财政支出结构对广西城乡收入差距的影响
——基于2009-2018年广西14个地级市的面板数据分析
2022-04-29魏家艳
赖 玥 魏家艳
(1.广西科技大学广西工业高质量发展研究中心;2.广西科技大学经济与管理学院 广西柳州 545006)
引言
“十四五”时期是我国跨越中等收入陷阱的关键时期,而要真正做到跨越中等收入陷阱,就需要我国在民生建设、收入分配等领域实现突破。根据国家统计局公布的数据可知,截止到2019年底,我国基尼系数为0.465,仍高于国际公认的0.4警戒线,这表明当前我国的收入分配不均问题仍然严峻,其存在将会阻碍城乡一体化建设和人民幸福感的增强。而作为西部重要省区的广西,其在经济迅速发展的同时,也和全国一样面临着城乡居民收入差距较大的困境和难题。在广西这样一个多民族的地区,城乡居民之间过大的收入差距会对各民族之间的团结和国家稳定产生消极的影响。城乡居民收入差距偏大有可能产生诸多的负面影响,仅仅依靠市场经济自身的力量无法完全应对,这是由于各地区资源禀赋和资源稀缺程度存在差异,所以政府必须进行干涉,而财政支出作为政府调节经济社会发展的重要手段,其在民生建设、收入分配等方面发挥了重要作用。因此,本文选择广西作为研究对象,从广西财政支出结构视角出发,探讨广西财政支出结构对于城乡居民收入差距的影响。并充分结合当地实际情况,为推动广西财政支出结构的优化、进一步缩小城乡居民之间的收入差距提供对策建议。
财政支出结构影响城乡收入差距的理论分析
(一)教育支出对城乡收入差距的作用机制分析
由贝克尔提出的人力资本理论可知,个人收入与受教育程度显示出越来越多的关系,即受教育程度越高收入越高,反之,受教育程度越低收入越低。可见改善个体人力资本是缩小城乡收入差距的重要途径。但其对城乡收入差距的影响方向由地方政府对受教育者的选择性所决定,即受教育人数、受教育水平等决定了是扩大还是缩小城乡收入差距。根据城市偏向理论,地区政府为追求经济的快速发展更加偏向于发展城镇地区,造成城镇居民和农村居民之间的人力资本差异,从而导致城乡居民之间收入的初次分配失衡(许頔,2019)。因此,如果教育支出在农村居民接受教育的机会和质量本不及城镇居民的情况下仍然存在城镇倾向性,则会扩大城乡收入差距(陈斌开、林毅夫,2010)。但如果地区政府能加大对农村地区的教育支出,则有利于提高农村居民收入,缩小城乡居民收入差距。因此,本文做出假设:教育支出比重的增加对城乡收入差距的影响方向具有不确定性。
(二)社会保障和就业支出对城乡收入差距的作用机制分析
社会保障和就业支出是指地方政府为保障公民在丧失工作能力、失去就业机会或遭遇其他事故的情况下基本生活需求的资金支出,其对城乡居民收入的影响机制可概括为以下两个方面:一方面为收入的横向转移,即在个人的健康与疾病的转移,工作与退休之间的转移,调节公民人生各阶段和情况下的收入水平,确保公民在暂时丧失工作能力或完全丧失工作能力的情况下也有收入支持;另一方面是收入的垂直转移,即收入从高收入群体向低收入群体进行转移,调节不同群体之间在生活水平上的差距,尤其对低收入人群给予生活保障(唐秋兰,2014)。收入的横向和垂直转移的共同作用,可以促进财政社会保障和就业支出,不断缓解贫困居民家庭的生活困难,进而调节收入分配。本文做出假设:社会保障和就业支出比重的增加会缩小城乡差距。
(三)医疗卫生支出对城乡收入差距的作用机制分析
根据舒尔茨的人力资本理论,健康也属于重要的人力资本,而医疗卫生支出和健康直接相关,因此医疗卫生支出也是对人力资本的一种投资。医疗卫生支出对城乡收入差距的影响表现在以下两方面:一方面可增强居民获得收入的能力,提高实际收入;另一方面可减少个人在医疗卫生方面的支出,提高相对收入。医疗卫生支出从直接和间接影响两方面同时作用于城乡居民收入。由此可见,医疗卫生支出能够通过作用于城乡居民收入来最终影响城乡居民收入差距,但其影响方向也和教育支出一样,医疗卫生支出同样存在较强的城市偏向性,如果医疗卫生支出能更多地投向农村地区,逐渐弱化甚至扭转其城市偏向性,则能起到有效缩小城乡居民收入差距的效果。因此,本文做出假设:医疗卫生支出比重的增加对城乡收入差距的影响方向具有不确定性。
(四)农林水事务支出对城乡收入差距的作用机制分析
农林水事务支出主要包括农业、林业、水利、南水北调、农业综合开发、扶贫以及其他农林水事务支出。农林水事务支出对城乡居民收入差距的影响具体表现在以下两方面:第一,政府支援农业生产建设,例如建设农田水利设施、对农民进行生产培训,这些都有利于提高农业的生产效率,进而增加农村居民的收入;第二,政府对农民购买农机、肥料等进行补贴,这有助于减少农民的生产成本,间接提高农民收入。由此可见,农林水事务支出主要利好农村居民,存在“农村偏向性”。因此,本文做出假设:农林水事务支出的比重增加能够缩小城乡居民之间的收入差距。
(五)科学技术支出对城乡收入差距的作用机制分析
朱德云等(2020)指出,科学技术的投入会带动城镇居民和农村居民收入的增加,但科技投入越多会使城乡收入差距越大,这在很大程度上是由于城镇偏向性政策所致。余菊(2014)研究也表明,就全国而言,科技进步与城乡收入差距正相关,大部分地区科技投入的增加会扩大城乡之间的收入差距。这是由于科技投入的增加,会促使科技进步,而科技进步对受教育水平不高的农村居民具有替代效应。因此,本文做出假设:科学技术支出比重的增加会扩大城乡收入差距。
财政支出结构对城乡收入差距影响的实证分析
(一)样本数据来源与说明
本文所涉及的研究对象为广西的14个地级市,所有的数据均来源于EPS全球统计数据库、国泰安数据库和广西统计年鉴,所有涉及到的价值变量以2009年为基期,利用各个年度GDP平减指数对这些数据进行了平减,以消除价格波动的影响。由于2007年我国进行了财政收支分类改革和某些变量在特定年份的数据存在缺失,为确保变量口径的统一性和延续性,本文选取数据样本的时间跨度为2009-2018年。
(二)变量设定与说明
被解释变量。考虑到数据的易得性、可比性和连续性,本文采用城乡居民收入比作为被解释变量,即城镇居民人均可支配收入与农村居民人均纯收入的比值,衡量城乡居民收入差距。
解释变量。在解释变量的选取上,借鉴朱德云、高焱域(2020)的做法,选取教育支出、医疗卫生支出、社会保障和就业支出、农林水事务支出、科学技术支出在财政总支出中的比值来反映财政支出结构。
控制变量。在控制变量的选取上,借鉴许頔(2019)、陆铭和陈钊(2012)等学者的研究,在模型中引入经济增长水平、地方产业结构、城镇化率以及政府经济参与度作为控制变量。
经济增长水平。经济增长水平以人均GDP表示,用来衡量地区的经济增长水平。由于收入分配随经济增长呈现倒U形的发展态势,即:在经济增长最开始之时,收入分配状况趋于恶化,随着经济的进一步发展,状况得到改善,最终达到一个比较公平的状况。
地方产业结构。地方产业结构以第一产业产值占GDP的比重表示,用来衡量当地的产业结构。由于农民是第一产业的主要从业人员,因而第一产业占GDP的比重增加意味着农民的收入提高了,因此预测地方产业结构会缩小城乡收入差距。
城镇化率。城镇化率用来度量城镇化水平,指标是城镇常住人口在当地常住人口中所占比重。随着城镇化的推进,越来越多的农村人口转移到城市工作,农村人口的收入有所提升,因此预测城镇化的推进会缩小城乡收入差距。
政府经济参与度。政府经济参与度用当地的财政总支出在GDP的占比表示,用来衡量当地政府在经济活动中的参与度。由于经济的增长主要来源于城镇地区的非农产业,因此地方政府的财政支出会带有一定的城镇倾向。政府在经济活动中的参与度越高,就意味着城镇地区从中得到的好处越多,不利于缩小城乡居民之间的收入差距。所有变量的具体设定如表1所示。
表1 变量设置
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在进行实证分析之前,为了更加直观地展现各指标的情况,本文先对各变量进行描述性统计,如表2所示。
表2 变量的描述性统计
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(三)建立模型
本文以城乡居民收入比(GAP)作为被解释变量,以教育支出占比(EDU)、医疗卫生支出占比(MHC)、社会保障和就业支出占比(SSE)、农林水事务支出占比(AFW)、科学技术支出占比(KJ)作为解释变量,以经济增长水平(EC)、地方产业结构(IS)、城镇化率(UB)、政府活动参与度(FIS)作为控制变量,建立面板数据的多元回归模型,建立的模型如式(1)所示:
其中,下标i和t分别代表第i个市和第t年,β为截距项,β为回归系数,其中k=0,…,9,ε是残差项。
(四)模型检验及估计结果
多重共线性检验。由表3可知,各变量之间的相关系数都明显小于0.8,因此我们初步判断各变量之间不存在严重的多重共线性。且从表3数据中能够看出城乡收入差距与医疗卫生支出、经济增长水平、地方产业结构、城镇化率、政府经济参与度都有显著的相关关系。但是相关性系数只是体现两个变量之间的关系,并不能体现它们的因果关系,分析它们之间具体的关系需要进一步回归。
表3 Person相关系数
注:、、分别表示1%、5%、10%的显著性水平。
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由于仅仅看相关性系数是不能确定性判断出变量间是否存在多重线性的问题,因此需要对模型的变量进一步进行多重线性检验,检验结果如表4所示。
表4 多重共线性检验结果
注:、、分别表示1%、5%、10%的显著性水平。
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从表4可知,各变量之间的VIF都小于6,容差度都明显大于0.1,由此可见不存在严重的多重共线性。
变量的平稳性检验。为了避免伪回归,选用LLC单位根来检验各变量是否平稳。由表5的检验结果可知,在5%的显著性水平下,所有的变量都是零阶平稳,故无需再进行协整检验,就可以建立相关回归方程。
表5 变量平稳性检验结果
注:检验类型(c,t,p)中,c表示截距项,t表示时间趋势项,p表示滞后阶数。
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模型的选择。本文通过建立混合最小二元回归模型、固定效应模型和随机效应模型来考察财政支出结构对广西城乡居民收入差距的影响方向和大小,并在此基础上,利用F检验和Hausman检验方法来选择最终模型,回归结果如表6所示。
表6 相关回归结果
注:、、分别表示在1%、5%和10%水平下显著,数据为变量的回归系数,括号内数据为对应的标准差。
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经过回归得到固定效应F检验的P值为0.0000,表明存在个体效应,即在固定效应和混合最小二元回归模型中应选择固定效应。
进一步,利用Hausman检验方法进行固定效应模型和随机效应模型的选择。由表7可知,统计量P=0.0000<0.05,即固定效应假设成立。
表7 Hausman检验结果
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故本文选用固定效应模型来进行回归分析,模型估计结果为:
稳健性检验。稳健性检验的目的在于对一些备选模型进行回归,从而说明回归结果具有稳定性,而不是出于统计结果上的偶然性。本文选择加入一个无关变量和加入一个相关变量来检验模型的稳健性。
由表8可以看出,在加入相关变量金融发展水平后,敏感性分析方程(1)的自变量参数相对于基准回归方程变化不大;在加入无关变量年度平均气温后,敏感性分析方程(2)的自变量参数相对于基准方程变化也较小,证明原始方程有较好的稳健性。
表8 回归分析结果
注:、、分别表示在1%、5%和10%水平下显著,数据为变量的回归系数,括号内数据为对应的标准差。
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(五)实证结果分析
根据固定效应的面板数据模型估计结果,可得出以下结论。
1.解释变量。具体解释变量如下:
第一,教育支出占比(EDU)系数为负,系数在10%的水平下不显著,表明教育支出占比增加不会显著影响城乡居民之间的收入差距。教育支出占比增加对城乡收入差距没有显著影响,可能是因为城乡之间的财政教育投入比较均衡,不存在城镇偏向性或者农村偏向性,因此导致该变量的系数不显著。
第二,社会保障和就业支出占比(SSE)系数为负,且在10%的水平下显著,表明社会保障和就业支出占比增加对缩小城乡居民之间的收入差距有显著的促进作用。在其他条件不变时,社会保障和就业支出在财政总支出的占比每增加一个单位,城乡居民收入比则减少0.602%。这主要是因为社会保障和就业支出主要保障无收入和低收入者的正常生活,而广西作为欠发达地区和主要扶贫地区,农村贫困人口较多,导致社会保障和就业支出有明显的“农村偏向性”。
第三,医疗卫生支出占比(MHC)系数为负,系数在5%的水平下显著,这说明医疗卫生支出占比增加对城乡居民收入差距的缩小有显著的促进作用。在其他条件不变的情况下,医疗卫生支出在财政总支出中的占比每增加一个单位,城乡居民收入比相应减少4.156%。这主要是由于近年来广西将更多的医疗卫生资源投入城镇,城镇地区的医疗卫生设施和条件不断得到完善,其投入产出弹性相对较低,而农村地区的医疗卫生长期处于一个较差的状态,其投入产出弹性相对较高。
第四,农林水事务支出占比(AFW)系数为负,在5%的水平下显著,表明农林水事务支出能够显著地改善城乡居民收入分配状况。在其他条件不变的情况下,农林水事务支出在财政总支出中的占比每提高1个单位,城乡居民收入比则减少1.765%。这主要是由于近年来地方政府对“三农问题”的高度重视,不断加大对农村基础设施建设的力度,增加对农民生产工作的补贴,这些都有助于提高农村居民的收入水平。
第五,科学技术支出占比(KJ)系数为正,系数在10%的水平下不显著,说明在其他条件不变时,科学技术占比增加不会显著影响城乡居民之间的收入差距。这是由于绝大部分科学技术资金被地方政府投入到弹性收益大的城镇,造成人才向城镇地区聚集,农村地区人才的外流,对城镇居民收入的提高起到了积极作用,但对农村居民收入的提高起到消极的作用,进而导致城乡居民之间的收入差距扩大。但由于科学技术支出占比较低,不足以增大城乡居民收入差距,说明广西需要提升科学技术支出占比,并需要向农村倾斜。
2.控制变量。具体控制变量如下:
第一,经济增长水平(EC)系数为-0.112,系数在1%的水平下显著,表明经济增长水平能够显著改善城乡收入分配状况,主要是因为经济增长水平与收入分配状况呈倒U型,这与我们的预期相符。
第二,地方产业结构(IS)系数为2.233,系数在10%的水平下不显著,说明地方产业结构不会显著扩大城乡居民收入差距,且变量符号与预期不符。这可能是因为第一产业产值占比越高,在一定程度上可以表明当地的经济发展处于一个较低的水平,流向城市的农村居民较少,当地的城镇化率较低,进而导致农村居民的人均纯收入较低,从而不利于缩小城乡居民之间的收入差距。
第三,城镇化率(UB)系数为-3.415,系数通过了1%水平的显著性检验,这说明城镇化率对城乡居民收入差距的缩小有显著的促进作用,这与我们的预期相符。这是因为城镇化由城镇常住人口/当地常住总人口所得,城镇化率占比增加表明农村人口正在流入城镇地区,农村地区剩余劳动力的流入,使得农村居民的收入更加多元化,从而对农村居民的收入提高有促进作用,城乡居民之间的收入差距也会随之缩小。
第四,政府参与度(FIS)系数为-3.308,系数在1%的水平下显著,表明政府参与度对缩小城乡居民之间的收入差距有显著的促进作用,这与我们的预期不符。这可能是因为财政支出有助于推进城镇化的建设,从而缩小城乡居民的收入差距。
教育和科学技术支出对城乡收入差距影响的进一步分析
(一)教育支出对城乡收入差距影响
通过回归结论可以得知教育支出不会显著影响城乡收入差距,初步分析是因为财政教育经费支出在城镇和农村之间比较均衡。由于无法得到广西14个地级市城镇和农村各自教育投入量的数据,为探究这个原因是否正确,通过收集2009-2018年广西生均教育经费支出来进行分析,如表9所示。
表9 2009-2018年广西生均教育经费支出(单位:元)
数据来源:2009-2018年《中国教育经费统计年鉴》。
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由表9可知,地区政府在普通小学和普通高中的教育投入均高于农村小学和农村高中,这表明财政义务教育经费投入在城乡之间分配不均衡。除此之外,2009-2018年普通高中的生均教育经费投入也高于农村高中,且两者的教育经费差距较大,表明地区政府不够重视农村中等教育。从整体来看,广西政府在财政教育经费的配置上具有城镇偏向性,城乡之间的教育经费分配不均衡,但由于教育投入具有滞后性,并且在2009-2018年广西教育支出占比变化较小,因此教育投入增加是否能够显著影响城乡收入差距在长期中才能体现。
(二)科学技术支出对城乡收入差距影响
通过上述的回归分析可以看出,科学技术支出不会显著扩大城乡收入差距。初步分析一方面是因为政府将大部分财政科技资金投入到收益弹性大的城镇,另一方面技能偏向的技术进步对低技能的农村居民具有替代效应,不利于农民收入增长,但由于广西的科学技术支出规模和占比本身很低,且比重一直很稳定,因此导致回归结果不显著。《广西壮族自治区人民政府关于促进全社会加大研发经费投入的实施意见(桂政发〔2018〕25号)》指出全区的研发资金应重点投向创新型企业、高等学校、科研院所等关键研发执行主体,由此可见广西科技资金主要投入城镇。同时广西2019年获得的七项国家科学技术进步奖中,只有“防治农作物主要病虫害绿色新农药新制剂的研制及应用”这一奖项是偏向农村,其余的奖项都是偏向技能,这在一定程度上也会导致城乡收入差距扩大。
缩小城乡收入差距的对策建议
(一)重视农村教育发展
通过前文实证分析,可知教育支出不会显著影响城乡居民之间的收入差距,但是通过教育支出对城乡居民之间的收入差距影响的进一步分析发现,广西的财政教育支出带有城镇偏向性。因此,地区政府应该在保证城镇教育事业稳定发展的同时,将更多的教育资源投向农村地区,特别是加强对农村中小学的基础教育投入。此外,广西也要加强对农村中等教育的重视,提高农村学生的受教育水平,提升农村高中的办学质量和办学水平。
(二)完善农村社会保障体系
通过前文实证分析,可知社会保障支出能够显著缩小城乡居民之间的收入差距。因此,地方政府须进一步完善地区的社会保障体系,扩展社保涉农的覆盖面。因此,地区政府应该解决农村居民的最低生活保障问题,根据地方的实际情况规划最低生活保障线,通过对农村贫困家庭进行补助使其生活得到最基本的保障。
(三)加大医疗卫生投入力度
通过前文实证分析,可知医疗卫生支出对缩小城乡居民之间的收入差距具有显著的促进作用。但在医疗支出方面,当前广西的医疗卫生投入水平相对较低,因此地区政府应加大对医疗卫生的投入力度。在加大医疗卫生投入的同时,地区政府需要引导医疗卫生资源更多的流向农村,提高农村地区的医疗卫生水平。
(四)增加农林水事务支出力度
“三农”问题一直是广西各地区比较突出的一个问题,虽然地区政府对“三农”问题高度重视,并取得了较为显著的成绩,农民收入有了大幅度提高,但城乡之间的收入差距仍处于一个较高水平。由实证结果分析可知,农林水事务占比增加对缩小城乡居民之间的收入差距有显著的促进作用。因此,地区政府应该加大对农林水事务的支出,引导更多资金向农业投入,大力推进农业现代化,提高农产品的科技含量,从而提升农产品的生产效率,进而达到增加农村居民收入的目的。除此之外,地区政府应当加大对农产品的补贴力度,从而提高农民生产积极性。
(五)提高科技资金占比
由前文分析可知,广西对科学技术支出的投入量较低且具有明显的“城镇偏向性”。因此,各地区在增加科学技术支出的同时还要有意识地向农村倾斜。首先,地区政府要加强对科技创新的鼓励和奖赏力度,尤其要重视对农村地区发明新技术的人才给予一定奖赏。其次,尽量为农村地区居民提供和城镇居民一样的创新环境。最后,考虑到广西人力资源较丰富和技术进步对劳动力市场具有一定的冲击性,因此政府在对科学技术的投入上,可以实行劳动密集型技术与技能密集型技术并重发展,以实现技术进步与劳动力禀赋相匹配,从而缩小城乡收入差距。