我國財政貨幣政策區域效應再檢驗
——基于2014—2018 年17 個季度省級面板數據

葉龍生 徐志倉 王 偉

(巢湖學院， 安徽 巢湖 238000）

一、引言

伴隨著進入新時代我國社會主要矛盾轉化為人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分的發展之間的矛盾的深刻變革，其中本質體現為人民需求同社會供給不匹配的發展不平衡的一個突出表現便在于區域。 聚焦于經濟由高速發展向高質量發展的經濟新常態時期，區域經濟發展呈現出“東部優，中西快，東北穩”的發展態勢。 宏觀經濟發展盡管在區域分化上有所收斂，但“四大板塊”間區域經濟增長差距仍較為突出。 刨除資源稟賦及地區特定的歷史文化環境制度因素外，這自然要同國家宏觀調控的兩大主要手段——財政政策和貨幣政策聯系起來。 顯而易見，當下財政分權體制下地方政府差異化財政政策勢必造成其具有區域效應，而全國性財政政策實施效果也必然由于差異區域經濟環境及復雜政策傳導機制產生區域不對稱現象。 在“最優貨幣區理論” 所支持的經濟結構差異論及金融結構差異論的理論基礎上，統一性貨幣政策同財政政策均具有區域效應業已證實（張晶，2006）[1]。具體來說，相同力度的財政貨幣政策對不同區域經濟增長，物價穩定等方面政策效果存在差異，甚至正負影響不一。 然而近期以來財政貨幣政策之間的協調配合似乎出現諸多弊病，聚焦于財政與金融關系失衡的理論思辨更是鮮明印證（徐忠，2018）[2]。財政貨幣政策需要合理協調（張佳佳，2020）[3]，并確定彼此邊界。 （楊源源和高潔超，2020）對于宏觀經濟問題的思考， 要更多地從財政貨幣結合角度切入，而不是單方面用力[4]。同時注意將研究視角相應拓展，將整體的全國層面延申到分塊的區域層面，在不同地區，財政政策和貨幣政策究竟發揮了多大程度作用，兩者之間是彼此協調配合還是相互抑制？ 基于“新常態”下的“新矛盾”，實證研究財政貨幣政策的區域效應成為本文研究的邏輯主線。 出于縮小區域差距，協調區域發展的行文目的對財政貨幣政策的作用發揮及其協調配合在區域層面提出調整思路。

二、財政貨幣政策區域效應：理論基礎及文獻評述

（一）區域效應的理論基礎

關于財政貨幣政策區域效應的最早研究追溯到Scott（1955）分析美國公開市場操作由中心紐約向周邊地區傳導具有顯著的滯后效應。

貨幣政策方面其理論基礎之一源自Mundell（1961）的“最優貨幣區理論”，區分最優貨幣區邊界主要標準是要素流動性是否存在障礙， 其判定標準也在不斷發展豐富。 這一動態特征決定其范圍與國界無關。 經濟同質性和區內經濟周期一致性一定程度上決定單一貨幣政策合意性[5]。 已有研究表明我國經濟發展具有顯著區域差異，離“最優貨幣區”差距較大（宋旺，鐘正生，2006），易見我國貨幣政策存在區域效應[6]。 出于對“最優貨幣區理論”理論弱點批判補充， 具有典型凱恩斯主義特征的時代局限性和判定標準之間的內生性（祝丹濤，2005）[7]，以新凱恩斯主義關于貨幣政策區域性影響的金融結構差異論和貨幣內生前提下的后凱恩斯主義觀點更具說服力。

此外， 另一理論基礎是貨幣政策傳導機制理論，以利率和信貸渠道為主、匯率以及資產負債渠道為輔共同決定了貨幣政策效力，主要包括作用力度和時滯兩方面。 從利率渠道來看，產品需求的利率敏感性與不同區域差異化的產業結構相關，譬如加拿大制造業和第一產業對貨幣政策變動最敏感（Georgopolos,2009）[8]。 從信貸渠道來看，根植于直接融資體系不完善所造成的非金融企業存在融資約束、受限于間接融資體系中銀行對國有和民營企業存在的信貸歧視以及不同區域直接融資和間接融資比例差異，共同造成了貨幣政策具有區域效應，簡言之，如果一個地區存在融資難，融資貴的民營企業規模越大，貨幣沖擊對該區域影響較大；匯率渠道則針對開放經濟，出口部門的重要與否也在相當程度上決定了貨幣政策對該區域的影響大小。而貨幣政策最終的作用效果則體現在各省的生產總值上。

財政政策方面，理論基礎是財政乘數理論以及財政政策傳導機制理論。乘數作為宏觀經濟效應的概念性工具， 反映財政收支變化對國民收入的影響程度。根本源自于區域經濟差異導致不同地區存在不同的邊際消費傾向及邊際投資支出傾向，進而導致政府支出、轉移支付以及稅收乘數的不同，最終造成財政政策區域效應并通過財政政策外部傳導機制中特定的財富效應、生產效應及內部需求效應表現出來。

無論是財政還是貨幣政策區域效應， 其共有的理論分析框架源自于 “St.Louis 方程”（Andersen 和Jordan，1968）。其主要結論是相較于財政支出對就業影響， 貨幣沖擊對名義國內生產總值的影響要大得多。 在貨幣學派的兩部門簡約化模型的基礎上，出于兩地區要素自由流動和相同利率水平的前提假設，張晶（2006）和王蓓（2015）[9]對模型加以演變，分別研究了中國的貨幣政策和財政政策區域效應， 奠定了我國財政貨幣政策區域效應的模型基礎。

（二）相關文獻評述

關于財政貨幣政策區域效應的研究， 我們大體上可以簡單分為三類：第一，單獨研究貨幣政策區域效應，第二單獨研究財政政策區域效應，第三，兩者結合研究。

（1）貨幣政策區域效應研究

貨幣政策區域效應指的是貨幣政策效果在空間上的非對稱性。 基于“最優貨幣區理論”，學者們得到統一結論：歐元區內統一貨幣政策由于區域不同質和傳導機制差異對歐盟國家存在顯著區域效應（Taylor,1995；Dornbusch,1998）[10-11]。 于則（2006）、蔣益民和陳璋（2009）、彭慧和全智敏（2013）分別采用 VAR 模型和聚類分析法、SVAR、VAR 模型和多元線性回歸證實了我國貨幣政策具有區域效應[13-14]。 在貨幣經濟學理論基礎上，蔣益民和陳璋（2009）對我國貨幣政策區域效應產生原因歸結的最為透徹，長期來看根本原因在于區域生產力水平因素，短期來看是區域金融結構和產業結構在起作用。卞志村和楊全年（2010）則從相關理論、實證模型方法、各國研究現狀及政策建議等展開綜述，認為對于我國貨幣政策區域效應研究要立足于我國國情基礎上的經濟特征分析[15]。

（2）財政政策區域效應研究

由于沒有類似貨幣政策“最優貨幣區理論”的基礎支持，對財政政策區域效應研究起步較晚，國內研究也相對匱乏，郭慶旺和賈俊雪（2005）采用面板和時變參數模型研究了積極財政政策的區域效應，認為其既促進了區域經濟增長， 又擴大了區域經濟差距[16]。靳春平（2007）基于內生經濟增長理論將東西部視作經濟差距較大的兩經濟體，構建VAR 模型驗證其存在明確的區域效應， 且其對經濟發展水平較低區域增長效應更強，同時短期效應也更為明顯[17]。 劉建明，王蓓和吳金光（2012）通過構建PVAR 模型表明我國財政政策在不同經濟區域發揮效果各異， 因此在處理各地區經濟增長和收入分配關系時， 應對政策手段實行差異化動態綜合使用。 進一步對財政收支政策各自影響收入分配的區域差異進行實證研究， 作用效果差異明顯，同時不存在東中西部一致性影響，因此應該實施差異化財政政策，縮小收入差距（劉建明，王蓓和吳金光，2015）[18-19]。

（3）財政貨幣政策區域效應研究

對財政貨幣政策構成的政策體系的區域效應，學者們也進行了相應研究。 張晶（2006）采用動態自回歸分布滯后模型研究表明我國貨幣財政政策具有區域不對稱效應， 且貨幣政策區域影響差異更加明顯。 而陳安平（2007）通過構建SVAR 模型研究表明財政政策相較于貨幣政策而言， 區域經濟增長效應更大，認為為了縮小地區經濟差距，必須改變單一的財政貨幣政策，制定差異化的區域政策[20]。馬理，巫慧玲和張卓（2013）通過PVAR 模型研究表明財政貨幣政策具有顯著的區域非對稱效應， 且兩者對地區經濟增長的影響程度同地區發達程度反向相關[21]。

梳理現有文獻， 我們能夠得出如下基本結論：我國財政貨幣政策具有區域效應成為共識，其形成原因根本在于區域經濟結構差異。但實證結論并不統一，這固然與研究采用的模型方法、樣本時期以及區域劃分有關，但區域政策代理變量選取不當是其中一重要原因。 以往研究主要采用利率或全國水平貨幣供應量M2 作為統一貨幣政策代理變量，研究結果有偏，而少數使用各省年現金投放加總全部金融機構各項存款余額（丁文麗，2006；封思賢、任琇卿和易志高，2011）作為廣義區域貨幣供應量成為省級層面的貨幣政策代理變量（類比貨幣供應量之于央行），在目前“新常態”經濟環境下M2 作為數量型中介指標有效性遭受質疑情形下不能全面衡量特定地區金融對實體經濟反映力度[22-23]。 因此，本文建議使用地區社會融資規模作為省級貨幣政策代理變量，其可以準確反映金融體系對特定地區的資金支持情況以及一個地區資金配置的能力（盛松成，2014），并重點研究產出作用效應[24]。 同時本文采用固定效應面板模型設定能克服傳統VAR方法由于存在多變量及多期滯后造成自由度不足引發的回歸偏誤以及SVAR 模型約束條件過強的弊端。另外，本文設定季度為研究頻度，并充分考慮到政策時滯的影響。 遺憾的是，受限于樣本數據過少，無法采用變系數模型對每個省份具體展開探究，在一定程度上忽略了區域內的省際差異不同于以往的三大經濟帶、四大板塊以及八大綜合經濟區的分類方式，本文基于財政貨幣政策力度本身進行區域分組 （在下文交代），所得出的結論不失一般性的同時仍具有政策含義。

三、變量選取、省級分組及模型設定

（一）數據變量的選取

（1）變量選取及數據處理

“新常態”省際層面財政貨幣政策區域經濟增長和物價穩定效應及其協調配合是本文研究的邏輯主線，出于我國經濟自2013 年起進入新常態以及地區社會融資規模數據公布的時間和頻度限制， 本文實證采用29 個省份2014:Ⅰ—2018:Ⅰ的當季值數據①。衡量貨幣政策（M）力度變量是對應各省地區社會融資規模（SFS），衡量財政政策力度(G)變量是地方公共財政支出(LFE)，財政貨幣政策的目標變量是各省GDP， 相應衡量地區產出效應， 所有數據均來源于WIND 數據庫②。 值得指出的是，由于以上三個變量均存在季節趨勢， 且地區社會融資規模數據存在負值，因此實證前，利用X-12 加法模型對各變量相應進行季節調整。

（2）省際組別劃分

由于區域劃分存在多種標準和分類方式， 本文不以地域為限， 反而以財政貨幣政策本身作為分組依據，對在省際組別的劃分上，以樣本期內全國社會融資規模和地方公共一般預算支出的GDP 占比作為省際分組的基準和依據， 兩者相應衡量金融體系對實體經濟的支持以及政府財政政策對實體經濟的宏觀調控力度。 具體做法如下：

將各省份 SFS/GDP（圖 1）和 LFE/GDP（圖 2）與同時期的全國水平進行對比， 并比較17 組時點值中高于或低于全國水平的數目多少來相應劃分入組。分組結果見表1，共對應三種財政貨幣組合，相應記為組1（SFS/GDP 低，LFE/GDP 低）、組 2（SFS/GDP 低，LFE/GDP 高）和組 3（SFS/GDP 高，LFE/GDP 高）（組合 SFS/GDP 高，LFE/GDP 低沒有對應省份）。 以北京為例，樣本期內，僅2017Q2 的SFS/GDP 略低于同時期全國水平， 其他季度均高于同時期全國水平； 也僅有2014Q2、2014Q4、2017Q2、2017Q4 四 個 季 度 LFE/GDP 略低于全國水平， 其他季度均高于同時期全國水平。 因此，將北京歸入組3，其他省份均按此標準進行分組。有必要指出的是，天津的SFS/GDP 共有2014年的 1、3 和 4 季度，2015 年的 1、2 和 4 季 度以 及2016 年的3 和4 計8 個季度高于同時期全國水平，易言之，低于全國水平的時點數有9 個，盡管按上述標準認為其屬于SFS/GDP 高， 但實際上其與全國水平十分接近。 相同情況還有山西，也暫時認為其屬于SFS/GDP 高組，浙江、寧夏、陜西、新疆四省實際上與全國水平也十分接近， 其低于全國水平時點數略多，暫時將其歸入SFS/GDP 低組， 在后續實證環節中會將這6 個省份相應剔除以驗證實證結果穩健性。

圖1 2014-2018 年17 個季度全國與29 省SFS/GDP 值

圖2 2014-2018 年17 個季度全國與29 省LFE/GDP 值

表1 財政貨幣政策產出作用效率的各省分組結果

（二）模型設定及時滯確定

（1）計量模型設定

出于綜合時間和橫截面數據信息、 控制個體異質性以及考慮到財政貨幣政策具有時滯和相互交叉影響③，本文計量模型設定形式如下：

其中， 下標i 表示各省市自治區，t 表示相應季度，y 表示被解釋變量，以GDP 相應衡量產出效應，G,M 分別表示貨幣變量和財政變量，相應用SFS 和LFE衡量，αi表示截距項，βi、χi、δi相應表示各解釋變量的系數矩陣，μit代表復合誤差項。 按省際組別劃分共3組面板數據，下標lm,lg分別表示相應貨幣和財政政策的產出時滯，接下來將相應進行測算并予以確定。

（2）財政貨幣政策時滯確定

鑒于財政貨幣政策可能存在作用時滯長短差異，在模型回歸前需要對其進行測度以相應確定滯后階數④， 涉及到的變量是樣本期內全國公共一般預算支出(G)、社會融資規模（SFS）和 GDP 當季值以及 CPI環比，并同樣采用X-12 加法模型季節調整保持處理形式一致。 借鑒白戰偉和李樹培（2010）的做法，采取時差相關系數實證測度2014—2018 年17 個季度我國財政貨幣政策的產出作用時滯⑤，并借鑒白戰偉，李村培（2010）的做法[25]，見表 2。

表2 財政貨幣政策與GDP 的時差相關系數（絕對值）

根據時差相關系數法原理， 財政政策與產出相關系數最大為0.819,7，相應延遲數為0，依據判斷標準表明財政政策產出作用時滯為0， 即模型中lg=0；貨幣政策與產出相關系數最大為0.460,3， 相應延遲數為1，這表明貨幣政策的產出作用時滯為1，模型中lm=1。 模型最終設定形式如下：

四、財政貨幣政策產出效應：實證檢驗及穩健性分析

（一）面板單位根檢驗和協整檢驗

首先對分省別的3 組面板數據[GDP SFS LFE]及SFS 的滯后1 期項（LSFS）進行面板單位根檢驗，考慮到3 組面板數據均為平衡面板， 主要使用LLC 檢驗（適用于同根）和IPS 檢驗（適用于不同根）進行檢驗（見表 3），結果表明除組 3 關于 GDP 的 IPS 檢驗不平穩外，基本認定3 組面板數據的所有序列均平穩。

表3 面板單位根檢驗結果

基于單位根檢驗結果，綜合運用stata15 軟件提供的Kao 檢驗和Pedroni 檢驗進行三組面板數據的協整檢驗，以驗證[GDP、SFS、LFE]是否存在長期穩定關系，見表4，無論Kao 檢驗還是Pedroni 檢驗，大多數檢驗統計量P 值均拒絕 “不存在協整關系” 的原假設，因此認定 3 組[GDP、SFS、LFE]面板通過協整檢驗。

（二）變截距固定效應估計

在此基礎上， 運用基于面板數據的變截距固定效應模型估計方法得到表4 所示的回歸估計結果， 選擇變截距固定效應模型即是三組面板數據檢驗結果⑥，另一方面因為我們選取的樣本性質基本是全樣本，固定效應模型更為適合。

表 4 3 組[GDP、SFS、LFE]面板協整檢驗結果

財政政策和貨幣政策在3 組省份間顯示出不同程度的產出效應，通過比較產出效應的回歸系數，第一，3 組面板數據的SFS 滯后1 階項系數僅在組2 顯著為負，貨幣政策在SFS/GDP 低，LFE/GDP 高的省份并未發揮出促進經濟增長的作用，反而抑制；第二，LFE 項系數均為正， 財政政策發揮促進經濟增長作用，按照系數大小劃分組別，組1＞組3＞組2，即財政政策在SFS/GDP 和LFE/GDP 雙高雙低組合的省份產出作用效果均優于SFS/GDP 低，LFE/GDP 高的省份；第三，交互項系數僅組2 顯著為正，說明財政貨幣政策在SFS/GDP 低，LFE/GDP 高組合里發揮相互協調配合作用，效果良好。 就組內看，無論顯著與否，三組面板數據各自的LFE 項系數均大于SFS 滯后一階項，貨幣政策發揮產出作用效果不及財政政策。

（三）穩健性檢驗

在上述省際分組中， 將由于SFS/GDP 與全國水平較為接近的6 個省份相應從各組剔除并歸為組4（SFS/GDP 接近全國水平）后，繼而對4 組面板應用變截距固定效應模型進行估計，以檢驗模型穩健性，結果見表6⑦。

表6 與表5 相比， 各變量系數符號及顯著性并未發生變化，除組2 系數仍表現顯著非負外，貨幣政策在組1 也顯著，但系數為正，貨幣政策在SFS/GDP和LFE/GDP 雙低省份發揮促進經濟增長作用； 財政政策的產出效應系數在3 組均顯著且有所提升，系數大小順序仍表現為組1＞組3＞組2， 財政高貨幣低組合效果仍然最差；另外，交互項系數的表現同未剔除前一致， 財政政策促進經濟增長效果仍優于貨幣政策。 基本上認為財政貨幣政策產出效應通過穩健性檢驗。 新加入的SFS/GDP 接近全國水平的組4 檢驗結果表明貨幣政策對經濟增長起到顯著的抑制作用；而財政政策同前3 組一樣，一直對經濟增長發揮顯著促進作用；交互項系數為正，在SFS/GDP 接近全國水平情形下，財政貨幣能夠協調配合。 可以認為模型通過了穩健性檢驗。

表5 三組面板數據產出效應的變截距固定效應模型估計結果

表6 剔除相關省份后三組面板數據的變截距固定效應模型估計結果

五、結論與政策建議

本文通過對財政貨幣政策區域效應的理論梳理， 定性上指出區域經濟結構差異是導致財政貨幣政策具有區域效應的根本原因。 在以財政貨幣政策力度本身作為區域分組依據并考慮到財政貨幣政策時滯的前提下，考慮社會融資規模和財政支出，利用固定效應面板數據模型對財政貨幣政策區域產出效應展開研究，結果如下：

第一， 本文的實證結論進一步肯定財政貨幣具有區域效應， 而這種區域效應除源自區域經濟結構外，同區域內財政貨幣政策作用力度本身有關。 本文的區域分組方式也為后續涉及省際分組的研究提供了一種新的思路。 比較3 組面板數據的產出效應，財政政策始終發揮顯著正向作用， 且在SFS/GDP 和LFE/GDP 雙高雙低組作用更優， 貨幣政策似乎并未產生顯著效果，并且在SFS/GDP 低，LFE/GDP 高組發揮了抑制作用。 這反映出金融有效供給同現階段高質量發展對金融服務需求之前存在失衡矛盾。 在SFS/GDP 高組，貨幣政策作用也不顯著，其內在原因可能涉及到社會融資規模的“數量”同合理有效引導資金流向機制不匹配導致。 未來有必要通過對社會融資規模的組成結構及各部分的產出效應進行更細致的研究。

第二，從反映財政貨幣政策協調配合的交互項來看，SFS/GDP 和LFE/GDP 雙高雙低組均不顯著，而SFS/GDP 低，LFE/GDP 高組系數顯著為正，而在彼此協調配合。這啟示我們財政貨幣共同發力過度或不足都不利于財政貨幣政策協調配合作用的發揮。兩者協調配合發揮最大效用有可能存在一個“閾值”。也為處理財政和金融關系提供了一個新的視角。即以財政貨幣政策協調配合作用最大化為目標，，界定邊界，取長補短，使得財政金融各自作用合理發揮的同時彼此協同，避免發生政策“缺位”或“補位”的現象。

據此提出以下建議：

第一，在存在財政貨幣政策區域效應的前提下，我國政府應充分考慮到各區域的財政貨幣政策配合，調節力度，松緊搭配，為區域經濟增長提供合力，而非發生反方向效用。

第二，對于原有的區域分組，如東中西分組，東中西， 東北分組來研究財政貨幣政策效力可能有失偏頗， 需從財政貨幣協調配合最終效果來進行區域劃分，超越了原有的地理概念。

本文的研究為區域效應研究的分組提供新的視角，基于總量角度的社會融資規模較M2 更清晰地解釋了貨幣政策區域效應，但后續進一步的研究應深入到結構層面，對于財政政策來說，僅考慮支出也是不夠的，也有必要細化到結構以及稅收、轉移支付等層面上。 遺憾的是，本文僅定性分析了財政貨幣政策區域效應產生的原因，并未對其進行進一步探究，且囿于數據樣本量，無法具體到每個省份，這都是后續進一步努力的方向。

注釋：

①江蘇和西藏財政支出數據缺失嚴重，本文實證采用涉及到的省份是其他29 省，其中，天津2017 年 12 月份和內蒙古2014 年3 月份相應財政支出累計值未公布，在計算其增加值時相應用前后兩月平均值作為線性插值進行計算代替。

②各省社會融資規模和GDP 僅公布季度累計值，地方公共財政支出僅公布月度累計值,相應當季值由作者計算整理得到。

③郭曄、賴章福（2011）通過理論模型構建指出財政貨幣政策對區域經濟不僅僅獨立作用，還存在特有的相互交叉影響，為本文模型設定提供支持。

④默認各省財政貨幣政策時滯同全國保持一致。

⑤時差相關系數法認為若干個不同延遲數的時差相關系數中絕對值最大的時差是兩個經濟時間序列變量之間的時滯。

⑥三組[GDP、SFS、LFE]面板模型的 Sargan-Hansen 統計量分別為 306.698，147.493，128.123,相應 P 值均為 0，拒絕隨機效應原假設，并且對比其普通標準誤和穩健標準誤相差較大，因此應采用基于穩健標準誤的變截距固定效應模型。

⑦剔除相關省份后，三組[GDP、SFS、LFE]面板模型的Sargan-Hansen 統計量分別為 264.667，65.394，522.665, 3850.228 相應P 值均為0，也使用基于穩健標準誤的變截距固定效應模型。