地方政府债务与房价双向影响关系分析

●王子林 许淑慧

一、引言

1994 年分税制改革的施行使得大部分税收收入集中在中央， 地方政府在获得较小部分收入的同时承担着本地区大部分的事务， 面临着财权和事权不匹配的问题 （马恩涛和任海平，2023；张曾莲和王莹，2023），为了缓解财政压力， 地方政府不得不依赖土地抵押、地方融资等渠道获得资金。 这种融资方式使得地方政府倾向于提高土地出让金的方式进而促进房价上涨（梅东州等，2021），而不断上涨的房价又推动了地方政府以土地为抵押向银行进行举债（葛成唯等，2017）。 我国自1998 年房改制度以来， 房地产业得到了快速发展，房地产业在过去20 多年推动了我国的经济发展。 然而，房价的快速上升超过了居民人均收入水平、遏制了居民消费， 同时也给地方政府债务带来了潜在的风险， 一旦房价泡沫破裂， 地方政府可能会面临债务危机。 另外，地方政府债务资金主要从银行获得， 地方政府违约可能还会引发系统性金融风险（熊琛和金策，2018）。目前， 我国地方政府债务数额不断增长（朱军，2022），2021 年，地方政府债务余额为30.47 万亿元，尽管还未达到国际公认的警戒线， 但是地方政府债务规模不容小觑。 二十大报告指出要健全宏观经济治理体系， 强化金融稳定保障体系， 守住不发生系统性风险的底线。 2023 年政府工作报告进一步提出，房地产市场隐患较多，发展仍有不少体制机制障碍， 要有效防范化解重大风险。 由此可以看出，守住系统性风险底线是我国关注的重要方面，如何规范地方政府债务、 促进房地产市场健康发展对于有效防范化解系统性金融风险、 稳定经济发展具有重要的意义。

关于研究地方政府债务和房价的文献，国内外研究内容较为广泛。 对于房价， 很多学者致力于研究房价上涨的因素， 包括地方政府债务（Martin，2022；叶菁菁和唐荣，2021）、信贷政策（尹中立，2021；Chong，2023）、 财政不平衡（宫汝凯，2015）、官员晋升（朱英姿和许丹，2013）等方面。 对于地方政府债务， 国内外主要集中于地方政府债务的成因（Ouyang & Li，2023；滕菲，2021）、风险管理（胡吉亚，2022）以及经济增长 （Wojtasiak－Terech，2019）等内容。 近年来，越来越多的学者开始关注地方政府债务与房价之间的影响关系， 国外对于地方政府债务与房价影响关系的研究较少，在国内，大部分学者认为地方政府债务与房价具有相互促进的作用。 在地方政府债务对房价的影响方面，赵大利（2014）运用面板数据分析得出，34 个大中型城市平均意义上的城投债规模的增大会推动房价上涨；刁伟涛（2015）运用30个省份2009—2021 年的面板数据分析得出，地方政府债务和土地财政两个因素对房价都有正向的推动作用。 在房价对地方政府债务的影响方面，谢颖琦（2019）通过建立VAR 模型指出住房价格对地方政府债务规模具有正向反馈作用； 陈瑞等（2023） 使用2019—2020 年30 个省际面板数据采用POLS、个体固定效应、差分GMM 等方法进行回归，发现房价的上涨会带来地方政府债务的上涨。对于二者之间的相互关系， 葛成唯和陈瑞（2017）通过格兰杰因果检验以及构建面板向量自回归模型证明了地方政府债务与房价之间具有相互促进的影响关系；唐云锋和刘清杰（2020）从风险的双向叠加视角， 使用面板数据得出房价的上涨降低了地方债风险， 而债务风险的提高反过来会促使地方政府推高房价；田新民和夏诗圆（2017）通过总量分析和面板分析证明了地方政府债务与房价之间存在长期正向影响关系；李中南（2022）认为，房价和地方政府债务具有双向促进作用， 地方政府债务负担会推高房价，高房价抑制非住房消费、促进住房消费。

综合以上分析可以看出，学术界对于房价与地方政府债务的相互影响关系进行了较为深入的研究， 且普遍认为二者之间存在相互影响的正向关系，但是大部分学者只是集中于房价与地方政府债务二者的关系研究， 而没有对二者之间的关系进行更细致地分析。 相较于已有研究，本文通过构建面板固定效应以及PVAR 模型分析了房价与地方政府债务之间的相互影响关系， 同时对地方政府债务与房价之间的关系进行了异质性分析， 并构建面板门槛效应模型实证分析地方政府债务与房价之间的非线性影响关系，剖析地方政府债务和房价面临的问题，为如何更好地稳经济、防风险提出一些建议。

二、理论分析与研究假设

1994 年分税制改革使得中央获得了大部分的税收， 地方政府在事权不变的情况下面临较大的资金压力，使得我国地方政府债务规模不断扩大。 而地方政府对土地财政的依赖带来土地出让金的提高以及房价的上涨，从而产生了房地产泡沫，房价的上涨使得地方政府更有信心进行举债， 进而形成更大的房地产泡沫，房地产泡沫如果破裂，将会带来地方政府债务无法偿还的风险，制约着中国经济的发展。 综上所述，本文提出假设H1：地方政府债务与房价相互之间存在着正向影响关系。

由于我国各区域在经济发展水平、 人口规模、城镇化、科教文化等方面存在较大的差异，特别是东西部发展差距较大，房价和地方政府债务之间的影响关系在不同的地区可能并不相同。 根据各地区的地理位置以及参考1986 年通过的“七五计划”的划分方法， 本文将30 个省份分为三个部分， 即东部、中部、西部地区①。 鉴于以上分析，本文提出假设H2：地方政府债务和房价之间的影响在不同地区可能会有差异。

前文分析了房价的上涨会促进土地出让金的提高，从而使得地方政府更有信心依赖土地财政进行抵债，进而带来地方政府债务的增多，并进一步促进房价的上涨。 因此，本文认为地方政府债务的增多与房价的上涨之间存在门槛效应，且房价和地方政府债务值越大，对彼此的影响也越大。 因此，本文提出假设H3： 房价和地方政府债务之间存在门槛效应，这种正向关系随着房价的上涨和地方政府债务的增多而增大。

三、模型设计与变量说明

（一）数据说明

本文选取了30 个省、自治区、直辖市17 年的数据（因为西藏地区的数据缺失被剔除）， 通过构建2005—2021 年的面板数据模型进行分析， 变量数据来源于国家统计局、各省的统计年鉴。 为使样本更有代表性以及消除变量之间存在的异方差，本文对一些变量进行了对数化， 得到了共3060 个样本值。

（二）主要变量说明

1.解释变量和被解释变量。 本文的解释变量和被解释变量分别用房价和地方政府债务来表示，对于房价，衡量房价的指标有很多，大部分文章运用房地产销售平均价格进行衡量。 因此，本文选择30 个省、自治区和直辖市的房地产平均销售价格作为核心解释变量。 对于地方政府债务，现有研究大致有五类衡量方法，第一种是以城投债的发行规模作为地方政府债务的代理变量（郑金宇和钟伟，2022；郝其荣，2018）；第二种是城市建设资金中国内贷款与债券之和（聂丹蕾，2020；张曾莲和王艳冰，2016）；第三种是政府发行的负有偿还责任的债务，主要根据当地地方政府发布的债务审计结果得出（刁伟涛，2015；张欢，2018；谢颖琦，2019；葛成唯等，2017；杨易伟和陆波，2019）；第四种是采用地方政府财政缺口除以当年GDP 得到， 即地方政府预算收入减去预算支出的差额除以当年GDP（葛堃等，2018）；第五种是运用地方政府投资额形成的现金平衡等式来计算的地方政府债务规模 （吕健，2015；叶菁菁和唐荣，2021；石子印和孙榕，2023；顾海峰和朱慧萍，2023）。考虑到面板数据的可获得性以及财政赤字是地方政府债务形成的主要原因，本文采用葛堃等（2018）的方法，使用各个省、自治区和直辖市的地方政府一般预算收入减去一般预算支出的差值除以当年的GDP 得到地方政府债务值。

2.控制变量和门槛变量。 由于人均GDP 和城镇化率与地方政府债务和房价有相关关系， 房屋竣工面积和房地产开发贷款二者对房价产生影响。因此，本文选择人均GDP、城镇化率、房屋竣工面积以及房地产开发贷款作为控制变量。在异质性检验中，对东中西部分别取值为1 进行分析。 同时分别采用地方政府债务和房价作为门槛变量进行门槛效应分析。 具体变量说明见表1。

表1 具体变量说明

（三）模型设定

1.基准回归模型。 基于上述分析，为了验证假设H1，本文设定如下分析模型：

（1）、（2）为房价和地方政府债务之间关系的模型组，其中下标i（i=1，2，…，30）代表着省份，t（t=2005，2006，…，2021）表示年份，μi、θi表示个体扰动项，μt、θt表示时间扰动项，εi,t表示随机扰动项。α0、b0表示常数截距项，Xi,t表示控制变量， 包括城镇化水平（CZH）、人均GDP（RDI）、房屋竣工面积（HC）和房地产开发贷款（LOCAN）。

2.面板门槛模型。 在基准回归模型的基础上，为避免忽视地方政府债务对房价影响的非线性特征，验证假设H3 是否成立，借鉴刘成杰等（2022）的研究方法， 分别选取房价和地方政府债务为门槛变量设定如下模型：

I（·）表示门槛效应的指示性函数，当括号内符合条件时，I 的值为1， 否则为0；σ 是待检验的门槛变量值，其余变量的意义和公式（1）相同。

四、实证分析

（一）描述性统计

由于人均GDP 和城镇化水平都是由比重构成，本文对其余变量均进行对数化处理，如表2 所示，处理之后，各变量的描述性统计结果均未发现异常，表明数据分布良好。

表2 各变量的描述性统计

（二）基准回归分析

为了验证房价与地方政府债务的实际影响效果，本文借助stata17 软件，对面板数据进行了回归，在回归过程中， 随机效应模型假设随机误差项和解释变量不相关， 固定效应模型假设随机误差项和解释变量相关， 由于我国地方政府债务受当地经济发展、产业体系结构、城镇化等因素的影响，很难假设解释变量与随机误差项不相关。 另外，Hausman 检验对固定效应和随机效应模型进行结果检验，p 值与0接近。 因此，本文选择使用固定效应模型来进行实证分析。

表3 显示了固定效应的回归结果，（1）（2） 列是时间未固定的个体固定效应的回归结果，（3）（4）列表示时间和个体均固定的双固定效应回归结果。 其中（1）（4）列为地方政府债务对房价的影响关系的基准回归结果，（2）（3）列为房价对地方政府债务的影响关系的基准回归结果。 可以看到二者之间存在正向的影响关系，这与前面的分析一致，因此，假设H1 成立。 从（1）（4）列可以看出，房屋竣工面积的系数为负，这是符合逻辑的，房屋竣工面积越多，说明房屋的供给量越大，因此，房屋的价格下降。 而人均GDP 的值都为正， 这说明人均GDP 的增加会增加人们对于房屋的需求，从而促进房价上涨，房价上涨会进一步使土地出让金增多，进而促进地方政府债务增加。

表3 基准回归结果

（三）稳健性检验

1.PVAR 模型回归结果。 为了避免伪回归问题，本文运用PVAR 模型对地方政府债务和房价之间的关系进行稳健性检验，模型如下：

对房价和地方政府债务取一阶差分进行回归，模型通过了稳健性检验。 且一阶差分代表增长率的变化，即ln(FJi,t)-ln(FJi,t-1)=，具有较好的实际意义。 从表4 中可以看出，滞后一期的房价对地方政府债务产生0.582%的显著正向影响， 滞后一期的地方政府债务对房价产生0.17%的显著正向影响。 这一结果符合前面的分析。

表4 PVAR 模型回归结果

表5 格兰杰因果检验

2. 格兰杰因果检验。 从格兰杰因果关系检验来看，地方政府债务和房价互为格兰杰原因，即地方政府债务的增多会带来房价的上涨， 房价上涨反过来也会促进地方政府债务的增多。

3.脉冲效应分析。 图1 是脉冲效应分析结果，如图所示，横坐标表示冲击作用的滞后期间数，纵坐标表示被解释变量的变化，IRF 表示脉冲响应函数，黑色部分表示正负两倍标准差偏离带。 从右上角的图形可以看出， 地方政府债务对房价影响先上升后下降， 说明地方政府债务对房价在未来一期有一个较大的冲击，随后冲击力逐渐减小，在第5 期之后冲击影响逐渐消失。 左下角图形展示了房价对地方政府债务的影响， 房价对地方政府债务的影响也呈现同样的特征， 说明房价的上涨在短期内会给地方政府带来较多的资金，而长期这种影响会逐渐消失。

图1 脉冲效应分析

（四）异质性检验

表6（1）（2）（3）列分别表示双固定效应下东中西部地区地方政府债务对房价的影响关系， 从中可以看出， 在中部地区地方政府债务对房价的影响最大且显著， 这表明中部地区房价对于地方政府债务的变化更敏感， 东部和西部地区则影响较小且结果不显著， 这可能是因为东部地区经济发达程度较高， 地方政府对土地财政的依赖并不是那么强烈。西部地区地方政府债务对房价的影响不显著，这可能是因为西部地区城镇化水平还需进一步提高，地方政府债务带来的资金可能更多地投入到道路、交运设施、工业化建设之中，对住宅市场的需求推动强度不深。 另外国家对西部地区的转移支付较多，地方政府可能对土地财政的依赖不强，进而对房价的敏感度较小。

表6 异质性检验

从表6（4）（5）（6）列中可以看出，房价对地方政府债务的影响在东中西部地区都是显著的，影响系数仍然是中部地区最大，东西部地区较小， 可能是因为东部地区经济较为发达，房价的上涨并不一定都反映在地方政府债务的增多上。中部地区房价的增长会带来地方政府债务的较大变动，相较于东部地区，中部地区的城镇化依然有进步的空间，因此，房价的上涨可能会促进地方政府举债进行城镇化建设。 对于西部地区，房价对地方政府债务的促进作用显著但系数相对于中部地区较小，其原因和地方政府债务对房价的影响大致相同， 与东中部地区相比，西部地区较多地进行工业化建设，同时转移支付资金较多，因此，对地方政府债务依赖较少。

（五）门槛回归分析

1.门槛效应检验。 为了进一步检验房价与地方政府债务之间的非线性影响， 分别以房价和地方政府债务为门槛变量，利用自助法（Bootstrap）重复抽样300 次进行检验， 结果见表7，可以看出，在1%的显著性水平下， 房价和地方政府债务之间单一门槛和双门槛都通过了显著性检验，而三门槛均未通过显著性检验， 说明地方政府债务与房价之间具有双门槛效应。

表7 门槛效应自抽样检验结果

2. 门槛值估计。 在确认存在门槛效应的情况下，进一步确定门槛估计值和置信区间。如表8 和图2 所示，图2 横坐标表示被解释变量的门槛值，可知样本范围内LN(FJ) 的第一门槛估计值为8.7151，其95%的置信区间为[8.6648，8.7166]；第二门槛估计值为8.9566，95% 的置信区间为[8.9511，8.9664]。样本范围内LN(DFZ)的第一门槛估计 值 为 1.7757， 其95% 的 置 信 区 间 为[1.7154，1.8297]； 第二门槛估计值为2.5211，95%的置信区间为[2.4853，2.5239]。

图2 门槛估计值及置信区间

表8 门槛估计值检验

地方政府债务对房价的影响如表9 所示，表（1）（2）列为门槛效应之前的回归结果，表（3）（4）列表示门槛效应之后的回归结果，由表（1）（3）列可知，地方政府债务对房价的影响系数显著为正。 从影响系数来看，地方政府债务对房价的影响系数随着阶段的增加而不断增大。 从表（2）（4）列可以得知，房价对地方政府债务的影响系数也是显著为正且不断增大。 由此可以看出，无论是地方政府债务对房价还是房价对地方政府债务，二者对于彼此的促进作用是在不断扩大的。 这表明从全国范围来看，地方政府债务与房价之间呈现边际递增的促进作用。

表9 门槛模型估计结果分析

五、研究结论与政策建议

（一）主要结论

党的二十大报告指出，我国发展进入战略机遇与风险挑战并存时期，必须增强忧患意识，同时要加快构建新发展格局，着力推动高质量发展。 为防范化解重大风险以及更好地提高经济发展质量，本文基于房价与地方政府债务具有相互影响的事实，首先从理论层面分析了地方政府债务与房价相互影响的机制，其次使用2005 年到2021 年的面板数据，构建了固定效应以及面板门槛模型，实证分析了房价与地方政府债务之间的相互影响关系以及可能存在的非线性影响，研究发现：（1）地方政府债务与房价之间存在显著正向的影响关系，即房价的上涨会促进地方政府债务增多，而地方债的增多反过来也会进一步促进房价的上涨，从而验证假设H1 成立。 （2） 分区域来看，地方政府债务与房价的相互影响关系呈现出显著的地区差异，其中中部地区房价对地方政府债务、地方政府债务对房价的影响大于东部和西部地区，即研究假设H2 成立。（3）地方政府债务对房价存在基于地方政府债务的双门槛作用，房价对地方政府债务也存在基于房价的双门槛作用，在跨过相应的门槛过程中， 随着地方政府债务和房价的增多，他们对彼此的影响也在不断增加，即房价对地方政府债务、地方政府债务对房价呈现一个递增的正向影响关系，研究假设H3 成立。

（二）政策启示

基于以上研究结论， 本文得出如下政策启示：第一，优化各级政府财权和事权分配关系。 由上文分析可知，地方政府财权和事权不匹配的现状使地方政府倾向于增加债务，因此，建议首先根据公共产品的受益范围和供应义务，赋予地方政府尤其是承担更多公共服务职能的市县一级政府更多的财权，使之与事权相匹配。 另外，为了促进提供更好的公共服务以及降低地方政府的财政负担，可以适当在教育、医疗保险、卫生以及保障性住房等领域引入私人机制，增加合理供应。 其次，要完善中央对地方的转移支付制度，进一步加强对中部以及欠发达地区的转移支付，此外，各地方政府也要提高资金的使用效率，对财政资金进行精细化管理，盘活财政资金，做到物尽其用，同时提高财政资金透明度，加大对财政资金的监管力度，防止转移支付资金被滥用。

第二，地方政府要积极开拓新的财源，规范融资平台的管理。一方面，要继续推进税制改革。经济的高质量发展主要依赖于人力资本的提升、资本的进入以及企业的发展。 因此，地方政府要把眼光放长远，选择从长期来看更有利于当地经济发展的措施，想办法提高当地经济发展水平，积极招商引资、发展实体经济和高新技术产业、吸引人才，促进经济高质量发展。 另一方面，进一步规范地方政府举债融资机制，创新融资项目管理方式方法，吸引更多的民间资本投入到社会项目中来。

第三， 稳定房价与防控地方政府债务风险双管齐下。 一方面控制居民的炒房行为，引导房价有序上涨，鼓励年轻人理性消费，保证房地产满足人们的合理而非投资需求，确保房价稳定，促进房地产市场平稳运行， 发挥房价在促进地方政府收入和社会稳定方面的积极作用。 另一方面地方政府要充分利用财政资金，做好预算规划，力求在合适的范围内尽可能减少地方债，并对债务规模进行适当地控制，同时提高债务资金的配置效率，对于东部较为发达的地区，债务资金应更多地投入到改善民生的公共服务领域以及有利于科技发展的创新领域； 对于中西部一些对地方政府债务依赖较高的地区， 要加强债务资金绩效管理， 积极推进地方政府债务资金管理体制改革，注意防范和化解地方政府债务风险。

总之， 地方政府债务和房地产市场对我国经济的稳定和发展具有重要作用，如果把控不当可能会带来不可预估的风险。 因此，地方政府要根据实际情况对二者审慎利用，同时地方政府要开辟更多的财源，把更多的财力投入到实体、中小微高科技产业等基础行业的发展上来，促进经济高质量以及长远发展。