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這是「論文大悶鍋」的第293篇推送。
在應用經濟學領域有兩種基本分析範式:結構模型方法(Structual Approach)與簡化方法(Reduced Form Approach)。前者通過建立理論模型並校準模型中的參數來模擬政策和環境變化對於經濟人行為和社會福利的影響;後者則更關心利用自然實驗設計進行因果識別。在NBER2009年一篇工作論文Sufficient Statistics for Welfare Analysis: A Bridge Between Structural and Reduced-Form Methods中,Raj Chetty教授認為近年在公共經濟學領域出現的充分統計量(Sufficient Statistics)方法能夠兼有上述兩種方法的優勢。文章回顧了充分統計量方法的發展過程,介紹了該方法所要求的假設條件和一般步驟,並綜述了其在稅收政策、社會保險和公共財政等問題中的應用。
首先,Raj Chetty教授回顧了充分統計量方法的發展過程。該方法首現於Harberger(1964)對稅收無謂損失(Deadweight Loss)的估計。不同於結構模型方法需要分別估計效用函數和生產函數中所有參數,Harberger(1964)將社會福利函數對稅收求一階導數,發現稅收對社會福利的邊際影響可以用不同商品的稅收彈性來表示。因此,通過估計不同商品的稅收彈性就可以計算出稅收對社會總福利的邊際影響。Harberger(1964)的這一嘗試為充分統計量方法奠定了雛形。
其次,Raj Chetty教授介紹了充分統計量方法所要求的假設條件和一般步驟:1)運用經濟理論建立關於社會福利的一般模型;2)用拉格朗日乘子表示稅收對社會福利的邊際影響;3)利用商品邊際效用和拉格朗日乘子的關係,用商品的邊際效用表示稅收的邊際福利;4)利用市場均衡條件,用稅收表示商品的邊際效用,從而得到商品的稅收彈性與稅收的邊際福利之間的關係;5)實證估計稅收變化對商品消費量的邊際影響,得到商品的稅收彈性,並由此計算稅收的福利效應;6)通過檢驗假設條件對模型進行評估。
最後,Raj Chetty教授綜述了充分統計量方法在相關領域的應用。這些領域包括:收入與稅收、社會保險、行為經濟學模型和公共財政等。該方法還可能在未來應用於以下領域和問題:宏觀經濟學中的現金消費問題、退休前消費下降問題和勞動稅楔問題;勞動經濟學中的最低工資與就業問題、教育回報問題;發展經濟學中的風險分散問題、政策介入效果分析;產業組織中的離散變化問題等。有機整合結構模型和簡化模型這兩種方法將有助於進一步推進對這些問題的研究。論文請點左下「閱讀原文」。
評價:Raj Chetty!
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