于 靖,尹 曉
(1.加拿大英屬哥倫比亞大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院,加拿大BC 省溫哥華市;2. 中國人民解放軍陸軍勤務(wù)學(xué)院,重慶401331)
近幾年來,自然災(zāi)害的經(jīng)濟(jì)影響越來越廣泛地受到學(xué)者的關(guān)注和研究,但均未達(dá)成共識。短期來看,自然災(zāi)害會大量摧毀建筑,影響人均收入,但是通過改善人力資本和采用新技術(shù)也可以帶來長期收益。研究者們一致認(rèn)為自然災(zāi)害對經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有破壞性作用,但自然災(zāi)害對當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的長期影響卻有爭議。自然災(zāi)害發(fā)生后,一般政府會采取財政刺激政策并大量增加對當(dāng)?shù)鼗A(chǔ)設(shè)施的投資。因此,評估自然災(zāi)害后政府政策在恢復(fù)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)方面的作用是一個很有意義的課題。
本文以汶川地震為研究對象,運用合成控制法評估2008 年汶川地震對當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的影響以及政府政策在經(jīng)濟(jì)恢復(fù)中的作用。數(shù)據(jù)顯示,2009 年汶川的人均國內(nèi)生產(chǎn)總值比潛在價值低約20%,比沒有地震的長期潛在水平低27%。但是,如果沒有財政刺激和基礎(chǔ)設(shè)施投資的增加,汶川縣的人均GDP 可能比其長期潛力水平低33%,這意味著政府的政策支持使當(dāng)?shù)厝司鵊DP 提高了6%。
關(guān)于自然災(zāi)害的經(jīng)濟(jì)影響的研究大多數(shù)都是基于災(zāi)害流行病學(xué)研究中心(CRED)收集的關(guān)于1900 年至今自然災(zāi)害的發(fā)生和影響的跨國數(shù)據(jù)。但由于對自然災(zāi)害的影響結(jié)論沒有達(dá)成共識,不同的學(xué)者會使用不同的變量來衡量自然災(zāi)害。Skidmore and Toay(2002)用自然災(zāi)害的數(shù)量作為解釋變量,證明從長遠(yuǎn)來看,自然災(zāi)害的發(fā)生后通過增加人力資本投資和勞動生產(chǎn)率可以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。Noy(2009)使用另一種方法來評估災(zāi)難對國民經(jīng)濟(jì)的影響。在論文中他考慮了自然災(zāi)害的發(fā)生月份對年度經(jīng)濟(jì)績效的影響,發(fā)現(xiàn)自然災(zāi)害對股票市值、國內(nèi)信貸和收入水平均具有負(fù)面影響。此外,Noy 發(fā)現(xiàn)更好的機構(gòu)質(zhì)量、更高的人均收入、更多的貿(mào)易開放性和更高的政府支出可以減輕自然災(zāi)害對當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的負(fù)面影響。
Felbermayr 和Gr schl(2014)采用與Noy(2009)以及Skidmore 和Toay(2002)相似的數(shù)據(jù),并認(rèn)為在保持自然災(zāi)害的強度之后會對經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生負(fù)面影響。不同于以前的研究,他們通過控制里氏震級、火山爆發(fā)指數(shù)、風(fēng)速、降水和溫度,得以控制自然災(zāi)害的強度。Felbermayr 和Gr schl(2014)得出結(jié)論:“災(zāi)害指數(shù)分布前1%的災(zāi)難使人均GDP至少下降6.83%,而前5%的災(zāi)難導(dǎo)致人均收入下降至少0.33%”。
盡管跨國面板數(shù)據(jù)可以使我們對自然災(zāi)害進(jìn)行比較分析,但國家地區(qū)在政策應(yīng)對措施方面的差異無法讓我們準(zhǔn)確地評估一國內(nèi)部自然災(zāi)害的影響。合成控制方法(SCM)的最新發(fā)展可以利用國家內(nèi)部數(shù)據(jù)并構(gòu)建一個綜合控制單元來準(zhǔn)確估計自然災(zāi)害有關(guān)的經(jīng)濟(jì)影響。Coffman和Noy(2012)最先將此方法應(yīng)用來確定颶風(fēng)“Iniki”對夏威夷旅游業(yè)的長期影響。由于Iniki 颶風(fēng)嚴(yán)重襲擊了Kuai 島,因此他們使用夏威夷其他未受影響的地區(qū)作為控制單位,并確定了Iniki 颶風(fēng)對Kuai 島造成的破壞。結(jié)果表明,Kuai島目前的人口數(shù)量、就業(yè)水平和個人收入均低于未遭受自然災(zāi)害的水平。
2008 年5 月12 日,中國四川省汶川縣發(fā)生特大破壞性地震災(zāi)害,震中位于四川省阿壩自制州汶川縣,震級為里氏7.9 級,造成超過90000 人失蹤或遇難,約37500 人受傷。根據(jù)中國地震局公布的汶川地震烈度分布圖可知,此次地震震中為汶川縣,盡管2008 年地震的影響主要集中在四川省,但其余震影響范圍大甚至波及陜西和甘肅等鄰省。
因果推論是通過比較結(jié)果Y1 及其潛在值Y0 來評估政策干預(yù)效果的一個重要方面?,F(xiàn)有研究領(lǐng)域有許多不同的計量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法可以用來評估政策干預(yù),包括傾向得分匹配法(PSM)、雙重差分法(DID)、斷點回歸法(RDD)和合成控制法(SCM)。Abadie 和Gardeazabal(2003、2010)等人系統(tǒng)地審查了這種方法,并認(rèn)為它可以成功地應(yīng)用于具有多個控制單元的一個處理單元。通過在預(yù)處理結(jié)果和對處理后結(jié)果的預(yù)測,建立一個反事實單元,可以比較兩個單元的不同途徑,以評估政策干預(yù)的潛在效果。
合成控制研究法令y 為應(yīng)變量,其值取決于是否經(jīng)歷自然災(zāi)害。那么給定年t 的y 值為:
將汶川縣和阿壩地區(qū)作為處理單元,我們可以用人均GDP 來比較2008 年地震對當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的影響。表1 統(tǒng)計了本文所用的所有變量,其中人均GPD 單位是元。為了把投資、財政刺激和金融貸款用作有效的預(yù)測指標(biāo),還計算了這三個變量的人均水平。將包括四川省、貴州省、陜西省共50 個地區(qū)作為對照組,以汶川和阿壩地區(qū)為處理單元分別進(jìn)行兩次合成控制方法實驗。
表1:變量統(tǒng)計
表2 總結(jié)了2008 年地震前后的人均GDP 及其預(yù)測指標(biāo)的差異。如表所示,汶川縣和阿壩地區(qū)的政府支出和人均投資額的變化顯著高于對照組的50 地區(qū),說明政府政策的作用將對當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的重新調(diào)整產(chǎn)生重大影響。
表2:汶川與其他50 個地區(qū)的比較
因為2008 特大地震的震中為汶川縣,因此首先以汶川為處理單元,以其他50 個地區(qū)的人均GDP 和其他GDP預(yù)測變量作為協(xié)變量,可以估算權(quán)重并構(gòu)建一個合成控制單元。如表3 所示,合成控制汶川對中國西部的四川、云南、貴州和陜西四個省的一些地區(qū)的觀測?;赟CM 方法對汶川合成觀測,可以比較汶川與合成控制的人均GDP 差異。通過對汶川和各個合成控制地區(qū)的人均GDP 的對數(shù)分析,可以得出2008 年汶川的人均GPD 顯著下降,而后在2009 年后緩慢趕上。盡管汶川和其合成單元間一直存在差異,但其差距在逐漸縮小。為了測試合成控制方法的有效性,還進(jìn)行了一次安慰劑檢驗,其結(jié)果正如ABADIE 等人所述(2010),安慰劑檢驗具有評估估計值的意義。通過比較汶川地區(qū)的人均GPD 與安慰劑檢驗中那些未受地震影響地區(qū)的合成控制差異,可以明確地震后觀測到的人均GDP 差距是由隨機事件引起還是由地震相關(guān)的破壞性因素造成的。
表3:合成控制(汶川)
與上節(jié)相似,此節(jié)用阿壩地區(qū)作為處理單元。由于汶川縣由阿壩自治州所管轄而對照組是來自四個省的50 個地區(qū),所以將阿壩地區(qū)也作為處理單元進(jìn)行實驗。合成控制的權(quán)重見表4, 阿壩地區(qū)人均GDP 與合成處理地區(qū)的差距較大。通過對于阿壩州和各個合成控制地區(qū)的人均GDP的對數(shù)分析,可以得出2008 年的人均GPD 顯著下降,而在后一年逐漸上升,盡管與其合成單元間的差異一直存在,但是差異值在逐漸減小。我們在以阿壩州為處理單元時,同樣進(jìn)行了安慰劑檢驗,安慰劑檢驗結(jié)果表明,汶川地震直接導(dǎo)致了阿壩地區(qū)2009 年后的低人均GDP。
表4:合成控制(阿壩)
注釋:由于2008 年地震后政府支出和地方投資迅速增加??刂菩〗M通過合成控制法估算不斷增加的政府支出和投資對2008 年地震后相關(guān)地區(qū)的影響。如果沒有控制權(quán),則通過假設(shè)政府支出和投資與控制單位的水平相似來估計其影響。
在合成控制法的幫助下,即使沒有反事實控制部門,也可以估算地震對當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的影響。本文通過運用合成控制法構(gòu)建一個合成控制單元,比較汶川的人均GDP 及其合成控制地區(qū)來評估自然災(zāi)害的影響。結(jié)果顯示如果沒有地震造成的破壞,汶川的人均國內(nèi)生產(chǎn)總值比其潛在值低22%。此外,通過比較有無政府政策變量的合成控制,可得知政策刺激和政府投資使當(dāng)?shù)厝司鵊DP 增長了10%。
表五:汶川地震的人均GDP 對數(shù)
盡管本文確定了自然災(zāi)害對當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的積極影響,但本文的發(fā)現(xiàn)仍需要進(jìn)一步分析,包括更多的觀察結(jié)果以及評估長期影響。此外,由于無法獲得縣級數(shù)據(jù),只能使用地區(qū)數(shù)據(jù)來構(gòu)建合成控制單元,這可能會限制文章研究結(jié)果的意義。一條政策建議是政府的刺激政策可以有效地改善當(dāng)?shù)厝司鵊DP。正如Skidmore and Toay(2002)所言,除了投入人力資本和采用前沿技術(shù)以外,自然災(zāi)害的積極影響可能與刺激性財政政策有關(guān)。