汶川地震对当地经济增长影响研究——利用合成控制法

于 靖，尹 晓

（1.加拿大英属哥伦比亚大学经济学院，加拿大BC 省温哥华市；2. 中国人民解放军陆军勤务学院，重庆401331）

近几年来，自然灾害的经济影响越来越广泛地受到学者的关注和研究，但均未达成共识。短期来看，自然灾害会大量摧毁建筑，影响人均收入，但是通过改善人力资本和采用新技术也可以带来长期收益。研究者们一致认为自然灾害对经济发展具有破坏性作用，但自然灾害对当地经济的长期影响却有争议。自然灾害发生后，一般政府会采取财政刺激政策并大量增加对当地基础设施的投资。因此，评估自然灾害后政府政策在恢复当地经济方面的作用是一个很有意义的课题。

本文以汶川地震为研究对象，运用合成控制法评估2008 年汶川地震对当地经济的影响以及政府政策在经济恢复中的作用。数据显示，2009 年汶川的人均国内生产总值比潜在价值低约20%，比没有地震的长期潜在水平低27%。但是，如果没有财政刺激和基础设施投资的增加，汶川县的人均GDP 可能比其长期潜力水平低33%，这意味着政府的政策支持使当地人均GDP 提高了6%。

一、评估自然灾害对经济影响的科学方法

关于自然灾害的经济影响的研究大多数都是基于灾害流行病学研究中心（CRED）收集的关于1900 年至今自然灾害的发生和影响的跨国数据。但由于对自然灾害的影响结论没有达成共识，不同的学者会使用不同的变量来衡量自然灾害。Skidmore and Toay（2002）用自然灾害的数量作为解释变量，证明从长远来看，自然灾害的发生后通过增加人力资本投资和劳动生产率可以促进经济增长。Noy（2009）使用另一种方法来评估灾难对国民经济的影响。在论文中他考虑了自然灾害的发生月份对年度经济绩效的影响，发现自然灾害对股票市值、国内信贷和收入水平均具有负面影响。此外，Noy 发现更好的机构质量、更高的人均收入、更多的贸易开放性和更高的政府支出可以减轻自然灾害对当地经济的负面影响。

Felbermayr 和Gr schl（2014）采用与Noy（2009）以及Skidmore 和Toay（2002）相似的数据，并认为在保持自然灾害的强度之后会对经济增长产生负面影响。不同于以前的研究，他们通过控制里氏震级、火山爆发指数、风速、降水和温度，得以控制自然灾害的强度。Felbermayr 和Gr schl（2014）得出结论：“灾害指数分布前1%的灾难使人均GDP至少下降6.83%，而前5%的灾难导致人均收入下降至少0.33%”。

尽管跨国面板数据可以使我们对自然灾害进行比较分析，但国家地区在政策应对措施方面的差异无法让我们准确地评估一国内部自然灾害的影响。合成控制方法（SCM）的最新发展可以利用国家内部数据并构建一个综合控制单元来准确估计自然灾害有关的经济影响。Coffman和Noy（2012）最先将此方法应用来确定飓风“Iniki”对夏威夷旅游业的长期影响。由于Iniki 飓风严重袭击了Kuai 岛，因此他们使用夏威夷其他未受影响的地区作为控制单位，并确定了Iniki 飓风对Kuai 岛造成的破坏。结果表明，Kuai岛目前的人口数量、就业水平和个人收入均低于未遭受自然灾害的水平。

二、以汶川地震为背景合成控制的研究方法

2008 年5 月12 日，中国四川省汶川县发生特大破坏性地震灾害，震中位于四川省阿坝自制州汶川县，震级为里氏7.9 级，造成超过90000 人失踪或遇难，约37500 人受伤。根据中国地震局公布的汶川地震烈度分布图可知，此次地震震中为汶川县，尽管2008 年地震的影响主要集中在四川省，但其余震影响范围大甚至波及陕西和甘肃等邻省。

因果推论是通过比较结果Y1 及其潜在值Y0 来评估政策干预效果的一个重要方面。现有研究领域有许多不同的计量经济学方法可以用来评估政策干预，包括倾向得分匹配法（PSM）、双重差分法（DID）、断点回归法（RDD）和合成控制法（SCM）。Abadie 和Gardeazabal（2003、2010）等人系统地审查了这种方法，并认为它可以成功地应用于具有多个控制单元的一个处理单元。通过在预处理结果和对处理后结果的预测，建立一个反事实单元，可以比较两个单元的不同途径，以评估政策干预的潜在效果。

合成控制研究法令y 为应变量，其值取决于是否经历自然灾害。那么给定年t 的y 值为：

三、运用合成控制法对汶川地震前后经济数据的分析

（一）基本统计

将汶川县和阿坝地区作为处理单元，我们可以用人均GDP 来比较2008 年地震对当地经济的影响。表1 统计了本文所用的所有变量，其中人均GPD 单位是元。为了把投资、财政刺激和金融贷款用作有效的预测指标，还计算了这三个变量的人均水平。将包括四川省、贵州省、陕西省共50 个地区作为对照组，以汶川和阿坝地区为处理单元分别进行两次合成控制方法实验。

表1：变量统计

表2 总结了2008 年地震前后的人均GDP 及其预测指标的差异。如表所示，汶川县和阿坝地区的政府支出和人均投资额的变化显著高于对照组的50 地区，说明政府政策的作用将对当地经济的重新调整产生重大影响。

表2：汶川与其他50 个地区的比较

（二）以汶川为处理单元

因为2008 特大地震的震中为汶川县，因此首先以汶川为处理单元，以其他50 个地区的人均GDP 和其他GDP预测变量作为协变量，可以估算权重并构建一个合成控制单元。如表3 所示，合成控制汶川对中国西部的四川、云南、贵州和陕西四个省的一些地区的观测。基于SCM 方法对汶川合成观测，可以比较汶川与合成控制的人均GDP 差异。通过对汶川和各个合成控制地区的人均GDP 的对数分析，可以得出2008 年汶川的人均GPD 显著下降，而后在2009 年后缓慢赶上。尽管汶川和其合成单元间一直存在差异，但其差距在逐渐缩小。为了测试合成控制方法的有效性，还进行了一次安慰剂检验，其结果正如ABADIE 等人所述（2010），安慰剂检验具有评估估计值的意义。通过比较汶川地区的人均GPD 与安慰剂检验中那些未受地震影响地区的合成控制差异，可以明确地震后观测到的人均GDP 差距是由随机事件引起还是由地震相关的破坏性因素造成的。

表3：合成控制（汶川）

（三）以阿坝地区为处理单元

与上节相似，此节用阿坝地区作为处理单元。由于汶川县由阿坝自治州所管辖而对照组是来自四个省的50 个地区，所以将阿坝地区也作为处理单元进行实验。合成控制的权重见表4, 阿坝地区人均GDP 与合成处理地区的差距较大。通过对于阿坝州和各个合成控制地区的人均GDP的对数分析，可以得出2008 年的人均GPD 显著下降，而在后一年逐渐上升，尽管与其合成单元间的差异一直存在，但是差异值在逐渐减小。我们在以阿坝州为处理单元时，同样进行了安慰剂检验，安慰剂检验结果表明，汶川地震直接导致了阿坝地区2009 年后的低人均GDP。

表4：合成控制（阿坝）

注释：由于2008 年地震后政府支出和地方投资迅速增加。控制小组通过合成控制法估算不断增加的政府支出和投资对2008 年地震后相关地区的影响。如果没有控制权，则通过假设政府支出和投资与控制单位的水平相似来估计其影响。

四、政策干预是自然灾害后当地经济增长的重要助推力

在合成控制法的帮助下，即使没有反事实控制部门，也可以估算地震对当地经济的影响。本文通过运用合成控制法构建一个合成控制单元，比较汶川的人均GDP 及其合成控制地区来评估自然灾害的影响。结果显示如果没有地震造成的破坏，汶川的人均国内生产总值比其潜在值低22%。此外，通过比较有无政府政策变量的合成控制，可得知政策刺激和政府投资使当地人均GDP 增长了10%。

表五：汶川地震的人均GDP 对数

尽管本文确定了自然灾害对当地经济的积极影响，但本文的发现仍需要进一步分析，包括更多的观察结果以及评估长期影响。此外，由于无法获得县级数据，只能使用地区数据来构建合成控制单元，这可能会限制文章研究结果的意义。一条政策建议是政府的刺激政策可以有效地改善当地人均GDP。正如Skidmore and Toay（2002）所言，除了投入人力资本和采用前沿技术以外，自然灾害的积极影响可能与刺激性财政政策有关。