我国影子银行与地方政府债务研究

马恩涛 王雨佳 王雅琦

摘要：随着国家对传统银行信贷风险控制的不断加大，地方政府在举债时越来越多地依靠影子银行渠道。影子银行的发展是否推动了地方政府债务规模的增加成为一个重要问题。利用2013—2017年我国省级面板数据，通过空间计量模型实证检验了影子银行规模与地方政府债务规模之间的关系。结果表明，影子银行的发展确实是地方政府债务规模扩张的重要原因，并且地方政府的举债行为存在着显著的空间溢出效应，即一个地区的债务规模会受到其他相邻地区的影响。而由于政府间的竞争等原因，临近辖区的影子银行规模、财政收支缺口也会影响本地区的债务水平。

关键词：影子银行;地方政府债务;空间关联

中图分类号：F812.5;F832.3   文献标识码：A   文章编号：1007-2101（2020）05-0048-10

一、引言

近几年来，银行以及非银行金融机构为了规避监管以及追求更高利润，纷纷发展影子银行业务，其典型特征为杠杆高和期限错配严重，这无疑给我国金融体系带来了很大的风险。虽然国家先后出台一系列措施规范影子银行相关业务，但是依然存在监管的不足。与此同时，我国地方政府债务规模的迅速膨胀也引发了公众的担忧。据财政部公布，2017年末全国地方政府债务（负有偿还责任的债务）余额16.47万亿元①，比审计署公布的2013年6月底的10.88万亿②增加了51.4%。地方政府债务规模不断扩张，其潜在风险不断积聚，给我国经济发展及社会稳定也带来了隐患。

我国地方政府债务规模扩张迅速，与房地产、影子银行等领域有很大的关系（IMF，2014）[1]。一方面，自2010年以来，我国政府以及监管部门出台了一系列信贷收紧措施，对于银行信贷风险的防控力度不断加大，银根收紧使得地方政府从传统信贷渠道举债的难度越来越大。另一方面，随着我国地方政府债务规模的快速扩张，中央开始重视地方政府债务问题。2013年审计署对全国地方政府性债务进行了一次全面的审计，结果显示，在政府负有偿还责任的债务中，融资平台公司举借的债务占比达37.4%，而这其中很大一部分来自于通过土地抵押、政府担保获得的银行贷款，由于融资平台操作不规范，存在一些违规担保等问题，一旦房地产市场出现波动，融资平台盈利能力下降，偿债能力恶化，就会造成一系列的连锁反应甚至出现债务危机。因此，有关部门开始意识到，2008年金融危机以来地方政府通过融资平台获得的大量银行贷款可能会给金融体系带来很大的系统性风险，所以出台了一系列文件如国发〔2010〕19号、财预〔2010〕412号、银监发〔2010〕110号和国发〔2014〕43号文，限制地方政府通过融资平台的举债行为，尤其对融资平台公司的银行贷款做出了很多限制。在此背景下，地方政府的债务融资开始逐渐转向影子银行渠道。

理论上认为影子银行大大缓解了中小企业、民营企业融资问题，而实际中影子银行往往避开监管、将资金投向一些政策限制行业，比如房地产、地方融资平台相关领域和项目。由于影子银行业务不受传统存款保险制度以及中央银行贴现窗口的支持，很容易产生流动性危机，并且影子银行业务并未完全纳入规范管理，杠杆性高、期限错配严重，所以存在着很大的风险，极易成为地方政府债务危机的导火索。故研究影子银行与地方政府債务的关系，进而识别两者之间的影响机制，对于规避财政、金融风险，解决我国地方政府债务问题具有重要意义。

笔者运用2013—2017年我国30个省份（不包括西藏、香港、澳门和台湾）的面板数据，采用空间计量模型研究我国影子银行的扩张对地方政府债务的影响，有助于深入剖析财政风险和金融风险相互作用机理，进而对现实中这两类风险的监测和预防提供依据。

二、文献综述

许多研究表明，地方政府举债行为虽然能在一定程度上促进经济的发展，但是债务规模过高会对经济增长产生抑制作用（Checherita-Westphal和Rother，2010;Reinhart和Rogoff，2011;毛捷和黄春元，2018）[2-4]，并且，通过金融系统积累的大量政府债务一旦违约，必然会引发系统性金融风险，所以巨额存量债务对于金融系统的稳定性也是一个巨大的威胁（Shirakawa，2012）[5]。学术界对地方政府债务扩张的原因进行了大量研究并试图找到其根源。

（一）地方政府债务扩张的原因

目前被众多学者认可的一个观点是地方政府债务内生于我国财政分权体制。我国现有财政分权体制下地方财权与事权不匹配造成的财政收支缺口是地方政府举债的直接原因（Mikesell，2002;马海涛和吕强，2004;龚强等，2011）[6-8]。在自有财政资金有限的情况下，地方政府为履行其提供公共物品和服务的基本职能因而不得不举借债务。在理论论证的同时，近些年越来越多的学者试图通过实证的方法来检验地方政府财政状况与其举债行为之间的关系，其中，庞保庆和陈硕（2015）[9]发现财政缺口每增加1个百分点，地方政府债务规模会增加0.2个百分点。但是，黄春元和毛捷（2015）[10]却发现，对于地级市来说，其财政收支缺口与债务规模呈负相关。可见，财政收支缺口不足以完全解释地方政府债务规模扩张的原因。

随着对地方政府债务研究的深入，许多学者将地方官员行为引入了地方政府债务成因的分析中，并且大量研究发现官员的政治晋升激励和地方政府举债行为之间存在着很大的联系。陈菁和李建发（2015）[11]通过实证研究发现我国现有的官员考核晋升机制是地方债务规模激增的重要原因。我国官员任期一般为3～5年，为了在短期内实现突出的政绩，地方官员必然会大规模举借债务，进行投入大、规模大的工程，以此向上级传递自己“作为”的信号（王叙果等，2012）[12]。另外，地方政府官员的变更也会对发债频率和发债规模产生影响（罗党论和佘国满，2015;张莉，2018）[13-14]。

还有部分学者从预算软约束的角度分析了地方政府负债行为的原因，陈志勇和陈思霞（2014）[15]认为地方政府的预算软约束容易引发过度举债行为。由于我国是单一制国家，某一地方政府出现债务危机会对其他地区乃至整个社会产生很大的负外部性，以中央政府为中心的政府间关系决定了中央政府必然会对财政出现困难的地方政府进行救助。对中央政府“兜底”的预期，也使地方政府有过度负债的倾向（郑华，2011;Lynette，2012）[16-17]。

近些年，随着影子银行的发展以及地方政府相关融资的影子银行化趋势，部分研究发现影子银行的扩张也是地方政府债务膨胀的原因（吕健，2014;张子荣，2018）[18-19]。

（二）影子银行与地方政府债务的关系

魏伟等（2018）[20]认为，地方债风险、房地产风险、影子银行风险是我国当前系统性金融风险的主要来源。王永钦（2013）[21]指出，信托公司等金融机构将来自政府基建等项目的现金流打包，对其进行证券化，这种融资模式具有显著的影子银行特征，所以对地方政府债务的研究离不开影子银行。目前，对我国影子银行与地方政府债务的关系及其风险传导的研究相对较少。

部分学者用不同方法实证研究了影子银行规模与地方政府债务之间的关系，吕健（2014）[18]采用面板数据考察了影子银行和地方政府债务规模之间的关系，发现影子银行的发展推动了地方政府债务的增长。而张子荣（2018）[19]用时间序列数据同样证明了影子银行是造成地方政府债务的原因。除了从影子银行规模角度的研究之外，还有学者研究了影子银行利率对地方政府债务风险影响（赵颖岚等，2017）[22]，并且这种影响还会受经济增长水平、财政分权程度、晋升激励强度的影响，即存在门限效应。张平（2017）[23]则分析了各类影子银行业务风险向地方政府债务风险传导的机制和路径，用GARCH-CoVaR模型证明了影子银行对地方政府债务的风险溢出效应。

还有学者研究了具体的影子银行业务与地方政府债务之间的关系，文雪婷和冯明（2017）[24]发现债务率高的地方政府更倾向于参与信托融资，这主要是因为信托融资的市场准入要求较低，债务率高的地方从信托市场获得资金更容易。张平等（2016）[25]也发现债务负担率较高的地方政府，通过影子银行渠道融资的规模相对更高。与此同时，蔡书凯和倪鹏飞（2014）[26]通过对比不同地方政府债务融资方式的融资成本得出，信托、融资租賃等影子银行渠道融资成本相对较高。钟辉勇和陆铭（2017）[27]也发现，相较于商业银行的存贷款利率，影子银行体系的资金价格更贴近真实的市场利率水平。因此，高负债率地区更多影子银行渠道的融资无疑增加了地方政府的融资成本，这在某种程度上会进一步加剧高负债率地区的债务风险。可见，影子银行的发展不仅改变了地方政府的债务结构，政府融资渠道的影子银行化也增加了债务风险的复杂程度（蔡书凯和倪鹏飞，2014）[26]。

不仅影子银行业务和地方政府债务存在直接关联，影子银行也会通过传统银行部门间接影响地方政府债务。陈宝东和邓晓兰（2017）[28]指出我国地方政府债务的问题存在金融机构高度甚至过度参与。这其中就包括以商业银行为主导的影子银行体系的相关业务。由于我国的影子银行体系是在利率尚未完全市场化、资本有限的条件下发展起来的（林琳等，2016）[29]，证券化程度低，所以我国的影子银行与欧美国家的影子银行存在本质的不同。我国的影子银行业务主要是以商业银行为主导（Torsten Ehlers等，2018）[30]，以信托、证券等非银行金融机构为通道，以规避监管和追逐更高利润为动力所进行的银行表外业务。正是由于我国影子银行业务与传统银行部门的密切关联，使得影子银行存在的风险很容易传导到商业银行（李丛文和闫世军，2015）[31]，并对传统银行体系的稳定性产生很大冲击（毛泽盛和万亚兰，2012）[32]。又由于现阶段我国政府对商业银行的隐性担保，若影子银行体系给传统银行部门带来的风险最终导致银行业危机，则会使地方政府对银行担保所产生的或有债务转变为政府直接负债，从而导致地方政府债务的增加。

此外，在已有研究中，很多学者发现，地方政府之间也存在着类似于“税收竞争”和“支出竞争”的“债务竞争”，即某一辖区的债务规模会受到相邻辖区政府举债行为的影响（王术华，2017）[33]，不同辖区政府存在为争夺债务资源而发生的策略互动（刁伟涛，2016）[34]。吴小强和韩立彬（2017）[35]的实证研究发现，其他地区的人均债务规模每增加1个百分点，本地区的人均债务规模会增加0.264个百分点。Borck等（2015）[36]研究了1999—2006年德国两大城市公共债务规模的空间依赖性，发现邻近城市人均债务每增加100欧元会使得本市人均债务增加16～33欧元。因此，在进行相关研究时如果不考虑这种区域间的外部性很有可能造成估计结果的偏误。

三、影子银行影响地方政府债务的路径分析

影子银行和地方政府债务是我国经济运行中的两个典型薄弱环节，而许多影子银行业务都与地方政府债务有紧密联系，不仅包括一些传统的信托、银行理财、融资租赁、城投债等，还包括诸如PPP资产证券化等新兴模式。影子银行业务与地方政府债务之间的交错关联给我国财政、金融体系带来了很大的风险。因此，分析两者之间的作用机理以及风险传导路径对于我国宏观经济稳定运行有重要意义，也为我们下一部分的实证检验提供理论依据。

（一）信托产品

2014年以前，我国《预算法》不允许地方政府举债，在预算内可用财政资金不足的情况下，地方政府纷纷绕过制度约束成立融资平台，通过融资平台间接举债。其中，地方政府通过融资平台与信托公司合作发行投资标的为基础设施建设项目的信托产品，是基础设施建设融资的重要方式之一。2013年，审计署对全国政府性债务的审计结果显示，在地方政府负有偿还责任的债务中，信托融资达7 620.3亿元，占比7%。由于信托产品的回报率较高，再加上支付给信托公司的中介费，大约需要10%的利息成本（文雪婷等，2017）[24]。如此高的利息大大增加了地方政府的融资成本，并且这类信托产品期限较短（一般为1～2年），地方政府的还本付息压力较大，增加了债务人的违约风险。

虽然随着2014年出台的“43号文”要求融资平台剥离政府融资职能以及受金融监管政策的限制，传统的政信合作类信托产品大幅缩减，但是近些年，随着政府与社会资本合作模式（PPP）的推广，信托越来越多地参与PPP项目合作，又与地方政府债务产生了新的风险交织。由于PPP项目的投资期限比较长（一般在10年以上），而且投资额度大，而发行信托计划一般为3～5年，这种期限错配对于信托公司来说容易造成流动性问题，进而影响信托公司进行PPP项目公司的经营事务，可能会对PPP项目产生不利影响。在现阶段我国PPP模式相关法律法规不完善的情况下，因社会资本方对PPP项目造成的损失可能会由作为PPP项目参与方之一的地方政府进行兜底，因此形成PPP政府或有的、隐性的债务。

（二）银行理财

传统银行信贷受到存贷比、资本充足率等因素的制约，信贷规模受到很大的限制，加之当前银行贷款利率依然低于市场化的利率水平（钟辉勇和陆铭，2017）[27]，商业银行为追求更大利润，纷纷将资金移到表外，通过各种途径来实现其资金的“曲线入市”。其中，开展理财产品业务是银行规避监管的重要途径。据Wind数据显示，2009年银行理财规模大约只有1.7万亿元，而到2017年底，则增至29.54万亿元，年化增速超过42%。而银行通过银信合作等方式将理财产品资金投入到政府基建项目，就形成了影子银行业务向地方政府债务的渗透。同时，理财产品要求“短期回报”的特点与地方基础设施项目投资周期长的事实形成期限错配，存在很大的流动性风险，一旦某一期无法融得足够资金，发生资金链断裂，就会间接影响地方政府债务。虽然国家多次出台关于银行理财业务的政策，使得银信合作受到很大打压，但是银行和信托公司依然能够不断创新产品来规避监管。

（三）融资租赁

融资租赁影响地方债务的途径主要有以下两个方面：一方面，地方基础设施建设中所需的各种大型设备，多是依靠直接融资租赁的方式取得。基础设施建设周期长的特点决定了通过融资租赁方式获得的基建设备使用期限较长，由于融资租赁的租金在很大程度上受市场利率的影响，因此在这一过程中，如果市场利率下降，使得租金增加，就会大大增加地方政府债务成本。另一方面，地方政府还会将自来水公司、天然气公司、热电厂、医院等城市基础设施经营性资产出售给融资租赁公司，通过售后回租的方式变相融资，一旦这些经营性项目出現亏损，很可能成为地方政府的隐性债务。而且由于融资租赁模式准入门槛相对较低、期限相对较长，并且还款方式灵活，因此资金使用成本相对较高，也积累了一定的债务风险。此外，多数融资租赁公司的自有资金也不充裕，购买租赁物的资金来源很多是通过其他影子银行渠道，不仅资金质量存在风险，相互嵌套、层层套利也容易造成不同影子银行业务风险的交互传染，进而加大地方政府债务风险。

（四）PPP资产证券化

当前我国在基础设施建设上大力推行政府与社会资本合作模式（PPP），而PPP项目周期较长，一般都在10年以上，因此资产的流动性问题成为阻碍社会资本进入PPP项目的一大原因。有些PPP项目尝试采用资产证券化方式，以提高PPP项目资产的流动性，降低社会资本的进入门槛。但是作为影子银行业务的PPP资产证券化，也给地方财政带来了新的风险。

第一，资产证券化产品要求资产能够在未来产生稳定的现金流，而PPP项目的基础资产（收益权资产）收入存在与预期不符的风险。比如采用PPP模式修建了一条高速公路，对此PPP项目进行资产证券化，在收益回收期间又建设了一条可与该公路替代的交通路线，分流了一部分该高速公路原有的车流量，使得该项目的现金流小于预期以至于无法对投资者进行偿付，那么就可能形成政府或有债务。

第二，PPP项目实行资产证券化之后，由于流动性增加，政府更有动力推动PPP项目进行，因此更容易引发地方政府的道德风险。比如政府可能为了政绩等原因盲目上马一些资产质量差、潜在风险高的项目，一旦这些项目运作出现问题，作为项目参与方之一的地方政府必然会承担相应损失，形成地方政府的或有债务。放眼国际，在各国PPP项目公司破产事件中，无不是政府充当最后“兜底人”的角色。大量的PPP项目不仅会导致政府的支出责任激增，也放大了地方政府的财政风险。

以上简单列举了影子银行业务可能影响地方政府债务的途径，在现实中，其作用机制以及影响地方债务的方式纷繁复杂，任何一个环节都有可能成为风险传导的触发点。此外，影子银行业务的多层嵌套，信用关系链条过长，导致风险因素较多、资金透明度较低、杠杆成倍放大，一旦某个产品违约，多层嵌套中涉及的各方就都会受到影响，这些无疑给地方政府债务带来了很大的风险。因此从理论上来说，要解决地方政府债务存在的问题，影子银行不容忽视，下面我们将用实证分析来探究影子银行对地方政府债务规模的影响。

四、影子银行规模影响地方政府债务的实证检验

（一）空间自相关分析

为了检验使用空间计量方法的合理性，本文需要对被解释变量地方政府债务规模以及主要解释变量影子银行规模进行空间自相关检验。检验全局空间相关性的常用方法有莫兰指数法（Moran's I）、吉尔指数法（Gearys C），根据李新忠（2015）的研究[37]，莫兰指数法相对更具有稳健性，因此，笔者使用莫兰指数法来检验。其计算公式为：

莫兰指数I的取值在-1到1之间。在此区间内，莫兰指数大于0表示存在空间正自相关，莫兰指数小于0为空间负自相关。笔者测得2013—2017年地方政府债务规模以及影子银行规模的全局莫兰指数值如表1所示。

可以看到，地方政府债务规模除2013年都在5%的显著性水平下拒绝了无空间自相关的原假设，而且莫兰指数有增加的趋势，2016年、2017年更是通过了1%的显著性检验，说明地方政府的债务规模存在越来越大的空间关联。各省影子银行规模也在5%的显著性水平下拒绝了无空间自相关的原假设。至此，笔者初步验证了核心变量存在空间关联性，从而证明了使用空间计量方法进行研究的合理性。

笔者绘制了反映局部空间自相关的莫兰散点图（Moran Scatterplot）（见图1、图2），从图中可以看到，大部分点分布在一、三象限，表2为地方政府债务和影子银行规模的莫兰散点图分布结果汇总。从地方政府债务规模来看，2017年有7个省份位于第一象限，有14个省份位于第三象限，位于一、三象限的省份占比达70%，表明各省负债率存在显著的空间正自相关。从表2中可以看到，负债率高的地方主要集中在西北地区，表现出明显的“高高”聚集特点，即负债率高的省份被周围高负债率地区包围，而东部沿海地区负债率较低，在图1第三象限则表现为“低低”聚集特征。同样，在影子银行规模的莫兰散点图图2中，位于一、三象限的省份占比也达到66.7%，呈现出“高高”聚集或者“低低”聚集的特征，即存在正的空间自相关。

（二）变量及数据说明

鉴于地方政府债务数据的可得性问题，笔者选取2013—2017年的数据进行研究。考虑到不同地区经济总量差距较大，若使用地方政府债务的绝对规模来进行研究会有失偏颇。因此，笔者使用地方政府债务的相对规模指标，即债务余额占GDP的比重。笔者从国家审计署、各省的债务信息披露文件中搜集了我国30个省（自治区、直辖市）（不包括西藏、香港、澳门和台湾）的债务余额数据，进而计算债务余额/GDP的比重。另外，审计署2013年对31个省（区、市）的债务情况进行了一次全面的审计并公布了截至2013年6月各省（区、市）的债务余额，由于2013年地方债务数据的不完整，所以用审计署公布的2013年6月各省（区、市）的债务余额数据来代替。

本研究的核心解释变量：影子银行规模（Sbank），借鉴李建军（2010）[38]、封思贤等（2014）[39]的方法，从借款者的角度间接测算所得。笔者之所以采用间接测算方法，是因为直接测算（即对属于影子银行的子业务进行加总）会因对影子银行划分口径不一致，而使得测算结果存在较大的差异。并且，由于存在产品多层嵌套，直接加总容易造成重复统计。由于篇幅原因，仅展示2013—2017年我国影子银行的总规模（见表3）。同时，在进行模型回归时，本研究同样使用影子银行的相对规模，即影子银行规模占GDP的比重。

根据前面的综述，很多研究认为我国现有财政体制下地方政府事权与支出责任划分不匹配而造成的财政收支缺口是地方政府债务扩张的主要原因，因此，笔者引入财政收支缺口（Fisgap）这一变量，用（财政支出-财政收入）/财政收入来衡量。城市化进程中的基础设施建设离不开政府债务资金的支持，因此一个地区的城市化水平会直接影响地方政府的举债规模。笔者用各省城镇人口占总人口的比重来考察城市化水平对地方政府债务规模的影响。根据杨灿明和孙群力（2008）[40]的研究，开放市场经济中的外部风险会给财政带来很大的支出压力，从而导致政府债务规模的扩张，因此笔者用各省进出口总额占GDP的比重来控制贸易开放程度（Open）对地方政府债务规模的影响。此外，经济发展水平也会影响地方政府的举债行为，笔者用各省人均生产总值（Pgdp）来衡量。需要注意的是，经济发展水平对债务规模的影响具有不确定性：一方面，一地区的经济发展水平是其偿债能力关键，经济发展水平越高，偿债能力越强，越有可能举借更多的债务;另一方面，经济发展水平高的地区可能对基础设施建设的需求相对较低，因此举债动力相对较小。为了避免量纲以及异方差对估计结果的影响，对人均GDP进行对数化处理。上述变量的原始数据均来自国家统计局网站以及各省国民经济和社会发展统计公报。各变量的描述性统计如表4所示。

（三）计量模型

空间计量模型主要有三种：空间滞后模型（SLM）又称“空间自回归模型”，主要反映被解释变量的空间相关性;空间误差模型（SEM），是由于遗漏变量等原因，空间相关性通过误差项来体现的形式;空间杜宾模型（SDM），既考虑到被解释变量的空间关联，又包括解释变量空间关联的影响。在上一部分的空间自相关分析中，笔者证明了在进行实证分析时考虑地理因素与空间效应的合理性。但是利用莫兰指数（Moran's I）的检验只能初步说明存在空间相关性，而不能确定这种空间效应的具体形式，因此笔者借鉴Anselin等（1996）[41]提出的拉格朗日乘数法（LM检验）来确定具体的空间计量模型。LM检验结果如表5所示。无论是空间滞后模型还是空间误差模型的LM检验结果都在10%的置信水平下显著，并且稳健的LM检验更是在1%的显著性水平下拒绝了原假设。因此SLM模型和SEM模型同时成立，也就是说，既存在空间滞后效应也存在误差项的空间相关性，因此需要考虑比SLM模型和SEM模型具有更广义形式的空间杜宾模型（SDM）。空間杜宾模型的基本形式如下：

y=ρWy+βX+δWX+ε（2）

其中，W为空间权重矩阵（Spatial Weighting Matrix），Wy为被解释变量的空间滞后变量，WX为解释变量的空间滞后变量。

另外，在对模型进行豪斯曼检验时得出拒绝随机效应的原假设，因此本研究选用双固定效应空间杜宾模型进行估计，具体形式如下：

Debt=β0+β1W×Debt+β2Sbank+β3Fisgap+β4ln_Pgdp+β5Urban+β6Open+β7W×Sbank+β8W×Fisgap+β9W×ln_Pgdp+β10W×Urban+β11W×Open+μi+υt+εit（3）

其中，Debt为本研究的被解释变量地方政府债务规模，W为30×30的空间权重矩阵，我们在这里使用的是地理距离矩阵，矩阵中的元素为省份i与省份j的省会球面距离dij的倒数，即，wij=1/dij，i≠j0，i=j，同时，为了减少省份间的外在影响，我们对空间权重矩阵进行了行标准化处理，使每行之和为1。W×Debt表示被解释变量负债率的空间滞后项，是各省负债率的空间加权。

Sbank为主要解释变量影子银行规模，Fisgap表示财政收支缺口，ln_Pgdp为地区经济发展水平的对数形式，Urban表示城市化水平，Open为贸易开放程度。μi和υt分别为地区和时间固定效应，εit为随机扰动项。

对于空间计量模型的估计，由于存在内生性、随机扰动项不符合独立同分布假定，若用最小二乘估计，会造成估计结果的有偏和不一致，而极大似然估计（MLE）能够有效解决这个问题，所以本研究采用MLE对模型进行估计。

（四）实证结果分析

笔者对2013—2017年的省级面板数据进行空间计量回归，为了便于比较，同时给出三种空间面板模型（SLM，SEM，SDM）的估计结果，如表6所示。

可以看到，在空间杜宾模型（3）中，影子银行的相对规模每提高1个百分点，政府债务的相对规模会提高0.23个百分点，并且这一结论通过了5%显著性水平的检验，在空间滞后模型（1）中这一结果也十分显著，因此，笔者有理由相信影子银行的发展推动了地方政府债务规模的增长。城市化水平对地方政府债务规模的影响也是正向的，城市化水平越高，这一地区基础设施建设的资金需求越大，在自身财力不足的情况下，地方政府会借债进行基础设施建设，所以更容易带来债务规模的增长。人均地区生产总值与地方政府债务相对规模呈负相关，这表明了一个地区经济发展水平高，政府债务的相对规模就会小，GDP的增速快于债务的增长。贸易开放程度也显著促进了政府债务规模的增加，在空间杜宾模型中，贸易开放程度每增加1单位，地方政府债务相对规模增加0.2个单位，这说明贸易越开放的地区，出于抵御外部风险、为开放经济中的个人或企业提供保障的目的，地方政府在提供公共服务方面所需的支出就越多，因此越倾向于举借更多的债务。可以看到，财政收支缺口也是政府债务扩张的原因，这与庞保庆和陈硕（2015）[9]等学者的研究结论一致，财政收支缺口越大，地方政府财政压力越大，举债动机也越大。

在解释变量的空间滞后项方面，笔者可以看到，一个地区的债务规模不仅受本地区相关变量的影响，其他地区的影子银行规模、财政收支缺口也会显著影响本地区的债务规模。由于示范、模仿效应等原因，相邻地区影子银行规模的增加会间接刺激本地区债务规模的上升。此外，被解释变量地方政府债务规模的空间滞后项系数为0.259，并通过了10%的显著性水平检验，这表明一个地区的举债行为会受到其他地区的影响，具体表现为其他地区负债率每提高1个百分点，本地区负债率提高0.259个百分点。空间滞后模型中的空间滞后系数也通过了1%的显著性检验，有力证明了地方政府债务竞争行为的存在。在此笔者也可以看到，空间溢出效应是研究地方政府债务及影子银行问题不可忽视的因素，如果模型中忽略了这些变量的空间滞后项，将会因遗漏变量造成估计结果的偏误，从这一角度讲，建立空间计量模型进行研究是合理的。

最后，为了进一步验证模型选择的准确性，我们用似然比（Likelihood Ratio，LR）检验来判断空间杜宾模型能否简化为空间滞后模型或者空间误差模型。根据表6显示，两个检验都在1%的显著性水平下拒绝了原假设，进一步证明了我们选择空间杜宾模型是合理的。

（五）稳健性检验

在使用空间计量方法时，由于空间权重矩阵的构造方法众多，并且构造的主观随意性较强，空间计量回归结果可能会存在一定偏误，因此笔者试图采用另一种空间权重矩阵——二进制邻接权重矩阵（0-1矩阵）来进行稳健性检验。矩阵中的元素wij取值原则为：省份i与省份j地理上相邻时取值为1，不相邻取值为0。这里的“相邻”我们定义为省份i与省份j有共同的边或者顶点。即wij=1，省份i与省份j相邻;0，省份i与省份j不相邻;，并且笔者同样对此邻接权重矩阵进行了行标准化处理。回归结果如表7所示。

可以看到，在更换了空间权重矩阵之后，影子银行规模对地方政府债务规模的影响依然显著，笔者有理由相信这一结果是稳健的。并且其他变量系数的符号与显著性也与表6基准回归的结果基本一致。地方政府债务规模的空间滞后项系数更是通过了1%的显著性检验，这一结果再次说明了地方政府债务规模的空间溢出效应。最后，似然比检验的结果也显示不支持将空间杜宾模型（SDM）简化为空间滞后模型（SLM）或者空间误差模型（SEM），空间杜宾模型更优。

五、结论和建议

近些年来我国地方政府债务规模迅速膨胀，其潜在风险也不断加大，这给我国经济发展及社会稳定也带来了很大的隐患，而地方融资平台通过影子银行渠道的各类融资无疑是地方政府隐性债务及风险的主要来源。笔者基于2013—2017年我国省级面板数据的实证研究表明，影子银行的发展有力推动了地方政府债务的扩张，并且这种影响存在显著的空间关联效应。并且，地方政府举债行为存在着显著的竞争现象，即在地理空间上存在着显著的集聚效应，具体表现为一个辖区政府增加其举债规模会引起其他相邻辖区的模仿、学习，其他辖区的债务规模也会随之增加。基于本文的研究，笔者提出以下建議来引导影子银行健康发展、合理控制地方政府债务规模。

1. 加快地方融资平台转型，合理引导影子银行资金流向。地方融资平台作为连接影子银行和地方政府债务的一个重要载体，对于两者间的风险传导有着很大的责任。严格管控各类融资平台公司债务，切实做到融资平台剥离政府融资职能，严令禁止地方政府对其的一些变相担保、违规担保，从而避免融资平台公司通过影子银行渠道融资使政府财政兜底的情况发生，减少政府的隐性债务风险。在此基础上，对不符合国家产业政策、金融监管政策的资金运用，应给予风险提示。比如房地产、政府违规担保的一些地方融资平台项目等，以避免影子银行资金因为产业结构调整或者违法违规操作而遭受损失，也从根源上遏制地方政府隐性债务的增加，避免地方政府债务管理中“灰犀牛”事件的发生。

2. 实行对影子银行的“穿透式”监管。建议对于从事流动性转换的金融机构，相应地规定资本和流动性要求，限制资管产品的嵌套层级，从而有效控制杠杆的成倍聚集。在此基础上，扩大涵盖影子银行业务的金融统计范围，通过各种统计数据来监控、预防可能发生的系统性风险，并且加强影子银行的信息披露，以提高其透明度。目前我国影子银行业务的监管分属发改委、“三会”等不同的机构，这种“分业监管”模式不利于信息的传递从而影响监管的效果。而且，受到多部门交叉监管的影子银行业务容易导致监管套利行为的发生，因此有必要适度统筹影子银行体系的监管工作。加强监管协调，解决监管缺位问题，从而从根本上消除影子银行监管套利的空间。

3. 加大地方政府债券的发行量。尤其是增大专项债券的发行，适当提高发行限额，并给予地方政府更多的发债支持，这样才能从根本上降低地方政府通过影子银行渠道融资的需求，引导地方政府债务融资模式越来越多地朝着债务成本低的政府债券发展。同时，注意使地方政府债券资金的使用更加公开透明，才能够吸引社会资本积极投入。

4. 细化、落实地方举债的终身问责机制。防止地方官员为发展地方经济以及政治晋升的激励，不顾地方的财政能力过度举债，避免不良“债务竞争”的发生。尤其要加大对违规举债的惩罚力度，建议把是否有效缓解地方政府债务问题纳入政绩考核体系中，以对冲一味通过举债追求经济發展而获得晋升的负面效应。

注释：

①见财政部《2017年12月地方政府债券发行和债务余额情况》，http：//yss.mof.gov.cn/zhuantilanmu/dfzgl/sjtj/201801/120180117_2797514.htm。

②见审计署《全国政府性债务审计结果》（2013年12月30日公告），http：//www.audit.gov.cn/n2/n25/c63642/part/27403.pdf。

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责任编辑：武玲玲

Research on China's Shadow Banking and Local Government Debt

Ma Entao， Wang Yujia， Wang Yaqi

（School of Finance and Taxation， Shandong University of Finance and Economics， Shandong Jinan 250014， China）

Abstract： As the country's control over the traditional bank credit risk continues to increase， local governments are increasingly relying on shadow banking channels when borrowing money. Whether the development of shadow banking has promoted the increase in the scale of local government debt has become an important issue in the financial theory and practice sectors.This paper uses the provincial panel data from 2013 to 2017 to empirically test the relationship between the scale of shadow banking and the scale of local government debt through the spatial econometrics model. The study finds that the development of shadow banking is indeed an important reason for the expansion of local government debt， and there is a significant spatial spillover effect of local government debt behavior， that is， the size of a region's debt will be affected by other neighboring regions. Due to competition between governments and other reasons， the size of the shadow bank and the fiscal revenue and expenditure gap in the neighboring jurisdiction will also affect the debt level of the region.

Key words： shadow banking; local government debt; spatial association