我国政府投资效率的地区差异研究

  • 时间:2019-04-22

刊于《投资研究》

摘要:本文以我国政府投资效率的实证研究为主线,运用DEA技术和Tobit面板模型研究1978-2014年我国28个省的政府投资产出效率、影响政府投资效率的主要因素和“四万亿”投资对我国不同地区政府投资效率的影响程度,得出结论:三大地区政府投资的效率差距仍较显著;政府投资效率与该地区的受教育程度、人口密度及对外开放程度正相关,与政府规模负相关;“四万亿”投资计划对不同地区的影响程度不同,对东部地区的正面影响高于中西部地区。

关键词:政府投资效率;DEA模型;Tobit面板数据模型

一、 引言

中国经济自1978年改革开放以来,创造了年均GDP增长9.8%的奇迹,并于2010年经济总量首次超越日本成为全球第二大经济体,“中国模式”、“中国经济增长之道”成为经济学界研究的热点。而政府投资作为国家经济调节权实现的主要方式,一直是驱动我国经济高速增长的重要支撑和不竭动力,它的规模、效率深刻影响着我国经济的周期演化规律和体制组织架构。本文拟以我国政府投资效率的地区差异特征及影响因素为分析主线,尝试探讨不同地区的经济增长与政府投资效率之间的联动关系,发现影响政府投资效率的主要因素,从而较有针对性地提出目前我国政府投资结构的调整改革方向,研究如何使有限的政府投资资金发挥最大的经济促进作用。然后对我国2008年实施的“四万亿”政府投资的后期影响效应进行分地区差异对比分析,进而对不同地区经济长期稳定发展提出较有针对性的建议。 

政府投资的效率及其影响因素的研究一直是投资领域的研究热点。国内外许多学者从不同角度对这些问题进行探讨。杜宏巍,雷琳洁(2015)以河北省为分析对象,研究其政府投资效率和投资率的现状,并用灰色关联方法探析两者之间的关系,从而得出当前提高河北省政府投资效率的政策建议。徐淑丹(2016)通过构建基于投资的中国宏观经济模型,对政府投资进行历史模拟和预测,得出:政府投资短期内显著拉动经济增长、提高通货膨胀率,但对就业和居民消费的作用有限;早期政府投资在医疗、教育和自主创新上投入较少,创新性行业拉动不足,其结构并不合理;张小溪、樊友丹(2016)利用20032014年全国31个省市自治区的数据分析经济增长水平和对外直接投资之间的关系,得出地区对外投资水平与经济增长水平之间的影响机理;陆铭、陈钊(2009)指出市场分割的各级政府投资对经济增长的作用不是简单的直线关系,呈倒U型曲线,在特定时段地方政府会从地方保护、市场分割等行政垄断中获得经济租金,有利于本地区经济增长。陈诗一、张军(2008)利用我国1978-2005年的年度数据构造DEA非参数模型,核算各省级地方政府财政支出相对效率,比较地区差异。国际上众多学者如North et al.(2006)、LiHand ZhouL2005)通过引入生产函数后进行数量实证分析,得出政府投资会正向地促进经济增长;Pereira A M, Andraz J M.2010)分析了欧洲12个国家政府基础设施投资的效率差异,并进一步研究不同的财政政策和货币政策对各个国家政府投资效率的影响。以上文献从不同角度,使用不同方法,探讨政府投资与经济增长之间的联动关系以及政府投资效率的影响因素,研究结论差异较大,但研究方法和角度有很多值得借鉴之处。

本文的研究目的是:在借鉴以上研究的基础上,结合我国的特殊国情,科学分析我国政府投资对经济增长的作用,研究其地区差异现状,并用数量实证方法详细论证“四万亿”投资的后期效应,比较不同地区的效应差异,提出更有针对性的提高政府投资效率、降低“四万亿”投资不良效果的建议。研究的理论基础是投资的加速数原理。萨缪尔森认为:投资行为(包括政府投资和企业、家庭的投资选择),对于经济增长起着至关重要的作用。通过代表性厂商的柯布-道格拉斯生产函数和新古典经济学的投资理论可以推导出投资的乘数-加速数原理,即投资的变动可能引起经济增长的数倍波动,投资波动是形成经济周期的重要因素。

本文研究的创新之处在于:(1)研究角度的创新:当前我国经济正处于新旧动能连续转换、经济转型升级的关键时期,正在坚定不移地推进供给侧结构性改革,推进发展方式从过度依赖自然资源向更多依靠人力资源和创新驱动转变,如何实现这一目标?政府投资效率的提高及投资导向的转变则是促进经济发展方式转变的一条重要途径;(2)研究方法创新:用Tobit随机效应面板模型来分析影响政府投资效率的重要因素,在模型构建中为考察“四万亿”投资前后不同地区政府投资效率的不同变化程度,引入时期虚拟变量、地区虚拟变量与时期虚拟变量的交互项;(3)文中所用数据更新至当前可查的最新时点,均来源于Wind资讯和知网的年鉴数据库。

 

二、 实证研究

    我们首先分析政府投资与经济增长之间的联动关系,在此基础上,把政府部门的行为看作一种类似生产者的活动,利用非参数DEA方法核算我国各省级政府投资的相对效率,同时得出地区间政府投资效率的差异和地区排名,从而对地区间效率差异的原因有较直观的认识,为下文的实证研究做铺垫。

(一) 政府投资与经济增长关系的实证分析

1.  方法

核算方法的基本思路是:把索洛模型中的资本分解为政府投资与非政府投资,将政府投资作为一种生产投入要素,加入到柯布-道格拉斯生产函数[1]中,用时间序列数据进行回归分析。采用的柯布-道格拉斯生产函数形式为:,其中Yt 表示GDPKt表示非政府投资,Lt表示劳动力投入,Gt 表示政府投资。假设规模报酬不变,将其进行自然对数转换,得到:

                  1

政府投资额采用国家预算内资金投资于全社会固定资产投资的部分,非政府投资额为全社会固定资产投资总额减去政府投资额的差额,劳动力投入(Lt)表示我国的就业人数。

2.  数据

基于数据的可得性,本文政府投资产出效率与规模效率的研究数据从1981年至2014年,各变量数据来源于Wind资讯和知网的年鉴数据库,如表1所示。

1  我国政府投资产出效率研究的各变量数据(1981-2014

年份

Yt(亿元)

Kt(亿元)

Lt(万人)

Gt(亿元)

1981

4,935.80

690.24

43,725.00

269.76

1982

5,373.40

950.96

45,295.00

279.26

1983

6,020.90

1087.64

46,436.00

339.71

1984

7,278.50

1409.43

48,197.00

421.00

1985

9,098.90

2140.95

49,873.00

407.80

1986

10,376.20

2665.06

51,282.00

455.62

1987

12,174.60

3294.51

52,783.00

496.64

1988

15,180.40

4212.77

54,334.00

431.96

1989

17,179.70

4044.19

55,329.00

366.05

1990

18,872.90

4124.56

64,749.00

393.03

1991

22,005.60

5214.13

65,491.00

380.43

1992

27,194.50

7733.01

66,152.00

347.46

1993

35,673.20

12588.49

66,808.00

483.67

1994

48,637.50

17122.76

67,455.00

529.57

1995

61,339.90

20080.62

68,065.00

621.05

1996

71,813.60

22554.86

68,950.00

625.88

1997

79,715.00

24186.83

69,820.00

696.74

1998

85,195.50

27311.90

70,637.00

1,197.39

1999

90,564.40

27902.55

71,394.00

1,852.14

2000

100,280.10

30850.71

72,085.00

2,109.45

2001

110,863.10

35459.85

72,797.00

2,546.42

2002

121,717.40

41995.61

73,280.00

3,160.96

2003

137,422.00

55743.05

73,736.00

2,687.82

2004

161,840.20

70720.32

74,264.00

3,254.91

2005

187,318.90

90435.54

74,647.00

4,154.29

2006

219,438.50

114284.15

74,978.00

4,672.00

2007

270,232.30

144946.44

75,321.00

5,857.06

2008

319,515.50

174963.59

75,564.00

7,954.75

2009

349,081.40

237545.65

75,828.00

12,685.73

2010

413,030.30

262675.20

76,105.00

13,012.75

2011

489,300.60

330349.50

76,420.00

14,843.29

2012

540,367.40

393186.16

76,704.00

18,958.66

2013

595,244.40

473367.08

76,977.00

22,305.26

2014

643,974.00

516739.20

77,253.00

26,745.42

数据来源:Wind资讯、知网年鉴数据库。

3.  计算结果

         2

        -3.3840)(9.7552     4.3765) (2.1760

R2=0.9969  F=3184.253  DW=0.6564

2 变量的ADF单位根检验

变量

ADF统计量

临界值

AIC

SC

结论

ln

-1.3278

-2.9677

-3.3904

-3.107

不平稳

-0.6577

-2.9571

-1.5596

-1.422

不平稳

3.5788

-1.9513

-4.3318

-4.2865

不平稳

1.5825

-2.9540

-0.7198

-0.6291

不平稳

Dln

-3.4576

-3.2217

-3.3831

-3.100

平稳

D

-3.2802

-3.2183

-1.5051

-1.2716

平稳

D

-27.8321

-2.9919

-9.3985

-8.9076

平稳

D

-4.3113

-2.9571

-0.6802

-0.5886

平稳

为避免(2)式出现伪回归现象,对其变量进行单位根检验和协整检验,见表2。从表2可看出,产出水平、劳动力投入、公共投资和私人投资都是非平稳的时间序列,存在单位根,再对其进行一阶差分后进行ADF检验,皆平稳。即产出水平、劳动力投入、公共投资和私人投资都是一阶单整序列,可以对LNLNLNLN 进行协整检验。如果变量间的协整关系存在,则说明其长期均衡关系存在,可以进行回归分析。

3 变量的Johansen协整检验

特征值

似然比统计量

5%水平的临界值

P

原假设

0.6246

62.1249

47.8561

0.0013

None**

0.4712

30.7727

29.7971

0.0385

At most 1*

0.2387

10.3818

15.4947

0.2525

At most 2

0.0504

1.6553

3.8415

0.1982

At most 3

注:**表示在1%置信水平下拒绝原假设的检验,*表示在5%置信水平下拒绝原假设的检验。

3 的协整检验结果可以看出,这些变量在5%置信水平下,至少存在一个协整关系。说明,(2)式的回归结果是可信的,没有伪回归现象。(2)式中公共投资前面的系数为0.1053,说明对经济增长有正向的促进作用,但绝对值小于私人投资前的系数0.5758,说明公共投资拉动经济增长的作用小于私人投资。

(二) 省际间政府投资效率的实证研究

对全国范围内政府投资效率和经济增长之间的相互作用有初步认识后,接下来具体考察各个省份间政府投资效率的差异、排名以及引起这些差异的原因。

1.  方法

下文使用基于产出导向的规模收益可变(VRS)模型,通过构造Malmquist指数来研究各个省份政府投资效率的差异,该指数的核心思想是通过两个不同时间段距离生产前沿的比值来刻画该时间段内效率值的变化。

基于产出导向的Malmquist生产率指数可表示为:

                        4

为构造的距离函数,下标o表示基于产出,xy分别表示投入和产出。表示以t时刻生产效率前沿为标准的tt+1时刻的产出距离函数,(4)式测度时期t的技术条件下,从时期t到时期(t+1)全要素生产率的Malmquist指数变化。

距离函数的含义是:在给定要素投入向量的情形下,所能得到的产出最大值,表示如下:

                                5

其中,St表示所有可行的投入产出向量的组合,生产前沿表示在每一个给定投入下的最大产出向量所构成的子集。当时,,当且仅当位于生产前沿边界时,,即意味着在给定投入下取得了最大的产出。同理,若测度时期(t+1)的技术条件下,从时期t到时期(t+1Malmquist生产率指数的全要素生产率变化,可表示如下:

                   6

研究中常采用(4)和(6)两式的几何均值计算这两个时期的Malmquist指数,即:

         7

2.  数据

DEA方法测算各个省市政府投资的效率,需要投入和产出指标数据,由于直接衡量政府投资的产出结果有困难,利用教育、社会保障、基础设施和医疗四类政府基本支出指标来代替。在综合借鉴相关研究文献及数据可得性的基础上,第一类教育指标,用各省在校学生总数占总人口的比例来表示。第二类社会保障指标,用各省参加失业保险的人数来表示。第三类基础设施指标,用各省农村居民家庭人均住房面积、人均邮电业务总量、人均铁路、公路营运里程来构建;第四类医疗指标,用各省人均拥有的医疗床位数来表示。上述所有子指标均经过正规化处理,均值为1,权重的确定选用主成分分析法。各变量数据来源于Wind资讯和知网的年鉴数据库,42010年为例列出上述指标计算的数值。

4 中国省级政府投资投入、产出指标(2010

省市

产出指标

投入指标

DEA效率得分

教育

社保

基础设施

医疗

综合产出指标

人均预算内资金投入

北京

1.868

1.825

1.954

1.782

1.8573

0.3377

1.0000

天津

1.624

1.310

1.821

1.621

1.5940

0.2926

0.9998

河北

1.102

1.223

1.301

1.638

1.3160

0.3806

0.9897

山西

1.243

1.012

1.520

1.082

1.2143

0.9388

0.8636

内蒙古

1.002

1.243

1.042

1.302

1.1473

1.1072

0.5985

辽宁

1.032

1.054

1.732

1.542

1.3400

1.0175

0.4986

吉林

1.153

1.102

1.002

1.042

1.0748

0.6989

0.7823

黑龙江

0.887

0.742

0.943

0.792

0.8410

0.7178

0.6893

上海

1.352

1.213

1.892

1.392

1.4623

0.3623

0.8372

江苏

1.054

1.443

1.569

1.002

1.2670

0.2279

0.9492

浙江

0.997

1.023

0.892

0.852

0.9410

0.5460

0.7732

安徽

0.623

0.713

0.731

0.693

0.6900

0.8192

0.4361

福建

0.824

0.692

0.791

0.704

0.7528

1.2221

0.3921

江西

0.773

0.883

0.901

0.951

0.8770

0.7041

0.5823

山东

0.995

1.219

1.582

1.362

1.2895

0.3565

0.8831

河南

0.804

0.792

0.721

0.931

0.8120

0.2588

0.9451

湖北

0.803

0.721

0.901

0.892

0.8293

0.9597

0.4618

湖南

0.786

1.392

1.794

1.682

1.4135

0.6966

0.8831

广东

0.884

0.702

0.902

1.021

0.8773

0.2170

0.8941

广西

0.812

0.619

0.502

0.821

0.6885

0.4965

0.6892

四川

0.774

0.871

0.921

0.791

0.8393

0.9378

0.4983

贵州

0.707

0.992

0.892

0.821

0.8530

1.3871

0.3933

云南

0.742

1.302

1.023

0.71

0.9443

0.9758

0.4931

陕西

1.054

1.289

1.892

1.053

1.3220

0.4924

0.9549

甘肃

0.504

0.943

1.472

1.419

1.1845

0.7176

0.6835

青海

0.753

0.891

0.832

0.792

0.8170

1.3661

0.3967

宁夏

0.745

0.724

0.621

0.791

0.7203

1.5922

0.3158

新疆

0.683

0.592

0.642

0.753

0.6675

1.1984

0.4573

原始数据来源:Wind资讯,知网年鉴数据库,表中数值为DEA测算结果。

由表4可知,各省政府投资产出指标存在较大差异。教育产出指标:北京、天津和上海分别位列三甲,陕西、山西及山东、广东等经济发展情况较好的东部省份的教育指标居前列;社保指标上,北京排第一,江苏和天津位列第二三位;基础设施指标上,上海高居第一位,且排在前十位的大多是东部省市;医疗卫生指标上仍然是北京排第一,第二位和第三位分别是河北和天津。由前面四类指标构建的地方政府综合产出指标中,北京、天津和河北位列前三,排名前十位的省份大都属于东部省市,排名靠后的多是西部省份,其中广西最低,综合产出指标值只有0.6885

3.  DEA核算结果分析

从表4可知,2010年各省的政府投资效率得分,以人均预算内资金为投入指标,排名靠前的有北京、天津、河北、江苏、河南、陕西等省,均在0.95左右,几乎在理论的生产前沿上,排名前十位的有六个是东部省市,排名靠后的后十名中有一半是西部省份,其余大部分是中部省份,其中排名靠后的东部省份有福建和辽宁。2010年全国全年平均值为0.6994,意味着各省平均有30%左右的投资未被充分利用。1978-2014年间,总体上看东部省市更有效率,更靠近生产前沿,中部地区居于中间水平,西部地区离生产前沿最远,效率最低。图1列出1978-2014年间我国各省政府投资效率图。

1 中国各省政府投资效率图(1978-2014

2 东中西三大地区[2]政府投资效率趋势图(1978-2014

2为东中西部三大地区政府投资效率的变化趋势图,从图上可大致看出以2008年为分界线政府投资效率的变化情况。

从图2可看出,改革开放以来,西部地区地方政府的平均投资效率低于中部地区,中部地区地方政府的平均投资效率低于东部地区,三大地区的政府投资效率均呈现不规则的波动状态,在2008年实施“四万亿”投资计划以后,东部地区的政府投资效率提高非常快,逐渐拉大了与西部地区和中部地区的差距,2008-2010年间,东部地区省市的政府投资效率先出现短期小幅下滑,之后转向直线提升,2010年以后投资效率保持平稳高位运行,2013年后出现小幅上涨;2008-2010年间,中部地区省市的政府投资效率先是保持一年左右平稳期,2009年出现小幅上涨,2011年出现小幅下滑,2012年又出现小幅上涨;2008-2010年间,西部地区省市的政府投资效率先是出现小幅上升,2009-2011年间出现较大幅度的下滑,2011-2014年间又出现较大幅度的提升,但在2014年之后出现小幅下滑。说明2008年的“四万亿”投资计划对中西部地区的政府投资效率的提高作用不是太大,在政府投资效率方面,区域差距仍然比较明显。接下来我们进行数量实证建模进一步分析到底有哪些因素导致以上结果,这些发现是否可通过统计上的检验?2008年“四万亿”投资计划的后续影响的广度和深度如何?

 

三、 影响政府投资效率的重要因素分析

1.  方法

本文中所使用数据及虚拟变量的数值不可能小于零,如果使用OLS估计,无法得到一致的估计量;若采用截断数据模型估计又会造成大量数据损失,Tobit受限因变量估计对这种数据类型是非常适用的,采用半参数估计法能够得到一致的估计结果。构建Tobit随机效应面板模型的具体方法是:分别引入D1D2D3(代表东中西部三大地区) 三个虚拟变量,同时引入虚拟变量T代表2008年“四万亿”投资计划(2008年以后取值1,以前为0)以及地区虚拟变量与时期虚拟变量的交互项。选用的解释变量包括:各省的实际人均GDP;各省的教育水平(用各省在校学生数占当地总人口的比例)来表示;各省政府规模(用政府消费与GDP的比值)来表示;各省吸引外来投资的状况,用外商直接投资数(万美元,FDI)来代表[3]。数据来源依然是Wind资讯和知网的年鉴数据库,回归方程如下: 

                              8

其中,δ为被解释变量;x为不可控解释变量,z为可控解释变量;u为随个体变化而变化、但不随时间变化且与解释变量不相关的随机变量;e为随时间和个体而独立变化的随机变量;a为截距项,α和β为参数向量。

下面在上述研究文献基础上,实证分析我国改革开放以来,各个省份政府投资效率与各省可控和不可控影响因素之间的数量关系。

2.  结果分析

在进行回归分析前,首先对人口密度、人均GDP、教育、开放度、外商直接投资和政府规模等变量进行单位根检验,都是非平稳的,再进行一阶差分后做平稳性检验,都是平稳时间序列,接着进行序列间的协整分析,显示存在协整关系,说明变量间可以进行回归分析,不会出现“伪回归”现象。

Tobit面板数据模型有混合、固定和随机三种效应的估计方法,先分别使用这三种方法进行估计,接着采用极大似然比值检验、F检验和Hausman检验来确定建模的具体类型,根据检验的结果,先后拒绝Tobit混合面板数据模型和固定面板数据模型,确定选用Tobit随机面板数据模型。建模结果见表5.

5 中国省级政府投资效率的影响因素分析(1978-2014

变量

1978—2014

模型1

模型2

系数

P

系数

P

常数项

0.83123

0.00000

0.81203

0.00000

东部哑变量(D1

0.00239

0.00349

0.00143

0.00023

中部哑变量(D2)

-0.04123

0.00433

-0.03424

0.00067

四万亿投资哑变量(T

0.00203

0.00000

 

 

D1*T

 

 

0.00302

0.00070

D2*T

 

 

0.00005

0.60812

D3*T

 

 

0.00209

0.00000

人口密度(pd)

0.00076

0.00430

0.00064

0.00000

人均GDP(gdp)

0.00634

0.60032

0.00923

0.80123

教育(edu)

0.00423

0.00420

0.00517

0.00051

开放度(open)

0.00004

0.30057

0.00002

0.00413

外商直接投资(FDI)

0.00042

0.88007

-0.00051

0.93141

政府规模(size

-0.00014

0.00000

-0.00223

0.00000

个体效应标准差

0.06432

0.00000

0.08794

0.00000

干扰项标准差

0.08624

0.00000

0.06473

0.00000

似然比检验(卡方)

486.23

479.34

rho

0.73

0.67

对数似然值

303.42

342.14

 根据表5的计算结果可以看出,设置的地区哑变量和时间分段系数在统计上都显著,2008年“四万亿”投资计划出台后,全国政府效率均值有所提高,且统计上显著;三大地区中,东部地区政府投资平均效率相比计划出台前显著提高0.00302,西部地区相比计划出台前显著提高0.00209,中部地区的提高幅度最小,且不太显著。

模型1和模型2的计算结果显示,每平方公里每增加1人,平均效率得分就会增加0.0006左右,且显著为正,说明政府投资效率与该地区的人口密度有正相关关系。该结论与陈诗一、张军(2008)的研究结论相似,人均收入变量对地方政府支出效率的影响显著为正,说明收入高的地区人均素质及社会稳定程度较高,对地方政府的投资能力有较大促进作用。教育变量的回归系数显示为正,而且统计显著,表示在校学生数占总人口的比例每增加1个百分点,政府投资效率就会增加0.4-0.5个百分点。可以这样理解,居民教育水平越高,对地方政府投资政策的理解力和执行力越高,政府投资效率也就越高。对外开放程度对政府支出效率的作用都为正,说明市场开放确实有利于政府改善投资效率。以上实证研究结果说明,若想提高政府投资的效率,应该加快实现政府职能的转变:即加快政府从管理型向服务型的转型升级。如:为居民提供优质的教育资源、提高人民的可获得性财产收入、着力营造公平、有序、开放的市场环境等。

模型2中,外商直接投资对支出效率的影响为一正一负,且不太显著,说明地方政府招商引资的努力在改善地方政府投资效率中所起的作用还不太确定。用政府消费来衡量的政府规模变量对支出效率的影响在两模型中都显著为负,说明政府本身的消费支出并不能提高政府投资的效率,相反会有负面影响。这与当前李克强总理主张政府应该放权让利、倡导“小政府”的主张不谋而合。其次,两个模型的rho值都达到0.6以上,说明政府支出效率的变化中个体效应变化占主要部分,再次,根据两个模型的对数似然值可以看出模型2的拟合优度高于模型1

四、 结语

基于本文的实证研究结果,可分析得出如下基本结论及政策建议:

(一)    政府投资效率的地区差距一直存在,如今仍较显著

由于各地区不同的地理环境和人口禀赋等初始条件,我国三大地区的政府投资效率长期存在较显著的差异,八十年代改革开放刚开始,东部地区凭借自身的区位优势及国家政策的倾斜,首先富裕起来,经济上的腾飞很大程度上得益于该地区政府投资效率的逐年提高,逐渐与中西部地区拉开差距;90年代中后期,国家开始关注地区差距较大的问题,实施一系列振兴计划,加大对中西部的政府投资力度,使得这两个地区的政府投资效率显著提升,与东部地区政府投资效率的差额逐渐缩小,但近年来三大地区的政府投资效率又有拉大趋势。我国政府应该高度重视这一倾向,继续加大对经济不发达地区的政府投资政策的扶持力度,尽快补齐我国经济建设发展不平衡的短板。

(二)    我国政府投资的结构亟待优化,应加大对民生领域的投资

政府投资政策是一个国家在一定时期内经济社会发展所处阶段、经济体制、国家发展战略等在投资领域的集中体现。我国的政府投资政策长期存在偏向“生产性”行业的倾向,这一政策倾向虽然在改革开放的前十几年有力地促进了经济的发展,但同时也带来不少社会问题。由于我国在一些“社会性”行业如:教育、医疗、社保、环保等领域的投资力度明显不足,这对经济的进一步发展造成很大的负面影响,上学难、看病难、环境差成为中国经济向前发展的挑战。前文的实证研究也证实,一个地区的政府投资效率与本地区的教育水平、社会保障水平有正向关系,与本地区的政府规模有负向关系,当前我国政府迫切需要转变政府职能,逐步向服务型政府转型,简政放权,协调好政府投资的“生产性”行业与“社会性”行业之间的比例结构,加大对民生领域“社会性”行业的投资,从而有利于提高我国的政府投资效率。

(三)    合理规范使用“四万亿”的投资资源,尽力化解其后续影响

 “四万亿”投资计划作为近年来我国政府投资领域最大的一项投资活动,对拉动我国经济从2008年国际金融危机的冲击中快速恢复发挥了重要的作用,对民间投资导向有很大的示范作用,促进了经济尽快企稳回升,稳定了我国经济在困难时期有序健康地发展,前面分析也得出东中部地区在2008-2010年间的政府投资效率都有较大幅度提升(参见图2)。但随着时间的推移,“四万亿”经济刺激政策的正面效应逐步减弱,同时在物价、债务可持续、结构调整、节能减排等方面产生很多负面的经济影响,对经济的可持续发展形成很大的压力,当前应重点化解该政策造成的政府投资规模膨胀、产能过剩等负面效应。政府投资的范围应界定在矫正“政府失灵”范围内,综合考虑经济发展阶段、政府职能的侧重点以及社会公平性等因素,不可随意扩张。

 

参考文献

[1]  陈诗一张军2008,《中国地方政府财政支出效率研究:1978-2005,《中国社会科学》第4期,65-78

[2]  杜宏巍和雷琳洁2015,《区域投资效率以及投资率研究——以河北省为例》,山东工商学院学报》第6期,91-95

[3]  陆铭陈钊2009,《分割市场的经济增长——为什么经济开放可能加剧地方保护?》,《经济研究,3期,42-52

[4]  励晶晶2009,《中国政府投资效率实证研究》,厦门大学硕士毕业论文

[5]  王婧,2014《我国服务业生产率的变动轨迹及启示(1978-2012)——基于DEA技术的省际分析》,《中国社会科学院研究生院学报》,第5期,48-55

[6]  徐淑丹2016,《新常态下中国政府投资结构之研判兼论财政政策的效力与可持续性》,经济评论》第1期,39-52

[7]  张小溪樊友丹,2016《经济增长水平与中国对外直接投资——基于省级面板数据的检验》,投资研究》,第4期,149-160

[8]  Herzer, D., 2008,”the long-run relationship between outward FDI and domestic output: evidence from panel data”, Economics Letters, 100(1) , pp.146-149.

[9]  Li, H. and Zhou, L, 2005,”Political Turnover and Economic Performance: The Incentive Role of Personal Control in China ”,Journal of Economics,89,1743-1726

[10]NorthDouglass C.,Wallis John Joseph and WeingastBarry R2006,“A Conceptual Framework for Interpreting Recorded Human History”NBER Working Paper Series.

[11]Pereira A M, Andraz J M, 2010,”On the Economic and Fiscal Effects of Investments in Road Infrastructures in Portugal. International Economic Journal,25(3).



[1] 借鉴励晶晶. 中国政府投资效率实证研究[D].厦门大学,2009中的方法。

[2] 东部地区包括北京、天津、上海、浙江、江苏、福建、广东、辽宁、山东、河北10个省市,中部地区

包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南8个省份,西部地区包括内蒙古、广西、

四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆10个省份。

[3] 指标的变量选取均是在借鉴相关文献研究成果的基础上,同时考虑指标数据的可得性得到的。

 

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