經(jīng)濟增長視角下專項債結(jié)構(gòu)優(yōu)化的實證研究
——以湖北省為例

王思思（高級會計師），龔 鋒（博士生導師）

一、引言與文獻回顧

2015 年《預算法》（修訂案）正式生效后，發(fā)行政府債券成為地方政府唯一合法合規(guī)的融資渠道。據(jù)統(tǒng)計，2015 年底，全國地方政府債券余額為4.83 萬億元，專項債與一般債券的比例為25.13%；而2022年6月底，全國地方政府債券存量為34.58萬億元，專項債與一般債券的比例達到141.05%，是2015 年的5.6 倍。這表明專項債已成為地方政府融資的主要手段。有鑒于此，值得關(guān)注和評估的問題是，專項債在拉動地方經(jīng)濟增長方面到底發(fā)揮了多大作用？未來如何進一步更好地發(fā)揮專項債的經(jīng)濟增長效應？為回答上述問題，本文以湖北省各地市州2019 ～2022 年上半年發(fā)行的專項債項目數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過實證檢驗湖北省專項債發(fā)行對地方經(jīng)濟增長的影響，以及基于充分的異質(zhì)性檢驗識別拉動經(jīng)濟增長效果更為突出的項目類型，為未來優(yōu)化地方專項債發(fā)行決策和類別結(jié)構(gòu)提供完善建議。

對于政府債務(wù)與經(jīng)濟增長的關(guān)系，國內(nèi)外已有不少研究。在國外，研究的重點是探討國家發(fā)行公債對一國經(jīng)濟增長的影響效應。相關(guān)的研究可謂汗牛充棟，但由于不同研究采用的國別樣本不同，得到的研究結(jié)論也存在較大差異。以近期發(fā)展中國家的研究為例：Hallunovi（2020）基于阿爾巴尼亞的研究發(fā)現(xiàn)公債對經(jīng)濟增長具有正向影響；Ssempala等（2020）基于烏干達的研究則發(fā)現(xiàn)公債對經(jīng)濟增長的影響是負向的；Sansa（2020）基于坦桑尼亞的研究發(fā)現(xiàn)公債對經(jīng)濟增長沒有顯著影響；而Lopesda（2016）得出的基于52個非洲經(jīng)濟體的面板數(shù)據(jù)模型估計結(jié)果顯示，公債和經(jīng)濟增長之間呈“倒U”型關(guān)系。

在國內(nèi)，不少研究采用國別、中國全國或各級地方政府債務(wù)數(shù)據(jù)，探討政府債務(wù)對經(jīng)濟增長的影響。其中，有代表性的研究是：在國別層面，蘇民（2021）采用多個國家的面板數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)公債與經(jīng)濟增長之間存在顯著的非線性關(guān)系，即兩者之間存在顯著的“門限”效應；在中國全國層面，夏詩園（2017）采用SVAR 模型和我國1995 ～2014 年的國債數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)持續(xù)增長的政府債務(wù)規(guī)?？赡軙ξ覈?jīng)濟增長帶來不利影響；在中國省級層面，溫來成和王濤（2020）、崔智星等（2021）發(fā)現(xiàn)地方政府債務(wù)有助于促進地區(qū)經(jīng)濟增長，而鄭金宇和鐘瑋（2022）發(fā)現(xiàn)地方政府債務(wù)對經(jīng)濟增長的影響呈“倒U”型；在中國地級市層面，尹李峰等（2021）基于175 個地級市的專項債數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)地方政府專項債能有效促進經(jīng)濟增長，但發(fā)行進度會對拉動作用帶來一定程度的影響。

與已有研究相比，本文的不同之處在于：第一，本文回歸估計所采用的地方專項債數(shù)據(jù)來源于中國債券信息網(wǎng)公開披露的官方原始數(shù)據(jù)，具有可靠、準確和全面的特點。第二，本文基于豐富的專項債項目特征信息進行充分的異質(zhì)性檢驗，明確了哪種類型的專項債能夠更好地發(fā)揮拉動經(jīng)濟增長的效應，從而為未來優(yōu)化專項債發(fā)行結(jié)構(gòu)提供精準、可靠的定量依據(jù)。第三，本文將實證分析的結(jié)果充分應用于政策建議中，致力于為地方財政部門遴選經(jīng)濟效應優(yōu)良的專項債項目提供切實可行的實施建議。

二、湖北省專項債發(fā)行情況分析

2019 ～2022 年上半年，全國累計發(fā)行新增專項債12.74萬億元，湖北省累計發(fā)行近5800億元。湖北省專項債余額自2018 年底的2933 億元增長至2022 年的8405 億元，增長幅度遠高于GDP和財政收入的增長幅度。

（一）專項債資金的投放領(lǐng)域

圖1顯示，2019 ～2022年湖北省累計發(fā)行新增專項債項目共2963個。所有項目共投放至10個領(lǐng)域，排名前三的分別是：保障性安居工程、市政和產(chǎn)業(yè)園區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施、社會事業(yè)。前三類項目累計發(fā)行金額占總金額的73.18%。

圖1 2019 ～2022年湖北省專項債資金投放領(lǐng)域占比

（二）專項債資金的發(fā)行期限

圖2顯示，2019 ～2022年湖北省發(fā)行的新增地方政府專項債期限除3年期的極少外，其他期限分布較為均衡，其中發(fā)行前三的分別是20 年期、5 年期和10 年期。由此表明，湖北省專項債投放領(lǐng)域從期限較短、資金回籠較快的土儲、棚改項目轉(zhuǎn)向期限更長的有一定穩(wěn)定現(xiàn)金流的產(chǎn)業(yè)園區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施、民生保障等社會事業(yè)項目。

圖2 2019 ～2022年湖北省專項債發(fā)行期限占比

（三）專項債資金的區(qū)域分布

圖3顯示，2019 ～2022年湖北省不同地市州之間專項債發(fā)行量分三個梯隊：第一梯隊是武漢市，占比59.34%，遠超其他城市之和；第二梯隊是襄陽市、宜昌市、荊州市、鄂州市，占比在3.69%～6.03%之間；第三梯隊為其他地區(qū)，占比均在3%以下。這說明湖北省在專項債額度分配上傾向于省會城市武漢。

圖3 2019 ～2022年湖北省專項債發(fā)行地區(qū)占比

三、研究假設(shè)

本文致力于檢驗并回答以下問題：①湖北省專項債是否對經(jīng)濟增長有促進作用？②湖北省專項債發(fā)行對經(jīng)濟增長的影響是否具有非線性特征？③不同投放領(lǐng)域的專項債發(fā)行對經(jīng)濟增長的影響是否存在異質(zhì)性？④不同債券期限的專項債發(fā)行對經(jīng)濟增長的影響是否存在異質(zhì)性？⑤不同經(jīng)濟體量的城市發(fā)行專項債對經(jīng)濟增長的影響是否存在異質(zhì)性？

根據(jù)上述五個問題，對應提出五個研究假設(shè)，分別是：①湖北省專項債對經(jīng)濟增長的影響為正向促進作用。根據(jù)凱恩斯主義經(jīng)濟學理論，在經(jīng)濟衰退期需要實行寬松的經(jīng)濟政策，通過刺激就業(yè)、消費需求來帶動經(jīng)濟增長。目前，我國經(jīng)濟增長乏力，專項債作為積極的財政政策之一，預期會對促進經(jīng)濟增長產(chǎn)生正面作用。②湖北省專項債對經(jīng)濟增長的影響為線性關(guān)系。根據(jù)王秋石和關(guān)陣（2021）的研究結(jié)論，地方政府債務(wù)在一定范圍內(nèi)會通過增加地方政府投資規(guī)模來促進地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展，但這種邊際效用隨著經(jīng)濟總量的不斷增加而遞減。目前湖北省經(jīng)濟體量正處于爬坡上坎階段，但由于本文分析時間段的局限性，故假設(shè)樣本考察期間內(nèi)專項債對經(jīng)濟增長的影響為線性關(guān)系。③不同投放領(lǐng)域的專項債對經(jīng)濟增長的影響存在異質(zhì)性。專項債自2017 年試點發(fā)行以來，發(fā)行領(lǐng)域不斷調(diào)整，說明政策希望專項債能在不同的領(lǐng)域發(fā)揮不同的作用。④不同債券期限的專項債對經(jīng)濟增長的影響存在異質(zhì)性。2019 年以來，發(fā)行環(huán)境的轉(zhuǎn)變說明債券期限結(jié)構(gòu)的調(diào)整更有利于專項債發(fā)揮其預期的作用。⑤不同經(jīng)濟體量的城市發(fā)行專項債對經(jīng)濟增長的影響存在異質(zhì)性。崔智星等（2021）發(fā)現(xiàn)，東部地區(qū)或經(jīng)濟較發(fā)達地區(qū)的專項債對經(jīng)濟增長的促進作用更加顯著，主要是由于不同地區(qū)資源稟賦、經(jīng)濟基礎(chǔ)不同導致專項債對經(jīng)濟增長的影響出現(xiàn)不一致性。雖然現(xiàn)有文獻主要是在全國范圍內(nèi)分區(qū)域研究，但是在同一省份內(nèi)，不同城市之間也同樣存在資源稟賦、經(jīng)濟基礎(chǔ)不同等差異。

四、實證研究設(shè)計、變量設(shè)定與數(shù)據(jù)來源

（一）實證研究設(shè)計

本文根據(jù)湖北省2019 ～2022 年上半年的新增專項債數(shù)據(jù)，基于屬地原則對其在地市州進行匯總，獲得地市州專項債的發(fā)行額。同時，考慮到其他變量數(shù)據(jù)可獲得性的限制，將月度債務(wù)數(shù)據(jù)匯總為季度數(shù)據(jù)，利用湖北省17個地市州2019年第1季度到2022年第2季度共計14個季度的面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建如下回歸方程，檢驗地方專項債發(fā)行規(guī)模及結(jié)構(gòu)對地方經(jīng)濟增長的影響。

其中，ln（GDPit）為地級市GDP的自然對數(shù)，ln（Debtit）為地級市新增專項債發(fā)行額的自然對數(shù)，X 為其他控制變量，αi為個體固定效應，ρt為時期固定效應，εit為隨機干擾項。其余為待估系數(shù)。

（二）變量設(shè)定

1.被解釋變量。本文構(gòu)建的計量回歸模型中的被解釋變量為經(jīng)濟增長，而反映經(jīng)濟增長的指標通常有GDP、人均GDP、人均收入等，結(jié)合研究數(shù)據(jù)的可獲取性，本文用可比價格的GDP絕對值來度量經(jīng)濟增長，使用湖北省地市州的季度實際GDP的自然對數(shù)衡量。

2.核心解釋變量。模型中的核心解釋變量為湖北省地市州各季度發(fā)行的新增專項債金額的自然對數(shù)，根據(jù)項目明細匯總而成。由于對0無法取自然對數(shù)，如果某個地區(qū)某個季度沒有發(fā)行新增專項債，則令其值為1，取自然對數(shù)后的值為0。

3.控制變量。本文在模型中控制了其他可能影響經(jīng)濟增長的變量，具體包括：①社會消費品零售總額，衡量居民消費對經(jīng)濟增長的拉動作用；②一般公共預算支出，衡量地區(qū)政府消費對經(jīng)濟增長的影響；③固定資產(chǎn)投資同比增速，衡量固定資產(chǎn)投資對經(jīng)濟增長的影響；④規(guī)模以上工業(yè)增加值同比增速，衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟增長的影響；⑤工業(yè)用電量占比，衡量產(chǎn)業(yè)發(fā)展和開工水平對經(jīng)濟增長的影響；⑥進出口總額，衡量對外開放對經(jīng)濟增長的拉動效應；⑦金融業(yè)存貸比，衡量金融發(fā)展水平對經(jīng)濟增長的影響。

（三）數(shù)據(jù)來源

本文主要通過拜訪調(diào)查法、互聯(lián)網(wǎng)信息收集法對所需數(shù)據(jù)進行采集。核心數(shù)據(jù)為湖北省2019 ～2022 年上半年新增專項債的發(fā)行數(shù)據(jù)，即以項目編碼為最小ID的明細數(shù)據(jù)，共計4175條，包括所屬區(qū)域、發(fā)行時間、投放領(lǐng)域、債券期限，還本方式、發(fā)行金額等。由于本文數(shù)據(jù)細化至地市州，無法通過現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫獲取，故通過各級統(tǒng)計局以及人民政府官網(wǎng)統(tǒng)計到可比價格GDP和其他控制變量的數(shù)據(jù)。

五、實證分析結(jié)果

（一）描述性統(tǒng)計

根據(jù)前文整理得到的城市季度面板數(shù)據(jù)，對相關(guān)變量進行描述性統(tǒng)計分析，結(jié)果如表1 所示。從表1 中可以看出，ln（GDP）的中位數(shù)略小于平均值，呈輕微右偏分布狀態(tài)；ln（Debt）的中位數(shù)遠小于平均值，呈明顯右偏分布狀態(tài)。相比專項債的分布態(tài)勢，GDP 分布較為均勻。固定資產(chǎn)投資同比增速的中位數(shù)略大于平均值，分布較均勻，呈輕微左偏分布狀態(tài)；規(guī)模以上工業(yè)增加值同比增速的情況與固定資產(chǎn)投資同比增速差不多；社會消費品零售總額的中位數(shù)小于平均值，呈右偏分布狀態(tài)；進出口總額分布較集中；金融業(yè)存貸比的中位數(shù)略小于平均值，呈輕微右偏分布狀態(tài)；工業(yè)用電量占比分布較均勻；一般公共預算支出各地差異較大，中位數(shù)小于平均值，呈右偏分布狀態(tài)。

表1 描述性統(tǒng)計

（二）數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗

在實證分析之前，為了使估計結(jié)果更準確，本文利用Levin-Lin-Chu法對數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗，結(jié)果顯示：在使用AIC 準則下所選擇的最優(yōu)滯后階數(shù)時，Levin-Lin-Chu 檢測下本文所選變量的未調(diào)整的t 值（傳統(tǒng)的t 統(tǒng)計量）、調(diào)整后的t值以及P值都顯著為負，也即強烈拒絕面板數(shù)據(jù)包括單位根的原假設(shè)，故認為本文所使用到的數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的。

（三）回歸結(jié)果分析

1.數(shù)據(jù)預處理。由于本文所使用的是時間維度為季度層面的面板數(shù)據(jù)，在進行回歸之前有必要對經(jīng)濟數(shù)據(jù)進行季節(jié)性調(diào)整。其重要性體現(xiàn)在：首先，消除季節(jié)性影響可以使數(shù)據(jù)更具可比性；其次，突出長期趨勢，幫助分析者更清晰地了解經(jīng)濟發(fā)展的整體方向和長期變化趨勢；最后，有助于更準確地進行預測和規(guī)劃，這對政府、企業(yè)和投資者做出決策具有重要意義。本文采用目前文獻中主流的回歸法實現(xiàn)季節(jié)性調(diào)整?；貧w法的基本步驟為：首先，生成季度虛擬變量；然后，對季度虛擬變量進行回歸；最終，上一步回歸中得到的殘差加上均值即為季節(jié)性調(diào)整之后的數(shù)據(jù)。需要說明的是，在做回歸法下的季節(jié)性調(diào)整時，首先要判斷分解出來的季節(jié)性因子對原本經(jīng)濟變量的解釋能力是否足夠充分，即季節(jié)虛擬變量對于模型中的解釋變量的回歸系數(shù)是否顯著和整體擬合優(yōu)度是否足夠大，其次才能在之后的回歸分析中使用季節(jié)性調(diào)整之后的數(shù)據(jù)。通過驗證，本文發(fā)現(xiàn)仙桃市的數(shù)據(jù)較為特殊，當引入該市經(jīng)濟數(shù)據(jù)時會導致季節(jié)性調(diào)整的結(jié)果較差，因此本文將仙桃市的數(shù)據(jù)進行剔除，導致回歸分析的樣本量減少至177個。

2.基準結(jié)果回歸分析。在對數(shù)據(jù)進行季節(jié)性調(diào)整后，利用回歸方程（1）進行固定效應回歸，在控制城市的個體效應與季度時間趨勢效應后，估計結(jié)果如表2所示。

表2 基準回歸結(jié)果

表2第（1）～（4）列分別為混合OLS回歸、個體固定效應模型、時間固定效應模型和雙向固定效應模型。核心解釋變量的回歸系數(shù)均顯著為正，說明湖北省專項債發(fā)行額對GDP的影響顯著為正，即專項債發(fā)行能有效促進湖北省經(jīng)濟增長。本文重點分析雙向固定效應模型下的回歸結(jié)果。在該模型中，核心解釋變量的回歸系數(shù)為0.956，且在5%的水平上顯著，說明湖北省每新增發(fā)行專項債1個單位，可以帶動GDP增加0.956個單位。規(guī)模以上工業(yè)增加值同比增速、社會消費品零售總額這兩個變量的回歸系數(shù)顯著為正，與GDP 支出法核算原理相符，說明工業(yè)企業(yè)和居民消費是帶動經(jīng)濟增長的重要動因。工業(yè)用電量占比變量的回歸系數(shù)顯著為負，可能的原因為2020年初至2022年湖北省受到疫情影響，使得工業(yè)用電量占比無法有效反映工業(yè)用電量對經(jīng)濟的影響。固定資產(chǎn)投資同比增速、進出口總額、一般公共預算支出、金融業(yè)存貸比變量的回歸系數(shù)未通過顯著性檢驗，可能的原因為：第一，固定資產(chǎn)投資同比增速反映的是固定資產(chǎn)投資與上一年度同期指標的對比，不能充分反映當期固定資產(chǎn)投資狀況；第二，進出口總額為進口產(chǎn)品價值和出口產(chǎn)品價值之和，無法有效反映凈出口的情況；第三，政府消費只包含經(jīng)常性業(yè)務(wù)支出，而一般公共預算支出范圍更廣，不能很好地體現(xiàn)政府消費的情況；第四，湖北省目前的金融結(jié)構(gòu)與實體經(jīng)濟結(jié)構(gòu)相適應的程度有待提高，或者存在滯后現(xiàn)象等，導致金融業(yè)存貸比不能很好地體現(xiàn)金融發(fā)展對經(jīng)濟增長的影響。綜上，假設(shè)①得以驗證。

3.非線性關(guān)系檢驗。為進一步驗證在樣本考察期內(nèi)，湖北省專項債發(fā)行對經(jīng)濟增長的正向影響是否為線性關(guān)系，在基準回歸模型的基礎(chǔ)上通過引入二次項函數(shù)，構(gòu)建新的回歸模型：

其中，［ln（Debtit）］2表示專項債發(fā)行額自然對數(shù)的平方項。

依據(jù)模型（2）對樣本數(shù)據(jù)進行雙固定效應回歸，估計結(jié)果如表3 所示。從非線性關(guān)系異質(zhì)性檢驗回歸結(jié)果中可以看出，在加入［ln（Debtit）］2后，平方項的系數(shù)不顯著，說明在樣本考察期內(nèi)湖北省專項債發(fā)行對經(jīng)濟增長的影響為線性關(guān)系，符合目前國家專項債投放的政策預期，假設(shè)②得以驗證。

表3 非線性關(guān)系檢驗回歸結(jié)果

4.異質(zhì)性檢驗。由于本文使用的專項債的最小口徑是專項債項目維度，而各地市州面板數(shù)據(jù)的最小口徑是城市維度，因此在合并為最終使用到的數(shù)據(jù)時，需要將專項債數(shù)據(jù)根據(jù)其屬地轉(zhuǎn)化為城市個體維度。當依據(jù)專項債的投放領(lǐng)域、債券期限進行異質(zhì)性研究時，需要進行分樣本回歸。以投放領(lǐng)域為例，若按照常規(guī)做法，只保留某一特定投放領(lǐng)域的專項債數(shù)據(jù)，會導致最終數(shù)據(jù)是非平衡面板數(shù)據(jù)，而且不同類別的數(shù)據(jù)量有較大差異，從而導致結(jié)果失真。因此，本文采取反向做法，在研究某一投放領(lǐng)域時，刪去投放于該領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，再匯總為城市個體維度的面板數(shù)據(jù)。當刪除某一領(lǐng)域樣本后的專項債回歸系數(shù)由基準回歸中的顯著變?yōu)椴伙@著時，說明該投資領(lǐng)域?qū)?jīng)濟增長的影響是最顯著的；當其顯著性下降時，說明該投資領(lǐng)域?qū)?jīng)濟增長的影響較為顯著；當系數(shù)的顯著性不變，但是系數(shù)值變小時，說明該投資領(lǐng)域?qū)?jīng)濟增長的推動作用略高于平均水平。反之，則說明該投資領(lǐng)域?qū)?jīng)濟增長的推動作用低于平均水平。不同債券期限的異質(zhì)性檢驗同理。

（1）不同投放領(lǐng)域異質(zhì)性檢驗。值得說明的是，本文在投放領(lǐng)域的異質(zhì)性檢驗中剔除了土地儲備和支持中小銀行發(fā)展兩類項目，原因如下：第一，2019 年9 月國務(wù)院常務(wù)會議提出專項債不再支持土地儲備類項目，全國自2020 年開始均不再發(fā)行該類專項債；第二，支持中小銀行發(fā)展項目為特定時期的特定產(chǎn)物，湖北省僅在2021 年發(fā)行37 億元，未投放至具體的專項債項目，故上述兩個類型的項目在樣本考察期內(nèi)不具備研究意義。在剔除上述兩類專項債發(fā)行金額后，考慮到城市冷鏈等物流基礎(chǔ)設(shè)施、能源、農(nóng)林水利等領(lǐng)域?qū)ｍ梻l(fā)行金額較小，單獨分類數(shù)據(jù)量不足，對投放領(lǐng)域進行如下匯總處理：生態(tài)環(huán)保、農(nóng)林水利、能源和社會事業(yè)合并為民生補短板等社會事業(yè)，城市冷鏈等物流基礎(chǔ)設(shè)施并入市政和產(chǎn)業(yè)園區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施類別。據(jù)此，得到本次異質(zhì)性檢驗的四大投放領(lǐng)域：保障性安居工程、交通基礎(chǔ)設(shè)施、民生補短板等社會事業(yè)及市政和產(chǎn)業(yè)園區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施。依據(jù)基準回歸模型對分樣本數(shù)據(jù)進行雙固定效應回歸，結(jié)果如表4所示。

表4 分不同投放領(lǐng)域異質(zhì)性檢驗回歸結(jié)果

從投放領(lǐng)域的異質(zhì)性檢驗回歸結(jié)果中可以看出，在樣本考察期內(nèi)，刪除民生補短板等社會事業(yè)領(lǐng)域的專項債數(shù)據(jù)后，ln（Debt）的回歸系數(shù)變?yōu)椴伙@著，表明民生補短板等社會事業(yè)領(lǐng)域的專項債對經(jīng)濟增長的影響作用最明顯。其次，在刪除交通基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的專項債數(shù)據(jù)后，核心解釋變量的系數(shù)顯著性與基準回歸相比有所下降，說明交通基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的專項債投放對經(jīng)濟有較為明顯的帶動作用。最后，在刪除保障性安居工程及市政和產(chǎn)業(yè)園區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的專項債數(shù)據(jù)后，核心變量的系數(shù)顯著性與基準回歸相同，但系數(shù)值增大，說明其對經(jīng)濟的帶動作用略低于平均水平，從這兩個系數(shù)的大小來看，市政和產(chǎn)業(yè)園區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟的帶動作用略高于保障性安居工程。這說明不同領(lǐng)域的專項債對經(jīng)濟的帶動作用存在異質(zhì)性，假設(shè)③得以驗證。其他控制變量對經(jīng)濟增長的影響與基準回歸結(jié)論基本一致。

（2）不同債券期限異質(zhì)性檢驗。為避免分類后樣本量過于零散，對債券期限進行如下匯總處理：3 年和5 年為短期，7 年和10 年為中長期，15 年和20 年為長期，30年為超長期。據(jù)此，將債券期限分為以下四類：短期、長期、中長期和超長期。依據(jù)基準回歸模型對分樣本數(shù)據(jù)進行雙固定效應回歸，結(jié)果如表5所示。

表5 分不同債券期限異質(zhì)性檢驗回歸結(jié)果

在債券期限的異質(zhì)性檢驗回歸結(jié)果中，首先可以看出在刪除中長期專項債數(shù)據(jù)后，ln（Debt）的回歸系數(shù)變?yōu)椴伙@著，說明7 年期和10 年期的專項債對經(jīng)濟增長的影響作用最明顯。其次，在刪除超長期專項債數(shù)據(jù)后，核心解釋變量的系數(shù)顯著性與基準回歸相比有所下降，說明30 年期專項債對經(jīng)濟的帶動作用僅次于7 年期和10 年期。最后，在刪除短期和長期專項債數(shù)據(jù)后，核心解釋變量的系數(shù)顯著性與基準回歸相同，但系數(shù)值增大，說明其對經(jīng)濟的帶動作用略低于平均水平，從這兩個系數(shù)的大小來看，長期專項債對經(jīng)濟的帶動作用高于短期專項債。這說明不同債券期限對經(jīng)濟影響存在異質(zhì)性，假設(shè)④得以驗證。其他控制變量對經(jīng)濟增長的影響與基準回歸結(jié)論和不同投放領(lǐng)域異質(zhì)性檢驗回歸結(jié)論基本一致，此處不再做過多闡述。

（3）不同經(jīng)濟體量異質(zhì)性檢驗。為保證回歸結(jié)果不受樣本觀測數(shù)據(jù)的影響，本文需保證兩個不同經(jīng)濟體量的組內(nèi)樣本觀測數(shù)據(jù)基本一致，因此將每一期ln（GDP）的中位數(shù)作為劃分依據(jù)，在中位數(shù)以上的為經(jīng)濟體量大的城市，在中位數(shù)以下的為經(jīng)濟體量小的城市。同時，設(shè)置虛擬變量Index，當Index為1時，表示經(jīng)濟體量小的城市，當Index 為0 時，則為經(jīng)濟體量大的城市。檢驗假設(shè)⑤的回歸方程如下：

在假設(shè)⑤的研究中，本文要探究專項債和GDP 的關(guān)系是否存在經(jīng)濟體量上的異質(zhì)性，也即專項債對經(jīng)濟增長的推動作用是否會隨著經(jīng)濟體量的不同而不同。依照公式（3），經(jīng)濟體量對經(jīng)濟增長的影響分為兩部分，一部分是β1，另一部分是β2×Index。依據(jù)公式（3）對分樣本數(shù)據(jù)進行雙固定效應回歸，估計結(jié)果如表6所示。

表6 分不同經(jīng)濟體量異質(zhì)性檢驗回歸結(jié)果

在經(jīng)濟體量的異質(zhì)性檢驗回歸結(jié)果中，關(guān)注的重點在于：Index×ln（GDP）的回歸系數(shù)在10%的統(tǒng)計性水平上顯著為負（回歸系數(shù)為-0.884），所以本文認為在樣本考察期內(nèi)湖北省專項債在經(jīng)濟體量大的城市中投放的效果遠好于經(jīng)濟體量小的城市。具體而言，經(jīng)濟體量較大的城市每新增發(fā)行專項債1個單位，對經(jīng)濟的帶動效應會比經(jīng)濟體量小的城市高出0.884個單位。因此，不同經(jīng)濟體量的城市發(fā)行專項債對經(jīng)濟的影響存在異質(zhì)性，假設(shè)⑤得以驗證。

（四）內(nèi)生性與IV估計

考慮到在經(jīng)濟下行周期內(nèi)專項債發(fā)行會對經(jīng)濟產(chǎn)生促進作用，而地區(qū)經(jīng)濟的發(fā)展又會影響專項債的發(fā)行，被解釋變量和核心解釋變量之間可能存在互為因果的關(guān)系。因此，本文考慮通過工具變量法來消除回歸模型中因內(nèi)生性而導致的解釋變量和誤差項的相關(guān)關(guān)系。工具變量設(shè)置為滯后一期和滯后兩期的專項債數(shù)據(jù)，采用2SLS 進行IV估計，結(jié)果顯示：第一階段F值分別為78.94和65.72，說明本文選取的工具變量滿足工具變量有效性的相關(guān)要求；通過觀察2SLS 估計結(jié)果發(fā)現(xiàn)，其與基準回歸結(jié)果方向一致，滯后一期的變量通過了10%的顯著性統(tǒng)計檢驗，滯后兩期的變量通過了1%的顯著性統(tǒng)計檢驗。該結(jié)果也說明上述假設(shè)①～⑤的回歸結(jié)果是穩(wěn)健可信的。

六、結(jié)論與政策建議

本文以湖北省2019 ～2022年上半年的專項債發(fā)行數(shù)據(jù)為樣本，通過實證分析發(fā)現(xiàn)，從湖北省當前的經(jīng)濟狀況來看，專項債的發(fā)行對經(jīng)濟有正向促進作用且呈線性上升的趨勢。同時，在異質(zhì)性影響方面，民生補短板等社會事業(yè)領(lǐng)域的專項債項目、7 年期和10 年期的專項債項目以及經(jīng)濟體量較大的城市發(fā)行專項債對經(jīng)濟的刺激效果最顯著。這為下一步湖北省專項債如何從發(fā)行管理入手，更有效地利用專項債資金提供了思路。

根據(jù)研究結(jié)論，本文提出以下政策建議：第一，建議湖北省在未來幾年繼續(xù)通過專項債這一政策工具發(fā)力，推動全省產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，帶動地方GDP 增長，但需要注意優(yōu)化專項債分配結(jié)構(gòu)。第二，基于經(jīng)濟增長角度考慮，建議湖北省優(yōu)先將專項債資金投放于生態(tài)環(huán)保、農(nóng)林水利、能源等民生補短板社會事業(yè)項目，其次是交通基礎(chǔ)設(shè)施類項目，再次是城市冷鏈物流等市政和產(chǎn)業(yè)園區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施項目，最后是保障性安居工程項目。第三，湖北省在專項債發(fā)行期限上除考慮項目現(xiàn)金流實現(xiàn)周期外，建議優(yōu)先考慮發(fā)行7 年期和10 年期的債券，其次是30 年期，再次是15年期和20年期，最后是3年期和5年期。第四，根據(jù)湖北省各地市州的債務(wù)風險等級評定情況，在同等債務(wù)風險等級內(nèi)，建議將專項債資金向武漢市、襄陽市、宜昌市、荊州市等經(jīng)濟體量大的城市予以傾斜，更大程度地發(fā)揮債券資金對經(jīng)濟的帶動作用。

【 主要參考文獻】

崔智星，胡志勇，姜楓.地方政府專項債經(jīng)濟增長效應的實證研究［J］.財政科學，2021（1）：52 ～62.

蘇民.公共債務(wù)對經(jīng)濟增長的非線性影響研究——基于135個國家面板數(shù)據(jù)的實證分析［J］.南方金融，2021（4）：16 ～29.

王秋石，關(guān)陣.中國地方政府債務(wù)促進了經(jīng)濟增長嗎？——一個元分析［J］.公共管理與政策評論，2021（3）：107 ～122.

溫來成，王濤.地方政府債券發(fā)行與區(qū)域經(jīng)濟均衡發(fā)展——基于省級政府債務(wù)數(shù)據(jù)［J］.山東財經(jīng)大學學報，2020（6）：5 ～13+30.

夏詩園.轉(zhuǎn)軌時期政府債務(wù)、財政赤字及經(jīng)濟增長的長短期動態(tài)研究——基于SVAR模型的實證分析［J］.宏觀經(jīng)濟研究，2017（3）：68 ～77+175.

尹李峰，張登，繆小林.專項債是否拉動了經(jīng)濟增長？——基于私人投資和政府投資傳導的比較［J］.現(xiàn)代財經(jīng)（天津財經(jīng)大學學報），2021（5）：19 ～32.

鄭金宇，鐘瑋.地方政府債務(wù)對經(jīng)濟增長的非線性影響［J］.統(tǒng)計與決策，2023（24）：149 ～153.

Hallunovi A..Role of public and privacy debt on economic growth in Albania［J］.ILIRIA International Review，2020（1）：25 ～34.

Sansa N.A..Analysis of the impact of public debt on economic growth and poverty in Tanzania［J］.Electronic Research Journal of Social Sciences and Humanities，2020（1）：154 ～167.