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第 30 卷摇 第 2 期 池建宇, 赵家章: 短期经济波动如何影响长期增长?
图 1摇 增长率( 滓酌 ) 和增长率的波动( 酌) 的关系
摇
三、 计量模型与数据来源
( 一 ) 计量模型
在 Ramey and Ramey (1995) [21] 的基础上构
建计量模型, 使用中国 30 个省的数据, 对人均实
际 GDP 的平均增长率与它的标准差进行回归。
首先只考虑不随时间变动而变动的波动性, 使用
截面数据进行回归。 对中国各省 1978—2012 年
的平均增长率与经济增长的波动性进行回归, 然
后在回归中加入控制变量集合以保证回归结果的
稳健性。 截面回归采用如下计量模型是:
酌i = 茁X i + 姿滓i + 浊滓2i + ui (10)
式(10) 中 ,下标 i 为各省的编号, i = 1,2,…,
30,酌 和 滓 分别是各省 1979—2012 年间经济增长
率( growth) 的均值和标准差, 本文用它们分别代
表经济的长期增长和短期波动。 各省的经济增长
率用实际人均 GDP 的对数差分实现,如果用 y 表
示实际人均 GDP,那么,growth t = 驻log ( yt / y t - 1 )。
由于波动对经济长期增长的影响既有正向影
响, 又有负向影响, 本文引入 滓 的平方项 ,这可以
更准确的探究波动对经济长期增长的影响。 X 是
控制变量,包括平均投资比率 ( av _ inves )、 人口的
平均增长率 ( av _ pop )、 平均对外依存度 ( av _
open)、 平均人力资本( av_human ),u 是误差项。
考虑到波动性会随时间变动而变动, 本文以
5 年为周期计算各省每个周期内经济增长率的波
动性。 用 1978—2012 年之间每个周期的平均增
长率对增长率的波动进行面板回归,共 7 个周期 。
同截面回归方法一样, 面板回归也控制了相应的
条件变量。 面板回归模型是 :
酌it = 茁X it + 姿滓 it + 啄滓 2
it + 滋i + 浊t + u it (11)
式(11) 中 ,下标 t 代表周期的序号, t = 1,2,
…7。 第 i 省在第 t 个周期内人均实际 GDP 的平
均增长率 酌it 是该周期历年增长率的平均数, 它衡
量每个周期内经济的平均增长, 而 滓it 是周期内人
均实际 GDP 增长率的标准差 ,它衡量每个周期内
的短期波动。 与截面回归方法一样, 本文在面板
回归中, 也引入了波动的平方项。 面板回归中, 控
制变量 X 包括:平均投资比率 ( av_ inves )、 平均人
口增长率 ( av _ pop)、 平均对外依存度( av _ open )、
平均人力资本( av _human )、 初始人力资本 ( 周期
内首年的人力资本,i_ human)、 初始 GDP( 周期内
首年人均实际 GDP 的对数,i_ gdp)。
接下来, 试图探究经济波动的源泉,让产出的
波动性对政策的波动和国外市场的波动做回归,
探究市场波动和政策波动对产出波动性的贡献。
最后,以 7 年周期计算波动性,进行面板回归来作
为稳健性检验,以验证上面结论的可靠性。
( 二 ) 数据来源
在上述的模型中, 经济增长率使用各省人均
实际 GDP 的增长率数据, 它通过人均实际 GDP
对数的差分得到;投资比率为投资总额占 GDP 比
重; 人口增长率使用人口的自然增长率数据;对外
依存度使用进出口总额占 GDP 比重数据 ;人力资
本为在校生人数占就业人口比重; 政府支出比率
为政府支出占 GDP 比重。 所有数据均来自于历
年各省、 自治区和直辖市统计年鉴以及 《 新中国
统计资料六十年汇编》。 本文对各变量的原始数
据均通过双边或单边缩尾来处理离群值。 变量的
定义和描述统计见表 1。
四、 计量结果及分析
( 一 ) 截面回归
本文使用 1978—2012 年的数据对式 (1) 做
截面回归,回归结果见表 2。
第(1) 列中,用产出的平均增长率( 酌) 对波动
性即产出的标准差 ( 滓 ) 做回归, 发现波动性的系
数显著为负, 这验证了波动性对平均增长存在负
向影响。 第(2) 列中加入波动性的平方项 ( 滓2 )。
回归结果显示,波动性的系数显著为负,而波动性
平方的系数则显著为正, 这说明随着波动规模的
变化,波动性对长期增长率的影响方向也有可能
发生变化。 第 (3) 列仅仅对控制变量做回归 , 这
些变量均统计显著。 根据这些系数的符号可知,
投资、对外开放度都对长期增长有正向影响,而人
口增长率、 人力资本则对长期增长有负向影响 。
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