辽宁省财政支出对经济增长的影响——基于空间计量模型的实证分析

王海军 刘又哲 谢冬水

（中央财经大学，北京 100081）

一、问题的提出与文献回顾

随着经济的高速增长，我国的财政支出规模不断扩大，尤其是地方财政支出规模稳步攀升。2008年，地方财政支出已占全国财政支出的78.7%，2009年进一步达到80.1%①数据来源：财政部2009年预算决算表，http：//yss.mof.gov.cn。，这使人们越来越关注财政支出，尤其是地方财政支出的经济增长效应。

财政支出与经济增长的关系是国内外众多学者研究的重要领域。Arrow&Kurz（1970）较早的在新古典增长理论的框架里讨论财政支出与经济增长的关系，随后这一重要的理论问题一直备受关注。现有的研究主要围绕两方面展开：一是从财政总支出方面。Ram（1986）利用115个国家1960年—1980年的数据对政府服务大小和经济增长的关系进行了测算，发现政府消费的系数为正，政府规模对经济增长具有正影响。Landnu（1983）也对财政支出和经济增长关系进行了研究，但却得出政府财政支出与经济增长呈反方向变化的结论。Evans（1997）也对财政支出和经济增长关系进行了分析，却得出人均产出的增长与政府消费比重的相关性不显著。二是从分类支出方面，由于研究的样本不同、时间不同以及对财政支出结构划分标准不同，学者们得出的结论也出现了较大分歧。Barro（1990）在内生经济增长理论的框架里研究财政支出与经济增长的关系，得出生产性财政支出促进经济增长，消费性支出降低经济增长速度。而Devarajan（1996）等人也得出生产性支出与经济增长负相关，而经常性支出却与经济增长正相关的结论。从Arrow&Kurz研究政府支出和经济增长关系开始至今三十多年来，对于财政支出对经济增长影响的争论从未停止过，也没有达成共识。

在国内，对财政支出与经济增长关系的研究也较多，其研究结论同样分歧不断。庄子银和邹薇（2003）使用全国1980年—1999年的时间序列以及同一时期31省（含自治区和直辖市，不含港澳台）的横截面数据，发现财政支出对经济增长具有负效应，这也得到了郭庆旺（2003）等人的支持；刘进（2004）等人的研究却发现财政支出和财政投资对经济增长均具有显著正效应；而王小利（2005）却得出了财政投资的经济增长效应并不显著的结论。遗憾的是，国内对我国财政支出和经济增长的研究都忽略了空间相关性的作用，从而使估计的模型不够准确。不过值得一提的是，余可（2008）运用空间经济计量方法对我国省域财政支出结构与地区经济增长进行了实证研究得出：生产性事业费、企业挖潜改造和政府机构支出对经济增长有正的影响，农业支出对经济增长具有显著的负效应，其它几项支出对地区经济增长的影响均不显著，其得出的结论也与前述文献不尽相同。在研究方法上，现有的关于我国财政支出与经济增长关系研究文献，大都属于传统的回归和协整分析，而各地区财政支出在地理空间上存在着相互影响，当使用面板数据建立常规计量经济模型进行区域研究时，由于数据在空间上表现出的复杂性、自相关性和变异性，使得解释变量（财政支出）对被解释变量（GDP）的影响在不同地区之间可能是不同的，况且各地区财政支出在空间上具有异质性的差异可能更加符合现实，采用传统计量经济方法进行分析所得出的结论可能不可靠，而空间计量经济学方法可以更有效地解决这个问题。

本文在传统的分析财政支出模型中加入空间权重矩阵构建空间计量模型，以辽宁省为例对辽宁省财政支出对经济增长影响进行实证分析。其目的在于：一是通过对一个地方政府财政支出与经济增长关系的研究，深化对相关问题的认识；二是为人们所关注的东北老工业基地振兴政策下的辽宁省经济发展趋向提供一个新的认识角度。

二、空间计量经济模型的特征

（一）空间自相关分析

空间自相关是指同一个变量在不同空间位置上的相关性，是空间单元属性值聚集程度的一种度量，而空间自相关主要使用全局和局部两种指标。表示全局空间自相关的指标和方法很多，主要连接统计指标包括：Moran指数、全局G系数和Geary C系数，其中，Moran指数较为常用，其取值范围为[-1、1]，表示各地区同一变量的空间相关程度，若取值为正表示存在空间正相关，为负表示存在空间负相关。全局空间自相关假定空间是同质的，即只存在一种充满整个区域的趋势，但事实上，区域要素的空间异质性并不少见。因此，需要发展局域统计方法来衡量每个空间要素属性在“局部（一般为相邻）”的相关性质，其结果一般可以采用地图可视化表达。通过定义不同类“局部”范围（不同的空间连接矩阵），局域空间自相关分析可以帮助我们更准确地把握空间要素异质性特性。

（二）空间滞后模型

空间滞后模型也称空间自回归模型，表示某一地区经济增长的所有解释变量，都会通过空间传导机制作用于其它地区，模型中包括解释变量X和空间滞后项WY。形式上，空间滞后模型可以表示为：

式中：ρ是空间自回归系数，ε是误差项（干扰项）向量。WY可以估计模型中变量的空间相关程度，同时调整其它解释变量的影响。

（三）空间误差模型

空间误差模型则反映了区域外溢是随机冲击作用的结果，其考虑了残差项对其它地区经济增长的空间作用，其形式可以表示为：

这个模型结合了标准回归模型和误差项ε的空间自回归模型，同时假设误差项μ满足条件，E（μ）=0，Cov（μ）=σ2I即方差固定且误差项是不相关的。

三、空间计量经济模型的建立

空间计量经济模型的特征主要有以下三个方面：空间自相关、空间滞后模型、空间误差模型。

（一）模型构建及指标说明

本文使用振兴东北老工业基地实施以来的2005年—2008年辽宁省的年度数据，我们用地区历年GDP作为衡量各地级市经济增长水平的指标，在财政支出方面，本文借鉴曾娟红（2005）等的分类方法，主要考察基本建设支出、科教文卫支出、行政支出以及社会保障支出四个方面。基于Devarajan、Swaroop&Zou（1996）的理论分析框架，本文采用柯布-道格拉斯生产函数，并将地方财政的四项支出全部纳入模型中进行分析，其生产函数为：

在生产函数式中，y代表国内生产总值，k代表私人资本，Sj代表第j类政府公共资本或公共服务水平。对生产函数式两边分别取自然对数，可得：

该方程式便是本文进行实证分析的基本模型，考虑到劳动力因素，本文最后所建立的实证模型如下式：

其中：i代表辽宁省所包括的14个地级市，t代表年份，εi代表随机干扰项，以上是传统意义上的函数，由于传统的模型在经典的高斯马尔可夫假设条件下才适用，若模型存在空间相关性，随机扰动项不再是均质的，如果仍然采用传统的计量模型，可能会导致模型设定偏误和估计结果的不准确。根据以上所述的空间滞后模型和空间误差模型，本文在式（3）中加入了空间因素来构造空间计量模型，即所采用的空间滞后模型为：

空间误差模型为：

其中：W为空间权重矩阵，空间权重矩阵的选择对任何空间统计分析的结果而言，都是一个重要的决定因素。由于辽宁省各地级市面积相对较小，且各城市相对密集，因此在本文中，不采用地理距离权重矩阵，而采用一阶地理相邻权重矩阵，即：相邻地区取1，不相邻则取0。

在上式中，因变量Yit表示地区i第t年的真实经济增长，为了提高实证分析的灵敏度，又因为财政支出对经济增长的影响有一定的滞后期，我们将以真实GDP的四年移动平均值为因变量进行截面数据的空间计量回归分析，自变量Eitj表示i地区第t年的第j类财政支出，从E1～E4按顺序分别为：政府基本建设支出、科教文卫支出、行政支出以及社会保障支出。Kit表示i地区第t年的真实社会固定资产投资，Lit表示i地区第t年的就业人数，μit表示i地区第t年的残差，c为常数项。文中所有变量均用我国历年消费价格指数进行平减。另外，为了消除异方差、提高估计精度，对所有数据均取自然对数，有关经济变量数据均来自历年《辽宁统计年鉴》（1995年—2008年）。

（二）模型估计方法和选取原则

由于空间相关具有双向或者多方向的性质，如果用传统的OLS方法去估计带有滞后因变量或序列相关的模型，参数的OLS估计结果将是有偏的。因此，需要考虑其它估计方法，Ord（1975）首先提出了空间滞后和空间误差模型的极大似然估计（ML估计）法，本文在进行模型估计时也采用此估计方法。在模型结果估计出来后，我们不能辨别出是空间滞后模型较优，还是空间误差模型较优，这就涉及到模型选择的问题，常用的模型选择标准有两种：一是根据Anselin（2004）提出的判别准则，可通过对统计量Moran’sI、LMLAG统计量和LMError统计量的检验来判别，哪种模型的统计量绝对值越大，显著水平越高，就采用哪种模型；二是在LMLAG统计量和LMError统计量都无法辨别模型优劣的条件下，一般对两个模型的极大似然估计量（LogL）、赤迟信息量（AIC）和施瓦茨信息量（SC）进行比较，LogL越大、AIC和SC值越小，说明模型越优。

四、空间计量模型的应用分析

（一）空间相关性检验

为了更深入的揭示辽宁省各地区经济发展集聚与空间差异格局及其影响因素，我们采用空间计量的Moran指数法测算和检验各地级市经济增长在空间上的相关性。在进行空间计量分析以前，首先要对地区间的空间相关性进行检验，空间相关性检验主要应用的是指数，这里我们采用一阶ROOK空间权重矩阵的全域Moran指数对辽宁省十四个地级市数据做全局空间自相关检验，以分析其是否存在空间相关性（集聚性和异质性），这种方法允许我们通过计算临近城市之间经济增长水平相互关系的空间自相关指数，进而测算并估计各城市间的空间临近效应和空间依赖性。根据文章的分析目的，本文只对各地区GDP、地区政府总支出、以及地区政府支出结构等六个变量做Moran指数空间自相关检验，各变量的Moran指数计算结果见表1。

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从表1可见，Moran指数值均为负值，显示了地区GDP以及政府支出等变量均具有十分明显的空间自相关性，这意味着辽宁省十四个地级城市之间的国内生产总值，地方财政支出以及财政分类支出等在空间上呈现为一种异质现象，也就是说，具有高（低）增长水平的城市与其他具有低（高）增长水平的城市在空间位置上的分布上相互临近。

为了深入分析并确证上述辽宁省各城市经济增长的空间异质特征的存在，笔者使用GeoDA9.5软件计算并给出了各城市GDP的局域Moran指数的散点图、局域空间相关分析Moran聚类地图以及GDP显著性水平图（图1、2、3）以及各城市财政总支出的局域Moran指数的散点图、局域空间相关分析Moran聚类地图和财政总支出显著性水平图（图4、5、6）。

从以上GDP散点图（图1）可以看出，辽宁省十四个城市的经济增长水平大致上呈现为负的空间相关关系，且大部分地区聚集在第二象限和三象限，其中：位于第二象限的，即具有较低GDP水平的地区和具有较高GDP水平的地区邻近，这样的地区有抚顺、营口、丹东、铁岭、辽阳、锦州、阜新；还有位于第三象限的，即具有较低GDP水平的地区和具有同样较低GDP水平的地区向邻近，这样的地区主要有盘锦、葫芦岛、朝阳。图2和图3为根据LISA显著性水平得到的各地级市GDP的聚类图和显著性水平图，图中可见：辽宁省各城市在经济增长地理空间的分布上存在着依赖性和异质性，显示出了扩散增长现象，也就是说各城市经济发展水平在空间上存在着明显的异质现象，地区之间经济增长差异较大。地区经济增长水平较高的地区主要为省会城市沈阳、海滨城市大连和有着“钢都”之称的鞍山三市，其他大多城市则基本处于增长水平较低的边缘地区。

从以上财政支出散点图（图4）可见，辽宁省十四个城市的财政支出水平大致上呈现为负的空间相关关系，和经济增长一样，各地财政支出水平也不均匀，大部分地区聚集在第二象限和三象限，同样表现为具有较低财政支出水平的地区和具有较高财政支出水平的地区邻近，具有较低财政支出水平的地区和同样具有较低财政支出水平的地区向邻近两种情形。图5和图6为根据LISA显著性水平得到各地级市财政支出的聚类图和显著性水平图，图中可见：辽宁省各城市财政支出在地理空间的分布上存在着依赖性和异质性，显示出了扩散增长现象，也就是说各城市财政支出水平在空间上存在着明显的异质现象，地区之间差异较大；沈阳、大连和鞍山三市地区财政支出水平较高，其他城市处于财政支出水平较低的边缘地区。由于文章篇幅所限，其它变量的散点图、聚类图和显著性水平图没有给出。

上述分析再次证明，在用经济模型对财政支出和经济增长关系进行分析时，不能忽视空间因素的影响，即在模型中要加入空间地理因素变量，如果还只是简单的应用传统的时间序列模型，会导致模型设定的偏误和估计结果的偏差，这样必然降低模型对现实经济的模拟效果。

（二）空间计量实证检验与结果分析

在对各变量进行全域空间自相关性Moran检验和局域空间自相关性Moran指数检验后，我们发现，辽宁省各城市GDP和财政支出确实存在着空间自相关性，因此我们需要采用空间计量经济模型对财政支出对经济增长的影响进行空间量化分析，即使用空间计量经济估计的极大似然法对模型进行估计是必要的。由于此空间经济计量模型是基于截面数据的计量估计模型，该截面数据是各地区在2005年—2008年期间各变量的移动平均值。同时，为了比较空间计量模型和最小二乘法估计模型的优劣，文章分别给出了OLS估计、SLM和SEM模型的估计结果，实证分析所用软件为GeoDa9.5，具体估计结果见下表（表2）。

由表2的估计结果可以看出，OLS估计结果的拟合优度达到了92.38%，模型整体上显著，从各变量的系数上可以看出除了社会固定资产投资的系数通过了5%显著性水平检验以外，其他变量均未通过显著性检验，可能与OLS估计没有考虑空间效应有一定关系，这就要求我们将空间效应考虑进来，做进一步的检验。结果见空间滞后（SLM）和空间误差（SEM）模型。由表2可以看出，SLM模型和SEM模型的各种检验结果和用OLS法估计的结果相比均有显著提高，这也证明了考虑空间效应空间计量模型有效地消除了空间自相关性和空间误差，模型的估计残差在空间上呈现为随机分布状态。

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在对数据进行了空间滞后模型和空间误差模型分析后，我们有必要挑选出一个较优的模型，以确定地方政府支出对经济增长的影响。由于模型是采用极大似然法估计的空间计量模型，根据上述介绍的模型选择标准，此时，比较R2不具有任何意义，从LogL比较我们看出，SEM模型的似然值比较大，说明模型较优，由于SEM模型的AIC和SC值相对较小，这进一步说明了SEM模型为最优，即各地区的财政支出的空间效应更多的体现在空间误差上。

表2中空间误差模型分析结果可见，从业人员与经济增长水平的回归系数为-0.5584，且通过了5%水平下的显著性检验，这种结果似乎有些出人意料，但是，有一点似乎可以确定，那就是目前我省劳动力阻碍了各城市经济增长；而固定资本投资在空间误差模型中的系数为0.5746且通过了1%显著性水平检验，即固定资产投资每增加1%，地方经济增长将增加0.5746个百分点。在财政分类支出方面：行政性支出和基本建设支出的系数分别为-0.4512和0.3078，且均通过了5%显著性水平，表明政府行政性支出和基本建设支出对经济增长产生负的影响，阻碍了经济发展。其中可能的原因是：首先，我国城乡二元经济结构问题严重，基本建设支出主要集中于城市，对农村的投入相对较小，基本建设支出的经济增长效应不能很好得到实现。其次，为调动地方政府理财积极性、扩大地方政府财权、提高地方政府之间的竞争机制，我国于1994年推行了分税制财政管理体制改革，地方政府重复建设现象严重，房价、生态环境等问题比较突出，这也在一定程度上阻碍了经济增长。最后，基于有限的政府财政收入而言，政府行政管理费、司法公检法支出的提高必然会减少政府用于民生性支出、基本建设支出的比重，从而不利于经济增长。且行政性支出作为一种消费性支出，终究对生产潜力的挖掘和技术进步没有影响，无法促进经济持久的增长，另外，公共支出作为一种稀缺资源，更应该配置在能够提高生产力的生产性支出上。因此，政府应该克服机构不断膨胀的倾向，提高运行效率，控制行政支出的规模。而科教文卫支出对经济增长的影响系数达到了1.0596，且在5%显著性水平上，表明科教文卫支出可以显著的促进我省经济发展。东北振兴战略实施以来，辽宁省经济虽然保持着较强的增长势头，但民生问题依然突出。再者，目前辽宁省财政支出中社会保障支出比率即社会保障支出中政府承担的部分还很低，政府加大这方面的支出能够直接提高生产力水平、促进经济发展。而社会保障支出对经济增长的影响系数虽然也为正，但在统计上不显著。

五、结论及建议

文章基于2005年—2008年的面板数据，采用空间计量经济方法对辽宁省财政支出对经济增长的影响进行了实证研究。结果表明：辽宁省各城市财政支出和经济增长在地理空间分布上存在着依赖性和异质性，显示出了异质增长现象；政府基本建设支出和行政支出对辽宁省经济增长具有负效应，科教文卫支出对经济增长有正效应，而社会保障支出对经济增长的影响不显著。以上实证分析结论对我省各级政府制定相关财政政策有如下两点启示：

（一）打破地区间行政限制，加强地区间的相互交流与合作

辽宁省各地区间经济发展和财政支出相互影响，各地区在制定相应的财政政策及法规时，要考虑其相邻地区的政策安排，即各地区要协调其经济发展和财政支出，寻求跨区域的相互合作；尽快促使辽西地区实现经济结构的转型，加快辽宁西部地区向辽东南地区跨区域劳动力的流入；促进辽宁省统一市场的尽快形成，在短期内可能会加大地区间差距，但从长期看，可以提高经济增长的扩散效应，从而有利于辽宁省整体经济发展。

（二）优化财政支出结构，使其向科教文卫、农村基本建设支出转移

加大各地区的科教文卫支出的财政投入力度，尤其加大对辽宁西部地区的科教文卫投入力度，进一步鼓励大学生前往辽西北地区支农、支教，不断完善九年义务教育，这不仅可以显著提高该地区的经济增长水平，同时对于保证社会公平性也有一定积极作用。行政管理支出对维护社会稳定、调节社会职能有一定的积极影响，但如果其投入力度过大，就会阻碍经济发展，目前辽宁省行政管理支出比例过大，所以政府应该相应减少其行政性财政支出比例，使其向农业、教育以及卫生医疗方面转移。

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