林燁晗

【摘要】央行行長周小川強(qiáng)調(diào)要“守住不發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的底線”，國務(wù)院也多次提出要降低杠桿率，但我國地方政府財(cái)政惡化愈演愈烈，土地財(cái)政不斷增加融資力度，加大金融杠桿。本文運(yùn)用284個(gè)地級市2003-2015年共13年的面板數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)了我國地方政府財(cái)政赤字對金融機(jī)構(gòu)借款余額的影響，并給予相應(yīng)的政策建議。

【關(guān)鍵詞】財(cái)政赤字；借款；地級市；實(shí)證研究

一、引言

金融機(jī)構(gòu)貸款是國民經(jīng)濟(jì)增長的重要推動(dòng)力，但是，金融業(yè)的繁榮一方面促進(jìn)了我國經(jīng)濟(jì)的增長，另一方面也加大了金融風(fēng)險(xiǎn)。目前，我國企業(yè)杠桿率已經(jīng)高達(dá)280%，處于較危險(xiǎn)的水平，這就要求金融業(yè)要嚴(yán)格控制貸款規(guī)模和貸款投向。但近年來不斷惡化的地方政府財(cái)政赤字進(jìn)一步推高了金融機(jī)構(gòu)貸款余額，加大金融風(fēng)險(xiǎn)。

學(xué)術(shù)界對于政府財(cái)政的最佳狀況并無統(tǒng)一結(jié)論。凱恩斯主義學(xué)者秉持“功能財(cái)政”思想，認(rèn)為應(yīng)從反經(jīng)濟(jì)周期的需求來利用預(yù)算赤字和預(yù)算盈余，即“逆經(jīng)濟(jì)風(fēng)向行事”。美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家Brown于1965年提出“充分就業(yè)預(yù)算盈余思想”，認(rèn)為政府應(yīng)當(dāng)保持的預(yù)算盈余應(yīng)當(dāng)是在這種盈余下達(dá)到潛在的國民收入水平或者充分就業(yè)水平。此外還有“平衡預(yù)算的財(cái)政思想”等。目前實(shí)踐公認(rèn)的財(cái)政赤字通行的標(biāo)準(zhǔn)是《馬斯特里赫特條約》中劃定的3%紅線。

目前，我國各省市地方財(cái)政債臺(tái)高筑，形勢嚴(yán)峻。根據(jù)2015年國家統(tǒng)計(jì)局公布數(shù)據(jù)，我國31個(gè)省市自治區(qū)中，僅上海、江蘇兩省市財(cái)政赤字率在3%以內(nèi)，7個(gè)省市在3%-10%之間，其余省份超過10%，其中，最高的三個(gè)省份為西藏121%、青海52%、甘肅33%。隨著我國財(cái)政赤字率不斷增加，中央對地方政府債務(wù)監(jiān)管趨嚴(yán)，地方政府財(cái)政赤字對金融機(jī)構(gòu)貸款余額的影響研究頗具實(shí)際意義。

二、機(jī)理分析

孫雪梅（2011）等學(xué)者認(rèn)為造成地方政府財(cái)政赤字攀升的主要原因是財(cái)政分權(quán)和投資饑渴。我國地方政府融資途徑主要是銀行貸款、城投債、資本市場。2013年地方債務(wù)中銀行貸款占比超過50%，表明銀行貸款是我國地方政府則.政資金的重要來源，財(cái)政赤字對金融機(jī)構(gòu)貸款產(chǎn)生直接作用。

其次，財(cái)政赤字通過刺激需求的路徑促進(jìn)了金融機(jī)構(gòu)貸款余額的增長。財(cái)政赤字可以是作為新的需求疊加在原有的總需求水平之上，使總需求擴(kuò)張。Auerbach和Kotlilcoff（1987）證明，暫時(shí)的政府債務(wù)擴(kuò)張可能通過暫時(shí)性的減稅效應(yīng)刺激儲(chǔ)蓄和投資。

另外，經(jīng)濟(jì)增長通過加速數(shù)原理促進(jìn)投資增長，投資的擴(kuò)大通過杠桿率反映到貸款余額上，多數(shù)學(xué)者通過數(shù)據(jù)實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，在我國經(jīng)濟(jì)增長是顯著促進(jìn)貸款余額增長的原因。因此，在我國債務(wù)水平?jīng)]有越過門檻的情況下，財(cái)政赤字首先促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，進(jìn)而促進(jìn)了貸款規(guī)模的擴(kuò)大。

三、研究設(shè)計(jì)

借鑒劉克飛（2009）關(guān)于金融機(jī)構(gòu)貸款余額的計(jì)量模型，本文設(shè)定及計(jì)量模型如下：

LOA=α+βDEF（-1）_it+β₂GDP_it+β₃I_t+β₄FDC_it+β₅M2_t+ε

其中LOA是金融機(jī)構(gòu)貸款余額，DEF表示各地級市財(cái)政赤字，為減少內(nèi)生性影響，將DEF滯后一期，GDP表示各地級市人均GDP的取對數(shù)，I表示全國一年期貸款利率，F(xiàn)DC表示各地級市全社會(huì)固定資產(chǎn)投資在GDP中占比，M2表示全國貨幣供應(yīng)量的對數(shù)，ε是隨機(jī)誤差。下標(biāo)i表示不同的地級市序號(hào)，t表示時(shí)間序號(hào)，利率和貨幣供應(yīng)量全國統(tǒng)一，不區(qū)分地級市只區(qū)分年份。

貸款利率來自中國人民銀行公布的一年期貸款利率，其余變量來自相應(yīng)年份《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》，考慮到《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》更新到2015年，本文數(shù)據(jù)的時(shí)間范圍為2003-2015年共13年，除去部分缺失嚴(yán)重的地級市和因?yàn)樾姓^(qū)劃調(diào)整導(dǎo)致統(tǒng)計(jì)口徑不一的地級市，最后獲得全國284個(gè)城市的面板數(shù)據(jù)，共3408個(gè)觀測樣本。本文使用Eviews8.0軟件，根據(jù)F檢驗(yàn)結(jié)果確定選擇固定效應(yīng)模型（FE）或者隨機(jī)效應(yīng)模型（RE ）。

四、實(shí)證分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)分析

從描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以看出，房地產(chǎn)投資在GDP中占比平均為8.705%，最大值卻達(dá)到107.073%，標(biāo)準(zhǔn)差為7.067個(gè)百分點(diǎn)，說明我國樣本城市中房地產(chǎn)投資占比存在較大差異。財(cái)政赤字率均值為8.484%，最大值為97.097%，最低為財(cái)政盈余6.715%，標(biāo)準(zhǔn)差達(dá)到8.628%，說明各省份財(cái)政狀況有較大差異。

（二）平穩(wěn)性檢驗(yàn)與協(xié)整檢驗(yàn)

首先進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)確保估計(jì)的有效性，避免出現(xiàn)偽回歸或者虛假回歸。以下運(yùn)用Eviews8.0軟件中的LLC、IPS和HT方法對各變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果見表2。以多數(shù)檢驗(yàn)指標(biāo)檢驗(yàn)結(jié)果為準(zhǔn)，H1、GDP、LAND和POP不平穩(wěn)，但一階差后數(shù)據(jù)平穩(wěn)，可以認(rèn)為所有數(shù)據(jù)是一階單整的。間趨勢項(xiàng)和水平趨勢項(xiàng)，由SIC原則選定滯后期。

利用Kao方法對一階平穩(wěn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，Kao檢驗(yàn)結(jié)果在1%的顯著水平下支持所選數(shù)據(jù)之間存在長期的均衡關(guān)系。因此可對它們進(jìn)行面板回歸分析。

（三）實(shí)證分析結(jié)果

實(shí)證回歸結(jié)果如表3所示。根據(jù)FO驗(yàn)的結(jié)果選擇固定效應(yīng)模型，回歸的R₂均較高，說明模型回歸結(jié)果較好。可以看出在全國層面和35個(gè)大中城市中，財(cái)政赤字對金融機(jī)構(gòu)貸款余額的影響顯著為正。在含控制變量的全國層面樣本組中，財(cái)政赤字的影響系數(shù)為0.1928，目通過1%水平下的顯著性檢驗(yàn)。另外，35個(gè)大中城市回歸結(jié)果也支持了財(cái)政赤字對金融機(jī)構(gòu)貸款余額具有顯著促進(jìn)作用，且影響系數(shù)高達(dá)0.2974，相較全國整體償面更高，因?yàn)榇笾谐鞘薪鹑谑袌龈鼮榛钴S，貸款對財(cái)政赤字的敏感性更強(qiáng)。

控制變量方面，F(xiàn)DC在全國整體層面影響不顯著，說明在全國整體層面上同定資產(chǎn)投資占比沒有顯著促進(jìn)金融機(jī)構(gòu)貸款余額增長，但在35個(gè)大中城市中，該項(xiàng)影響系數(shù)為1.0341，且通過5%水平下的顯著性檢驗(yàn)，說明在35個(gè)大中城市中固定資產(chǎn)投資占比顯著促進(jìn)了金融機(jī)構(gòu)貸款余額增長。人均GDP在全國和35個(gè)大中城市中回歸結(jié)果均為負(fù)。利率在全國層面為-2.2728，且通過1%水平下的顯著性檢驗(yàn)，說明一年期貸款利率上升抑制了貸款規(guī)模，目前我國主要貸款機(jī)構(gòu)為銀行，銀行的主要貸款業(yè)務(wù)以一年期以內(nèi)的短期貸款為主，但35個(gè)大中城市中利率的影響系數(shù)不顯著，這與傳統(tǒng)的金融理論相違背，這是因?yàn)榇蟪鞘写嬖谝欢ǔ潭鹊耐顿Y過熱和非理性投資。在全國層面和35個(gè)大中城市中，貨幣發(fā)行量都極大地促進(jìn)了貸款規(guī)模，說明我國貨幣政策對貸款的影響非常顯著。

五、結(jié)論與政策建議

本文以284個(gè)地級市13年的面板數(shù)據(jù)為樣本，實(shí)證分析了我國地級市層面和35個(gè)大中城市中財(cái)政赤字對金融機(jī)構(gòu)貸款余額的影響效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)無論在全國層面還是35個(gè)大中城市，財(cái)政赤字都顯著促進(jìn)了金融機(jī)構(gòu)貸款余額的增長，并且3，5個(gè)大中城市影響系數(shù)更為顯著。根據(jù)以上結(jié)論，本文提出以下政策建議：

第一，在風(fēng)險(xiǎn)可控的前提下減少地方政府對土地財(cái)政的依賴。一方面要改革政績考核評價(jià)體系，我國地方政府債臺(tái)高筑的一個(gè)重要原因是為了政績競賽而出現(xiàn)的投資饑渴，要從動(dòng)機(jī)上減少投資饑渴就需要改革政績評價(jià)體系。另一方面要拓寬地方政府貸款渠道，減少地方政府對土地財(cái)政的依賴。

第二，加強(qiáng)對地方融資平臺(tái)的監(jiān)管。目前金融市場存在金融機(jī)構(gòu)通過信托等渠道變相對地方政府進(jìn)行違規(guī)資金輸送等現(xiàn)象，需要從渠道上進(jìn)行監(jiān)控，抑制這類違規(guī)行為。

參考文獻(xiàn)：

[l]孫雪梅.略論“土地財(cái)政”現(xiàn)狀及成因[J].金融經(jīng)濟(jì)，2011（22）：13-14.

[2]Koen M；Auerbach A J，Kotlikoff L J.Dynamic Fiscal Policy[J].Economica，1987，56（221）：128.

[3]劉克飛.基于計(jì)量模型的金融機(jī)構(gòu)貸款余額影響因素分析[J].消費(fèi)導(dǎo)刊，2009（14）：50.