基本结果分析

表10.2为本章的基本回归结果。其中，方程（1）和（2）采取固定效应估计，这两个方程的区别在于是否控制人均非专项转移支付变量。从方程（1）可以看到，专项转移支付对于城投债发行的影响显著为正，当人均专项转移支付增加1元，人均城投债发行增加0.096元。根据方程（2），当我们添加人均非专项转移支付变量时，此时，人均专项转移支付变量仍然保持稳定，其系数为0.091，且显著为正，而人均非专项转移支付对于人均城投债发行并没有显著影响。这说明，中央与地方政府间财政转移支付对于地方政府城投债发行的影响，主要是来自需要地方政府主动申请、中央政府相关部委分配的专项转移支付，而非专项转移支付资金的分配根据事先给定的计算公式，地方政府一般能够预期其获得的这部分资金安排，因而，非专项转移支付并不能带来地方政府城投债发行的增加。

进一步，为了控制可能的与专项转移支付相关，并且直接影响城投债发行的遗漏变量，我们进行了工具变量估计。方程（3）和（4）为采取本地区上一期的人均专项转移支付作为当期人均专项转移支付工具变量的估计结果。为了避免弱工具变量问题，我们首先进行弱工具变量的第一阶段F统计量检验，两个方程F统计量的值分别为516.351和410.645，大大高于F值为10的经验标准。根据这两个方程可以看到，专项转移支付变量的系数相比于方程（1）和方程（2）中显著上升，这说明方程（1）和（2）的结果可能由于遗漏变量的原因导致回归系数被低估。从方程（4）可以看出，人均专项转移支付增加1元，人均城投债发行会增加0.284元，而非专项转移支付对于城投债发行仍无显著影响。

表10.2　基本回归结果

由于上一个工具变量主要利用专项转移支付在时间维度的信息，为了验证回归系数的可靠性，我们进一步采取与本地区地理上接壤的本省周边地级市当年所获得的人均专项转移支付的均值作为本地区人均专项转移支付的工具变量，这个工具变量利用的则是专项转移支付在空间维度上的信息。具体的回归结果如方程（5）和（6）所示。此时弱工具变量检验第一阶段F值分别为205.034和151.815，也大大高于F统计量的经验值10。根据方程（6），此时人均专项转移支付增加1元，会导致人均城投债发行增加0.274元左右，而与方程（4）结果基本相同，非专项转移支付对城投债发行也并无显著影响，这进一步说明了回归结果的稳健性。

在方程（7）中，我们同时利用两个工具变量在时间和空间维度的信息，将两个工具变量放入方程同时进行估计。由于此时工具变量的数量多于内生变量数量，因此需要对工具变量进行过度识别检验。此时，过度识别Sargan检验的p值为0.936，并不能拒绝原假设，这说明我们两个工具变量是有效的。此时，人均专项转移支付增加1元，人均城投债发行增加为0.282元，这也与前面回归方程的系数高度一致，而人均非专项转移支付对于城投债发行同样无显著影响。由上述结果可以看出，我们的回归系数大小和显著性均保持了较好的稳定性。

其他控制变量，由方程（7）可以看到，当地方政府人均公共财政收入增加1元时，其人均城投债发行也会增加0.138元。这说明地方政府在发行城投债时，本地的公共财政收入是其未来偿债的一个重要考虑。而土地出让收入的提高一方面会让地方政府借债激励增加，同时也会使得地方政府融资需求降低，因此其对于城投债发行的影响并不确定。从回归结果我们也可以看到，土地出让收入对于城投债发行并无显著影响，这可能是两种机制共同作用的结果。而人均GDP提高1元，会导致城投债的发行增加0.014元。同时，贸易开放度对于城投债发行也有显著正影响，人均贸易额提高1元，会使得人均借债增加0.008元。