经济增长风险的冲击传导和经济周期波动的“溢出效应”，本文主要内容关键词为：经济增长论文,效应论文,风险论文,经济周期论文，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。
一、引言
1990年以来，世界范围内频繁出现的金融危机表明，开放经济条件下的经济运行具有显著的不确定性，国家之间经济风险转移和经济危机转移的可能性继续存在。进入21世纪以后，美国经济出现了遭受“9.11”恐怖袭击之后的经济衰退，具有负经济增长特征的古典型经济周期波动又出现在美国经济运行当中，并且对世界经济增长产生了显著的负面影响。在经济全球化的大背景下，国家经济波动和国家经济风险（country risk）的研究再次得到了广泛关注，大量的研究开始从国家角度度量经济风险和分析经济风险因素之间的关系和作用，并积极开展国家经济风险预警和国家经济风险管理，监测国家经济风险和防范恶性非确定性事件也成为了国家宏观经济政策的主要目标和内容（Gangemi，Brooks and Faff，2000）。
一般情形下，国家经济运行出现衰退的可能性或者经济增长水平的不确定性，被称为国家经济风险。国家经济风险可以体现在多种方面，包括政治风险、金融风险、信用风险和资源风险等多种形式，大多数情形下需要采用一些主要宏观经济指标进行综合分析和判断。由于国家经济风险既体现国家经济运行出现衰退的可能，又体现经济增长水平当中的波动性，因此国家经济风险分析需要涉及经济周期分析和经济增长分析。如何判断经济增长风险、经济周期波动性等对经济增长水平的影响，将是判断国家经济风险影响和国家经济风险性质的主要问题。
目前的宏观经济理论研究和实证检验尚未给出经济风险与经济增长水平之间关联性的确定结论。Ramsey（1995）等人的研究认为经济波动性对于经济增长具有显著的反向影响，因此降低经济波动性将带来一定程度的增长效应；但Black（1987）等人的研究却认为，经济波动性同经济增长水平之间存在正相关关系，经济波动性对于经济增长存在正的“溢出效应”（spillover effect）。经济波动性所形成的经济风险带来了经济增长水平上的“补偿”或者“奖励”，我们称之为经济增长的“风险奖励”。上述研究结论都在不同国家的时间序列当中得到了一定程度的验证，但前者使用的是不同国家的横向时间序列，而后者使用的是单一国家的纵向时间序列。由于上述结论彼此存在冲突，因此，究竟经济波动性或者经济风险对经济增长水平存在“风险奖励”还是存在“风险惩罚”，仍然需要针对具体国家的经济现实进行更为具体的实证检验，并给予相应的理论解释。
我国经济从1996年实现“软着陆”以后，经济周期波动的稳定性逐渐增强，经济周期出现分界模糊和周期弱化的现象（刘树成，2000）。在我国经济增长态势发生变化的过程当中，除了经济体制和市场特征等基本因素的渐进性影响外，一些重要的外部冲击和影响也起到了重要作用。一些具有代表性的突发事件，例如1998年的亚洲金融危机和我国局部地区的“抗洪抢险”，以及今年上半年出现的“抗击非典”等，都对经济增长产生了不同程度的影响。这些非确定性因素对于经济所产生的最终影响，不仅体现在经济增长趋势的改变上，也将体现在经济波动性和经济风险上。为此，我们分析经济风险性、波动性和经济增长水平（趋势）之间的影响和关联，以及经济冲击（波动性、非确定性和突发扰动）对经济增长影响的动态传导，将给出一些非确定性环境下外部扰动影响程度的具体体现和基本证据。
我国改革开放以来的经济增长和经济政策实务，为我们度量经济风险和检验经济波动“溢出效应”提供了必要的数据基础（刘金全，2002a），为此，在本文当中，我们通过度量经济风险和描述风险传导机制，在分析我国经济风险性质和波动性的“溢出效应”和“风险奖励”的同时，判断一些非确定性因素对我国经济风险和经济增长趋势的影响程度。
二、经济增长在险水平和波动性的动态度量
为了增强实证检验结论的稳健性，我们采取三种不同的计量方法来度量经济波动性（风险水平），然后对各种风险度量进行比较，以便清楚地识别各种风险对经济增长水平的影响方向和程度。
（一）经济增长波动性的绝对离差
假设变量g[，t]表示实际GDP的月度增长率序列，变量（tg）[，t]表示序列当中的趋势成分。由于经济增长率序列当中不存在显著的线性趋势成分，因此采用H-P滤波方法（Hodrick and Prescott，1990）脱离时间序列当中的趋势成分（tg）[，t]。经济增长率序列中的周期成分（cg）[，t]和绝对离差成分（ad）[，t]（周期成分的绝对值，表示波动或者风险的单向性）可以表示为：
图1给出了我国经济增长率及其周期成分和趋势成分的时间轨迹（数据来源为《中国经济景气月报》，时间范围为1990年1月至2002年3月，GDP数据进行了季度数据的月度分解。由于采用的是月度同比增长率，因此没有对原数据进行季节调整）。图中的横坐标是年度时间，纵坐标是月度同比增长率（坐标刻度乘以100％）。
图1 经济增长水平、趋势成分和周期成分
从图1中可以看出，改革开放以后，我国经济周期已经进入了增长型周期阶段并且开始体现增长型周期的基本特征（growth cycle，Evans，1996），主要体现为增长率水平的长期正增长，而没有出现负增长阶段的交替；但是，从周期成分上看（图中的柱型图所示），仍然出现了波动水平正负交替的古典周期情形，出现了经济增长率在水平值上的降低，即出现了经济增长趋势的向下转变（图中的趋势成分曲线出现了向下弯折），这正是具有国家经济风险的经济增长过程所具有的经济周期模式。从趋势成分的曲线轨迹还可以清楚地看出我国经济增长所体现出的阶段性及其转变。1990—1995年，我国经济处于一种攀升中的快速增长阶段；1996—2000年期间，我们经济增长完成了经济实现“软着陆”后的平稳收缩阶段；从2000年开始，我们经济增长开始了平稳增长过程中的轻微回翘，预示着一轮具有“软扩张”性质的增长过程的开始（刘金全，2003）。
图2给出了我国经济波动绝对离差（ad）[，t]的时间轨迹（坐标含义和尺度同图1）。从中可以看出，1992—1996年是我国经济波动比较活跃的时期，图中所体现的经济波动性比较明显，产生经济波动的主要原因是在此期间市场调节功能和作用比较显著，而且我国宏观经济政策的调控方式也出现了明显改变（由扩张性政策调控转变为紧缩性政策调控）。1996年以后，我国经济开始体现出显著的稳定性，但经济周期在整体轮廓上出现分界模糊，这说明在这个期间所出现的重要外部冲击和影响（例如金融危机和大范围的自然灾害等），并未改变此间我国经济的增长态势，意味着我国经济对于外部冲击的抵御能力显著加强。
图2 经济增长的绝对离差和条件标准差
（二）经济增长波动性的条件标准差
为了度量经济波动和经济风险的双向性（经济扩张和收缩的两种可能），我们采用条件异方差模型（ARCH模型，Mills，1999）对于条件波动性进行描述和检验。由于度量条件异方差时用到了信息的连续性，因此能够更好地描述经济风险的动态属性。
采用常数均值过程描述增长率序列中g[，t]的趋势过程，然后利用GARCH（1，1）模型描述条件异方差过程h[2][，t]，具体估计可以得到下述模型（模型结构检验和估计方法见Mills，1999）：
其中h[2][，t]是利用当前所获得的信息对当前波动性的预期，因此被称为条件方差。ε[，t]表示g[，t]均值过程中的当期残差。估计方程括号内的数字表示参数估计对应的t—统计量，*号表示在5％的水平下参数估计显著。估计结果表明，经济增长率序列当中存在显著的条件异方差现象，这同图1所显示出的波动聚类特征（波动性的高低聚集在一定的时间区域当中）是基本吻合的。
为了进行对比，在图2中也给出了条件标准差（即h[，t]，表示为变量（cd）[，t]）的动态路径，其轨迹特征同绝对离差的轨迹特征基本类似。由于（cd）[，t]受到了前期波动性信息的影响和限制，因此其轨迹要比绝对离差（ad）[，t]的轨迹稍微平缓一些。
图2显示出我国经济波动性的绝对离差和条件标准差轨迹具有类似的时间序列性质，说明我国经济周期波动对于时间仍然具有较强的依赖性。当期无条件波动性和当期条件波动性具有基本相同的模式，说明我国经济运行和经济政策当中规则性成分多于相机选择性成分，可以预期的成分多于不可预期成分，这不仅意味着我国经济增长趋势的稳定性和惯性较强，而且说明经济政策当中相机选择的动机不明显，经济政策目标、政策工具及其期限结构具有相当的稳定性。
（三）经济增长的在险增长水平
如果将国家经济增长率视为国家整体财富的“收益率”，就可以给出国家经济增长在险水平（Growth at Risk，简称GaR）的定义和估计，并且按照一定的时间长度对风险水平的度量进行动态调整，从而识别出国家经济风险的时间累积过程和动态变化轨迹。
GaR指标度量了经济增长率向下转变的可能性和下降程度，它具有经济风险形成和度量的单向性。假设在某个时点上（实际估计时选择月度数据）的经济增长速度作为随机变量g[，t]，它的概率分布密度函数为f（g[，t]）（需要进行适当的统计估计），在给定的置信水平α下，我们希望寻求到可能出现的最低经济增长水平，即寻求g[*]使得经济增长速度低于它的概率为（1-α）。这样的g[*]实际上就是增长率分布的上侧α-分位数，这是给定置信程度（1-α）下的“最低”经济增长率。如果给定时间序列的时窗（即所选用样本的时间长度，本文选取20个月），就可以求出对应时窗内的平均增长速度，也即随机变量g[，t]的数学期望E（g）。这时可以定义固定时窗内经济增长的在险水平为：
GaR＝E（g）-g[*]
无论经济处于经济周期的扩张期间还是收缩期间，都可用上述GaR标准来描述任何时间跨度中可能出现的经济增长的“损失”，即与预期经济增长率之间的偏差。由于GaR的定义和度量都依赖置信水平的高低，而置信水平代表GaR描述的衰退出现的频率。因此，根据置信水平的高低，可以将GaR划分为“严重”衰退的GaR和“轻微”衰退的GaR，分别表示“长期内”的经济增长风险和“短期内”的经济增长风险。一般情形下，20个月一遇的情形被当作比较“严重”的衰退，此时显著性水平选取为（1-α）=5％，对应的在险增长水平记为GaR5；5个月一遇的情形被当作比较“轻微”的衰退，此时显著性水平选取为（1-α）=20％，对应的在险增长水平记为GaR20。由于我们分析的是月度数据，上述显著性还无法区分出长期经济风险和短期经济风险，但可以作为国家经济风险变化灵敏性的参考依据（由于受到数据长度限制，暂时无法描述更长时间区域内的GaR情形）。
利用样本分布的核密度估计，我们可以获得经济增长在险水平的估计（具体核密度估计和分位数估计参见Anderson，1971）。图3给出了具体的GaB轨迹（图中的坐标和尺度与图1相同）。从图中我们可以看出，首先，在我国经济波动比较剧烈和增长水平较高的时期（1993—1996年），经济增长的在险水平也比较高，这说明这个阶段经济增长的稳定性比较弱，其直接结果是表现出比较明显的经济波动和分界清楚的经济周期；其次，我国经济实现“软着陆”以后，经济的一个突出特征是经济增长的在险水平显著降低，并且基本稳定在5％左右的水平上。由于此间经济增长的平均水平为8％左右，因此即使出现5％的向下收缩，经济仍然能够保持在3％以上的增长基数上，仍然能够快于同期资产名义利率和通货膨胀率的贴现，保持社会实际财富水平的持续累积，继续体现出增长型周期的特征。
图3 经济增长风险GaR的时间轨迹
综合上述三种经济增长波动性和风险性的度量，它们虽然在数值和风险方向上存在差异，但动态轨迹的基本结构都是单峰凸型的，并且与经济增长的趋势轨迹具有相同的变化方向。它们与经济增长水平之间的关系和相互影响可以通过下面的波动性“溢出效应”和“风险奖励”来体现。
三、经济波动性的“溢出效应”和在险经济增长的“风险奖励”
为了判断经济增长风险性和波动性与经济增长水平之间的关系，我们利用冲击反应函数和线性回归方法进行计量描述和检验。
（一）经济增长风险和波动性的“溢出效应”
为了分析经济波动性和经济增长水平之间相互影响的动态过程，我们在经济增长率g[，t]和条件波动性（cd）[，t]构成的二元VAR模型中进行冲击反应分析，以便识别波动性冲击或者增长率冲击产生正向影响的时间过程和动态轨迹。
采取变量滞后2阶的VAR模型（进行阶数比较后，发现滞后2阶的模型效果较好），VAR模型的结构式方程为：
其中n是冲击作用的时间滞后间隔，f（n）是算子多项式（A[-1]ε[，t]）展开后得到的对应系数。选取滞后长度为12个月，通过具体计算可以得到上述冲击反应函数，其轨迹由图4给出。图中的实线表示冲击反应曲线，虚线是2倍标准差范围内的置信曲线。横坐标表示冲击发生后的时间间隔（以月为单位），纵坐标表示冲击反应程度，单位为百分数（坐标刻度乘以100％），其余冲击反应函数图形说明与此相同。
图4 增长率对于绝对离差单位冲击的反应
类似地，可以在对应的VAR模型中，分析绝对离差（ad）[，t]冲击和GaR5冲击对于经济增长率水平的影响，仍然假设风险和波动性冲击先于增长率冲击发生，对应的冲击反应曲线分别由图5和图6给出。
图5 经济增长率对于绝对离差单位冲击的反应
图6 经济增长率对于GaR5单位冲击的反应
首先，从图4和图5可以看出（观察图中的实线变化轨迹），由于条件离差和绝对离差代表的波动性中含有双向变化的可能性，因此当波动性冲击ε[，2t]出现以后（在大多数情形下，这种波动性大都是政策或者市场诱导的“利好”波动性），在1年之内（12个月的冲击反应范围），经济增长率出现了明显的正向反应，大约在4月后反应达到了最大值，波动性将分别促使经济增长率提高0.008到0.029个百分点（图4和图5冲击反应曲线上4个月位置所对应的纵坐标水平）。随后，经济冲击效果开始逐渐衰减，其影响将被新的经济周期波动或者冲击所取代。图4和图5所显示的冲击正向反应模式表明，我国经济波动性对于经济增长水平存在正的“溢出效应”，这是我国目前经济稳定增长阶段所具有的重要特征。同时，冲击反应模式表明经济增长率对于经济波动冲击产生明显反应的时滞应该在1个季度到2个季度左右，这是一个比较短暂的时间间隔，这不仅说明我国目前的经济政策和市场变化对外部冲击反应比较灵敏，也说明在政策制定者和市场行为主体之间存在着双向的作用和反馈关系（例如，具体的货币政策反应程度和作用时滞检验可参见刘金全，2002b）。
其次，从图6中可以看出，经济增长率对于GaR5单位冲击的反应模式与上述冲击反应模式有所不同，体现出单向风险度量和双向风险度量在冲击影响模式上的区别。在图6的冲击反应图中，当1个百分点的GaR5冲击发生以后，在前4个月内经济增长率出现了微弱的增长率下滑，这是经济增长向下风险单向性的自然作用。具体数量关系是，在冲击发生2个月后，经济增长率下降大约0.4个百分点左右（图6冲击反应曲线上2个月位置所对应的纵坐标水平），此时经济增长风险的实现程度只有风险冲击的40％，这说明了我国经济增长对于当期经济风险具有一定程度的抗跌性，表现为对于形成的经济增长下降风险具有一定的消化和抵御能力；当在险增长冲击发生4个月以后，经济增长过程出现了风险的“溢出效应”和“奖励效应”。正向风险“溢出效应”从第4个月开始持续增加，到第8个月时达到了最大程度，然后从第8个月开始保持大约1个百分点的持续增加（图6冲击反应曲线上8个月位置所对应的纵坐标水平）。经济增长的向下风险冲击具有持续的“风险奖励”，这是增长型经济周期“短收缩期”和“长扩张期”等非对称性的一种体现（刘金全、范剑青，2001）。经济增长当中的向下风险最终出现了向上经济增长的“反作用”，这是一个非常有趣和重要的计量结果。我们认为这同当前力度较强和方向持续的反周期宏观经济政策的作用有关。
（二）经济风险和波动性的“风险奖励”
我们已经识别出经济增长当中的风险水平和波动性的时间轨迹，因此可以利用回归检验判断经济风险和波动性对于经济增长水平的线性影响。不同波动性度量的模型估计结果如下：
1.基于绝对离差波动性的回归结果：
从上述估计结果可以看出，无论是双向的波动性（绝对离差（ad）[，t]和条件标准差（ad）[，t]），还是单向的向下风险（GaR5），都体现出对增长率水平正的弹性作用（回归系数都是正的，而且统计上显著），即经济增长过程中存在显著的“风险奖励”。这种检验结果同Ramsey（1995）等人的结论截然不同，这不仅说明经济波动性与经济增长水平之间的影响关系依赖不同国家具体的经济增长过程，也说明我国经济周期波动过程中具有特定经济增长阶段的典型特征。
从回归方程结果的对比上看，不同波动性和风险性对于经济增长率的弹性作用仍然存在显著差别，其中波动性的绝对离差（ad）[，t]和条件标准差（cd）[，t]的影响都富有弹性（弹性系数大于1，分别为1.136和1.138），而单边风险（GaR5）的影响却缺乏弹性（系数小于1，为0.948）。双向波动性和单向波动性对经济增长率弹性影响的差别已经在冲击反应路径上体现出来，即图6的冲击反应路径更为光滑和平坦一些。由于绝对离差和条件标准差的冲击影响在时间路径上并没有发生方向上的转变，从而导致经济增长率对此保持灵敏和持续的反应，通过时间过程的累积，从而促使经济增长率相对于波动性的反应富有弹性。
四、经济波动性、风险性和增长水平关系的基本结论
上述实证结论基本上支持Black（1987）提出的“经济波动性与经济增长水平正相关”的理论假说，无论是名义经济（货币供给增长率）还是实际经济（实际产出增长率）中出现的显著波动性，都将带有一定程度的“风险奖励”和对经济增长的“溢出效应”（注：货币供给增长率和通货膨胀率的波动性对于经济增长水平也存在类似的“溢出效应”（具体检验和论述参见刘金全、谢卫东：《中国经济增长率与通货膨胀率之间的动态相关性研究》，《世界经济》2003年第6期）。），这意味着当前的经济波动并不是什么“坏事”，如果能够人为诱导一定程度的经济波动性，则将使经济增长加速导致的社会福利水平提高。我国现实经济当中存在的这种独特现象给我们带来了深刻启示，并对制定宏观经济政策产生了重要影响。
（一）向下风险GaR5或者GAR20存在的“风险奖励”表明，当经济处于收缩阶段的时候，一定程度的收缩必将积蓄经济反弹的动力，经济收缩的幅度越大，其反弹的扩张性就越强，而且具有较长的持续性。我国经济目前正处于缓慢回升阶段，回升迹象不明显和势头不强劲的主要原因就是我国经济尚未出现严重收缩，目前的经济增长水平仍然处于正常的范围内，因此没有形成波动性产生的增长性“连动效应”。由于我国经济的波动性较低，GaR风险水平也较低，这意味着我国今后一段时间内经济增长将继续保持平稳态势。
（二）如果将向下经济风险的形成归因于非确定性环境或者突发事件的影响，那么从上述的定量分析当中可以发现，影响我国经济增长水平和波动性的主要因素来自经济体制和市场条件自身的变化程度，在这些因素变化比较剧烈的频繁的时期（主要是1996年以前），经济增长的各种波动性都比较明显；而1996年以后，经济增长的在险水平和波动性也随之降低，这说明这个阶段出现的各种外部冲击（例如金融危机和灾害冲击等），都没有对经济增长趋势和水平产生显著影响。从冲击反应曲线上看，即使以5％可能性发生的外部冲击对于经济增长水平的减损风险的实现程度也只有40％左右（参见图6的冲击反应过程），并没有达到可以直接左右经济增长趋势和影响经济周期基本形态的程度。如果现阶段经济增长的基本过程继续持续，可以断言今年上半年“非典”对于经济增长的影响仍然无法改变基本的增长格局。
（三）如何解释“经济波动性与经济增长水平之间的正相关性”的实证结论，这是一个无法回避，也尚未得到共识的问题。就我国经济的具体情形而言，我们认为主要有两点原因。一个原因是我国目前存在大量的风险性投资并追逐风险性收益。由于我国经济增长的整体趋势比较明朗，国家经济风险水平较低，风险投资的预期收益足以补偿相应的“风险溢价”，导致整个社会的累积投资过程当中存在风险与收益之间正的替代关系，进而体现为经济波动性（风险性的一种度量）和经济增长率（社会投资的整体收益率）之间的正向影响关系；另一个原因是居民储蓄总量与经济增长水平之间存在正的相关性。由于在实际收入水平当中存在较大的波动性，因此实际收入的不确定性将增强社会的预防性储蓄动机，从而导致经济波动性较高时储蓄水平也较高，储蓄总量的增加进而导致社会总投资规模增加，总投资通过一定的乘数作用增加了其后阶段的社会产出水平，最终导致实际收入波动性与经济增长水平之间的正相关性。
（四）经济波动具有双向性，适度的经济波动既可能促使经济增长水平的提高，也可能导致经济增长水平的降低。经济波动性与经济增长水平之间的正相关性表明，在我国目前的经济增长阶段当中，适度经济波动导致经济扩张的可能性大于导致经济收缩的可能性，目前经济转向扩张的可能性大于转入收缩的可能性。因此，目前实行的宏观经济政策可以保持或者增加一些“积极”色彩，可以明确地采取顺周期方式进行宏观经济调控。这不同于以往经济政策的反周期性质，因为反周期经济政策的主要目的在于稳定经济波动，而当经济运行已经具有一定稳定性时，则应该利用顺周期经济政策来诱导一定的经济波动性，进而获得波动性对于经济增长的“溢出效应”。
我们需要注意，即使存在GaR的“风险奖励”和各种波动性的正向“溢出效应”，也并不意味着经济波动性越大越好，更不意味着经济向下风险越大越好。上述实证结果只是在我国经济处于特殊发展阶段获得的，具有一定程度的针对性和时效性。目前在政策干预或者市场干预下出现的风险波动，是针对经济收缩或者衰退现象所采取的“反周期”经济政策发挥作用的体现。经济政策诱导的波动性主要是为了促进经济扩张，而不是导致经济收缩。随着我国经济的持续快速增长，当经济接近和维持在自然率增长速度以后，则需要降低经济波动性和经济向下风险，防止出现波动性和风险性对经济增长作用方向的改变。
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