宏观经济研究

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宏观经济研究范文第1篇

[关键词?演经济波动 ; 内外失衡 ; 通货膨胀 ; 供给管理

[中图分类号]F123.16 ［文献标识码］ A [文章编号]1673-0461(2011)07-0001-05

2010年，我国宏观经济研究主要集中在宏观经济内外需结构性平衡、经济周期波动、政府的供给管理与需求管理、非均衡运行中的财政政策和货币政策、经济增长与发展的可持续性等问题上，并取得了新的进展。

一、宏观经济运行中的内外需结构性平衡问题

后危机时期，宏观经济运行中的内外需结构关系成为经济学界研究的热点问题之一。刘伟等通过国民资金流量表核算资料，对近年来中国国民收入分配格局的变化趋势及其对国内总需求结构的影响程度进行了分析，发现当前投资与消费的结构性矛盾与国民收入分配结构的失衡有密切关系。他们分析了这种失衡的制度性背景，认为改善这种失衡是提高我国经济增长和经济发展宏观效率的重要保证。[1]

王晋斌认为，中国经济未来增长的路径是要平衡内需与外需之间的关系，而不能采取简单的替代关系。在改革内需结构的同时，要加快自主创新的步伐，规避高新技术产品的低附加值化现象以挖掘专业化的潜力，并通过稳定人民币币值和人民币“走出去”战略，实现金融政策与贸易政策的融合，发挥金融促贸易的功能，以形成扩展外需的新增长极。[2]

文贯中认为，面对外需增长的下降,中国急需提振内需，然而，中国现行的土地制度已经造成两种结构性扭曲：第一种扭曲表现为中国未能在农业比重急剧下降的同时相应减少农村人口的比重，造成城市化的严重滞后和城乡收入差的恶化；第二种扭曲表现为中国未能将其服务业的就业比重提高到世界的平均水平，造成农村的普遍隐性失业和集聚效应的浪费。中国必须改革其土地制度以降低高昂的城市化成本，才能提振内需，走上可持续增长道路。[3]

杨圣明针对人民币汇率在国际上面临升值，而在国内又面临贬值的双重压力矛盾对立现象进行了研究，认为其根本原因在于中国经济发展水平同发达国家经济发展水平高低悬殊、社会劳动生产率高低悬殊、中国国内价格水平过低等。指出，提高我国的社会劳动生产率是减缓压力的根本；推进新一轮的价格改革是减缓压力的关键；改善中美贸易结构是减缓压力的重要举措；人民币国际化是减缓压力的必由之路。[4]

王保安从经济发展战略、市场经济体制建设、相关经济政策与制度建设等方面，对结构失衡的深层次原因进行了详细的剖析。研究认为，我国经济结构长期失衡与矮化的根本原因在于经济发展的体制机制障碍，要从根本上解决结构失衡问题，需要创新完善促进科学发展的制度环境与体制保障。[5]

二、经济周期性波动问题

王成勇等运用STAR模型理论探讨了我国经济周期阶段的划分、经济周期波动的非对称性和持续性以及经济在各个波动阶段之间转换的内在演化机理。实证研究表明，把经济周期阶段划分为紧缩、恢复和扩张三个机制已经能够较好地刻画我国经济增长的非线性动态结构，但是划分为紧缩、恢复、扩张和衰退四个机制，在整体拟合效果和对经济增长结构的解释能力方面都有显著提高；经济在各机制之间的平滑转换速度和机制状态是否平稳，阐释了我国经济周期阶段较强的非对称性及其内在演化机理。[6]

张成思运用随机波动模型分析了1980年1季度～2008年4季度中国经济周期波动性特征的动态变化。实证结果显示，20世纪90年代末是改革开放以来我国经济周期波动趋向平稳化的分水岭。研究认为，货币政策传导机制的不断发展与完善增强了实体经济抗冲击的能力，推动了经济波动趋向平稳化转变。[7]

改革开放以来我国经济周期表现出某些既不同于发达国家，也不同于发展中国家和新兴市场国家的特征：一方面我国居民消费波动的幅度大于产出波动；另一方面，我国的就业波动较为平滑而投资和资本波动过大。陈晓光等建立了一个RBC模型对此进行了解释。模型引入了异质性消费者和异质性厂商以及部分消费者和部分厂商在金融市场上所面临的信贷约束；鉴于我国政府在宏观经济调控中的重要影响力，模型还引入了政府消费，以反映政府支出对消费者和厂商的外生冲击。研究发现：信贷约束是解释中国经济波动特征的一个重要传导机制，而政府消费冲击则是一个重要的波动源。[8]

高士成运用Blanchard和Quah（1989）提出的长期识别条件，通过引入贸易依存度等外生变量，采用SVAR方法对影响中国经济增长和通货膨胀的冲击进行分解，并讨论了中国短期总供给和总需求曲线的斜率。研究结果表明：中国短期经济波动的主要影响因素为需求冲击，同时，总需求和总供给曲线的斜率也与理论基本相符，不存在“斜率之谜”。[9]

中国经济波动可能是由多种冲击因素共同引发。李猛等沿着“条条块块”思路对中国经济波动冲击源进行完整的分解。研究表明，中国经济波动有大约30%的部分来源于地方政府冲击。研究发现，官员腐败对地方政府短期化行为的影响具有显著性，而现有文献所强调的财税激励和政治晋升激励对地方政府短期化行为的影响并不显著。[10]

三、政府的供给管理与需求管理问题

中国经济增长和宏观稳定课题组通过经验分析，对经济波动和宏观调控进行了国际比较，突出了中国宏观调控的特色。通过省际分析揭示了中国特色宏观调控及其与主流经济学反思所形成的交集，特别是“结构性”调控作为中国经验的意义。提出了后危机时代中国宏观调控的新思维：①把握宏观调控主线：突出供给管理，加快结构调整；②完善宏观调控的基础：推进市场化改革，减弱政府性驱动；③转移宏观调控的重心：从工业化到城市化；④拓宽宏观调控的视野：关注世界发展中的中国因素，加强国际政策协调。[11]

李连发认为，当前宏观调控面对的形势是资产价格过快上涨和通胀预期逐渐形成。在跨期转移购买力方面，人民币作为跨期价值储存载体的吸引力下降，而房产等有价资产的吸引力上升，这是推动通胀和资产价格过快上涨的主要原因。行政性的局部的结构性政策可能仍然会有些效果，但有效性将随时间推移而下降，这些措施可能难以缓解中长期通胀和资产价格过快上涨的压力。确保我国经济中长期平稳发展是硬道理，短期内将控制通货膨胀作为首要的政策目标，回归稳健的货币政策，进一步发挥利率在管理通胀预期中的重要作用。[12]

2010年我国的宏观经济运行和调控面临极为复杂的局面，既要防止经济刺激政策可能引发的经济过热和通货膨胀，又要防止经济刺激政策过早退出所带来的经济增长率下滑，对宏观经济形势的准确判断和把握好政策调控的尺度是非常重要的。柳欣提出了与主流经济学的“实物经济”理论完全不同的“货币经济”的分析方法，表明我国宏观经济面临“滞胀”的危险，提出以16%的名义GDP增长率作为宏观调控的目标，在保持高速经济增长的同时，通过加速城市化进程调整失衡的产业结构和收入分配结构。[13]

刘伟等回顾了“十一五”期间我国宏观经济状况，认为，2006年～2010 年中国的经济发展实现了历史性的跨越，但同时也产生了深刻的结构性矛盾，这就要求中国的宏观经济政策与宏观调控也发生深刻的变化，尤其应该注重需求管理和供给管理的结合，实现中国的可持续发展。研究指出了现阶段加强供给管理的必要性以及应该采取的主要措施。[14]

黄益平等研究了我国通货膨胀的决定因素。他们分别运用向量误差修正模型（VECM）和结构向量自回归模型（SVAR）分析了月度同比和月度环比数据。研究表明，过剩流动性、产出缺口、房价和股价对通胀会产生正向影响。结构脉冲响应分析表明冲击的影响主要反映在前5个月，10个月后基本消失。研究发现，过剩流动性和产出缺口是影响通胀的重要因素。研究认为，考虑到资产价格对通胀的溢出效应，中央银行应密切关注资产价格走势。同时，管理流动性的措施仍然是控制通胀的主要手段，进一步推进利率和汇率的自由化进程至关重要。[15]

张晓慧等通过构建一个全球化背景下基于“两部门悖论”的简单模型框架，对全球通胀变化及其机理进行了经验分析。研究发现, 近年来全球通胀呈现几个突出特征：一是“结构性”价格上涨已经并很可能在未来成为通胀的主要表现形式；二是由金融投机引发的初级产品价格暴涨成为导致 CPI 、PPI大涨的重要原因；三是CPI 、PPI明显上涨时，往往已处在经济金融泡沫最后破裂的前夜，因此在衡量周期变化上CPI特别是核心CPI会相对滞后。研究认为，鉴于全球化背景下经济运行和通胀机理所发生的变化，在宏观调控中更加关注更广泛意义上的价格变动，探索更为科学合理地衡量整体价格水平的途径和方法。[16]

四、非均衡运行中的财政政策及其有效性问题

为应对金融危机，我国采取了扩张性财政政策。2010年，对扩张性财政政策及其有效性问题研究成为一个热点问题。张延运用国家干预的凯恩斯主义模型对政府购买支出与物价水平之间的关系进行分析。通过对 1992年~ 2009 年中国宏观经济时间序列数据的实证分析，发现，政府购买支出与物价水平有两期滞后的正相关关系，中国的财政政策具有两期滞后的“通货膨胀效应”。[17]

王立勇利用HP 滤波方法估计了我国潜在产出和产出缺口，并测算出我国通胀缺口，进而从目标实现角度定量分析了财政政策在促进经济增长和稳定物价方面的有效性。研究结果表明，1996 年后财政政策在促进经济稳定增长方面的绩效明显改善，财政政策调控掌握了一定的提前量，且效率仍处于不断提高进程中。研究认为，在稳定物价方面，财政政策绩效不容乐观，我国财政政策的主要调控目标是经济增长，而非物价稳定，通货膨胀主要还是一种货币现象，应该主要利用货币政策来调控。[18]

闫坤等认为，在良好复苏背景的支持下，沉淀在经济中的扩张性政策效力被激活，通货膨胀的压力骤然增大。总体上我国主要税种的收入呈增长趋势，财政收入体系的自动调节功能得到完善，财政支出重点逐步向社会事务转移，形成了由经济外延性扩张向社会外延性扩张的转变。为防范通货膨胀，支持经济快速复苏，应采用带有内部收敛性的政策协同，在推动经济复苏增长的同时，有效防止和控制通货膨胀就成为宏观调控政策的首要目标。[19]

郭杰从固定资产投资的资金来源入手，实证研究了国家财政预算内资金、企事业单位自筹资金与货币供给、工业品销售率以及银行间7天拆借利率之间的动态关系。通过分析我国经济制度方面的识别条件，构建五因素的SVAR模型。研究结果表明，政府投资对私人部门投资的影响并不显著，私人部门投资对总需求变动敏感，政府投资通过影响总需求会对私人部门投资产生影响，从而揭示了政府投资对私人部门投资的影响路径。[20]

王智强采用主成分分析法得到一个权衡了经济稳定增长和抑制通货膨胀两大目标的整体目标变量，然后用随机前沿模型分析中国财政政策和货币政策的效率水平以及对整体目标的影响。研究发现，财政政策的效率边界水平更高，采用财政政策实现经济目标更有效，而货币政策的效率边界水平较小，对其使用要更为谨慎。面对经济危机，扩张性的财政政策更为合理和有效，而货币政策更多情况下应该配合财政政策，起到稳定和辅的作用。[21]

五、非均衡运行中的货币政策及其有效性问题

万晓莉等利用对数据稳定性没有要求的Bounds Testing方法，系统地考察了我国货币需求在 1987年~2008年20年间的特征。结果发现，在考虑汇率（预期）和外部因素的条件下，我国在长期里才有稳定的货币需求。虽然我国的资本账户还未完全放开，但是货币替代和资本流动效应表现明显。人民币贬值（升值）预期将显著减少（增加）居民和企业对人民币的需求，这意味着央行在对汇率进行控制的条件下要进一步保持货币政策独立性的难度将越来越大。[22]

李成等通过建立开放经济条件下包含多个非有效资产市场的动态宏观经济模型，理论推演得到中央银行货币政策反应函数即最优利率规则。研究显示，利率调控不仅需要对产出与通货膨胀的动向做出反应，还要对资产价格及汇率变动有相应的调整。利用中国数据的实证检验显示，中央银行的货币政策调控整体上遵循了最优利率规则，该规则能够为中国货币政策实施提供一定的参照尺度，衡量货币政策的松紧变化；我国利率调控主要针对产出和通货膨胀，对资产市场价格及汇率变化的反应系数相对较小或不显著，说明中央银行没有对资产价格等因素给予过多的关注。[23]

王立勇等对开放条件下的VAR模型进行非线性检验后发现，我国货币政策具有非线性特征。应用LSTVAR模型分析发现，低增长状态下，信贷正负冲击的产出效应和利率正负冲击的价格效应都具有显著非对称性；高增长状态下，利率和信贷的正负冲击对产出具有显著非对称效应，货币、利率和信贷的正负冲击对价格皆具有显著非对称效应；在正向冲击方面，货币和信贷的产出效应以及利率和信贷的价格效应在不同经济状态下具有显著非对称性；在负向冲击方面，信贷的产出效应和价格效应都具有较明显非对称性。而且，低增长状态下，信贷的产出扩张效应和货币、信贷的价格扩张效应较强；高增长状态下，货币的产出紧缩效应和货币、信贷的价格紧缩效应较强。[24]

彭方平等应用非线性平滑转换面板模型，从微观层面对我国货币政策成本效应进行实证研究。研究结果表明，我国货币政策存在显著的成本效应，即在短期内加息可能引起通货膨胀；货币政策的成本效应具有显著的非对称性，相比经济过热时期，经济萧条时期的货币政策成本效应更显著。上述结论所蕴含的货币政策建议在于：在宏观经济复苏基础尚未稳固、通货膨胀较为敏感的背景下，对待加息要慎重，以免造成经济滞胀。[25]

黄武俊通过修正后的Karras产出与价格模型，对开放经济下中国货币政策效果进行了研究。结果表明：①中央银行采取扩张性的货币政策动机在开放经济下受到制约，经济开放度的提高对中国保持较低的通货膨胀水平起着积极作用；②经济开放度的提高主要通过金融市场和影响工资―价格调整速度两个渠道影响货币政策效果，两个渠道对货币政策效果影响机制不同；③货币政策对产出的影响会随着经济开放度的提高而减弱，对价格的影响会随着经济开放度的提高而增强。研究认为，货币政策中介目标应逐渐由数量性指标向价格性指标过渡，最终应确定为以稳定物价为单一目标。[26]

范从来考察了实践中货币政策目标由多目标向单一目标收敛的现象，指出了我国货币政策目标的重新定位问题，认为，我国货币政策的最终目标不应该包括经济增长目标，但是中国失业问题的特殊性与复杂性决定了我国的货币政策目标应该涵盖充分就业的目标。[27]

张雪兰等利用1996年～2009 年的经济金融季度数据，对我国货币政策的有效性进行了经验探查。结果表明：我国货币政策传导过程中并不存在很明显的时滞，但操作目标、中介目标、最终政策目标间的相关性不强，货币政策传导机制不够通畅，继而影响了货币政策的有效性。研究认为，要提高货币政策的有效性，应从建立良好的政策实施环境着手，改善货币政策传导机制的宏观和微观基础，并加强其与其他经济政策的搭配与协调。[28]

六、中国经济增长与发展的可持续性问题

中国经济增长与宏观稳定课题组从经济资本化的角度，对中国资本积累、技术选择行为及与经济增长的关系进行研究。研究认为，中国经历着一个渐次推进的经济资源存量快速资本化过程。在20世纪80、90年代，经济资本化表现为实体经济中的资本形成。新世纪以来，资本化则伴随人民币升值，资本市场向国际接轨，土地等要素价格重估而推进。经济资本化对于经济赶超和效率改进有正面激励效应，但对于技术创新却可能有一定的抑制作用，导致中国的TFP增长率在低水平波动，对经济增长的贡献小。当前经济资本化出现偏移，资源向资产部门过快集中，出现了资产价格快速上涨、产能过剩和实体经济创新不足等问题。只有对现行制度和政策进行调整，才能有效激励内生技术进步，转变发展方式，保持经济可持续增长。[29]

汤向俊等运用 1970年～2008 年间跨国面板数据，研究表明在二元经济结构转变过程中，由于劳动者获得的报酬低于劳动力的边际贡献，GDP中资本形成率呈现先上升后下降的倒 U型特征。1978年～2008 间省级面板数据分析表明，政府生产性倾向以及国有部门较低的融资成本，使中国较高的资本形成率得以持续。研究认为，我国应继续推进二元经济结构转变和金融业的改革，改变政府的财政支出结构，为实现高投资增长模式转变提供微观基础。[30]

陈彦斌等使用附加人力资本的增长核算模型考察了1978年～2007年的中国TFP增长率和对经济增长的贡献率。研究认为，中国经济增长过于依赖资本投入，从长期来看，中国经济需要完成向集约型经济的转型，在 2000 年以后突出表现出来的出口导向增长模式很可能在未来难以为继，人力资本、科技进步和制度改革应该是未来中国经济保持健康持续增长所需要依赖的主要动力。[31]

钟水映等利用 1990年～2007年中国省级面板数据构建空间计量模型，采用系统广义矩估计方法对人口红利、空间外溢与省域经济增长进行了实证分析。研究认为，人口红利的显著增加促进了省域经济增长；从区域来看，人口红利对东、中、西的省域经济增长均有显著的促进作用，但彼此之间存在明显差异，东部存在显著的人口红利外溢，但中西部的外溢效应不显著；从区际来看，东、中之间存在一定的空间溢出效应，而其他区域之间均不显著。同时还发现，地区之间、区域之间的经济增长均存在显著的空间外溢。[32]

陈诗一基于方向性距离函数对改革以来中国工业全要素生产率进行了重新估算，发现正确考虑环境约束的实际全要素生产率比传统不（正确）考虑环境因素的估算值低了很多。改革以来中国实行的一系列节能减排政策有效地推动了工业绿色生产率的持续改善，特别是从20世纪90年代中期到本世纪初，中国工业绿色生产率增长最快并达到顶峰，且重工业生产率、效率和技术进步增长首次全面超过轻工业，初步彰显环境政策绿色革命成效。虽然2002年以后重化工业膨胀暂时恶化了工业生产率，但基于国家对节能减排与发展新能源和低碳技术的高度战略重视，中国新一轮绿色工业革命为期不远。[33]

宏观经济研究范文第2篇

关键词：宏观经济 房地产 关系

研究表明，房价与宏观经济之间存在着互动的关系，宏观经济的发展趋势能够体现房地产价格的波动状况，能够预测到房价结构的调整，运用宏观经济的一些因素可以清楚的解释房地产价格变动的原因，要掌握好房产与宏观经济之间的互动关系，使其既相互牵制又相互促进。

一、宏观经济与房价之间的关系

宏观经济与房价之间的关系是相互的，它们既相互制约，又相互促进，主要体现在以下两个方面：

（一）宏观经济对房价的作用

住房价格的变动与经济、政策以及社会化三方面密切相关，而其中宏观经济发展状况影响下的房价波动是很显著的，那么宏观经济对房价的影响因素主要包括以下几种：

1、消费人群。人们的生产生活都离不开住房，住房既是满足了消费群体的根本需要，也刺激了消费群体的消费欲望，所以消费群体在一定程度上决定了房价的上涨趋势。人口对房地产的影响主要取决于两个因素――人口组成与城市化的进展。在住房消费中的消费群体一般都是青年人和中年人，所以这样的群体越多，那么房地产的消费水平也就越高，反之则相对较低。

2、居民的收入水平。房地产的推销需要消费群体，而消费群体的购买力来自日常收入，居民生活水平的高低取决于居民的收入水平，而居民收入水平的高低也直接影响着房价的波动状况。

3、住房的固定成本。成本在一定程度上影响着价格，一般情况下，成本越高价格也会越高，两者成正比关系。因此住房固定成本上升的话，开发商为了确保利润最大化，就会提高房价，反之则降低房价获得更大的消费人群。

4、通货膨胀。物价的变动会影响到供需之间的平衡关系，消费者的购买力会因为物价的改变而改变。当物价上涨引起通货膨胀的时候，供过于求，所以住房的价格会随之下降，人们的购买欲望会增强。反之供不应求，物价下跌，消费者购买力变弱，导致房价降低。

5、经济预测。对于消费个人来说，根据当前的发展形势对未来经济收入充满信心会增加当前消费，也就是提前预支未来收入进行消费，从而推动房地产业的发展。反之，如果对未来经济收入并不乐观，消费者就会缩减当前的消费支出，降低购买力，从而导致房地产消费减少，房价下跌。

（二）房价对宏观经济的作用

消费、投资和净出口三种因素对于宏观经济的发展均具有很大的影响力，而房价与这三种因素密切相关，房价的波动对宏观经济发展的影响主要体现在消费与投资两方面，具体表现在以下两方面：

1、住房价格的波动会对消费产生很大的影响，这已经被欧美一些发达国家的专家学者得以证实，产生的影响主要涉及到以下几点：

一是现有的财富。住房持有者已经能够满足居住需求，而且在房价上涨的大趋势下，住房持有者预测房价的上涨会给自身带来利润，并愿意将自己的住所售出或者进行二次投资，这样不仅可以增加住房持有者的收入，而且还可以实现需求和消费的扩张，在这种情况下，才会出现财富效应。

二是未有的财富。在房价上涨的情况下，住房持有者会因为所拥有的住房价格的不断攀升而产生未来财富在不断增加的预测，财富的增加会刺激购买欲望，增加消费支出，而这种财富在当前并没有实现，这样的状况就是未实现的财富效应。

三是房地产的成本。房地产在宏观经济中占据着重要的地位，因为房价的不断攀升，居民的生活成本和生产消费成本等都在受到影响，租金的上涨会加重住房者的经济负担，他们会减少对其他商品的消费，以达到成本支出在可控范围内的目的。在这种情况下必定会降低居民的生活水平和消费水平，引起就业单位工资发放量的增加，来确保居民日常收入来源，从而使企业的运营成本升高即主要指企业购买地皮和其他租房设施的成本增加。

2、房价的波动与投资有着密切的关联，而房价的不确定性也时刻影响着投资方向和组织结构，主要通过以下途径进行：

一是信贷效应。房价波动会影响到信贷的增减，因为家庭以及企业的资产负债状况都会受到房价波动的影响，进而威胁到了信贷规模的扩张，投资也会因为信贷的变动而发生变化。如果房价下跌，借贷者会因为自身财富的减少而节制信贷规模的扩张，从而减少投资，这就是Bernan和Lown（1991）、Higgins和Osler（1997）等研究并认同的信贷收缩机制。

二是托宾Q效应。Q值即Q比率实际上指的是房价与房地产建设成本的比值，二者是成正比的。Q值能够反映房地产投资的方向和发展趋势，并且能够以此为依据来判断投资规模，从而有效地规避风险，降低因为没有把握好投资机会与威胁之间的利害关系而引起的损失。当房地产的建造成本是固定的时，房价和Q值上升，这就意味着房地产能够获得经济收益，所以投资也会以为良好的预测前景而增加，从而促进整个市场的总投入和总产出的增加。

三、结论

通过对房价和宏观经济关系的分析，了解到二者是相互作用的关系。宏观经济中的许多因素会影响到房地产价格的波动，消费人群、生产成本、通货膨胀以及经济预测等一系列的潜在因素都会引起房价的调整和房地产结构的变更。同样，房地产价格的变动也会影响到宏观经济的发展，信贷、Q值、房地产的流动以及现有和未来财富效应等都会导致投资的减少或增加，从而影响到社会生产和产出，影响到居民的生活水平和消费水平。可见，正确把握房地产价格与宏观经济的关系至关重要，一方面要让房价与宏观经济相互促进，共同朝着健康稳定的方向发展，另一方面要发挥房价与宏观经济的作用，相互制约，避免因为房价的过度上涨或是宏观经济的不合理发展而引发社会矛盾和问题。

参考献：

[1]徐滇庆.房价与泡沫经济[F].北京：机械工业出版社，2006：38―35

[2]刘洪玉，张红.房地产业与社会经济[F].北京：中国水利水电出版社，2006：245―250

宏观经济研究范文第3篇

Abstract： In theory， macroeconomic has an impact on the stock market through transmission mechanism， resulting in the connected effect. The article mainly used the method of combining theoretical analysis and empirical analysis to set up the VEC model. The influence of macroeconomic policies in China on the trend of the stock market has been analyzed deeply. The results show that macroeconomic policies have a certain impact on the stock market. However， the notable degree of the influence of policy variables is related to the sensitiveness of the stock market to policy variables， lag phenomenon， the length of the observation time and market volatility.

关键词： 宏观经济政策；股票市场；VEC模型

Key words： macroeconomic policy；stock market；VEC model

中图分类号：F83 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2013）19-0017-03

0 引言

股票市场是资本市场的重要形态之一。当股票市场的运行出现异常的现象时，政府采取的宏观经济政策能否对股票市场产生影响，从而影响股价的波动？如果能，又是在什么样的程度上影响股票市场？这个问题既具有理论意义，又具有实践意义。而目前我国对股票市场的宏观经济政策一直处于调整与适应中。因此，笔者认为对宏观经济政策是否有效影响股票市场这一问题进行深入研究很有必要。

1 理论分析

宏观经济政策调整通过对投资者信心与股票价格的影响，从而影响了整个股票市场，本文主要研究财政政策，货币政策，对外经济政策和产出水平对股票市场的影响。

1.1 财政政策对股票市场的影响 财政政策是政府调控宏观经济的一种基本手段，通过财政税收、购买性支出和财政转移支付、国债政策等手段影响社会总需求从而促进社会总供求平衡。

若政府对个人减税，相对于增加了股票市场投资者的收入，投资者信心增强，会增加对股票的投资，股票市场会走强。若政府对企业减税，会提高企业的盈利，使得企业股票价格出现上涨。因此，改变税收会影响股价的波动方向。

1.2 货币政策对股票市场的影响 政府宏观经济政策中经常通过调整基准利率改变市场利率以及通过调整存款准备金率，再贴现率等手段改变货币供应量来调控货币市场，从而对股票市场产生直接的影响。

货币供给量增加，或者利率下降，资金面变宽松，流入股票市场的资金增多，引起对股票需求的增加，促使股价上升。同时，银根宽松，有助于企业融资，促进实体经济发展，企业盈利增强，股价进一步上升。

通货膨胀对股票市场的影响较为复杂。通货膨胀率的上升，上市公司为了股东利益不受损，有可能会提高股息收益率，从而引起股价上升。而通货膨胀率过高又会引起政府采取紧缩的经济政策，股价下跌。总的来说，一定程度的通货膨胀率对股票市场有正向作用，不在这一范围内的通货膨胀将会引起股市低迷。

1.3 对外经济政策对股票市场的影响 对外经济政策包括出口补贴、进口限额、汇率波动等。以汇率为例，若人民币汇率上升，将对出口企业有利，不利于进口。一方面提高了出口企业的盈利，这些企业的股票价格将会上升；另一方面，贸易差额增大，社会总需求增加，股票市场走强。

1.4 产出水平对股票市场的影响 宏观经济政策的调整会改变整个经济体的产出水平。产出水平提高，将会增强投资者对整个经济形势的信心，从而提高投资者对股票市场的投资，股票价格将会上涨。同时经济景气的预期会提高企业的产量，企业盈利增加，进一步促进股票市场走强。

2 实证分析

2.1 建立VEC模型 本文选取1996年1月至2013年2月各月的居民消费物价指数CPI，广义货币供应量M2，银行间7天内同业拆借加权平均利率R，人民币对美元的汇率S，经济景气指数中的一致指数X以及上证综合指数与深证综合指数月平均指数SH，SZ时间序列的对数值进行分析。为了对沪市与深市进行对比分析，把数据分为样本1与样本2。

ADF检验结果表明，所有时间序列都是非平稳序列，所有序列的1 阶差分形式全是平稳序列。采用JOHANSEN方法进行协整检验，检验结果表明，样本1、样本2都各自存在一个协整向量，都应在各自基础上建立向量自回归的误差修正模型即VEC 模型。

2.2 脉冲响应分析 以建立的VEC模型进行脉冲响应分析。图1-图5给出了时间为40个月，沪深两个股票市场对宏观经济变量增长一单位（1%）正向冲击的响应曲线。图中实线代表沪市的脉冲响应曲线，虚线代表深市，横轴代表响应时间。

从图1，2可以分别看出当宏观经济政策引起通货膨胀增加或货币供给量M2增加后，沪深两市的股票都有上涨的趋势；两者对沪深两市的瞬时作用都在第5个月左右达到最大；之后，两者瞬时作用开始减弱；但长期来看，对沪深两市都有持续的正向作用。比较来看，通货膨胀，货币供给量对沪深两市的冲击趋势基本是一致的，但对深市的整体冲击更大，而通货膨胀对沪深两市的冲击作用在数量上大于货币供给量M2，在当月反映来说，沪深两市对货币供给量的响应更迅速。

由图3可得，利率增加后，沪深两市会在短期内出现一个很小幅的增长；之后很快就开始大幅的下降，利率增加变为较大的负向作用，说明利率对股票市场的影响存在时滞；从长期看，沪深两市对利率增加的冲击的响应没有减弱，而是趋于持续。比较来看，沪深两市对利率冲击的响应趋势基本一致，但对深市的长期冲击更大。

图4说明在汇率上升后，沪深两市在短期出现了一个小幅的下降；之后开始大幅的上涨，汇率上升的作用由负向转为正向，反映了汇率对股票市场的影响存在时滞；长期来说，汇率上升的正向作用没有减弱，最终趋于持续。比较来看，沪深两市的响应趋势基本一致，但深市的反应时滞更长更强，而最后的正向作用较弱。

图5中的LNSH，LNSZ对LNX冲击的响应曲线可以替代反映产出对股票市场的影响。当产出增加后，沪深两市有一个很微弱的正向反应，之后开始走低，并稳定在一个水平上。比较来看，沪深两市的反应基本一致，但深市长期反应更强。

综上，股票市场对宏观经济政策冲击的响应基本符合理论分析，不同的是，实证中可以发现一些政策如利率，汇率等会存在一定程度的时滞，同时，不同市场对宏观经济政策冲击的响应程度是不一样的，比如本文中，深市就比沪市更为敏感与剧烈。在这里需要提出的是，产出对股票市场的长期影响并不完全符合理论分析，可能与我国金融制度，金融系统传导机制有关，有待进一步研究。

2.3 方差分解 表1与表2分别列示了货币政策、各宏观经济变量与上证综指，深证综指的方差分解结果。通过方差分解，不仅可以进一步掌握各考察变量被自身及其它变量的解释程度，还可以考察不同变量对沪深两市变动的贡献度。

由方差分解表可见，LNM2对上证综指对数值LNSH，深证综指对数值LNSZ的方差的贡献度在短期与其他变量的贡献度相比变得十分微小；LNCPI的贡献度较大。货币供应量，产出效应起到的作用较小。而从长期来看，随着时间的推移，各因子的贡献度出现了变化，产出变量对沪深两市股票市场波动的影响远大于其他变量的影响。

3 结论

从理论角度分析，宏观经济政策对股票市场的波动具有一定影响。货币政策，财政政策，对外经济政策以及产出水平都会在一定水平上引起股价变化，股价变动方向与政策调整方向有关。

从实证研究中可以基本印证理论分析。从协整分析中看，各政策变量与股票市场指数变动具有长期均衡关系；从脉冲响应函数中看，股票市场对宏观经济政策冲击的响应与理论分析中股价变动方向基本一致，但会存在一定程度的时滞；从方差分解来看，货币供应量，产出效应起到的作用较小，通货膨胀作用较大，但从长期来看，产出变量贡献最大。对比沪深两市分析可得，不同地区股票市场受宏观经济政策影响的趋势相同，但程度存在差异，本文中深市的敏感性强于沪市。

综上分析，本文认为，宏观经济政策对股票市场有一定的影响，但政策变量产生影响的显著程度并不相同，与股票市场对政策变量的敏感度，时滞现象，观测时间长短以及市场自身波动性有关。

参考文献：

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宏观经济研究范文第4篇

关键词：国房指数；宏观经济景气指数；协整理论；VAR模型

中图分类号：F2933文献标识码：A文章编号：1006-723X（2013）03-0048-07

我国房地产业从20世纪80年代后期逐步发展，随着我国经济体制建设的逐步完善，国家总体经济水平的不断发展，房地产业经过这二十多年的酝酿和探索，已经迅速成为推动国民经济发展的基础性、先导性和支柱性产业，并拉动相关配套产业的发展，形成了一个支撑宏观经济快速发展的重要产业群体。近年来，我国房地产业蓬勃发展的同时，房价居高不下，炒房、囤房等现象屡屡发生，中央及各地方政府也相继出台如“国八条”、“国六条”等调控措施对房地产业进行调控和引导。

因此，广大学者就我国房地产价格方面展开大量研究，梁云芳，高铁梅，贺书平[1]利用协整分析和H-P滤波方法，计算了房地产均衡价格水平及房地产价格偏离均衡价格的波动状态，我国房地产市场价格的偏离只是受部分地区的影响等结论。严金海[2]运用格兰杰因果检验、误差修正模型等方法，短期内房价决定地价，长期内二者相互影响等结论。杜敏杰，刘霞辉[3]建立了房地产价格变动与汇率变动之间的数量模型，通过实证研究得出汇率的小幅变动可以通过久期杠杆使房地产价格大幅度变化。依资产定价无套利规则，房地产价格的上涨需要同等幅度的地租上涨来支撑，如果上述关系不能满足，就会产生房地产价格泡沫等结论。沈悦，刘洪玉[4]利用1995—2002年我国14城市的中房住宅价格指数与宏观经济基本面相关变量的平行数据，运用混合样本回归等分析方法，对住宅价格与经济基本面的关系进行了实证研究，我国住宅市场并不符合有效市场假说、1998年后经济基本面对住宅价格的解释能力发生了显著的变化等结论。梁云芳，高铁梅[5]运用误差修正模型形式的面板数据模型，从货币政策效应、人均GDP、房价预期等角度对房价区域波动的差异及其原因进行深入研究，得到相应结论。

综上可知，我国广大学者分别从房价的均衡价格、房价影响因素及机制、房价差异性等方面入手展开了广泛研究，得到了丰富的成果。但另一方面也看到对房地产研究大多集中于对房价的研究，而对房地产业本身发展及其与我国宏观经济运行的关系和相互影响少有研究。因此，本文通过实证手段探讨了我国房地产业发展与宏观经济运行状况的关系及相互影响机制等问题。

一、主要模型和方法

本文将采用以下检验方法和步骤进行实证检验和分析：首先，检验各序列的平稳性；其次，运用Engle-Grange法[6～10] （以下简称E-G法）进行协整性检验；然后，建立VAR（Vector Autoregression Model）模型[1，9]，得到模型最佳滞后阶并以该滞后阶为基础进行Johansen协整检验[11，12]及Granger因果检验[10，13-15]；再次，运用Johansen协整检验结果对E-G法结论做出验证，并结合E-G法和Granger因果检验结果分别建立国房指数和宏观经济景气指数长期协整方程[7，9]；运用脉冲反应函数和方差分解[16]，分析两者的脉冲响应效率表现情况，并研究各个信息对两者的相对重要程度；最后，为观察和分析上述序列间短期作用与长期均衡间的关系建立VEC模型。

（一）序列平稳性检验

本文采用ADF检验法进行单位根检验，这是因为其检验效果较好，简单易行，且在检验线性协整时具有较高的检验势而被广泛应用[17]。

ADF法有以下三种检验模型：

模型一：无趋势和截距项

yt=δyt-1+p11j=1λjyt-j+ut（21）

模型二：无趋势项，有截距项

yt=μ+δyt-1+p11j=1λjyt-j+ut（22）

模型三：有趋势和截距项

yt=μ+βt+δyt-1+p11j=1λjyt-j+ut（23）

具体检验过程是通过判断使用模型和方程参数δ，来判断原假设H0：δ=0是否成立：若原假设成立，则表明存在单位根，序列非平稳；反之则不存在单位根，序列平稳。

（二）协整性检验

对于两个或多个非平稳时间序列，虽然每个时间序列具有各自的长期波动规律，如果它们是协整的，则它们之间存在着一个长期稳定的均衡关系，从变量之间是否具有协整关系出发选择模型，其数据基础是牢固的，统计性质是优良的[17]。

首先使用E-G法判断国房指数和宏观经济景气指数之间是否存在协整关系，主要步骤如下。

第一步，首先求出序列xt和yt单整的阶，若单整阶相同，则它们之间可能存在协整关系。其次，若两变量是同阶单整的，则用OLS法分别以xt和yt为因变量估计协整回归方程：

yt=b0+b1xt+vt（2.4）

并分别保存回归残差et，作为均衡误差vt的估计值。

第二步，对于协整变量来说，均衡误差估计值必须是平稳的。为检验其平稳性，对上一步保存的et应用ADF检验法估计建立如下方程：

et=δet-1+p11j=2δjet-j+1+νt（2.5）

若均衡误差估计值et是平稳的，则yt与xt是协整的；反之则不是协整的。

（三）VAR模型

由于Johansen协整检验、Granger因果检验及脉冲反应函数等都可在VAR模型框架下建立，本文建立VAR模型：

yt=A1yt-1+……+Apyt-p+Bxt+εt（26）

其中yt是k维内生变量向量，xt是d维外生外生变量向量，A1，…，AP和B是待估矩阵.εt是随机扰动项。由于内生变量有p阶滞后，所以上述模型叫做VAR（p）模型。

在VAR模型框架下，对国房指数和宏观经济景气指数序列进行Johansen协整检验以对E-G法所做协整检验结果进行验证，并得到相一致的结果。

（四）VEC模型

VEC模型（即向量误差修正模型）的误差修正项表示对变量长期均衡关系在短期内偏离纠正调节作用的大小，模型形式如下：

Δyt=α0+∑m11k=1αkxt-k+∑m11k=1βkyt-k+δecm+μt（2.7）

二、数据说明和实证分析

（一）数据来源及预处理

本文主要研究我国房地产业和宏观经济整体运行状况的关系和相互影响情况。我国统计局公布的“全国房地产开发业综合景气指数”（以下简称“国房指数”）是针对房地产业发展变化趋势和变化程度的综合量化反映的指数体系。宏观经济景气指数具体包括：一致指数、先行指数、滞后指数及预警指数具体解释详见.cn。由于一致指数反映当期我国宏观经济的基本走势情况，本文仅使用一致指数数据表示宏观经济景气指数。

其次，我国自1998年底开始实行一系列房地产改革，1999年开始在全国范围内推行住房分配货币化制度，停止福利分房，正式开始住房制度改革的市场化进程。因此本文选取我国1999年1月至2011年12月国房指数和宏观经济景气指数月度数据为实证研究数据，并剔除缺失及不匹配数据，最终得到165对数据数据整理自国家统计局公布统计资料，具体见统计局网站http：///tjsj/。

最后，本文在实证检验中全部使用自然对数数据。这主要是因为：（1）对数化并不影响统计特性与VAR模型的建立和检验。（2）降低异方差性影响。同时将国房指数序列定义为xt，宏观经济景气指数为yt，其对数序列数据相应为ln xt和ln yt。

（二）协整性检验

1平稳性检验

首先运用ADF法未经特殊说明，本文实证计算及检验均由Eviews6.0完成对ln xt和ln yt及它们的一阶差分序列进行平稳性检验，结果见下表：

2E-G协整性检验

上述序列均为一阶单整序列，接下来使用E-G法检验序列ln xt和ln yt之间的协整关系。首先分别以ln xt和ln yt为因变量做出它们的OLS回归并得到相应的两个残差序列e1， e2，然后检验残差平稳性，检验结果如下表：

分别以ln xt和ln yt为因变量得到的两个回归残差均平稳，因此国房指数与宏观经济景气指数间存在协整关系。

（三）建立VAR模型

1VAR模型的建立

由E-G协整检验得出ln xt和ln yt存在协整关系，但无法确定两者之间是否存在滞后期的影响以及该影响作用是否显著，因此建立VAR模型。表3VAR模型滞后阶AIC和SC值

4 脉冲反应和方差分解

脉冲反应函数可以反映VAR模型内某一内生变量的冲击对其他内生变量所带来的反应。通过对内生变量协方差矩阵进行Cholesky分解，可得正交化脉冲响应函数图2和图3。

国房指数和宏观经济景气指数波动一方面受自身变化的影响，另一方面还受到对方的影响，且上述影响均呈先增后减的特点。相对而言，国房指数对自身及对宏观经济景气指数的影响较为平缓且持续时间较短，大约50期左右即达到收敛；而宏观经济指数对国房指数冲击影响更为强烈，影响持续时间较长，如在15期左右的反应显示为负，且大约在80期附近才达到收敛状态。

三、结论

通过本文实证检验与分析，可得以下结论：

（1）通过协整检验，发现国房指数和宏观经济景气指数间均存在协整关系，说明我国房地产业和宏观经济整体运行情况密切相关。长期协整方程的建立从数量角度揭示出二者间的长期均衡关系。

（2） 由Granger因果检验得到，我国宏观经济景气程度对房地产行业的发展和运行具有单向引导作用。

（3）国房指数和宏观经济景气指数的波动一方面会受到自身变化的影响，另一方面还受到对方的影响，且上述影响均呈现先增后减的特点。相对而言，国房指数对自身及对宏观经济景气指数的影响较为平缓且持续时间较短；而宏观经济指数对国房指数冲击影响更为强烈，且影响持续时间较长。

（5）通过方差分解可得，国房指数和宏观经济景气指数误差主要由自身解释，但国房指数占有重要的解释能力。一定程度上反映出我国房地产业作为支柱产业对国民经济具有重要影响，房地产的冲击对经济具有长期影响。

（6）通过建立VEC模型，发现长期趋势的偏离在短时间内可以得到修正，且修正作用明显，同时宏观经济景气信息对房地产市场的影响较为迅速。

[参考文献][1]梁云芳， 高铁梅， 贺书平. 房地产市场与国民经济协调发展的实证分析 [J]. 中国社会科学， 2006， （3）.

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宏观经济研究范文第5篇

[关键词]大数据；宏观经济学；教学改革

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2017.06.162

[中图分类号]G642.0 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2017）06-0-02

0 引 言

随着计算机互联网、移动互联网、物联网、云计算、社交网络等现代网络新技术突飞猛进的发展，人们通过网络浏览、搜索、购物等行为产生的数据日益增多，致使人们迈入了数据以大量性、多样性、价值性和高速性为特征的大数据时代。在我国，大数据已提升到国家战略的层面，国务院于2015年颁布的《促进大数据发展行动纲要》指出，“深化大数据在各行业创新应用”，在文化、教育等领域全面推广大数据应用和开展大数据应用示范。十八届五中全会通过的“十三五”规划纲要进一步提出了将“实施国家大数据战略，推进数据资源开放共享”。

目前，大数据及大数据技术已经渗透到经济、社会、生活的方方面面，并影响着人们的理念、行为和习惯，其中，本科高等教育也深受影响。随着大稻莸募铀俜⒄梗现代教学技术不断转型升级，出现了慕课、微课、翻转课程等新的教学方法，对传统的本科教学也提出了前所未有的新要求。如何追随大数据时展带来的深刻改革，对教师掌握日新月异的现代教学理念，提高教学效果具有重要的意义。国内已有学者探讨了大数据对应用经济学、国际经济学、财政学、统计学和管理统计学等课程教学的影响及相应的调整策略。尽管刘涛雄和徐晓飞（2015）、姜疆（2016）、申红艳 等（2014）探讨了大数据时代的宏观经济分析，但鲜有文献研究大数据对宏观经济学教学的影响。因此，本文拟在大数据时代探讨宏观经济学本科的教学改革。

1 宏观经济学传统教学模式中的问题

宏观经济学是经济管理类专业中一门承上启下的基础课程，是经济管理类硕士与博士研究生入学考试的必考课程。宏观经济学研究整体经济现象，解释同时影响许多家庭、企业和市场的经济变化，主要考察国民收入的决定与变动、短期的经济波动、长期的经济增长、就业、通货膨胀和国际收支等问题。当前大部分高校的宏观经济学还是采用传统的教学模式，存在诸如注重理论教学、轻实践教学；教学方式单一、学生自主学习意愿不强；考核方式偏向固定化等问题。

1.1 注重理论教学，轻实践教学

宏观经济学是理论性和实践性均比较强的一门基础课程，该课程的理论可以指导解决现实生活中的经济问题和现象。但在传统的教学中，主要以讲授抽象难懂的理论知识为主，如国民收入决定理论模型、IS-LM模型、AD-AS模型等，为了让学生能够理解清楚宏观经济学理论的内涵，任课教师往往会用大量的时间去讲解这些理论知识，尽管在一定程度上有利于学生掌握理论知识，但占据了太多的课堂时间、消耗了教师太多的精力，教师在课堂上基本没有多余的时间和精力区开展实践性教学。

1.2 教学模式单一，学生自主学习意愿不强

大多数高校的宏观经济学仍采用教师课前备课，课堂上讲授教材附带或自作的PPT，课后解答疑难问题单一的传统教学模式。这种教学模式以教师为主体，教师在课堂上讲授的内容是学生获取知识的主要途径，而且教师课堂讲授占据了大部分的课堂时间，留给学生在课堂上讨论的机会和时间并不多，学生在课堂上以被动听讲为主，导致学生自主学习意愿不强，这不利于提高学生提问、探索、思考问题的能力。传统的课堂教学深受时间和空间的限制，教师完全掌握了教学进度，学生基本上按教学大纲进行学习，自主安排学习的空间不多，这不利于激发学生学习的积极性。

1.3 考核方式偏向固定化

传统的宏观经济学考核方式主要以期末考试为主，课程成绩一般按照平时成绩（包括出勤、作业、课堂表现、期中考试成绩等）与期末考试成绩3∶7或4∶6的比例加权平均组成。这种考核方式尽管在一定程度上能够相对客观地检验学生掌握宏观经济学基本概念、原理和规律等内容的情况，但也可能存在教师在试题命题过程中因为没有为主观题和客观题设置合理的比例，而出现学生平时上课不认真听讲，通过考前死记硬背获得高分的问题，未能检验学生运用宏观经济学理论分析并解决问题的能力。传统的考核方式也未对学生的学习态度、实践能力进行考核。

2 大数据时代宏观经济学教学改革的探讨

大数据时代为宏观经济学教学带来了海量的数据和新颖的案例等资料，为宏观经济学课堂教学提供了既丰富又生动的素材，为推进宏观经济学教学改革提供了强有力的保障。在大数据时代，对宏观经济学教学进行改革，可以提高教学效率、激发学生学习兴趣、培养学生独立思考和解决问题的能力，更有利于经济管理类专业学生掌握宏观经济学基础知识，为学习国际经济学、金融经济学、财政学等后续专业课程奠定扎实的基础，并为参加研究生入学、政府机关、金融机构、高校等用人单位的招聘考试做好充分准备。

2.1 形成基于大数据的教学理念

大数据时代要求人们要形成大数据思维，同样，大数据背景下的宏观经济学课程教学改革也需要具备大数据的思维。为了形成基于大数据的教学理念，任课教师要紧紧跟随大数据时展的步伐，积极参加各种运用大数据改进教学的培训、进修，认真学数据时代先进的教学技术和方法，并不断将这些教学技术和方法引入宏观经济学课堂教学中。

2.2 多渠道丰富教学内容

第一，添加大数据时代的海量数据信息资料，丰富教学内容。传统的宏观经济学教学存在理论性较强的问题，在大数据时代，任课教师可辅之以海量数据信息资料来丰富教学内容。与纯粹理论知识教学不同，基于现实经济现象的数据案例教学更加生动有趣，更能激发学生学习的积极性，更有助于学生牢固掌握抽象的宏观经济学理论知识，并提高运用宏观经济学理论分析问题和解决问题的能力。比如，在讲授居民消费价格指数（CPI）时，可分别引入基于扫描数据、网络搜索数据、谷歌趋势（Google Trends）预测CPI等案例分析。宏观经济学课程中，所有章节的内容基本都可以通过互联网查找到大量相关的数据信息资料，利用这些资料可以更新、修订教学大纲、教案和讲义，有利于丰富教学内容，也有助于提高教学效果。

第二，增加运用大数据技术进行宏观经济分析的内容。在经济新常态下，我国经济发展面临着更加错综复杂的国内外形势和更加繁重艰巨的任务，因此，宏观经济决策对宏观经济分析提出了更高的要求。“十三五”规划纲要中指出“完善政策制定和决策机制：注重运用互联网、统计云、大数据技术，提高经济运行信息及时性、全面性和准确性”。因此，在大数据时代的宏观经济学教学改革有必要加入宏观经济分析。

传统的宏观经济分析主要通过对比宏观经济指标、构建宏观经济计量模型、仿真宏观经济动力系统，对宏观经济运行形势及其发展趋势加以判断和预测。大数据时代的数据规模大、类型多，拓宽了宏观经济分析所用数据信息的来源，并提高了数据信息获取的时效性。目前，国内外运用大数据的概念、方法和技术进行宏观经济分析的研究主要集中在宏观经济预测（尤其是现时预测）、宏观经济分析技术、宏观经济政策和宏观经济数据挖掘等领域。

第三，借助大数据时代媒体报道拓宽知识面。在学习教材的基础上，可推荐学生通过互联网；物联网；经济信息联播、经济半小时、经济信息联播等财经类电视节目；《21世o经济报道》《经济观察报》《金融时报》《经济学人》等报纸杂志的财经报道，多渠道关注宏观经济热点问题，拓宽学生的知识面。

2.3 加强实践性教学

培养学生熟练运用宏观经济学理论与方法分析国内外现实生活中的经济问题和现象是宏观经济学教学的目标。因此，任课教师在讲授理论知识和方法的基础上，更应注重实践教学。

大数据时代的宏观经济学本科实践教学，应当以培养学生的主动性和创造性为根本出发点，任课教师可以以宏观经济学理论知识和丰富的大数据资源为基础，结合与大数据相关的课题、论文，将宏观经济领域的研究思想、研究方法、研究前沿引入教学。具体而言，教师可通过引导学生如何观察现实经济问题进行选题，如何结合宏观经济学理论构建数学模型，如何查找和整理文献，如何搜集大样本的宏观经济数据，如何撰写学术论文并加以修改等方式增加研究性教学。鼓励学生积极参与到研究中，使学生在研究过程中不断学习和实践，培养学生独立思考的习惯，提高其研究学习能力。

此外，还可采取“走出去”与“请进来”相结合的战略开展实践性教学。“走出去”是指组织学生到当地的统计局、发改委、经信委等与宏观经济运行紧密相关的政府部门和互联网、金融、电信、零售等应用大数据的企业进行参观学习，加强与这些单位开展深入合作，建立校外实训实习基地，让学生真正参与宏观经济学实践活动。“请进来”是邀请这些单位既熟悉宏观经济学分析，又精通大数据分析的工作人员到学校为学生开展报告、经验交流座谈会。

2.4 采用“以学生为中心”的教学模式

大数据时代的在线教学平台、翻转课堂、微课、慕课，为实现宏观经济学教学模式，由“以教师为中心”转换为“以学生为中心”提供了保障。具体来说，教师可先根据课程标准和教学实践的要求，制作宏观经济学课程教学大纲，接着按照微课、慕课、翻转课堂等教学模式的要求，从学生学习需求的角度出发，将每章节内容制作成PPT、视频、练习题、测试题、讨论题、评分标准等资料，然后将这些资料上传至教学平台，为学生提供丰富的学习资源，也为学生提供更多自主学习的空间，这样学生可随时随地通过在线教学平台进行自主学习。

在线教学平台采用交互式的短视频学习模式，以10分钟左右的片段式多媒体视频为主，并在线完成配套的测试题，让学生在轻松有趣的环境下掌握枯燥无味的宏观经济学原理，有利于激发学生的学习兴趣，提高学习效率。在线教学平台为学生和教师、学生和学生、教师和教师之间搭建了交流平台，通过平台可以相互发表观点、交流意见、提问、解答等，有利于增加师生的互动，也有利于培养学生思考、分析和解决现实经济问题的能力。此外，在线教学平台会将学生的学习行为进行记录，并根据记忆退化曲线提醒学生哪些内容需要及时复习，进一步运用大数据技术对平台记录的学生信息进行分析，可提炼出学生的学习能力、性格特征、学习状态等信息，依此开展有针对性的个性化教育。

2.5 实施多元化考核

在大数据背景下，宏观经济学课程应采用多元化考核方式，既考核学生对宏观经济学理论知识的理解程度，也考核学生综合运用宏观经济学知识的能力，同时，也考核学生在线学习和参与宏观经济学实践教学等情况。如，其可根据教学平台记录学生完整的在线学习过程（包括每一个知识点内容的学习进度、完成配套练习和测试的情况，完成答题的时间、答题的熟练程度、答题的顺序和答题的次数等），并结合参加实践性教学的情况、对各部分内容掌握的情况、课堂表现、出勤等综合考核，给出合理的课程成绩以及相应的评价。

3 结 语

大数据时代的到来，为宏观经济学课堂教学提供大量的数据和丰富生动的案例等资料。在宏观经济学教学改革中，应紧扣大数据时展的脉搏，充分把握好大数据时代带来的有利条件，整合一切可以整合的大数据资源，合理运用翻转课堂、微课、慕课等新教学方法，更好地发挥大数据服务宏观经济学本科教学改革，不断提高教学效果。

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