我国财政政策和货币政策时滞的测算_2001_2009年

相对重要信息随时间的变化 , 就可以估计该变量的作用时滞 。
(三 ) 指标和数据说明
由于财政支出是最重要的财政政策工具 , 本文选取财政预算支出代表财政政策变量 ; 而对于货币政
策 , 则选取货币供应量 M1 和 6个月短期贷款作为货币政策变量 。对于政策效应时滞的分析 , 通常最关 注政策变化对产出和通货膨胀率的作用时滞 , 因此本文选取 GD P和 CP I替代产出和通货膨胀率 。本文
中央财经大学学报
2010年第 4期
·财政税收 ·
我国财政政策和货币政策时滞的测算 : 2001 - 2009年
The Calculation of Fiscal Policy and Monetary Policy Lag In China : 白 战 伟 李 树 培
BA I Zhan2wei
L I Shu2pei
控的效果 , 甚至还会适得其反 , 对经济的波动产生推波助澜的后果 。一般来讲 , 政策时滞通常分为内在时
滞和外在时滞 。内在时滞是指政策当局从认识到经济发生变化 , 需要进行政策调控 (认识时滞 ) , 到政策
当局选择合适政策工具并付诸实施所花费的时间 (行政时滞 ) ; 外部时滞是指从经济政策开始实施到它对
(南开大学经济研究所 天津 300071)
2001 - 2009
[摘 要 ] 政策时滞是政策当局科学地制定和实行宏观经济政策 , 有效地进行宏观调控所不可忽视的 一个重要因素 , 在当今金融危机以及经济出现大波动的背景下更为如此 。本文利用时差相关系数 、脉冲响 应函数和方差分解对我国的财政政策和货币政策时滞进行实证研究 , 结果表明财政政策和货币政策对 GDP和物价均有不同长短的作用时滞 。鉴于两者作用时滞的差异 , 在进行宏观调控时 , 政策当局必须根 据财政政策和货币政策的作用时滞适时推行 , 以保证预期政策目标的实现 , 保证宏观经济的平稳运行 。
t =1
收稿日期 : 2010 - 2 - 11 作者简介 : 白战伟 , 男 , 南开大学经济研究所博士研究生 ; 研究方向 : 宏观经济运行与调控 ; 李树培 , 男 , 南开大学经济研究所博士 研究生 ; 研究方向 : 宏观经济运行 。
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上式中 , l为时差或延时数 , 为整数 , l取负数时表示超前 , 取正数时表示滞后 。L 为最大延时数 。 进行政策时滞分析时 , 通常计算出若干个不同延迟数的时差相关系数 , 然后进行比较 , 其中时差相关 系数绝对值最大的时差被认为是两个经济时间序列变量之间的时滞 。
经济变量完全产生作用所需要的时间 。内部时滞的长短 , 主要取决于经济信息的传递速度 、管理当局的预
测能力以及政策选择的决策效率等 , 具有一定的主观意向性 , 与管理体制和工作效率有关 , 可控性较强 。
而外部时滞则由于受经济结构 、行为因素等各种主客观因素的影响 , 具有一定的客观性 , 可控性较差 。改
由时差相关系数法进行的财政政策时滞实证结果见表 1。 由表 1可以看出 , 当延迟数为 1时 , 财政支出与 GDP的相关系数最大为 013769, 因此 , 依据判断标 准 , 财政支出对 GDP的作用时滞为 1个月 。同样 , 当延迟系数为 2时 , 财政支出与物价的相关系数最大
假设对于任一 VAR ( k) 模型转换而得到的关于 Yt 的一阶向量自回归模型 , 可以推导出预测前 s期的
^
Yt+s
t 的误差均方为 :
Hale Waihona Puke M SE(^
Yt+s
t)
=E [
( Yt + s -
^
Yt +s
t)
( Yt + s -
^
Yt+s
t ) ’]
=Ω +Ψ1ΩΨ1 ’ +Ψ2ΩΨ2 ’ + …
N
表示正交化的第 j个新息对前 s期预测
∑V a r( vjt ) (m jm j ’+Ψ1 m jm j ’Ψ1 ’+ 111 +Ψs- 1 m jm j ’Ψs- 1 ’)
j=1
量
^
Yt+s
方差的贡献百分比 。
t
根据方差分解 , 可以计算出每一个冲击变量的相对重要性 , 即变量的贡献占总贡献的比例 , 比较这个
[关键词 ] 政策时滞 财政政策 货币政策
[中图分类号 ] F81012 [文献标识码 ] A [文章编号 ] 1000 - 1549 (2010) 04 - 0001 - 05
一 、引言
政策时滞是政策当局科学地制定和实行宏观经济政策 , 有效地进行宏观调控不可忽视的一个重要因
素 。能否准确地把握政策时滞是决定宏观经济政策效果的关键 , 错误的政策时滞认识不但难以达到预期调
建立向量自回归 (VAR ) 模型是进行脉冲响应函数分析的前提 。对于任何一个 VAR 模型都可以表示 成为一个无限阶的向量 MA ( ∞) 过程 , 具体方法是对于任何一个 VAR ( k) 模型都可以通过友矩阵变换 改写成一个 VAR (1) 模型 :
Yt = A1 Yt - 1 + Ut
( I - L A1 ) Yt =Ut
= m 1 m 1 ’V ar ( v1t ) + m 2 m 2 ’V ar ( v2t ) + … + mN mN ’V ar ( vN t )
把用上式表达的 Ω代入 (3) 式 , 并合并同期项得 ,
M SE (
^
Yt +s
t)
=V ar ( v1t ) ( m 1 m 1 ’+Ψ1 m 1 m 1 ’Ψ1 ’+Ψ2 m 1 m 1 ’Ψ2 ’+ …
时滞 。
方差分解 (Variance Decomposition) 提供了另一种描述系统运动的不同方法 。脉冲响应函数是追踪系
统对一个内生变量的冲击效果 , 相反 , 方差分解则是将系统的预测均方误差分解成系统中各变量冲击所做
的贡献 , 即分析未来 t + s期的 yj, t + s的预测误差的方差由不同新息的冲击影响的比例 。
结论 。对财政支出和 GDP物价分别做格兰杰非因果 性检验 , 可 得 财 政 支 出 是 GDP 和 物 价 的 格 兰 杰 成因 。
3
011529 011490
9
4
010217 010639
10
5
010740 010020
11
010358 010320 011544
010167 010444 010930
Yt = ( I - L A1 ) - 1 Ut = Ut + A1 Ut - 1 + A21 Ut - 2 + … + A1s Ut - s + …
这是一个无限阶的向量 MA ( ∞) 过程 , 或写成 Yt + s =Ut + s +A1Ut + s - 1 +A21Ut + s - 2 + … + A1sUt + …
(二 ) 脉冲响应函数和方差分解 与时差相关系数分析法相比 , 脉冲响应函数与方差分解方法有两个优点 : 一是将所有考虑的变量纳入 一个系统 , 反映了系统的完全信息 ; 二是能够估计出政策作用效果的时滞区间 。脉冲响应函数 ( Impulse Response Function) 描述一个内生变量对误差冲击的反应 。具体地说 , 它描述的是在随机误差项上施加一 个标准大小的冲击后对内生变量的当期值和未来值所带来的影响 。
+Ψs - 1 m 1 m 1 ’Ψs - 1 ’)
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+ V a r ( v2t ) ( m 2 m 2 ’ +Ψ1 m 2 m 2 ’Ψ1 ’ +Ψ2 m 2 m 2 ’Ψ2 ’ + … +Ψs - 1 m 2 m 2 ’Ψs - 1 ’) ……
+ V a r ( vN t ) ( m 2 m 2 ’ +Ψ1 mN mN ’Ψ1 ’ +Ψ2 mN mN ’Ψ2 ’ + … +Ψs - 1 mN mN ’Ψs - 1 ’)
表 1 财政政策与 GD P和物价的 时差相关系数 (绝对值 )
延迟数
GD P
物价 延迟数
GD P
0
012491 010860
6
011104
1
013769 011287
7
011159
物价 011362 012071
的水平值进行相关性等实证分析 , 而不会导致谬误
2
013002 012542
8
011517 010861
全部的移动平均参数矩阵用改用 Ψ j , ( j = 1, …s) 表示 ,
Yt + s = U t + s +Ψ1 U t + s - 1 +Ψ2 U t + s - 2 + … +Ψ sU t + …
(2)
其中
Ψ 1
=A1 ,
Ψ 2
= A21 ,
…,
Ψ s
= A1s ,
显然 , 由
(2)
式有下式成立 ,
关于财政政策和货币政策时滞的分析均采用月度数据 , 样本区间为 2001年 1 月至 2009 年 9 月 , 数据
均来自中经网数据库 、人大年度决算报告和 《中国经济景气指数月报 》, 经整理计算而得 。鉴于目前国
家统计局只公布 GD P季度数据 , 按照惯例 , 本文采用工业增加值月度指标作结构权数将 GD P季度数据
+Ψs
-
Ω
1s
-
1
’
(3)
其中 Ω = E ( ut ut ’) 。通过下式把 ut 变换为正交化误差项 vt。
ut =M vt = m 1 v1t + m 2 v2t + … + mN vN t
其中 v1t , v2t , …vN t不相关 (相互正交 ) 。所以有
Ω = E ( ut ut ’) = (m 1 v1t + m 2 v2t + … + mN vN t ) ( m 1 v1t + m 2 v2t + … + mN vN t ) ’
此 , 外部时滞就成为政策时滞的中心问题 。
二 、分析方法与数据指标说明
(一 ) 时差相关系数
利用时差相关系数估计政策时滞是较为常用的一种方法 。时差相关系数分析法 , 是利用相关系数检验
经济时间序列变量之间滞后关系的一种最常用方法 。以变量之一为基准变量 , 计算它与其它变量滞后数期
的相关系数 , 通过比较它们的大小来判断其时 差关 系 。设 Y = Y1 , Y2 , Y3 , 111, YT 为 基准 指标 , X =
N
∑ =
V a r( vjt ) (m jm j ’+Ψ1 m jm j ’Ψ1 ’+Ψ2 m jm j ’Ψ2 ’+ 111 +Ψs- 1 m jm j ’Ψs- 1 ’)
j=1
则
V a r( vjt ) (m jm j ’+Ψ1 m jm j ’Ψ1 ’+ 111 +Ψs- 1 m jm j ’Ψs- 1 ’)
X1 , X2 , X3 , 111, XT 为被选指标 , R ( l) 为时差相关系数 , 则 R ( l) 的计算公式为 :
T
R ( l)
∑ ( xt - l - x)
= t =1
( y - y) t ,
l =0,
±1,
±2, 111 ±L
(1)
T
∑ ( xt - l - x) ( yt - y)
革开放以来 , 随着我国经济体制改革的不断深入 , 我国宏观调控的力度和频率不断加大 , 政策当局对经济
信息的获取速度 、预测能力和决策效率不断提高 , 对内部时滞尤其是行政时滞的控制力大大增强 。而随着
市场经济体制的确立和完善 , 经济结构的调整和市场主体行为方式的变化 , 使外部时滞变得更为复杂 。因
5 yi, t 5 uj
+ t
s
,
s =1,
2,
3,
…,
称作脉冲响应函数
( impulse2response function) , 脉冲响应函数描述了其它变
量在 t期以及以前各期保持不变的前提下 , 对 yi, t + s uj, t时一次冲击的响应过程 。
由脉冲响应函数 , 我们可以通过比较其不同滞后期的脉冲响应 , 确定一个变量对另一个变量的作用
换算成月度数据 ; 将居民消费价格指数环比月度数据转化为定基指数作为物价指标 。由于宏观经济多
具有时间趋势和季节变动因素 , 因此对所有指标进行季节调整后取对数差分 (本文使用的统计软件为
Eview s610) 。
三 、财政政策时滞的测度 (一 ) 时差相关系数 对经取对数后差分处理过的财政支出 、 GDP和 物价进行在 5%的显著性水平上进行单位根检验 , 它们均为 I (0) 的平稳变量 。因此可以对以上变量
Ψ s
=
5 Yt+s 5 Ut
Ψ s中第 i行第 j列元素表示的是 , 令其它误差项在任何时期都不变的条件下 , 当第 j个变量 yj t对应的
误差项 uj t在 t期受到一个单位的冲击后 , 对第 i个内生变量 yit在 t + s期造成的影响 。
把 Ψ s中第 i行第 j列元素看作是滞后期 s的函数