地方政府竞争、投资冲动和我国宏观经济波动研究

唐志军，刘友金，谌 莹

（湖南科技大学 商学院，湖南 湘潭 411201）

一、引言

在我国经济发展中，一个重要现象就是宏观经济的波动性。大量的研究指出了我国经济周期性波动的特点（张立群，2007；刘树成，2003），[1-2]并发现了我国宏观经济波动的以下两个特征：一是一个周期大致为5年（张茵和万广华，2005）；[3]二是周期波动受投资增长率变化的影响很大。

为什么中国的宏观经济会周期波动？什么是决定中国经济波动的主要因素？不同的学者从不同的角度提出了不同的观点，代表性的研究主要集中在几个方面。

第一种是真实经济周期（RBC）说。该学说强调真实经济成分对经济所产生的干扰和冲击，认为技术冲击是最主要的冲击（龚刚等，2007）。[4]如卜永祥等（2002）发现，技术冲击可以解释76%的中国经济波动。[5]黄赜琳（2005）在一个三部门RBC模型下研究发现，技术冲击和政府支出冲击可以解释70%以上的中国经济波动特征。[6]孙工声（2009）基于内外双重视角实证分析了改革开放以来导致中国宏观经济波动的因素，实证结果表明中国宏观经济波动主要来自外部冲击而非内部调整。[7]

第二种是货币信贷周期说。这一理论所关注的是金融机制与经济波动的关系。刘涛（2005）指出，中国的经济波动在很大程度上源于缺乏“信贷约束”的地方政府提供过度的总量供给与承担宏观调控和银行风险的中央政府存在需求压缩之间的矛盾。[8]穆争社（2009）认为，信贷配给与经济波动互相依赖。经济衰退时，信贷环境的恶化使得融资企业投资下降，引发经济的萧条，而在经济繁荣时，信贷又使融资企业投资上升，繁荣经济。[9]陈晓光和张宇麟（2010）建立了一个RBC模型，研究发现信贷约束是解释中国经济波动特征的一个重要传导机制，而政府消费冲击则是一个重要的波动源。[10]

第三种是政治经济周期说。此学说侧重从政治体制与经济发展之间的关系看待我国的宏观经济波动。祝青（2006）的研究发现，地方政府通过管制和信贷干预影响了资本深化路径，进而影响了投资转化为储蓄的机制，最终产生经济波动。[11]Tao yi fen（2004）指出，中国的经济波动表现为明显的政治周期，自1987年以来，每次党代会期间，都有放松银行信贷的现象，从而导致经济周期与政治周期紧密相关。[12]

第四种是投资周期说。Naughton（1986）构建了一个社会主义的投资周期模型，发现真正决定中国经济周期性过热的是地方政府控制下的投资扩张。[13]Imai（1994）也发现，中国的经济波动呈现投资周期现象，且周期受到官员讨价还价的影响。[14]Rawski（2002）也指出，中国的经济波动周期本质上是一种投资周期。[15]

然而，这些学说并没有深刻把握我国改革开放以来的宏观经济波动的原因。这是因为：第一，RBC理论要求经济波动是“随机游走”的，而中国的经济波动呈现周期循环性；并且与发达国家不同，作为一个发展中国家，中国经济增长最重要的影响因素是资本，而不是技术，对中国经济波动造成冲击的最主要因素不是技术，而是与政府行为有关的制度和环境变量（卢万青，2002）。[16]第二，对于货币周期理论，Brandt和Zhu（2000）的研究表明，我国的经济周期属于明显的投资周期，固定资产投资而非货币因素是我国经济周期形成的主要原因，那种认为中央政府操作货币供应量的变化是导致中国经济波动原因的看法并没有抓住我国宏观经济波动的根本。[17]第三，现有研究虽然注意到了投资在引起经济波动中的重要作用，却没有进一步分析引起投资周期性波动的更深层次的原因，为什么会出现投资周期呢？如果是由于政治周期，那么政治周期决定投资周期的机制和动力是什么？虽然一些文献揭示了中国经济波动中的体制性因素，认为中国经济景气波动源于“一放就乱，一收就死”的循环（林毅夫，1994），[18]涉及到了对中国经济波动的政治经济学和体制性问题的深层次分析，但是并没有将“活—乱”循环同我国的地方政府竞争行为联系起来，从而未能深刻把握我国宏观经济周期波动的真正原因和内在机制。

为什么要把我国的宏观经济波动同地方政府竞争行为联系起来才能把握其真正动因呢？这是因为：改革开放以来，在一系列的制度安排下，我国形成了激烈的地方政府竞争格局，各地方政府为促进辖区的GDP增长而展开了多种多样的竞争，投资的竞争就是其中最重要的手段之一。[19]而正是这种对投资的偏好和争夺，就产生了我国的投资周期和宏观经济波动。

在关于地方政府竞争、投资冲动和宏观经济波动研究中，一些学者做了初步的尝试。如：李斌和王小龙（2006）通过建立一个为政治晋升而展开锦标赛竞争的地方政府和中央政府的博弈模型，来说明地方政府的投资冲动及其对我国宏观经济波动的影响。[20]郭庆旺和贾俊雪（2006）的分析表明,地方政府在财政利益和政治晋升的双重激励下,总是有利用违规优惠政策进行引资的强烈动机,从而引发企业投资冲动,导致投资过热,进而对宏观经济稳定产生巨大冲击。中央政府可以通过加大行政查处力度来有效遏制投资过热,但面临着力度不够则调控效果不佳,力度太大则经济“硬着陆”的两难困境。[21]刘瑞明（2007）认为，在晋升激励体制下，相对绩效考核使得地方政府有动力通过大量投资而推动地区经济增长，这种投资饥渴在金融控制和中央银行非独立性以及货币投放倒逼机制下，得到了充分发挥的空间，从而导致了晋升激励的周期性与经济波动的周期性同步进行。[22]张明辉（2010）的研究表明，地方政府投资的周期波动是造成国民经济周期波动最直接的内在原因之一，地方政府投资波动幅度一般大于经济波动幅度。[23]

然而，现有从地方政府竞争的角度来理解我国宏观经济波动的文献还存在两个缺陷：一是在说明我国地方政府竞争对宏观经济波动的内在机制上还有待深入；二是这些文献未进行实证研究以证实地方政府竞争是引起我国宏观经济波动的主要决定因素。本文尝试在这两个方面有所突破。

二、实证模型

我们采用支出法来分析我国GDP的波动，因而有：

其中，Y为我国某年的GDP（即总产出），C为最终消费，I为投资（资本形成额），G为政府支出，NX为净出口。

为分析我国的宏观经济波动，可以采用HP滤波分析方法。该方法认为一个经济变量的时间序列数据可以分解为长期趋势与短期波动，通过HP滤波分解，可以衡量该经济变量的周期波动情况，即:

其中，Rt为某个经济变量，gt为趋势部分,At为周期波动部分。趋势部分是平滑变动的，通过最小化：

分别得到序列gt和At。其中，λ为正数，称为平滑参数，该值越大则趋势部分越平滑。当足够大时，逼近直线g0+βt。一般来说，对于季度数据λ=1600，年度数据λ=100。而在实际应用中，要考虑随机扰动的影响，因而，一个经济变量时间序列往往可以分解成三部分：

其中，DTt为趋势项，At为波动项，Zt为随机冲击波动项。因为随机扰动在长期来看，其作用会趋于零，因而在本文中，我们把At+Zt合起来称之为波动项。通过对GDP增长率进行HP滤波分析，可以得到其波动部分。利用同样的方法，我们可以得到各省的消费、投资、政府支出和净出口的波动部分。把我国GDP增长率、各省市的消费、投资、政府支出和净出口分解后的趋势项、波动项代入式（2），可以剔除趋势项的影响，得到我国各省的消费、投资、政府支出和净出口的波动项对其GDP增长率波动项的影响公式。但由于我国GDP波动同时受各省实际利用外资数量、信贷规模和地方税收收入水平的影响，所以应该加入利用外资增长率的波动项（Loanist）、信贷增长率的波动项（FDIist）和税收收入增长率的波动项（Taxist），拓展（1）式，即可以得到以下基本计量方程：

其中，Yist为第i省GDP增长率的波动项，Cist为第i省的消费波动项，Iist为第i省的投资波动项，Gist为第i省的政府支出波动项，NXist为第i省的净出口波动项，β1、β2、β3、β4为回归系数，μt为随机项。

三、数据及实证结果

（一）变量选取与数据来源

我们通过《新中国五十五年统计资料汇编》收集了我国28个省（包括直辖市）1990年至2009年每年的GDP总量、居民消费、政府支出、投资、货物和服务净出口、各项信贷总额以及价格指数等数据。然后，根据各省市每年的价格指数，将各组数据调整成为以1990年价格水平为基础的实际值。再运用实际值，分别计算出各省的GDP增长率和居民消费、政府支出、投资、货物和服务净出口等变量的增长率。最后运用HP滤波的方法，分别过滤出每个省各个变量增长率的波动项，舍弃趋势项。因为年度数据不需要进行季节调整，所以可以直接使用HP滤波的方法对数据进行整理。在进行计量工作时，选取了以下几类变量。

1.被解释变量

我们用1990年至2009年我国各省GDP总量增长率的波动项Yist作为被解释变量。现有的文献在实证分析时一般采用人均GDP的对数值这一存量指标，或采用增长率作为分析指标。从要素投入的角度来看，如果是对增长要素进行核算，那么存量指标可能较为理想。但是在分析政府竞争对经济增长的影响时，为了有效剔除不同地区的异质性，以满足多个省之间进行面板分析的需要，因此我们采取增长率这一指标。

2.解释变量

根据公式（1），我们有四个基本的解释变量，分别为各省消费支出增长率的波动项（C01）、各省地方政府支出增长率的波动项（G）、各省资本形成总额的波动项（I）、各省净出口增长率的波动项（NX）。其中西藏自治区缺少多个变量的相关数据，内蒙古自治区缺少进出口总额的相关数据，无法进行相关的横截面分析，因此在分析中不包括这两个省份。另外，从稳健的角度上说，资本的形成具有一定的周期性，对经济波动的影响可能有一定的滞后性。因此我们在方程中引入前一期投资形成总额I（-1），甚至前两期投资形成总额I（-2）。

3.控制变量

为了更加全面地解释我国宏观经济波动的原因，我们引入了对我国宏观经济影响较强的相关控制变量。根据已有文献，政府竞争的度量一般采用四种方式。一是周业安等（2004）采用包括资源禀赋、制度、价值观、政治制度、收入分配、趣味因素等一系列指标，通过直接和间接的方式来度量政府竞争。[24]二是如张军等（2007）的研究，用地方实际利用FDI来作为地方政府“标尺竞争”的代理变量。[25]三是用各地区对外商直接投资的相对税率作为竞争的代理变量，如傅勇和张晏（2007）的研究。[26]四是用地区基础设施水平和政府官员升迁的激励作为度量地方政府竞争行为的指标，如周黎安（2004）的研究。[27]基于前文的分析，我们具体选取如下控制变量：

（1）金融资源竞争指标（LOAN）。鉴于地方政府在信贷和资本市场上可能存在的干预现象，我们设计金融资源竞争的度量指标。理论上金融资源竞争包括金融组织、信贷、国债以及民间金融等多个方面。但是由于数据获得的可能性，我们最终只考虑银行方面，采用年鉴中各省金融机构人民币各项贷款总额作为金融资源竞争的指标，并以各省每年信贷增长率的波动项Loanist为第一个控制变量。

（2）外资流入竞争指标（FDI）。根据张军等（2007）的研究，外资流入与中国改革开放后的经济增长有较强的相关性。[24]为此，我们加入FDI作为一个控制变量。从地域上来看，我国各省的外资流入总量有很大差异，大部分集中在东部沿海省份，尤以江苏和广东为代表。从现实意义上来说，通过比较广东和西部某个省份的FDI的绝对数量没有太多意义，因此地方政府竞争必须基于地域上邻近或者收入水平相近省份的比较才有意义。为减少地域性对地方政府在吸引FDI中的影响，我们选取各省实际利用FDI的增长率的波动项（FDIist）作为第二个控制变量。

（3）税收竞争指标（Tax）。从微观角度来看，为吸引国内外资本的流入，地方政府会采用各种减免避税的手段来降低企业的设立成本，但是这同时会降低地方政府当期的税收收入，而税收收入是财政分权激励中的重要因素。因此，我们选取各省税收收入的增长率来进行衡量，并以其税收收入增长率的波动项（Taxist）作为第三个控制变量。各省税收数据来自中经网，对于缺失的1998年以后的税收收入，我们根据国泰安数据库计算得出；由于四川和新疆部分年份税收收入数据缺失，我们用当年财政收入近似代替。

（4）其他的因素。此外还有其他一些反映地方政府竞争之下影响宏观经济波动的变量，如各省的基础设施投资增长率、开放程度等。但由于基础设施投资包括在了投资里，开放程度在很大程度上可以用进出口来表示，因此，本文不再把它们当作独立的控制变量。

（二）实证分析

运用计量软件Eviews6.0，我们利用含有各省时间和指标三维信息的面板数据，构造Panel Data模型进行实证分析及相关检验。

1.模型形式设定检验

在对Panel Data模型进行估计时，使用的样本数据包含了三维信息。如果模型形式设定不正确，估计结果将与所要模拟的经济现实偏离甚远。因此，建立Panel Data模型的第一步便是检验被解释变量的参数是否对所有个体截面都是一样的，从而避免模型设定的偏差，改进参数估计的有效性。加入截距项C01后，我们得到基本实证模型：

根据协方差分析检验，我们主要检验如下两个假设：

如果接受假设H2则可以认为模型为不变参数模型，无需进行进一步的检验。如果拒绝假设H2，则需检验假设H1。如果接受H1，则认为模型为变截距模型；反之拒绝H1，则认为模型为变参数模型。我们运用F统计量的计算方法检验以上两个零假设。F1和F2分别为检验H1和H2的统计量：

其中，S1、S2、S3分别采用（6）、（7）、（8） 式回归的残差平方和，n为截距样本数，T为时序数，K为除截距外的待估参数个数。F统计量的结果如表1，模型应该采用变系数的形式。

表1 模型形式设定检验结果

2．数据平稳性检验

为了避免伪回归，须对各指标的平稳性进行检验。由于本文的估计使用变系数的Panel Data模型，因此平稳性检验不再是单纯的ADF检验，而使用基于Panel Data模型的单位根检验。

我们分别选择相同根检验方法LLC检验和不同根检验方法Fish-ADF检验，对模型中使用的对数序列和对差分序列进行检验，表2说明地方政府资本形成序列是平稳的。

表2 地方资本形成的单位根检验结果

3.协整检验

协整概念是一个强有力的概念。因为协整允许我们刻画两个或多个序列之间的平衡和平稳关系。对于单一序列来说可能是非平稳的，而这些序列的线性组合序列却可能有不随时间变换的性质。Engle和Granger指出两个或多个非平稳序列的组合可能是平稳的。相同趋势变量的因果关系或行为关系，即协整关系。

面板数据的协整检验方法可以分为两大类，一类是建立在Engle和Granger二步法检验基础上的面板协整检验，另一类是建立在Johansen协整检验基础上的面板协整检验。由于我们旨在考察地方政府竞争对于宏观经济波动的影响，因此运用Johansen方法检验各省GDP、地方政府支出和地方资本形成之间是否是协整的。Johansen检验结果（表3）拒绝至少两个协整向量，说明变量之间具有三个或者三个以上协整关系。因为我们只对三个变量进行协整检验，因此检验结果说明变量之间具有协整关系。

表3 Johansen面板协整检验结果（选择序列有确定性趋势而协整方程只有截距的情况）

（三）各省市实证结果

根据模型（5），我们分别对全国28个省市建立Panel Data形式的变系数模型。由于在进行各省比较分析时，数据包括了所有的省份，此时使用固定效应模型进行分析是合理的。因此我们使用GLS法对固定效应变系数模型进行估计，估计结果如下：

其中反映各地方政府投资增长率的波动项β2i的估计结果由表4给出。

从估计结果可以看出，地方政府的投资波动项系数均为正数，说明地方政府的投资波动同地方GDP波动方向一致。而且大部分省份的投资波动项系数大于0.2，说明地方GDP波动中的20%以上能够用投资波动来解释，因此我们可以说投资波动是产生宏观经济波动的重要原因。

海南省投资波动对经济波动的贡献率达到51%，这是由于海南省人口稀少、工业薄弱，消费和进出口对经济的影响有限。但是海南省政府根据自己的条件，大力改善本省的投资环境，着重发展旅游业和房地产业，吸引国内外的投资，从而带动全省的经济发展。因此，海南省的经济发展对于投资的依赖性很大。另外，投资波动项贡献度比较大的省份还有江苏省（接近43%），而与其相邻的浙江省投资波动的贡献度也达到31%。江苏、浙江两省是我国经济高速增长的省份，由于特殊的地理位置和良好的投资环境，长江三角洲地区越来越受到国内外投资者的青睐，因此这一地区的经济波动主要是投资波动造成的。广东省投资波动项对于经济波动的影响也高达24%。

表4 各省投资波动对宏观经济波动影响的估计结果（β2i）

对于我国经济发达的三个直辖市北京、天津、上海来说，投资波动的贡献度却远远低于平均水平，而且显著性很低。因此对于这三个城市的经济波动，不能用投资波动来解释。原因可能是这三个城市经济发展比较均衡，尤其是北京和上海，经济发达，工业化进程较快，人口流动大，金融发展水平较高，因此单一指标的波动会被其他指标迅速消化和分解，无法对经济造成比较大的影响。而像贵州、广西、黑龙江、云南、新疆等省份由于投资环境比较差、农业比重大、农业人口占比多、政府主导的资源比较少，因此其投资增长的波动较小，对经济波动的影响也较低；另外，由于融资渠道的单一，这些省份往往是通过银行信贷的支持和政府财政的支出发展自身经济，所以在本模型的估计结果中，这些省份的信贷指标对经济波动的贡献率比较高。

（四）分区域的实证结果

由于中国经济发展具有很强的区域性，东、中、西各区域发展相对不平衡。所以单纯比较各个省份而没有对地域加以限制，模型的实证结果就会出现偏差。因此，本文将我国分成东、中、西三个区域，其中：东部包括北京、天津、上海、福建、广东、河北、海南、辽宁、山东、江苏、浙江共11个省市，中部包括黑龙江、吉林、山西、河南、安徽、湖北、湖南、江西共8省，西部包括新疆、甘肃、青海、陕西、宁夏、四川、贵州、云南、广西共9省。依次建立Panel Data模型进行分析。

首先对各区域的模型进行模型设定检验，通过检验结果（5）我们知道，反映三个地区经济波动的模型均可采用变系数模型。

表5 东、中、西部经济波动模型形式设定检验

通过Panel Data模型的单位根和协整检验，我们知道其指标序列均为平稳序列，并且经济波动与投资波动和政府支出具有协整关系。由于影响相同区域内不同省份指标的微观因素也在不同程度上影响他们全体，因此允许模型中存在横截面异方差和同期相关，用GLS法对固定效应的变系数模型进行估计，结果分别如表6、表7和表8所示。

表6 东部各省市投资波动对宏观经济波动影响的估计结果

根据表6可知，东部各省市投资波动的系数均为正而且对宏观经济波动具有显著的影响。因此在排除地域性的影响后，宏观经济波动的影响能够更好地被投资波动所解释。北京、上海和天津的投资波动系数显著而且低于平均水平，符合前文的解释，也进一步说明了发达地区的宏观经济波动无法用单一指标的波动来解释，而是多个指标共同作用所引起的。

表7 中部各省投资波动对宏观经济波动影响的估计结果

根据表7可知，除湖南省外，其他省的投资波动与经济波动正相关，投资波动都能够显著地解释宏观经济波动，投资波动的贡献率达到20%以上。由于黑龙江和吉林省经济发展相对滞后、国有企业比例高，地方政府更愿意通过影响银行信贷和中央政府转移支付两种途径来进行竞争，因此其投资波动对宏观经济波动贡献度低于平均水平。

西部各省的经济发展水平相对比较低，但是投资波动对宏观经济波动的影响依然很大（见表8）。对于云南省和贵州省，由于地域环境的特殊，工业发展相对落后、农业占比大、投资总额低、投资波动小，地方经济增长长期依靠国家的财政补贴和银行信贷的支持。因此，投资的波动不能够显著地解释宏观经济波动。

表8 西部各省投资波动对宏观经济波动影响的估计结果

四、地方政府竞争影响投资冲动和宏观经济波动的机制

在地方政府竞争理论看来，地方政府间为GDP增长而展开的竞争是解释我国投资冲动和宏观经济波动的主要内在机制。

其一，由于中国所面临的国际和国内压力，中央政府和地方政府具有追求经济增长的强烈意愿，经济增长是政府政绩和执政能力的最重要体现形式之一。为此，我国进行了经济分权改革。同时，在政治上，对地方官员采取一种基于GDP增长的考核模式，通过政治锦标赛来激励和控制地方官员的行为。在财政分权体制下，地方政府获取了可信的财政收入承诺，因此，地方政府会想方设法增加投资项目，通过投资来拉动经济增长。同时由于地方政府拥有管理当地经济和社会事务的自由裁量权，它可以利用手中掌握的大量经济和行政资源，通过一系列方法来间接影响和引导其他经济主体的投资行为，实现其投资意愿。在我国的政治锦标赛下，GDP增长状况是考核地方官员政绩的关键指标，通过追求经济增长速度以获得政治晋升是地方官员目标函数的重要组成部分。当地方政府官员之间展开关于晋升的博弈后，最优投资意愿会进一步提高，高于只考虑投资对地方政府直接收益时的水平。并且，相对晋升锦标赛会带来一种激励扭曲，使得地区间缺乏合作的动力（周黎安，2008）。[28]如果一项投资具有增加自身晋升概率并降低他人晋升概率的作用，即便这项投资本身效益很低甚至为负，地方官员仍然有做此项投资的激励。而政治晋升的收益越高、投资对提高获得晋升概率的边际贡献越大，地方政府投资增长的幅度就越大，与中央政府意愿投资总量的偏差也就越大。于是，在财政压力和晋升激励之下，地方政府投资冲动由此而生。

其二，为实现快速的经济增长，在投资、消费、净出口三大因素中，地方政府最容易影响的变量是投资。尤其是在有限的任期内，追求多投资是短期内促进经济增长最直接和有效的手段。

其三，一般来说，地方政府与中央政府的目标函数并不完全一致，地方官员以追求地区经济利益和自身的政治利益为最大化，而中央政府以追求全社会的利益为最大化。如果地方政府与中央政府的目标函数不一致，地方政府可以将经济增长中的部分成本外部化，那么地方政府最优投资总量就会高于中央政府的意愿投资总量，两者之差取决于地方政府可以外部化的增长成本的大小。存在外部性的情况下，地方政府的投资行为会导致社会福利的损失，这包括经济过热、通货膨胀压力增大、经济系统稳定性下降、生态破坏和自然资源过度消耗等。由此，其结果是社会投资增长总量超出中央政府意愿的投资增长，导致宏观经济过热。为抑制宏观经济过热，中央政府就会进行宏观调控来保持经济平稳增长。对于处在转型期的经济来说，中央政府调控可以从两方面进行，一是运用市场化方法，通过紧缩性的货币政策来压缩地方政府和企业所能获得的信贷资金；二是行政手段，一方面暂时上收地方政府的部分权利，另一方面则将地方政府完成中央调控指令情况作为政绩考核指标。在中央政府的紧缩指令和考核下，地方政府所能获取的信贷资金、项目获批可能性、资源可得性都会大为减少，而且其投资冲动会受到来自中央政府考核的约束。这样一来，投资就会出现较大幅度的下降，从而导致宏观经济步入一个下行的轨道。等中央政府不再采取紧缩性政策和其他抑制投资的措施时，地方政府又会产生投资冲动，导致宏观经济再度过热。

所以，我们可以看到，在以上机制的作用下，地方政府及其官员会为GDP增长而展开激烈的竞争，这种竞争在促使我国经济快速增长的同时，也会导致我国经济的周期性波动。

五、结论

本文通过分析我国宏观经济波动产生的内在机制并进行实证研究，得出几点结论：

第一，在总结以往关于我国宏观经济波动的研究文献中，我们发现这些研究并没有深刻把握我国改革开放以来的宏观经济周期波动的原因。

第二，利用国民收入核算公式，并结合我国宏观经济波动的特点，推导出以各省经济增长波动为核心的理论和实证模型；并采取计量分析中HP滤波的方法对数据进行整理，分离出各变量的波动项，建立计量模型，利用Panel Data数据，通过计量分析，证明了投资波动是我国宏观经济波动的主要诱因。

第三，从地方政府竞争理论的视角，通过寻找地方政府竞争对投资冲动和宏观经济波动的影响机制，我们可以得出地方政府间的竞争是导致投资冲动、进而造成我国宏观经济波动的深层原因。

由此，我国要想平抑宏观经济波动，维持宏观经济稳定增长，就必须规范地方政府的行为，激励其提高投资的合理性、有效性和效益性。

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