開放經(jīng)濟(jì)下的中國(guó)財(cái)政政策乘數(shù)研究
——基于金融摩擦的視角

李小勝 肖云東

一、引言

2008年爆發(fā)的金融危機(jī)表明，金融市場(chǎng)的資源配置失效與宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)之間有著緊密的聯(lián)系。越來(lái)越多的學(xué)者認(rèn)識(shí)到，在對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)進(jìn)行建模時(shí)必須考慮金融市場(chǎng)摩擦對(duì)于經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的影響。金融市場(chǎng)摩擦導(dǎo)致面臨資金短缺的企業(yè)和家庭由于借貸成本的上升、貸款數(shù)量的限制等因素，無(wú)法籌集到充足的資金，進(jìn)一步影響投資、消費(fèi)和產(chǎn)出，造成更為劇烈的經(jīng)濟(jì)波動(dòng)(侯成琪和劉穎，2015[1])。加之危機(jī)爆發(fā)后，很多國(guó)家的利率接近于零，甚至出現(xiàn)負(fù)利率情況，貨幣政策的有效性受到了極大的挑戰(zhàn)，這時(shí)人們不得不把主要的精力放到財(cái)政政策的研究上來(lái)，認(rèn)為財(cái)政政策應(yīng)該發(fā)揮更大的作用。同時(shí)Eggertsson和 Krugman(2012)[2]和Fernández-Villaverde(2010)[3]等認(rèn)為信貸市場(chǎng)的不完善也是解釋財(cái)政乘數(shù)較大的潛在因素，所以在危機(jī)爆發(fā)后發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體對(duì)財(cái)政刺激經(jīng)濟(jì)的作用越來(lái)越重視，美國(guó)和歐洲相繼出臺(tái)了《美國(guó)復(fù)蘇與再投資法案》和歐洲經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇計(jì)劃等以此來(lái)帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)加快復(fù)蘇。

1998年中國(guó)政府為了應(yīng)對(duì)亞洲金融危機(jī)，開始實(shí)施積極的財(cái)政政策，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度從1998年的7.8%逐漸上升到2007年的最高點(diǎn)14.2%，經(jīng)濟(jì)上升過(guò)程中，中國(guó)政府在2004年決定淡出積極的財(cái)政政策，但是2008年全球金融危機(jī)爆發(fā)后中國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度下降到9.7%，中國(guó)政府決定重啟積極的財(cái)政政策，經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)速度在2010年重新達(dá)到10.6%。近年來(lái)受產(chǎn)能過(guò)剩、庫(kù)存高、杠桿率高、成本高等因素的影響，經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)下行企穩(wěn)狀態(tài)，增長(zhǎng)率維持在7%左右。2020年新型冠狀病毒肺炎出現(xiàn)，國(guó)內(nèi)外政府部門更是實(shí)施了大規(guī)模刺激計(jì)劃。但是類似國(guó)外市場(chǎng)的信貸市場(chǎng)不完善現(xiàn)象在國(guó)內(nèi)也普遍存在。企業(yè)和銀行之間的信息不對(duì)稱問(wèn)題，企業(yè)在向銀行貸款時(shí)遭遇外部融資溢價(jià)，并由此產(chǎn)生金融加速器機(jī)制的情況普遍存在。

那么在當(dāng)前積極的財(cái)政政策下，考慮開放經(jīng)濟(jì)條件下財(cái)政政策的效果如何？財(cái)政收入和財(cái)政支出等結(jié)構(gòu)性財(cái)政政策工具的效果怎么樣？金融摩擦和影響財(cái)政乘數(shù)的其他因素的敏感性怎么樣？這些問(wèn)題構(gòu)成了本文進(jìn)一步研究的方向，通過(guò)本文的研究為當(dāng)前積極財(cái)政政策的實(shí)踐提供理論依據(jù)具有重要的意義。

二、文獻(xiàn)綜述

關(guān)于財(cái)政政策效果的研究國(guó)外積累了大量的文獻(xiàn)，研究的方法主要包括計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法和基于DSGE模型的理論研究方法。兩種方法各有優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，但是由于具有微觀基礎(chǔ)和含有理性預(yù)期成分，能夠避免盧卡斯批判的優(yōu)點(diǎn)，DSGE模型的研究方法目前應(yīng)用得較多。自Baxter 和 King(1993)[4]構(gòu)建RBC框架下的DSGE模型研究財(cái)政政策以來(lái)，很多研究在新凱恩斯框架下包含更多的元素以捕捉財(cái)政政策乘數(shù)的大小。

Fernández-Villaverde(2010)[3]和Zubairy(2014)[5]等采用DSGE模型在封閉經(jīng)濟(jì)條件下對(duì)財(cái)政乘數(shù)進(jìn)行估計(jì)。實(shí)際上一國(guó)財(cái)政政策的效果會(huì)受到多個(gè)因素的影響，特別是經(jīng)濟(jì)開放性和匯率機(jī)制的影響。Auerbach和Gorodnichenko(2012)[6]、Ilzetzki等(2013)[7]認(rèn)為財(cái)政乘數(shù)與經(jīng)濟(jì)的各種特征相關(guān)，例如經(jīng)濟(jì)的開放性、外匯匯率機(jī)制和經(jīng)濟(jì)周期的狀態(tài)。Beetsma等(2008)[8]認(rèn)為隨著經(jīng)濟(jì)更加一體化，即雙邊貿(mào)易流量增加，財(cái)政刺激的跨境溢出將更大，財(cái)政乘數(shù)的研究應(yīng)該在開放經(jīng)濟(jì)框架下進(jìn)行研究。Corsetti等(2012)[9]研究了17個(gè)經(jīng)合組織國(guó)家財(cái)政政策的乘數(shù)，發(fā)現(xiàn)在固定匯率下，財(cái)政乘數(shù)顯著提高，這種發(fā)現(xiàn)與經(jīng)典的Mundell-Fleming模型是一致的，從實(shí)證研究上得到固定匯率制度下財(cái)政政策擴(kuò)展的乘數(shù)大于浮動(dòng)匯率制度下的財(cái)政乘數(shù)。

Bernanke等(1999)[10]的研究表明小的沖擊在金融摩擦下，會(huì)產(chǎn)生較大的影響，金融摩擦放大了經(jīng)濟(jì)周期。在此背景下，很多財(cái)政乘數(shù)研究文獻(xiàn)開始考慮金融摩擦下財(cái)政乘數(shù)的大小，例如，Christiano等(2011)[11]、Carrillo和Poilly(2013)[12]等在引入金融摩擦的情況下對(duì)財(cái)政乘數(shù)進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)考慮金融摩擦情況下的財(cái)政乘數(shù)較大；Canzoneri等(2016)[13]在考慮金融摩擦的情況下得到財(cái)政乘數(shù)在蕭條時(shí)期會(huì)大于2，在擴(kuò)張時(shí)期小于1。

國(guó)內(nèi)關(guān)于財(cái)政乘數(shù)研究的最早文獻(xiàn)為郭慶旺等(2004)[14]采用IS-LM模型對(duì)封閉經(jīng)濟(jì)情況下中國(guó)財(cái)政乘數(shù)大小進(jìn)行的測(cè)算。最近幾年才在DSGE框架下出現(xiàn)了部分文獻(xiàn)，例如，王國(guó)靜和田國(guó)強(qiáng)(2014)[15]研究了政府支出的乘數(shù)效應(yīng)；卞志村和楊源源(2016)[16]研究了不同財(cái)政工具的宏觀經(jīng)濟(jì)效應(yīng)之間的差異性。而在金融摩擦情況下研究財(cái)政乘數(shù)的文獻(xiàn)近年來(lái)也逐漸增多，例如，陳登科和陳詩(shī)一(2017)[17]從封閉經(jīng)濟(jì)下考慮金融摩擦對(duì)財(cái)政乘數(shù)的影響；王立勇和紀(jì)堯(2019)[18]從開放經(jīng)濟(jì)條件下對(duì)財(cái)政乘數(shù)進(jìn)行研究，主要關(guān)注財(cái)政政策波動(dòng)性，沒(méi)有研究財(cái)政乘數(shù)的大小。與本研究比較相關(guān)的是張開和龔六堂(2018)[19]基于投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)的DSGE模型對(duì)開放經(jīng)濟(jì)下的財(cái)政支出乘數(shù)進(jìn)行的研究，本文與其區(qū)別主要是從金融摩擦的情況下進(jìn)行分析。

從上面的文獻(xiàn)綜述來(lái)看，研究中國(guó)財(cái)政乘數(shù)的文獻(xiàn)已經(jīng)出現(xiàn)不少，但是基于開放經(jīng)濟(jì)和金融摩擦視角的文獻(xiàn)相對(duì)較少，為了豐富該方面的文獻(xiàn)，本文從下面三個(gè)方面進(jìn)行拓展：(1)在開放經(jīng)濟(jì)下通過(guò)引入金融摩擦，研究考慮金融摩擦和未考慮金融摩擦情況下的財(cái)政乘數(shù)大?。?2)針對(duì)以往的財(cái)政政策研究主要關(guān)注政府支出的宏觀經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，本文不但對(duì)政府支出進(jìn)行研究，還對(duì)結(jié)構(gòu)性稅收政策工具的宏觀經(jīng)濟(jì)效應(yīng)進(jìn)行分析；(3)根據(jù)已有的模型，本文對(duì)影響財(cái)政乘數(shù)的關(guān)鍵因素進(jìn)行敏感性和福利大小分析，為未來(lái)更好地發(fā)揮財(cái)政政策的作用提供參考依據(jù)。

三、理論模型

本文在Christensen 和 Dib(2008)[20]模型基礎(chǔ)上，建立開放經(jīng)濟(jì)條件下含有金融加速器(financial accelerator)的動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡模型來(lái)研究財(cái)政乘數(shù)，模型中包括了五類經(jīng)濟(jì)主體，分別為家庭、中間品生產(chǎn)者、資本品生產(chǎn)者、最終產(chǎn)品生產(chǎn)者和政府。

(一)家庭

經(jīng)濟(jì)中存在著在0到1之間取值的家庭，家庭j的效用由消費(fèi)的正效用和勞動(dòng)的負(fù)效用構(gòu)成，家庭j的效用最大化，可以表示為：

(1)

(2)

(3)

(二)企業(yè)

1.最終產(chǎn)品生產(chǎn)企業(yè)。

2.中間產(chǎn)品生產(chǎn)企業(yè)。

存在連續(xù)的中間產(chǎn)品生產(chǎn)者，每個(gè)中間產(chǎn)品生產(chǎn)者雇傭勞動(dòng)和資本，代表性企業(yè)i的生產(chǎn)函數(shù)為科布道格拉斯函數(shù)：

(4)

其中，Kit為企業(yè)租來(lái)的資本，Mt是企業(yè)雇傭打包的勞動(dòng)，α是資本的份額，At表示全要素生產(chǎn)率，其服從一階自回歸過(guò)程：

logAt=(1-ρA)logA+ρAlogAt-1+σAεA,t

(5)

中間產(chǎn)品生產(chǎn)商的生產(chǎn)過(guò)程分為兩個(gè)階段，第一個(gè)階段是給定工資和資本的租金率，決定應(yīng)該雇傭多少勞動(dòng)和使用多少資本來(lái)達(dá)到利潤(rùn)最大化，wt為實(shí)際工資，這樣中間產(chǎn)品生產(chǎn)商最小化其實(shí)際成本可以表示為：

(6)

公式(6)約束條件為生產(chǎn)函數(shù)，通過(guò)對(duì)勞動(dòng)和資本的一階條件，可以得到兩個(gè)一階條件，分別為對(duì)工資和勞動(dòng)的一階條件，即資本的實(shí)際租金率和實(shí)際工資。

3.資本品生產(chǎn)者。

假設(shè)存在相同的代表性和完全競(jìng)爭(zhēng)性的資本品生產(chǎn)企業(yè)，并從最終產(chǎn)品生產(chǎn)部門購(gòu)買最終產(chǎn)品，作為投資品It，投資活動(dòng)受到投資沖擊的影響為ξI,t，從企業(yè)家處購(gòu)買期初的資本Kt，利用投資和舊的資本品，按照線性的生產(chǎn)技術(shù)生產(chǎn)新的資本品，資本調(diào)整是有成本的，為二次成本調(diào)整函數(shù)0.5τ(It/Kt-δ)2Kt，τ>0，qt為資本品賣出的實(shí)際價(jià)格，其利潤(rùn)最大化可以用下面的公式表示：

(7)

(三)企業(yè)家與金融中介

根據(jù)Bernanke等(1999)[10]的設(shè)定，企業(yè)家是風(fēng)險(xiǎn)中性的，企業(yè)家經(jīng)營(yíng)成功到下一期的概率是ν，所以企業(yè)的期望存續(xù)期為1/(1-ν)，企業(yè)的存續(xù)期是有限的，這種設(shè)定避免了因中間品生產(chǎn)者積累足夠凈資產(chǎn)而影響金融加速器機(jī)制的運(yùn)行，保證了企業(yè)家的凈財(cái)富不能滿足其資本需求，必須通過(guò)金融中介貸款融資。每一期期初，中間產(chǎn)品生產(chǎn)商購(gòu)買本期資本，資金來(lái)源于自有實(shí)際凈資產(chǎn)nt+1和名義銀行貸款Bt+1，融資預(yù)算的約束形式為：

qtKt+1=nt+1+(Bt+1/Pt)

(8)

(9)

企業(yè)家在期末將沒(méi)有折舊的資本賣給資本品生產(chǎn)企業(yè)并且將銀行貸款進(jìn)行歸還，(1-ν)比例的企業(yè)家由于經(jīng)營(yíng)不善成為工人，ν比例的企業(yè)會(huì)生產(chǎn)到下一期，企業(yè)家的凈財(cái)富可以用下面的公式表示：

(10)

(11)

(四)政府部門

1.貨幣政策。

中央銀行的名義利率制定參考Taylor規(guī)則，考慮了通貨膨脹、穩(wěn)定狀態(tài)情況下的產(chǎn)出偏離和利率的滯后一期數(shù)值，按照Leeper等(2017)[21]的做法，具體設(shè)置如下:

(12)

2.財(cái)政政策。

政府部門的收入來(lái)源于稅收和債務(wù)融資收入。在每一期需要滿足財(cái)政預(yù)算平衡式：

(13)

(五)模型的均衡和沖擊過(guò)程

四、參數(shù)校準(zhǔn)和估計(jì)

本文的模型參數(shù)主要包括三類：模型的結(jié)構(gòu)參數(shù)、變量的穩(wěn)態(tài)值和外生沖擊的自回歸系數(shù)。模型的穩(wěn)態(tài)值，通過(guò)模型進(jìn)行計(jì)算得到；模型的結(jié)構(gòu)參數(shù)主要借鑒已有的文獻(xiàn)進(jìn)行賦值；模型的自回歸系數(shù)主要通過(guò)貝葉斯估計(jì)得到。在應(yīng)用校準(zhǔn)的方法對(duì)參數(shù)進(jìn)行賦值時(shí)，校準(zhǔn)的頻率為季度。校準(zhǔn)和估計(jì)使用到的宏觀數(shù)據(jù)序列來(lái)自CEIC中國(guó)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)和Chang 等(2019)[22]整理的中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)。

對(duì)于家庭的主觀貼現(xiàn)因子β的賦值，各文獻(xiàn)的差別不大，取值主要在0.98-0.996左右，本文根據(jù)Chang 等(2019)[22]設(shè)定為β=0.995，對(duì)應(yīng)的年實(shí)際利率大概為2%，也符合我國(guó)目前一年期存款利率比較低的現(xiàn)實(shí)。家庭部門的風(fēng)險(xiǎn)厭惡系數(shù)不同的研究差別較大，從0.2到3的都有，σ設(shè)定為1時(shí)為對(duì)數(shù)效用函數(shù)，本文設(shè)置為2(李小勝等，2020[23]；梅冬州和龔六堂，2011[24])。φ為勞動(dòng)力供給彈性的倒數(shù)，Smets和Wouters(2003)[25]校準(zhǔn)為4，黃志剛(2011)[26]校準(zhǔn)為5，本文采用Chang 等(2019)[22]根據(jù)中國(guó)數(shù)據(jù)得到的估計(jì)，校準(zhǔn)為2，勞動(dòng)力供給彈性為50%，該數(shù)值越大表明勞動(dòng)力供給對(duì)實(shí)際工資變化越敏感。消費(fèi)者習(xí)慣參數(shù)h設(shè)置為0.7(劉斌，2008[27])，中間品替代彈性ε設(shè)為11，對(duì)應(yīng)10%的壟斷廠商定價(jià)加成。每一期中間品廠商能夠調(diào)整其價(jià)格達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)的概率，劉斌(2008)[27]的估計(jì)值為0.15，所以本文將φH設(shè)定為0.85。對(duì)于廠商定價(jià)的價(jià)格指數(shù)化程度參數(shù)κH，Smets和Wouters(2003)[25]將價(jià)格的指數(shù)化程度校準(zhǔn)為0.469，劉斌(2008)[27]基于中國(guó)數(shù)據(jù)的估計(jì)值位于0.2至0.3之間，所以本文設(shè)定為0.25。資本折舊率δ的校準(zhǔn)在已有文獻(xiàn)中相對(duì)一致，為年折舊率10%，即季度折舊率為2.5%(王玉鳳和張淑芹，2015[28])；將穩(wěn)態(tài)的通脹π校準(zhǔn)為1.005。國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)對(duì)于資本占比α的校準(zhǔn)差異性較大，這里參考馬勇(2013)[29]的做法，將α校準(zhǔn)為0.5。αC表示經(jīng)濟(jì)開放程度的指標(biāo)，Chang等(2019)[22]根據(jù)2000—2016年的進(jìn)口數(shù)據(jù)，算得的平均進(jìn)口比例為25%，所以本文取0.25。國(guó)內(nèi)和國(guó)外商品之間的消費(fèi)替代彈性ηC，黃志剛(2011)[26]的研究設(shè)定均值為2，本文采用Chang 等(2019)[22]的研究設(shè)置為1.5。Christensen 和 Dib(2008)[20]將投資調(diào)整成本參數(shù)設(shè)為1.42，本文選取5，參數(shù)小表明對(duì)投資非常敏感。參考卞志村和楊源源(2016)[16]的做法，將資本稅稅率校準(zhǔn)為0.22，消費(fèi)稅稅率校準(zhǔn)為0.125，勞動(dòng)稅稅率校準(zhǔn)為0.07。Bernanke等(1999)[10]、Christensen 和 Dib(2008)[20]將企業(yè)家存活比率校準(zhǔn)為0.9728，金融加速器參數(shù)校準(zhǔn)為0.042，本文采用該設(shè)定，債務(wù)彈性利率溢價(jià)設(shè)置為0.0017。本文對(duì)自回歸參數(shù)進(jìn)行貝葉斯估計(jì)，主要包括利率平滑過(guò)程、全要素生產(chǎn)率沖擊、風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)沖擊、各種稅收沖擊和政府支出沖擊等。

五、實(shí)證結(jié)果分析

根據(jù)上面構(gòu)建的DSGE模型，在參數(shù)估計(jì)與校準(zhǔn)的基礎(chǔ)上，下面分別考察1個(gè)單位標(biāo)準(zhǔn)差政府支出正向沖擊和三種稅收正向沖擊對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)變量的影響。

(一)政府支出對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的影響

首先，研究考慮有金融摩擦和不考慮金融摩擦情況下政府支出沖擊對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)變量的影響，宏觀經(jīng)濟(jì)變量的脈沖響應(yīng)見(jiàn)圖1。從圖1中可以看出隨著政府支出上升，產(chǎn)出出現(xiàn)了上升，消費(fèi)出現(xiàn)了下降，這與多數(shù)宏觀經(jīng)濟(jì)模型的結(jié)論是類似的。新古典主義模型認(rèn)為政府支出增加時(shí)，代表性家庭預(yù)期未來(lái)支付更高的稅收而受到負(fù)財(cái)富效應(yīng)的沖擊，導(dǎo)致消費(fèi)和休閑下降；由此產(chǎn)生的勞動(dòng)力供給的過(guò)度轉(zhuǎn)移導(dǎo)致實(shí)際工資沿給定的勞動(dòng)力需求下降。但是Blanchard和Perotti(2002)[30]等采用結(jié)構(gòu)向量自回歸方法得出的結(jié)果通常是相反的，在政府支出沖擊下，私人消費(fèi)和實(shí)際工資增長(zhǎng)，這與一些新凱恩斯主義模型是一致的。在新凱恩斯主義模型中，政府支出會(huì)導(dǎo)致勞動(dòng)力需求的變化，由此產(chǎn)生的實(shí)際工資增長(zhǎng)會(huì)引起更高的消費(fèi)。從圖1中可以看出實(shí)際工資是上升的，這與新凱恩斯主義模型是類似的，但是政府支出沖擊在10期左右，也就是兩年多的時(shí)候，所有宏觀經(jīng)濟(jì)變量對(duì)來(lái)自政府支出的沖擊沒(méi)有效果。政府支出導(dǎo)致產(chǎn)出上升，但是沒(méi)有造成消費(fèi)的上升，Galí等(2007)[31]認(rèn)為通過(guò)加入拇指規(guī)則消費(fèi)者可以導(dǎo)致消費(fèi)的上升。同樣從圖1可以看出在金融摩擦情況下，宏觀經(jīng)濟(jì)變量的沖擊響應(yīng)都比無(wú)金融摩擦情況下的大，這也驗(yàn)證了Bernanke 等(1999)[10]的研究，在金融摩擦下，即使較小的沖擊也會(huì)放大對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響。

圖1 政府支出沖擊的脈沖響應(yīng)

政府支出的增加對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的影響，經(jīng)濟(jì)學(xué)給出了不同的解釋。新古典主義模型將消費(fèi)和休閑視為正常的商品和可分離的偏好，預(yù)測(cè)由非扭曲性稅收提供資金的政府支出的擴(kuò)大會(huì)增加產(chǎn)出，但會(huì)低于最初的刺激措施。為了計(jì)算財(cái)政政策乘數(shù)，本文采用Blanchard 和Perotti(2002)[30]的現(xiàn)值和累積乘數(shù)計(jì)算方法，分別計(jì)算這兩種乘數(shù)在N個(gè)季度后的大小。現(xiàn)值和累積乘數(shù)可以用下面的公式(14)和(15)進(jìn)行計(jì)算：

(14)

(15)

表1是考慮金融摩擦和沒(méi)有考慮金融摩擦情況下的財(cái)政乘數(shù)計(jì)算。從表1可以看到政府支出乘數(shù)在當(dāng)前情況下是最大的，相反地，沒(méi)有考慮金融摩擦情況下的政府支出乘數(shù)最大值發(fā)生在較遠(yuǎn)的時(shí)間，考慮金融摩擦情況下乘數(shù)最大值為0.8，小于1。這符合多數(shù)文獻(xiàn)對(duì)開放經(jīng)濟(jì)下的財(cái)政乘數(shù)計(jì)算結(jié)果，如Ilzetzki等(2013)[7]研究表明開放經(jīng)濟(jì)體的財(cái)政乘數(shù)較小，甚至為負(fù)。Beetsma等(2008)[8]同樣發(fā)現(xiàn)封閉經(jīng)濟(jì)體政府支出的效果更好，而開放經(jīng)濟(jì)體的乘數(shù)永遠(yuǎn)不會(huì)超過(guò)1。金融摩擦情況下宏觀經(jīng)濟(jì)變量對(duì)來(lái)自政府支出沖擊的反應(yīng)較無(wú)摩擦情況下大，乘數(shù)的計(jì)算結(jié)果也較無(wú)摩擦情況下大，這與Fernández-Villaverde(2010)[3]、Carrillo 和Poilly(2013)[12]等研究發(fā)現(xiàn)在存在金融摩擦的情況下財(cái)政乘數(shù)顯著增加的結(jié)論是類似的，主要原因是政府支出增加會(huì)加劇通貨膨脹，從而降低公司債務(wù)存量的實(shí)際價(jià)值；Eggertsson和Krugman(2012)[2]認(rèn)為這樣提高了資產(chǎn)凈值，并通過(guò)金融加速器機(jī)制，由于金融摩擦對(duì)財(cái)政政策乘數(shù)的提高作用，因此放大了財(cái)政擴(kuò)張的積極影響。同樣，陳登科和陳詩(shī)一(2017)[17]等發(fā)現(xiàn)考慮金融摩擦情況下的財(cái)政乘數(shù)明顯大于沒(méi)有考慮金融摩擦情況。

表1 政府支出乘數(shù)

(二)消費(fèi)稅對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的影響

消費(fèi)稅增加對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)變量的影響見(jiàn)圖2。從圖2中可以看出，消費(fèi)稅收的增加對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響數(shù)量級(jí)非常小，對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響都是在20期左右開始消失。消費(fèi)稅的增加，相當(dāng)于提高了商品的價(jià)格，商品價(jià)格的上升降低了居民的實(shí)際購(gòu)買力，使得消費(fèi)需求和消費(fèi)水平都有所下降。生產(chǎn)企業(yè)為了避免生產(chǎn)過(guò)剩，相應(yīng)地減少資本投入和勞動(dòng)等要素投入，這勢(shì)必會(huì)導(dǎo)致勞動(dòng)需求下降和投資需求下降。從圖2中可以看出，隨著消費(fèi)稅的增加，產(chǎn)出出現(xiàn)了下降，低于其穩(wěn)定狀態(tài)，同時(shí)消費(fèi)也出現(xiàn)下降，投資同樣出現(xiàn)了超調(diào)的情況，而且下降得非常快，但是很快上升到穩(wěn)定狀態(tài)。消費(fèi)下降，需求減少，通貨膨脹降低，名義利率相應(yīng)地也出現(xiàn)了下降過(guò)程。需求的減少，相應(yīng)的投資發(fā)生變化，投資出現(xiàn)了下跌的情況，由于投資是形成資本存量的重要來(lái)源，所以在投資下降的過(guò)程中資本存量也出現(xiàn)了相應(yīng)的下跌，宏觀經(jīng)濟(jì)在增加消費(fèi)稅的情況下都變得較差。由于各種稅收對(duì)產(chǎn)出的乘數(shù)效應(yīng)較小，本文沒(méi)有計(jì)算消費(fèi)稅、資本收益稅和勞動(dòng)稅的乘數(shù)。

圖2 消費(fèi)稅沖擊的脈沖響應(yīng)

(三)勞動(dòng)收入稅對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的影響

勞動(dòng)收入稅增加對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)變量的影響見(jiàn)圖3。從圖3中可以看出，勞動(dòng)收入稅增加會(huì)直接減少居民家庭的工資水平和可支配收入，帶來(lái)消費(fèi)需求和消費(fèi)水平的下降，導(dǎo)致社會(huì)總需求的減少。勞動(dòng)收入稅增加會(huì)導(dǎo)致勞動(dòng)力供給下降的同時(shí)，閑暇增加(卞志村和楊源源，2016[16])。由于生產(chǎn)過(guò)程是由資本和勞動(dòng)等要素投入，在勞動(dòng)收入稅增加的情況下，相應(yīng)的工資水平必須提高，才能吸引更多的勞動(dòng)來(lái)工作，工資出現(xiàn)上升，勞動(dòng)要素變得相對(duì)昂貴，這時(shí)會(huì)發(fā)生資本代替勞動(dòng)，資本利用率上升，帶動(dòng)投資上升，投資的增長(zhǎng)帶來(lái)了資本存量的上升，整個(gè)社會(huì)需求又開始上升，需求導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)中出現(xiàn)通脹上升。隨著勞動(dòng)稅收增加，在消費(fèi)需求下降和勞動(dòng)供給下降的情況下，產(chǎn)出下降，經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)了緊縮性變化，不但對(duì)消費(fèi)產(chǎn)生擠出效應(yīng)而且也導(dǎo)致產(chǎn)出下降。

圖3 勞動(dòng)稅沖擊的脈沖響應(yīng)

(四)資本稅對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的影響

資本收入稅增加對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)變量的影響見(jiàn)圖4。從圖4中可以看出，資本收入稅增加的沖擊對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響非常的小。資本收入稅的增加，使得資本投資回報(bào)率下降，資本利用率不足，帶動(dòng)私人投資水平下降，投資下降的直接結(jié)果是資本存量下降。投資是需求的重要組成部分，在需求下降的過(guò)程中，通貨膨脹隨之下降，另一方面對(duì)資本收入減稅使得資本要素相對(duì)于勞動(dòng)力要素更加昂貴，中間產(chǎn)品生產(chǎn)商會(huì)加大對(duì)勞動(dòng)要素的投入。但是本文的實(shí)證研究中并沒(méi)有出現(xiàn)勞動(dòng)上升的趨勢(shì)。卞志村和楊源源(2016)[16]認(rèn)為勞動(dòng)稅收和資本稅收之間的相關(guān)性較高，在資本收入稅上升的情況下，資本利用下降，相應(yīng)的勞動(dòng)需求下降，實(shí)際工資出現(xiàn)下降，勞動(dòng)收入稅增加降低了居民消費(fèi)，而資本收入稅增加則促進(jìn)居民消費(fèi)，且勞動(dòng)收入稅的作用效果較資本收入稅效果更強(qiáng)，因?yàn)橘Y本收入稅增加對(duì)私人投資的擠出效應(yīng)大于其對(duì)家庭消費(fèi)的擠入效應(yīng)，故總產(chǎn)出減少，宏觀經(jīng)濟(jì)變差。

(五)影響財(cái)政乘數(shù)大小的敏感性分析

從上面的文獻(xiàn)綜述和實(shí)證研究可以看出，影響財(cái)政乘數(shù)的因素很多，特別是金融摩擦情況下的宏觀經(jīng)濟(jì)變量的影響比無(wú)金融摩擦情況下的大，開放經(jīng)濟(jì)條件下財(cái)政乘數(shù)的數(shù)值也始終小于1，所以下面重點(diǎn)考察金融摩擦的相關(guān)參數(shù)、開放性參數(shù)和政府支出自回歸參數(shù)的選取對(duì)財(cái)政乘數(shù)大小的影響，并給出其敏感性分析。

1.風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)參數(shù)對(duì)財(cái)政乘數(shù)影響的敏感性分析。

為了研究金融摩擦中的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)參數(shù)對(duì)財(cái)政乘數(shù)的影響，本文對(duì)ψ進(jìn)行搜索，ψ在文章中的基準(zhǔn)情況是0.042，摩擦大的時(shí)候，財(cái)政乘數(shù)是上升的，這從側(cè)面反映金融摩擦的增大會(huì)導(dǎo)致乘數(shù)上升。本文將風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)參數(shù)對(duì)財(cái)政乘數(shù)的影響在[0,0.1]之間按照步長(zhǎng)0.01進(jìn)行格點(diǎn)搜索，圖5是搜索后的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)參數(shù)對(duì)財(cái)政乘數(shù)的影響。從圖5中可以看出，隨著風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)參數(shù)的增加，金融摩擦增加，即風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)參數(shù)的數(shù)值越大，財(cái)政乘數(shù)越大。這與前面的結(jié)論是一致的，也進(jìn)一步驗(yàn)證了上述Fernández-Villaverde(2010)[3]、Christiano等(2011)[11]、Carrillo和Poilly(2013)[12]等文獻(xiàn)的觀點(diǎn)：金融摩擦情況下財(cái)政乘數(shù)更大。其次，從時(shí)間的維度看，風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)參數(shù)對(duì)財(cái)政乘數(shù)的影響隨著時(shí)間的推移，財(cái)政乘數(shù)變大，遠(yuǎn)期的影響較大。

圖4 資本稅沖擊的脈沖響應(yīng)

圖5 風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)參數(shù)對(duì)財(cái)政乘數(shù)的敏感性分析

2.開放性參數(shù)的敏感性分析。

Ilzetzki等(2013)[7]研究了開放經(jīng)濟(jì)對(duì)財(cái)政乘數(shù)的影響，發(fā)現(xiàn)相對(duì)封閉的經(jīng)濟(jì)體，財(cái)政乘數(shù)超過(guò)1，而那些更開放的經(jīng)濟(jì)體的財(cái)政乘數(shù)甚至為負(fù)。Beetsma等(2008)[8]發(fā)現(xiàn)封閉經(jīng)濟(jì)體對(duì)刺激的反應(yīng)更為強(qiáng)烈，而開放經(jīng)濟(jì)體的乘數(shù)永遠(yuǎn)不會(huì)超過(guò)1。Corsetti等(2012)[9]同樣表明固定匯率制度下財(cái)政乘數(shù)大于浮動(dòng)匯率制度下的乘數(shù)，驗(yàn)證了傳統(tǒng)的Mundell-Flemming模型的觀點(diǎn)。因此，無(wú)論是IS-LM模型，還是開放經(jīng)濟(jì)下的DSGE模型都表明開放經(jīng)濟(jì)下財(cái)政乘數(shù)的數(shù)值小于封閉經(jīng)濟(jì)。為了檢驗(yàn)這個(gè)事實(shí)，本文在開放性參數(shù)選取上對(duì)財(cái)政乘數(shù)的敏感性進(jìn)行分析，檢驗(yàn)開放性參數(shù)的大小對(duì)財(cái)政乘數(shù)影響的大小。開放性參數(shù)αC在[0,0.9]之間按照步長(zhǎng)0.01進(jìn)行格點(diǎn)搜索，搜索結(jié)果見(jiàn)圖6。從立體圖可以看出，開放性參數(shù)的數(shù)值越大，財(cái)政乘數(shù)的作用效果越小。這符合上述研究的結(jié)論，開放經(jīng)濟(jì)下財(cái)政乘數(shù)較小，會(huì)發(fā)生財(cái)政政策的漏損效應(yīng)(Auerbach和Gorodnichenko，2012[6])，在乘數(shù)的下降過(guò)程中，遠(yuǎn)期的乘數(shù)還是上升的，但是沒(méi)有即期的財(cái)政乘數(shù)大。

3.政府支出自相關(guān)參數(shù)的敏感性分析。

Beetsma等(2008)[8]的研究表明政府支出的自回歸系數(shù)越大，政府支出的乘數(shù)越大。為了研究該參數(shù)的敏感性，本文研究政府支出自回歸系數(shù)(ρG)變化的情況下對(duì)財(cái)政乘數(shù)的影響，政府支出自回歸系數(shù)在[0,1]之間取值，乘數(shù)的模擬情況見(jiàn)圖7。從圖7可以看出，政府支出的自回歸參數(shù)數(shù)值的上升，會(huì)導(dǎo)致財(cái)政乘數(shù)變大，且隨著時(shí)間的推移，自回歸系數(shù)較大的情況下，乘數(shù)繼續(xù)較大，但是在自回歸系數(shù)較小的情況下乘數(shù)變得越來(lái)越小，臨界值為0.7左右。根據(jù)本文貝葉斯估計(jì)的結(jié)果，政府支出自回歸參數(shù)的數(shù)值明顯大于0.7，所以當(dāng)前政府支出的上升會(huì)導(dǎo)致乘數(shù)增大，而且遠(yuǎn)期也會(huì)較大。

圖6 開放性參數(shù)對(duì)財(cái)政乘數(shù)的敏感性分析

圖7 政府支出自回歸參數(shù)對(duì)財(cái)政乘數(shù)的敏感性分析

六、福利分析

從上述的參數(shù)敏感性分析可知，政府支出自回歸參數(shù)、開放性參數(shù)和風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)參數(shù)對(duì)財(cái)政乘數(shù)的大小都有一定的敏感性，那么這些參數(shù)選擇對(duì)福利大小是否存在一定的影響？不能一味追求財(cái)政乘數(shù)最大化，而福利損失也是最大，那么福利損失在參數(shù)取得何值時(shí)達(dá)到最??？基于福利選擇的最優(yōu)參數(shù)組合有著重要的意義。參考梅冬州和龔六堂(2011)[24]的研究，福利損失函數(shù)法可以表示為即期效用函數(shù)與穩(wěn)態(tài)效用相對(duì)偏離的百分比的貼現(xiàn)值：

(16)

(17)

基于上述福利的計(jì)算，我們考慮幾組參數(shù)的選擇對(duì)福利的影響進(jìn)行測(cè)算。首先，考慮貨幣政策方程中利率對(duì)通脹反應(yīng)系數(shù)和產(chǎn)出反應(yīng)系數(shù)的變化對(duì)平均的福利的影響。Bouakez和Eyquem(2015)[32]認(rèn)為在研究財(cái)政乘數(shù)的時(shí)候，需要注意貨幣政策參數(shù)的選擇，特別是泰勒規(guī)則函數(shù)中通脹參數(shù)的選擇對(duì)財(cái)政乘數(shù)的大小有著顯著的影響。同樣Christiano等(2011)[9]也認(rèn)為貨幣政策參數(shù)的選擇對(duì)財(cái)政乘數(shù)的影響較為顯著。為了驗(yàn)證該觀點(diǎn)，本文基于上述公式(17)，將利率對(duì)通脹反應(yīng)系數(shù)在[1.1,2.5]之間，利率對(duì)產(chǎn)出反應(yīng)系數(shù)在[0,1]之間按照步長(zhǎng)0.01進(jìn)行搜索，得到這兩個(gè)參數(shù)的選擇對(duì)平均的福利影響的三維空間分布(見(jiàn)圖8)。從圖中可以看出，在利率對(duì)通脹反應(yīng)系數(shù)較小的情況下，隨著利率對(duì)產(chǎn)出反應(yīng)系數(shù)的增加，福利損失越來(lái)越小，但是在利率對(duì)通脹反應(yīng)系數(shù)為1.5左右時(shí)，福利損失隨著利率對(duì)通脹反應(yīng)系數(shù)和產(chǎn)出反應(yīng)系數(shù)的雙雙增大，福利損失也是增大的。這表明央行調(diào)控的力度越大，經(jīng)濟(jì)的福利損失越大。從圖中還可以看出，盯住通脹參數(shù)的值不是越大越好，盯住產(chǎn)出參數(shù)的值在最優(yōu)配合的時(shí)候，是接近0.7的時(shí)候好。通過(guò)在區(qū)間中進(jìn)行尋找，按照福利最小化的原理，得到最優(yōu)組合時(shí)的福利損失值最小為88.0197，通脹參數(shù)和產(chǎn)出參數(shù)的最優(yōu)組合是1.1和0.7。

圖8 貨幣政策參數(shù)選擇對(duì)福利的影響

其次，考慮風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)參數(shù)和開放性參數(shù)選擇對(duì)平均福利損失的影響。將風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)參數(shù)在[0.01,0.1]，開放參數(shù)在[0.1,0.9]之間按照步長(zhǎng)0.01進(jìn)行格點(diǎn)搜索，得到這兩個(gè)參數(shù)的選擇對(duì)平均福利損失影響的三維空間分布見(jiàn)圖9。從圖9中可以看出，隨著開放性參數(shù)的增加，平均的福利損失的數(shù)值越大，其中風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)參數(shù)在這種情況下對(duì)平均福利影響不顯著，平均的福利損失主要由開放性參數(shù)主導(dǎo)。這也驗(yàn)證了前面參數(shù)敏感性分析表明開放性越高，乘數(shù)越小，同時(shí)福利分析進(jìn)一步表明開放程度增加，福利損失也是增加的。

圖9 風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)參數(shù)和開放性參數(shù)選擇對(duì)福利的影響

最后，考慮政府支出自回歸參數(shù)與開放性參數(shù)選擇對(duì)平均的福利的影響?；谏鲜龅母＠?jì)算公式(17)，將政府支出自回歸參數(shù)在[0,0.99]，開放性參數(shù)在[0.1,0.9]之間按照步長(zhǎng)0.01進(jìn)行格點(diǎn)搜索，得到這兩個(gè)參數(shù)的選擇對(duì)平均福利損失影響的三維空間分布(見(jiàn)圖10)。從圖10中可以看出，隨著開放性參數(shù)的增加，平均的福利損失數(shù)值越大，其中政府支出的自回歸參數(shù)在這種情況下對(duì)平均的福利損失不產(chǎn)生影響，平均的福利損失主要由開放性參數(shù)主導(dǎo)，這進(jìn)一步表明開放經(jīng)濟(jì)下更加應(yīng)該注意財(cái)政政策發(fā)揮作用的影響，避免開放性對(duì)福利損失的擴(kuò)大。

圖10 政府支出自回歸參數(shù)與開放性參數(shù)選擇對(duì)福利的影響

七、結(jié)論與政策啟示

2020年新型冠狀病毒肺炎的出現(xiàn)使全球經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)了下滑，中國(guó)經(jīng)濟(jì)卻保持2.3%的增長(zhǎng)速度，這與中國(guó)有效控制疫情有關(guān)，也與積極的財(cái)政政策安排有關(guān)。本文應(yīng)用開放經(jīng)濟(jì)下的DSGE模型對(duì)財(cái)政政策的宏觀經(jīng)濟(jì)效應(yīng)和財(cái)政乘數(shù)的大小進(jìn)行了詳細(xì)的研究，為發(fā)揮積極財(cái)政政策穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)的作用提供理論和實(shí)踐支撐。通過(guò)研究得到以下結(jié)論：

第一，考慮金融摩擦情況下的財(cái)政乘數(shù)較無(wú)金融摩擦情況下的乘數(shù)大?？紤]金融摩擦情況下的財(cái)政乘數(shù)最大值為0.8，沒(méi)有考慮金融摩擦情況下的財(cái)政乘數(shù)為0.54，兩者相差較大。

第二，開放經(jīng)濟(jì)下的財(cái)政乘數(shù)始終沒(méi)有超過(guò)1，無(wú)論是IS-LM模型浮動(dòng)匯率機(jī)制下的財(cái)政政策的有效性探討還是新凱恩斯開放經(jīng)濟(jì)模型的財(cái)政乘數(shù)結(jié)論都是小于1，這表明開放經(jīng)濟(jì)下，財(cái)政政策發(fā)揮作用要考慮到漏損的問(wèn)題和財(cái)政政策的跨境溢出效應(yīng)。

第三，參數(shù)敏感性分析表明金融摩擦的增加和政府支出自回歸系數(shù)上升，財(cái)政乘數(shù)增加。金融摩擦變大，表明經(jīng)濟(jì)中的扭曲性因素更大，貨幣政策傳導(dǎo)的機(jī)制不順暢；財(cái)政政策發(fā)揮的作用較大，但這并不是意味著扭曲性的存在就是好事情。這提醒我們一方面要發(fā)揮貨幣政策工具創(chuàng)新功能解決金融摩擦問(wèn)題；另一方面還要理順貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制，發(fā)揮貨幣政策和財(cái)政政策的配合作用。政府支出自回歸系數(shù)的上升導(dǎo)致財(cái)政乘數(shù)增加，表明財(cái)政政策的持續(xù)性對(duì)經(jīng)濟(jì)起到促進(jìn)作用的同時(shí)，也起到穩(wěn)定預(yù)期作用。當(dāng)前積極的財(cái)政政策還不能淡出，通過(guò)逆周期的財(cái)政政策發(fā)揮乘數(shù)效應(yīng)和穩(wěn)定預(yù)期使經(jīng)濟(jì)恢復(fù)到疫情前的正常增長(zhǎng)軌道上。

第四，福利分析表明貨幣政策參數(shù)的選擇對(duì)福利損失產(chǎn)生影響。最優(yōu)的貨幣政策組合參數(shù)選擇是通脹和產(chǎn)出參數(shù)分別為1.1和0.7。開放性程度的增加會(huì)導(dǎo)致福利損失增加，風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)參數(shù)、自回歸參數(shù)和開放性參數(shù)組合時(shí)對(duì)財(cái)政乘數(shù)影響不大。近年來(lái)，中國(guó)的通貨膨脹程度一直控制在3%以下，為經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展提供了良好的環(huán)境，盯住通脹參數(shù)數(shù)值也并不是越大越好，其取決于與產(chǎn)出缺口參數(shù)的最優(yōu)配合。開放性程度的增加會(huì)導(dǎo)致福利損失增加，這也提醒我們?cè)谪?cái)政政策發(fā)揮作用時(shí)要考慮到漏損的問(wèn)題。

面對(duì)復(fù)雜多變的國(guó)內(nèi)外形勢(shì)，中國(guó)經(jīng)濟(jì)總體保持穩(wěn)中向好態(tài)勢(shì)，但也面臨不少困難和挑戰(zhàn)。當(dāng)前，積極的財(cái)政政策發(fā)揮著重要的作用，減稅降費(fèi)讓企業(yè)獲得了實(shí)實(shí)在在的利益，經(jīng)濟(jì)恢復(fù)得較快，這也為財(cái)政部門積極的財(cái)政政策發(fā)揮作用提供了信心，但是我們也要看到經(jīng)濟(jì)中的很多關(guān)系需要理順，特別是一些扭曲性因素需要理順，發(fā)揮積極的貨幣政策和財(cái)政政策的作用，才能為經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展提供必要的條件。