我国财政民生支出对经济发展的非线性效应

宋美吉吉

摘 要 民生支出对经济发展的影响具有非线性。基于2007～2016年我国31个省份的面板数据，使用Getis 方法对变量的空间自相关性进行过滤，构建起动态面板门槛模型，从规模和结构两方面估计民生支出对经济发展的门槛效应。结果显示，民生支出发挥作用的程度与其支出量紧密相连，民生支出对经济发展的影响存在“规模报酬递增”，民生支出在“惠民生”的同时，也较好实现了“促发展”的目標。政府应进一步优化财政支出结构，加大教育、医疗卫生、社会保障和就业等民生支出的规模，形成民生与经济发展的良性互动。

[关键词]民生支出；经济发展；非线性效应；空间过滤

[中图分类号]F812.5 [文献标识码] A [文章编号]1673-0461（2018）10-0085-08

一、引 言

在经济“新常态”下，我国经济下行压力持续加大，社会矛盾也已转变为人民日益增长的美好生活需求和不平衡不充分发展之间的矛盾。而改善民生则在维护社会公平正义、实现人民对美好生活向往的同时，有助于扩大消费需求，促进经济结构转型，并提高经济发展水平，是经济社会跨越式发展的新动力。民生的重要性日益凸显，“民生”等字眼频频出现在各级政府工作报告中，改善民生已成为社会关注的热点和现阶段国家治理的核心任务之一。党的十八大提出“要以改善民生为重点”，十九大更是进一步指出“要坚持以人民为中心，在发展中保障和改善民生”。民生的持续改善，推动我国经济逐渐形成了高质量发展、结构优化升级、动力转换的良好态势。但是，民生支出并非是越多越好。过少的支出可能会使经济陷入“中等收入陷阱”，阻碍经济发展；过多的支出也会造成资金的浪费，拖慢经济发展的脚步。我们不能只看重经济发展而忽视民生改善，更不能不顾经济发展阶段，透支社会财富而造成经济发展的不可持续。如何协调民生支出与经济增长，进而建立起与经济发展承受能力相适应的民生保障体系已成为目前有待深入研究的重点课题之一。在此背景下，探究民生支出对经济发展的影响，对于进一步推进经济社会协调发展，实现“促发展”和“惠民生”双赢的目标具有重要理论意义和现实意义。

二、文献综述

针对民生支出对经济发展的影响，中外学者们进行了许多有益的探索。因民生支出属于我国具体国情之下的特有名词，国外多以民生支出的近义词“社会性支出”（Social Spending）作为研究对象，分析其经济效应。现有研究对两者之间的关系并没有达成共识，主要存在两种观点。

一是认为民生支出不利于经济发展。国外方面，Persson（1994）[1]基于1960～1985年OECD国家的数据，利用IV估计方法得到结论，社会性支出对经济发展有阻碍作用，但并不显著。Arjona（2001）[2]基于1970～1998年OECD国家的数据，利用GMM-IV估计方法得出类似结论，社会性支出对经济发展有显著负面影响。Michael Connolly & Cheng Li（2014）[3]基于1999～2011年OECD国家的数据，研究发现政府消费性支出（公共卫生、教育、住房保障）每增长1个百分点，经济发展水平随之显著降低0.86个百分点。国内方面，李普亮（2015）[4]基于2007～2012年我国省级数据，根据GMM估计法得到结论，民生支出未能兼顾公平与效率目标。付文林和沈坤荣（2006）[5]基于时间序列的协整分析方法，得出民生支出中的社会文教费对GDP有负向影响。持相同观点的还有张峁（2010）[6]等。孙正（2014）[7]基于1995～2012年我国省级数据，采用GMM估计法得到民生支出中的社会保障、医疗等支出会阻碍经济发展。

二是认为民生支出有助于经济发展。国外方面，大部分研究基于实证分析得到结论，社会性支出对GDP有显著的贡献，包括Lindert（2010）[8]、Furceri & Zdzienicka（2012）[9]、Marcuello & Monta？觡es（2012）[10]等。还有研究主要聚焦于社会性支出促进经济发展的路径和机制，Fatas & Mihov（2001）[11]认为社会性有助于提高私人部门的产出，Furceri（2010）[12]指出社会性支出提高了经济发展的稳定性，Bird（2000）[13]则认为其提高了经济发展的风险承担能力。国内方面，杨志安等（2013）[14]利用我国1981～2011年的时间序列数据，通过协整分析得到结论，民生支出与经济发展呈正相关，但其弹性系数较小。得到相同结论的还有罗本德和张皎（2013）[15]、荆丽月（2014）[16]。此外，王志扬和宁琦（2016）[17]、范红忠和陈攀（2016）[18]、王德娟和贾建宇（2017）[19]分别以民生支出的教育支出、卫生支出、科技支出等为分析对象，发现各类支出对经济发展有正向作用。

综上所述，现有研究为本文提供了很好的参考和借鉴。但还存在一些不足：其一，大多数研究都将民生支出与经济发展间的关系设定为单调的线性关系，而两者间可能存在着非线性关系，这可能是造成研究结论非一致的原因。仅有极少数研究从非线性的角度进行了分析，包括赵天奕（2012）[20]和方大春（2015）[21]，但他们没有考虑到经济发展水平的动态相依性，从而产生了参数估计的内生性问题。其二，从实证方法来看，现有研究多采用时间序列分析。而我国地缘辽阔，各省份间经济发展水平及民生改善状况差异较大，时间序列分析无法刻画出省域层面两者关系的不同表现。而要实现我国民生支出与经济发展之间的整体协调，有必要以省域为依托，根据地区差异有针对性地作出政策调整。其三，由于“地理学第一定律”的存在，大多数数据都被证实具有或强或弱的空间相关性。在区域市场一体化程度越来越高的背景下，一个地区的经济社会活动会通过资本、信息技术、劳动力等要素跨地区流动，间接影响其他地区，使得变量可能具有空间关联，但现有研究在具体建模时却没有将其纳入分析框架，导致估计结果是有偏和非一致的。鉴于此，本文在已有研究的基础上做进一步补充，首先利用空间过滤技术处理实证数据可能存在的空间自相关性；并利用动态面板门槛模型对民生支出和经济发展间的关系进行分析，验证我国民生支出对经济发展的影响是否具有非线性特征，考察对于不同地区，民生支出能否在“惠民生”的同时，促进经济发展。

三、理论分析与研究假设

从理论上讲，民生支出可以通过总需求、人力资本和技术进步等途径影响经济发展。民生支出发挥作用的程度与其支出量大小是紧密相连的，只有位于一个合适的状态，与经济发展水平相适应时，其对经济发展的贡献度才能达到最大，为经济发展提供有效动力，才能兼顾“惠民生”与“促发展”的现实需求。首先，民生支出能为公民提供平等的生存和发展条件，弥补贫困家庭对教育、医疗等人力资本投资的不足，提高全社会的劳动生产率和总产出。其次，低收入者的边际消费倾向较之于高收入者更强，但购买能力较低。民生支出可以为低收入者提供基本生活保障，增加低收入者的收入，减少贫困人口数量，提升社会购买力，刺激社会消费需求，使经济得到有效持续的拉动。最后，民生支出通过改善社会公平状况有助于缓解社会矛盾，减少社会冲突，为经济发展创造稳定的环境，并促进经济发展水平的提高。

当民生支出严重不足，明显与经济发展水平不相适应时，意味着此时政府有明显的经济扩张偏好，如何提高经济发展水平被摆在首要位置。有限的财政资源被集中于基本建设等经济领域中，民生建设往往被忽视。相伴随产生“看病难”“上学难”“住房难”“养老难”等一系列问题，政府财政政策在调节收入分配公平方面的力度不够，发展成果不能有效惠及全民，会降低公民的公平感和幸福感。根据效率与公平的辨证统一关系，片面追求效率而忽视公平，可能会制约效率目标的实现。民生支出的缺乏会使得低收入者能够享受的基本公共服务严重不足，在市场优胜劣汰竞争机制的作用下，导致社会各个阶层贫富悬殊，从而破坏经济稳定发展的环境，经济效率也就难以持久。并且在一个民生状态不容乐观，收入分布呈金字塔状、以低收入者占多数的社会中，其内需拉动力也是最弱的。

但是，民生支出并不是越多越好，社会民生建设具有刚性特征，一旦确定了较高的支出标准，后期很难降下来。当民生支出超过了经济发展能力的承受范围时，其将成为经济发展的负担，对经济发展的负面影响可能会超过对经济的拉动作用，造成“高福利陷阱”。像欧美的一些发达国家推行与经济发展水平不相适应的高福利制度，近年来面临着入不敷出的困境，政府财政收支严重失衡，财政赤字高企，使得高福利制度难以为继。这主要是因为，高民生支出下的高福利制度可能会破坏竞争机制，打击劳动者的积极性和创造性，使其对工作产生倦怠情绪，降低社会劳动生产率。其二，高民生支出可能会使公众越来越依赖于政府，政府干预经济社会的范围和规模不断扩大，市场的自发调节机制得不到有效发挥，从而造成资源不必要的浪费和错配。并且大多數民生支出都具有消费性，不能实现价值的补偿和增值，而财政收入是有限的，过多增加民生领域支出就必须压缩其他用于生产性投资和基本建设方面的支出。过度压缩此类支出则意味着杀鸡取卵，消减宏观经济发展的活力，使民生支出的物质基础被削弱，并进而使民生支出成为无源之水、无本之木，民生支出的刚性需求难以得到有力支撑，“惠民生”目标的实现也会大打折扣。因此，过度的民生支出是对效率的限制和公平的破坏。

综上所述，我们提出研究假设：民生支出对经济发展的影响是非线性的，在不同的支出水平下，民生支出对经济发展的影响力度和方向可能会有所不同。我们在估计其影响时，人为将实证模型设定为线性，会导致估计的偏误，且难以观察到不同地区民生支出的异质性表现。

四、实证模型、指标和数据

（一）模型设定

为刻画民生支出对经济发展的非线性影响，本文拟采用面板门槛模型。与主观设定分析区间不同，面板门槛模型能够避免主观偏误，从数据特征入手来确定门槛值，客观反映不同区间内民生支出的经济效应。且考虑到经济发展水平往往具有一定的惯性，为体现其动态关系，克服遗漏变量所产生的内生性问题，本文最终采用动态面板门槛模型，具体形式如下：

y =c+？琢y +？兹X +？茁 exp I（q ≤？酌）+？茁 exp I（q >？酌）+？着 （1）

其中，下标it表示第i个地区第t期数据。被解释变量y表示经济发展水平，X表示影响经济发展水平的一系列控制变量，exp表示解释变量民生支出，q为门槛变量，γ为门槛值，I（.）代表着示性函数，？着表示随机扰动项。模型初步设定门槛个数为1，最终的门槛个数还需通过门槛效应检验来确定。

（二）指标选取和数据说明

1.指标选取

模型的被解释变量为经济发展水平（y），用各地区人均GDP反映。

解释变量为民生支出（exp），分别从规模和结构两个方面来考察。民生支出规模（exp0），用各地区民生支出总规模占财政支出的比重反映。关于民生支出的界定，党的十七大报告明确指出“使全体人民学有所教、劳有所得、病有所医、老有所养、住有所居”，2008年政府工作报告进一步细化了民生投入的重点领域，包括教育、卫生、就业、收入、社保、住房、人口等方面，阐明了民生事业的范围所在。学者们对民生支出的概念界定并没有形成一致表述，但就其涵盖内容方面都是大同小异。在借鉴已有研究成果的基础上，本文认为民生支出是与人民群众生活水平密切相关，以满足人民群众健康权、教育权、劳动权等最基本权利为目的的财政投入，其中涵盖了教育、科学技术、医疗卫生、文体与传媒、社会保障和就业、住房保障这六大方面支出。

为同时反映民生支出结构对经济发展的影响，本文选取了占民生支出比重最大的前三类支出，即教育、社会保障和就业、医疗卫生支出单独进行分析，将其占财政支出的比重分别记为exp1、exp2、exp3。

控制变量（X）包括：劳动力（x1），用从业人员/总人口来衡量；物质资本（x2），用全社会固定资产投资/GDP来衡量；人力资本（x3），用高等学校在校生人数/总人口来衡量；对外开放程度（x4），用外商投资企业进出口商品总额/GDP来衡量。

为验证前文提出的假说，确定门槛变量（q）与解释变量一致，为民生支出。

2.样本数据说明

本文选取我国31个省、自治区及直辖市作为样本，台湾地区、香港地区、澳门地区因统计口径不一致而未包含在研究范围。因2007年我国实施了全面的政府收支分类改革，涉及民生支出的科目在改革前后不具有可比性，故研究时间跨度从2007至2016年，数据来源于历年的《中国统计年鉴》和各省统计年鉴（2008～2017）。为消除价格影响，以货币单位衡量的指标均以2007年为基期，取其实际值。个别有缺失的指标数据，用线性插值法补齐。为对参数估计系数赋予合理的经济学解释，并缓解异方差，将经济发展水平取对数处理。各变量的描述性统计分析见表1。

五、模型估计和结果分析

（一）空间相关性的检验和处理

为检验各变量是否存在空间相关性，首先利用全局Moran' I指数进行测度，表示为：

Moran'I= （2）

其中，Z 和Z 分别表示第i个省份和第j省份的变量值， = （Z ）表示平均值，S = · （Z - ） 是方差，W 是空间权重矩阵。本文采用一阶邻接Rook的方法来构造矩阵Wij，当省份i和省份j相邻，取W =1；若不相邻，取W =0；矩阵对角线上元素为0。此外考虑到海南省与广东省密切的经济关系，假定海南省和广东省相邻。检验结果见表2。

从表2可以看到，对于大部分年份，各变量的全局Moran' I指数至少在10%的显著性水平上显著，相邻省份间联系紧密。当变量数据存在显著空间相关时，传统的回归模型不再有效，为了得到可靠结果，我们需要对数据的空间相关性进行处理。方法主要有二：一是建立空间计量经济模型，将空间相关項纳入到模型中；二是利用空间过滤技术。考虑到包含门槛效应的空间计量经济模型属于前沿领域，发展还不成熟，故本文采用第二种方法。空间过滤技术是在建模回归之前，先去除变量数据的空间依赖，再基于处理后的数据，使用传统的估计方法进行参数估计。借鉴孙建[22]的做法，本文使用 Getis 方法来处理考察期内各变量Moran'I指数中显著不为0的数据值，思路如下：第一步计算G 统计量：G = （i≠j），Z 为变量在第j个省份的数据值，Wij是行标准化后的空间权重矩阵；第二步计算G 的期望值：E（G ）= （i≠j）；第三步得到空间过滤后的数据值Z =Z ， 表示数据中不存在空间相关的比例，用变量数据值乘以此比例，就是剔除了空间相关的部分。

（二）动态面板门槛模型的估计

基于空间过滤后的数据，本文借鉴陈杰和农汇福（2016）[23]的方法，首先采用条件OLS确定门槛值及门槛的个数。在估计出门槛值后，根据门槛值将样本划分为不同的区间，采用系统GMM估计方法对（1）式进行回归，使用被解释变量滞后作为其差分项的工具变量，使用被解释变量差分项的滞后作为其水平项的工具变量。并使用民生支出的一期滞后，通过时间上的交错缓和反向因果关系问题。

1.门槛效应检验

利用F统计量对门槛效应进行检验，验证构建门槛回归模型的合理性和必要性，同时确定门槛的个数。由表3可知，当解释变量和门槛变量分别为民生支出规模、教育支出、社会保障和就业支出、医疗卫生支出时，单一门槛效应都至少在10%的显著性水平上通过了检验，而双重门槛效应则没有通过检验。民生支出对经济发展具有明显的非线性影响，门槛效应显著，应建立单一门槛模型进行后续分析。

进一步估计出门槛值，结果见表4。

2.民生支出规模对经济发展的门槛效应估计

当解释变量和门槛变量为民生支出规模时，门槛估计值为43.13%，说明当民生支出占财政支出比重小于43.13%和大于43.13%时，民生支出规模对经济发展的影响存在着显著差异。对分区间的影响系数进行动态估计，结果见表5。为进行比较，我们同时还报告了线性回归模型的估计结果。

从表5可以看到，Hansen统计量不能在10%的显著性水平上拒绝“所有工具变量都有效”的原假设，AR（2）统计量不能在10%的显著性水平上拒绝“扰动项无自相关”的原假设，利用系统GMM方法进行估计的前提成立。由估计结果可知，本年度经济发展受上一年度经济发展的影响显著，经济发展具有很强的路径依赖性，运用动态模型进行回归是合理的。民生支出规模对经济发展的影响具有“规模报酬递增”效应，当民生支出占比低于43.13%时，民生支出占比每增加1个百分点，人均GDP提高2.73%。当民生支出占比超过43.13%时，民生支出占比每增加1个百分点，人均GDP提高3.05%，半弹性系数增加了0.32。随着支出规模的增长，民生支出对经济发展的积极推动作用不断显现，民生支出在“惠民生”的同时，也较好实现了“促发展”的目标。结合理论部分可知，我国各省份民生支出规模还有着较大的提升空间，民生支出仍在经济发展能力的承受范围之内，尚未到达过度追求公平、损害发展效率的地步。优化财政支出结构，提高民生支出总体规模和占比，将是未来相当长时间内各地方政府的工作重点和努力方向。

分年份来看，越过门槛值的省份数量总体来说在增加，从2007年的4个省份增加到2016年的21个省份，见表6。这说明地方政府对民生支出越来越重视，积极利用各种财税手段使经济发展的成果为更多人所共享。政府治理的理念在更新和调整，“建设服务性政府”也开始从口号转变为实践。通过考察各门槛区间的省份分布，我们发现中部地区省份分布较均匀，多位于民生支出规模大于43.13%的区间，东部和西部地区则都呈现明显的两极分化，每个区间都有相当的省份数量。具体而言，对于东部地区的北京、浙江、山东、广东属于民生支出与经济发展水平都较高的“双高型”；同属于东部地区的天津、上海、江苏、福建，经济发展水平较高，但民生支出相对不足，还需适当增加对民生领域的投入，将工作重心从经济发展转移到民生建设上来，使其尽早越过门槛值。西部地区的广西、贵州、云南、甘肃等省份，民生支出水平较高，但经济发展水平较低。为使民生支出更好发挥对经济发展的推进作用，对于上述省份目前应争取将经济总量这个“蛋糕”做大，满足民生建设的需要，为民生支出提供物质基础和保障。同是西部地区的西藏、宁夏、新疆等省份，属于民生支出与经济发展水平都较低的“双低型”。这些省份需进一步加强自身经济实力，以集中更多的财力投入到民生改善，坚持“以发展促民生”“以民生稳发展”的建设路径，实现民生与经济的良性互动。

3. 民生支出结构对经济发展的门槛效应估计

根据门槛值，估计各分区间民生支出结构对经济发展的非线性影响，结果见表7。

由表7可知，Hansen统计量和AR（2）统计量均不能在10%的显著性水平上拒绝原假设，我们可以对模型估计结果进行下一步分析。经济发展的滞后一期值对当期的影响显著为正，进一步证实了使用动态模型的必要性。三大支出对经济发展的影响和民生支出规模类似，存在“规模报酬递增”效应，当支出规模超过门槛值后，其产出弹性都有显著提高。三大支出都能同时兼顾“效率”与“公平”，当前的支出规模还较低，存在着一定的上升空间。对于教育支出，支出规模超过14.61%，半弹性系数从3.70增加至4.99；对于社会保障和就业支出，支出规模超过13.80%，半弹性系数从3.32增加至5.39；对于医疗卫生支出，支出规模超过4.82%，半弹性系数从7.86增加至11.06。

综合表5和表7，从控制变量的估计结果来看，劳动力、物质资本投入和人力资本投入对经济发展的影响显著为正，是促进经济发展的重要因素，结果较稳健。对外开放程度对经济发展的影响为负，但并不显著。

六、结论及对策建议

本文基于2007～2016年我国31个省份的面板数据，来检验民生支出对经济发展是否存在非线性影响。与以往研究不同的是，为减少估计偏误，本文首先使用Getis 方法对变量数据进行空间过滤，消除其存在的空间自相关性。并考虑经济发展的路径依赖，构建起动态面板门槛模型，从规模和结构两方面估計民生支出对经济发展的门槛效应。得到结论如下：

第一，民生支出规模对经济发展的影响存在“规模报酬递增”，当民生支出占比超过43.13%时，民生支出对经济发展的半弹性系数会显著提高。民生支出在“惠民生”的同时，也较好实现了“促发展”的目标。至2016年，尚有10个省份民生支出规模未超过门槛值，仍有着较大的提升空间。通过考察各门槛区间的省份分布，我们发现中部地区省份分布较均匀，多位于民生支出规模大于43.13%的区间，东部和西部地区则都呈现明显的两极分化，每个区间都有相当的省份数量。

第二，从结构来看，教育支出、医疗卫生支出、社会保障和就业支出对经济发展的门槛效应显著，当支出规模超过门槛值后，其产出弹性会随之提高。三大支出中，医疗卫生支出对经济发展的作用更强，对门槛区间的变动也更为敏感。依据门槛值做区间划分，至2016年，还有11个省份没有达到教育支出的门槛值、18个省份没有达到社会保障和就业支出的门槛值、1个省份没有达到医疗卫生支出的门槛值，且这些省份多属于东西部地区。

基于以上结论，本文认为政府应正确处理好民生支出与经济发展之间的关系，进一步优化财政支出的结构，继续增加教育、社会保障和就业、医疗卫生等民生支出，将今后的工作重点从经济建设领域转移到社会民生领域，为经济发展提供和谐稳定的环境和内生动力，形成民生改善与经济发展的良性互动。此外，政府还应注意不同省份民生支出与经济发展之间关系的异质性表现。对于东部地区的天津、上海、江苏、福建等省份，经济发展水平较高，但民生支出相对不足，还需加大支出力度，促使其尽早越过门槛值。西部地区的广西、贵州、云南、甘肃等省份，民生支出水平较高，但经济发展水平较低。为使民生支出更好发挥对经济发展的推进作用，对于上述省份还需将经济总量做大，更好满足民生建设的需要，为民生支出提供物质基础和保障。

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