摘要：2001年加入世贸组织后，中国在全球经济中的地位不断提升，成为全球制造业中心和重要需求来源。但中国经济增长面临挑战，预计短期和中期增速放缓，这是由于生产力增长放缓、人口老龄化以及政策导向从投资向消费转变等因素导致。新冠疫情加剧了中国经济增长的复杂性，带来供给和

中国经济溢出效应：对世界经济和企业的启示

本文评估了中国不同类型的经济放缓对全球各国及企业的影响。首先，将结构向量自回归模型与衡量中国国内经济活动的综合指标相结合，以区分中国经济增长中供给和需求因素。随后，运用局部投影模型，评估其他国家的GDP增长（企业营收）对这些冲击的反应。研究发现：第一，供给和需求放缓都会导致贸易伙伴的GDP和企业营收大幅下降；第二，与中国贸易联系越紧密的国家和企业，受到的负面溢出效应越大；第三，无论是在总量层面还是企业层面，中国供给冲击的溢出效应都强于需求冲击。

01

引言

自2001年加入世界贸易组织，中国在全球经济体系中的角色愈发关键。其全球生产占比从1995年的2%急剧攀升至2018年的16% ，在2000 - 2014年期间，对全球经济增长的贡献率高达三分之一，成为全球经济增长的重要引擎。同时，中国的最终需求在全球生产中的占比也不断提高，从1995年的0.3% 增长到2018年的2.2%，在亚洲地区，东盟国家由中国国内需求所吸收的产出份额从1%提升至6% ，这凸显了中国与世界经济之间紧密的联系。

然而，中国经济增长正面临挑战。根据国际货币基金组织（IMF）2022年10月《世界经济展望》，中国经济增速预计将从中长期放缓，从2010 - 2019年7.7% 的年均增长率降至约5%。这种增速放缓源于多方面因素，包括生产力增长的逐渐减速、人口老龄化的加剧，以及政策制定者对经济增长模式从投资驱动向消费驱动的调整。新冠疫情的冲击，进一步加剧了中国经济增长的复杂性，带来了供给和需求两侧的双重压力，如疫情防控期间的封锁措施导致产能受限，房地产市场的持续低迷引发市场信心普遍下降。

鉴于中国与全球经济在贸易和金融领域的深度融合，其国内经济增长的波动必然会对世界其他国家和地区产生影响，这种影响从宏观经济政策的制定，到微观企业的决策层面均有体现。尽管已有众多研究关注中国GDP增长的跨国溢出效应，但大多未对需求和供给冲击进行区分。本研究旨在填补这一空白，通过严谨的实证分析，探究中国经济中供给和需求驱动的放缓对众多国家和企业的具体溢出效应。

02 中国供需冲击的识别

1. 数据选择与模型构建

研究采用Fernald等人（2021）开发的中国周期性活动追踪指标（CCAT）作为中国经济活动的综合衡量指标。CCAT是一系列经济指标的第一主成分，这些指标涵盖了出口、进口、航空客运量、电力消耗、信贷投放、铁路运输量、零售额、工业生产、政府收入和公路使用量等多个领域，其综合性有效避免了单一指标可能带来的误差，能更准确地反映中国经济活动的真实状态。同时，研究使用消费者物价指数（CPI）衡量通货膨胀，全球GDP增长和通货膨胀数据则来自IMF的《世界经济展望》数据库。

研究构建了结构向量自回归（SVAR）模型来识别中国经济中的需求和供给冲击。该模型包含四个变量：CCAT、中国通货膨胀率、全球GDP增长率（不含中国）和全球通货膨胀率（不含中国）。假设需求冲击下价格和数量同向变动，供给冲击下两者反向变动，并且国内冲击对全球变量在短期内没有影响。

2. 冲击的特征与历史分解

通过SVAR模型估计发现，中国的需求和供给冲击对国内经济活动的影响在幅度上大致相似，需求冲击的影响略大（0.6%），而供给冲击的持续性稍强（供给冲击持续6个季度，需求冲击持续4个季度）。在通货膨胀方面，虽然两者冲击在影响幅度上相近，但需求冲击对通货膨胀的影响更为持久。从历史分解来看，在全球金融危机期间，中国经济活动的大幅下降和反弹主要由国内需求冲击驱动，全球需求疲软起到了次要作用。而自2015年起，供给冲击在驱动经济活动变化中发挥了更为突出的作用，在新冠疫情期间，供给冲击更是主导了经济活动的波动。在2021Q2 - 2022Q1期间，由于消费低迷、疫情相关的不确定性以及城市劳动力市场的疲软，需求疲软成为抑制经济活动的主要因素。

03 宏观层面的溢出效应

1. 无条件结果

为了评估中国经济供需冲击对其他国家的宏观溢出效应，研究运用面板局部投影模型进行分析。进一步探究冲击对GDP的影响渠道以及不同国家之间的差异。

研究发现，中国经济活动冲击（包括CCAT冲击、需求冲击和供给冲击）对其他国家的实际GDP和投资在短期内的反应并不显著。但从长期来看，影响较为可观，CCAT冲击4年后会使其他国家产出下降0.5% ，投资下降1% 。供给冲击的影响不仅更大，而且作用更为迅速，在第一年就使GDP显著下降约0.3% ，在2年后达到0.6% 的峰值，4年后仍有0.3%的影响；对实际投资的影响更为持久，2年后投资下降幅度达到约1.5% 的峰值，4年后仍维持在1% 。相比之下，需求冲击的影响相对较小且滞后，4年后GDP下降幅度为0.4% 。在失业率方面，各类冲击均导致失业率上升，4年累计上升约0.15个百分点。在价格方面，需求冲击后未发现明显的通货紧缩迹象，而供给冲击则导致前6个季度通货膨胀适度上升。

2. 条件结果

通过将冲击变量与对中国的出口暴露度进行交互，研究发现，对于CCAT冲击，考虑出口暴露度后，伙伴国家实际GDP对中国经济放缓的反应比基线估计大约0.15% 。供给冲击的情况类似，但额外影响的峰值略高，达到0.2%。而需求冲击对基线的额外影响较小，甚至对于出口依赖中国程度较高的国家，其中期影响可能更弱。这是因为总量出口暴露度指标未能充分区分向中国提供最终消费品的国家（受中国需求冲击影响更大）和提供中间投入品的国家（受中国供给冲击影响更大）。

3. 稳健性检验

研究进行了多项稳健性检验。改变局部投影模型的设定，包括仅保留国家固定效应而不设置其他控制变量、不修正未来冲击以及不考虑过去冲击的滞后项等。结果表明，供给冲击的影响在不同设定下与基线模型大致相似，而需求冲击的结果在部分设定下稳定性较差。例如，简单模型（无控制变量）显示需求冲击的短期溢出效应与基线模型的长期效应相似（0.3% vs. 0.4% ），控制过去冲击但不控制未来冲击时，在最初两年对负向需求冲击出现正向反应，而修正未来冲击后的设定结果与基线模型相似。此外，通过估计包含投资和消费支出的更大规模SVAR模型，验证了2014年以来供给冲击主导中国经济活动这一结论的稳健性。

04 企业层面的溢出效应

1. 数据来源与处理

研究主要的数据来源是 S&P Capital IQ（CIQ），该数据库提供了详细的企业资产负债表和损益表信息，数据频率为季度，这一高频率数据有助于捕捉企业对高频冲击（如中国的供需冲击）的反应。数据集覆盖了2001Q3 - 2021Q4共20年的数据，涉及63个国家（29个发达经济体和34个新兴市场和发展中经济体），涵盖20个CIQ定义的行业，同时剔除了金融、保险和公用事业部门的企业。在数据处理过程中，研究去除了资产或债务为负值的企业数据，对收入或资本支出符号错误的观测值进行了缺失处理，并对所有企业层面的变量在1%和99%分位数进行了缩尾处理，最终样本包含超过20,000家企业。

为了衡量企业与中国的贸易联系，研究使用亚洲开发银行的多区域投入-产出（MRIO）表，计算国家-行业层面与中国的贸易暴露度。通过计算投入依赖系数和产出依赖系数，分别衡量国家-行业对中国投入品的依赖程度以及其产品对中国市场的依赖程度，并对这些系数进行了去趋势处理，以避免内生性问题。

2. 实证模型与结果

研究运用Jordà（2005）的局部投影方法，分三步估计中国供需冲击对企业收入的影响以及贸易联系的调节作用。首先，估计中国供需冲击对企业收入的平均（无条件）影响；其次，扩展上述方程，估计不同出口联系下冲击对企业收入动态影响的差异；最后，进一步纳入上下游全球价值链（GVC）连接指标，估计供需冲击通过不同供应链渠道对企业收入的影响。

研究结果显示，中国的供需冲击均导致外国企业收入在经济和统计上显著下降。供给冲击在8个季度后的峰值影响为 - 1.4% ，需求冲击为 - 1.6% ，两者在短期和中期的直接影响差异不显著，且持续性相似。但在企业投资方面，供给冲击的影响更大且更持久，7个季度后投资下降峰值接近3% 。在出口暴露度的影响上，需求冲击下，对中国出口较高的行业企业收入下降幅度更大；供给冲击下，出口暴露度的影响相对较小。进一步区分投入和产出联系后发现，需求冲击对与中国产出联系强的企业影响更大，供给冲击对与中国投入联系强的企业影响更大。例如，相比平均水平，对中国需求依赖度高一个标准差的企业，在面对中国1% GDP下降的负向供给冲击时，4年内收入下降幅度多0.2个百分点；而对中国投入依赖度高一个标准差的企业，收入下降幅度多0.6个百分点。

3. 稳健性检验

研究进行了一系列稳健性检验，包括去除方程中的控制变量、不进行未来冲击修正、不考虑冲击的四个季度滞后项、剔除企业数量少于250家的国家、剔除最大的两个行业（材料和资本货物）、改变滞后项数量，以及使用简单中位数代替回归方法计算时间变化的投入/产出系数等。结果表明，各项检验结果均支持研究的主要发现，证明了研究结果的稳健性。

05 研究结论与展望

本研究通过综合运用多种实证方法，从总量和企业层面深入分析了中国经济放缓的溢出效应，发现中国的供给和需求冲击对全球经济和企业均有显著影响。供给冲击在宏观和企业层面的影响更大且反应更快，需求冲击虽然在短期内影响较小，但对与中国销售联系紧密的企业影响显著。随着中国经济结构的调整和增长模式的转变，未来研究可以进一步关注中国国内冲击通过金融联系产生的溢出效应，利用部门数据识别供给冲击以检验研究结果的稳健性，同时探索不同企业（如不同债务水平和规模的企业）对中国经济冲击的异质性反应，为政策制定和企业决策提供更具针对性的参考。

原文信息

作者信息：

Alexander Copestake, (International Monetary Fund)

Melih Firat, (International Monetary Fund)

Davide Furceri, (International Monetary Fund)

Chris Redl, (International Monetary Fund)

标题：

China Spillovers: Aggregate and Firm-level Evidence

出处：

IMF Working Paper 2023.10

选题：国际金融与人民币国际化选题组

来源：IMI财经观察