政府预期目标制定的高质量发展效应
2023-05-21张伟伟张景静
张伟伟 张景静
关键词 经济增长目标;环境约束目标;政府工作报告;高质量发展
中图分类号 F061. 3 文献标志码 A 文章编号 1002-2104(2023)04-0125-12 DOI:10. 12062/cpre. 20230110
中国已进入新发展阶段,“十四五”规划明确了中国的经济社会发展要以高质量发展为主题,须贯彻“创新、协调、绿色、开放、共享”的新发展理念以满足人民日益增长的美好生活需要。因此,亟须破除制约高质量发展的体制机制障碍。《政府工作报告》制定的预期发展目标是地方政府调控辖区发展方向最直接的方式,且有学者研究发现政府的目标管理行为显著影响辖区发展[1-6]。《关于构建现代环境治理体系的指导意见》强调地方政府要设定合理的经济增长和环境约束目标,且中国的政绩考核也正在逐步强化生态环境考核,所以地方政府需要革新目标管理理念以适应高质量发展的时代要求。鉴于此,评估地方政府制定的预期性经济增长目标和环境约束目标如何影响高质量发展在一定程度上能为优化预期目标管理、完善宏观调控、提升政府治理效能提供经验证据。
1 制度背景与理论假说
1. 1 典型化事实:经济增长目标和环境约束目标
通过2004—2019年中国各级政府的4 720份《政府工作报告》可发现经济增长目标和环境约束目标的几个典型特点。关于经济增长目标:①“层层加码”现象。省级和地级市的经济增长目标高于中央的比例分别为92. 06%和92. 21%,且78. 79%的地级市经济增长目标高于所属省份[7]。②表述经济增长目标的方式。中央倾向于采用“区间”或“数值+左右”的形式;地方政府普遍采用“之上、确保、力争”等较硬的词汇,如“今年的经济增长要确保或力争达某一数值之上”。硬词汇意味着经济目标对经济工作的约束性较强[8]。③经济增长目标的完成情况。省级和地级市的经济增长目标兑现率分别是66. 13% 和48. 18%,反映了地方政府尤其是地级市制定越高的经济目标面临的压力越大。关于环境约束目标:①2006年国务院《政府工作报告》首次提出单位生产总值能耗降低4%左右,除了北京、上海(2005年提出)各省级行政单位也首次在2006年《政府工作报告》中制定了绿色目标。②从地级市来看,中西部大部分地级市并未在2006年设定绿色目标,而是后续随着绿色发展理念的深化逐步引入绿色约束目标。对各级政府逐级加码经济增长目标但弱化绿色目标的行为进行比较,反映出地方政府相较于经济绩效,推动绿色发展的内生激励有待提升。
1. 2 政府制定的预期目标对高质量发展的影响
1. 2. 1 高质量发展的内涵和特征
高质量发展是党的十九大报告中首次提出的中国发展阶段的新表述,其本真性是在一定经济质态条件下满足人民日益增长的美好生活需要。关于高质量发展的特征,一是动力机制的转变,中国已由生产力不能满足人民需要的国家成长为世界第二大经济体,所以不同于以资源要素驱动发展的高速增长阶段,高质量发展要有更具价值理性的技术进步作为引领发展的新动力[9]。二是发展理念的革新,高速增长阶段是“GDP第一”,而高质量发展体现的是“创新、协调、绿色、开放、共享”的新发展理念,这决定了高质量发展的经济质态是更有效率、更绿色的发展。然而,中国仍是世界上最大的发展中国家,实现共同富裕的远景目标需要继续保持中高速经济增长。可见,高质量发展阶段,地方政府需要协同推进经济增长与绿色发展。
1. 2. 2 政府制定的预期目标与高质量发展
中国的制度体制是中央政府主导、各级政府逐级分权的行政发包制。中央政府的工作精神及貫彻情况会体现在各级政府的《政府工作报告》中[10]。中国的垂直管理体系决定了下级政府向上级政府负责,政治晋升会激励地方政府实现包干任务[11]。目标责任考核是中国政绩考核体系的一部分,兑现目标是政府拿到政治锦标赛“入场券”的关键[12],所以地方政府会致力兑现公开承诺的预期发展目标。
就经济增长目标而言,周黎安等[7]发现中国行政级别较低的政府一般会设定比上级政府更高的经济目标;另一方面,地方政府倾向于以较硬的词汇表述经济目标,使得预期目标对辖区经济工作施加了较强的内在约束。余泳泽等[8]发现经济增长目标的硬约束抑制了经济效率的提升。此外,黎文靖等[13]、张德涛等[14]发现中国地方政府倾向制定与相邻地区相近的经济目标,但不平衡的发展现状意味着并不是所有的地区都具有完成相同经济目标的资源禀赋,不合理的增长目标会抑制技术创新。
Chai等[15]研究表明经济增长目标施加的制约导致污染增加。综上可见,过高经济增长目标的负面效应有悖于高质量发展的理念。
为激励地方政府环境管理的积极性,2007年原环保部与各省级行政单位签署《“十一五”主要污染物总量削减目标责任书》;2011年《主要污染物总量减排考核办法》提出环保政绩考核实施“一票否决”制;2021年《2030年前碳达峰行动方案》明确要对未完成环境目标的地区进行通报批评和约谈问责,进而提高地方政府环境政绩的努力程度。余泳泽等[16]研究发现环境政绩纳入考核后,地方政府推动产业转型升级的积极性增加,政府也会提高“环境壁垒”。石磊[17]分析了经济增长和环境约束的双重目标发现,环境约束能够缓解经济增长压力对环境污染的影响。此外,张文彬等[18]认为强化环境政绩考核使中国环境规制的省际竞争逐步形成“标尺效应”。由此可见,环境约束目标有助于推进高质量发展。据此,提出假设1。
假设1a:经济增长目标过高,不利于推进高质量发展。
假设1b:环境约束目标有助于推进高质量发展。
晋升锦标赛机制下,地方政府可能会采取短期经济行为兑现经济增长目标。徐现祥等[19]发现设定过高的经济增长目标会导致地方政府通过倒逼资源配置拉高经济增速至目标水平。在有限资源约束下,如果地方政府将过多资源配置在短期内快速拉高经济增长的领域,将会对周期长、风险高的创新领域的资源配置产生挤出效应。另外,地方政府可通过宏观调控营造有利于拉高经济增速的环境。一方面,地方政府为争夺资源可能会弱化环境管制标准,导致落后产能波骇云属,降低资源配置效率,成为高质量发展的桎梏[20]。另一方面,政府以企业为载体拉高经济增速,其可能会通过产业政策吸引企业入驻,增加地区的新增投资量,或刺激企业重点扩大生产投资以对实际经济增速产生立竿见影的效果[21]。
现阶段,“一票否决”制的环境政绩考核为地方政府环境管理施加了刚性约束。Zhang等[22]发现晋升可能性越大,地方政府越倾向于完成污染物减排目标。然而,对于仍然处于工业阶段的发展中国家,中国大部分地区的发展依赖第二产业,环境约束目标和经济增长目标存在明显的对立关系。而技术创新是协同实现经济增长和环境保护双赢的关键,所以地方政府在“增长”和“绿色”的双重目标约束下,行为决策可能会向技术创新领域倾斜。另外,为了完成环境政绩考核,地方政府的环境管制政策会更加严格[17],所以环境约束目标限制了实现经济增长目标的环境成本,尤其约束了以污染密集型产业为支柱的地区。由此可见,强化环境约束目标有利于营造良好的技术创新环境、限制污染投资的盲目扩张等,进而弱化过高经济增长目标的负效应,形成环境约束目标?环境壁垒和环境管制提高?技术进步?经济效率提升?经济增长目标和环境目标双赢?高质量发展的良性链条。综上,提出假设2。
假设2a:通过挤占创新资源、拉高新增投资量兑现经济目标不利于高质量发展。
假设2b:强化环境目标有利于营造技术创新的良好环境,限制投资量的盲目扩张,且能弱化过高经济增长目标的负效应。
2 研究设计
2. 1 变量说明
研究样本是2004—2019年中国264个地级市及以上城市层面的面板数据,鉴于数据的可得性,未涉及香港、澳门、台湾和西藏;此外,由于数据缺失未纳入研究范围的城市:廊坊、吕梁、呼伦贝尔、宿迁、淮安、衢州、亳州、宣城、鹰潭、平顶山、襄阳、咸宁、梧州、三沙、儋州、攀枝花、毕节、遵义、铜仁、普洱、酒泉、陇南、海东、中卫、固原、吐鲁番、哈密。关于数据来源,经济增长目标和环境约束目标来自《政府工作报告》;其他经济变量和灯光数据来自《中国城市统计年鉴》和万德数据库(Wind);构建工具变量所用的地级市数量和经纬度信息来自国家统计局和国泰安(CSMAR)。
2. 2 指标计算
2. 2. 1 被解释变量
被解释变量是高质量发展水平。参考徐现祥等[10]的研究,基于经济增长核算理论测算技术拉动率对经济增长率的贡献作为高质量发展(TS)的代理变量。假设生产函数为柯布-道格拉斯生产函数:
资本产出弹性δ 设为0. 4[10]。以2000年为基期,参考张军等[23]的资本存量估算方法计算资本增长率(gKit _Zhang)和单豪杰[24]的资本存量估算方法计算资本增长率(gKit _Shan),进而计算高质量发展指标(以下以“TSit _Zhang”和“TSit _Shan”表示)。
2. 2. 2 核心解释变量
核心解释变量是经济增长目标和环境约束目标。经济增长目标(egoal)是《政府工作报告》披露的经济增长目标值。环境约束目标采用两种方式:①环境约束目标强度(ER),按照“绿色环境类”词频占《政府工作报告》全文词频总数的比例衡量[20,25-26];②识别《政府工作报告》中总述地区“经济和社会发展主要预期目标”的部分是否出现“绿色环境类”关键词进而设定虚拟变量[17]。“绿色环境类”关键词包括“环境,环保,环境保护,绿色,雾霾,能耗,减排,低碳,空气,节能,细颗粒物,氮氧化物,氨氮,尾气,扬尘,PM10,PM2. 5,二氧化硫,二氧化碳”。
2. 2. 3 控制變量
考虑到遗漏变量导致的模型识别问题,参考已有研究选取影响高质量发展的系列因素作为控制变量[27-28]。①经济发展水平(EDLevel):城市人均GDP 比全国人均GDP。②产业结构(SecondI):第二产业增加值占GDP的比重。③财政压力(FiscalP):财政支出比财政收入。④科技扶持度(SciE_FE):科学事业费占财政支出的比重。⑤教育重视度(EduE_FE):教育支出占财政支出的比重。⑥对外开放度(OpenL):进出口贸易总额占GDP的比重。⑦金融发展程度(FinanceL):金融机构的存贷款余额占GDP的比重。
由表1变量的描述性统计结果可知,采用张军等[23]的资本存量估算方法和单豪杰[24]的资本存量估算方法得到的高质量发展指标差异不大。整体而言,技术拉动率对经济增长率的贡献较低(均值约为8%);经济增长目标的均值为10. 924%;有70%的地区会制定环境约束目标。其余变量的描述性统计详见表1。
在进行实证估计之前,以TS_Shan 为例,绘制egoal 和ER 与高质量发展的线性拟合图和二次拟合图初步判断预期性发展目标与高质量发展的关系,见图1。线性拟合图显示经济增长目标与高质量发展负相关,环境约束目标与高质量发展正相关。二次拟合图显示经济增长目标与高质量发展之间可能存在正“U”型关系,环境约束目标与高质量发展之间可能存在倒“U”型关系。
2. 3 计量模型构建
为了检验预期性发展目标对高质量发展的影响,构建如下计量模型:
3 实证结果分析
3. 1 基准回归结果:经济增长和环境约束目标与高质量发展
表2是基准回归结果。关于经济增长目标与高质量发展的关系,以TS_Shan 为例,经济增长目标每增加1%,高质量发展水平下降0. 056%。关于环境约束目标对高质量发展影响,无论是环境约束目标强度变量(ER)还是环境约束目标虚拟变量(ER_1)都支持环境约束目标显著促进了高质量发展。假设1得到验证。以ER 和TS_Shan为例,egoal 和ER 的交互项(0. 532)显著为正,说明环境约束目标能缓释经济增长目标对高质量发展的负效应,假设2b得到验证。根据控制变量的估计结果,科技创新、金融发展都有助于高质量发展。
3. 2 稳健性检验
由表2可知,年初制定的预期目标对张军等[23]和单豪杰[24]资本存量估算方法下的高质量发展(TS_Zhang 和TS_Shan)的回归结果一致,后续以TS_Shan 为例开展进一步的稳健性检验。
3. 2. 1 指标替换
鉴于部分学者以绿色全要素生产率作为高质量发展的代理变量[26, 28],为此,首先基于碳排放交易权的平均碳价计算2006—2019年各城市的绿色净产出,进而参考韦东明等[26]的研究采用随机前沿模型(SFA)测算绿色全要素生产率作为高质量发展的代理变量再次回归,结果见表3。egoal(-0. 003)显著为负,ER(0. 016)和egoal × ER(0. 002)显著为正,与基准研究結论一致。
3. 2. 2 剔除特定年份和地区
分析发现在召开党代会的下一年,即政府换届年倾向于调高预期性发展目标[13]。另外,此次研究样本涉及直辖市、副省级城市和地级市三类,直辖市的行政地位与省级相同;副省级城市是省级单位对其下放了较大管理权,一般是发展水平较高的城市,相对而言此类城市的发展压力较小。为此,采用不包含党代会年份、直辖市和副省级城市的样本重新检验egoal、ER 和egoal × ER 对TS_Shan 的影响,结果见表4。经济增长目标的侵蚀效应和环境目标的提升效应及缓释效应依旧成立,基准回归结论稳健。
3. 2. 3 内生性处理
政府制定的预期目标属于事前指标,在一定程度上能避免逆向因果导致的内生性,但考虑到遗漏变量问题,研究构建了经济增长目标和环境约束目标的工具变量。工具变量一(IV1_egoal,IV1_ER)是城市所在省份的地级市数量与目标变量滞后一期的交乘项。主要原因是,通过查询省级政府网站发现副省长的数量基本为8~9位。所以一个省的地级市越多,晋升越激烈,越倾向设定较高的目标以向上级传递执政能力,满足相关性。另外,先前确定的地级市数量隶属于行政区划和政治决策,不受当下高质量发展水平的影响,满足排他性。滞后值是被广泛使用的工具变量,用二者的交互项作为工具变量用于面板数据的估计。工具变量二(IV2_egoal,IV2_ER)是基于综合了地理相邻和经济相近(人均GDP指标)的逆经济距离空间权重矩阵计算邻近地区的目标加权平均值。主要原因是“标尺效应”的存在使中国各地区目标的制定易受“邻居”的影响[29],满足相关性。本地区年末的发展质量不会逆向影响其他地区制定年初目标,满足排他性。进而采用两阶段最小二乘(2SLS)和广义矩估计(GMM)进行估计,结果见表5。egoal、ER 和egoal × ER 对高质量发展的影响未发生实质性变化,说明在解决内生性偏误后基准结论依旧稳健。
4 进一步研究
4. 1 异质性分析
4. 1. 1 发展的阶段性特征
党的十八大以来,生态文明建设作为统筹推进“五位一体”总体布局的重要内容被空前重视。为审视发展理念的变化是否影响政府制定的预期目标与高质量发展的关系,分别估计了党的十八大前后发展目标对高质量发展的影响,结果见表6。2012年前提高经济增长目标(-0. 041)不利于高质量发展;2012年及之后,党中央对生态文明的重视能够引导地方政府提高经济增量的同时注重经济质量(0. 124)。另一方面,环境约束目标对高质量发展的提升效应也被强化(5. 181>2. 030)。如果上述结论成立,考虑到中国的五年规划是根据特定阶段的战略环境和国家任务编制,不同规划期的发展侧重点不同,那么政府制定的预期目标对高质量发展的影响也会呈现异质性。为此,分别设置不同“五年规划”期虚拟变量与经济增长目标和环境约束目标的交互项,结果见表6。“十五”和“十一五”时期,提高经济增长目标不利于高质量发展,环境约束目标也未发挥促进作用;而“十二五”和“十三五”时期,提高经济增长目标和环境约束目标均促进了高质量发展。
4. 1. 2 发达程度
在发达程度不同的地区,政府预期目标对高质量发展的影响可能存在差异性。按照城市本年度的灯光亮度是否大于所在省份的平均灯光亮度划分发达程度,结果见表7。发达地区提高经济增长目标对高质量发展的侵蚀效应高于不发达的地区(-0. 056>-0. 059),且环境约束目标的提升效应也高于不发达地区(4. 599>4. 151),该结论说明中国发达地区的目标定位要弱化经济增量,强化环境目标。此外,按照东、中、西部地区划分发达程度考察这一问题,所得结论一致。
4. 1. 3 经济增长目标的约束强度
为检验经济增长目标约束强度的影响,首先按照实际经济增速是否兑现目标设定虚拟变量(goal_Y),引入goal_Y 与政府预期目标的交互项,结果见表8。实际经济增长率无法兑现目标的地区,过高的经济增长目标不利于高质量发展(-0. 057),且环境约束目标的提升效应也被削弱(3. 557<4. 696);已兑现目标地区的经济目标未显著影响高质量发展。进一步审视实际经济增速达到经济目标地区的高质量发展水平、环境目标情况,发现北京、上海、天津、三亚、佛山、常州、广元、广州、成都、曲靖、深圳等城市兑现经济目标的同时也设定了严格的环境目标,高质量发展水平也较高。这在一定程度上说明可协同实现经济增长、环境保护和高质量发展。
其次,按照《政府工作报告》表述经济目标的文本设定“软硬”约束强度变量(Eh_l re)。具体地,采用“力争、确保、之上”等硬词汇修饰经济增长目标视为约束强度较高[8],采用“左右、区间、持平、同步”等软词汇的视为约束强度较低,未加修饰词的视为约束强度适中。分别引入Eh_l re 与egoal 和ER 的交互项,结果见表8。约束强度低的地区,经济增长目标不显著;约束强度高的地区,提高经济增长目标侵蚀了高质量发展。环境约束目标对高质量发展的提升效应不受经济增长目标修饰词的影响。
4. 1. 4 发展目标与高质量发展的非线性关系
鉴于经济增长目标和环境约束目标对高质量发展的影响可能存在非线性关系,该研究加入经济增长目标和环境约束目标的二次项,结果见表9。egoal 与高质量发展之间不存在“U”型关系。ER 和ER × ER 系数分别为13. 507和-12. 138且显著,说明环境约束目标与高质量发展之间存在倒“U”型关系。该结果说明各地区也要视情况设定环境约束目标,过于苛责的环境约束可能阻碍高质量发展。
4. 2 机制检验
参考温忠麟等[30]的研究检验经济增长目标和环境约束目标影响高质量发展的机制。第一步是政府制定的预期目标对高质量发展的估计结果,见表2。第二步和第三步分别是政府制定的预期目标对机制(M)和预期目标与机制对高质量发展(TS)的估计,见式(8)—式(11)。如果系数α1、α2和b 都显著则机制成立。
4. 2. 1 機制一:技术创新
采用发明和实用新型专利申请量的对数衡量技术创新水平(ln tec)以检验假设2,结果见表10。egoal(-0. 072)显著负向影响ln tec,而ER(1. 475)的系数显著为正;ln tec 显著提升了TS_Shan(0. 655),则机制检验通过,假设2成立。为了进一步探究技术创新与高质量发展的关系是否受地区设定经济增长目标约束强度的影响,按照异质性分析部分设定的经济目标约束强度变量进行分组回归,结果见表10。随着经济目标约束强度的增加,ln tec 对高质量发展的提升效应逐渐下降(0. 643>0. 626>0. 611),该结果在一定程度上说明经济目标对地区经济工作的约束力度较强,会侵蚀技术创新对高质量发展的提升效应。
4. 2. 2 机制二:资金吸引力
为促进经济发展,政府可出台系列政策提高资金吸引力以拉高地区经济增速。根据北京大学企业大数据研究中心Dai等[31]公布的创新创业区域指数,采用新建企业(NewBC)、吸引外来投资(FInvest)、吸引风险投资(VCinvest)反映地区的资金吸引力。鉴于指标的子维度是绝对数,为了使各城市之间纵向可比,将城市每年的综合指数按照均值进行标准化,见(12)式。
以Invest 为机制变量,结果见表11。egoal(0. 006)显著增加了Invest,但Invest(-0. 498)负向影响高质量发展。可见,如果地方政府放松产业政策吸引企业入驻、刺激企业扩大投资等拉高经济增速则不利于高质量发展。另一方面,ER(-0. 041)显著降低了地区的资金吸引力且提升了高质量发展(4. 336)。假设2成立。
该研究进一步探讨了经济目标约束强度如何影响环境约束目标、资金吸引力和高质量发展的关系,见表11。随着经济目标约束强度的增加,环境目标对高质量发展的提升效应逐渐增加(1. 691<5. 090<5. 831),且只有在以“硬词汇”修饰经济目标的地区,新增投资量负向影响高质量发展(-1. 566)。该结果在一定程度上说明,面临经济增长压力的地区,增加环境约束目标强度会降低地区的资金吸引力,但是有助于推进高质量发展进程。为此,要进一步强化面临经济增长压力地区的环境保护意识,避免走先发展后治理的老路。
5 结论与政策启示
基于中国高质量发展的时代背景,从地方政府制定预期性发展目标的角度探究经济增长目标与环境约束目标对高质量发展的影响及作用机制。研究发现:①过高的经济增长目标使地方政府的工作过度集中于经济增速,不利于高质量发展。而环境约束目标对高质量发展有显著的提升作用,且能缓解经济增长目标对高质量发展的负效应。该结论通过了内生性偏误等系列稳健性检验。②异质性分析表明,中国经济能兼顾实现经济增速和经济质量的双赢。发达地区提高经济增长目标对高质量发展的侵蚀效应高于不发达的地区,且环境约束目标的提升效应也高于不发达地区,所以发达地区的发展目标要聚焦于弱化经济增速,强化环境约束;无法兑现经济增长目标以及采用“硬”词汇修饰经济目标的地区,提高经济增长目标不利于高质量发展,且削弱了环境目标的提升效应。经济增长目标与高质量发展不存在显著的非线性关系,但环境约束目标与高质量发展存在显著的倒“U”型关系。③机制检验发现,经济增长目标的提高降低了地区的创新水平,拉高了新增投资量,不利于高质量发展,而环境约束目标能促进技术创新并限制新增投资量的盲目扩张,进而有助于高质量发展。
根据上述研究结果,为助力高质量发展总结了如下几点政策启示:①政绩考核方面。继续推进主体功能区建设,引导地方立足地区资源禀赋建立发展支柱,干部的政绩考核按照地区发展的核心功能实施差异化考核。另外,切实推动干部的绿色政绩考核,具体化生态环境考核的指标,应用数字技术建设地方干部生态信息账本,落实绿色环境政绩的可追溯制度。②政府预期发展目标的制定。新发展阶段下,发展仍然是中国解决一切问题的基础,保持中高速经济增长是中国实现人均收入翻番、共同富裕等远景目标的关键,所以经济增长目标必不可少。与此同时,在兑现经济增长目标的过程中,必须坚持新发展理念,坚守环境保护底线,重点提升质量效益,缔造“量增质更优”的双赢。另外,各地区制定的经济增长目标要内生于地区的资源禀赋并适当地留有调整空间,相对发达地区的目标定位要弱化经济增量,强化绿色环境目标。③政策保障方面。技术创新作为推动高质量发展的长效机制,是地区避免陷入“要增长摈弃环境、要环境摈弃增长”恶性循环的关键。技术创新和绿色发展的正外部性使得该领域仅靠市场力量易存在市场失灵,所以政府引导不可或缺。为此,提出中央政府牵头设立技术创新和绿色发展专用基金的建议,确保资金充裕度。地方政府也可建立专门的财政资金支持技术创新和绿色发展,提高财政资金扶持的精准性。
(责任编辑:李琪)