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摘 要：货币政策和财政政策作为调控宏观经济运行的两大“利器”，在稳定经济发展、优化经济结构方面发挥着重要作用。选取2010-2019年天津市相关年度经济数据，基于IS-LM模型实证分析货币政策与财政政策实施在天津市经济增长中的贡献情况。研究结果发现，货币政策和财政政策对推动天津市经济增长的正向效应明显，但两大政策对经济增长的贡献率存在一定差异。基于这一结果，提出在天津市经济运行中货币政策和财政政策协同配合的政策建议，对于促进天津市经济稳定增长具有一定的现实意义。
关键词：货币政策;财政政策;经济增长;协同效应;天津市
中图分类号：F23 文献标识码：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2020.18.055
1 相关理论及研究文献概述
20世纪30年代美国经济“大萧条”后，以凯恩斯主义经济学派为代表的经济学家们提出了“看得见的手”理论，认为政府应该对市场经济进行适当的政策干预。20世纪70年代后，针对国家经济运行的经济理论和观点不断增多，如美国供给学派提出，通过控制货币发行抑制通货膨胀，通过减税和扩大财政支出来增加供给和平衡预算，肯定了货币政策与财政政策配合使用的优势;斯蒂格利茨认为，货币政策和财政政策工具要相互配合形成最佳政策组合才能实现对宏观经济调节的目标;萨缪尔森建立了希克斯—汉森模型（IS-LM模型）来实证分析财政政策与货币政策配合使用的效果。
此外，Bradley and Potter（1986）利用美国1969-1984年的经济数据，对美国政府在此期间实施的货币政策与财政政策的协同效应进行了实证分析。Taylor（2000）等借助IS-LM模型，探究了财政政策和货币政策在单一使用下的作用和配合使用下的作用发现，两大政策协同配合下对经济增长的积极作用最为明显。
我国很多学者也运用IS-LM模型实证研究了货币与财政政策对经济增长的协同效应，例如，穆西安、刘云华等（2006）通过IS-LM模型对广东省经济数据进行实证研究，在对货币政策与财政政策协同实施效果进行描述的基础上，发展其中存在的障碍并提出相关政策建议。周海涛、李锋森（2010）从我国国民经济的视角出发，运用IS-LM模型理论对1994-2008年我国经济数据进行实证分析，具体测算了在此期间我国财政政策和货币政策的乘数以及实施的具体效果。王华（2016）以广西为例，借助IS-LM模型对其1999-2014年度经济数据进行实证分析，最后得出财政与货币政策实施对区域经济增长具有一致性及协同效应，但也存在一些阻碍，由此提出相应的对策。本文借鉴国内外相关研究成果和方法，运用IS-LM理论模型，结合天津市具体经济数据对货币政策与财政政策促进经济增长的协同效应展开实证分析。
2 货币政策与财政政策对天津经济增长协同效应的实证分析
2.1 数据说明与模型构建
本文通过《天津市统计年鉴 （2010-2019）》、国家统计局和中国人民银行网站，获得了天津市2010-2019年相关经济变量数据，并通过Eviews3.1软件对数进行计算，从而构建出IS-LM模型进行实证分析。
IS-LM模型描述了产品市场和货币市场的均衡状态及相互关系，是宏观经济政策分析的重要工具。在产品市场上：Y=E=C+I+G+X，即总供给Y等于总需求E，是消费C、投资I、政府支出G和净出口X的总和。其中，消费C是可支配收入Yd的函数，Yd=Y-T+TR，T为政府收入，TR为政府转移支付;投资I与国民收入和真实利率R相关;政府支出G为外生变量;净出口X是出口与进口的差额，出口受国外需求因素影响，进口取决于国民收入的高低状况。在货币市场上：Md/p= Ms/p=L（Y，R），即货币需求Md等于货币供给Ms。其中，货币供给由中央银行决定，属于外生变量，货币需求取决于国民收入和利率。以上公式最终分解为由以下四个方程组成的IS-LM方程组：
其中，前三个方程通过公式变换与组合构成IS曲线，反映在产品市场上投资与储蓄相等时利率与收入的函数关系;LM曲线通过方程（4）表示，反映在货币市场上货币供给与需求相等时利率与收入的函数关系。以上两条曲线说明了货币政策与财政政策的实施对经济增长的效果，其斜率高低则反映政策实施效果的实现程度。
通过联立IS曲线与LM曲线方程并进行全微分，计算求解得到：dY=[e2/（e2（1+c1-a1-b1）+e1b2）]*（dG+dEXP-a1dT+a1dTR）+[b2/（e2（1+c1-a1-b1+e1b2）]*d（M/P）。dY表示国民收入增量，（dG-a1dT+a1dTR）表示财政政策增量。[e2/（e2（1+c1-a1-b1）+e1b2）]表示财政政策的乘数KF。d（M/P）表示货币政策增量，[b2/（e2（1+c1-a1-b1）+e1b2）]表示为货币政策乘数KM。
2.2 财政政策和货币政策对天津经濟增长效果测算
根据模型及公式，对天津市2010-2019年度经济数据进行最小二乘法（OLS）参数估计，得到相关函数公式如表1所示。
根据表1中的函数公式，以总需求等式 Y=C+I+G+X 为主体函数，将消费函数C、投资函数I、进口函数IMP联立，计算相关参数值并带入主体函数中得到IS曲线：Y=285.72+1.8253（TR-T）-84.7545R+5.125（G+EXP）;变换货币需求函数得LM 曲线：Y=82.35+0.43（ M2/P）+29.8572R。
进一步计算，得出IS曲线和LM曲线的相关参数：边际消费倾向a1为0.382453，投资对收入的敏感度b1为0.534312，投资对利率的敏感度b2为-16.35413，边际进口倾向c1为0.0642，货币需求对收入的敏感度e1为3.1562，货币需求对利率的敏感度e2为-85.53。根据以上参数计算相关乘数，其中，货币政策乘数KM为0.314，财政政策乘数KF为1.42。同时，根据IS-LM模型，财政政策对天津市经济增长带动效应为KF的增量dYF=[KF*（dG-a1dT+a1dTR）]，货币政策对天津市经济增长的带动效应为KM与货币政策增量的乘积，即dYM=KM*d（M/P）。 用货币政策和财政政策带动经济的效应值除以年度GDP的真实数据，得到货币政策拉动经济增长的贡献率为dYM/GDP（-1），财政政策拉动经济增长的贡献率为dYF/GDP（-1）。结合天津市2010-2019年真实GDP数据，货币政策和财政政策对天津市经济增长的贡献效果如表2所示。
2.3 實证分析结论
根据以上实证分析可以得出以下结论：
首先，从OLS参数估计结果来看，天津市IS曲线斜率为负值（-84.7545），LM曲线斜率为正值（29.8572），这与IS-LM模型理论的基本规律一直，IS曲线向右下方倾斜，LM曲线向右上方倾斜，反映出货币政策与财政政策实施效果的实现程度与天津市经济发展的特征基本相符。
其次，从财政政策和货币政策对天津经济增长效果测算表数据和曲线图趋势来看，2010-2019年期间，货币政策与财政政策对天津市经济增长的贡献率走势较为一致，且货币政策对天津市经济增长的平均贡献率为8.829%，财政政策对天津市经济增长的平均贡献率为5.592%。可见，货币政策对天津市经济增长的贡献率大于财政政策。
第三，从货币政策与财政政策的乘数效应来看，货币政策乘数KM为0.314，财政政策乘数KF为1.42，二者均>0且KM 3 天津市经济增长中货币政策与财政政策协同配合的政策与建议
3.1 建立并完善两大政策协同配合的组织机构
近年来，国内外经济形势越发复杂，中央经济工作会议多次强调要加强对宏观经济的调控，并指出货币政策和财政政策配合运用以全面实现宏观调控目标的重要性。为了加强两大政策的协同配合，天津市政府可以由市委领导组织，财政部门和人民银行部门组成并具体执行的专门机构，负责国家货币政策与财政政策的研究，制定并出台天津市贯彻落实两大政策的具体办法。首先，组织开展联席会议，加强财政、金融、行政等相关职能部门与各地区、各企业的沟通，做好政策供给与市场需求的对接;其次，做好货币政策与财政政策涉及资金的监管工作，切实发挥金融机构和财政部门的经济引导作用;最后，建立相关项目库和数据库，加强重大项目的金融支持和财政专项资金对接工作，保证与货币政策和财政政策基本要求的方向相一致。
3.2 强化和提升货币政策带动经济增长的传导机制
由于货币政策对天津市经济增长的乘数效应低于财政政策的乘数效应，所以天津市在货币政策实施中存在阻碍经济增长的因素，致使货币政策积极效应的传导效率有所降低。对此，本文认为天津市可以从三个方面强化和提升：一是结合企业需求灵活运用货币政策，从货币政策直接作用对象出发优化货币政策对市场需求的反应和传导机制，发挥好利率对企业市场行为的引导和促进作用;二是提高财政政策在社会保障体系建立健全中的作用，为货币政策的设施奠定稳定良好的市场反应基础;三是完善金融体系的定价机制，如根据市场供需状况合理调整贷款利率以降低整体金融风险，并为相关市场经济主体的决策提供依据;四是以利率政策为核心建立货币政策有效实施的市场环境与社会氛围。
3.3 明确并发挥两大政策对稳定天津市经济增长的优势
货币政策侧重于调节经济增长总量，而财政政策侧重于优化经济和产业结构，两大政策实施过程中要注意与天津市经济发展实际的匹配，有所侧重。一方面，优化财政支出结构，加强基础设施、教育、医疗等公共设施与服务的提供，加大对落后地区社会保障支持力度，促进区域发展平衡，为实施货币政策奠定物质基础。天津市政府可以通过财政贴息与担保方式以及出台税收减免政策等，联合社会资本扩大基本建设和优势产业规模。另一方面，综合用好货币发行的数量、利率等多种政策组合工具，将更多的信贷资源投向实体经济，并引导各金融机构、企业盘活存量资源，促进增量创新。协同财政政策的运用，支持重点领域和薄弱环节发展，进一步发挥金融支持天津市产业结构转型升级的作用。
参考文献
[1]沈庆鸣，蒋华军，王华.美国次贷危机以来我国财政与货币政策协同效应研究[J].区域金融研究，2013，（05）.
[2]王华.财政政策与货币政策对区域经济增长的协同效应研究——以广西为例[J].西南金融，2016，（10）.
关键词：货币政策;财政政策;经济增长;协同效应;天津市
中图分类号：F23 文献标识码：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2020.18.055
1 相关理论及研究文献概述
20世纪30年代美国经济“大萧条”后，以凯恩斯主义经济学派为代表的经济学家们提出了“看得见的手”理论，认为政府应该对市场经济进行适当的政策干预。20世纪70年代后，针对国家经济运行的经济理论和观点不断增多，如美国供给学派提出，通过控制货币发行抑制通货膨胀，通过减税和扩大财政支出来增加供给和平衡预算，肯定了货币政策与财政政策配合使用的优势;斯蒂格利茨认为，货币政策和财政政策工具要相互配合形成最佳政策组合才能实现对宏观经济调节的目标;萨缪尔森建立了希克斯—汉森模型（IS-LM模型）来实证分析财政政策与货币政策配合使用的效果。
此外，Bradley and Potter（1986）利用美国1969-1984年的经济数据，对美国政府在此期间实施的货币政策与财政政策的协同效应进行了实证分析。Taylor（2000）等借助IS-LM模型，探究了财政政策和货币政策在单一使用下的作用和配合使用下的作用发现，两大政策协同配合下对经济增长的积极作用最为明显。
我国很多学者也运用IS-LM模型实证研究了货币与财政政策对经济增长的协同效应，例如，穆西安、刘云华等（2006）通过IS-LM模型对广东省经济数据进行实证研究，在对货币政策与财政政策协同实施效果进行描述的基础上，发展其中存在的障碍并提出相关政策建议。周海涛、李锋森（2010）从我国国民经济的视角出发，运用IS-LM模型理论对1994-2008年我国经济数据进行实证分析，具体测算了在此期间我国财政政策和货币政策的乘数以及实施的具体效果。王华（2016）以广西为例，借助IS-LM模型对其1999-2014年度经济数据进行实证分析，最后得出财政与货币政策实施对区域经济增长具有一致性及协同效应，但也存在一些阻碍，由此提出相应的对策。本文借鉴国内外相关研究成果和方法，运用IS-LM理论模型，结合天津市具体经济数据对货币政策与财政政策促进经济增长的协同效应展开实证分析。
2 货币政策与财政政策对天津经济增长协同效应的实证分析
2.1 数据说明与模型构建
本文通过《天津市统计年鉴 （2010-2019）》、国家统计局和中国人民银行网站，获得了天津市2010-2019年相关经济变量数据，并通过Eviews3.1软件对数进行计算，从而构建出IS-LM模型进行实证分析。
IS-LM模型描述了产品市场和货币市场的均衡状态及相互关系，是宏观经济政策分析的重要工具。在产品市场上：Y=E=C+I+G+X，即总供给Y等于总需求E，是消费C、投资I、政府支出G和净出口X的总和。其中，消费C是可支配收入Yd的函数，Yd=Y-T+TR，T为政府收入，TR为政府转移支付;投资I与国民收入和真实利率R相关;政府支出G为外生变量;净出口X是出口与进口的差额，出口受国外需求因素影响，进口取决于国民收入的高低状况。在货币市场上：Md/p= Ms/p=L（Y，R），即货币需求Md等于货币供给Ms。其中，货币供给由中央银行决定，属于外生变量，货币需求取决于国民收入和利率。以上公式最终分解为由以下四个方程组成的IS-LM方程组：
其中，前三个方程通过公式变换与组合构成IS曲线，反映在产品市场上投资与储蓄相等时利率与收入的函数关系;LM曲线通过方程（4）表示，反映在货币市场上货币供给与需求相等时利率与收入的函数关系。以上两条曲线说明了货币政策与财政政策的实施对经济增长的效果，其斜率高低则反映政策实施效果的实现程度。
通过联立IS曲线与LM曲线方程并进行全微分，计算求解得到：dY=[e2/（e2（1+c1-a1-b1）+e1b2）]*（dG+dEXP-a1dT+a1dTR）+[b2/（e2（1+c1-a1-b1+e1b2）]*d（M/P）。dY表示国民收入增量，（dG-a1dT+a1dTR）表示财政政策增量。[e2/（e2（1+c1-a1-b1）+e1b2）]表示财政政策的乘数KF。d（M/P）表示货币政策增量，[b2/（e2（1+c1-a1-b1）+e1b2）]表示为货币政策乘数KM。
2.2 财政政策和货币政策对天津经濟增长效果测算
根据模型及公式，对天津市2010-2019年度经济数据进行最小二乘法（OLS）参数估计，得到相关函数公式如表1所示。
根据表1中的函数公式，以总需求等式 Y=C+I+G+X 为主体函数，将消费函数C、投资函数I、进口函数IMP联立，计算相关参数值并带入主体函数中得到IS曲线：Y=285.72+1.8253（TR-T）-84.7545R+5.125（G+EXP）;变换货币需求函数得LM 曲线：Y=82.35+0.43（ M2/P）+29.8572R。
进一步计算，得出IS曲线和LM曲线的相关参数：边际消费倾向a1为0.382453，投资对收入的敏感度b1为0.534312，投资对利率的敏感度b2为-16.35413，边际进口倾向c1为0.0642，货币需求对收入的敏感度e1为3.1562，货币需求对利率的敏感度e2为-85.53。根据以上参数计算相关乘数，其中，货币政策乘数KM为0.314，财政政策乘数KF为1.42。同时，根据IS-LM模型，财政政策对天津市经济增长带动效应为KF的增量dYF=[KF*（dG-a1dT+a1dTR）]，货币政策对天津市经济增长的带动效应为KM与货币政策增量的乘积，即dYM=KM*d（M/P）。 用货币政策和财政政策带动经济的效应值除以年度GDP的真实数据，得到货币政策拉动经济增长的贡献率为dYM/GDP（-1），财政政策拉动经济增长的贡献率为dYF/GDP（-1）。结合天津市2010-2019年真实GDP数据，货币政策和财政政策对天津市经济增长的贡献效果如表2所示。
2.3 實证分析结论
根据以上实证分析可以得出以下结论：
首先，从OLS参数估计结果来看，天津市IS曲线斜率为负值（-84.7545），LM曲线斜率为正值（29.8572），这与IS-LM模型理论的基本规律一直，IS曲线向右下方倾斜，LM曲线向右上方倾斜，反映出货币政策与财政政策实施效果的实现程度与天津市经济发展的特征基本相符。
其次，从财政政策和货币政策对天津经济增长效果测算表数据和曲线图趋势来看，2010-2019年期间，货币政策与财政政策对天津市经济增长的贡献率走势较为一致，且货币政策对天津市经济增长的平均贡献率为8.829%，财政政策对天津市经济增长的平均贡献率为5.592%。可见，货币政策对天津市经济增长的贡献率大于财政政策。
第三，从货币政策与财政政策的乘数效应来看，货币政策乘数KM为0.314，财政政策乘数KF为1.42，二者均>0且KM
3.1 建立并完善两大政策协同配合的组织机构
近年来，国内外经济形势越发复杂，中央经济工作会议多次强调要加强对宏观经济的调控，并指出货币政策和财政政策配合运用以全面实现宏观调控目标的重要性。为了加强两大政策的协同配合，天津市政府可以由市委领导组织，财政部门和人民银行部门组成并具体执行的专门机构，负责国家货币政策与财政政策的研究，制定并出台天津市贯彻落实两大政策的具体办法。首先，组织开展联席会议，加强财政、金融、行政等相关职能部门与各地区、各企业的沟通，做好政策供给与市场需求的对接;其次，做好货币政策与财政政策涉及资金的监管工作，切实发挥金融机构和财政部门的经济引导作用;最后，建立相关项目库和数据库，加强重大项目的金融支持和财政专项资金对接工作，保证与货币政策和财政政策基本要求的方向相一致。
3.2 强化和提升货币政策带动经济增长的传导机制
由于货币政策对天津市经济增长的乘数效应低于财政政策的乘数效应，所以天津市在货币政策实施中存在阻碍经济增长的因素，致使货币政策积极效应的传导效率有所降低。对此，本文认为天津市可以从三个方面强化和提升：一是结合企业需求灵活运用货币政策，从货币政策直接作用对象出发优化货币政策对市场需求的反应和传导机制，发挥好利率对企业市场行为的引导和促进作用;二是提高财政政策在社会保障体系建立健全中的作用，为货币政策的设施奠定稳定良好的市场反应基础;三是完善金融体系的定价机制，如根据市场供需状况合理调整贷款利率以降低整体金融风险，并为相关市场经济主体的决策提供依据;四是以利率政策为核心建立货币政策有效实施的市场环境与社会氛围。
3.3 明确并发挥两大政策对稳定天津市经济增长的优势
货币政策侧重于调节经济增长总量，而财政政策侧重于优化经济和产业结构，两大政策实施过程中要注意与天津市经济发展实际的匹配，有所侧重。一方面，优化财政支出结构，加强基础设施、教育、医疗等公共设施与服务的提供，加大对落后地区社会保障支持力度，促进区域发展平衡，为实施货币政策奠定物质基础。天津市政府可以通过财政贴息与担保方式以及出台税收减免政策等，联合社会资本扩大基本建设和优势产业规模。另一方面，综合用好货币发行的数量、利率等多种政策组合工具，将更多的信贷资源投向实体经济，并引导各金融机构、企业盘活存量资源，促进增量创新。协同财政政策的运用，支持重点领域和薄弱环节发展，进一步发挥金融支持天津市产业结构转型升级的作用。
参考文献
[1]沈庆鸣，蒋华军，王华.美国次贷危机以来我国财政与货币政策协同效应研究[J].区域金融研究，2013，（05）.
[2]王华.财政政策与货币政策对区域经济增长的协同效应研究——以广西为例[J].西南金融，2016，（10）.