房地產周期、人口流動與地方債風險防控

羅朝陽 李雪松

一、引言

2008年國際金融危機之后，防范系統性風險、平抑經濟波動成為各國政府宏觀調控的重中之重。為防范經濟陷入重度衰退，我國及時出臺了“四萬億投資計劃”，并規定中央政府承擔其中的30%，地方政府需配套剩余70%的資金。由于受1995年版《預算法》中地方政府不得直接發行債券的限制，各級地方政府紛紛設立融資平臺公司以解決資金缺口問題。這一舉措緩解了地方政府的資金缺口問題，極大地推動了地方基礎設施建設，有效避免了我國經濟的“硬著陸”，但在此過程中地方政府的債務規模也出現了超常規擴張。

近年來，我國經濟增速逐步放緩，經濟下行壓力持續增加。加之新冠肺炎疫情防控對各級政府提出了新的要求，“疫情防控債”進一步加重了地方政府的債務負擔。面對巨額的債務規模、不斷下行的經濟增速及新冠疫情的沖擊，我國地方政府債務風險日益嚴峻。當巨額債務規模超過地方政府的承受能力時，可能會導致實質性違約，并進一步引發政府信用破產、貨幣貶值甚至系統性金融風險。因此，對地方政府債務風險做出合理的度量及厘清債務風險的成因和背后的機制，有助于更好地管控地方政府債務風險，更好地發揮地方債務的融資功能，從而支持我國經濟高質量發展。

二、理論機制分析

在有關地方政府債務風險影響因素的研究中，現有文獻已從財政分權、期限錯配、制度和政治因素及官員晉升激勵等方面進行了大量研究，認為地方政府財權與事權不匹配、債務短借長投、依靠債務融資的經濟發展模式和以GDP增長率為核心的地方政府政績考核標準，是我國地方債務風險的主要來源。本文則從房地產周期和人口流動的視角進行研究。

(一)房地產周期影響地方政府債務風險的理論機制

土地是一種生產要素，土地價格變化將導致房價發生相應變動，而房價是商品價格，房價變化又可以引起地價變化，形成地價影響房價而房價又反過來影響地價的循環。因此，地方政府有動機通過抬高地價來推高房價并進一步抬高地價來獲得更多的土地出讓收入。可見，房地產價格與地方政府土地出讓收入及償債能力高度相關。根據我國地方政府債務與土地市場及房地產市場的關系，房價和地價可以通過“以地生財”和“以房生稅”兩種渠道影響地方政府債務風險。

“以地生財”指地方政府通過土地出讓和以土地為抵押貸款進行借款的融資模式。與經濟周期類似，房地產市場也呈現周期性波動的特點。一方面，在房地產市場上行期，高房價支持了高地價，而高地價則會帶來更高的土地出讓收入及較大的抵押土地預期清算價值，從而使得地方政府未來償債的可能性大幅提高，降低了其債務風險。另一方面，地方政府利用土地抵押或擔保取得貸款的期限一般較短，廣泛存在著“短借長投”的問題，增加了貸款機構的流動性風險和產品結構風險。在房地產市場的下行期，房價下跌難以對高地價形成支撐，地價下跌進一步導致地方政府土地財政收入減少。不僅如此，抵押土地的貶值也使得貸款的展期變得更加困難。因此，房價下跌引發地價下跌并進一步致使地方政府土地財政收入減少，最終導致地方政府債務風險不斷上升。由此，地方政府債務風險與房地產周期將呈現逆周期的關系。

“以房生稅”指地方政府通過促進房地產市場發展來獲得房地產業及與房地產相關的建筑業和服務業稅收收入。分稅制改革和所得稅分享制改革導致地方政府稅收收入份額大幅下降，增加了其對營業稅的依賴。地方政府為解決資金來源問題開始逐漸依靠房地產和建筑業的稅收收入。當房地產市場處于上行期時，房地產市場繁榮并帶動與其相關的建筑業快速發展，增加了地方政府的稅收收入。地方政府財力增加可為其隱性債務提供更強有力的擔保，從而可以降低地方政府隱性債務風險；當房地產市場進入下行期后，房地產市場低迷、萎縮，并進一步傳染到建筑業及其相關服務業，地方政府稅收收入減少，從而地方政府債務違約風險將不斷上升。根據以上分析，“以房生稅”渠道也使得地方政府的債務風險與房地產周期呈現逆周期關系。不僅如此，由于土地財政依賴度高地區的財政收支受房地產市場的影響更大，其地方政府的債務風險與房地產市場之間的逆周期關系可能更加明顯。

(二)流動人口影響地方政府債務風險的理論機制

近年來，人口大規模流動已經成為我國經濟社會發展中的一大特征，人口由農村和小城市向大中型城市流動極大地緩解了大中型城市的勞動力短缺問題，推遲了我國人口紅利消失的時間。從驅動人口流動的動力來看，一方面，我國農村剩余勞動力為改善生活條件、獲得更好的教育有遷入城市生活的動機，而中小城市人群同樣為獲得更優質的醫療、教育及更廣闊的發展前景有不斷向大城市遷移的動機。另一方面，農村及中小城市的大量青年學生通過升學等途徑進入大中城市學習生活，成為支持大中城市發展的生力軍。由于人才是支撐經濟社會發展的第一資源，地方政府為達到促進地區經濟長遠發展的目的也有動機通過不斷提高城市公共品供應水平等方式吸引人才流入。一方面，新增勞動人口也增加了地方政府提供公共物品的負擔，導致地方債務規模邊際增長，從而增加了地方政府債務風險；另一方面，人口大量流入給城市帶來了豐富的勞動力與人力資本，新增人口不僅有助于推進地區經濟發展，還可以增加地方政府稅收收入，從而在一定程度上緩解政府債務風險。

對于人口流出地，在人口大規模流出之前，地方政府為給常住人口提供基本的公共服務而舉借債務。隨著人口不斷流出，地方經濟發展受到了極大的勞動力和需求因素制約，地方政府財稅收入減少將導致地方債務風險水平不斷增加。此外，人口持續流出還可能引發房價持續下跌，甚至會導致人口持續流出地爆發居民部門債務危機。因而，人口流入和地方政府債務風險呈負相關關系。流入人口要發揮正向溢出效應還需強大的就業吸納能力作為支撐，否則過多流入人口可能加重地方債務負擔，以及成為地方不穩定因素的重要來源。在吸納就業方面，制造業具有市場主體多、吸納就業范圍廣等特點，一直是吸納就業的重要載體，強大的制造業基礎是吸引流動人口流入及保障流動人口穩定和就業的根本。因此，制造業基礎較好的城市更能充分發揮人口流入帶來的正向外溢效應，地方政府債務風險與人口流入之間的負相關關系更為明顯。

三、研究設計

(一)模型設定

為研究房地產周期對地方政府隱性債務風險的影響，本文基于以下面板模型進行研究：

,=+,+,+

Σ,+++,

(1)

其中，表示地市，表示時間，,為地方政府債務風險，,為房地產周期，,為流入人口流動人口占比，,包括償債壓力、債務期限、GDP增長率、金融機構貸存比及財政收支比等控制變量，,為隨機誤差項。為了控制省級層面不隨時間變化的趨勢及不同年份的異質性效應，另外控制了省級固定效應和時間固定效應。

(二)樣本來源與處理

在選取樣本時主要考慮各地市城投債數據及房價數據的可得性，并盡可能包含更多的地市樣本。由于2006年以前我國城投債樣本較少，本文選擇2006-2018年全國241個地市(直轄市、自治州、盟)樣本進行實證分析。其中計算地方政府債務風險所需的城投債交易數據來自Wind數據庫，國債相關數據來自國泰安(CSMAR)數據庫，各地市土地出讓面積、土地出讓收入及商品房平均售價等相關數據來自CEIC及國家信息中心(國信房地產信息網)，各地市的GDP、一般預算內財政收入、一般預算內財政支出、金融機構存款余額、常住人口、戶籍人口、金融機構貸款余額等數據均來自歷年《中國城市統計年鑒》。為消除價格因素影響，對GDP、房地產價格等數據均以2010年為基期進行了相應的平減處理。同時，為保留更多樣本，對部分地市房價缺失數據進行了線性插值處理。

(三)相關變量定義及描述性分析

地方政府債務主要包括顯性債務和隱性債務，其中顯性債務為地方政府負有直接償還責任的債務，隱性債務指地方政府負有間接償還責任的債務，包括地方融資平臺發行債券、地方融資平臺銀行借款及地方PPP投資等負有擔保責任和可能承擔一定救助責任的債務。城投債屬于隱性負債范疇，是地方政府獲得信用支持的間接渠道。鑒于此，借鑒Ang等的方法，基于城投債收益率價差來構建地方政府隱性債務風險指標。由于Wind口徑城投債數據存在著定義模糊不清且經常變動、未剔除地方融資平臺企業名稱變更前的債券發行信息及遺漏或包含非真實地方融資平臺的債券發行信息等問題，本文參考曹婧等的方法重新構建了城投債樣本，最后通過城投債交易數據構建我國地方政府隱性債務風險指標。

城投債的收益率價差采用以下公式計算：

(2)

(3)

式(3)中，表示到期期限(Time to Maturity)，=(,,,,,)為模型的待估參數。基于上述模型的擬合結果得出時刻到期期限為的國債收益率()。虛擬國債的價格根據以下公式計算：

(4)

在得到單只城投債每個交易日的收益率價差后，采用以下方法計算單只債券的年均違約風險溢價：

(5)

(6)

與經濟周期類似，房地產周期也分為復蘇、繁榮、衰退和蕭條四個階段，現有研究多采用移動平均濾波法、HP濾波及CF濾波和譜分析等統計方法來分離房地產市場的周期項和趨勢項。在構建房地產周期指標的過程中，首先參考Witold(2002)的方法，采用HP濾波法分離出各地市房地產價格的周期項(HP濾波平滑參數=100)。其次，基于轉折點分析法測度各地市的房地產周期長度，發現我國地級市房價周期長度在6-11年之間，這也和房地產周期波動研究課題組認為我國始于1997年的第四輪房地產周期長度約為11年的研究結論大致相符。需要說明的是，本文測度的房地產周期長度與國外類似研究相比差異較大，主要是因為國外政府部門對房地產的調控相對較弱，其房地產周期多屬于自發周期，而我國房地產市場起步較晚且受政策影響較大，因此本文測度的房地產周期屬于調控下的房地產周期。由于HP濾波受房價異常波動的影響較大，且對開頭和結尾幾期數據的處理存有較大的誤差，容易造成周期定義不清的問題。而CF濾波可將周期長度設定在一定的范圍之內且受異常數據的影響較小，從而在一定程度上減小對開頭和結尾幾期數據的處理誤差。基于此，采用CF濾波來度量房地產周期，并將CF濾波窗口設定為最小6年和最大11年。基于穩健性考慮，本文將基于HP濾波得到的房地產周期用于穩健性檢驗。在構建流動人口指標方面，采取凈流入人口(常住人口-戶籍人口)與戶籍人口之比(Incomer)作為度量各城市流動人口情況的指標，該指標大于0表示人口凈流入，小于0則為人口凈流出，變量的詳細定義見表1。

表1 變量名稱及其定義說明

參考現有關于地方政府債務風險的研究，本文的控制變量包括地方政府償債壓力(Burden)、債務期限(Term)、GDP增長率(Growth)、金融機構貸存比(Loan_ratio)及財政收支比(Inc_ratio)。上述各變量的變量名稱及變量定義見表1。此外，為了避免“偽回歸”造成的影響，本文對所有變量均進行了面板單位根檢驗，檢驗結果表明各變量均不存在單位根問題，從而消除了“偽回歸”的影響。

表2為各變量的描述性統計結果。從地方政府隱性債務風險的平均值、中位數及標準差可以看出，多數地方政府的隱性債務風險水平均處于較低水平。然而，債務風險的最大值是其均值和中位數的近四倍，表明部分地區的債務風險形勢較嚴峻。

表2 變量描述性統計

四、實證結果及分析

(一)基本回歸結果及分析

表3中第1-3列為基于OLS的回歸結果，其中第1列僅加入房地產周期變量和控制變量，第2列僅加入流動人口占比與控制變量，第3列包含房地產周期、流動人口占比與控制變量。對比來看，房地產周期變量在第1列和第3列中均在5%水平上顯著為負，說明房地產周期與地方政府債務風險之間的“逆周期”關系假設成立。流動人口占比變量在第2列和第3列中均在1%水平上顯著為負，說明流動人口占比和地方政府債務風險的負相關關系假設成立。綜合第1-3列，同時加入房地產周期和流動人口占比后，第3列中房地產周期和流動人口占比的系數變動在2.5%-5%之間，變化幅度相對較小，說明房地產周期和流動人口占比之間的相互影響較小。從控制變量的回歸結果來看，償債壓力在5%水平上顯著為正，說明地方政府償債壓力越大其隱性債務風險越高；債務期限在1%水平上顯著為負，表明長期債務的違約風險更小；金融機構貸存比和財政收支比均在1%水平上顯著為負，說明正規金融發展狀況越好及財政收支比越高地區的債務風險越低。

(二)內生性問題探討

首先，當債務風險較高時，地方政府為獲得足夠的財力為債務提供擔保，有動機通過刺激房地產市場而獲得更多與房地產市場及土地相關的收入，從而影響房地產市場的走向，導致房地產周期與地方政府債務風險之間產生雙向因果關系。其次，還有可能存在著同時影響房地產周期和地方政府債務風險的遺漏變量所導致的內生性問題。為降低內生性問題帶來的偏誤，參考李雪松和黃彥彥將土地出讓面積作為房價的工具變量這一思路，進而采用土地出讓面積周期波動的滯后一期及相鄰地市房地產周期的平均值作為房地產周期的工具變量，基于2SLS方法處理內生性問題。

表3 基準回歸及內生性問題分析結果

表3中第2列為采用工具變量法的回歸結果。從檢驗結果來看，Cragg-Donald Wald F統計量大于10%水平的臨界值，表明本文所選取的工具變量是有效的；Sargan統計量的p值大于0.1，表明本文所選取的工具變量滿足外生性。同時，DWH統計量的p值小于0.1，在10%的水平上拒絕不存在內生性的原假設，表明房地產周期與地方政府債務風險之間存在著內生性問題。從回歸結果來看，房地產周期和流動人口占比分別在5%和1%的水平上顯著為負，說明在考慮了內生性問題之后房地產周期及流動人口占比和地方政府債務風險仍呈顯著的負相關關系，進一步印證了本文理論分析部分得到的結論。總體上，使用工具變量方法與基準回歸結果一致，但房地產周期系數的絕對值明顯變大，而流動人口占比系數的絕對值明顯變小。這表明，在控制了內生性問題之后，房地產周期對地方政府債務風險具有更高的邊際影響，而流動人口占比對地方政府債務風險具有更低的邊際影響。各控制變量的結果和基準模型基本一致。

前面主要探討了房地產周期與地方政府債務風險之間的內生性問題，流動人口占比和地方政府債務風險之間也可能同樣存在著內生性問題。比如，當地方政府債務風險較高時，地方政府可能會減少教育、交通、社會保障等公共物品的供給數量或質量，以增加流動人口的流出意愿，從而出現內生性問題。但由此造成的內生性問題可能較弱(原因在于流動人口的定居決策主要考慮其收入狀況等自身條件)，所以公共物品的供給可能只是隨著人口數量進行調整。對此，本文采用滯后兩年的城市間人均可支配收入差距作為流動人口占比的工具變量，同樣基于2SLS方法處理內生性問題，其中人均可支配收入差距采用人均可支配收入與該年度所有城市人均可支配收入的均值的比值進行衡量。其合理性在于：首先，城市間的收入差距是推動人口跨區域流動的核心力量，人們通常情況下是根據過去一段時間城市之間的收入差距來決定是否去留，因此城市間的收入差距和流動人口占比之間滿足相關性要求；其次，滯后兩期的人均可支配收入對當前的政府債務風險無直接影響，只能通過影響人口流出、流入進而影響政府債務風險，滿足外生性要求。

表3中第3列為工具變量回歸結果。從檢驗結果來看，Cragg-Donald Wald F統計量大于10%水平的臨界值表明，本文所選取的工具變量是有效的，DWH統計量的p值大于0.1，在10%的水平上不能拒絕不存在內生性的原假設，表明人口流入占比與地方政府債務風險之間不存在內生性問題。本文也嘗試了其他滯后階數，與滯后兩期得到的結論完全一致。因此，本文在后面的分析中僅對房地產周期按照工具變量的方法進行回歸分析。

(三)異質性分析

我國幅員遼闊，不同地區的經濟發展模型存在著一定差異，且中央政府對各地區的支持力度也不盡相同。相對于中西部省份來說，東部省份發展水平較高，中央政府對東部省份給予的政府轉移支付和基建投資支持相對較少，因此東部省份可能有更強的土地融資動機而更加依賴于“土地財政”融資模式。此外，東部地區相對發達，較中西部地區對流動人口具有更強的吸引力。因此，房地產周期及流動人口占比對東部地區城市的政府債務風險比中西部地區具有更大的邊際影響。對此，本文采用東部城市樣本和西部城市樣本分別進行回歸分析進行驗證，結果見表4中的第1-2列。結果表明，房地產周期和流動人口占比在東部地區樣本分別在1%和10%水平上顯著為負，而在中西部地區樣本中均不顯著。這主要是因為，東部城市對“土地財政”的依賴相對較高，以及東部地區更能夠充分利用流入人口優勢，發揮流入人口對經濟的拉動作用。

增長壓力大的城市更有可能利用宏觀經濟刺激計劃發展本地經濟，產生對房地產的過度依賴，最終其地方政府債務風險和房地產周期之間的負相關關系更為明顯。雖然在實證模型中通過添加年度固定效應可以消除經濟刺激計劃在全國層面的影響，但本文研究的是地級市樣本，控制經濟刺激計劃在全國層面的影響沒有考慮到經濟刺激計劃對不同城市的異質性作用。因此，本文按照楊繼東和楊其靜的研究方法定義了高增長壓力虛擬變量，并根據該虛擬變量進行分組研究，結果見表4中的第3-4列。對比高、低增長壓力分組的回歸結果，房地產周期變量在高增長壓力組中系數在1%的水平上顯著為負，而在低增長壓力分組中不顯著。其原因為，高增長壓力分組城市可能過度依賴土地出讓收入及土地抵押貸款來發展本地經濟，從而形成了對房地產的過度依賴，最終使其政府性債務風險和房地產市場綁定在了一起。流動人口占比僅在高增長壓力分組中顯著為負，主要原因是低增長壓力多為中西部地區中小城市，其對流動人口的吸引力相對較弱。

表4 異質性分析(按照區域以及經濟增長壓力分組)

按照第二產業占比高低分組的回歸結果見表5中的第1-2列。結果表明，房地產周期和流動人口占比在第二產業占比高分組中分別在10%和5%的水平上顯著為負，在第二產業占比低分組中流動人口占比不顯著。這主要是因為，城市吸引人口流入不僅要解決流動人口對公共物品的需要，更重要的是解決流動人口的就業問題，而良好的工業基礎是吸引人才流入的關鍵因素。工業基礎薄弱的地區缺乏穩定的稅收來源，更可能通過走“以地融資”的土地財政融資模式，從而增加對土地財政的依賴。因此，第二產業占比差異不僅會影響到流動人口占比對地方政府債務風險的影響，還會影響房地產周期與地方政府債務風險的關系。可見，良好的工業基礎可以促使流入人口在城市里安居樂業，有助于增加流入人口對地方經濟的正外部性，并最終減小地方政府債務風險。

按照房地產周期波幅高低分組的回歸結果見表5中第3-4列。結果表明，房地產周期和流動人口占比在房地產周期波動高分組中分別在1%和5%的水平上顯著為負，在房地產周期波動幅度低分組中均不顯著。這主要是因為，地方政府對房地產的刺激政策不僅會影響到房價及房地產周期長度，還會影響房地產周期的波幅，更強力度的房地產刺激政策會顯著增加房地產周期的波動幅度。因此，房地產周期波幅越大表示地方政府對房地產市場及土地財政的依賴性越強，從而房地產周期與地方政府債務風險的負相關關系就越明顯。

本文采用土地出讓成交價款與地方政府一般預算內財政收入的比值作為土地財政依賴度的代理指標，并按照財政依賴度高低進行分組研究，回歸結果見表5中的第5-6列。結果表明，在土地財政依賴度高分組中，房地產周期和流動人口占比均在1%的水平上顯著為負，而在土地財政依賴度低分組中房地產周期不顯著。這與前文按照區域、增長壓力組、第二產業占比及房地產周期波幅分組得到的結論相一致。

表5 異質性分析結果(按照第二產業占比、房地產周期波幅和土地財政依賴度分組)

五、穩健性檢驗

(一)替換債務指標度量方法的穩健性檢驗

債券風險不僅包括違約風險，還包括流動性風險。參考王永欽等的研究方法，本文進一步按照公式(7)度量城投債的違約價差。

(7)

其中，是城投債違約風險溢價，表示城投債的流動性風險溢價。采用Amihud測度、IRC測度和高低價差來度量流動性風險。Amihud測度定義為:,=(∑|,|,)，其中，,為城投債在日的日收益率，,為城投債在日的成交量，是城投債在其所在月度的交易天數，Amihud測度值越大債券的流動性風險越高。IRC測度定義為：=(-)，其中和分別為債券同一交易日的最高價和最低價，IRC測度越高，流動性風險越高。高低價差是城投債在日成交的最高價與最低價之差，價格波動越大流動性風險高。然后，采用公式(8)將三個流動性風險度量指標合成為流動性測度指標，并定義的0.5百分位數表示非常具有流動性的城投債，表示為05。

(8)

其中，代表Amihud測度、IRC測度和高低價差，和分別表示三種流動性測度的均值和標準差。然后，對收益率價差和流動性測度進行以下回歸：

,=+,+,+,

(9)

=(-05)

(10)

根據公式(7)，計算城投債的違約風險溢價，最后根據公式(5)和(6)計算各城市的平均違約風險溢價。更換因變量的回歸結果見表6中的第1列。從回歸結果來看，房地產周期流動人口占比均在1%的水平上顯著為負，表明當控制流動風險溢價之后，房地產周期及流動人口占比與地方政府債務風險的負相關關系依然顯著，說明本文的結論在更換因變量后具有穩健性。

(二)替換房地產周期變量的穩健性檢驗

基于穩健性考慮，本文將CF濾波度量的房地產周期替換為基于HP濾波得到的房地產周期做穩健性檢驗，結果見表6中的第2列。從回歸結果來看，房地產周期頂部和流動人口占比同樣均在1%的水平上顯著為負，說明在更換房地產周期度量指標后，房地產周期和流動人口占比與地方政府債務風險的負相關關系依然成立，更進一步表明本文的結論具有穩健性。

表6 穩健性檢驗(替換房地產周期以及去除省會和計劃單列市的影響)

(三)去除省會和計劃單列市樣本的穩健性檢驗

由于省會城市及計劃單列市的行政級別高于一般地級市，且經濟發展程度較強，具有吸引人才的能力，這類城市的房地產市場發展規律和普通地級市具有不同之處。另外，由于省會城市往往肩負著更多促進全省經濟發展的任務，省會城市發行的城投債很多是用于全省經濟發展，因而城投債不能簡單地歸為省會城市。基于以上考慮，本文將省會城市和單列市樣本刪除進行穩健性分析，結果見表6中的第3列。可以看出，房地產周期和流動人口占比的系數均在5%水平上顯著為負，進一步表明本文結論具有穩健性。

六、研究結論與政策啟示

本文從理論上論述了房地產周期和流動人口影響地方政府債務風險的理論機制，并基于城投債交易數據構建了我國地級及以上城市的政府債務風險指標，旨在為了解我國地方政府債務風險程度與分布情況提供有益參考。在此基礎上，本文基于我國241個城市的數據，對房地產周期及流動人口影響地方政府債務風險的理論假設進行了實證檢驗。研究結論表明,房地產周期與地方政府債務風險之間存在著顯著的“逆周期”關系，促進人口流入有助于降低地方政府債務風險。進一步的異質性分析發現，東部地區、高增長壓力、房地產周期波動大及第二產業占比低等土地財政依賴度高城市的債務風險受房地產周期的影響更加明顯，而第二產業占比高城市的政府債務風險受流動人口的影響更大。以上結論在經過處理內生性問題、更換債務風險計算方法、更換房地產周期指標及調整樣本后依然穩健。

基于此，本文提出以下政策啟示：

第一，防范化解地方政府債務風險要適時動態監測房地產周期走向，防止房地產周期波幅過大地區在房地產周期低點時期爆發債務危機。房地產周期防止大起就不會大落，一是將房地產周期作為控制信貸供給的信號指標，通過結構性貨幣政策引導流動性進入實體經濟，防止過多資金進入房地產市場。二是要改革和完善土地供給制度，做好城市規劃，盤活城市低效用地，按照常住人口數量合理分配住房用地供給。三是要弱化房地產的投資屬性，穩妥推進房地產稅立法，提高持有多套房的成本以遏制房地產投機行為。四是要擴大公租房和保障房的供給面，解決住房剛需人口的住房需求，防范需求推動的房地產過度繁榮。

第二，增加城市對流動人口的吸引力和留城意愿是防范化解地方政府債務風險的重要一環。一是要避免過度去工業化，在現有產業基礎上完善產業體系，建立長效工資增長機制，暢通人才晉升渠道，為流動人口提供充足的就業機會與良好的發展前景。二是要推動以人為核心的新型城鎮化，使城市更健康、更安全、更宜居，實現老有所養、幼有所教、貧有所依、難有所助。三是要按照常住人口配置城市公共服務，擴大保障房、公租房覆蓋面，對于人口流入較多的城市增加其城市建設用地，解決流動人口的過渡性住房需求，擴大基礎教育資源惠及群體，使流動人口真正享受到城市社會保障和公共服務，實現農村和城市身份認同均等化，保證未來常住人口長期穩定貢獻力量。

第三，人口持續流出不僅會導致地方經濟發展出現勞動力短缺和需求不足，還會引發房價持續下跌，甚至會導致居民個人爆發債務危機。因此，防范化解人口持續流出城市的債務風險，關鍵是要解決好如何吸引人才和發展本地經濟的問題。一是要適當延長退休年齡、鼓勵低齡老年人口再就業及認真落實全面三胎政策，增加當前及未來的勞動人口。二是鼓勵青年人才回鄉就業、創業，為其提供良好的就業、創業環境及專門的人才基金支持，為暫時無房可住的青年人才提供廉價公租房，增加回鄉人員的獲得感和認同感。三是要走多元化發展模式，加快本地產業轉型升級步伐，在著力發展本地具有資源稟賦比較優勢產業的同時，積極承接新興產業轉移，提升對人才吸引的內生動力。

第四，要處理好土地財政依賴與地方政府債務之間的關系。當前，土地出讓收入對地方政府債務維持正常運轉發揮著重要作用，但隨著土地出讓收入劃歸稅務部門征收的推進，土地出讓收入對地方政府債務的擔保作用將面臨一定阻礙，地方政府需逐漸減小對土地財政的依賴。具體來說，一是要重新劃分中央和地方財政的權利責任，使地方政府事權和財權相匹配，給予地方政府合理征收房產稅、土地增值稅的權力。二是要積極創新政府債務融資方式，拓寬地方政府的融資渠道，將私人資金適當引入教育、醫療、保障性住房等公共服務行業，以降低地方政府財政負擔。三是要建立并切實實施發債終身問責制，改變地方政府官員在任期以土地為依托發債的動機。

第五，加強地方政府債務管理，穩妥化解存量債務風險。一是對存量的高風險地方政府債務，要通過債務置換的方法將短期債置換為長期債,以緩解地方政府償債壓力。二是要健全地方政府舉債機制和債務限額確定機制，構建地方政府資產負債表，根據地方政府資產規模確定其債務限額，完善跨年度預算平衡機制。三是要深化利率市場化改革，引導央行下調LPR利率，以降低地方政府債務利息成本和實體經濟負擔。四是要完善地方政府債務風險評估體系和信用評價體系，統籌管控顯性和隱性債務風險。五是地方政府隱性債務中還有大量的平臺公司銀行貸款，且該部分貸款的利率遠高于城投債，應考慮將這部分銀行貸款置換成風險更低的城投債或地方政府專項債。

① 鑒于經濟學家對年度數據HP濾波平滑參數的選擇存在著較大爭議，本文也嘗試選用其他平滑參數(λ=6.25以及λ=400)進行濾波，但均不影響對周期長度的判斷。