公共债务动态与财政政策的影响

公共债务动态与财政政策的影响Nikhil Patel 和 Adrian Peralta - AlvaWP / 24 / 87货币基金组织工作文件描述了作者正在进行的研究 ， 并发表了这些论文 ， 以引起评论并鼓励辩论。基金组织工作文件中表达的观点是作者的观点 ， 不一定代表基金组织、其执行董事会或基金组织管理层的观点。2024APR 货币基金组织工作文件描述了作者正在进行的研究 ， 并发表了这些论文 ， 以引起评论并鼓励辩论。基金组织工作文件中表达的观点是作者的观点 ， 不一定代表基金组织、其执行董事会或基金组织管理层的观点。© 2024 国际货币基金组织 WP / 24 / 87IMF 工作文件研究部公共债务动态和由 Nikhil Patel 和 Adrian Peralta - Alva 制定的财政政策的影响 *授权由 Prachi Mishra 于 2024 年 4 月分发摘要 ：公共债务与 GDP 的比率在短期和长期都经历了巨大的波动。最近，由于 COVID - 19，全球债务与 GDP 的比率在 2020 年平均达到 100% 的峰值，到 2022 年大幅回落。为了理解是什么推动了这些运动，我们提出了一种基于带有叙事符号限制的 SVAR 的债务分解结构方法。我们发现，GDP 增长冲击和宏观经济变量的相应变化是债务对 GDP 的主要驱动因素，占 1980 年代以来 17 个发达经济体观察到的年度变化的 40 ％ 。可自由支配的财政政策变化 ， 反过来 ， 占观察到的变化的不到 20 ％ 。分析还发现 GDP 的主要平衡乘数非常小。我们将我们的结果与文献进行了协调 ， 强调了准确的冲击识别和跨国异质性的重要性。推荐引用:Patel, Nikhil 和 Adrian Peralta - Alva (2024) “公共债务动态和财政政策的影响 ” IMF 工作文件 WP / 24 / 87 ， 国际货币基金组织 ， 华盛顿特区JEL 分类号:C30, E32, E60, H60.关键字:公共债务 ； 财政整合 ； 结构向量自回归。作者的电子邮件地址 ：npatel @ imf. org; aperalta - alva @ imf. org* 我们感谢 Jlie Acali，Maria Azzimoti，Filippo Ferroi，Carlos Gocalves，Lciaa Jveal，Daiel Leigh，Hao Lstig，Prachi Mishra，Emi Naamra，Iva Petrella，Fracisco Roch ，Ja Rbio Ramirez，Marti Uribe 和研讨会参与者参加了经济动态学会年度会议，中西部计量经济学小组，中西部宏观会议，IMF 和 SNDE 和加拿大经济协会年度会议，以提供有益的评论和讨论，并向 Swapil Aggarwal，Sergio Garcia Moroy，Carlos Aglo Saborio 和 Chex F 提供了出色的研究援助。 1Contents12262.12.2374104.14.24.35145.15.25.3618719 21Introduction公共债务与 GDP 的比率在短期和长期都经历了巨大的波动。最近的 COVID - 19 大流行导致急剧升级，将全球平均比率推高至 2020 年的近 100%，比上一年增加了 15 个百分点 （ 图 1 ） 。值得注意的是，在随后的 2021 年和 2022 年，这些比率收缩，扭转了 2020 年激增的大约一半。经济复苏，财政政策正常化和通货膨胀引发的债务通缩促进了这种收缩。最近的这种波动是更广泛的历史模式的一部分。例如，20 世纪 80 年代，由于政策驱动的福利扩张、税收改革和财政刺激，债务与 GDP 的比率大幅上升。相反，由于有针对性的财政改革和有利的经济条件，1990 年代经历了下降。2008 - 2009 年的金融危机带来了另一次激增，凸显了财政刺激与可持续性之间的永恒斗争。大量的经验文献集中在财政乘数上。这些研究引入了先进的方法来解决内生性和识别问题，旨在了解财政政策对关键宏观经济结果的影响。然而，我们的论文是第一个使用这些方法关注债务与 GDP 之比的论文。这很重要，因为债务与 GDP 的关系与宏观经济结果之间的联系并不简单。将债务变化与基本余额、利率和 GDP 增长联系起来的标准债务积累方程通常不在数据中成立。较大的残差经常出现，这是在线下的金融业务，汇率变动和其他估值影响下进行的。此外，债务比率不仅对 GDP 波动做出反应。事实上，与 GDP 相比，债务表现出更高的波动性。我们的研究旨在确定自 1980 年代以来发达经济体公共债务与 GDP 比率变化的决定因素。与 Mertes 和 Rav （ 2013 ） 的开创性工作类似，我们的方法利用了 SVAR 和叙事数据中的信息的好处。我们的核心 SVAR 基于 Motford 和 Uhlig （ 2009 ） 的方法对增长和财政冲击的限制。然后，根据 Atol í - D í az 和 Rbio - Ram í rez （ 2018 ） 的方法，对主要平衡冲击进行叙事符号限制，以扩展设置。叙事冲击来自文献的特定子集，这些文献确定了与商业周期无关的主要平衡的变化，例如 Gajardo 等人。(2014)，Gter 等人。(2021)，和卡里埃 - 燕子等人。（ 2021 年 ） 。我们采用的结构向量自回归 （ SVAR ） 包括六个变量 ： GDP 增长，政府收入，基本余额，债务与 GDP 之比，通货膨胀和债务的有效利率。SVAR 包含三种不同的冲击 ： 需求驱动的 GDP 增长冲击，供给驱动的 GDP 增长冲击以及与其他冲击正交的主要平衡冲击。后者封装了可自由支配的主要余额合并或扩展。我们考虑的结构性冲击共同占债务与 GDP 比率变化的 60 ％ 左右。我们发现，GDP 增长冲击以及响应这些冲击的 GDP 与其他相关宏观和财政变量的平均协调是主要贡献者。GDP 冲击解释了中等发达经济体债务与 GDP 比率每年变化的大约 40 ％ 。另一方面，可自由支配的政策冲击解释不到五分之一。在基准模型中，我们没有明确纳入货币政策。 3冲击。在某些时期和包括美国在内的国家 ， 意外的通货膨胀在推动债务上升到 GDP 方面一直很重要。1。对于这段时期 ， 我们认为这并不那么重要。更重要的是 ， 该模型的扩展明确允许货币政策冲击 ， 这表明我们的主要结果保持不变。我们的发现也与先前的研究不同，因为我们发现可自由支配的财政合并对 GDP 增长的影响很小 （ i 。e 初级余额乘数) 。我们认为这有两个原因。首先，与其他方法相比，我们的 SVAR 配备了叙事符号限制更有效地解决了 Ramey （ 2016 ） 讨论的前瞻问题。其次，我们的方法提供了一个更灵活的框架来说明各国之间的差异。财政政策实证研究往往面临 “前瞻问题 ” 。当私人代理人预测政策变化或事先对计量经济学家未来将作为外生冲击恢复的情况作出反应时，就会出现这种情况。这种预期的冲击可能导致 SVAR 中的不可逆表示，从而使冲击成为非基本的。Beadry 等人。(2019) 引入一种诊断方法，用于评估非基础性的重要性。基于这种诊断，我们的方法和识别方法似乎优于其他技术，例如直接使用叙事电击或仅通过符号限制识别的 SVAR 。我们进一步证明，当我们 （ i ） 将我们方法中结构识别的 SVAR 冲击用于标准的局部预测方法时，或 （ ii ） 将我们的 SVAR 冲击用作局部预测方法中叙事冲击的工具变量时，观察到零乘数，与我们的基线估计一致。考虑到 SVAR 和局部预测的等效条件，这表明我们论文的不同结果源于我们不同的鉴定方法。我们根据 Cochrae （ 2004 ） 的方法进一步评估了我们方法的有效性，并提供了 VAR 冲击相对于宏观经济预测的正交性的证据。通过两个额外的实验获得了我们方法性能的外部验证。首先，我们将我们的方法应用于研究美国增税的影响。， 再现了 Mertes 和 Rav (2013) 发现的高负乘数。其次，我们发现，通过我们的方法确定的外生财政扩张时期与 Be Zeev 等人的时期一致。（ 2023 ） 基于军费开支新闻，尽管我们在估计中没有包括对财政扩张的任何叙事限制，因为跨国叙事冲击仅适用于财政整合。我们的方法还直接处理跨国异质性，偏离了以前的研究，这些研究主要依赖于面板回归模型，并可能忽略了细微差别。将本地预测应用于各个国家 （ 直接使用叙述数据 ），我们发现主要平衡乘数的分布 （ 跨国家 ） 以零为中心，与我们的基线 SVAR 估计一致。然而，进一步的审查表明，我们的结果与现有研究之间的真正分歧主要取决于我们的识别方法在处理预见问题方面的更好表现。当我们再次在特定国家 / 地区的本地预测中使用 SVAR 衍生的冲击时，我们发现乘数的估计值与我们的高度相关。我们的研究提供了挑战和完善对公共债务与 GDP 比率驱动因素的普遍理解的见解。我们发现1例如 ， 参见《阿卡林与鲍尔》 （ 2023 年 ） 和《霍尔与萨金特》 （ 2011 年 ） 4宏观经济和政策变量对 GDP 冲击的影响在考虑观察到的债务对 GDP 的变化中起着基础性作用。鉴于债务与 GDP 的比率如此之高，我们的分析表明，仔细研究当前的政策校准 （ 以及政策对冲击的隐含反应 ） 是否足够。此外，我们的研究强调了财政合并对这些比率的有限影响，而是指出了在增长时期减少债务的重要性。Ado 等人考虑了有关降低公共债务与 GDP 比率的政策的详细分析。(2023) 。我们发现的另一个重要方面是 “零乘数 ” 效应。这凸显了有效解决内生性和前瞻性问题等挑战的方法的重要性。通过更有力地应对这些挑战，我们的研究提供了更细微的定量结果。这些影响不仅仅是理解公共债务动态 ； 他们呼吁重新评估当前的财政政策战略，并强调需要准确捕捉财政和经济互动复杂性的方法。本文的其余部分组织如下。本节的其余部分讨论相关文献。第 2 节介绍了方法。第 3 节讨论数据和估计设置。第 4 节介绍了主要结果，随后在第 5 节和第 6 节中进行了一些诊断和扩展。第 7 节总结了主要发现，并强调了未来研究的途径。文献综述本文链接到三个方面的文献。第一 ， 研究主权债务的驱动因素。第二 ， 分析宏观经济冲击的 SVAR 方法。第三 ， 关于财政乘数和财政合并的宏观经济效应的文献。关于主权债务驱动因素的文献主要集中在基于身份将债务与 GDP 比率的变化机械分解为利息支出、基本余额和 GDP 增长等各种子组成部分后出现的近似驱动因素。这种方法的最新例子可以在 Cochrae （ 2019 ） 和 Hall ad Sarget （ 2011 ） 中找到，适用于美国，适用于印度的 Das 和 Ghate （ 2022 ） 。虽然这些估计提供了对最接近驱动因素的准确核算，但它们对最终驱动债务的基本原始冲击以及因果关系保持沉默。例如，机械分解可能揭示债务波动在很大程度上是由主要余额驱动的，但可能无法捕捉到主要余额本身是由更基本的商业周期或商品价格冲击驱动的。我们的方法旨在解决这些问题。第二个交叉点是关于结构向量自回归的文献，用于识别和研究宏观经济冲击的影响。在这种情况下，我们的工作与 Motford 和 Uhlig （ 2009 ） 最密切相关，他们使用符号限制研究了可自由支配的财政行动对 GDP 的影响。作者发现，只关注美国。数据，一个相当大的乘数 - 特别是当合并是由更高的税收驱动的时候。但这篇论文对财政冲击对债务与 GDP 比率的影响保持沉默。我们通过将其与 Atol í - D í az 和 Rbio - Ram í rez （ 2018 ） 的叙事符号限制方法相结合来构建他们的框架。特别是，我们将主要平衡冲击的迹象限制在。 5我们的设置与文献中记录的叙述证据一致 Cherif 和 Hasanov （ 2018 ） 还使用具有非线性债务累积方程和不同识别