财政支出对通货膨胀的空间溢出效应
——基于1998-2018 年省际面板数据的实证研究

周 磊

（铜陵学院，安徽 铜陵 244061）

一、引言

2019 年“超级猪周期”再一次推升CPI，猪肉是CPI（消费者物价指数）的权重之一，由于猪肉价格的大幅变动， 使得CPI 的社会热度再次上升。 众所周知，通货膨胀是指一般物价水平的持续和显著上涨，是一国宏观经济调控的重要指标之一。 目前各国采用的衡量通货膨胀的物价指数主要有：CPI （消费物价指数）、PPI（生产价格指数）、WPI（批发物价指数）和GDP 平减指数。 图1 显示了2016 年1 月至2019年12 月的CPI 指数走势，该指数时效性强，与我们的生活息息相关。

图1 2016 年1 月至2019 年12 月的CPI 指数

影响通货膨胀的因素众多， 上个世纪70 年代资本主义国家爆发了严重的经济“滞涨”现象，使人们开始怀疑凯恩斯主义政策的有效性，60 年代起，货币主义学派向凯恩斯主义发起了挑战，引发了“货币主义反革命”。货币主义学派代表人物弗里德曼认为“通货膨胀无论何时何地都是一种货币现象”。 随着实证研究不断发现货币供应量与通货膨胀的相关关系越来越小，学者们开始探究其他影响通货膨胀的因素。 基于宏观经济调控两大政策之一的财政政策视角，政府可以通过财政政策调节支出或增加税收来调控社会总需求，进一步影响到通货膨胀水平。 萨金特和华莱士（Sargent and Wallace,1981）的非合意的货币主义者计算理论认为，如果政府财政出现赤字，会导致政府通过发行货币的方式进行融资，加上货币当局往往处于被动地位，若经济增长的速度慢于债权利率，货币的供给就会无法控制，进而会引发通货膨胀[1]。伍德福德（Woodford,2011）和科克伦（Cochrane,2001）等发展了“价格水平的财政决定理论”(the fiscal theory of the price level,简称FTPL）认为不依赖货币政策，仅财政政策就能决定价格水平[2][3]。 此外，学者们还从金融资产角度、国内供需角度、债务存量角度、成本效应及国际收支角度进行了深度的研究。 理解我国通货膨胀的空间动态性质对于制定稳健合理的宏观调控政策具有重要的意义。

二、文献综述与研究假说

财政支出，也称公共支出或政府支出，是一国政府为履行其自身职能， 对其从私人部门集中起来的以货币形式表示的社会资源的再分配。 财政支出是政府调节资源配置、 实现收入分配和促进经济增长的重要举措。 国内众多学者也从财政政策角度提出影响通货膨胀的观点。 许雄奇和张宗益（2004）考察了1978-2002 年中国的财政赤字水平和通货膨胀的因果关系， 发现中国的通货膨胀不仅是一个货币现象，也是一个财政现象，短期内赤字对通货膨胀具有显著的正效应[4]。 赵文哲和周业安（2009）认为中央政府支出集权加剧了政府间财政竞争对通货膨胀的影响， 地方政府财政支出的膨胀和中央政府转移支付的增加，进而导致总体政府支出和赤字规模增加，因此产生更高的通货膨胀[5]。 栾永奎和胡适等（2012）利用2003-2010 年的省级面板数据， 采用空间面板模型，发现财政社会保障支出对通货膨胀具有负效应[6]。崔惠民等（2014）认为在当前政府融资体制安排下，我国的通货膨胀很大程度上是一种财政现象， 财政政策在价格水平决定中发挥主导作用， 货币政策处于从属地位[7]。 李鹏和杜亚斌等（2014）使用时变参数自回归（TVP-VAR）模型，从财政支出视角，对我国通货膨胀的财政属性进行研究。 结果表明在控制货币供给量和经济周期影响后， 我国财政支出与CPI 之间总体上具有正向变动关系[8]。 刘金全（2016）通过构建时变参数向量自回归模型（TVP-VAR）发现财政赤字需要配合货币政策才能影响价格水平[9]。 薛永刚（2018）基于空间杜宾模型研究发现通货膨胀具有空间相关性， 并且空间相关程度和通胀水平呈现正相关关系；不同的经济要素对通货膨胀的间接影响大于直接影响[10]。 通过查阅国家统计局的统计数据可知，各省市CPI 数据不尽相同。 究其原因，一是影响CPI的因素众多，例如经济（GDP）增长、货币发行量、利率水平、汇率水平，通货膨胀预期等因素共同影响通货膨胀水平。 不同省份的要素结构、经济结构和经济发展水平各不相同；二是在当前现实经济体系中，电子通讯技术越来越智能化，交通便捷性越来越高，人力、财力、物力在各地区之间可以方便的流动，进而导致相邻省份的通货膨胀水平会产生交互影响，所以即使在国家制定和实施统一的宏观调控政策前提下，各地区之间的通货膨胀率也不尽相同。

基于以上文献梳理，本文提出如下理论假设：

假设1：财政支出对通货膨胀会产生正向空间溢出效应。

我国的特殊国情是财政政策相对主动并占据主导地位，货币政策相对被动而适应于财政政策，这种局面至今仍没有彻底转变 （杨子晖，2008； 刘斌，2009；邵腾伟、冉光和，2011）[11][12][13]。“积极的财政政策和稳健的货币政策相配合” 这一政策基调也持续多年未变。 随着我国经济增速放缓， 财政赤字不断扩大，我国开始从支出端寻找降低赤字的方法，从2019年1 月1 日起全面施行了新的个人所得税法， 减税效果正持续显现。 目前我国财政支出的规模相当庞大，动辄达到数十万亿元的规模，财政支出的庞大规模对通货膨胀是否有影响？到底有多大的影响？是具有重要理论和实际研究价值的课题， 有助于更全面的理解通货膨胀的影响因素， 为治理通货膨胀或通货紧缩提供了新的政策思路， 也有利于国民经济的健康稳定发展。

三、研究设计

（一）模型设定及变量定义

龚六堂， 邹恒甫 （2002） 提出价格水平决定模型，，ε 在带货币和不带货币模型情况下有所不同，实际的价格水平（PT）由政府剩余（）和政府初始债务水平（BT）共同决定[14]。 因此，在实施财政政策调控过程中也会影响价格决定和通货膨胀水平。 也可以解释为什么在紧缩型货币政策的前提下， 价格水平不降反升的现象， 为宏观调控财政政策影响通货膨胀水平提供了理论基础。

在2000 年以前，大量的空间计量研究工作基本针对横截面数据分析，随着空间计量经济学的发展，在2000 年之后逐渐展开了对面板数据模型的探索。各个地区的通货膨胀除了会在时间上受到通胀惯性和通胀预期影响外， 在地理空间上也可能具有较强的相关性。 为了从实证上分析财政支出对通货膨胀的空间效应， 根据地理学第一定律 （Tobler's First Law）：任何事物都是与其他事物相关的，越相近的事物关联越紧密。 本文采用1998-2018 年省际面板数据，以居民消费价格指数（CPI）数据和工业生产者出厂价格指数（PPI）数据为核心被解释变量，分地区一般公共预算支出为核心解释变量。 建立如下空间杜宾模型：

为了充分考虑面板数据之间的空间依赖性，构造 “空间相邻0-1 矩阵”，Wi′为空间矩阵W 的第i行，如果区域i 与区域j 相邻，则距离值Wij=1，反之，距离值Wij=0。 Yit为核心被解释变量，Xt为核心解释变量，Z 为控制变量， 参考已有文献研究结果及数据可得性，Z 包括对外开放程度（Open），产业结构（Indstru）、收入水平（Wage）、房地产价格水平（Apre）、教育程度（Edu）、旅客周转量（Rpk），εi是服从独立同分布的扰动项。

表1 主要变量定义表

（二）样本与数据来源

本文使用1998-2018 年的省际面板数据， 主要来源于《中国统计年鉴》，其中，考虑到海南岛属于“孤岛”，在空间上与任何省份都不相邻，将其数据进行了删除，共选取我国30 个省、市、自治区的数据。选取CPI 数据和PPI 数据作为通货膨胀水平的衡量，CPI 数据和PPI 数据均以上一期为基期， 基期数为100，故此处没有取对数，但仍然反映的是百分数的变化， 其中CPI 缺少西藏自治区1998 年的数据，取前后两年的平均值替代。 由于西藏地区部分年份PPI 数据缺失，故在对PPI 进行实证检验时对西藏面板也进行了删除（即29 省面板）。 对收入水平、房地产价格和交通流量三个变量取自然对数 （分别为lnWage、lnApre、lnRpk），缩小数据的绝对数值，系数含义更具有经济意义。 其中人均可支配收入缺少西藏自治区1998 年的数据， 取前后两年的平均值替代。 数据描述性统计分析见表2。

四、实证结果与分析

为了防止出现伪回归现象， 对模型中主要核心变量的平稳性进行检验。 本文采用常见的面板单位根检验方法：LLC 检验、HT 检验、Breitung 检验、IPS检验、ADF-Fisher 检验，检验结果见表3。 从表3 看，除了变量Fe 在IPS 检验下未通过外， 主要核心变量基本在上述五种方法下通过平稳性检验， 可以认为本研究中涉及的主要变量均平稳。

表2 变量描述性统计

空间杜宾模型结果见表4，计量分析由统计分析软件STATA16.0 完成。 CPI 空间面板回归豪斯曼统计量为负数，故可以接受随机效应原假设。 PPI 空间面板回归豪斯曼统计量为正数， 故选择固定效应模型。 表3 附带了相应的随机效应和固定效应的回归结果作为对比。 由结果可知：第一，空间自相关系数都在1%水平上显著，且为正数，说明一个省份的通货膨胀水平会受到地理相邻省份通货膨胀水平的显著影响，存在正的空间自相关。 第二，核心解释变量Fe （政府财政支出） 的水平项对CPI 水平影响不显著，对PPI 影响显著且为负。 其空间交互项Wi*Fe 对CPI 影响显著，且系数为正，说明一个省份的CPI 水平会受到地理相邻省份财政支出的显著影响， 地理相邻省份财政支出对CPI 存在正的空间效应， 但是对PPI 不存在空间效应。 第三，在控制变量中，所有控制变量的空间交互项都对CPI 具有显著影响，其中对外开放程度和收入水平影响为正， 其余四个控制变量影响为负；只有产业机构、收入水平和房地产价格的空间交互项对PPI 影响显著， 其中产业机构和收入水平影响为正，房地产价格影响为负。

由于在空间杜宾模型（SDM）中，空间面板计量的回归系数并不能真正反映溢出效应。 表5 进一步具体显示了解释变量和各个控制变量的直接效应、间接效应和总效应。

表3 主要变量稳定性检验结果

表4 空间面板计量回归结果

表5 空间溢出效应回归结果

在空间相邻0-1 矩阵条件下，可以看出：第一，财政支出对CPI 的影响只表现为间接效应， 说明财政支出确实有空间溢出效应且影响为正， 一省财政支出占GDP 比重的增加会提高地理相邻省份的CPI水平。 第二，财政支出对PPI 的影响既有直接效应也有间接效应且都为负向影响， 说明一省财政支出占GDP 比重的增加不仅降低自身PPI 水平而且还会降低地理相邻省份的PPI 水平。 第三，关于控制变量，在CPI 随机效应模型中， 对外开放程度只有正的间接效应；产业结构具有负的直接和间接效应；收入水平具有正的间接效应， 可能是人均可支配收入通过人口流动影响地理相邻省份的通货膨胀； 房地产价格具有负的间接影响；教育程度具有负的间接效应，交通流量具有负的直接和间接效应。 在PPI 固定效应模型中，产业机构具有正的间接效应；收入水平具有负的直接效应；房地产价格具有正的直接效应；教育程度具有负的直接效应； 交通流量具有正的直接效应。 本文未对财政支出影响通货膨胀的传导机制深入探讨，有待于在以后的研究中进一步完善。

五、结论及启示

一直以来，中国人民银行坚持稳健的货币政策，分析研究我国通货膨胀的空间动态性质对于制定合理的宏观经济政策具有重要意义。 本文实证研究了财政支出对通货膨胀的空间溢出效应， 通过实证分析得出的结果显示各个省份通货膨胀水平存在显著的空间自相关。 财政支出确实会对相邻省份的通货膨胀水平产生影响，一省财政支出占GDP 比重的增加会提高地理相邻省份的CPI 水平， 降低地理相邻省份的PPI 水平。 2019 年是我国内外部环境异常复杂的一年， 尤其在中美经贸摩擦的背景下，我国经济面临严峻的外部环境，同时内部环境也在深刻变化， 经济下行的压力不容小觑，加上我国地域辽阔，基本国情之一是区域差异较大， 国家进行宏观调控及制定管理通货膨胀的相关政策时，在“非李嘉图等价”背景下，财政支出的空间溢出效应不容忽视，并且应当坚持财政与货币政策协调配合的政策基调。 此外，根据实证结果，相关控制变量也具有空间溢出效应，在当前以GDP 为主的政绩考核制度下， 各省份在制定宏观经济调控政策时， 既要考虑本省的各经济要素实际情况， 也要考虑相邻省份的相关经济因素的空间经济影响。