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基于影子银行视角的地方政府债务分析

发布时间:2021-03-19 07:39
  运用VAR模型,通过收集2002-2017年数据,研究影子银行和地方政府债务间的关系。结果如下:无论全国还是广东、河南、陕西的影子银行和地方政府债务间均是长期稳定关系;全国、广东、河南的政府债务受影子银行影响,而影子银行变动主要是受自身的影响;陕西地方政府债务的变化主要是受自身影响,影子银行的变化也主要是受自身影响;经济发达地区(广东)的影子银行占比高于经济欠发达地区(河南和陕西)的影子银行占比,但没有超过其经济增长占比;经济不发达地区(陕西)的影子银行占比高于经济中等地区(河南)的影子银行占比,且陕西影子银行的占比超过其经济增长占比。因此,应缓解地方政府债务对影子银行的依赖性以及加强监控经济欠发达地区影子银行的风险。 

【文章来源】:经济问题. 2020,(04)北大核心CSSCI

【文章页数】:7 页

【部分图文】:

基于影子银行视角的地方政府债务分析


SB对LD冲击的反应曲线

曲线,曲线,影子,银行


在图2中,如果给SB一个标准差的冲击,那么LD先上升后下降最后稳定于零。这证明短期内,影子银行对地方政府债务有一些影响,长期来看,影响基本很小。(2)方差分解

分解图,方差,影子,银行


方差分解研究引起地方政府债务以及影子银行变化的影响因素的贡献程度。图中的横轴表示滞后期(以年为单位),纵轴表明每个因素的影响程度。由图3可知,地方政府债务来自于影子银行的影响一直呈现上升态势,由第一期的0%到第十期为65%,地方政府债务来自于自身的影响在逐步下降,由第一期的100%到第十期是35%,两者在第三期发生逆转。在第三期之后,地方政府债务来自于影子银行的影响开始高于自身的影响,并持续到第十期。所以,影子银行是地方政府债务变化的主要原因。图4是影子银行的方差分解图。从第一期到第十期,影子银行来自于自身的影响,一直处在高位(80%);地方政府对影子银行的影响一直处在低位(20%)。因此,影子银行的变化主要来自于自身的影响。

【参考文献】:
期刊论文
[1]地方政府债务规模对经济增长的阈值效应及其区域差异[J]. 韩健,程宇丹.  中国软科学. 2018(09)
[2]地方政府债务与区域金融差异的经济增长效应研究——基于非线性面板平滑转换回归PSTR模型[J]. 黄昱然,卢志强,李志斌.  当代经济科学. 2018(03)
[3]影子银行利率提高了我国地方政府债务风险吗?——基于省际面板数据模型[J]. 赵颖岚,张鑫杰,倪克勤.  四川大学学报(哲学社会科学版). 2017(06)
[4]我国影子银行风险助推了地方政府债务风险吗?——风险的传导机制及溢出效应[J]. 张平.  中央财经大学学报. 2017(04)
[5]经济增长视角下我国地方政府债务的适度规模研究——基于省际数据的分析[J]. 刁伟涛.  经济问题. 2016(03)
[6]影子银行、银行信贷对我国经济增长影响差异性的实证研究[J]. 刘惠好,杜小伟.  统计与决策. 2015(14)
[7]货币政策、影子银行规模增速与经济增长[J]. 史焕平,李泽成.  金融论坛. 2015(07)
[8]我国地方政府债务的风险及其化解对策——基于影子银行视角[J]. 王丽娅,刘固.  经营与管理. 2014(10)
[9]影子银行推动地方政府债务增长了吗[J]. 吕健.  财贸经济. 2014(08)
[10]地方政府债务对县域经济增长的影响及其区域分化[J]. 缪小林,伏润民.  经济与管理研究. 2014(04)

硕士论文
[1]我国影子银行对地方政府债务的风险溢出效应[D]. 宋羚娜.天津财经大学 2018



本文编号:3089226

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