中国经济增长与经济稳定：何者更为重要，本文主要内容关键词为：何者论文,更为重要论文,中国经济增长论文,稳定论文,经济论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
经济的增长与经济的稳定，何者更为重要。这是一个定性上无法回答的问题。对于一 个典型的消费者，他的效用函数是严格递增的和严格凹的。这使得消费者既喜欢可以带 来更多消费品的更高经济增长率，又喜欢更为平滑的消费流。因而提高经济增长率和减 少经济的波动，都可以提高经济参与者的福利水平，而这确实也都是政府宏观调控的目 标。从理论上讲，政府应该同时实现这两个目标。但在实际中这两者总是矛盾的：高的 经济增长往往伴随着高的经济波动；而低的经济波动往往使得经济增长减缓。那么，当 经济增长目标和经济稳定目标不能兼顾时，政府应该优先考虑哪一个?
卢卡斯(1987)对这个无法定性回答的问题给出了定量的回答。他通过简单的计算认为 ，降低经济增长的福利成本极其巨大，而存在经济波动的福利成本极其微小。比如，对 于美国经济，卢卡斯认为将经济增长率从每年3个百分点降低到2个百分点给消费者带来 的福利水平降低的程度，大约相当于消费者在未来无限生命期内每年减少消费品的20% ；而将经济波动降低到0所增加的消费者的福利水平，大约相当于消费者每年增加消费 水平的0.008%。这两种福利成本相差2500倍。因此，卢卡斯总结为，政府的主要任务应 该是使得经济增长维持在尽可能高的增长速度，根本不必关心经济的波动。
卢卡斯的惊人结论引起了大量的后续研究，但这些争议主要集中于对极小的经济波动 福利成本的质疑。一些研究通过修改卢卡斯的模型，声称计算得到了较大的经济波动的 福利成本，比如Ayse Imrohoroglu和Selahattin Imrohoroglu(1997)、Pallage和Robe(2001)、Dolmas(1998)、Epaulard和Pommeret(2003)、Van Wincoop(1994)等等。而另外一些研究计算出来的经济波动福利成本则与卢卡斯估计的结果接近，比如Otrok(2001) 、Alvarez和Jermann(2004)等等。值得注意的是，关于降低经济增长的福利成本的新研 究很少。由于卢卡斯计算出来降低经济增长的福利成本非常之大，即使经济波动的福利 成本增加几十倍，这两种成本仍然相差很大。因此，政府应该重视经济的增长而不必关 心经济的波动，这几乎是所有经济学家的共识。
众所周知，改革开放20多年来，中国经济保持年均两位数的高速增长，与此同时经济 波动也处于较高的水平。既然维持经济高速增长和降低经济波动两者不可兼得，那么卢 卡斯的结论是否适用于中国的宏观调控政策?这正是本文所要回答的问题。
本文剩下部分的结构安排如下。第二节将给出用于推导出降低经济增长福利成本的
CRRA效用函数，并且将我们计算得到的成本与卢卡斯(1987)的进行比较。第三节将给出 数值模拟计算结果。第四节是结论。
二、模型
(一)福利成本的定义(注：本文沿用卢卡斯定义福利成本的方法。当然还存在其他的定 义福利成本的方法，例如Alvarez和Jermann定义了消费波动的边际成本。)
除了消费者的偏好结构之外，本文关于经济的假定与卢卡斯(1987)的相关假定是相同 的。假设时间是离散的，人口总数固定不变。代表性个体最大化如下基于CRRA(常相对 风险规避)效用函数的期望终身总效用
附图
那么，对数消费增长率的无条件均值等于
附图
这里我们用到了关于log(ε[,t])的假定以及一阶近似公式log(1 + μ)～μ。因此，参数μ决定对数消费增长率的均值，而参数σ决定了对数消费增长率的标准差。
注意到在福利成本的研究中，一般使用消费增长率而不是收入(GDP)来表示经济的增长 率。这是由于如下两个原因：一方面，消费者的效用函数是定义在消费之上的，而不是 收入之上的，因而研究消费更为方便；另外一方面，从计量分析的角度看来，消费和收 入之间一般存在比较稳定的线性关系(注：特别值得注意的是，由于生命周期/持久收入 假说和凯恩斯主义经济学都可以解释消费和收入之间的线性关系，所以这种线性关系是 泛理论的经验结果，并不专属于某一理论。Romer(1996，第7章)甚至认为生命周期/持 久收入假说的解释能力要更强。)，因而，在理论上将消费的增长率取代GDP的增长率来 刻画经济的增长率在本质上是相同的，用消费的波动描述经济的波动也是合理的。
对于给定的参数(λ，μ，σ)，卢卡斯(1987)将间接效用函数U(λ，μ，σ)定义为消费随机过程所带来的期望终身贴现效用，即(1)式。
卢卡斯使用参数λ的补偿性改变来评价消费增长率从μ[,0]降低到μ对消费者的福利影响。他通过如下方程定义降低经济增长的福利成本f(μ，μ[,0])，
U(f(μ，μ[,0])，μ，σ) = U(0，μ，σ)
(6)
方程(6)指出，f(μ，μ[,0])是消费补偿的百分比，使得消费者在经过补偿后的低增长和未补偿的高增长之间是无差异的。
卢卡斯再次使用参数λ的补偿性改变来评价消费波动率从0增加到σ对消费者的福利影 响。他将商业周期的福利成本g(σ)定义为消费补偿的百分比，使得消费者对于确定性的消费流和补偿后的随机性的消费流是无差异的，即如下方程成立(注：在很多关于商业周期的福利成本文献中，经济波动(Economic Fluctuations)和商业周期(Business
Cycles)经常交替使用。本文也不加以区分。)
U(g(σ)，μ，σ) = U(0，μ，0)
(7)
(二)福利成本的计算
卢卡斯认为通过直接计算可以得到如下降低经济增长的福利成本
附图
卢卡斯使用CRRA效用函数给出的商业周期的福利成本为
g(σ) = 0.5ασ[2]
注意到风险规避系数α出现在g的表达式中，但没有出现在f的表达式中。风险规避系数是描述消费者行为的重要参数。两个具有不同风险规避系数的消费者，对于相同的降低经济增长幅度的福利评价应该是不同的。因此，降低增长的福利成本不是风险规避系数的函数，这是值得怀疑的。
本节的后面将说明公式(8)只是基于对数效用函数情况下的成本，而不是使用CRRA效用 函数得到一般情形。那么，卢卡斯在进行两种福利成本的比较时使用了不同的假设。他 使用CRRA效用函数计算经济周期的福利成本；却使用对数效用函数计算降低经济增长率 的福利成本。对数效用函数是CRRA效用函数在风险规避系数等于1时的特殊情形。如果 我们想比较这两种类型的福利成本，就必须都在CRRA下进行比较。由于本文的数值模拟 将说明基于CRRA效用函数的两种福利成本的差距会明显缩小，所以卢卡斯的结论(注：
Ayse Imrohoroglu和Selahattin Imrohorolu(1997)使用卢卡斯的方法计算了降低土耳 其经济增长的福利成本，得到的结果与卢卡斯(1987)类似。)(相对于经济周期的福利成 本，降低经济增长率的福利成本是巨大的)是难以令人信服的。
将消费随机过程代入偏好结构，得到间接效用函数为
附图
其中第二个等式成立的条件是求和部分是收敛的，而收敛性的一个充分条件是
β＜1和(1 + μ)[(1 - α)]＜1
在本文中，我们始终约定参数满足μ＞0和α＞1，即我们不研究经济负增长和风险规避系数小于1的情形。因此，对于所选取的这些参数值，前面的约束条件显然成立。
利用降低增长的成本定义式(6)和计算得到的间接效用函数，我们得到如下将增长率从 μ[,0]降到μ的福利成本(注：Manuelli和Sargent(1988)未加证明地给出了这个公式。但是，他们没有说明卢卡斯的相应结果是公式(9)的极限情形，他们仍然支持卢卡斯的结论：降低经济增长率的福利成本远大于经济周期的福利成本。)
附图
附图
证明结束。
(三)福利成本与α和μ[,0]的关系
经济波动的福利成本g(σ)显然是风险规避系数的线性递增函数。下面将证明降低经济 增长的福利成本是风险规避系数的递减函数。福利成本f(μ，μ[,0])是风险规避系数的隐函数。求福利成本关于参数α的偏导数，得到
附图
数小于0。因此，降低经济增长的福利成本会随着风险规避系数的增加反而减少，这个 性质是与商业周期的福利成本截然不同的。
还可以分析福利成本f与初始增长率的关系。由于很难得到显示解，所以我们在下一节 里使用数值模拟方法来说明μ[,0]对福利成本的影响。这种影响是非常重要的，因为从较高增长率下调一个百分点和从较低增长率下调同样的一个百分点导致福利变化肯定是不一样的。直觉上，前者的福利成本应该比后者小。这也是我们不能采用卢卡斯的结论的重要原因：美国经济增长从每年3%降到2%和中国经济增长从每年6%降到5%是不能相比 的。
三、数值计算结果
将消费所服从的随机过程取对数，得到如下对数消费关于时间的一元线性回归方程，
附图
最小二乘法(OLS)的基本假设，所以普通最小二乘法估计是无偏的和有效的。时间作为 唯一的解释变量，其回归系数是消费的平均增长率(注：注意本文所采用的消费随机过 程与卢卡斯(1987)是一样的，但与卢卡斯(2003)的定义略有不同。如果使用一阶近似
log(1 + μ)～μ，那么两种随机过程的区别不大，对福利成本的估计的影响非常小。)。
卢卡斯(1987)使用美国的宏观经济数据估计出美国经济的平均年经济增长率μ = 0.03 和经济波动率为σ = 0.013。陈彦斌和周业安(2005)依据《中国统计年鉴》中的“全国居民消费水平”构建了1985年-2003年中国对数实际人均年度消费数据，给出了如下关于时间的一元线性回归方程
logc[,t] = 5.572222 + 0.060731t
(0.0000) (0.0000)
R[2] = 0.975976；F = 690.6301；σ = 0.055172
其中括号中数值是回归系数估计值的t统计量的概率水平。
考虑到一阶近似的误差和福利成本研究惯例，我们对中国宏观经济年度数据的波动率 参数σ取精确估计值，而对增长参数μ取近似的每年6个百分点：即σ = 0.055172和μ = 0.06。
(一)降低经济增长的福利成本
表1给出了美国经济增长率从μ[,0]降低到μ的福利成本。第二列是当α = 1时的福利成本，即卢卡斯的估计。在表1中被估计出来的福利成本比卢卡斯(1987)的估计值要小得多。比如，对于β = 0.95，风险规避系数α等于5的某个消费者需要永久性的将消费提高6个百分点，才愿意接受消费增长率从3%下降到2%，当α = 5时，就必须永久性地将消费增加6%；而当α = 1的消费者则需要永久性地将消费提高20个百分点。由于等于1风险规避系数只是一个极其特殊的行为参数数值，所以卢卡斯(1987)的计算方法错误地高估了降低经济增长的福利成本。
表1 降低经济增长的福利成本(美国：μ[,0] = 0.03)
f(μ，μ[,0])：β = 0.95
α = 1(卢卡斯)
α = 5α = 10
α = 20
0.01 0.451446951
0.156836611 0.084175381 0.040977426
0.02 0.203660492
0.062525378 0.031833646 0.014604508
f(μ，μ[,0])：β = 0.90
α = 1(卢卡斯)
α = 5α = 10
α = 20
0.01 0.193006084
0.103508291 0.064271659 0.034603024
0.02 0.091775832
0.044187465 0.025683411 0.012805462
如果风险规避系数越大，那么降低美国经济增长率的成本将会越小。如果主观贴现因 子越小，那么降低经济增长率的成本也会越小。所有这些结论都表明：与经济周期成本 和通货膨胀成本等其它类型的福利成本相比，降低经济增长率的成本比较大，但不是非 常大。表1验证了我们在第二节的比较静态分析。
表2计算了降低中国经济增长率的福利成本。当风险规避系数等于5时，将经济增长从 每年6%下降到5%的福利成本大约相当于永远减少3%的消费水平，这个福利成本要比美国 经济从每年3%下降到2%的福利成本要小一半。如果风险规避系数比较大，那么降低经济 增长一个百分点的福利成本还会变得很小。
表2 降低经济增长的福利成本(中国：μ[,0] = 0.06)
f(μ，μ[,0])：β = 0.95
α = 1(卢卡斯)
α = 5α = 10
α = 20
0.01 1.504409475
0.298473689 0.143069327 0.063322511
0.02 1.076864565
0.192615477 0.087884315 0.036383486
0.03 0.725457119
0.122434816 0.05432142
0.021465485
0.04 0.436077882
0.07126306
0.030999408 0.011786512
0.05 0.197332463
0.031737573 0.013591112 0.004994598
图1进一步描述了降低一个百分点经济增长的福利成本。从图中可以看到，风险规避系 数α越大，福利成本越小；初始经济增长率μ[,0]越高，福利成本越小；并且福利成本衰减的速度很快。这个结论的含义在于，我们不能使用美国降低较低增长率的一个百分点(3% - 1% = 2%)的福利影响来评价中国降低较高增长率的一个百分点(6% - 1% = 5%)，否则就会高估后者的福利成本。
附图
(二)两种福利成本的比较
我们比较降低增长的福利成本和存在商业周期的福利成本。图3是依据卢卡斯(1987)提 供的数据计算的美国经济增长率从每年3%降低到2%的福利成本和存在经济波动的福利成 本。与卢卡斯一致，分别取主观贴现因子等于0.95和0.90。由于美国经济的波动性很小 (σ = 0.013每年)，虽然商业周期的福利成本随着风险规避系数的增加而增加，但是一直非常之小，在图3中是带星号的直线。
附图
卢卡斯计算出来的降低经济增长的福利成本与风险规避系数无关，恒等于0.2036(β = 0.95)和0.092(β = 0.9)。图3中带圆圈的曲线(β = 0.95)和带加号的曲线(β = 0.9 )是基于CRRA效用函数的降低增长的福利成本。与卢卡斯的结果相比，基于CRRA的福利成本下降很快。对于β = 0.9的情形，只有当风险规避系数高达不可思议的2410，才可能使得商业周期福利成本超过降低增长的福利成本。这再次说明如果使用特殊的对数效用函数，会严重高估降低增长的福利成本。
图3还显示，下降的两条曲线和上升的直线在图中没有交点。这说明，虽然基于CRRA的 降低经济增长的福利成本得到了显著下降，但是与商业周期的福利成本相比，它还是太 高了。因此在合理的风险规避系数范围内，无法使得商业周期福利成本超过降低增长的 福利成本。显然导致这个结果的重要原因是由于美国经济波动率太小使得商业周期福利 成本太小。
图4给出了中国经济的两种福利成本，图形中符号的含义与图3相同。从图4可以看到， 由于中国经济的波动性比美国大(σ = 0.055172每年)，所以商业周期的福利成本上升较快。而由于中国经济增长速度比美国快，所以降低一个百分点经济增长的福利成本下降更快。当风险规避系数等于10的时候，经济周期的福利竟然超过了降低增长的福利成 本!如果主观贴现因子β取0.9，那么更小的风险规避系数使得经济周期的福利成本超过 降低增长的福利成本。在图4中表现为带加号的曲线。
附图
资产定价理论一般认为，风险规避系数处于2～10之间是比较合理的取值区间。原来的 理论认为经济周期的福利成本和降低增长的福利成本两者的数值大小不具有可比性。而 在中国经济增长速度较高和经济波动较高两个因素作用下，这两种福利成本不但数值上 比较接近，甚至有可能前者超过后者。这说明在本文抽象的假象经济中，中国政府在关 心经济增长的同时，不应该忽视经济周期的福利成本；或者说，如果政府不关心经济波 动对消费者的福利影响，那么政府也可以考虑将经济增长下调一个百分点。因此，如果 我们强行照搬基于美国经济的结论来分析中国的宏观经济政策，就会得到相反的结论。
四、结论和政策含义
中国在过去20多年里维持了世人瞩目的高达两位数的经济增长。我们在为这个伟大成 就自豪的同时，也遭遇了经济的忽冷忽热。经济的增长和经济的平稳，都可以改进消费 者的福利水平，因而都应该是政府关心的目标。但是，许多人在帮助政府进行抉择的时 候，不自觉地使用了卢卡斯的结论：政府应该主要考虑经济的增长，因为经济的平稳与 否对于消费者福利而言微不足道。
卢卡斯认为降低经济增长的福利成本要远远大于存在经济波动的福利成本，这一论断 所隐含的政策含义是维持一个国家高速的经济增长的意义要远远高于消除经济波动的意 义。但是，要特别注意到卢卡斯基于消费波动较低和增长较低的美国经济做出的论断， 并不适合于中国这个发展中国家。相对而言，中国经济的增长速度更快，但经济波动也 更高。中国的降低经济增长的福利成本比美国要更低，而存在经济波动的福利成本要更 高。
本文的主要工作是解释了为什么卢卡斯的结论不适用于中国。针对中国的数值实验显 示，对于大部分正常的(具有合理的风险规避系数)中国居民而言，降低一个百分点经济 增长的福利成本与存在经济波动的福利成本大致相当。对于某些比较保守的(风险规避 系数在9～10之间)居民而言，前者甚至低于了后者。这就意味着，在高增长、高波动的 双高背景下，如果政府关心经济的增长，那么政府也应该以相近的程度关心经济运行的 平稳性；至少经济的平稳性是不可忽视的。我们还可以从另外一个角度来分析。那就是 ，如果政府坚持认为经济的波动无关紧要，那么政府为了给过热的经济降温而不妨让经 济增长降低一个百分点的增长率。
当然，维持经济的高速增长对于发展中的中国的重要意义确实无法在简单的福利成本 模型中得到全部体现，比如对于拉动就业从而缓解当前中国严重的失业问题的意义等等 。但是，也必须意识到经济过热对于经济的伤害在模型中也没有得到反映，比如快速的 经济增长对于资源和环境保护的影响等等。不可能在一个只有寥寥几个变量的简单模型 中分析以上的这些问题，而发展一个极度复杂的模型以包含这些问题也是不可信的和不 稳健的。简单的模型有助于我们剥离所有干扰因素的影响，单纯评价增长和波动的福利 影响，这样反而给我们提供了一个分析和决策的基准。
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