建立宏观经济模型是研究宏观经济问题的基本方法之一。经济系统中的各个部分在一定的外部条件下相互协调、相互制约,从而可以达到系统的既定目标。探讨经济系统的总量特征——国民收入(或国内生产总值)、消费、投资、储蓄、进出口、就业、通货膨胀等以及定性与定量地描述它们之间变动的一般关系,形成了宏观经济学的基本架构,也形成了彼此有别的学术流派。依据经济思想流派的理论,将这些数量依存关系的概貌作系统性描述,组成一个数学系统并求解它,以此找到影响并达到系统目标的途径或方法,就是宏观经济模型。
本书以现代宏观经济理论(主要是凯恩斯理论)为指导,紧密结合中国经济实际,吸收国内外已有建模经验,建立了一个“基于机构部门账户的中国宏观经济模型”(China’s Macro-eco-nomic Model Based on Institutional Accounts,简称IAM)。该模型使用资金流量核算成果为核算框架,合理融入其他宏观经济变量,用赛德尔迭代(Seidel iteration)算法求解,共有时间序列变量271个(不含时间趋势变量),其中内生变量 179个;外生变量92个,是一个以需求为主导的宏观经济计量模型。应用 IAM模型进行了预测和政策试验,以分析宏观经济政策对我国宏观经济总量及机构部门账户变量的影响,并得出了相关结论。
本书的主要部分包含:(1)建立与IAM模型相适应的数据库。资金流量核算以收入分配和资金运动为核算对象,反映一定时期各机构部门收入的形成、分配、使用、资金的筹集和运用以及各机构部门间资金流入和流出情况(资金融通)。资金流量核算的参与部门是机构部门,核算的成果反映在机构部门账户(即资金流量表,简称“FOF”)中。由于IAM 模型框架所用数据必须是FOF中项目的时间序列数据,而FOF是按年度连续发布的,必须把这些截面数据拆分成时间序列数据,这些数据和模型用到的其他时间序列一并做成数据库,才能被模型的运算程序提取使用。本部分还对FOF中项目的含义、层次及核算内容进行了说明;对于数据库中的其他时间序列也列出了时期跨度和来源。IAM数据库中共装有652个时间序列变量。(2)阐明IAM的运行机理。本部分首先对资金流量表的核算原理进行了详细说明,从中整理出IAM模型的核算结构,在此基础上把资金流量表(FOF)中的项目重新安排,使每个部门的资金流程变为闭合循环,以再现现实经济运行。由此指定IAM的计算逻辑。(3)构建IAM模型的方程体系。本部分首先对建立IAM模型所用的建模软件作了简要介绍,方程体系中的变量关系由以下三种方式构建:恒等式、行为比率和行为方程。恒等式来自资金流量表中的核算关系;行为方程共 23个,由回归方式给出;IAM用一部分“行为比率”建立关系较紧密变量之间的关系。(4)用IAM模型进行历史模拟和反历史模拟。该部分的作用主要是对模型进行检验。(5)用IAM进行预测和政策试验。预测分为三个有机组成部分:2004~ 2006年中国经济发展的回顾;2007—2010年的展望;外生变量准备;预测结果。政策试验部分作者设计了“放松”、“适度”和“紧缩”三种宏观经济政策方案(主要指三种不同的货币政策和财政政策组合)进行事前模拟,并比较不同政策方案的结果。通过预测和政策试验得出了以下结论:(1)如果货币M1持续快速(超过17%)增长,会破坏中国经济发展的稳定性,经济会出现较大的波动。(2)2006年是一个关键年,我国在该年份的宏观经济政策是成功的,从 IAM模型机制来看,如果2006年全年执行了紧缩的宏观经济政策,以后的经济增长会出现较大的滑落。(3)如果我国继续执行适当的(指政策试验中的“适度”方案)宏观经济政策,积极促进经济结构调整,在目前的国际国内大背景下,我国经济持续快速发展一个时期,是完全可能的。
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从历史叙事和政策演变的角度来看,这本书也提供了一个极具价值的对照框架。中国经济在过去几十年经历了剧烈的结构转型,从计划经济向市场经济过渡,伴随着所有制结构的深刻变革,这必然导致了部门间的相对力量和资源配置方式的重塑。作者通过建立基于部门账户的模型,实际上提供了一套量化历史变迁的工具。我注意到,书中对不同历史阶段(例如加入WTO前后、四万亿刺激政策时期)的部门资产负债结构变化进行了对比分析,这使得我们能够更直观地理解,每一次重大的政策干预是如何在部门层面留下“疤痕效应”的。这种将时间序列分析与截面部门结构相结合的努力,使得模型不仅仅是一个静态的工具,更像是一部动态的、记录中国经济演化轨迹的“账本”。阅读它,仿佛能听到历史脉搏在部门资产负债表上的每一次跳动。
评分我是一名长期关注中国金融稳定和货币政策效果的业内人士,阅读这本书的过程,更像是一次对中国经济“神经系统”的深度扫描。作者在方法论上的严谨性令人印象深刻,它避免了许多现有研究中常见的“黑箱”操作,而是试图将每一个宏观变量的变动,都锚定在具体的部门账户活动上。这种精细化的分解,尤其是在处理“影子银行”或地方政府隐性债务这类灰色地带时,显得尤为重要。我发现,通过部门账户的视角,很多看似孤立的现象,比如房地产市场的周期性波动,能够被有机地串联起来,还原成部门间资产和负债的再平衡过程。书中对于模型校准和参数设定的讨论,也体现出作者深厚的实践经验,他没有完全照搬西方成熟经济体的经验数据,而是针对中国特有的制度背景和数据特征进行了细致的调整,这极大地增强了模型的解释力和预测力。总的来说,这本书为政策制定者和风险管理者提供了一个更清晰、更细致的“内窥镜”,用以审视经济系统内部的压力点。
评分这本书的视角独特,尤其是在构建宏观经济模型时,将“机构部门账户”这一概念引入并作为核心分析框架,着实令人耳目一新。我一直觉得,传统的宏观模型在处理跨部门的资金流动和资产负债关系时,往往显得抽象和滞后。这本书似乎提供了一种更具操作性和现实基础的路径,它不仅仅停留在理论推导上,而是试图通过详尽的部门账户结构,去捕捉中国经济运行中那些错综复杂的“钱流向哪里”的脉络。我特别关注了作者是如何处理金融部门和非金融部门之间的相互作用,以及政府部门在其中扮演的角色。书中对不同部门资产负债表变化的分析,为理解经济周期中的结构性失衡提供了坚实的计量基础。例如,当讨论到居民部门的储蓄倾向与企业部门的投资行为之间的关系时,作者并没有简单地用线性回归来概括,而是通过部门间的净金融资产变化,清晰地展示了资金在部门间的转移机制,这对于理解中国的投资驱动型增长模式下的潜在风险,非常有启发性。这种自下而上的建模方法,使得整个宏观图景的描绘更加具象化和可追溯,远非一般教科书式的抽象模型所能比拟。
评分这本书最让我欣赏的一点是其学术上的勇气和对现有范式的挑战。在许多主流宏观模型倾向于简化部门间的互动以保持模型的数学简洁性时,这本书反其道而行之,选择拥抱复杂性,因为它认为部门间的结构性关系恰恰是中国经济最核心的特征之一。书中对“部门间资产负债表约束”的强调,深刻地揭示了宏观经济运行的“零和”或“负和”博弈本质——一个部门的净资产增加,必然对应着另一个部门的净负债增加,这种内在的矛盾和约束,是许多缺乏部门视角的模型所无法捕捉的。对于我们这些习惯于关注总需求和总供给的传统经济学者来说,这本书像是一剂清醒剂,它提醒我们,在考察总量波动时,绝不能忽视支撑这些总量的微观的、部门化的权力与资源分配结构。它是一部真正意义上的“结构分析”的宏观经济学著作。
评分这本书的阅读体验是层层递进的,初看可能会觉得数据和账户结构的描述有些繁琐,但一旦深入进去,便会发现作者的匠心独运。它真正突破了传统宏观经济学中对“居民”、“企业”、“政府”的过于简化的假设。通过对“机构部门”的精细划分,它成功地将那些在宏观数据中被平均化掉的重要异质性信息挖掘了出来。我个人对书中关于“金融加速器”的讨论特别感兴趣,作者没有用宏观层面的利率传导机制来解释,而是深入到不同类型金融机构(如商业银行、保险公司)的资产负债表变化,来量化它们在经济扩张和收缩中扮演的差异化角色。这种从微观基础到部门宏观的回归路径,极大地提升了模型对冲击的敏感性和反应的真实性。对于想从事中国宏观计量研究的学生来说,这本书无疑是一本绝佳的范本,因为它展示了如何将枯燥的统计数据,转化为具有强大解释力的经济叙事。
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