1、1我国财政政策与货币政策及其配合效应模拟分析 张龙西北大学经济管理学院，中国，西安 710069摘要：本文根据中国在建立市场经济体制过程中所具有的经济特点，依据宏观经济理论，构建了一个财政政策和货币政策效应分析的联立方程模型，并根据中国当前受全球经济危机影响的经济形势，模拟了 2010 年财政政策和货币政策对宏观经济的影响。结果表明，财政政策和货币政策的扩张对宏观经济目标变量都有显著的正向影响，而且对 GDP 的冲击效果大于对价格的效果；财政政策和货币政策同时扩张要强于各自单独的扩张对宏观经济目标变量 GDP 的影响，而同时扩张对 CPI 的影响要弱于单独的扩张影响。关键词：财政政策 货币政策
2、 效应分析 联立方程模型 政策模拟Abstract: Based on the economic characteristics of Chinas market during the market economy system establishment, and various macroeconomic theories, this paper is to build a simultaneous equations model to analyze the effect of financial policy and monetary policy, and further simul
3、ate the effect of fiscal policy and monetary policy on macro-economy in year 2010 under Chinas current economic environment affected by the global economy crisis. The results show that the effect of expansionary fiscal policy and monetary policy on macroeconomic variables is positive, and its impact
4、 on GDP is greater than that on price. In addition, it is also found that the effect of simultaneous expansion of both policies on macroeconomic target variables GDP is greater than the affect brought by each individual expansion, whereas the effect of the former on CPI is weaker than that of the la
5、tter.Keywords: fiscal policy,monetary policy,effect analysis, simultaneous equation model, policy simulation 1.引言改革开放三十年以来，我国经济以年均 9.8%的速度高速增长，期间伴随着相当明显的周期波动；作为国家赖以进行宏观调控的两大政策工具,财政政策和货币政策一直在稳定物价和促进我国经济持续增长方面发挥了重要的作用。虽然在最初的经济调整时期(19791984)和经济体制改革的初步探索时期(19841992)，财政政策和货币政策的实施曾使经济出现过大起大落的现象，但也有自 1992
6、年以来市场经济体制建立过程中财政政策和货币政策实施的成功经验，如在治理严重的通货膨胀、实现经济成功“软着陆”过程中，在治理通货紧缩、摆脱“亚洲金融危机”的影响方面，以及在应对国内流动性过剩、努力实现国民经济又好又快发展方面，财政政策和货币政策都发挥了极其重要的作用。然而，由于美国次贷危机的影响，中国宏观经济形势在 2008 年底急转直下，虽然，我国 2009 年又开始实行积极的财政政策和适度宽松的货币政策，并取得了比较好的成效。但是，面对未来比较复杂的经济形势，在以后的宏观调控中，财政政策与货币政策将如何配合，各自如何操作来达到预期的目标，这些都是目前急需探讨的问题，本文通过建立以财政政策和货
7、币政策变量为主要工具变量的联立方程计量经济模型，并对财政政策和货币政策及其配合效应进行模拟分析，以期为科学决策提供参考依据。在国际学术界，一般采用两类模型来研究财政政策和货币政策与经济增长的关系。一类是宏观模拟模型，包括大型宏观经济模型和动态一般均衡模型；另一类是简化型方程。基金项目: 本文得到陕西省科学技术研究发展计划项目的资助，项目编号：2008KR28.2宏观经济计量模型的创始人是首届诺贝尔经济学奖获得者丁伯根，他于 1939 年建立的第一个宏观经济计量模型用于研究美国商业周期问题 。之后，1950 年克莱茵建立的美国战争之间模型是正规地用于经济波动预测的第一个经济计量模型 ，作为现代宏
8、观计量经济模型的先驱和样板，这个模型对以后美国和其他国家建立的宏观经济计量模型有深入而普遍的影响。而最具代表性的是由克莱茵于 1968 年倡议并实施的多链接模型 ，目前已发展成有国家间模型和世界模型，主要用于预测世界经济的发展及其一些国际问题。近年来，许多学者更多地用简化型方程来研究两大政策对产出的影响，即采用向量自回归(VAR)和协整方法来估计货币政策与财政政策的效应。西姆斯 最早应用该模型分析了货币供应量与国民收入及价格的相关性，并将格兰杰因果性检验 用于这方面的分析。我国自改革开放以后，开始建立了许多宏观经济计量模型。但针对财政政策和货币政策效应分析的建立的模型却很少，而且仅有的几个模型
9、也只是针对财政政策建立的，如马拴友 以及袁国敏 建立的中国 IS-LM 模型，通过估算我国财政支出、转移支出和税收乘数，对 1998-2000 年积极财政政策对经济的拉动效应进行了测定；或者只是针对货币政策建立的模型，如刘斌、邓述慧的中国货币需求、货币供给的建模与预测 一文，对我国的季度货币需求和月度乘数进行了预测；对财政政策和货币政策效应也只是在一些宏观经济模型中出现过，如刘玉红、高铁梅、陶艺 的中国转轨时期宏观经济政策传导机制及政策效应的模拟分析一文和高铁梅、梁云芳、何光剑 的中国季度宏观经济政策分析模型一文，都对财政政策和货币政策效应进行了模拟分析。本文拟通过建立针对财政政策和货币政策的
10、计量经济模型，利用中国 1992 年第一季度至 2009 年第四季度的数据，对模型参数进行估计和检验，然后，对 2010 年第一季度至 2010 年第四季度财政支出和货币供给量的变化的效应进行模拟分析。2.理论与模型根据新凯恩斯主义宏观经济理论特别是其中 IS-LM-BP 模型 ，考虑到我国从 1992 年以来我国需求导向的消费行为已经形成的特点 ，本文建立了需求导向模型，模型的主要方程有: NXGICY（1） dba（2）ReI（3）( h0，k0) (4)hkPLM/（5） )/(EnYqXf其中总产出 Y 由消费 C、投资 I、政府支出 G、净出口 NX 四部分的需求决定;消费 C 与可
11、支配收入 Yd有关，投资 I 是利率 R 的函数；实际货币需求 L/P 由实际利率 R 和产出 Y 决定，净出口 NX 反向地取决于一国的实际收入 Y 和实标汇率 ，其中 和 分别为)/(Pf f国内与国外的价格水平；E 为名义汇率。政府支出 G 是外生变量，由政府的财政政策决定。货币供给 M 由中央银行的货币政策决定。2.1 模型总体框架结构依据这些理论和模型并参考国内外的有关经济模型如中国宏观经济季度模型 13等，构建的我国财政政策与货币政策及其配合效应分析联立方程模型，根据方程功能划分为四个3模块如图 1，四个模块分别为:现实 GDP 模块有 5 个方程，价格模块有 2 个方程，财政收支
12、模块有 1 个方程，货币金融模块有 3 个方程。共包括 11 个方程，其中 1 个定义方程和 10个行为方程，内生变量 11 个，外生变量 8 个,在 11 方程中，所有的变量都利用相应的价格指数进行平减，消除了价格因素的影响。10 个行为方程中的变量除利率和标志经济结构的第二、三产业占 GDP 比重（GDP23 ）外，都是以对数形式出现的，这样解释变量的系数就是相应的弹性，便于模拟时分析变量间的相互影响。GDP出口口投资 进口消费有效汇率FDI存款余 额M2余额贷款余额居民收入存款利率贷款利率缩减指数CPI财政收入财政支出：内生变量：外生变量图 1 财政政策与货币政策配合效应模型结构图2.2
13、 联立方程组模型中方程形式1）现实GDP方程：GDP=C(10)+C(11)RETS+C(12)II+C(13)EX+C(14)IM+C(15)FE2）消费方程：RETC=C(20)+C(21)RETS+C(22)GDP3）投资方程: II=C(30)+ C(31)II+C(32)LOAN4）进口方程: IM=C(40)+C(41)ER+C(42)GDP+C(43)IM(-4)+C(44)DEXIM5）出口方程: EX=C(50)+C(51)ER+C(52)IM+C(53)EX(-4)+C(54)RFDI6) GDP 缩减指数方程：GDPRI=C(60)+C(61)GDPRI(-1)+C(62
14、)M27) 消费价格指数方程：CPI=C(70)+C(71)CPI(-1)+C(72)SAVA8) 财政收人方程：FI=C(80)+C(81)GDP/GDPRI)+C(82)GDP239) 货币供求方程:M2=C(90)+C(91)GDP+C(92)SRI+C(93)M(-1)10)贷款余额方程:LOAN=C(100)+C(101)LRI+C(102) SAVA11）存款余额方程:SAVA=C(110)+C(111)INC+C(112)SRI42.3 联立方程模型中各个变量含义：1）CPI：居民消费价格指数2) DEXIM：中国加人 WTO 政策变量（外生变量）3) ER：实际有效汇率指数（外
15、生变量）4) EX：出口商品额(按人民币计)5）RFDI：实际利用外商直接投资额(按人民币计) （外生变量）6）FE：财政支出（外生变量）7）FI:财政收人8）GDP: 国内生产总值9）GDP23: 第二、三产业增加值占 GDP 的比重（外生变量）10）GDPRI: GDP 缩减指数11）II: 全社会固定资产投资额12）IM：进口商品额(按人民币计) 13）INC：城乡居民收人总额（外生变量）14）LRI：一年期贷款利率（外生变量）15）LOAN：金融机构贷款余额16）M2：货币供应量 M2 余额17）RETS：社会消费品零售总额18）SAVA：城乡居民储蓄存款余额19）SRI：一年期存款利
16、率（外生变量）3.参数估计和模型检验3.1 数据样本期选择及来源1992 年以前，我国对国内生产总值的核算采用的是间接推算的方式，即以国民收入的生产核算为基础，通过相应的调整和补充得到国内生产总值。1992 年起，我国国内生产总值核算才开始直接利用原始资料进行计算，同时开始进行季度国内生产总值核算，中国人民银行 1993 年也开始以季报的形式公布货币供应量，并以此作为货币政策的中间指标，因此本文选择我国实行市场经济以来（1992-2008）的季度数据作为模型的样本区间和分析依据，这些数据主要来源于中国人民银行统计季报 （1996.1-2009.1）和中国经济景气月报以及中国统计年鉴（1993-
17、2009）在中国季度国内生产总值核算历史资料19922001 （中国统计出版社，2003）相关资料。仅对少量缺少季度数据的变量在月度数据的基础进行了直接汇总或加权。3.2 模型的识别及参数估计单方程模型的解释变量确定之后，再对所有单方程模型组成的联立方程模型进行识别，其实是对联立方程模型中的每个单方程模型进行识别，由于联立方程模型的估计不是一蹴而就的事情，需要不断地调整、对比和评价，每次调整变化都要进行重新识别。由于联立方程模型的系统估计法利用了联立方程组的全部信息，和单方程估计方法相比，参数估计结果更加有效。因此，我国财政政策与货币政策配合效应分析模型在估计时采用系统估计方法中的三阶段最小二
18、乘法 4(3SLS) 进行估计。同时，我国财政政策与货币政策配合效应分析模型在模型各个方程设定时进行了系统优选，选取经济意义和计量统计检验都比较好的变量组合，尽可能保证各个方程设定的合理性，以尽量避免在使用系统估5计法时，个别方程的设定偏误对整个系统估计结果产生影响。运用用 EViews 6.0 软件进行联立方程的参数估计，结果如下：（1）现实国内生产总值（GDP）方程：按照支出法，则有:GDP=消费支出+ 投资支出+政府购买+ 净出口。一般宏观计量模型将上述等式作为平衡式引入到模型中。但在本模型中是作为定义方程引入的，原因主要是没有获得消费、投资和政府购买的直接季度数据，在消费方程和投资方程
19、中是用社会商品零售总额(RETS)和社会固定资产投资总额(II)来替代的，政府购买的季度数据则用财政支出（FE）来替代，所以就无法用平衡式来描述 GDP，只能用随机方程来描述。联立估计后得到现实GDP 方程为 : LOG(GDP/GDPRI)=2.3473+0.1979*LOG(RETS/CPI)+0.3144*LOG(II/GDPRI)(0.0000)（0.1125） (0.0000)p+0.3256*LOG(EX/GDPRI)-0.4213*LOG(IM/GDPRI)+0.2593*LOG(FE/GDPRI)(0.0000) (0.0000) (0.0000) :p= 0.953455,
20、DW=2.2925462R从该方程可以看到，出口额（EX）的弹性系数 0.3256 高于投资(II)的弹性系数0.3144，投资的弹性系数高于财政支出（FE）的弹性系数 0.2593，财政支出（FE）的弹性系数高于消费(RETS)的弹性系数为 0.1979，也就是说，出口增长对 GDP 增长的拉动力度最大，消费其次，政府支出再次之，投资最小。其中，GDPRI 表示 GDP 缩减指数，CPI 表示居民消费价格指数。（2）消费方程：LOG(RETS/CPI)=-0.7967+0.5994*LOG(RETS(-1)/CPI(-1)+0.4919*LOG(GDP/GDPRI)+AR(1)=0.4966
21、 (0.0000) (0.0000) :p(0.0000) (0.0000)=0.993261, DW=2.0204212R从该方程可以看到，消费(RETS) 有很强的消费惯性，上期消费对本期消费影响很大，可以说明我国的消费具有较大的刚性。同时可以看出，本期 GDP 每增长 1 个百分点，本期消费将增加 0.4919 个百分点。（3）投资方程： LOG(II/GDPRI)=0.9289*LOG(II(-4)/GDPRI(-4)+0.0792*LOG(LOAN/CPI)(0.0000) (0.0000):p-0.0135*(LRI(-2)-CPI(-2)/CPI(-6)+1)+AR(1)=0.1
22、8299(0.0047) (0.0561)= 0.985446, DW= 2.0819642R从该方程可以看出，全社会固定资产投资（II）在四个季度之后对本期的全社会固定资产投资有显著性影响，说明全社会固定资产投资具有很强的季度性。而且金融机构贷款总额（LOAN ）和实际贷款利率(LRI(-2)-CPI(-2)/CPI(-6)+1) 对全社会固定资产投资也有显著性影响，同时也可以看到，金融机构贷款总额对投资增长的影响比实际贷款利率的影响大，但投资对金融机构贷款总额的弹性系数为正，而投资对实际贷款利率的弹性系数为负。（4）进口方程：LOG(IM/GDPRI)=2.4916-0.0196*ER(-
23、1)+0.2184*LOG(GDP/GDPRI)(0.0006) (0.0025) (0.00171):p+0.3699*LOG(IM(-2)/GDPRI(-2)+0.9754*DEXIM+AR(1)=0.8053(0.0002) (0.0000) (0.0000)6=0.874768, DW= 2.1474292R从该方程可以看到：实际有效汇率（ER ）滞后 1 期的系数估计值为-0.0196，这意味着实际有效汇率变动率增加 1%，将使下一期进口（IM ）的变动率减少 -0.0196%，两者之间呈反向变动关系,这是因为, 实际有效汇率提高，会导致出口受到抑制,使出口需求下降，进而使 GDP
24、下降，而 GDP 的下降会使进口减少。进口（ IM）对 GDP 的弹性系数估计值为0.2184，意味着 GDP 的变动和进口变动之间是正相关关系。滞后 2 期的进口（IM）的弹性系数估计值为 0.3699，表明当期进口与滞后 2 期的进口变动之间有正相关的变动关系。这是由于进口自身存在一定的惯性。中国加人 WTO 政策变量（DEXIM 为虚拟变量，其 2002年第 1 季度以前取值为 0，以后为 1）系数估计值为 0.9754，意味着自从我国加入 WTO 以来，进口是显著增加的。(5）出口方程：LOG(EX/GDPRI)=-0.0146*ER(-1)+0.3565*LOG(EX(-1)/GDP
25、RI(-1)(0.0000) (0.0000) :p+0.5376*LOG(IM(-4)/GDPRI(-4)+0.2800*LOG(RFDI(-4)+AR(1)=0.74565(0.0000) (0.0000) (0.0000)= 0.955717, DW= 2.1353462R从方程中各个变量的系数的估计结果来看，出口对实际有效汇率（ER）滞后 1 期的弹性系数为-0.0146; 表明实际有效汇率与出口（ EX）之间是负相关关系，这一结论与经济意义相符。实际有效汇率指数上升，人民币升值，那么会起到减少出口、增加进口的作用。出口（EX ）滞后 1 期的系数估计值为 0.3565，说明出口自身存
26、在一定的惯性。进口（IM ）滞后 4 期的弹性系数为 0.5376，表明当期出口和去年同期进口有正相关关系；即更多的进口将导致更多的出口。 实际利用外商直接投资额的 (RFDI(-4)的弹性系数为 0.2800，表明FDI 对出口的作用是正向的。(6) 财政收人方程: LOG(FI/GDPRI)=-9.9277+0.9491*LOG(GDP/GDPRI)+0.0984*GDP23(0.0250) (0.0000) (0.0557):p= 0.852078, DW= 1.8986372R从该方程可以看到，财政收人（FI）对实际 GDP 的弹性系数为 0.9491，说明在其他条件不变的情况下，GD
27、P 每增长 1 个百分点，财政收人将增加 0.9491 个百分点。因此，实际GDP 是决定财政收人最重要的因素。另外，标志经济结构的第二、三产业占 GDP 比重（GDP23 ）对财政收人也有较显著的正向影响，该数值每增加 1 个百分点，财政收人的增长将增加 0.0984 个百分点，但相对力度较小。(7) 货币供求方程:在进行联立估计后，货币需求方程的估计结果为:LOG(M2/GDPRI)=5.9776+0.0296*LOG(GDP/GDPRI)-0.006937*(SRI(0.0000) (0.0036) (0.1445):p-CPI/CPI(-1)+1)+0.2442*LOG(M2(-2)/
28、GDPRI(-2)+AR(1)=0.9810(0.0000) (0.0000) = 0.987612, DW= 2.5172592R从该方程可以看出，实际货币供应量（M 2）对实际 GDP 的弹性系数为 0.0296，意味着实际 GDP 增长 1%，带来的实际货币供应量 M2 增长 0.0296%；说明实际货币供应量 M2的增长速度低于实际 GDP 增长速度。实际货币供应量对实际一年期存款利率(SRI-CPI/CPI(-1)+1)的弹性系数为 -0.006937，说明实际货币供应量随着货币持有成本的上升而下降。滞后 2 期的实际货币供应量对当期的实际货币供应量的弹性系数为 0.2442，说明实
29、7际货币供应量自身存在一定的惯性。（8）货款余额方程：LOG(LOAN/CPI)=0.01613*(LRI-CPI/CPI(-4)+1)+1.0492*LOG(SAVA(-1)/CPI(-1)(0.0002) (0.0000):p+AR(1)=0.44596,AR(2)=0.4420 (0.0036) (0.0000):p= 0.996454, DW=2.258701 2R该方程结果表明，金融机构实际贷款余额（LOAN）对实际一年期贷款利率(LRI(-2)-CPI(-2)/CPI(-6)+1)的弹性的为 0.01613，意味着金融机构实际贷款余额随着贷款成本的上升而增加；实际金融机构贷款余额对
30、上期实际城乡居民储蓄存款余额（SAVA）的弹性系数为 1.0492 ,意味着实际金融机构贷款余额会随着上期实际城乡居民储蓄存款余额的增加而上升，而且实际金融机构贷款余额增长速度快于实际城乡居民储蓄存款余额的增加速度。（9）存款余额方程：LOG(SAVA/CPI)=-1.0092+1.6217LOG(INC/GDPRI)+0.02138*(SRI(-1)-CPI(-1)/CPI(-5)+1)(0.0113) (0.000) (0.0284):p= 0.897096, DW= 1.7509552R该方程的估计结果表明，实际城乡居民储蓄存款余额（SAVA）对实际城乡居民收人总额（INC）的弹性系数为
31、 1.6217 ，意味着实际城乡居民储蓄存款余额会随着实际城乡居民收人总额的增加而上升，而且实际城乡居民储蓄存款余额增加速度快于实际城乡居民收人总额的增加速度。实际城乡居民储蓄存款余额对上期实际一年期存款利率的弹性系数为0.02138，意味着实际城乡居民储留余额将随存款收益的增加而上升。（10）GDP 价格缩减指数方程：GDPRI=12.7482+0.9242*GDPRI(-1)+3.1698e-05*M2(-2)(0.0250) (0.000) (0.0557):p= 0.874475, DW= 1.7404832R该方程估计结果表明，当季 GDP 价格缩减指数（GDPRI）的变化与滞后 2
32、 个季度的GDP 价格缩减指数的变化有较强的正相关关系，系数达到 0.924，说明到 GDP 价格缩减指数（GDPRI ）的变动存在惯性影响。当季 GDP 价格缩减指数与滞后 2 季度的供应量 M2 之间存在正相关关系。（11）CPI 方程：CPI=0.9271*CPI(-1)+1.3975*LOG(SAVA)+AR(1)=-0.09399(0.0250) (0.000) (0.1017):p= 0.956004, DW= 2.467672R从 CPI 方程可以看出，当季居民消费价格指数（CPI）的变化，和滞后 1 期的 CPI 变化有较强的正相关关系，系数达到 0.9271，说明 CPI 的
33、变化与 GDP 价格缩减指数类似，也存在一个惯性的因素。居民消费价格指数与居民名义存款余额之间存在正相关关系，弹性系数为 1.3975，这是因为存款余额增加，银行用于贷款的资金就越多，通过货币乘数的作用创造出更多的货币，促使 CPI 上升。3.3 模型系统的模拟效果检验从上面各方程中参数的 P 值可以看出，每个方程中各变量的参数估计值均通过显著性检验，而且每个方程整体拟合效果都很好。为了检验整个模型系统的可靠性，这里将前定变量的观测值(Y t)代入已估计出参数的所有结构方程，求解方程组得到内生变量的估计值(8),然后通过计算相对均方误差（RMSE)= 其中,n 为模拟时期数， ）和平均相对tY
34、 nttY12)(误差（MRE= ）两个最常使用的模型系统检验评价指标，来检验联立方程模型的nttY1)(整体拟合优度。考虑到有滞后 7 期的内生变量，选择 1993 年 4 季度(1993 QI)到 2008 年 4季度(2008 Q4)作为模拟区间，通过模拟计算得到模型各个内生变量的相对均方误差（RMSE）和平均相对误差（MRE） ，见表 1表 1 内生变量的相对均方误差（RMSE）和平均相对误差（MRE）从表 1 可以看出，内生变量 CPI、GDP、GDPRI、 LOAN、M2、RETS 的相对均方误差(RMSE)值在 5%左右，EX 、 GDP 、II、的相对均方误差（ RMSE）值在
35、 10%左右，从 RMSE 值可以看出，FI、IM、SAVA 结果不大理想，但是模型模拟的趋势和实际情况比较接近，而且，从上表可以看出所有内生变量的模拟误差相对平均值（MRE）都比较小，所以，联立方程模型的系统误差比较小，模型对中国宏观经济运行的实际情况拟合度比较高，因此，可以用来进行政策模拟分析。4.财政政策与货币政策配合效应的模拟分析建立宏观经济计量模型的主要目的是对宏观经济进行政策模拟。研究模型在外生变量的不同假设下拟合的结果，这些假设称为“情景分析 5”(scenarios),情景分析主要依靠未来各种不同的影响因素，并根据不同的假设推断出不同的结果。因此，利用情景分析，可以假设不同的财
36、政政策和货币政策方案进行模拟。4.1 财政政策模拟分析内生变量 RMSE MPE 内生变量 RMSE MPECPI 0.0297 0.0015 IM 0.2541 -0.0185EX 0.1307 -0.0079 LOAN 0.0299 -0.0016FI 0.2913 -0.0139 M2 0.0647 -0.0022GDP 0.0935 0.0029 RETS 0.0351 -0.0034GDPRI 0.0686 -0.0021 SAVA 0.1882 -0.0198II 0.0865 -0.00439由于中国 2010 年继续实行积极的财政政策，情景 1 对积极的财政政策效应进行模拟。若
37、从 2009 年第 1 季度到 2009 年第 4 季度，财政政策变量中的财政支出在当季实际值的基础上增加 25%，得到相当于 2010 年第 1 季度到第 4 季度的财政支出，模拟分析显示如表2，表中数据表示财政支出变化引起模型中 9 个内生变量（CPI、EX、 FI、GDP、GDPRI、II、IM 、M2、RETS）的变化的模拟值与其上期实际数据的估计值相比得到的变化率，即(模拟值-估计值)/估计值(每个变量英文大写前加 Z 表示变化率，后文的模拟结果也使用同样的表示方式，不再说明)。表 2 财政支出增长 25%引起内生变量的变化率 单位：%从表 2 可以看出，财政支出的增加导致模型中 9
38、 个内生变量中的 8 个变量（包括 CPI、 FI、GDP、GDPRI、II、IM、M2、RETS）增加，由于政府财政支出增加会导致投资加大，促使消费、进口和产出增加，进而导致价格水平（包括 CPI 和 GDPRI）的提高。其中投资的变动幅度最大，2010 年前 3 季度的增长率都在 20%以上，名义 GDP 变动率次之，财政收入、M2、消费的变动率依次减小， GDP 缩减指数、CPI 和进口的变动相对更小，都在 1%以下。出口却出现负增长。4.2 货币政策模拟分析由于我国 2010 年继续实行宽松的货币政策，情景 2 属于扩张性的货币政策效应的模拟。若从 2009 年第 1 季度到 2009
39、 年第 4 季度，货币供给量 M2 在当季实际值的基础上增加20%，得到相当于 2010 年第 1 季度到第 4 季度的货币供给量，在此假设下，研究内生变量CPI、EX、 FI、GDP、GDPRI、II、IM、M2、RETS 的变化情况，模拟分析结果显示如表 3。表 3 货币供给量 M2 增加 20%引起内生变量的变化率 单位：%Time ZCPI ZEX ZFI ZGDP ZGDPRI ZII ZIM ZM2 ZRETS2010:1 0.67 -13.02 10.17 10.41 5.74 20.33 4.68 12.49 10.602010:2 0.57 -2.55 13.09 13.49
40、 5.80 20.84 7.33 12.27 10.142010:3 0.47 -0.07 13.84 14.28 5.86 20.02 7.25 12.26 10.172010:4 0.38 3.63 14.14 14.59 5.92 17.94 8.33 12.17 10.27Time ZCPI ZEX ZFI ZGDP ZGDPRI ZII ZIM ZRETS2010:1 0.73 0.08 5.72 5.54 9.23 23.33 5.50 1.902010:2 0.59 0.09 8.96 8.92 9.76 25.37 8.71 0.902010:3 0.45 2.20 8.21
41、8.12 9.92 19.40 8.14 0.172010:4 0.32 6.02 8.49 8.41 10.09 17.75 9.34 0.8110从表 3 可以看出，货币供给量 M2 的增加导致 7 个内生变量（包括 CPI、 FI、GDP、GDPRI、II、IM、RETS）增加基本呈现正向变化，货币供应量的增加，导致贷款增加，使得消费、投资和产出上涨，进而增加了进出口，同时总需求的加大提高了价格水平，包括 CPI 和 GDPRI。相比之下，投资（II）和 GDP 缩减指数变动幅度最大，其中投资（II）2010 年 4 个季度都超过 15%；财政收入（FI） 、GDP 和进口（IM）次之;
42、 消费(RETS)、出口（EX）和 CPI 的变动较小，2010 年的 4 个季度 CPI 的变动幅度都在 0. 1%以下。4.3 财政政策和货币政策配合模拟分析根据财政政策和货币政策的搭配组合，可以设定了五种组合情况进行政策效果分析。但这里考虑当前应对金融危机的实际情况，只分析我国实行积极的财政政策和适度宽松的货币政策的情况。情景 3 是对财政政策和货币政策同时扩张效应的模拟，对于政策变量而言，意味着财政支出增加，货币供给也增加。若从 2009 年第一季度至 2009 年第四季度的财政支出（FE）比上年同期增加 25%；同时，货币供应量 M2 比上年同期增加 20%.模拟分析结果显示如表 4
43、。表 4 列出了当财政政策和货币政策同时扩张(情景 3 假设)的条件下，10 个内生变量的变动率。表 4 财政政策和货币政策同时变动引起内生变量的变化率 单位：%从表 4 可以看出，财政政策和货币政策同时扩张，对各个内生变量的影响都形成了正向的冲击，但是各个内生变量变化幅度有很大的不同。第一，对投资的冲击最大，变动幅度为 21.41 %-26.10%；对 GDP 和财政收人（FI）的冲击效果次之，而且从 2010 年第 1 季度到第 4 季度，随着时间推移，对 GDP 和财政收人冲击变动程度是上升。对消费的冲击相对较小，消费的变动幅度为 8.38%-21.01%，而且从 2010年 1 季度到
44、 4 季度，对投资和消费的冲击是逐季减弱。横向比较来看，对投资的冲击效果远远大于对消费的冲击效果，可见货币政策和财政政策对投资的影响效果大于对消费的影响效果。第二，从 2010 年第 2 季度到 2010 年第 4 季度进口的变动率都是正的，而且进口的增加幅度随时间的推移在不断上升。对出口的影响除了 2010 年第 1 季度增长率为负之外，其他 3 个季度为正，而且逐渐增加，但幅度不大。第三，对两种价格指标 CPI 和 GDPRI 的影响是正向的，从 2010 年第 1 季度到 2010 年第 4 季度，CPI 变动幅度逐渐由 0.6%减少到 0.21%，GDPRI 变动幅度逐渐却由 9.11
45、%增加到10.00%，同时，也说明两种价格指标中 CPI 的变动幅度远小于 GDPRI 的变动幅度，而且 CPITime ZCPI ZEX ZFI ZGDP ZGDPRI ZII ZIM ZRETS2010:1 0.60 -10.67 13.14 13.36 9.11 26.10 7.64 9.512010:2 0.46 0.57 16.05 16.40 9.65 25.40 10.73 8.862010:3 0.33 3.23 16.40 16.77 9.82 23.07 10.70 8.512010:4 0.21 7.17 16.88 17.26 10.00 21.41 11.92 8.3
46、811的变动非常微弱。5. 结论与建议利用财政政策与货币政策配合效应模型，通过情景模拟发现，不管是财政政策或货币政策的扩张，还是财政政策与货币政策同时扩张，其对宏观经济目标变量的影响的方向都是正向的，而且对 GDP 的冲击效果大于对价格的效果；财政政策和货币政策同时扩张要强于各自单独的扩张对宏观经济目标变量 GDP 的影响，而同时扩张对 CPI 的影响要弱于单独的扩张影响；财政政策和货币政策对投资的影响大于对消费的影响，对进口的影响大于对出口的影响；最后，出口增长对 GDP 增长的拉动力度最大，投资其次，政府支出再次之，消费最小。所以，在目前受美国次贷危机影响、我国出口受阻的情况下，如何使宏观
47、政策能有效提高和刺激消费需求，合理安排政府支出结构，积极调动民间投资，正是政策制定这需要着力解决的问题，而根据本文的模拟结果可知，财政政策对消费的影响远大于货币政策的影响；因此，应以积极的财政政策为主，辅之以适度的货币政策，这样既可以有效的促进经济增长，又能防止物价的过快上涨，保持经济又好又快的发展。参考文献 Jan Tinbergen, Statistical Testing of Business Cycle Theories, I. A Method and Its Application to Investment ActivityM, League of Nations, Genev
48、a. 1939 Lawrence R. Klein. Economic Fluctuations in the United States: 1921-1944M. New York: Wiley, 1950 Waelbroeck, J. The Models of Project Link, New York: North-Holland Pub. Co. 1976. Christopher A. Sims. Money, Income, and CausalityJ. American Economic Review 62, September 1972: pp. 540-552 C.W.J. Granger. Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-Spectral Methods, Econometrica, 1969, vol. 37: 424-438.马栓友积极财政政策的效应评价J 经济评论，2001 年第 6 期:33-37袁国敏，中国扩大内需的财政货币政策效应研究DB/OL. 中国优秀博硕士学位论文全文数据库 (博士),2003,(11)王慧
