2010年-世界发展银行全球_How_Large_Is_the_Government_Spending_Multiplier__Evidence_from_World_Bank_Lending_46页_902kb

如何评估政府支出乘数？——基于世界银行贷款的证据

核心内容

本论文探讨了政府支出乘数的大小，提出了一种基于世界银行贷款数据的新方法，以识别与同期宏观经济冲击不相关的政府支出波动，并据此估计乘数效应。研究基于29个主要依赖援助的低收入国家的数据，这些国家的政府支出中，世界银行贷款占较大比重。

主要观点

• 政府支出乘数：政府支出乘数是指政府支出变化对GDP变化的即时影响。论文发现，通过世界银行贷款数据估算的乘数通常较小，有时甚至为负。
• 识别策略：作者采用了一种与传统方法不同的识别策略，即通过世界银行贷款项目的批准时间与实际支出时间之间的差异，来区分政府支出中与当前经济冲击无关的部分。
• 数据特点：世界银行贷款项目的资金通常在批准后数年才逐步拨付，因此当年的支出波动主要由过去几年的项目批准决定，与当前的宏观经济冲击相关性较低。
• 方法优势：该方法利用了世界银行贷款项目的这一特点，避免了传统方法中可能存在的内生性问题，使得估算结果更加稳健。
• 结果稳健性：通过多种稳健性检验，作者发现估算的乘数效应在统计上不显著，通常不拒绝乘数为零的假设，甚至可以拒绝乘数为1的假设。

关键信息

1. 政府支出乘数的定义与估算

• 政府支出乘数的估算公式为：
  $$
  \Delta y_t = \beta \Delta g_t + \varepsilon_t
  $$
  其中，$\Delta y_t$ 表示GDP变化，$\Delta g_t$ 表示政府支出变化，$\beta$ 表示乘数效应。

• 为了解决内生性问题，作者引入了工具变量方法，将世界银行贷款支出（$\Delta g_{1t}$）作为总政府支出变化（$\Delta g_t$）的工具变量，构建如下第一阶段回归：
  $$
  \Delta g_t = \gamma \Delta g_{1t} + u_t
  $$

• 第二阶段回归为：
  $$
  \Delta y_t = \beta \gamma \Delta g_{1t} + \varepsilon_t + \beta u_t
  $$

• 乘数效应的工具变量估计值为：$\beta \gamma / \gamma$，即第二阶段回归的系数除以第一阶段回归的系数。

2. 世界银行贷款数据的使用

• 使用世界银行项目级拨款数据，识别出与项目批准时间无关的支出波动。
• 拨款数据覆盖1985-2009年，包括非优惠性贷款（IBRD）和优惠性贷款（IDA）。
• 每个项目在批准后多年内逐步拨款，因此当年的拨款波动主要由前几年的项目批准决定。

3. 识别策略的潜在问题与应对

• 预测性问题：项目批准可能基于对未来经济冲击的预测，因此可能与当前经济状况相关。作者通过排除当年批准的项目拨款，并控制滞后经济增长来缓解这一问题。
• 实际拨款偏差：项目实际拨款可能与计划不同，可能受到各种因素影响。作者构建了基于典型拨款率的人工拨款数据，以排除因实际拨款偏差导致的内生性问题。
• 资金替代效应：世界银行贷款可能替代其他政府支出，从而影响乘数估计。作者使用世界银行贷款支出作为总政府支出变化的工具变量，以控制这一效应。

4. 研究结果

• 在29个低收入国家中，估算的政府支出乘数通常较小，且在统计上不显著。
• 乘数效应的估计结果在不同方法下保持一致，说明其稳健性。
• 研究结果表明，世界银行贷款支出的波动与同期宏观经济冲击相关性较低，因此可以作为估算乘数的有效工具。

研究结论

• 世界银行贷款数据为估算政府支出乘数提供了一个新的、稳健的识别方法。
• 估算结果显示，政府支出乘数通常较小，且在统计上不显著，表明政府支出对GDP的短期影响可能有限。
• 该研究强调，估算结果仅反映短期乘数效应，不涉及长期增长影响，长期增长影响仍需进一步研究。