经济增长视角下我国地方政府债务的适度规模研究——基于省际数据的分析-刁伟涛.pdf
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1、刁伟涛: 经济增长视角下我国地方政府债务的适度规模研究经济增长视两下我国地方政府债务蛔运度规模研究基于省际数据的分析刁伟涛(青岛理工大学经贸学院,山东青岛266520)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13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
2、规模;供给侧中图分类号:F20 文献标识码:A 文章编号:1004972X(2016)03005005一、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、Chechefita和Rother旧J、Kumer和Woo旧。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
3、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【4j、刘金林哺、刘洪钟等【6、程宇丹和龚六堂J、郭步超和王博喁J、邱栎桦等J、王立勇等10、齐红倩等H和张启迪n21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,50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Presbitero3J对政府债
4、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
5、国政府性债务审计结果,再结合全收稿日期:20151214基金项目:全国统计科学研究项目“空间关联下我国地方债务承载能力的统计测度”(2015LY01);青岛市哲学社会科学规划项目“青岛市商业银行绿色信贷支持财富管理中心建设研究”(QDSKLl50505)作者简介:刁伟涛(1980一),男,山东海IrmA,博士,青岛理工大学经贸学院讲师,研究方向为地方政府债务治理。万方数据缠烯向趣 2016年第3期国人大常委会在2015年8月29 13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。表1 地方
6、政府负有偿还责任的债务状况地方政府负有偿还 债务增 名义GDt 实际GDP 地方政府负年份责任债务(亿元) 氏率() (亿元) 噌长率() 债率()1996 150237 711766 102 2111997 187526 2482 789730 96 2371998 277913 4820 844023 73 3291999 370514 3332 896771 79 4132000 493969 3332 992146 86 4982001 658560 3332 1096552 81 6012002 877992 3332 1203327 95 7302003 I1091080 2632
7、 1358228 105 8172004 1400989 2632 1598783 105 8762005 1769730 2632 1849374 108 9572006 2235523 2632 2163144 133 lO3320()7 2823912 2632 2658103 146 lO622008 3鸫6967 2348 3140454 lO1 11102009 5646097 6192 34()9028 83 16562010 6710951 1886 4015128 102 167l201I 8038377 1978 4731040 87 16992012 9628187 19
8、78 5194701 84 18532013 11430213 1872 5688452 74 20092014 154I)00 3473 636463 74 2420数据来源:国享审计署的政府性债务审计公告、中国财政年鉴(2014)、(2014)等。可以看出,在19962014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286,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482和619,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
9、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
10、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,本文引人省际面板数据进行实证分析。III_III_霸_ j U it) 21) 蛐 删 0U 叫 U地方政府负债率()图1 地方政府负债率与人均GDP增长率数据来源:和我国30个省份在2014年1月发布的当地政府性债务审计结果,具体可参见下文的相应部分。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4|,本文设定如下模型:gfII,I+=a+y
11、debti,I+fllngdpIl+JZXi+肛i+叼+占。tI+t (1)其中,因变量乳”;是以t时期为中心、前后各k期的人均实际GDP的平均增长率,flog。矗1 i:l+=六,乳f,这种处理方法可以使人均GDP的n T 1”实际增长率在一定程度上剔除经济周期的影响,并且能够有效地减轻模型的内生性问题【l 21。考虑到数据的可得性,本文选取k=1,即3年的平均增长率。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,lag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:全社会从业人需
12、要指出的是,相关文献是通过在模型中引入政府负债率的平方项来估算其适度规模的,但是利用我国的省际面板数据来进行估计,相关系数并不显著,并且显示是正“U”型,这个结果既不符合理论逻辑,也不符合现实逻辑。同时,考虑到地方债务主要是2010年之后才有具体数据的。因此大跨度时间和负债率水平下所显示的政府债务曲线在小跨度时间和负债率水平下可能更多地会表现为直线,因此本文仅将负债率本身引入模型的解释变量中,而关于解释变量中包含负债率平方的回归结果,可向笔者索要。5】万方数据刁伟涛: 经济增长视角下我国地方政府债务的适度规模研究员增长率(1abr)、固定资产投资增长率(invt)、金融发展水平(耽)和经济开放
13、程度(open);pi表示不同省份的个体效应,仇表示不同年份的时间效应,i=1,2,J、r,表示不同的省份;=1,2,丁,表示不同的年份。(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
14、公开数据: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月发布的当地政府性债务审计结果,并将单独发布的三个计划单列市: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,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。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。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
15、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)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STATAl2。(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52于回归结果的影响,本文仅仅利用在债务审计结
16、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。表2各变量描述性统计量 单位:变量 符号 样本数 均值 标准差 最小值 最大值人均实际GDP的3年 一 150 1034 23I 44 152平均增长率 g政府负有偿还责任债务 debt 89 2018 955 8” 6222负债率固定资产投资增长率 l删 150 181l 869 一lO42 3302全社会就业人员增长率 abr 150 205 214 572 974金融发展水平 正,lc 150 516 262 196 1447经济开放程度
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