美国国家经济研究局工作论文系列.doc

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1、美国国家经济研究局工作论文系列简单的内生增长模型视角下的政府支出RobertJ.Barro工作论文编号：2588这项研究受到了美国国家科学基金会的支持。在布朗大学和佛罗里达大学的美国国家经济研究局会议上的讨论让我受益匪浅，本文是为1988年5月在纽约州立大学布法罗分校举办的“发展问题”会议上演讲所准备的。这篇研究报告是美国国家经济研究局有关经济波动研究项目的一•部分。本文观点均来自与作者，与国家经济研究局无关。简单的内生增长模型视角下的政府支出摘要：我在现有的内生增长模型中加入一个政府部门。生产包括私人资本(广义上的)和公

2、共服务。当两者结合时，具有规模报酬不变的性质，但是当二者分开时，冋报递减。公共服务是靠固定费率所得税筹资的。经济增长率和储蓄率随着在国民生产总值和g/y上富有成效的政府支出比率的增长而增长，但是每一个比率最终都会达到峰值，然后冋落。如果是一个公共服务指数表达的柯布■道格拉斯生产函数形式，那么这个值g/y=a,最大化的增长率，同时也使消费者效用最大化。所得税失真意味着分散均衡并不是帕累托最优的，特别是从社会角度来看，增长率和储蓄率太低。在最优指令下，増长率和储蓄率会更高，但是g/y=a被证明是这种规模下政府的最好选择。最优指

3、令可以通过选择支出比例来维持，即g/y=a,然后将定额税支出进行融资。如果生产性支出占比，g/y,是随即抽取的，那么这个模型将预测g/y和经济长期增长率以及储蓄率的非单调关系。然而，为了优化政府，这个模型预测g/y和增长率及储蓄率存在反比关系。最近的经济增长模型可以生成一种不依赖于外部技术和人口变化的长期增长。一些模型相当于技术进步理论(Rower,1986),其他的比如人口变化理论(BeckerandBarro,1988)。这些模型的一•般特征是在那些可以加总的因索情况下存在收益不变或者收益递增的现象°关于内生经济增长的

4、一线文献关注投资分散情况下私人和社会的冋报模型，这样分散的选择会导致次优的储蓄率和经济增长率(Romer,1986)。在这种设定下，私人的规模收益可能会减少，但是反映知识的溢出效应或者英他外部性的部门冋报可能会保持不变或者增加。另一个研究方向包括没有外部性的模型，私下决定的有关储蓄率和增长率的选择是帕累托最优的(Renelo,1987)。这些模型依赖于私人资本的收益不变，广义上的定义包括人力资本和非人力资本。刚刚的分析建立在这篇文献的两个方而，餅一个公共部门，报酬不变的经济增长模型。因为熟悉的外部性与公共支出和税收相关，私

5、下决定储蓄和经济增长的值变成了次优的。因此这里有一些关于政府政策的有趣选择，以及关于政府规模，储蓄率和经济増长的速度之间关系的实证预测。1.家庭优化的增长模型作为背景我以一个简明的关于最有增长模型的描述作为开始，来自于Ramsey(1928),Cass(1965),andKoopmans(1965).这种代表是,无限生命的家庭寻找整体效用最大化,正如所给的，(1)U=Jqu(c)eptdtc代农消费，p大于0是持续时间偏好率，人口，对应于消费者的数量，是不变的。我用等弹性的效用函数，W每一个家庭生产者被包括到生产函数内部・

6、⑶y=f(k)Y是单位工人的产出，k是人均资本。我将y=/（£）解释为净产出。生产函数满足通常的属性,包括正的边际产出（f'>o）,边际生产力递减（f〃vo）以及限制条件,F（0）=8f（8）50没有技术进步，从这个意义上讲，函数F是时间不变的。在经济封闭的情况下，净产出不是用于消费就是用于投资。工人数量等于家庭人数，每个工人工作一个单位的吋间。那就说，我抽象化了劳动和休闲的选择。众所周知，最大化代表家庭的总体效用在（1）中意味看消费增长率在每个时间点上是曲给定的。因为我忽略了来自于技术进步和人口变化导致的外生增长这两个标

7、准。这个模型具有资本，k*,和消费，C*的稳态水平。数值K*是山方程（3）通过条件f（k*）=p决定的。因为在稳态水平的时候净投资是0,稳态水平下的消费是c*=f（K*）.最近的内生增长模型是以Rebelo（1987）为代表的，通过收益不变替代收益递减（f〃<0）,从而偏离了止常的框架。目前的设定下，只有一种资本货物，具有资本收益不变的修改过的生产函数是（5）y=AkA>0表示资本边际净产出不变。当资本被认为广泛的汹盖人力和非人力的资本吋，收益不变的假定变得更为合理。人力投资包括教育和培训，以及包括抚养子女的花费。实际上，

8、一个家庭可以通过改善现有成员的素质或者决定拥有更多地成员进行人力资本的投资。在任何情况下，当广泛定义的资本所带来的收益不能精确恒定时，很难说为什么经济学家解释资本时排除劳动投入。看起來劳务和资本服务一样依赖于先前的投资决定。当然，人力和非人力资本并不需要完美的替代殆。因此当两种资本相结合的时候生产可能表