破解中国财政支出的贸易收支效应悖论:考虑居民消费习惯因素的理论解释、实证识别与政策设计

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71903057
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    19.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0305.宏观经济管理
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Since there is a paradox between government spending and trade balance in China , how to maintain fiscal policy stability and trade balance has become a strategic problem for Chinese government. This project takes habit formation into account, integrating the real exchange rate mechanism and terms of trade mechanism into a systematic DSGE framework, so as to provide a new logical system and empirical evidence to interpret China’s paradox. For this purpose, we firstly establish a dynamic Neo-Keynesian model with habit formation to clarify the impact mechanisms of China's government spending on trade balance by using CFPS data. Secondly, we use the sensitivity analysis with deep habits to decompose the cross-sectional effects and the real exchange rate mechanism, utilize counterfactual simulation with home bias to identify the time effects and the terms of trade mechanism. Finally, we use Hybrid-DSGE model and the welfare analysis to evaluate the effect of China's government spending on trade balance and provide corresponding policy reference.
财政支出的贸易收支效应存在典型的“中国式悖论”,如何保持财政政策稳定和进出口平衡因而成为“十三五”时期政府面临的战略难题。本项目考虑居民消费习惯(深度消费习惯/本国产品偏好)因素,将以往分离识别的两大重要机制——实际汇率机制和贸易条件机制纳入一个系统性的DSGE框架,为破解“中国式悖论”提供了崭新的逻辑体系和经验证据。本项目首先引入居民消费习惯因素,拓展全新的动态新凯恩斯主义模型,采用中国居民CFPS微观数据,系统厘清财政支出对贸易收支的整体影响效应;然后基于中国财政支出结构(规模)偏向的特性,采用结合深度消费习惯的敏感性分析方法解构财政支出结构偏向影响贸易收支的截面效应和实际汇率机制,并通过融合本国产品偏好的反事实模拟方法识别财政支出规模偏向影响贸易收支的时间效应和贸易条件机制;最后采用混合动力模型和福利分析方法对财政支出的贸易收支效应进行政策评估,为推动中国内外部均衡发展提供决策参考。

结项摘要

财政支出的贸易收支效应存在典型的“中国式悖论”,即西方主流理论认为财政支出增加会驱动贸易收支恶化,但中国财政支出增加会引致贸易收支改善。本项目围绕“中国式悖论”的成因展开了理论研究,并对中国财政支出的贸易收支效应进行了经验识别。在理论层面,本项目构建一般均衡模型,将投资回报率内生化,在不同的Armington弹性(即本国产品与外国产品间的替代弹性)条件下分析了财政支出对贸易条件和投资回报率的影响,阐明了“中国式悖论”形成的理论机理;在经验层面,本项目运用数值模拟方法、SV-TVP-SVAR模型等实证策略,在动态时变的情境下刻画了中国财政支出与贸易收支的联动过程。此外,考虑到财政政策波动性是引起“中国式悖论”的重要因素,本项目还深入挖掘了中国财政政策的周期性波动,并拓展分析了中国贸易收支改善的驱动机制。理论研究发现,“贸易条件→国内投资→贸易收支”的机制路径能够有效解释中国财政支出的贸易收支效应悖论。如果投资的挤出效应超过预算平衡的恶化效应,就可能会形成“中国式悖由于中国的Armington弹性较大,因而财政支出扩张会导致贸易条件恶化,降低投资回报率并挤出国内投资论”。实证结果显示,中国将会经历“双重发散”和“双重赤字”交替出现的时变过程。主要原因在于,2012年开始中国的贸易条件恶化效应不断减弱,财政支出冲击对国内投资的影响经历了“由负到正”的逆向波动,导致贸易收支效应呈现先改善后恶化的时变特征。进一步研究发现,国际资本约束等外部因素会显著强化中国财政政策的顺周期波动,凸显财政支出增加与贸易收支改善并存的悖论现象。本项目为探索中国积极财政政策的外部平衡作用提供了理论基础与政策参考。

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
数字经济、技术创新与中国企业高质量出口
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    学术研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    林峰;秦佳慧
  • 通讯作者:
    秦佳慧
互联网+、城市智能化与中国企业技术创新——来自腾讯研究院大数据与专利微观数据的分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    南方经济
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    林峰;林淑佳;李宏兵
  • 通讯作者:
    李宏兵
"互联网+”促进了中国城市对外贸易发展吗——来自290个地级市的经验证据
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    国际商务(对外经济贸易大学学报)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    林峰;林淑佳
  • 通讯作者:
    林淑佳
基础设施互联互通有助于实现减贫目标吗?——来自亚投行成员国的经验分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    统计研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    林峰;林淑佳
  • 通讯作者:
    林淑佳
中国财政支出的贸易收支效应悖论及其解释——基于贸易条件视角的形成机制分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    财贸研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    林峰;曾毅;赵焱
  • 通讯作者:
    赵焱

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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    2.Department of Mechanical Engineering,Tsinghua Un
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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