经济开放度测度结果对41个样本国家和地区的分析

分别利用主成分分析法和熵值法，本书计算了41个样本国家1983年至2008年的贸易开放度、金融开放度和综合经济开放度。但是，两种计算结果却有着较大的差异。篇幅所限，这里只选取了1985、1990、1995、2000、2005和2008年的综合经济开放度结果作为代表做总体分析（见表4.3和表4.4）。对表中各个国家和地区历年的排名情况稍做浏览便可以发现，各个国家和地区的排名在不同年份虽然不断地变化，但是这种变化幅度并不算大。而且，考虑到各国经济开放的速度不同，以及本书在对综合经济开放度进行评价时采用的金融数据是波动性较强的流量数据，而没有使用相对稳定的存量数据两个原因，这些排名结果的波动性是可以接受的。

但是，另一方面，对于很多国家，如美国、法国、墨西哥、韩国等两种方法所计算得到的经济开放度排名存在着较大差异。根据计算，1985、1990、1995、2000、2005和2008年，利用两种方法计算得到的排名的相关系数分别为-0.198 1、0.694 1、0.557 1、0.173 2、0.506 6和0.329 4。这就说明了两种方法计算得到的结果相关性不高。本书需要对两种方法所得到的开放度结果做进一步的比较和检验，以选择相对较优的方法和结果。

1.基于测度结果的两种综合评价方法的进一步比较与选择

对两种经济开放度测度方法进行比较和选择的最直接的方法是将两者的结果和我们的先验认识，以及当前的一些研究成果进行对比。进一步的，我们知道，当前对于各个国家和地区贸易开放度的评价存在较多的不一致，而对于综合经济开放度的评价也因为指标体系的差异过大而存在较多的不一致。但是，对于金融开放度，无论是从先验认识上还是从当前的研究结果上，一致性都很强。而且，在选择样本时，本书就已经根据Prasad、Wei和Kose（2003）按照金融一体化的程度将样本国家和地区分成了工业化国家、高金融一体化发展中经济体和低金融一体化发展中经济体这三个部分。所以，本书在这里利用金融开放度计算结果对两种方法进行对比分析。利用两种方法得到的金融开放度测度结果分别见图4.2和图4.3。

图4.2　分组国家各年金融开放度得分（主成分法）线形图

图4.3　分组国家各年金融开放度得分（熵值法）线形图

从图4.2中可以清晰地看到，利用主成分分析法所得到的结果和我们的先验认识存在着较大的差异。不但高金融一体化发展中经济体的金融开放程度一直绝对高于发达工业化国家，而且在大多数年份里，低金融一体化发展中经济体的金融开放度也要高于发达国家，这存在明显的错误。而利用熵值法计算得到的金融开放度结果却能够很好地描述我们对于不同类型国家和地区金融开放度的先验认识。首先，对于各组国家和地区，它们的金融开放程度都随着时间而不断提高。而且，发达工业化国家和高金融一体化发展中经济体金融开放度的时间趋势也描述了它们20世纪80年代末到90年代的金融开放历程。其次，从截面上来看，发达工业化国家和高金融一体化发展中经济体也具有明显高于低金融一体化发展中经济体的金融开放度。虽然发达工业化国家的金融开放度，尤其是在进入2001年以来发生了比较大的波动，但也很容易解释：一方面，本书采用的是波动性较强的金融流量数据；另一方面，两个转折点刚好是对应了2001年世界经济衰退和2008年的次贷危机。

基于上面的分析，笔者认为熵值法金融开放度比较好地描述了不同分组国家和地区的金融开放过程，而且可以进一步推论说熵值法能够很好地刻画经济开放度。所以，本书确认熵值法经济开放度测度为一种比较好的方法，在本书后面的进一步分析中将主要采用熵值法结果。

2.利用熵值法结果对分组国家和地区经济开放度进行分析

前文已经对利用熵值法得到的金融开放度分组国家和地区结果进行了分析，所以，在这一部分笔者将对熵值法贸易开放度和综合经济开放度分组国家和地区结果进行分析。

从图4.4和图4.5中可以明显地看到，利用熵值法计算得到的贸易开放度和综合经济开放度结果和我们的先验认识虽然存在着一定的差距，但总体上依然能够得到较好的解释。两图中显示的结果与我们的先验认识存在的不一致性主要在于，图4.4中低金融一体化经济体拥有明显高于高金融一体化经济体的贸易开放度。同时，在综合经济开放度中，只是到了1995年以后才能看到和我们的先验认识比较一致的发达国家、高金融一体化经济体和低金融一体化经济体的开放度依次降低。但是，这和当前的众多研究成果并没有很大的差异。同样，这种现象可能反映的是低金融一体化国家和地区过低的经济发展水平以及经济发展过程中对国外经济的过多依赖，而不是它们真的具有相对较高的经济开放度水平。在其他方面，这些图形具有很好的解释。第一，各组国家的贸易开放度和综合经济开放度都随时间而不断增加，其中发达国家2001年和2008年综合经济开放度的波动反映了世界经济2001年的经济衰退和2008年的次贷危机。第二，1995年以来，3组国家间的综合经济开放度的差距在拉大。一方面，这反映了发达国家20世纪80年代末90年代初开始的服务贸易开放和金融开放历程；另一方面，这反映了新兴经济体在成立世界贸易组织以来快速的经济开放历程。第三，金融开放在综合经济开放中具有相对重要的地位，因为综合经济开放度图形和贸易开放度图形存在着比较大的差别，同时却反映了很多金融开放图形的特征。

图4.4　分组国家各年贸易开放度得分（熵值法）线形图

图4.5　分组国家各年综合经济开放度得分（熵值法）线形图

最后，从贸易开放度、金融开放度和综合经济开放度三个线形图，尤其是从发达国家的三种开放度线形图中可以发现，随着时间发展，经济开放度的波动主要来源于金融开放度的波动。这一方面印证了金融开放的相对重要性，另一方面也印证了本书前面的担心，即因为金融资产的流动相对比较快，采用金融资本流量数据而不是采用金融资本存量数据进行经济开放度测度研究可能会导致经济开放度测度结果的过度波动。不过，总体来说，这种波动应当不会对本书的分析产生实质性的影响，在后面定量研究经济开放对宏观经济的影响时，本书还会对此做进一步的检验和分析。

3.利用熵值法结果对重要国家和地区经济开放度进行分析

在对所有41个样本国家的经济开放度结果进行分组讨论之后，本书在这里进一步对几个重要的国家，即中国、美国和日本的经济开放度进行检验。本书首先对3个国家1985、1990、1995、2000、2005和2008年的综合经济开放度排名进行简单的对比分析，并和我们的先验认识以及其他的研究结果进行对比，然后对中国、美国和日本三国的经济开放度进行详细的分析。

（1）对中、美、日三国综合经济开放度排名的一个分析。

本书在这里选取中国、美国和日本这3个国家1985、1990、1995、2000、2005和2008年的综合经济开放度在41个样本国家里的排名进行分析（见图4.6）。(www.xing528.com)

图4.6　中美日三国1985—2008年主要年份经济开放度排名线形图

从图中可以看到，从总体上来说这个结果和当前大多数研究结果是一致的。日本的经济开放度排名向来是比较低的，一直处于30到35名，而且还有随时间下降的趋势，这说明了在很多国家不断推进经济开放的情况下，日本的经济开放程度相对降低。而美国和中国的综合经济开放度排名相对较高。不过，和当前的一般结果不一样的是，在本书的结果中，美国的经济开放度排名相对比较高，处于10到15，只比中国的经济开放度排名稍低。这里还有一点需要注意的是，本书的这个线形图只是3个国家综合经济开放度排名的对比，而不是其相对综合经济开放度大小的对比，所以不能因为日本和中、美两国的排名在图中差距较大就认为其综合经济开放度比中、美低很多，同样不能因为中国和美国经济开放度排名很接近，就认为两者的综合经济开放度很接近。

（2）中国经济开放度分析。

中国1983年至2008年经济开放度得分的图形描述见图4.7。这个图基本上反映了中国改革开放以来的经济开放历程。

图4.7　中国经济开放度得分线形图

第一，从总体上看，中国的贸易开放度、金融开放度和综合经济开放度都在不断上升。第二，中国的经济开放主要集中在贸易领域（这里包括了货物贸易和服务贸易），这表现为综合经济开放度的走势基本上和贸易开放度的走势是一致的。随着时间发展，金融开放度虽然有所提升，但是至今没有显著的提高。这种情况说明，在对中国的经济开放与宏观经济情况进行定量分析时，使用贸易开放度来作为综合经济开放度的代理变量在一定程度上是合适的。第三，贸易开放度的走势基本上反映了中国对外贸易发展的几个阶段，尤其是2001年以后的快速上升反映了中国加入世贸组织之后贸易开放度的迅速提高。第四，从金融开放度走势图中可以看到在2006年至2008年中国金融开放度有明显的下降，这可能反映了中国在金融开放过渡期之后金融开放度的一个回调，这和张金清、刘庆福（2007）基于政策法规的中国金融开放度测度结果也是一致的。第五，从图4.7中可以看到，中国的贸易开放度、金融开放度，进而是综合经济开放度在2007、2008年出现了转折，这在很大程度上反映了美国次贷危机的影响。虽然美国次贷危机是2008年发生的，但是它的影响在2008年之前就已经在国际经济活动中显现了，这也再一次证明了中国经济对美国经济的依赖。

最后需要说明的是，图中的贸易开放度、金融开放度和综合经济开放度之间是不能直接对比的，所以我们不能通过这个图就简单地得出贸易开放度高于综合经济开放度的结论。这是因为本书在利用熵值法对经济开放度进行计算时，所计算得到的权重满足所有指标之间权重之和为1，而3个经济开放度指标的指标个数分别为6、10和14个，所以它们之间不能直接进行对比。如果要对其进行对比，还需要将其分别除以其指标的个数，但是因为本书的分析中不需要将三者进行对比，所以这个步骤省略。在以后的分析中也是一样，不再赘述。

（3）美国经济开放度分析。

美国1983年至2008年经济开放度得分的图形描述见图4.8。

图4.8　美国经济开放度得分线形图

从图4.8中可以看到，本书利用熵值法得到的美国经济开放度测度能够较好地描述美国的经济开放度走势。第一，美国的3个开放度指标都反映了美国1983年以来经济开放度的不断提高。第二，从图中可以看到美国的金融开放度相对较高。和中国相比，美国的金融开放度远高于中国的金融开放度，但是其贸易开放度和综合经济开放度都低于中国。第三，在2001年3个指标的走势都有一个在下行，这反映了2001年的世界经济衰退。第四，从图中可以明显地看到在2008年，美国的金融开放度和综合经济开放度都有一个显著的下行，这和美国2008年发生次贷危机非常吻合。而美国2008年的贸易开放度却依然上升，这从反面说明了在综合经济开放度指标权重设计中，本书使用的熵值法使金融开放指标起了更为重要的作用，这说明本书的综合经济开放度指标优于仅使用贸易开放度指标所设计的经济开放度指标体系。

（4）日本经济开放度分析。

日本1983—2008年的经济开放度得分的图形描述见图4.9。同样，日本的经济开放度走势图很好地描述了日本1983年以来的经济开放演进过程。

图4.9　日本经济开放度得分线形图

第一，总体来说，日本3个指标的走势图很明显地反映了日本失落的十年。第二，从图中可以看到，日本贸易开放度在1985年，综合经济开放度在1986年就开始下跌，但是金融开放度直到1992年才突然出现大的下行。这在一定程度上反映了日本的泡沫经济在经济开放度方面的表现。第三，从图中可以看到，3个指标在2001年前后都开始出现上升的势头，这反映了日本经济的缓慢复苏在经济开放度方面的表现。

综合前面对熵值法经济开放度测度结果的分析可以发现，熵值法是一个很好的事后开放度测度方法，它基本上能够完整地描述不同国家和地区在不同时间的经济开放程度。但是，反过来说，作为一个事后经济开放度测度，本书得到的经济开放度结果依然存在它描述了经济开放的事后结果，但是却没有对一个国家和地区的经济开放意愿、能力等，也即事前经济开放度进行很好的描述的缺陷。它也因此对我们只具有有限的政策指导意义。对于其理论研究意义，还需要进一步的研究。