肖枝洪， 隆　蓉

(重慶理工大學 數(shù)學與統(tǒng)計學院，重慶 400054)

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財政支出結構對資源型省區(qū)經濟增長的影響分析*

肖枝洪， 隆蓉**

(重慶理工大學 數(shù)學與統(tǒng)計學院，重慶 400054)

摘要：利用我國18個資源型省區(qū)2007—2013年的面板數(shù)據(jù)，采用SEM模型和一般面板數(shù)據(jù)模型對資源型省區(qū)的各結構財政支出對經濟增長的影響進行了分析。結果顯示，資源依賴度對經濟增長存在負效應的省區(qū)，一般公共服務支出對經濟增長具有顯著的促進作用，但農林支出、社會保障支出、環(huán)境保護支出和科教支出對經濟增長不利；另外的省區(qū)，各結構財政支出對經濟增長的影響也不相同。政府應根據(jù)各資源型省區(qū)的發(fā)展狀況，進行合理的財政支出。

關鍵詞：SEM模型；面板數(shù)據(jù)；財政支出；資源型省區(qū)

作為我國資源戰(zhàn)略基地的資源型省區(qū)，近年來的發(fā)展面臨著諸多問題，例如高耗能、高污染、高排放項目低水平重復建設，接續(xù)替代產業(yè)發(fā)展滯后等。資源型地區(qū)要實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，就必須轉型升級已有的產業(yè)，并且開發(fā)可持續(xù)發(fā)展的綠色產業(yè)，但人才、資金等要素的缺乏，是困擾這些地區(qū)經濟發(fā)展的一個重大問題。同時資源型地區(qū)的資金有限，如何在已有的資金條件下，盡可能地促使資源型地區(qū)經濟快速增長，也是其實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展必須考慮的因素。

我國地區(qū)發(fā)展中資金對經濟增長的作用，很大程度上可以從地方的財政支出對經濟增長的作用中體現(xiàn)。在探究財政支出對地區(qū)經濟增長的影響中，鄭航(2013)用因子分析法對福州市各區(qū)縣的財政支出進行了評價，表明財政支出越多，投入越大， 經濟文化方面發(fā)展越快[1]，其研究在一定程度上能夠揭示財政支出與經濟發(fā)展的關系。張麗彩(2015)指出財政支出必須把握好“度”，超出一定規(guī)模，財政支出對經濟增長會造成嚴重的后果[2]，其研究是對我國的整體而言，但對于特定省區(qū)“度”的把握并不能夠充分體現(xiàn)。對于特定地區(qū)的考慮，朱玉春采用加入虛擬變量的一般面板模型，對我國財政支出及其構成與經濟增長的關系進行了研究，分析了不同結構的財政支出對各個省區(qū)經濟增長的影響，其研究結果能夠對各個區(qū)域的財政支出提出指導意見，但是一般面板模型是假設誤差項是相互獨立的，而經濟地區(qū)之間的誤差往往并非相互獨立。空間計量經濟學中的空間面板模型通過引入空間權重矩陣，能夠考慮到空間單元的相互關系，彌補了一般面板模型的不足。所以，為了研究各資源型省區(qū)的財政支出對經濟的影響，并且考慮到 “幾乎所有的空間數(shù)據(jù)都有空間自相關的特征”[3-4]，此處擬采用空間面板模型分析資源型省區(qū)的各結構財政支出對經濟增長的影響，最后對資源型省區(qū)的財政支出提出可行性建議。

1模型原理與算法

1.1Moran指數(shù)

探究各區(qū)域是否存在空間相關性，一般用Moran指數(shù)進行判斷，Moran指數(shù)定義：

(1)

1.2空間面板模型原理

空間面板模型的一般表達式為

(2)

當λ=0時，模型(2)為空間誤差模型(SpatialErrorModel,SEM)：

(3)

當ρ=0時，模型(2)為空間滯后模型(SpatialLagModel,SLM)：

(4)

當無空間相關時，即λ=0，ρ=0時，模型(2)為一般的面板數(shù)據(jù)模型：

(5)

1.3空間相關性檢驗及模型選擇

對空間相關性的檢驗一般有Moran檢驗、LMLAG檢驗、LMERR檢驗(拉格朗日乘子檢驗)以及R-LMLAG檢驗、R-LMERR檢驗(拉格朗日乘子檢驗的穩(wěn)健形式)等，但它們只是針對截面數(shù)據(jù)而言。而對于面板數(shù)據(jù)，取M=IT?W(IT為T階單位陣)，若寫成矩陣形式，并用M替換空間權重矩陣W，便很容易把一般的空間模型拓展到空間面板模型上進行計算。

2指標選擇及數(shù)據(jù)來源

2.1指標選擇

評價性指標x，包括經濟增長指標、財政支出結構指標和資源依賴度指標。經濟增長指標用人均GDP增長率進行衡量，記為y。選取的財政支出結構指標包括科教支出、環(huán)境保護支出、農林支出、一般公共服務支出和社會保障支出，用不同結構的財政支出占GDP的比重來衡量政府的財政支出對地方經濟增長的影響程度，即用科教支出、環(huán)境保護支出、農林支出、一般公共服務支出和社會保障支出分別占GDP的比重作為相對指標來對不同結構的財政支出進行度量，且把各結構財政支出分別記為ckj，chb，cnl，cyb和csb。資源依賴度用采礦業(yè)從業(yè)人數(shù)占從業(yè)總人數(shù)比重來作為資源依賴度度量指標[6]，并用rd表示。

控制變量Z，采用周喜君、郭丕斌的做法，選擇對經濟影響最重要的的物質資本投資、人力資本水平和技術創(chuàng)新投入作為控制變量[7]。用社會固定資產投資占GDP的比重作為物質資本投資指標，并用wz表示；以大專以上學歷占6歲及6歲以上人口的比重度量人力資本水平，并用rl表示；將從事科研和技術服務的人數(shù)占從業(yè)人員總人數(shù)的比重作為科技創(chuàng)新指標，并用kj表示；引入滯后一期的人均GDP對數(shù)對每個省區(qū)發(fā)展的初始狀態(tài)進行控制，并用lngp表示。

空間權重矩陣W，采用空間距離權重矩陣，其表示的是鄰近關系的強度會隨距離的增加而衰減?？臻g距離權重表達式如下：

(6)

式(6)中，i，j表示空間中的兩個單元，dij為i和j兩地理位置中心的距離，Wij表示第i個單元和第j單元的空間鄰接權重。

2.2數(shù)據(jù)來源

研究對象為我國18個資源型省區(qū)，選擇的研究區(qū)間為2007—2013年，共有126個觀察值。數(shù)據(jù)主要來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國勞動統(tǒng)計年鑒》《中國人口與就業(yè)統(tǒng)計年鑒》以及各省區(qū)歷年的統(tǒng)計年鑒，空間距離權重矩陣由各省的地理中心位置坐標經Geoda095i計算得到。

3實證分析

3.1初步統(tǒng)計觀察

在計算各結構財政支出對經濟增長的影響之前，先對數(shù)據(jù)進行初步觀察。首先，選取2013年18個省區(qū)的資源依賴度數(shù)據(jù)，并按照資源依賴度大小進行排序，如表1所示：

表1　2013年18個省區(qū)的資源依賴度指標

注：資源依賴度從高到低排列。

從表1可知，資源依賴度最嚴高的是山西，資源依賴度最低的是海南。進一步選取2007—2013年間的數(shù)據(jù)，考查資源依賴度與經濟增長的關系。選取資源依賴度較高的山西和黑龍江作為樣本，繪制資源依賴度與人均GDP增長率的散點圖，如圖1所示。從圖1中可以看到，資源依賴度較高的山西，其資源依賴度對經濟具有負的影響，而對于黑龍江，其資源依賴度對經濟卻具有明顯的正向作用。根據(jù)資源依賴度與經濟增長的關系，把這些省區(qū)分為兩類：第一類為資源依賴度與經濟增長呈正效應的省區(qū)，包括黑龍江、安徽、江西、湖北、湖南、廣西、海南、重慶、云南、西藏、寧夏、河南、吉林、河北、甘肅和四川16個省區(qū)；第二類為資源依賴度與經濟增長呈負效應的省區(qū)，包括山西和內蒙古。分別對這兩類省份進行建模，對比分析各結構財政支出對各類省區(qū)經濟增長的影響情況。

圖1　資源依賴度rd與人均GDP增長率散點圖Fig.1　Contrast between resource dependence rd and per capita GDP growth

3.2模型的選擇及檢驗

3.2.1第一類省區(qū)的模型選擇及檢驗

建立空間面板模型對數(shù)據(jù)進行擬合(表2)。在對模型進行擬合前，先對模型進行空間豪斯曼檢驗，檢驗結果的P值為0.016，即拒絕隨機效應模型的原假設，采用固定效應模型。由表2知， Moran’sI的值為2.348，且顯著，表明存在空間相關性。條件LM檢驗中LMλ值不顯著[8]，即接受λ=0的假設，采用空間面板誤差模型。根據(jù)Kapoor(2004)，空間面板模型為空間誤差模型時，對模型進行廣義矩估計(GM)[9]。

把不顯著變量依次從模型中剔除，得到模型3(考慮到研究意義，估計的個體固定效應ηit不再列出)，模型3的表達式由式(7)給出。由式(7)知，滯后一期人均GDP的系數(shù)為負數(shù)，且在1%的水平下通過了顯著性檢驗，說明這些省份經濟增長存在一定的慣性，即前一期的人均GDP會對當期經濟增長產生影響，存在經濟收斂現(xiàn)象。

由各結構的財政支出的回歸系數(shù)可知，環(huán)境保護支出(chb)對經濟增長的作用不顯著，已從模型中剔除；農林支出(cnl)和一般公共服務支出(cyb)對經濟增長有顯著的正向影響，表明政府加大農林支出和一般公共服務支出能促進經濟增長；科教支出(ckj)和社會保障支出(csb)對經濟增長有明顯負的影響，說明政府加大對科教和社會保障的投入，會對當年的經濟增長不利；資源依賴度(rd)對經濟具有促進，顯示了這些省份能夠利用其資源的優(yōu)勢促進經濟增長。

從控制變量來看，科技創(chuàng)新(kj)對經濟增長有顯著的負影響，表明我國的科技創(chuàng)新能力轉化為實際生產力的效率比較低，人力財力存在浪費現(xiàn)象[10]，從而導致其科技創(chuàng)新阻礙了經濟增長；人力資本水平(rl)對經濟增長有顯著的促進作用，故我國應該提高這類省區(qū)的人力資本水平，加大人才儲備，進一步促進經濟持續(xù)健康發(fā)展；物質資本投資(wz)對經濟增長無顯著作用，說明固定資產投資對經濟增長的影響效率較低，若用加大物質投資資本戰(zhàn)略來促進經濟發(fā)展是很危險的。

表2　第一類省區(qū)的回歸模型估計與檢驗結果

注：***，**，*分別表示在顯著性水平1%，5%和10%上顯著，括號內為P值，結果由R語言得到。

yt=-0.079ln (gpt-1)+1.13rdt+0.592cnlt+

0.529cybt+-0.581ckjt+-0.816csbt-

0.696kjt+0.299rlt+ηt+0.185ρ

(7)

3.2.2第二類省區(qū)檢驗分析

把山西和內蒙古作為第二類省區(qū)進行分析，因為只有兩個省份，所以采用式(5)的一般面板模型，并用廣義最小二乘法對模型進行估計。

其系數(shù)的估計值及檢驗情況見表3，其中模型2是把模型1中不顯著的變量剔除后得到的模型，最后估計得到的模型(2)由式(8)給出。從模型的檢驗結果來看，其調整后R的平方為0.997，F(xiàn)為422.9，表明所建立的模型顯著成立。對各結構財政支出的回歸系數(shù)進行分析，除一般公共服務支出對經濟具有促進作用外，農林支出、社會保障支出、環(huán)境保護支出、科教支出對經濟都存在顯著的負影響。由資源依賴度的系數(shù)可知，資源依賴度對經濟具有明顯阻礙作用，表明這兩個省區(qū)的發(fā)展受到本地區(qū)資源狀況的阻礙，也即存在“資源詛咒”現(xiàn)象。在各結構的財政支出對經濟增長的作用下，政府應該提高財政支出效率，使各結構的財政支出能夠有利于經濟增長。

由技術創(chuàng)新投入的回歸系數(shù)為負值可知，這類省區(qū)同樣沒能夠充分利用科技創(chuàng)新促進經濟增長，雖然物質資本投資對經濟具有促進作用，但單依靠物質資本投資來促進經濟增長卻是短暫而不可持續(xù)的。人力資本的回歸系數(shù)不顯著，說明這類省區(qū)沒能充分利用其人才優(yōu)勢來促進經濟增長。

表3　第二類省區(qū)的回歸模型估計與檢驗結果

注：***，**，*分別表示在顯著性水平1%，5%和10%上顯著，括號內為P值。

yt=0.737ln(gpt-1)-5.536rdt-10.116cnlt+

9.768cybt-25.483ckjt-23.403csbt-

35.57kjt+1.528wzt+ηt

(8)

與第一類樣本省區(qū)進行比較分析可知，山西和內蒙古各結構的財政支出對經濟增長更為不利，政府不應把財政支出過多地投入到農林支出、社會保障支出、科教支出和環(huán)境保護支出上，而應更多地考慮如何把財政用于支持產業(yè)的優(yōu)化升級，發(fā)展新型企業(yè)和提高其地區(qū)的核心競爭力上，使其能夠真正依靠人力拉動經濟增長，并非靠物質資本對經濟進行短期拉動。

4結論與政策建議

從上面的分析可知，兩類省區(qū)的資源依賴度對經濟增長的作用不同，且財政支出對經濟的影響也不一樣，所以政府在對資源型省區(qū)的財政支出應根據(jù)不同的情況考慮。

對資源依賴度對經濟具有正效應的省份，應加大一般公共服務支出和農林支出，但在考慮加大投入時，應充分考慮人事分配情況，使其能夠在加大財政投入下，提高辦事效率，減少資源浪費。雖然科教支出對經濟具有負的影響，但是人力資本水平對經濟發(fā)展也具有促進作用，我國應加大對科學教育的投入，使其更多地轉化為人力資本，促進經濟的可持續(xù)發(fā)展。環(huán)境保護支出對經濟增長無顯著的促進作用，所以政府應綜合考慮各種情況，適當?shù)剡x擇財政支出數(shù)目。社會保障支出對經濟增長具有阻礙作用，僅對經濟增長而言，應減少社會保障支出，但政府也應綜合各方面的因素，選擇適當?shù)呢斦С鰯?shù)目。這類省份應加大人才儲備，減少固定資產投資，加大對新興能源與產業(yè)的投入，提高經濟轉型能力，使科學技術能夠成為推動經濟發(fā)展的重要力量。

對資源依賴度對經濟具有負效應的山西和內蒙古而言，一般公共服務的支出和第一類省份類似，應在充分考慮人事分配和減少人力物力浪費的情況下，加大財政支出。其次，由于科教支出對經濟增長具有負的影響，所以政府必須調整其產業(yè)結構，加大資源利用率，使科學和教育事業(yè)能夠持續(xù)助推經濟增長。再次，政府應該加大對農林支出的管控力度，使其能夠應用到實處。僅從經濟增長的角度來看，應適當減少社會保障支出和環(huán)境保護支出，但考慮到社會的和諧穩(wěn)定和持續(xù)健康發(fā)展，政府應統(tǒng)籌各個方面的影響，選擇合適的財政支出數(shù)目。人力資本水平對經濟增長的影響不顯著，所以政府應更加關注財政在提高資源優(yōu)化配置和產業(yè)的轉型升級方面的支出，使其改變粗糙的發(fā)展方式，保證經濟能夠持續(xù)增長。

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責任編輯：李翠薇

Analysis of the Impact of Financial Expenditure Structure on Economic Growth of Resource-based Provinces

XIAO Zhi-hong, LONG Rong

(School of Mathematics and Statistics, Chongqing University of Technology, Chongqing 400054, China)

Abstract：Based on 2007—2013 panel data of China’s 18 resource-based provinces, by using SEM Model and general panel data model, this paper analyzes the impact of financial expenditure of each structure on economic growth of the resource-based provinces. The results show that with regard to the provinces with negative effect of resources dependence on their economic growth, general public service has significantly boosting effect on their economic growth, however, the expenditure on agriculture, forestry, social security, environment protection, science and education is adverse to their economic growth. As for other provinces, the influence of financial expenditure of each structure on economic growth is different. Therefore, governments should use rational financial expenditure according to the development situation of each resource-based province.

Key words：SEM Model; panel data; financial expenditure; resource-based province

中圖分類號：F202

文獻標志碼：A

文章編號：1672-058X(2016)02-0068-06

作者簡介：肖枝洪(1965-)，男，湖北漢川人，教授，博士，從事數(shù)據(jù)分析、應用統(tǒng)計研究.**通訊作者：隆蓉(1991-)，女，重慶豐都人，碩士研究生，從事數(shù)據(jù)分析、應用統(tǒng)計研究.E-mail:lrong199@2014.cqut.edu.cn.

*基金項目：國家統(tǒng)計局重點項目(2014LZ25).

收稿日期：2015-10-29；修回日期：2015-12-03.

doi:10.16055/j.issn.1672-058X.2016.0002.014