□ 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(cè)算處于不同經(jīng)濟(jì)周期階段的財(cái)政乘數(shù)，并利用脈沖響應(yīng)函數(shù)對(duì)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(cái)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(duì)稱性與逆周期性，且對(duì)投資的帶動(dòng)作用最強(qiáng)。財(cái)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(cái)政政策操作的逆周期特征；其次，在收縮階段，財(cái)政政策效應(yīng)具有長(zhǎng)期性和持續(xù)性，持續(xù)有效期限可達(dá)到5年，但是對(duì)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(cái)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(zhǎng)處于合理區(qū)間的微調(diào)工具。目前我國(guó)逐步由緊縮時(shí)期邁入擴(kuò)張時(shí)期，積極財(cái)政政策尚未到退出時(shí)點(diǎn)，因此在政策制定與執(zhí)行過(guò)程中需要充分考量不同階段政策效果差異，并將緊縮時(shí)期擴(kuò)張政策的長(zhǎng)期福利損失納入分析框架，以實(shí)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(huì)強(qiáng)調(diào)“健全以國(guó)家發(fā)展規(guī)劃為戰(zhàn)略導(dǎo)向，以財(cái)政政策和貨幣政策為主要手段，就業(yè)、產(chǎn)業(yè)、投資、消費(fèi)、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(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)治理和財(cái)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(guó)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(duì)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(guó)貨幣政策空間不斷被壓縮且效果呈邊際遞減態(tài)勢(shì)，削弱了貨幣政策的刺激能力，從而凸顯出財(cái)政政策在宏觀經(jīng)濟(jì)治理過(guò)程中的重要地位。疫情期間政府通過(guò)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(guó)經(jīng)濟(jì)增速也發(fā)生過(guò)斷崖式下滑，政府通過(guò)4 萬(wàn)億救市計(jì)劃提振經(jīng)濟(jì)，使得經(jīng)濟(jì)在短時(shí)間內(nèi)修復(fù)到危機(jī)前水平，但由于政策長(zhǎng)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(duì)財(cái)政政策的關(guān)注點(diǎn)在于：一方面隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)逐漸脫離緊縮階段，財(cái)政政策調(diào)控力度與方式需要隨之轉(zhuǎn)換，因此需要對(duì)不同周期階段下財(cái)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(wàn)億政府支出帶來(lái)的經(jīng)驗(yàn)與教訓(xùn)，財(cái)政政策不僅要考量短期刺激作用，也要兼顧長(zhǎng)期福利損失與經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量。有鑒于此，本文通過(guò)定量估計(jì)不同經(jīng)濟(jì)周期階段下財(cái)政乘數(shù)與脈沖響應(yīng)函數(shù)，深入分析財(cái)政政策的作用機(jī)理與福利損失，檢驗(yàn)財(cái)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(cái)政乘數(shù)的研究已有很長(zhǎng)的歷史，但一直以來(lái)研究方法并沒(méi)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(cái)政乘數(shù)研究才得到長(zhǎng)足的發(fā)展。這一時(shí)期的研究主要表現(xiàn)在三個(gè)層面的演進(jìn)：第一，發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體的財(cái)政政策均表現(xiàn)出擠出效應(yīng)。部分學(xué)者通過(guò)對(duì)發(fā)達(dá)國(guó)家財(cái)政乘數(shù)進(jìn)行測(cè)算，結(jié)果顯示財(cái)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(fèi)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(cè)度方式由中短期瞬時(shí)乘數(shù)向長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)累計(jì)乘數(shù)轉(zhuǎn)變。典型的財(cái)政政策通過(guò)一系列財(cái)政支出規(guī)劃完成政策目標(biāo)，因此僅考慮短期瞬時(shí)乘數(shù)不能合理反映政策的長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)特征，需要以貼現(xiàn)累計(jì)乘數(shù)度量政策的真實(shí)調(diào)控效果（Mountford & Uhlig，2009）。第三，研究方法上由時(shí)間序列方法向面板數(shù)據(jù)計(jì)量方法發(fā)展。VAR 模型與DSGE 模型是當(dāng)前主流的時(shí)間序列分析方式，該方法在經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)方面具有顯著優(yōu)勢(shì)，但是隨著面板數(shù)據(jù)的可得性逐漸提升，后者對(duì)因果關(guān)系的解釋要強(qiáng)于時(shí)間序列方法（Kraay，2012）。

隨著對(duì)財(cái)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(cái)政乘數(shù)的測(cè)算結(jié)果有顯著區(qū)別。這主要是因?yàn)樵诓煌芷陔A段、利率零下限等特殊情況下，財(cái)政政策效果會(huì)隨之變動(dòng)，而全樣本測(cè)算出的財(cái)政乘數(shù)會(huì)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(yàn)了不同經(jīng)濟(jì)周期階段下財(cái)政乘數(shù)的異同，均發(fā)現(xiàn)緊縮時(shí)期的財(cái)政乘數(shù)大于擴(kuò)張時(shí)期，且緊縮時(shí)期財(cái)政乘數(shù)大于1，即緊縮時(shí)期財(cái)政支出增加能夠帶動(dòng)私人消費(fèi)與投資，從而刺激需求。此后大量關(guān)于不同周期階段下財(cái)政乘數(shù)差異的研究不斷涌現(xiàn)?？偟膩?lái)看，學(xué)者們對(duì)不同周期階段下的財(cái)政乘數(shù)在定性層面達(dá)到了共識(shí)，而對(duì)定量層面則產(chǎn)生分歧，即緊縮時(shí)期的財(cái)政乘數(shù)要大于擴(kuò)張時(shí)期，但是乘數(shù)在兩個(gè)時(shí)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(guó)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(duì)于財(cái)政乘數(shù)的關(guān)注度也在不斷上升。與歐美等發(fā)達(dá)國(guó)家相比，中國(guó)財(cái)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(fèi)性投入影響宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)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(guó)金融市場(chǎng)尚處于發(fā)展階段，信貸市場(chǎng)與信貸衍生機(jī)制對(duì)財(cái)政政策傳導(dǎo)與擴(kuò)散路徑亦不同于發(fā)達(dá)國(guó)家（賈俊雪，2017；王立勇和徐曉莉，2018）。同時(shí)，隨著計(jì)量方法的改進(jìn)，關(guān)于乘數(shù)量化測(cè)算的研究也在不斷深入，但對(duì)于具體數(shù)值仍未形成統(tǒng)一意見(jiàn)。王國(guó)靜和田國(guó)強(qiáng)（2014）基于DSGE 模型測(cè)算我國(guó)財(cái)政乘數(shù)，結(jié)果顯示我國(guó)政府投資乘數(shù)是6.11，政府消費(fèi)乘數(shù)是0.79，并指出在估計(jì)財(cái)政乘數(shù)的時(shí)候不能忽略政策規(guī)則的內(nèi)生性。陳登科和陳詩(shī)一（2017）利用DSGE 模型模擬存在超低利率與金融摩擦下財(cái)政乘數(shù)的形成機(jī)理，計(jì)算得出產(chǎn)出乘數(shù)、消費(fèi)乘數(shù)與投資乘數(shù)分別為3.44，0.73 和5.74。陳詩(shī)一和陳登科（2019）對(duì)不同周期階段的財(cái)政乘數(shù)進(jìn)行測(cè)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(guó)動(dòng)態(tài)財(cái)政乘數(shù)，結(jié)果顯示政府投資乘數(shù)與政府消費(fèi)乘數(shù)均呈現(xiàn)不斷下滑趨勢(shì)，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(duì)我國(guó)財(cái)政乘數(shù)進(jìn)行測(cè)算，發(fā)現(xiàn)財(cái)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(duì)財(cái)政乘數(shù)測(cè)算的差異主要源自模型假設(shè)、計(jì)量方法與數(shù)據(jù)選取等方面，不同情況下測(cè)算的財(cái)政乘數(shù)有所區(qū)別。

針對(duì)現(xiàn)有研究中國(guó)財(cái)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(gè)方面：第一，以往研究對(duì)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(shì)項(xiàng)納入波動(dòng)項(xiàng)中，從而導(dǎo)致對(duì)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?gòu)亩蛛x出產(chǎn)出缺口數(shù)據(jù)，能夠真實(shí)反映中國(guó)經(jīng)濟(jì)周期的階段性特征，從而有效測(cè)算財(cái)政乘數(shù)。第二，相較于以往使用S-VAR 和TVPVAR 計(jì)算財(cái)政乘數(shù)的研究，本文利用STVAR 模型計(jì)算財(cái)政乘數(shù)在經(jīng)濟(jì)意義上具有明顯優(yōu)勢(shì)，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(shí)變特征，可以利用更多樣本信息而非使用隨機(jī)波動(dòng)模擬脈沖，從而使計(jì)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(cái)政政策成本，而從4 萬(wàn)億救市計(jì)劃等積極財(cái)政政策的作用效果來(lái)看，財(cái)政政策通常具有“雙刃劍”效應(yīng)，因此合理地評(píng)估政策執(zhí)行成本至關(guān)重要，本文從長(zhǎng)期效應(yīng)與福利損失兩方面全面評(píng)價(jià)財(cái)政政策的執(zhí)行效果，系對(duì)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(guó)財(cái)政乘數(shù)的測(cè)算與分析

本文選擇平滑遷移向量自回歸模型（簡(jiǎn)稱STVAR 模型）對(duì)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(shí)期與緊縮時(shí)期的財(cái)政乘數(shù)進(jìn)行測(cè)算，以測(cè)度財(cái)政政策調(diào)控效果，而后通過(guò)脈沖響應(yīng)函數(shù)與累計(jì)脈沖響應(yīng)函數(shù)探究財(cái)政政策的長(zhǎng)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(jì)模型的優(yōu)勢(shì)在于：STVAR 模型會(huì)根據(jù)每個(gè)時(shí)點(diǎn)的條件概率對(duì)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(jì)，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(jì)不準(zhǔn)確現(xiàn)象。STVAR 模型的具體方程為：

式（1）是對(duì)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(fèi)與投資，用以后文計(jì)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(dòng)項(xiàng)的方差受到兩個(gè)區(qū)制的擾動(dòng)項(xiàng)分布影響，即ΩE與ΩR。式（4）為平滑遷移概率分布函數(shù)，運(yùn)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?yàn)椋?，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(shí)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(shí)系統(tǒng)將隨著zt取值的變化呈現(xiàn)出復(fù)雜的時(shí)變特性。考慮到本文主要是用轉(zhuǎn)移函數(shù)劃分經(jīng)濟(jì)周期的不同階段，進(jìn)而檢驗(yàn)不同階段下財(cái)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(lái)，當(dāng)zt取值為負(fù)時(shí)，F(xiàn)（zt）的值域?yàn)椋?.5，1），代表經(jīng)濟(jì)緊縮階段，而當(dāng)zt取值為正時(shí)，F(xiàn)（zt）的值域?yàn)椋?，0.5），代表經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張階段。在實(shí)際應(yīng)用過(guò)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(duì)模型進(jìn)行設(shè)定后，利用最大似然估計(jì)對(duì)上面的方程進(jìn)行估計(jì)，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(gè)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(jì)算，該方法不僅能夠求解出全局最優(yōu)解，還能夠計(jì)算出估計(jì)參數(shù)的概率分布函數(shù)。因此，本文利用Hasting-Metropolis 算法求解長(zhǎng)度為N 的馬爾科夫鏈，將初值帶入模型中后，設(shè)定長(zhǎng)度N 為30000 次，并舍棄前30%抽樣以保證估計(jì)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(huì)消費(fèi)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(fèi)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(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)。本文將一般公共預(yù)算支出、社會(huì)消費(fèi)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(guò)幾何平均將月度CPI 處理為季度數(shù)據(jù)，并計(jì)算出以1996年為基期的平減指數(shù)，從而剔除價(jià)格因素獲得平減后實(shí)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(duì)數(shù)差分，以獲得實(shí)際環(huán)比增長(zhǎng)率作為模型估計(jì)數(shù)據(jù)。本文選取滯后一階模型作為估計(jì)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(guó)GDP 增長(zhǎng)率作為基礎(chǔ)變量，并通過(guò)移動(dòng)平均后去除樣本均值作為產(chǎn)出缺口變量。但是中國(guó)經(jīng)濟(jì)實(shí)際情況與國(guó)外不同。20世紀(jì)末與21世紀(jì)初我國(guó)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(zhǎng)期保持在10%左右，但這一時(shí)期經(jīng)濟(jì)波動(dòng)也相對(duì)較大，政策調(diào)控頻繁。而自2012年以來(lái)我國(guó)進(jìn)入新常態(tài)時(shí)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(duì)市場(chǎng)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(zhǎng)趨勢(shì)有所差別。若用去除均值的方式計(jì)算產(chǎn)出缺口，可能會(huì)將趨勢(shì)項(xiàng)納入至波動(dòng)項(xiàng)中，從而對(duì)區(qū)制產(chǎn)生誤判。因此，本文使用HP 濾波處理GDP 實(shí)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(shī)一和陳登科（2019）、周波和張凱麗（2019）等將經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率去均值后作為轉(zhuǎn)換變量以測(cè)度周期階段。值得注意的是，西方國(guó)家經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)較為成熟，增長(zhǎng)率長(zhǎng)期處于1%～5%區(qū)間。但是，自2012年以來(lái)，我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)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(huì)對(duì)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(shí)際環(huán)比增速的趨勢(shì)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(shì)圍繞著均值波動(dòng)，而自此以后趨勢(shì)表現(xiàn)出下移態(tài)勢(shì)，這說(shuō)明樣本均值掩蓋了周期趨勢(shì)下行的特征。在此基礎(chǔ)上，筆者對(duì)周期波動(dòng)成分進(jìn)行劃分，見(jiàn)圖2。結(jié)果顯示，一方面，樣本均值混淆周期波動(dòng)成分：兩種處理方式得出的波動(dòng)成分表現(xiàn)出顯著差異，當(dāng)增長(zhǎng)趨勢(shì)大于均值時(shí)，去均值后的波動(dòng)成分大于HP 濾波處理后的數(shù)據(jù)，而在增長(zhǎng)趨勢(shì)小于均值時(shí)，情況相反。另一方面，局部時(shí)域內(nèi)周期成分符號(hào)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(cè)算結(jié)果。表1 為模型估計(jì)參數(shù)。

圖1 處理后GDP 實(shí)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(jì)表

確定轉(zhuǎn)換變量后，本文通過(guò)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(jì)算出的我國(guó)經(jīng)濟(jì)周期擴(kuò)張期與緊縮期，與我國(guó)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)實(shí)擬合程度較高。20世紀(jì)末，經(jīng)濟(jì)粗放式增長(zhǎng)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(dòng)。2008年美國(guó)次貸危機(jī)對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)造成較大的負(fù)面沖擊，政府實(shí)施4 萬(wàn)億投資計(jì)劃引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)逐漸走出蕭條，但在2012年前后政策長(zhǎng)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(shí)期周期階段持續(xù)期延長(zhǎng)與概率函數(shù)波動(dòng)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(jì)特征，其中消費(fèi)與投資以社會(huì)零售消費(fèi)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(shí)期投入較多且持續(xù)穩(wěn)定。緊縮時(shí)期政府支出的均值大于擴(kuò)張時(shí)期，但是標(biāo)準(zhǔn)差與落差均小于擴(kuò)張期，這說(shuō)明經(jīng)濟(jì)下滑時(shí)期，政府采取積極財(cái)政政策促進(jìn)市場(chǎng)復(fù)蘇，但是調(diào)控方式多為大開(kāi)大合、急轉(zhuǎn)彎，政策效果表現(xiàn)出短期效果顯著，長(zhǎng)期存在調(diào)控失當(dāng)。而擴(kuò)張時(shí)期政府會(huì)相應(yīng)降低開(kāi)支，但受到緊縮時(shí)期政策副作用的影響波動(dòng)程度提升。第二，經(jīng)濟(jì)周期在緊縮時(shí)期呈現(xiàn)低增長(zhǎng)高波動(dòng)態(tài)勢(shì)，而在擴(kuò)張時(shí)期呈現(xiàn)高增長(zhǎng)低波動(dòng)態(tài)勢(shì)。GDP 在緊縮時(shí)期均值小于擴(kuò)張時(shí)期，而波動(dòng)大于擴(kuò)張時(shí)期，這主要是因?yàn)樵诰o縮時(shí)期不確定性激增，導(dǎo)致市場(chǎng)預(yù)期逐漸悲觀并產(chǎn)生分歧，從而加劇產(chǎn)出波動(dòng)幅度。第三，緊縮時(shí)期消費(fèi)與投資的均值與波動(dòng)均高于擴(kuò)張時(shí)期。緊縮時(shí)期居民消費(fèi)與投資意愿都呈現(xiàn)下降態(tài)勢(shì)，這時(shí)政府采取積極宏觀政策刺激市場(chǎng)有效需求，從而幫助經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)復(fù)蘇。但緊縮時(shí)期消費(fèi)與投資的高增長(zhǎng)是否由政府支出推動(dòng)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(jì)描述

（三）不同周期階段下財(cái)政乘數(shù)測(cè)算

在分析不同周期階段下核心變量的統(tǒng)計(jì)特征后，本文將測(cè)算不同周期階段下的財(cái)政乘數(shù)，以檢驗(yàn)財(cái)政政策是否推動(dòng)緊縮階段消費(fèi)與投資高增長(zhǎng)。財(cái)政政策對(duì)產(chǎn)出與政府預(yù)算均具有動(dòng)態(tài)作用效果，因此在計(jì)算乘數(shù)時(shí)要考慮到兩個(gè)關(guān)鍵因素：長(zhǎng)期效應(yīng)與福利損失。首先，財(cái)政政策并非一次性實(shí)施完成，而是基于政策規(guī)劃確定調(diào)控路徑以實(shí)現(xiàn)政策目標(biāo)。在此期間，宏觀經(jīng)濟(jì)亦隨之動(dòng)態(tài)調(diào)整，以實(shí)現(xiàn)對(duì)政策路徑的合理應(yīng)對(duì)。因此僅分析短期乘數(shù)不能闡釋財(cái)政政策的動(dòng)態(tài)調(diào)控效果，需要從長(zhǎng)期視角進(jìn)行分析。其次，財(cái)政政策一方面通過(guò)提升政府支出提振產(chǎn)出、消費(fèi)、投資等核心變量以增加社會(huì)福利，另一方面受預(yù)算約束影響，政府負(fù)債不斷累積會(huì)降低社會(huì)總福利。因此在深入剖析財(cái)政政策對(duì)社會(huì)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(duì)我國(guó)不同周期階段下財(cái)政政策的調(diào)控效果（即財(cái)政乘數(shù)）進(jìn)行研究。方法的核心是：分別計(jì)算一單位標(biāo)準(zhǔn)差財(cái)政支出沖擊發(fā)生后，提前k期產(chǎn)出、投資、消費(fèi)和財(cái)政支出等變量的累計(jì)脈沖響應(yīng)函數(shù)值，以測(cè)度財(cái)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(fèi)等變量的累計(jì)脈沖值與政府支出的累計(jì)脈沖值做商，以計(jì)算政府產(chǎn)出累計(jì)乘數(shù)（εY）、政府投資累計(jì)乘數(shù)（εI）和政府消費(fèi)累計(jì)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(cè)長(zhǎng)度，μt為政府支出沖擊，It-1為歷史信息集。式（8）為乘數(shù)測(cè)算方程，下角標(biāo)R 為周期階段標(biāo)識(shí)，右側(cè)分子項(xiàng)為產(chǎn)出、消費(fèi)等變量的累計(jì)脈沖響應(yīng)值，分母項(xiàng)為政府支出的累計(jì)脈沖響應(yīng)值。本文以國(guó)家五年計(jì)劃作為政策期限，將脈沖長(zhǎng)度設(shè)定為5年，即20 個(gè)季度。值得注意的是，Ramey（2019）指出已有研究將累計(jì)乘數(shù)乘以轉(zhuǎn)化因子（Conversion Factor）會(huì)進(jìn)一步提高財(cái)政乘數(shù)的逆周期性，因此為了保證乘數(shù)的真實(shí)性，本文在式（8）中并未納入轉(zhuǎn)化因子。

根據(jù)表3 中的測(cè)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(duì)稱性與逆周期性，其中政府支出對(duì)投資的帶動(dòng)作用較為顯著。緊縮時(shí)期產(chǎn)出、投資與消費(fèi)的財(cái)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(shí)期對(duì)經(jīng)濟(jì)具有顯著的帶動(dòng)作用：一單位公共財(cái)政支出發(fā)生后，公共消費(fèi)與投資隨之上升，居民消費(fèi)與投資意愿增強(qiáng)，兩個(gè)共同作用下使得總消費(fèi)與投資上升幅度超過(guò)一單位；而在擴(kuò)張時(shí)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(shí)期具有顯著的擠出效應(yīng)：一單位公共財(cái)政支出發(fā)生后，公共消費(fèi)與投資隨之上升，居民消費(fèi)與投資意愿下滑，兩者抵消下總消費(fèi)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(gè)階段均大于其他兩者，分別為2.19 與0.42，表明政府支出對(duì)投資的影響程度最大，這也與我國(guó)多年來(lái)政府投資對(duì)經(jīng)濟(jì)帶動(dòng)的事實(shí)相符合。

表3 不同周期階段下財(cái)政乘數(shù)測(cè)算

四、不同周期階段下財(cái)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(cái)政政策對(duì)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(jì)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(fèi)與投資的脈沖響應(yīng)圖與累計(jì)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(lái)看，緊縮時(shí)期財(cái)政政策的調(diào)控效果具有長(zhǎng)期性。緊縮時(shí)期財(cái)政政策的持續(xù)期較長(zhǎng)，政府支出、GDP、消費(fèi)與投資均在5年（20期）后逐漸收斂到穩(wěn)態(tài)；擴(kuò)張時(shí)期財(cái)政政策的作用時(shí)期較短，四種沖擊約在2年（8期）后趨于平穩(wěn)。這種長(zhǎng)期性可以歸因?yàn)閮煞矫妫旱谝唬唐诖碳こ潭葟?qiáng)。緊縮時(shí)期居民消費(fèi)傾向與投資意愿降低，有效需求大幅下行，這時(shí)財(cái)政政策通過(guò)政府購(gòu)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(chǎng)預(yù)期持續(xù)改善。積極財(cái)政政策的出臺(tái)能夠不斷改善市場(chǎng)預(yù)期，間接影響居民跨期消費(fèi)偏好與決策，但該過(guò)程更為緩和，從而拉長(zhǎng)政策持續(xù)期。而在擴(kuò)張時(shí)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(duì)比圖3 和圖4 不難看出，2004年以前由于我國(guó)財(cái)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(guò)轉(zhuǎn)移支付、政府購(gòu)買等調(diào)控方式刺激市場(chǎng)需求。但是這種大開(kāi)大合的調(diào)控方式未能關(guān)注緊縮時(shí)期財(cái)政政策長(zhǎng)期性，導(dǎo)致這一時(shí)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(cái)政政策不斷改革提效，政府工作會(huì)議上提出積極財(cái)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(zhǎng)期可持續(xù)增長(zhǎng)區(qū)間。目前正處于“十四五”開(kāi)局之時(shí)，我國(guó)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(dòng)跨周期政策治理，有效利用財(cái)政政策的長(zhǎng)期性穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)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(zhǎng)短期不一致。

圖6 政府支出累計(jì)脈沖響應(yīng)圖

進(jìn)一步研究圖5 不難看出，財(cái)政政策在不同周期階段均能帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，但是作用機(jī)理與影響程度仍有差異。緊縮時(shí)期一單位標(biāo)準(zhǔn)差財(cái)政支出沖擊發(fā)生后，產(chǎn)出、消費(fèi)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(shí)期，財(cái)政支出沖擊發(fā)生后，產(chǎn)出、消費(fèi)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(shí)期產(chǎn)出、消費(fèi)與投資的均小于1。而在緊縮時(shí)期，消費(fèi)與投資最大值均大于1，分別為1.04 與1.65。這說(shuō)明政府支出提升，并沒(méi)有擠出私人消費(fèi)與投資，反而具有帶動(dòng)作用。這表明政府消費(fèi)與私人消費(fèi)之間存在埃奇沃思互補(bǔ)性，即政府消費(fèi)增加會(huì)“擠入”私人消費(fèi)。與此同時(shí)，縱觀我國(guó)財(cái)政政策歷史，上一輪政府投資帶動(dòng)我國(guó)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(dòng)總投資增長(zhǎng)。而現(xiàn)今，舊基建的紅利期逐漸過(guò)去，新基建不斷發(fā)展，恰逢當(dāng)前我國(guó)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步脫離緊縮階段，政府應(yīng)采取財(cái)政政策引領(lǐng)內(nèi)需增長(zhǎng)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(guò)累計(jì)脈沖響應(yīng)圖（即圖6），本文對(duì)財(cái)政政策的長(zhǎng)期效果進(jìn)行深入分析。緊縮時(shí)期，政府支出、產(chǎn)出、消費(fèi)與投資的5年（20期）累計(jì)脈沖值分別為5.4，6.9，6.9 和11.8，而在擴(kuò)張時(shí)期，4 個(gè)變量的5年（20期）累計(jì)脈沖值分別為1.7，0.3，0.35 和0.71。緊縮時(shí)期財(cái)政支出的動(dòng)態(tài)累計(jì)效果更為顯著，其中財(cái)政政策對(duì)投資的拉動(dòng)效果最強(qiáng)。而在擴(kuò)張時(shí)期，產(chǎn)出、消費(fèi)與投資的累計(jì)效應(yīng)均小于1，表明長(zhǎng)期來(lái)看擴(kuò)張時(shí)期的政府支出對(duì)消費(fèi)與投資也有擠出效應(yīng)。值得注意的是，緊縮時(shí)期產(chǎn)出累計(jì)脈沖效果要弱于投資，說(shuō)明長(zhǎng)期來(lái)看政府支出提升對(duì)投資的帶動(dòng)作用不能完全轉(zhuǎn)化為最終產(chǎn)出。2008年為了應(yīng)對(duì)可能出現(xiàn)的硬著陸風(fēng)險(xiǎn)，政府投資4 萬(wàn)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(dòng)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(xiàng)目衍生出的原材料需求下滑，上游行業(yè)產(chǎn)能與庫(kù)存均呈現(xiàn)過(guò)剩態(tài)勢(shì)。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(guò)去庫(kù)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(cái)政政策福利損失的合理變量，政府支出累計(jì)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(shí)期的收斂速度較慢。這主要是因?yàn)榫o縮階段需要政府持續(xù)提供財(cái)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(guò)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(cái)政政策的同時(shí)，一方面要將政策長(zhǎng)期累計(jì)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(xiǎn)與福利損失，并警惕去杠桿過(guò)程中可能產(chǎn)生的通脹壓力。

五、結(jié)論與啟示

面對(duì)國(guó)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(guó)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(cái)政政策還未到退出的時(shí)機(jī)，此時(shí)更需要考慮財(cái)政政策的跨周期設(shè)計(jì)，并加強(qiáng)財(cái)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(duì)我國(guó)不同周期階段下的財(cái)政乘數(shù)進(jìn)行估算，并結(jié)合脈沖響應(yīng)函數(shù)與累計(jì)脈沖響應(yīng)函數(shù)對(duì)我國(guó)財(cái)政政策的長(zhǎng)期效應(yīng)與福利損失進(jìn)行探討，以確保周期階段切換過(guò)程中政策效果的一致性。具體結(jié)論如下所述：

第一，財(cái)政支出乘數(shù)體現(xiàn)出顯著差異性、非對(duì)稱性與逆周期性，且對(duì)投資的帶動(dòng)作用最強(qiáng)。在經(jīng)濟(jì)周期收縮階段，產(chǎn)出、投資與消費(fèi)的財(cái)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(duì)私人部門消費(fèi)與投資的帶動(dòng)作用，這主要是因?yàn)檎С鎏嵘?，一方面?huì)提振當(dāng)期有效需求增加以刺激消費(fèi)需求，另一方面能夠逐步改善市場(chǎng)預(yù)期以鼓勵(lì)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(cái)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(cái)政政策操作的逆周期特征。

第二，為了實(shí)現(xiàn)跨周期政策的精準(zhǔn)調(diào)控，本文對(duì)不同周期階段下財(cái)政政策調(diào)控的長(zhǎng)期效果與福利損失進(jìn)行分析。首先，緊縮時(shí)期財(cái)政政策的調(diào)控效果具有長(zhǎng)期性，期限在5年（20期）左右，而擴(kuò)張時(shí)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(shí)期政府支出規(guī)模一般會(huì)大于擴(kuò)張時(shí)期，從而使得經(jīng)濟(jì)短時(shí)大幅上升；二是預(yù)期持續(xù)改善。財(cái)政政策的實(shí)施能夠幫助市場(chǎng)形成樂(lè)觀預(yù)期，從而提高私人部門消費(fèi)與投資的活力。其次，緊縮時(shí)期財(cái)政政策對(duì)消費(fèi)與投資的帶動(dòng)作用強(qiáng)于擴(kuò)張時(shí)期。緊縮時(shí)期，政府消費(fèi)支出與私人消費(fèi)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(fèi)脈沖峰值大于1。在我國(guó)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(dòng)投資增長(zhǎng)；最后，緊縮時(shí)期財(cái)政政策實(shí)施后的福利損失大于擴(kuò)張時(shí)期，是后者的3 倍。這主要是因?yàn)榫o縮時(shí)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(guò)債務(wù)、稅收等方式從私人部門吸收資金修復(fù)過(guò)高杠桿，從而造成社會(huì)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(cái)政4 萬(wàn)億投資的長(zhǎng)期副作用，本輪財(cái)政政策要在保證強(qiáng)刺激的同時(shí)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(zhǎng)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(cái)政政策調(diào)控效果的周期性轉(zhuǎn)變，以實(shí)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(cái)政政策的時(shí)候，要考慮到緊縮期財(cái)政政策的長(zhǎng)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(dòng)成分省略了2020年Q1 與Q2 兩個(gè)數(shù)據(jù)，因?yàn)樾鹿谝咔槭沟脙蓚€(gè)偏離程度大于以往數(shù)據(jù)，但是兩者沒(méi)有顯著差異，因此在此省略。