美国经济波动对中国经济增长的影响及其传导机制研究

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摘要：在开放经济条件下，一国的经济波动会通过国际贸易、国际投资等资本的跨国流动传导到别的国家。鉴于美国已经成为中国主要的贸易伙伴和FDI来源国，其经济的波动会对中国的经济产生很大的影响，因此本文运用基于VAR模型的广义脉冲响应函数法与方差分解法，在以双边贸易与投资为传导纽带，暗含汇率变化影响的基础上定量分析了美国经济波动对中国经济冲击的长期传导机制和短期动态影响特征。冲击响应分析结果表明，美国经济对中国经济的影响更大，美国经济的波动主要通过影响中国对美国出口的途径对中国经济增长造成冲击；方差分解结果显示，中国经济对美国经济的贡献更大。    关键词：双边贸易，FDI，广义脉冲响应，方差分解，传导机制
    改革开放以来，中国经济年均近10%的持续高速增长举世瞩目，经济实力空前增强，在国际经济中的地位日益重要。中国成功经验的一个重要方面就是，走开放式的发展道路，借助外部力量推动经济增长，巨额的外贸总量和FDI流入量的不断攀升便是例证。随着中国经济实力的增强，中国对世界经济的贡献也日益显著，2007年中国对世界经济增长拉动幅度首次超过美国。同时，随着中国加入WTO，世界经济波动会通过贸易与投资渠道更容易地影响中国经济，尤其是受世界大国经济波动的影响。美国是当今世界头号经济强国，是世界经济发展的主要引擎之一，也是与中国经济联系最紧密的国家之一，其经济波动通过国际贸易、国际投资等经济渠道影响中国经济的发展，使中国经济也呈现出扩张或收缩。当前，中美两国已经成为带动世界经济增长的火车头，通过探讨两国经济波动的相关性，可以更好地理解双方在经济上的相互联系和相互影响，从而为中美两国更好地开展经贸合作，促进双方经济的共同繁荣提供重要的理论支持。
    一、文献综述
    对于经济波动的国际传导渠道，Baxter和Crucini（1995）等的早期研究已经确认了国际商品贸易和国际金融交易渠道的存在和合理性，其中金融交易主要是指国际货币借贷和国际资本投资。Canova和Dellas（1993）认为，世界经济中的一些共同因素使市场经济国家的经济波动越来越协同一致。Ravn（1997）的经验研究进一步表明，出口和进口等都显示了很强的正相关性，表现出显著的跨国协同运动性。Nzier（2005）分析指出，中国的高储蓄率、城市化乃至庞大的劳动力大军都对世界经济的运行产生了积极影响。
    冯永琦（2009）对中美经济波动的国际贸易传导机制进行实证分析。杨万平、袁晓玲（2008）在以中美双边经贸为传导纽带的基础上建立了冲击反应模型，定量分析了中美间经济相互冲击的效果。埃里克·布里顿、克里斯托弗·T（2006）认为，美国从对华贸易中获取的长期利益是实在而持续的。
    杨万平、袁晓玲（2009）从美对华直接投资的角度考察了美国经济波动对我国经济增长的长期动态影响特征。宗建亮（2007）实证分析了以G7为代表的世界大国经济波动如何通过对中国的FDI影响中国经济波动。马明申（2007）着重探讨了美国对华投资对我国经济增长的影响。
    赵蓓文（2009）的实证研究结果表明，美国在华直接投资与中国对美国出口之间相互影响。汪素芹、姜枫（2008）利用贸易引力模型对美国在中国投资对其本国贸易的影响进行了实证研究。陈继勇、雷欣（2008）分析了外商在华直接投资与中国对外贸易之间的相互关系。张鹏、李荣林（2006）发现，美国对华外商直接投资促进了美中双边贸易的增长。
    周佰成（2007）发现，美国宏观经济比中国宏观经济更加持续、稳定。张兵（2006）发现，中美两国经济周期波动在某些历史时期具有较强的同步性。
    综上文献，有以下方面还需要进一步研究：（1）就美国经济波动对中国经济冲击问题进行定量分析的研究还极为罕见。（2）在选择中间传导变量时，大多数文献忽略了外资与外贸的相互影响关系，只是采用FDI或对外贸易进行分析；其次FDI应该采取存量指标还是增量指标是一个值得思考的问题。实际上，具有溢出效应和参与生产的应是存量FDI，而部分新引进的FDI很可能还未充分发挥其应用功能，因此采用存量指标应更合理。（3）在方法的运用上，大多数研究方法主要依赖经济理论模型，但现实分析中难以找到合适的理论基础来构建一个包含所有影响因素在内的完整模型。由Sims（1980）提出的向量自回归模型（VAR）则提供了简便的替代方法，首先它解决了内生变量的偏误问题。在VAR系统中所有变量都被视为内生变量从而对称地进入到各个估计方程中，这就可以较少地受到既有理论的约束。同时，正如Ltitkepohl（1993）所指出的那样，VAR模型方法的另一大优点在于它为分析系统中各个变量之间的动态影响提供了很好的分析工具，可以方便地分析各个变量之间的长期动态影响，可以避免变量缺省的问题。由于难以分析直接运用VAR模型得到的检验结果的经济涵义，因而往往采用广义脉冲响应函数（impulse response function，IRF）来进行分析。
    因此，本文针对以往文献中的不足，做出了必要的修正。主要采用基于VAR模型的广义脉冲响应函数和方差分解方法，利用1983-2007年期间中美两国有关数据来考察美国经济波动通过美对华FDI、中国对美出口贸易（CEX）、中国自美进口贸易（AEX）等中间变量对中国经济影响在时序维度的动态作用特征。与以往研究相比，本文主要的研究目的有四点：一是从定量的角度，以中美外资与外贸为中间变量考察中美经济波动的相关性，并且把外贸分为出口与进口，同时采用FDI存量指标；二是在对时序数据取对数以消除或减少异方差影响的基础上，检验数据的平稳性，确定变量之间是否具有长期协整关系；三是用基于VAR模型的广义脉冲响应函数分析方法来考察各变量之间的动态冲击反应，以刻画各变量之间长期的动态作用；四是运用预测方差分解技术（variance decomposition）来进一步考察外资、外贸在解释经济波动时的相对重要性。
    二、实证研究
    1.数据说明
    本文采用1983-2007年之间中国向美国出口额（CEX）、美国向中国出口额（AEX）、美国向中国的直接投资（FDI）及中美两国国内生产总值（CGDP、AGDP）的年度数据。单位均为亿元人民币，其中单位为美元的利用年均汇率进行转换，也考虑了汇率变量的影响。为了消除数据中可能存在的异方差问题，本文对数据进行了自然对数变换。中国CGDP数据来自《中国统计年鉴2008》，进出口数据来自中国商务部网站，美国AGDP数据来自美国统计局网站。
    FDI应该采取存量指标还是增量指标是一个值得思考的问题。实际上，具有溢出效应和参与生产的应是存量FDI，而部分新引进的FDI很可能还未充分发挥其应用功能，因此采用存量指标更合理。中国统计年鉴中所列FDI数据实际上是增量FDI，并非存量FDI。借鉴资本数据计算公式，有：，这里I为新增FDI投资，PK为投资价格指数，t为时间，δ为折旧率。不过初始投资额和折旧率并没有权威的数据可以依赖，由于美国对我国的FDI额是从1983年开始统计的，所以本文将1979-1983年的累计FDI（8.6亿美元）作为初始值。资本折旧率为7.5%，该假设虽然看起来武断，但表明资本品平均使用年限为13.3年，这与政府推荐的使用年限接近。投资价格指数则以固定资产投资价格指数替代，采用国家发改委宏观经济研究院课题组（2008）的数据。存量FDI可由历年新增FDI经上述公式计算得出。
    2.中美经济波动相互影响的定量分析
    本文采用基于VAR模型的广义脉冲响应函数和方差分解来考察中国与美国经济波动相互传导的动态路径。VAR模型考察变量间的关系时，其最大优点是不受先验经济理论的限制，直接通过时间序列数据本身的特性进行研究。在大多数情况下，VAR模型各估计方程扰动项（innovations）的方差一协方差矩阵不是对角矩阵，因此必须首先对其进行正交处理得到对角化矩阵，由Sims（1980）提出的Choleski分解方法是最常用的方法。然而，Choleski分解法的关键问题在于估计结果严重地依赖于VAR系统中各个变量的排序关系，因此本文运用改进的广义脉冲响应函数法（GIRF）来进行分析。GIRF方法首先由Koop et al.（1996）提出，Pesaran和Shin（1996，1998）对这一方法进行了拓展研究。与Choleski分解法相比，GIRF方法的分析结果并不依赖于VAR系统中各个内生变量的排序，从而大大提高了估计结果的稳定性与可靠性。
    由于广义脉冲响应函数的检验结果严格依赖于误差向量满足白噪声序列向量这一假设前提，因此我们首先对模型的时间序列变量进行平稳性检验，否则直接对非平稳的时间序列进行回归将导致谬误回归。采用ADF检验发现，在10%的显著性水平上，所有变量的水平序列都是非平稳的，而他们的一阶差分是平稳的，即都是I（1）的序列（见表1）。进一步的Johansen协整检验结果表明，在1%的显著性水平上各变量的时间序列之间存在唯一的协整关系，满足原假设条件。

    由于各变量均可看作内生变量，根据选择VAR模型滞后阶数的各种准则综合评比（表2），我们建立VAR（3）模型。经过检验，模型是显著的，且所有特征根根模的倒数都小于1（图1），说明该VAR模型的结构是稳定的。通过基于VAR模型的广义脉冲响应函数（GIRF）和方差分解，我们可以对变量冲击的响应进行测算。

    （1）脉冲响应函数分析
    造成中国△lnCGDP增长波动的因素。考察△lnCGDP对各变量一个标准差新息的广义脉冲响应，发现在整个冲击期内对当期美国△lnAGDP一个单位冲击的反应曲线大致呈现倒U型：中国△lnCGDP对来自美国△lnAGDP的新息冲击即刻就有反应，在第1年反应微弱且为负向反应，在第2年后由负向转向正向反应，第4年达到最大，以后慢慢减弱，从第7期以后开始变为负值。这表明，中国经济受美国经济波动的影响滞后4期时，美国经济波动冲击对△lnCGDP的影响具有持久的促进作用；在整个冲击期内对当期来自自身一个单位冲击的反应曲线大致呈现U型：在初期较来自美国△lnAGDP的新息冲击要强，在第1年反应强烈且为最大正向反应，但在第2年以后由正向转向负向反应，在第6年达到负的最大值，第8期开始转向正向反应且慢慢增大，表明中国经济的可持续增长性不强；在整个冲击期内对当期△lnCEX一个单位冲击的反应曲线大致呈现N型：中国△lnCGDP对来自当期△lnCEX的新息冲击反应有一定的滞后，在第3年时达到最大，随后逐步衰减，并转为负向反应。在整个冲击期内对当期△lnAEX一个单位冲击的反应曲线大致呈现倒N型：中国△lnCGDP对当期△lnAEX一个单位冲击的反应在开始就较为明显，随后不断衰减，直至为负，而在第4年以后又逐渐变成正向反应，并在第7年达到最大，此后缓慢衰减但在冲击期内均为正值；在整个冲击期内对当期来自△lnFDI一个单位冲击的反应曲线大致呈现U型：在第1年反应强烈且为最大正向反应，但在第2年以后由正向转向负向反应，在第3年达到负的最大值，第8期后开始转向正向反应且慢慢增大。计算在分析期的累计反应值（accumulated response）可发现，中国△lnCGDP受自身、美国△lnAGDP、△lnCEX、△lnAEX的总体影响都为正，而受△lnFDI的总体影响为负，证明美国对华FDI的增加对中国经济有抑制作用。马明申（2007）在研究美国对华直接投资对中国经济增长时也有相同的结论，并且进行了比较详细的分析，结论是，受美国△lnAGDP的影响最大（0.09），而受自身的影响较小（0.02）；受△lnAEX的影响（0.07）大于受△lnCEX的影响（0.01），说明中国对美国出口对中国经济增长的促进作用明显小于中国从美国进口的作用。杨万平、袁晓玲（2008）在研究中美经济波动相关性时曾经得到相似的结论。
    各变量一个标准差新息冲击下美国△lnAGDP的反应。对来自自身的新息冲击即刻就有最大正向反应，之后迅速衰减为负的最大值，第3年之后从长期来看除了在第7年为负外，其余年份均为正；美国△lnAGDP对来自中国△lnCGDP、△lnAEX和△lnFDI的新息冲击都是即刻就有反应，之后呈现波浪式振动，并且震动幅度有加剧的趋势；美国△lnAGDP对来自△lnCEX新息冲击的反应有一定的滞后，在第2年时达到正的最大值，随后逐步衰减，除在第7年出现一个最大的负值外，其余年份的振幅相对较小。但从在分析期内的累计反应值看，美国△lnAGDP受来自自身的影响（0.17）要大于来自于中国△lnCGDP的影响（0.01）。
    （2）预测误差的方差分解
    广义脉冲响应函数能解释各变量对特定冲击的响应符号和响应幅度，但是不能比较不同冲击对一个特定变量的响应强度，而预测误差的方差分解将系统的均方差分解成各变量冲击所做的贡献，为解决此问题提供了更加正式和准确的信息。预测误差的方差分解表示的是当系统的某个变量受到一个单位的冲击以后，以变量的预测误差方差百分比的形式反映向量之间的交互作用程度，它的基本思想是把系统中每个内生变量的变动按其成因分解为与各方程随机扰动项（新息）相关联的各组成部分，以了解各新息对模型内生变量的相对重要性。本文利用方差分解技术分析了中美两国的国内生产总值对对方经济增长的贡献率。
    根据估计得到的VAR（3）模型，分别对各变量的变化进行方差分解。图3表明，对中国△lnCGDP的方差分解显示，各因素的影响力从第3年开始逐步稳定。中国△lnCGDP的变化中，可以由自身因素解释的部分呈现逐步减弱的态势，平均来看有大约30%的变化可由自身因素来解释；可由美国△lnAGDP因素解释的部分逐步加大，在第6年以后达到16%左右并且日趋平稳，平均来看有大约10%的变化可由美国因素来解释，可见美国△lnAGDP对中国△lnCGDP的影响作用是一个渐进的过程，而且这一影响比较显著。这表明，随着中国和美国经济合作的不断加深，中国经济波动的自身影响程度在减弱，但仍占据稳定的主导地位。可由中国对美出口△lnCEX因素解释的部分逐步加大，在第3年达到最大的70%之后日趋平稳，长期平均贡献为58%，可见中国对美出口△lnCEX对中国经济的拉动作用是一个渐近过程，表明在影响中国△lnCGDP的因素中，中国对美出口△lnCEX起着重要作用。相对于其他因素，美国对华投资△lnFDI与美国对华出口△lnAEX对中国△lnCGDP的影响很小，几乎可以忽略。

    对美国△lnAGDP的方差分解显示，由自身因素解释的成分总体上一直在降低，并且在第7年达到16%左右后下降趋势呈现平缓状态，平均来看有大约30%的变化可由自身因素来解释。由中国△lnCGDP解释的成分则在逐年稳步上升，从滞后1期的2%到滞后10期的22%左右，平均来看有大约12%的变化可由中国因素来解释，可见随着中国经济实力的增强对美国经济增长的贡献越来越大，相对来说，中国经济对美国经济的贡献大于美国经济对中国经济的贡献。由中国对美国出口△lnCEX因素解释的部分逐步加大，在第2年达到最大的54%之后日趋下降，长期平均贡献为34%，可见中国对美出口△lnCEX对美国经济的拉动作用是一个渐近过程，表明在影响美国△lnAGDP的因素中，中国对美出口△lnCEX起着重要作用。由美国对华出口△lnAEX因素解释的部分长期有所下降，但平均来看仍能解释美国经济波动的23%。相对于其他因素，美国对华投资△lnFDI对美国△lnAGDP的影响很小，几乎可以忽略。
    三、结论与建议
    展望21世纪的世界经济，中美两国的经济关系可以说是最重要的双边关系。目前，由于受金融危机的影响，美国甚至全球经济增长前景急剧恶化，美国的经济减速对我国经济增长的影响便成为一个紧迫而重要的问题。本文以中美双边贸易与投资为纽带，在暗含汇率因素的情况下，运用1983-2007年统计资料定量分析了两国经济互相冲击的程度，实证分析表明：
    （1）通过对平稳数据建立VAR（3）模型，进而构造广义脉冲响应函数和对因变量预测方差进行分解。分析结果发现，中国经济△lnCGDP对各变量一个标准差新息的广义脉冲响应中，受美国经济△lnAGDP的影响最大，而美国△lnAGDP受来自自身的影响要大于来自于中国△lnCGDP的影响。说明美国经济比中国经济更不易受对方的影响，在美中关系中，美国占优势的基本结构将会得到维持。美国经济的波动主要是通过影响中国对美出口的途径影响中国经济的发展。
    （2）从广义脉冲响应函数和方差分解还可得出，在影响中国△lnCGDP的因素中，中国对美出口△lnCEX起着重要作用，从一个侧面可以反映出中国经济属于过分依赖出口拉动的国家，对美国国民的消费依赖程度较大，但随着金融危机在全球的蔓延，美国经济甚至全球经济的衰退已成定局，而美国的GDP占到全球GDP的1／4，其中的72%又是由国内消费创造的。美国是这次危机风暴的中心，因此美国的消费必将回落走低，这对于过分依赖美国市场的商品出口国中国来说是个坏消息。对中国来说，要保持经济增长，提振国内消费是当务之急。中国经济对美国经济的贡献大于美国经济对中国经济的贡献，说明中国经济对美国经济的依赖性越来越小。
    目前，中国对美国的贸易依存度较高，而美国对中国的贸易依存度较低。中美之间这种不平等的依存关系，增加了中国在中美经济相互依存中的脆弱性和依附性。相互之间经济依存度高是两国保持政治关系和经贸关系长期稳定的重要原因，因此，中国要想办法加强美国对中国的经济依存度，同时减少中国对美国的贸易依存度，使中国对美国形成较强的约束力，把两国的经济融合度和依存度提高到一个新的水平，这样才能为两国日后的经贸合作、政治合作、战略合作创造良好的条件。本文建议：
    ①对美国的商品出口应该适当加以限制，转变中国的出口方式，或者施加一些限制性的条件。实际上，中国的出口商品乐于运用低价格来作为竞争手段，只能通过中国鼓励出口的退税政策予以解释。当我们把这种行为与中国的贸易增长方式联系起来考虑时，说明中国以“出口创汇”为指导原则的贸易战略需要从资源耗费、规模导向的“普惠制”出口促进转变为资源节约、效益导向的“特惠制”出口促进方式。
    ②发展“内需型”经济。首先要做到以我为主。在我国经济进入战略调整阶段，当前世界市场上中低档制成品出现全面生产过剩的局面，扩大内需始终是我国经济发展的基本立足点。只有在国内市场形成规模并经过激烈国内竞争的产品才会具有很强的国际竞争力。其次要求结构变化，变投资和出口的增长动力为消费和净出口的增长动力机制。
    ③增加美国商品的进口，以改善目前这种不平衡的双边贸易收支状况。应该运用一些政治、经济、外交等手段迫使美国增加对我国高技术产品的出口，以改善目前这种不平衡的双边贸易收支状况，中美双边贸易进一步发展的潜力和空间仍然非常大。
    ④重新调整中国已有的贸易方向，实行多元化战略。多元化不仅指进出口产品结构多样化，还包括贸易地区的分散和多元化。中国要发挥地缘优势和资源优势，加大同亚洲各国以及非洲地区的贸易，减少对美国市场的依赖，避免受其制约。在现阶段，要鼓励从美国进口和投资，防止中美之间的贸易摩擦。中国经济还必须紧紧“钉住”美国经济动向，适时做出有利于自己的外贸政策调整。
    ⑤利用国际经济调整的有利时机积极推进结构调整。结构转换是经济增长最重要的动力之一，它不仅是中长期的需要，也是短期的需要。因此我国在保持积极适度增长、加快构建新体制的同时，要不失时机地利用当前国际经济处于大调整的时机，努力实现经济结构的有效调整。
    参考文献
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作者：西安经济与金融学院 杨万平 袁晓玲 来源：《世界经济研究》2010年第7期

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