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为稳健起见，我们同时给出动态SYS-GMM回归和静态RE回归的结果⒀。从中可见无论宏观因素控制变量是否进入方程，财政分权程度与收入水平、收入不确定性间均存在显著正相关关系。表3中，Arrelano-Bond和Sargan过度识别检验表明，当收入水平（yt）为因变量时，RE回归方法似乎更为合适；表4中，当收入不确定性（inclt或inc2t）为因变量时，SYS-GMM回归方法更为合适。但无论采用哪种方法，都不影响财政分权程度与收入水平、收入不确定性变量均存在高度显著正相关关系的结论。因为这一结论和引言中所介绍的已有诸多文献是一致的，本文在此不再赘述。
接着，我们通过表5给出回归模型（7）的面板数据回归结果。从表5中可见，对于模型（7），当ft-1，变量没有进入方程时，ft系数为正且高度显著。说明研究假设1成立。当ft-1和ft变量共同进入方程时，ft-1系数为负且高度显著，ft系数为正且高度显著。于是我们就证明了研究假设1和研究假设2。从而也就说明命题1是成立的，即：当期财政分权程度与消费水平正相关，前期财政分权程度与消费水平负相关。表5的结果和表3、表4联系在一起，也就充分说明了：财政分权因素对收入水平的提升有着很强的正面作用，但对收入不确定性则确实产生极强的负面影响。财政分权既会引致收入水平提升，进而使得消费增加；亦会引致收入不确定性增加，进而引致消费下降。无论三个宏观因素虚拟控制变量是否进入方程，ft和ft-1系数的符号和显著性都没有发生任何变化。控制变量D1系数不显著，说明分税制改革并未对人均消费水平的提升产生明显影响；控制变量D2的系数均显著为正，说明西部大开发因素对我国消费增长产生了正面的促进作用。此外，Arrelano-Bond和Sargan过度识别检验均表明，相对于静态面板回归方法，选择SYS-GMM更具合理性，而且我们的工具变量选择也是合理的。
表5 模型（7）的面板数据回归结果
注：回归系数下括号内为t统计量。*、**和***分别表示在10%、5%和1%水平上统计显著。
我们通过对式（8）进行动态面板回归，检验研究假设3，结果见表6。由表6可以看到，当yt+1与inc1t、inc2t变量分别进入方程时，yt+1的系数显著为正，而inclt和inclt的系数为负，不过inclt系数显著而inc2t系数不显著。此时这两个解释变量符号是符合预期的。但当yt+1与inclt或yt+1与inc2t同时进入方程时，yt+1的系数仍然显著为正，而inclt和inc2t的系数就从原来的负号转变成显著为正了。显然收入不确定性变量系数的正号是不符合我们的预期的。这就说明研究假设3是成立的，即在不考虑财政分权变量的情况下，当下期收入水平与收入不确定性变量共同进入方程时，它们与消费水平不会全部存在符号符合预期的显著相关性。
表5和表6的实证结果表明，在中国的转型经济环境下，结合了财政分权因素的消费资产定价模型确实比传统消费资产定价模型更具解释力。
需要指出的是，在表6中，各种情况下yt+1的系数均显著为正，这是与理论模型式（5）相符的。这或许说明，预期收入水平变量与收入不确定性间虽然存在共线性，并与消费水平间存在内生性，但预期收入水平变量较其他变量与消费水平的直接相关性要更为突出，因而不容易受到其他变量的干扰。此外，表6中Arrelano-Bond检验表明，相对于静态面板回归方法，选择SYS—GMM更具合理性。Sargan过度识别检验表明，大部分情况下模型的工具变量选择是合理的。当且仅当模型中只有yt+1一个解释变量时，我们的工具变量选择可能存在不合理性。这是因为yt+1和ct间的内生关系非常强，此时寻找合适的工具变量非常困难。考虑到yt+1系数符号和显著性在各种情况下都具有相当强的稳健性，因而这一瑕疵并不影响我们对yt+1与消费水平存在正向显著关系的判断。
表6 模型（8）的面板数据回归结果
注：（1）yt+1为下期各省城镇居民人均收入（经过GDP缩减指数调整）；（2）系数下括号内为t统计量。*、**和***分别表示在10%、5%和1%水平上统计显著。
五、稳健性检验
在涉及财政分权或消费问题的实证研究中，往往因为指标度量的选择而对研究结果产生严重干扰。为保证分析回归结果的稳健性，我们采取以下方法重新计算相关变量：（1）采用另一种方式计算财政分权度。具体计算方法为：人均各省本级财政支出／（人均中央财政支出+人均省级财政支出）。（2）采用农村人均预期收入水平（yt+1）与收入不确定性（inclt）指标，取代上文中使用的城镇人均预期收入与收入不确定性指标。
然后，我们重复表5对式（7）的检验，结果见表7。从表7可见，财政分权变量的符号与显著性和表5没有明显变化。再次说明，研究假设1和2是成立的。表7和表5的区别仅在于：（1）由于此时Hausman检验支持RE模型，在静态回归中我们选择了RE模型。（2）在静态回归结果中R2值有所下降，这或许是因为财政分权因素对城镇居民的影响较大，而对农村居民影响相对较小的缘故。（3）虚拟控制变量系数符号和显著性有变化，说明宏观经济因素对城镇居民与农村居民的影响存在不一致性。
表7 模型（7）的面板数据回归结果（稳健性检验）
注：（1）回归系数下括亏内为t统计重。*、**和***分别表在10%、5%和1%水平上统计显著。（2）财政分权=人均各省本级财政支出／（人均中央财政支出+人均省级财政支出）。
责任编辑：晓雁
