經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的減損效應(yīng)：中國(guó)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)

摘要:本文在簡(jiǎn)單文獻(xiàn)回顧的基礎(chǔ)上，利用GARCH和TARCH-M模型分析了中國(guó)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期增長(zhǎng)水平的影響。得出:對(duì)外開放和市場(chǎng)化改革不僅提高了中國(guó)經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期增長(zhǎng)水平，而且也降低了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn);中國(guó)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有減損效應(yīng)，但統(tǒng)計(jì)上并不顯著，同時(shí)，與Stilianos eta.l (2004)的分析結(jié)論相一致，中國(guó)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的減損效應(yīng)在經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的不同階段具有明顯的對(duì)稱效應(yīng)。本文的政策含義是，繼續(xù)擴(kuò)大對(duì)外開放和深化市場(chǎng)化改革，加強(qiáng)宏觀調(diào)控，對(duì)保持中國(guó)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)穩(wěn)定增長(zhǎng)無疑具有非常重要的意義。

關(guān)鍵詞:經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng);條件波動(dòng);TARCH-M模型;減損效應(yīng);對(duì)稱效應(yīng)

中圖分類號(hào):F012

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

文章編號(hào):1002-2848-2006(04)-0008-07

中國(guó)自建國(guó)以來，尤其是1978年改革開放以來，國(guó)民經(jīng)濟(jì)一直保持一個(gè)較高的增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，真實(shí)GDP年均增長(zhǎng)7.9%，人均真實(shí)GDP年均增長(zhǎng)6. 13%，工業(yè)真實(shí)GDP增長(zhǎng)速度更快年均為11. 57%，成為世界經(jīng)濟(jì)的一枝獨(dú)秀。但在經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)的過程中，整個(gè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)也呈現(xiàn)出較大的波動(dòng)性，從1954年到2003年，真實(shí)GDP增長(zhǎng)的波動(dòng)強(qiáng)度為10. 65個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，人均真實(shí)GDP增長(zhǎng)的波動(dòng)強(qiáng)度為9. 06個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，工業(yè)真實(shí)GDP增長(zhǎng)的波動(dòng)強(qiáng)度則更高，達(dá)到了11. 55個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差。對(duì)于中國(guó)這種高增長(zhǎng)高波動(dòng)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行，我們不禁會(huì)提出這樣一個(gè)疑問，中國(guó)較高的經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)其長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是否具有影響，這一問題不僅具有非常重要的理論意義，也具有積極的實(shí)踐意義。因?yàn)榻?jīng)濟(jì)增長(zhǎng)一直被認(rèn)為對(duì)社會(huì)財(cái)富進(jìn)而對(duì)社會(huì)福利具有積極的影響，這樣，經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響的方向和程度就直接意味著經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定政策的重要性。

一、簡(jiǎn)單的文獻(xiàn)回顧

經(jīng)濟(jì)波動(dòng)與增長(zhǎng)雖然一直是宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的兩個(gè)核心問題，但在上世紀(jì)70年代之前，兩者的研究是相互獨(dú)立的。雖然早在1934年Schumpeter就從企業(yè)投資行為的角度提出兩者間可能的相關(guān)性[1]，但由于受傳統(tǒng)增長(zhǎng)理論的影響①， Schumpeter的研究并沒有受到重視。直到上世紀(jì)末，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與波動(dòng)的關(guān)系才受到越來越多學(xué)者的關(guān)注。但由于不同研究基于的樣本和采取的模型存在較大差異，所以到目前為止，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與波動(dòng)之間的關(guān)系依然還不很清晰[2-3]。歸納不同研究的結(jié)論，在經(jīng)濟(jì)波動(dòng)與增長(zhǎng)之間大致存在三種結(jié)論:一種結(jié)論認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)波動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間呈現(xiàn)出顯著的正相關(guān)關(guān)系。這種關(guān)系的提出最早可追溯到Schumpeter，他認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)波動(dòng)能促進(jìn)企業(yè)的效率，改善社會(huì)的資源配置，從而提高經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期增長(zhǎng)水平。根據(jù)他的觀點(diǎn)，經(jīng)濟(jì)波動(dòng)之所以會(huì)提高企業(yè)的效率，主要是經(jīng)濟(jì)波動(dòng)可以降低企業(yè)投資于改進(jìn)生產(chǎn)率的機(jī)會(huì)成本[1]。實(shí)際上，從Schumpeter的研究中，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)，它所研究的經(jīng)濟(jì)波動(dòng)可以提高企業(yè)資源的使用效率主要是針對(duì)經(jīng)濟(jì)衰退而言的，并不是真正意義上的經(jīng)濟(jì)波動(dòng)，因?yàn)榻?jīng)濟(jì)波動(dòng)不僅發(fā)生在經(jīng)濟(jì)衰退時(shí)期，也發(fā)生在經(jīng)濟(jì)的高漲時(shí)期。繼其之后， Sandmo和Mirman從儲(chǔ)蓄和投資的角度提出，由于較高的經(jīng)濟(jì)波動(dòng)會(huì)導(dǎo)致較高的收入波動(dòng)，收入波動(dòng)會(huì)使社會(huì)的預(yù)防性儲(chǔ)蓄上升，進(jìn)而使社會(huì)的儲(chǔ)蓄率上升，儲(chǔ)蓄率的上升預(yù)示著投資率的上升，根據(jù)Solow的新古典增長(zhǎng)模型，經(jīng)濟(jì)的均衡增長(zhǎng)路徑會(huì)上升到一個(gè)更高的水平[4-5]。但這個(gè)理論的一個(gè)重要缺陷就是，假定儲(chǔ)蓄都能完全轉(zhuǎn)化成投資，顯然這種假定是否成立需要一定的條件。Black[6]從風(fēng)險(xiǎn)與收益匹配的角度也提出了同樣的結(jié)論。他認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)波動(dòng)使得投資的風(fēng)險(xiǎn)較高，這樣企業(yè)只有預(yù)期到能獲得足夠的風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償才會(huì)投資，換句話說，就是經(jīng)濟(jì)波動(dòng)產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)會(huì)使社會(huì)投資更多地轉(zhuǎn)向具有較高風(fēng)險(xiǎn)收益的高科技領(lǐng)域，他的研究結(jié)論在后來的研究中一直被稱為Black假說。認(rèn)為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與波動(dòng)之間正相關(guān)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)有:Kormendi和Meguire通過利用47個(gè)國(guó)家的橫截面數(shù)據(jù)對(duì)Black假說進(jìn)行過檢驗(yàn)，得出在樣本國(guó)家中，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與波動(dòng)之間的確存在某種權(quán)衡關(guān)系，平均而言，經(jīng)濟(jì)波動(dòng)上升2個(gè)單位標(biāo)準(zhǔn)差可以使產(chǎn)出增長(zhǎng)上升一個(gè)百分點(diǎn)[7]。Grier和Tullock使用113個(gè)國(guó)家的面板數(shù)據(jù)，通過控制其它變量的作用后發(fā)現(xiàn)，GDP增長(zhǎng)率的波動(dòng)性與增長(zhǎng)率之間也表現(xiàn)出顯著的正相關(guān)[8]。Caporale和McKiernan使用了GARCH-M模型，利用英國(guó)1948-1991年的月度數(shù)據(jù)檢驗(yàn)了Black假說，發(fā)現(xiàn)英國(guó)在1948年至1991年期間，產(chǎn)出波動(dòng)對(duì)其增長(zhǎng)具有顯著的溢出效應(yīng)[3]。在一個(gè)相關(guān)的研究中， Caporale和McKier-nan又使用了同樣的模型，利用美國(guó)1871-1993年的年度數(shù)據(jù)對(duì)該假說進(jìn)行了檢驗(yàn)，進(jìn)一步證實(shí)了Black假說的正確性[2]。

與上述結(jié)論截然不同的是，另一種結(jié)論認(rèn)為兩者間具有顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。實(shí)際上這種結(jié)論最早是由凱恩斯(1936)提出的，他認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)波動(dòng)增加了企業(yè)投資的未來風(fēng)險(xiǎn)，當(dāng)投資者考慮到投資未來回報(bào)的風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，將會(huì)降低投資的需求，經(jīng)濟(jì)波動(dòng)越高，這種投資項(xiàng)目的未來風(fēng)險(xiǎn)就越大，投資需求不足的可能性就越高[9]。相似結(jié)論也出現(xiàn)在Woodford的研究中[10]。另外， Bernanke和Pindyck從企業(yè)投資的滯留成本角度也提出了同樣的結(jié)論，他們認(rèn)為，由于企業(yè)投資具有較長(zhǎng)的時(shí)滯效應(yīng)和較強(qiáng)的不可逆性，這樣企業(yè)的投資回報(bào)因經(jīng)濟(jì)波動(dòng)而變得更加不確定，這一過程將使社會(huì)投資往往低于社會(huì)的有效投資水平，不確定性越高，兩者的差距就會(huì)越大[11-12]。Galindev通過按照傳播機(jī)制將“干中學(xué)”對(duì)增長(zhǎng)的影響分成兩個(gè)不同的方面，即內(nèi)生和外生，對(duì)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)增長(zhǎng)效應(yīng)進(jìn)行的研究得出了類似的結(jié)論[13]。就經(jīng)驗(yàn)證據(jù)而言， Zarnowitz和Moore通過對(duì)美國(guó)戰(zhàn)后數(shù)據(jù)的分析得出，在波動(dòng)相對(duì)較低的時(shí)期，產(chǎn)出往往具有較高的增長(zhǎng)率[14]。Ramey和Ramey選擇92個(gè)國(guó)家和OECD國(guó)家為樣本所做的經(jīng)驗(yàn)分析表明，經(jīng)濟(jì)波動(dòng)較高的國(guó)家一般產(chǎn)出水平也較低[15]。Hnatkovska和Loayza利用79個(gè)國(guó)家的跨國(guó)數(shù)據(jù)，在通過分離象貿(mào)易開放度、經(jīng)濟(jì)制度、政府消費(fèi)等變量對(duì)平均增長(zhǎng)率影響的基礎(chǔ)上研究了經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)一國(guó)經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期增長(zhǎng)率的影響，研究得出，宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)與經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期增長(zhǎng)存在明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系，在忽視經(jīng)濟(jì)波動(dòng)內(nèi)生性的情況下，經(jīng)濟(jì)波動(dòng)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的上升就會(huì)造成經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期增長(zhǎng)率0. 5%的下降，但一旦將經(jīng)濟(jì)波動(dòng)看成與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)一樣的內(nèi)生變量時(shí)，其一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的增加就會(huì)使經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的下降達(dá)到2. 2個(gè)百分點(diǎn)[16]。Barlevy在Lucas的基礎(chǔ)上，通過利用AK模型對(duì)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)與經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期增長(zhǎng)所進(jìn)行的分析表明，消除經(jīng)濟(jì)波動(dòng)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差就可能使經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期增長(zhǎng)上升0. 35-0. 40個(gè)百分點(diǎn)[17]。Blackburn和Pelloni基于一個(gè)簡(jiǎn)單的隨機(jī)增長(zhǎng)模型，在研究短期貨幣穩(wěn)定政策的基礎(chǔ)上得出，在產(chǎn)出增長(zhǎng)的方差和均值之間存在負(fù)的相關(guān)性，并且這種負(fù)的相關(guān)性并不因沖擊的來源不同而有所變化[18]。

第三種結(jié)論認(rèn)為，兩者間不存在顯著的關(guān)系。這種思想實(shí)際上來源于Friedman，他認(rèn)為，產(chǎn)出圍繞自然增長(zhǎng)率的波動(dòng)獨(dú)立于產(chǎn)出的增長(zhǎng)，而產(chǎn)出之所以發(fā)生圍繞一個(gè)非隨機(jī)趨勢(shì)的波動(dòng)，主要是由于貨幣沖擊造成的價(jià)格誤置引起的。換句話說，產(chǎn)出增長(zhǎng)率是由經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中的真實(shí)因素決定的，而經(jīng)濟(jì)波動(dòng)是由外生沖擊造成的，兩者具有不同的決定因素[19]。實(shí)際上這種認(rèn)識(shí)主要還是受新古典增長(zhǎng)模型的影響。Speight通過使用戰(zhàn)后英國(guó)1948-1994年的月度工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)，利用ARMA-GARCH-M模型進(jìn)行的研究證實(shí)，在產(chǎn)出與波動(dòng)之間雖然存在正的相關(guān)性，但并不顯著[20]。Stilianos et a.l通過利用季度數(shù)據(jù)和ARCH-M模型考察了1961年-2000年期間日本經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)其增長(zhǎng)的影響，結(jié)論表明，在1961年至2000年期間，日本的經(jīng)濟(jì)波動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間沒有顯著的關(guān)系[21]。

從國(guó)內(nèi)的研究看，經(jīng)濟(jì)波動(dòng)與增長(zhǎng)之間的關(guān)系到目前為止，并沒有引起學(xué)者的關(guān)注。但這又是一個(gè)非常重要的問題，因?yàn)榻?jīng)濟(jì)增長(zhǎng)可以促進(jìn)社會(huì)福利的提高，這樣經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響就具有直接的社會(huì)福利含義。Lucas認(rèn)為，如果經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是合意的，可以促進(jìn)社會(huì)財(cái)富的增長(zhǎng)，尤其對(duì)一個(gè)不發(fā)達(dá)的國(guó)家而言，那么經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的一個(gè)較小沖擊就可能對(duì)社會(huì)福利造成非常大的影響。所以，研究經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與波動(dòng)之間的相互關(guān)系對(duì)一個(gè)國(guó)家采取適當(dāng)?shù)暮暧^調(diào)控政策，進(jìn)而對(duì)社會(huì)福利水平都具有非常重要的意義[22]。為此，本文利用目前研究中經(jīng)常被使用的GARCH模型，對(duì)中國(guó)1954年至2003年的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證分析，分析將考察四個(gè)方面的問題:一是中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在1954年至2003年期間的波動(dòng)強(qiáng)度和路徑;二是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)波動(dòng)是否在不同的增長(zhǎng)狀態(tài)下具有不對(duì)稱效應(yīng);三是增長(zhǎng)波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期增長(zhǎng)的影響方向和強(qiáng)度;四是這種影響的時(shí)間結(jié)構(gòu)特征。

二、GARCH與TARCH-M模型的描述

GARCH模型是Bollerslev[23]1986年在Engle[24]ARCH模型的基礎(chǔ)上提出的，與ARCH模型一樣，GARCH模型也用于對(duì)回歸或自回歸模型的隨機(jī)擾動(dòng)進(jìn)行建模。該模型的基本結(jié)構(gòu)為:

其中， et滿足白噪聲條件，α0>0;αi≥0， i=1，…，q;βj≥0，j=1，…，p;為保證GARCH(p， q)是寬平穩(wěn)的，必須存在參數(shù)的約束條件α(B) +β(B) <1。同時(shí)由于ht表示條件方差，所以其值只能是非負(fù)的，它反映了序列條件方差隨時(shí)間而變化的性質(zhì)。在上述模型結(jié)構(gòu)中，方程(1)被稱為均值方程，如果沒有δg(ht)一項(xiàng)，方程(1)僅僅描述的是因變量的一個(gè)自回歸過程，增加δg(ht)一項(xiàng)，就是平常所稱的GARCH-M模型，主要用于研究條件方差對(duì)均值的影響過程，這里的條件方差項(xiàng)δg(ht)可以采用不同的形式，從目前常用的形式看，主要包括:g(ht) =ht;g(ht) = ht;g(ht) =ln(ht)。第一種就是條件方差，第二種就是條件標(biāo)準(zhǔn)差，第三種為條件方差的對(duì)數(shù)。但正如Pagan和Hong所指出的，使用ln(ht)可能存在問題，因?yàn)槿绻鹔t<1，就會(huì)導(dǎo)致g(ht) <0，這將會(huì)使條件方差決定的波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)升水變成一個(gè)負(fù)號(hào)[27];其次，如果ht趨近于0，則會(huì)使條件波動(dòng)性變得非常大，如果在均值方程中使用這一條件方差表示形式，將隱含著條件波動(dòng)與產(chǎn)出增長(zhǎng)間的關(guān)系被夸大。所以，一般在使用GARCH-M模型時(shí)，均值方程中往往使用的是條件方差或條件標(biāo)準(zhǔn)差。對(duì)于均值方程設(shè)置的科學(xué)與否，一般采用α統(tǒng)計(jì)量對(duì)其標(biāo)準(zhǔn)化殘差的序列相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)，如果均值方程設(shè)置正確，則所有Q統(tǒng)計(jì)量不應(yīng)該是顯著的。而對(duì)其標(biāo)準(zhǔn)殘差的正態(tài)性檢驗(yàn)可以使用JB統(tǒng)計(jì)量，如果標(biāo)準(zhǔn)殘差滿足正態(tài)性分布，則JB統(tǒng)計(jì)量也不應(yīng)該是顯著的。

方程(4)被稱為條件方差方程，這是一個(gè)AR-MA過程，在p和q都取1時(shí)，條件方差方程就被稱為GARCH(1， 1)，其中，方程(4)右邊的第二項(xiàng)被稱為ARCH項(xiàng)，第三項(xiàng)被稱為GARCH項(xiàng)。如果αi顯著，就說明模型存在ARCH效應(yīng)，同樣，如果βj顯著，說明方程存在GARCH效應(yīng)。對(duì)于條件方差方程，可以根據(jù)研究的需要采取不同的形式，由于本文希望對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的波動(dòng)是否具有不對(duì)稱效應(yīng)進(jìn)行考察，所以需要使用TARCH模型。TARCH模型是由Zakouan提出的[26]。該模型的結(jié)構(gòu)只是在方程(4)上與上述GARCH模型存在差異，即在方程(4)的右邊增加了一項(xiàng)φε2t-1dt-1，其中，dt是一個(gè)名義變量，其定義為，當(dāng)εt<0時(shí)，dt就等于1，其它情況下，取值為0。如果波動(dòng)存在不對(duì)稱效應(yīng)，即經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)上升階段和下降階段對(duì)條件方差的作用效果不同，則會(huì)出現(xiàn)φ≠0，不僅如此，如果存在φ>0，則說明不僅作用效果存在不對(duì)稱性，而且還表明這種不對(duì)稱性存在杠桿效應(yīng)。對(duì)條件方差方程設(shè)定的檢驗(yàn)一般采用Q2統(tǒng)計(jì)量，和均值方程設(shè)定檢驗(yàn)一樣，如果條件方差方程設(shè)定正確的話，則Q2統(tǒng)計(jì)量不應(yīng)該是顯著的。

三、經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)的實(shí)證分析

本文在分析中國(guó)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)與增長(zhǎng)之間的關(guān)系時(shí)，主要選擇了1954年至2003年作為樣本的考察期限①，同時(shí)，為使本文的研究結(jié)論具有可比性，在變量的選擇上，本文選擇了三個(gè)反映總量經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的變量，即GDP、人均GDP以及工業(yè)GDP。由于三個(gè)變量的影響因素不同，所以在分析結(jié)論上，可能會(huì)存在一定的差異。變量的分析采用以1978年為基期真實(shí)值的形式，縮減的方法是根據(jù)各自的增長(zhǎng)指數(shù)以1978年為100換算得到。所有的計(jì)算數(shù)據(jù)都來自于《2004年中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。三個(gè)變量的增長(zhǎng)率通過各自原始序列對(duì)數(shù)的差分形式獲得，即yt=log(GDPit/GDPit-1)，其中， i代表GDP、人均GDP或者工業(yè)GDP。三個(gè)變量的增長(zhǎng)特征如圖1所示。從圖1看，不管是GDP、人均GDP抑或是工業(yè)GDP，從1953年到2003年，增長(zhǎng)都呈現(xiàn)出一定的波動(dòng)性，其中，工業(yè)GDP較前兩者波動(dòng)性更強(qiáng)。同時(shí)圖1也顯示，中國(guó)總量經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)波動(dòng)隨時(shí)間變化有一種逐步收斂的特征， 1978年之前的增長(zhǎng)波動(dòng)明顯高于1978年之后的增長(zhǎng)波動(dòng)。這說明，不同的經(jīng)濟(jì)體制，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的波動(dòng)性可能存在差異。

在計(jì)量分析之前，首先對(duì)序列的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)，為保證檢驗(yàn)結(jié)果的穩(wěn)健性，本文使用了目前平穩(wěn)性檢驗(yàn)的兩種常用方法ADF檢驗(yàn)和PP檢驗(yàn)。由于圖1并沒有顯示序列具有明顯的趨勢(shì)特征，所以檢驗(yàn)只采用了(c， 0， 0)和(c， n， 0)兩種形式，同時(shí)根據(jù)AIC和SC最小原則選擇滯后階數(shù)，當(dāng)兩者存在不一致時(shí)，以SC為準(zhǔn)。利用這個(gè)原則，最后的p值確定為1。檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。檢驗(yàn)結(jié)果表明，

對(duì)平穩(wěn)序列進(jìn)行條件異方差與其水平值之間關(guān)系進(jìn)行分析，本文在均值方程中選擇了g(ht) = ht的標(biāo)準(zhǔn)差形式，同時(shí)通過SIC準(zhǔn)則分別選擇了AR(1) -TARCH(1， 1) (GDP和人均GDP序列)與TARCH(1， 1)(工業(yè)GDP序列)分析模型。在使用上述模型分析之前，我們首先利用GARCH(1， 1)模型提取出三個(gè)變量增長(zhǎng)的條件波動(dòng)方差軌跡，圖2給出了三個(gè)變量增長(zhǎng)的條件波動(dòng)過程。將圖2的條件波動(dòng)軌跡和圖1的水平值時(shí)間軌跡進(jìn)行對(duì)比，可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)水平值變化幅度劇烈的時(shí)候，對(duì)應(yīng)的條件波動(dòng)也較為劇烈，這從一個(gè)角度論證了本文利用GARCH(1， 1)模型描述變量增長(zhǎng)過程的條件波動(dòng)性是一種可行的方法，從三個(gè)變量的條件波動(dòng)軌跡看，其波動(dòng)過程具有顯著的聚類特征，這說明變量增長(zhǎng)過程中條件異方差是存在的。從波動(dòng)模式看，在1978年之前，各變量的波動(dòng)都比較劇烈，也比較頻繁，而1978年之后，則波動(dòng)相對(duì)較為平緩，強(qiáng)度有所收斂。同時(shí)，在1978年之前，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的下降階段經(jīng)常伴隨有較強(qiáng)的波動(dòng)性，而在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的上升階段又伴隨著較為弱的波動(dòng)強(qiáng)度。1978年之后，雖然總體上這種特征變得非常不明顯，但多少還是能夠體現(xiàn)這一波動(dòng)特征的。例如就人均GDP而言， 1989年至1992年，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)處于一個(gè)下降的過程，而與其同時(shí)，其波動(dòng)性在圖2b中也顯示一個(gè)相對(duì)較高的波動(dòng)強(qiáng)度。

其次，利用上述模型對(duì)各變量增長(zhǎng)的條件波動(dòng)性對(duì)其水平值的影響進(jìn)行分析。在模型估計(jì)時(shí)，本文使用了BHHH來獲得模型參數(shù)的極大似然估計(jì)。具體估計(jì)結(jié)果如表2所示，其中括號(hào)內(nèi)是各參數(shù)估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)差。首先，考察模型的設(shè)定檢驗(yàn)。表2的下方給出了模型設(shè)定的各種檢驗(yàn)結(jié)果，其中，反映均值方程設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)化殘差檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量Q2(12階滯后)以及反映條件方差模型設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)化殘差平方的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量(12階滯后)低于5%的臨界值，這表明方程不存在序列相關(guān)性，同時(shí)用于檢驗(yàn)方程殘差正態(tài)性的JB統(tǒng)計(jì)量也顯示殘差呈正態(tài)分布，這些都說明，本文的方程設(shè)定是正確的。

在此基礎(chǔ)上，我們考察表2的第2-4欄。首先看ARCH項(xiàng)和GARCH項(xiàng)的系數(shù)α和β，除了工業(yè)GDP序列外，GDP序列和人均GDP序列中，α與β的和都小于1，分別為0. 99和0. 97，滿足參數(shù)的約束條件。同時(shí)，三個(gè)序列的α與β之和都在1附近，說明波動(dòng)沖擊具有持久性。從波動(dòng)與增長(zhǎng)的關(guān)系看，反映波動(dòng)對(duì)水平值影響的δ系數(shù)估計(jì)都為負(fù)值，這表明在過去近50年的時(shí)間里，中國(guó)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)其增長(zhǎng)具有減損效應(yīng)，但除了工業(yè)GDP外，GDP和人均GDP序列的統(tǒng)計(jì)量都在10%的水平上未能通過檢驗(yàn)，這說明，上述的減損效應(yīng)并不顯著，這種檢驗(yàn)結(jié)果與Speight[20]等人的研究結(jié)論類似，但明顯駁斥了兩者正相關(guān)的Black假說。而工業(yè)GDP的波動(dòng)對(duì)增長(zhǎng)則在95%或更高的水平上顯示對(duì)增長(zhǎng)具有的減損效應(yīng)，減損的強(qiáng)度為，波動(dòng)每上升1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，就可能使其增長(zhǎng)下降0. 98個(gè)百分點(diǎn)。這個(gè)結(jié)論則與Zarnowitz和Moore[14]、Ramey和Ramey[15]等人的研究結(jié)論基本一致，從而印證了Keynes提出的兩者負(fù)相關(guān)的論斷。同時(shí)，從γ的估計(jì)結(jié)果看，同樣除了工業(yè)GDP序列外，其它兩個(gè)序列的檢驗(yàn)都在10%或更高的水平上沒有顯示出增長(zhǎng)波動(dòng)的不對(duì)稱效應(yīng)，而工業(yè)GDP序列的γ值為-0. 46，并在95%的水平上顯著，這說明，工業(yè)GDP增長(zhǎng)過程的波動(dòng)性具有顯著的不對(duì)稱效應(yīng)，但由于該值為負(fù)，所以這種不對(duì)稱性并不具有杠桿的作用。

由于在圖1和圖2中，我們可以看出不管是水平值的時(shí)間變化路徑，還是其波動(dòng)性的時(shí)間變化路徑，在1978年前后都有很大的變化，所以我們提出，增長(zhǎng)的條件波動(dòng)對(duì)其水平值的影響是否具有時(shí)間結(jié)構(gòu)的特征，同時(shí)，增長(zhǎng)條件方差是否在1978年前后有顯著的不同。為了檢驗(yàn)這兩個(gè)假設(shè)是否存在，本文在上述模型的均值方程和條件方差方程中同時(shí)加入一個(gè)啞變量dum，啞變量dum的定義為:當(dāng)t≤1978， dum=0;當(dāng)t>1978， dum=1。檢驗(yàn)結(jié)果在表2的第5-7欄。按照同樣的程序，首先檢驗(yàn)各方程的設(shè)定是否正確，檢驗(yàn)結(jié)果表明，各檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量都能較好地顯示方程設(shè)定是合理的。其次，增加啞變量之后的參數(shù)估計(jì)發(fā)生了較大的變化，首先除了GDP和人均GDP以外，工業(yè)GDP序列的參數(shù)估計(jì)值α與β的和也小于了1，滿足了參數(shù)的約束條件。同時(shí)，除了工業(yè)GDP外，GDP和人均GDP均值方程的δ值由原來的負(fù)值變?yōu)榱苏担@說明，如果剝離時(shí)間結(jié)構(gòu)對(duì)增長(zhǎng)的影響外，單純的波動(dòng)對(duì)其增長(zhǎng)水平值具有溢出效應(yīng)，但和原來的參數(shù)估計(jì)一樣，兩個(gè)參數(shù)在10%或更高水平上未能通過顯著性檢驗(yàn)。這仍然駁斥了Black假說的適用性。與其相反，工業(yè)GDP的估計(jì)相當(dāng)穩(wěn)健，除了減損效應(yīng)有所增強(qiáng)外，統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)依然十分顯著。不過，在剝離時(shí)間效應(yīng)之后，波動(dòng)對(duì)其增長(zhǎng)的逆向抑制作用變得更強(qiáng)了，一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的上升將降低其增長(zhǎng)近2個(gè)百分點(diǎn)。從啞變量的參數(shù)估計(jì)看，就均值方程而言，除了工業(yè)GDP方程的參數(shù)估計(jì)在90%的水平上未能通過顯著性檢驗(yàn)外，GDP和人均GDP序列增長(zhǎng)具有顯著的時(shí)間結(jié)構(gòu)特征， 1978年改革開放之后的時(shí)間結(jié)構(gòu)對(duì)增長(zhǎng)的水平具有顯著的促進(jìn)作用，這一結(jié)論與兩個(gè)時(shí)期的平均增長(zhǎng)率差異是一致的， 1978年之前，中國(guó)經(jīng)濟(jì)的平均增長(zhǎng)率與1978年之后相差近分別為3. 1個(gè)百分點(diǎn)和4個(gè)百分點(diǎn)，相對(duì)于前兩個(gè)序列，工業(yè)GDP增長(zhǎng)的時(shí)間結(jié)構(gòu)特征并不明顯， 1978年前后的平均增長(zhǎng)率幾乎沒有變化。最后看條件方差方程中，條件方差波動(dòng)的時(shí)間結(jié)構(gòu)特征，從三個(gè)模型的對(duì)應(yīng)參數(shù)估計(jì)看，除了GDP序列外，其它兩個(gè)序列的條件方差都顯示出顯著的時(shí)間結(jié)構(gòu)特征，從三個(gè)方程啞變量參數(shù)值的方向看，盡管GDP序列在5%的水平上未能通過顯著性檢驗(yàn)，但所有參數(shù)的估計(jì)都是負(fù)數(shù)， 1978年開始的改革開放，明顯使得變量增長(zhǎng)的波動(dòng)性有所減弱，這與圖2的結(jié)論基本一致。

四、分析結(jié)論與政策含義

本文使用了TARCH-M模型，以1953年至2003年為樣本，考察了中國(guó)GDP、人均GDP和工業(yè)GDP序列的增長(zhǎng)與其波動(dòng)之間的關(guān)系，分析獲得了三個(gè)重要的結(jié)論:一是研究表明，除了工業(yè)GDP序列外，GDP和人均GDP序列的波動(dòng)對(duì)其增長(zhǎng)在過去的50年中具有減損效應(yīng)，但剝離時(shí)間結(jié)構(gòu)的影響后，前者對(duì)后者具有溢出效應(yīng)，但兩種情況的統(tǒng)計(jì)性檢驗(yàn)都不顯著。這在某種程度上表明Black假說并沒有得到中國(guó)經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)的支持，而工業(yè)GDP序列的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)表明，增長(zhǎng)與波動(dòng)之間存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，這在某種程度上支持了Keynes提出的宏觀經(jīng)濟(jì)思想;二是通過啞變量的設(shè)置，本文對(duì)時(shí)間結(jié)構(gòu)特征的研究表明，增長(zhǎng)和波動(dòng)都具有明顯的時(shí)間結(jié)構(gòu)特征，就增長(zhǎng)而言，對(duì)外開放和市場(chǎng)化改革取向明顯具有促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用，不僅如此，市場(chǎng)化改革還有利于降低經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的強(qiáng)度和頻率。這從某種程度上支持了本文的第一個(gè)結(jié)論，即經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)增長(zhǎng)具有一定的減損效應(yīng);三是本文的研究結(jié)論表明，除了工業(yè)GDP序列外，對(duì)GDP和人均GDP序列來說，增長(zhǎng)的波動(dòng)不具有不對(duì)稱效應(yīng)，即經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在上升和下降期間的波動(dòng)特征沒有發(fā)生顯著的變化。而工業(yè)GDP就具有顯著的不對(duì)稱性，即增長(zhǎng)下降階段的波動(dòng)性要高于增長(zhǎng)上升階段的波動(dòng)性，這一結(jié)論與圖1和圖2的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)是一致的。

上述分析潛在的政策含義是:實(shí)施必要的宏觀調(diào)控，繼續(xù)深化市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制改革以及擴(kuò)大對(duì)外開放對(duì)有效降低經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的波動(dòng)強(qiáng)度，提高長(zhǎng)期增長(zhǎng)水平，進(jìn)而提高社會(huì)福利具有非常重要的意義。

參考文獻(xiàn):

[1] Joseph A. Schumpeter. The theory of economic develop-ment[M]. HarvardUniversity Press，USA. 1934.

[2] Caporale T， McKiernan B. The Fischer Black hypothe-sis: Some time-series evidence[J]. Southern EconomicJourna，l 1998， 64(3): 765-771.

[3] Caporale T， McKiernan B. The relationship between out-put variability and growth: Evidence from post-warUKdata[J]. Scottish Journal ofPoliticalEconomy， 1996， 43(2): 175-184.

[4] Mirman L. Uncertainty and optimal consumption deci-sions[J].Econometrica， 1971， 39(1): 179-185.

[5] Sandmo A. The effect of uncertainty on saving[J]. Re-view ofEconomic Studies， 1970， 37: 353-360.

[6] Black F. Business cycles and equilibrium [M]. BasilBlackwel，l New York. 1987.

[7] KormendiR， Meguire P. Macroeconomic determinants ofgrowth:Cross-country evidence[J]. Journal ofMonetaryEconomics， 1985， 16(4): 141-163.

[8] GrierK， Tullock G. An empirical analysis of cross-na-tional economic growth 1951-1980[J]. Journal ofMone-tary Economics， 1989， 24(2): 259-276.

[9] Keynes JM. The general theory of employment， interest，andmoney[M].Macmillan， London. 1936.

[10] WoodfordM. Learning to believe in sunspots[J]. Econ-ometrica， 1990， 58(2): 277-307.

[11] Bernanke B. Irreversibility， uncertainty， and cyclicalinvestment[J]. Quarterly Journal ofEconomics， 1983，98(2): 85-106.

[12] Pindyck R. Irreversibility， uncertainty， and investment[J]. Journal of Economic Literature， 1991， 29: 1110-1148.

[13] GalindevR. On the effectofmonetary stabilization poli-cy on long- run growth. Economics Discussion Papers587， University of Essex， Department of Economics.2005.

[14] ZarnowitzVictor， GeoffreyH. Moore. Major changes incyclical behavior[M].University ofChicago Press， Chi-cago. 1986.

[15] RameyG， V A Ramey. Cross-country evidence on thelink between volatility and growth[ J]. American Eco-nomic Review， 1995， 85(5): 1138-1159.

[16] Hnatkovska V， Loayza N. Volatility and growth. PolicyResearchWorkingPaperSeries3184， TheWorld Bank，2003.

[17] BarlevyG.The costofbusiness cycles under endogenousgrowth. NorthwesternUniversityWorking Papers， 2002.

[18] Blackburn K， Pelloni A. On the relationship betweengrowth and volatility[J]. Economics Letters， 2004， 83(1): 123-127.

[19] FriedmanM. The role ofmonetary policy[J]. AmericanEconomic Review， 1968， 58(1): 1-17.

[20] SpeightA. UK output variability and growth: Some fur-ther evidence[J]. Scottish Journal ofPoliticalEconomy，1999， 46(2): 175-184.

[21] Stilianos F， MenelaosK， AlfonsoM. OutputVariabilityand economic growth: the Japanese case[J]. Bulletin ofEconomic Research， 2004， 56(4): 353-363.V.

[22] Robert Jr. Lucas. Models of business cycles[M]. BasilBlackwel，l Oxford， 1987.

[23] Bollerslev T. A generalized autoregressive conditionalheteroskedasticity[ J]. Journal of Econometrics， 1986，31: 307-327.

[24] Engle R. Autoregressive ConditionalHeteroscedasticitywith Estimates of theVariance ofUnitedKingdom Infla-tion[J]. Econometrica， 1982， 50: 987-1008.

[25] HongY， PaganA. Some Simulation Studies ofNonpara-metric Estimators[J]. Empirical Economics， 1988， 13(3/4): 251-266.

[26] Zakoian JM. Threshold heteroskedastic models， manu-script， CREST， INSEE， Paris， 1990.

責(zé)任編輯、校對(duì):趙西寧

作者簡(jiǎn)介:李永友(1970-)，安徽巢湖人，南京審計(jì)學(xué)院講師，南京大學(xué)商學(xué)院博士后，研究方向:財(cái)稅理論與政策。