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    土地財(cái)政、房價(jià)上漲與地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)
    ——基于雙向疊加視角的研究

    2020-06-23 08:46:18唐云鋒劉清杰
    財(cái)經(jīng)問題研究 2020年2期
    關(guān)鍵詞:依賴度房價(jià)債務(wù)

    唐云鋒,劉清杰

    (1.浙江財(cái)經(jīng)大學(xué) 公共管理學(xué)院,浙江 杭州 310018;2.北京師范大學(xué) 新興市場研究院,北京 100875)

    一、問題的提出

    經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)顯示,自中國住房市場化改革以來,全國房價(jià)整體處于上升趨勢(shì),房價(jià)增長率遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過居民同期可支配收入增長率[1]。面對(duì)不斷高企的房價(jià),中央政府與地方政府出臺(tái)了一系列調(diào)控政策,但房價(jià)依舊只漲不跌或者大漲小跌,調(diào)控效果不盡人意。尤其是2016 年,部分一線、二線城市在央企地王的刺激下,房價(jià)瘋狂上漲所引發(fā)的社會(huì)恐慌引起了中央的重視。中央政府在當(dāng)年的中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議上,明確提出了“房子是用來住的,不是用來炒的”警示。在2016年年底的調(diào)查中,國內(nèi)百名經(jīng)濟(jì)學(xué)家的34%認(rèn)為“整體泡沫嚴(yán)重”,54%認(rèn)為“局部泡沫嚴(yán)重”,這表明學(xué)界也認(rèn)為中國房地產(chǎn)已經(jīng)存在巨大風(fēng)險(xiǎn)。另外,2014年地方政府債務(wù)規(guī)模已經(jīng)高達(dá)24萬億元,其中,負(fù)有償還責(zé)任的債務(wù)為15.4萬億元,或有債務(wù)8.6萬億元。2017年國際貨幣基金組織公布的中國第四條款磋商報(bào)告數(shù)據(jù)顯示,中國家庭、企業(yè)和地方政府債務(wù)占GDP的比重將從2016年的2.4倍上升到2022年的3倍,同時(shí)警告中國經(jīng)濟(jì)增速提高而伴生的債務(wù)規(guī)??焖贁U(kuò)張將加大經(jīng)濟(jì)增長的中期風(fēng)險(xiǎn)。中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展中潛在的金融風(fēng)險(xiǎn)也引起了中央政府的高度重視,黨的十九大報(bào)告確立了金融安全為“國家總體安全”戰(zhàn)略之一,并在2018年中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議上再次強(qiáng)調(diào)“防控金融風(fēng)險(xiǎn)是防范重大風(fēng)險(xiǎn)的首要任務(wù)”。房地產(chǎn)與地方政府債務(wù)作為現(xiàn)實(shí)中的重要風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn),兩者互相交織,因此,如何有效防范兩者風(fēng)險(xiǎn)疊加所誘發(fā)的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn),已經(jīng)成為學(xué)界的新課題與各級(jí)政府部門的工作重心之一。本文試圖從雙向聯(lián)動(dòng)效應(yīng)視角分析房價(jià)與地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)之間的互動(dòng)疊加影響,以及土地財(cái)政在其中的調(diào)節(jié)作用,為風(fēng)險(xiǎn)疊加提供一種解釋。

    分稅制改革后,地方政府財(cái)政壓力逐漸增加,地方政府財(cái)政收入高度依賴土地財(cái)政,并以土地融資的債務(wù)作為發(fā)展經(jīng)濟(jì)的重要資金來源。因此,維持債務(wù)擴(kuò)張與房地產(chǎn)市場的繁榮便成為地方政府的主要?jiǎng)恿?。房地產(chǎn)與地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)問題一直是學(xué)界關(guān)注的熱點(diǎn),對(duì)于近年來房價(jià)的快速上漲與地方債務(wù)規(guī)模擴(kuò)張所引發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)討論,相關(guān)的文獻(xiàn)已很多,主要是圍繞風(fēng)險(xiǎn)的制度性原因與動(dòng)力機(jī)制展開的。在風(fēng)險(xiǎn)的制度性原因方面,孫秀林和周飛舟[2]與Chen 和Kung[3]研究認(rèn)為分稅制改革以來中央與地方財(cái)權(quán)事權(quán)分配失衡,地方政府面臨財(cái)政壓力,這也是其選擇土地財(cái)政的根本原因。在此背景下,地方政府債務(wù)形成“風(fēng)險(xiǎn)大鍋飯”的制度安排[4]。而劉昊和劉志彪[5]提出土地財(cái)政具有不可持續(xù)性,同時(shí)地方政府公共投資存在剛性,兩者之間有不可克服的矛盾。伏潤民和繆小林[6]就地方政府債務(wù)是否存在權(quán)責(zé)分離進(jìn)行分析,研究認(rèn)為其可能成為債務(wù)超常規(guī)增長及風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的重要原因。在風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)力機(jī)制方面,已有文獻(xiàn)主要認(rèn)為土地財(cái)政是房價(jià)上漲的動(dòng)力,劉民權(quán)和孫波[7]認(rèn)為在土地財(cái)政驅(qū)動(dòng)下,地方政府對(duì)土地出讓招拍掛供給側(cè)與住房需求側(cè)進(jìn)行雙向控制,促進(jìn)了房價(jià)上漲。Rukai[8]認(rèn)為分稅制改革下土地財(cái)政成為推動(dòng)房價(jià)持續(xù)上漲的制度性動(dòng)力。在財(cái)政分權(quán)行政集權(quán)體制下,任命制與任期制導(dǎo)致地方各級(jí)政府債務(wù)內(nèi)生性逐級(jí)放大[9-10]。Liu和Zha[11]引入可抵押的土地資產(chǎn)與企業(yè)融資約束,發(fā)現(xiàn)土地價(jià)格與投資之間具有正向聯(lián)動(dòng)性。高然和龔六堂[12]認(rèn)為土地財(cái)政將放大房地產(chǎn)波動(dòng)性,并傳導(dǎo)至實(shí)體經(jīng)濟(jì)。牛霖琳等[13]基于地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的傳導(dǎo)機(jī)制,分析認(rèn)為需要以結(jié)構(gòu)性建模思路來構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警和防范機(jī)制。以上分析均是基于風(fēng)險(xiǎn)單向傳導(dǎo)思路展開的。

    綜上,近年來的相關(guān)研究主要聚焦于房價(jià)與地方政府債務(wù)的單一領(lǐng)域,雖然有少數(shù)研究開始涉及風(fēng)險(xiǎn)的聯(lián)動(dòng)問題,但房價(jià)與地方政府債務(wù)這兩個(gè)重要風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)的疊加效應(yīng)還未引起學(xué)界的重視。如Liu和Zha[11]等引入可抵押的土地資產(chǎn)對(duì)企業(yè)融資約束的分析,張泉泉[14]研究金融與財(cái)政聯(lián)動(dòng),韓心靈和韓保江[15]對(duì)現(xiàn)實(shí)主要風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)可能誘發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析,以上研究雖開始關(guān)注系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的邏輯,但均未涉及房價(jià)與地方政府債務(wù)這兩個(gè)重要風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)的疊加效應(yīng)。本研究擬從風(fēng)險(xiǎn)的雙向疊加視角,分析房價(jià)與債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)主體的微觀心理及其誘發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的邏輯,運(yùn)用脈沖響應(yīng)函數(shù)圖模擬風(fēng)險(xiǎn)疊加的機(jī)理,構(gòu)建聯(lián)立方程組以更有效地揭示風(fēng)險(xiǎn)疊加的效能。

    本文的主要貢獻(xiàn)在于:第一,從理論上解釋了房價(jià)與地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)之間的雙向因果關(guān)系和互動(dòng)疊加效應(yīng),并分析了土地財(cái)政在其中的重要作用。第二,建立聯(lián)立方程組檢驗(yàn)房價(jià)與地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)之間的雙向關(guān)系,避免了由此造成的內(nèi)生性問題及其引起的估計(jì)結(jié)果偏差。第三,利用脈沖響應(yīng)函數(shù)圖動(dòng)態(tài)模擬房價(jià)與地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)之間的相互反饋影響機(jī)制,使房價(jià)(地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn))受到地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)(房價(jià))的影響過程得以動(dòng)態(tài)化呈現(xiàn)。本文的研究結(jié)果表明,在土地財(cái)政背景下,土地財(cái)政依賴強(qiáng)化了房價(jià)對(duì)地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的顯著抑制作用,也強(qiáng)化了地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)房價(jià)的顯著刺激作用,而這種效應(yīng)在土地財(cái)政依賴度較高的西部地區(qū)表現(xiàn)得最為顯著。

    二、理論分析與研究假設(shè)

    本部分將從理論層面分析房價(jià)與地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)之間的相互聯(lián)系,并提出理論假設(shè),為后續(xù)的動(dòng)態(tài)關(guān)系和量化檢驗(yàn)提供理論依據(jù)。地方政府融資平臺(tái)是發(fā)行城投債的主體,地方政府從間接渠道為城投債提供信用支持[16]。因此,本部分主要從城投債的角度分析房價(jià)與地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)之間的相互作用機(jī)制,具體如圖1所示。

    圖1 房價(jià)與地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的相互作用機(jī)制

    (一)土地財(cái)政背景下房價(jià)對(duì)地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響機(jī)制

    1994年的分稅制改革和1998年的住房商品化改革使房價(jià)通過土地財(cái)政與地方政府債務(wù)聯(lián)系起來,毋庸置疑的是,高房價(jià)使地價(jià)增值,從而進(jìn)一步提高債務(wù)抵押品價(jià)值,降低了債務(wù)償還風(fēng)險(xiǎn)[17],在這個(gè)邏輯下,一旦房價(jià)下跌,可能導(dǎo)致債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)快速增加。房價(jià)對(duì)地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響主要是通過地價(jià)的變化而產(chǎn)生的,路徑是以高房價(jià)刺激土地需求市場。招拍掛的土地出讓模式提高了土地價(jià)格對(duì)房價(jià)上漲的敏感度,當(dāng)房價(jià)上漲時(shí),土地價(jià)格傾向于伴隨上漲。這是因?yàn)楦叻績r(jià)激勵(lì)開發(fā)商購買土地使用權(quán),從而增加了土地一級(jí)出讓市場的需求,在供給不變的情況下,造成高地價(jià)的結(jié)果[7]。其他多數(shù)學(xué)者也得出了高房價(jià)決定高地價(jià)的結(jié)論[18-19]。而地方政府融資平臺(tái)在發(fā)行城投債時(shí)往往以土地為抵押品進(jìn)行擔(dān)保[20],土地價(jià)格的上漲提高了土地抵押品價(jià)值,使銀行面臨的城投債償債風(fēng)險(xiǎn)降低。另外,地方政府財(cái)政收入為融資平臺(tái)舉債提供保障[21],而土地出讓收入作為財(cái)政收入的重要來源,收入的波動(dòng)高度依賴地價(jià)的變動(dòng),地價(jià)上漲促進(jìn)地方政府財(cái)政收入的增加,從而降低償債風(fēng)險(xiǎn)。而這其中地方政府財(cái)政收入對(duì)土地財(cái)政依賴度相對(duì)敏感,地方政府越依賴土地財(cái)政收入,地價(jià)的波動(dòng)對(duì)其收入影響程度越高,當(dāng)?shù)貎r(jià)上漲時(shí),地方政府對(duì)城投債償還的信用支持力度也會(huì)增長,償債風(fēng)險(xiǎn)降低。因此,債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)房價(jià)、地價(jià)的敏感度可能因?yàn)榈胤秸畬?duì)土地財(cái)政的依賴程度不同而表現(xiàn)出差異化特征。

    (二)土地財(cái)政背景下地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)房價(jià)的倒逼機(jī)制

    地方政府債務(wù)利率越高,風(fēng)險(xiǎn)越大,承擔(dān)的還款壓力越大,而過度依賴土地財(cái)政的地方政府則主要以土地抵押獲取債務(wù)。土地出讓價(jià)格決定了其擔(dān)保物的價(jià)值,因而地方政府有意控制土地供給以提高地價(jià),而地價(jià)的提高亦進(jìn)一步倒逼房價(jià)。另外,對(duì)于任期制下的地方政府官員而言,債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)增大帶來的首要壓力不僅是還款壓力,還有借款壓力。債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)過大導(dǎo)致借款壓力增大,在現(xiàn)行體制下最好的解決方式是融資與賣地,融資舉債基本是以土地抵押為媒介,因而地價(jià)決定了融資的規(guī)模且間接影響房價(jià)。更關(guān)鍵的是,政府這種對(duì)土地融資的路徑依賴提高了居民對(duì)房價(jià)的心理預(yù)期,更助長了房價(jià)的棘輪效應(yīng)。可見,地方政府不僅有激勵(lì)在土地供給側(cè)極力抬升地價(jià),還有動(dòng)力在房價(jià)需求側(cè)助推價(jià)格[7],因此,債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)越高,房價(jià)增長得越快。而房價(jià)的不斷提升引起的棘輪效應(yīng)會(huì)使后續(xù)泡沫不斷擴(kuò)大。對(duì)于地方政府而言,其對(duì)房價(jià)影響的動(dòng)力受到土地財(cái)政依賴度的影響,土地財(cái)政依賴度越高的地方政府具有越強(qiáng)的動(dòng)力推高房價(jià)或者維持高房價(jià)[22]。因此,當(dāng)政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)增大時(shí),地方政府為滿足融資需求,有動(dòng)力通過提高地價(jià)以提高土地抵押品價(jià)值和土地出讓收入,從而強(qiáng)化融資能力。而在提高地價(jià)的過程中,必然導(dǎo)致房價(jià)的進(jìn)一步提高,可見地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)房價(jià)的影響具有正向刺激作用。土地財(cái)政依賴度越高,這種動(dòng)機(jī)越強(qiáng)烈,刺激作用越強(qiáng)。綜上,筆者提出以下假設(shè):

    假設(shè)1:房價(jià)對(duì)地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)具有抑制作用,地方政府對(duì)土地財(cái)政依賴度越高,這種抑制作用越強(qiáng)烈。

    假設(shè)2:地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)房價(jià)具有刺激作用,地方政府對(duì)土地財(cái)政依賴度越高,這種刺激作用越強(qiáng)烈。

    三、房價(jià)與地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系的動(dòng)態(tài)反饋模擬

    結(jié)合前文的理論假設(shè),本文先對(duì)房價(jià)與地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)之間的動(dòng)態(tài)反饋過程進(jìn)行模擬,在檢驗(yàn)平穩(wěn)性的基礎(chǔ)上構(gòu)建協(xié)整模型和格蘭杰模型對(duì)兩者之間是否存在長期穩(wěn)定關(guān)系和因果關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)。在此基礎(chǔ)上構(gòu)建脈沖響應(yīng)函數(shù),觀察兩者變動(dòng)對(duì)彼此沖擊的動(dòng)態(tài)變化過程。目的在于檢驗(yàn)兩變量之間存在相互影響的假設(shè),也為后續(xù)構(gòu)建聯(lián)立方程組量化估計(jì)相互影響系數(shù)奠定基礎(chǔ)。

    (一) 樣本說明與變量選擇

    本文的研究樣本主要包含中國30個(gè)省份(西藏、香港、澳門、臺(tái)灣除外)。2008年為應(yīng)對(duì)金融危機(jī)的4萬億投資計(jì)劃給地方政府利用融資平臺(tái)進(jìn)行債務(wù)融資以政策激勵(lì),由于本文研究的是城投債,因而以2009—2016年作為研究區(qū)間。本部分考察的主要變量為房價(jià)和地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn),這兩個(gè)指標(biāo)的代理變量選擇依據(jù)及測算方法如下:房價(jià)(HP)指標(biāo)的代理變量為通用的商品房平均銷售價(jià)格,測算過程參考安勇和王拉娣[23]與陳瑞等[24]的處理方法,用經(jīng)CPI調(diào)整后的房屋銷售價(jià)格指數(shù)來衡量房價(jià),計(jì)算得到的值越大,房價(jià)越高,相關(guān)數(shù)據(jù)來自歷年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)(RATE)指標(biāo)的代理變量為城投債的信用利差,即用城投債發(fā)行利率與同期的相同期限銀行貸款利率[16-25-26]的差額來衡量,相關(guān)數(shù)據(jù)來自WIND數(shù)據(jù)庫。

    (二)因果關(guān)系檢驗(yàn)

    本文使用面板數(shù)據(jù),同時(shí)考慮個(gè)體效應(yīng)與時(shí)間效應(yīng),使估計(jì)結(jié)果更可靠。在進(jìn)行檢驗(yàn)之前有必要對(duì)兩變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),以避免出現(xiàn)偽回歸的問題。通過單位根方法對(duì)房價(jià)與地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),由于研究變量為面板數(shù)據(jù),因而進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)時(shí)選擇截距項(xiàng)和趨勢(shì)項(xiàng)同時(shí)存在,檢驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn),房價(jià)和地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)變量的P值分別為0.002和0.088,因而拒絕原假設(shè),表明兩變量的原序列均平穩(wěn),兩變量存在一階單整,滿足協(xié)整檢驗(yàn)的前提條件。

    協(xié)整檢驗(yàn)可以在區(qū)分長短期關(guān)系的同時(shí)避免可能的偽回歸問題,本文采用Johansen檢驗(yàn)方法進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。首先構(gòu)建VAR模型,根據(jù)赤池信息準(zhǔn)則和施瓦茲準(zhǔn)則,確定最優(yōu)滯后階數(shù)為2。因而建立VAR(2)模型,對(duì)構(gòu)建的VAR模型的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),所有AR特征根的倒數(shù)均位于單位圓內(nèi),說明該模型是穩(wěn)定的。從估計(jì)出的VAR模型結(jié)果來看,擬合優(yōu)度很好,構(gòu)建的VAR模型有效。由于建立的是無約束VAR模型,因而協(xié)整檢驗(yàn)的VAR模型滯后期確定為1。協(xié)整檢驗(yàn)的主要目的是分析房價(jià)與地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)之間是否存在長期穩(wěn)定關(guān)系,其中原假設(shè)為不存在協(xié)整關(guān)系,若小概率事件發(fā)生則拒絕原假設(shè),反之亦然。選擇截距和趨勢(shì)項(xiàng)同時(shí)存在,在滯后區(qū)間為[1,1]的情況下,結(jié)果顯示,跡統(tǒng)計(jì)量和最大特征值統(tǒng)計(jì)量的顯著性檢驗(yàn)結(jié)果中P值均為0.106,接受了兩個(gè)研究變量之間存在最多一個(gè)關(guān)系的原假設(shè),由此可知,房價(jià)與地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)之間存在長期穩(wěn)定關(guān)系。

    在變量存在協(xié)整關(guān)系的條件下,可以利用格蘭杰模型檢驗(yàn)變量間的因果關(guān)系。格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果表明,在房價(jià)不是地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的格蘭杰原因的原假設(shè)下P值為0.000,而在地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)不是房價(jià)的格蘭杰原因的原假設(shè)下P值為0.046,分別在1%和5%的顯著性水平下顯著,可以拒絕原假設(shè),則房價(jià)與地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)之間存在雙向因果關(guān)系,即房價(jià)是地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的格蘭杰原因,同時(shí)地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)也是房價(jià)的格蘭杰原因。因此,僅從數(shù)據(jù)關(guān)系來看,房價(jià)與地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)之間是雙向影響的。這符合前文的理論預(yù)期,即房價(jià)越高,地方政府以土地財(cái)政為抵押進(jìn)行貸款就更加容易,貸款利率也會(huì)更低,另外,貸款利率的高低決定了地方政府借債的風(fēng)險(xiǎn),如果貸款利率較高,影響未來地方政府貸款能力,地方政府為了提高貸款能力,就會(huì)傾向于提高抵押品價(jià)值。而對(duì)依賴土地財(cái)政的地方政府而言,其抵押品主要是土地,則控制土地供給提高地價(jià)成為地方政府在高貸款利率下的主要?jiǎng)訖C(jī)和行為,地價(jià)的上升進(jìn)一步提高了地區(qū)的房價(jià)水平。房價(jià)與地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)之間雙向因果關(guān)系的存在使傳統(tǒng)的單一方程變得不再適用,為盡量保證估計(jì)結(jié)果的可靠性,應(yīng)該進(jìn)一步建立聯(lián)立方程組進(jìn)行估計(jì),這也是本文在后續(xù)建立聯(lián)立方程組估計(jì)模型的經(jīng)驗(yàn)依據(jù)。

    (三)雙向動(dòng)態(tài)反饋機(jī)制

    格蘭杰因果關(guān)系直觀地表現(xiàn)出房價(jià)與地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)之間的信息引導(dǎo)關(guān)系,進(jìn)一步需要通過脈沖響應(yīng)函數(shù)揭露房價(jià)與地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)之間的信息傳遞關(guān)系,得到雙向動(dòng)態(tài)反饋機(jī)制。聯(lián)立方程組是否需要引入滯后項(xiàng)是由政策滯后性決定的,如果房價(jià)與地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)之間的影響存在滯后特征,那么應(yīng)該在方程中引入滯后變量,構(gòu)建動(dòng)態(tài)方程。因此,為了進(jìn)一步分析隨著時(shí)間的推進(jìn)房價(jià)與地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)之間相互影響的動(dòng)態(tài)波動(dòng)特征,本部分借助脈沖響應(yīng)函數(shù)進(jìn)行分析,揭示房價(jià)與地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)之間波動(dòng)的動(dòng)態(tài)傳遞關(guān)系,利用脈沖響應(yīng)函數(shù)進(jìn)一步分析兩變量因果關(guān)系的具體作用效果,得到房價(jià)與地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)之間的動(dòng)態(tài)反饋效應(yīng),如圖2和圖3所示。

    圖2 地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)房價(jià)沖擊的回應(yīng) 圖3 房價(jià)對(duì)地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)沖擊的回應(yīng)

    從圖2中可以看出,當(dāng)給房價(jià)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的信息沖擊后,債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)從0開始快速向正的方向增長,并在經(jīng)過1期的快速增長后又快速降低到負(fù)向關(guān)系,并在第3期后持續(xù)保持在負(fù)向關(guān)系,說明債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)在面對(duì)房價(jià)的變動(dòng)帶來的沖擊時(shí),先是快速提高,在1期滯后以后風(fēng)險(xiǎn)開始下降并與房價(jià)呈現(xiàn)負(fù)向關(guān)系。說明房價(jià)對(duì)地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響總體上表現(xiàn)出顯著的抑制作用,只是這種抑制效應(yīng)存在滯后性,因而在相應(yīng)方程中應(yīng)引入房價(jià)的一階滯后項(xiàng)。從圖3中可以看出,當(dāng)給債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊后,房價(jià)從0開始向負(fù)的方向變動(dòng),影響迅速增大,到第4期經(jīng)歷小幅平穩(wěn)變動(dòng)后反應(yīng)程度開始逐漸減弱。從脈沖圖來看,地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)房價(jià)的影響不夠明顯,持續(xù)較長時(shí)間仍未接近橫軸,這可能是因?yàn)榈胤秸畟鶆?wù)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)房價(jià)的影響更間接,對(duì)土地財(cái)政依賴度較高的地區(qū),面對(duì)債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)有更強(qiáng)的動(dòng)機(jī)提高地價(jià),從而間接推高房價(jià);而對(duì)土地財(cái)政依賴度不高的地區(qū),表現(xiàn)出的動(dòng)機(jī)不夠明顯。可見,地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)房價(jià)的影響需要在引入土地財(cái)政交叉項(xiàng)后進(jìn)一步進(jìn)行估計(jì)。

    四、回歸模型設(shè)定與數(shù)據(jù)處理

    本部分構(gòu)建實(shí)證模型以檢驗(yàn)理論假設(shè),即房價(jià)與地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)之間的相互影響程度以及土地財(cái)政在其中的作用。傳統(tǒng)的單一模型估計(jì)過程容易因解釋變量與被解釋變量之間存在的雙向因果關(guān)系而產(chǎn)生內(nèi)生性問題,導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果出現(xiàn)偏誤。為解決這一問題,本文建立聯(lián)立方程組進(jìn)行估計(jì)。

    (一)回歸模型設(shè)定與變量選取

    結(jié)合本文的研究目的及前期的檢驗(yàn)結(jié)論,建立聯(lián)立方程組如下:

    (1)

    聯(lián)立方程組包含兩個(gè)方程,上式是地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)決定方程,以地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)RATEit為被解釋變量,上一期房價(jià)HPi,t-1為解釋變量,土地財(cái)政依賴度DEPit為調(diào)節(jié)變量,HPi,t-1×DEPit表示在土地財(cái)政影響下上一期房價(jià)對(duì)地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響,即兩者的關(guān)系受到土地財(cái)政依賴度的影響程度。聯(lián)立方程組的下式為房價(jià)決定方程,以房價(jià)HPit為被解釋變量,以前期債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)RATEi,t-1為解釋變量,同樣以土地財(cái)政依賴度為調(diào)節(jié)變量,交叉項(xiàng)RATEi,t-1×DEPit表示土地財(cái)政影響下地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)房價(jià)的影響,反映的是土地財(cái)政在地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)房價(jià)影響中的角色??刂谱兞窟x擇方面,在地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)決定方程中,主要從地區(qū)政府財(cái)政狀況和城投債特征兩個(gè)方面選擇,其中,人均財(cái)政赤字DEFICITSit、人均財(cái)政赤字占財(cái)政收入的比重DEREit、稅收收入占債額的比重TAXit、發(fā)行規(guī)模SIZEit、債券信用評(píng)級(jí)RATINGit為控制變量,在房價(jià)決定方程中主要從地區(qū)宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況方面選擇固定資產(chǎn)投資占比CAPITALit和GDP增長率GDPit作為控制變量。et和ut為回歸殘差,C(m)為待估參數(shù),其中,m=1,2,…,12。i和t分別表示樣本中的i地區(qū)和t時(shí)期。

    前文已經(jīng)交代了房價(jià)與債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的測算方法,此處不再贅述。本文借鑒秦鳳鳴等[27]測算土地財(cái)政依賴度的方法,用土地出讓收入占地方政府財(cái)政收入的比重來表示。控制變量借鑒Becker和Milbourn[25]與秦鳳鳴等[27]對(duì)信用評(píng)級(jí)的衡量方法,設(shè)置A+級(jí)為1,AA-級(jí)為2,AA級(jí)為3,AA+ 級(jí)為4,AAA級(jí)為5。研究變量及數(shù)據(jù)來源如表1所示。

    表1 研究變量及數(shù)據(jù)來源

    (二)估計(jì)方法的選擇

    聯(lián)立方程組中解釋變量和被解釋變量互為因果關(guān)系,從而產(chǎn)生內(nèi)生性問題。因此,在估計(jì)聯(lián)立方程組時(shí)通常使用系統(tǒng)估計(jì)方法,本文采用三階段最小二乘估計(jì)法(3SLS)。參考余官勝[28]的處理方法,本文使用聯(lián)立方程系統(tǒng)中各變量的滯后1期值作為工具變量。另外在估計(jì)聯(lián)立方程組之前,需要對(duì)聯(lián)立方程組是否合適進(jìn)行識(shí)別,模型識(shí)別包括階條件和秩條件。本文的聯(lián)立方程組中內(nèi)生變量為HP和RATE,外生變量為DEP、DERE、RATING、SIZE、TAX、DEFICITS、GDP、CAPITAL,滿足秩條件(r(1,1)=2-1)。本文的聯(lián)立方程組8個(gè)外生變量大于方程包含的兩個(gè)內(nèi)生變量,因此,也滿足階條件,可以根據(jù)式(1)的聯(lián)立方程組模型進(jìn)行有效估計(jì)。

    五、經(jīng)驗(yàn)分析及穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    本文在引入土地財(cái)政依賴度變量后建立聯(lián)立方程組,對(duì)房價(jià)與地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn),為形成對(duì)比,估計(jì)未引入土地財(cái)政依賴度變量的方程組,得到的估計(jì)結(jié)果(1)由于篇幅限制,控制變量的估計(jì)結(jié)果略去,留存?zhèn)渌?。如?所示。模型(1)為未引入土地財(cái)政依賴度的方程,模型(2)為引入土地財(cái)政依賴度的方程,模型(3)和模型(4)為穩(wěn)健性檢驗(yàn),即使用融資成本(城投債發(fā)行利率)作為地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的衡量方法,得到未引入交叉項(xiàng)和引入交叉項(xiàng)的結(jié)果。

    表2 聯(lián)立方程組系統(tǒng)估計(jì)結(jié)果

    注:括號(hào)內(nèi)為t值;*、**和***分別表示在10%、5%和1%的水平下顯著。

    從表2的估計(jì)結(jié)果可以看出,總體來看,相比于未引入交叉項(xiàng)的模型,引入交叉項(xiàng)后解釋變量的解釋系數(shù)更高,影響程度更大。其中,在地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)決定模型中,房價(jià)的影響系數(shù)的絕對(duì)值從0.953增加到1.274,在房價(jià)決定模型中,地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響系數(shù)的絕對(duì)值從0.174增加到1.804,并且交叉項(xiàng)在兩個(gè)方程中均顯著,說明引入交叉項(xiàng)是合適的,因而后續(xù)分區(qū)域的結(jié)果僅在此報(bào)告引入交叉項(xiàng)后的結(jié)果。在地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)決定模型中,房價(jià)對(duì)地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響顯著為負(fù),房價(jià)提高1個(gè)單位將導(dǎo)致地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)降低1.274個(gè)單位,這是符合理論預(yù)期的。當(dāng)考察土地財(cái)政依賴度在模型中的影響時(shí),交叉項(xiàng)系數(shù)顯著為負(fù),系數(shù)為-0.142,說明地方政府對(duì)土地財(cái)政越依賴,將使房價(jià)對(duì)地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的抑制作用得以強(qiáng)化,符合理論假設(shè)。觀察房價(jià)決定模型,地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)房價(jià)的影響顯著為負(fù),而當(dāng)考慮土地財(cái)政時(shí),從交叉項(xiàng)可以看出,顯著為正,系數(shù)為2.140,絕對(duì)值高于債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響系數(shù),可見地方政府對(duì)土地財(cái)政的依賴度加深,受到前期地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)水平的影響,提高了房價(jià)上漲的動(dòng)機(jī)。綜合來看,土地財(cái)政使地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)房價(jià)的影響由顯著為負(fù)轉(zhuǎn)為顯著為正,地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的提高助推了房價(jià),這一結(jié)論驗(yàn)證了理論預(yù)期。

    進(jìn)而,本文根據(jù)模型(2)中交叉項(xiàng)的結(jié)果分析中國各省份土地財(cái)政依賴對(duì)房價(jià)與地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系的影響。從式(1)中的地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)決定模型和房價(jià)決定模型中得到以下方程:

    ?RATEit/?HPi,t-1=C(2)+C(3)×DEPit

    (2)

    ?HPit/?RATEi,t-1=C(10)+C(11)×DEPit

    (3)

    從表2的估計(jì)結(jié)果可以看出,模型(2)中房價(jià)和土地財(cái)政依賴度的交叉項(xiàng)對(duì)地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)具有顯著負(fù)向影響,彈性系數(shù)為-0.142,而房價(jià)對(duì)地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)具有顯著抑制作用,系數(shù)為-1.274。因此,C(3)為-0.142,C(2)為-1.274。模型(2)中地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和土地財(cái)政依賴度的交叉項(xiàng)對(duì)房價(jià)具有顯著正向影響,彈性系數(shù)為2.140,而地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)房價(jià)具有顯著負(fù)向影響,彈性系數(shù)為-1.804。因此,C(10)為-1.804,C(11)為2.140。分別將這些數(shù)據(jù)代入式(2)和式(3)測算地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)(房價(jià))對(duì)房價(jià)(地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn))的敏感度,結(jié)果發(fā)現(xiàn),對(duì)于土地財(cái)政依賴度低的地區(qū),地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)與房價(jià)具有負(fù)向影響。以上海為例,其土地財(cái)政依賴度在中國最低,2016年為0.240。地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)房價(jià)的敏感度為-1.308,說明房價(jià)每提高1個(gè)單位,地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)降低1.308個(gè)單位,而房價(jià)對(duì)地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的敏感度為-1.291,沒有出現(xiàn)因?yàn)榈胤秸畟鶆?wù)風(fēng)險(xiǎn)提高而推高房價(jià)的情況。相比而言,樣本中2016年的青海土地財(cái)政依賴度最高,達(dá)到1.371,地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)房價(jià)的敏感度為-1.469,房價(jià)對(duì)地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的敏感度為1.131,可以看出,在土地財(cái)政依賴度較高的地區(qū),房價(jià)的提高對(duì)地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的抑制作用更強(qiáng),另外,地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的提高助推了房價(jià)的增長。

    為了觀察中國2009—2016年土地財(cái)政下地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)與房價(jià)相互的彈性系數(shù)變化在地區(qū)間的分布情況,本文測算了各省份在2009—2016年的系數(shù),在此基礎(chǔ)上測算出各省份彈性系數(shù)的算術(shù)平均值。如圖4所示,地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)房價(jià)的敏感度指的是房價(jià)變動(dòng)時(shí)引起的地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)變化,房價(jià)對(duì)地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的敏感度指的是地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的變動(dòng)對(duì)房價(jià)波動(dòng)的影響。

    圖4 房價(jià)與債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)相互敏感度及土地財(cái)政依賴度

    圖4中橫軸表示的中國各省級(jí)政府的土地財(cái)政依賴度排序,從圖4可知,青海、甘肅、寧夏等西部地區(qū)省份的土地財(cái)政依賴度最高,而江蘇、浙江、北京等東部地區(qū)省份的土地財(cái)政依賴度最低。隨著土地財(cái)政依賴度的降低,房價(jià)對(duì)地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的敏感度也逐漸降低,由正向關(guān)系變?yōu)樨?fù)向關(guān)系,對(duì)土地財(cái)政依賴度的降低也使房價(jià)受到地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響有所降低。而地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)受到房價(jià)的影響則隨著土地財(cái)政依賴度的降低而逐漸提高,在土地財(cái)政依賴度較高的地區(qū),房價(jià)每提高1個(gè)單位,地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)降低的程度遠(yuǎn)高于土地財(cái)政依賴度較低的地區(qū),反之,在這種高的負(fù)向敏感度下,房價(jià)的降低也將導(dǎo)致地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)大幅度上升。這說明在土地財(cái)政依賴度較高的地區(qū),房價(jià)與地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)被過度綁定??梢?,中國房價(jià)與地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的相互敏感度形成剪刀差,對(duì)土地財(cái)政依賴度越高,越可能強(qiáng)化房價(jià)與地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的粘度,房價(jià)對(duì)地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響更加顯著,影響程度也更深遠(yuǎn)。

    為了確保分析結(jié)果具有穩(wěn)健性,本文對(duì)式(1)的回歸分析進(jìn)行如下調(diào)整和重新估計(jì):穩(wěn)健性檢驗(yàn)使用融資成本作為風(fēng)險(xiǎn)代理變量,融資成本的測算方法為城投債發(fā)行利率,選用城投債的利率(RATE2)作為違約風(fēng)險(xiǎn)的代理變量[29-30],測算得到的值越大,說明地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)越高。而將地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的代理變量測算方法更換后,得到結(jié)果如表2中的模型(3)和模型(4)所示,從表2中可以看出,加入交叉項(xiàng)同樣是更加合適的,并且模型(4)的估計(jì)結(jié)果與模型(2)相比,房價(jià)與地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)相互影響的系數(shù)以及交叉項(xiàng)系數(shù)同樣是顯著的,正如理論假設(shè)預(yù)期那樣,房價(jià)對(duì)地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響顯著為負(fù),地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)房價(jià)則顯著為正,在債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)決定方程中交叉項(xiàng)系數(shù)顯著為負(fù),在房價(jià)決定方程中交叉項(xiàng)系數(shù)顯著為正,說明估計(jì)結(jié)果是穩(wěn)健的。

    六、結(jié)論與政策建議

    房價(jià)與地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)是中國當(dāng)前防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的重點(diǎn)領(lǐng)域,房價(jià)的風(fēng)險(xiǎn)主要源于地方政府在對(duì)土地財(cái)政的高度依賴與財(cái)政壓力下,政府、銀行與央企等合謀形成的央企地王對(duì)房價(jià)的錨定效應(yīng),最終促成房價(jià)的棘輪效應(yīng)。地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)則主要源自其“風(fēng)險(xiǎn)大鍋飯”的制度特征,以及任命制與任期制條件下政府官員對(duì)職位升遷的追逐所形成的地方政府債務(wù)擴(kuò)張的逐級(jí)內(nèi)生放大機(jī)制。而且作為最重要且相互交織的兩個(gè)風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn),在經(jīng)濟(jì)下行與人口結(jié)構(gòu)變化趨勢(shì)下,土地資產(chǎn)的通縮效應(yīng)很可能誘發(fā)兩種風(fēng)險(xiǎn)的疊加并形成系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。筆者認(rèn)為,房價(jià)與地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)之間存在雙向聯(lián)動(dòng)效應(yīng),土地財(cái)政在其中起到了催化劑的作用。分析表明,需從風(fēng)險(xiǎn)疊加視角分析風(fēng)險(xiǎn)主體行為邏輯,對(duì)行為主體的風(fēng)險(xiǎn)反應(yīng)與互動(dòng)強(qiáng)度及其風(fēng)險(xiǎn)的疊加效果進(jìn)行模擬,找出房價(jià)與地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)疊加的媒介、路徑與關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),據(jù)此設(shè)計(jì)出相對(duì)有效的防控策略,以維護(hù)中國的金融安全。

    在經(jīng)驗(yàn)研究部分,本文在VAR模型下建立脈沖響應(yīng)函數(shù),通過函數(shù)圖模擬房價(jià)與地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)之間的雙向互動(dòng)過程。從動(dòng)態(tài)反饋結(jié)果來看,地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)提高迅速刺激房價(jià)上漲,房價(jià)的上漲則促使地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)逐級(jí)下降,從反應(yīng)程度來看,房價(jià)受地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)提高的影響更激烈。進(jìn)一步構(gòu)建聯(lián)立方程組發(fā)現(xiàn),在土地財(cái)政背景下,土地財(cái)政依賴強(qiáng)化了房價(jià)對(duì)地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的顯著抑制作用,也強(qiáng)化了地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)房價(jià)的顯著刺激作用,而這種效應(yīng)在土地財(cái)政依賴度較高的西部地區(qū)省份表現(xiàn)最為顯著。

    長期以來,房價(jià)不斷上漲,地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)高企,本文研究表明,兩者存在雙向疊加效應(yīng),并且土地財(cái)政強(qiáng)化了這種聯(lián)動(dòng)影響??梢姡瑔畏矫娴娘L(fēng)險(xiǎn)控制可能無法達(dá)到預(yù)期效果。土地財(cái)政、房價(jià)與地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的聯(lián)動(dòng)性使風(fēng)險(xiǎn)的傳導(dǎo)機(jī)制變得更加復(fù)雜,本文為理解中國土地財(cái)政背景下房價(jià)與地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的持續(xù)上升增加了一種解釋。本文的研究結(jié)果也表明,中央為控制房價(jià)與地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)而制定相關(guān)政策時(shí),不但要考慮地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)房價(jià)的影響,而且也需要考慮房價(jià)對(duì)地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響,以及土地財(cái)政在其中的重要作用。尤其是在土地財(cái)政依賴度較高的地區(qū),如何合理有效控制風(fēng)險(xiǎn),需要基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的視角,關(guān)注多方面互動(dòng)影響并進(jìn)行綜合考量。

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