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作为实用的分析工具，环比折年率可以快速地反映经济变动情况，但受随机因素影响较大，波动频繁而剧烈，若对其特性了解不够，则容易出现误用。本文着重就使用中应注意的问题谈几点看法。
一、计算原理和作用
凡是可以计算同比增长率的进度统计指标都可以计算环比增长率，并折合成年率。月度数的环比增长率是以上个月为基期，季度数是以上个季度为基期，折合成年率分别取12次方和4次方。以  表示原始数据序列，则环比折年率的计算公式为：
式中月度数时n取12，季度数时n取4。环比折年率的平均值与同比增长率基本相同，因此两者具有一定的可比性，这也是环比增长率折合成年率的主要理由。
由于大多数原始数据序列含有季节因素，不同月份或季度的季节因素差异较大，因此直接计算的环比增长率大多是不可用的。如何消除季节因素已有相当成熟的方法，并有功能强大的通用软件可用，如Eviews6.0、SAS以及美、日等国政府在使用的季节调整软件。消除季节因素后，各月（或季）之间都是可比的，除计算环比增长率外，还可以计算任意两个月之间的增长率，并均可折合成年率。计算公式如下：
式中 为季节调整后的序列。对于月度数，m=1就是环比折年率，m=12就是同比增长率，m=6称为半年距环比增长率折年率，简称为半年率折年率，m=3称为季度环比增长率折年率，简称为季率折年率。
使用环比折年率的必要性是相对于同比增长率而言的。在经济分析中得到广泛使用的同比增长率有明显的不足，不能及时地反映经济的最新变化，尤其是在经济快速变动时期和经济转折点附近，这一缺陷显得更为突出，甚至趋势都有可能是反的。环比折年率则正好可以弥补这一不足，一个月或一个季度后就可以观察到经济变化，反映经济变化的敏感性远高于同比增长率。图1是居民消费价格当月同比涨幅与环比折年率的比较，可以较好反映环比折年率的优势。2008年11月和12月，我国居民消费价格已在国际金融危机的影响下转为下跌，环比折年率把这一现象准确反映出来，但当月同比涨幅依然为正；2009年8月以后，居民消费价格已在经济回升的带动下由降转涨，并且上涨速度较快，从环比折年率可以清楚地看出这一特点，但当月同比涨幅依然为负。
二、使用中应注意的问题
尽管环比折年率具有快速反映经济变动情况的特性，但也有一些不如同比增长率的特性。一是计算过程复杂，需要有专门的软件，不如同比增长简单明了，不过，随着计算机的广泛应用，这一弱点已不再是障碍；二是计算结果会因季节调整方法的不同而略有差异，若所用的季节调整方法不当，那么结果就会有问题，这是在使用中需要特别注意的，而同比增长率就没有这一问题，计算结果永远是唯一的，不论谁来计算，结果都一样；三是以前的计算结果会因新数据的取得而发生微小的变动；四是受随机影响较大，常常是频繁地剧烈波动。随机因素影响的大小与计算增长率的间隔期长短无关，即同比增长率与环比增长率中的随机因素影响大小相同，而折年率会把随机因素影响放大，月环比折年率大约会放大12倍，季环比折年率大约会放大4倍，因此环比折年率受随机因素影响的程度要远大于同比增长率。
针对环比折年率存在的问题，一方面要精心选取季节调整方法，从而确保计算结果的合理；另一面计算结果的使用也应谨慎从事，遵守一些必要的规则，从而避免不当的使用。
1.注意环比折年率的可用性
经济变动可分为趋势性变动和随机变动，前者是宏观调控的依据，后者是干扰因素。虽然在事后，两者可以在适当的假定下予以区分，但对于经济中的最新变化，通常是很难把两者分开的。假如随机因素的影响很大，那么即使经济出现了较大变化，仍难以判定经济趋势究竟是怎么回事。这种受随机因素影响很大的序列就是不可用的或可用性很差。虽然同比增长率中也有这样的序列，但环比折年率的这一问题更加突出，因此需要特别强调。由于环比折年率受随机因素影响很大，因此不论是什么指标，在使用之前都要对其可用性进行评估。评估可以用一定的统计方法进行，比如用历史数据计算随机变化量占总变化量的比重；也可以对数据和图形进行仔细的观察和分析，对各种可能出现的情况做到心中有数，不仅可以从总体上把握序列的可用性，还可以具体地知道什么情况下可用，什么情况下不可用。
判别环比折年率可用性的一般规则是：①同比增长率越稳定的指标，环比折年率的可用性就越强；②对于同一指标，季环比折年率的可用性要比月环比折年率强。
2.要进行连续观察，不能只看一个月
环比折年率频繁变动，一个月上升或下降是常有的事，甚至有时的变动幅度较大，但这种变动大多是由随机因素影响造成的，而不是趋势的改变，因此用环比折年率作分析一般不能只看一个月，而必须进行连续观察。当环比折年率连续几个月走低或走高时，那么就可判断为走势转变。对于一些其他较复杂的情况，如三个月中两个月高、一个月低，究竟预示着什么样的走势，就只能依靠分析人员的经验或使用复杂的判别技术。
3.要与相关数据结合使用
在某些情况下，环比折年率的可用性会较差，这时候就可以使用间隔期较长的季率折年率或半年率折年率。虽然后两种增长率反映经济变化要比环比折年率慢，但稳定性和可靠性大大增强。为了判断增长率由负转正，可以用季节调整后的绝对额序列进行直接观察，只要总量开始上升就是恢复增长。把各种数据结合使用，将可以有效地提高分析结果的可靠性。
4.重点关注异常变动和重大变化
尽管环比折年率的一个月变化在大多数情况下不能反映趋势，但仍有可以作出判断的情况，一是变化幅度特别大，远远超出随机影响的程度；二是取值超出正常范围，进入异常区间。若没有特殊原因，那么这两种情况很可能是趋势变化造成的，因此必须予以特别关注。
三、应用实例
为了更好地理解环比折年率使用中应遵循的规则，我们用一些实例对规则作进一步的说明。
【实例一】出口总额环比增长率的可用性分析。
2003年至2006年，我国出口总额始终位于高增长的状况，但图2中的月环比折年率始终处于大幅波动状态，低的时候达到下降50%，高的时候超过250%，从图中很难得出有意义的结论，因此几乎是不可用的。从图2中还可以看出，季环比折年率的稳定性大幅提高，可用性也有所增强，但波动依然较大。
【实例二】连续观察才能更好地得出结论。
2003年至2007年，我国规模以上工业增加值呈稳定快速增长，增长速度在17%左右，然而这一时期的月环比折年率并不稳定，若仅仅依据某个月的数据进行分析，那么难免会得出有时增速很快、有时增速很慢的奇异结论，而连续观察则可以避免这一窘境。从图3可以看出，环比折年率的平均值在17%左右，大多位于10%～25%的区间，连续2个月超出该区间的可能性很小。只要环比折年率符合上述要求，就可以判定为稳定快速增长。
【实例三】超常变动意味着走势的改变
2008年四季度，国际金融危机导致我国经济增长速度迅速下滑，规模以上工业增加值的月环比折年率出现异常变动，连续2个月低于-10%。2009年3月份，虽然同比增长率依然很低，但月环比折年率超过了70%（见图4），是经济增长率由下降转为上升的重要标志。
【实例四】多种数据综合使用才能得出真实结论
从同比增长率看，2009年4月份以后，我国出口总额依然为大幅下降，二季度下降23.4%，三季度下降20.3%，而环比折年率又因波动过大而无法使用（见图2），这时候我们就可以借助一些类似于环比折年率的指标进行分析。图5是2000年平均值为100且消除季节因素的出口总额定基指数，从该图可以清楚看出，出口总额的下降阶段是2008年8月至2009年3月，此后出口总额基本稳定，7月份以后转为增长。另外，季率折年率也可较好地反映出口的这一走势。
（研究参考资料2010年第5期）
（国家统计局统计科学研究所 余根钱） |