财政支出对居民消费动态影响分析.docVIP

　　财政支出对居民消费动态影响分析 　　2013年我国经济增速已经降至8%以下并形成“新常态”，其主要原因是经济增长过度依赖于投资、出口双驱动模式，而消费需求没有有效发掘。本文着眼于研究财政支出对居民消费的动态影响，进而得出完善财政支出的有益思路。 　　国内外学者从不同角度对财政支出与消费的关系进行研究，如Amano R A等（1998）从财政支出与居民消费的边际效用相互关系展开研究，通过研究发现财政支出增加使居民消费的边际效用上升，两者保持相互促进的关系。Linnemann L等（2004）从政府支出对消费者福利影响角度开展分析，发现增加财政支出会使消费者福利增加，消费者支出上升，总需求相应增加，财政支出对消费有着正向影响。袁芳英（2010）在李嘉图等价框架下构建跨期最优化消费模型发现：短期内财政支出促进居民消费，产生“引致效应”；在长期财政支出则抑制居民消费，产生“挤出效应”。潘彬等（2008）利用中国省际面板数据构建模型发现东部、中部的财政支出对居民消费有正向促进作用，西部则有反向阻碍的作用。 　　财政支出对居民消费动态影响 　　（一）模型选取与构建 　　由于外部环境不断变化，政府支出在不同时期对居民消费影响也不断变化，而这种变化用固定参数模型无法表现出来，由此本文选用状态空间模型进行变参数估计选取依据为：一是将反映系统真实情况的不可观测变量（状态向量）并入可观测变量并一同得到估计结果，可以更加准确地衡量财政支出对居民消费的动态影响；二是选用状态空间模型构建TVP得出状态向量的最优估计，对样本容量要求不大；三是当扰动项和初始状态向量服从正态分布时，Kalman滤波能够通过预测误差分解计算似然函数，从而对模型中所有未知参数进行估计，并在得到新的观测值后可以利用Kalman滤波连续修正状态向量的估计。 　　TVP的状态空间模型可表示为： 　　yt=Ztγ+xtβt+εt （1） 　　βt=ψβt-1+ηt （2） 　　其中yt为可观测因变量；zt是具有固定系数γ的解释变量集合；xt为带有可变参数βt的解释变量集合；βt必须利用yt，xt来估计，它的变动服从于AR（1）形式；ψ为系统矩阵；εt，ηt是相互独立的连续不相关扰动项，且。 　　使用Kalman滤波得出最优估计量是在扰动项和初始状态向量服从正态分布的假设下，假定基于信息集合Yt的βt的估计量为bt，此时bt|t-1为bt在最小均方误差下的一个最优估计量： 　　bt|t-1=ψtbt-1 （3） 　　其中bt-1是基于信息集合Yt-1的βt-1估计量。此时估计误差的协方差矩阵为： 　　Ft|t-1=ψtFt-1ψ`+Qt ，其中Ft-1=E[（βt-1 -bt-1）（βt-1-bt-1）`] （4） 　　式（3）、式（4）一起构成了预测方程；在得到新预测值yt后，修正原有预测方程为： 　　bt=bt|t-1+F t|t-1X`tPt-1（yt-Xtbt|t-1） （5） 　　Ft=F t|t-1-F t|t-1X`tPt-1XtF t|t-1 （6） 　　每得到一个观测值时，Kalman滤波提供状态向量的最优估计。当所有T个观测值都处理后，Kalman滤波基于信息集合产生当前与下期状态向量的最优估计，估计值包含了产生未来状态向量与其预测值所需要的全部信息。 　　为便于分析财政支出结构对居民消费的影响，根据财政支出性质将财政支出划分为消费性、经济建设、文教科研、转移支付支出四部分，按上面的方法构建如下方程： 　　量测方程： 　　Ct=α+β1tHt+β2tYt+β3tCONt+ β4tECOt+β5tEDUt+β6tTRt+εt （7） 　　状态方程： 　　βit=ψβit-1+ηt （8） 　　其中，Ct 为居民消费支出；Ht 为居民消费习惯，用前一期居民实际消费支出表示， Yt为居民可支配收入；CONt 、ECOt 、EDUt 、TRt 分别为财政支出中消费性、经济建设、文教科研、转移支付支出。 　　（二）数据及处理 　　本文考察期间为1978-2012年，数据取自《中国统计年鉴》、《新中国统计资料六十年汇编》，其中居民消费为支出法国内生产总值下居民消费数据；可支配收入通过城镇居民人均可支配收入与城镇人口数的乘积加上农村居民人均纯收入与乡村人口数的乘积得到；本文2007年前消费性支出包含行政事业单位离退休支出、国防支出、行政管理费、价格补贴支出、债务利息支出；经济建设支出包含基本建设支出、企业挖潜改造资金、地质勘探费用、科技三项费用、支援农村生产支出、农林水利气象等部门事业费用、工业交通商业等部门事业费；文教科研支出包含文教科学卫生事业费；转移支付支出包含抚恤和社会福利救济费、社会保障补助支出。2007年后消费性支出包含一般公共服务、外交、国防、公共安全支出、城乡社区