基于风险偏好博弈分析的地方政府债务融资的分类监管研究
2016-07-09苏英刘星
苏 英 刘 星
基于风险偏好博弈分析的地方政府债务融资的分类监管研究
苏 英 刘 星
[摘 要]现阶段地方政府债务融资的监管依然不能摆脱基于中央政府相关部门政策导向性的“一刀切”的监管模式，而现实经济生活中各地方政府由于已有债务存量与历史负债方式等差异会表现出不同的风险偏好，因此现有监管模式显然缺乏合理性与针对性。本文提出基于风险偏好的“分类监管”，运用博弈模型对不完全信息下的不同风险偏好的地方政府投融资平台的行为进行了分析，获得三点结论：(1)监管绩效能否达到最优状态，跟投融资平台的类型相关；(2)现实中投融资平台偏离最优状态的方向与投融资平台的风险偏好相关；(3)基于“风险偏好”的分类监管虽不能达到最优化的监管绩效，但却明显有助于提高监管绩效。本文最后以风险为基准对我国16个省级政府的债务融资行为进行了风险偏好的分类评估的实证分析，获得云南、江西、四川等省份倾向于风险中立型，天津、安徽、贵州、山西等省份则更倾向风险追求型的结论。
[关键词]地方政府债务融资 风险偏好 不完全信息博弈 分类监管
一、引言
2015年新的《预算法修正案》开始实施，我国地方政府债务融资模式进入新纪元，地方政府债券融资成为我国地方政府债务融资的主要方式。随后，财政部下发《地方政府一般债券发行管理暂行办法》[1]与《地方政府专项债券发行管理暂行办法》[2]，反映出从制度设计层面开始了基于债券资金使用方向的地方政府债务融资分类管理的思路，但仅基于资金适用方向进行的分类监管，监管绩效不高。
与此同时，随着我国地方政府债券发行规模在资本市场债券发行规模占比的不断扩大，对地方政府债务融资监管的研究成为相关学者及政府管理实践者的研究热点。而运用现代经济学中信息经济学与博弈论等研究方法进行监管与影响因素的研究是本轮研究的重点，相关研究成果有：李明扬(2006)[3]运用信息经济学中的委托代理模型分析了不对称信息下的中央银行与金融机构之间的监管问题，指出中央银行作为最终贷款人的“隐性担保人”的角色安排诱发金融机构的道德风险。张仰谦和叶民强(2007)[4]运用动态博弈方法，构建了声誉机制的基础上讨论了监管部门与金融机构之间的寻租行为。吕祥勍和李源源(2010)[5]从金融安全的角度对现阶段不断涌现的地方政府投融资平台的融资行为进行分析的基础上，认为现阶段的监管模式依然存在地方政府为追求局部利益，注重短期利益，盲目对金融资源以及其他市场资源进行多方干预，不利于市场经济健康发展等问题。类承曜(2011)[6]运用委托代理理论分析了由于巨大的代理成本导致地方政府债务的“预算软约束”问题，进一步会促使地方政府过度举债而引发地方政府债务风险的同时对我国经济形成系统风险。彭旺贤和叶蜀君(2014)[7]运用演化博弈理论，分析了地方政府债务风险偏好是风险扩张的内在因素，研究结论认为地方政府与金融机构等利益相关方的动态博弈演化中不断调整债务风险偏好以最大化自身收益。张平(2013)[8]认为，受地方官员晋升机制的影响，中央政府、地方政府与金融机构在三方博弈中使得监管制度滞后供给，导致地方政府缺乏主动偿债动机。杨大楷等(2014)[9]基于竞争视角，运用博弈论方法，指出自上而下的“标杆竞争”、政府追求财源行为的异化、预算软约束等与地方政府债务的内在联系。马金华和杨娟(2011)[10]运用动态博弈方法，分析了中央政府、地方政府和金融机构在地方政府债务风险演化中的行为偏好，指出应该改变当时的偿债机制与风险预警体系。周丽丽和曹红辉(2010)[11]运用斯塔克尔博格博弈模型分析了地方政府融资的信用风险控制问题，得出中央政府在博弈过程中存在动摇和妥协策略，提出应该明确地方政府债务融资的约束条件。苏英(2015)[12]采用双重委托代理模型分析了当前的“自上而下的外部强制性”的监管模式，得出该监管模式存在多重激励不相容的问题，并构建了中央、地方与地方居民激励相容的“内生激励”监管模型，最终提出了相应的监管建议。聂新伟(2016)[13]运用委托代理理论中的道德风险理论阐释了经济信用维度下地方政府债务风险形成的根源，并构建出地方政府债务风险控制的指标体系。
综上所述，现阶段我国对地方政府债务融资的监管虽然已经开始了基于资金使用方向的分类监管思路的落实，但这种监管模式依然不能摆脱由国务院、财政部及“一行三会”制度政策导向的“一刀切”型，缺乏对现实客观因素思考下进行分类监管机制的设计。
与此同时，已有的运用信息经济学与博弈论方法对地方政府债务监管的研究虽是多角度的，但相关研究存在不足。首先，基于信息经济学的委托代理理论的研究虽然较为准确地描述出我国地方政府与上级监管部门委托代理关系的客观事实，但较少运用数理与量化分析方法，最终使分析结论的解释力减弱。其次，运用博弈论方法进行数理量化分析的相关研究虽然也比较丰富，但其中将地方政府与上级监管部门之间的博弈关系确定为不同效益函数的博弈关系，这种分析未能准确地描述出我国地方政府与上级主管部门(重点指中央政府)之间的委托代理关系这一客观事实，相应模型与参数设计存在欠缺，使得结论的科学性弱化。
本文首先从地方政府的历史负债方式与已有债务存量等客观现实因素角度出发，运用委托代理理论思想，构建基于地方政府债务风险偏好的地方政府债务融资的契约激励型监管模型，提出应基于不同风险偏好进行分类监管，明显有助于提高监管绩效。随后本文运用静态、动态与结构风险指标构建综合的地方政府债务风险指标，对数据较为完整的16个省份的地方政府债务风险偏好进行了分类。
二、基于风险偏好分析的地方政府债务融资契约激励型博弈模型
(一)模型构建与分析的主要思路
本文研究重点关注两类现实客观因素，即地方政府历史负债方式与已有债务存量，主要分析思路如下：首先，运用委托代理理论思想，构建基于风险偏好分析的地方政府债务融资的契约激励性监管模型，获得基于不同风险偏好的分类监管模式明显有助于提高监管绩效的结论。然后运用地方政府已有债务存量数据来表征地方政府的债务风险偏好，构建结合静态债务风险、动态债务风险与结构债务风险的综合债务风险指标，并运用国际通行的债务风险预警阈值作为地方政府债务风险偏好的显示指标。主要思路是：综合债务风险指标超过债务风险预警阈值的地方政府则确定其风险偏好类型为风险追求型；综合债务风险指标未超过债务风险预警阈值的地方政府则确定其风险偏好类型为风险中立型。从原理上讲风险偏好类型还存在风险厌恶型，但本文所选样本均是拥有多个投融资平台的地方政府，各地的负债偏好的现实表现仅仅是债务融资规模与负债增长速度的差异，从行为表现上均表现为较为积极的债务融资偏好，因此本文模型构建中未设计风险偏好厌恶型参数，可以简化模型，同时分析思路更加清晰。
(二)基于风险偏好分析的契约激励型博弈模型的基本假设
本部分运用信息经济学相关理论，构建基于不完全信息条件下的契约激励型的委托代理的博弈模型，相应模型构建的主要思路如下：上级主管部门与地方政府债务融资主体之间的监管博弈模型，表现出如下的博弈关系，上级主管部门与地方政府融资主体之间存在委托代理管理关系，即现阶段在我国非均衡财政分权体制下，上级主管部门(主要指中央政府)与地方政府融资主体(虽是企业法人身份，但具备很强的地方政府财政信用的成分)之间存在委托代理管理，地方政府受中央政府委托对地区经济的繁荣与稳定负有不可推卸的责任。[12]相应数据观察反映地方政府债务融资主体的风险偏好与已有债务存量与地方政府投投融资平台(以下简称“投融资平台”)的数量、规模高度相关。[14]历史负债方式本文运用投融资平台的类型(财政型与收益型*地方政府投融资平台——地方政府债券——已经成为地方政府债务融资的主要模式，但即使从2009年代发代还的地方政府债券算起，其发债年份与规模也有限，数据质量较差，若用2015年开始发行的地方政府债券作为研究对象，其数据量年份有限，更不能表示地方政府已有债务存量与历史负债方式，因此本文选取具备一定数据完整性的地方政府投投融资平台作为研究样本。另地方政府投融资平台经过再整合治理规范化后仍然会是承担地方政府债务融资主体之一，因此本文运用地方政府投融资平台作为地方政府已有债务存量与历史负债方式的承载主体与研究对象。财政型投融资平台指资金使用方向主要是纯公益性、缺乏盈利能力的项目，偿债资金来源主要依赖政府财政收入；收益型投融资平台指资金使用方向主要是准公益性、具备一定盈利能力的项目，偿债资金主要来源于项目收益。)来反映。本部分基于上述假定做模型设计与分析。模型假设的基本函数目标基于如下思考，对地方政府债务融资监管的目标主要包括两个：目标之一是有效控制整体地方政府债务风险,保持负债规模的稳定性；目标之二则是促进各地方政府之间的竞争性，保持其投融资活力。
本文引入变量q，考察监管收益函数S(q)与稳定性及竞争性的关系。变量q表示地方政府债务融资竞争性与稳定性的比值，即q越向左偏离q*表示投融资平台的竞争水平越高，稳定性越低；q越向右偏离q*表示投融资平台越具有稳定性，竞争力不足。
监管机构的收益S与地方政府投融资平台状态q的关系可用图1表示。在地方政府债务融资的初始阶段，由于投融资平台数量少、规模小，此时稳定性很高，但缺乏竞争性和活力，此时提高地方政府融资的竞争性有利于提高监管机构的收益。但是应看到随着竞争性的不断提高，突破某个合理区间点后，最终监管收益会出现下降的趋势，主要原因在于地方政府投融资平台数量的增加，规模逐步扩张，债务风险的积累使其稳定性越来越差。因此，监管的主要目标是识别地方政府投融资平台的债务融资风险偏好类型，寻求稳定性和竞争性的平衡，从变量的角度就是尽量使q接近q*值。
图1 投融资平台的状态q与监管收益S间的关系
假设1：目标函数假设，从图中可以看到，对于监管机构而言，当q=q*时，实现了收益的最大化，此时地方政府投融资平台的稳定性和竞争性实现了平衡；当q
假设3：作为被监管的对象，地方政府投融资平台的风险偏好可能是风险中立型(risk neutral)或者是风险追求型(risk taking)(虽从理论的角度还存在在风险厌恶型，但本文样本模型中地方政府投融资平台均表现为较积极的融资行为，为此模型没有设计风险厌恶型)。在监管过程中存在着信息不对称，即对于风险中立型的投融资平台在决策前知道自己的成本类型c，但监管机构不知道；而对于风险追求型的投融资平台在决策前虽然不知道自己的成本类型，但是知道其概率分布，即(v,1-v)，但监管机构仍然不知道。
假设4：监管机构为了使代理人在行动过程中朝向委托人的利益，会跟代理人即地方政府投融资平台定下契约，契约的变量包括对于稳定性和竞争性的指标，即q；同时为了对代理人进行激励，委托人会拿出收益中的一部分作为奖励，记为t，即委托人与代理的契约变量为：N=[(q,t)q∈R+,t∈R+]。
(三)强监管下不同风险偏好的地方投融资平台最优契约行为分析
1.强监管下监管机构与风险中立型投融资平台间的博弈。
表明财政型下的风险中立型的投融资平台在高监管条件下没有实现效率的最优化。
2.强监管下监管机构与风险追求型投融资平台间的博弈。
三、博弈结果比较分析与讨论
上述分析过程就是对监管机构和投融资平台在理性追求下相互博弈的结果，现将结果放在以下矩阵中一起进行比较分析。
矩阵中第一行表示弱监管下，风险中立型投融资平台的结果；第二行表示弱监管下，风险追求型投融资平台的结果；第三行表示强监管下，风险中立型投融资平台的结果；第四行表示强监管下，风险追求型投融资平台的结果。
通过对矩阵中显示的博弈结果的比较分析，我们可以获得如下结论。
(一)博弈结果能否实现最优状态，跟投融资平台类型相关
现实意义在于，如果监管机构运用激励手段进行监管，对收益型的投融资平台的监管绩效更显著，而财政型的投融资平台由于有相应的财政支持，反而对激励措施反应迟钝。相应结果也反映出应该鼓励市场化的地方政府债务融资方式，其对激励手段与措施更加敏感，监管绩效更好。
(二)投融资平台偏离最优状态的方向跟投融资平台的风险偏好相关
上述分析的基本结论，投融资平台偏离最优状态的方向跟投融资平台的风险偏好相关，具体指风险中立型的投融资平台的博弈结果状态相对于其最优状态显示出左偏，即投融资平台活力不足，缺乏竞争性；而风险追求型的投融资平台的博弈结果相对于其最优状态显示出右偏，即投融资平台稳定性不足。
上述结论的现实意义在于对于风险中立型的投融资平台应该在监管措施中注重竞争性目标的设计；对于风险追求型的投融资平台在监管措施中应该注重稳定性目标的设计。
(三)监管的加强有助于监管绩效的提高
首先分析风险中性投融资平台在弱监管和强监管下的状态，比较矩阵中第二列的第一行风险中性弱监管的结果与第三行风险中性强监管下投融资平台的结果。二者做差得到
其次分析风险追求型投融资平台在弱监管和强监管下的状态，比较矩阵中的第二列的第二行风险追求型弱监管的结果与第四行风险追求型强监管下投融资平台的结果。二者之差得到
虽然财政型投融资平台没有实现最优状态，但在监管机构的强监管下，财政型投融资平台的结果要比弱监管下的状态偏离最优状态的程度要小，这个结论对于风险中性及风险追求型的收益型投融资平台同等适用。
上述结论的现实意义在于，监管绩效的好坏取决于监管强度的优劣，而监管强度的优劣取决于监管措施设计的合理性，为此应从科学合理的监管措施设计入手来强化监管绩效。
四、风险基准的地方政府债务融资风险偏好分类的实证评估
上述博弈模型论证了对投融资平台以风险偏好进行分类监管有助于提高监管的绩效，因此有必要对现实中地方政府债务融资主体进行风险偏好的分类评估，以便采取针对性的分类监管，提高监管绩效。本文重点对地方政府投融资平台的债务存量指标进行风险水平评估，运用风险评估结果确定地方政府债务融资风险偏好。*运用常规债务风险度量指标作为评估指标的重点，风险偏好阈值的确定主要运用各债务指标国际基本认同的警戒线进行设定，多指标与综合指标超过风险警戒线的被定义为风险追求型，反之则定义为风险中立型。
以风险为基准对我国地方政府债务融资的风险偏好进行评估分类，主要基于以下几点思考：首先，理论上该方法属于无干扰研究中的一种，不会引起研究对象的反应，更不会干扰其行为；其次，本文将研究重点聚焦于风险的测量及实际监测中，以风险为测量指标反映风险偏好更具有现实性；最后，相比原因导向的风险偏好评估，结果导向的评估数据更易获得及具有真实性，且可以避免原因指标的共线性问题。
为了从规模与结构等多角度对地方政府存量债务情况进行综合性反映，本文选取地方政府债务的静态、动态和结构风险指标进行考察，具体指标体系如表1所示。
表1 地方政府债务风险分类指标体系
一级指标包括静态风险指标、动态风险指标及结构风险指标三类，权重的确立采用层次分析法(analytic hierarchy process, AHP)。本轮权重的确定是在13位地方政府投融资平台专家打分的基础上计算获得的。
二级指标权重的确定采取熵值法(entropy method)，相应数据的选取主要基于如下思考。考虑到现阶段地方政府债务数据收集的困难度，数据选取的主要来源有：第一，基于国家审计署2011年度与2013年度公告反映出的2010年底与2012年底全国范围的地方政府债务数据审计结果的基础上，各地方审计局官方网站公开发布的数据；第二，地方政府债务数据质量较好的wind数据库的数据采集；第三，2011年至2013年公布的中国财政统计年鉴中反映出的2010至2012年的相应数据。为此数据最终的反映结果是：由于国家审计署分别于2011年与2013年公布了两次全国范围的地方政府债务审计数据，本次动态债务数据仅有2010年年底与2012年年底较为完整的相关省份债务数据，但分析中为保持数据连续性，对其他指标的选取(非债务数据的选取)则选择2010年至2012年三年的财政年均数据，最终选取数据较为完整的16个代表性省份，包括东(江苏、福建、广东)、西(四川、青海)、南(云南、贵州)、北(天津、河北、山东、黑龙江、陕西)、中(河南、山西、安徽、湖北)五个区域共16个省级政府的显性债务*显性债务主要指地方政府负有偿还责任的债务与地方政府负有担保责任的债务，对地方政府负有偿还责任的债务进行全额计算，对地方政府负有担保责任的债务(或有债务)运用风险共担原则计算50%。相关数据对地方政府债务风险体系中的二级指标进行了分析，相应指标权重最终计算见表2。
表2 各级指标权重表
最终得到16省地方政府债务风险的数值及排名，如表3所示。
表3 16省地方政府债务风险一级指标结构表及排名
续前表
通过表3本文得出如下基本结论：从静态风险角度看，静态风险的大小反映了地方政府的短期债务风险的大小，静态风险越大表明地方政府在近期内偿还债务的压力越大，主要省份有云南、江苏、四川、福建等；从动态风险角度看，动态风险的大小反映了地方政府的长期债务风险的大小，动态风险越大表明地方政府长期债务的偿还压力越大，主要省份有天津、安徽、贵州、青海、山西等；结构风险指标表明地方政府债务风险实际负债水平，结构风险的结论与动态风险指标的结论有相似性。表中数据显示相应风险类型与省份的区域性分布并没有直接的关联性，即静态风险、动态风险、结构风险较强或较弱可能在东、西、南、北、中都有分布，其风险类型更倾向于与地方政府的风险偏好和投融资平台类型相关。
从整体趋势来看，静态风险和动态风险呈相反的关系，即某省份静态风险越大相应的动态风险越小(也有例外，例如河南、山东)；动态风险和结构风险呈很强的正相关关系，即某省份动态风险越大的同时结构风险也越大(天津、四川和山东除外)。表中数据指示出，如果仅运用单指标进行债务风险预警设计一定存在较大的缺陷和不足，为此本文结合静态债务风险指标、动态债务风险指标以及结构债务风险指标确定综合债务风险指标，并运用综合债务风险指标作为地方政府债务风险偏好标识指标。
综合风险指标预警阈值参照各单指标国际通行预警阈值确定，最终值确定为0.30。根据这一风险预警阈值，超过这一阈值则确定其风险偏好为追求型，相应省份有天津、安徽、贵州、青海、山西等。对于此类地方政府投融资平台需要采用强监管模式，从对投融资平台数量控制入手，严格控制其债务规模的扩张，力求投融资平台的稳定性，以提高监管绩效。未超过这一阈值则确定其风险偏好为中立型，相应省份有四川、广东、河南、陕西等。对于此类地方政府投融资平台可以采用弱监管模式，适当鼓励投融资平台数量的增加，稳步控制债务规模的扩张，一定程度上鼓励投融资平台的竞争性目标，提高相应的监管绩效。
[1]财政部预算司. 关于印发《地方政府一般债券发行管理暂行办法》的通知：财库[2015]64号[A/OL].(2015-03-12).http://yss.mof.gov.cn/.
[2]财政部预算司.关于印发《地方政府专项债券发行管理暂行办法》的通知：财库[2015]83号[A/OL].(2015-04-02).http://yss.mof.gov.cn/.
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Classification Regulation Research on Financing Risk Preference of Local Government Debt Based on Game Analysis
SU Ying LIU Xing
Abstract:Because of the lack of consideration of realistic elements，there are defects of current regulatory system of local government debt financing. In this paper, We focus on studing the classification of regulation which based on the risk preference by using the game model of incomplete information. There are three conclusions: (1)the regulation performance can reach the optimal state when associated with the type of investment and financing platform; (2)the investment and financing platform in reality deviate from the direction of the optimal state depending on risk preference of investment and financing platform; (3) based on the classification of “risk preference” regulation，the optimization of regulation performance cannot be achieved, but it helps to improve the regulation performance obviously. Finally, the paper focuses on classification assessment of risk preference of Chinese 16 provincial government by using their debt risk data.
Key words：Local government debt financing Risk preference Incomplete information game Classification regulation
[中图分类号]F810.2
A
1000-1549(2016)11-0011-08
[收稿日期]2016-07-31
[作者简介]苏英,女,1973年4月生,燕山大学经济管理学院副教授,管理学博士,研究方向为公共政策与政府信用;刘星,男,1989年5月生,燕山大学经济管理学院硕士研究生毕业,研究方向为公共经济与政策。
[基金项目]国家社会科学基金项目“基于非均衡分税体制的地方政府债务风险测度与控制研究”(项目编号:13BYJ162)；河北省高等学校人文社会科学重点项目“京津冀协同发展中河北省地方政府债务融资监管机制与演化路径研究”(项目编号：SD161065)。
感谢匿名评审人提出的修改建议，笔者已做了相应修改，本文文责自负。
孙亦军 张安平)
