馬建 邱語



摘 要:采取基于凱恩斯有效需求理論的宏觀經濟模型,根據我國宏觀經濟數據,應用Eviews軟件進行TSLS參數估計和實證分析,力圖使人們更加深入地理解計量經濟學模型,更加科學全面地應用計量經濟學模型。
關鍵詞:有效需求理論;宏觀經濟模型;TSLS參數估計;計量經濟學模型
中圖分類號:F015 文獻標志碼:A 文章編號:1673-291X(2016)07-0012-05
一、引言
(一)計量經濟學的研究步驟
運用計量經濟學研究經濟問題,一般可分為四個步驟:確定變量和數學關系式—模型設定;分析變量間具體的數量關系—參數估計;檢驗所得結論的可靠性—模型檢驗;做經濟分析和經濟預測—模型應用。
(二)計量經濟學模型的應用
經過參數估計和模型檢驗,確認為可靠的計量經濟模型才可以用于實際的經濟計量分析。計量經濟模型主要可以用于經濟結構分析、經濟預測、政策評價和檢驗與發展經濟理論等幾個方面。
所謂經濟結構分析,是指用已經估計出參數的模型,對所研究的經濟關系進行定量的考察,以說明經濟變量之間的數量比例關系。也就是說,分析當其他條件不變時,模型體系中的解釋變量發生一定的變動對被解釋變量的影響程度。結構分析所采用的主要方法是邊際分析、彈性分析、乘數分析與比較靜力分析等。
所謂政策評價,是利用計量經濟模型對各種可供選擇的政策方案的實施后果進行模擬測算,從而對各種政策方案做出評價。這種情況下,是把計量經濟模型當作經濟運行的“實驗室”,去模擬所研究的經濟體系,分析整個經濟體系對各種假設的政策條件的反應。在實際的政策評價時,經常把模型中的某些變量或參數視為可用政策調整的“政策變量”,然后分析“政策變量”的變動對被解釋變量的影響。
經濟預測是指利用估計了參數的計量經濟模型,由已知的或預先測定的解釋變量,去預測被解釋變量在所觀測的樣本數據外的數據。建立計量經濟模型是試圖從已經發生的經濟活動中尋求變化的規律,然后可以把這種規律用于樣本以外的數據的預測。經濟預測可以是對被解釋變量未來時期的動態預測,也可以是對被解釋變量在不同空間狀況的空間預測。
二、基于凱恩斯有效需求理論的宏觀經濟模型的實證分析
(一)凱恩斯有效需求理論
1936年,凱恩斯在《就業、利息和貨幣通論》中運用短期的比較靜力的總量分析方法闡述了有效需求理論。他認為,有效需求是指商品的總供給價格和總需求價格達到均衡狀態時的社會總需求。充分就業是指沒有非自愿失業,社會的就業量取決于有效需求,其包括消費需求和投資需求,消費需求是對消費品的支出總額,即人們為滿足個人生活、文化等需要而產生對消費品的需求;投資需求就是對投資或資本品的支出總額,即企業家為了擴大生產規模而產生對生產資料的需求。在開放經濟中,一國均衡的國民收入不僅取決于國內消費、投資和政府支出,還取決于凈出口,即y=c+i+g+nx。
在進出口nx中,當國民收入水平提高時,一般可假定nx會減少,而國民收入水平下降時,nx會增加。這是因為nx=x-m中,出口x是由外國購買力和購買需求決定的,本國難以左右,因而假定是一個外生變量,即x=x。反之,進口卻會隨本國收入提高而增加,因為本國收入提高后,人們對進口消費品和投資品的需求會增加。進口可寫成收入的一個函數
0.501731,則乘數M=2.00698,這說明當投資增加1個單位時,將導致我國總收入增加2.006948個單位,這給經濟分析提供了定量的信息。
其次,該消費函數模型可以對被解釋變量,即總消費量在不同空間狀況進行空間預測或未來時期的動態預測。例如,假設2015年我國總收入為700 000億元,根據消費函數可預測2015年我國總消費為355 393.921億元。
由于經濟政策具有不可實驗性,這使得計量經濟學模型的政策評價作用顯得尤為重要。例如,我國為達到“十三五”規劃實現全面脫貧目標,實現GDP6.5%的增速,可以通過求解宏觀經濟模型,得到政策變量值如政府支出值,而后制定財政預算;也可以應用“經濟政策實驗室”,即宏觀經濟模型,帶入各種不同扶貧政策,計算各自的目標值,比較其優劣,決定政策的取舍。
宏觀經濟模型估計結果說明,α0=4 182.221參數表示基礎消費為4 182.221億元,在假定其他變量不變的情況下,國內生產總值每增長1億元,平均總消費增加0.501731億元,這與預期的經濟意義相符,驗證了凱恩斯有效需求理論。當然,隨著社會的發展,若用已經發生的經濟活動的樣本數據去擬合宏觀經濟模型,發現擬合度低,則說明總收入與總消費的線性關系不顯著了,應考慮修改線性模型為非線性模型或增加影響變量如教育水平,該過程就是發現和發展經濟理論。
三、結論
計量經濟學是一門應用非常廣泛的學科,能夠用于經濟結構分析、政策模擬、經濟預測和理論檢驗。經過檢驗證明所估計的模型是符合要求的,經濟結構分析,主要指模型中變量間的數量規律性,這種數量關系由所估計的參數體現的,本文對所估計的參數的經濟意義做具體研究。
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[責任編輯 吳高君]