制造業PMI與宏觀經濟景氣指數關系分析論文

制造業PMI與宏觀經濟景氣指數關系分析論文

　　摘要：文章采用2005年1月至2014年3月的中國制造業采購經理指數（PMI）數據以及宏觀經濟景氣指數數據進行描述性相關分析，選取制造業PMI與宏觀經濟景氣一致指數構建向量自回歸VAR模型，進行Granger因果檢驗說明兩指數之間存在雙向因果關系，進一步利用脈沖響應函數和方差分解的分析方法，研究兩指數的相互作用關系，得到PMI對宏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制造業PMI對國家宏觀經濟的先行影響作用。

　　關鍵詞：制造業PMI；宏觀經濟景氣指數；向量自回歸VAR

　　0引言

　　中國制造業采購經理指數（PMI）由中國物流與采購聯合會和國家統計局于2005年共同推出，在每個月的第一個工作日發布，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制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；中國宏觀經濟景氣指數則是反映我國宏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宏觀經濟發展現狀，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宏觀經濟發展趨勢，由恒生內地流通股、產品銷售率、貨幣供應量M2、新開工項目、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宏觀經濟發展指標之間的關系具有重要意義。因此有必要對制造業PMI與中國宏觀經濟景氣指數之間的關系進行深入研究。本文對我國制造業PMI與宏觀經濟景氣指數進行描述性相關分析，依據宏觀經濟景氣指數的實際構成情況，選取制造業PMI與宏觀經濟景氣一致合成指數建立向量自回歸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系。

　　1數據描述性分析

　　文中的數據來源于中經網統計數據庫，選取2005年1月至2014年3月間的制造業采購經理指數、宏觀經濟景氣先行指數、宏觀經濟景氣一致指數月度數據，為了方便對這三個時間序列進行分析和描述，本文用PMI表示制造業采購經理指數，MELCI表示宏觀經濟景氣先行指數，MECCI表示宏觀經濟景氣一致指數。圖1表示中國制造業PMI與宏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，說明我國制造業經濟總體擴張明顯，但是波動較大，制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，并且在2008年11月達到最低，指數不足40，說明我國制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，也說明我國的制造業經濟開始回暖，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，說明我國制造業經濟正在擴張，并且呈現出平穩增長的態勢，這一現象與國際形勢、國家的宏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，制造業PMI曲線的波峰波谷數量比宏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，并且這一現象體現在整個時間序列范圍之內，同時對兩時間序列進行交叉相關分析，得到相關系數為0.71，也說明了兩者之間較強的相關性。圖2表示中國制造業PMI與宏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制造業PMI對宏觀經濟景氣一致指數MECCI的先行關系以及PMI對國家宏觀經濟的預測作用，接下來本文將通過建立模型對中國制造業PMI與宏觀經濟景氣一致指數（MECCI）之間的關系進行實證分析，定量說明兩者的相互關系。

　　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制造業PMI與中國宏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，采用EVIEWS6.0軟件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后可以看出，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，因此可以對兩變量的原時間序列建立向量自回歸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，對兩個變量分別取對數，同時對將要建立的VAR模型的滯后階數進行確定，根據AIC、SC和HQ原則，經過多次檢驗，最終確定模型的最優滯后階數為4。因此選擇建立4階滯后期的VAR模型進行分析，得到log(PMI)與log(MECCI)之間的VAR模型回歸方程，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模型的回歸方程是可以看出PMI與MECCI時間序列之間滯后4期的定量關系，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于1，即都位于單位圓內，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于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變量的因果關系，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，變量log(PMI)和log(MECCI)之間存在雙向的因果關系，即變量log(MECCI)能Granger引起變量log(PMI)，變量log(PMI)也能Granger引起變量log(MECCI)。

　　2.3脈沖響應函數分析

　　脈沖響應函數描述的是VAR模型中的一個內生變量的沖擊給其他內生變量所帶來的影響，為了進一步說明制造業PMI與宏觀經濟景氣一致指數（MECCI）兩時間序列之間的關系，在建立VAR模型的基礎上采用脈沖響應函數對兩時間序列進行脈沖分析，分析的結果如圖4、圖5所示，圖中橫軸表示沖擊作用的滯后期數（月），實線表示脈沖響應函數，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，在本期給制造業PMI一個正的沖擊后，宏觀經濟景氣一致指數（MECCI）開始逐漸的增加，并在第8期前后達到最高點，接著開始逐漸降低，到第22期前后穿過0點，然后經過小幅度的變化，最終在第38期左右收斂于0。脈沖響應函數的整體變動趨勢說明PMI在受到外部條件的某一沖擊后，能夠經過國民經濟的內在機制傳遞給MECCI，在前期給MECCI帶來同向沖擊，后期帶來反向沖擊，同向沖擊的力度大于反向沖擊，并且這一沖擊效應會持續較長時間。從圖5中可以看出，在本期給宏觀經濟景氣一致指數（MECCI）一個沖擊，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，然后經過小幅的變動，在第26期前后收斂于0。從脈沖函數的變動趨勢可以看出，MECCI在受到外界的沖擊后，其變動會在前期給PMI帶來正向沖擊，在后期帶來反向沖擊，且同向沖擊的幅度較大。綜上，PMI對MECCI的脈沖響應函數在38期收斂于0，而MECCI對PMI的脈沖響應函數在第26期收斂于0，這一分析結果說明PMI對MECCI的影響持續時間要長于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于1980年提出來，它是通過分析每一個結構沖擊對內生變量的變化（通常用方差來度量）的貢獻度，進一步評價不同結構沖擊的重要性。方差分解給出對VAR模型中的變量產生影響的每個隨機擾動的相對重要性的信息，定量地把握變量間的影響關系。對本文中的VAR模型方差分解分析結果如圖6、圖7所示，圖中橫軸表示滯后期數（月），圖6的縱軸表示制造業PMI對宏觀經濟景氣一致指數（MECCI）的貢獻率，圖7的縱軸表示宏觀經濟景氣一致指數（MECCI）對制造業PMI的貢獻率。從圖6的方差分解結果中可以看出，中國制造業PMI對我國的宏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，我國的宏觀經濟景氣一致指數(MECCI)對中國制造業PMI的貢獻率在11%左右。兩圖中的方差分析結果表明，PMI對MECCI的貢獻度大于MECCI對PMI的貢獻度，驗證了上文中Granger因果檢驗所得到結論，并且與VAR模型中脈。

　　3結論

　　本文主要運用向量自回歸VAR模型對制造業PMI與中國宏觀經濟景氣指數之間的相互關系進行實證分析，得出以下結論：（1）制造業PMI與宏觀經濟景氣先行指數之間存在較強的一致性和相關性，兩者的交叉相關系數達到0.71；制造業PMI與宏觀經濟景氣一致指數之間存在先行關系，制造業PMI領先宏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，同時說明了制造業PMI的先導性特點。（2）VAR(4)模型定量分析了PMI與MECCI之間的滯后關系，通過Granger因果檢驗證明了在5%的顯著水平下，制造業經濟指標PMI與宏觀經濟指標MECCI之間存在雙向的因果關系。（3）脈沖響應函數分析和方差分解分析則進一步說明了兩時間序列的關系。PMI的沖擊對MECCI的影響會在第8期達到到最大值，并且其正向影響將持續至第22期；而MECCI的沖擊對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于MECCI對PMI的影響持續時間。方差分解分析結果說明PMI對MECCI的貢獻度大于MECCI對PMI的貢獻度。另外根據本文的研究積累發現，我國關于PMI的學術研究還不全面，未來可以研究地域性PMI與國家PMI之間的關系，同時可以對地域PMI與當地經濟指標之間的關系進行研究，以完善我國地域性PMI體系。

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