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    波動(dòng)減緩增速視角省際經(jīng)濟(jì)波動(dòng)福利損失研究

    2014-12-31 08:23:29陳太明
    財(cái)經(jīng)問(wèn)題研究 2014年11期
    關(guān)鍵詞:經(jīng)濟(jì)波動(dòng)差異性經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)

    摘 要:經(jīng)濟(jì)波動(dòng)減緩經(jīng)濟(jì)增速的福利效應(yīng)研究為保持中國(guó)經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)運(yùn)行提供了新視角。經(jīng)濟(jì)波動(dòng)不僅直接降低居民福利,還通過(guò)減緩經(jīng)濟(jì)增速間接降低居民福利。本文基于考慮波動(dòng)減緩增速的拓展模型,使用1985—2007年省際數(shù)據(jù)測(cè)度經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)異質(zhì)居民的福利影響。研究發(fā)現(xiàn):各省份福利損失完全不同;所有省份福利損失明顯大于已有研究結(jié)果,是采用基準(zhǔn)模型測(cè)度結(jié)果的12—22倍;人口加權(quán)后地區(qū)福利損失存在顯著差異,沿海福利損失超過(guò)內(nèi)陸。為改善民生,須降低經(jīng)濟(jì)波幅,穩(wěn)定政策應(yīng)具有地區(qū)差異化特征,地方政府應(yīng)以政策實(shí)施者身份介入穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)的過(guò)程;還需弱化居民消費(fèi)波幅,重要政策手段包括提高并協(xié)調(diào)各地區(qū)金融發(fā)展水平、構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)控制系統(tǒng)、逐步建立社會(huì)公平保障體系。

    關(guān)鍵詞:經(jīng)濟(jì)波動(dòng);經(jīng)濟(jì)增速;經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng);福利效應(yīng);差異性

    中圖分類號(hào):F015 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    文章編號(hào):1000176X(2014)11010708

    一、引 言

    改革開(kāi)放至今,中國(guó)經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)高速增長(zhǎng)的同時(shí)也較之前更穩(wěn)定。這一兼得現(xiàn)象一定程度上說(shuō)明經(jīng)濟(jì)波動(dòng)不利于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),該觀點(diǎn)得到了基于中國(guó)數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)研究結(jié)果的支持[1]。國(guó)內(nèi)改革遵循漸進(jìn)模式,給中國(guó)經(jīng)濟(jì)帶來(lái)的內(nèi)部沖擊較小,但來(lái)自社會(huì)各界繼續(xù)深化改革的呼聲卻愈發(fā)強(qiáng)烈;面向國(guó)外的日益開(kāi)放,使中國(guó)更容易遭受外部沖擊,且進(jìn)一步拓寬經(jīng)濟(jì)開(kāi)放的廣度和深度為大勢(shì)所趨。如此復(fù)雜的背景下,繼續(xù)保持中國(guó)經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定性變得更困難也更重要。2008年爆發(fā)的全球金融危機(jī)及2009年歐洲主權(quán)債務(wù)危機(jī)通過(guò)貿(mào)易渠道給中國(guó)經(jīng)濟(jì)帶來(lái)一定影響并且余波未了,經(jīng)濟(jì)增速放緩使“穩(wěn)增長(zhǎng)”成為當(dāng)前中國(guó)經(jīng)濟(jì)的關(guān)鍵詞,也預(yù)示經(jīng)濟(jì)波動(dòng)從未遠(yuǎn)離。作為理性微觀個(gè)體的普通居民,既喜歡經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)帶來(lái)商品和服務(wù)消費(fèi)種類的多樣化和數(shù)量的增加,又偏好經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定帶來(lái)的可持續(xù)的平穩(wěn)消費(fèi),如果經(jīng)濟(jì)存在波動(dòng),經(jīng)濟(jì)波動(dòng)不但會(huì)直接降低居民福利,還會(huì)通過(guò)減緩經(jīng)濟(jì)增速間接降低居民福利。這引申出一個(gè)至關(guān)重要的定量問(wèn)題:考慮到經(jīng)濟(jì)波動(dòng)減緩經(jīng)濟(jì)增速的情況下,中國(guó)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的福利損失究竟有多大?還會(huì)像最早研究這一問(wèn)題的國(guó)外學(xué)者盧卡斯所認(rèn)為的那樣:經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的福利損失非常小嗎?

    國(guó)外學(xué)者Lucas開(kāi)創(chuàng)性地構(gòu)造了經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的福利損失基準(zhǔn)模型,并采用美國(guó)數(shù)據(jù)進(jìn)行定量研究發(fā)現(xiàn)福利損失特別?。慌c此同時(shí)也測(cè)度了經(jīng)濟(jì)增速下滑給居民福利帶來(lái)的不利影響,發(fā)現(xiàn)后者遠(yuǎn)大于前者[2]。因此,他認(rèn)為學(xué)者一旦開(kāi)始思考長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)問(wèn)題,就很難再去考慮任何其他的經(jīng)濟(jì)學(xué)問(wèn)題,政府只需關(guān)注長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。然而,很多學(xué)者懷疑該結(jié)論的正確性并嘗試拓展基準(zhǔn)模型或搜集其他經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)展開(kāi)后續(xù)研究。大量的后續(xù)研究中,少量學(xué)者測(cè)度的結(jié)果依然較小[3],更多的學(xué)者則得到了較大的結(jié)果。在國(guó)內(nèi),少數(shù)學(xué)者對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的福利損失進(jìn)行了有益探討,發(fā)現(xiàn)中國(guó)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的福利損失也大于Lucas的初始結(jié)果[4-5]。顯然,這些得到較大福利損失的國(guó)內(nèi)外研究對(duì)于Lucas的結(jié)論構(gòu)成一定的沖擊。

    經(jīng)濟(jì)波動(dòng)由于阻礙了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)而代價(jià)高昂。已有研究在探討經(jīng)濟(jì)波動(dòng)福利損失時(shí)皆假定波動(dòng)與增長(zhǎng)相互獨(dú)立,該假定卻與大量國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)的研究結(jié)果不符。大量理論研究和經(jīng)驗(yàn)研究結(jié)果顯示經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有負(fù)面影響[6-7-8]。因此,根據(jù)基準(zhǔn)模型得到的結(jié)果實(shí)際上只是經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的直接福利損失,該領(lǐng)域一個(gè)頗有價(jià)值的探究方向是考慮波動(dòng)通過(guò)影響增長(zhǎng)而導(dǎo)致間接福利損失,部分文獻(xiàn)只是曾經(jīng)提到過(guò)這一點(diǎn)[9-10],卻未針對(duì)性地進(jìn)行理論建模。與其不同,Wang和Wen通過(guò)將經(jīng)濟(jì)波動(dòng)減緩經(jīng)濟(jì)增速這一點(diǎn)內(nèi)嵌于基準(zhǔn)模型,構(gòu)建了同時(shí)包含直接和間接福利損失在內(nèi)的測(cè)度經(jīng)濟(jì)波動(dòng)福利損失的拓展模型,并基于美國(guó)情況校準(zhǔn)理論拓展模型中的參數(shù),研究發(fā)現(xiàn)福利損失遠(yuǎn)大于Lucas的初始結(jié)果[11]。

    異質(zhì)居民具有差異化的風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)機(jī)制,風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)機(jī)制少的居民具有更大的消費(fèi)波動(dòng)性,因此福利損失更大。國(guó)內(nèi)多數(shù)研究使用總體層面平均數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)度,不足之處是:第一,全國(guó)層面統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)實(shí)際上平均了各省市區(qū)差異,得到的結(jié)果是一個(gè)保守的估計(jì)。第二,全國(guó)層面統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)掩蓋了經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象背后的實(shí)質(zhì),掩飾了那些福利損失較大的居民真正承受的巨大痛苦,不利于透徹了解異質(zhì)居民的福利損失。因此,系統(tǒng)測(cè)度異質(zhì)居民在波動(dòng)中承受的差異化福利損失,有助于更好地理解宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中各群體的福利得益,進(jìn)而政府部門(mén)可針對(duì)受影響較大的經(jīng)濟(jì)主體做出針對(duì)性的政策傾斜,取得更好的政策效果。截至目前,考慮到居民異質(zhì)性的文獻(xiàn)共有兩篇,依次研究了中國(guó)省際和美國(guó)州際經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的福利損失差異[1-12],但兩篇文獻(xiàn)的局限性在于理論框架是基準(zhǔn)模型,且東部沿海和中西部?jī)?nèi)陸地區(qū)差異性未得到充分考慮。

    為探究經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的福利損失,本文基于將直接和間接福利損失包含在內(nèi)的統(tǒng)一框架,使用省市區(qū)居民消費(fèi)數(shù)據(jù)測(cè)度中國(guó)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的差異化福利損失,具有重要理論意義和實(shí)踐價(jià)值。其理論意義為:基于更貼近現(xiàn)實(shí)的考慮波動(dòng)減緩增速的福利損失拓展模型,為驗(yàn)證Lucas低估經(jīng)濟(jì)波動(dòng)福利損失的理論觀點(diǎn)提供中國(guó)證據(jù),以確認(rèn)該理論觀點(diǎn)的普適性。其實(shí)踐價(jià)值為:有利于居民了解經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)于自身的不利影響,有助于對(duì)擴(kuò)大內(nèi)需效果不理想狀況的理解,對(duì)于政策制定者設(shè)計(jì)在增進(jìn)居民福利的宏觀經(jīng)濟(jì)政策也有啟示作用。

    二、理論拓展模型

    在動(dòng)態(tài)一般均衡模型基礎(chǔ)上,具有無(wú)限生命的代表性居民偏好為對(duì)數(shù)型效用函數(shù),居民總效用是所有未來(lái)消費(fèi)流即期效用的加權(quán)和:

    U=E{∑∞t=0βtu(ct)}=E{∑∞t=0βtln(ct)}(1)

    其中,E為期望算子,β∈(0,1)是居民的主觀效用貼現(xiàn)因子,u(ct)為即期效用函數(shù),ct為居民t期實(shí)際消費(fèi)量。消費(fèi)函數(shù)如下:

    ct=Aeμte-12σ2εt(2)

    其中,A是常數(shù),μ為實(shí)際人均消費(fèi)的平均增長(zhǎng)率,εt為隨機(jī)沖擊,服從ln(εt)~N(0,σ2),σ度量居民消費(fèi)波動(dòng)率。相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避系數(shù)為正意味著居民更偏好確定消費(fèi)流而非具有相等平均消費(fèi)的隨機(jī)消費(fèi)流。采用補(bǔ)償性等價(jià)變換思想,通過(guò)補(bǔ)償隨機(jī)性消費(fèi)流(補(bǔ)償參數(shù)為λ 根據(jù)Lucas(1987)定義福利損失的方法,補(bǔ)償參數(shù)λ度量了消除消費(fèi)波動(dòng)性所得到的福利收益,也就是存在消費(fèi)波動(dòng)性的福利損失。)使居民對(duì)補(bǔ)償后的隨機(jī)消費(fèi)流和確定消費(fèi)流無(wú)差異,表示為:

    E{∑∞t=0βtU[(1+λ)ct]}=∑∞t=0βtU(Ect)(3)

    Lucas構(gòu)建基準(zhǔn)模型時(shí)假定波動(dòng)與增長(zhǎng)相互獨(dú)立,但大量國(guó)內(nèi)外理論和經(jīng)驗(yàn)研究都表明波動(dòng)對(duì)增長(zhǎng)有負(fù)面影響。既然經(jīng)濟(jì)增速下滑的福利損失非常大[2],波動(dòng)通過(guò)降低增速間接給居民帶來(lái)的福利損失也不容忽視,因此,測(cè)度波動(dòng)福利損失應(yīng)考慮波動(dòng)對(duì)增長(zhǎng)的負(fù)面影響,否則存在低估問(wèn)題。為此,放松波動(dòng)與增長(zhǎng)獨(dú)立初始假定,假定波動(dòng)對(duì)增長(zhǎng)有負(fù)面影響。宏觀經(jīng)濟(jì)分析應(yīng)建立在微觀經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)上,因循Wang和Wen[11]的拓展思路,完全消除消費(fèi)波動(dòng)能將消費(fèi)增長(zhǎng)率從μ提高至μ(1+π),其中π為完全消除消費(fèi)波動(dòng)給消費(fèi)增長(zhǎng)率帶來(lái)的變化率,該假設(shè)下平均消費(fèi)為:

    E(Ct)=Aeμ(1+π)t(4)

    需確定一個(gè)補(bǔ)償參數(shù)λ使式(3)成立,式(3)將變?yōu)椋?/p>

    E{∑∞t=0βtln((1+λ)ct)=∑∞t=0βtln(Aeμ(1+π)t)(5)

    將式(5)展開(kāi)得到:

    E{∑∞t=0βtln(1+λ)}+E{∑∞t=0βtlnct}=∑∞t=0βtln(Aeμ(1+π)t)(6)

    Lucas假定隨機(jī)消費(fèi)流相互獨(dú)立,該假定極其苛刻,永久收入消費(fèi)理論認(rèn)為消費(fèi)遵循隨機(jī)游走過(guò)程。作為與本研究最接近的文獻(xiàn),陳太明對(duì)中國(guó)省份居民消費(fèi)路徑的設(shè)定遵循式(2)的趨勢(shì)平穩(wěn)過(guò)程[1],但卻未進(jìn)行必要檢驗(yàn)。我們對(duì)各省份對(duì)數(shù)形式人均居民消費(fèi)時(shí)間序列的單位根檢驗(yàn)結(jié)果表明幾乎所有省份都是一階差分平穩(wěn)[13] ,

    限于篇幅,此處未具體報(bào)告單位根檢驗(yàn)結(jié)果,備索。國(guó)內(nèi)學(xué)者張文彬和周宇楠[13]也發(fā)現(xiàn)了這一特征。因此將服從隨機(jī)游走過(guò)程的消費(fèi)表示為:

    ct=ct-1(eμ-12σ2εt)(7)

    其中,μ為初始消費(fèi)增長(zhǎng)率。式(7)表明無(wú)不確定性時(shí),對(duì)所有時(shí)間t,有εt=e12σ2,消費(fèi)以μ這一比例增長(zhǎng),即ct=Aeμt,假定初始消費(fèi)水平為c0=A,

    將式(7)中的ct-1以ct-2來(lái)表示,進(jìn)而ct-2以ct-3來(lái)表示,如此重復(fù),通過(guò)不斷迭代,最終會(huì)出現(xiàn)c0。 隨機(jī)沖擊下消費(fèi)路徑轉(zhuǎn)化為:

    ct=Ae(μ-12σ2)tε1ε2…εt(8)

    將式(8)代入式(6)得到:

    ln(1+λ)1-β+E{∑∞t=0βtln(Ae(μ-12σ2)tε1ε2…εt)}=∑∞t=0βtln(Aeμ(1+π)t)(9)

    將式(9)兩側(cè)展開(kāi)并整理,由于ln(εt)~N(0,σ2),ln(1+λ)~λ,β∈(0,1)limn→∞βn=0,最終簡(jiǎn)化得到波動(dòng)減緩增速時(shí)波動(dòng)福利損失測(cè)度公式:

    λ(σ22+πμ)β1-β(10)

    Lucas及后續(xù)研究曾提及需考慮波動(dòng)與增長(zhǎng)的聯(lián)系,但卻只有該拓展模型根植于一般均衡分析框架并將兩者聯(lián)系模型化,因此,本文沿循該拓展模型測(cè)度省際經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的福利損失。

    三、經(jīng)驗(yàn)分析

    (一)計(jì)量模型與數(shù)據(jù)說(shuō)明

    在進(jìn)行測(cè)度前需估計(jì)消費(fèi)波動(dòng)率與初始消費(fèi)增長(zhǎng)率。將式(8)兩邊取對(duì)數(shù)可得:

    ln(ct)=lnA+(μ-12σ2)t+ln(ε1)+…+ln(εt)=α+βt+lnε(11)

    其中,ln(ct)為因變量,α=lnA為常數(shù)項(xiàng),t是自變量,lnε為隨機(jī)誤差項(xiàng),該計(jì)量模型的參數(shù)OLS估計(jì)結(jié)果無(wú)偏且有效。OLS估計(jì)性質(zhì)表明回歸方程擾動(dòng)項(xiàng)的方差σ2的OLS估計(jì)是無(wú)偏估計(jì),其數(shù)值=OLS回歸的殘差平方和/(樣本個(gè)數(shù)-2),因此,可得到消費(fèi)波動(dòng)率σ。進(jìn)一步,自變量系數(shù)是初始消費(fèi)增長(zhǎng)率與消費(fèi)波動(dòng)率平方一半的差,即(μ-12σ2),因此,估計(jì)結(jié)果中t 的估計(jì)系數(shù)是(μ-12σ2)的有效且無(wú)偏估計(jì),根據(jù)t的估計(jì)系數(shù)(μ-12σ2)與消費(fèi)波動(dòng)率σ的估計(jì)結(jié)果,可通過(guò)逆推方法得到初始消費(fèi)增長(zhǎng)率μ的數(shù)值。

    本文采用1985—2007年28個(gè)省市區(qū)數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)分析經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的福利損失省際差異性。為比較省級(jí)和中國(guó)的福利損失差異,還采用全國(guó)層面數(shù)據(jù)測(cè)度中國(guó)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的福利損失。估計(jì)消費(fèi)波動(dòng)率和初始消費(fèi)增長(zhǎng)率時(shí),因變量是對(duì)數(shù)實(shí)際人均消費(fèi),是居民消費(fèi)水平經(jīng)過(guò)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)調(diào)整后的實(shí)際值。采用的省級(jí)和全國(guó)數(shù)據(jù)為全體居民消費(fèi)水平、全體居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù),來(lái)源于《新中國(guó)55年統(tǒng)計(jì)資料匯編》和《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2006—2008年)。

    (二)消費(fèi)波動(dòng)率與初始消費(fèi)增長(zhǎng)率估計(jì)結(jié)果

    中國(guó)各地區(qū)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)存在明顯差異,總體層面的探討無(wú)法揭示經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的福利效應(yīng)差異化特征,因此須從不同地區(qū)(沿海和內(nèi)陸地區(qū)劃分標(biāo)準(zhǔn))視角多維度考察。各省份自然對(duì)數(shù)消費(fèi)對(duì)時(shí)間的OLS估計(jì)結(jié)果表明,有關(guān)數(shù)據(jù)省略,若需要可與作者聯(lián)系。消費(fèi)波動(dòng)率取值范圍為00559—02570,北京最大,內(nèi)蒙古次之,新疆最小。初始消費(fèi)增長(zhǎng)率取值范圍為00374—01047,最大的是北京,浙江次之,新疆最小。其余省份消費(fèi)波動(dòng)率和初始消費(fèi)增長(zhǎng)率數(shù)值及排序如表1所示。

    進(jìn)一步,需通過(guò)簡(jiǎn)單計(jì)算探究初始消費(fèi)增長(zhǎng)率和消費(fèi)波動(dòng)率的地區(qū)差異。由于各省份初始消費(fèi)增長(zhǎng)率和消費(fèi)波動(dòng)率都是人均值,各省份兩指標(biāo)的人均值明顯不同,加之各省份人口規(guī)模存在差異,因此,計(jì)算沿海和內(nèi)陸初始消費(fèi)增長(zhǎng)率和消費(fèi)增長(zhǎng)率需考慮各省份人口占該地區(qū)人口的份額差異,將每個(gè)地區(qū)內(nèi)各省份人口占該地區(qū)人口份額作為權(quán)重,

    具體來(lái)講,首先,采用每個(gè)省份1985—2007年的年底人口數(shù)通過(guò)簡(jiǎn)單平均計(jì)算出該省份人口,作為各省份人口權(quán)重的分子;其次,將10個(gè)東部省份1985—2007年人口平均值求和得到沿海地區(qū)人口,作為沿海地區(qū)各省份人口權(quán)重的分母,將18個(gè)中西部省份1985—2007年人口平均值求和得到內(nèi)陸地區(qū)人口,作為內(nèi)陸地區(qū)各省份權(quán)重的分母。如此計(jì)算得到加權(quán)平均值更具可比性。結(jié)果顯示,沿海與內(nèi)陸的初始消費(fèi)增長(zhǎng)率依次為00839和00669,消費(fèi)波動(dòng)率分別為01139和01163。沿海初始消費(fèi)增長(zhǎng)率大于內(nèi)陸,但沿海消費(fèi)波動(dòng)率卻小于內(nèi)陸。

    沿海初始消費(fèi)增長(zhǎng)率為何大于內(nèi)陸?這與沿海和內(nèi)陸經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r密切相關(guān)。改革開(kāi)放前,沿海與內(nèi)陸之間已存在明顯差距。這一階段地區(qū)差距主要體現(xiàn)在京、津、滬與其他地區(qū)之間的差距,這主要是地理?xiàng)l件和中央政府的“重工業(yè)優(yōu)先”與“城市偏向”政策所致[14],即沿海的快速發(fā)展不能全部歸功于中央政府的優(yōu)惠政策,沿海較有利的地理?xiàng)l件對(duì)其快速發(fā)展同等重要[15]。改革開(kāi)放以來(lái),我國(guó)經(jīng)濟(jì)取得舉世矚目的成績(jī),各地區(qū)人民生活水平普遍提高。但我國(guó)幅員遼闊,各地區(qū)在地理位置、經(jīng)濟(jì)環(huán)境、基礎(chǔ)設(shè)施、城市化和生產(chǎn)效率等方面存在巨大差異,沿海省份的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)一直比內(nèi)陸省份更有活力[16],集體企業(yè)特別是鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)、私營(yíng)企業(yè)和外資企業(yè)在沿海發(fā)展的更快[17],這種差異也反映出沿海的追趕型增長(zhǎng)性質(zhì)。尤其是20世紀(jì)90年代以來(lái),沿海和內(nèi)陸在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平方面,無(wú)論是絕對(duì)差距還是相對(duì)差距都呈現(xiàn)持續(xù)擴(kuò)大態(tài)勢(shì)[18]。在經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的特殊階段,沿海和內(nèi)陸差異化的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r導(dǎo)致這些地區(qū)居民初始消費(fèi)增長(zhǎng)率存在顯著差別。

    沿海的消費(fèi)波動(dòng)率緣何小于內(nèi)陸?可能原因如下:(1)收入波動(dòng)差異。相對(duì)于內(nèi)陸,沿海的經(jīng)濟(jì)增速更高。大量研究表明,中國(guó)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)顯著且穩(wěn)健地不利于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。由波動(dòng)與增長(zhǎng)負(fù)相關(guān)不難逆推出沿海經(jīng)濟(jì)波動(dòng)幅度低于內(nèi)陸。根據(jù)地區(qū)生產(chǎn)總值核算收入法,地區(qū)居民收入波動(dòng)總體而言將與地區(qū)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)具有同樣特征,即沿海居民的收入波動(dòng)小于內(nèi)陸。再者,中國(guó)現(xiàn)期收入對(duì)現(xiàn)期消費(fèi)有較高解釋力[19-20],從計(jì)量分析角度看,消費(fèi)和收入一般存在穩(wěn)定的線性關(guān)系[4],因此居民消費(fèi)波動(dòng)與收入波動(dòng)也將具有相似的地區(qū)特征,即沿海居民消費(fèi)波動(dòng)率要低于內(nèi)陸。(2)金融發(fā)展程度差異。流動(dòng)性約束通過(guò)弱化居民消費(fèi)跨期優(yōu)化能力來(lái)增加居民消費(fèi)波動(dòng)[21],因此,沿海居民消費(fèi)波動(dòng)更小的原因可能是居民面臨更小的流動(dòng)性約束。進(jìn)一步,金融發(fā)展能有效聯(lián)系資金供給者和需求者,降低借貸款成本同時(shí)提高資金流動(dòng)性,整個(gè)社會(huì)獲得資金的能力都會(huì)提高[22],即流動(dòng)性約束又取決于金融發(fā)展水平。沿海的正規(guī)金融發(fā)展水平高于內(nèi)陸,且民間金融在沿海也更活躍。因此,沿海居民更小的流動(dòng)性約束可能是由于更高的金融發(fā)展水平。(3)預(yù)防性儲(chǔ)蓄傾向差異。中國(guó)依然處在經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型期,各領(lǐng)域改革還存在不確定性。低收入者面臨的不確定性更大,有更強(qiáng)的預(yù)防性儲(chǔ)蓄動(dòng)機(jī),導(dǎo)致居民消費(fèi)針對(duì)當(dāng)期收入的敏感性伴隨不確定性增大而增大,最終造成更大的消費(fèi)波動(dòng)。遵循該傳導(dǎo)機(jī)制,相對(duì)于沿海居民,內(nèi)陸居民收入更低,面臨的不確定性更大,預(yù)防性儲(chǔ)蓄動(dòng)機(jī)更大,居民消費(fèi)的過(guò)度敏感性越強(qiáng),進(jìn)而消費(fèi)隨著收入的波動(dòng)而明顯波動(dòng),所以消費(fèi)波動(dòng)也更大。(4)社會(huì)保障制度差異。改革開(kāi)放以來(lái),居民面臨的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)和個(gè)人風(fēng)險(xiǎn)劇增。尤其是加入WTO后,遭受外部沖擊可能性和程度更大,帶來(lái)更大的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn);同時(shí),市場(chǎng)化改革加大了系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn),也加劇了居民面對(duì)的個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)[23]。外部風(fēng)險(xiǎn)提高了地方政府在社會(huì)保障方面的支出,但各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在差異,政府通過(guò)社會(huì)保障支出對(duì)人們“風(fēng)險(xiǎn)厭惡”的補(bǔ)償程度不同[24]。同理,來(lái)自我國(guó)內(nèi)部市場(chǎng)化改革的風(fēng)險(xiǎn)符合同樣邏輯。地方政府的社會(huì)保障支出取決于地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展和財(cái)政收入,與沿海相比,內(nèi)陸社會(huì)保障覆蓋范圍更小,保障水平更低,因此沿海居民最終承受的風(fēng)險(xiǎn)要小于內(nèi)陸,導(dǎo)致沿海居民消費(fèi)波動(dòng)更小。

    基于全國(guó)數(shù)據(jù)的估計(jì)結(jié)果無(wú)法反映居民異質(zhì)性,也存在低估問(wèn)題。通過(guò)對(duì)全國(guó)數(shù)據(jù)估計(jì)的中國(guó)居民初始消費(fèi)增長(zhǎng)率和消費(fèi)波動(dòng)率(如表1所示)與前面計(jì)算結(jié)果比較不難發(fā)現(xiàn)這一特點(diǎn)。對(duì)進(jìn)行計(jì)算可得所有省份居民消費(fèi)波動(dòng)率的人口加權(quán)平均值為01154,所有省份居民初始消費(fèi)率的人口加權(quán)

    具體來(lái)講,首先,采用每個(gè)省份1985—2007年的年底人口數(shù)通過(guò)簡(jiǎn)單平均計(jì)算出該省份人口數(shù),作為各省份人口權(quán)重的分子;其次,將28個(gè)省份1985—2007年人口平均值求和得到全國(guó)人口數(shù),作為全國(guó)各省份人口權(quán)重的分母。平均值為00735,將其與表1對(duì)應(yīng)的消費(fèi)波動(dòng)率(00555)和初始消費(fèi)增長(zhǎng)率(00681)比較發(fā)現(xiàn),省級(jí)居民消費(fèi)波動(dòng)率的人口加權(quán)平均值顯著大于基于全國(guó)數(shù)據(jù)的對(duì)應(yīng)結(jié)果。

    (三)參數(shù)校準(zhǔn)

    根據(jù)式(10)測(cè)度經(jīng)濟(jì)波動(dòng)福利損失前還需校準(zhǔn)其他參數(shù)。參數(shù)校準(zhǔn)借鑒了國(guó)內(nèi)外研究結(jié)果,并結(jié)合中國(guó)情況做適當(dāng)調(diào)整。關(guān)于主觀貼現(xiàn)因子,國(guó)內(nèi)學(xué)者選取的數(shù)值通常為09700和09800[25-26],鑒于中國(guó)居民更有耐心,應(yīng)更接近于1,因此本文只選取09800。關(guān)于完全消除消費(fèi)波動(dòng)給消費(fèi)增長(zhǎng)率帶來(lái)的變化率,要考慮消費(fèi)波動(dòng)對(duì)消費(fèi)增長(zhǎng)的影響。若將消費(fèi)波動(dòng)率從σ降為零,消費(fèi)增長(zhǎng)率會(huì)從μ上升為μ+μπ,假設(shè)消費(fèi)增長(zhǎng)率與消費(fèi)波動(dòng)率的總體函數(shù)為:

    μ=a+bσ+gX+γ(12)

    其中,μ為消費(fèi)增長(zhǎng)率;a為常數(shù)項(xiàng);σ為消費(fèi)波動(dòng)率;X為控制變量向量;γ為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。b為消費(fèi)波動(dòng)對(duì)消費(fèi)增長(zhǎng)的影響系數(shù):消費(fèi)波動(dòng)率降低1%導(dǎo)致平均消費(fèi)增長(zhǎng)率上升-b%。若消除消費(fèi)波動(dòng),消費(fèi)波動(dòng)率由初始狀態(tài)的σ變?yōu)榱?,平均消費(fèi)增長(zhǎng)率將凈增加-bσ,可得:

    μπ=-bσ(13)

    由式(13)可得:

    π=-bσ/μ(14)

    為得到π,在通過(guò)計(jì)量模型得到初始消費(fèi)增長(zhǎng)率和消費(fèi)波動(dòng)率的基礎(chǔ)上,還需校準(zhǔn)消費(fèi)波動(dòng)對(duì)消費(fèi)增長(zhǎng)的影響系數(shù)。福利損失領(lǐng)域已有研究中,通常使用消費(fèi)增長(zhǎng)率而非GDP增長(zhǎng)率表示經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率[4],宏觀層面經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響對(duì)應(yīng)微觀層面消費(fèi)波動(dòng)對(duì)消費(fèi)增長(zhǎng)的影響,所以,用經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響衡量消費(fèi)波動(dòng)對(duì)消費(fèi)增長(zhǎng)的影響。對(duì)于兩者關(guān)系,國(guó)內(nèi)研究發(fā)現(xiàn)前者對(duì)后者有負(fù)面影響,但影響系數(shù)有細(xì)微差異。陳太明利用1953-2004年省際面板數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)影響系數(shù)中位數(shù)為-016[3];李永友使用1954-2003年全國(guó)時(shí)序數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)影響系數(shù)為-020[1];盧二坡、曾五一采用1979-2004年省級(jí)面板數(shù)據(jù)研究得到影響系數(shù)中位數(shù)為-0035[2]。本文樣本長(zhǎng)度為1985-2007年,盧二坡、曾五一的樣本長(zhǎng)度與本文更接近。為此,將影響系數(shù)b校準(zhǔn)為-00350。

    (四)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的福利損失測(cè)度結(jié)果

    獲取相關(guān)參數(shù)基礎(chǔ)上,根據(jù)式(10)即可測(cè)度中國(guó)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)減緩經(jīng)濟(jì)增速情況下異質(zhì)居民承受的福利損失。福利損失測(cè)度結(jié)果顯示,所有省份經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的福利損失人口加權(quán)

    權(quán)重的計(jì)算方法與前面計(jì)算全國(guó)所有省份初始消費(fèi)增長(zhǎng)率和消費(fèi)波動(dòng)率平均值時(shí)的權(quán)重計(jì)算方法完全一致。平均值為05426,遠(yuǎn)高于國(guó)內(nèi)同類研究結(jié)果,忽略波動(dòng)與增長(zhǎng)聯(lián)系測(cè)度的福利損失存在低估問(wèn)題,居民在經(jīng)濟(jì)波動(dòng)中的福利損失是較大的。省際經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的福利損失存在明顯差異,北京最大,新疆最小。按照福利損失大小排序依次為:北京、內(nèi)蒙古、貴州、寧夏、甘肅、山西、陜西、浙江、安徽、河南、江蘇、湖南、河北、廣東、天津、湖北、山東、青海、江西、吉林、四川、廣西、黑龍江、福建、云南、上海、遼寧、新疆。人口加權(quán)后 權(quán)重的計(jì)算方法與前面計(jì)算沿海和內(nèi)陸地區(qū)初始消費(fèi)增長(zhǎng)率和消費(fèi)波動(dòng)率平均值時(shí)的權(quán)重計(jì)算方法完全一致。的地區(qū)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)福利損失平均值顯示,沿海居民的福利損失(05364)平均而言小于內(nèi)陸居民(05466)。根據(jù)(10)式,主觀貼現(xiàn)因子相同情況下福利損失取決于完全消除消費(fèi)波動(dòng)時(shí)消費(fèi)增長(zhǎng)率的上升幅度,以及消費(fèi)波動(dòng)率。當(dāng)波動(dòng)對(duì)增長(zhǎng)影響系數(shù)不變,完全消除消費(fèi)波動(dòng)時(shí)消費(fèi)增長(zhǎng)率的上升幅度與消費(fèi)波動(dòng)率正相關(guān),因此,沿海經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的福利損失平均而言小于內(nèi)陸是由于沿海居民消費(fèi)波動(dòng)率小于內(nèi)陸居民。

    基準(zhǔn)模型框架下,波動(dòng)福利損失為相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避系數(shù)與消費(fèi)波動(dòng)率平方乘積的一半[2],該模型未考慮波動(dòng)與增長(zhǎng)聯(lián)系。利用基準(zhǔn)模型測(cè)度福利損失要合理設(shè)置相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避系數(shù)。國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)該系數(shù)未達(dá)成共識(shí)。雖然福利損失領(lǐng)域文獻(xiàn)通常選取1、5、10、20[1]-[4],但“大多數(shù)經(jīng)濟(jì)學(xué)家認(rèn)為,相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避系數(shù)大于10(或大于5)將導(dǎo)致大部分個(gè)體的不合理行為”[27]。鑒于國(guó)內(nèi)研究的取值范圍為1—5之間[28],本文設(shè)置其為5。根據(jù)基準(zhǔn)模型測(cè)度結(jié)果,各省份福利損失排序與基于拓展模型的排序一致,表明福利損失排序具有相當(dāng)穩(wěn)健性。對(duì)此,根據(jù)理論模型可給出解釋:根據(jù)拓展模型,其他參數(shù)既定時(shí),福利損失歸根結(jié)底與居民消費(fèi)波動(dòng)率正相關(guān);根據(jù)基準(zhǔn)模型,相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避系數(shù)既定時(shí),福利損失正向取決于居民消費(fèi)波動(dòng)率;因此,居民消費(fèi)波動(dòng)率的省際排序即是采用拓展和基準(zhǔn)模型的福利損失省際排序。更重要的是,采用拓展與基準(zhǔn)模型得到的福利損失有明顯差異,基于拓展模型的福利損失顯著大于采用基準(zhǔn)模型的結(jié)果。此外,本文構(gòu)建一個(gè)倍數(shù)指標(biāo):將各省份基于拓展模型的福利損失除以基于基準(zhǔn)模型的福利損失,該數(shù)值為考慮波動(dòng)減緩增速后福利損失是未考慮兩者關(guān)系福利損失倍數(shù)。若倍數(shù)等于1,說(shuō)明基準(zhǔn)模型的結(jié)果不存在低估問(wèn)題;若倍數(shù)大于1,說(shuō)明存在低估問(wèn)題,數(shù)值越大,低估問(wèn)題越嚴(yán)重。結(jié)果顯示,針對(duì)各省份差異化情況,基于拓展模型結(jié)果是基于基準(zhǔn)模型結(jié)果的12—22倍,這是非常懸殊的差距,采用基準(zhǔn)模型的結(jié)果存在低估問(wèn)題。

    為反映拓展模型與基準(zhǔn)模型差別,還有必要用全國(guó)數(shù)據(jù)測(cè)度中國(guó)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的福利損失。結(jié)果顯示,有關(guān)數(shù)據(jù)省略,若需要可與作者聯(lián)系。采用拓展模型的中國(guó)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)福利損失明顯大于使用基準(zhǔn)模型的對(duì)應(yīng)結(jié)果。為此,測(cè)度福利損失時(shí),若不考慮波動(dòng)對(duì)增長(zhǎng)的負(fù)面影響,會(huì)低估中國(guó)居民實(shí)際承受的福利損失。此外,研究結(jié)果(如表2所示)也顯示,基于拓展模型的中國(guó)所有省份經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的福利損失人口加權(quán)平均值(05426)顯著大于中國(guó)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的福利損失(01708),因此,采用全國(guó)數(shù)據(jù)測(cè)度結(jié)果不但存在明顯低估問(wèn)題,還無(wú)法發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)給異質(zhì)居民帶來(lái)的福利損失差異,這種橫向比較結(jié)果印證了采用省級(jí)數(shù)據(jù)探討居民承受福利損失的現(xiàn)實(shí)意義。另外,本文采用拓展模型的中國(guó)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)福利損失明顯大于Lucas的結(jié)果,所有省份的福利損失都顯著大于Lucas的結(jié)果。該特征也得到其他發(fā)展中國(guó)家的經(jīng)驗(yàn)支持,例如土耳其、包含巴西和阿根廷在內(nèi)的11個(gè)南美洲國(guó)家[29] 以及包括埃及、南非和蘇丹在內(nèi)的33個(gè)非洲國(guó)家。該研究領(lǐng)域中,國(guó)內(nèi)學(xué)者忽略了波動(dòng)與增長(zhǎng)的聯(lián)系,Lucas不但遺漏了兩者的聯(lián)系,還忽略了經(jīng)濟(jì)波動(dòng)給發(fā)達(dá)和發(fā)展中國(guó)家居民帶來(lái)的福利損失存在明顯差距。因此,已有國(guó)內(nèi)外研究成果足以說(shuō)明經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的福利損失并不必然非常小[30-31]。

    本研究具有重要的理論和實(shí)踐價(jià)值,表現(xiàn)為:(1)學(xué)界不應(yīng)忽視對(duì)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的深入研究。如果說(shuō)一旦一個(gè)人開(kāi)始思考長(zhǎng)期的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)問(wèn)題,就很難再思考其他任何問(wèn)題,那么遵循該邏輯,他應(yīng)關(guān)注那些可能會(huì)影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的因素,這些因素除包括人力資本與技術(shù)進(jìn)步之外,還包括經(jīng)濟(jì)波動(dòng)。經(jīng)濟(jì)學(xué)傳統(tǒng)上將波動(dòng)和增長(zhǎng)隔離研究的兩分法已受到質(zhì)疑。大量研究表明波動(dòng)對(duì)增長(zhǎng)有顯著負(fù)面影響,不能脫離波動(dòng)單純地研究增長(zhǎng),為更深入地理解增長(zhǎng),需進(jìn)一步探討影響增長(zhǎng)的波動(dòng),為政府“穩(wěn)增長(zhǎng)”提供政策參考。(2)政府不應(yīng)降低對(duì)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的關(guān)注。本研究結(jié)果明顯大于國(guó)內(nèi)外同類研究結(jié)果,為該領(lǐng)域諸多認(rèn)為L(zhǎng)ucas低估福利損失的后續(xù)研究提供了來(lái)自中國(guó)的經(jīng)驗(yàn)支持,具有重要的政策含義。首先,穩(wěn)定政策降低經(jīng)濟(jì)波動(dòng)。從福利損失維度看,Lucas根據(jù)經(jīng)濟(jì)增速下滑福利損失遠(yuǎn)大于經(jīng)濟(jì)波動(dòng)福利損失,認(rèn)為政府需更重視增長(zhǎng),然而包括本研究在內(nèi)的后續(xù)研究表明他顯著低估了波動(dòng)福利損失,因此,政府通過(guò)提高人力資本和鼓勵(lì)技術(shù)創(chuàng)新等措施促進(jìn)增長(zhǎng),同時(shí)不應(yīng)忽視穩(wěn)定政策以使經(jīng)濟(jì)更平穩(wěn)。其次,穩(wěn)定政策促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。波動(dòng)對(duì)增長(zhǎng)有顯著負(fù)面影響,波幅上升,增速趨于下滑,穩(wěn)定政策從傳統(tǒng)意義上用來(lái)降低經(jīng)濟(jì)波幅,波動(dòng)與增長(zhǎng)負(fù)向聯(lián)系表明減緩波動(dòng)也間接促進(jìn)增長(zhǎng),居民福利得到實(shí)質(zhì)性提高,因此政府關(guān)注波動(dòng)就是重視增長(zhǎng),短期穩(wěn)定政策恰是旨在促進(jìn)增長(zhǎng)進(jìn)而提高居民福利的長(zhǎng)期政策。

    本研究預(yù)示著致力于改善民生的政策需從宏觀和微觀兩維度加以考慮。就宏觀維度而言,為設(shè)計(jì)和實(shí)施在增進(jìn)經(jīng)濟(jì)福利方面大有潛力的經(jīng)濟(jì)政策,政策制定者須明白是哪一個(gè)或哪些因素決定居民的福利損失。根據(jù)本研究,居民福利損失的傳導(dǎo)機(jī)制有二:第一,相對(duì)于經(jīng)濟(jì)平穩(wěn),經(jīng)濟(jì)波動(dòng)直接給居民帶來(lái)福利損失。第二,經(jīng)濟(jì)波動(dòng)通過(guò)降低經(jīng)濟(jì)增速間接給居民帶來(lái)福利損失。為將居民的福利損失降至最低,須將直接福利損失降至最低,也須將歸因于經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的經(jīng)濟(jì)增速下滑幅度降至最低,以降低間接福利損失。顯然,決定福利損失的宏觀因素是經(jīng)濟(jì)波幅,因此,政策切入點(diǎn)應(yīng)是如何有效緩解經(jīng)濟(jì)波動(dòng)。就微觀維度而言,經(jīng)濟(jì)波動(dòng)使居民承受福利損失本質(zhì)上是通過(guò)加劇居民消費(fèi)波幅實(shí)現(xiàn),因此,政府改善民生的另一個(gè)切入點(diǎn)是在經(jīng)濟(jì)波幅既定情況下,減弱甚至切斷經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)居民消費(fèi)波幅的影響,進(jìn)而降低消費(fèi)波幅。進(jìn)一步講,對(duì)于第一個(gè)切入點(diǎn),需從宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)角度出發(fā),開(kāi)出具有地區(qū)差別化的穩(wěn)定政策具體處方,以實(shí)現(xiàn)宏觀層面的經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定;對(duì)于第二個(gè)切入點(diǎn),由于降低經(jīng)濟(jì)波動(dòng)福利損失的根本是降低居民消費(fèi)波幅,因此需從公共經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度出發(fā),通過(guò)社會(huì)保障等公共政策來(lái)加強(qiáng)微觀層面的居民消費(fèi)穩(wěn)定性。

    四、結(jié)論與政策建議

    本文基于考慮波動(dòng)減緩增速情況的理論拓展模型,使用1985—2007年28個(gè)省市區(qū)數(shù)據(jù)系統(tǒng)測(cè)度經(jīng)濟(jì)波動(dòng)給異質(zhì)居民帶來(lái)的福利損失,主要結(jié)論如下:

    第一,基于拓展模型的省際經(jīng)濟(jì)波動(dòng)福利損失明顯大于國(guó)內(nèi)同類研究結(jié)果,是采用基準(zhǔn)模型測(cè)度結(jié)果的12—22倍。包括本研究在內(nèi)的后續(xù)研究一致表明,忽略波動(dòng)與增長(zhǎng)聯(lián)系的Lucas測(cè)度結(jié)果明顯低估了經(jīng)濟(jì)波動(dòng)福利損失,政府重視經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)同時(shí)不應(yīng)忽視經(jīng)濟(jì)波動(dòng)。

    第二,初始消費(fèi)增長(zhǎng)率和消費(fèi)波動(dòng)率都表現(xiàn)出明顯的省際異質(zhì)性。各省份消費(fèi)波動(dòng)率取值范圍為00559—02570,北京最大,次大的是內(nèi)蒙古,新疆最小。各省份初始消費(fèi)增長(zhǎng)率取值范圍為00374—01047,最大的是北京,浙江次之,最小的是新疆。

    第三,人口加權(quán)后得到的沿海地區(qū)初始消費(fèi)增長(zhǎng)率大于內(nèi)陸地區(qū),這與沿海和內(nèi)陸的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r相關(guān);而人口加權(quán)后得到的沿海地區(qū)消費(fèi)波動(dòng)率卻小于內(nèi)陸地區(qū),這與地區(qū)間的收入波動(dòng)、預(yù)防性儲(chǔ)蓄、金融發(fā)展水平、社會(huì)保障體系完善程度的差異相關(guān)。

    第四,經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的福利損失存在明顯的省際和地區(qū)差異性。北京的福利損失最大,新疆的福利損失最小,人口加權(quán)后得到的沿海地區(qū)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的福利損失大于內(nèi)陸地區(qū)。

    基于本研究,政府應(yīng)進(jìn)行多維度穩(wěn)定政策設(shè)計(jì)。經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的福利損失本質(zhì)上是通過(guò)加劇消費(fèi)波動(dòng)實(shí)現(xiàn)的,因此,政府改善民生的兩個(gè)切入點(diǎn)是:降低經(jīng)濟(jì)波幅和減弱甚至切斷經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)居民消費(fèi)波動(dòng)率的影響,以提高消費(fèi)穩(wěn)定性。據(jù)此,提出如下政策建議:

    第一,實(shí)施地區(qū)差異化的穩(wěn)定政策以降低經(jīng)濟(jì)波動(dòng)。

    第二,提高并協(xié)調(diào)各地區(qū)的金融發(fā)展水平以降低流動(dòng)性約束。

    第三,構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)控制系統(tǒng)以降低預(yù)防性儲(chǔ)蓄。

    第四,逐步建立社會(huì)公平保障體系以降低內(nèi)外部風(fēng)險(xiǎn)。

    參考文獻(xiàn):

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    四、結(jié)論與政策建議

    本文基于考慮波動(dòng)減緩增速情況的理論拓展模型,使用1985—2007年28個(gè)省市區(qū)數(shù)據(jù)系統(tǒng)測(cè)度經(jīng)濟(jì)波動(dòng)給異質(zhì)居民帶來(lái)的福利損失,主要結(jié)論如下:

    第一,基于拓展模型的省際經(jīng)濟(jì)波動(dòng)福利損失明顯大于國(guó)內(nèi)同類研究結(jié)果,是采用基準(zhǔn)模型測(cè)度結(jié)果的12—22倍。包括本研究在內(nèi)的后續(xù)研究一致表明,忽略波動(dòng)與增長(zhǎng)聯(lián)系的Lucas測(cè)度結(jié)果明顯低估了經(jīng)濟(jì)波動(dòng)福利損失,政府重視經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)同時(shí)不應(yīng)忽視經(jīng)濟(jì)波動(dòng)。

    第二,初始消費(fèi)增長(zhǎng)率和消費(fèi)波動(dòng)率都表現(xiàn)出明顯的省際異質(zhì)性。各省份消費(fèi)波動(dòng)率取值范圍為00559—02570,北京最大,次大的是內(nèi)蒙古,新疆最小。各省份初始消費(fèi)增長(zhǎng)率取值范圍為00374—01047,最大的是北京,浙江次之,最小的是新疆。

    第三,人口加權(quán)后得到的沿海地區(qū)初始消費(fèi)增長(zhǎng)率大于內(nèi)陸地區(qū),這與沿海和內(nèi)陸的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r相關(guān);而人口加權(quán)后得到的沿海地區(qū)消費(fèi)波動(dòng)率卻小于內(nèi)陸地區(qū),這與地區(qū)間的收入波動(dòng)、預(yù)防性儲(chǔ)蓄、金融發(fā)展水平、社會(huì)保障體系完善程度的差異相關(guān)。

    第四,經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的福利損失存在明顯的省際和地區(qū)差異性。北京的福利損失最大,新疆的福利損失最小,人口加權(quán)后得到的沿海地區(qū)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的福利損失大于內(nèi)陸地區(qū)。

    基于本研究,政府應(yīng)進(jìn)行多維度穩(wěn)定政策設(shè)計(jì)。經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的福利損失本質(zhì)上是通過(guò)加劇消費(fèi)波動(dòng)實(shí)現(xiàn)的,因此,政府改善民生的兩個(gè)切入點(diǎn)是:降低經(jīng)濟(jì)波幅和減弱甚至切斷經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)居民消費(fèi)波動(dòng)率的影響,以提高消費(fèi)穩(wěn)定性。據(jù)此,提出如下政策建議:

    第一,實(shí)施地區(qū)差異化的穩(wěn)定政策以降低經(jīng)濟(jì)波動(dòng)。

    第二,提高并協(xié)調(diào)各地區(qū)的金融發(fā)展水平以降低流動(dòng)性約束。

    第三,構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)控制系統(tǒng)以降低預(yù)防性儲(chǔ)蓄。

    第四,逐步建立社會(huì)公平保障體系以降低內(nèi)外部風(fēng)險(xiǎn)。

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    四、結(jié)論與政策建議

    本文基于考慮波動(dòng)減緩增速情況的理論拓展模型,使用1985—2007年28個(gè)省市區(qū)數(shù)據(jù)系統(tǒng)測(cè)度經(jīng)濟(jì)波動(dòng)給異質(zhì)居民帶來(lái)的福利損失,主要結(jié)論如下:

    第一,基于拓展模型的省際經(jīng)濟(jì)波動(dòng)福利損失明顯大于國(guó)內(nèi)同類研究結(jié)果,是采用基準(zhǔn)模型測(cè)度結(jié)果的12—22倍。包括本研究在內(nèi)的后續(xù)研究一致表明,忽略波動(dòng)與增長(zhǎng)聯(lián)系的Lucas測(cè)度結(jié)果明顯低估了經(jīng)濟(jì)波動(dòng)福利損失,政府重視經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)同時(shí)不應(yīng)忽視經(jīng)濟(jì)波動(dòng)。

    第二,初始消費(fèi)增長(zhǎng)率和消費(fèi)波動(dòng)率都表現(xiàn)出明顯的省際異質(zhì)性。各省份消費(fèi)波動(dòng)率取值范圍為00559—02570,北京最大,次大的是內(nèi)蒙古,新疆最小。各省份初始消費(fèi)增長(zhǎng)率取值范圍為00374—01047,最大的是北京,浙江次之,最小的是新疆。

    第三,人口加權(quán)后得到的沿海地區(qū)初始消費(fèi)增長(zhǎng)率大于內(nèi)陸地區(qū),這與沿海和內(nèi)陸的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r相關(guān);而人口加權(quán)后得到的沿海地區(qū)消費(fèi)波動(dòng)率卻小于內(nèi)陸地區(qū),這與地區(qū)間的收入波動(dòng)、預(yù)防性儲(chǔ)蓄、金融發(fā)展水平、社會(huì)保障體系完善程度的差異相關(guān)。

    第四,經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的福利損失存在明顯的省際和地區(qū)差異性。北京的福利損失最大,新疆的福利損失最小,人口加權(quán)后得到的沿海地區(qū)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的福利損失大于內(nèi)陸地區(qū)。

    基于本研究,政府應(yīng)進(jìn)行多維度穩(wěn)定政策設(shè)計(jì)。經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的福利損失本質(zhì)上是通過(guò)加劇消費(fèi)波動(dòng)實(shí)現(xiàn)的,因此,政府改善民生的兩個(gè)切入點(diǎn)是:降低經(jīng)濟(jì)波幅和減弱甚至切斷經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)居民消費(fèi)波動(dòng)率的影響,以提高消費(fèi)穩(wěn)定性。據(jù)此,提出如下政策建議:

    第一,實(shí)施地區(qū)差異化的穩(wěn)定政策以降低經(jīng)濟(jì)波動(dòng)。

    第二,提高并協(xié)調(diào)各地區(qū)的金融發(fā)展水平以降低流動(dòng)性約束。

    第三,構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)控制系統(tǒng)以降低預(yù)防性儲(chǔ)蓄。

    第四,逐步建立社會(huì)公平保障體系以降低內(nèi)外部風(fēng)險(xiǎn)。

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