摘? ?要:本文分別從基于雙重差分方法的模型、基于一般均衡分析的模型、基于效率分析的模型和其他評估模型四個方面,梳理了宏觀政策評估研究文獻,總結了宏觀政策評估所用到的計量方法。本文認為,隨著計量統計技術的進步和數據收集處理方法的革新,未來的宏觀政策效果評估方法將更加體系化,評估模型將更具適用性,評估的思路也將出現新的變革。
關鍵詞:政策評估;雙重差分模型;一般均衡模型;效率分析
中圖分類號:F812.42? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼:A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號:1674-0017-2019(5)-0036-05
一、引言
改革開放以來,我國經濟社會發展取得了舉世矚目的成就。在經濟社會發展過程中,各級政府深度參與其中,表現出巨大的配置經濟資源和主導經濟活動的能力。各級政府主導和影響社會經濟活動的主要方式是制定并實施宏觀政策,包括制定規章制度、增長計劃、產業政策以及發展戰略等。因此,科學評估宏觀政策效果,對于提高政策研究和決策水平極為關鍵,也是推進國家治理體系和治理能力現代化的重要手段。
在國外,宏觀政策評估的研究已較為豐富,對提高宏觀政策的科學性發揮了重要作用。近年來,也有中國學者提倡定量評估社會經濟政策,強調運用現代計量經濟學方法與工具進行宏觀政策評估的重要性和必要性。本文梳理總結國內外宏觀政策效果評估的經濟模型發展與應用情況,為此領域的相關研究提供參考借鑒。
二、政策評估與政策評估模型
1951年,美國學者拉斯韋爾提出了“政策科學”的概念,之后學界對于政策研究的重視程度與日俱增。政策科學包含決策前分析、政策制定、政策執行以及政策評估等多個方面。其中,政策評估是對政策影響進行評價并以此判斷政策目標實現程度的活動,屬于政策科學研究的重要內容。政策評估概念有廣義和狹義之分。廣義的政策評估包含政策的事前評估(prospective ex-ante evaluation)、執行評估(monitoring interim evaluation)和事后評估(retrospective ex-post evaluation)三種類型。狹義的政策評估是指事后評估(王瑞祥,2003)。
一般情況下,宏觀政策對各個群體、行業和地區的影響程度深、范圍廣,宏觀政策的出臺需要建立在科學判斷的基礎之上。準確評估宏觀政策效果,對于作出科學合理的政策決策至關重要。然而,經濟現象具有不可實驗的特點,宏觀政策出臺之后,各變量之間的因果關系和作用機制錯綜復雜,為政策評估帶來較大難度。現實中,許多政策研究屬于簡單的定性分析,基于對經濟現狀和歷史的感性認識,提出相應的觀點與政策建議。此類政策建議缺乏扎實的數據支撐,科學性和合理性不高,導致在政策實施過程中出現偏差。只有建立在數據基礎之上的實證研究,才能準確判定各經濟變量之間的內在聯系,從而提高研究結論的科學性(洪永淼,2015)。
宏觀政策評估模型的作用就在于為基于數據分析的政策評估提供依據。宏觀政策評估模型根源于計量統計方法,通過嚴謹的統計推斷過程發現經濟數據之間的內在規律,揭示宏觀政策與各經濟變量之間的因果關系,從而評價宏觀政策的效果。宏觀政策評估模型的運用,一方面提供了科學的計量統計理論指引,避免分析經濟數據時的主觀性偏差;另一方面提供了扎實的數據支撐,提高了評價政策效果的準確性。
三、政策評估模型發展與應用
宏觀政策效果評估是數理經濟學、計量經濟學和統計學在政策評估中的應用。長期以來,國外學者運用多種數理經濟模型和計量經濟模型對經濟政策進行量化評估,形成了豐碩的研究成果。最近二十年來,一些研究主要運用計量經濟學方法,對經濟政策進行量化分析,計算政策出臺對特定群體、行業或地區的影響,這一領域的研究被稱為政策評估計量經濟學,極大地促進了計量經濟理論在政策評估中的應用(洪永淼,2015)。本文根據政策評估方法的基本思想,將宏觀政策評估模型歸為以下幾類。
(一)基于雙重差分方法的模型
雙重差分法(Difference-in-Differences Method,簡稱DID)最初應用于自然科學研究中,用來比較特定的實驗條件對樣本的影響。自上世紀70年代末之后,雙重差分法逐步被應用于政策評估中(Ashenfelter,1978),該模型及其拓展方法是目前政策效果評估中應用最廣泛的研究工具(石華軍和楚爾鳴,2018)。雙重差分法將政策的實施看作一個準自然實驗,把受到政策影響的樣本作為實驗組,不受政策影響的樣本作為對照組1。通過兩次差分剔除實驗組與對照組在政策實施前的差異,進而對比兩組樣本的某些指標特征,評估宏觀政策實施的效果。
基于雙重差分法的研究成果十分豐碩。Card & Krueger(1994)利用美國新澤西州和賓夕法尼亞州快餐業數據,運用雙重差分法評估了美國最低工資法對就業的影響。Alatas and Cameron(2003)發現對于最低工資政策效果的討論主要集中于發達國家,因而利用同樣的方法分析了低收入國家最低工資制度的政策效果,發現最低工資制度降低了國內小型企業的就業水平,而對國內和國外的大型企業的就業水平沒有影響。Meyer et al.(1995)利用雙重差分法考察了工人工傷賠償政策對工人缺勤率的影響。Acemoglu and Angrist(2001)運用該模型研究了美國殘疾人法案的施行效果,發現該法案顯著降低了殘疾人就業率,并且在中型企業這一政策對就業的影響大于小型企業。周黎安和陳燁(2005)是國內運用雙重差分模型研究宏觀政策效果的早期文獻。文章評估了農村稅費改革的政策效果,認為稅費改革對農民純收入增長的貢獻高達40%以上。韓仁月和馬海濤(2019)構建雙重差分模型評估了不同的稅收優惠政策對于企業創新的激勵效果,發現研發費用加計扣除的政策效果最強,稅率優惠次之,而固定資產加速折舊對企業研發投入的激勵效果不明顯。王傳榮和付婷婷(2019)采用雙重差分法考察了中國文化貿易政策提升文化產業競爭力的政策效果,認為文化貿易政策能夠提高文化產業的內容創新能力,但對文化產業技術進步的促進作用卻很小,且政策時滯較長。
雙重差分法樣本選擇條件十分苛刻,給模型應用帶來了較大的難度,導致對政策效果的判斷容易出現偏誤(陳林和伍海軍,2015)。如果分組不當,使分組和抽樣不滿足隨機性條件,則會產生“選擇性偏誤”問題。并且,假如實驗組與對照組樣本在政策實施前所關注的因變量特征不一致,則不滿足平行趨勢假定,也給研究分析造成困難。另外,由于其他政策也可能造成類似的政策效應,在運用雙重差分法評估政策效果之后,還須進行實驗后測和謬誤檢驗,以確保實驗效果的排他性(石華軍和楚爾鳴,2017)。雖然應用條件極為嚴格,但是雙重差分法依然是應用最為廣泛的宏觀政策效果評估模型。
(二)基于一般均衡分析的模型
可計算一般均衡模型(Computable General Equilibrium,CGE)與動態隨機一般均衡模型(Dynamic Stochastic General Equilibrium,DSGE)均是基于均衡思想構建的分析框架。兩種模型的計量方法和過程并無直接聯系,但均體現了新古典經濟學理性人行為最優化的思想,通過求解均衡方程觀察政策變量對其他經濟變量的影響。
可計算一般均衡模型(CGE)模型中,各經濟行為主體(企業、消費者和政府等)在各自的預算約束條件下,追求利潤最大化或效用最大化。具體而言,企業確定各種商品的最優供給量和使用生產要素的最優數量,以達到利潤最大化;消費者確定商品的需求量,以達到預算約束下的效用最大化。最終,在市場機制的作用下,經濟達到穩定狀態,此時供給量與需求量相等,實現商品市場、要素市場、資本市場、政府預算和居民收支的均衡。諸多研究基于以上均衡思想,探索利用CGE模型進行宏觀政策評估。Euijune and Kabsung(2002)利用CGE模型評估了韓國區域發展政策對經濟增長、通貨膨脹、收入分配和跨區域經濟差距的影響。郭捷和劉子辰(2015)基于CGE模型評估了我國西北地區民族經濟政策,模擬了一般轉移性支付政策對西北地區經濟要素和企業產出的影響。通過設定轉移支付增加的情景,縱向對比了轉移支付政策在2007年和2012年對西北民族地區各經濟要素的影響。
一般動態隨機均衡模型(DSGE)能夠刻畫不同變量之間的復雜關系,而不依賴于“其他條件不變”的假設,因而更為貼近現實。DSGE模型以微觀主體的利益最大化為出發點,描述了消費者、廠商等具有代表性的經濟參與者的行為,因而使宏觀政策研究具有扎實的微觀基礎。DSGE模型雖然多用于貨幣政策等金融領域的政策分析,但在其他政策評價中的應用也十分廣泛。Ramsy(1927)構建了DSGE理論框架,以定量的方式研究了貨幣政策和財政政策的效果,是這一領域的早期文獻。Boscá(2010)建立了西班牙經濟理性預期模型(Rational Expectations Model for the Spanish economy,REMS),這個模型是一個小型開放經濟的一般動態均衡模型,也是一個新興古典—凱恩斯主義綜合模型。文章評估了西班牙經濟事務和財政部的政策效果,對政策選項與經濟結果之間的傳導渠道做了嚴密的分析。Erceg et al.(2005)構造了基于多國開放經濟的動態隨機一般均衡模型,對經濟政策進行量化分析。文章對寬松的貨幣政策、政府支出增加等政策效果進行了分析,同時還模擬了勞動生產率持續增加、勞動稅率減少、資本稅率減少這三個長期變量的變動對經濟的影響。李春頂等(2019)構建了一個包含29個經濟體的大型一般均衡模型系統,模擬了中美貿易摩擦的經濟影響和中國6種應對措施的政策效果。呂進中等(2019)建立了評估宏觀審慎政策工具的有效性的DSGE模型,分別考察了貸款價值比政策、加強型貨幣政策、逆周期的存款準備金率政策以及貸款增速指導政策的效果。DSGE模型的優點在于能夠刻畫經濟的結構特征,并分析經濟變量對經濟沖擊的反應。而且,DSGE模型還提供了一致的理論分析框架,描述經濟在短期和長期內對沖擊的反應,可以觀察經濟在沖擊發生后向其均衡路徑回歸的過程。
(三)基于效率分析的模型
諸多文獻注重從效率的角度評估政策實施的效果。目前,基于效率分析的主要模型是數據包絡分析方法(Data Envelopment Analysis, DEA),這一模型被廣泛地運用于政策效果的評價之中。1978年,美國著名運籌學家Charnes以及Rhodes提出了數據包絡分析方法。這一方法是對運籌學、管理科學與數理經濟學理論的綜合應用。DEA模型首先估計有效生產前沿面,進而通過比較決策單元(Decision Making Units,DMU)與前沿面的距離來評價其相對有效性。DEA模型被應用于包含經濟金融政策在內的各宏觀政策的評估中。Sohel et al.(2014)評估了日本金融服務局的金融政策對銀行、保險公司、銀行控股公司規模報酬的作用,認為金融政策總體上提升了金融體系的整體效率。Halkos and Tzeremes(2010)基于新古典增長理論,利用DEA模型評價了希臘經濟發展政策的有效性,認為在13個行政區域中存在著顯著的政策效率損失。Qing-Cheng M and Yan G(2005)運用兩階段的DEA模型評價了金融政策的相對效率。Yao(2013)基于DEA模型評估了金融支持政策對于制造業過程創新的作用。Wu et al.(2014)利用中國2005年至2010年循環經濟數據,評估了中國提出循環經濟政策的效果,指出提高中央政府不同政策的協調性和地方政府區域政策的適用性是實現可持續發展的必要條件。Bosetti and Buchner(2005)測度了11種氣候應對政策的相對效率,綜合運用DEA模型和成本收益分析(Cost-Benefit Analysis,CBA)方法,評估了各種政策的相對優勢。同時,文章還基于DEA模型計算了政策的相對效率得分。Cao et al.(2017)利用DEA模型測算了新能源汽車支持政策的有效性和規模效益。高宏偉和劉延平(2006)利用DEA模型測度了鐵路行業的產出效率,并對資產經營責任制的政策效果進行了評估,得出資產經營責任制的政策并沒有顯著改善鐵路局總體產出效率的結論,認為其政策影響力主要體現在非最繁忙線路上。史曉紅等(2012)利用DEA模型評價了城市傾向的經濟政策對于城鄉居民收入差距的有效性,認為從長期看這一政策導致了收入差距的擴大。
隨機前沿分析方法(Stochastic Frontier Analysis,SFA)也是測算效率的模型,但在政策評估方面的應用比DEA方法少很多。SFA可以用明確的函數關系表示投入變量對產生變量的影響程度,發現政策變量與目標變量之間的關聯,從而評估宏觀政策的效果。例如,遲國泰和孟斌(2017)建立了國家重大區域規劃政策的隨機前沿分析模型(SFA),利用以往數據估算某一年份經濟指標,并與相應年份實際經濟指標值對照比較,以此評價政策實施效果。同時,文章還基于SFA模型觀測了政策變量與目標變量之間的規律性聯系。
(四)其他模型方法
諸多計量統計方法被用于政策效果評價之中。這些方法沒有如上述模型那樣得到較為廣泛的應用,不是政策評估的典型方法,因而無法依據評估思路進行歸類。然而,此類文獻也為政策評估提供了良好借鑒。例如,孫永波等(2011)基于組合預測模型評價了黑龍江省區域政策效應,結果發現區域經濟政策在總體上是有效的,但在地區間協調發展方面的效果還有待改進。文章首先確定經濟政策評估的指標體系,之后通過求解各單項預測模型預測值的加權算術平均而得到其組合預測值,測算在沒有實施該項區域經濟政策時的經濟指標值。通過測算值與實際觀測值的對比分析,得出評分結果,進而判斷政策效應。文章所用的基于組合預測模型的區域政策實施——投影對比分析法,其優點在于能夠解決區域政策評價中存在的目標不確定和影響因素難以量化的問題。一些常規的方法也被運用于政策效果的評估之中。Horacio and Gaston(2016)運用面板數據固定效應模型評估了阿根廷宏觀審慎政策對貸款增長的影響,發現資本緩沖政策和限制外匯頭寸政策均顯著降低了貸款增速。常規的回歸模型的缺點在于,政策實施前后的經濟環境已經發生變化,即使在同一時點上,不同區域的經濟條件也有所差別,因而難以對政策效果作出精確的對比分析。吳翌琳和黃箏(2018)首先運用Ridit分析方法篩選政策種類,進而利用傾向評分匹配法探索了財稅政策對于創業企業年收入的影響,驗證了財稅政策對于提升企業盈利能力的重要作用。
四、政策評估模型發展與應用展望
新的政策評估的模型工具是在研究各類社會經濟問題的過程中不斷發展完善的。宏觀政策效果評估模型并非是與其他計量工具相割裂的獨立研究體系,而是計量工具在宏觀政策評估領域的應用。宏觀政策效果評估的模型發展,最終取決于統計計量技術的進步。計量技術的發展是循序漸進的過程,因而,宏觀政策評估模型的發展也須逐步完善。
宏觀政策評估模型將隨著計量統計科學和數據處理技術的進步而逐步發展,并在實踐中不斷完善。未來的政策評估模型可能有以下幾個方面的發展趨勢。第一是評估方法更加體系化。目前政策評估具體方法的研究仍然是我國政策評估的薄弱環節。量化方法的運用還處于較為散亂的狀態,尚未形成一定的科學系統,呈現出不規范的情形(譚維,2014)。隨著公共政策科學的發展,宏觀政策評估模型的應用也將越來越體系化,并在評估實踐中不斷完善。第二是模型適用范圍更廣泛。經濟現象不同于自然科學中的可重復實驗,具有不可操控的特點,因而很多政策評估方法是建立在嚴苛的假設條件基礎之上的。隨著計量經濟學的發展進步,許多模型的假設條件有望被進一步放寬,從而使得模型的適用范圍有所擴大(洪永淼,2015)。第三是評估思路的改進。隨著大數據的研究和應用不斷走向深入,數據收集和處理的成本將越來越低,數據質量將逐步提升,這為未來的宏觀政策評估帶來便利。數據處理方式的變革,有可能顛覆目前政策評估模型的傳統思路,由重視變量之間的因果性向主要關注其相關性轉變。
參考文獻
[1]Acemoglu, D., and J. D. Angrist. Consequences of Employment Protection? The Case of the Americans with Disabilities Act?[J].Journal of Political Economy, 2001, 109(5):915-957.
[2]Alatas V , Cameron L . The impact of minimum wages on employment in a low income country : an evaluation using the
[3]difference-differences approach[J]. Social Science Electronic Publishing, 2003, 61(2):201-223.
[4]Ashenfelter O.. Estimating the Effect of Training Programs on Earning[J]. The Review of Econoics and Statistics,1978,60(1):47-57.
[5]Bosetti V , Buchner B . Using Data Envelopment Analysis to Assess the Relative Efficiency of Different Climate Policy?Portfolios[R]. Working Papers, 2005.
[6]Card, D, and A, Krueger. Minimum Wages and Employment: A Case Study of the Fast Food Industry in New Jersey and?Pennsylvania[J]. American Economic Review, 1994, 84, 772-793.
[7]Erceg C J , Guerrieri L , Gust C J . SIGMA: A New Open Economy Model for Policy Analysis[J]. International Finance?Discussion Papers, 2005, 83(1):1--50.
[8]Halkos G E , Tzeremes N G . Measuring regional economic efficiency: the case of Greek prefectures[J]. Annals of Regional?Science, 2010, 45(3):603-632.
[9]Horacio Aguirrey,Gastón Repettoz. Macroprudential Policy Evaluation using Credit Registry Data: Argentina, 2009-2014[J].?BIS Working Paper,2016.
[10]J. E. Boscá, A. Díaz, R. Doménech, et al. A rational expectations model for simulation and policy evaluation of the Spanish?economy[J]. Series, 2010, 1(1-2):135-169.
[11]Kim E,Kim K. Impacts of regional development strategies on growth and equity of korea: a multiregional CGE mode[J].?Annals of Regional Science,2002,36( 1) : 165-180.
[12]Mengtian C , Luyang L . [IEEE 2017 3rd International Conference on Information Management (ICIM) - Chengdu, China?(2017.4.21-2017.4.23)] 2017 3rd International Conference on Information Management (ICIM) - The policy performance?evaluation of new energy automobile industry based on DEA method[J]. 2017:1-5.
[13]Meyer B D, Viscusi W K, Durbin D L. Workers' Compensation and Injury Duration: Evidence from a Natural Experiment[J]. American Economic Review, 1995, 85(3):322-340.
[14]Qing-Cheng M , Yan G . DEA twostages method for evaluating the relative efficiency of finance policy[J]. Journal of?University of Shanghai for Science & Technology, 2005.
[15]Qian Y . Empirical research on performance evaluation of financial support policy on process innovation of manufacturing?industry[C]// International Conference on Management Science & Engineering. IEEE, 2013.
[16]Ramsey,F. A contribution to the theory of taxation[J]. Economic Journal,1927,( 37) .
[17]Sohel Azad, Suzuki Yasushi, Victor Fang and Amirul Ahsan. Impact of policy changes on the efficiency and returns-to-scale?of Japanese financial institutions: An evaluation[J]. Research in International Business and Finance, 2014, 32:159-171.
[18]Wu H, Shi Y, Xia Q, et al. Effectiveness of the policy of circular economy in China: A DEA-based analysis for the period of11th five-year-plan[J]. Resources Conservation & Recycling, 2014, 83(1):163-175.
[19]陳林和伍海軍. 國內雙重差分法的研究現狀與潛在問題[J]. 數量經濟技術經濟研究, 2015(7):133-148.
[20]遲國泰, 孟斌. 國家重大區域規劃政策效果評價模型及應用[J]. 系統工程學報, 2017, 32(6):774-782.
[21]高宏偉, 劉延平. 鐵路行業產出效率的測量與經濟政策評估[J]. 統計研究, 2006, 23(7):46-49.
[22]郭捷, 劉子辰. 基于CGE模型的我國西北地區民族經濟政策模擬和實證研究[J]. 運籌與管理, 2015(4):148-154.
[23]韓仁月,馬海濤. 稅收優惠方式與企業研發投入——基于雙重差分模型的實證檢驗[J].中央財經大學學報,2019(03):3-10.
[24]洪永淼. 提倡定量評估社會經濟政策,建設中國特色新型經濟學智庫[J]. 經濟研究, 2015.
[25]李春頂, 何傳添, 林創偉. 中美貿易摩擦應對政策的效果評估[J]. 中國工業經濟, 2018, 367(10):139-157.
[26]呂進中, 張燕, 張鵬輝, et al. 宏觀審慎政策工具的有效性研究——基于動態隨機一般均衡模型的分析[J]. 金融監管研究, 2018, 82(10):22-36.
[27]周黎安, 陳燁. 中國農村稅費改革的政策效果:基于雙重差分模型的估計[J]. 經濟研究, 2005(8):44-53.
[28]石華軍, 楚爾鳴. 政策效果評估的雙重差分方法[J]. 統計與決策, 2017(17):82-85.
[29]史曉紅, 李金霞, 陳磊. 城市傾向的經濟政策對于城鄉居民收入差距的有效性評價——基于DEA和CCR模型的面板數據分析[J]. 農林經濟管理學報, 2012(2):91-95.
[30]孫永波, 王平安, 王素娟. 基于組合預測模型的區域政策經濟效應評價[J]. 黑龍江科技大學學報, 2011, 21(6):481-485.
[31]王瑞祥. 政策評估的理論、模型與方法[J]. 預測, 2003, 22(3):6-11.
[32]王傳榮,付婷婷. 中國文化貿易政策對文化產業競爭力的影響——基于雙重差分法的經驗分析[J]. 山東財經大學學報,2019(2):60-71.
[33]吳翌琳, 黃箏. 基于傾向得分匹配法的創業政策實證研究——以財稅政策評估為例[J]. 宏觀經濟研究, 2018(9).
Development and Application of Macro Policy
Evaluation Model:A Literature Review
HAO Weiya
(Xian Branch of PBC, Xian Shaanxi 710075)
Abstract: In the situation that governments are deeply involved in economic construction, research on evaluation of macro-policy become more and more important. This paper teased out literature on macro-policy evaluation and summarized econometric methods used in this field based on research from four aspects: Difference-in-Difference Model, General Equilibrium Analysis, efficiency analysis and other models. This article then . As the improvement of econometric and statistic technique, it is believed that the macro-policy evaluation methods would become more systematical, the evaluation model would be more applicable and the evaluation idea would change significantly in the future.
Keywords: policy evaluation; Difference-in-Difference Model; General Equilibrium Model; efficiency analysis
責任編輯、校對:謝紅苗
收稿日期:2019-3
作者簡介:郝威亞(1987.6- ),男,內蒙古豐鎮人,應用經濟學博士,經濟師,現供職于中國人民銀行西安分行。