Will the Housing Purchase Restriction Policy Reduce the Scale of Local Government Debt: Based on the Data from 333 Cities
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摘要: 房地产限购政策不仅会影响房价，也会对地方政府债务规模产生影响。基于2014—2018年333个地级市政府债务余额数据，采用多期双重差分法研究房地产限购政策对城市层面地方政府债务规模的影响。研究发现：房地产限购政策会导致地方政府债务规模减少，限购政策对省会城市和非省会城市的影响程度不同，对经济发达地区影响更加显著；此外，对于经济较发达的中心城市特别是行政中心城市，房地产限购政策抑制本地债务扩张的作用更加明显。在我国经济进入高质量发展的新阶段，应坚持差别化地运用房地产限购政策，以期对不同地区的房地产市场调控和债务管理起到双向调节作用。Abstract: The housing purchase restriction policy will not only affect house prices, but also affect the scale of local government debt. Based on the debt balance data of 333 prefecture level cities from 2014 to 2018, the multi period DID method is used to study the impact of housing purchase restriction policy on the scale of local government debt at the urban level. It is found that, the housing purchase restriction policy will reduce the scale of local government debt; the impact of the purchase restriction policy on provincial capital cities and non-provincial capital cities is different, and the impact on economically developed areas is more significant; in addition, for economically developed central cities, especially administrative central cities, the role of the purchase restriction policy in inhibiting local debt expansion is more significant. This paper suggests that when China's economy is in the advent of high-quality development, the differentiated policy of housing market regulation and debt management in different regions should be implemented.
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一、 引言
2010年以来，国务院先后出台了一系列遏制房价过快上涨和稳定房地产市场的调控政策，习总书记在党的十九大报告中明确指出房子是用来住的，并于2019年中共中央政治局会议再次重申，“坚持房子是用来住的、不是用来炒的定位，落实房地产长效管理机制，不将房地产作为短期刺激经济的手段”。作为政府调控房地产市场重要手段的限购政策，不仅会对房价产生直接影响，一定程度上也会对地方经济发展产生影响。自2015年新《预算法》实施以来，官方定义的地方政府债务正式出台，这也意味着地方政府举债融资合法化。其后，地方政府债务置换规模和余额不断增加，2015年地方政府债务余额为14.76万亿，2021年7月末达到27.99万亿①。这期间，地方政府风险、金融稳定问题引起社会各界的广泛关注，房地产限购政策效应以及地方政府债务风险问题自然也成为学术界关注的两大热点话题。房地产限购政策会影响财政收入规模，而一般预算公共收入和政府基金收入是政府举债融资的重要偿还保障。影响地方政府债务规模的因素很多，但从偿债资金的视角来看主要是地方政府财政收入，财政收入越多，政府越有意愿投资于基础设施及公共服务领域，并扩大支出规模。一般而言，有地方财政收入作为保障，即使政府债务规模较大，其发生违约的可能性也较小。
① 数据来自财政部网站。
根据财政部公布的《2020年财政收支情况》的估计，房地产行业贡献的税收和土地出让金在地方政府财政收入中所占比重较大，在70%以上。市场经济环境下对房地产行业采取限购政策，将在多个涉及房地产行业的税种上影响地方财政收入，如直接减少个人购置房产时缴纳的契税收入；在二手房交易时，对购买不足2年的住房全额征收增值税及附加税(部分城市年限有延长)；个人购买的住房不足5年或非唯一住房，在转让时需要缴纳个人所得税，等等。房地产限购政策对于地方政府财政收入有着直接影响，同时也会间接影响其举债融资的偿债能力。
鉴于此，本文从房地产限购政策出发，采用多期双重差分模型(Difference In Differences，DID)，力图从地级市层面解析房地产限购政策对全国总体和不同性质城市政府债务余额的影响。旨在厘清房地产限购政策与地方政府债务规模之间的关系，把握房地产限购政策对于地方政府举债融资的影响，为当前防范和化解地方政府债务风险提供新的视角及思路。
二、 文献综述
地方政府债务问题一直是学者们研究的热点与重点问题，尤其是关于积累债务的诱因。从财政体制和预算管理的角度来看，Mikesell(2002)[1]认为政府债务形成的原因主要是弥补财政赤字，以及在某一财政年度弥补短期资金的不足；Wildasin(2001)[2]认为“预算软约束”是促进债务扩张的重要因素，地方政府会有过度投资和超规模发行债券的行为；基于西部某省1995—2009年的数据，缪小林等(2013)[3]指出预算支出扩张是导致债务增长的直接原因，而经济增长预期是债务迅速扩张的根源。从上级政府的目标偏好与考核机制来看，周黎安(2007)[4]认为，针对GDP的“晋升锦标赛治理模式”使得地方官员具有不断增加投融资的偏好，导致地方政府债务规模不断扩张。冀云阳等(2019)[5]基于279个地级市的实证研究发现，地方政府债务扩张是支出责任下移与标杆竞争机制共同驱动的结果；马海涛和任致伟(2016)[6]认为预算透明度的提高与地方政府性债务呈现出负向关系；朱军和杨志伟(2020)[7]则认为技术效率在不同地区对地方政府债务扩张的影响效果不同。此外，还有学者利用委托代理理论和非规范的隐性金融制度安排来解释债务扩张的原因。
房地产限购政策是政府宏观调控的重要手段，其对政府财政支出、房地产价格等都会产生重要影响。王敏和黄滢(2013)[8]研究发现限购政策能降低房价，但是作用有限，市场会呈现价高量低的情形；Du和Zhang(2015)[9]基于反事实分析法研究了限购令对北京房价的影响，得出限购令使北京房价年增长率下降7.69%的结论；米晋宏和刘冲(2017)[10]认为住房限购政策会使房价降低，而房地产开发投资占GDP比重越高的城市，限购抑制房价的效果越强。限购政策的实施也存在区域特征，对不同城市的影响存在差异。如An等(2019)[11]研究发现限购政策表现出强烈的区域特征，尤其是在城市层面差别较大；况伟大和王湘君(2019)[12]认为非限购城市的土地市场波动对城投债风险有着显著影响，但这种影响在限购城市则不显著；安辉等(2021)[13]认为房地产限售政策平抑房价的效果为一线城市优于二三线城市、中西部城市强于东部城市。也有学者认为房地产限购政策会对房价以外的因素产生影响，如余泳泽和张少辉(2017)[14]认为限购政策的实施并未显著影响房价，而是通过抑制房地产过度投资缓解了房价上涨对技术创新活动的负面影响。
在政府干预行为对地方政府债务规模的影响方面，学者们的研究也得出不同的结论。Green(1993)[15]从税收国家和债务国家的关系出发，研究发现向居民征税与举借债务具有替代性，在税收减少的情况下地方政府通常不得不通过举债的方式维持正常支出；王柏杰(2014)[16]认为地方政府行为对债务积累起着关键作用。此外，官员的晋升对地方债务规模的影响也较大，如龙志和莫凡(2019)[17]研究发现地级市官员的工作经历、工作背景与地方政府债务扩张无显著相关性，与是否在本地晋升则显著相关；吴勋和王雨晨(2018)[18]认为官员晋升激励与地方政府债务存在显著正相关关系，国家审计免疫与地方政府债务规模不存在显著相关；武彦民等(2016)[19]的实证研究发现，政治周期内官员更替次数与债务增速存在显著的负相关关系；陈倩(2020)[20]以70个大中城市的政府债券及城投债为研究对象，实证发现房地产限购政策会增加地方政府债务总规模。
总体而言，现有文献更多是探讨房地产限购政策的价格调控效应及其财政收入效应，与地方政府债务相关的研究主要集中在地方政府债务的置换、影响债务积累的因素、地方政府债务的风险问题及其化解等方面，鲜有文献讨论房地产限购政策与政府债务规模之间的关系。归纳起来存在以下几个方面的不足：一是缺乏基于全样本的实证分析，特别是2015年新《预算法》实施之后相关的实证研究较少；二是对房地产限购政策的研究主要基于微观层面，对于个人和企业层面的研究较多，结合宏观环境的探讨较少，对地方政府债务成因的研究也多是在金融和财政视角下展开，缺乏结合收入来源进行的宏观分析；三是现有文献中仅有陈倩(2020)[20]针对房地产限购政策对地方政府性债务积累的行为影响进行了探讨，能够结合房地产限购政策对全样本和不同性质城市地方政府债务规模进行系统分析的文献则寥寥无几。与既有文献的研究范式不同，本研究拟将微观的房地产限购政策与宏观的地方政府债务问题相联系讨论两者间的关系，并且重点选择大中城市进行稳健性分析；选取全国333个地级市的地方政府债务数据，以期能真实、全面、直观地反映房地产限购政策的效果；在进行异质性分析时针对行政中心的划分，将省会城市、副省级城市与其他城市进行对比，并基于城市经济发展水平按照GDP总量进行分类，以探讨限购政策对地方政府债务规模的影响。
三、 理论模型与研究假设的提出
在一个简化的理论模型中，假定社会总产出Yt既可以用于私人产品消费(Xt)，也可以用于地方公共支出(Gt，不包括针对债务的净支出)和针对债务的净支出[Bt+1(1+Rt)-Bt]。其中Bt+1表示期末的债务余额，Bt表示期初的债务余额，Rt表示政府债务的成本负担率(即居民持有债务的利率)。现假设社会总产出Yt是辖区人口Nt的递增凹函数，具体如下：
$$ Y = f\left( {{N_t}} \right), {f^\prime } > 0, {f^{\prime \prime }} < 0 $$ (1) 当Nt→0时，有f→0；当Nt→∞时，有f→∞和f′→0。定义地方经济运行中的其他影响因素均相同，据此得到资源的约束条件如下：
$$ f\left( {{N_t}} \right) = {X_t}{N_t} + {G_t} + {B_{t + 1}}\left( {1 + {R_t}} \right) - {B_t} $$ (2) 假定各地方政府具有相同的偏好，这种偏好由效用函数U(Xt，Gt，Bt+1)表示，且该效用函数是拟凹的。之所以如此设定，是出于局部均衡下地方政府最大化控制资源的视角——权责的时空分离使地方政府关注可用资源总量多于关注清偿责任。如徐艳飞(2019)[21]的研究是以地方政府追求一般公共预算之外的收入为起点。在跨期局部均衡条件下，政府选择Xt、Gt、Bt+1，使给定约束条件下的效用U达到极大。如此，求解U的优化问题如下：
目标函数：
$$ \max \sum_{t = 0}^\infty {{\beta ^t}} \cdot U\left( {{X_t}, {G_t}, {B_{t + 1}}} \right) $$ (3) 约束条件：
$$ f\left( {{N_t}} \right) = {X_t}{N_t} + {G_t} + {B_{t + 1}}\left( {1 + {R_t}} \right) - {B_t} $$ (4) 定义拉格朗日方程如下：
$$ {L_t} = \sum_{t = 0}^\infty {{\beta ^t}} \left\{ {U\left( {{X_t}, {G_t}, {B_{t + 1}}} \right) + {\lambda _t}\left[ {{X_t}{N_t} + {G_t} + {B_{t + 1}}\left( {1 + {R_t}} \right) - {B_t} - f\left( {{N_t}} \right)} \right]} \right\} $$ (5) 对于私人产品消费数量、政府公共支出、债务水平，求解优化条件如下：
$$ {\lambda _t} = - \frac{{{U_{{x_t}}}}}{{{N_t}}} $$ (6) $$ {\lambda _t} = - {U_{{G_t}}} $$ (7) $$ {U_{{B_{t + 1}}}} + {\lambda _t}\left( {1 + {R_t}} \right) - \beta \cdot {\lambda _{t + 1}} = 0 $$ (8) 由此可得：
$$ {U_{{B_{t + 1}}}} = - \beta \cdot \frac{{{U_{{x_{t + 1}}}}}}{{{N_{t + 1}} + {U_{{G_t}}}}}\left( {1 + {R_t}} \right) $$ (9) 对此的理解是：实施房地产限购政策会对当地房地产市场起到抑制作用，从而减少当地的人口流入以及房地产市场交易量(交易过程中会产生增值税、契税、个人所得税等收入)，而交易的税收收入决定了地方的财力状况。式(9)中，当限购政策引致人口总数Nt下降时，人口总数Nt的倒数1/Nt将有所增加，而-1/Nt会下降。这对于UBt+1的影响是下降的，从而根据边际效用递减规律，Bt+1将有所增加；而当限购政策引致税收收入减少、财政自给率降低后Gt减少，UGt增加，UBt+1也将有所增加。同样地，根据边际效用递减规律，Bt+1会有所减少。
基于上述分析可知，房地产限购政策通过两种不同的路径影响地方政府债务余额，但影响的最终结果则要根据两种作用的大小进行对比判断。影响路径参见图 1：
由图 1可以看出，房地产限购政策可能会导致本地偿债能力提高，也可能会导致偿债能力下降。这是因为房地产限购政策对不同地级市的地方财力、地方财政自给率有不同的影响。此外，由于未来房地产投资的预期(因为限购是短期行为，对一个城市而言不可能长期存在)，限购对地方政府债务有两种不同的影响路径，既可能导致债务扩张，也可能导致债务紧缩，而究竟是扩张还是紧缩则需要结合下文的实证分析来判断。
事实上，房地产限购政策在一定程度上能够抑制房价过快上涨，对房地产市场起到调节作用，但限购政策会不会对地方政府的债务规模产生影响？实施限购的城市，在抑制购房需求之后，是否会对地方政府财政收入造成负面影响，进而影响其发债能力？如果地方政府的债务规模已经很大，作为地方政府财政收入的重要来源，房地产业收入的减少是否会给地方政府带来更大的压力与负担？而政府举债融资的实现依赖于一定的收入担保，一旦担保来源受影响，势必会影响到债务的积累。由此提出第一个假设：房地产限购政策将导致地方政府债务规模的减少。
通过对房地产限购政策的背景研究可以发现，实施限购政策的城市一般位于经济相对发达的地区，且大多是居于行政区划中心的省会和副省级城市，后文的实证检验将会遴选重要城市做稳健性分析。由此提出第二个假设：房地产限购政策对省会和副省级城市债务规模的抑制效果更加显著。
此外，财政自给率是房地产限购政策影响地方政府债务的重要路径。已有研究发现，地方财政压力没有对地方政府债务规模的扩张起到促进作用(王术华，2017)[22]，反而会抑制地方政府的债务扩张。因此，限购政策会降低地方政府的财政自给率，进而影响其债务规模。由此提出第三个假设：房地产限购政策会降低财政自给率，进而抑制地方政府债务规模的扩张。
四、 研究设计
（一） 模型设定
多期双重差分模型(DID)被广泛应用于政策效果评估方面，主要是因为该模型能很好地反映政策的净效果，深受政策效果评估者的欢迎。对于本文而言，运用DID模型将“房地产限购政策实施前后政府债务规模的变化”与“限购与非限购城市债务规模的差别”结合起来，使用个体数据进行分析，不仅能避免解释变量的内生性问题，还能控制城市差异性、非共时性政策等因素。此外，应用该方法评估结果相对准确，因为各城市的限购政策并不是在同一时点上进行的(即处理时间不一致)，因此多期双重差分模型适合作为本文的研究工具，用以分析限购政策与地方政府债务规模之间的关系。
实践中，限购政策采取分季度、分年逐步推进的方式，而传统双重差分模型仅适用于评估单一时点的政策效果，采用多期DID模型则可以兼顾渐进性政策实施的特点。具体含义是：在2014—2018年间，将实施了房地产限购政策的城市归入实验组(政策实施城市)，赋值为1；未实施过房地产限购政策的城市归入控制组(政策未实施城市)赋值为0。由于限购政策在2016年以后陆续实施，设置政策虚拟变量(P)，在2014—2018年间实施限购的城市P取值为1，未实施限购的城市取0；设置政策实施时间虚拟变量(T)，在2016年政策实施前T取0，之后取1。多期双重差分模型构建如下：
$$ {\rm{ }}LnDebt{\rm{ }} = {\alpha _0} + {\alpha _1} \cdot {D_{it}} + {\alpha _c} \cdot {x_{it}} + {\theta _i} + {\lambda _t} + {\varepsilon _{it}} $$ (10) 其中，Dit表示政策虚拟变量(P)与时间虚拟变量(T)的交互项，即Dit=P×T。下标i代表城市，t代表时间(年度)，Debt为城市i在t时间对应的政府债务规模，xit为一组控制变量，α0表示截距项，α1是Dit的系数，表示整体的处理效应，θi和λt分别考虑了个体固定效应和时间固定效应，εit表示残差项。
此外，为检验财政自给率在房地产限购政策降低地方政府债务规模的影响中是否发挥了中介作用，采用逐步回归法设定如下的中介效应回归模型：
$$ Auto{\rm{ }} = {\beta _0} + {\beta _1} \cdot {D_{it}} + {\beta _c} \cdot {x_{it}} + {\theta _i} + {\lambda _t} + {\varepsilon _{it}} $$ (11) $$ LnDebt{\rm{ }} = {\delta _0} + {\delta _1} \cdot {D_{it}} + {\delta _2} \cdot {\rm{ }}auto{\rm{ }} + {\delta _c} \cdot {x_{it}} + {\theta _i} + {\lambda _t} + {\varepsilon _{it}} $$ (12) 式(11)为房地产限购政策(Dit)对于中介变量财政自给率(Auto)的回归模型；式(12)为房地产限购政策(Dit)和中介变量财政自给率(Auto)对地方政府债务规模(LnDebt)的回归方程。其中β1、δ1和δ2代表回归系数，若都能通过显著性水平检验，则可判断财政自给率在房地产限购政策对地方政府债务规模的影响中发挥了中介效应。
（二） 变量定义及测度
1.被解释变量：地方政府债务规模(LnDebt)。地方政府债务是地方财政的一种融资形式，地方政府债务收入被认为是政府预算的一部分。其中一般政府债务被归纳在一般公共预算收支科目中，而专项债务则属于政府基金预算收支科目的范畴。地方政府债券主要用于公共基础设施建设等领域，例如公共交通、医疗卫生、通信、教育、排污、垃圾处理等①。
① 本文中“地方政府债务”不是“地方政府性债务”，而是法定的窄口径的地方政府债务数据。
2. 解释变量：房地产限购政策(Dit)。自2010年北京实行限购政策开始到2016年1月, 先后有46个城市实施了楼市限购政策，涵盖四大直辖市、五大计划单列市、大部分省会城市以及苏州、无锡、佛山、金华等沿海地区发达的二三线城市。其后为发展经济，部分城市取消“限购令”，至2016年1月，仅有北京、上海、广州、深圳、三亚五个城市仍在执行限购政策。但过热的炒房行为阻碍了房地产行业的健康发展，也不利于国民经济的平稳运行，部分城市于2016年起又相继开始实施限购政策。
3.中介变量：财政自给率(Auto)。财政自给率(一般公共预算收入/一般公共预算支出)是财政压力的代表性指标，其可以衡量财政缺口，当财政自给率越大时，财政压力越小，反之则表明财政压力越大。
4. 其他控制变量。主要有非政府机关贷款(Loan，用以衡量当地银行贷款能力的影响)、GDP增速、人均GDP(用来反映当地经济发展水平)、普通中等学校人数(Enroll，用以衡量地方政府公共支出)。后文的回归模型中加入各市普通中等学校人数以控制各地人口、职业教育水平的影响。此外，为缓解因样本波动产生的异方差问题，对解释变量和部分取绝对数的控制变量采取对数形式。
主要变量的描述性统计见表 1所示：
表 1 主要变量与描述性统计变量符号 变量名称 变量数 均值 标准差 最小值 最大值 Debt 政府债务余额(亿元) 1665 376.90 428.79 0.60 2649.98 GDP 各城市国内生产总值(亿元) 1665 2141.52 2671.10 32.92 24221.98 Auto 财政自给率 1665 0.41 0.23 0.02 1.11 LnLoan 非金融企业及机关团体贷款(亿元) 1665 6.60 1.25 1.31 10.24 Pgdp 人均GDP(万元) 1665 5.56 4.93 0.44 63.58 Gdpz GDP增速(%) 1665 7.49 3.06 -20.30 20.40 Enroll 普通中等学校人数(万人) 1665 6.46 4.66 0.18 28.06 （三） 样本选择与数据来源
本文样本为2014—2018年333个地级市(不包括直辖市和县级市)的面板数据。以2014年为研究起点是因为该年度新《预算法》颁布，地方政府的直接融资功能被剥离，政府债务的统计口径有了新的统一的定义，地方政府负有直接偿还责任的债务被纳入预算管理中。以地级市为研究样本是因为地级市是政府举债融资及使用的主体，直接承担了地方公共资金安排以及更多的事权，且地级市数据观测次数较多，从地级市层面搜集地方政府债务数据能够更加准确地反映“地方政府债务”的真实内涵(主要通过依申请公开和各地市主动公开的数据)。房地产限购之外的其他数据主要来自于历年《中国城市统计年鉴》《中国金融年鉴》《中国财政年鉴》，以及通过主动搜集与依申请公开相结合的方式采集到的相关数据。
房地产限购是指对购房者的购买套数、首付比例和贷款额度等进行限制，以抑制炒房行为，稳定房市。本文对各城市出台的房地产限购政策进行了归纳，总结如下：(1)经济越发达的城市，出台限购政策的时间越早，经济发展水平与决策时间密切相关。例如南京、杭州、大连、福州等早在2010年10月就实施过限购令。(2)房地产限购政策主要是限制户籍和贷款额度。一是以户籍为标准，规定非本市居民需要在该城市连续缴纳个税或者社保，并且达到一定的年限才有购房资格；二是对已经购买且达到一定数量的购房者通过限制发放商业住房贷款或公积金贷款的方式进行限购。如限制商业银行贷款、住房公积金贷款与在本地区缴纳一定年限的个人所得税或社会保险挂钩，以及限制第二套商品房的首付比例等，如成都、福州、唐山等购买住房首付比例要求达到50%，而南京、苏州、常州、西安等要求达到60%~80%。(3)在二手房交易中，不动产权属证书上规定交易年限，一般限购年限为2~3年。房地产限购的存续期间也不尽相同，一些城市房地产限购的政策存续期间较短且不稳定。总结各地政府出台的文件，本文定义“购房首付款达50%、限制购买2套、对有过房产交易的限制购买年限以及对户籍有要求的”，都认定为该城市实施了限购政策。
五、 实证结果分析
（一） 基准回归的结果分析
表 2列出了基于模型(10)进行面板多期DID模型的回归结果。(1)列未加入控制变量，(2)列加入了部分控制变量，(3)列加入全部控制变量。结果显示，即使改变控制变量的个数，交换项的系数都在1%水平上显著为负，即限购政策会降低地方政府债务规模，假设1得以验证。
表 2 多期双重差分模型的回归结果(基准模型)变量 (1) (2) (3) P×T -0.143*** (0.0312) -0.135***(0.032) -0.136***(0.032) LnLoan 0.099**(0.043) 0.096**(0.043) Pgdp 0.004(0.003) Enroll -0.006***(0.002) -0.006***(0.002) Gdpz -0.002(0.003) 个体固定效应 是 是 是 时间固定效应 是 是 是 常数项 5.225*** (0.011) 4.647*** (0.273) 4.659***(0.277) 观测值 1665 1665 1665 R2 0.358 0.366 0.366 注：*、**、***分别代表通过10%、5%和1%的显著性检验，括号内为聚类到城市层面的标准误。下表同。 由表 2可以看出，双固定效应模型回归结果中关键变量系数的显著性较高，且模型的拟合程度较好。又由于各城市出台限购政策的时间不一致，以及新《预算法》重新定义了地方政府债务的核算口径，故采用双固定效应模型更加合理。双重差分回归的结果表明：(1)房地产限购政策对地方政府债务规模具有显著的负向影响。房地产限购政策抑制了房价的过快上涨，进而可以降低土地的出让价格；财政收入的减少抑制了政府的投资冲动，从而有助于减小债务的扩张规模。(2)在控制了经济发展水平、普通中等学校招生人数、非金融企业及金融团体贷款等变量和“双固定效应”因素后，房地产限购政策与地方政府债务规模之间呈显著的负向关系，表明房地产限购导致地方财政压力增大时，地方政府的举债速度有所减缓。原因可能在于，当房地产限购政策减少地方财政收入总规模时，政府会缩减地方投资，对进一步举债也会持更加谨慎的态度，从而降低地方政府债务规模的扩张速度。
此外，这一状况也受到现行财政体制的约束。当前中国各地级市政府承担的具体经济社会事务较多，事权与支出责任不匹配，导致地级市政府财政支出压力较大。而当地方政府面临限购引致的财政收入下降压力时，则会考虑当前的财政状况与远期偿还债务压力，进而抑制其扩张债务的动机。
（二） 平行趋势检验
双重差分方法有效的前提是平行趋势假定，即如果不存在房地产限购政策的外生冲击，则控制组和实验组之间将具有相对一致的发展趋势。为此，对已实施限购政策的“城市实验组”和未实施限购政策的“城市控制组”进行检验，以判断在限购政策实施前是否具有显著的系统性差异。对地方政府债务规模的绝对数进行对数变换不会改变原始数据的趋势和信息，且能让方差更稳定、更有利于观察。平行趋势检验要说明的是，在政策实施前(即2016年之前)实验组和控制组的城市并没有明显的系统性差异；但是在房地产限购政策实施之后(即2016年之后)，实验组的债务规模表现出明显的下降趋势，说明限购政策的实施对地方政府债务规模产生了显著的影响。上述检验结果能够在一定程度上表明样本的平行趋势假定得到了满足。
图 2显示了实施限购城市的地方政府债务余额在2016年前后的变化，即地方政府债务合法化之后实验组和控制组地方政府债务规模的趋势变化。可以看出：在政策实施前，处理组和对照组的差异不显著；在限购政策实施之后，其对地方政府债务规模产生了明显的影响，由原来的-0.13显著减少至-0.22，从而满足了双重差分的平行趋势检验要求。因此，政策实施前处理组和对照组具有平行趋势，受限购政策冲击，地方政府债务规模产生了较为明显的负向影响。
（三） 安慰剂检验
为了排除其他不可测因素对结论的干扰，即排除限购政策之后，地方政府债务规模变化是其他政策或者不可观测的其他因素导致，本文构造“反事实”事件的方法进行安慰剂检验，以便进一步验证基准回归结果的稳健性。
从全样本中抽取实验组，以随机化外生冲击的形式进行安慰剂检验。具体而言，从333个样本城市中随机抽取57个城市作为“伪”实验组，其余城市为“伪”对照组。因为“伪”实验组是随机产生的，所以安慰剂检验中“伪”分组政策虚拟变量与时间虚拟变量的交互项应该不会对该模型的被解释变量产生显著的影响。也就是说，在没有显著的遗漏变量的前提下，在进行安慰剂检验时处理组中变量的回归系数不会显著差异于0。为了避免偶然事件对估计结果产生偏误以及提高检验的可识别信度，将随机冲击过程重复进行1 000次。由图 3可以看出，房地产限购政策系数的t值集中分布在0附近，且绝大多数房地产限购政策估计系数t值的绝对值在2以内，即p值在0.1以上，说明“伪”房地产限购政策对地方政府债务规模的影响不具有显著性，即不可观测因素对债务规模的影响不显著。以上分析表明实证结果是稳健的。
（四） 选取大中城市进行检验
上述分析结果表明房地产限购政策对全国地方政府债务规模产生了明显的负向关系，即房地产限购政策的实施会导致地方政府债务规模的减少。为保证结论的可靠性，进一步利用除直辖市外的66个大中城市(实施限购政策的有41个)的地方政府债务规模数据检验房地产限购政策与地方政府债务规模之间的关系。表 3报告了回归结果，可以看出，地方政府债务规模这一核心解释变量的估计系数的符号、显著程度与基准回归均保持一致，说明大中城市采取限购政策同样抑制了地方政府债务规模的扩张，回归结果稳健。
表 3 66个大中城市的回归结果变量 (1) (2) P×T -0.109** (0.054) -0.102* (0.053) LnLoan 0.006 (0.026) Pgdp 0.005 (0.003) Enroll -0.006 (0.004) Gdpz -0.011** (0.006) 个体固定效应 是 是 时间固定效应 是 是 常数项 6.382*** (0.021) 6.466*** (0.228) 观测值 330 330 R2 0.280 0.295 六、 异质性分析与机制检验
限购政策对地方政府债务规模的影响不同，可能与城市所属行政区划的级别有关，还可能与城市经济发展水平有关。
（一） 根据不同行政区划级别进行分样本回归
从基准回归结果和已有文献可以看出，房地产限购政策在不同行政区划中的实施效果存在差异，从而对地方政府的债务影响也不相同。分别选取333个地级市中的省会城市(27个)、省会城市以及副省级城市(32个)作为分样本，与其余城市进行比较。根据模型(10)的设计，得到表 4的回归结果。
表 4 按不同行政区划级别选择样本的回归结果变量 (1) (2) (3) (4) 省会 非省会 省会+副省级 非(省会+副省级) P×T -0.437*** (0.028) -0.093** (0.043) -0.446*** (0.033) -0.074* (0.042) LnLoan 0.032 (0.023) 0.135** (0.062) 0.032 (0.022) 0.135** (0.062) Pgdp -0.000 (0.002) 0.005 (0.003) 0.004 (0.003) 0.004 (0.003) Enroll -0.002 (0.005) -0.006*** (0.002) -0.005 (0.005) -0.006*** (0.002) Gdpz 0.005 (0.008) -0.002 (0.003) 0.000 (0.009) -0.002 (0.003) 个体固定效应 是 是 是 是 时间固定效应 是 是 是 是 常数项 6.491*** (0.228) 5.845*** (0.549) 6.517*** (0.234) 4.286*** (0.382) 观测值 140 1525 160 1510 R2 0.521 0.369 0.345 0.375 由表 4可知，相较于非省会城市，房地产限购政策对省会城市地方政府债务规模的负向影响更加显著。根据第(3)(4)列的回归结果，房地产限购政策有效抑制了省会城市、副省级城市的炒房行为，减少了房地产投资，进而减少了相关财政收入，使地方政府的财政压力有所增加。相较于非省会城市，限购省会城市、副省级城市的地方政府在投资时更加谨慎，同时也验证了假设2。
（二） 城市按GDP排名分类进行分样本回归
GDP是衡量一个城市经济发展水平的直接体现，而房地产限购政策在不同经济发展水平城市实施的效果可能存在差异。参考林江和张佐敏(2013)[23]的做法，将333个地级市按GDP总量分成三等分(若是分成一二三线城市，则与前面稳健性检验的样本选择基本一致)，进一步研究不同经济发展水平下房地产限购政策对地方政府债务规模的影响。回归结果参见表 5。
表 5 城市按GDP排名的回归结果变量 (1) (2) (3) 高 中 低 P×T -0.077* (0.039) -0.062 (0.042) 0.014 (0.179) LnLoan 0.049 (0.051) -0.005 (0.056) 0.137* (0.071) Pgdp 0.002 (0.003) 0.003 (0.003) 0.015** (0.006) Enroll -0.006* (0.003) -0.003 (0.003) -0.008*** (0.003) Gdpz 0.005 (0.008) -0.002 (0.005) 0.005** (0.003) 个体固定效应 是 是 是 时间固定效应 是 是 是 常数项 5.848*** (0.437) 5.424*** (0.342) 3.331*** (0.367) 观测值 555 555 555 R2 0.186 0.482 0.482 由表 5可以看出，房地产限购政策对地方政府债务规模的影响程度与城市GDP高度相关。列(1)至(3)表示将全样本按照GDP排名分成高、中、低三等分，可发现房地产限购政策对于GDP高的城市地方政府债务规模影响显著，对GDP水平中等和较低的城市影响不显著。这是因为实施限购的多为经济较发达、人口流入的城市，房地产限购政策抑制了炒房行为，短期内增加了地方政府的财政压力，从而对地方政府举债起到抑制作用；而GDP水平中等和较低的城市大多未实施房地产限购政策，这些城市实施限购政策需要考虑当地经济的承受力，即使实施了，也有可能因其债务负担相对经济发达地区更低而不敏感。回归结果也验证了上述结论。
（三） 影响机制检验
上文研究表明，地方政府财政压力会影响到其举债行为，而财政自给率是衡量地方政府财政压力的代表性指标之一。以财政自给率为中介变量，参考温忠麟和叶宝娟(2014)[24]的做法采用逐步法进行检验。具体而言，根据回归方程(11)(12)：一是以地方政府债务规模的对数为被解释变量，以房地产限购政策为核心解释变量，分析房地产限购政策对地方政府债务规模的影响，该回归方程与基准回归中的设定相同；二是以中介变量财政自给率为被解释变量，以房地产限购政策为核心解释变量，分析房地产限购政策对财政自给率的影响，结果见表 6列(2)；三是仍以地方政府债务规模为被解释变量，但在回归方程中加入核心解释变量的同时加入中介变量，结果见表 6列(3)。根据中介效应的检验思想，若三个方程中核心解释变量和中介变量的系数均显著则表明存在部分中介效应。
表 6 中介机制检验结果变量 (1) (2) (3) P×T -0.136*** (0.032) -0.020*** (0.007) -0.131*** (0.031) Auto 0.251* (0.137) LnLoan 0.096** (0.043) 0.020*** (0.007) 0.091** (0.043) Pgdp 0.004 (0.003) 0.001 (0.001) 0.004 (0.003) Enroll -0.006*** (0.002) 0.002** (0.001) -0.006*** (0.002) Gdpz -0.002 (0.003) 0.004*** (0.001) -0.003 (0.003) 个体固定效应 是 是 是 时间固定效应 是 是 是 常数项 4.659*** (0.277) 0.275*** (0.043) 4.590*** (0.283) 观测值 1665 1665 1665 R2 0.366 0.307 0.368 从表 6可以看出，房地产限购政策显著降低了地方政府财政自给率，而财政自给率对地方政府债务规模具有显著的正向影响。当财政自给率降低时，会对地方政府的债务规模起到抑制作用。这是因为地方政府承担的具体经济事务比较多、财政支出压力较大，在财政收入有限的情况下，地级市政府在决定增加债务规模时会顾及当前的财政状况。即财政自给率降低会造成地方政府财政压力的增加，从而举债更加谨慎，使得地方政府财政状况与地方债务规模之间呈现显著的负向关系(黄春元和毛捷，2015)[25]。也就是说，地方财政压力没有对地方政府债务规模起到促进作用，而是在一定程度上有抑制作用，证实了假设3。
七、 结论与启示
基于2014—2018年333个地级市地方政府的债务余额数据，实证检验了房地产限购政策对不同经济发展水平、不同行政区划级别、不同规模大小的城市政府债务规模的影响，并进一步验证了限购政策会降低地方政府财政自给率，进而影响地方政府债务规模的内在机制。研究发现：(1)房地产限购政策与地方政府债务规模之间表现为显著的负相关关系，这为研究地方政府债务的变动原因和债务管理提供了新的视角。(2) 房地产限购政策不仅对大中城市地方政府债务规模具有抑制作用，而且对省会城市、副省级城市与非省会城市、非副省级城市的影响不同，对省会城市、副省级城市的地方政府债务规模的抑制作用更加明显。(3)房地产限购政策对地方政府债务规模的影响基于行政区位和经济水平而存在差异，经济较发达的中心城市特别是行政中心城市，其采取房地产限购政策对抑制本地债务扩张的作用十分明显。
由此得到如下启示：一是应利用好限购政策作为控制地方政府债务规模的重要手段之一。房地产限购政策的实施要考虑城市所处行政区位、经济发展水平分类而逐步实施，限购与调控政策不宜搞“一刀切”，建议在提供“行业规划战略”或“行业发展原则”的基础上由各省或各地主要城市根据本地实际情况实施具体的调控政策。二是房地产限购政策要考虑城市的实际承载能力和所属的中心区位。对于债务负担比较高的省会城市和其他副省级城市，建议坚持实施房地产限购政策，以限购的短痛来防范长期系统性金融风险的积累，这是防范该类地区债务风险，提高其长期债务承载能力与城市可持续发展能力的重要措施。对于实施限购政策后地方政府债务规模降低不显著的大中型城市，政府应从长期、综合的角度强化地方政府债务管理。建议强化落实债务限额管理，避免新增隐性债务并禁止将“隐性债务转为显性债务”，突破刚性兑付以强化金融约束等方面增强综合调控能力，防范地方政府债务风险。
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表 1 主要变量与描述性统计
变量符号 变量名称 变量数 均值 标准差 最小值 最大值 Debt 政府债务余额(亿元) 1665 376.90 428.79 0.60 2649.98 GDP 各城市国内生产总值(亿元) 1665 2141.52 2671.10 32.92 24221.98 Auto 财政自给率 1665 0.41 0.23 0.02 1.11 LnLoan 非金融企业及机关团体贷款(亿元) 1665 6.60 1.25 1.31 10.24 Pgdp 人均GDP(万元) 1665 5.56 4.93 0.44 63.58 Gdpz GDP增速(%) 1665 7.49 3.06 -20.30 20.40 Enroll 普通中等学校人数(万人) 1665 6.46 4.66 0.18 28.06 
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表 2 多期双重差分模型的回归结果(基准模型)
变量 (1) (2) (3) P×T -0.143*** (0.0312) -0.135***(0.032) -0.136***(0.032) LnLoan 0.099**(0.043) 0.096**(0.043) Pgdp 0.004(0.003) Enroll -0.006***(0.002) -0.006***(0.002) Gdpz -0.002(0.003) 个体固定效应 是 是 是 时间固定效应 是 是 是 常数项 5.225*** (0.011) 4.647*** (0.273) 4.659***(0.277) 观测值 1665 1665 1665 R2 0.358 0.366 0.366 注：*、**、***分别代表通过10%、5%和1%的显著性检验，括号内为聚类到城市层面的标准误。下表同。
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表 3 66个大中城市的回归结果
变量 (1) (2) P×T -0.109** (0.054) -0.102* (0.053) LnLoan 0.006 (0.026) Pgdp 0.005 (0.003) Enroll -0.006 (0.004) Gdpz -0.011** (0.006) 个体固定效应 是 是 时间固定效应 是 是 常数项 6.382*** (0.021) 6.466*** (0.228) 观测值 330 330 R2 0.280 0.295
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表 4 按不同行政区划级别选择样本的回归结果
变量 (1) (2) (3) (4) 省会 非省会 省会+副省级 非(省会+副省级) P×T -0.437*** (0.028) -0.093** (0.043) -0.446*** (0.033) -0.074* (0.042) LnLoan 0.032 (0.023) 0.135** (0.062) 0.032 (0.022) 0.135** (0.062) Pgdp -0.000 (0.002) 0.005 (0.003) 0.004 (0.003) 0.004 (0.003) Enroll -0.002 (0.005) -0.006*** (0.002) -0.005 (0.005) -0.006*** (0.002) Gdpz 0.005 (0.008) -0.002 (0.003) 0.000 (0.009) -0.002 (0.003) 个体固定效应 是 是 是 是 时间固定效应 是 是 是 是 常数项 6.491*** (0.228) 5.845*** (0.549) 6.517*** (0.234) 4.286*** (0.382) 观测值 140 1525 160 1510 R2 0.521 0.369 0.345 0.375
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表 5 城市按GDP排名的回归结果
变量 (1) (2) (3) 高 中 低 P×T -0.077* (0.039) -0.062 (0.042) 0.014 (0.179) LnLoan 0.049 (0.051) -0.005 (0.056) 0.137* (0.071) Pgdp 0.002 (0.003) 0.003 (0.003) 0.015** (0.006) Enroll -0.006* (0.003) -0.003 (0.003) -0.008*** (0.003) Gdpz 0.005 (0.008) -0.002 (0.005) 0.005** (0.003) 个体固定效应 是 是 是 时间固定效应 是 是 是 常数项 5.848*** (0.437) 5.424*** (0.342) 3.331*** (0.367) 观测值 555 555 555 R2 0.186 0.482 0.482
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表 6 中介机制检验结果
变量 (1) (2) (3) P×T -0.136*** (0.032) -0.020*** (0.007) -0.131*** (0.031) Auto 0.251* (0.137) LnLoan 0.096** (0.043) 0.020*** (0.007) 0.091** (0.043) Pgdp 0.004 (0.003) 0.001 (0.001) 0.004 (0.003) Enroll -0.006*** (0.002) 0.002** (0.001) -0.006*** (0.002) Gdpz -0.002 (0.003) 0.004*** (0.001) -0.003 (0.003) 个体固定效应 是 是 是 时间固定效应 是 是 是 常数项 4.659*** (0.277) 0.275*** (0.043) 4.590*** (0.283) 观测值 1665 1665 1665 R2 0.366 0.307 0.368
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