财政政策不确定性的宏观经济效应分析

王志刚 周 孝

内容提要：经济不确定性会直接冲击一国财政政策，但财政政策自身的不确定性同样是经济不确定性的主要来源，甚至可能放大经济不确定性的负面效应。本文以省级面板数据为基础，系统考察财政政策不确定性的宏观经济效应，结果发现：一是财政政策不确定性增加会对GDP增长、居民消费、投资等宏观经济指标产生负向冲击；二是财政政策不确定性的宏观经济效应存在时间短、冲击作用十分集中；三是财政收入不确定性与财政支出不确定性将通过不同的路径影响宏观经济。我们认为，各级政府应当不断优化财政政策的制定与实施机制，努力降低财政政策的不确定性并减少其对宏观经济的不利影响。

一、引 言

现代社会充斥着各种不确定性，政治、经济、金融、社会、环境等各领域均有涉及。这些不确定性会对国民经济各个方面造成冲击，并最终影响经济增长、社会稳定与生态环境可持续性。因此，应对和消除不确定性成为人类社会的重要内容之一。市场机制在应对非公共领域的不确定性上卓有成效，但却难以消除公共领域的不确定性。政府必须采取针对性措施，以避免局部或偶然的不确定性演变为公共风险。其中，政府的一个重要职能是通过经济政策进行宏观调控，以达到物价稳定、充分就业、国际收支平衡等目标，最终避免市场出现系统性风险，保障国民经济稳定发展。

经济政策是政府对经济波动、社会变动等不确定性事件的回应，它并非既定不变的，因而必然会出现经济政策不确定性（Economic Policy Uncertainty），而经济主体无法确切预知政府是否、何时以及如何改变现行经济政策（Gulen&Ion，2016）。经济政策不确定性会通过抑制企业投资（饶品贵等，2017）等微观机制，对经济增长、投资、消费、出口等宏观经济层面造成负面影响（金雪军等，2014）。特别地，经济政策不确定性更是经济不确定性的主要来源，并且可能放大经济不确定性的负面效应。作为政策的制定者，政府无疑需要权衡好加强政策自由度与减少政策不确定性之间的关系。

财政是国家治理的基础和重要支柱，也是政府行使宏观经济调控职能的主要手段。财政政策的制定与实施必须科学、合理，且适时、适当，否则不仅无法消除宏观经济不确定性，反而会因为自身的不确定性而加剧经济政策不确定性。例如，Baker et al.（2012）的计算表明：1985至2011年期间，财政政策不确定性占据美国经济政策不确定性的40%。同时，财政政策等的不确定性也是阻碍2007年以后世界经济复苏的重要原因（Stock&Watson，2012；Bloom et al.，2018）。因此，深入探讨财政政策不确定性会如何冲击宏观经济极为重要：在宏观层面，只有充分了解政策不确定性可能产生的负面效应，政府才能合理制定财政政策并真正发挥调节社会总需求与总供给、调整收入分配等作用；在微观层面，只有正确认识政策不确定性的潜在影响，企业、居民、社会组织等个体才能在面临财政政策变动时从容做出最优决策。有鉴于此，本文尝试对财政政策不确定性的宏观经济效应进行系统考察。具体地，先后从全国和省级两个层面，基于历史数据详细分析财政政策不确定性对经济增长、消费和投资等的影响。其中，考虑到收入与支出的差异性，我们从收入和支出两个维度来分别测度财政政策的不确定性及其影响。

二、文献综述与理论分析

（一）文献综述

经济不确定性十分普遍，它主要包括实体经济不确定性和经济政策不确定性两个部分（Baker et al.，2016）。2008年金融危机之后，各国政府频繁调整现有经济政策以应对经济波动，因而经济不确定性主要表现为经济政策不确定性。例如，Gulen&Ion（2016）发现，2007-2009年间美国企业投资减少中近三分之二可归因于经济政策不确定性。更有大量学者指出，经济政策不确定性本身可能就是导致经济衰退的重要原因（Bloom，2009）。因此，经济政策不确定性对宏观经济以及微观个体决策、行为与福利的影响一直是学术界关注的重点。目前，学者们主要考察总的经济政策不确定性及其政策效应（如 Benati，2014；Born&Pfeifer，2014；Mumtaz&Surico，2018）。其中，利用 Baker et al.（2016）计算的政策不确定性指数或者官员变动来考察整体经济政策不确定性的影响更是近期研究的重点（如金雪军等，2014；王义中和宋敏，2014；杨海生等，2014；刘胜等，2016；顾夏明等，2018）。相反，关于财政政策、货币政策、税收政策等具体政策的不确定性及其影响的研究较为缺乏。

财政是政府履行公共职能的物质基础，而财政政策更是政府干预经济、实现宏观经济目标的主要手段。根据在调节经济周期中所起作用，可以将财政政策分为自动稳定的财政政策和相机抉择的财政政策两种类型。这意味着，财政政策本身就具有一定的不确定性。当前，我国财政改革面临很多重大挑战，因而财政政策可能存在更大的不确定性（刘尚希，2015）。于是，财政政策不确定性的研究价值逐渐为学者所认识，相关研究主要包括以下三个方面（王立勇和纪尧，2015）。

一是探讨财政政策不确定性的测度方法。财政政策并非标准化事件，因而很难准确测度其不确定性，一般是运用统计或计量方法处理历史数据并得到最终的不确定性替代指标。例如，将财政变量自回归模型所得残差的标准差（Bo&Sterken，1999；Ali，2005）或者财政变量标准差/周期性充分的标准差（Sahay&Goyal，2006；Schwinn，2015）作为测度指标。此外，部分学者利用市场主体的反应来测度财政政策不确定性。例如，Chong&Gradstein（2006）对企业经理人/所有者进行问卷调查，将调查对象关于政策不确定性的评分作为测度指标。朱军（2017）借鉴Baker et al.（2016）的做法，通过统计《经济日报》《人民日报》《光明日报》等报纸上的财政词频构建了我国财政政策不确定性指数。

二是分析财政政策不确定性的实际影响。政府通过财政政策干预宏观经济，因而政策变动将直接影响微观主体与宏观经济。关于财政政策不确定性之影响的研究最初集中于相机抉择与自动稳定之间的优劣比较，部分人认为政府支出的变动是宏观经济不稳定的来源（Poterba，1995；Eller et al.，2013），也有观点认为相机抉择财政政策有利于熨平经济周期波动（Afonso&Furceri，2010），促进私人投资和长期经济增长（Alt&Lowry，1994；Lane，2003）。在实证方面，大部分研究都认为财政政策不确定性对宏观经济和微观主体经济行为均有负面影响。例如，Woo（2009）发现，财政政策的波动性每上升1%，GDP增长率平均降低0.027%。陈守亮和杨东亮（2009）、Villaverde et al.（2015）、朱军和蔡恬恬（2018）等研究均表明，财政政策不确定性将对消费、投资、通货膨胀等关键宏观经济变量产生不利冲击。当然，财政政策不确定性的影响可能受金融发展程度（Aghion et al.，2010）、制度（Chong&Gradstein，2006）、经济发展水平（Fatas&Mihov，2003）等因素的影响。另外，所用方法的不同也可能导致财政政策不确定性的负面影响被高估（Born&Pfeifer，2014）。

三是考察财政政策不确定性的决定因素。很多因素会直接影响一国或地区财政政策的制定，它们也在一定程度上决定着财政政策的不确定性。一般而言，财政预算等制度建设越完善，财政政策的不确定性就越小。例如，Albuquerque（2011）发现，财政制度的质量对财政支出的波动性具有显著且较大的负向影响。同时，政治民主程度越高的国家或地区其财政政策通常也越稳定（Henisz，2004；Yogo，2015）。另外，社会极化程度（Woo，2009、2011）、政府规模（Furceri&Poplawski-Ribeiro，2009）、贸易开放程度（Rodrik，1998）、政府换届（朱军，2017）等因素都直接决定着财政政策不确定性的大小。

总的来说，关于财政政策不确定性的研究正在迅速增加，为我们重新认识财政政策的作用以及政府提高财政政策的调控作用与降低相应的社会成本提供了很大帮助。当然，现有研究还存在一些局限性，主要体现在几个方面：其一，学术界就财政政策不确定性的测度方法尚未达成共识，测度方法的多样性和差异性影响了不同研究结果之间的比较；其二，缺乏对财政政策不确定性及其影响因素的系统理论分析，现有研究大多仅能刻画局部而非全貌，且缺少经验证据的支撑；其三，已有实证研究主要考察发达国家，对于中国等发展中国家的观察相对较少，且未能充分考虑不同国家或地区广泛存在的异质性。事实上，政策不确定性的影响在发展阶段不同的国家之间存在明显差异。例如，Carriere-Swallow&Cespedes（2013）发现，在面临政策不确定性冲击时，新兴国家的投资和私人消费都会出现显著的下降，相反发达国家居民却能够平滑自己的消费以避免效用的大幅下降。为此，本文试图在第三点上进行拓展，即实证考察中国财政政策不确定性的宏观经济效应，以便为后续研究奠定基础。

（二）理论分析

财政政策涉及到经济社会生活的各个方面，其变动会从不同渠道对微观主体和宏观经济产生作用。与Gulen&Ion（2016）对经济政策不确定性的定义类似，财政政策不确定性是指政府对财政政策的非预期调整，这种调整是经济主体无法提前确切预知或了解的。可以说，财政政策的不确定性主要来源于财政政策工具的变动，而财政政策工具大致可以分为财政收入与财政支出两个方面。因此，可以分别从收入与支出两个方面进行分析。

在收入方面，财政政策不确定性主要来自于两个方面：一是政府税收强度变化，如增税或减税；二是政府债券规模变动，如增发政府债券等。通过这些变动，政府可以增加或者减少财政收入。政府活动并不直接产生收益，因此财政收入的增加或减少会直接减少或增加企业或居民的收入。如果政府通过提高税率来增加财政收入，它可能会对宏观经济产生负向影响：税率变动的直接作用对象是微观个体，主要影响是降低企业投资积极性与减少居民消费；随后，增税将导致国民经济投资和消费减少，并降低经济增长速度。相反，当政府选择减税时，企业投资与居民消费均可能增加，而经济增长也会加快。

在支出方面，财政政策不确定性的来源主要包括：一是政府购买规模变动，如增加政府购买产品/服务的数量；二是政府投资变动，如加大基础设施投资力度；三是政府补贴变动，如增加对企业创新的补贴；四是政府转移支付变动，如增加对中西部地区基层政府的补贴；等等。政府的收入来自于社会，其使用方式与结构的变动会对不同类型的经济主体产生差异化影响。所以，与财政收入相比，财政支出的不确定性更大。例如，政府增加基础设施建设投资对部分地区与部分行业有利，但并不必然加快经济增长，因为它可能提高利率或挤占资金进而挤出私人投资。另外，针对同一类型主体的政策变动也可能产生多重影响。例如，政府增加对企业的创新补贴可能存在正反两种效应：一方面，R&D补贴可以降低企业研发成本、减少研发风险，从而鼓励企业增加自身研发投入；另一方面，政府R&D补贴可能提升研发要素的价格，这又可能削弱部分企业投入研发的激励。也就是说，财政支出不确定性的实际影响取决于多重因素。

值得注意的是，财政政策的变动通常是政府对于经济波动或者重大外部不确定性事件的反应。而根据目的的不同，财政政策也可以分为扩张性、紧缩性与中性等多种类型。这就意味着，除了政治、制度、发展水平等因素外，外部经济不确定性可能是财政政策不确定性的源头，财政制度本身的不完善亦可能是财政政策不确定性的原因。相应地，财政政策不确定性对宏观经济变量的影响也具有非常大的不确定性，需要我们通过计量或统计方法进行系统分析。本文利用历史数据进行实证分析，从中获取我国以往财政政策不确定性之宏观经济效应的初步判断，以便为推进理论分析、指导财政政策制定与财政改革提供经验证据支持。

三、研究设计

（一）模型设定

本文旨在考察财政政策不确定性的宏观经济效应，但不同变量之间明显存在直接或间接的双向影响关系，也就是内生性问题。例如，消费和投资会影响经济增长，而后者又会直接影响财政收入。于是，通过一般计量方法无法判断变量之间的具体关系。为此，Sims（1980）最早提出了向量自回归（Vector Auto-Regression，VAR）模型。与传统模型不同，VAR模型不以经济理论为基础，并且直接考虑时间序列中各经济变量之间的相互关系。VAR模型的实质是联立方程组，其中每一个方程都是某个内生变量对模型全部内生变量的滞后期进行回归，由此可以估计各个变量之间的动态关系。

我国宏观经济变量尤其是财政收入/支出的时间序列较短，无法提供较多的信息。相比之下，省级面板的观察值和信息量更加丰富。因此，我们需要用到Holt-Eakin et al.（1988）首次提出的面板向量自回归（Panel Vector Auto-Regression，PVAR）模型。与VAR模型相比，PVAR模型考虑了地区间差异的影响，因而能够提供更加准确的分析。具体地，PVAR模型设定如下：

其中，Yjt是包含财政政策不确定性、消费、投资、GDP等变量的n×1维向量，Yj，t-i是向量Yjt的i阶滞后变量，α是n×1维常数项向量，βi是n×n维系数矩阵。同时，t表示不同的年份，p表示滞后阶数，j表示不同的地区（即省、直辖市、自治区）。另外，PVAR模型中包含个体固定效应fj和时间效应ejt。最后，εjt是随机扰动项，满足零均值、同方差、无自相关等假定，即E（εjt）=0，E（εjt，Yj，t-i）=0（i=1，2，…，p）。

（二）指标选取与数据说明

为考察财政政策不确定性的宏观经济效应，我们需要用的具体变量包括财政政策不确定性、经济增长、消费、投资等，各变量以及相关数据的具体说明如下。

1.财政政策不确定性

目前，用于衡量财政政策不确定性有好几种方法，例如财政变量自回归之残差的标准差、财政变量的标准差、财政词频统计等。然而，这些方法都或多或少存在一些问题与不足。例如，类似于Baker et al.（2016）的词频统计更多反映的是社会预期，而不是真实的财政政策不确定性。通过计算标准差的方法虽然刻画了前后的变化，但未能将预算的因素考虑在内。实际上，财政政策不确定性可以是外部冲击所致，也可能是财政制度本身内生的，有主观因素，亦有客观因素，综合起来，使用财政决算对财政预算的偏离度来测度财政政策的不确定性程度是一种较好的选择。

其中，un表示财政政策不确定性。分别利用收入与支出的预决算数据，可以得到各年度的财政收入不确定性与财政支出不确定性。毫无疑问，财政政策是实时变动的，仅靠预算偏离度也无法刻画所有的不确定性。但与现有其他指标相比，预算偏离度能够更好地反映财政政策的不确定性。特别地，基于偏离度计算的指标其最大优势是能够较好地刻画财政预算制度的影响，因而对于深化理论与实证研究具有重要意义。

2.其他变量

基于支出法，国民生产总值（GDP）约等于消费、投资、政府支出与净出口之和。财政政策不确定性的直接影响是政府支出发生变化，随后对GDP、消费、投资与净出口产生冲击。由于净出口主要受到国际经济形势的影响，本文仅考察财政政策不确定性将如何冲击GDP、消费与投资。考虑到以下原因，我们使用GDP、消费与投资的增长率来进行分析：其一，偏离度衡量的是财政收入或支出决算相比于预算的变动比例；其二，相比于绝对数值而言，考察GDP、消费、投资等的相对变动更有意义；其三，使用GDP、消费、投资等的增长率能在一定程度上消除估计误差，提高结果的可信度。其中，GDP是各省市的国内生产总值，消费是指各省市的居民消费支出，而投资则是各省市的全社会固定资产投资。

表1 主要变量的指标说明

3.数据来源说明

由于数据可得性，省级面板数据的时间区间为1994至2016年。其中，所需数据分别来自于相应年度《中国统计年鉴》《中国财政年鉴》以及各省市统计年鉴。相关变量的描述性统计如表2所示，其中所有变量的单位均为1。

表2 主要变量描述性统计

四、实证分析

（一）基本检验

1.平稳性检验

与VAR模型类似，PVAR模型建模前同样要求各个时间序列是平稳序列。因此，在PVAR模型建模前首先要对省级面板数据进行平稳性检验。为确保结果的准确性，我们采用多种方法进行判断。检验单位根的方法有三种，分别是：模型1—不含截距项和趋势项；模型2—只包含截距项；模型3—同时包含截距项和趋势项。在用每一种方法进行单位根检验时，都分别按照模型3、模型2、模型1的顺序进行检验。只要其中有一个模型的检验结果拒绝了原假设（即序列是非平稳的），就说明相应变量可以通过平稳性检验。如此，我们分别用LLC、Breitung、IPS、Fisher-ADF四种方法进行单位根检验，结果如表3所示。从中可知，所有变量均可以通过平稳性检验，因而都是平稳的时间序列。

2.滞后阶数选择

在估计参数前，需要先确定模型的滞后期。一般地，可以采用AIC、BIC和HQIC准则选择PVAR模型的最优滞后阶数，通常取AIC、BIC和HQIC值最小时对应的滞后阶数作为最优滞后阶数。而当样本数有限时，一般选择1阶或2阶作为滞后阶数。为此，我们利用Abrigo&Love（2016）提供的方法选择恰当的滞后阶数以及工具变量个数，结果如表4和表5所示。方便论述起见，我们将财政收入不确定性对应的PVAR模型称为收入PVAR模型，将财政支出不确定性对应的模型称为支出PVAR模型。从表4、表5中可知，收入PVAR模型和支出PVAR模型满足过度识别检验的最优滞后阶数均为一阶，因而均需建立PVAR（1）模型。同时，也需要控制好个体固定效应与时间效应。

表3 面板数据的平稳性检验

表4 收入PVAR模型的最优滞后阶数选择

表5 支出PVAR模型的最优滞后阶数选择

（二）模型估计

1.回归结果

为消除时间效应与个体固定效应可能造成的估计偏误，采用截面均值方差法消除时间效应ej，t-i，并用前向差分法消除个体固定效应。事实上，这一处理也可称之为“Helmert procedure”。随后，用GMM方法估计相应的PVAR模型，结果分别如表6和表7所示。

从表6可知，滞后一阶的财政收入不确定性对财政收入不确定性自身有正的影响。这意味着，财政收入决算偏离预算可能存在一定的惯性。同时，滞后一阶的GDP增长率对财政收入不确定性具有显著的正向影响，这是因为：情况1，上期GDP增长率的提升可能带来当期税基的扩大，最终导致财政收入决算数超出预算数；情况2，上期GDP增长率的提升使得政府提高当期财政收入的预算数据，但最终经济形势偏离预期导致财政收入决算数低于预算数。

现在，我们着重分析财政收入不确定性的影响。从表6中可知，滞后一阶的财政收入不确定性会对GDP增长率、消费增长率和投资增长率施加显著的负向冲击。这一结果表明，财政收入不确定性将抑制下一期GDP、消费和投资的增长。其中，投资受到的负向冲击最大，这也说明市场主体的投资决策与财政政策紧密相关。

表6 收入PVAR模型估计结果

表7 支出PVAR模型估计结果

同样，关于财政政策不确定性的影响可以得到类似的结论。首先，滞后一阶的财政支出不确定性对其财政支出不确定性自身有显著的正向影响，也即财政支出不确定性具有较强的滞后影响。其次，滞后一阶的消费增长率对财政支出不确定性有较弱但在统计上显著的负向影响。事实上，扩大财政支出规模是政府调节总供给与总需求、平抑内需不足的基本手段。因此，当居民消费增长率提高时，财政支出规模可能缩小，结果便是财政支出不确定性变小。最后，滞后一阶的财政支出不确定性对GDP增长率、消费增长率和投资增长率均有显著的负向影响，也即财政支出不确定性对宏观经济的负向冲击是滞后的。其中，消费所受到的负向冲击最大，这也说明居民消费与财政支出之间存在一定的替代性。所以，各级政府在通过扩大基础设施建设规模、增加政府购买等方式刺激内需时，需要较好地处理好政府支出与居民消费之间的关系。否则，不仅无法扩大内需，而且会因为政府过度干预而导致市场扭曲。同时，政府支出过多也不利于政府职能转变和服务型政府建设。

2.稳定性分析

上述回归结果表明，财政政策不确定性将对宏观经济产生滞后的负向冲击。但是，要确定这一结果是否成立，还需要确定相应的PVAR模型是否稳定。为此，继续对PVAR模型进行稳定性分析，具体结果如表8、表9所示。可以发现，在两个PVAR模型中，所有变量的特征值都小于1，即位于单位圆内。检验结果表明，不管是财政收入还是财政支出，相应的PVAR模型均具有稳定性。相应地，回归结果具有较强的稳健性，即财政政策不确定性会对经济增长、居民消费、全社会固定资产投资等宏观经济变量产生不利影响。

表8 收入PVAR模型稳定性分析（特征值）

表9 支出PVAR模型稳定性分析（特征值）

（三）财政收入不确定性的影响分析

回归结果表明，财政政策不确定性对宏观经济有滞后的负向影响。现在，我们通过脉冲响应和方差分解两种方法继续考察这种影响，即影响的程度和时长。当然，首先要通过格兰杰因果检验，以确认各个变量之间是否具有长期因果关系，这是进行脉冲响应分析和方差分解分析的基本前提。

1.格兰杰因果检验

收入PVAR模型的格兰杰因果检验结果如表10所示，从中可知：（1）GDP增长率是财政收入不确定性和居民消费增长率的格兰杰原因，不是投资增长率的格兰杰原因；（2）居民消费增长率不是其他几个变量的格兰杰原因；（3）投资增长率是GDP增长率的格兰杰原因，但不是财政收入不确定性和消费增长率的格兰杰原因；（4）财政收入不确定性是所有三个变量的格兰杰原因。这些结果表明，四个变量均不是外生变量，且相互间存在一定的长期因果关系，可以现有模型为基础进行后续分析。同时，第（4）点进一步证明，财政收入不确定性是三个宏观经济变量变动的一个原因。

表10 收入PVAR模型的格兰杰因果关系检验

2.脉冲响应

脉冲响应的实质，是刻画随机扰动项的一个标准差的冲击将如何影响其他变量当前值和未来值，它能够较为直观地反映变量之间的相互动态作用以及时滞关系。通过分别给各个变量一个标准差大小的冲击，并对标准误进行500次蒙特卡洛模拟，可以得到相应的脉冲响应函数。关于收入PVAR模型的脉冲响应分析如图1所示，其中横轴表示冲击作用的具体时期，而纵轴则表示变量对冲击的响应程度。另外，在图中我们给出了95%的置信区间，以方便对结果进行判断。由于本文旨在探讨财政政策不确定性对宏观经济的影响，因此我们只需对图1中第四行的脉冲响应图进行分析。根据图1，可以得到如下判断：

（1）受到财政收入不确定性的冲击，GDP增长率的初始响应为负值，且在第二期达到最大幅度，随后便趋于零。从整体上而言，财政收入不确定性对GDP增长产生了负向影响，这与已有研究的结论一致。

（2）受到财政收入不确定性的冲击后，居民消费增长率会有负的响应，且在第一期就达到最大幅度（约为-0.5%），随后逐渐减弱并趋于零。该结果说明，财政收入不确定性会对居民消费产生短期的负向冲击，其主要原因在于：一方面，财政收入不确定性的出现意味着经济形势并不明朗，个人和企业会增加储蓄以进行针对性预防；另一方面，当存在财政收入不确定性以及相应的经济形势不明确时，消费者会因为无法预估未来收入而推迟做出购买决策。同时，当居民消费与企业消费（即投资）均减少时，国民经济将陷入衰退，即GDP增长率对财政收入不确定性的响应为负值。

（3）受到财政收入不确定性的冲击，投资增长率同样会有负的响应，且在第一期就达到最大幅度（约为-0.17%），随后逐渐减小并趋于零。也就是说，财政收入不确定性在短期内会抑制全社会固定资产投资，这与大多数文献的结论完全一致。出现这一结果的主要原因是：财政收入不确定性的产生会增加经济形势的不可预见性，这会降低企业等市场主体的投资收益预期，投资者会更多地选择观望而非当期投资。

（4）与考察一般性经济政策不确定性的相关研究相比，本文所得结论的一个核心差异是：财政收入不确定性冲击产生实际作用的时期相对较短。换句话说，财政收入不确定性对宏观经济的负向冲击具有显著且短暂的特征，在短期内就会达到最大幅度。这意味着，财政收入不确定性一旦产生，就不会给政府或者市场主体较多的时间去逐步适应。

图1 收入PVAR模型的脉冲响应分析

3.方差分解

接下来，我们进行方差分解分析。方差分解能够反映不同冲击对各变量波动的贡献率，如此我们可以评价不同冲击的相对重要性。收入PVAR模型的方差分解如表11所示，其中第10期和第20期的结果基本一致，这表明PVAR系统具有较好的稳定性。同样地，我们着重考察财政收入不确定性对其他变量的影响。从中可以得到如下信息：

（1）在第一期中，GDP增长率只对其自身与财政收入不确定性的冲击做出响应。其中，财政收入不确定性的相对作用逐渐减弱，相反居民消费增长率和投资增长率的相对作用逐渐增强。但是，财政收入不确定性的相对作用始终大于居民消费增长率，这说明过去20多年中居民消费对GDP增长的促进作用不大。

表11 收入PVAR模型的方差分解

（2）在第一期中，居民消费增长率会对所有变量的冲击都做出响应。其中，除了居民消费增长率本身的相对作用逐渐减弱外，财政收入不确定性、GDP增长率和投资增长率的相对作用都在逐步提升。

（3）在第一期投资增长率只会对自身以及财政收入不确定性和GDP增长率的冲击做出响应。随着时间的推移，投资增长率自身的相对作用逐步减小，而财政收入不确定性、GDP增长率和消费增长率的相对作用逐步增大。其中，财政收入不确定性的相对作用始终大于居民消费增长率，其原因在于：财政收入的变动将直接影响企业等市场主体的可用资金规模，而后者将作用于企业投资。

（4）在财政收入不确定性对冲击的响应中，财政收入不确定性自身的相对作用最大，始终处于大于98%的水平。这充分说明，财政收入的非预期变动具有较强的惯性。同时，财政收入不确定性对投资增长率的相对作用最大，其对GDP增长率的相对作用最小。也就是说，财政收入不确定性冲击宏观经济的主要途径是投资。

（四）财政支出不确定性的影响分析

1.格兰杰因果检验

与对财政收入不确定性的分析一样，对财政支出不确定性的分析也要从格兰杰因果检验开始。如表12所示，可以发现：（1）GDP增长率是居民消费增长率的格兰杰原因，但不是财政支出不确定性和投资增长率的格兰杰原因；（2）居民消费增长率只是财政支出不确定性的格兰杰原因；（3）投资增长率是财政支出不确定性和GDP增长率的格兰杰原因，但不是居民消费增长率的格兰杰原因；（4）财政支出不确定性是所有三个宏观经济变量的格兰杰原因。这些结果表明，四个变量里并没有外生变量，它们相互间存在一定的长期因果关系。

表12 支出PVAR模型的格兰杰因果关系检验

2.脉冲响应

支出PVAR模型的脉冲响应结果如图2所示，从中可以得出：

（1）当受到财政支出不确定性的冲击时，GDP增长率会做出负的初始响应，并且在第一期达到最大幅度（约为-0.6%）。随后，GDP增长率的响应（绝对值）将减小，直到第10期后趋于零。也就是说，财政支出不确定性会对GDP增长产生负向冲击。

（2）受到财政支出不确定性的冲击，居民消费增长率的响应为负值，并且其绝对值在第一期处于最大水平（约为-1%）。在第一期后，居民消费增长率对财政支出不确定性冲击的响应逐步减弱，最终在第10期左右开始趋于零。该结果表明，财政支出不确定性将对居民消费产生负向影响。

（3）同样地，在受到财政支出不确定性的冲击时，投资增长率的响应为负值，且在第一期达到最大幅度（约为-0.5%）。随后，投资增长率的响应逐步减弱，最终趋于零。与财政收入不确定性一样，财政支出不确定性将会对全社会固定资产投资产生抑制作用，因为它降低了市场主体在当期的投资积极性。

图2 支出PVAR模型的脉冲响应分析

（4）相对于财政收入不确定性，财政支出不确定性的宏观经济影响有明显差异，即：财政支出不确定性所产生的负向冲击更大，且持续时间更长。这一结果表明，相比于财政收入变动而言，财政支出的不合理变动将产生更大的负面影响。相应地，与减税等财政收入调整相比，扩大政府购买规模、增加政府补贴等财政支出调整的潜在风险更大。因此，政府在使用支出调整型政策时需要更加小心、谨慎。

3.方差分解

支出PVAR模型的方差分解如表13所示，其中第10期和第20期的结果基本一致，这表明该PVAR系统具有较好的稳定性。从中我们可以得到的信息如下：

表13 收入PVAR模型的方差分解

（1）在第一期中，GDP增长率只对其自身与财政支出不确定性的冲击做出响应。随后，GDP增长率自身的相对作用逐渐弱化，而财政支出不确定性、居民消费增长率和投资增长率的相对作用逐渐增强。其中，财政支出不确定性的相对作用始终大于居民消费增长率和投资增长率，这说明：在过去的20多年中，政府支出是我国GDP增长的主要动力之一。同样，这也表明过去政府在资源配置中起着主导作用，而市场对资源配置的决定性作用尚未凸显。

（2）从第一期开始，居民消费增长率会对所有变量的冲击做出响应。其中，除居民消费增长率本身的相对作用逐渐减弱外，财政支出不确定性、GDP增长率和投资增长率的相对作用都在逐步提升。而在这三个变量中，GDP增长率的相对作用最大，这也说明居民消费水平的提升主要取决于经济增长速度。

（3）在第一期中，投资增长率会对居民消费增长率之外所有变量的冲击做出响应。而随着时间推移，除投资增长率自身外其他变量的相对作用都会增强。而在这三个变量中，GDP增长率的相对作用最大，且将近达到15%的水平。事实上，这一结果并不让人意外：经济形势越好（即GDP增长率越高），企业等市场主体的投资意愿越强；相反，当经济增长减速时，市场主体的投资意愿与实际投资规模都将以更快速度减少。

（4）财政支出不确定性主要受自身冲击的影响，其作用占比超过99.7%。这充分说明，财政支出不确定性的主要来源是财政支出自身的跨期调整。同时，从受财政支出不确定性冲击影响程度来看，从大到小依次是GDP增长率、投资增长率、居民消费增长率。其中，财政支出不确定性冲击能够解释GDP增长率变动的比例从1.87%逐渐提高至23.74%。由此可知，财政支出不确定性主要通过GDP增长率影响宏观经济。这一结果也表明，政府支出尤其是政府投资是过去20多年中我国各省市GDP增长的主要动力源泉，政府仍然在经济活动中扮演着较重要角色。

五、总结与政策启示

财政政策是政府调节总供给与总需求、平抑经济波动、实现宏观经济目标的重要手段，但同时也是经济政策不确定性的主要来源。要建设现代政府，实现政府治理体系和治理能力现代化，必须尽可能避免或消除各项政策尤其是财政政策对市场经济的负面影响。为此，首先要了解财政政策不确定性是否以及如何影响了我国宏观经济。基于这一考虑，我们根据1994-2016年省级面板数据，利用PVAR模型对财政政策不确定性的宏观经济效应进行了深入、系统分析。通过从财政收入与财政支出两个视角的考察，我们主要得到以下结论：

第一，财政政策不确定性对宏观经济具有显著的负向影响。不管是从收入还是支出方面来衡量，财政政策不确定性都会给GDP增长率、居民消费增长率以及投资增长率造成显著的负向冲击。这充分说明，政府在通过财政政策干预经济波动、弥补市场失灵时，也需要尽可能消除政策不确定性、给予市场主体明确的预期，稳预期的财政政策应该是未来的改革方向。只有这样，才能避免经济系统因为政府的外来冲击而陷入混乱。

第二，财政政策不确定性的宏观经济效应具有时期短、冲击集中两大特征。与货币政策、外汇政策等经济政策相比，财政政策作用时滞短，因此财政政策不确定性会在短期内对宏观经济产生负面影响，且通常在第一期就达到最大程度。因此，市场主体并没有充裕的时间来应对财政政策不确定性所带来的冲击。于是，在使用财政政策时需要更加谨慎。

第三，不同的财政政策不确定性通过不同渠道影响宏观经济。收入与支出是财政政策的两个方面，它们代表着政府调控宏观经济的不同目标。相应地，财政收入不确定性与财政支出不确定性对宏观经济的影响途径有所差异：前者主要影响到投资增长率进而影响到经济增长，而后者则直接影响到经济增长。也就是说支出政策对经济增长的作用更加显著。

基于本文分析，可以得到几个值得重视的政策启示。首先，各级政府应该不断优化财政政策的制定与实施机制，以便降低财政政策不确定性，消除其对宏观经济的不利影响。其中，在决策过程中更多引入大数据、人工智能等前沿技术是可以探索的方向，这可以极大地提升财政治理能力，因为消除信息不对称和政策时滞是减少财政政策不确定性及其负面影响的核心途径。其次，现阶段应该加快推进政府职能转变，不断减少政府在经济发展中的不当干预，以此为市场机制发挥资源配置作用和保障经济体系自身的风险化解能力奠定基础。最后，政府在通过财政政策进行宏观经济调控时，应当妥善处理好财政收入类举措与财政支出类举措之间的关系，也要充分利用好财政收入与财政支出的差异化宏观经济效应，从而在减少财政政策不确定性的同时确保财政政策能够及时发挥宏观调控作用。也就是说，合理组合财政收入与财政支出两类政策，有助于实现财政政策相机抉择和财政政策不确定性之间的权衡。