第三节 经济波动对经济增长的影响机制分析

一、经济波动、投资率与经济增长

根据AK模型，经济波动可以通过影响投资率进而影响经济增长。那么自然首先要研究清楚经济波动如何影响投资率，影响力度又有多大。目前已有大量文献对此进行了分析，在已有的文献中，多是用不确定性来代替经济波动进行研究。绝大多数实证分析都表明不确定性的加剧会降低投资，即经济波动和投资之间呈负相关关系。然而对于经济波动主要通过何种途径导致投资下降却是存在异议的，基本上有两种观点。实物期权理论认为由于投资具有不可逆性，经济波动加剧会导致企业家选择“等待和观望”（wait and see），在未来形势明朗时进行投资（Dixit & Pindyck, 1994; Caballero & Pindyck, 1992; Bachmann & Bayer, 2013）。这种理论得到很多经验分析的支持，根据数据类型，这些研究可以分为宏观层面和微观层面两类。宏观层面，Calcagnini和Saltari（2000）通过理论分析认为需求波动和金融波动加剧都会导致投资降低，并基于意大利数据进行实证分析证实了自己的结论。Bloom（2009）以及Bloom等（2012）通过在RBC模型中引入资本和劳动调整成本进行定量分析，结果发现经济波动加剧会导致经济活动在短期内急剧下滑，过后经济变量会再缓慢回升。微观层面，Leahy和Whited（1996）研究了美国工业企业股权收益和投资之间的关系，结果发现股权收益不确定性加剧时，投资会明显降低。Bloom等（2007）基于1972—1991年英国工业企业数据，运用同样的方法进行了研究，也得出类似的结论。

另外，随着人们对2008年国际金融危机形成原因的关注，越来越多的文献指出金融摩擦是导致经济波动影响宏观经济变量的重要渠道（Arellano et al., 2012; Christiano et al., 2014）。当经济波动加剧时，由于企业经营风险加大，企业债券信贷利差会因为风险溢价而变大，进而导致债务融资量变小。此外，企业风险加大，金融机构也会出于避险的目的减少对企业的贷款，这会进一步减少企业投资资金来源。Bachmann和Bayer（2009）基于德国企业数据进行研究，发现Bloom（2009）以及Bloom等（2012）提到的“等待和观望”效应所起作用很小，这一观点也得到了Chugh（2016）的支持。在模型中引入金融摩擦，Gilchrist、Sim和Zakrajsek（2014）通过研究发现经济波动加剧会导致债券溢价提升，进而导致投资下降，金融摩擦才是主要机制。Doshi、Kumar和Yerramilli（2014）通过研究发现金融摩擦机制和实际期权机制共同导致不确定性和投资之间的负相关关系，两种机制同样重要。

基于中国数据对经济波动和投资率关系的研究同样也表明经济波动加剧会降低投资率。例如王义中和宋敏（2014）以及韩国高和胡文明（2016）通过研究均发现宏观经济不确定性的加剧会对投资产生抑制效应。王义中和宋敏（2014）运用中国特有的上市公司资金需求详细用途数据，研究宏观经济不确定性影响公司投资的作用机制。他们通过研究发现，宏观经济不确定性会影响公司投资行为，且通过外部需求、流动性资金需求和长期资金需求渠道起作用。高宏观经济不确定性会减弱三个渠道对公司投资的正向促进作用。韩国高和胡文明（2016）则是基于2004—2013年的省际面板数据，采用动态面板数据的系统广义矩估计（GMM）方法，考察了近年来我国固定资产投资下滑的原因，并着重探讨了宏观经济不确定性、企业家信心及其交互作用机制对固定资产投资的影响。他们的研究结果表明，宏观经济不确定性对固定资产投资具有显著的抑制作用，企业家信心对固定资产投资则具有显著促进作用，提高企业家信心将会降低宏观经济不确定性对固定资产投资的抑制作用。

虽然国内研究得出的结论（经济波动加剧会抑制投资）与国外相符，但是国内目前还没有文献专门研究经济波动究竟是通过实际期权机制还是金融摩擦机制对投资率产生影响，这为本书的进一步研究留下了空间。

二、经济波动、研发投资与经济增长

根据内生增长模型，一个经济体长期增长速度的高低取决于技术进步的快慢。如何更好更快地促进技术进步是人们持续关注的重要课题。对于发达国家而言，技术进步主要依靠自主创新。Hall（2009）基于意大利企业数据的研究发现，产品创新和流程创新对生产率有显著影响。Griffith（2006）利用欧洲四国的工业数据进行研究也支持这一结论。自主创新活动的重要表现方式是R&D投资的增长，研究表明R&D投资的增长显著地促进了一个国家或地区经济的增长，R&D投资是造成企业生产率差异的主要因素，同时也是促进企业生产率随时间变迁的主要动力（Griliches, 1986; Aghion et al., 1992; Doraszelski & Jaumandreu, 2013）。但是对于发展中国家而言，除了自主创新以外，技术引进也是一种重要的途径。对于发达国家已经拥有的技术，后发国家可以通过引进、模仿和消化吸收的途径加以掌握，进而可以实现更快的技术进步和经济增长（林毅夫和张鹏飞，2005）。与自主创新相比，引进和模仿的方式具有成本低、风险小的优势，因此在后发国家中被广泛采用（Barro & Sala-I-Martin, 1997）。

中国是发展中国家，许多方面的技术水平均落后于发达国家，因此对于中国而言，自主创新与技术引进同属实现技术进步的重要方式，自主创新和技术引进均会带来TFP的增长。但是，自主创新和技术引进对技术进步的促进效应存在地区差异性：自主创新对东中部地区生产率促进作用明显，技术引进则是主要对西部地区生产率作用显著（吴延兵，2008）。王青、冯宗宪和侯晓辉（2010）则通过研究发现自主创新的贡献并不明显，技术进步主要还是靠技术引进。他们进而将样本划分为东中西部三个地区进行研究，发现东部地区自主创新贡献明显，中部地区技术引进起主导作用，而在西部地区两者都贡献较小。易先忠、张亚斌和刘智勇（2007）以及唐绍祥（2011）也同意这一观点。通过这些相对较早的文献不难发现技术引进比自主创新更容易实现技术进步，而且在技术水平相对落后的中西部地区尤其如此。

然而最近几年的研究对此产生异议。余泳泽和张先轸（2015）就认为当人均GDP超过30000元时，采取自主创新的方式较为有利，在这之前，采取技术引进为主的方式更为合适。而我国人均GDP于2010年首次超过30000元，因此2010年左右很可能就是技术进步适宜模式的转折点。宋林和郭玉晶（2016）也认为在我国和发达国家之间的技术差距较大时，通过引进和模仿实现技术的进步更容易，因此适宜采取引进和模仿的方式实现技术的进步，在差距缩小到一定的“零界点”之后，技术进步模式应当转变为以自主创新为主，引进和模仿为辅。否则由于技术引进的路径依赖效应，中国经济很容易陷入“引进—落后—再引进—再落后”的被动局面。经验分析表明中国目前正处于“临界点”附近，迫切需要技术进步模式的转变。

因此，对于发达国家而言，技术进步速度快慢主要取决于研发活动强度，而且主要为自主创新投入强度。对于发展中国家而言，不仅研发活动强度（包括自主创新强度和技术引进强度）会影响技术进步速度，而且技术进步模式也是很重要的影响因素。根据刘小鲁（2011）的研究，2001—2008年，我国自主创新投入在研发活动投资（自主创新与技术引进之和）中占比越高，技术进步越快，经济增长越迅速。

研发活动强度和技术进步模式如此关键，经济波动又是如何影响它们的呢？已有一些学者研究了经济波动对企业研发的影响（Aghion et al., 2010; Aghion et al., 2012; Ouyang, 2010, 2011；刘志阔和蒋坤宏，2014；程惠芳、文武和胡晨光，2015），但这些文献基本都是围绕R&D支出的周期性进行研究，并没有直接研究经济波动加剧对企业研发的影响。当然，根据理论模型分析我们可以发现，根据研发周期性就可以推导出经济波动加剧对研发影响如何，例如程惠芳、文武和胡晨光（2015）通过研究就发现经济扩张对研发的抑制效应比经济下行的促进效应更强，因此，经济波动性变大对研发影响为负。因此，也可以认为经济波动对研发影响如何以及如何影响这一主题基本上研究得较为清楚了。但是已有文献的研究对象主要是自主创新，而并没有分析经济波动加剧对技术引进影响如何，不仅如此，经济波动如何影响技术进步模式也未看到有文献涉及，因此这两个领域无论是理论分析还是实证分析都属于空白，本书在后面章节将会对此进行研究。

三、经济波动、资源错配与经济增长

资源如果得不到合理有效的配置、无法以最优的状态进行分配，便会导致经济体存在一定的效率损失，进而阻碍经济长期的可持续发展。关于这一方面的研究，Hsieh和Klenow（2009）的文章最具代表性和影响力。根据他们的研究，与发达国家相比，中国存在严重的资源错配现象，如果按照边际收益相等原则将资本和劳动进行重新配置，中国TFP水平可提升30%～50%。

我国资源错配现象如此严重，那么造成我国资源错配的原因有哪些呢？已有不少文献对此进行了研究，主要观点有以下几种。企业层面利率差异导致资本错配，例如鄢萍（2012）。行政垄断、信贷歧视以及国企员工高福利导致资本和劳动力存在错配，例如靳来群、林金忠和丁诗诗（2015）。要素价格扭曲以及政府对市场的干预导致资源错配，例如宋结焱和施炳展（2014）。市场分割、户籍制度以及金融扭曲是主要原因，例如沈春苗和郑江淮（2015）。还有诸如刘伟和冯涛（2014）、韩剑和郑秋玲（2014）以及靳来群（2015）均认为政府对市场的干预、金融资源分配给企业时存在所有制歧视是主要原因。通过这些研究结论我们不难发现，虽然造成中国资源错配的原因很多，但几乎以上这些学者都认为政府对市场的行政干预、金融资源对国有企业的倾斜等因素是造成中国资源错配较国外更为严重的主要原因。

既然资源配置的优化有利于TFP的提升，进而促进经济长期增长，那么经济波动对资源配置又有何影响呢？根据笔者掌握的文献，目前只有杨光、孙浦阳和龚刚（2015）研究了这个主题。但是笔者发现他们的研究并非关于传统意义上的经济波动对资源配置的影响。根据他们的变量定义，经济波动用该年份地区—行业内企业生产率增长率的分布标准差表示，这衡量的其实是地区—行业内企业生产率的离散程度，反映的是企业异质性大小，而不是传统意义上的经济波动。他们的研究得出该年份地区—行业内企业生产率增长率的分布标准差与资源错配程度（用资本边际报酬离散程度）正相关，这是显然的，很多文献直接用企业生产率分布标准差表示资源错配。因此，他们的研究并未揭示传统意义上的经济波动如何影响资源配置。但是他们的分析证明了企业异质性（以生产率增长率离散程度衡量）与资源错配程度正相关，这一点为本书接下来的研究做好了铺垫。

资源优化配置对中国经济长期增长如此重要，而之前又没有文献对经济波动如何影响资源配置进行研究，这为本书留下了研究的空间。在后面的章节中，本书期望以此为突破口对中国经济波动和经济增长关系的特殊性进行分析。