新預(yù)算法對(duì)地方債券市場(chǎng)化進(jìn)程的影響

竹志奇，高 珂，王 濤

(1.中國(guó)財(cái)政科學(xué)研究院，北京 100036； 2.天津財(cái)經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，天津 300222；3.山東省人民政府發(fā)展研究中心，山東 濟(jì)南 250011; 4.北京大學(xué) 光華管理學(xué)院，北京 100871)

一、引 言

自2008年中央政府出臺(tái)4萬(wàn)億經(jīng)濟(jì)刺激計(jì)劃之后，地方政府債務(wù)迅速累積。由于預(yù)算法修改之前，“地方各級(jí)預(yù)算按照量入為出、收支平衡的原則編制，不列赤字”，“地方政府不得發(fā)行地方政府債券”，因此地方政府為緩解履行職能所承受的資金壓力，頻頻利用融資平臺(tái)隱蔽舉債，債務(wù)的規(guī)模和風(fēng)險(xiǎn)一度失去掌控。對(duì)此，中央政府實(shí)行“開(kāi)前門、堵后門”的政策。2014年8月，全國(guó)人大修改了預(yù)算法，新的預(yù)算法2015年1月開(kāi)始實(shí)施，其中明確規(guī)定：“經(jīng)國(guó)務(wù)院批準(zhǔn)的省、自治區(qū)、直轄市的預(yù)算中必需的建設(shè)投資的部分資金，可以在國(guó)務(wù)院確定的限額內(nèi)，通過(guò)發(fā)行地方政府債券舉借債務(wù)的方式籌措?！?這意味著地方政府債務(wù)發(fā)行的“前門”被適度放開(kāi)。與此同時(shí)，禁止地方政府進(jìn)行任何形式的債務(wù)擔(dān)保，堵住了債務(wù)的“后門”。2014年國(guó)務(wù)院43號(hào)文件明確規(guī)定，地方政府對(duì)其債務(wù)負(fù)有償還責(zé)任，中央實(shí)行不救助原則。從上述相關(guān)規(guī)定可以看出，中央政府希望通過(guò)新預(yù)算法和相關(guān)文件，硬化地方政府的預(yù)算約束，使其成為獨(dú)立的債務(wù)人，從而推動(dòng)地方政府債券市場(chǎng)化。

從學(xué)界的研究角度來(lái)看，一方面部分學(xué)者對(duì)于地方政府債券市場(chǎng)化表示樂(lè)觀，辜勝阻等認(rèn)為完善后的新預(yù)算法可以構(gòu)建和完善市場(chǎng)約束、規(guī)則管理、行政控制相結(jié)合的多層面地方政府債務(wù)管理體制。[1,2]孫博(2014)認(rèn)為市場(chǎng)化、透明化是規(guī)范地方政府債務(wù)發(fā)展之道。[3]賈康(2014)認(rèn)為政府債券是一種市場(chǎng)化程度、透明程度和金融效率等均較高的金融產(chǎn)品，是中國(guó)金融市場(chǎng)發(fā)展中應(yīng)著力推進(jìn)的主要債務(wù)品種。[4]袁志輝(2015)認(rèn)為，從2015年8月遼寧債流標(biāo)和同期天津債成功足額發(fā)行看出，地方政府債券的市場(chǎng)化特征是明顯的。[5]但另一方面，不少學(xué)者也對(duì)地方政府債券市場(chǎng)化前景表示擔(dān)憂。王麗英等(2014)認(rèn)為，中央政府對(duì)地方債的隱性擔(dān)保難以阻斷，地方金融機(jī)構(gòu)向地方債提供變相補(bǔ)貼等問(wèn)題會(huì)成為地方政府債券真正市場(chǎng)化的阻礙。從國(guó)際經(jīng)驗(yàn)角度來(lái)看，在美國(guó)、日本等政府債券制度相對(duì)成熟的國(guó)家，政府債券的市場(chǎng)化程度均具有較高水平，市場(chǎng)為公共物品提供了充分穩(wěn)健的資金支撐(張海星，2001)。[6]可以看出，通過(guò)法律制度的建設(shè)，大力發(fā)展地方政府債券市場(chǎng)，促進(jìn)地方債券定價(jià)機(jī)制的有效性，是我國(guó)地方債務(wù)融資未來(lái)發(fā)展的必然趨勢(shì)。

地方債券市場(chǎng)化程度的提高，有利于充分發(fā)揮市場(chǎng)的定價(jià)作用，提高政府債務(wù)融資的使用效率；有利于規(guī)范地方政府舉債行為，防范道德風(fēng)險(xiǎn)；有利于拓寬政府融資途徑，緩解經(jīng)濟(jì)下行壓力。本文希望通過(guò)實(shí)證研究，分析地方政府債券發(fā)行利率的市場(chǎng)影響因素，探究新預(yù)算法背景下我國(guó)地方政府債券的市場(chǎng)化進(jìn)程。

二、地方債券市場(chǎng)化特征的理論框架

由于目前我國(guó)地方政府債券的發(fā)行不存在折價(jià)或溢價(jià)，因此衡量地方政府債券市場(chǎng)化程度的主要指標(biāo)是市場(chǎng)因素對(duì)地方債券發(fā)行利率的影響。從理論上講，市場(chǎng)化的地方政府債券的發(fā)行利率主要受三個(gè)因素的影響：宏觀因素、債券自身的特征因素、債券發(fā)行主體特征因素。具體分析如下：

(一)宏觀因素

Nakashima和Saito(2009)研究日本公司債券市場(chǎng)時(shí)發(fā)現(xiàn)，宏觀因素對(duì)公司債券信用利差有重要的影響。[7]對(duì)地方債券來(lái)講，宏觀因素主要包括債券發(fā)行所在地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和中央銀行實(shí)行的貨幣政策類型。一般來(lái)講貨幣政策越寬松，市場(chǎng)的流動(dòng)性越充足，債券發(fā)行利率越低，因此貨幣政策的寬松程度對(duì)債券發(fā)行利率的影響是負(fù)向的。由于政府債務(wù)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)常常存在非線性關(guān)系(Krugman，1988)[8]，這意味著經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不同階段，政府債務(wù)對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的價(jià)值不同。市場(chǎng)化條件下，政府債券的發(fā)行利率是債券的價(jià)格。由于價(jià)格圍繞價(jià)值上下波動(dòng)，因此不同的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)于地方債券發(fā)行利率的影響不同。

(二)債券的自身特征

韓立巖等(2003)通過(guò)研究北京、上海市政債的發(fā)行數(shù)據(jù)，得出結(jié)論：隨著債券發(fā)行規(guī)模的增加，債券違約可能性增大。[9]另外，債券發(fā)行規(guī)模增大，資本市場(chǎng)需求的規(guī)模相應(yīng)增大，在該地區(qū)資本供給規(guī)模一定的條件下，其發(fā)行利率也必然上升。因此，債券發(fā)行規(guī)模對(duì)于地方政府債券發(fā)行利率的影響是正向的。根據(jù)一般債券發(fā)行市場(chǎng)的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，債券發(fā)行期限越長(zhǎng)，不確定性越大，風(fēng)險(xiǎn)越高。因此，發(fā)行期限越長(zhǎng)，地方政府債券發(fā)行利率越高。

(三)地方政府作為發(fā)行人的市場(chǎng)化特征

本文通過(guò)羅默(2014)的一個(gè)債務(wù)危機(jī)模型來(lái)刻畫(huà)地方政府作為發(fā)行人的地方債券市場(chǎng)化特征。[10]

1.假設(shè)

地方預(yù)算赤字全部通過(guò)發(fā)行債務(wù)彌補(bǔ)，地方政府t期準(zhǔn)備發(fā)行債務(wù)總量為D，其中包括歷史到期債務(wù)D1，以及t期財(cái)政赤字Dt。令地方政府的利息因子為I，即實(shí)際利率為I-1。令Rt+1表示政府下期收入，且Rt+1=βRt+εt，其中β為外生的財(cái)政收入的增長(zhǎng)因子，Rt為t期財(cái)政收入，εt為服從正態(tài)分布N(0,1)的隨機(jī)變量。假設(shè)政府債券到期時(shí)政府的全部收入都用來(lái)償還債務(wù)，且起碼要償還本金，即若Rt+1>D，則政府支付債券持有人所持有的債務(wù)；若Rt+1

2.模型分析

從投資者角度看，由于投資者風(fēng)險(xiǎn)中性，所以債權(quán)人持有政府債務(wù)的期望收入必須等于無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收入。設(shè)政府償付債務(wù)的概率為1-π，違約的概率為π。均衡時(shí)為：

(1-π)·I=I*

(1)

整理后可以得到：

π=I/(I-I*)

(2)

圖1 政府利息因子與違約概率圖

圖1刻畫(huà)了滿足式(2)的點(diǎn)的運(yùn)行軌跡。當(dāng)政府不違約(π=0)時(shí)I=I*。隨著違約概率的上升，政府提供的利息因子必然提高，因此軌跡向上傾斜。最終，隨著違約概率趨于1，I會(huì)趨于無(wú)窮。

從政府角度看，由于t+1期的收入全部用于償還債務(wù)，政府是否違約取決于政府在t+1期的收入是否可以彌補(bǔ)其欠款。

當(dāng)且僅當(dāng)政府收入Rt+1小于政府到期債務(wù)D時(shí)，政府違約，因此政府違約的概率為Rt+1小于D的概率，即π=P(Rt+1

π=F(D-βRt)

(3)

通過(guò)式(2)和(3)可以解出I的表達(dá)式：

I=I*/(1-F(D-βRt))

(4)

由于政府的債務(wù)D由t期赤字與歷史到期債務(wù)組成，其中Dt等于上期收入Rt減上期支出Et。如下所示：

D=D1+Dt=D1-Rt+Et

(5)

將(5)代入(4)，可以得出投資者對(duì)于政府利息因子的反應(yīng)函數(shù)：

I=I*/(1-F(D1-Et+(1+β)Rt))

(6)

由(6)可以看出，由于F(·)單調(diào)遞增，因此，市場(chǎng)化條件下，政府利息因子與市場(chǎng)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率因子、歷史債務(wù)額、財(cái)政支出呈正相關(guān)關(guān)系；與財(cái)政收入呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

三、數(shù)據(jù)說(shuō)明與研究設(shè)計(jì)

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源

本文的樣本為2009年至2015年11月5日在債券市場(chǎng)上發(fā)行的地方政府債券，其中剔除以財(cái)政部名義代發(fā)的債券，數(shù)據(jù)來(lái)源為國(guó)泰君安債券數(shù)據(jù)庫(kù)。在整個(gè)樣本期間內(nèi)，各地區(qū)地方政府共發(fā)行了570只地方政府債券，其中2015年后發(fā)行466只債券。在樣本期間內(nèi)，2015年之前共發(fā)行政府債券4038億元，2015年新預(yù)算法實(shí)施后截止到11月5日，各地區(qū)共發(fā)行了2.24萬(wàn)億元地方政府債券。各省財(cái)政收支與人均GDP數(shù)據(jù)來(lái)自于歷年中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒。日無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率數(shù)據(jù)來(lái)自于瑞思(Resset)金融數(shù)據(jù)庫(kù)。7天期銀行間市場(chǎng)質(zhì)押式回購(gòu)利率數(shù)據(jù)來(lái)自于上海證券交易所網(wǎng)站。

(二)研究設(shè)計(jì)及變量說(shuō)明

本文分兩個(gè)階段來(lái)研究新預(yù)算法的實(shí)施對(duì)于地方政府債券的市場(chǎng)化特征的影響。第一個(gè)階段是將新預(yù)算法是否實(shí)施作為一個(gè)虛擬變量，實(shí)證其對(duì)于地方政府債券發(fā)行利率的總體影響；第二個(gè)階段是具體分析新預(yù)算法實(shí)施前后地方政府債券市場(chǎng)化水平的變化。

由于我國(guó)目前發(fā)行的地方政府債券不存在折價(jià)或溢價(jià)發(fā)行，因此本文參考Fisher(1959)[11]和楊娉(2015)[12]的研究，構(gòu)建線性回歸方程，分析各類因素對(duì)于第i只地方政府債券票面利率Interesti的影響：

Interesti=α+β1Riskfree_Ratei+β2Bondi+β3Issueri+β4New_law+β5X+εi

(7)

其中Riskfree_ratei為第i只債券發(fā)行當(dāng)天的日無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率，數(shù)據(jù)來(lái)源為瑞思金融數(shù)據(jù)庫(kù)。Bondi為第i只債券的債券特征。Issueri為第i只債券的發(fā)行人特征，由于地方債券發(fā)行由省、自治區(qū)、直轄市政府統(tǒng)籌，為保障數(shù)據(jù)的可比性，本文將副省級(jí)城市發(fā)行債券的發(fā)行人特征歸入其所在省的特征。New_law為是否實(shí)行新預(yù)算法的虛擬變量?？刂谱兞繛閄。各變量的描述情況見(jiàn)表1。

表1 變量描述表

反映債券特征的變量為債券的發(fā)行金額Volume和發(fā)行期限Maturity。債券發(fā)行金額越大，則其發(fā)行時(shí)利率越高，因此預(yù)期符號(hào)為正。債券發(fā)行期限越長(zhǎng)，風(fēng)險(xiǎn)越大，則其發(fā)行時(shí)利率就應(yīng)越高，因此預(yù)期符號(hào)為正。

本文將反映發(fā)行人主體特征的包括債券發(fā)行地方政府的上年財(cái)政收入Revenue、上年財(cái)政支出Expenditure、以及根據(jù)審計(jì)署公布的2013年6月地方政府負(fù)有直接償還責(zé)任債務(wù)余額與2013年GDP的比值Debt_Ratio，作為政府債務(wù)負(fù)擔(dān)的代理變量。根據(jù)理論模型的推導(dǎo)，上年財(cái)政收入與地方政府債券發(fā)行利率為負(fù)相關(guān)關(guān)系，預(yù)期符號(hào)為負(fù)。上年財(cái)政支出與地方政府債券發(fā)行利率為正相關(guān)關(guān)系，預(yù)期符號(hào)為正。政府負(fù)債水平與地方政府債券發(fā)行利率為正相關(guān)關(guān)系，預(yù)期符號(hào)為正。

控制變量用于控制宏觀經(jīng)濟(jì)因素和無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率因子，包括無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率Risk free_Rate、該地區(qū)上年人均GDP Per Capita GDP、債券發(fā)行當(dāng)月7天期銀行間市場(chǎng)質(zhì)押式回購(gòu)利率Repo7d。根據(jù)模型推導(dǎo)，無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率越高，地方政府債券的發(fā)行利率也越高，因此預(yù)期符號(hào)為正。Repo7d作為貨幣政策的代理變量，表示中央銀行的貨幣政策，Repo7d越低則貨幣政策越寬松，債券發(fā)行利率也就越低，因此預(yù)期符號(hào)為正。人均GDP 用于控制各地方的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。

四、實(shí)證結(jié)果及分析

(一)描述性統(tǒng)計(jì)

各主要指標(biāo)的數(shù)據(jù)特征如表2所示?？梢钥闯?，除去以財(cái)政部名義發(fā)行的債券，2009年到2015年11月5日，我國(guó)地方政府債券共發(fā)行了570只。發(fā)行利率在1.6%～4.33%之間，其均值為3.23%。發(fā)行期限從1年到10年不等，平均在6年左右。平均每只債券發(fā)行募集金額為46.36億元。

表2 數(shù)據(jù)特征表

(二)地方政府債券發(fā)行變化的直觀證據(jù)

對(duì)比2015年前后的地方政府債務(wù)發(fā)行數(shù)據(jù)特征，結(jié)果見(jiàn)表3。從發(fā)行數(shù)量角度看，2009年到2014年底，由于地方政府債券發(fā)行的法律制度體系尚未建立，六年間，各個(gè)地方政府以政策試點(diǎn)的形式發(fā)行了104只地方政府債券。而新預(yù)算法實(shí)施后，從2015年年初到11月5日，地方政府共發(fā)行了466只地方政府債券，在數(shù)量上大大超過(guò)之前。從發(fā)行利率角度看，2015年以前的地方政府債券的利率均值為2.86%，其中一些地方政府債券的利率甚至低于同期國(guó)債收益率(袁志輝，2015)。[5]2015年以來(lái)，地方政府債券發(fā)行利率均值為3.31%，而兩個(gè)時(shí)間段內(nèi)，銀行間7天逆回購(gòu)利率均值僅變化了0.02%，可以看出地方政府債券的發(fā)行利率提高了。相較于之前過(guò)低的利率，新發(fā)行的地方政府債券更能反映資金的真實(shí)成本。從發(fā)行募集的資金量角度來(lái)看， 2015年以前的單只地方政府債券募集的平均資金為38.83億元，低于2015年的48.04億元。綜上,我們可以直觀地看出地方政府債券發(fā)行在新預(yù)算法實(shí)施前后的變化是十分明顯的。

表3 數(shù)據(jù)特征對(duì)比表

(三)地方政府債券發(fā)行利率影響因素的實(shí)證研究

1.新預(yù)算法實(shí)施對(duì)地方政府債券發(fā)行利率影響的實(shí)證分析

為排除未知異方差問(wèn)題的干擾，我們使用普通最小二乘法的穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果見(jiàn)表4。

表4 模型(1)～模型(4)回歸結(jié)果

注：括號(hào)內(nèi)為 t 值，*、**和*** 分別表示系數(shù)在10%、5%、1%的水平上顯著異于零。

對(duì)比模型(1)～(4)的回歸結(jié)果可以看出，在添加了用于控制宏觀因素和無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率因子的控制變量后，各回歸系數(shù)均變得更加顯著，模型的擬合效果也更好。由于三個(gè)控制變量的系數(shù)在1%的水平上顯著，因此我們通過(guò)含有三個(gè)控制變量的模型(4)的回歸結(jié)果進(jìn)行分析。

從模型(4)可以看出，New_law的系數(shù)在1%的水平上顯著異于零，且系數(shù)為正。這表明新預(yù)算法對(duì)地方政府債券的發(fā)行利率存在顯著的正向影響，地方政府債務(wù)融資成本在新預(yù)算法實(shí)施后增加了。這說(shuō)明新預(yù)算法實(shí)施前地方政府發(fā)行的債券利率確實(shí)可能受到了如中央政府隱性擔(dān)保等政策性因素影響，導(dǎo)致債券發(fā)行的利率低于地方政府作為獨(dú)立發(fā)行主體發(fā)行債券的利率。

2.債券特征與發(fā)行人特征對(duì)債券發(fā)行利率影響的實(shí)證分析

分別對(duì)2015年前后發(fā)行的地方債券進(jìn)行回歸分析，同樣為排除未知形式的異方差影響，使用普通最小二乘法的穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差，模型(5)對(duì)全部570只地方政府債券進(jìn)行了回歸，模型(6)對(duì)2015年以前發(fā)行的地方政府債券進(jìn)行了回歸，模型(7)對(duì)新預(yù)算法實(shí)施后發(fā)行的地方政府債券進(jìn)行了回歸。結(jié)果見(jiàn)表5。

表5 模型(5)～模型(7)回歸結(jié)果

注：括號(hào)內(nèi)為 t 值，*、**和*** 分別表示系數(shù)在10%、5%、1%的水平上顯著異于零。

首先，對(duì)地方政府債券的債券特征進(jìn)行分析。從模型(5)、(6)、(7)的回歸結(jié)果來(lái)看，債券期限對(duì)于地方政府債券的發(fā)行利率具有較強(qiáng)的正向影響，這一結(jié)果與預(yù)期相符合，即債券發(fā)行的期限越長(zhǎng)，風(fēng)險(xiǎn)越大，利率也就越高。因此可以看出，債券期限對(duì)于地方政府債券發(fā)行利率的影響是符合市場(chǎng)化特征的。

債券發(fā)行量對(duì)于地方政府債券發(fā)行利率的影響在模型(5)、(7)中顯著，且參數(shù)符號(hào)符合預(yù)期，但在模型(6)中，債券發(fā)行量對(duì)于地方政府債券的影響為負(fù)向且不顯著。這表明在2015年新預(yù)算法實(shí)施之前，地方政府債券發(fā)行利率對(duì)于其發(fā)行量是不敏感的。而在2015年新預(yù)算法實(shí)施后，地方政府債券發(fā)行利率對(duì)于其發(fā)行量開(kāi)始敏感起來(lái)。在一個(gè)有效市場(chǎng)中，債券發(fā)行規(guī)模越大，其違約的風(fēng)險(xiǎn)也就越高，發(fā)行利率也就越高。因此，可以看出，新預(yù)算法實(shí)施之后，地方政府債券的市場(chǎng)化特征增強(qiáng)了。

其次，對(duì)地方政府債券的發(fā)行人特征進(jìn)行分析。從模型(5)、(6)、(7)的回歸結(jié)果來(lái)看，地方上年財(cái)政收入對(duì)于地方政府債券發(fā)行利率的影響是顯著的負(fù)向影響，與理論模型推導(dǎo)的結(jié)論一致。從理論上講，財(cái)政收入是衡量一個(gè)地方政府償債能力的最重要指標(biāo)，償債能力越強(qiáng)，則其發(fā)行債券違約風(fēng)險(xiǎn)就越低，從而使其債券發(fā)行利率越低。因此，財(cái)政收入的回歸結(jié)果表明地方政府符合作為市場(chǎng)化的債券發(fā)行人特征。

財(cái)政支出對(duì)于地方政府債券發(fā)行利率具有顯著的正向影響，與我們理論模型推導(dǎo)的結(jié)果相同。從理論角度來(lái)看，對(duì)于地方政府來(lái)說(shuō)，財(cái)政支出具有一定的剛性，財(cái)政支出越多，意味著其可用于償還債務(wù)的資金就越少，地方政府債券的風(fēng)險(xiǎn)就越高，從而使得發(fā)行利率也就越高。因此，財(cái)政支出的回歸結(jié)果表明地方政府符合作為市場(chǎng)化的債券發(fā)行人特征。

從模型(5)的回歸結(jié)果來(lái)看，地方政府的負(fù)債率與地方政府債券發(fā)行利率呈顯著的正相關(guān)關(guān)系，與我們理論模型的結(jié)果相同。從理論上來(lái)講，地方政府的歷史負(fù)債率是影響其新債券發(fā)行利率的重要因素，債務(wù)負(fù)擔(dān)越重，則其違約風(fēng)險(xiǎn)也就越大，從而發(fā)行利率也就越高。但從模型(6)、(7)來(lái)看，地方政府負(fù)債率對(duì)于地方政府債券發(fā)行利率的影響雖然為正，但均不顯著。這有兩種可能性解釋，第一種解釋是負(fù)債率確實(shí)對(duì)地方債券發(fā)行利率存在正向影響，但由于數(shù)據(jù)來(lái)源所限，本文使用的是地方政府2013年的負(fù)債水平，2015年以前地方政府債券的發(fā)行屬于試點(diǎn)發(fā)行，發(fā)行債券的省市相對(duì)較少，使得樣本過(guò)少，無(wú)法反映總體特征。而2015年以后，地方政府發(fā)行債券時(shí)，主要的承銷商參考的是地方政府最新的負(fù)債數(shù)據(jù)，相比于2013年的數(shù)據(jù)有所變化，使得二者不再具有相關(guān)關(guān)系。模型(5)顯著的原因是2015年地方政府負(fù)債率與2013年具有一定的相關(guān)性，從而使得樣本可以在一定程度上反映總體特征。第二種解釋是地方政府債券的發(fā)行利率與地方政府負(fù)債率并不存在線性相關(guān)關(guān)系，模型(5)的顯著是由于變量缺失等技術(shù)問(wèn)題導(dǎo)致的。參考理論模型的結(jié)果和債券發(fā)行的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，本文傾向于第一種可能性，但想要得到肯定的結(jié)論，還需進(jìn)一步獲得相關(guān)數(shù)據(jù)。

總而言之，從債券特征角度來(lái)看，新預(yù)算法實(shí)施后，地方政府債券發(fā)行量可以顯著地影響債券利率，這直接證明了地方政府債券市場(chǎng)化程度的增強(qiáng)。從發(fā)行人特征角度來(lái)看，財(cái)政收入與支出均保持了地方政府債券發(fā)行利率的顯著影響，且影響與理論預(yù)期相符合?？傮w上來(lái)講，新預(yù)算法的實(shí)施增強(qiáng)了地方政府債券的市場(chǎng)化程度。

五、結(jié) 論

2008年經(jīng)濟(jì)危機(jī)以來(lái)，持續(xù)的積極財(cái)政政策和地方債制度的落后，造成了我國(guó)地方政府債務(wù)問(wèn)題。2014年全國(guó)人大修改了預(yù)算法，賦予了地方政府舉債的主體資格，同時(shí)國(guó)務(wù)院配套了大量的相關(guān)法規(guī)，打開(kāi)了地方政府發(fā)行債券的“前門”。隨著債券發(fā)行規(guī)模的不斷增長(zhǎng)，各界普遍關(guān)心的一個(gè)問(wèn)題是新預(yù)算法的實(shí)施是否真的促進(jìn)了地方政府債券的市場(chǎng)化。本文通過(guò)實(shí)證的方式，對(duì)比研究了新預(yù)算法實(shí)施前后影響地方政府債券發(fā)行利率的市場(chǎng)因素。主要結(jié)論顯示，首先，地方政府債券的發(fā)行利率在新預(yù)算法實(shí)施后顯著地提高了，這在一定程度上表明了新預(yù)算法實(shí)施前發(fā)行的地方政府債券存在中央政府的隱性擔(dān)保等政策性因素，從而降低了地方政府債券的發(fā)行利率。新預(yù)算法實(shí)施后，由于地方政府成為相對(duì)獨(dú)立的債務(wù)人，導(dǎo)致其債券發(fā)行利率的上升。其次，地方政府債券的債券特征在新預(yù)算法實(shí)施后對(duì)于地方政府債券發(fā)行利率的影響是顯著的，特別是債券發(fā)行規(guī)模在新預(yù)算法施行前對(duì)于地方債券發(fā)行利率的影響并不顯著，而在新預(yù)算法實(shí)施后開(kāi)始對(duì)其產(chǎn)生正向的顯著影響。這表明地方政府債券的市場(chǎng)化程度在新預(yù)算法實(shí)施后增強(qiáng)了。第三，地方政府作為債務(wù)主體，其財(cái)政收支對(duì)于地方債券發(fā)行利率的影響是顯著的，且符合理論模型的推導(dǎo)結(jié)果。這說(shuō)明債券發(fā)行主體的特征對(duì)其債券發(fā)行利率的影響是顯著的，符合市場(chǎng)化條件的要求。

2015年新預(yù)算法的實(shí)施提高了我國(guó)地方政府債券的市場(chǎng)化程度，市場(chǎng)因素對(duì)于地方政府債券發(fā)行利率的影響越來(lái)越大。這一方面有利于增強(qiáng)我國(guó)地方政府債務(wù)融資的規(guī)范性和持續(xù)性，防范道德風(fēng)險(xiǎn)，拓寬政府融資途徑，緩解經(jīng)濟(jì)下行壓力。另一方面也有利于充分發(fā)揮市場(chǎng)的資源配置作用，在增強(qiáng)地方政府債券流動(dòng)性的基礎(chǔ)上降低地方政府的隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。