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帝国的光环:美国金融危机的历史制度解释

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五、回归检验结果

前文的数据描述表明美国作为一个帝国,确实有一些独特之处:它吸引了更多的外资流入,而且其经济的金融化程度(以金融业和制造业的劳动成本差距度量)也远高于其他发达资本主义国家。但是,美国对外资的吸引力是否是由美国的帝国地位导致的呢?而美国经济的金融化程度如此之高,是否大量的外资流入是罪魁祸首之一呢?为了进一步回答这两个问题,我们在控制了人口增长、经济增长和国家金融监管程度等因素的条件下,对这两组关系进行了回归分析。

(一)帝国的光环:美国吸引外资的独特优势

在这个环节,我们主要考察美国的“帝国的光环”的影响,即美国在国际金融体系中的独特霸权地位会使美国获得更多的外资流入,即便在美国的经济地位相对下降后仍旧如此。

在这个部分,我们的核心因变量是资本的流入。依据惯例,我们将国外资本流入区分为外商直接投资和有价证券投资。其中FDI是最常使用的用来衡量国外资本流入量的指标,我们选取了外商直接投资的流入总量以及外商直接投资占当年国内生产总值(GDP)的比重。最后,我们将外商直接投资总量与有价证券投资总量相加,获得当年总体的资本流入量。而核心自变量是“帝国(的光环)”。我们将美国的独特地位用虚拟变量来表示:美国为1,其他国家为0。为了呈现制度变迁对工资差距的影响,我们还增加了一个年份的虚拟变量–是否放松金融管制(放松金融管制为1,否则为0)。前面已经提到,虽然美国国会1999年通过的《金融服务现代化法案》正式终结了对金融业进行管制的《1933年银行法》,但实际上从1995年开始后者就已经名存实亡了,因此我们把1995年作为金融管制和自由化的分水岭。而英国对金融管制的放松更早,始于20世纪80年代英国首相撒切尔夫人对英国金融业进行的一系列被称为“大爆炸”的自由化政策改革,本文选取1981年作为英国放松管制的分水岭。而其他五个国家对于金融业的管制放松都相对较晚,2001年之后才开始有所变革,因此把2001年作为它们编码的分水岭。

我们推定:美国的帝国地位对于它吸引外资是有利的,而金融管制的放松同样会增加外资的流入。这两个变量的叠加项应该更加刺激外资的流入。在具体的回归操作上,我们遵循詹姆斯•雷的建议,即首先考察独立核心解释(自)变量对因变量的影响,之后再加上控制变量以检验稳定性。

我们的主要控制变量是:经济总量、经济增长率、贸易顺差(贸易出口总额一贸易进口总额)和贸易总额(贸易出口总额+贸易进口总额)。本文推定:(l)经济总量越大,外资流入应该越大;(2)经济增长率越高,外资流入应该越大;(3)贸易总额对资本流入的影响可能是不确定的。(4)一个国家的贸易顺差越大,则意味着一个国家的资本存量更多,资本的成本较低,因而越不容易吸引大量的外资。

在具体的模型选择上,由于“帝国”是一个以国家为单位的类别变量,固定效应模型不再适用,因此我们分别报告了稳健回归的OLS模型(控制异方差)和带Newey-West标准误的模型(控制自相关),其中 Newey-West模型设定滞后期3年。表3和表4显示了这部分的定量分析结果。

在表3中,我们先分别检验“帝国的光环”和“对金融管制的放松”对资本流入的独立影响。检验结果表明,这两个变量都各自独立地显著(p<0.01)促进资本的流入(模型1、模型3、模型5)。再加入控制变量后,这两个变量仍然对资本的流入有显著的促进作用(模型2、模型4、模型6)。

在表4中,我们将“帝国的光环”和“对金融管制的放松”两个虚拟变量相加,形成一个新的变量,其中既没有帝国光环也没有放松管制的年份编码为0,只放松管制或者只具有帝国光环的年份编码为1,同时具有帝国光环和放松管制的年份为2,来进一步检测这两个变量对资本流入的影响。而鉴于帝国的光环有可能是通过导致贸易逆差而导致资本的流入(比如,因为帝国通常需要提供一些 “公共产品”而容易累积贸易逆差),我们还检验了这一可能的因果链条(模型7)。结果显示,帝国光环与贸易顺差额之间呈现高度负相关,在控制了控制变量后依然如此(模型8)。也就是说,贸易顺差是介于“帝国的光环”和“外资流入”之间的一个中间变量。因此在后面的其他模型中,不再控制贸易顺差。接下来的检验结果同样支持我们的理论推断。“帝国的光环”和“对金融管制的放松”的叠加项则显著刺激资本的流入(模型9、模型11、模型13)。而且,这一刺激效果在控制一些控制变量后依旧显著(模型10、模型12、模型14)。

在这里,我们的因变量为“劳动力成本差距”,即用金融业的单位劳动力成本减去制造业的单位劳动力成本。这里之所以选取“单位劳动力成本(ULC)”,原因首先在于其可获得性。OECD的数据库中较为完整地提供了我们所需要的七个国家自1970年到2010年的连续数据,OECD对单位劳动力成本的定义为: “每单位经济产出的平均劳动力投入成本,通过计算相对于实际产出的劳动力成本总量的比率来获得。”因此劳动力成本的范围大于工资,不仅包括以货币形式表现的工资和薪金,还包括以物质或非物质形式表现的福利,如实物发放、社会保障、技术培训等,因此劳动力成本其实更为准确地反映了对劳动力的投入总量。

本文的核心自变量为美国所吸引到的国外资本,分别由上面提到的三个不同的指标所度量。在下面的回归模型中,笔者将分别检验这几个不同指标对劳动力成本差距的影响。

本文理论的核心推论是:有价证券投资将推高劳动力成本差距。而FDI与劳动力成本差距之间的关系是不确定的:一方面,FDI通常流向制造业,所以有可能降低劳动力成本差距;但另一方面,即便是FDI进入美国,也有可能因为金融业的虚高利润,被用于从事金融业的投资。总体的资本流入量应该推高劳动力成本差距。除此之外,我们还推论:对金融管制的放松也将推高劳动力成本差距。

最后,本文选取了各国逐年的人口增长率、国民生产总值、CDP增长率以及贸易情况作为控制变量。我们推定,人口增长率大致体现了劳动力增长率,而劳动力供给越充沛,则劳动力的议价权越低,因而会倾向于缩小劳动力成本差距。相反,GDP增长率越高,表明经济越活跃,因而投资者都更愿意冒更大的风险,因而容易推高金融业和制造业之间的劳动力成本差距。

我们首先分别对所需要检验的所有模型做了固定效应和随机效应检验,豪斯曼检验的结果强烈支持使用固定效应模型,而非随机效应模型。因此在表6中我们只报告了固定效应模型的结果。

结果显示,无论是FDI的净流入量、FDI占GDP的比重、有价证券流入量,还是资本总流入量,都对金融业和制造业的单位劳动成本差额构成显著影响。由于我们计算劳动力成本差额是用金融业减去制造业单位劳动力成本,因此四个核心自变量的系数符号为正就表明外资流入确实如我们在理论中所推断的那样,拉大了金融业与制造业的劳动力成本差距。另外,在所有的模型中,关于金融管制程度的虚拟变量也在最高水平上显著,且符号为正,这也验证了我们理论中所指出的,对金融管制的放松拉大了金融业与制造业的收入差距。另外,在所有的模型中,FDI总量和FDI相对GDP的比例也都推高了金融业与制造业的劳动力成本差距。这也印证了我们其中的一个推论:在金融业利润居高不下的情况下,许多FDI可能也会被转移到金融业里。

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