波動減緩增速視角省際經濟波動福利損失研究

摘 要：經濟波動減緩經濟增速的福利效應研究為保持中國經濟平穩運行提供了新視角。經濟波動不僅直接降低居民福利，還通過減緩經濟增速間接降低居民福利。本文基于考慮波動減緩增速的拓展模型，使用1985—2007年省際數據測度經濟波動對異質居民的福利影響。研究發現：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果，是采用基準模型測度結果的12—22倍；人口加權后地區福利損失存在顯著差異，沿海福利損失超過內陸。為改善民生，須降低經濟波幅，穩定政策應具有地區差異化特征，地方政府應以政策實施者身份介入穩定經濟的過程；還需弱化居民消費波幅，重要政策手段包括提高并協調各地區金融發展水平、構建風險控制系統、逐步建立社會公平保障體系。

關鍵詞：經濟波動；經濟增速；經濟增長；福利效應；差異性

中圖分類號：F015 文獻標識碼：A

文章編號：1000176X（2014）11010708

一、引 言

改革開放至今，中國經濟實現高速增長的同時也較之前更穩定。這一兼得現象一定程度上說明經濟波動不利于經濟增長，該觀點得到了基于中國數據的經驗研究結果的支持[1]。國內改革遵循漸進模式，給中國經濟帶來的內部沖擊較小，但來自社會各界繼續深化改革的呼聲卻愈發強烈；面向國外的日益開放，使中國更容易遭受外部沖擊，且進一步拓寬經濟開放的廣度和深度為大勢所趨。如此復雜的背景下，繼續保持中國經濟的穩定性變得更困難也更重要。2008年爆發的全球金融危機及2009年歐洲主權債務危機通過貿易渠道給中國經濟帶來一定影響并且余波未了，經濟增速放緩使“穩增長”成為當前中國經濟的關鍵詞，也預示經濟波動從未遠離。作為理性微觀個體的普通居民，既喜歡經濟增長帶來商品和服務消費種類的多樣化和數量的增加，又偏好經濟穩定帶來的可持續的平穩消費，如果經濟存在波動，經濟波動不但會直接降低居民福利，還會通過減緩經濟增速間接降低居民福利。這引申出一個至關重要的定量問題：考慮到經濟波動減緩經濟增速的情況下，中國經濟波動的福利損失究竟有多大？還會像最早研究這一問題的國外學者盧卡斯所認為的那樣：經濟波動的福利損失非常小嗎？

國外學者Lucas開創性地構造了經濟波動的福利損失基準模型，并采用美國數據進行定量研究發現福利損失特別?。慌c此同時也測度了經濟增速下滑給居民福利帶來的不利影響，發現后者遠大于前者[2]。因此，他認為學者一旦開始思考長期經濟增長問題，就很難再去考慮任何其他的經濟學問題，政府只需關注長期經濟增長。然而，很多學者懷疑該結論的正確性并嘗試拓展基準模型或搜集其他經驗數據展開后續研究。大量的后續研究中，少量學者測度的結果依然較小[3]，更多的學者則得到了較大的結果。在國內，少數學者對中國經濟波動的福利損失進行了有益探討，發現中國經濟波動的福利損失也大于Lucas的初始結果[4-5]。顯然，這些得到較大福利損失的國內外研究對于Lucas的結論構成一定的沖擊。

經濟波動由于阻礙了經濟增長而代價高昂。已有研究在探討經濟波動福利損失時皆假定波動與增長相互獨立，該假定卻與大量國內外文獻的研究結果不符。大量理論研究和經驗研究結果顯示經濟波動對經濟增長有負面影響[6-7-8]。因此，根據基準模型得到的結果實際上只是經濟波動的直接福利損失，該領域一個頗有價值的探究方向是考慮波動通過影響增長而導致間接福利損失，部分文獻只是曾經提到過這一點[9-10]，卻未針對性地進行理論建模。與其不同，Wang和Wen通過將經濟波動減緩經濟增速這一點內嵌于基準模型，構建了同時包含直接和間接福利損失在內的測度經濟波動福利損失的拓展模型，并基于美國情況校準理論拓展模型中的參數，研究發現福利損失遠大于Lucas的初始結果[11]。

異質居民具有差異化的風險分擔機制，風險分擔機制少的居民具有更大的消費波動性，因此福利損失更大。國內多數研究使用總體層面平均數據進行測度，不足之處是：第一，全國層面統計數據實際上平均了各省市區差異，得到的結果是一個保守的估計。第二，全國層面統計數據掩蓋了經濟現象背后的實質，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居民的福利損失。因此，系統測度異質居民在波動中承受的差異化福利損失，有助于更好地理解宏觀經濟運行中各群體的福利得益，進而政府部門可針對受影響較大的經濟主體做出針對性的政策傾斜，取得更好的政策效果。截至目前，考慮到居民異質性的文獻共有兩篇，依次研究了中國省際和美國州際經濟波動的福利損失差異[1-12]，但兩篇文獻的局限性在于理論框架是基準模型，且東部沿海和中西部內陸地區差異性未得到充分考慮。

為探究經濟波動的福利損失，本文基于將直接和間接福利損失包含在內的統一框架，使用省市區居民消費數據測度中國經濟波動的差異化福利損失，具有重要理論意義和實踐價值。其理論意義為：基于更貼近現實的考慮波動減緩增速的福利損失拓展模型，為驗證Lucas低估經濟波動福利損失的理論觀點提供中國證據，以確認該理論觀點的普適性。其實踐價值為：有利于居民了解經濟波動對于自身的不利影響，有助于對擴大內需效果不理想狀況的理解，對于政策制定者設計在增進居民福利的宏觀經濟政策也有啟示作用。

二、理論拓展模型

在動態一般均衡模型基礎上，具有無限生命的代表性居民偏好為對數型效用函數，居民總效用是所有未來消費流即期效用的加權和：

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因子，u（ct）為即期效用函數，ct為居民t期實際消費量。消費函數如下：

ct=Aeμte-12σ2εt（2）

其中，A是常數，μ為實際人均消費的平均增長率，εt為隨機沖擊，服從ln（εt）～N（0，σ2），σ度量居民消費波動率。相對風險規避系數為正意味著居民更偏好確定消費流而非具有相等平均消費的隨機消費流。采用補償性等價變換思想，通過補償隨機性消費流（補償參數為λ 根據Lucas（1987）定義福利損失的方法，補償參數λ度量了消除消費波動性所得到的福利收益，也就是存在消費波動性的福利損失。）使居民對補償后的隨機消費流和確定消費流無差異，表示為：

E{∑∞t=0βtU[（1+λ）ct]}=∑∞t=0βtU（Ect）（3）

Lucas構建基準模型時假定波動與增長相互獨立，但大量國內外理論和經驗研究都表明波動對增長有負面影響。既然經濟增速下滑的福利損失非常大[2]，波動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，測度波動福利損失應考慮波動對增長的負面影響，否則存在低估問題。為此，放松波動與增長獨立初始假定，假定波動對增長有負面影響。宏觀經濟分析應建立在微觀經濟基礎上，因循Wang和Wen[11]的拓展思路，完全消除消費波動能將消費增長率從μ提高至μ（1+π），其中π為完全消除消費波動給消費增長率帶來的變化率，該假設下平均消費為：

E（Ct）=Aeμ（1+π）t（4）

需確定一個補償參數λ使式（3）成立，式（3）將變為：

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假定隨機消費流相互獨立，該假定極其苛刻，永久收入消費理論認為消費遵循隨機游走過程。作為與本研究最接近的文獻，陳太明對中國省份居民消費路徑的設定遵循式（2）的趨勢平穩過程[1]，但卻未進行必要檢驗。我們對各省份對數形式人均居民消費時間序列的單位根檢驗結果表明幾乎所有省份都是一階差分平穩[13] ，

限于篇幅，此處未具體報告單位根檢驗結果，備索。國內學者張文彬和周宇楠[13]也發現了這一特征。因此將服從隨機游走過程的消費表示為：

ct=ct-1（eμ-12σ2εt）（7）

其中，μ為初始消費增長率。式（7）表明無不確定性時，對所有時間t，有εt=e12σ2，消費以μ這一比例增長，即ct=Aeμt，假定初始消費水平為c0=A，

將式（7）中的ct-1以ct-2來表示，進而ct-2以ct-3來表示，如此重復，通過不斷迭代，最終會出現c0。 隨機沖擊下消費路徑轉化為：

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，最終簡化得到波動減緩增速時波動福利損失測度公式：

λ（σ22+πμ）β1-β（10）

Lucas及后續研究曾提及需考慮波動與增長的聯系，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系模型化，因此，本文沿循該拓展模型測度省際經濟波動的福利損失。

三、經驗分析

（一）計量模型與數據說明

在進行測度前需估計消費波動率與初始消費增長率。將式（8）兩邊取對數可得：

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

其中，ln（ct）為因變量，α=lnA為常數項，t是自變量，lnε為隨機誤差項，該計量模型的參數OLS估計結果無偏且有效。OLS估計性質表明回歸方程擾動項的方差σ2的OLS估計是無偏估計，其數值=OLS回歸的殘差平方和/（樣本個數-2），因此，可得到消費波動率σ。進一步，自變量系數是初始消費增長率與消費波動率平方一半的差，即（μ-12σ2），因此，估計結果中t 的估計系數是（μ-12σ2）的有效且無偏估計，根據t的估計系數（μ-12σ2）與消費波動率σ的估計結果，可通過逆推方法得到初始消費增長率μ的數值。

本文采用1985—2007年28個省市區數據經驗分析經濟波動的福利損失省際差異性。為比較省級和中國的福利損失差異，還采用全國層面數據測度中國經濟波動的福利損失。估計消費波動率和初始消費增長率時，因變量是對數實際人均消費，是居民消費水平經過居民消費價格指數調整后的實際值。采用的省級和全國數據為全體居民消費水平、全體居民消費價格指數，來源于《新中國55年統計資料匯編》和《中國統計年鑒》（2006—2008年）。

（二）消費波動率與初始消費增長率估計結果

中國各地區經濟波動存在明顯差異，總體層面的探討無法揭示經濟波動的福利效應差異化特征，因此須從不同地區（沿海和內陸地區劃分標準）視角多維度考察。各省份自然對數消費對時間的OLS估計結果表明，有關數據省略，若需要可與作者聯系。消費波動率取值范圍為00559—02570，北京最大，內蒙古次之，新疆最小。初始消費增長率取值范圍為00374—01047，最大的是北京，浙江次之，新疆最小。其余省份消費波動率和初始消費增長率數值及排序如表1所示。

進一步，需通過簡單計算探究初始消費增長率和消費波動率的地區差異。由于各省份初始消費增長率和消費波動率都是人均值，各省份兩指標的人均值明顯不同，加之各省份人口規模存在差異，因此，計算沿海和內陸初始消費增長率和消費增長率需考慮各省份人口占該地區人口的份額差異，將每個地區內各省份人口占該地區人口份額作為權重，

具體來講，首先，采用每個省份1985—2007年的年底人口數通過簡單平均計算出該省份人口，作為各省份人口權重的分子；其次，將10個東部省份1985—2007年人口平均值求和得到沿海地區人口，作為沿海地區各省份人口權重的分母，將18個中西部省份1985—2007年人口平均值求和得到內陸地區人口，作為內陸地區各省份權重的分母。如此計算得到加權平均值更具可比性。結果顯示，沿海與內陸的初始消費增長率依次為00839和00669，消費波動率分別為01139和01163。沿海初始消費增長率大于內陸，但沿海消費波動率卻小于內陸。

沿海初始消費增長率為何大于內陸？這與沿海和內陸經濟發展狀況密切相關。改革開放前，沿海與內陸之間已存在明顯差距。這一階段地區差距主要體現在京、津、滬與其他地區之間的差距，這主要是地理條件和中央政府的“重工業優先”與“城市偏向”政策所致[14]，即沿海的快速發展不能全部歸功于中央政府的優惠政策，沿海較有利的地理條件對其快速發展同等重要[15]。改革開放以來，我國經濟取得舉世矚目的成績，各地區人民生活水平普遍提高。但我國幅員遼闊，各地區在地理位置、經濟環境、基礎設施、城市化和生產效率等方面存在巨大差異，沿海省份的經濟增長一直比內陸省份更有活力[16]，集體企業特別是鄉鎮企業、私營企業和外資企業在沿海發展的更快[17]，這種差異也反映出沿海的追趕型增長性質。尤其是20世紀90年代以來，沿海和內陸在經濟發展水平方面，無論是絕對差距還是相對差距都呈現持續擴大態勢[18]。在經濟轉型的特殊階段，沿海和內陸差異化的經濟發展狀況導致這些地區居民初始消費增長率存在顯著差別。

沿海的消費波動率緣何小于內陸？可能原因如下：（1）收入波動差異。相對于內陸，沿海的經濟增速更高。大量研究表明，中國經濟波動顯著且穩健地不利于經濟增長。由波動與增長負相關不難逆推出沿海經濟波動幅度低于內陸。根據地區生產總值核算收入法，地區居民收入波動總體而言將與地區經濟波動具有同樣特征，即沿海居民的收入波動小于內陸。再者，中國現期收入對現期消費有較高解釋力[19-20]，從計量分析角度看，消費和收入一般存在穩定的線性關系[4]，因此居民消費波動與收入波動也將具有相似的地區特征，即沿海居民消費波動率要低于內陸。（2）金融發展程度差異。流動性約束通過弱化居民消費跨期優化能力來增加居民消費波動[21]，因此，沿海居民消費波動更小的原因可能是居民面臨更小的流動性約束。進一步，金融發展能有效聯系資金供給者和需求者，降低借貸款成本同時提高資金流動性，整個社會獲得資金的能力都會提高[22]，即流動性約束又取決于金融發展水平。沿海的正規金融發展水平高于內陸，且民間金融在沿海也更活躍。因此，沿海居民更小的流動性約束可能是由于更高的金融發展水平。（3）預防性儲蓄傾向差異。中國依然處在經濟轉型期，各領域改革還存在不確定性。低收入者面臨的不確定性更大，有更強的預防性儲蓄動機，導致居民消費針對當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波動。遵循該傳導機制，相對于沿海居民，內陸居民收入更低，面臨的不確定性更大，預防性儲蓄動機更大，居民消費的過度敏感性越強，進而消費隨著收入的波動而明顯波動，所以消費波動也更大。（4）社會保障制度差異。改革開放以來，居民面臨的系統性風險和個人風險劇增。尤其是加入WTO后，遭受外部沖擊可能性和程度更大，帶來更大的系統風險；同時，市場化改革加大了系統風險，也加劇了居民面對的個體風險[23]。外部風險提高了地方政府在社會保障方面的支出，但各地區經濟發展存在差異，政府通過社會保障支出對人們“風險厭惡”的補償程度不同[24]。同理，來自我國內部市場化改革的風險符合同樣邏輯。地方政府的社會保障支出取決于地方經濟發展和財政收入，與沿海相比，內陸社會保障覆蓋范圍更小，保障水平更低，因此沿海居民最終承受的風險要小于內陸，導致沿海居民消費波動更小。

基于全國數據的估計結果無法反映居民異質性，也存在低估問題。通過對全國數據估計的中國居民初始消費增長率和消費波動率（如表1所示）與前面計算結果比較不難發現這一特點。對進行計算可得所有省份居民消費波動率的人口加權平均值為01154，所有省份居民初始消費率的人口加權

具體來講，首先，采用每個省份1985—2007年的年底人口數通過簡單平均計算出該省份人口數，作為各省份人口權重的分子；其次，將28個省份1985—2007年人口平均值求和得到全國人口數，作為全國各省份人口權重的分母。平均值為00735，將其與表1對應的消費波動率（00555）和初始消費增長率（00681）比較發現，省級居民消費波動率的人口加權平均值顯著大于基于全國數據的對應結果。

（三）參數校準

根據式（10）測度經濟波動福利損失前還需校準其他參數。參數校準借鑒了國內外研究結果，并結合中國情況做適當調整。關于主觀貼現因子，國內學者選取的數值通常為09700和09800[25-26]，鑒于中國居民更有耐心，應更接近于1，因此本文只選取09800。關于完全消除消費波動給消費增長率帶來的變化率，要考慮消費波動對消費增長的影響。若將消費波動率從σ降為零，消費增長率會從μ上升為μ+μπ，假設消費增長率與消費波動率的總體函數為：

μ=a+bσ+gX+γ（12）

其中，μ為消費增長率；a為常數項；σ為消費波動率；X為控制變量向量；γ為隨機擾動項。b為消費波動對消費增長的影響系數：消費波動率降低1%導致平均消費增長率上升-b%。若消除消費波動，消費波動率由初始狀態的σ變為零，平均消費增長率將凈增加-bσ，可得：

μπ=-bσ（13）

由式（13）可得：

π=-bσ/μ（14）

為得到π，在通過計量模型得到初始消費增長率和消費波動率的基礎上，還需校準消費波動對消費增長的影響系數。福利損失領域已有研究中，通常使用消費增長率而非GDP增長率表示經濟增長率[4]，宏觀層面經濟波動對經濟增長的影響對應微觀層面消費波動對消費增長的影響，所以，用經濟波動對經濟增長的影響衡量消費波動對消費增長的影響。對于兩者關系，國內研究發現前者對后者有負面影響，但影響系數有細微差異。陳太明利用1953-2004年省際面板數據發現影響系數中位數為-016[3]；李永友使用1954-2003年全國時序數據發現影響系數為-020[1]；盧二坡、曾五一采用1979-2004年省級面板數據研究得到影響系數中位數為-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b校準為-00350。

（四）經濟波動的福利損失測度結果

獲取相關參數基礎上，根據式（10）即可測度中國經濟波動減緩經濟增速情況下異質居民承受的福利損失。福利損失測度結果顯示，所有省份經濟波動的福利損失人口加權

權重的計算方法與前面計算全國所有省份初始消費增長率和消費波動率平均值時的權重計算方法完全一致。平均值為05426，遠高于國內同類研究結果，忽略波動與增長聯系測度的福利損失存在低估問題，居民在經濟波動中的福利損失是較大的。省際經濟波動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。人口加權后 權重的計算方法與前面計算沿海和內陸地區初始消費增長率和消費波動率平均值時的權重計算方法完全一致。的地區經濟波動福利損失平均值顯示，沿海居民的福利損失（05364）平均而言小于內陸居民（05466）。根據（10）式，主觀貼現因子相同情況下福利損失取決于完全消除消費波動時消費增長率的上升幅度，以及消費波動率。當波動對增長影響系數不變，完全消除消費波動時消費增長率的上升幅度與消費波動率正相關，因此，沿海經濟波動的福利損失平均而言小于內陸是由于沿海居民消費波動率小于內陸居民。

基準模型框架下，波動福利損失為相對風險規避系數與消費波動率平方乘積的一半[2]，該模型未考慮波動與增長聯系。利用基準模型測度福利損失要合理設置相對風險規避系數。國內外學者對該系數未達成共識。雖然福利損失領域文獻通常選取1、5、10、20[1]-[4]，但“大多數經濟學家認為，相對風險規避系數大于10（或大于5）將導致大部分個體的不合理行為”[27]。鑒于國內研究的取值范圍為1—5之間[28]，本文設置其為5。根據基準模型測度結果，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穩健性。對此，根據理論模型可給出解釋：根據拓展模型，其他參數既定時，福利損失歸根結底與居民消費波動率正相關；根據基準模型，相對風險規避系數既定時，福利損失正向取決于居民消費波動率；因此，居民消費波動率的省際排序即是采用拓展和基準模型的福利損失省際排序。更重要的是，采用拓展與基準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模型的結果。此外，本文構建一個倍數指標：將各省份基于拓展模型的福利損失除以基于基準模型的福利損失，該數值為考慮波動減緩增速后福利損失是未考慮兩者關系福利損失倍數。若倍數等于1，說明基準模型的結果不存在低估問題；若倍數大于1，說明存在低估問題，數值越大，低估問題越嚴重。結果顯示，針對各省份差異化情況，基于拓展模型結果是基于基準模型結果的12—22倍，這是非常懸殊的差距，采用基準模型的結果存在低估問題。

為反映拓展模型與基準模型差別，還有必要用全國數據測度中國經濟波動的福利損失。結果顯示，有關數據省略，若需要可與作者聯系。采用拓展模型的中國經濟波動福利損失明顯大于使用基準模型的對應結果。為此，測度福利損失時，若不考慮波動對增長的負面影響，會低估中國居民實際承受的福利損失。此外，研究結果（如表2所示）也顯示，基于拓展模型的中國所有省份經濟波動的福利損失人口加權平均值（05426）顯著大于中國經濟波動的福利損失（01708），因此，采用全國數據測度結果不但存在明顯低估問題，還無法發現經濟波動給異質居民帶來的福利損失差異，這種橫向比較結果印證了采用省級數據探討居民承受福利損失的現實意義。另外，本文采用拓展模型的中國經濟波動福利損失明顯大于Lucas的結果，所有省份的福利損失都顯著大于Lucas的結果。該特征也得到其他發展中國家的經驗支持，例如土耳其、包含巴西和阿根廷在內的11個南美洲國家[29] 以及包括埃及、南非和蘇丹在內的33個非洲國家。該研究領域中，國內學者忽略了波動與增長的聯系，Lucas不但遺漏了兩者的聯系，還忽略了經濟波動給發達和發展中國家居民帶來的福利損失存在明顯差距。因此，已有國內外研究成果足以說明經濟波動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踐價值，表現為：（1）學界不應忽視對經濟波動的深入研究。如果說一旦一個人開始思考長期的經濟增長問題，就很難再思考其他任何問題，那么遵循該邏輯，他應關注那些可能會影響經濟增長的因素，這些因素除包括人力資本與技術進步之外，還包括經濟波動。經濟學傳統上將波動和增長隔離研究的兩分法已受到質疑。大量研究表明波動對增長有顯著負面影響，不能脫離波動單純地研究增長，為更深入地理解增長，需進一步探討影響增長的波動，為政府“穩增長”提供政策參考。（2）政府不應降低對經濟波動的關注。本研究結果明顯大于國內外同類研究結果，為該領域諸多認為Lucas低估福利損失的后續研究提供了來自中國的經驗支持，具有重要的政策含義。首先，穩定政策降低經濟波動。從福利損失維度看，Lucas根據經濟增速下滑福利損失遠大于經濟波動福利損失，認為政府需更重視增長，然而包括本研究在內的后續研究表明他顯著低估了波動福利損失，因此，政府通過提高人力資本和鼓勵技術創新等措施促進增長，同時不應忽視穩定政策以使經濟更平穩。其次，穩定政策促進經濟增長。波動對增長有顯著負面影響，波幅上升，增速趨于下滑，穩定政策從傳統意義上用來降低經濟波幅，波動與增長負向聯系表明減緩波動也間接促進增長，居民福利得到實質性提高，因此政府關注波動就是重視增長，短期穩定政策恰是旨在促進增長進而提高居民福利的長期政策。

本研究預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，為設計和實施在增進經濟福利方面大有潛力的經濟政策，政策制定者須明白是哪一個或哪些因素決定居民的福利損失。根據本研究，居民福利損失的傳導機制有二：第一，相對于經濟平穩，經濟波動直接給居民帶來福利損失。第二，經濟波動通過降低經濟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，也須將歸因于經濟波動的經濟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濟波幅，因此，政策切入點應是如何有效緩解經濟波動。就微觀維度而言，經濟波動使居民承受福利損失本質上是通過加劇居民消費波幅實現，因此，政府改善民生的另一個切入點是在經濟波幅既定情況下，減弱甚至切斷經濟波動對居民消費波幅的影響，進而降低消費波幅。進一步講，對于第一個切入點，需從宏觀經濟學角度出發，開出具有地區差別化的穩定政策具體處方，以實現宏觀層面的經濟穩定；對于第二個切入點，由于降低經濟波動福利損失的根本是降低居民消費波幅，因此需從公共經濟學的角度出發，通過社會保障等公共政策來加強微觀層面的居民消費穩定性。

四、結論與政策建議

本文基于考慮波動減緩增速情況的理論拓展模型，使用1985—2007年28個省市區數據系統測度經濟波動給異質居民帶來的福利損失，主要結論如下：

第一，基于拓展模型的省際經濟波動福利損失明顯大于國內同類研究結果，是采用基準模型測度結果的12—22倍。包括本研究在內的后續研究一致表明，忽略波動與增長聯系的Lucas測度結果明顯低估了經濟波動福利損失，政府重視經濟增長同時不應忽視經濟波動。

第二，初始消費增長率和消費波動率都表現出明顯的省際異質性。各省份消費波動率取值范圍為00559—02570，北京最大，次大的是內蒙古，新疆最小。各省份初始消費增長率取值范圍為00374—01047，最大的是北京，浙江次之，最小的是新疆。

第三，人口加權后得到的沿海地區初始消費增長率大于內陸地區，這與沿海和內陸的經濟發展狀況相關；而人口加權后得到的沿海地區消費波動率卻小于內陸地區，這與地區間的收入波動、預防性儲蓄、金融發展水平、社會保障體系完善程度的差異相關。

第四，經濟波動的福利損失存在明顯的省際和地區差異性。北京的福利損失最大，新疆的福利損失最小，人口加權后得到的沿海地區經濟波動的福利損失大于內陸地區。

基于本研究，政府應進行多維度穩定政策設計。經濟波動的福利損失本質上是通過加劇消費波動實現的，因此，政府改善民生的兩個切入點是：降低經濟波幅和減弱甚至切斷經濟波動對居民消費波動率的影響，以提高消費穩定性。據此，提出如下政策建議：

第一，實施地區差異化的穩定政策以降低經濟波動。

第二，提高并協調各地區的金融發展水平以降低流動性約束。

第三，構建風險控制系統以降低預防性儲蓄。

第四，逐步建立社會公平保障體系以降低內外部風險。

參考文獻：

[1]

李永友 經濟波動對經濟增長的減損效應：中國的經驗證據[J] 當代經濟科學， 2006， （7）

[2] 盧二坡， 曾五一 轉型期中國經濟短期波動對長期增長影響的實證研究[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 金融發展影響能源消費結構嗎[J] 南開經濟研究， 2011， （2）

[37] 臧旭恒， 裴春霞 轉軌時期中國城鄉居民消費行為比較研究[J] 數量經濟技術經濟研究， 2007， （1）

[38] 田青， 高鐵梅 轉軌時期我國城鎮不同收入群體消費行為影響因素分析[J] 南開經濟研究， 2009， （5）

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

[42] 歐陽瓊， 丁日佳 中國社會保障地區差異研究[J] 首都經濟貿易大學學報， 2011， （5）

四、結論與政策建議

本文基于考慮波動減緩增速情況的理論拓展模型，使用1985—2007年28個省市區數據系統測度經濟波動給異質居民帶來的福利損失，主要結論如下：

第一，基于拓展模型的省際經濟波動福利損失明顯大于國內同類研究結果，是采用基準模型測度結果的12—22倍。包括本研究在內的后續研究一致表明，忽略波動與增長聯系的Lucas測度結果明顯低估了經濟波動福利損失，政府重視經濟增長同時不應忽視經濟波動。

第二，初始消費增長率和消費波動率都表現出明顯的省際異質性。各省份消費波動率取值范圍為00559—02570，北京最大，次大的是內蒙古，新疆最小。各省份初始消費增長率取值范圍為00374—01047，最大的是北京，浙江次之，最小的是新疆。

第三，人口加權后得到的沿海地區初始消費增長率大于內陸地區，這與沿海和內陸的經濟發展狀況相關；而人口加權后得到的沿海地區消費波動率卻小于內陸地區，這與地區間的收入波動、預防性儲蓄、金融發展水平、社會保障體系完善程度的差異相關。

第四，經濟波動的福利損失存在明顯的省際和地區差異性。北京的福利損失最大，新疆的福利損失最小，人口加權后得到的沿海地區經濟波動的福利損失大于內陸地區。

基于本研究，政府應進行多維度穩定政策設計。經濟波動的福利損失本質上是通過加劇消費波動實現的，因此，政府改善民生的兩個切入點是：降低經濟波幅和減弱甚至切斷經濟波動對居民消費波動率的影響，以提高消費穩定性。據此，提出如下政策建議：

第一，實施地區差異化的穩定政策以降低經濟波動。

第二，提高并協調各地區的金融發展水平以降低流動性約束。

第三，構建風險控制系統以降低預防性儲蓄。

第四，逐步建立社會公平保障體系以降低內外部風險。

參考文獻：

[1]

李永友 經濟波動對經濟增長的減損效應：中國的經驗證據[J] 當代經濟科學， 2006， （7）

[2] 盧二坡， 曾五一 轉型期中國經濟短期波動對長期增長影響的實證研究[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 金融發展影響能源消費結構嗎[J] 南開經濟研究， 2011， （2）

[37] 臧旭恒， 裴春霞 轉軌時期中國城鄉居民消費行為比較研究[J] 數量經濟技術經濟研究， 2007， （1）

[38] 田青， 高鐵梅 轉軌時期我國城鎮不同收入群體消費行為影響因素分析[J] 南開經濟研究， 2009， （5）

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

[42] 歐陽瓊， 丁日佳 中國社會保障地區差異研究[J] 首都經濟貿易大學學報， 2011， （5）

四、結論與政策建議

本文基于考慮波動減緩增速情況的理論拓展模型，使用1985—2007年28個省市區數據系統測度經濟波動給異質居民帶來的福利損失，主要結論如下：

第一，基于拓展模型的省際經濟波動福利損失明顯大于國內同類研究結果，是采用基準模型測度結果的12—22倍。包括本研究在內的后續研究一致表明，忽略波動與增長聯系的Lucas測度結果明顯低估了經濟波動福利損失，政府重視經濟增長同時不應忽視經濟波動。

第二，初始消費增長率和消費波動率都表現出明顯的省際異質性。各省份消費波動率取值范圍為00559—02570，北京最大，次大的是內蒙古，新疆最小。各省份初始消費增長率取值范圍為00374—01047，最大的是北京，浙江次之，最小的是新疆。

第三，人口加權后得到的沿海地區初始消費增長率大于內陸地區，這與沿海和內陸的經濟發展狀況相關；而人口加權后得到的沿海地區消費波動率卻小于內陸地區，這與地區間的收入波動、預防性儲蓄、金融發展水平、社會保障體系完善程度的差異相關。

第四，經濟波動的福利損失存在明顯的省際和地區差異性。北京的福利損失最大，新疆的福利損失最小，人口加權后得到的沿海地區經濟波動的福利損失大于內陸地區。

基于本研究，政府應進行多維度穩定政策設計。經濟波動的福利損失本質上是通過加劇消費波動實現的，因此，政府改善民生的兩個切入點是：降低經濟波幅和減弱甚至切斷經濟波動對居民消費波動率的影響，以提高消費穩定性。據此，提出如下政策建議：

第一，實施地區差異化的穩定政策以降低經濟波動。

第二，提高并協調各地區的金融發展水平以降低流動性約束。

第三，構建風險控制系統以降低預防性儲蓄。

第四，逐步建立社會公平保障體系以降低內外部風險。

參考文獻：

[1]

李永友 經濟波動對經濟增長的減損效應：中國的經驗證據[J] 當代經濟科學， 2006， （7）

[2] 盧二坡， 曾五一 轉型期中國經濟短期波動對長期增長影響的實證研究[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 金融發展影響能源消費結構嗎[J] 南開經濟研究， 2011， （2）

[37] 臧旭恒， 裴春霞 轉軌時期中國城鄉居民消費行為比較研究[J] 數量經濟技術經濟研究， 2007， （1）

[38] 田青， 高鐵梅 轉軌時期我國城鎮不同收入群體消費行為影響因素分析[J] 南開經濟研究， 2009， （5）

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

[42] 歐陽瓊， 丁日佳 中國社會保障地區差異研究[J] 首都經濟貿易大學學報， 2011， （5）