外商直接投资对城投债的影响*
——来自欧债危机的自然实验
2022-10-29刘生龙张鹏龙
刘生龙 张鹏龙
(清华大学公共管理学院 北京 100084)
一、引 言
改革开放以来，外商直接投资(FDI) 一直被认为是中国经济增长奇迹背后的基础性驱动因素。FDI 弥补了国内经济发展过程中的资金缺口，并且通过溢出效应带来了先进的生产技术和管理经验。不仅如此，FDI 还深刻影响了地方政府的财政收支行为。一方面，FDI 对当地经济的促进作用为地方政府进一步融资创造了有利条件。另一方面，为了吸引FDI，地方政府不断加大经济建设的财政支出，加强基础设施建设。然而，生产性支出的不断增加加剧了地方政府的财政压力，进而大幅提升了地方政府的融资需求。由于没有发债的权力，为了弥补财政支出缺口，地方政府便通过地方融资平台发行城投债来进行融资。2018 年，中国债券市场共发行2 841 只城投债，发行规模为2.4 万亿元，相比2017 年的发行数量和规模分别上升23.47%和24.56%。近年来，地方政府债务的高速扩张引起了社会各界不同程度的担忧。2019 年《政府工作报告》 中也提出: “要防范化解重大风险，要强化底线思维，坚持结构性去杠杆，防范金融市场异常波动，稳妥处理地方政府债务风险，防控输入性风险。”
无论是国外研究还是国内研究，已有文献都主要关注政府债务如何影响FDI，相反方向的讨论非常缺乏。一般而言，高水平的政府债务使得外国投资者对本国未来经济的信心不足，预期下降，投资意愿不足，进而对FDI 的流入有显著的负向作用。反过来，FDI 如何影响政府债务规模还未得到学术界的广泛关注。另外，城投债是一种具有中国特色的融资方式，该种债券既具有一般企业债的部分特征，又与欧美一些国家的市政债券相类似，以政府提供隐性担保为前提发行，其募集的资金主要投资于具有外部性的地方基础设施、公益项目等。因此，FDI 与地方城投债的关系既不同于其与企业债务的关系，也不同于其与政府债务的关系。但是地方政府并没有能力或条件对FDI 进行征用或国有化，因此该挤出效应在中国并不成立。不论是政府债务还是FDI 都涉及地方经济的长远发展，因而关于地方政府城投债与FDI 关系的研究，对于地方经济的长远发展具有重要意义。
作为吸引FDI 和发行城投债的实际主体，地方政府，尤其是地级市政府在这个过程中扮演了重要的角色。在目前的债券市场上，一般认为地方政府为本地融资平台公司发行的城投债提供了“隐性担保”，这是因为地方融资平台公司设立的主要目的是承担地方政府的融资职能，其发行的城投债也是用于本应由地方政府承担的市政基础设施和公用事业建设支出。因此，当城投债出现兑付问题时，地方政府可能会用财政收入对城投债进行代偿。而FDI 可以促进当地资本形成、经济增长、吸纳就业，不仅会增加政府当前的财政收入，而且会保障未来的收入水平，因而会放大地方政府的融资能力，这就意味着FDI 与地方债之间存在正向关系。但同时FDI 本身是对当地资本形成的一种补充，在政府总支出不变的情况下，这会降低地方政府的融资需求并减少地方债，即FDI 与地方债之间存在负向关系。因此，实证检验FDI 如何影响地方政府债务水平，对于理解地方政府债务增长的原因及化解路径有着重要的启示作用。
本文提出，FDI 影响城投债发行规模的理论基础是FDI 水平影响地方政府发行城投债的边际效益。由于城投债多用于当地基础设施建设，城投债的边际收益体现为基础设施建设的边际收益。当本地FDI 投资水平相对较高时，良好的基础设施建设有助于FDI在技术、管理等方面产生更大的外溢效应，促使当地全要素生产率的提高，从而更加显著地提高当地的经济发展水平。因此，一般情况下，FDI 能够推升城投债的边际收益。在城投债发行成本不变的情况下，FDI 引入越多，地方政府的发行规模越大。
基于此，本文考察FDI 增加所带来的经济红利如何影响地方政府对城投债的融资能力。具体而言，本文通过收集2009—2016 年中国地市级面板数据，合并地级市层面城投债的发行数据，利用工具变量法检验地级市FDI 对城投债的因果关系。首先，本文利用倍差法(difference in differences，DID) 构建FDI 的工具变量，以克服经验分析中可能存在的内生性问题。具体而言，2012 年欧债危机爆发后，中国吸引的FDI 占GDP 比重开始明显下降，然而欧债危机对中国沿海地区和非沿海地区FDI 的影响大小明显不同，而且即使欧债危机发生之后，中国非沿海地区FDI 占GDP 的比重也没有出现明显下降。基于这样一个准自然实验，本文先利用倍差法估计了欧债危机对中国沿海地区FDI 的影响。
其次，本文基于两阶段最小二乘法(2SLS) 估计了FDI 对中国地区城投债发行的因果效应。在尽量克服经验分析中可能存在的内生性问题之后，基于2SLS 估计，本文发现FDI 对中国的城投债产生了正向的因果影响，FDI 占GDP 比重每上升1 个百分点会使得城投债占财政收入的比重上升约4.4 个百分点。接下来本文做了各种稳健性检验。我们分别将被解释变量改为城投债占GDP 比重和是否发行城投债。当被解释变量发生改变之后本文发现FDI 占GDP 比重仍然对城投债产生显著的正向影响。2SLS 估计结果表明FDI占GDP 比重每上升1 个百分点会使得城投债占GDP 比重提高约0.34 个百分点，会使得地级市发行城投债的概率增加约1.6 个百分点。稳健性检验结果表明FDI 对城投债的影响既存在集约边际也存在扩展边际。
最后，本文对FDI 影响城投债的机制进行了实证分析和检验。本文发现，在债券层面，发债地区的FDI 水平显著提升了发行主体的信用评级，降低了地方政府或平台的违约风险，而且降低了城投债的发行成本，进而扩大了发债地区城投债的整体规模。在地区层面，FDI 主要通过两个途径来对城投债产生影响: 第一，吸引劳动力的流入使得劳动力数量增加，从而使得在发行城投债之后有更多的人口来分担债务；第二，增加国有建设用地，FDI 引入会要求地方政府提供更好的城市基础设施，因而地方政府会增加基础设施建设用地，而城投债的主要目的也在于为当地公共利益服务，包括基础设施建设等。
本文主要有三个贡献: 第一，在选题上，在我们目前的阅读范围，本文是第一篇研究FDI 对中国地方政府债务影响的文章，将有助于弥补文献当中的这一不足，同时也为地方政府债务影响因素的研究做出重要的补充。第二，在方法上，本文以欧债危机为自然实验，通过其对中国沿海地区和非沿海地区FDI 的影响大小构建工具变量，以解决FDI 的内生性问题。这一方法也为文献当中寻找工具变量分析FDI 相关问题提供了一种新的思路。第三，在结论上，本文的实证研究有助于更好地理解中国地方政府的“国内” 融资行为和融资能力如何受到“国外” 环境和资本的影响，为地方政府债务的管理和优化提供了新的视角。
二、文献回顾
中国地方政府发债的动机主要有两类。第一类与财政分权有关。分税制改革造成了财权与事权不平衡的分权格局，导致地方政府财政收支缺口大增(王叙果等，2012)。中国式分权导致地方政府出现过度重视基本建设、肆意膨胀基建支出的倾向(傅勇和张晏，2007；龚锋和卢洪友，2009)。第二类与晋升激励有关。与财政分权“被动负债” 不同，晋升激励则是“主动负债” (陈菁和李建发，2015)。以经济指标为核心的晋升锦标赛导致地方官员表现出强烈的政绩需求及明显的GDP 政绩动机(周黎安，2007；刘伟和李连发，2013)。官员短任期所产生的短视行为也加剧了地方债务的扩张 (钱先航等，2011)。官员更替引发的不确定性会显著降低发债概率，减少发债规模(罗党论和佘国满，2015)。地方政府往往是“以收定支”，而非“以支定收”，这也是地方政府热衷于举债的重要原因(张莉等，2018)。
中国地方政府发债的融资能力主要与两类因素有关。第一类因素是地方政府自身的偿还能力。地方政府债务的偿还主要依赖于未来的土地出让收入，因此地方政府会采取各种政策来阻止房价下跌(何杨和满燕云，2012)。土地出让能够影响债券投资者对城投债务偿还能力的预期，进而通过抵押品机制影响债务发行，地方政府债务快速增长与土地抵押价值变化有关(杨继东等，2018)。第二类因素是风险转移。由于中国在政治上实行单一制的治理结构，使得地方政府即使出现债务危机也不能破产。并且，一旦某地方政府债务出现实质性违约，地方债务风险就会转变为中央政府的债务风险(郭玉清，2011)。这种中央政府对地方债务的隐性担保被视作一种债务的“软约束”，而且在文献中也得到了证实: 中国地方政府债务的违约风险并没有在城投债的收益率价差中得到反映，而中国整体违约风险在其中得到了有效的定价(王永钦等，2015)。中央政府对地方政府在财政上有着大量的转移支付，人均财政专项转移支付会导致地方融资平台公司城投债发行的增加，而包括税收返还和一般性转移支付在内的非专项转移支付对城投债的发行并无显著影响(钟辉勇和陆铭，2015)。不同于固定资产投资、财政收入、转移支付、财政分权水平、官员晋升激励等直接的“隐性担保” (罗荣华和刘劲劲，2016)，本文研究的FDI 可以理解为城投债一种相对间接的“隐性担保”，它既可以通过促进经济发展水平、增加劳动力流入和城市建设用地等宏观层面提高地方政府城投债的发行能力，也可以通过降低债券风险和债券发行成本等微观层面增强城投债在金融市场中的吸引力，进而扩大发行规模。
关于FDI 对中国地方经济影响的研究非常广泛。利用省级面板数据，一些研究者发现了FDI 对技术进步的正向溢出效应(Fleisher 等，2010)。除了直接的经济影响，FDI对中国的腐败、劳资关系、环境问题、收入分配、政府行为与收支结构等方面也存在显著影响。FDI 比例的提高会增加地区官员的腐败水平(周黎安和陶婧，2009)。FDI 对地方政府支出效率的影响为负，但是并不显著(陈诗一和张军，2008)。外商通过直接投资渠道将国外淘汰的、严重污染环境的、禁止使用的产品、技术和设备转移到中国，恶化了地方环境状况(夏友富，1999)。
为了与其他国家或地区竞争吸引FDI，促进当地经济发展，中央政府或者地方政府经常采用财政或政治手段来提高自身竞争力。发展中国家政府采用适当的货币政策和财政政策，开放贸易和资本市场来吸引发达国家的直接投资(Calvo 等，1996)。营商环境有关的制度以及政治稳定也是FDI 接收国努力提高的方向(Papaioannou，2009)。此外，知识产权保护的加强也有利于FDI 的流入(Daude 和Fratzscher，2008)。关于政府债务与FDI，国外有少量研究，并且主要关注发展中国家公共债务状况对吸引FDI 的影响。一般而言，高水平的政府债务使得外国投资者对本国未来经济的信心不足，预期下降，投资意愿减少，进而对FDI 的流入有显著负向作用。国内研究则主要关注地方政府税收减免等财政竞争对吸引FDI 的影响(杨晓丽和许垒，2011)。
然而，无论是国外研究还是国内研究，已有文献都主要关注地方政府债务如何影响FDI，鲜有文献讨论相反方向，即FDI 如何影响地方政府债务。因此，本文的研究将有助于弥补文献当中的这一空白，同时也为影响地方政府债务影响因素的研究做出重要补充。
三、理论基础、实证策略、变量及数据
(一) 理论基础
地方政府发行城投债的规模是一种最优化决策的结果。城投债的适度规模是指既可以促进地区经济稳步协调发展，又能够保证地方政府或者地方融资平台到期如约履行义务的规模。作为一种准市政债，城投债的发行规模也符合公债的成本效益理论，即当举债的边际成本等于边际效益时，地方政府发行城投债的规模为最优。公债的收益一般具有边际收益递减的性质，即每增加1 单位城投债券会产生更多的经济效益，但是这种效应呈下降趋势。发行公债的收益和经济发展水平、市场化程度、宏观调控的能力等因素相关，而发债的成本与债务管理的能力有着密切关系。
边际效益与边际成本决定发债规模的大小，因此凡是能够影响城投债边际效益或者边际成本的因素都会对城投债发行规模产生影响。FDI 是影响城投债边际效益的重要因素。由于城投债多用于当地基础设施建设，城投债的边际收益体现为基础设施建设的边际收益。当本地FDI 投资水平相对较高时，良好的基础设施建设有助于FDI 在技术、管理等方面产生更大的外溢效应，通过助推全要素生产率(TFP) 的提高能够更加显著地提高当地的经济发展水平。例如，经济开发区及其配套的水电和交通设施能够更好地集聚内资和外资企业，为内资企业向外资企业学习先进技术和管理经验提供更好的平台，进而更好地促进本地经济的增长。因此，一般情况下，FDI 能够提升城投债的边际收益。在城投债发行成本不变的情况下，地方政府的发行规模扩大。相反，当本地FDI 投资水平相对较低时，城投债发行的边际收益下降，在城投债发行成本不变的情况下，地方政府的发行规模缩小。具体来说，我们可以通过以下内生增长模型进行论证。
本文假定生产函数只包含两类生产要素，分别是私人资本存量和公共支出，假定生产函数为柯布-道格拉斯形式:
其中，代表实际产出，是实际私人资本存量，是公共支出，是全要素生产率，即TFP。可以看到，生产函数式(1) 是一次齐次且二次连续可微的，对于任意＝(，)，满足f＞0 和f＜0。这里假定FDI 主要通过影响全要素生产率进而与产出产生联系，为了简化推导，这里假定FDI 与之间呈线性关系:＝×，＞0。
然而，公共支出主要通过税收和举债来融资。假定政府征收的是总量税，假定政府按固定比例征税，该比例为。此外，政府债务即城投债占政府收入比重为，于是公共投资总量为:
假定产出要么被消费，要么被投资，要么被用于还债，于是:
在稳态增长路径上，政府投资率(即) 是常数，那么通过对方程式(1)—(2)进行简单操作就会发现也是一个常数，其表达式如下:
于是在均衡路径上，政府投资的边际产出为:
从方程式(4) 可以看到，稳态下资本的边际产出为:
由方程式(6)、式(7) 可知政府债务增加会导致政府支出的边际产出下降，但同时会导致资本的边际产出增加。当政府支出的边际产出和私人资本的边际产出相等时，稳态下的产出达到最大，即
经过数学推导可得:
根据方程式(9) 可以解析出外商直接投资与城投债之间的偏导数关系，在被正则化为1 之后，两者之间的偏导数关系如下:
(二) 实证策略
本文主要研究的是FDI 对城投债的影响。前文已经指出FDI 既有可能对债务产生正向影响，也有可能产生负向影响，这就需要通过严格的实证对这一影响进行检验。具体来说，本文首先建立如下实证方程:
其中，被解释变量是城投债占财政收入的比重；核心解释变量是FDI 占GDP 比重，不同年份FDI 都经过当年人民币对美元汇率进行调整，是其他控制变量向量。 f和v分别表示城市和年份虚拟变量， ε是残差项。
本文最重要的就是对FDI 前面的系数进行准确的估计，然而OLS 估计或者面板数据的组内差分估计都难以得到的无偏估计值。这是因为存在两类非常重要的因素使得式(11) 中FDI 是内生的解释变量: 第一，双向因果关系问题。城投债很可能反过来对FDI 产生影响，因为当东道国地方政府债务恶化时，外商投资者会因为对该地区的经济发展信心不足而减少投资或者拒绝投资。第二，一些重要的遗漏变量会同时影响FDI 和城投债，比如政府的信誉，或者地方政府官员的治理水平等。信誉度越高或者治理水平较高的地方政府往往能够吸引更多的优质跨国企业投资，同时也更能够将地方债控制在较为合理的水平。由于内生性问题非常明显，OLS 估计很可能有偏，这就需要寻找合适的工具变量对式(11) 进行估计。
为了对进行无偏估计，本文决定利用欧洲主权债务危机(以下简称“欧债危机”) 作为自然实验，先估计欧债危机对中国FDI 的影响，进而识别出FDI 对城投债的因果效应。众所周知，2008 年肇始于美国的金融危机爆发以后，冰岛和中东一些国家的主权债务危机也慢慢浮出水面，期初这些爆发了主权债务危机的国家经济总量很小，对全球的经济影响也较小。2009 年底希腊开始出现主权债务危机，并且自2010 年3 月逐渐向欧洲其他国家扩散，到2011 年底欧债危机呈现全面爆发的态势。本文以2011 年底欧债危机全面爆发为政策冲击点，先检验欧债危机对中国FDI 的影响。从中国所有地级市、沿海和非沿海地级市FDI 占GDP 比重的发展趋势可以看出，对所有地区虽然样本期间FDI 占GDP 比重呈下降趋势，但是这一下降趋势只是在2014 年，也就是欧债危机全面爆发两年以后才变得明显，意味着欧债危机对中国FDI 的影响存在一定的滞后效应。而通过对比沿海和非沿海样本则发现欧债危机主要影响了沿海城市的FDI，对非沿海城市的FDI 几乎没什么影响。这一点很容易理解，当初跨国公司进入中国时主要入驻沿海地区，金融危机和欧债危机全面爆发后受到影响最大的当然也是沿海地区。由于欧债危机对沿海和非沿海地区FDI 的影响程度明显不同，这就类似于一个自然实验，本文可以借助欧债危机对沿海地区和非沿海地区FDI 的不同影响来识别其对中国城投债的因果效应。
具体来说，本文先对如下方程进行估计:
其中，2012 是虚拟变量，由于欧债危机全面爆发于2011 年底，而且欧债危机对中国的影响存在明显滞后效应，本文以2012 年作为欧债危机冲击年份，当所处时间在2012年及以后时2012 取值为1，反之取值为0。也是一个虚拟变量，当所处地级市是沿海城市时取值为1，反之取值0。交互项2012×反映的是欧债危机对沿海城市FDI的影响。式(12) 其他变量与式(11) 中的定义相同。基于式(12) 可以对FDI 进行估计，然后进行2SLS 估计就可以得到FDI 对中国城投债的因果影响。
(三) 变量、数据及其描述性统计
本文利用2009—2016 年地级市面板数据进行实证研究，所使用的数据主要来自2010—2017 年《中国城市统计年鉴》 和《中国区域经济统计年鉴》。FDI 数据来自CEIC中国经济数据库，各地级市城投债数据来自Wind 数据库。各省份投资价格指数来自2004—2017 年分省统计年鉴，GDP 平减指数根据各省份GDP 指数计算得出，各省GDP指数来自各年份分省统计年鉴。在进行回归分析时采用地市级面板数据，由于北京、天津、上海和重庆属于直辖市，与其他地级市相比其行政级别更高，是一些典型的异常地区，因此在回归分析中没有包含这四个地区。一些变量的数据在某些地区某些年份存在缺失的问题，因此最终进入回归分析的样本容量在不同的情形下根据所引入的变量不同存在一定差异，但基本上都保持在2 000 以上。
从所有变量的定义及其描述性统计可以看出，平均来说，中国各地级市城投债占财政收入比重约为7.7%，这一比重似乎并不高，但是各地级市的债务比重差异性非常大，其方差超过了18%。有些地级市的城投债比重为0，而有些地级市的城投债占财政收入比重高达180%。经过对比还可以看到中国非沿海地区城投债占财政收入的比重明显更高，说明相较于沿海地区，中国非沿海地级市的偿债压力明显更大一些。不过总体来说，中国城投债占GDP 比重并不高，仅为0.60%，而且样本期间仅有26%的地级市发行了城投债，也就是说大部分地级市都没有发行城投债。样本期间中，FDI 占GDP 比重平均为1.8%，沿海地区为2.6%，非沿海地区为1.7%，沿海地区明显高于非沿海地区。不过从前文可以看到2015 年之后，沿海城市和非沿海城市FDI 占GDP 比重已经非常接近，说明欧债危机全面爆发之后，中国不同区域在吸引FDI 上逐渐趋于相同。此外，沿海地区的人均GDP 和总人口都明显高于非沿海地区，财政赤字率明显低于非沿海地区。
四、实证分析
(一) 描述性证据
根据2015 年城投债占财政收入比重和FDI 占GDP 比重在全国各地级市的分布状况可知，在城投债分布方面，中国的城投债比重特别高的地级市既有可能在东部沿海省份，比如说浙江湖州，也可能在中部省份，比如湖北随州，但更多地集中在西部省份，比如甘肃兰州和酒泉。而FDI 比重则相对来说非常集中，主要在东部沿海地区，比如说广东广州、辽宁大连等。也就是说，仅仅从描述性证据可以说明城投债比重与FDI 比重之间并不存在相关关系。事实上，将城投债比重和FDI 比重在年份上取平均值之后的相关系数为0.13。不过简单的观测并不能反映FDI 对城投债的因果影响，需要更加严格的实证分析予以确定。
(二) OLS 估计
表1 列出了对式(11) 所进行的参数估计，即OLS 估计结果。为了缓解反向因果关系导致的内生性问题，我们用滞后一期的FDI 和其他控制变量进行OLS 估计。第(1)列仅仅包含FDI 占GDP 比重变量，可以看到FDI 对中国地市城投债的影响为正，不过这一正向影响并没有通过显著性检验。第(2) 列在第(1) 列的基础之上引入人均GDP、人均GDP 的平方项和对数总人口变量。可以看到，人均GDP 对城投债的影响呈倒U 形，也就是说城投债比重随着人均GDP 增长先是不断增加而后随之下降，说明经济发展最终可能还是会使得政府债务的比重下降。人口对城投债的影响不显著。第(3) 列进一步引入产业结构变量，结果表明相对于第一产业，第二产业和第三产业比重越高，债务比重越低，不过它们的估计值都没有通过显著性检验。第(4) 列进一步引入政府的财政赤字率，该变量用政府支出减去财政收入之后占GDP 的比重来衡量。结果发现政府赤字率对城投债的影响也不显著。
表1 所有的回归模型都控制了地区固定效应和时间固定效应，以便控制区域和时间的影响。OLS 估计全部都没有通过显著性检验，结果似乎表明FDI 对债务根本不会产生影响，或者即使有影响也可以忽略不计。值得注意的是，表1 中关于FDI 对中国地市城投债影响的结论有赖于FDI 与误差项不相关的假定。然而，根据前面的分析，基于模型(1) 进行的OLS 估计无法保证FDI 估计参数的无偏性。当核心解释变量存在明显的内生性问题时，OLS 估计只能反映相关关系而不能反映因果关系，这就需要通过更加科学的研究设计进行细致的探讨。后面本文将借助欧债危机对中国沿海和非沿海地级市FDI 比重影响的不同作为自然实验，构造本文中核心解释变量的工具变量，然后通过2SLS 估计来识别FDI 对城投债的因果影响。
表1 基准回归: OLS 估计
(三) 2SLS 估计
在论证FDI 对城投债的因果影响之前，第一步要检验欧债危机对FDI 的影响，具体来说，本文利用倍差法对式(2) 进行第一阶段估计。欧债危机对沿海地市FDI 的影响结果中，从仅仅包含沿海地区与2012 年虚拟变量的交互项可以看出，与前文所展示的结果一样，欧债危机显著地降低了沿海地区的FDI 比重。随后与OLS 估计一样，逐步引入其他控制变量，进一步观测在引入控制变量之后欧债危机对FDI 比重的影响。本文发现，在所有的设定下，欧债危机对沿海地市的FDI 有着负向影响，而且这些影响都在1%显著性水平下通过了检验。当引入所有控制变量之后，本文发现欧债危机使得沿海地市的FDI 比重下降了约0.67 个百分点。
一般来说，工具变量的选择需要满足两个最基本的条件: 第一，工具变量相对模型本身而言是外生的，即工具变量与式(11) 中的残差项ε不相关；第二，工具变量与内生性变量是高度相关的，即式(12) 中的交互项2012×与FDI 比重是高度相关的。由于欧债危机相对于中国经济发展来说是一种外部环境，它要想对中国经济产生影响只能够通过外贸和FDI，不会对中国城投债产生直接影响。因此欧债危机作为工具变量其与式(11) 中的ε是不相关的，即其外生性条件是得以满足的。作为工具变量的有效性检验，我们直接估计了欧债危机对城投债的影响，结果也发现欧债危机并不直接对城投债产生影响，再次说明本文工具变量外生性是满足的。此外，交互项前面的系数非常显著，这也说明用欧债危机的冲击作为工具变量不存在弱工具变量问题。当然，本文实施了2SLS 估计后，通过第一阶段排除性的统计值能够判断是否存在弱工具变量问题。当工具变量的有效性条件得到满足之后，就可以基于式(12) 对FDI 进行预测，然后将FDI 预测值代入式(11) 中进行2SLS 估计，此时2SLS 估计值反映的就是FDI 比重对城投债占财政收入比重的因果影响。
FDI 对城投债影响的2SLS 估计结果中，仅包含核心解释变量FDI 占GDP 比重的结果显示，当采用工具变量克服核心解释变量的内生性问题以后，FDI 的影响不再为负，而是为正，并且通过了10%的显著性水平。引入人均GDP、人均GDP 的平方和对数总人口后，FDI 的影响仍然为正，而且在数值上变得更大。与OLS 估计结果一样，人均GDP 对城投债的影响为正，其二次方为负，不过其二次方的影响没有通过显著性检验。进一步引入产业结构变量后，第三产业比重对城投债的影响显著为负。这一点并不难解释，第三产业主要是服务业，与第一产业和第二产业相比，第三产业并不需要太高的资本投入，因此也就没有更高的债务需求。加入产业结构变量之后，FDI 对城投债的影响还是显著为正，在大小上也没有发生很大变化。进一步引入财政赤字率变量后，赤字率的影响为负，不过并没有通过显著性检验。引入所有控制变量之后，本文发现FDI 比重对城投债的影响仍然显著为正，FDI 占GDP 比重每上升1 个百分点使得城投债占财政收入比重上升4.4 个百分点。
从2SLS 估计结果可以看出，其与OLS 估计结果很不一样，说明OLS 估计的确存在比较严重的内生性偏误，而一旦控制了内生性偏误，FDI 对城投债的影响显著为正。工具变量第一阶段统计值显示，在所有的四种设定下，统计值都在10 以上，根据拇指法则(rule of thumb)，用欧债危机对沿海和非沿海地区的非对称性冲击作为FDI 的工具变量不存在弱工具变量问题。FDI 对城投债的影响显著为正也能够从经济学理论上获得支持，对于许多发展中国家或地区来说，吸引外资是一种能力，能够吸引更多的外资意味着当地的各种软硬环境都不错，其中软环境主要包括当地的法治环境和政府的信用等。一个地区吸引的外资越多意味着地方政府的信用越好，以当地政府信用为基础发行城投债越容易，城投债比重越高。当然，还有其他因素使得FDI 对城投债产生正向影响，比如促进人口流入或者提高当地土地价格等，本文会在后面的机制分析进行进一步验证。
2SLS 估计结果表明，欧债危机之后，沿海地区FDI 占比大幅下降，削弱了该地区地方政府的融资能力，减少了地方政府的城投债融资水平。当然，与非沿海城市相比，沿海城市在2012 年后发行城投债相对较少的另一个解释很可能是得益于较好的财政状况、发达的金融市场和较少的融资缺口，对城投债的需求较低，或者城投债的替代渠道较多。理想情况下，在2SLS 回归当中应当加入直接衡量地方政府对城投债需求或者城投债替代渠道的控制变量，得出的结果才更加稳健。然而，我国地方政府借助融资平台的融资主要有三种形式，一是银行项目贷款，二是发行城投债，三是融资租赁、项目融资、信托私募等资本市场融资(何杨和满燕云，2012)。遗憾的是，上述债务数据在地级市层面大多是不公开的，我们目前唯一能获得的公开数据是地方融资平台发行的城投债数据(张莉等，2018)。基于此，首先，我们在回归模型中加入了财政赤字这一变量来简单控制地方政府总的财政状况或融资需求；其次，模型中的三产比重也能在一定程度上反映地方金融市场发展水平(城投债替代品情况)；最后，模型中的地级市固定效应可以部分控制各地区金融市场发展水平的影响，因为我国各地区金融市场发展水平在短期内是比较稳定的，较少随时间大幅波动。另外，研究表明，我国地方政府对于城投债的融资规模主要取决于融资能力，而非融资需求，地方政府往往是“以收定支”，而非“以支定收”，这也是地方政府热衷于举债的重要原因(张莉等，2018)。这也意味着各地区对城投债的需求差异并不影响我们的核心结论，即欧债危机之后沿海地区FDI 水平的大幅下降减少了地方政府的城投债融资水平。
工具变量的排他性约束要求欧债危机必须只能通过隐性担保渠道影响城投债。事实上，欧债危机也可能会通过其他渠道影响城投债发行规模。比如，欧债危机带来的压力可能会促使我国地方政府更加努力地改善营商环境，而更好的投资者保护和产权保护会提高城投债的发行水平。大量研究表明，优越的营商环境可以保护私有财产和私人契约，从而增强投资者信心，增加资本市场规模(Herger 等，2008)。在理想情况下，在2SLS回归中应当加入直接衡量地方营商环境的控制变量，得出的结果会更加稳健。然而，当前有关营商环境的调查数据较少，被广泛采用的是世界银行集团营商项目提供的关于我国30 个省会城市营商环境的调查数据，样本太少，无法支持本文的检验需求。基于此，第一，模型中的人均GDP 变量能在一定程度上反映当地营商环境的质量及变化；第二，我国各地区营商环境质量在短期内是比较稳定的，因此模型中的地级市固定效应也可以部分地控制各地区营商环境质量的影响。更为重要的是，欧债危机能够促进政府改革，改善营商环境，增加城投债发行，这与欧债危机通过FDI 渠道营销城投债的作用方向相反。换言之，如果欧债危机会通过影响营商环境而正向影响城投债水平，那么本文构造的工具变量会低估FDI 对城投债的影响，即真实效应会更加显著为正。所以，本文基准回归中FDI 提高城投债发行规模的核心结论并不会改变。
五、稳健性检验
前文2SLS 估计结果表明FDI 占GDP 比重对城投债占财政收入的比重会产生正向的因果影响，这一部分将主要基于不同设计方案对先前实证结果进行稳健性检验。
(一) 被解释变量为城投债占GDP 比重
前文采用城投债占地方政府财政收入的比重来衡量债务问题，这一被解释变量主要反映政府的偿债压力，现在我们采用城投债占地区GDP 的比重来衡量债务问题，它主要反映的是债务规模问题。
被解释变量是城投债占GDP 比重的实证研究结果中，仅包含FDI 比重变量的结果显示虽然估计值为正，但是没有通过显著性检验。引入人均GDP、人均GDP 的平方以及对数总人口作为控制变量后结果显示，经济发展对城投债占GDP 比重产生倒U 形影响，这一结论与OLS 估计结果是一样的。另外，本文还发现对数总人口产生了显著的正向影响，说明人口数量越大，城投债占GDP 的比重倾向于越大。引入这几个控制变量之后，FDI对城投债占GDP 比重的影响开始变得显著为正。进一步引入产业结构变量后，本文再次发现第三产业比重越高，城投债占比越低。引入产业结构之后，FDI 比重仍然显著为正。进一步引入财政赤字率后，本文再次发现财政赤字率的影响不显著。当引入所有控制变量之后，FDI 占GDP 比重对城投债占GDP 比重的影响为正，不过仅通过15%的显著性水平。
从第一阶段统计值可以看出，所有设定下统计值都大于10，再次说明工具变量是有效的。用城投债占GDP 比重作为被解释变量之后，本文发现FDI 比重的影响仍然为正，说明FDI 对城投债的影响没有发生改变。实证结果表明，FDI 占GDP 比重提高1 个百分点，城投债占GDP 比重将提高0.3—0.4 个百分点。本文再一次发现FDI 对城投债的债务规模产生了正向影响，与前文FDI 对城投债的债务压力的影响在方向上是一致的。可能的原因是，地方政府的财政收入往往与当地GDP 高度相关，二者对于城投债数量的调整在方向和分布上是基本一致的。综上所述，如果用城投债占地区GDP 的比重来衡量债务问题，FDI 对地方政府的城投债融资规模的影响依然是稳健的。
(二) 被解释变量改为是否发行债务
前文被解释变量要么是政府偿债压力，要么是债务规模，反映的是FDI 对城投债影响的集约边际(intensive margin)，这里将被解释变量变为是否发行城投债，检验FDI 比重对地方政府是否发债的影响，反映的是FDI 对城投债影响的扩展边际(extensive margin)。地方政府是否发行了城投债为虚拟变量，如果发行取值为1，如果不发行取值为0。由于被解释变量变成了二元变量，内生变量是一个多值连续变量，这里本文采用二元模型的工具变量法进行参数估计。
从FDI 占比对是否发债影响的参数估计结果可以看到，FDI 比重对是否发债产生正向影响，而且在所有设定下这一正向影响都通过了1%的显著性水平，意味着FDI 水平越高越容易促使地方政府发行城投债，这一估计结果与前文用城投债占财政收入比重或者占GDP 比重作为被解释变量时在方向上一致。从结果可以看到，FDI 占GDP 比重每提高1 个百分点，地方政府发行城投债的概率会增加1.6 个百分点。由于FDI 占GDP 比重既对城投债比重产生正向影响，又对是否发行城投债产生正向影响，因此本文的结果证实了FDI 对我国城投债的影响既存在集约边际，又存在扩展边际。
(三) 工具变量中欧债危机的度量
基准回归中使用2012 年前后的虚拟变量作为欧债危机的度量来构造工具变量。实际上同期国内市场发生了许多冲击，比如2012 年住房改造产生了大规模需求，2010 年国发19 号文关于城投债融资平台的监管等。因此，2012 年后的虚拟变量无法将结论完全归结为欧债危机。基于此，我们选取欧盟各国历年平均政府债务水平(政府债务总额占GDP的比重) 作为衡量欧债危机冲击的连续变量，重新构造工具变量，再次运用两阶段最小二乘法检验FDI 对各地级市城投债的影响。结果显示，加入控制变量之后，在所有设定下欧盟政府债务水平对沿海地市的FDI 均有显著负向影响。在其他条件给定的情况下，欧盟国家政府债务占GDP 比重每上升1 个百分点，沿海地市的FDI 占GDP 比重下降约0.04 个百分点。基于沿海地区与欧盟政府债务水平交互项作为工具变量第一阶段的统计值都在10 以上，说明不存在弱工具变量问题。而2SLS 估计结果再次发现FDI 对城投债产生显著正向影响，其估计值比沿海地区与2012 虚拟变量交互项作为工具变量时的估计值略高，再次证明本文的结论经得起稳健性检验。
(四) 其他稳健性检验
我们将时间样本压缩至2009—2014 年，检验在欧债危机爆发后更短时间内FDI 对城投债的影响。通过结果我们再次发现FDI 比重对城投债的影响显著为正，与前面的结论保持一致。
六、机制分析
前文研究结果表明FDI 对中国地级市城投债的影响是正向的，而且这一结论经得起稳健性检验。那么为什么FDI 引入会推高中国地方政府的债务规模呢? 下面从微观和宏观两个层面来分析其影响机制。
(一) 债务微观风险和定价机制
城投债是会违约的债务。虽然地方政府为本地融资平台公司发行的城投债提供了“隐性担保”，即当城投债出现兑付问题时，地方政府可能会用财政收入对城投债进行代偿，但是当债务达到一定规模甚至超过地方政府财政偿还能力时，城投债违约便可能出现。因此，研究FDI 对城投债的影响不仅要讨论总量影响，而且要检验风险影响。
理想的变量是违约率，然而，迄今为止中国地方政府的城投债违约事件从未发生。因此本文选取城投债发行时的主体信用评级作为城投债的风险度量。城投债主要由大公国际资信评估有限公司、中诚信国际信用评级有限公司、联合资信评估有限公司这三家国内行业龙头评级公司进行评级。评级公司对城投债进行评级的主要依据是城投企业的财务数据、地方政府的财政数据及地方经济发展状况。样本数据的主体信用评级范围主要为AA-、AA、AA+、AAA 四个等级。由于AA-和AA+样本相对较少，本文定义AAA为低风险城投债，违约概率较小，其他为高风险城投债，违约风险相对较大。与基准模型相似，核心解释变量是FDI 占GDP 比重，工具变量为交互项2012×，即欧债危机对沿海城市FDI 的影响。不同的是，被解释变量为城投债是否为低风险(AAA 信用评级)。因此，回归样本是债券而非地区，回归方法是Probit 模型的2SLS。
FDI 对城投债信用评级影响的估计结果中，仅包含核心解释变量发行该城投债地区的FDI 占GDP 比重的结果显示，FDI 的影响并不显著，原因是遗漏变量。引入人均GDP、人均GDP 的平方及对数总人口这些控制变量之后，FDI 的影响显著为正。进一步引入债券层面变量后，本文发现发行期限和发行总额对城投债信用的影响均显著为正，原因可能是大额或长期城投债往往用于建设大型或长期的基础设施，能够得到政府更有力的支持，因此债券安全更有保证。加入债券层面变量之后，FDI 对城投债的影响还是显著为正，相对来说在大小上也没有发生很大变化。进一步引入财政赤字率变量后的结果显示赤字率对城投债风险的影响并不显著。引入所有控制变量后，FDI 比重对城投债信用的影响仍然显著为正。因此，结果证实了FDI 对中国城投债既有总量影响，也有风险影响。而风险的降低使得当地政府发行的城投债券在市场上更具吸引力，从而进一步提升城投债的发行规模。总而言之，在债券层面，发债地区的FDI 显著提升了发行主体的信用评级，降低了地方政府或平台的违约风险，进而扩大了发债地区城投债的整体规模。
FDI 不仅可以通过信用评级对城投债产生影响，而且还可能通过债券定价的途径影响城投债的发行。债券的发行利率(价格) 一般由两部分构成，一部分是市场决定的无风险利率，另一部分是债券风险状况和流动性水平提供的风险溢价。地方政府的FDI 水平以及财力状况越好，政府的担保意愿和担保能力越强，地方政府整体担保水平的上升会显著降低城投债的信用违约风险，进而降低城投债的融资成本(罗荣华和刘劲劲，2016；王永钦等，2016)。融资成本的降低使得地方政府可以在付出相同成本的情况下发行更多债券，从而刺激城投公司大规模发债。为了验证FDI 可能产生的城投债定价效应，本文以城投债债券层面的票面利率数据进行回归。由于城投债的期限不同会影响城投利率，并且不同时期发行的债券利率可能会随宏观环境变化，因此直接用票面利率不是很准确。沿用罗荣华和刘劲劲(2016) 等文献中的一般做法，本文选取的因变量是城投债发行时的发行利差(spread)，即城投债发行时的票面利率与发行日同期国债到期收益率(无风险利率) 之差，其大小衡量了城投债的风险。以上数据均来自Wind 数据库。与基准模型相似，核心解释变量是FDI 占GDP 比重，工具变量为交互项2012×，即欧债危机对沿海城市FDI 的影响。不同的是，被解释变量为城投债的发行利差。
基于2SLS 方法的FDI 对城投债发行利差影响的估计结果中，依次引入所有控制变量后，FDI 比重对城投债发行利差的影响均为负向，而且这些影响都在10%显著性水平下通过了检验。因此，结果证实了FDI 对中国城投债的定价影响，即一个地区的FDI 比重越高，地方政府债券的风险溢价越低，城投债的融资成本越低，发行规模越大。此外，与已有文献的研究结果一致，本文发现人口规模显著降低了发行利差，财政赤字显著提高了发行利差。债券期限越长，总额越大，发行成本越低，即发行利差越小。第一阶段统计值显示，所有设定下统计值都大于10，说明在债券层面的回归中，工具变量依然是有效的。总而言之，在债券层面，发债地区的FDI 显著提升了发行主体的信用评级，降低了地方政府或平台的违约风险，节约了城投债券的发行成本，进而扩大了发债地区城投债的整体规模。
(二) 地区宏观经济机制
在宏观层面，本文认为FDI 可能通过两个途径来对城投债产生影响: 第一，吸引劳动力的流入增加劳动力的数量，从而在大量发行城投债之后能够有更多的劳动力来分担债务；第二，增加国有建设用地，FDI 的引入会要求地方政府提供更好的城市基础设施，使得地方政府增加基础设施建设用地，而城投债的主要目的是为当地的公共利益服务，包括基础设施建设等。
遵循Cutler 和Lieras-Muney (2010) 的方法，本文对上述两种可能的机制进行实证检验。首先是劳动力的影响，本文首先检验了FDI 对劳动力密度的影响，发现FDI 显著提高了当地劳动力密度，证实了FDI 吸引了更多劳动力流入的观点。引入劳动力密度变量后结果发现FDI 比重对债务比重的影响不论是在数值还是在显著性水平上都明显下降，本文认为通过吸引更多的劳动力流入使得人口密度增加是FDI 影响城投债的途径之一。FDI 对国有建设用地占比的影响检验结果显示，FDI 显著推高了国有建设用地占比。同时引入FDI 和国有建设用地占比后发现，FDI 对国有城投债的影响在数值和显著性上都有所下降。
综上所述，本文认为FDI 主要通过影响当地的劳动力人口密度和国有建设用地来推高城投债比重，而相对来说，吸引更多劳动力流入是最主要的机制，因为引入劳动力密度变量后FDI 对城投债的影响在数值上下降得更加明显。当然，还有一些原因可以解释为什么FDI 比重对城投债产生正向影响，比如FDI 的引入能够在一定程度上反映当地政府招商引资的能力。一般情况下，地方政府招商引资能力越强意味着当地政府发展经济的能力越强，当地政府信誉度越高，当地法治环境、基础设施环境等也越完善。而城投债的发行是以地方政府的信用为隐性担保的，地方政府发展经济的能力越强，信誉度越高，发行更多的城投债越容易。由于政府的信誉度、执政能力或者发展经济的能力无法简单量化，因此无法就此进行机制验证。
七、结论及政策含义
2008 年美国次债危机引发了全球金融危机，欧洲主要国家陆续爆发了主权债务危机，这一危机在2012 年达到全面爆发状态，对中国的FDI 产生了明显影响。由于欧债危机对中国沿海城市和非沿海城市的FDI 产生显著差异，利用这一差异作为自然实验，本文探讨了FDI 对中国城投债的因果影响。通过收集2009—2016 年中国地级市面板数据，本文发现，首先，欧债危机使得中国沿海城市的FDI 占GDP 比重下降了约0.67 个百分点。其次，基于2SLS 估计，FDI 对中国城投债产生了正向因果影响，FDI 占GDP 比重每上升1 个百分点，会使城投债占财政收入的比重上升约4.4 个百分点。接下来本文做了一系列稳健性检验，分别将被解释变量改为城投债占GDP 比重、是否发行城投债，以及对欧债危机进行量化等。改变被解释变量之后本文发现FDI 占GDP 比重仍然对城投债产生显著正向影响。2SLS 估计结果表明FDI 占GDP 比重每上升1 个百分点会使城投债占GDP 比重提高约0.34 个百分点，地级市发行城投债的概率增加约1.6 个百分点。稳健性检验结果表明FDI 对城投债的影响既存在集约边际也存在扩展边际。最后，本文对FDI影响城投债的机制进行了实证分析和检验，发现FDI 可以通过提升当地城投企业信用评级和降低融资成本，或者吸引更多劳动力流入和扩大国有建设用地比重来推高城投债规模。
本文的研究存在一些明显的政策含义。长期以来，FDI 被发展中国家认为是优质资本，不仅能够弥补东道国资本的不足，还能够带来先进的技术和管理经验，对东道国的技术进步产生促进作用。由于认识到FDI 的重要性，很多发展中国家出台了鼓励吸引FDI 的政策，中国也不例外，改革开放之后中国政府发布了一些针对外资的优惠政策，吸引了大量的外商直接投资。FDI 流入从1983 年的22.6 亿美元增加到2017 年的1 310.4亿美元，成为所有发展中国家中吸引FDI 最多的国家。大量的FDI 流入有力地促进了中国的经济增长和技术进步。虽然大量文献发现FDI 的正外部性，但是对FDI 负外部性的认识明显不足。由地方政府背书的投融资平台公司成立的目的是为地方公益性或者准公益性项目进行融资、投资、建设和运营，在风险可控的情况下理应是有助于地方经济增长的。但是2009 年之后，中国城投债规模迅速膨胀，使得债务违约风险大大增加，为整体经济可持续发展带来巨大金融风险。2012 年之后中国经济发展面临下行压力，债务风险如果转化为金融风险将会为中国经济的复苏带来巨大阻力，从这个意义上来说，城投债规模的快速增加存在一定的潜在风险。而FDI 对城投债有着正向的因果影响，反映了FDI 本身存在一定可能的负外部性，意味着对于外资的引入应当有更加全面的认识。当然，需要指出的是，如果一个地方社会法治环境改善使得FDI 增加和经济增长加速，此时虽然城投债规模因为FDI 增加而增加，但是由于经济增长迅速，地方政府完全有能力偿还新增债务，完全没有必要对FDI 的引入产生过多担忧。
最后需要说明的是，FDI 能够促进城投债还有一个可能的原因是，政府的执政能力或者政府的信用在发挥作用，但由于缺乏政府执政能力或者信用方面的数据，我们没有对此进行机制检验，不得不说这是本文的一大缺憾，也是关于这一问题进一步研究的方向。
