徐奇淵

每到年末歲初，對新一年的中國經(jīng)濟增速進行預測，總是市場的一個熱點。不過去年的預測是否有偏，前年的預測是否準確，往往少有人問津，關于形勢的混亂辯論之后，“運動場上留下的是一堆無人認領的鞋子”。誰來為預測負責？如何提升宏觀預測的準確度？筆者對2008年以來，11年的經(jīng)濟預測進行了梳理、回顧，希望能夠有些啟示。

為了使得分析具有足夠代表性，本文對關注的機構進行了篩選。具體包括：國內(nèi)券商、國內(nèi)商業(yè)銀行、外資金融機構、國際機構，共計55家。其中，國內(nèi)券商選取范圍，包括了各年份總資產(chǎn)排名前30的機構，11年來總計覆蓋了41家。具有國內(nèi)商業(yè)銀行背景的機構包括：中銀國際、工銀國際、交通銀行共3家機構。外資機構有9家，包括瑞銀證券、野村證券、瑞穗證券、摩根大通、高盛、渣打銀行、匯豐銀行、花旗銀行、美林美銀。國際機構包括：國際貨幣基金組織（IMF）和世界銀行。

圖1：預測增速均值和事后公布增速的對比

在整理數(shù)據(jù)時，我們只關注上述機構在上年末或當年初，對當年經(jīng)濟增速給出的預測。有時機構給出的預測值并不是一個確切數(shù)，因此進行了以下處理：（1）給出預測區(qū)間的情況，以區(qū)間的中間值為準。例如6.5%-7%，計為 6.75%。（2）如果給出的預測值是“6.5%左右”，就按6.5%來計。（3）其他無法定量描述的，例如：“保持穩(wěn)定增長”、“6%以上”，不計入考慮。這樣我們得到了2008年至2019年當中，12年的預測值，其中前11年的預測值是可檢驗的。在這11年中，并不是每家機構、每年都進行預測，而且一些機構成立較晚、或當中進行了合并，因此各年給出預測的機構數(shù)量不盡相同。其中，發(fā)布預測機構數(shù)量最少的年份是2008年，為27家；最多的年份是2014年，為43家；平均值為36家，沒有明顯的趨勢性。以下是一些主要觀察：

機構預測均值：上行期傾向于低估，下行期傾向于高估

在過去11年中的大部分時間，預測增速均值都存在一定的偏差（圖1和圖2）。其中，而預測值高估的情況，大都是處于下行期的年份，例如2012年至2015年，以及剛剛過去的2018年。預測值存在低估的時間，大都是經(jīng)濟比較景氣的年份，例如2010年、2011年、2016年、2017年。

由于2005年、2006年、2007年的預測機構數(shù)量較少，所以這里沒有將對應的預測結果放到圖中。事實上這三年的預測值低估幅度更為明顯。如果考慮上述三個年份，則上述結論會被進一步強化。此外，使用預測中位數(shù)代替均值，結果基本一致。

可見，預測值不但存在偏差，而且存在一定的規(guī)律，即：在經(jīng)濟上行期，增速預測均值往往傾向于低估，而在經(jīng)濟下行期，預測均值則往往傾向于高估。

預測偏差可能存在內(nèi)生性，其為必然？

預測的這種逆周期偏差，即上行期低估、下行期高估，未必能夠說明機構的預測不準確。理解這種偏差的一個重要角度是——預測均值有可能會影響到政策決策。如果市場預期過于悲觀，將會影響到市場信心。這時候，逆周期的政策可能采取措施、對經(jīng)濟進行反向調節(jié)。反之，如果市場信心過于亢奮，政策也會進行“潑冷水”式的調節(jié)。

但要注意到的是，如果這種假設成立，則預測偏差應該是順周期的。例如，經(jīng)濟下行期，預測比較悲觀，政策調控之后，增速高于預期；再如，經(jīng)濟上行期，預測過于樂觀，政策反向調控之后，增速低于預期。

圖2：預測增速均值：上行期傾向于低估，下行期傾向于高估

而前述55家機構在11年間的預測均值，其表現(xiàn)并不是順周期的，反而恰恰是逆周期的特點，而且這種逆周期似乎是較為穩(wěn)定的。因此，預測性偏差存在內(nèi)生性的角度，完全無法解釋過去的歷史偏差。即便存在這種內(nèi)生性導致預測偏差的力量，這種力量也是較弱的。實際上，機構對下一年的經(jīng)濟增速預測，往往也包括了對未來經(jīng)濟政策的預測。因此，探尋這種預測偏差的原因，可能是比較復雜的。

不過，從預測者本身的角度來進行反思這恐怕是重要的角度之一。

預測偏差、預測分歧都在逐年減少

雖然預測偏差呈現(xiàn)出一定的逆周期性，但是預測偏差本身的幅度正在逐年減少（圖3），而且衰減的趨勢非常明顯。如果這一規(guī)律仍然成立，給定2019年的增速預測值為6.3%，則最終公布增速在比較接近預測值的情況下，可能會略低于這一預測均值。

與此同時，不同機構之間的預測分歧也在逐年衰減（圖4）。這表明，55家機構的預測值越來越收斂、分歧越來越小。

11年間，預測分歧的平均值為0.97個百分點。2008年，對經(jīng)濟增速的最高預測值和最低值，相差近5個百分點。而在2018年，這一偏差僅為0.05個百分點。在這個年份，事前41家機構的預測均值為6.65%，而最后公布的實際增速為6.6%。

總體上，預測偏差越來越小、預測分歧越來越小——這可能表明，各類機構在預測結果上共識越來越高、預測準確度方面也越來越高，預測似乎越來越逼近真實值。

不過，預測偏差的改進、預測分歧的收斂，這是否具有足夠的實際意義？

如前所述，過去11年中，2018年的預測均值最為準確。但是，2018年正是經(jīng)濟下行壓力大幅度超預期的一年。不論是基建投資、金融市場，還是中美貿(mào)易沖突，2018年給經(jīng)濟觀察者帶來了太多的始料不及?；蛘呖梢赃@么說：2018年初，市場已經(jīng)相當準確地預測到了2018年的增速會較2017年下降0.2個百分點左右。但是市場也萬萬沒想到，這0.2個百分點對應的下行壓力會是如此之大。

而現(xiàn)在，2019年的預測增速均值為6.3%。假如這個預測相當準確，這意味著2019年增速將較2018年下滑0.3個百分點。這是否意味著，我們對接下來要完成的下行周期，也應懷有足夠的敬畏之心？

如前所述，2018年增速僅下滑了0.2個百分點，市場就感受到了各種壓力，這似乎有些難以理解。但是如果觀察同期的名義GDP增速，則可能更容易理解這種變化。與2017年相比，2018年的名義增速下滑了1.2個百分點。如果看季度數(shù)據(jù)，同2017年一季度（本輪周期的頂部）相比，2018年四季度的名義增速已經(jīng)下滑了3.6個百分點，而實際增速只下降了0.5個百分點。

2012年之后，特別是2015年之后，中國GDP實際增速本身的波動性也在下降，甚至趨向于相當穩(wěn)定。因此，預測均值的準確性不斷提高，一方面可能和分析者的理性程度提高有關，另一方面則與GDP實際增速明顯趨穩(wěn)有關。在這種情況下，對實際增速預測的意義，甚至實際增速指標的指導意義，都被明顯地削弱了。

2015年三季度至2018年二季度，這12個季度中，實際增速最高達到6.9%，最低也有6.7%。最高、最低點，相差不過0.2個百分點。從年度實際增速來看，2015年至2017年三年的增速最高、最低點，同樣相差不過0.2個百分點。

圖3：預測值的偏差逐年減少：？？？？？預測越來越準

圖4：機構預測的分歧也在逐年縮小

圖5：與GDP實際增速相比，名義增速周期性特征更加明顯

在實際增速相當穩(wěn)定的情況下，如果兩家機構的預測值分歧達到0.2個、0.3個百分點，實際上已經(jīng)意味著兩者可能存在巨大分歧。所以，不同機構之間的預測觀察，并沒有看起來的那樣富有共識。

實際增速的預測意義、揭示周期的意義，都正在下降，而名義增速則是一個更加值得關注的指標。除了兩者的波動性大有不同，我們還可以加上另外兩條理由：其一，短期宏觀經(jīng)濟政策更加關心總需求，而從支出法來看，GDP名義增速正是名義總需求的反映。當然，在著力推進供給側結構性改革的背景下（例如2016年至2017年），有時候總需求未必有名義增速看起來的這么強。不過，一個快速上升的GDP平減指數(shù)、進而一個快速上升的GDP名義增速，仍然反映了正向供求缺口的擴大。

其二，從收入法的角度來看，名義 GDP可以分解為工資、利潤、租金、稅收、利息等收入項。在通脹率相對穩(wěn)定的情況下，各類市場主體更加關心的，還是上述收入項的名義值變化，而不是其實際值。比如，觀察當年上市公司財報業(yè)績時，沒有人會使用通脹率對其進行折算。這時候，大家對經(jīng)濟波動的更多感受，與名義增速的波動更為切合。

總體上，我們將看到，機構預測者和市場投資者會越來越多地關注名義增速。但是，名義增速是如此的大起大落、捉摸不定，這方面的預測可能是一個更大的挑戰(zhàn)。

（作者為中國社科院世界經(jīng)濟與政治研究所研究員、經(jīng)濟發(fā)展研究室主任；編輯：王延春）