| 标题 | NMI指数与GDP增长关系的实证研究 |
| 范文 | 唐一斐 [摘 要]国内在预测宏观经济走势时，普遍重视制造业采购经济指数（PMI）的应用，而忽略了非制造业采购经理指数（NMI）。据统计，2012年我国的非制造业增加值已经超过工业，第三次产业取代第二次产业，成为国民经济的主要组成部分，且对经济增长的贡献率也越来越大。非制造业采购经理指数（NMI）反映第三产业的发展情况，它是否可以反映国民经济的运行，预测宏观经济走势，是一个值得探讨的重要问题。本文利用向量自回归模型对我国NMI指数和GDP增长率的关系进行实证研究，对这一问题作出了回答。 [关键词]非制造业采购经理指数（NMI）；GDP增长率；实证研究 [中图分类号]F719 [文献标识码]A 1 引言 在每个月发布的宏观经济指标中，NMI与PMI的发布都更加受我们关注，而之前对于预测宏观经济的指标研究都集中在CPI、PMI、M2等，很少有关于NMI方面的研究。鉴于目前我国经济结构的深刻变化，探讨NMI指数在预测未来国民经济走势的价值，显得尤为重要。本文拟通过实证研究，揭示NMI与GDP增长率的关系，从而进一步完善预测经济走势的指标体系。本文用非制造业代表第三次产业。 文獻综述。Kajal Lahiri and George Monokroussos（2012）分析了美国供应量管理协会商业指数调查在预测美国 GDP 中的作用，文中建立了基于 NMI预测GDP增长率的模型，发现了 NMI的预测作用不断加强。宋馥李（2008）介绍了我国开始编制 NMI 的情况，指出非制造业采购经理指数（NMI），完善了我国宏观经济指标体系。宋科进（2014）、熊盼盼（2014）在NMI、PMI与GDP的关系实证研究中，指出NMI指数与GDP增长率有很密切的关系，并且得出NMI是经济运行的先行指标。 2 NMI（Non-Manufacturing Index）指数介绍 中国非制造业采购经理指数体系，由商务活动指数、新订单指数、新出口订单指数、在手订单指数、存货指数、中间投入价格指数、收费价格指数、从业人员指数、供应商配送时间指数、业务活动预期指数等10个分类指数构成。它是经济运行的先行指标之一，对经济发展有较强的预测性。由于没有合成的非制造业综合PMI指数，国际上通常用商务活动指数反映非制造业经济发展的总体变化情况，以50%作为经济强弱的分界点，高于50%时，反映非制造业经济扩张；低于50%，则反映非制造业经济收缩。 3 实证研究 3.1 数据选取和处理 本文数据都来源于中国统计年鉴，每个变量分别选取38个样本，选取时间为2007年一季度至2016年二季度。用NMI和GDP增长率分别表示非制造业采购经理指数和国民经济增长速率。因为公布的NMI为月度数据，本文把季内三个月的算数平均数作为相应季度数据，而且这些数据都是经过季节调整后的数据。通过EVIEWS8.0，NMI对GDP增长率的回归检验不存在异方差，所以这里不需要对变量做对数处理。 3.2 数据平稳性检验 在建立VAR模型前，首先对选取时间序列的稳定性进行检验，避免出现伪回归的现象。本文采用ADF方法对上述时间序列数据进行检验，结果如表1所示： D（GDP）和D（NMI）分别表示GDP和NMI的一阶差分。在显著性水平为1%和5%下，变量GDP和NMI接受原假设，即存在单位根，变量D（GDP）和D（NMI）拒绝原假设，即不存在单位根，由此可得NMI和GDP的一阶差分是平稳的，它们都是一阶单整。 3.3 协整检验 因为NMI和GDP都是一阶单整，所以现在可以进行协整检验，这里采用E-G二步法检验，即首先用OLS对两个变量进行回归，然后检验这个回归方程的残差项是否平稳，如果回归方程的残差是平稳的，则两个变量存在协整关系。残差项单位根检验结果如表2所示： 在显著性水平为1%和5%下，残差拒绝存在单位根的原假设，即可认为残差序列是平稳的，可得 GDP增长率和NMI是（1，1）阶协整，两者之间的变动存在长期均衡关系，这说明用NMI指数预测GDP增长是可行的。 3.4 Granger因果检验 因为GDP增长率和NMI是一阶协整关系，所以可以采用Granger因果检验的方法对GDP增长率和NMI的因果关系进行检验，根据AIC和SI准则共同决定最佳滞后期为2阶，检验结果如表3： 由表3可看出，在显著水平为5%的情况下，拒绝了NMI不是GDP增长率的格兰杰原因，接受了GDP不是NMI的格兰杰原因。说明NMI的变动能引起GDP增长率的变动，即用NMI来预测经济增长是合理的。 3.5 建立VAR模型 建立VAR模型之前，要确定VAR模型的最优滞后阶数P，这里利用SC和AIC准则判断最佳滞后期为2期，因为整体平稳的模型才能得到有效的分析结果，下面对模型进行平稳性检验，对模型中的每一组序列构建AR（2）模型，求出每一个AR（2）特征根的倒数，如果全部单位根都处在单位圆内，表明VAR模型是稳定的。 从图1可知，AR（2）中的特征根倒数都在单位圆内，由此可判断VAR模型整体是稳定的。 3.6 脉冲响应函数 为了更好地解释本文建立的VAR模型，进行脉冲响应分析，它能够反映一个变量的冲击对其他变量造成的动态影响。 由图2可看出，当NMI受到一个正的单位冲击时，给GDP第一期的脉冲影响为0，之后增加，到第二期达到最大的正向影响效果，约为0.25%，之后对GDP增长率的影响逐渐减少，第五期开始产生反向影响，从 11期开始影响逐渐消失，趋于0值。说明NMI的变动会引起GDP增长率的正向变动，先行GDP变化3个月，进一步验证了NMI是宏观经济运行的先行指标，可以通过NMI的变动来预测经济增长。 由图3可看出，当GDP受到一个正的单位冲击时，给NMI第一期的脉冲影响大约为0.6%，到第二期达到最大影响，约为0.85%，之后对NMI的影响逐渐减少，在第8期产生负的影响，从 14期开始影响逐渐消失。说明GDP增长率的增长会引起NMI之后7期增长。 4 结论 通过上面的实证研究， 可知NMI是GDP增长率的格兰杰成因，当期NMI的变动对后期GDP增长产生正向影响，NMI变动领先GDP增长变动3个月，当NMI每上升1%时，将使下一期GDP增长率提高0.31%，因此用NMI的變动来预测GDP增长率的变动是有效的，进一步证明了NMI指数是宏观经济的风向标。其次GDP增长对NMI变动同样存在着较强的正向影响。 5 启示 （1）本文已经证实，非制造业采购经理指数（NMI）能够预测GDP增长率的变化，基于第三产业的快速发展，在预测宏观经济增长时，绝对不能忽视NMI指数，否则得到的结论很可能是不精准的。 （2）非制造业采购经理指数（NMI）也存在着一定的局限性，一方面由于它是通过抽样调查获取的，很可能不能完全反映整个行业的发展情况，所以要结合其他的宏观经济先行指标（PMI、发电量、固定投资新增量等）从各方面进行分析，从而保证预判结果的准确性。另一方面要完善NMI指数体系构成（给各细分指标赋予的权重更合理、调整各细分指标的种类等），进一步挖掘NMI指数体系使用价值，从而用它更好地预判我国经济发展状况。 [参考文献] [1] Kajal Lahiri and George Monokroussos. Nowcasting US GDP： The role of ISM business surveys[J].International Journal of Forecasting，2012，5. [2] 高伟. 从NMI 看2007年非制造业经济形势及2008年展望[J].中国采购发展报告，2008，00. [3] 宋馥李.非制造业PMI发布服务业新添晴雨表[N].现代物流报，2008-01-25. [4] 余丰慧.谨慎乐观看待汇丰服务业PMI大增[N].经济参考报，2012-10-15（002版）. [5] 张利斌，冯益.中国PMI与GDP 关系的实证检验[J].统计与决策，2012，2. [6] 宋科进，我国制造业PMI、非制造业PMI与经济增长关系的实证研究[J].发展研究.2014，10. [7] 熊盼盼，NMI、PMI与GDP的关系实证研究[D].南昌大学，硕士生学位论文，2014. |
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