【土地财政视角下隐性债务风险防范10000字（论文）】

土地财政视角下隐性债务风险防范目录TOC\o"1-3"\h\u4584一、引言 119671二、文献综述 130760（一）土地财政定义及构成 128361（二）土地财政产生的原因 114936（三）地方政府隐性债务的相关研究 215812一、土地财政视角下隐形债务风险防范的理论分析 225573（一）金融脆弱性理论 230786（二）风险传染理论 37963四、土地财政视角下隐形债务风险防范的实证分析 422066（一）数据分析 426550（二）模型设定 58642（三）结果解读 1212036五、化解地方政府隐性财务风险对策建议 1332631（一）降低对土地财政的依赖 1326150（二）加快培养地方自主税源 1310228（三）科学合理确定债务限额 1318215参考文献 14引言地方政府所形成的隐性债务主要是为了投向公益性项目和准公益性项目，而目前公司投资及基础设施业务跟踪的项目大多属于这两类。尽管我国《预算法》规定，除法律和国务院另有规定外，地方政府不得发行地方政府债券。而对于地方政府是否拥有除债权发行权以外的其他举债权，实际上是模糊的，为规避《预算法》的管制，许多地方政府主导成立了大量城市建设投资公司作为政府的融资平台，并以土地为抵质押物和以土地出让收益为还款来源进行大规模举债。随着地方政府隐性债务规模不断扩大，使得地方财政面临巨大的债务压力，当地企业的创新能力也会大大减弱，同时有些地方政府会把企业和其自身绑到一起，一旦融资平台出现问题，就会形成连锁反应，导致区域性金融风险。我国地方政府的隐性债务问题引起了社会各界人士的广泛关注。地方政府的隐性债务化解，对于我国经济社会的稳健运行以及未来经济的高质量发展有着非常重要的作用。本文就从土地财政的视角出发研究地方政府隐性债务风险防范，以期解决相应的问题。文献综述（一）土地财政定义及构成不同的学者有不同的观点。程瑶（2013）认为土地财政就是地方政府利用所管辖的土地所有权和管理权获取利益，再进行财政收支活动与利益分配关系，具体做法是政府通过土地税收、土地融资、土地使用权转让等方式获得利益来增加财政支出能力。骆祖春（2012）认为土地财政是地方政府建立的一套财政收支活动与利益分配的关系体制。赵燕菁、宋涛（2019）在增长转型这一大框架下区分并定义了“土地金融”和“土地财政”这两个概念，他们认为，推动中国经济增长的实际上是“土地金融”；随着“土地金融”使命的完成，未来城市的发展要尽快转向以税收为主的新“土地财政”。（二）土地财政产生的原因土地财政出现的原因，各个人们各抒己见。但总的来说，大部分学者认为与我国1995年起实行分税制制度有关。张路、龚刚（2020）认为我国实行的分税制改革对地方政府财政收入造成了较大的影响，这导致土地财政的日益膨胀。分税制改革以后，地方政府所正我的能够征税的东西变得非常少，而地方政府有承担着许多要大花钱的项目，没有办法，地方政府不得不将目光投向了土地。还有就是近郊农民虽然掌握着土地的使用权，但是农民一直处于社会发展的地缘地带，近郊的农民也希望通过拆迁来获得他们这辈子都赚不了的钱。（三）地方政府隐性债务的相关研究随着城镇化和工业化的不断推进，各种基础设施建设项目的实现与落地需要以大量资金供应为支撑。地方政府入不敷出，债务规模扩大，隐性债务也随之积累。马蔡琛（2020）认为我国债务管理制度比较落后。此外，难以有效地管理“无形技术”，因为这些技术为地方政府提供了新的金融工具来偿还债务。与此同时，随着当地债务的增加，风险转移途径和程度也得到加强。WTDiao（2012）发现地方政府债务与经济发展并不是各自独立的，而是相互影响、相互关联。具体体现在，一定程度上科学合理地举借债务可以推动当地的经济快速发展；并且经济发展相对不错的地区其举债能力和举债基础也大。Marlow（1989）认为，政府及其他单位具有一定的权威和影响力，对经济活动的干预潜移默化中越来越大，避险动机不强，通过预算外承诺获取资金而形成的隐性债务正在增加。陈磊（2017）等发现地方政府隐性债务规模增大与财政压力过重两者相互联系，财权事权不匹配占据重要因素。国内外学者从土地财政的定义与构成、其产生的原因以及地方政府隐性债务风险的影响因素等三个方面进行了相关研究，关于这一课题的研究范围较广，尤其是对于地方政府隐性债务风险的研究比较深入。但是对于土地财政视角下的隐性债务风险的研究空间依旧十分广阔，还有待更深的思考。基于此，本文将从土地财政视角出发，对于隐形债务风险进行分析，以期对于化解地方政府隐性债务问题有些许贡献。土地财政视角下隐形债务风险防范的理论分析（一）金融脆弱性理论现有关于金融脆弱性的学说，最具权威解释的是明斯基的金融脆弱性假说理论明斯不少现实网络是不断增长的，例如互联网中新网页的诞生，新的论文的发表、人际网络中新朋友的加入。优先连接：新的节点在加入时会倾向于与有更多连接的节点相连，例如新网页一般会有到知名的网络站点的连接，新的论文倾向于引用已被广泛引用的著名文献，新加入社群的人会想和社群中的知名人士结识。基从企业角度对金融内在脆弱性问题做了系统阐述。明斯基认为商业银行等金融机构的内在特性使得他们不得不经历周期性危机，银行部门的困境又通过金融体系传染至各经济主体，产生经济危机。根据明斯基的研究，借款企业的融资方式按风险级别高低可划分为三类：第一类是对冲性融资，债务人预期从融资合同中获得的收入能偿付利息和本金；第二类是投机性融资，债务人预期从融资合同中获得的收入只能偿付利息；第三类是庞氏融资，债务人预期从融资合同中获得的收入连偿付利息都不够，需要靠出售资产或者再借新钱来偿付利息和本金。Minsky以资本主义繁荣与萧条长波理论为基础，在凯恩斯的投资不稳定框架中，融入了费雪的债务—通货紧缩理论，通过对企业上述债务融资模式独特的分类，解释了金融体系具有内在的脆弱性。在明斯基看来，商业周期的存在诱使企业进行高负债经营。在一个新周期开始时，绝大多数企业都属于对冲性融资企业。随着经济的进一步繁荣，投资者追求更高利益，纷纷扩大借款，投机性融资和庞氏融资的比重会大幅度上升，于是金融脆弱性愈来愈严重。然而资本主义经济的长波必然迎来滑坡，任何打断信贷资金流入生产部门的事件都将引起违约的破产，明斯基时刻到来。明斯基的金融脆弱性假说是并不依靠外生的冲击来产生剧烈程度不同的商业周期。Minsky认为，有两个主要原因可以解释这种金融体系内在脆弱性特征：一个是代际遗忘解释（GenerationalIgnoranceAgument），指由于上一次金融危机已经过去很久，一些利好事件推动着金融业的繁荣，贷款人对眼下利益的贪欲战胜了对过去危机的恐惧。因为人们认为当前资产价格的上涨趋势将持续下去，于是推动了更多的购买。此外，银行的道德风险将代际遗忘的时间大大缩短。另一个是竞争压力解释（RivalryPressureArgument），指贷款人出于竞争的压力而做出许多不审慎的贷款决策。在经济高涨期，借款需求巨大，如果个别银行不能提供充足的贷款，它就会失去顾客。很少有银行能承受这种损失，因此每家银行都向其顾客提供大量贷款，而不顾及最终的累积性影响。可以看出，金融脆弱性理论实证是从时间维度，从金融体系与实体经济的相互反馈作用的角度阐释系统性风险的原因。这种相互反馈正是所谓的顺周期性。（二）风险传染理论风险传染包括传染源、传染载体、传染节点和传染对象四个要素。首先，风险源是风险传染的起源，有了风险源，风险才能开始对外进行扩散。及时的准确的识别风险源是控制风险的重要途径之一。其次，传染载体是风险传染的纽带和桥梁，是“小冲击”演变为“大危机”的基础。常见的风险传染载体有资金、技术、信息、信用等，当风险在这些载体内运动时，会分别形成资金风险流、技术风险流、信息风险流和信用风险流等。再次，传染节点是指风险传染过程中系统内部与外界风险相互作用，以及风险流交叉积聚所形成的大量结合点。传染节点与外界风险直接作用，处理得当，风险由系统内部向外界释放，可有利于化解风险；处理不当，风险由外界进入系统内部，导致风险在风险节点积聚，最终扩散至风险接受者。最后，风险接受者是风险的承受者，既可以是公司自身，也可以是其他公司。总体而言，风险源的持续作用下，当风险积聚到一定临界值，风险的接受者无法化解时，风险转化成风险接受者巨大的损失释放出来。这些损失又会形成新的风险源，再次进行扩散，从而导致系统更大规模的损失。四、土地财政视角下隐形债务风险防范的实证分析数据分析地方政府债务网络系统性风险经历了累积到触发到传染的动态演进过程，一旦土地市场下行，土地价格出现大幅波动，触发大规模地方政府面临债务偿付危机，进而传染至整个金融体系，造成整个金融体系的崩溃。对于我国地方政府债务系统性而言，由系统重要性地方政府债务直接违约进而触发隐性债务风险的概率微乎其微。然而，地价暴跌冲击下，存在系统重要性地方政府率先出现偿债危机，通过关联传染渠道与恐慌蔓延渠道更快、更广的传染至其他地方政府与金融机构，导致债务系统性危机。我国地方政府债务的区域分布并不均衡，存在地方政府债务规模较大的地区。由表4.1可以看出，2020年，华东地区无论是债务余额总量还是债务均值均最高，分别为58092.16亿元与8298.88亿元，而西北地区的债务余额总量与债务均值均最低，分别仅为15511.62亿元与3102.32亿元。表4.12020年我国七大区域债务余额与均值地区省份余额（亿元）均值（亿元）东北地区黑龙江、吉林、辽宁16424.385474.79华北地区北京、天津、山西、河北、内蒙古25124.495024.90华东地区上海、江苏、浙江、安徽、福建、江西、山东58092.168298.88华中地区河南、湖北、湖南21925.187308.39华南地区广东、广西、海南17442.975814.32西南地区重庆、四川、贵州、云南、西藏30097.876019.57西北地区陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆15511.623102.32分省份看，从债务存量角度，在已发行地方政府债券的额31个省份中，江苏省、山东省、浙江省、广东省、四川省、贵州省、湖南省、辽宁省、河北省、云南省的政府债务余额均超过7000亿元，这十个省份地方政府债务余额合计为95379.72亿元，占全国地方政府债务余额的51.66%（图4.1），即仅从规模层面，地方政府存在系统重要性的政府机构。从债务增量角度，地方政府债务规模持续攀升，其中江苏、浙江、山东新增债务规模较大。2020年，我国新增地方政府债务19518.87亿元。分省份看，31个省份的政府债务余额均有上升。其中，浙江省、江苏省和山东省的年均新增政府债务规模均超过1200亿元，合计新增政府债务规模为4054.33亿元，占新增地方政府债务规模的20.77%。数据来源：财政部官方网站图4.12020年我国地方政府债务分省分布模型设定基于31省地方政府债券、土地财政与承销银行数据，计算出各省地方政府的dg、db及DebtRank值，结果如表4.3所示表.3各省地方政府风险传染效应相关指标/亿元/亿元额排序/亿元dg排序排序浙江2060.0577748.922 0.0805.0531江苏2681.9017826.121 0.0614.4742山东2476.0835466.493 0.0714.2033广东2530.7725459.704 0.0604.0994四川2183.7543543.215 0.0633.6615河北2123.3662442.4810 0.0593.0866湖南1992.9781922.4014 0.0573.0207河南1325.87143427.896 0.0412.6358安徽1705.53103113.108 0.0432.6199贵州2145.2251192.3217 0.0552.60010湖北1351.15133264.517 0.0392.55411山西681.9025566.2022 0.0652.32612辽宁1735.039820.9721 0.0482.30413广西1403.08121264.3516 0.0442.19614重庆1014.40192135.2812 0.0402.09015新疆1012.8020479.7223 0.0481.98416陕西1303.54151089.1119 0.0391.96217云南1455.26111178.1318 0.0351.90818福建987.76212485.719 0.0291.90519江西1048.44182408.480.0301.89920北京644.86261830.7715 0.0391.85721天津980.5922985.7820 0.0421.84822上海705.90241975.6013 0.0351.81023内蒙古1144.2917462.1725 0.0320.0331.55024黑龙江1238.4816250.4528 0.0301.28225吉林738.7423466.0824 0.0231.05426甘肃566.4427296.7927 0.0170.82927青海473.7629105.1929 0.0180.75128海南497.5928303.8026 0.0150.72329宁夏405.793082.8031 0.0140.61530西藏54.983191.0230 0.0030.0020.10531

土地财政

db DebtRank

DebtRank（1）政府由表4.3可以看出，DebtRank值最高的省份是浙江，其次是江苏、山东与广东，这些省份都是我国实体经济和金融行业活跃的经济大省，DebtRank值分别为5.053、4.474、4.203和4.099，四省的DebtRank得分都在4分以上，说明浙江、江苏、山东和广东的地方政府债务潜在风险最高，其违约对整个债券网络造成的风险效应最大，是具有强烈的传染性和外部性的系统重要性地方政府债务。DebtRank值最低的省份是西藏，其次是宁夏、海南、青海与甘肃，这些省份都是我国经济发展水平比较落后的地区，其实体经济和金融行业的发展水平低，DebtRank值分别为0.105、0.615、0.723、0.751和0.829，这些省份的DebtRank得分均小于1分，说明西藏、宁夏、海南、青海与甘肃发生债务危机时对其他政府、银行造成的风险效应最低，具有较弱的传染性和外部性。由上述分析看出，DebtRank值最高的四个省份均属于东部地区，DebtRank值最低的五个省份除海南外均属于西部地区。本文推测，东、中、西部省份地方政府隐性债务风险传染效应应存在显著差异。文章利用虚拟变量回归来检验这个结论。定义虚拟变量：D1=1示部区D1=0表示地区 D2=1示部区D2=0表示地区 表.4东中西部地区划分 东部地区 辽宁、河北、北京、天津、山东、江苏、上海、浙江、福建、广东、广西、海南中部地区 黑龙江、吉林、内蒙古、山西、河南、安徽、江西、湖北、西部地区 陕西、甘肃、宁夏、青海、新疆、四川、贵州、云南、重庆、利用虚拟变量D1、D2建立模型：P=c+a1D1+a2D2+ε ca2利用表4.3的DebRank.5 表.5模型式的估计结果（5%显著性水平） 序号（1）系数（2）估计值（3）t统计量（4）5%显著性1c2.7978.760显著2a1-0.692-1.419显著3a2-1.146-2.420显著（2）政府根据表4.5，得出以下结论：一是表4.5第4列结果表明，中部、西部地区的违约概率与东部地区存在显著差异；二是表4.5第一行c=2.797表明，东部地区DebtRank值即地方政府系统性违约风险传染效应平均为2.797；三是表4.5第2行a1=-0.692表明，中部地区的DebtRank值平均比东部地区低0.692，也就是说中部地区的平均系统性风险传染效应为2.105；四是表4.5第3行a2=-1.146表明，西部地区的DebtRank值平均比东部地区低1.146，也就是说西部地区的平均系统性风险传染效应为1.651。0.300.250.20dbdb0.100.050.000.000.050.100.150.200.250.30dg图4.3dg和db值情况从db和dg值（图4.3）可以看出，大部分节点的违约或偿债风险传染效应，银行端风险值显著小于政府端风险值。这意味着：在地方政府债券网络中，银行以其资产作为抵御风险的资本呈现出较为良好的抗风险能力，而地方政府以土地出让金作为偿债资金的主要来源，其抵御风险能力较差。此外，政府端的整体风险值大于银行端，也说明了在节点失效导致网络级联失效过程中，政府是风险传染的薄弱环节和放大环节，即政府端相较于银行端，更容易对风险传播起到蝴蝶效应。债务规模6债务规模5DebtRank4DebtRank32100 150030004500600075009000土地财政（亿元）图4.4土地财政、债务规模与DebtRank值分布图由图7.4可以看出，一是土地财政规模与DebtRank值间整体呈正向关系，即土地财政规模DebtRank1%（如表4.2562577.4中各省土地财政规模和DebtRank表4.6土地财政与DebtRank值相关性检验检验估计值P值1%显著性Pearson相关性0.8960.000显著.7列示了202020202.54万13.90%15.75表4.72020年我国省本级政府和地级政府债务情况省本级政府地级政府地方政府合计政府债务余额（亿元）2.5415.7518.29政府债务余额占比（%）13.9086.10100.00本节主要采集2020年全国二级行政区的地方政府债券发行数据与土地出让收入数据，数据来源为各地市级地方政府财政部门公布的财政预算执行报告与财政决算报告。各二级行政区地方政府的债券承销主要根据所属省级地方政府债券在各金融机构中的承销占比进行分配。此外，由于Ucinet只能处理255列数据，加之考虑软件运行速度，本文选取债务规模排名前250位的二级行政地方政府，其债务规模占比为88%，可以较好的反映地级地方政府隐性债务风险传染效应，并可以用以识别系统重要性地级地方政府。基于250个地级地方政府的债券、土地财政与承销银行数据，分别计算出其dg、db及DebtRank值。由图7.6255个地级市的DebtRank分布情况可以看出，250个地级市地方政府的DebtRank分布近似幂律分布。其中，DebtRank大于7的仅有杭州一个城市，DebtRank值处于6~7与5~6之间的城市均有两个，DebtRank值介于4~5与3~4之间的城市分别增长至4个与7个，此后，DebtRank值介于2~3、1~2与0~1的城市数量则爆发式增长，分别为23个、51个与160个，充分说明了少数城市的隐性债务风险传染效应较高，多数城市的隐性债务风险传染效应较低。频数频数0＜11~22~33~44~55~66~7＞7DebtRank图7.6255个地级市的DebtRank分布情况其中，DebtRank排名前30位城市的隐性债务风险相关指标如表7.8所示。由表7.8可以看出，DebtRank值最高的城市是杭州，其次是武汉、南京、广州、成都，这些城市也都是我国实体经济和金融行业活跃的一线城市，DebtRank值分别为8.12、6.82、6.11和5.63，这五个城市的DebtRank得分都在5分以上，说明杭州、武汉、南京、广州与成都的债务潜在系统性风险传染效应最高，其违约对整个债券网络造成的风险效应最大，是具有强烈的传染性和外部性的系统重要性地级地方政府。表4.8地方政府风险传染效应相关指标/亿元/亿元排序/亿元排序排序杭州2282.161830.7328.121武汉2649.991588.01256.822南京2420.0341258.3776.113广州2403.851546.3735.634成都245031421.6645.335郑州1784.18132500.9914.876苏州1363.1824332.71464.677宁波1807.312636.9214.368重庆市本级1422.922156.781004.049西安2563.592168.07893.9310北京市级1598.961655.551803.7811昆明2005.981035.4593.4712南通1500.74191332.3263.3913佛山1263.12922453.1814济南1022.539378.16413.1715青岛1272.128848.78123.0616常州854.6654374422.9717温州1109.134611.86222.8718无锡1081.6235748.55142.8319长沙1532.091815.42312.7920贵阳2192.917275.43552.6221潍坊1148.6331134.882.6022嘉兴894.750265.24602.5623福州858.89531396.7152.5424沈阳168615336.61442.5225天津市本级1532.27170.242522.5126浦东新区896.249131.231122.4827上海市本级712.869740.63152.4728大连19859832.07132.3129合肥836.3858283.89522.3030

债券总额

DebtRank

DebtRank此外，由表7.8还可以看出，从债券总额与DebtRank值来看，DebtRank值较高的城市债券规模也比较高，但存在异常省份节点。DebtRank值前五名中，杭州的DebtRank排名明显高于其在债券规模指标的排名，还有郑州、苏州、宁波也属于类似情况，所以，传统的以债务规模衡量地方政府债务重要性的观点是片面的，地方政府债务的风险传染效应、系统重要性并不仅仅由规模决定10。DebtRank算法充分反映了单个地方政府陷入债务困境对整个债务网络体系的风险传染效应，更接近隐性债务风险发生的实际情况。东、中、西部省份地方政府隐性债务风险传染效应存在显著差异，且东部发达地区的地方隐性债务风险传染效应最高，西部欠发达地区的地方隐性债务风险传染效应最低。本文推测，属于东部地区城市的隐性债务风险传染效应应高于中部与西部地区城市的隐性债务风险传染效应。由表7.9可以看出，属于东部、中部与西部地区的城市数量分别为114家、82家与54家，DebtRank均值分别为1.38、0.90与1.10，说明东部城市的DebtRank值明显较中部与西部地区城市的DebtRank值高、隐性债务风险传染大。同时，分析DebtRank值排位前30名城市的分布情况也可以得出同样的结论，由表7.9显示，DebtRank值排名前30位的城市中属于东部地区的有21家城市，占到了七成。表4.9DebtRank值排名前30位的城市的地区分布情况城市数量DebtRank均值前30位中城市数量前30位中城市数量占比东部地区1141.38210.70中部地区820.9040.13西部地区541.1050.173.土地财政与地方政府隐性债务风险关联分析图4.7土地财政、债务规模与DebtRank值分布图.730DebtRankDebtRank结果解读本章基于土地市场与地方政府债务紧密关联的事实，运用复杂网络理论，借鉴DebtRank算法思想，构建地方政府债券网络级联失效模型，采集2020年的全国省级与地级的地方政府债券、土地财政与商业银行资产等相关数据，测度土地市场对地方政府隐性债务风险传染效应。通过对省级数据的实证分析，发现：（1）东、中、西部的地方政府隐性债务风险传染效应存在显著差异。东部发达地区的地方隐性债务风险传染效应最高，西部欠发达地区的地方隐性债务风险传染效应最低。（2）银行端系统性风险传染效应显著小于政府端系统性风险传染，即在节点失效导致网络级联失效过程中，政府是风险传染的薄弱环节和放大环节。（3）土地财政规模与DebtRank值呈显著的正向关系。土地财政规模大的省份，其隐性债务风险传染效应较大；土地财政规模小的省份，其隐性债务风险传染效应较小。（4）地方政府债务网络节点重要性存在二八效应。多数省份土地财政规模较低，且存在较小的系统性风险传染效应；少数省份同时占据较高的土地财政规模和较大的系统性风险传染效应。（5）系统性风险传染效应高的地方政府节点，其自身脆弱度较低，而不易发生系统性风险；自身脆弱度高的地方政府节点，其系统性风险传染效应较低，而对整体债券网络传染效应有限。通过对市级数据的实证分析，发现：（1）地级地方政府的DebtRank分布近似幂律分布，少数城市的隐性债务风险传染效应较高，多数城市的隐性债务风险传染效应较低。（2）东部地区城市的隐性债务风险传染效应高于中部与西部地区城市的隐性债务风险传染效应。（3）排名前30位的地级地方政府的土地财政规模与DebtRank值间整体呈正向关系，即土地财政规模大的城市，其隐性债务风险传染效应相对较大；土地财政规模小的城市，其隐性债务风险传染效应较小五、化解地方政府隐性财务风险对策建议（一）降低对土地财政的依赖土地市场波动共同冲击层面，土地市场波动共同冲击对地方政府隐性债务风险传染渠道包括内源融资渠道、政府信用渠道、偿债资金渠道及流动性渠道，具体路径分别为“土地市场萧条—融资能力降低—新增债券与再融资债券均减少—地方财政风险加大”、“土地市场萧条—融资能力降低—新增债券与再融资债券均减少—地方财政风险加大”、“土地市场萧条—土地财政收入减少—地方债务现金支付风险增加—地方财政风险加大”与“土地市场萧条—土地财政收入减少—偿债本息与收入流量缺口增加—出售更多土地资产变现—土地资产价值降低、变现。因此要努力降低对土地财政的依赖，首先，积极推进土地相关制度改革。地方政府以土地出让金作为偿债资金的主要来源，其抵御风险能力较差，且更容易对风险传播起到蝴蝶效应，应推进新型城镇化，根本改革地方政府对土地财政的依赖。加快房地产税改革，使其成为地方政府主要税种，降低地方政府财政对土地财政的依赖。通过房地产税改革，可以保障地方政府由相对稳定的财政收入，而且某种程度上会抑制地方政府主观上