宏观经济论文范文

一、样本选择

本文的数据均来源于巨灵金融平台及国泰安（CSMAR）数据库，样本选用2002—2012年沪、深A股上市公司。由于CSMAR数据库从2002年开始披露成本费用粘性计算中所需使用的收入及费用季度数据，另外，考虑到宏观经济波动的研究需要，为了保证恰当的时间跨度，本文选用了2002—2012年的数据进行研究分析。在研究过程中，本文剔除了金融业上市公司及同一年度中四个季度销售额连续上升或连续下降的样本。最终，本文的样本包含了961家上市公司，共11351个观测值。

二、变量定义及回归模型设定

(一)宏观经济波动的计量已有研究在考察宏观经济因素对成本粘性的影响时，通常选用的是GDP增长率（Lev&Thiagarajan,1993；ABJ,2003；Bankeretal.,2010；孙铮，2004等），没有考虑到宏观经济波动对成本粘性的影响。本文选用产出缺口对宏观经济的波动进行计量。

(二)成本费用粘性的计量借鉴DanWeiss(2010)的方法，本文利用企业收入、费用的季度数据，通过下列算式，对各企业每一年度的成本费用粘性水平进行了计算。上式通过测量销售额每下降一个单位时的费用变动额和销售额每上涨一个单位时的费用变动额之间的差值，来衡量企业的费用粘性水平。若Sticky<0，说明企业存在成本费用粘性；反之，若Sticky>0，则说明企业存在成本费用反粘性。

(三)管理者未来预期的计量行为经济学相关研究表明，管理者会依据企业前期的业绩表现来推测企业未来的发展状况（Barberisetal.，1998;LantandHurley，1999），当前期销售额增长时，管理者往往会更加的乐观；反之，会更加的悲观（曹歌，2012；Bankeretal.，2014）。因此，本文设置了一个关于管理者预期的虚拟变量，并将前期销售额变动方向作为管理者预期的判断标准：当第t-1期销售额大于第t-2期销售额时，我们认为管理者对第t期销售额将持有乐观预期；否则，将持悲观态度。

(四)回归方程的设定为了检验假设一，即观察宏观经济波动是否会对费用粘性产生影响影响，我们使用了如下方程。在这里，我们用管理者未来预期与产出缺口的交乘来研究宏观经济波动与管理者未来预期共同对费用粘性产生的影响，并以此考察管理者未来预期在宏观经济波动对费用粘性的影响过程中所扮演的角色，在这个方程的回归结果中，我们主要观察该交乘项的符号和显著性，以此检验假设二、三、四。

三、实证分析

一、结构过剩影响产业升级

我国产能过剩行业不仅仅是绝对过剩，往往都存在着一定程度的结构过剩。表现为低端产品、粗加工领域产能过剩，而该行业内高端产品、高技术项目、高附加值领域产能不足。这样的结构过剩阻碍了产业结构的升级和转型。以我国钢铁行业为例，在产能利用率低、产能严重过剩的情况下，近几年还要从国际市场进口超过千万吨的钢材，原因就是我们过剩的都是低附加值产品，无法满足市场对于高端产品的需求。对于这种尴尬的局面，一些中型企业舍弃了钢铁的主业，没有在技术研发、产品升级上投入大量资本和人力，反而将其投入到其他领域，放弃对高附加值的高端市场的追求导致了企业投资的大而不精，对国外市场高端产品的依赖阻碍了钢铁产业的持续升级。另外我国各地迅速扩张的钢铁企业大多数都是中小型民营企业，规模小、技术差、污染大，在缺乏有效资本市场的作用下，很难进行产业整合，这些中小企业的快速发展反而降低了产业集中度，造成了产业结构升级的阻力。

二、对策建议

（一）银行业构建防御体系银行业等金融机构要针对产能过剩行业规模的扩大采取有效措施，构建既保护自己同时也能有效刺激产业整合升级的防御体系。首先，投放信贷规模上要严格控制。银行要加强与政府的联系和合作，建立产业信息共享机制，使过剩行业的动态能够达到政银共享，合力制定战略规划和政策。其次，银行业要充分把握信贷的主动权，抑制企业的重复生产，支持企业开展自主创新和产业升级，同时积极参与企业并购重组的过程中，增加行业内新的增长点。第三，建立对风险的防控体系，各银行之间加强信息共享及信贷统一准则的协商，防止企业盲目授信、过度授信等行为的发生，同时建立信贷风险评估机制。第四，银监会要加强差别化监管，加大违反规定向产能过剩行业提供授信行为的惩治力度，引导银行业将信贷资源转向低能耗等绿色信贷领域。

（二）增加基础投资，刺激国内需求林毅夫曾说：“解决产能过剩还是必须靠投资，能够降低能耗、提高效率的投资。”2014年前三季度以来，从中央到地方都在加大力度进行基础设施项目的审批，开工项目不断增多。从推进发展西部战略、实施城镇一体化建设、农业现代化等政策措施来看，我国基础配套设施建设还存在着一定的增长空间。国务院已提出将增加与民间资本合作的方式来促使更多的私人资本投资进入基础设施建设项目中，拓宽了融资渠道，发挥了市场调节的作用。其次要通过调整收入分配制度来提高低收入者的购买力，积极培育消费的新形态，以补贴、减税等手段刺激消费，通过扩大内需缓解过剩的产能。

（三）推动产业升级转型产业结构的升级和转型不仅能够淘汰落后产能，开始向高新技术领域转变也会促使国家经济结构的升级，对国家宏观经济保持高速增长具有重要意义。首先要严控行业准入，限制新增落后产能，加强对高污染、低附加值、高耗能企业的淘汰力度，进一步完善企业退出法律政策的配套，建立激励机制淘汰落后产能。其次鼓励企业的技术进步和创新发展。重视新能源、信息产业、新材料等新兴产业的技术扶持和资金扶持，鼓励高新技术中小企业加大研发投入。美国的匹兹堡曾经在20世纪70年代面临着同样的产能过剩问题，作为当时世界最大的钢铁基地，匹兹堡深受产能过剩影响而陷入了危机，但是匹兹堡的转型也正是在这种危机中倒逼出来的。通过投入数十亿美元的技术研发资金，匹兹堡从一个高污染的钢铁生产基地逐步转型为以能源、医药、科技和教育为规模产业的高速增长的经济体。它的成功经验表明，转方式和调结构将是抑制产能过剩、逐步实现可持续发展的重要措施。

作者：李金城单位：吉林工商学院经贸学院

一、宏观经济统计分析在发展过程中存在的基本问题

(一)发展历程纵观统计学的发展历史，我们从中得出，宏观经济统计分析将统计学作为知识体系的核心，还具有较为独特、清晰的发展流程。这也就是说，我们能够利用3个发展阶段概括宏观经济统计分析。下文针对这三个阶段进行研究，并分析其中存在的基本问题。第一个发展阶段：在该阶段，经济学专家主要关注国民经济的重要统计指标，研究比较国家经济实力的实际发展情况。第二个发展阶段：属于国家经济核查体系的完善阶段。多数和本体系有关的部门，在分类上更加细化，使得国家经济核查体系逐渐完善。在本阶段，统计学设计思想也得到了较大程度的改进，确定核心指标，形成指标体系和国家经济行业分类体系，细化国民经济结构部分等，不断充实宏观经济分析中的科学统计体系。在科学应用统计学的基础上，优化资料配置，将社会经济危机给经济发展带来的影响降到最低。第三个阶段，也是宏观经济统计分析目前所处的阶段。在本阶段，在经济统计领域中，形成了微观统计与宏观统计互相促进、互相融合、不断完善的新局势，使得宏观经济统计分析迈入一个全新的发展阶段。信息网络技术、电子商务、政府信息化、网络购物以及企业信息化等方面的发展，宏观经济统计分析的独立性地位更加重要。这就要求人们要从新的社会发展途径中，深刻理解经济统计，为统计分析打好基础。一些人无法全面理解国民经济核算，认为国民经济核算主要是只是用来说明宏观经济统计数据，这无法发挥国民经济核算体系的分析作用。此外，国民经济核算统计在旅游业、收支分配调节、交通运输、物流、金融体系以及文化产业、科技创新等方面的统计要求都无法得到满足。

(二)欧美发达国家宏观经济统计分析发展的基本问题在欧美等发达国家，多数经济学专家和统计学专家都对宏观经济统计分析进行了研究。其中经济学家、统计学法威廉•配第就对国民收入总量进行分析、统计。随后，出现了价格与需求函数关系量化分析，并获得了一定程度的完善，进而实现统计和分析这两门科学的相互融合与共同发展。在20世纪30年代，凯恩斯提出了国家经济核查体系，人在此基础上，不断发展和充实国家经济核查体系。此后，出现了投入产出分析法与资金流量表。这些都极大了促进了宏观经济统计分析的推广应用和发展。

(三)中国宏观经济统计分析发展的基本问题统计作为国民经济计划的检查与制定工作之一，在企业，乃至国家所有部门中都起着极为重要的作用。因此，宏观经济统计分析成为了总结与分析国民经济发展的一个重要工具。但是就我国目前形势而言，统计学数据等有关内容并没有获得较为深刻的利用，统计学的重要性经常被忽视。因此在实际的发展过程中，我们要明确统计学在整个宏观经济统计分析的研究方向、核心地位、知识体系中的关键所在等，并不断发展此趋势，利用措施弥补数据的不足和数据质量问题，对问题进行深入分析，采取现代统计学分析法，实现统计学的独立发展，以此发展宏观经济统计分析体系。

二、结束语

宏观经济统计分析在发展过程中，要求以先进的数据信息技术作为数据支持，还需要强大的数据库系统以及计算机网络先进技术和统计学专家的紧密配合，在这个发展过程中，中国仍然要保留并继承优化管理、统筹兼顾的科学思想，并将其视为市场经济下的宏观管理理念。

作者：王惠单位：兖州煤业榆林能化有限公司

一、有关宏观调控和房地产经济均衡性分析

（一）有关社会矩阵的平衡方式

除采用以上方法之外，还通过CGE进行研究。在建立CGE模型之前，要先对初始的SAM进行科学处理。可采用最小交叉熵法对相关问题进行深入研究。例如，使用最小交叉熵法对相关的房产服务和房产开发、房产物业管理等经营活动进行有效、科学、全面的进行考察，并根据比较科学的原理和科学方法进行调整，使有关数据达到平衡，即与原始值保持一致。

（二）有关房地产实际经济价格的经济影响

房地产经济在我国国民经济中的位置，表明了房地产经济在各经济行业中至关重要性。房价的波动时刻影响着我国宏观经济的波动。例如，房价上涨，则和房产业关系密切的钢铁行业、砂石行业、机械行业等行业产品价格也随着上涨。房产价格下降，这些行业的产品价格也会随之下降；农业同房地产业的关联程度较小，因此农产品价格的变化相对较小，不受房地产价格变化的起伏而变化。其次，房地产价格变化对整个国家宏观经济是正相关形式变化，房地产价格上涨，宏观经济相关数据也会随着变化。同时，房地产价格变化对居民收入有着显著的调节作用，房产价格出现小幅度改变，在收入水平上没有明显的变化。但是，房产价格有显著变化时，则居民收入也会有显著变化，总之房价和居民收入密切相关。同时，房地产价格的变化对金融业也有一定的影响，金融业的弹性较大，从投入到产出，很明显的能够看出两者的关系。

二、有关房地产价格的效应与影响

（一）有关价格上涨的部门直接产生效应

首先，从实际效果上来说，和之前预计的保持一致。在一些场景中，由于房地产的实际价格上涨让一些行业呈现出多种不同的幅度增长。其次，在相应的场景中，排除所有房地产自身以外，相应的建筑业、重工业以及一些公用事业均受到房地产影响颇大，在一些农业、工业与相关服务业中相应的房地产价格上涨实际影响比较小。综上述，从整个行业的实际分布来说，由房地产的实际带动是比较大，主要以一些基础性设施为主要行业，而这些行业中大多数都存在着相应的产业关系。所以，部分行业在实际的产出增量中要增加直接性关联，一些轻工业与农业等多种行业其实际增长幅度都比较小，而和预期相对比却保持着一致性。

一、模型选择和数据说明

(一)实证方法传统的经济计量方法往往以经济理论为基础来描述变量间的关系，然而经济理论通常并不足以对变量之间的动态联系提供一个严密的说明，而且内生变量既可以出现在方程的左端也可以出现在方程的右端，从而使得估计和推断变得更加复杂，向量自回归(VAR)较好的解决了以上问题。在研究货币政策传导及其影响的过程中，向量自回归模型已经成为最重要的实证方法之一。因此本文也采取向量自回归模型进行实证研究。

(二)变量选取本文基于贸易渠道和金融渠道选择变量，选取中国的经济增速、物价、货币供应量增速、贸易余额增速、股价、汇率以及美国的货币供应量增速进行研究。对于中国的经济增速，由于国家统计局公布的GDP数据为季度数据，数据量较少，而工业增加值与国内生产总值、第三产业增加值存在非常相似的变化态势，因此采用工业增加值增速(cgdg)作为经济增速的变量。对于物价，因为工业品出厂价格指数(cppi)市场敏感度非常高，通常可作为通货膨胀的先行指标，因此将其作为指标。关于货币供应量增速，以M2增速(cm2g)为研究对象。对于贸易余额增速(ceig)，选择出口当期值与进口当期值之差的同比增速来衡量。以上证收盘综合指数作为股价(csti)的衡量变量。对于汇率，基于目前中国实行参考一篮子货币的有管理的浮动汇率政策，将其确定为实际有效汇率(cexr)。对于美国的货币供应量增速，以M3可能更好的衡量流动性，然而IMF统计数据库的M3统计时期截至2005年第四季度，此外目前中国的资本市场开放度相对较低，美国M3对中国的影响有限，因此以美国的M2增速(um2g)作为变量。数据来源于中国国家统计局、IMF统计数据库和国际清算银行。

(三)数据说明及其统计特征在样本选择期方面，由于2001年12月11日中国正式成为世贸组织成员，2008年11月25日美联储开始启动首轮量化宽松政策;此外2008年量化宽松政策开启至目前的季度数据跨度较短，实证结果难以说明问题;因此选取2002年1月至2013年12月作为实证研究的样本区间。为进一步对比量化宽松政策实施前后中国经济指标响应的变化，以量化宽松政策开启时点为界限，将样本选择期划分为两个子区间:第一阶段为2002年1月至2008年11月，第二阶段为2008年12月至2013年12月，对这两个子区间再分别进行研究。各序列的统计特征如表1所示。中国的经济增速(cgdg)、工业品出厂价格指数(cppi)、M2增速(cm2g)、贸易余额增速(ceig)、实际有效汇率(cexr)和美国M2增速(um2g)均为I(0)序列，而中国的上证收盘综合指数(csti)为I(1)序列。这样，如果要利用回归模型研究各序列之间的关系，就要求各序列之间存在协整性，为此本文利用Johanson协整性检验方法对其进行检验。如表2所示，七个序列中存在两个协整关系。

二、实证结果及分析

(一)量化宽松政策之前的估计结果根据AIC统计量可得向量自回归模型的最优滞后阶数为二阶，利用脉冲响应函数方法，求取美国M2增速对中国的经济增速(cgdg)、工业品出厂价格指数(cppi)、M2增速(cm2g)、贸易余额增速(ceig)、上证收盘综合指数(csti)、实际有效汇率(cexr)六个指标的冲击。量化宽松政策实施之前即以2002年1月至2008年11月的样本为研究对象。美国M2增速提高1个百分点，长期来看，美国M2增速对中国经济增速、工业品出厂价格指数、中国M2增速具有正向的冲击;对贸易余额增速、实际有效汇率具有反向的冲击;上证收盘综合指数基本不受影响。各经济指标具有较强的波动性，呈现明显的周期性变化。表3是中国经济指标波动的方差分解结果。以第36期即3年的时期来看，美国M2增速对中国各指标的贡献度分别为6.58%、4.17%、5.12%、4.93%、1.32%和1.76%，国内因素对各对应指标的贡献度分别为93.42%、95.83%、94.88%、95.07%、98.68%和98.24%。

(二)量化宽松政策之后的估计结果量化宽松政策实施之后即以2008年12月至2013年12月为样本区间进行研究。美国M2增速提高1个百分点，中国的经济增速、工业品出厂价格指数、M2增速、上证收盘综合指数呈现正向的变化;贸易余额增速和实际有效汇率呈现反向的变化。如表4所示，以第36期即3年的时期来看，美国M2增速对中国各指标的贡献度分别为8.14%、19.29%、14.22%、4.52%、9.51%和8.09%，国内因素对各相应指标的贡献度分别为91.86%、80.71%、85.78%、95.48%、90.49%和91.91%。总体而言，美国M2增速发生一个正向冲击，对于中国各经济指标，量化宽松政策实施之前具有明显的周期性变化;之后，其变化具有明确的方向性。对于上证收盘综合指数，量化宽松政策实施之前的结果显示基本不受影响，而之后的结果呈现正向的响应。量化宽松政策之后的美国M2增速对中国各经济指标变化的影响程度大于量化宽松政策之前。

三、结论与政策建议

一、黑龙江省宏观经济景气监测分析及预测

景气预警监测系统的监测结果表明，2013年12月先行合成指数与一致合成指数双双下降，2013年12月黑龙江省经济景气先行合成指数为97.88，较11月份下降0.34个点。而先行合成指数从2012年1月开始回落，已连续24个月呈下降趋势。2013年12月一致合成指数为97.84，较11月回落0.57个点。一致性合成指数自2012年6月从谷底反弹，在2013年1月到达了一个新的高点，而后冲高回落，已持续下降12个月。2013年12月一致合成指数下降趋于平缓，但是同期的先行一致合成指数却降到谷底，说明未来黑龙江省宏观经济仍将处于下降通道。2013年黑龙江省经济继续保持平稳运行态势，消费品市场保持稳定，财政金融运行稳健，物价涨势逐渐回落，工业生产增速有所回落，外贸增速也有所放缓，稳增长的力度需进一步加强。与前五年同期平均水平相比，黑龙江省主要经济指标有不同程度的回落。与此同时，工业处于低速低效状态。受世界经济复苏缓慢、需求不足、产能过剩、人民币升值、人工成本上升等多方面因素影响，黑龙江省工业企业生产速度放缓，效应下降，进而导致工业经济效益持续下滑。并且同期农业经济也处于衰退阶段，使得经济复苏缺乏相应的增长动力。

二、黑龙江省宏观经济增长面临的主要问题

(一)政策环境不优一是宏观政策存在适用地域“泛化”问题。目前国家采取的带有“普惠制”性质的援助政策，有些过于宽泛，难以取得较好的实施效果。二是宏观政策缺乏区别对待和分类指导。东北老工业基地各自具有不同的类型，所面临的问题也各不相同。然而，国家现有的援助政策还没有较好地考虑到这种地域差异性。

(二)节能减排任务艰巨2012年黑龙江省未能完成国家下达的节能减排任务;2013年情况虽有明显好转，但完成全年任务仍很艰巨。一是以重化工为主体的工业结构和以原煤为主体的能源消费结构短期内难以从根本上改变。结构优化升级是一个渐进的过程，加快发展第三产业、先进制造业、高新技术产业的效益将逐渐显现。二是二氧化硫削减途径少，城市排污历史欠账多。黑龙江省不属于国家划定的酸雨和二氧化硫控制区，二氧化硫减排空间小，得不到国家重点脱硫工程规划项目和资金的支持。东部煤电化基地的建设将扩大二氧化硫排放总量。由于城市基础设施发展滞后，全省仅有6个市、1个县建成了11座城市污水处理厂，城市污水处理率仅为32.7%，低于全国平均水平23.3个百分点，治理任务繁重。三是促进节能减排的法律和政策体系尚不完善，相关立法工作进展缓慢，已有的一些法规和政策落实不到位。

(三)民营经济发展滞后与发达省份相比，黑龙江省民营经济发展相对滞后。民营企业经营规模小、从业人员少、层次低。民营企业特别是个体私营企业多数集中在商贸服务领域，工业企业比重还不足10%，对黑龙江省经济发展的支持和拉动作用极其有限。同时，县域民营经济规模较小，黑龙江省大部分县民营经济比重仅为50%左右。

三、对策建议

(一)构建宏观经济景气预警体系近年来，为应对国际金融危机，我国逐渐加强了对宏观经济的监测和预警。在此背景下，黑龙江省构建宏观经济景气预警体系势在必行，不仅有利于政府更加详实、准确地掌握全省宏观经济运行情况，有效防范金融风险，而且在政策制定过程中可参考该预警体系适时做出相应的调整，以促进黑龙江省宏观经济持续健康发展。

1BDI指数与我国宏观经济一致指数关系的实证分析

1.1平稳性检验为了避免伪回归现象，需要检验序列的平稳性。本文采用ADF(AugmentedDickey-Fullertest)检验来判断序列的平稳性。为了减小数据变动幅度，首先对原始数据取对数。根据和的时间变动图，在ADF检验中设定两个变量均有截距项，但不含时间趋势项，由Eviews8得到的单位根检验结果汇总如表1所示。为了保证检验结果的可靠性，本文选取1%的置信水平，如果ADF检验得到的统计量小于1%置信水平下的临界值，则表明所检验的时间序列是平稳的，否则存在单位根。由表1可知，在1%的置信水平下，和均不平稳，而其一阶差分是平稳的，因此和在1%的置信水平下都是一阶单整的，有必要进行协整检验来分析两者之间是否具有长期均衡关系。

1.2协整检验根据协整理论，如果两个(或两个以上)时间序列是同阶单整的，且它们之间的某种线性组合是平稳的，那么这两个(或两个以上)变量之间存在协整关系，协整关系表明变量之间一种长期稳定的均衡关系。由上文可知，和都是I(1)即一阶单整的时间序列，满足协整检验的条件。本文采用E-G两步法来完成协整检验。首先，用普通最小二乘法(dinaryLeastSquare，OLS)估计协整回归模型，并得出残差序列估计值。用Eviews8得到的回归方程如下：其次，检验残差序列的平稳性。如果残差序列平稳，说明两个变量之间具有协整关系，反之则不存在协整关系。仍用ADF检验来验证残差序列的平稳性，检验结果如下：以上检验结果表明，ADF检验统计量小于三个置信水平下的临界值，因此残差序列是平稳的，与之间存在协整关系。结合协整回归方程可知，和之间存在长期稳定的正相关关系。

1.3格兰杰(Granger)因果关系检验由上文检验结果可知，和之间存在长期稳定的均衡关系，在此前提下，有必要进行格兰杰因果关系检验，进一步验证两者之间是否存在因果关系。用Eviews软件得到的具体检验结果如表3所示。由表3可以看出，在5%的置信水平下，对于第一个检验，只有在滞后阶数为2和8时接受原假设，在其他滞后阶数下都拒绝了原假设，因此拒绝原假设是较稳定的结果，即是的格兰杰原因。对于第二个检验，在滞后阶数为1～8时都接受了原假设，这一检验结果具有较高的稳定性，因此不是的格兰杰原因。综合以上检验结果可以得出结论，与之间具有单向因果关系，BDI指数的变动会引起EPI指数的变动。

1.4基于VAR模型的脉冲响应分析为了进一步研究BDI指数与我国宏观经济景气状况之间的动态特征关系，本文对两个变量进行脉冲响应分析，考察一个内生变量受到某种冲击时对其他变量的影响。为了最大程度地保证检验结果的可靠性，本文首先选用5个指标来完成最优滞后长度检验，结果显示LR、FPE、AIC三个评价指标认为滞后阶数为10较为合理，因此本文建立10阶VAR模型。为了保证所建立的VAR模型的稳定性，本文利用Eviews软件作出了VAR模型特征根的倒数值图示，VAR模型所有特征根的倒数值都落在了单位圆内，说明所建立的VAR模型是稳定可靠的。通过上述最优滞后长度检验和VAR模型的稳定性检验，本文保证了所建立的VAR模型的可靠性和稳定性。为了进一步分析BDI指数与EPI之间的动态关系，在Granger因果关系检验证明对具有单向因果关系的基础上，本文作出了对的脉冲响应函数。对的脉冲响应函数显示(见图3)，当在本期给一个正冲击后，对冲击的响应是正向的。具体而言，在前两期小幅上涨，从第3期开始迅速上升，在第5期达到峰值，从第5期到第10期在一个高位上表现出小幅波动，从第10期开始平稳下降，并在第23期时变为负效应。这表明BDI指数的上涨能够对我国宏观经济产生较为显著的拉动作用，而且这种拉动作用具有较长的持续期。

2检验结果分析与政策建议

本文通过BDI与EPI指数随时间变动的图示得出，两变量上升、下降的阶段及波峰、波谷出现的时间较为接近，因此BDI指数与我国宏观经济具有较为紧密的联系。本文通过协整检验和Granger因果关系检验，进一步验证了与之间具有长期稳定的正向均衡关系，且对具有显著的单向因果关系。通过脉冲响应分析得出，BDI指数的上涨会对我国宏观经济产生比较显著的拉动作用，且能够持续较长时间。BDI指数是海运市场的晴雨表，在一定程度上也能够反映出全球贸易和经济的繁荣与低谷，是一个先行经济指标。BDI指数的上涨表明全球贸易规模增大，也能够折射出全球经济走势向好，我国现阶段还是对外贸易依存度较高的国家，国际上其他经济体尤其是大国经济状况的波动会对我国经济产生较为显著的影响，因此BDI指数上涨能够对我国宏观经济产生拉动作用。由此可见，本文的实证检验结果与经济理论是相一致的。因此应当认清BDI指数的走势与我国宏观经济状况之间的关系，重视BDI指数走势对于我国宏观经济政策制定的指导作用。通过BDI指数的走势合理预测我国经济可能出现的波动，并基于此制定合理的防范和调控措施，防止我国经济状况出现剧烈的波动。

当BDI指数走强时，可能预示着我国经济将出现新一轮的繁荣，应当制定稳健或者适度紧缩的财政及货币政策，防止出现经济过热。当BDI指数走弱时，可能预示着我国经济状况的不景气，应当制定适度宽松的宏观经济政策刺激经济增长，防止我国经济跌入低谷。此外，应当建立更加科学合理的BDI指数预测体系。由于BDI指数有助于预测我国宏观经济走势，因此对于该指数的预测就具有非常重要的现实意义和政策意义。对BDI指数走势的科学预测有助于把握我国经济形势可能出现的变化，提前制定合理的应对措施，避免我国宏观经济状况出现大幅波动.

一、模型与数

(一)模型定义为了合理描述宏观经济波动状况与汽车行业发展情况，将宏观经济的形势和汽车行业的发展分别看作是两个综合的、模糊的、不可观测的潜变量，其中宏观经济的形势受多个可观测经济变量的影响，如CPI、PPI等;而汽车行业的发展情况也是由汽车产销量、汽车进出口量等可观测变量共同作用的结果。

(二)研究方法结构方程模型(SEM)是在70年代KarlJores-kog和DagSorbom等学者提出的在统计理论基础上发展而成的验证性多元统计分析技术［11］。通过观测变量集合之间的协方差结构和相关结构，从定量的角度建立模型处理潜变量与潜变量、潜变量与观测变量之间关系的方法。一个典型的结构方程模型包括两大部分:测量模型与潜在结构模型。1)测量模型:描述潜变量与显变量之间的关系:x=Λxξ+δ(如CPI与宏观经济形势的关系)y=Λyη+ε(如汽车产量与汽车行业发展情况的关系)在实际应用当中常常将潜变量表达为其相应显变量的线形加权和的形式，且有几个潜变量即需定义几个度量模型。2)结构模型(StructuralModel)描述的是潜变量之间的因果关系:结构模型η=Βη+Γξ+ζ(宏观经济形势与汽车行业发展情况的关系)实际应用中往往用线形回归的形式拟合潜变量之间的关系，潜变量之间的回归系数常称为路径系数。

(三)指标选取与模型构建宏观经济波动体现的不仅仅是GDP的变动，而是伴随着出口、消费、存贷、利率等一系列经济指标的变化。同样汽车行业的发展状况也绝不仅是由汽车的产销量来体现，而是通过一系列汽车指标进行的综合评判。笔者将宏观经济形势和汽车行业发展情况看作不可直接观测的潜变量，而将反映宏观经济形势和汽车行业发展情况的经济指标作为其观测变量。参考以往关于宏观经济与汽车行业之间关系以及各类指标数据，结合历年关于宏观经济与汽车行业的发展数据，运用SPSS进行因子分析，得到下列变量指标。在结构方程模型的结构路径图中，用圆或者椭圆表示潜变量，矩阵表示观测变量，单向箭头表示一个变量对另一个变量的影响，双箭头表示变量之间的协方差或者相关关系。宏观经济与汽车业相关关系模型的结构路径图和基本路径假设如图2。

(四)数据说明模型选取的所有数据均来源于国家统计信息网以及《中国汽车工业年鉴》2007至2012六年间的月度数据，缺失数据运用趋势拟合与均值补充进行数据填充。

二、实证分析与结果

(一)模型的拟合度检验基于六年的72条数据，运用软件AMOS17．0，对模型进行了验证分析。使用检验、规范拟合指数NFI和修正拟合指数IFI、比较拟合指数(CFI)、近似误差平方根(RMSEA)等较为稳定的指标考核模型的整体拟合优度，拟合后的评价结果及其理想值汇总于表2。表2表明，P值为0．000，说明模型通过检验;卡方与自由度之比从总体上反映了模型的拟合度，有学者认为小于2．0，则可以认为模型拟合较好，但也有学者认为当χ2/df介于2．0到5．0时，也可以接受模型，要视情况而定。本模型由于样本空间较少，故3．8在可接受范围之内。规范拟合指数NFI、修正拟合指数IFI和比较拟合指数(CFI)都是越接近于1越好，而RMSEA低于0．1才是好的拟合，模型结果中NFI、IFI和CFI都在0．8以上，RMSEA为0。093，小于0．1，说明模型整体拟合效果较好。另外，根据AMOS所给出的结果，其组成信度(CR)大部分都在0．7－0．9左右，其平均提炼方差(AVE)也都在0．5以上，所以无论是从总体上，还是从内在结构上，该模型都实现了较好的拟合效果，说明了该结构关系能够反映样本数据之间的内在关系。需要指出的是，由于样本数量的关系，模拟结果还未达到最理想。

(二)模型的结构关系分析运用软件AMOS17．0进行假设模型的验证与分析，再根据修正指数MI进行多次变量之间关系的修正，得到所有不可观测变量之间的路径系数以及显变量与隐变量之间的因子负荷，其结果如图3所示。本文构建结构方程模型时采用了固定因子负荷法设定因子的度量单位。由图3分析表明:第一，负荷系数具有显著性，表明测量变量能很好地反映其对应的潜变量。在宏观经济形势因子中，外商直接投资、货币供应量和汇率对宏观经济的潜力影响显著，工业增加值的增长对宏观经济的发展影响显著，工业品出厂价格指数对宏观经济的现状影响显著。汽车行业发展中，汽车产量和汽车工业增加值的作用很明显，而汽车产品以及汽车进出口贸易差额的作用不是很显著。第二，路径系数具有显著性，表明宏观经济形势与汽车行业发展之间确实存在结构关系。宏观经济影响因子与汽车制造业发展的相关系数分别为:0．88、0．84、0．71，其中，宏观经济因子E1，即宏观经济的潜力水平对汽车制造业的发展影响最大。相关关系表明，信贷、货币、财政收入、城镇固定投资额、PPI、PMI等外生因素对宏观经济的作用最终也影响了汽车行业的发展。两者之关系可归结为:汽车行业的发展程度受宏观经济形势的影响，宏观经济形势在很大程度上也反作用于汽车行业的发展，且对汽车行业的产量、贸易、增加值都有显著影响。