中国经济增长敏感指数的设计与应用

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　　摘要：长期以来，对宏观经济运行进行监测的理论依据是经济周期理论，其方法论基础则是哈佛指数。哈佛指数中关于先行指标、同步指标、滞后指标以及扩散指数、合成指数对现代经济景气指标的设计具有重要的指导意义，但其在实践应用中的失败，表明了其自身的缺陷和不足。跳出哈佛指数构建思想的窠臼，按照中国经济增长的历史和现实，运用功效系数的原理，可以设计出中国经济增长敏感指数，该指数可用来实时监测中国经济运行状况，测度中国经济增长的冷热度。
　　关键词：经济增长；敏感指数；设计；应用
　　中图分类号：F124文献标识码：A
　　文章编号：1000-176X（2009）01-0003-08
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　　本文旨在构造一个对中国经济增长状况进行实时监测的指标——中国经济增长敏感指数（China Sensitive Index of Economic Growth，简记为CSIE）。该指数为一综合性指标，由专门的元素指标系统通过统计方法处理整合而成。与国内外现有宏观经济预警指标不同的是，本指数的目标不在于对经济运行周期进行描述和预测，而
　　在于对经济运行态势，特别是经济增长的冷热度进行测度。
　　
　　一、经济运行监测理论与方法的评述及启示
　　
　　长期以来，学术界关于宏观经济运行监测方法的理论依据主要是经济运行周期的测度与描述。1909年，美国巴布森（Babson）统计机构发布了由商业、货币、投资等领域12个敏感指标构成的巴布森经济活动指数，该指数与相关图表（Babson Index of Business Activity & Babson Chart）一起，反映美国宏观经济运行情况，这是世界上最早监测宏观经济运行的指数。此后，美国的布鲁克迈尔经济研究所（Brookmire Economic Service）于1911年也编制并发布了涉及股票市场、商品市场和货币市场等的经济景气指标。不过，这一时期最有影响、成就最大的经济景气指数当推1919年由哈佛大学珀森斯（W．M．Persons）教授领导的经济调查委员会（Harvard Committee on Economic Research）编制的美国商情指数（Harvard Index Chart or Harvard Index of General Economic Conditions）。
　　哈佛指数的目标指向是描述宏观经济波动周期，进行宏观经济预测，它于1919年1月开始在美国的《经济统计评论》（Review of Economic Statistics）定期发表。其构建的基本思想是：依据宏观经济时间序列，甄别出3类17个最为敏感、且变动具有规律性的指标，对其进行长期趋势、季节变动和不规则因素影响的剔除，据此计算其变动率，编制出3个经济景气动向指数，描绘经济周期波动规律，预测宏观经济景气程度。首次公布的哈佛指数是根据美国1875—1913年的经济统计资料而编制的，由于成功地预测了美国经济波动状况，在当时产生了较大影响。此后，它又对1919年的经济繁荣、1920年的经济急剧衰退、1922年的经济复苏等都做出了较准确的预测。从此，声名大振，一度风行于西方世界，许多国家纷纷效仿其编制原理，开始设计本国的经济景气监测指数。
　　然而好景不长，面对摇撼资本主义世界的1929年经济大危机，哈佛指数却错误地发出了经济继续扩张的信号，从而遭致预测的沉重失败，声誉受到重挫。为挽回败局，哈佛指数的设计者们多次修订编制方法，但始终效果不佳，最后不得不于1941年宣布停止使用。哈佛指数的失败，宣告了类似景气指数的衰落，标志着景气监测早期阶段的结束。
　　但是，宏观经济运行的监测活动并没有因此而终结。于1920年1月成立，由美国著名经济学家密切尔（W．C．Mitchell）任主席的美国国家经济局（National Bureau of Economic Research，简称NBER）把研究的重心转向了宏观经济监测。密切尔与经济统计学家伯恩斯（A．F．Burns）从500个经济指标的时间序列中选取21个敏感指标，研究了经济转折时间，据此于1946年出版了《商业经济循环测度》（Measuring Business Cycles）一书，较系统地讨论了经济景气的监测理论和方法。该书研究了时间序列的趋势剔除、平滑技术，特别是首次提及了经济波动中的扩散问题，这成为后来扩散指数计算的理论奠基石。1950年，NBER的经济统计学家穆尔（G．．H．Moore）借鉴密切尔与伯恩斯经济波动扩散的思想，从近千个指标中选取21个指标，并将其分为先行、同步、滞后三类，开发了扩散指数DI（Diffusion Index，简记为DI），从而将哈佛指数哈佛指数是仅仅对股价、生产、货币三个方面，通过平均的方法来测定经济周期波动的模式。的编制理论大大向前推进了一步。由于DI仅能测度经济波动的方向，而不能测度波动的波幅，美国商务部的经济学家希斯金（J．Shiskin）又开发了新景气指数——合成指数CI（Composite Index，简记为CI）。新生的CI不仅能测度经济波动的方向，而且能测度经济波动的波幅，弥补了DI的不足，丰富和完善了宏观经济波动周期监测理论，成为经济监测的经典方法，为后人所广泛追捧。
　　根据DI 、CI的编制原理，一些国家设计了本国的经济景气指数，如日本、英国、德国等。经济合作与发展组织OECD（Organization for Economic Cooperation and Development）也于20世纪70年代，基于“增长循环”的思想，运用景气分析方法，编制了各成员国的景气指数。中国在20个世纪80年代也开始了宏观经济景气监测研究。20世纪90年代后，监测技术日趋成熟和完善，其中较有影响的是吉林大学董文泉、东北财经大学高铁梅（1998）^[1]主持研究的经济周期波动分析与预测技术，该技术经过不断修正和完善，在实际中运用较好，得到了国家信息中心等有关部门的认可。中国的一些省市，如北京、浙江、湖北、辽宁等也都编制了本省市的经济景气指数，用以对本地区的宏观经济运行情况进行监测。2007年底，国家统计局推出了“中国全面建设小康社会统计监测工作方案”，该方案设计了一个包括6个子系统、25个指标的全面建设小康社会统计监测指标体系，并利用全国的相关统计资料进行了试测算，得出了2006年度的中国全面建设小康社会进程的统计监测报告。所有这些指数尽管具体的要素指标各异，结构上也有一定区别，但一个共同的特点是，在方法上都程度不同地承袭了美国扩散指数和合成指数的构建思想，其理论依据也大多是经济运行周期理论。然而，这些指数的应用却反映出这样一个不容忽视的事实：要素指标多，结构复杂，但预测准确度高，影响巨大的成果却鲜见。
　　哈佛指数和由其延伸、演化而来的现今一些经济景气指数诞生、发展到最后退出的事实表明，一种方法成败的关键是其监测和预测的准确度。但客观的现实却是，预测的不准确是绝对的，预测的准确却是相对的。不论一种方法对经济波动周期描述得多么妥切，多么接近实际；无论定性、定量分析多么详尽、缜密，却都无法保证预测的准确度。这其中的重要原因是经济波动中偶然性因素的影响。对人类而言，偶然性因素是不可知、不可测的，而一个偶然性因素的发生，则可能使经济运行产生截然不同的结果，这也就是所谓的“蝴蝶效应”。经济预测中时间序列的长期趋势、季节变动、循环变动，经济学家都有办法识别，也有办法处理，也就是说对于规律性的东西，人们都可以有所作为，而对偶然性因素，人们则无能为力。而恰恰是偶然性因素，或者说是一些小概率事件的发生，却导致了经济运行监测和预测结果的巨大偏差。

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