Educational Fiscal Policy Interaction and Regional Coordinated Development: A Perspective of Spatial Spillover Effect
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摘要: 立足于空间溢出效应视角,本研究对2004—2018年中国194个地级市面板数据展开了空间计量分析,实证检验了地方政府教育财政之间策略互动关系的存在性,并考察了地方政府教育投入的内在动机与激励机制。研究发现,地理邻近与人口邻近地方政府的教育财政之间存在显著的互补性策略互动关系;地方政府的教育财政策略不仅受到地方经济特征与财政特征的显著影响,还受到制度惯性与官员晋升锦标赛机制的共同激励;面对中央教育领域的预算调控,东部、中西部地区地方政府存在异质性反馈机制,其中东部地区对中央政策的反馈更灵敏。因此,中央的教育发展规划应充分考虑地方政府的教育财政策略互动行为,以及地方政府对中央计划反馈机制的异质性,从而均衡区域间教育资源的配置,并推动区域协调发展。Abstract: From the perspective of spatial spillover effects, we conduct a spatial econometric analysis on the panel data of 194 cities in China from 2004 to 2018. The purpose of our empirical test is to verify the existence of strategic interaction in education expenditures between local governments. Besides, the paper also aims at examining the intrinsic motivation and incentive mechanism of local government education expenditures. The results show that local governments have significant complementary strategic interactions with their geographical and demographic neighbors in education fiscal policy. Moreover, the education expenditures of local governments are significantly affected by economic basis, fiscal characteristics, institutional inertia and official promotion. We also found that governments in different regions have a heterogeneous feedback mechanism towards central budget. The governments in eastern region are more sensitive. Therefore, the education development plan of central government should take the spatial spillover effect and the regional heterogeneity into consideration. Only in this way can the plan better balance the allocation of educational resources and promote coordinated regional development.1) ①参考国办发〔2019〕27号文件《国务院办公厅关于印发教育领域中央与地方财政事权和支出责任划分改革方案的通知》、国发〔2017〕4号文件《国务院关于印发国家教育事业发展“十三五”规划的通知》以及国办发〔2018〕82号文件《国务院办公厅关于进一步调整优化结构提高教育经费使用效益的意见》。2) ②总样本包括河北(9)、辽宁(9)、江苏(10)、浙江(9)、福建(9)、海南(1)、山东(14)、广东(7)、山西(7)、吉林(4)、黑龙江(6)、安徽(11)、江西(11)、河南(15)、湖北(11)、湖南(12)、内蒙古(4)、广西(9)、四川(10)、贵州(1)、云南(8)、陕西(5)、甘肃(5)、青海(1)、宁夏(4)、新疆(2)的194个地级市。3) ③需要说明的是,Moran’s I统计量中Wij多设定为邻接矩阵,即若dij≥d,wij=0;若dij<d,wij=1。不过,邻接矩阵设定的前提假设在于不相邻地区不存在空间相关关系,且权重元素设定为离散的二进制0-1变量,难以刻画空间距离的连续性,与现实不符。因此,参照潘文卿(2012),本研究的Wij设定为不同带宽下的反距离空间权重矩阵,更全面地刻画地方政府行为的空间相关关系。4) ④东部地区包括河北(9)、辽宁(9)、江苏(10)、浙江(9)、福建(9)、海南(1)、山东(14)、广东(7)的68个地级市;中部地区包括山西(7)、吉林(4)、黑龙江(6)、安徽(11)、江西(11)、河南(15)、湖北(11)、湖南(12)的77个地级市;西部地区包括内蒙古(4)、广西(9)、四川(10)、贵州(1)、云南(8)、陕西(5)、甘肃(5)、青海(1)、宁夏(4)、新疆(2)的49个地级市。5) ⑤选用地理空间权重矩阵分样本分析政策效果的原因在于:人口距离较近的城市通常均匀分布于行政区域划分下的各省内,如本文以人口密度作为人口的代理变量测度地方之间的人口距离,各省省会人口距离相对较小,却分散在东部与中西部两个子样本中,这将导致其内部人口距离相近的城市样本量较少,难以进行有效估计。
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表 1 主要变量描述性统计结果
变量 平均 标准差 峰度 偏度 最小值 最大值 单位 生均教育投入 −1.711 1.254 0.031 −0.326 −8.919 1.557 万元/万人 产业结构 −0.869 0.255 2.766 −0.792 −2.456 −0.227 % 经济基础 −0.219 1.140 −0.296 0.160 −3.187 2.889 亿元 人口密度 −1.415 1.173 0.700 −0.231 −5.930 2.114 万人/平方公里 财政预算 −2.583 1.397 −0.213 −0.099 −6.753 1.183 元/万人 基础设施 0.927 0.894 0.043 0.153 −2.151 3.993 万平方米/万人 分权程度 −0.906 0.948 0.159 0.119 −3.702 2.055 % 人力资本 −4.731 1.020 0.055 0.237 −9.442 −1.934 % 官员晋升 0.273 0.445 −0.955 1.022 0.000 1.000 — 经济增长 11.362 4.078 3.695 −0.593 −15.070 31.700 % 政策惯性 11.104 1.183 −0.064 −0.055 4.248 14.740 亿元 官员教育 0.976 0.154 36.075 −6.168 0.000 1.000 — 表 2 基准回归
变量 模型(1) 模型(2) 模型(3) 模型(4) 模型(5) OLS 地理权重 人口权重 地理权重 人口权重 $ \mathrm{\delta } $ 0.480*** 0.076** 0.413*** 0.070* 产业结构 −0.086** −0.067 −0.093** −0.073* −0.090** 经济基础 0.251*** 0.148** 0.235*** 0.158** 0.234*** 人口密度 0.137*** 0.125*** 0.145*** 0.148*** 0.164*** 财政预算 −0.044* −0.064*** −0.041* −0.061*** −0.042* 基础设施 −0.078*** −0.068*** −0.078*** −0.073*** −0.078*** 分权程度 0.585*** 0.599*** 0.580*** 0.546*** 0.529*** 产业结构交叉项 −0.686* 0.236* −1.015** 0.197 经济基础交叉项 0.586 0.484*** 0.119 0.465*** 人口密度交叉项 0.244* −0.139*** 0.226 −0.099** 财政预算交叉项 0.716*** −0.007 0.767*** −0.005 基础设施交叉项 −0.800*** −0.091* −0.829*** −0.075 分权程度交叉项 −1.02*** −0.013 −1.143*** 0.000 人力资本 −0.012 −0.018 官员晋升 0.011 0.009 经济增长 −0.004** −0.002 政策惯性 0.166*** 0.164*** 官员教育 −0.054 −0.061 人力资本交叉项 0.229 −0.078 官员晋升交叉项 −0.221** 0.035 经济增长交叉项 −0.003 0.001 政策惯性交叉项 0.050 −0.011 官员教育交叉项 −0.624 −0.098 样本量 2910 2910 2910 2910 2910 $ {R}^{2} $ 0.297 0.937 0.936 0.940 0.938 调整$ {R}^{2} $ 0.296 0.313 0.302 0.340 0.326 $ {\sigma }^{2} $ 0.055 0.057 0.058 0.055 0.056 $ \mathrm{l}\mathrm{o}\mathrm{g}-\mathrm{l}\mathrm{i}\mathrm{k}\mathrm{e}\mathrm{l}\mathrm{i}\mathrm{h}\mathrm{o}\mathrm{o}\mathrm{d} $ 139.202 112.100 195.202 162.664 WALD空间滞后检验 48.955*** 21.529*** 59.031*** 17.606* WALD空间误差检验 51.074*** 22.485*** 60.024*** 18.723* LR空间滞后检验 57.855*** 23.499*** 67.903*** 19.311* LR空间误差检验 61.667*** 24.428*** 70.557*** 20.286** 注:***、**、*分别表示在1%、5%和10%的统计水平上显著。 表 3 直接效应、空间溢出效应与总效应
变量 模型(2) 模型(3) 模型(4) 模型(5) 地理权重 人口权重 地理权重 人口权重 直接效应 产业结构 −0.073* −0.091** −0.083** −0.087** 经济基础 0.155** 0.243*** 0.161** 0.240*** 人口密度 0.128*** 0.144*** 0.151*** 0.164*** 财政预算 −0.057** −0.041* −0.057** −0.042* 基础设施 −0.075*** −0.079*** −0.080*** −0.078*** 分权程度 0.591*** 0.581*** 0.540*** 0.529*** 人力资本 −0.009 −0.018 官员晋升 0.009 0.009 经济增长 −0.004** −0.002 政策惯性 0.168*** 0.164*** 官员教育 −0.057 −0.062* 空间溢出效应 产业结构 −1.438* 0.248* −1.841** 0.195 经济基础 1.298 0.536*** 0.271 0.503*** 人口密度 0.593** −0.137*** 0.493** −0.094** 财政预算 1.338*** −0.011 1.267*** −0.009 基础设施 −1.634*** −0.100* −1.487*** −0.086 分权程度 −1.424*** 0.034 −1.572*** 0.038 人力资本 0.376 −0.086 官员晋升 −0.388** 0.039 经济增长 −0.009 0.001 政策惯性 0.210 0.000 官员教育 −1.115 −0.112 总效应 产业结构 −1.511** 0.157 −1.924*** 0.108 经济基础 1.453 0.779*** 0.432 0.743*** 人口密度 0.72** 0.007 0.644*** 0.070 财政预算 1.281*** −0.052 1.209*** −0.051 基础设施 −1.709*** −0.179*** −1.567*** −0.164*** 分权程度 −0.833* 0.614*** −1.032** 0.567*** 人力资本 0.367 −0.105 官员晋升 −0.378** 0.048 经济增长 −0.013 −0.001 政策惯性 0.378 0.164*** 官员教育 −1.171 −0.175 注:***、**、*分别表示在1%、5%和10%的统计水平上显著。 表 4 空间溢出政策效果分析(地理权重)
变量名称 模型(6) 模型(7) 模型(8) 模型(9) 模型(10) 模型(11) 全域 全域 东部 东部 中西部 中西部 2004—2010 2011—2018 2004—2010 2011—2018 2004—2010 2011—2018 $ \mathrm{\delta } $ 0.178 0.325*** 0.306** 0.174 0.266** 0.286** 样本量 1358 1552 476 544 882 1008 WALD空间滞后检验 13.089** 43.317*** 12.543* 17.205*** 13.682** 50.335*** WALD空间误差检验 14.806** 46.727*** 12.087* 21.926*** 14.541** 48.393*** LR空间滞后检验 16.618** 57.194*** 16.005** 24.530*** 16.759** 60.095*** LR空间误差检验 18.140*** 61.921*** 15.806** 28.605*** 17.436*** 59.215*** 注:***、**、*分别表示在1%、5%和10%的统计水平上显著。一般控制变量的估计结果与表2基本一致,此处省略。 -
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