況偉大，王湘君

(1.中國(guó)人民大學(xué) 商學(xué)院，北京 100872；2.北京石油化工學(xué)院 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院， 北京 102617)

一、 研究背景

發(fā)展中國(guó)家和轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)體面臨的財(cái)政風(fēng)險(xiǎn)尤為巨大[1]。作為世界第二大經(jīng)濟(jì)體，中國(guó)地方債務(wù)規(guī)模及其潛在風(fēng)險(xiǎn)已引起全球關(guān)注[2]。據(jù)中國(guó)審計(jì)署2013年第32號(hào)審計(jì)公告，政府負(fù)有償還責(zé)任的債務(wù)由2011年67109.51億元增至2013年6月底108859.17億元，年均增長(zhǎng)62.2%，截至2012年底，承諾以土地出讓收入償還的債務(wù)余額34865.24億元，占負(fù)有償還責(zé)任債務(wù)余額93642.66億元的37.23%。圖1顯示，2002—2016年土地出讓收入波動(dòng)最大，2014—2016年中國(guó)土地出讓收入增長(zhǎng)率分別為-21.41%、-9.18%和16.79%。因此，土地收入下跌，地方政府的償債能力下降，可能引發(fā)債務(wù)危機(jī)[3]。盡管現(xiàn)有文獻(xiàn)考察了土地收入對(duì)地方債發(fā)行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的影響[3-4]，但未考慮土地市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)地方債交易市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的影響。實(shí)際上，相對(duì)發(fā)行市場(chǎng)，地方債交易市場(chǎng)流動(dòng)性更強(qiáng)，更能及時(shí)和有效反映土地市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)地方債風(fēng)險(xiǎn)的影響(1)根據(jù)地方債是否初次發(fā)行，地方債市場(chǎng)可分為發(fā)行市場(chǎng)(一級(jí)市場(chǎng))和交易市場(chǎng)(二級(jí)市場(chǎng))，本文研究地方債交易市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。。此外，土地市場(chǎng)波動(dòng)包括價(jià)格波動(dòng)和數(shù)量波動(dòng)，投資者對(duì)土地價(jià)格和數(shù)量波動(dòng)均會(huì)產(chǎn)生反應(yīng)[5]。據(jù)此，本文從價(jià)格和數(shù)量波動(dòng)兩方面研究土地市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)地方債交易市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的影響。

圖1 2002—2016年中國(guó)土地出讓增長(zhǎng)率資料來源：《中國(guó)國(guó)土資源統(tǒng)計(jì)年鑒》(2003-2017)

二、文獻(xiàn)綜述

城投債也稱“準(zhǔn)市政債”，本質(zhì)上是主權(quán)債(sovereign debt)。主權(quán)債風(fēng)險(xiǎn)受財(cái)政收支、債券特征、隱性擔(dān)保以及企業(yè)特征的影響[6-12]。Poterba和Rueben(2001)使用1988—1998年美國(guó)州債券收益率及其財(cái)政預(yù)算數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)地方政府債券收益率與突發(fā)的財(cái)政赤字正相關(guān)[6]。Arellano 和 Kocherlakota(2014)[10]發(fā)現(xiàn)，強(qiáng)制清算使私人部門出現(xiàn)債務(wù)危機(jī)，導(dǎo)致稅收下滑，提高主權(quán)債風(fēng)險(xiǎn)。Chen等(2016)[12]使用1982—2012年S&P103個(gè)國(guó)家主權(quán)債信用評(píng)級(jí)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，主權(quán)債評(píng)級(jí)上調(diào)，債券價(jià)差縮小，反之亦然。Hecke(2013)[7]使用1995—2009年13個(gè)歐洲經(jīng)濟(jì)和貨幣聯(lián)盟(EMU)國(guó)家以及國(guó)際金融統(tǒng)計(jì)(IFS)十年期政府債券名義利率數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，當(dāng)?shù)胤絺谫Y約束弱且投資者相信地方債有中央政府擔(dān)保時(shí)，地方債影響中央政府主權(quán)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。但K?nig等(2014)[8]構(gòu)建的博弈模型顯示，國(guó)家擔(dān)保提高主權(quán)債違約風(fēng)險(xiǎn)。Fink 和 Scholl(2016)[9]構(gòu)建了救助的主權(quán)債違約模型，對(duì)阿根廷1993—2010年主權(quán)債數(shù)據(jù)模擬顯示，救濟(jì)短期內(nèi)能防止主權(quán)債務(wù)違約，但長(zhǎng)期提高主權(quán)債違約風(fēng)險(xiǎn)。Stellner 等(2015)[11]使用12個(gè)歐元區(qū)國(guó)家非金融企業(yè)發(fā)行的872只企業(yè)債券的ESG指數(shù)(Environmental, Social and Governance Indices)和零波動(dòng)價(jià)差數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，企業(yè)社會(huì)責(zé)任與信用風(fēng)險(xiǎn)的負(fù)向關(guān)系弱。

部分文獻(xiàn)研究了地方債風(fēng)險(xiǎn)的傳染效應(yīng)。Gande 和Parsley(2005)[13]使用1991年1月1日至2000年12月31日美國(guó)和其他34個(gè)國(guó)家主權(quán)債券價(jià)差日交易數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，一國(guó)債券的信用評(píng)級(jí)上調(diào)對(duì)他國(guó)債務(wù)價(jià)差無明顯影響，而信用評(píng)級(jí)下降顯著提高他國(guó)主權(quán)債價(jià)差。但Beirne 和 Fratzscher(2013)[14]使用1999—2011年31個(gè)發(fā)達(dá)和新興國(guó)家數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，絕大多數(shù)國(guó)家的基本面能解釋主權(quán)債價(jià)差和信用違約互換價(jià)差上升，而區(qū)域性溢出效應(yīng)和傳染效應(yīng)的解釋力度較小。Mink 和Haan(2013)[15]使用2010年48個(gè)歐洲銀行Thomson Datastream的日股價(jià)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，葡萄牙、愛爾蘭以及西班牙的主權(quán)債價(jià)格受希臘以及希臘救濟(jì)新聞的影響。同樣，Bhanot 等(2014)[16]使用多元GARCH模型對(duì)2005年1月至2011年6月希臘主權(quán)債數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，希臘主權(quán)債價(jià)差上升導(dǎo)致葡萄牙、西班牙和荷蘭金融股票超額回報(bào)率下降。Eijffinger等(2018)[17]構(gòu)建的理論模型顯示，當(dāng)希臘主權(quán)債務(wù)危機(jī)加重，希臘可能退出歐元區(qū)的謠傳增加其他歐元國(guó)家的舉債成本，其他國(guó)家違約概率增加3倍。

最后，盡管現(xiàn)有文獻(xiàn)研究城投債二級(jí)市場(chǎng)(交易市場(chǎng))，但未考察土地市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)二級(jí)市場(chǎng)的影響[26-27]。王永欽等(2016)[26]對(duì)城投債交易數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，預(yù)算軟約束使城投債溢價(jià)未反映違約風(fēng)險(xiǎn)，但中國(guó)整體違約風(fēng)險(xiǎn)能有效定價(jià)。Ang等(2016)[27]對(duì)城投債的數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，盡管中央政府對(duì)城投債有隱性擔(dān)保，但城投債超額回報(bào)存在顯著區(qū)域性差異，特別是腐敗對(duì)城投債溢價(jià)有顯著正影響。

綜上，盡管現(xiàn)有文獻(xiàn)考察了土地收入對(duì)地方債發(fā)行市場(chǎng)的影響，但未考察土地收入波動(dòng)對(duì)地方債交易市場(chǎng)的影響。余下部分如下：第二部分為文獻(xiàn)綜述，第三部分提出研究假設(shè)，第四部分為數(shù)據(jù)與實(shí)證檢驗(yàn)，第五部分為結(jié)論和政策含義。

三、研究假設(shè)

前已述及，據(jù)中國(guó)審計(jì)署2013年第32號(hào)審計(jì)公告，截至2012年底，11個(gè)省級(jí)、316個(gè)市級(jí)、1396個(gè)縣級(jí)政府承諾以土地出讓收入償還的債務(wù)余額34865.24億元，占省、市、縣三級(jí)政府負(fù)有償還責(zé)任債務(wù)余額93642.66億元的37.23%。因此，土地收入影響地方債償還能力和風(fēng)險(xiǎn)[3,28-29]。與地方債發(fā)行市場(chǎng)注重區(qū)域差異不同，地方債交易市場(chǎng)流動(dòng)性更強(qiáng)，更能動(dòng)態(tài)反映土地市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)地方債風(fēng)險(xiǎn)的影響。因此，土地收入波動(dòng)提高地方債交易市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。另一方面，土地收入波動(dòng)對(duì)地方債交易市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)具有不對(duì)稱性效應(yīng)。土地收入向上波動(dòng)，地方政府償債能力變強(qiáng)，地方債違約風(fēng)險(xiǎn)越小，地方債風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)越小。土地收入向下波動(dòng)，地方政府償債能力變?nèi)酰胤絺`約風(fēng)險(xiǎn)越大，地方債風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)越大。據(jù)此，本文提出假設(shè)1a和假設(shè)1b。

假設(shè)1a：土地收入向上波動(dòng)越大，地方政府償債能力越強(qiáng)，地方債風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)越小。

假設(shè)1b：土地收入向下波動(dòng)越大，地方政府償債能力越弱，地方債風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)越大。

土地市場(chǎng)波動(dòng)包括價(jià)格波動(dòng)和數(shù)量波動(dòng)[5]。作為土地市場(chǎng)可觀測(cè)信息，投資者均會(huì)對(duì)土地價(jià)格和數(shù)量波動(dòng)做出反應(yīng)，產(chǎn)生預(yù)期。據(jù)此，本文提出假設(shè)1c、假設(shè)1d、假設(shè)1e和假設(shè)1f。

脫離教材的語文實(shí)踐活動(dòng)是盲目的。應(yīng)針對(duì)單元教材的要求，設(shè)計(jì)相應(yīng)的活動(dòng)。這樣，才能在激發(fā)興趣的同時(shí)，完成教學(xué)任務(wù)，達(dá)到教學(xué)目的。在語文教學(xué)中，我針對(duì)初中學(xué)生的特點(diǎn)開展了形式多樣的語文實(shí)踐活動(dòng)。如課前演講、朗誦比賽、廣告設(shè)計(jì)、找廣告牌匾中的錯(cuò)別字、寫觀察日記等。這些活動(dòng)，改變了傳統(tǒng)教學(xué)結(jié)構(gòu)，使語文教學(xué)與學(xué)生生活密切聯(lián)系起來。學(xué)生感受到了語文學(xué)習(xí)離不開生活，生活也離不開語文。學(xué)生體會(huì)到語文學(xué)習(xí)的價(jià)值和意義，將有助于激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)語文的興趣。

假設(shè)1c：土地價(jià)格向上波動(dòng)越大，地方政府償債能力越強(qiáng)，地方債風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)越小。

假設(shè)1d：土地價(jià)格向下波動(dòng)越大，地方政府償債能力越弱，地方債風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)越大。

假設(shè)1e：土地?cái)?shù)量向上波動(dòng)越大，地方政府償債能力越強(qiáng)，地方債風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)越小。

假設(shè)1f：土地?cái)?shù)量向下波動(dòng)越大，地方政府償債能力越弱，地方債風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)越大。

限購(gòu)不僅抑制房?jī)r(jià)[30-38]，而且抑制土地收入和地方債發(fā)行[25]。換言之，限購(gòu)政策經(jīng)抑制房?jī)r(jià)抑制了土地價(jià)格和土地收入。因此，限購(gòu)政策抑制了投機(jī)和房?jī)r(jià)的波動(dòng)，從而抑制了地價(jià)和土地收入的波動(dòng)，進(jìn)而抑制土地市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)地方債交易市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的影響。據(jù)此，本文提出假設(shè)2。

假設(shè)2：相對(duì)限購(gòu)地區(qū)，非限購(gòu)地區(qū)土地市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)地方債風(fēng)險(xiǎn)影響更大。

四、實(shí)證檢驗(yàn)

(一)數(shù)據(jù)

本文使用2006—2016年中國(guó)271個(gè)地級(jí)市土地出讓、限購(gòu)和城投債交易數(shù)據(jù)(2)需指出的是，盡管《國(guó)務(wù)院關(guān)于加強(qiáng)地方政府性債務(wù)管理的意見》剝離了城投公司的融資職能，但根據(jù)《關(guān)于規(guī)范土地儲(chǔ)備和資金管理等相關(guān)問題的通知》，地方融資平臺(tái)土地儲(chǔ)備業(yè)務(wù)須于2016年12月31日前完成剝離，本文樣本期內(nèi)土地出讓收入仍影響城投債風(fēng)險(xiǎn)。。在中國(guó)，地方債包含地方政府公開發(fā)行的債務(wù)、地方融資平臺(tái)公開發(fā)行的債務(wù)(稱為企業(yè)債或城投債)以及地方政府貸款。鑒于貸款數(shù)據(jù)不可得，且2010年前地方政府不能自行發(fā)債，本文使用城投債數(shù)據(jù)研究地方債風(fēng)險(xiǎn)。實(shí)際上，城投債與其他地方債趨勢(shì)及風(fēng)險(xiǎn)決定因素基本一致，不會(huì)影響研究結(jié)論。城投債數(shù)據(jù)來自Wind數(shù)據(jù)庫(kù)和中國(guó)債券信息網(wǎng)(http://www.chinabond.com.cn/)(3)本文使用Wind數(shù)據(jù)庫(kù)中銀監(jiān)會(huì)標(biāo)準(zhǔn)、中債標(biāo)準(zhǔn)以及Wind統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)三種統(tǒng)計(jì)口徑的城投債樣本。。城投債發(fā)行數(shù)據(jù)包括證券代碼、簡(jiǎn)稱、發(fā)行日期、債務(wù)主體、是否上市公司、債券期限、發(fā)行額、票面利率、起息日期、所屬行業(yè)、所在城市、發(fā)行主體評(píng)級(jí)。城投債交易數(shù)據(jù)包括最低價(jià)、最高價(jià)、均價(jià)、交易量、收盤價(jià)以及到期收益率。本文剔除發(fā)行和交易數(shù)據(jù)同時(shí)缺失的樣本，并剔除在多個(gè)交易市場(chǎng)發(fā)行的債券(4)債券在不同市場(chǎng)發(fā)行時(shí)，有不同的證券代碼和簡(jiǎn)稱，為避免重復(fù)統(tǒng)計(jì)，本文使用代碼匹配后的樣本。，共得到3588只城投債。城市土地出讓數(shù)據(jù)來自《中國(guó)國(guó)土資源統(tǒng)計(jì)年鑒(2004—2017)》，包括土地出讓收入和面積。地方財(cái)政收入、財(cái)政支出、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率數(shù)據(jù)來自《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒(2007—2017)》。為剔除通脹影響，本文以2000年為基期使用城市CPI將所有價(jià)值型變量變?yōu)閷?shí)際變量，CPI數(shù)據(jù)來自各省市歷年統(tǒng)計(jì)年鑒和物價(jià)資料。限購(gòu)數(shù)據(jù)來自各市限購(gòu)政策。表1為主要變量的名稱、含義和計(jì)算方法。

表1 變量定義

④ 根據(jù)資本資產(chǎn)定價(jià)模型(CAPM)和現(xiàn)有文獻(xiàn)，資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)以風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)(risk premium)表示[26-27,39]，本文以國(guó)債到期收益率作為無風(fēng)險(xiǎn)收益率計(jì)算地方債風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。

⑤ 以歷史均值計(jì)算的標(biāo)準(zhǔn)差。

表2顯示，樣本城市城投債收益率溢價(jià)均值為0.0259，標(biāo)準(zhǔn)差0.0084，城投債溢價(jià)均值較小，但波動(dòng)大。土地出讓收入標(biāo)準(zhǔn)差均值為0.908，標(biāo)準(zhǔn)差0.337，土地收入波動(dòng)較大。土地面積和價(jià)格標(biāo)準(zhǔn)差均值分別為0.596和0.5763，土地出讓面積波動(dòng)大于價(jià)格波動(dòng)。財(cái)政盈余均值為-0.1015，標(biāo)準(zhǔn)差為0.091，地方財(cái)政總體為財(cái)政赤字，但波動(dòng)較大。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率均值為9.32%，與同期中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率均值相近(5)2007-2016年中國(guó)年均經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率為9.13%。。票息率均值為6.82%，與貸款利率接近。平均發(fā)行年限和規(guī)模的均值大于標(biāo)準(zhǔn)誤，符合正態(tài)分布。

表2 主要變量統(tǒng)計(jì)

表3顯示，土地收入向上波動(dòng)觀測(cè)值占91.54%，表明樣本期內(nèi)土地收入主要表現(xiàn)為向上波動(dòng)。土地收入上下波動(dòng)的城投債收益率溢價(jià)均值分別為0.0264和0.0206，前者大于后者。因此，有必要區(qū)分土地收入上下波動(dòng)對(duì)地方債風(fēng)險(xiǎn)的影響。

表4顯示，除土地出讓價(jià)格波動(dòng)均值和中位數(shù)小于非限購(gòu)城市外，限購(gòu)城市土地出讓收入和面積波動(dòng)均值和中位數(shù)顯著小于非限購(gòu)城市，表明限購(gòu)政策能有效緩解限購(gòu)城市土地市場(chǎng)波動(dòng)。

(二)計(jì)量模型

為檢驗(yàn)研究假設(shè)1，本文建立如下地方債交易市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型：

Spdi,t=α0+α1LRVoli,t+α2FRi,t+α3EGi,t+α4DMi,t+α5CRi,t+α6DSi,t+α7IntRi,t+City+Yrs+εi,t

(1)

式(1)中，Spdi,t表示城市i第t年城投債收益率溢價(jià)。需指出的是，鑒于樣本發(fā)行期限7年的城投債占49.53%，本文以7年期國(guó)債到期收益率作為無風(fēng)險(xiǎn)收益率計(jì)算城投債風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，以10年期國(guó)債到期收益率作為無風(fēng)險(xiǎn)收益率進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。LRVoli,t以土地出讓收入自然對(duì)數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差衡量[41-42]，計(jì)算公式為：

(2)

式(2)中，LRit表示i城市第t年的土地出讓收入。同樣，本文引入土地出讓面積和價(jià)格波動(dòng)變量LAVol和LPVol(6)鑒于土地出讓面積單位為公頃，存在小于1的情形，土地出讓面積自然對(duì)數(shù)取ln(1+LAit)。。根據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn)，本文引入財(cái)政盈余(FS)、GDP增長(zhǎng)率(EG)和利率(IntR)宏觀變量[26,43]。因債券風(fēng)險(xiǎn)與債券特征相關(guān)，本文引入城市平均票息率(CR)、平均發(fā)行規(guī)模(DS)以及平均發(fā)行年限(DM)變量[44]。

表3 土地收入波動(dòng)主要變量統(tǒng)計(jì)

表4 是否限購(gòu)城市土地市場(chǎng)波動(dòng)差異t檢驗(yàn)結(jié)果(7) 一般地，樣本量超過30個(gè)，t分布的自由度可收斂為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布[40]。本文限購(gòu)城市觀測(cè)值134個(gè)，符合t檢驗(yàn)的基本要求。

五、實(shí)證分析

(一) 基本回歸結(jié)果

表5報(bào)告土地市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)地方債風(fēng)險(xiǎn)影響的OLS回歸結(jié)果。模型1顯示，土地收入波動(dòng)對(duì)城投債收益率溢價(jià)影響為負(fù)。土地出讓收入每增加1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，城投債溢價(jià)下降0.3%，表明土地出讓收入波動(dòng)越大，城投債交易市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)越小。前已述及，樣本期土地市場(chǎng)主要向上波動(dòng)，從而城投債風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)越小，驗(yàn)證了研究假設(shè)1a。模型2顯示，土地出讓面積每增加1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，城投債收益率溢價(jià)下降0.29%，表明土地出讓面積波動(dòng)越大，城投債交易市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)越小，驗(yàn)證了研究假設(shè)1c。模型3顯示，土地出讓單價(jià)波動(dòng)對(duì)城投債交易市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)無顯著影響。此外，城投債發(fā)行年限和發(fā)行規(guī)模與城投債收益率溢價(jià)負(fù)相關(guān)，城投債票息率與城投債收益率溢價(jià)正相關(guān)，但財(cái)政盈余與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率對(duì)城投債收益率溢價(jià)無顯著影響。

表5 土地市場(chǎng)波動(dòng)與地方債風(fēng)險(xiǎn)OLS回歸結(jié)果

注：括號(hào)內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)誤(下同)。

表6報(bào)告了土地市場(chǎng)上下波動(dòng)對(duì)城投債風(fēng)險(xiǎn)影響的回歸結(jié)果。模型4顯示，土地收入向上波動(dòng)對(duì)城投債風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)影響為負(fù)。土地出讓收入每增加1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，城投債收益率溢價(jià)下降0.35%，表明土地出讓收入向上波動(dòng)越大，地方政府償債能力越強(qiáng)，城投債交易市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)越小，驗(yàn)證了假設(shè)1a。模型5顯示，土地收入向下波動(dòng)對(duì)城投債風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的影響不顯著。模型6和模型7顯示，土地出讓面積上下波動(dòng)對(duì)城投債收益率溢價(jià)影響不顯著。模型8和模型9顯示，土地出讓價(jià)格上下波動(dòng)對(duì)城投債收益率溢價(jià)影響不顯著，表明土地單價(jià)對(duì)城投債交易市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)無影響。

(二) 內(nèi)生性問題

中國(guó)城市土地實(shí)際歸地方政府所有，土地收入是地方政府重要收入[45]。為提升地方政府融資能力和償還能力，地方政府在土地出讓面積、方式以及價(jià)格上具有壟斷性和主導(dǎo)性[23,46]，土地市場(chǎng)波動(dòng)和地方債風(fēng)險(xiǎn)存在內(nèi)生性問題。鑒于土地市場(chǎng)與住房市場(chǎng)相關(guān)性[47]，本文借鑒Wei 和Zhang(2011)的研究[48]，使用10—24歲性別比(SexR)作為土地市場(chǎng)波動(dòng)的工具變量(8)理論上，2016年10-24歲人口與2010年4-18歲人口分布相同，本文分別以2000年和2010年人口普查數(shù)據(jù)測(cè)算2006-2009年和2010-2016年10-24歲性別比，人口普查數(shù)據(jù)來自2000年和2010年人口普查統(tǒng)計(jì)資料。因地級(jí)市人口出生率數(shù)據(jù)不可得，本文使用省份出生率，來自《中國(guó)人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》。。

表7報(bào)告了工具變量的兩階段回歸結(jié)果。表7顯示，土地收入波動(dòng)與城投債溢價(jià)顯著負(fù)相關(guān)。土地收入每增加1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，城投債收益率溢價(jià)下降3.06%。土地出讓面積和價(jià)格對(duì)城投債交易市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)有顯著負(fù)影響。土地出讓面積和價(jià)格每增加1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，城投債收益率溢價(jià)分別下降7.44%和4.51%?？梢?，克服內(nèi)生性的回歸結(jié)果更顯著，表明OLS回歸結(jié)果存在偏誤。

表8報(bào)告了土地市場(chǎng)上下波動(dòng)與地方債風(fēng)險(xiǎn)的兩階段回歸結(jié)果。Panel A顯示，土地出讓收入向上波動(dòng)對(duì)城投債風(fēng)險(xiǎn)有顯著負(fù)影響。土地出讓收入每向上增加1個(gè)單位標(biāo)準(zhǔn)差，城投債收益率溢價(jià)下降3.42%，進(jìn)一步驗(yàn)證了假設(shè)1a。同樣，土地出讓面積和價(jià)格向上波動(dòng)對(duì)城投債風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)有顯著負(fù)影響，進(jìn)一步驗(yàn)證了假設(shè)1c和假設(shè)1e。但是，土地出讓收入、面積和價(jià)格向下波動(dòng)對(duì)城投債風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)影響不顯著，表明土地市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)地方債風(fēng)險(xiǎn)影響是非對(duì)稱的。

(三) 限購(gòu)與地方債風(fēng)險(xiǎn)

限購(gòu)不僅限制住房需求，而且抑制住房供給[49]，有效抑制房?jī)r(jià)[30,35,37-38]。為檢驗(yàn)假設(shè)2，本文將樣本城市分為限購(gòu)城市和非限購(gòu)城市。某市1—6月限購(gòu)，則該市當(dāng)年為限購(gòu)城市，7—12月限購(gòu)，則該市當(dāng)年為非限購(gòu)城市，以此類推。

表6 土地市場(chǎng)上下波動(dòng)與地方債風(fēng)險(xiǎn)

表7 土地市場(chǎng)波動(dòng)與地方債風(fēng)險(xiǎn)2SLS回歸結(jié)果

表8 地市場(chǎng)上下波動(dòng)與地方債風(fēng)險(xiǎn)2SLS回歸結(jié)果

表9報(bào)告了限購(gòu)政策對(duì)城投債風(fēng)險(xiǎn)影響的回歸結(jié)果。Panel A顯示，限購(gòu)城市土地收入波動(dòng)對(duì)地方債風(fēng)險(xiǎn)無顯著影響，非限購(gòu)城市土地收入波動(dòng)對(duì)城投債風(fēng)險(xiǎn)有顯著負(fù)影響，土地出讓收入每增加1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，非限購(gòu)城市城投債收益率溢價(jià)下降3.37%，表明限購(gòu)政策能有效緩解土地市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)地方債風(fēng)險(xiǎn)的影響，驗(yàn)證了假設(shè)2。同樣，土地出讓面積和價(jià)格波動(dòng)對(duì)非限購(gòu)城市城投債風(fēng)險(xiǎn)有顯著負(fù)影響，對(duì)限購(gòu)城市城投債風(fēng)險(xiǎn)無影響，進(jìn)一步驗(yàn)證了假設(shè)2。

表9 按限購(gòu)劃分的2SLS回歸結(jié)果

(四) 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.地方債風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)

前文以7年期國(guó)債到期收益率作為無風(fēng)險(xiǎn)收益率，本部分以10年期國(guó)債到期收益率作為無風(fēng)險(xiǎn)收益率進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。表10顯示，土地出讓收入、面積和價(jià)格每增加1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，城投債收益率溢價(jià)分別下降3.08%、7.48%和4.54%，表明本文回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。

表10 十年期國(guó)債到期收益率2SLS回歸結(jié)果

2.土地市場(chǎng)波動(dòng)

六、 結(jié)論與政策含義

現(xiàn)有文獻(xiàn)主要分析了地方債發(fā)行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，但尚未研究地方債交易市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。本文使用2006—2016年中國(guó)271個(gè)城市土地市場(chǎng)以及城投債交易數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，土地市場(chǎng)向上波動(dòng)降低地方債交易市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，向下波動(dòng)對(duì)地方債交易市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)無影響，具有不對(duì)稱效應(yīng)。為防范地方債風(fēng)險(xiǎn)，應(yīng)對(duì)土地出讓市場(chǎng)進(jìn)行逆周期管理。其次，土地出讓收入的波動(dòng)大于土地出讓面積和價(jià)格波動(dòng)，但土地出讓面積波動(dòng)對(duì)地方債交易市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)影響大于土地出讓收入和價(jià)格。因此，應(yīng)完善土地儲(chǔ)備制度，化解土地市場(chǎng)波動(dòng)。最后，非限購(gòu)城市的土地市場(chǎng)波動(dòng)不僅比限購(gòu)城市土地市場(chǎng)波動(dòng)小，而且對(duì)地方債風(fēng)險(xiǎn)的影響顯著。因此，限購(gòu)政策能降低地方債風(fēng)險(xiǎn)，具有“風(fēng)險(xiǎn)穩(wěn)定器”的作用。

表11 五年土地市場(chǎng)變動(dòng)率2SLS回歸結(jié)果