1.2　文獻回顧

1.2.1　國外文獻

在主流宏觀經濟理論中，財政政策一般是從狹義概念上加以理解的。因此，在經驗上對財政政策宏觀調控效應的分析，主要圍繞其穩定職能展開，研究內容集中在財政政策的乘數效應和擠出效應等方面。另外，在經濟增長理論的影響下，也有一部分文獻關注了財政政策的長期經濟增長效應。

支出政策是財政政策穩定經濟波動的首選政策工具⁽²⁾，因此估計支出政策乘數常處于財政政策效應實證分析的核心。然而，在經驗上測度政府支出乘數面臨著一個現實困難，即因為政府的實際支出與經濟狀態高度相關，所以首先需要隔離出無法預測的、外生的政府支出變化成分（Edelberg，Eichenbaum & Fisher，1999，2003；Perotti，2008）。文獻中通常采用三種方法來解決這個問題。

第一種計量方法是簡單線性回歸方法。把政府支出的外生變化成分與實際產出作回歸，政策變量的系數可以看作是乘數估計值。如果系數大于或等于1，那么財政政策具有需求管理作用；如果系數小于1，那么財政政策雖然促進了總產出，但是擠出了部分私人需求；如果系數為負數，那么財政政策不僅沒有產出促進作用，反而對產出產生了不利影響⁽³⁾。運用這種方法的文獻，一般聚焦于政府支出中的一個特殊成分——國防支出，它被認為是外生決定的，因而是政府支出政策的有效工具變量。這種方法一般使用跨度較大的，包括二戰、朝鮮戰爭、越南戰爭、里根戰備、伊拉克戰爭等時期的美國年度數據樣本，例如：Barro（1981）；Hall（1986；2009）；Rotemberg & Woodford（1992）；Barro & Redlick（2011）等。

研究結論不盡相同。Barro（1981）的研究發現，美國國防支出暫時變化的產出乘數在0.6～0.8，而永久性支出變化的產出乘數只有0.2～0.6。Barro & Redlick（2011）使用美國的長期年度數據，估計出國防支出暫時性擴張的產出乘數是0.4～0.5，兩年后可以達到0.6～0.7；如果支出擴張是持久的，乘數將再提高0.1～0.2。也就是說，在各種情況下，乘數效應都是小于1的。然而，Rotemberg & Woodford（1992）把國防支出對其自身滯后變量、國防就業滯后變量回歸后的殘差作為政府支出政策沖擊，估計出的產出乘數為1.25。

簡單線性回歸方法存在的主要問題是：用來識別政府支出外生變動的工具變量，嚴重依賴于國防支出的變動，而且在解釋變量較少的情況下，把其他因素引起的產出變動都歸入到殘差之中，產生了較大的抽樣誤差。

第二種方法是向量自回歸（VAR）方法。把系統中每一個內生變量，視為系統中所有內生變量滯后值的函數，從而將單變量自回歸模型推廣到由多元時間序列變量組成的向量自回歸模型。Hall（2009）總結相關文獻后認為，運用VAR方法估計出的美國政府支出的產出乘數，大多數都處于0.5～1.0范圍內，而消費乘數略大于0。在經驗文獻中，VAR方法分析財政政策一般存在三個識別假設傳統。

虛擬變量假設。Ramey & Shapiro（1998）基于歷史文獻，識別出可以被解釋為外生的和不能預見的、導致國防開支擴張的三個外生事件，即朝鮮戰爭、越南戰爭和里根戰備。他們把1950年第3季度、1965年第1季度和1980年第1季度設為虛擬變量，研究這三個事件對相關宏觀經濟變量的影響。隨后，Fatás & Mihov（2001）；Burnside，Eichenbaum & Fisher（2004）；Cavallo（2005）；Ramey（2006，2011）；Perotti（2007）等遵循這個識別方法，研究政府支出沖擊的動態效應。如果將他們的沖擊反應函數轉換為產出乘數，數值一般處于0.6～1.2，且乘數大小取決于具體的樣本，以及是累積計算還是峰值估計。

結構向量自回歸識別假設。這種方法認為，政府支出的簡化式VAR的殘差是三種成分——自動反應（Automatic Response）的政府支出、系統性相機反應（Systematic Discretionary Response）的政府支出和隨機的相機沖擊（Random Discretionary Shock）——的線性組合。其中，相機沖擊是研究中最感興趣的成分，它是結構性政府支出沖擊，與其他結構性沖擊不相關。遵循這個識別方法的研究，一般都使用了Choleski分解來識別政府支出沖擊，并通過假設稅收彈性系數來識別稅收沖擊。Blanchard & Perotti（2002）使用了1960—1997年的美國季度數據，估計出的乘數為0.9～1.29，具體數值取決于對時間序列數據趨勢的假設。Gordon & Krenn（2010）使用的是1919—1941年的季度數據，在假設沒有生產能力約束的情況下，乘數可以提高到1.8。結構向量自回歸識別假設具有簡單易行、不需廣泛收集數據等優點，但正如Caldara（2011）所指出的，乘數效應或者說動態效應的估計結果，特別容易受到稅收彈性系數假設的影響。

符號約束識別假設。Mountford & Uhlig（2005）首先假定了經濟周期沖擊、貨幣政策沖擊、政府收入沖擊、政府支出沖擊等對政府收入、政府支出、GDP、消費、投資、利率、價格等變量的影響方向，從而在此基礎上分析結構性政府支出沖擊的動態效應。他們利用1955—2000年的美國季度數據，在假設赤字融資政府支出的情況下，估計出乘數大約為0.65。然而，Caldara and Kemp（2006）表明，通過這種符號約束識別方法，獲得私人消費對政府支出沖擊的反應方式，類似于SVAR識別。

第三種方法是基于動態隨機一般均衡（Dynamic Stochastic General E-quilibrium，DSGE）模型的結構計量分析方法。DSGE方法的顯性建模框架、理論一致性、微觀與宏觀分析的完美結合、長短期分析的有機整合等特性，特別是近年來Bayes估計方法的不斷改進，使之日益受到研究者和決策者的關注。運用這種方法的文獻有：Baxter & King（1993）；Galí，López-Salido & Vallés（2005）；Cogan，Cwik，Taylor & Wieland（2009）；Monacelli & Perotti（2009）；Uhlig（2010）；Christiano，Eichenbaum & Rebello（2011）；Drautzburg & Uhlig（2011）等。其中，Cogan，Cwik，Taylor & Wieland（2009）使用1966—2004年美國季度數據估計Smets-Wouters模型，獲得峰值乘數為0.64。

盡管在數據樣本、計量模型、識別方法等方面存在顯著的不同，但是經驗估計的產出乘數值大都處在0.6～1.8的范圍中。Ramey（2011）認為，大多數經驗研究給出了相似的答案。

擠出效應是決定財政政策乘數大小的主要因素。經驗上對財政政策擠出效應的研究，主要關注私人投資和居民消費對財政擴張的反應。

私人投資是否被擠出，既取決于實際利率對財政擴張的反應，也取決于私人投資對實際利率的反應。雖然有一些不同的結論，但是大多數經驗研究表明，財政政策對實際利率的影響非常有限（Blanchard & Summers，1984；Evans，1987；Barro，1992），而且投資對實際利率也不敏感（Clark，1979；Blanchard，1986；Chirinko，1993；Zarnowitz，1999），特別是在發展中國家，這種擠出效應更弱（Rama，1993；Rokriguze & Schmiat-Hebbel，1994；Agenor & Montiel，1996）。

財政擴張對居民消費的擠出效應，在理論上與李嘉圖等價命題相關。由于李嘉圖等價命題的成立需要滿足嚴格的條件，所以有些經驗研究通過檢驗李嘉圖等價的條件是否成立，來間接表明財政擴張對居民消費是否存在擠出效應。Barro（1989）和Seater（1993）使用這種方法表明，雖然完全的李嘉圖等價并不成立，但是居民消費還是表現出了部分的李嘉圖抵消。除了這個間接檢驗方法，更多的文獻則是直接檢驗居民消費與財政擴張之間的關系，結論也非常不一致，正反兩方面的經驗證據都存在，例如：Feldstein（1982）估計了一個包含初始財富、未來社會保障收益以及不同的財政工具變量的消費函數，結果表明李嘉圖等價不成立；Afonso（2001）使用歐盟國家的面板數據估計消費的歐拉方程，在消費函數中增加了由政府債務占GDP比重所表示的財富變量，結果表明債務中性假說不成立。但Cuaresma & Reitschuler（2004）研究發現，在歐盟15國中有3個國家的消費者具有明顯的中性消費特征。由于發展中國家金融體系不發達，資本市場高度扭曲，消費者面臨更大的不確定性，一般會認為李嘉圖等價成立的條件更不容易得到滿足，例如：Giavazzi，Jappelli & Pagano（2000）對101個發展中國家的國民儲蓄影響因素的分析拒絕了李嘉圖等價。

自Barro（1990）開創性研究以來，財政政策與長期經濟增長的關系，成為內生經濟增長理論的一個重要內容⁽⁴⁾。從經驗上分析財政政策與長期增長之間的關系，通常有生產函數估計、橫截面數據回歸和協整分析等計量分析方法⁽⁵⁾。

生產函數估計方法，通常應用在財政投資（或者說公共資本）的經濟增長效應分析之中。基本思路是把公共資本存量作為一種生產要素，加入到Cobb-Douglas生產函數之中，然后利用時間序列數據進行回歸，從而分析公共資本存量增加是否會提高全要素生產率。Aschauer（1989）使用美國1949—1985年的年度數據，研究了全要素生產率與政府支出變量的存量和流量之間的關系，發現在決定全要素生產率增長中，公共資本存量比政府支出流量更為重要，公共資本存量增加1%會導致全要素生產率提高0.39%；而且，“核心”基礎設施建設對全要素生產率增長有最大的解釋力。Merriman（1990）利用美國1972年48個州的橫截面數據，獲得產出的公共資本彈性系數為0.2。Wylie（1996）利用加拿大1946—1991年數據，得到的彈性系數在0.11～0.52。這些研究結論基本上認為，財政投資顯著地促進了全要素生產率的提高，彈性系數主要集中在0.03～0.54。

橫截面數據回歸方法，依據內生增長理論利用不同國家或地區的橫截面數據，把財政政策變量納入增長回歸方程之中，估計政策變量的長期增長效應。這方面的典型結論有：一是政府消費性支出不利于長期增長。Kormendi & Meguire（1985）運用65個欠發達國家1960—1980年的數據進行經濟增長回歸，發現不包括國防教育的政府消費支出對經濟增長具有顯著的負效應，而且因果關系是從政府消費到經濟增長。Bradley（1987）利用16個OECD國家1971—1983年的數據進行實證檢驗，發現實際GDP的增長與政府消費支出負相關。二是生產性政府支出的經濟增長效應不具有確定性。Easterly & Rebelo（1993）使用1970—1988年100個國家的數據以及1870—1988年28個國家的公共投資支出數據進行分析發現，公共交通和通信投資與經濟增長正相關，教育投資與經濟增長正相關，但總的公共投資與經濟增長負相關。Evans & Karras（1994）對7個OECD國家的分析結果表明，公共資本對經濟增長具有顯著的正向影響。Nelson & Singh（1994）利用1970—1979年和1980—1989年70個欠發達國家的數據回歸發現，20世紀70年代公共投資對經濟增長的作用不顯著，而在80年代具有顯著的正效應；教育雖然在70年代對經濟增長具有正效應，但在80年代較弱。Devarajan，Swaroop & Zou（1996）利用43個發展中國家1970—1990年的年度數據，發現政府資本性支出與經濟增長要么負相關要么不顯著，只有增加經常性支出份額才具有正的且顯著的增長效應。

協整分析方法，是把經濟增長率與財政政策變量進行協整分析求解協整向量，并使用誤差修正模型（ECM）和格蘭杰（Granger）因果分析，檢驗主要變量之間的長期穩定關系和因果關系。這方面的文獻往往與驗證“韋格納法則”（Wagner’s Law）⁽⁶⁾有關。Lamartina & Zaghini（2008）使用23個OECD國家1970—2006年的年度面板數據，研究發現政府公共支出與人均GDP正相關。Loizides & Vamvoukas（2005）利用希臘、英國和愛爾蘭三國的20世紀50年代早期到90年代中期的年度數據，使用格蘭杰因果分析框架研究發現，在三個國家中政府支出規模都是經濟增長的短期格蘭杰原因，對愛爾蘭和英國來說還是長期格蘭杰原因，希臘的情況則為經濟增長是政府相對規模增加的長期格蘭杰原因。Tulsidharan（2006）使用印度1960—2000年的數據，分析發現政府消費支出增加不是國民生產總值（GNP）增加的格蘭杰原因，而名義GNP增加是政府消費支出增加的格蘭杰原因。Nurudeen & Usman（2010）使用尼日利亞的1970—2008年數據研究發現，政府的總資本支出、總周期性支出和教育支出對經濟增長產生了負效應，然而政府增加對交通和通信、衛生支出卻有利于促進經濟增長。Mehrara et al（2013）使用伊朗1970—2010年的年度數據，檢驗了政府周期性支出與GDP之間的關系，結果表明這兩個變量之間存在長期穩定關系，但沒有發現政府周期性支出促進經濟增長的證據。

1.2.2　國內文獻

國內學者對財政政策宏觀調控效應的經驗研究，涉及財政政策與產出穩定、民間投資、居民消費、勞動就業、生產外部性、結構調整、經濟增長等之間的數量關系，國外學者的經驗分析方法在國內都有廣泛應用。

在估計政策乘數方面，高鐵梅、李曉芳和趙昕東（2002）建立季度可變參數模型，估計出簡單的政府支出乘數在1.7～1.98，包含擠出效應的財政政策乘數在1.4～1.9。李生祥和叢樹海（2004）基于IS-LM模型估計出中國財政政策理論乘數和實際乘數分別為4和1.5，實際乘數遠小于理論乘數說明乘數作用機制不暢。李永友（2007）估計1978—2003年政府購買支出乘數在1.66～2.23，轉移支付乘數在0.99～1.33，稅收乘數在-2.96～-1.64。楊曉華（2009）估計出的財政乘數要小些，1985—2003年的政府支出乘數在1.2左右，稅收乘數在-0.6左右。陳建寶和戴平生（2008）運用協整模型，獲得政府支出長期乘數為4.99和短期乘數為2.13，并通過建立空間計量模型，估計出全國各地區的財政支出乘數為4.26，且財政支出與經濟增長之間存在倒U型關系。葉文輝和樓東偉（2010）基于1997年和2007年兩次金融危機背景發現，自1992年以來財政政策的有效性在逐年降低，政府購買支出乘數大約為1.47。

在檢驗居民消費擠出效應方面，謝建國和陳漓高（2002）表明，在短期內政府支出與居民消費呈互補關系，政府支出每增加1%，當年居民消費增加0.18%，在長期中居民消費對政府支出的彈性系數為0.15。李樹培和白戰偉（2009）基于時變參數模型研究顯示，用于基本建設的財政支出對居民消費有一定的促進作用，行政與事業經費支出對消費具有擠出效應，而用于改善民生方面的支出對消費一直保持著較高的促進效應。陳創練（2010）分析了1978—2008年我國29個省（市）政府消費與居民消費的關系，認為政府消費支出擠入了居民消費，兩者具有互補性關系。袁芳英（2010）通過建立消費者跨期最優化模型發現，短期內政府支出與居民消費呈互補關系，李嘉圖等價不成立；但在長期中，政府支出將擠出居民消費。郭慶旺等（2007）通過協整分析和格蘭杰因果分析方法，使用1978—2003年的經濟數據研究發現，政府支出增加對居民消費具有明顯的正效應。胡蓉等（2011）利用城鄉居民1978—2009年數據，發現政府支出在長期中具有擠出效應。

在檢驗民間投資擠出效應方面，郭慶旺等（2007）表明，無論是從經濟周期、全社會固定資產投資的資金來源角度，還是從資本收益率角度來看，財政投資對民間投資都沒有產生抑制和抵消作用，這意味著積極財政政策很可能產生了擠入效應。這一結論得到了王志偉等（2010）、王志剛（2012）和胡愛華（2013）的支持。王志剛（2012）利用協整和誤差修正模型，對新一輪積極財政政策效應進行研究認為，財政投資對民間投資有顯著的拉動作用，而且解釋程度很高；胡愛華（2013）在一個動態隨機一般均衡（DSGE）框架中，引入壟斷競爭和價格粘性兩個新凱恩斯模型的關鍵內核，使用1992年第1季度到2009年第1季度的數據，研究表明在短期內政府支出擠入了民間投資。但是，林致遠等（2011）和王燕武（2014）提出了相反的證據。王燕武（2014）基于King，Plosser & Rebelo（1988）和Linnemann（2006）的模型設定，運用數值模擬分析技術研究發現，無論是在短期還是在長期，政府支出與民間投資之間的關系都是替代關系，即政府支出擠出了民間投資。

在影響勞動就業方面，馬拴友（2001）在奧肯法則的基礎上，研究認為1998—2000年積極財政政策促進非農就業增長分別為0.57%、0.73%和0.70%。盧亮（2005）估計1998—2002年的積極財政政策創造出了1741萬個就業崗位。于愛晶和周凌瑤（2004）表明，政府投資增加1%，就業就會提高0.14個百分點。曹軍和李紅梅（2006）認為，在1998—2000年積極財政政策促進非農就業增長分別為0.57%、0.73%和0.71%，其中國債政策促進非農就業增長分別為0.36%、0.47%和0.24%。然而，楊曉華（2009）表明，我國財政預算支出部分對總就業沒有顯著影響，對第二產業就業具有顯著的負向影響，對第三產業就業有較強的推動作用，而預算外支出無論是對總就業水平，還是第二、第三產業的就業水平，都有顯著的推動作用，且對第三產業的作用大于第二產業。郭新強和胡永剛（2012）研究發現，增加政府投資性支出可以刺激就業，而增加服務性支出則抑制就業。王文甫（2013）運用1978—2004年數據，使用協整分析方法和誤差修正模型研究發現，政府支出與勞動就業量正相關，具有長期均衡關系。

在生產外部性影響方面，劉華（2007）使用1985—2001年數據研究發現，財政教育支出對人力資本增長的貢獻比較大，1997—2001年平均為70.45%。馬拴友（2003）利用1981—1998年的數據研究發現，由財政投資形成的公共資本每增長1%，可使私人部門資本要素的生產率增長0.55%；公共研發資本的產出彈性為0.02，公共人力資本的產出彈性為0.56。郭慶旺等（2007）使用1998—2002年的數據研究發現：財政投資對民間產出具有明顯的促進作用，對民間產出的外溢效應處于0.12～0.49；財政生產性支出與資本生產率正相關，而財政總支出與資本生產率負相關，財政教育支出和科學研究支出對提高資本生產率有顯著影響；財政總支出顯著地促進了全要素生產率增長，引發全要素生產率年均增長0.30個百分點，其中財政投資影響更大，達到0.51個百分點。

在經濟結構調整方面，楊大楷和孫敏（2009）發現，公共投資與三次產業產值之間具有長期正的均衡關系，但對第一產業影響最小，對第三產業影響最大。王保滔等（2014）通過回歸分析和建立沖擊反應函數實證檢驗，表明政府稅收和政府支出對產業結構具有明顯的促進作用。但是，張杰和楊連星（2013）研究后認為，長期以來地方政府以追求短期經濟快速增長為目標的財政政策措施，從根本上弱化了中國產業結構升級的內生動力。中國人民大學宏觀經濟分析與預測課題組（2013）也認為，財政支出和稅收政策導致了新興產業的產能過剩，并在分稅制框架下造成了產業結構趨同。儲德銀和建克成（2014）發現，我國稅收政策有利于產業結構調整，而財政支出政策卻阻滯了產業結構升級；政府投資性支出和行政管理支出不利于產業結構調整，教育科技支出對產業結構調整有正向促進作用，所得稅與產業結構調整顯著正相關，商品稅對產業結構調整影響不顯著。張海星和靳偉鳳（2014）通過構建東、中、西部地區省級動態面板數據模型，表明地方政府物質資本投資和地方稅收加劇了區域產業結構趨同，而地方政府人力資本投資則降低了區域產業結構趨同。

在影響長期增長方面，馬拴友（2003）研究發現，我國政府消費的邊際產出顯著大于1，提高政府支出規模可以促進我國經濟增長；生產性支出與經濟增長負相關，消費性支出與經濟增長正相關；個人所得稅、農業稅和關稅與經濟增長顯著負相關，直接稅與經濟增長顯著負相關，流轉稅等間接稅的效應不顯著。莊子銀和鄒薇（2003）在1980—1999年的時間序列數據分析中發現，政府支出規模及其增長率對經濟增長具有不顯著的正效應；在省際橫截面數據分析中發現，各省財政支出和財政收入對經濟增長的效應都是負的。郭慶旺和賈俊雪（2006）研究發現，政府物質資本投資和人力資本投資都與經濟增長之間存在著長期均衡關系。楊曉華（2009）表明從長期看，公共投資增加1%，產出提高0.068%；各省稅收對經濟增長的影響是不一致的，地區之間差異明顯，東部地區的宏觀稅負與經濟增長負相關，而在中西部地區除少數省份外，宏觀稅負對經濟增長無顯著影響。張淑翠（2011）基于我國1997—2009年省際面板數據研究發現，地方最優財政支出規模為GDP的9.32%，經濟性支出與社會性支出最優比重為1.64。林致遠等（2011）使用1994—2007年數據研究發現，全國層次的政府投資對經濟增長的影響并不顯著，東部地區政府投資顯著地抑制了經濟增長，而中西部恰好相反。郭婧（2013）利用1998—2011年我國省際面板數據研究發現，個人所得稅對經濟增長有顯著的正效應，增值稅對經濟增長的效應不顯著，企業所得稅對經濟增長產生了顯著的負效應。

綜觀國內現有研究，主要存在的問題有：一是關注的時期往往始于1978年的改革開放，事實上在1993年以前我國財政調控主要依靠行政手段，與現在強調的財政政策在內涵、外延和方法上有較大的差距；二是關注的內容往往是財政政策效應的一個方面，要么只關注需求管理方面，要么只關注供給管理方面，而且即使在關注需求管理或供給管理上，也還是更小的側面，缺乏較為全面的分析和評估。三是往往較多地關注總量效應、較少地關注結構效應，較多地關注短期靜態效應、較少地關注長期動態效應。這些問題，正是本書要力圖克服的。