《表4 稳健性检验：政府财政透明“稳预期”了吗》

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《政府财政透明“稳预期”了吗》

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注：*代表在10%显著性水平下显著，**代表在5%显著性水平下显著，***代表在1%显著性水平下显著，括号内为异方差稳健标准误。

我们进一步通过稳健性检验来验证基准回归结果，并将结果报告于表4。模型5中我们用未加权的财政透明度得分对数作为核心变量来加入回归，可以看出，没有政府财政规模加权的财政透明度得分仍然有相似效应，其系数显著为负。我们在模型6中进一步使用财政透明度得分进行财政规模加权之后的对数进入回归，发现系数仍然显著为负，说明我们对核心变量的处理不影响回归结果。在模型7中，我们进一步考虑工具变量的稳健性，采用互联网接入用户数加上移动电话用户数作为工具变量，同样除以年末总人口进行标准化，考虑到目前的移动电话上网非常便捷，可以直接登录政府网站查阅财政信息，各级政府也通过微信公众号、政务app、官方微博等形式发布财政信息，故其也能够体现财政信息公开的有效监督程度，我们发现在改换工具变量后仍然没有改变基准结果的结论。在模型8中，我们进一步考虑到，2014年全国人大常委会通过了《关于修改<中华人民共和国预算法>的决定》并于2015年施行，将“建立健全全面规范、公开透明的预算制度，保障经济社会的健康发展”写入《预算法》总则，其中也有相关规定进一步细化了预算公开的流程。对于政府预算流程的规范可能对不同财政透明程度的政府产生异质性外生冲击，故而我们可以采用双重差分法（Difference-in-Difference）来削弱内生性问题（1），可以看出2015年《预算法》修订施行的冲击也深刻地影响了企业预期，政府透明度较低的城市在政策变更之后更能推动企业保持预期稳定。最后，我们考虑到，不同行业对于财政政策的依赖度不同，同时不同省份依赖财政手段发展经济的程度也不同，这些差异可能对回归结果产生干扰，故而我们在模型9和模型10中进一步控制年份与行业固定效应的交互项和年份与省份的交互项，结果依然保持稳健。