于 靖，尹 曉

（1.加拿大英屬哥倫比亞大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，加拿大BC 省溫哥華市；2. 中國(guó)人民解放軍陸軍勤務(wù)學(xué)院，重慶401331）

近幾年來，自然災(zāi)害的經(jīng)濟(jì)影響越來越廣泛地受到學(xué)者的關(guān)注和研究，但均未達(dá)成共識(shí)。短期來看，自然災(zāi)害會(huì)大量摧毀建筑，影響人均收入，但是通過改善人力資本和采用新技術(shù)也可以帶來長(zhǎng)期收益。研究者們一致認(rèn)為自然災(zāi)害對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有破壞性作用，但自然災(zāi)害對(duì)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期影響卻有爭(zhēng)議。自然災(zāi)害發(fā)生后，一般政府會(huì)采取財(cái)政刺激政策并大量增加對(duì)當(dāng)?shù)鼗A(chǔ)設(shè)施的投資。因此，評(píng)估自然災(zāi)害后政府政策在恢復(fù)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)方面的作用是一個(gè)很有意義的課題。

本文以汶川地震為研究對(duì)象，運(yùn)用合成控制法評(píng)估2008 年汶川地震對(duì)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的影響以及政府政策在經(jīng)濟(jì)恢復(fù)中的作用。數(shù)據(jù)顯示，2009 年汶川的人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值比潛在價(jià)值低約20%，比沒有地震的長(zhǎng)期潛在水平低27%。但是，如果沒有財(cái)政刺激和基礎(chǔ)設(shè)施投資的增加，汶川縣的人均GDP 可能比其長(zhǎng)期潛力水平低33%，這意味著政府的政策支持使當(dāng)?shù)厝司鵊DP 提高了6%。

一、評(píng)估自然災(zāi)害對(duì)經(jīng)濟(jì)影響的科學(xué)方法

關(guān)于自然災(zāi)害的經(jīng)濟(jì)影響的研究大多數(shù)都是基于災(zāi)害流行病學(xué)研究中心（CRED）收集的關(guān)于1900 年至今自然災(zāi)害的發(fā)生和影響的跨國(guó)數(shù)據(jù)。但由于對(duì)自然災(zāi)害的影響結(jié)論沒有達(dá)成共識(shí)，不同的學(xué)者會(huì)使用不同的變量來衡量自然災(zāi)害。Skidmore and Toay（2002）用自然災(zāi)害的數(shù)量作為解釋變量，證明從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，自然災(zāi)害的發(fā)生后通過增加人力資本投資和勞動(dòng)生產(chǎn)率可以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。Noy（2009）使用另一種方法來評(píng)估災(zāi)難對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的影響。在論文中他考慮了自然災(zāi)害的發(fā)生月份對(duì)年度經(jīng)濟(jì)績(jī)效的影響，發(fā)現(xiàn)自然災(zāi)害對(duì)股票市值、國(guó)內(nèi)信貸和收入水平均具有負(fù)面影響。此外，Noy 發(fā)現(xiàn)更好的機(jī)構(gòu)質(zhì)量、更高的人均收入、更多的貿(mào)易開放性和更高的政府支出可以減輕自然災(zāi)害對(duì)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的負(fù)面影響。

Felbermayr 和Gr schl（2014）采用與Noy（2009）以及Skidmore 和Toay（2002）相似的數(shù)據(jù)，并認(rèn)為在保持自然災(zāi)害的強(qiáng)度之后會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生負(fù)面影響。不同于以前的研究，他們通過控制里氏震級(jí)、火山爆發(fā)指數(shù)、風(fēng)速、降水和溫度，得以控制自然災(zāi)害的強(qiáng)度。Felbermayr 和Gr schl（2014）得出結(jié)論：“災(zāi)害指數(shù)分布前1%的災(zāi)難使人均GDP至少下降6.83%，而前5%的災(zāi)難導(dǎo)致人均收入下降至少0.33%”。

盡管跨國(guó)面板數(shù)據(jù)可以使我們對(duì)自然災(zāi)害進(jìn)行比較分析，但國(guó)家地區(qū)在政策應(yīng)對(duì)措施方面的差異無(wú)法讓我們準(zhǔn)確地評(píng)估一國(guó)內(nèi)部自然災(zāi)害的影響。合成控制方法（SCM）的最新發(fā)展可以利用國(guó)家內(nèi)部數(shù)據(jù)并構(gòu)建一個(gè)綜合控制單元來準(zhǔn)確估計(jì)自然災(zāi)害有關(guān)的經(jīng)濟(jì)影響。Coffman和Noy（2012）最先將此方法應(yīng)用來確定颶風(fēng)“Iniki”對(duì)夏威夷旅游業(yè)的長(zhǎng)期影響。由于Iniki 颶風(fēng)嚴(yán)重襲擊了Kuai 島，因此他們使用夏威夷其他未受影響的地區(qū)作為控制單位，并確定了Iniki 颶風(fēng)對(duì)Kuai 島造成的破壞。結(jié)果表明，Kuai島目前的人口數(shù)量、就業(yè)水平和個(gè)人收入均低于未遭受自然災(zāi)害的水平。

二、以汶川地震為背景合成控制的研究方法

2008 年5 月12 日，中國(guó)四川省汶川縣發(fā)生特大破壞性地震災(zāi)害，震中位于四川省阿壩自制州汶川縣，震級(jí)為里氏7.9 級(jí)，造成超過90000 人失蹤或遇難，約37500 人受傷。根據(jù)中國(guó)地震局公布的汶川地震烈度分布圖可知，此次地震震中為汶川縣，盡管2008 年地震的影響主要集中在四川省，但其余震影響范圍大甚至波及陜西和甘肅等鄰省。

因果推論是通過比較結(jié)果Y1 及其潛在值Y0 來評(píng)估政策干預(yù)效果的一個(gè)重要方面。現(xiàn)有研究領(lǐng)域有許多不同的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法可以用來評(píng)估政策干預(yù)，包括傾向得分匹配法（PSM）、雙重差分法（DID）、斷點(diǎn)回歸法（RDD）和合成控制法（SCM）。Abadie 和Gardeazabal（2003、2010）等人系統(tǒng)地審查了這種方法，并認(rèn)為它可以成功地應(yīng)用于具有多個(gè)控制單元的一個(gè)處理單元。通過在預(yù)處理結(jié)果和對(duì)處理后結(jié)果的預(yù)測(cè)，建立一個(gè)反事實(shí)單元，可以比較兩個(gè)單元的不同途徑，以評(píng)估政策干預(yù)的潛在效果。

合成控制研究法令y 為應(yīng)變量，其值取決于是否經(jīng)歷自然災(zāi)害。那么給定年t 的y 值為：

三、運(yùn)用合成控制法對(duì)汶川地震前后經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的分析

（一）基本統(tǒng)計(jì)

將汶川縣和阿壩地區(qū)作為處理單元，我們可以用人均GDP 來比較2008 年地震對(duì)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的影響。表1 統(tǒng)計(jì)了本文所用的所有變量，其中人均GPD 單位是元。為了把投資、財(cái)政刺激和金融貸款用作有效的預(yù)測(cè)指標(biāo)，還計(jì)算了這三個(gè)變量的人均水平。將包括四川省、貴州省、陜西省共50 個(gè)地區(qū)作為對(duì)照組，以汶川和阿壩地區(qū)為處理單元分別進(jìn)行兩次合成控制方法實(shí)驗(yàn)。

表1：變量統(tǒng)計(jì)

表2 總結(jié)了2008 年地震前后的人均GDP 及其預(yù)測(cè)指標(biāo)的差異。如表所示，汶川縣和阿壩地區(qū)的政府支出和人均投資額的變化顯著高于對(duì)照組的50 地區(qū)，說明政府政策的作用將對(duì)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的重新調(diào)整產(chǎn)生重大影響。

表2：汶川與其他50 個(gè)地區(qū)的比較

（二）以汶川為處理單元

因?yàn)?008 特大地震的震中為汶川縣，因此首先以汶川為處理單元，以其他50 個(gè)地區(qū)的人均GDP 和其他GDP預(yù)測(cè)變量作為協(xié)變量，可以估算權(quán)重并構(gòu)建一個(gè)合成控制單元。如表3 所示，合成控制汶川對(duì)中國(guó)西部的四川、云南、貴州和陜西四個(gè)省的一些地區(qū)的觀測(cè)。基于SCM 方法對(duì)汶川合成觀測(cè)，可以比較汶川與合成控制的人均GDP 差異。通過對(duì)汶川和各個(gè)合成控制地區(qū)的人均GDP 的對(duì)數(shù)分析，可以得出2008 年汶川的人均GPD 顯著下降，而后在2009 年后緩慢趕上。盡管汶川和其合成單元間一直存在差異，但其差距在逐漸縮小。為了測(cè)試合成控制方法的有效性，還進(jìn)行了一次安慰劑檢驗(yàn)，其結(jié)果正如ABADIE 等人所述（2010），安慰劑檢驗(yàn)具有評(píng)估估計(jì)值的意義。通過比較汶川地區(qū)的人均GPD 與安慰劑檢驗(yàn)中那些未受地震影響地區(qū)的合成控制差異，可以明確地震后觀測(cè)到的人均GDP 差距是由隨機(jī)事件引起還是由地震相關(guān)的破壞性因素造成的。

表3：合成控制（汶川）

（三）以阿壩地區(qū)為處理單元

與上節(jié)相似，此節(jié)用阿壩地區(qū)作為處理單元。由于汶川縣由阿壩自治州所管轄而對(duì)照組是來自四個(gè)省的50 個(gè)地區(qū)，所以將阿壩地區(qū)也作為處理單元進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。合成控制的權(quán)重見表4, 阿壩地區(qū)人均GDP 與合成處理地區(qū)的差距較大。通過對(duì)于阿壩州和各個(gè)合成控制地區(qū)的人均GDP的對(duì)數(shù)分析，可以得出2008 年的人均GPD 顯著下降，而在后一年逐漸上升，盡管與其合成單元間的差異一直存在，但是差異值在逐漸減小。我們?cè)谝园沃轂樘幚韱卧獣r(shí)，同樣進(jìn)行了安慰劑檢驗(yàn)，安慰劑檢驗(yàn)結(jié)果表明，汶川地震直接導(dǎo)致了阿壩地區(qū)2009 年后的低人均GDP。

表4：合成控制（阿壩）

注釋：由于2008 年地震后政府支出和地方投資迅速增加?？刂菩〗M通過合成控制法估算不斷增加的政府支出和投資對(duì)2008 年地震后相關(guān)地區(qū)的影響。如果沒有控制權(quán)，則通過假設(shè)政府支出和投資與控制單位的水平相似來估計(jì)其影響。

四、政策干預(yù)是自然災(zāi)害后當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要助推力

在合成控制法的幫助下，即使沒有反事實(shí)控制部門，也可以估算地震對(duì)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的影響。本文通過運(yùn)用合成控制法構(gòu)建一個(gè)合成控制單元，比較汶川的人均GDP 及其合成控制地區(qū)來評(píng)估自然災(zāi)害的影響。結(jié)果顯示如果沒有地震造成的破壞，汶川的人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值比其潛在值低22%。此外，通過比較有無(wú)政府政策變量的合成控制，可得知政策刺激和政府投資使當(dāng)?shù)厝司鵊DP 增長(zhǎng)了10%。

表五：汶川地震的人均GDP 對(duì)數(shù)

盡管本文確定了自然災(zāi)害對(duì)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的積極影響，但本文的發(fā)現(xiàn)仍需要進(jìn)一步分析，包括更多的觀察結(jié)果以及評(píng)估長(zhǎng)期影響。此外，由于無(wú)法獲得縣級(jí)數(shù)據(jù)，只能使用地區(qū)數(shù)據(jù)來構(gòu)建合成控制單元，這可能會(huì)限制文章研究結(jié)果的意義。一條政策建議是政府的刺激政策可以有效地改善當(dāng)?shù)厝司鵊DP。正如Skidmore and Toay（2002）所言，除了投入人力資本和采用前沿技術(shù)以外，自然災(zāi)害的積極影響可能與刺激性財(cái)政政策有關(guān)。