內蒙古工業大學管理學院 杜宇
可計算一般均衡(CGE)模型在世界多國都得到了廣泛應用,其中大量參數的確定是應用的主要問題。確定參數的方法在可計算一般均衡模型的應用中各有不同,但在大多數的CGE模型中確定參數的主要方法是校準方法和計量經濟方法,或者是二者結合使用。本文就這兩種方式進行探究和分析,并根據其特點提出合理的建議以供參考。
校準方法基本原理分析:
CEG模型是校準方法中最為重要的模型,該模型的確定是依據均衡數據集的應用來獲取的,該模型應用廣泛,且參數眾多,除少數彈性參數借助于其他文獻資料或計量經濟方法獲得外,多數參數均需要借助于校準方法來獲得。
例:若采用Cobb-Douglas生產函數

用其他方法對勞動力的產出彈性進行確定。在基準年份的總產出Xi、勞動力人數Li、基本數量Ki都已知。則:

計量經濟方法在整個計量分析中較為重要,涉及到的參數較多,計算過程可用公式F(Y,X,β,ε)=0進行表達,公式中通常用β來表示參數向量,用Y代表內生變量向量,ε為隨機誤差向量,X則代表的是外生變量向量。
建模者們在面臨參數向量β的確定問題時,可以采用計量經濟方法估計或是其他文獻研究結果的方式來確定。關于參數向量β確定的數學描述,參數可選擇一個或是多個Y和X的觀測值作為基礎。由此,參數向量β的數學描述給定函數形式F(Y,X,β,ε)以及一個或是多個有關Y與X的觀測值,并對隨機誤差進行合理假定,從某種程度上使得選擇的參數值是“最好”的。
把隨機因素包括在計量經濟的公式中,其因素是:ε表示的是被忽略的因素,因此任何模型不能影響包括模型內生變量值的所在因素;內生變量或是外生變量在某些時候會因測量方法問題產生誤差。
在計量經濟方法中,對服從正態分布ε進行假設,對計量經濟方程中可能利用的Y和X的測量值進行β向量的估計,采用統計方法;在校準方法中,ε設置為0,β向量則通過關于Y和X的唯一基準均衡觀測值來估計。即在模型均衡時沒有模型內在因素以外的其他因素來影響模型的內生變量值,在之后也沒有其他因素影響。為了降低這個假設在某種程度上的影響,建模者將采用不同的校準方法或是采用不同時期的觀測數據來對β的值進行估計,最終得到一個相對平均的估計值。這個過程就某種程度上來說相當于計量經濟方法,但嚴格的來說不是運用計量經濟方法的基礎。這一平均方法的采用,進一步說明了校準方法的主要優點:失去滿足基準期的一致性條件。
因此,設β通過校準方法估計,則:

基準時期的Y和X一致成立,則一般均衡的一致性條件滿足。
設β通過計量經濟方法估計,則:

表示一般均衡的一致性條件不滿足。
校準方法固然好用,但仍存在許多缺點,未來時期和基準時期,若ε的值為零,則校準方法還是不能滿足要求,存在一些問題。
(1)不可識別。通常校準方法會受模型參數的影響,若給定的數據不能適應于模型,則無法獲得模型中的參數β,也就是說該模型具有分辨數據特點、模型描述和觀測值數量的功能。
(2)由于其不可識別性的問題,校準方法不能對其供給和需求函數的斜率及截距進行唯一的估計,需要借助于外生的彈性參數。然而,即使觀測值眾多,能夠使用計量經濟方法,但是模型的不可識別性依然存在。
(3)缺乏對模型可靠性和參數的檢驗。用校準方法對參數進行估計,參數值對基準時期的選擇相當敏感。如果在對其他文獻進行研究而得到參數,那么所使用的模型和其他模型的變量含義以及研究范圍上有區別問題。
那么校準方法基于計量經濟方法有哪些優點呢?
校準方法和計量方法都各具特色,應用廣泛,但校準方法對數據和觀測值的要求較低,只需要輸入一個觀測值即可完成所需程序;且校準方法在獲得未知獨立參數上具有一定的優勢,校準流程簡單,便捷,相較于計量經濟方法,它具有最小的計算和數據要求;第三,對模型的參數值進行敏感性分析,相對計量方法來說更能滿足基準均衡期一致性的要求,某種意義而言可以彌補計量方法的缺陷。
(1)CGE模型參數多,能進行經濟系統觀測次數有限。然而,CGE模型在長期均衡模型中會受參數值的影響,甚至很有可能會因參數值的失效而影響到整個模型的效果,因為多數參數并都能夠適應于短期均衡的狀況。
(2)校準方法要使用政府統計公布數據,借助需求彈性、替代彈性等外生變量。其校準方法的應用依賴于需求彈性測算的前期研究,是由于外生變量不能由校準方法求出。
當前需求彈性的測量方法統一性較差,出現的結果也就不盡相同,因為由于需求彈性的差異會導致參數值差異增大。
參數值差異較大。發展中國家市場需求研究的不重視,建模者沒有可供使用的數據,就需自己測算或是借鑒他人的彈性參數結果。因此,加強彈性參數的測算是CGE模型參數校準的重點問題。
本文就CGE模型的確定參數的校準方法和計量經濟方法的各自特點進行了簡要的分析。雖然存在著許多的問題和不足,但任然是目前CGE模型中確定參數的主要方法。國內也應加強在參數的市場需求方面的研究,準確的豐富參數數據,減輕建模者的計算問題,使其得到較好的模型結果。
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