6.4.2　实证分析

6.4.2.1模型

本节设定的分析模型用于考察每季度中央政府的补助金和县自主财源的进展率对每季度的县预算执行率的影响程度。本节对各县每季度的预算执行率中的经常性开支和开发费用以及卫生、初等教育、饮用水、公路、农业等重点领域的经常性开支和开发费用进行分析。分析中使用混合OLS模型，回归方程如下：

首先，为了考察政府的补助金和县自主财源对全县各季度的经常性开支和开发费用执行率的影响，将“经常性经费开支率”和“开发费用开支率”代入被解释变量y。在对不同领域进行分析时，为把握在县整体预算执行率中无法看出的更为详细的预算执行率所受影响，笔者将经常性经费分为主要项目“人工费”和“其他经费”，与开发费用及各领域总开支一起进行回归分析，即每个领域的被解释变量包括“人工费开支率”“其他经费开支率”“开发费用开支率”及“总开支率”。

其次，解释变量transfer表示中央政府对各县预算下拨的进展率，为考察其对县整体的“经常性费用开支率”和“开发费用开支率”的影响，笔者将中央政府的下拨资金统称为“补助金下拨率”，并将补助金分为经常性预算和开发预算，即“经常性预算下拨率”和“开发预算下拨率”。此外，为了对各个领域进行更详细的分析，在各领域“人工费开支率”和“其他经费开支率”所受影响方面追加“经常性预算下拨率”和“补助金预算下拨率”，在“开发费用开支率”方面追加“开发预算下拨率”，在“总开支率”方面追加“总预算下拨率”。此外，own表示各县每季度所计划的年度自主财源征收率，即“自主财源率”。transport表示各县的“交通费”，这项费用是指从最大城市达累斯萨拉姆到该县所消耗的燃油费（距离与单位距离所耗燃油费的乘积）。之所以包括了这个变量，是因为距离达累斯萨拉姆越远就越有可能在调配方面没有合适的从业者，因此预算执行就越困难。此外，还有一个原因是燃油费用越高越容易由于某种理由对预算执行产生影响。但这一变量仅在混合OLS模型中较为重要，在后文所用的固定效应模型中，各县和达累斯萨拉姆间的距离作为不随时间变动的个体属性被除去。

笔者在混合OLS模型的基础上，利用了面板数据的特性，在固定效应模型下使用各县的数据对每季度数据进行了回归分析。回归方程如下：(https://www.daowen.com)

方程中的εit=μi+vit，该模型考虑了个体效应。下角标i、t分别代表县和时期。

实际上，由于无法排除同时决定各县预算执行率和中央政府的下拨或县自主财源进展率的可能性，所以笔者在进行固定效应模型分析后，使用可以消除内生性的差分GMM进行估计^[11]，回归方程如下：

下角标αi、αt、εit分别表示各国的固定效应、期间效应及随机干扰项。

上述差分GMM估计通过Hansen J统计值检验工具变量是否满足干扰项和正交条件，通过Arellano-Bond统计值检验干扰项是否序列相关。此外，使用了包含稳健标准差的一步（one-step）估计法。