撒哈拉以南非洲的叙述性财政整合数据集（英）

本文构建了首个撒哈拉以南非洲国家基于叙事方法的财政紧缩数据集，涵盖了1990年至2024年间14个撒哈拉以南非洲国家政府的财政紧缩措施。研究利用了公开的 IMF 员工报告，并通过人工智能辅助方法，系统地识别了出于长期考虑（而非周期性条件）的财政紧缩行动，例如减少继承的预算赤字、确保长期公共债务可持续性和提高经济效率。这些措施不包括对当前或预期经济状况的回应。

研究识别了73个财政紧缩时期，平均紧缩规模约为 GDP 的 0.95%，标准差约为 0.85 个百分点。其中，支出措施包括工资单压缩、补贴取消、军事或资本支出减少；收入措施通常包括扩大税基、引入增值税或新的消费税，以及加强管理。

研究将叙事数据集与周期调整后的主要平衡变化进行了比较，发现叙事方法识别的财政紧缩行动与基于 CAPB 的变化之间存在显著正相关关系，但两者之间也存在一些差异。研究认为，叙事方法能够更准确地识别财政紧缩行动，因为它关注政策制定者的动机，并考虑了政策措施的组成，而 CAPB 方法更容易受到周期性或会计因素的影响。

关键数据

• 样本国家：14 个撒哈拉以南非洲国家
• 时间范围：1990-2024
• 财政紧缩时期数量：73 个
• 平均紧缩规模：0.95% GDP
• 标准差：0.86 个百分点

研究结论

• 叙事方法能够更准确地识别财政紧缩行动，因为它关注政策制定者的动机，并考虑了政策措施的组成。
• CAPB 方法更容易受到周期性或会计因素的影响，导致其高估或低估了财政紧缩的规模。
• 叙事数据集将有助于更全面地理解撒哈拉以南非洲国家的财政政策动态。