周 靖,胡秋紅,段丁強
(武漢紡織大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院,武漢 430074)
政府間轉(zhuǎn)移支付的目的是為了提高落后地區(qū)公共服務(wù)水平,以實現(xiàn)各地區(qū)公共服務(wù)的均等化[1]。居民健康是衡量一個地區(qū)經(jīng)濟社會發(fā)展程度的重要組成部分。在實際經(jīng)濟中,轉(zhuǎn)移支付能否提升居民健康水平?盡管部分學(xué)者[2,3]討論了轉(zhuǎn)移支付對地區(qū)間差距的影響,但關(guān)于轉(zhuǎn)移支付對居民健康影響的理論和實證研究仍處于探索階段。為此,本文擬從理論與實證兩個角度重點關(guān)注轉(zhuǎn)移支付對居民健康的影響。
國外方面,地區(qū)間均等化財力轉(zhuǎn)移存在軟預(yù)算約束問題,獲得較多轉(zhuǎn)移支付的落后地區(qū),為發(fā)展本地經(jīng)濟,將轉(zhuǎn)移支付投入到能夠帶來高收益的經(jīng)濟建設(shè),而不是用于改善民生的基本公共服務(wù)[4],從而制約了居民健康水平的提升。有些學(xué)者[5]研究發(fā)現(xiàn)一般性轉(zhuǎn)移支付對地方政府公共物品供給可能存在正效應(yīng),也可能存在負(fù)效應(yīng)。國內(nèi)方面,一些研究[1]發(fā)現(xiàn)稅收返還加劇了地方公共服務(wù)的不均等程度,一般轉(zhuǎn)移支付對縮小地方公共服務(wù)供給水平差距的作用有限。有些學(xué)者[6]認(rèn)為一般性轉(zhuǎn)移支付對基本公共服務(wù)供給的影響極其微弱,而專項轉(zhuǎn)移支付促進了公共服務(wù)供給。因此,轉(zhuǎn)移支付大體上可以通過影響公共服務(wù)均等化與公共服務(wù)供給,從而影響居民健康。
理論上,經(jīng)濟增長能帶動基本公共服務(wù)水平的提高[7],社會對公共服務(wù)的供給能力與公眾對公共服務(wù)的需求能力均取決于經(jīng)濟發(fā)展水平[8]。但經(jīng)濟增長不一定能帶來基本公共服務(wù)水平的提高[9]。綜上,經(jīng)濟增長對基本公共服務(wù)水平影響的結(jié)論仍然存在爭議,轉(zhuǎn)移支付作用于居民健康的理論傳導(dǎo)機制與經(jīng)驗證據(jù)仍不充分,有待進一步完善建模和進行實證檢驗。
假設(shè)由代表性消費者充當(dāng)生產(chǎn)工作。生產(chǎn)函數(shù)由物質(zhì)資本存量k、地方政府的財政支出s二部分要素構(gòu)成。生產(chǎn)函數(shù)滿足柯布-道格拉斯(Cobb-Douglas)生產(chǎn)函數(shù)形式,則具體函數(shù)為:

其中,A表示技術(shù)進步率,α均大于0且小于1。
設(shè)U為總效用,c表示代表性家庭的消費水平,h表示居民健康狀態(tài),ρ表示時間貼現(xiàn)率。h引入效用函數(shù)的形式遵循Dinda(2005)的研究[10]。消費者選擇合適自己的消費路徑來極大化它的貼現(xiàn)效應(yīng),則相應(yīng)的效用函數(shù)為:表示對消費的偏好,σ表示對健康的偏好,且0<σ<1,0<φ<1表示瞬時替代彈性。

物質(zhì)資本積累為稅后收入與消費之差,具體方程為:

其中,τ表示宏觀稅率。
地方政府收入有一部分來源于中央政府補助,即中央政府的轉(zhuǎn)移支付。根據(jù)Gong和Zou(2002)研究[11],中央對地方的轉(zhuǎn)移支付與地方公共支出成比例,假設(shè)所成比例為φ,因此中央對地方政府的轉(zhuǎn)移支付為φs。地方政府收支平衡,則它的預(yù)算約束條件為:

結(jié)合上述各方程,居民健康相關(guān)問題其實就是一個動態(tài)最優(yōu)化問題,可表示為:

對式(5)構(gòu)造Hamilton泛函,可表示為:

在上式中,λ為Hamilton乘子。對其求一階偏導(dǎo)數(shù),可得:

結(jié)合式(1)、式(4)以及式(7),可得均衡路徑上的經(jīng)濟增長率為:

對式(8)進一步變形,可得:

對式(9)求關(guān)于φ的偏導(dǎo)數(shù),可得 ?gh?φ>0,表明轉(zhuǎn)移支付率越高,居民健康水平越高。理論上說,中央對地方政府的轉(zhuǎn)移支付增多,地方政府的財政收入越多,使得地方政府更多地考慮民生問題,從而推升居民健康水平。由此,提出如下命題:
命題1:轉(zhuǎn)移支付對居民健康水平呈現(xiàn)正向影響。
對式(9)求關(guān)于gc的偏導(dǎo)數(shù),可得 ?gh?gc>0 ,表明經(jīng)濟增長越快,居民健康水平越高。理論上說,經(jīng)濟增長越快,人們的可支配收入越高,有助于提升其健康水平。由此,提出如下命題:
命題2:經(jīng)濟增長對居民健康水平呈現(xiàn)正向影響。
為驗證理論模型分析結(jié)果在實際經(jīng)濟中的適應(yīng)性,本文后續(xù)將從實證角度探討轉(zhuǎn)移支付、經(jīng)濟增長對居民健康的影響及作用機制。
本文以居民健康水平(H)為被解釋變量,轉(zhuǎn)移支付率(TP)和經(jīng)濟增長率(GRPCGDP)為核心解釋變量,并引入一些影響居民健康的因素作為控制變量進入回歸模型。具體的計量方程為:

其中,下標(biāo)i和t分別表示省份和年份,α1,α2,βk為系數(shù)矩陣,εit為隨機誤差項。
居民健康H是實證研究的對象,本文采用彭浩然等(2013)[12]的測定方法,以人口死亡率表示。轉(zhuǎn)移支付率TP則用轉(zhuǎn)移支付占本級財政支出的比重表示。經(jīng)濟增長率GRPCGDP用本年和其后三年人均實際GDP增長率的平均值加以表示[13]。
control代表影響居民健康的一些其他變量,主要包括:DC是用來衡量財政分權(quán)水平,以各省市當(dāng)年人均預(yù)算內(nèi)本級財政支出/當(dāng)年人均預(yù)算內(nèi)中央本級財政支出表示[14];城鎮(zhèn)化水平(UL)用各省城鎮(zhèn)人口占當(dāng)年總?cè)丝诒戎乇硎荆粚ν忾_放水平(OL)用各省貿(mào)易總額與當(dāng)年GDP的比值表示;老齡化水平(OD)用65歲以上人口占當(dāng)年總?cè)丝诒戎乇硎尽?/p>
計量檢驗所依賴的數(shù)據(jù)為2000—2014年全國31個省(市)的原始面板數(shù)據(jù),取自《中國財政年鑒》、《中國統(tǒng)計年鑒》以及國家數(shù)據(jù)庫公布的年度報告。同時,均對數(shù)據(jù)進行了對數(shù)化處理,這樣的處理不但不會改變數(shù)據(jù)本身的經(jīng)濟意義,反而使其經(jīng)濟意義更加明確。
為防止偽回歸現(xiàn)象發(fā)生,首先本文對各變量進行CD檢驗[15],以判斷各變量的截面相關(guān)性,從而選擇合適的單位根檢驗方法。CD檢驗的結(jié)果如表1所示,反映出各變量具有較強的截面相關(guān)性。因此,進一步采用CIPS檢驗[16]來檢驗變量平穩(wěn)性。

表1 截面相關(guān)性檢驗與單位根檢驗
由CIPS檢驗結(jié)果可知,各變量的原序列統(tǒng)計上均不顯著,即存在單位根;各變量對應(yīng)的一階差分序列均統(tǒng)計顯著,即不存在單位根。可知各變量滿足一階單整I(1)。
2.4.1 基準(zhǔn)回歸
首先,利用Hausman檢驗來判斷是采用隨機效應(yīng)模型(RE)還是固定效應(yīng)模型(FE)進行回歸方程的估計。Hausman檢驗拒絕了原假設(shè)(隨機效應(yīng)模型),因此采用固定效應(yīng)模型估計式(10)。F檢驗的表明各組回歸方程均統(tǒng)計顯著。
為保證回歸結(jié)果的可靠性,本文采用了Kao-ADF協(xié)整檢驗,如下頁表2所示,回歸殘差水平值均在1%的顯著水平下是平穩(wěn)的,說明各經(jīng)濟變量之間存在協(xié)整關(guān)系,回歸結(jié)果是有效和可信的。
根據(jù)5組估計結(jié)果(模型1至模型5)可知,轉(zhuǎn)移支付與居民健康水平呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。這與理論分析并不一致,原因可能是地方政府為了政治晉升而過分追求GDP數(shù)量,當(dāng)中央對地方政府的轉(zhuǎn)移支付增加后,地方政府會把更多資金用于經(jīng)濟建設(shè),而忽略了對醫(yī)療衛(wèi)生等方面的投入,從而不利于居民健康水平的提升。

表2 轉(zhuǎn)移支付、經(jīng)濟增長對居民健康水平影響的實證結(jié)果
經(jīng)濟增長率與居民健康呈正相關(guān)關(guān)系,這與理論分析一致,原因可能是一方面,經(jīng)濟發(fā)展好,地方政府有足夠的財力支持醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè);另一方面,隨著經(jīng)濟增長率的提高,居民可支配收入越多,此時居民對當(dāng)?shù)蒯t(yī)療衛(wèi)生的要求也變得越來越高,這會迫使地方政府改善并提高當(dāng)?shù)蒯t(yī)療衛(wèi)生條件,從而推升居民健康。
但是,人口死亡率指標(biāo)也可能影響到經(jīng)濟增長與轉(zhuǎn)移支付。如果這種效應(yīng)存在,那么原先的估計結(jié)果就可能存在偏誤。基于此,本文利用差分GMM檢驗反向因果。本文遵循Jia等(2014)的研究[17],利用自變量的滯后二項作為工具變量進行實證檢驗。模型6的檢驗結(jié)果表明,Sargan與AR(2)的檢驗值分別為0.440與0.993,表明差分GMM是有效的。同時,轉(zhuǎn)移支付、經(jīng)濟增長與居民健康之間分別呈負(fù)相關(guān)與正相關(guān),與模型1至模型5的檢驗結(jié)果一致。
繼續(xù)觀察控制變量,六組回歸結(jié)果(模型1至模型6)均表明:老齡化水平與居民健康呈正相關(guān)關(guān)系。城市化水平與居民健康呈正相關(guān)關(guān)系,原因可能是隨著城鎮(zhèn)化的進程,基本醫(yī)療服務(wù)得以改善。
2.4.2 中介效應(yīng)檢驗
本文進一步探究轉(zhuǎn)移支付影響居民健康的途徑。轉(zhuǎn)移支付使得地方政府將更多資金偏向于經(jīng)濟建設(shè)方面,而忽略了對于醫(yī)療方面的投入。為此,本文以經(jīng)濟建設(shè)支出比重作為中介變量,探究其是否在轉(zhuǎn)移支付與居民健康的關(guān)系中起到中介作用。檢驗結(jié)果如表3所示,回歸方程均使用固定效應(yīng)模型(Hausman值是顯著的,拒絕原假設(shè))進行估計。

表3 中介效應(yīng)檢驗
模型8和模型9的回歸檢驗結(jié)果表明,轉(zhuǎn)移支付對居民健康具有顯著的負(fù)向影響(β=0.073*),當(dāng)經(jīng)濟建設(shè)支出比重作為解釋變量進入回歸方程后,轉(zhuǎn)移支付對居民健康仍保持顯著的負(fù)向影響,但系數(shù)明顯降低(β=0.057<0.073)。同時,由模型7所示,自變量(轉(zhuǎn)移支付)的變化能顯著地解釋中介變量(經(jīng)濟建設(shè)支出比重)的變化(β=0.066***),這滿足Baron和Kenny(1986)[18]提出的作為中介變量的3個條件。因此,經(jīng)濟建設(shè)支出比重在轉(zhuǎn)移支付與居民健康的關(guān)系中具有中介效應(yīng)。
2.4.3 異質(zhì)性分析
為探究轉(zhuǎn)移支付對居民健康影響的異質(zhì)性,本文利用面板分位數(shù)回歸方法,選取了5個較具代表性的分位點,即0.1、0.25、0.5、0.75、0.9,進行說明與解析。面板分位數(shù)回歸的優(yōu)勢在于:第一,能捕獲居民健康分布的尾部特征,特別是居民健康可能存在左偏或右偏的情形;第二,能精確刻畫分布特征,從而得到更為精準(zhǔn)的實證結(jié)果。
由表4(見下頁)可知,在分位點0.1和0.25上,轉(zhuǎn)移支付系數(shù)顯著為負(fù),表明在居民健康水平高的地區(qū),轉(zhuǎn)移支付對居民健康呈正相關(guān)關(guān)系。由分位點0.5~0.9,轉(zhuǎn)移支付系數(shù)顯著為正,表明在居民健康水平低的地區(qū),轉(zhuǎn)移支付對居民健康呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。原因可能是,落后地區(qū)地方政府為發(fā)展本地區(qū)經(jīng)濟,更可能將轉(zhuǎn)移支付偏向于基建,而經(jīng)濟發(fā)展好的地區(qū),地方政府會在更大程度上兼顧民生。
本文首先基于內(nèi)生增長模型討論了轉(zhuǎn)移支付、經(jīng)濟增長對居民健康的影響。實證檢驗的結(jié)果表明:轉(zhuǎn)移支付與居民健康呈負(fù)相關(guān)關(guān)系;經(jīng)濟增長率與居民健康呈正相關(guān)關(guān)系。中介效應(yīng)檢驗顯示,經(jīng)濟建設(shè)支出比重在轉(zhuǎn)移支付與居民健康的關(guān)系中具有中介效應(yīng)。同時,轉(zhuǎn)移支付對居民健康的影響具有異質(zhì)性,結(jié)果顯示:健康水平高的地區(qū),轉(zhuǎn)移支付對居民健康呈正相關(guān)關(guān)系;而在健康水平低的地區(qū),轉(zhuǎn)移支付對居民健康則呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

表4 面板分位數(shù)回歸
由此,本文提出如下政策建議:第一,推進轉(zhuǎn)移支付制度改革。重點在于優(yōu)化支付結(jié)構(gòu)。第二,地方政府要努力發(fā)展本地經(jīng)濟,提供并改善本地居民優(yōu)質(zhì)的公共服務(wù)產(chǎn)品。第三,中央應(yīng)引導(dǎo)地方政府將轉(zhuǎn)移支付資金更多地投入民生事業(yè),并監(jiān)督其實施的效果,為提高居民健康水平奠定牢固基礎(chǔ)。
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