中国居民消费决定中的财政分权因素（四）

接着，我们重复模型（8）的检验过程，结果见表8。与表6相比，表8的结果是相似的。我们同样可以看到，当yt+1和inclt单独进入方程时，yt+1的系数显著为正、inclt的系数显著为负。此时这两个解释变量符号是符合预期的。但当这两个解释变量同时进入方程时，yt+1的系数仍然显著为正，但inclt的系数就从原来的显著为负转变成显著为正了。显然inclt系数的正号是不符合我们的预期的。这就再次说明研究假设3是成立的。

表8 模型（8）的面板数据回归结果（稳健性检验）

注：（1）回归系数下括号内为t统计量。*、**和***分别表示在10%、5%和1%水平上统计显著。（2）财政分权=人均各省本级财政支出／（人均中央财政支出+人均省级财政支出），同时预期收入与收入不确定性分别采用农村人均预期收入水平与农村人均预期收入不确定性指标。
    六、结论
    
    财政分权理论虽然在解释中国改革问题领域取得很大的成功，但这一理论却一直没有和消费理论很好地衔接。换言之，财政分权理论与消费理论对中国改革问题的解释是彼此分离的。消费不足是中国现阶段改革面临的最重要问题之一。既然财政分权已被公认为是中国经济转型的根本动力之一，财政分权理论就不应与消费问题相脱节。而且我们也看到，已有的消费理论或模型均只能够从某个侧面去解释某种因素对中国居民消费的作用，缺乏从微观到宏观、内洽统一的理论解释。
    基于以上认识，本文首次尝试将财政分权因素引入已有的消费资产定价模型中，观察财政分权因素对中国消费问题的解释力。我们发现，中国的财政分权与消费之间存在着复杂但却关键的联系。这种联系的经济学意义主要体现为：一方面，分权程度提高会带来居民收入增长，进而带来消费的增加；另一方面，分权程度提高又会使得居民收入不确定性增强，进而带来消费的下降。这两种影响的存在，使得传统消费理论中的两大因素——预期收入水平和收入不确定性因素——难以全面地解释居民消费行为。接着，我们采用中国29个省（自治区、直辖市）1990-2009年面板数据进行实证研究，验证了本文理论模型的上述判断：缺失了财政分权因素的消费资产定价模型对于中国情况缺乏解释力，而融人了财政分权因素的模型则较好地拟合了中国的实际情况。
    对于传统的消费资产定价模型而言，由于预期收入水平和收入不确定性同时受到财政分权因素的影响，当它们共同进入模型时，因为两者间存在着严重的多重共线性并与消费水平变量间存在内生性，只有预期收入水平变量显著为正，收入不确定性变量的系数符号是不稳定的，会产生不符合理论预期的结果。而引入了财政分权因素后，模型各变量的系数符号与显著性则与理论预期完全吻合。
    为保证研究结论的科学性与可信性，本文还尝试了多种稳健性检验。无论是引入控制变量，还是调整解释变量的度量指标，结论都是稳健的。我们的研究既是对财政分权理论的补充和完善，同时也提出了一个从微观到宏观均具有统一性且具解释力的中国消费资产定价模型。本文研究结论的政策意义也是显见的，要解决收入增长、收入不确定性和消费等领域的问题，就不能忽视对政府财政权力分配领域的改革。在制定各种刺激消费的政策时，应该注重利用分权因素对预期收入水平的正面影响，并设法消除分权因素对收入不确定性的负面影响。
    附录：最优消费的决定
    
    （3）式两边对a求导得：Bexp（-αa）=βBrexp（-α（r（a-c）+κ）+α2σ2/2
    两边取对数得： -αa=lnβr-α（B（r（a-c）+K））+α2B2σ2/2 （A-1）
    （2）式右边对c求导并令其为0，得到：exp（-αc）=βBrexp（-α（r（a-c）+κ）+(α2σ2）/2，两边取对数得：
    -αc=lnβBr-α（r（a-c）+κ））+（α2σ2）/2 （A-2）
    由（A-1）式和（A-2）式得：
    （A-3）式代入（A-2）式得：
    将B值代入（A-3）式得：
    化简得到：
    C*=a-inB/α=（r-1）a+κ/r-lnβr/αr-ασ2/2r
    基金项目：国家自然科学基金“考虑政府偏好因素的技术创新对股价波动影响机制研究”（71003030）、国家自然科学基金“基于家庭异质性特征视角的微观消费储蓄行为与促进消费的宏观经济政策研究”（71073032）、国家社科基金项目“中国扩大内需政策的边界拓展和技术创新研究”（10CJL010）、教育部人文社科研究青年基金项目“中国内生性财政分权的理论研究及其实证检验”（09YJC790052）、国家社科基金重大攻关项目“应对国际资源环境变化挑战与加快我国经济发展方式转变研究——基于政府规制视角”（09&ZD021）。作者感谢匿名审稿人、王贤彬博士的评论和建设性修改意见。当然，文责自负。
    注释：
    ①数据来源于历年《中国统计年鉴》。其中，遵循以往研究惯例，财政分权度等于人均各省本级财政支出与人均中央财政支出（包括预算内支出与预算外支出）的比值。
    ②一般认为收入与支出不确定性紧密关联，两者是否需要明确区分开仍未有定论，故本文对此暂存不论。
    ③由此可见，预防性储蓄和预防性储蓄动机是两个不同概念。收入不确定性从理论上影响预防性储蓄，但不应对预防性储蓄动机产生太大的影响。
    ④这方面更多的文献介绍详见严冀和陆铭（2003）。
    ⑤这里，“软”公共品是指那些政府提供的无形的准公共品，如医疗、教育、卫生等；而政府提供的所有有形准公共品界定为“硬”公共品。为使概念简洁且易于区分，本文也同样使用“软”、“硬”公共品的概念。
    ⑥求解过程可见附录。
    ⑦蒋云赘和任若恩（2004）的研究表明，中国的资本收益率基本上是稳定的，每年不超过6％。
    ⑧加入这一工具变量的原因在于，过往的城镇居民人均收入增长率会对之后的财政分权产生直接影响，但一般不会对消费产生直接影响。在现有的理论模型中，消费决定一般仅取决于现在而不是过去的收入增长率。
    ⑨由于两步法（two step）SYS—GMM估计标准差存在向下偏倚，在样本不是非常小的情况下，我们选择一步法（one step）SYS—GMM报告回归结果，以保证标准差估计的无偏性。
    ⑩此时，因为模型中没有包含财政分权变量，即期的inct会通过ft和消费产生内生性，因而取其滞后一期作为工具变量。
    ⑾限于篇幅，本文没有报告这些程序的检验结果，需要的读者可向我们索取个省（自治区、直辖市）的城镇居民收入增长率时间序列数据，建立量测方程：
    ⑿这样处理不确定性指标也是实证研究中常见的方法（如施建淮、朱海婷，2004；邓可斌、易行健，2010）。
    ⒀以往研究对价格因素的调整更常见的处理是采用CPI进行。我们在此用GDP缩减指数调整的原因在于：（1）目前中国统计数据中CPI只有城镇居民CPI和农村居民CPI两种指标，且农村居民CPI数据有不少缺失。（2）我们方程中的消费数据是各省人均消费，无论是用城镇居民还是农村居民的CPI指标进行调整均不合理。为稳健起见，在不太合理的情况下，我们也尝试用城镇居民CPI对相关指标进行了调整，发现并不影响本文主要结论。
    ⒁此处选择RE回归是经过了上文所述的标准检验程序后作出的选择。在SYS—GMM回归中，我们选择滞后一期的分权度与滞后两期的城镇居民收入增长率作为工具变量。
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