第 44 卷第 10 期(总第 371 期) 2023 年 10 月

目 次

宏观经济

大数据时代预算绩效现实羁绊与路径选择 ……………………………… 李红霞 庄 鹏 张亚璟·3·

经济增长目标设定如何影响财政透明度?

———来自地级及以上城市的经验证据 …………………………………………… 刘 奥 张双龙·14·

金融

社会养老保险能提高家庭投资组合有效性吗?

———基于生命周期视角的研究 …………………………………………………… 臧旭恒 董婧璇·33·

产业经济

数字经济能克服服务业“成本病”吗?

———来自城市层面的经验证据 …………………………………………………… 庞瑞芝 郭慧芳·54·

颠覆性创新感知对新能源和燃油汽车购买意愿的影响 ………………… 史 丹 明 星 宁成浩·75·

区域与城市经济

中国科技创新策源能力综合评价及时空演化特征研究 ……… 程 翔 简苏尔·居来提 杨 宜·90·

企业管理

企业数字化的供应链融资效应

———基于商业信用视角 ………………………………………………………… 王 超 余典范·109·

CEO 信息技术背景对企业数字化创新的影响机制研究 ……………… 王象路 张文泉 耿 新·129·

期刊基本参数:CN 11-1384 / F∗1980∗m∗16∗144∗zh∗P∗30. 00∗3000∗08∗2023-10

Research on Economics and Management

Vol. 44 No. 10(Sum No. 371) Oct. 2023

CONTENTS

Realistic Constraints and Path Choices of Budget Performance in the Era of Big Data

……………………………………………………… LI Hongxia, ZHUANG Peng, ZHANG Yajing(3)

How does Economic Growth Target Setting Affect Fiscal Transparency? —Empirical Evidence from

Cities at the Prefecture Level and Above ………………………… LIU Ao, ZHANG Shuanglong(14)

Can Social Pension Insurance Promote Household Portfolio Efficiency? —From the Perspective of

Life Cycle ……………………………………………………… ZANG Xuheng, DONG Jingxuan(33)

Can Digital Economy Overcome Baumol?s Cost Disease in Service Industry? —Empirical Evidence

from Chinese Cities ………………………………………………… PANG Ruizhi, GUO Huifang(54)

Influence of Disruptive Innovation Perception on Purchase Intention of New Energy Vehicles and

Fuel Vehicles …………………………………………… SHI Dan, MING Xing, NING Chenghao(75)

Comprehensive Evaluation and Spatial-temporal Evolution of China?s Sci-tech Creational and

Original Innovation Capacity ……………………… CHENG Xiang, JULAITI Jiansuer, YANG Yi(90)

Supply Chain Financing Effect of Enterprise Digitalization—From the Perspective of Trade Credit

………………………………………………………………………… WANG Chao, YU Dianfan(109)

Impact Mechanism of CEO?s IT Background on Corporate Digital Innovation

…………………………………………………… WANG Xianglu, ZHANG Wenquan, GENG Xin(129)

Editor-in-Chief:YANG Chunxue

Sponsor:Capital University of Economics and Business

第 44 卷 第 10 期

2023 年 10 月

经 济 与 管 理 研 究

Research on Economics and Management

Vol. 44 No. 10

Oct. 2023

DOI:10. 13502 / j. cnki. issn1000-7636. 2023. 10. 001

大数据时代预算绩效现实羁绊与路径选择

李红霞 庄 鹏 张亚璟

收稿日期:2023-03-20;修回日期:2023-06-04

基金项目:国家社会科学基金一般项目 “中国减税降费政策效果绩效评估与风险防范研究” (20BJY219);教育部人文社会科学研究规划

基金项目“新时代中期预算脆弱度分析与可持续路径选择研究”(18YJA790044);北京市教育委员会社会科学重点项目“北京市中期预算引入

预算绩效改革问题研究”(SZ202010038021)

作者简介:李红霞 首都经济贸易大学财政税务学院教授、博士生导师,北京,100070;

庄 鹏 首都经济贸易大学财政税务学院博士研究生;

张亚璟 首都经济贸易大学财政税务学院博士研究生,通信作者。

作者感谢匿名审稿人的评审意见。

内容提要:当前,全球已全面进入数字经济时代,大数据日益成为国家核心战略资源,为推进国家治理体系和

治理能力现代化提供了有力支撑。 近年来,“用数据说话、用数据决策”已成为打造数字政府的重要依据,而预算绩

效强调以结果为导向,通过数字化绩效管理将政府施政效果建立在可衡量的绩效基础上,让财政资金花得更有价

值,最终实现公共利益最大化。 将大数据引入预算绩效管理,对打破“信息孤岛”和“数据烟囱”,全面提升预算绩

效管理效率意义重大。 但同时也应看到,大数据引入预算绩效管理仍面临着新挑战,例如大数据引入预算绩效管

理的理念薄弱、基于大数据的绩效评价标准尚未健全、政府信息共享平台建设还亟待规范等。 因此,推进大数据与

预算绩效管理的深度融合成为目前亟待解决的重要课题。

关键词:大数据 公共管理 预算绩效管理 数字政府 模式创新

中图分类号:F812. 3 文献标识码:A 文章编号:1000-7636(2023)10-0003-11

一、问题提出

2014 年,自中国首次将大数据写入政府工作报告以来,中央陆续出台了一系列实施大数据战略的重要

文件。 2018 年 9 月,《中共中央 国务院关于全面实施预算绩效管理的意见》明确提出,加快预算绩效管理信

息化建设,打破“信息孤岛”和“数据烟囱”,促进各级政府和各部门各单位的业务、财务、资产等信息互联互

通。 2021 年 4 月,《国务院关于进一步深化预算管理制度改革的意见》(国发〔2021〕5 号)提出,用信息化手

段支撑中央和地方预算管理,规范各级预算管理工作流程等,统一数据标准,推动数据共享。 党的二十大报

告强调“加快建设数字中国”,为大数据引入公共预算领域指明了方向和根本遵循。 2023 年的政府工作报告

指出:推进政务服务集成办理,加快数字政府建设。 由此看出,大数据引入公共管理领域,既是公共治理的

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经济与管理研究(2023 年第 10 期) Research on Economics and Management(No. 10, 2023)

一项制度创新,也是提升政府公共服务质量的重要保障。 但也应看到,大数据引入预算绩效管理仍面临着

新挑战,如大数据引入预算绩效管理的理念薄弱、基于大数据的绩效评价标准尚未健全、政府信息共享平台

建设亟待规范等,这些都是目前亟待解决的问题。

“大数据”的概念最早起源于美国,在电气电子工程师学会(IEEE)第八次会议上,考克斯和埃尔斯沃思

(Cox & Ellsworth,1997)提及可视化领域中设备存储能力存在局限性,称其为大数据(big data)问题,这是首

次提及这一术语[1]

。 2005 年,雅虎公司创建了海杜普(Hadoop),主要应用于互联网技术行业;2008 年 9 月,

美国《自然》杂志推出“Big Data”专刊,正式提出“大数据”概念。 2010—2012 年,海杜普中用于执行并行计

算的计算模型(Map Reduce)主要研究大数据应用领域的技术热点,可对大量数据信息进行有价值的实时分

析,并在紧急情况发生前进行风险预测分析[2]

。 随后,大数据研究的应用范围开始拓展到政治、经济、公共

服务及社会管理等诸多领域。 从大数据和预算绩效之间的内在联系及相互作用看,国内外学者进行了广泛

而深入的研究和探讨。 大数据资源带来的信息技术正在变革人们的生产生活和思维方式,并将为人类未来

生活及公共领域创造前所未有的可以量化的维度[3]

。 很多国家已开始使用大数据应用技术将绩效评价的

重点从内部绩效考核逐渐转向以社会公众为中心的政府绩效评价[4]

。 广泛运用大数据及绩效信息也有助

于公众了解并监督公共计划,使其更加理解绩效评价指标的有效性及绩效评估政策的优先级[5]

。 同时,大

数据技术应用功能有望更多地应用于公共组织以提供公共服务的管理模型,这是因为政府部门负责人拥有

大量的数据,可以用来评估和比较跨地区政府部门的成本效率问题[6]

。 大数据技术在预算绩效的具体运用

方面,主要侧重于绩效方法,而在绩效审计方面的大数据应用明显滞后于其他领域[7]

。 大数据应用于绩效

方面也存在一些担忧,例如政府支出的效率和安全性,因此对大数据智能技术要给予高度重视,以使大数据

应用在多个维度上保持平衡。

随着数字技术的蓬勃发展,数字革命已悄然而至,人类文明也进入了一个崭新的发展阶段———数字

文明时代[8]

。 依托大数据智能算法系统,处理预算分配和预算绩效问题的能力得以细化,这有利于打破

部门之间的信息壁垒,促进预算绩效顺利开展[9]

。 大数据能够进一步推进中央和地方财政系统信息贯通

共享[10]

。 此外,大数据技术引入预算绩效管理,可以有效对冲公共风险,海量的大数据技术具有消除信

息不对称的作用[11]

,即大数据技术针对信息不对称问题具有天然优势[12]

。 构建动态化和实时化的预算

绩效评价体系,将成为大数据时代全方位、全过程预算绩效改革的重要目标[13]

,具体体现为运用“互联网

+预算绩效+管理”模式,建立预算绩效管理信息共享平台, 强化动态监管机制对财政业务的全覆盖,提高

政府管理效能等[14]

。

以往大多数研究都是将大数据与预算绩效分别展开研究,而将大数据与预算绩效管理有机结合的研究

较少。 近年来国内研究主要侧重于大数据提升政府治理效能的可行性和运用大数据技术如何提高预算支

出效率等方面。 但现有研究在运用大数据优化预算编制流程、预算绩效评价结果应用以及克服信息共享障

碍等方面还比较薄弱。 这些不足给本文留下深入探究和突破的空间。 与既有研究相比,本文的可能贡献在

于:一是以信息不对称理论和公共风险理论为切入点,构建大数据引入预算绩效管理的理论逻辑起点;二是

构建全流程预算绩效评价总体架构图,为优化预算编制流程提供有价值的参考;三是提出大数据引入预算

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Research on Economics and Management(No. 10, 2023) 经济与管理研究(2023 年第 10 期)

绩效管理应采用 “议题取向型”模式,以实现预算绩效管理的帕累托最优。

二、大数据引入预算绩效管理的内在机理

(一)新公共管理运动催生大数据与预算绩效融合

迈尔-舍恩伯格和库克耶(2013)指出,世界的本质就是数据,大数据是一场改变人们的生活、工作和思

维方式的大变革[3]

。 大数据是指超出常规的数据库软件所能达到的获取、存储、管理及分析能力的超大规

模数据集合。 20 世纪 70 年代,随着西方新公共管理运动的兴起,各国政府为了应对经济衰退引发的财政赤

字、债务危机等困扰,开始推行以结果为导向的新预算绩效管理改革。 新公共管理运动强调“重塑政府”“再

造公共部门”

[15]

,随之实施的新预算绩效管理模式的目的是提高政府部门行政效率,提升公共服务质量。 大

数据技术的开发与利用是打造数据驱动型政府的关键,各国政府越来越重视大数据战略在国家治理中的运

用,政府数据开发基于公开、诚信、问责及利益相关方共享的原则。 大数据技术自 20 世纪 70 年代开始在西

方公共部门使用,到目前仍保持先进技术的是在数据欺诈及错误检测领域[16]

。 预算绩效管理其实质就是一

个信息处理过程,预算管理的效率直接取决于信息技术条件,数据驱动型政府能够更有效地衡量公共服务

的效能,大数据技术使信息交换速度及利用频率得到了大幅提升,各国政府通过海量数据的汇集、存储、分

析和共享开放,为社会公众提供了容量更大、速度更快的公共信息,保障了公民的知情权和监督权。 依托大

数据智能技术,不断将预算绩效与监控能力引向精细化,无疑有助于政府履职能力及公信力的提升[17]

。

(二)信息不对称推进信息透明与激励相容

公共预算管理过程中存在着多层委托代理关系,既包括公众与政府之间的委托代理关系,也包括中央

政府与地方政府之间、地方政府与各部门之间的委托代理关系等。 各利益相关者之间的信息不对称,容易

造成委托代理人产生道德风险,导致机会主义行为盛行。 根据信息不对称理论,委托代理的链条越长,信息

不对称表现越明显,初始委托人的行为能力就越弱,委托代理人产生道德风险的可能性也就越高。 针对信

息不对称引发的逆向选择,委托代理理论提出信息透明与激励相容两种主要解决方案,强调通过结果导向

的绩效预算促使受托人对设定的绩效目标负责。 如果达到预定目标,则通过制度安排对受托人予以奖励;

若没有达到预算绩效目标,也要通过问责机制对受托人进行相应惩罚。 通过信息透明和激励相容等制度安

排,促使受托人不仅追求自身利益最大化,还要想方设法实现委托人利益的最大化。 预算绩效管理强调信

息公开透明,可以有效实现对受托人的监督,这是抑制代理人机会主义败德行为的一种有效途径,也在一定

程度上避免信息不对称导致的预算效率低下和机会主义盛行。 因此,可以看出,信息不对称问题导致的机

会主义行为及预算效率缺失在一定程度上催生了公共预算绩效管理。 而大数据时代的到来和迅猛发展又

为解决预算绩效管理存在的信息不对称拓展了改革思路和路径。 运用大数据技术实现数据间的开放共享,

可以在很大程度上减少利益相关者之间的信息不对称问题。 由于大数据智能技术具有细粒度、多维度和完

备性的特征,强调从宏观统筹转向微观精细化调节,能够对预算绩效管理利益相关者产生内生优化作用,从

而最大限度地满足利益相关主体的个性需求和彼此间的协调共进,进而助推利益相关者共同参与预算治理

体系。

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经济与管理研究(2023 年第 10 期) Research on Economics and Management(No. 10, 2023)

(三)预算绩效对冲公共风险令其收敛可控

风险伴随着人类的决策与行为而产生,深刻影响着人们生活的各个方面,全球性风险更是给人类的生

存和发展带来严重威胁,各国政府应增强风险意识,通过公共服务创新破解公共服务供给困境,构建应对公

共风险的新机制[18]

。 社会风险分为私人风险和公共风险,而私人风险将会转化为公共风险,当面临公共风

险时,政府首当其冲会成为主要的承担人[19]

。 不确定性、公共风险与预算绩效管理之间的关系非常密切。

风险的不确定性往往使潜在的风险超出预期的判断,并且,若不确定性事件得不到正确处理,就会变为公共

风险事件[20]

。 预算绩效管理可以促进财政资源配置效率的提高,有效对冲公共风险,但一旦预算绩效管理

失效就会增大公共风险,同时还会导致政府公信力大幅度下降。 通过将大数据技术引入预算绩效管理,可

以有效减少公共事务决策风险,减少重大决策失误,提升政府宏观决策质量,使未来的公共风险呈现一种收

敛可控的状态,从而促进财政资源的优化配置。

(四)大数据引入预算绩效管理是数字政府建设的内在要求

全面实施预算绩效管理是推进数字政府建设的必然要求,公共预算是政府履行其职责的逻辑起点,被

视为公共财政资源配置的重要工具,其数字化发展是数字政府建设中的重要一环。 数字政府建设坚持数据

赋能,充分发挥大数据的基础资源作用和创新引擎作用,将大数据引入预算绩效管理,将有利于提高政府决

策的科学化水平和管理服务效率,推进政府治理流程的优化和履职能力提升,增强社会公众的获得感和幸

福感。 当前,中国已开启全面建成社会主义现代化强国的新征程,对数字政府建设也提出了新的要求。 到

2025 年,与政府治理能力现代化相适应的数字政府建设将更加完善,政府决策将更加科学化、精准化,数字

政府建设将在服务国家的重大战略、促进经济高质量发展以及建设服务型政府等方面发挥重要作用。 数字

财政作为数字政府的重要组成部分,是为各级预算部门提供资金支持和保障的重要载体。 将大数据预算绩

效引入数字政府建设的全过程,并将数字政府建设的阶段性要求纳入政府绩效考核的目标管理,运用预算

绩效管理工具可大幅降低行政成本,全面提升政府公共服务数字化、精细化、智能化水平。 坚持以数字政府

建设为支撑,加快转变政府职能,推进预算绩效管理与数字政府建设深度融合,对建设廉洁政府和服务型政

府、推进国家治理体系和治理能力现代化具有重要意义。

三、大数据引入预算绩效管理的羁绊与挑战

大数据时代,绩效管理之所以被冠以世界级难题,其根本原因在于绩效管理是一种系统性、复杂性的管

理,需要包括设计层、组织层、流程层以及具体操作的岗位层间的协同配合。 在以互联网、云计算、大数据等

数字化技术引领和推动的数字经济时代,大数据应用于预算绩效管理将面临新的挑战和羁绊。

(一)大数据引入预算绩效管理的理念薄弱

希克(Schick,1990)提出:“一个国家的治理能力及质量如何,很大程度上取决于这个国家的预算能

力”

[21]

。 而提高政府的预算能力,必须从打牢绩效之基开始,这是政府治理能力提升的重要根基。 从目前来

看,中国各级政府对以结果为导向的预算绩效理念已广泛认同,但是构建全国大系统、大融合、大贯通的大

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Research on Economics and Management(No. 10, 2023) 经济与管理研究(2023 年第 10 期)

数据思维尚未形成[22]

。 在大数据引入预算绩效管理的过程中出现了“三热三冷”的失衡现象。 “三热”是指

中央和省级层面“热”、东部和中部地区“热”、财政部门“热”;“三冷”是指市县级层面“冷”、西部地区“冷”

及一些预算部门“冷”等[23]

。 “三热三冷”弱化了预算对资源配置的引导作用,严重阻碍了全面实施预算绩

效管理改革的进程。 大数据时代的预算绩效管理,要求从传统的样本化、碎片化、固态化思维转换到整体

化、动态化、综合性的大数据思维,是一场从形象性思维转换到逻辑性思维的理念大变革。 然而,大数据技

术在预算绩效管理实践中的应用效果大相径庭,各地区对大数据的认知和重视程度存在差异。 受传统的预

算绩效管理惯性思维的影响,部分地区仍存在重支出、轻绩效的现象,且对大数据技术存在认识误区,认为

将大数据引入预算绩效管理只是财政部门的一种工作创新,缺乏主动利用大数据进行预算绩效创新的意

识,致使大数据在预算绩效管理实践中的运用出现空心化的现象。

(二)基于大数据的预算绩效与治理责任主体缺乏联动

大数据时代,随着数字政府建设的推进,财政管理科学化、标准化和透明化更加重要。 大数据的精密

性、多维性离不开多方责任主体的协调配合,而目前中国大数据引入预算绩效管理主要由财政部门主导,

尚未形成各层级、各主体的协同共进机制。一是财政资金多头管理,部分资金仍游离于预算绩效监督之

外。 大数据追求整体效率和整体精确度,而不是局部利益和小样本细粒度。 中国目前除了财政部门具有

预算资金分配权外,其他部门也具有部分预算资金的二次分配权,导致了预算权的分散,使财政资金使用

碎片化,无法实现全过程预算绩效监督[23]

。 二是各级人大与财政部门、审计部门等还未形成合力。 在实

践中尚未形成对预算全过程的刚性约束,仍然存在专业性不足、业务性指导缺乏等问题[24]

,从而导致预

算审查质量参差不齐。 中国预算审计主体也缺乏一定的独立性,各级审计部门的管理隶属于同级政府部

门,导致审计部门的监督缺乏独立性。 三是绩效评价和社会监督机制不够完善。 在绩效评价环节还没有

充分利用大数据构建起分地区、分行业的评价及实时跟踪体系。 中国预算绩效评价主要采用“以预算单

位的自评价为主、财政部门再评价为重点、第三方机构等评价为补充”的绩效评价方式。 但受制于政府信

息公开不充分,无法保证信息获取的及时性和有效性,致使绩效问责作用发挥得不够充分。 大数据技术

的出现带来大量的数据,以致可获得关于某一个调查对象的所有数据[3]

。 但中国目前预算绩效责任主体

还缺乏协同机制,尚未构建数据标准、全国统一的度量单位,全方位预算绩效管理还缺乏科学化、制度化

和常态化的保障。

(三)政府大数据信息平台建设亟待规范

大数据引入预算绩效管理的关键就是保证数据信息获取的及时性和有效性,这是将大数据技术引入预

算绩效管理的生命线。 但中国目前“平台统建、数据共享、赋能提效”的体系还未形成,无法利用大数据平台

实现跨部门预算、数据关联对比,以及对数据之间逻辑关系进行机理分析等。 传统政府数据库的数据资源

通常是结构化的,多以文字信息为主且容量相对较小,而大部分非结构性的数据资源如视频、网页及音频等

都无法适应传统数据库。 大数据技术的大容量、多样性特征表明大数据信息包罗万象,而现实中获取数据

的资源纷繁复杂,与大数据时代对数据来源和质量的高要求不相匹配。 具体体现在:一是从政府数据信息

来源看,由于数据信息来源渠道多且分散,各地区政府部门数据采集形式多样化,标准不统一,这就给获取

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经济与管理研究(2023 年第 10 期) Research on Economics and Management(No. 10, 2023)

专业对口、吻合度高的第一手数据信息增加了难度。 当前,不同层级政府无论是在预算支出绩效目标设定,

还是在评价指标设计上都存在较大差异,使得不同来源数据的可比性、可靠性及可信度等面临着较大挑战。

二是从政府数据管理上看,运用大数据进行预算绩效管理需要有一套严谨的、科学规范的数据管理制度,但

一些政府部门在数据平台之间的衔接上,存在职责划分不够清晰、对自身利益过度保护的现象,很难实现部

门间数据资源的开放共享。 三是从政府数据信息的质量上看,由于各部门单位专业人员的素质参差不齐,

从海量数据中获取并整合出有用信息、甄别筛选不实或错误信息的能力存在差异,导致可能出现数据失真

或信息混乱问题,同时还会在系统数据录入、归纳、分析及数据维护等环节出现操作失误,使得数据信息的

质量难以保证。

(四)大数据时代预算绩效管理的法律约束机制乏力

目前,中国还未出台全国性的预算绩效管理和大数据应用方面的法律文件,支撑“大数据+预算绩效管

理”的法律保障体系建设还存在滞后性,很大程度上制约了大数据与预算绩效的有效结合。 应从国家层面

出台与政府预算绩效和大数据相关的法律法规,有针对性地对数据采集整合、存储、处理分析及数据共享等

环节制定专业且清晰的规定,从而推动预算绩效管理提质增效。 2023 年 1 月 1 日,青海省开始实施《青海省

预算绩效管理条例》,这是全国省级层面首次出台的关于预算绩效管理的地方性法规。 这部省级预算绩效

管理条例,虽然对预算绩效管理提出了原则性的指导意见,但缺乏具体操作层面的管理办法和操作规程,对

大数据技术应用于预算绩效管理的流程也未作出规定。 另外,中国目前还没有将《中华人民共和国政府信

息公开条例》上升至法律层面,无法运用法律手段强制性打破数据垄断,从根本上解决长期以来政府机构存

在的数据不愿公开问题。 在大数据引入绩效管理改革的过程中,追求部门利益最大化的现象普遍存在,而

这些现象存在的主要原因在于相关法律法规、制度建设力度不够,导致对绩效责任人的问责机制很难落实。

(五)大数据时代预算绩效管理人才紧缺

人才是发展的核心竞争力,大数据时代人才更是竞争之基石,是最富有价值、最具潜力且最可持续的

重要资源。 由于大数据应用具有专业性、复杂性和广泛性等特征,中国当前还缺乏专业能力强的预算绩

效专业人才队伍,与大数据时代预算绩效工作需求不匹配,因此亟需培养具备预算绩效管理和大数据相

关知识的复合型人才[3]

。 预算绩效管理是一项非常复杂的系统工程,要顺利推进大数据与预算绩效管理

深度融合,不仅需要相关人员熟悉预算绩效相关专业知识及流程,还需要其能熟练运用大数据技术对数

据进行深入挖掘和整合。 目前无论是财政机构还是其他部门单位都缺乏具有大数据技术和预算绩效管

理的专业性人才。 熟悉数据管理与操作的人才大多集中在 IT 等技术性领域,而既懂数学、统计、财税等

知识,又能熟练掌握大数据技术的复合型人才比较紧缺。一些从事预算绩效管理的实务工作人员在信息

化管理及数据库使用方面的技能比较欠缺,导致其在利用数据系统进行信息采集、整合及安全维护时容

易出现操作失误问题,使得预算绩效管理与大数据信息化不能有效衔接,一定程度上制约了预算绩效管

理信息化建设的步伐。 当前,中国尚未建立起将预算绩效与数据治理有效结合的框架体系,这与预算绩

效管理专业人才队伍紧缺有很大关系,由于专业人才队伍薄弱,导致绩效管理的科学化、专业化、精细化

水平大打折扣。

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Research on Economics and Management(No. 10, 2023) 经济与管理研究(2023 年第 10 期)

四、大数据引入预算绩效管理改革的实现路径

(一)重塑预算绩效管理的大数据思维

在信息爆炸的数字化时代,数据已成为关键的价值创造要素。 大数据引入预算绩效管理不仅是一种新

技术的应用,而且是新时代预算绩效管理一次里程碑式的发展机遇,应尽快树立“用数据说话、用数据决策

及用数据创新”的预算绩效管理新思维,以实现基于数据的科学决策。 当前与其说是运用大数据来推进预

算绩效管理机制的创新,不如说是大数据的迅猛发展倒逼全面实施预算绩效管理改革。 数据本身就是生产

力,“大数据+预算绩效管理”模式已经成为大势所趋。 只有重塑大数据科学思维,进一步明确大数据的优势

所在,并找准大数据与预算绩效间的连接点,充分调动政府部门和社会各界广泛参与的积极性,实现多方资

源的整合,才能为提升政府治理能力现代化水平提供有力支撑。 当前中国对大数据在公共管理领域的应用

还处于不断探索阶段,各级政府要提高对大数据在经济社会发展中重要性的认识,要充分认识到大数据在

预算绩效管理中的定位不仅仅是一种技术创新或是工具升级,更是一种思维方式的大变革,是从传统的样

本思维向全数据思维转变。 社会公众要增强预算绩效管理的主人翁意识,大数据不仅能为民众提供容量更

多、速度更快的公共信息,最大限度地保障公民的知情权和监督权,而且能促使政府更加履职尽责,不断提

升政府的公共服务水平和质量[25]

。

(二)构建基于大数据的预算绩效与治理责任主体联动机制

大数据时代,预算绩效管理涉及多个利益相关者及治理责任主体,要实现预算绩效管理的帕累托最优,

应构建基于责任主体共同参与的预算治理体系,具体包括各级党委、各级人民代表大会、财政部门、审计部

门、预算单位及第三方评价机构等责任主体。 大数据技术的实施有利于数据之间的开放共享,可以减轻治

理责任主体之间的信息不对称问题,也有利于多主体之间自由意见的表达,以提升预算绩效管理效率。 在

现有的治理体制及各部门职责分工下,应充分调动各级党委、各级人民代表大会、财政部门及审计监督部门

等各方力量,建立相互协调、协同共进的预算绩效联动机制。 各级党委应起到全局引领作用,为全面实施预

算绩效管理保驾护航;各级人民代表大会及政府审计要加强实质性监督,在预算全过程绩效监督方式上利

用大数据技术,做到由程序性监督向实质性监督转变。 财政部门要起到组织协调作用,运用大数据制定预

算绩效标准并提供技术指导,充分发挥预算绩效评价“利剑”效能。 为了使基于大数据的预算绩效与治理责

任主体联动机制真正落地,必须构建全流程预算绩效评价体系。 全过程预算绩效评价体系应至少实现五个

全覆盖,即包括五级政府、四本预算、所有的预算部门及单位、全部财政收支政策和全部财政性资金等。 在

全方位、全覆盖、全过程的预算绩效管理中进行多元的数据采集,并不断拓展其应用的广度和深度,做好数

据采集整合、处理存储、数据分析等全面技术体系的配合,并以预算绩效监督平台为轴,构建 “绩效目标管理

+绩效运行监控+绩效结果评价”的一体化预算绩效管理体系,如图 1 所示。

总之,大数据背景下构建预算绩效管理协调联动机制,形成上下联动、齐抓共管的强大合力。 通过明确

预算绩效各治理责任主体的相关权责,重塑大数据下预算绩效管理的流程,构建大数据时代全面实施预算

绩效管理与政府治理的协同共进机制。

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经济与管理研究(2023 年第 10 期) Research on Economics and Management(No. 10, 2023)

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图 1 大数据应用于预算绩效评价的总体架构

(三)打破信息孤岛,实现数据资源的开放共享

预算绩效管理涉及预算执行的全过程,关系着经济发展与民生福祉,因此完善大数据信息共享平台建

设非常重要。 具体体现在:一是搭建全国财政信息共享的大数据平台,打破数据壁垒和信息孤岛的瓶颈制

约[26]

。 制定全国财政系统的数字化转型行动计划,加强中央顶层设计引领,各地统筹协调推进,促进各级财

政部门横向和纵向的数据互联共享。 通过法律强制性打破数据垄断,解决长期以来存在的数据不愿公开的

问题。 通过搭建全国财政系统信息开放共享的大数据平台,对来源多样的数据进行聚类分析,实现同类项

目的科学比对,并客观准确地进行绩效评价,这样可以逐渐取代单位自评、财政部门和第三方机构重点抽评

的传统低效率的绩效评价方式。 通过大数据的深度挖掘及可视化技术提升预算绩效相关数据的存储和预

测分析能力,进一步强化预算绩效监管,更好地促使各级政府和预算部门工作人员履职尽责。 二是依托大

数据智能技术优势,实现预算绩效评价从单一评价向多维度评价转变。 大数据技术应用是绩效评价的重要

手段,它以多维度、多视角和多元数据为基础,提升预算绩效评价结果的客观性及准确性。 通过在事前阶

段、事中阶段和事后阶段建立相应的数字化预算绩效评价体系,形成既相对独立又相互协调的闭环数据控

制系统。 三是数据化的预算绩效管理模式应逐渐转变为议题取向型模式。 大数据应用的起步阶段往往依

靠大量数据源的支撑,但这个阶段提供的数据往往缺乏针对性,而处于发展阶段的大数据模式应该是“议题

取向型”模式,即根据议题取向提出问题,然后以问题为导向整合数据,提供有针对性的议题数据支撑,真正

实现“大数据+预算绩效管理”的深度融合。

(四)加强法律制度建设,提升预算绩效管理质量

目前中国还未出台针对预算绩效管理和大数据应用方面的法律文件。 在中央层面,应尽快制定与这两

方面相关的法律文件,在政府预算绩效相关法律中具体规定预算绩效目标、绩效评价过程、评价结果应用

等,在大数据相关法律中,针对政府数据的采集整合、处理分析及数据共享等环节制定专业且明晰的法律规

10

Research on Economics and Management(No. 10, 2023) 经济与管理研究(2023 年第 10 期)

定,以夯实预算绩效管理的法律基础;在地方层面应建立健全预算绩效管理条例、地方预算绩效目标管理办

法、预算绩效结果评价与应用管理办法等相关法律法规。 随着各国政府将信息技术应用于公共预算领域,

大数据已成为实现国家治理能力现代化的有效技术途径。 中国财政部出台的《关于推进财政大数据应用的

实施意见》(财办〔2019〕31 号)提出,到 2023 年底,建成以大数据价值为基础、以大数据应用为支撑的“数字

财政”,财政大数据应用在中央和省级财政部门全面推广。 因此,在预算绩效管理中引入大数据智能技术,

首先要建立健全相关法规制度,制定出具体的数据采集、整合及分析的操作流程,并制定数据信息安全维护

等实施细则。 同时,应尽快将政府信息公开条例上升至法律层面,通过法律的强制性打破数据垄断,解决数

据不愿公开问题,使大数据信息资源的价值达到最大化。

大数据引入预算绩效管理是推进国家治理体系和治理能力现代化的内在要求,在健全相关法律制度体

系的基础上,还应多措并举不断提升预算绩效管理的质量。 各级政府部门要从“要我有绩效”向“我要有绩

效”转变,推动形成“讲绩效、重绩效、用绩效”的良好氛围。 运用大数据预算绩效管理信息系统,将绩效管理

深度融入预算编制、执行及监督的全过程,着力解决绩效与预算管理“两张皮”的问题,推进形成预算绩效结

果反馈、问题整改及绩效提升的良性循环,全面提升预算绩效管理质量。 通过推进预算绩效管理的提质增

效,助力构建规范透明、标准科学且约束有力的现代预算制度,不断提升政府的公共服务水平和治理能力,

以更好地发挥财政在国家治理中的基础和重要支柱作用。

(五)完善大数据应用的人才培养机制

大数据时代,一切新技术、新业态的发展主要以人才为驱动力,构建基于大数据的预算绩效管理新模式

同样离不开专业的人才队伍建设。 预算绩效管理与大数据的深度融合,不仅需要精通财税、会计、统计等业

务,还需要熟悉大数据技术以及掌握计算机技术的复合型人才。 政府相关部门应通过开展大数据技术应用

和实践操作培训,完善大数据应用人才培养机制。 具体包括:一是适时设立全国绩效评价师资质认证。 将

绩效评价师作为一个新职业编入《中华人民共和国职业分类大典》,确立绩效评价师职业的合法地位。 现阶

段绩效评价师资格认证已有实践探索,如北京国家会计学院已面向行政事业单位及企业财务人员、第三方

评价机构等推出绩效评价师(CPEP)岗位能力证书,并力争近几年将绩效评价师正式编入国家职业分类大

典,使得绩效评价师能够依法执业。 二是研究设立绩效评价专业并授予绩效评价学位。 可以考虑在一些财

经类高校设置绩效管理专业,培养预算绩效管理专业的本科生、硕士和博士研究生,加强基于大数据的预算

绩效管理复合型人才的培养力度,进一步提升预算绩效专业人才队伍建设水平。 三是不断创新大数据应用

人才的培养模式,可借鉴国际上流行的慕课(MOOC),学习国外先进经验,或开展一些国家层面的预算绩效

标准化竞赛,提高专业人员的技术水平。 另外,还要充分调动地方政府的积极性,通过定期开展对相关人员

的业务培训,提升政府部门工作人员的大数据意识等。

五、结论与讨论

当前,随着大数据技术的迅猛发展,“用数据说话”已成为政府广泛认同的决策依据,基于大数据技术

构建预算绩效评价体系、提升预算绩效管理水平已成为预算改革的整体方向。 但在预算绩效管理引入大

数据的过程中还存在一些不足,无论是在大数据认知度及法律保障方面,还是在大数据技术运用能力方

面都有待提升。 大数据与预算绩效管理深度融合既要循序渐进,又要重点突出:首先,要重塑预算绩效管

11

经济与管理研究(2023 年第 10 期) Research on Economics and Management(No. 10, 2023)

理的大数据思维,充分认识到大数据在预算绩效管理中的定位不仅是一种技术创新,更是一种思维方式

的大变革;其次,构建全流程预算绩效评价体系,建立“绩效目标管理+绩效运行监控+绩效结果评价” 的

一体化预算绩效管理机制;再次,实现数据资源的开放共享,搭建全国财政信息共享的数据平台,力争打

破数据壁垒和信息孤岛的羁绊;最后,完善大数据与预算绩效法律法规制度建设,夯实预算绩效管理的法

律基础。 总之,将大数据引入预算绩效管理中,其本质是公共预算领域的制度创新,可以有效防范公共风

险,对提升政府治理能力具有十分重要的意义。

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Research on Economics and Management(No. 10, 2023) 经济与管理研究(2023 年第 10 期)

Realistic Constraints and Path Choices of Budget Performance in the Era of Big Data

LI Hongxia, ZHUANG Peng, ZHANG Yajing

(Capital University of Economics and Business, Beijing 100070)

Abstract: In the context of the comprehensive entry into the digital economy era, big data is increasingly

becoming a core strategic resource of a country. It provides strong support for the modernization of China’s system

and capacity for governance. Data-driven decision-making is an important basis for building a digital government.

Through digital performance management, outcome-focused budget performance makes the effect of government

governance measurable, so that financial funds can be spent in a more valuable way to maximize the public interest

and digital performance management. Introducing big data into budget performance management and gradually

improving the budget performance system is of great significance for breaking the information island and improving

the efficiency of budget performance management. However, it should also be acknowledged that the introduction of

big data into budget performance management still faces new challenges. For example, there are insufficient

concepts of introducing big data into budget performance management, unsound big data-based performance

evaluation standards, the imperfect government information sharing platform, the lack of legal constraints on budget

performance management, and the shortage of relevant talents. Therefore, the deep integration of big data and

budget performance management is crucial to comprehensively enhance the efficiency of budget performance

management. A series of measures should be taken to solve these problems. First, it should reshape the big data

thinking of budget performance management, and recognize that its role is not merely a technological innovation,

but rather a shift in thinking. Second, it is necessary to establish a whole process budget performance evaluation

system and a new mechanism of performance target management, performance operation monitoring and performance

result evaluation. Third, it is needed to achieve the opening and sharing of data resources, build a national

financial information sharing platform, and strive to break the shackles of data barriers and information islands.

Finally, it is necessary to perfect laws and regulations of big data and budget performance by consolidating the

relevant legal basis. In essence, the introduction of big data into budget performance management is an institutional

innovation in public budgeting, which can effectively prevent public risks and is of great significance to improve the

government’s governance capacity.

Compared with the existing studies, this paper may contribute in the following aspects. First, based on the

information asymmetry theory and the public risk theory, it constructs the theoretical logical starting point for the

introduction of big data into budget performance management. Second, it constructs the overall diagram of wholeprocess budget performance evaluation, which provides a valuable reference for optimizing the budgeting process.

Third, it proposes that the introduction of big data into budget performance management should adopt the issueoriented model to realize the Pareto optimization of budget performance management.

Keywords: big data; public management; budget performance management; digital government; mode innovation

责任编辑:魏小奋;李 叶

13

第 44 卷 第 10 期

2023 年 10 月

经 济 与 管 理 研 究

Research on Economics and Management

Vol. 44 No. 10

Oct. 2023

DOI:10. 13502 / j. cnki. issn1000-7636. 2023. 10. 002

经济增长目标设定如何影响财政透明度?

———来自地级及以上城市的经验证据

刘 奥 张双龙

收稿日期:2023-04-04;修回日期:2023-08-10

基金项目:国家社会科学基金重大项目“深化‘放管服’改革与发展软环境研究”(19ZDA110);河南省重点研发与推广专项(软科学)项目

“地方政府债务影响河南绿色经济发展的空间效应及应对策略研究”(232400411190);河南省高校人文社会科学研究一般项目“河南省地方政

府债务绩效评价研究”(2023-ZDJH-359)

作者简介:刘 奥 中国财政科学研究院博士研究生,北京,100142;

张双龙 中南财经政法大学财政税务学院博士研究生,通信作者,武汉,430073。

作者感谢匿名审稿人的评审意见。

内容提要:财政透明是提升政府治理水平,实现国家治理体系和治理能力现代化的重要措施。 本文基于经济增

长目标管理和政府行为视角,提出财政透明度与经济增长目标之间存在着先促进后抑制的倒 U 型关系;进而利用

2013—2019 年的地级及以上城市数据,实证检验经济增长目标对财政透明度的线性效应和非线性效应,并对其进行

了机制检验、异质性分析与拓展研究。 研究结果验证了本文提出的理论假设,且经济增长目标主要通过扩大基建投资等

降低财政透明度,通过吸引外商直接投资提高财政透明度,而土地出让单价在地方经济增长目标影响财政透明度的作用

中具有不同效应;经济增长目标对财政透明度的影响在不同地区、不同市场化水平、不同等级城市之间均存在显著差异。

研究结论有助于厘清财政透明度与经济增长目标之间的具体关系,从而为推进国家治理体系和治理能力现代化以及保障

高质量发展提供政策参考依据。

关键词:政府行为 财政透明度 经济增长目标 外商直接投资 土地出让

中图分类号:F124. 1;F812. 2 文献标识码:A 文章编号:1000-7636(2023)10-0014-19

一、问题提出

党的十八届三中全会将完善和发展中国特色社会主义制度,推进国家治理体系和治理能力现代化作为

全面深化改革的总目标。 财政透明作为提升政府治理水平,实现国家治理体系和治理能力现代化的重要措

施备受关注。 近年来党和国家不断提高政府财政信息的公开透明程度,“财政透明”也频繁出现在国家重大

政策法规的文件和公报中。 防范化解重大风险是党的十九大报告明确提出的三大攻坚战之一,近年来地方

政府隐性债务受到社会广泛关注,为防范化解重大风险必须对政府的财政透明提出更高要求。 财政透明是

建立廉洁高效的行政管理体制的重要环节,也是建立良好公共治理的必然要求。 2008 年施行的《中华人民

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Research on Economics and Management(No. 10, 2023) 经济与管理研究(2023 年第 10 期)

共和国政府信息公开条例》使中国财政透明度得到明显改善,市级财政透明度均值从 2013 年的 18. 04 提高

到 2019 年的 53. 94①。 同时,中国财政透明度还有很多改善空间,且与其他治理现代化高水平国家仍存在较

大的差距[1]

。

影响政府财政信息公开的原因包括很多方面,如政治制度、经济因素及技术水平等[2]

。 政府及官员在

财政信息公开进程中起着关键作用[3]

。 近年来学者们已注意到财政透明度与地方政府行为密切相关,但对

地方政府行为和财政透明度的相关研究主要集中在理论层面,经验分析则仅从官员政治激励和预算制度等

角度展开,并未找到一个较为统一的方式考察地方政府行为对财政透明度的影响。 在目标管理体制和政治

晋升激励下,地方政府及官员间的激烈竞争会影响地方政府行为,且其最终表现为经济增长竞争,转化为经

济增长目标设定[4]

。 地方政府通过设定经济增长目标引导或直接干预辖区资源配置实现经济增长的同时,

会直接影响地方财政透明度,进而影响地方政府的治理能力。 此外,经济增长目标加剧了地方政府债务与

融资等问题[5]

,而根据《2021 年中国市级政府财政透明度研究报告》,政府性债务与政府融资等是中国地方

财政透明度的重要影响因素。 由此可发现,地方经济增长目标与财政透明度之间存在着密切关系,二者均是

地方政府的核心目标,对于实现国家治理体系和治理能力现代化和高质量发展具有重要意义。 因此,有必要探

讨经济增长目标对财政透明度的影响,厘清二者之间的具体关系,为推进国家治理体系和治理能力现代化以及

保障高质量发展提供政策参考依据。 鉴于此,本文考察财政透明度与经济增长目标之间的非线性关系,实证分

析经济增长目标对财政透明度影响的作用机制及其异质性,并进一步基于经济增长目标的层层加码及其约束

程度进行拓展分析。

本文的主要贡献体现在四个方面。 第一,基于地方政府行为视角,探讨了在目标压力和晋升激励背景下经

济增长目标与财政透明度的关系,弥补了以往文献对财政透明度影响因素研究的不足。 第二,梳理了经济增长

目标影响财政透明度的理论机制,并提出财政透明度与经济增长目标之间存在着先促进后抑制的倒 U 型关系,

通过实证分析验证了这一理论假设,且发现中国地方政府经济增长目标平均处于抑制财政透明度的阶段,因此

随着经济增长目标的不断下降,中国财政透明度仍存在着上升空间,为推动地方政府提升财政透明度提供了有

价值的参考依据。 第三,拓展了现有关于地方经济增长目标的研究。 虽然已有大量文献针对地方经济增长目

标与经济增长、政府行为及市场行为的关系展开研究[6]

,但没有文献系统探讨经济增长目标与财政透明度的关

系。 第四,拓展了经济增长目标层层加码和目标约束程度对财政透明度的影响,不仅为优化经济增长目标管理

体制提供了启示,还为推进国家治理体系和治理能力现代化提供了参考依据。

二、相关文献回顾

在国家治理现代化背景下,财政信息作为政府信息的重中之重,其公开透明势在必行[7]

。 学术界已对

政府财政透明度进行了大量的研究,一致认为一国或一个地方政府的财政透明度主要由财政信息供给方的

意愿决定,同时也会受到法律制度约束、社会环境、技术手段以及经济压力等因素的影响。 纵观已有研究,

可以发现经济发展水平、资源依赖程度、公众诉求以及互联网发展等都影响财政透明度[8-11]

。 政府作为财

政信息公开的供给方决定着财政信息公开程度。 地方政府为完成经济增长目标采取的政府行为会影响财

15

① 数据来源:清华大学公共管理学院历年《中国市级政府财政透明度研究报告》(https: / / www. sppm. tsinghua. edu. cn / xycbw/ yjbg. htm)。

经济与管理研究(2023 年第 10 期) Research on Economics and Management(No. 10, 2023)

政透明度,不同经济增长目标下地方政府公开财政信息的意愿会有所不同。

近年来针对中国经济增长目标这一特色现象展开研究的文献越来越多。一类文献主要探讨了经济增

长目标的决策因素及现象。 第一是历史经济增长目标和实际水平的影响。 王贤彬和黄亮雄(2019)发现地

方政府在经济增长目标设定方面表现出激进性、波动性以及互动性等特征,地方实际经济增长水平和其他

地方实际经济增长水平均正向影响本地经济增长目标设定,但国家实际经济增长水平负向影响本地经济增

长目标的设定[12]

。 第二是地方官员特征的影响。 部分学者从官员晋升的激励背景探讨了经济增长目标的

设定,发现官员激励与政绩考核是影响地方政府经济增长目标设定的重要因素[13]

;晋升锦标赛理论认为,地

方官员为获得晋升机会而直接影响地方经济增长目标管理[14]

;余泳泽和杨晓章(2017)研究发现市委书记

在任期内对经济增长目标及完成情况的影响呈倒 U 型变化趋势[15]

。 第三是财政分权和中央资源配置的影

响。 詹新宇和刘文彬(2020) 研究发现财政分权对地方经济增长目标具有正向的拉动作用[16]

;李书娟等

(2023)基于土地供应政策调整,探讨了土地配置对地方经济增长目标设定的影响,发现中央收紧土地资源

供应会抑制地方经济增长目标设定[17]

。 此外,周黎安等(2015)还发现中国经济增长目标在不同层级政府

间存在“层层加码”现象[18]

。

另一类文献则主要探讨了经济增长目标的影响及效应。 第一是经济增长目标对经济增长的影响研究。

学者们研究发现经济增长目标既能促进经济增长,也会对经济发展产生负向影响[19]

。 经济增长目标设定过

高会降低经济增长质量,也会扭曲投资结构,无益于经济转型[20]

。 第二是经济增长目标对市场主体行为的

影响研究。 已有研究表明经济增长目标会对企业全要素生产率以及企业实际税负产生显著负向影响[21-22]

,

导致企业产能过剩[23]

,且具有显著的要素扭曲效应。 为完成经济增长目标,地方政府会通过干预信贷资源

配置、扩大土地出让和压低劳动力工资等方式扭曲要素市场[24]

。 如果经济增长目标设定过高,在宏观层面

会导致政府的干预力度加强从而产生严重的财政不平衡,在微观层面会加剧企业的过度投资倾向并导致企

业全要素生产率降低,进而提升企业股价崩盘风险[6]

。 第三是经济增长目标对地方政府行为的影响研究。

有学者从多个方面探讨了经济增长目标对地方政府的影响,研究发现经济增长目标可以促使地方政府调整

财政支出[25]

,扩大辖区内土地出让的规模和价格[26]

。 在驱动投资以及吸引外资方面,经济增长目标的提高

能扩大地方政府投资规模,增加辖区利用外资数量[27-28]

。 在地方政府债务方面,有学者研究发现经济增长

预期目标值越高,地方政府债务融资规模越大[29]

,且经济增长目标通过增加地方政府对融资平台的财务支

持而导致地方政府隐性债务增长[5]

。

综上可知,经济增长目标设定是影响地方政府财政行为的重要因素。 已有文献从政府财政支出行为、

土地财政以及政府债务等多方面进行了相关研究,然而还没有文献研究经济增长目标对财政透明度的影

响。 为此,本文拟探讨地方经济增长目标与财政透明度之间的关系,进而为完善经济增长目标管理和推动

政府治理现代化提供有价值的参考依据。

三、理论分析与研究假设

改革开放以来,中国经济增长目标管理模式一直处于不断改革和完善之中,21 世纪以来的历次五年规

划也都较为清晰地设定了经济增长目标(无论是从硬性约束目标到柔性约束目标,还是从显性目标到“蕴含

定量”的隐性目标)。 目标责任制和政治晋升激励下的地方政府往往会根据上级政府的经济增长目标层层

加码地设定本级行政区的经济增长目标,而不是优先考虑辖区内的经济发展状况。 当地方经济增长目标设

定过高时,地方政府通常会通过行政力量采取有效措施推动辖区内的经济发展,从而全力以赴地完成加码

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Research on Economics and Management(No. 10, 2023) 经济与管理研究(2023 年第 10 期)

后的经济增长目标。 如果市场力量没有能力进一步推动经济增长,地方政府会通过扩大辖区基础设施的投

资推动经济增长。 扩张投资是政府部门推动经济增长最常用的手段,地方经济增长在很大程度上受到投资

驱动引导,且地方政府常常是以公共投资增长推动社会投资,进而实现辖区经济的快速增长[30]

。

地方政府通常会采用政府举债和债务融资等方式来筹集公共投资所需资金[31-32]

。一方面,相比于税收

筹集财政资金的方式,地方政府更有自主权通过发行地方政府债务来筹集资金,并且发行地方政府债务不

会增加纳税人即期的纳税负担,更易被公众所接受。 另一方面,出于政府“经济人”的考虑,地方政府官员也

倾向于通过大力发行地方政府债务的方式推动经济增长以实现经济增长目标[33]

。 然而,经济增长目标也会

反向影响地方政府,产生“副作用”。 为完成超过地区经济实际增长能力的经济增长目标,地方政府不得不

通过行政力量,倾斜大量资源投向更有利于经济增长的行业或部门,这可能带来一系列风险,如基础设施过

度投资[34]

、财政失衡[35]

、庞大的政府债务规模[29] 以及政府隐性债务风险[5] 等。 财政失衡和政府债务等问

题均会使得地方政府无法规范地公开财政信息,因为财政信息的公开使得上级政府和公众能掌握和了解该

地方政府的财政状况,从而影响上级政府对该地方的绩效评价以及公众对地方政府的信任程度。 在此情况

下,地方政府通常倾向于选择降低财政信息的公开程度,隐匿对其不利的财政信息,从而抑制了地方政府的

财政透明度。 土地出让优惠是地方招商引资过程中的重要措施,其会通过降低企业成本来吸引企业投资。

同时,地方政府通过土地出让间的优惠可能形成逐地竞争,这将会抑制地区财政透明度,因为土地出让优惠

会通过影响地方政府收入而影响财政透明度,政府收入的减少也会进一步抑制地区财政透明度。 由此,本

文提出研究假设 H1。

假设 H1:经济增长目标的提高会抑制地方财政透明度。

经济增长理论认为外资在经济增长过程中扮演着重要角色,而且吸引外资也是地方政府为完成经济增

长目标使用的重要措施[36-37]

。 为有效地吸引外商投资,地方政府首先要从多方面提升本地区的硬实力和软

实力,如完善本地区的交通基础设施等。 其中,政府软实力中备受外商关注的一项是财政透明度。 财政透

明度愈高,表明该地区的政企合谋现象愈低,市场营商环境越好;财政透明度高说明该地区财政收支规范,

政府治理能力和治理效率高,更有利于企业发展。 因此,地方政府在吸引更多的外资来完成经济增长目标

时在一定程度上会提高其财政透明度。 经济增长目标有利于地方政府通过政府投资、财政支出以及资源配

置等方式促进经济发展,地方政府为完成经济增长目标会更加规范政府财政收支,提高政府信用和治理效

率。 政府财政收支规范是地方政府提高财政透明度的基础条件,其有利于提升财政透明度。 由此可知,经

济增长目标的提高有助于改善财政透明度。 然而当经济增长目标过高时,为完成经济增长目标,地方政府

会采取一系列的行政措施来促进经济发展,这些措施可能会让地方财政失衡、债务规模扩大、隐性债务风险

增加,从而不利于财政信息的公开透明。 因此,地方政府为避免因其财政问题的公开造成负向影响,会倾向

于选择减少财政信息公开,降低地方财政透明度。 综上可知,财政透明度与经济增长目标之间可能存在着

先促进后抑制的非线性关系。 由此,本文提出研究假设 H2。

假设 H2:财政透明度与经济增长目标之间存在着先促进后抑制的倒 U 型关系。

四、研究设计

(一)模型设定

为检验经济增长目标对财政透明度的影响,本文设定如下计量回归模型:

lnFTit

= β0

+ β1

target

it

+ β3jXjit

+ λt

+ ηi

+ εit (1)

17

经济与管理研究(2023 年第 10 期) Research on Economics and Management(No. 10, 2023)

本文使用模型(1)检验财政透明度与经济增长目标的线性关系。 其中, lnFTit 为财政透明度,采用 t 年

份 i 城市财政透明度得分值的对数值来表示财政透明度; target

it 是 t 年份 i 城市的经济增长目标,采用城市

生产总值(GDP)增长目标乘以 100 的对数值表示; Xjit 表示控制变量; λt 和 ηi 表示年份固定效应和城市固定

效应; εit 为随机误差项。

根据财政透明度与经济增长目标之间可能存在倒 U 型非线性关系的理论假设,当经济增长目标处于较

低水平时经济增长目标提高会促进财政透明度,当经济增长目标超过某一阈值后经济增长目标的提高会抑

制财政透明度。 为检验研究假设 H2,本文在模型(1)的基础上引入了经济增长目标的二次项 target

2

it ,检验

财政透明度与经济增长目标之间的非线性关系。 计量回归模型设定如下:

lnFTit

= β0

+ β1

target

it

+ β2

target

2

it

+ β3jXjit

+ λt

+ ηi

+ εit (2)

(二)变量选取

1. 财政透明度

财政透明度是指对政府结构和职能、财政政策意图、公共部门账户和预测信息的公开程度[38]

。 学术界

衡量中国财政透明度的数据主要包括清华大学发布的《中国市级政府财政透明度研究报告》和上海财经大

学发布的《中国财政透明度报告》。 使用市级财政透明度比省级财政透明度更能反映出真实的财政透明度,

因此本文使用市级财政透明度得分值的对数值来衡量财政透明度 lnFTit。

2. 地方经济增长目标及其二次项

参考已有文献,本文采用各地级及以上城市政府工作报告中公布的 GDP 增长预期目标的对数值来衡量

地方经济增长目标 target

it, 经济增长目标二次项 target

2

it 为经济增长目标的平方。 部分城市部分年份的地方

政府工作报告中没有明确数值表示其经济增长目标,本文根据统一标准进行了相应处理。 其中,对于使用

区间方式表述经济增长目标的地区,使用区间均值来衡量经济增长目标;对于使用“约” “左右” “不低于”

“高于”以及“以上”等词修饰的经济增长目标,本文采用其具体数值来衡量经济增长目标。

3. 控制变量

控制变量的具体设定如下:(1)经济发展水平 lnpgdp, 采用城市人均 GDP 的对数值来衡量;(2)财政分

权 Finadp, 采用城市公共财政收入与公共财政支出的比值来衡量财政分权;(3)产业结构 Ind, 采用第三产

业从业人员数与第二产业从业人员数的比值来衡量;(4)互联网发展水平 IN, 采用全市互联网宽带接入用

户数(万户)的对数值来衡量;(5)官员更替 gt, 地方党政主官(尤其是地方一把手)在政策执行和经济发展

中具有至关重要的作用[39]

,不同的地方官员对财政信息公开的范围和程度的选择不同,官员更替也会影响

地方财政透明度[11]

,本文使用市委书记更替虚拟变量来衡量官员更替,即市委书记发生更替的年份赋值为

1,否则赋值为 0。

主要变量的描述性统计如表 1 所示。

表 1 变量描述性统计

变量名称 变量 均值 标准差 最小值 最大值 样本量

财政透明度 lnFT 3. 555 0. 664 -2. 303 4. 460 2 002

经济增长目标 target 4. 695 1. 054 0. 000 10. 361 2 002

18

Research on Economics and Management(No. 10, 2023) 经济与管理研究(2023 年第 10 期)

表1(续)

变量名称 变量 均值 标准差 最小值 最大值 样本量

经济增长目标二次项 target

2 2. 152 0. 249 0. 000 3. 219 2 002

经济发展 lnpgdp 10. 760 0. 563 9. 037 13. 056 2 002

财政分权 Finadp 0. 455 0. 222 0. 069 1. 541 2 002

产业结构 Ind 1. 525 1. 170 0. 000 12. 274 2 002

互联网发展 IN 4. 289 0. 891 0. 000 7. 224 2 002

官员更替 gt 0. 285 0. 451 0. 000 1. 000 2 002

(三)数据来源与处理

本文针对 286 个地级及以上城市 2013—2019 年的面板数据展开分析。 由于市级财政透明度的完整数

据最早在 2013 年发布,因此本文研究样本的开始年份为 2013 年。 财政透明度数据来源于清华大学发布的

历年《中国市级政府财政透明度研究报告》,本文对原始数据进行了加权平均,得到 2013—2019 年中国市级

政府财政透明度百分制的得分值。 地方经济增长目标数据来源于各省份及各地级市的人民政府门户网站

以及城市年鉴等资料,本文首先搜集了 2013—2019 年中国各地级及以上城市的政府工作报告,然后手工整

理了政府工作报告中地方经济增长目标的数值及其相关信息。 官员更替虚拟变量构造使用的官员更替信

息来源于中国经济网地方党政领导人物库、中国共产党新闻网中国党政领导干部资料库以及人民网和新华

网等网站公布的干部简历,本文手工整理了中国各地级及以上城市 2013—2019 年市委书记的变动情况。 剩

余数据来自《中国城市统计年鉴》、司尔亚司数据信息有限公司(CEIC)中国经济数据库以及各省份和各地

级市统计年鉴等资料。 本文首先对数据缺失严重的样本进行了剔除,并采用线性插值法对数据少量缺失的

样本进行了补充,经过上述处理最终得到 286 个样本城市。









      

3\"

J,ffl



B



E

fl







图 1 经济增长目标与财政透明度的散点图和二次拟合曲线

(四)典型特征事实分析

实证检验之前,本文首先分析中国城市财政

透明度与地方经济增长目标变化的特征性事实。

根据清华大学发布的历年《中国市级政府财政透

明度研究报告》,中国城市财政透明度得分从

2013 年到 2019 年一直在递增。 根据各个地方政

府每年发布的政府工作报告,中国城市经济增长

目标均值在不断地降低。 本文进一步绘制了财

政透明度与地方经济增长目标的散点图和二次

拟合曲线(图 1)。 由图 1 可发现,财政透明度与

地方经济增长目标之间存在着倒 U 型关系,当经

济增长目标超过某一阈值后财政透明度由上升

转为下降。 同时结合图 1 中的散点图和二次拟合曲线来看,可发现经济增长目标更多地分布在二次拟合曲

线阈值右侧,经济增长目标的提高会对财政透明度产生促进作用,而超过阈值后经济增长目标持续提高可

能会对财政透明度产生抑制作用。 这一典型特征事实初步佐证了财政透明度与经济增长目标之间关系的

倒 U 型特征。

19

经济与管理研究(2023 年第 10 期) Research on Economics and Management(No. 10, 2023)

五、实证结果分析

(一)基准回归结果

1. 线性回归

表 2 列(1)和列(2)报告了财政透明度与经济增长目标线性关系的回归结果,结果显示, target 的估计

系数均显著为负,表明财政透明度与经济增长目标之间存在显著的负向线性关系,即地方经济增长目标下

降能显著提升财政透明度。 为验证研究假设 H2,本文进一步考察地方经济增长目标对财政透明度的影响是

否存在着非线性特征。

2. 非线性回归

表 2 列(3)和列(4)报告了经济增长目标对财政透明度的影响是否存在非线性关系的具体回归结果。

回归结果显示,一次项 target 的估计系数显著为正,二次项 target

2 的估计系数显著为负。 由此可见,经济增长

目标与财政透明度之间存在着显著的先促进后抑制的倒 U 型关系,表明当经济增长目标低于某一特定阈值时,

经济增长目标的上升会促进财政透明度,但当经济增长目标高于该特定阈值时,经济增长目标的上升则会抑制

财政透明度。 以表 2 列(4)估计结果为例,计算得到经济增长目标的特定阈值(对数值)为 1. 069/ (2×0. 315)=

1. 697,将其进一步转化可得 exp(1. 697)= 5. 458,其经济含义是,当经济增长预期目标超过 5. 458%时,经济增

长目标对财政透明度产生负向影响,而当经济增长预期目标低于 5. 458%时,经济增长目标对财政透明度产

生正向促进作用。 在样本年度期间,经济增长目标均值最低为 7. 23%,高于特定阈值 5. 458%,表明样本年

度期间内财政透明度与经济增长目标之间存在着负向关系,即随着经济增长目标的降低会进一步提高财政

透明度①。

综上可知,不加入二次项时,财政透明度与经济增长目标之间存在显著的负相关关系,即经济增长目标

的下降会显著提升财政透明度;加入二次项后,财政透明度与经济增长目标之间存在显著的倒 U 型关系,表

明当经济增长目标低于某一特定阈值时,经济增长目标上升会促进财政透明度,当经济增长目标高于特定

阈值时,地方经济增长目标上升会抑制财政透明度。

表 2 基准回归结果

变量

lnFT

线性回归结果 非线性回归结果

(1) (2) (3) (4)

target -1. 485

∗∗∗ -0. 169

∗ 1. 186

∗∗∗ 1. 069

∗∗∗

(0. 058) (0. 09) (0. 371) (0. 377)

target

2 -0. 340

∗∗∗ -0. 315

∗∗∗

(0. 092) (0. 093)

lnpgdp 0. 093 0. 057

(0. 087) (0. 088)

20

① 此处的经济增长目标均值均为未取对数的形式,表 1 描述性统计以及基准回归中的经济增长目标的均值为取对数形式。

Research on Economics and Management(No. 10, 2023) 经济与管理研究(2023 年第 10 期)

表2(续)

变量

lnFT

线性回归结果 非线性回归结果

(1) (2) (3) (4)

Finadp 0. 419

∗ 0. 408

∗

(0. 226) (0. 225)

Ind 0. 075

∗∗ 0. 072

∗∗

(0. 031) (0. 030)

IN 0. 082

∗ 0. 078

∗

(0. 046) (0. 046)

gt 0. 017 0. 017

(0. 025) (0. 025)

年份固定效应 控制 控制 控制 控制

城市固定效应 控制 控制 控制 控制

常数项 6. 751

∗∗∗ 1. 537

∗ 1. 883

∗∗∗ 0. 818

(0. 124) (0. 888) (0. 391) (0. 911)

样本量 2 002 2 002 2 002 2 002

R

2 0. 169 0. 332 0. 333 0. 336

注:括号内报告了城市层面聚类稳健标准误;

∗∗∗ 、

∗∗ 、

∗ 分别表示 1%、5%和 10%的统计显著水平。 后表同。

(二)稳健性检验

1. 采用动态面板门槛模型

为检验经济增长目标对财政透明度的倒 U 型影响关系,本文进一步采用动态面板门槛模型进行稳健性

检验。 该模型还能缓解一定程度的内生性问题。 动态面板门槛模型构建具体如下:

lnFTit

= δ0

+ δ1 L. lnFTit

+ δ2

target

it(target ≤ γ) + δ3

target

it(target > γ) + δ4jXjit

+ λt

+ ηi

+ εit (3)

模型(3)中, γ 为待估计的门槛值, δ 为待估计的参数,其他变量含义同模型(1)。 动态面板门槛模型的

估计结果如表 3 列(1)所示,门槛值为 2. 140,P 值等于 0. 063,表明在 10%的显著水平上不能拒绝存在单门

槛效应,即回归结果存在单门槛效应。 在回归中,经济增长目标设置小于门槛值(γ)时,变量 target 的估计

系数显著为正,而当经济增长目标设置大于门槛值(γ)时系数显著为负,说明经济增长目标对财政透明度的

倒 U 型影响关系具有稳健性。

2. 被解释变量滞后

为消除因果倒置产生的内生性问题,本文将被解释变量财政透明度滞后一期,之后重新基于模型(1)和

模型(2)进行估计。 表 3 列(2)和列(3)汇报了财政透明度滞后一期 lnFTi,t+1 的回归结果,结果显示经济增

长目标一次项 target 估计系数和二次项 target

2 估计系数的正负和显著性均与基准回归结果一致,说明本文

研究结论是稳健的。

3. 剔除经济增长目标区间式表述的干扰

部分城市在政府工作报告中采用区间式的表述设定经济增长目标,而不是给出一个具体的数值。 前文

21

经济与管理研究(2023 年第 10 期) Research on Economics and Management(No. 10, 2023)

通过取区间表述的均值来衡量该地区的经济增长目标,这可能存在一定的偏误问题。 鉴于此,本文进一步

采用区间式表述两端的具体数值分别表述该地区的经济增长目标,然后基于模型(1)和模型(2)再次进行回

归,以剔除城市经济增长目标区间式表述的干扰。 表 3 列(4)和列(5)汇报了区间式表述低端取值的回归结

果,列(6)和列(7)汇报了区间式表述高端取值的回归结果,结果显示,经济增长目标一次项 target 估计系数

和二次项 target

2 估计系数的正负和显著性均与基准回归结果一致,说明本文研究结论是稳健的。

表 3 稳健性检验结果

变量

动态面板门槛

模型

被解释变量滞后 区间式表述低端取值 区间式表述高端取值

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)

L. lnFT -0. 020

(0. 022)

target ≤ γ 0. 294

∗∗∗

(0. 003)

target > γ -0. 276

∗∗

(0. 098)

target -0. 856

∗∗∗ 1. 234

∗∗∗ -0. 171

∗ 1. 075

∗∗∗ -0. 164

∗ 1. 063

∗∗∗

(0. 105) (0. 474) (0. 091) (0. 377) (0. 091) (0. 377)

target

2 -0. 306

∗∗ -0. 317

∗∗∗ -0. 312

∗∗∗

(0. 125) (0. 093) (0. 093)

控制变量 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制

年份固定效应 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制

城市固定效应 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制

门槛值 2. 140

P 值 0. 063

样本量 1 716 1 716 1 716 2 002 2 002 2 002 2 002

R

2 0. 152 0. 296 0. 332 0. 336 0. 332 0. 336

4. 增加控制变量

除基准回归中的控制变量外,可能还存在其他变量会对财政透明度产生影响,因此可能会存在遗漏变

量的影响,进而产生内生性问题。 例如,地方政府债务规模、公共服务提供以及人口因素等都可能对财政透

明度产生影响。 为此,本文选取地方政府债务当年发行额与城市公共财政支出的比值来衡量政府债务,采

用城市每万人卫生机构床位数来衡量公共服务提供,采用城市年末总人口的对数值来衡量地区人口因素。

上述数据均来源于 CEIC 中国经济数据库。 本文进一步将上述变量作为控制变量加入基准回归模型进行估

计。 估计结果显示(篇幅所限,具体结果略),回归结果并未发生明显变化,这说明基准回归并未遗漏重要控

制变量。

22

Research on Economics and Management(No. 10, 2023) 经济与管理研究(2023 年第 10 期)

5. 更换估计方法

考虑到被解释变量财政透明度 lnFT 和核心解释变量经济增长目标 target 均为受限制变量,它们可能不

符合正态分布的假定,由此本文参考樊海潮和胡冬敏(2022)

[40]的思路,采用截尾回归模型(Tobit 模型)重新

检验经济增长目标对财政透明度的影响,Tobit 模型是适用于变量为受限制变量的回归模型。 结果显示(篇

幅所限,具体结果略),更换估计方法不改变前文基准回归得到的研究结论,财政透明度与经济增长目标之

间依然存在着显著的倒 U 型关系。

6. 剔除直辖市样本

直辖市具有特殊性,其行政等级高于地级市可能会导致经济增长目标对财政透明度的影响不同。 为此

本文剔除样本中的直辖市样本,重新基于 2013—2019 年 282 个地级市的平衡面板数据进行回归。 回归结果

依然稳健(篇幅所限,具体结果略)。

7. 缩尾处理

为排除核心变量极端值的影响,本文首先对被解释变量财政透明度和解释变量经济增长目标进行缩尾

处理(上下 1%),然后基于模型(1)和模型(2)再次进行回归。 回归结果依然稳健(篇幅所限,具体结果略)。

8. 内生性问题探讨

在基准回归模型中,本文加入了固定效应来控制城市层面和时间维度不可观测因素的影响,但在财政

透明度与经济增长目标的回归中仍可能存在一些内生性问题,因此本文进一步采用工具变量法进行稳健性

检验。

第一,借鉴余泳泽等(2019)

[21]的思路,以城市所在省级行政区的经济增长目标及其二次项,分别作为

经济增长目标及其二次项的工具变量 iv1 和 iv1

2

。 选取这一工具变量的理由如下:地方政府在设定本辖区经

济增长目标时容易受到上级政府经济增长目标的引导[13-14]

,因为其受到上级政府的领导和管辖,且上级政

府的经济增长目标会下沉到下级政府。 基于工具变量 iv1 和 iv1

2 的估计结果如表 4 列(1)—列(4)所示。 表

4 列(1)和列(2)的估计结果显示,工具变量 iv1 和 iv1

2 的系数均显著为正,验证了工具变量的相关性。 表 4

列(3)的估计结果显示,经济增长目标 target 的估计系数显著为负,表明经济增长目标下降会显著提升财政

透明度。 表 4 列(4)的估计结果显示,经济增长目标二次项 target

2 的估计系数显著为负,一次项 target 的估

计系数显著为正,表明财政透明度与经济增长目标之间存在显著的倒 U 型关系。

第二,借鉴詹新宇等(2020)

[22]的思路,本文进一步把同一省级行政区内其他城市经济增长目标的均

值及其二次项作为经济增长目标及其二次项的另一工具变量 iv2 和 iv2

2

。 选择这一工具变量的逻辑是同

一省级行政区内的城市之间存在着竞争效应和学习效应,它们一般在政治、经济或社会等方面有相似性,

或者在地理上有邻近和相似特征,因此同一省级行政区内城市的经济增长目标设定存在着竞争关系。 表

4 列(5)—列(8)汇报了工具变量 iv2 和 iv2

2 的估计结果。 列(5)和列(6)的第一阶段回归结果中,工具变

量同一省级行政区内其他城市经济增长目标的均值及其二次项的估计系数均显著为正,验证了工具变量

的相关性。 列(7)的回归结果显示,地方经济增长目标 target 的估计系数显著为负,表明地方经济增长目

标下降会显著提升财政透明度。 列(8)的回归结果显示,地方经济增长目标二次项 target

2 的估计系数显

著为负,一次项 target 的估计系数显著为正,表明财政透明度与经济增长目标之间存在显著的倒 U 型关

系。 由此可知,在考虑可能存在的内生性问题后,地方经济增长目标与财政透明度之间的倒 U 型关系依

然稳健。

23

经济与管理研究(2023 年第 10 期) Research on Economics and Management(No. 10, 2023)

表 4 工具变量回归结果

变量

iv1 iv2

第一阶段 第二阶段 第一阶段 第二阶段

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8)

iv1 0. 921

∗∗∗

(0. 033)

iv1

2

0. 945

∗∗∗

(0. 032)

iv2 0. 875

∗∗∗

(0. 027)

iv2

2

0. 864

∗∗∗

(0. 025)

target -0. 316

∗ 3. 333

∗∗ -0. 595

∗∗∗ 2. 191

∗

(0. 163) (1. 432) (0. 150) (1. 118)

target

2 -0. 868

∗∗∗ -0. 655

∗∗

(0. 336) (0. 261)

控制变量 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制

年份固定效应 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制

城市固定效应 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制

常数项 -0. 587

∗∗∗ -1. 769

∗∗ 1. 608

∗ -0. 487 -0. 378

∗∗ -1. 018 1. 742

∗ 0. 146

(0. 199) (0. 776) (0. 891) (1. 213) (0. 188) (0. 729) (0. 896) (1. 095)

样本量 2 002 2 002 2 002 2 002 2 002 2 002 2 002 2 002

R

2 0. 744 0. 783 0. 430 0. 423 0. 768 0. 808 0. 424 0. 428

(三)机制分析

前文研究表明,不加入二次项时财政透明度与经济增长目标之间存在负相关关系,加入二次项后财政

透明度与经济增长目标之间存在显著的倒 U 型关系。 根据前文的理论分析可知,经济增长目标对财政透明

度的影响可能来源于不同的机制。一方面,地方政府为完成设定的经济增长目标会更多地使用政府资金进

行基础设施建设投资,大幅增加固定投资,刺激经济增长。 城市基础设施建设和固定投资具有资金投入大、

周期长等特点,其严重消耗了地方政府的财政资金,迫使地方政府增加债务规模,从而不利于财政信息公

开。 另一方面,经济增长目标设定会促使地方政府大力进行招商引资,吸引外商在辖区内投资。 外资的区

位选择离不开地方政府的治理能力、营商环境以及规范公开透明的预算制度[41]

。 地方政府为吸引外商直接

投资来实现其经济增长目标,必须依靠提升财政透明度来改善其软实力。 此外,土地是联系地区经济增长

与地方政府行为的重要纽带,也是招商引资的重要筹码[26]

。 地方政府在招商引资方面会开展“逐地竞争”,

对土地供应等采取歧视性定价策略也会影响财政透明度。 地方政府招商引资过程中竞争最为关键的因素

是土地出让价格,较低的土地出让价格对于企业选址具有重大吸引力。 同时,土地出让也通过招商引资带

动产业发展,促进城市化进程,实现经济增长。 土地出让金作为政府性基金收入的重要组成部分,对于增加

财政收入,弥补财政缺口具有重要作用。 因此,对土地供应采取歧视性价格定价策略会导致财政透明度降

低。 综合上述分析发现,经济增长目标可能会通过扩大基础设施建设和固定投资、外商直接投资以及降低

土地出让单价等影响财政透明度。

24

Research on Economics and Management(No. 10, 2023) 经济与管理研究(2023 年第 10 期)

为实证检验经济增长目标影响财政透明度的机制,本文将城市基建投资、外商直接投资和土地出让单

价设为机制变量,构建机制检验模型,实证检验经济增长目标是否通过扩大城市基建投资、外商直接投资以

及降低土地出让单价影响财政透明度。 机制检验模型构建具体如下:

Mit

= β0

+ β1

target

it

+ β3jXjit

+ λt

+ ηi

+ εit (4)

Mit

= β0

+ β1

target

it

+ β2

target

2

it

+ β3jXjit

+ λt

+ ηi

+ εit (5)

其中,机制变量 Mit 分别表示城市基建投资 Invest、 外资直接投资 FDI 和土地出让单价 Pland, 其余变量

和符号同模型(1)和模型(2)。 采用城市建设固定资产投资完成额衡量城市基建投资 Invest, 采用城市实际

利用外资额衡量外资直接投资 FDI, 采用城市土地成交价款除以城市土地成交面积的对数值来衡量土地出

让单价 Pland, 原始数据均来源于 CEIC 中国经济数据库和北京福卡斯特信息技术有限公司 EPS 数据平台。

表 5 汇报了机制检验结果。 表 5 列(1)和列(3)的回归结果显示,经济增长目标 target 的估计系数均显

著为正,表明经济增长目标上升显著促进了城市基建投资和外资直接投资。 表 5 列(5)的回归系数显示,经

济增长目标 target 的估计系数均显著为负,表明经济增长目标上升显著抑制了土地出让单价。 表 5 列(2)和

列(4)的回归结果显示,经济增长目标一次项 target 及其二次项 target

2 的估计系数均不显著,表明城市基建

投资、外商直接投资与经济增长目标之间不存在显著的非线性关系。 表 5 列(6)的回归结果显示,经济增长

目标一次项 target 的估计系数显著为正,经济增长目标二次项 target

2 的估计系数显著为负,表明土地出

让单价与经济增长目标存在倒 U 型关系:当经济增长目标较低时,两者存在正相关关系;当经济增长目标

较高时,两者存在负相关关系。 综合来看,经济增长目标上升会刺激城市基建投资,政府财政支出和政府

债务增加,不利于财政信息的公开透明。 为实现经济增长目标,地方政府需要吸引更多外商直接投资,间

接地促进地方财政信息的公开透明。 土地出让单价在经济增长目标影响财政透明度的作用中具有不同

效应,也存在着先促进后抑制的倒 U 型关系,土地供应定价策略在经济增长目标影响财政透明度阈值前

后的作用不同。

表 5 机制检验结果

变量

Invest FDI Pland

(1) (2) (3) (4) (5) (6)

target 1. 890

∗ -0. 262 4. 259

∗∗∗ 2. 069 -0. 142

∗ 0. 757

∗∗∗

(1. 103) (4. 504) (1. 221) (5. 070) (0. 075) (0. 280)

target

2

0. 539 0. 556 -0. 156

∗∗

(1. 093) (1. 250) (0. 068)

控制变量 控制 控制 控制 控制 控制 控制

年份固定效应 控制 控制 控制 控制 控制 控制

城市固定效应 控制 控制 控制 控制 控制 控制

常数项 -24. 222

∗∗ -22. 948

∗∗ -43. 693

∗∗∗ -42. 423

∗∗∗ 5. 551

∗∗∗ 5. 243

∗∗∗

(9. 949) (10. 282) (11. 912) (12. 252) (0. 796) (0. 806)

样本量 1 735 1 735 2 002 2 002 1 419 1 419

R

2 0. 175 0. 175 0. 149 0. 149 0. 201 0. 204

25

经济与管理研究(2023 年第 10 期) Research on Economics and Management(No. 10, 2023)

(四)异质性分析

1. 区域异质性

由于中国各地区的初始禀赋和经济发展水平等方面是不平衡的[42]

,且各地区的财政透明度也不平衡,因

此本文将进一步检验经济增长目标对财政透明度的影响在区域间是否存在显著差异。 本文首先将研究样本分

为东部地区样本和中西部地区样本,然后基于分组后的样本重新进行回归,表 6 列(1)—列(4)汇报了区域异质

性的回归结果。 结果发现,表 6 列(1)和列(2)中的经济增长目标一次项 target 及其二次项 target

2 的估计系数

均不显著,表明经济增长目标对东部地区财政透明度没有显著影响。 表 6 列(3)和列(4)中经济增长目标一次

项 target 及其二次项 target

2 的估计系数符号和显著性均与基准回归结果一致,表明中西部地区财政透明度与

经济增长目标之间存在着显著的倒 U 型关系,即当经济增长目标低于某一特定阈值时,经济增长目标上升会促

进中西部地区财政透明度;当经济增长目标高于特定阈值时,经济增长目标上升会抑制中西部地区财政透明

度。 产生显著差异的原因可能在于:东部地区城市经济发展水平较高,其社会治理水平较高,有利于促进城市

财政透明度建设。 此外,东部地区城市经济增长目标压力相比中西部地区城市较小,因此东部地区城市经济增

长目标设置对城市财政透明度的影响较小。

2. 市场化水平异质性

改革开放以来地方政府在促进地区经济发展中扮演非常重要的角色,党的十八届三中全会公报指出

“使市场在资源配置中起决定性作用”,意味着政府要放宽管制权限,减少政府对经济活动的行政干预[43]

。

由于地方政府的经济政策能否推动经济增长与市场化程度有着密切联系,因此本文进一步考察市场化水平

差异是否会对财政透明度与经济增长目标之间的关系产生影响。 本文首先根据王小鲁等(2019)

[44] 计算的

市场化指数,按照其中位数将样本划分为两组(市场化水平高组和市场化水平低组),然后基于模型(1)和模

型(2)进行分组回归,表 6 列(5)—列(8)汇报了基于市场化水平差异的回归结果。 估计结果发现,对于市场

化水平高的地区而言,财政透明度与经济增长目标之间存在显著的负相关关系;对于市场化水平低的地区

而言,财政透明度与经济增长目标之间存在着显著的倒 U 型关系,这与基准回归结果一致。 已有研究表明,

地方政府保增长压力越大,对要素市场的行政干预就会越频繁,要素市场的扭曲程度越严重[24]

。 因此,在市

场化水平较高的地区,地方政府经济增长压力较小,为激发市场主体活力,会不断提升财政透明度[45]

;而在

市场化水平较低的地区,地方政府保经济增长压力较大,可能无暇顾及财政透明度的提升。

表 6 异质性检验结果(一)

变量

地理区域 市场化水平

东部 中西部 市场化水平高 市场化水平低

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8)

target -0. 209 -1. 805 -0. 258

∗∗ 1. 220

∗∗∗ -0. 862

∗∗∗ -0. 767 -0. 997

∗∗∗ 0. 991

∗∗

(0. 138) (1. 366) (0. 125) (0. 427) (0. 145) (1. 577) (0. 105) (0. 454)

target

2

0. 380 -0. 392

∗∗∗ 0. 192 -0. 308

∗∗∗

(0. 323) (0. 109) (0. 368) (0. 116)

控制变量 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制

年份固定效应 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制

26

Research on Economics and Management(No. 10, 2023) 经济与管理研究(2023 年第 10 期)

表6(续)

变量

地理区域 市场化水平

东部 中西部 市场化水平高 市场化水平低

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8)

城市固定效应 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制

常数项 4. 999

∗∗∗ 6. 214

∗∗∗ -1. 401 -2. 511

∗ 2. 519

∗ 2. 668 -6. 082

∗∗∗ -2. 346

(1. 118) (1. 522) (1. 322) (1. 350) (1. 293) (1. 757) (1. 513) (1. 538)

样本量 700 700 1 302 1 302 1 006 1 006 996 996

R

2 0. 483 0. 483 0. 292 0. 300 0. 061 0. 220 0. 157 0. 264

3. 城市行政等级异质性

中国各地区的经济发展往往与地区行政等级高度相关,高等级城市在影响地区经济发展水平的核心要

素方面都更具有优势[46]

,而这些要素均对设定经济增长目标和提高财政透明度具有重要作用,且城市行政

级别的不同,城市经济增长目标的设定也会有所差异[47]

。 鉴于此,本文将直辖市、副省级城市和省会城市划

定为高等级城市,其他的一般地级市则定为低等级城市,然后进行分组回归。 基于城市等级异质性的估计

结果如表 7 列(1)—列(4)所示。 结果显示:在高等级城市样本,财政透明度与经济增长目标之间存在显著

的负相关关系;在低等级城市样本,财政透明度与经济增长目标之间既存在着显著的负相关关系,也存在着

显著的倒 U 型关系。 在中国现有行政等级体系下,资金、优惠政策等重要生产资源一般按照直辖市、副省级

城市、省会城市、一般地级市的顺序逐次分配[48]

。 因此,一般地级市在完成经济增长目标时需要地方政府借

助政府资源提供帮助或给予政策支持,这势必会影响财政透明度。

4. 经济增长目标完成情况的异质性分析

经济增长预期目标的完成情况是地方政府政绩考核的重点,由此本文将进一步考察经济增长目标完成情

况的差异是否影响财政透明度与经济增长目标之间的关系。 本文首先利用城市当年经济增长目标实际完成值

与经济增长目标值的差额将研究样本划分为经济增长目标完成组(差额大于零)和经济增长目标未完成组(差

额小于零),重新基于两个子样本进行回归。 表 7 列(5)—列(8)汇报了经济增长目标完成差异的回归结果,结

果发现,对于经济增长目标完成的城市,财政透明度与经济增长目标之间存在着显著的倒 U 型关系,即当经济

增长目标低于某一特定阈值时,经济增长目标上升会促进财政透明度,当经济增长目标高于特定阈值时经济增

长目标上升会抑制财政透明度;对于经济增长目标未完成的城市,财政透明度与经济增长目标之间存在着显著

的负相关关系,即经济增长目标下降会显著提升财政透明度。 对于没有完成经济增长目标的城市,地方政府竭

尽全力推动经济增长,往往无暇顾及财政透明度,从而导致财政透明度和经济增长目标为负相关关系。

表 7 异质性检验结果(二)

变量

城市行政级别 经济增长目标完成差异

低等级城市 高等级城市 完成 未完成

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8)

target -0. 980

∗∗∗ 1. 053

∗∗∗ -1. 434

∗∗∗ 1. 174 -0. 159 1. 350

∗∗ -0. 868

∗∗∗ 0. 905

(0. 082) (0. 399) (0. 179) (1. 522) (0. 114) (0. 544) (0. 204) (0. 665)

27

经济与管理研究(2023 年第 10 期) Research on Economics and Management(No. 10, 2023)

表7(续)

变量

城市行政级别 经济增长目标完成差异

低等级城市 高等级城市 完成 未完成

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8)

target

2 -0. 308

∗∗∗ -0. 328 -0. 367

∗∗∗ -0. 288

(0. 099) (0. 347) (0. 129) (0. 181)

控制变量 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制

年份固定效应 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制

城市固定效应 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制

常数项 -2. 062

∗∗ 0. 822 7. 111

∗∗∗ 1. 503 3. 032

∗∗∗ 2. 097

∗ -2. 580 -2. 112

(0. 927) (1. 004) (1. 979) (2. 172) (1. 090) (1. 132) (2. 081) (2. 209)

样本量 1 750 1 750 252 252 1 460 1 460 542 542

R

2 0. 225 0. 324 0. 319 0. 526 0. 282 0. 286 0. 130 0. 004

六、拓展分析

(一)经济增长目标层层加码的拓展研究

根据已有研究可知,各地政府在经济增长目标的设定过程中由上到下存在着“层层加码”现象,这体现

了行政体制内发展指标任务的“层层分包”特征。 经济增长目标的“层层加码”现象不仅会促使地方政府进

行扩张性投资,还会扭曲地方政府的财政行为,从而影响地方财政透明度。 鉴于此,本文借鉴余泳泽和潘妍

(2019)

[19]的思路,分别基于城市经济增长目标与所在省级行政区经济增长目标的差值 cpgap 和城市经济增

长目标与国家经济增长目标的差值 cngap 衡量经济增长目标层层加码现象,然后替换经济增长目标,重新进

行回归。 经济增长目标层层加码的估计结果如表 8 列(1)和列(2)所示,解释变量 cpgap 和 cngap 的估计系

数均显著为负,表明财政透明度与经济增长目标层层加码之间存在显著负相关关系,即经济增长目标层层

加码降低会显著提高财政透明度。

(二)经济增长目标约束特征的拓展研究

由于政府工作报告中关于经济增长预期目标的约束性特征表述不同,地方政府对经济增长目标的态度

可能存在差异[26]

。 鉴于此,本文借鉴余泳泽和潘妍(2019)

[19]的思路,利用政府工作报告中表述经济增长目

标时的修饰副词作为识别变量,设定硬约束变量 FHGDP 和软约束变量 FSGDP ,当经济增长目标采用“以

上”“力争”“争取”“确保”等副词修饰时,将其设定为经济增长目标硬约束变量并赋值为 1,其他经济增长目

标设定方式赋值为 0;当经济增长目标采用“左右”“上下”等副词修饰以及“区间式”设定方式时,将其设定

为经济增长目标软约束变量并赋值为 1,其他经济增长目标设定方式赋值为 0①。 采用硬约束变量和软约束

变量分别作为新的解释变量,重新基于模型(1)进行回归。 地方经济增长目标约束特征的估计结果如表 8

列(3)和列(4)所示,结果发现, FSGDP 的估计系数显著为正, FHGDP 的估计系数显著为负,表明经济增长

28

① 在政府工作报告中,还有一些地方在提出经济增长目标时的表述没有明确的软硬约束特征,如“为 X%” “达到……%”等,本文将其处

理成既不是“软约束”又不是“硬约束”的第三种情景。

Research on Economics and Management(No. 10, 2023) 经济与管理研究(2023 年第 10 期)

目标软约束特征的设定能显著提升财政透明度,而经济增长预期目标硬约束特征的设定能显著抑制财政透

明度。

表 8 拓展分析结果

变量

“层层加码”的影响 经济增长目标约束特征

(1) (2) (3) (4)

cpgap -2. 603

∗∗

(1. 277)

cngap -3. 263

∗∗∗

(1. 035)

FSGDP 0. 133

∗∗∗

(0. 029)

FHGDP -0. 096

∗∗∗

(0. 037)

控制变量 控制 控制 控制 控制

年份固定效应 控制 控制 控制 控制

城市固定效应 控制 控制 控制 控制

常数项 1. 395 1. 282 -4. 718

∗∗∗ -4. 929

∗∗∗

(0. 888) (0. 887) (0. 846) (0. 848)

样本量 2 002 2 002 2 002 2 002

R

2 0. 332 0. 334 0. 155 0. 149

七、研究结论与政策建议

财政透明度作为政府信息公开的突破口,是国家治理体系与治理能力现代化的重要组成部分。 经

济增长目标作为地方政府最直接的目标考核方式,其设定高低能有效地影响地方政府行为,影响政府

财政透明的意愿。 本文探讨了经济增长目标对财政透明度的影响及其理论机制,并对其进行了异质性

分析与拓展研究。 研究发现:( 1) 财政透明度与经济增长目标之间存在着先促进后抑制的倒 U 型关

系,即经济增长目标低于某一特定阈值时经济增长目标上升会促进财政透明度,经济增长目标高于这

个特定阈值时经济增长目标上升会抑制财政透明度。 由于样本期间内各地经济增长预期目标大多超

过了特定阈值,因此财政透明度与经济增长目标之间也存在显著的负向线性关系。 ( 2) 经济增长目标

通过扩大城市基建投资等降低财政透明度,通过吸引外商直接投资提高财政透明度,而土地出让单价

在地方经济增长目标影响财政透明度的作用中具有不同效应。 ( 3) 中西部地区、市场化水平低地区、

低等级城市以及经济增长预期目标完成地区的财政透明度与经济增长目标之间存在着倒 U 型关系;

经济增长目标对市场化水平高地区、高等级城市以及经济增长目标未完成地区的财政透明度存在负向

影响。 ( 4)经济增长目标层层加码显著抑制财政透明度;经济增长目标软约束促进财政透明度,硬约

29

经济与管理研究(2023 年第 10 期) Research on Economics and Management(No. 10, 2023)

束抑制财政透明度。

根据上述研究结论,可提出如下政策启示:第一,以经济高质量发展与政府治理效率等多目标为导向科

学设定经济增长预期目标。 目前地方经济增长目标大多高于适宜地方政府改善财政透明度的阈值,不利于

地方财政信息的公开透明。 因此,在推动经济高质量发展背景下,政府应兼顾政府治理效率和财政信息公

开透明等情况科学规划经济增长目标,破除唯 GDP 论。 如果过于强调 GDP 政绩考核,地方政府可能会设定

远超其能力范围内的经济增长目标,无视经济增长规律,将抑制地方财政信息的公开。 第二,增强地方政府

财政信息公开的内在驱动力,提高财政透明度在地方政府绩效考核中的地位,协调好财政透明度与经济增

长考核目标的关系。 第三,科学规划地方辖区内的基础设施和重大项目建设。 地方政府应避免为竭力完成

地方经济增长预期目标而造成资源配置低下、项目建设重复等问题;在地方基础设施重大建设立项的同时

需提前考虑地方财政的承载力,避免财政失衡而导致地方政府无法依照要求公开财政信息。 第四,优化地

方政绩考核方式,逐步缓解经济增长目标的层层加码特征以及经济增长预期目标硬约束。 层层加码和硬约

束特征均不利于地方财政信息的公开。 因此,地方政府为实现经济高质量发展应弹性设定经济增长预期目

标,赋予其灵活性,同时降低经济增长目标未完成的负面作用。

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Research on Economics and Management(No. 10, 2023) 经济与管理研究(2023 年第 10 期)

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31

经济与管理研究(2023 年第 10 期) Research on Economics and Management(No. 10, 2023)

How does Economic Growth Target Setting Affect Fiscal Transparency?

—Empirical Evidence from Cities at the Prefecture Level and Above

LIU Ao

1

, ZHANG Shuanglong

2

(1. Chinese Academy of Fiscal Sciences, Beijing 100142;

2. Zhongnan University of Economics and Law, Wuhan 430073)

Abstract: Fiscal transparency is a crucial measure to enhance government governance and modernize China’s

system and capacity for governance. However, little literature discusses the impact of economic growth targets on

fiscal transparency. This paper investigates the relationship between economic growth targets and fiscal transparency

from the perspectives of economic growth target management and government behavior. Then, using the panel data

for cities at and above the prefecture level and municipal fiscal transparency data from 2013 to 2019, it empirically

examines the linear and nonlinear effects of economic growth targets on fiscal transparency and carries out the

mechanism test, heterogeneity analysis, and extended research.

The findings indicate an inverted U-shaped relationship between economic growth targets and fiscal

transparency. The mechanism test shows that economic growth targets reduce fiscal transparency by expanding

urban infrastructure investment, and improve fiscal transparency by attracting foreign direct investment. Among

them, the unit price of land transfer plays different roles. The heterogeneity test reveals a significant inverted Ushaped relationship between economic growth targets and fiscal transparency in central and western regions, regions

with low marketization levels, lower-tier cities, and regions with achieved economic growth expectations. Economic

growth targets have a negative impact on fiscal transparency in regions with high marketization levels, high-tier

cities, and regions with unachieved economic growth targets. The extended analysis shows that an increase in

economic growth targets significantly inhibits fiscal transparency. Specifically, soft constraints on economic growth

targets promote fiscal transparency, while hard ones inhibit fiscal transparency.

The marginal contribution of this paper lies in three aspects. First, from the perspective of government

behaviors, it discusses the relationship between economic growth targets and fiscal transparency in the context of

target pressure and promotion incentives, addressing the limitations of previous literature on the influencing factors

of fiscal transparency. Second, it clarifies the theoretical mechanism through which economic growth targets affect

fiscal transparency and proposes an inverted U-shaped nonlinear relationship, providing a valuable reference for

promoting governments to improve fiscal transparency. Third, it expands the impact of elevating economic growth

targets and intensifying target constraints on fiscal transparency, bringing enlightenment for optimizing the

management system of economic growth targets and modernizing China’s system and capacities for governance.

Keywords: government behavior; fiscal transparency; economic growth target; foreign direct investment; land

transfer

责任编辑:周 斌

32

第 44 卷 第 10 期

2023 年 10 月

经 济 与 管 理 研 究

Research on Economics and Management

Vol. 44 No. 10

Oct. 2023

DOI:10. 13502 / j. cnki. issn1000-7636. 2023. 10. 003

社会养老保险能提高家庭投资组合有效性吗?

———基于生命周期视角的研究

臧旭恒 董婧璇

收稿日期:2022-11-17;修回日期:2023-06-20

基金项目:国家社会科学基金重大项目“中国家庭经济风险测度、成因及外溢性研究”(21&ZD088)

作者简介:臧旭恒 山东大学经济学院教授、博士生导师,济南,250100;

董婧璇 山东第一医科大学医疗保障学院(山东省医疗保障研究院)讲师,通信作者,济南,250117。

作者感谢匿名审稿人的评审意见。

内容提要:本文基于 2017 年中国家庭金融调查(CHFS)数据,采用加权平均夏普比率和索提诺比率两个衡量

指标,探究社会养老保险对家庭投资组合有效性的影响。 研究结果显示,社会养老保险能够显著促进家庭参与风

险金融市场和提高家庭投资组合有效性。 机制分析表明,社会养老保险主要通过减少预防性储蓄路径优化家庭投

资组合。 异质性分析表明,社会养老保险对家庭投资组合的优化作用在农村地区、西部地区及低收入水平家庭中

更加显著。 进一步分析发现,社会养老保险对家庭投资组合有效性的边际影响具有生命周期效应,相较处于其他

生命周期阶段的家庭,更能够显著提升老年家庭的投资组合有效性。 相关结论有助于厘清社会养老保险作用于家

庭投资行为的影响机制,为加快全民养老保险体系的改革、提高政策精准程度、缩小居民金融资源鸿沟、增加家庭

财产性收入、实现国内大循环的目标提供政策参考。

关键词:社会养老保险 家庭投资组合有效性 夏普比率 索提诺比率 生命周期

中图分类号:F063. 4 文献标识码:A 文章编号:1000-7636(2023)10-0033-21

一、问题提出

近年来,伴随资本市场的日益完善和普惠金融的迅速发展,中国居民家庭逐渐转向多元化配置金融资

产。 如何构造有效的投资组合,在资产的流动性、风险性及收益性之间取得平衡,成为家庭关注的重点问

题。 有效的家庭投资组合不仅能够帮助家庭改善财务状况、实现财富积累增值,还能够引导家庭理性消费、

在既定收入水平下实现效用最大化。 因此,研究家庭投资组合有效性的决定因素十分必要,不仅有助于准

确解释家庭的金融资产配置行为,而且有利于政府经济政策的精准实施、提高金融市场的整体效率和提升

总消费水平。

作为社会保障制度的主体,社会养老保险是一种保障老年人基本生活需要和提供退休福利的社会制

33

经济与管理研究(2023 年第 10 期) Research on Economics and Management(No. 10, 2023)

度。 从理论上讲,社会养老保险可能从两个方面影响家庭金融资产配置行为。一方面,社会养老保险可

以看作是家庭财富,家庭财富水平越高越倾向配置风险金融资产[1]

。 同时,社会养老保险有助于家庭应

对劳动收入波动带来的风险冲击,减少预防性储蓄,进而促进家庭参与风险金融市场和提高家庭投资组

合有效性。 另一方面,缴纳社会养老保险可能会导致居民家庭当期可支配收入的减少和风险性金融资产

配置份额的下降,从而降低家庭投资组合的有效性。

同时,家庭的风险偏好和投资偏好随生命周期不断发生改变,考察社会养老保险对家庭投资组合有效

性的影响应当结合生命周期理论的框架。 中国已由高生育率、高死亡率、低人口预期寿命,转向低生育率、

低死亡率、高人口预期寿命,人口老龄化问题日趋严重。 家庭结构已连续两代呈现显著的少子化特征,主要

依靠子女扶持的传统养老模式将迎来巨大挑战。 财产性收入是未来养老支持的重要保障,选择有效的家庭

投资组合对于实现家庭财富积累、保障家庭养老安全具有十分重要的意义。 因此,仅仅研究社会养老保险

对家庭投资组合有效性有无显著影响及影响程度大小是不够的,还应关注这一作用在家庭不同生命周期阶

段的异质性问题,这对于政策的制定和精准实施至关重要。 本文采用 2017 年中国家庭金融调查(CHFS)数

据,系统研究社会养老保险对居民家庭投资组合有效性的影响。

本文后续部分安排如下:第二部分为文献综述;第三部分为研究设计;第四部分为基准回归分析、内生

性处理、稳健性检验和机制分析;第五部分从城乡、地区、收入水平角度进行异质性分析;第六部分进一步分

析社会养老保险对不同生命周期家庭投资组合有效性的异质性影响;第七部分为研究结论与政策建议。

二、文献综述

(一)投资组合有效性的相关文献

学者们主要使用夏普比率衡量家庭投资组合有效性,并从社会资本[2]

、金融素养[3]

、风险态度[4] 及数字

金融[5-6]等不同维度展开研究。 经典的投资理论指出,在构建投资组合时,为实现给定风险下的期望收益最

大化,家庭应将财富按照一定比例投资于所有的风险资产中[7]

。 而有学者利用微观数据进行实证研究发

现,投资者存在“有限参与现象”,仅有少部分家庭参与风险金融市场[8]

,且风险金融资产选择偏好与财富水

平[9]

、受教育程度[10]及健康状况[11]等因素相关。

由于不同居民家庭持有的投资组合差异较大,无法使用统一的效用函数进行衡量,国外一些学者尝

试使用夏普比率衡量家庭投资组合有效性问题[12-13]

。 鉴于无法获得家庭投资组合账户的精确数据,学

者们采用平均化的方式计算各类金融资产的收益率及波动率,并通过指数替代的方式构建投资组合有效

前沿,以衡量家庭投资组合有效性。 比如,佩利宗和韦伯( Pelizzon & Weber,2008) 认为未考虑非流动性

资产构造的投资组合是有偏的,他们将住房资产作为投资组合的重要组成部分,衡量了意大利居民家庭

的投资组合有效性问题[14]

。 格林布拉特等(Grinblatt et al.,2011)利用芬兰的微观家庭数据发现,控制家

庭财富、收入及人口统计学变量后,智商更高的家庭更倾向参与股票市场,持有的投资组合也具有更高的

夏普比率[15]

。 目前,国内学者较少关注家庭投资组合有效性问题,已有文献也集中于影响因素的全景式

实证检验[3-4]

、社会资本[2]及数字金融[6]等维度,很少有学者对社会养老保险如何影响家庭投资组合有

效性问题展开探究。

34

Research on Economics and Management(No. 10, 2023) 经济与管理研究(2023 年第 10 期)

(二)社会保障制度与家庭投资决策的相关文献

已有许多文献从社会养老保险、医疗保险及住房公积金等不同视角探究社会保障制度对家庭投资决策

的影响。 从社会养老保险视角看,社会养老保险具有损失补偿和风险保障功能,可能从两个方面影响家庭

投资决策。一方面,社会养老保险能够为劳动者提供退休收入保障和补偿,弥补退休后劳动收入的降低,使

居民家庭中的退休成员的晚年生活得到保障,减少家庭预防性储蓄,进而提高家庭风险金融市场参与程

度[16-17]

。 同时,社会养老保险可以看作家庭财富或退休成员稳定的收入来源,提高了家庭的风险偏好程度,

增加了家庭的风险金融资产投资份额[18]

。 另一方面,也有文献指出社会养老保险可能存在“挤出效应”和

“引致退休效应”。 “挤出效应”是指缴纳社会养老保险会分散家庭资金,导致家庭可支配收入下降,抑制风

险性金融资产投资[19]

。 “引致退休效应”则是指高水平的养老金待遇会使参保劳动者有提前退休的意愿,

从而为退休后保持同样的消费水平而提高储蓄率,进而降低家庭风险金融市场参与概率[20]

。 此外,卢洪友

等(2019)指出社会养老保险对城乡居民家庭的收入差距及风险金融资产配置具有异质性影响[21]

。 从医疗

保险视角看,医疗保险与家庭投资组合有效性之间的关系也并不明确。 已有文献指出医疗保险能够缓解家

庭由于健康风险面临的不确定性,进而增加家庭风险性金融资产的持有意愿[22]

。 但也有文献指出,购买医

疗保险能够减少居民家庭可支配收入,进而挤出风险金融资产投资[23]

。 从住房公积金视角看,参加住房公

积金制度可以使家庭获得所得税减免及利息优惠等隐性福利[24]

,提高家庭的财富积累水平,降低家庭对未

来购买住房的不确定性预期[25]

,从而优化居民家庭的金融资产配置[26]

。

可以注意到,现有研究在一定程度上忽略了社会养老保险作为重要的社会保障制度对家庭投资组合有

效性的影响和作用。

(三)生命周期与家庭投资决策的相关文献

由于研究方法和研究数据的差异,已有文献有关生命周期影响家庭金融资产配置行为的研究结论并不

一致。 部分文献研究发现,年龄对家庭风险金融市场参与的影响是线性的,伴随年龄的增长,家庭会减少投

资风险性金融资产以实现最优配置[27-28]

。 另有文献研究发现,年龄对家庭风险金融市场参与的影响是曲线

型的。 其中,一些学者认为随着年龄的增加,家庭风险金融资产配置份额呈现先下降后增加的 U 型曲线趋

势。 比如,阿莱西等(Alessie et al.,2000)研究发现荷兰家庭中老年人(特别是 90 岁以上的老年人)有更大的

意愿配置风险金融资产[29]

。 周利(2019)认为:年轻投资者预期未来收入增长,进而增加风险金融资产投资

比例;中年投资者预期劳动收入已达峰点,适当减少风险金融资产投资份额;65 岁以上退休老年投资者的风

险金融资产投资比例反而超过中年投资者[30]

。 但也有一些学者认为,家庭风险金融资产配置份额随生命周

期呈现先增长后下降的“驼峰型”曲线趋势[31-32]

。 比如,维辛-乔根森(Vissing-Jorgensen,2002)以股票资产

作为风险金融资产的代理变量,利用美国消费者金融调查数据分析发现,股票资产配置比例随年龄增加出

现先上升后下降的情况[33]

。 戈麦斯和迈克利兹(Gomes & Michaelides,2005)认为:在生命周期的青年阶段,

由于受到流动性约束的影响,居民家庭有限参与风险金融市场;中年阶段,出于积累财富以保证退休生活的

动机,家庭风险金融资产配置比例不断提高;老年阶段,死亡风险的增加又抑制家庭投资风险金融资产[34]

。

可以看到,相关研究都证实了生命周期对家庭投资决策具有重要影响,但目前鲜有文献从生命周期视角考

虑社会养老保险对家庭投资组合有效性的异质性影响问题。

综上所述可知,鲜有学者探究社会养老保险对家庭投资组合有效性的影响。 基于此,本文将梳理社会

35

经济与管理研究(2023 年第 10 期) Research on Economics and Management(No. 10, 2023)

养老保险影响家庭投资组合有效性的机制路径,并结合老龄化背景深入探讨社会养老保险对不同生命周期

阶段家庭的投资组合有效性的异质性影响。

三、研究设计

(一)模型设定

为分析社会养老保险对家庭投资组合有效性的影响,本文设定式(1)—式(5):

riskfinic

= α + βinsurance_oldic

+ γXic

+πc

+μic (1)

sharp_ratioic

=

可观测,riskfinic

= 1

不可观测, riskfinic

= 0 { (2)

sortino_ratioic

=

可观测, riskfinic

= 1

不可观测, riskfinic

= 0 { (3)

sharp_ratioic

= α + βinsurance_oldic

+ γXic

+ δλic

+πc

+μic (4)

sortino_ratioic

= α + βinsurance_oldic

+ γXic

+ δλic

+πc

+μic (5)

由于家庭存在有限参与风险金融市场现象,为解决样本选择问题,借鉴吴卫星等(2015)

[35] 的做法,

采用赫克曼(Heckman)两步修正模型进行估计。 家庭投资组合有效性是否可以被观测到取决于家庭是

否参与风险金融市场,因此第一步采用概率单位( Probit)模型研究社会养老保险对家庭风险金融市场参

与的影响,并根据估计结果计算逆米尔斯比率。 其中, riskfinic 是二值变量,等于 1 时表示家庭参与风险

金融市场,等于 0 时表示家庭未参与风险金融市场。 insurance_oldic 是解释变量, Xic 是控制变量, πc 是城

市固定效应, μic ~ N(0,σ

2

) 。 第二步模型设定如式(2)—式(5)所示,用来估计社会养老保险对家庭投

资组合有效性的影响, sharp_ratioic 和 sortino_ratioic 分别是夏普比率和索提诺比率,均是衡量家庭投资组

合有效性的代理变量。 式(2)和式(3)表示家庭是否参与风险金融市场对投资组合有效性产生了样本选

择偏差,即如果家庭参与风险金融市场,则夏普比率和索提诺比率可以被观测到;否则,夏普比率和索提诺

比率不可以被观测到。 在式(4)和式(5)中,将赫克曼两步修正模型中第一步计算得到的逆米尔斯比率 λic

作为解释变量加入回归方程中,若系数 δ 显著不为零,则证明模型存在样本选择偏差问题,采用赫克曼两步

修正模型才能得到一致估计。

由于使用了截断数据,本文借鉴杜朝运和丁超(2016)

[4] 的方法,如式(6) 和式(7) 所示,进行稳健性

检验。

sharp_ratioic

=

α + βinsurance_oldic

+ γXic

+πc

+μic,sharp_ratioic > 0

0,sharp_ratioic ≤ 0 { (6)

sortino_ratioic

=

α + βinsurance_oldic

+ γXic

+πc

+μic,sortino_ratioic > 0

0,sortino_ratioic ≤ 0 { (7)

(二)数据来源

本文数据来源于西南财经大学 2017 年中国家庭金融调查(China Household Finance Survey,CHFS)数据

库。 本文对家庭总收入及家庭总资产数据进行 1%的双边截尾处理,得到 37 923 个观测值,同时剔除关键变

36

Research on Economics and Management(No. 10, 2023) 经济与管理研究(2023 年第 10 期)

量存在缺失的样本,最终获得有效样本 34 051 个。

(三)变量设定

1. 解释变量

本文以户主是否拥有社会养老保险 (insurance_old) 作为解释变量,如果户主拥有社会养老保险,则

insurance_old 取值为 1,如果户主未拥有社会养老保险,则 insurance_old 取值为 0。

2. 被解释变量

本文以家庭投资组合有效性(riskfin)为被解释变量。 参照尹志超等(2015)

[36]的做法,将家庭金融资产

划分为无风险性金融资产和风险性金融资产。 无风险性金融资产由现金、活期存款、定期存款、股票账户现

金及政府债券构成;风险性金融资产由股票、基金、互联网理财产品、金融理财产品、金融债券、企业债券、衍

生品、贵金属及非人民币资产构成。 家庭持有任意一类风险性金融资产,则视为家庭参与风险金融市场,

riskfin 取值为 1;家庭未持有任何风险性金融资产,则视为家庭未参与风险金融市场, riskfin 取值为 0。

由于数据的局限性,无法获得家庭金融资产的具体回报率等相关信息,本文分别将夏普比率 sharp_ratio

和索提诺比率 sortino_ratio 作为家庭投资组合有效性的代理变量。 参考已有研究[14-15,35]

,采用平均化和指数

替代的方式,使用加权平均夏普比率(sharp_ratio)衡量家庭投资组合有效性。 夏普比率的计算公式如式(8)

所示:

sharp_ratio =

E(Rp) -Rf

σ

(8)

其中, Rf 即无风险利率,由中国人民银行发布的人民币一年期定期存款(一年期整存整取)基准利率

表示①, E(Rp) 即风险性金融资产的预期收益率, E(Rp) -Rf 即风险性金融资产的超额收益率, σ 即风险

性金融资产的波动率。 具体来看,2017 年中国家庭金融调查( CHFS) 是在 2016 年底完成的,因此选取

2007 年 1 月至 2016 年 12 月作为时间区间②,并以 2007 年 1 月为基期进行平减,采用平均化和指数替代

的方式计算各类风险性金融资产的收益率和波动率,进而得到风险性金融资产的夏普比率。 最后,根据

每个家庭不同风险性金融资产权重计算得到家庭投资组合夏普比率。 夏普比率取值越高说明家庭金融

资产投资组合越有效。

另外,参考法里内利等(Farinelli et al.,2008)

[37] 的方法,使用索提诺比率衡量家庭投资组合有效性,如式

(9)所示:

sortino_ratio =

E(Rp) -Rf

1

T - 1∑

T

t = 1

(Rp

t

-Rf)

2

(9)

总体来看,索提诺比率更看重对(左)尾部的预期损失分析,在评估投资组合极端风险时,是一种更为审慎

的衡量方法。 与夏普比率一致,索提诺比率取值越高说明家庭金融资产投资组合越有效。

本文中风险性金融资产的替代指数及数据来源见表 1。

37

①

②

数据来源于万得(Wind)数据库并经整理。

选取 2007 年 1 月至 2016 年 12 月作为时间区间,因为在此区间内中国的经济市场和金融市场经历了完整的周期,参照吴卫星等

(2015)

[35] 的做法,将居民家庭投资组合置于周期性运行的金融市场中进行评价,结果会更为稳健。

经济与管理研究(2023 年第 10 期) Research on Economics and Management(No. 10, 2023)

表 1 风险性金融资产的替代指数及数据来源

风险性金融资产 替代指数 数据来源 夏普比率/ % 索提诺比率/ %

股票 上证指数 中国经济金融数据库 1. 023 1. 444

深证成份指数 中国经济金融数据库

基金 上证基金指数 万得数据库 9. 171 14. 044

深证乐富基金指数 万得数据库

债券 中证综合债指数 万得数据库 37. 085 76. 146

贵金属 黄金现货价格 万得数据库 5. 872 8. 869

非人民币资产 美元现货价格 万得数据库 -26. 343 -33. 138

3. 中介变量

社会养老保险主要通过减少预防性储蓄路径影响家庭投资组合有效性,因此本文设定中介变量预防性储

蓄(pre_saving)。 参考已有研究[38-39]

,定义预防性储蓄指标为高流动性资产与家庭金融资产的比值,即预防性

储蓄=(现金+活期储蓄+定期储蓄+股票现金账户+股票余额+基金) / 家庭金融资产。

4. 控制变量

本文选取的控制变量包括户主特征、家庭特征及家庭经济状况。 户主特征控制变量包括:户主年龄(age)、

户主性别(gender)、户主受教育程度(education)、户主健康状况(health)、户主婚姻状况(marriage)、户主金融知

识水平(fw)、户主是否有工作(job)、户主信任程度(trust)和户主幸福程度(happiness)。 家庭特征控制变量包

括:家庭是否有自营工商业(self_business)、家庭车辆数量(car)、家庭房产数量(house)、家庭规模(family_size)和

家庭 65 岁以上老人数量(oldpeople)。 家庭经济状况控制变量包括:家庭负债率(debt_ratio)、家庭全年总收入的

对数(total_income)和家庭全年总资产的对数(total_asset)。

5. 描述性统计

表 2 报告了本文相关变量的描述性统计结果。 可以看出,样本中拥有社会养老保险的家庭(具有 28 242 个

观测值)占比 82. 9%,说明中国家庭社会养老保险覆盖率较高。 样本家庭中家庭规模均值和老人数量均值分别

为 3. 190、0. 567,表明中国居民家庭面临较大的养老负担。

进一步,对比未拥有社会养老保险家庭(具有 5 809 个观测值)和拥有社会养老保险家庭可以发现,拥有社

会养老保险家庭的风险金融市场参与概率为 16. 8%,未拥有社会养老保险家庭的风险金融市场参与概率为

10. 8%,这两类家庭的均值差异在 1%的水平下显著①。 以夏普比率和索提诺比率分别作为家庭投资组合有效

性的代理变量,可以发现,拥有社会养老保险家庭的夏普比率、索提诺比率分别是 17. 8%、31. 0%,未拥有社

会养老保险家庭的两个比率分别是 3. 0%、5. 0%,初步说明家庭投资组合有效性与社会养老保险具有正相关

关系。 关于中介变量的描述性统计,通过分样本对比可以看到,拥有社会养老保险家庭和未拥有社会养老

保险家庭的预防性储蓄分别是 1. 705、4. 479,这说明减少预防性储蓄可能是社会养老保险影响家庭投资组

合有效性的机制路径。

38

① 有社会养老保险家庭的股票、基金、债券、贵金属及非人民币资产等风险性金融资产的参与率分别为 9. 51%、3. 46%、0. 64%、0. 43%、

0. 14%;没有社会养老保险家庭的股票、基金、债券、贵金属及非人民币资产等风险性金融资产的参与率分别为 3. 53%、1. 07%、0. 12%、0. 22%、

0. 09%。

Research on Economics and Management(No. 10, 2023) 经济与管理研究(2023 年第 10 期)

表 2 变量的定义及描述性统计

变量符号 变量描述

总体 有社会养老保险 没有社会养老保险

均值 标准差 最小值 最大值 均值 标准差 均值 标准差

sharp_ratio 夏普比率 0. 152 1. 366 -26. 343 37. 085 0. 178 1. 472 0. 030 0. 617

sortino_ratio 索提诺比率 0. 266 2. 603 -33. 138 76. 146 0. 310 2. 828 0. 050 0. 887

riskfin 是否参与风险金融市场 0. 158 0. 365 0 1 0. 168 0. 374 0. 108 0. 309

insurance_old 是否有社会养老保险

(1 =是)

0. 829 0. 376 0 1 1 0 0 0

pre_saving 预防性储蓄 2. 178 35. 475 0 4 976. 120 1. 705 12. 530 4. 479 81. 301

age 户主年龄 53. 041 14. 102 18 85 54. 616 13. 701 45. 384 13. 506

gender 户主性别(1 =男性) 0. 797 0. 402 0 1 0. 791 0. 407 0. 827 0. 378

education 户主受教育程度 9. 452 4. 019 0 22 9. 592 4. 078 8. 774 3. 647

health 户主健康状况(1 =健康) 0. 823 0. 381 0 1 0. 822 0. 383 0. 832 0. 374

marriage 户主婚姻状况(1 =已婚) 0. 860 0. 347 0 1 0. 864 0. 343 0. 841 0. 366

fw 户主金融知识水平 1. 397 0. 656 1 3 1. 415 0. 666 1. 309 0. 598

job 户主是否有工作

(1 =有工作)

0. 618 0. 486 0 1 0. 595 0. 491 0. 732 0. 443

trust 户主信任程度 0. 368 0. 590 0 2 0. 368 0. 590 0. 372 0. 592

happiness 户主幸福程度 1. 664 0. 556 0 2 1. 681 0. 544 1. 585 0. 603

self_business 是否有自营工商业

(1 =是)

0. 137 0. 344 0 1 0. 118 0. 323 0. 229 0. 421

car 家庭车辆数量 0. 278 0. 507 0 5 0. 278 0. 507 0. 280 0. 508

house 家庭房产数量 1. 100 0. 581 0 11 1. 116 0. 582 1. 024 0. 575

family_size 家庭规模 3. 190 1. 537 1 15 3. 129 1. 526 3. 489 1. 557

oldpeople 老人数量 0. 567 0. 789 0 5 0. 611 0. 807 0. 355 0. 653

debt_ratio 总负债/ 总资产 0. 246 3. 184 0 290. 036 0. 208 3. 141 0. 434 3. 382

total_income 家庭全年总收入/ 万元 7. 836 8. 170 0. 175 65. 231 8. 178 8. 283 6. 170 7. 375

total_asset 家庭全年总资产/ 万元 97. 067 152. 229 0. 112 1 110 103. 899 158. 292 63. 855 112. 660

四、实证分析

(一)基准回归

社会养老保险对家庭投资组合有效性的影响存在显著的样本选择偏差问题,因此本文采用赫克曼模型进

行修正。 如表 3 所示,第一阶段为自选择方程的回归结果,采用 Probit 模型解决社会养老保险是否影响家庭风

险金融市场参与的问题;第二阶段加入第一步得到的逆米尔斯比率,估计社会养老保险对家庭投资组合有效性

的影响。 估计结果显示,逆米尔斯比率(imr)的系数分别为 1. 204、2. 025,且均在 1%的显著性水平下为正,说明

39

经济与管理研究(2023 年第 10 期) Research on Economics and Management(No. 10, 2023)

样本存在选择偏差问题。 自选择方程和回归方程中社会养老保险的估计系数均显著为正,说明社会养老保险

能够提高家庭风险金融市场参与概率和家庭投资组合有效性,并且具有统计上的显著性。 在第二阶段中,社会

养老保险的估计系数分别为 0. 097、0. 162,经济含义为相较于未拥有社会养老保险家庭,拥有社会养老保险家

庭的加权平均夏普比率及加权平均索提诺比率分别提高 9. 7%、16. 2%。 进一步,采用截尾回归(Tobit)模型进

行估计,回归结果表明,社会养老保险的估计系数分别为 1. 066、2. 036,且在 1%的水平下显著为正,证明了估计

结果的稳健性。

表 3 社会养老保险与家庭投资组合有效性

变量

赫克曼模型

第一阶段 第二阶段 第二阶段

Tobit 模型

riskfin sharp_ratio sortino_ratio sharp_ratio sortino_ratio

insurance_old 0. 079

∗∗∗ 0. 097

∗∗∗ 0. 162

∗∗∗ 1. 066

∗∗∗ 2. 036

∗∗∗

(0. 030) (0. 014) (0. 024) (0. 245) (0. 466)

age -0. 015

∗∗∗ -0. 011

∗∗∗ -0. 018

∗∗∗ 0. 010 0. 020

(0. 001) (0. 002) (0. 004) (0. 007) (0. 013)

gender -0. 093

∗∗∗ -0. 149

∗∗∗ -0. 254

∗∗∗ -0. 821

∗∗∗ -1. 562

∗∗∗

(0. 025) (0. 023) (0. 045) (0. 165) (0. 316)

education 0. 062

∗∗∗ 0. 078

∗∗∗ 0. 133

∗∗∗ 0. 308

∗∗∗ 0. 584

∗∗∗

(0. 003) (0. 009) (0. 016) (0. 024) (0. 048)

health 0. 139

∗∗∗ 0. 129

∗∗∗ 0. 211

∗∗∗ 0. 081 0. 145

(0. 034) (0. 028) (0. 051) (0. 248) (0. 481)

marriage -0. 131

∗∗∗ -0. 085

∗∗∗ -0. 158

∗∗∗ 0. 284 0. 535

(0. 031) (0. 029) (0. 051) (0. 222) (0. 420)

job -0. 156

∗∗∗ -0. 201

∗∗∗ -0. 337

∗∗∗ -0. 710

∗∗∗ -1. 321

∗∗∗

(0. 026) (0. 025) (0. 045) (0. 166) (0. 316)

fw 0. 317

∗∗∗ 0. 387

∗∗∗ 0. 654

∗∗∗ 1. 710

∗∗∗ 3. 237

∗∗∗

(0. 014) (0. 045) (0. 079) (0. 115) (0. 233)

trust 0. 150

∗∗∗ 0. 144

∗∗∗ 0. 237

∗∗∗ 0. 386

∗∗∗ 0. 725

∗∗∗

(0. 016) (0. 025) (0. 046) (0. 100) (0. 190)

happiness -0. 044

∗∗ -0. 079

∗∗∗ -0. 136

∗∗∗ -0. 551

∗∗∗ -1. 055

∗∗∗

(0. 018) (0. 014) (0. 027) (0. 117) (0. 225)

self_business 0. 005 -0. 062

∗∗∗ -0. 107

∗∗∗ -0. 509

∗∗∗ -0. 958

∗∗∗

(0. 027) (0. 017) (0. 030) (0. 180) (0. 342)

car -0. 053

∗∗∗ -0. 007 -0. 032 0. 047 0. 055

(0. 019) (0. 017) (0. 030) (0. 106) (0. 199)

house -0. 123

∗∗∗ -0. 151

∗∗∗ -0. 264

∗∗∗ -0. 602

∗∗∗ -1. 165

∗∗∗

(0. 017) (0. 024) (0. 045) (0. 126) (0. 243)

family_size -0. 077

∗∗∗ -0. 091

∗∗∗ -0. 152

∗∗∗ -0. 478

∗∗∗ -0. 901

∗∗∗

(0. 008) (0. 012) (0. 021) (0. 067) (0. 130)

oldpeople 0. 001 0. 008 0. 022 -0. 023 -0. 032

(0. 016) (0. 012) (0. 023) (0. 112) (0. 214)

40

Research on Economics and Management(No. 10, 2023) 经济与管理研究(2023 年第 10 期)

表3(续)

变量

赫克曼模型

第一阶段 第二阶段 第二阶段

Tobit 模型

riskfin sharp_ratio sortino_ratio sharp_ratio sortino_ratio

debt_ratio 0. 001 0. 003

∗∗∗ 0. 004

∗∗∗ -0. 258 -0. 496

(0. 005) (0. 001) (0. 001) (0. 385) (0. 736)

total_income 0. 217

∗∗∗ 0. 251

∗∗∗ 0. 425

∗∗∗ 1. 005

∗∗∗ 1. 902

∗∗∗

(0. 011) (0. 032) (0. 057) (0. 103) (0. 199)

total_asset 0. 260

∗∗∗ 0. 320

∗∗∗ 0. 544

∗∗∗ 1. 441

∗∗∗ 2. 741

∗∗∗

(0. 009) (0. 039) (0. 069) (0. 088) (0. 180)

imr 1. 204

∗∗∗ 2. 025

∗∗∗

(0. 168) (0. 295)

地区固定效应 控制 控制 控制 控制 控制

样本量 34 051 34 051 34 051 34 051 34 051

R

2 0. 028 1 0. 024 1

R

2 0. 022 6 0. 018 7

Pseudo. R

2 0. 271 5 0. 151 1 0. 133 3

注:表格中汇报的是边际效应,括号内为聚类到城市层面的稳健标准误,

∗∗∗ 、

∗∗ 、

∗ 分别代表在 1%、5%、10%水平下显著,后表同。

(二)内生性处理

社会养老保险对家庭投资组合有效性的影响可能由于双向因果及遗漏变量等原因产生内生性问题。

本文参考已有研究[40-41]

,计算同一社区内除该家庭外其他家庭的社会养老保险平均参保率,以此作为工

具变量 1。 工具变量需要满足相关性和外生性两个条件。一方面,同一社区内的家庭在工作背景和风险

态度等方面具有相似性,家庭是否拥有社会养老保险与社区内其他家庭的社会养老保险参保情况具有一

定相关性。 另一方面,其他家庭的社会养老保险参保情况并不能够直接影响该家庭的投资行为。 因此,

本文选择的工具变量 1 是一个较为理想的工具变量。 工具变量 1 的估计结果如表 4 所示,Cragg-Donald

Wald F 统计量和 Kleibergen-Paap rk Wald F 统计量依次为 1 811. 491 和 1 651. 823,大于 10%显著性水平

下的临界值 16. 38,表明不存在弱工具变量问题。 不可识别检验结果显示,Kleibergen-Paap rk LM 统计量

为 77. 606,P 值为 0. 000 0,显著拒绝不可识别的原假设,表明内生变量与工具变量之间存在强相关关系。

缓解内生性问题后,社会养老保险与家庭投资组合有效性之间仍存在显著正相关关系,且显著性水平未

改变。

为进一步保证工具变量估计结果的稳健性,参考宗庆庆等(2015)

[16]的方法,将样本家庭按照户主受教

育程度、户主年龄及家庭所在社区三个变量分组,构造工具变量 2。 将户主按照受教育程度分为三组(初中

及以下学历、高中及中专/ 职高学历、大专/ 高职及以上学历),按照年龄分为三组(45 岁以下、45 ~ 65 岁、

65 岁以上)。 针对每个家庭,计算其所在组群除该家庭外其他家庭的社会养老保险平均参保率,并作为工具

变量 2。 使用两阶段最小二乘(2SLS)模型和赫克曼模型的估计结果如表 4 所示,社会养老保险的估计系数

仍显著为正。

41

经济与管理研究(2023 年第 10 期) Research on Economics and Management(No. 10, 2023)

表 4 内生性分析

变量

工具变量 1 工具变量 2

sharp_ratio sortino_ratio sharp_ratio sortino_ratio

insurance_old 0. 453

∗∗∗ 0. 827

∗∗∗ 0. 087

∗∗∗ 0. 141

∗∗∗

(0. 079) (0. 153) (0. 028) (0. 052)

imr 1. 879

∗∗∗ 3. 288

∗∗∗ 1. 185

∗∗∗ 1. 986

∗∗∗

(0. 234) (0. 436) (0. 170) (0. 297)

控制变量 控制 控制 控制 控制

地区固定效应 控制 控制 控制 控制

样本量 34 051 34 051 34 051 34 051

R

2 0. 015 5 0. 011 9 0. 022 9 0. 019 1

Cragg-Donald Wald F 1 811. 491 1 811. 491 1. 4×10

4

1. 4×10

4

Kleibergen-Paap rk Wald F 1 651. 823 1 651. 823 1. 8×10

4

1. 8×10

4

(三)稳健性检验

1. 替换夏普比率/ 索提诺比率

2015 年 6 月中国证券监督管理委员会出台《证券公司融资融券业务管理办法(征求意见稿)》等一系列

相关政策文件,对股票市场可能产生了较大影响。 考虑到这一点,本文另截取 2007 年 1 月至 2015 年 5 月作

为计算区间。 从表 5 替换夏普比率及索提诺比率后的估计结果可以看出,社会养老保险对夏普比率及索提

诺比率依然具有显著正向影响,和前述结论基本一致。

2. 增加控制变量

家庭是否参与社会养老保险可能与家庭是否参与医疗保险、失业保险及住房公积金等其他社会保障

制度相关。 如果这些社会保障制度能够对家庭投资行为产生影响,并与社会养老保险的作用方向相同,

则会使得本文在前文中高估社会养老保险对家庭投资组合有效性的影响。 因此,在基准回归模型中加入

“家庭是否拥有社会医疗保险” “家庭是否拥有社会失业保险”及“家庭是否拥有住房公积金”三个新控制

变量。 估计结果如表 5 所示,边际影响虽然略有下降,但仍在 1%显著性水平下为正,说明了研究结果的

稳健性。

表 5 稳健性检验Ⅰ

变量

替换夏普比率/ 索提诺比率 增加控制变量

sharp_ratio sortino_ratio sharp_ratio sortino_ratio

insurance_old 0. 201

∗∗∗ 0. 328

∗∗∗ 0. 055

∗∗∗ 0. 086

∗∗∗

(0. 024) (0. 032) (0. 020) (0. 031)

imr 2. 498

∗∗∗ 4. 202

∗∗∗ 0. 810

∗∗∗ 1. 274

∗∗∗

(0. 255) (0. 380) (0. 227) (0. 359)

控制变量 控制 控制 控制 控制

地区固定效应 控制 控制 控制 控制

42

Research on Economics and Management(No. 10, 2023) 经济与管理研究(2023 年第 10 期)

表5(续)

变量

替换夏普比率/ 索提诺比率 增加控制变量

sharp_ratio sortino_ratio sharp_ratio sortino_ratio

样本量 34 051 34 051 12 502 12 502

R

2

0. 052 4 0. 050 9 0. 039 4 0. 034 4

R

2 0. 047 1 0. 045 6 0. 024 3 0. 019 3

3. 重新定义社会养老保险

考虑到家庭的投资行为可能并非户主一人决策的结果,其他家庭成员也可能是决策主体。 本文将核心

解释变量替换为“家庭成员中至少有一人拥有社会养老保险(insurance_old1 )”,并再次进行回归分析。 如果

家庭成员中至少有一人拥有社会养老保险,则解释变量取值为 1;如果家庭成员中没有人拥有社会养老保

险,则解释变量取值为 0。 估计结果如表 6 所示,解释变量的估计系数均显著为正,表明实证结果稳健。 中

国基本养老保险覆盖率已达较高水平,2017 年底中国基本养老保险覆盖率已达到 80%,“十四五”规划中基

本养老保险的预期覆盖率为 95%。 在所有社会养老保险类型中,政府及事业单位退休金、城镇职工养老保

险的缴费金额和给付待遇较高,若将关键解释变量由“参加社会养老保险”更改为“参加政府及事业单位退

休金或城镇职工养老保险(insurance_old2 )”重新进行分析,相关的研究能够获得更深刻的政策价值。 本文

设定,若样本家庭参加政府及事业单位退休金或城镇职工养老保险,则解释变量取值为 1,否则取值为 0。 如

表 6 所示,相较于基准回归结果,关键解释变量的估计系数为正且显著提高,说明社会养老保险能够提高家

庭投资组合有效性。

表 6 稳健性检验Ⅱ

变量

家庭成员中至少有一人拥有社会养老保险 家庭参加政府及事业单位退休金或城镇职工养老保险

sharp_ratio sortino_ratio sharp_ratio sortino_ratio

insurance_old1 0. 071

∗∗∗ 0. 116

∗∗∗

(0. 013) (0. 023)

insurance_old2 0. 116

∗∗∗ 0. 188

∗∗∗

(0. 021) (0. 041)

imr 1. 110

∗∗∗ 1. 867

∗∗∗ 1. 058

∗∗∗ 1. 781

∗∗∗

(0. 159) (0. 281) (0. 148) (0. 262)

控制变量 控制 控制 控制 控制

地区固定效应 控制 控制 控制 控制

样本量 34 051 34 051 34 051 34 051

R

2

0. 027 7 0. 023 9 0. 028 5 0. 024 5

R

2 0. 022 3 0. 018 4 0. 023 1 0. 019 0

4. 家庭风险金融市场参与深度及家庭金融资产配置多样性

传统的家庭资产选择理论指出,家庭应配置一定比例的风险金融资产并持有多样化的资产种类以实

现有效的投资组合。 因此,风险金融市场参与深度及金融资产配置多样性也可以作为评估家庭投资组合

43

经济与管理研究(2023 年第 10 期) Research on Economics and Management(No. 10, 2023)

是否有效的指标。 本文将家庭配置风险性金融资产占总金融资产的比重定义为家庭风险金融市场参与

深度 riskfin_depth,采用模型(10)和模型(11)衡量家庭配置金融资产的多样化程度:

index1

= 1 - ∑

N

i = 1

w

2

i (10)

index2

= yi

-yi (11)

在模型(10)中利用投资组合多样化指数衡量家庭金融资产配置多样性, N 即家庭持有金融资产的不

同类型, wi 即不同类型金融资产占总金融资产的比重。 在模型(11)中利用离散度衡量家庭金融资产配

置多样性, yi 即家庭持有金融资产的种类数目, yi 即所有样本家庭持有金融资产种类数目的均值。 index1

和 index2 数值越大,表明家庭金融资产配置多样化程度越高。

回归结果如表 7 所示,对于家庭风险金融市场参与深度及家庭金融资产配置多样性而言,社会养老保险

的估计系数均在 1%水平下显著为正,表明社会养老保险能够显著提高家庭风险金融市场参与深度及家庭

金融资产配置多样性,这也验证了社会养老保险对居民家庭投资组合的优化作用。

表 7 稳健性检验Ⅲ

变量

风险金融市场 金融资产配置多样性

riskfin_depth diversity_index1 diversity_index2

insurance_old 0. 011

∗∗∗ 0. 067

∗∗∗ 0. 017

∗∗∗

(0. 002) (0. 009) (0. 003)

控制变量 控制 控制 控制

地区固定效应 控制 控制 控制

样本量 34 051 34 051 25 182

R

2 0. 155 7 0. 218 6 0. 166 5

R

2 0. 150 9 0. 214 2 0. 160 2

5. 不同类型社会养老保险对家庭投资组合有效性的影响

为探究不同类型社会养老保险对家庭投资组合有效性的影响,本文以未参保家庭作为参照组,设置如

下 5 个虚拟变量:insurance_old1 、insurance_old2 、insurance_old3 、insurance_old4 、insurance_old5 。 这 5 个虚拟变

量分别表示政府及事业单位退休金、城镇职工基本养老保险金(城职保)、新型农村社会养老保险金(新农

保)、城镇居民社会养老保险金(城居保)、城乡统一居民社会养老保险金。 估计结果如表 8 所示,所有社会

养老保险类型的回归系数均在 1%的水平下显著为正,政府及事业单位退休金、城镇职工基本养老保险金

(城职保)的边际影响显著高于其余社会养老保险类型。 这说明相较于其余社会养老保险类型,政府及事业

单位退休金、城镇职工基本养老保险金(城职保)更能够显著提高家庭投资组合有效性。 主要原因为不同类

型社会养老保险的发展并不均衡,不同类型参保群体退休后的养老金收入差距较大。 政府及事业单位退休

金、城职保的替代率①及保障程度相对较高[42-43]

,对居民家庭退休后生活质量维持的作用较大,降低家庭的

不确定性风险和预防性储蓄,进而促进家庭参与风险金融市场和提高其投资组合有效性。

44

① 养老金替代率=人均养老金收入/ 当年在岗职工平均工资(或农村居民纯收入)。

Research on Economics and Management(No. 10, 2023) 经济与管理研究(2023 年第 10 期)

表 8 稳健性检验Ⅳ

变量 sharp_ratio sortino_ratio

insurance_old1 0. 154

∗∗∗ 0. 270

∗∗∗

(0. 039) (0. 075)

insurance_old2 0. 158

∗∗∗ 0. 254

∗∗∗

(0. 024) (0. 045)

insurance_old3 0. 044

∗∗∗ 0. 074

∗∗∗

(0. 016) (0. 029)

insurance_old4 0. 084

∗∗∗ 0. 148

∗∗

(0. 036) (0. 070)

insurance_old5 0. 080

∗∗∗ 0. 114

∗∗∗

(0. 025) (0. 042)

控制变量 控制 控制

地区固定效应 控制 控制

样本量 34 051 34 051

R

2

0. 028 7 0. 024 6

R

2 0. 023 2 0. 019 0

表 9 稳健性检验Ⅴ

变量 sharp_ratio sortino_ratio

insurance_old 0. 050

∗ 0. 086

∗

(0. 026) (0. 045)

imr 0. 709

∗ 1. 307

∗

(0. 423) (0. 793)

控制变量 控制 控制

个体固定效应 控制 控制

时间固定效应 控制 控制

地区固定效应 控制 控制

样本量 16 206 16 206

R

2

0. 571 1 0. 567 4

R

2 0. 094 5 0. 086 7

6. 采用平衡面板数据

非时变的遗漏变量可能

同时影响家庭拥有社会养老

保险和家庭投资决策行为,导

致估计结果产生内生性偏误,

因此本文采用平衡面板数据

进行稳健性检验。 采用 2017

年、2019 年中国家庭金融调

查数据,选取两年均被访问的

样本,整理后共获得 8 103 个

家庭的平衡面板数据集。 采

用控制个体效应、时间效应及

地区效应的多维固定效应模

型以消除非时变的遗漏变量

对估计造成的偏误,估计结果

如表 9 所示,社会养老保险在

10%的显著性水平下增加了

家庭投资组合有效性。

(四)机制分析

社会养老保险帮助家庭

在退休后获得稳定的养老金

收入,降低家庭面临的不确定

性风险,促使家庭减少预防性

储蓄并积极参与风险金融市

场,进而提高家庭的投资组合

有效性。 因此,从理论上讲,

社会养老保险能够通过降低

预防性储蓄机制路径影响家

庭投资组合有效性。 实证检

验结果如表 10 所示①,其中,

社会养老保险对家庭预防性

储蓄的边际影响分别为-2. 627、-2. 692、-2. 699、-2. 714,均在 5%以上的水平下显著为正,表明社会养老保

险能够显著降低家庭预防性储蓄。 这说明社会养老保险能够通过降低家庭预防性储蓄机制路径提高家庭

投资组合有效性。

45

① 为正确识别预防性储蓄机制,在机制分析过程中,删除已领取养老金的家庭或户主年龄大于 65 岁的家庭。

经济与管理研究(2023 年第 10 期) Research on Economics and Management(No. 10, 2023)

表 10 机制分析:降低家庭预防性储蓄机制

变量

pre_saving

OLS 2SLS

(1) (2) (3) (4)

insurance_old -2. 627

∗∗ -2. 692

∗∗ -2. 699

∗∗ -2. 714

∗∗

(1. 171) (1. 259) (1. 091) (1. 147)

控制变量 控制 控制 控制 控制

地区固定 未控制 控制 未控制 控制

观测值个数 26 582 26 582 26 582 26 582

R

2 0. 003 2 0. 013 0 0. 003 2 0. 002 7

R

2 0. 006 0 0. 003 3

五、异质性分析

进一步,从城乡、地区、收入水平角度探究社会养老保险对家庭投资组合有效性的异质性影响。 表 11 报

告了异质性影响的描述性统计。

表 11 关于异质性的描述性统计

家庭类型 样本量

sharp_ratio sortino_ratio

均值/ % 标准差 均值/ % 标准差

城镇 21 993 0. 157 1. 392 0. 273 2. 667

农村 12 058 0. 144 1. 316 0. 253 2. 482

东部 18 591 0. 168 1. 340 0. 296 2. 521

中部 6 836 0. 150 1. 423 0. 261 2. 799

西部 8 624 0. 148 1. 376 0. 257 2. 617

高收入 17 026 0. 274 1. 759 0. 476 3. 398

低收入 17 025 0. 031 0. 779 0. 055 1. 385

从表 11 可以看出,城镇地区家庭的夏普比率、索提诺比率依次是 0. 157、0. 273,农村地区家庭的夏普比

率、索提诺比率依次是 0. 144、0. 253,即城镇家庭的投资组合有效性显著高于农村家庭。 可能的原因是,受

到高运营成本的影响,金融机构往往将物理网点设置在城镇地区,因此农村居民家庭获取金融服务需要付

出更高的交通成本和时间成本,其风险金融市场参与程度及金融资产配置效率更低[44]

。 此外,由表 11 可以

看到,东中部地区家庭的夏普比率和索提诺比率更高。 可能的解释是,东中部地区的数字金融基础设施更

加完善,数字设备更加丰富多样,而西部地区的数字金融基础设施不健全,网络环境较差,使得东中西部地

区家庭获取数字金融服务的机会不均等[45]

。 而在数字金融服务的利用方面,相较西部地区家庭,东中部地

区家庭平均受教育程度更高,金融教育普及程度更广,能够有效利用数字金融技术参与风险金融市场,进而提

高家庭金融资产配置的多样性和有效性。 按照家庭人均收入水平,将样本划分为高收入水平家庭和低收入水平家

庭。 由表 11 可以看出,低收入水平家庭的夏普比率、索提诺比率分别是 0. 031、0. 055,高收入水平家庭的夏普比率、

46

Research on Economics and Management(No. 10, 2023) 经济与管理研究(2023 年第 10 期)

索提诺比率分别是 0. 274、0. 476,即相较于低收入水平家庭,高收入水平家庭的投资组合更加有效。 这可能是因

为,低收入水平家庭将可支配收入多用于维持日常生活消费支出,并且由于受到自身金融素养和资源禀赋的制约,

无法达到风险性金融资产的投资门槛。 而高收入水平家庭具有较高的金融素养和财富水平,更倾向投资风险性金

融资产,因此其金融资产投资组合更加有效。

接下来,探究社会养老保险对不同类型家庭投资组合有效性影响的差异性问题,分析结果见表 12。

表 12 社会养老保险对家庭投资组合有效性的异质性影响

变量

sharp_ratio

城乡 地区 收入水平

城镇 农村 东部 中部 西部 高收入 低收入

insurance_old 0. 091

∗∗∗ 0. 115

∗∗∗ 0. 092

∗∗∗ 0. 075

∗∗∗ 0. 125

∗∗∗ 0. 038 0. 093

∗∗∗

(0. 015) (0. 027) (0. 018) (0. 028) (0. 033) (0. 026) (0. 027)

imr 1. 193

∗∗∗ 1. 246

∗∗∗ 0. 827

∗∗∗ 1. 264

∗∗∗ 1. 956

∗∗∗ 0. 298 1. 091

∗∗∗

(0. 207) (0. 238) (0. 194) (0. 332) (0. 394) (0. 283) (0. 346)

样本量 21 993 12 058 18 591 6 836 8 624 17 026 17 025

R

2

0. 031 0. 034 0. 025 0. 032 0. 036 0. 034 0. 017

R

2 0. 023 0. 020 0. 020 0. 023 0. 028 0. 023 0. 006

变量

sortino_ratio

城乡 地区 收入水平

城镇 农村 东部 中部 西部 高收入 低收入

insurance_old 0. 160

∗∗∗ 0. 175

∗∗∗ 0. 159

∗∗∗ 0. 118

∗∗ 0. 202

∗∗∗ 0. 053 0. 156

∗∗∗

(0. 027) (0. 045) (0. 030) (0. 051) (0. 053) (0. 043) (0. 049)

imr 2. 040

∗∗∗ 2. 036

∗∗∗ 1. 389

∗∗∗ 2. 040

∗∗∗ 3. 346

∗∗∗ 0. 385 1. 820

∗∗∗

(0. 374) (0. 405) (0. 321) (0. 587) (0. 741) (0. 500) (0. 608)

样本量 21 993 12 058 18 591 6 836 8 624 17 026 17 025

R

2 0. 027 0. 031 0. 021 0. 028 0. 031 0. 030 0. 014

R

2 0. 019 0. 016 0. 016 0. 019 0. 023 0. 019 0. 003

注:相关结果显示回归系数在两组样本之间均存在显著差别。

表 12 社会养老保险对城乡家庭投资组合有效性的异质性影响结果显示,社会养老保险能够提高城镇家

庭和农村家庭的投资组合有效性,但是对农村家庭的边际影响高于城镇家庭,因此社会养老保险缩小了城

乡居民家庭金融资产配置效率的差距。 可能的解释是农村地区居民家庭金融可得性较低,金融知识相对匮

乏,并且多为风险规避者,社会养老保险更能够降低其不确定性风险和提高其风险偏好程度,进而优化其金

融资产投资组合。 表 12 社会养老保险对不同地区家庭投资组合有效性影响的回归结果显示,相较于东中部

地区家庭,社会养老保险更能够显著提高西部地区家庭投资组合有效性。 这是因为西部地区家庭的可支配

收入较低,预防性储蓄较高,更倾向投资无风险金融资产。 社会养老保险更能够显著提高西部地区家庭的

风险偏好和降低预防性储蓄,进而帮助其实现投资组合的有效配置。 此外,社会养老保险对高收入水平家

庭夏普比率、索提诺比率的边际影响分别为 0. 038、0. 053,对低收入水平家庭两个比率的边际影响分别为

0. 093、0. 156,即社会养老保险对低收入水平家庭投资组合有效性的积极影响更大。 主要原因是,相较于高

47

经济与管理研究(2023 年第 10 期) Research on Economics and Management(No. 10, 2023)

收入水平家庭,低收入水平家庭可支配收入和储蓄水平相对较低,平滑消费的能力较差,面临更大的预算约

束和流动性约束,无法达到风险性金融资产的投资门槛。 因此,社会养老保险对低收入水平家庭影响更大,

能够降低不确定性风险,缓解流动性约束,进而优化家庭金融资产配置。

六、进一步分析

最初的生命周期理论认为,家庭会在整个生命周期内合理安排储蓄和消费计划。 此后,许多学者开

始将投资行为纳入生命周期框架,认为居民家庭能够根据生命周期的不同阶段相应调整投资组合[46]

,以

达到整个生命周期内的预期效用最大化。 已有学者从收入消费[28,47]

、健康状况[48-49]

、风险态度[50] 等方

面探究生命周期与家庭投资决策行为之间的关系,但鲜有学者研究居民家庭不同生命周期阶段投资组合

有效性的异质性问题。 由于本文的研究对象为家庭投资决策,因此根据户主年龄,将家庭划分为五组:户

主年龄小于等于 30 岁( age≤30) 、户主年龄大于 30 岁且小于等于 40 岁(30<age≤40) 、户主年龄大于 40

岁且小于等于 50 岁(40<age≤50) 、户主年龄大于 50 岁且小于等于 60 岁(50<age≤60) 、户主年龄大于

60 岁( age>60) ,进而更加细致地分析社会养老保险对不同生命周期家庭投资组合有效性的异质性影响。

表 13 的描述性统计显示:户主年龄小于等于 30 岁的夏普比率、索提诺比率分别为 0. 111、0. 185;户主年

龄大于 30 岁且小于等于 40 岁的两个比率分别是 0. 149、0. 243;户主年龄大于 40 岁且小于等于 50 岁的两个

比率分别是 0. 113、0. 189;户主年龄大于 50 岁且小于等于 60 岁的两个比率分别是 0. 138、0. 238;户主年龄

大于 60 岁的两个比率分别是 0. 203、0. 370。 可以看到,无论采用哪一种衡量指标,伴随户主年龄的增加,家

庭投资组合有效性呈现出先增加后减少再增加的情况,这与周利(2019)

[30] 的研究结论一致。 年龄小于

等于 30 岁的年轻投资者具有较高的风险承担意愿,预期未来收入增长,愿意承担更大的风险以获取更大

的收益,进而增加风险金融资产投资比例。 相较年龄小于等于 30 岁的投资者,年龄大于 30 岁且小于等

于 40 岁的投资者已经实现了一定的财富积累,面临的住房压力和婚嫁压力较小,面临较低的流动性约束

和预算约束,家庭投资组合有效性较高。 而户主年龄大于 40 岁且小于等于 50 岁、大于 50 岁且小于等于

60 岁的家庭面临“上有老下有小”的抚养义务和赡养义务,家庭寻求稳定收益和中等风险的金融产品,减

少了风险性金融资产的投资和持有,降低了家庭投资组合有效性。 年龄大于 60 岁的退休老年家庭基本

处于无劳动收入阶段,负面的健康状况使其倾向投资风险性较低、安全性较高的金融资产,减少股票等风

险性金融资产的持有。 在本文选取的时间区间内,由于中国股票市场经历了一些波动,股票资产的夏普

比率和索提诺比率相对较低。 因此,相较处于其他生命周期阶段的家庭,退休老年家庭的投资组合有效

性最高。

表 13 不同生命周期阶段家庭的投资组合有效性

户主年龄 样本量

sharp_ratio sortino_ratio

均值/ % 标准差 均值/ % 标准差

age≤30 2 201 0. 111 1. 160 0. 185 1. 732

30<age≤40 4 334 0. 149 1. 066 0. 243 2. 018

40<age≤50 8 211 0. 113 1. 043 0. 189 1. 985

50<age≤60 8 390 0. 138 1. 219 0. 238 2. 327

age>60 10 915 0. 203 1. 770 0. 370 3. 431

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