【毕业学位论文】（Word原稿）自然灾害对经济增长影响的实证研究——基于动态异质面板模型-统计教育学

1 自然灾害对经济增长影响的实证研究 基于动态异质面板模型 on 徽财经大学 摘要 ： 世界各地近年 频发自然灾害， 为探析其对经济增长的影响， 本文 基于在新古典增长模型基础上建立 的 自然灾害与经济增长的理论模型 ，依据 国际紧急灾害数据库 ( 美国夕 法尼亚大学国际比较研究中心的宾州世界表（ 中的相关数据， 运用动态异质面板模型 对 经过筛选的 全球 45个国家 1960行 了实证分析 。 本文 在国内外 相关经验研究 的基础上 ， 首先 通过 固定效应模型和随机效应模型 初步探析二者关系， 再 运用 动态异质面板模型作进一步分析 。 实证结果表明 ， 动态异质面板模型 更具 优越性 。 总体而言， 自然灾害 促进 长期 经济增长 ， 抑制短期经济增长 ；而具体到各个国家 ， 短期的影响方向又会因经济发展水平不同而存在差异 。 最后指出了研究中的不足， 并提出了未来的改进方向。 关键词 ： 自然灾害；经济增长；动态异质面板模型 In to on on of to of .3 to to in 5 960of at of to 引言 自然灾害 为 自然环境本身所固有的现象，在威胁人类生存的同时，还给经济 2 社会发展造成了巨大压力；反之，经济社会发展对自然环境直接或间接累积形成的负面影响又导致了自然灾害的发生频率和致灾程度进一步加大。 仅 就近几年而言，寥 寥数例 足以让 闻者无不为之动容。 2008 年 5 月 12 日，四川汶川发生 新中国成立以来波及范围最大、破坏性最强的一次地震，重创约50 万平方公里区域，死亡和失踪近 8 万多人，直接经济损失 8452 亿元人民币。同年 ， 强热带风暴汉娜在海地肆虐； 中国南方 先后 遭遇百年罕见的雪灾 和连续数轮的强降雨 。 2009 年， 20 年来最强的沙尘暴席卷沙特 。 2010 年，海地、智 利 相继发生里氏 和 强烈地震；同年四月，中国青海玉树的 地震 造成 2698 人遇难、 270 人失踪、约 24 万人受灾。 2011 年日本发生 9 级地震， 强震引发大规模海啸和日本福岛第一核电站发生核泄漏事故。 可见，近年来，全球范围内自然灾害的发生频繁而广泛，对人类社会影响程度日益加深。 那么， 自然灾害对经济 增长 会 产生怎样 的 影响， 这一问题无疑已经 引起 了学术界和决策者的 高度 重视 。 在国外， 1954）通过分析 1953 年 5 月 11 日 德克萨斯经历的重大灾难 ，开启了 自然灾害对经济影响 的研究 。关于自然灾害与经济增长两者是否存在相关，若存在，是正相关还是负相关，这一直是经济学家争议的焦点。归结起来， 主要存在两种不同的观点： 其一， 自然灾害会抑制经济的增长 （ 1999 等） 。 2003）选用 115 个国家 34 年的实际 部门数据进行实证分析，结果表明灾害发生较为频繁国家的经济增长率 低于 灾害较少的国家。 2005） 认为一国收入、教育和开放水平越高，金融体系越完备，自然灾害给政府带来的损失越小。 2009） 认为 自然灾害通常带来的是负面影响， 而 影响程度取决于 灾害 的规模，更进一步研究还发现越多的外来援助能减轻对宏观经济的负面影响。 其二，自然灾害 会促进经济的增长。 1994）认为所谓自然灾害对 国 家 经济的危害论并不存在，相反，灾后 长率能够显著提高。 1998）在理论上对该结论作出解释，即根据熊彼特的创新性破坏过程的内生经济增长模型，如果将灾害当做随机事件， 那么它将促使人们采用创新性成果，从而推动经济发展。 2000）通过分析 选用了 拉丁美洲和加勒比海地区 的 28 个国家数据发现，灾害发生当年真实经济增长率先下降而随后两年中又显著上升。 2009） 总结性地 回顾了讨论自然灾害的直接影响因素 的相关文献并分类 罗列 了 自然灾害对经济长期与短期 影响的研究结果。 在国 , of 1, 1953J 999.s 3 内 ， 关于自然灾害对经济增长多是基于理论研究，王泽强（ 2009）以经济社会为分析视角，提出自然灾害频发的应对与反思，他认为须以人与自然和谐相处为基本准则，增强自然灾害的危机管理水平和能力才是降低或减轻自然灾害损失有效的途径。 邵军和司增绰（ 2009） 对自然灾害对经济活动影响的相关研究进行了梳理，认为自然灾害在造成巨大损失的同时也可能为经济增长提供契机。 实证研究方面， 王艺明等 应用 97 个国家 19602000 年的数据分析了自然灾害风险、 经济增长和人力资本投资间的长期关系 ，发现自然灾害主要通过影响人力资本投资行为对宏观经济活动产生重要影响。 李宏（ 2010， 2011） 运用 时 间 序列建模与分析发现我国自然灾害损失的变化与发展，在相 当程度上是可以由一系列社会经济因素来加以解释的 。 之后 他 又基于 19702008 年的 14 国面板数据分析经济增长与自然灾害的关系，结果表明大部分国家的灾害损失水平随着经济总量的扩张而大幅增长。 迄今为止，已有越来越多的文献对该问题进行研究， 然而，尽管考虑到自然灾害对经济长期和短期增长有所不同 ， 相关 研究 大多 也仅仅 基于理论论述，或是着眼于单一方面（长期或者短期） 的影响，显然对自然灾害与经济增长间关系进行检验的跨国综合研究显得不尽完善。 本文尝试首次使用 1960 经过筛选的 45 个国家 的面板数据，以及两种不同的计量方法，即静态固定效应模 型 和 混 合组均值 （ 称 估计的动态异质面板模型， 探析 自然灾害对经济增长 影响的 问题 ，并 进行实证。 二 动态异质面板模型 介绍 （一） 在一般的回归模型中， 由于 因变量的滞后项在 回归 方程右边 会引起 内生性问题 ，依靠传统 的 带有固定效应或随机效应模型的 最小二乘回归，会导致系数估计有偏和非一致性。为了有效地解决这一问题 ， 981) 提出了， 通过一阶差分消去了个体效应， 同时 选用因变量 的 2 阶滞后项及 2 阶差分滞后项作为工具变量，理论上看该估计量给出了系数的一致估计，但 若 滞后项系数非常接近 于 1， 则 相应的弱工具性则会导致这两个估计量无效。 991) 在 的基础上 采用的是 前的因变量滞后项作为其一阶差分滞后项的工具变量，从而得到一致且更为有效的估计结果 。 但 是其在估计方程回归系数时则 假设所有系数都是同质的，仅常数项是可变化的， 表明当 T 和 N 都很大时，在系数异质的情形下，使用 法估计得到的趋同系数常常 76, 598 1991. . 58:277 4 是有偏的。 而 型 则 允许 所有的斜率系数和误差方差都是异质的 ，因为 对每个组的时间序列分别估计并计算参数的均值而称为均值估计，但该方法极易受个体异常值影响而导致估计结果有偏。 鉴于此， 1999)提出了一种较好的 改进 方法 混合组均值 (计方法 ， 该方法限定模型中的长期系数是同质的 ， 但允许不同组间模 型的短期 系数 、趋同系数和误差方差异质。 因此，相比 型， 型假设长期系数同质性提高了估计结果的有效性（ et 999） 。 若要进一步考察 长期系数是否存在同质性，可 以 通过 验对长期的齐次性约束进行有效性检验 。 计是长期系数均值的一致估计量 ，但如果长期系数事实上是异质的，那么 在长期系数同质性的原假设成立的条件下 ， 计不再 有效 ，而混合估计 (固定效应 )既是一致的也是有效的。本文 即 采用 验在 型和 型之间进行选择 。 该检验的原假设是 计和 如果接受原假设 ， 计结果就不一致 ，从而 使用型 自然也 就不合适。 （二） 模型 的优点及其 应用 传统的面板数据估计是建立在数据平稳性的基础上， 从而 得到参数的一致性估计 。 但在现实的观测数据中，数据 常会 表现出非平 稳 性的特征，此时传统的估计方法得到的参数估计 就有 可能是不一致的。 传统上处理 非平稳数据的做法是检验数据之间的协整关系，如果协整关系成立，则可以运用误差修正模型 估计。破性地解决了非平稳数据的有 效性估计问题。 其中， 后对系数的估计值进行平均化； 是 对各组具有相同 值 的系数进行混合估计，对于各组具有不同值的系数取其平均值。 动态面板数据的估计和检验，是近期研究的新课题。在国外 005)运用945- 2001年各个州的经济增长对收入的非平 稳 的长期效应进行了估计。 在国内，卢二坡和王泽填 (2007)运用 动态面板异质模型和静态固定效应模型 ， 对我国的短期波动对长期增长的效应进行了实证研究；卢书泉 (2008)对中国 29个省市的消费、收入和消费价格指数的误差修正模型应用了 但目前还未有人使用 别 研究自然灾害对经济增长的短期和长期影响，本文将尝试使用此方法。 三、模型与数据说明 M. h. , Y. R. P. J . 1999 (94) :621 934. 5 （一） 理论模型 鉴于国际人力资本数据收集有限，因此本文考虑在新古典增长模型基础上建立自然灾害与经济增长的理论模型，首先给出 t 时刻的产出 Y 的模型： ()()( （ 2） 其中 K 表示物质资本存量； L 表示劳动投入； u 为随机扰动项；通过取对数，加入常数项 a ，则将公式 1的面板回归模型记为： ,2,1,2,1, （ 3） 其中 D 是从随机扰动项 u 中区分出来，用以表示灾害损失；示不包含灾害损失后的随机扰动项； 、 和 分别表示物质资本、人力资本和灾害损失的产出弹性。考虑回归模型中滞后变量对解释变量会有影响，因而加入解释变量的滞后值，建立动态分布滞后模型： 1,1,211,211,21进一步写成误差修正模型： l （ 4） 其中 )1(,1,1,1,1 2132122110 3）进行参数估计，进而分析灾害损失对经济增长的影响，在此基础上进一步运用 计方法对公式（ 4）进行参数估计，并将两次估计结果进行对比分析，从而体现 计的优点。 （二） 数据说明 本文实证研究所用的自然灾害损失数据来源于世界卫生组织与灾害流行病研究中心 (同创建的国际紧急灾害数据库 (录入 害数据库至少要满足以下四个条件之一：（ 1）报道有 10 人或 10 人 以上因灾死亡；（ 2）报道有 100 人或 100 人以上因灾受到 影响；（ 3）政府针对此灾害宣布过国家处于紧急状态；（ 4）请求过国际援助。 录的衡量自然灾害损失的指标包括因灾造成的经济损失、影响的总人口、死亡人口、受伤人口、受影响人数和无家可归人数，但笔者认为本文研究的是经济问题，货币化的经济损失应该是衡量灾害损失的首选指标， 同时 考虑到本文研究整体自然灾害对经济增长的影响，因而采用 收纳的各种自然灾害所造成经济损失的加总数据，包括：干旱、地震、传染病、极端温度事件、洪水、昆虫灾害、滑坡、火山、海啸、暴风雨、大火。 文中各国的宏观经济数据来自于美国夕 法尼亚大学国际比较研究中心的宾 6 州世界表 （ ，本文搜集了各样本单元在 1960的实际 物质资本 K ，此处的 按美元不变价格计算的实际 物质资本用投资额来表示， 具体数据是 用投资率（投资额占 重）乘以 到。文中劳动投入 L 用各国的从业人员来表示，数据来源于世界经济总量数据库（ 鉴于数据的可得性和自然灾害发生的频数，本文研究采用了全球在1960的样本期内遭受自然害灾次数较多的 45 个国家的相关指标的年度数据进行分析，具体的筛选标准为 1960间进入 据库超过 10年的国家纳入此次分析的样本范围。文中所有变量均经过对数处理，由于部分研究单元在样本期内未发生自然灾害或发生的自然灾害不足以 录入 据库，导致部分灾害数据为零，为了方便取对数，文中采取所有的灾害损失数据统一加上一个非零的正变量 1。 四 自然灾害对经济增长影响的实证分析 （一）描述性统计分析 根据本文所选的国际上影响较大的自然灾害数据库 统计数据绘制灾害损失情况图。如图 1 所示， 灾害造成的经济 损失 不断扩大， 较为严重的时间段是 集中在 1995具体来看 ， 其中 2005 年最为严重，经济损失达到 2142亿美元。主要由于 2004 年 12 月 26 日印度尼西亚发生 全球 50 年以来最大的 海啸 ，再加上 2005 年 8 月份发生在美国 、墨西哥湾和巴哈马群岛的 “ 卡特里娜 ” 飓风等强自然灾害 导致 了财产的巨大损失。 0500000001000000001500000002000000002500000001960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010经济损失图 1 1960全球自然灾害带来的经济损失 图 2 给出了 1960全球各种自然灾害造成的死亡人数和受影响的总人数。 从图 2 中可以看出 受影响总人数较大的年份集中在 1987， 1965 年、1970 年、 1976 年、 2004 年、 2008 年和 2010 年由于自然灾害引起世界累计死亡人数相对较多。其中各年份都伴随有强自然灾害发生，如 1965 年发生阿拉斯加大地震， 里氏 ； 1970 年中国云南通海和秘鲁钦博特发生大地震； 1976 年 7 唐山大地震， 2004 年印度尼西亚大地震，同时引发了全球 50 年来最大的海啸；2008 年汶川大地震及 2010 年智利大地震等都造成了重大的人员伤亡。 01000000002000000003000000004000000005000000006000000007000000001960 1966 1972 1978 1984 1990 1996 2002 2008020000040000060000080000010000001200000140000016000001800000受影响的总人数 死亡人数图 2 1960全球 各种自然灾害造 成的 人员损失 综合图 1 和图 2 来看，全球各种自然灾害无论是从受影响总人数还是从经济损失的角度来看，都呈现总体上升趋势，但死亡人数却呈现减弱趋势，这可能是因为虽然近年来自然灾害越来越严重，致使受影响 的总人口和经济损失呈现上升趋势，但同时由于医疗水平的提高，信息传递速度的加快和国际救助的及时性，自然灾害所导致的死亡人口在总体上表现出下降的趋势。下面本文将着重运用面板数据模型实证分析自然灾害对经济增长的影响。 （ 二 ） 固定效应模型和随机效应模型 本文基于 1960 5个国家 的相关 数据，分别 采 用固定效应模型和随机效应模型估计自然灾害对经济增长的影响，并运用 应 与 解释变量不相关 。 因此，构建的原假设为随机效应与解释 变量不相关，如果拒绝原假设则表明随机效应与解释变量相关，选用固定效应模型估计更为有效。运用 表 1）。 表 1 固定效应模型和随机效应模型估计结果 模型 固定效应模型 随机效应模型 固定资本投资 * （ * （ 劳动力 * （ * （ 自然灾害 * （ * （ 验 8 注： *表示在 5%水平显著， *表示在 1%水平显著。 %显著水平下，固定效应模型较随机效应模型更为有效。估计结果中，固定资本投资的产出弹性为 动力的产出弹性为 投入相同单位的资本与劳动，资本的边际报酬更高；自然灾害回归系数 表明 ，不管在固定效应模型还是在随机效应模型 中 ，自然灾害对经济增长的影响在 1%水平上都显著为正， 即 自然灾害与劳动力和固定资本投资对经济增长的作用方向是相 同的，一个直观的解释为，自然灾害虽然会减少实物资本，但同时也提供了一个更新资本存量的机会，能促进新技术的应用 。 但由于灾害的发生在短期内会对当地的经济发展造成一定程度的破坏且各个国家经济发展模式不同，经济制度不同，因而有理由怀疑各个国家短期内自然灾害对经济增长的影响是否都是正向的， 这在固定效应模型和随机效应模型中无法体现，即无法区分每个国家自然灾害对经济增长短期和长期的影响， 因此 本文接下来 将采用 动态异质面板模型 并对 估计结果进行分析。 （ 三 ） 动态异质面板模型 关于自然灾害对经济的长期与短期的影响，不同的学者在 对 不同的国家的灾害数据进行实证分析后发现其作用大相径庭 ， 尤其是在对长期经济增长的影响方面 。 邵军和司增绰 (2009)认为资本和技术进步对长期增长的意义较为重要，若非是毁灭性破坏的自然灾害，其改变经济增长轨迹的可能性不大，但他同时也认为在落后国家，灾后重建有可能成为利益集团的博弈对象，可能对经济造成长期的负面影响。而 002)则认为自然灾害至少不会对长期经济增长产生不利影响。更有学者认为自然灾害在长期内可能会成为长期经济增长的契机。而对于自然灾害对经济的短期影响方面，大部分学者则一致 认为自然灾害会对短期的经济产生负面冲击，但也有人认为这种影响会因为经济发展水平而存在差异。鉴于自然灾害对经济的长短期影响的复杂性，本文拟运用动态异质面板模型对自然灾害对长短期增长的影响分别进行深入研究。使用 自然灾害和经济增长的动态异质面板模型进行估计，结果如表 2： 表 2 动态异质面板模型估计结果 模型 计模型 长期参数 固定资本投资 * （ 劳动力 王艺明 ,陈美兰 ,王晓 J2008(19144 9 自然灾害 * （ 短期参数 平均 趋同 系数 * （ 固定资本投资 * （ 劳动力 自然灾害 * （ 验 2 中， 验结果表明使用 型估计是合适的，即 19605 个国家中自然灾害 对 经济增长的短期影响不尽相同，但长期 作用 效果却是一致的。 从长期估计系数看，固定资本投资对经济增长的影响程度远 远高于劳动力，表明 45 个国家在长期经济发展中偏向于资本密集型发展模式，忽视了劳动的贡献性，这 可能 与科技发展有关，高科技的设备取代了劳动力，从而使部分劳动人员处于可有可无的 尴尬境地 ， 因而其 与资本对经济增长的贡献 相 比 而言 就会小很多；自然灾害对经济增长的长期系数估计值与固定效应模型得到的结论相同，估计结果都在 1%的水平下显著，且影响都为正， 因此可以确定 在长期中自然灾害的发生会促进经济的增长， 究其原因可能一方面 是灾害 的 发生增加了促进技术进步的可能性，灾难过后，旧设备可能更容易受到损坏，从而会被具有更高技术含量的新设 备替换 ； 其次 可能是灾难发生时，由于国际援助及国内其他地区的帮助，资金会迅速积累，且其使用易受关注，不易滋生官员腐败现象，从而使得资本利用率得到提高，促进了经济增长 ；还有一种可能与 “ 资源诅咒 ” 相关，部分国家资源丰裕度与其经济增长之间存在负相关性关系，而自然灾害的发生造成自然资源的毁损，反倒会成为灾害地区经济增长转变的契机 。 从短期系数来看， 与上文固定效应模型回归结果不同的是， 整体上 自然灾害对经济增长影响的短期影响系数为负，且在 1%的水平下显著。这与现实相符合，一般灾难发生时会带来人力和物力的当期损失 ，会造成当 地居民对灾难的恐慌，从而会立即降低劳动的积极性与投资者的投资信心。 表 3 中给出了各国家短期内自然灾害对经济增长的影响系数。 具体来看， 45 个国家中，灾害对经济增长的短期影响有正影响的国家有以下 14 个：阿尔及利亚 、智利、中国、香港、印度、印度尼西亚、马达加斯加 、莫桑比克、巴基斯坦、斯里兰卡、瑞士、台湾、泰国和英国。其中， 8 个为亚洲国家， 3 个非洲国家， 2 个欧洲国家和 1 个南美洲国家。除了瑞士和英国两个国家外，其余均为发展中国家 ，这些国家的经济水平 10 基本处在全球经济中等水平左右，且其对世界的经济发展起着重要的作用，尤 其是中国和印度两个发展中的大国家 。 出现这种结果的原因可能是因为在灾害发生后，发展中国家除了自身的抗灾能力之外，由于其跟全球经济的关联性较高，接受的国际援助也会较多些，因而在短期内对经济可能会有正向的促进作用，而大多数发达国家灾害的破坏程度大于其接受的国际援助，在短期内对经济有不利影响。这与 2009）的研究一致，他认为自然灾害通常带来的是负面影响，而影响程度取决于灾害的规模，而且越多的外来援助能减轻其对宏观经济的负面影响。同时唐彦东（ 2008）的研究也表明旧资本存量越多，则 在恢复重建的过程采用新技术的可能性越大，越有可能提高整个经济体的技术水平。而现实中，发展中国家旧资本存量高，更新速度较慢，而在恢复灾害重建的过程中，技术水平的提高则更易于促进经济快速增长。 可见，灾害在短期内灾害对经济增长会造成不利影响，但这种影响会因为经济发展水平而存在差异。 表 3 自然灾害对经济增长短期影响系数估计值 国家 短期自然灾害系数估 计值 国家 自然灾害短期系数估 计值 国家 短期自然灾害系数估 计值 阿尔及利亚 希腊 巴基斯坦 阿根廷 危地马拉 秘鲁 澳大利亚 * （ 中国香港 菲律宾 奥地利 印度 葡萄牙 孟加拉国 印度尼西亚 罗马尼亚 玻利维亚 （ 伊朗 南非 巴西 * （ 意大利 西班牙 加拿大 * （ 牙买加 （ 斯里兰卡 智利 日本 瑞典 （ 中国 马达加斯加岛 瑞士 哥伦比亚 马来西亚 * （ 中国台湾 哥斯达黎加 墨西哥 泰国 多米尼加 （ 摩洛哥 （ 土耳其 11 厄瓜多尔 莫桑比克 英国 法国 新西兰 美国 注： 括号中为估计值方差 ； *表示在 10%水平显著 ， *表示在 5%水平显著， *表示在 1%水平显著。 五结论和 进一步研究 本文运用动态异质面板模型对全球 45个国家 1960自然灾害 与 经济增长的 关