7个观测值显著, 然后发到了JFE, 探讨中国地方政府的融资情况, 实证识别技巧值得借鉴！

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正文

关于下方文字内容，作者：吕昱婵，南开大学商学院国际会计，通信邮箱：[e-mail]

The financing of local government in China: Stimulus loan wanes and shadow banking waxe, ZhuoChen, ZhiguoHe, ChunLiu, Journal of Financial Economics Volume 137, Issue 1, July 2020, Pages 42-71

The upsurge of shadow banking is typically driven by rising financing demand from certain real sectors. In China, the 4 trillion yuan stimulus package in 2009 was behind the rapid growth of shadow banking after 2012, expediting the development of Chinese corporate bond markets in the poststimulus period. Chinese local governments financed the stimulus through bank loans in 2009 and then resorted to nonbank debt financing after 2012 when faced with rollover pressure from bank debt coming due. Cross-sectionally, using a political-economy-based instrument, we show that provinces with greater bank loan growth in 2009 experienced more municipal corporate bond issuance during 2012–2015, together with more shadow banking activities including trustloans and wealth management products. China’s poststimulus experience exhibits similarities to financial market development during the US National Banking Era.

目录

一，摘要 1

二，研究背景 1

三，研究假设与思路框架 1

1. 核心假设的提出 1

2. 研究思路 2

四，具体研究设计与结果 2

1. 主要数据来源 2

2. 描述性统计分析 3

1）2008-2016地方政府债务结构的变化 3

2）2004-2016市政企业债券（MCB）发行的变化 3

3. 实证分析 4

1）初步研究设计与证据 4

2）实证研究设计 4

3）实证研究结果 5

4）稳健性检验 6

4.进一步讨论：刺激性贷款与影子银行活动的关系 6

1）影子银行活动和地方政府非银行债务的关系 6

2）银行贷款和委托贷款的关系 7

5.中美比较研究 7

1）与美国联邦银行时代（1863-1912）影子银行发展的对比 7

2）与2009年美国施行ARRA 计划的对比 8

五，总结与评价 8

一，摘要

影子银行的兴起通常是由特定实体部门中不断增加的融资需求所驱动。在中国，2012年之后影子银行的迅猛发展便是源于2009年我国所实施的4万亿经济刺激计划。具体来说，2009年地方政府通过银行贷款进行融资，以刺激实体经济的发展。而在2012年之后，由于银行贷款到期所带来的巨大还款压力，地方政府不得不转向非银行债务融资。从截面数据分析来看，在2009年银行贷款增长幅度更大的省份一般会在2012至2015年间发行更多的市政企业债券（MCB），同时产生更多的影子银行活动，其中不乏信托贷款和理财产品的发展。值得注意的是，中国在经济刺激计划之后金融市场的变革与美国联邦银行时代中金融市场的变革具有一定的相似性。

二，研究背景

在2007/2008年的金融危机之后，中国经济遭受了极大的冲击，年化GDP增长率从2008Q3的9.5%径直下降到2009Q1的6.4%。在这种大背景下，于2008年11月份，温家宝总理宣布实行以基础设施建设为中心的4万亿经济刺激计划。因此在2009年，地方政府从银行（主要是商业银行）大量借款，这就使得中国地方政府背负了巨大的债务负担。

影子银行指的是在传统银行体系之外运作的具有银行性质的金融市场或机构。它之所以会兴起主要源于来自特定实体经济部门日益增长的融资需求，以及传统银行体系更为严格的规章制度的限制。其中影子银行活动主要包括信托贷款、委托贷款，以及理财产品（wealth management product）的交易等。

三，研究假设与思路框架

1. 核心假设的提出

 2009年，为贯彻落实中央发布的四万亿经济刺激计划，地方政府以地方政府融资平台（LGFV）为主体向银行借款，并将资金主要投资于当地基础设施的建设，以刺激实体经济的发展。但是三到五年之后，银行债务到期，地方政府因为还款规模较大以及传统银行系统规则的限制等原因，产生了较大的融资需求。因此，本着还清已有银行贷款，并继续完成基础设施项目的投资这两大主要目的，地方政府融资平台便选择开始发行市政企业债券(MCB)，以及开展其它的影子银行业务。本文将这一作用机制命名为刺激性贷款的“宿醉效应”（hangover effect）。并由此提出了如下假设：

2012年后中国影子银行的加速发展与2009年实行的经济刺激计划有紧密关联。具体来说，在2009年拥有更多刺激性银行贷款的省份在三到五年之后普遍会发行更多的市政企业债券。

2. 研究思路

图1 研究思路框架

四，具体研究设计与结果

1. 主要数据来源

表1 主要数据来源及描述

数据类型	数据来源	具体描述
MCB数据	WIND	WIND包含了每种MCB的发行数量、发行日期、到期日、地点、用途和评级等信息。
银行贷款、信托贷款和委托贷款数据	中国人民银行
WMP数据	WIND、全国银行业理财信息登记系统
各省份GDP、财政赤字、固定资产投资等数据	国家统计局
各城市数据	城市统计年鉴	其中缺省值参考城市经济和社会发展统计公报

2. 描述性统计分析

1）2008-2016地方政府债务结构的变化

图2 2008-2016地方政府各项债务余额占比变化

从2012年起中国地方政府的债务结构逐渐呈现稳定且明显的变化：银行贷款占比减小，而非银行债务占比则在增加。其中，MCB、市政债券和信托贷款的占比之和从2010年的14%，上升至2013年中旬的24%，而2015年之后又大幅增加到超过50%。

2）2004-2016市政企业债券（MCB）发行的变化

图3 2004-2016 MCB占GDP之比变化（上：整体；下：细分不同用途）

仅当2009年之后MCB占GDP的比例才开始上升，且分别在2012和2014年呈现出两次明显的飞跃，这是因为2009年的银行贷款一般在3-5年到期。进一步地，将MCB按照用途细分为三个类别，发现自2009年刺激性计划实施的两年后，几乎所有发行的MCB均用于继续投资未完工的基础设施的建设。但是当2015年，超过50%的MCB均用于还清已经到期的银行贷款。

3. 实证分析

1）初步研究设计与证据

首先，构建了两个变量：

   (1)            

（2）

 对于第一个变量：每个省份i在2009年刺激性银行贷款占GDP之比等于2009年BL/GDP减去过去五年该项的平均比例。

 对于第二个变量：每个省份i在t年非正常的MCB占GDP之比等于第t年MCB/GDP减去过去五年该项的平均比例。其中t=2012,2013,2014,2015。

其次，构建一元回归模型：

     （3）

 其中t=2012,2013,2014,2015。

OLS回归结果表明，2009年刺激性银行贷款的增加量与之后各年份中非正常MCB的发行量显著正相关。

2）实证研究设计

 根据面板数据构建如下的实证分析模型：

（4）

3）实证研究结果

基于MCB整体发行情况的回归

图4 不同MCB发行年份t下回归系数的大小（上：OLS；下：2SLS）

 结论主要有如下三点：

a）在2009年之前，2009刺激性贷款量不影响MCB发行量，即不存在预处理趋势(petreatment trends)；

b) 自2009年起，MCB发行量对2009年刺激性贷款量的回归系数开始显著大于0，到2012年之后，系数值开始大幅上升；

c）2008年之后，2SLS回归系数大于OLS回归系数。

· 基于MCB不同发行用途的回归

表2 回归系数在不同年份的结果

结论主要有如下两点：

a）刺激性贷款对用于还清银行贷款的MCB的发行有正向作用，并且在2012年之后该回归系数显著大于0，这对于OLS和2SLS均成立；

b）从回归系数大小来看，紧接着2009年之后的四年中，用于投资的MCB的回归系数较其他两种用途下的回归系数更大，但是在2014和2015年，用于还款的MCB的回归系数更大。

4）稳健性检验

· City-level results城市层面的进一步检验

 上面的实证分析均是在省份层面进行，该部分则缩小至城市层面，其中工具变量除了原先的，另外增加一个为该市市长的任期情况：。最终结果与原先结果基本一致，但是OLS和2SLS的回归系数均小于对应省份层面的回归系数。这是因为在城市层面存在一定的溢出效应。

· Weak instrument problem 弱工具变量问题

在2SLS回归第一阶段中工具变量联合F统计量远小于10（省份层面F=3;城市层面F=3.6），说明模型存在弱工具变量的问题。通过如下处理，同样验证了原假设的成立。

表3 弱工具变量问题的解决

省份层面	Anderson-Robin检验
城市层面	有限信息最大似然估计法LIML

· China development bank loans中国开发银行贷款的研究

 由于以中国经济发展为经营目标的CDB发行的债券期限一般长于以营利为目的的商业银行发行的债券期限，因此在2009年进行更多CDB贷款的省份普遍会在3-5年后发行更少的MCB。为验证该假设，在此构建了虚拟变量：。如果一个省份在2009年的CDB贷款比例低于所有省份该变量的中值，则为1，并引入交叉项，最终模型如下：

（5）

最终研究结果发现，交叉项系数在2008年之后才开始显著大于0，在2013年之后上升明显，说明对于进行较少CDB贷款的省份来说刺激性贷款对后续年间MCB发行的影响更为显著。

4.进一步讨论：刺激性贷款与影子银行活动的关系

1）影子银行活动和地方政府非银行债务的关系

 从图5左图可知，自从2012年信托贷款和理财产品增长更加迅速，这一发现符合本文的原假设。值得注意的是，在2014年之后两种不同形式的影子银行活动：信托贷款和理财产品变动方向恰相反，这是因为当一种形式的活动（信托产品）受紧缩政策的管制时，另一种形式的活动（理财产品）就会由于市场力量的推动而有所增加。结合右图可知，2012年后，中国影子银行的发展极大程度上取决于地方政府非银行债务的增加。

图5 影子银行活动及其与地方政府非银行债务关系的变化趋势

2）银行贷款和委托贷款的关系

将原模型中被解释变量MCB的发行替换成新增委托贷款，其余变量均保持不变。但是由于省级委托贷款的数据仅从2013年开始，因此只做了三次（2013、2014、2015）横截面检验，结果如下表4所示

表4 2013-2015回归结果

研究发现，委托贷款常用于为地方政府融资平台募集资金，而拥有更多刺激性贷款的省份该作用表现更加明显。但是该关系却在2015年消失，这是由于我国对委托贷款的限制性政策所致。在2015年1月CBRC银监会就《商业银行委托贷款管理办法》征求公众意见，对银行参与委托贷款规定了更严格的限制。

5.中美比较研究

1）与美国联邦银行时代（1863-1912）影子银行发展的对比

在美国联邦银行时代，铁路设施的建设之于美国的发展有着极其重要的作用。但是由于政策的限制，铁路建设对资金的大量需求无法通过传统银行业得到满足，由此也催生了影子银行的发展。除此之外，美国当年信托公司的情况也几乎可以完美地与2009-2014年中国影子银行的情况相对应。比如美国联邦银行将贷款转移到其附属的信托公司的情况与中国商业银行将房地产或当地政府融资平台的贷款通过附属的信托产品和AMP从资产负债表中移除的情况基本一致。

2）与2009年美国施行ARRA 计划的对比

表5 同时期美国ARRA和中国4万亿刺激计划的比较

	美国ARRA计划	中国4万亿刺激计划
规模	7870亿美元	4万亿人民币
投资/扶持的领域	大部分资金流向税务减免和医疗健康领域，仅有1050亿美元投入基础设施的建设	基本全部投入基础设施的建设
实施过程	规定每个州最多拥有自资金分配日起18个月的资金使用权	地方政府以地方融资平台为主体主要向商业银行进行贷款
评价	不管是在政界还是学术界该政策均得到了普遍积极的评价	褒贬不一

五，总结与评价

本文构建了多个回归模型验证了中国2009年实施的4万亿经济刺激计划对3至5年后影子银行的发展有积极地推动作用。其中主要以MCB发行量作为影子银行活动的代理变量。本文进一步拓展至与美国联邦银行时代中影子银行发展的对比，由此说明该作用机制反映了一种普遍效应，而非仅发生在中国。本文的优点主要如下：

首先，本文将实体经济的增长与金融市场的发展相结合。本文聚焦于2009年4万亿刺激计划对后续年间影子银行的影响，因为4万亿计划着重于推动我国实体经济的复苏和发展，银子银行又是金融体系中不可缺少的一部分，因此本文的研究揭示了对实体经济增长的刺激可以影响金融市场变革的财政效应。

其次，研究内容较为新颖，聚焦于中国影子银行这一新兴领域。本文解释了在2012年后中国影子银行开始加速发展的原因，并且是第一个研究中国地方政府融资行为与影子银行发展关系的文章。

最后，中美对比加深了对影子银行发展的理解。将中国2009年实行经济刺激计划后影子银行的兴起与美国联邦银行时代金融市场的发展相比较，揭示两者背后的驱动因素如出一辙，研究结果具有一定的普适性。

关于工具变量，参看1.内生性问题操作指南, 广为流传的22篇文章，2.看完顶级期刊文章后, 整理了内生性处理小册子，3.如何寻找工具变量？得工具者得实证计量，4.内生性处理的秘密武器－工具变量估，5.工具变量在社会科学因果推断中的应用，6.为你的"工具变量"合理性进行辩护, 此文献可以作为范例，7.没有工具变量、断点和随机冲击，也可以推断归因，8.工具变量与因果推断, 明尼苏达Bellemare关于IV的分析，9.工具变量IV与内生性处理的精细解读，10.我的"工具变量"走丢了，寻找工具变量思路手册，11.面板数据里处理多重高维固定效应的神器, 还可用工具变量处理内生性，12.豪斯曼, 拉姆齐检验，过度拟合，弱工具和过度识别，模型选择和重抽样问题，13.工具变量先锋 Sargan，供参考，14.AEA期刊的IV靠不靠谱？15.计量大焖锅: iv, clorenz, rank, scalar, bys, xtile, newey, nlcom，16.GMM是IV、2SLS、GLS、ML的统领，待我慢慢道来，17.IV和GMM相关估计步骤，内生性、异方差性等检验方法，18.因果推断IV方法经典文献，究竟是制度还是人力资本促进了经济的发展？19.内生变量的交互项如何寻工具变量, 交互项共线咋办，20.面板数据、工具变量选择和HAUSMAN检验的若干问题，21.IV和Matching老矣, “弹性联合似然法”成新趋势，22.IV回归系数比OLS大很多咋回事, 怎么办呢? ，23.不用IV, 基于异方差识别方法解决内生性, 赐一篇文献，24.找不到IV, RD和DID该怎么办? 这有一种备选方法，25.内生转换模型vs内生处理模型vs样本选择模型vs工具变量2SLS，26.内生性, 工具变量与 GMM估计, 程序code附，27.GMM和工具变量在面板数据中的运用，28.关于工具变量的材料包, 标题,模型,内生变量,工具变量，29.必须使用所有外生变量作为工具变量吗？30.工具变量精辟解释, 保证你一辈子都忘不了，31.毛咕噜论文中一些有趣的工具变量！33.前沿: 删失数据分位数工具变量(CQIV)估计, 做删失数据异质性效应分析，34.不需要找工具变量, 新方式构建工具变量, 导师再也不用担心内生性问题了！35.关于顶级外刊工具变量的使用最全策略, 不收藏反复读就不要谈IV估计！36.如何通过因果图选择合适的工具变量？一份关于IV的简短百科全书，37.前沿: nature刊掀起DAG热, 不掌握就遭淘汰无疑！因果关系研究的图形工具! 38.最清晰的内生性问题详解及软件操作方案！实证研究必备工具！39.中国女学者与其日本同行在JPE上发文了！利用独特数据, 地理断点RDD和IV研究中国环境议题！40.双胞胎样本解决遗漏变量和测量误差, LIV解决选择偏差，41.内生性处理的秘密武器－工具变量估计，42.工具变量IV必读文章20篇, 因果识别就靠他了，43.看完顶级期刊文章后, 整理了内生性处理小册子，44.“内生性” 到底是什么鬼? New Yorker告诉你，45.Heckman两步法的内生性问题(IV-Heckman)，46.最全估计方法，解决遗漏变量偏差，内生性，混淆变量和相关问题，47.非线性面板模型中内生性解决方案，48.内生性处理方法与进展，49.内生性问题和倾向得分匹配，50.你的内生性解决方式out, ERM独领风骚，51.面板数据是怎样处理内生性的，52.计量分析中的内生性问题综述，53.一份改变实证研究的内生性处理思维导图，54.Top期刊里不同来源内生性处理方法，55.面板数据中heckman方法和程序(xtheckman)，56.控制函数法CF, 处理内生性的广义方法，57.二值选择模型内生性检验方法，58.2SRI还是2SPS, 内生性问题的二阶段CF法实现，59.非线性模型及离散内生变量处理利器, 应用计量经济学中的控制函数法！60.最全利用工具变量控制内生性的步骤和代码—在经管研究中的应用，61.如何选择合适的工具变量, 基于既有文献的总结和解释！62.中介效应最新进展: 中介效应中的工具变量法使用方法及其代码！63.弱工具变量的稳健性检验, 附上code和相关说明！64.工具变量对因果效应的识别和外推, 大牛的顶级评述！

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