才国伟等：“省直管县”改革会损害地级市的利益吗？

devit=cit+c1devit－1+c2reform_eit+c3reform_fit+c4reform_e_fit+ψX+εit（1）

dev表示城市发展变量，其中，包括人均财政收入（lfis_i_p）、人均财政支出（lfis_e_p）、经济增reform第三产业比重（prop3r）、城市规模（pop）、环境质量（green）等。reform_e、长速度（rg_gdp_p）、

_f、reform_e_f代表改革措施的虚拟变量。X为影响城市发展的其他控制变量，包括经济发展水平

①（lrpgdp）、FDI比重（fdi_gdp）、CPI指数（g_price）等。投资率（s）、人口增长率（n）、

模型（1）的解释变量中包含了被解释变量的一阶滞后项，因此是一个典型的线性动态面板模采用OLS或固定效应回归得到的估计型（Lineardynamicpanel-datamodel）。由于存在内生性问题，

量往往是非一致性的。Arellano＆Bond（1991）提出了具有一致性特征的“一阶差分广义矩估计量”（first-differenceGMM）。然而，在一阶差分方程中，水平变量的滞后项大都是弱工具变量（weakinstrument），Arellano＆Bover（1995）使得Arellano-Bond估计量可能存在严重的小样本偏误。此后，（systemGMM）。相比以及Blundell＆Bond（1998）进一步提出了更为有效的“系统广义矩估计量”

“系统广义矩估计量”而言，进一步加入水平方程以及更多的矩条件，系统估计量的小样本偏误明因为它更加充分地利用了样本信息。系统GMM估计要求面板数据的截面数i较大，而时显降低，

本文的样本特征正好符合这一要求。期t相对较小，

因此，本文将采用系统GMM估计方法来克服个体异质性和内生性问题。该方法的一个关键假设是：水平方程中的干扰项不存在序列相关。如果差分后的干扰项只存在一阶自相关AR（1）而可以认为这一假设是合理的。在计量结果中，我们将给出了与该检验不存在二阶自相关AR（2），

相关的arm2统计量。同时，为了检验工具变量的合理性，我们给出了检验过度识别约束的sarganarm2和sargan统计量都要求接受原假统计量。为了保障线性动态面板模型回归结果的合理性，设。

（二）“省直管县”改革对地级市财政收入和支出的影响

地级市对“省直管县”改革的最大顾虑，是担心改革会削减市级政府的财力，这甚至会影响某些地方官员的直接利益。对此，本文使用下面的实证方程进行检验：

lfis_i_pit（lfis_i_pit）=cit+c1lfis_i_pit－1（lfis_i_pit－1）+c2reform_eit

+c3reform_fit+c4reform_e_fit+c5lrgdp_pit+c6fdi_gdpit+c7g_pit+c8sit+c9nit+εit

（2）

lfis_i_p代表人均财政收入，lfis_e_p代表人均财政支出，其中，其他变量含义见表2。回归方法采用系统GMM估计，在回归过程中，将具有外生性的改革变量设定为predeterminedvariable，将具有内生性的投资率和人口增长率设定为endogenousvariable。回归结果见表3。

根据表3的回归结果，可以得到如下结论：

1.“强县扩权”显著提高了地级市的财政收入，抑制了地级市的财政支出。

reform_e的回归系数显著为正，在方程（1）中，这说明“强县扩权”改革显著提高了地级市的财reform_e的回归系数显著为负，政收入。在方程（4）中，这说明“强县扩权”运动确实降低了地级市的财政支出。“强县扩权”下放的主要是经济计划、项目审批等行政经济管理权，并没有削弱市辖区的财政收入能力。“强县扩权”改革解放了县级政府的事权束缚，显著促进了县域经济的发展②，进而促进城市经济的发展③，有利于城市财政收入的提高。事权的下放缩小了市级政府的工作范围，节约了行政费用。同时，县级政府权力的扩大，使得县级政府承担的义务随之增加，原来一些由

①②③

控制变量的选择参见Barro（1991）。参见才国伟、黄亮雄（2010）。

本文后面的实证检验证明了这一点，见本文表4的结果。

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