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地方政府债务约束与中国生产率增长之国际贸易研究

日期:2020年05月27日 编辑:ad201107111759308692 作者:无忧论文网 点击次数:917
论文价格:150元/篇 论文编号:lw201812111422358144 论文字数:26532 所属栏目:国际贸易论文
论文地区:中国 论文语种:中文 论文用途:硕士毕业论文 Master Thesis

本文是一篇国际贸易论文,本文采用 SBM(slack-based measure)方法和 GML(Global-Malmquist-Luenberger index)指数来分析地方政府债务形成对生产效率和全要素生产率的影响,估算了 2000-2014 年中国各省地方政府债务约束下的生产效率和全要素生产率。同时将省份划分为三大区域,分析各个投入要素的效率。


1 绪论


1.1 选题背景及意义

1994 年中国通过分税制改革将中央政府和地方政府的预算相互分开,这项改革增加了中央政府的收入,但却压缩了地方政府的财政收入。与此同时,地方政府却需要承担更多的地方建设责任,财政支出不断扩大。这就造成了地方政府财政收支入不敷出的局面,财政缺口不断扩大。在这种情况下,为了弥补城市化和基础设施建设投资的资金缺口,满足经济增长的内在需求,地方政府开始通过各种平台和渠道举借债务,债务规模不断扩大。2011 年国家审计署公布了《全国地方政府性债务审计结果公告》,在分税制后两年内,在 1996 年底全国地方政府普遍举借了债务:比例为省政府占 100%、市政府占 90.05%、县政府占 86.54%。地方政府债务开始对地方经济发展产生了深远影响。

近年来,在我国地方经济发展的过程中,地方政府债务始终扮演着重要的角色。地方政府债务的主要作用是弥补市场经济下私人投资的不足,通过政府投资促进经济的发展,因此其投向主要在私人投资较少涉及的基础设施建设和城市化等公共领域。表 1 显示了我国地方政府债务资金的具体投资领域,其中有 86.7%投向了市政建设、土地收储、交通运输、保障性住房、教科文卫、农林水利、生态建设等基础性、公益性领域。通过地方政府债务筹措的资本投入完善了地方公共设施建设,为经济发展提供了硬件基础,加快了地区城市化的进程。在 2008年美国次贷危机爆发后,为了恢复经济,中国政府实施了较为宽松的货币政策和积极的财政政策。巨额的资金被地方政府运用到公共产品的投资中,很快地恢复了经济的增长速度,但于此同时也伴随着地方政府债务规模迅速膨胀的问题。2013 年国家审计署公布了《全国政府性债务审计结果》,截至 2013 年 6 月底,全国各级政府负有偿还责任的债务为 20.7 亿元。省市县三级政府负有偿还责任的债务余额比 2010 年底增加了 38679.54 亿元,年均增长 19.97%,增速较快。

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1.2 研究方法

为了准确地测量出在地方政府债务约束下的生产效率和全要素生产率,分析地方政府债务对经济增长的影响,本文采用了以下研究方法:

第一,文献研究分析法。通过对现有与政府债务相关的文献进行研读,本文总结了政府债务债务的相关理论以及政府债务对经济增长影响的主要研究成果。根据中国地方政府债务的形成机制,选择较为科学合理的地方政府债务的估算方法,为全文提供数据基础。并且根据测量生产效率和全要素生产率的相关文献,确定最适合的测量手段和重要的影响因素。

第二,对比分析方法。对传统和在地方政府债务约束下的生产效率和全要素生产率进行对比,分析地方政府债务对两者的影响。对省份进行区域划分,对比东中西部的生产效率、各要素的效率和全要素生产率,分析东中西部的差异性以及资源利用情况。

第三,实证分析法。通过实证分析方法研究选取因素对生产效率和全要素生产率的影响。对生产效率采用 Tobit 模型,对全要素生产率采用固定效应回归模型。根据实证结果分析各个影响因素的作用机制,为中国经济的发展提供了参考意见。

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2 文献综述


2.1 政府债务的主要理论研究

政府债务对经济增长的影响一直是学术界关注的热点,各国学者做了大量的理论研究和实证研究。到目前为止,理论研究主要形成了以下四种观点:

2.1.1 凯恩斯主义的债务“有益论”

债务“有益论”的观点认为政府债务的合理扩张对经济增长具有正面的影响。该观点最早可以追溯到 20 世纪 70 年代,凯恩斯主义指出政府债务的扩张途径是通过政府调整税率,减少征税额度。因为政府减少税收的直接影响是增加了居民的可支配收入,引发居民消费支出的增加,进而产生消费的乘数效应,拉动私人部门有效需求,通过拉动内需来为经济增长提供了新动能。

此外,该观点还认为政府举债是积极财政政策的表现。政府通过举债可以扩大财政支出,增加政府资本的投入,通过投资来拉动经济的增长。很多学者在之后的研究也指出,如果一国经济持续的衰退,必定会减少未来的潜在产出,对经济产生深远的不利影响。未来潜在产出的减少会影响企业的行为,企业会缩减用人规模,加剧工人失业的情况。失业工人人数将不断上升,导致其工作能力的衰减,进而对资本的组织、积累和新一轮投资活动的开展都有负面影响。因此,无论是在短期或是长期,增加政府债务能够避免经济的持续衰退,促进未来潜在产出的稳定和提高,促进各项经济活动的正常开展。Elmendorf&Mankiw(1999)的研究结果显示,如果政府采取减少税收的方式扩大政府债务,会通过增加居民可支配收入的形式增加社会需求,进而提高社会的产出水平。并且在非充分就业的情况下,政府通过减税举债在短期内的正面影响将会更大,因为通过促进充分就业拉动了经济。Delong&Summers(2012)  研究指出当市场利率较低的情况下,政府会出现自发融资的行为,即采取扩张性的财政政策。很多国家发展的经验显示经济衰退会对潜在产出、未来 GDP 水平产生长期的不利影响,需要很长时间的调整和恢复(Carra&Saxena,2008)。因此政府举债能够帮助该国走出衰退,避免衰退导致的持续负面影响。通过政府资金的投入,快速地恢复生产和生活的秩序,刺激经济的恢复。

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2.2 国外文献综述

近年来,国内外关于政府债务对经济增长影响的研究不断深入,但是还没有得出一致的结论。其中最有代表性的是 Reinhart 和 Rogoff(2010)的研究,选择了 44 个国家在 1790-2009 年的数据作为样本,发现了政府债务对经济增长存在门槛效应。发达国家和发展中国家的门槛值均为政府债务占 GDP 的 90%。当比重低于 90%,政府债务不会对经济增长产生显著影响;但一旦比例超过 90%,政府债务的继续增加会显著地抑制经济增长。这个结论在社会引起了广泛的关注,之后大多数的实证研究则是围绕两者之间的非线性关系展开。Minea 和 Parent (2012)在 Reinhart 和 Rogoff(2010)基础上采用面板平滑门槛回归模型检验得出了类似结论:政府债务和经济增长之间不是简单的线性关系。当政府债务占 GDP比重在 90%-115%之间时,会抑制经济的增长。当比例超过 115%时,政府债务能促进经济增长。此外,还有很多研究根据不同样本也得出类似结论,当一国的政府债务水平超过了一定比例,就会抑制经济的发展,不同类型国家的门槛值不尽相同(Kumar and Woo,2010;Caner,2010;Cecchetti,  2011;Checherita and Rother,2012)。Kumar and Woo(2010)将政府债务水平进行划分,分为低中高三个类别,并且考虑到变量的内生性,分别通过统计的稳健性检验。结果发现发现政府债务对经济增长率、全要素生产率和投资率均呈现负相关关系。当政府债务在中低水平(<90%),不会对经济增长产生影响。但当达到高债务水平,政府债务的持续增加会成为经济增长的负担。而且高债务对发展中国家的影响更为严重。如果政府债务占 GDP 比率提高 10%,会使人均 GDP 增长率降低 0.2%。Caner等人(2010)对 99 个国家进行实证检验发现发达国家和发展中国家的政府债务对经济增长均存在门槛效应,但门槛值会出现差异。

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3 研究方法和数据说明 ...................... 15

3.1 研究方法 ......................... 15

3.2 数据说明和指标选择 ......................... 18

4 生产效率和全要素生产率的结果分析 ....................... 21

4.1 生产效率分析................. 21

4.2 全要素生产率分析 ......................... 30

5 考虑地方政府债务生产效率和全要素生产率的影响因素分析 ............ 33

6 结论与建议 .................... 38

6.1 结论 ................ 38


5 考虑地方政府债务生产效率和全要素生产率的影响因素分析

为了进一步研究地方政府债务约束下的生产效率和全要素生产率的变化,本节将通过计量模型来分析其影响因素。我们以地方政府债务约束下的生产效率和全要素生产率为被解释变量,同时根据生产率相关的决定理论和前人的研究结论(如 Loko  andDiouf,2009;王兵等,2010 等),结合数据可得性,选取了政府规模、国有用地效用值、产业结构、所有制结构、经济开发程度和科技研发投入强度等为解释变量。相关变量的解释如下:(1)政府规模(GS):用地方政府财政支出占 GDP 的比重表示,数据来源于历年《中国统计年鉴》。(2)国有建设用地效用值(Field):目前中国的土地政策具有一定的地域偏向性,一定程度地影响了不同区域省份的债务水平。本文利用各省 GDP