地方融資平臺(tái)市場(chǎng)化轉(zhuǎn)型的研究

周金飛

內(nèi)容提要：《國務(wù)院關(guān)于加強(qiáng)地方政府性債務(wù)管理的意見》和新預(yù)算法的實(shí)施旨在厘清地方政府與地方融資平臺(tái)的關(guān)系，緩解地方政府對(duì)城投債的隱性擔(dān)保，促進(jìn)城投債市場(chǎng)化發(fā)行。為了檢驗(yàn)政策和法規(guī)的實(shí)施效果，本文以2009-2017年城投債發(fā)行數(shù)據(jù)為研究樣本，采用雙重差分方法研究43號(hào)文和新預(yù)算法實(shí)施前后擔(dān)保措施對(duì)城投債發(fā)行信用利差影響的差異。結(jié)果表明：政策與法規(guī)實(shí)施后擔(dān)保措施能顯著降低城投債信用利差，地方政府財(cái)政狀況較好的地區(qū)，擔(dān)保措施降低城投債信用利差的效果更好，且政策與法規(guī)實(shí)施效果具有持續(xù)性，說明43號(hào)文和新預(yù)算法確實(shí)能有效厘清地方政府與地方融資平臺(tái)的關(guān)系，弱化地方政府對(duì)城投債的隱性擔(dān)保。地方融資平臺(tái)市場(chǎng)化轉(zhuǎn)型是循序漸進(jìn)的過程，要重點(diǎn)關(guān)注政府財(cái)政狀況較差的地方融資平臺(tái)，提高其經(jīng)營水平和盈利能力。

關(guān)鍵詞：地方融資平臺(tái);城投債;擔(dān)保措施;隱性擔(dān)保

中圖分類號(hào)：F832.5 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1001-148X（2020）05-0018-08

一、引言

2008年以來，為應(yīng)對(duì)全球金融危機(jī)的不良影響，中央政府推出四萬億經(jīng)濟(jì)刺激計(jì)劃，其中大部分配套資金需要由地方政府通過地方融資平臺(tái)籌集，城投債進(jìn)入高速擴(kuò)張階段。城投債規(guī)模急劇增長引發(fā)地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)此中央政府采取“開明渠、堵暗道”的治理原則，賦予地方政府依法適度舉債融資權(quán)限，堅(jiān)決制止地方政府違法違規(guī)舉債。2014年8月《關(guān)于修改〈中華人民共和國預(yù)算法〉的決定》（以下簡稱“新預(yù)算法”）獲得全國人大常委會(huì)通過并在2015年初正式實(shí)施，地方政府被賦予依法舉債融資的權(quán)利，其可以通過發(fā)行政府債券籌集建設(shè)資金，以減少對(duì)地方融資平臺(tái)發(fā)行城投債募集資金的依賴。同年10月國務(wù)院下發(fā)《國務(wù)院關(guān)于加強(qiáng)地方政府性債務(wù)管理的意見》（以下簡稱“43號(hào)文”），明確地方政府和地方融資平臺(tái)的責(zé)任，剝離地方融資平臺(tái)政府融資職能，地方政府債務(wù)不得通過地方融資平臺(tái)舉借，地方融資平臺(tái)債務(wù)不得推給政府償還。43號(hào)文和新預(yù)算法相繼實(shí)施，試圖厘清地方政府與地方融資平臺(tái)的關(guān)系，打破城投債償還中地方政府剛性兜底的預(yù)期，減少地方政府對(duì)城投債的隱性擔(dān)保，推動(dòng)地方融資平臺(tái)市場(chǎng)化轉(zhuǎn)型，從而達(dá)到防范和化解地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的目的。

由于融資平臺(tái)有地方政府隱性擔(dān)保，其城投債在發(fā)行時(shí)是否采取增信措施對(duì)發(fā)行定價(jià)沒有顯著影響[1-2]，隱性擔(dān)保的存在會(huì)對(duì)債券市場(chǎng)增信信息作用的發(fā)揮產(chǎn)生不良影響[3]，導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)政策不確定性下信貸資源更多流向國有企業(yè)，影響資源有效配置[4]。而對(duì)于市場(chǎng)化運(yùn)營的企業(yè)，其發(fā)行債券時(shí)擔(dān)保措施是重要的增信手段，能提高債券信用等級(jí)和減少債券違約風(fēng)險(xiǎn)，從而降低債券發(fā)行時(shí)的信用利差[5-6]?；诖?，本文采用雙重差分法研究擔(dān)保措施在43號(hào)文和新預(yù)算法實(shí)施前后對(duì)城投債發(fā)行信用利差的影響，以評(píng)估政策和法規(guī)的實(shí)施對(duì)厘清地方政府與地方融資平臺(tái)關(guān)系和促進(jìn)地方融資平臺(tái)市場(chǎng)化轉(zhuǎn)型的效果。

二、理論分析與研究假設(shè)

為了防止地方融資平臺(tái)債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)向地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移，中央政府采取“開明渠、堵暗道”的治理原則，賦予地方政府依法適度舉債融資權(quán)限，堅(jiān)決制止地方政府違法違規(guī)舉債。43號(hào)文和新預(yù)算法相繼實(shí)施，試圖厘清地方政府與地方融資平臺(tái)關(guān)系，減弱地方政府對(duì)城投債發(fā)行的隱性擔(dān)保，促進(jìn)地方融資平臺(tái)市場(chǎng)化轉(zhuǎn)型。地方融資平臺(tái)市場(chǎng)化運(yùn)作意味著城投債發(fā)行定價(jià)采用市場(chǎng)化的方式，陳超和李镕伊（2014）[5]研究表明隨著中國債券市場(chǎng)的發(fā)展，市場(chǎng)化方式運(yùn)作的企業(yè)，采取擔(dān)保措施能顯著降低債券發(fā)行時(shí)的融資成本。Bradley & Roberts（2015）[6]進(jìn)一步研究表明，市場(chǎng)化運(yùn)作的企業(yè)采取擔(dān)保措施在于提升其信用等級(jí)，從而方便從金融機(jī)構(gòu)獲得貸款和在債券市場(chǎng)發(fā)行債券融資，且擔(dān)保措施能夠降低企業(yè)信貸和債券融資成本。現(xiàn)有研究擔(dān)保措施對(duì)城投債發(fā)行定價(jià)影響的文獻(xiàn)，以43號(hào)文和新預(yù)算法實(shí)施前城投債發(fā)行數(shù)據(jù)為研究樣本，發(fā)現(xiàn)地方政府隱性擔(dān)保的存在導(dǎo)致有無擔(dān)保措施對(duì)城投債信用利差沒有顯著影響。鐘輝勇等（2016）[2]研究發(fā)現(xiàn)擔(dān)保措施的存在提高城投債信用評(píng)級(jí)，但對(duì)城投債信用利差沒有顯著影響。羅榮華和劉勁勁（2016）[1]研究進(jìn)一步指出，城投債發(fā)行時(shí)有無擔(dān)保措施對(duì)信用利差沒有顯著影響，市場(chǎng)認(rèn)為地方融資平臺(tái)承擔(dān)著地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施和公益性項(xiàng)目建設(shè)任務(wù)，分擔(dān)著地方政府的服務(wù)職責(zé)，城投債背后存在地方政府隱性擔(dān)保。魏明海等（2017）[3]研究也發(fā)現(xiàn)地方政府隱性擔(dān)保會(huì)扭曲債券市場(chǎng)增信信息的效率，讓投資者忽視企業(yè)經(jīng)營等基本面信息，影響債券市場(chǎng)對(duì)債券發(fā)行時(shí)增信信息的反應(yīng)。王敘果等（2019）[7]研究指出打破剛性兌付，降低地方政府隱性擔(dān)保是化解債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的市場(chǎng)化方式，隨著國有企業(yè)債券違約事件的發(fā)生，地方政府隱性擔(dān)保對(duì)降低國有企業(yè)債券信用利差的作用效果減弱，債券增信效果作用變強(qiáng)。基于現(xiàn)有文獻(xiàn)的研究，如果43號(hào)文和新預(yù)算法實(shí)施取得效果，地方融資平臺(tái)市場(chǎng)化轉(zhuǎn)型是有效的，那么城投債發(fā)行時(shí)地方政府隱性擔(dān)保將減弱，而擔(dān)保措施增信效果將得到提升，并能顯著降低城投債發(fā)行信用利差，因此提出假設(shè)：

H1：43號(hào)文和新預(yù)算法實(shí)施后，擔(dān)保措施能顯著降低城投債信用利差，地方融資平臺(tái)市場(chǎng)化轉(zhuǎn)型取得成效。

政府財(cái)政狀況會(huì)影響到地方政府對(duì)城投債的隱性擔(dān)保[1]，地方政府財(cái)政狀況好壞是否會(huì)對(duì)地方融資平臺(tái)市場(chǎng)化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生不同影響。地方政府財(cái)政狀況較好，一方面反映其自有盈余資金充裕，籌資能力較強(qiáng)，獲取基礎(chǔ)設(shè)施和公益性項(xiàng)目建設(shè)資金來源渠道較多，籌集建設(shè)資金較為方便，可以減少對(duì)地方融資平臺(tái)募集建設(shè)資金的依賴，地方融資平臺(tái)市場(chǎng)化經(jīng)營也較為容易;另一方面反映地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，商業(yè)較為發(fā)達(dá)，轄區(qū)企業(yè)經(jīng)營狀況較好，盈利能力較強(qiáng)，給地方政府貢獻(xiàn)較多稅收，地方融資平臺(tái)處在這樣的經(jīng)濟(jì)社會(huì)環(huán)境當(dāng)中，經(jīng)營水平和盈利能力都會(huì)有較大提升，也更容易市場(chǎng)化轉(zhuǎn)型。而在地方政府財(cái)政狀況較差的地區(qū)，地方融資平臺(tái)市場(chǎng)化轉(zhuǎn)型可能較為困難。為此提出假設(shè)：

H2：43號(hào)文和新預(yù)算法實(shí)施后，政府財(cái)政狀況較好的地區(qū)，擔(dān)保措施更能顯著降低城投債信用利差，地方融資平臺(tái)市場(chǎng)化轉(zhuǎn)型也更為容易。

三、模型與方法

（一）計(jì)量模型

43號(hào)文剝離地方融資平臺(tái)政府融資職能，厘清地方政府與地方融資平臺(tái)關(guān)系，促進(jìn)地方融資平臺(tái)市場(chǎng)化轉(zhuǎn)型。而新預(yù)算法賦予地方政府依法舉債的權(quán)利，地方政府可以通過發(fā)行政府債券募集建設(shè)資金，減少對(duì)地方融資平臺(tái)發(fā)行城投債募集建設(shè)資金的依賴?；诖耍疚囊缘丶?jí)市地方融資平臺(tái)發(fā)行的城投債為研究樣本，通過雙重差分法考察43號(hào)文和新預(yù)算法的實(shí)施對(duì)城投債市場(chǎng)化發(fā)行的影響。具體來說，由于現(xiàn)有文獻(xiàn)研究得出城投債背后有地方政府隱性擔(dān)保，導(dǎo)致城投債發(fā)行時(shí)采取的擔(dān)保措施不能起到降低城投債信用利差的效果。43號(hào)文和新預(yù)算法的實(shí)施，如果減弱地方政府對(duì)城投債的隱性擔(dān)保，地方融資平臺(tái)能夠市場(chǎng)化運(yùn)作，則城投債發(fā)行時(shí)采取的擔(dān)保措施能起到增信效果，降低城投債發(fā)行信用利差。考慮到雙重差分法在政策實(shí)施效果評(píng)估方面具有較大優(yōu)勢(shì)，文章將采用雙重差分估計(jì)方法，將研究樣本分為實(shí)驗(yàn)組和控制組，采取擔(dān)保措施發(fā)行的城投債為實(shí)驗(yàn)組，反之為控制組。以43號(hào)文頒布和新預(yù)算法獲得人大通過的2014年末2015年初為分界線，2014年及以前為實(shí)驗(yàn)前，2015年及以后為試驗(yàn)后。為此構(gòu)建模型：

變量下標(biāo)表示第i個(gè)地方政府管轄的第j個(gè)地方融資平臺(tái)在t年份發(fā)行的第k只城投債。上標(biāo)T表示政策實(shí)施時(shí)間，在基本模型中以2014年末2015年初（T=2015）為劃分基準(zhǔn)，在后面的平行趨勢(shì)檢驗(yàn)中，將以T=2014年和T=2013年為劃分基準(zhǔn)。在政策效果持續(xù)性檢驗(yàn)中，將以T=2016年為劃分基準(zhǔn)。被解釋變量（spread）是城投債發(fā)行時(shí)的信用利差，用城投債票面利率與發(fā)行日同期限國債收益率之差表示。解釋變量（Treated）表示政策試驗(yàn)分組，即城投債發(fā)行時(shí)是否有擔(dān)保措施虛擬變量，如果有擔(dān)保措施則取值1，否則為0。解釋變量（Period）表示政策虛擬變量，以43號(hào)文和新預(yù)算法實(shí)施時(shí)間T為劃分標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)施時(shí)間后則取值1，否則取值0。交乘項(xiàng)Treated×Period回歸系數(shù)β0表示43號(hào)文和新預(yù)算法實(shí)施后擔(dān)保措施對(duì)城投債信用利差的影響，根據(jù)假設(shè)H1，政策與法規(guī)實(shí)施后，擔(dān)保措施能顯著降低城投債信用利差，回歸系數(shù)β0顯著小于0。根據(jù)假設(shè)H2，政策與法規(guī)實(shí)施后，擔(dān)保措施在政府財(cái)政狀況較好的地區(qū)降低城投債信用利差的效果要大于政府財(cái)政狀況較差的地區(qū)，即政府財(cái)政狀況較好的樣本中回歸系數(shù)β0絕對(duì)值要大于政府財(cái)政狀況較差的樣本。為了盡量避免城投債類型、發(fā)行年份和地方融資平臺(tái)所在省份對(duì)回歸結(jié)果造成的影響，文章在計(jì)量模型中添加城投債類型固定效應(yīng)（μm）、發(fā)行年份固定效應(yīng)（πt）和地方融資平臺(tái)所在省份固定效應(yīng)（ρn），εijkt為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

X表示控制變量，借鑒現(xiàn)有文獻(xiàn)的研究，控制變量選擇主要從四個(gè)方面展開：第一，地方政府財(cái)政狀況，財(cái)政收入（revenue）反映地方政府財(cái)政實(shí)力，用一般公共預(yù)算收入與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值來衡量，財(cái)政收入越高的地方政府越能對(duì)城投債未來按期償付本息提供保障，可能會(huì)降低城投債信用利差。財(cái)政支出（expend）能大致反映地方政府對(duì)地方融資平臺(tái)的財(cái)政支持，用一般公共預(yù)算支出與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值來衡量，地方政府對(duì)地方融資平臺(tái)給予較多支持，能降低城投債信用利差，但是既定財(cái)政收入下，財(cái)政支出越高，也可能會(huì)反映出地方政府財(cái)政狀況較差，由此可能起到相反的效果，財(cái)政支出對(duì)信用利差的影響還有待回歸結(jié)果的分析。第二，地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平變量有地區(qū)生產(chǎn)總值（gdp）和人均地區(qū)生產(chǎn)總值（pergdp），較高的地區(qū)生產(chǎn)總值和人均地區(qū)生產(chǎn)總值，反映地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和富裕程度較高，對(duì)地方融資平臺(tái)經(jīng)營運(yùn)行產(chǎn)生積極影響，為城投債到期本息償付增添保障，有利于城投債發(fā)行。第三，城投債特征。城投債特征變量包括發(fā)行規(guī)模（debts）和到期期限（muturity），刻畫城投債的基本特征，影響城投債上市后的流動(dòng)性和期限風(fēng)險(xiǎn)。城投債發(fā)行規(guī)模較大，地方融資平臺(tái)未來還本付息壓力較大，可能對(duì)城投債發(fā)行產(chǎn)生不利影響。而城投債到期期限越長，未來到期還本付息面臨的不確定因素較多，違約風(fēng)險(xiǎn)增大，也不利于降低信用利差。第四，地方融資平臺(tái)財(cái)務(wù)狀況。地方融資平臺(tái)財(cái)務(wù)狀況變量如總資產(chǎn)（asset）、資產(chǎn)負(fù)債率（alr）、資產(chǎn)報(bào)酬率（roa）、速動(dòng)比率（quickr）和貨幣資金總債務(wù)（mdebt），反映地方融資平臺(tái)經(jīng)營水平、盈利能力、現(xiàn)金流量和未來償債能力，財(cái)務(wù)水平較好的地方融資平臺(tái)，城投債未來償付有保障，能降低發(fā)行信用利差。由于地方融資平臺(tái)成功發(fā)行城投債需要經(jīng)歷好幾個(gè)流程，從材料準(zhǔn)備、監(jiān)管部門審核到實(shí)施發(fā)行周期往往較長，因此文章對(duì)反映地區(qū)經(jīng)濟(jì)、政府財(cái)政和公司財(cái)務(wù)的解釋變量都滯后一期，避免計(jì)量模型存在內(nèi)生性問題。

（二）樣本和數(shù)據(jù)

城投債發(fā)行特征和地方融資平臺(tái)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫，擔(dān)保措施數(shù)據(jù)通過查閱城投債發(fā)行募集說明書和Wind數(shù)據(jù)庫手工整理得到，國債收益率數(shù)據(jù)來源于中債登網(wǎng)站，地方政府財(cái)政狀況和地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)來源于歷年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。2009年以前地方融資平臺(tái)較少通過發(fā)行城投債募集資金，四萬億元經(jīng)濟(jì)刺激計(jì)劃后城投債得以大量發(fā)行，因此文章以2009-2017年地級(jí)市地方融資平臺(tái)發(fā)行的城投債為研究樣本。按照以下原則篩選數(shù)據(jù)：（1）由于短期融資券的發(fā)行以地方融資平臺(tái)較高的信用資質(zhì)為基礎(chǔ)，一般不采取擔(dān)保措施，為了避免短期融資券對(duì)回歸結(jié)果的影響，文章刪除以短期融資券形式發(fā)行的城投債;（2）大部分城投債發(fā)行時(shí)具有資信評(píng)估機(jī)構(gòu)給出的債項(xiàng)評(píng)級(jí)，也存在少部分城投債發(fā)行時(shí)沒有債項(xiàng)評(píng)級(jí)信息，為了避免資信評(píng)估機(jī)構(gòu)是否參與城投債信用評(píng)級(jí)對(duì)回歸結(jié)果造成影響，文章刪除沒有債項(xiàng)評(píng)級(jí)的城投債發(fā)行數(shù)據(jù);（3）刪除部分變量值缺失和變量存在異常值的數(shù)據(jù)，最終得到2147條樣本容量。

為了避免異方差對(duì)回歸結(jié)果的影響，城投債發(fā)行規(guī)模、地區(qū)生產(chǎn)總值和人均地區(qū)生產(chǎn)總值、地方融資平臺(tái)總資產(chǎn)都經(jīng)過對(duì)數(shù)化處理。主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。城投債信用利差均值2.679%，最小值0.357%，最大值5.967%，表明不同地區(qū)不同地方融資平臺(tái)發(fā)行的城投債具有不同的信用利差。城投債發(fā)行時(shí)采取擔(dān)保措施的比例為22.5%，表明試驗(yàn)組樣本容量達(dá)到一定水平，滿足雙重差分估計(jì)方法研究的基本條件。財(cái)政收入均值0.085，財(cái)政支出均值0.155，財(cái)政收入整體水平小于財(cái)政支出。此外，城投債特征、地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平和地方融資平臺(tái)財(cái)務(wù)變量均表現(xiàn)出一定的差異性。變量的差異為文章計(jì)量研究提供基礎(chǔ)。

四、回歸結(jié)果

為了驗(yàn)證假設(shè)H2，比較43號(hào)文和新預(yù)算法實(shí)施后，不同政府財(cái)政狀況的地區(qū)，地方融資平臺(tái)市場(chǎng)化轉(zhuǎn)型的差異。文章將研究樣本按照政府財(cái)政赤字水平（財(cái)政支出與財(cái)政收入之差）分為兩個(gè)子樣本：處于政府財(cái)政赤字中位數(shù)水平以上為財(cái)政狀況較好的子樣本;處于政府財(cái)政赤字中位數(shù)水平以下為財(cái)政狀況較差的子樣本。對(duì)樣本進(jìn)行劃分也使回歸結(jié)果更具穩(wěn)健性和說服力。

（一）政策效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

表2給出式（1）的基本回歸結(jié)果，以2014年末2015年初為試驗(yàn)期與非實(shí)驗(yàn)期的分界點(diǎn)，研究43號(hào)文和新預(yù)算法實(shí)施對(duì)地方融資平臺(tái)市場(chǎng)化轉(zhuǎn)型的影響，對(duì)假設(shè)H1和H2進(jìn)行初步驗(yàn)證。模型（1）是僅涉及雙重差分變量的全樣本回歸結(jié)果，模型（2）是控制其他變量、城投債類型、發(fā)行年份和地方融資平臺(tái)所在省份固定效應(yīng)的全樣本回歸結(jié)果，模型（3）是財(cái)政狀況較差的子樣本回歸結(jié)果，模型（4）是財(cái)政狀況較好的子樣本回歸結(jié)果。交乘項(xiàng)在4個(gè)模型中回歸結(jié)果都顯著為負(fù)，相比于無擔(dān)保措施的城投債，采取擔(dān)保措施的城投債在43號(hào)文和新預(yù)算法實(shí)施后信用利差顯著降低，表明43號(hào)文和新預(yù)算法的實(shí)施，較好地厘清了地方政府與地方融資平臺(tái)的關(guān)系，促進(jìn)了地方融資平臺(tái)的市場(chǎng)化轉(zhuǎn)型，城投債背后地方政府隱性擔(dān)保程度也隨之減弱，假設(shè)H1得到初步驗(yàn)證。比較模型（3）和（4）中交乘項(xiàng)回歸系數(shù)絕對(duì)值大小，發(fā)現(xiàn)相比于財(cái)政狀況較差的子樣本，財(cái)政狀況較好的子樣本中擔(dān)保措施在43號(hào)文和新預(yù)算法實(shí)施后降低城投債信用利差的作用更大，表明地方政府財(cái)政狀況較好，其籌集資金建設(shè)基礎(chǔ)設(shè)施和公益性項(xiàng)目較為便利，可以減少對(duì)地方融資平臺(tái)舉債融資的依賴，地方融資平臺(tái)處在這樣的經(jīng)濟(jì)社會(huì)環(huán)境中市場(chǎng)化轉(zhuǎn)型也更為順利，假設(shè)H2得到初步驗(yàn)證。回歸結(jié)果表明，43號(hào)文和新預(yù)算法的實(shí)施，厘清了地方政府與地方融資平臺(tái)的關(guān)系，減弱了地方政府對(duì)城投債的隱性擔(dān)保，促進(jìn)地方融資平臺(tái)市場(chǎng)化轉(zhuǎn)型，該項(xiàng)政策和法規(guī)具有較好的效果，能起到防范和化解地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的作用。

其他變量方面，政府財(cái)政收入回歸系數(shù)顯著為負(fù)，表明地方政府財(cái)政實(shí)力越強(qiáng)，投資者對(duì)城投債要求的回報(bào)率越低。政府財(cái)政支出回歸系數(shù)不顯著，可能在于財(cái)政支出一方面反映地方政府對(duì)地方融資平臺(tái)的支持，一方面也反映既定財(cái)政收入下，地方政府財(cái)政狀況可能惡化。發(fā)行規(guī)模越大，城投債信用利差越小，與預(yù)期不符，發(fā)行規(guī)模越大一方面表明城投債上市后流動(dòng)性較好，一方面反映出地方融資平臺(tái)實(shí)力較強(qiáng)，能降低城投債信用利差。地區(qū)生產(chǎn)總值回歸結(jié)果顯著為負(fù)，地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，地方融資平臺(tái)經(jīng)營環(huán)境較好，盈利能力可能較強(qiáng)，城投債信用利差也較低。而地方融資平臺(tái)財(cái)務(wù)變量中，只有總資產(chǎn)回歸系數(shù)顯著為負(fù)，企業(yè)規(guī)模越大，掌握的經(jīng)濟(jì)資源較多，盈利能力較強(qiáng)，才能降低城投債未來本息償付風(fēng)險(xiǎn)。

（二）平行趨勢(shì)檢驗(yàn)結(jié)果

雙重差分法回歸結(jié)果有效性的重要前提是實(shí)驗(yàn)組和控制組樣本中城投債信用利差在43號(hào)文和新預(yù)算法頒布和實(shí)施前具有相同的趨勢(shì)，這樣才能排除其他因素對(duì)回歸結(jié)果可能造成影響。文章借鑒Hoynes & Schanzenbach（2012）[8]的做法，通過反事實(shí)假設(shè)法檢驗(yàn)實(shí)驗(yàn)組和控制組是否存在共同趨勢(shì)，將43號(hào)文和新預(yù)算法實(shí)施時(shí)間點(diǎn)提前一年或兩年，即2013年末2014年初和2012年末2013年初，重新進(jìn)行回歸分析，檢驗(yàn)交乘項(xiàng)回歸結(jié)果是否具有顯著性。由于實(shí)際中43號(hào)文和新預(yù)算法并沒有實(shí)施，如果實(shí)驗(yàn)組和控制組樣本城投債信用利差存在平行趨勢(shì)，則交乘項(xiàng)回歸結(jié)果不顯著。如果交乘項(xiàng)回歸結(jié)果顯著，則說明可能存在其他因素對(duì)回歸結(jié)果造成影響。表3是平行趨勢(shì)檢驗(yàn)結(jié)果。模型（5）、（7）和（9）表示43號(hào)文和新預(yù)算法實(shí)施時(shí)間點(diǎn)提前一年，即2013年末2014年初。模型（6）、（8）和（10）表示43號(hào)文和新預(yù)算法實(shí)施時(shí)間點(diǎn)提前兩年，即2012年末2013年初。除模型（9）中交乘項(xiàng)回歸結(jié)果在10%顯著性水平下顯著為負(fù)外，其他模型中交乘項(xiàng)回歸結(jié)果均不顯著，表明實(shí)驗(yàn)組和控制組樣本城投債信用利差在43號(hào)文和新預(yù)算法實(shí)施前具有相同的趨勢(shì)，排除其他可能的因素對(duì)回歸結(jié)果造成的影響，從而驗(yàn)證表2中回歸結(jié)果的可靠性，43號(hào)文和新預(yù)算法實(shí)施，厘清了地方政府與地方融資平臺(tái)的關(guān)系，減弱了地方政府對(duì)城投債的隱性擔(dān)保，促進(jìn)了地方融資平臺(tái)市場(chǎng)化轉(zhuǎn)型，該項(xiàng)政策和法規(guī)具有較好的效果。模型（9）是43號(hào)文和新預(yù)算法實(shí)施時(shí)間點(diǎn)提前一年、地方政府財(cái)政狀況較好的子樣本回歸結(jié)果，交乘項(xiàng)具有弱顯著性的原因可能在于：（1）反事實(shí)假設(shè)中43號(hào)文和新預(yù)算法實(shí)施時(shí)間點(diǎn)提前一年，可能是地方融資平臺(tái)和地方政府預(yù)期到該政策和法規(guī)會(huì)出臺(tái)，提前劃清地方政府與地方融資平臺(tái)的關(guān)系，促進(jìn)地方融資平臺(tái)市場(chǎng)化轉(zhuǎn)型;（2）政府財(cái)政狀況較好的地區(qū)，地方政府籌集建設(shè)資金能力較強(qiáng)，對(duì)地方融資平臺(tái)舉債融資需求較少，地方政府和地方融資平臺(tái)關(guān)系容易理順，地方融資平臺(tái)也容易完成市場(chǎng)化轉(zhuǎn)型?？傮w來說，平行趨勢(shì)檢驗(yàn)結(jié)果表明，實(shí)驗(yàn)組和控制組樣本中城投債信用利差在43號(hào)文和新預(yù)算法實(shí)施前具有相同的趨勢(shì)，符合平行趨勢(shì)假定。表2回歸結(jié)果具有穩(wěn)健性，較為可靠，進(jìn)一步驗(yàn)證假設(shè)H1和H2。

（三）政策效應(yīng)持續(xù)性檢驗(yàn)結(jié)果

地方融資平臺(tái)實(shí)現(xiàn)自主經(jīng)營自負(fù)盈虧，完成市場(chǎng)化轉(zhuǎn)型需要較長時(shí)間。為了檢驗(yàn)43號(hào)文和新預(yù)算法實(shí)施后政策效應(yīng)的持續(xù)性，將43號(hào)文和新預(yù)算法實(shí)施時(shí)間點(diǎn)延后一年，即2015年末2016年初，重新進(jìn)行回歸分析，檢驗(yàn)交乘項(xiàng)回歸結(jié)果是否具有顯著性。如果交乘項(xiàng)回歸結(jié)果顯著，則表明43號(hào)文和新預(yù)算法的政策效應(yīng)具有持續(xù)性。地方政府和地方融資平臺(tái)關(guān)系正在有序理順，地方融資平臺(tái)市場(chǎng)化轉(zhuǎn)型正在逐漸推進(jìn)。表4是政策效應(yīng)持續(xù)性檢驗(yàn)結(jié)果。模型（11）和（12）是全樣本回歸結(jié)果，模型（13）是地方政府財(cái)政狀況較差子樣本回歸結(jié)果，模型（14）是地方政府財(cái)政狀況較好子樣本回歸結(jié)果。交乘項(xiàng)在4個(gè)模型中回歸結(jié)果都顯著為負(fù)，相比于無擔(dān)保措施的城投債，采取擔(dān)保措施的城投債在43號(hào)文和新預(yù)算法實(shí)施一年后信用利差顯著降低，表明43號(hào)文和新預(yù)算法政策效應(yīng)具有持續(xù)性，不僅在政策與法規(guī)實(shí)施當(dāng)年有效，而且在政策與法規(guī)實(shí)施的第二年也有效果，進(jìn)一步驗(yàn)證假設(shè)H1。比較模型（13）和（14）中交乘項(xiàng)回歸系數(shù)絕對(duì)值大小，發(fā)現(xiàn)相比于財(cái)政狀況較差的子樣本，財(cái)政狀況較好的子樣本中擔(dān)保措施在43號(hào)文和新預(yù)算法實(shí)施一年后降低城投債信用利差的作用更大，與表2回歸結(jié)果相互驗(yàn)證，進(jìn)一步驗(yàn)證假設(shè)H2。此外，表4交乘項(xiàng)回歸系數(shù)絕對(duì)值比表2中相對(duì)應(yīng)的系數(shù)絕對(duì)值要大，說明隨著43號(hào)文和新預(yù)算法的實(shí)施，地方政府對(duì)地方融資平臺(tái)融資需求依賴越來越小，城投債背后地方政府隱性擔(dān)保也越來越弱，地方政府與地方融資平臺(tái)的關(guān)系進(jìn)一步理順，地方融資平臺(tái)的市場(chǎng)化轉(zhuǎn)型也進(jìn)一步推進(jìn)。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

在觀察試驗(yàn)中，由于各種原因，數(shù)據(jù)偏差和混雜變量較多，傾向性得分匹配的方法可以減少數(shù)據(jù)偏差和混雜變量的影響，消除組別之間的干擾因素，從而能夠?qū)?shí)驗(yàn)組和控制組進(jìn)行更為合理的比較分析。為了解決選擇性偏差問題，在穩(wěn)健性部分，文章先對(duì)樣本進(jìn)行傾向性得分匹配（PSM），然后再用雙重差分方法進(jìn)行研究。具體來說，根據(jù)控制變量revenue、expend、maturity、debts、gdp、pergdp、asset、alr、roa、quickr和mdebt進(jìn)行一對(duì)一無放回匹配，并允許傾向性得分相同的個(gè)體并列，將并列的個(gè)體取平均值作為估計(jì)量，最終得到1068個(gè)匹配成功的樣本，重新進(jìn)行表2的回歸分析。回歸結(jié)果如表5所示。交乘項(xiàng)回歸結(jié)果沒有發(fā)生顯著變化，表明文章回歸結(jié)果具有較強(qiáng)的穩(wěn)健性，有較好的說服力。43號(hào)文和新預(yù)算法實(shí)施確實(shí)起到厘清地方融資平臺(tái)和地方政府關(guān)系、促進(jìn)地方融資平臺(tái)市場(chǎng)化轉(zhuǎn)型的作用，且在政府財(cái)政狀況較好的地區(qū)，地方融資平臺(tái)市場(chǎng)化轉(zhuǎn)型更為順利。政策與法規(guī)取得較好的效果。

五、結(jié)論與啟示

本文以2009-2017年發(fā)行的城投債為研究樣本，采用雙重差分方法，探討43號(hào)文和新預(yù)算法實(shí)施前后，城投債發(fā)行時(shí)采取的擔(dān)保措施對(duì)信用利差的影響是否發(fā)生改變，從而檢驗(yàn)政策和法規(guī)實(shí)施對(duì)厘清地方政府與地方融資平臺(tái)關(guān)系和促進(jìn)地方融資平臺(tái)市場(chǎng)化轉(zhuǎn)型的效果。研究發(fā)現(xiàn)，43號(hào)文和新預(yù)算法的實(shí)施，能顯著提高擔(dān)保措施降低城投債信用利差的效果，說明城投債采取市場(chǎng)化方式發(fā)行取得進(jìn)展，城投債背后地方政府隱性擔(dān)保減弱、兜底預(yù)期減輕，地方融資平臺(tái)市場(chǎng)化轉(zhuǎn)型是有效的。以地方政府財(cái)政赤字中位數(shù)對(duì)樣本進(jìn)行劃分，發(fā)現(xiàn)地方政府財(cái)政狀況較好的地區(qū)，43號(hào)文和新預(yù)算法實(shí)施后，城投債擔(dān)保措施對(duì)信用利差的影響更大，表明地方政府財(cái)政狀況較好，其建設(shè)基礎(chǔ)設(shè)施和公益性項(xiàng)目的資金來源渠道較多，對(duì)地方融資平臺(tái)舉債募集建設(shè)資金依賴較小，這類地區(qū)地方融資平臺(tái)市場(chǎng)化轉(zhuǎn)型更為容易。此外，文章還對(duì)43號(hào)文和新預(yù)算法實(shí)施后效果的持續(xù)性進(jìn)行探討，發(fā)現(xiàn)政策和法規(guī)對(duì)促進(jìn)擔(dān)保措施降低城投債信用利差的效果具有持續(xù)性，地方融資平臺(tái)正在有條不紊地推進(jìn)市場(chǎng)化轉(zhuǎn)型，與地方政府復(fù)雜關(guān)系也得到進(jìn)一步理清。文章從平行趨勢(shì)檢驗(yàn)和傾向性得分匹配處理兩個(gè)方面展開穩(wěn)健性檢驗(yàn)，平行趨勢(shì)檢驗(yàn)表明，43號(hào)文和新預(yù)算法實(shí)施前，有無擔(dān)保措施的城投債具有共同趨勢(shì)，避免其他因素對(duì)回歸結(jié)果造成影響，研究結(jié)果具有說服力。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行傾向性得分匹配處理，用處理后的樣本進(jìn)行回歸，發(fā)現(xiàn)回歸結(jié)果顯著性沒有發(fā)生明顯變化，研究結(jié)果具有較強(qiáng)的穩(wěn)健性。

研究結(jié)論表明，43號(hào)文和新預(yù)算法實(shí)施對(duì)厘清地方政府與地方融資平臺(tái)關(guān)系、促進(jìn)地方融資平臺(tái)市場(chǎng)化轉(zhuǎn)型具有重要作用，從而能起到防范和化解地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的效果，但也要注意到：第一，地方融資平臺(tái)和地方政府關(guān)系的理順不是短期就可以完全解決的問題，地方融資平臺(tái)市場(chǎng)化轉(zhuǎn)型需要循序漸進(jìn)，需要明確地方政府與地方融資平臺(tái)各自的權(quán)利和責(zé)任，政府職責(zé)不能推給地方融資平臺(tái)承擔(dān)，地方融資平臺(tái)債務(wù)不能由地方政府償還，可以將地方融資平臺(tái)成功市場(chǎng)化轉(zhuǎn)型的經(jīng)驗(yàn)做法進(jìn)行推廣，減少在厘清地方政府和地方融資平臺(tái)關(guān)系的過程中遇到的阻力;第二，地方融資平臺(tái)市場(chǎng)化轉(zhuǎn)型要重點(diǎn)關(guān)注政府財(cái)政狀況較差的地區(qū)，這類地區(qū)地方政府對(duì)地方融資平臺(tái)募集基礎(chǔ)設(shè)施和公益性項(xiàng)目的建設(shè)資金較為依賴，地方融資平臺(tái)自身經(jīng)營狀況和盈利能力也欠佳，市場(chǎng)化轉(zhuǎn)型也較為困難，應(yīng)該針對(duì)性地加大轉(zhuǎn)移支付力度，改善地方政府財(cái)政狀況，減少對(duì)地方融資平臺(tái)募集建設(shè)資金的依賴，為地方融資平臺(tái)創(chuàng)造良好的市場(chǎng)化轉(zhuǎn)型環(huán)境;第三，當(dāng)前中國正處在城鎮(zhèn)化和工業(yè)化進(jìn)程中，地方政府在擁有依法舉債融資權(quán)利的情況下依然面臨較大的建設(shè)資金缺口，地方融資平臺(tái)仍可以發(fā)揮補(bǔ)齊基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)短板的作用，需要對(duì)建設(shè)項(xiàng)目按照是否能產(chǎn)生收益進(jìn)行科學(xué)劃分，收益穩(wěn)定且能產(chǎn)生盈利的項(xiàng)目交由地方融資平臺(tái)發(fā)行城投債募集資金解決，從而提高地方融資平臺(tái)經(jīng)營水平和競爭能力。

參考文獻(xiàn)：

[1] 羅榮華，劉勁勁. 地方政府的隱性擔(dān)保真的有效嗎？——基于城投債發(fā)行定價(jià)的檢驗(yàn)[J].金融研究，2016（4）.

[2] 鐘輝勇，鐘寧樺，朱小能. 城投債的擔(dān)?？尚艈?？——來自債券評(píng)級(jí)和發(fā)行定價(jià)的證據(jù)[J].金融研究，2016（4）.

[3] 魏明海，賴婧，張皓. 隱性擔(dān)保、金融中介治理與公司債券市場(chǎng)信息效率[J].南開管理評(píng)論，2017（1）.

[4] 紀(jì)洋，王旭，譚語嫣，等. 經(jīng)濟(jì)政策不確定性、政府隱性擔(dān)保與企業(yè)杠桿率分化[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊），2018（2）.

[5] 陳超，李镕伊. 債券融資成本與債券契約條款設(shè)計(jì)[J].金融研究，2014（1）.

[6] Bradley M， Roberts M R. The Structure and Pricing of Corporate Debt Covenants[J].Quarterly Journal of Finance， 2015（2）：1-37.

[7] 王敘果，沈紅波，鐘霖佳. 政府隱性擔(dān)保、債券違約與國企信用債利差[J].財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)，2019（12）.

[8] Hoynes H W， Schanzenbach D W . Work incentives and the Food Stamp Program[J].Journal of Public Economics， 2012（1）：151-162.