（24.03.07）【管理科学学报】举债权放松能否缓解地方政府债务风险?

文献和生活都在这里打卡吧 · 公众号 · · 2024-03-07 15:03

正文

为防范和化解地方政府债务风险，我国深入推进地方政府债券发行管理改革，并自2015年起全面实施地方政府债券“自发自还”政策，自此我国地方政府举债权得到实质放松．为评估该政策取得的实际效果，文章在测得2009年—2019年全国30省、市、自治区债务规模数据的基础上，借助机器学习方法和广义倍差法考察了举债权放松对地方政府债务风险的影响．并使用2012年—2017年关于城投债发行的微观数据，进一步剖析政策实施对以城投债、城投平台为代表的隐性债务及其发行主体的影响．

1.理论分析与研究假说

我国自2015年起全面实施了地方政府债券的“自发自还”．相较于以往，该举措强调了举债主体与偿债主体的一致性，中央政府从地方政府债务风险的最终兜底方向地方政府举债行为的规则制定者及监管者的角色进行了转变，减弱了地方政府的救助预期并硬化央地政府间的预算约束，从而有助于打破地方政府依托转移支付“公共池”降低债务成本的期待，降低地方政府过度举债的道德风险．同时，随着地方政府举债权得到实质放松，地方政府拥有了更强的自主举债能力，地方政府债券成为其举债融资的主要途径，举债行为“非标转标”，相关举债资金均纳入预算管理，更注重债券发行的市场化及资金使用的透明化，并需接受更为严格的市场监管及市场约束．据此提出假设1．

假设1 基于宏观债务风险层面，地方政府举债权的实质放松有助于缓解地方政府债务风险．

2015年前，地方政府无法自主举债进行政府投资，城投平台成为彼时我国地方政府举债融资的重要载体，被认为是“准市政债”．同时，鉴于地方城投平台承担着部分地方政府职能，地方政府会以资产延伸和风险联保的方式动用禀赋支持融资平台发展，市场也往往对城投平台存在着隐性担保预期，因而，当2015年地方政府实质取得地方政府债券的举债权后，市场投资者对于新增城投债拥有地方政府隐性担保的预期将减弱，并会要求更高的风险收益，从而起到缓解地方政府隐性债务风险的作用．据此提出假设2．

假设2 基于微观城投平台层面，地方政府举债权的实质放松将削弱城投债的隐性担保，从而利于实现地方政府隐性债务风险的缓解．

现有文献认为地区财政透明度与地方政府债务风险间也存在显著的相关性，在地方政府债券成为地方政府主要举债方式后，相应债券资金均被纳入预算管理之中并要求进行信息披露，这使得债务管理更趋透明，有助于减缓央地政府之间、地方政府与投资方之间的信息不对称，硬化央地政府间的预算约束，发挥市场对地方政府债务的监督及约束作用，从而使得地方政府债务风险得到缓解。地方政府举债权的实质放松客观上推动了地方政府财政透明度的提高，相较于财政透明度更高的地区，财政透明度较低的地方政府在过往面临着更明显的信息不对称现象，预算约束的软化以及市场监督约束的缺乏致使其更可能进行过度举债等高风险行为．据此，本文提出假设3．

假设3 举债权放松对债务风险的缓解作用因地方政府财政透明度不同而存在异质性，且对财政透明度较低的地方政府作用更强．

2. 隐性债务、总债务规模的测算及风险分析

根据资金收支平衡原理可知： T 年地方政府隐性债务增量 =T 年基建投资－ T 年中央项目下基建投资－ T 年地方政府显性债务增量－ T 年基建国家预算内资金－ T 年基建收益。

文章以上式作为基础计算出各地方政府各年隐性债务增量后，以5年的时间窗口滚动累加出相应的隐性债务存量规模，针对2015年后出台的隐性债务置换情况，进一步扣除相应的置换债券发行规模，从而更为客观准确地计算得出各地方政府隐性债务余额情况．

进一步，本文使用负债率对地方政府债务风险进行评估，负债率=地方政府债务余额/地方年末GDP，考察地方经济发展水平能否有效负担相应债务，根据《马斯特里赫特条约》，60%为负债率的合理上界．

文章最终选择样本外预测精度最高的梯度提升树用于构建地方政府举债权未实质放松情况下全国新增总负债率的反事实情况，结果如图3所示．2011年—2014年我国新增总负债率保持逐年递增，而在2015年后增速变缓，实际新增负债率低于机器学习模型构建的反事实情况．同时，梯度提升树模型在2010年—2014年的拟合结果与实际情况基本一致，其对未受政策影响的情况具有相当高的拟合准确性，因此2015年及之后的反事实预测值具有一定的可信度．综上，可初步证明我国放松地方政府举债权的举措一定程度上缓解了地方政府债务风险．

3. 实证模型与数据说明

（1）实证模型

①举债权放松对地方政府债务风险的影响

②举债权放松对城投债发行的影响

③地方政府财政透明度对政策效应的异质性影响

（2）变量选取

①被解释变量的选择

模型(3)和模型(7)中的被解释变量为地方政府债务风险，等于地方政府债务规模与GDP的比值．在具体考虑隐性债务风险和总债务风险时，分别使用了隐性负债率和总负债率．

模型(4)至模型(6)中的被解释变量为城投债发行利差，等于城投债发行的票面利率减去发行日同期限国债到期收益率．

②解释变量的选择

模型(3)中本文以时间是否在“自发自还”政策实施前后(2015年前后)的虚拟变量作为举债权放松前后的代理变量．在模型(7)中，为研究政策效应在财政透明度不同的地方政府中的异质性，进一步加入了财政透明程度指标，该指标数据来源于上海财经大学《中国财政透明度报告》，由于报告发布的滞后性，以2009年—2016年各省级政府的财政透明度得分的均值作为其财政透明度的代理变量．模型(4)至模型(6)中涉及的解释变量为是否存在第三方担保(不存在为1，存在为0)以及隐性担保．选取了衡量地方财力状况最常使用的市级财政收入的对数作为隐性担保的代理变量．

③控制变量的选择

模型(3)和模型(7)中，包括衡量财政分权的地方政府人均财政收入/中央政府人均财政收入、衡量预算软约束的本级预算支出/本级决算收入、衡量绩效竞争及晋升激励的人均GDP对数、衡量政府干预能力的公共预算支出/GDP、衡量城市经济增长需求的城镇化水平(城镇人口/常住人口)以及衡量财政收支状况的公共预算收入增长率．

在模型(4)至模型(6)中，衡量城投债券自身性质的控制变量为:债券发行时的信用评级:；债券发行规模；发行期限．其次，衡量城投债发行主体特征的控制变量有:城投平台行政级别:；债券发行时发行主体的信用评．最后，以债券发行平台所在市的人均GDP自然对数、CPI增长率、房地产投资本年完成投资额占GDP的比重衡量发行平台所在市经济发展情况．

（3）样本选择及数据说明本文在计算地方政府隐性

文章选取了2009年至2019年全国30省、市、自治区的面板数据研究了举债权放松对地方政府债务风险的影响．在计算地方政府隐性债务规模时所需的基建行业的固定资产投资完成额、中央项目下固定资产投资完成额、国家预算内固定资产投资资金和税息折旧及摊销前利润率(EBITA率)来自于Wind数据库、各省财政年鉴和各省统计局官网．地方政府债券相关数据来自于中国地方政府债券信息公开平台以及债券发行公告．财政透明度指标来自于上海财经大学《中国财政透明度报告》．涉及城投债券自身、发行平台以及所在市经济状况的数据均来源于Wind数据库．其他变量数据主要来源于Wind数据库和中经网数据库．

4. 实证结果与分析

（1）举债权放松对地方政府债务风险的影响

表2中第(1)列汇报了2015年地方政府举债权实质放开对地方政府总负债率的影响，由交乘项显著为负的系数可知，地方政府举债权的实质放松有助于降低了地方政府总负债率，对地方政府总债务风险具有缓解作用，从总债务风险角度验证了假设1．将时间虚拟变量调整为是否为2016年及之后(或是否为2017年及之后)，用于验证举债权进一步放松后(或举债权更进一步放松后)，其对地方政府总债务风险的平均缓解作用.表2第(2)列、表2第(3)列交乘项系数依旧显著为负

由于我国践行“开前门，堵后门”的地方政府债务管理措施，对核心模型(3)进行进一步拓展，具体如下：

相关检验结果如表4所示，无论针对总负债率抑或是隐性负债率， CTi×I2014系数均显著为负．同时，在考虑了“堵后门”政策影响的情况下，FＲi×I2015系数依旧显著为负，表明地方政府举债权放松有助于缓解地方政府债务风险．

进一步地，平行趋势检验以2009年为基期，政策实施前的2010年—2014年，FＲi×Tyear的系数均不显著．同时，FＲi×T2015显著为负；将举债权实质放松和“堵后门”政策发生的年份提前至2013年，FＲi×I2013和CTi×I2013的系数均不显著．

（2）举债权放松对城投债发行的影响

（24.03.07）【管理科学学报】举债权放松能否缓解地方政府债务风险?

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