二 貿易條件改變的收入效應——開放條件下收入核算模型文獻

在20世紀70—80年代的兩次石油危機期間，經濟學家關注到石油進口國經濟核算指標（特別是GDP或GNP）的異常表現，開始研究貿易條件變化對國民收入核算的影響，如Hamada和Iwata（1984）。經濟學家發現，當貿易條件發生劇烈變化時，實際GDP指標不僅無法準確測算一國收入的變化，甚至可能完全扭曲實際收入增減變化的方向。為了便于說明，我們需要首先界定本章所討論的國民收入的概念。在相關文獻中，名義國民收入等同于名義國民生產總值概念，在忽略國外要素凈收益等假設下，往往將名義GDP等同于名義國民收入。在衡量實際國民收入時，需要用價格指數對名義國民收入進行平減，生產理論認為實際國民收入指標側重于反映消費者福利水平（或者收入購買力）的變化，需要用國內支出價格指數進行平減。具體地說，國內支出價格指數是指國內居民、政府所購買的消費品和投資品的價格指數，由于進口產品需要經過國內運輸、分銷等環節才能被最終使用，因此生產理論假定進口產品全部為中間產品，用于最終消費和投資的產品全部由國內生產，國內支出價格指數是衡量收入購買力變化的適宜指標。名義國民收入經國內支出價格指數平減后得到實際國民收入，這一定義在相關研究中得到廣泛應用，例如，Kohli（2004）、Feenstra、Heston、Timmer、Deng（2009）和Feenstra、Ma、Neary、Rao（2012）等。本章遵從上述定義，在下文中用GNI表示國民收入。

（一）貿易條件為什么會扭曲收入核算

Hamada和Iwata（1984）、Kohli（2004）等研究指出了貿易條件改變時實際GDP指數可能扭曲收入增減的事實。那么在現有核算體系中，貿易條件變化為什么會扭曲國民收入核算？在現行國民經濟核算體系下，用以對名義GDP進行縮減的GDP平減指數實際上是通過對國內支出（最終消費和最終投資）價格指數、出口品價格指數和進口品價格指數通過加權平均得到的，其中進口品價格指數的權重為負值。給定其他條件不變，進口品價格上升（意味著貿易條件惡化）將會導致GDP平減指數下降，從而導致以實際GDP表示的收入上升，這顯然與消費者福利下降的事實相沖突。

與實際GDP側重關注產出變化不同，實際GNI更多關注國民收入購買能力的變化。因此在考察國民收入購買力變化時采用的價格指數是國內支出價格指數而非GDP平減指數。名義GDP等于名義GNI，如果GDP平減指數高于國內支出價格指數就會導致實際GDP低于實際GNI，從而認定為實際GDP低估了收入增長；反之則認定為實際GDP高估了收入增長。貿易條件對收入核算的扭曲實際上就是由于GDP平減指數和國內支出價格指數的差別造成的。Kohli（2004）在一個兩國、兩種商品的非完全分工模型中說明兩種產品在產出和消費中的比例差異越大，GDP平減指數和國內支出價格指數差異越大，貿易條件的扭曲效果越明顯。而且該研究還發現當技術和生產要素不變時，貿易條件改變也可能導致實際GDP指數變動，因此開放條件下收入增長核算應該將貿易條件連同資本、勞動和全要素生產率等要素一起納入分析框架之內。

（二）開放條件下的收入增長和貿易條件福利效應核算

20世紀80年代中期之后，隨著生產理論和經濟指數理論的發展，經濟學家開始從生產和收入的角度衡量貿易條件改變的影響。[2]基于生產理論的研究方法具有以下特點：第一，不是直接測算貿易條件改變對效用水平的影響，而是通過測算貿易條件對國民收入的影響間接反映其福利效用；第二，由于實際GDP不是反映收入變化的完美指標，而且貿易條件改善對實際產出的影響完全類似于技術進步，因此基于生產理論的定量研究多是以名義GDP為起點，通過構建國內支出價格指數，是實際GDI作為研究對象；第三，核算過程中進、口商品均作為中間產品處理；第四，該方法能夠整體分解出所有影響名義收入因素的影響，包括國內價格、全要素生產率、要素投入和貿易條件等；第五，在實證方法上可以采用參數估計方法，也可以采用經濟指數方法。

具體來說，基于生產理論的收入核算方法往往以GDP函數為研究起點。在完全競爭、規模報酬不變、邊際產出遞減和廠商利潤最大化假設下，GDP函數可以表示為：

其中z是名義GDP函數，凈產出向量一般被分為用于國內最終使用的產品D（包含最終消費和最終投資）、出口品X和進口品M，產品的數量和價格分別用y_it和p_it表示，i∈{D，X，M}；要素投入為x_jt，j∈{L，K}，L和K分別表示勞動和資本，t表示當期GDP函數的技術特征。[3]在實證研究中，GDP函數往往采取超越對數函數形式，其優勢在于函數形式靈活，可以提供其他形式GDP函數對數的二階近似，具體形式參見方程（2.2）。[4]

在此基礎上，可以通過對超越對數GDP函數的參數進行估計或者通過構建統計指數的方法就可以得到各變量變化對名義GDP的影響。

1.開放條件下的收入增長和貿易條件福利效應核算：參數估計法

Kohli（1978）采用了計量經濟學方法對超越對數名義GDP函數進行回歸，研究了加拿大進口需求函數和出口供給函數；Fox和Kohli（1998）、Sun和Fulginiti（2007）分別采用該方法估計了貿易條件和技術進步對澳大利亞和臺灣地區名義GDP的影響。根據此方法名義GDP增長率可以被分解為方程（2.3）的形式。[5]

其中s_i和s_h分別表示各類產出和要素收入在總產出中的比例，m表示全要素生產率對產出的貢獻，各變量均是GDP函數中參數的函數。全要素生產率的變化被定義為方程（2.4）的形式。除了常數項之外還有兩類因素影響全要素生產率的進步：一是產品價格和要素投入的間接影響；二是時間因素的直接影響（f_TTt），其中d_it和f_hT可以被理解為全要素生產率對產品價格和要素投入的半彈性。

對GDP函數進行回歸得到各參數的估計值，就可以據此計算各要素對名義GDP增長率的貢獻。該研究方法具有以下特征：第一，各類商品和要素收入在總產出的份額不僅取決于GDP函數的參數，還依賴于要素投入量和產品價格，因此各類商品和要素收入在總產出中的份額，進而各因素對總產出的邊際影響是時變的。第二，全要素生產率不僅與要素投入量有關，還與各類產品的價格有關，這為研究全要素生產率的進步提供了新的線索。第三，該方程需要對大量的參數進行估計，從而導致對樣本數要求較高，在一定程度上限制了該方法的使用，導致采用該方法的文獻數量相當有限。

2.開放條件下的收入增長和貿易條件福利效應核算：經濟指數法（非參數估計）

Diewert（1976，1983）和Diewert和Morrison（1986）對經濟指數理論方法的發展起了巨大的推動作用。相對于參數估計法，經濟指數方法計算簡便，對樣本數量要求較低，因此在實證研究中得到廣泛采用。在指數方法中，貿易條件改變對收入的影響可以表示為其他因素固定在某個基準水平時，進、出口價格分別取當期值與基期值時得到的兩個不同名義產出的比值。該方法源于Fisher和Shell（1972）、Samuelson和Swamy（1974）為了反映價格變化對名義產出而定義的“產出價格指數”。所謂“產出價格指數”是指給定要素投入和生產技術的基準水平，產出價格分別取當期水平和基期水平時名義產出的比值，其他變量的基準水平既可以是其基期水平也可以是其當期水平。Diewert（1983）發現，如果選擇其他變量的基期水平做基準，那么拉氏產出價格指數將是“產出價格指數”的下限；而如果選擇當期水平做基準，那么帕氏價格指數將是“產出價格指數”的上限。

既然帕氏指數和拉氏指數分別提供了“產出價格指數”的上下限，那么兩者指數平均得到的Fisher理想函數（Fisher Ideal Index）似乎對經濟學家具有更強的吸引力，因而在實踐中得到了廣泛的應用。此外，Fisher理想指數還具有superlative指數特征，可以在一定程度上克服特定名義GDP函數形式對核算結果造成的影響。[6]Diewert和Morrison（1986）給出了各要素對名義產出貢獻的Fisher指數核算方程，其中國內支出價格指數可以表示為方程（2.5）的形式，其他要素的貢獻也可以通過類似方法得到。

和分別是拉氏和帕氏國內支出價格指數。盡管方程（2.5）所定義的指標具有極好統計特征，但在實際核算過程中部分指標無法直接觀測到，因此在實踐中受到一定的影響。

超越對數形式的GDP函數為解決Fisher指數難以直接計算的問題提供了可行途徑。Kohli（1990）證明在超越對數GDP函數假設下，名義GDP指數可以分解為方程（2.6）的形式：

其中Z_t，t-1為t-1期到t期的名義GDP指數，P_D，t，t-1同樣為國內支出價格指數，R_t，t-1為貿易條件指數，x_L，t，t-1和x_K，t，t-1分別為勞動投入和資本投入指數，A_t，t-1為全要素生產率指數。筆者還進一步指出只要GDP函數是超越對數形式，不需要對GDP函數中的參數進行估計，仍然可以得到名義GDP指數的分解結果，并且證明上述指數均具有T?rnqvist指數形式。T?rnqvist指數形式的國內支出價格指數可以由方程（2.7）得到，貿易條件指數R_t，t-1、要素投入指數x_j，t，t-1可以通過方程（2.8）和方程（2.9）形式得到。

其中s_x，t，s_M，t和s_h，t分別表示出口、進口和各類要素收入在總產出中的比例。

在經濟指數方法中，名義GDP指數中未被解釋的部分被看作全要素生產率。在經濟指數方法中，全要素生產率是名義GDP指數中未被解釋的部分，因此在一定程度上成為一個黑箱。針對這一問題，有研究結合計量經濟學和經濟指數方法，在具體指標的核算過程中，不以名義GDP的統計數據，而是以計量經濟學方法中得到的名義GDP估計值作為分解對象，指標核算過程中需要的參數由計量模型得到，名義GDP的預測值與統計值之間的差被解釋為未被解釋的全要素生產率（Sun和Fulginiti，2007）。