中央部门“晒”2025年度决算“账本”

基于交易成本经济学，财政支出中的信息不对称导致逆向选择与道德风险，降低公共资金使用效率。决算公开通过披露收支明细与绩效评价结果，能够强化外部监督、压缩代理链条上的租金空间，从而改善支出效率。据此提出：H1：决算公开强度越高的部门，财政支出效率越高；H2：绩效自评表数量与重点项目绩效报告披露对效率提升具有增量效应；H3：该效应在民生保障、科技创新等公众关注度高的领域更强。

利用中央部门决算公开进入第16年、绩效信息公开逐年扩围所形成的准自然实验，以各部门各年度绩效信息披露数量或文本透明度指数作为处理强度，构建双向固定效应模型。关键识别假定：部门绩效信息披露扩围在时间上相对外生；处理组与对照组在信息公开前具有平行的支出效率变化趋势；其他同时期财政改革对各部门的影响可通过固定效应吸收。

基准回归方程为：

Efficiency_{it} = α + β Transparency_{it} + γ X_{it} + μ_i + λ_t + ε_{it}

其中 Efficiency_{it} 为部门 i 在 t 年的财政支出效率指标（如支出进度偏差率、审计发现问题数的反向指标），Transparency_{it} 为决算公开透明度指数或绩效信息披露强度，X_{it} 为部门规模、职能范围、预算总额等控制变量，μ_i 与 λ_t 分别为部门与年份固定效应。β 预期显著为正。

被解释变量采用审计署年度审计公告中各部门预算执行问题的整改完成率、支出进度偏离度以及项目绩效目标完成率。核心解释变量通过Python文本分析提取部门决算文本中绩效信息披露的词频、项目绩效自评表数量与财政重点绩效评价项目覆盖度综合构建。控制变量包括部门预算总额、在职人员规模、项目数量、财政年度。样本期为2008—2025年中央部门面板数据。

第一，替换透明度测度：以人工评分法替代文本分析法，检验指标构建敏感性。第二，安慰剂检验：随机生成绩效信息披露强度，重复估计500次，观察β分布是否围绕0。第三，工具变量法：以财政部年度“预决算公开工作考核办法”修订时点作为Transparency的工具变量，处理潜在反向因果。第四，控制同期财政体制改革：纳入部门预算绩效管理改革、政府采购电子化等变量。第五，分样本检验：按部门类型（经济管理部门、社会服务部门）区分效应异质性。

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依据财政联邦主义与标尺竞争理论，中央政府作为制度供给者，其决算公开行为向地方政府传递了可观察的“标杆”，上级政府也可能将地方预决算透明度纳入考核，从而触发地方模仿与竞争。据此提出：H1：中央部门决算公开扩围后，省级财政透明度显著提升；H2：财政自给率较低、转移支付依赖度高的省份因面临更强上级监督而反应更明显；H3：相邻省份间存在透明度标尺竞争，即本省透明度受邻省提升的显著正向影响。

以中央部门决算公开内容逐年丰富（如加入绩效信息、政府采购、集中统一平台）作为时间维度冲击，构建省级DID模型。处理组为初始透明度较低但受中央示范影响较大的省份，对照组为透明度已较高或改革响应较慢的省份。空间计量模型进一步检验省份间透明度竞争。关键识别假定：地方透明度提升趋势在中央公开改革前平行；不存在与中央公开扩围同步的其他地方透明化政策。

基准模型为：

Transparency_{pt} = α + β CentralReform_t + γ (CentralReform_t × Dependence_p) + δ X_{pt} + μ_p + λ_t + ε_{pt}

其中 Transparency_{pt} 为省份 p 在 t 年的财政透明度指数，CentralReform_t 为中央部门决算公开扩围虚拟变量，Dependence_p 为省份财政转移支付依赖度，X_{pt} 为经济发展水平、财政收支规模等控制变量。空间杜宾模型进一步引入邻省透明度加权项 W·Transparency_{pt}，检验标尺竞争。

被解释变量采用清华大学公共管理学院发布的省级财政透明度指数（0—100分）。核心解释变量 CentralReform_t 依据财政部中央部门决算公开平台建设、绩效信息公开扩围等关键节点设定。调节变量 Dependence_p 以省级一般公共预算收入/支出衡量财政自给率，或使用中央转移支付/财政支出。控制变量包括人均GDP、城镇化率、财政分权度、互联网普及率。样本期为2008—2025年省级面板。

第一，替换透明度指标：采用上海财经大学省级财政透明度指数或财政部地方预决算公开平台评分，检验测度敏感性。第二，安慰剂检验：将中央公开扩围时点提前1—2年，若β不显著则排除趋势性因素。第三，工具变量法：以中央对地方的信息化转移支付强度作为省级透明度的工具变量，处理内生性问题。第四，控制省份固定效应与时间趋势交互项，吸收异质性时间趋势。第五，分地区检验：按东中西部及直辖市/非直辖市分组，识别示范效应的空间异质性。

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新古典理论认为，在完全信息与无扭曲条件下，资本与劳动的边际产出应在各部门间趋于相等；现实中国部门预算软约束与信息不对称导致公共资本错配。决算公开通过提高资金使用的可观察性，强化绩效约束，促使资金流向边际产出更高的领域。据此提出：H1：决算公开透明度提升显著降低中央部门间资本边际产出离散度；H2：绩效评价信息公开对项目层面的支出错配改善效应更强；H3：透明度对民生、科技等“看得见”领域错配的矫正作用大于一般行政运行支出。

以中央部门决算公开的不同阶段作为时间冲击，比较公开前后部门间资本边际产出离散度（以TFPR离散度或资本产出比变异系数衡量）的变化。采用双向固定效应模型控制部门固有特征与年度宏观经济冲击。关键识别假定：决算公开扩围不直接由部门产出效率决定；各部门资本边际产出的事前趋势平行；其他财政改革的影响可通过固定效应控制。

基准回归方程为：

Misallocation_{it} = α + β Transparency_{it} + γ X_{it} + μ_i + λ_t + ε_{it}

其中 Misallocation_{it} 为部门 i 在 t 年的公共资本错配指标（如资本边际产出对数的标准差、TFPR离散度），Transparency_{it} 为决算公开透明度指数，X_{it} 为部门预算规模、产出波动、人员规模等控制变量。β 预期显著为负，表明透明度提升降低错配。

被解释变量采用部门层面的公共资本错配指数，以资本产出比或收益全要素生产率（TFPR）的离散度测度。核心解释变量通过财政部“中央预决算公开平台”披露的部门决算文本深度与绩效信息公开范围综合构建。控制变量包括部门预算总额、财政拨款占比、项目支出占比、实际产出增长率。样本期为2008—2025年中央部门年度面板，产出数据来自国家统计局相关职能对应行业数据。

第一，替换错配测度：分别使用资本边际产出变异系数、OP/ACF方法测算TFP后再计算离散度。第二，安慰剂检验：随机生成透明度指数，重复估计判断结果是否由偶然因素驱动。第三，控制预算绩效管理改革：纳入部门绩效目标覆盖率变量，排除同期改革的混淆。第四，分部门类型检验：将样本分为社会服务部门、经济管理部门与行政部门，验证H3。第五，动态效应检验：采用事件研究法观察错配改善的动态路径。

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凯恩斯理论指出，在经济存在闲置资源时，财政支出扩张可通过乘数效应拉动总需求。然而，若资金存在浪费、挪用或执行低效，则实际乘数会低于理论值。绩效评价信息公开通过强化问责与优化支出结构，可提升财政资金的边际消费倾向与执行效率，从而放大乘数。据此提出：H1：绩效信息公开扩围后，中央部门相关支出的产出乘数显著提高；H2：在经济下行期，绩效改善对乘数的放大效应更强；H3：民生保障与科技创新类支出的乘数放大效应大于一般公共服务支出。

利用中央部门绩效信息公开范围逐年扩大（绩效自评表数量、重点绩效评价项目增加）作为外生政策冲击，构建SVAR模型或局部投影法估计财政支出对产出的动态影响。关键识别假定：绩效信息公开扩围在短期不直接由经济周期驱动；支出冲击在控制货币政策、信贷条件后外生；变量排序符合财政支出先于产出反应的递归假设。

局部投影基准方程为：

ΔY_{t+h} = α_h + β_h · SpendingShock_t + γ_h · (SpendingShock_t × PerformanceInfo_t) + δ_h X_t + ε_{t+h}

其中 ΔY_{t+h} 为 t+h 期实际GDP对数差分，SpendingShock_t 为中央部门财政支出冲击，PerformanceInfo_t 为绩效信息公开强度指标，X_t 为控制变量。β_h 衡量基础乘数，交互项系数 γ_h 反映绩效信息公开的边际放大效应。

被解释变量为实际GDP、社会消费品零售总额、固定资产投资完成额的季度同比增长率。核心解释变量 SpendingShock_t 采用Blanchard-Perotti方法识别财政支出冲击，PerformanceInfo_t 以随同中央决算报送的项目绩效自评表数量或重点绩效评价项目占比度量。控制变量包括货币供应量M2增速、信贷脉冲、工业增加值增速、出口增速。样本期为2008—2025年季度数据。

第一，替换绩效信息测度：以财政重点绩效评价项目数量替代自评表数量。第二，改变识别方法：采用符号约束SVAR与叙事法财政冲击进行交叉验证。第三，时变乘数检验：以产出缺口或失业率高低于阈值分组，验证经济下行期乘数放大效应。第四，排除同期财政改革干扰：控制部门预算绩效管理改革、国库集中支付改革等变量。第五，安慰剂检验：随机生成绩效信息公开扩围时点，观察交互项系数是否显著。

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行为经济学认为，纳税人并非完全理性，其遵从决策受信息呈现方式、信任感与公平感知影响。决算公开若突出民生支出占比与绩效成果，可激活“互惠性偏好”与“社会规范”，提升纳税人对公共支出价值的认可；若过度强调收入或赤字，则可能引致损失厌恶与抵触情绪。据此提出：H1：呈现“民生支出+绩效成果”框架显著提升纳税人税收道德与遵从意愿；H2：可视化绩效信息比纯文本数据具有更强的助推效应；H3：低收入群体对民生支出框架的反应更强，高收入群体对绩效问责框架更敏感。

设计RCT实验，将被试随机分配到不同信息框架组（民生支出框架、绩效问责框架、赤字风险框架、控制组），测量其税收道德量表得分与模拟纳税遵从行为。在宏观层面，利用中央预决算公开平台改版、绩效报告可视化程度变化作为准自然实验，构建DID比较改版前后纳税人满意度的变化。关键识别假定：随机分组有效；宏观改版时点外生于纳税人态度趋势；实验情境能较好映射真实纳税决策。

实验层面模型为：

Compliance_i = α + β Frame_i + γ X_i + ε_i

其中 Compliance_i 为被试 i 的税收遵从意愿或税收道德得分，Frame_i 为信息框架虚拟变量，X_i 为年龄、收入、教育等个体特征。宏观层面DID模型为：

Attitude_{rt} = α + β Reform_t + γ X_{rt} + μ_r + λ_t + ε_{rt}

其中 Attitude_{rt} 为地区 r 在 t 年的纳税满意度或政府信任度，Reform_t 为信息公开平台改版虚拟变量。

实验数据通过在线问卷平台收集，被试随机分组后阅读不同版本的中央部门决算摘要，测量其主观税负公平感、信任度和模拟纳税决策。宏观数据使用CFPS/CGSS中关于政府信任与税收道德的题项，以及国家税务总局年度纳税满意度调查分省数据。核心解释变量为信息框架类型或平台改版虚拟变量。控制变量包括个体收入、教育、政治面貌、地区人均GDP与互联网普及率。

第一，替换被解释变量：以“逃税行为可接受性”反向指标替代税收道德，检验测度稳健性。第二，操纵检验：在实验中设置注意力检测题，排除未认真阅读信息的被试。第三，安慰剂检验：随机分配信息框架标签并重新估计，判断结果是否由随机噪声驱动。第四，控制政治信任与媒体 exposure：在宏观回归中加入政治信任指数与地方财政透明度，排除混淆因素。第五，分样本检验：按收入、城乡、教育程度分组，验证H3的异质性预测。

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