影子銀行與地方政府債務性風險關聯研究

李 鵬

(湖北工業大學 經濟與管理學院，湖北 武漢 430068)

0 引言

隨著我國城市基礎建設日益加快，政府為了籌集資金大量舉債，其中最突出的是城投債。據相關部門統計，到2017年底我國地方政府債務已經達到了14.3萬億元,近年來國家對于地方政府債務管理越發加強，地方政府開始通過銀行理財產品、房地產信托、小額貸款等非傳統銀行貸款模式進行融資,影子銀行本身缺乏監管，地方政府通過影子銀行來舉債融資越來越隱性化，金融市場又是互聯互通的，風險就能通過影子銀行傳導到地方政府債務體系中。因此，分析影子銀行向地方政府債務風險的傳導顯得尤為重要。

1 文獻綜述

關于國外影子銀行的風險監管，LE Gridseth[1]認為影子銀行依賴短期批發投資，所以當市場波動時，影子銀行也很容易變動，影子銀行的風險通過與金融機構和市場部門的業務聯系傳播到整個金融系統。

Edward F Greene，Elizabeth L Broomfield[2]主張在美國，放棄對于影子銀行一刀切的監管方式，增強FSB工作的靈活性，根據金融產品獨特的應用特點和風險來標識風險源，針對不同的成因定制有效控制風險源的解決方案，從而有效化解影子銀行的風險。

國外對于地方政府債務有代表性的研究是20世紀90年代漢娜將政府債務分為了4個矩陣，分別是：顯性的直接的政府債務，即任何情況下都會發生的由特定法律認可的政府債務；顯性或者有的政府債務，即基于特定事項發生而產生的由特定法律或合同確認的政府負債；隱性的直接的政府債務，即在任何情況下都會發生，且政府具有道義上的責任；隱性或者有的政府債務，美國市政債常被個人投資者看做是“家的港灣”[3]。Arezki.Rabah.，Candelon.Bertrend，Sy.AmadonN R(2011)[4]認為，個人投資者憂慮的是美國各自治州擁有權力重置債務，延緩擔憂的方式是建立政府違約破產的方法。關于現階段地方政府債務風險狀況及其控制辦法，趙繼志、張英杰、辛洪波[5]以因子增強閥值剖析了2008-2013年30個省份的債務偏離度和政府債務適度規模，結果顯示我國30個省份實際債務規模偏離了適度債務規模。馬海濤、崔運政[6]指出應慢慢將地方政府債務納入復式財政估算體系，對其依法進行嚴肅地管理和規范，是控制債務和風險的根本手段。

對于影子銀行與地方政府債務風險關聯的論點，巴曙松[7]認為我國影子銀行監管方面存在漏洞，監管套利的現象會更加嚴重，房地產市場的不穩定使得地方政府債務違約風險上升，我國影子銀行受到國際影子銀行不確定的影響，這些因素都會使影子銀行的風險增加。王力結、王雅齡[8]，刁偉濤、王亞芬[9]認為，房價被動影響了地方政府房產稅收和土地出讓金的變化，從而影響到了地方財政收入和抵押籌資的地方政府債務風險的狀況。伏潤民、繆小林[10]認為，當政府債務風險爆發，出現的不是局部財政運行的困難問題，而是金融系統整體爆發危機。王國剛(2016)[11]認為，金融系統是我國地方政府債務主要來源，由于資金的投入具有不良性，即存在地方債務風險，風險容易通過金融信貸轉移到金融系統，2016年穆迪評級公司也將我國信用評級展望有所下調。周小川[12]認為，地方政府通過土地買賣、土地增值方式，與歐美發達成熟經濟體通過SPV特殊目的發行市政債的模式相一致，地方政府債務通過融資平臺公司的融資就具有了影子銀行的風險特點。王永欽[13]認為地方政府債務已經處于影子銀行之中，通過城投債和其他信息的敏感程度，認為我國地方政府債務和美國的資產證券化存在相似性。

已有大多數文獻只是研究某個省份的地方政府債務風險，很少完整研究近年來全國地方政府債務水平；影子銀行的研究均從商業銀行、金融監管視角來進行展開，很少從影子銀行向地方政府債務風險的角度入手。本文就從兩者結合的視角明晰影子銀行向地方政府債務風險傳導渠道，并對風險溢出進行實證研究。

2 理論分析和研究假設

2.1 影子銀行向地方政府債務風險傳導的成因

(1)地方政府債務缺乏管理。我國地方政府擁有相對獨立的發債權，但是大規模的債務發行需要行政審批程序。地方政府債務發行規模如果不能和地方融資真實需求相匹配，剩余的需求就會通過隱蔽性較強的影子銀行來進行融資，市場會隨著監管缺失而出現套利行為。地方政府有可能向處在償債環節最后一環的中央政府轉嫁債務，存在道德風險。再者地方政府承擔債務的職能部門不集中，缺少相應的管理機制和債務公開披露制度，從而導致監管主體不明，資金管理雜亂，地方政府債務活動繁多，地方政府債務就有向影子銀行舉債的意愿了。

(2)影子銀行監管缺失。由于我國監管部門對傳統金融機構管制嚴格，影子銀行是在金融市場被壓抑的情況下出現的。新的金融機構和新的金融業務，如銀行面對小額貸款、信托業務等考核，通過發行理財產品從市場吸收存款，這些業務記錄在協議外，不受巴塞爾協議的制約，造成了監管不到位。民間融資渠道來源不一，信息不對稱，監管力度很難；在利率雙軌制背景下，銀行相關擔保公司成了中介角色，擴張傳統銀行的信用，而這些機構處在監管不透明地帶。

假設1：影子銀行對地方政府債務有促進作用。

2.2 影子銀行業務對地方政府債務風險的影響

(1)房地產信托產品。我國信托產品有很多種，其中最重要的是房地產信托，房地產市場價格的波動，將影子銀行中的房產信托和地方政府債務聯系到一起。土地開發帶來了土地價格的升值，政府對土地價格估值較高，直接提高土地抵押杠桿比例，因而投資方承擔了較高的風險。當地價下跌時，土地出讓減少，導致地方政府債務償還困難[14]。

(2)銀行理財產品。銀行發售自行開發的理財產品，也可以選擇代發別人的理財產品，為風險傳導提供了載體。銀行理財產品受巴賽爾協議約束，不影響銀行資產負債總額的表外業務，但是影響了銀行的當期損益，從而具備了影子銀行的特征。在銀行理財資金中，地方政府債務占據了一定的規模，基建和社會公共設施是債務的主要流向。2018年，招商銀行實現受托理財收入241.33億元，同比增長51.81%；平安銀行理財產品受托收入達到1216.12億元，理財手續費收入也同比增長40%。影子銀行作為載體連接了理財產品和地方政府債務之間的風險傳導。

(3)融資租賃業務。根據銀行協會統計，截至2018年底，全國融資租賃企業總數為11777家，注冊資金約合32763億元，融資租賃合同余額約為66500億元人民幣，分別比上年同期增長21.7%、1.33%、9.38%。2018年底，我國資產超過1000億元的金融租賃公司為10家。由銀行參、控股的金融租賃公司擁有資本規模大，數量體量也大等優勢。在2018年審計結果中，價值3382億元的地方政府融資租賃設備使用年限長，受市場利率波動以及技術設備更新影響較大，如果設備更新過快或者利率上浮，會導致地方政府債務成本增加。另外，融資租賃公司購買設備的資金絕大部分是由影子銀行融資而來，任何一條鏈條出現了風險都會影響地方政府債務信用狀況。

假設2：影子銀行通過房地產信托產品、銀行理財產品、融資租賃業務促進了地方政府債務的增長，并且房產信托產品、銀行理財產品和融資租賃業務有可能共同對地方政府債務有正向影響。

3 變量定義、數據來源與模型構建

3.1 模型構建

為了研究影子銀行對于地方政府債務性風險的影響，本文構建了多元線性數據模型，此外，為了考察影子銀行通過房地產信托產品，銀行理財產品和融資租賃業務對地方政府性債務產生的間接影響，加入了房地產信托產品、銀行理財產品和融資租賃業務3個控制變量，如下回歸方程：

LogGDt=β0+β1LogSBt+β2LogRETPt+β3LogBFPt+β4LogFLt+β5LogRETPt×LogBFPt+β6LogRETPt×LogFLt+β7LogBFPt×LogFLt+εt

(1)

其中(1)中，t表示年份，β1表示影子銀行對地方政府債務的影響程度，β2，β3，β4分別表示房地產信托產品，銀行理財產品和融資租賃業務對地方政府債務性風險的影響程度，β5，β6，β7分別表示房產信托和銀行理財產品共同對地方政府債務風險的影響、房產信托和融資租賃業務共同對地方政府債務風險的影響、銀行理財業務和融資租賃業務共同對地方政府債務風險的影響，εt表示隨機擾動項。根據之前的經驗判斷，β1，β2，β3，β4，β5，β6，β7符號預計均為正。

3.2 變量定義

地方政府債務風險(GD)對于該指標的計量方法有因子分析法、層次分析法和統計法等，本文采取統計法計算地方政府債務風險，并且對地方政府債務風險數值取對數。

影子銀行規模(SB)影子銀行規模指標衡量也不一樣，如城投債與影子銀行規模的比值，小額貸款與影子銀行規模的比值，社會融資規模與影子銀行規模的比值等。本文認為，社會融資規模與影子銀行規模之間有很大的相關性。本文選取的是當年影子銀行規模占當年社會融資規模的比重，并且同時取對數。

房地產信托產品(RETP)可以分為權益型、不動產擔保借貸型和混合型3類，房地產信托產品對地方政府債務規模的影響通常體現在權益型方面，所以本文選取的是房地產信托產品權益型方面的數據。

銀行理財產品(BFP)按銀行業務機理分為銀行表內理財產品和銀行表外理財產品，本文研究影子銀行通過銀行理財產品渠道向地方政府債務風險的傳導屬于銀行表外理財產品方面，所以數據基于銀行表外理財產品。

融資租賃業務(FL)根據租賃對象的不同可以劃分為與民營企業有關的租賃業務和與國家企業有關的租賃業務，融資租賃業務憑借其融物的優勢在地方政府融資中占有不可或缺的地位，所以本文選取的是與國有企業有關的租賃業務的數據。

3.3 數據來源

本文選取全國2003-2018年的地方政府債務和影子銀行規模的數據，對于地方政府債務風險的傳導機制，將影子銀行分為房地產信托產品、銀行理財產品和融資租賃業務三個渠道來向地方政府債務風險傳遞風險。地方政府債務的數據來源審計署和財政部，影子銀行數據來源于Wind和國泰安數據庫，房地產信托產品，銀行理財產品和融資租賃業務來源于國泰安數據庫。

4 實證分析

4.1 數據分析

(1)描述性統計分析。本文描述性統計結果如表1所示，從表1中可以看出影子銀行的均值為37033.13，中值為43045.5，標準差為23452.18，表明影子銀行的規模總體還是很大，每年漲勢幅度平穩；房地產信托產品的最大值為27000，最小值為684，說明房地產信托產品年上升率大，并且隨著近幾年房地產的升溫，地產信托產品的增幅大幅度提高；銀行理財產品的均值、中值、最大值相對于地產信托產品來看只有其幾十分之一的一小部分，說明了人們投資銀行理財產品相對投資地產信托產品，后者投資熱情更加高漲；融資租賃業務的中值1647.5，而最大值24317.6，隨著城市基礎建設力度的加大，可以知道融資租賃這幾年也是增幅很大，尤其是國有企業對于融資租賃業務的開展顯得尤為突出。

表1 描述性統計結果

表2 變量的相關系數矩陣

(2)相關性分析。從表2中可以看出影子銀行與房產信托、銀行理財產品呈現強正相關關系，與融資租賃呈現中等程度正相關關系，這與影子銀行主要是由房產信托、銀行理財產品和融資租賃業務的三大部門組成，大多數影子銀行都是通過房地產、銀行來實現積累相吻合。房產信托和銀行理財產品、融資租賃業務有顯著正相關關系，這是由于房地產行業主要是通過銀行進行融資和借貸的，有關房建的施工設備也和租賃行業息息相關。銀行理財產品和融資租賃業務也有強的正相關性，因為銀行理財產品也是通過租賃形式來進行發行的。

4.2 變量ADF檢驗

所選變量數據均為時間序列數據，直接用原數據用最小二乘法可能會導致偽回歸。所以需要對變量采取ADF平穩性檢驗，以確定變量是否都為同階平穩序列。經Eview8檢驗結果(見表3)，所有變量均為一階差分序列，可以進行協整檢驗。

由表3可以看出，SB，RETP，BFP，FL的ADF值都大于它們的臨界值(5%),因此，這3個時間序列變量屬于不平穩序列。對SB，RETP，BFP，FL一階差

表3 ADF檢驗結果

注：D代表一階差分；C代表截距項；T代表趨勢項；1代表滯后一階

表4 εt的平穩性檢驗的平穩性檢驗

表5 模型估計結果

注：括號內為t值，***表示在1%的水平上顯著

分以后可以看出一階后的ADF值小于各自的臨界值(5%)，所以它們的一階差分序列屬于平穩序列。

4.3 協整檢驗

協整檢驗是對時間序列數據之間是否存在長期均衡關系的一種統計檢驗。由于變量的一階差分屬于平穩系列，所以可以進行協整檢驗。將方程(1)的擬合殘差εt進行平穩性檢驗。檢驗結果見表4。

由表4可以看出，εt的ADF值為-3.1180，小于其3個臨界值-2.7719、-1.9740、-1.6029。故此，εt屬于平穩變量，所以GD與SB、RETP、BFP和FL之間存在長期穩定的均衡關系。

4.4 模型估計及結果說明

由表5模型1可知，影子銀行規模對地方政府債務性風險有顯著的正相關關系，并且影子銀行對于地方政府債務性風險的擬合程度最好，Adj-R2值達到0.932，這種影響在定量上表現為影子銀行每增長一個百分點，地方政府債務風險就增長0.759個百分點，這個結果和假設1是吻合的。實際上這與影子銀行近幾年規模的擴大不無關系，正是由于影子銀行規模擴大、業務種類增加，大大促進了地方政府債務性風險的提升。模型2可以看出房地產信托業務對于地方政府債務性風險同樣也是有較顯著的正的影響，這和本文預期假設相符。定量來看房地產信托產品每增加1個百分點，地方政府債務性風險上升0.624個百分點，可以看到房地產信托近幾年來由于房地產行業的興起，導致地產信托業務增多，房地產信托通過影響地產市場的價格波動來影響土地未來收益，土地未來收益又關系到政府收入及其舉債能力。模型3可以看到銀行理財產品對地方政府債務性風險也有較顯著的正的影響，這與我們預期假設也一致，擬合程度也比較高，Adj-R2達到0.835，可以看到銀行理財產品每增長1個百分點，地方政府債務性風險就增長2個百分點，銀行理財產品對地方政府債務性風險的影響效率最明顯，因為銀行理財產品都是暗中影響地方政府債務性風險的，缺乏相應監管和預警機制，所以導致影響效率最大。模型4可以看出融資租賃業務也是對地方政府債務性風險有正的相關性的，屬于控制變量里擬合度最小的，但是也是具有較好的擬合度，Adj-R2為0.709，可以看到融資租賃業務每增長一個百分點，地方政府債務性風險就會上升0.425個百分點，這是由于融資租賃業務自身和融資租賃公司的信用風險等級都會對地方政府債務性風險產生影響。

模型5～7可以看到房產信托、融資租賃和銀行理財產品之間的交互融合對于地方政府債務性風險的影響程度明顯小于3個控制變量的單獨影響程度。從表5中數據可以看到交叉融合的3個控制變量每增長1個百分點，地方政府債務性風險分別只有0.0852、0.0667和0.0305，這與預期假設也是相符的。由于房產信托、銀行理財產品和融資租賃業務分屬于不同業務領域，目前在中國的經濟發展水平基礎上，各個領域相互滲透的業務還不多，所以三者結合相互融合產生對于地方政府債務性風險的影響相對于各自的單獨影響肯定更大一些。

5 結論與建議

本文研究了影子銀行對地方政府債務性風險的影響和傳導機制，并且收集了2003-2018年影子銀行相關業務及地方政府性風險的數據，通過建立最小二乘法模型來進行實證分析，得出：①影子銀行和地方政府債務性風險之間存在長期均衡的關系；②影子銀行對地方政府債務性風險有促進作用；③影子銀行業務種類(房地產信托、銀行理財產品和融資租賃業務)對地方政府債務性風險有促進作用，促進程度小于影子銀行，其中銀行理財產品對地方政府債務性風險促進作用最明顯；④影子銀行業務種類交叉融合對地方政府債務性風險促進作用微乎其微。

基于以上結論，本文提出以下建議：①減少影子銀行規模數量。具體減少影子銀行業務傳導，根據影子銀行風險傳導路徑，進行業務傳導風險防控。針對銀行理財產品、房產信托業務和融資租賃業務控制杠桿率，精簡傳導過程中的中介機構，緩解地方政府債務還本付息的壓力；②完善地方政府債務性風險的監督機制。針對現階段地方政府債務風險、財政透明度不高，政府公開信息不到位的現狀，完善債務管理透明度成為增強政府債務抗風險能力的關鍵。一方面加強政府債務會計預算審核管理機制，完善債務信息報告透明制度；另一方面，盡快出臺專門針對地方政府債務性風險的法律法規，具體包括規范地方政府債務交易平臺，明確信息披露標準、流程、部門職責，對于違反相關條例和規范的行為進行相應處罰。