1.2 文献回顾
1.2.1 国外文献
在主流宏观经济理论中，财政政策一般是从狭义概念上加以理解的。因此，在经验上对财政政策宏观调控效应的分析，主要围绕其稳定职能展开，研究内容集中在财政政策的乘数效应和挤出效应等方面。另外，在经济增长理论的影响下，也有一部分文献关注了财政政策的长期经济增长效应。
支出政策是财政政策稳定经济波动的首选政策工具(2)，因此估计支出政策乘数常处于财政政策效应实证分析的核心。然而，在经验上测度政府支出乘数面临着一个现实困难，即因为政府的实际支出与经济状态高度相关，所以首先需要隔离出无法预测的、外生的政府支出变化成分（Edelberg，Eichenbaum & Fisher，1999，2003；Perotti，2008）。文献中通常采用三种方法来解决这个问题。
第一种计量方法是简单线性回归方法。把政府支出的外生变化成分与实际产出作回归，政策变量的系数可以看作是乘数估计值。如果系数大于或等于1，那么财政政策具有需求管理作用；如果系数小于1，那么财政政策虽然促进了总产出，但是挤出了部分私人需求；如果系数为负数，那么财政政策不仅没有产出促进作用，反而对产出产生了不利影响(3)。运用这种方法的文献，一般聚焦于政府支出中的一个特殊成分——国防支出，它被认为是外生决定的，因而是政府支出政策的有效工具变量。这种方法一般使用跨度较大的，包括二战、朝鲜战争、越南战争、里根战备、伊拉克战争等时期的美国年度数据样本，例如：Barro（1981）；Hall（1986；2009）；Rotemberg & Woodford（1992）；Barro & Redlick（2011）等。
研究结论不尽相同。Barro（1981）的研究发现，美国国防支出暂时变化的产出乘数在0.6～0.8，而永久性支出变化的产出乘数只有0.2～0.6。Barro & Redlick（2011）使用美国的长期年度数据，估计出国防支出暂时性扩张的产出乘数是0.4～0.5，两年后可以达到0.6～0.7；如果支出扩张是持久的，乘数将再提高0.1～0.2。也就是说，在各种情况下，乘数效应都是小于1的。然而，Rotemberg & Woodford（1992）把国防支出对其自身滞后变量、国防就业滞后变量回归后的残差作为政府支出政策冲击，估计出的产出乘数为1.25。
简单线性回归方法存在的主要问题是：用来识别政府支出外生变动的工具变量，严重依赖于国防支出的变动，而且在解释变量较少的情况下，把其他因素引起的产出变动都归入到残差之中，产生了较大的抽样误差。
第二种方法是向量自回归（VAR）方法。把系统中每一个内生变量，视为系统中所有内生变量滞后值的函数，从而将单变量自回归模型推广到由多元时间序列变量组成的向量自回归模型。Hall（2009）总结相关文献后认为，运用VAR方法估计出的美国政府支出的产出乘数，大多数都处于0.5～1.0范围内，而消费乘数略大于0。在经验文献中，VAR方法分析财政政策一般存在三个识别假设传统。
虚拟变量假设。Ramey & Shapiro（1998）基于历史文献，识别出可以被解释为外生的和不能预见的、导致国防开支扩张的三个外生事件，即朝鲜战争、越南战争和里根战备。他们把1950年第3季度、1965年第1季度和1980年第1季度设为虚拟变量，研究这三个事件对相关宏观经济变量的影响。随后，Fatás & Mihov（2001）；Burnside，Eichenbaum & Fisher（2004）；Cavallo（2005）；Ramey（2006，2011）；Perotti（2007）等遵循这个识别方法，研究政府支出冲击的动态效应。如果将他们的冲击反应函数转换为产出乘数，数值一般处于0.6～1.2，且乘数大小取决于具体的样本，以及是累积计算还是峰值估计。
结构向量自回归识别假设。这种方法认为，政府支出的简化式VAR的残差是三种成分——自动反应（Automatic Response）的政府支出、系统性相机反应（Systematic Discretionary Response）的政府支出和随机的相机冲击（Random Discretionary Shock）——的线性组合。其中，相机冲击是研究中最感兴趣的成分，它是结构性政府支出冲击，与其他结构性冲击不相关。遵循这个识别方法的研究，一般都使用了Choleski分解来识别政府支出冲击，并通过假设税收弹性系数来识别税收冲击。Blanchard & Perotti（2002）使用了1960—1997年的美国季度数据，估计出的乘数为0.9～1.29，具体数值取决于对时间序列数据趋势的假设。Gordon & Krenn（2010）使用的是1919—1941年的季度数据，在假设没有生产能力约束的情况下，乘数可以提高到1.8。结构向量自回归识别假设具有简单易行、不需广泛收集数据等优点，但正如Caldara（2011）所指出的，乘数效应或者说动态效应的估计结果，特别容易受到税收弹性系数假设的影响。
符号约束识别假设。Mountford & Uhlig（2005）首先假定了经济周期冲击、货币政策冲击、政府收入冲击、政府支出冲击等对政府收入、政府支出、GDP、消费、投资、利率、价格等变量的影响方向，从而在此基础上分析结构性政府支出冲击的动态效应。他们利用1955—2000年的美国季度数据，在假设赤字融资政府支出的情况下，估计出乘数大约为0.65。然而，Caldara and Kemp（2006）表明，通过这种符号约束识别方法，获得私人消费对政府支出冲击的反应方式，类似于SVAR识别。
第三种方法是基于动态随机一般均衡（Dynamic Stochastic General E-quilibrium，DSGE）模型的结构计量分析方法。DSGE方法的显性建模框架、理论一致性、微观与宏观分析的完美结合、长短期分析的有机整合等特性，特别是近年来Bayes估计方法的不断改进，使之日益受到研究者和决策者的关注。运用这种方法的文献有：Baxter & King（1993）；Galí，López-Salido & Vallés（2005）；Cogan，Cwik，Taylor & Wieland（2009）；Monacelli & Perotti（2009）；Uhlig（2010）；Christiano，Eichenbaum & Rebello（2011）；Drautzburg & Uhlig（2011）等。其中，Cogan，Cwik，Taylor & Wieland（2009）使用1966—2004年美国季度数据估计Smets-Wouters模型，获得峰值乘数为0.64。
尽管在数据样本、计量模型、识别方法等方面存在显著的不同，但是经验估计的产出乘数值大都处在0.6～1.8的范围中。Ramey（2011）认为，大多数经验研究给出了相似的答案。
挤出效应是决定财政政策乘数大小的主要因素。经验上对财政政策挤出效应的研究，主要关注私人投资和居民消费对财政扩张的反应。
私人投资是否被挤出，既取决于实际利率对财政扩张的反应，也取决于私人投资对实际利率的反应。虽然有一些不同的结论，但是大多数经验研究表明，财政政策对实际利率的影响非常有限（Blanchard & Summers，1984；Evans，1987；Barro，1992），而且投资对实际利率也不敏感（Clark，1979；Blanchard，1986；Chirinko，1993；Zarnowitz，1999），特别是在发展中国家，这种挤出效应更弱（Rama，1993；Rokriguze & Schmiat-Hebbel，1994；Agenor & Montiel，1996）。
财政扩张对居民消费的挤出效应，在理论上与李嘉图等价命题相关。由于李嘉图等价命题的成立需要满足严格的条件，所以有些经验研究通过检验李嘉图等价的条件是否成立，来间接表明财政扩张对居民消费是否存在挤出效应。Barro（1989）和Seater（1993）使用这种方法表明，虽然完全的李嘉图等价并不成立，但是居民消费还是表现出了部分的李嘉图抵消。除了这个间接检验方法，更多的文献则是直接检验居民消费与财政扩张之间的关系，结论也非常不一致，正反两方面的经验证据都存在，例如：Feldstein（1982）估计了一个包含初始财富、未来社会保障收益以及不同的财政工具变量的消费函数，结果表明李嘉图等价不成立；Afonso（2001）使用欧盟国家的面板数据估计消费的欧拉方程，在消费函数中增加了由政府债务占GDP比重所表示的财富变量，结果表明债务中性假说不成立。但Cuaresma & Reitschuler（2004）研究发现，在欧盟15国中有3个国家的消费者具有明显的中性消费特征。由于发展中国家金融体系不发达，资本市场高度扭曲，消费者面临更大的不确定性，一般会认为李嘉图等价成立的条件更不容易得到满足，例如：Giavazzi，Jappelli & Pagano（2000）对101个发展中国家的国民储蓄影响因素的分析拒绝了李嘉图等价。
自Barro（1990）开创性研究以来，财政政策与长期经济增长的关系，成为内生经济增长理论的一个重要内容(4)。从经验上分析财政政策与长期增长之间的关系，通常有生产函数估计、横截面数据回归和协整分析等计量分析方法(5)。
生产函数估计方法，通常应用在财政投资（或者说公共资本）的经济增长效应分析之中。基本思路是把公共资本存量作为一种生产要素，加入到Cobb-Douglas生产函数之中，然后利用时间序列数据进行回归，从而分析公共资本存量增加是否会提高全要素生产率。Aschauer（1989）使用美国1949—1985年的年度数据，研究了全要素生产率与政府支出变量的存量和流量之间的关系，发现在决定全要素生产率增长中，公共资本存量比政府支出流量更为重要，公共资本存量增加1%会导致全要素生产率提高0.39%；而且，“核心”基础设施建设对全要素生产率增长有最大的解释力。Merriman（1990）利用美国1972年48个州的横截面数据，获得产出的公共资本弹性系数为0.2。Wylie（1996）利用加拿大1946—1991年数据，得到的弹性系数在0.11～0.52。这些研究结论基本上认为，财政投资显著地促进了全要素生产率的提高，弹性系数主要集中在0.03～0.54。
横截面数据回归方法，依据内生增长理论利用不同国家或地区的横截面数据，把财政政策变量纳入增长回归方程之中，估计政策变量的长期增长效应。这方面的典型结论有：一是政府消费性支出不利于长期增长。Kormendi & Meguire（1985）运用65个欠发达国家1960—1980年的数据进行经济增长回归，发现不包括国防教育的政府消费支出对经济增长具有显著的负效应，而且因果关系是从政府消费到经济增长。Bradley（1987）利用16个OECD国家1971—1983年的数据进行实证检验，发现实际GDP的增长与政府消费支出负相关。二是生产性政府支出的经济增长效应不具有确定性。Easterly & Rebelo（1993）使用1970—1988年100个国家的数据以及1870—1988年28个国家的公共投资支出数据进行分析发现，公共交通和通信投资与经济增长正相关，教育投资与经济增长正相关，但总的公共投资与经济增长负相关。Evans & Karras（1994）对7个OECD国家的分析结果表明，公共资本对经济增长具有显著的正向影响。Nelson & Singh（1994）利用1970—1979年和1980—1989年70个欠发达国家的数据回归发现，20世纪70年代公共投资对经济增长的作用不显著，而在80年代具有显著的正效应；教育虽然在70年代对经济增长具有正效应，但在80年代较弱。Devarajan，Swaroop & Zou（1996）利用43个发展中国家1970—1990年的年度数据，发现政府资本性支出与经济增长要么负相关要么不显著，只有增加经常性支出份额才具有正的且显著的增长效应。
协整分析方法，是把经济增长率与财政政策变量进行协整分析求解协整向量，并使用误差修正模型（ECM）和格兰杰（Granger）因果分析，检验主要变量之间的长期稳定关系和因果关系。这方面的文献往往与验证“韦格纳法则”（Wagner’s Law）(6)有关。Lamartina & Zaghini（2008）使用23个OECD国家1970—2006年的年度面板数据，研究发现政府公共支出与人均GDP正相关。Loizides & Vamvoukas（2005）利用希腊、英国和爱尔兰三国的20世纪50年代早期到90年代中期的年度数据，使用格兰杰因果分析框架研究发现，在三个国家中政府支出规模都是经济增长的短期格兰杰原因，对爱尔兰和英国来说还是长期格兰杰原因，希腊的情况则为经济增长是政府相对规模增加的长期格兰杰原因。Tulsidharan（2006）使用印度1960—2000年的数据，分析发现政府消费支出增加不是国民生产总值（GNP）增加的格兰杰原因，而名义GNP增加是政府消费支出增加的格兰杰原因。Nurudeen & Usman（2010）使用尼日利亚的1970—2008年数据研究发现，政府的总资本支出、总周期性支出和教育支出对经济增长产生了负效应，然而政府增加对交通和通信、卫生支出却有利于促进经济增长。Mehrara et al（2013）使用伊朗1970—2010年的年度数据，检验了政府周期性支出与GDP之间的关系，结果表明这两个变量之间存在长期稳定关系，但没有发现政府周期性支出促进经济增长的证据。
1.2.2 国内文献
国内学者对财政政策宏观调控效应的经验研究，涉及财政政策与产出稳定、民间投资、居民消费、劳动就业、生产外部性、结构调整、经济增长等之间的数量关系，国外学者的经验分析方法在国内都有广泛应用。
在估计政策乘数方面，高铁梅、李晓芳和赵昕东（2002）建立季度可变参数模型，估计出简单的政府支出乘数在1.7～1.98，包含挤出效应的财政政策乘数在1.4～1.9。李生祥和丛树海（2004）基于IS-LM模型估计出中国财政政策理论乘数和实际乘数分别为4和1.5，实际乘数远小于理论乘数说明乘数作用机制不畅。李永友（2007）估计1978—2003年政府购买支出乘数在1.66～2.23，转移支付乘数在0.99～1.33，税收乘数在-2.96～-1.64。杨晓华（2009）估计出的财政乘数要小些，1985—2003年的政府支出乘数在1.2左右，税收乘数在-0.6左右。陈建宝和戴平生（2008）运用协整模型，获得政府支出长期乘数为4.99和短期乘数为2.13，并通过建立空间计量模型，估计出全国各地区的财政支出乘数为4.26，且财政支出与经济增长之间存在倒U型关系。叶文辉和楼东伟（2010）基于1997年和2007年两次金融危机背景发现，自1992年以来财政政策的有效性在逐年降低，政府购买支出乘数大约为1.47。
在检验居民消费挤出效应方面，谢建国和陈漓高（2002）表明，在短期内政府支出与居民消费呈互补关系，政府支出每增加1%，当年居民消费增加0.18%，在长期中居民消费对政府支出的弹性系数为0.15。李树培和白战伟（2009）基于时变参数模型研究显示，用于基本建设的财政支出对居民消费有一定的促进作用，行政与事业经费支出对消费具有挤出效应，而用于改善民生方面的支出对消费一直保持着较高的促进效应。陈创练（2010）分析了1978—2008年我国29个省（市）政府消费与居民消费的关系，认为政府消费支出挤入了居民消费，两者具有互补性关系。袁芳英（2010）通过建立消费者跨期最优化模型发现，短期内政府支出与居民消费呈互补关系，李嘉图等价不成立；但在长期中，政府支出将挤出居民消费。郭庆旺等（2007）通过协整分析和格兰杰因果分析方法，使用1978—2003年的经济数据研究发现，政府支出增加对居民消费具有明显的正效应。胡蓉等（2011）利用城乡居民1978—2009年数据，发现政府支出在长期中具有挤出效应。
在检验民间投资挤出效应方面，郭庆旺等（2007）表明，无论是从经济周期、全社会固定资产投资的资金来源角度，还是从资本收益率角度来看，财政投资对民间投资都没有产生抑制和抵消作用，这意味着积极财政政策很可能产生了挤入效应。这一结论得到了王志伟等（2010）、王志刚（2012）和胡爱华（2013）的支持。王志刚（2012）利用协整和误差修正模型，对新一轮积极财政政策效应进行研究认为，财政投资对民间投资有显著的拉动作用，而且解释程度很高；胡爱华（2013）在一个动态随机一般均衡（DSGE）框架中，引入垄断竞争和价格粘性两个新凯恩斯模型的关键内核，使用1992年第1季度到2009年第1季度的数据，研究表明在短期内政府支出挤入了民间投资。但是，林致远等（2011）和王燕武（2014）提出了相反的证据。王燕武（2014）基于King，Plosser & Rebelo（1988）和Linnemann（2006）的模型设定，运用数值模拟分析技术研究发现，无论是在短期还是在长期，政府支出与民间投资之间的关系都是替代关系，即政府支出挤出了民间投资。
在影响劳动就业方面，马拴友（2001）在奥肯法则的基础上，研究认为1998—2000年积极财政政策促进非农就业增长分别为0.57%、0.73%和0.70%。卢亮（2005）估计1998—2002年的积极财政政策创造出了1741万个就业岗位。于爱晶和周凌瑶（2004）表明，政府投资增加1%，就业就会提高0.14个百分点。曹军和李红梅（2006）认为，在1998—2000年积极财政政策促进非农就业增长分别为0.57%、0.73%和0.71%，其中国债政策促进非农就业增长分别为0.36%、0.47%和0.24%。然而，杨晓华（2009）表明，我国财政预算支出部分对总就业没有显著影响，对第二产业就业具有显著的负向影响，对第三产业就业有较强的推动作用，而预算外支出无论是对总就业水平，还是第二、第三产业的就业水平，都有显著的推动作用，且对第三产业的作用大于第二产业。郭新强和胡永刚（2012）研究发现，增加政府投资性支出可以刺激就业，而增加服务性支出则抑制就业。王文甫（2013）运用1978—2004年数据，使用协整分析方法和误差修正模型研究发现，政府支出与劳动就业量正相关，具有长期均衡关系。
在生产外部性影响方面，刘华（2007）使用1985—2001年数据研究发现，财政教育支出对人力资本增长的贡献比较大，1997—2001年平均为70.45%。马拴友（2003）利用1981—1998年的数据研究发现，由财政投资形成的公共资本每增长1%，可使私人部门资本要素的生产率增长0.55%；公共研发资本的产出弹性为0.02，公共人力资本的产出弹性为0.56。郭庆旺等（2007）使用1998—2002年的数据研究发现：财政投资对民间产出具有明显的促进作用，对民间产出的外溢效应处于0.12～0.49；财政生产性支出与资本生产率正相关，而财政总支出与资本生产率负相关，财政教育支出和科学研究支出对提高资本生产率有显著影响；财政总支出显著地促进了全要素生产率增长，引发全要素生产率年均增长0.30个百分点，其中财政投资影响更大，达到0.51个百分点。
在经济结构调整方面，杨大楷和孙敏（2009）发现，公共投资与三次产业产值之间具有长期正的均衡关系，但对第一产业影响最小，对第三产业影响最大。王保滔等（2014）通过回归分析和建立冲击反应函数实证检验，表明政府税收和政府支出对产业结构具有明显的促进作用。但是，张杰和杨连星（2013）研究后认为，长期以来地方政府以追求短期经济快速增长为目标的财政政策措施，从根本上弱化了中国产业结构升级的内生动力。中国人民大学宏观经济分析与预测课题组（2013）也认为，财政支出和税收政策导致了新兴产业的产能过剩，并在分税制框架下造成了产业结构趋同。储德银和建克成（2014）发现，我国税收政策有利于产业结构调整，而财政支出政策却阻滞了产业结构升级；政府投资性支出和行政管理支出不利于产业结构调整，教育科技支出对产业结构调整有正向促进作用，所得税与产业结构调整显著正相关，商品税对产业结构调整影响不显著。张海星和靳伟凤（2014）通过构建东、中、西部地区省级动态面板数据模型，表明地方政府物质资本投资和地方税收加剧了区域产业结构趋同，而地方政府人力资本投资则降低了区域产业结构趋同。
在影响长期增长方面，马拴友（2003）研究发现，我国政府消费的边际产出显著大于1，提高政府支出规模可以促进我国经济增长；生产性支出与经济增长负相关，消费性支出与经济增长正相关；个人所得税、农业税和关税与经济增长显著负相关，直接税与经济增长显著负相关，流转税等间接税的效应不显著。庄子银和邹薇（2003）在1980—1999年的时间序列数据分析中发现，政府支出规模及其增长率对经济增长具有不显著的正效应；在省际横截面数据分析中发现，各省财政支出和财政收入对经济增长的效应都是负的。郭庆旺和贾俊雪（2006）研究发现，政府物质资本投资和人力资本投资都与经济增长之间存在着长期均衡关系。杨晓华（2009）表明从长期看，公共投资增加1%，产出提高0.068%；各省税收对经济增长的影响是不一致的，地区之间差异明显，东部地区的宏观税负与经济增长负相关，而在中西部地区除少数省份外，宏观税负对经济增长无显著影响。张淑翠（2011）基于我国1997—2009年省际面板数据研究发现，地方最优财政支出规模为GDP的9.32%，经济性支出与社会性支出最优比重为1.64。林致远等（2011）使用1994—2007年数据研究发现，全国层次的政府投资对经济增长的影响并不显著，东部地区政府投资显著地抑制了经济增长，而中西部恰好相反。郭婧（2013）利用1998—2011年我国省际面板数据研究发现，个人所得税对经济增长有显著的正效应，增值税对经济增长的效应不显著，企业所得税对经济增长产生了显著的负效应。
综观国内现有研究，主要存在的问题有：一是关注的时期往往始于1978年的改革开放，事实上在1993年以前我国财政调控主要依靠行政手段，与现在强调的财政政策在内涵、外延和方法上有较大的差距；二是关注的内容往往是财政政策效应的一个方面，要么只关注需求管理方面，要么只关注供给管理方面，而且即使在关注需求管理或供给管理上，也还是更小的侧面，缺乏较为全面的分析和评估。三是往往较多地关注总量效应、较少地关注结构效应，较多地关注短期静态效应、较少地关注长期动态效应。这些问题，正是本书要力图克服的。