“一带一路”国家投资适宜性研究——基于夜间灯光数据的视角
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摘要
本文采用Henderson et al.(2012)的方法,借助"一带一路"沿线各国1992—2013各年度的夜间灯光数据与官方统计数据,对各国GDP增速的灯光预测值和最优组合值进行了测算,并补全数据缺失国家的GDP增长率。通过将GDP增速的最优组合值与官方GDP增速之间的差值和世界银行对各国数据统计质量的评分进行对比,我们发现数据统计质量越差的国家,最优组合值与官方GDP增速之间的差值越大,从而认为该差值可以代替世界银行对各国数据统计质量的评分,用来度量"一带一路"沿线各国政府治理水平的高低,这对我国各经济主体进行海外投资具有重要的参考意义。
引文
Baskaran,T.,B.Min and Y.Uppal,2015,“Election Cycles and Electricity Provision:Evidence from A Quasi-Experiment with Indian Special Elections,” Journal of Public Economics,126,64-73.
Chen,X.and W.D.Nordhaus,2011,“Using Luminosity Data as A Proxy for Economic Statistics,” Proceedings of the National Academy of Sciences,108(21):8589-8594.
Croft,T.A.,1978,“Nighttime Images of the Earth from Space,”Scientific American,239,86-98.
Dawson,J.W.,J.P.DeJuan,J.J.Seater and E.F.Stephenson,2001,“Economic Information versus Quality Variation in Cross-Country Data,”Canadian Journal of Economics,988-1009.
Elliott,R.J.,E.Strobl and P.Sun,2015,“The Local Impact of Typhoons on Economic Activity in China:A View from Outer Space,”Journal of Urban Economics,88,50-66.
Ghosh,T.,R.L.Powell,C.D.Elvidge,K.E.Baugh,P.C.Sutton and S.Anderson,2010,“Shedding Light on the Global Distribution of Economic Activity,” Open Geography Journal,3,148-161.
Good,D.F.,1994,“The Economic Lag of Central and Eastern Europe:Income Estimates for the Habsburg Successor States,1870-1910,”Journal of Economic History,54(4):869-891.
Henderson,J.V.,A.Storeygard and D.N.Weil,2012,“Measuring Economic Growth from Outer Space,”The American Economic Review,102(2):994-1028.
Hodler,R.and P.A.Raschky,2014,“Economic Shocks and Civil Conflict at the Regional Level,”Economics Letters,124(3):530-533.
International Monetary Fund,2006,“Jamaica:Selected Issues,” IMF Country Report 06/157.
Jean,N.,M.Burke,M.Xie,W.M.Davis,D.B.Lobell and S.Ermon,2016,“Combining Satellite Imagery and Machine Learning to Predict Poverty,”Science,353(6301):790-794.
Johnson,S.,W.Larson,C.Papageorgiou and A.Subramanian,2013,“Is Newer Better?Penn World Table Revisions and Their Impact on Growth Estimates,”Journal of Monetary Economics,60(2):255-274.
Michalopoulos,S.and E.Papaioannou,2015,“Further Evidence on the Link between Pre-Colonial Political Centralization and Comparative Economic Development in Africa,”Economics Letters,126,57-62.
Rao,B.P.,1992,Identifiability in Stochastic Models:Characterization of Probability Distributions,Published by Academic Press.
Ravallion,M.and S.Chen,1998,When Economic Reform Is Faster than Statistical Reform:Measuring and Explaining Income Inequality in Rural China,Published by World Bank Publications.
Rawski,T.G.,2001,“What Is Happening to China’s GDP Statistics?”China Economic Review,12(4):347-354.
Steckel,R.H.and J.C.Rose,2002,The Backbone of History:Health and Nutrition in the Western Hemisphere,Published by Cambridge University Press.
Wu,H.X.,2007,“The Chinese GDP Growth Rate Puzzle:How Fast Has the Chinese Economy Grown?” Asian Economic Papers,6(1):1-23.
Young,A.,2012,“The African Growth Miracle,”Journal of Political Economy,120(4):696-739.
范子英、彭飞和刘冲,2016,《政治关联与经济增长——基于卫星灯光数据的研究》,《经济研究》第1期114—126页。
孟连和王小鲁,2000,《对中国经济增长统计数据可信度的估计》,《经济研究》第10期3—13页。
秦蒙和刘修岩,2015,《城市蔓延是否带来了我国城市生产效率的损失?——基于夜间灯光数据的实证研究》,《财经研究》第7期28—40页。
阙里和钟笑寒,2005,《中国地区GDP增长统计的真实性检验》,《数量经济技术经济研究》第4期3—12页。
苏泳娴、陈修治、叶玉瑶、吴旗韬、张虹鸥、黄宁生和匡耀求,2013,《基于夜间灯光数据的中国能源消费碳排放特征及机理》,《地理学报》第11期1513—1526页。
徐康宁、陈丰龙和刘修岩,2015,《中国经济增长的真实性:基于全球夜间灯光数据的检验》,《经济研究》2015年第9期17—29页。
(1)中国官员承认存在统计数据造假问题,http://www.ftchinese.com/story/001070489 full=y&from=timeline#ccode=2G168002。
(2)澳媒称印度GDP增长率统计造假数据或存水分,http://world.huanqiu.com/roll/2010-09/1067674.html。
(3)资料来源:镇江市商务局,http://www.zjftec.gov.cn/html/Platform_03/03c/2919.htm。
(4)虽然埃及地跨亚、非两洲,首都位于非洲大陆,但是在研究“一带一路”时习惯上将其归为亚洲国家。
(5)习近平谈“一带一路”:欢迎世界各国参与其中,http://news.sohu.com/20150923/n421956752.shtml。
(6)其计算方法和经济含义都类似于收入基尼系数,反映了一国范围内灯光亮度分布的均匀程度。
(7)所谓废气燃烧,即由于石油开采过程中会有不可利用的天然气释放出来,为了防止危险发生,采油点旁都会设置专门的装置燃烧废气,以便及时将其清理掉,但是燃烧过程中的火光会被卫星收集到并反映在数据中,从而对数据产生干扰。
(8)限于篇幅,我们未在正文中汇报该回归结果,感兴趣的读者可向作者索取。
(9)这说明DN值为63的灯光点数目对我们估算一国的GDP增速确有影响,但影响程度并不大,且由于我们关注的“一带一路”沿线国家多为经济相对落后的发展中国家,因而灯光取值上限问题并不存在。
(10)包括在样本期间内官方GDP数据全部缺失的国家,如罗马尼亚和巴勒斯坦地区。
(11)计算结果为λg=0.842,λb=0.694。
(12)在计算表5中的四个指标时,我们首先计算了各国官方GDP和夜间灯光亮度从样本初期到终期的变化幅度,再将该变化幅度在各年份上进行平均,得到年度平均官方GDP增速与夜间灯光增速,并以此计算GDP增速的灯光预测值、最优组合值以及最优组合值和官方GDP增速之间的差值。表5汇报了63个“一带一路”沿线国家的年度平均GDP增速情况,不含中国、新加坡和巴林。关于中国的GDP增速官方值与灯光预测值、最优组合值之间的差异,可参见徐康宁等(2015)。
(13)在计算该指标均值时,我们首先计算了各国连续两年官方GDP和夜间灯光亮度的变化幅度,作为该国在第二年的官方GDP增速和夜间灯光亮度增速,随后我们对所有国家各年份的GDP增速最优组合值以及最优组合值和官方GDP增速之间的差值绝对值进行了计算,并对一国各年份的差值绝对值求取平均。
(14)我们也画出了各国GDP增速的灯光预测值与官方GDP增速差值绝对值的均值和世界银行数据统计质量评分的散点图,同样可以看到当一国的官方GDP增速与灯光预测值相差较大时,世界银行对该国的数据统计质量评分也比较低。该结果限于篇幅未汇报在正文中,感兴趣的读者可向作者索取。
(15)美国国家航天局最近更新了其灯光数据,不过是在月度层面的,而不是以往的年度层面,而且由于使用的卫星和拍摄设备也与之前不同,数据精度有大幅提高,所以,2013年之后公布的灯光数据与2013年之前的数据可比性很差,而数据处理的工作量又大幅提高,因此我们没有将研究范围覆盖2013年之后。
(1)数据来源:中华人民共和国商务部,http://www. fdi. gov. cn/1800000121_33_5593_0_7. html。
Chen,X.and W.D.Nordhaus,2011,“Using Luminosity Data as A Proxy for Economic Statistics,” Proceedings of the National Academy of Sciences,108(21):8589-8594.
Croft,T.A.,1978,“Nighttime Images of the Earth from Space,”Scientific American,239,86-98.
Dawson,J.W.,J.P.DeJuan,J.J.Seater and E.F.Stephenson,2001,“Economic Information versus Quality Variation in Cross-Country Data,”Canadian Journal of Economics,988-1009.
Elliott,R.J.,E.Strobl and P.Sun,2015,“The Local Impact of Typhoons on Economic Activity in China:A View from Outer Space,”Journal of Urban Economics,88,50-66.
Ghosh,T.,R.L.Powell,C.D.Elvidge,K.E.Baugh,P.C.Sutton and S.Anderson,2010,“Shedding Light on the Global Distribution of Economic Activity,” Open Geography Journal,3,148-161.
Good,D.F.,1994,“The Economic Lag of Central and Eastern Europe:Income Estimates for the Habsburg Successor States,1870-1910,”Journal of Economic History,54(4):869-891.
Henderson,J.V.,A.Storeygard and D.N.Weil,2012,“Measuring Economic Growth from Outer Space,”The American Economic Review,102(2):994-1028.
Hodler,R.and P.A.Raschky,2014,“Economic Shocks and Civil Conflict at the Regional Level,”Economics Letters,124(3):530-533.
International Monetary Fund,2006,“Jamaica:Selected Issues,” IMF Country Report 06/157.
Jean,N.,M.Burke,M.Xie,W.M.Davis,D.B.Lobell and S.Ermon,2016,“Combining Satellite Imagery and Machine Learning to Predict Poverty,”Science,353(6301):790-794.
Johnson,S.,W.Larson,C.Papageorgiou and A.Subramanian,2013,“Is Newer Better?Penn World Table Revisions and Their Impact on Growth Estimates,”Journal of Monetary Economics,60(2):255-274.
Michalopoulos,S.and E.Papaioannou,2015,“Further Evidence on the Link between Pre-Colonial Political Centralization and Comparative Economic Development in Africa,”Economics Letters,126,57-62.
Rao,B.P.,1992,Identifiability in Stochastic Models:Characterization of Probability Distributions,Published by Academic Press.
Ravallion,M.and S.Chen,1998,When Economic Reform Is Faster than Statistical Reform:Measuring and Explaining Income Inequality in Rural China,Published by World Bank Publications.
Rawski,T.G.,2001,“What Is Happening to China’s GDP Statistics?”China Economic Review,12(4):347-354.
Steckel,R.H.and J.C.Rose,2002,The Backbone of History:Health and Nutrition in the Western Hemisphere,Published by Cambridge University Press.
Wu,H.X.,2007,“The Chinese GDP Growth Rate Puzzle:How Fast Has the Chinese Economy Grown?” Asian Economic Papers,6(1):1-23.
Young,A.,2012,“The African Growth Miracle,”Journal of Political Economy,120(4):696-739.
范子英、彭飞和刘冲,2016,《政治关联与经济增长——基于卫星灯光数据的研究》,《经济研究》第1期114—126页。
孟连和王小鲁,2000,《对中国经济增长统计数据可信度的估计》,《经济研究》第10期3—13页。
秦蒙和刘修岩,2015,《城市蔓延是否带来了我国城市生产效率的损失?——基于夜间灯光数据的实证研究》,《财经研究》第7期28—40页。
阙里和钟笑寒,2005,《中国地区GDP增长统计的真实性检验》,《数量经济技术经济研究》第4期3—12页。
苏泳娴、陈修治、叶玉瑶、吴旗韬、张虹鸥、黄宁生和匡耀求,2013,《基于夜间灯光数据的中国能源消费碳排放特征及机理》,《地理学报》第11期1513—1526页。
徐康宁、陈丰龙和刘修岩,2015,《中国经济增长的真实性:基于全球夜间灯光数据的检验》,《经济研究》2015年第9期17—29页。
(1)中国官员承认存在统计数据造假问题,http://www.ftchinese.com/story/001070489 full=y&from=timeline#ccode=2G168002。
(2)澳媒称印度GDP增长率统计造假数据或存水分,http://world.huanqiu.com/roll/2010-09/1067674.html。
(3)资料来源:镇江市商务局,http://www.zjftec.gov.cn/html/Platform_03/03c/2919.htm。
(4)虽然埃及地跨亚、非两洲,首都位于非洲大陆,但是在研究“一带一路”时习惯上将其归为亚洲国家。
(5)习近平谈“一带一路”:欢迎世界各国参与其中,http://news.sohu.com/20150923/n421956752.shtml。
(6)其计算方法和经济含义都类似于收入基尼系数,反映了一国范围内灯光亮度分布的均匀程度。
(7)所谓废气燃烧,即由于石油开采过程中会有不可利用的天然气释放出来,为了防止危险发生,采油点旁都会设置专门的装置燃烧废气,以便及时将其清理掉,但是燃烧过程中的火光会被卫星收集到并反映在数据中,从而对数据产生干扰。
(8)限于篇幅,我们未在正文中汇报该回归结果,感兴趣的读者可向作者索取。
(9)这说明DN值为63的灯光点数目对我们估算一国的GDP增速确有影响,但影响程度并不大,且由于我们关注的“一带一路”沿线国家多为经济相对落后的发展中国家,因而灯光取值上限问题并不存在。
(10)包括在样本期间内官方GDP数据全部缺失的国家,如罗马尼亚和巴勒斯坦地区。
(11)计算结果为λg=0.842,λb=0.694。
(12)在计算表5中的四个指标时,我们首先计算了各国官方GDP和夜间灯光亮度从样本初期到终期的变化幅度,再将该变化幅度在各年份上进行平均,得到年度平均官方GDP增速与夜间灯光增速,并以此计算GDP增速的灯光预测值、最优组合值以及最优组合值和官方GDP增速之间的差值。表5汇报了63个“一带一路”沿线国家的年度平均GDP增速情况,不含中国、新加坡和巴林。关于中国的GDP增速官方值与灯光预测值、最优组合值之间的差异,可参见徐康宁等(2015)。
(13)在计算该指标均值时,我们首先计算了各国连续两年官方GDP和夜间灯光亮度的变化幅度,作为该国在第二年的官方GDP增速和夜间灯光亮度增速,随后我们对所有国家各年份的GDP增速最优组合值以及最优组合值和官方GDP增速之间的差值绝对值进行了计算,并对一国各年份的差值绝对值求取平均。
(14)我们也画出了各国GDP增速的灯光预测值与官方GDP增速差值绝对值的均值和世界银行数据统计质量评分的散点图,同样可以看到当一国的官方GDP增速与灯光预测值相差较大时,世界银行对该国的数据统计质量评分也比较低。该结果限于篇幅未汇报在正文中,感兴趣的读者可向作者索取。
(15)美国国家航天局最近更新了其灯光数据,不过是在月度层面的,而不是以往的年度层面,而且由于使用的卫星和拍摄设备也与之前不同,数据精度有大幅提高,所以,2013年之后公布的灯光数据与2013年之前的数据可比性很差,而数据处理的工作量又大幅提高,因此我们没有将研究范围覆盖2013年之后。
(1)数据来源:中华人民共和国商务部,http://www. fdi. gov. cn/1800000121_33_5593_0_7. html。