张路,龚刚

• 1:首都经济贸易大学金融学院
• 2:云南财经大学金融研究院

摘要(Abstract)：

依赖"土地财政"的地方政府在面对不利的房地产市场冲击时会采取什么措施平滑财政收入波动呢?文章识别并分析了一个潜在的重要机制,即中国地方政府"借道"融资平台获得土地出让金,进而反哺预算内财政收入的机制。利用土地出让和融资平台的微观数据,文章发现:中国城市的政府融资平台购买住宅和商服用地占比具有显著的"逆周期性",即在房地产市场调整期成交额(面积)比例显著上升。进一步的分析表明,对于那些"财政压力"较大、地方官员晋升动机较高的城市,这一"逆周期性"表现得更加明显。融资平台购地的资金主要来源于融资平台债务的增加,而非地方政府后期的补贴,这可能会进一步增加地方政府的隐性债务。且上述"逆周期性"主要存在于中西部地区和三、四线城市。文章的发现对深入了解地方政府"土地财政"的运作机制,理解地方政府预算内"财政压力"与预算外"隐性债务"之间的互动关系具有重要意义。

关键词(KeyWords)： 地方政府;财政压力;土地财政;融资平台;土地市场

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 首都经济贸易大学新入职青年教师科研启动基金项目资助

作者(Author): 张路,龚刚

DOI: 10.16538/j.cnki.jfe.2020.06.001

参考文献(References)：

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• (1)分别是2010年4月公布的“新国十条”和2013年公布的“新国五条”。
• (2)定义为财政赤字与GDP之比大于14.62%。
• (3)至少对于本文研究的地方政府而言,房地产周期很大程度上是外生的,这表现为：地方政府无法控制基准利率水平,无法影响由中央政府制定的房地产宏观调控政策等。
• (1)在90年代,各地的“信托投资公司”(或称“窗口公司”)为政府履行类似的任务,但当其中部分公司的经营遭遇困难(最典型的是广东国际信托投资公司破产事件),并对宏观经济的稳定造成威胁的时候,中央政府坚决关闭了这些机构,在某种意义上,融资平台是这些窗口公司的重生(Lu和Sun,2013)。
• (2)另一种可能的机制是地方政府在土地市场“繁荣期”通过融资平台购地,获得超额土地出让金后进行储蓄用来平滑支出。然而,在我国现行预算制度的“预算平衡”原则下,超额的土地收入往往会被“滚入”各类“预算调节基金”中,形成存量财政资金。地方政府在面对财政收入滑坡的情况时并不能随意支配这些资金,这导致这一潜在机制在中国不具有可操作性。因此,上述机制主要存在于“调整期”。
• (1)根据张智威(2015)对部分省市情况的调研,2014年房地产市场金融调整周期后,地方政府融资平台购买土地成交额占江苏省出让土地总价的44%、浙江省的28%、湖北省的28%,以及云南省的28%,这在各地土地市场趋于冷淡,地方政府土地出让金收入出现滑坡的背影下十分引人注目。
• (2)从中国土地市场网爬取。
• (3)2011年4月,银监局下发通知,要求所有银行对平台贷款客户实行“名单制”管理,银行不得向名单以外融资平台发放贷款。我们采用的地方政府融资平台名单就是银监会下发的2014年的平台名单,包括超过10 000家融资平台公司。
• (4)在匹配融资平台的过程中,我们还注意到了一种特殊的融资平台公司：地方土地储备机构同时作为融资平台。不过由于我们将土地交易样本严格限制为以“招牌挂”形式出让的商住用地,这类土地储备机构出现的概率十分低,只有不到0.5%。排除这部分样本并未改变本文的实证结果。
• (1)本文在定义“财政压力”变量时并未纳入地方政府的转移支付收入,主要基于如下原因：(1)约40%的转移支付收入属于专项转移支付,这些资金基本属于“专款专用”,并不能被用来填补收支缺口；(2)我们目前无法从公开途径获得地级市层面2009年之后的转移收入数据。
• (1)在样本期内,市委书记的平均年龄为52.8岁。其中年龄处于55-58岁的市委书记的平均比例为26.4%,而年龄超过(含)59岁的市委书记的平均比例为3.28%。
• (1)类似的模型设定可参见余靖雯等(2015)的方程(9)。
• (1)我们用这个变量度量地块的区位优劣。
• (1)二者的相关系数为0.0164。
• (1)在样本期内,市委书记的平均年龄为52.8岁。其中年龄处于55-58岁的市委书记的平均比例为26.4%,而年龄超过(含)59岁的市委书记的平均比例为3.28%。
• (2)recession与age55和age59的相关系数分别是0.1和0.018。
• (3)感兴趣的读者可以向作者索取上述结果。
• (1)实践中,大部分融资平台通常的会计处理方式是将政府补贴收入计入营业外收入。在能够同时观测到补贴收入和营业外收入的情况下,补贴收入平均占营业外收入之比为83.6%。
• (2)为了节省篇幅,我们在正文中没有报告这一模型的估计结果,感兴趣的读者可向作者索取。
• (1)为了节省篇幅,我们只报告了解释变量为“LGFV成交额占比(vol_share)”时的系数。其余情况下的系数分布与图3相似,感兴趣的读者可向作者索取结果。
• (2)其中东部地区包括北京市、天津市、上海市、辽宁省、河北省、山东省、江苏省、浙江省、福建省、广东省；中部地区包括山西省、河南省、安徽省、江西省、湖北省、湖南省、广西壮族自治区、吉林省、黑龙江省。
• (3)为节省篇幅,我们没有报告城市控制变量的系数。