城投债发行的影响

本章的研究样本为地级市层面的面板数据，因此，我们基本计量模型设定如下：

其中，i代表地级市，t代表年份。方程的被解释变量perdebt为地方政府下属融资平台公司每年发行人均城投债的规模；我们主要关注的核心解释变量是两类转移支付指标：人均专项转移支付（pertransfer_special）和人均非专项转移支付（per-transfer_nonspecial）^[8]，这代表了每年中央政府与地方政府间的财政关系。其他控制变量X包括：人均公共财政预算收入、人均土地出让收入、人均GDP和人均进出口贸易总额等变量。除此之外，在模型中我们也控制了不随时间而变的地级市固定效应（θi）和代表宏观层面影响且对所有地区均相同的年份固定效应（σt）。由于地方融资平台公司发行城投债的周期较长，从地方融资平台公司决定发行城投债，到联系主承销商准备发行材料，然后再递交相关部委审批，到最后的成功发行，一般需要一年左右的时间。并且，考虑到城投债发行与转移支付之间可能存在的反向因果关系，我们将所有解释变量滞后一期。由于地方融资平台公司在2006年之后发行城投债的样本开始增多，本章使用的样本为2006年到2012年间有过城投债发行记录的216个地级市。

在控制变量方面，地方政府的公共财政预算收入作为地方政府最重要也是最稳定的财力指标，当地方公共财政预算收入越高，其预期未来偿债能力也会越高，可能会有更多的借债，因此我们预期公共财政预算收入对于地方城投债的发行有正影响。而地方政府的土地出让收入属于政府性基金管理的地方收入，地方政府对其的使用有较大的自主权，其主要用于地方政府的基本建设支出（周飞舟，2012）。因而，土地出让收入对于城投债发行的影响存在两种相反的机制：一方面，地方政府土地出让收入的增加，会使得地方政府预期未来偿债能力提高，因而当期借债增加；但另一方面，地方政府土地出让收入越多，其用于市政基础设施建设的资金也越多，从而其对于融资的需求会降低。因此，土地出让收入对于城投债发行的影响并不确定。除此之外，地区经济发展水平越高，其未来偿债能力会提高，但同时对于市政基础设施建设的需求却会越低，因此，经济发展水平对于城投债发行的影响也并不明确。而根据Rodrik（1998）、杨灿明和孙群力（2008）等系列研究，认为政府规模会受该地区贸易开放所带来的外部风险影响，因而贸易越开放，政府支出规模会增大。基于此，本章也控制了人均进出口贸易量，以此来验证贸易开放程度对于地方政府借债的影响。

在本章基本计量模型中，尽管我们已经控制可能影响地方政府城投债发行的相关变量，同时也控制了城市与年份固定效应，但仍有可能遗漏掉某些与专项转移支付相关，而又会直接影响地方城投债发行的变量。如果这种遗漏变量与专项转移支付相关，其所导致的内生性会使我们对专项转移支付系数估计的不一致。为了尽可能处理这种内生性问题，我们在研究中还进一步采取了工具变量的估计方法。本章采用了两个工具变量：由于相同地区在不同年份获得的专项转移支付存在时间上的相关性，因此我们的第一个工具变量是将本地区上一期的专项转移支付作为当期专项转移支付的工具变量；同时，考虑到地方政府在专项转移支付资金的申请上存在相互竞争关系，并且，这种竞争关系在相邻地区间最为明显，因此我们采取与在本省范围内与本市地理上接壤的地级市所获得专项转移支付资金的均值作为本地区专项转移支付的工具变量，这是本章的第二个工具变量。^[9]事实上，第二个工具变量的构造思路与Pettersson-Lidbom（2010）也是一致的。本章分析中所使用的两个工具变量不是完美的，尽管我们在模型中控制了一组变量，仍然很难绝对地说，这两个工具变量不会通过其他未观察到的机制来影响地方政府债务。但是有趣的是，我们分别使用两个工具变量后所得到的转移支付变量的系数相差无几。

由于中国沿海和内地的经济发展水平存在较大差异，中央政府出于区域平衡发展的考虑，在转移支付资金分配时存在非常明显的偏向内地的分配政策。^[10]这种偏向内地的转移支付资金分配对于地方城投债发行的影响是否也会存在地区间的差异？对此，在研究中我们还将继续区分沿海和内地两个地区的样本，观察这种影响是否存在地区间的异质性。更进一步，尽管中央政府已经出台诸多治理地方政府债务的相关政策，但在当前地方政府官员晋升激励下，为发展本地区经济，地方政府仍有可能继续维持借债发展的增长模式（范剑勇和莫家伟，2014），这意味着地方政府债务规模仍有很大可能会继续增长。与此同时，大量地方政府的存量债务却在逐渐到期，根据审计署在2013年所公布的审计报告显示，2014年、2015年和2016年这三年为地方政府的偿债高峰。因此，地方政府一方面需要借债发展，另一方面也需要对旧债进行偿还，在这双重压力下，地方政府的新增债务是否会用于偿还存量到期债务，本章在实证分析中对此也进行了考察。