财政政策与宏观经济稳定：情势转变视角，本文主要内容关键词为：财政政策论文,情势论文,宏观经济论文,视角论文,稳定论文，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、引言
近年来，国际学术界重新掀起关于财政政策能否有效促进宏观经济稳定的争论，焦点主要集中于两个方面：一是扩张性财政政策是否具有“凯恩斯效应”，即能否有效拉动民间消费，进而增加总需求；二是财政政策能否依据宏观经济形势做出适时转变。新古典宏观经济学家认为：(1)由于“排挤效应”的存在，扩张性财政政策将导致民间消费下降，存在着“非凯恩斯效应”；(2)由于政策时滞以及缺乏对政府行为必要的制度约束，相机抉择财政政策往往无法及时适应经济形势需要，因而不利于宏观经济稳定①。对此，许多经济学家进行了实证分析，不同研究也提供了截然相反的证据。琼斯(Jones,2002)以实际经济周期理论模型为基础，利用广义矩估计分析财政政策对战后美国宏观经济稳定的影响，结论是财政政策的内生反应有助于宏观经济稳定，而外生冲击则加剧宏观经济波动。法特斯和米霍夫(Faras and Mihov,2001)以OECD国家为研究对象，认为财政政策具有显著的“凯恩斯效应”，且财政支出规模可以很好地起到“稳定器”的作用；但后来他们(Faras and Mihov,2003)对91个国家的研究，发现相机抉择财政政策不利于宏观经济稳定，并将其归因于政府行为具有较大的随意性。罗默(Romer，1999)认为，美国战后宏观经济日趋稳定的主要原因在于包括财政政策在内的宏观经济政策的适时转变。由此可见，澄清财政政策的宏观经济稳定效应，关键在于判断财政政策是否具有“凯恩斯效应”及其相机抉择变化是否符合宏观经济运行需要。
20世纪90年代以来，我国宏观经济的稳定性日趋增强(郭庆旺、贾俊雪，2004)，有人(雎国余、蓝一，2005)将其归结为以国有企业预算约束硬化和稀缺资源在国有与非国有部门之间的优化配置为主要内容的微观经济主体的市场化进程。但是，我们认为，财政政策作为我国宏观经济调控的一个重要手段，必将对我国宏观经济的稳定性产生重要影响。为此，本文以1992～2005年间的月度数据为基础，利用马尔可夫情势转变向量自回归模型，简要分析我国财政政策(包括财政支出政策和税收政策)对宏观经济稳定(包括实体经济稳定和价格稳定)的影响。本文的结构安排如下：第二部分考察我国宏观经济运行与财政政策的情势转变特征，以澄清财政政策的相机抉择变化是否符合宏观经济运行需要；第三部分具体考察财政政策对宏观经济稳定的影响；第四部分考察我国财政政策的非线性效应，即是否存在“凯恩斯效应”和“非凯恩斯效应”，以及财政政策在这两种效应之间发生情势转变的影响因素，进而揭示出我国财政政策的宏观经济稳定效应的作用机制；第五部分是结论。
二、宏观经济运行与财政政策的情势转变特征
(一)数据
本文考虑的样本期为1992年1月～2005年6月，使用的是月度数据，数据主要来源于各期《中国人民银行统计季报》和中国经济信息网数据库(www.cedb.cei.gov.cn)。考虑的宏观经济变量包括通货膨胀率、工业增加值、消费和出口；其中，通货膨胀率用消费价格指数(CPI)变化率来度量。为了计算本月价格相对于上月的变化率，需要价格定基指数的月度时序数据。但根据官方公开统计资料仅能获取2001年以后的月度环比通胀率，而此前只有同比通胀率。为此，我们利用2001年以后月度环比通胀率和之前的同比通胀率，以1997年6月为基期得到消费价格指数，并利用X—12进行季节调整，进而得到月度环比通胀率
。由于缺乏GDP的月度数据，本文考虑的是工业增加值，利用X—12进行季节调整，然后除以消费价格指数，进而得到工业增加值增长率
。利用相同的方法，我们可以得到消费增长率
和出口增长率
。考虑的财政政策变量包括财政支出和税收收入，由于财政预算按年度编制，财政月度收支存在着很大随意性，并不能真实地反映出财政政策的相机抉择变化，因此我们采用财政支出月度累积增长率
和税收收入月度累积增长率
。
由表1可以看出，各宏观经济变量和财政政策变量在整个样本期内波动非常剧烈，Jarque-Bera统计表明它们的分布与正态分布相去较远，具有较高的峰度且存在着显著的序列相关。这些基本统计特征表明，我国宏观经济运行和财政政策在整个样本期内可能存在明显的结构性变化或者结构性断点，这为我们下一步建模提供了有用信息。
(二)模型设定及估算
由于我国宏观经济运行和财政政策在整个样本期内可能存在明显的结构性变化或者结构性断点，因此利用一般的线性模型来考察我国宏观经济运行和财政政策的变化特征将会导致明显偏差。考虑到马尔可夫情势转变向量自回归模型将马尔可夫情势转变与向量自回归模型系统有机地结合起来，从而不仅可以很好地捕捉到经济变量的非线性动态特征，而且也可以更好地用于宏观经济稳定政策评估(Krolzig and Toro,2000；Hopper and Wesche，2001；Favero and Monaceli,2002)。因此，本文利用马尔可夫情势转变向量自回归模型，来考察我国宏观经济运行和财政政策的情势转变特征③。
马尔可夫情势转变向量自回归模型的核心思想是，不再将向量自回归模型参数以及条件异方差视为线性的，而是随着经济状态的不同而改变，即为非线性。一般形式的p阶马尔可夫情势转变向量自回归模型MS-VAR(p)可写为：
上述模型设定意味着，VAR模型的截距项、回归系数以及条件异方差均随着情势转变而不同。我们进一步将(1)式表示为均值调整形式，即：
马尔可夫情势转变向量自回归模型主要有两种估算方法：一是最大似然估计法。这类方法属于经典回归估计范畴，具体做法是利用EM算法通过卡尔曼滤波进行预测方差分解，从而给出模型的最大似然估计。二是吉布斯抽样法。吉布斯抽样是一种迭代马尔可夫链蒙特卡罗模拟技术(MCMC)，属于贝叶斯分析范畴，因而可以提供相对丰富的信息如参数后验分布。比较而言，在模型估算参数较少时，最大似然估计更为快捷方便，而吉布斯抽样则可以处理较为复杂的估算④。
本节主要考虑两类马尔可夫情势转变向量自回归模型：一是MSM-VAR模型，即均值随情势转变而不同、其他因素与情势转变无关的马尔可夫情势转变向量自回归模型用以捕捉实体经济的情势转变，涉及的变量有工业增加值增长率、消费增长率和出口增长率，此时，公式(1)中的
；二是MSM-AR模型，分别捕捉通货膨胀和财政政策的情势转变，涉及的变量分别为通货膨胀率、财政支出累积增长率和税收收入累积增长率⑤。由于我们的模型估算参数相对较少，因而采用最大似然估计，并利用AIC等信息指数确定模型的自回归阶数p，使用的软件是MSVAR OX软件(Krolzig，1998)。表2给出了实体经济的MSM-VAR(p)模型以及通货膨胀率、财政支出累积增长率和税收收入累积增长率的MSM-AR(p)模型的估算结果，图1和图2分别显示出宏观经济变量和财政政策处于情势1(
=0)的滤波概率⑥。表2各模型中各变量的标准残差和残差平方序列的Ljung-Box Q检验显示各变量的标准残差和残差平方序列均不存在显著的序列相关，这表明模型设定较为合理。
(三)情势转变特征分析
依据表2的估算结果以及图1和图2，我们来具体考察我国宏观经济运行与财政政策的情势转变特征。就宏观经济而言，实体经济处于紧缩状态(=0)的持续性明显要高于繁荣状态(=1)的持续性，紧缩状态得以维持的概率
为0.984，意味着紧缩状态的平均持续期约为63个月(1/(1-0.984)=63)，此时工业增加值、消费和出口的平均增长率分别为-0.01％、0.53％和0.32％；扩张状态得以维持的概率
为0.978，意味着扩张状态的平均持续期约为45个月(1/(1-0.978)=45)，此时工业增加值、消费和出口的平均增长率分别为1.6％、0.88％和1.81％(见表2)。从图1(a)可以看出，实体经济在1993年上半年出现了一段扩张后，便开始步入较为漫长的紧缩期，直到2000年上半年才逐步复苏，期间在2001年初出现了一定反复，最终在2002年下半年步入持续稳定的扩张期。
我国经济低通胀状态(=0)的持续性明显要高于高通胀状态(=1)的持续性，低通胀状态得以维持的概率为0.906，意味着低通胀状态的平均持续期约为10个月，此时平均通胀率为0.16％；高通胀状态得以维持的概率为0.555，意味着高通胀状态的平均持续期约为2个月，此时平均通胀率为1.05％(见表2)。进一步，由图1(b)可以看出，1995年以前，我国经济在高通胀状态和低通胀状态之间交替转变，每种状态持续的时间都相对较短，但总体而言，这段时间通胀率较高。此后，我国经济总体上处于低通胀状态，期间仅仅在1995年4月、1996年4月、1998年3月和2002年2月跳跃到=1即高通胀状态上，但到了2004年上半年又呈现出相对集中的高通胀状态。这些结论与赵留彦、王一鸣和蔡婧(2005)的结论基本保持一致。
就财政支出政策而言，财政支出处于低增长状态(=0)时的持续性明显要高于高增长(=1)时的持续性，低增长状态得以维持的概率为0.95，意味着我国财政支出政策处于相对紧缩态势平均持续了约17个月，此时财政支出平均增长率为14.2％；高增长状态得以维持的概率为0.89，表明财政支出政策处于相对扩张态势平均持续了约9个月，此时财政支出平均增长率为31.4％(见表2)。从图2(a)可以看出，我国财政支出政策除了在1993年下半年～1994年上半年间以及1999年下半年～2002年下半年间总体上呈现出较为明显的扩张态势外，其余时间基本处于紧缩态势。就税收政策而言，除了在1999年4月～1999年11月间总体上呈现出较为明显的紧缩态势外(税收收入高增长)，其余时间基本上表现出相对扩张态势(见图2(b))。税收收入低增长状态维持概率为0.986，意味着税收政策相对扩张态势平均持续期约为71个月，此时税收收入平均增长率为18.8％；高增长状态得以维持的概率为0.775，表明相对紧缩态势平均持续期约为4个月，此时税收收入平均增长率为40.4％(见表2)。
通过对比图1和图2可以发现，我国财政支出政策表现出明显的相机抉择性，除了1993年上半年～1994年下半年间，财政支出政策表现出的扩张性与经济形势明显不符以外，其余时间总体上较为符合凯恩斯经济周期理论所强调的反周期特性：1994年下半年，为了实现宏观经济“软着陆”，财政支出政策开始呈现出紧缩态势，而1998年宏观经济出现明显通货紧缩以后，财政支出政策逐步表现出显著的扩张性，到了2002年下半年，当宏观经济明显复苏，财政支出政策的扩张力度也随之减弱。而税收政策，虽然也体现出一定程度的相机抉择性，但却明显不符合宏观经济运行需要：1999年，我国经济明显处于衰退状态，而税收政策却呈现出明显的紧缩态势，而其余时间无论经济处于何种态势，税收政策却始终表现出较为明显的扩张态势。显然，我国财政政策的这种相机抉择性必然会对宏观经济稳定造成显著影响。
图1 宏观经济的情势转变特征
图2 财政政策的情势转变特征
三、财政政策的宏观经济稳定效应分析
鉴于我国宏观经济运行和财政政策均表现出明显的情势转变特征，我们利用马尔可夫情势转变向量自回归模型来考察我国财政政策的宏观经济稳定效应，包括财政政策对实体经济波动和通货膨胀波动的影响。
(一)模型估算结果
我们采用一个MSM-VAR模型，以更好地捕捉我国财政政策对宏观经济稳定的动态影响。我们用工业增加值增长率、消费增长率、出口增长率和通货膨胀率的绝对离差
，即HP滤波消除趋势后各变量的绝对值，来度量宏观经济波动性包括实体经济波动性和通货膨胀波动性。用财政支出累积增长率和税收收入累积增长率的绝对离差
来捕捉相机抉择财政支出政策和税收政策力度。这样，(1)式中的
。表3列出了财政政策对宏观经济稳定影响的马尔可夫情势转变向量自回归模型的估算结果。由模型中各变量标准残差和标准残差平方序列的Ljung-Box Q 检验可以看出，标准残差和标准残差平方序列均不存在显著的序列相关，这表明我们的模型设定较为合理。
从表3可以看出，情势1时各变量的均值明显小于情势2时的均值，表明情势1意味着宏观经济处于低波动状态、相机抉择财政政策力度较小。相反，情势2则意味着宏观经济处于高波动状态、相机抉择财政政策力度较大。为0.934表明，情势1平均持续期约为15个月，情势2得以维持的概率为0.643，意味着高波动状态的平均持续期约为3个月。这表明，样本期内，我国经济总体上呈现出较为平稳的增长态势，相机抉择财政政策力度也总体上较小。
(二)脉冲响应分析
有了模型的估算结果，我们就可以通过估算脉冲响应函数，具体考察我国财政政策对宏观经济稳定的动态影响。由于马尔可夫情势转变向量自回归模型本质上是一种非线性模型，因而传统的脉冲响应函数此时并不适用。为此，科洛兹格(Krolzig,1997)提出一种新的脉冲响应函数，它不仅具有广义脉冲响应函数(Koop,Pesaran and Potter,1996)的优点，可以考察非线性动态模型高斯新息(gaussian innovation)的脉冲响应，也可以考察情势转变带来的冲击影响。图3显示出宏观经济波动对财政政策相机抉择变化的脉冲响应函数，图4描绘了情势转变对相机抉择财政政策力度和宏观经济波动的冲击影响。
图3 宏观经济波动对财政政策相机抉择变化的脉冲响应函数
图4 情势转变带来的冲击
由图3(a)可以看出，财政支出政策的相机抉择变化对宏观经济各变量波动影响明显不同。短期内，财政支出政策的相机抉择变化明显加剧了工业增长波动，这种影响在1个月后达到最大，此时相机抉择财政支出政策力度提高1个百分点引发工业增长波动增加0.098个百分点。但在2个月后工业增长波动出现了明显反向反应，即相机抉择财政支出政策开始有助于工业增长稳定，这种稳定效应在4个月后达到最大，此时相机抉择财政支出政策力度提高1个百分点导致工业增长波动下降0.043个百分点。此后稳定效应逐步减弱，但保持了较高的持续性。相机抉择财政支出政策对消费增长和出口增长稳定都具有明显的促进作用，且这种稳定效应在短期内便达到最大，相机抉择财政支出政策力度提高1个百分点分别在2个月和3个月后促使消费增长和出口增长波动下降了0.061和0.082个百分点。由以上分析可以看出，相机抉择财政支出政策总体上有利于实体经济稳定。与对实体经济稳定的影响不同，财政支出政策的相机抉择变化明显不利于价格稳定，但影响力度相对较小。这种影响在1月后达到最大，此时相机抉择财政支出政策力度提高1个百分点导致通货膨胀波动增加0.016个百分点。
图3(b)显示，税收政策的相机抉择变化对宏观经济的影响明显与相机抉择财政支出政策不同。一方面，相机抉择税收政策总体上不利于实体经济稳定，其中对工业增长波动一直呈现出正向冲击，并在1个月后达到最大，此时相机抉择税收政策力度提高1个百分点导致工业增长波动增加0.042个百分点。但在短期内却有利于消费增长和出口增长稳定，所不同的是，对消费增长的稳定影响很小且仅仅持续了1个月，而对出口增长的稳定影响则相对较大且持续了4个月。而另一方面，相机抉择税收政策对价格稳定起到了明显的促进作用，相机抉择税收政策力度提高1个百分点在1个月后促进通货膨胀波动下降0.01个百分点。
由图4可以看出，宏观经济在不同情势之间的转变对各经济变量波动水平和相机抉择财政政策力度造成了明显冲击。当宏观经济由情势2向情势1转变，即从高波动状态向低波动状态转变时，各经济变量波动水平和相机抉择财政政策力度最初均呈现出跳跃性下降，其中出口增长波动、相机抉择财政支出政策力度和工业增长波动下降幅度最大，而消费增长波动和通货膨胀波动下降幅度相对较小，这可能与消费增长和通货膨胀变化相对平缓有关。随后，各经济变量波动水平和相机抉择财政政策力度下降势头明显趋缓，1年后基本上已经处于停滞状态(见图4(a))。当宏观经济由情势1向情势2转变，即从低波动状态向高波动状态转变时，各经济变量波动水平和相机抉择财政政策力度的变化情况与情势2向情势1转变时的完全相反且形成一种镜像关系。
四、财政政策的非线性效应分析
财政政策对民间消费，进而对总需求的影响，一直是宏观经济学界充满争议的一个焦点。凯恩斯主义认为，政府支出增加可以通过乘数效应促进民间消费增加，从而对宏观经济产生“拉动效应”；而新古典主义则认为，由于存在着财富效应、信用效应以及供给效应，政府支出增加将导致民间消费水平下降，即产生所谓的“排挤效应”。近年来，大量的理论和先验研究表明，财政政策在不同经济阶段对消费的影响可能是不同的，既可能存在“凯恩斯效应”也可能存在“非凯恩斯效应”，即存在着非线性效应(Giavazzi and Pagano,1990,1996；Giavazzi et al.，2000；Hopper and Wesche,2001；郭庆旺、贾俊雪，2006)。下面，我们将具体考察我国财政政策的非线性效应以及制约财政政策“凯恩斯效应”的因素，进而探究我国相机抉择财政政策宏观经济稳定效应的作用机制。
(一)模型估算结果
我们利用一个MSIAH—VAR模型，即所有参数均随情势转变而不同的马尔可夫情势转变向量自回归模型，并为了突出考察财政政策对消费的影响，只考虑消费增长率、通货膨胀率、财政支出累积增长率和税收收入累积增长率，此时，公式(1)中的
。这样的模型设定意味着消费增长受通货膨胀和财政政策的共同影响⑦。表4列出了相应的模型估算结果，各变量标准化残差和残差平方序列的Ljung-Box Q 检验表明，标准化残差和残差平方序列均不存在显著的序列相关，意味着我们的模型设定较为合理。
(二)非线性效应分析
由表4可以看出，情势1时，财政支出增长对消费增长具有较大的促进作用(回归系数为0.01)且具有统计显著性，税收增长对消费增长则具有抑制作用(回归系数为-0.006)且具有统计显著性，这表明情势1捕捉到了财政政策的“凯恩斯效应”。情势2时，财政支出增长对消费增长仍具有促进作用但力度较小(回归系数为0.006)，不具有统计显著性；税收增长对消费增长则具有促进作用(回归系数为0.023)，但同样不具有统计显著性。由此可以看出，样本期内，我国财政支出政策均体现出较为显著的“凯恩斯效应”，但税收政策则具有较明显的非线性效应特征，即在“凯恩斯效应”与“非凯恩斯效应”之间发生了情势转变。这一结论与成熟市场国家财政支出政策具有较强的非线性效应、税收政策具有较弱的非线性效应的结论不相符(Perotti，1999；Hopper and Wesche,2001)，但与我国学者以往的研究结论基本保持一致(马拴友,2003；郭庆旺、贾俊雪，2006)。此外，由=0.887可知，我国财政政策的“凯恩斯效应”平均持续的时间约为9个月；而=0.703表明，我国税收政策的“非凯恩斯效应”平均持续的时间约为3个月。
上述分析表明，20世纪90年代以来，我国财政支出政策具有显著的、持续时间较长的“凯恩斯效应”，而税收政策虽然既具有“凯恩斯效应”也具有“非凯恩斯效应”，但因其“非凯恩斯效应”持续时间较短且不具统计显著性，故总体而言，“凯恩斯效应”更显著也更持续。这就很好地解释了我国财政支出政策为什么能够促进实体经济稳定，而税收政策则不利于实体经济稳定。原因就在于，我国财政政策具有较显著的“凯恩斯效应”，且财政支出政策的相机抉择变化总体上比较符合凯恩斯经济周期理论所强调的“逆势而动”的特点，从而确保了财政支出政策经济稳定效应的充分发挥；而税收政策相机抉择变化并不符合宏观经济运行需要，因而也就无法发挥经济稳定效应。
下面，我们来具体探究我国税收政策“凯恩斯效应”失效的主要原因。对于这一问题，目前学术界主要有两种观点。一种观点认为，大规模政府债务会引发财政政策的“凯恩斯效应”失效，因为随着政府债务水平的逐步增加，消费者对税收未来增长路径的不确定性也会逐步增强，从而使他们的行为越来越偏离凯恩斯式行为，而逐渐向李嘉图式行为转变(Blanchard,1990；Sutherland,1997；Perotti,1999)。另一种观点则强调，大规模政府债务后的财政紧缩性变化是导致财政政策具有“非凯恩斯效应”的主要原因，指出当政府债务水平很高进而风险溢价水平较高的情况下，以削减政府债务为主要特征的财政紧缩性变化，即财政稳固(fiscal consolidation)过程将有助于消除风险溢价，进而降低利率水平，促进民间投资增加(Giavazzi and Pagano,1996；Alesina and Ardagna,1998；Alesina et al.，1999)。
图5显示出情势2的滤波概率，图6描绘了情势2的滤波概率和月度累积财政盈余(负值代表财政赤字)的散点图。由图6可以看出，我国税收政策具有“非凯恩斯效应”的情况主要集中出现在具有财政盈余的月份，这表明，我国税收政策“凯恩斯效应”失效与财政紧缩性变化存在着密切关联，但财政紧缩性变化显然仅仅是税收政策“凯恩斯效应”失效的必要条件而非充分条件(具有财政盈余的月份也存在着“凯恩斯效应”)。进一步，由图5可以看出，情势2，即我国税收政策“凯恩斯效应”失效的情况在1992～1996年间和2004年以来这两个阶段相对较为集中(共有35个月出现了“非凯恩斯效应”占总数的70％左右)，而这两个阶段恰好是我国为了降低政府债务规模，而实施相对紧缩性财政政策阶段：1992年我国财政赤字率高达3.4％，为了降低财政赤字，我国政府实施了相对紧缩的财政政策；2003年我国财政赤字率达到了2.7％，2004年出于降低财政赤字规模以及防止经济过热的考虑，中央政府开始实施稳健财政政策。这意味，大规模政府债务后的财政紧缩性变化即财政稳固过程很可能是我国税收政策“凯恩斯效应”失效的主要原因。
图5 情势2的滤波概率
图6 情势2的滤波概率与财政盈余的散点图
五、结语
本文的主要目的在于探究我国财政政策包括财政支出政策和税收政策对宏观经济稳定的影响。为此，我们首先考察了我国宏观经济与财政政策的情势转变特征，以澄清财政政策的相机抉择变化是否符合宏观经济运行需要，进而具体考察了财政政策对宏观经济稳定的影响，最后考察了财政政策的非线性效应，以及税收政策在“凯恩斯效应”和“非凯恩斯效应”之间发生情势转变的主要原因，从而揭示出我国财政政策宏观经济稳定效应的作用机制。我们的研究得到如下几点结论。
1.20世纪90年代以来，我国财政支出政策的相机抉择变化总体上比较符合凯恩斯经济周期理论所强调的“逆势而动”的特点，且有助于实体经济稳定；虽然在一定程度上加剧了通货膨胀波动，但由于此间我国通货膨胀率一直较低，并未对宏观经济波动造成不良影响。税收政策的相机抉择变化并不符合宏观经济运行的需要，并在一定程度上加剧了实体经济波动，但有助于价格稳定。
2.我国财政政策总体上具有较为显著的“凯恩斯效应”，即扩张性财政政策有助于促进消费增长，且这种效应持续时间较长；虽然税收政策存在着“非凯恩斯效应”，但持续时间较短且不显著。税收政策的“凯恩斯效应”失效，主要原因在于大规模政府债务后的财政紧缩性变化即财政稳固过程。
上述结论对于我国宏观经济稳定政策的完善以及政府宏观调控能力提高都具有重要意义。显然，要想充分发挥财政政策的宏观经济稳定效应，就必须能够依据宏观经济运行现状适时调整财政政策态势。这就要求尽快建立和完善我国宏观经济监控体系，从而为宏观经济政策措施的科学制定和适时推出提供良好依据，同时政府还应加大财政预算体系建设，减少政府行为的随意性。只有这样才能真正发挥财政政策的宏观经济稳定效应，实现我国宏观经济的平稳持续运行。最后需要指出的是，本文对我国税收政策“凯恩斯效应”失效的原因只是借用了国际学术界已有的研究成果，其在中国更深层次的原因，还有待于进一步探讨。
注释：
①关于各种宏观经济学派对财政政策宏观经济稳定效应的观点，请参阅郭庆旺、赵志耘(2005)的著述。
②由于目前我国尚未公布依据2004年全国经济普查调整的以前的月度统计数据，因此为了保持数据的一致性，本文的样本期截止到2005年6月。由于缺乏居民消费数据，这里的消费是指全社会消费品零售总额；又由于缺乏完整的投资月度数据，所以本文没有考虑投资。由2000年t月环比指数=2001年t-1月同比指数÷2001年t月同比指数×2001年t月环比指数，我们可以由2001年的环比数据和2000年的同比数据，倒推出2000年的环比数据，依此类推可以求出1992～2005年月度环比通货膨胀率。
③从哈密尔顿(Hamilton,1989)首次将马尔可夫情势转变模型系统地应用于经济周期研究以来，这种模型得到广泛应用并成为主要经济周期计量模型之一。概括来说，目前主要有两类经济周期马尔可夫情势转变模型：一是非线性情势转变因素模型，二是马尔可夫情势转变向量自回归模型。前者将经济周期的两个重要特性——协动性和非线性融合起来，但并不能很好地捕捉到经济变量之间的相互影响(Diebold and Rudebusch，1996)。后者将马尔可夫转变与向量自回归模型系统结合起来，从而不仅很好地捕捉到经济周期动态特征，同时也更好地用于宏观经济政策评估，因而被广泛地用于经济周期经验研究中。
④关于利用EM算法和吉布斯抽样估算马尔可夫情势转换向量自回归模型的详细过程，请参阅Krolzig(1997)的论述。
⑤一般形式的马尔可夫情势转变向量自回归模型相对较为复杂，因此在具体分析中，常常需要进行一定的简化处理。至于选取哪种形式的模型更为合理，需要依据回归结果进行模型设定检验。
⑥我们也尝试了s[,t]为3种状态的情况，用以捕捉衰退、正常和过热3种经济状况以及紧缩性、中性和扩张性3种财政政策态势，但得到的估算结果并不理想。原因可能在于本文的样本期相对较短，而我国经济运行在样本期内相对较为平稳，并没出现持续时间很长的衰退和过热，以及我国实施“中性”财政政策时间尚短，难以在数据上得到很好体现。
⑦由于缺乏可支配收入的数据，因此本文没有考虑可支配收入对消费支出的影响。
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