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；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

改革開放至今，中國經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)高速增長的同時(shí)也較之前更穩(wěn)定。這一兼得現(xiàn)象一定程度上說明經(jīng)濟(jì)波動(dòng)不利于經(jīng)濟(jì)增長，該觀點(diǎn)得到了基于中國數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)研究結(jié)果的支持[1]。國內(nèi)改革遵循漸進(jìn)模式，給中國經(jīng)濟(jì)帶來的內(nèi)部沖擊較小，但來自社會(huì)各界繼續(xù)深化改革的呼聲卻愈發(fā)強(qiáng)烈；面向國外的日益開放，使中國更容易遭受外部沖擊，且進(jìn)一步拓寬經(jīng)濟(jì)開放的廣度和深度為大勢所趨。如此復(fù)雜的背景下，繼續(xù)保持中國經(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)通過貿(mào)易渠道給中國經(jīng)濟(jì)帶來一定影響并且余波未了，經(jīng)濟(jì)增速放緩使“穩(wěn)增長”成為當(dāng)前中國經(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)增長帶來商品和服務(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)像最早研究這一問題的國外學(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？

國外學(xué)者Lucas開創(chuàng)性地構(gòu)造了經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的福利損失基準(zhǔn)模型，并采用美國數(shù)據(jù)進(jìn)行定量研究發(fā)現(xiàn)福利損失特別??；與此同時(shí)也測度了經(jīng)濟(jì)增速下滑給居民福利帶來的不利影響，發(fā)現(xiàn)后者遠(yuǎn)大于前者[2]。因此，他認(rèn)為學(xué)者一旦開始思考長期經(jīng)濟(jì)增長問題，就很難再去考慮任何其他的經(jīng)濟(jì)學(xué)問題，政府只需關(guān)注長期經(jīng)濟(jì)增長。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)展開后續(xù)研究。大量的后續(xù)研究中，少量學(xué)者測度的結(jié)果依然較小[3]，更多的學(xué)者則得到了較大的結(jié)果。在國內(nèi)，少數(shù)學(xué)者對(duì)中國經(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)與增長相互獨(dú)立，該假定卻與大量國內(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)通過影響增長而導(dǎo)致間接福利損失，部分文獻(xiàn)只是曾經(jīng)提到過這一點(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)的測度經(jīng)濟(jì)波動(dòng)福利損失的拓展模型，并基于美國情況校準(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。國內(nèi)多數(shù)研究使用總體層面平均數(shù)據(jù)進(jìn)行測度，不足之處是：第一，全國層面統(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，依次研究了中國省際和美國州際經(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內(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)測度中國經(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)與增長相互獨(dú)立，但大量國內(nèi)外理論和經(jīng)驗(yàn)研究都表明波動(dòng)對(duì)增長有負(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)通過降低增速間接給居民帶來的福利損失也不容忽視，因此，測度波動(dòng)福利損失應(yīng)考慮波動(dòng)對(duì)增長的負(fù)面影響，否則存在低估問題。為此，放松波動(dòng)與增長獨(dú)立初始假定，假定波動(dòng)對(duì)增長有負(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)增長率帶來的變化率，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)游走過程。作為與本研究最接近的文獻(xiàn)，陳太明對(duì)中國省份居民消費(fèi)路徑的設(shè)定遵循式（2）的趨勢平穩(wěn)過程[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)增長率。式（7）表明無不確定性時(shí)，對(duì)所有時(shí)間t，有εt=e12σ2，消費(fèi)以μ這一比例增長，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來表示，進(jìn)而ct-2以ct-3來表示，如此重復(fù)，通過不斷迭代，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)展開并整理，由于ln（εt）～N（0，σ2），ln（1+λ）～λ，β∈（0，1）limn→∞βn=0，最終簡化得到波動(dòng)減緩增速時(shí)波動(dòng)福利損失測度公式：

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)說明

在進(jìn)行測度前需估計(jì)消費(fèi)波動(dòng)率與初始消費(fèi)增長率。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，可通過逆推方法得到初始消費(fèi)增長率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)和中國的福利損失差異，還采用全國層面數(shù)據(jù)測度中國經(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)，來源于《新中國55年統(tǒng)計(jì)資料匯編》和《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》（2006—2008年）。

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

中國各地區(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)增長率數(shù)值及排序如表1所示。

進(jìn)一步，需通過簡單計(jì)算探究初始消費(fèi)增長率和消費(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)增長率和消費(fèi)增長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，

具體來講，首先，采用每個(gè)省份1985—2007年的年底人口數(shù)通過簡單平均計(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]。改革開放以來，我國經(jīng)濟(jì)取得舉世矚目的成績，各地區(qū)人民生活水平普遍提高。但我國幅員遼闊，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性質(zhì)。尤其是20世紀(jì)90年代以來，沿海和內(nèi)陸在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平方面，無論是絕對(duì)差距還是相對(duì)差距都呈現(xiàn)持續(xù)擴(kuò)大態(tài)勢[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，中國經(jīng)濟(jì)波動(dòng)顯著且穩(wěn)健地不利于經(jīng)濟(jì)增長。由波動(dòng)與增長負(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)性約束通過弱化居民消費(fèi)跨期優(yōu)化能力來增加居民消費(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。改革開放以來，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，帶來更大的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)；同時(shí)，市場化改革加大了系統(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，來自我國內(nèi)部市場化改革的風(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。

基于全國數(shù)據(jù)的估計(jì)結(jié)果無法反映居民異質(zhì)性，也存在低估問題。通過對(duì)全國數(shù)據(jù)估計(jì)的中國居民初始消費(fèi)增長率和消費(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)

具體來講，首先，采用每個(gè)省份1985—2007年的年底人口數(shù)通過簡單平均計(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人口數(shù)，作為全國各省份人口權(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)借鑒了國內(nèi)外研究結(jié)果，并結(jié)合中國情況做適當(dāng)調(diào)整。關(guān)于主觀貼現(xiàn)因子，國內(nèi)學(xué)者選取的數(shù)值通常為09700和09800[25-26]，鑒于中國居民更有耐心，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)增長率帶來的變化率，要考慮消費(fèi)波動(dòng)對(duì)消費(fèi)增長的影響。若將消費(fèi)波動(dòng)率從σ降為零，消費(fèi)增長率會(huì)從μ上升為μ+μπ，假設(shè)消費(fèi)增長率與消費(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，在通過計(jì)量模型得到初始消費(fèi)增長率和消費(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)增長率而非GDP增長率表示經(jīng)濟(jì)增長率[4]，宏觀層面經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響對(duì)應(yīng)微觀層面消費(fèi)波動(dòng)對(duì)消費(fèi)增長的影響，所以，用經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響衡量消費(fèi)波動(dòng)對(duì)消費(fèi)增長的影響。對(duì)于兩者關(guān)系，國內(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]。本文樣本長度為1985-2007年，盧二坡、曾五一的樣本長度與本文更接近。為此，將影響系數(shù)b校準(zhǔn)為-00350。

（四）經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的福利損失測度結(jié)果

獲取相關(guān)參數(shù)基礎(chǔ)上，根據(jù)式（10）即可測度中國經(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)算全國所有省份初始消費(fèi)增長率和消費(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)高于國內(nèi)同類研究結(jié)果，忽略波動(dòng)與增長聯(lián)系測度的福利損失存在低估問題，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)增長率的上升幅度，以及消費(fèi)波動(dòng)率。當(dāng)波動(dòng)對(duì)增長影響系數(shù)不變，完全消除消費(fèi)波動(dòng)時(shí)消費(fèi)增長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)與增長聯(lián)系。利用基準(zhǔn)模型測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，說明基準(zhǔn)模型的結(jié)果不存在低估問題；若倍數(shù)大于1，說明存在低估問題，數(shù)值越大，低估問題越嚴(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)果存在低估問題。

為反映拓展模型與基準(zhǔn)模型差別，還有必要用全國數(shù)據(jù)測度中國經(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，測度福利損失時(shí)，若不考慮波動(dòng)對(duì)增長的負(fù)面影響，會(huì)低估中國居民實(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）顯著大于中國經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的福利損失（01708），因此，采用全國數(shù)據(jù)測度結(jié)果不但存在明顯低估問題，還無法發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)給異質(zhì)居民帶來的福利損失差異，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)南美洲國家[29] 以及包括埃及、南非和蘇丹在內(nèi)的33個(gè)非洲國家。該研究領(lǐng)域中，國內(nèi)學(xué)者忽略了波動(dòng)與增長的聯(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)展中國家居民帶來的福利損失存在明顯差距。因此，已有國內(nèi)外研究成果足以說明經(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。如果說一旦一個(gè)人開始思考長期的經(jīng)濟(jì)增長問題，就很難再思考其他任何問題，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)增長有顯著負(fù)面影響，不能脫離波動(dòng)單純地研究增長，為更深入地理解增長，需進(jìn)一步探討影響增長的波動(dòng)，為政府“穩(wěn)增長”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)果明顯大于國內(nèi)外同類研究結(jié)果，為該領(lǐng)域諸多認(rèn)為Lucas低估福利損失的后續(xù)研究提供了來自中國的經(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，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，政府通過提高人力資本和鼓勵(lì)技術(shù)創(chuàng)新等措施促進(jìn)增長，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。波動(dòng)對(duì)增長有顯著負(fù)面影響，波幅上升，增速趨于下滑，穩(wěn)定政策從傳統(tǒng)意義上用來降低經(jīng)濟(jì)波幅，波動(dòng)與增長負(fù)向聯(lián)系表明減緩波動(dòng)也間接促進(jìn)增長，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，短期穩(wěn)定政策恰是旨在促進(jìn)增長進(jìn)而提高居民福利的長期政策。

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)直接給居民帶來福利損失。第二，經(jīng)濟(jì)波動(dòng)通過降低經(jīng)濟(jì)增速間接給居民帶來福利損失。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)，通過社會(huì)保障等公共政策來加強(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)測度經(jīng)濟(jì)波動(dòng)給異質(zhì)居民帶來的福利損失，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內(nèi)同類研究結(jié)果，是采用基準(zhǔn)模型測度結(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)與增長聯(lián)系的Lucas測度結(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)增長同時(shí)不應(yīng)忽視經(jīng)濟(jì)波動(dòng)。

第二，初始消費(fèi)增長率和消費(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)：

[1]

李永友 經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的減損效應(yīng)：中國的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J] 當(dāng)代經(jīng)濟(jì)科學(xué)， 2006， （7）

[2] 盧二坡， 曾五一 轉(zhuǎn)型期中國經(jīng)濟(jì)短期波動(dòng)對(duì)長期增長影響的實(shí)證研究[J] 管理世界， 2008， （12）

[6] Otrok， C On Measuring the Welfare Cost of Business Cycles[J] Journal of Monetary Economics， 2001， 47（1）

[7] Ayse ， I， Selahattin ，IA Note on the Welfare Cost of Business Cycles and Growth in Turkey[J] Yapi Kredi Economic Review， 1997， 8（2）

[8] Tallarini， T Risk-Sensitive Real Business Cycles[J] Journal of Monetary Economics， 2000， 45（3）

[9] Beaudry， P， Pages， C The Cost of Business Cycles and the Stabilization Value of Unemployment Insurance[J] European Economic Review， 2001， 45 （8）

[10] Pallage， S ， Robe， M On the Welfare Cost of Business Cycles in Developing Countries[J]International Economic Review， 2003， 44（2）

[11] Alvarez， Fernando ，Jermann， Urban J Using Asset Prices to Measure the Cost of Business Cycles[J] Journal of Political Economy， 2004， 112（6）

[14] Fynn， K， Prescott， E Time to Build and Aggregate Fluctuations[J] Econometrica， 1982， 50 （6）

[15] Long， JBJ，Plosser， CI Real Business Cycles[J] Journal of Political Economy， 1983， 91（1）

[16] Bernanke， B Irreversibility， Uncertainty and Cyclical Investment[J] The Quarterly Journal of Economics， 1983， 97 （1）

[17] Pindyck， RIrreversibility， Uncertainty， and Investment[J] Journal of Economic Literature， 1991， 29 （3）

[21] Norrbin， S C ，Yigit， F PThe Robustness of the Link between Volatility and Growth of Output[J] Review of World Economics， 2005， 141，（2）

[26] Hall， R E Stochastic Implications of the Life Cycle-permanent Income Hypothesis： Theory and Evidence[J] Journal of Political Economy， 1978， 86（6）

[36] 孫浦陽， 王雅楠， 岑燕 金融發(fā)展影響能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)嗎[J] 南開經(jīng)濟(jì)研究， 2011， （2）

[37] 臧旭恒， 裴春霞 轉(zhuǎn)軌時(shí)期中國城鄉(xiāng)居民消費(fèi)行為比較研究[J] 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究， 2007， （1）

[38] 田青， 高鐵梅 轉(zhuǎn)軌時(shí)期我國城鎮(zhèn)不同收入群體消費(fèi)行為影響因素分析[J] 南開經(jīng)濟(jì)研究， 2009， （5）

[39] 陳汝岱， 朱詩娥 公平與效率不可兼得嗎——基于居民邊際消費(fèi)傾向的研究[J] 經(jīng)濟(jì)研究， 2007， （12）

[42] 歐陽瓊， 丁日佳 中國社會(huì)保障地區(qū)差異研究[J] 首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)學(xué)報(bào)， 2011， （5）

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)測度經(jīng)濟(jì)波動(dòng)給異質(zhì)居民帶來的福利損失，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內(nèi)同類研究結(jié)果，是采用基準(zhǔn)模型測度結(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)與增長聯(lián)系的Lucas測度結(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)增長同時(shí)不應(yīng)忽視經(jīng)濟(jì)波動(dòng)。

第二，初始消費(fèi)增長率和消費(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)：

[1]

李永友 經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的減損效應(yīng)：中國的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J] 當(dāng)代經(jīng)濟(jì)科學(xué)， 2006， （7）

[2] 盧二坡， 曾五一 轉(zhuǎn)型期中國經(jīng)濟(jì)短期波動(dòng)對(duì)長期增長影響的實(shí)證研究[J] 管理世界， 2008， （12）

[6] Otrok， C On Measuring the Welfare Cost of Business Cycles[J] Journal of Monetary Economics， 2001， 47（1）

[7] Ayse ， I， Selahattin ，IA Note on the Welfare Cost of Business Cycles and Growth in Turkey[J] Yapi Kredi Economic Review， 1997， 8（2）

[8] Tallarini， T Risk-Sensitive Real Business Cycles[J] Journal of Monetary Economics， 2000， 45（3）

[9] Beaudry， P， Pages， C The Cost of Business Cycles and the Stabilization Value of Unemployment Insurance[J] European Economic Review， 2001， 45 （8）

[10] Pallage， S ， Robe， M On the Welfare Cost of Business Cycles in Developing Countries[J]International Economic Review， 2003， 44（2）

[11] Alvarez， Fernando ，Jermann， Urban J Using Asset Prices to Measure the Cost of Business Cycles[J] Journal of Political Economy， 2004， 112（6）

[14] Fynn， K， Prescott， E Time to Build and Aggregate Fluctuations[J] Econometrica， 1982， 50 （6）

[15] Long， JBJ，Plosser， CI Real Business Cycles[J] Journal of Political Economy， 1983， 91（1）

[16] Bernanke， B Irreversibility， Uncertainty and Cyclical Investment[J] The Quarterly Journal of Economics， 1983， 97 （1）

[17] Pindyck， RIrreversibility， Uncertainty， and Investment[J] Journal of Economic Literature， 1991， 29 （3）

[21] Norrbin， S C ，Yigit， F PThe Robustness of the Link between Volatility and Growth of Output[J] Review of World Economics， 2005， 141，（2）

[26] Hall， R E Stochastic Implications of the Life Cycle-permanent Income Hypothesis： Theory and Evidence[J] Journal of Political Economy， 1978， 86（6）

[36] 孫浦陽， 王雅楠， 岑燕 金融發(fā)展影響能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)嗎[J] 南開經(jīng)濟(jì)研究， 2011， （2）

[37] 臧旭恒， 裴春霞 轉(zhuǎn)軌時(shí)期中國城鄉(xiāng)居民消費(fèi)行為比較研究[J] 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究， 2007， （1）

[38] 田青， 高鐵梅 轉(zhuǎn)軌時(shí)期我國城鎮(zhèn)不同收入群體消費(fèi)行為影響因素分析[J] 南開經(jīng)濟(jì)研究， 2009， （5）

[39] 陳汝岱， 朱詩娥 公平與效率不可兼得嗎——基于居民邊際消費(fèi)傾向的研究[J] 經(jīng)濟(jì)研究， 2007， （12）

[42] 歐陽瓊， 丁日佳 中國社會(huì)保障地區(qū)差異研究[J] 首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)學(xué)報(bào)， 2011， （5）

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)測度經(jīng)濟(jì)波動(dòng)給異質(zhì)居民帶來的福利損失，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內(nèi)同類研究結(jié)果，是采用基準(zhǔn)模型測度結(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)與增長聯(lián)系的Lucas測度結(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)增長同時(shí)不應(yīng)忽視經(jīng)濟(jì)波動(dòng)。

第二，初始消費(fèi)增長率和消費(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)：

[1]

李永友 經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的減損效應(yīng)：中國的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J] 當(dāng)代經(jīng)濟(jì)科學(xué)， 2006， （7）

[2] 盧二坡， 曾五一 轉(zhuǎn)型期中國經(jīng)濟(jì)短期波動(dòng)對(duì)長期增長影響的實(shí)證研究[J] 管理世界， 2008， （12）

[6] Otrok， C On Measuring the Welfare Cost of Business Cycles[J] Journal of Monetary Economics， 2001， 47（1）

[7] Ayse ， I， Selahattin ，IA Note on the Welfare Cost of Business Cycles and Growth in Turkey[J] Yapi Kredi Economic Review， 1997， 8（2）

[8] Tallarini， T Risk-Sensitive Real Business Cycles[J] Journal of Monetary Economics， 2000， 45（3）

[9] Beaudry， P， Pages， C The Cost of Business Cycles and the Stabilization Value of Unemployment Insurance[J] European Economic Review， 2001， 45 （8）

[10] Pallage， S ， Robe， M On the Welfare Cost of Business Cycles in Developing Countries[J]International Economic Review， 2003， 44（2）

[11] Alvarez， Fernando ，Jermann， Urban J Using Asset Prices to Measure the Cost of Business Cycles[J] Journal of Political Economy， 2004， 112（6）

[14] Fynn， K， Prescott， E Time to Build and Aggregate Fluctuations[J] Econometrica， 1982， 50 （6）

[15] Long， JBJ，Plosser， CI Real Business Cycles[J] Journal of Political Economy， 1983， 91（1）

[16] Bernanke， B Irreversibility， Uncertainty and Cyclical Investment[J] The Quarterly Journal of Economics， 1983， 97 （1）

[17] Pindyck， RIrreversibility， Uncertainty， and Investment[J] Journal of Economic Literature， 1991， 29 （3）

[21] Norrbin， S C ，Yigit， F PThe Robustness of the Link between Volatility and Growth of Output[J] Review of World Economics， 2005， 141，（2）

[26] Hall， R E Stochastic Implications of the Life Cycle-permanent Income Hypothesis： Theory and Evidence[J] Journal of Political Economy， 1978， 86（6）

[36] 孫浦陽， 王雅楠， 岑燕 金融發(fā)展影響能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)嗎[J] 南開經(jīng)濟(jì)研究， 2011， （2）

[37] 臧旭恒， 裴春霞 轉(zhuǎn)軌時(shí)期中國城鄉(xiāng)居民消費(fèi)行為比較研究[J] 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究， 2007， （1）

[38] 田青， 高鐵梅 轉(zhuǎn)軌時(shí)期我國城鎮(zhèn)不同收入群體消費(fèi)行為影響因素分析[J] 南開經(jīng)濟(jì)研究， 2009， （5）

[39] 陳汝岱， 朱詩娥 公平與效率不可兼得嗎——基于居民邊際消費(fèi)傾向的研究[J] 經(jīng)濟(jì)研究， 2007， （12）

[42] 歐陽瓊， 丁日佳 中國社會(huì)保障地區(qū)差異研究[J] 首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)學(xué)報(bào)， 2011， （5）