開放經濟視角下國際金融危機對中國經濟的影響：來自1994－2010年省級面板數據的實證證據

陳福中，陳 誠

(中國人民大學商學院，北京100872)

一、問題的提出

肇始于1978年的改革開放，加快了中國融入世界經濟體系的步伐，特別是中國加入WTO以及全球經濟一體化時代的到來，中國經濟與世界經濟的聯系變得更加密切。自2001年中國加入WTO以來，中國的對外貿易依存度逐步提高，由2001年的不到40%上升至2004年的接近60%，并在隨后3年均超過60%的水平(見圖1)①如無特別說明，本文數據均來自于深圳國泰安研究服務中心提供的中國區域經濟研究數據庫以及中經網統計數據庫。。對應地，出口依存度與進口依存度也分別由2001年的20.09%和18.38%迅速提高至超過30%左右的水平，并分別于2006年達到35.87%和29.30%。然而，由于受到發端于美國的國際金融危機的沖擊，中國的出口、進口以及對外貿易依存度都表現出“V”型波動特征，分別于2009 年下降至24.06%，20.13%和44.19%水平，凈出口所占GDP比重也下降到3%左右。因此，基于中國進出口對中國經濟影響的角度，隨著中國越來越多地融入到世界經濟活動中，外部沖擊對于中國開放經濟的作用變得越來越顯著。從制度變遷視角來看，改革開放逐步引領中國由長期的計劃經濟向市場經濟過渡，特別是歷次匯率制度的改革以及中國加入WTO，金融經濟對中國經濟的影響更加顯著［1］，并推動中國經濟更廣泛地融入到世界金融與貿易體系中去。

隨著中國經濟與世界經濟的聯系越來越密切，外部沖擊，特別是國際金融危機的沖擊，將為中國經濟帶來遠大于計劃經濟體制時期的影響［2］。中國經濟的逐步開放，為中國經濟的發展騰飛帶來了契機，但也使外部沖擊對國內經濟發展產生更為深刻的影響。開放經濟視角下的國民經濟增長體系，需全面考慮就業、資本以及進出口等因素，簡單的經濟指標分析并不能準確地反映外部沖擊對經濟系統內部各主要變量的作用。本文主要目的在于通過向封閉經濟系統中引入外部沖擊變量，構建開放經濟條件下國際金融危機對中國經濟的影響模型。本文主要結構如下:第二部分，分析經濟增長的影響因素，討論開放經濟條件下，進出口以及FDI對經濟增長的影響;第三部分，模型設定、數據來源以及計量方法改進;第四部分，構建及檢驗基準分析模型，進一步討論本輪國際金融危機對中國總體及時期異質性的影響;第五部分，結論與政策涵義。

二、文獻回顧

在封閉經濟條件下，經濟的增長主要取決于國民的消費與投資，以及政府部門的支出，而基于開放經濟語境的研究框架則需將原有的三部門經濟向四部門經濟擴展［3］。特別地，外部經濟沖擊對國內經濟的影響常需經由開放經濟部門的傳導效應作用于國民經濟的其他各部門［4］。貿易體制(Trade Regime)的變革，由相對封閉向相對開放過渡，或者由相對開放轉向相對封閉和管制，并再轉向開放(如斯里蘭卡)，經濟體內部的資源配置和經濟增長方式都將發生深刻的變化［5］。自1978年以來，中國正經歷著長期的計劃經濟體制向市場經濟體制轉型，經濟開放程度逐步提高，貿易部門和外資部門影響經濟增長的模式和機制也處于轉變過程中。

對外貿易(特別是出口貿易)對經濟的影響，常表現為通過物質和人力資本(Physical and Human Capital)的積累，以及既定資本水平下的增加產出等方式增加國民收入［6］。因此，相對于封閉經濟，對外貿易改變了原有的自給自足經濟結構以及國內市場供需結構，專業化于具有比較優勢部門的生產和出口，在保持國內市場供給不變的情況下，增加了該部門的產出與利得。事實也得以證明，外向型貿易體制(Outward Oriented Trade Regime)為東亞經濟的快速崛起提供了強勁的內在動力［7］。特別對于中國來說，在過去較長時期內，貿易部門的出口導向型增長(Export－led Growth)戰略對其經濟發展起到了明顯的拉動作用［8］。進口作為對外貿易的另外一個方面，按照重商主義的觀點，會對國內市場同類商品的市場份額造成威脅，因此主張商品的出口而非進口。然而，大量采用貿易保護政策的國家或地區，其經濟增長的速度卻慢于其他采用自由貿易政策的國家或地區，開放經濟體(Open Economies)之間更可能通過技術擴散(Technical Diffusion)而減少經濟增長的差異，從而實現經濟體間的收斂效應(Convergence Effects)［9］。因此，進口對經濟的影響需衡量進口商品對國內市場產品的“擠出”以及由于進口引致的“技術擴散”二者效應的大小。除進出口外，在開放經濟條件下，外資部門的國際資本(特別是投資于生產領域的資本)流動，對于經濟增長的影響尤為顯著。外商直接投資在經濟開放的初級階段對內資部門生產的促進作用較為明顯，但隨著開放程度的提高，相應的外溢效應可能變小甚至消失［10－11］。同時，由于開放程度的地域差異，外商直接投資也可能藉由對國內投資的“擠入”或“擠出”而影響本國經濟發展［12］。經濟開放程度的高低，成為衡量外商直接投資對本國經濟的正向或負向作用的重要標準。

在經濟開放過程中，中國逐步形成近似于獨立于其他生產部門的貿易部門，加之過去長期出口導向型增長戰略，外部經濟沖擊經由貿易部門和外資部門對中國經濟的影響機制變得尤為復雜。此外，外商直接投資對經濟的作用由于中國明顯的地區開放程度差異，可能在國際金融危機中有不同表現。因此，受國際金融危機沖擊而引致的經濟增長速度下滑［13］，可能潛藏更深層次作用機制。盡管國際金融危機導致中國的大多數貿易伙伴國的實體經濟惡化，會對出口產生負面影響［14－15］，但影響的強度以及隨時間變化的程度仍需作進一步探討。此外，已有研究中多關注國際金融危機對中國出口的影響［14－15］，極少就國際金融危機對中國進口以及外商直接投資的影響進行探討。鑒于上述原因，本文基于開放經濟角度構建本輪國際金融危機對中國經濟影響的分析框架，對中國經濟受到的總體及時期異質性影響進行實證研究。

三、模型、數據及方法

(一)計量模型

基于技術的Hicks中性條件，將具有時期效應特征的來自經濟體外部的沖擊納入到Cobb－Douglas生產函數中，從而構建國際金融危機對經濟增長影響新古典主義分析框架，即

其中，Y，L和K分別代表經濟體的產出，以及所具備的勞動力和資本，而Frisk為對經濟具有時期效應影響的外部沖擊變量。然而，在開放經濟視角下，如(1)所示的自給自足(Autarky)分析框架并不能反映對外經濟活動(F_economy)對經濟增長的作用，而F_economy通常可由經濟體所參與的對外貿易活動(進口和出口)以及外商的投資活動(如FDI等)所反映。因此，(1)可擴展改寫為

其中，EXPT(t)，IMPT(t)以及 FRINV(t)分別表示經濟體對外經濟活動中的出口、進口以及外商對經濟體的直接投資活動。一般地，經濟體的產出(Y)由其國生產總值(Regional GDP，RGDP)所反映。進一步地，考慮經濟增長過程中勞動力要素(L)的作用，其主要體現實際供給的勞動力要素對經濟增長的貢獻，因此選取實際的就業人員數量(EMPT)反映歷年勞動力要素對經濟增長的影響。此外，鑒于支出法進行核算的資本形成額(CAPT)對經濟體投資活動的重要反映，選取其作為本文構建分析框架中的資本(K)的代理變量。基于此，若同時考慮經濟體內不同區域之間的情況(暫不考慮外部沖擊對經濟體的影響)，那么將(2)式寫成直接函數形式，并對其兩邊分別取自然對數，可表示為

在此基礎上對時間和地區進行固定，可將(3)式寫成計量分析模型的形式，即可構建本研究之基準分析模型。

其中，αi和εit表示經濟體內不同區域的常數項和特質性擾動項(Idiosyncratic Disturbance)。在基準分析模型基礎上，考察金融危機對中國開放經濟的沖擊，將對應變量(DFrisk包括金融危機對中國出口，進口和FDI及危機后各年經濟所受沖擊等與時期效應相關的變量)加入到模型中，即

(二)數據來源及描述

研究數據來源于深圳國泰安研究服務中心(CSMAR)提供的中國區域經濟研究數據庫及中經網中國經濟統計數據庫。基于數據可獲性及研究的需要，各省份對應的變量數據選取區間為1994－2010年②數據庫中提供的非人民幣表示的其他變量，主要采用的計價貨幣為美元，包括的變量有進口、出口以及外商投資總額等。，共可得樣本510個。為消除物價水平波動對中國經濟度量的影響，采用居民消費價格指數(CPI)對各地區國內生產總值(GDP)進行處理，即GDP/CPI。同時，變量數據均采用人民幣(億元)表示，不同貨幣計價單位對應的變量③由于面板單位根Breitung檢驗需考慮變量序列的截面個體的線性趨勢(Trend)，為保持各檢驗的一致可比性，此處不進行此檢驗。采用人民幣對美元年平均匯價(中間價)進行貨幣換算。根據模型設定的需要，對各變量進行取自然對數處理(見表1)。

(三)計量結果修正方法

采用面板數據模型對方程(5)所示計量模型進行估計，分析開放經濟視角下本輪國際金融危機對中國經濟的總體及時期異質性影響。根據研究數據的特征，所構建分析系統可采用面板數據模型進行估計。然而，由于截面個體成員之間的異質性，特別是對于中國經濟的發展存在明顯的地理分布差異，因此在采用面板數據模型進行回歸估計時，常出現顯著組間(Between Group)異方差(Heteroskedasticity)的情形，影響模型系數的估計結果顯著性水平［16］。盡管采用截面固定效應(Fixed Effects)可在一定程度上降低組間異方差對估計結果的影響，但在分析本輪國際金融危機對中國經濟的時期異質性影響時還需進一步采用其他估計方法，盡可能消除由于組內(Within Group)異方差而引致的估計誤差。基于上述原因，運用Wald組內異方差檢驗對所構建計量模型進行檢驗，并使用面板穩健性估計(Panel Robust Estimation)修正相應估計結果。Wald組內異方差檢驗假設如下［17］:

表1 變量說明及描述統計

零假設:組內的誤差項為同方差，亦即H0:vari=var;

備擇假設:組內的誤差項為異方差，亦即H1:vari≠var。

其中，i表示截面成員個體，本研究中表示各個省(市或自治區)。給定面板數據模型誤差項的方差和協方差結構

進一步地，可得出Wald檢驗的卡方統計量

四、實證分析

(一)模型檢驗及構建

在對所選取的中國各省份數據構建面板數據進行回歸估計之前，采用面板數據單位根檢驗對模型各變量進行平穩性檢驗，以避免由于“偽回歸”而引致估計結果謬誤。本文對各變量序列進行平穩性檢驗的方法分為共同單位根(Common Unit Root)檢驗(Levin，Lin and Chu Test，LLC)，以及包括 Im，Pesaran，Shin檢驗(IPS)、Fisher－ADF 檢驗、Fisher－PP檢驗及Hadri檢驗等在內的個體單位根(Individual Unit Root)檢驗方法。根據樣本水平(Level)和一階差分處理后的面板數據單位根檢驗結果(見表2)，水平變量序列除進口(LnIMPT)外，都接受序列存在單位根的零假設。盡管進口變量序列在使用LLC，IPS，Fisher－ADF及 Fisher－PP方法進行單位根檢驗時，拒絕存在單位根的零假設，但Hadri檢驗也拒絕不存在單位根的零假設。進一步地，對各變量序列進行一階差分后重復上述檢驗，發現各序列在LLC，IPS，Fisher－ADF及Fisher－PP方法下均拒絕存在單位根的零假設。盡管就業(LnEMPT)、資本形成總額(LnCAPT)、出口(LnEXPT)及進口(LnIMPT)四個變量的一階差分序列在使用Hadri方法進行單位根檢驗時，拒絕不存在單位根的零假設，但綜合考慮上述對水平和一階差分變量序列單位根檢驗之結果，可得出各變量為一階單整I(1)過程的結論。

表2 面板數據模型單位根檢驗

由于模型各變量原始(水平)序列不平穩，故若直接使用原始序列進行回歸估計，須對所構建之面板數據模型殘差進行協整檢驗。本文采用Engle－Granger兩步法的 Pedroni［18－19］及 Kao［20］兩種檢驗方法對面板數據模型各變量間是否存在協整關系進行驗證。根據檢驗結果(見表3)，Pedroni檢驗所提供之7個檢驗統計量中，組間協整檢驗的Panel PP－統計量及 Panel ADF－統計量和組內檢驗的Group PP－統計量及Group ADF－統計量，其各自顯著性水平都顯示面板數據各變量間存在明顯的協整關系。根據 Pedroni［18－19］的研究，組間和組內ADF－統計量檢驗結果最佳，而組間及組內rho－統計量檢驗結果最差，故而結合Kao檢驗之結果，可認為本文所構建之面板數據模型各變量間存在較為顯著的協整關系。

本文基于開放經濟視角分析本輪國際金融危機對中國經濟的影響，研究過程中使用了中國各省份面板數據，從經濟分析邏輯上應采用固定效應對所構建模型進行回歸估計，但仍需進一步驗證。根據Wooldridge的分析框架，面板數據模型構建過程中，將面臨混合面板數據(Pooled Panel Data)、固定效應(Fixed Effects)及隨機效應(Random Effects)模型的選擇［21］。為此，本文分別使用F檢驗和Hausman檢驗對混合面板數據與固定效應模型，及固定與隨機效應模型進行判定選擇。首先，假定基準模型具有固定效應并進行回歸，可得到判定截面個體差異顯著性的 F－統計量，即F(29，459)=47.27，接受零假設①截面個體差異顯著性F檢驗的零假設為:截面個體間(組間)不存在差異(王志剛，2008)。的概率為0.0000。其次，使用Hausman檢驗對固定或隨機效應進行判定，可得卡方統計量，即chi2(21)=61.12，拒絕模型系數存在非系統性差異的零假設。因此，應選擇固定效應進行面板回歸估計，與前文提及之經濟分析邏輯一致。綜上所述，本研究基于開放經濟視角構建固定效應面板數據模型，分別討論本輪金融危機對中國進出口、FDI及對中國經濟的時期異質性影響(見表4)。根據計量分析結果，出口對中國經濟的影響顯著為正，中國長期堅持出口導向型經濟增長模式，經濟增長有賴于出口的拉動;而進口變量對應系數不顯著，并非說明進口對中國經濟的影響不顯著，可能由于進口的“技術擴散”效應及對中國國內市場需求的“擠出”效應二者間剛好達到一個均衡點;在不考慮地區差異情況下，FDI對中國經濟的影響顯著為正值，說明外商直接投資對開放條件下的中國經濟增長具有重要作用。

表3 面板數據模型殘差協整檢驗

(二)本輪國際金融危機對中國經濟總體影響

肇始于2007年美國次貸危機，其影響逐步蔓延至世界其他國家，并最終于2008年形成全球性質的國際金融危機，因此本文選取2008年作為度量本輪國際金融危機對中國經濟影響的分水嶺，并據此分析本輪國際金融危機對中國出口、進口及FDI的影響(見表4)。根據表4所示結果，盡管本輪金融危機對中國經濟的影響的系數顯著性水平較低，但從變量系數符號可確定其對中國經濟的負向作用，且從其數值來看，對中國經濟的負面影響為3.11%，在以2007年為基期計算的2008－2010年實際GDP平均增長率－2.30%與名義GDP平均增長率－4.47%之間。實際上，從出口、進口以及FDI所受沖擊的表現來看，本輪國際金融危機對中國經濟的影響并非如總體表現那樣不顯著，而是分散化經由貿易部門和外資部門顯著作用于中國經濟增長。本輪金融危機借助于出口和FDI對中國經濟造成了較為嚴重的負面沖擊，對應變量系數分別為－7.24%和－4.45%。國際金融危機對全球經濟的沖擊，減少了國際商品市場對中國產品的需求以及國際資本市場對中國的資本供給，引致中國出口和FDI減少。此外，國際金融危機期間，原材料價格上漲使中國出口成本加速上揚。除人民幣相對升值外，國際金融危機為企業在金融市場投融資帶來巨大困難，成為中國FDI劇減的另一個重要原因。相對于出口及FDI對中國的顯著負面影響，本輪金融危機經由進口對中國經濟增長具有顯著的促進作用，單位進口對經濟增長的貢獻為12.41%。同樣以2007年為基期，計算2008－2010年的中國進口增長率，分別為8.49%，－5.89%和31.19%，呈“V”型波動。本輪國際金融危機在致使企業外部融資環境惡化的同時，也對企業的持續生產經營造成嚴重影響，從而形成國內產品市場產品供給與需求結構的錯配。恰逢此時，國際商品市場需求銳減，產品價格下降，中國國內市場可經由進口以更低成本彌補國內市場供給缺口，形成對經濟增 長的推動作用。

表4 國際金融危機對中國經濟影響的面板數據模型估計

(三)本輪國際金融危機對中國經濟的時期異質性影響

基于本輪國際金融危機對中國經濟總體影響的視角，出口及FDI對中國經濟有負面作用，而進口則可拉動經濟增長。進一步地，將本輪國際金融危機的沖擊按年分解，從而考察其對中國經濟的時期異質性影響。在前文提到，使用Wald組內異方差檢驗對中國各省份可能存在的截面個體異方差情形進行檢驗，結果顯示，模型(4)和(5)對應的卡方統計量(接受零假設概率)分別為 474.48(0.00)和 224.91(0.00)。因此，本文使用面板穩健性估計對模型(4)和(5)結果進行修正(見表4)。根據估計結果，本輪金融危機對中國經濟的影響系數由原來的不顯著變為在2008年的－6.80%，而其后兩年的影響系數又變為不顯著。這說明國際金融危機的影響可能隨著政府對應經濟政策的制定及經濟系統的內在穩定機制的調整減小。本輪金融危機經由出口及FDI對中國經濟的沖擊隨國際商品及資本市場環境的持續惡化而都表現為持續加強的趨勢。在國際金融危機爆發之后，出口在2008年對經濟增長的負面影響不顯著，但在隨后逐年由6.14%上升至7.17%;而FDI對經濟增長的負面作用盡管在2009年表現為不顯著，但在2008和2010年分別為5.04%和8.04%。進口對中國經濟增長的拉動作用逐年增加，說明進口在國際金融危機爆發之后一段時間內對于調整國內市場供求結構以及促進經濟增長的作用仍較為明顯。

五、結論與政策涵義

基于開放經濟視角下，本文以1994－2010年中國的省級數據為例考察了本輪國際金融危機對中國經濟的總體及時期異質性影響。通過構建實證分析模型及對估計結果進行修正，研究發現:本輪國際金融危機對中國經濟的負面影響在危機爆發之初較為顯著，而之后隨著相關政策調節以及經濟系統的內在調整而降低;借助于出口和FDI的方式，此次國際金融危機對中國經濟的沖擊非常顯著，且這種負面作用在危機爆發后一段時間仍將持續加強;盡管受中國長期出口導向型增長模式的影響，進口貿易對中國經濟的影響不顯著，但在國際金融危機期間，其對于調整國內市場供求結構，拉動經濟增長具有顯著作用。

自2008年國際金融危機爆發以來，中國所處的國際貿易和投資環境發生著深刻的變化，并面臨著快速恢復并保持經濟平穩發展的重要任務。隨著中國開放經濟程度的逐步提高，如何應對并減少包括國際金融危機在內的外部沖擊對中國經濟的影響，將成為今后較長時期內亟需解決的問題。結合本研究結論，本文認為可對中國今后的開放經濟發展策略進行如下定位:一是逐步改變過去長期的出口導向型增長模式，調節在長期對外貿易過程中所積累的大量順差，緩解中國在“全球平衡增長”框架所面臨的來自于發達國家的壓力;二是充分認識進口對于經濟增長的作用，特別是在國際金融危機期間對國內市場供求結構的調節作用，進一步發揮進口對于“技術擴散”的促進作用;三是加強國內投融資環境的建設，降低外部經濟沖擊對國內投資和生產的影響。

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