京津冀财政税收对产业结构升级的“非线性”影响研究

任爱华，刘 洁，陈小荣

（1.河北金融学院 金融创新与风险管理研究中心，河北 保定 071051；2.河北金融学院 金融与投资学院，河北 保定 071051）

一、问题提出

“十四五”时期，京津冀协同发展进入全面落地的关键阶段，各项改革创新举措深入推进，对于京津冀地区的各个城市而言，交通一体化、环保一体化、要素市场一体化取得突破性进展，从京津冀协同发展中发现城市新机遇、明确城市新定位、打造城市新模式，是京津冀区域城市需要共同面对的机遇和挑战，特别是对于发展进入新周期的河北、天津而言，更需要从中探寻更多机遇。然而，京津冀地区的增长速度却依然乏力，纵观全国各地区来看，增速依然处于中下游。归根结底，产业结构不合理的弊端阻碍了经济发展，导致京津冀地区经济增长缺乏新动能。同时，作为宏观经济调控的手段，相对于货币政策总量调控的特点，财政政策具有更好的结构调控特征，尤其是税收政策对产业结构具有明显影响[1]。然而，作为经济发展一体化的京津冀地区，其内部任何一方的财政政策都会对彼此的产业发展产生非线性溢出效应，这种溢出效应的非线性主要体现在两个方面：一是京津冀地区城市的“体量”不同，因此每个城市对彼此的溢出水平存在差异性；二是财政政策对产业发展的影响会遵循一定的传导路径，而这种传导路径在不同时期的不同经济背景下具有差异性，进而会导致溢出水平不一。基于此，从非线性的角度探索京津冀地区财政税收对产业结构优化升级的影响才能更有针对性地开展政策措施，进而促进京津冀地区经济发展水平的同步提升。

早在20 世纪西方经济大萧条时期，经济学家们就一直致力于探索经济增长的根源问题，到了20 世纪50 年代，随着发展经济学的兴起，学者们逐渐意识到产业结构发展与变迁是影响经济增长的重要动力源之一[2-4]，尤其是经济结构由传统制造业向新兴产业的发展与转变，成为地区经济发展竞争力提升的重要手段[5]。甚至有的国家不仅抓住了新兴产业发展的机遇，更是在新兴产业的发展模型以及发展的区域效应方面加以改进，其中，美国、日本、韩国和巴西在二战后出台了一系列促进新兴产业发展的政策，包括促进新兴产业网络型发展模型、权力下放、新兴产业的不同行业聚集化等，在带动了整体经济发展的同时，也消除了区域发展差异以及人民收入差异[6]。

随后，学者们将关注点转向“经济结构由传统产业向新兴产业的转变是如何促进经济增长的？”。其中，何立春(2015)从新型城镇化与新兴产业相结合的角度，建立了产城融合的发展模式，对其理论框架和总体战略意义进行了解释，研究了新兴产业和新型城镇化对中国经济发展的促进作用，并对如何合理发展新兴产业以及加快城镇化进程给出了政策建议。也有的学者从新兴产业的空间布局方面进行了分析，认为合理的空间布局能最大化新兴产业对经济发展的带动效应[8，9]，纵观全球经济发展历史，新兴产业对世界经济增长的贡献有目共睹，随着中国改革开放程度的加深与经济发展方式的战略转变，经济发展动力也逐渐向新兴产业转变[10]。

产业结构升级是经济发展的重要动因这一理论在发展经济学界达成共识之后，如何促进产业结构升级逐渐成为学者们关注的热点问题，其中一部分研究主要集中于财政政策对产业结构转变的影响[11，12]，然而，虽然发展经济学普遍认为财政政策是影响产业结构转变的重要手段之一，但对其影响效果的认识却莫衷一是[13]。其中，一部分学者认为宽松型财政政策有利于促进产业结构升级，减少财政税收有利于给中小微企业降低成本，释放创新空间，进而促进技术进步和产业升级[14]。然而，另一部分学者却认为宽松型财政政策会阻碍产业结构升级，降低税收会进一步加剧传统制造业的产能过剩，进而在大型传统制造业有相对信贷优势的情况下，结合减税降费政策进一步享用更多的社会资源，限制中小高新技术产业发展，进而阻碍产业结构向高级化转变[15]。

综上可知，国内外学者与研究机构对产业结构由传统向新兴产业的转变做出了深入与广泛的研究，但是却存在着明显不足：一是大部分文献都是基于国家层面对国内外新兴产业发展进行研究，而京津冀地区作为中国经济发展的重要拼图，却没有学者研究京津冀地方财政对产业结构升级的影响，更没有文献研究这种影响在京津冀之间的溢出效应；二是国内外学者对于产业结构升级的研究大多基于线性回归、面板回归以及因子分析等方法，而该类方法无法捕捉财政税收对产业结构升级的非线性效应。然而，后两点原因恰是当前学者关于财政税收与产业升级之间的关系没有得到统一定论的重要原因。

二、模型构建

1. 模型设定

文章以京津冀地区的财政政策和产业结构为对象，基于Sims(1980)的向量自回归分析，构建常参数结构模型如下：

其中，BIS、TIS、HIS 分别代表北京、天津、河北的产业高级化指数，TXi代表财政税收，i∈(B，T，H)即取不同值时分别代表北京、天津、河北的财政税收，bp为4×4 维度的结构参数矩阵，c 为4×1 维度的结构参数矩阵，νt为4×1 维度的扰动项。

然而，上述基本模型的一个很重要的局限是受制于参数估计的自由度限制，其变量一般不会超过20 个，甚至在大多数时候仅在5 个左右，这就很容易引起遗漏变量偏差问题，基于此，为解决高维度参数估计自由度的局限问题，此处借鉴Stock＆Watson(2005)的因子增广思想[17]，将n 维可观测变量xt降阶成k 维的不可观测因子wt，并且k＜n，进而得到因子增强型向量自回归模型(2)及因子提取方式(3)：

其中，yt=[zt，st，W′]t，zt=[BISt，TISt，HISt]为观测变量向量，st=[FEi，t，TXi，t]为政策变量向量，Wt是提取的k×1 维度共同因子，νt依然是扰动项且有νt～N(0，Ω)。是(n×k)维矩阵；是(n×1)维矩阵；是(n×1)维矩阵；εit～N[0，exp(hi)]，对任意i，j=1，…，n有i≠j、E(εitwt)=0、E(εitεjs)=0。因此，进一步可以把方程(3)变成：

其中，Γ(L)=diag[ρ1(L)，…，ρn(L)]，ρi(L)=ρi1L+…+ρiqLq；λj=[In-Γ(L)]，j=j，z，m；εt～N(0，H)，H=diag[exp(h1)，…，exp(hn)]。

然而，上述模型依然是常参数模型，无法探索京津冀地区财税政策对产业发展的非线性效应，因此，进一步构建模型时变性特征，时变形式如下：

通过对区域钼矿床类型对比，以及本矿床矿物共生组合、化探异常元素组合的分析，矿体围岩蚀变规律的研究，认为本矿区钼矿形成具长期性和多阶段性，属多阶段形成斑岩型钼矿体。

其中，Apt=cbp，t为时变结构参数矩阵。同时，因子方程扰动项也变成时变的协方差矩阵，即εit～N[0，exp(hi，t)]，残差的时变方程为随机游走形式hit=hit-1+～N(0，σh，t)。另外，参照Primiceri(2005)，文章将主方程的扰动项的协方差矩阵及结构参数矩阵分解如下：

∑t=diag(σ1，t，…，σk+1，t)，At是主对角线为1 的下三角矩阵。

方程(5)中的所有参数可以表示为：Bt=[vec(b1t)′，…，vec(bpt)′]′，logσt=(logσ1t′，…，logσmt′)′，αt=(aj1t′，…，a′j(j-1)，t)j=1，…，m。设系数构成的矩阵具有如Koop 等(2009)、叶园园等(2021)的创新型随机游走形式：

其中，ηtθ～N(0，Qθ)是模型中的创新变量，Qθ分别对应Bt、αt、logσt的创新协方差矩阵，Jtθ=0，∀t=1，…，T 表示参数是常数，Jtθ=1，∀t=1，…，T 说明系数具有时变性，θt∈{Bt，αt，logσt}。

应用滞后算子对方程(4)和(5)进行变形处理，很容易把文章模型系统表示成一个带有飘移参数的标准VAR 形式：

其中，gt′=[xt′，zt，st]；yt′=[ft′，zt，st]；Wt=diag[exp(h1t)/2，…，exp(hnt)/2，01×l+1]，WtWt′=[Ht，01×′l+1]′；Bt(L)=b1tL+…+bptLp；()是扰动项，独立同分布且服从标准正态；λs]。把方程(10)代入(11)可得到：

2. 抽样、估计及先验信息

模型构建完成后需要对模型中的时变参数进行估计，文章主要参考Stock＆Watson(2005)[17]、彭洋等(2019)的两步估计法对模型中时变系数进行估计：采用主成分分析法对经济变量中的共同因子进行提取；将提取出的共同因子视为不可观测的参数，与模型中的其他参数共同进行贝叶斯估计，过程中所需的先验信息见表1。其中，dim(B)=m×m×p，dim(α)=m(m-1)/2，dim(σ)=m，一阶滞后系数（B=0.9，其他情况=0。（属于协方差对角阵：对于滞后项系数，；对于变量系数，；滞后阶数c=1，…，p，为单个变量自回归方程残差的方差。Jtθ服从伯努利分布，p(=1)=πθ=1-p(=0)，πθ～Beta(1，1)，E(πθ)=0.5，std(πθ)≅0.29，θt∈{Bt，αt，logσt}。

表1 模型中参数的先验分布

三、实证分析

1. 变量选取、数据描述及共同因子提取

文章涉及变量主要来自于两个方面：一是观测方程涉及的观测变量北京、天津、河北的产业高级化指数涉及的变量以及财政税收政策；二是因子方程涉及的因子提取变量。观测变量主要是地方数据，数据来源于《中国统计年鉴》，因子变量主要是宏观经济数据，数据来源于中经网数据库和CEIC 数据库。所有数据为2001 年第1 季度到2020 年第4 季度的数据，并经过Eviews 的X-12 季度处理和Korobilis(2013)的tcode5 方法处理，处理后的数据平稳。

对于观测变量：产业高级化指数，文章参照储德银和建克成(2014)、任爱华和郭净(2017)的处理方法，以第一、二、三产业增加值的三层次方法计算产业高级化指数BIS、TIS、HIS，并分别以北京、天津、河北的第一、二、三产业增加值作为相应GDP 的代理变量；财政税收政策，文章以北京、天津、河北的地方税收总额作为TXi的代理变量。

对于因子提取变量：文章的因子提取变量主要来自实际经济层面、价格层面及金融经济层面。实际经济层面包括各产业增加值、城镇单位就业人员数、投资、进口、出口等23 个变量；价格层面包括消费者价格指数、生产者价格指数、进口商品价格指数等9 个变量；金融经济层面包括1 天、7 天、30 天银行间拆借率、M0、M1、M2、上证综合指数、深证综合指数等34 个变量。文章提取了3 个共同因子，如图1 所示，第1个共同因子后验均值在2020 年第2 季度左右有最大波动，在2008 年第2 季度有次大波动，在2005 年第1 季度和2015 年第1 季度有小幅度波动；从第2 个共同因子后验均值的走势来看，sigmean2 在2008 年第3 季度有最大幅度波动，在2005 年第1季度和2020 年第2 季度左右有次大波动；第三个共同因子后验均值走势与第一个共同因子后验均值走势相似，区别仅在于前者在2008 年的波动幅度较小。由此可以看出，文章提取的3个共同因子几乎捕捉到了宏观经济指标的大部分成分，其走势基本与经济周期走势一致，即捕捉到了2005 年左右的经济高涨时期、2015—2018 年左右的经济平稳时期、2008 年全球经济危机和2020 年等特殊时期。

图1 提取共同因子的后验均值趋势

2. 地方财政税收政策对京津冀产业升级的影响

基于前面构建的模型分析了1 单位税收正向冲击对京津冀地区产业高级化指数的非线性脉冲响应，结果见图2～图4，各图中Z 轴代表脉冲响应强度，Y 轴代表脉冲响应发生的时间，X 轴代表脉冲响应的持续期。

图4 河北财政税收政策对京津冀产业升级的影响

（1） 北京财政税收政策对京津冀地区产业结构优化的影响

从图2 中可以看出，北京税收1 单位正向冲击对京津冀的产业结构优化主要产生正向拉动作用。在2015 年以前，北京税收政策对北京产业结构优化的影响并不明显，在2015 年后税收对产业高级化指数的冲击效应愈发凸显，最大正向响应发生在2015 年第3 季度，高达183 个bp，但持续时间相对较短，在大部分时期，产业高级化指数的响应效果都仅持续了13 期左右；另外，北京税收一单位正向冲击对河北产业高级化指数的溢出效应基本相似，同样是在2015 年以前的影响效果较弱，在2015 年以后的影响效果逐渐凸显，影响的持续期较短。但北京税收政策对河北产业高级化指数有最大响应幅度，高达213 个bp；然而，与北京和河北的响应不同，天津产业高级化指数对北京税收政策的冲击在2011—2013 年间产生明显的正向响应，随后趋于平稳，并在2015 年以后又产生较大的正向响应，但天津产业高级化指数对北京税收政策的响应幅度较小，最大响应幅度仅为136 个bp。可能的原因在于，2018 年虽然经济发展平稳，但新常态特点下的产业结构不平衡严重凸显，北京率先出台了一系列如《开展新能源汽车推广和应用》等的支持产业结构转型的财政政策措施，使得在此时期的京津冀地区产业结构得到了良好发展。

图2 北京财政税收政策对京津冀产业升级的影响

（2） 天津财政税收政策对京津冀地区产业结构优化的影响

从图3 中可以看出，天津税收1 单位正向冲击对京津冀的产业结构优化主要具有正向促进作用，且天津财政税收政策对京津冀地区产业结构产生最大拉动效果的时间皆在2020 年，而北京财政税收政策对京津冀地区产业结构产生最大拉动效果的时间皆在2018 年。具体来看，天津财政税收政策对北京的产业高级化指数的影响在大部分时间并不显著，在2020 年左右和2015 年左右天津财政税收政策对北京产业结构优化的促进作用都可以持续12 期，并且最大化拉动效果可以达到100个bp；天津财政税收政策对天津的产业高级化指数的影响同样在大部分时间并不显著，但在2015 年之后，天津产业高级化指数对税收的敏感性产生倒“U”型影响，并且大部分时间的敏感性持续期为13 期，最大响应幅度发生在2020 年第3 季度，但拉动效果仅为62 个bp；天津财政税收政策对河北的产业高级化指数的影响在不同时期波动性较大，在2008 年、2015 年、2020 年天津财政税收政策的冲击效果较强，这也基本验证前面共同因子提取部分的典型时期走势，最大脉冲响应同样发生在2020 年第3 季度，对河北产业高级化指数的拉动效果可达149 个bp。

图3 天津财政税收政策对京津冀产业升级的影响

（3） 河北财政税收政策对京津冀地区产业结构优化的影响

从图4 中可以看出，与前面不同的是，河北税收1 单位正向冲击对京津冀的产业结构优化产生正负交替作用，以正向作用为主。具体来看，在2015 年以前，河北税收政策对北京产业结构优化的溢出效应并不明显，但在2005 年第1 季度河北税收政策对北京产业结构优化有5 个bp 的微弱负向溢出效应，在2015 年后税收对产业高级化指数的冲击效应愈发凸显，最大拉动效果发生在2020 年第3 季度，达到18 个bp，但大部分时期的持续时间较短，基本在10 期左右冲击效果消失；同样，河北税收政策对天津和河北产业结构优化的冲击效应也并不明显，也都是在2005 年第1 季度河北税收政策对天津和河北产业结构高级化指数产生了微弱的负向影响，负向响应值分别为4 个bp 和2 个bp，在2015 年后税收对产业高级化指数的冲击效应愈发凸显，最大拉动效果也同样发生在2020 年第3 季度，最大响应值分别为23 个bp 和24 个bp。可以看出，北京、天津、河北的税收政策都是在2015 年以后对区域内部的产业结构高级化产生明显影响，究其原因，中央领导小组在2015 年审议通过了《京津冀协同发展纲要》，其中一项重要规定即是促进京津冀地区的产业结构由传统过剩产能的制造业向新兴的高技术、高附加值产业转型，进而优化区域分工和产业布局。可见，2015 年以后京津冀地方财政税收政策对区域产业结构发展的影响日益凸显是一系列良好政策措施的必然结果。

由此可见，京津冀地区的地方税收财政税收政策确实对内部产业结构升级产生了影响，但影响效果却存在明显差异。从影响方向上来看，北京和天津的税收增加对北京、天津、河北的产业结构都会产生正向的推动作用；而河北的税收增加会对北京、天津、河北的产业结构产生阻碍和推动并存的效果。可能的原因在于，在过去较长的一段时间里，北京和天津的经济虽然得到了十足发展，但大部分聚集于传统制造业，产能过剩严重，而税收收紧有利于达到传统产业去产能、去杠杆的效果，使得产业结构向高级化转变，并对河北产生溢出效应，而不同的是，河北的经济发展并不像北京、天津一样高速，不仅新兴产业未得到发展，传统制造业也并不过剩，其紧缩性税收政策对产业的发展作用不明显，且对北京和天津产生不利的溢出效应，尤其是在经济发展的早期，这种现象较为明显，而在近几年，河北经济和产业结构得到了较好的发展，传统制造业也出现高杠杆、高库存现象，因此其紧缩性税收政策在2015年之后也会对北京和天津产生正向的溢出效应。从影响时间上来看，在2005 年左右的经济高涨时期，北京和天津的税收增加对区域内的产业结构几乎不会产生影响，但河北的税收增加会对区域内的产业结构产生微弱的负向影响；在2018 年左右的经济平稳时期，天津和河北的税收增加对区域内的产业结构几乎不会产生影响，但北京的税收增加会对区域内产业结构产生强烈的拉动效果；在2020 年的经济萧条时期，北京税收政策对区域内的产业结构优化升级影响较弱，但天津和河北的税收增加对区域内的产业结构产生较强的拉动作用。从影响幅度来看，北京税收政策对区域内产业结构优化升级的影响效果最强，内部排名从强到弱依次是河北、北京、天津；河北税收政策对区域内产业结构优化升级的影响效果最弱，内部排名从强到弱依次是河北、天津、北京；天津税收政策对区域内产业结构优化升级的影响效果适中，内部排名从强到弱依次是河北、北京、天津。可能的原因在于，一方面是北京的经济体量比天津和河北庞大，其政策溢出效应也相对较强；另一方面，北京是经济、政治、文化中心，其针对产业结构不平衡弊端的政策更及时、更精确，进而对天津和河北产业结构的影响也就越显著，同样的，天津的经济发展较好，政策溢出效应仅次于北京。

四、结论与现实启示

在过去经济高速增长的进程中，产业不合理的弊端累积，近来关于调整产业结构、优化经济增长方式的政策风向日益明朗，关于产业结构调整的政策措施层出不穷，在此背景下，作为中国重要区域经济组成部分的京津冀地区，其产业结构优化升级逐渐成为当前国家战略方针的重点之一。而财政政策是宏观经济调控的重要手段，其相对于货币政策的总量调控功能，财政政策更具结构调控的优势。基于此，文章在经典向量自回归模型的基础上引入因子增广思想，并对结构参数进行了时变性处理，进而以北京、天津、河北的产业结构为研究对象，采用三维脉冲方法分析了地方财政税收政策对其的非线性溢出效应，进而得到如下结论：

第一，在区域内部结构方面。从北京的财政税收政策溢出效应来看，其对河北的产业结构有最强的正向溢出效应，而对天津产业结构的溢出效应相对较弱；从天津的财政税收政策溢出效应来看，除了对自身产业结构的影响外，其对河北的产业结构有最强的正向溢出效应，而对北京产业结构的溢出效应相对较弱；从河北的财政税收政策溢出效应来看，除了对自身产业结构有最强的影响外，其对天津的产业结构有较强的正向溢出效应，而对北京产业结构的溢出效应相对较弱。这意味着对于地方财政税收政策促进区域内产业结构升级而言，河北产业结构是最强受益者，北京产业结构是最弱受益者，天津产业结构受益程度适中。

第二，在影响时间维度方面。在经济高涨时期，北京和天津的财政税收政策不会对京津冀地区的产业结构升级产生明显的影响效果，河北的财政税收政策会对京津冀地区的产业结构升级产生微弱的负向影响；在经济平稳时期，天津和河北的财政税收政策对区域内的产业结构产生适度的促进作用，北京的财政税收政策对区域内的产业结构会产生强烈的促进作用；在经济衰退时期，天津和河北的财政税收政策对区域内的产业结构会产生强烈的促进作用，北京的财政税收政策对区域内的产业结构会产生适度的促进作用。进而体现在时间维度的形态上即是北京的财政税收政策的溢出效应呈现出正态式分布，而天津和河北的财政税收政策的溢出效应呈现出卡方式分布。

第三，在影响幅度方面。北京的财政税收政策对京津冀地区产业结构升级的促进作用最强，河北财政税收政策的促进作用最弱，而天津的财政税收政策对京津冀地区产业结构升级的促进作用较为适中。

综合分析来看，京津冀地区的地方财政税收政策对区域内的产业结构优化产生了影响，并且这种影响存在各种形式的非线性，因此，可以得到一些具有现实意义的启示和建议：优化财政税收的政策操作可以有效促进京津冀地区产业结构升级，使得河北成为产业结构升级的最大受益者，进而同时达到了缩小区域内经济发展结构差异的效果。纵观经济增长周期和当前的国内外经济环境来看，美国量化宽松政策必然不可持续，而全球外部环境的不确定性日益增大，可见未来一段时间的经济增长速度不容乐观，在这种经济形势下，建议在未来一段时间内，北京采取稳健的财政税收政策，天津和河北采取宽松型的财政税收政策，进而促进京津冀地区的产业结构优化升级。