邵传林
(兰州商学院金融学院,甘肃兰州,730020)
西部大开发视角下的地方政府规模膨胀效应测度
——基于倍差法的实证研究
邵传林
(兰州商学院金融学院,甘肃兰州,730020)
基于中国 1985—2011年省级面板数据并采用倍差法测度了西部大开发战略实施对地方政府规模膨胀效应的影响。实证结果表明,与东中部地区相比,西部大开发战略的实施使西部地区地方政府规模的水平值相对于样本平均值增加了 20.6~36.4个百分点;不论是考虑其他变量对地方政府规模的影响,或是采用因变量和自变量的不同衡量指标,还是选择不同的政策起始点,并考虑离群值的影响,均表明西部大开发战略的规模膨胀效应是稳健的;开放程度、市场化进程、财政分权等变量均膨胀了地方政府规模,而人均产出和人口增长则对地方政府规模起到压缩作用。
西部大开发战略;倍差法;地方政府;规模膨胀效应
在中国当前重新启动新一轮经济体制改革的时代背景下,关于政府规模的问题成了一个关系到政府治理模式、绩效及经济增长质量的现实难题。理论界从不同视角对政府规模的决定因素及其影响进行了卓有成效的探讨。朱光磊和张东波[1]指出,官民比、经济发展水平、政府财力、农业人口、政府职能等因素均会影响政府规模;Rodrik发现,一个国家或地区的对外贸易开放程度是其政府规模的关键性决定因素,越开放的国家其外部风险越大,而政府消费或支出可以起到缓冲外部风险的作用[2];杨灿明和孙群力的实证研究也发现,身处开放型市场经济中的中国所遭受的外部风险导致了地方政府规模的扩大,并且,外部风险与社会福利支出显著正相关[3];梅冬州与龚六堂沿着Rodrik的逻辑又作了进一步探讨并指出,开放程度与政府规模在中国三大区域具有差异性,二者在东部地区呈负相关但在中西部地区呈正相关[4]。此外,还有不少学者从中国财政体制的角度分析地方政府规模膨胀的根源。譬如,孙琳和潘春阳、孙群力基于中国省级层面的证据研究发现,财政分权推动了地方政府规模膨胀[5-6];王文剑也认为,在当前的财政分权体制下,地方政府在官员晋升压力下会积极地开展财政支出竞争进而导致地方政府规模不断膨胀[7]。但是,已有的研究尚未探讨西部大开发战略会在地方政府规模膨胀效应中发挥怎样的作用,或者说西部大开发战略的实施是否会对西部地区地方政府规模产生影响?显然,从西部大开发战略视角切入地方政府规模膨胀问题,不仅有助于厘清政府规模膨胀的决定因素从而为进一步的体制改革提供实证依据,还有助于科学评判西部大开发战略的实施成效,甚至还能为区域发展政策的调整提供新的思路。
正如张康之教授所言,“政府规模的膨胀是政府职能扩张的直接结果。每项新的政府职能的出现,都或大或小地意味着一个新的政府部门或政府机构的出现,即使在没有设立相应的部门或机构的情况下,也需要有相应的人员去具体地承担这项新的政府职能。”[8]西部大开发战略的实施需要增加新的政府机构和人员去专门负责西部大开发事项,这必然会增加地方政府的规模。并且,中央政府也会通过财政拨款、投资及转移支付来支持西部大开发战略的推行,这在一定程度上也会膨胀地方政府规模。范子英和张军的实证研究也表明,在中国1994年财政分权之后由转移支付所引致的“粘纸效应”对地方政府规模膨胀确实具有显著的作用,人均转移支付每增加1元,会使得人均财政支出水平上升0.6~1.元[9]。因此,可以预期,随着西部大开发战略的实施,西部地区地方政府的规模会明显膨胀。
不同于已有的省级层面的实证研究,本文采用倍差法(DID)将所有省份分为两组,即处理组(西部12省)和控制组(其余 19省),并分成西部大开发战略实施前期(1985—2000年)和西部大开发战略实施之后(2001—2011年),基于此来评估西部大开发战略的实施对西部地区地方政府规模膨胀的实证影响。这不仅提供了一个决定政府规模大小的新因素,还有助于处理样本选择偏误所导致的内生性问题。另外,通过对经典文献的梳理可发现,以往针对政府规模的研究多侧重于跨国分析,但跨国研究使用的数据往往缺乏可比性,国别间的异质性因素也不好控制,而数据的差异可能导致结论的不同。因此,本文不同于已有的跨国研究,而是基于中国1985—2011年省级面板数据来检验西部大开发战略是否对西部地区地方政府规模膨胀效应具有显著的影响。
(一) 模型设定与变量定义
本文拟采用倍差法模型检验西部大开发战略的实施对地方政府规模的影响。首先,依据西部大开发战略实施范围将处在西部地区的省份作为处理组,其余省份作为控制组;然后,将样本区间1985—2011年划分为西部大开发战略实施前(1985—2000年)和实施后(2001—2011年)两个时期。为了验证本文的假设,我们将回归方程设定为如下形式:
在上式中,被解释变量(scaleit)为地方政府规模。哈佛大学著名经济学家 Rodrik[2]曾使用政府支出在GDP中的占比来衡量政府规模,该比值越大表示政府规模越大,否则就越小,此后绝大部分研究政府规模的文献也使用该指标来衡量政府规模的大小[3-4]。因此,本文也用各地区地方政府财政支出与当地GDP的比值来衡量地方政府规模;并且,在稳健性检验时,本文还依据孙琳和潘春阳[5]、范子英和张军[9]等国内学者的前期研究,使用政府消费与GDP的比值来衡量政府规模。μi是不可观测的个体效应,μt是不可观测的时间效应,εit为随机扰动项。变量wit为西部地区虚拟变量,若某省属于西部地区则wit取值为1,否则为0;变量tit在西部大开发战略实施前的取值为0,实施后的取值为1;西部地区虚拟变量wit与时间虚拟变量tit的交互项w×tit即为倍差法估计量,其估计系数β3度量了西部大开发战略对地方政府规模的净影响。
为了剔除其他因素对地方政府规模的影响,根据Rodrik[2]、梅冬州与龚六堂[4]、Balle和Vaidya[10]、Garen和 Trask[11]的研究思路及控制变量计算方法,本文还加入了控制变量集CONit,它包括人均产出(GDP)、开放程度(trade)、市场化进程(market)、人口增长率(pop)、城市化(urban)、财政分权(decen)、总人口(lnpop)等变量。需要特别强调的是,上述控制变量的设计思路与计算方法均与既有的研究保持一致[2,3,5,9-11],这既保证了本文的变量选择和设计具有科学性,并非是随意选择的,也确保了本文的研究结论可与既有的研究作比较。相关变量的详细界定参见表1。
表1 变量定义
(二) 数据来源与说明
本文基于中国 1985—2011年省级面板数据进行实证检验,所有变量的原始数据取自《新中国六十年统计资料汇编》《新中国五十五年统计资料汇编》、各年《中国统计年鉴》、各省统计年鉴、各省份 2009—2011年《统计公报》。另外,需要强调的是,地区进出口总额的原始数据单位为美元,通过各年中间汇率进行了相应换算。由于重庆市 1997年从四川分离出来,本文对重庆与四川省的数据重新进行了调整。本文样本包括31个省级单位,其中,西部地区包括陕西、甘肃、宁夏、青海、新疆、四川、重庆、西藏、广西、内蒙古、贵州和云南等12省,东中部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南、黑龙江、吉林、山西、河南、湖北、湖南、江西、安徽等19省。需要特别说明的是,由于无法获得西藏地区消费价格指数数据,从而难以计算西藏地区真实的人均产出(GDP),在下文中凡是控制了GDP的回归模型均不包括西藏地区的数据。
(一) 单变量分析
表2列出了对照组与处理组样本在西部大开发战略实施前后的地方政府规模的水平值及其变化。在西部大开发战略实施之前,处理组与对照组的地方政府规模的值分别为0.144和0.105,两者的差异在1%的水平上显著。这反映出,即使是没有实施西部大开发战略,西部地区地方政府的规模也比东中部地区的规模大。这意味着,在分析西部大开发战略的影响时,若不考虑消除样本之间的横向差异,可能会得到具有误导性的结论。在西部大开发战略实施之后,处理组与对照组的地方政府规模分别为0.293和0.194,两者的差异仍在 1%的水平上显著。这反映出,在西部大开发战略实施之后,西部地区地方政府的规模仍大于东中部地区地方政府的规模。然后,我们用西部大开发战略实施之后两组间的差异减去西部大开发战略实施之前两组间的差异,以消除时序上的变动差异。第(8)列的数据显示,地方政府规模(scale1)的双重差分值为0.06且在1%的水平上高度显著。从表2还可发现,当用scale2来衡量地方政府的规模时,可得出类似的结论。上述分析表明,相对于对照组样本地区,处理组样本地区在经历西部大开发战略实施后,地方政府的规模显著变大了。本文将在后文的多变量分析中进一步检验该命题。
表2 单变量分析
(二) 基准回归分析
表3列出了西部大开发战略影响地方政府规模的计量结果。在模型1中,没有加入任何控制变量,交互项w×tit的系数估计值为0.059 6,且在1%的水平上显著。在模型2中控制了时间虚拟变量后,发现交互项w×tit的系数估计值未发生变化,且高度显著,尽管模型的解释力已从29%增加到32%。在模型3中又进一步控制了个体固定效应,发现交互项w×tit的系数估计值仍为 0.0596,且在 1%的水平上显著,模型的解释力增加到89%。模型4在模型3的基础上又加入了控制变量——实际人均GDP的对数,发现交互项w×tit的系数估计值下降到0.0345,且在1%的水平上显著。模型5、模型6、模型7及模型8又进一步控制了开放程度(trade)、市场化进程(market)、人口增长率(pop)、城市化(urban)、财政分权(decen)等变量,发现这些控制变量的加入尚未对交互项w×tit的系数估计值及其显著性水平产生显著影响。上述分析表明,西部大开发战略显著提高了西部地区地方政府的规模。
细言之,表 3中的交互项的估计系数位于0.034~0.06之间,该区间值除以地方政府规模的样本平均值 0.165即可算出,因变量的增加幅度为20.6%~36.4%。这表明,与东部及中部各省相比,西部大开发战略的实施使西部地区地方政府规模的水平值相对于样本平均值增加了 20.6~36.4个百分点。从表3还发现,人均GDP对地方政府规模产生了负面影响,即随着地区经济发展水平的提高,其政府规模呈现缩小的趋势,这与吴木銮和林谧[12]的研究相一致——瓦格纳定律在中国是不成立的。地区开放程度(trade)提高了地方政府规模,这证实了 Rodrik[2]的研究假说,即随着地区开放程度的提高,地方政府规模具有膨胀倾向。从表3还发现:地区市场化进程(market)的提高增加了地方政府规模,因为更加深入的市场化变革需要政府提供更多的公共服务(如商品质量监管、社会保障体系、产权保护等);人口增长率(pop)的估计系数为负值,这表明,政府的管理可以实现规模经济,这是符合理论预期的;城市化进程对政府规模具有负影响,且高度显著。此外,若将表3中的控制变量人口增长率(pop)换成总人口(lnpop),交互项的估计系数及显著性不受影响,同时,总人口的估计系数为负值且显著。
表3 西部大开发战略与政府规模
(三) 稳健性讨论
为了保证上述结论的正确性,表4列出了各种稳健性估计结果。首先,考虑上文的结论不是由于估计方法的选择造成的,在模型1中运用固定效应估计方程(1),发现交互项w×tit的系数为0.034,且在1%的水平上显著,这非常接近表3中的估计结果。其次,考虑到地方政府规模具有持续性,在模型2中加入因变量的滞后1期,发现交互项w×tit的系数降到0.01,但仍高度显著。第三,上文将2001年作为西部大开发战略的起始年,但考虑到有学者以2000年作为分界点来评估该政策的效果,在模型3中以2000年作为分界点,采用混合 OLS重新估计方程(1),发现交互项w×tit的系数为0.031,且在1%的水平上显著。第四,模型4以2002年作为分界点又对模型进行了估计,发现上文的结论仍成立。模型3和模型4的测试均表明,本文的结论对分界时间点的选择不具有敏感性。第五,在模型5中用scale2来衡量被解释变量——地方政府规模,并采用混合 OLS估计回归模型(1),发现交互项w×tit的系数为0.009,且在10%的水平上显著。第六,模型6在模型5的基础上重新使用固定效应进行估计,发现交互项w×tit的系数仍为0.009且显著。这表明,本文结论的稳定性并不因被解释变量的衡量问题而发生改变。最后,还考虑了离群值对估计结果的影响,在模型7中将广西省划到东中部地区进行估计,在模型8加入了西藏地区的数据重新估计模型,但发现这并未改变上文的结论。并且,表4中的控制变量的系数及其显著性与表3的结果较一致,进一步表明控制变量的影响比较一致,其中,地区开放程度与市场化稳健地增加了地方政府规模,人均GDP和人口增长仍对地方政府规模起到压缩作用,而城市化对地方政府并不具有一致的影响结果。①总之,进一步的稳健性检验表明,西部大开发战略确实导致西部地区地方政府规模发生了膨胀。
表4 稳健性检验
为了克服样本选择偏误所导致的内生性问题,本文基于中国省级面板数据并采用倍差法评估了西部大开发战略的实施对西部地区地方政府规模的影响。实证研究表明,西部大开发战略的实施显著地提高了西部地区地方政府的规模;与东部及中部各省相比,西部大开发战略的实施使西部地区地方政府规模的水平值相对于样本平均值增加了 20.6~36.4个百分点。同时还发现,地区开放程度、市场化进程及财政分权等变量稳健地增加了地方政府规模,人均GDP和人口增长对地方政府规模起到压缩作用,而城市化对地方政府并不具有一致的影响结果。并且,不论是运用固定效应估计模型进行估计,或加入因变量的滞后1期,或改变西部大开发政策的分界点,还是重新用其他指标来衡量因变量,以及变更西部地区的样本范围(如将广西划到东中部地区、加入西藏的样本),西部大开发战略的规模膨胀效应均成立。本文的结论对于治理中国地方政府规模膨胀效应及设计科学的反膨胀措施具有启示意义。中央政府在未来进一步实施西部大开发战略时,应考虑地方政府可能会借机膨胀其规模,增加不必要的各类机关及人员,进而过度占用有限的社会经济资源,并导致政府相对于市场过分强大,甚至凌驾于市场之上,故未来改革的关键问题在于如何在既定的政府规模下通过提高地方政府机构的效率和效能来实施西部大开发战略,从而限制地方政府规模过度膨胀所引致的财政资源浪费。
注释:
① 加入变量财政分权(decen)并不改本文结论。
[1]朱光磊,东波.国政府官员规模问题研究[J].政治学研究,2003(3):1-99.
[2]Rodrik Dani.Why do more open economies have bigger governments [J].Journal of Political Economy,1998,106(5):997-1032.
[3]杨灿明,孙群力.外部风险对中国地方政府规模的影响[J].经济研究,2008(9):115-121.
[4]梅冬州,龚六堂.开放真的导致政府规模扩大吗?[J].经济学(季刊),2012(1):243-263.
[5]孙琳,潘春阳.“利维坦假说”、财政分权和地方政府规模膨胀[J].财经论丛,2009(2):15-22.
[6]孙群力.地区差距、财政分权与中国地方政府规模[J].财贸经济,2009(7):56-61.
[7]王文剑.中国的财政分权与地方政府规模及其结构:基于经验的假说与解释[J].世界经济文汇,2010(5):105-119.
[8]张康之.限制政府规模的理念[J].行政论坛,2000(4):7-13.
[9]范子英,张军.粘纸效应:对地方政府规模膨胀的一种解释[J].中国工业经济,2010(12):5-15.
[10]Balle F,Vaidya A.A regional analysis of openness and government size [J].Applied Economics Letters,2002,9(5):289-292.
[11]Garen J,Trask K.Do more open economies have bigger governments? Another look [J].Journal of Development Economics,2005,77(2):533-551.
[12]吴木銮,林谧.政府规模扩张:成因及启示[J].公共管理学报,2010(4):1-11.
The view of the Western Development to the measure of expansion effect on the scale of local government:difference in differences approach
SHAO Chuanlin
(School of Finance,Lanzhou Commercial College,Lanzhou 730020,China)
This paper measures the influence on expansion effect of the scale of local governments based on provincial panel data from 1985 to 2011.The result of empirical research shows that,compared with the middle and east of China,level value of the scale of governments where located in the western region increased by 20.6% and 36.4% relative to sample mean because of western development strategy,and that the expansion effect in the western region is robust when considering the influence from other variables,using different measurement index of the dependent variable and the independent variables,selecting different starting point on policy,some variables including opening degree,marketing process,fiscal decentralization expand the scale of local government,but the output per capita and population growth reduce the scale of local governments.
western development strategy;difference in differences;local government;scale expansion effect
F123
:A
:1672-3104(2014)05-0160-06
[编辑:苏慧]
2014-04-22;
:2014-08-28
邵传林(1982-),男,山东滕州人,博士,兰州商学院金融学院副教授,硕士生导师,主要研究方向:制度与政府治理