论泰兹模型在我国未被观测经济规模估算中的应用

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1、第12期总第170期商业经济与管理No.12Vol.1702005年12月BUSINESSECONOMICSANDADMINISTRATIONDec.2005论泰兹模型在我国未被观测经济规模估算中的应用徐蔼婷(浙江工商大学，浙江杭州310035)摘要:随着未被观测经济在我国的不断发展，这部分经济规模的刚算也越来越引起专家学者的重视。由于国内对未被观测经济的研究尚未形成系统，故在测算时多采用国外的方法，泰兹模型就是被经常借鉴的佑算模型。由于原始模型的解释变量和方程形式并不适合我国的国情，导致直接使用泰兹模型的测算结果与专家们的预期偏离很大。本文通过对泰兹模型的重新解读，结合我国的具体国情

2、，重新讼释了模型中解释变量，选择了相对科学的模型方程形式，并做了测算。关键词:泰兹模型;未被观测经济(NOE);枯算中图分类号:F830.9文献标识码:A文章编号:1000一2154(2005)12一0069一06众所周知，未被观测经济(Non一observed货币需求模型。Economy，以下简称NOE)已在我国形成相当规模，并一、重新解读泰兹模型仍在以惊人的速度膨胀。根据目前比较一致的认识，NOE是指根据现行的国民经济核算体系应该被货币需求模型由卡甘提出、经泰兹等学者的发核算而未被核算和现行国民经济核算体系未涉及但展，导出了以税收为独立变量的函数，其形式为:又确实存在的经济生产活动

3、，是非法经济、地下经济CCo+C=f,(Y,r,w)+f2(t)和非正规经济的合称。国家政府和广大人民深知其DDo+D=-危害，对NOE引起了高度重视，但由于其本身的隐上式中，C,q,C。分别表示实际、正常、NOE现蔽性和高度复杂性，仍然对之缺乏系统性认识。金需求，C+Co+C=;D,D0,D。分别表示实际、正常、鉴于国外对NOE研究较早，对NOE的了解相NOE活期存款，D+Do+D=;y为申报的收人;r为利对我国深刻，且NOE在国与国之间会呈现一定的相息率;，为工资和薪金在收人中的比重;t为平均实似性，故在研究我国的NOE时借鉴国外的角度和方际边际税率。法未必不是一条捷径。但是，我们

4、想要强调的是，中该法的精髓可归结如下:税收是最关键的解释国的NOE必然带有更多的中国特色，国外的方法也变量，居高不下的税率是导致NOE存在的关键。现只适合应用在国外，倘若要借鉴国外的方法就须考金是NOE活动的交易媒介，NOE的规模直接影响着察中国的国情是否符合原始假设，将国外方法中国流通中的现金。若规定一个基年、计算当年的现金化才是可行之道。一存款比率后，则可将以后年份的现金一存款比率本文旨在重新审视我国现阶段估算NOE时经的变化归因于NOE的发展。同时假定NOE流通速常借鉴的货币需求模型，找到真正适合我国实际的度与正常经济相同，就可估算出NOE的规模了。收稿日期:2005一07一07

5、基金项目:浙江省自然科学基金青年人才项目(R604294)作者简介:徐蔼婷(1979一)，女，浙江慈溪人，浙江工商大学统计与计算科学学院教师，在读博士生。商业经济与管理2005年上述模型是泰兹等学者根据当时西方国家的实通货膨胀率7，与原模型相比，多了通货膨胀这一因际经济背景提出来的。通常情况下，提高税率会导素;4、在泰兹模型的具体形式的选择上，基本选用半致相对较大的现金使用量。瑞典的边际收入税率高对数方程。居欧洲税率榜首，尤其是1980年，纳税部门的边际诚然，我们主张泰兹模型的中国化，我们也相税率达到75%，这意味着全部收人的四分之三将用信，任何选择绝非是主观的，而是经过对我国NOE于

6、纳税，这必然会使得人们想尽办法用于避税或逃的具体特征分析后得出来的。但是，我们需要特别税;德国的高额累进税是导致NOE活动猖撅的主要强调的是，我们在将泰兹模型中国化的过程中是否因素，法国的“所得推算表”将NOE存在为前提制订采用了最具有代表性的变量，甚至有否违背泰兹模税收政策，创造了税收史的神话;美国里根政府实施型的最初假设?必须重新面对以上问题!的调税政策，更是大大刺激了NOE的存在;还有英二、中国化的泰兹模型指标选择国、意大利等国，高税负使得人们不得不将取得收人的机会投向NOE。泰兹模型归纳了税收对现金比中国目前仍然是个现金社会，虽然随着银行系率的影响，模拟了基于税率提高导致现金需

7、求增长统的日臻完善，支票信用卡等交易方式的比重不断的过程，将税收因素独立出来，利用它来对NOE测上升，但人人持有不少现金却也是个不争的事实，由估。NOE活动引致的现金需求依然也包括在人们的日泰兹以美国为背景，将货币需求模型进行了实常需求当中。假定模型的被解释变量仍有C,C/P,际估算，考虑到税收因素的不同表示形式，分别构建C/MC/残构成，那么泰兹模型中国化的关键就在于了以净赋税总额对调整过的总收人的比率T和利息解释变量的选择上。收人的加权平均