財政支出對通貨膨脹的空間溢出效應
——基于1998-2018 年省際面板數據的實證研究

周 磊

（銅陵學院，安徽 銅陵 244061）

一、引言

2019 年“超級豬周期”再一次推升CPI，豬肉是CPI（消費者物價指數）的權重之一，由于豬肉價格的大幅變動， 使得CPI 的社會熱度再次上升。 眾所周知，通貨膨脹是指一般物價水平的持續和顯著上漲，是一國宏觀經濟調控的重要指標之一。 目前各國采用的衡量通貨膨脹的物價指數主要有：CPI （消費物價指數）、PPI（生產價格指數）、WPI（批發物價指數）和GDP 平減指數。 圖1 顯示了2016 年1 月至2019年12 月的CPI 指數走勢，該指數時效性強，與我們的生活息息相關。

圖1 2016 年1 月至2019 年12 月的CPI 指數

影響通貨膨脹的因素眾多， 上個世紀70 年代資本主義國家爆發了嚴重的經濟“滯漲”現象，使人們開始懷疑凱恩斯主義政策的有效性，60 年代起，貨幣主義學派向凱恩斯主義發起了挑戰，引發了“貨幣主義反革命”。貨幣主義學派代表人物弗里德曼認為“通貨膨脹無論何時何地都是一種貨幣現象”。 隨著實證研究不斷發現貨幣供應量與通貨膨脹的相關關系越來越小，學者們開始探究其他影響通貨膨脹的因素。 基于宏觀經濟調控兩大政策之一的財政政策視角，政府可以通過財政政策調節支出或增加稅收來調控社會總需求，進一步影響到通貨膨脹水平。 薩金特和華萊士（Sargent and Wallace,1981）的非合意的貨幣主義者計算理論認為，如果政府財政出現赤字，會導致政府通過發行貨幣的方式進行融資，加上貨幣當局往往處于被動地位，若經濟增長的速度慢于債權利率，貨幣的供給就會無法控制，進而會引發通貨膨脹[1]。伍德福德（Woodford,2011）和科克倫（Cochrane,2001）等發展了“價格水平的財政決定理論”(the fiscal theory of the price level,簡稱FTPL）認為不依賴貨幣政策，僅財政政策就能決定價格水平[2][3]。 此外，學者們還從金融資產角度、國內供需角度、債務存量角度、成本效應及國際收支角度進行了深度的研究。 理解我國通貨膨脹的空間動態性質對于制定穩健合理的宏觀調控政策具有重要的意義。

二、文獻綜述與研究假說

財政支出，也稱公共支出或政府支出，是一國政府為履行其自身職能， 對其從私人部門集中起來的以貨幣形式表示的社會資源的再分配。 財政支出是政府調節資源配置、 實現收入分配和促進經濟增長的重要舉措。 國內眾多學者也從財政政策角度提出影響通貨膨脹的觀點。 許雄奇和張宗益（2004）考察了1978-2002 年中國的財政赤字水平和通貨膨脹的因果關系， 發現中國的通貨膨脹不僅是一個貨幣現象，也是一個財政現象，短期內赤字對通貨膨脹具有顯著的正效應[4]。 趙文哲和周業安（2009）認為中央政府支出集權加劇了政府間財政競爭對通貨膨脹的影響， 地方政府財政支出的膨脹和中央政府轉移支付的增加，進而導致總體政府支出和赤字規模增加，因此產生更高的通貨膨脹[5]。 欒永奎和胡適等（2012）利用2003-2010 年的省級面板數據， 采用空間面板模型，發現財政社會保障支出對通貨膨脹具有負效應[6]。崔惠民等（2014）認為在當前政府融資體制安排下，我國的通貨膨脹很大程度上是一種財政現象， 財政政策在價格水平決定中發揮主導作用， 貨幣政策處于從屬地位[7]。 李鵬和杜亞斌等（2014）使用時變參數自回歸（TVP-VAR）模型，從財政支出視角，對我國通貨膨脹的財政屬性進行研究。 結果表明在控制貨幣供給量和經濟周期影響后， 我國財政支出與CPI 之間總體上具有正向變動關系[8]。 劉金全（2016）通過構建時變參數向量自回歸模型（TVP-VAR）發現財政赤字需要配合貨幣政策才能影響價格水平[9]。 薛永剛（2018）基于空間杜賓模型研究發現通貨膨脹具有空間相關性， 并且空間相關程度和通脹水平呈現正相關關系；不同的經濟要素對通貨膨脹的間接影響大于直接影響[10]。 通過查閱國家統計局的統計數據可知，各省市CPI 數據不盡相同。 究其原因，一是影響CPI的因素眾多，例如經濟（GDP）增長、貨幣發行量、利率水平、匯率水平，通貨膨脹預期等因素共同影響通貨膨脹水平。 不同省份的要素結構、經濟結構和經濟發展水平各不相同；二是在當前現實經濟體系中，電子通訊技術越來越智能化，交通便捷性越來越高，人力、財力、物力在各地區之間可以方便的流動，進而導致相鄰省份的通貨膨脹水平會產生交互影響，所以即使在國家制定和實施統一的宏觀調控政策前提下，各地區之間的通貨膨脹率也不盡相同。

基于以上文獻梳理，本文提出如下理論假設：

假設1：財政支出對通貨膨脹會產生正向空間溢出效應。

我國的特殊國情是財政政策相對主動并占據主導地位，貨幣政策相對被動而適應于財政政策，這種局面至今仍沒有徹底轉變 （楊子暉，2008； 劉斌，2009；邵騰偉、冉光和，2011）[11][12][13]?！胺e極的財政政策和穩健的貨幣政策相配合” 這一政策基調也持續多年未變。 隨著我國經濟增速放緩， 財政赤字不斷擴大，我國開始從支出端尋找降低赤字的方法，從2019年1 月1 日起全面施行了新的個人所得稅法， 減稅效果正持續顯現。 目前我國財政支出的規模相當龐大，動輒達到數十萬億元的規模，財政支出的龐大規模對通貨膨脹是否有影響？到底有多大的影響？是具有重要理論和實際研究價值的課題， 有助于更全面的理解通貨膨脹的影響因素， 為治理通貨膨脹或通貨緊縮提供了新的政策思路， 也有利于國民經濟的健康穩定發展。

三、研究設計

（一）模型設定及變量定義

龔六堂， 鄒恒甫 （2002） 提出價格水平決定模型，，ε 在帶貨幣和不帶貨幣模型情況下有所不同，實際的價格水平（PT）由政府剩余（）和政府初始債務水平（BT）共同決定[14]。 因此，在實施財政政策調控過程中也會影響價格決定和通貨膨脹水平。 也可以解釋為什么在緊縮型貨幣政策的前提下， 價格水平不降反升的現象， 為宏觀調控財政政策影響通貨膨脹水平提供了理論基礎。

在2000 年以前，大量的空間計量研究工作基本針對橫截面數據分析，隨著空間計量經濟學的發展，在2000 年之后逐漸展開了對面板數據模型的探索。各個地區的通貨膨脹除了會在時間上受到通脹慣性和通脹預期影響外， 在地理空間上也可能具有較強的相關性。 為了從實證上分析財政支出對通貨膨脹的空間效應， 根據地理學第一定律 （Tobler's First Law）：任何事物都是與其他事物相關的，越相近的事物關聯越緊密。 本文采用1998-2018 年省際面板數據，以居民消費價格指數（CPI）數據和工業生產者出廠價格指數（PPI）數據為核心被解釋變量，分地區一般公共預算支出為核心解釋變量。 建立如下空間杜賓模型：

為了充分考慮面板數據之間的空間依賴性，構造 “空間相鄰0-1 矩陣”，Wi′為空間矩陣W 的第i行，如果區域i 與區域j 相鄰，則距離值Wij=1，反之，距離值Wij=0。 Yit為核心被解釋變量，Xt為核心解釋變量，Z 為控制變量， 參考已有文獻研究結果及數據可得性，Z 包括對外開放程度（Open），產業結構（Indstru）、收入水平（Wage）、房地產價格水平（Apre）、教育程度（Edu）、旅客周轉量（Rpk），εi是服從獨立同分布的擾動項。

表1 主要變量定義表

（二）樣本與數據來源

本文使用1998-2018 年的省際面板數據， 主要來源于《中國統計年鑒》，其中，考慮到海南島屬于“孤島”，在空間上與任何省份都不相鄰，將其數據進行了刪除，共選取我國30 個省、市、自治區的數據。選取CPI 數據和PPI 數據作為通貨膨脹水平的衡量，CPI 數據和PPI 數據均以上一期為基期， 基期數為100，故此處沒有取對數，但仍然反映的是百分數的變化， 其中CPI 缺少西藏自治區1998 年的數據，取前后兩年的平均值替代。 由于西藏地區部分年份PPI 數據缺失，故在對PPI 進行實證檢驗時對西藏面板也進行了刪除（即29 省面板）。 對收入水平、房地產價格和交通流量三個變量取自然對數 （分別為lnWage、lnApre、lnRpk），縮小數據的絕對數值，系數含義更具有經濟意義。 其中人均可支配收入缺少西藏自治區1998 年的數據， 取前后兩年的平均值替代。 數據描述性統計分析見表2。

四、實證結果與分析

為了防止出現偽回歸現象， 對模型中主要核心變量的平穩性進行檢驗。 本文采用常見的面板單位根檢驗方法：LLC 檢驗、HT 檢驗、Breitung 檢驗、IPS檢驗、ADF-Fisher 檢驗，檢驗結果見表3。 從表3 看，除了變量Fe 在IPS 檢驗下未通過外， 主要核心變量基本在上述五種方法下通過平穩性檢驗， 可以認為本研究中涉及的主要變量均平穩。

表2 變量描述性統計

空間杜賓模型結果見表4，計量分析由統計分析軟件STATA16.0 完成。 CPI 空間面板回歸豪斯曼統計量為負數，故可以接受隨機效應原假設。 PPI 空間面板回歸豪斯曼統計量為正數， 故選擇固定效應模型。 表3 附帶了相應的隨機效應和固定效應的回歸結果作為對比。 由結果可知：第一，空間自相關系數都在1%水平上顯著，且為正數，說明一個省份的通貨膨脹水平會受到地理相鄰省份通貨膨脹水平的顯著影響，存在正的空間自相關。 第二，核心解釋變量Fe （政府財政支出） 的水平項對CPI 水平影響不顯著，對PPI 影響顯著且為負。 其空間交互項Wi*Fe 對CPI 影響顯著，且系數為正，說明一個省份的CPI 水平會受到地理相鄰省份財政支出的顯著影響， 地理相鄰省份財政支出對CPI 存在正的空間效應， 但是對PPI 不存在空間效應。 第三，在控制變量中，所有控制變量的空間交互項都對CPI 具有顯著影響，其中對外開放程度和收入水平影響為正， 其余四個控制變量影響為負；只有產業機構、收入水平和房地產價格的空間交互項對PPI 影響顯著， 其中產業機構和收入水平影響為正，房地產價格影響為負。

由于在空間杜賓模型（SDM）中，空間面板計量的回歸系數并不能真正反映溢出效應。 表5 進一步具體顯示了解釋變量和各個控制變量的直接效應、間接效應和總效應。

表3 主要變量穩定性檢驗結果

表4 空間面板計量回歸結果

表5 空間溢出效應回歸結果

在空間相鄰0-1 矩陣條件下，可以看出：第一，財政支出對CPI 的影響只表現為間接效應， 說明財政支出確實有空間溢出效應且影響為正， 一省財政支出占GDP 比重的增加會提高地理相鄰省份的CPI水平。 第二，財政支出對PPI 的影響既有直接效應也有間接效應且都為負向影響， 說明一省財政支出占GDP 比重的增加不僅降低自身PPI 水平而且還會降低地理相鄰省份的PPI 水平。 第三，關于控制變量，在CPI 隨機效應模型中， 對外開放程度只有正的間接效應；產業結構具有負的直接和間接效應；收入水平具有正的間接效應， 可能是人均可支配收入通過人口流動影響地理相鄰省份的通貨膨脹； 房地產價格具有負的間接影響；教育程度具有負的間接效應，交通流量具有負的直接和間接效應。 在PPI 固定效應模型中，產業機構具有正的間接效應；收入水平具有負的直接效應；房地產價格具有正的直接效應；教育程度具有負的直接效應； 交通流量具有正的直接效應。 本文未對財政支出影響通貨膨脹的傳導機制深入探討，有待于在以后的研究中進一步完善。

五、結論及啟示

一直以來，中國人民銀行堅持穩健的貨幣政策，分析研究我國通貨膨脹的空間動態性質對于制定合理的宏觀經濟政策具有重要意義。 本文實證研究了財政支出對通貨膨脹的空間溢出效應， 通過實證分析得出的結果顯示各個省份通貨膨脹水平存在顯著的空間自相關。 財政支出確實會對相鄰省份的通貨膨脹水平產生影響，一省財政支出占GDP 比重的增加會提高地理相鄰省份的CPI 水平， 降低地理相鄰省份的PPI 水平。 2019 年是我國內外部環境異常復雜的一年， 尤其在中美經貿摩擦的背景下，我國經濟面臨嚴峻的外部環境，同時內部環境也在深刻變化， 經濟下行的壓力不容小覷，加上我國地域遼闊，基本國情之一是區域差異較大， 國家進行宏觀調控及制定管理通貨膨脹的相關政策時，在“非李嘉圖等價”背景下，財政支出的空間溢出效應不容忽視，并且應當堅持財政與貨幣政策協調配合的政策基調。 此外，根據實證結果，相關控制變量也具有空間溢出效應，在當前以GDP 為主的政績考核制度下， 各省份在制定宏觀經濟調控政策時， 既要考慮本省的各經濟要素實際情況， 也要考慮相鄰省份的相關經濟因素的空間經濟影響。