量周期项的波动性、相关性和周期性等特征，发现以绝对量衡量的存货投资与营业收入在当期存在较显著的正相关，而以相对值衡量的存货占比与营业收入环比增速则在短期存在明显的负相关。对存货等变量周期项进行分析表明，存货投资、营业收入和存货占比都存在一个长度约9个季度的主周期。最后对2∞8年以来各季度厂商存货调整和营业收入变动的关系进行了分析。关键询:存货;相关性;谱密度;周期变动中图分类号:文献标识码:A文章编号:1∞4 -972X(2014)03-∞76 -07 一、引言幅度大于最终需求，而存货也就呈现出顺周期特征。国际金融危机以来，中国经历了一个经济剧烈在对企业存货行为进行考察后，经济学家认为波动的过程。2008年第四季度GDP同比增长最主要的存货行为假说包括三个平滑生产"假% ，增速创近7年新低，此后经济增速开始回升，说、"避免存货脱销"假说和"(5, s)策略"假说。同2010年第一季度达到了%。但是又出现了逐时，不同的"冲击"会使企业的存货行为发生不同方步下滑，特别是进入2012年后，更是进一步回落。式的调整，从而进一步引起经济波动。许多研究者复杂多变的国际环境和国内宏观调控政策的变化，在这些假说的基础上对这些"冲击"影响存货调整无疑是引起中国经济波动的基础因素，但是，来自终的传导机制和效应进行了研究。同时，还有许多文端需求的冲击又是如何导致总需求和产出发生更大献分别从周期长度和存货分类等方面考察存货的变的波动呢?特别是存货在引起产出波动中的作用，化形式，使我们得以更加深入地认识存货对经济波更是需要深入研究。动的影响情况。Wen(2005)对美国和OECD国家的事实上，国际上关于存货因素在引起经济周期总和数据研究后发现，存货对于只有2-3个季度的波动中的作用的著述颇丰，虽然迄今还没有一个理甚短周期呈现逆周期特征，而对于8-40个季度的论能够完整地阐述存货的这种作用，但这些文献从中长周期才呈现顺周期。lacoviello、5chiantarelli和不同的视角出发，为我们深刻认识和检验存货的这5chuh (2010 )指出原材料比产成品存货的波动性和种作用提供了多种可借鉴的理论或结论。企业的存顺周期性都更加明显。Holly和Tumer(2000)则发货行为是如何被决定的呢?企业的这种存货行为又现存货在不同阶段呈现非对称调整，销售疲弱或下是如何引起宏观经济出现显著波动的呢?这些成为滑时存货调整较为迅速，销售趋旺时存货调整较为众多经济学家争相研究的问题，而研究最终都会归缓慢，原材料存货对于生产波动的反应更是如此。根于回答这样一个问题，即"存货投资与最终需求McCarthy和Zakrajek(2007)认为20世纪80年代中之间为何常常是正相关的因为存货投资和最终期以来美国制造业产出波动性降低，主要是由于信需求构成总需求，二者的正相关就使得产出的波动息技术进步导致企业存货管理水平得到改善从而影收稿日期:2013-12 -16 作者简介:吕风勇(1975一)，男，山东定陶人，中国社会科学院财经战略研究院助理研究员，经济学博士，研究方向是宏观经济理论与政策。76
货C奔向组2014年第3期响了存货的动态变化所致。Irvine和Schuh(2∞3)重，从而决定着存货投资波动在国民收入波动中作也通过采用非加总数据并考虑跨部门的异质性研究用的大小，而且也对存货投资自身波动的方式和程发现，半数GDP波动的减少和存货行为直接相关，度有着重要的影响。证明存货特别是技人性存货的管理和技术进步会减1978年以来，中国存货投资占GDP的比重总少GDP波动。体呈现下降趋势。图1描绘了1978年以来中国存不过，也有些研究者对存货在经济周期中的作货投资占国内生产总值(GDP)和资本形成比重的用表示质疑。Khan和Thom描(2∞7)通过模型检变化情况。图1显示，1978-2012年，存货投资占验发现在均衡点上存货投资的顺周期性使部分劳动GDP的比重平均为%，但20∞年以前，存货投力和中间产品脱离产成品生产，一定程度上消除了资占GDP的比重总体呈现逐步下降的趋势，从1978存货投资对实际产出波动的影响。Kahn(1987)和年的%下降到2∞0年的 % ，此后，存货投Bils(20∞)发现存货有时会呈现逆周期性，因为在资占比变动的趋势性开始减弱，周期性波动开始增经济扩张阶段，边际成本相应上升，厂商加价减少，强，2000-2012年存货投资占GDP的比重平均降为受企业销售额下降影响，存货价值也相对出现下降。%。图1还显示，存货技资占资本形成的比重国内也有部分学者对中国存货波动与经济波动与存货投资占GDP的比重有大致相同的变化走势，的关系进行了研究。易纲和吴任吴(20∞)指出由这说明，尽管资本形成占GDP比重对存货投资占于市场化进程，1978-1998年间存货投资占GDPGDP比重也有影响，但主要影响因素还是存货投资的比例的趋势值是稳步下降的。古明清和操志霞占资本形成的比重。通过计算可得，如果资本形成(2∞3)对1978-2∞0年中国存货投资与经济波动占GDP比重不变而只有存货投资占资本形成比重的关系进行了计量分析，发现二者不存在长期的均变化时，2012年存货投资占GDP的比重比1978年衡关系，认为主要原因是中国的微观机制市场化滞将下降θ个百分点，而实际上是下降了个后。纪敏和王月(2009)认为2008年至2009年经济百分点，即资本形成占GDP比重的上升只使得存货增速特别是工业生产增速的急剧下降伴随着剧烈的投资占GDP的比重少下降了个百分点。存货调整因素，指出需求变化和原材料价格过度涨?士|.... 跌增大了存货调整幅度，从而加剧了宏观经济波动. .00 '0二1 ....... ......... '到.001程度。王坷英和张鸿武(2010)研究发现存货与销20m-I\ 1 ‘·、国圃，、'" I.售额比率的逆周期性特征比较明显，并体现出一定l飞----…'‘…飞一 -...}坦-_.------‘言---=’-"".._---的持久性，特别是长期内存货投资的顺周期性特征6萨乒乒矿"'.I'~萨'.!'.1’. 1’. 1’" .l'，乒乒乒矿矿章'…·存量强胃占GD'比重--存量投胃占菌*~JIt且额比重比较明显，而短期内存货投资与经济波动的规律性ι00胃本形成且咽占圃，曲比重并不存在。圄11978-2012年中国存货投资的变化趋势本文主要使用制造业上市公司这一微观层面的存货投资占GDP的比重下降，除了得益于因企数据，探讨存货投资与产出波动之间的相关关系，研业以销定产经营方式的改进和存货信息管理技术的究中国存货投资周期变化的特征及其对产出周期的提高而减少了不必要的存货投资之外，更主要是由作用，以更加准确地理解甚至预测经济周期波动的产业结构的变动导致的。1978-2012年，第二产业方向和程度。增加值占GDP的比重变动并不太大，只由毛二、中国存货投资变动的基本状况下降到.}毛，但是第二产业的内部结构却发生据国民收入恒等式，技资、消费和净出口共同组了重大变化，主要是重工业总产值相对轻工业总产成国民收入，而存货投资(inventoryinvestment)是技值大幅上升，二者比值由1978年的提高到资中的一个重要组成部分，从而也就是国民收入中;同期，第三产业增加值占GDP的比重却大幅的一个组成部分。从宏观上讲，三次产业结构以及上升，相对第一产业的比值由提高到。产业内部结构变动，是影响存货投资占国民收入比根据同花顺iFinD提供的样本上市公司有关数据，重的关键因素;从微观上讲，企业存货管理体制的合2002 -2012年10个农林牧渔类上市公司存货存量理性、存货管理技术的先进性，是影响企业存货投资占营业收入的比重平均为%，而53个批发零规模乃至全行业存货投资占国民收入比重的主要因售类上市公司的这一比重平均只有%;同时，素。这些因素不仅决定着存货投资占国民收入的比150个机械设备制造类上市公司的这一比重平均为77
吕风勇:存货调整与产出波动的周期关系% ，104个原材料重化工类上市公司这一比重货投资自身的波动程度低于营业收入。平均为%，而21个纺织类和40个食品制造类为了进一步衡量存货投资波动对营业收入的影上市公司的这一比重平均分别为;毛和响，本文以存货投资、营业收入两变量的周期性序列% 0故而，由于第三产业存货投资比重要小于相对于营业收入趋势性序列的偏离度(比例)来衡第一产业，重工业存货技资比重要小于轻工业，三次量其变动程度，如图2。从图2中看出，存货投资与产业结构以及轻重工业结构的变动，最终导致了存营业收入周期性序列相对于营业收入趋势性序列的货投资占GDP比重的趋势'性下降。波动走势基本一致，表明存货投资的波动对营业收存货投资在总产出中的比重降低，将会一定程入的波动有重要影响。样本期内存货投资周期性序度上降低存货波动对总产出的影响，而存货投资波列相对于营业收入趋势性序列偏离度的标准差为动程度的上升，则可能增加存货波动对总产出的影奋，营业收入周期性序列相对于营业收入趋势响。尽管资本形成和消费由于占总产出的比重较性序列的偏离度为%，前者占后者比重为高，其波动对总产出会带来更大的影响，但是就月度% ，存货技资波动一定程度上放大了营业收入和季度短周期而言，存货投资的波动则可能对总产的波动。不过，分时段来考察研究发现，在营业收入出具有重要甚至决定性的意义，所以存货投资在总周期性增加时，存货投资周期性序列相对于营业收产出中的作用仍然不可小觑。入趋势性序列的偏离度占营业收人偏离度的比重为三、制造业存货投资的统计特征% ，在营业收入周期性减少时，这一比重升高厂商存货调整的行为非常复杂，研究存货投资为%，这表明经济下行阶段存货技资波动对的周期及其对产出的影响，对于理解和预测产出波营业收入的影响程度相对于经济上行阶段时会显著动特别是短期波动具有非常重要的意义。为了更加上升。精确地把握厂商存货投资的调整行为，以及这种行ft为对产出造成的影响，本文试图使用更加具体的微程仨~1" ~'， 观数据。本文主要使用的数据是来自同花顺iFinD所提供的制造业样本上市公司的存货投资和营业收入数据①，样本共包括410家制造业上市公司，样本沁的机心统今毛t今合您也频率为季度，样本期为2∞3年第1季度至2013年矿，\:$'''1乒乒'~#"J"乒乒~#~#乒乒·矿矿第2季度。-存货投资-_.营业眈入1.存货投资占营业收入的比重图2存货投资与营业收入周期性序列的波动幅度2003年第1季度至2013年第2季度，410家制3.存货投资和营业收入的相关性造业上市公司累计存货投资占累计营业收人的比重同样采取H-P滤波对经censusX12法季节调平均为%。从单个季度看，存货投资占营业收整后的制造业上市公司存货投资和营业收入进行分入比重的极大值为%，极小值为%0 42 解，然后考察变量周期项序列的自相关与互相关状个季度中，有7个季度存货投资为负，从而存货投资况。结果显示，存货投资一阶自相关系数为，占营业收入的比重为负，另外35个季度存货技资及营业收入的一阶自相关系数为，营业收入的其占营业收入的比重都为正。自相关性明显高于存货投资，说明尽管全时段存货2.存货投资和营业收入的波动投资标准差小于营业收入，但短期来看，存货投资的本文采用了H-P滤波(Hodrick -Prescott Fil›被动性更大，即灵活调整速度更快。就互相关关系ter)对censusX12法季节调整后的制造业上市公司而言，存货投资与营业收入的同期相关系数为存货投资和营业收入进行分解，然后用变量周期项，并且存货投资与下一期营业收人也存在明显序列的标准差表示其波动。为了更好地比较存货投的相关关系，系数值达到，即存货投资领先变资和其他变量波动程度的差别，将变量周期项序列数据进行了离差标准化处理，经过离差标准化后，两①严格说来，应该考察制造业主市公司的存货投资与总产出才更能个变量序列的数值范围都将在(0，1)之间，据此计表明存货投资在生产中的作用，不过由于营业收入和总产出高度算和比较其标准差。计算结果显示，样本期间存货相关，相关系数高达，因此选取营业收入来代替总产出进行考投资的标准差，营业收入的标准差，存察可以达到同样的研究目的。78
究5奇向在却14年第3期化于营业收入，说明存货投资调整周期在短期可能瓦n+, -X" k =0 , 1 ,2 , ,K-l, t=1,2,...,nfo K 会导致营业收入周期变动。存货投资、营业收人的的选取，既要足够大以保证反映原始序列中的较长相关性如表1所示，其中R表示营业收入，I表示存周期分量，又要避免过大导致人工序列的谱密度中货技资。出现虚假的周期分量。结合原始序列的实际情况，表1存货投资和营业收入周期性序列的相关状况本文选择K斗，即存货投资等4个变量周期性人工周期性序列互存货投资自相关系数营业收人自相关系数序列的样本点为126个。相关系数ρ(矶，It+j) 2.变量的单谱分析与周期性310 也脚也783ι438 皿062-O. 2001 O. 684 O. 650 O. 222 采用上述生成人工序列加海明窗的welch谱分四、制造业存货投资的谱密度分析析方法，经软件计算得到变量的周期经济时间序列不但可以在时域内进行分析，还性序列谱密度图(见图3)，存货投资主谱峰对应9可以运用谱分析方法在频域内进行分析，其研究目个季度的周期，次谱峰对应12个季度的周期;营业的在于揭示该经济时间序列中不同长度周期项的重收入主谱峰对应9个季度的周期，次谱峰对应6个要程度。谱分析方法需满足的条件:一是时间序列季度的周期;存货占比主谱峰对应9个季度的周期，要满足平稳性的要求;二是进行谱分析的样本数据次谱峰对应12个季度的周期，营业收人环比增速主要足够大，一般要求时间序列观测值在100个以上。谱峰对应21个季度的主周期，次谱峰对应9个季度本文先对存货投资和营业收入等变量进行平稳性检的周期(营业收入主谱峰和次谱峰比较接近)。存验，并将原序列扩展成足够观测值的人工序列，然后货投资、营业收人、存货占比变量周期项序列都存在分别运用单谱分析和互谱分析，来研究存货技资和一长9个季度的主周期，营业收入环比增速存在一营业收人的周期性及相关性。个长9季度的次周期，各变量的周期波动长度总体1.变量的平稳性检验及人工序列的生成具有趋同的特征。不过，营业收人变动的次周期相本文分别对存货投资、营业收入、存货存量占营对较短，存货投资和存货占比变动具有相同的次周业收人比重(下文皆简称"存货占比")、营业收入环期，另外，营业收入环比增速变动有更长的主周期。比增速等4个变量做单谱分析，同时对存货技资与得货投资营业收入营业收人、存货占比与营业收入环比增速等两对变量做互谱分析。谱谱本文对4个变量经censusX12法季节调整、并值值经H-P滤波分解得到的时间序列周期项进行了单位根检验。其中，对存货投资周期性序列采取无截却40周期/季度距项、滞后期为O的ADF检验，ADF检验统计量的营业收入环比增速样本值为;对营业收入周期性序列采取无截距项、滞后期为1的ADF检验，ADF检验统计i曾值l值’ 量的样本值为;对存货占比周期性序列采取无截距项、滞后期为5的ADF检验，ADF检验统计量的样本值为;对营业收人环比增周期/攀度周期/擎皮速周期性序列采取无截距项、滞后期为O的ADF检图3变量周期性序列的i曾密度验，ADF检验统计量的样本值为;4次检3.变量的互谱分析与相关性验1%显著性水平下的临界值分别为、采用上述生成人工序列加海明窗的welch谱分、-2. 63们62、一，结果表明，4析方法，经软件计算得到存货技资与个变量周期性序列都在1%的显著性水平上拒绝营业收人、存货占比与营业收入环比增速等两对变"存在单位根"的原假设，所以各序列都是平稳的。量的互谱密度函数值。由于互谱密度函数为复数形由于时间序列样本点只有42个，直接应用谱分式，难以直观理解，因此，需要将其分解为相干谱和析会影响结果的稳定，因此，需要采用人工序列方法相位谱等谱函数来分析。其中，相干谱是两个序列予以解决。具体来说，如果设原始序列为lX"t= 1, 中相同频率对应的振幅乘积的标准化均值，取值区2，…，叫，则人工序列tllY"t=1，2，…，nKf满足|间为[0，1]，数值越大，两序列在此序列处相关性越79
吕风勇:存货调整与产出波动的周期关系强。相位谱则表示两个序列中相同频率分量的相位五、制造业存货投资的经验分析变化的均值，即反映序列各频率分量超前、滞后关系以上研究都力图从样本数据中析取规律性的东的相位差，取值区间限定为[-霄，刑。存货投资与西，尽管有利于把握存货和营业收入的变动规律及营业收入、存货占比与营业收入环比增速等两对变寻求它们之间的关系，但是，现实中它们具体的运动量周期性生成人工序列的分段平均相干谱和相位谱轨迹就被抽象掉了。由于近几年中国经济出现了较等数值见表2和表3Q大程度的波动，厂商经营状况也因之剧烈变化，从微观角度来分析存货在经济波动中究竟起到了什么样表2存货投资与营业收入的相干谐和相位谱的作用，以及面临经济波动时厂商存货调整的行为，周期长度(季度)I 相干谱平方|相位谱(弧度)I 时差(季度)无疑就是一件非常有意义的事情。1 -10 1. 163 1. 2 1.存货投资变动对营业收入同比增速的影响11 -20 O. 699 O. 556 2. 6 20 -42 厂商营业收入同比增长率是进行经济分析时的一个重要指标，它的高低基本对应工业增加值的高表3存货占比与营业收入环比低，甚至因而对应GDP的高低。增速的相干谱和相位i曾总体来看，样本公司的营业收入同比增速与存周期长度(季度)相干谱平方相位谱(弧度)时差(季度)货投资的贡献点数是正相关的，按季节调整后两个1 -10 1. 177 变量序列经过H-P滤波分解后的变量周期项序列11 -20 20 -42 进行的相关检验，二者当期正相关系数高达，并且营业收入同比增速与下一期存货技资比较表2至表3，两对变量周期性序列长度为贡献点数也存在高达的正相关关系。11 -20个季度的周期都存在最强的相关关系，但表4描述了2∞3年第1季度至2013年第2季是，以绝对数值衡量的存货投资与营业收入之间的度制造业样本上市公司营业收入增长的情况，以及领先滞后时差较短，只有2-3个季度，但存货占比存货投资对营业收入增速的贡献百分点数。从表4与营业收入环比增速之间的领先滞后时差较长，长可以看出，2008年第4季度，样本公司的营业收人达6-7个季度。同比骤降%，同期存货投资风向对营业收入不过，对于长度介于11-20个季度的10个周的贡献为个百分点，相比2∞7年第4季度，期，存货投资每个长度的周期变动都领先于营业收样本公司的营业收入增速回落了35个百分点，其中入，这与表1中显示的结果相一致;但是，存货占比相比上年同期存货投资贡献点数就减少了个却有3个周期滞后于营业收人环比增速，平均时差百分点。2011年第4季度也存在类似的情况，当时为个季度，另有7个周期领先于营业收入环样本公司营业收入增速比上年同期回落个百比增速，平均时差为个季度，表明存货占比周分点，其中存货投资贡献点数就减少了个百分期变化领先于营业收入环比增速周期变化并不是必点。不过，2012年以来，存货技资影响营业收入增然的，由于存在着负值，存货占比周期与营业收人环长的程度一直较低。2012年第1季度至第4季度，比增速11-20个季度的周期的领先滞后时差也比样本公司营业收入增速分别比上年同期回落表3显示的6-7个季度的时差跨度更长。这表明，个百分点、个百分点、个百分点和以绝对值衡量的存货技资和营业收入周期存在较良个百分点，其中存货投资贡献点数分别减少好的领先滞后关系，存货占比周期与营业收入环比了个百分点、个百分点、个百分点和增速的领先滞后关系却不甚明显。存货投资周期变个百分点。进入2013年，第1季度样本公司动之所以会经常领先营业收入，可能有两方面的原营业收入同比增速%，存货投资贡献了 因:一是厂商预期经济景气的变化，从而提前增加存个百分点，第2季度样本公司营业收人同比增速达货投资或减少存货投资;二是在经济波动时，厂商遵到毛，存货投资负向贡献了个百分点。循(S，S)存货策略带来的同向调整的程度上升，存由于样本公司的营业收人增速放缓，预计未来存货货降低到最低点时补库存会带来生产和营业收人的投资的波动对于营业收入增速的影响程度可能会有增加，上升到一定程度时去库存化则会带来生产和所上升。营业收入的下降。80
究5奔向在却14年第3期表4制造业样本上市公司存货投资时停止，从而营业收入会倾向于下降。不过，营业收对营业收入增长的影晌入的变化会对当期存货占比产生明显的反向影响。单位:%，百分点25DO 2ODO 营业收入存货投资对营业营业收入存货投资对营业1SDO 年份年份lODO 同比增速收入的贡献点数同比增速收入的贡献点数A, ∞8 .2oo3 ∞8 .-10DO 1. 82 ∞8 -lSDO ∞3 31. 76 QI. 2创泪 毯。。。QI. 2α)4 31. 27 9.∞ α" -1. 68 晶创) αn .4弘."'.~<Ì".-él.. "串IJ'乒乒4晤#.F沪，护庐'J'..111啡、f/' ~ '.$'矿矿仪) 侃" ，矿. "~ ..r .#~矿，矿护~..4 1. 85 QI. 2010 …-0收入环比"遭-存货事.，占比的暨喃QI. 2∞5 图4制造业样本上市公司存货存量占比变动的逆周期性∞5 31. 99 ∞5 21. 53 2ω 、表5列明了2002年第1季度到2013年第2季 18.ω QI. 2011 30.∞ QI. 2006 21. 03 1. 36 度制造业样本上市公司营业收人增速与存货占比的仪后21. 97 1. 36 21. 92 α后21. 64 1. 54 变动情况，以及存货占比的两类影响因素在其中所创 QI. 2012 QI. 2∞7 1. 47 起作用的大小，即存货投资和营业收入变动影响存∞7 货占比的程度。2008年第4季度，样本公司营业收∞7 |Q012 2013 。04122∞∞78 入环比下降了%，但是存货占比却增加了 .2013 2.存货占比与营业收入环比增速的关系个百分点，其中，存货投资减少因素使得存货厂商所重视的存货更多是存量概念，只有存货占比下降了个百分点，营业收入减少因素使存量低于或高于营业收入的一定比率时，厂商才会得存货占比增加了个百分点。这表明，当经考虑增加或减少存货投资，继而对产出产生一定影济忽然紧缩时，厂商会立即减少存货投资，但是由于响。上文的有关分析表明，存货投资总体是顺周期形势恶化较快，营业收人下降迅速，这种存货减少不的，即当营业收入同比增长较快时，存货投资绝对额足以降低总的存货存量占营业收入的比重，从而导从而存货存量总额也会上升。但此时营业收入的上致存货占比升高，但此时存货投资绝对量仍然是减升会增大基数，存货存量总额的增加未必就能带来少的。进人2013年，第1季度样本公司营业收入环存货存量占比的提高。同时，尽管表4分析的是季比下降%，存货占比增加个百分点，其中度数据，但分析采用的是年度同比概念，从而存货调存货技资使得存货占比提高个百分点，营业收整的周期仍然是年度。因此，有必要对营业收人季入减少使得存货占比提高个百分点;第2季度环比变化与存货存量占比的关系进行分析，而这度，样本公司营业收入环比增加% ，存货占比属于短期分析。降低个百分点，其中存货投资使得存货占比降图4直观地描述了制造业样本上市公司营业收低个百分点，营业收入减少使得存货占比提高入环比增速与存货(存量)占比变动的关系，总体来个百分点。这些分析表明，存货占比短期呈现看，二者呈现一种负相关关系，说明在短期存货占比逆周期性，而且，营业收入变化对存货占比的影响要的变动呈现一种逆周期的特征。事实上，当采用季大于存货技资变化的影响，这也加大了当期存货占节调整后两变量序列的H-P滤波的变量周期项序比短期逆周期的程度。列进行相关检验时，二者当期的相关系数为负，达到六、结论，而且存货占比变动与滞后一期及滞后两本文以制造业上市公司为样本对象，分别研究期营业收入环比增速也存在着负相关关系。不过，了存货与营业收入的波动性、相关性和周期性等特存货占比变动也与领先两期的营业收入环比增速存征，得出了一系列有意义的结论，如存货投资存在显在正相关关系。因此，营业收入环比增速提高，会倾著的顺周期特征，存货占比短期则呈现逆周期特征，向于推动存货占比升高，相反，存货占比升高，却会存货投资、营业收入、存货占比都存在→个大致相同倾向于拉低当期以及此后两期的营业收入环比增的主周期等。这些结论与许多文献的研究结果是一速。这主要是因为，营业收入环比增速提高时，厂商致的。本文在对2∞8年以来各季度存货调整与营由于乐观预期而增加存货投资，从而存货占比将升业收入变动的具体数量关系进行分析后，发现经济高，相反，存货占比升高以后，企业补库存行为会暂急剧下滑阶段一般对应着存货投资的较大变化，而81
吕风勇:存货调整与产出波动的周期关系2011年以来，厂商存货调整的变动幅度明显减缓。的分析[1].企业经济，2012，(4):33 -37. 表5制造业样本上市公司存货投资和营业收入[4]易纲，吴任吴.论存货与经济波动(上)-一一理论回顾变动对存货占比的影晌单位:%与对中国情况的初步分析[J].财贸经济，2α泊，(5):5-9. 营业存货存货营业营业存货存货营业收入占比投资收入收入占比投资收入时期时期[5J易纲，吴任吴.论存货与经济披动(下)一一理论回顾环比的变贡献贡献环比的变贡献贡献增速动点数点数增速动点数点数与对中国情况的初步分析[1].财贸经济，2∞0，(6):∞3 ∞8 -22. ∞3 11. 25 ∞B 句[6] Holly S, P Turner. Inventory Investment and Asymmetric ∞3 1. 50 ∞s -11. 2 ∞3 -10. 51 侃" Adjustment: Some Evidence for the UK, Intemational Jour›仪M-1. 11 创阳 侃" -4 nal of Production Economics [ J J. 2∞1，72(3) : 251 -260. 仪 侃" ( [ 7 J lacoviello M, F Schiantarelli, S Schuhm. Input and Output 侣.2仪M11. 44 1. 69 QI. 2010 -1. 55 ∞Inventories in General Equilibrium [ J ] . Intemational Eco›∞5 ∞5 -0 76 Q4eview ,2011 ,52 (4) : 1179 -1213. .201O -1. 05 nomic ∞5 -8. IO QI. 2011 [ 8 J Irvine 0, S Schuh. Inventory Investment and Output Volatil›仪滔 1. 25 明也.200621. 28 1. 35 -2..w ity [ J]. Fe deral Reserve Bank of Boston Working Paper 02 饥J6-1. 02 1. 89 -1. 6S -3.ω 。峭 6，2∞2. 。.2∞ 9.∞ [9] Kahn James A.. Inventories and耻Volatilityof Production 创】 -11. 7 -4. 7~ 。. ∞7 [ J]. American Economic Review, 1987 ,77 ( 4) : 667 -680. QI. 2013 [ 10 J M Bils. What Inventory Behavior Tells Us about Business 。.2∞s-1. 74 1. 31 白 Cycles[ J]. American Economic Review，2锁闭，90(3): 458 -481. 参考文献:[ 11 J McCarthy J, E Zakrajsek. Invento巧Dynamicsand Bu缸'[ 1 ]古明清，操志霞.我国存货与经济披动的计量分析[1].ness Cycles: What Has Changed Joumal of Money [J]. 经济问题探索，2∞3，(2): and Banking，2∞7，39(2 -3): 591 -613. [2]纪敏，王月.对存货顺周期调整和宏观经济波动的[12JWen Y. Under百tandingthe InventoIγCycle [ J J . Joumal of 分析[J].经济学动态，2∞9，(4):11-16. Monet町Economics，2∞5,52( 8) : 1533 -1555. [3]王丙英，张鸿武.我国存货投资与宏观经济波动相关性Periodic Relationship between Inventory Adjustment and仙呻utVolatility: Research Based on the Data of Listed Manufacturing Companies LV Feng -yong (National Academy of Economic Strategy, China Academy of Social Sciences, Beijing 100045, China) Abstract: Firm inventory adjustment behavior will cause fluctuations in the economy of a count巧，especially in the short -term economic fluctuations. This paper takes listed manufacturing companies as samples and breaks in›vent。可andother variables down into trend items and periodic items by H -P filter. Thereafter, volatility, correla›tion and periodicity of those periodic items are carefully studied, and some conclusions come to us: there is a sig›nificant positive correlation between inventoηinvestment and operation revenue, but a significant negative correla›tion in the short term between inventorγratio and operation revenue growth rate on a quarter -on -quarter basis. As a necessarγcomplement， spectral analysis is also carried out; the results show that periodic items of inventory investment, operation revenue and inventory ratio all have a primary cycle with a length of about nine qua民›nally, the relationship of variable changes in each quarter since 2∞8 are described and analyzed. Key words: inventory; correlation; spectral analysis; cycle (责任编辑:戎爱萍)82
