数字化治理与政府预算偏离——基于智慧城市试点政策的准自然实验

魏 彧，梁蓝心，罗志鹏

(1.贵州财经大学大数据应用与经济学院，贵州 贵阳 550025；2.贵州财经大学经济学院，贵州 贵阳 550025)

一、引言及文献回顾

预算是现代财政制度的核心，是推进国家治理体系和治理能力现代化的重要支撑。党的二十大报告明确提出“健全现代预算制度”。《国务院关于进一步深化预算管理制度改革的意见》(国发〔2021〕5号)也强调“既不得虚列收支、增加规模，也不得少列收支、脱离监督”，且“坚持先有预算后有支出，严禁超预算、无预算安排支出”。可见“严格预算编制管理”“强化预算执行”的重点是预算编制与预算执行尽可能保持一致。但是中国政府预算编制与预算执行长期存在较大偏离。一方面，政府“超收”行为加重微观经济体的税费负担；“超支”行为浪费财政资金，降低财政支出绩效[1]；另一方面，政府“少收”行为影响财政可持续性；“少支”行为降低公共品供给水平和财政投资效率。可见，政府预算偏离对政府财政行为和财政宏观调控效果有重要影响[2][3]。

数字化治理是提升政府预算管理水平的有效途径。2020年财政部提出以系统化思维和信息化手段深化预算管理制度改革，推进数字财政建设。国发〔2021〕5号文则进一步强调“推进部门间预算信息互联互享”“提高预算管理信息化水平”。那么数字化治理能否降低政府预算偏离程度？如果推动智慧城市建设有助于降低预算偏离，其中的机制是什么？深入回答这些问题，对中国抓住数字经济发展机遇、规范预算管理、更好发挥财政在国家治理中的基础和重要支柱作用有着重要意义。

作为一种典型的财政现象，预算是政府事先安排的财政收支计划，客观上预算编制与预算执行结果存在一定的偏差。自1994年分税制改革以来，中国财政收入超预算增长已经成为一种常态[4]。目前，中国政府预算偏离程度不仅高于同期英美等发达国家，而且超过国际通行的5%偏离范围。较大的预算偏离滋生政府盲目举债动机，加剧财政政策不确定，冲击消费、价格和投资，不利于经济稳定[5][6][7][8]。

全国层面的预算偏离表现为超收和超支。宏观经济不确定、预算技术不成熟以及经济政策变动是引发政府预算偏离的主要原因。从宏观经济看，财政预算收入增长幅度在经济繁荣时容易被低估，经济低迷时往往被高估，影响财政收入预测的准确性[9]。从预算技术看，由于政府通常采用基数加增长法和GDP挂钩法来预测预算规模，政府对经济社会发展的经验判断，直接影响预算编制的准确性[10][11]。从经济政策看，政府逆周期的宏观调控政策(比如经济低迷时期，政府实施积极的财政政策)会使得预算超支，加大预算偏离[3]。

省级层面的预算偏离则表现出与全国层面截然不同的超收和少支。一方面，事权和支出责任不匹配导致地方政府面临巨大的财政压力。地方政府通过加强税收征管和大力发展地方经济，缓解财政压力，容易导致超收[10]。另一方面，地方政府支出高度依赖中央转移支付，其中专项转移支付需要地方政府同步配套资金，如果在支出执行过程中地方配套资金不到位，则导致少支[3][12]。

目前，已有文献主要从全国、省级层面探讨中国预算偏离的现状、程度以及原因，为本文研究提供了有利的参考。但现有研究较少从数字化治理视角，审视中国政府预算偏离问题。本文将智慧城市试点政策作为数字化治理的准自然实验，运用多期双重差分模型，评估数字化治理对政府预算偏离的影响。可能的边际贡献如下：

第一，研究视角方面。虽然已有文献阐述了数字财政的内涵和数字技术在财政领域的应用，但是没有实证检验数字化如何提升政府预算管理。本文从预算编制质量、预算执行约束角度，系统分析了数字化治理对预算偏离的影响机制。

第二，研究对象方面。已有文献主要集中在全国和省级层面预算偏离研究上，但是受央地事权和支出责任划分的影响，财权层层上收，事权层层下放，越是基层政府，支出责任越重。地级市政府预算偏离程度往往比省级和全国层面的更大，因此，研究数字化治理对省以下政府预算偏离的影响，对于提升预算编制的质量和强化预算执行的约束更有参考意义。

第三，研究设计方面。区别于已有文献使用指标体系方法刻画数字化治理水平，本文借助智慧城市试点政策的准自然实验，通过双重差分模型验证智慧城市试点政策对预算偏离的影响，并通过三重差分模型进一步检验了数字化治理对预算偏离的影响机制，有效增强了整体论证逻辑的理论性与可信性。

二、数字化治理特征与地级市政府预算偏离的典型事实

数字化治理特征主要包含新技术体系、新政府形态以及新治理模式[13]。从新技术体系看，智慧城市建设是政府数字化治理的重要方面。核心是依托物联网、云计算、大数据和人工智能等信息技术手段，建设能对城市的各种公共信息进行统一管理、交换的数字信息平台，满足城市各类业务和行业发展对公共服务和信息交换的需求[14]。从新政府形态看，智慧城市建设夯实了政府数字化转型的根基，提升政府数字化履职能力。《国务院关于加强数字政府建设的指导意见》(国发〔2022〕14号)提出，将数字技术应用于财政预算管理、数字经济治理等方面，全面提升政府经济调控的数字化水平。从新治理模式看，国家“十四五”规划纲已明确提出，要分级分类推进新型智慧城市建设。智慧城市已成为促进政府职能转变、推进城市治理体系与治理能力现代化的关键抓手。综上，智慧城市建设包含了数字化治理的核心特征，是一种典型的数字化治理手段，且它的主导者和实施者为政府部门。上述分析为本文将智慧城市试点政策作为数字化治理的替代变量提供了佐证。

已有研究发现，省级层面政府预算偏离一直呈现出扩大趋势，表现为超收、少支现象[8]。然而如图1所示，地级市层面的政府预算偏离情形则有所不同，2009—2019年间主要表现为超收、超支现象。这可能与基层政府财权和支出责任不匹配有关，地方政府在“预算软约束”下，对超收收入拥有较大的自由裁量权，可能产生追求超收和超支的倾向。同时，地级市与省级相反的预算偏离趋势也表明将省级层面研究应用于地级市可能会误判预算偏离情形。因此，需要因城施策以降低预算偏离。从时间趋势看，收入预算偏离与支出预算偏离变化趋势基本一致，且预算偏离整体上呈现出不断下降趋势。

图1 地级市预算偏离趋势

三、理论分析与研究假说

(一)数字化治理对预算偏离的影响

造成预算偏离较大的原因可以归结为预算编制的质量较低或者预算执行的约束力不足[1]。从预算编制看，地方政府应用数字化平台、数字信息系统等技术手段，有利于解决各预算支出部门之间数据不规范、不共享等信息不对称问题，强化财政部门与各预算支出部门信息互通，促进财政部门全面掌握各预算支出部门信息，提高预算编制科学性，减少各预算支出部门随意调整预算的行为，促进预算编制质量的提升，从而降低政府预算偏离[13]。

从预算执行看，电子政务是数字技术在财政治理领域的应用。一方面，电子政务平台有助于预算管理流程公开化、程序化和规范化，从而强化地方政府预算执行约束，降低预算偏离；另一方面，电子政务有利于提高办事效率，精简政府机构，明确政府职能，为公众行使财政监督权提供便利，抑制地方政府预算最大化的动机，强化地方政府预算执行约束，降低预算偏离。总之，数字化治理通过规范预算编制和预算执行，有利于降低政府预算偏离。

据此，提出假说1：数字化治理有助于降低地方政府预算偏离度。

(二)数字化治理对预算编制质量的影响

委托代理理论认为，委托人和代理人之间存在信息不对称，当委托人和代理人的利益和目标不一致时，代理人出于维护自身利益最大化的考虑，可能会做出损害委托人利益的行为。在预算编制过程中，财政部门作为委托人，无法准确掌握代理人(即各预算支出部门)的预算安排动向和财政资金使用情况。各预算支出部门为了争取对本部门有利的预算资金，在信息不对称条件下，存在私自虚列、多列预算行为，与委托人进行“讨价还价”，以实现在预算年度内，尽量多调整预算和多追加预算的目的。总之，财政部门和各预算支出部门之间的委托代理问题，可能导致预算调整随意且次数频繁，这会降低年初预算编制的科学性，助长年初预算编制的粗放行为，使得预算编制的质量下降，造成预算偏离。

智慧城市试点政策作为政府主导的数字化治理手段，将各预算支出部门联系起来，有利于掌握各预算支出部门的预算安排动向。各部门相联的数字化治理，提升了财政部门获取信息能力，能够降低信息不对称程度，扩展财政部门的信息边界，将预算分配权重新集中于财政部门[15][16]。因此，数字化治理有助于减少信息不对称导致的委托代理问题，使得预算编制更加科学，降低各预算支出部门的非合理化、频繁调整预算行为，提高预算编制的质量，从而降低预算偏离。

据此，提出假设2：数字化治理通过降低政府预算调整程度、提高预算编制质量，降低了政府预算偏离。

(三)数字化治理对预算执行约束的影响

预算最大化理论认为，地方政府作为理性经济人，有追求公共资源自由裁量权最大化的动机，表现为地方政府追求预算最大化。在预算执行过程中，一方面，由于地方政府对超收有较大的自由裁量权，地方政府有尽量增加财政收入的动机，形成超收预算偏离；另一方面，在以GDP增长为核心的政绩考核背景下，地方政府倾向于超支以尽可能增加投资、消费，刺激城市经济增长，进而导致超支预算偏离。总之，地方政府预算最大化动机，弱化了预算执行的约束，导致预算偏离。

在智慧城市建设过程中，数字化政府先试先行，推动了电子政务的发展[17]。电子政务水平是地方政府数字化治理能力的重要体现。地方政府通过电子政务平台，有利于简化办事流程、提高政府效率，促进部门繁杂的大政府向精简的小政府转型优化。小政府有利于明确政府职能，发挥公众财政监督权，增强预算执行约束力，削弱地方政府预算最大化动机，降低超收、超支预算偏离。

据此，提出假说3：数字化治理通过提高政府电子政务水平、增强预算执行的约束力，降低政府预算偏离。

四、研究设计

(一)模型设定

本文参照住房和城乡建设部(下文简称住建部)2012—2014年公布的三批次智慧城市试点名单，以智慧城市试点政策实施的所属年份作为政策发生时点，构建时点不一致的多期DID模型如下：

BudDevit=β0+β1Policyit+β2Controlsit+λi+γt+μit

(1)

其中，BudDevit为预算偏离，Policyit采用智慧城市试点名单与试点政策实施时间的交互项表示，Controlsit为一系列影响政府预算偏离的控制变量向量。λi为城市固定效应，γt为年份固定效应，μit为随机扰动项。

(二)变量选取与数据说明

1.被解释变量。预算偏离包括收入预算偏离、支出预算偏离与总预算偏离，其中总预算偏离综合反映了政府收入和支出预算偏离的情况。借鉴张凯强和陈志刚(2021)的做法，本文采用总预算偏离衡量预算偏离，其公式如下[8]：

(2)

式(2)中收入预算和支出预算采用年初预算数衡量，收入决算和支出决算采用最终决算数衡量[18]。

2.核心解释变量。核心解释变量为数字化治理，采用智慧城市试点政策(Treat)与试点政策实施时间(Post)的交互项(Policy)表示。两个虚拟变量构建如下：(1)智慧城市试点政策虚拟变量(Treat)。其中，住建部公布三批次共96个地级市为试点城市，属于实验组，Treat取值为1；其余138个地级市属于控制组，Treat取值为0。(2)试点实施时间虚拟变量(Post)。将三批试点各自的实施时间在2012、2013和2014年当年及之后的年份设置为1，之前为0。

3.控制变量。参照已有文献，设置控制变量如下[19][10][8][20][21]：(1)人口密度(Density)，用地级市人口与行政面积的比值衡量；(2)实际GDP增长率(Gdpgrowth)，用本期实际GDP与上一期实际GDP的差值除以上期实际GDP来衡量；(3)城市化发展水平(Urban)，用非农业人口与年末总人口的比值衡量。(4)失业率(Unemp)，用年末城镇登记失业人员与劳动力人口比值衡量；(5)人均病床数(Hp_bed)，用医院、卫生院病床数与年末总人口的比值衡量；(6)市场化水平(MarketIndex)，参照樊纲指数，从市场化进程、政府与市场关系、非国有经济发展、产品市场发育、要素市场发育等方面进行衡量。

4.机制变量。具体设置如下：(1)预算调整程度(Budpre_dev)，采用“(支出预算的调整预算数-支出年初预算数)/支出年初预算数”的绝对值衡量。(2)电子政务水平(E_gov)，采用国脉电子政务网发布的地级市政府网站建设得分衡量。该指标从政务公开、公众参与、在线服务等方面对地方政府网站建设进行绩效评价，广泛应用于各主流电子政府评估报告中，具有一定的综合性和代表性[22][23]。

5.数据说明。本文使用2009—2019年234个地级市的非平衡面板数据。数据来源于《中国城市统计年鉴》、地级市两会报告、国脉电子政务网。在确定智慧城市试点样本的过程中，将仅有部分区、县纳入试点范围的地级市样本删除。

各变量的描述性统计如表1所示。

表1 各变量的描述性统计结果

五、实证结果分析

(一)基准回归

表2报告了智慧城市试点政策对政府预算偏离的估计结果(1)本文还采用了Heckman两步法和工具变量法对模型的内生性进行了处理，得到的结论与基准回归一致。但限于篇幅，相关结果省略，作者备索。。其中列(1)是未加入控制变量的回归结果；列(2)是加入控制变量，没有固定年份效应和城市个体效应的回归结果；列(3)是加入控制变量，同时固定年份效应和城市个体效应的回归结果。所有估计结果表明，无论是否加入控制变量，智慧城市试点政策对政府预算偏离影响均显著为负，说明数字化治理显著降低了政府预算偏离。以列(3)为例，相对于非智慧城市，智慧城市的政府预算偏离程度平均降低了0.6509个单位。进一步计算多期DID的平均效应可知，试点城市比非试点城市的预算偏离平均下降了17.05%(0.262×0.6509)。

(二)稳健性检验

1.平行趋势检验。双重差分回归要求在智慧城市试点政策冲击之前，实验组和控制组的预算偏离不存在明显的趋势差异。如图2所示，政策实施前，试点城市和非试点城市的预算偏离差异不显著，并在政策实施的当期开始，试点城市和非试点城市的预算偏离呈现出显著差异。因此，实验组和控制组在智慧城市试点政策前具有共同趋势。本文借鉴Beck等(2010)和Serfling(2016)的研究，利用事件研究法进一步进行了验证，系数估计结果表明，平行趋势成立(2)限于篇幅，此处未报告结果，作者备索。。因此，本文使用双重差分模型是合理的[24][25]。

图2 平行趋势检验

2.安慰剂检验。智慧城市试点政策对预算偏离的降低作用可能受到模型设定或遗漏变量的干扰，进而造成研究结论的随机性。为进一步明确降低预算偏离效应是由智慧城市试点建设所引起，本部分进行安慰剂检验。具体而言，从样本相应试点年份随机抽取对应的城市作为伪实验组，根据伪实验组和试点展开时间虚拟变量生成伪DID变量，用伪DID变量与预算偏离进行回归，将此过程循环500次。图3是自抽样回归系数的p值以及核密度分布图，结果表明随机抽样系数的期望值趋近于0，较大程度偏离于表2中基准回归结果-0.6509(图3虚竖线为基准回归系数，位于分布图的低尾位置)，同时从p值也能看出大部分随机抽样的估计系数都聚集在0附近且p值远大于0.1。因此进一步验证了基准回归结果的稳健性。

图3 安慰剂检验

3.排除新《预算法》实施的干扰。同时期政府预算偏离可能受到其他政策的干扰，从而高估或者低估智慧城市试点政策对预算偏离的影响。2015年实施的《中华人民共和国预算法》(本文简称新《预算法》)在规范政府收支，强化预算约束，加强预算管理监督方面做了明确规定，可能对智慧城市的预算偏离造成影响。按照李建军和刘媛(2020)的方法构建强度DID模型，识别和排除这一影响[1]。表3列(1)是加入新《预算法》实施的虚拟变量回归结果，Policy的系数仍然显著，试点城市比非试点城市的预算偏离平均下降了0.6418个单位，即试点城市比非试点城市的预算偏离平均下降了16.82%(0.262×0.6418)。与表2列(3)基准回归比较可知，系数绝对值有所减小，这表明排除新《预算法》实施的干扰后，智慧城市试点政策仍然显著降低政府预算偏离。

表3 排除新《预算法》实施的干扰和PSM-DID方法检验

4.PSM-DID方法。本文进一步利用倾向匹配得分的双重差分(PSM-DID)方法来降低实验组和控制组变化趋势存在的系统性差异。在具体的估计中，本文采用实际GDP增长率和城市化发展水平等影响智慧城市试点选择的变量估计倾向指数，通过模型平衡性检验后运用一对一近邻匹配的方式获得智慧城市控制组样本，之后用匹配好的数据进行多期DID估计。实证结果如表3列(2)所示，可以看出在利用PSM方法缓解样本选择性偏差之后，与非试点城市相比，试点城市预算偏离显著降低，与前文基准回归估计结论无明显差异，进一步验证了基准回归结果是稳健的。

六、机制检验与异质性分析

(一)机制检验

1.提高预算编制质量。本文借鉴田利辉等(2022)构建三重差分模型的机制检验方法，检验数字化治理是否通过提高预算编制质量，减少预算调整，最终降低预算偏离[26]。对此，设定虚拟变量Budpre_dev_dummy，当政府预算调整程度小于样本中位数时取1，否则取0。构建Budpre_dev_dummy与数字化治理(Policy)交互项、Budpre_dev_dummy与智慧城市试点政策虚拟变量(Treat)交互项、Budpre_dev_dummy与试点实施时间虚拟变量(Post)交互项，将三者加入式(1)进行回归，结果如表4列(1)和列(2)所示，Budpre_dev_dummy×Policy系数显著为负，表明智慧城市试点政策通过提高预算编制质量，降低预算偏离的机制成立。

表4 机制检验

2.强化预算执行约束。类似地，设定虚拟变量E_gov_dummy，当政府电子政务水平大于中位数时取1，否则取0，并分别构建E_gov_dummy与数字化治理、智慧城市试点政策虚拟变量、以及试点实施时间虚拟变量三个变量的交互项，加入式(1)中进行三重差分回归。从表4列(3)和列(4)可知，E_gov_dummy×Policy系数显著为负，表明智慧城市试点政策通过强化预算执行约束，降低预算偏离的机制成立。

(二)异质性分析

智慧城市以信息技术和科技创新为基本特征，主要依托物联网、云计算、大数据和人工智能等知识密集型、资本密集的信息通信产业。在智慧城市推动数字化治理过程中，智慧城市所依托的新一代信息通信技术，离不开5G基站、大数据中心、人工智能、工业互联网等新型基础设施建设(下文简称新基建)。一方面，新基建由于投资规模大、资金回收慢，项目专业性高，投资风险高等特点，存在融资难问题；另一方面，新一代信息技术更新速度快，新基建的建设、运营、维护和软件开发、迭代需要大量人才、技术的支撑。因而，金融发展、人力资本是影响城市新基建和城市“智慧化”的重要因素。金融发展和人力资本水平不同的城市，数字化治理对预算偏离可能存在异质性影响。

根据金融机构存贷款余额占GDP比值中位数、每万人在校大学生数对数值中位数，分别将样本分为低金融发展水平和高金融发展水平组，以及低人力资本水平和高人力资本水平组。按照金融发展、人力资本水平分组考察数字化治理对预算偏离的影响。从表5可知，智慧城市试点政策显著降低了高金融发展、高人力资本水平城市的预算偏离，这与基准回归结果一致。但是对低金融发展、低人力资本水平城市的预算偏离影响并不显著，这与智慧城市依托的新一代信息通信技术、新型基础设施建设，需要大量资本和人才支撑相关。低金融发展和低人力资本水平制约了城市智慧化、智能化发展，降低了数字化治理预算偏离的效果。

表5 异质性分析结果

七、结论与启示

数字化治理有利于提升预算管理的规范化和智能化，实现财政预算数据由碎片化向集中化转型。本文以智慧城市试点政策作为数字化治理的准自然实验，运用多期DID方法评估数字化治理对政府预算偏离的影响。研究发现：(1)典型事实发现，2009—2019年，地级市预算偏离呈现出不断下降趋势，大部分地级市预算偏离表现为超收、超支现象，这不同于已有研究发现省级层面预算偏离超收、少支现象[8]。(2)智慧城市试点政策显著降低了政府预算偏离。该结论经过一系列稳健性检验和内生性处理之后依然成立。机制检验表明，提高预算编制质量与强化预算执行约束，是数字化治理降低政府预算偏离的有效途径。(3)异质性分析表明，金融发展程度高、人力资本水平高的城市能更好发挥数字化治理对预算偏离的降低作用。当金融发展、人力资本水平低于中位数时，数字化治理降低预算偏离效应并不显著。鉴于数字化治理降低预算偏离的良好效果，本文提出如下政策建议：

首先，推动以数字技术为核心的智慧城市建设，通过完善政府数字化治理新模式，发挥降低预算偏离的作用。一方面，加快建设数字财政系统，构建智能化财政资金数字平台，实现中央、省、市、区县、镇(街)五级行政区划全覆盖。加强物联网、互联网、大数据、云计算等数字信息技术应用，将财政部门和各预算支出部门紧密联系起来，让财政资金运行更加有效和安全，提升预算编制科学性和强化预算执行约束力，降低政府预算偏离。另一方面，开发财政数字化应用场景，有效整合财政数字资源，不断发掘财政数据资源应用价值，如中央财政资金直达机制、财政收支预测、预算执行追踪、预算资金监管，将数字化治理与预算管理有机结合起来，实现“以数理财”，提升预算管理和财政治理水平。

其次，探索数字化治理降低预算偏离的多维路径，优化政策实施效果。一是在技术中嵌入制度规范，增强财政部门在预算管理过程中的地位，细化现行预算编制科目，提高各预算支出部门预算编制科学性和合理性，有效降低非合理化的频繁调整预算行为，提高预算编制的质量。二是推动政府电子政务水平提升，建设数字化财政监督体系，实现预算全口径、全过程的智能化监控与风险预警，实行一体化的预算管理业务规范和技术标准，抑制政府部门预算最大化动机，强化预算执行约束力。

最后，因地制宜推动政府数字化治理，提升政策执行的灵活性和包容性。金融机构提供差异化金融产品，拓宽融资支持方式，优化金融供给结构，增强金融对智慧城市建设的融资支持度。吸引高素质科技人才和高技能劳动者流入，充分发挥城市人力资本聚集效能，提升数字化治理降低政府预算偏离政策效果。当地政府应适度超前部署新基建建设工作，加强信息基础设施建设水平，扩宽数字经济发展的影响范围。强化对数字科技的引领能力，畅通数字经济发展的信息高速公路，强化数字化治理的基础数据识别、收集能力的建设，从而提升预算管理精准度和财政治理水平。