经济评论 2012 年第 2 期
ECONOMIC REVIEW No． 2 2012
偏向性技术变迁、习惯
形成与中国经济周期特征
———基于 RBC模型的实证分析
吕朝凤 黄梅波
*
摘要:本文构建了一个同时引入偏向性技术变迁与中性技术冲击的包含居民消费的
习惯形成的随机动态一般均衡模型，并以此模型为基础，对 1979 － 2009 年间中国宏观经
济进行实证检验。研究表明:模型的预测结果与中国的特征事实较一致;对中国宏观经济
的解释力要强于未包含劳动的 RBC模型、包含资本劳动的可分劳动 RBC 模型、引入居民
消费的习惯形成的可分劳动 RBC 模型，说明这一模型更符合中国经济的特征事实;与正
的中性技术冲击具有正财富效应相反，正的偏向性技术变迁冲击具有明显的负财富效应
特征;我国 1979 － 2007 年间推行的降低劳动弹性的偏向性技术变迁工业化发展战略促进
了我国居民消费的增加、资本积累与 GDP产出的提高，故而认为，这个战略是成功的。
关键词:实际经济周期 动态一般均衡 习惯形成 偏向性技术变迁冲击 中性技
术冲击
一、引言
实际周期 (Real Business Cycle，以下简称 RBC)理论形成于 20 世纪 80 年代，是宏观经济学最引人注目
的发展之一。主要代表性论文有 Kydland和 Prescott(1982)、Long和 Plosser(1983)、King 和 Plosser (1984)、
Hansen(1985)、Prescott(1986)、Kydland和 Prescott(1991)等，其中又以 Kydland － Prescott 模型为代表，它为
后来 RBC模型的发展提供了基本的模型框架。
国外许多学者对 RBC模型进行了深入研究和扩展，归纳起来大致有以下三个方向:
首先，一些学者将传统 RBC 模型推广到开放经济，如 Mendoza(1991)、Backus、Kehoe 和 Kydland(1992，
1994)等。他们试图解释一些开放经济特征，如贸易余额的逆周期性波动、各国消费的高度相关性等。
其次，另一些学者尝试对传统 RBC模型进行一些修改和引入多重冲击，以更符合实际经济。如 Hansen
(1985)、Christiano和 Eichenbaum(1992)、Gavin、Kydland和 Pakko(2007)、Young(2004)、Ríos － Rull和 Llopis
(2010)等。引入偏向性技术变迁冲击的 RBC 模型正是来源于 Young(2004)的开创性工作。Young(2004)
认为，传统 RBC模型假定要素弹性是稳定的、技术冲击主要来源于中性技术冲击，这个假设与观测事实明显
不符。在短期内，“要素份额有明显的变动(美国)”(Young，2004)。偏向性技术变迁冲击就是指影响要素
弹性(或要素份额)的冲击。研究表明，在此基础上构建的 RBC 模型可以解释美国 93%的经济波动。但
Young(2004)的 RBC模型中冲击来源于偏向性技术变迁冲击，完全忽略了中性技术冲击(或全要素生产率
冲击)的影响。因此，Ríos － Rull和 Llopis(2010)提出了一个同时引入偏向性技术变迁冲击与中性技术冲击
的 RBC模型。方法是将偏向性技术变迁冲击视为一种分配冲击，要素份额(劳动弹性)围绕一个均值波动。
但他们模型的预测结果是，同时引入以上两个冲击的 RBC 模型却只能解释 60． 53%的美国经济波动，低于
Young(2004)模型对美国经济波动的解释力。因此，有必要重新思考如何同时引入上述两个冲击的 RBC 模
型的构建。
最后，还有一些学者尝试将居民消费的习惯形成(Habit Formation)引入 RBC 模型。这方面的研究是在
13
* 吕朝凤，厦门大学经济学院国际经济与贸易系、厦门大学世界经济研究中心，邮政编码:361005，电子信箱:chaofenglv@
126． com;黄梅波，厦门大学经济学院国际经济与贸易系，邮政编码:361005。
本文得到教育部人文社会科学重点研究基地重大项目“我国宏观经济运行的微观基础研究”(08JJD790134)支持。感谢
匿名审稿专家中肯的评论和修改建议，文责自负。
20 世纪末才逐渐展开的。基于 Naki和 Moore(1996)、Guariglia 和 Rossi(2002)分别通过 PSID 数据和 BHPS
数据为习惯形成找到的实证证据，Lettau和 Uhlig(2000)、Letendre(2004)、Schmitt － Grohé 和 Uribe(2010)分
别将居民消费的习惯形成引入 RBC模型，以讨论习惯形成引入后各宏观经济变量的波动情况。他们提出，
习惯形成的引入“降低了消费跨期替代的弹性;当技术冲击发生时，个体倾向于选择更多的闲暇，于是不会
对消费调整太大”，从而“改变了传统 RBC模型中消费、就业对技术冲击的反应，使消费更加平滑”。研究表
明，“引入居民消费的习惯形成的 RBC 模型”可以很好地模拟加拿大、美国经济波动的周期特征。这暗示，
居民消费的习惯形成很可能会通过影响消费的跨期替代，从而对经济波动产生重要影响。也表明缺少对这
方面的分析，可能是传统 RBC模型不能充分解释实际经济的一个重要原因。
这些研究在分析居民消费的习惯形成对居民的消费选择与跨期替代影响的同时，均没有对偏向性技术变
迁冲击进行探讨。而根据 Young(2004)、Ríos － Rull和 Llopis(2007)的研究，探讨偏向性技术变迁冲击对宏观经
济变量的影响是非常重要的。因为它通过增加工资水平与降低资本收益率，致使居民就业倾向发生变化，对社
会生产、资本积累产生影响。所以，探讨引入偏向性技术变迁冲击的包含居民消费的习惯形成的RBC模型的构
建是进一步的研究方向。本文的研究结论恰恰表明，同时引入偏向性技术变迁和居民消费习惯形成的 RBC模
型可以很好地解释中国经济波动，上述机制的引入对 RBC模型中各变量的波动特征都具有重要影响。
与国外汗牛充栋的研究相比较，学者们在 2000 年以后才开始运用 RBC 模型来解释中国经济的波动特
征。卜永祥和靳炎(2002)构造的两部门 RBC模型的预测结果与实际经济有较大的偏离;陈昆亭、龚六堂和
邹恒甫(2004)构造的三部门 RBC模型的预测结果与实际经济同样有较大的偏离;黄赜琳(2005)构造的三
部门 RBC模型的预测结果对实际经济的解释力较低，只能解释 70%以上的中国经济波动;李文溥、王燕武和
卢盛荣(2009)的预测结果只能解释 58%的经济波动。这些研究无疑颇具贡献、颇具开创性，但结果却差强
人意。本文认为，主要原因有以下两个方面:一方面，模型中缺少对居民消费的习惯形成的讨论，理由是根据
Naki和Moore(1996) ，Guariglia和 Rossi(2002) ，龙志和、王晓辉和孙艳(2002)以及吕朝凤和黄梅波(2011)等
学者的研究结果，居民消费的习惯形成的确显著地影响了个体消费的选择与跨期替代。其中，龙志和、王晓
辉和孙艳(2002)以及吕朝凤和黄梅波(2011)的研究针对的是我国实际经济。这就暗示要构建符合我国实
际经济的 RBC模型，必须引入居民消费的习惯形成。另一方面，模型中缺少对偏向性技术变迁冲击的分析，
理由是根据 Young(2004)的研究，对于了解宏观经济波动，偏向性技术变迁冲击的引入是非常重要的。
本文的第一个研究目标是，探讨同时引入偏向技术变迁冲击、中性技术冲击与居民消费的习惯形成的
RBC模型的构建;其次，通过利用这个模型、未包含劳动的 RBC 模型、一般可分劳动的 RBC 模型、只引入中
性技术冲击与居民消费的习惯形成的 RBC 模型分别来分析其对 1979 － 2009 年间中国实际经济的模拟能
力;最后，利用上述模型的模拟结果探讨偏向性技术变迁所代表的我国工业化发展战略的一些政策效应及其
影响，这是本文与前人研究不同的地方。本文余下部分的结构如下:第二部分是中国经济波动的特征事实的
归纳;第三部分是数理模型的构建;第四部分是模型参数的校准;第五部分是模拟经济的比较分析;第六部分
是本文模型参数的敏感性分析;第七部分是本文的总结和进一步的研究方向。
二、中国经济波动的特征事实
本文选用我国在 1979 － 2009 年的数据，这些数据均来自于《新中国统计年鉴(1952 － 1999)》和 2000 －
2010 年《中国统计年鉴》。从 1979 年开始讨论改革开放后中国经济的波动特征，主要基于赵凌云和向新
(2005)、赵凌云(2006)的研究，因为他们提出 1979 年是中国改革开放的起始年。文中对所有数据进行了
H － P滤波，以消除序列中的趋势成分，只保留了波动成分。根据 Backust 和 Kehoe(1992)的建议，文中对
H － P滤波法乘子选取为 100，即 10 的平方。在就业指标的选取上，则参考了黄赜琳(2005)所采用的、用就
业率作为劳动供给———就业的替代指标。本文选取居民消费价格指数为通货膨胀率的替代指标以计算实际
消费和 GDP产出。本文选用全社会固定资产投资总额作为投资的替代指标，采用固定资产投资价格指数作
为折算指标以计算实际值(黄梅波、吕朝凤，2010)。在估算实际值时，基期设定为 1979 年。
对各变量进行 H － P滤波后，得到的分析结果如表 1 － 2。GDP及各组成部分的波动图如图 1 － 8。
表 1 各经济变量波动的特征事实
消费 就业 投资 GDP
标准差 0． 036 0． 022 0． 081 0． 046
相对方差比 0． 785 0． 467 1． 752 1． 000
自相关系数 0． 653 0． 399 0． 617 0． 704
注:所有数据先取对数，然后再进行 H － P滤波。
数据来源:《新中国统计年鉴(1952 － 1999)》和《中国统计年鉴(2000 － 2010)》。
23
表 2 1979 －2009 年间各经济变量同 GDP产出的跨期相关系数
－ 5 － 4 － 3 － 2 － 1 0 1 2 3 4 5
消费 － 0． 668 － 0． 754 － 0． 456 0． 039 0． 556 0． 855 0． 620 0． 169 － 0． 223 － 0． 425 － 0． 381
就业 0． 150 0． 370 0． 604 0． 509 0． 199 － 0． 255 － 0． 712 － 0． 526 － 0． 228 0． 023 0． 272
投资 － 0． 544 － 0． 711 － 0． 531 － 0． 116 0． 451 0． 909 0． 832 0． 410 － 0． 112 － 0． 562 － 0． 728
产出 － 0． 645 － 0． 676 － 0． 330 0． 172 0． 704 1． 000 0． 727 0． 217 － 0． 294 － 0． 660 － 0． 674
资料来源:同表 1。
图 1 消费波动图 图 2 经 H － P滤波后的消费波动图
图 3 就业波动图 图 4 经 H － P滤波后的就业波动图
图 5 投资波动图 图 6 经 H － P滤波后的投资波动图
图 7 GDP波动图 图 8 经 H － P滤波后的 GDP波动图
注:数据来源于《新中国统计年鉴(1952 － 1999)》和《中国统计年鉴(2000 － 2010)》。所有数据先取对数，然后再进行
H － P滤波。其中，……代表实际数据对数化后的值，———代表 H － P滤波后的趋势线。
通过分析，可以得出以下中国经济波动的特征事实:从各经济变量的波动幅度看，GDP产出的波动幅度
低于投资的波动幅度，略高于消费的波动幅度，而就业的波动幅度最小。从各经济变量的协同运动看，消费、
33
投资与 GDP产出协同运动，呈现明显的顺周期性，并且它们与 GDP产出同时刻变化。但是就业表现为逆周
期性。从经济波动的相关性看，中国经济波动(GDP)呈现出明显的自相关性，即表现为 GDP 产出与滞后一
期的 GDP产出的相关系数为 0． 704。
结合以上特征事实，接下来本文通过将居民消费的习惯形成和偏向性技术变迁冲击引入 RBC 模型来讨
论中国经济的波动特征。
三、模型的构建
(一)代表性个体
本文假设一个经济中的行为是同质的，单个行为人可以代表整个经济;考察一个代表性的个体，其效用
是由一个关于消费流{ct}
μ
t = 0和劳动流{Lt}
μ
t = 0的具有习惯形成的效用函数构成，即:
U0 = E0 ∑
μ
t = 0
βt ct /X
( )
t
1－η － 1
1 － η
+ θ
1 － L( )t
1－ψ － 1
1 －[ ]{ }ψ (1)
其中 Xt 为内生的代表性个体消费的习惯形成;η代表个体的相对风险规避弹性;β ＜ 1，其代表消费贴现
率;Lt∈［0，1) ，代表个体在第 t期的劳动时间;θ代表劳动与消费的相对权值;ψ ＞ 0，1 /ψ 代表闲暇的跨期替
代弹性。根据 Abara(2006)和 Fuhrer (2000)的研究，假定个体消费的习惯形成的形式为:
Xt =(ct － 1) (2)
其中参数 ∈［0，1) ，度量了内在的习惯形成的程度①(Abara，2006)。给定 c － 1 ＞ 0。
假定代表性个体的资产运动方程为:
αt + 1 = Ltwt +(1 + rt)αt － ct (3)
其中 wt 代表个体在第 t期的工资水平、rt 代表利率、αt 代表个体在第 t期所拥有的资产。
在式(2)和式(3)的约束条件下，代表性个体选择如下决策序列{ct，αt + 1，Lt}
μ
t = 0，最大化其效用函数。
令 λ t 表示式(3)的 Lagrangian乘子，居民效用最大化问题的一阶条件和横截条件如下:
ct
ct( )－ 1[ ]
－ η 1
ct( )－ 1
－ βEt
ct + 1
c( )t[ ]
－ η ct + 1
c( )t c{ }t = λ t (4)
λ t = βEt{λ t + 1［1 + rt + 1］} (5)
λ t × wt =
θ
(1 － Lt)ψ
(6)
lim
i→μ
Etβ
t + iλ t + iαt + 1 + i = 0 (7)
其中，式(4)表示了代表性个体消费的最优条件:消费的边际效用等于财富的边际价值;式(5)是关于消
费路径的 Euler方程;式(6)表示劳动力市场均衡，说明闲暇的边际效用等于劳动的边际回报;式(7)是横截
条件。同时满足一阶条件和横截条件是最优化问题(1)的最优解的充要条件。
(二)厂商
假设一个代表性的厂商选择雇用工人的数量和使用资本的数量，以使其利润最大化。可得厂商的规划
为:
Max
Kt，Nt
(Yt － Costt) (8)
s． t． Costt = Ntwt + RtKt (9)
其中实际利率 rt = Rt － δ。Rt 代表未扣除折旧的利率;δ∈(0，1］，代表折旧率。Yt 为 Cob － Douglas生产
函数 AtK
1 － at
t N
at
t ，代表第 t期产出;at 为劳动弹性，代表偏向性技术变迁;Kt 代表第 t期的资本存量;Nt 代表第
t期的劳动投入;At 为全要素生产率，是一个随机变量，代表第 t期的中性技术水平。行为人可以观测到过去
和现期的全要素生产率，但却不知道未来的生产率。根据 Young(2004)对偏向性技术变迁冲击的设定，假设
全要素生产率(中性技术)、偏向性技术变迁冲击分别满足:
ln(At)=(1 － ρA)ln(珔A)+ ρA ln(At － 1)+ εAt; εAt ～ i． i． d． N(0，σ
2
A) (10)
ln(at)=(1 － ρa)ln(珔a)+ ρa ln(at － 1)+ εat; εat ～ i． i． d． N(0，σ
2
a) (11)
其中，珔A、珔a代表 At、at 的稳态值。式(10)是中性技术冲击的过程，它表明中性技术服从一阶自回归过程
(AR(1) )。式(11)是偏向性技术变迁冲击的过程，它表明偏向性技术变迁冲击服从一阶自回归过程
43
①当 = 0 时，就是普通的 CRRA效用函数;当 ＞ 0 时，就可以分析代表性个体在前一期消费中形成的习惯对当期效用
的影响。根据 Carroll、Overland和 Weil(2000) ，Fuhrer (2000) ，Baba(2000) ，Abara(2006)的研究，一般条件下“ ＜ 1”。
(AR(1) )。εAt、εat为非序列相关的白噪声扰动、彼此独立不相关。
根据上述假设，可以得到均衡利率和工资分别为:
rt =(1 － at)AtK
－ at
t N
at
t － δ (12)
wt = atAtK
1 － at
t N
at － 1
t (13)
式(12)和式(13)表示了偏向性技术冲击对资本利率、工资水平的影响。它们暗示，一个正的偏向性技
术冲击是否会致使资本利率下降、工资水平上升，即取决于两个要素:当期资本存量与就业水平。这就是本
文模型和只引入中性技术冲击的传统 RBC模型的重要区别之一。
(三)均衡
市场均衡包括资本、劳动和产品市场均衡，根据瓦尔拉斯定律(Walras’Law) ，只需要其中两个市场均衡
即可:
kt = Kt /N = αt (14)
NLt = Nt (15)
其中 N代表总人口，是一个固定的常数。式(14)和式(15)分别是资本、劳动市场均衡。
给定式(2)、式(10)和式(11) ，k0、A0、a0 和 c － 1，竞争性均衡就是满足一阶条件与横截条件式(4)－(7)、
约束条件式(3)、市场均衡条件式(12)－(15)的一系列的内生变量序列{λ t，ct，kt + 1，Lt，Yt}。①
四、参数的校准研究
观察方程(2)－(15)可见，本文模型需要确定的相关参数有:中性技术冲击的一阶自回归系数 ρA、偏向
性技术变迁冲击的一阶自回归系数 ρa、均衡劳动弹性珔a、相对风险规避系数 η、劳动跨期替代弹性(倒数)ψ、
资本折旧率 δ、居民消费的习惯形成程度 、贴现率 β和均衡劳动供给珔L。
(一)偏向性技术变迁(Biased Technical Change)和中性技术冲击(TFP Shocks)参数的估算
根据 Ríos － Rull和 Llopis(2010)的研究，本文对要素偏向技术变迁冲击和技术冲击进行了估算。其估
算方法如下:
首先，本文通过利用 1979 － 2007 年间我国劳动者报酬与 GDP产出估算出劳动份额 at。我们通过《中国
统计年鉴》直接估算出 1993 － 2007 年间各省的劳动报酬份额(数据来源于 CEIC中国经济数据库)。通过利
用章上锋和许冰(2010)对 1979 － 1992 年间的估算结果，得到了 1979 － 2007 年间我国劳动报酬份额序列。
再利用式(11) ，则可以估算出偏向性技术变迁冲击的相关参数。
a^t = 0． 48 × a^t － 1
(2． 861)
(16)
其中拟合优度 R2 为 0． 232，^at 是指前文定义的劳动报酬份额的波动值。利用(16)式可得，σa 为 0． 021。
其次，对前文假设的生产函数提取波动值可得:
Y^t = A^t +(1 －珔a)K^t － ln(珔K)×珔aa^t +珔aN^t － ln (珚N)×珔aa^t (17)
其中 珔K、珚N、珔a分别指前文定义的资本存量、就业人数、劳动报酬份额(见式(11) )的稳态值，Y^t、K^t、N^t、^at
是指变量的波动值。根据黄梅波和吕朝凤(2010)的研究，采用全社会固定资产形成总额作为投资的替代指
标、利用固定资产投资价格指数作为替代指标以估算实际值。利用估算得到的实际投资，采用 Young(2003)
提出的永续盘存法和假定年资本折旧率为 0． 11，可以估算出我国资本存量。② 在估算资本存量时，本文将期
初设定为 1952 年。③ 利用上述估算结果，令 et = Y^t －(1 －珔a)K^t －珔aN^t，其中用第一步中提取的趋势值替代 at
稳态值珔a，代入式(19)可得:
et = A^t －［ln(珔K)+ ln(珚N) ］×珔aa^t (18)
式(18)表达了 et 与 a^t 之间的内在关系。通过对式(18)进行计量分析，可得:
et = － 0． 703 × a^t
(－ 2． 688)
(19)
53
①
②
③
利用资本存量 kt 则可分析模型中投资 It 的变动情况。因为在市场均衡下，It = Kt + 1 －(1 － δ)Kt。
永续盘存法的估计公式为 Kt + 1 = Kt + It /Pt － δKt，其中 Kt 代表第 t期的资本存量、It 代表第 t期的投资量、Pt代表第 t 期
的价格水平。根据上文的分析，本文采用固定资产投资价格指数作为投资价格 Pt的替代指标。
对于初始资本存量的估计，本文依然采用黄梅波和吕朝凤(2010)的建议，采用 Young(2003)的方法用当期实际投资比
上十年平均投资增长率与折旧率之和。
其中拟合优度 R2 为 0． 340，T统计量表明式(19)中所估参数通过了 5%显著水平的检验。转换(19)式，
则可以近似地得到 A^t = et －(－ 0． 703 × a^t)。这样便可以得到一个关于中性技术变迁的全要素生产率序列。
根据前文对全要素生产率序列的假设，即式(10) ，便可对其进行计量分析，可得:
A^t + 1 = 0． 616 × A^t
(2． 334) (20)
其中拟合优度 R2 为 0． 295。利用(20)式计算可得 σA 为 0． 02245。由此将中性技术变迁冲击的一阶自
回归系数 ρA、标准差 σA 分别校准为 0． 616、0． 02245。
最后，还需要确定一个稳态的劳动报酬份额值。分析表明，1979 － 2007 年间劳动报酬份额的趋势值的
平均值为 0． 497。因此，本文在模型求解中将稳态的珔a校准为 0． 497。
与陈师和赵磊(2009)的估算结果 ρA，ρa，σA，σa，珔a 分别为 0． 673、0． 899、0． 0262、0． 0192、0． 507 相比较，
本文的估算结果与其较为接近。因此，本文将 ρA，ρa，σA，σa，珔a 分别校准为 0． 616、0． 480、0． 02245、0． 021、
0． 497。
(二)相对风险规避系数 η和闲暇参数 ψ的确定
针对中国居民的相对风险规避系数 η、参数 ψ的设置的经验研究较少。大多数学者通过模拟实验分析
其取值范围。针对 η，黄赜琳(2005)在研究中赋值为 0． 7。本文通过模拟实验表明，其在 0． 6 ～ 1． 0 之间取
值较为合理，我们校准的结果为 0． 87。可见，本文的校准结果与黄赜琳(2005)的赋值较为接近。针对 ψ，目
前的研究也较少。本文通过模拟实验表明，其在 0． 5 ～ 2． 0 之间取值较为合理，我们校准的结果为0． 6。
(三)资本折旧率 δ 的确定
李浩、胡永刚和马知遥(2007)指出，“国外年度折旧率一般为 0． 1 左右。在这里，假定中国的固定资产
平均使用年限为 10 年，年折旧率为 0． 1。”黄赜琳(2005)也采用了这个规定。本文校准的结果为 0． 11，折旧
年限约为 9． 1 年。理由是在改革开放以后，我国对外加工工业发展较为迅速，而根据黄永峰、任若恩和刘晓
生(2002)的研究，我国制造业设备折旧率相对较高，即“年资本折旧率约为 0． 17”。因此本文认为，在改革开
放后，我国年资本折旧率应该略高于国外的一般水平。
(四)居民消费的习惯形成程度 的确定
关于参数 估算的研究很少。根据 Carroll、Overland和Weil(2000)的研究，居民消费的习惯形成程度
应该在 0． 25 ～ 0． 75 之间取值。理由是习惯形成程度过大，则较小的资本波动会导致储蓄率发生较大的波
动。据此，Letendre(2004)将其定义的居民消费的习惯形成程度分别赋值为 0． 4 和 0． 7，以讨论加拿大经济
周期特征。本文通过模拟实验表明，其在 0． 25 ～ 0． 60 之间取值较为合理，我们校准的结果为 0． 55。
吕朝凤和黄梅波(2011)对我国 1979 － 2008 年间省际面板数据的实证分析表明，如果居民消费的风险
回避系数在 0． 85 ～ 0． 91 之间，居民消费的习惯形成程度约为 0． 34 ～ 0． 61。可见，其实证估计结果与本文模
型的模拟实验结果一致。
(五)贴现率 β的确定
本文通过对 1999 － 2009 年间有记录的我国国债年收益率研究发现，3 年、5 年、7 年即期国债年收益率
平均值分别为 0． 0286、0． 0301、0． 0329(数据来源于 CEIC 中国经济数据库)。因此，本文校准稳态的资本年
利率为 0． 03。① 由于本文分析的是年度数据，故设定贴现率 β为0． 97。②
(六)均衡劳动供给 珔L的设置
如何确定一个合理的珔L也是本文的一个关键。Hansen(1985)在模型中，假设所有人都工作，并把一天
的时间正规化为 1，则均衡时的工时数取值为 1 /3。黄赜琳(2005)采取了每年就业人数的比率作为替代指
标。理由是“在中国现在的统计数据中，可获取的有关劳动投入指标的统计数据就只有每年的就业人数。
考虑到整个社会消费的群体是包括全社会的总人口，而且与就业人数一样，总人口也会随着时间递增”，在
劳动供给正规化为 1 的条件下，劳动供给可以由这一比率反映。因此她通过就业人数与总人口之比的波动
变化规律来考察均衡劳动供给(珔L)。本文采用了她的建议，用就业率作为劳动投入指标。但与她不同的是，
本文认为，我国在中共十四大后就业市场开始充分发挥调节劳动力供需方面的作用，此时较能准确反映我国
国民生产中所需要的真实就业水平。通过计算可得，我国 1992 － 2009 年间平均就业率约为 0． 572。因此本
63
①
②
根据式(5)可得，资本利率加 1 的倒数则可确定为贴现率。
黄赜琳(2005)提出了利用物价水平来校准居民贴现率的方法。本文通过研究发现，1952 － 2009 年间我国物价水平平
均上升了 3． 4%，这里的物价水平是指居民消费价格指数(上一年为 1)。根据黄赜琳(2005)的方法，可以设定贴现率 β 为
0． 97，则稳态资本利率为 0． 03。可见，其与本文的校准结果相同。
文校准的结果为 0． 572。
综上所述，所有的参数整理如下:
表 3 校准后的参数
变量 β 珔a η ρA ψ 珔L δ ρa σA σa
参数值 0． 97 0． 497 0． 87 0． 616 0． 6 0． 55 0． 572 0． 11 0． 480 0． 02245 0． 021
五、模拟经济与实际经济的比较分析
接下来本部分将利用模型对中国经济波动进行模拟。同时，为了对本文模型(记为 BHRBC 模型)进行
合理的评价，还将构建未包含劳动的 RBC模型(SRBC模型)、资本和劳动两种投入要素的可分劳动 RBC 模
型(记为 SDRBC模型)、引入居民消费的习惯形成的可分劳动 RBC模型(记为 HRBC模型)对中国经济波动
进行分析。① 分析的目的在于回答以下两个问题作为评价 BHRBC 模型的依据:一是将 BHRBC 模型直接与
中国实际经济进行比较，观察其是否较好地预测了实际经济?二是与 SRBC 模型、SDRBC 模型、HRBC 模型
进行比较，观察 BHRBC模型的预测结果是否有了明显的改善?为此，本文给出了实际经济变量的波动特征
和 SRBC模型、SDRBC模型、HRBC模型、BHRBC模型的预测结果(见表 4 和表 5)。②
表 4 BHRBC模型、HBRC模型模拟经济的周期性特征
变量
实际经济 模拟经济(HRBC模型) 模拟经济(BHRBC模型)
标准差
(%)
自相关
系数
与产出的
相关系数
标准差
(%)
自相关
系数
与产出的
相关系数
K － P方
差比(%)
标准差
(%)
自相关
系数
与产出的
相关系数
K － P方
差比(%)
消费 3． 6 0． 653 0． 855 2． 91 0． 957 0． 828 80． 83 2． 96 0． 954 0． 823 82． 22
就业 2． 2 0． 399 － 0． 255 1． 55 0． 506 0． 821 70． 45 1． 69 0． 535 0． 573 76． 82
投资 8． 1 0． 617 0． 909 7． 85 0． 598 0． 953 96． 91 8． 05 0． 613 0． 947 99． 38
产出 4． 6 0． 704 1． 000 4． 48 0． 729 1． 000 97． 39 4． 48 0． 751 1． 000 97． 39
注:其中 K － P方差比是指模拟经济与实际经济的 Kydland － Prescott方差比，其定义为:模型预测的变量标准差与实际数
据的标准差之比。下同。
资料来源:根据本文模型模拟得到。
表 5 SRBC模型、SDRBC模型模拟经济的周期性特征
变量
实际经济 模拟经济(SRBC模型) 模拟经济(SDRBC模型)
标准差
(%)
自相关
系数
与产出的
相关系数
标准差
(%)
自相关
系数
与产出的
相关系数
K － P方
差比(%)
标准差
(%)
自相关
系数
与产出的
相关系数
K － P方
差比(%)
消费 3． 6 0． 653 0． 855 2． 51 0． 968 0． 824 69． 72 2． 87 0． 966 0． 814 79． 72
就业 2． 2 0． 399 － 0． 255 1． 15 0． 518 0． 843 52． 27
投资 8． 1 0． 617 0． 909 6． 38 0． 601 0． 946 78． 77 7． 55 0． 591 0． 947 93． 21
产出 4． 6 0． 704 1． 000 3． 68 0． 751 1． 000 80． 00 4． 30 0． 738 1． 000 93． 48
资料来源:根据本文模型模拟得到。
其次，在 1%单位的偏向性技术变迁与中性技术冲击条件下可以发现，其对产出的冲击在 20期后分别为小
数点后 4位。因此，本文将模拟的期数取为 20期。分别在一个单位中性技术冲击和一个单位的偏向性技术变
迁，一个单位中性技术冲击和五个单位的偏向性技术变迁冲击条件下，各经济变量的反应情况如图 9 －12。
73
①
②
SRBC模型、SDRBC模型、HRBC模型模型与 BHRBC模型的不同之处分别在于:SRBC 模型不考察劳动供给的变化，只
讨论中性技术冲击对经济波动的影响;SDRBC模型在模型中引入内生劳动力，考察中性技术冲击和劳动供给变动对经济波动
的影响;HRBC模型在 SDRBC模型的基础上引入居民消费的习惯形成，考察中性技术冲击、劳动供给变动和居民消费的习惯
形成对经济波动的影响;BHRBC模型在 HRBC模型的基础上引入偏向性技术变迁，考察技术冲击、劳动供给变动、中性技术冲
击、居民消费的习惯形成和偏向性技术变迁冲击对经济波动的综合影响。其中 SRBC 模型、SDRBC 模型的构建参考了 King、
Plosser和 Robelo(1988)的研究。
注意:因为 SRBC模型、SDRBC模型、HRBC模型均只包括中性技术冲击，所以需要对上文生产技术参数重新校准。通
过比较研究，本文采用黄梅波和吕朝凤(2010)的建议，利用永续盘存法估算出实际资本存量，再对我国宏观生产率进行估算。
对我国生产函数的估算结论为 ln(Yt /Lt)= 3． 051 + 0． 523·ln
(7． 388) (8． 868)
(Kt /Lt)+ 0． 032·T
(6． 790)
，由此式估算的 TFP 为 ln(At)= ln(Yt)－
3． 051 － 0． 523·ln(kt /Lt)。对其提取 H － P滤波，然后进行计量回归可得出中性技术冲击的一阶自回归系数、标准差分别为
0． 572、2． 42%。因此，本文确定上述三个模型中生产函数的资本弹性、中性技术冲击的一阶自回归系数与标准差分别设置为
0． 523、0． 572 和 2． 42%。
在 2． 06%的偏向性技术变迁冲击和 2． 245%的中性技术冲击下，我们可以模拟消费、就业、投资和产出
波动，从而可以模拟出经济的一些特征(见表 4)。接下来，本文将对上述经济变量的经济波动与模型的预测
结果进行分析，同时对 SRBC模型、SDRBC模型、HRBC模型、BHRBC模型的模拟结果进行比较(见表 4 和表
5)。利用上述模拟结果，本部分还将分析以偏向性技术变迁为代表的我国工业化战略的政策效应。
图 9 模拟经济的消费反应图 图 10 模拟经济的就业反应图
图 11 模拟经济的投资反应图 图 12 模拟经济的产出反应图
注:———代表 BHRBC模型中(一个单位中性技术冲击和一个单位偏向技术变迁冲击)经济变量的反应图; 代表 BHRBC
模型中(一个单位中性技术冲击和五个单位偏向技术变迁冲击)经济变量的反应图; 代表 HRBC模型中经济变量的反应图;
－· －代表 SDRBC模型中经济变量的反应图;……代表 SRBC模型中经济变量的反应图。① 根据本文模型模拟得到。
(一)与实际经济的比较分析
根据 BHRBC模型的模拟结果，与实际经济作一比较，可以得到关于经济变量的如下几个方面特征:从
波动幅度看，投资波动最为剧烈，达到了 8． 05%，其波动幅度大于产出的波动幅度;其次是产出波动幅度，为
4． 48%;再次是消费，居民消费的波动幅度为 2． 96%;最后是就业，就业的波动幅度最小，只有 1． 69%。这种
波动幅度的排序表明，模型成功地预测了 1979 － 2009 年间实际产出波动大于消费波动、小于投资波动，实际
就业波动幅度最小的特征事实。
从 Kydland － Prescott方差比看，所谓的 Kydland － Prescott 方差比是把模型计算的各变量的标准差与实
际变量 H － P滤波后的标准差之比。通过计算可得，产出的 Kydland － Prescott 方差比为 97． 39%，表明模型
能够解释产出周期波动的 97． 39%;类似地可以推出，模型基本能解释 82． 22%的消费周期波动、76． 82%的
就业周期波动、99． 38%的投资周期波动。可见，BHRBC模型基本能解释中国各宏观经济变量的周期波动特
征。
从各变量的自相关关系看，BHRBC 模型预测消费、就业、投资、产出波动的自相关系数分别为 0． 954、
0． 535、0． 613、0． 751。这表明模型预测的消费的自相关性大于实际值;预测的就业、投资、产出的自相关性与
实际经济较接近且一致。
从各变量与产出的同期相关关系看，BHRBC 模型预测消费、投资与产出波动的相关系数分别为 0． 823
和 0． 947，表明模型预测消费、投资波动具有强顺周期性，这与实际经济几乎完全相符。模型预测的就业与
产出波动的相关系数为 0． 573，其与实际经济 － 0． 255 并不一致。通过研究可得，1990 年之前从业人员增长
率始终保持在 2% ～3%的水平，1990 年从业人员增长率达到 15． 5%。王小鲁和樊纲(2000)提出，这是由于
1990 年人口普查将以往漏报人数包括进来的结果，说明以前年份数据偏低。他们认为，其漏报开始年份为
83
①模拟设定为:第 0期发生 1单位的技术冲击，模拟期数为 20期即区间为［0，19］。
1972 年。对此，他们进行了重新估算。本文采用王小鲁和樊纲(2000)估算的 1952 － 1999 年就业人数作为
就业的替代指标，以考察长时间序列的就业波动幅度以及与产出之间的协动关系。研究表明，就业与产出波
动的同期相关系数为 0． 590。可见，本文模型的预测结果 0． 573 正好与其一致。
基于上述分析可知，同时引入偏向技术变迁、中性技术冲击和居民消费的习惯形成的 RBC 模型基本能
准确地解释 1979 － 2009 年间我国宏观经济变量的波动特征，其能解释实际 GDP 产出波动的 97． 39%。因
此，BHRBC模型比较适合用来分析我国经济波动的周期特征。
(二)与 SRBC模型、SDRBC模型和 HRBC模型的比较分析
将 BHRBC模型的预测结果与 SRBC 模型、SDRBC 模型、HRBC 模型的预测结果进行比较分析可以发
现，从各方面看，BHRBC模型预测的结果都有不同程度的改善，总体上与实际经济更贴近，预测的效果更好。
从波动幅度看，根据表 4 和表 5 可得，SRBC模型、SDRBC模型、HRBC 模型预测消费、投资、产出的波动
幅度分别为 2． 51%、6． 38%、3． 68%，2． 87%、7． 55%、4． 30%和 2． 91%、7． 85%、4． 48%。与实际值 3． 6%、
8． 1%、4． 6%相比较可得，SRBC 模型、SDRBC 模型、HRBC 模型对消费、投资、产出波动的预测结果都小于实
际经济，据此可得，这三个模型的预测结果与实际经济有较大的偏离，其解释力均偏小。观察表明，BHRBC
模型的预测结果分别为2． 96%、8． 05%、4． 48%。相比较可见，BHRBC模型对消费、投资、产出的预测结果大
于上述三个模型，其对产出、投资的预测结果与实际经济更为接近。这暗示，为了解释我国实际经济的波动
特征，偏向性技术变迁冲击的引入是必要的，它是驱动我国经济波动的一个重要因素。
对就业而言，SDRBC模型、HRBC模型的预测结果分别为 1． 15%、1． 55%，而 BHRBC 模型则为 1． 69%。
观察表 4 和表 5 可得实际值分别为 2． 2%。与 SDRBC 模型、HRBC 模型的预测结果相比较，BHRBC 模型对
就业波动幅度的预测结果更接近于实际经济。这表明 BHRBC模型对就业波动的解释力高于 SDRBC 模型、
HRBC模型，SRBC模型对此失去效力。
从各变量的自相关关系看，SRBC 模型、SDRBC 模型、HRBC 模型预测消费、投资、产出的自相关系数分
别为0． 968、0． 601、0． 751，0． 966、0． 591、0． 738 和 0． 957、0． 598、0． 729，而 BHRBC 模型的预测结果分别为
0． 954、0． 613、0． 751，四者非常接近。但与实际值 0． 653、0． 617、0． 704 相比较，以上模型对消费波动的自相
关性的预测结果均大于实际经济，对投资、产出波动的自相关性的预测结果均与实际经济较接近。但比较投
资波动的自相关性的预测结果可知，BHRBC模型的预测结果为 0． 613，与实际经济 0． 617 更为接近。因此，
本文认为，为了更好地模拟实际投资波动的自相关性，偏向性技术变迁冲击的引入是必需的。
SDRBC模型、HRBC模型、BHRBC模型分别预测就业为 0． 518、0． 506 和 0． 535，表明上述三个模型的预
测结果较接近且均与实际值 0． 399 相近。因此，三个模型均能模拟实际就业波动的自相关性。
从各变量与产出的同期相关关系看，SRBC模型、SDRBC 模型、HRBC 模型、BHRBC 模型预测消费、投资
与产出波动的相关关系分别为 0． 824、0． 946，0． 814、0． 947，0． 828、0． 953 和 0． 823、0． 947，其非常接近。
SDRBC模型、HRBC模型、BHRBC模型预测就业与产出的相关系数分别为 0． 843、0． 821、0． 573。虽然观察
可见，其均与实际经济 － 0． 255 不一致;但与利用王小鲁和樊纲(2000)的 1952 － 1999 年就业数据估算的就
业与产出的相关系数为 0． 590 相比较可得，SDRBC 模型、HRBC 模型的预测结果远远高于这个估算结果，
BHRBC模型的估算结论更接近这个估算结果。通过比较分析可得，BHRBC 模型的预测结果比 SDRBC 模
型、HRBC模型的预测结果更小、更接近实际经济。也表明，偏向性技术变迁冲击的引入是必要的。
综上所述，BHRBC模型的预测结果比 SRBC模型、SDRBC模型、HRBC模型更接近我国 1979 －2009年间的
实际经济。本文认为，主要原因是这个模型中同时引入了我国居民消费存在明显的习惯形成(吕朝凤、黄梅波，
2011)和偏向性技术变迁冲击。研究表明，习惯形成和偏向性技术冲击的引入改变了技术创新对各宏观经济变
量的冲击路径(见图 9 －图 12)。这既表明 BHRBC模型模拟经济与 SRBC模型、SDRBC模型、HRBC模型存在
明显的区别，也暗示为了有效解释我国实际经济的波动特征，居民消费的习惯形成和偏向性技术变迁冲击的引
入是必要的。
(三)偏向性技术变迁与我国工业化发展战略的财富效应分析
孙慧文(2011)指出，劳动者报酬份额下降根本原因在于我国工业化发展战略选择。① 根据前文的分析，
劳动者报酬份额的变化实际上代表了偏向性技术变迁。因此，本文将导致我国劳动者报酬份额下降的工业
93
①原文为“在发展战略指导下所形成的一系列制度安排，直接影响经济体系中资本和劳动要素的收益函数，从而影响劳
动收入份额的变化趋势”，“种种制度环境因素是我国劳动收入份额下降的重要原因，而我国的系列制度安排是内生于工业化
的发展战略的”，“特别是 2001 年我国加入 WTO 以后，对国外先进技术引进的规模是空前的，大规模的技术引进更是扭曲了
我国的要素禀赋结构，形成了不合理的要素价格体制。而且，劳动力节约型技术的大力使用和推广也使得企业必须投入更多
替代劳动的设备，加大了劳动力对劳动设备的依赖程度，从而加剧了劳动的边际产品递减速度，也就加快了劳动报酬的下降
趋势”(孙慧文，2011)。
化发展战略选择称为偏向性技术变迁工业化发展战略。偏向性技术变迁代表了 1979 年以来这一工业化战
略实施对宏观生产函数的影响结果。
因为在 BHRBC模型中偏向性技术变迁冲击同中性技术冲击一样是经济波动的重要来源，所以 BHRBC
模型不仅能对主要宏观经济变量的波动变化进行深入的量化探讨，还能对我国偏向性技术变迁工业化发展
战略的一些效应进行探讨。具体来说，利用偏向性技术变迁冲击可以分析这一工业化发展战略的财富效应，
这一工业化发展战略对资本形成、居民消费、GDP 产出的影响。同时，本文认为，财富效应也是评价我国工
业化发展战略作为推动我国工业化进程的手段是否有效的重要标志之一。1979 年以来，我国经济决策部门
实施的偏向性技术变迁工业化发展战略是否对居民产生了明显的财富效应?是否促进了我国居民的消费水
平提高?是否增加了我国社会资本积累?是否推动了我国 GDP产出提高?因此，从评估我国工业化发展战
略的有效性来看，分析其是否具有财富效应是非常重要的。接下来，本文将利用前文中的模拟结果与比较分
析结果，对上述问题进行分析。
利用前文对本文模型的求解结果，将 BHRBC 模型中的内生变量转换为由资本、滞后消费、偏向性技术
变迁和中性技术冲击表示，反映资本、前期消费的习惯形成、偏向性技术变迁和中性技术冲击对其他变量的
影响。结合本文校准的结果可知，在其他条件不变的情况下，一方面，中性技术冲击对居民消费、就业、投资、
实际利率和产出这五个变量产生正向冲击，即中性技术冲击和这五个变量同方向变动，同期相关系数分别为
0． 596、0． 830、0． 958、0． 824、0． 916。① 这表明正的中性技术冲击将导致实际利率的上升、实际居民消费的增
加、社会资本存量的增加、实际投资的增加、居民就业倾向的提高。另一方面，偏向性技术变迁冲击对就业产
生正向冲击，同期相关系数为 0． 504;而对居民消费、资本形成、投资、实际利率和产出这五个变量产生逆向
冲击，同期相关系数分别为 － 0． 016、－ 0． 122、－ 0． 327、－ 0． 286、－ 0． 209。② 这表明正的偏向性技术变迁将
导致实际利率的下降，实际居民消费的减少、社会资本存量的减少、实际投资(居民储蓄)的减少、居民更多
地参加劳动。③
综合可得，正的中性技术冲击会产生正的财富效应，增加社会资本存量;正的偏向性技术变迁会产生负
的财富效应，减少社会资本存量。
研究表明，改革开放以来，我国最终消费率、投资总额、GDP 产出呈现持续上升趋势(见图 1 － 图 8、
图 13 －图 14)。观察图 13 －图 14 可得，尤其是 1990 － 2007 年间我国劳动者报酬份额呈现明显下降的趋势。
根据本文 BHRBC模型的分析可知，负的偏向性技术变迁会致使我国居民消费水平提高、资本积累增加、GDP
产出提高。可见，从增加居民财富、提高资本积累和 GDP产出水平看，致力于降低我国劳动者报酬份额的偏
向性技术变迁工业化发展战略是成功的。
图 13 劳动份额变化图 图 14 劳动份额与主要宏观经济变量增长率的变化图
注:———代表劳动者报酬份额;……代表劳动者报酬份额增长率; 代表实际 GDP产出增长率; 代表实际消费增长
率; 代表实际投资增长率;－· －代表实际资本存量增长率。数据来源于各年《中国统计年鉴》及章上锋和许冰(2010)对
1979 － 1992 年间劳动者报酬份额的估算结果。
04
①
②
③
这些数据是利用本文模型的求解结果计算而得。这暗示了 Lettau和 Uhlig(2000)的研究结论，即居民消费的习惯形成
引入的影响是，“当技术冲击发生时，个体倾向于选择更多的闲暇”。因此，降低了技术冲击与就业之间的同向关系。过高的
习惯形成程度导致居民就业与技术冲击、产出逆向波动。这就是 HRBC模型预测结果。观察表 4、表 5 可见，本文 BHRBC 模
型的预测结果与他们的研究结论相一致。但偏向性技术变迁冲击的引入提高了就业与产出的共动性，降低了就业与产出的
逆周期性，致使就业与技术冲击出现弱同向变动。这暗示了 BHRBC模型与 HRBC模型之间的内在区别。
这些数据是利用本文模型的求解结果计算而得。
对这个论断的直观说明是，观察图 9 －图 12可以发现，当偏向性技术变迁冲击从一单位增加到五单位时，BHRBC模型预
测消费波动、投资波动、资本存量、产出波动具有明显的下降趋势。这也暗示了正的偏向性技术变迁冲击会产生负的财富效应。
六、模型中参数选择的敏感性分析
通过对模型在不同参数选择下模拟实验结果的比较分析，研究表明本文模型对于参数选择的值并不非
常敏感。在较大的参数范围内，均能模拟出消费、就业、投资与产出波动的共动性。甚至是采用不同国家的
参数，模拟出的经济周期性质均具有相似性。这与 Kydland和 Prescott(1982)的模拟实验结果一致。
通过分解冲击可得，我国大部分的经济波动主要来自于全要素生产率冲击。消费、就业、投资、产出波动
源于全要素生产率冲击的部分所占比例分别为 97． 8%、86． 3%、95． 8%、96． 9%;源于偏向性技术变迁冲击
的部分所占比例分别为 2． 2%、13． 7%、4． 2%、3． 1%。相比较而言，偏向性技术变迁冲击对投资、就业波动
具有较大的影响，但对消费、产出波动的影响相对较小。这暗示为了准确解释我国实际投资、就业的波动特
征，必须引入 1979 － 2007 年间我国实际经济所具有的、明显的偏向性技术变迁冲击。
因为本文模型探讨将偏向性技术变迁冲击引入包含居民消费的习惯形成的 RBC模型，所以分析习惯形
成程度变化对模型中经济变量波动特征的影响是必要的。这需要利用模型在不同的习惯形成程度下对实际
经济进行模拟，以期回答“习惯形成程度的变化是否会对模型产生重要影响?对模型中哪些经济变量的影
响更显著?”本文选取习惯形成程度参数 在 10%上下波动时，对各经济变量的波动特征进行观察。模拟实
验结果见表 6。
表 6 BHRBC模型模拟经济的周期性特征
参数
消费 就业 投资 产出
标准差
(%)
与产出的
相关系数
标准差
(%)
与产出的
相关系数
标准差
(%)
与产出的
相关系数
标准差
与产出的
相关系数
0． 495 2． 97 0． 819 1． 69 0． 568 8． 08 0． 947 4． 49 1． 000
0． 523 2． 97 0． 820 1． 69 0． 567 8． 06 0． 947 4． 49 1． 000
0． 578 2． 96 0． 823 1． 69 0． 564 8． 04 0． 948 4． 48 1． 000
0． 605 2． 96 0． 824 1． 69 0． 563 8． 02 0． 948 4． 48 1． 000
资料来源:根据本文模型模拟得到。
观察表 6 可见，在受到标准差为 0． 02245 的中性技术冲击和 0． 021 的偏向性技术冲击条件下，随着居民
消费的习惯形成程度(参数 )的增大，投资、产出在 BHRBC 模型中的波动幅度会慢慢降低;当习惯形成程
度在［0． 495，0． 605］之间变化时，消费的波动幅度会逐渐减小。就业与产出的同期相关系数会逐渐降低;与
此相反，消费、投资与产出的同期相关系数会逐渐提高(见表 6)。因此，习惯形成程度的变化会对模型产生
重要影响并且对模型各变量的影响并不均衡。
比较表 6 模拟经济中各变量的波动特征可见，居民消费习惯形成程度的变化对各变量的波动幅度、与
GDP产出的同期相关性产生了明显的影响。这就表明在讨论实际经济中存在明显习惯形成的国家的经济
周期时，不能忽略对习惯形成的分析。因为忽略习惯形成或假定经济中不存在习惯形成的结果是，其构建的
RBC模型的预测结果会与实际经济有较大的偏离，严重影响了其对实际经济的模拟效果。比如在居民消费
的习惯形成程度为零( = 0)的极端情况下，模型预测投资的波动幅度为 8． 18%，大于实际投资的波动幅度
8． 1%，两者相差较大。
七、结论
本文探讨了一个同时引入偏向性技术变迁冲击和居民消费的习惯形成的 RBC模型的构建，并利用这个
模型来分析中国经济的周期性波动。根据对模拟结果分析发现，这个模型能够模拟实际消费、就业、投资和
产出波动的 82． 22%、76． 82%、99． 38%、97． 39%;预测消费、投资具有明显的顺周期性，预测产出具有明显
的自相关性特征，其与实际经济相一致。所以可以得出，本文模型能较准确地解释中国 1979 － 2009 年间实
际经济周期性波动的特征事实。
利用本文模型的模拟结果还可以得到以下几个结论与启示:首先，BHRBC 模型模拟经济与 SRBC 模型、
SDRBC模型、HRBC模型存在一定的区别，技术创新对 BHRBC模型中各变量的冲击路径不同于其对后面三
个模型中各变量的冲击路径。这暗示 BHRBC模型中偏向性技术变迁冲击与中性技术冲击共同对各经济变
量的影响不同于 SRBC模型、SDRBC模型、HRBC模型中单一中性技术冲击的影响。其次，习惯形成程度的
变化会对 BHRBC模型中各变量的波动特征产生较大影响，习惯形成的引入降低了技术创新对居民消费、投
资的冲击效应。我国政府在“十二五”规划《建议》中明确提出了“着力扩大内需”的发展方针。扩大内需的
关键是提高居民的消费需求和投资水平。因而，需要分析推动居民消费、投资的种种因素，这涉及对中国居
14
民经济行为的探讨。研究表明，在受到相同的技术冲击条件下，居民消费的习惯形成的程度越高，居民消费、
投资增加越少;相反，习惯形成的程度越低，居民消费、投资增加越多。习惯形成程度又与实际经济中新产品
创新负相关，经济中新产品越多，前期消费过产品在居民消费中所占比例就会越低，习惯形成程度也会越低。
故而，为了切实、有效执行“扩大内需”的发展战略，本文提出，我国经济管理部门必须高度重视技术创新，尤
其是新产品的创新。再次，分析表明，正的中性技术冲击具有明显的正财富效应，致使社会资本积累增加;正
的偏向性技术变迁冲击具有明显的负财富效应，致使社会资本积累降低。最后，偏向性技术变迁冲击具有明
显的就业促进效应。我国 1979 － 2009 年间推行以促进资本积累与提高 GDP 产出的、致力于降低我国劳动
者报酬份额的偏向性技术变迁工业化发展战略，致使我国社会资本积累、GDP产出与居民消费提高，同时也
致使就业水平下降。从增加居民财富、提高资本积累和 GDP 产出看，这个偏向性技术变迁工业化发展战略
是成功的。但进入 21 世纪后，我国就业问题日益严峻，平均就业增长率从 1979 － 1989 年间的 3． 5%下降到
1990 － 2009 年间的 1． 3%，尤其是 2000 － 2009 年间平均就业增长率下降至 0． 9%。因此，本文提出，我国经
济管理部门应该高度重视这个偏向性技术变迁工业化发展战略对就业的影响，不能一味追求 GDP 产出、社
会资本存量增加。
进一步分析表明，BHRBC模型对居民消费、就业、投资、产出的预测结果优于 SRBC 模型、SDRBC 模型、
HRBC模型的预测结果，对中国宏观经济的解释力要强于 SRBC 模型、SDRBC 模型、HRBC 模型，至少对
1979 － 2009 年间的中国实际经济是如此。这表明，单一的中性技术冲击，中性技术冲击和劳动供给变动的
复合影响，中性技术冲击、劳动供给变动和居民消费的习惯形成的复合影响均不能较好地解释中国的实际经
济波动。中国经济波动是中性技术冲击、劳动供给变动、偏向性技术变迁冲击和居民消费的习惯形成的综合
影响的共同产物。因此，在分析经济波动时，不能忽视偏向性技术变迁冲击和习惯形成的作用。在以后研究
中还应该注意对模型作进一步的修改，以使其与中国经济的特征事实更加相符。进一步的研究可以参考本
文对模型中参数选择的敏感性分析，具体方向包括在开放经济条件下展开讨论、引入政府部门后进行讨论等
等。
参考文献:
1．卜永祥、靳炎，2002:《中国实际经济周期:一个基本解释和理论扩展》，《世界经济》第 7 期。
2．陈昆亭、龚六堂、邹恒甫，2004:《基本 RBC方法模拟中国经济的数值试验》，《世界经济文汇》第 2 期。
3．陈师、赵磊，2009:《中国经济周期特征与技术变迁———中性、偏向性抑或投资专有技术变迁》，《数量经济技术经济研究》第
4 期。
4．黄梅波、吕朝凤，2010:《中国潜在产出的估计与“自然率假说”的检验》，《数量经济技术经济研究》第 7 期。
5．黄勇峰、任若恩、刘晓生，2002:《中国制造业资本存量永续盘存法估计》，《经济学(季刊)》第 1 卷第 2 期。
6．黄赜琳，2005:《中国经济周期特征与财政政策效应———基于三部门 RBC模型的实证分析》，《经济研究》第 6 期。
7．李浩、胡永刚、马知遥，2007:《国际贸易与中国的实际经济周期:基于封闭与开放经济的 RBC 模型比较分析》，《经济研究》
第 5 期。
8．李文溥、王燕武、卢盛荣，2009:《财政政策:供给冲击与宏观经济波动———基于 RBC模型的实证研究》，载于刘树成、张连城、
张平编著《中国经济增长与经济周期(2009)》，中国经济出版社。
9．龙志和、王晓辉、孙艳，2002:《中国城镇居民消费习惯形成实证分析》，《经济科学》第 6 期。
10．吕朝凤、黄梅波，2011:《中国居民消费的习惯形成———基于 1979 － 2008 年间省际面板数据的实证分析》，《经济与管理研
究》第 6 期。
11．孙慧文，2011:《经济发展战略选择下劳动收入份额持续下降的原因和对策研究》，《当代经济研究》第 2 期。
12．王小鲁、樊纲，2000:《中国经济增长的可持续性———跨世纪的回顾与展望》，经济科学出版社。
13．章上锋、许冰，2010:《初次分配中劳动报酬比重测算方法研究》，《统计研究》第 8 期。
14．赵凌云，2006:《转轨与摩擦:1979 － 1991 年中国二元经济体制格局的历史分析》，《中国经济史研究》第 3 期。
15．赵凌云、向新，2005:《1979 － 2001 年中国经济增长格局的历史剖析》，《中国经济史研究》第 1 期。
16． Abara，Raymund． 2006．“Estimation and Evaluation of Asset Pricing Models with Habit Formation Using Philippine Data．”Applied
Economics Letters，13(8) :493 － 497．
17． Baba，Naohiko． 2000．“Exploring the Role of Money in Asset Pricing in Japan:Monetary Considerations and Stochastic Discount
Factors．”Monetary and Economic Studies，18(2) :159 － 198．
18． Backus，D． K．，and P． J． Kehoe． 1992．“International Evidence on the Historical Properties of Business Cycles．”Amercian Economic
Review，82(4) :864 － 888．
19． Backus，D． K．，P． J． Kehoe，and F． E． Kydland． 1994．“Dynamics of the Trade Balance and the Terms of Trade:The J － Curve?”
American Economic Review，84(1) :84 － 103．
20． Backus，D． K．，P． J． Kehoe，and F． E． Kydland． 1992．“International Real Business Cycles．”Journal of Political Economy，100(4) :
745 － 775．
21． Carroll，Christopher D．，Jody Overland，and David N． Weil． 2000．“Saving and Growth with Habit Formation．”American Economic
24
Review，90(3) :341 － 355．
22． Christiano，L． J．，and M． Eichenbaum． 1992．“Current Real － Business － Cycle Theories and Aggregate Labor － Market
Fluctuations．”American Economic Review，82(3) :430 － 450．
23． Fuhrer，J． C． 2000．“Habit Formation in Consumption and Its Implications for Monetary － Policy Models．”American Economic
Review，90(3) :367 － 390．
24． Gavin，W． T．，F． E． Kydland，and M． R． Pakko． 2007．“Monetary Policy，Taxes，and the Business Cycle．”Journal of Monetary
Economics，54(6) :1587 － 1611．
25． Guariglia，A．，and M． Rossi． 2002．“Consumption，Habit Formation，and Precautionary Saving:Evidence from the British Household
Panel Survey．”Oxford Economic Papers，54(1) :1 － 19．
26． Hansen，G． D． 1985．“Indivisible Labor and the Business Cycle．”Journal of Monetary Economics，16(3) :309 － 327．
27． King，R． G．，and C． I． Plosser． 1984．“Money，Credit and Prices in a Real Business Cycle．”American Economic Review，74(3) :
363 － 380．
28． King，R． G．，C． I． Plosser，and S． T． Rebelo． 1988．“Production，Growth and Business Cycles:The Basic Neoclassical Model．”
Journal of Monetary Economics，21(2 － 3) :195 － 232．
29． Kydland，F． E．，and E． C． Prescott． 1982．“Time to Build and Aggregate Fluctuations．”Econometrica，50(6) :1345 － 1370．
30． Kydland，F． E．，and E． C． Prescott． 1991．“The Econometrics of the General Equilibrium Approach to Business Cycles．”
Scandinavian Journal of Economics，93(2) :161 － 178．
31． Letendre，Marc － Andre． 2004．“Capital Utilization and Habit Formation in a Small Open Economy Model．”Canadian Journal of
Economics，37(3) :721 － 741．
32． Lettau，M．，and H． Uhlig． 2000．“Can Habit Formation Be Reconciled with Business Cycle Facts?”Review of Economic Dynamics，
3(1) :9 － 99．
33． Long，J． B．，and C． I． Plosser． 1983．“Real Business Cycle．”Journal of Political Economy，91(1) :39 － 69．
34． Mendoza，E． G． 1991．“Real Business Cycles in a Small Open Economy．”American Economic Review，81(4) :797 － 818．
35． Naki，N． Y．，and M． M． Moore． 1996．“Habit Formation and Intertemporal Substitution in Individual Food Consumption．”Review of
Economics and Statistics，78(2) :321 － 328．
36． Prescott，E． C． 1986．“Theory a head of Business Cycle Measurement．”Federal Reserve Bank of Minneapolis Quarterly Review，
10(4) :9 － 22．
37． Ríos － Rull，José － Víctor，and Raül Santaeulàlia － Llopis． 2010．“Redistributive Shocks and Productivity Shocks．”Journal of
Monetary Economics，57(8) :931 － 948．
38． Schmitt － Grohé，S．，and M． Uribe． 2010．“Business Cycles with a Common Trend in Neutral and Investment － Specific．”NBER
Working Paper 16071．
39． Young，A． 2003．“Gold into Base Metals:Productivity Growth in the People’s Republic of China during the Reform Period．”Journal
of Political Economy，111(6) :1220 － 1261．
40． Young，A． T． 2004．“Labor’s Share Fluctuations，Biased Technical Change and the Business Cycle．”Review of Economics
Dynamics，7(4) :916 － 931．
Biased Technical Change，Habit Formation and Real Business Cycle in China:
A Study on a RBC Model
Lv Chaofeng1，2 and Huang Meibo1
(1:Department of International Economics and Business ，Xiamen University;
2:World Economy Research Center，Xiamen University)
Abstract:This article constructed a dynamic equilibrium model that was incorporated the biased technical change shocks and standard
productivity shocks and included the formation of consumption habit，while it based on which model to analyze the business cycles in
China 1979 － 2009． It showed that model was much consistent to the facts of China’s real business． After comparative analyzing，this
model would explain better China’s macroeconomic fluctuations than the RBC model that does not include labor，than the RBC model
that includes dividable labor and than the RBC model that includes dividable labor and habit formation，which implies that the
introduction of habit formation，biased technical change and standard productivity shocks into the model greatly improves simulation
results． Unlikely with that the standard productivity shocks had the positive wealth affections，the biased technical change shocks had the
weal affections． The industrialization strategy that was pushed in 1979 － 2007 by China government and lowered the labor elastics
promoted increasing of people’s consumption and increasing of capital accumulation and GDP output，therefore，this article argued that
which strategy is successful．
Key Words:Real Business Cycle;Dynamic General Equilibrium;Habit Formation;Shocks of Biased Technical Change;Shocks of
Standard Productivity
JEL Classification:D91，E32，E37
(责任编辑:陈永清)
34
