• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

      自然災(zāi)害對經(jīng)濟(jì)增長影響研究

      2021-02-21 08:25:16郭靜張連增
      財經(jīng)理論與實踐 2021年1期
      關(guān)鍵詞:自然災(zāi)害經(jīng)濟(jì)增長制度

      郭靜 張連增

      摘?要:基于2007-2018年中國省際面板數(shù)據(jù),運(yùn)用動態(tài)系統(tǒng)廣義矩模型(GMM),考量制度、政府救災(zāi)支出在調(diào)節(jié)自然災(zāi)害對經(jīng)濟(jì)增長影響方面的作用。結(jié)果表明:從全樣本來看,政府救災(zāi)支出有利于增強(qiáng)自然災(zāi)害對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用,自然災(zāi)害對經(jīng)濟(jì)增長的影響受制度的影響較小。分經(jīng)濟(jì)區(qū)域來看,政府救災(zāi)支出有利于增強(qiáng)自然災(zāi)害對東部和西部經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用,但對東北地區(qū)產(chǎn)生抑制作用;制度可以緩解東部自然災(zāi)害對經(jīng)濟(jì)增長的抑制作用,但阻礙西部自然災(zāi)害對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn),救災(zāi)支出、制度在調(diào)節(jié)自然災(zāi)害對經(jīng)濟(jì)增長的影響時,都存在倒U型非線性關(guān)系。

      關(guān)鍵詞: 動態(tài)系統(tǒng)GMM;制度;政府救災(zāi)支出;自然災(zāi)害;經(jīng)濟(jì)增長

      中圖分類號:F840.64?文獻(xiàn)標(biāo)識碼:?A?文章編號:1003-7217(2021)01-0041-07

      一、引?言

      近年來,自然災(zāi)害的頻繁發(fā)生對社會生產(chǎn)和生活造成嚴(yán)重影響,使得災(zāi)害經(jīng)濟(jì)學(xué)研究越來越關(guān)注自然災(zāi)害與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系問題。中國是世界上受自然災(zāi)害影響最嚴(yán)重的少數(shù)國家之一。1990-2019年的近30年,我國自然災(zāi)害平均每年造成直接經(jīng)濟(jì)損失2928.5億元,死亡人數(shù)6310.5人,受災(zāi)人口數(shù)為34841.6萬人次,受災(zāi)面積3998.3萬公頃①,這使得不斷完善災(zāi)害風(fēng)險管理措施顯得尤為重要。黨的十九大報告提出要“堅持常態(tài)減災(zāi)和非常態(tài)救災(zāi)相統(tǒng)一,全面提升全社會抵御自然災(zāi)害的綜合防范能力”。2020年6月,國務(wù)院辦公廳印發(fā)《關(guān)于開展第一次全國自然災(zāi)害綜合風(fēng)險普查的通知》,定于2020-2022年開展第一次全國自然災(zāi)害綜合風(fēng)險普查,旨在全面掌握中國自然災(zāi)害風(fēng)險隱患情況,提升全社會抵御自然災(zāi)害的綜合防范能力,進(jìn)一步優(yōu)化中國特色社會主義制度。在中國特殊的政治、經(jīng)濟(jì)、文化制度下,政府救災(zāi)支出②作為災(zāi)后恢復(fù)重建的重要保障,對于穩(wěn)定社會生產(chǎn)和生活有至關(guān)重要的作用。

      現(xiàn)有與制度、政府救災(zāi)支出以及自然災(zāi)害與經(jīng)濟(jì)增長之間關(guān)系的相關(guān)研究,主要體現(xiàn)在以下幾個方面:

      第一,自然災(zāi)害與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系。由于自然災(zāi)害造成了一定的人員傷亡以及基礎(chǔ)設(shè)施、設(shè)備和存貨等損壞,在一定程度上抑制了經(jīng)濟(jì)的增長[1];更嚴(yán)重的,自然災(zāi)害甚至?xí)菇?jīng)濟(jì)處于更低的均衡增長水平[2,3]。雖然自然災(zāi)害會減少實物資本存量,但同時也提供了一個更新資本存量的機(jī)會,可促進(jìn)新技術(shù)的應(yīng)用,這又促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)的增長[4],這主要體現(xiàn)在一些早期的觀點。最新的研究表明,自然災(zāi)害對經(jīng)濟(jì)增長的作用取決于自然災(zāi)害的類型以及經(jīng)濟(jì)部門。有研究分析了不同災(zāi)害類型對人均經(jīng)濟(jì)增長的影響,發(fā)現(xiàn)洪災(zāi)在一定程度上有利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)增長,地震帶來了工業(yè)部門的經(jīng)濟(jì)增長[5-7]。

      第二,制度、自然災(zāi)害與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系。新制度經(jīng)濟(jì)學(xué)家認(rèn)為,制度與技術(shù)一樣,也是保持經(jīng)濟(jì)長期持續(xù)增長的內(nèi)生力量,并作為能夠解釋國家發(fā)展差異的原因[8]。當(dāng)災(zāi)害發(fā)生時,如果受災(zāi)國家或地區(qū)政治、經(jīng)濟(jì)、法律制度混亂,就會進(jìn)一步放大自然災(zāi)害損失,甚至引發(fā)政治動蕩。如果受災(zāi)國家或地區(qū)的制度良好,就能夠有效組織減災(zāi)救災(zāi)以及災(zāi)后重建工作,最大限度地降低生命和財產(chǎn)損失,變不利因素為有利因素,促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展[9]。Raschky等的研究證明,有著較高的貿(mào)易開放度、教育水平、民主程度、較低的收入不平等的國家,更能承受災(zāi)害初始沖擊和預(yù)防災(zāi)害對宏觀經(jīng)濟(jì)進(jìn)一步的溢出效應(yīng),從而有較低的死亡率和較小的災(zāi)害成本[10]。Felbermayr等通過引入民主指數(shù)和自然災(zāi)害交叉項發(fā)現(xiàn),具有較高民主指數(shù)的國家可以加快災(zāi)害重建的進(jìn)程,降低自然災(zāi)害對經(jīng)濟(jì)增長的影響[6]。

      第三,政府救災(zāi)支出、自然災(zāi)害與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系。政府救災(zāi)支出的增加,在存在剩余生產(chǎn)能力、無通貨膨脹和工資上漲壓力的情況下,政府購買需求的增加會通過投資乘數(shù)和消費乘數(shù)的作用,對經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生正向效應(yīng)[11]。但如果支出屬于社會其他領(lǐng)域計劃投資的資金,政府的這種舉措也存在著巨大的機(jī)會成本損失,阻礙經(jīng)濟(jì)的增長。同時,災(zāi)后的直接轉(zhuǎn)移支付會對消費有較強(qiáng)的替代作用,降低災(zāi)后的勞動供給和企業(yè)投資意愿,最終會使災(zāi)害對經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生負(fù)面影響[12]。

      由上述文獻(xiàn)研究可知,自然災(zāi)害對一國經(jīng)濟(jì)的影響存在不確定性,取決于一國的自然災(zāi)害類型、經(jīng)濟(jì)部門以及社會制度。此外,有關(guān)自然災(zāi)害對經(jīng)濟(jì)增長影響的文獻(xiàn)研究表明,自然災(zāi)害具有“生產(chǎn)力效應(yīng)”,即自然災(zāi)害的發(fā)生對經(jīng)濟(jì)增長具有顯著的促進(jìn)作用。經(jīng)濟(jì)增長型自然災(zāi)害可以應(yīng)用熊彼特“創(chuàng)造性”理論進(jìn)行分析,即這些災(zāi)害事件引起的破壞,在重建投資中,可能會在中短期引起經(jīng)濟(jì)增長[2]。雖然這一觀點受到很多批評和質(zhì)疑,但在我國“舉國救災(zāi)”體制下,還是具有一定現(xiàn)實意義的。我國自然災(zāi)害救助體系可以迅速集中政府、社區(qū)、企事業(yè)單位、社會團(tuán)體隊伍等各種資源和力量,這種救災(zāi)投入模式很容易通過災(zāi)后重建投資需求的增加,拉動經(jīng)濟(jì)增長。但國內(nèi)現(xiàn)有文獻(xiàn)研究主要集中在自然災(zāi)害對經(jīng)濟(jì)增長影響方面,鮮有探討制度、政府救災(zāi)支出在調(diào)節(jié)自然災(zāi)害對宏觀經(jīng)濟(jì)影響方面的研究。

      我國的社會制度在緩解自然災(zāi)害的宏觀經(jīng)濟(jì)影響方面的作用如何,政府救災(zāi)支出能夠增強(qiáng)自然災(zāi)害的“生產(chǎn)力效應(yīng)”嗎?鑒于此,本文基于2007-2018年中國省際面板數(shù)據(jù),應(yīng)用動態(tài)系統(tǒng)廣義矩模型,通過引入制度和自然災(zāi)害強(qiáng)度及政府救災(zāi)支出和自然災(zāi)害強(qiáng)度的交互項,研究我國社會制度和政府救災(zāi)支出在調(diào)節(jié)自然災(zāi)害對宏觀經(jīng)濟(jì)影響方面的作用。這對于我國在不斷深化市場體制改革過程中注重完善災(zāi)害風(fēng)險管理體系,合理規(guī)劃政府救災(zāi)支出具有重要的理論價值及實踐意義。

      二、研究設(shè)計

      (一)樣本選取與數(shù)據(jù)來源

      本文選取的樣本范圍為中國31個省份2007-2018年的省際面板數(shù)據(jù)。以2007年作為研究起點,是因為《中國民政統(tǒng)計年鑒》2007年才開始系統(tǒng)地公布分省份的各類自然災(zāi)害造成的受災(zāi)人口數(shù)、死亡人口數(shù)、以及直接經(jīng)濟(jì)損失。各省份的自然災(zāi)害造成的受災(zāi)人口數(shù)據(jù)以及政府自然災(zāi)害救災(zāi)支出來源于各年度的《中國民政統(tǒng)計年鑒》,市場化指數(shù)數(shù)據(jù)來源于樊綱等編著的《中國市場化指數(shù)》(2011)和王小魯?shù)染幹摹吨袊质》菔袌龌笖?shù)報告》(2019),其他數(shù)據(jù)來源于歷年各省份統(tǒng)計年鑒以及《中國統(tǒng)計年鑒》。

      (二)模型設(shè)定

      1. 針對自然災(zāi)害對中國經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系。設(shè)定模型(1)為:

      2. 針對制度、自然災(zāi)害與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系。通過引入自然災(zāi)害和制度要素的交互項,探討制度在調(diào)節(jié)自然災(zāi)害宏觀經(jīng)濟(jì)影響方面的作用。設(shè)定模型(2)為:

      3. 針對公共財政、自然災(zāi)害與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系。通過引入自然災(zāi)害和政府救災(zāi)支出的交互項,探討政府救災(zāi)支出在調(diào)節(jié)自然災(zāi)害宏觀經(jīng)濟(jì)影響方面的作用。設(shè)定模型(3)為:

      由于式(1)~(3)右邊包含了因變量的滯后一階及其他可能存在內(nèi)生性問題的解釋變量,故采用有助于克服解釋變量內(nèi)生性問題的動態(tài)系統(tǒng)廣義矩估計方法(GMM)對其進(jìn)行估計。鑒于兩步系統(tǒng)GMM估計量的標(biāo)準(zhǔn)誤相對于一步系統(tǒng)GMM會產(chǎn)生嚴(yán)重向下偏誤,從而影響統(tǒng)計推斷的效果,參考相關(guān)研究[21,22],基于一步系統(tǒng)GMM方法進(jìn)行回歸估計。

      (三)變量度量

      1. 經(jīng)濟(jì)增長(y)。采用人均實際GDP增長率作為衡量經(jīng)濟(jì)增長指標(biāo),采用的GDP指數(shù)以2007年不變價格進(jìn)行指數(shù)平減,再換算成相應(yīng)的年增長率。考慮到自然災(zāi)害對經(jīng)濟(jì)增長的影響會有一定的時滯,借鑒相關(guān)研究[23,24]的處理方法,采用當(dāng)年與滯后3年的人均實際GDP增長率的滑動平均值作為當(dāng)年人均實際GDP增長率。

      2. 自然災(zāi)害強(qiáng)度(Disa)。由于各類自然災(zāi)害造成的直接經(jīng)濟(jì)損失和人均GDP相關(guān)性很高,應(yīng)用直接經(jīng)濟(jì)損失作為解釋變量可能會出現(xiàn)偽回歸問題[25]。一般認(rèn)為,更適合衡量自然災(zāi)害強(qiáng)度的指標(biāo)是自然災(zāi)害造成的受災(zāi)人口數(shù)[3,25-27]。鑒于此,將當(dāng)年受災(zāi)人口數(shù)占上年總?cè)丝跀?shù)(排除自然災(zāi)害對當(dāng)年人口數(shù)的影響)的比率作為災(zāi)害強(qiáng)度衡量指標(biāo)。

      此外,設(shè)定如下控制變量:

      3. 政府救災(zāi)支出(GRE)。為便于分析,用政府自然災(zāi)害救災(zāi)支出占自然災(zāi)害造成的總經(jīng)濟(jì)損失的比例來衡量。

      4. 制度環(huán)境(M)。使用樊綱等[13]編制的1997-2009年市場化指數(shù)以及王小魯?shù)萚14]最新出版的2008-2016年市場化指數(shù)作為一個代表市場化進(jìn)程的綜合性指標(biāo),刻畫地區(qū)制度特征。由于市場化指數(shù)本身就是一個相對指標(biāo),如基期發(fā)生變化,一些指標(biāo)也會發(fā)生了變化,不能直接將兩個期間內(nèi)的指數(shù)加以合并,且由于含有一些需抽樣調(diào)查的數(shù)據(jù),無法事后進(jìn)行補(bǔ)充。鑒于此,根據(jù)白俊紅等[15]方法將數(shù)據(jù)分為2007-2009年和2010-2016這兩個時期,通過設(shè)置虛擬變量(D)來對這一影響進(jìn)行控制。具體方法為:首先,設(shè)置虛擬變量D:

      然后,在模型(1)~(3)的右邊加上λ(M×D)it,λ表示相應(yīng)的參數(shù)估計值。這樣,市場化程度變量(M)在2007-2009年與2010-2016年兩個時間段上將有不同的斜率,從而在一定程度上控制了市場化指數(shù)變化的影響。此外,借鑒俞紅海等[16]的做法,以歷年市場化指數(shù)的平均增長幅度對2017-2018年市場化進(jìn)行預(yù)測。

      5. 物質(zhì)資本(K)。應(yīng)用張軍等[17]估算的各省份2000年的資本存量為基期,采用“永續(xù)盤存法”進(jìn)行估算,估算公式為:Kit=Iit/Pit+(1-δit)Kit-1,其中,Kit表示當(dāng)期的各省份固定資本存量;Iit為當(dāng)期的各省份名義固定資本形成總額;Pit為各省份固定資產(chǎn)投資價格指數(shù);δit表示各省份折舊率,表示上一年的各省份固定資本存量,并將數(shù)據(jù)更新至 2018年。與張軍等的研究有所區(qū)別的是,δit根據(jù)吳吉東等[18]的做法,采用幾何效率遞減函數(shù)估計的各省份多年平均資本經(jīng)濟(jì)折舊率。廣東和西藏缺失的固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)數(shù)據(jù)用當(dāng)年商品零售價格指數(shù)替代。

      6. 人力資本(H)。參照姚先國等[19]的研究,采用勞動力平均受教育程度來表示人力資本。首先,將每一種受教育程度按一定的教育年限進(jìn)行折算,其中,文盲、小學(xué)、初中、高中以及大專及以上分別以0年、6年、9年、12年和16年計;然后,乘以各教育階段的人數(shù),加總之和再除以各教育階段的總?cè)藬?shù),便得到人均受教育水平。

      其中,時間變量t的系數(shù)γit即反映A隨時間推移而線性提升的增長率。產(chǎn)出變量(Yit)用各省份的GDP表示,同樣采用GDP指數(shù)以2007年不變價格進(jìn)行指數(shù)平減。勞動力投入量(Lit)用各省份的年末就業(yè)人數(shù)表示。Kit即為上文計算的資本存量。鑒于規(guī)模收益不變假設(shè)的普遍性,參考趙志耘等[20]的做法,可將資本產(chǎn)出彈性ακi和勞動產(chǎn)出彈性βLi正則化處理。在此基礎(chǔ)上,考慮到各省份的資本和勞動力產(chǎn)出彈性可能不同,根據(jù)白俊紅等[15]的研究,利用最小二乘虛擬變量法(LSDV)對各省份的要素產(chǎn)出彈性進(jìn)行估計。鑒于經(jīng)濟(jì)增長主要取決于各生產(chǎn)要素的增長率形式,為便于分析,分別將物質(zhì)資本(K)、人力資本(H)的絕對數(shù)轉(zhuǎn)換成增長率形式。

      三、實證分析

      (一)樣本描述性統(tǒng)計

      系統(tǒng)GMM估計需要通過Arellano-Bond序列相關(guān)和Sargan過度識別兩個檢驗,其中,Arellano-Bond檢驗要求殘差經(jīng)過差分轉(zhuǎn)換后存在一階序列相關(guān),但不存在二階序列相關(guān);Sargan過度識別檢驗要求工具變量與誤差項不相關(guān),從而表明工具變量有效性。樣本描述性統(tǒng)計見表1。

      (二)全樣本回歸分析

      在分析估計結(jié)果前,根據(jù)AR(1) 和AR(2),擾動項在1%顯著性水平下,存在AR(1)序列相關(guān),但不存在AR(2)序列相關(guān),故拒絕一階“擾動項無自相關(guān)”的原假設(shè),接受二階“擾動項無自相關(guān)”的原假設(shè),根據(jù)Sargan檢驗的結(jié)果,在5%顯著性水平上接受“所有工具變量都是有效的”原假設(shè)。檢驗結(jié)果表明,各模型的估計結(jié)果是穩(wěn)健、可靠以及工具變量是有效的。表2中第(1)列回歸結(jié)果顯示,我國自然災(zāi)害受災(zāi)人口對經(jīng)濟(jì)增長有一定的促進(jìn)作用,表現(xiàn)出“生產(chǎn)力效應(yīng)”,這與Loayza等[4]和 Fomby 等[5]基于跨國數(shù)據(jù)的研究結(jié)論一致。政府救災(zāi)支出對經(jīng)濟(jì)增長的影響為正,但不存在顯著性。制度化水平對經(jīng)濟(jì)增長在5%水平上顯著為正,這與大多數(shù)研究認(rèn)為好的社會制度有利于促進(jìn)一國經(jīng)濟(jì)增長的研究結(jié)論一致[28,29]。第(2)列回歸結(jié)果顯示,政府救災(zāi)支出和自然災(zāi)害受災(zāi)人口的交互項在1%水平上顯著為正,說明政府救災(zāi)支出有助于提高自然災(zāi)害對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用。值得注意的是,當(dāng)引入政府救災(zāi)支出和自然災(zāi)害強(qiáng)度交互項后,自然災(zāi)害強(qiáng)度的系數(shù)趨近于0,且不顯著,說明災(zāi)害可能更多地通過救災(zāi)支出來對經(jīng)濟(jì)增長起作用。

      第(3)列回歸結(jié)果顯示,制度化水平和自然災(zāi)害受災(zāi)人口的交互項系數(shù)雖然為負(fù),但不存在顯著性,即制度不會顯著改變?yōu)暮?jīng)濟(jì)增長的影響。第(4)列為所有涉及的變量全樣本的回歸,結(jié)果顯示交互項的系數(shù)符號、顯著性都沒有發(fā)生顯著變化,表明本文構(gòu)建的模型估計結(jié)果是有效的。對于其他控制變量的回歸結(jié)果,資本存量增長率、人力資本增長率以及技術(shù)進(jìn)步率都對經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生顯著的正向效應(yīng),這符合經(jīng)濟(jì)增長理論的內(nèi)容,亦表明本文所建立的回歸模型合理、有效。

      (三)進(jìn)一步分析

      1. 分經(jīng)濟(jì)區(qū)域回歸分析。我國主要分為東北、東部、中部和西部四個經(jīng)濟(jì)區(qū)域,各經(jīng)濟(jì)區(qū)域的自然災(zāi)害類型、文化習(xí)俗、經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度以及市場化進(jìn)程都存在一定差異性。這也意味著分經(jīng)濟(jì)區(qū)域考察制度和政府救災(zāi)支出對自然災(zāi)害宏觀經(jīng)濟(jì)影響作用存在一定的必要性。表3報告了模型(1)~(3)分經(jīng)濟(jì)區(qū)域回歸估計結(jié)果。

      就東北地區(qū)來看,第(1)列結(jié)果顯示,政府救災(zāi)支出和自然災(zāi)害受災(zāi)人口的交互項在1%水平上顯著為負(fù),這說明政府救災(zāi)支出的增加將減緩自然災(zāi)害受災(zāi)人口對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用。這可能是由于該經(jīng)濟(jì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)以對自然災(zāi)害敏感度較高的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)為基礎(chǔ),自然災(zāi)害的發(fā)生可能導(dǎo)致當(dāng)年財政資金收入不足,再加上救災(zāi)支出增多,可能更多擠占了在其他公共領(lǐng)域的投資,進(jìn)而阻礙了經(jīng)濟(jì)增長。

      就東部地區(qū)來看,第(3)列結(jié)果顯示,政府救災(zāi)支出和自然災(zāi)害受災(zāi)人口的交互項在5%水平上顯著為正,即政府救災(zāi)支出有利于緩解自然災(zāi)害對經(jīng)濟(jì)增長的抑制作用。值得注意的是,第(4)列結(jié)果顯示,市場化水平和自然災(zāi)害受災(zāi)人口的交互項系數(shù)在10%水平上顯著為正,說明制度顯著改變了災(zāi)害對經(jīng)濟(jì)增長的影響,即該區(qū)域制度的完善,可以調(diào)節(jié)自然災(zāi)害對經(jīng)濟(jì)增長的抑制作用。

      就中部地區(qū)來看,交互項的系數(shù)都為正,但都不存在顯著性,這可能是由于中部地區(qū),政府救災(zāi)支出較少,且市場化水平較低,對調(diào)節(jié)自然災(zāi)害宏觀經(jīng)濟(jì)影響的作用較小。

      就西部地區(qū)來看,第(7)列結(jié)果顯示,政府救災(zāi)支出和自然災(zāi)害受災(zāi)人口的交互項在1%水平上也顯著為正。一個可能解釋是,救災(zāi)支出導(dǎo)致的消費和投資增加對經(jīng)濟(jì)的正向作用超過了對其他公共支出,投資的擠出作用帶給經(jīng)濟(jì)的負(fù)面影響。但第(8)列結(jié)果顯示,市場化水平和自然災(zāi)害受災(zāi)人口的交互項為負(fù),說明該經(jīng)濟(jì)區(qū)域市場化水平的提高不利于該地區(qū)分散自然災(zāi)害風(fēng)險。這可能是由于災(zāi)害發(fā)生后,考慮到現(xiàn)實或潛在的災(zāi)害風(fēng)險因素,投資或投機(jī)性資本往往重新尋找適合的投資地點與投資項目,引起受災(zāi)地區(qū)資本轉(zhuǎn)移到其他地區(qū),且災(zāi)后資本的流動常常導(dǎo)致勞動力遷移,進(jìn)而導(dǎo)致的人力資本損失,進(jìn)一步地阻礙經(jīng)濟(jì)增長。

      2. 非線性回歸結(jié)果分析。以上回歸結(jié)果說明,政府救災(zāi)支出、制度在調(diào)節(jié)自然災(zāi)害對經(jīng)濟(jì)增長的影響時在不同的經(jīng)濟(jì)區(qū)域中估計結(jié)果不一致。這可能是由于各經(jīng)濟(jì)區(qū)域的救災(zāi)支出和市場化制度水平不同,進(jìn)而制度、救災(zāi)支出在調(diào)節(jié)自然災(zāi)害對經(jīng)濟(jì)增長的影響時并非簡單的線性關(guān)系。鑒于此,在計量模型(2)和(3)的交互項上引入救災(zāi)支出和制度平方項,構(gòu)建如下非線性模型(5)和(6):

      由表4可知,救災(zāi)支出平方項和自然災(zāi)害強(qiáng)度的交互項在1%水平上顯著為正,表明救災(zāi)支出在調(diào)節(jié)自然災(zāi)害對經(jīng)濟(jì)增長時存在非線性影響,二者之間為倒U型動態(tài)關(guān)系,即在救災(zāi)支出較少時,隨著救災(zāi)支出的增加,會促進(jìn)自然災(zāi)害的“增長效應(yīng)”,但當(dāng)救災(zāi)支出達(dá)到一定水平,會產(chǎn)生抑制作用,即抑制自然災(zāi)害的“增長效應(yīng)”,這也表明救災(zāi)支出存在一個最優(yōu)投入水平。同樣地,制度平方項和自然災(zāi)害強(qiáng)度的交互項在1%水平上顯著為負(fù),表明制度在調(diào)節(jié)自然災(zāi)害對經(jīng)濟(jì)增長時同樣存在非線性影響,二者之間為倒U型動態(tài)關(guān)系,即在市場化程度較低時,隨著市場化程度的深入,會增強(qiáng)自然災(zāi)害的“增長效應(yīng)”,但當(dāng)市場化水平達(dá)到一定程度時,會產(chǎn)生抑制作用,一方面,可能是因為市場化水平較高時,各經(jīng)濟(jì)部門聯(lián)系緊密,災(zāi)害發(fā)生時很容易產(chǎn)生“傳染效應(yīng)”;另一方面,可能是當(dāng)市場化水平較高時,城鎮(zhèn)化水平較高,人員密集使災(zāi)害發(fā)生時受災(zāi)人口增多。

      (四)穩(wěn)健性檢驗

      為保證以上回歸結(jié)果的可靠性,分別從以下三個方面進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗:

      1.變更解釋變量衡量指標(biāo)。為檢驗全樣本回歸結(jié)果的穩(wěn)健性,也應(yīng)用各省市自然災(zāi)害造成的直接經(jīng)濟(jì)損失占上年相應(yīng)的GDP比重(排除自然災(zāi)害對當(dāng)年GDP的影響)作為衡量自然災(zāi)害強(qiáng)度的指標(biāo)。此外,為重點考察政府救災(zāi)支出和制度水平在調(diào)節(jié)自然災(zāi)害對經(jīng)濟(jì)增長影響方面的穩(wěn)健性,在表2第(2)列和第(3)列全樣本回歸中加入影響經(jīng)濟(jì)增長的控制變量投資增長率(Invest)(穩(wěn)健性檢驗結(jié)果省略)③。估計結(jié)果表明,變更自然災(zāi)害強(qiáng)度衡量指標(biāo)后,自然災(zāi)害強(qiáng)度和交互項的系數(shù)顯著性及符號和全樣本回歸結(jié)果基本保持一致,表明全樣本回歸結(jié)果具有一定穩(wěn)健性。在表2全樣本回歸中加入投資增長率這一影響經(jīng)濟(jì)增長的控制變量回歸結(jié)果表明,政府救災(zāi)支出和自然災(zāi)害強(qiáng)度的交互項依然顯著為正,制度和自然災(zāi)害強(qiáng)度的交互項依然不存在顯著性,同樣表明全樣本回歸結(jié)果具有一定穩(wěn)健性。

      2.基于工具變量的穩(wěn)健性檢驗方法。應(yīng)用市場化指數(shù)作為制度質(zhì)量的代理變量,但制度和經(jīng)濟(jì)增長常常存在內(nèi)生性問題。盡管系統(tǒng)GMM可以用來控制內(nèi)生性,但該估計方法主要是用來解決動態(tài)面板模型中滯后被解釋變量的內(nèi)生性問題,而并未考慮其他解釋變量的內(nèi)生性。因此,為解決這種內(nèi)生性,用制度變量的滯后項作為工具變量進(jìn)行2SLS(兩階段最小二乘)估計(估計結(jié)果略去)③。

      在分析2SLS回歸結(jié)果之前,由第一階段回歸的Kleibergen-Paap rk LM統(tǒng)計量可知,均在1%的顯著水平上拒絕“工具變量識別不足”的原假設(shè);由Kleibergen-Paap Wald rk F統(tǒng)計量、Minimum eigenvalue統(tǒng)計量和Sheas Partial R2統(tǒng)計量可知,均拒絕“存在弱工具變量”的原假設(shè);由Hansen J 統(tǒng)計量可知,接受“所有工具變量都是有效的”原假設(shè)。因此,各列模型所選取的工具變量均是有效的。估計結(jié)果顯示,自然災(zāi)害受災(zāi)人口對經(jīng)濟(jì)增長有顯著的正向效應(yīng),自然災(zāi)害與救災(zāi)支出交互項系數(shù),自然災(zāi)害與市場化水平交互項系數(shù)與全樣本GMM的估計系數(shù)的作用方向以及顯著性水平基本一致,表明全樣本模型的設(shè)定及結(jié)果是穩(wěn)健可靠的。

      3.變更估計市場化指數(shù)方法。對市場化指數(shù)所缺失的數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充[14,25],具體方法為:首先,以2008-2016年的市場化總指數(shù)作為因變量,以非國有企業(yè)職工占就業(yè)人數(shù)比重作為解釋變量,對方程mit=α+βnon_stateit+μit+εit的系數(shù)進(jìn)行估計;然后,分別將2007年和2017年非國有企業(yè)職工占就業(yè)人數(shù)比重代入方程,得到擬合的市場化指數(shù),進(jìn)而作為缺失年份市場化指數(shù)[14]的近似值。非國有企業(yè)職工數(shù)以及就業(yè)總?cè)藬?shù)數(shù)據(jù)來源各省市統(tǒng)計年鑒。最后,將重新定義的制度水平以及補(bǔ)充的市場化指數(shù)代入模型(1)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(結(jié)果略去)③。結(jié)果顯示,各交互項的系數(shù)亦與全樣本GMM的估計系數(shù)的作用方向以及顯著性水平基本一致,再次證明全樣本的設(shè)定及結(jié)果是穩(wěn)健可靠的。

      四、結(jié)論與政策建議

      以上研究表明,從全樣本來看,政府救災(zāi)支出有利于增強(qiáng)自然災(zāi)害對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用,但救災(zāi)支出在調(diào)節(jié)自然災(zāi)害對經(jīng)濟(jì)增長影響時存在倒U型非線性關(guān)系;自然災(zāi)害對經(jīng)濟(jì)增長影響受制度的影響較小,但制度在調(diào)節(jié)自然災(zāi)害對經(jīng)濟(jì)增長影響時存在倒U型非線性關(guān)系。分經(jīng)濟(jì)區(qū)域來看,救災(zāi)支出有利于增強(qiáng)東部和西部自然災(zāi)害經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng),但對東北地區(qū)產(chǎn)生抑制作用;制度可以緩解東部地區(qū)自然災(zāi)害的負(fù)向效應(yīng),但阻礙西部地區(qū)自然災(zāi)害的正向效應(yīng)。

      針對以上研究結(jié)論,提出以下政策建議:(1)由救災(zāi)支出和自然災(zāi)害的交互項系數(shù)為正可知,自然災(zāi)害短期內(nèi)對全國、東北和西部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用可能正是由于政府救災(zāi)投資需求增加的拉動作用。但由救災(zāi)支出在調(diào)節(jié)自然災(zāi)害對經(jīng)濟(jì)增長影響時存在U型非線性關(guān)系可知,當(dāng)救災(zāi)支出低于一定水平時,隨著救災(zāi)支出水平增加,會促進(jìn)自然災(zāi)害的增長效應(yīng),但當(dāng)救災(zāi)支出,達(dá)到一定水平,可能會擠出私人投資或在其他領(lǐng)域的投資支出,這在一定程度上又抑制了經(jīng)濟(jì)增長。因此,一方面,需要提高防災(zāi)減災(zāi)工程性和非工程性建設(shè),增強(qiáng)抵御災(zāi)害風(fēng)險的能力;另一方面,需要改變現(xiàn)有的災(zāi)害救濟(jì)模式,擴(kuò)大災(zāi)害保險的投保范圍和力度,充分運(yùn)用市場化手段籌集災(zāi)后資金,并把災(zāi)害風(fēng)險適當(dāng)?shù)剞D(zhuǎn)移到全社會乃至世界范圍內(nèi)共同承擔(dān)。(2)雖然目前市場制度在調(diào)節(jié)災(zāi)害對宏觀經(jīng)濟(jì)影響方面的作用較小,甚至在西部地區(qū)出現(xiàn)阻礙經(jīng)濟(jì)增長的作用,但由其在市場化程度較高的東部地區(qū)的促進(jìn)作用可知,這種市場制度能夠起到促進(jìn)作用,可能需要達(dá)到一定的廣度和深度。由制度在調(diào)節(jié)自然災(zāi)害對經(jīng)濟(jì)增長影響時存在倒U型非線性關(guān)系也可得以驗證。因此,我國應(yīng)進(jìn)一步深化市場機(jī)制體制改革,提高宏觀經(jīng)濟(jì)規(guī)劃能力,建立成熟發(fā)達(dá)的現(xiàn)代金融體系和完善的社會風(fēng)險管理體系,進(jìn)一步優(yōu)化我國特色社會主義制度。

      注釋:

      ①?1990-2018年數(shù)據(jù)資料來源歷年中國民政統(tǒng)計年鑒,2019年數(shù)據(jù)來自應(yīng)急部網(wǎng)站。

      ②?這里的政府救災(zāi)支出指自然災(zāi)害生活救助,包括以下五項:生活救濟(jì)費,緊急搶救、安置、轉(zhuǎn)移災(zāi)民支出,救災(zāi)儲備,自然災(zāi)害災(zāi)后重建補(bǔ)助,其他救助。

      ③ 限于篇幅,具體結(jié)果未作呈現(xiàn),如有需要,可聯(lián)系作者。

      參考文獻(xiàn):

      [1]?López R E, Thomas V, Troncoso P A. Economic growth, natural disaster and climate change: New empirical estimates[R]. Serie de Documentos de Trabajo, 2016.

      [2] Fomby T, Ikeda Y, Loayza N V. The growth aftermath of natural disaster[J]. Journal of Applied Econometrics, 2013, 28(3): 412-434.

      [3] Loayza N V, Olaberría E, Rigolini J,et al. Natural disaster and growth: Going beyond the averages[J]. World Development, 2012, 40(7): 1317-1336.

      [4] Okuyama Y. Economics of natural disaster: A critical review[R]. Research Paper, 2003.

      [5] Klomp J, Valckx K. Natural disaster and economic growth: A meta-analysis[J]. Global Environmental Change, 2014, 26(1): 183-195.

      [6] Felbermayr G, Grschl J. Naturally negative: The growth effects of natural disaster[J]. Journal of Development Economics 2014, 111(2014): 92-106.

      [7] 楊萍. 自然災(zāi)害對經(jīng)濟(jì)增長的影響——基于跨國數(shù)據(jù)的實證分析[J]. 財政研究,2012(12):49-52.

      [8] 諾斯. 制度、制度變遷與經(jīng)濟(jì)績效[M]. 上海:三聯(lián)書店,1994:138.

      [9] Nishizawa H, Roger S, Zhang H. Fiscal buffers for natural disaster in pacific island countries[R]. IMF Working Paper, 2019.

      [10]Raschky P A. Institutions and the losses from natural disaster [J]. Natural Hazards and Earth System Science, 2008(8): 627-634.

      [11]Borensztein E, Cavallo E, Valenzuela P. Debt sustainability under catastrophic risk: The case for government budget insurance[J]. Risk Management and Insurance Review, 2009, 12(12): 273-294.

      [12]Xu X, Mo J. The impact of disaster relief on economic growth: Evidence from China[J]. The Geneva Papers on Risk and Insurance-Issues and Practice, 2013, 38:495-520.

      [13]樊綱,王小魯,朱恒鵬. 中國市場化指數(shù)-各地區(qū)市場化相對進(jìn)程 2011年度報告[M]. 北京: 經(jīng)濟(jì)科學(xué)出版社,2011.

      [14]王小魯,樊綱,胡李鵬. 中國分省份市場化指數(shù)報告(2018)[M]. 北京: 社會科學(xué)文獻(xiàn)出版社,2019.

      [15]白俊紅,劉宇英. 對外直接投資能否改善中國的資源錯配[J]. 中國工業(yè)經(jīng)濟(jì),2018(1):60-78.

      [16]俞紅海,徐龍炳,陳百助. 終極控股股東控制權(quán)與自由現(xiàn)金流過度投資[J]. 經(jīng)濟(jì)研究,2010(8):103-114.

      [17]張軍,吳桂英,張吉鵬. 中國省際物質(zhì)資本存量估算:1952-2000[J]. 經(jīng)濟(jì)研究,2004(10):35-44.

      [18]吳吉東,解偉,李寧. 自然災(zāi)害經(jīng)濟(jì)影響評估理論與實踐[M]. 北京:科學(xué)出版社,2018.

      [19]姚先國,張海峰. 教育、人力資本與地區(qū)經(jīng)濟(jì)差異[J]. 經(jīng)濟(jì)研究,2008(5):47-57.

      [20]趙志耘,劉曉路,呂冰洋. 中國要素產(chǎn)出彈性估計[J]. 經(jīng)濟(jì)理論與經(jīng)濟(jì)管理,2006(6):5-11.

      [21]Bond S, Anke H, Jonathan T. GMM estimation of empirical growth models[R], CEPR discussion paper, 2001:3048.

      [22]劉智勇,李海崢,胡永遠(yuǎn),等. 人力資本結(jié)構(gòu)高級化與經(jīng)濟(jì)增長——兼論東中西部地區(qū)差距的形成和縮小[J]. 經(jīng)濟(jì)研究,2018(3):50-63.

      [23]王文劍,覃成林. 地方政府行為與財政分權(quán)增長效應(yīng)的地區(qū)性差異——基于經(jīng)驗分析的判斷、假說及檢驗[J]. 管理世界,2008(1):9-21.

      [24]邱櫟樺, 伏潤民,李帆. 經(jīng)濟(jì)增長視角下的政府債務(wù)適度規(guī)模研究-基于中國西部 D 省的縣級面板數(shù)據(jù)分析[J].南開經(jīng)濟(jì)研究,2015(1):18-31.

      [25]Panwar V, Sen S. Economic impact of natural disasters: An empirical re-examination[J]. Margin: The Journal of Applied Economic Research, 2019,13(1): 109-139.

      [26]Noy?I. The macroeconomic consequences of disasters[J]. Journal of Development Economics, 2009, 88(2): 221-231.

      [27]Klomp J. Economic development and natural disasters: A satellite data analysis[J]. Global Environmental Change,2016,36:67-88.

      [28]楊瑞龍,章逸然,楊繼東. 制度能緩解社會沖突對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的沖擊嗎?[J]. 經(jīng)濟(jì)研究,2017(8):140-154.

      [29]鄧宏圖,宋高燕. 學(xué)歷分布、制度質(zhì)量與地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長路徑的分岔[J]. 經(jīng)濟(jì)研究,2016(9):89-103.

      [30]韋倩,王安,王杰. 中國沿海地區(qū)的崛起: 市場的力量. 經(jīng)濟(jì)研究,2014(8): 170-183.

      (責(zé)任編輯:寧曉青)

      猜你喜歡
      自然災(zāi)害經(jīng)濟(jì)增長制度
      淺探遼代捺缽制度及其形成與層次
      區(qū)域發(fā)展存在的問題及其思考
      東方教育(2016年3期)2016-12-14 21:03:13
      簽約制度怎么落到實處
      構(gòu)建好制度 織牢保障網(wǎng)
      一項完善中的制度
      基于物流經(jīng)濟(jì)的區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長研究
      中國市場(2016年36期)2016-10-19 03:34:16
      反腐與經(jīng)濟(jì)增長
      中國市場(2016年33期)2016-10-18 12:07:06
      人口結(jié)構(gòu)與中國經(jīng)濟(jì)增長的經(jīng)濟(jì)分析
      商(2016年27期)2016-10-17 05:01:08
      碳排放、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系研究
      三年困難時期的背景原因分析與思考
      峨山| 南汇区| 晋州市| 兰考县| 浦北县| 南江县| 郑州市| 海丰县| 松潘县| 巴林左旗| 平潭县| 南平市| 婺源县| 平湖市| 北宁市| 开鲁县| 广平县| 贵南县| 独山县| 石阡县| 长寿区| 修水县| 海安县| 土默特右旗| 海盐县| 高碑店市| 乌兰县| 清镇市| 莱阳市| 阜新| 渭南市| 遂平县| 苏尼特左旗| 科尔| 沛县| 于田县| 莱州市| 蒙阴县| 弥勒县| 鄂尔多斯市| 庐江县|