联立方程组（共7篇）
联立方程组 篇1
一、引言
上个世纪, 宏观经济学随着凯恩斯理论的提出进入了一个新的时代。在此之后, 很多的学者致力于完善凯恩斯的宏观经济理论学说, 其中希克斯 (Hicks, 1937) 和汉森 (Hansen, 1949) 以IS-LM模型来解释宏观经济的运作方式, 大大加强了凯恩斯理论的解释力。虽然IS-LM模型也受到了很多经济学家的批评, 但是直至今日其依然是一个有着较为完善逻辑体系的宏观经济模型, 并得到广泛应用。随着我国经济体制向市场经济转型。宏观经济理论在我国所产生的影响也愈来愈大。本文试图以凯恩斯理论以及IS-LM模型为理论基础, 并吸取其他相关理论的理念, 尝试构建能够描述我国宏观经济运作情况的简易模型, 并利用我国历年相关实证数据, 通过联立方程模型的估计, 来获得一个能够描述我国宏观经济运行状况的实证模型。
二、文献综述
通过建立联立方程模型来描述一国的宏观经济情况, 在这方面已有很多的学者做出了相关的研究。其中最为著名的是克莱因联立方程系统。克莱因 (Lawrence Robert Klein 1950) 以美国1920年~1941年的年度数据为样本建立了旨在分析美国在两次世界大战之间的经济发展的小型宏观计量经济模型。该模型所采用的变量数相对不多, 但在宏观计量经济模型的发展史上占有重要的地位。我国学者刘玉红、高铁梅、陶艺 (2006) 在《中国转轨时期宏观经济政策传导机制及政策效应的模拟分析》一文中借鉴了新凯恩斯主义经济理论和其他经济理论, 并结合我国经济体制改革的特点, 建立了适应中国经济特点的宏观经济联立方程模型, 从宏观经济的角度分析我国经济政策的传导机制和效应大小。认为我国的货币政策对实体经济的有效性较弱。宁晓青、谢静在《我国宏观经济政策与经济波动的实证研究》一文中选取l985—2003年的年度统计数据, 采用Granger因果检验和联立方程模型的分析方法, 建立了我国宏观经济的模型。并认为影响我国经济波动的关键政策并不是财政政策和货币政策, 而是消费政策、投资政策和外贸政策。
三、宏观经济理论基础
1. 消费理论
一个国家的居民消费由什么来决定?凯恩斯提出了绝对收入假说 (Absolute Income Hypothesis) , 其观点有别于古典经济学对于消费的认识, 认为影响居民消费的主要因素不是利率, 而是收入。之后杜森贝里 (Duesenberry 1951) 提出了相对收入假说 (Relative Income Hypothesis) , 认为居民消费存在“示范作用”和“棘轮作用”。“示范作用”使得人们收入提高时, 平均消费倾向并不一定会下降, 而“棘轮作用”使得消费的变动相对于收入的变动要稳定。在此之后莫迪利安尼和弗里德曼分别提出了生命周期假说和永久收入假说。这两个理论强调人们会从整个人生的角度来衡量自己的收入, 从而来决定当期的消费。不过无论何种理论, 都认为居民对于未来收入状况的预期很大程度上受到其本期的收入状况的影响。
2. 投资理论和货币需求理论
长期以来, 克拉克 (Clark, 1917) 的加速原理和凯恩斯的投资函数一直是分析投资的核心理论。古典经济理论认为, 作为资本需求的投资和作为资本供给的储蓄在资本市场上通过利率的调节达到平衡, 因此投资被认为是利率的函数。凯恩斯基本接受了这一思想, 认为是否要对新的实物资本进行投资, 取决于这些新投资的预期利润率与为购买这些资产而必须借进的款项所要求的利率的比较。因此, 在决定投资的因素中, 利率是首要因素。这里利率是指是实际利率。由克拉克提出并经萨缪尔森 (Samuelson, 1939) 等人发展的加速原理 (Acceleration Principle) 率先对古典投资理论发起了挑战。加速原理认为投资不是利率的函数, 而主要是由产出的变化所决定。其函数表达式如下:
式3.1中δ, θ为常数, δ代表资本折旧率, It代表投资, Yt和Yt-1分别代表当其和前期产出。
在货币需求理论上凯恩斯认为对于货币的总需求是人们对货币的交易需求, 预防需求和投机需求的总和。其中货币的交易需求和预防需求决定于收入, 而货币的投机需求决定于利率。因此对于货币的总需求函数可描述为:
式3.2中, 等式左边代表了真实货币供应量, k, h为常数, Y代表收入, R代表利率。
四、计量模型假设与数据收集
本文所采用的宏观计量模型是以IS-LM模型为基础, 并对其中的投资函数作了一些改进, 吸收了克拉克的加速原理的思想。假设模型具体如下:
方程中的α, β, d, λ, k, h为系数项, Y, C, I, R, M, P, G, NX, 为变量。其中各个变量的定义如下表:
在投资函数4.1.2式中, 加入了收入变动的因素。凯恩斯与克拉克分别强调利率和收入因素是决定投资的唯一主要因素。而本文将利率和收入因素同时放入投资函数。笔者认为在我国, 投资同时受到利率和收入状况的影响, 其中一部分的投资来自于一些专门的金融机构以及一些私人的投资机构, 这些资金对于利率较为敏感, 利率降低将会释放出较多的投资。另一部分的投资来自于一般的企业, 企业投资的主要目的是为了增加商品生产的能力, 这样的投资往往受到该企业收入 (利润) 状况的影响, 收入越多, 企业对于未来的预期会更高, 同时也更有能力进行投资。同时由于企业当年的投资计划往往在前一年就已制定计划, 所以在投资策划时前一期的收入变动情况 (θ·Yt-1-λ·Yt-2) 会更多的影响到本期的企业投资。
根据IS-LM模型中的相关变量, 本文收集了中国1992年到2005年的相关数据。所选变量为:国内生产总值 (Y) , 消费支出 (C) , 政府支出 (G) , 投资 (I) , 进出口 (NX) 的相关数据来自于按支出法计算的国内生产总值构成, 货币供应量为年底余额, 包括货币和准货币。本文所采用的利率为历年一年期贷款利率, 各年的利率以年底利率计算。
由于原始数据没有排除通货膨胀的因素, 因此本文以历年国内生产总值和国内生产总值指数换算出历年的通过膨胀率。并以此计算出排除通胀因素的各变量的数值。处理后的数据是以1978年的人民币价值为基数计算的。
五、模型检验和联立方程模型的估计
本文首先对联立方程模型进行识别, 认为方程为过度识别。之后对排除通胀后的数据进行平稳性检验, 采用扩充迪基-富勒 (Augmented Dickey-Fuller) 检验来判断数据的平稳性。采用的分析工具为Eviews 5.0。经过ADF检验。各变量在1%5%和10%的显著水平下, 都接受原假设, 即认为各个变量数据存在单位根, 是不平稳的。然后采用扩充恩格尔-葛兰杰检验来判断各方程的变量是否存在协整关系。结果显示在10%的显著性水平下模型中的四个方程式都通过了扩充恩格尔-葛兰杰检验, 即各方程内的变量具有协整关系。
本文采用三阶段最小二乘法 (3Sl S) 来估计联立模型结构参数。
得到如下参数估计结果:
从分析结果可以看到, 系数а, β, d, θ, λ, k, h都通过了假设检验。消费, 投资和货币需求函数的R2分别达到了0.97, 0.98和0.99。可见方程的拟合结果是比较理想的。由此可以得到如下的我国宏观经济简易联立方程模型。
通过对模型中内生变量进行模拟从而获得的模拟值, 并与各内生变量真实值进行对比也可以看到, 模型的拟合度较好。篇幅关系下文仅列出收入变量的拟合值与真实值的比较。值得注意的是模拟值依然是以1978年的人民币价值计算的。
六、结论
本文以凯恩斯宏观经济理论为基础, 以IS-LM模型为基本框架, 采用联立方程的方法计算了一个能简要反映我国宏观经济运作状况的模型。
其中式5.1.1代表我国的消费函数, 经过分析, 可以看到收入确实对消费有影响。我国的边际消费倾向为0.45。式5.1.2为我国的投资函数, 模型假设我国的投资不仅受到利率的影响, 也受到收入的影响。经过分析, 发现利率和收入对投资都有影响。利率与投资负相关, 收入增长与投资正相关。从投资方程中可以看到收入的变动对投资有放大的效应。即收入每增加一单位, 投资将增加2.15个单位, 反之亦然。式5.1.3为我国的货币需求函数。函数表明我国的货币需求既受到收入的影响, 同时也受到利率的影响, 收入与货币需求正相关, 与利率负相关。将估算的宏观经济模型进行转化, 可求得财政政策乘数和货币政策乘数分别为1.43和0.12。
由此可见, 从对我国1992年~2005年的数据分析, 可以认为对于我国的宏观经济调控, 财政政策较之于货币政策更为有效, 政府支出每增加一单位, 国内生产总值将增加1.43个单位。而货币供给增加一个单位, 国内生产总值将增加0.12个单位。造成这一结果的原因是在我国利率对于货币需求的影响要远大于其对于投资的影响。
摘要：本文采用我国1992年到2005年的时间序列数据, 基于凯恩斯的宏观经济理论和古典经济学的相关思想, 构建我国简易的宏观经济联立方程模型。通过分析, 本文认为在我国的宏观经济调控过程中, 财政政策较之于货币政策更为有效, 政府支出每增加一单位, 国内生产总值将增加1.43个单位。而货币供给增加一个单位, 国内生产总值将增加0.12个单位。造成这一结果的原因是在我国利率变动对于货币需求的影响要远大于其对于投资的影响。
关键词：联立方程,宏观经济,IS—LM曲线
参考文献
[1] (美) 达莫达尔·N·古亚拉提:计量经济学 (第三版) .中文版, 北京:中国人民大学出版社, 2005
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[6]潘省初 周凌瑶:计量经济分析软件.北京:中国人民大学出版社, 2005
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[8]宁晓青 谢 静:我国宏观经济政策与经济波动的实证研究.中央财经大学学报, 2006
[9]刘玉红 高铁梅 陶 艺:中国转轨时期宏观经济政策传导机制及政策效应的模拟分析.数量经济技术经济研究, 2006
联立方程组 篇2
关键词：收入差距,基尼系数,联立方程模型,GMM
1 我国城镇居民收入差距扩大的现状
1.1 我国城镇居民收入差距扩大的表现
随着我国经济体制改革的深入, 城镇居民家庭人均可支配收入逐年增加。1991—2008年, 城镇居民家庭人均收入从1570元增加到15781元, 扣除价格因素, 年均增长8.4%。但是城镇居民收入差距也在逐步拉大。具体表现在以下几方面:①高低收入群体收入所占份领相差悬殊。②东、中、西地区居民收入差距扩大。
1.2 我国城镇居民收入差距扩大的度量
基尼系数是度量收入差距状况的一个指标。相关数据表明, 近几年中国城镇居民基尼系数呈快速上升趋势, 即从1991年的0.32直升至2008年的0.49, 这说明收入分配不公平的状况正在加剧。此外, 从最高收入10%的人口与最低收入10%的人口的收入相比得到的比值可以看出:我国最高收入10%的群体与最低收入10%的群体的收入比由1991年的2.78倍增加到2008年的9.11倍, 且这期间一直呈上升趋势。
2 城镇居民收入差距扩大对消费需求的影响
适度的收入差距能够促进生产效率的提高, 但过大的收入差距则会对资源的有效配置产生负面影响, 广大低收入群体消费能力的相对下降, 会引起居民总体消费水平的降低。收入差距对消费需求的影响主要表现在收入差距扩大对消费倾向变化的影响上。
2.1 城镇居民消费倾向变化
下图显示了1991—2008年我国城镇居民消费倾向变化的情况。根据凯恩斯绝对收入的假说, 边际消费倾向随收入水平的提高而递减。从图中的数据可以看出, 边际消费倾向 (MPC) 则呈现锯状波动, 特别是在2002年出现了边际消费倾向突然上升之后便立刻大幅下降情况, 而在此期间, 城镇居民的平均消费倾向 (APC) 波动是平缓下降的。
2.2 居民消费率的下降
由于收入差距拉大所导致的高、低收入群体消费倾向的不同, 使得我国居民总体的边际消费倾向不断下降, 这点可以从居民消费率这一指标加以反映, 因为居民消费率的变化是居民消费倾向变化的总体反应即收入差距的扩大会导致消费率的降低。下表显示了我国1991—2008年居民消费率的基本走势。
数据来源:根据中国统计年鉴整理。居民消费率= (农村居民消费+城镇居民消费) /GDP。
3 中国城镇居民收入差距与消费需求的实证研究
为定量研究城镇居民收入差距对消费需求的影响, 本文试图以收入差距为基础, 结合1991年以来的统计数据, 在Eviews6.0中运用联立方程模型的GMM法, 经过分析、综合、比较、筛选后, 构建一个城镇居民收入差距—消费需求的小型联立方程模型。
3.1 变量表
3.2 我国城镇居民收入差距—消费需求模型
(1) salr=1.182×gdpr-0.164×salr (-1) -0.039×d1+[AR (1) =0.641]
(8.51) (-1.57) (-3.17) (4.54)
R2=0.87 S.E=0.04 d1的值1994年, 1998年, 2007年为1, 其余年份为0。
(2) geni=0.42+0.10×salr+0.04×prop-0.07×sy+[AR (1) =0.61]
(5.19) (1.87) (3.77) (-1.90) (5.46)
R2=0.79 S.E=0.03
(3) mpc=1.71+0.46×salr (-1) -1.69×geni-0.48×apc+[AR (2) =-0.62]
(6.58) (9.86) (-10.64) (-1.94) (-6.47)
R2=0.91 S.E=0.03
3.3 模型说明
为了使估计值更显著, 我们采用消除自相关的广义矩估计法。各检验值基本通过检验, 模型的整体性能良好。
方程 (1) 职工平均工资增长率模型中, 考虑到1994年、1998年、2007年这3年的职工平均工资增长率位于职工平均工资增长率走势的波峰处, 因此将这3年的d1赋值为1, 其余年份赋值为0。从方程 (1) 可见GDP增长率是职工平均工资增长率最重要的解释变量。GDP每增长1%, 职工平均工资增长1.18%;而上年职工工资增长率与今年职工工资增长率负相关。
方程 (2) 是对基尼系数的一个拟合。首先, 职工收入每增长1%, 收入差距扩大0.1%, 随着我国经济的高速、平稳增长, 按劳分配与按要素分配等多种分配体制加剧了职工收入差距。其次, 失业率与基尼系数负相关, 随着失业率的上升, 收入差距减小了, 这可能是因为当前我国的失业者主要是中等收入者, 而低收入者对其已有的职业持谨慎态度, 不轻易换工作有关。再次, 城镇居民的最高最低收入比与收入差距正相关, 它每上升1个单位, 基尼系数上升0.04个单位。这说明近年来城镇内部各收入阶层收入差距的扩大是拉大居民收入差距的主要原因之一, 一定程度上的两极分化必然引致社会分配的不公。工资是我国城镇居民收入的主要来源, 由于居民的灰色、黑色收入资料难以获取, 这里计算的基尼系数也主要是反映劳动收入的分配情况。我国已进行了多次工资改革, 每一次改革一方面提高广大职工平均工资;另外, 在结构体制调整尚未完善的今天, 不同部门、行业调整幅度不同。
方程 (3) 定量地反映了收入分配差距对消费的影响。从模型可以看出, 收入差距的扩大确实引起了居民消费需求的下降。基尼系数每上升1个单位, 边际消费倾向下降1.69个单位。同时, 上一年的职工平均工资增长率会带动消费需求的增长, 上一年的职工平均工资增长率每增1%, 边际消费倾向上升0.46。因为本年的收入增长不会马上转为消费, 这里存在一个时滞问题。
4 结论与政策建议
实证分析表明, 基尼系数的提高导致居民边际消费倾向的下降, 居民消费率也随之下降。可见城镇居民收入差距的扩大对总体的消费倾向有明显的抑制作用, 使消费需求成为经济运行的薄弱环节。消费是我国经济增长的“三驾马车”之一, 是支持和维护未来希望和信心的最有效动力, 消费创造新的需求, 所产生的乘数效应是经济增长良性循环的关键所在。在我国依靠内需发展经济的压力加大的情况下, 扩大内需宜从调整居民收入分配入手, 通过缩小居民收入差距, 提高居民的消费需求。
因此, 着力启动中等收入群体消费力度, 增加城镇困难群体的收入, 减少低收入人口比例, 增加居民的购买能力。在现阶段通过政策的调整来缩小收入差距的空间还是存在的:①个人所得税政策, 这是缩小高收入阶层同一般人之间收入差距的一项重要政策措施;②社会保障政策, 这是解决因失业、疾病和年老等因素所带来的贫富不均的最重要政策措施;③劳动力流动政策, 这是为缩小收入差距提供一个前提——机会均等;④实物分配的货币化, 这样可以使个人所得税建立在个人实际收入而不只是货币收入的基础上, 而且实物分配的货币化也是防止官僚特权和腐败的一项有力措施。
参考文献
[1]权衡, 徐峥.收入分配差距的增长效应分析:转型期中国经验[J].管理世界, 2002 (5) .
联立方程组 篇3
改革开放以来, 随着经济全球化进程的进一步加快, 中国已连续多年成为吸引外资最多的发展中国家, FDI也被认为是中国经济增长背后的基础性驱动因素。在中国利用外商直接投资额迅速增加的同时, 中国的环境质量也在急剧恶化, 大部分进出口行业的工业废水排放量、废气排放量和固体废物产生量不断增加。FDI和环境污染之间究竟存在何种联系, FDI是否是导致我国环境状况恶化的主要原因等问题, 引起了众多学者的广泛关注。
在已有文献中, 存在大量关于经济增长与环境关系的研究。Grossman和Krueger (1995) 借助全球环境监测系统所采集到的城市大气质量数据, 通过构建四类环境污染指数, 在此基础上经验分析了环境质量与经济发展的关系, 被称之为“环境库兹涅茨曲线” (EKC) [1]。何禹霆、王岭 (2012) 利用省际面板数据分析城市化和外商直接投资对环境污染的影响, 结果表明城市化与工业废水排放量之间存在显著的正U型关系, 且拐点为62.05%[2]。谢申祥 (2012) 以2003—2009年我国省际面板数据, 分析了我国经济增长、FDI投资方式与二氧化硫排放之间的关系。研究表明, 经济增长的“环境库兹涅茨曲线”在我国的确存在, 同时FDI的“污染避难所”假说在样本期内不成立[3]。
也有学者研究否定了库兹涅茨曲线的存在。李达等 (2007) 研究了大气污染物与经济增长的关系, 认为它们不符合EKC关系[4]。易艳春、宋德勇 (2011) 研究经济发展与二氧化碳排放量的关系, 检验环境库兹涅茨曲线是否适用于中国。线性和倒U模型的系数没有通过显著性检验, 我国EKC模型是倒U型的假设被拒绝了[5]。
现有文献中关于外商直接投资对环境污染影响盛行的一个观点是“污染避难所”假说。其中一些学者的研究为“污染避难所”假说提供了有力的证据, 认为FDI恶化了区域环境质量 (Zarsky, 1999) [6]。Wang (2002) 认为由于FDI具有从高规制向低规制国家流动的利益驱动, 因此对于欠发达国家或地区而言, FDI的流入会恶化当地环境, 使之成为发达国家的“污染避难所”[7]。Wagner and Timmins (2004) 运用OECD和部分非OECD成员国1995—2002年的数据, 证实了“污染避难所”假说在大多数污染密集型行业成立[8]。苏振东、周玮庆 (2010) 采用动态面板数据模型, 实证分析了外商直接投资对我国环境的影响及其区域差异, 结果表明, 外商直接投资流入确实对我国环境具有明显的负面作用, “污染避难所”假说在我国成立[9]。
另一些学者的研究则认为FDI的进驻不但没有恶化东道国的环境质量, 反而有利于改善区域环境污染。Prakash和Potoski (2007) 认为从环境保护效率高国家流出的FDI更能提高东道国环境保护效率, 增强东道国环境管制标准[10]。方鸣等 (2010) 以中国大陆27个省市的面板数据为基础, 研究结果表明:“污染避难所”假说在中国的经验验证中可能并不成立, FDI的流入不仅带来了资金, 同样也带来了技术, FDI的技术效应对于中国环境产生了积极的影响[11]。包群、陈媛媛 (2012) 研究发现外资进入带来了更为先进的治污技术, 内资企业的治污技术学习效应都有利于抑制东道国污染排放[12]。
总体来看, 由于研究的对象、思路和方法的差异, 各国学者关于FDI对环境污染的影响研究没有得到一致的结论。关于经济增长、FDI与污染物排放之间的关系仍然值得作深入而细致的探讨。本文尝试采用较新的数据, 考虑环境管制水平因素, 进一步讨论我国经济增长、外商投资与环境污染之间的关系。
二、基本模型构建
(一) 研究假设
为了系统分析外资、环境污染及经济增长三者之间的关系, 建构了一个3SLS模型, 然后引入环境管制水平观察三者之间的关系。为此提出以下假设:
研究假设1:外商直接投资对东道国环境污染有显著影响。
1-1:工业总产值对东道国环境污染有显著影响。
1-2:环境管制保护对东道国环境有显著影响。
研究假设2:人均地区生产总值对其污染存在倒U情形有显著影响。
2-1:外商直接投资进入对东道国会带给更高的国内生产总值有显著影响。
2-2:工业总产值对东道国会带给更高的国内生产总值有显著影响。
2-3:污染源对东道国国内生产总值有显著影响。
2-4:人口密度对东道国国内生产总值有显著影响。
2-5:土地对东道国国内生产总值有显著的影响。
研究假设3:产业结构对东道国污染有显著影响。
研究假设4:工业总产值加重是否会对外商直接投资转移别的地方有显著的效果。
4-1:国内生产总值对外商直接投资会有显著的影响。
4-2:土地对外商直接投资有显著影响。
4-3:内资企业对外商直接投资排挤效果有显著影响。
研究假设5:环境管制水平介入对外商直接投资有显著抑制效果。
(二) 研究对象及数据源
本文采用2001—2010年中国大陆城市, 扣除资料不齐和缺陷的, 十年共969个城市作为研究对象。以两大污染源, 废气污染排放量以及废水污染排放量作为本研究的数据源。为了更深入分析, 本文将中国划分为二大地带, 即:东部、中西部, 另细分以东部、中西部为界线, 又分高低GDP四大类, 即东部高GDP、中部与西部高GDP、东部低GDP以及中部与西部低GDP。
东部地带包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南11个省市, 包括510个相关城市。中部地带包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南8个省。西部地带包括重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、广西、内蒙古12个省、市、自治区, 包括459相关城市。
国内生产总值、人均地区生产总值、外商直接投资、土地 (行政区域) 面积、人口密度、产业结构 (第二产业占GDP) 、内资企业数据来自中国城市年鉴 (2001—2010年) 。
工业废水排放量、工业废气排放量、工业总产值数据来自中国环境年鉴 (2001—2010年) 。
环境管制水平 (废气+废水为治理设施运行费用) 数据来自中国环境年鉴 (2006—2010年) 。
(三) 研究模型
本研究以STATA10软件进行实证分析。首先以叙述统计分析对样本研究变量做叙述性统计, 然后再进行共线性检定, 以避免自变量间产生高度线性重合, 最后再以3SLS验证研究假设。
本文从环境管制的角度, 建构一个同时包含经济增增长、环境污染以及外商直接投资的联立方程模型, 分别探讨2001—2010年及2006—2010年由环境管制下中国外商直接投资、经济增长与环境污染之间的相互作用关系, 其回归模型如下:
其中Yit代表污染排放量;FSit代表工业废水排放量;FQit代表工业废气排放量;FDIit代表外商直接投资;PDPit代表人均地区生产总值;GDPit代表国内生产总值;ENPVCit代表环境管制水平;INDOVit代表工业总产值;DOMENit代表内资企业;INDSTit代表产业结构 (第二产业GDP占GDP比例) ;POPit代表人口密度;LANDit代表土地 (行政区域) 面积;下标i代表第i个地区;下标t代表第t的年份。
三、实证分析
(一) 叙述统计分析
针对所搜集的样本数据, 进行叙述统计分析如下 (见表1、表2) :
(二) 共线性检定
共线性是两个以上的自变量间具有高度相关性。当共线性存在时, 会降低解释变量能力, 而影响回归模式的有效性。在进行回归分析前, 应先注意自变量间是否存在共线性。本研究以VIF值来检定是否存在共线性问题。由表3中可知, 各项自变数的VIF值均小于10及TOL都大于0.1, 表示本研究中的三阶段最小平方法模式无共线性的问题存在, 因此不会影响到回归模型中母数估计值的正确性及稳定性。
(三) 研究假设验证
见表4~11。
(四) 实证分析
本研究主要探讨五个假说:污染避难所假说、环境库兹涅茨曲线、环境竞次假说、污染转移效应, 环境管制保护等变量与污染、经济增长、外商直接投资间的关系。通过叙述统计、共线性假定与三阶段最小平方法回归分析等统计方法进行假说验证。研究结论汇总于表12。
本研究共有5个最主要假说, 10个附属假说。其中3个主要假说成立, 5个附属假说成立, 另2个主要假说和5个附属假说, 因探讨的方式不同亦有不同的看法。
1.环境污染三个方程式估计结果显示: (1) FDI在1%显著水平下, 对废水排放量及废气排放都有促进作用, 因此假说1外商直接投资进入会加剧东道国的环境污染, 验证了“污染避难所假说”成立 (如表4) 。
(2) 在不同的污染排放下, 人均地区生产总值对其污染存在倒U情形有显著影响, 假说2成立, 即存在环境库兹涅茨曲线 (如表4) 。
(3) 在产业结构1%显著水平下, 使得环境污染显得更严重 (如表4) , 为了加快经济结构的转变, 导致产业结构成为影响污染的主要原因之一。实证结果发现, 东部、中西部只要是较高的GDP, 产业结构都会恶化, 西部较低GDP区, 废水污染没有这类情况。不同的结果取决不同的地理环境, 因此“环境竞次理论”在中西部较低GDP区有发挥空间 (如表11) 。
(4) 较高的GDP区, 当工业总产值过高时, FDI是不会想来投资的 (见表8) 。
2.经济增长三个方程式估计结果显示: (1) “外商直接投资”在1%的显著水平下, 对中国的经济增长有很明显的促进作用 (如表4~11) 。
(2) “两种污染源”, 废水污染排放量以及废气污染排放量均在1%的显著水平下, 对中国经济增长影响显著, 所以不能一味追求经济利益而盲目牺牲环境利益。
(3) “人口”在1%的显著水平下, 对中国的GDP是会减少的可能 (表4) , 反而在1%东部较低GDP的人口, 会使GDP上升 (见表8) , 说明中国面临地区和城乡巨大差异。地区经济发展不均衡以及资源环境瓶颈将成为中国经济发展面临的重要矛盾。
注:***表p<0.01, **表p<0.05, *表p<0.1。
注:***表p<0.01, **表p<0.05, *表p<0.1。
注:***表p<0.01, **表p<0.05, *表p<0.1。
注:***表p<0.01, **表p<0.05, *表p<0.1。
注:***表p<0.01, **表p<0.05, *表p<0.1。
注:***表p<0.01, **表p<0.05, *表p<0.1。
注:***表p<0.01, **表p<0.05, *表p<0.1。
注:***表p<0.01, **表p<0.05, *表p<0.1。
(4) “土地面积”在1%的显著水平下, 对中国的GDP有促进作用 (见表4) 。
3.FDI三个方程式估计结果显示: (1) “国内生产总值”在1%的显著水平下, FDI更乐于投资, 良好的经济基础、投资环境、开放政策及发达的交通运输条件, 有利于外资进入 (见表4~11) 。
(2) “土地”在10%显著水平下, FDI较不易进来投资, 有可能考虑的原因是运输距离, 土地越大, 距离市区越远, 成本越高, 因此外商直接投资会选择土地面积较小的城市或乡村的地带 (见表4~11) 。
(3) “内资企业”在10%显著的水平下, 与FDI具有挤出效应 (见表4) , 当一个市场开始饱和时, 就会有人转移到别的地方投资, 我们可以从表8看出, 在低GDP的东部区, 外资内资就不具有排挤效果, 落后之地竞争压力较小, 会产生合作效应。
(4) “环境管制水平”在1%显著水平下, 对外商直接投资会有抑制的效果 (见表5) , 对于FDI而言, 当成本高过于利益, 这时FDI是会打退堂鼓的。
(5) 环境管制水平对于中国的污染排放量依旧无法改善, 甚至 (见表5) 在环境管制水平1%显著水平下, 产生正向的显著性, 意指中国正处于发展中的阶段, 政府并未通过降低环境管制标准来吸引FDI。
四、结论
本文通过环境管制对外商投资、环境污染的影响, 剖析了环境污染、经济增长与外商投资间的相互关系, 发现外商直接投资确实能促进中国经济增长, 但“污染避难所假说”存在的事实无可否认, 检定证明存在环境库兹涅茨曲线呈现倒U情形。环境管制对污染有了出入性的差异, 但是对外商却起了很大的抑制作用, 使得往后会看到“污染转移效应”产生。
联立方程组 篇4
自2014年初来我 国的经济 一直面临 着通缩的 阴影。2015年1月我国CPI跌破1% , 仅为0.8% , PPI降幅达到4.3%,双双创下逾五年新低。为降低企业融资成本 ,拉动居民消费。2014年11月22日,中国人民银行下调存贷款基准利率。一年期贷款基准利率和存款基准利率分别下调0.4%和0.25%。2015年3月1日起人民币存贷款基准利率再次下调。一年期贷款基准利率下调至5.35%;一年期存款基准利率为2.5%。
为了弄清楚利率变动对我国城乡居民消费的影响,本文通过收集1990—2013年我国城乡居民收入和消费等相关数据,基于联立方程模型进行相关分析。
一、联立方程模型构建
( 一) 变量选取与模型构建
消费分为购买性消费和投资性消费,在此研究的是购买性消费。为了更充分的分析利率变动对消费的影响,将居民消费、居民收入按城乡进行细分。消费函数可分为农村消费函数和城镇消费函数。在实际经济社会中,居民的消费支出往往受到当期收入、前一期收入和利率水平等诸多因素的影响。但利率水平对农村居民消费的影响程度很小,而对城镇居民消费影响比较明显。因此设定农村消费函数、城镇消费函数如下:
居民消费总体水平由农村居民消费和城镇居民消费共同决定,因此,反映居民消费总体水平的方程如下:
储蓄存款的利息收入则是居民收入重要部分。当利率发生变动时不仅会影响居民的储蓄动机还会影响储蓄利息收入。因此将每年储蓄存款增量和储蓄存款余额利息收入,即储蓄存款余额与利率的乘积,引入模型中,建立收入方程:
将上述四个方程联立,最终建立联立方程模型:
( 二) 变量说明
本文数据来源于中国统计局网站,以1990—2013年为样本区间。联立方程模型共包含了4个内生变量,即居民消费水平Ct,农村居民消费水平C1t,城镇居民消费水平C2t, 居民总体收入水平Yt;2个滞后变量 , 即前一期农村居民人均纯收入Y1t- 1,前一期城镇居民人均可支配收入Y2t- 1;4个外生变量,即农村居民人均纯收入Y1t,城镇居民人均可支配收入Y2t,利率I,每年居民储蓄存款增量ΔS。
其中,为了准确分析经济变量间的影响,剔除价格变化因素,以便数据具有可比性,利用CPI( 1990=100) 对Ct,C1t,C2t,Yt,Y1t- 1,Y2t- 1,Y1t,Y2t,ΔS进行换算。利率I选取一年期定期存款有效期最长的利率。为综合考虑城乡收入水平,居民总体收入水平由城镇居民人均可支配收入和农村居民人均纯收入平均值来代替。
二、模型的参数估计、检验及分析
( 一) 模型参数估计以及检验
利用Eviews6.0软件对模型采用三段最小二乘法( 3SLS)进行参数估计,最终输出参数估计结果( 如表1) ,因此该方程组的各个结构方程均是可识别的,无需事先判断。
注:括号内数字为所估计的参数的 t 值。
以上估计结果说明,模型对样本的拟合效果很好,并且显示了残差序列不相关,即数据中的相关信息得到了充分的提取。同时,参数的估计结果也均显著。
( 二) 结果分析
式( 1) 中,农村消费的收入弹性均较大,说明收入是影响农村居民消费最主要的因素。式中未将利率变动列为解释变量,也说明利率变动对农村消费几乎没有影响。
从式( 2) 看出 ,出于城镇 居民拥有 较为超前 的消费观念 等原因 ,城镇消费 除了受当 期和前一 期收入的 影响外 ,还受到利 率变动的 影响。城 镇消费的 收入弹性 相对来讲要小于农 村消费 ,即。在城镇 消费方程中 ,利率变动 与城镇居民 消费呈负 相关。当I2上升1单位 , 则城镇居 民消费下 降0.7434个单位 , 不难发现 , 城镇居民受消费利率变动影响较大。
式( 3) 中,,反映了农村消费对居民消费总水平的贡献要大于城镇消费。因此,提高居民消费总水平关键是要提高农村居民消费。尽管利率变动对城镇消费影响程度较大,但是由于利率变动对农村消费几乎没有影响且城镇消费在居民消费方程的权重要小得多,因此,利率变动对居民总体消费影响较小。
收入是影响消费最主要的因素。式( 4) 中,尽管储蓄利息收入对居民收入Yt贡献很小,但是由于我国庞大的储蓄基数,利率的微小变动都会导致储蓄利息收入不小变动,进而影响到居民收入,直至居民消费。另一方面,利率变动将会影响人们的储蓄动机。ΔS,即储蓄的增量,也会随之发生变动,影响人们的财产性收入,最终影响居民消费。假设所有储蓄存款均为一年定期存款,以我国近年几十万亿元储蓄为例,一年期存款利率下调0.25%,金融机构一年将少支付上千亿元利息,相当于城乡居民减少了上千亿元的利息收入,由此对消费产生的副作用不容小觑。
结论
本文基于我国1990—2013年的经济数据,构建了联立方程模型,就利率对城乡居民消费的影响进行分析。最终得出以下结论:
( 1) 利率变动对于农村消费几乎没有影响 ,而对城镇消费影响较大。农村消费在居民消费总水平所占权重大于城镇消费。利率变动对消费的影响在一定程度上被抵消,因而利率变动对居民消费影响大大减小。 ( 2) 利率变动能够影响庞大的储蓄利息收入和储蓄增量。通过影响居民的收入来影响居民的消费决策。
联立方程组 篇5
国内外就FDI与东道国对外贸易关系的研究主要集中在两个层面:一是FDI对东道国的对外贸易总量的影响, 二是FDI对进出口商品结构的影响。关于第一个层面, 一般理论分析表明, FDI对东道国的对外贸易总量存在两种截然不同效应:贸易的替代效应和贸易的互补效应。Mundel (1957) 在H-O-S模型框架下, 证明FDI生产要素的流动可替代国际贸易, 减少贸易机会。Adker和Stevens (1974) 等通过实证验证了贸易替代理论。70年代以后, 贸易替代理论受到了现实的挑战, Schmitz&Helmberge (1970) 对李嘉图的比较优势理论进行了拓展, 在解释发达国家与发展中国家的问题上得出:FDI促进了贸易, Markuse、Helpmand等从不同的角度验证了贸易的互补效应。Zhang&Flmingham (2001) , 朱玉杰 (2004) 等研究了中国总体流入的FDI和贸易之间的互补效应。有关FDI对进出口商品结构的影响, 国内学者金紫汇 (1998) 、江小涓 (2002) 等通过使用相关系数检验, 指出FDI优化了我国出口商品结构。
但以上综述没有将汇率变动、FDI和进出口国别结构在同一个框架下, 直接联系起来, 这至少是不完整的, 因为汇率变动影响FDI的来源结构, FDI的来源结构导致进出口市场结构的变化, 本文试图弥补这一缺陷, 采用占我国进出口总量及FDI来源最大贸易伙伴日本、美国、欧盟、东盟 (新加坡) 和韩国1986-2003的数据, 利用联立方程分析人民币汇率、FDI来源结构对我国进出口国别结构的影响。
一、模型介绍
1. 贸易与投资替代模型
芒德尔1957年创立了贸易投资替代论。该模型分析如下:
在两国两要素两产品的基础上, 提出以下假定:
(1) A国为资本丰裕B国为劳动力丰裕
(2) 在国际贸易中, 根据比较优势, A生产资本密集型产品a, B国生产劳动力密集型产品b, 两国具有相同的生产函数。
自由贸易时, A国出口a产品, 进口b产品, B国则相反, 达到贸易平衡, 不存在跨国资本流动, 当两国间存在贸易壁垒时, 情况会发生变化, 假定B国对a产品征收关税, 必定会导致a产品在B国的价格, 受a产品高价刺激, B国的a产品生产部门规模扩大从而推动B国资本要素价格上涨, 提高B国资本回报率, 受B国资本高额回报率的影响, A国资本必定以FDI形式进入B国, 进一步扩大B国a产品的生产规模, 由此, 两国贸易量会减少, FDI取代了国际贸易。
2. Markuson&Svensson互补关系模型
如果资本的流动, 不是由关税引致, 且主要是流入出口部门而不是进口替代部门, 那么投资和贸易间就表现为一种互补关系, 而不是替代关系。
Markuson&Svensson 1983年考察了五种情况, 导致贸易和投资之间的互补关系, 即:技术差异、对生产征税、垄断、外部规模经济和要素市场的扭曲。
在此选择技术差异进行分析:两国间的技术差异等因素会导致彼此间要素生产率和要素价格的差异, 要素价格差异决定商品贸易生产, 贸易产品需要的贸易和非贸易要素表现为合作状态时, 商品的贸易必带动非贸易要素的流动, 从而使贸易和要素流动表现为一种互补性。
二、实证分析
为了分析汇率、FDI来源结构对我国进出口国别结构的影响, 将模型设为:Str=F (FDI, STRt-1, RER)
Str是各国在我国进口或出口的比重, FDI是各国流入中国外商直接投资占我国吸引外商直接投资总量的比重, Strt-1为相对于当期进口或出口比重前一期的比重, Rer是间接标价法下的实际汇率, 方程组为:
Str=c (1) +c (2) FDI+c (3) Str1+U1
工具变量c rer str1
FDI=d (1) +d (2) rer+u2
工具变量rer str1
我们设定的模型各子方程为恰好识别, 在此采用二阶段最小二乘法 (2LS) 系统估计整个方程组, 以消除异方差和随机扰动项的跨方程相关干扰, 获得各参数一致且渐进有效的估计量。
方程的结构式模型可记为:BY=AX+
其简约式模型可写为:Y=X+U
上述简约式模型反映了先决变量对内生变量的直接和间接影响之和, 估计结构见表:
由于受数据可获得性限制, 韩国实证从1992年~2003年, 表中括号内是T值统计量, ***代表通过了置信度为5%的显著性检验。本文的原始数据均根据《中国统计年鉴》《中国对外经济贸易年鉴》数据计算得出。
三、小结
从表1的回归结果, 可以总结以下结论:
中国与美国、日本、和新加坡双边实际汇率影响了美、日、新在华投资, 进而影响了三国在华的出口比重。三国情况不同, 随着人民币兑日元和新加坡元的贬值, 日本和新加坡增加了对华投资, 随着日和新加坡对华投资比重的增加, 日本和新加坡在华的出口比重却减少, 究其原因是日和新加坡对华投资替代了中日和中新出口贸易, 即中日和中新出口贸易与投资属于替代型。而随着人民币兑美元的贬值, 美国增加了对华投资, 随着美国对华投资比重的增加, 我国对美国的出口比重也在上升, 中美贸易属于互补关系 (德和韩国数据没通过检验) 。
从表2的回归结果, 可以总结以下结论:
中国与日本、和东盟 (新加坡) 的双边实际汇率影响了日、新在华投资, 进而影响了二国在华的进口比重。然而, 两国情况有所差异, 中日双边汇率与日来华投资产生负效应, 即随着人民币兑日元的贬值, 日本增加了对华投资, 同时, 日对华投资的比重与我国对日的进口比重存在负效应, 即:随着日对华投资比重的增加, 我国对日本进口比重却减少, 究其原因是日对华投资替代了中日进口贸易, 即中日贸易与投资属于替代型。中新双边汇率与新加坡对华投资产生了负相关, 随着人民币兑新加坡元的贬值, 新加坡增加了对华投资, 人民币对新加坡元每贬值1%, 新加坡对华投资上升10.96%, 新加坡在华投比重与我国对新加坡进口比重成正相关, 即随着投资比重的增加我国增加了从新加坡的进口比重, 这表明新加坡式的FDI与中新进口贸易不属于替代型, 而是互补关系, 即投资扩大了贸易 (美、德和韩国的数据没通过检验) 。
以上对汇率、FDI来源结构和进出口国别结构进行了分析, 揭示了三者相互的动态变化过程, 结论表明不同经济体对华投资的贸易倾向具有明显差异。正确认识汇率对FDI来源结构影响进而影响进出口国别结构, 对于我们制定汇率、投资和贸易一体化的经济政策, 消除汇率、外资政策和外贸政策相互冲突的状况, 促进改革我国进出口市场多元化具有一定指导意义。
参考文献
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[3]易丹辉:数据分析与Eviews应用.北京:中国统计出版社, 2002, 10
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[5]AnthonyJ.Venabhs (1995) .Multinational Firms and the New Trade Theory Working Paper.5036, National Bureau of Economic Research
联立方程组 篇6
全球工业化进程带来了各国经济高速增长, 而快速的经济增长会伴随着大量的能源消耗, 从而增加CO2排放量, 中国的经济增长几乎与CO2排放量增长同步, 而中国经济增长的重要驱动力就是外商直接投资。1984年我国实际利用外商直接投资仅为12.58亿美元, 2012年增加到1117.2亿美元, 年均增长达到17.38%。与此相对应的是, 中国的CO2排放量呈加速状态, 1978年中国的CO2排放量为14.22亿吨, 2006年超过美国成为世界第一大CO2排放国, 到2011年中国的CO2排放量达到89.79亿吨。在此背景下, 研究外商直接投资对我国CO2排放的影响无疑具有现实意义。
在外商直接投资与CO2排放的相关性方面, 国内外学者的研究结论并不统一。一类观点认为外商直接投资形成“污染避难所”, 外商直接投资将污染型企业从环境管制标准较高的母国转移到环境管制标准较低的东道国, 使之成为“污染避难所”, 从而增加了当地的碳排放量。Anderw K Jorgenson (2007) 利用1975~2000年共26年间39个发展中经济体的面板数据, 构建固定效应回归模型对FDI对发展中经济体的环境效应进行实证检验, 研究结果表明, FDI增加了发展中经济体的二氧化碳排放量。Joysri Acharkyya (2009) 构建碳库兹涅茨曲线模型, 对FDI对印度环境污染的影响进行分析, 研究结果表明, FDI在带动当地经济增长的同时, 也增加碳排放量。牛海霞、胡佳雨 (2011) 利用1995~2007年我国28个省份的面板数据对FDI与我国碳排放的相关性进行实证分析, 研究结果表明, 从全国整体来看, FDI与碳排放之间存在正相关性, FDI每增加1%, 人均碳排放量上升0.09%;而区域结果的分析表明, 东部区域FDI的碳排放效应系数最大、能耗强度最低。郭沛、张曙霄 (2012) 构建计量模型对FDI与我国碳排放量的关系进行实证检验, 结果显示, FDI规模的扩大将导致我国碳排放量的增加。王道臻、任荣明 (2011) , 熊立、许可、王珏 (2012) 的研究也得到了类似的结论。
另一类观点认为, 外商直接投资具有明显的技术溢出效应, 能够改善东道国企业的排污技术, 从而有助于减少当地的碳排放。Yasmine Merican et al. (2007) 利用1970~2001年30年间马来西亚, 泰国, 印尼, 新加坡和菲律宾等东南亚五国的数据实证检验了FDI对当地碳排放的影响, 研究发现, FDI能够减少当地的碳排放量。Perkins and Neumayer (2012) 利用77个经济体1982~2005年24年间的数据, 对FDI与东道国碳排放的相关性进行实证检验, 研究结果发现FDI有助于提升东道国的碳排放技术, 进而减少了东道国的二氧化碳排放量。谢文武、肖文、汪滢 (2011) 利用2003~2009年分区域和2004~2009年分行业面板数据进行实证检验, 研究结果表明, FDI有效地减少中国的CO2排放。区域面板数据的计量结果表明, FDI每增长1%将会导致CO2排放量降低0.0821%;而行业面板数据则显示, FDI每增长1%将会导致CO2排放量降低0.0956%。姬世东、吴昊 (2012) 利用1989~2008全国除西藏外的29个省市自治区的数据, 采用面板向量自回归模型实证检验了中国各个区域的二氧化碳排放量与外商直接投资之间的动态关联性。研究结果表明, 外商直接投资有利于抑制中国的CO2排放, 也就是说外商直接投资的“污染避难所”假说在中国成立的证据不足。
上述分析可知, 目前对外商直接投资与碳排放关系的研究中, 主要存在两种观点:一种观点认为外商直接投资有利于环境与碳减排, 另一种观点则认为外商直接投资不利于环境并且增加碳排放。作者认为两种结论的出现与研究对象、研究方法、研究样本等密切相关。此外, 有关外商直接投资对东道国碳排放影响的研究, 国内外学者通常借鉴“贸易———环境效应”的一般均衡分析法, 采用单方程的回归分析进行。但FDI进入一个经济体, 对东道国碳排放量的影响是有直接与间接影响的, 比如FDI的流入既有可能导致一国工业发展, 直接造成碳排放增多;也有可能使一个国家的经济得到增长, 外汇收入增多, 进而从发达国家引进先进减排节能技术以控制碳排放, 这是间接影响。鉴于此, 为全面深入的考察FDI在规模、结构、技术和环境规制等不同渠道下对我国碳排放的影响状况, 我们将构建联立方程组模型进行研究。
1 模型构建
我们通过构建外商直接投资与我国二氧化碳排放关系的联立方程组, 来全方位深入地研究FDI是如何在规模、技术、结构以及环境规制等不同渠道下对中国碳排放产生影响的。首先, 我们沿着Grossman和Krueger (1991) 、Copeland和Taylor (1994, 2003) 的研究思路, 将表示污染排放的方程改为碳排放的方程, 即构建以排放为因变量的模型:
其中E代表碳排放量, GDP代表CO2的排放密度用于衡量规模效应, T代表CO2的排放密度用于衡量技术效应, S代表CO2的排放密度用于衡量结构效应, SUP代表CO2的排放密度用于衡量环境规制效应。为消除异方差的影响, 我们对模型两边取对数, 则模型变为如式 (2) 所示:
同时, 我们借鉴包群和彭水军 (2006) 、熊立和许可 (2012) 在研究FDI对环境污染影响时所采用的联立方程组, 加上规模效应、技术效应、结构效应和环境规制效应4个效应的方程, 构建了如下6个单方程的联立方程组:
其中, 方程 (3) 为碳排放方程, 将影响环境的因素分解为规模效应、技术效应、结构效应以及环境规制效应等四大因素, 其中环境规制效应因素为作者在借鉴前人的基础上自己加入的;方程 (4) 描述的是FDI流入所导致的东道国工业规模的发展和外汇收入的增加对碳排放量的影响;方程 (5) 表示的是FDI进入所带来的广义技术和直接环保技术进步对碳排放量产生的影响;方程 (6) 表示的是FDI流入所引起东道国产业结构的变化对碳排放量的影响;方程 (7) 估计的是FDI进入所促使政府部门制定和实施有关环保和能源等方面的法规以及逐步加强国际经济合作等措施对碳排放量的影响;方程 (8) 是根据外商直接投资区位理论建立的方程。下文将对每个方程进行详细分析。
2 模型分析与数据来源
2.1 FDI的碳排放规模效应
FDI引致的碳排放规模效应是指FDI流入一个经济体而导致东道国工业规模的发展和外汇收入的增加, 工业的发展能直接导致碳排放的增加, 而外汇收入的增加对于碳排放量却有间接改善的作用, 即FDI对碳排放的规模效应可能存在正负面两种影响。我们构建如下方程 (即方程 (4) ) 来表示FDI所带来的碳排放规模效应:
其中, GDP表示总产出, 用中国每年的实际GDP来描述;FDI为外商直接投资, 我们采用每年中国实际应用的外资投资额来衡量;K表示国内资本存量, 等于全国资本存量减去外商直接投资存量的差额, 该数据参照张军 (2004) 的永续盘存法计算得到;L表示劳动力总数, 此数据用中国每年的实际总就业人数来表示;E代表碳排放量, 方程引入碳排放量, 不仅可以获得经济增长所带来的碳排放的反作用, 又可以大致估计出经济增长的碳排放弹性系数;α20为常数项;ε2t为随机误差项;β表示自变量每增长1%时的报酬率;t为时序期数 (我们取“年”) 。
2.2 FDI的碳排放技术效应
FDI带来的技术效应是指FDI进入给东道国带来的广义技术和直接环保技术的进步会降低单位产出下的碳排放量。我们构建如下方程 (即方程 (5) ) 来描述FDI所带来的碳排放技术效应:
其中, T代表技术水平, 本文采用工业行业人均产出来衡量;GDP表示总产出, 用中国每年的实际GDP来描述;FDI为外商直接投资, 本方程也采用中国每年实际应用的外资投资额来衡量;RD代表研发投入, 国内学者大多采用行业人均科技活动内部支出或单位工业增加值的科技活动内部支出来衡量 (张海洋, 2005;邱斌、杨帅、辛培江, 2008) 。鉴于数据的可得性, 我们的研发投入采用大中型工业企业的单位科技活动人员的科技活动经费内部支出来衡量 (罗良文、李珊珊, 2013) 。
2.3 FDI的碳排放结构效应
FDI的碳排放结构效应是指FDI的进入通过引致东道国产业结构发生变化, 而对碳排放量产生影响。FDI的结构效应对碳排放是正面影响还是负面影响, 这主要取决于东道国是采取严格还是宽松的环境规制政策。在生产规模不变的前提下, 若一个经济体实行严格的环境规制政策时, FDI会降低流向碳排放密集型产业的比重, 而趋向于流向技术密集型产业和第三产业的服务业;反之, 一国 (地区) 若实行宽松的环境管制政策, 则往往会使得更多的FDI流向高污染、高排放行业, 这时FDI的结构效应会对碳排放量有负面影响。我们用以下方程式来表示FDI的碳排放结构效应:
其中, S代表产业结构, 我们采用第二产业比GDP来描述, 因为第二产业是“碳密集型产业” (张友国, 2010) ;FDI为外商直接投资, 本方程也采用中国每年实际应用的外资投资额来衡量;T代表技术水平, 如上所述, 采用工业行业人均产出来表示;SUP代表环境规制水平, 考虑到数据的可得性, 我们用环境污染治理完成投资额来表示 (应瑞瑶, 2006) 。
2.4 FDI的碳排放环境规制效应
FDI的碳排放环境规制效应是指一个经济体通过政府机构制定和实施有关环保、资源等方面的法律法规, 并通过完善立法、严格执法等措施, 以达到提高清洁FDI的比重, 从而影响碳排放量 (黄娜, 2012) 。从短期看, FDI的环境规制效应会减少FDI的流入量, 从而导致碳排放量的减少;但从长期看, 更为严格的环境规制政策的实施能促进东道国节能减排生产技术的创新和升级, 增强对外资的吸引力, 从而流入更多的清洁FDI, 减少碳排放强度。我们用如下公式来衡量FDI的碳排放环境规制效应:
其中, SUP代表环境规制水平, 用环境污染治理完成投资额来表示;EI表示碳排放强度, 用单位GDP的碳排放量来衡量 (付雪、王桂新、魏涛远, 2011) ;T代表技术水平, 我们采用工业行业人均产出表示技术水平;GDP表示总产出, 用中国每年的实际GDP来描述。
此外, 根据“污染避难所”假说, 环境规制的差异是决定FDI是否流入的一个重要影响因素, 上一年的工资水平和环境监管水平是外资进入某一经济体时考虑的主要因素, 因此, 本文将FDI规模表示为:
其中, SUP代表环境规制水平, 用环境污染治理完成投资额来表示;GDP表示总产出, 用中国每年的实际GDP来描述;W指职工年平均工资;FDI为外商直接投资, 用中国每年实际应用的外资投资额来衡量。
2.5 数据来源
二氧化碳排放量的测算。我国的统计机构没有二氧化碳排放量数据的相关统计, 我们根据2006年IPCC对二氧化碳排放的计算方法, 用各种能源消耗导致的二氧化碳排放估算加总而得。考虑到中国目前消费的能源结构主要以煤、石油、天然气3种能源占总能源消费的90%以上, 因此我们的测算主要基于这3种能源的相关数据。计算公式如下:
其中, TC表示各种能源消耗导致的二氧化碳排放总量;i表示煤、石油、天然气;ECi表示能源的消费量;NCVi表示平均低位发热量;CCi代表单位热量含碳水平;COFi表示氧化因子, 44与12分别指CO2的分子量与碳原子量。NCVi、CCi、COFi三项相乘得到碳排放系数, 进而CO2排放体系数为碳排放系数的3.67倍 (44/12) 。借鉴牛海霞 (2011) 、林基、杨来科 (2013) 的研究, 我们的碳排放系数取自研究机构估算值的平均值, 煤炭、石油、天然气的碳排放系数分别为0.7329、0.5574、0.4226。如表1所示:
测算二氧化碳排放量需要的煤炭、石油、天然气的能源消耗数据来源于历年的《中国能源统计年鉴》。FDI、GDP、资本存量、职工年平均工资、劳动力总数、技术水平、研发投入、产业结构、环境规制水平、碳排放强度等变量的数据主要来自历年《中国统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》、《中国人口统计年鉴》、《新中国统计六十年》和《中国环境统计年鉴》, 部分变量数据经计算汇总而得。鉴于数据的一致性和可得性, 我们的样本区间统一到1985~2011年。同时, 文章中所有涉及价值形态的数据, 均应用GDP平减指数进行消胀处理, 调整到1985年不变价格水平。
3 实证结果和分析
本文使用广义矩估计方法 (Generalized Method of Moment, GMM) 来估计联立方程组, 表2是利用Stata12软件计量的估计结果。
注:括号内为对应回归估计系数的T统计量, ***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。
由表2中联立方程的估计结果所示, 除方程 (7) 外的结构方程的R2都在90%以上, 说明了方程组拟合度较高;此外, T检验显示大多数解释变量都是非常显著的, 说明变量的选取及估计方法是合适的。因此, 从统计检验的角度来看, 此系统估计的效果较好, 即我们估计出FDI与CO2排放相互作用的结论可信度较高。以下是我们对4种效应的具体分析。
(1) 规模效应。规模效应表现为FDI存量的增加将引起GDP的增加, 而GDP规模的扩大将导致碳排放量的增加。根据估计结果, FDI存量增加1%, GDP将增加约0.25%。而GDP增加1%, 会带来碳排放增加约0.66%。这样, FDI规模渠道的碳排放弹性为0.165%。规模效应对碳排放的影响表明, 我国目前仍然处于库兹涅茨曲线的左半段, 我国的经济发展是以环境污染的加重为代价的。
(2) 环境技术效应。FDI流入带来的技术溢出效应会降低碳排放。具体而言, FDI增加1%, 将导致技术水平提高0.098%。而伴随技术进步1%, 碳排放将减少0.79%。这样, FDI进入通过提高技术水平引起的碳排放降低了0.0774%, 即FDI的进入和合理配置提升了我国工业整体技术水平和环保技术水平, 继而降低了我国工业行业的碳排放。
(3) 结构效应。FDI流入通过对中国产业结构产生影响进而导致了CO2排放量的增减。由表2可知, FDI每增加1%, 将导致结构“清洁化”0.041%。而产业结构每变动1%, CO2排放将减少2.3%。这样, FDI带来的结构效应导致CO2排放降低0.094%, 也就是说, FDI进入导致中国经济结构向清洁型结构转变, 进而降低了CO2排放量。
(4) 环境规制效应。方程 (2) 中政府环境规制对碳排放具有一定的抑制作用, 但显著性不强 (系数为-0.0062, 且在10%水平下显著) , 这表明我国政府在环境规制方面还需进一步加大力度。其原因在于, 虽然近几年我国对环境规制的力度有所增强, 但地方政府仍面临环境质量目标和经济发展目标的冲突, 且这一冲突在相当长一段时间内会继续存在着。
将上述FDI影响碳排放的机理进行梳理, 并汇总整理为图1。从图1中可以看出, FDI对碳排放影响的4种效应中, 依次为规模效应 (0.165%) 、结构效应 (-0.0943%) 、技术效应 (-0.0774%) 和环境规制效应 (-0.0007%) 。通过计算汇总可知, FDI每增加1%, 导致CO2排放量在原有水平上降低0.007%。
4 结论与启示
文章利用中国1985~2011年的CO2数据, 通过构建联立方程组研究了两者间的相互关系。研究结果表明:FDI通过规模效应增加了我国的CO2排放量, 又通过结构效应、技术效应和环境规制效应作用降低了CO2排放量, 其总效应是降低了我国的CO2排放量, 即FDI有利于我国CO2排放的减少, 而CO2排放的减少又可实现我国生态环境和国民经济的可持续发展。
当前我国的CO2排放过多的重要原因就是能源利用效率不高, 一方面主要因为我国的能源消费的结构是以矿物质能源煤、油为主, 新型清洁能源所占比重很小;另一方面是因为我国的能源利用技术相对落后, 能源的利用效率低下, 而外商直接投资基于竞争的需要, 带来了比我国更先进的技术与治理污染设备, 可以在投入相同的情况下增加产出, 或在产出不变的条件下, 减少能源的使用以及污染物的排放。因此, 在引进外商直接投资的同时, 要特别注意对外商直接投资技术的获取, 利用外资投资企业的技术示范效应来促进本国企业的技术水平升级, 用先进技术淘汰落后技术, 从而使得在我国的外商直接投资企业能最大限度的发挥节能减排的作用。
联立方程组 篇7
一、模型的建立
我国金融市场由银行间同业市场、信贷市场和资本市场构成。降准政策对金融资产价格产生直接冲击, 同时通过金融资产价格传导机制对金融资产价格产生间接冲击效应, 降准政策的金融资产价格传导本质上是银行间同业市场、信贷市场和资本市场在降准政策冲击下的价格再均衡过程。
降准释放金融机构法定存款准备金, 法定存款准备金转化为备付金, 这些备付金投向有三个:其一、投向银行间同业市场;其二、向央行缴存法定准备金, 增加银行业金融机构的放贷能力。其三, 投向资本市场。降准释放的法定存款准备金到底有多少进入金融银行间同业市场、缴存法定存款准备金和投向资本市场, 取决于两个因素:其一, 金融机构资金运用的监管要求, 其二, 同业市场风险收益率、信贷市场风险收益率和资本市场风险收益率的相互比较。在相同的监管要求下, 哪个市场收益率相对较高, 降准释放的资金就流向哪个市场多一点。
银行间同业市场利率降低使金融机构资金需求方能以更低成本融入资金, 这些融入的资金有两个投向:其一, 向央行缴存法定准备金, 增加银行业金融机构的放贷能力;其二, 投向资本市场。降准释放的法定存款准备金到底有多少缴存法定存款准备金和进入资本市场, 取决于两个因素:其一, 资金运用的监管要求, 其二, 信贷市场风险收益率和资本市场风险收益率的相互比较。在相同的监管要求下, 哪个市场风险收益率相对较高, 同业市场拆入资金就流向哪个市场多一点。
在不考虑产品市场和要素市场的情况下, 信贷市场的利率降低, 使居民和企业能以更低成本融资资金, 这些融入的资金投入资本市场。
用银行间隔夜同业拆借利率 (shibor) 和7天加权回购利率 (hg) 代表银行间同业市场利率, p2p网贷综合利率代表信贷市场利率, 中债综合指数收益率 (zq) 代表资本市场收益率。之所以用p2p利率代表信贷市场利率原因在于:其一, 我国银行信贷利率的统计数据只有银行间同业拆借中心贷款基础利率 (LPR) , 而LPR是银行业金融机构对最优质客户执行的一年贷款加权利率, 并不能代表包括小微企业和个人在内的大多数融资主体的信贷融资成本;其二, 银行信贷利率不包括担保、评估等中介费用, 所以银行贷款利率并不代表客户信贷的全部成本, 而p2p网贷利率可以弥补上述缺陷, 且p2p网贷利率与银行信贷利率高度相关。受监管要求制约, 金融机构投资股市的限制较多, 因而选用, zq (中债综合指数收益率) 代表资本市场收益率, 而没有选取股指收益率代表资本市场收益率。
以上金融资产价格关系可以用联立方程表示如下:
通过用2013年6月18日———2015年3月1日的样本区间实证检验发现, 上述设定的方程1-4相关系数的t检验相伴概率并不都小于10%的显著性水平。为此, 我们选取样本区间估计模型中显著性高的系数 (小于10%) , 剔除显著性低 (大于等于10%) 的系数, 组成下列模拟方程。
二、实证检验
本文采用2013年6月18日———2015年3月1日的日数据, 构建联立方程OLS估计方法估计模型, 模型回归结果如下:
方程1:
拟合度R=57.79%, 变量显著性检验 (t检验) 、残差自相关DW检验、残差同期相关性检验均能通过。
方程1的拟合度为0.9351, shibor (-1) 和hg的变动可以解释shibor93.51%的变动原因。C (4) 系数为0.2141, 滞后一阶shibor一个百分点的变动导致本期shibor分布均值同方向显著变动0.2141个百分点;C (5) 系数为0.2877, hg (七天加权回购利率) 一个百分点的变动导致同期shibor (隔夜同业拆借利率) 分布均值同方向变动0.2877个百分点。
方程2的拟合度为0.8642, czd2、shibor和hg (-1) 的变动可以解释p2p86.42%的变动原因。C (9) 系数为-0.2173, 6月9日降准释放的部分法定存款准备金进入银行间同业市场, 银行间同业市场资金供给加大, hg (七天加权回购利率) 分布均值显著下降-0.2173个百分点;C (10) 系数为0.1160, 滞后一阶hg一个百分点的变动导致本期hg分布均值同方向显著变动0.1160个百分点;C (11) 系数为0.9335, shibor (隔夜同业拆借利率) 一个百分点的变动导致同期hg (七天加权回购利率) 分布均值同方向显著变动0.9335个百分点。
方程3的拟合度为0.8637, czd2、shibor (-1) 和p2p (-1) 的变动可以解释p2p86.37%的变动原因。C (15) 系数为-0.3324, 6月9日降准释放金融机构法定存款准备金, 银行业金融机构将释放的部分存款准备金再次作为法定存款准备金存入, 银行业金融机构放贷能力加强, 信贷供给加大, p2p (网贷综合利率) 分布均值显著下降-0.3324个百分点;C (16) 系数为0.9219, 滞后一阶p2p一个百分点的变动导致本期p2p分布均值同方向显著变动0.9219个百分点;C (17) 系数为0.1365, shibor (隔夜同业拆借利率) 降低使金融机构资金需求方能以更低成本融入资金, 这些融入的资金部分缴存法定存款准备金, 银行业金融机构放贷能力加强, 信贷供给加大, 滞后一阶shibor一个百分点的变动导致本期p2p (网贷综合利率) 分布均值同方向显著变动0.1365个百分点。
方程4的拟合度为0.2060, zq (-1) 的变动可以解释zq20.60%的变动原因。C (23) 系数为0.4723, 滞后一阶zq一个百分点的变动导致本期zq同方向显著变动0.4723个百分点。
将上述四个拟合方程回归系数换算成czd2对shibor、hg和p2p的冲击系数:
czd2 (6月9日降准) 对shibor (隔夜同业拆借利率) 的直接冲击金融FinanceNO.11, 201 (Cumulativety NO.606为0, 间接冲击为-0.0625, 总冲击为6月9日降准的实施使shibor (隔夜同业拆借利率) 分布均值下降0.0625个百分点;czd2 (6月9日降准) 对hg (七天加权回购利率) 的直接冲击为-0.2173, 间接冲击为0, 总冲击为6月9日降准的实施使hg (七天加权回购利率) 分布均值下降0.2173个百分点;czd2 (6月9日降准) 对p2p (网贷综合利率) 的直接冲击为-0.3324, 间接冲击为-0.0085, 总冲击为6月9日定降准的实施使p2p p2p (网贷综合利率) 分布均值下降0.3409个百分点。Czd1 (4月22日降准) 对shibor (隔夜同业拆借利率) 、p2p (网贷综合利率) 和zq (中债综合指数收益率) 不形成显著性冲击。究其原因在于6月9日降准涉及面更大, 资金释放量也相对较多, 因而对金融资产价格的冲击也较大。
上述降准的金融资产价格传导机制可用下图表示:
三、结论及政策建议
本文采用2013年6月18日~2015年3月1日的日数据, 构建联立方程模型, 得到如下结论:
第一, 降准的政策效应取决于降准的力度、金融机构资金运用的监管要求和金融资产的相对风险价格;
第二, 4月22日降准对金融市场的冲击不显著, 6月9日降准显著降低了银行间同业市场和信贷市场利率, 但存准变动在金融资产价格体系之间传导所引起的间接冲击效应较弱, 我国降准的价格传导机制还不够畅通。
基于以上分析提出如下政策建议:
第一, 适时微幅降低法定存款准备金率, 进一步提振市场信心。通过上述分析可见, 2014年两次降准尤其是6月9日降准对有效降低了信贷市场利率。在当前市场信心尚未恢复, 微幅下调存准率增强市场信心具有可行性:一是我国法定存款准备金率相对保持高位, 具备进一步下调空间;二是存款保险制度逐步建立, 法定存款准备金的风险保障功能逐渐弱化;三是随着人民币国际化的推进, 我国国际收支顺差逐步减少, 外汇占款也随之减少, 法定存款准备金的“锁定”流动性功能弱化, 为降准创造了可能性。
第二, 注重降准正常与监管政策的协调配合, 放大降准的政策效力。降准所释放的可用资金缴存存款准备金后形成的放贷能力, 受到存贷比等监管政策约束, 即使可用资金充裕、有贷款增量空间, 由于存贷比达到监管界线, 金融机构也无法增加贷款投放, 监管政策抵消了货币政策工具的操作效果。因此可以改进存贷比指标管理, 或增强管理弹性, 根据经济基本面和货币政策工具操作方向调整比例, 或将存贷比指标作为监测指标, 不作为考核指标。
第三, 密切关注金融资产相对风险价格变动, 合理确定降准力度和频度。降准释放金融机构法定存款准备金投向取决于两个因素:其一, 监管要求, 其二, 银行间同业市场风险收益率、信贷市场风险收益率和资本市场风险收益率的相互比较。在相同监管要求前提下, 哪个市场风险收益率相对较高, 降准释放的资金就流向哪个市场多一点。可见, 降准对各个金融资产价格的冲击是不同步的。因此, 要密切关注金融市场资金相对价格, 在实施降准时要充分考虑金融产品的相对风险价格, 引导降准释放的资金大部分用于扩大信贷投放能力。
第四, 完善金融市场体系, 打通降准价格传导渠道。降准对银行间同业市场利率、银行间同业市场利率对资本市场利率、信贷利率对资本市场利率的传导不显著, 我国降准的价格传导机制还不够畅通。降准政策要充分发挥效用, 必须以货币政策价格传导机制的畅通为前提。应该着力完善银行间市场交易品种, 建立多层次的货币、信贷、资本市场, 优化金融资产定价机制, 畅通货币政策价格传导渠道, 使降准的政策效应能够持续传导。
摘要：本文构建联立方程模型, 对2014年中国人民银行两次降准对金融资产价格的冲击进行了实证检验。计量结果表明, 4月22日降准对金融市场的冲击不显著, 6月9日降准显著降低了银行间同业市场和信贷市场利率, 但存准变动在金融资产价格体系之间传导所引起的间接冲击效应较弱。为充分发挥降准的政策效应, 应该适时微幅降低法定存款准备金率、积极协调配合降准与监管政策、密切关注金融资产相对风险价格变动、打通降准价格传导渠道。
关键词：降准,金融资产,价格传导
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