遼寧省財政支出對經濟增長的影響——基于空間計量模型的實證分析

王海軍 劉又哲 謝冬水

（中央財經大學，北京 100081）

一、問題的提出與文獻回顧

隨著經濟的高速增長，我國的財政支出規模不斷擴大，尤其是地方財政支出規模穩步攀升。2008年，地方財政支出已占全國財政支出的78.7%，2009年進一步達到80.1%①數據來源：財政部2009年預算決算表，http：//yss.mof.gov.cn。，這使人們越來越關注財政支出，尤其是地方財政支出的經濟增長效應。

財政支出與經濟增長的關系是國內外眾多學者研究的重要領域。Arrow&Kurz（1970）較早的在新古典增長理論的框架里討論財政支出與經濟增長的關系，隨后這一重要的理論問題一直備受關注。現有的研究主要圍繞兩方面展開：一是從財政總支出方面。Ram（1986）利用115個國家1960年—1980年的數據對政府服務大小和經濟增長的關系進行了測算，發現政府消費的系數為正，政府規模對經濟增長具有正影響。Landnu（1983）也對財政支出和經濟增長關系進行了研究，但卻得出政府財政支出與經濟增長呈反方向變化的結論。Evans（1997）也對財政支出和經濟增長關系進行了分析，卻得出人均產出的增長與政府消費比重的相關性不顯著。二是從分類支出方面，由于研究的樣本不同、時間不同以及對財政支出結構劃分標準不同，學者們得出的結論也出現了較大分歧。Barro（1990）在內生經濟增長理論的框架里研究財政支出與經濟增長的關系，得出生產性財政支出促進經濟增長，消費性支出降低經濟增長速度。而Devarajan（1996）等人也得出生產性支出與經濟增長負相關，而經常性支出卻與經濟增長正相關的結論。從Arrow&Kurz研究政府支出和經濟增長關系開始至今三十多年來，對于財政支出對經濟增長影響的爭論從未停止過，也沒有達成共識。

在國內，對財政支出與經濟增長關系的研究也較多，其研究結論同樣分歧不斷。莊子銀和鄒薇（2003）使用全國1980年—1999年的時間序列以及同一時期31省（含自治區和直轄市，不含港澳臺）的橫截面數據，發現財政支出對經濟增長具有負效應，這也得到了郭慶旺（2003）等人的支持；劉進（2004）等人的研究卻發現財政支出和財政投資對經濟增長均具有顯著正效應；而王小利（2005）卻得出了財政投資的經濟增長效應并不顯著的結論。遺憾的是，國內對我國財政支出和經濟增長的研究都忽略了空間相關性的作用，從而使估計的模型不夠準確。不過值得一提的是，余可（2008）運用空間經濟計量方法對我國省域財政支出結構與地區經濟增長進行了實證研究得出：生產性事業費、企業挖潛改造和政府機構支出對經濟增長有正的影響，農業支出對經濟增長具有顯著的負效應，其它幾項支出對地區經濟增長的影響均不顯著，其得出的結論也與前述文獻不盡相同。在研究方法上，現有的關于我國財政支出與經濟增長關系研究文獻，大都屬于傳統的回歸和協整分析，而各地區財政支出在地理空間上存在著相互影響，當使用面板數據建立常規計量經濟模型進行區域研究時，由于數據在空間上表現出的復雜性、自相關性和變異性，使得解釋變量（財政支出）對被解釋變量（GDP）的影響在不同地區之間可能是不同的，況且各地區財政支出在空間上具有異質性的差異可能更加符合現實，采用傳統計量經濟方法進行分析所得出的結論可能不可靠，而空間計量經濟學方法可以更有效地解決這個問題。

本文在傳統的分析財政支出模型中加入空間權重矩陣構建空間計量模型，以遼寧省為例對遼寧省財政支出對經濟增長影響進行實證分析。其目的在于：一是通過對一個地方政府財政支出與經濟增長關系的研究，深化對相關問題的認識；二是為人們所關注的東北老工業基地振興政策下的遼寧省經濟發展趨向提供一個新的認識角度。

二、空間計量經濟模型的特征

（一）空間自相關分析

空間自相關是指同一個變量在不同空間位置上的相關性，是空間單元屬性值聚集程度的一種度量，而空間自相關主要使用全局和局部兩種指標。表示全局空間自相關的指標和方法很多，主要連接統計指標包括：Moran指數、全局G系數和Geary C系數，其中，Moran指數較為常用，其取值范圍為[-1、1]，表示各地區同一變量的空間相關程度，若取值為正表示存在空間正相關，為負表示存在空間負相關。全局空間自相關假定空間是同質的，即只存在一種充滿整個區域的趨勢，但事實上，區域要素的空間異質性并不少見。因此，需要發展局域統計方法來衡量每個空間要素屬性在“局部（一般為相鄰）”的相關性質，其結果一般可以采用地圖可視化表達。通過定義不同類“局部”范圍（不同的空間連接矩陣），局域空間自相關分析可以幫助我們更準確地把握空間要素異質性特性。

（二）空間滯后模型

空間滯后模型也稱空間自回歸模型，表示某一地區經濟增長的所有解釋變量，都會通過空間傳導機制作用于其它地區，模型中包括解釋變量X和空間滯后項WY。形式上，空間滯后模型可以表示為：

式中：ρ是空間自回歸系數，ε是誤差項（干擾項）向量。WY可以估計模型中變量的空間相關程度，同時調整其它解釋變量的影響。

（三）空間誤差模型

空間誤差模型則反映了區域外溢是隨機沖擊作用的結果，其考慮了殘差項對其它地區經濟增長的空間作用，其形式可以表示為：

這個模型結合了標準回歸模型和誤差項ε的空間自回歸模型，同時假設誤差項μ滿足條件，E（μ）=0，Cov（μ）=σ2I即方差固定且誤差項是不相關的。

三、空間計量經濟模型的建立

空間計量經濟模型的特征主要有以下三個方面：空間自相關、空間滯后模型、空間誤差模型。

（一）模型構建及指標說明

本文使用振興東北老工業基地實施以來的2005年—2008年遼寧省的年度數據，我們用地區歷年GDP作為衡量各地級市經濟增長水平的指標，在財政支出方面，本文借鑒曾娟紅（2005）等的分類方法，主要考察基本建設支出、科教文衛支出、行政支出以及社會保障支出四個方面。基于Devarajan、Swaroop&Zou（1996）的理論分析框架，本文采用柯布-道格拉斯生產函數，并將地方財政的四項支出全部納入模型中進行分析，其生產函數為：

在生產函數式中，y代表國內生產總值，k代表私人資本，Sj代表第j類政府公共資本或公共服務水平。對生產函數式兩邊分別取自然對數，可得：

該方程式便是本文進行實證分析的基本模型，考慮到勞動力因素，本文最后所建立的實證模型如下式：

其中：i代表遼寧省所包括的14個地級市，t代表年份，εi代表隨機干擾項，以上是傳統意義上的函數，由于傳統的模型在經典的高斯馬爾可夫假設條件下才適用，若模型存在空間相關性，隨機擾動項不再是均質的，如果仍然采用傳統的計量模型，可能會導致模型設定偏誤和估計結果的不準確。根據以上所述的空間滯后模型和空間誤差模型，本文在式（3）中加入了空間因素來構造空間計量模型，即所采用的空間滯后模型為：

空間誤差模型為：

其中：W為空間權重矩陣，空間權重矩陣的選擇對任何空間統計分析的結果而言，都是一個重要的決定因素。由于遼寧省各地級市面積相對較小，且各城市相對密集，因此在本文中，不采用地理距離權重矩陣，而采用一階地理相鄰權重矩陣，即：相鄰地區取1，不相鄰則取0。

在上式中，因變量Yit表示地區i第t年的真實經濟增長，為了提高實證分析的靈敏度，又因為財政支出對經濟增長的影響有一定的滯后期，我們將以真實GDP的四年移動平均值為因變量進行截面數據的空間計量回歸分析，自變量Eitj表示i地區第t年的第j類財政支出，從E1～E4按順序分別為：政府基本建設支出、科教文衛支出、行政支出以及社會保障支出。Kit表示i地區第t年的真實社會固定資產投資，Lit表示i地區第t年的就業人數，μit表示i地區第t年的殘差，c為常數項。文中所有變量均用我國歷年消費價格指數進行平減。另外，為了消除異方差、提高估計精度，對所有數據均取自然對數，有關經濟變量數據均來自歷年《遼寧統計年鑒》（1995年—2008年）。

（二）模型估計方法和選取原則

由于空間相關具有雙向或者多方向的性質，如果用傳統的OLS方法去估計帶有滯后因變量或序列相關的模型，參數的OLS估計結果將是有偏的。因此，需要考慮其它估計方法，Ord（1975）首先提出了空間滯后和空間誤差模型的極大似然估計（ML估計）法，本文在進行模型估計時也采用此估計方法。在模型結果估計出來后，我們不能辨別出是空間滯后模型較優，還是空間誤差模型較優，這就涉及到模型選擇的問題，常用的模型選擇標準有兩種：一是根據Anselin（2004）提出的判別準則，可通過對統計量Moran’sI、LMLAG統計量和LMError統計量的檢驗來判別，哪種模型的統計量絕對值越大，顯著水平越高，就采用哪種模型；二是在LMLAG統計量和LMError統計量都無法辨別模型優劣的條件下，一般對兩個模型的極大似然估計量（LogL）、赤遲信息量（AIC）和施瓦茨信息量（SC）進行比較，LogL越大、AIC和SC值越小，說明模型越優。

四、空間計量模型的應用分析

（一）空間相關性檢驗

為了更深入的揭示遼寧省各地區經濟發展集聚與空間差異格局及其影響因素，我們采用空間計量的Moran指數法測算和檢驗各地級市經濟增長在空間上的相關性。在進行空間計量分析以前，首先要對地區間的空間相關性進行檢驗，空間相關性檢驗主要應用的是指數，這里我們采用一階ROOK空間權重矩陣的全域Moran指數對遼寧省十四個地級市數據做全局空間自相關檢驗，以分析其是否存在空間相關性（集聚性和異質性），這種方法允許我們通過計算臨近城市之間經濟增長水平相互關系的空間自相關指數，進而測算并估計各城市間的空間臨近效應和空間依賴性。根據文章的分析目的，本文只對各地區GDP、地區政府總支出、以及地區政府支出結構等六個變量做Moran指數空間自相關檢驗，各變量的Moran指數計算結果見表1。

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從表1可見，Moran指數值均為負值，顯示了地區GDP以及政府支出等變量均具有十分明顯的空間自相關性，這意味著遼寧省十四個地級城市之間的國內生產總值，地方財政支出以及財政分類支出等在空間上呈現為一種異質現象，也就是說，具有高（低）增長水平的城市與其他具有低（高）增長水平的城市在空間位置上的分布上相互臨近。

為了深入分析并確證上述遼寧省各城市經濟增長的空間異質特征的存在，筆者使用GeoDA9.5軟件計算并給出了各城市GDP的局域Moran指數的散點圖、局域空間相關分析Moran聚類地圖以及GDP顯著性水平圖（圖1、2、3）以及各城市財政總支出的局域Moran指數的散點圖、局域空間相關分析Moran聚類地圖和財政總支出顯著性水平圖（圖4、5、6）。

從以上GDP散點圖（圖1）可以看出，遼寧省十四個城市的經濟增長水平大致上呈現為負的空間相關關系，且大部分地區聚集在第二象限和三象限，其中：位于第二象限的，即具有較低GDP水平的地區和具有較高GDP水平的地區鄰近，這樣的地區有撫順、營口、丹東、鐵嶺、遼陽、錦州、阜新；還有位于第三象限的，即具有較低GDP水平的地區和具有同樣較低GDP水平的地區向鄰近，這樣的地區主要有盤錦、葫蘆島、朝陽。圖2和圖3為根據LISA顯著性水平得到的各地級市GDP的聚類圖和顯著性水平圖，圖中可見：遼寧省各城市在經濟增長地理空間的分布上存在著依賴性和異質性，顯示出了擴散增長現象，也就是說各城市經濟發展水平在空間上存在著明顯的異質現象，地區之間經濟增長差異較大。地區經濟增長水平較高的地區主要為省會城市沈陽、海濱城市大連和有著“鋼都”之稱的鞍山三市，其他大多城市則基本處于增長水平較低的邊緣地區。

從以上財政支出散點圖（圖4）可見，遼寧省十四個城市的財政支出水平大致上呈現為負的空間相關關系，和經濟增長一樣，各地財政支出水平也不均勻，大部分地區聚集在第二象限和三象限，同樣表現為具有較低財政支出水平的地區和具有較高財政支出水平的地區鄰近，具有較低財政支出水平的地區和同樣具有較低財政支出水平的地區向鄰近兩種情形。圖5和圖6為根據LISA顯著性水平得到各地級市財政支出的聚類圖和顯著性水平圖，圖中可見：遼寧省各城市財政支出在地理空間的分布上存在著依賴性和異質性，顯示出了擴散增長現象，也就是說各城市財政支出水平在空間上存在著明顯的異質現象，地區之間差異較大；沈陽、大連和鞍山三市地區財政支出水平較高，其他城市處于財政支出水平較低的邊緣地區。由于文章篇幅所限，其它變量的散點圖、聚類圖和顯著性水平圖沒有給出。

上述分析再次證明，在用經濟模型對財政支出和經濟增長關系進行分析時，不能忽視空間因素的影響，即在模型中要加入空間地理因素變量，如果還只是簡單的應用傳統的時間序列模型，會導致模型設定的偏誤和估計結果的偏差，這樣必然降低模型對現實經濟的模擬效果。

（二）空間計量實證檢驗與結果分析

在對各變量進行全域空間自相關性Moran檢驗和局域空間自相關性Moran指數檢驗后，我們發現，遼寧省各城市GDP和財政支出確實存在著空間自相關性，因此我們需要采用空間計量經濟模型對財政支出對經濟增長的影響進行空間量化分析，即使用空間計量經濟估計的極大似然法對模型進行估計是必要的。由于此空間經濟計量模型是基于截面數據的計量估計模型，該截面數據是各地區在2005年—2008年期間各變量的移動平均值。同時，為了比較空間計量模型和最小二乘法估計模型的優劣，文章分別給出了OLS估計、SLM和SEM模型的估計結果，實證分析所用軟件為GeoDa9.5，具體估計結果見下表（表2）。

由表2的估計結果可以看出，OLS估計結果的擬合優度達到了92.38%，模型整體上顯著，從各變量的系數上可以看出除了社會固定資產投資的系數通過了5%顯著性水平檢驗以外，其他變量均未通過顯著性檢驗，可能與OLS估計沒有考慮空間效應有一定關系，這就要求我們將空間效應考慮進來，做進一步的檢驗。結果見空間滯后（SLM）和空間誤差（SEM）模型。由表2可以看出，SLM模型和SEM模型的各種檢驗結果和用OLS法估計的結果相比均有顯著提高，這也證明了考慮空間效應空間計量模型有效地消除了空間自相關性和空間誤差，模型的估計殘差在空間上呈現為隨機分布狀態。

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在對數據進行了空間滯后模型和空間誤差模型分析后，我們有必要挑選出一個較優的模型，以確定地方政府支出對經濟增長的影響。由于模型是采用極大似然法估計的空間計量模型，根據上述介紹的模型選擇標準，此時，比較R2不具有任何意義，從LogL比較我們看出，SEM模型的似然值比較大，說明模型較優，由于SEM模型的AIC和SC值相對較小，這進一步說明了SEM模型為最優，即各地區的財政支出的空間效應更多的體現在空間誤差上。

表2中空間誤差模型分析結果可見，從業人員與經濟增長水平的回歸系數為-0.5584，且通過了5%水平下的顯著性檢驗，這種結果似乎有些出人意料，但是，有一點似乎可以確定，那就是目前我省勞動力阻礙了各城市經濟增長；而固定資本投資在空間誤差模型中的系數為0.5746且通過了1%顯著性水平檢驗，即固定資產投資每增加1%，地方經濟增長將增加0.5746個百分點。在財政分類支出方面：行政性支出和基本建設支出的系數分別為-0.4512和0.3078，且均通過了5%顯著性水平，表明政府行政性支出和基本建設支出對經濟增長產生負的影響，阻礙了經濟發展。其中可能的原因是：首先，我國城鄉二元經濟結構問題嚴重，基本建設支出主要集中于城市，對農村的投入相對較小，基本建設支出的經濟增長效應不能很好得到實現。其次，為調動地方政府理財積極性、擴大地方政府財權、提高地方政府之間的競爭機制，我國于1994年推行了分稅制財政管理體制改革，地方政府重復建設現象嚴重，房價、生態環境等問題比較突出，這也在一定程度上阻礙了經濟增長。最后，基于有限的政府財政收入而言，政府行政管理費、司法公檢法支出的提高必然會減少政府用于民生性支出、基本建設支出的比重，從而不利于經濟增長。且行政性支出作為一種消費性支出，終究對生產潛力的挖掘和技術進步沒有影響，無法促進經濟持久的增長，另外，公共支出作為一種稀缺資源，更應該配置在能夠提高生產力的生產性支出上。因此，政府應該克服機構不斷膨脹的傾向，提高運行效率，控制行政支出的規模。而科教文衛支出對經濟增長的影響系數達到了1.0596，且在5%顯著性水平上，表明科教文衛支出可以顯著的促進我省經濟發展。東北振興戰略實施以來，遼寧省經濟雖然保持著較強的增長勢頭，但民生問題依然突出。再者，目前遼寧省財政支出中社會保障支出比率即社會保障支出中政府承擔的部分還很低，政府加大這方面的支出能夠直接提高生產力水平、促進經濟發展。而社會保障支出對經濟增長的影響系數雖然也為正，但在統計上不顯著。

五、結論及建議

文章基于2005年—2008年的面板數據，采用空間計量經濟方法對遼寧省財政支出對經濟增長的影響進行了實證研究。結果表明：遼寧省各城市財政支出和經濟增長在地理空間分布上存在著依賴性和異質性，顯示出了異質增長現象；政府基本建設支出和行政支出對遼寧省經濟增長具有負效應，科教文衛支出對經濟增長有正效應，而社會保障支出對經濟增長的影響不顯著。以上實證分析結論對我省各級政府制定相關財政政策有如下兩點啟示：

（一）打破地區間行政限制，加強地區間的相互交流與合作

遼寧省各地區間經濟發展和財政支出相互影響，各地區在制定相應的財政政策及法規時，要考慮其相鄰地區的政策安排，即各地區要協調其經濟發展和財政支出，尋求跨區域的相互合作；盡快促使遼西地區實現經濟結構的轉型，加快遼寧西部地區向遼東南地區跨區域勞動力的流入；促進遼寧省統一市場的盡快形成，在短期內可能會加大地區間差距，但從長期看，可以提高經濟增長的擴散效應，從而有利于遼寧省整體經濟發展。

（二）優化財政支出結構，使其向科教文衛、農村基本建設支出轉移

加大各地區的科教文衛支出的財政投入力度，尤其加大對遼寧西部地區的科教文衛投入力度，進一步鼓勵大學生前往遼西北地區支農、支教，不斷完善九年義務教育，這不僅可以顯著提高該地區的經濟增長水平，同時對于保證社會公平性也有一定積極作用。行政管理支出對維護社會穩定、調節社會職能有一定的積極影響，但如果其投入力度過大，就會阻礙經濟發展，目前遼寧省行政管理支出比例過大，所以政府應該相應減少其行政性財政支出比例，使其向農業、教育以及衛生醫療方面轉移。

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