Armey曲线与中国最优财政支出规模，本文主要内容关键词为：中国论文,最优论文,曲线论文,财政支出论文,规模论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一
财政支出规模对经济增长的作用问题始终是经济学者争论的热点。自Wagner探索性地对两者关系进行讨论以来，大量的理论和实证研究从不同角度和研究方法出发试图给出该问题的答案，遗憾的是，目前所得到的观点和结论仍存在较大分歧。为了检验传统非经典增长模型及内生增长模型对于财政支出和经济增长关系的结论，许多学者展开了针对两者关系的实证研究，而财政支出规模对经济增长的作用是其中的核心问题之一。通过总结已有的文献我们发现，政府支出规模对产出的影响效果可正、可负，甚至不相关。“否定论”认为，当财政支出规模放大后，政府必然需要征收更多的税来支持这一举措，税收的增长将损害经济发展；“肯定论”则认为财政支出规模的扩大有利于经济增长；“无关论”认为财政支出规模与经济增长不存在显著关系。
那么，为什么上述的实证结果会迥然不同呢?要解释这一疑问，必须从已有文献的计量模型设定入手。现有的实证研究大多是在线性模型框架下讨论财政支出规模与经济增长的关系。然而，在线性模型设定下隐含着不论财政支出规模高低，对经济增长作用效果相同的缺陷，有些学者认为这正是导致已有实证结果不一致的原因之一。实际上，近年来的研究已经开始质疑财政支出与经济增长线性关联的前提假设，试图从非线性角度重新审视两者的关系。例如，Sheehey利用跨国家(Cross-Country)数据发现，当政府规模(政府消费支出/GDP)小于15%时，政府规模和经济增长存在正相关关系，但当政府规模大于15%时，两者之间则呈现负向关联[1]。从非线性角度来认识财政支出规模与经济增长之间的关系不仅具有一定的启发性，而且能够在很大程度上解释现有实证结果中相互矛盾的情况。
在阐述财政支出规模和经济增长非线性关系的已有文献中，以Armey提出的“Armey曲线”最具总结性和政策指导性。Armey参考拉弗曲线(Laffer Curve)解释了财政支出规模和经济增长之间的非对称关系，并将两者间的非对称关系称为“Armey曲线”(如图所示)。Armey曲线直观地揭示了最优财政支出规模的存在性。显然，检验“Armey曲线”的存在性和参数情况也就等同于回答“扩大财政支出规模是否能促进经济增长”以及“多大的政府规模才是最优的”这两个问题，而这正是政府制定财政政策时所面临的核心问题。
Armey曲线
对于最优财政支出规模的测算是一个实证问题，国外研究结论既不能生搬硬套，也不能为我国财政政策实践提供直接指导，应针对我国的实际背景进行个案分析。鉴于这一认识，近年来，中国学者对于我国最优财政支出规模进行了积极探讨，通过这些文献不难看出，国内学者的相关研究还存在以下局限性和可以改进的空间：(1)实证研究没有充分体现财政支出规模和经济增长关联性的本质特征——非线性和非对称性，导致结论的可靠性和政策参考性有待于进一步检验。(2)理论模型和实证检验没有达到互相统一和支持，而是相互脱节。(3)非线性方法局限性较强，无法刻画出两者之间更多的关联性信息。与国内的已有研究不同，本文以Ram的理论模型为基础[2]，试图通过Hansen的门限回归模型来检验Armey曲线在中国是否存在。与一些文献中主观对二次回归模型进行设定相比，门限回归模型可以相对客观地得到最优的财政支出规模。
二
1.计量模型。Ram假设生产函数Y中包含两个生产部门：政府部门G和非政府部门P，并最终利用两个部门的生产函数得到了以下可以用于实证的回归方程[2]：
(1)
其中，
为经济增长。(1)式表明影响经济增长的变量包括：投资率I/Y，劳动力增长
，财政支出增长
和政府支出规模占GDP比重G/Y的乘积效应(由系数
来表示)。可见，政府部门通过两个途径作用于经济增长：一是政府部门的直接效应，二是政府部门通过非政府部门对经济产生的间接效应(外部效应)。然而，在以往的实证研究中，(1)式通常被设定为线性形式。为了捕捉财政支出规模和经济增长之间的非线性关系，本文利用Hansen的多元门限向量自回归模型(Threshold Multi-variable Autore-gression Models)对(1)式的线性模型进行扩展。
本文的实证模型在两区制(Regimes或Classes)情况下的门限模型可以描述为：
其中，系数下角标第一个数字表示所属区制。与传统的检验相比，(7)式估计值的统计检验相对复杂，因为在原假设“不存在门限效应”这一情况下，门限参数无法识别，这就使得传统检验统计量在大样本下不再服从
分布，而是受扰动参数(Nuisance Parameters)影响的非标准分布。我们知道，非标准分布的临界值不能通过模拟方式来估计。为解决这一问题，Hansen通过统计量本身的大样本分布函数转换得到大样本下的ρ值。在原假设下，ρ值统计量在大样本下服从均匀分布，而这种转换可以利用bootstrap方法轻易地实现。这样，我们就可以通过如此转换将门限参数的似然比统计量映射到一个分布有效的置信区间上。
2.变量选取和数据描述。不同于以往研究，本文的实证采用季度数据，考虑到官方公布数据可得性问题，样本区间选定为1991年第一季度至2007年第三季度。数据来自于各期《中国经济景气月报》、《中国人民银行统计季报》、《中国统计年鉴》、中经网数据库以及国家统计局官方网站。变量的选取和计量情况说明如下：
(1)经济增长率()：利用居民消费价格指数CPI对名义GDP进行平减以消除通货膨胀的影响，最后计算得到实际GDP的环比增长率用来代表经济增长。
(2)固定资产投资效率(
)：本文用固定资产投资完成额I替代资本存量的变化，这样形成的变量在本质上有固定资产投资效率的含义。
(3)劳动力增长率()：由于我国并没有劳动力或是人口数量的官方季度性监测数据，所以本文采用了年度总人口增长率分解为季度增长率的做法。
(4)财政支出增长和财政支出规模占GDP比重的乘积效应(
)：由于官方公布的统计资料中只有国家财政预算支出的季度数据，所以，本文的财政支出规模实际上是用国家财政预算支出占GDP比重来衡量的。
需要说明的是，为了消除季节因素的影响，本文在(7)中加入了季节虚拟变量Di(i=1，…，4)，分别对应四个季度的虚拟变量序列。(7)式中的门限变量为财政支出规模
。
三
本文以财政支出规模为门限变量进行门限效应检验。如果确实存在门限效应，我们将对门限模型参数进行进一步估计，否则，我们估计线性模型形式。由表1的门限效应检验结果可知，当以财政支出规模为门限变量时，模型(7)在5%的显著性水平上可以拒绝线性假设，即模型存在门限效应，所以是非线性的。
表2给出的是门限模型(7)的估计结果。为了便于和非线性模型进行比较分析，本文首先以线性模型设定估计模型(7)。从线性模型的估计参数来看，除劳动力增长在统计上与经济增长之间的不显著相关关系以外，其他模型中的自变量均对经济增长呈现出显著的正向作用。在线性关系设定下，财政支出对经济增长的综合作用结果显然可以支持前述的“肯定论”观点，即财政支出规模扩大有利于经济增长。
然而，从非线性角度来看，线性模型的设定显然并不合理。表2反映的信息显示，Armey曲线在中国是存在的，我国存在最优的财政支出规模，即当财政支出占GDP的比重为0.1657时，财政支出可以最有效地拉动经济增长。从模型系数来看，无论财政支出规模如何，1991年第一季度到2007年第三季度期间我国财政支出都显著地促进了经济增长，但与线性模型相比，非线性模型揭示了一个重要信息：当财政支出规模小于0.1657这一门限值时，财政支出对经济增长的推动效应比财政支出规模大于这一门限值要大将近一半，而线性模型的结果则认为无论财政支出规模高低，财政支出对经济增长的作用效果相同。另外，线性关系的设定可能导致实证结论的大相径庭，使得实证结果稳健性和可信度得不到保证。例如，庄子银和邹薇利用线性模型考察了1980～1999年财政支出与经济增长之间的关系，最终的结论认为，我国财政支出在此期间对经济增长产生了负效用[3]。而朱培标同样利用线性模型却得到了1978～1998年间财政支出与经济增长显著正相关的结论[4]。
从实证结果中财政支出规模高低的比例情况来看，小于最优规模的样本数为41个，占样本总数的61.2%。这说明在样本区间内我国的财政支出规模控制基本合理，财政政策的变化较好地顺应了经济增长步伐。虽然本文的实证结果由于所使用数据的原因与国内相关研究不具有完全的可比性，但中国存在最优财政支出规模的结论在已有研究中得到了印证，如马拴友的实证研究表明，我国1979～1998年的最优财政支出规模约为26.7%[5]。
显然，本文的实证结果可以用来评价我国财政政策的制定和实施效果以及为日后财政政策的调整提供经验支持。由我国财政支出规模的数据可知，在1990—2007年期间，财政支出规模变动经历了四个明显的阶段，其中，1990～1995年和2003～2004年为支出规模紧缩阶段，而1996～2002年和2005～2007年为扩张阶段。从1996～2002年的财政支出规模扩张可以判断，我国政府对传统凯恩斯主义观点“财政支出扩张可以消除经济衰退趋势”比较认同。我们知道，该期间发生了亚洲金融危机，由于我国金融市场的封闭性，金融危机对其产生的影响有限，但我国政府坚持人民币不贬值的做法使得进出口贸易出现严重下滑，导致经济发展速度减缓。因此，我国政府在此期间实行了积极的财政政策以缓解国内有效需求的不足，尤其是2000年第一季度，财政支出规模的同比增长率更是到达了本文样本区间内的顶峰。事实证明，这些积极财政政策所取得的成效显著，我国2000年的经济增长从1999年的7.1%回升到了8%的水平。那么，这样的结果是偶然或者幸运的吗?答案是否定的。因为，从本文的实证结果来看，1999～2001年期间的财政支出规模与最优财政支出规模最为接近，也就是说此时的财政支出规模能够最为有效地拉动经济增长。当然，实证结果也同时说明，2002年以来的财政支出规模由于超过了最优财政支出规模，所以，实际所起到的作用已大打折扣。值得我们注意的是，从实际财政支出规模大于最优财政支出规模的模型估计结果来看，与小于最优财政支出规模的模型结果相比，投资对于经济增长的作用显著弱化，表现为对应系数由0.705下降到0.073，而且伴随着财政支出对经济增长作用的降低(财政支出对应系数由0.281下降到0.123)。由于非线性模型中的变量·()实际上包含了政府支出对于经济增长的直接与间接效应，所以根据本文的实证结果得出如下结论：财政支出规模超过最优值后将通过两个途径负面影响经济增长，一是通过对私人投资的“挤出效应”，二是通过政府效率低下的资源配置行为。尽管研究目的和方法有所差异，但本文的这一结论可以得到国内外相关理论与实证研究的支持。首先，国内对于我国财政政策存在“挤出效应”论断的文献屡见不鲜。例如，于天义认为积极财政政策的挤出效应是显而易见的[6]，他认为财政政策的挤出效应分为两个方面：一方面是对民间投资的挤出效应，另一方面是对消费的挤出效应。对于财政支出规模过大的后果，Ram[2]认为政府支出规模过大将破坏效率和经济增长，原因是政府行为经常缺乏效率，有限的资源通常会被配置到效率较低的地方，而且财政支出的管理过程还会加重经济体系的成本，降低系统产出。其次，从宏观经济调控的角度来看，本文的实证结果还有进一步的政策含义。众所周知，近期宏观调控的任务是防止经济增长由偏快转为过热，然而，在当前经济增长处于高位的情况下，预防“经济过热”和避免经济“硬着陆”对于保障经济“又好又快发展”同样重要。单纯从财政政策调控来看，2007年前三个季度的财政支出规模仍然大于本文得出的最优规模，这样的财政支出规模显然不是最有利于经济增长的状态，但这样的财政支出规模势必会对经济增长“软着陆”起到一定的积极作用。因为，从本文的实证结果来看，偏离最优财政支出规模的财政支出并没有颠覆经济增长趋势，而是发挥的推动作用减弱。此时超出最优财政支出规模的财政支出扩张不失为一种灵活的宏观调控政策，但“成本—收益”问题和长期效应还要进行更为深入的讨论。
与以往的研究相比，本文尝试从季度数据和非线性计量方法应用两个方面对我国最优财政支出规模进行了再度量。得到的主要结论包括以下几方面：
其一，以财政支出规模的代理变量作为门限变量时，扩展的Ram(1986)模型呈现出显著的门限效应，即财政支出规模和经济增长存在非线性关联，同时该结果也否定了通常将两者关系设定为线性的研究模式，线性关系的设定可能是导致已有实证文献结论大相径庭的重要原因。
其二，Armey曲线在中国是存在的，我国存在最优的财政支出规模，即当财政支出占GDP的比重为0.1657时，财政支出可以最有效地拉动经济增长。当财政支出规模超出最优规模后，会通过“挤出效应”和政府效率低下的资源配置对经济增长产生负面影响。
其三，我国政府对传统凯恩斯主义观点“财政支出扩张可以消除经济衰退趋势”比较认同。且在1990～2007年期间，我国的财政政策基本合理，起到了利用财政支出规模调整经济平稳发展的目的。
其四，近期的财政支出规模已经超出最优规模，但这变相发挥了预防“经济过热”和避免经济“硬着陆”的积极作用。
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