中国经济增长与财政赤字的动态均衡及风险研究

周明明

(暨南大学 经济学院, 广东 广州 510632)

一、问题的提出

自中国经济发展进入“新常态”以来,经济增长不断下行与财政赤字率的不断攀升问题日益凸出,引起了社会的普遍关注。虽然近年来政府一直以“稳增长、促改革、调结构、惠民生、防风险”为经济工作目标,但是经济增长下行与财政风险上升势头并没有得到遏制。2019年,中国的经济增长率下滑至6.1%,一般公共预算的实际财政赤字率(1)实际财政赤字率是根据《中国统计年鉴》公布的数据进行计算得到:实际财政赤字率=(全国一般公共预算收入-全国一般公共预算支出)/国内生产总值。上升至4.89%,成为自1991年以来,经济增速最低而实际赤字率最高的年份。当前,一方面,随着国内面临经济转型,周期性、结构性问题叠加,使得经济运行稳中有变、变中有忧(2)详情见2019年3月5日,李克强总理在十三届全国人大二次会议上作的政府工作报告。;另一方面,由于全球突发性新冠肺炎疫情,经济全球化遭遇波折,多边主义受到冲击,给市场预期带来了不利影响。为了实现经济的可持续发展,稳住新冠肺炎疫情冲击下的经济基本面,政府继续扩大积极财政政策力度已势在必行,然而这又会使赤字持续攀升。2019年政府工作报告就明确指出:“要平衡好稳增长与防风险的关系,确保经济持续健康发展。”显然,稳定经济增长与防控财政赤字风险是当前中国经济所面临的重大问题。如何在有效控制财政赤字的同时稳定经济增长已成为当前政府不得不面对的挑战。

想要平衡好经济增长与财政赤字,就必须清楚经济增长与财政赤字之间的相互关系。作为宏观经济学领域的核心问题,经济增长与财政赤字之间的关系一直受到众多学者的关注。Taylor等研究美国的财政赤字与经济增长的关系时发现,扩大财政赤字率可以提高经济增长率[1]。Velnampy和Sivapalan收集了斯里兰卡1970—2010年的财政赤字和经济增长数据,并通过“协整”模型研究发现,财政赤字对经济增长没有显著的影响[2]。Tung研究越南的财政赤字和经济增长之间的关系时发现,财政赤字无论是在短期还是长期都对经济增长产生有害影响[3]。Nelson等利用发展中国家的数据研究发现,赤字本质上无所谓“好”“坏”之分,关键是赤字资金的利用,如果赤字是用于促进私人投资和改善公共设施,就会促进经济增长[4]。Adam等研究了45个发展中国家的经济增长与财政赤字率,发现财政赤字与GDP的比值存在一个1.5%阈值[5]。与国外相比,国内对于经济增长与财政赤字问题也进行了大量的研究,许雄奇和杨子晖等研究发现中国财政赤字与经济增长并不存在同期因果关系,扩大财政赤字并不能显著促进经济增长[6-7]。丁振辉、夏园园和吴秀玲等研究发现,高额财政赤字在短期内虽会刺激经济产出,但从长远来看会动摇可持续经济增长的基础[8-9]。蔡宁和刘勇发现,短期内扩大赤字来“稳经济”完全可行,只要在未来有足够的偿还能力,就不会导致债务风险[10]。

显然,从现有研究文献来看,无论国外还是国内,关于经济增长与财政赤字之间的关系依然还未形成统一的定论。近年来,随着中国经济由高速增长转向高质量发展阶段,积极的财政政策在中国得到了广泛的运用。然而,积极财政政策的背后是财政赤字的不断扩大,财政风险的不断增长。因而,现阶段弄清中国经济增长与财政赤字的关系,无论是对理论研究的拓展还是对现实政策的指导,都具有重大意义。从研究方法来看,现有研究大多是以“协整”理论为基础,通过构建误差修正模型或向量自回归模型来对经济增长与财政赤字之间的关系展开研究[6,11]。然而,无论是误差修正模型还是向量自回归模型,都隐含了线性假定,无法对经济增长与财政赤字之间的非线性效应进行研究。因而,这些模型对于经济增长与财政赤字内在关系的刻画就不可避免地存在一定局限性。

有鉴于此,文章将在现有研究的基础上尝试进行拓展和补充,对经济增长与财政赤字的关系进行进一步研究。与以往研究不同的是,文章将以均衡分析为基础,构建经济增长率与财政赤字率的非线性动态系统模型(GDP-FD)NLDS,对经济增长与财政赤字的关系进行分析,并通过非线性动态系统模型(GDP-FD)NLDS的动态均衡特性及其相位图,对当前经济增长及财政赤字风险的方向进行判断。根据经济学的基本原理可知,均衡分析是经济学研究的根本[12]。均衡分析不仅可以反映出各变量相互作用的方向和力量,还能够显示在变量不同相互作用力下的变化趋势。因此,对经济增长与财政赤字的均衡进行分析,不仅有助于正确理解和把握未来经济增长和财政赤字的演变轨迹及其背后原理,而且也有助于进一步完善中国经济风险的预警机制,提高宏观调控决策的科学性和系统性。具体而言,我们将在宏观动态经济学框架下,对经济增长与财政赤字的均衡关系进行深入研究,并在协整检验的基础上,建立一个关于经济增长率与财政赤字率的非线性动态系统模型(GDP-FD)NLDS,对经济增长率与财政赤字率的关系展开动态分析,在此基础上进一步考察系统的均衡值特性与实验冲击下的均衡状态变化规律,为客观评价经济增长与财政赤字现状提供依据,也为判断财政赤字率风险提供标准。

二、理论基础与模型设定

(一)理论基础

中国经济目前正处在由高速增长向高质量发展的转换期。增长阶段转换,不只是增长速度的减缓,更要求转变增长方式,显著提高增长质量[13]。而近年来财政赤字的不断扩张已给中国经济发展带来了诸多困扰,要讨论经济增长与财政赤字问题,先要解释财政赤字产生的原因。财政赤字是财政一般预算的收支差额,根据政府预算约束可知:

(1)

考虑到上面的政府预算约束条件难以求解,将其写成资本约束形式:

(2)

将式(2)写成极限形式:

(3)

(4)

(5)

由式(5)可知,当期财政赤字的来源主要有两个:一是当期的政府支出与当期收入所形成的差额G(t)-ζY(t);另一个是政府债务的积累所需支付的当期利息r(t)D(t)。对于当期收支差额,如果保持政府规模与边际税率不变,财政赤字会随着国民经济的增长而减少。对于利息的支付,显然,当期财政赤字的存在会使当期政府债务不断扩大,从而使得未来财政赤字规模会不断上升。这说明财政赤字规模具有自我扩大的能力,存在自演化效应。

根据三部门国民经济核算可知,国内生产总值等于消费C(t)、投资I(t)与政府购买G(t)三者之和,于是有式(6)成立:

Y(t)=C(t)+I(t)+G(t)

(6)

其中:

C(t)=α(Y(t)-T(t))

(7)

I(t)=sY(t)-δK(t)

(8)

将式(7)、(8)代入式(6),并结合式(4)可得:

(9)

在式(9)中,α为边际消费倾向,s为储蓄率,δ为资本折旧率。根据乘数效应可知,虽然扩大财政赤字,在一定程度上会增加国民经济总量;但从长期来看,财政赤字积累会使得政府债务扩大,而政府债务扩大对国民经济总量具有负的乘数效应。所以,从长期看,财政赤字对经济增长的效应方向,取决于财政赤字本身乘数与赤字规模乘以政府债务乘数之间的大小。如果财政赤字乘数大于赤字规模乘以政府债务乘数的值,则扩大政府规模有助于国民经济增长。如果财政赤字乘数小于赤字规模乘以政府债务乘数的值,则扩大政府规模不利于国民经济增长。显然,当财政赤字乘数与赤字规模乘以政府债务乘数的值相近时,其对国民经济的增长作用就不显著。

将式(5)与式(9)进行微分可得:

(10)

(11)

(二)模型设定

本文根据式(10)、式(11)的微分方程,在周文、周明明等人研究的基础上,依据演化经济学与韩瑞德等从“一般到特殊”的建模思想,构造一个动态微分方程组经济学模型[14-16]。其中,使用国内生产总值增长率(GDP)来衡量国民经济增长状况,使用财政收支赤字率(FD)来代表财政赤字状况,其是根据全国一般公共预算收入与全国一般公共预算支出之差与国内生产总值之比计算得出。其微分方程组的一般式为:

(12)

微分方程组式(12)中包含了经济学中三种基本作用机制:gi(·)表示变量的自我演化机制,hi(·)表示变量的耦合机制,fi(·)表示变量的溢出传导机制。将自我演化机制和溢出传导机制以Logistic规律展开,耦合机制以罗纳德·肖恩给出的广义Lotka-Volterra模型的标准式展开[17],可得如下微分方程组:

(13)

式(13)中,a11、a21是演化效应的一次项反馈系数,表示GDP与FD的自身增长率或下降率,a12、a22是演化效应的二次项反馈系数,如果a12、a22是负数,则表示GDP与FD存在拥塞现象,如果a12、a22是正数,则表示GDP与FD存在扩张现象。a13、a23是耦合效应的反馈系数,如果都为正,则表示GDP与FD相互促进,如果都为负,则表示GDP与FD相互抑制,如果一正一负,则表示GDP与FD存在捕食关系。a14、a24为溢出效应的一次项反馈系数,a15、a25为溢出效应的二次项反馈系数,如果溢出效应的系数全为负数,则表示GDP与FD之间存在相互抑制作用;如果溢出效应的系数全为正数,则表示GDP与FD之间存在相互促进作用。

式(13)为微分非线性动态系统模型的具体形式。由于非线性动态系统模型难以求得其解析解,所以在实际应用中,一般是通过数值模拟方法求其数值解或图形解。对于均衡经济系统来说,其一般都会存在稳定的均衡解,当经济系统中的经济变量偏离该状态时,系统中经济变量的相互制约力量都会迫使经济变量回到均衡状态。当然,经济系统也存在非均衡状态,但由于其比较复杂且本文的研究也不涉及,故在此不做讨论。

对于微分方程组,只有将其转化为离散形式才能进行参数估计,式(13)的离散形式:

(14)

不难看出,式(14)是一个包含线性项和非线性项的计量模型。当所有非线性项不显著或者其系数为零时,该模型退化成二维一阶向量自回归模型。因此,该模型可视为向量自回归模型的非线性扩展,所以该模型要求所研究的变量具有协整关系,否则系统没有意义。

三、数据来源与回归分析

(一)数据来源

根据建模变量要求,本文从“中经网统计数据库”搜集了中国国内生产总值增长率(GDP)数据。对于财政收支赤字率(FD),现有统计资料并无现成数据,本文在此利用财政支出与财政收入之间的差额除以相应期的国内生产总值计算得到,其中,财政收支数据也来源于“中经网统计数据库”。此外,为了尽可能提高模型估计的精度,本文使用季度数据来进行模型估计,其时间跨度为1992年第1季度至2019年第4季度。

(二)描述性统计分析

变量的描述性统计特征如表2所示。根据表2可知,首先,国内生产总值增长率(GDP)与财政赤字率(FD)的波动幅度分别为9.3%、25.15%,说明国内生产总值增长率是相对稳定的,财政赤字率的波动幅度较大。其次,从变量的分布特征来看,国内生产总值增长率的变异系数较小,说明国内生产总值增长率分布相对集中;而赤字率的变异系数绝对值较大,表明赤字率分布比较分散。最后,根据财政赤字率和国内生产总值增长率偏度的正负可知,赤字率与国内生产总值增长率的趋势可能为同向的关系。

表2 经济增长与财政赤字描述性统计

(三)变量的平稳性检验

时间序列数据中,只有平稳性特征相同的变量才能构建模型。在此,本文使用ADF方法对所有变量的平稳性进行了检验,具体结果见表3。可以看到,当我们对所有变量进行零阶单位根检验时,在95%的置信水平下,所有变量都不能拒绝“存在单位根”的假设。而当我们对变量进行一阶差分后,在95%的置信水平下,所有变量都拒绝“存在单位根”的假设。所以,本文中的所有变量都属于一阶单位根过程。

(四)回归分析

根据变量的平稳性检验结果可知,GDP与FD的一次项、二次项及交叉项都为一阶单整,都可以进入模型。但在模型的建模过程中,本文只关注显著的效应关系,对不显著的效应进行了剔除。所以,在95%的置信水平下,GDP与FD的非线性动态系统模型(GDP-FD)NLDS的最终估计结果见表4。可以看到,表4中的所有模型D.W值都位于2附近,这说明本文所构建的模型不存在序列自相关。

表3 GDP增长率与财政赤字率的平稳性检验

表4 非线性动态系统模型的参数估计

在经济学的分析中,使用时间序列数据变量构建的模型还应检验经济变量之间的协整关系。依据以往研究可知,Engle和Granger所提出的EG两步检验法是分析经济变量间是否具有协整关系最常用的方法[18]。本文参照韦邦荣和杨玉生的研究,采用EG两步法来检验本文经济变量之间协整关系,具体结果见表5[19]。可以看到,所有方程误差修正模型在95%的置信水平下MacKinnon值通过了检验,即(GDP-FD)NLDS系统模型的协整关系都成立,这表明经济增长率与财政赤字率之间存在长期稳定的非线性均衡关系。

表5 非线性动态系统模型的EG检验

将(GDP-FD)NLDS系统模型写成简洁的微分方程组形式,即式(15)。

(15)

在式(15)的微分方程组中,GDP与FD组成的动态系统含有多个二次型变量,这说明,GDP与FD之间具有显著的非线性效应。根据微分方程组的第一个方程可知,GDP具有“自演化效应”与“溢出效应”。从自演化效应来看,GDP的系数为负,表明当前中国经济增长率的变动方向受制于其以往自身增长的惯性,同时也说明了中国经济增长率轨迹具有倒“U”型特征。从溢出效应来看,FD的系数为正,赤字率政策对经济增长率具有积极的作用,这说明政府扩张性的财政政策具有稳定经济的作用。在此需要强调的是,杨子晖等与吴秀玲等的研究都认为财政赤字对经济增长并没有显著的积极作用,显然他们的结论在一定程度上与现实相违背[7,9]。对于出现这一结果的原因,本文认为可能是他们所运用的研究模型所造成的,财政政策与经济增长之间的关系并非单纯的线性关系,而他们的研究模型都包含线性设定,因而结论比较牵强。这也是本文之所以运用非线性模型进行研究的原因。

四、(GDP-FD)NLDS系统模型的均衡分析与冲击响应

(一)(GDP-FD)NLDS系统模型均衡分析

前文虽然已对经济增长率与财政赤字率的各种效应进行了讨论,但(GDP-FD)NLDS系统模型的优势不仅可以揭示出经济增长率与财政赤字率之间的各种复杂关系,而且还可以对经济增长率与财政赤字率的均衡及稳定性进行可视化。

经济增长率与财政赤字率的均衡状态,是我们研究当前经济增长与财政赤字的重要内容。当经济增长率与财政赤字率所组成的经济系统具有优良性时,经济增长率与财政赤字率都会向均衡值运行。即无论系统内变量处于何种状态,在没有外部干扰的情况下,经济增长率与财政赤字率会自动地趋向于均衡值。由于(GDP-Deficit)NLDS系统模型是微分方程组的形式,并不能解出具体的显示解,所以只能够通过数值模拟的方式得出其数值解。在此,本文选取了三个不同的初始值,分别为X1(8%,3%)、X2(9%,6%)和X3(5%,5%),括号内前一个数字代表经济增长率,后一个数字代表财政赤字率,其数值模拟的结果见图1。可以发现,虽然迭代时的初始值不同,但经济增长率与财政赤字率都分别收敛到了不同的稳态值,显然,(GDP-Deficit)NLDS系统模型对初始值的选定并不敏感,且存在一个“吸引子”(3)吸引子是系统科学论中的一个概念。当一个系统有朝某个稳态发展的趋势,这个稳态就叫做吸引子。。

图1 (GDP-FD)NLDS不同初始值下的图形解

表6 E1、E2稳定性的判别

根据表6的结果可知,E1为(GDP-FD)NLDS系统模型的鞍点,不稳定;E2为(GDP-FD)NLDS系统模型的结点,稳定。显然,点E2即为前文分析的图形解,同时也是(GDP-FD)NLDS系统模型的一个均衡值。在此点上,经济增长率与财政赤字率的相互作用力处于平衡状态,既不会有经济增长的加速,也不会有赤字率的加速。因此,此状态为经济增长率与财政赤字率的一个均衡状态。

(二)(GDP-FD)NLDS系统模型的冲击响应

在不受外部干扰时,(GDP-FD)NLDS系统可从不同状态自动趋于均衡点。但是,对于(GDP-FD)NLDS系统而言,其并不是封闭的,而是开放的,会受到各种因素的干扰。当(GDP-FD)NLDS系统受到外部环境冲击时,系统的均衡就会发生变化。本文以均衡值为初始点,对经济增长与财政赤字构成的动态系统进行冲击试验,通过响应变化,来研究经济增长率与财政赤字率均衡状态变化方向。

本文分别对GDP施加正负“0.05”单位冲击(“u1+0.05”系列曲线与“u1-0.05”系列曲线)(5)对GDP施加0.05单位冲击代表将当前的经济增长率的潜在加速度提高0.05,后文的单点冲击表述与此类推。,FD施加正负“0.5”单位冲击(“u2+0.5”系列曲线与“u2-0.5”系列曲线),系统变量的响应见图2。可以看到,当对GDP施加一个正向冲击时,经济增长速度会增加,最终会趋于稳定,稳定时的值大于原均衡值;财政赤字率会下降,然后趋于稳定,稳定时的值小于原均衡值。当对GDP施加一个负向冲击时,经济增长率与财政赤字率的变化情况正好与正向冲击相反。经济增长速度会下降,然后趋于稳定,稳定时的值小于原均衡值;财政赤字率会上升,然后趋于稳定,稳定时的值大于原均衡值。当对FD施加一个正向冲击时,经济增长速度会增加,然后趋于稳定,稳定时的值大于原均衡值;财政赤字率会先上升后下降,最终会趋于稳定,稳定时的值也大于原均衡值。当对FD施加一个负向冲击时,经济增长速度会下降,然后趋于稳定,稳定时的值小于原均衡值;财政赤字率会先下降后上升,最终会趋于稳定,稳定时的值小于原均衡值。显然,给定一个固定的外部冲击时,(GDP-FD)NLDS系统模型的均衡状态会都从“E2”点转移到另一个均衡状态点。变化的方向与上一节中参数估计分析的结果一致。

图2 GDP增长率与财政赤字率对u1+0.05、u1-0.05与u2+0.5,u2-0.5的响应

五、(GDP-FD)NLDS系统模型的风险分析及事实模拟

(一)(GDP-FD)NLDS系统模型风险分析

图3 (GDP-FD)NLDS系统模型的相位图

根据(GDP-FD)NLDS系统模型均衡分析可知,经济增长率与财政赤字率的稳定均衡值分别为8.89%与4.14%。当前,中国的经济增长率与一般公共预算实际赤字率水平分别为6.1%与4.89%。经济增长率的数值位于均衡值之下,财政赤字率的数值略高于均衡值。虽然状态略偏离均衡值,系统处于非均衡的运行状态,但由于此系统的均衡点是一个稳定的均衡点。根据经济均衡的特性可知当经济变量偏离均衡状态时,经济系统的相互作用力会使经济变量自发回到均衡点。因而,就当前中国的财政赤字率偏离水平来说,现在中国的财政赤字率并不存在发生较大风险的可能。

为了更为直观地体现出经济增长率与财政赤字率的动态趋势变化情况,本文绘制了GDP与FD的“相位图”,具体如图3所示。GDP的取值范围设定在“0”到“20%”,FD的取值范围设定在“-15%”到“15%”,依据图3可以知道,E2(8.89,4.14)确实为(GDP-FD)NLDS系统模型的一个“吸引子”结点。当经济增长率与财政赤字率处于不同于E2点的其他点附近时,根据方向场的箭头方向可知,它们会通过系统的内在机制自动回到均衡点E2。就当前的经济增长率与财政赤字率水平来看,它的运动方向也是朝着E2点运行,这也更简洁地说明了当前财政赤字率没有较大的风险。

(二)(GDP-FD)NLDS系统模型事实模拟

由前文的冲击响应分析可知,当经济增长速度增加时,经济增长率的稳态值会变大,财政赤字的稳态值会变小;当经济增长速度下降时,经济增长率的稳态值会变小,财政赤字的稳态值会增大。依据当前经济增长的状况,中国的经济增长速度正处于不断下降的趋势当中,为了更为准确地了解财政赤字率在经济下行环境下的风险变化情况,本文模拟了不同经济下行力度(6)本文中的经济下行力度指代的是经济增长率的平均下降速度:例如,2012年第一季度的经济增速为8.1%,2019年第四季度的经济增速为6.0%,那么其每一季度平均下降速度(下行力度)就为0.068%。下的(GDP-FD)NLDS系统模型冲击响应,下行力度从0到0.3,步长为0.03。图4显示了迭代情况下经济增长与财政赤字的变化情况。根据迭代的结果可知,经济下行力度越大,经济增长的稳态值就越小,而财政赤字率的稳态值会越大,此时,财政赤字所面临的风险也会增大。并且,当经济下行的力度超过0.21时,经济增长率将不再有稳定值,财政赤字也不再有稳定值,系统将会崩溃。2012年第一季度以来,中国经济增长速度就处于不断下行的状态中,根据季度数据显示,中国经济增长率每一季度的平均下降速度为0.068。在此情况下,根据系统的模拟情况可知,经济增长率的均衡值在6附近,财政赤字的均衡值在5附近。显然,这与中国经济的发展现实相符。

图4 不同经济下行力度下的(GDP-FD)NLDS系统响应

当前,随着新冠病毒的肆虐,全球经济陷入了低迷状态。2020年,中国一季度的经济增长率为-6.8%,出现了改革开放以来的首次负增长。根据前文分析可知,当经济面临重大下行压力(经济增长的平均下降速度超过0.2)时,经济系统可能崩溃。但是,回归方程的机制分析表明,财政赤字可以起到稳定经济增长的效果。那么,在经济面临重大的下行压力时,财政赤字应该如何操作,才能保证经济系统的安全运行呢?基于此类考虑,本文模拟两种不同经济下行力度下的(GDP-FD)NLDS系统模型响应,两种力度都大于经济系统崩溃的临界值(0.21),一个下行力度设定为0.25,一个下行力度设定为0.3。对于这种经济下行压力较大时的情况,本文将财政赤字的调控力度设定在0.1到1.5之间,并每隔0.2迭代一次,关于(GDP-FD)NLDS系统响应情况见图5与图6所示。图5为经济下行速度为0.25时,不同财政赤字调控力度下的(GDP-FD)NLDS系统响应,可以看到,当经济下行速度为0.25,财政赤字率至少要在现有基础上再扩大0.5才能稳住经济增长(7)增加0.5表示在现有的基础上增加0.5,如当前财政赤字率为3%,增加0.5即为3.5%,其余都以此类推。。图6为经济下行速度为0.3时,不同财政赤字调控力度下的(GDP-FD)NLDS系统模型响应,同样可以看到,当经济下行速度为0.3,财政赤字率至少要在现有基础上再扩大1.3才能稳住经济增长。显然,当经济下行的力度越大时,需要用来稳定经济的财政政策力度也越大;当经济下行的力度越小时,需要用来稳定经济的财政政策力度也会相对较小。

图5 经济增长率下行速度为0.25时不同财政赤字率调控结果

图6 经济增长率下行速度为0.3时不同财政赤字率调控结果

综上可得,当前,中国的经济增长与财政赤字率水平还处于可控范围之内,财政赤字不存在发生较大风险的可能。但是,如果经济下行的速度不断增加,那么财政赤字所面临的风险将会不断变大,经济系统也有面临崩溃的风险。当经济增长面临重大下行压力时,实施积极的财政赤字政策是政府的有效选择,且下行的力度越大,需要用来稳定经济的财政政策也要越积极。

六、结 论

本文在宏观动态经济学的框架下,建立了非线性动态系统模型,对经济下行环境下的中国经济增长与财政赤字关系进行了研究。以均衡分析为基础,对中国经济增长和财政赤字的动态均衡及风险进行探索。研究发现:(1)经济增长与财政赤字之间存在相互制约的关系,财政赤字对经济增长具有积极的作用,增大财政赤字可以促进经济增速的回升,经济增长对财政赤字的短期效应为正,长期效应为负,经济的持续增长有利于降低财政赤字。(2)中国经济增长率与财政赤字率的均衡状态值分别为8.89%与4.14%,而当前中国的经济增长率与实际财政赤字率水平分别为6.1%与4.89%,经济增长率位于均衡值之下,财政赤字率略高于均衡值,根据均衡值的稳定性及相位图来看,中国的财政赤字率风险处于可控范围之内。(3)当经济增长的速度下降越快时,为了稳定经济增长,政府需要采取的赤字政策力度也更大,就新冠疫情发生以前的经济下降速度,政府将经济增长率目标设定在6%是完全可行的,至于现在的经济稳态怎样,依据现有的信息还无法预知。

本文认为,在经济下行的情况下,积极的财政政策可以有效发挥稳定经济的作用。然而,在以前很长一段时期内,中国主要是通过加大财政支出的方式来刺激经济增长。随着经济结构的调整,通过调控财政收入端的方式来调控经济增长也变得越来越重要。因此,政府不仅需要继续优化财政支出结构,突出重点领域和项目的支持力度,压缩一般性支出,提高财政支出的效率。同时,还应切实提高税费改革政策的实施效力,特别是当前政府“减税降费”政策对企业的激励效应,更好地发挥税费改革政策对经济的调控作用。除此以外,还应注重完善风险预警体系的建设,加强对风险的防范。虽然当前财政赤字的风险较小,但这是从长期趋势而言的。如果短期财政赤字运用得不合理,其可能会与当前的货币风险叠加并通过乘数和加速数效应放大,出现高危风险叠加的局面。