論文：經(jīng)濟波動與經(jīng)濟增長：來自中國的經(jīng)驗證據(jù)

論文：經(jīng)濟波動與經(jīng)濟增長：來自中國的經(jīng)驗證據(jù)

內(nèi)容提要 經(jīng)濟波動與經(jīng)濟增長之間關系的理論研究存在巨大分歧意味著經(jīng)驗研究的必要性，但是針對兩者之間關系的經(jīng)驗研究卻沒有得出一致的結論，基于中國區(qū)域經(jīng)濟數(shù)據(jù)的經(jīng)驗研究更是難以見到。本文利用中國省級數(shù)據(jù)，構造了29個橫截面數(shù)據(jù)模型和21個面板數(shù)據(jù)模型，對二者關系進行了較為細致的檢驗。結果發(fā)現(xiàn)，在中國，經(jīng)濟波動同經(jīng)濟增長之間存在顯著的負相關關系。本文的結論對于探討經(jīng)濟波動的福利成本等相關研究具有重要意義，同時對于政府進行宏觀調(diào)控也具有一定參考價值。
關 鍵 詞 經(jīng)濟波動 經(jīng)濟增長 橫截面數(shù)據(jù)模型 面板數(shù)據(jù)模型
Abstract：Different economic theories have different points of view about the relationship between economic volatility and economic growth. This means that the empirical research in this field is e*tremely necessary. However, some empirical papers did not draw the same conclusion. The empirical research based on Chinese regional data still by far cannot be found. This paper studies the relationship between economic volatility and economic growth by using Chinese province-level data and constructing 29 Cross-sectional data models and 21 panel data models. The result shows that economic volatility and economic growth in China is negative correlation. This conclusion is important for further researching welfare cost of economic volatility. At the same time, this conclusion also provides some valuable policy implications.
Key words：economic volatility；economic growth；Cross-sectional data model；panel data model
一 引 言
宏觀經(jīng)濟學的一個長期傳統(tǒng)是將經(jīng)濟波動與經(jīng)濟增長隔離開進行研究[ 例如乘數(shù)/加速模型能夠由于投資在高水平和低水平替換而產(chǎn)生周期行為，導致總需求和產(chǎn)出的相應調(diào)整，但仍未能解釋趨勢性的增長。模型也可以被拓展以包括一個外生的增長趨勢，但這種趨勢對于周期的長短和規(guī)模沒有任何影響。另外，新古典增長模型完全忽略了經(jīng)濟周期波動。]，采用經(jīng)濟周期模型研究經(jīng)濟波動，通過經(jīng)濟增長模型研究經(jīng)濟增長。在理論上，經(jīng)濟增長由總供給決定，技術進步或知識積累是其推動力，而經(jīng)濟波動由總需求變化所推動。然而，自從Solow（1957）指出技術沖擊既是經(jīng)濟波動的一個重要源泉，也是經(jīng)濟增長率發(fā)生變化的一個重要原因（Plosser，1989）以來，這種將經(jīng)濟波動與經(jīng)濟增長相互隔離研究的傳統(tǒng)兩分法（dichotomy）開始受到更多的關注甚至質(zhì)疑（Nelson and Plosser，1982；Kydland and Prescott，1982；Long and Plosser，1983；King et al.，1988）。內(nèi)生增長理論認為，生產(chǎn)率的改進依賴于配置給它的資源數(shù)量，
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出的能力，并且企業(yè)進入和退出障礙小。
經(jīng)濟波動——人力資本——經(jīng)濟增長。Dellas（1991a，1991b，1992）認為，人力資本積累能夠作為一種抵御周期性風險的套期保值措施，經(jīng)濟穩(wěn)定會降低居民自我保險的激勵，不利于人力資本的積累和經(jīng)濟增長，因此經(jīng)濟波動對經(jīng)濟增長有促進作用。這一機制的思想根源也是Schumpeter（1939）的“創(chuàng)造性破壞”觀點，也客觀要求較好的外部宏觀經(jīng)濟制度環(huán)境。然而，如果經(jīng)濟衰退導致金融和財政約束惡化，那么經(jīng)濟波動與經(jīng)濟增長負相關，這種情況更有可能發(fā)生在發(fā)展中國家。在這種情形下，經(jīng)濟衰退通過降低“干中學”而導致人力資本發(fā)展的更差、生產(chǎn)率增長型支出降低，最終使經(jīng)濟增長率趨于下降（Martin and Rogers，1997；Talvi and Vegh，2000）。此外，為了避免經(jīng)濟衰退，政府將采取一定的政策措施（例如勞動力市場限制），這會導致企業(yè)靈活性降低，不愿意創(chuàng)新，最終加深了經(jīng)濟波動與經(jīng)濟增長之間的負相關。
對于經(jīng)濟波動與經(jīng)濟增長之間的關系，不同理論研究文獻的巨大分歧意味著通過經(jīng)驗研究來澄清二者之間的關系是一項非常有價值的工作。然而，經(jīng)驗研究結果也出現(xiàn)相互矛盾的結論。大多數(shù)學者認為經(jīng)濟波動與經(jīng)濟增長負相關（Ramey and Ramey，1995；Martin and Rogers，2000；Kneller and Young，2001；Fatas，2002；Hnatkovska and Loayza，2003；Turnovskey and Chattopadhyay，2003；Rafferty，2004；Norrbin and Yigit，2005）。Ramey and Ramey（1995）使用兩組國家樣本來經(jīng)驗研究經(jīng)濟波動與經(jīng)濟增長的關系，一組是僅僅包括OECD國家的24個國家樣本，另一組是除OECD國家之外還包括發(fā)展中國家在內(nèi)的92國家樣本，OECD國家樣本的時間跨度為1952-1988，92國家樣本的時間跨度為1962-1985，結果一致表明：經(jīng)濟波動越高的國家，平均經(jīng)濟增長率越低。遵循Ramey and Ramey（1995）的研究方法，Norrbin and Yigit（2005）探討了經(jīng)濟波動與經(jīng)濟增長負相關關系的穩(wěn)健性，經(jīng)驗結果表明，基于包括24個OECD國家在內(nèi)的77個國家樣本得到的經(jīng)濟波動與經(jīng)濟增長負相關非常穩(wěn)健，但基于24個OECD國家樣本得到的經(jīng)濟波動與經(jīng)濟增長負相關的穩(wěn)健性略差。Martin and Rogers（2000）也發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟波動與經(jīng)濟增長負相關，但僅限于OECD國家和歐洲國家[ Martin and Rogers（2000）使用三組國家的樣本數(shù)據(jù)實證研究經(jīng)濟波動與經(jīng)濟增長的關系，一組是24個OECD國家1960-1988年的樣本數(shù)據(jù)，另一組是90個歐洲國家1979-1992年的樣本數(shù)據(jù)，第三組是72個發(fā)展中國家1960-1988年的樣本數(shù)據(jù)，實證結果表明，對于24個OECD國家和90個歐洲國家來說，經(jīng)濟波動與經(jīng)濟增長存在顯著的負相關，但是對于72個發(fā)展中國家卻沒有發(fā)現(xiàn)這一關系。]。Kneller and Young（2001）使用24個OECD國家1961-1997年間的樣本數(shù)據(jù)經(jīng)驗研究經(jīng)濟周期波動與經(jīng)濟增長的關系，結果顯示經(jīng)濟周期波動與經(jīng)濟增長顯著負相關。Fatas（2002）基于1950-1998年跨國樣本數(shù)據(jù)的經(jīng)驗研究結果支持經(jīng)濟波動與經(jīng)濟增長負相關。具體針對資本市場不完善的發(fā)展中國家情形，Turnovskey and Chattopadhyay（2003）研究了波動對經(jīng)濟增長的影響，首先構建理論模型，然后對模型進行數(shù)值模擬，最后基于61個發(fā)展中國家的1975-1992年度數(shù)據(jù)對模型進行經(jīng)驗檢驗，研究結果表明貿(mào)易波動、政府支出波動、貨幣政策波動對經(jīng)濟增長都存在負面影響。Hnatkovska and Loayza（2003）基于79個國家1960-2000年的跨國數(shù)據(jù)對宏觀經(jīng)濟波動與長期經(jīng)濟增長的關系進行經(jīng)驗研究，結果表明二者負相關，并且這一負相關關系反映的是經(jīng)濟波動對經(jīng)濟增長的負面影響，這一負面影響在最近20年表現(xiàn)得更加明顯。Rafferty（2004）基于1960-1989年OECD國家的樣本數(shù)據(jù)檢驗經(jīng)濟波動與經(jīng)濟增長的關系，發(fā)現(xiàn)二者存在負相關關系，但這一結果的穩(wěn)健性有點弱。上述這些研究成果與Kormendi and Meguire（1985）和Grier and Tullock（1989）的經(jīng)驗研究結果形成鮮明的對照。Kormendi and Meguire（1985）在經(jīng)濟增長框架下經(jīng)驗研究經(jīng)濟波動對經(jīng)濟增長的影響，這是較早的一篇經(jīng)典文獻，他們采用跨國橫截面數(shù)據(jù)的經(jīng)驗研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟波動和經(jīng)濟增長正相關。他們的結論得到了Grier and Tullock（1989）的進一步支持，Grier and Tullock（1989）遵循Kormendi and Meguire（1985）的研究方法，但是采用了更大的面板數(shù)據(jù)樣本空間。還有一些研究通過將經(jīng)濟波動進行分解而同時得到兩種結果（Kroft and Ellis，2002；Saint-Paul，1993）。Kroft and Ellis（2002）是對Ramey and Ramey（1995）研究的進一步擴展與延伸，他們將經(jīng)濟波動分解為短期不確定性和中長期的經(jīng)濟周期波動，在此基礎上采用與Ramey and Ramey（1995）完全相同的兩組國家樣本數(shù)據(jù)探究經(jīng)濟波動與經(jīng)濟增長的關系，結果顯示經(jīng)濟增長與短期不確定性顯著正相關，與經(jīng)濟周期波動顯著負相關，因此經(jīng)濟波動與經(jīng)濟增長的負相關應主要歸功于經(jīng)濟周期波動與經(jīng)濟增長的相關性。然而，Saint-Paul（1993）卻發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟高頻波動（2至4年之間）與經(jīng)濟增長負相關，而經(jīng)濟低頻波動（16年以上）與經(jīng)濟增長正相關。此外，Dawson and Stephenson（1997）也遵循Ramey and Ramey（1995）的研究方法，基于美國48個州一級的數(shù)據(jù)研究經(jīng)濟波動與經(jīng)濟增長的關系，結果顯示經(jīng)濟波動與經(jīng)濟增長無顯著關系，這一結果在同類經(jīng)驗研究中是很少見的。
國外現(xiàn)有經(jīng)驗文獻對于經(jīng)濟波動與經(jīng)濟增長關系的研究揭示了一些潛在的重要問題，但經(jīng)驗結果的多重性也意味著這一領域的研究仍存在非常大的進一步深入的空間。在這些國外經(jīng)驗文獻中，無論是得到正相關、負相關，還是得到不相關的經(jīng)驗研究，幾乎全部都是基于國家層面的宏觀數(shù)據(jù)進行分析，唯獨例外的一篇是Dawson and Stephenson（1997），他們采用的是美國48個州一級的數(shù)據(jù)。國家層面的數(shù)據(jù)對于GARCH-M方法的經(jīng)驗研究不存在什么問題，但是，如果采用回歸分析方法的經(jīng)驗研究是基于國家層面的數(shù)據(jù)，那么意味著它是基于跨國數(shù)據(jù)進行回歸，然而這卻是存在很大問題的。近些年來，傳統(tǒng)的跨國經(jīng)驗研究被認為難以控制國家間的文化、制度、統(tǒng)計口徑等因素導致的數(shù)據(jù)異質(zhì)性和不可比性（Atkinson and Brandolini，2001；Srinivasan and Bhagwati，1999），開始受到越來越多的批評，相比之下，來自一些較大經(jīng)濟體內(nèi)部的數(shù)據(jù)的異質(zhì)性問題較小、可比性更強[ 白重恩、杜穎娟、陶志剛、仝月婷（2004）認為，使用一個國家內(nèi)的數(shù)據(jù)進行經(jīng)驗研究有兩方面的優(yōu)勢：一是在一個國家內(nèi)能夠比較容易地獲得具有可比性的數(shù)據(jù)，另一個優(yōu)勢是它避免了在國際研究中衡量國家間的制度差異的困難（O’Connell and Wei，2002）。]。因此，在有關經(jīng)濟發(fā)展的經(jīng)驗研究中出現(xiàn)的一個趨勢是，來自較大經(jīng)濟體內(nèi)部的數(shù)據(jù)顯得越來越重要，并且也開始受到更多的重視。Ramey and Ramey（1995）采用跨國數(shù)據(jù)的經(jīng)驗研究顯然難以完全避免數(shù)據(jù)異質(zhì)性和不可比性問題，然而，中國是全球范圍內(nèi)一個非常大的經(jīng)濟體，采用中國省級數(shù)據(jù)經(jīng)驗研究經(jīng)濟波動對經(jīng)濟增長的影響，在很大程度上避免了數(shù)據(jù)異質(zhì)性和不可比性問題。因此，在基于跨國數(shù)據(jù)進行經(jīng)驗分析飽受批判的情況下，采用一個大國內(nèi)部的不同地區(qū)數(shù)據(jù)的經(jīng)驗分析成為更有優(yōu)勢的作法。顯然，Dawson and Stephenson（1997）在經(jīng)驗研究經(jīng)濟波動對經(jīng)濟增長的影響時，之所以采用美國州一級的數(shù)據(jù)，在很大程度上也是出于對這一點的考慮。目前，在國內(nèi)還很少看到探討經(jīng)濟波動對經(jīng)濟增長影響的經(jīng)驗文獻，基于此，本文吸收了Kormendi and Meguire（1985）、Grier and Tullock（1989）、Ramey and Ramey（1995）以及Barro（1997）的研究思想，采用中國的省級橫截面數(shù)據(jù)（cross-sectional data）和省級面板數(shù)據(jù)（panel data）來經(jīng)驗研究經(jīng)濟波動對經(jīng)濟增長的影響，研究結果既能為經(jīng)濟波動對經(jīng)濟增長影響的理論研究提供來自中國的經(jīng)驗證據(jù)，又能發(fā)現(xiàn)中國經(jīng)濟波動對經(jīng)濟增長的定量影響，有利于更好地了解中國宏觀經(jīng)濟運行。
三 經(jīng)驗模型、變量選取與數(shù)據(jù)來源
（一）經(jīng)驗模型
首先，經(jīng)濟增長對經(jīng)濟波動采用OLS方法進行簡單線性回歸，具體表達式為：

顯然，除了經(jīng)濟波動之外，還有很多其他因素也會決定或影響經(jīng)濟增長，經(jīng)濟波動與經(jīng)濟增長之間的關系很可能會受到這些變量的影響，因此考慮在控制其他變量的情況下研究經(jīng)濟波動對經(jīng)濟增長的影響就變得尤為重要�；貧w模型如下：

其中，表示控制變量，具體包括初始人力資本、初始GDP、投資占GDP份額、人口增長率。對于經(jīng)濟增長來說，這些變量是至關重要的決定性因素（Levine and Renelt，1992；Barro，1997），Ramey and Ramey（1995）在采用跨國數(shù)據(jù)研究經(jīng)濟波動與經(jīng)濟增長關系的經(jīng)驗文獻中，通過引入這些控制變量來探究經(jīng)濟波動對經(jīng)濟增長的確切影響。這些控制變量在討論經(jīng)濟波動對經(jīng)濟增長影響的其他經(jīng)驗文獻中也被廣泛地使用（Kroft and Ellis，2002；Norrbin and Yigit，2005）。此外，在有關討論經(jīng)濟增長決定因素的經(jīng)驗文獻中，社會和政治制度被認為是非常重要的因素（Kormendi and Mequire，1985；Grier and Tullock，1989；Barro，1997），其中Grier and Tullock（1989）將GDP中政府消費份額的增長率作為制度因素的一個代理變量，通過經(jīng)驗研究發(fā)現(xiàn)政府消費占GDP份額的增長率與經(jīng)濟增長顯著負相關。因此，除上述控制變量之外，本文還試圖探討在控制政府消費占GDP份額的增長率這一制度因素之后，中國經(jīng)濟波動對經(jīng)濟增長的影響會發(fā)生什么變化。需要說明一點，五個控制變量在每個模型中不一定會同時出現(xiàn)，有時只是引入其中的一個或多個。
在探究經(jīng)濟波動對經(jīng)濟增長影響的同類經(jīng)驗研究中，數(shù)據(jù)獲取方式主要有兩種：一種是將每個�。ㄖ陛犑�、自治區(qū)，以下簡稱為省市區(qū)）的時間序列數(shù)據(jù)平均為該省的一個數(shù)據(jù)樣本點，然后構建省級橫截面數(shù)據(jù)模型進行經(jīng)驗分析；另一種是將每個省市區(qū)的時間序列數(shù)據(jù)進行短時間段的平均，這樣每個省市區(qū)就有幾個數(shù)據(jù)樣本點，然后構建省級面板數(shù)據(jù)模型進行經(jīng)驗分析。第一種方法的一個缺點就是，破壞了每個省市區(qū)的時間序列數(shù)據(jù)中可能包含的重要信息�；诖�，我們除采用橫截面數(shù)據(jù)模型之外，還通過面板數(shù)據(jù)模型進行經(jīng)驗分析。在面板數(shù)據(jù)的獲取方式中，我們對各省市區(qū)各個變量的時間序列數(shù)據(jù)進行10年平均，具體分為5個時段——1953-1964年、1965-1974年、1975-1984年、1985-1994年、1995-2004年，其中第一個時段包括12年，這主要是出于部分省市區(qū)數(shù)據(jù)的易獲取性考慮。
（二）變量選取
在本文經(jīng)驗研究中，被解釋變量為經(jīng)濟增長，解釋變量分別為經(jīng)濟波動、初始人力資本、初始GDP、投資占GDP份額、人口增長率、政府消費占GDP份額增長率。表1為回歸模型中變量的定義。
表1 解釋變量與被解釋變量的定義
變量 變量定義
growth 人均實際GDP增長率的平均值
volatility 人均實際GDP增長率的標準差
investmentgdp 固定資產(chǎn)投資占GDP比重的平均值
populationgr 平均人口增長率
ihumancapital 初始年份的人力資本水平
ipgdp 初始年份的人均實際GDP
governmentgdp 政府消費占GDP比重的增長率的平均值
1. 經(jīng)濟增長
作為被解釋變量，經(jīng)濟增長變量橫截面數(shù)據(jù)的具體運算方法（Kormendi and Mequire，1985；Ramey and Ramey，1995）為：第一，通過每個省市區(qū)1953-2004年間的人均地區(qū)生產(chǎn)總值指數(shù)（上年=100）計算每個省市區(qū)的人均實際經(jīng)濟增長率。第二，計算每個省市區(qū)1953-2004年間的人均實際經(jīng)濟增長率的平均值。第三，對每個省省市區(qū)采用第一步和第二步的做法，得到度量經(jīng)濟增長的省級橫截面數(shù)據(jù)。經(jīng)濟增長變量面板數(shù)據(jù)的獲取方式與橫截面數(shù)據(jù)原理相同（Grier and Tullock，1989），只是把時間序列分為5個時間段而已。
2. 經(jīng)濟波動
經(jīng)濟波動對經(jīng)濟增長的影響是本文經(jīng)驗研究的核心，因此經(jīng)濟波動是我們最為重點關注的指標。對于經(jīng)濟波動，大部分經(jīng)驗文獻的度量方法是采用人均實際GDP增長率的標準差，經(jīng)濟波動變量橫截面數(shù)據(jù)的具體運算方法（Kormendi and Mequire，1985；Ramey and Ramey，1995）為：第一，通過每個省市區(qū)1953-2004年間的人均地區(qū)生產(chǎn)總值指數(shù)（上年=100）計算每個省份的人均實際經(jīng)濟增長率。第二，計算每個省市區(qū)1953-2004年間的人均實際經(jīng)濟增長率的標準差。第三，對每個省份采用第一步和第二步的做法，得到度量經(jīng)濟波動的省級橫截面數(shù)據(jù)。經(jīng)濟波動變量面板數(shù)據(jù)的獲取方式與橫截面數(shù)據(jù)原理相同（Grier and Tullock，1989），同樣只是把時間序列分為5個時間段而已。
3. 初始人力資本
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