（a）技术进步
　　（b）股票价格
　　（a）短期信息冲击的解释力
　　（b）长期信息冲击的解释力
　　图3方差分解
　　注：该图表示的是预期误差的方差在各类模型中被信息冲击解释的比例。其中（a）表示全要素生产率和股票价格的预期误差被新息冲击η2的解释比例，（b）表示预期误差被新息冲击的解释比例，因此，图形表示了两类新息冲击在各自模型中的解释力。
　　上述的脉冲响应图证实了一点，即总体经济（即全要素生产率）会受到关于未来宏观经济信息的长期的影响，而相关信息能够通过对股票市场价格的分析得到。关于这一点能够进一步通过对估计结果的方差分解得到。图3中的方差分解表示了各变量中的预期误差的方差能够得到相应新息的解释比例。其中图3（a）表示股票价格的预期误差的方差能够得到新息的大部分解释，而短期内的全要素生产率预期误差无法得到该新息冲击的解释，但是该新息冲击能够解释长期内全要素生产率的预期误差。图3（b）则表示了两个变量的预期误差的方差受到新息冲击的解释力。从改图中可以看出，该新息序列同样能够解释大部分的股票价格额预期误差的方差，同时虽然没有施加短期约束条件，新息冲击同样难以解释短期内的全要素生产率的预期误差，同样它能解释长期内的全要素生产率的预期误差，这是与长期约束条件相一致的。
　　脉冲响应图和预期误差的方差分解反应了一点，即中国总体经济的波动并不是仅仅由未预期的全要素生产率的冲击或者投资技术冲击造成的，关于未来宏观经济的信息的冲击也可能在中国的宏观经济波动中发挥了重要作用。从上述模型的计量分析结果来看，研究中国宏观经济波动的宏观模型应当要合理考虑关于未来宏观经济信息的冲击对于当前波动所造成的影响。同时，上述的分析结果也表明，股票市场的价格能够在很大程度上反映关于宏观经济的信息，能够在一定程度上发挥市场的"晴雨表"的作用，关注股票市场的价格能够为宏观经济政策的制定提供有意义的帮助。
　　五、结论
　　BeautryandPortier（2006）通过将信息识别为与股票价格中与短期全要素生产率新息相垂直的结构新息，并与长期限制性条件中所估计出的信息进行比较。本文将这种思想应用到了中国的股票市场价格中，结果发现中国的股价中包含了未来宏观经济的信息；因此，通过结构向量误差修正模型，本文对该信息进行了一定的识别。从脉冲响应图和方差分解图来看，信息的识别较为成功，其所产生出的结果与长期限制条件下的新息之间是存在较为稳定的关系的，从而造成两类新息对总体经济变量的影响是非常相似的。文章结论对于进一步的中国宏观经济研究和宏观经济管理具有一定的意义，为中国宏观经济理论模型的选取提供了一定的实证基础。
　　当然，本文的研究依然是较为初步的，譬如说，本文模型是由双变量构成的；但是在现实生活中，可能多个变量之间会存在协整关系。这就需要对本文中的双变量结构误差修正模型进行拓展，这其中包括模型意义上的拓展以及限制条件上的拓展。这需要更多的工作。因此，为了能够充分理解信息在中国经济波动中的作用，中国学术界依然有许多的工作需要去做。
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