论文标题：The Economic Effects of Public Financing: Evidence from Municipal Bond Ratings Recalibration

中文标题：公共融资的经济效应：来自市政债券评级重新调整的证据

原文来源：Manuel Adelino, Igor Cunha, Miguel A. Ferreira. 2017. “The economic effects of public financing: Evidence from municipal bond ratings recalibration”. The Review of Financial Studies, 30(9): 3224-3268.

供稿：王宇琴

封面图片来源：Pexels

 

编者按

文章以2010年穆迪（Moody'S）重新调整市政债券评级标准为外生冲击考察政府公共融资的经济效应。研究结果显示，市政债券评级升级同债券融资、政府支出和就业、私人就业和收入之间均呈正相关关系。重新校准后，与未升级的地方政府相比，升级后的地方政府可以进行更多的债券融资，并降低借贷成本，同时评级升级的地方政府更容易进入信贷市场，导致进行债务融资的地方政府支出增加，这有助于改善衰退期间的经济状况。

 

研究背景

在2010年前，穆迪有一个双重评级体系，包括以下两项：对于非美国地方政府的评级方法适用于地方政府主体评级方法，对于美国的地方政府评级方法适用于一般责任债券评级方法。穆迪市政评级标准衡量了市政当局陷入财务危机的可能性，而穆迪的全球评级标准旨在衡量主权债券、公司债券和结构性金融产品之间的预期损失。2010年3月，穆迪宣布重新调整其市政评级规模，使其与全球评级规模保持一致。穆迪的重新校准算法通过两项指标来确保其在全球范围内的评级是等效的，这两项指标分别是按评级级别划分的历史违约率和按政府类型划分的损失严重程度。穆迪评级标准的重新调整旨在增强各资产类别评级的可比性。因此，文章通过2010年穆迪（Moody'S）重新调整市政债券评级标准导致的美国市政债券评级的外生变化来确定公共融资的实际效果。

 

研究设计

1.双重差分法

穆迪评级重新调整的一个重要特征是，并没有影响到所有地方政府。文章样本限制在重新调整前4年内发行债券的地方政府。没有穆迪的评级（即他们只被标准普尔或惠誉评级）或穆迪的评级在重新校准中没有受到影响的地方政府列为对照组。为确保实验组和对照组的可比性，文章采用双重差分法来比较升级后的地方政府（实验组）和未升级后的地方政府（对照组）在重新校准前后债务融资、政府支出、就业、私人就业和收入的变化。

2.数据与样本

文章样本期间涵盖2006年至2013年，相当于标准校准前的四年期和之后的三年期。回归分析涉及两个样本，第一个样本包括在重新调整前（2006年4月至2010年3月）四年内至少有一个地方政府发行债券的县。本样本中的债券发行人不包括没有任何债券发行实体的县。第二个样本仅限于城市县（根据美国人口普查局的定义，人口超过5万的县）。文章样本删除了无法与特定县挂钩的国家级债券。由于保险债券的信用评级反映的是保险人而不是发行人的信用等级，文章样本中仅保留未保险债券。住房和医疗保健部门特殊地区发行的债券也排除在样本之外，因为它们已经根据全球评级标准进行了适当的校准，且评级没有变化。

重新校准数据来自穆迪重新校准的债券发行清单。该清单包含了重新校准前后的每一次债券发行的评级，评级范围为零到三级。重新调整的债券包括69657份市政债券（面值总额为2.2万亿美元）。市政债券市场数据来自Ipreoi-Deal新股发行数据库。政府支出数据来自美国人口普查局对州和地方政府财政的年度调查。政府就业数据来自人口普查局的政府就业和工资调查。按行业（美国国家工业分类系统（NAICS））和县划分的私营部门就业数据来自人口普查局公布的县商业模式（CBP）。县级收入数据从国税局的收入统计数据中获得。

3.主要模型与变量

首先使用模型（1）估计重新调整对县级的评级的影响。

该模型在县级层面进行回归，首先估计重新调整对县级评级的影响。文章使用在每个县每一年度中所有债券发行时的平均评级来代表新债券发行评级数据。文章将县固定效应（ηi）包括在所有回归中。回归控制地区*年份的固定效应（ηstate，t）以及县规模*年份的固定效应（ηsize，t）。Recalibrated是穆迪重新校准期间每个县中评级升级的地方政府部门比例，Post是一个虚拟变量，在2010年4月到2013年3月之间取1。模型中其他变量为控制变量。

然后，利用模型（2）估计评级标准的重新调整在地方政府层面的影响。

模型（2）的主要解释变量为Recalibrated dummy*Post的交互项。其中，如果在穆迪（Moody）的重新校准事件中地方政府j对其未偿还的债券进行了升级，则Recalibrated dummy为1。Post是一个虚拟变量，在2010年4月到2013年3月之间取1。此外，模型还控制了地方政府固定效应（ηj）、政府类型*年份的固定效应（ηtype,t）和县*年份的固定效应（ηcounty,t）。标准误差在地方政府层面进行聚类，以修正地方政府内部的残差相关性。

 

实证分析

1.对市政债券市场的影响

评级调整对地方政府进入市政债券市场影响的回归结果如下表1所示。表1的面板A为县级层面回归结果。第（1）列的因变量为穆迪评级的结果，Recalibrated × Post的系数为正且显著。第（2）列控制县规模*年份的固定效应。第（5）和第（6）列显示的是城市县样本，效果稍弱，但仍然显著。表1的面板B为地方政府层面的回归结果，结果与县级层面结果相似。

表1 重新校准前后评级差异

评级调整对债券发行量和平均发行收益率的回归结果如表2。面板A显示了县级回归的结果。列（1）和列（2）回归中的因变量为每个县和地方政府发行债券总额（百万美元）的对数（Issue amount）。列（3）和列（4）中因变量是每个县和地方政府平均要约收益率（百分比）。在第（1）列中，Recalibrated × Post 交互项系数为正且显著，表明Recalibrated每增加一个标准差时，Recalibrated对实验组相对于对照组的发行量有3.1%（0.094*0.334）的不均衡影响。第（2）列显示了将控制县规模*年份的固定效应纳入回归时，评级调整对发行量的影响。在第（3）和第（4）列中，研究发现实验组在重新校准后的平均要约收益率比对照组的有更大的下降。面板B的地方政府结果与面板A的县级政府结果相似。

表2 再调整前后发行量与发行收益率差异

2.对地方政府支出的影响

文章检验市政债券融资供给的正面冲击是否影响政府支出和就业。表3以地方政府支出对数为因变量进行双重差分回归。县级估计结果表明，除第（4）列外，交互项的系数均显著。使用面板A第（5）–（8）列中的城市县样本时，其影响的经济效应更大，且结果显著。面板B的地方政府级估计数与使用县级数据的地方政府级估计数一致。在面板B表5第（3）列中，控制地方政府类型*年份固定效应和控制县规模*年份固定效应时，地方政府支出的增幅为2.2%；将控制地方政府类型*县规模*年份的固定效应计算在内时，地方政府支出的增幅为2.9%。

表3 调整前后地方政府支出差异分析

3.对地方政府就业的影响

通过融资获得资金的一种可能用途是直接雇用（或维持）地方政府雇员。表4以地方政府雇员的收入作为因变量进行双重差分。面板A显示了县级回归的结果。Recalibrated × Post 交互项的系数均为正。以面板A第（3）列中的估计为例，一个县升级后的地方政府比例每增加一个标准差，县级地方政府的就业增加约0.5%（0.094*0.052）。表4的面板B显示了地方政府层面回归的结果，其影响范围在0.2%到1.8%之间，但在统计学上不显著。

表4 再校准前后地方政府就业差异分析

4.对私人就业的影响

表5显示了以私人就业对数为因变量的双重差分回归结果。在面板A的第（1）列中，在控制地区*年份以及县规模*年份固定效应后，交互项系数为0.059，在1%的水平上显著。在第（2）列中，将县规模按年计算时，私人就业的差别增长率为0.037。在使用较短时间窗口的第（3）列和第（4）列中，结果经济效应较小，但仍显著。结果表明，以面板A第（3）列中的估计值为例，一个县升级后的地方政府比例每增加一个标准差，私人就业增加0.3%（0.094*0.032）。面板B中使用城市县样本的估计数较小，但仍显著（第（3）列除外）。

表5 再校准前后私人就业差异分析

考虑到对私人就业的影响，文章进一步将按部门审查评级重新调整对就业的影响，回归结果如表6。面板A第(4)列的交互项系数为0.065，在10%的水平上显著。结果表明，一个县的升级后的地方政府所占比例提高了一个标准差，则使非贸易就业增加了0.6％（0.094*0.065）。表6第（5）至（8）列显示了建筑部门以及教育部门的就业结果。Recalibrated ×Post 交互项系数对教育部门的影响是显著的，这与教育部门接受地方政府的转移和补助是一致的。面板A第（7）显示的交互项系数为0.107，在回归中加入地区*年份固定效应和县固定效应时，评级升级的县级政府比例提高一个标准差，则使教育就业增加了1％（0.094*0.107）。面板B显示，当文章使用城市县样本时，部门级别的就业估计是一致的，但幅度较低且估计不精确。

表6 重新调整前后按部门划分的私人就业差异

5.对收入的影响

穆迪评级重新调整对县级收入（即国税局调整后的总收入）的影响如表7所示。在面板A的第（1）列中，当在回归中包含地区*年份固定效应时，Recalibrated × Post 交互项系数为0.06，在1%的水平上显著。在第（2）列中，将县规模*年份固定效应纳入回归时，收入差异系数为0.028，在10%的水平上显著。使用较短时间窗口的第（3）列中，当回归包含地区*年份固定效应时，交互项系数为0.049，在1%的水平上显著，在第（4）列中，将县规模*年份固定效应纳入回归后，交互项系数为0.029，在5%的水平上显著。

 表7 重新调整前后的收入差异

6.安慰剂检验

标准普尔市政债券评级作为对穆迪和标准普尔评级（约55%的债券）债券样本的安慰剂测试。如果穆迪的重新调整反映了基本信用质量的变化，标普对这批债券的评级也将受到影响。回归结果显示实验组和对照组的标准普尔评级没有显著变化，说明并非基本信用质量发生改变。

 

进一步分析

1.财政乘数

文章使用工具变量法来估计财政乘数。利用穆迪2010年重新调整后的外生变量来计算县级地方政府支出，工具变量为Recalibrated ×Post。使用两阶段最小二乘回归法，在2007-2013年的面板数据中估算政府支出对政府就业、私人就业和收入的影响，回归时包括县固定效应、地区*年份固定效应，县规模*年份固定效应。回归模型因变量为政府就业、私人就业和收入的对数。回归结果表明，地方政府支出的每百万美元在地方政府部门创造了6个地方政府就业机会，创造45个私营部门就业岗位，相当于100万美元的地方政府支出将增加51个就业岗位，每个就业岗位创造的成本为2万美元(与地方就业乘数相反)。政府支出的地方收入乘数为1.9。结合收入和就业乘数，创造的就业岗位的薪酬为38000美元。

2.经济萧条

具体来说，文章估计了类似于表3、4、5中的面板回归，并包括一个三重交互项Recalibrated × Post × High slack。其中高松弛是一个虚拟变量，文章分别根据失业率低于或高于各县平均值来定义低松弛县和高松弛县，高松弛县取1。三重交互项系数衡量了高、低经济松弛县之间的差异效应。政府支出、政府就业、私人就业和收入的增长率作为因变量。

回归结果显示，影响是由那些高失业率的县驱动的，除了政府就业结果外，三重交互项系数是正显著的。此外，Recalibrated × Post系数不再显著，这表明对经济落后程度较低的县影响较小。城市县样本显示了相似的结果，但对政府支出和私人就业的统计显著性较低。综上所述，这些结果支持这样一种观点，即当地方经济更加萧条时，政府支出的乘数效应会更大。

3.地方政府资金紧张

文章检验在财政拮据的地方政府，政府支出对地方经济的影响是否更大。用地方政府的杠杆率来代表财政约束。文章设置了三重交互项Recalibrated × Post × High leverage，其中高杠杆率是一个虚拟变量，当总债务与收入的比率（截至2007年）高于中值时，其值为1。结果显示在高杠杆的地方政府中，评级重新调整对支出的影响更为显著，因为三重交互项系数高且显著，Recalibrated ×Post不显著，说明低杠杆县的影响较小。城市县样本显示了相似的结果。

 

研究结论

文章将2010年穆迪对美国市政债券评级表进行重新校准视为一项外部冲击，考察市政财政约束对地方经济的实际影响。结果表明，重新调整后，地方政府可以进行更多的债券融资，并降低了借贷成本，地方政府更容易进入信贷市场，导致进行债务融资的地方政府的支出增加。在要素利用不足和利率接近零的时期，通过债务融资增加政府支出可以改善经济状况。

 

Abstract

The main purpose of this paper is to determine the actual effect of public financing by using the exogenous changes in us municipal bond rating caused by Moody's 2010 readjust of municipal bond rating scale. The results show a positive correlation between municipal bond rating upgrades and bond financing, government spending and employment, private employment and income. Debt capacity expands with ratings upgrades, local government spending increases, and debt financing increases government spending to improve economic conditions during recessions.