日本經(jīng)濟政策不確定性和經(jīng)濟衰退

林秀梅　李青召

摘要：文章利用Baker等發(fā)布的日本經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)研究了日本經(jīng)濟政策不確定性的特征。日本經(jīng)濟政策不確定性具有明顯的“政黨色彩”——經(jīng)濟政策不確定性與日本頻繁的政治選舉密切相關(guān)。此外，日本經(jīng)濟政策不確定性持續(xù)時間較長?；谌毡九菽?jīng)濟破滅后的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟政策不確定性對最終需求具有顯著的負向沖擊。從而驗證了經(jīng)濟政策不確定性本身是導(dǎo)致衰退的重要驅(qū)動力，這為解釋日本經(jīng)濟在泡沫經(jīng)濟破滅后長期處于衰退提供了新的解釋。

關(guān)鍵詞：經(jīng)濟政策不確定性；經(jīng)濟衰退；最終需求；MS-AR模型

中圖分類號：F11文獻標識碼：A文章編號：1004-2458（2018）01-0001-010

DOI：1014156/jcnkirbwtyj201801001

一、引言

戰(zhàn)后日本采取經(jīng)濟趕超戰(zhàn)略，通過制定一系列的經(jīng)濟政策，如產(chǎn)業(yè)政策、興建基礎(chǔ)設(shè)施政策、高投資和高出口政策等來發(fā)展經(jīng)濟，并在上世紀80年代基本上完成了對英美發(fā)達國家的追趕。但隨著1985年廣場協(xié)議的簽訂，日元升值，大量過剩資本流入房地產(chǎn)和股票市場，導(dǎo)致經(jīng)濟泡沫產(chǎn)生。90年代初經(jīng)濟泡沫的破滅，使得日本經(jīng)濟陷入“失去的十年”，自民黨政府拿不出推動經(jīng)濟增長的有效政策，導(dǎo)致經(jīng)濟增長緩慢，銀行不良債和政府負債擴大。進入新世紀后，日本經(jīng)濟增長速度雖然得到一定改善，但整體乏善可陳。尤其2008年全球金融危機爆發(fā)以后，日本經(jīng)濟復(fù)蘇之路顯得尤為漫長。

經(jīng)濟政策不確定性，指的是經(jīng)濟主體無法確切預(yù)知政府何時改變現(xiàn)行經(jīng)濟政策（ Gulen & Ion2013）[1]。日本在經(jīng)濟泡沫破滅后，經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)長期處于高位（見圖1）。美國聯(lián)邦公開市場委員會（2009年）和國際貨幣基金組織（2012年，2013年）均指出美國和歐洲的財政、監(jiān)管和貨幣政策的不確定性加劇了2008年-2009年經(jīng)濟的下滑并導(dǎo)致經(jīng)濟復(fù)蘇緩慢。此外，經(jīng)濟政策在發(fā)布時間、內(nèi)容和影響上具有不確定性，這些不確定性會延緩經(jīng)濟行為主體的決策（投資和消費），使得經(jīng)濟政策實施效果大打折扣。一些經(jīng)濟學(xué)家甚至認為，經(jīng)濟政策不確定性本身就是經(jīng)濟衰退的重要驅(qū)動力Bloom（2009年），Benati（2014年）[23]。而日本在經(jīng)濟泡沫破滅后，經(jīng)濟長期處于衰退，復(fù)蘇之路漫漫無期。更為嚴重的是，日本在經(jīng)濟泡沫破滅至今，20多年間，日本政府先后經(jīng)歷 21任17位首相，頻繁更換政府內(nèi)閣首相，加劇了日本經(jīng)濟政策不確定性，反過來作用于宏觀經(jīng)濟，延緩了日本經(jīng)濟的復(fù)蘇。

考慮到日本的政治體制和政黨選舉制度，對日本經(jīng)濟政策不確定性進行了系統(tǒng)分析，得出日本經(jīng)濟政策不確定性與日本的選舉制度和政黨體制密切相關(guān)的結(jié)論。政府及其背后的政治體制是影響制定經(jīng)濟政策的重要因素，而日本選舉制度改革和自民黨派閥政治是影響日本經(jīng)濟政策不確定的重要因素。日本經(jīng)濟政策不確定性周期與日本首相選舉高度相關(guān)，頻繁的首相選舉和首相任期過短是造成日本經(jīng)濟政策不確定性高企的重要原因。利用日本經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)構(gòu)建VAR模型，研究了經(jīng)濟政策不確定性沖擊對最終需求的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，日本經(jīng)濟政策不確定性升高會對最終需求產(chǎn)生負向影響，這為解釋日本經(jīng)濟長期衰退提供一個新的視角。

由于宏觀經(jīng)濟不確定性沒有直接可以測度的變量，尋找衡量宏觀經(jīng)濟不確定性的代理變量成為關(guān)鍵。國外學(xué)者早些時候關(guān)于宏觀經(jīng)濟政策不確定性替代指標的計算主要有標準差法（Driver & Moreton，1991年）[4]和條件方差（Baum et al，2006年；Bredin&Fountas;，2009年；Talavera et al，2012年）[5]。近期測度宏觀經(jīng)濟不確定性新的進展主要Jurado，Ludvigson & Ng（2015年）和Baker，Bloom & Davis（2016年）的經(jīng)濟政策不確定性[6]。當出現(xiàn)較大宏觀不確定性時，Jurado，Ludvigson & Ng測度宏觀經(jīng)濟不確定性缺乏連續(xù)性。而Baker，Bloom & Davis則通過基于報紙消息包含經(jīng)濟政策不確定性關(guān)鍵詞構(gòu)建經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)，保證了指數(shù)的連續(xù)性。

自2008年全球金融危機以來，有關(guān)經(jīng)濟政策不確定性研究，因Baker等編制的經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)而大量涌現(xiàn)（依據(jù)Baker等編制的經(jīng)濟政策不確定性進行的研究可參考http：//www.policyuncertainty.com/research.html）。Karnizova&Li;（2014年）指出經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)對美國的衰退具有很好的預(yù)測性[7]。Benati（2014年）的研究則關(guān)注經(jīng)濟政策不確定性與經(jīng)濟衰退，利用隨機波動的貝葉斯時變參數(shù)結(jié)構(gòu)向量自回歸模型，研究了在大衰退背景下經(jīng)濟政策不確定性沖擊對美國、歐元區(qū)、英國和加拿大的影響。Baker，Bloom and Davis（2016年）對經(jīng)濟政策不確定性的測度給出了詳細的解釋說明，并從微觀和宏觀兩個方面闡述了經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)對經(jīng)濟變量的影響。實證結(jié)果表明，利用公司層面的數(shù)據(jù)，經(jīng)濟政策不確定性上升會增加股票的波動，降低投資，減少就業(yè)。宏觀層面，經(jīng)濟政策不確定性沖擊會抑制投資、降低產(chǎn)出和增加失業(yè)。Bordo等（2016年）研究了美國經(jīng)濟政策不確定性與信貸渠道的關(guān)系，從總體和銀行層面的實證結(jié)果表明經(jīng)濟政策不確定性會降低銀行的信貸水平，意味著經(jīng)濟政策不確定性通過影響銀行信貸渠道進而影響經(jīng)濟復(fù)蘇[8]。

日本學(xué)者基于不同的經(jīng)濟政策不確定性測度，研究了經(jīng)濟政策不確定性的影響。Masao Tsuri（2005年）研究了財政政策不確定性對日本消費的影響，指出公共支出的不確定性會直接導(dǎo)致勞動收入的不確定性，并將使未來稅負發(fā)生不可測的變化。利用1970年-2000年的樣本數(shù)據(jù)實證分析表明，日本中央政府實際公共支出的波動對個人消費有顯著的負影響[9]。Sagiri（2016年）利用數(shù)值模擬分析了日本政策不確定性對當前老齡化社會經(jīng)濟和福利的影響，認為在當前日本由于人口和財政的挑戰(zhàn)，政策不確定性會顯著影響經(jīng)濟活動和福利。Masayuki（2016年）基于公司層面的原始調(diào)查數(shù)據(jù)研究政策不確定性對公司管理的影響以及企業(yè)對政府有關(guān)經(jīng)濟政策目標的評價。研究結(jié)果表明日本企業(yè)對經(jīng)濟政策不確定性的關(guān)注主要集中于社會保障制度、稅收政策、財政支出和國際貿(mào)易政策上，政策不確定性會影響到管理決策，尤其是設(shè)備投資和雇傭普通員工。與政府經(jīng)濟政策相關(guān)的中長期數(shù)值目標通常被認為是難以實現(xiàn)的[10]。

由于不同國家經(jīng)濟發(fā)展水平、政治制度以及執(zhí)政黨制定的經(jīng)濟發(fā)展目標等存在很大差異，加之外部沖擊影響的大小和自身抵抗能力的不同，不同國家經(jīng)濟政策不確定性各有自身特點。正如Bloom（2009年），Benati（2014年），Baker，Bloom and Davis（2016年）等所揭示的，經(jīng)濟政策不確定性對宏觀經(jīng)濟產(chǎn)生了負面影響。而有關(guān)日本經(jīng)濟衰退的研究，主要集中在外部沖擊（江瑞平2009年），零利率和通貨緊縮（張誼浩2004年），結(jié)構(gòu)性問題（吉野直行等2016年），經(jīng)濟政治因素（劉力臻2016年）等方面[1114]。上述研究提供了有益借鑒，針對Baker等編制的日本經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)重點分析了日本經(jīng)濟政策不確定性的特征，對日本經(jīng)濟政策不確定性沖擊對最終需求的影響進行了計量分析，并針對結(jié)果給出了解釋。

二、日本經(jīng)濟政策不確定性的特征

為了對日本經(jīng)濟政策不確定性進行量化分析，選取Baker等發(fā)布的經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)作為研究對象，分析日本經(jīng)濟政策不確定性。之所以選取該指數(shù)作為日本經(jīng)濟政策不確定性的替代變量是因為：第一，該指數(shù)具有權(quán)威性，在當前有關(guān)經(jīng)濟政策不確定的研究中，相當大的一部分學(xué)者利用Baker等發(fā)布的經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)作為量化政策不確定性的替代指標。第二，該指數(shù)在時間上按照月度發(fā)布，具有良好的連續(xù)性，便于對日本的經(jīng)濟政策不確定性進行時間序列分析。

（一）日本經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)

1.文中所使用的日本經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)由斯坦福大學(xué)和芝加哥大學(xué)聯(lián)合發(fā)布的月度日本經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)來衡量日本經(jīng)濟政策的不確定性。該指數(shù)以日本兩家最大的日語新聞報紙——朝日新聞和讀賣新聞為分析對象。識別包含日語“不確定”“不確定性”，“經(jīng)濟的”“經(jīng)濟”，以及一個或多個政策短語的文章，并將識別的文章數(shù)量除以當月刊發(fā)的文章總數(shù)，再將得到每月指數(shù)以1988年6月至2013年12月這一區(qū)間標準化，然后乘以100，得到最終的日本經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)（具體的構(gòu)建可參考http：//www.policyuncertainty.com/japan_monthly.html）。

圖1描述了日本經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)的月度變化和相關(guān)事件相關(guān)事件參考Baker S R， Bloom N， Davis S J. Measuring Economic Policy Uncertainty[J]. Cep Discussion Papers， 2015附錄中Figure A7： Index of Economic Policy Uncertainty for Japan。。從該圖中可以發(fā)現(xiàn)：（1）日本經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)與日本國內(nèi)政治密切相關(guān)。自1988年6月至2015年12月，日本經(jīng)歷了17位24任首相，其中6位首相來自于自民黨以外的政黨。日本的選舉制度和政黨政治是造成日本經(jīng)濟政策不確定性的主要原因。圖1中標示的日本經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)15處高企點中11處，與新首相就任、選舉改革、國會解散和大選有關(guān)。日本泡沫經(jīng)濟破滅后，“1955體制”面臨重大的挑戰(zhàn)，并導(dǎo)致日本眾議院選舉制度改革，由原來的中選舉制改為小選舉區(qū)比例代表并立制1955年11月，日本自由黨和民主黨合并為自由民主黨即自民黨，成為國會第一大黨，在議會中形成穩(wěn)定多數(shù)，連續(xù)執(zhí)政長達38年，而其他黨長期處于在野狀態(tài)，多黨制形同虛設(shè)，這種局面被稱為“1955年體制”。。選舉制度的改革打破了自民黨一黨執(zhí)政的局面，同時也造成日本經(jīng)濟政策不確定在90年代初期高企。由表1歷任日本內(nèi)閣首相在任時間可以看出，政府內(nèi)閣首相的交替時間節(jié)點往往是日本經(jīng)濟政策不確定高企點，無論是執(zhí)政黨更替還是自民黨內(nèi)部更換總裁。各政黨執(zhí)政理念的不同，毫無疑問會造成經(jīng)濟政策不確定性加大。自民黨內(nèi)部“通過定期的自民黨總裁選舉（及首相選舉），國家政權(quán)便民主地由一個派系轉(zhuǎn)移到另外一個派系，政黨間的競爭被政黨內(nèi)的派閥斗爭所取代。同時， 由于自民黨總裁實行公選制度，派閥政治日益制度化”[15]。自民黨的派閥政治是日本政黨政治的一大特色，推高了日本經(jīng)濟政策不確定性。表1中還可以看出，首相在位時間相對較短，從竹下登內(nèi)閣到野田內(nèi)閣，在位平均時長541天。最短的羽田孜政府僅64天，最長的小泉內(nèi)閣1 980天。從政府制定相關(guān)經(jīng)濟政策綱要，到具體實施，往往需要一定的時間周期。而日本政府頻繁更換內(nèi)閣首相，大大增加了經(jīng)濟政策的不確定性。

2.石油是造成日本經(jīng)濟政策不確定性的另一重要因素。兩次海灣戰(zhàn)爭均造成日本經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)高企。日本是世界上自然資源相對貧乏的發(fā)達國家，絕大部分自然資源依賴于進口。海灣戰(zhàn)爭導(dǎo)致石油價格高企，這對嚴重依賴進口石油資源的日本產(chǎn)生很大沖擊。第1次石油危機作為日本經(jīng)濟由高速增長轉(zhuǎn)為中低速增長的轉(zhuǎn)折點，對日本經(jīng)濟的影響深遠。作為工業(yè)原料最主要的石油資源，一旦出現(xiàn)較大的價格波動，日本經(jīng)濟受到的打擊遠遠超過其他西方工業(yè)國家。因此，油價高低會影響到日本政府經(jīng)濟政策的方方面面。

3.全球和區(qū)域性經(jīng)濟危機是影響日本經(jīng)濟政策不確定性的重要原因。外部事件沖擊尤其是經(jīng)濟危機沖擊，會加劇日本經(jīng)濟政策不確定性。受1997年亞洲金融危機影響，日本經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)在1997年下半年和1998全年都在高位運行，期間更是發(fā)生了山一證券公司倒閉事件。2007年美國次貸危機和2008年由次貸危機演變而來的國際金融危機，都在一定程度上造成日本經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)高企。受歐洲債務(wù)危機影響以及全球經(jīng)濟復(fù)蘇乏力，日本央行為提振日本經(jīng)濟，于2010年9月實施量化寬松的貨幣政策。外部經(jīng)濟危機的沖擊是導(dǎo)致日本經(jīng)濟政策不確定性在2007年-2014年間長期高企的另外一個重要原因。

（二）日本經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)的區(qū)制特征

利用日本經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)的走勢圖，可以比較直觀地對日本經(jīng)濟政策不確定性進行分析，但如果要進行更進一步的分析，比如，對日本經(jīng)濟政策不確定指數(shù)的高低與相關(guān)事件進行分析，需要利用更高深的計量方法。

自Hamilton（1989年）提出馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移向量自回歸模型研究經(jīng)濟周期以來，利用該模型研究區(qū)制轉(zhuǎn)換問題得到極快發(fā)展[16]?？紤]到日本經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)存在高低兩個區(qū)制。通過建立日本經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)的MS-AR模型，可以確定日本經(jīng)濟政策不確定性高低兩個區(qū)制及其所處區(qū)制時間，便于進一步分析日本經(jīng)濟政策不確定性的特征。

參考HansMartin Krolzig（1998年）給出的MSAR估計方法，利用OX軟件和Givewin軟件對日本經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)進行區(qū)制分析。經(jīng)過分析選擇模型結(jié)構(gòu)、滯后階數(shù)和區(qū)制狀態(tài)確定馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移向量自回歸模型為MSIH（2）-AR（6），具體結(jié)果見表2。從表2模型統(tǒng)計量的估計結(jié)果來看，LR檢驗統(tǒng)計量在5%的顯著水平下拒絕模型是線性的原假設(shè)，說明該AR模型中確實存在顯著地非線性情況；同時非線性模型的對數(shù)似然值明顯大于線性模型，說明MSAR模型參數(shù)擬合效果優(yōu)于線性AR模型；最后從模型滯后階數(shù)是否為最優(yōu)的AIC準則、HQ準則和SC準則來看，根據(jù)越小越好的原則，非線性模型明顯優(yōu)于線性模型。

從圖2中可以看出，日本經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)確實存在顯著的兩區(qū)制特征，并且是表現(xiàn)穩(wěn)定的兩區(qū)制特征。主要表現(xiàn)為各區(qū)制的平滑概率較高，除了區(qū)制轉(zhuǎn)換部分，其余部分的平滑概率基本都在08以上，甚至接近于1的概率水平。結(jié)合圖2中日本經(jīng)濟政策不確定指數(shù)，可以看出，高低區(qū)制區(qū)間基本上與不確定性指數(shù)的高低相吻合。

表3給出了日本經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)區(qū)制轉(zhuǎn)換概率和持續(xù)期的估計結(jié)果。從區(qū)制轉(zhuǎn)換概率來看，日本經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)的MSAR模型回歸得到的兩區(qū)制具有高度的穩(wěn)定性。系統(tǒng)維持在區(qū)制1的概率為0920 8，由區(qū)制1轉(zhuǎn)移到區(qū)制2的概率為0079 2；系統(tǒng)維持在區(qū)制2的概率為0896 6，由區(qū)制2轉(zhuǎn)移到區(qū)制1的概率為0103 4。從選取的樣本看，停留在區(qū)制1的樣本數(shù)量為1804個月，平均持續(xù)期1263月；停留在區(qū)制2的樣本數(shù)量為1446個月，平均持續(xù)期為967個月。結(jié)合圖2日本經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)的趨勢，可以看出，區(qū)制1是日本經(jīng)濟政策不確定性較高的時間區(qū)間，區(qū)制2是日本經(jīng)濟政策不確定性較低的時間區(qū)間。因此，區(qū)制1可以稱為高不確定性區(qū)制，區(qū)制2可以稱為低不確定性區(qū)制。日本經(jīng)濟政策不確定性區(qū)制具有明顯的“高長低短”的特征，即高不確定性區(qū)制持續(xù)時間較長，而低不確定性區(qū)制持續(xù)時間較短。

表4給出了日本經(jīng)濟政策不確定性區(qū)制時間劃分。從高不確定性區(qū)制（區(qū)制1）的時間劃分中可以看出以下特點：（1）MSAR模型可以靈敏捕捉到由日本經(jīng)濟政策不確定性所導(dǎo)致的區(qū)制轉(zhuǎn)換。從高不確定性區(qū)制所包含的時間區(qū)間并結(jié)合圖1中日本經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)高企的歷史事件，可以發(fā)現(xiàn)，圖1中所羅列的15次事件沖擊所導(dǎo)致的日本經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)升高均包含在高不確定性區(qū)制中。（2）內(nèi)憂外患是導(dǎo)致日本2007年9月至2014年2月長達6年多的經(jīng)濟政策不確定。在這6年多的時間，日本共經(jīng)歷了6位首相，平均任期1年。頻繁更換國家元首和不同政黨輪流執(zhí)政導(dǎo)致經(jīng)濟政策不能始終如一。2007年美國次貸危機、2008年全球金融危機、2010年歐洲主權(quán)債務(wù)危機等局部和全球經(jīng)濟金融危機均對日本宏觀經(jīng)濟產(chǎn)生沖擊，導(dǎo)致日本政府在經(jīng)濟政策上產(chǎn)生較大不確定性。

三、日本經(jīng)濟政策不確定性對最終需求的沖擊影響

日本經(jīng)濟政策不確定性有其自身的特點，比如，高不確定性區(qū)制持續(xù)時間大于低不確定性區(qū)制持續(xù)時間、政黨色彩嚴重等等。Bloom（2009年）的研究認為經(jīng)濟衰退時會伴有較高的經(jīng)濟政策不確定性，并且認為經(jīng)濟政策不確定性本身是經(jīng)濟衰退的重要驅(qū)動力。日本經(jīng)濟自泡沫經(jīng)濟破滅后長期衰退，前文的研究揭示日本經(jīng)濟政策不確定性在泡沫經(jīng)濟破滅后表現(xiàn)出高不確定性區(qū)制較長的特征。借鑒Bloom（2009年），Baker等（2016年）的方法，利用VAR模型來檢驗日本經(jīng)濟政策不確定性對宏觀經(jīng)濟沖擊影響。

搜集了關(guān)于日本最終需求的相關(guān)變量作為日本經(jīng)濟政策不確定性對宏觀經(jīng)濟沖擊的代表性變量，包括固定資本形成、政府消費。居民消費和出口，數(shù)據(jù)來源于OECD統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫。由于OECD統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫有關(guān)日本最終需求的變量均為季度數(shù)據(jù)，且起始時間為1994年第1季度，為此，VAR模型中樣本數(shù)據(jù)的時間為1994Q1—2015Q4。日本經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)是月度數(shù)據(jù)，采用近月賦予較大權(quán)重，而遠月賦予較小權(quán)重的方法將經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)轉(zhuǎn)換成季度數(shù)據(jù)。

顯而易見，利用VAR模型來進行各變量之間的因果推斷存在一定的問題，部分因為經(jīng)濟政策不確定性反映了當前和未來的經(jīng)濟狀況格蘭杰因果檢驗是檢驗依賴于過去某些時點上的信息而非當前和未來。。但利用VAR模型可以揭示變量之間的動態(tài)關(guān)系——脈沖響應(yīng)函數(shù)可以反映變量間的動態(tài)沖擊效應(yīng)。VAR模型的動態(tài)分析一般采用正交脈沖響應(yīng)函數(shù)來實現(xiàn)，而正交化需要由Cholesky分解完成，但Cholesky分解的結(jié)果嚴格依賴于模型中變量的順序。因此，變量順序的選擇對VAR模型沖擊的效果有直接的關(guān)系。為此，VAR模型中給定變量的順序依次是：日本經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)、出口、投資、政府消費、個人消費。參考Bloom（2009年）的做法，將上述變量取自然對數(shù)后，利用HP濾波進行去趨勢處理。由于變量均為季度數(shù)據(jù)，HP濾波所選用的波長=1 600

圖3為日本經(jīng)濟政策不確定性沖擊對最終需求各變量的脈沖響應(yīng)圖。從圖3中可以看出，首先，經(jīng)濟政策不確定性沖擊對出口的整體影響為負，給定經(jīng)濟政策不確定性一個單位標準差的正向沖擊，出口會在第1期達到負向最大-0685%。隨后沖擊會迅速減弱，并在第8期由負向轉(zhuǎn)為正向，但正向沖擊非常微弱并最終趨向于零?？梢姡?jīng)濟政策不確定性高企會引發(fā)國外進口商的決策，延遲進口，給出口商帶來負向影響，整體上會降低日本的出口。其次，經(jīng)濟政策不確定對投資有負向沖擊影響。由于投資具有不可逆性，當經(jīng)濟政策不確定性高企時，企業(yè)會因為實物期權(quán)效應(yīng)，延遲投資。從脈沖響應(yīng)圖中可以看出，經(jīng)濟政策不確定性沖擊會使投資在第2期產(chǎn)生最大負向沖擊，隨后這種負向沖擊會逐漸減弱，并最終趨向于零。最后，經(jīng)濟政策不確定性對政府消費先產(chǎn)生負向沖擊，隨后轉(zhuǎn)為正向，并最終衰減為零。再次，當經(jīng)濟政策不確定性升高時，首先會迅速降低政府消費的支出，并在第1期達到負向最大，隨后這種負向沖擊會迅速減弱，并在第5期由負向沖擊轉(zhuǎn)為正向沖擊，在第8期達到正向最大后逐漸減弱并最終趨于零。經(jīng)濟政策不確定性高企，會首先引發(fā)政府消費降低，隨后增加政府消費的想象，原因在于政府消費作為財政支出的一部分本身就是政策不確定性構(gòu)成的一部分，當經(jīng)濟政策不確定性升高時，政府消費本身會首先減少，隨著不確定性的深入，政府為減弱社會公眾對不確定性的擔(dān)憂，會增加消費來穩(wěn)定經(jīng)濟。最后，經(jīng)濟政策不確定沖擊會對私人消費產(chǎn)生負向影響，在沖擊發(fā)生的當期，會首先對消費產(chǎn)生正向影響，隨后這種影響會迅速減弱，并在第2期達到負向沖擊最大。隨后沖擊會逐漸減弱并最終趨于零。從經(jīng)濟政策不確定性沖擊對日本最終需求影響的結(jié)果來看，經(jīng)濟政策不確定性沖擊整體上對最終需求中的出口、投資、政府消費和私人消費的影響均為負，只是在沖擊路徑和沖擊強度上表現(xiàn)出一定的差異性。

圖3 為日本經(jīng)濟政策不確定性沖擊對最終需求各變量的脈沖響應(yīng)圖。從圖3中可以看出，首先，經(jīng)濟政策不確定性沖擊對出口的整體影響為負，給定經(jīng)濟政策不確定性一個單位標準差的正向沖擊，出口會在第1期達到負向最大-0685%。隨后沖擊會迅速減弱，并在第8期由負向轉(zhuǎn)為正向，但正向沖擊非常微弱并最終趨向于零。可見，經(jīng)濟政策不確定性高企會引發(fā)國外進口商的決策，延遲進口，給出口商帶來負向影響，整體上會降低日本的出口。其次，經(jīng)濟政策不確定對投資有負向沖擊影響。由于投資具有不可逆性，當經(jīng)濟政策不確定性高企時，企業(yè)會因為實物期權(quán)效應(yīng)，延遲投資。從脈沖響應(yīng)圖中可以看出，經(jīng)濟政策不確定性沖擊會使投資在第2期產(chǎn)生最大負向沖擊，隨后這種負向沖擊會逐漸減弱，并最終趨向于零。最后，經(jīng)濟政策不確定性對政府消費先產(chǎn)生負向沖擊，隨后轉(zhuǎn)為正向，并最終衰減為零。再次，當經(jīng)濟政策不確定性升高時，首先會迅速降低政府消費的支出，并在第1期達到負向最大，隨后這種負向沖擊會迅速減弱，并在第5期由負向沖擊轉(zhuǎn)為正向沖擊，在第8期達到正向最大后逐漸減弱并最終趨于零。經(jīng)濟政策不確定性高企，會首先引發(fā)政府消費降低，隨后增加政府消費的想象，原因在于政府消費作為財政支出的一部分本身就是政策不確定性構(gòu)成的一部分，當經(jīng)濟政策不確定性升高時，政府消費本身會首先減少，隨著不確定性的深入，政府為減弱社會公眾對不確定性的擔(dān)憂，會增加消費來穩(wěn)定經(jīng)濟。最后，經(jīng)濟政策不確定沖擊會對私人消費產(chǎn)生負向影響，在沖擊發(fā)生的當期，會首先對消費產(chǎn)生正向影響，隨后這種影響會迅速減弱，并在第2期達到負向沖擊最大。隨后沖擊會逐漸減弱并最終趨于零。從經(jīng)濟政策不確定性沖擊對日本最終需求影響的結(jié)果來看，經(jīng)濟政策不確定性沖擊整體上對最終需求中的出口、投資、政府消費和私人消費的影響均為負，只是在沖擊路徑和沖擊強度上表現(xiàn)出一定的差異性。

四、結(jié)論和啟示

文中對日本經(jīng)濟政策不確定性的特征進行了分析，從日本經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)的走勢圖和相關(guān)事件分析來看，日本經(jīng)濟政策不確定性與日本的政黨選舉密切相關(guān)，外部事件尤其是國際金融危機是影響日本經(jīng)濟政策不確定性的另外一個重要因素。通過MSAR模型分析，發(fā)現(xiàn)樣本時間內(nèi)日本經(jīng)濟政策不確定性處于高不確定性的時長要大于處于低不確定性的時長，高低不確定性區(qū)制的時間劃分與引發(fā)日本經(jīng)濟政策不確定性高企的事件相吻合。利用日本經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)與最終需求數(shù)據(jù)建立VAR模型，實證結(jié)果顯示，日本經(jīng)濟政策不確定性沖擊會對最終需求產(chǎn)生負向影響，即經(jīng)濟政策不確定性升高會削減出口，減少投資，降低消費（含政府消費和家庭消費）。因此，經(jīng)濟政策不確定性本身是誘發(fā)日本經(jīng)濟衰退的重要推動力，這也為日本經(jīng)濟在泡沫經(jīng)濟破滅后長期處于衰退提供了新的解釋。

針對以上結(jié)果，有以下啟示：第一，不同于其他學(xué)者對日本經(jīng)濟衰退的分析，從經(jīng)濟政策不確定性的角度出發(fā)，得出日本經(jīng)濟政策不確定性是導(dǎo)致日本經(jīng)濟衰退的重要驅(qū)動力。并且日本經(jīng)濟政策不確定性在泡沫經(jīng)濟破滅性表現(xiàn)出高不確定性時期長于低不確定時期的特征。因此，保持經(jīng)濟政策的持續(xù)性、穩(wěn)定性和透明性，都將減少經(jīng)濟政策不確定性對宏觀經(jīng)濟的不利沖擊，有利于日本經(jīng)濟復(fù)蘇。第二，導(dǎo)致日本經(jīng)濟政策不確定性高企的重要原因是日本的政治選舉和政黨制度。自民黨一黨優(yōu)勢執(zhí)政的終結(jié)以及自民黨派閥政治是導(dǎo)致日本首相頻繁換屆的主要原因，而首相頻繁選舉導(dǎo)致經(jīng)濟政策不能夠保持持續(xù)穩(wěn)定，從而加大了經(jīng)濟政策不確定性。為此，確保內(nèi)閣政府和首相的任期是保證經(jīng)濟政策持續(xù)穩(wěn)定的基礎(chǔ)，而日本政治選舉和政黨制度改革是達到這一目的必由之路。

第三，從日本經(jīng)濟政策不確定性與經(jīng)濟衰退之間的關(guān)系中可以得到對我國經(jīng)濟發(fā)展的啟示，即保持經(jīng)濟政策的持續(xù)性、穩(wěn)定性和透明性，對重大經(jīng)濟政策決策，要保持渠道暢通，讓經(jīng)濟主體形成良好的理性預(yù)期，盡可能降低經(jīng)濟政策不確定性對宏觀經(jīng)濟的沖擊。

[參考文獻]

[1]Gulen H， Ion M. Policy Uncertainty and Corporate Investment[J]. Ssrn Electronic Journal， 2016（3）：523-564.

[2]Bloom N. The Impact of Uncertainty Shocks[J]. Econometrica， 2009， 77（3）：623-685.

[3]Benati L. Economic Policy Uncertainty and the Great Recession [J]. Policyuncertainty Com， 2014（1）：84.

[4]Driver C， Moreton D. The Influence of Uncertainty on UK Manufacturing Investment[J]. 1991， 101（409）：1452-1459.

[5]Bredin D， Fountas S. Macroeconomic uncertainty and performance in the European Union[J]. Journal of International Money & Finance， 2009， 28（6）：972-986.

[6]Jurado K， Ludvigson S C， Ng S. Measuring Uncertainty[J]. American Economic Review， 2015， 105（3）：657-672.

[7]Karnizova L， Li J. Economic policy uncertainty， financial markets and probability of US recessions[J]. Economics Letters， 2014， 125（2）：261-265.

[8]Bordo M D， Duca J V， Koch C. Economic Policy Uncertainty and the Credit Channel： Aggregate and Bank Level U.S. Evidence Over Several Decades[J]. Social Science Electronic Publishing， 2016（26）：90-106.

[9]Tsuri M. Effect of Uncertain Fiscal Policy on Consumption： A Case in Japan （in Japanese）[J]. Economic Analysis， 2005（176）：42-75.176.

[10]Masayuki M. How Uncertain Are Economic Policies？ Evidence from a survey on Japanese firms[J]. Policy Discussion Papers， 2016（52）：114-122.

[11]江瑞平. 當前日本經(jīng)濟衰退的主要特征[J]. 日本學(xué)刊， 2009（4）：29-41.

[12]張誼浩. 日本經(jīng)濟衰退的新古典經(jīng)濟分析[J]. 現(xiàn)代日本經(jīng)濟， 2004（1）：11-14.

[13]吉野直行， Farhad， TaghizadehHesary. 日本經(jīng)濟長期衰退的原因和對策[J]. 新金融， 2016（7）：16-23.

[14]劉力臻. 日本經(jīng)濟長期衰退的政治經(jīng)濟學(xué)分析[J]. 日本學(xué)刊， 2016（2）：50-68.

[15]張伯玉.日本選舉制度與政黨政治[M].北京：中國經(jīng)濟出版社，2013（1）：55.

[16]J. D. Hamilton.Time Series Analysis[M]. New York：Princeton University Press，1994

[責(zé)任編輯李穎]