我国现阶段行政成本的实际测量及影响因素分析

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  摘 要以2007年政府预算收支分类改革之后的统计口径测量,我国现阶段行政成本占财政收入和财政支出的比重呈下降趋势,但与G20成员国的平均水平相比,行政成本仍有较大的优化空间。以我国2007~2015年省级面板数据为基础,运用固定效应模型,从政府财政收支、政府预算、政府规模、城市化水平、经济发展水平、物价水平和居民生活水平等方面分析了影响行政成本的因素,并提出相应建议。研究表明:财政收入支出比、地方财政支出占GDP的比值、财政支出决算数占预算数的比值和行政人员占总人口的比值对行政成本有显著的正向影响,城镇失业率对行政成本有显著的负向影响,而行政固定资产投资占总固定资产投资的比值、城镇人口占比、第二产业占比和居民消费价格总指数对行政成本的影响不显著。
  关键词行政成本;面板数据;固定效应模型
  [中图分类号]D035 [文献标识码] A [文章编号]1673-0461(2017)07-0049-07
  我国政府的行政成本呈现出增长过快、不断膨胀的现象,给社会和政府都带来了巨大的负担,严重制约政府管理水平的提升。根据《中国统计年鉴》相关数据计算得出,从2007年到2015年间我国行政成本在总量上呈现增长趋势。2007年我国的行政成本为11 051.24亿元,2015年增至23 212.7亿元,我国现阶段行政成本的优化问题仍然需要理论研究和实践探索的高度关注。
  当前我国学术界关于行政成本的研究比较丰富,主要集中在行政成本概念辨析[1-2]、行政成本的统计口径[3-4]、行政成本扩张的原因分析[5-10]、控制行政成本的对策建议[11-13]等方面。对于行政成本增长的影响因素,我国学者主要从政府财政收支、人员费用、公用费用、城市化水平、经济发展水平和居民生活等方面进行分析,由于指标选取、样本数量和研究对象的不同,得出影响行政成本的因素也不同。从全国整体层面分析,董建新等[14]将行政成本的驱动因素分成了内部驱动因素和外部驱动因素两大类,在对我国2000~2009年的行政成本进行现状描述的基础上,运用灰色关联分析法分析了19个驱动因素对行政成本的影响程度大小,得出国民经济、人民生活水平和财政收入对行政成本有较强的影响;叶勇等[15]基于SPSS分析我国行政成本演变趋势与影响因素,认为财政支出等影响行政成本变化。从省级层面分析,张雷宝等[16]运用计量经济学方法与模型从长期和短期两个视角对浙江省的行政成本进行了影响因素实证分析,认为地方财政收入与支出、GDP、物价是影响行政成本的决定因素;毛春梅等[17]通过线性回归模型对江苏省行政成本驱动因素进行了定量分析,认为国民经济发展水平、财政支出和政府职能的扩张对行政成本有决定性的影响;张光[18]通过建立回归模型研究行政成本省际差异的形成原因,指出各省经济发展水平、人口、行政人员费用和行政单位面积规模对各省行政成本有显著的正向影响。现有研究对行政成本分析的数据年限跨度在2007年前后,行政成本统计口径不统一,造成结果存在一定偏差。本文基于2007年政府预算收支分类改革之后的统计口径对我国行政成本进行实际测量,以2007~2015年省级面板数据为基础,建立行政成本的影响因素分析模型,发现各因素对行政成本的影响水平,为优化我国行政成本控制水平提供政策建议。
  一、我国现阶段行政成本的实际测量
  2007以前,比较一致的看法认为,在政府预算报表中行政成本具体划分为行政管理费、公检法司支出、外交外事支出、武警部队支出和其他部门事业费[3]。2007年政府预算收支分类改革之后,行政成本的统计口径发生了较大变化,学术界比较认同的用一般公共服务支出、公共安全支出和外交支出(不包括对外援助)3项相加对行政成本进行统计[4]。此次改革促进了与国际核算的接轨,取消了行政管理费科目,其支出全部分拆并入各自的支出功能分类科目,“公检法司支出”“武警部队支出”被归类为“公共安全支出”的款级科目。“行政管理费”和“其他部门事业费”所包含的内容与国际货币基金组织财政统计中“一般公共服务”科目包含的内容是比较一致的,前两者不包含“外交支出”和“债务付息”,而后者包括[7]。国际货币基金组织财政统计“一般公共服务”科目内容扣除“债务付息”款级科目,再加“公共安全支出”的内容后,与本文采用的统计口径所包含的内容一致。 依据这种统计口径,根据《中国统计年鉴》相关数据计算得出,从2007年到2014年间我国行政成本在总量上呈现增长趋势。图1显示2007年我国的行政成本为11 051.24亿元,2015年增至23 212.7亿元。行政成本的支出水平具体是指行政成本分别占GDP、财政支出、财政收入的比例。整体来看,虽然行政成本在决算总量上处于增长状态,但其在财政支出、财政收入中的比例却稳中有降。2007年行政成本占财政支出的比例為22.20%,此后整体来看该比例下降,下降幅度最大的是2009年降至18.38%,2015年行政成本占比为13.2%。此外,行政成本占GDP的比例亦呈下降趋势,2007年我国的国民生产总值是268 019.4亿元,其中有4.12%用于行政成本支出;2015年685 505.8亿元的国民生产总值,有3.39%用于行政成本支出。总体的下降趋势表明我国现阶段行政成本得到了有效控制。
  为进一步分析我国行政成本水平,本文选取覆盖面广、代表性强的G20国际经济合作论坛中成员国的行政成本占财政支出比例与中国进行比较。因为墨西哥、沙特阿拉伯和阿根廷的财务报表在国际货币基金组织的财务统计年报中没有收录,德国、加拿大、克罗地亚、丹麦、卢森堡、罗马尼亚、印度、韩国、南非、巴西、德国和比利时的数据统计不全面,美国报表科目不同缺乏可对比性,所以本研究在统计时排除了这些国家,同时为便于比较将欧盟成员国分国别统计以取代欧盟整体。表1计算了2012年G20各成员国行政成本及其占财政支出比例。可以看出,G20国家行政成本占财政支出的比例平均值是11.70%,我国2012年行政成本占财政支出的比例是15.86%,可见,我国当代行政成本治理仍有较大空间,需要科学分析行政成本的影响因素并有针对性的采取相应策略。   二、行政成本的影响因素分析
  1.指标选取
  现有文献分析行政成本的影响因素大多选取国民经济、居民生活水平、政府财政收支、政府规模、城市化水平、物价水平等方面[14-18]。综合学者们的观点并考虑数据的可获得性,本文认为行政成本的影响因素主要有政府财政收支、政府预算、政府规模、城市化水平、经济发展水平、物价水平和居民生活水平等。由于不同省份的自然环境、经济发展水平差异较大,采用绝对值指标不符合科学性的要求,因此选用相对指标。同时,各省份的经济发展状况存在差异,且省份的行政成本数额和人口数量是有密切联系的,因此本文选择用人均行政成本表征行政成本控制水平。
  (1)政府财政收支。政府的财政状况对行政成本具有根本的影响,本文从财政支出和财政自给能力两个方面分析其对行政成本的影响。财政支出的整体状况、结构等直接影响行政成本。财政支出整体规模过大,不利于人们强化成本意识,预算审批数额难以缩减,不利于行政成本的优化;财政支出的结构方面,马斯格雷夫提出经济发展阶段理论,他认为财政支出在不同的阶段的增速和结构是不一样的[19],当社会发展趋向成熟阶段,政府财政支出会逐步转向社保就业、医疗卫生、教育等福利方面,那么行政成本的财政投入会发生相应变化,过高的行政成本也会挤占这些方面的财政投入,不利于社会效益和经济效益的最大化。因此本文用财政支出占GDP的比值表示财政支出对行政成本的影响。政府财政自给能力是否良好,对行政成本有直接的影响,自给能力强的政府对市场和组织内部的管理要求更高,行政投入升高,行政管理成本更高,另外自给能力也是自由裁量权的反映,一定的自由裁量权使官员有预算最大化的动机[20],不利于行政成本的控制。本文用省份本级财政收入与省份本级财政支出的比值表示政府财政自给能力。
  (2) 政府预算。尼斯坎南认为影响行政成本的诸多因素中政府预算管理是至关重要的因素[21],众多学者用定性研究的方法也在文献中提到完善政府预算管理是从源头上控制行政成本[19-21],另有学者提到行政支出的决算占预算的比值可以反映政府预算的管理状况[22],但是行政支出只是政府预算的一部分,并不能反应整体政府预算的管理状况,考虑“总额控制”的原则,本文选择用财政支出的决算占预算的比值来表示政府预算对行政成本的影响。
  (3)政府规模。目前政府规模还处于膨胀的状态,虽经过多次政府机构改革也未能达到精简政府的目的,造成这样的原因可能是尼斯坎南所提到的官僚的最大化动机[21]。官僚出于自身利益的考虑尝试总产出和总预算的最大化,而预算最大化会导致公共产品无针对性的过度供给,同时,增加公共产品的提供加重官僚机构的工作任务,给予官僚机构扩充人员和扩大规模的借口,人员越多则控制权越大,部门及个人利益越大,公共部门随即扩张。公共部门的扩张和人员的的直接表现是人员费用和物化费用的扩大,公共支出的不合理增长,行政成本形成难以控制的局面。人员费用本文用行政人员平均工资和行政人员人数占总人口的比值表示,物化费用本文用行政固定资产投资占总固定资产投资的比值表示。
  (4)城市化水平和经济发展水平。在对多个国家政府支出资料进行实证分析的基础上得出重要结论:经济因素是影响政府财政支出相对规模提高的因素之一。随着经济工业化的不断扩大,不完全竞争市场结构更加明显,市场机制不能完全有效的配置社会资源,需要政府对资源进行再分配,经济工业化所带来的城市化会导致外部性问题,需要政府进行干预与管制。这些政府所做的工作,都会产生相应的行政成本[23];同时,工业化规模的扩大,带来的是就业岗位的增多,城镇失业率一定程度上会降低,市场各个主体间的关系日趋复杂,由此对于相关法律法规的要求更高,客观上需要政府在社会治安和法律健全方面投入更多的资源,导致行政成本升高。因此,为考察城市化水平对行政成本的影响,本文用城镇人口占总人口的比值来和第二产业占比(第二产业产值占GDP总额的比值)表示;为考察经济发展水平对行政成本的影响,本文用人均GDP、城镇失业率来表示。
  (5)物价水平。 物价水平和行政成本紧密相关,物价上涨必然导致行政成本上升。本文以2007年为基期,使用价格指数的相对指数来表示物价水平。
  (6)居民生活水平。随着居民生活水平的提高,其对各种公共设施和公共服务的需求会提高,政府需要花费更多的精力和财力满足居民需求,行政成本升高。现有文献多采用城镇居民人均可支配收入和农村居民人均纯收入来反映居民生活水平,但农村居民纯收入缺乏2015年和2014年的数据,全国居民人均可支配收入的数据缺乏2012年以前的数据,因此本文采用城镇居民人均可支配收入表示居民生活水平。
  2.模型建立与实证分析
  本文使用的方法主要有3种,分别是 Hausman 检验、固定效应回归、误差修正模型。前两种方法是建立长期效应模型中使用的,后一种是在考察短期效应模型中应用。Hausman 检验的基本思想是,在μ与其他解释变量不相关的原假设下(随机效应模型),采用最小二乘法估计固定效应模型和采用广义最小二乘法估计随机效应模型得到的参数估计值都是无偏且一致的,只是前者不具有效性;如果原假设不成立,那么固定效应模型的参数估计值将仍然是一致的,而随机效应模型的参数估计值则是不一致的。固定效应回归是一种控制面板数据中随个体变化但不随时间变化的一类变量方法。当模型存在内生解释变量时,解释变量与误差项相关,设定固定效应模型;反之,设定随机效应模型。考虑到面板数据可能存在的异方差及自相关问题,在进行相关检验的基础上对模型进行修正。
  构建的模型如下:
  Y=a0+amXmit+μit(i=1,2,……,N,t=2007,2008,……,2015)
  式中Y為人均行政成本用来衡量行政成本控制的水平,Xm表示解释变量,其中对人均GDP、行政人员平均工资和城镇居民人均可支配收入进行对数化处理。μ表示随机扰动项。   本文运用STATA12.0SE 统计软件对各变量进行数据分析。由于西藏自治区部分数据缺失,加之香港、澳门以及台湾等地区统计口径及数据的可得性问题,因而在截面数据中剔除了上述4个省级行政单位的相关数据,截面数据包括30个省市自治区直辖市的省级面板数据。本文分析主要采用2007~2015年间的样本数据,数据来源为《中国统计年鉴2008-2016》和《中国财政年鉴2008-2016》。行政成本数额的统计会扣除“外交支出”的款级科目“对外援助”,少量省份有外交支出,但省份“外交支出”的数额未公布到款级,因此“对外援助”数额无法获得。由于有外交支出的省份很少且数额小,且本文选取人均行政成本表征行政成本的水平,因此对行政成本的影响因素分析并没有太大影响。选取的指标之间可能存在共线性问题,因而首先需要对指标进行共线性检验,得出部分指标VIF大于10,表明存在显著的共线性问题,在剔除城镇居民人均可支配收入、行政人员平均工资、人均GDP等指标后,VIF系数在1.12到6.58之间,平均VIF为2.44,可以认为指标之间的共线性问题在可接受范围内,可得出最终指标选取,指标的构造、内在含义和数据获得见表2。
  为了进一步验证,本文计算各变量的Pearson相关系数(如表3所示):除X1与X6相关系数超过0.7外,各变量之间相关系数均较低,结合表3,可以认为指标不存在显著的多重共线性问题。由于宏观数据的非平稳性,有必要在估计面板数据模型之前对数据进行单位根检验,从而避免伪回归。而检验数据平稳性最常用的方法就是单位根检验。本文采用相同根LLC检验和不同根ADF-Fisher检验进行综合判断,从表4可以看出,各指标的检验结果P值均为0.000,可以认为各指标不存在单位根,数据是平稳的。
  首先,建立一个固定效应模型,在固定效应模型中,F 检验结果显著,表明固定效应模型优于混合OLS 模型。为了进一步选择固定效应模型亦或是随机效应模型,本文使用国内外通用的Hausman 检验方法检验文中适合使用何种模型,检验结果显示卡方统计量为31.12,伴随概率为0.0006,因此,在 1%显著性水平下,我们拒绝固定效应模型与随机效应模型不存在差异的原假设,因而本文选择固定效应模型。
  面板数据有可能存在异方差和自相关问题,本文使用Wooldridge 检验对模型自相关问题进行检验,F值为288.816,伴随概率为0.000,结果拒绝原假设,说明模型存在自相关问题。另外,我们用似然比检验对异方差问题进行了检验,结果显示,异方差问题较为严重。为消除自相关和异方差问题,本文使用考虑了自相关和异方差的双向固定效应模型进行修正,形成修正模型。结果显示,修正模型在1%以下显著,说明模型拟合效果较好。
  3.模型结果分析
  根据修正模型的估计结果(见表5),除了行政固定资产投资占比、城镇人口占比、第二产业占比和居民消费价格总指数外,其余解释变量的估计均通过显著性检验。
  (1) 财政收入支出的比值对行政成本有正向影响。可理解为财政收入支出的比值越高,证明当地政府财政状况越好、自给自足的能力越强,对财政解困有积极作用,一个良性运转的政府对管理的要求更高,政府投入管理的人力、财力将更高,行政成本升高。
  (2)财政支出占GDP的比值对行政成本有正向影响。原因可能是财政支出占GDP的比值越高,则财政支出相当于GDP的规模越大,大规模的财政支出不利于行政人员成本意识的树立与加强,行政成本升高。
  (3)财政支出决算数占预算数的比值对行政成本有正向影响,可以理解为财政支出决算数占预算数比值越高,证明政府预算管理越不善,预算的编制不科学,行政成本相关预算的执行与监督不到位,不利于行政成本的优化。
  (4)行政人员占比对行政成本有正向影响。可以理解为行政人员占比的升高,意味财政负担加重,政府要花更多的物力和财力去管理行政人员,不利于财政解困,行政成本升高。目前我国行政人员数量一直是处于膨胀的状态。行政人员超编、占座现象比较普遍,在很大程度上体现了国民收入分配活动中向公务员偏斜的事实,不利于行政成本的优化。
  (5)城镇失业率对行政成本有负向影响。城镇失业率对行政成本的负向作用表明失业率的升高抑制行政成本的升高,原因可能是,在失业率升高时,政府需要供养的行政人员数量相对而言减少,因此行政成本降低。
  三、结论与建议
  本文选取我国30个省(直辖市、自治区)的面板数据,运用固定效应模型对行政成本的影响因素进行了实证检验。面板回归结果显示:财政收入支出比、地方财政支出占GDP的比值、财政支出决算数占预算数的比值和行政人员占总人口的比值对行政成本有显著的正向影响,城镇失业率对行政成本有显著的负向影响,行政固定资产投资占比、城镇人口占比、第二产业占比和居民消费价格指数则对行政成本未产生显著影响。
  根据以上结论,提出如下建议:①在转变政府职能的基础上,注意政府机构的精简和行政人员的分流,注意合理设置政府机构,横向和纵向机构精简并协调政府间关系,能直接减少政府的刚性支出并且间接降低信息传达成本,从而控制行政成本。②针对政府财政状况,在控制收入支出比在合理范围内的基础上注意财政支出规模的合理性,完善财政支出的结构,当社会基础设施供求平衡,且经济发展较为成熟的时候,政府可对公共支出的结构进行调整,政府的公共支出可逐步转向以提供教育、社保和医疗卫生等公共服务为主,实现社会效益和经济效益的最大化,对行政成本有一定的控制效果。③从预算编制、预算执行和预算监督三个方面完善政府预算管理,优化行政成本。注意优化包括预算编制时间、编制程序和编制科目的预算编制环节的事前成本控制,強化包括预算执行法制化、国库集中支付制度和预算支出绩效考评的预算执行环节的事中成本控制,完善包括人大监督、审计监督和社会公众监督的预算监督环节的全过程成本控制。④随着城市化进程加快,政府需要提高行政效率并对城市化所带来的外部性进行干预和管制,控制行政成本。   [参考文献]
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