季度宏觀經濟數據庫構建研究

中國建設銀行北京市分行　趙　晗

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季度宏觀經濟數據庫構建研究

中國建設銀行北京市分行趙晗

宏觀經濟模型數據庫的研制是對宏觀經濟進行量化研究的基礎。本文對季度宏觀經濟數據如何處理進行了初步研究，主要包括GDP、消費、投資以及價格指數等，以期對季度宏觀經濟數據研制有所突破。

季度 宏觀經濟 數據庫研制

宏觀經濟量化研究是以數據處理為基礎的，數據質量直接影響著宏觀經濟研究的好壞。目前國內季度宏觀經濟數據研究及處理仍處于起步階段。本文詳細解讀了宏觀經濟數據的處理及研制過程，力圖對這個領域有所貢獻。本文分模塊詳細介紹了模型數據樣本的選擇、處理方法及其經濟含義和經濟指標的季節(jié)調整方法選擇。

本模型數據庫是一個時間序列數據庫，收集了生產法GDP、消費、投資、進出口、支出法GDP、就業(yè)與收入、價格指數、財政、金融等模塊的宏觀總量數據，樣本區(qū)間為1996年1季度至2014年4季度，基期為2000年1季度，共有183列時間序列數據。

1　模型的樣本選擇

自1992年起我國放棄了過去的MPS核算體系，轉而采用SNA體系進行國民經濟核算。為了極大限度的減少人工合成數據，本模型的樣本期是從1996年1季度至2014年4季度。在這19年中，我國逐步建立起社會主義市場經濟體制，經濟各領域趨于穩(wěn)定。

在本文中，若變量名標注“現價”，則表示為經濟序列的名義值，否則為實際值。如生產法國內生產總值序列的名義值與實際值分別命名為：現價生產法國內生產總值和生產法國內生產總值，其他序列類似。模型數據來源主要是國家統(tǒng)計局數據庫、中經網統(tǒng)計數據庫、人民銀行網站以及商務部網站，少量數據是通過構建ARIMA模型延伸或計算季均增速將年度數據轉換得到。另外，本文展示了少量數據庫列表。

2　數據庫構建

2.1生產法國內生產總值

生產法國內生產總值(簡稱生產法GDP)是從生產法角度考察國內生產總值的核算，主要包括第一產業(yè)增加值、第二產業(yè)增加值和第三產業(yè)增加值。本模塊的數據均來自統(tǒng)計局數據庫。

2.1.1各產業(yè)增加值不變價數據

生產法GDP以及各產業(yè)增加值的不變價數據是通過國家統(tǒng)計局公布的各產業(yè)名義值的累計值以及不變價累計增速換算得到的。具體以第一產業(yè)增加值不變價GDP1R為例，計算公式如下：GDP1R{2001.1}=GDP1R{2000.1}×RGDP1NM{2001.1}，GDP2R{2 001.2}=[GDP1R{2000.1}+GDP1R{2000.2}]×RGDP1NM{2001.2}-GDP1R{2001.1}。其他各季度數據以此類推。由于采用的2000年1季度為基期，所以該季度的不變價數據與名義值數據相等，其中RGDP1NM為第一產業(yè)增加值不變價累計增速。

2.1.2各產業(yè)增加值平減指數與生產法GDP平減指數

各產業(yè)增加值平減指數與生產法GDP平減指數為相應名義值與不變價數據之比。

2.2消費

消費由居民消費與政府消費兩部分組成。居民消費包括城鎮(zhèn)居民消費與農村居民消費，同時引入社會消費品零售總額。本模塊的數據主要來自中經網統(tǒng)計數據庫。

2.2.1居民消費數據處理

(1)居民消費名義值。居民消費包括城鎮(zhèn)居民消費與農村居民消費，本模塊的總量數據是由人均數據乘以相應總人口得到的。人口數據同樣分為城鎮(zhèn)總人口與農村總人口，是由年度數據計算其季均增長速度得來。以城鎮(zhèn)人口季度數據計算為例，在得到季均增長速度POPUM1{2001}之后，城鎮(zhèn)人口季末數POPUM2{2001.1}=POPUM{2000}× POPUM1{2001}，POPUM2 {2001.2}=POPUM2{2001.1}×POPUM1{2001}。城鎮(zhèn)人口季中數POPU{2001.1}= [POPUM2{2001.1}+POPUM2{2001.2}]/2，該數據即為城鎮(zhèn)人口在2001年1季度的最終數據。其中，POPUM為城鎮(zhèn)人口年度數。所以，城鎮(zhèn)居民總消費支出(現價)=城鎮(zhèn)居民人均消費支出(現價)×城鎮(zhèn)總人口，農村居民總消費支出(現價)=農村居民人均消費支出(現價)×農村總人口。在得到城鎮(zhèn)與農村居民總消費支出的名義值后，加總就可得到居民總消費名義值。

(2)居民消費的不變價數據。居民消費的不變價數據均是由相應名義數據除以價格指數得到的。例如，城鎮(zhèn)居民人均消費支出(不變價)=城鎮(zhèn)居民人均消費支出(現價)/城鎮(zhèn)消費價格指數×100。具體消費類價格指數的核算在價格指數處理部分提及。

2.2.2政府消費數據處理

由于國家統(tǒng)計局公布的政府消費數據為年度數據，故本模型對其進行季度化處理，具體處理方法為：由年度政府消費數據計算季均增長速度，并由此得來季度的名義值。由于政府消費是流量數據，故其每年第一季度數據與人口的處理方法不同：在得到季均增長速度CONG1之后,CONG{2001.1}=CONGM{2002.1}×(1-CONG1{2001})/(1-CONG1{2001}^4)。其中，CONG為政府消費支出的季度數據，CONGM為政府消費支出的年度數據。其他由年度數據轉化為季度數據的流量序 列均是運用此方法得來。政府消費不變價數據則是由名義值除以生產法國內生產總值平減指數得到。

2.3 投資

投資是拉動我國經濟增長的第一源泉，是促進經濟增長的最大動力。本模型的投資數據主要包括資本形成總額各部分以及三大產業(yè)固定資產投資。資本形成總額包括固定資本形成總額與存貨兩部分。本模塊的投資主要指固定資產投資，由第一產業(yè)固定資產投資、第二產業(yè)固定資產投資以及第三產業(yè)固定資產投資構成。除此之外，還引入建筑業(yè)與工業(yè)固定資產投資數據以備后用。

2.3.1三大產業(yè)固定資產投資總額處理

三大產業(yè)固定資產投資總額的名義值均通過中經網統(tǒng)計數據庫得到，再除以固定資產投資價格指數，就可以得到相應的不變價數據。如第一產業(yè)固定資產投資(不變價)=第一產業(yè)固定資產投資(現價)/固定資產投資價格指數×100。

2.3.2資本形成總額數據處理

資本形成總額的現價數據是通過生產法國內生產總值與資本形成總額貢獻率的乘積得到的，公式為：資本形成總額(現價)=生產法法國內生產總值(現價)×資本形成總額貢獻率。在得到資本形成總額(現價)之后，再利用固定資本形成總額在其中的比重，就可計算出固定資本形成總額與存貨的現價數據。最后，各序列分別除以固定資產投資價格指數，就得到相應不變價數據。

2.4進出口

進出口數據包括貨物和服務進出口兩大部分，其中貨物進出口數據來自中經網數據庫，服務進出口數據來自商務部統(tǒng)計數據。

(1)貨物出口數據處理

貨物出口由一般貿易出口與加工及其他貿易出口組成。加工及其他貿易出口又具體細分為來料加工貿易出口、進料加工貿易出口以及其他加工貿易出口三部分。由于公布的貨物出口數據均是美元計價的，故本模型對其的處理是乘以相應匯率以得到人民幣計價的貨物出口數據。各個序列的不變價數據是除以國內出口價格指數得到的。如來料加工貿易出口(不變價)=來料加工貿易出口(現價)/國內出口價格指數×100。

(2)貨物進口數據處理

相應的，貨物進口也由一般貿易進口與加工及其他貿易進口組成。加工及其他貿易進口具體細分為來料加工貿易進口、進料加工貿易進口、外商投資企業(yè)作為投資進口的設備物品進口額以及其他加工貿易進口四個部分。同樣的，進入模型的是乘以相應匯率的人民幣計價的貨物進口數據。不變價數據也是除以國內出口價格指數得到的。如來料加工貿易進口(不變價)=來料加工貿易進口(現價) /進口價格指數×100。

(3)服務貿易出口數據處理

服務貿易出口包括運輸、旅游、咨詢、其他商業(yè)服務以及其他服務貿易等五大分項，其中前四個項目約占服務貿易出口的90%左右。由于商務部僅公布了服務貿易進出口的年度數據，所以與政府消費支出一樣，本模型對其的處理是計算季均增長速度并以此得到各季度服務貿易出口名義值。隨后除以國內出口價格指數得到服務貿易出口的不變價數據，如運輸服務貿易出口(不變價)=運輸服務貿易出口(現價)/ 國內出口價格指數×100。最后利用相應匯率便可得到人民幣計價數據。

(4)服務貿易進口數據處理

服務貿易進口包括運輸、旅游、保險、咨詢、其他商業(yè)服務以及其他服務貿易等六項，其中前五個項目約占服務貿易進口的90%左右。服務貿易進口數據也同樣進行季度化處理，處理方法與服務貿易出口相同。隨后除以進口價格指數就可得到服務貿易進口的不變價數據。最后利用相應匯率便可得到人民幣計價數據。

2.5支出法國內生產總值

支出法國內生產總值GDPZR由總消費、資本形成總額和貨物與服務凈出口構成。在調整為不變價數據之后，支出法國內生產總值與生產法國內生產總值之間存在一個無法避免的誤差項，故本模型的處理方法是引入誤差項并內生化，其目的是使整個模型閉合。

2.6價格指數

除前面已經涉及的生產法國內生產總值平減指數類數據外，本模塊的其他價格指數數據均來自中經網數據庫，基期為2000年1季度。在轉換為定基數據時，城鎮(zhèn)消費價格指數與農村消費價格指數因缺少2000年環(huán)比數據，故本文利用居民消費價格指數CPI的2000年環(huán)比數據作為替代完成了轉換。

3　未來研究方向

宏觀經濟數據庫研究目前在國內是一個新領域，本文也只是選取了眾多變量中較為顯著、數據獲得性良好的變量進行了試探。未來，本文將嘗試引入更多、更廣領域的數據進入數據庫，以期有所突破。

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A

2096-0298（2016）07（c）-176-02

趙晗(1985-)，女，畢業(yè)于中央財經大學，數量經濟學博士，現就職于中國建設銀行北京市分行。