摘要：宏观经济学是一门基于数据的学科，本科宏观经济学教学必须结合数据开展。近年来，随着经济和科技的快速发展，各类新型的经济数据和资料不断涌现，为经济分析提供了更多元的数据选择。本文首先阐述新型经济数据的兴起趋势，进而结合具体例子阐述如何在本科宏观经济学讲授过程中运用新型经济数据，最后对具体操作过程中的一些要点进行说明。本研究不仅在理论上阐述了为何在当代科技与信息快速更迭的背景下应当重视新型经济数据在宏观经济学教学中的应用，并且对如何实现这一模式提供了理念指导以及经验分析。
关键词：新型经济数据；宏观经济；理论研究型学习；中国经济
中图分类号：G424文献标识码：ADOI：.2019.06.052
0引言
宏观经济学是一门基于数据的学科。曼昆的《宏观经济学》[1]专门辟出一章介绍宏观经济学的数据，其位于全书的第二章，仅在“宏观经济学的科学”一章之后，可见数据在宏观经济学中的重要性。宏观经济学旨在解释总体经济运行的特征和规律。一百多年前，经济学家主要依靠偶然的观察来监控经济，难以全面和准确把握宏观经济。而当今，我们对经济系统特别是宏观经济系统的理解几乎完全基于各种经济数据。
近年来，本科宏观经济学的教学在教学内容、教学方法等方面都取得了很大的进步，成为经济学科当中相当受欢迎的课程。宏观经济学是一门与实际经济运行高度联系的学科，贴近现实，聚焦理论，是宏观经济学本科教学的原则。但是，本科宏观经济学教学仍然存在进一步改进的地方。特别是，在当前各类经济数据持续增长和极大丰富的情况下，非常有必要探讨本科宏观经济学教学如何更加充分和有效地利用新型的经济数据，呈现宏观经济运行的宏大现实及具体细节，展现宏观经济学的理论魅力，激发学生的学习热情乃至研究兴趣。
近年来，随着经济和科技的快速发展，各类新型的经济数据和资料不断涌现，为经济分析提供了更多元的数据选择。基于此，经济数据在宏观经济学研究和分析上的应用愈加丰富，宏观经济分析再次呈现勃勃生机。如果本科宏观经济学教学仅仅局限于教材，则无法向学生呈现当今宏观经济分析的巨大魅力。
本文首先阐述新型经济数据的兴起趋势，进而结合具体例子阐述如何在宏观经济学讲授过程中运用新型经济数据，最后对具体操作过程中的一些要点进行说明。本文的研究不仅在理论上阐述了为何在当代科技与信息快速更迭的背景下应当重视新型经济数据在宏观经济学教学中的应用，并且对如何实现这一模式提供了理念指导以及经验分析。
1新型经济数据的兴起
在传统意义上，宏观经济学着力于解释总体经济运行。因此，传统的宏觀经济数据主要表现为时间序列数据。正因如此，时间序列统计理论和方法、时间序列计量经济学在宏观经济学上得到了广泛应用。在宏观经济学教材和教学当中，最为常见的图形就是以时间为横轴，以特定的经济指标为纵轴的图形。随着宏观经济学理论的发展、科学技术的快速进步和经济统计体系的长期建设，宏观经济学研究和教学所可以获取与应用的数据大幅增长。宏观经济分析不再局限于总体宏观经济时间序列数据，而可以依赖更加多层次与多元化的宏观和微观数据，呈现宏观经济背后的丰富经济内涵。首先，宏观经济学日渐强调微观基础，宏观经济学的许多问题最终发展成为与微观经济理论密切相关的问题。因此，微观经济数据在宏观经济学当中就愈加重要。宏观经济学当中，长期经济增长的动力是一个非常重要的理论问题，也是本科教学的重要内容之一。以其中的经济增长核算（economicgrowthaccounting）为例，其基本方法是将经济增长的动力分解为物质资本、劳动力（人力资本增强型）的增长以及全要素生产率的增长。现代宏观经济理论认为全要素生产率的增长是经济长期持续增长的动力，因此学者们越来越将研究重点放在全要素生产率方面。早期的研究仅僅采用宏观经济数据测算宏观层面的全要素生产率。但是，宏观经济增长是由微观经济主体所驱动的，特别是在生产侧的角度，宏观经济效率是由企业效率所驱动的。在经济效率理论上，宏观经济效率取决于存活企业的生产率以及企业的进入和退出的动态。因此，采用微观经济数据展现微观层面的效率动态就成为一个非常必要的做法。在本科宏观经济学教学当中，我们讲授经济增长理论，必然会讲到中国改革开放以来的经济增长表现，也会讲述中国当前的经济从高速增长转向高质量发展的过程。为了能够将课程推向前沿，有必要基于中国数据展现经济增长转型的微观动力机制。在经济学领域，应用中国工业企业数据库数据进行生产率分析的最具影响力的研究当属关于资源错配的研究。Hsieh和Klenow使用了中国规模以上企业的数据来测算制造业内部各企业之间资本和劳动力的错配对生产率的影响。[2]他们发现，1998-2005年间，中国制造业内部企业间资源错配程度逐渐缩小，但是中国制造业全要素生产率仍有巨大的提升空间。我们将上述论文当中的图标进行摘录，以PPT形式呈现在课堂当中，让学生更加深入准确地理解宏观经济理论及宏观经济现实运行。
其次，科学技术的发展，特别是电子信息技术和互联网技术的发展与应用，为数据积累、搜集乃至指标的构建提供了强大的技术支撑。例如，2016年，美国斯坦福大学和芝加哥大学的、NicholasBloom和三位学者[3]利用各种来源的数据，开创了经济政策不确定性指数（EPU指数）。经济政策不确定性指数，主要用来反映世界各大经济体经济和政策的不确定性。这个指数主要反映宏观经济的短期波动，因此用于宏观经济波动理论的讲授再适合不过。他们的研究表明，EPU指数与实际宏观经济变量（如经济增长）之间存在显著的相关关系，甚至对金融市场（如标准普尔500指数）的波动也有较强的解释能力。该指数的构造包括三大部分：第一部分是新闻指数，即通过统计大型报社中与经济政策不确定性有关的文章数目来衡量经济政策的不确定性；第二部分是税法法条失效指数，即通过统计每年失效的税法法条数目来衡量税法变动的不确定性；第三部分是经济预测差值指数，即通过考察不同经济预测机构对重要经济指标的预测差异来衡量经济政策的不确定性。上述子指数的加权之和构成了EPU总指数。他们采用相同的思路，构造了欧洲EPU指数和中国EPU指数。中国的EPU指数仅指综合指数的第一部分，即新闻指数，所以称作基于新闻的EPU指数。具体而言，他们选取中国的大型报纸，通过搜索“不确定性”，“经济”，“政策”、“税收”、“支出”、“管制”、“中央银行”、“预算”和“赤字”等关键词，筛选出与经济政策不确定相关的文章，并进行统计和标准化处理，最终得到基于新闻的EPU指数。基于新闻的EPU指数与综合指数具有很强的相关性，因此依然具有较好的代表性。由此可见，电子信息技术特别是互联网技术的应用，为经济学家监测和分析乃至预测宏观经济运行，提供了更加多元化的分析框架、工具和数据。在讲授本科宏观经济学的过程中，我们基于三位经济学者的开创性研究，展现了如何利用更加丰富的数据，来对宏观经济运行进行预测与评估。这个指标的引入，不仅丰富了宏观经济波动理论的典型事实素材，还能够给学生呈现如何将海量的资料文本转化为科学的经济指标。
最后，经济社会统计愈加得到各界重视，各类经济社会统计数据愈加丰富。首先，政府经济社会统计部门积累起了许多庞大的基础性数据，有待整理、开发和利用，比如工商管理部门拥有大量的企业开办信息数据，税务部门拥有庞大的企业纳税信息数据。另外，各类社会组织和机构在近年来开展了许多抽样调查，形成了许多高质量的微观调查数据库，特别是在家庭和个人微观调查方面进步明显。在中国现有的众多的微观数据库中，中国工业企业数据库最为著名，该数据库由国家统计局提供，其企业样本是中国所有的国有制造业企业以及销售额500万以上的非国有制造业企业。当前可以获得的样本涵盖1998-2013年，数据指标包括工业增加值、工业总产值等。中国工业企业数据库已经成为研究和分析中国制造业企业生产和经营活动最为重要的基础数据来源。正是由于各类经济社会统计数据的极大丰富，使得我们可以从更加丰富的视角了解宏观经济运行。
2应用新型经济数据的必要性与效果
合理和充分应用新型经济数据进行宏观经济学教学具有一系列的必要性，也能够在本科经济学的教学过程中达到良好的效果。
第一，使用新型经济数据，能够激发学生学习宏观经济学的兴趣。在讲解长期经济增长与短期经济波动的现象时，最为重要的经济指标是GDP。这时，我们通过引入卫星灯光亮度，采用灯光数据来衡量经济增长及经济波动，更加生动地反映相关经济现象。[4，5]灯光亮度指标对于本科生的最大优势是直观可视。在现代社会，经济活动必然有很大部分反映在夜间经济活动上，经济活动越活跃则夜间灯光亮度越强。非常具有代表性的一个案例是，朝鲜半岛的夜间灯光图，朝鲜与韩国两个国家的夜间灯光形成了巨大的反差，韩国几乎所有的国土都灯火通明与亮如白昼，而朝鲜除了首都平壤外漆黑一片。这非常直接地显示出两国尽管一衣带水、血脉相连，但经济发展水平差距巨大。通过卫星灯光亮度数据，学生还能够感受到科技发展对各个学科的交叉影响。卫星灯光数据的产生依靠的是空间遥感学，而其数据可以广泛应用于经济学等各个学科。这反映出当代科学和技术的不断融合，我们可以在教学过程中借此激发学生对相关科学的兴趣。第二，使用新型经济数据，能够让学生更好地理解社会科学研究的特点。GDP指标在整个宏观经济分析与预测当中具有核心地位。人类在社会科学层面构造的指标是不完美的。对于该指标的争论从来没有停止过，曼昆的《宏观经济学》教材上就通过案例和习题等多种形式探讨了GDP指标的细节及其局限性。由于GDP处于整个国民经济核算体系的中心，其统计方法和规则实际上是非常重要的一套科学标准。但是，这样一套标准的科学性及其实际执行程度成为一个现实问题。当我们将眼光放到中国，就会发现在国际上，各国和各届人士不乏对中国经济增长成就的质疑，其中针对中国GDP数据的可信性的质疑就没有停止过。特别是在中国经济增长面临短期冲击的情况下，对GDP数据的可信性的质疑更加严厉。科学研究特别是社会科学研究，正是不断地完善范式、框架、方法和技术，力图更加准确地把握现实规律，尽管远没有达到完美，但科学研究者从没有放弃精益求精的追求。值得一提的是，Pinkovskiy和Sala-i-Martin两位学者[6]借助夜间灯光数据，提出了一个评估宏观经济指标（最为重要的是GDP）准确性的思路，并且给出了构造度量真实经济活动的最优指标的理论框架。他们的逻辑是，如果存在一个与真实经济活动高度相关的变量，并且其对真实经济活动的测量误差与GDP对真实经济活动的测量误差不相关，那么这个变量可以作为一个独立的第三方参照，用以判断现有宏观经济指标的准确度，以及帮助构建衡量真实经济活动的最优无偏线性指标。他们注意到夜间灯光亮度数据既与真实经济活动高度相关，并且其对真实经济活动的度量误差与GDP的度量误差相关度较低，因此将其作为独立的第三方参照。这表明了，在科学研究当中，要更加准确地把握现实规律，就必须具有探索和开拓精神，站在前人成果的基础上进行创新。
第三，使用新型经济数据，能够更好地和更深入地讲授相关宏观经济理论，特别是宏观经济理论的前沿进展。消费理论是宏观经济理论当中的重要组成部分。最有代表性的消费理论当属持久收入消费理论和生命周期消费理论。美国经济学家米尔顿·弗里德曼提出的持久收入消费理论指出，消费者的持久收入而非当期收入是消费者进行消费的决定性因素。美国经济学家弗朗科·莫迪利安尼提出的生命周期消费理论指出，人们的决策具有预期性与计划性，其不仅追求当前的享受，更加会通过合理计划，争取在一生当中均实现较高的福利。具体在消费决策当中，人们会在较长时间范围内合理安排消费支出，尽量实现一生当中的消费平滑和稳定，以达到在整个生命周期的福利最大化。持久收入理论及生命周期理论奠定了后续研究的基础：[7]首先是指出了理性消费者的消费决策会追求消费的平滑；其次是消费和储蓄紧密相关，储蓄特别是预防性储蓄很大程度上是为了保障未來的消费；最后是消费者决策必须进行跨期选择，追求一生效用最大化。根据标准或扩展的生命周期理论，为追求预期一生效用最大化，消费者会根据一生收入来平滑整个生命周期的消费路径，理性消费者在可预期的收人冲击下会利用储蓄和信贷实现各期消费的平滑稳定。这些理论是我们理解现实世界的标尺。在讲授基准理论的基础上，我们可以进行一些拓展性的介绍。这是因为，现实世界的丰富多彩意味着总会有一些事实与基准理论不一致。其中，很多研究发现居民在退休时其消费会发生一次性的下降，这一现象和生命周期理论中消费平滑或消费最优化行为的观点并不一致，被称为“退休消费之谜”（retirementconsumptionpuzzle）。基于邹红和喻开志[8]等学者的研究，我们可以利用国家统计局城镇住户调查（UHS）的家庭调查数据，呈现男性户主退休后家庭消费降低的事实。在提出退休消费之谜现象后，接下来就是引导学生思考起背后的原因了。国内外学者们从不同角度对退休消费骤降现象的原因进行了解释，主要包括如下几种：（1）储蓄不足或者流动性约束。如果退休前的储蓄不足，那么退休后就不得不减少消费，特别是对于处于最低财富1/3的贫困家庭，退休储蓄不足更大程度地导致消费下降。（2）工作相关支出降低。退休后家庭消费的减少，可能是因为在外就餐、交通费等于工作相关支出的减少，这种变化与家庭财富或者流动性约束无关。（3）未预期的负面消息冲击。包括个人健康状况等新的负面信息的出现，会显著降低家庭消费。（4）家庭人口特征的异质性。例如，丈夫退休后，妻子往往寿命更长会削减家庭消费支出。当然，一些研究认为退休消费支出减少并不意味着家庭消费效用的下降，退休后与工作相关支出大幅减少，可能是由于部分商品通过家庭自我生产取代了市场购买，从而减少了消费支出；退休使得消费者闲暇增加，时间充裕使得各种消费行为物超所值，更有效率。邹红和喻开志[8]基于国家统计局城镇住户调查2000—2009年10个年份的家庭样本数据，利用退休制度对城镇男性户主退休决策的外生冲击，基于断点回归框架发现，退休显著降低了城镇家庭非耐用消费支出，消费骤降主要源于退休后与工作相关支出和文化娱乐支出的减少；企业职工、单身独居、教育水平较低和储蓄不足的老年家庭，退休后更易于降低非耐用消费支出；从非耐用消费支出中减去与工作相关支出、文化娱乐支出、在家食物支出和医疗支出之后，家庭其他消费支出在退休前后基本平滑。由此可见，在中国也存在着退休消费之谜，但是深入和严谨的研究之后可以发现，退休消费之谜实际上并非与生命周期假说一致，而是因为更加具体的外部条件和约束，导致了家庭消费行为呈现出更加丰富的理性特征。基于上述脉络讲述消费理论，顺理成章地将相关研究前沿带给了学生，更有深度和力度。
第四，使用新型经济数据，能够激发学生探索型和研究型学习的意识，培养学生的研究与创新能力。正如上面所述，GDP是宏观经济学最为重要的指标，但其不完美性使得各界寻找补充或者代理指标。近年来，中国用来替代或者补充GDP以度量经济表现的最重要指标当属“李克强指数”（Likeqiangindex）。李克强总理2007年时任辽宁省委书记，为了更加客观全面地掌握辽宁省经济运行状况，创新性地借助用电量、铁路货运量和贷款发放量等三项指标进行分析。李克强的这一衡量思路提出之后，包括花旗银行在内的众多国际机构开始使用该思路构造能够反映中国经济运行状况的指标。花旗银行基于这一思路编制了“克强指数”算法，分别采用了工业用电量、铁路货运量及银行中长期贷款三个方面的信息，并将此三个方面的信息按比例折算后汇总，得出当期“克强指数”。
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“克强指数”提出后，较好地反映了一段时期内我国宏观经济走势，并且具有较好的前瞻性功能。对于学生而言，值得思考的一个重要问题就是，克强指数相对于GDP，具有怎样的特点，两者具有怎样的内涵关系？我们进而可以阐释：第一，“克强指数”构造于3个重要的经济指标，都具有重要的经济内涵，从不同维度反映了中国经济的运行状况，契合中国的经济结构特征。现代工业生产与能源消耗密切相关，特别是制造业生产活动与“耗电量”高度相关，中国作为一个制造业大国，其经济表现比如与耗电量密切相关。铁路是承担我国货运的最大载体，并且铁路货运中存在“二八定律”，煤炭、石油、金属和非金属矿石、钢铁及有色金属、矿建材料等五大品类合计运量约占总运量的八成，这些大宗物资与宏观经济形势联系紧密。中国的社会融资主要以间接融资方式为主，并且银行贷款是间接融资的主要形式，因此“贷款发放量”能够较好地反映当前乃至未来的经济表现。第二，“克强指数”所采用的耗电量、铁路货运量和银行贷款发放量三个指标所需要的数据分别来自电网、铁路、银行系统，这些系统的部门和管理层考核基于更多元化的指标，加之相应的数据产生于更加客观过程和流程，近乎没有作假掺水的空间和动机，因此所取得的具体数据也更为真实和可信，能更客观地反映经济的走势。既然“克强指数”具有上述特点，那么其是否就是反映中国宏观经济运行的最优指标呢？实际上，学界已有测量中国真实经济增长速度的方法，几乎都是基于对各种宏观经济指标与真实经济活动之间关系的特定假设。然而，宏观经济指标与真实经济活动之间关系的可信性往往难以评估，而只能更多地作为一种前提假设。Clark等学者[9]另辟蹊径，以夜间灯光亮度作为独立的第三方参照，评估中国官方公布的经济增长率数据的可信度。他们还重点考察了克强指数反映中国真实经济增长的可靠程度。他们的研究结果显示，克强指数能够较为有效地预测夜间灯光强度变动。但是，在克强指数的三个构成指标当中，银行信贷总量、耗电量与铁路货运量三个指标的权重存在较大差异，其中银行贷款总量权重赋值最高，而铁路货运量所获权重很小。基于此，他们认为，修正权重后的克强指数能够有效预测中国真实的经济增长率。因此，引入克强指数和夜间灯光亮度，可以较为完整地展现经济学家对国民经济核算统计的研究过程，引导学生实际搜集数据进行分析。这个做法的优势在于：第一，克强指数的出现具有较强的中国故事性，体现中国道路自信，能够引起学生的兴趣；第二，构建克强指数的三项指标较为具体，与实际经济活动密切相关，在经济涵义上较为容易理解；第三，克强指数中的耗电量与夜间灯光亮度之间在理论上存在密切关联。正因如此，对于基础较好的班级，应当引导学生对这些新近的研究动态进行了解，鼓励他们研读文献与分析数据，寻找可能的角度进行创新性研究。第五，使用新型经济数据，能够增强学生对现实世界及中国国情的深入了解。中国改革开放四十年，是一个伟大的历程，积累了丰富的改革经验。这些改革进程应当为当代大学生所了解。在宏观经济学教学上，应当采用数据的形式向学生展现中国的经济发展成就，以及中国发展经济的宝贵经验。以上述的卫星灯光亮度数据为例，以中国地图版图为底，我们可以清晰地发现，自1992年以来，中国版图上的卫星灯光亮度越来越强，呈现以下两大特点。第一是越来越多的地区从无灯光亮度发展为有灯光亮度；第二是特别是在城市群区域，夜间灯光亮度不断提升，并且有灯光亮度的地区开始更大片地连接在一起。这表明了中国的经济总量显著提升，也表明了中国的城市化进程不断提升，开始进入人口集聚发展和城市群连片发展的新型城镇化阶段。这些数据可视化方式显示出，中国的经济发展历程不仅是一个总量增长的过程，也是一个结构升级的过程。显然，以地图结合灯光亮度的形式进行展示，对学生而言更加具有吸引力和冲击力，能够取得更好的教学效果，也能够激发学生的民族认同感。3新型经济数据的经济学教学应用建议
综上所述，通过上面的分析，我们深入地阐述了合理应用新型经济数据讲授本科宏观经济学的方法和意义。在此，我们最后提出几点实施新型经济数据应用的操作建议。
第一，引入新型经济数据，应当以正确讲授理论知识为基本前提。宏观经济理论大多来源于一些研究者对数据进行分析所获得的结果。譬如，菲利普斯曲线就是菲利普斯对英国名义工资数据和失业数据分析所获得的规律。当代成熟的宏观经济学教材几乎采用美国20世纪50年代到90年代的失业率与通胀率数据来讲解菲利普斯曲线。这是一个运用经济数据讲解经济理论非常有代表性的例子。通过长达几乎半个世纪的年度时间序列数据，完整地讲解了现代菲利普斯曲线的发展过程，呈现了每一次重大经济事件和经济周期对菲利普斯曲线相关成分的影响。可以发现，如果没有长达接近50年的经济发展过程以及相关的经济数据的连续记录观测，我们就无法发展出现代菲利普斯曲线。这可以向学生传递出以下信息：经济学理论很大程度上来自于对现实经济运行的系统观测，而表现为系统的数据记录。从这个角度来看，基于美国的经济数据来讲授菲利普斯曲线理论，具有合理性与正当性。从这个例子可以看出，在讲授本科宏观经济学的过程当中，应当尊重学科的客观规律，而并非一律强求以本国案例替代经典案例，以新型经济数据替代经典宏观经济数据，而应当以正确讲授理论知识为基本前提。
第二，引入新型经济数据，应当密切结合宏观经济学理论与知识点。本科生在大学生涯之前一般没有接受过系统的经济学训练，而宏观经济学本身涵盖较多的知识点，部分学生在学习过程中甚至会对一些知识点掌握存在困难。因此，应当避免纯粹为了增加课堂趣味性而随意增加新型经济数据的做法，不可过度挤压有限的课堂授课时间。譬如，对经济政策不确定性指数的介绍，对“克强指数”的介绍，在短期宏观经济波动部分引入就非常自然，既具有理论价值，也能够加强学生对中国经济现实的理解，而不会显得挤占课堂时间。
第三，引入新型经济数据，可结合课后案例分析以及学生第二课堂活动进行。新型的经济数据一般具有更加多样化的来源，结合更加先进的数据采集与处理技术，因此向本科生详细讲解往往需要较多的时间。而这些新型经济数据的构建、应用都体现了当前宏观经济分析的思路及技术的前沿。在课堂时间有限的情况下，以课后探索型作业的方式引导学生对新型经济数据进行了解、分析乃至应用，是一个行之有效的教学做法。另外，当前大学生创新创业大赛等课外活动成为学生创新思维和能力培养的重要形式。通过在第一课堂上引导学生对新型经济数据的关注，为其科研入门提供更多的选择与思路，实现更高的起点，引发其更大的兴趣，为其参与第二课堂活动奠定更好的基础。
总之，在宏观经济学课堂教学中引入新型经济数据，并非仅仅是为了让学生更好地掌握宏观经济学的知识，而是希望培养本科生更具有创造性和能动性的思维，更加全面的逻辑分析和数据分析能力，奠定一生受用的主动学习和研究能力。这种教学思路，不仅仅适用于宏观经济学和经济学课程，乃至适用于其他社会科学学科的专业课程。
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