Crowding out or Crowding in? Government Spending Effects on the Private Sector in Iran
محل انتشار: مطالعات بین المللی اقتصاد، دوره: 51، شماره: 2
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 199
فایل این مقاله در 18 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IESUI-51-2_006
تاریخ نمایه سازی: 23 مرداد 1403
چکیده مقاله:
Given that changes in interest rates can only partly empower financial authorities to enhance the country’s economy, there has been a major shift toward outcomes of fiscal policies, particularly after the big financial crises and the global recession. Thus, the government’s spending plans are implemented to motivate the economy. The present study aims to investigate government expenditure shocks on consumption spending, private investment, and financial cycles during ۲۰۰۵-۲۰۱۸ using the Structural Vector Auto Regression (SVAR) model. The findings indicate that there is no significant relationship between government expenditure shocks and consumption spending and private investment. The findings show a crowding out effect between government spending shock and the private sector in Iran. However, you can see a positive relationship between GDP and the private sector. Moreover, these shocks can lead to a positive impact on GDP accordingly. However, government expenditure shocks may only have short-term effects on business cycles because of the instabilities and uncertainties in government spending. JEL Classification: H۱۱, H۳, H۵.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Somaye Rasouli Firoozabadi
Department of Economics, Faculty of Economics, University of Sistan and Baluchestan, Zahedan, Iran
Nazar Dahmarde
Department of Economics, Faculty of Economics, University of Sistan and Baluchestan, Zahedan, Iran
Mohammad Nabi SHahiki Tash
Department of Economics, Faculty of Economics, University of Sistan and Baluchestan, Zahedan, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :