城投债规模对经济增长的影响及阈值效应

(东北财经大学 公共管理学院, 辽宁 大连 116025)

一、引言及文献综述

全国第五次金融工作会议指出,地方政府要严控地方债务增量,加强金融风险防控。城投债作为地方政府为市政公益性或准公益性项目筹措资金的一种重要的融资手段,虽然自2014年我国发布《中华人民共和国预算法》和《国务院关于加强地方政府债务管理的意见》以来,“城投信仰”在一定程度上有所弱化,但是从现实情况来看,城投债融资平台公司依然扮演着地方政府融资代理人的角色,其信用仍以地方政府信用作为背书,而城投债逐渐转变成地方政府隐性债务的一种。

从城投债的发行量和净融资额上看,根据wind统计,1997年城投债发行总量和净融资额分别为5亿元,2014年发行总量为1.9万亿元,净融资额达到近1.5万亿元,而2017年发行总量近2万亿元,净融资额回落至0.5万亿元。城投债的发展经历过井喷的态势,但随着近年中央政策文件的发布,各部门对融资平台的监管收紧,城投债的净融资量逐渐呈现出波动下行的态势。研究城投债务规模与经济增长之间的关系究竟如何,现有的城投债债务规模适不适合地方经济的发展,是我国当下值得探索的重要现实问题。

关于政府债务与经济增长之间的关系问题,一直存在着争议。目前大体分为以下四种观点。一是政府债务的扩张会促进经济的增长。凯恩斯主义认为,短期内产出是由需求决定的,政府债务的扩张缓解财政赤字,可带动就业,促进了家庭可支配收入增加。收入的增加刺激了社会总需求增长,从而促进经济的增长。Auerbach和Kotlikoff[1]认为,政府债务扩张可以促进经济的增长,其原因是暂时性的政府举债对储蓄和投资起到促进作用。二是政府债务扩张会抑制经济增长。古典经济学家认为,政府债务的扩张会引发“挤出效应”,挤占生产性资本支出,使得资本积累降低,并且会产生通货膨胀,导致对经济增长产生负面影响。程宇丹和龚六堂[2]通过建立引入债务的包含地方政府和中央政府的财政分权理论模型,证明了随着中央政府债务/GDP比重的扩大,从整体上看会造成对经济增长的损害。三是政府债务扩张与经济增长的关系是中性的。“李嘉图等价”指出,影响经济的是政府购买量,政府采用何种融资方式购买对经济没有影响。Ugo和Andrea[3]从实证角度证明,一旦消除了内生性问题,政府债务与经济增长之间的联系就会消失。四是政府债务扩张与经济增长的关系是非线性的。主要观点分为三种,其一为倒U形关系。韩健和程宇丹[4]利用中国各省市2010—2016年间的地方性政府债务数据,证明地方政府债务规模增加对区域经济增长的影响是倒U形的,阈值为地方债务占GDP的15%。其二为正U形关系。Minea和Parent[5]对20个发达国家自1949年以来60年的数据采用面板平滑门限回归模型,发现政府债务规模(政府债务/GDP)在90%到115%之间时,负向影响经济增长,在政府债务规模超过115%时,变为正向影响经济增长。其三,存在非线性关系,但不是U形的。Zhao等[6]利用Moran的散点图,局部空间关联指标(LISA)图和半参数空间模型(SE-SDM),证明地方政府债务与区域经济增长之间的关系呈现出非线性特征,而不是呈U形关系。

分析以往的研究,学者对单一种类政府债务与经济增长之间关系的研究较少,并且,单债种债务规模对经济增长的阈值效应的研究更少,而且,现有文献中采用的数据大多为国家层面和省级层面数据,由于地级市数据收集难度较大,对地市级政府债务的相关研究还比较少。因此,对于单债种的债务规模与地市级经济增长之间的关系，以及是否具有阈值效应，是值得探索的。

二、模型设定

在解释变量的选取上,Bosworth和Collins[7]为保证研究的稳健性,认为应该选择已经被证实与经济增长有稳定相关的核心解释变量进行研究。本文选取贸易开放度、公共财政支出份额和公共教育份额作为回归方程的控制变量,同时选择目前已被证实与经济增长密切相关的通货膨胀和城镇化率作为控制变量。核心解释变量为城投债债务规模,将人均GDP增长率作为被解释变量。本文采用线性设定和非线性设定分别构建城投债规模与人均GDP增长率回归方程如下。

(一)线性设定

当期的年人均GDP增长率线性回归的基本设定如下:

pgdprit=α0+α1xit+α2dscaleit+εit

(1)

其中,i表示各个地级市;t表示时间;εit代表误差项;pgdprit是t时期人均GDP增长率;dscaleit表示城投债债务规模,用城投债债务金额占GDP的比重来表示,作为核心解释变量;xit是本文设定的控制变量,主要包括:贸易开放度,用换算成人民币的城投债发行地区进出口总额与 GDP的比值来表示;公共财政支出份额,用公共财政支出与GDP的比率来衡量;公共教育份额,用公共教育支出/GDP来表示;通货膨胀,用居民消费者价格指数CPI的年增长率来衡量;城镇化率用城投债发行地区城镇人口数与常住人口数的比值来表示。

由于在面板数据中,可能存在不随时间变化的特质组间差异,因此在基本模型的基础上,添加表示地区异质性的固定效应项ui,模型设定为:

pgdprit=α0+α1xit+α2dscaleit+ui+εit

(2)

为了控制不可观测的异质性特征,采用组内去心的方法进行估计,将模型中的解释变量和被解释变量都减掉它的平均值后再进行回归,模型如下:

(3)

自2012年以来，城投债相关政策不断出台,经济相关政策也在不断调整,因此,估计结果可能会受到经济周期的影响,所以在固定效应模型的基础上加入时间固定效应θt。模型表示如下:

pgdprit=α0+α1xit+α2dscaleit+ui+θt+εit

(4)

由于核心解释变量和被解释变量之间可能存在双向因果关系,导致模型内生性问题的出现,因此,为处理内生性问题,本文利用使用城投债债务规模的滞后项，作为城投债债务规模的工具变量的差分GMM和系统GMM,以及前后两年人均GDP增长率的方法来进行控制:

pgdprit=α0+α1xit+α2dscaleit-1+

α3pgdprit-1+ui+θt+εit

(5)

pgdprit=α0+α1xit+α2dscaleit-1+

α3pgdprit-1+ui+θt+εit

(6)

mgdprit=α0+α1xit+α2dscaleit+ui+θt+εit

(7)

模型(7)解释变量同方程(4)一致,程宇丹和龚六堂[8]将5年期的人均 GDP增长率均值作为被解释变量，来控制模型的内生性问题,本文考虑到要最大限度保留样本数据,将被解释变量设定为前后两年的人均GDP增长率均值,以此来减轻经济波动产生的内生性问题,使模型估计得更为精准。前后两年的人GDP增长率的均值用mgdprit表示。

(二)非线性设定

模型(1)～(7)为城投债债务规模和经济增长之间关系的线性模型设定,若假设城投债债务规模与经济增长之间的关系为非线性的,模型的设定方式有两种。第一种是在双向固定效应模型中加入城投债债务规模的二次方项,二次方项用dscaleit2表示,另一种是利用门限回归模型进行判别,模型设定如下:

pgdprit=α0+α1xit+α2dscaleit+

α3dscaleit2+ui+θt+εit

(8)

mgdprit=α0+α1xit+α2dscaleit+

α3dscaleit2+ui+θt+εit

(9)

pgdprit=α0+α1xit+α21dscaleit*q(dscaleit

α22dscaleit*q(D1

α23dscale_it*q(dscaleit≥D2)+ui+θt+εit

(10)

mgdprit=α0+α1xit+α21dscaleit*q(dscaleit

α22dscaleit*q(D1

α23dscaleit*q(dscaleit≥D2)+ui+θt+εit

(11)

模型(10)和(11)中,q(*)是虚拟变量,当城投债债务规模对经济增长存在门限效应时,其取值为1,否则取值为0。D1和D2是城投债债务规模的阈值。α21、α22和α23分别用于描述小于阈值D1时,随着城投债债务规模的变化,其对经济增长的影响,处于阈值D1和D2之间时,城投债债务规模与经济增长之间的关系,以及大于阈值D2时的城投债债务规模增加对经济增长的影响。本文利用Hansen提出的门限回归模型对阈值进行参数估计与门限效应检验[9]。

三、数据选择与处理

城投债债务数据来自于东方财富Chioce和Wind数据库,包含310个地级市发行城投债金额。本文的样本选取了2012—2017年地级市发行的城投债债务金额,城投债发行的各地级市的人均GDP、进出口总额、城镇化率、公共财政支出和公共教育支出等数据来源于《中国城市统计年鉴》、《中国县域统计年鉴》、《各省统计年鉴》、《中国社会统计年鉴》、《各市国民经济和社会发展统计公报》、各市统计局网站和各市统计局网站,本文在进行数据处理时剔除了缺失值,将面板数据处理成平衡面板数据,并对变量做平减处理以计算真实值,变量的描述性统计如表1所示。

表1 样本描述性统计

四、结果分析

(一)城投债债务规模与经济增长线性关系

分别对模型(1)～(7)进行回归,其结果见表2。

表2 城投债债务规模与经济增长线性关系

注: *表示p<0.10, ** 表示p<0.05, *** 表示p<0.01,下表同。

表2中的(1)模型是混合OLS的估计结果,随着城投债债务规模(城投债发行金额/GDP)的增加,经济增长率也显著增加。但是,混合OLS的结果相对来说不可靠,其原因在于没有考虑面板数据可能存在与误差项相关的个体效应。模型(2)回归包含了面板数据的个体效应。模型(3)是先去除个体效应再进行回归分析,主要用作比较。模型(4)为双向固定效应回归,同时考虑了个体效应和时间效应,从R2来看,要比前三个模型更具有解释能力,城投债债务规模增加对经济增长的影响仍是正面的。虽然模型(4)相对于前三个模型来说,控制了时间效应的影响,但对于内生性的问题来说,却没有解决,因此,需进一步考查(5)城投债债务规模的滞后项作为城投债债务规模的工具变量的差分GMM、模型(6)城投债债务规模的滞后项作为城投债债务规模的工具变量的系统GMM，以及模型(7)使用前后两年人均GDP增长率均值作为因变量的回归结果。模型(5)和模型(6)的回归结果显示，城投债债务规模对经济增长影响不显著。模型(7)回归结果显示,城投债债务规模对经济增长影响显著,并仍为正向的。在时间较短,样本量较大的模型中,模型(6)的估计结果要较(5)可信,但是城投债债务规模对经济增长影响是不显著的,以此猜测城投债债务规模和经济增长之间可能是非线性相关的,将在接下来的模型中进行验证。使用线性模型得到的结果只是平均意义上的综合影响,并不能够完整地反映出城投债债务对经济增长的真实影响。

(二)城投债债务规模与经济增长非线性关系

由表2中城投债债务规模与经济增长线性关系回归结果分析可知,考虑到不存在双向因果效应的前提下,模型(4)的双向固定效应回归结果是可靠的,它既控制了不同地级市个体的固定效应，同时也控制了政策的改变和经济周期的影响对应的时间固定效应。如果考虑存在双向因果效应产生的内生性问题时,使用前后两年人均GDP增长率均值，作为因变量的双向固定效应的模型(7)得到的估计结果更加可靠。因此,在模型(4)和模型(7)的基础上，验证城投债债务规模与经济增长是否存在非线性关系。

在模型中加入城投债债务规模的二次方项，即模型(8)和模型(9)，验证是否存在非线性关系。回归结果如表3所示。

表3 城投债债务规模与经济增长非线性关系

由模型(8)和模型(9)的回归结果可知,加入城投债债务规模二次方项后,城投债债务规模和城投债债务规模的二次方项系与经济增长均不显著,证明城投债债务规模和经济增长之间不是二次函数关系,下面,利用门限模型进一步研究城投债债务规模与经济增长之间的关系,其结果如表4所示。

表4 城投债债务规模阈值效应

分别经过500次Bootstrap后,最终确定模型(10)和模型(11)的结构突变点在城投债债务规模(城投债发行金额/GDP)分别为0.4%和0.6%。表5中①③列为将门限值带入模型(10)和模型(11)的回归结果,②④列为经过怀特异方差修正的回归结果,其结果更为稳健。由回归结果可以看出,若低于0.4%的阈值,城投债债务规模增加损害经济增长,若在0.4%和0.6%阈值之间,城投债债务规模增加会显著促进经济增长,若高于阈值0.6%,则城投债债务规模增加对经济增长的促进作用放缓。产生这种现象的原因可能是:在城投债债务规模低于0.4%时,从城投债的用途上看,政府对发债地区基础设施建设重视不足,不利于营造良好的投资环境,使得基础设施建设的资本吸引效应降低,导致地区经济增长受到损害。当城投债债务规模在0.4%～0.6%之间时,随着发债地区的基础设施建设的不断完善,地区的交通运输和能源等经济型基础设施、医疗和教育等社会型基础设施水平不断挺高,使得发展地区的交易成本不断下降,促进经济的良好发展,与此同时,发债地区的营商环境也在不断改善,地区的资本吸引效应不断提高,随着外来资本的不断涌入,提升了地方经济的流动性和活力,促进了经济的快速增长;从城投债的资金流向上看,城投债会被用在政府公益项目的建设上,随着城投债债务规模的增加,政府将城投债资金不断用于更多项公益项目建设,在这些项目建设中可以提供许多的工作岗位,带动了居民可支配收入的增加,使得社会需求增加,从而刺激经济增长。当城投债债务规模大于0.6%时,一方面,随着对资本市场的不断刺激,会出现利率上升的情况,即产生资金价格上扬,由于利率的上涨,私人资本会存入银行,并且借贷成本会不断增长,因此会产生随着城投债债务规模不断增加,经济增长产生减缓现象;另一方面,城投债债务规模的增大会扩大政府投资,而在一定时期内资源数和资金量是一定的,政府以发行城投债方式的来获得的投资的不断增加,私人支出的一部分便会用于购买城投债债券,政府便会挤占私人支出,这样一来会降低社会总需求,使得经济增长放缓。由于模型(11)中使用前后两年人均GDP增长率均值作为因变量的双向效应模型能够去除双向因果关系的作用,则模型(11)构建的合理性使得结果可靠。因此,城投债债务规模与经济增长存在非线性关系。

模型(12)为稳健性检验结果,将被解释变量替换为平减后的人均GDP的对数,在回归方程中加入已证实与经济增长相关的变量投资率,即城投债发行地区全社会固定资产投资完成额占GDP的比重,用符号fratio表示。第⑤列为将门限值带入模型(12)的回归结果,第⑥列为经过怀特异方差修正的回归结果,同样存在双门限效应,对比(10)和(11)可知,核心解释变量的系数无论是在大小上还是在方向上均没有较大差别,说明了回归结果是稳健的。

五、结论与建议

(一)结论

通过地市级城投债面板数据实证分析发现,城投债债务规模与经济增长之间具有非线性关系。当城投债债务规模低于0.4%时,随着城投债债务规模的增加,其对经济增长会产生负向影响;当城投债债务的规模在0.4%～0.6%时,城投债债务规模的增加会对经济增长产生正向促进作用;当城投债债务的规模高于0.6%时,城投债债务规模的加大对经济增长的影响同样是正向的,此时相较于在0.4%～0.6%时的城投债债务规模,对经济增长的促进作用处于减缓趋势。

(二)政策建议

根据上述研究结论,提出以下建议。

首先,地方政府合理规划城投债的举债规模。政府要适当调控城投债的发债规模,从实证结论上看,总体上来讲,目前,随着城投债债务规模的增加,对经济增长的促进作用是积极的,政府可以适当提高城投债债务的发行规模。基于阈值效应来看,高于0.4%的城投债债务规模会正向促进经济的增长,但是我们仍要看到在大于0.6%的城投债债务规模上,经济增长的促进作用放缓,因此,不能毫无限制地发行城投债。地方政府应该做到结合本地目前的经济发展状况和经济增长的自身发展条件等,分析是否需要发行城投债,并合理规划好城投债举债规模,以防发生债务风险。

其次,不断完善地方官员绩效考核机制。依据第五次金融工作会议所提出的要求,各级地方党委和政府要树立正确政绩观,严控地方政府债务增量,终身问责,倒查责任。不断研究完善地方官员绩效考核指标,在地方官员的绩效考核上,一是做到考核更为全面,弱化地方官员GDP考核制度,转变经济增长的方式,抵制对于利用地方债务盲目进行项目投资来带动的经济增长,从考察经济增长的数量转变为考察经济增长的质量。二是充分考虑地方官员在任期间是否有出现债务偿还逾期或是否有违约行为,是否过度举债以及举债项目是否合理等状况。同时,建立地方性债务责任追究制度,明确举债责任主体,不断探索并完善地方官员任期内举债情况的考核、审计和责任追究方式方法,从制度的改善上来防范债务风险。

最后,规范融资平台发展,探索融资平台发展新模式。从现状来看,在未来很长时期内,平台融资仍为地方政府融资的重要方式之一,对于融资平台的发展政府要加强监管,明确对融资平台的监督、审计和稽查等责任,推动融资平台信息披露相关项目建设。要明确融资平台的性质,对于不同性质的融资平台,政府制定不同种类的财政政策,以达到支持融资平台健康发展目的。探索多元化融资平台的发展模式,丰富融资平台建设主体,促进银行等金融机构参与建设的积极性,充分发挥金融机构主体的风险把控能力,做到在融资平台的发展中产生的风险能及时预防和把控。并且,地方政府要对融资平台发展建立长效的风险防控机制,不断推进融资平台良好发展。□