统计描述与估计方法说明

为了分析县级财政能力对县级政府提供基本公共服务行为的影响，我们运用固定效应模型和系统GMM作为主要估计方法。如果存在遗漏变量与地方财政自给率相关，且又影响县级基础建设支出和教育支出，那么Pooled OLS估计结果就是有偏且不一致的，遗漏变量可能是样本的资源禀赋、地理位置等。为了解决这个问题，通过Hausman检验，我们放弃随机效应模型，选择固定效应模型，并采用稳健的Robust进行估计。同时，由于模型中将被解释变量的一阶滞后项作为控制变量，所以这是一个动态面板回归模型，采用系统GMM进行回归。通过系统GMM可以有效缓解内生性问题，更加有效地对模型和系数进行估计，并给出AR（1）、AR（2）的统计量和过度识别约束的Hansen统计量，以说明运用系统GMM的合理性。

表5.9显示，2000—2006年安徽省县级财政自给率的均值为0.43，最小值为0.12，最大值为0.85，说明安徽省县级财政能力较弱，且地区间两极分化严重。教育支出的占比较大是由于中国义务教育支出下放由县级政府承担，给县级政府带来了巨大的支出压力。表5.9显示，安徽省基建支出占当年财政支出比重的均值较低，这主要是因为对于县级政府来说，虽然承担着大量基础设施建设的支出责任，但获得的财政资源却较低，基本建设的财政资源主要集中在省、市级两级政府。由于县级财政能力有限，“预算内资金管吃饭，预算外资金搞建设”，导致了预算内基建支出占当年财政支出的比重不高。

表5.9　变量描述性统计