我国财政政策冲击的动态效应分析.docx
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1、我国财政政策冲击的动态效应分析 摘要:运用协整关系检验、脉冲响应函数和方差分解技术,对我国财政政策与实际经济变量之间的影响关系进行分析,我们发觉:财政政策变量与实际GDP、私人投资存在显著的协整关系,而且财政支出对实际经济在长期均衡关系上呈显著的正向影响。而动态分析则表明,财政支出对实际经济、私人投资影响显著,这意味着通过变动财政政策对稳定经济可以在短期内收到明显的成效。关键词:财政政策冲击,动态效应,私人投资,实际GDP一、引言从1998年以来,为了应对亚洲金融危机、世界经济下滑以及国内需求不足等问题,我国政府连续5年实施了主动的财政政策,包括:连续发行长期建设国债,大规模增加基础设施投资;
2、调整收入安排政策,扩大消费需求;扩大政府选购规模;调整税收政策和财政支出结构,激励和扩大投资、消费和出口。这些政策的实施对我国经济增长起到了主动的效应。但是,关于主动财政政策效果的探讨始终没有停止过,中国社科院财贸经济探讨所课题组的探讨表明,主动财政政策的实施对投资、消费和出口等方面都有明显的拉动效应,还有一些学者的究表明,主动财政政策对经济增长不仅没有发生挤出效应,而且有挤入效应;但另外一些学者从债务的可持续性以及财政的稳定性动身,指出过度主动财政政策的实施会对经济的长期稳定和增长构成威逼。对于宏观经济的运行,经济学家们认为把宏观经济系统看成是一个动态的、随机性系统的观点是非常有益的,它是现
3、在和过去各种冲击的反应,因此,根据这个观点,向量自回来(VAR)模型自然也就成为一个特别合适的实证分析工具。一些学者的调查表明,用VAR模型分析宏观经济政策冲击在国际上是一个相当有价值的方法,并且也取得了丰富的探讨结果。鉴于此,本文利用向量自回来模型(VAR)和基于VAR模型的协整检验、脉冲响应函数和方差分解等计量方法对财政政策冲击动态效应进行了分析。我们主要关注两个问题:一是财政政策变量与实际经济、私人投资等的长期关系;二是财政政策冲击的动态效应。这两个问题的探讨,无论是对于政策实施效果的把握还是对政策目标的刚好调整均有着重要的现实意义。二、财政政策效应的理论分析财政政策效应的理论分析可以概
4、括为对凯恩斯主义和非凯恩斯主义政策含义的阐述。凯恩斯主义认为经济在达到充分就业水平前,总供应曲线是向上倾斜的,而在充分就业水平常,总供应曲线则是垂直的。在凯恩斯看来,不稳定性是资本主义市场经济所固有的,经济低于充分就业的状态可能持续相当长的时间。因此,凯恩斯认为以相机选择的财政政策和货币政策为手段的政府干预,能够使这种总体不稳定性得到订正,并使经济在充分就业水平上保持稳定。在凯恩斯的财政政策理论中,政府支出和税收是两个主要的政策手段。关于政府支出对实体经济的效果,凯恩斯主义以消费函数加以说明,认为当期消费确定于当期收入,这样,政府支出的增加将导致居民收入的增加,收入增加又导致消费增加,而消费增
5、加将再次导致收入的增加,因此,一次财政支出的增加将使收入呈倍数增加,即乘数效应。乘数的大小取决于居民的边际消费倾向、宏观税率、边际进口倾向。货币主义认为经济的稳定性是固有的,当经济受到某种干扰后会很快复原到处于自然失业率水平的长期均衡,正统的货币主义者对主动的稳定政策提出质疑。弗里德曼(1957)的长久收入假说对税收改变对刺激需求的作用提出了质疑,认为消费依靠于长久的收入,而不是短暂的收入,由于税收改变并不影响长久收入,因而至多只有微弱的乘数效应。因此,在弗里德曼看来,财政政策只在短期内能够影响产量和就业,但就长期而言,财政扩张不过代替和挤出了某些私人部门的投资,实际收人仍保持不变的自然率水平
6、上。70年头新古典主义者发动了“理性预期革命”,他们的财政政策含义是,财政赤字的扩大,政府将来必定会增加税收,弥补赤字。假如民间经济主体是理性的,并且信息是完全的,消费者就会抑止当前的消费,将收入储蓄起来,留到将来政府增加税收时用来交税,消费者这种理性的行为将降低财政政策的效果。从上面的分析可以看出,凯恩斯主义者对主动财政政策效应持的是确定看法,而非凯恩斯主义虽然承认财政政策具有短期效应,但对长前效应却持有否定的观点,尤其是货币主义认为长期上财政扩张不过是挤出了私人部门的投资。明显这些不同的政策主见只能通过实证分析来加以检验。三、我国财政政策冲击效应的动态分析我们选择四个变量:实际GDP(用符
7、号Yt表示)、财政支出(GIt)、宏观税收(Tt)和私人投资(PIt)。其中宏观税收(Tt)用各种税收总额作为代理变量,私人投资(PIt)用按投资资金来源分类的统计报表中自筹资金、企事业单位自有资金、银行贷款、债券和其它来源资金合计作为代理变量。这些变量均采纳季度时间序列,样本范围为1998年第1季度到2023年第4季度,样本数据来自国家信息中心的数据中心网站和中国人民银行统计季报,部分数据是通过把月度数据折算为季度数据得到的。这里只用了6年24个季度数据,主要是受限于投资资金来源的具体月度数据在统计报表中仅从1998年起先发布的,而冲击反应分析不宜用年度数据的结果。上述各序列均采纳X11季节
8、调整程序进行了季节调整,并进行了对数变换。1单位根检验、协整关系检验由于VAR模型的分析结果严格依靠于随机扰动项为白噪声序列这一假设条件,因此,我们首先必需对各序列进行单位根检验和协整关系检验。并且,通过协整检验我们也可以对所考察变量之间的长期均衡关系进行探讨,这也是本文的目的之一。表1给出了单位根检验的ADF统计量、PP统计量和1%水平的临界值,依据表1的结果可知,在1%的显著水平下,4个时间序列均不能拒绝“存在单位根”的原假设,因此,这4个变量在水平值上都是非平稳的,我们接着对这4个时间序列的1阶差分进行单位根检验,可以发觉这4个变量都是差分平稳的(检验结果略)。因此,可以推断所考察的4个
9、时间序列都是1阶单整的。下面我们对这4个变量进行协整关系检验,设四维随机向量为:Xt=(Yt,GIt,Tt,PIt)#39;,它的P阶VAR模型为:其中St是无序列相关的残差序列,T是样本容量。可以将上述模型表示为:假如上述模型中矩阵是降秩的,即0<rank()=r<4,则称向量Xt的各个重量之间是协整的,这时存在列满秩矩阵4r,和4r,使得=4r4r#39;。这时称民:,矩阵的每一列为协整向量,即它们作为系数可以使得p,x是平稳的。我们利用基于VAR模型的Johansen特征根检验推断随机序列之间的协整性,并且获得显著性最高的协整组合。表2给出了变量Yt,GIt,Tt,PIt的协
10、整关系检验结果(仅给出了第一、其次大特征根)。从表2的检验结果可知,在1%的显著水平下协整秩为1,即存在一个显著的协整向量,将协整向量标准化(取第一个重量为单位1)后,可以得到如下协整关系:其中协整系数下面括号内数值为标准差,ut为平稳时间序列。由于经济时间序列的协整关系不仅可以有效地解决利用非平稳时间序列建立模型全部可能产生的伪回来问题,而且它一般具有明显的经济含义,它表示这些变量之间存在着共同的趋势,具有长期的均衡关系,因此,我们可以利用协整关系检验推断变量Yt,GIt,Tt,PIt之间长期的关系。上述4个变量的协整关系检验结果表明,在1%显著水平下,变量之间存在着长期均衡的关系,这意味着
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