宏观经济热点分析

宏观经济热点分析（精选8篇）

宏观经济热点分析 篇1

从经济周期的角度分析，可以作出全省经济增长管理培训已进入新一轮周期的基本判断(该轮周期在2000年、2001年已初显端倪，经济增长率分别为10.6%和10.2%)，并且主要表现为以下特征:一是经济增长的平均位势较高，将在较高平台(10%以上)上运行;二是在体制变革和经济结构转换的强力影响下，新周期的规则性、稳定性进一步提高，不会出现过去“缓升骤降”或“急升缓降”的局面，而将呈现出“缓升缓降”的新态势;三是周期时间拉长。判断的主要理由是:

--党的十六大提出的全面建设小康社会的奋斗目标，将极大地激发全省人民为富民强省、在全面建设小康社会基础上率先基本实现现代化而努力工作的热情。

--具有比较雄厚的物质技术基础，全省经济总量已突破1万亿元大关，年末金融机构存款超过1万亿元，加上大量引进的国外先进技术设备，基础设施状况大大改善，为全省经济步入快速发展轨道提供了先决条件。

--具有广阔的经济增长空间，全省工业化水平虽然较高，但工业化的历史任务远未完成，投资和消费需求潜力巨大。城市化进程加快推进，产业结构快速提升，信息技术等一些高增长行业将引领全省经济较快稳定增长。长江三角洲地区正成为外商投资和项目转移的集中地，这对于开放度较高的江苏来说是一个锡恩难得的历史性机遇。民间投资正在被迅速激活。居民消费结构正在酝酿升级，商品房、汽车等消费热点较快增长。

--市场配置资源的基础性作用逐步增强。江苏是在全国较早实行市场取向改革的省份。股份制、“三资”和私营个体等非公有制经济加快发展。私营企业总数已位居全国第一。加入WTO后，按照世贸组织规则和我国政府承诺，江苏积极转变政府职能，深化行政审批制度改革，进一步整顿和规范市场经济秩序，加强社会信用体系建设，政府与企业、市场和社会的关系出现积极变化，从而为经济发展创造了良好的制度与政策环境。

宏观经济热点分析 篇2

在现实的经济分析之中会出现很多的情况, 要求在分析的过程之中不仅仅是在各个环节部分的经济分析把握, 还有就是在宏观把控之中对于经济分析的整体把握。在现实的经济分析方式之中, 大致的会分为两种情况, 第一种就是将各个变量拆分开来进行逐个的分析, 在此分析的过程之中可以很好的进行各个变量的细致分类与分析。还有一种情况就是将变量总和在一起进行分析, 这样可以更加全面的整合数据分析, 整体性把握变量之间的关系与变量的发展规律, 这种方式就是所谓的多元统计分析方法。将这种数据统计分析带入到决策之中去, 提高决策的精准性。

二、多元统计分析的主要方法

多元化统计在经济不断发展的今天逐步的运用起来, 在经济的多元化统计之中分为主成分分析、聚类分析等等, 在具体的实际统计过程之中主要是包括两种分析方式, 传统的单变量分析和现代的多变量分析。在这种分析之中进行宏观的数据分析研究, 提高数据分析的效率, 促进经济平稳发展。

(一) 主成分分析的特点及其运用

主成分分析区分与别的分析方式的特点就在于主要是靠着数据的具体分析, 不关注外部环境的因素, 减少了在数据分析的过程之中所受到的外在环境因素的影响。在数据分析过程之中一般都是直接去选取变量分析, 所以在分析的过程之中的精准度要靠着所取得的变量的基数大小来决定的。因为这样的一种分析数据的方式, 所以在数据的分析之中就要尽可能的选取变量基数较小的, 选取的数据基数越小其分析的结果就会越准确也会更加地贴近现实的实际情况[1]。

在运用的过程之中主要是对于各种基数的运用分析, 然后进行相应的数据处理, 输入样本观测值制成表格然后同一单位为万元, 之后开始逐步的计算标准化的数据矩阵不断的进行变量简化。主成分方法的运用在很大程度之上减少了人们在主观意识之中存在的误差, 也减少了数据的反复运算, 大大的缩减了在数据分析统计之中的效率降低了数据运算分析中的误差。

(二) 聚类分析法的特点及其运用

聚类分析的主要方法首先是选取一系列的数据变量, 进行变量统计之后将与其变量相关的各种因素结合在一起进行组合排列进行相关的评定到评定完成之后再将这些变量组合成矩阵, 将相似的变量组合在一起, 减少变量的数量从而利于再次整合。在这样的不断的整合之中最终会形成一个统一的变量, 最后就可以进行聚类汇总图的绘制, 在这一个图中就可以清晰的发现各个变量之间的相类似的形状特性, 变量数据就会一目了然。最后在结合图中的变量数据与现实的实际情况相结合得出具体的数据分析结果。

在聚类分析方法的运用之中, 一般的会分为动态聚类法、聚类预报法、最优分割法、系统聚类法、图表聚类法和模糊聚类法等等方法, 在现实生活之中这些方法的运用还是较为广泛的, 一些企业会在年终报表汇报整理的时候进行聚类式的分析方法还有就是在天气预报之中对于全国各地天气数据的分析也会运用聚类式的数据分析法进行整合得出最终的结论数据。所以聚类分析方式在现实生活之中的运用还是极为广泛的, 所得出的结论也更加的贴合与实际生活更加的具有实用性。

三、在宏观经济分析中的运用

在经济不断发展的今天, 在数据的整理分析过程之中存在着太多的不确定性, 在这样的一种不可预测的数据变动的情况之下, 多元统计分析方法可以利用已知的变量数据来进行排列分析, 得出具体的宏观数据这种数据分析方式更加的具有确定性, 也更加地贴近实际生活。但是在多元统计分析的过程之中会根据所要分析研究的对象的不同, 具体运用不同的分析方式。通过聚类分析得出与变量想对应的因素然后进行矩阵排列最后形成统一变量, 在矩阵数据的分析之中得出具体的更为贴近生活的分析结果。在主成分分析结果之中会将各个变量整合在一起进行整体分析[2]。从上述分析可以看出两种分析方式, 聚类分析方式更加的注重变量数据的相互联系, 注重经济的整体发展。而主成分分析方式则是更注重把握变量的准确性与直观性, 每一种分析方式都有着自身的优势, 要根据所分析的对象不同进行不同分析方式的选择, 从而得出最为精准贴近实际生活的数据分析结论。

四、结束语

在经济的不断发展的现如今, 多元化统计分析方式正在不断的渗透到数据分析的各个环节与各个部分之中。在宏观经济调控的今天, 多元化统计分析在部分与整体上进行双重的把握, 在上述分析之中也可以看到在多元化统计分析方法中大量的运用了变量统计方式, 更加客观的分析了数据, 减少了在主观分析之中所存在的误差。减少了运算过程之中的反复运算, 提高了数据分析之中的运算效率与减小运算误差, 也让运算的结果更加地贴近实际情况提升了数据分析的实际意义。在宏观经济的分析调控之中只有更好的进行数据分析才能使得调控更加的贴合实际情况与实际需求。

摘要：在经济不断发展的今天, 要确保经济的平稳健康的发展就要制定出相应的分析经济数据的方法方式。所以在今天就提出了多元统计的经济分析方式, 所谓的多元统计分析方法就是从经典统计学之中发展起来的一个分支, 是一种综合的分析方式, 它能够在多个对象和多个指标互相关联的情况下分析它们的统计规律。主要是研究客观事物中多个变量之间互相依赖的统计规律性, 这种分析方式在经济之中的运用, 可以促使经济决策部门的正确决策规定, 所现在笔者就着多元统计分析方法在宏观经济分析中的运用进行分析, 提出一些自己的观点。

关键词：多元统计分析,宏观经济分析,运用

参考文献

[1]朱小梅.多元统计分析方法在宏观经济分析中的应用[J].赤峰学院学报 (自然科学版) , 2013, 20:5-6.

宏观经济分析如何借助大数据 篇3

在新常态下，我国经济面临的形势和任务更加复杂艰巨，政府宏观决策对宏观经济分析的准确性和时效性提出了更高的要求。随着大数据时代的到来，借助大规模数据生产、分享和利用，以崭新的思维和技术去分析，将揭示海量数据背后所隐藏的宏观经济运行模式。

大数据方法和技术不仅可以被深度地应用在微观分析、行业研究领域，也可以运用在宏观决策之中。未来，大数据既是企业占领市场、赢得机遇的利器，也是政府进行宏观调控、国家治理、社会管理的信息基础。而大数据时代对数据的挖掘、处理和分析的方式，对于传统的宏观经济分析，无疑是一次大的革新。

大数据应用于宏观经济分析的趋势

传统的宏观经济分析通常是通过对比主要宏观经济指标、建立宏观经济计量模型、仿真宏观经济动力系统，对宏观经济形势及未来发展趋势进行判断与预测。

在当前的大数据时代，越来越多的宏观经济政策制定者和相关专家学者都已经意识到，大数据对宏观经济分析有着革命性的影响。目前，在宏观经济分析及预测中运用大数据方面，无论是国外还是国内，从新型宏观经济指数构建，到建立新型大数据宏观经济预测模型，各方面都取得了一定的进展。

早期大数据在宏观经济分析领域的应用，主要集中在建立新的宏观经济指数，以便更加准确的反应宏观经济运行状况。这方面的工作主要基于个人的交易记录，包括像一些欧洲国家将销售点扫描数据纳入CPI指数编制。

特别引起关注的是麻省理工学院的经济学家利用网上购物交易数据创建的BBP项目 （Billion Prices Project），基于不断变化的一篮子商品所计算的日度通胀指数。这种实时的通货膨胀指数能够比相应的官方数据更好地反映实际经济运行的情况。当年，在雷曼兄弟公司倒闭后，BPP 的数据显示，大部分美国企业几乎立刻开始削减价格，这就表明总需求已经减弱。而相比之下，官方通胀机构公布的数据直到当年11月，即在10月CPI数据公布后，才对通货紧缩有所反应。

“企业发展工商指数”是宏观经济分析领域中典型的大数据应用案例，也是我国政府在大数据挖掘领域的首创成果。该指数包括10 个对宏观经济具有显著先行性的指标，可以提前1～2 个季度预测宏观经济发展趋势。它改变了传统的抽样统计方式，利用大数据挖掘技术，对工商全量、动态的全国企业登记数据进行分析，发掘大数据价值，并采用合成企业发展工商指数，以判断宏观经济走势。

除了宏观经济分析与预测方面相关指数的建构，从宏观经济分析与预测研究的国际趋势看，使用大数据集，建构监测预测的模型，进行经济预测越来越广泛，逐渐成为很多国家央行进行经济预测的新方法和新工具。

在应用互联网大数据进行经济分析及预测中，使用网络搜索引擎或网络社交媒体记录的关键词，会有数据获取及时、样本统计意义明显等优势，预测精度较高。

Google Trends每天都在产生大量与经济发展相关的查询结果，且这些查询结果与当下的经济活动之间必然存在着不容忽视的关系，或许可以对预测当下的经济活动起到非常重要的作用。并且，在此基础上，Choi H. &. Varian H.（2016）举例说明了如何利用Google Trends预测美国零售业、汽车、住房和旅游的销售情况。

还有相关机构引用专业数据分析软件公司SAS的研究数据，以社交网络活跃度增长作为失业率上升的早期征兆，帮助政府判断就业形势和经济状况，以更好地制定经济政策。在社交网络上，网民们更多地谈论“我的车放在车库已经快两周了”、“我这周只去了一次超市”这些话题时，显示网民可能面临巨大的失业压力；当网民开始讨论“我要出租房屋”、“我准备取消度假”这些话题时，显示出这些网民可能已经失业，面临巨大的生存压力，这些指标是失业后的滞后标志性指标。

样本统计转为总体普查

大数据的发展对于宏观经济分析最为显著的积极影响，莫过于使宏观经济分析从样本统计时代走向总体普查时代。大数据时代的宏观经济分析中，传统的样本假设方式被抛弃，转而以真实的海量数据来进行计算机的自动分析。

我们知道，传统的经济分析包括经济计量分析是建立在抽样统计基础之上的，在传统的抽样统计分析中，往往以假设检验为基本模式，依靠的数据主要是样本，将样本假设为整体，然而，这种分析往往与事实存在或多或少的出入。

与传统宏观经济分析总是局限于小规模样本数据有所不同，在大数据时代，随着信息覆盖范围和数据量迅速提升，数据样本的体量会极大地提高，甚至可以达到样本即总体的程度。例如，就物价而言，每一笔在电子商务网站成交的交易信息都能记录在案。这样的情况下，宏观经济分析的可靠性必然大大加强。

同时，随着信息量的极大拓展和处理信息能力的极大提高，使得宏观经济的分析不再局限于传统的统计分析模式，而是将抽样分析转变为总体分析。这一点对宏观经济分析意义重大，因为宏观经济系统纷繁复杂，如果能将对整体宏观经济变量的分析建立在尽可能多的关于经济主体行为的信息以及其他诸多经济变量的信息的基础上，无疑将会极大地提高宏观经济分析的准确性。

基于推特（Twitter）平台表达的公共情绪用来预测股市变动，是很典型的例子。2008年3月到12月长达九个月间，270万Twitter用户推送的多达970万条的消息，经过情绪评估工具——Opinion Finder 和GPOMS 被分别赋值并评估为“积极”与“消极”两种情绪和“calm（冷静）”、“alert（警觉）”、“ sure（确信）”、“vital（活泼）”、“kind（美好）”、“happy（高兴）”六种情绪。结果发现，在道琼斯工业平均指数和GPOMS中的“calm（冷静）”情绪之间存在相关性。进一步研究发现，“calm（冷静）”情绪可以很好地预测道琼斯工业平均指数在未来2到6天的涨跌情况，而且这种每日预测的准确率高达到87.6%。

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大数据时代，可获得大而全的可得数据，甚至可抛弃原有的假设检验的模式，这些优势是传统经济分析方法无法想象和实现的，无疑将会极大地提高宏观经济分析的准确性和可信度，不仅可以更加准确了解宏观经济形势，还有利于正确做出宏观经济发展的预测，从而更加合理地制定宏观经济政策。

变量个数无限增多

在当前大数据时代，数据的可得性和多样性导致样本量无限增大，同时变量个数无限增多，这有利于应用大量模型进行研究，并应用完备的数据信息，提高预测的准确性。

经济预测模型可以分为两类：一是传统的小模型预测，这类模型往往通过建立时间序列、横截面或面板方程来进行经济分析。传统的小模型预测的特点是仅使用较少的变量，像VAR模型的变量个数通常小于10个。二是大模型预测，这类模型往往使用成百上千个变量，因而大模型预测利用的信息非常丰富。

小模型预测理论比较成熟、方法相对简单。但是，小模型预测有天然的缺陷，那就是变量的完整通常是不可能的，而预测的效果受限于其所使用的变量。

使用小模型进行预测时必须仔细挑选预测变量，然而仁者见仁智者见智，无论是根据理论还是根据经验进行变量的选择，其过程必然会存在差异，其结果也更是可想而知，而且甚至会产生一些争议。比如，基于菲利普斯曲线预测通胀时，有的研究使用失业率作为预测变量，也有研究使用GDP缺口或者产能利用率。

清华大学经济学研究所所长刘涛雄教授就指出，由于模型变量选择、参数设置、估计方法以及滞后期选择等的不同，预测结果会产生很大的偏差。

小模型预测方法这一天然的局限是很难调和的，主要是因为数据样本有限而导致增加很多变量不可行。这使小模型预测的结论往往和经济现实严重脱节。我们很难想象中央银行会仅仅根据少数几个变量进行宏观预测，并据此做出决策。即便是一家企业也不会如此草率。

通过大数据挖掘，可以使得变量大大增加。这就为经济预测从小模型预测转变为大模型预测创造了条件，应用大量模型进行分析及预测，可以应用完备的数据信息，从而提高预测的准确性。

在美国，银行通常依靠FICO得分做出贷款与否的决定，FICO分大概有15-20个变量，诸如信用卡的使用比率、有无未还款的记录等。而一家名为ZestCash的金融机构，在决定是否向客户放贷的时，分析的却是数千个信息线索。ZestCash正是依靠其强大的对于大数据的处理和分析能力，形成了其独特的核心竞争力。

未必因果关系 而是相关关系

传统的经济计量分析以寻找相关事物（变量）的因果关系为核心，而大数据条件下的经济分析通常则着眼于挖掘相关事物（变量）的相关关系。

在复杂的宏观经济系统中，许多经济变量的因果关系往往难以准确检验，或者因果结论经常广受质疑。然而，在如今的大数据时代，更加重视可靠相关关系的发掘，并且充分利用相关关系对于经济预测、经济政策制定与评估的作用，则无疑为宏观经济分析打开了另一片广阔的空间。

在“小数据”时代，宏观经济中的因果关系分析其实并不容易，耗费的精力大、时间多。特别是，要从建立假设开始，进而不断地进行一系列假设的实验，而一个个假设要么被证实，要么被推翻。不过，无论被证实还是被推翻，由于二者都始于假设，这些分析就都有受偏见的可能，所以极易导致错误。

同时，由于计算机能力的不足，在小数据时代，大部分相关事物（变量）关系的分析局限于寻求线性关系。然而，实际上的情况要复杂得多，在现实宏观经济中，总能够发现的是相关事物（变量）的“非线性关系”。

当然，在小数据世界的宏观经济分析中，相关关系也是存在并有价值的；不过，在大数据时代的宏观经济分析中，相关关系才将大放异彩。维克托·迈尔-舍恩伯格与肯尼思·库克耶（Victor？Mayer-Schonberger &. Kenneth？Cukier）认为，建立在相关关系分析基础上的预测是大数据的核心。通过应用相关关系，可以比之前更容易、更快捷、更清楚地分析事物（变量）。

英国华威商学院为预测股市的涨跌，使用谷歌趋势（Google Trends）共计追踪了98个搜索关键词。这中包括“债务”、“股票”、“投资组合”、“失业”、“市场”等与投资行为相关的词，也包括“生活方式”、“艺术”、“快乐”、“战争”、“冲突”、“政治”等与投资无关的关键词。结果发现有些词条，诸如“债务”，成为预测股市的主要关键词。

“谷歌流感趋势”为预测季节性流感的暴发，对2003年和2008年间的5000万最常搜索的词条进行大数据“训练”，试图发现某些搜索词条的地理位置是否与美国流感疾病预防和控制中心的数据相关。

谷歌并没有直接推断哪些查询词条是最好的指标，相反，为了测试这些检索词条，谷歌总共处理了4.5亿个不同的数字模型。将得出的预测与2007年和2008年美国疾控中心记录的实际流感病例进行对比后，谷歌公司发现，它们的大数据处理结果发现了45条检索词条的组合，将它们用于特定的数学模型，预测结果与官方数据的相关性高达97%。

在大数据时代来临之前，尽管相关关系已被充分证明大有用途，可是相关关系的应用很少。这是因为用来做相关关系分析的数据同用来做因果关系分析的数据一样，也很少，也不容易得到，并且收集有关的数据，在过去相对来说，也费时费力，也会耗资巨大。不过现如今，可用的数据如此之多，也就不存在这样的难题了。特别是现在，有关专家们正在研发能发现并对比分析“非线性关系”的必要工具。总之，一系列飞速发展的新技术和新软件从多方面提高了有关分析工具发现宏观经济变量相关关系的能力，这就好比立体画法可同时从多个角度来表现人物或事物。

在大数据时代，这些新的分析工具和思路为我们提供了一系列新的视野和有用的预测，使我们看到了很多以前不曾注意到的宏观经济中的联系，掌握了以前无法理解的复杂的国民经济动态。

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时滞变即期

目前对宏观经济的分析研究所采用的资料，主要依赖于各种统计调查系统发布的统计数据，但面临的最明显的缺陷之一便在于关于宏观经济统计的数据具有很强的时滞性。而大数据经济模型可以充分利用数据的实时性，提高分析或预测的时效性，为经济预警和政策制定提供最快速的资料和依据。

一般来说，依赖统计部门的宏观经济数据的发布都存在时间滞后的问题。由于不能及时获取宏观经济发展的数据信息，也就不能对当下的宏观经济形势作出准确判断。例如，政府公布的季度GDP 往往会有1个月的滞后期，而反映全面经济社会状况的统计年鉴的滞后期会达到3个月左右，这对及时了解宏观经济形势、预测与预警都是非常不利的，基于此统计进行的预测甚至被认为助长了宏观经济波动。

在互联网技术的辅助下相关宏观经济的分析部门能够快速地收集到主要宏观经济发展数据，如全社会的用电量、全社会的商品销售总额以及商品房的购买量等。这些大数据的获取时间较短，有的数据甚至是立即可以获得。

而随着互联网尤其是移动互联网的发展，产生了大量的即时传播数据，如企业通过微博、微信第一时间发布产品、人事等重要信息； 普通用户实时针对特定事件或对象发表见解和态度，等等。

这些即时传播的非结构化数据对宏观经济的走势也产生了重要影响。通过大数据软件处理平台，可以实时追踪和搜集这些即时数据，并快速对数据进行分析和处理，从而提高宏观经济的时效性，为经济活动参与者赢得决策时间。

在日本北九州市八幡东区东田地区实行的“八幡东区绿色乡村构想”中，日本IBM公司除了设立城市整体能源管理系统、综合性移动管理系统外，还参与了控制整个城市的城市指挥中心建设。得益于该公司处理和分析大数据的高效工作，当地行政机关可以实时掌握城市能源的情况，并将分析的结果同气象信息结合，详细预测48小时之后电力等能源的供需状况。如果发现将有电力不足的情况发生，行政部门可直接采取抑制电力消费或让电动汽车释放电能等措施，提前进行预防。

近来，在利用大数据对宏观经济进行预测方面，“现时预测（Now Casting）”受到特别关注。“现时预测”一词最初起源于气象学领域，是对现在已经发生的事由于信息发布滞后等原因难以马上知道准确情况，因而根据其他可得信息进行推测。

目前“现时预测”的主要应用范围为预测通胀指数、GDP，基础信息可以为消费数据，如私人消费，或其他与产出相关的变量，如工业产出。“现时预测”基本原理是充分挖掘比目标变量频率更高的历史基础信息，以在官方数据公布前获得目标变量的提前估计量，这对政府了解宏观经济情况制定经济政策有很大的作用。

我国宏观经济形势分析 篇4

摘要：

今年以来，我国经济持续稳定增长，物价总体可控，就业和居民收入增长较快，总的看，我国经济运行的情况是好的，但当前我国经济面临的国内外环境依旧复杂，不确定因素依然存在。本文分析了当前我国的宏观经济形势，并针对存在的问题提出了宏观调控的对策。

关键词：宏观经济形势政策

一、当前我国的宏观经济形势

（1）、“双高”经济是当前经济增长的一个显著特征。

改革开放以来，中国经济的工业化驱动、城市化抑制的发展模式，以及以金砖四国为代表的新兴经济体的崛起，这些因素决定了中国经济进入了一个以“高增长、高通胀”为特征的“双高”经济增长周期。

首先，消费物价指数（CPI），自从2009年10月份走出负增长以来，持续上升，2010年11月份达到5.1%的高位，2011年3月份达到5.4%，4月份保持在5.3%，5月份维持在5.2%，6月份跃升至6.4%。如果考虑到2011年1月份CPI指数篮子调整的因素，按照去年的CPI统计指数的话，今年3-4月份CPI已经达到6%左右,通胀的压力在持续上升。本轮通胀压力主要来自于成本压力，包括国际能源资源和大宗原材料价格上涨的因素，还有一个重要的因素，就是中国经济处于刘易斯拐点后农业商业化阶段，或者说工业化中后期的中等收入陷阱阶段，农产品价格上涨，以及由此推动的劳动成本上涨，将是一个持续影响中国消费物价指数的因素。

其次，生产者物价指数（PPI），同样自2009年11月份走出负增长以来，在2010年5月达到7.1%，一直保持在6%左右的高位，在2011年3月份达到7.3%，在4月份保持在7.2%，5月份维持在6.8%，6月份继续保持7.1%。PPI在2010年4月达到6%以上以来，一直保持着高位运行。这一方面反映了国际能源资源和大宗原材料价格保持高位水平，另一方面反映了国内劳动成本持续上升并保持高位水平的现实。

第三，GDP增长，自2009年3月走出经济周期的谷底6.1%以来，在2010年3月达到11.9%的高位，到2010年12月回归到9.8%，到2011年3月保持在9.7%。经济相对保持在潜在经济增长趋势水平。

GDP、CPI、PPI的变动趋势，预示着中国结束了高增长、低通胀的经济增长阶段，进入了一个高增长伴随着高通胀的经济增长阶段。

（2）货币供给回归常态，增长趋于理性。

货币投放量，狭义货币供给M1从2009年8月超过广义货币供给M2以来，一直持续到2010年12月，进入2011年1月以来，M1增速低于M2，并维持在同样的增速水平。进入2011年以来，企业投资和供给存货等的经济推动力量正在趋于稳定。这说明经济面无论是企业、政府、消费者，还是市场，都回到一个理性增长水平和状态。伴随GDP趋稳以及增长的M2增速的放缓，反映了企业微观结构调整与管理的改进，也反映市场资源配置的优化。

新增贷款，自2010年3月恢复相对稳定，到2011年1月的趋于上升，说明企业信心在恢复，这反映了企业在政策刺激退出或资产配置上的流动性的调整，说明企业内部资产结构在发生调整，经济面在回归稳定。

工业增加值，自2010年11月增长13.3%，跳到2010年12月最高点15.7%，进入2011年以来，依次为2月份14.1%、3月份14.8%、4月份13.4%、5月份

113.3%，与M2增速相对照，说明企业的赢利能力正恢复到与市场资源配置相对均衡的水平。

(3)供给优化、需求调整，转型发展，经济趋于稳态平衡增长。

根据三次产业的调整和投资、消费与出口三驾马车的结构优化趋势，经济在宏观层面表现出了趋于内在稳态平衡增长的趋势。这一内在稳态平衡增长的趋势正反映了经济战略结构调整、发展方式转型和经济趋于软着陆的总态势。具体分析如下。

总供给GDP，根据国家统计局发布的统计报告，一季度，国内生产总值为96311亿元，按可比价格计算，同比增长9.7%，增幅比上年同期回落2.2个百分点，但相比于2010年全年和四季度，分别回落0.6%和0.1%。总供给显示经济趋稳向好。从三次产业看，第一产业增加值增长3.5%，增幅比上年同期回落0.3个百分点；第二产业增加值增长11.1%，比上年同期回落3.4个百分点；第三产业增加值增长9.1%，比上年同期回落1.1个百分点。这说明第一产业与第三产业发展态势相对良好，由此表现了经济在结构上的调整和优化。第三产业发展态势良好，一方面说明支撑第三产业发展的环境逐步优化，另一方面也说明产业结构调整与升级在逐步形成，市场的资源配置作用在替代政策的刺激作用。总供给呈现出的结构优化，反映了中国经济发展方式正在发生转型，经济结构正在优化，供给趋于平衡的稳态增长趋势正在形成。

总需求，包括投资、消费和净出口。根据国家统计局的统计结果，2010年全年投资278140亿元，增长23.8%；消费154554亿元，增长18.4%；进出口总额1831亿美元，增长6.4%。相比而言，进入2011年以来，1-2月份投资17444亿元，增长24.9%；消费29018亿元，增长15.8%；进出口总额-73亿美元。1-3月份，一季度投资39465亿元，消费42922亿元，进出口总额-10.2亿美元。1-4月份投资62716亿元，消费56571亿元，进出口总额114.3亿美元。根据1-4月份投资、消费和净出口的数据分析，以１—２月份为基数，三四月份的投资、消费和净进出口的增长率分别约是1.26%-1.33%、0.48%-0.99%、0.86%-1.7%从这一短期增长趋势看，投资增速在下降趋稳，消费和出口在上升并趋稳。这一结果显示了总需求层面经济增长的结构在趋于合理，消费和出口，替代投资成为拉动经济增长的稳定力量。这显示了中国经济在刺激政策退出的过程中，呈软着陆趋势，市场的力量在加强，经济稳定向好的趋势在显现。

根据总供给的结构优化与总需求的结构调整，２０１１年中国经济增长总体趋势是趋稳向好的。

（4）总体就业压力大，就业结构矛盾突出。

就业是民生之本。怎样解决中国农村城市化过程中的庞大劳动力转移就业、城镇新增就业，特别是如何解决好大学毕业生、农民工、复员军人等特殊群体的就业，任然是中国未来五年，甚至是十年中，最为艰巨的任务。

首先是农村和农业劳动力需求萎缩，农村新增青年劳动力人口向城镇转移的压力较大。从城乡二元结构看，目前在农村承担劳作的40岁—65岁劳动力，在未来的30年中，将快速老化并逐年退出；而在农村和城镇分布的80后、90后 和未来进入劳动力年龄的青年人，再回农村务农的比例将越来越小，而且新生代的农村人口，随着文化知识水平的提高、视野的开阔，以及城乡比较利益的驱使，将有90%左右会进入城市。因此，未来10年到30年，就业的压力 主要来自于农村劳动力向城镇的结构性转移。

其次是知识型劳动力供给压力增大。一是大中专学生年平均毕业规模越来

越大。2000年时，普通高校毕业生为95万人，研究生毕业人数为5.8万人；职业中学毕业生为176万人；高中毕业没有进入高校和职业学校、需要就业的劳动力为1700万人；2011年，大学毕 业生近760万人，职业学校毕业生250万人左右，高中毕业没有上大学和专业学校的估计至少1000万人。从2000年到2010年各类教育普及率来看，18岁—22岁青年高等教育入学率从12.5%上升到25%左右；15岁—17岁青年高中和 中专程度教育普及率从42%上升到80%左右，“十二五”规划2015年高中普及率提高到87%，估计2020年将会达到95%。

二、今年宏观经济政策取向

作为“十二五”开局之年，不能再用传统的发展观念和模式来推进经济增长，要着力改变传统的发展模式，从追求速度效益转向追求结构优化效益，推进结构调整和节能减排。要为转变经济发展方式创造良好环境，引导各方面把工作着力点放在加快经济结构调整、提高发展质量和效益上，放在增加就业、改善民生、促进社会和谐上。

根据这一内在要求，针对前面提到的今年我国经济面临的主要问题，今年宏观经济政策的重点是抑泡沫、控投资、调结构、强民生。

首先，抑泡沫、控投资的主要措施是对货币政策做较大的调整，由“宽松”型回归到“稳健”型，继续加息和适度收缩信贷是其主要手段。

其次，调结构则要复杂得多，面临相当多的难题，主要是从两方面促进，一方面，降低增长预期，改变高增长思维，尽快改变经济增长对出口和房地产的过度依赖，为结构调整创造较为宽松的宏观环境。另一方面，创造经济结构战略性调整的促进机制，全方位加快经济结构调整升级，如创新金融与产业结合的模式，促进制造业升级，提高国家的自主创新能力，并通过减税和提供更大更多的金融支持促进服务业大发展，千方百计扩大消费等，并鼓励创业、发展小企业、扩大就业。

2012中国宏观经济形势分析 篇5

2011年，我国经济增长由政策刺激向自主增长有序转变，物价上涨势头初步得到控制，同时经济增长呈平稳减速态势。预计全年GDP增长9.4%，CPI上涨5.5%。

2012年，我国将呈现经济增速和物价涨幅“双降”态势，预计GDP增长8.7%左右，CPI上涨4%左右，经济运行总量矛盾有所缓解，但结构性矛盾更加突出，国际环境不确定性更大。2011年全年经济走势呈现以下特点：

1、物价上涨势头初步得到控制，宏观调控首要任务取得成效；

2、经济增长平稳减速，部分刺激政策退出力度把握适度；

3、保障房投资成为新亮点，固定资产投资保持稳定增长；

4、汽车消费退潮明显，其他消费增长波澜不惊；

5、受国际市场影响逐步加大，进出口增速前高后低。

当前经济运行中存在的主要问题包括：

1、食品价格周期性大幅波动的深层次矛盾并未有效解决；

2、成本上升压力持续存在导致经济步入结构调整阵痛期；

3、房价居高不下仍然是广大百姓最为关切的社会问题；

4、沿海地区出口加工型中小企业经营最为困难；

5、国内部分地方和企业对全球经济调整的趋势性要求反应迟钝。

2012年中国经济发展将表现出以下三种趋势：

1、全球经济将低速增长。展望未来，全球经济活力正在减弱，并且内外部失衡进一步加剧，市场信心近期大幅下降，下行风险逐渐增大。发达国家正在步入滞胀的泥潭，一方面，主要国家普遍面临主权债务压力和金融稳定风险，私人需求尚未接过拉动经济增长的接力棒，经济增长动力仍然不足；另一方面，由于货币政策依旧宽松，甚至存在出台新的量化宽松政策的可能，通胀压力相对较大。新兴经济体面临着外部环境复杂多变，大量热钱冲击以及政策紧缩对经济增长的抑制等问题，其经济增速将继续呈放缓态势。根据IMF《世界经济展望》秋季报告预测，2012年世界经济将增长4%，与今年基本持平。其中，发达经济体将增长

1.9%，新兴和发展中经济体将增长6.1%。

2、国内经济环境总体良好。一方面，“十二五”规划第二年进入投资项目集中建设阶段，中西部不断承接东部产业转移逐步成为带动经济增长的新亮点，扩大居民消费的政策体系不断完善将进一步扩大消费对经济增长的贡献。另一方面，经济增长也存在一些不利因素：刺激性政策逐步退出以及严厉的房地产调控政策将使得经济增速进一步放缓，地方财政风险和土地市场交易趋冷对地方投资融资能力形成制约，资源、劳动力成本上升抬高了经济增长的成本，出口放缓对工业生产形成一定压力。

2012年宏观经济形势分析 篇6

2011年，在“控物价、保增长、调结构”的宏观政策引导下，国内经济发展仍保持平稳较快增长速度。随着全球经济一体化程度越来越高，中国对世界经济增长的影响力不断增强，国内经济社会的发展也越来越受到全球经济的影响。欧美主要经济体引起的国际金融危机也殃及中国经济。2012年，为应对全球经济走向的不确定性，我国将继续实施以稳健为主的宏观调控政策、金融紧缩政策，将引起内需增长放缓，经济增长速度将小幅回调。区域内经济增长热点不显著，国家投资主要投向生态环境保护以及基础教育、农村医疗、保障房建设等改善民生工程等，交通运输等重点工程项目减少，对于投资拉动型水泥产业影响较为显著，需求较上年趋于平稳或稳中有降。

2012年，我公司的优势：一是“十一五”期间战略规划项目全部投产，公司有效产能将大幅释放，战略布局的优势将进一步显现，市场控制力将进一步提高；二是“十二五”发展规划有步骤实施，竞争实力和发展后劲将进一步增强。三是充分运用信息化平台，内部管理更加科学细致。主要经济指标数据化对标，物流供应市场化运作，透明度提高，运营管理水平迈上新台阶。

怎样分析中国的宏观经济 篇7

关键词：中国宏观经济,宏观经济,分析方法

分析宏观经济是从理解货币经济和实体经济的关系出发, 是一个总量和速度的问题, 其标准必须明确。[1]较快的增长速度、稳定的币值、相对公平的收入分配、自由的市场经济环境是理想的发展状态, 它是人们不懈努力的方向和中国改革的目标之一。分析中国经济要注意以下几个问题: 1抛开左右两派的极端观点。2假设统计数据是真实的或者能够保持分析数据的连续性与可比性。3不能生搬硬套成熟市场经济国家的方法。4见微知著, 注意经济现象之间的相关性。

相对经济增长, 可将经济指标划分为先行指标、一致指标和滞后指标。其前提是承认经济存在周期波动, 依据不同指标体现的时机和发挥作用的不同时间点所做的划分。对不同经济指标进行分析可得出不同结论。以下几个分析思路在宏观经济研究中是必备的:

1 货币分析

纵观当代的经济理论, 多采用货币分析的分析方法。[2]在中国的统计数据中各项货币指标是相对真实的, 货币供应量M1、M2、信贷增量及总量、社会融资总量等指标反映了宏观经济层面的宽松程度以及与历年相比的发展环境, 市场利率、信贷结构反映了政策导向与行业变化情况。在以间接融资为主体的金融体系中, 信贷增量仍是决定经济景气的重要指标。

2007年, 李克强与美国大使谈起辽宁的GDP数字, 他说, 自己更愿意看到另外三个指标: 铁路货物运输量、电力消费和银行贷款。《经济学人》杂志据此专门创造了一个“克强指数”, 它与官方的GDP数字走势基本一致, 只是波动更大。

但应当看到金融体系由于自身缺陷, 有许多问题影响了宏观经济的分析。一个是利率市场化问题。由于利率没有市场化, 或者说存在着管制, 相当于存在着双轨利率, 即官方利率和市场利率。通过银行间市场反映了一部分流动性状况, 但只是部分市场化; 民间借贷利率反映了中小企业的资金紧张状况, 反映了市场对资金的定价问题。那么, 按照低成本官方利率掌握资源的金融机构, 就可以向市场提供流动性以赚取双轨差价, 多数的金融创新或金融深化的过程都是在以突破利率的管制为核心, 这也是为利率市场化所进行的有益的探索。即使这样, 由于管制所造成的利率失去了敏感性, 使利率政策只具有象征意义, 失去了调控作用, 因此中国人民银行经常使用数量化工具, 如准备金率的调整和公开市场操作等。

另一个重要问题就是货币供应量问题, 与汇率管制有关, 即用人民币换取了大量的外汇储备, 导致M2迅速膨胀。央行数据显示, 2009年1月中国广义货币供应量为49. 6万亿元人民币, 而2012年12月, 中国广义货币供应量为97万亿元人民币。不到四年时间, 货币供应量翻了一倍。这样增发的天量货币, 代价是什么? 许小年教授说, 这是饮鸩止渴! 泛滥的流动性需要相应的货币贬值来稀释, 目前正在以高房价和高物价为代价来承受, 并延展到未来相当长一段时间。CPI的构成不足以反映通胀情况, 过剩的流动性会在各种资产价格的炒作上轮番进行, 只是时机和阶段不同而已。在人民币没有自由兑换之前, 这种状况将长期存在。问题是, 货币供应量过百万亿之后, 如果仍然按照过去的货币增长速度, 势必会积累更多的通胀压力, 肯定难以为继, 必须逐步降低货币供应量的增长速度, 压缩经济增长中的水分和泡沫。这样, 仅以增长速度来分析, 则难以自圆其说, 更多应从绝对量上来进行宏观经济分析。

2 财政税收分析

财政税收都是真金白银的, 近年来财政收入都是高速增长, 伴随着经济增长, 以万亿计的增长, 目前已经突破了10万亿元, 但是对于庞大的政府和巨额的投资而言, 仍然入不敷出。

中国的税费是全球最高的, 可以说应收尽收。通过对财政收入的分析, 可以判断经济增长速度的快与缓。经济增速放缓已经明显影响到政府的“钱袋子”, 财政部公布的数据显示, 从2013年8月份开始, 全国财政收入同比增幅明显下降, 而中央财政收入单月开始出现负增长。财政收入中的税收收入同比增长6% , 比去年同期回落4. 3个百分点。在这种情况下, 减税的可能性几乎没有, 而强化税收征管的各种努力可能进一步抑制经济增长。

3 就业分析

就业指标是国际上公认的重要宏观经济指标, 例如, 伯南克认为尽管美国经济有所恢复, 但是美国的失业率仍然居高不下, 因此有必要继续实行宽松的货币政策。中国大陆缺乏一个实用的就业指标, 城镇登记失业率永远保持在4% 左右, 这样对于经济的分析就少了一个重要的依据, 中国每年的GDP很高, 但却无法获悉国内生产总值的增长带来多少新增就业, 而城镇化又制造多少流民。因此, 尽快地统计和发布就业指标对宏观经济分析至关重要。

4 PMI 指数分析

采购经理人指数是宏观经济分析预测中的一个重要指标, 是制造业景气的一个先行指标, 以判断短期内的经济景气程度。

PMI是美国人发明的, 实际上是一项问卷调查, 由美国供应管理协会的商业调查委员会来设计、统计和发布, 它是衡量美国制造业的“体检表”。调查机构按照美国行业分类标准划分了20个行业, 主要的公司都参与了数据调查, 使获得的数据具有很好的代表性。PMI是衡量制造业在生产、新订单、商品价格、存货、雇员、订单交货、新出口订单和进口八个方面状况的指数。

PMI是以下不断变化的五项指标的一个综合性加权指数: 新订单指标, 生产指标, 供应商交货指标, 库存指标以及就业指标。加权指数在某种程度上具有代表意义, 显示出变化的趋势和程度大小。从而得出每一家企业在每一方面的处于上升、下降和不变的结果, 比如新订单增加, 问卷企业则在此方面确认为上升, 通过计算每一个方面不同结果企业所占比例后, 得出这五个方面的扩散指数。将这五个指标加权平均得出的百分比就是PMI, 五项指标及权重分别为: 产品生产权重比例25% , 订单权重比例30% , 存货权重比例10% , 厂商表现权重比例15% , 就业情况权重比例20%

PMI具有很高的时效性, 参与数据调查的采购经理人, 由于其工作性质, 可以在第一时间获得公司当月表现的真实数据。因此, 根据这个问卷得出的结论可以迅速地反映出当前制造业的状况和困境, 对宏观经济分析提供了第一手信息, 对政策调整提供了依据。实践也证明了这一点, 据统计, PMI与道·琼斯指数的走势一致性达到80. 9% , 与标准普尔指数的走势一致性达到68. 7% , 因此PMI被经济学家和经济分析人员广为使用。

采购经理人指数PMI是以百分比来表示, 常以50%作为经济强弱的分界点, 50% 被称为制造业的荣枯分界线: 数值位于50% 上方时, 表明制造业活动扩张, 预示着经济增长看好; 当指数低于50% , 尤其是非常接近40% 时, 则有经济萧条的忧虑。一般在40% ~ 50% 时, 说明制造业处于衰退状况。

中国的PMI是2005年开始发布的, 由国家统计局和中国物流与采购联合会共同合作完成, 是快速及时反映市场动态的先行指标, 它包括制造业和非制造业采购经理人指数, 与GDP、CPI等一同构成我国宏观经济的指标体系。目前, 采购经理人指数调查已列入国家统计局的正式调查制度。从2005年6月开始, 制造业采购经理人指数按月发布, 建立了稳定的调查渠道, 全国制造业20个大行业727家企业的采购经理按月填报了调查问卷。当然, 中国的PMI指数也融入了中国特色, 指数样本中的国有企业依然占较大比例, 同时对大中小企业进行了结构划分, 在地区分布上, 东部企业占调查样本的63. 6% , 中部占23. 6% , 西部占12. 8% , 反映了经济区域的代表性。

预计2014年中国经济增长速度将从2013年的7. 6%回落至7. 4% 。仅从这个指标来看, 在目前财政政策和货币政策支持下, 将从稳增长向促改革转变。[3]但从目前的趋势来看, 物价指数还会维持在现有低位, 货币政策不会有大的调整, 从紧没有决心, 放松更没有道理。由于外需的不确定性增大, 如果后续增长乏力, 各地新政府发展冲动加剧, 再一次启动经济刺激计划的可能性也是存在的, 但那是一种最坏的、不明智的选择。同时随着监管部门的各项监管措施的出台, 投资需求和融资的缺口将放大, 资金在银行体系内宽松, 在银行体系之外则会变得紧张, 市场利率有上行的可能。推进改革是促进经济长期发展的根本动力, 包括市场化改革和政府的改革, 短期内不会有较大起色, 维持现状将是今年的主基调。

参考文献

[1]郭树清.中国宏观经济分析基础[J].金融研究, 2005 (1) :8-22.

[2]陈野华.从货币本质观到货币分析理论观——西方货币理论的发展和演变[J].金融研究, 1997 (8) :13-17.

后危机时代宏观经济调控策略分析 篇8

【关键词】后危机时代；宏观经济调控；策略

一、引言

我国属于发展中国家，随着国际竞争的加剧，我国在经济发展过程中，开始探索国际合作道路，有效地推动了我国经济的健康发展。然而随着全球金融危机的爆发，我国经济发展也面临着巨大的挑战，如何在这样的世界经济环境大背景下更好的发展是我国经济发展的重要内容。宏观经济调控作为市场经济条件下国家对经济干预的主要形式，在我国经济发展过程中发挥着重要的作用。在后危机时代里，宏观经济调控政策也暴露出来许多不足，而要想推动我国经济的健康、稳定发展，针对宏观调控政策选择的价值取向、方向以及具体政策的制度都必须结合时代背景不断加以完善。

二、后危机时代的概述

所谓的后危机时代就是指在危机缓和后出现的一种较为平稳的状态。由于危机之时出现了缓和，造成危机的根源没有得到消除，危机也没有结束，从而使得经济依然存在很多不确定因素，经济危机还有可能会再次发生，从而造成难以估量的损失。故此，在后危机时代里，我国应当居安思危，深刻保持清晰的头脑，要审时度势，只有这样，才能获得健康、稳定的发展。

三、后危机时代宏观经济调整策略

1.完善社会保障制度

在我国当前社会里，民生是社会关注的焦点，后危机时代里，政府要加大和支持对民生和社会事业领域的保障力度，要改善民生，完善社会保障制度，要建立和健全社会社保法律体系建设，加大社会保障制度的覆盖面，提高社会保障制度的执行力度，真正的让群众享受到国家的福利，让人们对未来有较为明确的预期，安抚民众，从而争取民众的力量，公共致力于经济建设，促进经济的增长。

2.加强对房地产行业的宏观调控

就美国次贷危机爆发的众多原因中可以看出，房地产调控的不合理是造成次贷危机的一个重要原因，由于政府对房地产调控不到位，造成了房地产市场大起大落，直接引起了危机的爆发。在后危机时代里，我国政府部门应当认识到房地产宏观调控的重要性，对房地产行业进行科学、合理的、有效的调控，制定科学的宏观调控政策，从而促进经济的可持续发展。首先，政府部门要重视对房地产抵押贷款市场的监督，针对房地产市场进行有效的调控，促进房地产市场的健康发展；其次，要完善个人信用评估体系，加强风险控制，加强贷前审查，降低风险。另外，国家应当征收房产税，通过征收房产税来抑制投机倒把的行为发生。

3.加强金融市场的监管

就金融危机问题来看，金融危机的发生与金融监管工作的不到位有着直接的关联，在后危机时代里，我国政府部门就应当重视金融市场的监管工作。作为政府部门，要对金融市场进行严格、科学的监管，要定期对金融市场进行排查，了解金融市场发展状态，及时发展问题，及时解决，促进金融市场与实体经济的协调发展。同时，要成立专业的监管机构，负责金融市场的监管工作，为了提高工作质量和效率，要加强对金融监管机构的监管。

4.实施稳健的货币政策

自金融危机爆发以来，中国政府为转变外贸出口型的经济增长模式，启动内需，拉动经济增长，中央银行从2008年9月开始，连续下调基准利率，实施了适度宽松的货币政策，然而适度宽松的货币政策的实施对于拉动内需效果并不明显，而且出现了全球性的通过膨胀。为了促进我国经济的可持续发展，相关部门就必须根据经济形势的变化，对货币政策进行适时、适度、科学的调整，由自由宽松的货币政策调整为文件的货币政策，同时要处理好保持宏观经济平稳较快发展和抑制通货膨胀的关系，防止经济出现大起大落。实施稳健的货币政策可以控制信贷规模，环节通胀压力，调节经济结构，促进资源的优化配置，从容有效地抑制通货膨胀，促进经济的更好发展。

5.加大教育领域的投入

在后危机时代里，人才显得越发重要，而人才的培养主要途径就是教育，要想促进我国经济的健康发展，政府部门就必须加大教育事业的投入，要严格办学条件，加快九年义务教育向十二年义务教育的转变，加大职业教育和就业培训的投入力度，从而为我国培养更多的人才，推动我国社会经济的更好发展。

四、结语

后危机时代里，我国宏观经济调控策略也暴露了许多的不足，要想推动我国经济的可持续发展，在后危机时代里，就必须居安思危，不断完善宏观经济调控战略，要完善社会保障制度，要加强房地产行业的监管，加强金融市场的监管，实施稳健的货币政策，只有根据时代形式来对宏观经济策略进行调整，才能推动经济的更好发展。

参考文献：

[1]吴春雷，费利群.全球金融危机治理背景下我国宏观经济调控的策略选择[J].东岳论丛，2010，03：53-56.

[2]方平.后危机时代宏观经济调控策略研究[J].西部金融，2010，07：23-24.

[3]中国经济增长與宏观稳定课题组，张平，刘霞辉，张晓晶，李成，常欣.后危机时代的中国宏观调控[J].经济研究，2010，11：4-20.

[4]胡冬梅.后危机时代我国宏观政策选择分析[J].中国证券期货，2011，05：95-96.

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