经济周期范文

导语：如何才能写好一篇经济周期，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

（2）过去把它分为繁荣、衰退、萧条和复苏四个阶段，表现在图形上叫衰退、谷底、扩张和顶峰更为形象，也是现在普遍使用的名称。

2、经济周期的特征是：

一、“新经济”与经济扩张

二、“新经济”与经济衰退

20世纪90年代美国“新经济”出现以后，学术界普遍弥漫着一种乐观情绪，有人甚至断言“新经济”的发展标志着经济周期的终结。然而，正当经济学者为“新经济”的发展而喝彩之时，美国经济传来了令人沮丧的消息：美国GDP的增长率从今年开始出现了持续下滑的趋势。2000第四季度，美国GDP的增长率还保持在1.9%的水平，而2001年前三个季度，这一增长率已分别下降为0.5%、0.3%和-0.4%。与此同时，美国的失业率也逐步攀升，9月份美国的失业率已上升到4.9%，与失业率最低的月份（2000年4月）相比，上升了1个百分点。经济增长率持续三个季度大幅下滑，美国经济陷入衰退已是确定无疑。

关键词：世界经济周期；区域性经济周期；国际传导；协动性

一、世界经济周期的概念

二、世界经济周期是否存在

(一)世界经济周期存在的研究

(二)世界经济周期不存在的研究

三、世界经济周期的产生与传导

四、中国与世界经济周期的协同性

关键词：经济周期；波动；景气指数

中图分类号：F1文献标识码：A

一、引言

二、国外学者对经济周期和景气指数的研究

虽然景气指数方法的应用非常广泛，但在使用这些方法时必须要选择很多经济指标，这些经济指标的好坏将直接影响到最终构建的景气指数，而且有些学者指出这些指标选择的方法缺乏统计理论基础的支持，所以一些经济学家开始尝试利用严谨的数学模型作为其分析的工具，在构建景气指数时，尝试利用多元统计分析中的主成分分析方法来合成景气指数，主成分分析就是用少数几个综合指标来代表多个变量的值，并尽量减少信息损失的一种方法。J.H.Stock和M.W.Watson（1988，1989，1993）认为多个宏观经济总量指标共同变动的背后存在着刻画经济中主要经济指标间的协同变动趋势的一个共同成分，最后他们利用状态空间模型和卡尔曼滤波建立了S-W型景气指数，由于S-W型景气指数是建立在严谨的数学模型上，所以许多国家都开始尝试使用这种方法来监测本国的宏观经济状况。

三、国内学者对经济周期以及景气指数的研究

（作者单位：安徽大学经济学院）

主要参考文献：

[1]Mitchell，W.C.BusinessCycles：TheProblemandItsSetting，NBER[M]，1927.

[2]Mitchell，W.C.andBurns，A.F.StatisticalIndicatorsofCyclicalRevivals，NBER[R]，1938.

[3]Mitchell，W.C.andBurns，A.F.MeasuringBusinessCycles，NBER[M]，1947.

[4]Moore，G.H.StatisticalIndicatorsofCyclicalRevivalsandRecessions，NBER[R]，1950.

[5]Shiskin，J.andMoore，positeIndexesofLeading，Coinciding，andIndicators，NBER[R]，1968.

[6]Stock，J.H.andWatson，M.W.AProbabilityModeloftheCoincidentEconomicIndicators[R].NBERWorkingPaper，1988.10.

关键词：

新形势；国际贸易冲击；中国经济；周期波动

随着经济全球化进程的不断加快，我国经济和国际贸易经济之间的联系日益密切，不断地加快融入国际贸易经济的大环境中的脚步，相互之间的影响也在不断加强，导致国际贸易经济及其金融环境的稍微变动都会对我国经济的发展和波动产生不同程度的影响。新形势下国际经济对我国经济发展的冲击形式是多样化的，主要有贸易、汇率、利率、国际金融市场等多重渠道，且对我国经济波动产生作用还具有一定的复杂性。其中受我国人民币政策的影响，国际经济对我国经济周期波动的影响主要是通过国际贸易冲击渠道来实现的。

一、中国经济周期波动的特征

三、国际贸易冲击对我国经济周期波动的影响分析

1.简单的哈罗德贸易乘数分析。

2.联立方程组估算的贸易乘数。

四、结语

通过对新形势下国际贸易冲击与我国经济周期波动进行研究，在日后的经济发展过程中，为了减小因经济波动所带来的不良影响，国家政府必须采取积极有效的措施稳定对外贸易的发展，提高在国际贸易中的竞争地位，促进我国国民经济的快速发展。

作者：孙红单位：赤峰学院经济与管理学院

参考文献：

[1]李浩,胡永刚,马知遥.国际贸易与中国的实际经济周期——基于封闭与开放经济的RBC模型比较分析[J].经济研究.2007(05).

[2]刘金全,刘志刚.我国GDP增长率序列中趋势成分和周期成分的分解[J].数量经济技术经济研究.2004(05).

[3]孙立坚,孙立行.对外开放和经济波动的关联性检验——中国和东亚新兴市场国家的案例[J].经济研究.2005(06).

关键词：债务能力；违约风险；经济周期

TheStudyonEconomicCycleAffectingtheDefaultDecisionofEnterprises

LEIHanyun

(FinanceSchoolofXinjiangUniversityofFinance&Economics,Wulumuqi830012,China)

Abstract:Thispaperdevelopsaframeworkforanalyzingtheimpactofeconomiccycleondefaultdecisionmakingbybuildingpartialequilibriummodeloffinancialdecisionmakingonthevalueofcorporateassets.Whencashflowsdependoncurrenteconomicconditions,therewillbeabenefitforfirmstoadapttheirdefaultandfinancingpoliciestothepositionoftheeconomyinthebusinesscyclephase.Weshowthatourmodelcanreplicateobserveddebtlevelsandthecountercyclicalityofleverageratios.Wealsodemonstratetheimpactofeconomiccycleonthedebtcapacity.

Keywords:debtcapacity;defaultrisk;economiccycle

2015年5月8日，国务院公布了强化高端制造业的国家战略规划《中国制造2025》，这是我国实施制造强国战略第一个十年的行动纲领。此前国务院总理在中国发展高层论坛表示：“中国制造2025”围绕创新驱动、智能转型、绿色发展，将在国际合作中进一步提高中国制造水平。然而，我国的制造业现状不容乐观，根据工信部公布的最新统计数据，我国24个行业中有22个行业存在乐夭能过剩问题。以汽车行业为例，2015年国内车市的销量为2459.76万辆，而业内预计2015年汽车行业的总产能达4000万辆，产能利用率严重不足。国际商报第8295期的分析数据显示：中国汽车行业2010年整体产能利用率尚为84%，2012年降至73%，低于国际汽车界认可的75%―80%盈亏平衡点，国际咨询公司ISHAutomotive预计到2015年中国汽车行业产能利用率将降至68%，低于70%的产能利用率警戒线。随着资源能源的日益匮乏，人口红利的消失以及生产要素价格的全面提高，粗放式的低端制造业发展道路越走越窄，产业政策引导制造业产业结构转型升级迫在眉睫。

一、文献综述

（一）经济周期与营运资本管理研究

1.经济周期与现金持有水平研究

Opleretal.研究发现经济上行期公司现金持有量较少；而当经济步入下行期时，公司为了防止经济衰退带来的负面影响冲击，会加大现金的持有量；吴华强等认为经济周期通过影响融资-托宾Q、融资-现金流敏感度进而影响企业外部融资行为，具体表现为经济扩张期现金流对债权融资负向性减弱，对股权融资的负向性增强；王义中等认为宏观经济不确定性会影响公司投资行为，且通过外部需求、流动性资金需求和长期资金需求渠道起作用。

2.经济周期与商业信用和存货研究

Loveetal.认为宏观经济对商业信用影响显著，经济危机高峰期公司商业信用迅速增加，表现为应收账款在危机爆发前显著增加，而应付账款危机前后变化不明显；陈之荣等从宏观、中观、微观三个层面分析了存货投资与经济周期的关系，研究发现存货投资与经济周期同向波动，俞静等却对此提出了相反的观点；徐志伟等利用采购经理人指数对产成品存货投资和原材料存货投资进行研究，发现前者具有逆周期性，而后者表现出顺周期性；张涛等利用5000户企业问卷调查数据也均提出了存货投资的顺周期性观点。

（二）经济周期与产能波动研究

赵颖认为产能利用率与宏观经济周期密不可分，短期内的经济波动会导致厂商要素窖藏行为，引发产能过剩问题；林毅夫等分析了产能过剩的形成机制，指出经济周期波动和投资层面的“潮涌现象”是产能过剩形成的重要原因；韩国高等指出我国经济增长周期投资增长与消费增长严重失衡，固定资产投资大幅增加导致钢铁，水泥等行业产能严重过剩。

二、理论分析与研究假设

（一）理论分析

1.我国汽车行业营运资本现状分析

国家统计局数据显示：汽车制造业规模以上的工业企业2013年主营业务收入为59692.60亿元，2014年的数据为67818.48亿元，同比增加13.61%；其存货2013年为4763.75亿元，2014年的数据达到了5614.80亿元，同比增长17.87%，由此反映汽车行业库存增长率高于销售收入增长率，去库存化压力较大；应收账款净额由2013年的7029.55亿元增长至2014年的7506.14亿元，应付账款由2013年的9336.78亿元增长至2014年的10525.57亿元，应付账款增速高于应收账款净额增速；从利润总额来看持现水平，从近年的汽车行业公司现金流量表来看，现金流并无趋势性改善，加之外部总需求不足，应付账款增速高于应收账款净额增速，导致销货款回流不畅企业资金链紧张。如此一来企业只能通过信贷帮助来改善经营状况，没有良好的现金流将会放大企业未来的商业风险。（见表1）

2.经济周期的类型划分

根据《中国统计年鉴2014》的数据，我国GDP增速从2000年的8.4%逐年攀升至2007年增速14.2%的最高峰，按照GDP增速的划分法，我们将2000―2007年划分为经济上行期；2008年我国经济受全球金融危机影响，GDP增速迅速回落至9.6%，随后几年逐步回落至2014年的7.3%，因此我们将2008―2014年划分为经济下行期。

3.经济周期对产能波动的影响机理分析

经济周期对产能波动有显著影响。陈柏福认为我国经济周期波动是影响产业结构调整的显著原因，我国产业结构调整对经济周期波动也存在显著影响，并且这种影响作用非常大。经济上行期时，国家为了发展经济，实施扩张的宏观经济政策，鼓励企业提高产能；由于2008年金融危机后企业产能严重过剩，加之国际经济复苏缓慢，经济下行期时国家进行产业结构调整，为防止产能过剩进一步恶化而实施降低产能的紧缩的宏观经济政策。因此，产能波动受经济周期和经济政策影响，具体表现为经济上行期时企业大多提高产能，经济下行期时企业大多降低产能。

（二）研究假设

1.产能波动对营运资本管理的影响机理分析

2.经济周期对于产能波动与营运资本管理之间的显著性影响机理分析

由上述理论分析，我们得出这样的推理：经济上行期时，大多数汽车行业企业会提高产能，良好的销售情况会提升企业的成长力水平。然而企业为了追逐更大的经济利益，占领市场份额会进一步扩大产能，一系列的良性循环最终导致营运资本显著降低，此时产能波动影响营运资本管理显著。

反之，经济下行期时，国家会实施紧缩的宏观经济政策，其目的之一是防止产能过剩进一步恶化；其目的之二是为了企业防范风险。大多数汽车行业企业也会由于经济政策和市场需求严重不足而降低产量。但从实际情况来看，处于恶化经济条件下的汽车行业企业很难独善其身，其内部营运资本管理并不会因为降低产能而得到明显改善。原因之一是企业对经济形势的误判，导致其在经济上行期末的阶段盲目扩张；原因之二是企业处于经济下行期初时未能及时进行产业调整，而是过于依赖的国家产业政策。综上所述，经济下行期时，产能波动影响营运资本管理不显著。

经济周期不会直接影响企业营运资本管理，而是以产能波动的形式表现出来，处于经济上行期时表现得更为显著。产能波动这个外生变量充当二者的桥梁，既是经济周期的反映，又是营运资本管理提升或抑制的反馈。本文的贡献在于从众多企业的内部变量中寻找出可以反映经济周期影响企业营运资本管理传导机制的变量―产能波动。H1部分只是进行了理论上的论述分析，然而在实际情况下，无论是经济上行期还是经济下行期，各行业及其企业都可能会因产业政策、税收政策、货币政策以及财政政策的不同而提高产能或是降低产能，因此不能一概而论。为了增加普适性，我们推出假设2：

H2：经济上行期时产能波动对营运资本管理影响显著，经济下行期时产能波动对营运资本管理影响不显著。

三、研究设计

（一）样本的选择

（二）衡量指标

（如表2所示）

（三）营运资本管理模型设计

由于目标营运资本不易观测，本文在Banos-Caballeroetal.和吴娜目标营运资本模型的基础上进行了部分修改：将原外生变量替换为产能波动PF；并选取原盈利能力中的一项REV作为其衡量指标，并将约束程度不显著的变量固定资产投资删去，增加存货净额作为目标营运资本的约束变量，衡量指标公式见表2。综上所述，我们提出如下模型：

WCRit=β0+β1PFit-1+β2GROWTHit+

β3INVit+β4REVit+β5CFlOWit+β6SIZEit+

β7FCOSTit+ui+εit

（四）变量描述性统计

（如表3所示）

四、回归结果

（一）多重共线性检验

（二）回归结果分析

按照经济周期的划分，我们分别对经济上行期、下行期及全周期的产能波动采用GLS法对面板数据进行分析，对固定效应模型、随机效应模型和混合效应模型进行估计。

（三）稳健性检验

为了检验实证结果的稳定性，我们对全经济周期产能数据建立了固定效应模型、混合效应模型和随机效应模型。通过F-检验（如表6所示），其P值均为0，应该拒绝混合效应模型；Hausman检验说明随机效应模型不适合，因此应选择建立固定效应模型。

为了进一步验证产能波动对营运资本管理的影响，我们将模型中的LN产量替换为LN产量增长额，把REV的公式替换成PROFIT净资产增长率，将规模SIZE的计算公式LN总资产替换为LN销售收入，分别进行描述性统计、Pearson检验和进行GLS估计。我们同样选取固定效应模型，对其进行全经济周期、上行期与下行期的数据回归分析，其实证结果与之前吻合，从而进一步证明了H1、H2的正确性。

五、研究结论

本文的实证证据表明；在经济上行期市场需求旺盛时，汽车制造业企业应凭借产业政策对本行业的支持加大生产，提高竞争力，以更大的收益获取市场份额，同时要做好营运资本管理，避免盲目生产，为以后产能过剩埋下隐患；在经济下行期我国汽车行业市场主要表现为产能过剩，需求不足，汽车制造业企业在保留必要营运资本以防范风险的情况下，应该降低营运资本，凭借国家对其他行业利好的产业政策将资金用于投资，获取更大的收益。此外，企业还应通过研发支出增强自身成长力，不断创新，迎合消费者需求，增强企业未来发展潜力，避免过度依靠国家产业政策扶持；并且在众多汽车行业公司中制定合适的产能，提升自身竞争力，而当务之急则是合理运用国家推出的产业政策以及做好企业内部营运资本管理。

[1]吴华强，才国伟，徐信忠.宏观经济周期对企业外部融资的影响研究[J].金融研究，2015（8）：109-123.

[2]王义中，宋敏.宏观经济不确定性、资金需求与公司投资[J].经济研究，2014（2）：6-19.

[3]韩国高，高铁梅，王立国，齐鹰飞，王晓姝.中国制造业产能过剩的测度、波动以及成因研究[J].经济研究，2011（12）：18-30.

根据他的统计数据，就全球平均范围来看，1500年到1799年间，每100年全球平均的物价上涨幅度约为65%，1800年到1913年约为103%，而1914年到2006年，也就是人类的金融体系第一次大规模脱离自然物质的束缚以后，平均每100年的通胀为13050%，也就是130.5倍。

由是想起巴菲特曾经说过一句话，通胀是投资者最大的敌人。如果连股神都认为通胀是一个可怕的敌人，那么显而易见，对于其他的投资者来说，通胀更是一个大的问题了。

那么为什么说通胀是一个问题呢？我们来看以下的一组比对。在缺乏严格统计数据的支持下，让我们做一个比较贴近事实的假设。假设过去每年A股净资产的增长速率是12%，同时分红率为1%，而从1990年至今CPI每年增长的平均值则为4.8%，相当于13%的假设股票收益率的37%。我们再假设美股过去每年的净资产增长率是6%，分红率是2%，而其实际通胀的平均值是1.3%，占投资者收益的16%。

通胀对投资者收益的侵蚀是一个方面，而我们认为，另一个方面来自于通胀对投资行为的扰乱。让我们再做一个假设，假设股票市场是一个没有增长的零和市场（这当然不符合实际，但为了简便起见，请允许我们打这么一个比方），佣金和印花税就是市场管理者的抽头，那么很明显，这个市场越扰动，作为整体的投资者群体，所能获得的份额就越少。

现在假设有两个经济体，一个使用总量有限的货币（比如在没有银行体系下的贵金属货币），一个使用总量可调整的纸币（比如现代的货币银行系统），而两个经济体除此以外的因素全都相同。

关键词：劳动参与率；经济周期；劳动经济学

劳动力市场是宏观经济的重要市场，其波动往往能反映一国经济的景气程度，是观测一国经济状况的重要指标。在微观层面上劳动力市场也非常重要，它对人们的生活有直接的影响，每个人一生都至少有一个阶段要参与其中，劳动收入是家庭收入的主要组成部分。可以说，劳动力市场关系到国计民生，关系到经济发展和稳定。

中国是人口大国，同时也是劳动力资源大国。劳动力资源是经济发展的重要资源，其丰裕程度往往被用来衡量一国经济发展的潜力。丰富的劳动力资源曾为中国经济的发展提供了强大的助推力。中国利用劳动力丰富的优势，大力发展劳动密集型产业，带动了经济的快速增长。但是随着中国产业结构的调整及人口结构的转变，结构性失业问题日益严重，庞大的失业人群成为社会的经济的不稳定因素。

劳动力资源未被利用或者未充分利用的情况通常我们称为失业，失业率表示失业人口数占失业人口和就业人口数之和的比例。但是一定时期内劳动力参与经济活动的程度仅靠失业率并不能完全反映出来，劳动参与率也是衡量劳动力市场状况的一个重要指标。劳动参与率反映了劳动年龄人口中积极寻找工作的人口所占的比例大小。与就业率相比，劳动参与率能够更准确地反应劳动力市场的供给状况。如果劳动力总量不变但是劳动参与率下降，表示经济活动人口减少，即退出劳动力市场的人要多于进入劳动力市场的人。这可能是因为一部分失业工人由于长期找不到工作，失去信心而退出劳动力市场，这部分工人被称为“受挫折的劳动者”。与单纯的失业者相比，这部分“受挫折的劳动者”情况更加糟糕。因为失业者对寻找工作并未失去信心，尚属于经济活动人口；而“受挫折的劳动者”已没有了提供劳动的愿望，退出了劳动力市场。如果劳动参与率持续下降，一国的劳动供给将相对减少，从而对经济增长产生极大的负面影响。因此，笔者认为，劳动参与率是不可忽视的一个重要的经济指标。

本文结构安排如下：第二部分回顾劳动经济学中经济周期与劳动参与率的两个假说，第三部分参考已有的研究成果，对影响劳动参与率的诸多因素进行划分，在理论基础上建立本文的研究模型；第四部分使用1990—2012年20年的统计数据，用OLS方法对模型进行实证检验，考察经济周期对劳动参与率的实际影响；第五部分应用劳动经济学理论对估计结果进行解释。

二、理论基础

这两种假说建立在成年男性的劳动参与率对经济周期的反应不灵敏的相同假设下。这个劳动力群体不管劳动力市场如何变化，总是停留在劳动力市场中，这个劳动力群体被称为一级劳动力。与之相对应，中年妇女和16—18岁的青年人组成的劳动群体被称为二级劳动力，二级劳动力经常会在劳动力和非劳动力之间流动，参与率对经济运行周期有较灵敏的反应性；而他们选择的变动，往往也是引起劳动参与率波动的重要原因。

附加性劳动力假说认为，在经济总体水平下降时期，失业增加，为了保证家庭收入水平，二级劳动力走出家庭寻找工作。因此，二级劳动力参与率与经济周期呈反向关系：经济衰退时，二级劳动力参与率反而提高，进而整个社会的劳动参与率提高。

悲观性劳动力假说认为，在失业上升时期，一些一级劳动力处于失业状态但没有退出劳动力市场，许多二级劳动力对寻找新的工作持悲观态度；对于他们来讲，相对于主动保持一种失业状态，寻找工作而未果或者被辞退带来的打击更大。因而他们宁愿主动退出劳动力市场，而不愿成为失业者。因此，二级劳动力参与率与经济周期呈正向关系：经济衰退时，二级劳动力参与率下降，从而导致整体劳动参与率下降。

在经济衰退时期，附加性劳动效应与悲观性劳动效应同时存在，但是由于两种效应作用方向相反，所以在经济周期中，劳动力参与率可能表现为不同的波动方向。当附加性劳动力效应的作用更强一些时，即进入劳动力市场的人数大于退出劳动力市场的人数，劳动参与率与经济周期呈反向关系；当悲观性劳动力效应的作用更强时，劳动参与率与经济周期存在正向关系。

三、模型建立和数据选取

（一）模型建立

为了着重研究宏观经济状况对劳动参与率的影响，本文将影响劳动参与率的因素分为经济周期因素Et和非经济周期因素NEt，其中非经济周期因素包括人口规模、人口结构、人均受教育年限、社会福利制度等人口和社会因素。对变量之间进行简单的线性拟合，t年的劳动参与率LPRt可以表示为：

经济周期是指国民经济上下波动的循环运行过程，一般是通过经济总量（国民生产总值或国内生产总值）的变化表现出来。因此，经济周期波动可以用GDP的波动来衡量。

这样，（1）式就可以变形为：

根据（2）式，本文的分析需要两部分数据，一是劳动参与率，二是国内生产总值。

1、劳动参与率

根据国际通行标准，劳动参与率=经济活动人口劳动年龄人口，其中经济活动人口=就业人口+失业人口，但是各国对于劳动年龄人口的界定各有不同①。根据中国统计年鉴附录中主要统计指标解释，我国劳动年龄人口一般指16岁以上人口，包括经济活动人口和非经济活动人口。

2、国内生产总值

四、实证分析

为了避免出现多重共线性的出现，对（2）式各变量取自然对数，构造劳动参与率影响因素方程：

要验证GDP对劳动参与率的影响，需要运用计量经济学的方法对（3）式进行估计，以确定系数γ2。

（一）单位根检验

说明：1、检验形式（t，c，n）中，t表示趋势项，c表示截距项，n表示滞后变量的阶数；

2、滞后变量阶数根据SIC准则选择；

3、***表示在10%的水平上显著；**表示在5%的水平上显著；*表示在1%的水平上显著。

通过表1可以看出，lnLPR和lnGDP都是平稳的，因此可以直接对（4）式进行OLS回归。

（二）OLS方程估计

用OLS法对方程（3）进行估计，得到以下结果：

五、理论分析和总结

对应经济衰退时的附加劳动力效应，在经济繁荣时，家庭收入增加，因此并不需要每一个家庭成员都出外劳动以维持生活，二级劳动力会选择退出劳动力市场，使社会劳动参与率降低。同样对应悲观性劳动力效应，在经济繁荣时一级劳动力不会退出劳动市场，同时一片向好的经济形势会激励那些已经退出劳动力市场的二级劳动力重新开始寻找工作，整个社会的劳动参与率上升。

根据前文的分析，中国的劳动参与率与经济周期变动趋势相反，即随着经济不断发展，劳动参与率降低，有越来越多的人选择退出劳动力市场。因此在中国，第一种效应大于第二种效应。笔者认为这种现象产生的原因有二：一方面，如前面所分析，伴随经济的不断发展以及中央民生政策的实施，居民工资收入有了大幅度提高，每个家庭愿意提供的劳动力数量减少。另一方面，随着我国市场经济体制的不断完善，按生产要素分配的分配制度逐渐确立，资本、技术、知识等生产要素的重要性不断提升，居民非工资性收入也在不断增加，并占有越来越重要的地位，这部分收入对工资收入产生了一种替代效应。由于非工资性收入不一定要通过参加劳动获得，这种替代会使得劳动参与率在一定程度上下降。

[1]AlmutBalleer，RamónGómez-SalvadorandJarkkoTurunen.LabourForceParticiPationintheEUROAreaaCohortBasedAnalysis.WorkingPaperSeriesbyEUROCentralBank，2012（5）

[2]JoannaAbhayaratna，RalphLattimore.WorkforceParticipationRates–HowDoesAustraliaCompare？.AustraliaGovernmentProductivityCommission，2006（12）

[3]MarkSchweitzer，DavidTinsley.TheUKLabourForceParticipationRate：BusinessCycleandTrendInfluences，TheBankofEngland’sWorkingPaper，2004

[4]PublicandCorporateEconomicConsultants，LabourParticipationRatesoftheOver55sinIreland.FinalReportforaStudyfortheExpertGrouponFutureSkillsNeedsandtheNationalCompetitivenessCouncil，2001（12）

[5]蔡昉，王美艳.中国城镇劳动参与率的变化及其政策含义[J].中国社会科学，2004（4）

[6]陈铭，葛苏勤.经济转轨中的劳动供给变化趋势：理论、实证及含义[J].上海经济研究，2000（4）

[7]方琦.城镇居民劳动参与率状况与成因：基于吉林省微观数据的经验研究[D].长春：吉林大学，2007

[8]郭新华，黄贞贞.中国家庭债务与劳动参与率变动的非一致性关系——以1997-2012年数据为依据[J].现代经济探讨，2011（3）

[9]李丽林.劳动参与率：一个被忽略的重要数据[N].光明日报，2005-06-21

[11]林和森.经济因素对劳动力参与率的影响——基于台湾地区的实证分析（1979年—2005年）[D].厦门：厦门大学，2006

[12]万相昱，张世伟.我国城镇居民劳动参与率状况与成因——基于微观数据的经验研究[J].西北师大学报（社会科学版），2008（2）

[13]杨河清.《劳动经济学》[M].中国人民大学出版社，2006

[14]王珂.现阶段我国劳动力参与率结构研究[D].北京：首都经济贸易大学，2006

[16]张车伟，吴要武.城镇就业、失业和劳动参与：现状、问题和对策[J].中国人口科学，2003（6）

[17]郑恒.对中国女性劳动参与率变动的经济分析[D].杭州：浙江大学，2003

关键词：经济周期；深度；陡度；尖度；持续性

基金项目：国家社会科学基金项目（10BGL056）；教育部人文社科基金项目（09YJC790126）；江西省高校人文社科项目（JJ0909）；江西财经大学校级重点课题（201005）。

作者简介：饶晓辉（1973-），男，江西广昌人，江西财经大学经济学院副教授，主要从事宏观经济理论、计量经济学研究。

本文旨在利用我国季度GDP数据，应用Clements和Krolzig（2003）（以下简称为CK）参数检验方法，对我国经济周期的非对称性及经济周期的持续性进行分析。

国外已有众多文献运用不同的统计方法对经济周期的非对称性进行了检验，如Neftic（1984）、Sichel（1993）、McQueen等（1993），但他们得出的结论不尽相同。

国内学者对经济周期的非对称性既有理论描述，也有实证经验研究（刘树成，2000；刘金全等，2001；徐大丰等，2005；陈浪南等，2007）。国内学者的实证研究存在一定的局限性，数据样本太小，且忽略了深度、尖度及陡度型的非对称检验。

为了更全面地了解和判断我国经济周期的非线性特征，本文扩充了样本容量，采用CK方法，在三区制马尔科夫转换模型框架中对三大非对称、经济周期的转折点及持续期进行了更为全面深入的分析。

一、理论模型

（一）经济周期中深度、陡度及尖度的非对称性

定义1数据{yt}的生成过程为非深度对称当且仅当yt分布为非偏态，即E[（yt-μy）3]=0。

定义2数据{yt}的生成过程为非陡度对称当且仅当Δyt分布为非偏态，即E[Δyt3]=0。

定义3数据{yt}的生成过程为非尖度对称当且仅当中间任意区制来回于第1区制和最后区制之间的转移概率相等：pm1=pmM，p1m=pMm，m≠1，M，p1M=pM1。

（二）CK检验

CK利用沃特检验统计量W检验了经济周期的非对称性假设。下面以MSI（M）AR模型为例介绍CK检验的具体方法。模型结构如下所示

yt=μ（st）+∑pj=1αjyt-j+ut（1）

考虑如下假设的W检验

H0：（λ）=0，H1：（λ）≠0（2）

其中λ=（μ1，…，μM；α1，…，αp，σ2；π），=RnRr是一个秩为r的连续差分函数，秩r=rank（（λ）λ′）≤dimλ。

令λ～、λ^分别表示有约束和无约束条件下λ=（μ1，…，μM；α1，…，αp，σ2；π）的最大似然估计量。沃特检验统计量W依赖于无约束的估计量λ～，W统计量分布近似服从于正态分布，有

T（λ～-λ）dN（0，∑λ～）（3）

函数（λ～）在大样本中也服从正态分布，从而有

T[（λ～）-（λ）]dN（0，（λ）λ′|λ～∑λ～（λ）′λ′|λ′）（4）

如果零假设H0：（λ）=0成立，并且方差协方差矩阵具有不可逆，有

T（λ～）′[（λ）λ′|λ～∑λ～（λ）′λ′|λ′]′（λ～）dχ2（r）（5）

在非深度型零假设条件下，

D（λ）=∑Mm=1ξ-m（μm-μx）3（6）

其中ξ-m为区制m的遍历概率，μx=∑Mm=1ξ-mμm为x的非条件均值。

非陡度零假设的沃特统计量依赖于

S（λ）=∑M-1i=1∑Mj=i+1（ξ-ipij-ξ-jpji）（μj-μi）3（7）

最后，非尖度零假设的沃特统计量可表述为

TP（λ）=Φπ（8）

对于非深度和非陡度检验而言，（5）式中的r等于1；对于非尖度检验来说，（5）式中r等于区制的个数。

二、实证结果

依据深度、陡度及尖度非对称性检验的原理，我们需对yt进行单位根统计检验。由表1结果可知，在5%的统计显著水平下，ADF和PP两种统计检验方法均拒绝了存在单位根的原假设，因此yt符合检验经济周期三大非对称性检验的要求。

表1单位根检验结果

检验检验统计量的值统计量的p值ADF-3.1263980.0273PP-2.9144490.0466注：单位根检验均为截距项的设定形式；p值为接受原假设的概率。

本文同时考虑了MSI、MSM、MSIH以及MSMH4种类型的三区制马尔科夫转换模型。由于所涉及的数据为季度数据，故每种类型模型的自回归滞后阶数的最大值均设定为4。依据SBC和HQ信息评价标准，MSI、MSM、MSIH以及MSMH模型的最优自回归滞后阶数分别为1、0、2、1。

表2给出了4种相应模型的尖度、深度及陡度非对称性的检验结果。从非尖度的检验结果可知，非尖度零假设条件下卡方分布统计量的值分别为3.9627、0.3338、5.3987、0.8982，接受非尖度零假设的概率分别为0.2655、0.9536、0.1449、0.8259，均大于10%的统计显著水平，说明我国实际GDP增长率序列不存在尖度型非对称。非深度的检验结果告诉我们，除MSM（3）-AR（0）模型在10%统计显著水平接受零假设之外，MSI（3）-AR（1）、MSMH（3）-AR（1）和MSIH（3）-AR（2）模型拒绝零假设的概率分别为0.1819、0.4737和0.9833，均大于10%统计显著水平，说明我国实际GDP增长率序列不存在深度型非对称，我国经济周期不会出现“高峰低谷”或“高谷低峰”型深度非对称。从非陡度型非对称检验结果可知，零假设条件下MSI（3）-AR（1）、MSM（3）-AR（0）、MSMH（3）-AR（1）和MSIH（3）-AR（2）模型中的卡方分布统计量分别等于7.9058、27.8967、3.212和6.865，在10%统计显著水平下均拒绝了零假设，说明我国经济周期存在着显著的陡度型非对称特征，陡度型非对称特征具有稳健性。

依据SBC评价标准，我们选取了MSIH（3）-AR（2）来进一步分析我国经济波动的其他特征。MSIH（3）-AR（2）模型系数估计结果如表3与表4所示，实际数据与模型拟合数据的曲线图为图1。从图1的拟合结果看，模型较好地拟合了改革开放以来我国经济增长的非线性特征。

表2非对称性检验的结果模型MSI（3）-AR（1）MSM（3）-AR（0）非尖度Chi（3）=3.9627[0.2655]Chi（3）=0.3338[0.9536]p_12=p_32test：Chi（1）=0.0530[0.8180]Chi（1）=0.0890[0.7654]p_13=p_31test：Chi（1）=3.9161[0.0478]**Chi（1）=0.0003[0.9851]p_21=p_23test：Chi（1）=0.0210[0.8848]Chi（1）=0.1976[0.6567]非深度-2.04949.6238Chi（1）=1.7823[0.1819]Chi（1）=3.1765[0.0747]***非陡度-0.0251-0.0044Chi（1）=7.0958[0.0077]*Chi（1）=27.8967[0.0000]*模型MSIH（3）-AR（2）MSMH（3）-AR（1）非尖度Chi（3）=5.3978[0.1449]Chi（3）=0.8982[0.8259]p_12=p_32test：Chi（1）=0.0819[0.7747]Chi（1）=0.8355[0.3607]p_13=p_31test：Chi（1）=4.6336[0.0314]**Chi（1）=0.0003[0.9868]p_21=p_23test：Chi（1）=0.8011[0.3708]Chi（1）=0.0628[0.8021]非深度-1.92040.1714Chi（1）=0.5133[0.4737]Chi（1）=0.0004[0.9833]非陡度0.37540.2461Chi（1）=3.2120[0.0731]***Chi（1）=6.8650[0.0088]*注：*、**、***分别表示1%、5%、10%统计显著水平；[]内的数字为卡方检验的p概率统计值。

图1MSIH（3）-AR（2）模型的拟合数据与实际数据

表3三区制MSIH（3）-AR（2）模型的系数估计结果

变量系数估计值标准差T统计量μ1-0.67870.9261-0.7328μ21.75140.42744.0977μ32.85370.56254.0977α10.63710.08357.6278α20.16760.07482.2395

表4不同区制下标准差系数的估计结果

变量σ1σ2σ3估计值1.89910.758831.3009

表4结论显示适度增长阶段的经济波动性最小，其次为高速增长阶段的经济波动性，最大为低速阶段的经济波动性。这表明我国经济增长在适度经济增长阶段是最平稳的。

表6的统计结果显示，在总共124个季度数据中，经济能够被识别出处于低速、适速与高速阶段的时期数分别为13.5、63.6和46.8个季度。在1979年第1季度～2009年第4季度期间，我国经济处于低速增长区制的频率为11.42%，其持续期占整个周期长度的10.48%；我国经济处于适度增长区制的频率为40.36%，其持续期占整个周期长度的50.81%；而经济处于高速增长区制的频率为48.23%，高速增长持续期占了整个周期长度的38.71%。我国经济处于适度增长阶段的持续性最高，处于高速增长阶段的持续性次之，而低速阶段持续性最低，且它具有一定的惰性但又具有较高的概率转向高速增长阶段。这说明我国政策决策部门在制定宏观经济政策刺激经济走出低速增长阶段时，经济增长会得到快速回复，但也要预防经济返回低速增长状态的可能。

表5区制转移概率的估计结果

区制1区制2区制3区制10.67290.0021390.3250区制20.033380.96560.0009902区制30.049500.028250.9222

表6区制的特征属性

观测值的个数频率平均持续期区制113.50.11423.06区制263.60.403629.10区制346.80.482312.86

MSIH（3）-AR（2）将样本数据划分为如图2和表7中的3个不同的周期阶段。图2给出了不同周期阶段的事后平滑概率和滤波概率。概率值越大，则经济处于相应区制的可能性也就越大。

表7区制的划分估计结果区制1区制2区制31980：4～1981：3[0.8281]1979：1～1980：3[0.9493]1981：4～1985：4[0.9743]1986：1～1986：1[1.0000]1994：3～2008：3[0.9846]1986：2～1988：3[0.8888]1988：4～1989：4[0.9871]——1990：1～1994：2[0.9474]2008：4～2009：1[0.8952]——2009：2～2009：4[0.9683]注：方括号里为区制概率值。

图2MSIH（3）-AR（2）模型的事后概率

三、结论

本文运用CK检验方法，对经季节调整后的我国实际GDP增长率的不对称特征及持续性进行了实证分析。研究结论归纳如下。

第一，在本文所考虑的4种MS-（V）AR中，MSIH（3）-AR（2）模型的估计结果能够较好地拟合实际数据的非线性结构特征。我国经济周期存在“陡升缓降”型的陡度型非对称，但不存在深度及尖度型非对称。

第二，从经济周期不同阶段之间的转移概率看，我国经济从低速增长状态转移到高速增长状态的可能性较大，远大于经济从低速增长状态转移到适速增长状态的可能性；同时，经济也存在着由高速（或适速）增长状态转向低速增长状态的可能。自身持续概率表明，经济处于适速增长阶段的持续性最高，处于高速增长阶段的持续性次之，而低速阶段持续性最低，且它具有一定的惰性但又具有较高的概率转向高速增长阶段。

上述实证结论对我国宏观经济有着重要的实践和政策涵义。政府在制定宏观经济政策刺激经济走出低速增长阶段时，因低速增长阶段具有一定的惰性，所以政策实施就要有一定的力度。经济一旦处于高速增长阶段，由于高速增长阶段具有较高的持续概率，经济将会持续一段较长的高速增长时期。但要注意的是，经济也存在着由高速增长转向低速增长的可能。在当前的经济运行背景下，如果经济一旦出现下滑现象，政府政策制定部门若能及时制定相应的宏观政策并加大政策实施力度，经济将很快恢复到高速增长阶段。

陈浪南，刘宏伟.2007.我国经济周期波动的非对称性和持续性研究[J].经济研究（4）：43-52.

刘树成.2000.论中国经济增长与波动的新态势[J].中国社会科学（1）：114-122.

徐大丰，朱平芳，刘弘.2005.中国经济周期的非对称性研究[J].财经研究（4）：13-21.

ABEYSINGHET，GULASEKARANR.2004.QuarterlyrealGDPestimatesforChinaandASEAN4withaforecastevaluation[J].JournalofForecast，23：431-447.

CLEMENTSM，KROLZIGH.2003.BusinesscycleasymmetriesintheUSbusinesscycle[J].EmpiricalEconomics，27（2）：185-204.

MCQUEENG，THORLEYS.1993.Asymmetricbusinesscycleturningpoints[J].JournalofMonetaryEconomics，31（3）：341-362.

NEFTICS.1984.Areeconomictimeseriesasymmetricoverthebusinesscycle？[J].JournalofPoliticalEconomy，92（2）：307-328.

SICHELD.1993.Businesscycleasymmetry：adeeperlook[J].EconomicInquiry，31（2）：224-236.

（编校：沈育）

AsymmetricPropertiesofBusinessCyclesinChina

RAOXiaohui

（1.ManagementSchoolofJiangxiUniversityofFinanceandEconomics，Nanchang330013，China）