論文模板
政府預算管理水平對地區隱性經濟規模的影響研究
——基于財政收支預決算偏離度視角的實證分析
 
作者姓名
 
【摘 要】政府預算管理水平的高低會對經濟社會發展產生重要影響,而財政收支預決算偏離度作為反映國家財政預算編制執行和監督管理的重要指標,也會影響到地區隱性經濟的規模。本文在準確計算我國各地區2000-2013年的財政收支預決算偏離度和隱性經濟規模的基礎上,分別從理論和實證角度,首次研究了地方財政收支預決算偏離度對地區隱性經濟規模的影響效應,發現預決算偏離度的提高會導致地區隱性經濟規模擴大,即提升政府預算管理水平可以顯著地抑制隱性經濟規模;同時發現稅收負擔與隱性經濟規模正相關,政府管制、地區人均GDP、城鎮化率和稅收征管效率均與隱性經濟負相關。最后,本文提出了相關的政策建議。
【關鍵詞】預算管理 地區隱性經濟規模 財政收支預決算偏離度
一、引言
建立全面規范、公開透明的現代預算制度,既是我國十八屆三中《決定》和五中全會《建議》提出的政府預算制度改革的發展方向,也是落實新修訂的《預算法》和《國務院關于深化預算管理制度改革的決定》等法律制度關于提升政府預算管理水平的必然要求,更是在經濟新常態下強化政府預算約束、規范政府收支行為、實施有效財政監督的重要舉措。同時,十八屆三中和五中全會也都提出:要規范收入分配秩序,清理規范隱性收入。而無論是國家官方統計,還是學者研究結果,都表明我國存在著較為嚴重的隱性經濟問題,并導致了政府征稅成本增加、企業稅收流失嚴重、居民收入差距擴大、市場運行秩序紊亂等一系列經濟社會問題。
為此,分析隱性經濟產生的原因,積極采取有效措施,遏制隱性經濟規模的過度膨脹就成為各級政府的重要職責,也是值得深入研究的重要課題。現有理論和實證研究表明,政府的財稅政策因素,如稅收負擔、政府管制、公共服務、財政分權等是影響隱性經濟規模的主要方面。那么,作為政府財稅政策的重要方面,政府預算管理能力的提升和政府財政收支行為的規范,是否也會對地區隱性經濟規模產生影響,究竟是擴大還是抑制了地區隱性經濟規模,這還需要進一步實證研究,因而也成為本文研究的主要內容。
二、現有文獻述評
目前對政府預算管理水平的研究,主要集中在理論層面,實證研究相對較少。而通過對現有文獻的梳理,發現利用財政收支預決算偏離度指標,可以很好的反映政府預算管理水平,是衡量國家財政預算編制和執行水平、監督管理水平的一項重要指標(韓麗娜,2012;張銘洪等,2013)。財政收支預決算偏離度指政府年度預算收支同政府年度決算收支之間的差異程度。高培勇(2008)首次提出了“預決算偏離度”的概念,王秀芝(2009)界定了預決算支出偏離度的計算公式:即預決算支出偏離度=(政府決算支出額-政府預算支出額)/政府預算支出額,若為正值,說明決算額超過預算額,屬于“超支”,相反,負值則屬于“節支”,并計算了我國1994-2007年的財政收支預決算偏離度,分析了財政監督管理方面的原因。就地區層面的實證研究而言,張銘洪等(2013)對我國36個地區2010年的財政支出偏離度進行了詳細的因子分析。趙海利和吳明明(2014)具體分析了我國30個省份1994-2010年的收入預算偏差率并分析了原因。馮輝和沈肇章(2015)利用我國1997-2012年省際面板數據實證分析了晉升激勵與稅收任務對地方財政收入預決算偏離的影響。王華春和劉清杰(2015)研究了地區經濟增長和地方政府效率對財政預決算偏差的影響,同時發現財政預決算偏差中,支出偏離度與收入偏離度的關系微弱,彈性系數較低。
對于隱性經濟規模測算的研究,主要集中在國家層面,就地區層面而言,近年來學者開始利用MIMIC模型來進行測算,如Chaudhari等(2006)估計了印度各州1974-1995年的隱性經濟規模平均為13.1%-26.3%;Buehn(2012)分析了德國地區的隱性經濟規模,發現富裕的南部地區規模相對較低Wiseman(2013)測算了美國50個州1997-2008年的隱性經濟規模在7.28%-9.54%之間,地區間差異較小;楊燦明和孫群力(2010)度量了1998-2007年我國各地區隱性經濟規模介于10.5%-14.6%之間。一些學者也探索使用其他測算方法,如閆海波等(2012)利用要素分配法、王首元和王慶石(2014)利用灰色收入測算模型、王永興和景維民(2014)利用聚類分析法等測算我國各地區的隱性經濟規模。
就政府預算管理水平對隱性經濟規模的影響效應而言,目前學術界研究相對較少。Schneider和Neck(1993)分析了稅制結構、預算赤字和隱性經濟的關系。Cichocki(2008)采用VAR模型和脈沖響應函數分析了波蘭1995-2007年國家預算和稅收制度對隱性經濟的影響效應,發現間接稅負擔擴大了隱性經濟規模,國家預算平衡和個人所得稅實際稅負的提高抑制了隱性經濟規模。
綜上所述,第一,目前對于財政收支預決算偏離度的研究,已逐漸開始從國家層面轉入地區層面,并對其具體原因及影響因素進行實證探究,但往往只涉及到地方財政收入或支出的一個方面,并未同時研究財政收入和支出的預決算偏離度;而且當前的實證研究對財政預決算偏離度的影響效應方面關注不足。第二,目前對隱性經濟規模測算的研究也逐漸從國家層面轉向地區層面,測算方法也越來越多樣化,由于隱性經濟的隱蔽性和不可觀測性等特點,并不存在最優的測算方法,但對測算方法進行適當的改進,可以相對提高預測的準確度。第三,就政府預算管理水平和隱性經濟規模的關系而言,由于受數據獲取和指標選擇的限制,目前只是在國家層面有所研究,地區層面還未有實證研究。因此,和已有文獻相比,本文在測算了我國30個地區(除西藏)2000-2013年財政收支預決算偏離度和隱性經濟規模的基礎上,提出財政收支預決算偏離度對地區隱性經濟規模影響效應的理論假說,并利用面板數據模型進行了實證檢驗。
三、指標計算與理論假說
(一)指標計算
1、地方財政收支預決算偏離度。為反映地方政府預算管理水平,本文引入兩個具體指標:地方財政收入預決算偏離度和地方財政支出預決算偏離度,財政收支預決算偏差度可以反映預算的編制和執行情況,體現預算管理水平的高低。一般來說,預決算偏離度越小,表示政府預算管理水平越高;預決算偏離度越大,表示政府預算管理水平越低。其中,指標數據為各省份本級年度預算內財政收支的預決算數據,數據來源于相關年份的《中國財政年鑒》,具體計算公式如下:
1)地方財政收入預決算偏差度=(地方財政收入決算數-地方財政收入預算數)÷地方財政收入預算數
2)地方財政支出預決算偏差度=(地方財政支出決算數-地方財政支出預算數)÷地方財政支出預算數
2000-2013年我國地方財政收支預決算平均偏離度的具體計算結果如圖1所示:
1 2000-2013年我國地方財政收支預決算平均偏離度
由圖1可知,我國地方財政收支預決算偏離度總體較高,地方本級財政收入在保持超預算增長的同時,地方本級支出的決算額卻長期低于預算額。根據國際通行的調整幅度,良好的預決算偏離度一般不應超過5%,偏離度越小意味著預算越科學(趙海利和吳明明,2014)。就地方財政收入預決算偏離度而言,只有廣東、福建、湖北、山東、河北五個地區的偏離度小于5%,而寧夏和內蒙古的偏離度則超過了15%,其他地區的也集中在5%-15%之間。就地方財政收入預決算偏離度來看,各地區均呈現“超收”狀態,具體而言,只有廣東、福建、湖北、山東、河北五個地區的偏離度小于5%,而寧夏和內蒙古的偏離度則超過了15%,其他地區的集中在5%-15%之間。就地方財政支出預決算偏離度來看,除上海呈現“超支”外,各地區均呈現“節支”狀態,具體而言,也只有上海、貴州、河南、云南四個地區的偏離度小于5%,而廣東、重慶、寧夏、浙江和江西五個地區的偏離度則超過了15%,其他地區的集中在5%-15%之間。
2、地區隱性經濟規模。在現有的研究中,一般用地區隱性經濟占地區GDP的比重來表示地區隱性經濟規模的大小。在回顧隱性經濟的相關文獻后,發現利用居民收入和消費支出之間的微觀調查數據及其相關關系,來推測隱性經濟規模,這一微觀收支差異估計方法,有著堅實的理論基礎,在國內外研究中被廣泛接受并受到推崇(白重恩等,2015)。通過對我國微觀層面的統計數據分析,發現居民家庭個人的總支出大于居民統計收入,其中可能存在隱性收入。因此,本文采用微觀收支差異法,借鑒梁朋(2000)和咸春龍(2012)的具體做法并加以改進,對我國各地區的隱性經濟規模進行測算。
首先,根據國民經濟核算基本原理:居民統計收入+居民隱性收入=居民消費支出+居民投資支出
由此得到,居民隱性收入=居民消費支出+居民投資支出-居民統計收入
=居民消費支出+(居民金融資產投資支出+居民實物投資支出)-居民統計收入
=居民消費支出+(居民手持現金額+居民儲蓄增加額+居民股票債券持有增加額)+居民實物投資增加額-居民統計收入
其中,上述指標的具體計算及數據來源如下:(1)居民消費支出=城鎮居民人均消費支出×城鎮居民人口+農村居民人均消費支出×農村居民人口;(2)居民手持現金額,由于居民持有的現金余額沒有完整統計,假定以M0的70%計算居民手持現金額;(3)居民儲蓄增加額,根據歷年城鄉居民人民幣儲蓄存款年底余額計算增量得到;(4)居民股票債券持有增加額,假定按照股票和債券當年發行量的60%計算居民持有數量;(5)居民實物投資增加額,以全社會固定資產投資中個體經濟的投資額來表示;(6)居民統計收入=城鎮居民人均可支配收入×城鎮居民人口+農村居民人均純收入×農村居民人口。其中,居民股票債券持有增加額的數據來源于歷年《中國證券期貨統計年鑒》;其余指標的數據均來源于歷年《中國統計年鑒》和國家統計局數據庫網站,具體測算結果如圖2所示:
2 2000-2013年地區隱性經濟平均規模
總體來看,改進后的微觀收支差異法的測算思路,既考慮了居民部門的全部收入,包括統計收入和隱性收入;又考慮了居民部門的全部支出,包括消費支出和各類投資支出,通過對兩者差額的對比,可以推算出我國各地區2000-2013年的隱性經濟規模。相比其他方法而言,這一測算方法計算較為簡便,結果也較為準確,可以避免計算結果為負值或者出現歷年波動較大的情況。由圖2可知,2000-2013年我國30個地區隱性經濟規模雖有差異,但平均規模保持在14.3%-26.9%之間,14年間平均為20.2%。其中,北京、陜西、上海、寧夏四地區超過25%,僅有江西和海南低于15%。
(二)理論假說
作為國家財稅管理的重要手段,政府預算管理水平的高低會對政府和市場主體的行為產生廣泛影響,同樣,會影響到市場主體在官方經濟和隱性經濟二者中的選擇問題。而作為反映政府預算管理水平的重要指標,財政收支預決算偏離度與隱性經濟規模有著重要關聯。一般來說,較低的偏離度說明政府預算管理水平較高,政府財政收支預算編制科學、執行規范、監督有效,隱性經濟規模就相對較低;而較高的偏離度說明政府預算管理水平較低,預算編制和執行不夠科學規范,監督效果較差,隱性經濟規模就相對較高。而國外的直接民主制度可以使得政府的財政政策更能反映當地居民偏好,從而減少了居民從事隱性經濟活動的動機(Teobaldelli和Schneider,2013)。
就我國地方財政收入預決算偏離度而言,各地區的決算數一般要高于預算數,即存在“超收”的情形,這說明地方政府在稅收收入方面,可能存在著為了完成當年稅收計劃任務而收取“過頭稅”的情形;在非稅收入方面,由于預算管理和財政監督的相對弱化以及地方政府財權與事權的不匹配性,導致地方非稅收入的規模急劇膨脹,管理也相對混亂。而市場主體由于受戶籍制度和政府管制等政策所限,“用腳投票”機制也難以發揮作用,在這種情況下,較高的預決算偏離度將會產生過重的稅收和非稅負擔,這將會迫使部分市場主體從官方經濟活動進入到隱性經濟。因此,本文提出假說1:
假說1:地方財政收入預決算偏離度越高,地區隱性經濟規模越大。
就我國地方財政支出預決算偏離度而言,各地區本級財政支出的決算數一般要低于預算數,即存在“節支”的情形,這和地方財政收入的“超收”有所不同,相對于地方政府在籌集收入方面的積極性,地方政府在支出方面的積極性顯得不足,而且地方財政“節支”的偏離度要高于財政“超收”的偏離度。其主要原因,一是我國地方政府的考核指標主要是經濟發展增速和財政收入規模最大化,提供地方公共產品和服務并不是地方政府的主要考核指標,這就導致地方政府財政支出規模和結構的不盡合理,尤其是民生性支出方面缺乏積極性和主動性,從而難以滿足當地居民的公共需求和偏好,導致部分官方經濟活動進入隱性經濟。二是我國《預算法》規定,地方各級預算按照量入為出、收支平衡的原則編制,一般不列赤字。在當前中央和地方事權的劃分不夠明晰的情況下,地方政府節省本級支出,尋求更多的中央轉移支付資金保持收支平衡也成為一種有利的選擇,而轉移支付資金使用的不規范和監督的低效又使得支出效率受到影響,容易形成地方性公共產品和服務的有效供給不足、無效供給過多的不良現象,擴大地區隱性經濟的規模。三是我國當前的地方政府官員主要由上級任命,即便知悉政府財政支出預算執行存在問題,“用手投票”機制也難以發揮作用,公共產品供給不足和稅收負擔過重的不對稱性感受,也會迫使部分官方經濟活動進入隱性經濟。因此,本文提出假說2:
假說2:地方財政支出預決算偏離度越高,地區隱性經濟規模越大。
三、實證分析
本文利用我國2000-2013年的省級面板數據,驗證地方財政收支預決算偏離度與地區隱性經濟規模的理論假說。
(一)模型設定與變量選擇
為定量研究地方財政收支預決算偏離度對地區隱性經濟的影響效應,本文設定如下面板數據模型:
其中,SE表示隱性經濟規模,即隱性經濟占GDP的比重;FBD表示地方財政預決算偏離度,Control表示與隱性經濟規模相關的一組控制變量,i和t分別表示地區和年度, 表示常數項, 、 、 和 表示系數矩陣, 為地區固定效應變量, 為時間固定效應變量, 表示隨機誤差項。
1、被解釋變量。本文被解釋變量為隱性經濟規模,用地區隱性經濟占GDP的比重(SE)來表示。
2、解釋變量。本文解釋變量為地方財政收支預決算偏離度,為全面反映財政預決算偏離度,本文分別以地方財政收入預決算偏離度(FBD-re)和地方財政支出預決算偏離度(FBD-ex)來表示,依據前述理論假說,筆者預期地方財政收支預決算偏離度與隱性經濟規模正相關。
3、控制變量。由于還存在其他影響隱性經濟的因素,因此,為了獲得更為可靠的估計結果,本文引入以下變量作為控制變量:
1)稅收負擔(TTAX):從事隱性經濟活動的主體常常以逃稅或避稅為首要目的,過重的稅收負擔是隱性經濟活動產生的主要原因。在其他因素相同的情況下,官方經濟的稅收負擔越重,從事隱性經濟活動的相對獲利也就越多,從而隱性經濟規模也就越大。為了更加準確全面的反映地區稅收負擔情況,本文選擇地區稅收總負擔(TTAX),即地區國地稅部門征收的稅收總收入占地區GDP之比來反映稅收負擔,同時采用間接稅和直接稅占GDP的比重,即間接稅負擔(ITAX)和直接稅負擔(DTAX)來反映地區稅收負擔情況。因此假定稅收總負擔、間接稅負擔和直接稅負擔均與隱性經濟規模正相關。
2)政府管制(GOVE):政府管制和政府干預與隱性經濟直接相關,一般認為,政府管制與隱性經濟規模負相關,這是因為如果政府在某些領域完善法律法規并加強監管,可以對逃稅避稅行為和一些非法經濟行為起到威懾作用,良好的規制制度設計和激勵措施的實施也可以抑制腐敗行為,從一定程度上降低隱性經濟規模。本文采用政府行政管理費用支出占地方財政支出的比重來反映政府管制水平,其中,政府行政管理費用支出指標在2000-2006年期間為行政管理費用和公檢法司支出,在2007-2013年期間為地方財政一般公共服務支出,并預期政府管制與隱性經濟規模負相關。
3)人均GDP(GDPPC):隱性經濟規模與一國(地區)的經濟發展水平存在著密切關系,相關文獻的研究結果顯示了一國(地區)的經濟發展水平與隱性經濟負相關,即經濟發展水平越高,隱性經濟規模越小。而利用各地區的人均GDP變量,可以剔除人口規模因素對隱性經濟的影響,因此,預期人均GDP與隱性經濟負相關。
4)城鎮化率(URR):城鎮化水平越高,區域間經濟發展越均衡,政府提供的公共產品和服務就可以更為公平和均等化的由居民所共享,居民參與隱性經濟活動的意愿也就越低。因此,以各地區城鎮人口占總人口的比重來表示城鎮化率,并預期符號為負。
5)稅收征管效率(TCE):稅收征管效率的提高主要以征管方法的優化革新和征管人員的素質提高為目標,稅收征管效率越高,越有利于發現隱性經濟活動和逃稅避稅行為,防范和打擊稅收流失,提高稅收遵從度,從而可以起到抑制隱性經濟規模的作用。因此以各地區國地稅收入總額除以國地稅機關工作人員數來表示稅收征管效率,并預期符號為負。
(二)數據來源說明與描述性統計
本文使用2000-2013年全國30個省市自治區(除西藏)的面板數據,其中,隱性經濟和地方財政收支預決算偏離度的數據由前述方法計算得到;其他數據分別來自相關年份的《中國稅務年鑒》、《中國財政年鑒》、《中國統計年鑒》及國家統計局數據庫;人均GDP數據以2000年為基期進行了GDP平減,其余變量均為相對指標,表1報告了各主要變量的描述性統計結果。
1 各變量的描述性統計

變量名稱
變量說明
觀察值
平均值
最大值
最小值
標準差
SE
隱性經濟占GDP比重
420
0.2020
0.3953
0.0623
0.0526
FBD-re
地方財政收入預決算偏離度
420
0.0914
0.6632
-0.2450
0.1091
FBD-ex
地方財政支出預決算偏離度
420
-0.1002
0.2820
-0.2810
0.0766
TTAX
國地稅總收入占GDP比重
420
0.1579
0.5316
0.0350
0.0853
ITAX
間接稅收入占GDP比重
420
0.1086
0.3313
0.0280
0.0472
DTAX
直接稅收入占GDP比重
420
0.0493
0.3501
0.0070
0.0456
GOVE
政府管制
420
0.1416
0.4419
0.0568
0.0369
GDPPC
實際人均GDP的對數(元)
420
3.5952
4.6331
2.7647
0.3821
URR
城鎮化率
420
0.4738
0.8961
0.196
0.1489
TCE
稅收征管效率
420
0.7665
7.9804
0.0335
1.1815

(三)實證結果
利用2000-2013年全國30個省市自治區的面板數據進行估計,筆者先對各模型進行Hausman檢驗,檢驗結果表明模型1-8均適合建立固定效應模型,各模型的具體估計結果如表2所示。
2 實證估計結果

 
模型1
模型2
模型3
模型4
模型5
模型6
模型7
模型8
常數項
 
REVB
 
EXPB
 
TTAX
 
ITAX
 
DTAX
 
GOVC
 
GDPPC
 
URR
 
TCE
 
0.162***
(5.781)
0.036
(1.408)
 
0.262***
(4.527)
0.024
(0.936)
 
 
0.349***
(3.902)
 
 
 
 
-0.143*
(-1.728)
-0.009*
(-1.763)
-0.166*
(-1.893)
-0.015***
(-4.216)
0.258***
(4.441)
0.027
(1.053)
 
 
 
 
0.497***
(3.995)
 
 
-0.156*
(-1.884)
-0.007
(-1.533)
-0.174**
(-2.000)
-0.010***
(-3.252)
0.304***
(5.266)
0.028
(1.078)
 
 
 
 
 
 
0.218
(1.562)
-0.098
(-1.179)
-0.009*
(-1.752)
-0.189**
(-2.135)
-0.011***
(-2.716)
0.005
(0.124)
 
 
0.129***
(4.829)
0.133**
(2.016)
 
 
0.173***
(3.665)
0.284***
(3.163)
 
 
 
 
-0.138*
(-1.703)
-0.008
(-1.591)
-0.159*
(-1.845)
-0.012***
(-3.087)
0.134**
(2.033)
 
 
0.171***
(3.624)
 
 
0.401***
(3.193)
 
 
-0.149*
(-1.823)
-0.007
(-1.392)
-0.166**
(-1.939)
-0.007**
(-2.290)
0.144**
(2.175)
 
 
0.200***
(4.271)
 
 
 
 
0.179
(1.308)
-0.102
(-0.263)
-0.008
(-1.562)
-0.176**
(-2.027)
-0.007*
(-1.888)
R2
0.692
0.713
0.713
0.703
0.709
0.722
0.722
0.716
F檢驗
19.660***
19.172***
19.224***
18.282***
21.263***
20.081***
20.095***
19.475***