摘 要：地方政府債務(wù)治理對于維護金融系統(tǒng)穩(wěn)定、避免發(fā)生系統(tǒng)性金融風險具有重要作用。本文以地方政府債務(wù)管理制度框架的建立作為準自然實驗，基于2013—2018年全國232家地方性中小銀行數(shù)據(jù)，采用傾向得分匹配雙重差分（PSM?DID） 模型實證檢驗了地方政府債務(wù)治理對中小銀行風險承擔的影響及機制。研究結(jié)果表明：地方政府債務(wù)治理提高了中小銀行風險承擔水平，并且這種影響存在滯后效應(yīng)，該結(jié)果在經(jīng)過內(nèi)生性處理和一系列穩(wěn)健性檢驗后仍然成立。異質(zhì)性分析結(jié)果表明，相較于農(nóng)村商業(yè)銀行，城市商業(yè)銀行的風險承擔水平受地方政府債務(wù)治理的影響更大。機制分析結(jié)果表明，地方政府債務(wù)治理通過增加中小銀行信貸占比提高中小銀行風險承擔水平。PPP項目進一步強化了地方政府債務(wù)治理對中小銀行風險承擔水平的提升效應(yīng)。本文的研究為理解地方政府債務(wù)治理的影響及其對金融系統(tǒng)穩(wěn)定的作用提供了經(jīng)驗證據(jù)。

關(guān)鍵詞：地方政府債務(wù)；中小銀行；風險承擔；中小銀行信貸占比；PPP項目

中圖分類號：F832 文獻標識碼：A 文章編號：1000-176X（2024）10-0042-13

一、引 言

2008年全球金融危機后，全球許多國家都更多地依賴債務(wù)融資來穩(wěn)定經(jīng)濟。隨著債務(wù)規(guī)模的增加，中國地方政府債務(wù)問題日益突出。為了防范和化解地方政府債務(wù)風險，中央政府出臺多項政策，建立和完善地方政府債務(wù)管理制度框架。2014年修訂的《中華人民共和國預(yù)算法》、《關(guān)于加強地方政府性債務(wù)管理的意見》（國發(fā)〔2014〕43號） 明確了地方政府債務(wù)的管理思路和管理框架。2015年，《財政部關(guān)于對地方債務(wù)試行限額管理的實施意見》（財預(yù)〔2015〕225號） 明確了地方政府舉債權(quán)限和全程監(jiān)督流程。2016年，《地方性政府債務(wù)風險應(yīng)急處置預(yù)案》（國辦函〔2016〕88號） 明確了地方政府債務(wù)風險事件的等級和責任劃分，建立了地方政府債務(wù)預(yù)警和應(yīng)急處理機制。隨后，《關(guān)于印發(fā)地方政府性債務(wù)風險分類處置指南的通知》（財預(yù)〔2016〕152號） 細化了地方政府債務(wù)的分類處理原則和義務(wù)承擔比例?！兜胤秸话銈鶆?wù)預(yù)算管理辦法》（財預(yù)〔2016〕154號） 和《地方政府債務(wù)專項管理辦法》（財預(yù)〔2016〕155號） 建立了地方政府債務(wù)發(fā)行和償還的制度框架。通過這些措施，地方政府債務(wù)管理制度框架基本建立。然而，債務(wù)問題嚴重的省份仍然面臨較大的債務(wù)化解壓力，這對轄區(qū)內(nèi)中小銀行風險承擔水平產(chǎn)生了影響，進而可能影響整個金融系統(tǒng)的穩(wěn)定。

中小銀行在一定程度上推動了地方經(jīng)濟發(fā)展。然而，中小銀行的快速發(fā)展也帶來了諸多問題和挑戰(zhàn)，主要是中小銀行受到規(guī)模和資源的限制，對地方政府債務(wù)極為敏感。隨著地方政府債務(wù)管理制度框架的建立，中小銀行風險承擔成為學術(shù)界重點關(guān)注的問題。中小銀行的運營大多受到地方政府的控制或干預(yù)，缺乏獨立性和自主性。在地方政府的影響下，中小銀行傾向于持有更多政府債券、發(fā)放更多貸款，并為地方政府基金和PPP項目等提供更多資金支持。中國人民銀行數(shù)據(jù)顯示，2013—2018年，中小銀行貸款額從2 196 245. 87億元增至7 003 695. 14億元，持有的政府債務(wù)也從69 533億元增至336 629億元。雖然中小銀行在PPP項目中的資金提供數(shù)據(jù)不完全，但作為主要融資來源之一，它們在這些項目中發(fā)揮了重要作用。相較于傳統(tǒng)融資平臺模式，中小銀行為PPP項目提供貸款面臨的風險更高，因為PPP模式下的公共基礎(chǔ)設(shè)施項目涉及多方利益相關(guān)者的協(xié)調(diào)與管理，非常復雜，政策變動或法律調(diào)整也可能增加項目的不確定性。

近年來，關(guān)于政府債務(wù)治理的研究大多采用準自然實驗的方法具體探討地方政府債務(wù)治理的影響。例如，梁若冰和王群群［1］研究發(fā)現(xiàn)，地方政府債務(wù)管理改革緩解了企業(yè)融資困境。劉瀾飚等［2］ 研究發(fā)現(xiàn)，地方政府債務(wù)長期化會擠出實體企業(yè)的債務(wù)融資。劉瀾飚等［3］ 研究發(fā)現(xiàn)，2014年修訂的《中華人民共和國預(yù)算法》實施的地方政府債券“自發(fā)自還”模式放開了地方政府舉債權(quán)，有助于緩解地方政府債務(wù)風險。相較于現(xiàn)有研究，本文的邊際貢獻如下：首先，研究方法更加具體、符合實際。本文采用傾向得分匹配雙重差分（PSM?DID） 模型開展研究，能夠更有效地控制數(shù)據(jù)的非隨機性和潛在的遺漏變量偏差，提高估計的準確性。其次，本文不僅分析了地方政府債務(wù)治理對中小銀行風險承擔的影響，還進一步探討了其滯后效應(yīng)和傳導機制，是對現(xiàn)有研究的補充。最后，本文揭示了地方政府債務(wù)治理對不同類型中小銀行風險承擔水平的差異性影響，增強了研究的細致性和實用性。

二、理論分析與研究假設(shè)

政府債務(wù)可以通過多種渠道傳導至銀行，進而影響其風險承擔水平。具體來看，銀行通常持有政府債券，政府債務(wù)擴張可能導致違約風險上升，直接影響銀行的資產(chǎn)負債表，進而影響其風險承擔水平。Gennaioli等［4］利用國際數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，銀行持有大量政府債券，政府債務(wù)違約會導致這些銀行貸款增長速度放慢。Fratzscher和Rieth［5］ 與Sosa?Padilla［6］ 研究發(fā)現(xiàn)，政府債務(wù)風險與銀行風險存在因果關(guān)系，政府債務(wù)違約會引發(fā)銀行危機。李雙建和田國強［7］研究發(fā)現(xiàn)，地方政府債務(wù)對銀行風險承擔具有正向影響。Abinzano等［8］研究發(fā)現(xiàn)，信用風險能夠從政府債務(wù)向銀行系統(tǒng)傳導。地方政府債務(wù)治理措施的實施，尤其是對地方政府隱性債務(wù)的揭露和清理，可能暴露地方政府及其關(guān)聯(lián)企業(yè)的信用風險，增加部分政府債務(wù)的違約風險。巨大的政府債務(wù)壓力可能導致政府依賴銀行購買其債券，從而形成銀行與政府的相互依賴關(guān)系。如果銀行持有大量政府債務(wù)，政府信用風險上升會直接導致銀行風險上升，反之亦然。熊琛和金昊［9］利用DEGE模型研究發(fā)現(xiàn)，地方政府債務(wù)風險與金融部門風險相互傳導，并呈現(xiàn)“雙螺旋”結(jié)構(gòu)。Buch等［10］、Ongena等［11］、Gropp等［12］、Cordella等［13］ 與Acharya等［14］ 研究發(fā)現(xiàn)，當面臨債務(wù)壓力時，政府會通過道德勸說或提供擔保，促使銀行增持政府債務(wù)。Cooper和Nikolov［15］研究發(fā)現(xiàn)，當銀行持有政府債務(wù)時，政府債券發(fā)行量的上升會壓低債券價格，導致銀行償付能力下降。地方政府債務(wù)治理措施的一個重要方面是加強對地方政府融資平臺的規(guī)范和清理，阻止地方政府依賴融資平臺獲得金融資源。那么，地方政府會更加依賴銀行的資金支持，地方性強且受政府影響大的中小銀行往往在這種債務(wù)轉(zhuǎn)嫁過程中扮演重要角色。

政府債務(wù)還可能通過影響外部經(jīng)營環(huán)境，間接增加銀行風險。例如，政府債務(wù)增加可能導致經(jīng)濟增長放緩、投資信心下降和市場不穩(wěn)定。Mitze和Matz［16］研究發(fā)現(xiàn)，地區(qū)政府債務(wù)與人均國內(nèi)生產(chǎn)總值存在顯著的負相關(guān)關(guān)系。張曾蓮和方娜［17］研究發(fā)現(xiàn)，中國地方政府債務(wù)存在顯著的經(jīng)濟增長門限效應(yīng)，當?shù)胤秸畟鶆?wù)水平超過一定比例時，地方政府債務(wù)對經(jīng)濟增長不再具有促進作用，甚至出現(xiàn)負向作用。低迷的經(jīng)濟增長環(huán)境對銀行的風險承擔是不利的。地方政府債務(wù)治理措施對地方政府債券市場的規(guī)范和整頓可能導致市場對地方政府債券的信心不足，債券價格波動增加，從而增加中小銀行風險。特別是對于那些持有大量地方政府債券的中小銀行而言，其風險承擔水平會顯著上升。在地方政府債務(wù)治理過程中，政府可能通過行政手段干預(yù)中小銀行的經(jīng)營活動。例如，地方政府要求中小銀行支持地方政府的融資需求。這種行政干預(yù)可能導致中小銀行的風險管理機制失效，迫使其承擔更高的風險。

相較于全國性的國有銀行和股份制銀行，地方性中小銀行多由地方政府控股或需要地方政府的審批才能成立。因此，地方政府更容易干預(yù)中小銀行的經(jīng)營決策。例如，王連軍［18］與曹廷求和張光利［19］研究發(fā)現(xiàn)，政府干預(yù)在短期和長期均會顯著增加銀行風險。譚勁松等［20］研究發(fā)現(xiàn)，晉升錦標賽和財政制度會激勵地方政府干預(yù)銀行的經(jīng)營行為，導致銀行產(chǎn)生不良貸款。劉海明和曹廷求［21］與王文莉等［22］研究發(fā)現(xiàn)，政府干預(yù)會降低銀行資金使用效率，提升其風險承擔水平。汪莉等［23］、伏潤民等［24］與尹威和劉曉星［25］研究發(fā)現(xiàn)，地方政府憑借政治權(quán)力和影響力，使中小銀行的經(jīng)營決策更多地服務(wù)于當?shù)亟?jīng)濟，這可能提升中小銀行風險承擔水平。劉新平［26］、王鳳榮和慕慶宇［27］、王曙光和王彬［28］與Brandao?Marques等［29］研究發(fā)現(xiàn)，地方政府干預(yù)程度不同導致地方政府債務(wù)治理政策產(chǎn)生不同的效果，對位于不同地區(qū)中小銀行風險承擔水平的影響也不同?；诖?，本文提出如下假設(shè)：

H1：地方政府債務(wù)治理能夠提高中小銀行風險承擔水平。

政府債務(wù)增加通常伴隨著政府支出的增加，這可能通過銀行貸款的擠出效應(yīng)影響銀行的經(jīng)營環(huán)境。巨大的政府債務(wù)壓力需要通過地方政府發(fā)行更多的債券來籌集資金，這可能吸引大量市場資金，導致私人部門融資成本上升。Bocola［30］研究發(fā)現(xiàn)，當政府債務(wù)負擔較重或面臨債務(wù)危機時，政府會通過收縮銀行信貸來影響銀行風險承擔水平。Demirci等［31］研究發(fā)現(xiàn)，政府債務(wù)與企業(yè)杠桿率存在顯著的負相關(guān)關(guān)系，政府債務(wù)擠出了企業(yè)債務(wù)。馬樹才等［32］與熊琛和金昊［33］研究發(fā)現(xiàn)，地方政府債務(wù)對企業(yè)的信貸融資存在擠出效應(yīng)，并且不同企業(yè)規(guī)模和不同所有制企業(yè)之間的擠出效應(yīng)存在異質(zhì)性。在中國，隨著地方政府債務(wù)治理的推進，地方政府債務(wù)被納入政績考核，地方政府債務(wù)治理直接影響地方官員的職位晉升，從而影響銀行的信貸行為。紀志宏等［34］研究發(fā)現(xiàn)，地級市官員的晉升激勵會使城市商業(yè)銀行增加信貸，并導致信貸質(zhì)量下降。劉沖和郭峰［35］研究發(fā)現(xiàn)，官員任期會影響銀行的信貸風險。地方政府債務(wù)限額制度和地方政府融資平臺市場化轉(zhuǎn)型政策的實施，使地方政府僅靠財政收入和發(fā)行地方政府債券難以滿足其發(fā)展經(jīng)濟和債務(wù)管理的需要，地方政府會主動干預(yù)中小銀行的貸款行為，促使其發(fā)放更多貸款，進而為其提供資金支持。一方面，銀行貸款可以作為重要的資金來源，填補財政缺口，確保政府各項工作和項目順利進行。另一方面，銀行貸款用于經(jīng)濟發(fā)展項目可以促進經(jīng)濟增長，增加地方財政收入。地方政府的行政干預(yù)可能會導致中小銀行降低信貸門檻，從而使貸款質(zhì)量下降，并提高中小銀行風險承擔水平?；诖?，本文提出如下假設(shè)：

H2a：地方政府債務(wù)治理通過增加銀行信貸占比提高中小銀行風險承擔水平。

地方政府債務(wù)治理對融資平臺的清理和規(guī)范增加了融資平臺的償債壓力。為了解決地方債務(wù)平臺存量債務(wù)難以消化的難題，降低可能出現(xiàn)的經(jīng)濟“硬著陸”風險，中央鼓勵地方政府運用PPP、政府基金等模式，引入社會資本，以降低地方政府的杠桿率。部分面臨生存與融資壓力的融資平臺開始通過PPP項目和政府投資基金等渠道變相舉債。根據(jù)政府與社會合作庫的數(shù)據(jù)，截至2022年12月，PPP在庫項目為14 040項，投資額為209 190. 1億元。理論上，推廣PPP項目能夠降低政府直接提供公共產(chǎn)品的成本，減輕政府的融資需求。然而，在PPP項目快速發(fā)展的過程中，泛化濫用、變相融資、異化為新的融資平臺債務(wù)等現(xiàn)象時有發(fā)生。盧護鋒和鄒子東［36］與汪峰等［37］研究發(fā)現(xiàn)，PPP項目容易異化為地方政府的舉債工具。在PPP項目的實際運作中，為了規(guī)避風險，銀行成為優(yōu)先出資方。中小銀行在地方政府的影響下，傾向于為PPP項目提供更多的資金支持。PPP項目缺乏政府信用的背書，項目收益依賴于其長期運營，收益的不確定性較大。此外，PPP項目涉及多方利益相關(guān)者，如政府、私人投資者、銀行及其他融資機構(gòu)，這使得其合作的協(xié)調(diào)與管理復雜性較高。中小銀行在評估PPP項目風險時，可能因信息不對稱而低估其真實風險，從而在風險評估中出現(xiàn)偏差，提高中小銀行風險承擔水平。基于此，本文提出如下假設(shè)：

H2b：PPP項目會強化地方政府債務(wù)治理對中小銀行風險承擔水平的提升效應(yīng)。

三、研究設(shè)計

（一） 數(shù)據(jù)來源與樣本處理

本文的主要研究數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫、《中國統(tǒng)計年鑒》和中國地方政府債券信息公開平臺。由于地方政府債務(wù)管理制度框架于2016年基本建立，本文將2013—2015年作為地方政府債務(wù)管理制度框架建立前的時期，2016—2018是地方政府債務(wù)管理制度框架建立后的時期。位于政府干預(yù)程度較高省份的中小銀行為實驗組，位于政府干預(yù)程度較低省份的中小銀行為控制組。本文借鑒林伯強和譚睿鵬［38］的方法，用各省份的一般財政支出與各省份的生產(chǎn)總值之比衡量地方政府的干預(yù)程度。在地方政府債務(wù)管理制度框架建立當年，若一個省份的政府干預(yù)程度高于樣本分布第50百分位數(shù)的省份時，則認為該省份的政府干預(yù)程度較高；若一個省份的政府干預(yù)程度低于或等于樣本分布第50百分位數(shù)的省份時，則認為該省份的政府干預(yù)程度較低。

參考已有研究，本文對樣本進行如下處理：（1） 剔除外資中小銀行樣本；（2） 剔除主要數(shù)據(jù)缺失的中小銀行樣本；（3） 僅保留自2013年起連續(xù)5年數(shù)據(jù)均無缺失的中小銀行樣本；（4） 將所有連續(xù)變量進行上下1%的縮尾處理。完成數(shù)據(jù)清洗后，本文選取了2013—2018年中國30個省份（不包括中國港澳臺地區(qū)和西藏自治區(qū)） 的非平衡面板數(shù)據(jù)，最終包括1 386個樣本和232家地方性中小銀行。

（二） 變量選取

⒈被解釋變量

本文的被解釋變量為中小銀行風險承擔水平（RWAR），用風險加權(quán)資產(chǎn)/總資產(chǎn)衡量，將不良貸款率（NPL） 作為中小銀行風險承擔水平的替代指標用于穩(wěn)健性檢驗。為了增加研究結(jié)論的可靠性，本文還選取了中小銀行的財務(wù)指標作為協(xié)變量：資產(chǎn)收益率（ROA），用凈利潤/總資產(chǎn)衡量；存款占比（DR），用存款總額/總資產(chǎn)衡量；存貸比（LDR），用貸款總額/存款總額衡量；貸款撥備率（LPR），用貸款損失準備金/貸款總額衡量。

⒉解釋變量

本文的解釋變量為地方政府債務(wù)治理的處理效應(yīng)（treat×t）。本文構(gòu)造實驗組和控制組的虛擬變量（treat），以及地方政府債務(wù)管理制度框架建立前后的時間虛擬變量（t）。

⒊中介變量

本文的中介變量為中小銀行信貸占比（LR），用貸款總額/總資產(chǎn)衡量。

4.調(diào)節(jié)變量

本文的調(diào)節(jié)變量為PPP項目（PPP），用PPP投資額的自然對數(shù)衡量。

5.控制變量

本文的控制變量為人均生產(chǎn)總值增長率（GDP），以控制各省份的宏觀經(jīng)濟狀況。

（三） 模型構(gòu)建

本文采用傾向得分匹配雙重差分（PSM?DID） 模型考察地方政府債務(wù)治理對中小銀行風險承擔的影響。相較于基本的雙重差分（DID） 模型，傾向得分匹配雙重差分（PSM?DID） 模型具有明顯的優(yōu)勢。一是PSM?DID模型可以減少觀察性研究中的選擇偏差。在觀察性研究中，個人或群體并不是隨機分配到實驗組和控制組的，這可能導致政策效果估計偏差。PSM有助于創(chuàng)建在觀察協(xié)變量方面更具可比性的匹配組，從而降低了選擇偏差的風險。二是通過匹配具有類似傾向得分的個體，可以確保分組后在可觀察特征方面更加相似，從而降低協(xié)變量差異引起結(jié)果差異的可能性。三是在匹配后的成對組內(nèi)，被解釋變量的變異性降低，置信區(qū)間變小，采用PSM?DID模型的估計效率更高。

⒈傾向得分匹配（PSM）模型

本文在進行傾向得分匹配時，根據(jù)中小銀行是否位于政府干預(yù)程度較高的省份將樣本分為兩組。當區(qū)域內(nèi)政府干預(yù)程度較高時，該地區(qū)的中小銀行受到政府治理的影響會更為明顯。用資產(chǎn)收益率（ROA）、存款占比（DR）、存貸比（LDR） 和貸款撥備率（LPR） 對實驗組和控制組進行傾向得分匹配。

⒉雙重差分（DID）模型

本文對經(jīng)過傾向得分匹配后的樣本進行雙重差分（DID） 分析。對經(jīng)過傾向得分匹配的實驗組的中小銀行，構(gòu)造處理效應(yīng)虛擬變量，treat=1；對經(jīng)過傾向得分匹配的控制組的中小銀行，構(gòu)造處理效應(yīng)虛擬變量，treat=0。構(gòu)造時間虛擬變量t，將地方政府債務(wù)管理制度框架建立后的年份（2016年及之后） 設(shè)定為t=1；2016年之前的年份設(shè)定為t=0。根據(jù)上述定義，本文構(gòu)建雙重差分模型，如下：

Riskit = β0 + β1treati + β2tt + β3treati × tt + β4controli，t - 1 + φt + αi + εit （1）

其中，i表示個體；t表示時間；Riskit 表示中小銀行風險承擔水平；controli，t - 1 表示控制變量，為了降低可能的內(nèi)生性，銀行層面的控制變量選取滯后1期數(shù)值；αi 表示個體固定效應(yīng)，包括省份固定效應(yīng)和銀行固定效應(yīng)；φt 表示年份固定效應(yīng)；εit 表示隨機誤差項。β3 為重點關(guān)注的估計系數(shù)，能夠反映地方政府債務(wù)管理制度框架建立對中小銀行風險承擔水平的影響。

⒊動態(tài)邊際影響效應(yīng)模型

為了檢驗地方政府債務(wù)治理對中小銀行風險承擔的動態(tài)邊際影響。借鑒錢雪松等［39］與安禮偉和蔣元明［40］的方法，本文在式（1） 中引入時間虛擬變量，如下：

Riskit = γ0 + γ1treati × t2016it + γ2treati × t2017it + γ3treati × t2018it + γ4controli，t - 1 + φt + αi + εit （2）

其中，t2016、t2017和t2018分別表示2016年、2017年和2018年的時間虛擬變量。在考察地方政府債務(wù)治理對中小銀行風險承擔的動態(tài)邊際影響效應(yīng)時，本文關(guān)心的是交互項treat×t2016、treat×t2017和treat×t2018的系數(shù)γ1、γ2 和γ3。其余變量的定義與式（1） 相同。

⒋中介效應(yīng)模型

隨著地方政府債務(wù)管理制度框架的建立，地方政府可能會利用中小銀行來緩解其融資壓力。在地方政府的干預(yù)下，中小銀行會增加其信貸占比，從而導致風險資產(chǎn)增加，進而影響風險資產(chǎn)加權(quán)比率?；诖耍疚臉?gòu)建中介效應(yīng)模型，如下：

Loanit = β0 + β1treati + β2tt + β3treati × tt + β4controli，t - 1 + φt + αi + εit （3）

Loanit = γ0 + γ1treati × t2016it + γ2treati × t2017it + γ3treati × t2018it + γ4controli，t - 1 + φt + αi + εit （4）

其中，Loanit 為中小銀行信貸占比，t2016、t2017和t2018分別為對應(yīng)于2016年、2017年和2018年的時間虛擬變量。treat×t2016、treat×t2017、treat×t2018考察地方政府債務(wù)治理對中小銀行貸款占比的動態(tài)邊際影響效應(yīng)。其余變量的定義與式（1） 相同。

⒌調(diào)節(jié)效應(yīng)模型

為了檢驗PPP項目強化地方政府債務(wù)治理對中小銀行風險承擔的提升效應(yīng)，本文構(gòu)建調(diào)節(jié)效應(yīng)模型，如下：

Riskit = β0 + β1PPP × treati × tt + β2treati + β3tt + β4controli，t - 1 + φt + αi + εit （5）

Riskit = γ0 + γ1PPP × treati × t2016it + γ2PPP × treati × t2017it + γ3PPP × treati × t2018it + γ4controli，t - 1 +φt + αi + εit（6）

其中，t2016、t2017 和t2018 分別表示2016 年、2017 年和2018 年的時間虛擬變量。PPP×treat×t、PPP×treat×t2016、PPP×treat×t2017、PPP×treat×t2018考察PPP項目對于地方政府債務(wù)治理影響中小銀行風險承擔的調(diào)節(jié)效應(yīng)。其余變量的定義與式（1） 相同。

（四） 描述性統(tǒng)計

本文主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表1所示。從各個變量的分布情況來看，被解釋變量、中介變量、調(diào)節(jié)變量、控制變量之間都存在一定差異。因此，為了避免選擇性偏誤問題，有必要對兩組中小銀行進行傾向得分匹配。

四、實證分析

（一） 傾向得分匹配核密度分析

為了檢驗樣本匹配的質(zhì)量，本文在獲得傾向得分后，進一步繪制了核密度函數(shù)圖，以檢驗實驗組和控制組匹配后的差異。實驗組和控制組的核密度分布越相似，說明匹配效果越好。匹配后的結(jié)果滿足共同支撐域的要求。匹配前，控制組核密度圖的偏度和峰度均與實驗組存在較大差異；匹配后，實驗組和控制組核密度函數(shù)分布的差異變小，表明匹配效果較好。

（二） 傾向得分匹配平衡性檢驗

本文采用傾向得分匹配方法來避免選擇性偏誤問題，為實驗組中的中小銀行找到控制組中傾向得分相近的中小銀行。具體來說，采用Logit模型估計傾向得分，并使用核匹配方法進行匹配。本文對匹配情況進行了平衡性檢驗，以判斷傾向得分匹配結(jié)果的質(zhì)量。完成傾向得分匹配后，檢查匹配后的中小銀行特征變量在實驗組與控制組之間的偏差是否顯著。匹配后的標準偏差的絕對值均小于10%，說明匹配效果比較理想。t檢驗結(jié)果顯示，匹配后的所有變量均不存在顯著差異，證明了匹配后變量均值相等的原假設(shè)，即傾向得分匹配是合理的。此外，從LR檢驗結(jié)果可以看出，Pseudo R2從0. 103下降至0. 001，且P值為0. 891。這說明兩組樣本在統(tǒng)計意義上基本滿足同質(zhì)性要求，滿足了平衡性假設(shè)。

（三） 基準回歸分析

通過傾向得分匹配，本文獲得了一組與位于政府干預(yù)程度較高省份的中小銀行具有相似經(jīng)營特征的控制組，運用式（1） 考察地方政府債務(wù)治理對中小銀行風險承擔影響的回歸結(jié)果如表2所示。其中，列（1） 和列（3） 是不包含控制變量的回歸結(jié)果，列（2） 和列（4） 是包含控制變量的回歸結(jié)果。表2列（1） 至列（4） 中，treat×t的系數(shù)顯著為正。這說明地方政府債務(wù)管理制度框架建立提高了中小銀行風險承擔水平。因此，H1得到驗證。

（四） 動態(tài)邊際影響效應(yīng)

動態(tài)邊際影響效應(yīng)的回歸結(jié)果如表3所示。表3列（1） 至列（4） 中，treat×t2016的系數(shù)不顯著，treat×t2017和treat×t2018的系數(shù)至少在5%水平上顯著為正。地方政府債務(wù)管理制度框架建立后的第1年（2016年），地方政府債務(wù)治理對中小銀行風險承擔水平?jīng)]有影響；地方政府債務(wù)管理制度框架建立后的第2年（2017年），treat×t2017的系數(shù)在5%或1%水平上顯著，地方政府債務(wù)治理對中小銀行風險承擔水平的影響開始顯現(xiàn)；地方政府債務(wù)管理制度框架建立之后的第3年（2018年），treat×t2018的系數(shù)明顯更大且均在1%水平上顯著。這說明在地方政府債務(wù)管理制度框架建立后的第3年，中小銀行風險承擔水平變得更高，地方政府債務(wù)治理對中小銀行風險承擔水平的動態(tài)影響具有滯后性，且逐年遞增。

（五） 內(nèi)生性處理與穩(wěn)健性檢驗

⒈平行趨勢檢驗

只有滿足平行趨勢假設(shè)，才能保證PSM?DID結(jié)果是無偏的。如果實驗組和控制組在政策公布前的時間趨勢不同，那么中小銀行風險承擔水平的變動可能是由事前時間趨勢的差異導致的。為了保證雙重差分模型的適用性，應(yīng)考察在地方政府債務(wù)管理制度框架建立前，地方政府干預(yù)程度較強省份與干預(yù)程度較弱省份的中小銀行風險承擔水平是否存在平行趨勢。本文用各期數(shù)的回歸系數(shù)和置信區(qū)間減去事前均值的方法來處理事前趨勢。檢驗結(jié)果表明，實驗組（位于地方政府干預(yù)程度較強省份的中小銀行） 和控制組（位于地方政府干預(yù)程度較弱省份的中小銀行） 的風險資產(chǎn)加權(quán)比率在2016年前的發(fā)展趨勢相同。這說明本文基準回歸結(jié)果通過了平行趨勢檢驗。

⒉安慰劑檢驗

為了檢驗上述結(jié)果在多大程度上受到缺失變量和隨機因素的影響，本文隨機選取中小銀行，進行銀行層面的隨機實驗。根據(jù)虛假實驗中基準回歸估計系數(shù)的概率來判斷結(jié)論的可靠性。將上述過程重復500次，并繪制出treat×t的系數(shù)分布圖，驗證中小銀行是否受到地方政府債務(wù)治理之外的其他因素的影響。如果treat×t的系數(shù)在隨機處理下分布在0附近，說明模型沒有遺漏重要的影響因素。安慰劑檢驗結(jié)果表明，treat×t的估計系數(shù)在0附近，且顯著。這說明基準分析中的影響效應(yīng)確實是地方政府債務(wù)治理造成的，本文的研究結(jié)論是穩(wěn)健的。

⒊改變匹配方法

為了確保估計結(jié)果的穩(wěn)健性，本文改變匹配方法對樣本重新匹配。本文先后使用k （k=2）近鄰匹配方法、卡尺匹配方法和卡尺內(nèi)的k（k=2） 近鄰匹配方法進行匹配。改變匹配方法后的雙重差分模型回歸結(jié)果與上文研究結(jié)論基本一致。這說明本文的研究結(jié)論是穩(wěn)健的。

⒋改變被解釋變量的衡量方式

本文用不良貸款率（NPL） 衡量中小銀行風險承擔水平重新進行檢驗。替換被解釋變量的雙重差分模型通過了平行趨勢檢驗和安慰劑檢驗，PSM?DID后的平均處理效應(yīng)和動態(tài)邊際影響效應(yīng)的回歸結(jié)果與上文基本一致。這說明本文的研究結(jié)論是穩(wěn)健的。

⒌改變分組方式

為了避免地方政府干預(yù)程度分組方式的不同而影響實證結(jié)果，本文考慮改變上文的分組方式，以考察基準回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。債務(wù)率越高的省份化解債務(wù)的壓力越大，地方政府干預(yù)的激勵越強。因此，本文按照中小銀行所在省份的債務(wù)率高低重新分組。地方政府的債務(wù)率用地方政府債務(wù)余額/（一般公共預(yù)算收入+政府基金收入） 衡量。當一個省份的債務(wù)率高于樣本分布的50百分位數(shù)時，表明該省份的政府干預(yù)程度較高，中小銀行位于該省份時，分組變量treat1=1，否則treat1=0。改變分組方式后的穩(wěn)健性檢驗同樣通過了平行趨勢檢驗和安慰劑檢驗，且估計結(jié)果與上文基本一致。這說明本文的研究結(jié)論是穩(wěn)健的。

五、異質(zhì)性分析

中國的中小銀行類型多樣，包括城市商業(yè)銀行、農(nóng)村商業(yè)銀行、村鎮(zhèn)銀行和民營銀行等。其中，城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行是地方性中小銀行的主要組成部分，最具代表性。城市商業(yè)銀行發(fā)展時間較長，通常具備較好的管理和運營經(jīng)驗；而農(nóng)村商業(yè)銀行發(fā)展時間較短，仍在不斷完善和發(fā)展過程中。這兩類中小銀行的特征存在顯著差異。城市商業(yè)銀行規(guī)模較大、治理結(jié)構(gòu)較為完善、風險管理能力較強；農(nóng)村商業(yè)銀行規(guī)模較小、治理結(jié)構(gòu)不完善、風險管理能力較弱。因此，本文將樣本分為城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行兩類，通過構(gòu)造城市商業(yè)銀行與時間虛擬變量的交互項，考察地方政府治理對中小銀行風險承擔水平的異質(zhì)性影響。樣本包括96家城市商業(yè)銀行、133家農(nóng)村商業(yè)銀行和1家村鎮(zhèn)銀行。由于村鎮(zhèn)銀行與農(nóng)村商業(yè)銀行特征相似，本文將其歸類為農(nóng)村商業(yè)銀行。異質(zhì)性分析的回歸結(jié)果如表4所示。從中可以看出，ccb×treat×t、ccb×treat×t2016、ccb×treat×t2017和ccb×treat×t2018的系數(shù)至少在10%水平上顯著為正。這說明相較于農(nóng)村商業(yè)銀行，城市商業(yè)銀行風險承擔水平提升更多?？赡苁且驗椋r(nóng)村商業(yè)銀行規(guī)模較小，業(yè)務(wù)范圍有限，不適合進行大規(guī)模政府項目的融資。

六、機制分析

（一） 中介效應(yīng)分析

中介效應(yīng)分析的回歸結(jié)果如表5所示。從中可以看出，表5列（1） 和列（2） 中，treat×t的系數(shù)均在1%水平上顯著為正。這說明地方政府債務(wù)管理制度框架的建立顯著提高了中小銀行貸款占比。表5列（3） 和列（4） 中，treat×t2016的系數(shù)不顯著，treat×t2017和treat×t2018的系數(shù)均在1%水平上顯著為正，且顯著性和系數(shù)大小呈現(xiàn)遞增趨勢。這說明在地方政府債務(wù)管理制度框架建立后1年，中小銀行信貸占比的影響開始顯現(xiàn)，并逐年遞增。因此，地方政府債務(wù)治理通過增加中小銀行信貸占比提高了中小銀行風險承擔水平。因此，H2a得到驗證。

（二） 調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

從PPP項目的視角考察地方政府債務(wù)治理對中小銀行風險承擔調(diào)節(jié)效應(yīng)的回歸結(jié)果如表6所示。表6列（1） 和列（2） 中，PPP×treat×t的系數(shù)均在1%水平上顯著為正。這說明PPP項目進一步強化了地方政府債務(wù)管理制度框架建立對中小銀行風險承擔水平的提升效應(yīng)。表6列（3）和列（4） 中，PPP×treat×t2016的系數(shù)不顯著，PPP×treat×t2017和PPP×treat×t2018的系數(shù)均在1%水平上顯著為正，并呈現(xiàn)遞增的趨勢。這說明在地方政府債務(wù)管理制度框架建立后的第2年，PPP項目的影響凸顯，并逐年增強。這可能是因為地方政府的治理措施限制了傳統(tǒng)融資平臺的融資，從而加劇了地方融資平臺的償債壓力。為了解決存量債務(wù)問題，中央政府鼓勵地方政府通過PPP項目和政府基金等方式引入社會資本，以降低政府的杠桿率。在此背景下，中小銀行在地方政府的影響下，為風險更高的PPP項目提供更多的資金支持，從而進一步提高了中小銀行風險承擔水平。因此，H2b得到驗證。

七、研究結(jié)論與政策建議

（一） 研究結(jié)論

本文基于2013—2018年全國232家中小銀行數(shù)據(jù)，將地方政府債務(wù)管理制度框架的建立作為一項準自然實驗，采用傾向得分匹配雙重差分（PSM?DID） 模型實證檢驗了地方政府債務(wù)治理對中小銀行風險承擔的影響及機制。研究結(jié)果表明：首先，地方政府債務(wù)治理提高了中小銀行風險承擔水平，并且這種影響存在滯后性。隨著地方政府債務(wù)管理制度框架的建立，地方政府的融資壓力增加。整治地方融資平臺后，中小銀行為地方政府提供資金的作用更加顯著，地方政府干預(yù)中小銀行經(jīng)營行為的動機更強。中小銀行的經(jīng)營行為更多地服務(wù)于地方政府需求，導致其穩(wěn)健性受損。DID有效性檢驗和一系列穩(wěn)健性檢驗結(jié)果表明，本文的研究結(jié)論是穩(wěn)健、可靠的。其次，地方政府債務(wù)治理對中小銀行風險承擔水平的影響存在差異。相較于農(nóng)村商業(yè)銀行，城市商業(yè)銀行風險承擔水平受地方政府債務(wù)治理的影響更大。最后，地方政府債務(wù)治理通過影響中小銀行信貸占比和PPP項目，進而影響中小銀行風險承擔水平。隨著地方政府債務(wù)管理制度框架的建立，地方政府化解債務(wù)的壓力增加，政府有動機干預(yù)中小銀行信貸行為，促使其發(fā)放更多貸款。一方面，更多的貸款可以促進地區(qū)經(jīng)濟增長，為地方政府帶來更多稅收收入。另一方面，更多的貸款可以維持基礎(chǔ)設(shè)施項目的運行。由于政府干預(yù)，中小銀行信貸占比增加。同時，PPP項目強化了地方政府債務(wù)治理對中小銀行風險承擔水平的提升效應(yīng)。在地方政府的干預(yù)下，中小銀行通常會增加對PPP項目的信貸支持，但由于PPP項目的復雜性和不確定性，中小銀行面臨的風險增加。

（二） 政策建議

基于上述研究結(jié)論，本文提出如下政策建議：

第一，政府應(yīng)制定可持續(xù)的地方政府債務(wù)治理策略，不斷提高地方政府債務(wù)的透明度，完善管理制度框架，并組織專家學者定期評估治理政策的效果。提高地方政府債務(wù)的透明度不僅有助于增強公眾對政府債務(wù)管理的信心，還能夠有效降低地方政府債務(wù)對中小銀行風險承擔的負向影響。通過科學合理的債務(wù)治理策略，地方政府可以在保障自身財務(wù)穩(wěn)定的同時，降低中小銀行因地方政府債務(wù)高企而面臨的風險。

第二，進一步提高地方政府干預(yù)的透明度和可控性。地方政府應(yīng)避免過度干預(yù)中小銀行的經(jīng)營決策，以防止中小銀行因外部干預(yù)而導致其風險承擔水平上升。適度的政府干預(yù)有助于維持中小銀行的穩(wěn)定性，從而更好地保護金融系統(tǒng)的整體穩(wěn)定，避免發(fā)生系統(tǒng)性金融風險。中小銀行的健康發(fā)展對地方經(jīng)濟至關(guān)重要，政府在干預(yù)時需要保持審慎態(tài)度，確保地方政府干預(yù)措施是透明和可控的。

第三，推動PPP項目的市場化和規(guī)范化，進一步降低中小銀行風險。地方政府在推進PPP項目時，應(yīng)明確風險分擔機制，合理配置風險責任，優(yōu)化項目的財務(wù)和運營管理，并完善項目的后期管理。通過市場化和規(guī)范化的PPP項目，有效降低中小銀行的風險。明確的風險分擔機制不僅能夠激發(fā)市場活力，還能讓中小銀行在參與PPP項目時有明確的風險預(yù)期，從而更加謹慎地進行投資決策。

第四，加強對中小銀行的監(jiān)管和指導，完善其內(nèi)部風險控制機制。中小銀行應(yīng)提升風險識別，提高評估能力和管理能力，特別是在面對高企的地方政府債務(wù)和復雜的PPP項目時，監(jiān)管機構(gòu)應(yīng)通過政策引導和技術(shù)支持，幫助中小銀行建立健全內(nèi)部風險控制體系。根據(jù)中小銀行的不同類型和具體情況，實行差異化監(jiān)管措施，促進其健康發(fā)展。

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（責任編輯：巴紅靜）