劉禹君

(吉林財經(jīng)大學(xué) 亞泰工商管理學(xué)院,吉林 長春130017)

一 引言

世界諸多經(jīng)濟體的發(fā)展經(jīng)驗都表明,經(jīng)濟穩(wěn)定發(fā)展與人口結(jié)構(gòu)有著密切的聯(lián)系。特別對于我國這種依靠廉價勞動力作為經(jīng)濟發(fā)展最初推進(jìn)力的經(jīng)濟體,人口的老齡化對經(jīng)濟的影響是舉足輕重的并且是多層次的。實際上,人口老齡化已經(jīng)成為我國經(jīng)濟發(fā)展過程中面臨的嚴(yán)重挑戰(zhàn),逐漸失衡的人口結(jié)構(gòu)不僅會對實體經(jīng)濟產(chǎn)出造成負(fù)面影響,還會對依托實體經(jīng)濟的金融系統(tǒng)造成深刻的沖擊。尤其在經(jīng)歷過在最近的一輪經(jīng)濟危機過后,防范地方債務(wù)風(fēng)險成為理論界的重點研究議題。而地方金融債務(wù)風(fēng)險和人口老齡化之間的關(guān)系更應(yīng)該成為重中之重。在宏觀層面上,逐步增高的老齡化比率,意味著有效勞動力的減少，政府承擔(dān)的養(yǎng)老負(fù)擔(dān)日益加重,進(jìn)而引發(fā)實體經(jīng)濟增速放緩和政府養(yǎng)老支出增加的問題,在微觀層面上,老齡化則意味著居民將支出更多的養(yǎng)老成本,居民可支配收入的進(jìn)一步下降。無論是從宏觀上還是微觀,人口老齡化都可能成為地方債務(wù)風(fēng)險增加的誘因。所以,只有深入分析并理解人口老齡化與地方債務(wù)風(fēng)險之間的關(guān)系,才能準(zhǔn)確認(rèn)識我國特有的人口結(jié)構(gòu)狀態(tài)的金融內(nèi)涵,進(jìn)一步揭示在人口結(jié)構(gòu)影響下金融市場的均衡變動方向,才能提出具有針對性的地方債務(wù)風(fēng)險化解方法,開創(chuàng)人口結(jié)構(gòu)背景下的實際經(jīng)濟體發(fā)展和金融發(fā)展新模式。

要討論人口老齡化和地方債務(wù)風(fēng)險之間的關(guān)系,就必須關(guān)注我國經(jīng)濟發(fā)展中另一個重點問題——房價。土地和房地產(chǎn)在我國經(jīng)濟中扮演著重要角色。在地方政府層面上,使用土地作為抵押物發(fā)行地方債務(wù),募集資金進(jìn)行基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),推動地方經(jīng)濟發(fā)展,已經(jīng)成為我國各地區(qū)發(fā)展的穩(wěn)定模式,高額的房價迫使居民使用金融信用,提高自身杠桿率；在個人層面上特別是今年股票市場和債券市場表現(xiàn)疲軟,房地產(chǎn)成為居民最主要的投資工具。而房地產(chǎn)市場的繁榮受到人口結(jié)構(gòu)的牽制。人口老齡化帶來的需求縮窄效應(yīng)可能會對房地產(chǎn)行業(yè)造成相當(dāng)大的打擊,進(jìn)而影響政府和居民持有資產(chǎn)的減值。郭克莎指出，未來15年的房價將受到人口老齡化影響，應(yīng)建立有效的需求調(diào)控制度和機制[1]。盡管,截止到2017,我國政府總體杠桿率僅為36.2%,低于國際參考水平60%的預(yù)警線,但是依托土地發(fā)行的地方政府平臺債務(wù)總額卻占到了總GDP的40%。而居民杠桿率在近幾年中也表現(xiàn)出急速攀升的態(tài)勢。截止到2017年,居民杠桿率已經(jīng)達(dá)到49%,遠(yuǎn)高于2008年的17.9%。綜合來看,依靠土地價格推動經(jīng)濟的政府刺激經(jīng)濟發(fā)展模式和以房地產(chǎn)為主要投資品的居民投資習(xí)慣,增加了我國地方政府和居民兩個部門的杠桿率,使兩者面臨的金融風(fēng)險顯著增加。

在全球范圍內(nèi),人口老齡化對政府決策、居民行為和經(jīng)濟市場發(fā)展都將產(chǎn)生深刻的影響。這些影響一部分已經(jīng)開始顯現(xiàn),并正在引起重視;而另一些影響則相對較為隱秘。作為我國目前地方政府面臨的主要風(fēng)險之一,地方債務(wù)風(fēng)險也可能會受到區(qū)域內(nèi)人口老齡化的影響。并且這種影響可能是長期的、遮蔽的、無法直接觀察的。以往已有不少文獻(xiàn)對人口老齡化對房價的影響進(jìn)行了分析,其中一部分證實了生命周期理論,肯定了老齡化對房價增長的阻礙作用,而另一部分則發(fā)現(xiàn)居民投資傾向造成的房價增長遮蔽了人口老齡化帶來的負(fù)面效應(yīng)。郭娜和胡佳琪指出入口老齡化的增長對我國不同地區(qū)的房價產(chǎn)生影響，且區(qū)域差異化明顯[2]。而圍繞土地價格發(fā)行的地方債務(wù)自然與房價有著天然的聯(lián)系。在此背景下,探究人口老齡化、房價和地方債務(wù)的動態(tài)關(guān)系便具有較強的政策指導(dǎo)價值。

二 文獻(xiàn)綜述

目前,學(xué)術(shù)界尚無有關(guān)人口老齡化、房價波動和地方政府債務(wù)風(fēng)險三者動態(tài)關(guān)聯(lián)的研究。但是不少學(xué)者已經(jīng)對這三者中的兩者的相關(guān)性進(jìn)行了深入的研究?？偨Y(jié)而言,相關(guān)研究可以分為兩類:一類是有關(guān)人口老齡化、人口結(jié)構(gòu)與房價波動的研究;一類是有關(guān)房價波動與地方債務(wù)的研究。

(一)人口老齡化與房價波動相關(guān)研究

根據(jù)生命周期理論,老年人在收入和儲蓄水平同青年人相比都處于劣勢,當(dāng)人口中老年人比例升高時,人口總體收入和儲蓄水平都會下降[3],進(jìn)而影響房地產(chǎn)行業(yè)的需求段,縮減的需求會導(dǎo)致房價的下降。Mankiw和Weil認(rèn)為人口老齡化一定會帶來房價的下降。然而,Mankiw和Weil利用生命周期理論預(yù)測美國未來房地產(chǎn)價格走勢時卻遭遇了嚴(yán)重的失敗。究其原因,很重要的一點在于他們忽略了房地產(chǎn)具有消費品和投資品雙重屬性。根據(jù)Carliner和Geoffrey的分析,由于土地資源的有限性,房屋需求的異質(zhì)性,房產(chǎn)不僅僅是滿足人們居住需求的消費品,也是居民重要的固定資產(chǎn)投資項目[4]。Brooks指出了人口老齡化對居民投資方式和資產(chǎn)配置習(xí)慣會產(chǎn)生明顯的影響,老齡化會降低居民在高風(fēng)險投資品如股票、期權(quán)等金融工具上的投資欲望,刺激居民更多進(jìn)行儲蓄和低風(fēng)險投資。按照這個邏輯,人口老齡化對房地產(chǎn)可能具有正反兩方面的影響[5]。而Siegel則指出人口結(jié)構(gòu)的變化對房價的影響并不容易被研究,因為房價還受到類似國際流動性資金的影響,人口老齡化的影響很可能被這些外部因素遮蔽。[6]

在我國人口老齡化對房價的影響可能更加復(fù)雜,歷史制度、區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展不均衡、家庭責(zé)任概念都對人口老齡化與房價的關(guān)系產(chǎn)生了影響。郭娜和胡佳琪使用門限面板分析了人口老齡化對各地區(qū)房價的影響后發(fā)現(xiàn):人口老齡化對房價的影響具有空間異質(zhì)性,在我國東部地區(qū)人口老齡化使得人口增長率對房價造成負(fù)面沖擊,而在中部地區(qū),由于福利分房政策的后續(xù)影響性和老年人普遍擁有較高的儲蓄,出現(xiàn)了老年人反補青年人購房的情況,老齡化使得人口增長率對房價具有促進(jìn)作用[2]。胡明志等也認(rèn)為福利分房政策影響了人口老齡化對房價的影響[7],同時由于近幾十年我國經(jīng)濟飛速發(fā)展,老年人財富和儲蓄都有極大的提升,老年人個人財富的釋放也對房價產(chǎn)生了顯著的影響。但是胡明志等指出這種影響具有階段性,人口老齡化對房價的影響終究會回到生命周期模型上來。陳斌開等人的研究結(jié)果肯定了人口老齡化對房價會產(chǎn)生抑制作用的結(jié)論,并提出個人在50歲后自身購房意愿會逐漸萎縮,“嬰兒潮”才是造成房價上漲的關(guān)鍵因素。但是,以上研究都忽略了我國家庭的撫養(yǎng)模式。在嚴(yán)格計劃生育模式下,老年人對青年人經(jīng)濟上支持可能會更加長久[8]。徐建煒等就認(rèn)為老年人財富釋放效應(yīng)并不會快速褪去,老年人撫養(yǎng)比還是對房價產(chǎn)生了正面影響,而少年撫養(yǎng)率才是對房價具有抑制作用。人口老齡化對房價的影響尚無定論[9]。

(二)房價波動與地方債務(wù)的研究

地方債務(wù)與區(qū)域內(nèi)房價有著密切的相互促進(jìn)作用。刁偉濤在利用我國省級面板數(shù)據(jù)對房價與地方政府財政收入之間關(guān)系進(jìn)行分析后認(rèn)為,通過舉債方式增加地方政府財政收入刺激了區(qū)域內(nèi)房價的攀升[10]。陳瑞等肯定了地方政府舉債會刺激本地房價增長，同時，高房價本身也會推動本地政府?dāng)U大地方債發(fā)行規(guī)模,兩者存在著相互作用。這種相互促進(jìn)關(guān)系,增加了地方政府財政對于土地價格的依賴性[11]。溫海珍等認(rèn)為房價是地方政府開設(shè)的融資平臺最重要的支撐[12]。劉煜輝認(rèn)為這種以土地價格為支撐的地方政府債務(wù)發(fā)行和償還模式蘊含著巨大的風(fēng)險,一旦房價出現(xiàn)下跌,地方政府將承擔(dān)巨大的償債壓力,地方政府債務(wù)風(fēng)險也會隨之增加[13]。宋昕以廣東省為例研究了房價波動對地方政府債務(wù)風(fēng)險的影響后指出，房價波動會直接影響區(qū)域內(nèi)土地價格的波動,進(jìn)而會對地方債的風(fēng)險產(chǎn)生顯著的影響。防控地方政府債務(wù)風(fēng)險時,應(yīng)該時刻關(guān)注當(dāng)?shù)胤績r的變化情況[14]。盡管高房價會推動地方政府?dāng)U大地方債發(fā)行規(guī)模,但是秦鳳鳴等認(rèn)為地方政府債務(wù)風(fēng)險與房價卻有著更復(fù)雜的關(guān)系。根據(jù)秦鳳鳴等的研究結(jié)果,地方政府債務(wù)風(fēng)險(以城投債為例)與房價之間存在到U型關(guān)系[15]。當(dāng)本地房價較低時,地方政府發(fā)債規(guī)模與償還能力和房價關(guān)聯(lián)度較低,房價與城投債的風(fēng)險關(guān)聯(lián)度也比較低;當(dāng)房價較高時,地方政府有著較強償債能力,所以地方債風(fēng)險與房價有著反向的關(guān)系。以上研究中,以研究房價與地方債發(fā)行規(guī)模為主,房價與地方債風(fēng)險的研究相對冷門,并且地方債風(fēng)險測度也較為樸素,在一定程度上缺乏全面性。房價和地方債風(fēng)險之間的關(guān)系并未得到充分的揭示。

三 機理分析

(一)人口老齡化對地方債務(wù)的影響

人口老齡化對地方債務(wù)風(fēng)險的潛在影響渠道可以分為三類:需求——房價渠道；直接財政壓力渠道；財政壓力——房價渠道。

從需求——房價渠道出發(fā),人口老齡化可能從正反兩個方面影響房地產(chǎn)的需求端進(jìn)而對房價產(chǎn)生影響。根據(jù)生命周期理論,人口老齡化在居民家庭層面上意味著家庭可支配收入的減少和儲蓄值的下降,受制于可支配財務(wù)總額下降的影響,居民會減少房產(chǎn)購買行為,進(jìn)而減少房產(chǎn)的需求,致使房價下降,進(jìn)而影響了城投債的風(fēng)險。從財富累積和福利分房紅利角度出發(fā),根據(jù)我國傳統(tǒng)的親緣財富關(guān)系,老年人在近十年中累積了大量財富,進(jìn)入養(yǎng)老模式后很可能將這些財富通過房產(chǎn)等方式傳遞給下一代,不僅提升了房產(chǎn)的需求,而且拉動房價,影響了地方政府債務(wù)風(fēng)險。然而如前文所述,這種財富釋放效應(yīng)可能僅在短期層面上存在,在長期層面上影響力將逐漸衰弱。Muellbauer和Murphy認(rèn)為房產(chǎn)天然具有投資品的特性,房產(chǎn)價格也應(yīng)該為房屋居住效用和房屋投資效用的貼現(xiàn)值的總和[16]。實際上,陳丹妮在研究中國家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)之后認(rèn)為,我國人口老齡化會減少居民在股票上的投資[17]。鑒于目前房地產(chǎn)依舊是我國居民重要投資品,人口老齡化意味著居民投資的轉(zhuǎn)移,可能會將從股票等高風(fēng)險資產(chǎn)上的投資轉(zhuǎn)移到房產(chǎn)上來,進(jìn)而拉動房產(chǎn)需求。同時,養(yǎng)老成本也是居民尤其目前中青年人重要的生活成本,特別是在獨生子女環(huán)境下,中青年的養(yǎng)老支出可能會降低他們的投資意愿、削減房屋消費。

從直接財政壓力渠道出發(fā),人口老齡化程度減少本地實際納稅人數(shù)、增加社會福利支出和社會撫養(yǎng)費用,造成當(dāng)?shù)卣呢斦嶋H收入減少并增加財政支出,對當(dāng)?shù)卣斦斐蓧毫?降低政府歸還地方債務(wù)的能力,從而增加地方債務(wù)風(fēng)險。但是根據(jù)龔峰和余錦亮的研究,人口老齡化對地方財政可持續(xù)性的影響也呈現(xiàn)倒“U”形態(tài)的,人口老齡化不一定給當(dāng)?shù)卣呢斦砹藟毫18]。這主要是因為人口老齡化導(dǎo)致消費結(jié)構(gòu)的改變,創(chuàng)造新的產(chǎn)業(yè)增長點,以服務(wù)老年為主的高端保健、醫(yī)療和其他服務(wù)業(yè)創(chuàng)造的盈利和稅收彌補了老齡化帶來的負(fù)面效應(yīng)。

從財政壓力——房價角度出發(fā),人口老齡化對當(dāng)?shù)卣斐傻呢斦毫赡軙M(jìn)一步推進(jìn)政府發(fā)行地方債務(wù)。發(fā)行地方債務(wù)在增加了當(dāng)?shù)卣?fù)債率的同時,以土地為主要抵押物的城投債也會促進(jìn)房價增長,進(jìn)而減少以往地方債務(wù)的風(fēng)險。

綜上分析,可以發(fā)現(xiàn)人口老齡化對地方債務(wù)的影響是多層次、多維度的。即便處在同一個影響渠道上,影響力也會因環(huán)境不同而產(chǎn)生根本性的不同。況且不同影響渠道上的影響作用有時是相互增強的,有時候是相互抵消甚至是互斥的。所以通過機理分析可以發(fā)現(xiàn),人口老齡化對地方政府債務(wù)風(fēng)險的影響是需要通過實證進(jìn)行進(jìn)一步檢驗的。

(二)房價與地方債務(wù)風(fēng)險相互影響

房價與地方債務(wù)風(fēng)險相互影響關(guān)系離不開地方土地財政行為。在小財權(quán)和大事權(quán)的權(quán)力不對稱管理模式下,地方政府為了解決自身的財政壓力,縮緊財政缺口,便利用土地籌措資金。地方政府利用土地籌措一般有兩種,一種直接通過抵押土地進(jìn)行融資,另一種建立地方債務(wù)融資平臺,將土地作為優(yōu)良資產(chǎn)注入融資公司,再通過商業(yè)銀行發(fā)現(xiàn)債券來籌資[19]。在以土地價格為中心的財政決策引導(dǎo)下,各地方政府在短時間內(nèi)出讓了大量土地,同時獲取了巨額資金,擁有了充足的財政預(yù)算。地方政府在經(jīng)濟發(fā)展和政治升遷壓力下,隨即將募集的資金投入到基礎(chǔ)工程建設(shè)中去,刺激地方經(jīng)濟,尤其工業(yè)的發(fā)展。在政府投資的刺激下,區(qū)域內(nèi)城市經(jīng)濟發(fā)展速度提升,創(chuàng)造較大的就業(yè)空間。一般認(rèn)為房地產(chǎn)在供給一端是缺乏彈性的,需求端的變化決定了房價。而劉漢民認(rèn)為在房地產(chǎn)業(yè)高需求會促使開發(fā)商加大對土地的爭奪,結(jié)合土地資源的稀缺性,房地產(chǎn)的高需求會直接導(dǎo)致土地價格的上升[20]。而土地價格的走高,又會進(jìn)一步促進(jìn)地方政府發(fā)行地方債,這就形成從地方政府發(fā)債到高房價再到高地價再到地方政府增加債務(wù)的閉環(huán)。

傳統(tǒng)學(xué)術(shù)研究認(rèn)為房價與地方債務(wù)風(fēng)險之間的關(guān)系在一個閉環(huán)中傳遞。目前,各級地方政府的債務(wù)主要成分是城投債,也就是地方政府通過建立融資平臺發(fā)行的債務(wù)。城投債的債務(wù)風(fēng)險主要來自兩個方面:第一個政府財政收入不足以歸還債務(wù)本金和利息,第二個抵押物市場價值不足以支付違約賠償。在上述的閉環(huán)中,高房價意味著高土地價格,同時意味著城投債抵押物有著可觀的清算價格,因此城投債債券未來損失的期望較低,城投債的風(fēng)險自然減小。高房價一邊降低了城投債的風(fēng)險,一邊又為政府提供了發(fā)行債券的動力,而反過來,更多城投債的發(fā)行一邊刺激地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展,一邊又拉高了房價,進(jìn)而拉高了地價,降低了自身風(fēng)險。這樣一來可以推知在上述閉環(huán)中,城投債的風(fēng)險永遠(yuǎn)是可控的,政府只要不斷地發(fā)行致債務(wù)就可以降低自身風(fēng)險。

顯然我國部分地方政府是按照如此的閉環(huán)思路進(jìn)行土地財政決策的,這也導(dǎo)致我國地方政府債務(wù)激增。但是根據(jù)賈曉俊和顧英博的研究結(jié)果,本地區(qū)的地方債務(wù)風(fēng)險卻沒有隨之減少,反而部分地區(qū)地方債務(wù)風(fēng)險劇增[21]。這說明以往的閉環(huán)風(fēng)險傳遞系統(tǒng)是有缺陷的,房價對地方債務(wù)風(fēng)險的作用更多其他因素的影響。首先,高房價拉高了居民的杠桿率[22]。在人口老齡化背景下,居民總儲蓄值或財富值在短期內(nèi)仍然處于高水平狀態(tài),但是這并不意味著家庭一直具有高收入。居民杠桿率的提升尤其是負(fù)債與收入、比例的提升,可能會迫使居民降低自身的消費水平。盡管政府在短期內(nèi)可以加大對基礎(chǔ)建設(shè)的投入,刺激工業(yè)發(fā)展,但是服務(wù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展很有可能受到居民消費的影響,使得區(qū)域內(nèi)最終經(jīng)濟產(chǎn)值變得難以預(yù)測。土地債務(wù)刺激經(jīng)濟發(fā)展的路徑也可能會被堵塞,進(jìn)而導(dǎo)致政府財政收入的減少。其次,高房價也可能會抑制房產(chǎn)的需求,形成高房價、高庫存、低交易量的局面,造成房地產(chǎn)企業(yè)資金回籠困難,減弱房地產(chǎn)企業(yè)爭奪土地的意愿。

綜上所述,房價波動對地方債務(wù)風(fēng)險的影響并不如想象的那么明確,多重矛盾效應(yīng)重疊在其中。最終哪一種效應(yīng)占據(jù)上風(fēng),需要通過實證檢驗才能獲知。

四 實證檢驗與結(jié)果分析

(一)變量選擇

同發(fā)達(dá)國家成熟金融市場相比,我國金融市場發(fā)展時間尚短,部分?jǐn)?shù)據(jù)時間長度不夠,并且在統(tǒng)計方法上存在缺陷。除此之外,我國金融監(jiān)管制度進(jìn)行過幾次重大的調(diào)整,每次調(diào)整之后,同一個指標(biāo)前后的數(shù)值會存在較大的偏差,在一定程度上缺乏連貫性。出于保持?jǐn)?shù)據(jù)可比性和統(tǒng)一性的考慮,有必要將整體研究期間向后移動。以2012年為樣本起點。用抽樣調(diào)查獲得的老年人口撫養(yǎng)比例作為人口老齡化的指標(biāo)(最終人口老齡化指標(biāo)記為aget)。

本文使用房地產(chǎn)業(yè)中商品房平均銷售價格作為代表本地房價的指標(biāo),該指標(biāo)通過商品房總銷售額除以商品房總銷售面積計算而得。同時為了消除通貨膨脹帶來的房價上漲趨勢,本文采用2012年給各省以及直轄市的cpi作為基底,將每一年區(qū)域內(nèi)的房價數(shù)據(jù)和下文所涉及的財政收據(jù)進(jìn)行通貨膨脹調(diào)整(最終得到的房價指標(biāo)記為pricet)。

本文采用基于AHP方法的地方債務(wù)評價系統(tǒng)對地方債務(wù)風(fēng)險進(jìn)行評價。該方法在基礎(chǔ)指標(biāo)選取方面參考了穆迪、標(biāo)普、中誠信等多家評級公司的指標(biāo)選取方案,最終選取了地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平、財政實力、地方債務(wù)壓力和區(qū)域內(nèi)信用環(huán)境四個一級指標(biāo),其中地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平涵蓋GDP總量、GDP增長率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)形態(tài)和固定資產(chǎn)投資率四個二級指標(biāo),財政實力涵蓋稅收比重、財政收入增加率、財政收入比重和政府性基金比重四個二級指標(biāo)。地方債務(wù)壓力本應(yīng)涵蓋地方政府負(fù)債率、債務(wù)壓力和未償還過期債務(wù)等指標(biāo)這些二級指標(biāo)。而區(qū)域信用化環(huán)境評價則使用不良貸款率衡量一個二級指標(biāo)衡量。使用主觀評價和客觀評價相結(jié)合的AHP評價方法,計算指標(biāo)的權(quán)重。在指標(biāo)的主觀權(quán)重方面,參考采用賈曉俊和顧英博的研究成果建立權(quán)重矩陣。[21]

表1 AHP指標(biāo)最終權(quán)重

為了消除數(shù)據(jù)的量綱,避免大量綱數(shù)據(jù)對小數(shù)據(jù)的遮蔽效應(yīng),本文運用最大最小值法對變量進(jìn)行去量綱處理。再將數(shù)據(jù)帶入后,得到最后地區(qū)地方債風(fēng)險值記為riskt。本文選擇我國22個省(西藏因為數(shù)據(jù)可得性的原因被除去)以及4個直轄市從2012年到2017年的年度數(shù)據(jù)為初始變量,同時為了保證有足夠的樣本點去進(jìn)行面板向量自回歸模型的估計,地方債務(wù)風(fēng)險指標(biāo)和老年人口撫養(yǎng)率均通過樣條法調(diào)整了頻率,由年度數(shù)據(jù)變?yōu)榧径葦?shù)據(jù)。本文所使用變量均來自wind數(shù)據(jù)庫、《中國統(tǒng)計年鑒》以及各省及直轄市政府公開的政府財政審計報告。

(二)計量模型的選擇

本文對人口老齡化、房價變動和地方債務(wù)風(fēng)險的動態(tài)關(guān)系進(jìn)行研究。依照以往的研究經(jīng)驗,本文可以采用基于面板數(shù)據(jù)的動態(tài)模型對變量之間的關(guān)系進(jìn)行探究,具體可分為兩種方法:第一、基于GMM的普通面板動態(tài)數(shù)據(jù)模型;第二、基于GMM和內(nèi)生關(guān)系的面板向量自回歸模型。使用基于GMM的普通面板動態(tài)數(shù)據(jù)模型時,要求自變量的內(nèi)生性進(jìn)行檢驗格的檢查,從理論上設(shè)定好內(nèi)生變量和先決變量。同時,變量的內(nèi)生特性也會對模型估計結(jié)果的準(zhǔn)確性產(chǎn)生巨大的影響。而造成內(nèi)生性的關(guān)鍵因素之一就是變量的遺失。鑒于本文在計算各地區(qū)地方債務(wù)風(fēng)險時已經(jīng)使用了許多地方財政和經(jīng)濟度量指標(biāo),這些指標(biāo)無法再出現(xiàn)在回歸方程里面,致使方程極有可能面臨變量遺失的情況,進(jìn)而產(chǎn)生內(nèi)生性。本文希望考察人口老齡化對房價變動和地方債務(wù)風(fēng)險的影響,還希望研究在人口老齡化背景下地方債務(wù)風(fēng)險與區(qū)域內(nèi)房價變動的動態(tài)關(guān)系,單一的動態(tài)面板模型并不同時對這些問題進(jìn)行解釋。

綜上所述,本文不宜使用基于GMM的普通面板動態(tài)模型。而面板向量自回歸模型正是適用于解決本文待研究問題的計量方法。所有變量的變動都在一個封閉系統(tǒng)內(nèi)得到解釋,彼此動態(tài)關(guān)系可以通過脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解方法進(jìn)行解釋,十分適合分析人口老齡化背景下區(qū)域房價波動于地方債務(wù)之間的關(guān)系。至于在向量自回歸模型加入人口老齡化這個變量,并不影響向量自回歸模型的成立,只需要在模型解釋時,將人口老齡化做驅(qū)動變量,房價和地方債務(wù)做被驅(qū)動變量即可[23]。

本文使用的向量自回歸模型可用如下方程表述:

其中Yt是列向量由{pricet,riskt,aget}組成?？紤]到地方債務(wù)風(fēng)險變量已經(jīng)經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化,處于0與1之間,所以,要對房價變量和人口老齡化變量進(jìn)行相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化變換。本文所有變量以及面板向量自回歸模型以及對應(yīng)檢驗使用R語言完成。

為了避免因變量是非平穩(wěn)過程造成的偽回歸現(xiàn)象,在進(jìn)行面板向量自回歸模型估計前需要對變量之間的平穩(wěn)性進(jìn)行考察。使用線性插值法對缺少數(shù)據(jù)進(jìn)行補充,本文最終得到了平衡面板數(shù)據(jù)。使用LLC、IPS以及ADF-Fisher法對數(shù)據(jù)進(jìn)行面板單位根檢驗,最終檢驗結(jié)果見表2。

表2 平穩(wěn)性檢驗表

觀察表2可知,區(qū)域房價、地方債務(wù)風(fēng)險和人口老齡化沒有拒絕IPS檢驗、LLC檢驗和ADF-Fisher檢驗的原假設(shè),都是單整過程,非平穩(wěn)變量。而經(jīng)過一階差分后,區(qū)域房價、地方債務(wù)風(fēng)險和人口老齡化均為平穩(wěn)變量。故使用一階差分后的區(qū)域房價、地方債務(wù)風(fēng)險和人口老齡化作為模型估計變量。

再進(jìn)行面板向量自回歸模型分析前,首先要對VAR進(jìn)行定階。使用AIC,BIC準(zhǔn)則對不同階數(shù)下的VAR模型進(jìn)行選擇。表3給出了不同階數(shù)下面板VAR模型的AIC準(zhǔn)則和BIC準(zhǔn)則值。

表3 最優(yōu)滯后階數(shù)選擇

觀察表3可知,當(dāng)解釋變量滯后階數(shù)為1時,模型擁有最小的AIC信息值和BIC信息值,故最優(yōu)滯后階數(shù)為1階。

(三)模型估計結(jié)果

使用系統(tǒng)GMM方法對面板VAR模型進(jìn)行估計估計,最終模型估計結(jié)果列于表4。

表4 面板VAR模型估計方法

其中,*代表變量在10%水平下顯著,**代表變量在5%水平下顯著,***代表變量在10%水平顯著由于老年人口撫養(yǎng)率不會受到房價和地方政府債務(wù)風(fēng)險的影響,故不再表格中列出人口老齡化方程的信息。

表5給出了面板VAR模型下,房地產(chǎn)價格方程和地方政府債務(wù)風(fēng)險的方程估計結(jié)果,可以發(fā)現(xiàn)人口老齡化指標(biāo)在兩個方程中均顯著。在房地產(chǎn)價格方程,人口老齡化系數(shù)為0.121并在10%水平下顯著,說明在此方程中上一期人口老齡化程度會對房價產(chǎn)生促進(jìn)作用;在地方政府債務(wù)風(fēng)險方程中,人口老齡化系數(shù)為0.231,并在5%水平下顯著,說明在上一期的人口老齡化程度會對增加本地區(qū)地方政府債券的風(fēng)險。由于面板VAR模型是動態(tài)系統(tǒng)模型,單一方程系數(shù)是無法完全反映經(jīng)濟變量之間的動態(tài)關(guān)系的,需要使用格蘭杰因果檢驗和脈沖響應(yīng)函數(shù)來對變量間動態(tài)關(guān)系進(jìn)行解讀。使用Dumitrescu和Hurlin提出的面板數(shù)據(jù)格蘭杰檢驗法對人口老齡化與房價波動、人口老齡化對地方政府債務(wù)風(fēng)險以及房價波動率的因果關(guān)系進(jìn)行檢驗。

表5 列出了面板格蘭杰因果檢驗結(jié)果

觀察表5可知,經(jīng)過面板格蘭杰因果檢驗,可以確認(rèn)人口老齡化至少在一個區(qū)域內(nèi)是房價變動的Granger因,這說明人口結(jié)構(gòu)會對房地產(chǎn)市場產(chǎn)生影響;也可以確認(rèn)人口老齡化至少在我國一個區(qū)域內(nèi)是地方政府債務(wù)風(fēng)險變動的原因,說明人口老齡化在影響房價變動的同時也在影響政府債務(wù)風(fēng)險。房價變動是地方政府債務(wù)風(fēng)險變動的Granger因,這與以往許多文獻(xiàn)的結(jié)論相符合;地方政府債務(wù)風(fēng)險也是房價變動的Granger因,說明地方政府會根據(jù)自身的債務(wù)壓力介入到房地產(chǎn)市場中去。面板格蘭杰因果檢驗確認(rèn)了人口老齡化、房價和地方政府債務(wù)風(fēng)險波動是相互關(guān)聯(lián)、相互影響的動態(tài)系統(tǒng)。格蘭杰因果檢驗雖然能分析出變量之間是否存在因果關(guān)系,但是無法深入刻畫變量之間的動態(tài)影響關(guān)系,無法確定變量之間存在著何種因果關(guān)系。

圖1 房價對人口老齡化的脈沖圖

圖2 地方政府債務(wù)風(fēng)險對人口老齡化的脈沖響應(yīng)圖

圖3 地方政府債務(wù)風(fēng)險對房價的脈沖響應(yīng)圖

圖4 房價對地方政府債務(wù)風(fēng)險的脈沖響應(yīng)圖

脈沖響應(yīng)分析能夠分析VAR系統(tǒng)中任意一個變動發(fā)生變化時,該變化對其他變量的當(dāng)期以及跨期影響。將脈沖響應(yīng)周期設(shè)定為5,使用蒙特卡羅方法進(jìn)行500次模擬實驗,最終得到人口老齡化對房價、人口老齡化對地方政府債務(wù)風(fēng)險以及房價對地方政府債務(wù)風(fēng)險的脈沖響應(yīng)圖形。

圖1給出了本地房價對人口老齡化的脈沖響應(yīng)關(guān)系。觀察可知,人口老齡化對房價影響在長期上表現(xiàn)為負(fù)面沖擊,人口老齡化問題的加深會對抑制房價的上升,但是這種負(fù)面沖擊隨著時間增加會出現(xiàn)快速的大幅度的下降,說明房地產(chǎn)市場在短時間內(nèi)對人口老齡化問題做出了調(diào)整,并在短時間內(nèi)回復(fù)了房價。圖2給出了地方政府債務(wù)風(fēng)險對人口老齡化的脈沖響應(yīng)關(guān)系,觀察可知,脈沖值一直在零以上,并且置信區(qū)間的下線也一直在零線以上,說明人口老齡化程度的加深會對地方政府債務(wù)的風(fēng)險產(chǎn)生長期的正面沖擊,人口老齡化問題的加深會增加地方債務(wù)的風(fēng)險。同時觀察圖1和圖2的系數(shù)可知,人口老齡化對地方債風(fēng)險的影響比對房價的影響程度更深,說明除了房價外,老齡化還從其他層面上對地方債政府債務(wù)風(fēng)險造成了沖擊。值得注意的是,人口老齡化對地方政府債務(wù)風(fēng)險沖擊的置信區(qū)間差距較大,說明人口老齡化的沖擊對債務(wù)風(fēng)險在幅度上存在著較大的不確定性,可能地區(qū)間存在著不小的差異,可以進(jìn)行進(jìn)一步分析。圖3給出了地方政府債務(wù)風(fēng)險對本地房價的脈沖響應(yīng)關(guān)系,觀察可知,總體上來看我國房價對地方政府債務(wù)風(fēng)險作用還是以降低為主,在最初的兩個周期內(nèi),房價的走高會對地方政府債務(wù)風(fēng)險代理負(fù)面沖擊,就是說房價的增加值會在最初的兩年內(nèi)降低地方債務(wù)的風(fēng)險。但是在第三年之后,房價走高的沖擊則會刺激地方政府債務(wù)風(fēng)險的累計,從一個較長的周期上說,高房價反而激化了地方政府債務(wù)的風(fēng)險。然而地方政府債務(wù)的風(fēng)險確會對房價造成長期的正面刺激。觀察圖4,房價對地方政府債務(wù)風(fēng)險的脈沖響應(yīng)圖,可知地方政府債務(wù)風(fēng)險的增加會對本地房地產(chǎn)價格產(chǎn)生正向激勵作用,也就是說房價對地方政府債務(wù)風(fēng)險的影響和地方政府債務(wù)風(fēng)險的影響存在非對稱性。

五 結(jié)論

本文使用我國22個省以及4個直轄市從2012年到2017年的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行面板向量自回歸模型建模,對人口老齡化、房價波動與地方政府債務(wù)風(fēng)險之間的動態(tài)關(guān)系進(jìn)行了實證分析。研究表明:(1)人口老齡化確實對房價和地方政府債務(wù)風(fēng)險產(chǎn)生了顯著的影響作用;(2)人口老齡化對房價的影響在短期內(nèi)符合生命周期理論。人口老齡化伴隨的收入減少和居民養(yǎng)老壓力在短時間比人口老齡化帶來的儲蓄財富釋放效應(yīng)和投資轉(zhuǎn)移作用明顯,縮減了房地產(chǎn)市場的需求端,進(jìn)而拉低了房價。但是,人口老齡化程度的加深并沒有在一個較長的周期上表現(xiàn)出對房價抑制作用,再隨后時間中,人口老齡化伴隨的收入縮減和養(yǎng)老壓力有別其他因素遮蔽,房地產(chǎn)市場完成自我調(diào)節(jié),房價重新上漲;(3)人口老齡化會對地方政府債務(wù)風(fēng)險造成長期的正向沖擊,一方面是因為人口老齡化會在短期內(nèi)降低房價,一方面是因為人口老齡化會對當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展帶來壓力,進(jìn)而對政府財政收入帶來負(fù)面影響;(4)區(qū)域內(nèi)房價和地方政府債務(wù)風(fēng)險相互影響存在著非對稱性,房價僅能在短周期內(nèi)對地方政府債務(wù)風(fēng)險產(chǎn)生抑制作用,而地方政府債務(wù)風(fēng)險會一直促進(jìn)房價的提升。這體現(xiàn)了我國各級政府過度依賴土地的財政管理模式,希望通過提升房價來解決當(dāng)前的地方債務(wù)歸還問題,但是卻忽略了長周期上房價累計過高帶來的額外風(fēng)險。