供給側(cè)改革下促進(jìn)就業(yè)的財政支出結(jié)構(gòu)分析

房靜濤

(淮陰師范學(xué)院 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院， 江蘇 淮安 223300)

供給側(cè)改革下促進(jìn)就業(yè)的財政支出結(jié)構(gòu)分析

房靜濤

(淮陰師范學(xué)院 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院， 江蘇 淮安 223300)

通過對1978—2014年就業(yè)人口與財政支出中社會保障支出、教育支出、科技支出和行政管理費支出等有關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)進(jìn)行基于VAR模型的實證分析，得出結(jié)論：社會保障支出、教育支出、行政管理費支出對就業(yè)有正向影響，科技支出對就業(yè)有反向影響。在供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革背景下，決策者在財政支出中應(yīng)提高教育支出、社會保障支出比例，減少行政管理費支出，并提高科技支出的使用效率,以促進(jìn)就業(yè),著力加強(qiáng)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，提高供給體系質(zhì)量和效率，為可持續(xù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供增長動力。

供給側(cè)改革；財政支出；就業(yè)；VAR

2015年以來，在經(jīng)歷30多年的快速增長之后，我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基本模式、產(chǎn)業(yè)業(yè)態(tài)發(fā)生了巨大改變，現(xiàn)階段我國正處于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)由制造業(yè)向服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)移的關(guān)鍵時期[1]。隨著人口紅利衰減、“中等收入陷阱”風(fēng)險累積、國際經(jīng)濟(jì)格局深刻調(diào)整等一系列內(nèi)因與外因的作用，我國經(jīng)濟(jì)進(jìn)入了一個新階段，主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)之間的聯(lián)動性出現(xiàn)背離，經(jīng)濟(jì)增長持續(xù)下行與CPI持續(xù)低位運(yùn)行。2007至2014年，我國失業(yè)人員分別為1 655、1 763、1 817、2 283、2 159、2 190、2 323、2 437(單位：萬人)，總體呈逐年上升趨勢。為應(yīng)對經(jīng)濟(jì)下行壓力，我國的宏觀經(jīng)濟(jì)政策進(jìn)行了一些調(diào)整。從2008年開始，我國實行適度寬松的貨幣政策。但在“新常態(tài)”下，需求刺激效果甚微，宏觀調(diào)控層面貨幣政策持續(xù)加大力度但效果不彰，M2/GDP從1996年的1.06增長至2015年的2.06。舊經(jīng)濟(jì)疲態(tài)顯露而以“互聯(lián)網(wǎng)+”為依托的新經(jīng)濟(jì)生機(jī)勃勃。需求不足僅是表象，供需錯配才是實質(zhì)，因而需要從供給端著手改革。

一、文獻(xiàn)綜述

胡鞍鋼、周紹杰、任皓、馮志峰等認(rèn)為供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革是中央經(jīng)濟(jì)工作會議所提出的適應(yīng)和引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展新常態(tài)的重大創(chuàng)新和必要舉措[2,3]，我國宏觀經(jīng)濟(jì)政策的發(fā)力點嘗試從需求側(cè)轉(zhuǎn)向供給側(cè)[4]。王佳寧等認(rèn)為改革開放以來供給側(cè)改革與需求側(cè)改革政策演進(jìn)可劃分為三個階段。第三階段為2012年至今，供給側(cè)改革再次得到重視，并逐漸形成新供給改革政策[5]。Victor A. Canto、 Douglas H. Joines、Arthur B. Lafer等認(rèn)為生產(chǎn)者的激勵是可以隨時變化的，而且是可以由政府通過財政、貨幣、制度變遷等方式在短期內(nèi)改變的，因此供給管理在短期宏觀調(diào)控中是可以使用的[6]。在正視傳統(tǒng)的需求管理還有一定優(yōu)化提升空間的同時，我國迫切需要改善供給側(cè)環(huán)境，優(yōu)化供給側(cè)機(jī)制，通過改革制度供給，大力激發(fā)微觀經(jīng)濟(jì)主體活力，增強(qiáng)經(jīng)濟(jì)長期穩(wěn)定發(fā)展的新動力。供給側(cè)改革絕不是簡單地將宏觀調(diào)控從需求端轉(zhuǎn)向供給端。從公共行政的角度來看，供給側(cè)改革的實質(zhì)就是政府與市場關(guān)系的再調(diào)整[7]。對于供給側(cè)改革來講，財政政策上有很大的力度，所以這個時候尤其要考慮供給側(cè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整。在財政政策實施過程中，我國改變自2003年開始實行的穩(wěn)健的財政政策，從2008年末開始，重回積極的財政政策，2015年中央經(jīng)濟(jì)工作會議更是提出加大積極財政政策力度，適度擴(kuò)大赤字率。財政政策的變化使得我國供給結(jié)構(gòu)發(fā)生了變化。Kurt Dopfer 、Jason Potts認(rèn)為供給結(jié)構(gòu)的演變，包括要素結(jié)構(gòu)和產(chǎn)出結(jié)構(gòu)的演變，而要素結(jié)構(gòu)的演變包括就業(yè)結(jié)構(gòu)和資本結(jié)構(gòu)的演變[8]。就業(yè)是民生之本，就業(yè)問題關(guān)系社會穩(wěn)定、國家政權(quán)的鞏固，是各國宏觀調(diào)控核心目標(biāo)之一。供給側(cè)改革背景下財政政策的改變，對我國就業(yè)的影響將是本文研究的重點。本文主要采用基于VAR的分析方法來分析財政支出結(jié)構(gòu)的就業(yè)效應(yīng)。

二、財政支出結(jié)構(gòu)就業(yè)效應(yīng)的實證分析

(一)VAR模型。

本文使用VAR模型進(jìn)行實證分析。VAR模型是非結(jié)構(gòu)性的方程組模型，可以對經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)進(jìn)行動態(tài)分析。設(shè)Yt=(y1ty2t…yNt)T是N×1階時序應(yīng)變量列向量，則VAR(P)模型的表達(dá)式為：

其中：Ut～I(xiàn)ID(0，Ω)；∏i(i=1,2,…,p)是第i個待估參數(shù)的N×N階矩陣；Ut=(u1tu2t…uNt)T是N×1階隨機(jī)誤差列向量；Ω是N×N階方差協(xié)方差矩陣；p為模型最大滯后階數(shù)。

(二)VAR模型中變量的選取。

我國政府支出按功能分類包括：一般公共服務(wù)支出、外交支出、國防支出、公共安全支出、教育支出、科學(xué)技術(shù)支出、文化體育與傳媒支出、醫(yī)療衛(wèi)生與計劃生育支出、社會保障和就業(yè)支出等23大類。在具體的財政支出結(jié)構(gòu)項目選取上，本文主要考慮以下因素：一是按經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，社會保障方面支出是政府應(yīng)對經(jīng)濟(jì)波動和擴(kuò)大就業(yè)的常用財政政策工具；二是教育支出、科技支出對就業(yè)有間接影響；三是行政管理支出能反映政府資金使用效率，可能間接影響就業(yè)。綜合以上三個因素，本文在分析財政支出結(jié)構(gòu)的就業(yè)效應(yīng)時，選取了社會保障支出、教育支出、科技支出、行政管理支出四個財政支出主要項目作為重點分析指標(biāo)。

由于2007年政府收支分類進(jìn)行了改革，因此有必要對各變量特別是財政支出變量的含義及相關(guān)指標(biāo)的選擇進(jìn)行說明。

就業(yè)總量(LNEP):用就業(yè)人員總數(shù)對數(shù)表示。

社會保障支出(LNSSE)：2007年之前，社會保障和就業(yè)支出包括“撫恤和社會福利救濟(jì)費、行政事業(yè)單位離退休經(jīng)費、社會保障補(bǔ)助支出”。2007年財政支出分類劃分標(biāo)準(zhǔn)改革將上述三項保障性支出統(tǒng)一以“社會保障和就業(yè)”一個科目來表示。因此從2007年起，社會保障和就業(yè)支出為預(yù)算表中“社會保障和就業(yè)”支出數(shù)據(jù)。

教育支出(LNSEE)：2007年之前，教育支出包括“教育基建支出、教育企業(yè)挖潛改造、教育科技三項費用、高等教育經(jīng)費、教育行政管理費”。2007年之后，教育支出為預(yù)算表中“教育”支出數(shù)據(jù)。

科技支出(LNSTE):2007年之前的科技支出包括“科技三項費用、科學(xué)支出、科研基建費、其他科研事業(yè)費”。從2007年起，科技支出指用于科學(xué)技術(shù)方面的支出，包括科學(xué)技術(shù)管理事務(wù)、基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究、技術(shù)研究與開發(fā)、科技服務(wù)、社會科學(xué)、科學(xué)技術(shù)普及、科技交流與合作等。2007年后的數(shù)據(jù)來源于科技部網(wǎng)站公布的年科技統(tǒng)計公報中調(diào)整后的數(shù)據(jù)。

行政管理支出(LNAE)：我國政府并未公布過行政成本數(shù)據(jù)，但一般認(rèn)為，2007年之前我國行政管理費為財政支出中的“行政管理費”。2007年之后行政管理支出包括“一般公共服務(wù)、外交、公共安全”。

本文實證數(shù)據(jù)樣本選取1978—2014年的年度數(shù)據(jù)，所有數(shù)據(jù)均來自歷年《中國統(tǒng)計年鑒》。為了消除通貨膨脹的影響，對除就業(yè)量外的其他四個名義變量值進(jìn)行價格調(diào)整，采用居民消費價格指數(shù)(CPI)將各名義值調(diào)整為1978年可比價格下的實際值。為了盡可能消除數(shù)據(jù)異方差性及量綱不同的影響，對涉及的所有變量進(jìn)行對數(shù)化處理。

(三)平穩(wěn)性檢驗。

由于所選數(shù)據(jù)均為時間序列數(shù)據(jù)，可能是非平穩(wěn)數(shù)據(jù)。對非平穩(wěn)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸，回歸估計量不滿足“一致性”，可能會引起謬誤回歸，進(jìn)一步檢驗這種回歸得出的結(jié)果是不足信的。為了避免謬誤回歸的產(chǎn)生，本文采用ADF檢驗方法，對數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗。檢驗方程形式的選擇和檢驗結(jié)果如表1所示。

從表1中各個變量的單位根檢驗結(jié)果可以看出，在5%顯著水平下，各變量均接受存在單位根的原假設(shè)，是非平穩(wěn)序列；各變量的一階差分均拒絕接受存在單位根的原假設(shè)，即各變量經(jīng)過一階差分后都是平穩(wěn)序列，都是一階單整I(1)，可能存在協(xié)整關(guān)系。

表1 數(shù)據(jù)的ADF單位根檢驗

注：△表示一階差分。檢驗類型中，c取c表示含有截距項，c取0表示不含截距項；t取t表示含有時間趨勢，t取0表示不含時間趨勢；n表示滯后期數(shù)，滯后階數(shù)按AIC最小準(zhǔn)則確定。

(四)協(xié)整檢驗。

根據(jù)平穩(wěn)性檢驗，變量間可能存在協(xié)整關(guān)系，因此要進(jìn)行協(xié)整檢驗。對協(xié)整關(guān)系的檢驗有很多方法，通常有EG兩步法、Johansen極大似然法等。N>2時，本文采用Johansen協(xié)整檢驗方法。檢驗結(jié)果如表2所示。

表2 Johansen協(xié)整檢驗

從表2可以看出，在5%的顯著性水平下，LNEP和LNSSE、LNSEE、LNSTE、LNAE之間存在3個協(xié)整關(guān)系。一般而言，當(dāng)約翰森協(xié)整檢驗結(jié)果有多個協(xié)整向量時，取第一個協(xié)整向量為所研究經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的協(xié)整向量。對該協(xié)整向量關(guān)于LNEP進(jìn)行正規(guī)化后，得標(biāo)準(zhǔn)化的協(xié)整向量如表3。

表3 標(biāo)準(zhǔn)化后的LNEP、LNSSE、LNSEE、LNSTE、LNAE的協(xié)整向量

由表3可以得到協(xié)整方程：

LNEP=10.7380+0.0525LNSSE+0.5169LNSEE-0.7300LNSTE+0.0935LNAE(2)

式(2)的長期協(xié)整關(guān)系表明：我國財政支出結(jié)構(gòu)的主要項目中財政社會保障支出、財政教育支出、行政管理費對長期就業(yè)總量有正向影響，其中教育支出影響的力度較大。財政科技支出對長期就業(yè)總量有負(fù)向影響。

(五)VAR模型的估計。

VAR模型中每個方程的右邊沒有非滯后的內(nèi)生變量，且每個方程右邊的變量又都是相同的，因此使用OLS估計方法可以得到VAR參數(shù)的一致且有效的估計量。對于滯后階數(shù)P的選取，一般根據(jù)AIC信息準(zhǔn)則和SC信息準(zhǔn)則取值最小的原則來確定模型的滯后階數(shù)。根據(jù)赤池信息準(zhǔn)則(AIC)和施瓦茨(SC)準(zhǔn)則選擇p值，計算結(jié)果列于表4。

表4 AIC與SC隨P的變化

從表4可以看出，在P=1時，SC最小值為-11.263 94；在P=3時，AIC最小值為-12.962 36。AIC和SC最小值對應(yīng)的p值不同，故用似然比LR確定P值。檢驗的零假設(shè)是模型滯后階數(shù)為1，即P=1，似然比檢驗統(tǒng)計量LR為118.164 2。在零假設(shè)下，該統(tǒng)計量服從漸進(jìn)的x2(f)分布，其自由度f為從VAR(3)到VAR(1)對模型參數(shù)施加的零約束個數(shù)。利用Genr命令可算得用于檢驗原假設(shè)是否成立的伴隨概率P為0.001 092，P值遠(yuǎn)小于0.05，應(yīng)拒絕原假設(shè)，建立VAR(3)模型。VAR(3)模型的矩陣形式為：

在確定變量間的協(xié)整關(guān)系之后，有兩種方法可驗證協(xié)整關(guān)系的正確性，一是單位根檢驗，二是AR根的圖表驗證。本文采用AR根的圖表驗證法檢驗VAR模型估計的參數(shù)的穩(wěn)定性，即檢驗?zāi)Ｐ退懈哪?，若所有根的模的倒?shù)都小于1，則模型的估計是穩(wěn)定的，由此得到的脈沖響應(yīng)函數(shù)和方程分解的結(jié)果是穩(wěn)定可靠的。檢驗結(jié)果表明，VAR(3)模型所有根的模的倒數(shù)全部在單位圓內(nèi)，模型滿足穩(wěn)定性條件。

圖1VAR(3)模型穩(wěn)定性檢驗結(jié)果

(六)脈沖相應(yīng)函數(shù)。

對VAR模型而言，單個參數(shù)估計值的經(jīng)濟(jì)解釋是困難的，其最重要的應(yīng)用是脈沖響應(yīng)分析和方差分解。脈沖響應(yīng)函數(shù)描述的是一個內(nèi)生變量對殘差沖擊的反應(yīng)(響應(yīng))，即在隨機(jī)誤差項上施加一個標(biāo)準(zhǔn)差大小的沖擊(來自系統(tǒng)內(nèi)部或外部)后對內(nèi)生變量的當(dāng)期值和未來值所產(chǎn)生的影響(動態(tài)影響)。圖2是基于模型VAR(3)的脈沖響應(yīng)函數(shù)曲線，橫軸代表滯后階數(shù)，縱軸代表內(nèi)生變量對沖擊的響應(yīng)程度。

從圖2可以看出，行政管理費支出短期對就業(yè)產(chǎn)生正向沖擊，而教育支出、社會保障支出、科技支出短期內(nèi)對就業(yè)產(chǎn)生負(fù)向沖擊。滯后期為4期，穩(wěn)定期為7期。

圖2 EP分別對SSE、SEE、STE、AE的響應(yīng)

(七)方差分解。

對VAR模型而言，單個參數(shù)估計值的經(jīng)濟(jì)解釋是困難的，其最重要的應(yīng)用是方差分解。Sins運(yùn)用方差分解法，通過求解擾動項對VAR模型預(yù)測均方誤差的貢獻(xiàn)度，可得各類因素就業(yè)總量(EP)增長的沖擊作用，方差分解表見表5。

表5 方差分解表

由表5可以看出，就業(yè)總量(EP)增長的變化受自身的擾動項的沖擊影響呈逐步遞減的趨勢，而其他所有的經(jīng)濟(jì)變量的擾動項對EP的增長的作用呈遞增的趨勢，和變量的變動在第七期趨于穩(wěn)定，這與脈沖響應(yīng)函數(shù)動態(tài)響應(yīng)的程度和路徑的解釋是基本一致的。社會就業(yè)沖擊幾乎解釋了其變動的44%，而社會保障支出(SSE)、教育支出(SEE)、科技支出(STE)和行政管理支出(AE)則解釋了其變動的20%、13%、19%和3%。

三、結(jié)論與建議

通過以上對1978—2014年就業(yè)總量與財政保障支出、財政教育支出、財政科技支出和行政管理費支出的有關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)進(jìn)行基于VAR模型的實證分析，并據(jù)協(xié)整方程可以得出如下結(jié)論：財政支出結(jié)構(gòu)相關(guān)變量按促進(jìn)就業(yè)作用大小排序依次為財政教育支出、財政行政管理支出、財政社會保障支出、財政科技支出。

教育支出對就業(yè)總量正向影響較大。但在我國，教育支出占GDP的比重遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于其他國家的水平。2015年，我國教育支出占GDP比重僅為3.72%，低于2010年《國家中長期教育改革和發(fā)展規(guī)劃綱要(2010—2020年)》提出的4%目標(biāo)。龔剛認(rèn)為中國供給側(cè)改革的目標(biāo)是發(fā)展知識密集型經(jīng)濟(jì)，重中之重是為自主研發(fā)和創(chuàng)新提供足夠的激勵，因而必將體現(xiàn)為一系列的體制改革，包括教育體制、科研體制和企業(yè)制度的改革等[9]。因此在供給側(cè)改革背景下，應(yīng)加大教育支出。

從理論上講，財政科技支出水平反映了一國政府對科技活動重視程度，增加財政科技支出，能夠從根本上為科技發(fā)展提供物質(zhì)保障，對促進(jìn)就業(yè)有正向影響。但在本文實證分析中，財政科技支出的就業(yè)效應(yīng)為負(fù)，這和普遍的認(rèn)知不同。之所以出現(xiàn)這種情況，可能是科技支出的使用效率不高。RGarud等認(rèn)為技術(shù)演化是推動供給結(jié)構(gòu)演變的重要驅(qū)動力，也是供給側(cè)演變的內(nèi)在動力和重要組成部分[10]。因此，不能認(rèn)為現(xiàn)在的技術(shù)支出太多。財政科技支出政策應(yīng)針對就業(yè)進(jìn)行規(guī)劃，利用財政科技支出促進(jìn)新興產(chǎn)業(yè)和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

2008年頒布的《中華人民共和國就業(yè)促進(jìn)法》第十五條規(guī)定：“國家實行有利于促進(jìn)就業(yè)的財政政策，加大資金投入，改善就業(yè)環(huán)境，擴(kuò)大就業(yè)?？h級以上人民政府應(yīng)當(dāng)根據(jù)就業(yè)狀況和就業(yè)工作目標(biāo)，在財政預(yù)算中安排就業(yè)專項資金用于促進(jìn)就業(yè)工作。”規(guī)定實施后公共就業(yè)服務(wù)經(jīng)費納入同級財政預(yù)算并免費提供基本就業(yè)服務(wù)實施，社會保障支出對就業(yè)促進(jìn)效果顯著。但由于我國各地經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和財政收入差距過大，因此必須加強(qiáng)中央政府對公共就業(yè)服務(wù)的財政支持，加大轉(zhuǎn)移支付力度，建立穩(wěn)定的就業(yè)服務(wù)資金來源，實現(xiàn)職業(yè)介紹、就業(yè)培訓(xùn)、失業(yè)保險三者的有機(jī)聯(lián)系，降低工作搜尋成本，提高就業(yè)匹配效率，促進(jìn)就業(yè)。

根據(jù)經(jīng)濟(jì)學(xué)理念，超高的行政管理支出應(yīng)對就業(yè)產(chǎn)生負(fù)向影響。但在本文實證分析中，行政管理支出對就業(yè)有較弱的正向影響。這并不表明應(yīng)該加大行政管理費支出。

我國是世界上行政成本很高的國家之一。我國的行政管理費占財政支出的比重已將近20%，而代表世界主要發(fā)達(dá)國家的經(jīng)合組織(OECD)成員基本都在15%以下。但在本文實證分析中，行政管理支出對就業(yè)有較弱的正向影響。行政管理費支出的增加會擠占民生支出份額，一些民生領(lǐng)域的消費需求會被人為壓制，這會壓低消費率，最終驅(qū)使經(jīng)濟(jì)走上外需推動型的增長道路[11]。因此，應(yīng)控制行政成本占GDP的過高比例，將行政成本占財政支出的比例上限以法律的形式確定下來，打造創(chuàng)新驅(qū)動引擎，在調(diào)結(jié)構(gòu)中發(fā)揮市場的決定性作用，構(gòu)筑全面對外開放新格局，向生態(tài)環(huán)境改善中求增長以及實現(xiàn)包容性增長[12]。

[1] 伍戈，王梅.調(diào)結(jié)構(gòu)條件下潛在經(jīng)濟(jì)增速取向:透視日本與韓國[J].改革，2014(3):31-39.

[2] 胡鞍鋼，周紹杰，任皓.供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革——適應(yīng)和引領(lǐng)中國經(jīng)濟(jì)新常態(tài)[J].清華大學(xué)學(xué)報，2016(2):17-22.

[3] 馮志峰.供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的理論邏輯與實踐路徑[J].經(jīng)濟(jì)問題，2016(2):12-17.

[4] 黃凱南.供給側(cè)和需求側(cè)的共同演化:基于演化增長的視角[J].南方經(jīng)濟(jì)，2015(12):1-9.

[5] 王佳寧，盛朝迅.重點領(lǐng)域改革節(jié)點研判:供給側(cè)與需求側(cè)[J].改革，2016(1):35-51.

[6] Victor A.Canto，Douglas H.Joines，Arthur B.Lafer.Foundations of Supply-Side Economics:Theory and Evidence[M].New York:Academic Press，1983.

[7] 姜士偉.供給側(cè)改革行動邏輯的行政學(xué)解讀.求實[J]，2016(6):66-71.

[8] Kurt Dopfer，Jason Potts.New York:The General Theory of Economic Evolution[J].Routledge，2007.

[9] 龔剛.論新常態(tài)下的供給側(cè)改革[J].南開學(xué)報(哲學(xué)社會科學(xué)版)，2016(2):13-20.

[10] R Garud，A Kumaraswamy，Path Dependence or Path Creation[J].Journal of Management Studies，2010(4):760-774.

[11] 徐朝陽.供給抑制政策下的中國經(jīng)濟(jì)[J].經(jīng)濟(jì)研究，2014(7):81-93.

[12] 李揚(yáng)，張曉晶“新常態(tài)”:經(jīng)濟(jì)發(fā)展的邏輯與前景[J].經(jīng)濟(jì)研究，2015(5):4-19.

責(zé)任編輯：孫義清

F812.4

A

1007-8444(2017)02-0209-06

2016-12-20

房靜濤，博士研究生,主要從事金融政策研究。