2015年-IMF国际货币组织全球_Crowding_24页_461kb

报告摘要

总结：Public and Private Investment in India – Crowding-Out or Crowding-In?

核心内容

本文探讨了印度公共投资与私人投资之间的关系，分析其是否为“挤出效应”或“挤入效应”。研究采用结构向量误差修正模型（SVECM）进行实证分析，通过分解冲击为暂时性和永久性影响，结合长期理论关系进行识别。研究数据涵盖1950-2012年的年度数据和1996Q2-2015Q1的季度数据，主要目的是评估印度在政策改革后公共投资与私人投资关系的变化。

主要观点

长期与短期关系不同：
- 在1950-2012年的全样本中，公共资本积累对私人投资具有挤出效应。
- 然而，在1980年后的样本中，公共投资对私人投资产生了挤入效应。
- 在1996Q2-2015Q1的季度分析中，同样观察到公共投资对私人投资的挤入效应。
政策改革的影响：
- 1980年代的政策改革以及1991年后的经济自由化是导致公共投资与私人投资关系变化的关键因素。
- 改革降低了市场壁垒，推动了基础设施发展，提高了私人投资的边际生产率。
识别策略：
- 本文采用长期关系进行模型识别，避免了传统VAR模型中对短期限制的依赖。
- 基于“大比率”（investment to output ratio）的理论框架，设定公共投资和生产率冲击为长期影响，而私人投资需求冲击为短期影响。
实证结果：
- 在年度模型中，公共投资的增加在短期内挤出了私人投资，但对产出有显著正向影响。
- 在季度模型中，公共投资的增加对私人投资的挤出效应消失，转而出现挤入效应，这表明政策改革后公共投资对私人投资具有更强的互补性。

关键信息

数据来源：
- 年度数据：来自印度中央统计局（CSO）的国民账户统计数据，涵盖1950-2012年。
- 季度数据：来自印度经济监测中心（CMIE）的CapEx数据库，涵盖1996Q2-2015Q1，包含约45,000个资本支出项目。
模型构建：
- 基于三个变量（人均产出、公共投资、私人投资）构建SVECM模型。
- 通过分解冲击为暂时性和永久性，进行结构识别。
变量定义：
- $ y_t $：人均产出（以2004-05价格衡量）。
- $ g_{i_t} $：公共投资。
- $ p i_t $：私人投资。
- $ g i_t^{\text{infr}} $：基础设施公共投资。
实证方法：
- 使用单位根检验、滞后阶数选择、协整关系分析等方法进行模型验证。
- 通过Chow断点检验和Chow预测检验识别结构性变化。
识别结果：
- 在年度模型中，私人投资对公共投资的冲击在短期内呈负向反应，但在长期趋于收敛。
- 在季度模型中，私人投资对公共投资的反应变为正向，表明公共投资在改革后更可能促进私人投资。
政策含义：
- 1980年代的政策改革显著改变了公共投资与私人投资之间的关系。
- 改革后，公共投资对私人投资具有更强的互补性，有助于经济增长。

结论

本文的核心结论是：在印度，公共投资对私人投资的挤出效应在1980年代政策改革前较为显著，而在改革后逐渐转变为挤入效应。这一变化主要归因于1980年代的结构性改革，以及1991年后更彻底的经济自由化。研究强调了理论驱动的长期关系在识别公共与私人投资关系中的重要性，并为印度及其他新兴市场国家的政策制定提供了参考。

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