張 瑜,李書華

(南開大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院,天津 300071)

一、引 言

宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的增加會(huì)給經(jīng)濟(jì)增長和社會(huì)福利帶來負(fù)面影響,盡管金融開放度對經(jīng)濟(jì)波動(dòng)是個(gè)重要的課題,相對于探討金融開放度和經(jīng)濟(jì)增長的文獻(xiàn)而言,分析前者的文章非常有限,尤其很少涉及消費(fèi)波動(dòng)問題,而且現(xiàn)有的為數(shù)不多的文獻(xiàn)中結(jié)論存在著明顯的差異:Kose,Prasad and Terrones(2003)[1]認(rèn)為當(dāng)資本流動(dòng)比率約為國內(nèi)生產(chǎn)總值的50%時(shí),可以發(fā)現(xiàn)金融開放程度和消費(fèi)波動(dòng)的負(fù)向關(guān)系。Bai and Zhang(2005)[2]認(rèn)為即使在工業(yè)化國家,金融開放對于平滑消費(fèi)的作用也非常有限,Huizinga and Zhu(2006)[3]則認(rèn)為使用不同的衡量指標(biāo)會(huì)得出不同的結(jié)論:法理上的金融全球化衡量指標(biāo)與消費(fèi)波動(dòng)之間存在著負(fù)相關(guān)關(guān)系,但采用事實(shí)上的衡量指標(biāo)進(jìn)行研究時(shí)這種關(guān)系就消失了,Kose,Prasad and Terrones(2009)[4]對金融開放改善消費(fèi)波動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)機(jī)制進(jìn)行分析,認(rèn)為在過去25年中,風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)機(jī)制降低消費(fèi)波動(dòng)的作用在逐漸增強(qiáng)。本文擬從兩個(gè)方面對經(jīng)驗(yàn)分析進(jìn)行嘗試,一是在計(jì)量方程中引入金融開放度和一國吸收能力的交叉項(xiàng)來考察經(jīng)濟(jì)波動(dòng)和金融開放度水平之間的非線性關(guān)系;二是建立動(dòng)態(tài)面板,以控制金融全球化和經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的內(nèi)生性問題導(dǎo)致的有偏估計(jì)。

二、數(shù)據(jù)來源及統(tǒng)計(jì)描述

本文把52個(gè)國家分為三組:發(fā)達(dá)國家 (18個(gè))、發(fā)展中國家和地區(qū) (34個(gè)),其中發(fā)展中國家和地區(qū)根據(jù)金融開放度細(xì)分為兩組,組A為金融開放度較發(fā)達(dá)的國家,共計(jì)25個(gè);組B為金融開放欠發(fā)達(dá)的國家,共計(jì)9個(gè)①工業(yè)化國家包括:瑞士、瑞典、新西蘭、荷蘭、愛爾蘭、希臘、芬蘭、丹麥、比利時(shí)、美國、英國、西班牙、日本、匈牙利、法國、加拿大、奧地利、澳大利亞共18個(gè)。發(fā)展中國家組A:委內(nèi)瑞拉、新加坡、菲律賓、巴基斯坦、摩洛哥、馬來西亞、以色列、埃及、哥倫比亞、智利、越南、土耳其、泰國、臺(tái)灣、香港、南非、俄羅斯、墨西哥、韓國、印尼、印度、韓國、中國、巴西、阿根廷共25個(gè)。發(fā)展中國家組B:尼日爾、哥斯達(dá)黎加、科麥隆、布基納、貝寧、阿爾及利亞、孟加拉國、沙特阿拉伯、捷克斯洛伐克共9個(gè)國家。。表1列出了自1990—2009年發(fā)達(dá)國家、發(fā)展中國家組A、發(fā)展中國家組B關(guān)于產(chǎn)出、收入和消費(fèi)波動(dòng)性的統(tǒng)計(jì)性分析,高收入水平的國家其產(chǎn)出波動(dòng)幅度較低,這種負(fù)相關(guān)性在消費(fèi)和收入的指標(biāo)中同樣可以發(fā)現(xiàn),前四個(gè)指標(biāo)均呈現(xiàn)出發(fā)達(dá)國家、發(fā)展中國家組A、發(fā)展中國家組B的階梯式分布,但是對于消費(fèi)收入比,在發(fā)達(dá)國家和發(fā)展中國家組B中該比率下降了,但對于發(fā)展中國家A而言,消費(fèi)增長的平均波幅相對于收入增長的平均波幅反而增加了。為什么相對波動(dòng)幅度較大的國家發(fā)生在那些跨境資本流動(dòng)較為頻繁的發(fā)展中國家呢?而且如果按照Kose,Prasad和Terrones(2003)[1]的結(jié)論,金融開放度對降低經(jīng)濟(jì)波動(dòng)存在著金融開放程度超過GDP50%的轉(zhuǎn)折點(diǎn),那么這些發(fā)展中國家金融開放程度已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過這個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn),為什么統(tǒng)計(jì)分析上我們并沒有看到與理論和Kose相一致的結(jié)論,這激發(fā)我們進(jìn)一步對金融全球化和經(jīng)濟(jì)波動(dòng)之間的關(guān)系作更為穩(wěn)健和細(xì)致的檢驗(yàn)。

表1 各宏觀經(jīng)濟(jì)變量增長率波動(dòng)幅度的統(tǒng)計(jì)描述

三、實(shí)證分析結(jié)果

根據(jù)前文的理論介紹和對變量的分析,建立如下的計(jì)量模型:

其中,下標(biāo)i表示國家和地區(qū),下標(biāo)t表示年份,vol是被解釋變量,即經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的指標(biāo),針對本文而言,分別指產(chǎn)出、收入、私人消費(fèi)、總消費(fèi)和消費(fèi)收入比的波動(dòng)性。fo是我們關(guān)注的主要解釋變量,即金融開放程度,xrit表示其他控制變量。

1.變量的選取

(1)因變量:宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)分別采取了產(chǎn)出波動(dòng)、消費(fèi)波動(dòng)、收入波動(dòng)以及相對消費(fèi)波動(dòng)來衡量,分別以恒定美元幣值 (以2005年為基期)為標(biāo)準(zhǔn)對人均國內(nèi)實(shí)際生產(chǎn)總值、人均消費(fèi)和人均實(shí)際收入進(jìn)行測算,可以得到人均國內(nèi)實(shí)際生產(chǎn)總值、人均消費(fèi)和人均實(shí)際收入的增長率,并根據(jù)個(gè)變量增長率5年滾動(dòng)期間的標(biāo)準(zhǔn)差來確定期波動(dòng)率,其中的恒定美元數(shù)據(jù)來自于Penn World Tables,其他的數(shù)據(jù)均來自于BVD數(shù)據(jù)庫下的EIU各國宏觀經(jīng)濟(jì)寶典。

(2)自變量:金融開放度,Prasad、Rogoff和Wei(2004)[5]認(rèn)為用現(xiàn)實(shí)的度量比法理上的度量更有意義,因此本文采用總私人資本流出和總私人資本流入 (銀行貸款、證券投資和外國直接投資)之和相對于國內(nèi)生產(chǎn)總值的比來衡量。

(3)控制變量:為考察結(jié)果的穩(wěn)健性,根據(jù)相應(yīng)文獻(xiàn),分別選取貿(mào)易開放度 (一國進(jìn)出口之和與GDP的比值)、通貨膨脹 (1990年—2009年間平均年消費(fèi)物價(jià)指數(shù)的平均值)和貨幣政策 (m2/GDP)的波動(dòng)性、相對初始收入 (以樣本國家人均實(shí)際國內(nèi)生產(chǎn)總值相對于美國1990年同一指標(biāo)的比值)、貿(mào)易條件的波動(dòng)、財(cái)政政策的波動(dòng) (政府支出的標(biāo)準(zhǔn)差)和年度虛擬變量作為控制變量。

2.固定效應(yīng)回歸結(jié)果

我們選擇和Kose,Prasad和Terrones(2003)[1]一文同樣的變量和估計(jì)方法,檢驗(yàn)是不是超過了Kose,Prasad和Terrones提出的轉(zhuǎn)折點(diǎn),就可以發(fā)現(xiàn)金融開放和經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的負(fù)向關(guān)系。經(jīng)驗(yàn)分析結(jié)果表明,我們的核心解釋變量,金融開放度對宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的影響,只可以發(fā)現(xiàn)金融開放度降低了產(chǎn)出波動(dòng)的幅度,而對總消費(fèi)、收入和相對消費(fèi)波動(dòng)產(chǎn)生了正效應(yīng)。

其他變量和控制變量的符號與現(xiàn)有多數(shù)文獻(xiàn)的理論預(yù)測和實(shí)證結(jié)果基本一致:貿(mào)易開放度降低了經(jīng)濟(jì)的波動(dòng)幅度,比較而言,貿(mào)易開放度對收入的波動(dòng)要大于對產(chǎn)出波動(dòng)的影響,因?yàn)槭杖氲牟▌?dòng)中已包含了貿(mào)易條件變化的因素,但無法找到貿(mào)易開放度降低相對消費(fèi)波動(dòng)幅度的證據(jù);貿(mào)易條件對產(chǎn)出的波動(dòng)存在著顯著的正向關(guān)系,但是對相對消費(fèi)的波動(dòng)卻無顯著性的影響,可能的原因是,貿(mào)易條件同時(shí)增加了消費(fèi)和收入的波動(dòng);相對收入對消費(fèi)波動(dòng)的影響系數(shù)為負(fù),即高收入國家相對低收入國家經(jīng)濟(jì)的波動(dòng)幅度更小;通貨膨脹對經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的影響較為顯著。因此,從經(jīng)驗(yàn)分析的角度無法找到金融開放縮小經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的證據(jù),單純的開放本身并不是一種可依賴的、能促進(jìn)持續(xù)的經(jīng)濟(jì)增長的機(jī)制,那么為什么有的國家可以從金融開放中受益,有的國家卻因?yàn)橘Y本的自由進(jìn)出而遭受危機(jī),而在更多的發(fā)展中國家,金融開放的潛在收益尚無法得到充分體現(xiàn)呢?

表2 固定效應(yīng)回歸結(jié)果

3.金融開放平滑消費(fèi)的機(jī)制分析

從上述回歸結(jié)果看,可以發(fā)現(xiàn)金融開放降低了產(chǎn)出波動(dòng),但是無法找到金融開放降低了消費(fèi)波動(dòng)幅度的依據(jù),因此下文進(jìn)一步分析金融開放縮小消費(fèi)波動(dòng)的機(jī)制是否存在。理論上,金融開放通過國家間的交易生成新的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)機(jī)制來平滑國內(nèi)消費(fèi),一些文獻(xiàn)證實(shí)了該風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)機(jī)制確實(shí)存在,尤其是在發(fā)達(dá)國家,但是對于該風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)機(jī)制在發(fā)展中國家是否成立的問題很少涉及。借鑒Kose、Prasad和Terrones(2009)[4]的文章衡量金融開放與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)機(jī)制的關(guān)系:

其中,cit(yit)代表國家i的人均消費(fèi) (產(chǎn)出),Ct(Yt)為世界人均消費(fèi) (產(chǎn)出)水平,FO用來衡量金融開放程度,系數(shù)ut衡量的是t時(shí)期國別因素的消費(fèi)增長與GDP增長之間的同步程度,引入金融開放程度的交叉項(xiàng)后,國家i的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)程度等價(jià)于 (1-ut-γ′tFOit),如果交叉項(xiàng)的系數(shù)γ′t顯著為負(fù),說明國家i金融開放程度越高,其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)程度越高。表3列出了1990—2009年全樣本和子樣本的回歸結(jié)果,其中第一列為不包括金融開放程度交叉項(xiàng)的,只衡量風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)機(jī)制在樣本國家是否存在,第2列衡量的是金融開放程度是否提高了一國的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。

表3 風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)機(jī)制和金融開放程度的回歸結(jié)果

無論發(fā)達(dá)國家還是發(fā)展中國家,rt都無法和預(yù)期的一致,甚至在發(fā)展中國家,金融開放度和風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)機(jī)制的系數(shù)顯著為正,說明該國風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)機(jī)制的條件在惡化?？傊?在樣本期間,無法找到支持金融開放促進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)機(jī)制提升的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

4.金融開放度與本國吸收能力

Prasad、Rogoff和Wei(2004)[5]認(rèn)為一國的制度水平是發(fā)展中國家發(fā)揮金融開放潛在益處的決定性因素,而一國的制度水平主要是國內(nèi)金融發(fā)展水平、人力資本和公共治理環(huán)境的組合。因此,本文分別選取國內(nèi)金融發(fā)展水平、人力資本和公共治理環(huán)境來刻畫一國的制度水平,并引入制度因素和金融開放程度的交叉項(xiàng)刻畫吸收能力,分析其決定性作用。

(1)關(guān)于一國吸收能力的衡量

1)公共治理環(huán)境:制度水平的衡量采用Kaufmann、Karry and Mastuzzi(2009)[6]一文對全球212個(gè)國家公共治理環(huán)境的評價(jià)中取出三個(gè)指標(biāo),這三個(gè)指數(shù)分別是:腐敗、法規(guī)和官僚政治的水平,這些指數(shù)通過數(shù)字-2.5—2.5來衡量,數(shù)值越高代表制度水平越高。但是Kaufmann一文中只包括從1996年至2008年的數(shù)據(jù),為了數(shù)據(jù)的完備性,1990年至1996年的制度水平通過國際國家風(fēng)險(xiǎn)指引 (ICRG)報(bào)告 (1984—2003年)獲得,該報(bào)告的指數(shù)是通過數(shù)字1—12來衡量,為了保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性,只好粗略地按相應(yīng)的百分比進(jìn)行換算。

2)人力資本:在實(shí)證研究中,測量人力資本是一項(xiàng)有難度的工作,尤其是在跨國分析中,通常文獻(xiàn)中,用中小學(xué)入學(xué)率來代理人力資本,然而用入學(xué)率代理人力資本可能存在一些經(jīng)驗(yàn)問題。入學(xué)率屬于流量概念,相比之下,作為存量概念的平均受教育年限作為人力資本的代理變量可能更合適 (姚先國、張海峰,2008[7]),尤其是對于發(fā)展中國家和地區(qū),這也符合本文的研究目的。因此,本文使用國家和地區(qū)平均教育年限作為人力資本的代理變量。

3)金融部門發(fā)展:金融部門的發(fā)展以私人部門信貸與國內(nèi)生產(chǎn)總值的比值來衡量:金融部門更為完善的國家,其產(chǎn)出的波動(dòng)性明顯降低,即完善的金融體系有利于減輕公司的融資約束,進(jìn)而降低投資波動(dòng),尤其是在經(jīng)濟(jì)衰退時(shí)期。

(2)引入吸收能力的結(jié)果分析

方程 (1)以金融開放度作為解釋變量,以經(jīng)濟(jì)波動(dòng)作為被解釋變量,檢測金融開放對經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的影響,實(shí)際上已經(jīng)假設(shè)金融開放為因,經(jīng)濟(jì)波動(dòng)為果,而實(shí)際金融開放與經(jīng)濟(jì)波動(dòng)存在逆向因果關(guān)系,即平穩(wěn)的經(jīng)濟(jì)增長可能導(dǎo)致一國更傾向于選擇金融開放道路,或者經(jīng)濟(jì)窄幅波動(dòng)的國家才更傾向于選擇實(shí)行金融開放政策,因此對于金融開放和經(jīng)濟(jì)波動(dòng)必須考慮模型設(shè)立的內(nèi)生性問題。另外,該模型中其他控制變量如相對收入、貿(mào)易條件、金融發(fā)展水平等也可能與解釋變量存在聯(lián)立內(nèi)生性問題。為了獲得各解釋變量的一致性估計(jì),我們建立動(dòng)態(tài)面板的計(jì)量方法并采用Bulundell and Bond(1998)[8]提出來的系統(tǒng)GMM方法對動(dòng)態(tài)一階自回歸模型進(jìn)行估計(jì),建立如下的動(dòng)態(tài)一階自回歸模型:

表3 系統(tǒng) GMM估計(jì)結(jié)果① 為了避免小樣本中工具變量過度帶來的偏差,本文利用stata10中xtabond2命令的collapse子選項(xiàng)進(jìn)行修正,它是對每一個(gè)變量的滯后項(xiàng)確定一個(gè)工具變量,而不是通常對每一時(shí)期每一變量或每一滯后項(xiàng)確定一個(gè)工具變量,這樣就大大減少了工具變量數(shù)。由于本文存在著部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失,屬于非平衡面板,因此使用前向正交離差變換 (forward orthogonal deviations)可以最大化參與估計(jì)的樣本數(shù),從而提高估計(jì)系數(shù)的有效性 (Roodman,2006)。由于篇幅有限,本文略去了相應(yīng)的控制變量的回歸結(jié)果,感興趣的讀者可以向作者索取。

GMM估計(jì)量的一致性是基于大樣本性質(zhì),較小樣本容量或工具變量較弱時(shí),容易產(chǎn)生很大的偏倚。Bond(2002)[8]指出了一個(gè)簡單的檢驗(yàn)方法,即將GMM估計(jì)值分別與固定效應(yīng)估計(jì)值及混合OLS估計(jì)值比較,由于混合OLS估計(jì)通常高估滯后項(xiàng)的系數(shù),而固定效應(yīng)則一般會(huì)低估滯后項(xiàng)的系數(shù),因此如果GMM估計(jì)值介于二者之間,則GMM估計(jì)可靠有效。對動(dòng)態(tài)面板模型進(jìn)行混合OLS和固定效應(yīng)模型估計(jì),得到g-1的混合OLS估計(jì)值為0.8641,固定效應(yīng)模型的估計(jì)值為0.7329。而GMM估計(jì)值為0.8574,它確實(shí)處于其他兩個(gè)估計(jì)值之間。這說明我們的GMM估計(jì)結(jié)果并沒有因?yàn)闃颖玖亢凸ぞ叩倪x擇而產(chǎn)生大的偏倚,其他三個(gè)滯后階的回歸系數(shù)也可以得到類似的結(jié)果,從系統(tǒng)GMM回歸結(jié)果看出,金融開放度并不能縮小宏觀經(jīng)濟(jì)的波動(dòng)幅度,但是通過引入一國的吸收能力和金融開放度的交叉項(xiàng),可以發(fā)現(xiàn)分別以金融體系發(fā)展程度、人力資本水平和公共治理環(huán)境作為吸收能力的代理變量時(shí),均可以發(fā)現(xiàn)二者的負(fù)向關(guān)系,且在統(tǒng)計(jì)意義上是顯著的。以國內(nèi)金融發(fā)展水平為例,樣本國家的國內(nèi)金融發(fā)展水平的均值為0.633?；貧w結(jié)果表明,相對于平均的國內(nèi)金融發(fā)展水平,金融開放度一個(gè)單位的標(biāo)準(zhǔn)誤的增加會(huì)使每年的消費(fèi)波動(dòng)率下降0.014個(gè)標(biāo)準(zhǔn)誤。

四、結(jié) 論

本文在對1990—2009年52個(gè)國家和地區(qū)的金融開放度和經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的統(tǒng)計(jì)性分析基礎(chǔ)上,進(jìn)一步分析了金融開放是否有效地降低了一國或地區(qū)的波動(dòng)程度,降低宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的機(jī)制在樣本國家是否存在,以及降低宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的條件等問題。

本文使用系統(tǒng)GMM克服了內(nèi)生性問題后,發(fā)現(xiàn)只有當(dāng)一國的制度水平達(dá)到一定水平后,金融開放才可以有效地降低一國的宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng),以國內(nèi)金融發(fā)展水平為例,樣本國家的國內(nèi)金融發(fā)展水平的均值為0.633。回歸結(jié)果表明,相對于平均的國內(nèi)金融發(fā)展水平,金融開放度一個(gè)單位的標(biāo)準(zhǔn)誤的增加會(huì)使每年的消費(fèi)波動(dòng)率下降0.014個(gè)標(biāo)準(zhǔn)誤。

因此本文的結(jié)論也非常明顯,能不能有效利用金融開放帶來的潛在收益,在于一國國內(nèi)的制度因素,而不是境外資本流入的比例。有效發(fā)揮金融開放度的作用關(guān)鍵在于提高本國的吸收能力,國內(nèi)良好的制度水平和健康的金融體系對降低金融開放對經(jīng)濟(jì)波動(dòng)造成的風(fēng)險(xiǎn)起著至關(guān)重要的作用。

[1]Kose,M.Ayhan,EswarS.Prasad,and Marco E.Terrones,2003.“How Does Globalization Affect the Synchronization of Business Cycles?”American Economic Review,Vol.93,No.2,pp.57-63.

[2]Bay,Yan,Zhang,Jing,2005.“Financial Integration and International Risk Sharing” .University of Michigan,working paper.

[3]Huizinga,Harry and Zhu,Dantao,2006,“domestic and International finance:how do they affect consumption smoothing?” ,mimeo,Tilburg University.

[4]Kose,M.Ayhan,EswarS.Prasad,andMarco E.Terrones,2009.“Does financial globalization promote risk sharing?” Journal of Development Economics,Vol(89),258-270.

[5]S.Prasad,Kenneth Rogoff,Shang-Jin Wei M.Ayhan Kose,Financial Globalization,Growth and Volatility in Developing Countries,E December 2004,NBER Working PaperNo.W10942.

[6]Kaufmann,D.,Kraay,A.,Mastruzzi,M.,2009.Governance Matters VIII:Governance Indicators for 1996-2008.World bank Policy Research June 2009.

[7]姚先國,張海峰.教育、人力資本與地區(qū)經(jīng)濟(jì)差異 [J].經(jīng)濟(jì)研究,2008,(5):47-58.

[8]Bond,S. “Dynamic Panel Data Models:A Guide to Micro Data Methods and Practice” ,CEMMAP Working Paper CWP09/02,2002,Department of Economics,Institute for Fiscal Studies,London.