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发表时间: 16:26:48论文：浅述乘数效应的作用机理及影响其作用效果的因素摘要：乘数理论产生于凯恩斯主义需求经济学的理论背景之下，其作用机理主要是通过由政府增加自发性需求来以扩大国民收入进而刺激需求多轮次地增加。细化分析每一轮次乘数作用不难发现很多因素会制约甚至阻碍乘数效应的持续有效进行。这些因素主要包括出口比例税等对可支配收入的漏损作用，边际消费倾向的降低对乘数效应的削弱，以及供给不足而造成的乘数效应中断。分析这些影响因素就能够使我们更全面地认识凯恩斯主义的经济政策，并帮助政策制定者合理有效地运用乘数效应来制定相应政策。关键字：乘数
边际消费倾向
收入支出模型
乘数-加速数模型
自发性需求
导言：乘数效应是凯恩斯主义宏观经济学的重要产物。它揭示了在需求不足的时期政府积极的干预对于刺激经济复苏的重要意义。凯恩斯在他的《通论》中系统阐释了乘数效应的原理，并将其运用到物价水平不变，生产水平相对过剩的短期萧条经济背景中，得出了以较小的投入，扩大国民收入，复苏经济的有效方法，其后来的追随者们也在此基础上对乘数效应产生的背景进行进一步分析，并在不同区域实证研究了该理论的施用效果，从而成为后来追随凯恩斯主义的决策指定者们提供了理论上的科学指导。重新梳理乘数效应发生的机理，以及乘数效应在发生作用的过程中产生的问题，对深入理解凯恩斯学派的宏观经济政策的施用原理，并论证其在当前困难的经济背景下施行……（新文秘网http://www.wm114.cn省略957字，正式会员可完整阅读）……　而增加，一同与固定支出C0组成自发性需求A0，从而增加投资即增加自发性需求Y=k△A0。在图1中，即为收入支出线向上移△A0后横坐标上水平增量△Y。消费额国民收入（总产出）图1更进一步，萨缪尔森在他的《乘数效应与加速数原理的综合作用》中将以上的乘数原理与加速数原理运用到了一起。利用新增的国民收入能刺激私人投资增加的加速数原理，把△I平均分散到各个时期，从而使乘数效应和加速数效应双向作用使经济产生类似于阻尼运动的大幅震荡型增长。作者还讨论了四种边际消费倾向和加速数不同的地区乘数加速效应所带来的不同增长模式，从而得出了边际消费倾向越高，加速数越大，经济增长得平稳，额度越大。二 影响乘数大小的因素显然，以上推导是在一个没有外生变量干扰的较为理想化的条件下成立的。在考虑了更多影响因素的影响之后，这个理论还需要进行进一步的修改。得出的乘数会比这个理论值小。根据实际情况的不同，乘数效应的发挥也会受到不同程度的阻碍。（一）漏损史蒂格里茨在《经济学》中提到，随着国民收入Y的变化，比率所得税会随之负相关变化，即起比例税起到自动稳定器的作用。这使得下一轮居民可支配收入在原来的基础上有所减少,投入的消费额也减小。因此每一轮中一部分国民收入被遗漏，则△Yn =cYD =c(Y-tY)式中：YD代表可支配收入t代表比例税率，所得出的乘数会因此减少，即为k=1/[1-c(1-t)]在迈克尔帕金的《宏观经济学》中，出口项目也受到国民收入变动的影响下而起到削减可支配收入的作用。假设边际进口倾向为m，则k=1/[1-b(1-t)+m]显然每一轮中储蓄，比例税和出口都会因国民收入的增加而削减可支配收入，使最终得出的乘数与两部门经济下的计算所得相比较小。在史蒂格里茨在《经济学》中，这种削减居民对国内产品可支配收入的项目被称为“漏损”。(二) 边际消费倾向的变化除漏损使乘数降低外，另一个影响乘数大小的因素就是边际消费倾向。在《通论》中的同一章节，凯恩斯 讨论了边际消费倾向c的大小对于乘数的影响。在两种极端情况，即如果c=0，则△I所带来的新增就业量就仅限于该投资领域而不向外扩展，国民收入仅增加△I；如果c=1，则消费者将把新增的所有收入投入消费，造成价格无休止的增长。而实际情况则在两者之间，如果c较小，则增加一定国民收入需要以较大的投资增额才能完成；相反c较大时不充分就业的情况则可以以较小的投资增量加以解决，但同时也会造成经济的较大幅度波动。这种影响从乘数公式k= (1/1-c)中可以清楚地看出。这说明现实中的边际消费倾向的数值会对乘数产生决定性的影响。
在多恩布什的《宏观经济学》中，作者在消费与储蓄一章提到了莫迪利安尼的生命周期理论和弗里德曼的持久性收入假说。主要内容是个人在决定当前的消费倾向时，一般不会只根据当前的收入与支出水平来决定消费额度，而会参考未来的收入状况，根据终身的消费储蓄计划来决定当前消费。可见预期对于边际消费倾向会产生重要的影响。另外实际中不同收入人群的边际消费倾向差异也是较大的。这在统计数据时遇到很大的麻烦。在杨天宇的《收入分配与有效需求》中，作者就将乘数表达式改写为k=1/[1-(aβ1+bβ2+cβ3 )式中：β1β2β3 分别代表高中低收入人群的边际消费倾向a b c则代表它们各自的权重。三 乘数效应产生过程可能出现的阻碍在不同的经济条件下，乘数效应产生过程中也会受到不同程度的阻碍。首先该乘数模型是建立在价格不变，供给始终能满足需求的萧条经济背景下的。如果这个前提不存在，那么乘数效应也很难一轮一轮的进行下去。在赵金山的《乘数效应与区域收敛》中作者就提到这点。乘数效用的产生前提是社会存在有过剩的生产能力，而如果引致性需求得不到供给的满足时，乘数发生的作用就会中断。其次，作为自发性需求的△I在前几个轮次因为主要作用于企业家，其产生作用时会遇到困难。凯恩斯在《通论》中提到，就业量增加倾向于增加企业家在总收入中所分摊到的比例，而由于资本边际效益递减的缘故，企业家的边际消费倾向较平均值低。这样便在乘数效应发挥作用的前几个波次阻碍了国民收入的继续增加。同时在资本金融行业开放的经济体里，大量的政府投资会抬高利率，从而降低私人投资的份额，即产生“挤出”效应。另外大量研究调查证明乘数加速数模型在我国的不能很好的应用，在杨飞虎的《我国投资乘数、加速数与经济增长探析》一文中，作者将实际数据进行统计软件处理，得出乘数效应和加速数原理与经济的增长基本呈现出负相关的结果。究其原因，作者认为是由于资本运作的效率低下，消费倾向远低于投资率。最后，经济体中各个部门的关联性也对乘数作用的发挥起到限制作用。赵金山的《乘数效应与区域收敛》中，作者谈到在如果经济各部门前后关联性强，其产生的乘数效应就比较明显，反之则反，如以家庭为单位的农业 ……（未完，全文共4592字，当前仅显示2687字，请阅读下面提示信息。）
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什么是分布滞后模型的长期乘数
什么是分布滞后模型的长期乘数
滞后模型的基本概念： 一般而言，解释变量需要经过一段时间才能完 全作用于因变量，同时，由于经济活动的连续性， 因变量的当前变化也往往受到自身过去取值水平的 影响。这种因变量受其自身或其它经济变量前期水 平的影响称为滞后现象。分布滞后模型：如果滞后变量模型中没有滞后因变量，因变量受解释的变量的影响分布在解释变量不同时期的滞后值上，即具有这种滞后分布结构的模型称为分布滞后模型。
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如果被解释变量的Yt不仅受同期解释变量Xt的影响，而且还明显依赖于X的滞后值Xt-1,Xt-2…这样的模型就是分布滞后模型，分布滞后模型可以反映解释变量对被解释变量的影响。
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华泰证券：特朗普税改对中国是寒冬吗？短期影响不大
美国税改事件本身对我国大类资产影响不大，我们依然认为明年人民币对美元升值，股市和债市维持原有逻辑。
　　税改案在参议院获得通过，高于近期市场预期、但弱于年初市场预期
　　美国参议院以51:49的票数通过了税改议案，这是特朗普新政的第一项实质性突破。但参众两院提交的税改议案存在一些关键差异，参议院版本当中，下调企业税率将从2019年而非2018年开始实施。2018年11月美国两院将进行中期选举，而税改将是共和党的关键政绩，我们认为中期选举的压力将使得共和党内更加团结、尽快推动税改通过，我们倾向于认为，最终协商的税改版本有较大概率会维持参议院版本当中“从2019年开始实施”这一提法，给美国财政以更长的缓冲期。乐观预期下，税改案后续协商通过、提交总统签字，最早也要到明年一季度。　　回顾里根时代减税，“拉弗曲线”应对滞胀
　　年，美国处于严重的“滞胀”局面。基于“拉弗曲线”，里根实施了全面针对个人和企业的减税政策，带领美国经济走出滞胀的泥潭。1981年里根上台之初，推出了经济复兴税收法案，税改的作用并非立竿见影，连续出现萎缩，经济仍受制于滞胀。货币政策收紧叠加财政赤字扩张进一步推高长端，导致减税的正面影响被削弱。减税压力上升，里根减税加税政策曾出现反复，1982年推出税收公平和财政责任法案实现增税。伴随通胀下行，经济回归增长，1986年进一步推出税制改革方案，1983年到1999年迎来20世纪持续时间较长的增长期。　　特朗普减税对美国经济的影响为的减少和对经济的拉动
　　减税对美国经济的影响体现为财政收入的减少、财政赤字的扩大及对经济的短期拉动。减税对财政收入的影响来自正反两方面，一是税率降低，财政收入减少的负面影响；二是税率降低刺激经济增长，税基提高的正面影响。从过往经验来看，美国80年代至今的里根、小布什、奥巴马三次减税政策中，均未实现中性赤字的目标，赤字率在减税后都出现了不同程度的扩大。减税在短期内利好投资和消费，对GDP增速短期拉升有限，据CBO针对美国财政乘数的测算，若税改在2018年一季度实行，则预计将抬升2018年实际GDP增长0.1%-0.45%。　　特朗普减税对美元、美股、美债的影响
　　我们认为减税对于经济的影响具有滞后性，短时间内难以显现，美元指数短期受到情绪提振而走高，但是维持长期走弱趋势观点不变。在没有特朗普基建计划刺激的背景下，美国经济弱复苏的态势十分清晰，美国股市从指数上屡创新高是反映的美国经济体量的稳步增长。美国减税对于美股短期内带来的是情绪上的提升，长期伴随着减税效果的产生才会形成企业盈利的提振。美国减税政策落地时间仍有待观察，对美国经济的影响短期内仅仅停留在情绪面上，因此，我们认为美国通过减税政策对于美债的影响不大，美债继续走弱概率高。　　美国减税短期对中国影响不大，但也需观察中期影响
　　美国税改方案将企业税从35%下调至20%。20%的税率不具备明显优势。我国的企业所得税税率为25%，但对高新技术企业、外资企业都有相应的征收优惠。企业在哪里设厂也不是仅考虑税收一个因素。美元升值的中长期核心因素来自美国领先其他发达经济体复苏的周期差，当欧洲等其他发达经济体都确认弱复苏之后，美元指数将缓慢回落。税改是强推落地，并没有改变这一逻辑，18-19年美元第三轮周期结束后，资本会再次回流到新兴市场国家，中国可能会受益。美国税改事件本身对我国大类资产影响不大，我们依然认为明年人民币对美元升值，股市和债市维持原有逻辑。
　　风险提示：经济政策变化超预期，风险事件放大市场波动。
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论文导读:：本文运用灰色GM（1,1）模型与乘数分析相结合的方法，以年上海市筹办与举办世博会期间每一年的经济总量为样本数据，探讨了世博会对上海市GDP短期影响力，并在一定的预测精度和灰色关联度水平下对年上海市经济总量的贡献做出评估，并定量分析了上海世博会的短期经济影响力。结果显示，在平均预测精度为和灰色关联度为的条件下，上海市年的预测值为亿元。上海世博会经济影响力为：直接投资经济效益为亿元，由社会消费品零售额带来的间接投资经济效益为亿元，年上海世博会经济效益所占总量比率为。
论文关键词：经济影响力，乘数分析法，短期预测分析，上海世博会，经济效益
世博会作为全球最大的城市博览会，越来越成为世界瞩目的盛事，作为各国展示自身综合国力、民族文化与意识形态的重要舞台，对各国都产生着巨大的影响。举办城市或者举办国则抓住时机促进经济发展，提升城市形象乃至国家形象。上海市在年举办了有史以来最为盛大的世博会，对上海乃至中国的经济、社会发展产生了巨大影响。
按照一般的经济增长周期理论, 一个经济体在保持长期(一般为年)的持续增长之后,由于受到市场、资源、基础设施以及环境等&瓶颈&因素的制约, 如果没有外生变量的介入,其增长率将会逐步递减。而此时如果有一个足够大的外生变量介入, 无疑将会改变经济增长曲线的斜率, 使之继续保持一定的高速增长[1]。年上海世界城市博览会的举办，对上海和中国都是经济增长的外生变量，成为经济增长的推动力, 然而，其对上海市经济增长的影响程度多大却值得探讨。
2 研究状况
近年来，国内许多学者对GDP的发展规律及预测方法进行了研究。梁鑫等利用SPSS软件, 在AIC准则下建立了ARIMA( 1,2,1)模型,利用非参数统计方法对模型进行了适应性检验, 进而对GDP数据进行实证分析及预测[2]。赵盈以年我国GDP的数据资料为依据, 采用Box2Jenkins方法建立ARIMA( 1,1,1) 模型, 揭示了我国GDP增长变化的规律性, 并对回归结果进行了实证分析[3]。李占江等应用SAS软件, 依据年内蒙古GDP数据建立了ARIMA( 0,2,1)模型, 并对2006年GDP作出预测[4]。靳珊对年贵州的数据进行分析, 采用Eviews软件建立ARIMA( 1,1,1)模型, 揭示了贵州GDP的增长变化规律[5]。魏宁利用SPSS统计软件, 根据ACF图和PACF图选取模型的阶数,再在AIC准则[6]下重复拟合得到合适的模型, 并根据残差序列的ACF图和PACF图对模型进行适应性检验, 从而对年陕西省的GDP进行分析,并对陕西省未来6年GDP进行预测[7]毕业论文格式。
然而，这些预测方法要求数据具有一定的规律性或符合某些典型的概率分布，因此，运用这些方法进行预测所做决策约束太多，实用性也嫌弱。而运用灰色GM(1,1)模型对数据进行灰色预测时，对样本量数据的多少和样本有无规律要求低，而且计算量小且方便，更不会出现量化结果与定性分析结果不符的情况。因此，该方法具有很广泛的实用价值[8]。目前,灰色系统理论已在很多领域得到了广泛的应用,如Li-chang Hsu的论文中使用GM（1,1）模型预测全球IC业的需求及销售量[9]。马勇基于GM（1,1）改进的DGM模型来预测港口货物吞吐量[10]。左继宏基于灰色GM（1,1）模型预测GDP及人均GDP[11]。
对世博会的经济影响进行评估的经典方法与对一般的重大事件活动进行经济影响评估一样是成本效益分析[12],其基本评估技术是投入产出法。然而，都因需要有精确、全面的财务、资金及其它数据资料而难以使用，尤其是在预评估中更因信息贫乏而难以获得令人满意的效果。
目前经济效益，运用灰色GM（1,1）模型预测GDP及人均GDP的文献较多，但主要特征是单一地用来进行GDP的数字预测，不能更好地分析其后续效应。本文结合乘数分析法，以年上海市筹办与举办世博会期间每一年的经济总量为样本数据，探讨世博会对上海市GDP短期影响力，并在一定的预测精度和灰色关联度水平下对年上海市经济总量的贡献做出评估，并在定量分析的基础之上得到上海世博会的短期经济影响力大小。
3上海市GDP预测模型的构建与求解
3.1上海市GDP预测模型的构建
3.1.1原始数据的收集与分析
对上海市经济总量时间序列数据的预测是建立在对其历史发展趋势认知的基础上的，因而历史观察数据的收集与分析非常重要。本研究涉及的上海市年每一年度的GDP数据均出自《上海市统计年鉴》（见表1）。资料显示，自成功申请年世博会以来，上海市经济得到了长足快速地发展。上海市年经济总量为亿元，到年已增加到亿元。
表1 上海市近几年数值（亿元）
为了直观再现上海市在筹备与举办世博会期间经济总量的发展趋势，将所收集的数据绘制成上海市GDP的发展趋势图（见图1）。由图可以得出年，上海市经济保持平稳发展，利用灰色系统理论预测模型较为合理。
图1 上海市年GDP的发展趋势图
3.1.2模型的条件假设
由于经济发展状况和经济总量的大小会受到多种因素的共同影响与制约，为了保证所建模型的合理性和经济总量的预测精度，做出如下假设，
（1）在本文研究经济发展的时间跨度内不存在重大的社会变动。
（2）所研究的客体经济为发达的市场经济体制且投资效应不存在滞后性。
3.1.3 定义模型中使用的各类参数
现定义上海市GDP预测模型和乘数分析法中有关参数如下：
：表示第年上海市总量，；
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滞后变量模型
导读：最终估计模型为：，对分布滞后模型直接进行估计会存在自由度损失和多重共线性等问，我们选择库伊克模型进行回归分析，即估计如下模型：，说明自回归模型存在一阶自相关，模型作进一步修改，局部调整――自适应期望综合模型可转化为如下形式的自回归模型，模型误差项不存在一阶序列相关，的估计模型为，2该模型较好地解释了所考察地区居民消费与收入之间的关系，1．什么是滞后现象？产生滞后现象的原因主要有哪些？，2．对分
容易验证上述估计回归结果不存在序列相关（n?27,??0.05,dL?1.240,dU?1.556），最终估计模型为： ?t??15.009xt?0.888013zt?1 y?t?1代入得如下最终结果： 将zt?1?y?t??22..218009xt?0.2693246xt?1?0.237855xt?2?0.269010xt?3?0.151039xt?4y
方法二：如前所述，对分布滞后模型直接进行估计会存在自由度损失和多重共线性等问题。在此，我们选择库伊克模型进行回归分析，即估计如下模型： yt?a?b0xt?b1yt?1?ut ****利用表8.5.1所给数据，得如表8.5.4回归结果。 表8.5.4
回归结果显示，t检验值、F检验值及R2都显著，但是 DW2n?*)1?nvar(b.0629912h?(1?) =(1?1..2442 在显著性水平?=0.05上，查标准正态分布表得临界值h?/2=1.96，由于h?2.2442?h?/2?1.96，则拒绝原假设H:?=O，说明自回归模型存在一阶自相关，需对模型作进一步修改。 在局部调整假设和自适应假设下，局部调整――自适应期望综合模型可转化为如下形式的自回归模型 yt?a?b0xt?b1yt?1?b2yt?2?ut *****利用所给数据进行估计，得如表8.5.5回归结果。 表8.5.5
回归结果显示，t检验值、F检验值及R2都显著，且: DW2n?)1?nD(b12.?0.1210212h?(1?)?(1?)??0.78636 在显著性水平?=0.05上，查标准正态分布表得临界值h?/2=1.96，由于h?0.786?h?/2?1.96，则接受原假设H:?=O，模型误差项不存在一阶序列相关。最终的估计模型为 ?t??1.7xt?1.2870yt?1?0.5145yt?2 yt
（-0.4674） (6.9426)
(-4.0819) 2=0.9983
R 2该模型较好地解释了所考察地区居民消费与收入之间的关系。
思考与练习 1．什么是滞后现象？产生滞后现象的原因主要有哪些？
2．对分布滞后模型进行估计存在哪些困难？实际应用中如何处理这些困难？ 3．试述阿尔蒙估计的原理和步骤。 4．简述自适应预期模型的理论基础，并举实例说明。
5．说明自适应预期模型是一个几何分布滞后模型。
6．简述局分调整模型的理论基础，并举实例说明。 7．库伊克模型、自适应模型与局部调整模型有何异同？模型估计会存在哪些困难？如何解决？ 8．说明三种自回归模型与几何分布滞后模型的区别。 9．检验一阶自回归模型随机误差项是否存在自相关，为什么用德宾h检验而不用D-W检验？ 10．考察以下分布滞后模型： yt?a?b0xt?b1xt?1?b2xt?2?b3xt?3?b4xt?4?b5xt?5?ut 假如用2次有限多项式变换估计这个模型后已知： ?t?0.85?0.50z0t?0.45z1t?0.10z2t y33t?i3t?i式中，z0t??xi?0，z1t??ixi?0，z2t??ii?02xt?i ⑴求原模型中的各参数的估计值； ⑵试估计x对y的短期影响乘数、长期影响乘数和各期延期过渡性乘数。 11．考察以下分布滞后模型： yt?a?b0xt?b1xt?1?b2xt?2?b3xt?3?ut 假如用2次阶有限多项式变换估计这个模型后已知： ?t?0.5?0.81z0t?0.35z1t?0.40z2t y33t?i3t?i式中，z0t??xi?0，z1t??ixi?0，z2t??ii?02xt?i ⑴求原模型中的各参数的估计值； ⑵试估计x对y的短期影响乘数、长期影响乘数和各期延期过渡性乘数。 12．考虑如下回归模型： ?t??8xt?0.2360xt?1yR2?0.727 t =
(4.26) 其中：y=通货膨胀率；x=生产设备使用率
(1)生产设备使用率对通货膨胀率的短期影响和长期影响分别是多大？ (2)如果你手中无原始数据，并让你估计下列回归模型：
yt?b1?b2xt?b3yt?1?ut 你怎样估计生产设备使用率对通货膨胀率的短期影响和长期影响？ 13．对于下列估计的模型： 投资函数：I?t?120?0.6Yt?0.8Yt?1?0.4Yt?2?0.2Yt?3 ??280?0.58Y?0.12C 消费函数：Cttt?1其中，I为投资、Y为收入、C为消费。试分别计算投资、消费的短期影响乘数和长期影响乘数，并解释其经济含义。 14．表1给出了某行业年的库存额y和销售额x的资料。试利用分布滞后模型： yt?a?b0xt?b1xt?1?b2xt?2?b3xt?3?ut 建立库存函数（用2次有限多项式变换估计这个模型）。 表1
某行业年库存额和销售额资料 年份 x y 年份 x y 68.221 77.965
27.280 30.219 30.796 51.871 52.070 52.709 53.814 89
84.655 50.282 90.815 53.555 97.074 52.859 101.640
147.130 15．表2给出了美国年间个人消费支出（C）与个人可支配收入(I)的数据（单位：10亿美元，1982年为基期） 表2
美国年个人消费支出与个人可支配收入数据 年 C I 年 C I
5 2.8 包含总结汇报、自然科学、计划方案、行业论文、出国留学、农林牧渔以及第八讲
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