財(cái)政支出結(jié)構(gòu)對(duì)資源型省區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響分析*

肖枝洪， 隆　蓉

(重慶理工大學(xué) 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院，重慶 400054)

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財(cái)政支出結(jié)構(gòu)對(duì)資源型省區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響分析*

肖枝洪， 隆蓉**

(重慶理工大學(xué) 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院，重慶 400054)

摘要：利用我國(guó)18個(gè)資源型省區(qū)2007—2013年的面板數(shù)據(jù)，采用SEM模型和一般面板數(shù)據(jù)模型對(duì)資源型省區(qū)的各結(jié)構(gòu)財(cái)政支出對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響進(jìn)行了分析。結(jié)果顯示，資源依賴度對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在負(fù)效應(yīng)的省區(qū)，一般公共服務(wù)支出對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有顯著的促進(jìn)作用，但農(nóng)林支出、社會(huì)保障支出、環(huán)境保護(hù)支出和科教支出對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不利；另外的省區(qū)，各結(jié)構(gòu)財(cái)政支出對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響也不相同。政府應(yīng)根據(jù)各資源型省區(qū)的發(fā)展?fàn)顩r，進(jìn)行合理的財(cái)政支出。

關(guān)鍵詞：SEM模型；面板數(shù)據(jù)；財(cái)政支出；資源型省區(qū)

作為我國(guó)資源戰(zhàn)略基地的資源型省區(qū)，近年來(lái)的發(fā)展面臨著諸多問(wèn)題，例如高耗能、高污染、高排放項(xiàng)目低水平重復(fù)建設(shè)，接續(xù)替代產(chǎn)業(yè)發(fā)展滯后等。資源型地區(qū)要實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，就必須轉(zhuǎn)型升級(jí)已有的產(chǎn)業(yè)，并且開(kāi)發(fā)可持續(xù)發(fā)展的綠色產(chǎn)業(yè)，但人才、資金等要素的缺乏，是困擾這些地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一個(gè)重大問(wèn)題。同時(shí)資源型地區(qū)的資金有限，如何在已有的資金條件下，盡可能地促使資源型地區(qū)經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)，也是其實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展必須考慮的因素。

我國(guó)地區(qū)發(fā)展中資金對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用，很大程度上可以從地方的財(cái)政支出對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用中體現(xiàn)。在探究財(cái)政支出對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響中，鄭航(2013)用因子分析法對(duì)福州市各區(qū)縣的財(cái)政支出進(jìn)行了評(píng)價(jià)，表明財(cái)政支出越多，投入越大， 經(jīng)濟(jì)文化方面發(fā)展越快[1]，其研究在一定程度上能夠揭示財(cái)政支出與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系。張麗彩(2015)指出財(cái)政支出必須把握好“度”，超出一定規(guī)模，財(cái)政支出對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)會(huì)造成嚴(yán)重的后果[2]，其研究是對(duì)我國(guó)的整體而言，但對(duì)于特定省區(qū)“度”的把握并不能夠充分體現(xiàn)。對(duì)于特定地區(qū)的考慮，朱玉春采用加入虛擬變量的一般面板模型，對(duì)我國(guó)財(cái)政支出及其構(gòu)成與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系進(jìn)行了研究，分析了不同結(jié)構(gòu)的財(cái)政支出對(duì)各個(gè)省區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，其研究結(jié)果能夠?qū)Ω鱾€(gè)區(qū)域的財(cái)政支出提出指導(dǎo)意見(jiàn)，但是一般面板模型是假設(shè)誤差項(xiàng)是相互獨(dú)立的，而經(jīng)濟(jì)地區(qū)之間的誤差往往并非相互獨(dú)立?？臻g計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中的空間面板模型通過(guò)引入空間權(quán)重矩陣，能夠考慮到空間單元的相互關(guān)系，彌補(bǔ)了一般面板模型的不足。所以，為了研究各資源型省區(qū)的財(cái)政支出對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響，并且考慮到 “幾乎所有的空間數(shù)據(jù)都有空間自相關(guān)的特征”[3-4]，此處擬采用空間面板模型分析資源型省區(qū)的各結(jié)構(gòu)財(cái)政支出對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，最后對(duì)資源型省區(qū)的財(cái)政支出提出可行性建議。

1模型原理與算法

1.1Moran指數(shù)

探究各區(qū)域是否存在空間相關(guān)性，一般用Moran指數(shù)進(jìn)行判斷，Moran指數(shù)定義：

(1)

1.2空間面板模型原理

空間面板模型的一般表達(dá)式為

(2)

當(dāng)λ=0時(shí)，模型(2)為空間誤差模型(SpatialErrorModel,SEM)：

(3)

當(dāng)ρ=0時(shí)，模型(2)為空間滯后模型(SpatialLagModel,SLM)：

(4)

當(dāng)無(wú)空間相關(guān)時(shí)，即λ=0，ρ=0時(shí)，模型(2)為一般的面板數(shù)據(jù)模型：

(5)

1.3空間相關(guān)性檢驗(yàn)及模型選擇

對(duì)空間相關(guān)性的檢驗(yàn)一般有Moran檢驗(yàn)、LMLAG檢驗(yàn)、LMERR檢驗(yàn)(拉格朗日乘子檢驗(yàn))以及R-LMLAG檢驗(yàn)、R-LMERR檢驗(yàn)(拉格朗日乘子檢驗(yàn)的穩(wěn)健形式)等，但它們只是針對(duì)截面數(shù)據(jù)而言。而對(duì)于面板數(shù)據(jù)，取M=IT?W(IT為T階單位陣)，若寫成矩陣形式，并用M替換空間權(quán)重矩陣W，便很容易把一般的空間模型拓展到空間面板模型上進(jìn)行計(jì)算。

2指標(biāo)選擇及數(shù)據(jù)來(lái)源

2.1指標(biāo)選擇

評(píng)價(jià)性指標(biāo)x，包括經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)、財(cái)政支出結(jié)構(gòu)指標(biāo)和資源依賴度指標(biāo)。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)用人均GDP增長(zhǎng)率進(jìn)行衡量，記為y。選取的財(cái)政支出結(jié)構(gòu)指標(biāo)包括科教支出、環(huán)境保護(hù)支出、農(nóng)林支出、一般公共服務(wù)支出和社會(huì)保障支出，用不同結(jié)構(gòu)的財(cái)政支出占GDP的比重來(lái)衡量政府的財(cái)政支出對(duì)地方經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響程度，即用科教支出、環(huán)境保護(hù)支出、農(nóng)林支出、一般公共服務(wù)支出和社會(huì)保障支出分別占GDP的比重作為相對(duì)指標(biāo)來(lái)對(duì)不同結(jié)構(gòu)的財(cái)政支出進(jìn)行度量，且把各結(jié)構(gòu)財(cái)政支出分別記為ckj，chb，cnl，cyb和csb。資源依賴度用采礦業(yè)從業(yè)人數(shù)占從業(yè)總?cè)藬?shù)比重來(lái)作為資源依賴度度量指標(biāo)[6]，并用rd表示。

控制變量Z，采用周喜君、郭丕斌的做法，選擇對(duì)經(jīng)濟(jì)影響最重要的的物質(zhì)資本投資、人力資本水平和技術(shù)創(chuàng)新投入作為控制變量[7]。用社會(huì)固定資產(chǎn)投資占GDP的比重作為物質(zhì)資本投資指標(biāo)，并用wz表示；以大專以上學(xué)歷占6歲及6歲以上人口的比重度量人力資本水平，并用rl表示；將從事科研和技術(shù)服務(wù)的人數(shù)占從業(yè)人員總?cè)藬?shù)的比重作為科技創(chuàng)新指標(biāo)，并用kj表示；引入滯后一期的人均GDP對(duì)數(shù)對(duì)每個(gè)省區(qū)發(fā)展的初始狀態(tài)進(jìn)行控制，并用lngp表示。

空間權(quán)重矩陣W，采用空間距離權(quán)重矩陣，其表示的是鄰近關(guān)系的強(qiáng)度會(huì)隨距離的增加而衰減?？臻g距離權(quán)重表達(dá)式如下：

(6)

式(6)中，i，j表示空間中的兩個(gè)單元，dij為i和j兩地理位置中心的距離，Wij表示第i個(gè)單元和第j單元的空間鄰接權(quán)重。

2.2數(shù)據(jù)來(lái)源

研究對(duì)象為我國(guó)18個(gè)資源型省區(qū)，選擇的研究區(qū)間為2007—2013年，共有126個(gè)觀察值。數(shù)據(jù)主要來(lái)源于歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)人口與就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省區(qū)歷年的統(tǒng)計(jì)年鑒，空間距離權(quán)重矩陣由各省的地理中心位置坐標(biāo)經(jīng)Geoda095i計(jì)算得到。

3實(shí)證分析

3.1初步統(tǒng)計(jì)觀察

在計(jì)算各結(jié)構(gòu)財(cái)政支出對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響之前，先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步觀察。首先，選取2013年18個(gè)省區(qū)的資源依賴度數(shù)據(jù)，并按照資源依賴度大小進(jìn)行排序，如表1所示：

表1　2013年18個(gè)省區(qū)的資源依賴度指標(biāo)

注：資源依賴度從高到低排列。

從表1可知，資源依賴度最嚴(yán)高的是山西，資源依賴度最低的是海南。進(jìn)一步選取2007—2013年間的數(shù)據(jù)，考查資源依賴度與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系。選取資源依賴度較高的山西和黑龍江作為樣本，繪制資源依賴度與人均GDP增長(zhǎng)率的散點(diǎn)圖，如圖1所示。從圖1中可以看到，資源依賴度較高的山西，其資源依賴度對(duì)經(jīng)濟(jì)具有負(fù)的影響，而對(duì)于黑龍江，其資源依賴度對(duì)經(jīng)濟(jì)卻具有明顯的正向作用。根據(jù)資源依賴度與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系，把這些省區(qū)分為兩類：第一類為資源依賴度與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈正效應(yīng)的省區(qū)，包括黑龍江、安徽、江西、湖北、湖南、廣西、海南、重慶、云南、西藏、寧夏、河南、吉林、河北、甘肅和四川16個(gè)省區(qū)；第二類為資源依賴度與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈負(fù)效應(yīng)的省區(qū)，包括山西和內(nèi)蒙古。分別對(duì)這兩類省份進(jìn)行建模，對(duì)比分析各結(jié)構(gòu)財(cái)政支出對(duì)各類省區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響情況。

圖1　資源依賴度rd與人均GDP增長(zhǎng)率散點(diǎn)圖Fig.1　Contrast between resource dependence rd and per capita GDP growth

3.2模型的選擇及檢驗(yàn)

3.2.1第一類省區(qū)的模型選擇及檢驗(yàn)

建立空間面板模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合(表2)。在對(duì)模型進(jìn)行擬合前，先對(duì)模型進(jìn)行空間豪斯曼檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果的P值為0.016，即拒絕隨機(jī)效應(yīng)模型的原假設(shè)，采用固定效應(yīng)模型。由表2知， Moran’sI的值為2.348，且顯著，表明存在空間相關(guān)性。條件LM檢驗(yàn)中LMλ值不顯著[8]，即接受λ=0的假設(shè)，采用空間面板誤差模型。根據(jù)Kapoor(2004)，空間面板模型為空間誤差模型時(shí)，對(duì)模型進(jìn)行廣義矩估計(jì)(GM)[9]。

把不顯著變量依次從模型中剔除，得到模型3(考慮到研究意義，估計(jì)的個(gè)體固定效應(yīng)ηit不再列出)，模型3的表達(dá)式由式(7)給出。由式(7)知，滯后一期人均GDP的系數(shù)為負(fù)數(shù)，且在1%的水平下通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明這些省份經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在一定的慣性，即前一期的人均GDP會(huì)對(duì)當(dāng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生影響，存在經(jīng)濟(jì)收斂現(xiàn)象。

由各結(jié)構(gòu)的財(cái)政支出的回歸系數(shù)可知，環(huán)境保護(hù)支出(chb)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用不顯著，已從模型中剔除；農(nóng)林支出(cnl)和一般公共服務(wù)支出(cyb)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有顯著的正向影響，表明政府加大農(nóng)林支出和一般公共服務(wù)支出能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；科教支出(ckj)和社會(huì)保障支出(csb)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有明顯負(fù)的影響，說(shuō)明政府加大對(duì)科教和社會(huì)保障的投入，會(huì)對(duì)當(dāng)年的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不利；資源依賴度(rd)對(duì)經(jīng)濟(jì)具有促進(jìn)，顯示了這些省份能夠利用其資源的優(yōu)勢(shì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

從控制變量來(lái)看，科技創(chuàng)新(kj)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有顯著的負(fù)影響，表明我國(guó)的科技創(chuàng)新能力轉(zhuǎn)化為實(shí)際生產(chǎn)力的效率比較低，人力財(cái)力存在浪費(fèi)現(xiàn)象[10]，從而導(dǎo)致其科技創(chuàng)新阻礙了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；人力資本水平(rl)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有顯著的促進(jìn)作用，故我國(guó)應(yīng)該提高這類省區(qū)的人力資本水平，加大人才儲(chǔ)備，進(jìn)一步促進(jìn)經(jīng)濟(jì)持續(xù)健康發(fā)展；物質(zhì)資本投資(wz)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)無(wú)顯著作用，說(shuō)明固定資產(chǎn)投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響效率較低，若用加大物質(zhì)投資資本戰(zhàn)略來(lái)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展是很危險(xiǎn)的。

表2　第一類省區(qū)的回歸模型估計(jì)與檢驗(yàn)結(jié)果

注：***，**，*分別表示在顯著性水平1%，5%和10%上顯著，括號(hào)內(nèi)為P值，結(jié)果由R語(yǔ)言得到。

yt=-0.079ln (gpt-1)+1.13rdt+0.592cnlt+

0.529cybt+-0.581ckjt+-0.816csbt-

0.696kjt+0.299rlt+ηt+0.185ρ

(7)

3.2.2第二類省區(qū)檢驗(yàn)分析

把山西和內(nèi)蒙古作為第二類省區(qū)進(jìn)行分析，因?yàn)橹挥袃蓚€(gè)省份，所以采用式(5)的一般面板模型，并用廣義最小二乘法對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)。

其系數(shù)的估計(jì)值及檢驗(yàn)情況見(jiàn)表3，其中模型2是把模型1中不顯著的變量剔除后得到的模型，最后估計(jì)得到的模型(2)由式(8)給出。從模型的檢驗(yàn)結(jié)果來(lái)看，其調(diào)整后R的平方為0.997，F(xiàn)為422.9，表明所建立的模型顯著成立。對(duì)各結(jié)構(gòu)財(cái)政支出的回歸系數(shù)進(jìn)行分析，除一般公共服務(wù)支出對(duì)經(jīng)濟(jì)具有促進(jìn)作用外，農(nóng)林支出、社會(huì)保障支出、環(huán)境保護(hù)支出、科教支出對(duì)經(jīng)濟(jì)都存在顯著的負(fù)影響。由資源依賴度的系數(shù)可知，資源依賴度對(duì)經(jīng)濟(jì)具有明顯阻礙作用，表明這兩個(gè)省區(qū)的發(fā)展受到本地區(qū)資源狀況的阻礙，也即存在“資源詛咒”現(xiàn)象。在各結(jié)構(gòu)的財(cái)政支出對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用下，政府應(yīng)該提高財(cái)政支出效率，使各結(jié)構(gòu)的財(cái)政支出能夠有利于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

由技術(shù)創(chuàng)新投入的回歸系數(shù)為負(fù)值可知，這類省區(qū)同樣沒(méi)能夠充分利用科技創(chuàng)新促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，雖然物質(zhì)資本投資對(duì)經(jīng)濟(jì)具有促進(jìn)作用，但單依靠物質(zhì)資本投資來(lái)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)卻是短暫而不可持續(xù)的。人力資本的回歸系數(shù)不顯著，說(shuō)明這類省區(qū)沒(méi)能充分利用其人才優(yōu)勢(shì)來(lái)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

表3　第二類省區(qū)的回歸模型估計(jì)與檢驗(yàn)結(jié)果

注：***，**，*分別表示在顯著性水平1%，5%和10%上顯著，括號(hào)內(nèi)為P值。

yt=0.737ln(gpt-1)-5.536rdt-10.116cnlt+

9.768cybt-25.483ckjt-23.403csbt-

35.57kjt+1.528wzt+ηt

(8)

與第一類樣本省區(qū)進(jìn)行比較分析可知，山西和內(nèi)蒙古各結(jié)構(gòu)的財(cái)政支出對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)更為不利，政府不應(yīng)把財(cái)政支出過(guò)多地投入到農(nóng)林支出、社會(huì)保障支出、科教支出和環(huán)境保護(hù)支出上，而應(yīng)更多地考慮如何把財(cái)政用于支持產(chǎn)業(yè)的優(yōu)化升級(jí)，發(fā)展新型企業(yè)和提高其地區(qū)的核心競(jìng)爭(zhēng)力上，使其能夠真正依靠人力拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，并非靠物質(zhì)資本對(duì)經(jīng)濟(jì)進(jìn)行短期拉動(dòng)。

4結(jié)論與政策建議

從上面的分析可知，兩類省區(qū)的資源依賴度對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用不同，且財(cái)政支出對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響也不一樣，所以政府在對(duì)資源型省區(qū)的財(cái)政支出應(yīng)根據(jù)不同的情況考慮。

對(duì)資源依賴度對(duì)經(jīng)濟(jì)具有正效應(yīng)的省份，應(yīng)加大一般公共服務(wù)支出和農(nóng)林支出，但在考慮加大投入時(shí)，應(yīng)充分考慮人事分配情況，使其能夠在加大財(cái)政投入下，提高辦事效率，減少資源浪費(fèi)。雖然科教支出對(duì)經(jīng)濟(jì)具有負(fù)的影響，但是人力資本水平對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展也具有促進(jìn)作用，我國(guó)應(yīng)加大對(duì)科學(xué)教育的投入，使其更多地轉(zhuǎn)化為人力資本，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。環(huán)境保護(hù)支出對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)無(wú)顯著的促進(jìn)作用，所以政府應(yīng)綜合考慮各種情況，適當(dāng)?shù)剡x擇財(cái)政支出數(shù)目。社會(huì)保障支出對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有阻礙作用，僅對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)而言，應(yīng)減少社會(huì)保障支出，但政府也應(yīng)綜合各方面的因素，選擇適當(dāng)?shù)呢?cái)政支出數(shù)目。這類省份應(yīng)加大人才儲(chǔ)備，減少固定資產(chǎn)投資，加大對(duì)新興能源與產(chǎn)業(yè)的投入，提高經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型能力，使科學(xué)技術(shù)能夠成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要力量。

對(duì)資源依賴度對(duì)經(jīng)濟(jì)具有負(fù)效應(yīng)的山西和內(nèi)蒙古而言，一般公共服務(wù)的支出和第一類省份類似，應(yīng)在充分考慮人事分配和減少人力物力浪費(fèi)的情況下，加大財(cái)政支出。其次，由于科教支出對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有負(fù)的影響，所以政府必須調(diào)整其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，加大資源利用率，使科學(xué)和教育事業(yè)能夠持續(xù)助推經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。再次，政府應(yīng)該加大對(duì)農(nóng)林支出的管控力度，使其能夠應(yīng)用到實(shí)處。僅從經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的角度來(lái)看，應(yīng)適當(dāng)減少社會(huì)保障支出和環(huán)境保護(hù)支出，但考慮到社會(huì)的和諧穩(wěn)定和持續(xù)健康發(fā)展，政府應(yīng)統(tǒng)籌各個(gè)方面的影響，選擇合適的財(cái)政支出數(shù)目。人力資本水平對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響不顯著，所以政府應(yīng)更加關(guān)注財(cái)政在提高資源優(yōu)化配置和產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)方面的支出，使其改變粗糙的發(fā)展方式，保證經(jīng)濟(jì)能夠持續(xù)增長(zhǎng)。

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責(zé)任編輯：李翠薇

Analysis of the Impact of Financial Expenditure Structure on Economic Growth of Resource-based Provinces

XIAO Zhi-hong, LONG Rong

(School of Mathematics and Statistics, Chongqing University of Technology, Chongqing 400054, China)

Abstract：Based on 2007—2013 panel data of China’s 18 resource-based provinces, by using SEM Model and general panel data model, this paper analyzes the impact of financial expenditure of each structure on economic growth of the resource-based provinces. The results show that with regard to the provinces with negative effect of resources dependence on their economic growth, general public service has significantly boosting effect on their economic growth, however, the expenditure on agriculture, forestry, social security, environment protection, science and education is adverse to their economic growth. As for other provinces, the influence of financial expenditure of each structure on economic growth is different. Therefore, governments should use rational financial expenditure according to the development situation of each resource-based province.

Key words：SEM Model; panel data; financial expenditure; resource-based province

中圖分類號(hào)：F202

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1672-058X(2016)02-0068-06

作者簡(jiǎn)介：肖枝洪(1965-)，男，湖北漢川人，教授，博士，從事數(shù)據(jù)分析、應(yīng)用統(tǒng)計(jì)研究.**通訊作者：隆蓉(1991-)，女，重慶豐都人，碩士研究生，從事數(shù)據(jù)分析、應(yīng)用統(tǒng)計(jì)研究.E-mail:lrong199@2014.cqut.edu.cn.

*基金項(xiàng)目：國(guó)家統(tǒng)計(jì)局重點(diǎn)項(xiàng)目(2014LZ25).

收稿日期：2015-10-29；修回日期：2015-12-03.

doi:10.16055/j.issn.1672-058X.2016.0002.014