Constraints on Economic Growth targets, Inter-governmental competition and the Provision of Basic Public Services
-
摘要: 基于2007—2017年的省级面板数据, 从基本公共服务支出规模和支出偏好双重视角检验经济增长目标设定对基本公共服务供给的影响及政府间竞争的调节效应。研究表明: (1)在经济增长目标约束下, 地方政府会扩大基本公共服务支出规模, 但也会表现出“轻公共服务”的偏好, 且政府间的竞争会强化这种效应。(2)异质性研究显示, 在经济增长目标约束下, 东部地区基本公共服务支出规模仍有明显增加, 但西部地区的经济目标设置对基本公共服务支出产生了明显负效应; 具有“软约束”特征的经济增长目标有利于增加基本公共服务支出规模, 降低对基本公共服务支出偏好的负向影响。(3)空间效应研究显示, 经济增长目标设定不仅对本地区基本公共服务支出偏好具有负向影响, 对邻近地区也存在显著的空间溢出效应。因此, 应设立激励相容的经济增长目标, 激励地方政府投资长远利好的公共服务项目, 对不同地区采取差异化的考核策略, 以均衡增加我国的基本公共服务供给。Abstract: Based on the provincial panel data from 2007-2017, this study aims to examine the impact of economic growth target on the provision of basic public services and the moderating effect of inter-governmental competition from the dual perspectives of the scale and the preference of basic public services expenditure. It is found that under the constraint on economic growth target, local governments will scale up expenditure on basic public services, but will still show a preference for lesser public services, and inter-governmental competition will reinforce this effect. Heterogeneity studies show that under the constraint on economic growth target, the scale of expenditure on basic public services increases in the eastern region of the country, while the economic target setting in the western region has an obvious negative effect on its basic public service expenditure; the economic growth target featured with"soft constraint"is conducive to increasing the scale of expenditure on basic public services and reducing the negative incentive to preferable expenditure on basic public services. The spatial effect study shows that the setting of growth target not only has a negative impact on the spending preferences for basic public services in the region, but also has a significant spatial spillover effect on neighboring regions. For this reason, it is necessary to set compatible economic growth target, motivate local governments to invest in public service projects with long-term benefits, and adopt different assessment strategies for different regions in order to increase China's supply of basic public services in a balanced manner.
-
表 1 主要变量的描述性统计分析
变量名称 均值 标准差 最大值 最小值 中位数 scale 8.315 3 0.624 0 9.957 8 6.890 2 8.361 9 prefer 0.513 5 0.056 3 0.672 7 0.308 7 0.513 9 target 9.791 2 1.846 0 15.000 0 5.500 0 10.000 0 compet 13.312 5 2.879 7 17.896 6 2.223 5 13.832 6 three 43.181 6 9.333 3 80.560 0 28.600 0 41.050 0 second 46.146 8 8.424 2 61.500 0 19.010 0 47.700 0 urban 53.152 2 14.207 4 89.600 0 22.610 0 51.400 0 oldratio 0.095 7 0.019 0 0.142 8 0.048 2 0.095 7 density 7.810 4 0.462 0 8.694 0 6.244 2 7.811 6 degree 2.583 3 2.039 7 15.624 1 1.051 7 2.206 4 
下载: 导出CSV
表 2 经济增长目标设置对基本公共服务供给的影响
变量名称 公共服务支出规模(scale) 公共服务支出偏好(prefer) (1) (2) (3) (4) (5) (6) target 1.499 7*** 1.506 2*** 1.749 6*** -0.438 2*** -0.432 1*** -0.571 0*** (3.698) (3.610) (4.177) (-2.610) (-2.687) (-3.436) compet 0.011 4* 0.010 8** 0.010 6*** 0.010 9*** (1.840) (2.141) (5.219) (5.437) target#compet 0.183 1** -0.104 5*** (1.983) (-2.852) three 0.006 5 0.005 4 0.006 2 0.001 1 0.000 1 -0.000 4 (0.724) (0.627) (1.456) (0.600) (0.031) (-0.221) second 0.016 5* 0.015 4* 0.015 7*** 0.000 7 -0.000 3 -0.000 4 (1.824) (1.726) (4.338) (0.479) (-0.174) (-0.296) urban 0.009 3*** 0.008 9*** 0.008 3*** -0.000 3 -0.000 7 -0.000 4 (3.338) (3.124) (3.531) (-0.295) (-0.763) (-0.408) oldratio 1.492 9 1.376 3 1.430 7*** 0.242 4 0.134 1 0.103 1 (1.400) (1.273) (3.174) (1.294) (0.742) (0.576) density -0.006 6 -0.003 9 -0.005 2 -0.020 2** -0.017 6* -0.016 9* (-0.197) (-0.117) (-0.218) (-2.020) (-1.839) (-1.780) degree -0.005 2 -0.005 9 -0.004 8 -0.004 9 -0.005 6 -0.006 2* (-0.567) (-0.633) (-0.521) (-1.272) (-1.512) (-1.705) _cons 5.710 0*** 5.669 1*** 5.954 8*** 0.647 0*** 0.609 1*** 0.714 8*** (6.956) (7.116) (14.702) (3.796) (3.727) (4.447) 省份效应 Yes Yes Yes Yes Yes Yes 时间效应 Yes Yes Yes Yes Yes Yes R2 0.984 0 0.984 2 0.984 4 0.286 4 0.347 3 0.365 1 观测值 341 341 341 341 341 341 注：括号中为t值；*p < 0.1, **p < 0.05, ***p < 0.01。下同。
下载: 导出CSV
表 3 工具变量(Ⅳ-2SLS)估计结果
变量名称 以邻近地区均值为工具变量 以滞后一期为工具变量 (1) (2) (3) (4) scale prefer scale prefer target 3.055 6*** -1.154 9*** 3.620 0*** -0.584 5* (3.059) (-2.775) (4.431) (-1.788) three 0.007 4* 0.000 6 0.003 3 0.001 4 (1.828) (0.370) (0.770) (0.803) second 0.016 1*** 0.000 9 0.010 9*** 0.001 2 (4.648) (0.625) (2.858) (0.815) urban 0.007 7*** 0.000 5 0.007 2*** 0.000 0 (3.190) (0.446) (2.763) (0.011) oldratio 1.486 9*** 0.245 1 1.384 5*** 0.377 3** (3.461) (1.370) (3.137) (2.137) density 0.011 6 -0.028 6*** 0.025 9 -0.014 3 (0.457) (-2.709) (1.033) (-1.425) degree 0.000 2 -0.007 4* 0.003 9 -0.004 2 (0.021) (-1.887) (0.415) (-1.110) _cons 6.227 1*** 0.722 5*** 8.089 1*** 0.530 6*** (13.510) (3.762) (16.124) (2.643) 省份效应 Yes Yes Yes Yes 时间效应 Yes Yes Yes Yes 观测值 341 341 310 310 R2 0.989 9 0.785 4 0.988 3 0.812 0
下载: 导出CSV
表 4 GMM稳健估计结果
变量名称 系统GMM方法 差分GMM方法 (1) (2) (3) (4) scale prefer scale prefer L.scale 0.811 7*** 0.230 6*** (11.279) (2.964) L.prefer 0.3689*** 0.4271*** (3.298) (5.378) target 2.061 3** -0.747 1** 1.397 1* -0.426 5* (2.165) (-2.014) (1.943) (-1.704) three 0.001 1 -0.000 6 -0.000 2 -0.000 8 (0.379) (-0.480) (-0.047) (-0.408) second -0.005 0* -0.000 8 0.000 2 -0.002 4 (-1.758) (-0.580) (0.037) (-1.294) urban 0.007 4*** 0.001 7** 0.015 5*** 0.005 2*** (3.023) (2.325) (6.546) (5.893) oldratio -1.460 1 0.107 5 0.504 5** -0.058 2 (-1.474) (0.928) (2.028) (-0.604) density 0.081 8*** -0.003 2 0.050 0*** -0.000 9 (8.621) (-0.526) (4.252) (-0.218) degree 0.019 2* -0.006 7** 0.011 5 -0.024 4*** (1.771) (-2.389) (1.139) (-5.220) _cons 0.728 5 0.426 5** 4.575 7*** 0.323 6 (1.487) (2.541) (7.824) (1.455) ar(2) 0.113 3 0.632 5 0.604 1 0.886 5 sargan 1.000 0 0.981 6 0.996 6 0.422 1 观测值 310 310 279 279
下载: 导出CSV
表 5 地区异质性对基本公共服务支出的影响
变量名称 公共服务支出规模(scale) 公共服务支出偏好(prefer) 东部 中、西部 东部 中、西部 (1) (2) (3) (4) target 2.299 6** 0.822 5 -0.142 0 -0.411 8** (2.813) (1.580) (-0.658) (-2.055) three -0.004 4 0.012 9 -0.005 4** 0.006 1*** (-0.232) (1.446) (-2.071) (3.082) second 0.001 2 0.024 7** -0.006 3*** 0.008 0*** (0.081) (2.686) (-3.023) (4.398) urban 0.014 6*** 0.012 8** 0.001 8* 0.003 9** (3.827) (2.457) (1.742) (2.048) oldratio 1.393 9 0.829 3 0.201 2 0.514 1* (0.872) (1.566) (0.976) (1.871) density -0.003 4 -0.007 6 -0.018 1 -0.016 3 (-0.057) (-0.189) (-1.036) (-1.595) degree -0.112 3 -0.004 9 -0.038 8** -0.002 9 (-1.736) (-0.418) (-2.436) (-0.687) _cons 6.671 4*** 5.038 5*** 1.137 4*** -0.108 8 (4.562) (5.950) (3.738) (-0.567) 省份效应 Yes Yes Yes Yes 时间效应 Yes Yes Yes Yes R2 0.9799 0.9903 0.5005 0.4777 观测值 143 187 143 187
下载: 导出CSV
表 6 经济增长目标设置方式的异质性对基本公共服务供给的影响
变量名称 硬约束 软约束 (1) (2) (3) (4) scale prefer scale prefer target 1.289 4*** -0.496 6* 1.826 4*** -0.318 1 (3.025) (-1.843) (2.901) (-1.213) three 0.008 4 0.000 4 0.019 2** 0.001 8 (1.488) (0.162) (2.254) (0.436) second 0.019 4*** 0.000 4 0.027 5*** -0.000 3 (3.360) (0.162) (3.019) (-0.083) urban 0.011 6*** 0.001 5 0.001 9 0.000 6 (3.610) (0.722) (0.463) (0.228) oldratio 1.365 4* 0.182 6 1.713 6 0.161 9 (1.927) (0.551) (1.061) (0.497) density 0.018 1 -0.015 7 -0.038 8 -0.025 3 (0.572) (-0.780) (-1.005) (-1.252) degree 0.005 0 -0.003 8 -0.045 3 -0.062 9*** (0.661) (-0.653) (-0.867) (-2.931) _cons 5.240 1*** 0.576 8** 5.150 5*** 0.785 1* (9.485) (2.134) (5.936) (1.832) 省份效应 Yes Yes Yes Yes 时间效应 Yes Yes Yes Yes R2 0.988 9 0.297 0 0.973 2 0.411 0 观测值 193 193 148 148
下载: 导出CSV
表 7 基本公共服务支出的莫兰指数检验结果
基本公共服务支出规模(scale) 基本公共服务支出偏好(prefer) 年份 Moran's I Z统计量 p-value 年份 Moran's I Z统计量 p-value 2007 0.230 2.445 0.014 2007 -0.009 0.232 0.816 2008 0.245 2.576 0.010 2008 0.030 0.594 0.553 2009 0.240 2.522 0.012 2009 -0.032 0.014 0.989 2010 0.225 2.377 0.017 2010 -0.010 0.225 0.822 2011 0.209 2.225 0.026 2011 0.110 1.443 0.149 2012 0.191 2.061 0.039 2012 0.251 2.751 0.006 2013 0.188 2.032 0.042 2013 0.295 3.204 0.001 2014 0.186 2.024 0.043 2014 0.326 3.435 0.001 2015 0.175 1.942 0.052 2015 0.348 3.554 0.000 2016 0.158 1.788 0.074 2016 0.344 3.533 0.000 2017 0.139 1.624 0.104 2017 0.307 3.177 0.001
下载: 导出CSV
表 8 经济增长目标约束对基本公共服务供给的空间溢出效应
变量名称 (1) (2) (3) (4) (5) (6) scale prefer scale prefer scale prefer target 1.430 8*** -0.407 4*** 1.434 4*** -0.405 1*** 1.675 9*** -0.531 5*** (3.74) (-2.67) (3.78) (-2.76) (4.26) (-3.49) compet 0.011 4** 0.010 0*** 0.010 9** 0.010 4*** (2.44) (5.44) (2.33) (5.67) target#compet 0.185 5** -0.092 7*** (2.18) (-2.75) three 0.006 2 0.000 7 0.005 1 -0.000 2 0.005 8 -0.000 6 (1.57) (0.44) (1.30) (-0.14) (1.49) (-0.37) second 0.016 0*** 0.000 5 0.015 0*** -0.000 4 0.015 2*** -0.000 5 (4.72) (0.36) (4.40) (-0.31) (4.51) (-0.41) urban 0.009 1*** -0.000 4 0.008 7*** -0.000 8 0.008 1*** -0.000 5 (4.20) (-0.46) (4.00) (-0.94) (3.72) (-0.58) oldratio 1.502 9*** 0.287 8* 1.386 1*** 0.179 6 1.442 0*** 0.146 8 (3.59) (1.69) (3.32) (1.09) (3.47) (0.90) lndensity -0.005 5 -0.022 1** -0.002 7 -0.019 4** -0.004 0 -0.018 6** (-0.25) (-2.43) (-0.12) (-2.23) (-0.18) (-2.14) degree -0.006 0 -0.006 4* -0.006 7 -0.006 9** -0.005 6 -0.007 3** (-0.69) (-1.82) (-0.78) (-2.04) (-0.66) (-2.18) ρ 0.061 2 0.232 1*** 0.063 8 0.205 8*** 0.068 2 0.181 9*** (0.89) (3.32) (0.94) (2.98) (1.01) (2.61) 观测值 341 341 341 341 341 341 R2 0.051 9 0.271 9 0.028 2 0.254 0 0.024 2 0.245 8 Log_like 470.196 3 775.454 6 473.157 5 789.701 5 475.512 6 793.458 8
下载: 导出CSV
表 9 空间效应分解: 直接效应、间接效应与总效应
变量名称 直接效应 间接效应 总效应 scale prefer scale prefer scale prefer target 1.447 4*** -0.407 6** 0.087 9 -0.117 6* 1.535 3*** -0.525 3** (3.68) (-2.57) (0.78) (-1.92) (3.73) (-2.53) three 0.006 1 0.000 6 0.000 4 0.000 2 0.006 4 0.000 8 (1.60) (0.41) (0.60) (0.35) (1.58) (0.40) second 0.016 1*** 0.000 5 0.001 0 0.000 1 0.017 1*** 0.000 6 (4.93) (0.38) (0.82) (0.32) (4.84) (0.37) urban 0.009 1*** -0.000 4 0.000 6 -0.000 1 0.009 6*** -0.000 6 (4.33) (-0.52) (0.85) (-0.51) (4.40) (-0.53) oldratio 1.509 8*** 0.293 9* 0.095 6 0.085 1 1.605 4*** 0.379 1* (3.73) (1.76) (0.78) (1.41) (3.66) (1.74) lndensity -0.004 5 -0.022 0** -0.000 2 -0.006 4* -0.004 7 -0.028 4** (-0.20) (-2.41) (-0.09) (-1.75) (-0.20) (-2.33) degree -0.005 5 -0.006 4* -0.000 3 -0.001 8 -0.005 9 -0.008 2* (-0.61) (-1.72) (-0.36) (-1.42) (-0.61) (-1.70)
下载: 导出CSV
-
[1] 刘淑琳, 王贤彬, 黄亮雄. 经济增长目标驱动投资吗?——基于2001—2016年地级市样本的理论分析与实证检验[J]. 金融研究, 2019(8): 1-19. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JRYJ201908001.htm [2] 余泳泽, 刘大勇, 龚宇. 过犹不及事缓则圆: 地方经济增长目标约束与全要素生产率[J]. 管理世界, 2019(7): 26-42. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GLSJ201907006.htm [3] 吴士健, 张翼彤, 周忠宝. 创新生态系统视阈下高技术企业创新效率测度与耦合协调分析[J]. 广东财经大学学报, 2018(3): 65-77. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SONG201803011.htm [4] 詹新宇, 刘文彬. 中国式财政分权与地方经济增长目标管理——来自省、市政府工作报告的经验证据[J]. 管理世界, 2020(3): 23-39. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GLSJ202003005.htm [5] 傅勇, 张晏. 中国式分权与财政支出结构偏向: 为增长而竞争的代价[J]. 管理世界, 2007(3): 4-12. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GLSJ200703001.htm [6] 郑垚, 孙玉栋. 转移支付、地方财政自给能力与基本公共服务供给——基于省级面板数据的门槛效应分析[J]. 经济问题探索, 2018(8): 18-27. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJWS201808004.htm [7] 周泽炯, 杨勇. 新型城镇化背景下地方政府债务与区域经济增长[J]. 湖南科技大学学报, 2019(3): 53-59. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-XTGS201903010.htm [8] 周黎安, 刘冲, 厉行, 等. "层层加码"与官员激励[J]. 世界经济文汇, 2015(1): 1-15. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SZWH201501001.htm [9] 余泳泽, 潘妍. 中国经济高速增长与服务业结构升级滞后并存之谜——基于地方经济增长目标约束视角的解释[J]. 经济研究, 2019(3): 150-165. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJYJ201903011.htm [10] COOK S J, AN S, FAVERO N. Beyond policy diffusion: spatial econometric models of public administration[J]. Journal of Public Administration Research and Theory, 2019, 29(4): 591-608. doi: 10.1093/jopart/muy050 [11] DIMAGGIO P J, POWELL W W. The iron cage revisited: institutional isomorphism and collective rationality in organizational fields[J]. American Sociological Review, 1983, 48(2): 147-160. doi: 10.2307/2095101 [12] 王贤彬, 黄亮雄. 地方经济增长目标管理——一个三元框架的理论构建与实证检验[J]. 经济理论与经济管理, 2019(9): 30-44. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJLL201909004.htm [13] 马光荣, 杨恩艳. 打到底线的竞争——财政分权、政府目标与公共品的提供[J]. 经济评论, 2010(6): 59-69. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJPL201006010.htm [14] MA L. Performance feedback, government goal-setting and aspiration level adaptation: evidence from chinese provinces[J]. Public Administration, 2016, 94(2): 452-471. doi: 10.1111/padm.12225 [15] 高琳. 分权与民生: 财政自主权影响公共服务满意度的经验研究[J]. 经济研究, 2012(7): 86-98. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJYJ201207008.htm [16] 柯善咨, 尹靖华. 民生目标下政府的支出竞争和福利效应[J]. 统计研究, 2016(7): 11-18. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-TJYJ201607002.htm [17] 王有兴, 杨晓妹. 公共服务与劳动力流动——基于个体及家庭异质视角的分析[J]. 广东财经大学学报, 2018(4): 62-74. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SONG201804010.htm [18] 刘帅, 刘凤艳, 汪奕鹏. 经济增长目标、异质性环境规制与产能利用率[J]. 商业研究, 2020(2): 21-33. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-BUSI202002003.htm [19] 姜晓萍, 肖育才. 基本公共服务供给对城乡收入差距的影响机理与测度[J]. 中国行政管理, 2017(8): 84-89. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZXGL201708017.htm [20] 李丹, 裴育. 均衡性转移支付能促进贫困地区基本公共服务供给吗——基于国定扶贫县的实证研究[J]. 财贸研究, 2016(3): 91-98. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-CMYJ201603011.htm [21] 马亮. 官员晋升激励与政府绩效目标设置——中国省级面板数据的实证研究[J]. 公共管理学报, 2013(2): 28-39. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GGGL201302003.htm [22] 李光龙, 周云蕾. 环境分权、地方政府竞争与绿色发展[J]. 财政研究, 2019(10): 73-86. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-CZYJ201910007.htm [23] 张军, 高远, 傅勇, 等. 中国为什么拥有了良好的基础设施?[J]. 经济研究, 2007(3): 4-19. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJYJ200703000.htm [24] 毛捷, 吕冰洋, 马光荣. 转移支付与政府扩张: 基于"价格效应"的研究[J]. 管理世界, 2015(7): 29-41. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GLSJ201507007.htm [25] BLUNDELL R, BOND S, WINDMEIJER F. Estimation in dynamic panel data models: improving on the performance of the standard GMMestimator[J]. Advances in Economics, 2000, 15(2): 53-91. http://www.ams.org/mathscinet-getitem?mr=1834814 [26] 骆永民, 樊丽明. 中国农村人力资本增收效应的空间特征[J]. 管理世界, 2014(9): 58-76. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GLSJ201409007.htm -
点击查看大图
图(2) / 表(9)
计量
- 文章访问数: 503
- HTML全文浏览量: 161
- PDF下载量: 90
- 被引次数: 0