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财政政策对产业结构优化影响探析

财政政策对产业结构优化影响探析

摘要:本文以广东省21个地级市2009年-2019年的相关数据为基础,采用系统GMM分析法,从产业结构高级化、产业结构合理化两个维度,探讨了广东省财政政策对产业结构优化的影响。回归结果显示,财政收入、财政支出这两大变量,对被解释变量有显著的影响。具体表现为,财政收入起阻碍作用,而财政支出表现出比较明显的促进作用。

关键词:系统GMM;广东省;财政政策;产业结构优化

一、引言

我国已步入后工业化时期,当务之急是要优化产业结构,提高服务业在GDP中的比重,降低高耗能工业在GDP的比重。然而,我国当前的产业结构不容乐观,服务业(第三产业)在GDP中的比重明显低于美国,甚至比世界平均水平低10%-20%。以2019年为例,服务业在美国、世界、欧盟GDP中的比重分别为77.3%、65.04%、65.62%,中国仅为54.27%。可见,探寻影响产业结构优化的因素并考察其影响的大小,具有较高的研究价值。其中,“财政政策”这一因子引起了学术界的广泛关注。很多学者利用全国数据分析财政政策对产业结构优化的影响,但以一个省份为着眼点的文献寥寥。因此,以省份为着眼点不仅有较大的研究空间,得出的结论对地方政府完善财政政策体系、推进产业结构优化,更有针对性。广东省是我国人口第一大省,自1989年起经济总值蝉联全国第一。在粤港澳大湾区建设的背景下,广东省在提升国家经济发展和全方位开放中,发挥着日益重要的作用。然而,广东省的产业结构是不理想的,不仅与发达国家有较大的差距,与国内的一些省份也存在距离。2019年,北京市第三产业的比重高达83.52%,上海、天津分别为72.74%、63.45%。广东省第三产业占GDP的比重仅为55.51%,仅仅比全国平均水平53.92%高出1.59个百分点。鉴于此,本文以广东省为研究对象,不仅有利于为广东省财政政策和产业结构优化的关系提供直接佐证,而且有助于地方政府结合本地情况完善财政政策体系,为推进产业结构调整与优化,提供理论依据和经验证据。

二、动态面板模型的建立

产业结构优化,不仅仅局限于产业的升级换代,还应该考虑产业结构是否合理以及合理的程度。因此,本文从产业结构高级化和产业结构合理化两个维度,对产业结构优化指数进行度量。同时,考虑到产业结构优化是一个连续动态的过程,本文在设定模型时引入被解释变量的滞后项,建立起动态面板模型,并采用更有效率的系统GMM方法进行估计。

(一)产业结构高级化模型

基于面板数据可能存在的因变量的滞后效应及内生性问题,本文建立动态面板模型,将被解释变量(GGH)的一阶滞后项引入模型。具体地,被解释变量(GGH)指的是产业结构高级化指标,为第三产业产值和第二产业产值的比值,若GGH指数呈上升态势,就意味着产业结构向服务化、高级化方向演进。解释变量包括核心解释变量和控制变量两大类。首先,财政政策包括财政收入和财政支出两个方面。因此,本文在模型中加入“财政支出(g)”和“财政收入(gr)”两大核心解释变量。考虑到财政政策对产业结构的影响可能会有时滞,同时在模型中加入g和gr的滞后一阶。其次,在模型加入控制变量urban、consum、open,用来估计城镇化水平、人均消费水平、对外开放程度对产业结构优化的影响。为了减轻异方差和异常项的负面影响,将所有自变量和被解释变量都取对数,建立的回归模型如下:lnGGHit=αi+γ1lnGGHit-1+β1lngit+β2lngit-1+β3lngrit+β4lngrit-1+θ1lnurbanit+θ2lnconsumit+θ3openit+εi(1)其中,i=1,…,21代表广东省21个地级市;t=2009,…,2019代表各年份;GGHit为产业结构优化指数,是第三产业产值和第二产业产值的比值;git和grit分别代表财政支出总量和财政收入总量;urbanit表示各市城镇化水平;consumit代表各市的人均消费水平,由于缺少2009年-2013年“各市全体常住居民人均消费支出”的相关数据,因此选择“各市城镇居民人均消费支出”这一指标来衡量;openit表示地区对外开放程度,用各市进出口贸易总额占GDP比重来测度;εi为随机扰动项。相关数据来源于广东省统计年鉴。

(二)产业结构合理化模型

产业结构优化的内涵,不应该仅仅局限于产业结构高级化,还应该包括产业结构合理化。本文借鉴干春晖等(2011)的做法,采用泰尔指数来度量产业结构合理化,其计算公式如下:TL=∑i=1n(YiY)ln(YiLi/YL)其中,Y表示产值,L表示就业,i表示产业,n表示分组的产业结构。Y/L表示生产率,根据经济学假设,经济最终处于均衡状态,此时YiLiLi=YL,从而TL=0,产业结构最合理;若TL不为零,就表示经济越偏离均衡状态,产业结构越不合理。基于此,本文建立起产业结构合理化模型:lnTLit=αi+γ1lnTLit-1+β1lngit+β2lngit-1+β3lngrit+β4lngrit-1+θ1lnurbanit+θ2lnconsumit+θ3openit+εi(2)相较于模型(1),核心解释变量和控制变量都是一样的,唯一不同是被解释变量,由之前的产业结构高级化指标(GGH)变为产业结构合理化指标(TL)。

三、实证结果及分析

本文应用STATA12.0软件,采用系统GMM方法对模型(1)和(2)分别进行了回归,并将相关结果列在表1里。下文将分别对产业结构高级化模型和产业结构合理化模型进行分析。

(一)产业结构高级化模型的结果分析

实证结果显示:AR(2)检验的p值为0.394,表明随机扰动项不存在二阶自相关,满足系统GMM模型的假设前提。从Sargan检验的结果来看,产业结构高级化模型的工具变量是有效的,模型设定合理。下文将重点分析解释变量的回归结果。首先,变量lnGGHit-1在1%的水平下显著,可见产业结构高级化指标的一阶滞后项对当期值有比较大的影响。从核心解释变量回归结果来看:财政支出变量lng(当期值)在1%的水平下显著,其回归系数为0.145,表明财政支出每增加1%,同期产业结构高级化水平上升0.145%。另外,该变量的滞后一阶是不显著的,说明财政支出对同期产业结构高级化,具有非常明显的推动作用,但滞后效应不明显;财政收入变量(lngr)当期值和滞后项的回归系数分别为-0.077、-0.126,均为负数,说明财政收入不利于产业结构高级化。结合回归系数的显著水平,可以发现,财政收入对下一期产业结构高级化,起到了显著的抑制作用,对同期的影响是不显著的,存在非常明显的滞后效应。控制变量lnurban、lnconsum、lnopen的回归系数分别为0.457、0.090、-0.038。变量lnurban(城镇化率)在1%的水平下通过了显著检验,可见城镇化率在一定程度上发挥了产业结构高级化的效应。变量lnconsum在10%的水平上是显著的,说明人均消费水平在一定程度上,有助于产业结构向高级化发展,但推动效果明显小于城镇化率。变量lnopen系数虽然为负数,但Z值很小,说明其抑制效应并不显著。

(二)产业结构合理化模型的结果分析

如表1所示,产业结构合理化模型的AR(2)检验和Sargan检验的p值都很大,说明模型设定合理,实证结果可信。被解释变量的一阶滞后项在1%的水平下显著,可知产业结构合理化指标的一阶滞后项,对当期值有比较大的影响。接下来看看核心解释变量(财政收入及支出)的回归结果:财政支出变量lng(一阶滞后项)对产业结构合理化起着比较大的促进作用,当期值的影响不显著。这里需要说明的一点是,合理化指标最理想的值是0,越偏离0代表产业结构越不合理。因此,财政收入的当期值和滞后项的回归系数为正,反而说明财政收入阻碍了产业结构向合理化发展,这与模型(1)中财政收入影响方向的结论相一致。具体地,财政支出一阶滞后项表现出较大的影响(回归系数为-0.380,在1%水平下显著),当期值对产业结构合理化的影响并不显著。除了财政收入、财政支出的一阶滞后项以外,控制变量lnurban和lnopen对产业结构合理化也有比较显著的影响。从变量lnopen的回归系数以及显著性可以看出,对外开放水平是有助于产业结构合理化的。然而,变量lnurban(城镇化率)回归系数为1.320,反映了城镇化率在一定程度上抑制了产业结构向合理化发展。人均消费水平(lnconsum)表现出比较微弱的正效应(回归系数为-0.109,没有通过10%显著水平下的假设检验)。

参考文献:

[1]干春晖,郑若谷,余典范.中国产业结构变迁对经济增长和波动的影响[J].经济研究,2011,46(05):4-16+31.

[2]胡小梅.财税政策对产业结构升级的影响机制与效应研究[D].湖南大学,2016.

[3]陶长琪,刘振.地方财政政策对产业结构升级的影响[J].南昌工程学院学报,2016,35(03):1-6.

[4]江淑浣.财政政策对产业结构优化的影响[J].公共财政研究,2017(03):21-33.

作者:陈璐 单位:广东科技学院财经学院