开放与中国经济波动动态特征分析

胡国良，龙少波 ，唐盛涛

(1.中国人民大学 经济学院，北京 100872；2.重庆大学 公共管理学院，重庆 400044 3.工业和信息化部 电信研究院，北京 100191)

开放与中国经济波动动态特征分析

胡国良1，龙少波2，唐盛涛3

(1.中国人民大学 经济学院，北京 100872；2.重庆大学 公共管理学院，重庆 400044 3.工业和信息化部 电信研究院，北京 100191)

通过构建SV-TVP-VAR模型从贸易开放、技术引进和短期国际资本流动三个方面研究开放与中国经济波动之间的非线性关系。结果显示，三个因素对经济波动的影响都具有明显的时变特征，具体而言：在贸易开放度较低时，贸易开放能够降低经济波动，但在贸易开放度较高的时期，贸易开放反而加剧了经济波动；在技术引进的前期，技术引进能够有效平抑经济波动，但到了后期，技术引进降低经济波动的作用开始减弱，甚至有可能成为波动的冲击来源；短期国际资本流动在大多数时期都会加剧经济波动，是经济波动的主要来源之一。另外，研究还发现在国际金融危机时期这三个因素都成为了中国经济波动的冲击来源。

开放；经济波动；SV-TVP-VAR模型；非线性关系

经济波动是伴随着经济增长的一种常态，而经济波动受到国内外诸多因素的影响。中国在改革开放后保持了长时期的高速增长，但也始终面临着经济波动的困扰，经济不是处在过冷就是过热的状态中[1]。布林和加西亚-佩纳洛萨(Breen & García-Penalosa，2005)、帕拉其和罗布(Pallage & Robe，2003)研究认为，经济波动对长期增长、社会福利以及收入分配等方面都有不利影响[2-3]。

近年来，随着中国对外开放程度的不断加深，中国经济对于外部经济环境的敏感性上升，外部冲击逐渐成为影响中国经济波动的关键因素[4]。在中国深度参与经济全球化的今天，关键宏观经济变量具有明显的跨国共同变动特征，中国经济周期与世界经济周期密切相关[5]。2011年后，中国经济增长率持续下滑。对此，有观点认为，这一现象仍是短期的经济波动，而这主要是由外部环境所造成的[6]。外部冲击已经成为中国经济波动的一个主要来源。那么，对中国而言，开放与经济波动的关系是什么？开放又从哪些方面影响了中国的经济波动？本文试图对以上问题做出解答，找出开放影响中国经济波动的渠道及其影响效果。

一、相关研究

尽管开放与经济波动的相关性已经被许多研究所证实，但对于开放究竟是加剧了还是缓和了宏观经济波动这一问题仍然存在很大的争议。国外的一些对比研究发现，发展中国家比发达国家在产出、投资、政府支出、净出口等方面都具有更高的波动性，而开放在其中起到了关键性的作用[7-8]；而另有学者则认为对外开放度越高经济的波动性越小[9]，至少这二者的关系并没有那么确定[10]。原因在于，经济波动的大小取决于两个因素：一是冲击的频率和幅度，二是承受冲击的能力。开放虽然使得一国面临更多的潜在外部冲击，但却有可能在其他方面提升其承受冲击的能力，例如贸易开放能够产生应对经济波动的大政府、能够促进金融市场的发展、增强应对国际资本冲击的承受力以及使其更少拖延国际债务等[11-13]。

鉴于中国开放度的日益提高，外部冲击逐渐成为中国经济波动的一个重要来源，对此国内的研究基本上都认为开放对中国宏观经济波动的影响非常重要，但具体的研究角度有较大差别。总的来说，国内关于开放与经济波动的研究主要从以下几个方面进行：(1)对外贸易角度。车维汉和贾利军(2008)将国际贸易对中国宏观经济波动的影响分解为供给冲击、国外需求冲击和名义冲击三个方面进行研究，实证结果显示长期内国际贸易波动对中国经济波动有较大的冲击效应[14]；张少军(2013)考察了外包对中国经济波动的影响，研究发现外包可以通过进口和出口两种渠道造成经济波动[15]；余颖丰(2016)研究认为，国外经济冲击下的贸易调整会在短期内改变国内经济状态[16]。同时，也有研究显示贸易开放并不一定会造成经济波动，例如洪占卿和郭峰(2012)研究了国际贸易水平和省际贸易潜力对经济波动的影响，发现二者均显著减缓了经济波动，但在省际贸易潜力非常低时，国际贸易水平的提高可能会加剧经济波动[17]。(2)金融开放角度。张玉鹏和王茜(2011)认为，外国资本具有亲周期的特征，在经济低迷时会集中撤离，而发展中国家的融资渠道不健全，无法给予企业及时有效的资金补给，容易发生经济波动[18]；而黄丽娟等(2015)运用门槛回归模型的实证结果显示，发展中国家在宏观金融风险程度较低时实施金融开放能减小经济波动[19]。(3)技术冲击角度。这一观点认为国外的技术扩散是中国技术水平提高的主要来源，而中国吸收国外先进技术的过程中，不可避免地要承受技术扩散带来的经济波动[20]。

从以上文献可以看出，开放与经济波动之间的关系非常复杂，不仅可能存在多种传导渠道，而且具体的影响效果也并不确定。但在实证研究中，很少有学者采用非线性的研究方法，从而难以发现其中的结构性变化。基于此，本文将采用非线性的带有随机波动的时变参数向量自回归模型(SV-TVP-VAR)，从时变的角度进行分析，以便能够考察开放与经济波动之间非线性的影响关系。

二、理论基础与模型设定

(一)开放对中国经济波动的影响途径与机制

结合已有文献的研究结论和中国经济发展的现实状况，开放对中国经济波动的影响途径主要来自三个方面。

第一，贸易开放带来的供求冲击。当一国经济非常依赖外需时，一旦国际经济环境恶化导致外需疲软，短期内也难以通过提升内需来弥补外需的下降，因此贸易开放度越高也就意味着最终需求的变动将变得更加不稳定，宏观经济的波动性也就越强。另一方面，贸易开放有助于一国吸收发达国家的先进技术，提高资源配置效率，并促使政府实施更好的宏观调控政策，从而能够提高应对国内冲击的能力，有助于缓和经济波动。可见，贸易开放对于经济波动的影响是不确定的，这取决于潜在的外部冲击能否成为现实以及冲击的大小。

第二，开放带来的技术冲击。根据真实商业周期(RBC)理论，技术冲击是经济波动的主要来源。技术进步主要分为自主创新和技术引进两种方式，后者相对于前者具有成本低、速度快的特点，因此发展中国家往往采取从发达国家技术引进的方式来实现经济赶超。中国长期以来也是以技术引进方式作为技术进步的主要方式，这使得中国的技术冲击主要来自于外部[21-22]。对发展中国家而言，技术引进下的技术进步并不总是会带来经济波动。一般来说，技术引进提高了资源配置的效率和经济的潜在增长率，能够维持稳定的长期经济增长路径，同时也加强了宏观经济抵抗其他冲击的能力。但是，在经济转型时期，支撑旧经济增长模式的技术引进将会对经济结构调整带来一定的障碍。此时，技术引进对经济发展的负面影响将逐渐显现出来，并有可能造成经济波动。总而言之，技术引进对经济波动的影响主要取决于经济发展的阶段。

第三，短期国际资本流动是影响中国经济波动的又一重要因素。短期国际资本具有投机性强的特征，寻求套利是其流动的主要诱因。当经济繁荣时，短期国际资本大量流入寻找套利机会，造成流动性泛滥，推高资产价格，进而引起经济过热。当经济萧条时，短期国际资本又大量流出，引发市场恐慌和资产价格下跌，进一步加剧经济下行压力。短期国际资本这种顺周期的特征使其容易成为经济周期的放大器，所以一般而言短期国际资本流动都会带来经济波动。

(二)SV-TVP-VAR模型

根据上文，理论分析认为开放与经济波动之间的关系并不明确，相关研究也证实了这一点，这意味着二者之间可能存在非线性的影响关系。基于此，本文采用具有时变特征的SV-TVP-VAR模型来考察开放与经济波动之间的非线性关系。

SV-TVP-VAR是传统VAR模型的一种拓展形式。传统的VAR模型假设变量的系数和扰动项的方差都是不变的，但这种假设难以捕捉到经济的结构变化，也不适用于不稳定的经济系统。因此，变参数的VAR模型逐渐发展起来，普里米切里(Primiceri，2005)将VAR模型的系数和误差项方差同时设定为时变的，从而将模型拓展为带有随机波动的时变参数VAR模型(SV-TVP-VAR)[23]，该模型被广泛应用在实证研究中。根据普里米切里(2005)[23]和中岛(Nakajima，2011)[24]的研究，首先考虑一个SVAR模型：

Ayt=F1yt-1+…+Fsyt-s+ut,t=s+1,…,n

(1)

其中，yt是k维的观测变量，A、F1、…、Fs是k×k的系数矩阵。扰动项ut是k维的结构性冲击，并假设ut～N(0,∑∑)，其中：

假设A为下三角矩阵：

那么，式(1)可改写为：

yt=B1yt-1+…+Bsyt-s+A-1∑εt,εt～N(0,Ik)

(2)

其中，Bi=A-1Fi。进一步，式(2)可以改写为：

yt=Xtβ+A-1∑εt,t=s+1,…,n

(3)

(4)

再令相关参数服从随机行走过程，这个假设允许参数临时或永久性的转变：

βt+1=βt+uβt,αt+1=αt+uαt,ht+1=ht+uht

其中，∑α和∑h假设为对角矩阵。由于随机波动(SV)被引入模型中，这使得模型估计变得更加困难，中岛(2011)提出可以用马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)的方法进行估计[24]。

(三)变量选择与处理

本文涉及的主要研究对象包括经济波动、贸易开放度、技术冲击以及短期国际资本冲击。另外，考虑到货币政策在中国经济波动中扮演了重要的角色[1，25-27]，本文还加入了与货币政策相关的控制变量，用来表示中国经济波动的内部冲击来源。本文最终选取的代理变量及其处理方法如下：

经济波动(VOL)：本文用GDP的波动率来表示经济波动，参考孙工声(2009)[4]的计算方法，用实际GDP相对于其潜在GDP的变化率来衡量。潜在GDP用HP滤波法得到，GDP缺口就是实际GDP与潜在GDP的差值，然后用GDP缺口的绝对值与潜在GDP的比值作为本文的代理变量。

贸易开放(TRADE)：参考乔瓦尼和列夫琴科(Giovanni & Levchenko，2009)[28]的方法，本文用进出口总值占GDP的比重加以衡量。

技术冲击(TECH)：中国的技术进步以技术引进为主要方式，而在技术引进的渠道中，FDI是最为重要的途径[29]。对于技术引进的衡量，本文参考唐末兵等(2014)[30]的方法，采用FDI与GDP的比值来表示外部的技术冲击。

短期国际资本冲击(CPL)：本文用短期国际资本流动规模的绝对值与GDP的比值来衡量。短期国际资本流动规模采用张明(2011)建议的一个公式计算，即短期国际资本流动量=月度外汇占款增量-月度货币贸易顺差-月度实际利用FDI。

货币供给(M2)：相关研究中一般以M2来衡量货币供给量较为普遍[31]，为了保持前面变量处理相一致，本文采用M2与GDP的比值作为代理变量。

以上数据来源于国家统计局网站、中经网数据库和中国人民银行网站。由于测算短期国际资本流动量的数据在中国人民银行网站上从2000年开始，考虑到数据的可得性，本文的研究区间设定为2000年至2014年，采用季度数据，并对有季节趋势的数据进行X12季节性调整。

三、实证分析

(一)模型估计结果

表1 SV-TVP-VAR模型的估计结果

根据表1中的收敛诊断概率，在5%的显著性水平上不能拒绝收敛到后验分布的零假设，因此预烧区间足够让马尔可夫链收敛。无效因子的最大值没有超过100，表明在抽样20 000次的情况下至少能获得200个不相关的样本。同时，图1的结果也显示出模型的抽样方法能够有效地产生不相关的样本。以上结果说明模型抽样结果是有效的，能够进行后验推断。

注：样本自相关(上)、样本路径(中)和后验密度(下)。图1 SV-TVP-VAR模型的估计结果

图2给出的是相关变量的随机波动特征。从图中可以看出，GDP的随机波动率在2008年前都保持较为平稳的态势，2009年达到一次小的高峰，2012年底达到时间区间内的最高点，此后迅速衰减至零附近。出现这种变化的原因在于，2008年中国受到国际金融危机的影响经济增速出现较大幅度的下降，经济波动率上升。随后，在政府宏观政策的刺激下，经济增速下降的势头受到遏制。但随着经济开始复苏，经济过热的苗头又重新出现，并在政府换届的背景下重新达到区间的最高点。2013年以后，经济政策更加注重于结构调整，加之外部环境平稳，GDP的随机波动率迅速下降。可见，在外部冲击和内部调整的刺激下，中国经济具有明显的周期性波动特征。

图2 相关变量的随机波动特征

贸易开放度的随机波动率在2002年后进入了快速上升的阶段，原因在于中国加入了WTO之后对外贸易快速增长。2005年，随机波动率达到了局部的极值，并在经历了短暂的下降后，受国际金融危机的影响又重新开始上升，并在2009年左右达到最高点。此后，对外贸易出现了短期的复苏，但在国内结构调整以及劳动力成本上升等因素的影响下，贸易开放度有所下降，这表现为随机波动率的先下降后缓慢上升。

技术引进的随机波动率在前几年一直保持得较为平稳，但在2005年出现了一个转折点，随机波动率持续下降，到2011年左右接近时期的最低水平，此后缓慢下降逐渐接近于零。技术引进的随机波动率较小，反映出技术变化是一个比较缓慢的过程。后期波动率下降是由于中国的技术水平逐渐接近世界技术前沿，不再具有明显的后发优势，导致技术引进的空间缩小以及技术引进的强度降低。

短期国际资本的随机波动率在2008年前一直保持在较高的水平，说明短期国际资本的流动非常频繁，符合其套利的本质。2008年国际金融危机爆发后，短期国际资本的流动更加频繁，随机波动率达到了区间的最高点。虽然2008年后波动率持续下降，但由于本文用的是绝对值数据，即不区分短期国际资本的进入和流出，所以实际的波动会比图中更为剧烈。

(二)脉冲响应分析

下面本文根据SV-TVP-VAR模型的脉冲响应函数来考察经济波动、贸易开放度、技术冲击和短期国际资本流动之间的冲击响应关系。不同于VAR模型，SV-TVP-VAR模型的变量参数是时变的，可以根据不同的需要做出两种类型的脉冲响应函数：一是不同时期变量之间的脉冲响应函数；二是不同时点上的脉冲响应函数。对于第一种脉冲响应函数，本文设定了超前2期(6个月)、4期(12个月)和8期(24个月)。对于第二种脉冲响应函数，本文选择了2003Q1、2005Q2和2008Q1这三个时点，对应中国加入WTO、新一轮人民币汇率制度改革以及国际金融危机爆发等关键性事件的发生时间，分别考虑这几个时点上各因素的冲击对经济波动的影响。

从图3中可以看出，在超前2期和4期的脉冲响应函数中，面对贸易开放的正向冲击，经济波动的脉冲响应有一个短暂的上升时期。2001年以后，脉冲响应转入下降，也是在这个时间，中国加入了WTO，加速了对外开放的进程。可以看出，在此后的几年内，中国贸易开放度的提高有助于降低中国经济的波动率，这可能得益于供求状况的改善。此时，贸易开放对维持经济的长期稳定增长是有利的。这个下降的过程一直持续到2004年，脉冲响应函数达到了区间的最低点。此后，贸易开放冲击对经济波动的影响逐渐上升，表明贸易开放抑制经济波动的效果正在减弱。2006年以后出现了几次小幅波动，总的影响仍然是负的。2008年国际金融危机爆发后，外部市场的波动对中国经济的冲击明显，表现为脉冲响应函数开始变为正值。此后，脉冲响应持续上升，表明贸易开放越来越加剧经济波动。这是由于受国际金融危机影响，世界经济还处于缓慢的复苏之中，中国的外需也因此受到打击，造成了宏观经济的不稳定。可以看出，这个脉冲响应函数清楚地反映出贸易开放对经济波动影响的时变特征。这个变化趋势说明贸易开放对经济波动的影响并不是线性的，而是取决于贸易开放度的大小以及潜在冲击的程度等因素。

图3 贸易开放对经济波动的脉冲响应函数

再从不同时点上的脉冲响应函数来看，2003Q1的脉冲响应在一开始有一个急剧下降的过程，说明贸易开放有利于中国宏观经济的稳定性。脉冲响应在2期后达到最低点，然后从第5期之后开始上升，并在第8期后转为正值，第13期达到区间的最高点，此后快速下降，15期后重新变为负值。这表明在中国加入WTO之初，贸易开放的有利条件正在被充分利用，正向作用超过了负向作用，从而降低了经济波动率。2005Q2时点的脉冲响应函数则表现得较为平稳，始终在正向与反向之间来回变化，并分别在第6期和第10期达到了最低点和最高点，此后脉冲响应逐渐下降至接近于零。这个变化说明，此时贸易开放对经济的稳定作用较前一时点已经有了明显降低，但此时外部市场也没有较大的冲击，这就使得贸易开放对经济波动的影响较小而且不确定。2008Q1的脉冲响应函数在初期经历了短暂的下降，第2期后迅速上升，并在第4后变为正值，此后一直保持快速上升的趋势。这个变化有效反映了贸易开放的负面作用，在国内经济受到外部市场的强烈冲击下，经济增长率出现了剧烈的波动。这也印证了之前的分析结论，即在受到潜在的外部市场冲击时，贸易开放加剧了经济波动。

图4 技术引进对经济波动的脉冲响应函数

图4是在面临正向的技术引进冲击时，经济波动的脉冲响应函数。其中，超前2期与超前4期、8期的脉冲响应函数差别较大。超前2期的脉冲响应表现得比较稳定，且一直为负值，说明技术引进是有利于经济稳定的。而超前4期与8期的脉冲响函数波动得更为剧烈。在超前4期的脉冲响应中，面对技术引进的正向冲击，经济波动的初期响应是下降的，在第3期左右达到了区间的最低点，然后在2009年后持续上升，并在2011年后转为正值。超前8期与超前4期的脉冲响应变化较为类似。可见，在技术引进的前期，技术引进对经济波动起到了抑制的作用，这是由于技术引进提高了资源配置的效率。到了技术引进的后期，技术进步的空间愈加有限，资源配置效率的改善变得不明显，此时反而可能导致经济波动的加剧。综合这三个时期的脉冲响应函数来看，技术进步在短期内能够起到抑制经济波动的作用，但在较长时期内由技术引进带来的技术冲击却有可能成为经济波动的一个原因。

在2003Q1、2005Q2和2008Q1这三个时点上，技术引进对经济波动的脉冲响应函数则表现得较为一致，均为先下降后上升的U型变化。在脉冲响应的前期，三个时点都为负值，且在第1期就达到了区间的最低点，此后均经历了持续上升的过程。但2003Q1和2005Q2分别在第10期和第13期达到最高点后开始下降，2003Q1的脉冲响应最终变为负值，而2005Q2则缓慢衰减，二者均出现接近于零的趋势。在这两个时点上，技术引进对经济波动的总体效果是负向的，说明此时技术引进仍然有利于改善整体的经济效率。而2008Q1这个时点上的脉冲响应在第2期后就表现为持续且快速的上升，非常明显得区别于前两个时点。这主要出于两个原因：一是，如前文所说，此时技术引进已经进入后期，技术引进对经济效率的提升变得不显著；二是，受到国际金融危机的影响，中国经济出现较大幅度的波动，经济发展偏离了原有的路径，技术引进需要的稳定环境受到一定程度的破坏，这使得技术引进不仅不能更好地服务于经济发展，反而加剧了经济波动。

图5是经济波动面对短期国际资本正向冲击时的脉冲响应函数。超前2期的脉冲响应函数显示，脉冲响应在最初由正值快速降至负值，并在2004年达到区间的最低点。随后，中国启动了新一轮的人民币汇率制度改革，人民币进入了快速升值的通道，受到套利的驱使，短期国际资本的流动频率和规模上升，对中国经济的负面影响也逐渐加深。这表现为脉冲响应函数在2004年后一直保持上升的态势，2006年后重新变为正值，2011年达到区间的最高点，此后逐渐衰减。超前4期的脉冲响应函数与超前2期的变化趋势类似，而超前8期的脉冲响应函数则在初期有一个上升的过程，此后围绕零点上下波动。总的来看，在绝大部分年份内短期国际资本流动对经济波动的影响是正向的，表明短期国际资本的流入和流出扰乱了经济发展。

图5 短期国际资本流动对经济波动的脉冲响应函数

三个时点上的脉冲响应函数变化趋势基本一致。在2003Q1和2005Q2这两个时点上，脉冲响应函数始终是正向的，第4期左右达到最高点后，脉冲响应随着时间的推移逐渐衰减至零。而2008Q1的脉冲响应函数则在初期上升得更加明显，说明在国际金融危机的背景下，中国经济的不稳定性上升，短期国际资本的大规模流动更加容易引起经济波动。第8期后脉冲响应衰减至零点以下，但从总的效果来看，短期国际资本流动对经济波动的影响仍然是正向，这与前面的结论是一致的。结合不同时期和不同时点上的脉冲响应函数来看，短期国际资本流动基本上总是会造成中国宏观经济的波动。这是由于短期国际资本具有非常强的投机性，在经济繁荣时期大量涌入国内，推高资产价格泡沫，导致经济进一步过热；而在经济下滑时期，短期国际资本又大量逃离，扰乱金融市场，从而加速了经济衰退。

四、结论

随着对外开放程度的提高，中国与世界市场的联系日益紧密，这使得中国能够在更大范围上利用国外的市场、资金和技术来促进自身的经济发展。但另一方面，开放也使得中国暴露在外部市场的潜在冲击之下，从而可能影响宏观经济的稳定。已有的研究显示开放对经济波动的影响具有不确定性，为了验证二者之间可能存在的非线性影响关系，本文通过构建SV-TVP-VAR模型从贸易开放、技术引进和短期国际资本流动三个方面研究了开放与宏观经济波动之间的关系。

实证结果显示，贸易开放、技术引进和短期国际资本流动对中国宏观经济波动的影响具有明显的时变特征。第一，在贸易开放度较低的时期，贸易开放能够降低宏观经济波动，但在贸易开放度较高的时期，贸易开放反而加剧了经济波动；第二，在技术引进的前期，技术引进能够有效平抑经济波动，但到了后期，技术引进降低经济波动的作用开始减弱，甚至有可能成为波动的冲击来源；第三，短期国际资本流动在大多数时期都会加剧经济波动，是中国经济波动的主要来源之一，加之近年来短期国际资本的流动频率和数量上升，货币当局应当采取有效措施，防范短期国际资本泛滥对国内经济的潜在冲击。

对比不同时点的脉冲响应函数，当国际经济环境出现剧烈变化时(例如国际金融危机)，贸易开放、技术引进和短期国际资本流动等因素均成为中国经济波动的来源，而且其影响效果比一般时期更加明显，这可能是由于危机时期中国经济结构的不合理因素被凸显出来，导致潜在风险被放大，从而在面临外部冲击时波动得更为剧烈。

[1]刘霞辉.为什么中国经济不是过冷就是过热?[J].经济研究,2004(11):58-68.

[3]PALLAGE S,ROBE M A.On the welfare cost of economic fluctuations in developing countries[J].International Economic Review,2003,44(2):677-698.

[4]孙工声.中国宏观经济波动:内部调整还是外部冲击?[J].金融研究,2009(11):60-73.

[5]杨子晖，田磊.中国经济与世界经济协同性研究[J].世界经济,2013(1):81-102.

[6]卢锋，陈建奇，杨业伟.减速与调整:全球宏观经济形势研判[J].国际经济评论,2012(6):20-56.

[7]KIM S H,KOSE M A,PLUMMER M G.Dynamics of business cycles in Asia:differences and similarities[J].Review of Development Economics,2003,7(3):462-477.

[8]HAKURA D.Output volatility and large output drops in emerging market and developing countries[Z].IMF Working Papers No.WP/07/114,2007.

[9]HADDAD M,LIM J J,PANCARO C,et al.Trade openness reduces growth volatility when countries are well diversified[J].The Canadian Journal of Economics/Revue canadienne d’Economique,2013,46(2):765-790.

[10]CAVALLO E A,FRANKEL J A.Does openness to trade make countries more vulnerable to sudden stops,or less? Using gravity to establish causality[J].Journal of International Money and Finance,2007,27(8):1430-1452.

[11]RODRIK D.Why do more open economies have bigger governments?[Z].NBER Working Paper No.5537,1996.

[12]CAVALLO E A,DE GREGORIO J,LOAYZA N V.Output volatility and openness to trade:a reassessment [with Comments][J].Economia,2008,9(1):105-152.

[13]ROSE A K.One reason countries pay their debts:renegotiation and international trade[J].Journal of development economics,2005,77(1):189-206.

[14]车维汉，贾利军.国际贸易冲击效应与中国宏观经济波动:1978～2005[J].世界经济,2008(4):25-36.

[15]张少军.外包造成了经济波动吗?——来自中国省级面板的实证研究[J].经济学(季刊),2013(2):621-648.

[16]余颖丰.新常态下贸易调整与中国经济周期波动[J].经济与管理研究，2016(10)：13-21.

[17]洪占卿，郭峰.国际贸易水平、省际贸易潜力和经济波动[J].世界经济,2012(10):44-65.

[18]张玉鹏，王茜.金融开放视角下宏观经济波动问题研究——以东亚国家(地区)为例[J].国际金融研究,2011(2):14-24.

[19]贵丽娟，胡乃红，邓敏.金融开放会加大发展中国家的经济波动吗?——基于宏观金融风险的分析[J].国际金融研究,2015(10):43-54.

[20]徐舒，左萌，姜凌.技术扩散、内生技术转化与中国经济波动——一个动态随机一般均衡模型[J].管理世界,2011(3):22-31.

[21]林毅夫.潮涌现象与发展中国家宏观经济理论的重新构建[J].经济研究,2007(1):126-131.

[22]陈璋，徐宪鹏，陈淑霞.中国转型期收入分配结构调整与扩大消费的实证研究——基于投入产出两部门分析框架[J].经济理论与经济管理,2011(5):5-16.

[23]PRIMICERI G E.Time varying structural vector autoregressions and monetary policy[J].The Review of Economic Studies,2005,72(3):821-852.

[24]NAKAJIMA J.Time-varying parameter VAR model with stochastic volatility:an overview of methodology and empirical applications[Z].IMES Discussion Paper Series No.11-E-09,2011.

[25]孙稳存.货币政策与中国经济波动缓和化[J].金融研究,2007(7):10-24.

[26]陈利锋.金融冲击、房价波动与货币政策[J].首都经济贸易大学学报，2016(1)：40-50.

[27]刘元生，杨盼盼，王有贵.流动性冲击的行业价格传导效应[J].产业经济研究，2016(3)：71-81.

[28]DI GIOVANNI J,LEVCHENKO A A.Trade openness and volatility[J].The Review of Economics and Statistics,2009,91(3):558-585.

[29]朱平芳，李磊.两种技术引进方式的直接效应研究——上海市大中型工业企业的微观实证[J].经济研究,2006(3):90-102.

[30]唐未兵，傅元海，王展祥.技术创新、技术引进与经济增长方式转变[J].经济研究,2014(7):31-43.

[31]陈利锋.金融冲击、企业生存状况与中国经济波动——基于动态随机一般均衡模型的考察[J].贵州财经大学学报，2015(5)：1-13.

(责任编辑：周 斌)

Dynamic Characteristics of Openness and China’s Economic Volatility

HU Guoliang1,LONG Shaobo2,TANG Shengtao3

(1.Renmin University of China,Beijing 100872,China； 2.Chongqing University,Chongqing 400044,China； 3.Ministry of Industry and Information Technology,Beijing 100191,China)

This paper studies the relationship between the openness and economic volatility from three aspects which are trade openness，technology introduction and short-term international capital flows through the establishment of the SV-TVP-VAR model.The results show that the three factors have obvious temporal characteristics.Among them，trade openness and technology introduction affect the economy differently in different periods，while the short-term international capital flows in most periods are the source of volatility.In addition，it is also found that during the international financial crisis，the three factors have become the shock source of China’s economic volatility.

openness；economic volatility；SV-TVP-VAR model；nonlinear relationship

2016-12-01

胡国良(1989—)，男，中国人民大学经济学院博士研究生；龙少波(1984—)，男，重庆大学公共管理学院讲师；唐盛涛(1989—)，男，工业和信息化部电信研究院助理工程师。

10.13504/j.cnki.issn1008-2700.2017.05.001

F124.8

A

1008-2700(2017)05-0003-10