二財(cái)政支出結(jié)構(gòu)的理論模型

1、二、財(cái)政支出結(jié)構(gòu)的理論模型預(yù)測(cè)模型定性研究與定量研究的結(jié)合，是科學(xué)的預(yù)測(cè)的發(fā)展趨勢(shì)。在實(shí)際預(yù)測(cè)工作中，應(yīng) 該將定性預(yù)測(cè)和定量預(yù)測(cè)結(jié)合起來(lái)使用，即在對(duì)系統(tǒng)做出正確分析的基礎(chǔ)上，根 據(jù)定量預(yù)測(cè)得出的量化指標(biāo)，對(duì)系統(tǒng)未來(lái)走勢(shì)做出判斷?；貧w分析法基本思想：根據(jù)歷史數(shù)據(jù)的變化規(guī)律，尋找自變量與因變量之間的回歸方程式， 確定模型參數(shù)，據(jù)此預(yù)測(cè)?；貧w問(wèn)題分為一元和多元回歸、線性和非線性回歸。特點(diǎn)：技術(shù)比較成熟，預(yù)測(cè)過(guò)程簡(jiǎn)單；將預(yù)測(cè)對(duì)象的影響因素分解，考察各因素 的變化情況，從而估計(jì)預(yù)測(cè)對(duì)象未來(lái)的數(shù)量狀態(tài)；回歸模型誤差較大，外推特性 差。適用范圍：回歸分析法一般適用于中期預(yù)測(cè)?；貧w分析法要求樣本量大且要求樣

2、本有較好的分布規(guī)律，當(dāng)預(yù)測(cè)的長(zhǎng)度大于占有的原始數(shù)據(jù)長(zhǎng)度時(shí)，采用該方法進(jìn) 行預(yù)測(cè)在理論上不能保證預(yù)測(cè)結(jié)果的精度。另外，可能出現(xiàn)量化結(jié)果與定性分析 結(jié)果不符的現(xiàn)象，有時(shí)難以找到合適的回歸方程類型。時(shí)間序列分析法基本思想：把預(yù)測(cè)對(duì)象的歷史數(shù)據(jù)按一定的時(shí)間間隔進(jìn)行排列，構(gòu)成一個(gè)隨時(shí)間 變化的統(tǒng)計(jì)序列，建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的變化模型，并將該模型外推到未 來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。適用范圍：此方法有效的前提是過(guò)去的發(fā)展模式會(huì)延續(xù)到未來(lái)，因而這種方法對(duì) 短期預(yù)測(cè)效果比較好，而不適合作中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)。一般來(lái)說(shuō)，若影響預(yù)測(cè)對(duì)象變化各因素不發(fā)生突變，利用時(shí)間序列分析方法能得到較好的預(yù)測(cè)結(jié)果；若這些因素發(fā)生突變，時(shí)間序列法的預(yù)測(cè)

3、結(jié)果將受到一定的影響?；疑A(yù)測(cè)法基本思想：將一切隨機(jī)變量看作是在一定范圍內(nèi)變化的灰色變量，不是從統(tǒng)計(jì)規(guī) 律角度出發(fā)進(jìn)行大樣本分析研究，而是利用數(shù)據(jù)處理方法（數(shù)據(jù)生成與還原），將 雜亂無(wú)章的原始數(shù)據(jù)整理成規(guī)律性較強(qiáng)的生成數(shù)據(jù)來(lái)加以研究，即灰色系統(tǒng)理論 建立的不是原始數(shù)據(jù)模型，而是生成數(shù)據(jù)模型。適用范圍：預(yù)測(cè)模型是一個(gè)指數(shù)函數(shù)，如果待測(cè)量是以某一指數(shù)規(guī)律發(fā)展的，則 可望得到較高精度的預(yù)測(cè)結(jié)果。影響模型預(yù)測(cè)精度及其適應(yīng)性的關(guān)鍵因素，是模 型中背景值的構(gòu)造及預(yù)測(cè)公式中初值的選取。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論有表示任意非線性關(guān)系和學(xué)習(xí)等的能力，給解決很多具有復(fù) 雜的不確定性和時(shí)變性的實(shí)際問(wèn)題提供了新

4、思想和新方法。利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)功能，用大量樣本對(duì)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，調(diào)整其連接 權(quán)值和閉值，然后可以利用已確定的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能從數(shù)據(jù)樣本中自 動(dòng)地學(xué)習(xí)以前的經(jīng)驗(yàn)而無(wú)需繁復(fù)的查詢和表述過(guò)程，并自動(dòng)地逼近那些最佳刻畫(huà) 了樣本數(shù)據(jù)規(guī)律的函數(shù)，而不論這些函數(shù)具有怎樣的形式，且所考慮的系統(tǒng)表現(xiàn) 的函數(shù)形式越復(fù)雜，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這種特性的作用就越明顯。誤差反向傳播算法（BP算法）的基本思想是通過(guò)網(wǎng)絡(luò)誤差的反向傳播，調(diào)整和修 改網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值和閉值，使誤差達(dá)到最小，其學(xué)習(xí)過(guò)程包括前向計(jì)算和誤差反 向傳播。它利用一個(gè)簡(jiǎn)單的三層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，就能實(shí)現(xiàn)從輸入到輸出之間 任何復(fù)雜的非線性映射關(guān)系。目前

5、，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型已成功地應(yīng)用于許多領(lǐng)域，諸如經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)、財(cái)政分析、貸款抵押評(píng)估和破產(chǎn)預(yù)測(cè)等許多經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域。優(yōu)點(diǎn):可以在不同程度和層次上模仿人腦神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)及信息處理和檢索等功 能，對(duì)大量非結(jié)構(gòu)性、非精確性規(guī)律具有極強(qiáng)的自適應(yīng)功能，具有信息記憶、自 主學(xué)習(xí)、知識(shí)推理和優(yōu)化計(jì)算等特點(diǎn)，其自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)功能是常規(guī)算法和專家 系統(tǒng)技術(shù)所不具備的，同時(shí)在一定程度上克服了由于隨機(jī)性和非定量因素而難以 用數(shù)學(xué)公式嚴(yán)密表達(dá)的困難。缺點(diǎn)：網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定困難，同時(shí)要求有足夠多的歷史數(shù)據(jù)，樣本選擇困難，算法復(fù)雜，容易陷入局部極小點(diǎn)。支持向量機(jī)法支持向量機(jī)是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，通過(guò)尋求結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)化最小，實(shí)現(xiàn)經(jīng) 驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)

6、和置信范圍的最小，從而達(dá)到在統(tǒng)計(jì)樣本較少的情況下，亦能獲得良好統(tǒng) 計(jì)規(guī)律的目的。其中支持向量機(jī)是統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的核心和重點(diǎn)。支持向量機(jī)是結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原 理的近似，它能夠提高學(xué)習(xí)機(jī)的泛化能力，既能夠由有限的訓(xùn)練樣本得到小的誤 差，又能夠保證對(duì)獨(dú)立的測(cè)試集仍保持小的誤差，而且支持向量機(jī)算法是一個(gè)凸 優(yōu)化問(wèn)題，因此局部最優(yōu)解一定是全局最優(yōu)解，支持向量機(jī)就克服了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收 斂速度慢和局部極小點(diǎn)等缺陷。核函數(shù)的選取在SVM方法中是一個(gè)較為困難的問(wèn)題，至今沒(méi)有一定的理論方面 的指導(dǎo)。組合預(yù)測(cè)法在實(shí)際預(yù)測(cè)工作中，從信息利用的角度來(lái)說(shuō)，就是任何一種單一預(yù)測(cè)方法都只利 用了部分有用信息，同時(shí)也拋棄了其它有用的信

7、息。為了充分發(fā)揮各預(yù)測(cè)模型的優(yōu)勢(shì)，對(duì)于同一預(yù)測(cè)問(wèn)!，往往可以采用多種預(yù)測(cè)方法進(jìn)行預(yù)測(cè)。不同的預(yù)測(cè)方法往往能提供不同的有用信息，組合預(yù)測(cè)將不同預(yù)測(cè)模型按一定方式進(jìn)行綜合。 根據(jù)組合定理，各種預(yù)測(cè)方法通過(guò)組合可以盡可能利用全部的信息，盡可能地提 高預(yù)測(cè)精度，達(dá)到改善預(yù)測(cè)性能的目的。優(yōu)化組合預(yù)測(cè)有兩類概念，一是指將幾種預(yù)測(cè)方法所得的預(yù)測(cè)結(jié)果，選取適當(dāng)?shù)?權(quán)重進(jìn)行加權(quán)平均的一種預(yù)測(cè)方法，其關(guān)鍵是確定各個(gè)單項(xiàng)預(yù)測(cè)方法的加權(quán)系 數(shù)；二是指在幾種預(yù)測(cè)方法中進(jìn)行比較，選擇擬合度最佳或標(biāo)準(zhǔn)離差最小的預(yù)測(cè) 模型作為最優(yōu)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。組合預(yù)測(cè)是在單個(gè)預(yù)測(cè)模型不能完全正確地描述預(yù) 測(cè)量的變化規(guī)律時(shí)發(fā)揮其作用的。理論模

8、型為了研究地方財(cái)政支出結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系，我們借鑒Shanyatnana、SworoP和Z心u( 1 9 9 6 )的方法，建立評(píng)價(jià)和優(yōu)化地方財(cái)政支出結(jié)構(gòu)的理 論框架?？紤]經(jīng)濟(jì)由三個(gè)部門組成：家庭、生產(chǎn)廠商和地方政府了 J淇中家 庭部門是代表性無(wú)限壽命家庭，以消費(fèi)獲得效用，生產(chǎn)廠商是同質(zhì)充分競(jìng)爭(zhēng)性 企業(yè)，按照完全競(jìng)爭(zhēng)條件雇傭勞動(dòng)與租賃資本進(jìn)行生產(chǎn)，并使其利潤(rùn)最大化。假定地方政府通過(guò)征收率為,r的所得稅為其支出籌集財(cái)政收人。(-)家庭部門 家庭的 目標(biāo)是在家庭預(yù)算約束下最大化一生的貼現(xiàn)效用，即e-(0 - n)tdt乎maxu(c(t)= J其中0為不變替代彈性系數(shù),p是貼現(xiàn)率,n為人口增

9、長(zhǎng)率，在均衡時(shí)勞 動(dòng)力市場(chǎng)出清，家庭獲得合意的就業(yè)數(shù)量，每人在每勞動(dòng)時(shí)間提供一個(gè)單位 的勞動(dòng)服務(wù)，獲得w(t)的工資收人，同時(shí)家庭通過(guò)出租資本而獲得利 息收入rt(t)這樣家庭所獲得的總收人等于勞動(dòng)收人與資本利息收人之和。其預(yù) 算約束為：k(t)=w(t)+ k r(t)-c(t )- nk初始條件為：k(0)=l邊界條件 為:lim k. exp r(y)-ndv 0 ,邊界條件就是保持滿足“非蓬齊 0 t y s對(duì)策”條件，限制家庭債務(wù)的增長(zhǎng)不能漸進(jìn)地高于利率。(二)生產(chǎn)廠商代表性廠商的行為是在競(jìng)爭(zhēng)狀態(tài)下選擇它的產(chǎn)出來(lái)最大化利潤(rùn)。經(jīng)濟(jì)中典型 的企業(yè)從家庭租借資本、雇傭勞動(dòng)進(jìn)行生產(chǎn)。假定總量

10、生產(chǎn)函數(shù)有三種生 產(chǎn)要素：私人資本存量k (資本要素同時(shí)反 映人力資本和物 資資本)與兩 種地方財(cái)政支出9 1和9 2,如果生產(chǎn)函數(shù)是固定替代彈性(C E S )生產(chǎn) 函數(shù)，則其形式為:y=akY+Bg+yg &-1/&，為了分析的簡(jiǎn)便，假設(shè)只有兩種地 方財(cái)政支出,以，P，丫分別代表資本、兩種地方財(cái)政支出的產(chǎn)出彈性，&為替代參 數(shù),1/(1+& )為替代彈性。生產(chǎn)廠商的目標(biāo)就是使稅后利潤(rùn)最大化(用6表示資本的折舊率), 即：max(1-t)y-wl-(n_+6)k(三地方政府地方政府通過(guò)征收稅率為t ,的所得稅為其支出籌集財(cái)政收人,地方財(cái)政實(shí)行平衡 預(yù)算政策，那么:g=ty=g1+g2 ( 3

11、 )其中,g1占地方財(cái)政支出的比例8中由下式 給定:g1 = = 8r(4)yg2 = (1 8)ry ( 5 )在這一經(jīng)濟(jì)中,企業(yè)與家庭 面臨同樣的 利率和工資率,社會(huì)供給與需求平衡，代表性家庭的最終債務(wù)為零，根據(jù)家庭目 標(biāo)及企業(yè)追求利潤(rùn)最大化條件，把地方政府對(duì)8和t 了的決策視為給定時(shí)，典 型“經(jīng)濟(jì)人”選擇消費(fèi)c和資本k使其效用最大化,在此情況下的經(jīng)濟(jì)均衡等同解 以下最大化問(wèn)3:maxu(c(t)=0jC1-e 1-1 -e /e-(0-n) dts.tk(t)=(1-t)y-c(t)-(6+n)k(t)lim k . exp -jtr(v) 一 ndv 00C1-c 1 .)e-(0 -

12、 n)t + 入(1 -t)ak-& + 0g1-& + yg2-& -1/& c(t) (c + n)k(t)(6)由 最優(yōu)性條件為1 0八=0得到人=e-(0-n)tc-e( 7 )上式表明Hanlilotn乘子為貼現(xiàn)后消費(fèi)的邊際效用 。由 Euler 方程為 =X =- 得到5KX = -X(1 - t)(ak-& + Bg1-& + yg2Y)aky-1 - (c + n) (8 )將式(7 )兩邊取對(duì)數(shù)并對(duì)時(shí)間求導(dǎo)得: TOC o 1-5 h z XcX = _e _ - (p n)(9)結(jié)合式(8 )和式(9)可以求出消費(fèi)的增長(zhǎng)方 Xc程為：r= = c = a(17t)(以ky

13、+ pg 1& + yg2-& )-(1+&)/&k -&-1 一 已+亶(10)把式 c ee 和 式 (5) 代 入 式 (10) 可得:r = c =以(叮)(以 + (g / k)-&PN + y(1 )-&-1 P + C ( 1 1) cee利用式(2 )式(4 )和式(5 )得到P卜y(1 )-&/ al/& (12 ) 把式(12)代人式(11),求得經(jīng)濟(jì)的最優(yōu)增長(zhǎng)率為 r =以(1七)以丫& /丫& - Pt + y(1 - / -(1+0/& + p+5 ( 13 )為 了 找 ee到最優(yōu)增長(zhǎng)率r與中的關(guān)系，我們利用式(13)對(duì)小求導(dǎo)得到：dr =貝1 r)(1 + &)-

14、(1+)+ y(1 - )-(1+ ( 14 )令式(14)等于 deg - p-& + y(1 - )-&-1/&零，可以 得出第一種 地方財(cái)政支 出的最優(yōu)規(guī)模 尼 由下式給出： e /(i _e)=( /邛肉逐)可見(jiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率不僅受地方財(cái)政支出的產(chǎn)出彈性的 影響，也受地方財(cái)政支出比例影響，實(shí)際上在一定條件下，每項(xiàng)地方財(cái)政支 出都存在其最優(yōu)比例。上述模型表明，增加g1是否可以提升經(jīng)濟(jì)穩(wěn)態(tài)的增長(zhǎng)率不僅取決于這兩部分 支出的生產(chǎn)力和r,而且 也依賴于它們最初在地方財(cái)政支出中的比例e和 1-e ,即 使g1客觀上更具有生產(chǎn)性,即 r ,但是如果它原來(lái)在財(cái)政支出中 的份額太高，增加gl也不會(huì)提高經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率。另外，我們知道1(1+&)為兩種 財(cái)政支出的替代彈性,我們求擴(kuò)對(duì)替代彈性的導(dǎo)數(shù)得 到：(1-e)( /Y)i/(i+&)ln( /y)，在1/( l + &)增加即兩種財(cái)政支出的替代性 增強(qiáng)時(shí),最優(yōu)比例e會(huì)隨之提高。相反，在替代彈性很低時(shí)，提高 g的比重不能 促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。該模型可以擴(kuò)展到有多種地方財(cái)政支出的結(jié)構(gòu)優(yōu)化分析, 如果有N種地方財(cái)政支 出，每一種地方財(cái)政支出產(chǎn)