發布時間：2020-04-13所屬分類：經濟論文瀏覽：1次
摘 要： 摘要：從全要素生產率的視角出發，沿用索洛余量規則選定投入變量，通過數據包絡法(DEA)測算19982017年省級全要素生產率(TFP)，進而采用完全修正的最小二乘法(FMOLS)，分析了地方政府債務擴張對全要素生產率的影響。實證結果表明：雖然地方政府通過創新融資平
摘要：從全要素生產率的視角出發，沿用“索洛余量”規則選定投入變量，通過數據包絡法(DEA)測算1998—2017年省級全要素生產率(TFP)，進而采用完全修正的最小二乘法(FMOLS)，分析了地方政府債務擴張對全要素生產率的影響。實證結果表明：雖然地方政府通過創新融資平臺擴大舉債會有緩解財政壓力的短期效應，但長期債務擴張會對全要素生產率造成顯著的負效應。那么，政府債務擴張的動力更多是來源于發展不平衡、不充分的中西部“弱者”，還是發展較好的東部“強者”?基于區域異質性的考慮，將樣本作區域化處理，構建包含滯后期的動態面板模型，采用系統廣義矩估計(SYS-GMM)，實證研究了不同區域政府舉債對整個政府債務擴張的“貢獻”程度。實證結果表明：相較于東部與中部地區，中國的政府債務擴張對于西部地區的地方政府債務擴張更加敏感。
關鍵詞：全要素生產率;地方政府債務擴張;數據包絡法;系統廣義矩估計
一、相關研究概述
(一)政府債務擴張與研究現狀
20世紀金融危機的爆發，使得全球各個經濟體的發展都遭受到了不同程度的沖擊，經濟發展受阻，作為增長動力重要衡量指標的全要素生產率提升不足。各國政府為早日擺脫金融危機的陰影，紛紛試圖采用積極的財政政策拉動經濟增長，較普遍的政策措施是利用公共債務融資刺激投資需求。對此，中國地方政府通過各種融資平臺大肆舉債，造成地方政府債臺高筑。地方政府債務規模在2008年金融危機之后迅速攀升：21世紀初，中國地方政府債務余額占國內生產總值(GDP)的比重始終保持在20%以下，然而在2008年金融危機之后，地方政府債務規模不斷擴大。截至2017年末，全國地方政府債務余額由2008年的5.57萬億元上漲到16.47萬億元，上升幅度達到195.7%。政府債務的積累、組成和置換對經濟發展具有重要的影響。一方面，債務擴張可以促進經濟資源的轉移，對產業結構、消費分配等產生影響，進而調整經濟結構，債務的迅速擴張在短期內會對當地經濟有一定的積極作用。另一方面，大肆舉債的背后必然蘊藏著潛在的經濟風險。
對地方政府債務擴張問題的研究，在學術界一直是一個熱門的話題。當前對政府債務的研究主要集中在以下幾個方面：(1)將政府債務當做主導因素，分析由于政府債務擴張對整體宏觀經濟發展帶來的影響�，F有的研究將其分成兩個觀點：第一個觀點認為，政府債務擴張會對經濟的發展帶來正面影響。在凱恩斯主義理論框架下，Auerbach和Kotlikoff的研究證明，臨時的政府債務擴張在短期內可能會促進居民儲蓄[1]。政府債務的擴張可能通過避免大規模經濟衰退的方式產生正向影響[2]。第二個觀點認為，政府債務擴張對宏觀經濟的發展具有“擠出效應”。政府債務規模擴張將導致金融和經濟杠桿率快速上升，由此帶來的債務風險加大了潛在的系統性金融風險[3]，形成2008年金融危機沖擊后中國貨幣數量論失效的關鍵環節[4]。吳洵等通過研究地方政府城投債，指出政府債務擴張會導致風險溢價問題[5]。此外，李臘生等的研究表明，地方政府債務還存在一定程度的道德風險[6]。(2)從不同的研究視角出發，通過對不同相關因素及指標的分析判斷，研究政府債務形成的內在機制以及政府債務規模擴張的誘導因素。在影響政府債務擴張因素的分析中，Mikesell在“財政赤字觀”理論框架下，認為財政赤字是形成政府債務的主要因素[7]。金融危機的沖擊迫使政府進行政策制度改革，由此形成的刺激性的財政制度是中國地方政府債務快速增長的主要原因之一[8]。新的分權制度下，從“財政—金融關聯”的視角出發，財政分權和金融分權能夠促進地方政府債務增長[9]。其中，由財政分權所引發的“公共池”和“預算約束”在很大程度上也對地方政府債務的擴張有正向影響[10-11]。程宇丹等將政府債務引入包含兩級政府的財政分權模型中，通過Stackelberg博弈研究了地方和中央政府債務增長對經濟增長的影響[12]。龔強等的研究指出，在“官員競爭晉升機制”的驅動下，舉債促進經濟發展成為各個地方政府的最佳選擇。另外，宏觀經濟政策也是促進地方政府財政擴張的重要因素[13]。(3)政府債務與經濟增長存在非線性關系。劉洪鐘等采用系統GMM動態面板方法和穩健性分析對政府債務與經濟增長之間的關系進行了實證研究[14]，發現政府債務對經濟增長以及地區民生發展之間存在倒U型非線性關系[15]。趙新泉等基于世代交疊模型的分析框架，從理論層面論證了政府債務對經濟增長的非線性效應[16]。龐曉波等將經濟景氣納入分析框架，通過實際經濟增長率的經驗遞歸模型測度中央政府的債務風險，預計2019—2022年可能成為風險爆發的集中期[17]。
(二)關于全要素生產率的抑制效應與測算應用
政府債務擴張且透明度不夠，導致地方政府債務流向并沒有朝著資源完全優化配置的方向發展，政策效果可能偏離預期。尤其在房地產領域，政府資金大量注入，使得居民有更強的貨幣持有意愿。這有進一步加劇房地產泡沫的趨勢，卻沒有將有限的財政資金用于能夠有效提高全要素生產率(TFP)的高科技研發企業。此外，政府債務擴張可能會抬高融資成本、擠出私人企業投資。各種扭曲會使得資源配置難以達到帕累托最優化水平，進而阻礙社會全要素生產率的提升。而全要素生產率作為經濟高質量發展的重要衡量指標，應該給予更多關注和支持，而不能一味盲目追求經濟短期的總量和速度刺激。
技術進步是技術創新或技術引進的結果，表現為全要素生產率的提升。具體的，在關于TFP的抑制效應與測算應用的文獻研究方面，有研究指出技術效率改善與前沿技術進步是TFP增長的主要結構性因素，專業化經濟對TFP提升效果顯著[18]。全要素生產率的測算起源于Malmquist指數，最早由瑞典經濟學家StenMalquist于1953年提出。在此基礎上，Charnes等提出了數據包絡法，通過線性規劃方法來測度技術效率[19]。當前，全要素生產率及其結構性因素的測算較前沿的研究方法，是應用Levinsohn-Petrin半參估計方法。21世紀以來，利用該算法，在中國出現了大批的研究成果：楊汝岱利用中國工業企業數據庫考察了制造業企業全要素生產率的動態變遷[20];程惠芳等就知識資本對工業企業全要素生產率產生的影響進行了考察[21]。隨著中國發展進入新常態，一些學者提出將環境因素和能源因素引入到全要素生產率的分析中，稱為綠色全要素生產率。汪鋒等以超越對數生產函數為基礎測算了中國各個省份的綠色全要素生產率增長率，并實證分析了其影響因素[22];陳超凡則對中國工業綠色全要素生產率進行了測算，然后對其影響因素進行了實證分析[23]。
(三)關于政府債務擴張的區域異質性
中國各個區域之間的發展存在差異性，在政府債務方面也表現出不同的擴張程度。東部地區作為資金、技術密集區，面對更多市場波動性的影響，政策措施設置以及實施更加靈活多變。當經濟危機來臨時，東部地區不可避免的首當其沖，承受更多的經濟下行壓力。當地政府為緩解地方財政壓力，會通過技術優勢創新各種融資平臺來大肆舉債。而相反的，西部地區受經濟沖擊影響略小，當地政府面臨相對較小的財政壓力。但是，西部地區的人力資源、經濟資源缺乏，經濟發展滯后。為帶動、刺激西部地區的發展，國家給予更多“紅利”政策，因此地方政府舉債所承擔的還債壓力沒有東部地區大。這在一定程度上，也推動了西部地區的地方政府債務擴張。那么，究竟中國政府債務擴張更多的是來自于東部地區債務擴張的“貢獻”，還是來自于西部地區?在新時代下，發展不平衡、不充分的社會主要矛盾使得這個問題值得深入研究和探討，應怎樣合理調控不同區域的債務擴張問題?
綜觀上述，現有文獻對于地方政府債務擴張及TFP的研究尚存在以下幾個方面的不足：(1)對地方政府債務的研究在很大程度上仍然囿于外在影響機制，內在作用機理研究尚顯不足。由于機制具有一定的局限性，據此對中國地方政府債務的研究并不能很好地契合中國現狀。(2)已有的文獻大都采用定性分析或是計量分析方法來研究地方政府債務問題。定性分析的缺陷在于缺乏數據分析和強有力的實證支持，缺乏很好的說服力�，F有計量分析存在的問題是，政府債務數據偏少且統計口徑不統一，較難保證獲取的債務數據是現實準確的，難免存在穩健性、可靠性的問題。(3)現有文獻更多針對政府債務的研究，而分析政府債務擴張及其對全要素生產率的影響關系卻寥寥無幾。另外，不同區域之間經濟發展存在較大差別，然而鮮有文獻分不同區域對比研究其在債務擴張方面的不同影響程度。
本文在現有文獻的基礎上，試圖在研究視角與研究方法上作出以下幾個方面的改進與創新，具體包括：(1)將政府債務視做生產要素引入企業生產函數，進而構建全要素生產率的計量經濟模型。將政府債務設定為核心解釋變量，全要素生產率作為被解釋變量，附加其他主要控制變量的解釋作用�；谟嬃磕Ｐ屯ㄟ^相關性回歸分析得出相關結論，分析地方政府債務擴張與全要素生產率的相關關系。(2)在TFP的測算方面采用了數據包絡法，分別對投入要素數據作了充分的調整及合理的驗算。在此基礎上，對主要控制變量設計科學的核算方法，進行完全修正的最小二乘回歸。(3)在滯后一期的動態面板模型的基礎上，采用系統廣義矩估計，將政府債務擴張問題作區域樣本回歸分析。在此基礎上，深入探討影響政府債務規模擴張的動力來源。
二、實證模型設定與數據來源
(一)理論分析
政府債務擴張雖然在短期內會有一定的經濟刺激效果，但是其可持續性卻很難得到保障。原因是長期內，政府債務擴張難以避免其產生的經濟負效應，這些負效應在全要素生產率方面有著相對明顯的體現特征�？傮w來說，可以將其對全要素生產率的負效應歸納為兩個方面：第一個方面是直接效應。政府債務擴張將直接導致政府支出規模增大，對私人企業投資產生擠出效應，進而國內生產總值呈現出下降的趨勢，隨之全要素生產率也會下降。第二個方面是間接效應。主要體現在政府債務規模擴張會增大政府的支出規模，政府可支配資源總量大幅增加，財政支出的邊際效應降低，資源配置難以達到帕累托最優狀態，產生的經濟效應包括政府支持企業進行技術創新的財政刺激效應下降，全要素生產率的提升受到抑制。
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(三)變量說明與數據來源
1.變量說明。本文進行實證研究的變量主要分為兩類。
(1)核心回歸變量，本文包括地方政府債務與全要素生產率。其中，政府債務為主要解釋變量，全要素生產率是本文研究對象作為被解釋變量。在多數情況下，研究者多使用城投債作為地方政府債務的代理變量進行實證研究[26]。但是，城投債是有政府隱性擔保的“準市政債券”，并不是嚴格意義上的地方政府債務。本文選用通過地方財政及審計部門統計核算所得，在各省財政決算報告公布的地方政府負有償還責任的地方政府性債務數據作為研究代理變量。
(2)控制變量。要探究全要素生產率與地方政府債務之間的關系，不能僅僅分析和討論這兩個變量。影響全要素生產率的因素眾多，若忽視了這些因素將會對實證結果產生嚴重影響。為盡可能地緩解由于疏漏變量可能帶來的偏誤，本文根據新增長理論并借鑒相關文獻研究，將其他一系列與全要素生產率緊密相關的變量納入到全要素生產率公式模型中，包括：人均勞動資本k，人力資本hc，研發投入yf，外商直接投資sfdi(表1)。
2.數據來源。本文采用1998—2017年中國30個省份的省級面板數據，檢驗地方政府債務規模與全要素生產率之間的關系。其中，各省GDP、地方政府債務余額、總人口和各省平均受教育年限的數據，來源于國家統計局《中國統計年鑒》、地方政府財政決算報告、《中國財政年鑒》。另外，各省科研經費支出數據、固定資產指數、各省固定資產、人均勞動資本和外商投資企業投資總額，來自《中國固定資產統計年鑒》、中經網和Wind數據庫，由于個別數據缺失，現將西藏的數據在面板數據中剔除。
(1)全要素生產率的測算。本文為深入考察政府債務對中國全要素生產率變動的影響，首先采用數據包絡法(DEA)對中國TFP的變動情況進行測算。作為一種非參數估計方法，DEA相較于傳統的參數估計方法可有效避免模型設定錯誤而導致估計結果的偏誤，其為計算全要素生產率提供了一種新的研究思路。具體過程是選取《中國統計年鑒》、各省市統計年鑒和國家數據統計庫所記載的歷年GDP數據作為產出變量。本文沿用大多數文獻的“索洛余量”規則，選擇廣泛的Malmquist生產率指數來衡量全要素生產率指數，主要將勞動和資本要素作為投入變量，以此為基礎利用DEAP2.1軟件來測算中國的全要素生產率水平。
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