Understanding the Interaction of Chinese Fiscal and Monetary Policy
Notice bibliographique
Résumé
Interaction of fiscal and monetary policy is crucial for macroeconomic stability, especially for an economy with downward pressure as well as a tightened space for macro policy, like China. In this paper, we use a time-varying-parameter (TVP-VAR) model to study Chinese fiscal–monetary interaction and divide it into three periods. We claim that China went through a monetary dominant regime from 1996Q to 2017Q4 since the response of CPI to a fiscal expansion was negative in the short run and about zero in the long run, while the monetary expansion had positive effects on CPI. During this period, the response of government spending and money supply to each other’s shock had the same sign, indicating that the two policies acted as complements. However, we argue that 2008Q4 was a turning point that divided this period into two different periods. The response level of M2 growth rate to a fiscal expansion kept rising from 1996Q1 to 2008Q4, indicating the central bank’s increasingly active cooperation with fiscal policy, while it decreased from 2009Q1 to 2017Q4. Since 2018Q1, the economy has been going through a fiscal dominant regime in that the response of GDP growth rate and CPI to the fiscal expansion has sharply increased. We also argue that the relative change of the role between the two policies should be mainly attributed to the variation in the fiscal authority’s characteristics because fiscal response to a monetary shock has remained at a similar level the whole time, even if there have been changes in the characteristics of the central bank.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».