信贷约束、政府消费与中国实际经济周期，本文主要内容关键词为：信贷论文,中国论文,经济周期论文,政府论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
JEL Classification:E21,E22,E23,E24,E27
一、引言
尽管标准的RBC模型及其拓展对发达国家以及一些发展中国家的经济波动做出了比较令人满意的解释，但是在模拟我国经济周期时却并不十分成功。究其原因，主要在于改革开放以来我国经济波动的特征事实既不同于发达国家，也不同于发展中国家和新兴市场国家。一方面，与发达国家相比，我国居民消费波动幅度大于产出波动；另一方面，与发展中国家和新兴市场国家相比，我国的就业波动较为平滑而投资和资本波动过大，外生冲击主要是通过投资和资本传导和放大并进而影响产出的波动。因此，无论是发达国家还是发展中国家和新兴市场国家的RBC模型都难以解释我国经济波动的特征。
在这种情况下，如何将改革开放以来中国经济波动特有的典型事实纳入到RBC框架中进行解释便成为研究者面临的首要任务。卜永祥和靳炎(2002)构建了外生劳动力的中国货币经济周期模型，用于考察中国经济周期波动的原因以及分析经济增长与货币指标之间的关系。虽然该模型以技术冲击作为单一波动源解释了70%左右的中国经济波动，但是其预测的消费波动标准差为0.012，只有实际值的1/3。黄赜琳(2005)初步尝试将政府支出作为外生随机冲击引入RBC模型以解释中国的经济波动，发现政府支出的引入，提高了消费和投资的波动，改善了RBC模型对于中国经济波动的解释，但该模型的不足之处在于预测的就业波动标准差为0.009，比实际水平0.007超出约30%。改革开放以来，我国经济日益融入全球经济当中，外部冲击对我国经济波动的影响不断加深。为了刻画这一特征，李浩等(2007)考虑了包含政府购买冲击的小国开放经济模型，虽然模型能够解释80%左右的中国经济波动，相对于卜永祥和靳炎(2002)、黄赜琳(2005)的封闭经济模型都有所提高，但是却没有对就业的波动变化做出解释。与上述几人不同，胡永刚和刘方(2007)重点解释了我国就业波动的非周期性和居民消费波动大于产出波动的特征事实。他们认为我国劳动存在较大的调整成本使得就业人数变动与总产出无关，同时信用制度不完善导致的流动性约束增大了居民消费波动，因而在劳动不可分的BBC模型基础上引入了劳动的调整成本和消费的流动性约束。模型预测的就业、消费相对于产出的波动标准差与实际值几乎一致，较好地反映了改革开放以来我国就业和消费波动的特征。然而，该模型也存在两个缺陷：第一，模型假设受约束消费者面临劳动力调整成本，而不受约束消费者没有劳动力调整成本，这一点作者并没有给出令人信服的经验证据；第二，劳动力调整成本的引入降低了劳动的跨期替代性，使得BBC模型中的波动传导和放大机制受到很大限制，即使作者进一步引入了资本利用率，模型仍然无法产生与实际数据相近的足够大的波动幅度，模型预测的产出、就业、消费、投资等变量的绝对标准差不足实际值的一半。另外，陈昆亭等(2004a)、陈昆亭和龚六堂(2004,2006)先后利用基本的RBC模型以及在此基础上引入人力资本和粘滞性价格解释1952-2001年期间中国的经济波动，但是正如陈昆亭等(2004b)所指出的，中国经济以1978年为为界的前后两段存在显著的经济体制方面的不同，这可能会影响模型的解释能力。
有鉴于此，就有必要进一步研究引起中国经济波动的更为全面和一致的因素与机制。本文的主要结论是，不同消费者以及厂商面临不同的信贷约束是解释我国经济波动特征的一个重要因素；另外，政府消费波动是引发我国居民消费波动大于产出波动的重要波动源。
本文结论的经济学解释如下：由于信息不对称和信贷体系发展滞后，我国的居民消费受到明显的流动性约束（万广华等，2001；杭斌和王永亮，2001；刘金全和邵欣炜，2004）。流动性约束的存在使得一部分消费者不能完全平滑各期消费以增加跨期效用，从而会加大消费的波动。胡永刚和刘方(2007)首先在BBC模型中引入流动性约束解释中国的居民消费波动。但是正如上文所指出的，他们关于受约束消费者存在劳动力调整成本而不受约束消费者没有劳动力调整成本的假设缺乏令人信服的经验证据。为此，我们建立了一个更加一般化的异质性消费者模型，其中受约束和不受约束消费者均不存在劳动力调整成本。模型的模拟结果表明，由于受约束和不受约束消费者的消费波动都小于产出波动，引入异质性消费者虽然增加了总的居民消费波动，却并不足以使居民消费波动大于产出波动。如果进一步考虑中国政府支出在经济中的主导性及其对居民消费的影响，在模型中引入政府消费冲击，便可以得到与中国居民消费波动特征比较一致的模拟结果。因此我们认为，信贷约束以及政府消费波动是引起我国居民消费过大波动的主要原因。由于存在消费者信贷约束，居民消费波动被政府消费波动“放大”，使得居民消费波动大于产出波动。
另一方面，1980年以来我国的投资波动是产出波动的近4倍，而发达国家和发展中国家投资波动一般都是产出波动的3倍左右。我们认为我国较高的投资波动与我国特有的国有企业和民营中小企业面临不同的信贷约束具有密切联系。计划经济时期，我国国有企业普遍存在着“预算软约束”(Kornai,1986)。经济转轨之后，政府出于减轻国有企业政策性负担和维护社会经济稳定的目的不得不继续实施预算软约束（林毅夫等，2004）。由于金融体制改革滞后于国有企业改革，政府在资金配置上仍然具有主导作用，预算软约束就具体表现为信贷软约束，即政府通过贷款倾斜、优惠利率、利息减免、财政补贴以及债转股等方式直接或者间接减轻国有企业的负担，降低它们实际支付的利息水平（宋芳秀，2007）。信贷软约束使得国有企业的融资成本长期处于低于市场均衡利率的扭曲状态。与此同时，我国民营中小企业一直存在着融资难的问题。根据国家统计局2001年4月和8月的两次调查，民营中小企业的资金主要来源于各类贷款，占到70%以上（张俊喜等，2005），但是由于信息不对称、担保体系不健全以及我国银行业集中度较高等原因，它们却面临着较强的信贷约束，很难从银行获得贷款。金融市场上资金供不应求的状况最终造成了民营中小企业融资成本过高的局面。当经济处于繁荣时，国有企业较低的融资成本会导热其投资过度，进而引发经济过热；而当经济处于衰退时，民营中小企业由于融资成本较高无力抵御经济衰退，纷纷减产、停产甚至破产倒闭。因此，国有企业和民营中小企业面临不同的信贷约束实际上加剧了投资和产出波动。为了刻画我国这一经济周期特征，我们根据Chari et al(2007)以及Hayashi & Prescott(2002)引入了投资楔子。投资楔子反映了消费者所获得的资本报酬与厂商的资本成本之间的分离程度。引入投资楔子之后模型预测的产出、资本、投资、居民消费和就业波动基本反映了改革开放以来我国经济周期波动的主要特征。
本文的其他部分安排如下：第二部分描述1980-2007年我国经济波动的典型事实，第三部分构建了包含异质性消费者、政府消费和异质性厂商的RBC模型，第四部分是模型参数的校准，第五部分对模拟结果进行了分析和比较，第六部分是结论。
二、中国经济波动的特征事实
在描述我国经济波动典型事实之前，我们对1980-2007年各变量的数据来源和处理方法进行了详细介绍，以确保最终得到的数据准确可信。
1.产出。产出数据来源于《中国统计年鉴2008》，并且使用国内生产总值指数将其折算成了以1980年为基期的实际值。
2.资本存量。目前我国RBC研究文献中的资本存量数据大都来源于邹至庄(1993)、张军(2002)、张军和章元(2003)的估计。但是正如孙琳琳、任若恩(2005a)所指出的，上述几人都没有采用估计资本存量最常用的永续盘存法，也没有进行必要的资产分类，估计结果并不准确。而孙琳琳、任若恩(2005b)不仅应用了标准的永续盘存法，而且将资产分为了建筑和设备两大类，是目前已知的关于资本存量估计最为准确的研究。因此，我们的资本存量数据采用了孙琳琳、任若恩(2005b)的估计结果。
3.投资。固定资产投资数据及处理方法同样来自于孙琳琳、任若恩(2005b)。
4.消费。消费包括居民消费和政府消费两部分。1980-2005年居民消费和政府消费数据来源于《中国国内生产总值核算历史资料1952-2004》，2006-2007的数据则来源于《中国统计年鉴》，二者都使用居民消费价格指数折算成了以1980年为基期的实际值。
5.就业人数。我国没有关于劳动时间的详细统计，研究中都使用从业人员数代替。我们注意到，在《中国统计年鉴》中所公布的就业人数在1990年前后发生了较大变化。岳希明(2005)指出出现这种情况的原因在于统计方法的差异。1990年之前的就业人员数据来源于城镇单位劳动统计、城镇私营企业就业人员和个体劳动者的行政登记，以及乡村就业人员统计，简称“三合一”统计，1990年及以后的就业人员数则采用了人口普查的数据。为了解决前后统计方法不一致的问题，我们1990年之后的就业人数采用《中国统计年鉴》公布的数据，1990年以前1982、1987年采用同年人口普查和1%人口抽样调查结果，中间年份则采用直线法填补其空缺。由于直线法获得的数据非常平滑，没有波动，我们依照Ellery et al(2002)的处理，对这些数据施加了一个均值为零，波动标准差与1990年之后数据相同的正向外生冲击。
在介绍了相关数据的来源和处理方法后，我们进一步对各变量进行了对数线性化，并使用H-P滤波获得其波动部分，表1列出了最终结果①②。
从表1中我们可以发现：第一，居民消费和政府消费的波动较大，二者都大于产出波动并且表现出了顺周期的特征。第二，就业波动较为平滑，只有产出波动的1/5左右，而且具有明显的逆周期特征。需要指出的是，就业波动的逆周期并不是由于我们对于1990年之前就业数据的处理造成的。实际上，1990年之后就业逆周期更加明显，与产出的同期相关系数达到了-0.75。③第三，投资波动非常剧烈，并且表现出与产出很强的同期相关性。同时，较高的投资波动进一步带动了资本波动增大并超过了产出波动。总之，我国经济周期中由于就业波动相对平滑而投资和资本波动较为剧烈，外生技术冲击主要是通过投资和资本传导和放大并进而影响产出波动。
三、模型的设定
（一）代表性消费者
假定经济中有无限多的消费者，他们偏好相同并且能够生存无穷期。瞬时效用函数采用消费与劳动可分的相对风险规避(CRRA)形式。代表性消费者目标为：
（三）关于γ的取值
γ表示消费支出的相对风险规避系数，其倒数为消费的跨期替代弹性。黄赜琳(2005)、李浩等(2007)在校准这一参数值时都使用了陈学彬等(2005)的估计结果。然而，在陈学彬等(2005)所使用的Epstein & Zin(1989)提出的效用函数形式下，相对风险规避系数不再是消费跨期替代弹性的倒数。因此，我们这里采用了顾六宝和肖红叶(2004)的估计结果。他们运用两种方法估算我国居民的消费支出相对风险规避系数，得到估计值分别为3.169和3.916。我们取二者的平均值，将消费支出相对风险规避系数γ值设定为3.5。
（四）关于φ的取值
φ是劳动供给相对风险规避系数，同时也是劳动供给跨期替代弹性的倒数。Li和Zax(2003)利用1995年我国住户收入调查数据进行估计，结果发现城镇人口相对于工资变化的劳动供给弹性为0.054，本文设定φ值为20(≈1/0.054)。
（五）关于θ的取值
在模型处于均衡状态时，受约束消费者在全部消费者中的比重大致等于受约束消费者的收入在总收入中的比重，而在关于流动性约束的实证研究中，受约束消费者的比重即是指受约束消费者的收入在总收入中的比重，这样我们就可以根据实证研究结果校准θ值。万广华等(2001)使用1984年到1998年的消费数据进行估计，得出受约束消费者比重为0.59，但是他们的估计结果在统计上并不显著；杭斌和王永亮(2001)估计北京市城镇居民中受约束消费者的比重为0.44；朱信凯(2005)估计农村居民中受约束消费者的比重为0.62；而刘金全和邵欣炜(2004)对全部居民消费数据进行估计，发现受到流动性约束的消费者比重为0.83，这一估计值比肯尼亚1994年的水平还要高。鉴于国内研究的时间序列样本较少，估计结果不是非常可靠，所以我们沿用了Cannichael et al(1999)的做法，将1-θ取值为0.5，以使其与Rossi(1988)对于低收入和中等收入发展中国家的受约束消费者比重的估计结果一致，同时该值也在国内受约束消费者比重的估计范围之内。
（六）关于
和
的取值⑤
表示国F10V485.jpg有企业的资本收入份额，表示民营企业的资本收入份额。我国的国有企业主要分布在运输邮电业、金融保险业、电力、热力及水的生产和供应业、炼焦、煤气及石油加工业等行业，从历年投入产出基本流量表中的数据来看，这些行业的资本收入份额平均在55%左右，属于典型的资本密集型行业。因此，这里设定为0.55。现阶段我国民营企业主要集中在劳动密集型，资本有机构成相对较低的行业，包括纺织业、建筑业、服务业以及零售业和制造业等领域，这些行业的资本收入份额大致在35%左右，所以我们设定为0.35。⑥
（七）关于
和
的取值
反映了民营企业资本成本高于市场均衡利率的程度，反映了国有企业资本成本低于市场均衡利率的程度。中国人民银行研究局2005年发布的《中国中小企业金融制度报告》中显示，中小企业的总融资成本一般高出法定贷款利率的40%以上。据此我们设定值为0.4。至于国有和大型企业的资金成本，目前并没有相关的研究数据。这里我们参照Aziz(2008)的做法，使用国有商业银行不良贷款率校准。施华强(2005)估计了1999年到2004年国有商业银行平均每年的不良贷款率约为45%，所以我们设定等于0.45。
（八）其它参数的取值
β为消费的贴现因子，这里采用Cannichael et al(1999)对发展中国家的校准结果0.91作为β的取值。μ表示均衡状态时国有企业和大型企业就业人数占总的劳动人数的比重，1980年到2007年国有单位从业人员占全部城镇从业人员的平均比重大约为50%，所以μ取值为0.5。δ为折旧率，国内外相关研究中一般取值为0.1。
至此，模型中所有参数校准完毕，列表2如下：
五、数值模拟结果分析与比较
（一）只考虑异质性消费者的模拟结果
表3给出了只考虑异质性消费者的模拟结果。⑦从表3中可知，只考虑异质性消费者的模拟经济与现实具有很大差别，并不能很好地反映中国经济周期波动的特征。我们还可以从表3中发现，尽管引入了异质性消费者，模拟经济预测的居民消费波动仍然小于产出波动，而现实中居民消费波动要大于产出波动。实际上，无论如何调整两类消费者在总人口中的比例，都得不到居民消费波动大于产出波动的模拟结果。这是因为在异质性消费者中，一方面不受约束消费者的消费非常平滑；另一方面，受约束消费者的消费由当期劳动收入决定，其消费波动与劳动收入波动一致，而劳动收入波动要小于产出波动，所以受约束消费者的消费波动仍然小于产出波动，由此导致两类消费者加权平均得到的总消费波动最终也小于产出波动。因此，要想更好地解释中国居民消费的波动特征，可能需要考虑其他的波动源。在所有候选波动源当中，一个重要波动源就是政府支出，这也是我国当前经济体制的一个重要特征。
（二）引入政府消费的模拟结果
为了更好地解释中国居民消费的波动，我们引入政府消费并进行模拟。如前所述，政府消费以一次总付税的形式进入异质性消费者的预算约束当中。由于技术上的原因，为了使模型获得稳定解，我们在此提前引入了资本份额不相同的异质性厂商。由于这里主要是分析政府消费对于经济波动的影响，所以我们先不考虑异质性厂商资本成本不相同的情况。表4列出了引入政府消费后的模拟结果。
由表4可知，政府消费的引入，使得异质性消费者总的消费波动超过了产出波动，居民消费波动达到同期产出波动的2.68倍。究其原因，主要在于我国政府消费属于弱顺周期，同时，在引入政府消费的情况下，受约束消费者的消费波动不仅取决于收入波动，还取决于政府消费波动以及政府消费与产出的协方差。只要政府消费波动大于政府消费与产出的协方差，受约束消费者的消费波动就会大于产出波动。在我国，政府消费波动标准差为0.0601，而政府消费与产出的协方差只有0.000501，政府消费波动远大于其与产出的协方差，由此导致受约束消费者的消费波动较大并进而带动总的消费波动超出产出波动。
虽然引入政府消费改善了模拟经济对于实际居民消费波动的预测，但是总体上看，模拟经济预测的产出、资本、投资、居民消费和就业波动分别为0.019、0.003、0.022、0.052、0.01，资本、投资、居民消费、就业与产出的同期相关系数分别为0.18、0.36、0.6、0.54，各变量与实际经济之间都存在着很大差距。
（三）引入资本成本不相同的异质性厂商模拟结果
现在我们考虑资本成本不相同的两类企业。一类企业是国有企业，由于存在着预算软约束，其资金成本低于市场均衡利率；另一类是民营中小企业，普遍面临着贷款难的问题，其资金成本高于市场均衡利率。表5列出了模拟结果，我们分别对各个变量进行逐一分析。
从产出波动来看，模拟经济产出的标准差为0.031，实际经济中产出的标准差为0.031。模拟经济产出的波动与实际产出波动一致。
从资本波动来看，模拟经济资本的波动小于实际资本波动。模拟经济资本的标准差为0.011，而实际资本波动标准差为0.038，模拟经济只能够解释30%左右的资本波动。模拟经济资本与产出的同期相关系数为0.54，与实际值0.65大致相近。
从投资波动来看，模拟经济预测投资的标准差为0.065，实际经济中投资的标准差为0.116，模拟经济能够解释接近60%的投资波动。虽然模拟经济的投资波动小于实际值，但是与只考虑异质性消费者和政府消费的模型的相比，引人资本成本不相同的异质性厂商后投资的波动增大了近3倍，符合我们的预期。模拟经济投资与产出的同期相关系数为0.98，与实际值0.87也较为接近。
从居民消费波动来看，模拟经济的居民消费波动与实际经济非常相似。模拟经济居民消费的标准差为0.037，实际居民消费波动的标准差为0.038，模拟经济解释了96.84%的居民消费波动。模拟经济中居民消费与产出的同期相关系数为0.31，表现出了弱顺周期特征，而实际居民消费与产出的同期相关系数为0.81，表现出了强顺周期特征。
从就业波动来看，模拟经济的就业波动标准差为0.007，实际就业波动的标准差为0.007，二者没有差别。而在协动性(co-movement)方面，模拟经济的就业是顺周期变量，而实际经济中就业则为逆周期。但由于前面讨论过的我国劳动力数据的问题，据此来判断模型的优劣也许不太合理。
六、结论
本文研究认为我国的经济周期特征与我国消费者和厂商分别面临的信贷约束具有密切关系。对于消费者而言，由于信息不对称和信贷体系发展滞后，一部分消费者受到明显的借贷约束，不能完全平滑各期消费，从而导致消费波动过大。对于厂商而言，国有企业面临的预算软约束在经济繁荣时期导致其投资过度，而民营中小企业由于贷款难在经济衰退时更容易歇业倒闭。两者作用的叠加最终会引起投资和产出波动的进一步加剧。
本文还存在以下可以改进的方面：第一，应该深入细致地考察我国不同类别的企业（不同行业、不同所有制）以及不同收入水平的消费者所面临的信贷约束，为建立更为完善的BBC模型提供更多的经验支持和更好的参数估计。第二，现有劳动统计部门公布的劳动力数据表现出明显的逆周期特征，这与经济理论及绝大多数国家的经验相反。我们根据岳希明(2005)关于我国就业统计数据的介绍提出了一个可能的解释。但彻底解决这个问题还需要大量深入细致的基础数据方面的工作。第三，本文中政府支出以一次总付税(lump-sum tax)的形式筹资，并没有考虑税收对劳动供给、投资、消费的扭曲性。因而本文结果并没有反映现实经济中扭曲性的税收对经济波动所造成的影响。如何克服这些缺陷将是我们下一步研究的内容。
注释：
①经济周期的度量至今缺乏统一、客观的标准，原因主要在于经济总量的长期增长趋势不可直接观测。学术研究中，经济学家一般采用各种滤波方法来剔除趋势而获得经济总量的波动部分，如H-P滤波；B-K(Baxter-King)滤波、C-F(Christiano-Fitzgerald)滤波等等。尽管有研究认为H-P滤波在测量产出缺口上存在一些问题（郑挺国、王霞，2010），但由于国内外绝大多数学者都使用H-P滤波进行关于经济周期的研究，本文也照此办理，以使本文的研究方法和结论同相关文献具有可比性。当然，我们认为使用不同的方法来测量经济周期并对不同方法进行比较是一个很有意义的工作，但这不是本文当前的工作重点。另外，产出缺口和产出的经济周期是两个不同的经济学概念，在此我们不予以详细讨论。
②目前国内关于经济波动的文献一般将H-P滤波方法中的λ年度数据取值为100，本文也采用了这一取值。另外，Ravn & Uhlig(2002)提出了一种λ取值的方法，即数据频率除以4所得商的四次方再乘以1600，这一方法所得出的HP滤波结果与文中所使用的H-P滤波结果并无明显差别。有兴趣的读者可以向作者来函索取不同λ取值的滤波结果。
③笔者猜测造成这一现象可能是由于我国就业统计数据不完全，缺乏对于流动人口和非正式就业人员的统计（岳希明，2005）。一般来讲，经济繁荣期，流动人口就业和非正式工作岗位会增加，但这部分人口很有可能没有被工作所在地统计为就业人口，同时也没有被户籍所在地统计为就业人口；而在经济衰退期，这一部分人口中有很大一部分可能由于返乡务农或返乡工作而被户籍所在地统计为就业人口。因此，如果就业统计中的这一部分人口数量庞大，则我国统计部门公布的就业人口就会表现出顺周期的特征。当然，这只是笔者的一个猜想。现有就业统计人数为什么呈现出明显的逆周期特征，是一个值得深入研究的问题。
④关于Z[,t]的技术处理细节可向作者来函索取。
⑤无论外国还是中国，资本份额的行业差别都很大。例如，在美国，18个产业部门中资本份额最低的是教育服务，为0.1，最高是公共事业，为0.77(Acemoglu and Guerrieri,2008)。根据作者本人基于国家统计局编制的《中国2002年42部门投入产出表》的计算，资本份额最低的是农业，为0.2，最高的是石油和天然气开采业，为0.81。
⑥为了解本文结果对η[,1]和η[,2]取值的敏感度，我们在数值模拟之后还进行了稳健性检验。结果发现，η[,1]和η[,2]取值的局部变化（变化1%）所引起的模拟经济中各变量波动特征的变化并不大。对η[,1]变化敏感度最大的是就业，其波动标准差变化了6.29%，最不敏感的为产出，其波动标准差变化了1.25%。对η[,2]变化敏感度最大是投资，其波动标准差变化了5.03%，最不敏感的为居民消费，其波动标准差只变化了0.57%。
⑦我们使用了Uhlig(1999)所提供的matlab计算程序。
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