经济增长视角债务的适度规模研究范文

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摘要:

整理我国30个省份在2010年底、2012年底、2013年6月底和2013年底4个时间点的地方债务数据，构建相应的面板模型对其适度规模进行实证分析和估测。结果表明，在2012年以后地方政府债务对于地区经济增长的正面影响日趋弱化，而负面影响则逐步显现，这一时点上的债务规模基本可以对应为适度规模。因此，地方债务的举借和投资要转变从“需求侧”拉动经济增长的思路，更多地从“供给侧”谋划和发力。

关键词:

地方政府债务;经济增长;适度规模;供给侧

一、引言

政府债务与经济增长的关系研究在2008年全球金融危机之后成为了学术界的热点之一，其中一个重要的角度和进展是对政府债务适度规模或“阈值”的研究，Reinhart和Rogoff［1］、Checherita和Roth-er［2］、Kumer和Woo［3］等陆续提出或确认政府债务与经济增长存在一种倒“U”形关系，即在负债率(政府债务余额与GDP的比值)较低的状态下，政府债务对于经济增长是有促进作用的，但是随着负债率的升高，其对经济增长的边际促进作用不断减弱，最终会对经济增长产生负面影响，上述文献也基于国际面板数据对政府债务适度规模进行了相应的测算。在国内，何代欣［4］、刘金林［5］、刘洪钟等［6］、程宇丹和龚六堂［7］、郭步超和王博［8］、邱栎桦等［9］、王立勇等［10］、齐红倩等［11］和张启迪［12］也对政府债务与经济增长的关系进行了实证研究，并对政府债务的适度规模进行了估算。上述研究对于我们认识政府债务与经济增长的关系提供了借鉴参考，但是，对于政府债务适度规模的分析和估算，无论是国际学术界还是国内学术界，基本都是以国家集合(发达国家或地区、新兴市场国家或地区、OECD成员、欧元区成员等)为样本，并基于几十年甚至上百年的大跨度时期，没有主要以中国的数据为基础的研究。Panizza和Presbitero［13］对政府债务的经济增长适度规模研究曾提出质疑，他们认为以国家或地区集合为样本的研究思路基本忽略了不同国家之间的异质性，同时所选样本和时间跨度长短等因素也会对估测结果产生一定的影响。尤其是对于中国而言，中国地方政府债务的发展历程较短，其在形成机制、支出投向、期限结构等方面也具有较明显的特殊性，因此基于其他国家数据而测算的政府债务适度规模并不一定适用于中国，更不能直接作为判断我国政府债务适度规模的依据。要对我国的地方政府债务适度规模进行研究和估算，最可信最严谨的方法是基于中国的数据，尤其是省际数据。

二、地方政府债务与经济增长的典型化数据和描述性分析

国家审计署分别在2011年6月和2013年12月公布了两次全国政府性债务审计结果，再结合全国人大常委会在2015年8月29日批准的《国务院关于提请审议批准2015年地方政府债务限额的议案》，我们基本可以梳理出从1996年到2014年我国地方政府的债务规模与负债率数据，具体见表1。可以看出，在1996－2014年的近二十年时间中，中国地方政府的债务规模是急剧攀升的，年均增长率约为28.6%，尤其是在1998年的亚洲金融危机和2008年的全球金融危机中，增速更是高达48.2%和61.9%，远远高于同期GDP的增长速度，因而负债率这一指标也是不断上升的。与此同时，中国经济的增长率则基本经历了一个先上升后下降的过程，因此将二者对比来看，基本上经历了一个先走向一致而后开始背离的过程，尤其是在最近几年(2012年之后)，债务规模与经济增长的背离程度更为明显。当然，上述分析只是初步的和描述性的，因为经济增长率与政府负债率之间的背离走向并不意味着我们可以得到如下判断，即对于经济增长而言地方政府债务规模已经过大，或者说负债率处在高位并继续走高造成了经济增长的逐步放缓。原因首先在于上述分析是基于全国性数据，全国性数据抹杀了不同省份在地方政府债务和经济增长方面的差异性和多样性(图1展示了各个省份的人均GDP增长率与地方政府负债率的散点关系)，据此而得到的结论可能过于武断和简单。其次是因为实际上还有许多因素会影响经济增长，只有将这些因素对经济增长的影响剔除之后，或者说将其引入相应模型作为控制变量，才能明确“剥离”出地方债务与经济增长的关系，同时全国数据的样本数目限制也在很大程度上制约了在统计意义上较为稳健和置信度高的结论。基于上述考虑，本文引入省际面板数据进行实证分析。

三、地方政府债务适度规模的实证分析

(一)模型构建借鉴相关文献构建政府债务适度规模模型及其因变量的思路和方法。在自变量方面，debt表示地方政府债务，选择的是债务规模与GDP的比值即负债率这一指标，lngdp表示滞后一期人均实际GDP的对数，用于刻画经济增长的收敛性。X表示其他控制变量，根据相关的研究，本文主要引入4个变量:全社会从业人员增长率(labr)、固定资产投资增长率(invt)、金融发展水平(finc)和经济开放程度();μi表示不同省份的个体效应，ηt表示不同年份的时间效应，i=1，2，…，N，表示不同的省份;t=1，2，…，T，表示不同的年份②。

(二)数据来源及统计性描述各个省份的人均GDP增长率数据，2014年之前的来源于相应年份的《中国统计年鉴》，2014年的则是经过搜集、整理和估算得到:在各个省份2015年“两会”期间的政府工作报告中可以找到当地2014年的GDP增长率，然后假定其常住人口在2014年增长率与2013年相同，得到各个省份2014年的人均GDP增长率。各个省份的债务数据主要来源于本文的搜集和整理，并且时间上有所缺失或不是常规的年份数据，地方政府负有偿还责任的债务余额只有四个时间点上的公开数据③:2010年底、2012年底、2013年6月底和2013年底，其中前三个时间点的数据主要来自于我国30个省份的财政厅(局)在2014年1月的当地政府性债务审计结果，并将单独的三个计划单列市:青岛市、宁波市和厦门市的债务数据纳入到所在省份合并计算④，后一个时间点的数据来自于自主发行地方债发行披露文件中的信用评级报告，二者合计89个数据⑤。负债率为每个省份的债务余额与当年GDP的比例，对于2013年6月底的负债率，作为分母的GDP采用2012年与2013年的平均数⑥。固定资产投资增长率、金融发展水平和经济开放程度的相关数据均来源于相应年份的《中国统计年鉴》。固定资产投资增长率采纳的是剔除了固定资产价格指数变动的实际增长率，金融发展水平采纳的是当地金融业生产总值占GDP的比例，经济开放程度采纳的是当地年度进出口总额(按照当年汇率折算为人民币数值)⑦与当年GDP的比值，其中进出口额采用“按经营单位所在地”这一统计口径所对应的数据;全社会从业人员增长率的相关数据来源于各个省份的统计年鉴。综合所有变量，其描述性统计量如表2所示，所用软件为STATA12。

(三)实证结果分析首先，利用Hausman检验，对面板模型中的非观测效应是采用固定效应还是随机效应进行了判断，其P值均强烈地拒绝了随机效应，因此本文采纳固定效应模型。其次，为了尽量减少数据误差对于回归结果的影响，本文仅仅利用在债务审计结果中的89个样本。最后，考虑到3年平均化的因变量处理能够有效地减轻模型的内生性问题，因此不再进行内生性检验和工具变量回归。回归结果如表3的左半部分所示。模型(1)－(4)显示的是对于2010－2013年相应数据的回归结果，模型(1)是基本方程，控制变量仅包括滞后一期的人均GDP(对数)、投资增长率和就业增长率，可以看出，除了负债率的系数并不显著之外，其他自变量的系数都是显著的，也是符合预期的，模型(2)在模型(1)的基础上引入了金融发展水平作为控制变量，模型(3)引入了经济开放度作为控制变量，模型(4)同时将金融发展水平和经济开放度引入作为控制变量，可以看出，回归结果并没有发生明显变化，负债率的系数仍然不显著。本文初步判断，作为一般规律的政府债务与经济增长会呈现倒“U”型曲线关系，在中国应该也是适用的，那么负债率的系数不显著可能正是因为，这个负债率水平正好处于倒“U”型曲线由升变降的区域，所以导致回归系数很小或者不显著。当然这只是一种猜测，本文认为，可以对某一时点之后地方政府负债率与经济增长的关系进行分析，因为负债率基本是一直上升的，因此对一个时点右侧或者说之后的数据进行回归分析，如果能够判定负债率对于经济增长产生了负面影响，那么基本可以认为所选择时点上对应的负债率就是“阈值”或适度规模。基于上述思路，我们对2012年之后的相应数据进行回归分析，结果如表3的右半部分所示。模型(5)－(8)显示的是对于2012－2013年相应数据的回归结果，模型(5)是基本方程，控制变量仅包括滞后一期的人均GDP(对数)、投资增长率和就业增长率，可以看出，负债率的系数已经由模型(1)的正值变为负值，并且由不显著变为显著，其他自变量的系数也基本符合预期，模型(6)在模型(5)的基础上引入了金融发展水平作为控制变量，模型(7)引入了经济开放度作为控制变量，模型(8)同时将金融发展水平和经济开放度引入作为控制变量，可以看出，回归结果并没有发生明显变化，负债率的系数虽然有时并不显著，但是全部为负值，因此可以基本做出判断，在2012年之后，地方政府债务已经对经济增长产生负面影响。从另一个角度来看，2012年也正是地方政府债务大规模到期的开始，而此时的地方政府往往无法偿还巨额的债务从而不得不进行债务展期或借新还旧，这会影响资金的合理流动和有效配置，因而无疑会对中国经济的运行产生负面影响。钟辉勇和陆铭［15］通过对城投债是否存在借新还旧进行了实证分析，其发现2012年之后的借新还旧现象开始严重起来，这一论断在很大程度上也印证和注解了本文的结论。

四、结论与政策建议

本文利用我国30个省份在2010年底、2012年底、2013年6月底和2013年底4个时间点的债务数据，研究了地方债务对于地区经济增长的影响，实证结果表明，大概在2012年之后，地方政府负有偿还责任的债务对于地区经济增长开始产生负面影响，或者可以说，2012年的地方政府债务规模，即18.53%的负债率基本对应着经济增长视角下的适度规模。这一结论对于我国相关经济政策的制定也提供了一定的启示。首先，要进一步优化地方政府债务的期限结构、规范其举借渠道。18.53%的负债率并不高，2012年底的中国政府(包括中央政府和地方政府)负债率约为36.70%⑧，这一比例明显低于国际上普遍认可并相对保守的60%这一水平，也低于大部分文献所测算的政府债务适度规模。但是我国的地方政府债务状况相对特殊，具体表现为举借渠道不规范，举借利率相对偏高和举借期限相对较短等，这些因素都减弱或恶化了其经济增长效应，因此当务之急在于优化存量地方政府债务的期限结构、规范举债机制、降低利率水平，这样才能为地方债务创造出增量空间。其次，要有效抑制地方政府举借债务的冲动、破除其激励机制。通过完善地方政府财务状况的监测和预警制度，建立主动约谈和债务问责等机制，严格执行新《预算法》关于对地方政府债务实行规模控制和限额管理的规定，同时贯彻中央政府的不救助原则等措施，对地方政府举债形成强力的硬约束。最后，要更加注重地方债务支出或投资的供给效应。地方政府举借债务，更多地是从需求管理的思路去拉动短期经济增长，但是从长期来看，政府债务对于经济增长的促进作用关键在于其供给效应，我国地方债务投向在很大比例上是生产性投资，因此更需要充分发挥其供给效应，减少或防止对市场配置资源作用的扭曲，同时主动适应供给侧改革的宏观经济政策新思路。

参考文献:

［1］REINHARTCM，ROGOFFKS．Growthinatimeofdebt［J］．AmericanEconomicReview，2010，100(2):573－78．

［2］CHECHERITA－WESTPHALC，ROTHERP．Theimpactofhighgovernmentdebtoneconomicgrowthanditschan-nels:anempiricalinvestigationforeuroarea［J］．EuropeanEconomicReview，2012，56(7):1392－1405．

［3］WOOJ，KUMARMS．Publicdebtandgrowth［J］．Eco-nomica，2015，82(328):705－739．

［4］何代欣．主权债务适度规模研究［J］．世界经济，2013(4):69－87．

［5］刘金林．基于经济增长视角的政府债务合理规模研究:来自OECD的证据［J］．经济问题，2013(12):25－30．

［6］刘洪钟，杨攻研，尹雷．政府债务、经济增长与非线性效应［J］．统计研究，2014(4):29－38．

［7］程丹宇，龚六堂．政府债务对经济增长的影响及作用渠道［J］．数量经济技术经济研究，2014(12):22－37．

［8］郭步超，王博．政府债务与经济增长:基于资本回报率的门槛效应分析［J］．世界经济，2014(9):95－118．

［9］邱栎桦，伏润民，李帆．经济增长视角下的政府债务适度规模研究———基于中国西部D省的县级面板数据分析［J］．南开经济研究，2015(1):13－31．

［10］王立勇，亓欣，赵洋．基于全口径政府债务率数据的我国最优债务率估算［J］．经济理论与经济管理，2015(2):70－79．

［11］齐红倩，席旭文，庄晓季．公共债务对经济增长影响的非线性特征———基于PSTR模型的国际经验分析［J］．世界经济研究，2015(6):33－42．

［12］张启迪．政府债务对经济增长的影响存在阀值效应吗———来自欧元区的证据［J］．南开经济研究，2015(3):95－113．

［13］PANIZZAU，PRESBITEROAF．PublicDebtandEco-nomicGrowthinAdvancedEconomies:ASurvey［EB/OL］．GerzenseeStudyCenterWorkingPaper，2013:78．

［14］刘锡良，李秋婵．金融发展水平对地方政府债务适度规模的影响研究［J］．经济问题，2015(5):53－58．

［15］钟辉勇，陆铭．财政转移支付如何影响了地方政府债务?［J］．金融研究，2015(9):1－16．

作者：刁伟涛 单位：青岛理工大学 经贸学院