第一节 宏观经济模型及应用
宏观经济模型在西方主要国家的经济形势分析和经济管理过程中始终扮演着重要角色。伴随着经济学理论的不断发展和建模技术的不断完善，国外宏观经济模型的构建经历了长期的探索，且目前仍然走在该领域的前沿。我国在宏观经济模型领域的研究工作起步相对较晚，近年来对该领域的重视程度不断提升。
伴随着我国经济体量的不断扩大、经济制度的不断完善、对外开放的不断深入，经济系统的规模更为庞大、结构更为复杂、内外部冲击更为多元，因此对于宏观经济形势的把握和预测、宏观经济政策的制定和评估均变得更为困难。正是基于上述背景，传统依靠定性判断的宏观经济管理和政策制定方式越来越不适应当前的现实需要，以经济学理论和数理方法为依托的宏观经济模型在经济形势分析、预测和政策制定的过程中扮演着愈发重要的角色。
本节以宏观经济模型的建模方法为主线，对主要宏观经济模型的基本原理、结构特征、历史沿革等进行梳理和介绍。在此基础上，列举主要宏观经济模型在我国的应用实例，对各业务模型就研制背景、基本特征、结构设计、求解方法等内容进行简要介绍。最后，结合典型实例介绍宏观经济模型在经济形势分析中的具体应用方法。
一 主要宏观经济模型介绍
一般认为，历史上第一个宏观经济模型为丁伯根模型（Tinbergen，1939），模型一经问世便逐渐被各国政府所采用，在20世纪三四十年代获得初步发展。随后，以克莱因模型（Klein，1950）为代表的宏观经济计量模型在20世纪五六十年代迎来其黄金发展阶段。伴随着上述宏观经济计量模型在经济分析和预测过程中所出现的多次较大失误，众多学者和政策制定部门对其持批判和质疑态度，20世纪70年代后期该领域研究工作随即陷入低潮。20世纪80年代以来向量自回归（VAR）模型、可计算一般均衡（CGE）模型、动态随机一般均衡（DSGE）模型等一大批新型建模技术相继问世并获得较快发展，推动宏观经济模型领域的研究工作再次加速发展。
（一）宏观经济计量模型
整体而言，宏观经济计量模型的发展经历了从简单到复杂、从小型到大型、从年度到月度的演化，对于经济运行的刻画更为详尽和准确，经济理论的最新研究进展也被逐渐纳入模型的体系之中。
丁伯根（Tinbergen）模型。丁伯根于1939年出版的《美国的经济周期：1919～1932》一书，标志着宏观经济计量模型被正式引入经济研究和分析工作之中。丁伯根模型为美国宏观经济年度模型，模型可分解为四个部门或四类相关方程组。第一个部门为最终需求部门，第二个部门为价格-工资部门，第三个部门为金融部门，第四个部门为收入分配部门。丁伯根模型与现有宏观经济模型在符号表示、关系式处理（线性化）、参数估计方法（普通最小二乘法）等方面均存在一定差异。丁伯根利用该模型开展了五个方面具有代表性的实际应用。一是通过考察各行为方程得出关于美国经济1919～1932年期间的若干重要结论，例如，以利息为生的人收入十分稳定、利率和其他费用对投资活动仅存在“很温和”的影响等。二是将模型主要用于分析经济的稳定性状况、特征及影响因素。三是研究与凯恩斯乘数相对应的经验乘数。四是对模型中的回归系数开展了敏感性分析。五是将经济计量模型作为评价经济周期理论的基础。
克莱因（Klein）模型。20世纪40年代中期，考尔斯经济学研究委员会对宏观经济计量模型的研究工作提供了大力支持，在其支持下，克莱因1950年出版了《美国经济波动》一书，书中共介绍了三个美国经济模型，依次简称为模型Ⅰ、模型Ⅱ和模型Ⅲ，三个模型在方程设计和结构分类方面均存在一定差异。模型Ⅰ由3个行为方程和3个恒等式构成，内生变量包含消费水平、净投资、工资总额、实际国民收入、总财产（非工资）收入和股本，内生变量按不变价美元计算，所有关系式均为严格线性。模型Ⅱ由1个行为方程和2个恒等式构成，其中消费函数作为行为方程，劳动需求与存货需求方程组成恒等式，上述关系式建立起了按现价美元计算的国民生产总值与各支出项总和及可支配收入之间的定量关系。模型Ⅲ包含3个货币市场行为方程、4个住房市场行为方程（外加1个恒等式）、1个简单消费函数、1个劳动需求方程、1个厂房设备投资需求方程、1个存货需求方程和1个产量调节方程。该模型的重要意义在于，其作为克莱因-戈德伯格（Klein-Goldberger）模型的前身，直接推动了K-G模型的发展。
克莱因-戈德伯格模型。K-G模型于1955年首次亮相，最初是美国密歇根大学数量经济学研究讨论班的内部项目，初期定位为中型模型，以研究经济周期预测过程中遇到的相关实际问题。该模型的突出特点在于模型设置并非“一劳永逸”，必须将其作为连续计划中的一部分，对模型中的数据、参数和定量关系不断加以更新。K-G模型一经推出便取得广泛应用，在事前事后预测、政策模拟、动态周期性质等领域均取得良好效果。K-G模型极大地影响了后续宏观经济计量模型的研究思路和结构设计，在宏观经济计量模型的发展历史中占有十分重要的地位。在Michael Intriligator（1978）编制的美国宏观经济计量学模型的“家族树”中，K-G模型占据着重要位置，休茨（Suits，1962）和刘（Liu，1963）的模型几乎是K-G模型的扩展形式，其直接后继者是克莱因的“战后季度模型”，而后者依次是经济分析局模型（1966）、沃顿季度模型（Wharton，1967）、蔡斯经济计量学模型（Chase，1971）、沃顿Mark Ⅲ模型（McCarthy，1972）等的先驱。除此之外，美国以外的模型设计者也从K-G模型中汲取了初期灵感，不仅在英国、日本、加拿大、法国、意大利等工业化国家中相继建立，也在广大发展中国家不断推广。
战后季度模型。20世纪60年代初期，克莱因主导设计了战后季度模型，其为K-G年度模型的直接后继者，同时也是沃顿季度模型的先驱。在季度数据逐渐完备的背景之下，季度模型的构建便被提上议程。模型设计之初旨在对经济活动进行精确短期预测，并发展成为评估备选经济政策的重要工具和手段。在随后的实际应用过程中，战后季度模型均取得了良好的应用效果。
布鲁金斯（Brookings）模型。布鲁金斯模型是宏观经济计量模型建模史上的一个重要里程碑，其为20世纪60年代规模最大、分解度最高和最具雄心的美国经济模型。模型创建初期便包含了200余个方程（其中近150个随机方程，其余均为恒等式），后续逐步发展完善，最近完整版本共包含200余个方程、400余个内生变量以及32个部门。布鲁金斯模型最为突出的特点之一便是将投入-产出系统与宏观经济计量模型进行了有效对接。通过上述方式，可将传统GNP支出的分量转换成不同生产部门的产出，而将产品价格转换成GNP分量的折算系数。因此，一旦全部参数已估算完成，联合模型便确定了国民收入核算变量和投入-产出变量。与此同时，方法论研究领域是布鲁金斯模型贡献最多、最为持久的研究领域。现在广为人知的求解技术和模拟程序便是1964～1969年期间由布鲁金斯模型研制提出的。
数据资源公司（DRI）模型。数据资源公司（Data Resource Inc.，DRI）模型被认为是DRI信息系统的中心模块，是已构建的最为成功的商业化经济计量学模型之一，在经济咨询领域被认为是美国企业国际化的样板。DRI模型作为大型季度模型，模型共包含718个方程，其中涵盖379个随机方程和339个非随机方程，同时涉及974个内生变量和286个外生变量。模型中共包含7个模块，分别涉及最终GNP需求、收入部门、金融部门、供给部门、就业部门、价格工资部门和产业部门，其中产业部门（约375个方程）、最终GNP需求（约130个方程）和金融部门（约100个方程）是模型最为重要的三个部门。DRI模型共涉及约20000个时间序列，模型中参数每年进行重新估计，故能将经济系统的最新运行状况反映在模型的具体设置之中。DRI模型被广泛应用于多个领域并取得了良好的实际效果。
刘-华（Liu-Hwa）模型。刘大忠（Ta-Chung Liu）和华尔诚（Erh-Cheng Hwa）于1974年构建了刘-华模型，最为突出的创新和特点在于其本身是一个月度模型，因此在原则上能够更好地考虑行为关系的详细滞后结构。值得指出的是，模型中的大多数关系均为递归形式，而非传统的联立方程，根据赫尔曼·沃尔和罗伯特·斯特罗茨的观点，月度关系的建立更接近于表示经济行为的“真实”模式。模型中共包含51个行为方程和80个恒等式，共计131个内生变量，同时涉及GNP分量、制造业销售、就业部门、财政部门、外贸部门等11个细分模块。模型中参数以1954～1971年期间的月度数据为基础，通过普通最小二乘法进行估算。
其他代表性模型。事实上，除上述具有重要意义的代表性模型以外，20世纪50年代的瓦拉万尼斯（Valavanis）模型、休茨（Suits）模型和杜森伯里（Duesenberry）-埃克斯坦（Eckstein）-弗洛姆（Fromm）模型，60年代的刘（Liu）模型、MPS（MIT-Penn-SSRC）模型，70年代的美国经济分析局（BEA）模型、沃顿（Wharton）模型、希克曼-库恩（Hickman-Kuhn）模型、费尔（Fair）预测模型、圣路易斯（Saint Louis）模型等，均在不同程度上推动了早期宏观经济模型的发展，为后续数量经济模型的研究工作打下了坚实的基础。
（二）向量自回归（VAR）模型
VAR模型以多方程联立的形式出现，通过模型中所有内生当期变量对其若干滞后值进行回归，估算出全部内生变量的动态关系。在模型设置上，VAR模型经历了由简约式向结构式的转变。由于简约式VAR模型事前不考虑结构性的经济冲击，难以与实际经济研究工作进行有效对接，为解决上述问题，Blanchard和Quah（1990）对传统VAR模型进行了修正，提出结构向量自回归模型（Structural VAR，SVAR），通过在原有模型中加入若干结构性约束以得到唯一的结构关系，解决模型对信息的识别问题，从而使脉冲响应具有一定经济学含义。
在分析范式上，VAR模型实现了由线性向非线性的转变。20世纪70年代以来，由于非线性科学理论的迅速发展和经济发展的波动性，人们逐渐意识到线性分析范式存在严重问题，这种范式可能正是导致现代经济分析和预测在经济波动情况下普遍失效的根本原因。非线性方法作为能够描述宏观经济时间序列中非线性和结构性变化特征的一种有效工具，随后被频繁应用于政策效应和经济波动的测度当中。非线性动态模型常见于三种类型：马尔可夫机制转换向量自回归模型（Markov Switching VAR，MSVAR）、门限向量自回归模型（Threshold VAR，TVAR）和平滑转换向量自回归模型（Smooth Transition VAR，STVAR）。
（三）可计算一般均衡（CGE）模型
可计算一般均衡（Computable General Equilibrium，CGE）模型自Johansen（1960）提出以后，发展至今已有近60年的历史，目前其已成为应用经济学领域的重要分支，世界上多数发达国家和部分发展中国家已经陆续建立起了本国的CGE模型。CGE模型更适合模拟政策变化及外部冲击对于宏观、微观经济所造成的各类影响。因此，CGE模型目前已经被广泛应用于国际贸易、财政税收、收入分配、经济发展、资源环境、就业、健康、教育、金融、交通等诸多领域，为科研工作者探究宏观层面和产业层面的经济运行规律提供了有力的研究工具。与此同时，对于政策制定者而言，利用CGE模型开展各类政策措施的分析及评估工作，可提前考察政策执行过程中可能面临的各类成本和收益，从而为更科学、有效的政策制定工作打下坚实的基础。
CGE模型的理论基础是新古典一般均衡理论，即消费者在既定预算约束下效用最大化，生产者在既定技术约束下利润最大化，同时在凸偏好、凸技术等前提假设下即可证明上述方程的解是存在且唯一的，并且这一自发机制所形成的市场运行结果是福利最大化的结果，即达到帕累托最优。一般均衡理论以经济系统中的决策主体即消费者和生产者为出发点，通过各自最优化的决策，达到社会总体上的福利最大化，因此具备清晰的微观经济基础，也为亚当·斯密“看不见的手”这一重要经济运行规律提供了坚实的理论基础。
与此同时，CGE模型在传统投入-产出（Input-Output，IO）模型的基础之上，引入了居民、企业、政府、国外、资本等多个账户，不仅考察了经济运行过程中生产环节的具体情况，而且包含了经济系统内各个主要决策主体的行为及其相互之间的关联情况，对于经济的总体运行规律及细节特征均可以给出合理的刻画。正是基于上述原因，我们在利用CGE模型开展经济问题研究的过程之中，不仅可以分析各类经济变量及政策措施对于总体经济的宏观影响效果，同时还可以考察各个行业及账户的具体响应状况与差异。
最后，在传统CGE模型的基础之上，研究者可以根据自身的研究需求进行有效的扩展及完善。一方面，研究者可以通过建立跨期经济变量之间的递归动态关系实现模型的动态化，从而研究各类经济变量及政策措施的长期影响。另一方面，研究者可以添加诸如能源、环境、健康等其他模块，以更为准确、全面的方式描述总体经济的运行规律及方式，从而使模型更好地把握待研究问题的细节特征。因此，相较于其他宏观经济模型而言，CGE模型具备更好的扩展性及适用性。
（四）动态随机一般均衡（DSGE）模型
Kydland和Prescott（1982）在其经典论文“Time to build and aggregate fluctuations”中首次构造了动态随机一般均衡（DSGE）模型对经济周期问题开展相关研究工作，文中采用校准方法对参数进行估计，并将校准后模型所生成的人工数据与现实数据进行比较，这一开创性工作为宏观经济学家开展实证研究工作提供了全新的有力工具。根据所适用理论框架的不同，DSGE模型先后经历了实际经济周期（RBC）理论框架下的DSGE模型和新凯恩斯理论框架下的DSGE模型。
RBC理论框架下的DSGE模型。RBC模型最早将DSGE模型用于经济波动的分析之中，其主要考虑实际因素的冲击（如偏好的变化或政府的支出）驱动经济的波动，但更为通常的是这些模型受到外生技术生产率冲击的影响。早期的研究工作如Kydland和Prescott（1982）、Long和Plosser（1983）等，通过在DSGE模型框架下引入少量外生冲击，便能较好地拟合美国的经济波动，同时其强调冲击主要来源于供给领域。实际经济周期（RBC）理论框架下DSGE模型的标准结构一般分为家庭部门和厂商部门。家庭部门被假设成具有无限期生命的代表性家庭，其决策行为是在资源约束条件下效用最大化。厂商部门则使用生产要素（劳动和资本）生产产品，并将最终产品用于消费和投资。
新凯恩斯理论框架下的DSGE模型。新凯恩斯经济学的出现主要是对20世纪70年代卢卡斯批判的回应和调整。一方面，新凯恩斯学派认同传统凯恩斯主义的部分经济理论。另一方面，新凯恩斯学派采用了RBC理论的部分分析方法，承认宏观经济学理论需要微观经济学作为坚实的基础，宏观经济学模型最好建立在一般均衡的框架体系内。RBC理论下的DSGE模型加上名义摩擦就称为新凯恩斯模型（New Keynesian Model）。
除去上文中依次介绍的向量自回归（VAR）模型、可计算一般均衡（CGE）模型、动态随机一般均衡（DSGE）模型以外，宏观经济模型还包括投入-产出模型（Input-Output Model，IO模型）、系统动力学模型、混频数据模型和大数据模型等一系列不同的方法和手段，在现有宏观经济模型体系之中仍然占有一席之地，对于传统模型体系进行了较好的补充和丰富，由于篇幅有限，在此不做进一步的展开。与早期宏观经济计量模型不同，近年来向量自回归（VAR）模型、可计算一般均衡（CGE）模型、动态随机一般均衡（DSGE）模型等一大批新型建模技术相继崛起，弥补了传统方法在理论和技术上的不足，尤其是近些年快速发展的大数据、人工智能等技术手段，未来对于宏观经济模型的构建有可能起到极大的推动作用，需要及时予以关注。事实上，各类宏观经济模型的建模方法均存在一定的优势和不足，适用的场景和领域也不尽相同，为便于对各类建模方法进行横向比较，特在表2-1中对不同模型的各项特征信息进行总结和梳理。
二 我国宏观经济模型应用现状
20世纪80年代末，中国社会科学院数量经济与技术经济研究所在诺贝尔奖获得者、美国宾夕法尼亚大学劳伦斯·克莱因教授和美国斯坦福大学刘遵义教授的指导下，与国家统计局合作，成功研制开发了中国宏观经济年度模型，并在之后开发了中国宏观经济季度模型。此后，中国社会科学院每年定期举行春季和秋季预测会，利用“中国宏观经济年度模型”的预测结果，对我国宏观经济形势进行跟踪分析和预测。近年来，研究人员在金融部门、国际模块、方程形式、建模方法等多个方面进行了不断的改进和完善。除在经济形势分析和预测方面开展了大量的实际应用，在经济政策评估和经济结构调整方面也进行了广泛的尝试，为我国相关经济政策的制定和经济战略的选择提供了科学、定量的辅助建议。其他一些研究机构，如中国人民大学和上海财经大学等，也建立了分析预测宏观经济年度和季度模型。
DSGE模型无论是作为解释工具还是预测工具，已成为众多宏观经济学家研究经济问题的主要手段之一。各国政府部分、央行等机构纷纷建立起各自的DSGE模型，用于分析和预测宏观经济形势。中国经济DSGE模型基于Christiano、Motto和Rostagno（2002）描述的理论框架（CMR），有效地融合了现代货币经济学的主要理论进展，如金融加速器理论、内部货币和外部货币理论、价格黏性理论等，同时包含经济体中众多经济部门，如家庭、厂商、银行、政府等，能较为全面地分析和模拟经济中的大多数变量以及变量之间的联系，从而为政策制定提供科学和全面的决策支持。
表2-1 宏观经济模型各类建模方法的横向比较
除去上述模型以外，大量研究者利用DSGE模型对我国经济形势、政策影响、结构调整等诸多方面开展了大量富有意义的研究工作。此外，为了应对日益严峻的能源、环境问题，人们需要系统、深入地思考经济、能源、环境三者之间的关系，并以此为基础制定相应的战略和政策，还有大量关于中国经济—能源—环境动态CGE（CN3EM）模型。
三 宏观经济模型研究实例
本部分选择相关研究实例，展示宏观经济模型在经济形势分析中的具体应用方法。具体而言，选择递归动态CGE模型作为分析工具，以我国减税降费政策作为分析对象，定量分析上述政策对宏观经济运行的实际影响效果。
本研究采用开放经济下的递归动态CGE模型，共包含生产模块、国外模块、家庭模块、企业模块、政府模块、投资储蓄模块、宏观闭合模块、递归动态模块8个子模块。其中，生产模块采用双层嵌套的设计方案，外层嵌套设置为CES函数，内层嵌套针对生产要素和中间投入商品分别设置为CES函数和Leontif函数；国外模块分别选择Arminton条件和CET函数，计算国内生产国内销售商品与进口和出口商品之间的替代关系。以跨期投资-储蓄演进方程实现模型的递归动态。t+1期资本存量主要由两部分组成：第一部分为t期资本存量减去资本折旧，表征上期的存量资本；第二部分为t期投资总额，表征上期的增量资本。t期存量与增量资本共同形成t+1期资本存量。
经校准后的动态CGE模型能够对宏观经济运行状况及其变化趋势做出较好模拟，显示现有模型设置方式合理刻画了我国宏观经济系统的整体状况及其结构特征，显著增加了后续数值敏感性试验及结构分析预测的合理性及可信度。2016～2018年期间实际GDP增速与动态CGE模型模拟结果如表2-2所示。
表2-2 2016～2018年国家统计局及动态CGE模型模拟的GDP增速
近几年我国持续推出大力度的减税降费政策，对于提振市场信心、平抑经济波动起到了重要作用。2019年，政府减税降费目标设定为1.84万亿元，参照2018年企业所得税3.53万亿元的总规模，若全部减税降费额度均通过降低企业所得税的方式实现，相当于在现有基础上为企业减轻了约50%企业所得税的税收负担。
为定量考察减税降费措施对于宏观经济的实际拉动作用，我们以企业所得税率作为冲击变量，通过设定单年减税和持续减税两种减税方案，考察不同减税方式下经济的具体响应状况。与此同时，为进一步研究不同减税力度下经济的实际提振效果，税率水平方面设定为低于预期（-25%）、符合预期（-50%）和超过预期（-75%）三种情景。数值敏感性试验的具体设计方案如表2-3所示。
表2-3 “减税降费”政策的数值敏感性试验设计方案
“单年减税”试验的结果显示，整体而言“减税降费”措施将对经济增长形成明显提振作用，减税幅度越大、经济增速水平提高越多，且减税效果在减税政策执行后的1～2年最为显著，随后便出现大幅衰减。具体而言，符合预期（-50%）情景下政策执行当年将直接拉动实际GDP增速提升0.0331个百分点，次年再度提升0.0412个百分点，两年累计提振幅度达0.0743个百分点，随后政策效果出现大幅衰减，正面影响幅度维持在0.0054～0.0064个百分点的区间中。低于预期（-25%）和超过预期（-75%）情景下实际GDP的增速变化均呈现上述特征，首年提振幅度分别为0.0165个和0.0498个百分点，次年提振幅度分别为0.0206个和0.0617个百分点（见表2-4、表2-5）。
表2-4 单年减税方式下各减税情景实际GDP增速水平值
表2-5 单年减税方式下各减税情景实际GDP增速与参照组差值
“持续减税”试验的结果显示，相较单年减税而言，持续减税对于经济增长速度的提振作用显著增加，且减税降费政策对实际GDP增速的正向激励效果随着时间的推移不降反升，存在一定程度的“累积效应”。具体而言，以超过预期（-75%）情景下实际GDP增速的变化情况为例，2019年减税降费政策可提高经济增速水平0.498个百分点，与同期单年减税方式基本持平，但随后政策的正向激励效果进一步扩大，次年便提高至0.1293个百分点，2025年拉动幅度已达0.1711个百分点，约为同期单年减税方式的近21倍。因此，持续减税政策对于经济的提振效果并非单年减税政策的线性外推，而是具有显著的“累积效应”，未来在应对外部事件对我国经济的负面冲击方面应优先选择持续减税的执行方式，以起到事半功倍的效果（见表2-6、表2-7）。
表2-6 持续减税方式下各减税情景实际GDP增速水平值
表2-7 持续减税方式下各减税情景实际GDP增速与参照组差值
