经济增长模型中的最优税收

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1、华中师范大学硕士学位论文经济增长模型中的最优税收姓名:殷红申请学位级别:硕士专业:概率论与数理统计指导教师:何穗2002.5.1摘要本文建立了两类经济增长模型,并在这些模型中研究了最优税收问题。第一类模型是内生经济增长模型,它是在经典的Ramsey.Cass—Koopmans模型中纳入了政府的行为。、在该模型中,我们讨论了在市场均衡条件下,税收政策对经济增长的影响,得到两个主要结论:~、当政府实行稳定的税收政策时,消费者存在着唯一的最优资本存量路径,沿着此路径经济能够持续平稳并且最优地增长;当政府给定的税收路径不稳定但能收敛到

2、某个常值税收率时,此时也存在一条资本存量路径,它能使整个经济渐近平稳地增长,并且最终收敛到最优状态。二、最优税收路径具有大道性质,即所有的最优税收路径都将收敛到金律税收率(使经济处于平稳最优增长状态的税收率),政府可以根据金律税收率适度地调整税收政策,当政府制订的税收计划在某一期的值远低于(或远高于)金/律税收率时,此时适当地提高(或降低)税收有利于经济增长。j。/第。_-类模型是随机均衡模型。众所尉知,经济增长问题与政府行为密切相关,而在以往的有关政府最优行为的文献中,尤以采用确定性的模型居多,其中经典的要数Mirrlees

3、模型,另外Chamley和Judd的一般均衡最优收入税模型也被引用的较多,在这些模型中人们得出了一系列丰富的有/关公共部门最优机制的理论爿但是,现实中的政府行为要受到诸多不确定\因素的影响,因此确定性的模型不足以反映现实中的经济行为。为了更贴近现实,本文基于经典的Mirrlees税收模型,建立了一类动态随机均衡模型。在此模型中,我们研究了消费者的最优资本存量和收入,以及政府的最优税收和公共花费的存在性(我们把上述的四元组合称为一个均衡机制)。本文先建立了均衡机制存在性的一个等价命题,然后将均衡机制存硕士学位论文^{^S;ER’

4、S,】¨ESIS在性问题转化为只有政府行为的公共部门机制选择问题,从而得到最优税收等的存在性。另外,我们对效用函数没有光滑性要求,仅需要它是连续的。经典的Mirrlees税.

5、殳模型是本文在给定状态下的一个特例,略微不同的是,Mirrlees将公共商品的花费作为外生给定的、,而在这里,我们把它作为由政府选择需要优化的内生变量。除了存在性,j本文还得出了最优收入税函数在Hilbert空间的一个闭子集上是下半连续的结论。关键词:内生经济增长,资本存量,金律税收率,平稳最优增长率大道性质,随机均衡,公共部门机制AbstractThi

6、spaperestablishestwoclassesofeconomicgrowthmodelandstudiestheproblemsoftheoptimaltaxbasedonthismodel.ThefirstclassofmodelistheendogenouseconomicgrowthmodelthatbringsthegovernmentbehaviorsintotheclassicalRamsey·-Cass··Koopmansmodel.Inthismodel,wediscusstheeffectoftax

7、policyoneconomicgrowthontheconditionofmarketcompetitiveequilibrium.Twochiefconclusionsaredrawn:firstly,whenthegovernmenthascarriedoutsteadytaxpolicies,forconsumersthereexistsuniqueoptimalcapitalstockpathalongwhicheconomycangrowsostenutoandsteadily;whenthetaxpathgive

8、nbythegovernmentconvergetosomeconstanttaxrate,therestillexistsonecapitalstockpathwhichcanmakethewholeeconomygrowgraduallyandconvergeevenlytotheoptimalstate.Secondly,theoptimaltaxpathhasturnpikeproperty.Thatis,alloptimaltaxpathswillconvergetothegoldruletaxrate(thetax

9、ratewhichmakeseconomylieinthesteadyandoptimalgrowthstate),bywhichthegovernmentmayadjustthetaxpolicies.Whenthevalueofsometermoftaxplanthego

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