政府行政成本对经济增长影响的空间效应与门槛效应研究

张曾莲

(北京科技大学 东凌经济管理学院，北京 100083)

改革开放以来，随着社会主义市场经济体制的进一步完善以及公民市场意识的不断加强，成本观念已经成为社会公民参与各项活动的行为准则。政府是社会公共权力的执行者，在组织和管理社会各项活动中势必会消耗资源，政府行政成本与政府密不可分。近30年间，我国政府的行政成本经历了一段增长期，学界一般认为这是非理性的。据国家统计局的数据显示，1978—2006年的28年间，我国行政管理费用在绝对数额上增长了143倍，以年均5.11倍的速率快速增长，其增速快于同期的GDP增速。与西方发达国家相比，我国政府行政管理支出占财政支出的比重要比发达国家高得多，挤占了很多其他经费，也影响了诸如医疗、教育、卫生等合理的民生支出，长此以往，势必会影响经济社会的健康发展。因此，研究政府行政成本和经济增长的关系，有助于系统理解我国的行政效率，能有效促进经济的均衡发展，具有很强的现实意义。尽管难以用类似于企业的那种精确化的成本与效益分析来评价行政成本，但是并不代表这不重要，党的多次代表大会均提出了降低行政成本的目标。

基于以上分析，本文选取2010—2015年31个省级政府为研究对象，分析政府行政成本对经济增长的影响。

一、 文献综述

经济增长影响因素的研究是个热点问题。传统经济理论认为，经济增长主要依靠增加要素投入与提高生产率。在短期内，增加要素投入可以带来经济的迅猛增长，但是这种增长不具有可持续性，所以，从长远来看，经济增长主要依靠生产率的提升。袁春晓等研究发现，技术创新是中国经济增加的核心因素[1]。陶长琪、徐志琴发现2001—2014年中部6省实际经济增长率年平均值均低于潜在经济增长率年平均值，说明潜力并未得到充分发挥，产业结构合理化、劳动人口老龄化和城市化率均对潜在经济增长有显著的正向影响[2]。朱耘婵、王银梅采用2003—2013年省级政府数据分析了财政教育投入对地区经济增长的贡献[3]。随洪光等基于省级政府面板数据分析外商直接投资、汇率甄别对经济增长质量的影响[4]。

已有很多文献表明，省域经济增长存在空间相关性，并采用空间计量模型分析经济增长的影响因素。潘文卿采用空间计量模型分析1988—2009年省域面板数据，发现人均GDP存在空间正相关性，并且空间正相关性逐年增加。另一方面，局域相关也显示出中国局域性的空间集聚特征越来越明显[5]。李秋雨等基于空间计量模型分析中国旅游业发展对经济增长的影响[6]。马大来、杨光明采用空间计量模型，分析金融发展和技术进步对各省低碳经济增长效率的影响[7]。仲深、杜磊采用空间计量模型，分析了金融集聚对省域经济增长的影响[8]。王丽艳、马光荣采用空间断点回归分析了财政转移支付对省域经济增长的影响[9]。刘书瀚、于化龙采用空间计量模型，分析了生产性服务业集聚对市域经济增长的影响[10]。王庆华、肖宏伟分析了电力消费对经济增长影响的空间效应[11]。而且已有文献采用空间计量模型分析财政支出对经济增长的影响：宋丽颖、张伟亮分析了财政支出对经济增长影响的空间效应[12]。

已有很多文献分析发现，经济增长的很多影响因素存在非线性关系，适合采用非线性模型进行分析。赵磊、方成基于面板平滑转换回归模型分析了旅游业对经济增长的非线性门槛效应[13]。赵新泉、陈旭分析了政府债务对经济增长的非线性影响[14]。张优智分析了各种专利对经济增长的非线性影响[15]。闫斐分析了跨国面板下金融结构对经济增长的非线性影响[16]。隋建利等分析了能源消费对经济增长的非线性影响[17]。已有文献采用非线性模型分析财政支出对经济增长的影响：戴金平、刘进财采用门槛模型分析了省域财政支出对经济增长的影响[18]；李强、李书舒分析了财政支出和金融发展对经济增长的非线性影响[19]。

已有文献关注政府支出对经济增长的影响。19世纪80年代，瓦格纳通过对西方多个发达国家的公共支出资料进行实证研究，发现政府支出增长率要高于国民收入增长率；直到20世纪60、70年代，英国学者Peacock与Wiseman通过对英国公共财政支出的历史数据进行实证研究，提出在一个相当长的时期内，财政支出的增长态势并不是直线型的，而是具有阶梯型的特点[20]。之后，美国经济学家马斯格雷提出了经济发展阶段论，政府支出在各经济发展阶段增长速度与结构均不相同。Lulia Rosoiu运用VAR模型对罗马尼亚1998—2014年的财政支出和财政收入数据进行了实证研究，发现GDP的增长有两种情况：政府积极的高昂支出冲击和政府积极的财政收入冲击[21]。庄子银、邹薇在引入“调整成本”的基础上，从时间序列和横截面两方面对中国公共支出与经济增长的关系进行深入研究发现，1980年以来，我国财政收入与支出在国民生产总值中的比重不断下降，这表明我国公共支出的调整成本有所提高，因此给经济增长带来的负面影响不容小觑[22]。王小利、李长青研究发现政府购买对国民生产总值产生了较大的正冲击，与此相反，政府投资对国民生产总值的影响却相对有限[23]。庄腾飞构建了一个相对简单的能够解释经济增长的理论框架，在此基础上又构建了两个计量模型，在中国14省份1991—2003年的面板数据的基础上进行实证研究发现，中国的经济转型时期，经济增长受到诸如政府消费支出、公共支出显著的正相关作用，相关部门应该格外重视政府消费性支出与公共支出[24]。刘卓珺在内生经济增长理论的基础上研究政府公共支出规模和经济增长的关系，研究发现公共支出规模对经济增长的影响具有双面性，公共消费支出规模的大小决定了经济增长率最大化的最优公共支出规模。所以，在一定条件、一定时期下，应该合理确定公共支出的规模并明确定义公共支出边界，以实现经济的平稳增长[25]。王武青以分析财政支出与经济增长的理论基础为切入点，分析财政支出对经济增长的影响，发现财政支出规模存在促进经济增速最大的最优区间[26]。幸宇实证分析发现，县级政府行政成本规模与县域社会经济发展两者存在非常密切的负相关关系，提出促进县域经济可持续发展的有效措施，以及时有效地控制县级政府的行政成本规模[27]。何翔舟、姜文达通过理论推导发现，政府成本居高不下不利于市场经济运行[28]。李强、李书舒分析了政府支出和金融发展对经济增长的影响[29]。

二、 研究设计

(一) 假设提出

经济增长受政府行政成本的影响问题在理论界颇受争议，在发展中国家，二者关系更为模糊。第一，行政支出往往具有生产效率低下的特点，私人部门的消费和投资会受到因融通政府支出而形成的高税收的强烈负面影响，因而只有缩减政府的支出才能确保经济增长态势不被打断。第二，行政支出对经济增长有着十分重要的影响，这种影响作用主要是通过政府为经济发展提供大量公共品和其他公共福利来实现的，这极大地鼓励和便利了私人投资，并最终促进了经济的发展。地方政府行政成本的投入能够很好地促进地方公共服务质量的提升，在不同政府之间产生横向激励机制，有利于调动官员的工作热情，进而促进经济发展。而政府的行政支出的投入和最终希望得到的产出并不一定呈正比，行政成本过低时，没有足够的资金进行社会福利的普及，而当行政成本过高，又造成财政的巨大压力，在多项支出上造成浪费，因此，过高的行政成本同样也是不合理的。事实上，各省的行政成本支出应符合各省的发展状况，在不增加财政负担的情况下提高政府行政成本的投入产出比与最优化成本结构，这表明政府行政成本存在促进经济增长的最优区间。由此提出假设1：政府行政成本对地方经济增长的影响存在非线性影响。后续采用行政成本的平方项的普通面板回归系数是否显著来验证，采用行政成本作为门槛变量，采用门槛效应模型进行分析。

一个地区整体发展水平表示一个地区一个时期内的产出，而各省在公共和私人投资等方面存在交互影响，从而经济增长存在空间关联性。行政成本也具有空间溢出效应，例如某省居民享受相邻省份提供的公共服务，或者承担相邻省份公共服务的额外成本，由此导致各省之间的行政成本受到影响。不同的行政成本体现着不同的政策，各省资源互不相同，投入成本的程度体现了社会福利的发展程度，而通过这些差异化的福利政策吸引劳动力和资本的流入。而由上述文献回顾可知，省域经济增长也存在空间相关性。基于此，提出假设2：行政成本和经济增长均存在空间相关性。而且考虑空间效应后，行政成本对经济增长的影响仍然是非线性的。这主要通过在空间计量模型中加入行政成本的平方项，考察平方项系数的显著性。

(二) 变量与基本模型

自变量。目前对政府行政成本的概念界定并不唯一。借鉴罗文剑[30]的文献，政府行政成本(Cost)定义为外交支出、一般公共支出和公共安全支出之和，取对数后纳入计量模型。

因变量：经济增长(Growth)。参考一般文献的做法，以人均GDP的对数作为经济增长的衡量变量，取对数后纳入计量模型。

控制变量。参考已有文献，本文选取以下控制变量：政府腐败程度(CORR)。已有文献表明，腐败不利于经济发展。衡量指标是每万名公职人员中的腐败立案数。财政透明度(GDI)。已有文献表明，财政公开有利于经济发展。刘子怡、陈志斌采用上海财经大学《中国财政透明度报告》的数据衡量省级政府的财政透明度[31]。财政分权(FD)，晋升激励下的财政分权有利于经济发展。财政分权有多个衡量指标，本文采用财政收入分权来衡量。对外开放(OPEN)，对外开放能促进经济发展，衡量指标为某省进出口总额与该省GDP之比再取对数。相关变量的界定见表1。

表1 变量界定

不考虑空间效应和门槛效应时，政府行政成本对经济增长的非线性影响的基本模型为：

Growth=α+β1Cost+β2Cost2+β3GDI+β4CORR+β5FD+β6OPEN

(1)

(三) 样本与数据

本文选取2010—2015年31个省级政府为样本，分析政府行政成本对经济增长的影响。数据来源于《中国财政透明度报告》《中国检察年鉴》和国家统计局官网。

三、 政府行政成本对经济增长影响的基本非线性实证分析

(一) 描述性统计

从表2中看出，经济增长的均值为10.60，最大值为11.59，最小值为9.48，表明整体而言我国经济处于较高的增长水平且地区间差异较为明显；政府行政支出取对数后均值为6.16，最小值为4.42，最大值为7.52。可见，各省级政府行政成本较高，各省间存在较大差距。财政透明度的标准差为11.573，说明各省间财政透明度差异很大。省级政府财政自主度均值约为4%，财政分权处于中等水平，对外开放程度平均值为7.96，最大值约为10.08，最小值约为6.32，整体而言，地区对外开放程度较低并且省域间差异大。

表2 描述性统计

图1 省级政府行政成本平均水平及变化

从图1的省级政府行政成本的年度趋势分析可知，从2010—2015年，31个省级政府行政成本的五年平均水平依次为5.83、5.99、6.15、6.24、6.23、6.29。几年来总体行政成本支出稳定增长，近三年上升势头减缓。即使是这样，省级政府的行政成本还是保持了较高的整体水平。在历年的31个省份当中，行政成本支出前五的省份水平依次是6.73、6.86、6.98、7.06、7.06、7.12，说明前五位省份的政府行政成本呈逐年上升状态，近三年的增势减缓。政府行政成本支出倒数五位的省份平均水平依次是4.84、5.00、5.19、5.30、5.29、5.40。总体来看政府行政成本最低的五个省份行政成本支出增长速度较快，后两年受总体大环境影响有所抑制。综合五年的支出情况可以发现，各省行政成本的年度排名比较稳定，前五名总是广东、江苏、山东、浙江等经济较为发达的省份，而后五名总是集中在青海、宁夏、海南、西藏等较为偏远经济不发达地区。

图2 地方行政成本和经济增长关系的散点图

图2是地方行政成本和经济增长的关系，直观看出，二者的关系是非线性关系，初步验证假设1。从各地区间政府行政成本的分布状况看，政府行政成本规模在其分布上具有明显空间格局，西部省份政府的行政成本较东部的低，且从西向东呈递增的趋势。从经济增长在各地区间的分布情况看，经济增长分布存在较明显的空间格局，东部地区较为发达，西部地区较为落后。由此可见，经济增长与政府行政成本都存在空间相关性，回归时需要考虑其空间关联性，如果基于各个省份为样本个体，不考虑相关变量的空间关联性，其相关结论可能有所不同。

借鉴Shorrocks提出的夏普利值分解框架，表3给出了2010—2015年政府行政成本对于经济增长的贡献程度。政府行政成本对经济增长有较大的影响，基本能解释经济增长的10%，说明合理控制地方行政成本能够有效促进经济增长。

表3 政府行政成本影响经济增长的夏普利值分解

(二) 相关性分析

从表4可以初步看出，政府行政成本与经济增长间呈显著正相关关系，财政分权与财政透明度正向影响经济增长，政府腐败负向影响经济增长，对外开放程度对经济增长的影响最大，自变量及控制变量不存在严重的共线性问题。

表4 主要变量Person相关系数

注：*** 表示在0.01的显著性水平下显著。

(三) 普通非线性面板回归结果分析

在借鉴传统文献研究思路的基础上，第一步先估计不包含空间关联变量的传统模型，由表5可知，研究表明政府行政成本对经济增长的影响结果与假设1基本一致：政府行政成本的一次项显著正向影响经济增长；政府行政成本的二次项显著负向影响经济增长。政府行政成本与经济增长呈显著的倒U型非线性关系。

表5 平方项下非线性的回归结果

注：***、**、* 分别表示在1%、5%和10%显著性水平下显著，下同。

四、 政府行政成本对经济增长影响的空间效应分析

(一) 空间效应的模型设计

模型(1)仅仅展示了不同省份经济、政治及社会等因素对本地区经济增长的影响，而忽略了周边省市对该地区的影响。同时应该看到，经济增长有极大概率存在不可忽视的“同群效应”，周边省市对于其经济增长的影响也是需要考虑的重要因素，如若不然，则忽略了“空间效应”的影响。依照空间计量经济学，常见的空间计量模型包括空间滞后模型[见模型(2)]与空间误差模型[见模型(3)]。

Growth=α+β1Cost+β2Cost2+β3GDI+β4CORR+β5OPEN+γwijGrowth

(2)

Growth=α+β1Cost+β2Cost2+β3GDI+β4CORR+β5FD+β6OPEN+γwijξ

(3)

其中，W为预先设定的、N*N维对称矩阵，反映各省之间的作用程度。对权重矩阵进行标准化，Wy为空间滞后因变量，可以解释为所有观测值y的空间加权。待估计的参数为回归参数β和γ。

(二) 空间效应的存在性检验

全局空间关联性分析。空间相关性的判别还可以采用全局莫兰指数I来衡量，莫兰指数取值介于-1到1之间，当指数值小于0时，代表变量呈现空间负相关；指数值大于0时，表示变量间呈现空间正相关，接近于0说明变量在地区间不存在明显的空间相关性。表6列示了利用二元相邻空间矩阵计算得出2010—2015年政府行政成本和经济增长的莫兰指数，2010—2015年莫兰指数对应的P值均在5%的水平上显著，表明政府行政成本和经济增长各自存在明显的空间正相关关系。总而言之，地方政府行政成本和经济增长各自存在正向的空间关联性，假设2得到验证。基于此，后续将采用空间计量模型探讨不同地区政府行政成本对于经济增长的影响。表7列示了利用空间距离权重矩阵计算得出2010—2015年政府行政成本和经济增长的莫兰指数，2010—2015年莫兰指数对应的P值均在5%的水平上显著，表明政府行政成本和经济增长同样各自存在明显的空间正相关关系。总而言之，地方政府行政成本和经济增长各自存在正向的空间关联性，假设2再次得到验证。

表6 矩阵W1下的莫兰指数

表7 矩阵W2下的莫兰指数

图3 2015—2010年行政成本莫兰指数散点图

局域空间关联性分析。通过Stata软件绘制局域莫兰指数的散点图，第一、二、三、四象限分别表示高高集聚、低高集聚、低低集聚和高低集聚。由图3的2015—2010年政府行政成本莫兰指数散点图可知，大部分城市位于第一、三象限。2015年、2014年、2013年、2012年、2011年和2010年的第一象限和第三象项的省份数及占比分别为：13,9，70.67%；13,9，70.67%；12,8，67.74%；13,6，61.29%；14,6，67.74%；13,7，67.74%。莫兰指数散点图说明政府行政成本存在显著的正向空间集聚效应，即政府行政成本在省域间存在高高集聚(高行政成本的省份被高行政成本的相邻省份环绕)或低低集聚。由图4的2015—2010年经济增长莫兰指数散点图可知，2015年、2014年、2013年、2012年、2011年、2010年各年的第一象限和第三象限的省份数分别为：9,12；9,13；9,14；9,14；9,14；9,14。各年合计占样本总数的比重依次为67.74%；70.97%；74.19%；74.19%；74.19%；74.19%。莫兰指数散点图说明经济增长存在明显的正向空间聚集效应——经济增长存在明显的高高集聚或低低集聚。

图4 2015—2010年行政成本莫兰指数散点图

(三) 空间效应的回归结果分析

由于政府行政成本和地方经济增长均存在空间相关性，适合采用空间计量模型分析。表8列示了运用空间自回归模型(SAR)、空间误差模型(SEM)和空间杜宾模型(SDM)三种模型进行回归的结果。其中模型(1)(3)(5)是未加入任何控制变量的回归结果，模型(2)(4)(6)是加入控制变量后的回归结果。

由模型(1)-(6)可知，加入控制变量后，模型的解释力度变强，通过考虑经济增长与政府行政成本的空间关联性，政府行政成本和经济增长之间呈现正相关关系且基本在5%的水平下显著，而政府行政成本的平方项与经济增长基本在10%的水平上呈显著的负相关关系，表明在考虑两者的空间关联性后，政府行政成本与经济增长仍呈倒U型曲线关系，假设2得到验证。控制变量均未通过显著性检验。此外，所有模型中检验空间关联性的变量ρ和λ均在1%的水平下显著为正，表明了经济增长在空间上存在明显的空间自相关性。

表8 空间面板回归结果

(四) 空间效应的稳健性检验

对于空间效应模型的回归估计，为确认其稳定性，利用空间距离矩阵进行重新回归。如表9所示，基于新的空间权重矩阵，同样发现政府行政成本对经济增长的影响是非线性的。总的来说，基于W2矩阵得到的回归结果跟原本结果基本一致，表示了结果的稳健性。

表9 空间面板回归结果

五、 政府行政成本对经济增长影响的门槛效应实证分析

(一) 门槛效应的模型设计

基于上述政府行政成本平方项系数的显著性，说明政府行政成本对经济增长的影响是非线性的，为了找出行政成本的具体门槛值，采用Hansen提出的门槛面板模型，根据门槛值将样本分区，进而分析每个区间内行政成本与经济增长的关系[32]。

(二) 门槛效应的存在性检验与门槛值估计

表10以经济增长为因变量，政府行政成本为自变量及门槛变量，单门槛、双门槛及三门槛的检验结果。单门槛、双门槛和三门槛的P值分别为0.063，0.000和0.557，说明应采用双门槛进行分析。

表10 门槛存在性检验

注：F统计量和P值均为bootstrap重复自抽样300次得到。

利用Hasen的优化搜索方法估计门槛值，表11为双重检验的门槛估计值和相应的95%下的置信区间，第一、二门槛值分别为5.210和6.100，对应95%的置信区间分别为[5.210,5.260]和[5.970,6.300]。图5和图6进一步直观地展示了第一、二门槛的估计值分别为5.210和6.110。

表11 门槛估计值与置信区间

图5 第一门槛的估计值

图6 第二门槛值的估计值

(三) 双门槛模型的回归结果分析与稳健性检验

双门槛模型中，以经济增长为解释变量，自变量和门槛变量均为政府行政成本。回归结果见表12。模型(1)是普通双门槛面板模型，模型(2)是考虑了异方差的双门槛面板模型。

由模型(1)可知，首先，当政府行政成本很低时，经济增长速度较慢。当政府行政成本小于第一门槛值5.21时，政府行政成本与经济增长显著正相关，表明政府行政成本支出很低的时候，控制政府行政成本并不能有效加快地区经济增长。这主要是因为省域行政成本分布不均，相对较低的省份在西部，并且由西向东逐步递增，相对而言，西部开发较少，各类基础设施不完善，经济较为不发达，用于公共支出的费用不多，其中大部分公共支出都投入到生产要素上，与收益有一个时间差，并且公共支出所带来的收益是不确定的，这个收益通常需要一段时间才能体现，导致经济增长慢。其次，若政府行政成本位于合理区间，增加政府行政成本将加快地区经济的发展。由回归结果得：政府行政成本介于第一门槛和第二门槛之间，即处于5.21～6.10之间时，政府行政成本与地区经济增长间的系数为0.8802，在1%的水平下正相关，正相关关系比第一阶段更加强烈，表明增加政府行政成本有利于经济增长。再次，政府行政成本很高时，政府行政成本与经济增长的正相关关系相较于第二阶段不显著。当政府行政成本高于第二门槛值，即高于6.10时，政府行政成本与经济增长间的系数为0.0065，在10%的水平下显著正相关，关系比第二阶段弱；表明政府行政成本在达到一定程度后，继续增加行政成本将不会有效增加地区经济的增长，主要原因是能负担起高行政成本的省份大多集中在东部沿海地区，这部分地区经济较为发达，设施较为完善，经济增长更多要靠生产率的提高，从而经济增速放缓。从其他控制变量来看，财政透明度与经济增长之间呈轻微负相关关系，但关系并不显著；政府腐败程度、财政分权与地区开放程度与经济增长呈正相关关系，其中财政分权对于地区经济增长的影响最为显著，但四者都未通过显著性检验。模型(2)的结论类似。

由此得出：政府行政成本对经济增长的影响是非线性的，政府行政成本只有处于合理区间，才能有效促进经济增长。

对于门槛效应模型的回归估计，为了进一步消除变量间内生性的影响，确认其稳定性，将因变量的数据较自变量滞后一年，进行门槛效应检验。如表12的第四列和第五列，结果显示，政府行政成本对地区经济增长的影响仍然具有门槛效应，并且门槛值相同。总的来说，将因变量的数据较自变量滞后一年所得到的回归结果跟原本结果基本一致，验证了结果的稳健性。

表12 门槛面板模型及稳健性检验系数估计结果

注：Cost_1(cost<5.21)、Cost(5.21≤cost<6.10)、Cost_3(cost≥6.10)。

(四) 门槛效应的进一步分析

考虑到政府行政成本的各个区间对经济增长影响状况的不同，各省政府行政成本总体而言逐年缓慢增长。其中，青海、宁夏和海南的政府行政成本低于第一门槛5.21且处于较低的水平，政府行政成本对经济增长几乎无影响；而甘肃、黑龙江、吉林、山西、天津、重庆、西藏省份，以及大多数中西部省份的早年政府行政成本则介于第一、二门槛之间，政府行政成本对经济增长的影响呈正相关；安徽、北京、福建、广东、河北、河南、湖南、湖北、江苏、浙江等较多的省份政府行政成本大于第二门槛值6.10，对经济增长几乎无影响。描述性统计的结果可以粗略地看出整体而言各省政府行政成本差异较大。

基于前文的分析，降低政府行政成本能有效促进经济增长，而不同的省份在政府行政成本水平上存在较大的差异，因此有必要探讨政府行政成本的影响因素进而实现政府行政成本占比的优化，且实现经济的快速增长。政府行政成本体现了当地政府财政支出、公共支出、外交支出的程度，税收程度影响财政支出的能力。各地政府固定资产投资程度不同，相应政府行政成本也不同；此外，随着我国城市化进程的推进，不同省份的城市化不同，行政成本也不同；各省人口规模也会影响政府行政成本。结合现有文献的研究及数据的可获得性，本文选取税负水平、全社会固定资产投资、人口规模和城镇化作为解释变量，政府行政成本为被解释变量，具体的变量定义见表13。

表13 变量定义

表14的回归结果说明，税负水平与政府行政成本之间在1%水平下显著正相关关系；而城镇化水平与政府行政成本之间存在1%水平下显著负相关关系；全社会固定资产投资对政府行政成本有显著的正相关关系，而人口规模与政府行政成本间并不存在显著的负相关关系。

表14 面板回归结果

六、 结论与建议

采用2010—2015年的省域面板数据，运用空间计量模型与双门槛模型，检验政府行政成本是否非线性影响经济发展。空间计量模型研究发现，地方政府行政成本与经济增长在各地区间的分布均存在明显的空间自相关性，考虑空间效应后，政府行政成本对经济增长的影响仍然是非线性的倒U型关系。基于门槛面板模型的进一步分析表明，地方政府行政成本只有处于最合理区间时，才能够最大程度地促进经济增长。当政府行政成本低于5.21时，地方政府行政成本对促进经济增长几乎无影响；当政府行政成本介于5.21与6.10之间时，地方政府行政成本对经济增长的正面促进效果提升到最大；当政府行政成本高于第二门槛值6.10时，行政成本促进经济增长的效应又随之降低。因此，各省只有将行政成本控制到合适区间时，才能较好地符合经济增长趋势。

根据空间效应的实证分析结果建议，一是考虑省域经济增长具有正向空间相关性(高高集聚或低低集聚)，各省之间在发展经济方面可以相互学习，尤其向经济增长较快的省份学习，发挥经济增长的正向空间溢出效应。二是考虑非线性的空间效应模型结果显示，政府行政成本对经济增长的影响为倒U型，应该尽量将政府行政成本控制在拐点之前，使政府行政成本更好地促进经济增长。

根据门槛效应的实证分析结果建议，政府行政成本是政府履行职责过程中必需的支出，面对不同省份的不同经济情况，政府行政成本不是越低越好，不能过度压缩政府行政成本，而应结合各省的具体情况，将政府行政成本控制在合理区间，优化地方行政成本支出结构，规范支出方式，实现行政成本对经济增长最大程度的正向作用。政府行政成本低于第一门槛的省份均为西部省份，经济处于较不发达阶段，政府行政成本较低，对经济增长影响不明显；政府行政成本介于第一门槛和第二门槛之间的省份多为中部省份，正处于经济的高速发展阶段，此时增加行政成本能够有效开发社会资源，增加居民收入，促进整体区域的发展；大部分省份的行政成本大于第二门槛值的，多为经济较发达的东部沿海城市，社会相关设施较为完善，行政成本更多地属于转移性支出，并且这些城市有着较高的财政收入能够维持较高的行政成本，处于经济较发达的阶段，经济增速更多靠生产率的提高，因此增速降低。