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      財政壓力對PPP落地的影響研究

      2021-08-09 09:15:36
      市場周刊 2021年7期
      關鍵詞:落地財政工具

      李 雯

      (南京財經(jīng)大學,江蘇 南京210023)

      一、引言

      推動PPP發(fā)展是加快公共產(chǎn)品和服務供給側改革、減輕地方債務風險的重要手段。截至2019年末,落地項目累計6330個、投資額9.9萬億元,覆蓋除西藏以外的30個省(自治區(qū)、直轄市)及新疆兵團和19個行業(yè)。管理庫累計落地項目數(shù)排名前五位是山東536個、河南437個、浙江410個、廣東402個、安徽390個,合計占落地項目總數(shù)的34.5%。云南9093億元、浙江8147億元、貴州8050億元、江蘇6067億元、河南6025億元位居累計落地項目投資額前五,合計占落地項目總數(shù)的38.0%。2019年管理庫新增落地項目數(shù)達到1639個、投資額2.7萬億元,比2018年度減少323個,投資額相比2018年增加584億元。截至2019年年末,落地率67.31%,相比上年有所上升,但是各省落地情況差異較大,最高的2019年落地率達到88.6%,最低的為42.7%。一旦PPP項目成交難,會打擊私人資本參與其中的熱情,增加地方政府債務風險,引發(fā)一系列問題。由此可見,解決PPP “落地難” 問題成為推進基礎設施公私合營的重中之重。

      孟巍、吳粵(2019)利用DID模型的實證研究指出PPP模式對緩解財政壓力有重要作用。曹方林、汪洋(2019)也通過省級面板數(shù)據(jù)研究表明PPP模式能夠緩解財政壓力。王嶺等(2019)利用2017~2019年數(shù)據(jù)研究了財政負擔對PPP落地的影響。關于財政壓力與PPP的研究很少,但是涉及財政壓力的文獻比較多,比如相關學者研究了財政壓力對地方政府債務、房地產(chǎn)投資、地方科技、國有企業(yè)發(fā)展的影響,都可以加以借鑒(洪源等,2018;李漢等,2019)。

      二、研究設計

      (一)模型構建

      文章在以往研究的基礎上,建立財政壓力對PPP落地的影響效應的計量模型:

      模型中包含以下變量:

      1.被解釋變量:PPP,用PPP落地金額(億元)來衡量PPP的落地情況。

      2.核心解釋變量:fispressure,地方財政壓力的衡量指標,文章借鑒以往文獻用(地方一般預算支出-地方一般預算收入)/總人口來衡量。后續(xù)會在穩(wěn)健性檢驗中替換該變量的衡量指標。

      3.控制變量:在閱讀有關PPP項目的影響因素文獻基礎上,選擇以下變量為控制變量:population(人口,萬人)、perconsumption(人均消費支出,元)、urbanrate(城鎮(zhèn)化率,%)、pergdp(人均GDP,元/人)、fisexpanditure(財政支出水平,%)、market(市場化指數(shù),分)作為PPP落地金額的控制變量。

      (二)數(shù)據(jù)來源

      文章選取了除港澳臺以外的31個省(市、自治區(qū))2013~2019年的省級面板數(shù)據(jù)。文章PPP落地金額數(shù)據(jù)來源于財政部PPP中心和明樹數(shù)據(jù),其他變量來自與國家統(tǒng)計局、各省統(tǒng)計年鑒,市場化指數(shù)來源于樊綱的市場化指數(shù)報告。

      (三)數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計

      從stata的描述性統(tǒng)計結果(表1)可以看出,PPP落地金額最大時3765億元,最小是0億元,不同省份PPP成交金額差異較大。財政壓力最大時5.581,最小時0.101,均值是0.775接近于1,可見地方財政壓力是比較大的。常住人口最大值為11521,最小值為312,可以看出地區(qū)人口差異也是很明顯的。其他變量人均消費支出、城鎮(zhèn)化率、人均GDP、財政支出水平、市場化指數(shù)最大值、最小值之間差異都是很大的,標準差也是比較大的。文章選取的變量的描述性統(tǒng)計如表1所示。

      表1 描述性統(tǒng)計

      三、實證研究結果及分析

      (一)模型的選擇及內生性問題

      文章首先對2013~2019年面板數(shù)據(jù)進行wald檢驗,輸出結果為P值為0,拒絕原假設,在固定效應模型和OLS模型中應選擇固定效應模型。同時還進行了Hausman檢驗,結果顯示在固定效應和隨機效應模型中應該選擇固定效應。所以,最終實證顯示應該選擇的是固定效應模型。不同省份經(jīng)濟發(fā)展狀況、社會環(huán)境差異較大,存在異質性,所以采取個體固定效應是比較合理的。同時在梳理以往相關文獻中發(fā)現(xiàn)孟巍、吳粵(2019)利用DID模型的實證研究指出PPP模式對緩解財政壓力有重要作用,即采用PPP模式在一定程度上能起到緩解財政壓力的作用,財政壓力反過來又會影響PPP的重要主體——政府,對PPP成交產(chǎn)生影響,所以PPP與財政壓力存在雙向因果關系,存在內生性問題?;趦壬詥栴},文章在固定效應模型的基礎上采取了工具變量法,與不采用工具變量法的固定效應模型進行對比。借鑒張東、王豪杰(2019)《財政壓力對房地產(chǎn)開發(fā)投資影響機制研究》一文將財政壓力的一階滯后項作為工具變量,財政壓力一階滯后項與財政壓力相關性強,同時PPP對上一期的財政壓力的影響變弱,能夠解決PPP與財政壓力的雙向因果關系。文章同時通過實證對工具變量的選擇合理性進行了探究,利用stata進行了不可識別檢驗和弱工具變量檢驗,不可識別檢驗p值為0,拒絕原假設,不存在不可識別問題。弱工具變量檢驗顯示F統(tǒng)計量大于10,證明不存在弱工具變量問題,結果如表2所示。

      表2 弱工具變量檢驗結果

      (二)實證結果的分析

      文章同時對2013~2019年的面板數(shù)據(jù)運用OLS估計、固定效應(FE)模型、工具變量(IV)法進行分析,實證結果如表3所示??梢钥吹皆贠LS估計下,核心解釋變量是不顯著的,且系數(shù)為正數(shù),與固定效應和工具變量法相反,這個結果是不合理的,從理論上來說,地區(qū)面臨的財政壓力越大,政府資金不足,PPP的成交落地會越艱難,這與實證匯報的結果顯示在OLS估計和FE模型中應選擇FE相符。在固定效應模型下,核心解釋變量在1%的水平下顯著,系數(shù)為負,財政壓力每上升1%,PPP成交金額下降6.0954億元,相比OLS控制變量人口、城鎮(zhèn)化率仍然顯著,人口前的系數(shù)為正,說明地區(qū)人口越多,對基礎設施和公共服務的需求越大,會相應刺激PPP的成交落地。城鎮(zhèn)化率對PPP的成交有負向影響,這可能是因為城鎮(zhèn)化率高的地區(qū)存在交通擁堵、環(huán)境污染等城市化問題,這些城市病的解決也需要大量的財政投入,會加大財政壓力,對PPP的成交產(chǎn)生阻礙作用。財政支出水平變得不顯著了,系數(shù)為負,這說明財政支出水平高的地區(qū)基礎設施和服務相對完善,對PPP的投資需求相對較小。居民人均消費支出前的系數(shù)為正,這可能是因為居民的消費水平越高,對基礎設施與服務的數(shù)量與質量要求越高,對PPP落地有著激勵作用。市場化指數(shù)對PPP落地金額有負向影響,市場化指數(shù)高的地區(qū)一般財力較為雄厚,對PPP的需求相對較小。

      表3 PPP落地模型回歸結果1

      在原有固定效應模型的基礎上,加入財政壓力的一階滯后項作為工具變量,采用工具變量法之后顯著性略有下降,但是依然在5%的水平下顯著,系數(shù)仍然為負,絕對值縮小,在工具變量法下財政壓力每上升1%,PPP成交金額下降約5億元。這個系數(shù)相對未采用工具變量時更為合理,因為PPP的成交金額受到社會資本方、經(jīng)濟狀況的多重影響,財政壓力對它的抑制作用是有限的。從實證研究的角度來看無論是在固定效應還是在工具變量法下,系數(shù)都顯著為負,這說明財政壓力對PPP落地有著顯著的抑制作用。

      (三)穩(wěn)健性檢驗

      之前回歸采取的核心解釋變量財政壓力是用(地方一般預算支出-地方一般預算收入)/總人口來衡量的。文章將借鑒國外學者Bryan Gibson(2017)關于財政壓力和外包的關系一文中的長期收入波動性作為衡量財政壓力的指標,具體計算指標為:

      其中,LRV為長期收入波動性,RV為地方政府一般預算收入,U=E(RV)。

      通過該公式計算出各省的長期收入波動性,代替原財政壓力的指標,實證結果如下表4所示。從表中可以看出將財政壓力的指標換成收入波動性之后,OLS估計、FE(固定效應模型)、IV(工具變量法)核心解釋變量都是在1%的水平下顯著的,控制變量人口、人均消費支出、城鎮(zhèn)化率在三種模型下對PPP落地金額的影響都是顯著的。在工具變量下系數(shù)的絕對值較大,這點與之前選取的指標有差異,收入波動性每上升1%,PPP成交金額下降59.35億元,但其影響仍然是顯著為負的。三種模型下核心解釋變量財政壓力前的系數(shù)均為負值,與之前采用的財政壓力指標在固定效應和工具變量法下系數(shù)方向是一致的,只有OLS系數(shù)與之前回歸的結果相反,但是前面論證了文章的研究不適用于OLS估計。選擇長期收入波動性作為新的財政壓力指標控制變量系數(shù)方向也和之前具有一致性。這說明財政壓力對PPP落地金額的影響結論是穩(wěn)健的,財政壓力對PPP的落地是有顯著的抑制作用的,地區(qū)面臨的財政壓力越大,PPP項目成交落地會越困難。

      表4 PPP落地模型回歸結果2

      四、結論及政策建議

      文章利用財政部PPP中心數(shù)據(jù)、明樹數(shù)據(jù)以及各省統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù),選取財政壓力的一階滯后項作為工具變量,采用工具變量法研究了財政壓力對PPP項目落地的影響,通過實證研究發(fā)現(xiàn)地區(qū)財政壓力對PPP落地金額有著負向的影響,財政壓力過大會抑制PPP的落地率。為推進PPP發(fā)展,減輕地方債務風險,文章提出以下政策建議:

      第一,充分考慮地方政府面臨的財政壓力,選擇合適的PPP項目規(guī)模、付費方式、參與主體。文章研究表明財政壓力對地方政府PPP項目的落地有抑制作用,所以考慮各地面臨的財政狀況是不容忽視的。所以在PPP項目的推進過程中,要充分考慮地方政府的財政負擔,財政壓力大的地區(qū)應該減少政府付費項目,優(yōu)先選擇使用者付費項目或可行性缺口補貼項目,改善政府付費比例較高的情況,緩解政府資金壓力。同時,為促進PPP項目的成交落地,應當建立相關績效考核,將政府有關部門納入考核當中,以此激勵他們推動PPP的發(fā)展,而不是制造 “偽PPP” 項目。

      第二,文章研究發(fā)現(xiàn)居民人均消費支出和PPP成交有正向關系。居民的消費支出水平越高,對公共產(chǎn)品與服務的數(shù)量和質量要求就越高,會刺激PPP的發(fā)展。所以可以通過個人所得稅優(yōu)惠等措施提高居民可支配收入水平,從而提高居民的消費支出水平,刺激居民對公共產(chǎn)品的消費欲望。政府面臨的基礎設施需求增多,會促進其更多地引進社會資本建設更高質量的基礎設施項目。

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