国产日韩欧美一区二区三区三州_亚洲少妇熟女av_久久久久亚洲av国产精品_波多野结衣网站一区二区_亚洲欧美色片在线91_国产亚洲精品精品国产优播av_日本一区二区三区波多野结衣 _久久国产av不卡

?

農(nóng)業(yè)自然災害對通貨膨脹的影響——基于動態(tài)面板的實證分析

2012-09-19 13:06:22唐文進許桂華徐曉偉
財經(jīng)理論與實踐 2012年2期
關(guān)鍵詞:面板沖擊供給

唐文進,許桂華,徐曉偉

(中南財經(jīng)政法大學 金融學院,湖北 武漢 430073)*

一、引 言

我國是一個自然災害多發(fā)、頻發(fā)的國家,水災和旱災等農(nóng)業(yè)自然災害尤為突出。從20世紀90年代開始,我國每年因農(nóng)業(yè)自然災害造成的物資損失呈現(xiàn)整體上升趨勢。2011年,農(nóng)業(yè)自然災害形勢依然不容樂觀:農(nóng)作物受災面積3247.1萬公頃,其中絕收289.2萬公頃,直接經(jīng)濟損失3096.4億元,農(nóng)業(yè)自然災害已經(jīng)成為制約我國農(nóng)業(yè)平穩(wěn)發(fā)展的重要因素。農(nóng)業(yè)自然災害的頻發(fā)對我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)民增收乃至居民消費帶來嚴重的負面影響。譚本艷等(2009)通過對CPI分類指數(shù)分析,研究結(jié)果表明食品既是我國CPI波動的短期驅(qū)動力,也是CPI波動的長期驅(qū)動力[1],由此,無論從供給面還是從需求面看,農(nóng)業(yè)自然災害都會通過引發(fā)食品價格變動進而引發(fā)CPI的變動。

自然災害對經(jīng)濟造成的沖擊突出表現(xiàn)在兩個方面:一是自然災害造成社會資本存量受損,引起社會總體消費和投資下降,進而造成產(chǎn)出水平下降;二是自然災害造成的產(chǎn)出下降,通過需求沖擊和供給沖擊影響物價水平?,F(xiàn)有的文獻主要集中在自然災害對產(chǎn)出影響方面:從短期、中期和長期的產(chǎn)出影響來分析自然災害的宏觀經(jīng)濟影響。短期和中期主要考察自然災害對產(chǎn)出造成的正、負效應[2-7],長期主要考察自然災害對經(jīng)濟增長的影響[8-11]。然而,自然災害對物價水平影響方面的研究較為缺乏,已有的研究主要停留在理論分析層面,實證分析層面相對較少。Pantin(1997)構(gòu)建了自然災害影響經(jīng)濟的11個指標,通過對比自然災害發(fā)生前后三年的數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)災前平均通脹率為8%,災后通脹率在6.5%~9%之間波動,自然災害影響物價水平變動方向并不明確[12]。Rasmussen(2004)從長期影響考察了自然災害對通貨膨脹的影響,他認為災害重建的努力會擠出有效投資,推高利率并減少投資,有可能引發(fā)通貨膨脹[13]。Popp(2006)在分析自然災害對經(jīng)濟的長期影響時,將通貨膨脹的產(chǎn)生歸結(jié)為債務負擔和市場投機[14]。Baum(2011)運用 AD-AS模型分析了自然災害對通貨膨脹的影響,他們假定自然災害在短期內(nèi)不影響總需求,然而潛在產(chǎn)出因資本存量受損而下降,自然災害會帶來臨時性通脹壓力[15],美國2008年的卡特琳娜颶風和2010年昆士蘭洪水造成的食物和農(nóng)產(chǎn)品價格上漲驗證了他們的推斷。

上述的文獻更多將自然災害視為供給沖擊,結(jié)論偏向于自然災害會推高物價水平,然而,自然災害并不單純表現(xiàn)為供給沖擊,也會帶來需求沖擊,物價水平變動的方向取決于自然災害引發(fā)的需求沖擊和供給沖擊兩者的力量對比。因此,從理論層面上我們很難得出自然災害對通貨膨脹的具體影響。本文嘗試在傳統(tǒng)理論的基礎上就農(nóng)業(yè)自然災害對通貨膨脹的影響進行實證分析,力圖弄清農(nóng)業(yè)自然災害同通貨膨脹之間的數(shù)量關(guān)系。

二、農(nóng)業(yè)自然災害影響通貨膨脹的理論基礎

農(nóng)業(yè)自然災害發(fā)生以后,微觀經(jīng)濟主體將遭受自然災害引致的供給沖擊和需求沖擊,引發(fā)總供給與總需求的相對變動,進而推動物價水平的持續(xù)波動。就供給方面而言,農(nóng)業(yè)自然災害傾向于推高物價水平:農(nóng)戶物資資本受損(農(nóng)田、耕地受災),糧食產(chǎn)量下降,推高糧食價格;糧食產(chǎn)量的下降和糧價上漲會增加農(nóng)產(chǎn)品加工企業(yè)的成本,推高農(nóng)副產(chǎn)品的價格。就需求方面而言,農(nóng)業(yè)自然災害在幾個方面表現(xiàn)出抑制物價:(1)糧食產(chǎn)量是農(nóng)戶創(chuàng)收的必備條件,糧食產(chǎn)量的下降減少了農(nóng)戶的收入,農(nóng)戶因此改變自己的收入分配決策,減少消費和農(nóng)業(yè)投入,在一定程度上抑制了需求;(2)農(nóng)產(chǎn)品加工企業(yè)的成本上升,推高農(nóng)副產(chǎn)品的價格,相應地會減少企業(yè)產(chǎn)品的銷售,進而減少其收入,從而抑制消費需求和投資需求;(3)當農(nóng)業(yè)自然災害的規(guī)模、強度、持續(xù)時間達到一定的程度時,其影響必然會從農(nóng)業(yè)部門向非農(nóng)業(yè)部門傳導,家庭和企業(yè)的消費需求和投資需求受到抑制。下面借鑒鄭超愚(2004)[18]的總需求、總供給動態(tài)調(diào)整模型,加入農(nóng)業(yè)自然災害所引起的需求沖擊和供給沖擊因素,并假定價格調(diào)整是瓦爾拉斯均衡的,則有:

假定原有Yd和Ys是均衡的,并且不隨時間變化;價格預期是適應性的;貨幣供給在短期內(nèi)不變。對式(1)左右兩邊進行時間求導,可以求得價格的動態(tài)調(diào)整過程,如式(2)所示。根據(jù)價格與總供給和總需求的數(shù)量關(guān)系,可知式(2)的分母為正。

由式(2)可知,物價變動主要由價格預期、需求沖擊和供給沖擊等因素決定。由于農(nóng)業(yè)自然災害引起的供給沖擊為負,而需求沖擊難以確定,需分三種情況來說明:(1)當需求沖擊為正時(dDshock/dt>0),由于供給沖擊為負(dSshock/dt<0,即有dDshock/dt-dSshock/dt>0,表現(xiàn)為物價上漲;(2)當需求沖擊為負時(dDshock/dt<0),如果需求沖擊的下降幅度大于供給的下降幅度,即有dDshock/dt-dSshock/dt<0,表現(xiàn)為物價下降;(3)當需求沖擊為負時(dDshock/dt<0),如果需求沖擊的下降幅度小于供給沖擊的下降幅度,即有dDshock/dt-dSshock/dt>0,表現(xiàn)為物價上漲。根據(jù)適應性預期理論,價格預期可以由上期價格替代,表現(xiàn)為價格慣性;而需求沖擊和供給沖擊都是由自然災害等外部因素引發(fā)。Gordon(1996)提出了三角菲利普斯曲線,認為影響通貨膨脹的因素可以歸結(jié)為需求拉動、成本推動和通脹慣性三類[17];由以上的理論分析,農(nóng)業(yè)自然災害和通貨膨脹率、社會總需求以及社會總供給這三者密切聯(lián)系,本文將采用Gordon提出的“三角”模型,即一種菲利普斯曲線的擴展模型,以研究農(nóng)業(yè)自然災害對我國通貨膨脹的影響。

其中,因變量πt是指通貨膨脹率,C表示常數(shù)項;通貨膨脹率的滯后項πt-1表示通貨膨脹慣性;Dt指超額需求;zt表示外部沖擊(需求沖擊和供給沖擊);et為誤差項;a(L)、b(L)、c(L)分別表示各變量的滯后系數(shù)。

三、變量選取、數(shù)據(jù)說明和模型設定

(一)變量選取和數(shù)據(jù)說明

采用定基CPIt來代表通貨膨脹,并用定基CPIt的滯后一期代表通貨膨脹慣性。根據(jù)Gordon的“三角模型”,式(3)中的變量Dt可以用產(chǎn)出比率的對數(shù)Rt=ln(Yt/YtN)代替(YtN為潛在產(chǎn)出),并將Rt-1作為前定變量①。由于潛在產(chǎn)出不可直接觀測,不能采用常規(guī)的估計方法,一般解決的辦法有兩種:趨勢分解法(通過線性時間趨勢、HP濾波將產(chǎn)出分解為長期趨勢和周期性成分)、結(jié)構(gòu)分解法(通過向量回歸、卡尼曼濾波將產(chǎn)出分解為結(jié)構(gòu)效應和周期效應)。借鑒 Ravn & Uhlig(2002)[18]所采用的 HP濾波法來估計31個省的產(chǎn)出缺口,平滑參數(shù)取6.25,并將農(nóng)業(yè)自然災害作為外部沖擊變量zt引入模型。由于我國統(tǒng)計數(shù)據(jù)的可得性限制,考慮到不能收集到我國自然災害造成的直接經(jīng)濟損失的相關(guān)數(shù)據(jù),因而只能選取間接衡量自然災害沖擊的變量。根據(jù)國家統(tǒng)計局對農(nóng)業(yè)成災面積AANDt的相關(guān)解釋:成災面積是指在遭受自然災害的受災面積中,農(nóng)作物實際收獲量較常年產(chǎn)量減少3成以上的播種面積,成災面積可以在一定程度上衡量自然災害的強度以及對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成的影響。基于以上的考慮,選用對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)影響較大的成災面積來衡量農(nóng)業(yè)自然災害的強度,用變量SIZEt=ln(AANDt)來表示。

選用的數(shù)據(jù)為1997~2010年我國(除港、澳、臺)31個省市自治區(qū)的年度面板數(shù)據(jù),所有數(shù)據(jù)均來源于1997~2011年中國統(tǒng)計年鑒和各地區(qū)統(tǒng)計年鑒。CPI作了定基化處理(1997年為100)。

(二)模型設定

由于我國經(jīng)濟發(fā)展的區(qū)域差異明顯,為了能夠更好地估計自然災害對我國通貨膨脹的影響,本文按照國家統(tǒng)計局的劃分標準將我國(除港、澳、臺)分為東、中、西三個區(qū)域②。依照Gordon提出的“三角模型”,建立涵蓋全國、東部、中部和西部的動態(tài)面板模型如下:

其中,i=0,1,2,3,分別表示全國、東部、中部和西部地區(qū);t=1,2,3,…,T 表示樣本年度;νi表示截面?zhèn)€體差異;μi,t為隨機擾動項。

對式(4)動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型估計的困難之處在于:方程的右邊包含有因變量的滯后值,導致解釋變量和隨機擾動項相關(guān),而且式(4)本身存在橫截面相依性。如果直接運用傳統(tǒng)處理面板數(shù)據(jù)的固定效應或是隨機效應方法,會導致參數(shù)估計的非一致性,產(chǎn)生動態(tài)面板偏差,影響模型估計的準確性和適用性。Blundell & Bond(1998)則將差分 GMM 與水平GMM合并,將差分方程與水平方程作為一個整體系統(tǒng)進行GMM估計,這種改進的估計方法稱為系統(tǒng)廣義矩估計(System GMM)[19]??紤]到系統(tǒng)廣義矩估計是一種更有效的估計,將采用系統(tǒng)廣義矩估計對動態(tài)面板模型進行估計[20]。

在系統(tǒng)廣義矩估計中,方程(4)經(jīng)過一階差分并結(jié)合水平方程進行變換:

在此基礎上選取合適的工具變量并產(chǎn)生矩條件方程。在式(6)中,需滿足:β1≠1;當t<s時,解釋變量Ri,t、SIZEi,t和隨機擾動項ui,s是無關(guān)的;隨機擾動項ui,s不存在自相關(guān);E(CPIi,1,εi,t)=0(t=2,3,…,T),E(ΔCPIi,2,εi,3)=0。在此基礎上設定矩條件為:

其中,εi,t=ui,t+vi,Xi,t= [Ri,t,SIZEi,t]。 設Zi為所選取的工具變量矩陣。

通過GMM估計,可以得到估計參數(shù):

四、實證結(jié)果及分析

(一)實證結(jié)果

動態(tài)面板數(shù)據(jù)估計的前提是數(shù)據(jù)要具有平穩(wěn)性,否則會出現(xiàn)估計的“偽回歸”問題。因此,在對模型進行估計之前,首先對模型進行面板單位根檢驗。為了保證檢驗結(jié)論的可靠性,選用了四種單位根檢驗方法:LLC檢驗、IPS檢驗、Hadri的最大似然檢驗以及Breitung檢驗。LLC檢驗、IPS檢驗和Breitung檢驗的原假設是“存在單位根,變量是不平穩(wěn)”,Hadri檢驗的原假設是“不存在單位根,變量是平穩(wěn)的”。從表1的檢驗結(jié)果可以看出,所有的變量至少在兩種檢驗之下通過平穩(wěn)性檢驗,這說明面板數(shù)據(jù)具有平穩(wěn)性,模型估計的結(jié)果不存在偽回歸問題。

表2列出了系統(tǒng)GMM估計的結(jié)果。無論是全國、東部、中部還是西部,Wald檢驗值在5%的顯著水平下均拒絕了“方程擬合度較差”的原假設,表明方程擬合較好。其次,Sargan檢驗是判斷方程所選的工具變量是否有效的一個重要檢驗,原假設是“方程所選工具變量是有效的”,從表2中所反映的結(jié)果看,Sargan檢驗的P值都大于0.05,四個方程在5%的顯著水平下接受了原假設,表明所選的工具變量是有效的。另外,AR檢驗的原假設是“擾動項無自相關(guān)”,表2中的 AR(2)的P值均大于0.05,在5%的顯著水平下接受原假設,表明所選的系統(tǒng)GMM估計方法是適用的。另外,全國、東部、中部和西部的通貨膨脹慣性(CPIt-1)和超額需求(Rt)系數(shù)均在1%的顯著水平下拒絕“系數(shù)為零”的原假設,表明通貨膨脹慣性、超額需求對當期通貨膨脹具有顯著的推動作用,而農(nóng)業(yè)自然災害(SIZEt)系數(shù)只有全國和中部地區(qū)通過了t檢驗,東部和西部地區(qū)均沒有通過t檢驗,這表明全國和中部地區(qū)的農(nóng)業(yè)自然災害對通貨膨脹產(chǎn)生了顯著的影響。

表1 面板殘差的單位根檢驗結(jié)果

(二)實證分析

在通貨膨脹慣性方面,全國、東部、中部和西部均表明通貨膨脹慣性對當期通貨膨脹產(chǎn)生較大的正向推動作用,上一期通貨膨脹每上升1%會推動當期通貨膨脹上漲大約1%,這跟傳統(tǒng)的通貨膨脹預期理論相符,說明穩(wěn)定通貨膨脹預期對于穩(wěn)定通貨膨脹具有重要的意義,這是貨幣當局在進行貨幣調(diào)控時總是強調(diào)穩(wěn)定通脹預期的原因所在。在超額需求方面,全國、東部、中部和西部的數(shù)據(jù)都反映了超額需求和通貨膨脹存在顯著的正相關(guān)。在全國范圍內(nèi),當期的超額需求每增加1%會推動當期通貨膨脹上漲0.04%,這表明超額需求因素并不是推動我國通貨膨脹上漲的最主要因素,原因可能是我國家庭最大的消費支出是住房支出,而住房價格并沒有包含在CPI當中,因此,超額需求難以推動通脹的上漲。

在農(nóng)業(yè)自然災害方面,各地區(qū)的通貨膨脹對農(nóng)業(yè)自然災害的反應表現(xiàn)出較大的差異性,主要是由各地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平的差異所致。在東部和西部地區(qū),農(nóng)業(yè)自然災害對通貨膨脹沒有產(chǎn)生顯著影響,而在全國和中部地區(qū)表現(xiàn)較為顯著。就全國或中部地區(qū)而言,農(nóng)業(yè)自然災害在當期就會對通貨膨脹產(chǎn)生影響,原因是東部地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平較高,且主要集中在第二和第三產(chǎn)業(yè),受農(nóng)業(yè)自然災害的影響相對較小,而中部地區(qū)是我國糧食的主產(chǎn)區(qū),在我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化程度不高的現(xiàn)實情況下,農(nóng)業(yè)仍易遭受自然災害的影響,因而參數(shù)估計較顯著。西部地區(qū)一方面經(jīng)濟發(fā)展水平不高,物價傳導效率較低;另一方面糧食生產(chǎn)在農(nóng)業(yè)中的占比相對中部地區(qū)較低,受農(nóng)業(yè)自然災害的影響相對較小,因而參數(shù)估計不顯著。

值得特別關(guān)注的是,農(nóng)業(yè)自然災害對通貨膨脹的影響并不是正向的,農(nóng)業(yè)自然災害會對通貨膨脹率產(chǎn)生下行壓力。全國和中部地區(qū)的數(shù)據(jù)顯示,農(nóng)業(yè)自然災害和通貨膨脹存在顯著的負相關(guān)。就全國而言,農(nóng)業(yè)自然災害強度每增加1%會推動當期通貨膨脹下降大約0.11%;就中部地區(qū)而言,農(nóng)業(yè)自然災害強度每增加1%會推動當期通貨膨脹下降大約0.71%。這證實了自然災害影響物價變動的第二種情況,即自然災害造成的需求沖擊為負時,如果需求沖擊的下降幅度大于供給的下降幅度,物價將趨于下降,這說明我國自然災害造成的需求面負面沖擊大于供給面負向沖擊。之所以如此可能有幾方面的原因:一是我國消費結(jié)構(gòu)所致。我國城鎮(zhèn)家庭消費結(jié)構(gòu)中住房消費占據(jù)很大的比重,在很大程度上抑制了對非住房商品的需求,農(nóng)業(yè)自然災害等外部沖擊造成的收入減少更容易表現(xiàn)為需求的下降;另外,農(nóng)村居民的消費結(jié)構(gòu)中耐用消費品占較大的比重,而這些商品需求彈性較大,農(nóng)業(yè)自然災害造成的收入下降會引起農(nóng)村居民消費更大幅度地下降。二是農(nóng)民收入主要來源于農(nóng)業(yè),農(nóng)業(yè)自然災害造成當期糧食產(chǎn)量下降,從而降低農(nóng)民收入,并從需求上抑制農(nóng)民的消費和投資行為,而糧食價格更多由糧食收購和儲備體系決定,當期糧食產(chǎn)量下降不一定會對國家整體的糧食儲備造成較大沖擊,進而引發(fā)糧食價格的上漲。三是我國農(nóng)村社會保障體系還不夠完善,農(nóng)村居民收入當中用于消費的部分受到了抑制。當出現(xiàn)農(nóng)業(yè)自然災害沖擊引發(fā)糧食生產(chǎn)波動時,農(nóng)民的收入將變得更加不確定,農(nóng)村居民的消費和投資需求更容易受到負面的影響。

五、結(jié)論

以上將農(nóng)業(yè)自然災害變量引入“三角”模型中,首次嘗試運用動態(tài)面板模型實證分析農(nóng)業(yè)自然災害對我國通貨膨脹的影響。為了區(qū)分我國區(qū)域發(fā)展的差異性,分別對全國、東部、中部和西部進行實證。結(jié)果表明:在通貨膨脹的影響因素中,通貨膨脹慣性對當期通貨膨脹有顯著的正向推動作用,上期通貨膨脹每上漲1%會推動當期通貨膨脹上漲大約1%;超額需求雖然對當期通貨膨脹有顯著的正向影響,但影響程度小于通貨膨脹慣性,當期超額需求每增加1%會推動當期通貨膨脹上漲0.04%;東部和西部地區(qū)的農(nóng)業(yè)自然災害對該地區(qū)的通貨膨脹影響不顯著,全國和東部地區(qū)的農(nóng)業(yè)自然災害對該地區(qū)的通貨膨脹產(chǎn)生了顯著的影響;就全國和中部地區(qū)而言,農(nóng)業(yè)自然災害對當期通貨膨脹有顯著的負向沖擊,表現(xiàn)為農(nóng)業(yè)自然災害強度每增加1%,當期通貨膨脹分別下降0.11%和0.71%,農(nóng)業(yè)自然災害會降低當期的通貨膨脹水平;若單獨考慮外部沖擊因素,農(nóng)業(yè)自然災害引發(fā)的通脹變動表現(xiàn)為負,但是綜合考慮通貨膨脹慣性、產(chǎn)出缺口和外部沖擊三大因素的共同影響,通貨膨脹變動表現(xiàn)為正。傳統(tǒng)觀點傾向于認為農(nóng)業(yè)自然災害引發(fā)通貨膨脹正向變動,在于僅考慮了三大因素的綜合影響。本文從綜合影響中分離出了農(nóng)業(yè)自然災害這一個外部沖擊因素,得出的結(jié)論不同于傳統(tǒng)觀點。

由此可見,相比起供給面的緊縮作用,農(nóng)業(yè)自然災害對我國需求面的緊縮作用更大,表現(xiàn)為農(nóng)業(yè)自然災害降低當期的通貨膨脹水平。因此,政府部門應高度重視農(nóng)業(yè)自然災害造成的負面影響,充分重視突發(fā)性沖擊對消費需求的抑制作用。首先,應根據(jù)各地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的特點,采取不同的應對措施,尤其是中部地區(qū)的產(chǎn)糧大省,政府要加大對農(nóng)業(yè)抗災的投入,減少自然災害對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響;其次,要加大應對農(nóng)業(yè)自然災害風險的補貼力度,財政部應加大對農(nóng)業(yè)的投入,增加對農(nóng)民的轉(zhuǎn)移支付,保障農(nóng)戶收入的穩(wěn)定性;再次,建立自然災害救濟和保險機制,當農(nóng)業(yè)自然災害發(fā)生后,政府和社會提供多方面的救濟,保險公司為農(nóng)民提供自然災害保險。最后,要不斷調(diào)整和優(yōu)化各地區(qū)的農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu),改變農(nóng)村居民收入過多依賴農(nóng)業(yè),尤其是糧食作物的局面,多渠道增加農(nóng)民收入。

注釋:

① Gordon(1996)在“三角”模型中,將超額需求滯后一期Dt-1和通貨膨脹滯后一期πt作為前定變量,考慮到πt-1在動態(tài)面板中已作為工具變量,不宜在動態(tài)模型中再將此變量作為前定變量,因此,本文的動態(tài)面板模型僅將Rt-1作為前定變量。

② 東部包括:北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、廣西和海南,共12個地區(qū);中部包括:山西、內(nèi)蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北和湖南,共9個地區(qū);西部包括:重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆,共10個地區(qū)。

[1]譚本艷,柳劍平.我國CPI波動的長期驅(qū)動力與短期驅(qū)動力[J].統(tǒng)計研究,2009,(1):50-55.

[2]Benson,C.and Clay,E.Dominica.Natural disasters and economic development in a small island state[R].Disaster Risk Management Working Paper Series No.2,2001.

[3]Crowards,T.Comparative vulnerability to natural disasters in the caribbean[R].Charleston,South Carolina,Caribbean Development Bank,2000.

[4]Charveriat,C.Natural disasters in latin america and the caribbean:an overview of risk[R].IDB Working Paper No.434,2000.

[5] Mechler,R.Natural disaster risk management and financing disaster losses in developing countries[R].Karlsruhe,Verlag für Versicherung swissens chaft,2004.

[6]Hochrainer,S.Macroeconomic risk management against natural disasters[M].Wiesbaden,German University Press,2006:24-45.

[7]Noy,I.The macroeconomic consequences of disasters[J].Journal of Development Economics,2009,(88):221-231.

[8]Albala-Bertrand,J.M.The unlikeliness of an economic catastrophe:localization &globalization[R].QMULDE Working Papers 576,2006.

[9]Skidmore,M.and H.Toya.Do natural disasters promote long-run growth?[J].Journal of Economic Inquiry,2002,40(4):664-87.

[10]Caselli,F(xiàn).and Malhotra,P.Natural disasters and growth:from thought experiment to natural experimen[R].Washington DC,IMF,2004.

[11]Chi-Kyu Kim.The effects of natural disasters on long-run economic growth[J].The Michigan Journal of Business,2011,4(1):11-49.

[12]Pantin,D.A.Alternative ecological vulnerability indices for developing countries with special reference to small island developing states(SIDS)[R].Report for the United Nations Department of Economic and Social Affairs,Sustainable Economic De-velopment Unit,1997.

[13]Rasmussen,T.Macroeconomic implications of natural disasters in the caribbean[R].IMF Working Paper 04/224,2004.

[14]Aaron Popp.The effects of natural disasters on long-run growth[R].Major Themes in Economics,2006,(8):61-82.

[15]Baum,C.Natural disasters in japan threaten to release global inflation genie out of rubble[EB/OL].The Sydney Morning Herald.Retrieve from http://www.smh.com.au/business/natural-disasters-in-japan-threaten-global-inflation-genie-out-ofrubble-20110324-1c8iq.html,March 25,2011.

[16]鄭超愚.中國總供給總需求模型的動態(tài)調(diào)整[J].金融研究,2004,(3):90-98.

[17]Robert J.Gordon.The Time-varying NAIRU and Its implication for economic policy[R].NBER Working Paper No.5735,1996.

[18]Ravn,Morten,O.and Harald Uhlig.On adjusting the hodrickprescott Filter for the frequency of observations[J].Review of Economics and Statistics,2002,84(2):371-376.

[19]Blundell,R.,and S.Bond.Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models[J].Journal of Econometrics,1998,(87):115-143.

[20]白仲林,張曉峒.面板數(shù)據(jù)的計量經(jīng)濟分析[M].天津:南開大學出版社,2009:65-69.

猜你喜歡
面板沖擊供給
面板燈設計開發(fā)與應用
MasterCAM在面板類零件造型及加工中的應用
模具制造(2019年4期)2019-06-24 03:36:50
Photoshop CC圖庫面板的正確打開方法
一圖帶你讀懂供給側(cè)改革
一圖讀懂供給側(cè)改革
群眾(2016年10期)2016-10-14 10:49:58
長征途中的供給保障
也談供給與需求問題
奧迪Q5換擋沖擊
奧迪A8L換擋沖擊
一汽奔騰CA7165AT4尊貴型車換擋沖擊
前郭尔| 望城县| 祁连县| 铁岭县| 清水县| 马山县| 白山市| 固原市| 永安市| 乐业县| 喀什市| 翼城县| 湖北省| 大新县| 简阳市| 外汇| 佛学| 平泉县| 屏东市| 中超| 中西区| 轮台县| 巴马| 普安县| 余姚市| 东乡族自治县| 武邑县| 罗江县| 淮安市| 惠水县| 利津县| 大理市| 辽阳市| 阳谷县| 岫岩| 忻州市| 民权县| 城口县| 铜梁县| 定陶县| 包头市|