高 军，王晓丹

（上海财经大学 公共经济与管理学院，上海200433）

一、引 言

推动财政管理体制从市管县向省管县转变，是近几年来我国公共财政体制改革的重要内容。至2009年5月，全国共有21个省和1个自治区开展了财政“省直管县”改革（吴帅，2010）。2009年6月，财政部更是出台了《关于推进省直接管理县财政改革的意见》，在全国范围内推动落实“省直管县”财政体制。

财政“省直管县”改革是行政管理体制从市管县向省管县转变中非常重要的一个方面。在市管县体制下，普遍存在的中心城市利用自身的强势地位对基层县市各种权益的侵害，造成“市压县”、“市吃县”、“市刮县”、“市卡县”等现象，既是县乡财政困难的重要成因，也抑制了县域经济的发展。“省直管县”改革有减少行政管理成本、解决县乡财政困难、促进县域经济增长等多种潜在作用。“省直管县”作为一种在省、市、县三级政府之间财政分权的模式，其实质在于通过“扩权强县”增加县级政府的财政自主权。这种省以下各级政府的财政分权模式通常被认为有利于促进经济、特别是县域经济的增长。

那么上述有关财政“省直管县”与经济增长之间正向关系的预期，是否得到既有经验的支持？从已有文献看，国内外学术界有关财政分权与经济增长之间关系的实证分析，①基本上只关注中央与作为整体的地方政府之间的财政分权对经济增长的影响，而未考虑各级地方政府之间，特别是县级政府与上级政府之间的财政分权对经济增长、尤其是县域经济增长的影响。现有文献中，肖文和周明海（2008）的研究表明县级政府的财政分权对浙江省县域经济增长具有显著的促进作用。此外，李夏影（2010）的研究表明 “省直管县”财政体制和湖北省县域经济增长具有显著的正相关关系。不过仍有待回答的问题是，“省直管县”财政体制究竟以怎样的方式促进县域经济增长？本文基于江苏省2004-2009年各县（市）的数据，将“省直管县”财政体制对经济增长的影响细分为“技术进步效应”、“生产函数效应”、“政府投资效应”、“市场竞争效应”和“政府竞争效应”5种，借助空间面板数据模型试图识别“省直管县”对经济增长的影响具体表现为上述5种的哪一（几）种。

二、理论模型及实证计量模型设置

（一）理论模型。财政支出特别是政府在基础设施方面的支出和经济增长之间存在密切的关联。根据Barro和Sala-I-Martin（1992）等的政府财政的内生经济增长模型，同时参考Bleaney等（2001）的做法，本文采用广义AK型生产函数：

其中，y表示每个厂商的产出，A表示技术水平，k表示每个厂商的私人人均资本，g表示每个厂商平均分摊的政府支出，β表示每个厂商平均分摊的政府支出中用于投资支出的份额。政府预算约束如下：

其中，n表示厂商个数，C表示政府消费，L表示总额税，τ表示商品税税率，一般而言τ＜1。在等弹性效用函数情况下，Barro和Sala-I-Martin（1992）证明了在长期情况下增长率φ为：

其中，λ和μ是效用函数中的常数。（3）式分别对A、α、β和y求偏导数，则有：

（4）式表明技术进步将有助于长期稳态的经济增长，这里我们称为“技术进步效应”；当Ag＞e1-αy时（5）式大于0，这表明当技术进步索洛项A和政府支出项g的乘积足够大时，生产函数形式的改变（α增大）将促进稳态经济增长率提升，这里我们称为“生产函数效应”；（6）式表明政府支出中用于生产投资的份额越大，稳态经济增长率将越高，这里我们称为“政府投资效应”；（7）式表明企业平均产出越小，长期增长率会越大，这里我们称为“市场竞争效应”。

实际上地方政府之间存在很强的相互竞争，其主要表现在GDP的比拼上。周黎安（2004、2007）的研究表明，地方政府官员基于GDP增长而展开的晋升博弈是推动地方经济（进而中国经济）高速增长的重要原因。本文将这种地方政府间的竞争对经济增长的影响称为“政府竞争效应”，其主要表现为地方官员的晋升竞争。这种竞争效应对经济增长既有积极的作用，也有消极的作用 （周黎安，2004）。

（二）实证计量模型设置。根据（1）式，假设企业是同质的，加总后取对数，则有：

由（8）式可知，在政府支出结构不变的情况下（β不变），“省直管县”财政体制的实施可以通过三种途径影响生产函数：一是保持生产函数形式不变（α不变），而只改变LnA；二是LnA不变，而生产函数形式改变（α变化）；三是两者都发生变化。LnA的变化可以通过“省直管县”虚拟变量的回归系数是否显著加以判别，生产函数形式的变化可以通过“省直管县”虚拟变量与政府支出（Lng）交叉乘积项的回归系数是否显著加以判别。

为检验“省直管县”改革的效果，本文采用总量数据并对其进行了自然对数化处理。根据（8）式，需要将每年劳动投入总量和固定资产总量作为控制变量纳入计量模型中。同时考虑到政府在当地经济发展中的作用，还需要控制政府的规模，我们选取一般预算总支出作为政府规模的代理变量。②由此，我们建立普通的面板数据模型如下：

其中，μi表示各县（市）不可观测的“市场竞争效应”，εit表示随机误差项。考虑到各县的农民收入对当地的经济增长也具有一定的促进作用，为避免遗漏变量，我们还控制了农民人均纯收入的对数值（Lpsi），于是有如下模型：

其中，α0表示常数项，Lgdpit表示i县第t年GDP的对数值，Llaborit表示i县第t年城镇从业人员和农村从业人员之和的对数值，Lfixiit表示i县第t年固定资产投资额的对数值，Lexpit表示i县第t年一般预算总支出的对数值，Lpsiit表示i县第t年农民人均纯收入的对数值，μi表示各县不随时间变化的特质因素，这里可以解释为当地的市场环境（包括市场竞争）等不可测因素。而policyit是哑变量，表示“省直管县”财政体制实施与否，江苏省2007年在全省实施“省直管县”财政体制，由此我们定义如下：

此外，Lexpolicyit表示policyit与Lexpit的交叉乘积，该变量的回归系数α6表示在实施“省直管县”财政体制时，政府财政支出对经济增长的影响。

而各县（市）政府之间的竞争效应我们则根据周黎安（2004）的地方政府博弈模型进行推广：

其中，ai和aj分别表示不可观测的i地和i地之外其他各地官员的努力。很明显，各地之间的GDP存在很强的相关性，如何用计量经济学模型反映这种相关性呢？一种是采用Driscoll和Kraay（1998）的方法进行误差纠正，而对横截面相关性的检验则采用Free’Q检验和Pesaran’CD检验。而另一种能更好反映地方政府之间相互竞争关系的则是空间面板方法。Anselin（1988）指出可以通过引入内生变量或误差项研究空间相关性，于是有空间滞后面板模型（13）和空间误差面板模型（14）：

其中，θ＝[α1，α2，α3，α4，α5]′，xit＝[Llaborit，Lfixit，Lexpit，Lpolicyit，Lexpolicyit]，μi表示个体效应，φit表示随机误差项。

Wij表示空间权重矩阵W的第i行和第j列元素。本文根据下述规则建立W：（1）如果两个县级行政单位在地理位置上相互接壤，则对应的权重都赋为1；（2）如果两个县级行政单位均属于同一个（地级）市，则无论它们是否彼此相邻，对应的权重都赋为1；（3）如果两个行政单位的关系不属于上述情况中的任何一种，则对应的权重都赋为0；（4）对由（1）、（2）和（3）所形成的空间权重矩阵进行行标准化处理，使每一行的元素之和为1。

上述规则中的第一条很容易理解，因为任何相邻的行政区域之间都会存在竞争关系。对于上述规则中的第二条，首先在于近年来江苏在财政方面虽然采取省直管县的模式，但是在县级领导的人事任免制度方面还是采取市管县的模式。在这种人事管理模式下，同一个（地级）市下各县领导在职位晋升上就存在明显的竞争关系，从而引起同一个（地级）市下各县在经济和社会发展等各方面的竞争。这种同一个（地级）市下各县之间的竞争关系又为近年江苏省特殊的产业转移政策所强化——为了本省区域经济共同发展、推进苏南产业升级和苏北工业化，江苏采取南北各市挂钩、③共建工业园区的产业转移政策。这导致在产业转移方面，作为产业转入方的苏北同一个（地级）市下各县之间，以及作为产业转出方的苏南同一个（地级）市下各县之间存在明显的竞争关系。显然，这种产业转移方面的竞争会强化上述提及的同一个（地级）市下各县之间的竞争。为了刻画这种竞争，在空间矩阵中，本文将属于同一个（地级）市的两个县级行政单位对应的权重值赋为1。上述规则（4）表明本文主要关注与所在县相邻的各县（市）相互竞争对其的平均影响。为简单起见，本文不考虑县级行政单位间其他形式的竞争。

模型（9）中的α4和α5、模型（13）中的ρ和模型（14）中的λ是我们关注的参数。α4表示“省直管县”财政体制实施的经济效果，α4为正表示Δ（LnA+αLnβ）＞0，在财政支出结构（β）稳定的情况下主要表现为技术项A的增加。α5表示“省直管县”后的财政支出效应，α5＞0表示广义生产函数的形式发生了变化（α增大），根据（4）式、（5）式和（6）式，这表明“省直管县”财政体制对长期经济增长有促进作用，“技术进步效应”和“生产函数效应”将起主导作用。如果α4＞0、α5＜0或α4＜0、α5＞0，长期经济增长将取决于“技术进步效应”和“生产函数效应”的大小；如果α4＜0、α5＜0，长期经济增长率将主要取决于“市场竞争效应”。ρ和λ表示各县（市）之间的“政府竞争效应”，其中ρ表示政府竞争的长期影响，而λ则表示政府竞争的瞬时调整。λ和ρ都大于0表明各县（市）之间的竞争无论是短期还是长期都促进各自的经济增长；λ和ρ小于0表明各县（市）之间的竞争不利于各自的经济增长；ρ＞0而λ＜0则表示各县（市）之间的竞争从长期看有利于各自的经济发展，而在短期却有碍于各自的经济发展；ρ＜0而λ＞0则表示各县（市）之间的竞争从短期看有利于各自的经济发展，而在长期却有碍于各自的经济发展。

三、数据说明、模型设置检验和计量结果

（一）数据说明及模型设置检验。本文采用《江苏省统计年鉴》中收录的江苏省51个县（市）2004-2009年的数据，基于（8）式的生产函数检验“省直管县”财政体制的经济增长效应。各县（市）2004-2009年的经济增长情况见图1。由图1可见，各县（市）2004-2009年普遍呈现高速的经济增长。

图1 江苏各县市经济增长情况（2004-2009年）

为避免数据非平稳所造成的伪回归问题，本文采用LLC检验和Fisher类型的ADF检验对Lgdpit、Llaborit、Lfixiit和Lexpit4个变量进行了面板单位根检验（见表1），结果表明这些变量都是平稳的。对于模型（9）和模型（10）中的个体效应μi是随机效应还是固定效应，本文采用Hausman检验（见表2）。

表1 变量的单位根检验

表2 模型（9）和模型（10）的 Hausman检验

在零假设为随机效应的情况下，从表2的检验结果可知模型（9）和模型（10）应采用固定效应。模型（9）和模型（10）的横截面相关性检验结果见表3。

表3 模型（9）和模型（10）的横截面相关性检验

由表3可知，模型（9）和模型（10）都存在显著的截面相关性，需要进行误差纠正。这表明采用空间面板模型（13）和（14）更为合适（见下面表4），其个体效应μi采用固定效应，其原因在于：（1）对于大量个体的随机样本而言，样本可以充分反映总体，采用随机效应。本文研究样本为江苏省51个县，属于小样本，采用固定效应较合适。（2）随机效应假设个体效应与随机误差项不相关，而固定效应则无此假设，一般而言个体效应与随机误差项不相关是很少成立的（Nerlove和Balestra，1992）。

（二）计量结果。综合上述分析，我们对普通面板模型和空间面板模型采用固定效应。普通面板模型采用Driscoll和Kraay（1998）的方法进行误差纠正，对空间滞后面板模型（13）和空间误差面板模型（14），则采用拟最大似然估计（QMLE）法借助MATLAB R2009 b软件进行估计（实证结果见表4）。

表4 各模型估计结果

根据表4，在不考虑“政府竞争效应”的普通面板模型（9）和（10）及其修正模型中，我们所关注的系数α4显著小于0。在样本期间内，技术进步项A基本上变化不大甚至有可能增大，则该系数为负意味着政府支出中投资所占比重β出现了下降。这和近年来政府支出重点转向与民生直接相关的教育、医疗卫生、社会保障和就业等有密切的关系，这些方面投入的财政资源比重的提高必然意味着政府直接用于投资的财政资源比重的下降。α5显著大于0，表示“省直管县”的“生产函数效应”α增大，因此近几年的经济增长主要由“生产函数效应”支撑。

将“政府竞争效应”引入模型中，表4结果显示在模型（13）中 “政府竞争效应”的回归系数ρ＞0，在模型（14）中λ＞0，并且它们都通过了1%的显著性检验，而在普通面板模型回归结果中显著的系数α4和α5都不再显著。这表明如果考虑地方各县（市）的竞争效应，对经济长期增长具有关键作用的“技术进步效应”、“生产函数效应”和“政府投资效应”等不再明显，“省直管县”对经济增长的显著作用可能在于通过扩权强县加大了地方之间的竞争，以此带动了经济增长。

（三）稳健性分析。最后，我们考虑计量模型中政府一般财政支出（Lexpit）的内生性问题。一般而言，某县（市）政府当年支出（Lexpit）往往依赖于其经济总量（Lgdpit），而考虑到政府之间的竞争模型（12），某县（市）政府财政支出也会取决于其他县（市）的经济总量（Lgdpjt，i≠j）。这表明模型（9）、模型（10）和模型（13）的随机误差项εit极有可能存在空间滞后序列相关。为综合考虑这些情况，我们采用更加稳健的方法即空间滞后误差面板模型SARAR（1，1），也有文献称之为空间面板杜宾模型（Spatial Durbin Panel Model，Elhorst等，2006）。

其中，θ＝[α1，α2，α3，α4，α5]′，xit＝[Llaborit，Lfixit，Lexpit，Lpolicyit，Lexpolicyit]，μi表示个体效应，φit表示随机误差项。同时，我们在模型（15）中还控制了农民纯收入的对数（Lpsi），以使结果更加可靠。

当ρ＝λ＝0时，模型（15）变成普通面板模型；当ρ≠0、λ＝0时，模型（15）变成一阶空间滞后面板模型SARAR（1，0），即模型（13）；当ρ＝0、λ≠0时，模型（15）变成一阶空间误差面板模型SARAR（0，1），即模型（14）。对此模型的设定，本文采用Debarsy和Ertur（2010）的LM和LR检验，见表5。

表5 模型（15）设定检验

由表5可知，模型（15）在没有控制农民纯收入的对数情况下，应选用空间滞后误差面板模型SARAR（1，1），即ρ≠0、λ≠0的模型设置；在控制了农民纯收入的对数后，应选用空间滞后误差面板模型SARAR（0，1），即ρ＝0、λ≠0的模型设置。对模型（15）的估计，我们采用Lee和Yu（2010）的拟最大似然估计（QMLE）法（见表6）。

表6显示，我们所关注的α4和α5依旧不显著，而表示“政府竞争效应”的ρ和λ都很显著，这表明我们的结果是比较稳健的。在没有控制农民纯收入的对数（Lpsi）的模型（15）中ρ＞0，λ＜0，这意味着地方政府之间的竞争有助于经济的长期增长而在短期却有碍于经济发展。

表6 稳健回归结果

但要注意的是以上仅是基于样本数据的客观描述，换句话说该结论只表明在样本期间内，“政府竞争效应”有效促进了经济增长，而并不表明对长期经济增长具有关键作用的“技术进步效应”和“生产函数效应”（Aghion和Howitt，1998）不明显。本文结论之“技术进步效应”作用不显著与此并不相悖，一个可能的解释是这与样本数据结构具有一定的关系，在样本期间内有理由认为技术进步并没有发生显著变化，那么代表“技术进步效应”的索洛剩余项在模型设置中就很难被检测到；同时由于政府的支出比重变化不是太大，“生产函数效应”也变得不显著。提高县级政府的财政自主权势必会提升各县级领导参与“晋升锦标赛”的能力，进而加剧各县之间的竞争。“省直管县”财政体制固然可以通过促进竞争推动经济增长，但如果这种竞争表现为重复建设、税收争夺等，则大量社会资源就会被浪费，进而对经济长期增长具有重要贡献的“技术进步效应”、“生产函数效应”和“市场竞争效应”等的作用就会被抑制。以“生产函数效应”为例，如果各地为了GDP增长而进行大量的重复建设，则政府投资项目的资金使用效率必然下降，导致（1）式中α下降，从而稳态经济增长率降低，此时“生产函数效应”不再显著。对这些效应的进一步检验需要长期数据跟踪，也需要新的实证方法，一个可能的方法是引入空间动态面板模式来控制误差项中的竞争因素，未来我们将会做进一步研究。

四、结论与政策建议

根据上述结果，江苏“省直管县”财政体制对经济增长的作用主要在于促进了各县之间的竞争，即具有“政府竞争效应”，而对经济长期增长具有重要作用的“技术进步效应”、“生产函数效应”和“市场竞争效应”却并未凸显。

一个地区的经济要在长期保持竞争力，其各辖区之间的竞争固然重要，但是从微观层面促进技术进步和市场竞争同样不可偏废。在实施“省直管县”财政体制的同时，如何通过配套政策工具的创新发挥其“技术进步效应”和“市场竞争效应”，是江苏相关政府决策部门需要考虑的一个重要问题。就财政方面而言，政府加大在教育、医疗及社保等领域的投入力度必然有利于整个社会人力资本的积累，从而导致（1）式中技术水平参数A的提升，有利于“技术进步效应”的发挥。而要让“生产函数效应”发挥作用，则需要提高政府在交通、通讯等基础设施投资方面财政支出的效率。此外，“省直管县”财政体制所带来的“政府竞争效应”具有积极和消极两方面的作用。因此，在实施以“强县扩权”为目的的“省直管县”财政体制的同时，建议对其下辖各县的经济发展进行统一协调，形成竞争有序、产业布局合理的县域经济格局，从而推动各地经济健康良性发展。④

注释：

①如Thornton（2007）等的研究。

②理论上讲我们也需要控制政府的收入规模，但实际上政府的预算收入和预算支出相关性很大，为了避免多重共线性问题，同时考虑到省级政府的转移支付，我们只采用政府的一般预算支出作为对各县（市）政府的规模度量。

③目前，江苏省已在5对苏南和苏北城市之间实现挂钩。具体包括南京—淮安、无锡—徐州、苏州—宿迁、常州—盐城和镇江—连云港。

④当然，江苏省政府在这方面已积累了一些成功的经验。江苏在实施产业升级与产业转移时实行的南北挂钩、共建工业园区的产业转移政策，显然有利于产业布局的合理化和各县经济的有序竞争。

[1]李夏影.“省直管县”财政体制对县域经济增长影响研究——以湖北省为例[J].北方经贸，2010，（10）：51-54.

[2]肖文，周明海.财政分权与区域经济增长——基于省级以下的实证分析[J].浙江大学学报（人文社会科学版），2008，（4）：73-83.

[3]吴帅.“省管县”改革的维度与进度：基于政策文本的分析[J].北京行政学院学报，2010，（6）：12-16.

[4]周黎安.晋升博弈中政府官员的激励与合作——兼论我国地方保护主义和重复建设问题长期存在的原因[J].经济研究，2004，（6）：33-40.

[5]周黎安.中国地方官员的晋升锦标赛模式研究[J].经济研究，2007，（7）：36-50.

[6]Aghion P，Howitt P.Endogenous growth theory[M].Cambrige，MA：MIT Press，1998.

[7]Barro R，Sala-i-Martin X.Public finance in models of economic growth[J].Review of Economic Studies，1992，59：645-661.

[8]Bleaney M，Gemmell N，Kneller R.Testing the endogenous growth model：Public expenditure，taxation and growth over the long run[J].Canadian Journal of Economics，2001，34（1）：36-57.

[9]Driscoll J C，Kraay A C.Consistent covariance matrix estimation with spatially dependent panel data[J].Review of Economics and Statistics，1998，80：549-560.

[10]Elhorst J P，Piras G，Arbia G.Growth and convergence in a multi-regional model with space-time dynamics[J].Geographical Analysis，2010，42：338-355.

[11]Lee L F，Yu J.Estimation of spatial autoregressive panel data models with fixed effects[J].Journal of Economitrics，2010，154（2）：165-185.

[12]Debarsy N，Ertur C.Testing for spatial autocorrelation in a fix effects panel data model[J].Reginal Science and Urban Economics，2010，40（6）：453-470.

[13]Thornton J.Fiscal decentralization and economic growth reconsidered[J].Journal of Urban Economics，2007，61（1）：64-70.