“突击花钱”降低财政支出效率了吗？

康锋莉

(广东外语外贸大学 经济贸易学院，广东 广州 510006)

一、引言

近年来，随着纳税人意识的觉醒，公众对政府工作透明度，特别是财政透明度要求不断提高，“突击花钱”现象受到越来越多的关注。“突击花钱”主要指每年的12月或第四季度的财政支出占全年财政支出的比例相对过大。比如，2007年，各级政府在最后一个月花掉了近1.2万亿元，超过全年财政支出金额的1/4。(1)数据来自中国财政部网站，http://www.mof.gov.cn/index.html。

在一些发达国家，“突击花钱”现象也曾是社会关注的焦点。20世纪70年代末期和80年代早期，美国审计署曾多次应国会的要求，对联邦各部门财年末期支出比重过高问题展开审计调查，调查结果显示，“突击花钱”与财政支出结构高度相关，最有可能出现年底“突击花钱”的是购买性支出(汪德华 等，2016)。

社会舆论对“突击花钱”现象的诟病往往在于其科学性、规范性与严肃性。常识上，地方政府攒着财政资金在后半年乃至年末突然规模支出，给人一种迫不及待、随意妄为的感觉。特别是一些不必要、不合理甚至不合规、不合法的支出，造成财政资金的极大浪费，甚至影响下一年的预算安排，因而受到社会舆论与民众的广泛批评。那么，“突击花钱”现象是否会降低财政支出效率、造成财政资金浪费呢？本文将尝试从这一角度出发，探究“突击花钱”现象是否带来了财政支出效率的下降，以期能为治理“突击花钱”，科学、合理安排财政资金提供一定的依据。

二、文献综述

(一)对“突击花钱”现象及其原因与治理的研究

关于“突击花钱”，早期文献主要是定性描述，少有定量分析。Liebman et al.(2013)基于美国科技部门微观支出数据的计量分析发现，美国存在年末，特别是最后一周财政支出大幅增加的现象，即存在“突击花钱”现象，而且这种支出是低效率的。崔军等(2019)探讨了不同政府层面预算执行进度滞后现象的异同，发现不同层级政府间“突击花钱”的程度有所不同，市一级的情况明显好于省、国家层面，特别是自2014年以来，而从省级政府角度来看，如果转移支付依赖程度更高、财政压力更小以及预算管理能力偏低，则该省份年末“突击花钱”的程度更严重。

已有文献对于“突击花钱”原因的研究主要基于实证研究，从国家治理模式和预算制度上进行追踪。国家治理模式视角聚焦于“项目制”国家治理模式，其最早在社会学界兴起，指地方政府通过给项目拨款发展经济或者以此带动社会投资，进而对当地经济发展产生影响(折晓叶 等，2011)。具体来说，“项目制”就是上级部门给下级部门分配财政资金时，限定财政资金的使用用途必须是某一“项目”，或者“专项”拨款(周飞舟，2012)。现实中，各级政府、部门更偏好以“项目制”推动各项事业发展，导致项目支出占财政支出的比重较高，而项目支出大都需要竞争性申报，地方政府和部门在申报项目时，往往会制定过于乐观的预算执行计划。 项目得到批准后，因实施过程中受严格管理程序的约束，易导致项目实际执行进度滞后于预算安排问题。项目支出比重高，加上项目支出易出现实际进度滞后于预算安排， 在年度预算原则下就产生“突击花钱”现象(汪德华 等，2018)。

预算制度也是造成“突击花钱”的重要原因。首先是预算编制的不规范。地方政府为了获得充裕的预算往往提出超过实际需求的预算金额，引致地方政府或者部门在年底不得不“突击花钱”(谷文，2012)，否则没有支出的资金就面临被收回的风险。其次，中国的预算执行期与各级人民代表大会开会批准预算的时间错位(李燕，2012；李保仁，2013)。中国预算执行期一般是每年公历1月1日-12月31日，而全国人民代表大会一般春节后召开，地方各级人民代表大会时间更迟，且不统一。预算资金从上级政府层层下拨需要的时间往往较长，再加上批复时间，导致资金到实际预算单位后只剩下半年多时间甚至更少，为避免出现大量的预算结余与结转，预算执行部门或机构往往会“突击花钱”。最后，预算的执行与审计问题。在现行预算制度下，预算的执行与相应产品与服务购买时间的不一致(李燕，2012)，而随着国库集中收付制度等的实施，预算执行更加科学化、规范化。由此，预算执行单位在采购大型设备时，为了降低风险，在确保设备质量和相应服务之前往往会先不付款，导致采购行为已经发生但实际支出滞后。对于预算执行审计的研究发现，预算执行审计并没有抑制预算违规，反而诱导了预算违规(宋达 等，2014)。

如何应对“突击花钱”？李燕(2012)从预算准备、编制、决策、执行等环节探讨了年终“突击花钱”的原因及应对方法。马蔡琛(2014)从优化制度设计的角度，提出建立预算节余分享机制等方法，以期克服“突击文化”的历史惯性。类似的研究还有李保仁(2013)、胡望舒(2012)等。吴敏等(2019)在探讨转移支付与地方政府支出规模时也发现，“年底突击花钱”对专项转移支付“粘蝇纸效应”的贡献最大。

(二)对财政支出效率及其影响因素的研究

已有文献对财政支出效率的分析则相对较多。衡量财政支出效率，先使用数据包络分析(DEA)估计财政支出效率，再使用Tobit回归研究影响财政支出效率的因素。从数据模型的角度来看，既有基于省级面板数据的测算(陈诗一 等，2008)，也有基于县级面板数据的测算(李燕凌 等，2011)。杨骞等(2015)基于2012年的省级截面数据，利用DEA中的超效率SBM模型，发现31个省份中有13个是财政支出无效率的，特别是科技创新产出存在严重不足。分税制改革明显提高了省级政府的财政支出效率(唐齐鸣 等，2012)。

对于财政支出效率的影响因素，陈诗一等(2008)基于中国31个省份的面板数据研究发现，财政支出效率具有区域差异，分税制改革前后也有不同。地方财政透明度能够在一定时期提升财政支出效率(李燕 等，2016)。具体到某一部门或领域，李燕凌等(2011)发现，财政支农支出受到平均机械动力、城市化水平、人均收入水平等的影响。杨林等(2013)研究了影响文化服务支出效率的因素，认为公共文化服务财政支出效率没有明显的东西部聚类效应，同时受到人均GDP、政府规模等的影响。在公共安全领域，史晓晨等(2015)基于中国30个省级政府的截面数据，利用DEA-Tobit二阶段分析法研究发现，中国地方政府公共安全支出的效率不高，受到区域环境与当地经济水平的影响。公共体育服务领域，其支出效率地区间差距较大，且受到经济发展、财政支出结构、公众受教育水平等因素的影响(李燕领 等，2018)。在备受关注的环保领域，程承坪等(2017)发现，近年来，中国省级政府环境保护支出效率整体有所改善，区域间差异明显减小，而城镇化水平和工业化水平对环保支出效率存在显著的负效应，人口规模和经济水平则对环保支出效率存在显著的正效应。

总的来说，已有文献对于“突击花钱”现象的描述以及形成原因分析较多，但是对于“突击花钱”是否引起财政支出效率的下降则鲜有研究。已有文献有的从全局领域或者分支领域，有的从省级或者地市级，有的从人口、经济发展等角度考察财政支出的效率，但是都忽视了每年最后一个季度或者12月份的财政“突击花钱”可能也是影响财政支出效率的重要因素。本文基于2005—2018年中国31个省份的数据，先使用DEA(数据包络分析)测算各个省份财政支出效率，再通过受限的Tobit回归，探究“突击花钱”是否降低了财政支出效率。

三、研究设计

DEA(数据包络分析)方法一般被用来测量某部门的生产效率。利用线性规划构建有效率的凸性生产前沿边界，与此前沿边界相比较，可以识别低效率的决策单元及其效率高低。由于该方法利用线性规划以避免联立方程组偏差和方程设定误差等计量问题，因而受到研究者的青睐。在使用DEA方法衡量决策单元的效率时，既可从投入的角度来核算，也可从产出的角度来核算。在规模报酬不变的前提下，从投入角度和产出角度测算的效率水平应该是相同的。本文主要基于产出不变前提测算省级政府财政支出的效率得分。

在测算过程中，DEA 方法不会考虑那些不可控因素，只考虑可以控制的投入和产出，但不可控因素往往是造成效率高低的重要原因，因此一般用DEA-Tobit模型来克服这个缺点。首先使用DEA方法计算出相应的效率得分，然后将得分作为被解释变量，而为了避免最小二乘法带来的偏误，使用受限因变量模型，即Tobit模型进行回归。本文主要基于产出角度以及假定规模报酬不变，使用数据包络分析(DEA)中的CCR模型进行测算。

现有文献中，对政府财政支出效率的测算一般可以分为两类：一类是从总体估计政府的财政支出效率。这类研究一般从政府提供的全部或若干主要服务品的角度，将总货币性支出作为投入指标，产出指标包括领取社会福利性补助的居民比例，当地高速公路及铁路的里程，当地各类学生数量占总人口的比例，自来水人均供给量，居民平均住房面积，当地各类基础设施数量如路灯、各类文化和体育设施及当地犯罪率等。采用的方法主要是数据包络分析(DEA)以及随机参数方法，核算的样本包括地区和城市的截面或面板数据。另一类是评估政府某一部门的效率。如文化服务支出效率、公共卫生服务支出效率、财政支农支出效率等。本文主要参考的是第一类研究，即从总体上估计政府的财政支出效率。

四、地方财政支出效率的评价

(一)变量选取与数据来源

本文研究对象为中国省级政府2005—2018年的总财政支出效率。2005年之前的部分数据不可考或统计口径发生变化，2019年的部分数据尚未更新，故本文选取2005—2018年作为研究时期。

结合以往研究，本文选取的投入变量为2005—2018年省级地方政府人均财政支出。产出变量共有三类指标：第一类是教育(2)一般来说，教育指标应该包括高等院校、中专院校、普通中学及小学教职工占人口比例。但由于2005—2010年的分省份普通初中教职工数据缺失，2005—2007年的中专院校分省份教职工数缺失，为避免非平衡面板数据对结果造成影响，故将中专院校、普通初中从指标值中删去。，包括各省份高等院校教职工、普通高中教师(不含非教师职工)、普通小学专职教师占当地总人口的比例共3个子指标；第二类是医疗卫生，包括各省份人均拥有的医护人员(3)医护人员包括卫生技术人员、卫生监督员、执业(助理)医师、注册护士、药师等，并非局限于日常生活中的医生。数量及医疗床位(4)医疗床位包括医院、社区卫生服务中心、各级卫生院、妇幼保健院、专科疾病防治院等，并非局限于日常生活中的医院。数量共2个子指标；第三类是基础设施复合产出，包括各省份农业有效灌溉面积(5)有效灌溉面积指灌溉工程设施基本配备，能够进行正常灌溉的耕地面积，是反映中国农村基础设施建设的一个重要指标。占总种植面积的比例、人均用电量、人均铁路里程和人均邮电业务量(6)人均邮电业务量能够综合反映一定时期邮电业务发展的总成果，是研究邮电业务量构成和发展的重要指标。共4个子指标。具体见表1。为了消除各指标单位的影响，参考De Borger et al.(1996)、 Afonso et al.(2006)、陈诗一等(2008)等，三类产出指标分别先进行正交化处理，然后再取平均数(7)根据陈诗一等(2008)的研究，这种简单的平均计算直接且在经济上具有直觉性，可以避免主成分分析等统计方法缺乏合理的经济解释等问题，因此在研究政府支出效率的文献中被广泛使用。。各省份政府产出总指标由三类指标取平均数而得。

表1 省级地方政府财政支出效率评价指标

本文数据来源：省级政府财政支出及基础设施复合产出指标中的第二、三个子指标来源于CEIC数据库与《中国统计年鉴》；教育指标中的所有子指标和基础设施复合指标中的第一、四个子指标来自于中国国家统计局与《中国统计年鉴》。医疗卫生指标中的子指标来源于《中国城市统计年鉴》与《中国卫生统计年鉴》(8)部分统计数据由相关数据库中的原始数据进行相应的简单计算而得。。

(二)DEA结果与分析

表2给出了2018年经过正规化处理后的三类产出指标及其效率得分(9)由于篇幅受限，2005—2017年各省份具体的效率得分没有列示。。2018年，省级政府财政支出有效的省份有16个，但不同省份之间的财政支出效率差别较大。从年度平均支出效率来看，2018年的平均效率值在0.966左右，这表明2018年省级政府财政支出总体有效。

表2 省级政府财政支出的产出效率得分(2018)

分区域来看，财政支出效率并没有呈现出明显的聚类效应。这与以往文献(陈诗一 等，2008；王金秀 等，2018)的研究结果不同。财政支出有效的省份并没有集中在东部经济较发达地区，例如中部的四川、重庆等都是财政支出有效省份。

图1是31个省份2005—2018年财政支出效率的变化时序图。可以看出，大部分省份的财政支出效率是上下波动的，例如广东2012—2014年的财政支出效率是有效的，但近几年来却呈现下降趋势。31个省份中，只有北京在观测期间内每年的财政支出效率都有效，其余绝大多数省份都是部分年份有效，极个别省份在观测期内财政支出效率均没有达到有效。由此可见，中国省级政府的财政支出效率还有很大的提升空间。

图1 31个省份2005—2018年财政支出效率时序图

五、“突击花钱”对财政支出效率的影响分析

(一)模型设计与变量选取

前文从单投入、多产出的角度，假设规模报酬不变，运用DEA方法测算省级政府2005—2018年财政支出效率得分。接下来，把30个省份(因西藏某些数值有缺失，故去掉)2005—2018年的效率得分作为被解释变量，利用受限Tobit模型分析财政每年年底的“突击花钱”可能对政府支出效率产生的影响。

正如前文所述，“突击花钱”的表现是财政支出在每个季度的非平均性，呈现“前低后高”的特征，即第一、二季度甚至第三季度支出较少，而第四季度尤其是12月份可能“突击”支出，因此，本文的主要解释变量是地方政府每季度的财政支出以及12月份的财政支出。地区经济发展水平、地区人口密度对于财政资金的使用进度可能产生影响，地区市场化程度可能影响政府财政支出的效率，因此，本文的控制变量包括人均GDP、地区人口密度与市场化程度。

基于此，本文将从经济发展水平、人口密度、地方政府每季度的财政支出三个方面分析其对财政支出效率的影响。Tobit随机效应面板数据回归方程如下：

Yit=a+α+βXit+μi+εi

其中：Yit表示各省份的财政支出效率，用效率得分表示；Xit表示各影响因素，主要包括第一、二、三、四季度的财政支出，12月份的财政支出，人均GDP，人口密度，市场化程度，还有第四季度与12月份财政支出的交乘项；μ表示随个体变化而变化，但不随时间变化且与解释变量不相关的随机变量；ε为随时间和个体变化而变化的随机变量；a是截距项；α和β是参数向量。

(二)实证结果与分析

面板单位根检验显示，人均GDP、人口密度不平稳，在回归时将其转换为增长率形式，并取对数，因此观测值减少1。检验显示，每一季度财政支出占当年度总支出的比重其时间序列平稳。表3报告了Tobit回归结果。

表3是基准的混合Tobit的回归结果，模型1、2、3、4分别表示第一、二、三、四季度财政支出占当年度总支出的比重对财政支出效率的影响。可以看出，只有第一季度支出占比显著地反映到财政支出效率上，而第二、三、四季度的财政支出与财政支出效率的关系在统计上并不显著。人均GDP的系数为正数，说明经济发达地区的财政支出更有效率，但是市场化程度指数为负，并且统计上显著，说明市场化程度更高的地区可能市场活力更大，财政收入较容易获取，反而忽略了财政支出的科学性，导致支出“大手大脚”，造成财政资金的浪费。人口密度统计上不显著，说明规模效应并没有体现在省级政府财政支出效率中。

表3 混合Tobit回归结果

为了保证分析的稳健性，本文继续进行随机效应的面板Tobit回归，结果见表4。同样，可以看出，第一、二季度财政支出占比对财政支出效率的影响更显著，12月份的财政支出也同样不显著。同时，还可以发现，第四季度和12月份财政支出占比的交乘项显著，符号为负，第四季度财政支出占比越大，12月份的财政支出占比对财政支出效率的反向影响越大。也就是说，如果第四季度的财政支出是10、11月份支出更多，12月份支出更小，说明财政并没有显著的“突击花钱”倾向，从而财政支出效率受到“突击花钱”的影响也越小；反过来来看，如果第四季度的财政支出大部分是由12月份贡献的，那么说明财政支出效率受“突击花钱”的影响越大。

全年综合来看，第二季度支出对财政支出效率的影响最积极。这可能是由于在第一季度，各级人民代表大会尚未召开，财政预算尚未被批准，各级政府只能按照《预算法》的规定，参考上一年同期预算支出数额安排支出。所谓的“上一年同期预算支出数额”是指上一年度用于各部门、单位正常运转的人员经费、业务经费等必需的支出数额，相应地，项目支出较少，而到了第二季度，预算拨款到位，会通过项目支出带动财政支出效率。12月份的财政支出如果较大，一方面，邻近新春，人员经费、办公经费等相比全年可能更高，降低了财政支出效率；另一方面，年终项目结算可能会引起相应财政审核较少，加急支出、“突击花钱”的特征也更鲜明。可以看到，市场化程度为负，统计显著，与人均GDP符号相反。这与直观感受或许不一致。可能是因为人均GDP越大，经济发展水平越高，相应城镇化水平可能也越高，与此相对应，对公共产品的需求也就越多，财政支出更容易满足公共需求，其效率自然也提高了。在满足公共需求的过程中，可能伴随着更多的项目支持，如果这些项目支出在市场化水平较高地区，意味着政府和市场的关系更紧密，项目可能更随意安排，财政也更有动机花钱，而在市场化程度较低的地区，每笔财政支出可能都要“锱铢必较”。另外，实证结果还表明财政支出效率的规模效应与预期符号相反。人口密度大带来人力资本的聚集，但是人力资本并未分散一部分用于财政资金的监督和审计，这说明纳税人意识还需进一步提高，预算审核和执行过程中也需加强监督。

表4 随机效应的Tobit回归结果

六、结论与启示

根据中国30个省份2005—2018年的面板数据，运用产出角度的规模报酬不变(CCR)的DEA方法对省级政府财政支出效率进行测算，并利用Tobit回归对其影响因素进行分析，得到以下结论与启示：

首先，省级政府年末“突击花钱”虽然近年来有所改善，但依旧存在。预算编制与执行、审计部门应该对此提高警惕。

其次，省级政府财政支出效率总体不高，虽然近几年来有所上升，但财政资金浪费现象仍然存在。大部分省份的财政支出效率上下波动，并没有呈现逐年上升趋势，还有改进空间。不同省份之间支出效率差距较大，但并没有出现地区聚类效应。财政支出效率受当地经济水平的影响，经济发展水平越高，财政支出效率也越高，但是市场化程度越高，财政支出效率却越低。这或许是因为市场化程度更高的地方，财政资金较为充足，因此浪费现象更为严重。

最后，在现行预算制度下，第三、四季度的财政支出效率仍有提升空间，各地应对全年的财政支出结构进行调整。例如在预算编制过程中提高其科学性与准确性，在预算决算时重视预算执行情况并以此调整下一年度预算编制，以提高下半年的财政支出效率，进而提高全年的财政支出效率。