范小云 鄒小備 楊昊晰

一、引 言

老齡少子化，是我國(guó)中長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展面臨的重大問(wèn)題。一方面，我國(guó)勞動(dòng)力人口(15 歲～64 歲)占總?cè)丝诘谋戎刈?011 年起逐年下降，勞動(dòng)力人口的絕對(duì)數(shù)量也在2013 年達(dá)到峰值。據(jù)聯(lián)合國(guó)《世界人口展望2019》(World Population Prospects 2019)預(yù)計(jì)，中國(guó)65 歲以上老年人口的比重將從2020 年的12%上升至2035 年的20.7%，與同期美國(guó)(21.2%)、挪威(21.8%)等部分發(fā)達(dá)國(guó)家的水平相當(dāng)。另一方面，生育率的快速下降進(jìn)一步加速了我國(guó)老齡少子化的進(jìn)程。據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，在“全面二孩”政策實(shí)施之后，中國(guó)人口出生率僅在2016 年有所上升，達(dá)到12.95‰，此后便逐年下降，到2019 年已降至10.48‰的歷史低位。吳帆(2019)認(rèn)為，中國(guó)已經(jīng)面臨陷入“低生育率陷阱”的嚴(yán)重風(fēng)險(xiǎn)。民政部部長(zhǎng)李紀(jì)恒(2020)更是撰文指出，我國(guó)適齡人口生育意愿偏低，總和生育率已跌破警戒線。有鑒于此，中共中央、國(guó)務(wù)院公布了《關(guān)于優(yōu)化生育政策促進(jìn)人口長(zhǎng)期均衡發(fā)展的決定》(以下簡(jiǎn)稱《決定》)，提出了建立積極生育支持政策體系、建設(shè)普惠托育服務(wù)體系、實(shí)施一對(duì)夫妻可以生育三個(gè)子女等重大政策舉措。

人口的老齡少子化是一個(gè)復(fù)雜問(wèn)題，與教育成本、住房成本等均有關(guān)系。正如《決定》中所述，積極生育支持政策體系離不開(kāi)土地、住房、財(cái)政、金融、人才等方面的配套政策，其中財(cái)政與土地政策正是本文關(guān)注的焦點(diǎn)。從國(guó)際經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，為了避免陷入“低生育率陷阱”，公共財(cái)政對(duì)于育兒的支持力度需要大幅度提高(丁英順，2019)，而新生人口需要若干年才能轉(zhuǎn)化為勞動(dòng)力以支持經(jīng)濟(jì)和財(cái)政，這本身就意味著新的財(cái)政赤字負(fù)擔(dān)。再疊加后疫情時(shí)代中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展韌性受到考驗(yàn)，局部地區(qū)財(cái)政收支矛盾加劇，地方政府隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)處置進(jìn)入攻堅(jiān)階段。與此同時(shí)，作為地方財(cái)政重要支撐的土地財(cái)政模式也亟待調(diào)整。通過(guò)對(duì)房地產(chǎn)企業(yè)有息債務(wù)的增長(zhǎng)設(shè)置“三道紅線”、對(duì)部分城市實(shí)施二手房指導(dǎo)價(jià)等舉措，中央再次宣示了“房住不炒”的決心，有力地引導(dǎo)著房地產(chǎn)市場(chǎng)、土地市場(chǎng)有序回歸理性。于是，在地方財(cái)政特別是土地財(cái)政面臨深刻變革的今天，積極生育支持政策將會(huì)給地方政府財(cái)政帶來(lái)什么影響？對(duì)土地財(cái)政體制提出了哪些新的要求？如何影響地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況？給因地制宜地實(shí)施積極生育支持政策又帶來(lái)了哪些啟示？這是本文嘗試回答的問(wèn)題。

為了回答上述問(wèn)題，本文著重考察少兒人口撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)與地方政府隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)聯(lián)。本文以城投債交易利差作為地方隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的度量指標(biāo)，利用少兒人口(0 歲～14 歲)與勞動(dòng)力人口(15 歲～64 歲)之比(少兒撫養(yǎng)比)衡量某地區(qū)的少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)，使用2009—2017 年的樣本數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)地方隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)同少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)之間存在顯著的正向關(guān)聯(lián)。在此基礎(chǔ)上，本文創(chuàng)新性地提出采用歷史出生率數(shù)據(jù)構(gòu)建指標(biāo)以描述地區(qū)中年人口比重的外生變化趨勢(shì)，并以此作為少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)的工具變量進(jìn)行2SLS 分析，從而驗(yàn)證了少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)催生地方隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的因果效應(yīng)。

進(jìn)一步，本文采用實(shí)證方法分析了少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)推高地方隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的機(jī)制，特別是土地財(cái)政在此過(guò)程中所扮演的角色。首先，本文使用2SLS 回歸驗(yàn)證了地區(qū)少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)的增加有推升當(dāng)?shù)赝恋爻鲎寖r(jià)格的作用，這反映出在住房、戶籍、公共服務(wù)三者綁定的體制下，由少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)提高所導(dǎo)致的更為激烈的公共服務(wù)資源競(jìng)爭(zhēng)最終表現(xiàn)為更高的自有住房需求和更高的地價(jià)。其次，本文從實(shí)證角度揭示了土地價(jià)格與城投債交易利差之間的正向關(guān)聯(lián)。對(duì)于地方政府及其融資平臺(tái)而言，土地價(jià)格上升既存在資產(chǎn)負(fù)債表修復(fù)效應(yīng)，又有刺激其舉債的作用，于是該實(shí)證結(jié)果實(shí)質(zhì)上反映出后者對(duì)于地方隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的作用超過(guò)了前者，即土地價(jià)格上升意味著更高的地方隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)?；谝陨戏治?，本文結(jié)合中國(guó)具體國(guó)情，提出了少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)通過(guò)刺激地方政府的土地融資行為而加劇地方隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的傳導(dǎo)路徑。最后，本文考察了地方財(cái)政對(duì)土地財(cái)政的依賴程度是如何放大上述傳導(dǎo)效應(yīng)的：當(dāng)?shù)胤截?cái)政對(duì)土地財(cái)政的依賴程度更高時(shí)，對(duì)上述傳導(dǎo)機(jī)制也將更為敏感，于是少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)的外生增加將導(dǎo)致地方隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)更大程度的上升。

本文的主要貢獻(xiàn)有以下三個(gè)方面。第一，首次將少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)的因素引入地方隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題的分析當(dāng)中，從實(shí)證角度發(fā)現(xiàn)了少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)與地方隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)之間的正向關(guān)聯(lián)。第二，利用了中年人口生育、撫養(yǎng)決策較少受到生育政策和經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響的特征事實(shí)，將中年人口比重的外生變化趨勢(shì)(從歷史出生率當(dāng)中得出)作為少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)的工具變量，通過(guò)2SLS 分析驗(yàn)證了少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)加重與地方隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)加大的因果效應(yīng)。第三，結(jié)合中國(guó)具體國(guó)情，探討了在少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)加劇地方隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的機(jī)制當(dāng)中，土地財(cái)政扮演了何種角色，提出少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)通過(guò)推高土地價(jià)格的方式刺激了地方隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的膨脹，且地方政府對(duì)土地財(cái)政的依賴程度越高，這種效應(yīng)的經(jīng)濟(jì)顯著性越強(qiáng)。

本文余下內(nèi)容的安排如下：第二部分回顧相關(guān)研究及其與本研究的關(guān)系；第三部分從理論角度分析土地財(cái)政、地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)與少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)之間的關(guān)聯(lián)；第四部分介紹實(shí)證研究的數(shù)據(jù)來(lái)源、處理方式和變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果；第五部分為實(shí)證分析，涉及少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)與城投債風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)性分析以及運(yùn)用工具變量2SLS 方法的因果性分析；第六部分探討以土地價(jià)格為中間環(huán)節(jié)的作用機(jī)理和地方政府土地財(cái)政依賴程度的放大效應(yīng)；最后一部分提出結(jié)論和政策建議。

二、相關(guān)文獻(xiàn)回顧

人口年齡結(jié)構(gòu)變遷對(duì)經(jīng)濟(jì)、金融和財(cái)政體系的影響一直是學(xué)界關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題。人口年齡結(jié)構(gòu)通過(guò)影響勞動(dòng)生產(chǎn)率提高和技術(shù)進(jìn)步的節(jié)奏來(lái)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期增長(zhǎng)(Maestas 等，2016；Acemoglu 和Restrepo，2017)，并通過(guò)影響居民的儲(chǔ)蓄傾向來(lái)塑造金融市場(chǎng)的長(zhǎng)期趨勢(shì)(Geanakoplos 等，2004；Favero 等，2016)。人口年齡結(jié)構(gòu)變遷對(duì)金融市場(chǎng)的影響集中體現(xiàn)在對(duì)利率水平的決定上，學(xué)界在這方面的研究已經(jīng)比較充分。例如，范小云等(2018)考察了我國(guó)人口年齡結(jié)構(gòu)在基準(zhǔn)利率決定中所發(fā)揮的作用，并將其引入中國(guó)金融體系系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)度當(dāng)中；李雪等(2020)發(fā)現(xiàn)人口老齡化對(duì)我國(guó)的利率期限結(jié)構(gòu)有深刻影響，使得收益率曲線變得平緩。在地方政府債務(wù)管理方面，國(guó)外有學(xué)者針對(duì)人口年齡結(jié)構(gòu)變遷的影響進(jìn)行了一些研究。例如，Butler 和Yi(2019)研究了美國(guó)人口老齡化對(duì)市政債券風(fēng)險(xiǎn)的影響，指出人口老齡化通過(guò)增加政府的養(yǎng)老金和醫(yī)療保險(xiǎn)支出負(fù)擔(dān)、降低稅收收入導(dǎo)致市政債券信用風(fēng)險(xiǎn)增加。然而，現(xiàn)有研究多是側(cè)重分析養(yǎng)老負(fù)擔(dān)對(duì)地方財(cái)政和債務(wù)的影響，鮮有從人口年齡結(jié)構(gòu)(特別是少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān))方面分析其對(duì)地方財(cái)政和債務(wù)管理的影響機(jī)理，況且中國(guó)的地方財(cái)政體制和地方債務(wù)問(wèn)題的基本邏輯與西方國(guó)家截然不同。當(dāng)前中國(guó)的地方財(cái)政是圍繞著土地財(cái)政展開(kāi)的，土地財(cái)政與房地產(chǎn)市場(chǎng)密切相關(guān)。由于生育與少兒撫養(yǎng)活動(dòng)構(gòu)成了房地產(chǎn)市場(chǎng)剛性需求的重要組成部分，故而本文創(chuàng)新性地嘗試從少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)的角度，研究人口年齡結(jié)構(gòu)變化通過(guò)土地財(cái)政影響地方財(cái)政狀況的機(jī)理。

本文從城投債交易利差的角度分析地方隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，研究?jī)?nèi)容及結(jié)果建立在國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于中國(guó)城投債的豐富研究成果之上。以新《預(yù)算法》出臺(tái)為分水嶺，學(xué)者們對(duì)于中國(guó)城投債的研究大致可分為兩個(gè)階段：第一階段，學(xué)界將政府擔(dān)保的作用作為研究城投債風(fēng)險(xiǎn)的重點(diǎn)(如汪莉和陳詩(shī)一，2015；鐘輝勇等，2016；羅榮華和劉勁勁，2016；王永欽等，2016)。自國(guó)務(wù)院“43 號(hào)文”、新《預(yù)算法》實(shí)施以來(lái)，學(xué)界對(duì)城投債的研究更多地關(guān)注政府擔(dān)保之外的經(jīng)濟(jì)和政策因素是如何影響城投債風(fēng)險(xiǎn)的，如宏觀經(jīng)濟(jì)政策的不確定性(劉柳和屈小娥，2019)、來(lái)自金融市場(chǎng)和金融機(jī)構(gòu)的信息和約束(沈紅波等，2018；朱瑩和王建，2018)，以及地方政府城投債政策文宣和執(zhí)行間的微妙關(guān)聯(lián)(郭峰和徐錚輝，2019)等。截至目前，鮮有研究從人口年齡結(jié)構(gòu)(少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān))角度分析中國(guó)地方隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。本文填補(bǔ)了該領(lǐng)域的這一空白。值得一提的是，對(duì)于中國(guó)的地方債務(wù)管理問(wèn)題，學(xué)界尤其關(guān)注房地產(chǎn)和土地財(cái)政對(duì)地方隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響(如Ang 等，2018；張莉等，2018)，而本文將土地財(cái)政作為分析人口年齡結(jié)構(gòu)(少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān))影響地方隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的中介環(huán)節(jié)，加深了學(xué)界關(guān)于土地財(cái)政與地方隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)之間關(guān)聯(lián)的認(rèn)識(shí)。

本文的研究結(jié)論建立在學(xué)界關(guān)于土地財(cái)政利弊的豐富研究成果之上。自分稅制改革之后，土地財(cái)政逐漸成為地方財(cái)力的重要支撐(宮汝凱，2012)。土地財(cái)政的得與失是國(guó)內(nèi)學(xué)界爭(zhēng)論的焦點(diǎn)：一方面，以土地為信用基礎(chǔ)所撬動(dòng)的巨額資金極大地推動(dòng)了中國(guó)的城市化建設(shè)(趙燕菁，2018)，城市化建設(shè)所帶來(lái)的土地增值又被地方政府以土地出讓金、土地抵押貸款等形式集中并進(jìn)一步投入城市化建設(shè)當(dāng)中(鄭思齊等，2014)，地方政府還通過(guò)低價(jià)出讓工業(yè)用地、高價(jià)出讓商住用地來(lái)吸引企業(yè)、集聚產(chǎn)業(yè)并推進(jìn)城市化(雷瀟雨和龔六堂，2014)；另一方面，地方政府對(duì)土地市場(chǎng)的壟斷和對(duì)土地財(cái)政的依賴是高房?jī)r(jià)的重要推手(宮汝凱，2012；邵新建等，2012；宮汝凱，2015)，土地財(cái)政借由房地產(chǎn)市場(chǎng)和土地價(jià)格加大了宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)(高然和龔六堂，2017；閆先東和張鵬輝，2019)，對(duì)工業(yè)用地的補(bǔ)貼造成了土地利用效率低下(田文佳等，2019)、助長(zhǎng)了對(duì)產(chǎn)能過(guò)剩行業(yè)的過(guò)度投資(黃健柏等，2015)，從而擠出了對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的投入(魯元平等，2018)。本文旨在研究人口年齡結(jié)構(gòu)影響地方隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的作用機(jī)理，著重考察土地價(jià)格、土地財(cái)政在其中所發(fā)揮的作用，豐富了有關(guān)土地財(cái)政利弊的研究。

三、關(guān)于土地財(cái)政、地方政府債務(wù)和少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)的理論框架

分稅制改革之后，地方政府為了籌集更多財(cái)政資金以推動(dòng)城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展，探索出了土地財(cái)政模式。鄭思齊等(2014)將該模式概括為“以地生財(cái)、以財(cái)養(yǎng)地”的正循環(huán)：利用土地出讓收入為城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)融資，而完善城市基礎(chǔ)設(shè)施又可以提升城市經(jīng)濟(jì)承載能力和居民生活質(zhì)量，從而提高土地價(jià)格并創(chuàng)造出更多土地出讓收入。上述理論模型與中國(guó)城市化快速發(fā)展階段的特征事實(shí)基本符合，不過(guò)筆者認(rèn)為，要使這一正循環(huán)模式得以維持，需要具備一個(gè)前提條件：地方政府前期投入的城市基礎(chǔ)設(shè)施投資，必須順利地通過(guò)土地出讓交易轉(zhuǎn)化為足以覆蓋前期投入的后期財(cái)政收入——這是地方政府土地財(cái)政模式的“驚險(xiǎn)一躍”。如果城市基礎(chǔ)設(shè)施投資規(guī)模和土地價(jià)格水平只是適度超前于城市當(dāng)前發(fā)展階段并符合城市未來(lái)發(fā)展預(yù)期，那么這“驚險(xiǎn)一躍”是可以實(shí)現(xiàn)的；倘若土地價(jià)格上漲脫離了城市未來(lái)發(fā)展的合理預(yù)期，這種上漲只是由債務(wù)規(guī)模非理性膨脹所催生的虛假繁榮，是不可持續(xù)的?！皹?shù)不能長(zhǎng)到天上去?！彪S著土地價(jià)格越來(lái)越高，在未來(lái)土地出讓交易當(dāng)中獲取相同甚至更高土地出讓收入的難度也越來(lái)越大，但地方政府在政績(jī)考核和晉升競(jìng)爭(zhēng)的壓力下不會(huì)輕易地放緩城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的步伐，這一矛盾最終會(huì)以地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的形式表現(xiàn)出來(lái)。近年來(lái)，隨著人口紅利迎來(lái)拐點(diǎn)、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)面臨新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換、國(guó)際爭(zhēng)端和新冠疫情導(dǎo)致供應(yīng)鏈穩(wěn)定受到挑戰(zhàn)，城市未來(lái)發(fā)展預(yù)期面臨新一輪調(diào)整，土地出讓收入的可持續(xù)增長(zhǎng)日漸勢(shì)微，于是“以地生財(cái)、以財(cái)養(yǎng)地”的地方財(cái)政正循環(huán)逐漸向著“以地舉債，賣地還債”的地方債務(wù)負(fù)循環(huán)演化(如圖1 所示)：地方政府以土地為抵押舉借地方債務(wù)為城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)融資所積累的存量地方債務(wù)規(guī)模膨脹，導(dǎo)致利息支出水漲船高；但已然“高處不勝寒”的土地價(jià)格開(kāi)始逐漸脫離城市未來(lái)發(fā)展的合理預(yù)期，致使土地財(cái)政收入的增長(zhǎng)難以為繼并日趨落后于債務(wù)增長(zhǎng)的步伐，城市基礎(chǔ)設(shè)施投資亦會(huì)后勁不足，這反過(guò)來(lái)又會(huì)導(dǎo)致地方債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)上升和地方債務(wù)滾動(dòng)難度增加，進(jìn)一步增加地方政府的償債壓力。

為了理解少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)對(duì)于地方債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響，筆者將其置于上文所構(gòu)建的土地財(cái)政分析框架之下，如圖1 所示。具體而言，生育支持政策和少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)將增加居民對(duì)住房的剛需、改善性需求等合理的住房需求，從而對(duì)房?jī)r(jià)、土地價(jià)格構(gòu)成正向沖擊。然而，少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)對(duì)家庭部門以及土地財(cái)政模式的影響并不止于此。一個(gè)值得關(guān)注的問(wèn)題是少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)對(duì)居民負(fù)債率的負(fù)面影響。自2008 年金融危機(jī)以來(lái)，與世界主要經(jīng)濟(jì)體住戶部門去杠桿的大趨勢(shì)相反，中國(guó)住戶部門杠桿率一直呈快速攀升之勢(shì)。來(lái)自國(guó)際清算銀行的數(shù)據(jù)顯示，中國(guó)住戶部門杠桿率從2008 年末的17.9%升至2020 年末的61.7%，其2020 年末值遠(yuǎn)高于發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體的整體水平(依購(gòu)買力平價(jià)計(jì)算為46.6%)。造成上述現(xiàn)象的原因，除了居民消費(fèi)觀念轉(zhuǎn)變、個(gè)人經(jīng)營(yíng)性小微貸款發(fā)展以外，伴隨房?jī)r(jià)、地價(jià)上漲的住房按揭貸款增長(zhǎng)無(wú)疑是最重要的推手。少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)在增加居民合理住房需求的同時(shí)，亦會(huì)促進(jìn)住房按揭貸款增長(zhǎng)，從而提高居民的負(fù)債率。當(dāng)居民背上過(guò)于沉重的債務(wù)包袱時(shí)，總需求會(huì)受到長(zhǎng)期抑制且自然利率亦會(huì)隨之降低(Mian 等，2021)，這勢(shì)必會(huì)對(duì)城市未來(lái)發(fā)展預(yù)期造成負(fù)面影響。與此同時(shí)，少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)增加也會(huì)迫使家庭部門在少兒撫養(yǎng)上投入更多時(shí)間和精力，從而對(duì)勞動(dòng)力供給造成負(fù)向沖擊。于是，少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)一方面會(huì)刺激土地價(jià)格上漲，另一方面無(wú)論是從需求(居民債務(wù))還是從供給(勞動(dòng)力)角度都會(huì)給城市未來(lái)發(fā)展預(yù)期帶來(lái)一定的負(fù)面影響，從而造成土地價(jià)格與城市未來(lái)發(fā)展預(yù)期的進(jìn)一步脫離，加劇地方政府“以地舉債，賣地還債”的債務(wù)負(fù)循環(huán)。

圖1 關(guān)于土地財(cái)政、地方政府債務(wù)和少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)的理論框架

四、變量、數(shù)據(jù)與描述性統(tǒng)計(jì)

基于上文關(guān)于土地財(cái)政、地方債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)之間關(guān)系的分析框架，本文嘗試從實(shí)證角度考察少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)加劇地方債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的效應(yīng)以及土地財(cái)政在其中所發(fā)揮的作用。

至于如何度量地方債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，本文選擇以地方政府隱性債務(wù)為切入點(diǎn)，用城投債在二級(jí)市場(chǎng)的交易利差來(lái)度量某地區(qū)地方政府的隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。新預(yù)算法實(shí)施之后，作為地方債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)治理工作的重要一環(huán)，地方政府債務(wù)“顯性化”，即用債務(wù)主體為省級(jí)人民政府的地方政府債券(包括一般債、專項(xiàng)債)置換原有的主要以城投平臺(tái)為債務(wù)主體的債務(wù)。置換后的債務(wù)被納入政府預(yù)算管理，由財(cái)政資金償付，是為顯性債務(wù)；與此同時(shí)，仍有一些債務(wù)以城投平臺(tái)、PPP 項(xiàng)目等為債務(wù)主體，是為存量隱性債務(wù)。存量隱性債務(wù)雖并未被納入地方財(cái)政預(yù)算表的管理范圍之內(nèi)，但其發(fā)行與償付仍與地方政府存在密切關(guān)聯(lián)，因?yàn)閭鶛?quán)人普遍存在對(duì)地方政府“隱性擔(dān)?！钡念A(yù)期，即一旦平臺(tái)喪失償付能力，地方政府會(huì)動(dòng)用財(cái)政資金實(shí)施救助：業(yè)內(nèi)人士形象地稱之為“城投信仰”。換言之，存量隱性債務(wù)對(duì)于地方財(cái)政而言屬于或有債務(wù)。當(dāng)前，地方政府顯性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)總體可控，而地方政府隱性債務(wù)規(guī)模依舊龐大，潛在風(fēng)險(xiǎn)較高(張明和孔大鵬，2021)。因此，本文選擇從地方政府隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)入手，并參考吳洵和俞喬(2017)、牛霖琳等(2021)的做法，用城投債利差作為實(shí)證模型的被解釋變量。

（一）構(gòu)建城投債月度交易利差

構(gòu)建城投債月度交易利差需要用到有關(guān)城投債交易和發(fā)行的數(shù)據(jù)。城投債交易數(shù)據(jù)來(lái)自CSMAR 數(shù)據(jù)庫(kù)中的單支債券日交易信息表，包括債券代碼、日度交易量、日度收盤價(jià)等。城投債發(fā)行信息數(shù)據(jù)來(lái)自CSMAR 數(shù)據(jù)庫(kù)的債券基本情況表，包括發(fā)行量、息票率、是否含權(quán)等。依據(jù)發(fā)行主體名稱，從中篩選出國(guó)債交易數(shù)據(jù)和城投債交易數(shù)據(jù)，其中城投債發(fā)行主體名稱的信息來(lái)自Wind 數(shù)據(jù)庫(kù)。在此基礎(chǔ)上，遵循Ang 等(2018)的做法，剔除所有含權(quán)債券的觀測(cè)以及到期期限小于1 個(gè)月的觀測(cè)。

為得到月度的城投債交易利差，本文參考Ang 等(2018)、Butler 和Yi(2019)的方法，對(duì)上述國(guó)債交易數(shù)據(jù)和城投債交易數(shù)據(jù)進(jìn)行如下處理。首先，對(duì)于2009—2017 年間的每一個(gè)月，計(jì)算當(dāng)月每一只有日度交易記錄的國(guó)債和城投債的月度加權(quán)平均交易價(jià)格，權(quán)重為日度交易量。其次，參考Gürkaynak 等(2018)的方法，使用國(guó)債月度交易價(jià)格估計(jì)以Nelson-Seigel-Svensson 模型表示的國(guó)債零息債券收益率曲線。再次，對(duì)于每一個(gè)城投債月度交易的觀測(cè)，構(gòu)建對(duì)應(yīng)的假想國(guó)債，使二者的未來(lái)現(xiàn)金流相同，并依據(jù)當(dāng)月的國(guó)債零息債券收益率曲線計(jì)算該假想國(guó)債的理論價(jià)格和到期收益率。最后，依據(jù)月度城投債交易價(jià)格計(jì)算對(duì)應(yīng)的到期收益率，并與對(duì)應(yīng)的假想國(guó)債到期收益率相減，得出月度城投債交易利差的觀測(cè)。

按照上述方法共整理出15986 個(gè)月度城投債交易利差的觀測(cè)，其描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1 第1 行所示。從表1 中可以看出，城投債利差的樣本有明顯的右偏、厚尾特征。為了避免極端值對(duì)實(shí)證分析的干擾，筆者對(duì)月度城投債交易利差樣本做了1%分位點(diǎn)的截尾處理。值得注意的是，對(duì)不同時(shí)間段上的子樣本進(jìn)行比較，這種右偏、厚尾的程度存在較大差異。表2 匯報(bào)了每個(gè)年份的利差子樣本的均值、方差、10%和90%分位數(shù)。結(jié)果表明，城投債交易利差分布的右偏、厚尾特征在2014 年開(kāi)始露出端倪，自2015 年以后該特征愈發(fā)顯著。這一結(jié)果說(shuō)明，新《預(yù)算法》出臺(tái)、國(guó)家治理影子銀行的舉措引發(fā)了債券市場(chǎng)的深刻分化與調(diào)整，資金追逐優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)的趨勢(shì)愈發(fā)明顯。

表1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

表2 城投債利差歷年樣本的特征

（二）有關(guān)城投債交易、發(fā)行和城投平臺(tái)特征的控制變量

城投債交易和發(fā)行信息可以對(duì)城投債交易價(jià)格產(chǎn)生影響，需要在實(shí)證模型中加以控制(吳洵和俞喬，2017)。因此，本文引入了對(duì)數(shù)剩余期限、對(duì)數(shù)發(fā)行量?jī)蓚€(gè)控制變量。計(jì)算上述指標(biāo)所用到的數(shù)據(jù)同樣來(lái)自CSMAR 數(shù)據(jù)庫(kù)的單只債券日交易信息表和債券基本情況表。兩個(gè)變量的描述性統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表1。

此外，為了控制城投平臺(tái)特征對(duì)城投債交易利差的影響，本文引入城投平臺(tái)行政級(jí)別、主體信用評(píng)級(jí)兩個(gè)指標(biāo)作為控制變量。相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)自Wind 數(shù)據(jù)庫(kù)。城投平臺(tái)行政級(jí)別分為“縣及縣級(jí)市”“地級(jí)市”“省及省會(huì)(單列市)”，參考吳洵和俞喬(2017)的做法，本文對(duì)應(yīng)控制變量的賦值依次為0、1、2。類似的，城投平臺(tái)主體評(píng)級(jí)以AAA、AA+和AA 三類居多，又有少數(shù)平臺(tái)的主體評(píng)級(jí)為AA-，本文控制變量的賦值依次為3、2、1、0。本研究所涉及的城投平臺(tái)來(lái)自中國(guó)31 個(gè)省級(jí)行政區(qū)中的29 個(gè)。由于西藏、海南兩地?zé)o論是城投平臺(tái)數(shù)量還是有交易的城投債數(shù)量都遠(yuǎn)少于其他省級(jí)行政區(qū)，相關(guān)觀測(cè)值難以代表這兩個(gè)省級(jí)行政區(qū)的情況，故并未被納入本研究的分析當(dāng)中。

表3 展示了不同城投平臺(tái)行政級(jí)別與不同主體評(píng)級(jí)在歷年所對(duì)應(yīng)的城投債交易利差觀測(cè)值數(shù)。從城投平臺(tái)行政級(jí)別來(lái)看，屬于地級(jí)市的城投平臺(tái)的觀測(cè)值數(shù)最多，其次是屬于省及省會(huì)(單列市)的平臺(tái)，最后是屬于縣及縣級(jí)市的平臺(tái)。不同主體信用評(píng)級(jí)的城投平臺(tái)相比較，評(píng)級(jí)為AA 的城投平臺(tái)擁有最多的觀測(cè)值數(shù)，其次是評(píng)級(jí)為AA+、AAA 的平臺(tái)，評(píng)級(jí)為AA-的平臺(tái)觀測(cè)數(shù)最少。從時(shí)間維度看，無(wú)論是城投債月度交易利差觀測(cè)值總數(shù)，還是城投債的二級(jí)市場(chǎng)交易量(如圖2 所示)，在2009—2017 年的樣本期內(nèi)都是呈現(xiàn)出先升后降的趨勢(shì)，峰值出現(xiàn)在2014 年。對(duì)于不同主體評(píng)級(jí)、不同行政級(jí)別的城投債而言，基本上也都符合此趨勢(shì)。唯一的例外是主體評(píng)級(jí)為AAA的城投債，其觀測(cè)值數(shù)在2014 年之后的樣本內(nèi)也呈上升趨勢(shì)。這從另一個(gè)側(cè)面顯示了城投債二級(jí)市場(chǎng)在2015 年后表現(xiàn)出追逐優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)的趨勢(shì)。

表3 城投債月度交易利差觀測(cè)數(shù)

圖2 城投債二級(jí)市場(chǎng)月度交易量(億手)

地方政府隱性債務(wù)不同于一般意義上的政府債務(wù)的一個(gè)重要特征是其以獨(dú)立核算的城投平臺(tái)企業(yè)、PPP 項(xiàng)目等為直接的債務(wù)主體，故而債務(wù)主體自身的財(cái)務(wù)狀況也是影響利差的重要因素。為了控制平臺(tái)自身財(cái)務(wù)狀況對(duì)實(shí)證分析的干擾，我們?cè)趯?shí)證模型中加入了資產(chǎn)負(fù)債率、ROA、ROE、流動(dòng)比率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率等控制變量，涉及平臺(tái)資本結(jié)構(gòu)、盈利能力、償債能力、營(yíng)運(yùn)能力等方面因素。此項(xiàng)數(shù)據(jù)同樣來(lái)自Wind 數(shù)據(jù)庫(kù)。

（三）人口年齡結(jié)構(gòu)和歷史出生率數(shù)據(jù)

本文使用各個(gè)省級(jí)行政區(qū)內(nèi)的少兒撫養(yǎng)比，即常住人口當(dāng)中少兒人口(0 歲～14歲)占勞動(dòng)力人口(15 歲～64 歲)的比重，來(lái)衡量該地區(qū)的少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)。各省級(jí)行政區(qū)少兒撫養(yǎng)比數(shù)據(jù)來(lái)自歷年《中國(guó)人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》，其中2010 年的數(shù)據(jù)為中國(guó)第六次全國(guó)人口普查結(jié)果，其余年度的數(shù)據(jù)為中國(guó)歷年全國(guó)人口年度變動(dòng)情況抽樣調(diào)查結(jié)果。數(shù)據(jù)頻率為年度，樣本區(qū)間為2009—2017 年。

少兒撫養(yǎng)比作為同期城投債交易利差的解釋變量，可能存在內(nèi)生性的問(wèn)題，這是因?yàn)榈貐^(qū)當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)、財(cái)政狀況一方面與城投債利差有密切關(guān)聯(lián)，另一方面又可以影響當(dāng)?shù)氐纳?、人口遷徙狀況等因素，進(jìn)而影響地區(qū)的人口年齡結(jié)構(gòu)。本文運(yùn)用歷史出生率數(shù)據(jù)構(gòu)建指標(biāo)以描述地區(qū)中年人口比重的外生變化趨勢(shì)，并以此作為少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)的工具變量進(jìn)行2SLS 分析。構(gòu)建該指標(biāo)時(shí)用到的各省級(jí)行政區(qū)歷史出生率數(shù)據(jù)和人口總量數(shù)據(jù)來(lái)自《新中國(guó)60 年統(tǒng)計(jì)資料匯編》和《中國(guó)人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

少兒撫養(yǎng)比及其工具變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果匯總見(jiàn)表1。圖3 展示了兩個(gè)指標(biāo)歷年中位數(shù)，少兒撫養(yǎng)比呈現(xiàn)出先下降后上升的趨勢(shì)，轉(zhuǎn)折點(diǎn)與二胎政策逐步放開(kāi)的時(shí)間點(diǎn)基本吻合；與之對(duì)應(yīng)，與中年人口比重呈正相關(guān)的歷史出生率在樣本區(qū)間內(nèi)則呈現(xiàn)出先升后降的趨勢(shì)，不過(guò)轉(zhuǎn)折點(diǎn)出現(xiàn)得更早。

圖3 歷年少兒撫養(yǎng)比及其工具變量的中位數(shù)

（四）各省份經(jīng)濟(jì)、財(cái)政及土地出讓數(shù)據(jù)

汪莉和陳詩(shī)一(2015)、羅榮華和劉勁勁(2016)、吳洵和俞喬(2017)等的研究均強(qiáng)調(diào)了省級(jí)行政區(qū)的經(jīng)濟(jì)、財(cái)政狀況與城投債利差之間的關(guān)聯(lián)。為了控制這些因素對(duì)城投債利差的影響，本文引入了兩組控制變量：首先是關(guān)于省級(jí)行政區(qū)經(jīng)濟(jì)、財(cái)政發(fā)展?fàn)顩r的控制變量，包括實(shí)際GDP 年增長(zhǎng)率、工業(yè)增加值年增長(zhǎng)率、固定資產(chǎn)投資年增長(zhǎng)率、一般預(yù)算收入年增長(zhǎng)率等；另外，實(shí)證模型中還控制了地區(qū)經(jīng)濟(jì)財(cái)政狀況的結(jié)構(gòu)特征，包括一般預(yù)算赤字與GDP 之比，以及與地方財(cái)政特別是土地財(cái)政關(guān)系密切的房地產(chǎn)投資、基礎(chǔ)設(shè)施投資各自占GDP 比重。其中，基礎(chǔ)設(shè)施投資為三個(gè)行業(yè)的投資之和：①電力、燃?xì)饧八纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)；②交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)；③水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)(吳洵和俞喬，2017)。有關(guān)數(shù)據(jù)均來(lái)自中國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站。

本研究著重分析少兒撫養(yǎng)比通過(guò)土地價(jià)格進(jìn)而影響城投債風(fēng)險(xiǎn)的傳導(dǎo)路徑。為了衡量土地價(jià)格，從《中國(guó)國(guó)土資源統(tǒng)計(jì)年鑒》中獲得某省級(jí)行政區(qū)某年度國(guó)有建設(shè)用地出讓面積和總成交價(jià)款，據(jù)此計(jì)算出當(dāng)年該省級(jí)行政區(qū)的平均土地出讓價(jià)格(億元/公頃)。在此基礎(chǔ)上，依據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布的CPI 數(shù)據(jù)剔除通脹因素，得出實(shí)際土地出讓單價(jià)，作為該省級(jí)行政區(qū)土地價(jià)格的代理變量。此外，為了研究地方財(cái)政對(duì)土地財(cái)政的依賴程度在本文所討論機(jī)制中發(fā)揮的作用，用某省級(jí)行政區(qū)當(dāng)年土地出讓總成交價(jià)款與當(dāng)年一般財(cái)政收入之比作為土地財(cái)政依賴度的代理變量，數(shù)據(jù)來(lái)源同上。

上述指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)如表1 所示。中國(guó)不同省級(jí)行政區(qū)在地理位置、自然條件方面存在巨大差異，經(jīng)濟(jì)發(fā)展條件、財(cái)政運(yùn)作模式上亦有顯著區(qū)別。這在土地出讓價(jià)格、土地財(cái)政依賴度上表現(xiàn)得尤為明顯。為了展示這一點(diǎn)，參照陸銘等(2015)的做法，本文將29 個(gè)省級(jí)行政區(qū)分為東部地區(qū)和中西部地區(qū)兩組，東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、山東、江蘇、浙江、福建、廣東，其余省級(jí)行政區(qū)歸為中西部地區(qū)。表4 展示了兩組地區(qū)歷年土地出讓價(jià)格、土地財(cái)政依賴度中位數(shù)的變化情況。如表4 所示，土地出讓價(jià)格走勢(shì)在2009—2012 年總體保持平穩(wěn)，自2013 年開(kāi)始加速上漲；東部地區(qū)土地價(jià)格始終高于同期中西部地區(qū)土地價(jià)格，且自2013 年起東部地區(qū)地價(jià)上漲速度也要高于中西部地區(qū)。此外，表4 顯示了地方財(cái)政對(duì)土地財(cái)政的依賴度在2010 年、2011 年之間達(dá)到高峰，此后呈下降的趨勢(shì)，但在個(gè)別年度(2013 年、2017 年)有所反彈；在每一年度，東部地區(qū)的土地財(cái)政依賴程度均遠(yuǎn)高于中西部地區(qū)。

表4 東部與中西部的土地財(cái)政對(duì)比

五、少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)對(duì)城投債利差的影響

這里將從一個(gè)基準(zhǔn)OLS 模型出發(fā)，考察少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)與城投債利差之間是否存在相關(guān)性；在此基礎(chǔ)上構(gòu)建少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)的工具變量，并運(yùn)用2SLS 方法分析更重的少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)與更高的城投債風(fēng)險(xiǎn)之間是否存在因果關(guān)聯(lián)。不過(guò)，在提出基準(zhǔn)模型之前，針對(duì)如何控制2015 年前后的地方政府債務(wù)管理改革對(duì)本研究的影響，有必要展開(kāi)專門的探討。

（一）分樣本相關(guān)性分析與全樣本基準(zhǔn)模型提出

2015 年是地方債務(wù)管理改革元年。以新《預(yù)算法》生效為標(biāo)志，在此前后的地方債務(wù)管理政策有著深刻的區(qū)別，城投債交易利差的整體走勢(shì)也有顯著差異。這意味著在兩個(gè)不同的時(shí)期，城投債利差與少兒撫養(yǎng)比的相關(guān)關(guān)系有可能亦不相同。因此，在進(jìn)行全樣本分析之前，有必要先分別對(duì)2015 年前后兩個(gè)子樣本進(jìn)行分析，以觀察二者有何不同表現(xiàn)。

在分樣本分析中，本文采用如下OLS 回歸模型研究城投債交易利差中所反映的城投債風(fēng)險(xiǎn)與少兒撫養(yǎng)比的相關(guān)性：

其中，C TSPD,表示位于p 省的某城投平臺(tái)所發(fā)行的城投債i 在第t 月的交易利差，C DR表示p 省在第t 月所在年份的少兒撫養(yǎng)比。控制變量X描述的是可能影響城投債i 交易利差的交易、發(fā)行信息(包括對(duì)數(shù)剩余期限、對(duì)數(shù)發(fā)行量)以及發(fā)行該城投債的平臺(tái)所具備的特征(包括平臺(tái)行政級(jí)別、主體信用評(píng)級(jí)以及各項(xiàng)財(cái)務(wù)狀況指標(biāo))；X為反映p 省特征的經(jīng)濟(jì)、財(cái)政控制變量(包括實(shí)際GDP 年增長(zhǎng)率、工業(yè)增加值年增長(zhǎng)率、固定資產(chǎn)投資年增長(zhǎng)率、一般預(yù)算收入年增長(zhǎng)率、一般預(yù)算赤字與GDP之比、房地產(chǎn)投資與GDP 之比、基礎(chǔ)設(shè)施投資與GDP 之比)。和分別表示分省固定效應(yīng)和分月份固定效應(yīng)，前者用于控制省p 的某些長(zhǎng)期穩(wěn)定的特征對(duì)利差的影響，如地理位置、資源稟賦等，后者用于控制季節(jié)性因素所造成的債券利差定價(jià)異常(Butler 和Yi，2019)。為控制隨機(jī)誤差項(xiàng)的異方差和自相關(guān)，本文使用分省-分年度的聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。

分別使用2009—2014 年和2015—2017 年兩個(gè)子樣本對(duì)式(1)進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果如表5 第1 列和第2 列所示。在2009—2014 年子樣本回歸結(jié)果中，省級(jí)行政區(qū)少兒撫養(yǎng)比每增加1%將意味著城投債利差增加0.3314%；而2015—2017 年子樣本回歸結(jié)果則顯示，省級(jí)行政區(qū)少兒撫養(yǎng)比每增加1%，城投債利差將增加3.4329%。雖然在兩個(gè)子樣本中少兒撫養(yǎng)比的系數(shù)估計(jì)結(jié)果均在5%的水平上顯著為正，但是系數(shù)估計(jì)值存在差別。這種差別是否意味著城投債利差與少兒撫養(yǎng)比的相關(guān)關(guān)系發(fā)生了實(shí)質(zhì)性的變化，還需要進(jìn)一步進(jìn)行全樣本回歸分析。此外，各個(gè)控制變量的系數(shù)估計(jì)結(jié)果在兩個(gè)子樣本當(dāng)中亦有明顯差別，這也是全樣本回歸當(dāng)中需要考慮的。

表5 少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)對(duì)城投債交易利差的影響

續(xù)表5

基于以上分樣本回歸結(jié)果，向模型(1)中添加能夠反映兩個(gè)子樣本差別的項(xiàng)，得到如下全樣本分析的模型：

其中，Law 為虛擬變量，在2009—2014 年取0，2005—2017 年取1。式(2)所示的回歸不僅通過(guò)引入虛擬變量Law 控制了新《預(yù)算法》實(shí)施前后城投債利差在總體水平上可能存在的差異，而且通過(guò)引入虛擬變量Law 同其他控制變量的交叉項(xiàng)考慮了各個(gè)控制變量對(duì)城投債利差的影響在新《預(yù)算法》實(shí)施前后可能發(fā)生的變化?；谑?2)的OLS 回歸得出，少兒撫養(yǎng)比的系數(shù)估計(jì)值為1.4175 且在1%的水平上顯著，參見(jiàn)表5 第3 列。在此基礎(chǔ)上，將少兒撫養(yǎng)比與Law 的交叉項(xiàng)引入模型，表5 第4 列匯總了該估計(jì)結(jié)果。其中交叉項(xiàng)并不顯著，且少兒撫養(yǎng)比的系數(shù)估計(jì)結(jié)果沒(méi)有發(fā)生明顯變化。據(jù)此可以判斷，城投債利差與少兒撫養(yǎng)比之間的相關(guān)性在2015 年前后沒(méi)有發(fā)生統(tǒng)計(jì)意義上顯著的變化。綜上，本文以表5 第3 列結(jié)果為依據(jù)，構(gòu)建了對(duì)應(yīng)的全樣本基準(zhǔn)模型：模型中加入了Law 及其與各個(gè)控制變量的交叉項(xiàng)，控制新《預(yù)算法》生效所帶來(lái)的政策沖擊；Law 與少兒撫養(yǎng)比的交叉項(xiàng)則沒(méi)有被納入基準(zhǔn)模型。

（二）內(nèi)生性問(wèn)題與2SLS 估計(jì)結(jié)果

雖然全樣本基準(zhǔn)模型估計(jì)結(jié)果揭示了城投債利差和少兒撫養(yǎng)比之間存在顯著的正向關(guān)聯(lián)，但是此結(jié)果并不能直接用于因果推斷。因?yàn)樵谏鲜鰧?shí)證模型當(dāng)中，少兒撫養(yǎng)比并不是完全外生的：城投債利差與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和地方政府財(cái)力水平有密切關(guān)聯(lián)，而地區(qū)的經(jīng)濟(jì)和財(cái)政狀況又能夠通過(guò)以下兩種途徑影響地區(qū)的少兒撫養(yǎng)比。

首先是人口的遷徙和戶籍制度。中國(guó)不同地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有很大差異，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平更高的地區(qū)的地方政府財(cái)力也更為充沛，故而這些地區(qū)能夠提供更好的就業(yè)機(jī)會(huì)和公共服務(wù)，吸引人口向這些地區(qū)遷徙。與此同時(shí)，中國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)為了緩解治理能力和公共服務(wù)水平跟不上人口流入速度的矛盾，長(zhǎng)期通過(guò)戶籍制度限制人口的流入。戶籍制度限制人口流動(dòng)的主要方式是在享受當(dāng)?shù)毓卜?wù)程度方面對(duì)取得和未取得當(dāng)?shù)貞艏娜丝趯?shí)施差別對(duì)待。這些公共服務(wù)包括社保、教育、醫(yī)療等多個(gè)方面。于是，相對(duì)更多地依賴這些公共服務(wù)的年齡段人口，比如老人和兒童，其向經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、財(cái)力充沛地區(qū)的遷徙將更多地受到戶籍制度的抑制，中國(guó)農(nóng)村出現(xiàn)的“留守老人”“留守兒童”現(xiàn)象就是例證(段成榮等，2019)。由于存在戶籍制度的限制，勞動(dòng)力常住人口的遷徙并沒(méi)有伴隨著同等程度的少兒常住人口的遷徙，這勢(shì)必會(huì)導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、財(cái)力充沛的人口遷入地區(qū)少兒撫養(yǎng)比更低而人口遷出地區(qū)的少兒撫養(yǎng)比更高。

其次是育齡人口的生育決策。對(duì)于育齡人口而言，生育是有成本的，這既包括養(yǎng)育子女直接導(dǎo)致的支出，也包括為了養(yǎng)育子女而放棄的職業(yè)發(fā)展機(jī)會(huì)、享受其他產(chǎn)品和服務(wù)的機(jī)會(huì)等機(jī)會(huì)成本(靳永愛(ài)等，2016)。無(wú)論是哪種成本，都會(huì)隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高而提高，故而生育率、少兒撫養(yǎng)比會(huì)隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和人均收入水平提高而下降。這是世界范圍內(nèi)的普遍現(xiàn)象，中國(guó)亦非例外(張明，2020)。當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差異體現(xiàn)在中國(guó)不同地區(qū)之間時(shí)，就會(huì)成為推動(dòng)地區(qū)之間生育率和少兒撫養(yǎng)比差異的因素。另外，地方政府的財(cái)力越強(qiáng)，越能夠提供優(yōu)質(zhì)的教育、醫(yī)療等公共服務(wù)，這也會(huì)影響到育齡人口的生育決策。

總而言之，以上兩種途徑意味著城投債利差與少兒撫養(yǎng)比關(guān)系的OLS 估計(jì)結(jié)果存在內(nèi)生性問(wèn)題，不能直接用于因果推斷。因此，本文參考Maestas 等(2016)以及Butler 和Yi(2019)的做法，利用歷史出生率數(shù)據(jù)構(gòu)建少兒撫養(yǎng)比的工具變量。歷史出生率能夠影響當(dāng)前的人口結(jié)構(gòu)，但是不受當(dāng)前地區(qū)經(jīng)濟(jì)、財(cái)政等因素影響，故而具有外生性。不過(guò)，不同于Maestas 等(2016)和Butler 和Yi(2019)的研究，本研究在構(gòu)建少兒撫養(yǎng)比的工具變量時(shí)，并沒(méi)有從少兒撫養(yǎng)比的分子入手，即用最近14 年內(nèi)的人口出生率之和作為少兒撫養(yǎng)比的工具變量。這是因?yàn)榇藭r(shí)歷史出生率的觀測(cè)時(shí)點(diǎn)同被解釋變量的觀測(cè)時(shí)點(diǎn)非常接近，而近期的歷史出生率同樣可能與各種當(dāng)期因素存在關(guān)聯(lián)，所以其內(nèi)生性問(wèn)題依舊存在。于是，本文轉(zhuǎn)而從少兒撫養(yǎng)比的分母入手構(gòu)建工具變量：用某省于某觀測(cè)點(diǎn)的40 年前、41 年前……49 年前的歷史出生率加權(quán)和來(lái)刻畫該省當(dāng)年40 歲～49 歲人口數(shù)的外生部分。

之所以聚焦于40 歲～49 歲的中年人口而非其他年齡段的勞動(dòng)力人口，是因?yàn)橹心耆丝诒戎赝賰簱狃B(yǎng)比之間的負(fù)向關(guān)系是穩(wěn)定的。圖4 展示了2000 年、2010 年和2017 年全國(guó)育齡女性分年齡生育率情況，其中2000 年、2010 年的數(shù)據(jù)分別來(lái)自當(dāng)年的人口普查結(jié)果，而2017 年的數(shù)據(jù)則是來(lái)自當(dāng)年全國(guó)人口變動(dòng)情況抽樣調(diào)查結(jié)果。從圖4 可以看出，從2000 年到2010 年，隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高，中國(guó)育齡女性的生育率呈現(xiàn)出總體下降、高峰后延的變化趨勢(shì)，特別是對(duì)于20 歲～29 歲的生育高峰年齡段的生育率的下降十分明顯；而在“全面二孩”政策出臺(tái)之后的2017 年，24 歲以上育齡女性的生育率有了較明顯的提升；不過(guò)，無(wú)論是經(jīng)濟(jì)發(fā)展還是生育政策的變化，對(duì)40歲以上女性生育率的影響都非常有限。

如圖4 所示，以10 歲的差距為窗口的話，20 歲～29 歲的年齡段在不同時(shí)期都是生育率最高的。因此，向后推20 歲，對(duì)于40 歲～49 歲的中年人口而言，他們?cè)缒晟淖优疽呀?jīng)度過(guò)了少兒期；而這個(gè)年齡段人口的生育率又很低，且這種低生育率并沒(méi)有因?yàn)榻?jīng)濟(jì)發(fā)展、生育政策的改變而發(fā)生大的變化。這意味著，40 歲～49 歲人口比重對(duì)少兒撫養(yǎng)比有穩(wěn)定的負(fù)向貢獻(xiàn)。

圖4 全國(guó)育齡女性分年齡的生育率(‰)

相比之下，其他年齡段的人口比重則不適合用于構(gòu)建工具變量：對(duì)于青年(20 歲～29 歲)和中青年(30 歲～39 歲)人口來(lái)說(shuō)，由于該階段是生育、撫養(yǎng)比較集中的年齡，因而這部分人口的增加同樣會(huì)伴隨著少兒人口的增加，而且二者的相對(duì)大小受當(dāng)前經(jīng)濟(jì)發(fā)展、生育政策的影響很大。因此，青年、中青年人口比重同少兒撫養(yǎng)比的相關(guān)關(guān)系是不確定的；對(duì)于中老年人口(50 歲～65 歲)而言，由于中國(guó)存在比較普遍的隔代撫養(yǎng)現(xiàn)象，且中老年人參與隔代撫養(yǎng)的意愿取決于多種外部因素(王偉同和陳琳，2019)，所以老年人口比重與少兒撫養(yǎng)比的相關(guān)關(guān)系同樣存在不確定性。

利用此工具變量，基于上一小節(jié)提出的全樣本基準(zhǔn)模型，構(gòu)建如下2SLS 模型以分析少兒撫養(yǎng)比的外生變化對(duì)城投債利差的影響：

表5 中第6 列展示了2SLS 第二階段的估計(jì)結(jié)果。少兒撫養(yǎng)比預(yù)測(cè)值的系數(shù)估計(jì)結(jié)果在5%水平上顯著為正，且經(jīng)濟(jì)顯著性比表5 第3 列展示的全樣本OLS 基準(zhǔn)模型估計(jì)結(jié)果更強(qiáng)：少兒撫養(yǎng)比每提高1%，平均而言將導(dǎo)致本省城投債交易利差上升3.91%。2SLS 結(jié)果與全樣本基準(zhǔn)模型結(jié)果的對(duì)比，反映出內(nèi)生性的作用部分抵消了少兒撫養(yǎng)比對(duì)城投債利差的正向影響。

六、基于土地財(cái)政模式的影響機(jī)理分析

下面，我們將進(jìn)一步探究少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)加劇地方隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的機(jī)理?？紤]到中國(guó)地方政府隱性債務(wù)問(wèn)題的特殊性，筆者從城投平臺(tái)的運(yùn)作入手，從土地財(cái)政的視角分析少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)是如何加劇地方隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的。

城投平臺(tái)是特定法律、政策環(huán)境下的產(chǎn)物。新《預(yù)算法》實(shí)施以前，地方政府有舉債支持地方建設(shè)的迫切需求，卻缺乏作為債務(wù)主體直接舉債的合法渠道，故而成立作為地方國(guó)企的城投平臺(tái)并經(jīng)由平臺(tái)間接舉債：通過(guò)將土地使用權(quán)等土地相關(guān)的國(guó)有資產(chǎn)注入平臺(tái)，地方政府實(shí)現(xiàn)了以土地為抵押品通過(guò)城投平臺(tái)加杠桿。盡管在新《預(yù)算法》實(shí)施之后，城投平臺(tái)逐漸剝離政府融資職能，但是地方政府對(duì)土地財(cái)政的依賴依舊存在，而城投平臺(tái)作為土地財(cái)政的延伸，依舊是觀察地方土地財(cái)政乃至更廣義的地方隱性債務(wù)狀況的重要窗口。此外，作為獨(dú)立法人實(shí)體，城投平臺(tái)的債務(wù)發(fā)行以其與土地價(jià)格有密切關(guān)聯(lián)的資產(chǎn)端作為支撐，故而分析外部因素影響城投債利差的機(jī)制繞不開(kāi)土地價(jià)格這個(gè)主軸。

（一）少兒撫養(yǎng)比的外生變化對(duì)土地價(jià)格的作用

房?jī)r(jià)是土地價(jià)格的重要推動(dòng)力量(況偉大和李濤，2012)。少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)對(duì)土地價(jià)格的作用，可以通過(guò)影響居民購(gòu)置自有住房的需求來(lái)實(shí)現(xiàn)。少兒撫養(yǎng)比的背后是結(jié)婚、生育、撫養(yǎng)等一系列家庭活動(dòng)。在中國(guó)目前的國(guó)情之下，這些家庭活動(dòng)會(huì)從三個(gè)方面導(dǎo)致居民購(gòu)置自有住房的需求增加。第一，這些家庭活動(dòng)的開(kāi)展意味著居民對(duì)教育、醫(yī)療、社保等公共服務(wù)的需求更為迫切，而是否擁有自有房產(chǎn)是能否取得當(dāng)?shù)貞艏M(jìn)而享受這些公共服務(wù)的前提條件——“購(gòu)房入戶”政策、“學(xué)區(qū)房”現(xiàn)象等可以為證。第二，中國(guó)的房產(chǎn)具有資本化的公共服務(wù)享有權(quán)的性質(zhì)，其投資屬性過(guò)強(qiáng)而居住屬性偏弱(趙燕菁，2018)。住房作為資產(chǎn)對(duì)流動(dòng)性的要求，加劇了房屋租賃市場(chǎng)的摩擦，如租賃合同期限短、違約成本低導(dǎo)致合同約束力不足以及“押一付三”等常見(jiàn)條款使得出租方過(guò)于強(qiáng)勢(shì)等。這些摩擦所產(chǎn)生的成本基本上由承租方承擔(dān)，而結(jié)婚、生育、撫養(yǎng)等家庭活動(dòng)會(huì)進(jìn)一步放大上述成本的影響，促使這些家庭尋求住房自有。第三，基于以上兩點(diǎn)，居民在結(jié)婚、生育決策之前，就傾向于依據(jù)是否購(gòu)置了自有住房來(lái)判斷是否達(dá)到結(jié)婚、生育所需的物質(zhì)條件，這又進(jìn)一步推高了購(gòu)置自有住房的需求。于是，更高的少兒撫養(yǎng)比將導(dǎo)致居民更傾向于購(gòu)置自有住房，進(jìn)而推高了土地價(jià)格。

為了驗(yàn)證有關(guān)少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)對(duì)土地價(jià)格作用的分析，本文使用省級(jí)行政區(qū)層面的年度數(shù)據(jù)，分別估計(jì)了如式(6)所述的OLS 模型和如式(7)、式(8)所述的2SLS 模型：

其中，L LP表示剔除通脹之后省p 在t 年的對(duì)數(shù)土地出讓價(jià)格。使用2009—2017 年來(lái)自29 個(gè)省級(jí)行政區(qū)的數(shù)據(jù)得出的估計(jì)結(jié)果如表6 所示。OLS 估計(jì)結(jié)果顯示，少兒撫養(yǎng)比每增加1%，土地出讓實(shí)際價(jià)格平均增加4.84%；2SLS 第一階段的估計(jì)結(jié)果再次顯示了少兒撫養(yǎng)比及其工具變量之間的負(fù)向相關(guān)性，而第二階段的估計(jì)結(jié)果則展示了少兒撫養(yǎng)比的外生變化對(duì)土地價(jià)格的正向作用，即少兒撫養(yǎng)比每增加1%將導(dǎo)致土地出讓的實(shí)際單價(jià)平均上升14.64%。這一估計(jì)結(jié)果支持了上文的分析，即少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)的增加將推高土地價(jià)格。

表6 少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)對(duì)土地出讓價(jià)格對(duì)數(shù)的影響

（二）土地價(jià)格與城投債利差的關(guān)聯(lián)性

土地價(jià)格與城投債風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系必須從兩個(gè)角度分析。一方面，土地價(jià)格與城投平臺(tái)的資產(chǎn)端價(jià)值有密切關(guān)聯(lián)，故而土地價(jià)格的上升意味著城投平臺(tái)資產(chǎn)端價(jià)值的上升，這種資產(chǎn)負(fù)債表修復(fù)效應(yīng)將降低城投債風(fēng)險(xiǎn)。另一方面，有研究表明，土地出讓收入能夠促進(jìn)城投債的發(fā)行(張莉等，2018)，故而土地價(jià)格上漲會(huì)刺激城投平臺(tái)債務(wù)規(guī)模的擴(kuò)張，從而加劇城投債風(fēng)險(xiǎn)。現(xiàn)實(shí)當(dāng)中哪一種效應(yīng)占上風(fēng)，需要使用實(shí)證方法進(jìn)行檢驗(yàn)。

首先，以對(duì)數(shù)土地出讓價(jià)格作為核心解釋變量，使用類似式(2)所述的OLS 模型分析土地價(jià)格與城投債利差的相關(guān)性：

其估計(jì)結(jié)果如表7 第1 列所示。對(duì)數(shù)土地出讓價(jià)格的系數(shù)估計(jì)結(jié)果在5%的水平顯著為正：某省的平均土地出讓實(shí)際價(jià)格每上升1%，該城投債交易利差就上升約4.28%。這一結(jié)果說(shuō)明：對(duì)于城投平臺(tái)而言，土地價(jià)格上升所帶來(lái)的債務(wù)規(guī)模刺激效應(yīng)要大于資產(chǎn)負(fù)債表修復(fù)效應(yīng)，最終使得城投債風(fēng)險(xiǎn)上升。

表7 土地出讓價(jià)格的中介作用

續(xù)表7

表7 第2 列展示了將少兒撫養(yǎng)比和對(duì)數(shù)土地出讓價(jià)格同時(shí)引入模型時(shí)的OLS 估計(jì)結(jié)果，這時(shí)可以將對(duì)數(shù)土地出讓價(jià)格視為控制變量。此時(shí)對(duì)數(shù)土地出讓價(jià)格的系數(shù)估計(jì)結(jié)果依舊顯著為正，由此可見(jiàn)對(duì)數(shù)土地出讓價(jià)格與城投債利差之間正向關(guān)聯(lián)的穩(wěn)健性。將此結(jié)果與引入對(duì)數(shù)土地出讓價(jià)格作為控制變量之前的結(jié)果(如表5 第3 列所示)相比較，可以發(fā)現(xiàn)對(duì)數(shù)土地出讓價(jià)格的引入使得少兒撫養(yǎng)比的系數(shù)估計(jì)值從1.4175 減小到1.2688。這一結(jié)果說(shuō)明土地價(jià)格可以部分代替少兒撫養(yǎng)比對(duì)城投債利差的解釋力，從而支持了少兒撫養(yǎng)比是通過(guò)土地價(jià)格影響城投債風(fēng)險(xiǎn)的分析。

為了進(jìn)一步驗(yàn)證少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)經(jīng)由土地價(jià)格影響城投債利差的傳導(dǎo)路徑，本文借鑒Butler 和Yi(2019)的方法，將對(duì)數(shù)土地出讓價(jià)格作為控制變量引入式(4)和式(5)所述的2SLS 模型：如果在引入之后，少兒撫養(yǎng)比的系數(shù)估計(jì)值減小而模型整體的調(diào)整R提高，則表明土地價(jià)格是少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)影響城投債利差的途徑。表7 第3 列和第4列展示了將對(duì)數(shù)土地出讓價(jià)格引入2SLS 模型之后的估計(jì)結(jié)果。與未引入時(shí)的2SLS估計(jì)結(jié)果(如表5 第5 列和第6 列所示)相比，少兒撫養(yǎng)比的2SLS 系數(shù)估計(jì)值由3.9100 減小至3.1951，調(diào)整R提高了0.16 %，基本符合預(yù)想。

（三）土地財(cái)政依賴程度的放大效應(yīng)

下面分析少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)對(duì)地方隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響是否會(huì)因?yàn)槠渌蛩氐淖饔枚霈F(xiàn)差異性。鑒于在本文提出的傳導(dǎo)機(jī)理當(dāng)中土地財(cái)政所扮演的重要角色，本節(jié)將重點(diǎn)考察地方財(cái)政對(duì)土地財(cái)政的依賴程度是否放大少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)對(duì)地方隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的作用，從而為抑制少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)對(duì)地方政府債務(wù)的負(fù)面影響提供政策思路。

本文采用某省級(jí)行政區(qū)當(dāng)年的土地出讓收入與一般財(cái)政收入的比值來(lái)衡量地方財(cái)政對(duì)土地財(cái)政的依賴程度。為了驗(yàn)證地方財(cái)政對(duì)土地財(cái)政的依賴程度是否會(huì)放大少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)對(duì)地方隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的作用，在上文中式(4)和式(5)所述的2SLS 模型當(dāng)中引入少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)與土地財(cái)政依賴程度的交叉項(xiàng)作為解釋變量并引入歷史出生率與土地財(cái)政依賴程度的交叉項(xiàng)作為其工具變量：

式(10)、式(11)中的 LDR表示地方財(cái)政對(duì)土地財(cái)政的依賴程度。如果式(12)中2的估計(jì)值顯著為正，則表明更高的土地財(cái)政依賴程度放大了少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)刺激地方隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的效應(yīng)。表8 展示了式(10)、式(11)和式(12)所述2SLS 模型的估計(jì)結(jié)果，交叉項(xiàng)系數(shù)的2SLS 估計(jì)值在10%的水平上顯著為正。這意味著，對(duì)于給定的少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)水平而言，若土地出讓收入相對(duì)于一般財(cái)政收入越高，即地方政府對(duì)土地財(cái)政的依賴程度越高，那么少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)加劇地方隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的效應(yīng)越強(qiáng)。另外，少兒撫養(yǎng)比系數(shù)的2SLS 估計(jì)結(jié)果在引入交叉項(xiàng)之后依舊顯著為正，從一個(gè)側(cè)面檢驗(yàn)了上文實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性。

表8 土地財(cái)政依賴度的放大效應(yīng)：對(duì)城投債交易利差

七、結(jié)論和政策建議

當(dāng)前，建立積極生育支持政策體系，對(duì)地方財(cái)政體制特別是土地財(cái)政體制提出了新的改革要求。本文將人口年齡結(jié)構(gòu)與地方隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)相聯(lián)系，從實(shí)證角度研究了少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)(少兒人口數(shù)與勞動(dòng)力人口數(shù)之比)是否以及如何影響地方隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。本文以城投債交易利差作為地方隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的度量指標(biāo)，使用2009—2017 年的樣本數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)了少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)加劇地方隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的經(jīng)驗(yàn)性證據(jù)：基本回歸顯示，少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)與地方隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系；與之相對(duì)應(yīng)的，2SLS 分析(使用歷史出生率數(shù)據(jù)構(gòu)建少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)的工具變量)結(jié)果支持了此相關(guān)性背后的因果關(guān)聯(lián)，即少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)的外生性增加確實(shí)加劇了地方隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。在此基礎(chǔ)上，本文進(jìn)一步探究了少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)通過(guò)土地出讓市場(chǎng)和土地財(cái)政加劇地方隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的機(jī)理：借助2SLS 回歸，本文發(fā)現(xiàn)少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)的外生性增加提高了當(dāng)?shù)氐耐恋爻鲎寖r(jià)格；而土地出讓價(jià)格與地方隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)之間又存在正向關(guān)聯(lián)，證實(shí)了土地價(jià)格上升帶來(lái)的舉債刺激效應(yīng)超過(guò)了城投平臺(tái)資產(chǎn)負(fù)債表修復(fù)效應(yīng)。另外，本文還揭示出，當(dāng)?shù)胤秸畬?duì)土地財(cái)政的依賴程度較高時(shí)，少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)加劇地方隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的效應(yīng)將更強(qiáng)。

本研究用經(jīng)驗(yàn)事實(shí)表明，積極生育支持政策體系對(duì)地方隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的管控能力提出了更高的要求。這是因?yàn)樵诩扔械耐恋刎?cái)政模式和房地產(chǎn)市場(chǎng)運(yùn)行邏輯之下，生育支持政策將刺激房地產(chǎn)市場(chǎng)和土地交易市場(chǎng)，進(jìn)而刺激地方財(cái)政舉借隱性債務(wù)的沖動(dòng)。于是，為了協(xié)調(diào)支持生育和防控隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)兩方面的政策目標(biāo)，圍繞既有土地財(cái)政模式的改革理應(yīng)成為重要的抓手。此外，鑒于地方財(cái)政收支矛盾和隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)水平存在較大的地區(qū)差異性，生育支持政策的制定也應(yīng)該從不同地區(qū)地方財(cái)政的具體情況出發(fā)，因地制宜。

第一，通過(guò)土地和住房市場(chǎng)改革，適度抑制由生育支持政策所導(dǎo)致的土地價(jià)格上升，從而遏制地方政府依靠土地舉債的傾向。對(duì)于土地市場(chǎng)而言，土地供給應(yīng)該是改革的重點(diǎn)。一方面，建設(shè)用地指標(biāo)的分配應(yīng)該向少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)較重、商住用地需求較高的地區(qū)傾斜；另一方面，要嘗試打破城鄉(xiāng)之間、地區(qū)之間土地市場(chǎng)的壁壘，重慶的“地票”實(shí)踐即取得了很好的效果；陸銘(2016)進(jìn)一步提出土地和戶籍制度聯(lián)動(dòng)改革，允許建設(shè)用地指標(biāo)的跨地區(qū)交易，允許外來(lái)務(wù)工者將其宅基地復(fù)耕之后所對(duì)應(yīng)的新增建設(shè)用地指標(biāo)有償轉(zhuǎn)讓給現(xiàn)在工作和生活的城市——筆者認(rèn)為，這些都是非常值得探索的改革方向。對(duì)于住房市場(chǎng)而言，應(yīng)該嘗試放松公共服務(wù)獲取權(quán)與住房自有之間的綁定，同時(shí)大力發(fā)展長(zhǎng)租、廉租公寓，規(guī)范租房市場(chǎng)以保護(hù)租房者權(quán)益、降低租房市場(chǎng)摩擦度，推動(dòng)租購(gòu)?fù)瑱?quán)——這些政策將有助于減少因生育支持政策所帶來(lái)的自有住房需求增長(zhǎng)及土地價(jià)格上漲。

第二，降低地方政府對(duì)土地財(cái)政的依賴。土地價(jià)格上漲之所以會(huì)誘發(fā)地方隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)上升，一個(gè)重要的原因是土地財(cái)政模式為地方政府舉債提供了過(guò)多便利。土地財(cái)政模式的本質(zhì)，是以土地使用權(quán)為載體，通過(guò)透支未來(lái)發(fā)展回報(bào)來(lái)為當(dāng)前的城市化建設(shè)融資，在城市化早期確有其必要性，但長(zhǎng)期而言是不可持續(xù)的，與人口長(zhǎng)期均衡發(fā)展之間亦存在深層次矛盾。為了降低地方政府對(duì)土地財(cái)政的依賴程度，應(yīng)繼續(xù)深化地方財(cái)稅體制改革，細(xì)化有關(guān)土地出讓金、土地抵押貸款的使用規(guī)定，并引導(dǎo)地方財(cái)政向著以財(cái)產(chǎn)稅為基礎(chǔ)的模式轉(zhuǎn)型。從根本上講，還是要深化行政體制改革，調(diào)整地方官員政績(jī)?cè)u(píng)價(jià)和晉升體制，推動(dòng)地方政府職能向服務(wù)型政府轉(zhuǎn)變，從而化解地方政府所面臨的有限財(cái)力與無(wú)限發(fā)展責(zé)任之間的矛盾。

第三，根據(jù)不同地區(qū)的具體情況，實(shí)施差異化的生育支持政策。從地方財(cái)政角度來(lái)看，目前東部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低，也更有條件實(shí)施積極生育支持政策；而西南、東北和中部地區(qū)的部分省份財(cái)政收支矛盾較大，隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)較高，需要中央預(yù)算內(nèi)投資的更多支持。從人口空間分布的客觀趨勢(shì)來(lái)說(shuō)，第七次人口普查結(jié)果顯示，我國(guó)人口流動(dòng)趨勢(shì)更加明顯：與2010 年相比，人戶分離人口增長(zhǎng)88.52%，流動(dòng)人口增長(zhǎng)69.73%，并向東部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)加速聚集。這些由廣大群眾用腳投票選出的地區(qū)，是育齡人口相對(duì)集中的地區(qū)，理應(yīng)是推出生育支持政策的重點(diǎn)地區(qū)。一方面，要加快這些地區(qū)的普惠托育服務(wù)體系建設(shè)，著力降低生育、養(yǎng)育、教育成本；另一方面，也要推動(dòng)公共服務(wù)均等化，減少外來(lái)人口特別是兒童、青少年享受當(dāng)?shù)毓卜?wù)的障礙，著力解決留守兒童問(wèn)題，真正實(shí)現(xiàn)幼有所育。對(duì)于人口流出地區(qū)，可以著重從發(fā)展和民生問(wèn)題入手探索支持生育的方式。培育特色產(chǎn)業(yè)以創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會(huì)，使青年在面臨職業(yè)發(fā)展和家庭生活的矛盾時(shí)有更多選擇，以助力育齡人口優(yōu)化其生育決策。