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    經(jīng)濟(jì)周期階段轉(zhuǎn)換視角下財政乘數(shù)測算與財政政策效應(yīng)檢驗*

    2021-09-13 00:54:44付一婷劉子玉劉金全
    浙江社會科學(xué) 2021年9期
    關(guān)鍵詞:乘數(shù)脈沖響應(yīng)財政政策

    □ 付一婷 劉子玉 劉金全

    內(nèi)容提要 本文基于平滑遷移VAR 模型,測算處于不同經(jīng)濟(jì)周期階段的財政乘數(shù),并利用脈沖響應(yīng)函數(shù)對政策的作用機(jī)理與福利損失進(jìn)行度量。結(jié)果顯示:首先,財政乘數(shù)在緊縮階段大于擴(kuò)張階段,體現(xiàn)出顯著差異性、非對稱性與逆周期性,且對投資的帶動作用最強(qiáng)。財政政策效應(yīng)在經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張階段明顯減弱,體現(xiàn)當(dāng)前財政政策操作的逆周期特征;其次,在收縮階段,財政政策效應(yīng)具有長期性和持續(xù)性,持續(xù)有效期限可達(dá)到5年,但是對應(yīng)的福利損失較大,可以達(dá)到擴(kuò)張階段福利損失的3 倍;而擴(kuò)張期間的財政政策效果可以維持2年左右,但福利損失較小,這表明經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張期間政策效果較弱,適宜作為維持經(jīng)濟(jì)增長處于合理區(qū)間的微調(diào)工具。目前我國逐步由緊縮時期邁入擴(kuò)張時期,積極財政政策尚未到退出時點,因此在政策制定與執(zhí)行過程中需要充分考量不同階段政策效果差異,并將緊縮時期擴(kuò)張政策的長期福利損失納入分析框架,以實現(xiàn)政策連續(xù)性、穩(wěn)定性與可持續(xù)性。

    一、引言

    十九屆五中全會強(qiáng)調(diào)“健全以國家發(fā)展規(guī)劃為戰(zhàn)略導(dǎo)向,以財政政策和貨幣政策為主要手段,就業(yè)、產(chǎn)業(yè)、投資、消費、環(huán)保、區(qū)域等政策緊密配合,目標(biāo)優(yōu)化、分工合理、高效協(xié)同的宏觀經(jīng)濟(jì)治理體系”,這為我國宏觀經(jīng)濟(jì)治理和財政政策制定提供了重要思路和導(dǎo)向。2020年初新冠疫情沖擊下我國供應(yīng)鏈斷裂且有效需求大幅下滑,導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)增速斷崖式下降到-6.8%。面對經(jīng)濟(jì)環(huán)境惡化和不確定性加強(qiáng),政府需要施行積極經(jīng)濟(jì)政策干預(yù)以幫助經(jīng)濟(jì)盡快復(fù)蘇。但是,由于我國貨幣政策空間不斷被壓縮且效果呈邊際遞減態(tài)勢,削弱了貨幣政策的刺激能力,從而凸顯出財政政策在宏觀經(jīng)濟(jì)治理過程中的重要地位。疫情期間政府通過提高政府支出、降低中小企業(yè)稅率、提高赤字率等一系列強(qiáng)刺激政策以期提振經(jīng)濟(jì)活力,使得經(jīng)濟(jì)增速于2020年末恢復(fù)至6.5%。隨著經(jīng)濟(jì)逐步走出緊縮階段,調(diào)控方式也由強(qiáng)刺激向穩(wěn)擴(kuò)張切換。值得注意的是,2008年次貸危機(jī)沖擊下我國經(jīng)濟(jì)增速也發(fā)生過斷崖式下滑,政府通過4 萬億救市計劃提振經(jīng)濟(jì),使得經(jīng)濟(jì)在短時間內(nèi)修復(fù)到危機(jī)前水平,但由于政策長期調(diào)控失當(dāng),導(dǎo)致通貨膨脹率上行與增速由高速向中高速換擋。

    現(xiàn)階段對財政政策的關(guān)注點在于:一方面隨著我國經(jīng)濟(jì)逐漸脫離緊縮階段,財政政策調(diào)控力度與方式需要隨之轉(zhuǎn)換,因此需要對不同周期階段下財政政策的調(diào)控效果進(jìn)行量化分析,以保證政策的連續(xù)性、穩(wěn)定性與可持續(xù)性,另一方面基于4 萬億政府支出帶來的經(jīng)驗與教訓(xùn),財政政策不僅要考量短期刺激作用,也要兼顧長期福利損失與經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量。有鑒于此,本文通過定量估計不同經(jīng)濟(jì)周期階段下財政乘數(shù)與脈沖響應(yīng)函數(shù),深入分析財政政策的作用機(jī)理與福利損失,檢驗財政政策能否以最小的福利損失促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展,從而為政府制定與執(zhí)行跨周期政策奠定理論基礎(chǔ)。

    二、文獻(xiàn)綜述

    關(guān)于財政乘數(shù)的研究已有很長的歷史,但一直以來研究方法并沒有統(tǒng)一。2008年次貸危機(jī)期間利率逼近零導(dǎo)致常規(guī)貨幣政策失效后,財政乘數(shù)研究才得到長足的發(fā)展。這一時期的研究主要表現(xiàn)在三個層面的演進(jìn):第一,發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體的財政政策均表現(xiàn)出擠出效應(yīng)。部分學(xué)者通過對發(fā)達(dá)國家財政乘數(shù)進(jìn)行測算,結(jié)果顯示財政乘數(shù)小于1,表明政府支出提升后擠出私人部分的消費與投資,導(dǎo)致乘數(shù)增速不及政府支出(Ramey & Zubairy,2018)。第二,政策測度方式由中短期瞬時乘數(shù)向長期動態(tài)累計乘數(shù)轉(zhuǎn)變。典型的財政政策通過一系列財政支出規(guī)劃完成政策目標(biāo),因此僅考慮短期瞬時乘數(shù)不能合理反映政策的長期動態(tài)特征,需要以貼現(xiàn)累計乘數(shù)度量政策的真實調(diào)控效果(Mountford & Uhlig,2009)。第三,研究方法上由時間序列方法向面板數(shù)據(jù)計量方法發(fā)展。VAR 模型與DSGE 模型是當(dāng)前主流的時間序列分析方式,該方法在經(jīng)濟(jì)預(yù)測方面具有顯著優(yōu)勢,但是隨著面板數(shù)據(jù)的可得性逐漸提升,后者對因果關(guān)系的解釋要強(qiáng)于時間序列方法(Kraay,2012)。

    隨著對財政乘數(shù)研究的不斷深化,學(xué)術(shù)界逐漸發(fā)現(xiàn)在不同宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境下,財政乘數(shù)的測算結(jié)果有顯著區(qū)別。這主要是因為在不同周期階段、利率零下限等特殊情況下,財政政策效果會隨之變動,而全樣本測算出的財政乘數(shù)會掩蓋局部乘數(shù)的變異性(Gechert & Rannerhberg,2014)。Auerbach& Gorodnichenko(2012)首次利用STVAR 模型檢驗了不同經(jīng)濟(jì)周期階段下財政乘數(shù)的異同,均發(fā)現(xiàn)緊縮時期的財政乘數(shù)大于擴(kuò)張時期,且緊縮時期財政乘數(shù)大于1,即緊縮時期財政支出增加能夠帶動私人消費與投資,從而刺激需求。此后大量關(guān)于不同周期階段下財政乘數(shù)差異的研究不斷涌現(xiàn)??偟膩砜?,學(xué)者們對不同周期階段下的財政乘數(shù)在定性層面達(dá)到了共識,而對定量層面則產(chǎn)生分歧,即緊縮時期的財政乘數(shù)要大于擴(kuò)張時期,但是乘數(shù)在兩個時期的具體數(shù)值仍各執(zhí)一詞(Can delon & Lieb,2013;Fazzari et al.,2015;Dupor &Guerrero,2017)。

    隨著我國貨幣政策趨于穩(wěn)健中性,調(diào)控空間不斷降低,政府與學(xué)術(shù)界對于財政乘數(shù)的關(guān)注度也在不斷上升。與歐美等發(fā)達(dá)國家相比,中國財政政策的作用機(jī)理與調(diào)控效果具有顯著差異:其一政府支出中投資性投入與消費性投入影響宏觀經(jīng)濟(jì)運行的機(jī)制機(jī)理有所區(qū)別(王文甫,2010;賈俊雪和郭慶旺,2010);其二,我國金融市場尚處于發(fā)展階段,信貸市場與信貸衍生機(jī)制對財政政策傳導(dǎo)與擴(kuò)散路徑亦不同于發(fā)達(dá)國家(賈俊雪,2017;王立勇和徐曉莉,2018)。同時,隨著計量方法的改進(jìn),關(guān)于乘數(shù)量化測算的研究也在不斷深入,但對于具體數(shù)值仍未形成統(tǒng)一意見。王國靜和田國強(qiáng)(2014)基于DSGE 模型測算我國財政乘數(shù),結(jié)果顯示我國政府投資乘數(shù)是6.11,政府消費乘數(shù)是0.79,并指出在估計財政乘數(shù)的時候不能忽略政策規(guī)則的內(nèi)生性。陳登科和陳詩一(2017)利用DSGE 模型模擬存在超低利率與金融摩擦下財政乘數(shù)的形成機(jī)理,計算得出產(chǎn)出乘數(shù)、消費乘數(shù)與投資乘數(shù)分別為3.44,0.73 和5.74。陳詩一和陳登科(2019)對不同周期階段的財政乘數(shù)進(jìn)行測算,發(fā)現(xiàn)數(shù)值處于0.37~0.85 區(qū)間。此外,陳創(chuàng)練等(2019)利用具有約束的TVP-VAR 模型估算我國動態(tài)財政乘數(shù),結(jié)果顯示政府投資乘數(shù)與政府消費乘數(shù)均呈現(xiàn)不斷下滑趨勢,而政府稅收乘數(shù)則較為穩(wěn)健。王志剛和朱慧(2021)在IS-LM 拓展模型的基礎(chǔ)上,對我國財政乘數(shù)進(jìn)行測算,發(fā)現(xiàn)財政支出乘數(shù)在0.58~0.67 間,稅收乘數(shù)在-0.18~0.22間,私人投資乘數(shù)在1.16~1.8 間。不同研究對財政乘數(shù)測算的差異主要源自模型假設(shè)、計量方法與數(shù)據(jù)選取等方面,不同情況下測算的財政乘數(shù)有所區(qū)別。

    針對現(xiàn)有研究中國財政支出乘數(shù)文獻(xiàn)存在的缺失,本文研究創(chuàng)新體現(xiàn)在如下幾個方面:第一,以往研究對經(jīng)濟(jì)周期劃定僅依靠當(dāng)期值與均值之差度量,易將趨勢項納入波動項中,從而導(dǎo)致對經(jīng)濟(jì)周期狀態(tài)劃分不清。本文利用HP 濾波處理GDP 增速從而分離出產(chǎn)出缺口數(shù)據(jù),能夠真實反映中國經(jīng)濟(jì)周期的階段性特征,從而有效測算財政乘數(shù)。第二,相較于以往使用S-VAR 和TVPVAR 計算財政乘數(shù)的研究,本文利用STVAR 模型計算財政乘數(shù)在經(jīng)濟(jì)意義上具有明顯優(yōu)勢,一方面STVAR 能夠修正VAR 全樣本線性假設(shè),妥善反映經(jīng)濟(jì)周期不同階段內(nèi)的乘數(shù)差異;另一方面,它能克服TVP-VAR 的偽時變特征,可以利用更多樣本信息而非使用隨機(jī)波動模擬脈沖,從而使計算出的乘數(shù)值更加穩(wěn)健。最后,考慮到傳統(tǒng)研究通常忽略財政政策成本,而從4 萬億救市計劃等積極財政政策的作用效果來看,財政政策通常具有“雙刃劍”效應(yīng),因此合理地評估政策執(zhí)行成本至關(guān)重要,本文從長期效應(yīng)與福利損失兩方面全面評價財政政策的執(zhí)行效果,系對現(xiàn)有文獻(xiàn)的有益補(bǔ)充。

    三、不同經(jīng)濟(jì)周期階段下我國財政乘數(shù)的測算與分析

    本文選擇平滑遷移向量自回歸模型(簡稱STVAR 模型)對1996年一季度至2020年二季度區(qū)間內(nèi)經(jīng)濟(jì)周期擴(kuò)張時期與緊縮時期的財政乘數(shù)進(jìn)行測算,以測度財政政策調(diào)控效果,而后通過脈沖響應(yīng)函數(shù)與累計脈沖響應(yīng)函數(shù)探究財政政策的長期效應(yīng)與福利損失。

    (一)STVAR 模型設(shè)定

    STVAR 相較于其他區(qū)制估計模型的優(yōu)勢在于:STVAR 模型會根據(jù)每個時點的條件概率對數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán),并在不同區(qū)制利用相應(yīng)權(quán)重進(jìn)行估計,提升可用信息的數(shù)量,從而規(guī)避其他模型因樣本規(guī)模小所引起的估計不準(zhǔn)確現(xiàn)象。STVAR 模型的具體方程為:

    式(1)是對標(biāo)準(zhǔn)VAR 模型進(jìn)行拓展,以加權(quán)平均方式將緊縮區(qū)制與擴(kuò)張區(qū)制納入模型中,其中Xt為核心變量,主要包括政府支出、總產(chǎn)出、消費與投資,用以后文計算乘數(shù)?!荅(L)和∏R(L)分別為擴(kuò)張期與緊縮期核心變量的結(jié)構(gòu)參數(shù)矩陣。式(2)~(3)表明方程擾動項的方差受到兩個區(qū)制的擾動項分布影響,即ΩE與ΩR。式(4)為平滑遷移概率分布函數(shù),運用Logistic 形式將轉(zhuǎn)移變量zt轉(zhuǎn)化為概率形式,該函數(shù)的值域為[0,1]。其中γ為平滑參數(shù),它決定了F(zt)函數(shù)從0 到1 的遷移速度,其取值越大,函數(shù)遷移速度越快,此時F(zt)關(guān)于zt的變化呈現(xiàn)出典型的兩區(qū)制穩(wěn)態(tài)特征,反之,其取值越小,F(xiàn)(zt)的變化就越緩慢,此時系統(tǒng)將隨著zt取值的變化呈現(xiàn)出復(fù)雜的時變特性??紤]到本文主要是用轉(zhuǎn)移函數(shù)劃分經(jīng)濟(jì)周期的不同階段,進(jìn)而檢驗不同階段下財政乘數(shù)的變異性,故在此將產(chǎn)出缺口設(shè)定為zt。這樣一來,當(dāng)zt取值為負(fù)時,F(xiàn)(zt)的值域為(0.5,1),代表經(jīng)濟(jì)緊縮階段,而當(dāng)zt取值為正時,F(xiàn)(zt)的值域為(0,0.5),代表經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張階段。在實際應(yīng)用過程中,為使經(jīng)濟(jì)緊縮和經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張的特征更為明顯,本文參照Auerbach&Gorodnichenko(2012)的有關(guān)設(shè)定,將F(zt)<0.3設(shè)置為經(jīng)濟(jì)典型擴(kuò)張期,將F(zt)>0.7 設(shè)置為經(jīng)濟(jì)典型緊縮期。

    在對模型進(jìn)行設(shè)定后,利用最大似然估計對上面的方程進(jìn)行估計,其形式為:

    在此,為解決結(jié)構(gòu)參數(shù)表現(xiàn)出顯著非線性分布且有多個解的可能性,參照Chernozhuko v et al.(2007)的方法,使用馬爾科夫鏈蒙特卡羅方法(MCMC)進(jìn)行計算,該方法不僅能夠求解出全局最優(yōu)解,還能夠計算出估計參數(shù)的概率分布函數(shù)。因此,本文利用Hasting-Metropolis 算法求解長度為N 的馬爾科夫鏈,將初值帶入模型中后,設(shè)定長度N 為30000 次,并舍棄前30%抽樣以保證估計有效性,最終得到參數(shù)分布函數(shù)。

    (二)數(shù)據(jù)處理與周期階段劃分

    本文選取一般公共預(yù)算支出、GDP、社會消費品零售總額與固定資產(chǎn)投資完成額度作為政府支出、產(chǎn)出、消費與投資的代理變量,其中除GDP 外均為月度數(shù)據(jù),樣本區(qū)間為1996年1月至2020年6月,數(shù)據(jù)均源自中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫。本文將一般公共預(yù)算支出、社會消費品零售總額與固定資產(chǎn)投資完成額度加總為季度數(shù)據(jù),以保證數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的一致性。而后通過幾何平均將月度CPI 處理為季度數(shù)據(jù),并計算出以1996年為基期的平減指數(shù),從而剔除價格因素獲得平減后實際數(shù)據(jù)。最后利用X12 方法去除變量中的季節(jié)因素,并進(jìn)行對數(shù)差分,以獲得實際環(huán)比增長率作為模型估計數(shù)據(jù)。本文選取滯后一階模型作為估計模型,即STVAR(1)。

    在確定核心變量后,本文將選取轉(zhuǎn)換變量以度量經(jīng)濟(jì)周期的擴(kuò)張期與收縮期。在經(jīng)濟(jì)周期研究中,產(chǎn)出缺口通常作為劃分?jǐn)U張期與緊縮區(qū)的有效工具變量,Auerbach & Gorodnichenko(2012)選取美國GDP 增長率作為基礎(chǔ)變量,并通過移動平均后去除樣本均值作為產(chǎn)出缺口變量。但是中國經(jīng)濟(jì)實際情況與國外不同。20世紀(jì)末與21世紀(jì)初我國依靠人口紅利、技術(shù)追隨與粗放型發(fā)展使得經(jīng)濟(jì)增速長期保持在10%左右,但這一時期經(jīng)濟(jì)波動也相對較大,政策調(diào)控頻繁。而自2012年以來我國進(jìn)入新常態(tài)時期,經(jīng)濟(jì)由高速向中高速換擋,發(fā)展方向由高增速向高質(zhì)量轉(zhuǎn)型,更注重對市場的指引作用??v觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展歷程,不同階段經(jīng)濟(jì)增長趨勢有所差別。若用去除均值的方式計算產(chǎn)出缺口,可能會將趨勢項納入至波動項中,從而對區(qū)制產(chǎn)生誤判。因此,本文使用HP 濾波處理GDP 實際環(huán)比增速獲取產(chǎn)出缺口數(shù)據(jù),以作為STVAR 模型的轉(zhuǎn)移變量。

    陳詩一和陳登科(2019)、周波和張凱麗(2019)等將經(jīng)濟(jì)增長率去均值后作為轉(zhuǎn)換變量以測度周期階段。值得注意的是,西方國家經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)較為成熟,增長率長期處于1%~5%區(qū)間。但是,自2012年以來,我國經(jīng)濟(jì)增長在三期疊加壓力下出現(xiàn)區(qū)位下移的現(xiàn)象,經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式由高速發(fā)展向高質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)型,經(jīng)濟(jì)增速由高速逐步換擋至中高速(劉金全和劉子玉,2019;劉達(dá)禹等,2020)。如仍用全樣本均值作為周期劃分標(biāo)準(zhǔn),可能會對周期階段與轉(zhuǎn)移概率造成誤判。圖1 和圖2 分別為去均值與HP 濾波處理后GDP 實際環(huán)比增速的趨勢成分與周期成分。從圖1 中不難看出,2012年以前HP 濾波處理后的GDP 趨勢圍繞著均值波動,而自此以后趨勢表現(xiàn)出下移態(tài)勢,這說明樣本均值掩蓋了周期趨勢下行的特征。在此基礎(chǔ)上,筆者對周期波動成分進(jìn)行劃分,見圖2。結(jié)果顯示,一方面,樣本均值混淆周期波動成分:兩種處理方式得出的波動成分表現(xiàn)出顯著差異,當(dāng)增長趨勢大于均值時,去均值后的波動成分大于HP 濾波處理后的數(shù)據(jù),而在增長趨勢小于均值時,情況相反。另一方面,局部時域內(nèi)周期成分符號反轉(zhuǎn):圖2 中陰影兩組數(shù)據(jù)部分位于0 的兩側(cè)①,使得周期階段判斷有所區(qū)別,從而影響乘數(shù)測算結(jié)果。表1 為模型估計參數(shù)。

    圖1 處理后GDP 實際環(huán)比增速圖

    圖2 處理后周期成分圖

    表1 經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張與緊縮區(qū)間參數(shù)估計表

    確定轉(zhuǎn)換變量后,本文通過式(4)將其處理為區(qū)制轉(zhuǎn)移概率數(shù)據(jù)序列,圖3 和圖4 分別為基于轉(zhuǎn)移概率計算出的我國經(jīng)濟(jì)周期擴(kuò)張期與緊縮期,與我國經(jīng)濟(jì)現(xiàn)實擬合程度較高。20世紀(jì)末,經(jīng)濟(jì)粗放式增長與政府頻繁調(diào)控使得經(jīng)濟(jì)在擴(kuò)張與緊縮之間頻繁切換,從而使得轉(zhuǎn)移概率大幅波動。2008年美國次貸危機(jī)對我國經(jīng)濟(jì)造成較大的負(fù)面沖擊,政府實施4 萬億投資計劃引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)逐漸走出蕭條,但在2012年前后政策長期作用逐漸顯現(xiàn),并與經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整等因素共振使得經(jīng)濟(jì)增速放緩,從而導(dǎo)致這一時期周期階段持續(xù)期延長與概率函數(shù)波動放緩。2020年初新冠疫情引致供應(yīng)鏈斷裂與有效需求降低,經(jīng)濟(jì)增速呈斷崖式下降以致落入緊縮階段。

    圖3 經(jīng)濟(jì)周期擴(kuò)張期

    圖4 經(jīng)濟(jì)周期緊縮期

    此外,觀察表2 主要經(jīng)濟(jì)變量在不同周期階段的統(tǒng)計特征,其中消費與投資以社會零售消費品總額與固定資產(chǎn)投資作為代理變量。不難發(fā)現(xiàn):第一,政府支出在緊縮時期投入較多且持續(xù)穩(wěn)定。緊縮時期政府支出的均值大于擴(kuò)張時期,但是標(biāo)準(zhǔn)差與落差均小于擴(kuò)張期,這說明經(jīng)濟(jì)下滑時期,政府采取積極財政政策促進(jìn)市場復(fù)蘇,但是調(diào)控方式多為大開大合、急轉(zhuǎn)彎,政策效果表現(xiàn)出短期效果顯著,長期存在調(diào)控失當(dāng)。而擴(kuò)張時期政府會相應(yīng)降低開支,但受到緊縮時期政策副作用的影響波動程度提升。第二,經(jīng)濟(jì)周期在緊縮時期呈現(xiàn)低增長高波動態(tài)勢,而在擴(kuò)張時期呈現(xiàn)高增長低波動態(tài)勢。GDP 在緊縮時期均值小于擴(kuò)張時期,而波動大于擴(kuò)張時期,這主要是因為在緊縮時期不確定性激增,導(dǎo)致市場預(yù)期逐漸悲觀并產(chǎn)生分歧,從而加劇產(chǎn)出波動幅度。第三,緊縮時期消費與投資的均值與波動均高于擴(kuò)張時期。緊縮時期居民消費與投資意愿都呈現(xiàn)下降態(tài)勢,這時政府采取積極宏觀政策刺激市場有效需求,從而幫助經(jīng)濟(jì)實現(xiàn)復(fù)蘇。但緊縮時期消費與投資的高增長是否由政府支出推動仍需進(jìn)一步分析。

    表2 不同周期階段下宏觀經(jīng)濟(jì)變量統(tǒng)計描述

    (三)不同周期階段下財政乘數(shù)測算

    在分析不同周期階段下核心變量的統(tǒng)計特征后,本文將測算不同周期階段下的財政乘數(shù),以檢驗財政政策是否推動緊縮階段消費與投資高增長。財政政策對產(chǎn)出與政府預(yù)算均具有動態(tài)作用效果,因此在計算乘數(shù)時要考慮到兩個關(guān)鍵因素:長期效應(yīng)與福利損失。首先,財政政策并非一次性實施完成,而是基于政策規(guī)劃確定調(diào)控路徑以實現(xiàn)政策目標(biāo)。在此期間,宏觀經(jīng)濟(jì)亦隨之動態(tài)調(diào)整,以實現(xiàn)對政策路徑的合理應(yīng)對。因此僅分析短期乘數(shù)不能闡釋財政政策的動態(tài)調(diào)控效果,需要從長期視角進(jìn)行分析。其次,財政政策一方面通過提升政府支出提振產(chǎn)出、消費、投資等核心變量以增加社會福利,另一方面受預(yù)算約束影響,政府負(fù)債不斷累積會降低社會總福利。因此在深入剖析財政政策對社會福利的正向收益外,也要充分考慮到政府債務(wù)提升的負(fù)面效果。有鑒于此,本文借鑒Woodford(2011)的研究方法對我國不同周期階段下財政政策的調(diào)控效果(即財政乘數(shù))進(jìn)行研究。方法的核心是:分別計算一單位標(biāo)準(zhǔn)差財政支出沖擊發(fā)生后,提前k期產(chǎn)出、投資、消費和財政支出等變量的累計脈沖響應(yīng)函數(shù)值,以測度財政政策的福利正面收益和負(fù)面效果。而后,分別將產(chǎn)出、投資、消費等變量的累計脈沖值與政府支出的累計脈沖值做商,以計算政府產(chǎn)出累計乘數(shù)(εY)、政府投資累計乘數(shù)(εI)和政府消費累計乘數(shù)(εC)。具體表達(dá)式為:

    式(7)為單期脈沖響應(yīng)函數(shù)的表達(dá)式,E(g)以t期為基期的預(yù)期算子,k為預(yù)測長度,μt為政府支出沖擊,It-1為歷史信息集。式(8)為乘數(shù)測算方程,下角標(biāo)R 為周期階段標(biāo)識,右側(cè)分子項為產(chǎn)出、消費等變量的累計脈沖響應(yīng)值,分母項為政府支出的累計脈沖響應(yīng)值。本文以國家五年計劃作為政策期限,將脈沖長度設(shè)定為5年,即20 個季度。值得注意的是,Ramey(2019)指出已有研究將累計乘數(shù)乘以轉(zhuǎn)化因子(Conversion Factor)會進(jìn)一步提高財政乘數(shù)的逆周期性,因此為了保證乘數(shù)的真實性,本文在式(8)中并未納入轉(zhuǎn)化因子。

    根據(jù)表3 中的測算結(jié)果顯示,政府支出乘數(shù)在緊縮階段大于擴(kuò)張階段,具有顯著的非對稱性與逆周期性,其中政府支出對投資的帶動作用較為顯著。緊縮時期產(chǎn)出、投資與消費的財政乘數(shù)分別為1.28,2.19 和1.28,均大于1,表明政府支出在緊縮時期對經(jīng)濟(jì)具有顯著的帶動作用:一單位公共財政支出發(fā)生后,公共消費與投資隨之上升,居民消費與投資意愿增強(qiáng),兩個共同作用下使得總消費與投資上升幅度超過一單位;而在擴(kuò)張時期三者的乘數(shù)分別為0.18,0.42 和0.21,表明政府支出在擴(kuò)張時期具有顯著的擠出效應(yīng):一單位公共財政支出發(fā)生后,公共消費與投資隨之上升,居民消費與投資意愿下滑,兩者抵消下總消費與投資上升幅度小于一單位。此外,政府支出投資乘數(shù)在兩個階段均大于其他兩者,分別為2.19 與0.42,表明政府支出對投資的影響程度最大,這也與我國多年來政府投資對經(jīng)濟(jì)帶動的事實相符合。

    表3 不同周期階段下財政乘數(shù)測算

    四、不同周期階段下財政政策作用機(jī)理與福利損失分析

    為了進(jìn)一步分析在不同周期階段財政政策對于宏觀經(jīng)濟(jì)的作用機(jī)理與福利損失,本文使用脈沖響應(yīng)函數(shù)與累計脈沖響應(yīng)函數(shù)進(jìn)行研究。圖5和圖6 分別為一單位標(biāo)準(zhǔn)差政府支出沖擊發(fā)生后,政府支出、GDP、消費與投資的脈沖響應(yīng)圖與累計脈沖響應(yīng)圖,其中不同線段分別表示不同周期階段的脈沖形態(tài)。首先從持續(xù)期來看,緊縮時期財政政策的調(diào)控效果具有長期性。緊縮時期財政政策的持續(xù)期較長,政府支出、GDP、消費與投資均在5年(20期)后逐漸收斂到穩(wěn)態(tài);擴(kuò)張時期財政政策的作用時期較短,四種沖擊約在2年(8期)后趨于平穩(wěn)。這種長期性可以歸因為兩方面:第一,短期刺激程度強(qiáng)。緊縮時期居民消費傾向與投資意愿降低,有效需求大幅下行,這時財政政策通過政府購買、轉(zhuǎn)移支付等方式提高當(dāng)期可支配收入以刺激經(jīng)濟(jì)。第二,市場預(yù)期持續(xù)改善。積極財政政策的出臺能夠不斷改善市場預(yù)期,間接影響居民跨期消費偏好與決策,但該過程更為緩和,從而拉長政策持續(xù)期。而在擴(kuò)張時期,政府支出的擠出效應(yīng)較強(qiáng),使得刺激效果弱化,持續(xù)期也有所縮短。對比圖3 和圖4 不難看出,2004年以前由于我國財政政策仍以維持高增速為主要政策目標(biāo),當(dāng)經(jīng)濟(jì)失速落入緊縮區(qū)間后,政府通過轉(zhuǎn)移支付、政府購買等調(diào)控方式刺激市場需求。但是這種大開大合的調(diào)控方式未能關(guān)注緊縮時期財政政策長期性,導(dǎo)致這一時期經(jīng)濟(jì)周期階段轉(zhuǎn)換頻繁且政策缺乏連續(xù)性。在歷經(jīng)次貸危機(jī)沖擊后,財政政策不斷改革提效,政府工作會議上提出積極財政政策以外,還強(qiáng)調(diào)要“積極有效”、“聚力增效”、“加力提效”,更加注重政策效率與穩(wěn)定性,保證經(jīng)濟(jì)增速處于長期可持續(xù)增長區(qū)間。目前正處于“十四五”開局之時,我國雖然已從新冠疫情突發(fā)沖擊中逐漸恢復(fù),但基礎(chǔ)仍未穩(wěn)固。政府應(yīng)積極推動跨周期政策治理,有效利用財政政策的長期性穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)增長區(qū)間,但也應(yīng)防止調(diào)控失當(dāng)導(dǎo)致政策目標(biāo)的長短期不一致。

    圖6 政府支出累計脈沖響應(yīng)圖

    進(jìn)一步研究圖5 不難看出,財政政策在不同周期階段均能帶動經(jīng)濟(jì)增長,但是作用機(jī)理與影響程度仍有差異。緊縮時期一單位標(biāo)準(zhǔn)差財政支出沖擊發(fā)生后,產(chǎn)出、消費與投資均在短期內(nèi)大幅上升,在2~3期內(nèi)達(dá)到峰值后于40期前后收斂到穩(wěn)態(tài)。而在擴(kuò)張時期,財政支出沖擊發(fā)生后,產(chǎn)出、消費與投資的上升幅度較小,而后下行于8期收斂到穩(wěn)態(tài)。由于政府支出的擠出效應(yīng),擴(kuò)張時期產(chǎn)出、消費與投資的均小于1。而在緊縮時期,消費與投資最大值均大于1,分別為1.04 與1.65。這說明政府支出提升,并沒有擠出私人消費與投資,反而具有帶動作用。這表明政府消費與私人消費之間存在埃奇沃思互補(bǔ)性,即政府消費增加會“擠入”私人消費。與此同時,縱觀我國財政政策歷史,上一輪政府投資帶動我國基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)大幅發(fā)展,基礎(chǔ)設(shè)施的完善進(jìn)一步為私人投資提供良好的環(huán)境,從而帶動總投資增長。而現(xiàn)今,舊基建的紅利期逐漸過去,新基建不斷發(fā)展,恰逢當(dāng)前我國經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步脫離緊縮階段,政府應(yīng)采取財政政策引領(lǐng)內(nèi)需增長與投資意愿,進(jìn)一步為構(gòu)建雙循環(huán)系統(tǒng)提供政策環(huán)境。

    圖5 政府支出脈沖響應(yīng)圖

    最后,通過累計脈沖響應(yīng)圖(即圖6),本文對財政政策的長期效果進(jìn)行深入分析。緊縮時期,政府支出、產(chǎn)出、消費與投資的5年(20期)累計脈沖值分別為5.4,6.9,6.9 和11.8,而在擴(kuò)張時期,4 個變量的5年(20期)累計脈沖值分別為1.7,0.3,0.35 和0.71。緊縮時期財政支出的動態(tài)累計效果更為顯著,其中財政政策對投資的拉動效果最強(qiáng)。而在擴(kuò)張時期,產(chǎn)出、消費與投資的累計效應(yīng)均小于1,表明長期來看擴(kuò)張時期的政府支出對消費與投資也有擠出效應(yīng)。值得注意的是,緊縮時期產(chǎn)出累計脈沖效果要弱于投資,說明長期來看政府支出提升對投資的帶動作用不能完全轉(zhuǎn)化為最終產(chǎn)出。2008年為了應(yīng)對可能出現(xiàn)的硬著陸風(fēng)險,政府投資4 萬億,幫助經(jīng)濟(jì)增速較快地恢復(fù)到危機(jī)前水平。在此期間政府大力發(fā)展基建建設(shè),推動水泥、鋼鐵、電解鋁等上游產(chǎn)業(yè)爆發(fā)式發(fā)展。而隨著政府投資逐步退出,基建項目衍生出的原材料需求下滑,上游行業(yè)產(chǎn)能與庫存均呈現(xiàn)過剩態(tài)勢。自2012年伊始,為了緩解政策的累積效應(yīng)與溢出效應(yīng),不得不通過去庫存、去產(chǎn)能等方式消化冗余產(chǎn)能,經(jīng)濟(jì)增速亦緩步移至中高增速區(qū)間。此外,作為衡量財政政策福利損失的合理變量,政府支出累計脈沖值在不同周期階段也表現(xiàn)出顯著差異。觀察圖5 中政府支出的脈沖響應(yīng)圖,可以看出不同周期階段下,沖擊的一階自相關(guān)系數(shù)具有顯著差別,導(dǎo)致緊縮時期的收斂速度較慢。這主要是因為緊縮階段需要政府持續(xù)提供財政支持以達(dá)到經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇的政策目標(biāo)。但是,由于受到預(yù)算約束,政府需要通過發(fā)債、提高稅收等方式彌補(bǔ)預(yù)算赤字,這就相當(dāng)于居民的可支配收入降低,從而形成負(fù)的福利損失。因此,在采取積極財政政策的同時,一方面要將政策長期累計作用納入政策制定框架內(nèi),另一方面要注重政府杠桿率提升的風(fēng)險與福利損失,并警惕去杠桿過程中可能產(chǎn)生的通脹壓力。

    五、結(jié)論與啟示

    面對國際環(huán)境日趨復(fù)雜,不穩(wěn)定性與不確定性明顯增加,我國政府仍需持續(xù)施行積極經(jīng)濟(jì)政策干預(yù)以幫助經(jīng)濟(jì)盡快復(fù)蘇,積極財政政策還未到退出的時機(jī),此時更需要考慮財政政策的跨周期設(shè)計,并加強(qiáng)財政政策與貨幣政策的協(xié)調(diào)配合研究。因此,本文利用STVAR 模型對我國不同周期階段下的財政乘數(shù)進(jìn)行估算,并結(jié)合脈沖響應(yīng)函數(shù)與累計脈沖響應(yīng)函數(shù)對我國財政政策的長期效應(yīng)與福利損失進(jìn)行探討,以確保周期階段切換過程中政策效果的一致性。具體結(jié)論如下所述:

    第一,財政支出乘數(shù)體現(xiàn)出顯著差異性、非對稱性與逆周期性,且對投資的帶動作用最強(qiáng)。在經(jīng)濟(jì)周期收縮階段,產(chǎn)出、投資與消費的財政乘數(shù)分別為1.28、2.19 和1.28;在經(jīng)濟(jì)周期擴(kuò)張階段,相應(yīng)乘數(shù)分別降低為0.18、0.42 和0.21。在緊縮階段,政府支出表現(xiàn)出對私人部門消費與投資的帶動作用,這主要是因為政府支出提升后,一方面會提振當(dāng)期有效需求增加以刺激消費需求,另一方面能夠逐步改善市場預(yù)期以鼓勵投資意愿。而在擴(kuò)張階段,政府支出增加表現(xiàn)出顯著的“擠出效應(yīng)”,從而使得財政政策效果在經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張階段明顯減弱,體現(xiàn)了當(dāng)前財政政策操作的逆周期特征。

    第二,為了實現(xiàn)跨周期政策的精準(zhǔn)調(diào)控,本文對不同周期階段下財政政策調(diào)控的長期效果與福利損失進(jìn)行分析。首先,緊縮時期財政政策的調(diào)控效果具有長期性,期限在5年(20期)左右,而擴(kuò)張時期僅為2年(8期)。主要原因在于:一是短期刺激較強(qiáng)。緊縮時期政府支出規(guī)模一般會大于擴(kuò)張時期,從而使得經(jīng)濟(jì)短時大幅上升;二是預(yù)期持續(xù)改善。財政政策的實施能夠幫助市場形成樂觀預(yù)期,從而提高私人部門消費與投資的活力。其次,緊縮時期財政政策對消費與投資的帶動作用強(qiáng)于擴(kuò)張時期。緊縮時期,政府消費支出與私人消費之間存在埃奇沃思互補(bǔ)關(guān)系,從而表現(xiàn)出政府支出增加后總消費脈沖峰值大于1。在我國上一輪基建投資作用下,基礎(chǔ)設(shè)施不斷完善為私人投資提供良好的環(huán)境,從而帶動投資增長;最后,緊縮時期財政政策實施后的福利損失大于擴(kuò)張時期,是后者的3 倍。這主要是因為緊縮時期政府支出大幅擴(kuò)張,但是受到預(yù)算約束,經(jīng)濟(jì)逐漸恢復(fù)后政府需要通過債務(wù)、稅收等方式從私人部門吸收資金修復(fù)過高杠桿,從而造成社會福利損失。

    基于本文研究結(jié)論的政策啟示是:第一,有鑒于上一輪財政4 萬億投資的長期副作用,本輪財政政策要在保證強(qiáng)刺激的同時防止“大水漫灌”,以期兼顧經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇與高質(zhì)量發(fā)展的長短期目標(biāo)。第二,隨著經(jīng)濟(jì)周期逐步走出緊縮階段,政府支出擠出效應(yīng)提升,為了保障跨周期政策治理的有效性,要注重財政政策調(diào)控效果的周期性轉(zhuǎn)變,以實現(xiàn)政策的連續(xù)性、穩(wěn)定性與可持續(xù)性。第三,在制定與施行財政政策的時候,要考慮到緊縮期財政政策的長期效應(yīng)與福利損失,以防止調(diào)控失當(dāng)。

    注釋:

    ①圖2 中波動成分省略了2020年Q1 與Q2 兩個數(shù)據(jù),因為新冠疫情使得兩個偏離程度大于以往數(shù)據(jù),但是兩者沒有顯著差異,因此在此省略。

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