地方赤字对人均产出的影响

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  摘要:针对当前比较严峻的地方赤字与债务问题,我们通过省级面板数据的实证研究发现,随着赤字率的大幅提高,其对人均产出有负面影响。具体从分地区的估计来看,赤字对人均产出的影响存在着地区差异性:东部和中部地区赤字率还处于相对较低的水平,这种影响不显著,而对于赤字率较高的西部和东北地区,赤字率的上升对人均产出具有较显著的负面影响。
  关键词:地方赤字;人均产出;工具变量法
  中图分类号:F812 文献识别码:A 文章编号:1001-828X(2018)004-000-02
  一、引言及文献综述
  近段时间以来,地方债务问题越来越突出,地方赤字居高不下,存在很多风险,对地方乃至全国经济的健康发展产生了不利影响,这也引起了政府以及社会各界的重视。2016年10月27日,国务院办公厅印发了关于《地方政府性债务风险应急处置预案》的通知,对地方债务风险预警及处置措施给出了指导意见,同时也明确指出“地方政府对其举借的债务负有偿还责任,中央实行不救助原则”。在中央财政不兜底的情况下,地方政府应该对地方赤字和债务问题予以高度重视。
  有不少学者对赤字与债务问题进行了理论与实证方面的研究。赵文哲等(2010)研究了地方政府赤字膨胀的成因;刘溶沧等(2001)从实证角度分析了赤字、国债与利率、私人投资和经济增长的关系;刘金全和解瑶姝(2016)认为短期内可以通过赤字财政的方式诱导适度通胀来实现去库存,从供给侧引导经济增长。另外,一些学者对欧盟《马约》中3%的赤字率标准提出了质疑(蔡宁,2016)。但这些学者对于赤字的考察都是基于国家层面的,较少涉及到地方层面的赤字问题,而地方赤字的影响因素与机制和国家层面的又不尽相同,不能简单地将国家层面的结论套在地方赤字上。因此,对于地方赤字的考察是很有必要的。在此,我们将通过省级面板数据来定量分析地方(省级)赤字率对于人均实际产出的影响,分析其影响机制并尝试给出相应的政策建议。
  二、模型设定及变量说明
  (一)模型设定
  我们考察地方赤字率对人均实际产出的影响,核心变量是地方赤字率,被解释变量是人均实际产出。我们加入了可能对人均产出有影响的其他变量作为控制变量,包括人力资本、物质资本、开放水平、城市人口密度、第二产业比重。根据以上假设,计量模型设定如下:
  这里表示各省实际人均GDP的对数;i表示省份;t表示年份。deficit表示各省的赤字率;X表示控制变量,包括人力资本(human)、人均物质资本存量(capital)、开放水平(open)、城市人口密度(density)、第二产业比重(industry);表示省份固定效应;表示年份固定效应;表示干扰项。在上述模型中,除赤字率和人力资本外,其他变量都取对数。
  (二)变量说明
  赤字率采用地方财政支出减去财政收入然后除以各省GDP;人力资本采用就业人员平均受教育年限来表示;关于物质资本存量的计算,以1995年为基期,1995年的初始资本存量采用张军等人(2004)的数据,以后各年份的资本存量采用永续盘存法依次计算得到。开放水平(open)为进出口总额比上GDP;第二产业比重以第二产业就业人数在总就业人数中的比例来表示。
  三、实证结果及分析
  (一)OLS估计
  我们首先采用全国30个省、自治区和直辖市2002年至2014年的数据进行OLS回归估计(考虑到数据的可得性,这里暂不考虑西藏)。鉴于中国幅员辽阔,区域差距很大,各地区的经济发展水平、基础设施水平等都存在着很大的差异,我们也分区域进行回归,以考察不同区域赤字率影响的异质性。按照传统的划分方法,我们将全国分为东部、中部、西部和东北四个区域。其中东部地区包括:北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南,共10省;中部地区包括:山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南,共6省;西部地区包括:内蒙古、四川、贵州、云南、广西、重庆、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆,共11省;东北地区包括辽宁、吉林和黑龙江3省。利用以上计量模型,可以得到以下的OLS估计结果。
  表1中的第一列为对全样本的总体OLS估计,第二至第五列分别为东部、中部、西部和东北四个区域的OLS估计结果。由表1的回归结果可以看出,分四个区域进行估计时,对于东部和中部地区,赤字率对人均产出没有显著影响,而对于西部和东北地区来说都比较显著(在5%水平上),且系数都为负。通过简单的统计可知,东部、中部、西部和东北四个区域在2002年至2014年间的赤字率平均值分别为0.039、0.089、0.168和0.098,西部和东北地区的赤字率都比东部和中部高,尤其是西部地区比其他三个地区的赤字率平均值高出很多。
  根据表1的估计结果可以初步推断,过高的赤字率对人均产出会有负面影响。西部和东北地区在实施积极财政政策发展经济的同时,应该注意控制赤字率的过快上升,防止其对经济产生抑制作用。
  (二)内生性和IV估计
  注意到模型可能存在着内生性问题:赤字水平影响人均GDP,而人均GDP也有可能影响赤字率。为此我们考虑用工具变量法消除由于模型内生性而导致的估计偏差。我们用赤字率的滞后一阶作为赤字率的工具变量。采用2SLS进行IV估计的结果如下:
  在进行2SLS估计时,我们同时报告了第一阶段的F值,从表2可知其满足工具变量有效性的要求。由表2的回归结果可知,IV的估计结果与前面的OLS估计结果大体一致,但系数大小以及显著水平与OLS的估计结果相比还是有些差别。具体来看,总体的估计系数依然显著为负,东部和中部地区还是不显著,而西部和东北地区估计系数的显著水平都有提高(在1%水平)。总体和西部地区的IV估計系数绝对值都比OLS的要大,而东北地区的IV估计系数的绝对值比OLS的要小。这表明,OLS估计低估了总体和西部地区赤字率对人均产出的负面影响,而高估了东北地区赤字率对人均产出的负面影响。根据上述回归结果可知:对于总体而言,赤字率每上升一个百分点,就会使人均实际产出降低约0.39个百分点;对于西部地区而言,赤字率每上升一个百分点,就会使人均实际产出降低约0.63个百分点;对于东北地区而言,赤字率每上升一个百分点,就会使人均实际产出降低约0.41个百分点。   在上述模型中加入城市化水平(城镇人口比重)进行稳健性检验,估计系数及显著性并无明显变化,结果是比较稳定可靠的。综上可知,不管是采用OLS估计还是采用IV估计,西部和东北地区的高赤字率都对人均实际产出有抑制作用,这是值得我们关注的。
  四、影响机制分析
  赤字率过高所带来的这种抑制效应的影响机制是什么呢?我们知道,随着赤字率的大幅上升,地方政府大多会通过举债来弥补赤字,这也就导致地方债务的快速增加,由此所带来的债务的还本付息也大幅增加。从近几年各省的财政支出情况来看,国债还本付息支出不断攀升,这有力地印证了这一点。这些债务的还本付息支出是一笔不小的开支,这些庞大的支出给很多地方政府尤其是一些落后的西部省份形成了比较大的财政压力。随着债务付息支出的增加,很大程度上会压缩教育和科技等方面支出的比例和规模,这不利于经济的持续健康发展。
  另外,赤字率的上升也意味着地方财政风险的增加,这种风险会通过各种途径传导到经济的其他领域,对企业以及私人投资决策(如创办新企业或者扩大再生产的决策)以及地方金融稳定(比如很多地方融资平台不规范,缺少信用评级,管理比较混乱,存在很大的风险)产生影响,从而会对地方的招商引资产生影响,当地的投资活跃程度因此降低,这些都会对地方的经济发展和人均产出水平有抑制作用。
  五、结语
  在合理的赤字水平内,积极的财政政策一定程度上有利于经济的发展,但赤字增加得過多过快也会对经济有抑制作用。从分地区的回归估计中,我们也能看出赤字率对人均产出的影响存在着地区差异性:东部和中部地区赤字率还处于相对较低的水平,这种影响不显著;而对于赤字率较高的西部和东北地区,赤字率的上升对经济具有较显著的负面影响。因此,西部和东北地区赤字率较高的省份应注意控制赤字率的大幅上升所带来的这种负面效应,减小财政风险、金融风险以及其他衍生风险,保持经济处于稳定的轨道上运行。在中央宣布不对地方债务兜底的形势下,地方政府更应该提高风险意识,避免地方债务危机的发生。另外,还应该加快财政体制和融资体制改革,降低财政赤字风险,这样才能保证经济的持续健康和高质量发展。
  参考文献:
  [1]赵文哲,杨其静,周业安.不平等厌恶性、财政竞争和地方政府财政赤字膨胀关系研究[J].管理世界,2010(1):44-53.
  [2]刘溶沧,马拴友.赤字、国债与经济增长关系的实证分析——兼评积极财政政策是否有挤出效应[J].经济研究,2001(2):13-19.
  [3]刘金全,解瑶姝.中国财政赤字的通货膨胀效应[J].南方经济,2016(3):1-15.
  [4]蔡宁,刘勇.对3%赤字率标准的再思考——基于赤字、债务与经济增长的动态关系研究[J].财政研究,2016(2):25-33.
  [5]张军,吴桂英,张吉鹏.中国省际物质资本存量估算:1952—2000[J].经济研究,2004(10):35-44.
  作者简介:陆计成,男,武汉大学经济与管理学院,西方经济学在读硕士研究生,主要从事宏观经济研究。
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