亚洲新兴经济体的经济增长和整合下.docx

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亚洲新兴经济体的经济增长和整合下

作者：

RasmusRüffer　MarceloSánchez　Jian-GuangShen

4.      数据描述

我们的数据库覆盖了10个亚洲新兴经济体从1979年第一季度至2003年第四季度的数据。

附录A为数据来源描述。

本文研究的亚洲新兴经济体包括：

中国、香港、印度、印尼、韩国、马来西亚、菲律宾、新加坡、台湾和泰国。

由于部分数据无法获得，时间不尽相同。

如第三部分所述，我们利用以下外生变量对亚洲新兴经济体进行研究，这些变量包括：

工业产值（描述经济活动）、CPI（物价变动衡量指标）、M1/CPI比值（实际货币余额）以及实际有效汇率。

我们用来捕捉全球因素对亚洲新兴经济体影响的外生变量包括：

世界经济活动指标和利率、MSCI全球股价指数、布伦特原油价格以及非石油大宗商品价格指数。

我们利用OECD经济增长率间接得出G7实际GDP指数来衡量全球经济变化，同时利用美国10年期国债收益率代替全球利率水平。

本文还通过Canova和DeNicolò在2002年得出的线性回归方法对数据做出季节性调整[14]。

尽管数据允许，但我们并未进行详细的长期关系模拟研究，而是在标准说明时使用常用的测算方法，同时允许存在大量滞后效应。

这样做存在其合理性，因为在解决随机问题时，利用差额或长期关系将该模型转化为固定模式的其他途径可能没有必要或并不恰当（见Simsetal.在1990年的研究分析）。

5.      内外部因素的相对重要性

本文在开始时评估了每一个亚洲经济体的简化后VAR模型

（1）。

之后在第三部分鉴别了结构性因素。

附录B展示了每个经济体的特性曲线函数图形。

为评估内外部因素对不同变量的相对重要性，我们将进行方差分解分析。

在评估方面，滞后效应选择测试显示，多数情况下，p的理想值为2。

而对于印度和印尼，p的理想值为1。

此外，我们为了解亚洲金融危机的影响，还测试了五个虚拟量。

结果基本上因经济体的不同而不同，其中，香港、印度、菲律宾和新加坡不需要虚拟量，而有关韩国和泰国结果则需要四个虚拟量才具有统计意义。

（详见附录C）

以下展示的结果包括两个不同的时间段，一个是完全时间段，另一个是近期时间段。

之所以存在这样的区别，是因为我们希望评估出我们的研究结果能够经受得起评估使用的时间段的考验。

我们尤其感兴趣的是，亚洲经济体是否会随着时间的推移加深对外部因素的依赖程度。

完全时间段是我们能够获得的每个经济体的数据最远时间（附录C）。

近期时间段通常从1990年第一季度开始。

只有中国、印尼和泰国的近期时间段从1996年第四季度开始，其他经济的完全和近期时间段差异不大。

每个经济体的完全时间段的方差分解结果见附录D表1。

方差分解根据12个季度数据测算得出。

结果显示，总体而言，东亚经济体的经济表现主要受到外部因素影响；平均而言，所有变量和所有经济体的外部因素误差方差略高于57%。

四种内部因素所占比例基本均为10%-11%。

但是这些结果却未能体现出经济体与变量之间的差异。

按照经济体分析，新加坡和马来西亚最容易受到外部因素的影响，外生变量占误差方差的比例为87%。

而菲律宾和印度受外部因素影响的程度最小，比例不到40%。

这样的结果在一定程度上与此前的预测相符，因为新加坡和马来西亚倡导的是出口导向型经济，而印度经济相对封闭，同时菲律宾经济与全球经济的整合程度较低（至少在样本时间的稍早阶段是这样）。

但是总体而言，这些结果似乎显示出，传统的衡量外部依赖程度的指标与外部因素占方差比例之间的关联度并不高。

尽管如此，出口占GDP比例与方差对外部变量比例之间的相关度较高（接近70%）。

然而对多数经济体来说，他们之间的明显差异在不断增大。

例如，台湾出口占GDP的比例显示，台湾对外部因素的依赖程度非常高，泰国同样如此。

但是，泰国的外部因素占平均方差的比例约为55%，台湾仅为42%，这令台湾成为受外部变化影响最小的经济体之一。

有不少因素可能有助于说明外部依赖性VAR衡量指标和传统贸易依存度之间的差异。

首先，亚洲经济体对外贸易有相当部分是加工贸易，其实际附加值占出口总额很小的一部分。

因此，出口占GDP比例很大并不一定意味着对外部因素的依赖程度很高。

第二，衡量贸易开放程度的指标仅集中在贸易对世界其他经济体的影响上。

相比之下，目前所使用的衡量方法还包括金融联系、商品价格的间接影响等其他很多因素上，从而提供了更为广泛的对外依存度衡量指标。

第三，贸易开放程度衡量指标基本是以内外部因素具有类似波动程度为假设前提的。

但是，相对外部因素，内部因素更容易发生变化，甚至对一个贸易占GDP比例很高的经济体来说，其对内部因素的依赖程度可能更高，这也解释了短期商业周期波动的原因。

最后，结构性VAR分析的有效性取决于数据质量。

中国可能就是一个相关的例子。

与出口占GDP的比例或其他开放程度衡量指标相比，中国对外部因素的依赖程度很高。

但一般而言，对一个经济体的经济循环动力来说，有关对外依赖程度的VAR分析可以提供一个更为广泛也更为准确的关于内外部因素相对重要程度的衡量结果。

对于不同的变量，外部因素的重要性似乎与CPI的关联程度最高，其占方差的比例接近70%。

平均而言，外部因素与实际GDP增长之间的关联程度最低，尽管如此，其占方差的比例仍略高于50%，并且超出了我们的预期。

有越来越多的事实表明，外生变量占方差比例从57%上升到了75%（所有经济体和外生变量平均水平），说明外部因素的重要性随着时间的推移而显著增强（见附录C表2）。

不同的变量也呈现类似的上升趋势，但其中CPI受到的影响不太明显，可能是由于在完全时间段内，该指标已经处于较高水平。

按照经济体分析，对于印尼、韩国、菲律宾和泰国而言，外生变量占方差比例增幅最为明显，超过了30个百分点。

相比之下，增幅相对较小的是马来西亚、新加坡和台湾，这是因为，在完全时间段内，马来西亚和新加坡的对外依赖程度已经达到了很高的水平，因此进一步上升的空间十分有限。

至于台湾，出现这种情况的原因可能是在完全时间段的初期，其与全球经济的整合程度已经达到了一个相对较高的水平。

有趣的是，近期有越来越多的事例表明，外部因素占方差比例与出口占GDP比例之间的相关性显著降低到了37%。

二者差异程度的提高意味着结构性变革进一步降低了贸易开放指标的信息含量，这可能反映出其他与国际接轨的形式正在发挥更大作用，或者说亚洲地区加工贸易的重要性不断增强。

6.      内部因素形成的区域维

本文分析过程中提及的外部变量基本属于全球变量或追踪亚洲以外地区的变量。

随着地区内部整合程度的不断加深，单个经济体对本地区的影响会随着时间的推移开始增大、增强。

为评估亚洲经济体是否受到地区内部因素的影响，我们接下来将着重分析这些内部因素。

我们尤其感兴趣的是，亚洲地区不同经济体之间由于结构性变革而发生的联动情况。

例如，整合程度的提高意味着一个经济体内部需求的变动可能会对区内其他经济体产生影响。

我们将具体分析双边（关联度分析）和多变联动效应（主要构成分析）。

有关这方面的分析会涉及不同时间段，目的是阐明经济体之间的联动效应是如何随着时间的推移而发生变化的。

分析过程还会提供一个有力的测试，即证明已经在本文的分析中被证明的内部因素到底仅属于内部因素还是另外包括重要的区域特征。

这种方法类似于Bayoumi和Eichengreen在1992年研究中提出的方法。

Bayoumi和Eichengreen利用从VAR模型中得出的结构性因素间的相关性来评估一个区域的所有经济体使用同一种货币的可行性。

虽然我们不打算做有关最佳货币区域的推导，但我们将利用类似方法来检测结构性因素下的区域维。

鉴于获取的数据存在差异，我们将把这些经济体分组，按照不同的时间来进行分析。

最长的时间段从1980年第三季度开始，其中包括四个经济体：

印度、韩国、马来西亚和台湾。

从1986年开始第三季度的经济体包括：

香港、印尼和菲律宾，外加上述四个经济体共七个。

包含所有10个经济体的起始时间为1991年第四季度，这也是中国数据的起始时间。

除这些完全时间段外，我们还考虑了从1991年第一季度（适用于其中的七个经济体）和从1996年第一季度（适用于所有经济体）开始的近期时间段。

有关经济体间三种结构性因素（供应、需求和货币政策）的相关性分析结果见附录D，其中加粗斜体为相关系数[15]。

供应因素方面（附录D表1-2），经济体间的相关性有限，并且随着时间的推移而降低[16]。

马来西亚的供应因素与印度、台湾、菲律宾和印尼的供应因素之间存在程度很高的正相关关系。

但是这种关联度随着时间的推移在降低。

菲律宾的供应因素也与印度、马来西亚和韩国等经济体的供应因素存在明显相关性，但这种相关性也不稳定。

在分析新兴工业化经济体时，我们发现，这些经济体之间不存在相关性。

新加坡和台湾呈负相关关系，这反映出两个经济体间的竞争关系。

在对所有经济体进行短期研究时发现，只有菲律宾和印尼之间的相关系数较高。

需求因素方面，经济体间明显的相关性似乎在降低。

但与供应因素相比，需求因素之间的关联度随着时间的推移在某些方面开始出现了加深迹象。

时间段最长的四个经济体之间不存在明显的相关系数。

对某些经济体而言，不止与一个经济体存在相关关系：

如印尼（与台湾、菲律宾、香港和新加坡均存在相关性）、台湾（与马来西亚、韩国、菲律宾、印尼和新加坡均存在相关性）和新加坡（与印尼、台湾和印尼均存在相关性）。

中国的需求因素仅与韩国存在非常密切的正相关关系，这可能反映出这两个经济体之间紧密的生产关系。

10个经济体的货币政策因素之间几乎不存在关联性，不随时间的变化而呈现明显趋势。

只有中国、印度和台湾的货币政策与不止一个经济体存在相关性，但这种关联程度不随样本时间的改变而加深。

仅有台湾和韩国的货币政策表现出较为明显的正相关关系，这可能说明台湾和韩国货币汇率与美元挂钩，因此对美国货币政策变动呈现出类似的反应。

但在稍短的样本时间段内，这种效应可能会消失。

鉴于很多亚洲经济体都将美元汇率作为本币参照汇率，因此这些经济体间的货币政策关联度较高，但这种关系可能更多地显示出经济体间的货币政策系统构成关系，而不是结构因素之间的关系。

一般而言，上述相关性意味着亚洲新兴经济体的结构性双边联动程度相对较低。

这些经济体在需求和供应因素方面的相关程度较高，但货币政策关联度较低。

但是，尽管需求和供应因素存在相关关系，但这种联动程度随着时间的推移在不断降低，尤其是供应因素。

虽然经济体间的关联性能够通过两个经济体间的联动加以分辨，但区域内经济体整体相关性却无法进行准确的研究。

因此我们利用主要构成分析法研究不同的结构性因素。

我们将除中国以外的所有经济体作为研究对象，考察时间从1989年第三季度开始，到2003年第四季度结束。

我们同时还选取了一个由香港、印度、马来西亚、菲律宾、韩国和台湾组成的研究样本，考察时间从1982年第三季度到2003年第四季度。

此外我们还研究了可能因时间段调整而发生的变化，分别从1996年第一季度和1992年第四季度开始又对上述两组对象进行了研究。

从主成分分析法得出的结果显示，亚洲经济体的结构性因素联动程度相对较低（见图1）。

供应因素占方差的比例为20%-30%，供应和需求因素的比例约为40%。

Bayoumi和Eichengreen在1992年的分析得出，欧元区11国的供应因素的比例超过了30%，美国约为50%。

结构性因素之间的差异较小。

供应因素的区域联动性程度最高，之后为需求因素和货币政策因素（见图1a）。

在对较小规模研究对象在稍长时间段的研究发现，其供应因素的联动程度较高。

但是货币政策和供应因素之间的位置发生了变化，因为供应因素的相关程度较低。

至于可能随时间出现的变化，图1b-d展示了我们通过主构成分析法对稍大规模研究对象的三种结构性因素在长期和短期内的累积方差结果。

结果显示，供应的联动效应出现一定程度下滑，其占方差的比例从30%降到了22%。

但在规模较小的研究对象中，我们将起始时间扩展至1982年所得出的结果却截然相反，联动效应是在逐步增强。

相比之下，需求和货币政策的联动效应在不断增强，而且无论哪种时间段，这种效果都非常明显，但在规模较小的研究对象中，这种效果却不是十分明显。

总体而言，双边相关性分析和多边主要构成分析均显示，亚洲新兴经济体间结构性因素的联动效应相对有限。

主要构成分析为联动效应缓慢增强提供了一些佐证，尤其是对需求和货币政策因素而言。

但双边相关性分析却显示，这种联动效应是在降低。

这种差异可能意味着，在亚洲地区整合的过程中，任何两个经济体之间的双边联系或在逐步减少，取而代之的是与区内其他经济体来往程度的加深，结构性因素的区域联动效应因此得到增强。

上述结果还证实了我们之前得出的结论，即这些内部结构性因素确实是主要的内部因素，其区域内效应表现不明显。

7.      结语

本文的研究结果显示，亚洲新兴经济体的经济增长主要取决于亚洲以外地区因素，而且，这种对外部因素的依赖程度是在随着时间的推移而不断加深。

虽然亚洲经济体在过去几十年间的经济快速增长，这可能增强了内部需求对经济的推动作用，从而使得内需成为经济增长的重要促进力量，但在亚洲经济与全球经济迅速融合的过程中，内需作用的增强不足以抵消亚洲地区以外因素对其的影响。

上述研究结果反映出，不少亚洲经济体所采取的经济增长策略是主要依赖于稳定甚至被低估的汇率所催生的强劲出口。

区内不少经济体已经开始由出口导向型向内需拉动型转变，但效果甚微。

这也从侧面折射出一个问题，那就是，在亚洲经济的增长依然在很大程度上取决于外部因素的情况下，亚洲是否能够成为全球经济增长的重要推动力量？

鉴于亚洲经济体的经济规模依然较小（中国和印度除外），如果这些经济体能够共同依靠内生因素实现经济增长，那么亚洲对全球经济增长的推动作用将增强。

但正如结构因素的相关性和主要构成分析结果显示的那样，亚洲经济体的内部因素联动效应非常有限，因此，显著的区内联动效应主要是由外部共同因素引起的协同效应所致，而不是区内因素或区域间的溢出效应。

Moneta和Rüffer在2006年所作的研究也得出了相同结论，即亚洲经济体的协同效应主要受地区外共同因素影响，而受区域间的溢出效应影响非常有限。

分工程度的提高降低了经济体出口的国内附加值，从而导致传统的贸易开放措施以及外部风险越来越显得无效，这种情况在亚洲表现得尤其明显。

此外，贸易占GDP的比例等传统衡量指标并未考虑内外部冲击的波动程度；对一个相对封闭的经济体来说，如果内部冲击程度不及外部，那么这个经济体受到外部因素的影响可能更大。

同时，在经济整合过程中，金融市场的整合速度尤其迅速，因此造成经济体之间非贸易联系程度加深，基于贸易开放程度的衡量指标很好地反映这一特征。

在这样的背景下，在衡量经济体开放程度以及受外部影响程度等问题上，本文采用的VAR方法提供了有一个非常有效的分析途径。

这种方法的一个优点是，它依靠一组影响力相对较小的限制因素，因此不会出现短期和长期意外强劲增长问题。

可以想象，还有很多种方法可以对亚洲经济增长做进一步研究。

从一般角度来讲，其他指标也可以用来衡量单个经济体和全球宏观经济的发展；例如，在研究单个经济体时，可以使用覆盖面更为广泛的衡量内部经济发展的指标，如实际GDP，但前提是必须获得一个长期的GDP数据。

另外，还可以使用货币供应量和利率数据来体现一个经济体货币政策转型所表现出的特征。

从全球角度讲，还可以使用经过经济体和时间权重处理过的贸易加权GDP指标来衡量经济发展。

虽然结构性因素的联动效应不明显，但有关区域层面的细节特点值得研究，如经济体之间的直接相互作用。

此外，不同经济体对不同结构性因素和可能发生的变化所做出的类似反应也值得研究。

   附录A数据来源和样本

在衡量亚洲新兴经济体经济活动时，我们使用工业产值数据。

除中国大陆、香港和台湾（统计部门），其他经济体的工业产值数据均可以通过IFS获得。

除中国大陆、香港和台湾（统计部门），其他经济体的CPI数据也可以通过IFS获得。

除中国大陆、马来西亚、菲律宾和新加坡，其他经济体的实际有效汇率从IFS获得。

若无法从IFS处获得其他经济体的数据时，我们则参照JP摩根提供的数据。

除中国以外其他经济体的M1从IFS处获得，中国的M1参照OECD的“主要经济指标”。

由于数据时间跨度不足，我们没有考虑香港和台湾的M1数据。

此外，我们从统计部门获得了M2数据，涉及全球变量方面的数据，我们使用OECD国家季度数据中G7国家的实际GDP指数来衡量经济运行情况。

布伦特原油以美元计价，价格由IFS提供。

非石油商品价格以美元计价，汉堡国际经济研究所（HamburgInstituteofInternationalEconomics），并按照OECD国家权重进行计算。

MSCI股票价格指数由摩根士丹利资本国际（MorganStanleyCapitalInternational）提供。

   附录B：

时间样本和特性曲线函数

由于无法获得所有经济体在1979年第一季度至2003年第四季度的经济数据，因此针对多数经济体我们使用稍短的时间样本（见表C.1）

   注释：

   supplyonIP：

供应对工业产值的影响

   demandonIP：

需求对工业产值的影响

   monetaryonIP：

货币政策对工业产值的影响

   unidentifiedonIP：

其他因素对工业产值的影响

   supplyonCPI：

供应对CPI的影响

   demandonCPI：

需求对CPI的影响

   monetaryonCPI：

货币政策对CPI的影响

   unidentifiedonCPI：

其他因素对CPI的影响

   supplyonRB：

供应对实际货币余额的影响

   demandonRB：

需求对实际货币余额的影响

   monetaryonRB：

货币政策对实际货币余额的影响

   unidentifiedonRB：

其他因素对实际货币余额的影响

   supplyonREER：

供应对实际有效汇率的影响

   demandonREER：

需求对实际有效汇率的影响

   monetaryonREER：

货币政策对实际有效汇率的影响

   unidentifiedonREER：

其他因素对实际有效汇率的影响

   附录C：

估计值――方差分解

   表C1：

方差分解（完全时间段）

   A.    实际GDP方差分解

   B.    消费物价方差分解

   C.    实际货币余额方差分解

   D.    实际有效汇率方差分解

   表C2：

方差分解（近期时间段）

   A.实际GDP方差分解

   B.消费物价方差分解

   C.实际货币余额方差分解

   D.实际有效汇率方差分解

   注：

中国、印尼和泰国的统计时间段为1996年第一季度至2003年第四季度；其他经济体的统计时间段为1990年第一季度至2003年第四季度。

   附录D经济体之间的结构性因素

[14]由于多数经济体的样本时间较短，有关非稳定性正式测试的有效性较为有限。

我们所作的正式单一基础测试结果也证实了这一点。

[15]附录D表1-6中，我们只列出了同类结构性因素间的相关关系，如供应与供应、需求与需求和货币政策与货币政策。

我们的主要结论不受经济体间以及跨结构性因素间的相关关系影响，如A经济体的供应因素与B经济体的需求因素关系。

[16]经济体间的供应因素关联度有限，这与Sánchez在2005年所作的东亚新兴经济体结构差异结果一致。

Sánchez发现，东亚新兴经济体在生产结构、技术发展和国际贸易的商品构成中存在相当程度的差异。