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政府预算管理水平对地区隐性经济规模的影响研究
——基于财政收支预决算偏离度视角的实证分析
 
作者姓名
 
【摘 要】政府预算管理水平的高低会对经济社会发展产生重要影响,而财政收支预决算偏离度作为反映国家财政预算编制执行和监督管理的重要指标,也会影响到地区隐性经济的规模。本文在准确计算我国各地区2000-2013年的财政收支预决算偏离度和隐性经济规模的基础上,分别从理论和实证角度,首次研究了地方财政收支预决算偏离度对地区隐性经济规模的影响效应,发现预决算偏离度的提高会导致地区隐性经济规模扩大,即提升政府预算管理水平可以显著地抑制隐性经济规模;同时发现税收负担与隐性经济规模正相关,政府管制、地区人均GDP、城镇化率和税收征管效率均与隐性经济负相关。最后,本文提出了相关的政策建议。
【关键词】预算管理 地区隐性经济规模 财政收支预决算偏离度
一、引言
建立全面规范、公开透明的现代预算制度,既是我国十八届三中《决定》和五中全会《建议》提出的政府预算制度改革的发展方向,也是落实新修订的《预算法》和《国务院关于深化预算管理制度改革的决定》等法律制度关于提升政府预算管理水平的必然要求,更是在经济新常态下强化政府预算约束、规范政府收支行为、实施有效财政监督的重要举措。同时,十八届三中和五中全会也都提出:要规范收入分配秩序,清理规范隐性收入。而无论是国家官方统计,还是学者研究结果,都表明我国存在着较为严重的隐性经济问题,并导致了政府征税成本增加、企业税收流失严重、居民收入差距扩大、市场运行秩序紊乱等一系列经济社会问题。
为此,分析隐性经济产生的原因,积极采取有效措施,遏制隐性经济规模的过度膨胀就成为各级政府的重要职责,也是值得深入研究的重要课题。现有理论和实证研究表明,政府的财税政策因素,如税收负担、政府管制、公共服务、财政分权等是影响隐性经济规模的主要方面。那么,作为政府财税政策的重要方面,政府预算管理能力的提升和政府财政收支行为的规范,是否也会对地区隐性经济规模产生影响,究竟是扩大还是抑制了地区隐性经济规模,这还需要进一步实证研究,因而也成为本文研究的主要内容。
二、现有文献述评
目前对政府预算管理水平的研究,主要集中在理论层面,实证研究相对较少。而通过对现有文献的梳理,发现利用财政收支预决算偏离度指标,可以很好的反映政府预算管理水平,是衡量国家财政预算编制和执行水平、监督管理水平的一项重要指标(韩丽娜,2012;张铭洪等,2013)。财政收支预决算偏离度指政府年度预算收支同政府年度决算收支之间的差异程度。高培勇(2008)首次提出了“预决算偏离度”的概念,王秀芝(2009)界定了预决算支出偏离度的计算公式:即预决算支出偏离度=(政府决算支出额-政府预算支出额)/政府预算支出额,若为正值,说明决算额超过预算额,属于“超支”,相反,负值则属于“节支”,并计算了我国1994-2007年的财政收支预决算偏离度,分析了财政监督管理方面的原因。就地区层面的实证研究而言,张铭洪等(2013)对我国36个地区2010年的财政支出偏离度进行了详细的因子分析。赵海利和吴明明(2014)具体分析了我国30个省份1994-2010年的收入预算偏差率并分析了原因。冯辉和沈肇章(2015)利用我国1997-2012年省际面板数据实证分析了晋升激励与税收任务对地方财政收入预决算偏离的影响。王华春和刘清杰(2015)研究了地区经济增长和地方政府效率对财政预决算偏差的影响,同时发现财政预决算偏差中,支出偏离度与收入偏离度的关系微弱,弹性系数较低。
对于隐性经济规模测算的研究,主要集中在国家层面,就地区层面而言,近年来学者开始利用MIMIC模型来进行测算,如Chaudhari等(2006)估计了印度各州1974-1995年的隐性经济规模平均为13.1%-26.3%;Buehn(2012)分析了德国地区的隐性经济规模,发现富裕的南部地区规模相对较低Wiseman(2013)测算了美国50个州1997-2008年的隐性经济规模在7.28%-9.54%之间,地区间差异较小;杨灿明和孙群力(2010)度量了1998-2007年我国各地区隐性经济规模介于10.5%-14.6%之间。一些学者也探索使用其他测算方法,如闫海波等(2012)利用要素分配法、王首元和王庆石(2014)利用灰色收入测算模型、王永兴和景维民(2014)利用聚类分析法等测算我国各地区的隐性经济规模。
就政府预算管理水平对隐性经济规模的影响效应而言,目前学术界研究相对较少。Schneider和Neck(1993)分析了税制结构、预算赤字和隐性经济的关系。Cichocki(2008)采用VAR模型和脉冲响应函数分析了波兰1995-2007年国家预算和税收制度对隐性经济的影响效应,发现间接税负担扩大了隐性经济规模,国家预算平衡和个人所得税实际税负的提高抑制了隐性经济规模。
综上所述,第一,目前对于财政收支预决算偏离度的研究,已逐渐开始从国家层面转入地区层面,并对其具体原因及影响因素进行实证探究,但往往只涉及到地方财政收入或支出的一个方面,并未同时研究财政收入和支出的预决算偏离度;而且当前的实证研究对财政预决算偏离度的影响效应方面关注不足。第二,目前对隐性经济规模测算的研究也逐渐从国家层面转向地区层面,测算方法也越来越多样化,由于隐性经济的隐蔽性和不可观测性等特点,并不存在最优的测算方法,但对测算方法进行适当的改进,可以相对提高预测的准确度。第三,就政府预算管理水平和隐性经济规模的关系而言,由于受数据获取和指标选择的限制,目前只是在国家层面有所研究,地区层面还未有实证研究。因此,和已有文献相比,本文在测算了我国30个地区(除西藏)2000-2013年财政收支预决算偏离度和隐性经济规模的基础上,提出财政收支预决算偏离度对地区隐性经济规模影响效应的理论假说,并利用面板数据模型进行了实证检验。
三、指标计算与理论假说
(一)指标计算
1、地方财政收支预决算偏离度。为反映地方政府预算管理水平,本文引入两个具体指标:地方财政收入预决算偏离度和地方财政支出预决算偏离度,财政收支预决算偏差度可以反映预算的编制和执行情况,体现预算管理水平的高低。一般来说,预决算偏离度越小,表示政府预算管理水平越高;预决算偏离度越大,表示政府预算管理水平越低。其中,指标数据为各省份本级年度预算内财政收支的预决算数据,数据来源于相关年份的《中国财政年鉴》,具体计算公式如下:
1)地方财政收入预决算偏差度=(地方财政收入决算数-地方财政收入预算数)÷地方财政收入预算数
2)地方财政支出预决算偏差度=(地方财政支出决算数-地方财政支出预算数)÷地方财政支出预算数
2000-2013年我国地方财政收支预决算平均偏离度的具体计算结果如图1所示:
1 2000-2013年我国地方财政收支预决算平均偏离度
由图1可知,我国地方财政收支预决算偏离度总体较高,地方本级财政收入在保持超预算增长的同时,地方本级支出的决算额却长期低于预算额。根据国际通行的调整幅度,良好的预决算偏离度一般不应超过5%,偏离度越小意味着预算越科学(赵海利和吴明明,2014)。就地方财政收入预决算偏离度而言,只有广东、福建、湖北、山东、河北五个地区的偏离度小于5%,而宁夏和内蒙古的偏离度则超过了15%,其他地区的也集中在5%-15%之间。就地方财政收入预决算偏离度来看,各地区均呈现“超收”状态,具体而言,只有广东、福建、湖北、山东、河北五个地区的偏离度小于5%,而宁夏和内蒙古的偏离度则超过了15%,其他地区的集中在5%-15%之间。就地方财政支出预决算偏离度来看,除上海呈现“超支”外,各地区均呈现“节支”状态,具体而言,也只有上海、贵州、河南、云南四个地区的偏离度小于5%,而广东、重庆、宁夏、浙江和江西五个地区的偏离度则超过了15%,其他地区的集中在5%-15%之间。
2、地区隐性经济规模。在现有的研究中,一般用地区隐性经济占地区GDP的比重来表示地区隐性经济规模的大小。在回顾隐性经济的相关文献后,发现利用居民收入和消费支出之间的微观调查数据及其相关关系,来推测隐性经济规模,这一微观收支差异估计方法,有着坚实的理论基础,在国内外研究中被广泛接受并受到推崇(白重恩等,2015)。通过对我国微观层面的统计数据分析,发现居民家庭个人的总支出大于居民统计收入,其中可能存在隐性收入。因此,本文采用微观收支差异法,借鉴梁朋(2000)和咸春龙(2012)的具体做法并加以改进,对我国各地区的隐性经济规模进行测算。
首先,根据国民经济核算基本原理:居民统计收入+居民隐性收入=居民消费支出+居民投资支出
由此得到,居民隐性收入=居民消费支出+居民投资支出-居民统计收入
=居民消费支出+(居民金融资产投资支出+居民实物投资支出)-居民统计收入
=居民消费支出+(居民手持现金额+居民储蓄增加额+居民股票债券持有增加额)+居民实物投资增加额-居民统计收入
其中,上述指标的具体计算及数据来源如下:(1)居民消费支出=城镇居民人均消费支出×城镇居民人口+农村居民人均消费支出×农村居民人口;(2)居民手持现金额,由于居民持有的现金余额没有完整统计,假定以M0的70%计算居民手持现金额;(3)居民储蓄增加额,根据历年城乡居民人民币储蓄存款年底余额计算增量得到;(4)居民股票债券持有增加额,假定按照股票和债券当年发行量的60%计算居民持有数量;(5)居民实物投资增加额,以全社会固定资产投资中个体经济的投资额来表示;(6)居民统计收入=城镇居民人均可支配收入×城镇居民人口+农村居民人均纯收入×农村居民人口。其中,居民股票债券持有增加额的数据来源于历年《中国证券期货统计年鉴》;其余指标的数据均来源于历年《中国统计年鉴》和国家统计局数据库网站,具体测算结果如图2所示:
2 2000-2013年地区隐性经济平均规模
总体来看,改进后的微观收支差异法的测算思路,既考虑了居民部门的全部收入,包括统计收入和隐性收入;又考虑了居民部门的全部支出,包括消费支出和各类投资支出,通过对两者差额的对比,可以推算出我国各地区2000-2013年的隐性经济规模。相比其他方法而言,这一测算方法计算较为简便,结果也较为准确,可以避免计算结果为负值或者出现历年波动较大的情况。由图2可知,2000-2013年我国30个地区隐性经济规模虽有差异,但平均规模保持在14.3%-26.9%之间,14年间平均为20.2%。其中,北京、陕西、上海、宁夏四地区超过25%,仅有江西和海南低于15%。
(二)理论假说
作为国家财税管理的重要手段,政府预算管理水平的高低会对政府和市场主体的行为产生广泛影响,同样,会影响到市场主体在官方经济和隐性经济二者中的选择问题。而作为反映政府预算管理水平的重要指标,财政收支预决算偏离度与隐性经济规模有着重要关联。一般来说,较低的偏离度说明政府预算管理水平较高,政府财政收支预算编制科学、执行规范、监督有效,隐性经济规模就相对较低;而较高的偏离度说明政府预算管理水平较低,预算编制和执行不够科学规范,监督效果较差,隐性经济规模就相对较高。而国外的直接民主制度可以使得政府的财政政策更能反映当地居民偏好,从而减少了居民从事隐性经济活动的动机(Teobaldelli和Schneider,2013)。
就我国地方财政收入预决算偏离度而言,各地区的决算数一般要高于预算数,即存在“超收”的情形,这说明地方政府在税收收入方面,可能存在着为了完成当年税收计划任务而收取“过头税”的情形;在非税收入方面,由于预算管理和财政监督的相对弱化以及地方政府财权与事权的不匹配性,导致地方非税收入的规模急剧膨胀,管理也相对混乱。而市场主体由于受户籍制度和政府管制等政策所限,“用脚投票”机制也难以发挥作用,在这种情况下,较高的预决算偏离度将会产生过重的税收和非税负担,这将会迫使部分市场主体从官方经济活动进入到隐性经济。因此,本文提出假说1:
假说1:地方财政收入预决算偏离度越高,地区隐性经济规模越大。
就我国地方财政支出预决算偏离度而言,各地区本级财政支出的决算数一般要低于预算数,即存在“节支”的情形,这和地方财政收入的“超收”有所不同,相对于地方政府在筹集收入方面的积极性,地方政府在支出方面的积极性显得不足,而且地方财政“节支”的偏离度要高于财政“超收”的偏离度。其主要原因,一是我国地方政府的考核指标主要是经济发展增速和财政收入规模最大化,提供地方公共产品和服务并不是地方政府的主要考核指标,这就导致地方政府财政支出规模和结构的不尽合理,尤其是民生性支出方面缺乏积极性和主动性,从而难以满足当地居民的公共需求和偏好,导致部分官方经济活动进入隐性经济。二是我国《预算法》规定,地方各级预算按照量入为出、收支平衡的原则编制,一般不列赤字。在当前中央和地方事权的划分不够明晰的情况下,地方政府节省本级支出,寻求更多的中央转移支付资金保持收支平衡也成为一种有利的选择,而转移支付资金使用的不规范和监督的低效又使得支出效率受到影响,容易形成地方性公共产品和服务的有效供给不足、无效供给过多的不良现象,扩大地区隐性经济的规模。三是我国当前的地方政府官员主要由上级任命,即便知悉政府财政支出预算执行存在问题,“用手投票”机制也难以发挥作用,公共产品供给不足和税收负担过重的不对称性感受,也会迫使部分官方经济活动进入隐性经济。因此,本文提出假说2:
假说2:地方财政支出预决算偏离度越高,地区隐性经济规模越大。
三、实证分析
本文利用我国2000-2013年的省级面板数据,验证地方财政收支预决算偏离度与地区隐性经济规模的理论假说。
(一)模型设定与变量选择
为定量研究地方财政收支预决算偏离度对地区隐性经济的影响效应,本文设定如下面板数据模型:
其中,SE表示隐性经济规模,即隐性经济占GDP的比重;FBD表示地方财政预决算偏离度,Control表示与隐性经济规模相关的一组控制变量,i和t分别表示地区和年度, 表示常数项, 、 、 和 表示系数矩阵, 为地区固定效应变量, 为时间固定效应变量, 表示随机误差项。
1、被解释变量。本文被解释变量为隐性经济规模,用地区隐性经济占GDP的比重(SE)来表示。
2、解释变量。本文解释变量为地方财政收支预决算偏离度,为全面反映财政预决算偏离度,本文分别以地方财政收入预决算偏离度(FBD-re)和地方财政支出预决算偏离度(FBD-ex)来表示,依据前述理论假说,笔者预期地方财政收支预决算偏离度与隐性经济规模正相关。
3、控制变量。由于还存在其他影响隐性经济的因素,因此,为了获得更为可靠的估计结果,本文引入以下变量作为控制变量:
1)税收负担(TTAX):从事隐性经济活动的主体常常以逃税或避税为首要目的,过重的税收负担是隐性经济活动产生的主要原因。在其他因素相同的情况下,官方经济的税收负担越重,从事隐性经济活动的相对获利也就越多,从而隐性经济规模也就越大。为了更加准确全面的反映地区税收负担情况,本文选择地区税收总负担(TTAX),即地区国地税部门征收的税收总收入占地区GDP之比来反映税收负担,同时采用间接税和直接税占GDP的比重,即间接税负担(ITAX)和直接税负担(DTAX)来反映地区税收负担情况。因此假定税收总负担、间接税负担和直接税负担均与隐性经济规模正相关。
2)政府管制(GOVE):政府管制和政府干预与隐性经济直接相关,一般认为,政府管制与隐性经济规模负相关,这是因为如果政府在某些领域完善法律法规并加强监管,可以对逃税避税行为和一些非法经济行为起到威慑作用,良好的规制制度设计和激励措施的实施也可以抑制腐败行为,从一定程度上降低隐性经济规模。本文采用政府行政管理费用支出占地方财政支出的比重来反映政府管制水平,其中,政府行政管理费用支出指标在2000-2006年期间为行政管理费用和公检法司支出,在2007-2013年期间为地方财政一般公共服务支出,并预期政府管制与隐性经济规模负相关。
3)人均GDP(GDPPC):隐性经济规模与一国(地区)的经济发展水平存在着密切关系,相关文献的研究结果显示了一国(地区)的经济发展水平与隐性经济负相关,即经济发展水平越高,隐性经济规模越小。而利用各地区的人均GDP变量,可以剔除人口规模因素对隐性经济的影响,因此,预期人均GDP与隐性经济负相关。
4)城镇化率(URR):城镇化水平越高,区域间经济发展越均衡,政府提供的公共产品和服务就可以更为公平和均等化的由居民所共享,居民参与隐性经济活动的意愿也就越低。因此,以各地区城镇人口占总人口的比重来表示城镇化率,并预期符号为负。
5)税收征管效率(TCE):税收征管效率的提高主要以征管方法的优化革新和征管人员的素质提高为目标,税收征管效率越高,越有利于发现隐性经济活动和逃税避税行为,防范和打击税收流失,提高税收遵从度,从而可以起到抑制隐性经济规模的作用。因此以各地区国地税收入总额除以国地税机关工作人员数来表示税收征管效率,并预期符号为负。
(二)数据来源说明与描述性统计
本文使用2000-2013年全国30个省市自治区(除西藏)的面板数据,其中,隐性经济和地方财政收支预决算偏离度的数据由前述方法计算得到;其他数据分别来自相关年份的《中国税务年鉴》、《中国财政年鉴》、《中国统计年鉴》及国家统计局数据库;人均GDP数据以2000年为基期进行了GDP平减,其余变量均为相对指标,表1报告了各主要变量的描述性统计结果。
1 各变量的描述性统计

变量名称
变量说明
观察值
平均值
最大值
最小值
标准差
SE
隐性经济占GDP比重
420
0.2020
0.3953
0.0623
0.0526
FBD-re
地方财政收入预决算偏离度
420
0.0914
0.6632
-0.2450
0.1091
FBD-ex
地方财政支出预决算偏离度
420
-0.1002
0.2820
-0.2810
0.0766
TTAX
国地税总收入占GDP比重
420
0.1579
0.5316
0.0350
0.0853
ITAX
间接税收入占GDP比重
420
0.1086
0.3313
0.0280
0.0472
DTAX
直接税收入占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
实际人均GDP的对数(元)
420
3.5952
4.6331
2.7647
0.3821
URR
城镇化率
420
0.4738
0.8961
0.196
0.1489
TCE
税收征管效率
420
0.7665
7.9804
0.0335
1.1815

(三)实证结果
利用2000-2013年全国30个省市自治区的面板数据进行估计,笔者先对各模型进行Hausman检验,检验结果表明模型1-8均适合建立固定效应模型,各模型的具体估计结果如表2所示。
2 实证估计结果

 
模型1
模型2
模型3
模型4
模型5
模型6
模型7
模型8
常数项
 
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检验
19.660***
19.172***
19.224***
18.282***
21.263***
20.081***
20.095***
19.475***