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财政支出结构对居民消费的动态影响———基于DSGE的实证分析
王玉凤, 刘树林    
对外经济贸易大学 国际经济贸易学院, 北京 100029
摘要:将财政支出分为生产性财政支出和消费性财政支出, 分别纳入生产函数和居民消费函数, 然后分别建立不考虑消费习惯和考虑消费习惯的动态随机一般均衡(DSGE)模型. 模型求解结果表明, 财政支出对居民消费的总效应取决于两类财政支出冲击作用的相对大小. 若生产性财政支出冲击的强度大于消费性财政支出, 则财政支出挤入居民消费, 反之, 则挤出居民消费; 特别地, 考虑消费习惯时, 居民消费、产出、就业和投资四个经济变量对两类财政支出冲击的响应成驼峰状, 更加符合经验事实. 最后, 提出后金融危机时代优化调整财政支出结构的政策建议.
关键词财政支出     居民消费     消费习惯     动态随机一般均衡    
Dynamic effect of government spending structure on household consumption——Empirical analysis based on DSGE model
WANG Yu-feng, LIU Shu-lin     
School of International Trade and Economics, University of International Business and Economics, Beijing 100029, China
Abstract:We divide fiscal spending into productive spending and consumer spending which are incorporated into the production function and consumption function, respectively, then establish dynamic stochastic general equilibrium (DSGE) model by considering and without considering the effect of household consumption habit, respectively. The analysis results for solving the models show that the total effect of fiscal spending on household consumption depends on the relative size of two types of fiscal spendings. If the shock of productive spending is greater than that of consumer spending, then the fiscal spending crowds in the household consumption. Otherwise, the fiscal spending crowds out the household consumption. Especially, when we consider the consumption habit, the responses of consumption, output, employment and investment to the fiscal spending are hump-shaped. This is consistent with the empirical facts. Finally, we make some policy recommendations for the fiscal spending structure optimization and adjustment.
Key words: fiscal spending     household consumption     consumption habit     dynamic stochastic general equilibrium (DSGE)    

0 引言

为了应对全球金融危机,很多国家一改过去重视货币政策的做法,实施前所未有的积极的财政政策[1]. 政府积极干预经济,试图通过政府支出拉动经济增长. 货币政策具有高度独立性的美国,财政政策也逐渐形成支配地位. 为了减少2008年全球金融危机的冲击,我国政府实施了4万亿财政刺激计划,有效避免了中国经济的"硬着陆".财政政策作为国家宏观调控的基本政策,能否起到熨平经济波动、维持经济系统稳定的作用,一直是宏观经济学研究的核心问题之一. 根据凯恩斯有效需求理论,财政政策对总需求波动的调控主要是通过乘数机制实现的,乘数的大小直接决定着财政政策调控的效果,而财政乘数很大程度上取决于其传导的微观消费者的消费行为.动态随机一般均衡(DSGE)模型的建立正是基于各个市场上经济主体的微观行为,因此通过建立DSGE模型,在金融危机的背景下,进一步探讨财政支出对居民消费以及经济波动的影响是非常必要的.

关于财政支出与居民消费的关系,国内外学者已经做了大量的研究,但是政府增加财政支出对居民消费的影响究竟是挤出效应还是挤入效应,一直没有统一的定论. 许多学者通过VAR模型实证研究表明,财政支出增加会挤入居民消费[2, 3]. 自从Blanchard等[4]应用SVAR模型对财政政策效应进行实证研究以来,大量的文献都采用Choleski 分解的方法来识别政府支出冲击,并研究财政支出与经济变量的关系. Wolff 等[5] 基于Blanchard等[4]的SVAR 模型研究了财政政策冲击对德国经济产生的短期影响,研究发现: 直接政府支出冲击对产出和私人消费有正的影响.李广众[6] 实证研究了我国政府支出与居民消费之间的关系,结果表明政府财政支出对居民消费具有拉动作用. 相反,基于动态随机一般均衡模型的研究却往往得出挤出效应的结论,财政支出挤入居民消费的结论在标准实际周期模型中基本不成立,除非财政冲击持续的时间足够长(Blanchard等[4]),Gali等[3],Coenen等[7]也证实了财政支出挤出居民消费的观点.黄赜琳[8]利用实际经济周期模型,构建政府支出与私人消费的非线性关系,结论证实政府支出对居民消费产生了一定的挤出效应. 因此,本文试图将财政支出进行分类,并基于动态随机一般均衡模型进行分析两类财政支出冲击对居民消费和经济变量的影响.

本文在建模过程中同时引入居民的消费习惯,原因在于消费习惯是消费者消费倾向的重要影响因素之一.消费者的消费行为主要通过两个渠道对财政政策的稳定效应产生影响:一是消费者的自发消费水平,二是消费者的边际消费倾向.前者直接影响财政政策调整力度的大小,后者却通过影响财政政策乘数,从而间接影响总需求的水平. 消费倾向是一个相对稳定的经济变量,它主要取决于消费者的消费习惯、收入水平以及其他一些制度性因素.因此,居民的消费习惯是研究财政政策对居民消费效应的必要考虑因素.Coenen等,[7],Leeper等[9]均在研究政府支出与居民消费的关系中考虑了消费习惯.Linnemann[10]研究了政府支出对居民消费的影响,研究发现引入消费习惯后,模型的模拟结果更加符合现实数据,呈现驼峰状. 因此,本文也试图考察在消费习惯的影响下政府支出对居民消费的影响,并对比分析有无消费习惯时外生冲击对经济变量的影响.

与以往研究的不同之处在于本文同时考察了财政支出的类型和居民消费习惯的重要性,并从财政消费性支出冲击和财政生产性支出冲击两个方面考察不同的财政支出结构对经济变量的影响.贾俊雪等[11]研究了生产性支出和消费性支出两种财政支出类型,但是并没有将总支出冲击进行分类分析,并且忽略了居民消费习惯的重要性.Leeper等[9]考虑了居民深层消费习惯,但是没有对财政支出政策做进一步细分. 因此本文参照上述两篇文献,将居民的消费习惯引入代表性家庭的效用函数,同时将财政支出划分为消费性支出和生产性支出两部分,分别纳入消费者的效用函数和生产者的生产函数,不仅将财政支出的水平值进行划分,而且将财政支出冲击也进行分类,以期望找到财政支出冲击挤出居民消费的根本原因.

本文在动态随机一般均衡(DSGE)的框架下分析财政支出对居民消费和经济波动的影响.余下结构安排如下: 第1节构建一个三部门的DSGE模型,引入居民的消费习惯并将财政支出分为消费性支出和生产性支出,分别纳入消费者的效用函数和生产者的生产函数;第2节为参数校准及贝叶斯估计; 第3节为模型的求解及结果分析;最后为结论.

1 模型的构建

本节构建一个新凯恩斯动态随机一般均衡模型,涉及家庭、厂商和政府三个部门. 与Leeper等[9]、贾俊雪等[11]不同的是,本模型同时考虑居民的消费习惯和财政支出的分类,将财政支出划分为消费性支出和生产性支出两部分,即,将消费性支出纳入消费者的效用函数,但并不考虑其对居民决策的影响;将生产性支出纳入生产者的生产函数,研究财政支出冲击对居民消费、产出、资本和劳动的动态影响. 同时,本模型还考虑了居民消费习惯,并比较了有无消费习惯下技术冲击和财政支出冲击对经济变量的响应.

1)代表性家庭

经济中存在着许多无限期生存的家庭,单位化在[0,1]之间的连续统上. 代表性家庭通过选择消费$C_{t}$ 和劳动供给$N_{t}$ 实现一生效用最大化,其决策问题如下: $$\max E_{0}\sum_{t=0}^\infty\beta^{t}[U(C_{t},N_{t})],$$ 瞬时效用函数: $$U(C_{t},N_{t})=\frac{1}{(1-\gamma)}(TC_{t}-hTC_{t-1})^{1-\gamma}-\chi\frac{N_{t}^{1+\eta}}{1+\eta}.$$ 其中,居民有效消费函数为如下的非线性形式

$\begin{equation} TC_{t}=C_{t}G_{ct}^{\rho} \end{equation}$ (1)
$C_{t}$为居民消费,$G_{ct}$为政府消费性支出, $\rho$表示居民消费与政府支出的关系系数, 实证表明这种非线性居民消费函数在中国比较适用[8]. $0<\beta<1 $为家庭效用的期望折现因子; $0<h<1$ 为消费习惯形成参数, 测度了代表性家庭的消费惯性; $\chi $为消费和劳动的相对权值,$\eta$ 为Frisch劳动供给弹性的倒数,$\gamma$ 是居民跨期消费替代弹性的倒数. $E_{0} $ 表示基于第0 期信息的数学期望.

代表性家庭所面临的预算约束为:

$\begin{equation} C_{t}+I_{t}+G_{t}=Y_{t} \end{equation}$ (2)

2)厂商

假设在完全竞争的市场之中存在许多同质的生产厂商, 通过投入技术、劳动力和资本生产用于消费和投资的最终产品, 将厂商数单位化为1,其生产函数如下:

$\begin{equation} Y_{t}=A_{t}K_{t-1}^{\alpha}N_{t}^{1-\alpha}G_{gt}^{\theta} \end{equation}$ (3)
其中$K_{t-1}$ 表示厂商$t-1$期的自有资本存量,$G_{gt} $表示政府的生产性支出,$N_{t}$表示劳动投入时间. $\alpha$、$1-\alpha$ 分别为资本投入和劳动力投入占总产出的比重$(0<\alpha<1) $, 政府部门的投入对产出的贡献份额$\theta>0$. 技术冲击$A_{t} $服从一阶自回归随机过程,即
$\begin{equation} \ln A_{t+1}=(1-\phi_{A})\ln\overline{A}+\phi_{A}\ln A_{t}+\varepsilon_{At} \end{equation}$ (4)
其中$\overline{A}$为技术冲击$A_{t}$的稳态值,$\varepsilon_{At}\sim N(0,\sigma_{A\varepsilon}^{2}),\phi_{A}\in(0,1)$.

资本的积累方程为:

$\begin{equation} K_{t+1}=(1-\delta)K_{t}+I_{t} \end{equation}$ (5)
其中$\delta$ 为资本的折旧率,$0<\delta<1$.

3)政府部门 假设政府的支出全部来源于税收,不考虑转移支付,并且是以总量税的形式获取,则政府部门的均衡关系如下: $G_{t}=τY_{t}$. 其中,$\tau $代表总量税税率,外生给定. 因此,政府支出冲击会通过影响居民的效用函数,对居民行为的选择造成影响,进而影响到消费、投资和产出等经济变量,甚至整个经济的波动.同时将政府支出分为消费性支出和生产性支出,满足$G_{t}=G_{ct}+G_{gt}$,且

$\begin{equation}G_{ct}=\mu G_{t}\end{equation}$ (6)
$G_{gt}=(1-\mu)G_{t}$,其中 $\mu$为消费性支出占政府总支出的比例.

假设政府消费性支出冲击和生产性支出冲击均服从一阶自回归随机过程:

$\begin{equation}\ln G_{g,t+1}=(1-\phi_{G}) ln\overline{G_{g}}+\phi_{G} lnG_{gt}+\varepsilon_{ggt}\end{equation}$ (7)
$\begin{equation}\ln G_{c,t+1}=(1-\phi_{G}) ln\overline{G_{c}}+\phi_{G} lnG_{ct}+\varepsilon_{gct}\end{equation}$ (8)
其中 $\overline{G_{i}}$为政府支出$G_{it}$ 的稳态值,$\varepsilon_{git}\sim N(0,\sigma_{g\varepsilon}^{2} ),\phi_{G}\sim (0,1)$,其中$i=g,c $.

至此,本模型构建完毕,代表性消费者的决策问题由(1)$\sim$(8)式决定,归纳如下:$$\max E_{0}\sum_{t=0}^\infty\beta^{t}\bigg[\frac{1}{(1-\gamma)}(TC_{t}-hTC_{t-1})^{1-\gamma}-\chi\frac{N_{t}^{1+\eta}}{1+\eta}\bigg],$$

s.t. $$TC_{t}=C_{t}G_{ct}^{\rho},$$$$C_{t}+K_{t+1}+(1-\delta)K_{t}+G_{t}=A_{t}K_{t-1}^{\alpha}N_{t}^{1-\alpha}G_{gt}^{\theta},$$$$\ln A_{t+1}=(1-\phi_{A})\ln\overline{A}+\phi_{A}\ln A_{t}+\varepsilon_{At},$$$$\ln G_{g,t+1}=(1-\phi_{G})\ln\overline{G_{g}}+\phi_{G}\ln G_{gt}+\varepsilon_{ggt},$$$$\ln G_{c,t+1}=(1-\phi_{G})\ln\overline{G_{c}}+\phi_{G}\ln G_{ct}+\varepsilon_{gct}.$$

构建拉格朗日函数并求解一阶必要条件得到:

$\begin{equation}(TC_{t}-hTC_{t-1})^{-\gamma}G_{ct}^{\rho}-\beta hE_{t}[(TC_{t+1}-hTC_{t})^{-\gamma}G_{ct}^{\rho}]=\lambda_{t}\end{equation}$ (9)
$\begin{equation}\chi N_{t}^{\eta}=(1-\alpha)\lambda_{t}\frac{Y_{t}}{N_{t}}\end{equation}$ (10)
$\begin{equation}\beta E_{t}\bigg[\lambda_{t+1}\bigg(1-\delta+\alpha\frac{Y_{t+1}}{K_{t}}\bigg)\bigg]=\lambda_{t}\end{equation}$ (11)
$\lambda_{t}>0$为对应约束条件的拉格朗日乘子,测度了居民消费的边际效用. 其中(11)式的稳态形式为βR=1,其中$R=1-\delta+\alpha \frac{Y}{K}$ 为资本收益率.

4)竞争性均衡

在初始条件$K_{0}$和外生冲击{$\varepsilon_{At}$、$\varepsilon_{ggt}$、$\varepsilon_{gct}$}给定的情况下,消费者满足效用最大化,生产厂商满足利润最大化,同时满足市场出清条件(2),竞争性均衡由满足式(1)$\sim$(11)中的11个内生变量{$TC_{t}$、C(t)Nt、$K_{t}$、$I_{t}$、\\$Y_{t}$、G(ct)、$G_{gt}$、C(t)、$A_{t}$、$\lambda_{t}$}刻画. 2 参数校准及贝叶斯估计

在上述模型中,需要校准的参数分为两类: 一类为模型内生变量的稳态值,一类为 刻画模型内生变量之间定量关系的结构性参数.本文结合校准和贝叶斯估计(Bayesianestimation)两种方法对参数进行估计. 2.1 参数校准

模型的预测结果是否可靠很大程度上取决于参数的校准过程,参数取值的不同将直接影响模型的估计结果,因此必须对每个参数的取值给出充分的理由并详细说明,这样才能对经济波动给出合理的解释. 在校准的过程中,主要考虑两个因素,一是根据模型的稳定性条件,二是尽可能与已有文献保持一致.

1)厂商生产参数($\alpha$、$\theta$、$\mu$)

本文模型参数的校准和估计所用到的变量分别为:产出、消费、政府生产性支出、消费性支出和税收,数据均来自于1998年至2012年的中国统计年鉴.本文将政府支出分成生产性支出和消费性支出,生产性支出包括基本建设支出、国防支出和公共安全支出,科教文卫支出等作为消费性支出. 根据1997年至2011年消费性支出所占总支出的比例,将$\mu$ 设定为0.6731.具体数据的变动趋势如图 1所示.

图 1 政府支出类型变动趋势

资本存量 $K_{t}$的测算比较困难,本文选用单豪杰[12]\footnote{1.单豪杰所提供的资本存量数据以1952 年为基期,时间跨度为1952-2006年,本文为保持数据的一致性,按照该文所介绍的处理方法,将数据延长至2011年,并将数据转换为以1997年为基年的数据,选择的样本跨度为1997-2011年.} 的资本存量数据来估计生产函数,估计的结果如下:$$\ln(Y_{t}/N_{t})=7.49+0.36\ln(K_{t}/N_{t})+0.18\ln G_{gt},$$$$R^{2}=93.55%,\overline{R}^{2}= 92.47%,F=86.98 ,prob(F)=0.0000,$$其中,$Y_{t}$、$K_{t}$、$G_{gt}$分别为以1997年为基期的实际产出、资本存量和政府生产性支出.括号内数值表示t 统计量,各系数估计均通过1% 的显著性水平检验,模型的拟合优度达到93.55%,模拟结果较好. 可知资本产出弹性$\alpha$为0.36,政府生产性支出弹性$\theta$ 为0.18.

2)家庭偏好参数($\beta$、$h$、$\eta$、$\gamma$、$\chi$、$\rho$)

对于折现因子$\beta$,根据稳定性条件,其值约等于$1/R$,国内外文献大多数取值为0.984(杜清源等[13];Gilchrist等[14]),本文也将$\beta$设定为此值.根据参数校准的结果,将$h$ 设定为0.67. 参考黄赜琳[8]的设定,政府支出约占居民消费的三分之一多,因此居民消费与政府支出的关系系数$\rho$为0.36. $\gamma$、$\chi$由稳态等式决定,无需设定.

3)有关技术冲击、政府冲击的参数($\phi_{A}$、$\sigma_{A\varepsilon}$、$\phi_{G}$、$\sigma_{gg\varepsilon}$、$\sigma_{gc\varepsilon}$) 首先,由生产函数估计,计算出"索洛剩余",见下式: $$\ln A_{t}=\ln(Y_{t}/N_{t})-0.36\ln(K_{t}/N_{t})-0.18\ln G_{gt},$$ 可以得到残差序列$A_{t}$,由于$A_{t}$满足一阶自回归过程,经过回归得到技术冲击一阶自回归的系数$\phi_{A}= 0.825$、及标准差$\sigma_{A\varepsilon} =1.98%$.

关于政府冲击相关系数的估计方法是:首先对1997-2011年实际政府支出的时间序列取对数,然后运用H-P滤波法消除趋势,分离出周期部分的序列数据,然后根据一阶自回归过程可计算得到$\phi_{G}= 0.634 $及标准差$\sigma_{gg\varepsilon}=3.95%$,$\sigma_{gc\varepsilon} =4.02%$.

4) 其他参数

假设中国固定资产的平均使用年限为10年,折旧率$\delta$ 为0.1.对于技术增长率稳态值$\overline{A}$,根据我国TFP 增长率的季度均值,取值为1.0046,此结果与李宾等[15]的估算结果一致.根据我国税收情况,1997-2011年的税收占总产出的比例为0.306,故$\tau=0.306$. 参数的估算结果见表 1.

表 1 参数的校准结果
2.2 贝叶斯估计

根据待估参数的特点,本文选取1997年第一季度至2011年第四季度的产出$(Y)$和消费$(C)$变量进行Bayes估计. 原始数据来源于国家统计局和中经网数据库,其中消费$(C)$用社会消费品零售总额衡量.产出变量经过X-12季节调整并剔除通货膨胀因素得到实际值,其中消费通过季度CPI平减得到实际值,政府支出以及GDP都通过GDP平减指数(1997年第1季度为基期)得到实际值并对所有变量指标取自然对数.Bayes估计结果见表 2.

表 2 部分参数的贝叶斯估计结果
3 两类财政支出冲击的动态效应

本部分在得到模型的参数估计结果后,对模型进行模拟分析. 2008年以前,我国经济按照常态运行,没有太大的波动,但是2008年全球金融危机打乱了原有经济的运行轨迹,政府为了应对金融危机的冲击,实施4万亿的财政刺激计划.财政支出的增长可以看做由金融危机引起的外生冲击之一,因此这一经济过程恰好可以通过财政支出冲击的脉冲响应来反应. 于是,假设一开始经济处于稳态水平,然后对模型施加一些财政支出冲击(财政生产性支出冲击和财政消费性支出冲击),再通过随机模拟计算可以得到经济对外部冲击的动态响应曲线,进而分析财政政策的动态效应.图 2图 3分别展示了产出、消费、劳动和资本四个内生变量对外生技术冲击和财政支出冲击的响应,其中包括考虑居民消费习惯$(h=0.67)$和不考虑消费习惯$(h=0)$两种情形.

注: 实线和虚线分别表示$h=0$和$h=0.67$时的情形.$y,c,k,n$分别表示总产出、消费、资本和就业.图 2 经济变量对财政生产性支出冲击的脉冲响应
注: 实线和虚线分别表示$h=0$和$h=0.67$时的情形.$y,c,k,n$分别表示总产出、消费、资本和就业.图 3 经济变量对财政消费性支出冲击的脉冲响应
3.1 财政生产性支出冲击对经济变量的动态效应

图 2来看,针对财政生产性支出一个标准差的正向冲击,当期的产出、消费、劳动和资本都是正向反应,即财政生产性支出增加,产出、消费、劳动和资本也增加,只是增加的程度不相同,并且4个经济变量都在15期时开始回到稳态水平. 当考虑居民消费习惯时,财政生产性支出增加1%,下一期的总产出增加0.01%,然后影响的效应逐渐减弱. 消费和资本的响应较大,受到财政生产性支出冲击后,消费和资本都增加0.12%,2$\sim$3期后分别达到最大值0.18%和0.15%,然后依次减弱,呈现驼峰状. 就业受财政生产性支出的影响最小,脉冲响应的最大值仅为0.002%. 从有无消费习惯来看,是否考虑消费习惯对经济变量的脉冲响应结果差别较大,且考虑消费习惯后,脉冲响应呈现驼峰状,与经验事实的结果一致.

3.2 财政消费性支出冲击对经济变量的动态效应

财政消费性支出冲击与财政生产性支出冲击引起的经济效应明显不同,表现为不同变量不同时期的挤出效应. 总产出和劳动的响应类似,在初始均衡状态下,假设政府消费性支出提高一个百分点,产出和劳动分别提高0.005%和0.01%,然后逐渐减弱,并在第2$\sim$3期转为负向效应,自第5期挤出效应达到最大值后,响应减弱,至15期恢复至稳定状态.但是财政消费性支出冲击直接对消费和资本产出了挤出效应,只是影响的程度不同,这个结论与Gali等[3]和 Davig等[16]的结论一致. 政府消费性支出增加一个百分点,当期的消费减少了0.04%.然后响应逐渐减弱直至恢复稳态,而当期资本减少0.02%后,继续减少至0.025%,随后才从第3期开始挤出效应减弱,并从15期开始恢复稳态水平.

关于财政冲击对居民消费挤出效应的影响机制很多学者都做了详尽的解释,比如Baxter等[17],Fat\'{a}s等[18],Monacelli等[19].归纳起来主要通过两种途径: 第一是负财富效应,政府支出增加,政府会通过当期和未来的税收进行融资,这就意味着居民当期和未来的收入下降(负财富效应),从而导致消费减少[17]. 同时,也会引起短期内劳动供给的增加,从而产生高就业和高产出的情形.另一种是通过财政支出增加所引起的高利率现象. 财政支出的正向冲击,会引起产出增加和物价上涨,货币当局为了抵制物价上涨一般会通过提高利率的方式进行调整,从而使得居民消费减少.

由于理论研究与实证研究结论的不一致性,财政支出冲击对居民消费的影响效应一直是学术界关注的焦点.本文的研究结果显示,财政消费性支出和财政生产性支出对居民消费的影响效应截然相反,从而使得财政支出的总效应表现出不确定性.由于政府增加财政支出的侧重点不同,不同的财政政策最终引起的政策效应不同.如果政府增加生产性财政支出(比如基础建设支出、国防支出等),会增加总产出、就业、投资和居民消费,这与我国金融危机时的经济政策相符,比如我国2008年底出台的4万亿经济刺激计划.4万亿财政支出计划主要以基础建设投资为主,积极的财政政策有效遏制了经济衰退并解决了就业困难的问题.但是如果此时政府选择增加消费性支出,比如教育、公共卫生、公共安全、社会保障等方面的支出,居民消费和投资会随之降低. 因此,财政支出的最终效应不仅取决于政府支出规模,还取决于政府支出结构.

4 结论

在全球金融危机的背景下,本文构建了一个包含政府消费性支出冲击、生产性支出冲击和技术冲击的DSGE模型,将财政支出划分为消费性支出和生产性支出,分别纳入消费函数和生产函数,并引入居民的消费习惯,研究我国两种类型的财政支出冲击对居民消费的影响. 研究结果表明:政府增加生产性财政支出会挤入居民消费,而增加消费性财政支出会挤出居民消费,因此,我国财政支出对居民消费的总效应取决于政府支出结构和支出规模. 此外,模型引入消费习惯后,脉冲响应的结果呈现驼峰状,更加符合经验事实的结论.

基于本文的研究结果,我们可以得到以下政策启示:我国政府实施的积极财政政策,在保持经济持续稳定增长方面发挥了显著作用,特别是在金融危机的背景下,积极的财政政策缓解了就业难题,最大限度地避免了金融危机对我国实体经济的冲击,使得经济总体态势处于平稳回升阶段. 但是在后金融危机时代,政策实施的过程中要根据不同的政策目的调整政府的支出结构.根据不同的经济政策目标,在财政支出中逐步调整和理顺生产性支出与消费性支出之间的比例关系及其内部的比例关系,优化支出结构. 在经济低迷时期,政府可以通过扩大生产性支出,加大基础设施投资等,增加总产出、居民消费和就业水平;在经济平稳发展时期,政府应平衡支出结构,同时扩大消费性支出,增加对教育、科技、文化及卫生等方面的投入,注重改善民生,追求有质量的经济增长. 促使财政支出更加有效地促进经济增长,以避免经济的大起大落,这是后金融危机时代财政政策巩固和扩大应对国际金融危机冲击成果的重要任务.

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王玉凤, 刘树林
WANG Yu-feng, LIU Shu-lin
财政支出结构对居民消费的动态影响———基于DSGE的实证分析
Dynamic effect of government spending structure on household consumption——Empirical analysis based on DSGE model
系统工程理论与实践, 2015, 35(2): 300-307
Systems Engineering - Theory & practice, 2015, 35(2): 300-307.

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收稿日期:2014-02-12

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