经济学期刊经济波动对中国经济增长影响的门槛效应

所属栏目：财会论文
发布时间：2014-10-17 14:07:40 更新时间：2014-10-17 14:08:30

　　内容摘要：本文基于改革开放以来全国加总时序和地区、工业行业分解面板数据，在考虑到处于不同波动状态的经济周期性波动对长期增长可能存在非线性影响的假设下，运用门槛回归模型，研究了我国经济波动对经济增长的影响。研究结果表明：我国经济周期性波动对经济增长的影响存在波动门槛效应，总体上，在低波动时期，经济波动对经济增长的影响有减损效应，在高波动时期，波动对增长的影响正向不显著，但分不同工业行业性质下，竞争性行业在低波动期波动对增长有负影响，垄断性行业则有正影响。由结果本文认为中国还是一个以投资为主体的经济转型国家，在经济受到冲击时，政府的稳定性政策可以避免经济陷入严重的衰退。

　　关键词：经济学期刊投稿,经济波动,经济增长,门槛效应,面板数据

　　问题的提出

　　经济周期性波动与经济的长期趋势增长之间的关系一直是一个重要的学术问题，波动对增长的影响结论对于政府部门如何看待宏观经济波动以及由此制定相应的调控政策具有重要意义。2008年底爆发的全球性金融危机，导致市场化经济国家的大批实体企业停产和倒闭，这不仅降低了世界整体经济增长，同时也加剧了经济波动。面对高经济波动，各国政府采取了积极的应对措施，例如增加政府投资、降低商业银行利息，但是经济的周期性波动是否一定会减损经济的增长，一些理论(如随机增长模型)认为波动会增加经济行为结果的不确定性，由此导致投资和消费减少，最终减损经济增长。然而，根据新增长理论，经济波动特别是经济衰退时，经济系统会形成一种内在机制来摧毁引起危机发生的不合理体制和阻碍生产率增长的落后技术，通过调整产业结构来改善经济效率从而促进经济长期增长。时至今日，金融危机的阴霾并未彻底消去，经济波动对经济增长到底存在负面影响还是正面影响的问题，在后危机时期再次引起各国政府和学者的广泛关注。

　　传统的实际经济周期理论即“二分法”将经济发展中的周期波动和长期增长看作为两个独立的经济现象，然而20世纪80年代兴起的内生增长模型对此提出了质疑，认为波动和增长是经济增长过程的不同方面，二者是不可分割的。但是，内生增长理论关于经济周期性波动和经济增长的关系也存在不一致的观点，较为明显的有两种：首先是基于“干中学”理论，认为波动对增长有负面影响，这一结论的依据是假定人力资本(包括知识和技能)的提高是当前生产活动的补充，在经济繁荣期，由生产活动附属的人力资本提高有助于未来生产率增长;相反，在萧条期这些要素表现为顺周期性，使得对未来生产率产生负效应。其次是基于 Schumpeter的“毁灭性破坏”理论则认为波动对长期增长存在正向影响，这主要源于“机会成本”和“清洁机理”的存在。在经济萧条期投资于新产品研发的机会成本更低，因此企业会加大科技支出;经济系统本身会提供一种清洁机制，即高效率的生产力会逐渐淘汰落后的生产力促进技术进步和经济增长。

　　关于经济波动对中国长期增长的影响，张运峰(2008)通过构造随机增长模型证明随机冲击的增大不仅会使产出增长率的标准差(波动)增大，同时也使增长率均值(增长)减小，这导致了在数量上表现为增长与波动之间存在负向关系。更多的学者从实证角度进行了分析，并且得到了不一致的结论。但是，这些研究都将样本期间整体考虑，而未分波动的不同阶段进行观察，而经济波动对经济增长的影响可能与波动的状态有关。一些理论研究表明低的经济波动是经济发展过程中的正常现象，但过高的经济波动可能会对经济产生负面影响，即经济波动对经济增长的影响可能随着波动的程度存在非线性，Nelson(2007)的美国经验也得到当人均GDP增长率的波动率水平低于5%时，波动对增长没有显著影响，而当波动率水平高于5%时，波动对增长有显著的负面影响。那么，改革开放以来我国经济周期波动对长期增长的影响是否随着波动程度的不同也存在非线性特征?此前有学者认为在20世纪90年代中期以后我国经济波动出现了平缓特征，从而以 1995或1996年为界限进行阶段划分，并分阶段考察二者的关系，但是这样的划分是较粗糙的，2008年金融危机带来的高经济波动也表明这种划分方法不再合适。鉴于此，本文采用门槛回归模型判断周期性波动对中国经济增长的影响以及是否存在波动门槛效应，并分析在不同波动阶段波动对增长的影响程度。

　　模型建立及数据选取

　　(一)模型和估计方法

　　本文主要从实证分析的角度研究经济周期性波动对长期增长的影响，为此构建如下计量方程模型：

　　(1)

　　其中ratet是第t期的经济增长率，ratet-j是第t-j期的经济增长率，volt是波动，β是波动变量系数，表明波动对长期增长的影响。当考虑地区层面或行业层面的数据时，可以采用面板数据模型：

　　(2)

　　式(2)中，rateit是第i个地区(或行业)t期的经济增长率，其中i=1，…，N，t=1，…，T。ui表示固定效应，vt表示时期效应。为进一步验证我国经济波动对经济增长可能存在非线性影响的假设，下面在式(1)的基础上建立门槛回归模型：

　　(3)

　　式(3)中，波动vol是门槛变量，γ是门槛值，I()是指示函数，如果括号内的判别为真，则I()取1，否则取0，β1、β2为对应阶段的波动变量系数。式(3)是只含一个门槛值时的方程，如果含有两个或多个门槛值，需进一步分类。

　　对于门槛效应模型，Hansen建议运用顺序最小二乘法(Sequential OLS)来估计门槛值，但最初只适合时间序列或横截面数据，之后他又将数据的范围扩展到面板数据，但是二者的估计算法是相同的。门槛回归的思想是将门槛变量的所有观察值都当作可能的门槛值，据此分割样本并进行OLS回归，记S1(γ)是门槛值为γ时式(3)的残差平方和，则估计的最优门槛值为 γ=argminS1(γ)。当估计出门槛值后，需要进行两个检验，第一个是对是否存在门槛效应的检验，其原假设是不存在门槛效应(H0∶β1=β2)，备选假设是存在门槛效应(H1∶β1≠β2)，当原假设成立时，将模型估计得到的残差平方和记为S0，当备选假设成立时，将模型估计得到的残差平方和记为 S1(γ)，则此时可以构造统计量F=(S0-S1(γ))/σ2，σ2为门槛值为γ时的残差序列方差。在原假设下门槛估计值γ是无法识别的，这造成传统的检验统计量并非服从卡方分布，从而无法对假设的显著性进行判别。为解决这一问题，Hansen提出使用自助抽样法(bootstrap，也称自举法)得到统计量的渐进分布，从而得到对应的概率水平。第二个是门槛估计值是否等于真实值的检验。在获得门槛估计值后还要检验其是否为真实值的一致性估计，检验原假设为H0∶γ=γ1，似然比检验统计量为LR(γ1)=(S1-S1(γ))/σ2，同样该统计量也为非标准正态分布，Hansen计算了LR(γ1)的置信区间，即在显著性水平α下，当时，不能拒绝原假设。　　(二)数据及统计描述

　　本文采用时间序列和面板数据两种数据形式进行研究，在时间序列上主要使用我国改革开放后(1978-2011年)的GDP和工业行业增加值增长率数据，二者数据均来源于《2012年中国统计年鉴》。对于分地区(23个省、5个自治区、4个直辖市)的增长率面板数据，1978-2008年的数据来源于《新中国六十年统计资料汇编》，2009-2011年的数据来源于《2012年中国统计年鉴》;对于分工业行业(行业名称见中国统计年鉴，剔除掉其它工业，共37个行业)的增长率面板数据，数据全部来源于各年《中国工业经济统计年鉴》。

　　对于经济波动，在国外研究波动与增长关系的文献中，基本上用增长率的标准差(非条件波动)和条件波动(ARCH类模型估计得到)两种波动形式。本文除了在时序数据估计上采用条件波动作为稳健性检验外，均采用滚动标准差测度波动水平。滚动标准差的计算公式为：

　　(4)

　　其中，为第t-m+1期到第t期的平均增长率，m是滚动周期，由于我国每隔五年制定实施规划，因此普遍认为五年是一个经济周期，滚动周期取5。

　　表1显示了全国以及分地区、分工业行业的经济增长率和波动率数据。可以看出，我国GDP年度经济增长率基本在10%左右，波动率在3%附近，总体上呈现高速平稳增长的态势，并且低波动时期和高波动时期平均增长率并未出现很大差距。但是，从工业行业看，平均波动水平比GDP波动水平高很多，这可能是由于改革开放以来我国工业行业投资的周期性特征，并且在发展过程中不断有企业进入和企业退出导致行业波动增加。此外，竞争性行业比垄断性行业增长率更高，也说明引入市场竞争机制是促进行业快速发展的动力，因此一些国家垄断行业应继续深化改革。

　　实证研究结果及解释

　　(一)基于加总时间序列数据的分析

　　表2是基于全国GDP和工业增加值二者增长率序列的门槛回归估计结果，其中列(1)和列(3)是条件波动时的估计结果，列(2)和列(4)是标准差波动时的估计结果。表2结果显示，除了列(1)外，其余三个序列F检验对应的bootstrap概率水平p值均小于0.1，表明经济波动对增长影响的回归模型存在门槛效应，在条件波动下，模型结果中波动变量系数(β1和β2)均不显著，但在低于门槛值时均为负;在标准差波动下，β1显著小于0，而β2大于0不显著，波动变量门槛值分别为3.71%和5.27%。说明在非条件波动下，当波动水平低于门槛值时，我国经济波动对经济增长存在负向影响;而当波动水平高于门槛值时，经济波动对经济增长的影响不显著，这和Nelson(2007)的研究结果不同。

　　(二)基于地区和工业行业面板数据的分析

　　国外一些研究指出在研究经济波动与经济增长的关系时，不同的数据类型可能会得出不同的结论，那么在转型期的中国，经济波动与经济增长的关系是否同样存在这种现象。表3和表4的估计结果对此进行了验证，由于面板数据不易得到条件波动，在此波动只取标准差形式，其中表3是基于地区分解面板数据的门槛回归结果，表4是基于工业行业分解面板数据的门槛回归结果。

　　从表3地区面板数据结果看，门槛效应统计量检验显示经济周期性波动对经济增长的影响存在门槛效应，波动变量门槛值为4.90%，从不同波动状态下的波动变量系数看，在低波动时期经济波动对经济增长的影响为负，并且在1%概率水平下显著，在高波动时期波动对增长的影响为正，但不显著。这个结果跟基于时间序列的估计结果一致，进一步证实我国经济短期波动对长期增长的影响存在非线性，在低波动水平下的负面影响也与李永友(2006)、杜两省等(2011)的结果相同。此外，分地区(东中西部)面板数据的结果与全国数据的结果类似，三个方程均显示经济波动对经济增长存在非线性影响，在低波动时期，波动对增长有负面影响，在高波动时期，波动对增长有正面影响(或不显著)。对于分地区与全国数据得到相同的结论，这说明我国各地区的经济增长受到国家宏观环境和经济政策的共同冲击，一项政策的出台和实施对各个地区的经济波动和经济增长有同向的效应。我国经济波动对经济增长的负面影响主要来自于经济波动对投资的负效应。统计数据显示，2008年金融危机后我国整体企业投资减少而银行储蓄增加，这间接说明了预防性储蓄观点中的隐含条件(储蓄全部转化为投资)在中国不成立，因此投资的降低导致经济减缓。而在高波动期，波动对增长影响正向不显著，则有可能是较高的经济波动例如经济危机的结果(一方面经济危机能促进我国的产业结构调整和资源优化配置，另一方面危机发生短期内企业倒闭要大于新企业增长数量，因此对经济增长取决于哪种机制占主导)。

　　从表4基于工业行业面板数据的结果看，第二列的门槛效应检验概率p值小于0.01，说明整体工业行业的周期性波动对长期增长的影响存在门槛效应，门槛值为16.96%。从波动变量系数看，低波动时期的波动变量系数为负并且高度显著，而高波动时期不显著，这和基于工业增加值增长率的时间序列数据结果一致，也与基于全国面板数据的结果一致。分不同行业性质看，竞争性行业结果与整体工业的结果类似，门槛值为17.42%，β1小于0高度显著，β2不显著，垄断性行业门槛值为25.35%，在高于门槛值时，波动变量系数同样不显著，但在低于门槛值时，系数符号与竞争性行业恰好相反。这些结果表明工业行业的经济波动对经济增长的影响同样存在非线性，但是在不同行业性质(竞争和垄断)下，门槛效应的结果不同，竞争性行业在波动低于门槛值时短期波动对长期增长有负面影响，垄断行业则有正面影响。造成这个结果的可能解释是我国还是一个主要依靠投资拉动经济增长的国家，在垄断行业中基本上是国有或国有控股企业，而竞争行业中基本上以非国有(私营)经济为主体，国有企业和私营企业对风险(波动)的态度决定了二者的投资行为。我国国有企业对投资有偏好特征，当面临经济冲击或经济衰退时，国有企业仍然有投资甚至加大投资的冲动，而较少考虑投资风险;相反，私营企业则基本上是以市场为导向，以利润为目标，同时需要承担投资风险，因此当经济面临不确定性因素时，会选择减少或延缓投资。此外，经济衰退时私营企业也会受到资金的约束而影响投资行为。这个结论表明在经济受到冲击时政府部门采取稳定性政策可以避免经济陷入严重的衰退。　　结论与探讨

　　基于改革开放以来我国加总经济增长率时间序列数据和分地区、工业行业面板数据，在考虑到处于不同波动状态的经济波动对经济增长可能存在非线性影响下，我国经济波动对经济增长的影响存在波动门槛效应，不同的波动状态对经济增长的影响不同。从全国加总GDP和加总工业增加值增长率数据看：在低波动时期，波动对增长的影响有减损效应;而在高波动时期，波动对增长的影响不显著。分不同地区得出了类似的结论，但在不同性质工业行业下，在低于波动门槛值时，竞争性行业波动对增长有负面影响，而垄断性行业波动对增长有正面影响，在高波动时影响均不显著。导致低波动时期竞争性行业和垄断性行业短期波动对长期增长影响相反的原因，是二者企业对风险的投资偏好不同。由结果可以看出，中国还是一个以投资为主体的经济转型国家，预防性储蓄观点和创造性破坏理论在目前还不成立。因此，在经济受到冲击时，必要性的政府稳定性政策可以促进我国经济的增长，避免陷入严重的衰退。此外，结合经济波动对经济长期增长的影响，政府部门要对不同行业制定不同的经济调节政策，最大限度地减少经济冲击带来的负面效应。

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