高投资、低消费的财政基础，本文主要内容关键词为：财政论文,基础论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
在中国近二十年的经济增长进程中，一个非常突出的现象是低消费率(指居民消费占GDP的比重)和高投资率(指固定资产投资或资本形成占GDP的比重)并存。数据显示，自1981年至2011年，居民消费占GDP的比重由52.5%下降到34.9%，而全社会固定资产投资占GDP的比重由19.6%上升到65.9%。普遍认为，在可预见的未来，提高居民消费需求并降低经济增长对投资的过度依赖，既是保持经济平稳增长的重要出路，也是实现经济顺利转型的重要保证。那么，中国高投资和低消费并存的现象是怎么形成的呢？学术界对此展开了大量研究，研究方式有以下两种：一是单独研究低消费率或高投资率的形成原因；二是将两者放在统一框架下进行研究。 就低消费率形成的原因而言，研究者结合现代消费决定理论和中国经济实践，认为居民消费不足的原因在于：收入分配差距扩大使得中低收入者的支付能力受到限制(袁志刚和朱国林，2002；余永定和李军，2000)；中国经济在转轨进程中，社会保障制度发展滞后使得居民的消费谨慎性动机加强，导致居民消费支出下降(藏旭恒和裴春霞，2004)；居民的消费结构在发生改变，而新的消费结构尚未形成，使得居民出现持币待购或推迟消费的现象(严先溥，2006)。 关于中国投资旺盛的原因，研究认为：我国资本或资源利用价格长期低于市场均衡价格，扭曲的要素价格体系刺激企业进行过量投资(林毅夫和苏剑，2007)；中国地方政府拥有巨大的支配经济资源的行政权力，有动力通过扩大投资来实现政绩目标(周黎安，2004，2007)；国有企业在治理结构上存在不完善之处，国有企业领导人倾向利用内部可自由支配的现金从事过度投资(魏明海和柳建华，2007)；中国的经济增长是以剩余劳动力的持续转移为基础的工业化、城市化和市场化，而高投资率是这种增长模式的必然结果(李扬和殷剑峰，2005)；等等。 但是，我们知道在私人部门的决策过程中，消费和投资是一对孪生变量，许多经济因素在影响消费的同时也会影响到投资；反之亦然。例如，Bonner & Lees(1963)发现高投资、低消费问题往往会被忽视，根源在于凯恩斯主义对消费与投资的机制性区分，即消费是消费者行为，而投资是企业家行为。Bonner & Lees认为，上述区分带有明显的误导性，因为消费可通过教育和培训等提高劳动力的素质，而劳动力素质的提高会促进经济增长。这说明重投资、轻消费的狭隘经济增长观，在早期理论文献里就已被批判和摈弃。也有文献(Hagen，1972；Constantinides，1983)提出最优投资决策决定着最优消费决策，或者说消费可被弱化为投资的结果。但大量文献(Poterba，1987；Odean，1998；Dammon et al.，2001)对此做了反驳，指出现实中很难观察到投资决策完全独立于消费决策的情况，这是因为诸如税收等因素会对投资和消费同时产生重要影响。 自内生增长理论在上个世纪80年代后期兴起后，已有大量文献研究平衡增长路径中代表性家庭的资本与消费比(或消费与资本比)问题，如Lucas(1988)较早地在两部门的内生增长模型框架下研究消费与资本比的转移动态问题，Turnovsky(1996)研究存在市场拥挤情况下最优资本税对稳态的消费与资本比的影响。但是，文献中对投资与消费之比(以下简称投资消费比)的研究较少关注，其中原因可能在于当经济处于平衡增长路径中时，有“资本增长率=消费增长率=经济增长率”，因此家庭的资本消费比是一个恒定的值，容易展开研究。但是我们知道，投资是流量概念，资本是存量概念，家庭的当期收入流除交税外，要在投资和消费之间而不是在资本和消费之间进行配置，配置结果会对下一期经济运行产生重要影响，并且会自然影响到资本消费比。因此，与资本消费比相较，投资消费比更应引起我们的关注，而对饱受投资消费比失调影响的经济体而言，在经济增长框架下研究投资消费比更有意义。 已有文献缺乏对消费—投资决策中的政府角色进行分析。我们知道，政府收支会在很大程度上影响私人部门的消费和投资决策，结合中国经济运行实践来看，近二十年来财政收支均处于迅速扩张趋势。那么，政府财政行为对投资和消费的影响是否是造成中国目前高投资、低消费并存的重要因素？如果是，这种影响的内在机理和作用效果如何？投资消费比的高低会深刻影响到经济发展，对此是否要调整近十年来财政扩张趋势？积极财政政策是否要调整其结构和作用方向？这都是我们亟须从理论到实证阐明的重要现实问题。 本文旨在建立一个统一的分析框架，在该框架内从理论和经验两个方面分析政府财政收支影响投资消费比的机制和效应，为解释和改变中国高投资、低消费的现状提供新的依据和思路。本文余下部分的结构安排是：第二部分，构建一个理论框架，研究财政支出结构和税收结构对投资消费比的影响；第三部分，实证研究财政收支对投资消费比的影响，并对实证结果进行多维度的稳健性检验；第四部分是结论及其现实意义。 二、理论模型 (一)财政支出结构对投资消费比的影响 1.基本假设 按文献的通常假设，我们假定经济是由连续同质具有无限寿命的家庭组成，每个家庭只有1个个体，且无人口增长。家庭的效用来自于消费、休闲和消费性公共支出；同时，家庭对消费和休闲的选择又要受到自身财富约束的限制。因此，家庭的效用函数是：
假设政府通过征收收入税筹资，税率为τ。这里税收是针对企业总产出征税，它也可代表宏观税率。政府的预算平衡式为： g=τy (5) 假设政府生产性公共支出占政府支出比例为φ，则有：
代表经济中的投资，因此B代表着投资—消费比，而(16)式右边显示的正是影响投资—消费比的主要因素。 3.模型结论 从(16)式可知，B与Ω正相关，因此我们可以通过观察经济变量对Ω的影响来判断它们对B的影响。根据Ω的定义，有： (1)
。当税率低时(τ＜1-α)，
；税率高时(τ＞1-α)，
。所以，宏观税率较低时，提高税率会推动投资消费比上升；反之，提高宏观税率，投资消费比下降。其原因是政府用收入税筹资对私人部门生产具有以下两方面作用：一是政府生产性公共支出增加会带动私人部门产出增加，从而刺激私人部门投资；二是征税降低私人部门资本积累水平，从而抑制私人部门投资。在宏观税率较低时，前者的作用起主导作用，而随着宏观税率升高，后者的作用逐渐超过前者，两者综合作用结果是收入税税率与投资消费比呈倒U型关系。这与拉弗曲线揭示的道理类似。 (2)
，说明政府生产性公共支出所占比例提高，投资消费比上升。原因在于政府生产性公共支出对私人部门生产具有正外部性，因此其比例上升会进一步刺激私人部门增加投资。 (3)
，说明市场竞争加剧，投资消费比下降。原因可能在于市场竞争激烈程度增加(厂商数量增加)会降低投资的边际回报，投资消费比随之下降。 (4)
，说明市场拥挤程度下降(σ上升表示市场拥挤度下降)，投资消费比上升。原因在于当市场拥挤程度下降时，政府生产性公共支出提供的物品越接近于公共物品，厂商从政府生产性支出中得到好处越多，也就越会刺激厂商进行投资，投资消费比随之上升。 由此，我们归纳出命题一：政府生产性公共支出比例提高和市场拥挤程度下降，将会推动投资消费比上升；市场竞争加剧，将会促使投资消费比下降；宏观税率上升先是促使投资消费比上升，到达峰值后则会导致投资消费比下降。 (二)税收结构对投资消费比的影响 上节分析没有考虑到税制结构对投资消费比的影响，而根据已有文献(Mendoza et al.，1994)，税基包括资本、劳动和消费三种，不同性质的税收对投资消费比的影响应该不同。对此，本节进行两者关系的理论分析。考虑到我国税制结构设计中针对劳动所得征税部分很小(其占税收收入总额的比重不足5%)，也为了简化分析，这里假设政府只征收资本所得税和消费税，税率分别为
。于是政府的预算平衡式为：
(23)式中隐含着税收结构对投资消费比的影响，但是无法求出显示解。为此，我们借助数值模拟得出税收参数
对投资消费比(
)的影响。 数值模拟涉及一些参数的选择，这里我们选择主流文献中对参数的赋值结果：根据Turnovsky(2000)，ρ=0.04、φ=0.33；根据Gomez(2007)，A=1③；θ是风险回避系数，也是消费跨期替代弹性的倒数，它取决于家庭对当前消费和未来消费所获效用的比较，顾六宝和肖红叶(2004)对该值进行估计，发现该值历年差异很大，林细细和龚六堂(2008)试验性地将该值赋为1.5和2，借鉴他们的做法，本文将该值赋为1.7。α反映人均资本产出弹性，考虑到私人资本产出弹性一般大大高于政府生产性公共支出的产出弹性，本文将该值赋为0.70。各国税制结构不同，资本和消费的平均税率也有很大差异，岳树民和李静(2011)详细测算了中国历年资本和消费平均税率，根据他们平均测算结果，我们采取的基准参数值为
。 我们先固定
，分析
变动对
的影响，数值模拟结果见图1。图中显示，两者呈单调线性正相关关系。考察其中原因，针对消费征税将抑制居民消费，而税收增加又可增加政府生产性公共支出，从而刺激私人部门投资增长，在这两方面合力下，消费平均税率提高将使得投资消费比上升。 图2是在固定
情况下，模拟
变动对
的影响。图2显示，资本平均税率与投资消费比呈倒U型关系，即随着资本平均税率提高，将促使投资消费比先上升，而当资本平均税率达到一定程度后，继续提高资本平均税率将促使投资消费比下降。原因在于政府生产性公共支出增加会通过多提供生产性服务提高投资回报率，但是政府征收资本税又会降低投资回报率，当资本平均税率较低时前者占主导地位，当资本平均税率较高时后者占主导地位。这与Barro(1990)所揭示的宏观税率与经济增长之间呈倒U型关系的原理是一样的。
本文还改变参数的设置进行敏感性分析，总体来看，在合理的参数赋值区间内，尽管测算结果的绝对值不同，但是消费平均税率与投资消费比总呈单调正相关关系，资本平均税率与投资消费比总呈倒U型关系。限于篇幅，不一一描绘结果。 由此，我们归纳出命题二：消费平均税率上升将会推动投资消费比上升；资本平均税率上升先是推动投资消费比上升，但是过高的资本平均税率会导致投资消费比下降；投资消费比受政府生产性公共支出的产出弹性和政府生产性公共支出比例的影响。 综上，命题一和命题二揭示了影响投资消费比的财政基础，以及其他影响投资消费比的市场因素和生产函数性质。但现实情况是否与上述命题相符，需要经验证据的支持。在下文的实证分析部分，考虑到市场拥挤、市场竞争、政府生产性公共支出的产出弹性等难以准确量化，我们将以财政收支结构作为核心解释变量，并用相关变量反映市场拥挤和市场竞争等因素，实证检验它们对投资消费比的影响。 三、实证分析 (一)计量模型与变量设置 计量模型如下：
(24)式中，下标i表示地区，t表示时间，a是常数项，
为个体效应，
是时间效应，
为误差项。
代表投资消费比变量，
代表财政支出变量，
代表财政收入变量，
表示影响投资消费比的其他宏观经济变量。α、β和γ分别是财政支出、税负和其他宏观经济变量的回归系数。 由于上式是典型的面板数据模型，为避免实证结果依赖于某种特定计量模型，本文尝试以下4种不同方法进行估计：(1)面板数据广义最小二乘估计方法(XTGLS)；(2)固定影响模型(FE模型)；(3)随机影响模型(RE模型)；(4)综合考虑异方差和序列相关因素的固定影响模型(SCC模型)。按文献普遍做法，我们以FE模型和RE模型为主、XTGLS为辅，并通过Hausman检验值来判断FE模型和RE模型哪个更为适用。此外，由于我们实证分析所用的面板数据时间跨度较长，难免会存在异方差和序列相关问题，因此须用SCC模型来修正FE模型。 需要指出，(24)式并未考虑被解释变量(投资消费比)可能存在的序列自相关问题。为此，我们还使用了动态面板估计方法，计量模型如下：
(25)式中，等式右边增加了投资消费比变量的一阶滞后项(
)。我们采用了差分广义矩估计方法(difference-GMM或Arellano-Bond GMM)和系统广义矩估计方法(system-GMM或Blundell-Bond GMM)两种模型。 不过，也有文献指出(Arellano & Bond，1991；Devereux et al.，2007)，当面板数据的横截面单位个数较少而年份较多时，上述两种矩估计方法可能会产生较大偏误，此时可用被解释变量的滞后二期值作为其滞后一期值的工具变量(IV)，进行两阶段工具变量回归。考虑到省级面板数据横截面单位个数有限(31个省份)，而年份较多(1978-2011年共计34年)，我们也使用了上述IV估计方法。计量模型如下：
需要说明，上述IV估计仍基于面板数据估计方法(以下简称FE-IV或RE-IV)，而非普通的OLS估计方法。 此外，一些重大财税制度改革也会影响财政收支与投资消费比之间的关系，例如1994年的分税制改革。为了增强研究结论的可信度，我们在稳健性检验里，通过引入政策哑变量与财政收支变量的交叉项，考虑了这些制度变革对实证结果的影响。计量模型如下：
(27)式中，publicspend×policydum和tax×policydum分别是财政支出变量和财政收入变量与政策哑变量的交叉项，其系数
反映的就是财税制度变革对财政收支与投资消费比之间关系的影响。其他变量的说明与(24)式相同。 关于投资消费比变量，根据理论模型，是社会投资总额与社会消费总额的比率。其中，投资额不应包含公共投资，而消费额应是居民消费。考虑到数据的可得性和已有文献的做法(吕冰洋和毛捷，2013)，我们用资本形成总额减去投资资金中的国家预算资金(即财政预算内投资)来代表社会投资总额，用居民消费额代表社会消费总额。投资消费比变量的数值上升说明高投资、低消费问题更为严重，反之则反是。为了提高实证结果的可信度，我们还尝试了使用全社会固定资产投资额减去投资资金中的国家预算资金反映社会投资总额。但由于全社会固定资产投资不包括存货，不能全面反映社会投资的变化，因此我们将其放在实证结果的稳健性检验里。 按照理论模型，理想的情况是将财政支出划分为生产性和非生产性两部分。然而，现实情形是一些财政支出的性质很难清晰界定，且在各级政府财政支出中占了不小的比重，例如“其他支出”等(尹恒和朱虹，2011)。为此，已有文献(郭庆旺和贾俊雪，2009)将中国政府的财政支出划分为经济性支出(基本建设)、社会性支出(科教文卫)和维持性支出(行政管理)3大类。其中，经济性支出比较明确地是属于生产性公共支出；而后两类支出是否具有生产性，存在争议。⑤本文使用上述3类财政支出的占比反映财政支出结构：(1)经济性支出变量，用基本建设支出和企业挖潜改造支出之和占一般预算支出的比重表示，预计该变量的系数为正值；(2)社会性支出变量，用科教文卫事业费占一般预算支出的比重表示，预计该变量的系数可正可负；(3)维持性支出变量，用行政管理费占一般预算支出的比重表示，预计该变量的系数也是可正可负。 结合理论模型，我们从总量和结构两个维度设置财政收入变量：(1)宏观税率变量，用一般预算收入占国内生产总值的比例表示；(2)税收结构变量，包括增值税税率变量、营业税税率变量和企业所得税税率变量，根据三种税的税基特点，分别用“增值税收入/(二产增加值+批发零售业增加值-建筑业增加值)”、“营业税收入/(第三产业产值-批发零售贸易增加值+建筑业产值)”和“企业所得税收入/营业盈余”表示(郭庆旺和吕冰洋，2011)。从我国税制设计看，总体上对资本征税程度强于对消费征税程度，对投资的抑制程度应强于消费，例证是：岳树民和李静(2011)测算结果显示，2000-2009年资本税与消费税的收入占总收入的比分别为40.31%和35.11%。因此整体上判断，宏观税率对投资的抑制作用强于消费，预计其系数为负；企业所得税属于对资本课税，征税会抑制企业投资，但不直接影响消费，预计变量的系数为负；增值税和营业税属于同时对资本和消费征税，变量的系数可正可负。⑥根据前述理论分析，税率与投资消费比之间呈倒U型关系，为此我们在计量方程里还加入了上述财政收入变量的平方项，预计其系数的符号与财政收入变量相反，应为正。⑦ 就影响投资消费比的其他因素而言，根据我们的理论模型和文献中普遍做法(Oates，1988；Evans，1992；郭庆旺和贾俊雪，2009；古炳鸿等，2009；Duranton and Turner，2011)，选择如下一些控制变量：(1)人均公路里程变量，反映市场拥挤程度；(2)非国有企业职工占比变量，反映市场竞争程度；(3)对数人均国内生产总值，反映经济发展阶段；(4)城市化程度变量，用城镇人口占总人口的比重表示，反映城市化进程；(5)工业化程度变量，用工业产值占国内生产总值的比值表示，反映工业化进程；(6)经济开放度变量，用进出口总额占国内生产总值的比值表示，反映经济全球化程度；(7)城乡收入比变量，用城镇居民家庭可支配收入与农村居民家庭纯收入的比值表示，反映收入分配状况；(8)其他变量包括人口密度变量(用总人口与行政面积的比值表示，反映人口和地理因素)、财政收支分权度(用“省份人均预算内支出/(省份人均预算内支出+人均中央预算内支出)”表示财政支出分权水平，用“省份人均预算内收入/(省份人均预算内收入+人均中央预算内收入)”表示财政收入分权水平)、人均金融机构贷款余额(用金融机构贷款余额与总人口的比值取对数表示，反映信贷规模对投资消费比的影响)、地区固定效应(东部、中部、西部和东北)和时间固定效应(用年份哑变量表示，反映经济发展和宏观政策的周期性影响)。⑧ 所用数据是从1978年至2011年，来源为历年《中国统计年鉴》、《中国财政年鉴》和中经网数据库。各变量的描述性统计见表1。⑨需要说明，1997年之前，投资资金中的国家预算资金缺乏省级数据(仅辽宁和吉林等少数省份有数据)，而2007年政府收支科目改革之后，经济性支出(基本建设支出和企业挖潜改造支出)不再单独统计。为此，我们同时使用了回归估计和比率估算两种方法来填补缺失的数据。以国家预算资金为例：(1)由于政府投资主要受工业化和城市化影响，回归估计是以上一期的工业化程度和城市化程度作为解释变量、以当期的国家预算资金作为被解释变量，并控制省份固定效应和年份固定效应(回归的R[2]有0.65)，用上述估计形成的系数和1997年之前的工业化程度、城市化程度的真实数值来估算1997年之前的国家预算资金；(2)由于国家预算资金与经济性支出之间存在很强的正相关性(相关系数是0.74，1%显著性水平下显著)，比率估算是以最近3年或5年国家预算资金与经济性支出之间的平均比率和1997年之前的经济性支出真实数值来估算1997年之前的国家预算资金。经济性支出缺失数据的估算相似，不再赘述。
(二)实证结果及其分析 表2是对(24)式进行估计得到的实证结果。需要说明：(1)依据Hausman检验的结果，随机影响模型(RE模型)均被拒绝，应选择固定影响模型(FE模型)的实证结果；(2)保留了XTGLS的回归结果，以便比较FE和RE两类模型实证结果存在的差异(因为XTGLS的结果与RE模型的结果十分接近)，但由于本文所用的省级面板数据并不是“长面板”，因此其结果仅作参考；⑩(3)由于SCC模型相比FE模型更好地控制了异方差和序列自相关等问题，以下分析以SCC模型的实证结果为主。下面我们对通过显著性检验的系数进行分析。
模型2是对不含估算值数据的估计，实证结果发现：与理论分析(命题一)相符，经济性支出占比(espend)对投资消费比呈显著正效应(系数为0.899，在1%的显著性水平下显著)，社会性支出占比(sspend)和维持性支出(mspend)占比的系数分别为负(-0.389)和正(1.568)，但不是十分显著；宏观税率(ttax)对投资消费比的影响是显著负的(系数为-12.989，在5%的显著性水平下显著)，其平方项(ttax-square)的系数为正(18.808)，但不显著。模型4是对含回归估算值数据的估计，结果与模型2相似：espend仍呈现显著正效应；ttax仍呈现显著负效应，其平方项ttax-square此时显著为正，这印证了税率与投资消费比之间的倒U型关系；社会性支出占比和维持性支出占比的结果仍不显著。模型6和模型8分别是对含3年和5年平均比率估算值数据的估计，发现：变换缺省数据的估算方法后，espend的系数仍为正且显著；ttax的结果变化不大，仍显著为负，而其平方项ttax-square均显著为正，这说明税率与投资消费比之间存在比较稳定的倒U型关系；与模型2和4不同的是，sspend呈现显著负效应。此外，上述模型的拟合系数(R[2])约为0.74—0.82，说明模型拟合度很高。 上述估计结果说明，政府生产性公共支出比重的提高会加剧高投资、低消费问题，这印证了财政收支影响投资消费比的理论分析结果(命题一)。 下面我们根据控制变量中通过显著性检验的系数，分析它们对投资消费比的影响：(1)非国有企业职工占比(nonsoe)的系数为负，且比较显著。这说明市场竞争有助于抑制投资消费比的上升，符合理论模型(见命题一)。(2)一旦考虑估算值，人均国内生产总值(lngdppc)呈现显著正效应，说明经济发展水平的提高会刺激投资消费比的上升，这与现实相符(东部地区投资消费比平均为1.1427，高于中部的0.8165、西部的0.8832和东北的0.9196)。(3)城市化程度变量(urban)呈现显著负效应，而工业化程度变量(ind)呈现显著正效应，原因在于城市化易带动居民消费快速增长，而工业化进程更易刺激投资增长(王国刚，2010；中国经济增长前沿课题组，2011)。这也正是大力推进城镇化进程的意义所在，相比于以工业化为主，以城镇化为主的经济发展模式能更好地刺激内需，使经济增长更为平衡和持续。(4)经济开放度变量(open)呈现显著负效应，原因可能在于经济开放度高的地区集中在东部沿海，这些地区就业吸纳能力强，人均可支配收入水平一般也较高，会刺激消费较快增长。(5)财政收入分权度(revd)呈显著正效应，而财政支出分权度(sped)呈显著负效应，原因是财政收入分权度提高、财政支出分权度下降导致地方政府自有财力增强，这会加剧地区间竞争，刺激社会投资更快增长。这与已有文献也一致(郭庆旺和贾俊雪，2009)。此外，代表市场拥挤的人均公路里程变量(lnroad)系数未通过显著性检验。 表3也是对(24)式进行估计得到的实证结果。比较模型10、12、14和16与模型2、4、6和8，发现表3的实证结果与表2基本一致：一方面，espend仍呈现显著正效应，且系数值变大了(从0.48—1.04增至1.43—1.51)；另一方面，企业所得税税率变量呈现显著负效应(系数为-0.38—-0.61)，而增值税税率变量(vatrate)和营业税税率变量(strate)的影响不显著，与我们预期的结果一致。其他变量的实证结果与表2相似，不再赘述。
需要说明的是，由于1996年之前增值税税率、营业税税率和企业所得税税率缺乏省级数据，表3的实证结果反映的是从1996-2011年的情况。(11)表2和表3的实证结果保持一致，说明上述结论不是特定时期的特殊现象，而是反映了改革开放三十多年来始终存在的一种客观规律。 (三)实证结果的稳健性检验 1.替换变量 替换若干核心变量后再对(24)式进行回归估计，可以发现(12)：首先，我们用财政支出的人均指标替换占比指标，发现仍适用固定影响模型，且模型的拟合度(R[2])仍较高(0.75—0.82)。具体而言，(1)人均实际经济性支出变量(lnespendpc)也呈现显著正效应。(2)其他控制变量的结果与表2和表3相似，不再赘述。 其次，我们用全社会固定资产投资额替换资本形成总额来反映社会投资。与我们的预期一致，此时尽管财政收支变量的系数符号基本保持不变，但结果的显著性明显下降，原因是全社会固定资产投资不能全面反映社会投资情况。 再次，我们用特定行业(交通运输、邮政通信、电力燃气自来水生产和供应、金融业)的投资额替换投资资金中的国家预算资金。发现结果无显著差异。与表2和表3略有不同的是，使用特定行业投资额表示政府投资后，维持性支出占比变量(mspend)呈现显著正效应，增值税税率(vatrate)呈现显著负效应。 上述结果表明，我们的实证结果不取决于变量的特定形式，替换核心变量不会引起实证结果的显著变化。 2.使用其他计量方法 使用动态面板估计方法((25)式和(26)式)检验财政收支对投资消费比的影响。(1)无论是控制宏观税率还是税收结构，差分GMM和系统GMM的估计结果均不显著；而且，被解释变量的滞后值(无论是滞后一期还是滞后二期)的影响也均不显著。这说明上述两种GMM方法并不适用本文的实证分析，原因可能是面板数据的横截面单位较少而年份较多(Arellano & Bond，1991；Judson & Owen，1999；Devereux et al.，2007)。(2)使用FE-IV方法，结果显著，且与表2和表3的实证结果一致：一方面，被解释变量的滞后二期值作为其滞后一期值的IV是合理的，滞后二期值的系数为正且显著，且拟合度(R[2])较高(0.79—0.84)；另一方面，使用IV后，espend仍呈现显著正效应，宏观税率和企业所得税税率仍呈现显著负效应，而且被解释变量滞后一期值对被解释变量是有显著的正向影响的。上述结果表明，我们的实证结果不是特定计量方法的结果，不同计量方法下实证结果无显著差异。 3.考虑制度变革的影响 引入重大财税制度变革与财政收支变量的交叉项，对(27)式进行回归估计。可以发现：(1)1994年分税制改革哑变量与经济性支出的交叉项呈现显著负效应，说明1994年分税制改革削弱了经济性支出对投资消费比的正向刺激作用。(2)2008年企业所得税改革与经济性支出的交叉项，以及2009年增值税改革与经济性支出的交叉项均是显著正效应，说明2008年企业所得税改革和2009年增值税改革都增强了经济性支出对投资消费比的正向刺激作用。原因是：无论是企业所得税的“两税合一”改革，还是增值税的全面转型改革，总体而言都是对经济个体(主要是各类企业)的减税，会刺激市场投资，但并不直接影响消费。由于市场投资倾向变强，等量生产性公共支出下，投资消费比的上升幅度随之变大，因此正效应增强了。 四、结论及现实意义 投资消费比不断提高和财政收支扩张是中国经济两个典型现象，本文通过理论和实证研究，发现财政收支对投资消费比具有重要影响。理论分析的主要结论是：第一，政府生产性公共支出规模和比率上升将推动投资消费比上升，市场拥挤程度加重和市场竞争加剧将促使投资消费比下降；第二，针对消费征税会在抑制居民消费的同时增加政府生产性公共支出，因而会推动投资消费比上升；第三，理论上宏观税率或资本平均税率与投资消费比呈倒U型关系。实证检验结果支持理论分析结论，而且十分稳健。 从世界经济发展经验看，轻消费重积累的政策是发展中国家在经济赶超阶段普遍采取的战略。这种战略在一段时间内确实能起到迅速提高经济增长率的效果，但是消费需求的增长乏力、经济增长过度依赖投资驱动，最终妨害了经济增长的潜力和质量。本文从财政角度解释了投资消费比上升的原因，其现实意义明显，下面我们从财政支出和收入两个角度对此进行阐释。 就财政支出而言，在中国经济发展进程中，财政直接投资或是政府驱动投资一直是经济增长的重要动力。按本文的分析结果，政府支出中生产性公共支出占比上升将直接推动投资消费比上升，反之，政府支出中非生产性公共支出占比上升将起到相反效果。因此，为扭转高投资、低消费的经济结构，政府支出中降低建设支出比例、增加民生支出比例是可行的措施，也即应持续加强民生财政的建设。 就财政收入而言，增加对资本征税、减少对消费征税有利于降低投资消费比。从我国的税制结构看，约75%比例为商品税(主体为增值税、营业税和消费税)，尽管商品税同时对资本和消费征税，但是商品税存在覆盖范围广、商品需求弹性低的特点，对商品征税易于转嫁到消费者，从而抑制消费增长。个人所得税税基包括资本和劳动所得，但是由于税制及征管的缺陷，仅有30%是针对资本收入征税。针对居民开征的房地产税的税基完全是资本，但是我国迟迟没有全面开征此税。据此，我们建议应积极推动房地产税改革和个人所得税制向综合与分类相结合转变，这样会起到抑制投资消费比上升和完善税制的双赢效果。 感谢匿名审稿专家提出的宝贵修改意见，文责自负。 ①我们对参数的这些限制使得休闲和消费性公共支出能给家庭带来正效用，而且可以保证效用函数对于消费、休闲和消费性公共支出都是凹的。 ②篇幅有限，未提供详细的推导过程。读者如有需要，可向笔者索要。 ③Turnovsky(2000)设置的A=0.206，该值有过低之嫌，国内学者运用索洛增长模型测算的A一般较高。本文采用Gomez(2007)的设置是折中的做法。不过，数值模拟结果说明，A的设置对投资消费比的绝对值虽有影响，但其对投资消费比的变化态势影响不大。 ④k/c在图中用i/c代表。 ⑤例如，社会性支出和维持性支出分别推动了科技知识的普及和保障了社会各项制度的有效运行，而科技知识和制度是有生产力的，因此这两类支出也有一定的生产性。 ⑥这里我们不考虑税收转嫁因素，因为税收转嫁方向及规模的测算一直是很难处理的问题，有时不得不借助先验的税收归宿假设(如消费税由消费者承担)进行分析，而这些税收归宿假设本身就存在很大争议。鉴于此，测算平均税率时通常直接用税收除以税基，不考虑税收转嫁因素(Mendoza et al.，1994)。 ⑦财政收入变量平方项回归系数为正的含义是：税率提高虽能抑制投资消费比的上升，但这种抑制作用随着税率的提高逐步减弱。这符合常见的倒U型图形(例如正态分布)右端的分布形态。 ⑧财政收支分权度的计算我们参考了文献(Zhang & Zou，1998；张晏和龚六堂，2005；郭庆旺和贾俊雪，2009)的普遍方法。在实证分析中，为了反映1994年分税制改革对财政收支分权的影响，我们还引入了财政收支分权度与分税制改革哑变量的交叉项(revd1994和sped1994)。此外，一些人均指标(人均国内生产总值和人均金融机构贷款余额)已用各省GDP缩减指数剔除了物价因素的影响。 ⑨由于西藏的一些变量数值缺失较多或异常(例如宏观税率为负值等)，而北京的企业所得税税率超过了1，在以宏观税率变量作为解释变量时剔除了西藏，在以税收结构变量作为解释变量时剔除了西藏和北京。 ⑩就核心解释变量(espend、ttax等)的回归结果而言，XTGLS估计方法的实证结论与FE模型或SCC模型的实证结论保持一致。这说明，不考虑后续稳健性检验，而仅就基础回归结果而言，本文的主要实证结论也是十分稳健的。 (11)我们没有对税收结构变量的缺失数据进行估算，理由如下：(1)由于一些重要变量(投资消费比和经济性支出)已经做了数值估算，再对税负结构变量进行数值估算，会降低实证结果的可靠性；(2)比较1978-2011年与1996-2011年这两个不同时间跨度内的实证结果是否一致，可增强研究结论的可信度。 (12)篇幅有限，未报告实证结果稳健性检验的相关表格。读者如有需要，可向笔者索要。
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