隱性債務(wù)對(duì)城市空間擴(kuò)張的影響研究

張娟鋒，李樂(lè)樂(lè)，張丹霞，湛東升

（浙江工業(yè)大學(xué) 管理學(xué)院，浙江 杭州 310023）

隱性債務(wù)對(duì)城市空間擴(kuò)張的影響研究

張娟鋒，李樂(lè)樂(lè)，張丹霞，湛東升*

（浙江工業(yè)大學(xué) 管理學(xué)院，浙江 杭州 310023）

為推動(dòng)城市開(kāi)發(fā)與基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，滿(mǎn)足城市新增人口的公共服務(wù)需求，地方隱性債務(wù)規(guī)?？焖僭鲩L(zhǎng)，經(jīng)濟(jì)下行加劇了地方政府所面臨的債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。利用2007—2018年我國(guó)285個(gè)地級(jí)市隱性債務(wù)數(shù)據(jù)，采用固定效應(yīng)模型，從債務(wù)規(guī)模與發(fā)債主體特征兩個(gè)視角評(píng)估隱性債務(wù)對(duì)城市空間擴(kuò)張的驅(qū)動(dòng)機(jī)制。主要結(jié)論有：（1）隱性債務(wù)規(guī)模對(duì)城市空間擴(kuò)張有顯著正向影響，上期隱性債務(wù)規(guī)模的增加將推動(dòng)當(dāng)期城市建成區(qū)擴(kuò)張。發(fā)債規(guī)模增加1億元，城市建成區(qū)面積增加0.192 km2，“借債建城”成為地方政府推動(dòng)城市空間擴(kuò)張的主要模式。（2）發(fā)債企業(yè)數(shù)和發(fā)債企業(yè)質(zhì)量對(duì)城市空間擴(kuò)張有顯著正向影響，發(fā)債企業(yè)數(shù)增加，且信用評(píng)級(jí)為AA+及以上，發(fā)債主體的比例提高推動(dòng)城市建成區(qū)面積的增加。信用等級(jí)高的發(fā)債企業(yè)越多，城市擴(kuò)張能力越強(qiáng)。（3）發(fā)債企業(yè)數(shù)對(duì)城市空間擴(kuò)張的影響存在區(qū)域異質(zhì)性，發(fā)債企業(yè)數(shù)對(duì)中西部地區(qū)的城市空間擴(kuò)張具有顯著正向影響，對(duì)東部地區(qū)則無(wú)顯著影響。

空間擴(kuò)張；隱性債務(wù)；融資平臺(tái)；地方政府

0 引言

分稅制改革后地方政府的可支配財(cái)政收入減少，而城鎮(zhèn)化所面臨的地方事權(quán)與日增多，財(cái)權(quán)與事權(quán)的失衡導(dǎo)致地方財(cái)政壓力增加。為應(yīng)對(duì)財(cái)政缺口，地方政府轉(zhuǎn)向用土地資產(chǎn)籌集資金推動(dòng)城鎮(zhèn)化發(fā)展。一方面，土地出讓收入、土地與房地產(chǎn)稅收與土地抵押融借款構(gòu)成了城市建設(shè)的資金來(lái)源［1-3］；另一方面，地方政府向發(fā)債企業(yè)（主要表現(xiàn)形式為地方城市建設(shè)投資公司，簡(jiǎn)稱(chēng)“城投公司”，通常為地方國(guó)有企業(yè)）注入土地并以此作為抵押獲得銀行貸款或債務(wù)融資等［4-5］。目前，發(fā)債企業(yè)債務(wù)是地方政府隱性債務(wù)的主要來(lái)源［6］?！俺峭秱庇址Q(chēng)“準(zhǔn)市政債”，是地方政府利用發(fā)債企業(yè)公開(kāi)發(fā)行的企業(yè)債券與中期票據(jù)等。盡管“城投債”是企業(yè)債券，但其資金主要用于城市開(kāi)發(fā)與基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，城投債是隱性的地方政府債務(wù)。

2015年實(shí)施的新預(yù)算法規(guī)定，地方政府只能在國(guó)務(wù)院確定的限額內(nèi)舉債。隨著我國(guó)城鎮(zhèn)化進(jìn)入快車(chē)道，快速增長(zhǎng)的公共服務(wù)成本和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)開(kāi)支給地方政府財(cái)政帶來(lái)了巨大壓力，通過(guò)隱性債務(wù)支撐城市擴(kuò)張成為選項(xiàng)［7-9］。地方政府紛紛成立各種類(lèi)型的“城市開(kāi)發(fā)與建設(shè)公司”，通過(guò)銀行貸款、融資租賃、發(fā)行債券、票據(jù)等金融方式籌集資金。如圖1所示，我國(guó)285個(gè)地級(jí)市城投債發(fā)行支數(shù)和發(fā)債規(guī)模穩(wěn)定增長(zhǎng)，2007—2018年期間，285個(gè)地級(jí)市累計(jì)發(fā)行城投債11 589支，統(tǒng)計(jì)發(fā)債金額高達(dá)億元。據(jù)國(guó)際貨幣基金組織（IMF）測(cè)算，2019年我國(guó)地方政府隱性債務(wù)達(dá)42.17萬(wàn)億元，幾乎是地方顯性債務(wù)（21.31萬(wàn)億元）的2倍，以國(guó)際通用的債務(wù)率（債務(wù)余額／綜合財(cái)力）指標(biāo)衡量，地方政府債務(wù)率（含隱性債務(wù)）高達(dá)246.91%，遠(yuǎn)超國(guó)際通行警戒值。

圖1 2007—2018年我國(guó)285個(gè)地級(jí)市城投債發(fā)行支數(shù)和發(fā)債規(guī)模Fig.1 The number and scale of urban investment bonds in 285 prefecture-level cities from 2007 to 2018

隨著發(fā)債企業(yè)債務(wù)規(guī)模的快速增長(zhǎng)，地方政府隱性債務(wù)負(fù)擔(dān)加重，具有一定的財(cái)政風(fēng)險(xiǎn)和金融風(fēng)險(xiǎn)［10-15］。由于發(fā)債企業(yè)所籌集的資金主要用于市政與公用事業(yè)建設(shè)，建設(shè)周期長(zhǎng)且盈利能力有限，發(fā)債企業(yè)則依賴(lài)未來(lái)土地出讓收入償還債務(wù)。房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)將影響土地出讓收入，一旦房地產(chǎn)市場(chǎng)下行，土地出讓收入減少，將削弱隱性債務(wù)的償還能力，大量違約債務(wù)最終由地方政府財(cái)政兜底，演變?yōu)榈胤秸呢?cái)政風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，由于發(fā)債企業(yè)主要通過(guò)從商業(yè)銀行獲取貸款或發(fā)債等方式融資，其資金獲取主要來(lái)源于商業(yè)銀行等金融機(jī)構(gòu)，隱性債務(wù)的違約將顯著提高銀行等金融體系的風(fēng)險(xiǎn)。此外，地方政府隱性債務(wù)負(fù)擔(dān)的加重將導(dǎo)致國(guó)民經(jīng)濟(jì)流動(dòng)性減少，同時(shí)擠占私人部門(mén)的資金，降低資源配置效率，不利于經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期可持續(xù)發(fā)展［16-17］。

與此同時(shí)，由于城投債多用于城市開(kāi)發(fā)、市政基礎(chǔ)設(shè)施和公共設(shè)施建設(shè)，隨著城投債規(guī)模的增加，各?。ㄗ灾螀^(qū)）的建成區(qū)面積不斷增大，我國(guó)城市建成區(qū)面積從2006年的33 659.80 km2擴(kuò)張至2018年的58 455.66 km2，年均增長(zhǎng)率達(dá)4.71%。我國(guó)城鎮(zhèn)化進(jìn)程面臨要素失衡問(wèn)題，城市土地城鎮(zhèn)化速度遠(yuǎn)快于人口城鎮(zhèn)化速度，存在城鎮(zhèn)土地過(guò)度開(kāi)發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)［18-21］。城市空間低密度和分散化擴(kuò)張?jiān)斐闪送恋丶s化水平的下降，土地資產(chǎn)閑置與房地產(chǎn)價(jià)格泡沫等問(wèn)題，降低了土地利用效率［22-23］。

十九大報(bào)告提出的新發(fā)展理念，要實(shí)現(xiàn)更高質(zhì)量、更有效率、更加公平、更可持續(xù)、更為安全的發(fā)展。地方隱性債務(wù)在城市開(kāi)發(fā)、市政基礎(chǔ)設(shè)施和公共設(shè)施建設(shè)中發(fā)揮了重要作用，驅(qū)動(dòng)了城市空間的快速擴(kuò)張，改變了城市面貌。但債務(wù)規(guī)模持續(xù)增長(zhǎng)帶來(lái)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)也與日俱增，危及社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的穩(wěn)定，不利于地方經(jīng)濟(jì)持續(xù)健康發(fā)展。以城投債為支撐的城市擴(kuò)張明顯違背了新發(fā)展理念，對(duì)地方政府隱性債務(wù)驅(qū)動(dòng)城市空間擴(kuò)張的機(jī)理進(jìn)行研究，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

1 理論分析與研究假設(shè)

城市空間外擴(kuò)已成為城市經(jīng)濟(jì)和城市地理學(xué)科普遍關(guān)注的問(wèn)題。研究表明，社會(huì)經(jīng)濟(jì)、人口、城市交通發(fā)展是城市空間外擴(kuò)的重要驅(qū)動(dòng)因素［24-29］。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型、人口城鎮(zhèn)化和人口密度等是城市空間擴(kuò)張的主要驅(qū)動(dòng)力。隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)水平的提高和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變，居民收入增加和勞動(dòng)力需求驅(qū)動(dòng)農(nóng)村人口向城市遷移，使得城市人口密度不斷提高。為滿(mǎn)足城市人口居住空間需求和公共基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)要求，城市土地面積不斷增加。城市交通狀況的改善能增加空間可達(dá)性，降低企業(yè)運(yùn)輸成本和居民通勤成本，從而促進(jìn)企業(yè)選址和居住空間的外移。

除市場(chǎng)力量外，地方政府對(duì)城市空間擴(kuò)張具有導(dǎo)向作用，財(cái)政分權(quán)［30］、戶(hù)籍制度［31］、官員晉升［32］等制度因素推動(dòng)城市空間擴(kuò)張。地方政府財(cái)政分權(quán)度的提高顯著推動(dòng)了城市空間的擴(kuò)張；戶(hù)籍制度對(duì)城市空間擴(kuò)張有顯著的正向影響，是造成城市空間無(wú)序擴(kuò)張的主要原因；官員晉升激勵(lì)對(duì)城市空間擴(kuò)張有正向影響，晉升壓力較強(qiáng)的領(lǐng)導(dǎo)更有動(dòng)機(jī)利用土地出讓促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，推動(dòng)建成區(qū)的擴(kuò)張。

此外，選取土地出讓收入作為土地財(cái)政的代理變量，研究表明，在我國(guó)獨(dú)特的財(cái)政制度和土地管理體制下，土地財(cái)政成為推動(dòng)城市空間擴(kuò)張的重要因素［33-34］。一方面，地方政府可以利用土地出讓?zhuān)瑢⑥r(nóng)村集體土地征用為城市建設(shè)用地，使建成區(qū)面積不斷增加；另一方面，地方政府通過(guò)土地出讓為基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)提供資金支持［35-36］。除出讓土地的收入外，以土地為抵押物的貸款與發(fā)債融資也不斷增加。發(fā)債企業(yè)以土地作為擔(dān)保發(fā)行城投債，所籌資金多用于市政基礎(chǔ)設(shè)施和公共設(shè)施建設(shè)，但是，城投債的發(fā)債規(guī)模對(duì)城市空間擴(kuò)張的影響仍待檢驗(yàn)。基于以上分析，提出假設(shè)1。

假設(shè)1城投債的發(fā)債規(guī)模對(duì)城市空間擴(kuò)張產(chǎn)生正向影響。

作為城投債發(fā)行主體的發(fā)債企業(yè)，其數(shù)量和質(zhì)量均會(huì)影響發(fā)債行為。當(dāng)期具有發(fā)行城投債資格的企業(yè)數(shù)越多，發(fā)行債券的機(jī)會(huì)越大，對(duì)城市空間擴(kuò)張的影響越顯著。依據(jù)聯(lián)合信用發(fā)布的報(bào)告《城投公司信用評(píng)級(jí)方法的比較與研究》，信用評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)結(jié)合區(qū)域經(jīng)濟(jì)環(huán)境、政府經(jīng)濟(jì)實(shí)力、地方政府債務(wù)、地方政府的支持力度、發(fā)債企業(yè)自身信用等對(duì)發(fā)債企業(yè)進(jìn)行主體信用評(píng)級(jí)，主體信用等級(jí)分為AAA，AA+，AA，AA-，A+。發(fā)債企業(yè)的信用等級(jí)越高，償還債務(wù)的能力越強(qiáng)，受不利經(jīng)濟(jì)環(huán)境的影響越小，違約風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低［16］。信用等級(jí)越高的發(fā)債企業(yè)傾向于發(fā)行更多的城投債，從而影響城市空間擴(kuò)張?；谝陨戏治觯岢黾僭O(shè)2。

假設(shè)2發(fā)債企業(yè)的數(shù)量與質(zhì)量對(duì)城市空間擴(kuò)張產(chǎn)生正向影響。

研究表明，城市群空間擴(kuò)張存在一定的差異，不同城市群在擴(kuò)張速度上差異較大［37］。從全國(guó)視角（不含港、澳、臺(tái)）看，東部高于中、西、東北部，整體上城市群快速擴(kuò)張的中心由東向西移動(dòng)［38］。不同區(qū)域城投債發(fā)債規(guī)模存在顯著差異，雖然東部地區(qū)所包含的省份較少，但2007—2018年每年新發(fā)城投債的總額遠(yuǎn)高于中西部地區(qū)，約為中西部地區(qū)發(fā)債總額之和。此外，不同區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人口規(guī)模、城鎮(zhèn)化水平和融資環(huán)境等均存在較大差異，城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)城投債的依賴(lài)性存在一定差別?；谝陨戏治?，提出假設(shè)3。

假設(shè)3城投債對(duì)城市空間擴(kuò)張的影響存在區(qū)域異質(zhì)性。

2 模型設(shè)定、變量選擇及數(shù)據(jù)描述

2.1 模型設(shè)定

為檢驗(yàn)上述假設(shè)，需構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型。面板數(shù)據(jù)模型包括混合效應(yīng)模型、隨機(jī)效應(yīng)模型和固定效應(yīng)模型3種。首先，通過(guò)F檢驗(yàn)對(duì)混合效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行選擇。對(duì)于全樣本數(shù)據(jù)和分區(qū)域樣本數(shù)據(jù)，F(xiàn)檢驗(yàn)均在1%顯著性水平下拒絕了原假設(shè)，故選取隨機(jī)效應(yīng)模型。其次，通過(guò)豪斯曼檢驗(yàn)對(duì)隨機(jī)效應(yīng)模型和固定效應(yīng)模型進(jìn)行選擇。對(duì)于全樣本數(shù)據(jù)和分區(qū)域樣本數(shù)據(jù)，豪斯曼檢驗(yàn)均在1%顯著性水平下拒絕了原假設(shè)。因此對(duì)各樣本數(shù)據(jù)均采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行分析。計(jì)量模型設(shè)定為

2.2 變量選擇及數(shù)據(jù)描述

通過(guò)數(shù)據(jù)分析，剔除了西藏自治區(qū)、青海省和海南省數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失的地級(jí)市，篩選我國(guó)285個(gè)地級(jí)市（不含港、澳、臺(tái)）作為研究對(duì)象，收集整理了2007—2018年城市空間擴(kuò)張和城投債的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究。

2.2.1 被解釋變量

參考劉顏［35］的做法，用城市建成區(qū)面積衡量城市空間擴(kuò)張。城市建成區(qū)面積（Area）是指城區(qū)（縣城）內(nèi)實(shí)際已成片開(kāi)發(fā)建設(shè)、市政基礎(chǔ)設(shè)施和公共設(shè)施具備的區(qū)域面積。在城市空間擴(kuò)張過(guò)程中，通常表現(xiàn)為城市建成區(qū)面積的增加。數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

2.2.2 解釋變量

選取城投債的發(fā)債規(guī)模、發(fā)債企業(yè)數(shù)和發(fā)債企業(yè)質(zhì)量作為核心解釋變量。（1）發(fā)債規(guī)模（Scale）：表示城市i在年發(fā)行城投債的規(guī)模，若城市i在年未發(fā)行城投債，則該值為0，單位為億元。（2）發(fā)債企業(yè)數(shù)（Quantity）：表示城市i在年發(fā)行城投債的發(fā)債企業(yè)數(shù)，若城市i在年未發(fā)行城投債，則該值為0，單位為個(gè)。（3）發(fā)債企業(yè)質(zhì)量（Quality）：從發(fā)債企業(yè)主體級(jí)別看，我國(guó)城投債的發(fā)債主體信用評(píng)級(jí)主要集中在A(yíng)A及以上，本研究用城市i在年信用評(píng)級(jí)為AA+及以上的比例評(píng)估發(fā)債企業(yè)質(zhì)量?；赪ind數(shù)據(jù)庫(kù)中各?。ㄗ灾螀^(qū)）的城投債數(shù)據(jù)，結(jié)合城投債的發(fā)債年份，剔除各地級(jí)市城投公司在上海、深圳上市的企業(yè)債，手動(dòng)整理得到2007—2018年各地級(jí)市（不含港、澳、臺(tái)）城投債發(fā)債支數(shù)與發(fā)債規(guī)模。

2.2.3 控制變量

為避免遺漏變量造成估計(jì)偏誤，在計(jì)量模型中加入了社會(huì)經(jīng)濟(jì)、人口和區(qū)域交通3個(gè)控制變量。用人均GDP、外商直接投資、城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)評(píng)估社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素對(duì)城市擴(kuò)張的影響。（1）人均GDP（PCGDP）：隨著人均GDP的增加，城市區(qū)域收入水平相對(duì)提高，人口從農(nóng)村向城市流動(dòng)，為滿(mǎn)足日益增長(zhǎng)的城市人口的生活空間和公共服務(wù)需求，城市空間相應(yīng)擴(kuò)張。從《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》和各省市統(tǒng)計(jì)年鑒獲取人均GDP數(shù)據(jù)，單位為元。（2）外商直接投資（Invest）：用從《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》獲取的各地級(jí)市當(dāng)年實(shí)際使用外資金額作為外商直接投資，單位為萬(wàn)美元。（3）城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（Structure）：用第二、三產(chǎn)業(yè)占總GDP的比重表示城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》和各省市統(tǒng)計(jì)年鑒。

根據(jù)LI等［26］的研究，人口是引發(fā)城市快速擴(kuò)張的重要因素，城市擴(kuò)張與交通基礎(chǔ)設(shè)施的改善相關(guān)，優(yōu)化道路網(wǎng)絡(luò)和提高交通可達(dá)性可有效引導(dǎo)城市擴(kuò)張的方向和速度。在實(shí)證研究中，用人口數(shù)和人口密度評(píng)估人口對(duì)城市空間擴(kuò)張的影響：（1）人口數(shù)（People）：為與建成區(qū)面積的定義相對(duì)應(yīng)，用人口數(shù)衡量。人口數(shù)為城區(qū)常住人口和暫住人口之和，單位為萬(wàn)人。數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒》。（2）人口密度（Popden）：（城區(qū)常住人口+城區(qū)暫住人口）/城區(qū)面積，單位為人·km-2，表示城區(qū)內(nèi)的人口疏密程度。數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

此外，城市軌道交通（地鐵、輕軌和磁懸?。┮殉蔀楦鞒鞘凶钪匾慕煌?xiàng)目，對(duì)城市擴(kuò)張的影響日益凸顯。本研究設(shè)置軌道交通變量，考察軌道交通建設(shè)和城市道路面積2個(gè)城市交通發(fā)展指標(biāo)對(duì)城市空間擴(kuò)張的影響。（1）軌道交通建設(shè)（Rail）：若城市i在t年已有軌道交通，則該變量為1，否則為0。數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒》。（2）城市道路面積（Road）：指道路面積和與道路相通的廣場(chǎng)、橋梁、隧道的面積，單位為萬(wàn)m2。數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒》。各變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示，其中對(duì)人均GDP、外商直接投資、人口數(shù)、人口密度和城市道路面積進(jìn)行了對(duì)數(shù)化處理。

表1 各變量的描述性統(tǒng)計(jì)Table 1 Definitions and descriptive statistics of variables

3 實(shí)證結(jié)果

3.1 全樣本回歸結(jié)果

在回歸分析前對(duì)變量進(jìn)行了共線(xiàn)性檢驗(yàn)，結(jié)果表明VIF均小于10，不存在多重共線(xiàn)性。將發(fā)債規(guī)模、發(fā)債企業(yè)數(shù)、發(fā)債企業(yè)質(zhì)量3個(gè)核心解釋變量分別納入回歸模型，得到模型1～模型3，將3個(gè)核心解釋變量同時(shí)納入回歸模型，得到模型4。在不同維度下觀(guān)察城市隱性債務(wù)對(duì)城市空間擴(kuò)張的影響，回歸結(jié)果如表2所示。由表2可知，模型的R2有顯著不同；其中，模型4的R2為0.622 5，具有較好的解釋力。

對(duì)比模型1和模型4，可知發(fā)債規(guī)模（LScale）對(duì)建成區(qū)面積（Area）存在顯著正向影響（系數(shù)為0.192），表明前一期城投債的發(fā)行，將推動(dòng)城市市政公用設(shè)施和公共設(shè)施建設(shè)，增加當(dāng)期城市建成區(qū)面積。

表2 285個(gè)地級(jí)市的面板數(shù)據(jù)回歸結(jié)果Table 2 Estimation results of the panel data models of 285 prefecture-level cities

注 *，**，***分別表示在10%，5%和1%水平上通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，括號(hào)內(nèi)為t值。表3和表4同此。

對(duì)比模型2和模型4，可知發(fā)債企業(yè)數(shù)（LQuantity）對(duì)建成區(qū)面積的影響為正且在5%水平上通過(guò)顯著性檢驗(yàn)（系數(shù)為0.859）。前一期具有發(fā)債資格的企業(yè)數(shù)越多，建成區(qū)面積擴(kuò)張?jiān)娇?。發(fā)債企業(yè)籌集的資金越多，越利于推動(dòng)城市空間擴(kuò)張。

同樣，對(duì)比模型3和模型4，可知發(fā)債企業(yè)質(zhì)量（LQuality）對(duì)建成區(qū)面積的影響為正且在1%水平上通過(guò)顯著性檢驗(yàn)（系數(shù)為0.044）。發(fā)債企業(yè)的信用等級(jí)越高，償還債務(wù)的能力越強(qiáng)，受經(jīng)濟(jì)環(huán)境的影響就越小。信用評(píng)級(jí)高的發(fā)債企業(yè)有能力發(fā)行更多的城投債，推進(jìn)城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，使建成區(qū)面積不斷增加。

此外，從模型1～模型4中可發(fā)現(xiàn)，人均GDP的估計(jì)系數(shù)顯著為正，表明城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高顯著推動(dòng)城市空間擴(kuò)張。人口數(shù)的系數(shù)顯著為正，表明城市人口的增加顯著推動(dòng)城市空間擴(kuò)張。在區(qū)域交通中，軌道交通建設(shè)和城市道路面積的系數(shù)均顯著為正，表明有軌道交通的城市向外擴(kuò)張的能力更強(qiáng)，發(fā)達(dá)的交通基礎(chǔ)設(shè)施將提高城市的可達(dá)性，降低通勤成本，城市空間將沿交通線(xiàn)路擴(kuò)張。

3.2 分區(qū)域回歸結(jié)果

不同區(qū)域城市發(fā)展水平、人口規(guī)模和融資環(huán)境等存在較大的差異，其發(fā)債總額和城市空間擴(kuò)張速度也存在差異，為考察城投債的發(fā)債規(guī)模、發(fā)債企業(yè)數(shù)和發(fā)債企業(yè)質(zhì)量對(duì)城市空間擴(kuò)張的影響是否存在異質(zhì)性，進(jìn)一步將樣本分為東部和中西部，分區(qū)域分析模型，結(jié)果如表3所示。

表3 東部和中西部地區(qū)面板數(shù)據(jù)的回歸結(jié)果Table 3 Estimation results of the panel data model in the eastern and mid-western regions

注 對(duì)東部、中部和西部地區(qū)的劃分基于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局對(duì)三大經(jīng)濟(jì)地帶的區(qū)域劃分方法，其中，東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南；中部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北和湖南；西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆。

從模型5和模型6看，不同區(qū)域城投債的發(fā)債規(guī)模系數(shù)均顯著為正，表明前一期的發(fā)債規(guī)模越大，越有利于推動(dòng)建成區(qū)面積的增加，區(qū)域間的差異性不顯著。中西部地區(qū)發(fā)債企業(yè)數(shù)的系數(shù)顯著為正，表明前一期發(fā)債企業(yè)數(shù)的增加，將間接推動(dòng)城市空間擴(kuò)張。東部地區(qū)發(fā)債企業(yè)數(shù)的系數(shù)為負(fù)，未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，表明前一期發(fā)債企業(yè)數(shù)對(duì)該區(qū)域建成區(qū)面積的影響不顯著。東部地區(qū)和中西部地區(qū)發(fā)債企業(yè)數(shù)對(duì)城市建成區(qū)面積均無(wú)顯著影響。東部地區(qū)人均GDP、人口數(shù)、軌道交通建設(shè)和城市道路面積對(duì)建成區(qū)面積的影響遠(yuǎn)大于中西部地區(qū)。

3.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

考慮模型可能出現(xiàn)內(nèi)生性問(wèn)題，本文采用廣義矩估計(jì)（generalized method of moment，GMM）進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。選取當(dāng)期和滯后二期的發(fā)債規(guī)模、發(fā)債企業(yè)數(shù)和發(fā)債企業(yè)質(zhì)量為工具變量，得到的估計(jì)結(jié)果如表4所示，與全樣本回歸相同，在穩(wěn)健性檢驗(yàn)時(shí)，將3個(gè)核心變量分別對(duì)被解釋變量進(jìn)行回歸，同時(shí)將所有核心解釋變量納入回歸模型，分別得到模型7～模型10。由R2值可知，模型的擬合度較好。從模型7～模型9看，發(fā)債規(guī)模、發(fā)債企業(yè)數(shù)和發(fā)債企業(yè)質(zhì)量的系數(shù)均為正且在1%水平上通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。核心解釋變量系數(shù)的正負(fù)和顯著性均未發(fā)生太大變化，與固定效應(yīng)模型的估計(jì)結(jié)果基本一致，表明模型的估計(jì)結(jié)果具有較高的穩(wěn)健性。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果Table 4 The results of robustness test

4 結(jié)論與建議

隨著城鎮(zhèn)化進(jìn)程的加快，我國(guó)地方政府隱性債務(wù)規(guī)模不斷增加，存在一定的財(cái)政風(fēng)險(xiǎn)和金融風(fēng)險(xiǎn)，不利于經(jīng)濟(jì)健康穩(wěn)定可持續(xù)的發(fā)展。利用2007—2018年我國(guó)285個(gè)地級(jí)市的城投債數(shù)據(jù)，以地方政府是否存在“借債建城”問(wèn)題為出發(fā)點(diǎn)，采用固定效應(yīng)模型將城投債的發(fā)債規(guī)模和發(fā)債企業(yè)數(shù)、發(fā)債企業(yè)質(zhì)量納入回歸模型，檢驗(yàn)了其對(duì)城市空間擴(kuò)張的影響。

首先，地方政府通過(guò)隱性債務(wù)“借債建城”，推動(dòng)了我國(guó)建成區(qū)面積的快速擴(kuò)張。研究發(fā)現(xiàn)，各地級(jí)市通過(guò)發(fā)行城投債為城市市政基礎(chǔ)設(shè)施和公共設(shè)施建設(shè)融資，使得城市建成區(qū)面積不斷增加，推動(dòng)城市空間擴(kuò)張。其次，發(fā)債企業(yè)數(shù)和發(fā)債企業(yè)質(zhì)量通過(guò)影響發(fā)債企業(yè)的發(fā)債能力，間接推動(dòng)城市空間擴(kuò)張。發(fā)債企業(yè)數(shù)對(duì)城市空間擴(kuò)張的影響存在區(qū)域異質(zhì)性，對(duì)中西部地區(qū)有正向顯著影響，對(duì)東部地區(qū)則無(wú)顯著影響。隨著發(fā)債規(guī)模的不斷增加，城市空間存在非理性擴(kuò)張問(wèn)題，造成土地資源的低效利用與房地產(chǎn)市場(chǎng)的價(jià)格泡沫。

基于以上研究結(jié)論，提出規(guī)范地方隱性債務(wù)與預(yù)防城市過(guò)度擴(kuò)張的政策建議。

第一，應(yīng)拓寬和規(guī)范地方政府的融資渠道，改變當(dāng)前城市建設(shè)過(guò)度依賴(lài)土地融資的現(xiàn)狀，約束地方政府“借債建城”行為。對(duì)于大型市政基礎(chǔ)設(shè)施和公共設(shè)施項(xiàng)目，可采用政府和社會(huì)資本合作（public-private partnership，PPP）模式，鼓勵(lì)私營(yíng)企業(yè)、民營(yíng)資本與政府合作，參與城市開(kāi)發(fā)、市政基礎(chǔ)設(shè)施和公共設(shè)施建設(shè)，減輕地方政府的財(cái)政負(fù)擔(dān)。此外，還應(yīng)完善土地開(kāi)發(fā)政策，結(jié)合地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和人口規(guī)模等因素，合理規(guī)劃不同用途土地的比例，避免城市內(nèi)土地供給結(jié)構(gòu)失衡。

第二，應(yīng)加強(qiáng)對(duì)地方隱性債務(wù)的監(jiān)督管理，加大對(duì)違規(guī)舉債的懲罰力度，嚴(yán)格控制債務(wù)規(guī)模。結(jié)合地方政府現(xiàn)有的隱性債務(wù)規(guī)模、使用效率、經(jīng)濟(jì)實(shí)力和綜合財(cái)力等情況建立地方債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系，設(shè)置風(fēng)險(xiǎn)警戒線(xiàn)，各地區(qū)應(yīng)將債務(wù)水平控制在警戒線(xiàn)以下。將地方政府隱性債務(wù)納入地方人大監(jiān)督范圍，形成常態(tài)化的審計(jì)與監(jiān)督機(jī)制，推動(dòng)隱性債務(wù)顯性化。加大對(duì)違法違規(guī)融資的問(wèn)責(zé)和處罰力度，實(shí)行債務(wù)終身問(wèn)責(zé)制，完善地方政府的政績(jī)?cè)u(píng)價(jià)體系，改進(jìn)與優(yōu)化考核方式和晉升機(jī)制。

第三，應(yīng)明確界定發(fā)債企業(yè)與地方政府的權(quán)利邊界，控制發(fā)債企業(yè)的數(shù)量和質(zhì)量，降低地方隱性債務(wù)的違約風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)此應(yīng)加強(qiáng)對(duì)發(fā)債企業(yè)發(fā)債期限、成本、償債資金來(lái)源和效益等的審核、評(píng)估和監(jiān)測(cè)，推進(jìn)發(fā)債企業(yè)的市場(chǎng)化轉(zhuǎn)型，將政府信用與企業(yè)信用隔離，切斷地方政府對(duì)發(fā)債企業(yè)的資產(chǎn)延伸和風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)保，明確地方政府對(duì)債務(wù)償還、擔(dān)保和救助所負(fù)的責(zé)任等。

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The impact of implicit debt on cities′ spatial expansion

ZHANG Juanfeng, LI Lele, ZHANG Danxia, ZHAN Dongsheng

（The College of Management，Zhejiang University of Technology，Hangzhou310023，China）

In order to promote urban development and infrastructure construction, and supply the public goods for the increasing urban population, the scale of the local implicit debt is growing rapidly. With the economics depression, the debt risk of local governments is high. Based on the perspective of the debt scale and issuersapos; characteristics, this paper uses the data of implicit debt in 285 prefecture-level cities from 2007 to 2018, and uses a fixed-effect model to evaluate the driving mechanism of implicit debt on citiesapos; spatial expansion. There are three conclusions: (1) The scale of implicit debt has a significant positive impact on the expansion of urban space. The increase in the scale of implicit debt in the previous period will promote the expansion of urban built-up areas in the current period. With The scale of debt increasing 100 million RMB, the urban built-up area would increase by 0.192 km2. quot;Borrowing money to build the cityquot; is becoming the main mode for local governments. (2) The number and rating of bond issuers have a positive and significant impact on urban space expansion. The increase in the number of bond issuers and in the proportion of bond issuers with a credit rating of AA+ and above will promote the increase in urban built-up areas. More local financing platforms with high credit are capable of promote urban expansion. (3) The influence of the number of bond-issuing companies has regional heterogeneity. It has a positive and significant impact on urban spatial expansion in the central and western regions, while has no significant impact in the eastern region.

spatial expansion; implicit debt; financing platform; local government

F 323.24

A

1008?9497（2022）05?633?09

2021?07?09.

浙江省社科規(guī)劃項(xiàng)目（22NDJC053YB）；杭州市哲學(xué)社會(huì)科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目（Z20JC099）；浙江工業(yè)大學(xué)人文社科類(lèi)基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)項(xiàng)目（GB202003004）；國(guó)家社科基金項(xiàng)目（16BJL053）.

張娟鋒（1979—），ORCID：https：//orcid.org/0000-0003-4917-1372，男，博士，教授，主要從事房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)和城市經(jīng)濟(jì)學(xué)研究.

通信作者，ORCID：https：//orcid.org/0000-0002-4575-0652，E-mail：zhands@126.com.

10.3785/j.issn.1008-9497.2022.05.015