經(jīng)濟(jì)周期階段轉(zhuǎn)換視角下財政乘數(shù)測算與財政政策效應(yīng)檢驗*

□ 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，測算處于不同經(jīng)濟(jì)周期階段的財政乘數(shù)，并利用脈沖響應(yīng)函數(shù)對政策的作用機(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、非對稱性與逆周期性，且對投資的帶動作用最強(qiáng)。財政政策效應(yīng)在經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張階段明顯減弱，體現(xiàn)當(dāng)前財政政策操作的逆周期特征；其次，在收縮階段，財政政策效應(yīng)具有長期性和持續(xù)性，持續(xù)有效期限可達(dá)到5年，但是對應(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)增長處于合理區(qū)間的微調(diào)工具。目前我國逐步由緊縮時期邁入擴(kuò)張時期，積極財政政策尚未到退出時點，因此在政策制定與執(zhí)行過程中需要充分考量不同階段政策效果差異，并將緊縮時期擴(kuò)張政策的長期福利損失納入分析框架，以實現(xiàn)政策連續(xù)性、穩(wěn)定性與可持續(xù)性。

一、引言

十九屆五中全會強(qiáng)調(diào)“健全以國家發(fā)展規(guī)劃為戰(zhàn)略導(dǎo)向，以財政政策和貨幣政策為主要手段，就業(yè)、產(chǎn)業(yè)、投資、消費、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”，這為我國宏觀經(jīng)濟(jì)治理和財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，由于我國貨幣政策空間不斷被壓縮且效果呈邊際遞減態(tài)勢，削弱了貨幣政策的刺激能力，從而凸顯出財政政策在宏觀經(jīng)濟(jì)治理過程中的重要地位。疫情期間政府通過提高政府支出、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)沖擊下我國經(jīng)濟(jì)增速也發(fā)生過斷崖式下滑，政府通過4 萬億救市計劃提振經(jīng)濟(jì)，使得經(jīng)濟(jì)在短時間內(nèi)修復(fù)到危機(jī)前水平，但由于政策長期調(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)階段對財政政策的關(guān)注點在于：一方面隨著我國經(jīng)濟(jì)逐漸脫離緊縮階段，財政政策調(diào)控力度與方式需要隨之轉(zhuǎn)換，因此需要對不同周期階段下財政政策的調(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 萬億政府支出帶來的經(jīng)驗與教訓(xùn)，財政政策不僅要考量短期刺激作用，也要兼顧長期福利損失與經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量。有鑒于此，本文通過定量估計不同經(jīng)濟(jì)周期階段下財政乘數(shù)與脈沖響應(yīng)函數(shù)，深入分析財政政策的作用機(jī)理與福利損失，檢驗財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)于財政乘數(shù)的研究已有很長的歷史，但一直以來研究方法并沒有統(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，財政乘數(shù)研究才得到長足的發(fā)展。這一時期的研究主要表現(xiàn)在三個層面的演進(jìn)：第一，發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體的財政政策均表現(xiàn)出擠出效應(yīng)。部分學(xué)者通過對發(fā)達(dá)國家財政乘數(shù)進(jìn)行測算，結(jié)果顯示財政乘數(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，政策測度方式由中短期瞬時乘數(shù)向長期動態(tài)累計乘數(shù)轉(zhuǎn)變。典型的財政政策通過一系列財政支出規(guī)劃完成政策目標(biāo)，因此僅考慮短期瞬時乘數(shù)不能合理反映政策的長期動態(tài)特征，需要以貼現(xiàn)累計乘數(shù)度量政策的真實調(diào)控效果（Mountford & Uhlig，2009）。第三，研究方法上由時間序列方法向面板數(shù)據(jù)計量方法發(fā)展。VAR 模型與DSGE 模型是當(dāng)前主流的時間序列分析方式，該方法在經(jīng)濟(jì)預(yù)測方面具有顯著優(yōu)勢，但是隨著面板數(shù)據(jù)的可得性逐漸提升，后者對因果關(guān)系的解釋要強(qiáng)于時間序列方法（Kraay，2012）。

隨著對財政乘數(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，財政乘數(shù)的測算結(jié)果有顯著區(qū)別。這主要是因為在不同周期階段、利率零下限等特殊情況下，財政政策效果會隨之變動，而全樣本測算出的財政乘數(shù)會掩蓋局部乘數(shù)的變異性（Gechert & Rannerhberg，2014）。Auerbach& Gorodnichenko（2012）首次利用STVAR 模型檢驗了不同經(jīng)濟(jì)周期階段下財政乘數(shù)的異同，均發(fā)現(xiàn)緊縮時期的財政乘數(shù)大于擴(kuò)張時期，且緊縮時期財政乘數(shù)大于1，即緊縮時期財政支出增加能夠帶動私人消費與投資，從而刺激需求。此后大量關(guān)于不同周期階段下財政乘數(shù)差異的研究不斷涌現(xiàn)?？偟膩砜?，學(xué)者們對不同周期階段下的財政乘數(shù)在定性層面達(dá)到了共識，而對定量層面則產(chǎn)生分歧，即緊縮時期的財政乘數(shù)要大于擴(kuò)張時期，但是乘數(shù)在兩個時期的具體數(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)界對于財政乘數(shù)的關(guān)注度也在不斷上升。與歐美等發(fā)達(dá)國家相比，中國財政政策的作用機(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性投入影響宏觀經(jīng)濟(jì)運行的機(jī)制機(jī)理有所區(qū)別（王文甫，2010；賈俊雪和郭慶旺，2010）；其二，我國金融市場尚處于發(fā)展階段，信貸市場與信貸衍生機(jī)制對財政政策傳導(dǎo)與擴(kuò)散路徑亦不同于發(fā)達(dá)國家（賈俊雪，2017；王立勇和徐曉莉，2018）。同時，隨著計量方法的改進(jìn)，關(guān)于乘數(shù)量化測算的研究也在不斷深入，但對于具體數(shù)值仍未形成統(tǒng)一意見。王國靜和田國強(qiáng)（2014）基于DSGE 模型測算我國財政乘數(shù)，結(jié)果顯示我國政府投資乘數(shù)是6.11，政府消費乘數(shù)是0.79，并指出在估計財政乘數(shù)的時候不能忽略政策規(guī)則的內(nèi)生性。陳登科和陳詩一（2017）利用DSGE 模型模擬存在超低利率與金融摩擦下財政乘數(shù)的形成機(jī)理，計算得出產(chǎn)出乘數(shù)、消費乘數(shù)與投資乘數(shù)分別為3.44，0.73 和5.74。陳詩一和陳登科（2019）對不同周期階段的財政乘數(shù)進(jìn)行測算，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 模型估算我國動態(tài)財政乘數(shù)，結(jié)果顯示政府投資乘數(shù)與政府消費乘數(shù)均呈現(xiàn)不斷下滑趨勢，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，對我國財政乘數(shù)進(jìn)行測算，發(fā)現(xiàn)財政支出乘數(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。不同研究對財政乘數(shù)測算的差異主要源自模型假設(shè)、計量方法與數(shù)據(jù)選取等方面，不同情況下測算的財政乘數(shù)有所區(qū)別。

針對現(xiàn)有研究中國財政支出乘數(shù)文獻(xiàn)存在的缺失，本文研究創(chuàng)新體現(xiàn)在如下幾個方面：第一，以往研究對經(jīng)濟(jì)周期劃定僅依靠當(dāng)期值與均值之差度量，易將趨勢項納入波動項中，從而導(dǎo)致對經(jīng)濟(jì)周期狀態(tài)劃分不清。本文利用HP 濾波處理GDP 增速從而分離出產(chǎn)出缺口數(shù)據(jù)，能夠真實反映中國經(jīng)濟(jì)周期的階段性特征，從而有效測算財政乘數(shù)。第二，相較于以往使用S-VAR 和TVPVAR 計算財政乘數(shù)的研究，本文利用STVAR 模型計算財政乘數(shù)在經(jīng)濟(jì)意義上具有明顯優(yōu)勢，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 的偽時變特征，可以利用更多樣本信息而非使用隨機(jī)波動模擬脈沖，從而使計算出的乘數(shù)值更加穩(wěn)健。最后，考慮到傳統(tǒng)研究通常忽略財政政策成本，而從4 萬億救市計劃等積極財政政策的作用效果來看，財政政策通常具有“雙刃劍”效應(yīng)，因此合理地評估政策執(zhí)行成本至關(guān)重要，本文從長期效應(yīng)與福利損失兩方面全面評價財政政策的執(zhí)行效果，系對現(xiàn)有文獻(xiàn)的有益補(bǔ)充。

三、不同經(jīng)濟(jì)周期階段下我國財政乘數(shù)的測算與分析

本文選擇平滑遷移向量自回歸模型（簡稱STVAR 模型）對1996年一季度至2020年二季度區(qū)間內(nèi)經(jīng)濟(jì)周期擴(kuò)張時期與緊縮時期的財政乘數(shù)進(jìn)行測算，以測度財政政策調(diào)控效果，而后通過脈沖響應(yīng)函數(shù)與累計脈沖響應(yīng)函數(shù)探究財政政策的長期效應(yīng)與福利損失。

（一）STVAR 模型設(shè)定

STVAR 相較于其他區(qū)制估計模型的優(yōu)勢在于：STVAR 模型會根據(jù)每個時點的條件概率對數(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，提升可用信息的數(shù)量，從而規(guī)避其他模型因樣本規(guī)模小所引起的估計不準(zhǔn)確現(xiàn)象。STVAR 模型的具體方程為：

式（1）是對標(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、消費與投資，用以后文計算乘數(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）表明方程擾動項的方差受到兩個區(qū)制的擾動項分布影響，即ΩE與ΩR。式（4）為平滑遷移概率分布函數(shù)，運用Logistic 形式將轉(zhuǎn)移變量zt轉(zhuǎn)化為概率形式，該函數(shù)的值域為［0，1］。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，此時系統(tǒng)將隨著zt取值的變化呈現(xiàn)出復(fù)雜的時變特性?？紤]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)而檢驗不同階段下財政乘數(shù)的變異性，故在此將產(chǎn)出缺口設(shè)定為zt。這樣一來，當(dāng)zt取值為負(fù)時，F(xiàn)（zt）的值域為（0.5，1），代表經(jīng)濟(jì)緊縮階段，而當(dāng)zt取值為正時，F(xiàn)（zt）的值域為（0，0.5），代表經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張階段。在實際應(yīng)用過程中，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。

在對模型進(jìn)行設(shè)定后，利用最大似然估計對上面的方程進(jìn)行估計，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)行計算，該方法不僅能夠求解出全局最優(yōu)解，還能夠計算出估計參數(shù)的概率分布函數(shù)。因此，本文利用Hasting-Metropolis 算法求解長度為N 的馬爾科夫鏈，將初值帶入模型中后，設(shè)定長度N 為30000 次，并舍棄前30%抽樣以保證估計有效性，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、社會消費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)計數(shù)據(jù)庫。本文將一般公共預(yù)算支出、社會消費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。而后通過幾何平均將月度CPI 處理為季度數(shù)據(jù)，并計算出以1996年為基期的平減指數(shù)，從而剔除價格因素獲得平減后實際數(shù)據(jù)。最后利用X12 方法去除變量中的季節(jié)因素，并進(jìn)行對數(shù)差分，以獲得實際環(huán)比增長率作為模型估計數(shù)據(jù)。本文選取滯后一階模型作為估計模型，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GDP 增長率作為基礎(chǔ)變量，并通過移動平均后去除樣本均值作為產(chǎn)出缺口變量。但是中國經(jīng)濟(jì)實際情況與國外不同。20世紀(jì)末與21世紀(jì)初我國依靠人口紅利、技術(shù)追隨與粗放型發(fā)展使得經(jīng)濟(jì)增速長期保持在10%左右，但這一時期經(jīng)濟(jì)波動也相對較大，政策調(diào)控頻繁。而自2012年以來我國進(jìn)入新常態(tài)時期，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，更注重對市場的指引作用?？v觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展歷程，不同階段經(jīng)濟(jì)增長趨勢有所差別。若用去除均值的方式計算產(chǎn)出缺口，可能會將趨勢項納入至波動項中，從而對區(qū)制產(chǎn)生誤判。因此，本文使用HP 濾波處理GDP 實際環(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。

陳詩一和陳登科（2019）、周波和張凱麗（2019）等將經(jīng)濟(jì)增長率去均值后作為轉(zhuǎn)換變量以測度周期階段。值得注意的是，西方國家經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)較為成熟，增長率長期處于1%～5%區(qū)間。但是，自2012年以來，我國經(jīng)濟(jì)增長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)，可能會對周期階段與轉(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 實際環(huán)比增速的趨勢成分與周期成分。從圖1 中不難看出，2012年以前HP 濾波處理后的GDP 趨勢圍繞著均值波動，而自此以后趨勢表現(xiàn)出下移態(tài)勢，這說明樣本均值掩蓋了周期趨勢下行的特征。在此基礎(chǔ)上，筆者對周期波動成分進(jìn)行劃分，見圖2。結(jié)果顯示，一方面，樣本均值混淆周期波動成分：兩種處理方式得出的波動成分表現(xiàn)出顯著差異，當(dāng)增長趨勢大于均值時，去均值后的波動成分大于HP 濾波處理后的數(shù)據(jù)，而在增長趨勢小于均值時，情況相反。另一方面，局部時域內(nèi)周期成分符號反轉(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)測算結(jié)果。表1 為模型估計參數(shù)。

圖1 處理后GDP 實際環(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)估計表

確定轉(zhuǎn)換變量后，本文通過式（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)移概率計算出的我國經(jīng)濟(jì)周期擴(kuò)張期與緊縮期，與我國經(jīng)濟(jì)現(xiàn)實擬合程度較高。20世紀(jì)末，經(jīng)濟(jì)粗放式增長與政府頻繁調(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。2008年美國次貸危機(jī)對我國經(jīng)濟(jì)造成較大的負(fù)面沖擊，政府實施4 萬億投資計劃引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)逐漸走出蕭條，但在2012年前后政策長期作用逐漸顯現(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)致這一時期周期階段持續(xù)期延長與概率函數(shù)波動放緩。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)計特征，其中消費與投資以社會零售消費品總額與固定資產(chǎn)投資作為代理變量。不難發(fā)現(xiàn)：第一，政府支出在緊縮時期投入較多且持續(xù)穩(wěn)定。緊縮時期政府支出的均值大于擴(kuò)張時期，但是標(biāo)準(zhǔn)差與落差均小于擴(kuò)張期，這說明經(jīng)濟(jì)下滑時期，政府采取積極財政政策促進(jìn)市場復(fù)蘇，但是調(diào)控方式多為大開大合、急轉(zhuǎn)彎，政策效果表現(xiàn)出短期效果顯著，長期存在調(diào)控失當(dāng)。而擴(kuò)張時期政府會相應(yīng)降低開支，但受到緊縮時期政策副作用的影響波動程度提升。第二，經(jīng)濟(jì)周期在緊縮時期呈現(xiàn)低增長高波動態(tài)勢，而在擴(kuò)張時期呈現(xiàn)高增長低波動態(tài)勢。GDP 在緊縮時期均值小于擴(kuò)張時期，而波動大于擴(kuò)張時期，這主要是因為在緊縮時期不確定性激增，導(dǎo)致市場預(yù)期逐漸悲觀并產(chǎn)生分歧，從而加劇產(chǎn)出波動幅度。第三，緊縮時期消費與投資的均值與波動均高于擴(kuò)張時期。緊縮時期居民消費與投資意愿都呈現(xiàn)下降態(tài)勢，這時政府采取積極宏觀政策刺激市場有效需求，從而幫助經(jīng)濟(jì)實現(xiàn)復(fù)蘇。但緊縮時期消費與投資的高增長是否由政府支出推動仍需進(jìn)一步分析。

表2 不同周期階段下宏觀經(jīng)濟(jì)變量統(tǒng)計描述

（三）不同周期階段下財政乘數(shù)測算

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

根據(jù)表3 中的測算結(jié)果顯示，政府支出乘數(shù)在緊縮階段大于擴(kuò)張階段，具有顯著的非對稱性與逆周期性，其中政府支出對投資的帶動作用較為顯著。緊縮時期產(chǎn)出、投資與消費的財政乘數(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期對經(jīng)濟(jì)具有顯著的帶動作用：一單位公共財政支出發(fā)生后，公共消費與投資隨之上升，居民消費與投資意愿增強(qiáng)，兩個共同作用下使得總消費與投資上升幅度超過一單位；而在擴(kuò)張時期三者的乘數(shù)分別為0.18，0.42 和0.21，表明政府支出在擴(kuò)張時期具有顯著的擠出效應(yīng)：一單位公共財政支出發(fā)生后，公共消費與投資隨之上升，居民消費與投資意愿下滑，兩者抵消下總消費與投資上升幅度小于一單位。此外，政府支出投資乘數(shù)在兩個階段均大于其他兩者，分別為2.19 與0.42，表明政府支出對投資的影響程度最大，這也與我國多年來政府投資對經(jīng)濟(jì)帶動的事實相符合。

表3 不同周期階段下財政乘數(shù)測算

四、不同周期階段下財政政策作用機(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政政策對于宏觀經(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、消費與投資的脈沖響應(yīng)圖與累計脈沖響應(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)期來看，緊縮時期財政政策的調(diào)控效果具有長期性。緊縮時期財政政策的持續(xù)期較長，政府支出、GDP、消費與投資均在5年（20期）后逐漸收斂到穩(wěn)態(tài)；擴(kuò)張時期財政政策的作用時期較短，四種沖擊約在2年（8期）后趨于平穩(wěn)。這種長期性可以歸因為兩方面：第一，短期刺激程度強(qiáng)。緊縮時期居民消費傾向與投資意愿降低，有效需求大幅下行，這時財政政策通過政府購買、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，市場預(yù)期持續(xù)改善。積極財政政策的出臺能夠不斷改善市場預(yù)期，間接影響居民跨期消費偏好與決策，但該過程更為緩和，從而拉長政策持續(xù)期。而在擴(kuò)張時期，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。對比圖3 和圖4 不難看出，2004年以前由于我國財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，政府通過轉(zhuǎn)移支付、政府購買等調(diào)控方式刺激市場需求。但是這種大開大合的調(diào)控方式未能關(guān)注緊縮時期財政政策長期性，導(dǎo)致這一時期經(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，財政政策不斷改革提效，政府工作會議上提出積極財政政策以外，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)增速處于長期可持續(xù)增長區(qū)間。目前正處于“十四五”開局之時，我國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)積極推動跨周期政策治理，有效利用財政政策的長期性穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)增長區(qū)間，但也應(yīng)防止調(diào)控失當(dāng)導(dǎo)致政策目標(biāo)的長短期不一致。

圖6 政府支出累計脈沖響應(yīng)圖

進(jìn)一步研究圖5 不難看出，財政政策在不同周期階段均能帶動經(jīng)濟(jì)增長，但是作用機(jī)理與影響程度仍有差異。緊縮時期一單位標(biāo)準(zhǔn)差財政支出沖擊發(fā)生后，產(chǎn)出、消費與投資均在短期內(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)張時期，財政支出沖擊發(fā)生后，產(chǎn)出、消費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)張時期產(chǎn)出、消費與投資的均小于1。而在緊縮時期，消費與投資最大值均大于1，分別為1.04 與1.65。這說明政府支出提升，并沒有擠出私人消費與投資，反而具有帶動作用。這表明政府消費與私人消費之間存在埃奇沃思互補(bǔ)性，即政府消費增加會“擠入”私人消費。與此同時，縱觀我國財政政策歷史，上一輪政府投資帶動我國基礎(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，從而帶動總投資增長。而現(xiàn)今，舊基建的紅利期逐漸過去，新基建不斷發(fā)展，恰逢當(dāng)前我國經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步脫離緊縮階段，政府應(yīng)采取財政政策引領(lǐng)內(nèi)需增長與投資意愿，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，通過累計脈沖響應(yīng)圖（即圖6），本文對財政政策的長期效果進(jìn)行深入分析。緊縮時期，政府支出、產(chǎn)出、消費與投資的5年（20期）累計脈沖值分別為5.4，6.9，6.9 和11.8，而在擴(kuò)張時期，4 個變量的5年（20期）累計脈沖值分別為1.7，0.3，0.35 和0.71。緊縮時期財政支出的動態(tài)累計效果更為顯著，其中財政政策對投資的拉動效果最強(qiáng)。而在擴(kuò)張時期，產(chǎn)出、消費與投資的累計效應(yīng)均小于1，表明長期來看擴(kuò)張時期的政府支出對消費與投資也有擠出效應(yīng)。值得注意的是，緊縮時期產(chǎn)出累計脈沖效果要弱于投資，說明長期來看政府支出提升對投資的帶動作用不能完全轉(zhuǎn)化為最終產(chǎn)出。2008年為了應(yīng)對可能出現(xiàn)的硬著陸風(fēng)險，政府投資4 萬億，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，基建項目衍生出的原材料需求下滑，上游行業(yè)產(chǎn)能與庫存均呈現(xiàn)過剩態(tài)勢。自2012年伊始，為了緩解政策的累積效應(yīng)與溢出效應(yīng)，不得不通過去庫存、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，作為衡量財政政策福利損失的合理變量，政府支出累計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)致緊縮時期的收斂速度較慢。這主要是因為緊縮階段需要政府持續(xù)提供財政支持以達(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，在采取積極財政政策的同時，一方面要將政策長期累計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)險與福利損失，并警惕去杠桿過程中可能產(chǎn)生的通脹壓力。

五、結(jié)論與啟示

面對國際環(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，積極財政政策還未到退出的時機(jī)，此時更需要考慮財政政策的跨周期設(shè)計，并加強(qiáng)財政政策與貨幣政策的協(xié)調(diào)配合研究。因此，本文利用STVAR 模型對我國不同周期階段下的財政乘數(shù)進(jìn)行估算，并結(jié)合脈沖響應(yīng)函數(shù)與累計脈沖響應(yīng)函數(shù)對我國財政政策的長期效應(yīng)與福利損失進(jìn)行探討，以確保周期階段切換過程中政策效果的一致性。具體結(jié)論如下所述：

第一，財政支出乘數(shù)體現(xiàn)出顯著差異性、非對稱性與逆周期性，且對投資的帶動作用最強(qiáng)。在經(jīng)濟(jì)周期收縮階段，產(chǎn)出、投資與消費的財政乘數(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)出對私人部門消費與投資的帶動作用，這主要是因為政府支出提升后，一方面會提振當(dāng)期有效需求增加以刺激消費需求，另一方面能夠逐步改善市場預(yù)期以鼓勵投資意愿。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)前財政政策操作的逆周期特征。

第二，為了實現(xiàn)跨周期政策的精準(zhǔn)調(diào)控，本文對不同周期階段下財政政策調(diào)控的長期效果與福利損失進(jìn)行分析。首先，緊縮時期財政政策的調(diào)控效果具有長期性，期限在5年（20期）左右，而擴(kuò)張時期僅為2年（8期）。主要原因在于：一是短期刺激較強(qiáng)。緊縮時期政府支出規(guī)模一般會大于擴(kuò)張時期，從而使得經(jīng)濟(jì)短時大幅上升；二是預(yù)期持續(xù)改善。財政政策的實施能夠幫助市場形成樂觀預(yù)期，從而提高私人部門消費與投資的活力。其次，緊縮時期財政政策對消費與投資的帶動作用強(qiáng)于擴(kuò)張時期。緊縮時期，政府消費支出與私人消費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脈沖峰值大于1。在我國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，從而帶動投資增長；最后，緊縮時期財政政策實施后的福利損失大于擴(kuò)張時期，是后者的3 倍。這主要是因為緊縮時期政府支出大幅擴(kuò)張，但是受到預(yù)算約束，經(jīng)濟(jì)逐漸恢復(fù)后政府需要通過債務(wù)、稅收等方式從私人部門吸收資金修復(fù)過高杠桿，從而造成社會福利損失。

基于本文研究結(jié)論的政策啟示是：第一，有鑒于上一輪財政4 萬億投資的長期副作用，本輪財政政策要在保證強(qiáng)刺激的同時防止“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，要注重財政政策調(diào)控效果的周期性轉(zhuǎn)變，以實現(xiàn)政策的連續(xù)性、穩(wěn)定性與可持續(xù)性。第三，在制定與施行財政政策的時候，要考慮到緊縮期財政政策的長期效應(yīng)與福利損失，以防止調(diào)控失當(dāng)。

注釋：

①圖2 中波動成分省略了2020年Q1 與Q2 兩個數(shù)據(jù)，因為新冠疫情使得兩個偏離程度大于以往數(shù)據(jù)，但是兩者沒有顯著差異，因此在此省略。