财政政策变动对中国宏观经济的影响分析

发布时间：2016-11-13 11:08

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财政政策变动对中国宏观经济的影响分析

白彦吴言林

内容提要本文考察了近年来中国宏观经济运行与财政收支的情势转变特征，采用马尔科夫情势转换向量自回归模型（ＭＳＶＡＲ），实证分析了财政收支的变动对中国宏观经济波动的“稳定效应”。分析表明，我国的宏观经济运行和财政收支在样本期间内都存在较为明显的结构性变化和非线性特征，而相机抉择的财政政策对工业增长和物价都具有较为明显的“反周期”的稳定效应。本文研究的政策含义在于，财政政策也是稳定宏观经济运行和通胀水平的重要工具，，应逐步加强财政政策的运用，通过对财政支出、税制设计等多种政策工具，更加有效的保持经济平稳较快发展。

关键词财政收支

宏观经济波动

马尔科夫情势转换向量自回归模型（ＭＳＶＡＲ）

引言及文献回顾

有关宏观经济稳定以及波动的文献，大多集中在对货币政策的研究和分析上，长期以来，理论界一直认为通货膨胀纯粹是一种货币现象，只需要使用货币政策就呵以实现价格稳定，并着重研

价水平的重任，学者也进行了大量的实证研究，Ｆａｔａｓ和Ｍｉｈｏｖ（２００３）对９１个国家的研究，发现相机抉择的财政政策由于时滞效应和对政府行为的约束不够，从而并不利于宏观经济稳定；Ｊｏｎｅｓ（２００＂２）则认为财政政策的内在稳定作用对战后美国的经济稳定起到重要的促进作用。

财政政策作为宏观调控的重要手段之一，对中国宏观经济稳定运行的重要性不容置疑，而相对的深入研究却相对滞后，文献也大多集中在财政政策对宏观经济的增长效应方面（马拴友，２００１；郭庆旺、贾庆雪，２００５）。近来对于中国财政政策的对宏观经济的稳定效应，也逐步得到了一些学者的捕捉，余永定（２０００）从债务的可持续性以及财政的稳定性出发，说明过度积极财政政策的实施，会对经济的长期稳定和增长构成威胁。郭庆旺等（郭庆旺、贾庆雪、刘晓路，２００７）从财政支出和税收收入两个视角进行分析，认为财政支出有助于实体经济稳定，但是加剧了物价的波动；而税收则加剧了实体经济的波动，却有助于物价的稳定。方红生、朱保华（２００８）运用ＶＡＲ和

究盯住通货膨胀目标的泰勒规则的应用上。但近

年来有越来越多的学者开始关注财政政策对价格水平的影响效应，Ｓａｒｇｅｎｔ和Ｗａｌｌａｃｅ（１９８Ｉ）首先引发了新一轮政策搭配的探讨，他们认为货币政策自身并不能完全恰当地调控价格水平，从而需要一个适当的财政当局与之配合，从而实现宏观经济的稳定。Ｗｏｏｄｆｏｒｄ（１９９４，１９９５，２００１）在这一思路下，逐步提出并完善了价格水平的财政理论

（硎．）框架，他认为货币政策与财政政策之间的

关联大多被忽视了，传统的李嘉图等价需要一系列严格的政策假定作万支持，而如果政府采取非李嘉图的财政政策，物价就成为一种财政现象。ｂ－ＴＰＬ理论认为泰勒规则并不能单独的发挥作用，还需要财政政策的合理搭配才能保持宏观经济的稳定。而相机抉择的财政政策是否能承担控制物

ＳＶＡＲ方法，认为兀ＰＬ理论在中国具有适用性，

ｌ１４

万方数据

在政策选择时要充分考虑财政政策的积极作用。

我们认为应该更加深入具体的测算财政收支变动对中国宏观经济波动的冲击程度，本文以１９９８年１月到２００８年５月的月度数据为基础，运用马尔可夫情势转变向量自回归方法，分析财政政策的波动对中国宏观经济的冲击，从而为财政政策发挥更好的调控作用提供理论基础。财政收支波动与我国宏观经济的情势转变特征

１．变量定义及数据说明。本文的数据区间为１９９８年１月份到２００８年５月份的月度数据，数据来源于《中国人民银行统计季报各期》、中经网统计数据库。

（１）ｃＰＩ，我们用消费者物价指数衡量通胀率，以其环比增速作为通胀率的具体代替数值；

（２）Ｇ伊，国内生产总值缺乏月度数据，我们以工业增加值代替，以工业增加值增速代替国内生产总值增速，其中工业增加值２０２ｒ７、２００８年１月

份没有给出统计数据，我们根据已有数据，采用

Ｍａｔｌａｂ样条插值的方法进行估算；

（３）ＦＩＳＣＡＬ，我们定义财政冲击的概念，并带入模型进行分析：财政支出增速与税收收入增速之比（更准确的财政冲击定义应当是财政支出与财政收入之比，考虑我国具体国情和财政数据的统计特征，我们采用ｆ二述的财政冲击进行分析）。

表１主要经济变量统计特征工业增加值增长率

通货膨胀率

财政冲击

均值１３．４６Ｏ．１２１．０２

标准差４．２６０．４４０．６３

偏度一Ｏ．３７Ｏ．７０

２．２８峰度

２．８５

５．０８１２．７ｌ

Ｊａｒｑｕｅ—Ｂｅｔａ

３．０４（Ｏ．２２）３２．７９（０．００）６００．２（０．００）Ｑ（１０）

３０８．４（０．００）

３２．７（０．００）

１８２．９（０．００）

注：Ｑ（ＪＯ）表示模型标准化残差是否存在序列相关的Ｌｍｓ－

Ｂｏｘ

Ｑ检验统计量．相应的小括号里的数字为Ｐ６ｔ．，其他小括号里

的数字为标准差。下目。

根据表１，工业增加值增长率、通胀率、财政冲击在整个时间区间内变化非常显著，Ｊａｒｑｕｅ—Ｂｅｒａ检验表明，除了工业增加值增长率，其他变量都在ｌ％的显著性水平下拒绝正态分布假设（括号内数据为Ｐ值）；数据都存在明显的序列相关，这些统计特征表明，我国经济系统内部存在显著

万方数据

睾海２００９．３

的结构性断点，这启示我们具体利用ＶＡＲ模型进行动态分析的时候，必须深入考虑结构性问题。

２．模型设定及估算。因为待考察变量在样本期内可能存在明显的结构性断点，因此利用一般的线性模型来考察我国宏观经济运行的变化特征将会导致明显偏差。考虑到马尔可夫情势转变向量自回归模型将马尔可夫情势转变与向量自回归模型系统有机地结合起来，从而不仅可以很好地捕捉到经济变量的非线性动态特征，而且也可以更好地用于宏观经济稳定政策评估（Ｋｒｏｌｚｉｇ和Ｔｏ—ｌｒｏ，２０００；郭庆旺等，２００７）。因此，本文利用马尔可夫情势转，变向量自回归模型，来考察我国宏观经济运行的情势转变特征。一般形式的Ｐ阶马尔可夫情势转变向量自回归模型ＭＳ—ＶＡＲ（Ｐ＞可写为：

Ｙｔ＝唧（￥１）＋葛‘Ｂ（ｔｔ）ｙｔ—ｐ＋Ｏｔ

（１）

其中ｙｔ为Ｋ维向量，９ｉ（ｓ。）（ｉ＝０，１，２…ｐ）为截矩和回归系数矩阵，ｕｔ为扰动项，遵循独立同分布的正态分布，即Ｏｔ?ｌｉＤ（０，∑），∑（ｓｔ）为扰动项分布的协方差矩阵。ｓｌ∈｛１，２，３…Ｍ｝为未观测状态变量，用来捕捉现实经济的多种情势，马尔科夫情势转换得到ＴＨａｍｉｌｔｏｎ（１９８９）的大力发扬，并在

计繁经济学中得到了广泛应用，考虑剑研究问题

的方便，我们设定状态变量ｓｌ遵循一阶马尔可夫

Ｍ

过程。转移概率为：ｐｉｊ＝Ｐｒ（ａ＋ｌ－ｊＩｓｔ＝ｉ），∑ｐｉｊ＝１，

由于在具体情势数量的设定上计量经济学界还没

有形成一致的看法，只能由学者根据具体的研究需要不断进行挑选：一方面情势数量不能太多，否则将使得研究结论过于繁杂；同时情势数量不能为１，否则转变成‘ｒ线性模型，现实当中，一般取２或者３，我们分别将这两种情况应用于我国的宏观数据，结论表明取２个情势更加符合我国的数据情况。当我们取两个情势的时候，其转移概率为：

ＰＣ，ｓｌ＋ｌ＝２Ｉ＆＝２＞＝ｐ墨，Ｐｔ（嘎＋Ｉ＝１Ｉｓ。＝２）＝１一ｐ缸；Ｐｒ（ｓｔ＋Ｉ＝１

Ｉ

ｓｔ＝１）＝ｐｔｌ，Ｐｒ（ａｔ＋ｌ＝２ｌｓｔ＝１）＝１

——Ｐｎ

我们在上述一般的ＶＡＲ模型设定中，其截距项、回归系数以及条件异方差均随着情势转变而不同，在实际的研究中，我们经常需要进一步将（１）式表示为均值调整形式，即：

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ｙＩ—ｔ，（ｓｔ）＝苫哦（ｓｔ）（ｙｔ．ｐ＋弘（ｓ１．ｉ））＋ｕｔ

（２）

／．ｔ（ｓｔ）＝［ＩＱ一驾峨（ｓ；）］～伽（ｓ１）为ｙｉ的均值，

在２个情势转变模型中：

ｐ（ｓｔ卜｛…／－ｑ，ａｔ＝：

㈥

（３）式意味着回归系数和条件异方差均与情势转变无关，而只是模型的均值存在情势转变，一般我们认为这样的模型是ＭＳＭ—ＶＡＲ（Ｐ），当Ｙ。维度从Ｋ降为ｌ时，我们就得到了Ｈａｍｉｌｔｏｎ（１９８９）的马尔可夫情势转变均值调整自回归模型ＭＳＭ—ＡＲ（Ｐ），表明均值随情势转变而不同、其他因素与情势转变无关。马尔可夫情势转变向最自回归

模型主要有两种估算方法：最大似然估计法、吉布

斯抽样法。在模型估算参数较少时，最大似然估计更为快捷方便，而吉布斯抽样则可以处理较为复杂的估算。

３．情势转变特征分析。１９９８年以来，我国的经济增长、通货膨胀、财政冲击特征究竟如何，本文拟通过ＭＳＭ—ＡＲ模型进行回归，用以捕捉上述变量的情势转变。由于我们的模型估算参数相对较少，因而采用最大似然估计，并利用ＡＩＣ等信息指数确定模型的自回归阶数Ｐ，使用的软件是ＭＳＶＡＲ—ＯＸ软件（Ｋｒｏｌｚｉｇ，１９９８）。表２给出了主要经济变量的ＭＳＭ—ＡＲ（Ｐ）模型，图１到图３分别显示出宏观经济变量和财政冲击处于情势２（ｓ＝２）的滤波概率。

根据表２和图ｌ到图３，具体考察１９９８年到２００８年５月份这段期间，我国宏观经济运行、财政冲击的情势转变特征。可以发现，实体经济处于高速增长状态的持续时间要明显高于低速增长状态的持续性．高速增长状态的概率为０．９３２９，意味着高速增长状态的平均持续时间为１４．９１个月（Ｉ／（１—０．９３２９）），平均增长率为１４．９ｌ％；低速增长状态得以维持的概率为０．８８０７，意味着低速增长状态的平均持续期约为８．３８个月（１／（１—０．８８ｃｒ７），此时对应的平均增长率为８．９５％。结合图１可以看出，实体经济从２００２年下半年开始，就进入了高速增长阶段，期间只有在个别月份进入低速增长时期，在２００２年之前我国经济基本处于低速增长。

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万方数据

表２主要经济变量的马尔科夫情势转变动态特征

Ｃ妒

ＣＨ

兀ＳｃＡＬ

参数

ＭＳＭ—ＡＲ（４）ＭＳＭ—ＡＲ（３）ＭＳＭ—Ａｎ（４）‘；Ｐ１

０．ＩＩ（０．１１）０．００ｌ（０．１０）０．５７（０．０７）

啦

０．４１（０．１２）

一０．０８（０．０９）一０．２６（０．０７）（Ｆ２

０．０４（０．０７）一０．１２（０．１０）

０．１０（０．０７）晓

一０．０５（０．０８）

一Ｏ．∞（Ｏ．０４）

均值：情势ｌ８．９５（１．７５）

一０．００４（０．０４）Ｏ．８２（０．０９）情势２１６．４０（２．１３）

０．５５（０．１２）

２．０５（０．１７）

方差２．１１６８

Ｏ．３７４５４

０．３６６４７

Ｑ（１０）

１２．７５（０．２４）

４．８４（０．９０）

４７．９３（０．００）

Ｐ１１

０．８８０７０．９７２０Ｏ．９７８６ｐｕＯ．９３２９０．９２６６０．８５３０ＡＩＣ

５．０４５７

１．１７００ｌ。２５０８

对数似然值一３０６．３５６５

—６５．１２５５

一∞．１７７４

注：虽然财政冲击残差的滞后ｌＯ阶存在序列相关，对模型设定存在一定影响，但是我们同时发现其相应的残差平方的滞后ｌＯ阶Ｑ统计量为２．９ｓ（ｏ．９ｓ），不存在积聚效应，所以从总体上说，模型设定比较合理。

我国低通胀状态的持续性明显要高于高通胀状态的持续性，低通胀的持续概率为０．９７２０，平均持续期为３５．７４个月，此时的平均通胀率为一０．００４％；高通胀状态得以维持的概率为０．９２６６，持续的时间为１３．６１个月，平均通胀率为０。５５％。结合图２，我们发现我国这个时期的高通胀出现了两次，第一次在２００３年９月到２０３４年６月，也就是我国学术界对经济过热讨论的开始；第二个时期从２００６年１１月至今，仍在继续。

再来看财政冲击，由于我们采用的定义表达

式是财政支出增长率／税收收入增长率，因此，这个指标就／，Ａ总体上将政府的财政收支状况进行了综合考虑。可以粗略的认为，当其数值大于１时，此时财政支出的增长率大于税收收入的增长率，我们称之为“积极”，反之为“消极”。从我们模型估计的结果来看，我国大部分时期处于低财政冲击时期，维持这一状态的概率为０．９７８６，其持续时期为４６．６３个月，相应的财政冲击均值为０．８２；处于高财政冲击时期的概率为０．８５３０，其持续时期为６．８０个月。相应的财政冲击均值为２．０５，只在１９９８年２月份到１９９８年１１月份以及２００２年１月份到２００２年１１月份我国财政冲击处于这个时期。总体上来说，从１９９８年至今，我国财政政策表现出了明显的相机抉择特征，表现为反周期调节宏观经济。

擎海２００９．３

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！Ｌ—Ｌ丛地立

一１

一ｌ

—

ｍ

队

∥

Ｊ９９０１９９９

１人

２０００

２００

财政冲击处于高水平的滤波概率（ｓ＝２）

固３财政冲击的滤波溉率情况

财政收支变动的稳定效应分析

通过第二部分的分析，可以知道，我国宏观经济运行与财政政策都出现了非常明显的情势转变特征，为此，我们用马尔科夫情势转变向量自回归模型考察财政政策变动对我国经济稳定的影响，包括实体经济稳定和通货膨胀稳定。

１。模型估计结果。我们采用一个ＭＳＭ—ＶＡＲ

模型考察财政政策对我国经济稳定的动态影响。我们用工业增长率、通货膨胀率的绝对离差

ＦＣｌＰ、ＦＣＰＩ，即ＨＰ滤波消除趋势后各变量的绝对

值，来度量宏观经济的波动性，包括实体经济波动

性和通货膨胀波动性；用财政冲击的绝对离差

ＦＦＬＳＣＡＬ表示财政当局宏观经济政策的相机决策

力度，模型估计结果汇报在表３中。由模型估计结果的标准化残差序列的Ｌｊｕｎｇ—ＢｏｘＱ检验可以

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