摘要：文章採用2005年1月至2014年3月的中國製造業採購經理指數（PMI）資料以及巨集觀經濟景氣指數資料進行描述性相關分析，選取製造業PMI與巨集觀經濟景氣一致指數構建向量自迴歸VAR模型，進行Granger因果檢驗說明兩指數之間存在雙向因果關係，進一步利用脈衝響應函式和方差分解的分析方法，研究兩指數的相互作用關係，得到PMI對巨集觀經濟景氣一致指數具有較長時間和較大程度的正向影響，從定性和定量兩方面說明製造業PMI對國家巨集觀經濟的先行影響作用。
關鍵詞：製造業PMI；巨集觀經濟景氣指數；向量自迴歸VAR
0引言
中國製造業採購經理指數（PMI）由中國物流與採購聯合會和國家統計局於2005年共同推出，在每個月的第一個工作日釋出，具有及時性特點，PMI體系主要由新訂單、生產量、從業人員、供應商配送以及原材料庫存等反映製造業企業生產活動的細分指標構成，是衡量我國工業經濟發展的主要指標；中國巨集觀經濟景氣指數則是反映我國巨集觀經濟發展的重要指標，主要包括先行合成指數和一致合成指數，其中一致合成指數能夠客觀描述巨集觀經濟發展現狀，由工業生產、社會需求、就業、社會收入等4個方面構成，先行合成指數能夠用來預測巨集觀經濟發展趨勢，由恆生內地流通股、產品銷售率、貨幣供應量M2、新開工專案、物流以及消費者預期等指數構成。在2013年底召開的中央經濟工作會議中，提出了2014年經濟工作的主要任務之一為大力調整產業結構、著力抓好化解產能過剩和實施創新驅動發展，其中產業結構中的工業作為我國國民經濟的主要組成部分，研究工業發展指標與巨集觀經濟發展指標之間的關係具有重要意義。因此有必要對製造業PMI與中國巨集觀經濟景氣指數之間的關係進行深入研究。本文對我國製造業PMI與巨集觀經濟景氣指數進行描述性相關分析，依據巨集觀經濟景氣指數的實際構成情況，選取製造業PMI與巨集觀經濟景氣一致合成指數建立向量自迴歸VAR模型進行檢驗分析，以期發現兩個指數之間的定性和定量關係。
1資料描述性分析
文中的資料來源於中經網統計資料庫，選取2005年1月至2014年3月間的製造業採購經理指數、巨集觀經濟景氣先行指數、巨集觀經濟景氣一致指數月度資料，為了方便對這三個時間序列進行分析和描述，本文用PMI表示製造業採購經理指數，MELCI表示巨集觀經濟景氣先行指數，MECCI表示巨集觀經濟景氣一致指數。圖1表示中國製造業PMI與巨集觀經濟景氣先行指數（MELCI）序列圖，從圖中PMI序列曲線可以看出，2005年1月至2014年3月整個時期中，我國的經濟大部分時間處在擴張階段。從2005年開始到2008年上半年，PMI大都處在52~56之間，說明我國製造業經濟總體擴張明顯，但是波動較大，製造業經濟的擴張存在著不穩定性；在2008年7月至2009年2月這一時期，PMI處在榮枯線50以下，說明我國經濟處在收縮階段，並且在2008年11月達到最低，指數不足40，說明我國製造業的總體經濟情況受到了國際金融危機的影響；而從2009年前半年開始，PMI開始大幅回升，也說明我國的製造業經濟開始回暖，正在逐漸從金融危機的影響中走出來；從圖1中還可以看出，近兩年的PMI數值處在50以上，序列波動不大，較為平穩，說明我國製造業經濟正在擴張，並且呈現出平穩增長的態勢，這一現象與國際形勢、國家的巨集觀調控以及我國產業結構調整經濟政策密切相關。另外對圖1中兩時間序列的走勢進行對比分析，總體看來，製造業PMI曲線的波峰波谷數量比巨集觀經濟景氣先行指數（MELCI）曲線的數量多，說明MELCI曲線相對來說較為平滑，波動性低，但是將MELCI曲線波峰波谷出現的時間與PMI曲線的峰谷出現時間進行比較，發現兩曲線波峰波谷出現的時間點基本一致，並且這一現象體現在整個時間序列範圍之內，同時對兩時間序列進行交叉相關分析，得到相關係數為0.71，也說明了兩者之間較強的相關性。圖2表示中國製造業PMI與巨集觀經濟景氣一致指數（MECCI）的序列圖，單獨看一致指數（MECCI）曲線與圖1中先行指數（MELCI）曲線形式較為相似。通過對圖2中兩組時間序列進行對比分析，MECCI曲線相對PMI曲線，波峰波谷的數量較少，曲線較為平滑；分析兩曲線波峰波谷的出現時間，得出PMI曲線的波峰和波谷領先MECCI曲線的峰谷3~5個月，在2008年6月至2009年6月這段時期內，PMI曲線的領先性結論體現的更加明顯。上述分析內容可以定性的說明製造業PMI對巨集觀經濟景氣一致指數MECCI的先行關係以及PMI對國家巨集觀經濟的預測作用，接下來本文將通過建立模型對中國製造業PMI與巨集觀經濟景氣一致指數（MECCI）之間的關係進行實證分析，定量說明兩者的相互關係。
2VAR模型的建立與分析
2.1平穩性檢驗
在進行分析之前需要對中國製造業PMI與中國巨集觀經濟景氣一致指數（MECCI）兩個時間序列進行平穩性檢驗，在本文的實證分析過程中，採用EVIEWS6.0軟體對時間序列進行分析。在平穩性檢驗中，常用的檢驗方法為ADF單位根檢驗，所以文中利用EVIEWS6.0對PMI和MECCI兩時間序列進行ADF單位根檢驗，檢驗結果如表1所示。時間序列在給出的三個顯著水平下是不平穩的，而對兩時間序列進行一階差分之後可以看出，在5%的置信水平下，兩時間序列的一階差分時間序列都是平穩的，即PMI和MECCI這兩個時間序列同為1階單整序列，因此可以對兩變數的原時間序列建立向量自迴歸VAR模型進行分析。
2.2VAR模型建立
在建立PMI和MECCI兩時間序列的VAR模型之前，為了消除異方差性，對兩個變數分別取對數，同時對將要建立的VAR模型的滯後階數進行確定，根據AIC、SC和HQ原則，經過多次檢驗，最終確定模型的最優滯後階數為4。因此選擇建立4階滯後期的VAR模型進行分析，得到log(PMI)與log(MECCI)之間的VAR模型迴歸方程，如下所示：è÷Log(PMI)log(MECCI)=è÷0.3300.194+è÷0.9733.4820.0331.392è÷Log(PMI(-1))log(MECCI(-1))+è÷-0.591-4.189-0.0150.047è÷Log(PMI(21))log(MECCI(-2))+è÷0.3070.401-0.002-0.851è÷Log(PMI(-3))log(MECCI(-3))+è÷-0.0780.5180.0130.345è÷Log(PMI(-4))log(MECCI(-4))從上述VAR模型的迴歸方程是可以看出PMI與MECCI時間序列之間滯後4期的定量關係，同時分析結果顯示此模型的擬合度較高，達到0.98以上。接著需要對所建立的VAR模型進行檢驗，只有在模型穩定的前提下，才能對模型進行更加深入的分析。本文運用AR根對模型的穩定性進行檢驗，如果VAR模型所有根模的倒數小於1，即都位於單位圓內，則表明該模型是穩定的。根據上面所建立的VAR模型，得到模型的AR根圖，如圖3所示。從AR根圖可以看出，所建立的VAR模型所有根模的倒數都小於1，處在單位元內，滿足模型穩定性的條件，說明文中所建立的VAR(4)模型是穩定的。為了說明模型中PMI和MEC-CI變數的因果關係，下面對模型進行Granger因果檢驗，檢驗的結果如表2所示。由表2中檢驗結果分析可知，在5%的顯著水平下，變數log(PMI)和log(MECCI)之間存在雙向的因果關係，即變數log(MECCI)能Granger引起變數log(PMI)，變數log(PMI)也能Granger引起變數log(MECCI)。
2.3脈衝響應函式分析
脈衝響應函式描述的是VAR模型中的一個內生變數的衝擊給其他內生變數所帶來的影響，為了進一步說明製造業PMI與巨集觀經濟景氣一致指數（MECCI）兩時間序列之間的關係，在建立VAR模型的基礎上採用脈衝響應函式對兩時間序列進行脈衝分析，分析的結果如圖4、圖5所示，圖中橫軸表示衝擊作用的滯後期數（月），實線表示脈衝響應函式，上下兩條虛線表示正負兩倍標準差偏離帶。從圖4中可以看出，在本期給製造業PMI一個正的衝擊後，巨集觀經濟景氣一致指數（MECCI）開始逐漸的增加，並在第8期前後達到最高點，接著開始逐漸降低，到第22期前後穿過0點，然後經過小幅度的`變化，最終在第38期左右收斂於0。脈衝響應函式的整體變動趨勢說明PMI在受到外部條件的某一衝擊後，能夠經過國民經濟的內在機制傳遞給MECCI，在前期給MECCI帶來同向衝擊，後期帶來反向衝擊，同向衝擊的力度大於反向衝擊，並且這一衝擊效應會持續較長時間。從圖5中可以看出，在本期給巨集觀經濟景氣一致指數（MECCI）一個衝擊，PMI會在前3期迅速上升，在第3期達到最大值，接著開始迅速降低，在第9期左右穿過0點，然後經過小幅的變動，在第26期前後收斂於0。從脈衝函式的變動趨勢可以看出，MECCI在受到外界的衝擊後，其變動會在前期給PMI帶來正向衝擊，在後期帶來反向衝擊，且同向衝擊的幅度較大。綜上，PMI對MECCI的脈衝響應函式在38期收斂於0，而MECCI對PMI的脈衝響應函式在第26期收斂於0，這一分析結果說明PMI對MECCI的影響持續時間要長於MECCI對PMI的影響持續時間。
2.4方差分解分析
方差分解分析方法由Sims於1980年提出來，它是通過分析每一個結構衝擊對內生變數的變化（通常用方差來度量）的貢獻度，進一步評價不同結構衝擊的重要性。方差分解給出對VAR模型中的變數產生影響的每個隨機擾動的相對重要性的資訊，定量地把握變數間的影響關係。對本文中的VAR模型方差分解分析結果如圖6、圖7所示，圖中橫軸表示滯後期數（月），圖6的縱軸表示製造業PMI對巨集觀經濟景氣一致指數（MECCI）的貢獻率，圖7的縱軸表示巨集觀經濟景氣一致指數（MECCI）對製造業PMI的貢獻率。從圖6的方差分解結果中可以看出，中國製造業PMI對我國的巨集觀經濟景氣一致指數（MECCI）的貢獻率在23%左右。從圖7所示的方差分解結果中可以看出，我國的巨集觀經濟景氣一致指數(MECCI)對中國製造業PMI的貢獻率在11%左右。兩圖中的方差分析結果表明，PMI對MECCI的貢獻度大於MECCI對PMI的貢獻度，驗證了上文中Granger因果檢驗所得到結論，並且與VAR模型中脈。
3結論
本文主要運用向量自迴歸VAR模型對製造業PMI與中國巨集觀經濟景氣指數之間的相互關係進行實證分析，得出以下結論：（1）製造業PMI與巨集觀經濟景氣先行指數之間存在較強的一致性和相關性，兩者的交叉相關係數達到0.71；製造業PMI與巨集觀經濟景氣一致指數之間存在先行關係，製造業PMI領先巨集觀經濟景氣一致指數3~5期。這一結果與兩指數的指標構成密不可分，同時說明了製造業PMI的先導性特點。（2）VAR(4)模型定量分析了PMI與MECCI之間的滯後關係，通過Granger因果檢驗證明了在5%的顯著水平下，製造業經濟指標PMI與巨集觀經濟指標MECCI之間存在雙向的因果關係。（3）脈衝響應函式分析和方差分解分析則進一步說明了兩時間序列的關係。PMI的衝擊對MECCI的影響會在第8期達到到最大值，並且其正向影響將持續至第22期；而MECCI的衝擊對PMI的影響則會在第3期達到最大值，正向影響持續到第9期，說明PMI對MECCI的影響持續時間要長於MECCI對PMI的影響持續時間。方差分解分析結果說明PMI對MECCI的貢獻度大於MECCI對PMI的貢獻度。另外根據本文的研究積累發現，我國關於PMI的學術研究還不全面，未來可以研究地域性PMI與國家PMI之間的關係，同時可以對地域PMI與當地經濟指標之間的關係進行研究，以完善我國地域性PMI體系。
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