制造業(yè)PMI對GDP走勢的預測作用

張利斌， 馮 益，劉龍飛，張 竹

(1.中南民族大學 經(jīng)濟學院,武漢 430074; 2.北京大學 光華管理學院,北京100084;3.重慶工商大學 計劃財務處， 重慶 400067)

采購經(jīng)理指數(shù) (PMI) 是一套月度發(fā)布的、綜合性的經(jīng)濟監(jiān)測指標體系，一般分為制造業(yè)PMI和服務業(yè)PMI，也有一些國家建立了建筑業(yè)PMI.此指數(shù)體系因其數(shù)據(jù)采自第一線采購經(jīng)理，每月第一個工作日發(fā)布，從而先天具備及時性、先導性、綜合性和指導性等特點.目前，全球已有20多個國家建立了PMI體系，世界性的制造業(yè)和服務業(yè)PMI已經(jīng)建立.從PMI指數(shù)體系的編制原理和構成來看，此體系對于政府部門、金融機構、投資公司和企業(yè)來說，在經(jīng)濟預測和商業(yè)分析方面都有著重要的意義(于穎，蔡進，2008；于穎，2009)[1,2].PMI指數(shù)已經(jīng)作為預測經(jīng)濟走勢的權威性指標，成為美聯(lián)儲、美國中央銀行、金融機構以及華爾街、道瓊斯通訊社、路透社等著名財經(jīng)媒體廣為應用的重要工具(尤建新，2006)[3].

我國從2005年開始發(fā)布采購經(jīng)理指數(shù)，在一定程度上彌補了長期以來用于經(jīng)濟運行狀況監(jiān)控和預測的主要經(jīng)濟指標(例如CPI，PPI等)在時效性和預測性方面效力不足等缺陷，對于完善中國經(jīng)濟乃至世界經(jīng)濟監(jiān)測體系具有積極的推動作用.目前PMI指數(shù)不僅受到社會各界和國內(nèi)外的高度關注，更成為中央政府部門加強宏觀調(diào)控的重要依據(jù).現(xiàn)在，不僅中央電視臺、新華社、中新社、路透社等國內(nèi)外著名媒體都搶在第一時間轉發(fā)PMI指數(shù)，理論界、研究機構、金融證券機構等也都將PMI指數(shù)作為經(jīng)濟分析研究決策的核心數(shù)據(jù)使用(張立群，2011)[4].有學者指出制造業(yè)PMI可預測GDP和未來經(jīng)濟走勢(顧曉莉，2010)[5].美國通過研究制造業(yè)PMI發(fā)現(xiàn)，制造業(yè)經(jīng)濟是總體經(jīng)濟中最活躍的部分.盡管制造業(yè)僅代表美國GDP的18%，但估計其占整個商業(yè)活動的比例達到33%.美國制造業(yè)GDP與總GDP的比率系數(shù)為2.1，即總GDP每上升或下降1%，制造業(yè)GDP就會上升或下降2.1%(鄭樹霞，2011)[6].中國正處于后工業(yè)化時期，被稱為世界的“制造工廠”，那么我國制造業(yè)PMI與GDP之間有著怎樣的關系，它對GDP的預測作用如何，張利斌等(2012)[7]對中國2005年1月至2010年9月的制造業(yè)PMI數(shù)據(jù)與相應時期的GDP累積增速數(shù)據(jù)進行了格蘭杰因果關系檢驗和脈沖響應分析，指出PMI是GDP的格蘭杰原因，而GDP不是PMI的格蘭杰原因，PMI領先于GDP走勢3到12個月.然而，不同時期的樣本數(shù)據(jù)是否支持以上結論，究竟PMI領先于GDP幾個月對GDP的走勢具有最好的預測作用，兩者之間是否存在穩(wěn)定的數(shù)量關系等問題仍然值得深入探討.

1 PMI與GDP的格蘭杰因果關系檢驗

圖1是經(jīng)過對數(shù)化的2005年1月至2011年6月的PMI與GDP增速走勢圖(所用數(shù)據(jù)均來自中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫)，采用Eviews 6.0軟件(高鐵梅，2009)[8]，使用協(xié)整關系檢驗、格蘭杰因果關系檢驗和脈沖響應分析來對我國制造業(yè)PMI與GDP增速的數(shù)據(jù)關系進行檢驗.因為PMI是月度數(shù)據(jù)而GDP累積增速是季度數(shù)據(jù)，所以本文PMI的季度數(shù)據(jù)采用的是每季度的平均值.在調(diào)整之后進行對數(shù)化，以減少異方差的影響.在下文中，LPMI和LGDP表示的是對數(shù)化后的數(shù)據(jù)，DLPMI和DLGDP則表示進行差分平穩(wěn)化后的數(shù)據(jù).

圖1 GDP與PMI走勢圖

通過數(shù)據(jù)序列的平穩(wěn)性檢驗，我們發(fā)現(xiàn)：LPMI與LGDP數(shù)據(jù)序列在1%顯著水平上都達到了一階單整的，即I(1)，可以進行協(xié)整檢驗和格蘭杰因果關系檢驗.

我們采用基于向量自回歸的Jonhanson法進行協(xié)整關系檢驗.檢驗結果表明，LPMI與LGDP在5%的顯著水平上存在一個協(xié)整方程，說明PMI與GDP增速之間的確存在可信的長期均衡關系.

我們繼續(xù)對1～6階的滯后期逐一進行檢驗，結果如表1，A代表DLGDP不是DLPMI的格蘭杰原因的假設，B代表DLPMI不是DLGDP的格蘭杰原因的假設.

從表1可以看到，在選擇最優(yōu)滯后期數(shù)為1～6期的條件下，接受了GDP不是PMI的格蘭杰原因，拒絕了PMI不是GDP的格蘭杰原因，也就是說PMI是有助于預測GDP的.從P值來看，從1階到6階P值逐漸增大，說明在1階時，PMI對GDP具有最好的預測作用，預測效應隨階數(shù)增加逐漸減弱.結合前面的走勢圖，即圖1中的各自拐點來看，1階即3個月左右是目前數(shù)據(jù)水平下可以得到的最好結果.同時，直到18個月PMI仍有相當?shù)男Я?

表1 格蘭杰因果關系檢驗結果(Lags:1-6)

2 GDPt關于PMIt-4的指數(shù)回歸模型

因為以上的檢驗所使用的PMI數(shù)據(jù)都是經(jīng)過季度平均化處理的，這樣便使得月度的PMI數(shù)據(jù)效力似乎有所減弱，這里，我們嘗試找出在1階的滯后期中(這里1階代表的是3個月)哪個月份的PMI數(shù)據(jù)具有最大的預測效用.因此，下面建立GDP關于PMI滯后1～5期的數(shù)量關系模型.

首先建立GDP關于PMIt-1，PMIt-2，PMIt-3，PMIt-4，PMIt-5的回歸函數(shù)，這里采用逐步回歸的方法，得到的回歸結果如表2模型1.

由表2可以看出，通過逐步回歸的方法，最后只剩下了變量PMIt-4，而t檢驗跟F檢驗均獲得通過.下面做GDP關于PMIt-1，PMIt-2，PMIt-3，PMIt-4，PMIt-5的相關性分析，得到的結果如表3.

表2 回歸結果

由表3可見，GDP與PMIt-4的相關系數(shù)0.61也是最高，這與用逐步回歸方法得到的結果一致.接下來擬建立GDP關于PMIt-4的回歸方程，考慮到只有一個自變量PMIt-4，我們建立GDP關于PMIt-4的多種形式回歸模型，結果如表4.

表3 相關性分析結果

表4 GDP關于PMIt-4的多種函數(shù)回歸結果對比

由以上結果可以看出Compound，Growth，Expontial，Logistic模型的R2相對其他模型來說較高，因此，下面我們建立GDP關于PMIt-4的指數(shù)回歸模型 ，先轉化為線性模型，利用Eviews6.0擬合回歸模型，得到如表2模型2.可以看到t檢驗跟F檢驗均通過假設檢驗.而根據(jù)EG檢驗，對模型的殘差做平穩(wěn)性分析，利用單位根檢驗的方法，可以得到殘差序列是平穩(wěn)序列，即GDP跟PMIt-4之間存在著長期的協(xié)整關系.對其殘差序列進行分析，得到殘差序列的自相關圖和偏自相關圖如圖2所示.

圖2 殘差序列自相關圖和偏自相關圖

自相關圖的拖截尾性不太明顯，而偏自相關圖顯示是1階截尾的，因此我們對殘差序列分別建立AR(1)、ARMA(1,1)、ARMA(1,2)模型，比較它們的AIC和SC值得到表5結果.

表5 模型的AIC、SC值對比

由以上結果可以看出，無論從AIC值還是從SC值來看，ARMA(1,2)模型均是最優(yōu)的，因此下面建立殘差的ARMA(1,2)模型，得到的結果如表2模型3.

由表2模型3知AR(1)變量的回歸系數(shù)是不顯著非零的，而MA(1)、MA(2)的系數(shù)是顯著非零的，對建立ARMA(1，2)模型后的殘差進行分析得到結果見圖3.

圖3 殘差序列自相關圖和偏自相關圖

建立ARMA(1，2)模型后的殘差序列是白噪聲序列，數(shù)據(jù)內(nèi)部所包含的信息已得到充分提取.

綜合以上兩步分析，最終得到GDPt關于PMIt-4的指數(shù)回歸模型為：

GDPt=1.286e0.041PMIt-4+0.463εt+0.897εt-1+

vt,v～N(0,1.365).

根據(jù)以上模型得到的GDP數(shù)據(jù)預測結果跟實際數(shù)據(jù)擬合圖形如圖4所示.

圖4 GDP預測結果跟實際數(shù)據(jù)擬合圖

以上結果顯示，模型對實際數(shù)據(jù)具有較好的擬合效果.綜上，我們認為，PMI在滯后4期對GDP具有較好的預測作用.根據(jù)以上函數(shù)模型，我們預測2011年第三季度的GDP累計增速數(shù)據(jù)結果如表6.

表6 預測結果

3 結論和展望

綜合以上實證結果，我們發(fā)現(xiàn)：盡管樣本數(shù)據(jù)的時間段不同，采用中國2005年1月至2010年9月的數(shù)據(jù)，得出PMI領先于GDP走勢3到12個月的結論，而采用中國2005年1月至2011年6月的數(shù)據(jù)，我們得出PMI的波動轉折能夠在3～18個月內(nèi)很好的預示經(jīng)濟走勢，尤其以4個月的時間內(nèi)為最佳的結論，因此，我們可以得出如下結論：中國制造業(yè)PMI與GDP增速之間存在著密切關系，制造業(yè)PMI對GDP有著很好的預測作用，是GDP的晴雨表.

進一步的研究可以在以下幾方面深入：(1)研究非制造業(yè)PMI與GDP之間的關系.鑒于我國非制造業(yè)PMI數(shù)據(jù)的編制工作起步較晚，自2008年1月1日才有數(shù)據(jù)，并且只有5類數(shù)據(jù)(新訂單、新出口訂單、商務活動、中間投入價格、業(yè)務活動預期)，因此，要加快編制我國非制造業(yè)PMI的步伐，尤其是編制適合中國國情的建筑業(yè)和服務業(yè)PMI.

(2)突出PMI中產(chǎn)業(yè)信息對GDP的預測作用.根據(jù)國外經(jīng)驗來看，總的商業(yè)采購集中在少數(shù)占支配性地位的產(chǎn)業(yè)，并且采購操作也有相似的集中性，PMI各產(chǎn)業(yè)的指數(shù)可反映該產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢及各項指標的變化，通過對占支配性產(chǎn)業(yè)的分析，更有助于對制造業(yè)或服務業(yè)總體趨勢的把握，從而對GDP走勢作出正確預測[6].

(3)制造業(yè)PMI指數(shù)在內(nèi)部指標權重的選擇方面，還有一定的提升空間.當前，中物聯(lián)發(fā)布的PMI指數(shù)中，生產(chǎn)量、新訂單、就業(yè)、供應商配送和庫存等五大類指標所占的權重，是根據(jù)我國多年來對經(jīng)濟的實際觀察來分配的，并不是采取等分法(美國PMI指數(shù)中五大類指標權重是平均的，各占20%)，隨著我國市場化程度和國際接軌程度的不斷提高，只有合理地確定了PMI指數(shù)中各類指標權重才會提高對GDP的預測準度[4].

(4)進一步完善制造業(yè)PMI的樣本框.在樣本框方面，要進一步擴大調(diào)查樣本的覆蓋面，目前制造業(yè)PMI的總樣本中大型企業(yè)占到70%，但隨著我國市場經(jīng)濟的逐步發(fā)展，中小型企業(yè)的作用已不容忽視(我國中小企業(yè)貢獻了我國60%的GDP、50%的稅收和80%的城鎮(zhèn)就業(yè))，為了確保樣本代表性，更加客觀地反映國民經(jīng)濟的發(fā)展狀況，需要增加部分中小企業(yè)樣本[6].

[1]于 穎,蔡 進.中國PMI(采購經(jīng)理指數(shù))與其他數(shù)據(jù)相關性研究(二)[J].社科縱橫,2008,23(12):68-70.

[2]于 穎.中國PMI數(shù)據(jù)的實際應用—PMI的領先性分析[J].社科縱橫,2009,24(12):43-45.

[3]尤建新.中國采購經(jīng)理指數(shù)(CFLP-PMI)的研究與應用[J].中國科技論壇,2006(6)：84-86.

[4]張立群.我為PMI指數(shù)做點評[J].中國物流與采購,2011(12):44-45.

[5]顧曉莉.PMI:預測GDP的“晴雨表”[J].石油石化物資采購,2010(1):40-41.

[6]鄭樹霞.歐美采購經(jīng)理指數(shù)(PMI)的應用及借鑒[J].統(tǒng)計與管理,2011(4):57-58.

[7]張利斌,馮 益.中國PMI與GDP關系的實證研究[J].統(tǒng)計與決策,2012,350(2): 143-145.

[8]高鐵梅.計量經(jīng)濟分析方法與建模: Eviews應用及實例[M].2版.北京:清華大學出版社,2009:147-190.