中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)均衡與非均衡的轉(zhuǎn)換機(jī)制
——基于Markov機(jī)制轉(zhuǎn)換自回歸模型的實(shí)證分析

劉力臻，張 見

（東北師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，吉林長(zhǎng)春130117）

中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)均衡與非均衡的轉(zhuǎn)換機(jī)制
——基于Markov機(jī)制轉(zhuǎn)換自回歸模型的實(shí)證分析

劉力臻，張 見

（東北師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，吉林長(zhǎng)春130117）

通過使用三狀態(tài)三階滯后的Markov機(jī)制轉(zhuǎn)換自回歸模型，筆者分析了1991年第1季度到2010年第1季度我國(guó)季度GDP增長(zhǎng)的非線性特征，以及不同狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)換機(jī)制問題。研究發(fā)現(xiàn)：1991年第1季度到2010年第1季度的中國(guó)季度GDP增長(zhǎng)可以分為低增長(zhǎng)狀態(tài)、高增長(zhǎng)狀態(tài)和均衡增長(zhǎng)狀態(tài)三種情況；處于低增長(zhǎng)狀態(tài)和均衡增長(zhǎng)狀態(tài)的季度GDP增長(zhǎng)率具有振蕩收斂于其平均增長(zhǎng)率的趨勢(shì)，而處于高增長(zhǎng)狀態(tài)的季度GDP增長(zhǎng)率具有振蕩遠(yuǎn)離其平均增長(zhǎng)率的趨勢(shì)；低增長(zhǎng)狀態(tài)的平均持續(xù)期大約為46個(gè)季度，高增長(zhǎng)狀態(tài)的平均持續(xù)期為1個(gè)季度，均衡增長(zhǎng)狀態(tài)的平均持續(xù)期大約為3個(gè)季度。

經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；均衡；非均衡；轉(zhuǎn)換機(jī)制；Markov機(jī)制轉(zhuǎn)換自回歸模型

一、引 言

自改革開放以來，中國(guó)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入了一個(gè)由市場(chǎng)主導(dǎo)的增長(zhǎng)型的大經(jīng)濟(jì)周期，本文研究的是這種增長(zhǎng)型經(jīng)濟(jì)周期內(nèi)的中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)均衡與非均衡間的轉(zhuǎn)換機(jī)制。均衡和非均衡是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的兩種基本狀態(tài)，前者反映了一個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)體的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的長(zhǎng)期趨勢(shì)，后者則是指其經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)顯著偏離長(zhǎng)期趨勢(shì)的狀態(tài)。非均衡狀態(tài)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)又可以分為兩種情況：增長(zhǎng)過快和增長(zhǎng)過慢。前者可能會(huì)導(dǎo)致通貨膨脹，進(jìn)而影響經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的整體均衡，嚴(yán)重的會(huì)形成泡沫經(jīng)濟(jì)及其崩潰；后者可能會(huì)導(dǎo)致通貨緊縮，破壞經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的整體均衡，嚴(yán)重的會(huì)危及社會(huì)穩(wěn)定。顯然非均衡增長(zhǎng)是一種不健康的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

Markov機(jī)制轉(zhuǎn)換模型主要用于研究變量關(guān)系的突變，以及變量不同關(guān)系之間的轉(zhuǎn)換機(jī)制，因此成為研究經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在不同狀態(tài)之間相互轉(zhuǎn)換的主要工具。關(guān)于我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不同狀態(tài)的實(shí)證研究主要有兩種觀點(diǎn)：第一種觀點(diǎn)認(rèn)為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)分為擴(kuò)張和收縮兩種狀態(tài)；第二種觀點(diǎn)認(rèn)為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)分為擴(kuò)張、穩(wěn)定和收縮三種狀態(tài)?；趦煞N狀態(tài)的代表性實(shí)證研究主要有：劉金全等（2005）結(jié)合Markov機(jī)制轉(zhuǎn)換模型和Plucking模型，定量分析了我國(guó)經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)性與階段性之間的關(guān)聯(lián)［1］。王建軍（2007）對(duì)傳統(tǒng)的Markov機(jī)制轉(zhuǎn)換模型進(jìn)行了修正，在傳統(tǒng)的Markov機(jī)制轉(zhuǎn)換模型中加入了虛擬變量。他運(yùn)用修正后的模型分析了1953年到2005年的年度實(shí)際產(chǎn)出增長(zhǎng)率數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)，改革前后我國(guó)經(jīng)濟(jì)周期的非對(duì)稱機(jī)制特征比較明顯，并且經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)周期模式和經(jīng)濟(jì)周期變化機(jī)制存在顯著差異［2］。唐曉彬（2010）利用1952年到2008年的GDP年度數(shù)據(jù)，將兩機(jī)制的Markov轉(zhuǎn)換模型運(yùn)用到狀態(tài)空間模型中，對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的周期性表現(xiàn)進(jìn)行了細(xì)致分析，其研究結(jié)果表明Markov機(jī)制轉(zhuǎn)換模型較好地刻畫了我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的非對(duì)稱性特征［3］。基于三種狀態(tài)的代表性實(shí)證研究主要有：劉金全等（2003）通過將經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度同潛在自然率水平進(jìn)行對(duì)比，把經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)分為擴(kuò)張、穩(wěn)定和收縮三個(gè)階段，并用Markov轉(zhuǎn)換模型估計(jì)了三種狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)換概率和階段持續(xù)性［4］。劉金全等（2009）主要使用三機(jī)制的Markov機(jī)制轉(zhuǎn)換模型，研究了1994年到2009年的中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)季度數(shù)據(jù)的波動(dòng)特征以及經(jīng)濟(jì)周期階段性變遷的可能性，并對(duì)接下來3年我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的運(yùn)行趨勢(shì)變化以及經(jīng)濟(jì)周期所處的狀態(tài)進(jìn)行判斷和預(yù)測(cè)，他們認(rèn)為金融危機(jī)的影響雖然具有一定的持續(xù)性，但是隨著時(shí)間推移，我國(guó)經(jīng)濟(jì)處于“低速增長(zhǎng)階段”的可能性逐漸減小，而處于“適度增長(zhǎng)階段”或“快速增長(zhǎng)階段”的可能性不斷加大［5］。張旭華（2006）運(yùn)用3狀態(tài)的Markov機(jī)制轉(zhuǎn)換模型研究了臺(tái)灣經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的周期性規(guī)律，實(shí)證結(jié)果表明臺(tái)灣經(jīng)濟(jì)當(dāng)前處于中速增長(zhǎng)階段，再次進(jìn)入衰退或調(diào)整增長(zhǎng)的可能性均不大［6］。陳浪南等（2007）采用三機(jī)制Markov均值和方差轉(zhuǎn)移的二階自回歸模型和貝葉斯Gibbs抽樣非參數(shù)估計(jì)方法，分析了1979年到2004年之間中國(guó)GDP季度數(shù)據(jù)。研究認(rèn)為我國(guó)經(jīng)濟(jì)周期的非對(duì)稱性主要體現(xiàn)在三個(gè)機(jī)制的均值、方差和轉(zhuǎn)換概率的不同［7］。

本文把經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)分為增長(zhǎng)過慢、增長(zhǎng)均衡和增長(zhǎng)過快三種狀態(tài)，這與已有的使用三狀態(tài)Markov機(jī)制轉(zhuǎn)換模型進(jìn)行的實(shí)證研究并無本質(zhì)區(qū)別。然而，本文所使用的非線性時(shí)間序列的Markov機(jī)制轉(zhuǎn)換模型與已有的Markov機(jī)制轉(zhuǎn)換模型最大的區(qū)別在于，本文的模型不僅允許在不同的機(jī)制下均值和方差可變，而且也允許在不同機(jī)制下自回歸系數(shù)可變。本文的結(jié)構(gòu)安排如下：第一部分，引言；第二部分，介紹本文所使用的Markov機(jī)制轉(zhuǎn)換自回歸模型及其極大似然估計(jì)方法，同時(shí)介紹了數(shù)據(jù)的選??；第三部分，分析結(jié)果，主要包括外生參數(shù)的估計(jì)值和狀態(tài)變量的平滑概率；第四部分，政策含義。

二、模型與數(shù)據(jù)

（一）Markov機(jī)制轉(zhuǎn)換自回歸模型

Hamilton（1989）首先把Markov機(jī)制轉(zhuǎn)換模型成功應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列的非線性分析［8］。其后，從理論和實(shí)證的角度出現(xiàn)了大量相關(guān)研究（例如Goodwin，1993［9］；Hamilton and Susmel，1994［10］；Boldin，1996［11］；Psaradakis and Sola，1998［12］；Yao and Attali，2000［13］；Moolman，2004［14］；Cologni，2009［15］等等），這些研究進(jìn)一步推動(dòng)了Markov機(jī)制轉(zhuǎn)換模型在時(shí)間序列分析中的應(yīng)用，使得Markov機(jī)制轉(zhuǎn)換模型成為當(dāng)前研究非線性時(shí)間序列的主要工具之一。

由于本文的模型不僅允許在不同的機(jī)制下均值和方差可變，而且也允許在不同機(jī)制下自回歸系數(shù)也可變［16］，所以本文所使用的Markov機(jī)制轉(zhuǎn)換自回歸模型具有如下一般形式：

其中，pmn表示從m狀態(tài)到n狀態(tài)的轉(zhuǎn)換概率，，可以用一個(gè)轉(zhuǎn)換概率矩陣來描述狀態(tài)變量st所服從的Markov過程，如下所示：

（二）Markov機(jī)制轉(zhuǎn)換自回歸模型的極大似然估計(jì)

極大似然估計(jì)方法是估計(jì)Markov機(jī)制轉(zhuǎn)換自回歸模型的一種較為經(jīng)典的方法［17］。因?yàn)闋顟B(tài)變量st∈｛1，2，…，k｝，滯后階數(shù)為q，首先構(gòu)建新的狀態(tài)變量，新狀態(tài)變量是由第t期到第（t－q）期的所有狀態(tài)組成的有序組合：

顯然，由于原狀態(tài)st一共有k個(gè)狀態(tài)，因此新狀態(tài)變量一共有kq＋1個(gè)狀態(tài)。令i＝kq＋1，則以新狀態(tài)變量為基礎(chǔ)的新的轉(zhuǎn)換概率矩陣可以寫成：

其中，Ψt－1代表（t－1）期之前的所有可觀測(cè)信息集，α代表所有外生的待估計(jì)參數(shù)。顯然，對(duì)于任意狀態(tài)可以用可觀信息集Ψt－1和待估計(jì)外生參數(shù)α來表示：

又因?yàn)椋?/p>

由（10）式和（11）式，可得第t期的yt在可觀信息集Ψt－1和待估計(jì)外生參數(shù)α的條件下的條件概率：

第（12）式是用于構(gòu)建極大似然函數(shù)的關(guān)鍵方程，但是很顯然的是第（12）式中的f（yt｜Ψt－1；α）還不能完全用可觀信息集Ψt－1和待估計(jì)外生參數(shù)α來表示，因?yàn)檫€不能像ηt一樣顯示地用可觀信息集Ψt－1和待估計(jì)外生參數(shù)α來表示。

進(jìn)一步，根據(jù)第（10）式和第（11）式，由Bayes定理，可得：

其中，·表示向量中對(duì)應(yīng)元素的乘積。又因?yàn)?，由第?）式和第（9）式，可得：

綜上所述，可以得到k狀態(tài)q階滯后的Markov機(jī)制轉(zhuǎn)換自回歸模型的對(duì)數(shù)極大似然函數(shù)：

該極大似然函數(shù)由可觀信息集Ψt－1、待估計(jì)外生參數(shù)α和狀態(tài)轉(zhuǎn)換概率矩陣P中的元素共同構(gòu)成，因此，可以通過最優(yōu)化第（15）來獲得外生參數(shù)α和狀態(tài)轉(zhuǎn)換概率矩陣P的一致估計(jì)。

另外，狀態(tài)變量平滑轉(zhuǎn)換概率的推斷通常采用Kim（1994）提出的算法［18］，計(jì)算公式如下：

（三）數(shù)據(jù)選取

本文選取了1991年第1季度到2010年第1季度的季度GDP數(shù)據(jù)。2005年以前的數(shù)據(jù)源于《中國(guó)季度國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值核算歷史資料1992—2005》，其中1991年的季度GDP數(shù)據(jù)根據(jù)1992年的GDP數(shù)據(jù)及同比增長(zhǎng)率計(jì)算得到。2005年以后的數(shù)據(jù)源于中國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局官方網(wǎng)站。所有原始的GDP數(shù)據(jù)均被調(diào)整為1992年不變價(jià)格，并經(jīng)Census X12－Additive方法進(jìn)行了季節(jié)調(diào)整。在此基礎(chǔ)上，我們計(jì)算了1991年第1季度到2010年第1季度的季度GDP的環(huán)比增長(zhǎng)率。

如圖1所示，中國(guó)經(jīng)濟(jì)總體上保持了一個(gè)穩(wěn)定增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。在我們計(jì)算出來的76個(gè)季度GDP增長(zhǎng)率中，有69個(gè)季度GDP增長(zhǎng)率為正，總體變化相對(duì)平穩(wěn)，大部分時(shí)間都保持在區(qū)間（0，0.05）之內(nèi)，但是也存在局部波動(dòng)相對(duì)劇烈的情況。1991年第2季度到1994年第4季度間，中國(guó)季度GDP增長(zhǎng)率的波動(dòng)相對(duì)劇烈，這正好反映了20世紀(jì)90年代初的經(jīng)濟(jì)過熱特征以及經(jīng)濟(jì)調(diào)整過程。2008年第1季度到2010年第1季度的GDP增長(zhǎng)率的波動(dòng)程度也相對(duì)較大，既反映了2008年前后的全球金融危機(jī)對(duì)中國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的沖擊，又反映了中國(guó)經(jīng)濟(jì)積極應(yīng)對(duì)全球金融危機(jī)的自我調(diào)整過程。

圖1 1991年第1季度到2010年第1季度的GDP環(huán)比增長(zhǎng)率

除了上述容易觀察到的表面特征之外，中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的變化是否還存在我們無法觀察到的內(nèi)在機(jī)制呢？如果存在，那么內(nèi)在機(jī)制的具體形式又是怎樣的呢？讓我們用Markov機(jī)制轉(zhuǎn)換自回歸模型來回答這兩個(gè)問題。

三、分析結(jié)果

（一）平穩(wěn)性檢驗(yàn)

平穩(wěn)性是進(jìn)行時(shí)間序列分析的一個(gè)重要前提，因此我們需要首先對(duì)中國(guó)季度GDP環(huán)比增長(zhǎng)率序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。Nelson、Piger和Zivot（2001）研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)時(shí)間序列中存在Markov機(jī)制轉(zhuǎn)換過程時(shí)，使用傳統(tǒng)的ADF檢驗(yàn)來判斷時(shí)間序列是否存在單位根過程是非常低效力的［19］。為了更準(zhǔn)確地判斷時(shí)間序列的平穩(wěn)性，我們同時(shí)使用ADF檢驗(yàn)和Phillips－Perron檢驗(yàn)來判斷中國(guó)季度GDP環(huán)比增長(zhǎng)率序列的平穩(wěn)性。

如表1所示，綜合ADF檢驗(yàn)和Phillips－Perron檢驗(yàn)的結(jié)果，我們可以確定中國(guó)季度GDP環(huán)比增長(zhǎng)率序列是一個(gè)平穩(wěn)的時(shí)間序列。

表1 Growth Rate of Quarterly GDP平穩(wěn)性檢驗(yàn)

（二）非線性檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)中國(guó)季度GDP環(huán)比增長(zhǎng)率序列的非線性生成機(jī)制，需要首先構(gòu)建中國(guó)季度GDP環(huán)比增長(zhǎng)率序列的線性自回歸模型。綜合考慮各項(xiàng)指標(biāo)，我們發(fā)現(xiàn)，滯后3階的線性自回歸模型是最恰當(dāng)?shù)摹Ｔ诖嘶A(chǔ)上，進(jìn)一步對(duì)線性自回歸模型使用Ramsey RESET檢驗(yàn)。輔助回歸方程如第（17）式所示。

檢驗(yàn)結(jié)果如下所示：

表2 Ramsey RESET Test

上述檢驗(yàn)結(jié)果在1%的顯著性水平上拒絕了φ1＝φ2＝0的原假設(shè)，因此，可以確定僅靠線性的時(shí)間序列模型將不能完全準(zhǔn)確地刻畫出中國(guó)季度GDP環(huán)比增長(zhǎng)率序列的真正生成機(jī)制。

（三）參數(shù)估計(jì)

前面的分析已經(jīng)指出，滯后3階的自回歸模型是最優(yōu)的線性自回歸模型。因此，本文所使用的Markov機(jī)制轉(zhuǎn)換自回歸模型是一個(gè)3狀態(tài)3階滯后的Markov機(jī)制轉(zhuǎn)換自回歸模型。模型參數(shù)的估計(jì)及平滑狀態(tài)轉(zhuǎn)換概率的計(jì)算是使用Matlab程序來實(shí)現(xiàn)的，本文的Matlab程序建立在Perlin（2009）的基礎(chǔ)性工作之上［20］。參數(shù)估計(jì)的結(jié)果如下表所示：

表3 參數(shù)估計(jì)結(jié)果

從表3的參數(shù)估計(jì)結(jié)果，我們有以下兩點(diǎn)重要發(fā)現(xiàn)：

（2）通過對(duì)3個(gè)狀態(tài)的自回歸方程進(jìn)行求解，我們發(fā)現(xiàn)：狀態(tài)1和狀態(tài)3將振蕩收斂于其平均增長(zhǎng)率，而狀態(tài)2將振蕩遠(yuǎn)離其平均增長(zhǎng)率。具體而言，如果一個(gè)外生沖擊使得時(shí)間序列偏離了狀態(tài)1（或狀態(tài)3）的平均增長(zhǎng)率，表3中的狀態(tài)1（或狀態(tài)3）所描述的自回歸機(jī)制將推動(dòng)時(shí)間序列重新回到平均增長(zhǎng)率附近。不同的是，如果一個(gè)外生沖擊使得時(shí)間序列偏離了狀態(tài)2的平均增長(zhǎng)率，則表3中關(guān)于狀態(tài)2的時(shí)間序列調(diào)整機(jī)制將迫使時(shí)間序列以振蕩的方式無限遠(yuǎn)離平均增長(zhǎng)率水平。這意味著經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)一旦處于狀態(tài)2，GDP增長(zhǎng)率就會(huì)以一發(fā)不可收拾之勢(shì)無限振蕩擴(kuò)大，但是現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)中，這種似乎并沒有出現(xiàn)。是什么原因?qū)е陆?jīng)濟(jì)系統(tǒng)沒有出現(xiàn)狀態(tài)2所描述的產(chǎn)出增長(zhǎng)率無限振蕩放大的情形呢？接下來我們將對(duì)此進(jìn)行進(jìn)一步的分析。

Markov機(jī)制轉(zhuǎn)換自回歸模型除了幫助我們找到每個(gè)狀態(tài)下時(shí)間序列的自回歸過程，更重要的是能幫助我們找到從一種狀態(tài)到另一種狀態(tài)的轉(zhuǎn)換機(jī)制，這種轉(zhuǎn)換可以用一個(gè)狀態(tài)轉(zhuǎn)換概率矩陣來描述。

表4 狀態(tài)轉(zhuǎn)換概率矩陣

如前所述，狀態(tài)轉(zhuǎn)換概率矩陣中的每一個(gè)元素都代表了從一種狀態(tài)到另一種狀態(tài)的轉(zhuǎn)換概率，因此，從表4可知：

（1）當(dāng)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)處于低增長(zhǎng)狀態(tài)時(shí)，其保持低增長(zhǎng)狀態(tài)的概率是0.97823362，而從低增長(zhǎng)轉(zhuǎn)換到高增長(zhǎng)的概率幾乎為0，從低增長(zhǎng)轉(zhuǎn)換到均衡增長(zhǎng)的概率為0.02176638。這表明，經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)一旦處于低增長(zhǎng)狀態(tài)，就將以很大的概率保持這種狀態(tài)。進(jìn)一步，根據(jù)公式period＝1/（1－pii），我們可以求出經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)處于低增長(zhǎng)狀態(tài)的可能的平均持續(xù)期大約為46個(gè)季度。

（2）當(dāng)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)處于高增長(zhǎng)狀態(tài)時(shí)，其保持高增長(zhǎng)狀態(tài)的概率接近0，而從高增長(zhǎng)轉(zhuǎn)換到低增長(zhǎng)的概率為0.29759126，從高增長(zhǎng)轉(zhuǎn)換到均衡增長(zhǎng)的概率為0.70240874。這表明，經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)幾乎沒有保持在高增長(zhǎng)狀態(tài)的可能性，也就是說，在外生因素的影響下，經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)一旦達(dá)到了高增長(zhǎng)狀態(tài)，這種狀態(tài)的平均持續(xù)期為1個(gè)季度，然后會(huì)以0.70240874的概率轉(zhuǎn)換到均衡增長(zhǎng)狀態(tài)，或以0.29759126的概率轉(zhuǎn)換到低增長(zhǎng)狀態(tài)。這就解釋了為什么經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)沒有出現(xiàn)狀態(tài)2所描述的產(chǎn)出增長(zhǎng)率無限振蕩放大的情形。

（3）當(dāng)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)處于均衡增長(zhǎng)狀態(tài)時(shí)，其保持均衡增長(zhǎng)狀態(tài)的概率為0.66520905，而從均衡增長(zhǎng)轉(zhuǎn)換到低增長(zhǎng)的概率幾乎為0，從均衡增長(zhǎng)轉(zhuǎn)換到高增長(zhǎng)的概率大約為0.33479095。這表明，經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)一旦處于均衡增長(zhǎng)狀態(tài)，就將以較大的概率保持這種狀態(tài)。進(jìn)一步可以求出經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)處于均衡增長(zhǎng)狀態(tài)的可能的平均持續(xù)期大約為3個(gè)季度。

（四）平滑狀態(tài)轉(zhuǎn)換概率

平滑狀態(tài)轉(zhuǎn)換概率實(shí)際上是一種條件概率，它反映了在所有可觀測(cè)信息集的條件下，所得到的每一個(gè)時(shí)期處于特定狀態(tài)的概率。通過第（16）式，我們求出了中國(guó)季度GDP增長(zhǎng)率在3種不同狀態(tài)下的平滑概率曲線。

圖2描述的是經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)處于低增長(zhǎng)狀態(tài)時(shí)的平滑概率。通過觀察我們發(fā)現(xiàn)從1995年的第3季度開始一直到2004年的第4季度這38個(gè)季度，以及2008年第1季度之后的9個(gè)季度，經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)以接近于1的概率處于低增長(zhǎng)狀態(tài)。在我們所考察的76個(gè)樣本中，經(jīng)濟(jì)以較大概率處于低增長(zhǎng)的比重是61.84%。

圖2 經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)處于低增長(zhǎng)狀態(tài)時(shí)的平滑概率

圖3描述的是經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)處于高增長(zhǎng)狀態(tài)時(shí)的平滑概率。如圖3所示，經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)一共有8個(gè)季度比較有可能處于高增長(zhǎng)狀態(tài)。其中，1991年第3季度以大約0.5056的平滑概率處于高增長(zhǎng)狀態(tài)，2005年第2季度以大約0.8541的平滑概率處于高增長(zhǎng)狀態(tài)，2005年第4季度以大約0.8797的概率處于高增長(zhǎng)狀態(tài)。以接近于1的概率處于高增長(zhǎng)狀態(tài)的時(shí)期有：1992年第1季度，1993年第1季度，1994年第1季度，1995年第2季度，2007年第4季度。這5個(gè)季度所處時(shí)期正好是中國(guó)經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)過熱時(shí)期，占我們所考察的總樣本的比重是10.53%。

圖3 經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)處于高增長(zhǎng)狀態(tài)時(shí)的平滑概率

圖4描述的是經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)處于均衡增長(zhǎng)狀態(tài)時(shí)的平滑概率。通過觀察圖4，我們發(fā)現(xiàn)有21個(gè)季度以較大的概率處于均衡增長(zhǎng)狀態(tài)，占總樣本的27.63%。具體而言，1991年第2季度的平滑概率是0.7348，2005年第1季度的平滑概率為0.9275。平滑概率接近于1的時(shí)期有：1991年第4季度，1992年第2季度到第4季度，1993年第2季度到第4季度，1994年第2季度到1995年第1季度，2005年第3季度，以及2006年第1季度到2007年第3季度。

圖4 經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)處于均衡增長(zhǎng)狀態(tài)時(shí)的平滑概率

四、政策價(jià)值

由于存在市場(chǎng)失靈，自發(fā)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)常常會(huì)偏離均衡狀態(tài)。如果僅靠市場(chǎng)調(diào)節(jié)，則會(huì)出現(xiàn)兩種無法忍受的狀況：一是回歸均衡狀態(tài)所需的時(shí)間過長(zhǎng)；二是回歸均衡狀態(tài)實(shí)現(xiàn)方式的破壞力過大（即以經(jīng)濟(jì)危機(jī)、崩潰后重建的方式回歸均衡狀態(tài)）。要避免經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的非均衡狀態(tài)，避免市場(chǎng)失靈，需要依靠宏觀經(jīng)濟(jì)政策加以干預(yù)。

（一）政府干預(yù)經(jīng)濟(jì)的目標(biāo)是均衡增長(zhǎng)

經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)狀態(tài)可分為收縮、擴(kuò)張和均衡三種狀態(tài)，政府干預(yù)經(jīng)濟(jì)的目標(biāo)是引導(dǎo)收縮和擴(kuò)張的經(jīng)濟(jì)順利進(jìn)入均衡發(fā)展階段。上述研究證明，當(dāng)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)處于均衡增長(zhǎng)狀態(tài)時(shí)，其保持的概率為0.66520905，而從均衡增長(zhǎng)轉(zhuǎn)換到低增長(zhǎng)的概率幾乎為0，從均衡增長(zhǎng)轉(zhuǎn)換到高增長(zhǎng)的概率大約為0.33479095。這表明，經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)一旦處于均衡增長(zhǎng)狀態(tài)，就將以較大的概率保持這種狀態(tài)。

（二）政府干預(yù)經(jīng)濟(jì)應(yīng)選準(zhǔn)介入和退出的時(shí)機(jī)

經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)收縮、擴(kuò)張、均衡的三種狀態(tài)對(duì)應(yīng)著三種不同的時(shí)間序列調(diào)整機(jī)制，政府干預(yù)經(jīng)濟(jì)的介入時(shí)機(jī)應(yīng)啟動(dòng)于經(jīng)濟(jì)低增長(zhǎng)或高增長(zhǎng)狀態(tài)的初期，從而達(dá)到既縮短非均衡增長(zhǎng)的波動(dòng)期，又使政府的干預(yù)同經(jīng)濟(jì)發(fā)展的客觀周期相吻合，避免干預(yù)過度的雙重效應(yīng)，而經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)一旦進(jìn)入均衡期，政府干預(yù)就應(yīng)從市場(chǎng)退出。

（三）政府干預(yù)經(jīng)濟(jì)應(yīng)掌握好實(shí)施的力度

由于經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)低增長(zhǎng)和高增長(zhǎng)各自接近均衡增長(zhǎng)的概率和趨勢(shì)不同，政府干預(yù)的力度應(yīng)有所不同。上述研究證明，經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)處于低增長(zhǎng)狀態(tài)是以0.02176638的概率轉(zhuǎn)換到均衡增長(zhǎng)狀態(tài)，或以幾乎為0的概率轉(zhuǎn)換到高增長(zhǎng)狀態(tài)的，其時(shí)間序列調(diào)整機(jī)制具有振蕩收斂于平均增長(zhǎng)率的趨勢(shì)，且所需時(shí)間較長(zhǎng)，所以針對(duì)低增長(zhǎng)狀態(tài)的政府干預(yù)需要較大的力度，但需防止政府過度負(fù)債；當(dāng)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)處于高增長(zhǎng)狀態(tài)時(shí)，其時(shí)間序列調(diào)整機(jī)制具有振蕩遠(yuǎn)離平均增長(zhǎng)率的趨勢(shì)，但同時(shí)保持過高增長(zhǎng)狀態(tài)的概率接近0，說明過高增長(zhǎng)會(huì)以劇烈動(dòng)蕩的崩潰方式快速終結(jié)，所以針對(duì)過高增長(zhǎng)狀態(tài)的經(jīng)濟(jì)，政府干預(yù)要小心謹(jǐn)慎，避免硬著陸。

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Study on the Conversion Mechanism Between Balanced Growth and Unbalanced Growth in China's Economy：Based on the Markov Regime Switching Autoregressive Model

Liu Li－Zhen，Zhang Jian
（School of Economics，Northeast Normal University，Changchun 130117，China）

Based on the Markov Regime Switching Autoregressive Model with three regimes and three－order lags，this paper analyzes the nonlinear characteristic of the growth in China’s economy between 1st quarter of 1991and 1st quarter of 2010，and the conversion mechanism between different regimes.According to the empirical study，we find some important results：the growth in China’s economy between 1st quarter of 1991and 1st quarter of 2010can be divided into high growth，low growth and balanced growth；when the economy is in low growth or balanced growth，the growth rate shows oscillation and convergence；when the economy is in high growth，the growth rate shows oscillation and divergence；the average duration of low growth is about 46quarters，the average duration of high growth is about 1quarter，the average duration of balanced growth is about 3quarters.

Growth of Economy；Balance；Imbalance；Conversion Mechanism；Markov Regime Switching Autoregressive Model

F224.0

A

1001－6201（2011）02－0001－09

［責(zé)任編輯：秦衛(wèi)波］

2010－10－12

國(guó)家社科基金重點(diǎn)項(xiàng)目（08GJA001）；東北師范大學(xué)研究生創(chuàng)新研究基金項(xiàng)目（09SSXT108）

劉力臻（1954－），女，吉林吉林市人，東北師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士；張見（1981－），男，四川成都人，東北師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院博士研究生。