研究背景：结构计量经济学模型识别

结构计量经济学模型是当代经济研究中一类重要的基本模型。Reiss＆Wolak（2007）认为：今天许多经济学家将计量经济学视为主要与统计问题相关而与经济问题无关的领域，由此就产生了描述性计量经济建模（基于数据）与结构计量经济建模（基于经济理论）之间的区别。显然，结构计量经济建模方法旨在强调考尔斯委员会（Cowles commission）关于计量经济学的本质——用观测到的经济数据研究、检验并掌握经济规律。事实上，计量经济学模型从未停止结构化的进程。特别是近年来，建立结构计量经济学模型分析和研究经济系统业已成为主流的宏观经济学研究方法。例如对线性联立方程组模型进行非线性和非参数设定的改进，对时间序列模型施加约束将其还原为结构时间序列模型，以及对宏观经济模型引入一般均衡条件和决策者的前瞻性行为构建动态随机一般均衡模型等，都明确地体现出宏观经济实证研究越来越注重对经济结构的精确描述以及对经济运行深层规则的探究。

经济学家们往往希望通过观测到的经济变量数据推断生成数据的真实经济结构。众所周知，建立结构宏观经济模型本质上是依照经济理论对经济运行系统做出一种数学的抽象和描述，研究者们试图通过大量的经济数据研究透彻经济系统（或结构）的“具体特征”，从而了解经济变量之间的相互关系以及经济系统运行的规律，以便对未来进行科学的预测和推演，或者对经济系统进行可行的干预和优化。早在20世纪30年代，经济学家们就已经意识到，通过观测到的数据对经济结构特性做出的判断并不一定是唯一的。即便是观测数据量足够大，人们可能仍然无法判别这些数据究竟是由哪一个结构产生的，由此也就引发出结构模型的识别问题。事实上，结构模型的识别是一个“与时俱进”的古老计量经济学问题，在早期的计量经济学研究文献中都曾明确提出对经济结构的推断必须包含对结构的识别问题，如Koopmans（1950）、Wald（1940）及Haavelmo（1943）。模型识别研究的实质是讨论利用观测数据能否确定真实的数据生成过程，即能否对结构的具体特征做出唯一确定的判断。因此，利用结构模型研究经济问题的标准步骤中，模型识别研究既是必不可少的一环，也是估计、检验以及分析结论的基础和前提。

伴随着结构模型的发展，模型识别研究面临巨大的挑战，许多杰出的计量经济学家为此付出了艰苦的努力并取得了巨大的成果。从Koopmans et al.（1950）提出经典的线性联立方程组模型可识别的秩条件和阶条件开始，对结构模型的识别研究始终是建立与应用结构宏观计量经济学模型的热点问题，也是计量经济学理论研究中十分活跃的领域。在Koopmans et al.（1950）研究的基础上，例如，Fisher（1959，1963）加入冲击不相关的约束，从而建立了联立方程组模型可识别的广义秩条件；Hausman＆Taylor（1983）更进一步地讨论了方差—协方差约束下可识别的秩条件；Rothenberg（1971）基于结构模型的信息矩阵提出了模型全局和局部可识别的充分必要条件；Hamilton（1994）、King et al.（1991）、Blanchard＆Quah（1989）、Rubio-Ramirez et al.（2010）、张延群（2012）、白仲林等（2014）以及缪言等（2017）都从不同角度讨论了结构时间序列模型如SVAR、SVEC及SVAMAR模型的识别问题。此外，Iskrev（2010）、Ivana＆Serena（2011）、Gary et al.（2013）以及白仲林等（2016，2019）讨论了近年来在经济分析中广泛应用的动态随机一般均衡（Dynamic Stochastic General Equilibrium，DSGE）模型的识别问题。一些新兴的结构宏观计量经济学模型均涉及了对结构识别问题的分析和研究，如Ekeland etal.（2004）提出的Hedonic模型以及Lewbel et al.（2015）所研究的Euler方程模型等。(www.xing528.com)

在国外的文献中，对于结构宏观模型的建立和应用都十分谨慎，主要体现在经济学家们每提出一种新的结构模型，都会首先对其可识别性做出相应的分析，因此国际上对于各类结构模型的识别研究始终是理论界和实务界研究的前沿所在。通过对结构模型的识别条件做出探讨，可以帮助经济学家们在建立模型时充分考虑必要的约束条件，例如对函数形式的设定以及对变量性质的假定等，使得可以利用可观测的信息得到唯一确定的结构模型，并且利用结构特征对经济运行情况做出科学的预测以及政策建议。毫不夸张地说，结构模型可识别是模型进行估计和检验的基础和保障，也是对经济系统进行分析和研究的前提和必备条件。

在我国，建立和应用结构宏观经济模型时，与国外的研究相比，往往容易忽视结构模型中的识别问题。例如在建立和改进结构模型时，不会专门去探究模型的识别问题，往往假定模型是“可识别的”，直接对模型进行估计、评价和分析。