欧盟结构和投资基金支出的地区财政乘数是否很大？：证据的重新评估

10658 欧盟结构和投资基金支出的区域财政乘数大吗？ 重新评估证据 FedericoFiurattiDesislavaNikolovaStevenPenningsMarcSchiffbauer 发展研究小组&宏观经济、贸易和投资全球实践2024年1月 政策研究工作文件10658 Abstract 欧洲委员会的“下一代欧盟” COVID - 19恢复计划强调了对欧洲区域财政乘数规模的兴趣。虽然这些基金的目标是欧盟经济体向更可持续的绿色增长和数字化的长期转型，但最近的几篇论文也侧重于其短期刺激效应，并估计了欧盟历史结构和投资基金支出的短期区域乘数。这导致了一种观点，即欧盟资金不仅可以从长期来看，而且可以从短期来看，在接受大量资金流动的国家，特别是在中欧和东欧，都可以大幅促进增长。本文重新评估了证据。 通过使用欧盟基金支出的最新数据和留一预测支付时间表工具来估计区域短期乘数。与最近的许多文献相反，短期内几乎没有证据表明国家或国家以下一级的相对GDP乘数较大。尽管区域投资对欧盟基金做出了强烈反应，但这通常会增加欧元兑换欧元。结果表明，应在使用欧盟结构性和投资基金作为短期区域财政刺激工具时缓和预期，而政策制定者可能希望将重点放在欧盟基金的长期利益上，以符合其最初的目的。 政策研究工作文件系列传播了正在进行的工作结果，以鼓励就发展问题交换意见。该系列的目标是快速得出发现，即使演示文稿还不够完善。论文带有作者的姓名，应相应地引用。本文表达的发现、解释和结论完全是作者的观点。它们不一定代表国际复兴开发银行/世界银行及其附属组织的观点，也不代表世界银行执行董事或它们所代表的政府的观点。 欧盟结构和投资基金支出的区域财政乘数很大吗？证据的重新评估 费德里科·菲乌拉蒂，德德斯拉瓦·尼科洛娃，史蒂文·彭宁斯和马克·希夫鲍尔1 1.Introduction 2008年金融危机、欧洲债务危机和新冠肺炎疫情再次引起人们对财政乘数规模的兴趣。由于欧洲和美国的利率一直受到零下限（ZLB）的约束，总量货币政策作为逆周期工具的约束比以前更大，部分稳定政策的负担落在了财政政策上。对COVID - 19大流行的财政反应是对美国、欧洲和其他地方以前经济衰退的反应的许多倍。欧盟委员会启动了由债务资助的500 - 8000亿欧元（550 - 9000亿美元）NextGeeratioEU（NGEU）COVID - 19复苏计划，目的是通过促进向更可持续的绿色增长和数字化转型来提高长期经济增长欧盟经济体。在其7年的生命周期中，该计划平均约占欧盟GDP的0.5％- 0.75％，欧盟委员会使用大型新凯恩斯主义模型进行的模拟表明，这将在2021 - 27年期间将GDP提高1％- 1.5％，其中大部分是通过财政短期刺激渠道（Mahie等人。2021). 2。 大流行和金融/债务危机也说明了区域财政乘数的重要性-在单个欧洲国家或美国州-作为一种货币政策适用于整个货币联盟。欧洲债务危机在欧洲各国之间非常不对称-南方的GDP下降和支出削减幅度比北方大得多。Blachard和Leigh（2013）认为，许多国家的财政乘数比以前认为的要大，部分原因是产出下降幅度较大。在美国，次贷房地产泡沫破灭对一些地区的打击要比其他地区大得多。欧盟资金最突出的方面不是它们在欧洲范围内的影响，而是它们在欧洲国家和国家以下地区的不同影响，因为欧盟的支出主要集中在欧盟在中欧和东欧的较新和较贫穷的成员（此后的中欧和东欧）。例如，保加利亚的NGEU计划支出最初按当前价格计算为77亿欧元，其中包括63亿欧元或2019年复苏和复原力基金赠款的10.2％-在欧盟占GDP的比例第二高（仅次于克罗地亚）。3欧盟委员会估计，因此，保加利亚的GDP可能会高出4％（Mahie等人。2021)。 这些效应在短期内的规模取决于欧盟基金支出的财政乘数的大小。在美国，几篇论文从类似的联邦刺激计划中发现了相当大的联邦跨州支出乘数，约为1.8（Chodorow - Reich 2019）（尽管其他研究对其中一些发现的稳健性提出质疑；见Ramey 2019）。在欧洲背景下，Coelho（2019）在过去几轮结构性欧盟基金支出中发现了巨大的财政乘数，与三年后的0.9同期约为1.8。4最近，Drad和Espioza（2021）也发现了欧盟资金在国家一级的短期乘数，从影响的1.2到一年后的1.8不等。 与我们的同时代相比，Canova和Pappa（2022）在短期内为欧洲区域发展基金（ERDF）的1.4同时代至两年后的0.22找到了巨大的财政乘数。然而，他们发现欧洲社会基金（ESF）在短期内具有负乘数，尽管中期为正。6 方法论。在本文中，我们调查了国家和国家以下（NUTS2）级别的欧盟结构性基金支出乘数的大小。在这篇文献中，我们面临两个共同的挑战：(i)测量和(ii)识别。衡量一年中欧盟基金支出的规模比财政乘数文献中通常的情况要复杂得多，因为欧盟委员会在向各国政府支付支出时记录支出，而不一定在支出发生时记录支出。为了应对这一挑战，我们使用了最近发布的对欧盟委员会在NUTS2次国家一级的支出时间进行调整（建模）的估计。 第二个挑战是识别，因为一般来说，增长冲击会影响财政政策，或者其他遗漏的变量会影响财政政策和增长。在欧盟基金设置中，这不是一个问题，因为支出是在欧共体七年计划周期开始时提前承诺的。7然而，可能是支出放缓或加快以应对增长冲击。为了克服这个问题，我们计算了七年计划周期中每一年的支出份额。在Kraay（2014）和Drad和Espioza（2021）的方法的基础上，我们使用了一种留一法工具，其中使用所有其他地区或国家的数据来估计预测的支付时间表。事实证明，该工具在大多数规格中都能非常有力地预测实际支出，国家一级以下的第一阶段F统计数据从60到800（国家一级的F统计数据较小）。 结果。与许多最近的文献相反，我们发现几乎没有证据表明短期内在国家或国家以下（NUTS2）水平上欧盟基金支出的相对GDP乘数较大。估计的乘数因样本而异，有时在5％的水平上很重要，但那些偶尔重要的估计总是小于1。这意味着，每欧元用于实物或社会投资，短期内GDP就会增加不到1欧元，而且可能根本不会。使用我们首选的工具变量形态，我们发现精确估计的国家以下乘数为零，而国家一级的乘数也微不足道（尽管估计不太精确）。我们通常发现，中东欧国家的乘数略大于欧洲其他地区，尽管差异通常不大。8。 无法估算大乘数并不是因为缺乏对欧盟基金的投资反应，错误的衡量问题或产出反应延迟。即使欧盟基金不会导致GDP的大幅增长，但在大多数子样本中，它们几乎以欧元对欧元的方式增加了投资。我们还发现GDP甚至更低 6早期文献评估了欧盟基金对长期增长的影响(Mohl和Hage 2010，2011；Becer等人。2010、2012、2013、2018；讨价还价等。2013年；Sala - i - Marti 1996年；Begelsdij和Eijffiger 2005年；Edervee等人。2006).7我们在论文中包括的编程期持续了7年（2000 - 2006年，2007 - 2013年和2014 - 2020年），我们未使用的以前的编程期有不同的持续时间（1989 - 1993年和1994 - 1999年）。 当使用欧盟资金的原始支出而不是最近发布的对支出时间的调整后估计时，乘数-以及较低的投资反应。估计的初始支出后两年的累计乘数通常微不足道，这表明结果不是由短期GDP的延迟反应驱动的。 我们对结果进行了一系列的稳健性测试，以检查它们不是由异常值，有影响的单个观察值或省略的变量引起的。首先，由于较小地区的增长率通常非常不稳定，因此我们对所有增长数据进行了筛选-尽管即使使用非筛选数据，我们也几乎没有发现大量相对乘数的有力证据，9第二，我们通过逐一重新运行所有回归方法来仔细检查有影响力的观察结果，并省略两个极具影响力的国家/地区观察结果。10最后，我们的默认方法包括时间和地区固定效应，以及一年的滞后增长率。我们也没有在文献中找到增加其他控制的大乘数(包括制度指标)。 我们还考虑了一些扩展，以尝试了解乘数估计背后的异质性和经济机制。与一些文献相反，我们发现几乎没有区域溢出的证据— —一个地区的支出促进了邻近地区的增长。即使我们将样本分解为中欧和东欧地区与非中欧和东欧地区以外的地区，例如，将样本分解为中欧和东欧地区北部地区与中欧和东欧地区南部地区，我们也几乎没有发现大型区域乘数的有力证据。当我们在时间维度上拆分样本或分别考虑不同欧盟基金的结果时，情况也是如此。11我们还发现了一些暗示证据，表明在国家以下一级存在一些负面预期效应（比欧盟基金支出提前一年），部分原因是投资预期下降（主要是在非中东欧国家）。这可能是因为一些投资被推迟到有资格获得欧盟资助之前，尽管需要更多的研究来检验这一假设。 贡献和相关文献。我们的论文为最近关于欧盟基金支出在不同国家和地区的短期增长影响的文献做出了贡献。我们与实证文献的不同之处主要在于结论— —我们没有发现大量短期乘数的证据— —我们还提供了一些方法上的改进。 Coelho (2019)是第一篇估计欧盟支出短期财政乘数的论文，和我们一样，她使用NUTS2次国家数据。我们的论文旨在通过三种主要方式改进Coelho的开创性论文：数据质量，控制特定地区的影响以及使用替代工具变量（IV）方法。首先，Coelho（2019）没有在NUTS2水平上观察欧盟基金的支出，而是使用国家一级的支付时间表结合NUTS2承诺对其进行了插值。我们可以获得更多的最新数据，这些数据应该会提高估计的准确性。第二，Coelho插值。 方法意味着她不能包括NUTS2固定效应，而只能包括国家固定效应。这使她的结果更容易受到国家内部趋势增长的混淆差异的影响，这是我们通过纳入国家以下（NUTS2）固定效应来避免的问题。最后，Coelho使用欧盟基金承诺作为她的工具，倾向于预测支出水平而不是变化。12相比之下，在我们的论文中，我们工具的变化是大多数规格支出变化的有力预测指标。 Drad和Espioza（2021）使用了类似的调整后的欧盟基金数据和IV方法，尽管他们只检查了国家层面的影响。然而，即使我们使用国家层面的估计，我们的结果仍然有很大的不同，那些作者发现大（1）和显著的GDP乘数，而我们发现小（1）或微不足道的乘数。不同的结果似乎主要是通过2009年的治疗（当时欧洲遭受了严重的衰退）来解释的：杜兰德和埃斯皮诺萨将其删除，而我们控制了欧洲衰退的平均深度。当我们复制Drad和Espioza的全欧洲结果时，我们得到了大约1.26的类似大的IV乘数（它们得到1.21），但是当2009年包含在样本中时，这个数字下降到0.79（有关讨论，请参见第4.1节）。虽然他们的方法和我们的方法都是合理的，但高于一个乘数的事实取决于一年的建模假设，这一事实表明，在政策讨论中应谨慎使用这一发现。 Caova和Pappa（2022）还使用与我们类似的调整后的欧盟基金数据，估计了欧盟资金对国家以下和国家层面经济增长的影响。他们的方法和我们的方法有两个主要区别。首先，他们估计了五个欧盟基金中的两个的影响，而我们研究了所有支出类型的综合影响。15最重要的区别是在他们的论文中排除了凝聚力基金（CF），该基金为基础设施和可持续发展提供资金落后地区，主要在中欧和东欧。与Caova和Pappa（2022）的第二个区别在于估算方法和乘数估算的解释。他们使用“工具变量贝叶斯局部投影方法”，允许乘数跨区域变化，但不包括时间固定效应。我们使用经典的面板估计器，该估计器在乘数文献中是标准的，并且确实包括时间固定效应。他们的工具是在欧元区宏观变量（如GDP总量和利率）上回归的欧盟总资金的残差，这与结构向量自回归模型（SVAR）中如何识别冲击有一些相似之处。相比之下，我们使用预测支出的差异作为工具。 不同的方法意味着Caova和Pappa（2022）正在估计相对乘数和合计乘数的组合，而我们仅估计相对乘数。相对