稳增长与防风险双重目标下的地方政府债务风险评估研究

摘 要在稳增长与防风险双重目标下，文章从债务压力、偿债能力及经济增长潜力3个维度，选择14个指标，构建了我国地方政府债务风险评估体系，进而从省域层面采用因子分析法对我国31个省市的债务风险进行了评估，并以3倍标准差来划分预警区间，对各省市进行了风险标识。结果显示，31个省市都处于风险可控区，同时还得出地方政府债务风险与经济发达程度呈现较强的负相关性、地方政府举债的经济增长效应已完全弱化、负债率越高的省市经济增长潜力越弱的结论。基于这些结论，提出了化解地方政府债务风险的政策建议。

关键词  稳增长;防风险;地方政府债务;债务风险评估;因子分析

[中图分类号]F812.7[文献标识码] A[文章编号]1673-0461（2019）02-0068-09

一、引言及文献综述

削减地方政府债务规模，化解地方政府债务风险是我国近几年一直讨论的热点问题。2014年审计署公布了除西藏之外的30个省市的地方政府性债务审计结果，引起了全国各界的普遍关注，同年我国修正了《预算法》，并强调要控制地方债务风险，要求国务院建立地方政府债务风险评估和预警机制、应急处置机制以及责任追究制度①。从2015～2016年各地方政府陆续公布的政府性债务数据来看，各省市地方政府负债规模和及相应的一些债务指标又发生了一些新的变化，我国虽然总体政府性债务水平不高，但个别省市的地方政府债务风险仍不容忽视。2016 年11月，国务院办公厅发布了《地方政府性债务风险应急处置预案》，2017年4月，财政部又制定了《关于进一步规范地方政府举债融资行为的通知》（财预〔2017〕50号），2017年7月，地方政府债务被中财办明确列为中国经济发展中需要警惕的五头“灰犀牛”之一，各地方政府为了积极响应中央政府的号召，也先后出台了各种债务风险防范制度与措施。而另一方面，我国自2010年开始，经济增速已逐渐下滑，2010年我国GDP增速还达到了10.4%，但2015年就开始跌破到6.9%，2016年为6.7%，2017年为6.9%，也就是说7%以下的GDP增速可能在未来很长的一段时间成为我国经济发展的一种“新常态”。

因此“稳增长”与“防风险”在最近几年也成为两个出现频率非常高的关键词，也因势成为了政府经济决策必须考量的两大政策目标。在这一背景下，该如何来评估当前我国地方政府债务的风险呢？

国外早期主要从政府债务对经济增长影响的角度来研究政府举债风险，且对于政府举债对经济增长的影响存在很大分歧。凯恩斯及其追随者普遍认为政府举债会给经济带来很多正面效应。不过20世纪70年代出现的经济滞胀，逐渐改变了这一看法。如Elmendorf和Mankiw（1999）等从不同角度认为，政府不断举债会对GDP长期甚至短期增长都会产生负面影响[1]。而Greiner （2012）等[2]、Checherita等（2014）[3]认为举债对经济增长的影响是不确定的，主要取决于债务资金的投向。自2010年以来，众多学者侧重于用债务指标来衡量政府债务风险。如对政府债务阈值的研究，Rogoff和Reinhart在这方面做出了开拓性贡献。在他们的一系列论文中，一致认为债务阈值为90%[4-6]，不过他们的这一结论也受到、Andrea Pescatori（2014）[7]、Egert（2015）[8]等人的挑战。另外自20世纪90年代初，与政府债务风险密切相关的政府债务规模统计口径问题开始进入学者的研究视野。哈维·罗森（1992）首次提出了“隐性债务”概念，Hana Polackova（1998）则开拓性地提出了财政风险矩阵，将政府债务分了4类：直接显性负债、直接隐性负债、或有显性负债、或有隐性负债[9]。这一分类方法当前已被很多后继者相关研究所借鉴。与此同时，国外还兴起了政府债务风险评估的相关研究。如Wale（1996）介绍了一种运用计算机仿真预警系统的方法评估地方政府债务风险[10];罗纳德J.奥克森（2005）提出了通过财政趋势方法来对地方政府债务风险进行预警[11]。

国内学者对地方政府债务风险的研究，经历了由债务规模估测到债务风险评估的转变过程。早期由于政府部门没有公开债务规模数据，因此部分学者和研究机构将研究的视角定位于政府债务规模的估算，刘尚希、赵全厚（2002）借鉴Hana Polackova的研究方法率先运用风险矩阵对我国各类政府债务的规模进行了估算[12]。李翀（2012）则从债务构成方面对各类地方政府债务进行了分类、归纳与估算[13]。但随着2010年和2013年国家审计署对政府性债务的两次审计，并将政府性债务数据公之于众，更多的学者转向了对政府债务风险的评估。有些是从省域层面研究各省的地方政府债务风险（如王振宇等[14]，2013），也有的是从县市层面研究局部地区债务风险（如徐占东、王雪标[15]，2014;贾晓俊、顾莹博[16]，2017），而基本的做法都是构建可以量化的指标体系，但研究方法却有各有不同。如李斌等（2016）运用TOPSIS法和德尔菲法构建了一个基于结构风险最小化的地方政府债务风险预警模型[17];贾晓俊、顾莹博（2017）采用线性加权综合评价模型，通过AHP方法为指标赋权打分，来评价地方债风险并进行预警[16];刁伟涛、王楠（2017）则采用熵值法对我国各省地方政府的偿债能力进行量化估测[18]。

上述研究方法与结论对于认识地方政府债务风险具有深刻的启示，对于相关问题的研究也具有很大的借鉴价值。但当前地方政府债务也出现了一些新的变化，尤其是财政部明确将地方政府债务分类为专项债务和一般债务，并公布了2016年各省市②的债务数据。能采用最新的数据，必然使得我们对地方政府债务风险的评价结果更客观。且目前大部分研究主要从衡量当期的债务规模及当期的偿债能力来构建指标体系，忽略了对地方政府未來债务偿还能力变化的考量，而本文拟弥补这一缺陷，将区域经济增长潜力（根据新古典经济增长理论，长期经济增长主要取决于人均资本存量和技术进步）这些可能影响地方政府未来债务偿还能力的因素纳入了债务风险评估体系，从而确保了构建评估体系的完备性原则，弥补了当前一些研究在构建地方政府债务风险评价体系过程中存在的缺陷与不足。并且本研究采用因子分析法来给各指标赋权，也具有一定的科学性，提高了评估结果的可信度。

二、我国地方政府债务融资现状及融资方式的变化

根据2011年审计署第35号文件《全国地方政府性债务审计结果》，我国地方政府债务融资最早发生在1979年，当年有4个县级政府和4个市级政府举借了负有偿还责任的债务。到2010年底，在全国2 800多个县级政府中只有54个没有举借政府性债务。地方政府债务总额也从1981年的121.7亿元上升到2010年底的107 174.91亿元，其中负有偿还责任的债务67 109.51亿元，负有担保责任的或有债务23 369.74亿元，政府可能承担一定救助责任的其他相关债务16 695.66亿元③。2013年6月底地方政府债务总额再次飙升到的178 908.7万亿元，其中负有偿还责任的债务为108 859.17亿元，债务总额相对2010年增长了66.93%，负有偿还责任的债务相对2010年增长了62.21%。两次债务审计结果，引起了社会各界高度关注，相关部门陆续出台了各种防范地方政府债务风险的文件。国务院2014年9月21日印发了《国务院关于加强地方政府性债务管理的意见》（国发〔2014〕43号），要求各地方政府建立规范的举债融资机制，地方政府举债需采取发行债券的方式，并以债券融资逐步置换原有地方政府债务，同时将地方政府负有偿还责任的债务分为一般债务和专项债务两类，由地方政府发行一般债券，主要以一般公共预算收入偿还。地方政府发行的专项债券，以对应的政府性基金或专项收入偿还。

根据我国财政部对外发布的《2015年和2016年地方政府一般债务余额情况表》《2015年和2016年地方政府专项债务余额情况表》《2016年地方政府专项债务余额决算表》《2016年地方政府一般债务余额决算表》和《2017年12月地方政府债券发行和债务余额情况》，我们整理了2014～2017年4年期间地方政府各类债务的实际额度（如表1），从表中数据我们很清楚的看到，从2014年到2017年，地方政府债务总额由154 074.3亿元只增长到164 706亿元，4年时间只增长了6.9%，且2015年的债务余额相对2014年还有小幅下跌。相对2010～2013年期间，2014～2017年4年期间的债务规模增长幅度已经断崖式下跌了，这些数据变化表明，当前我国地方政府债务规模的膨胀速度已基本得到控制。

从地方政府债务融资的方式来看，2010年底，来源于银行贷款的债务资金占地方政府债务总额的比重高达79.01%，2013年6月底，该比重仍达到56.56%。2013年发行债券和BT模式融资占地方政府性债务总额的比重分别为10.32%和8.25%，分别是地方政府债务资金的第二和第三大来源。而根据财政部2018年1月17日公布的地方政府债务数据显示，截至2017年12月底，以政府债券形式存在的地方政府债务为147 448亿元，而以非政府债券形式的存量政府债务为17 258亿元，也就是说政府债券形式的债务占比已高达89.52%。换言之，当前的地方政府债务存量已基本通过发行政府债券进行了置换，地方政府债务融资的方式发生了重大变化，即由过去的主要以银行贷款为主转向了以发行政府债券为主。

三、我国地方政府债务风险评估体系的构建

虽然我国地方政府债务规模增长速度已基本得到控制了，但并不能表示地方政府债务风险已化解，尤其是在当前经济增速下滑的背景下，地方政府面临很大的偿债压力，且各省市由于区域经济发展的不平衡，其偿债能力与负债规模匹配程度可能发生很大的变化，因此也有必要对各省市地方政府债务风险进行评估。要评估地方债务风险，首先得构建评估指标体系，其关键又在于指标的选取，而指标的选择必须充分考虑科学性、完备性和可操作性等原则。同时，考虑到还必须兼顾稳增长与防风险的双重政策目标。因此基于这些考量，主要从三方面来构建地方政府债务风险评估体系。

一是当前地方政府的债务压力。国际上衡量债务规模或压力的两个最常用的指标是负债率和债务率，同时考虑到政府举债的直接原因是往往是因为收不抵支，因此在借鉴国内外通行做法的基础上，还选择了财政赤字率，另外人均债务也是衡量各省市政府债务相对规模的一个很好的指标，债务违约率是体现当前风险的一个很好的指标，但鉴于很难得到31个省市债务的违约情况，所以，根据可操作性原则，就选择了负债率、债务率、财政赤字率和人均债务4个指标来测度地方政府的债务压力。

二是政府的偿债能力。政府的偿债能力将直接影响各地方政府能否按时偿还所举借的政府债务，因此是影响政府债务风险最直接、最重要的一个方面。无论是地方政府一般债务，还是专项债務，都要依靠政府的收入进行偿还。因此，地方政府的偿债能力主要取决于政府的收入，而且政府的收入又与当地经济发展状况和地方财政收支状况又有很大的关系。因此选取了各省市的GDP的增速、预算收入增长率、预算收入和人均可支配收入，财政自给率5个指标。

三是经济增长潜力。因为需要偿还的政府债务不仅仅是短期债务，还有长期债务，而长期债务未来能否按期偿还则与一个地区的经济增长潜力有很大关系。根据经济增长的相关理论我们知道，决定一个地区经济的长期增长主要取决于要素积累与技术进步。要素的积累主要在于劳动力的增加和资本存量的增长。基于此，选择了既包含了人口变化又包含了资本变化的人均固定资产投资这一指标，而技术的进步则选择了反映各省市科学技术活动的R&D人员全时当量、R&D经费（亿元）、专利申请数（件）和有效发明专利数（件）4个指标。

基于上述分析，构建评估指标体系（见表2）。

四、基于因子分析法的省域层面地方政府债务风险评价

根据上述评估指标，搜集整理了相关数据，其中地方政府债务余额来源于财政部公布的《2016年地方政府一般债务分地区余额表》和《2016年地方政府专项债务分地区余额表》，各省市的债务余额为一般债务和专项债务的和，其他指标数据均来源于《中国统计年鉴2017》。下面采用因子分析法从省域层面对各省市地方政府债务风险进行评价。

1.数据标准化处理及变量的相关检验

由于上述构建的指标体系，数值单位不一样，且各指标与债务风险的对应方向不一致，描述债务压力的指标是与债务风险正向关，但是描述偿债能力与经济增长潜力的指标与债务风险是负向关的，在因子分析前需将所有指标指向调整为一致。因此，对债务压力指标进行了取负数处理④，从而使得所有指标都与债务风险负相关了。这也就意味着在因子分析时，各因子得分越大风险就越低。同时为了消除量纲的不一致给后面分析工作带来的不利影响，我们利用软件SPSS21.0对数据进行标准化处理⑤，进而对变量的相关性进行了检验，结果如表3。

由表3可见，KMO统计量值为：0.552> 0.5，且Sig.为0，明显拒绝原假设，说明相关系数矩阵不是单位阵，变量之间存在相关关系，表明可以对所选变量进行因子分析⑥。

2.因子提取及得分⑦

利用SPSS21.0对14个因子进行因子分析，我们得到表4。从表4可以看出，前5个因子的特征根都大于1，这5个之和占累计方差贡献率为86.410%，说明选取的5个公共因子能够充分反映原变量的信息，代表性较好。接着， 对5 个公共因子计算因子得分， 得到因子得分系数矩阵， 如表5 所示。

为对我国31个省市政府债务风险进行比较，根据式（1）至式（5），我们可以计算出31个省市政府债务险水平的公共因子F1、F2、F3、F4和F5的得分，并在此基础上以各个公共因子的方差贡献率为系数进行线性加权求和，即根据式（6）计算31个省市政府债务风险水平的综合得分F，最后按照综合得分从高到低进行排序（见表6）。根据前面指标与债务风险相关关系的分析，综合得分F越低，表明债务风险越高。由表6中数据可见，江苏省在全国31个省市中综合得分为0.98 906，得分最高，表明其债务风险最低，而贵州省得分为-1.17 772，得分最低，表明其债务风险最大。

五、我国地方政府债务风险预警

预警区间的确定常用的方法主要有两种：一是采用指标警戒线作为临界值来划分区间;二是借鉴国内外的一些研究成果作为划分警戒区间的依据。但这两种方法也各有各的缺陷，第一种方法中的指标临界值的确定有很大的主观性，且当前能够被普遍接受的指标非常有限⑧，若选取的指标太少就不能充分体现构建评估体系的科学性与完备性原则，第二种方法由于每个人的研究视角不一样，指标的选择可能存在很大差异，对于本文的研究借鉴价值不大。基于此，本文借用数学中用于剔除异常值的常用方法（即3倍标准差法）来划分预警区间⑨。依据上述综合得分及各指标的经济意义，可以将政府债务风险程度由高到低划分5个区间。首先以样本均值为中心，在3倍标准差以内的区域可以确定为债务风险可控区;然后以2倍标准差作为预警区间长度再将可控区分为低风险、中度风险和高风险3个预警区间;最后，将大于样本均值3倍标准差以外的区域确定为极端警区，即极高风险区和无风险区。

接下来根据SPSS21.0软件计算各省市政府债务风险评价的综合得分均值为0.000 000 1，标准差为0.552 580 16，并依次计算每个区间的临界值，将相应的预警区间确定极高风险、高风险、中度风险、低风险和无风险5种预警状态。并采用类似交通信号灯的方式，即以红色、黄色、浅黄、淡绿、绿色作为预警信号分别表示地方政府债务风险的严重程度。如表7所示。

依据表7的划分依据，结合表6中各省市的综合得分数据，可以将我国31个省市的预警结果标识如表8所示。

从表8来看，31个省市都落在了债务风险可控区，即低风险至高风险之间的3个预警区间，其中贵州等4个省市处于高风险区，海南等22个省市处于中度风险区域，天津等5省市处于低风险区，无省市处于极高风险和无风险的异常区域，换言之，从省域层面来看，我国地方政府债务风险都是可控的。

六、主要结论与建议

1.地方政府债务风险程度与区域经济发达程度呈现明显的负相关性

从表8预警标识结果我们也可以看出，处在低风险区的5个省市为：天津、浙江、广东、山东、江苏，这5个省市在我国是属于经济比较发达的地区，而处于高风险区的贵州、辽宁、青海、云南4个省是经济相对比较落后的省市。而且仔细分析处于高风险区的4个省，有几个相关指标值得这4省的相关部门高度关注与警惕的。从表9负债率来看，贵州、辽宁、青海、云南分别为73.96%、38.3%、52.05%和42.96%，都处于全国负债率排名最高的5个省份;从债务率⑩来看，这4个省分别为557.84%、387.47%、561.44%和350.56%，屬于债务率排名最高的4个省份。而且辽宁省债务风险如此突出除了受本身负债较高这一因素影响之外，还有一个非常突出的影响因素是2016年该省GDP增速为-2.5%，是全国唯一一个出现经济负增长的省份。

2.地方政府举债的经济增长效应已完全弱化

一般都认为，地方政府举债是促进经济增长的重要手段，因为根据审计署的债务审计结果显示，我国地方政府的债务资金主要投向公共基础设施建设。也就是说地方政府举债主要是为了改善投资环境，有助于招商引资，从而拉动经济增长。而经济的增长又能提升地方政府的偿债能力，从而化解地方政府的债务风险，这一理论逻辑无可厚非。问题是有证据能佐证地方政府举债拉动了经济增长吗？通过对负责率最高的5个省市和负债率最低的5个省市2016年GDP增速进行比较，发现负债率最高的5个省市的GDP增速均值为6.44%，负债率最低的5个省市的GDP增速均值却达到了8.22%，而负债率居中的21个省市经济增长率均值为7.66%;然后又计算了负债率最低的10个省市、负债率居中的11个省市和负债率最高的10各省市，发现这3个区间的GDP增速均值分别为8.04%，7.61%和7.00%，也就是说数值上显示负责率与GDP增速之间不存在正向关系，反而呈现出较为明显的负相关，换言之，地方政府举债的经济增长效应已完全弱化，至少在数据上无法佐证地方政府举债能促经济增长。

3.负债率高的省市经济增长潜力越弱

为什么地方政府举债事实上没能促进经济增长？如前所述，经济增长是依赖于要素的积累与技术进步，那么地方政府举债能否促进经济增长，必然取决于债务资金能否作用与经济增长的这两个源泉。然而相关数据表明，负债率较高的省份主要是一些经济欠发达的省份，对于这些省份，反映科学技术活动的主要指标无论是研发资金，还是专利数量，乃至教育都远远落后于经济发达省份，也就是说依赖技术进步来赶超经济发达的省份几乎不可能。然后，我们再来分析经济增长的能一个重要源泉即资本积累。资本积累依赖于固定资本投资以及固定资本的形成，采用前面的方法，先计算负责率最高的5个省市和负债率最低的5個省市2016年人均固定资产投资均值与人均资本形成的均值，负责率最低的5个省市这两个指标的均值分别为47 317.89元和34 031.31元，而负责率最高的5个省市这两个指标的均值分别为37 627.06元和31 734.67元;负债率居中的21个省市这两项指标分别为46 428.45元和33 420.41元。负债率居中的11个省市这两项指标分别为42 401.19元和25 214.92元。然后又对负责率最高的10个省市和负债率最低的10个省市的这两个指标均值进行比较，发现负责率最低的10个省市这两个指标的均值分别为49 391.03元和39 526.14元，而负责率最高的10个省市这两个指标的均值分别为43 939.88元和35 803.30元。这些数据充分表明了负债率高的省份在资本积累方面也没有表现出比负债率低的省份具有优势，这也是地方政府举债为什么没能促进经济增长的主要原因。

基于上述结论，本文提出以下政策建议：

首先，必须切实改变以举债促增长的固化思路。地方政府债务之所以发展到当前这一态势，与很多地方政府领导以举债促增长的政策思路是紧密相关的。诚然，不否认举债对经济增长的积极效应，尤其是对于经济落后的地区，对于资金的需求与渴望是能够理解的。但是，必须清醒认识到，举债不是促增长的唯一途径，如何更好地引入社会资金的参与，化解当前债务风险，才是相关部门首要考虑的，既要稳增长，更要防风险。

其次，区域经济的均衡发展需要加大政府的财政转移支付力度。如前所述，对于落后地区，经济增长潜力缺乏，依靠本身的财政收入来促进资本积累与技术进步，追赶发达地区几乎是不可能的。若继续放任其以举债来解决资金需求的不足，只会进一步导致其债务风险的放大。因此，应从国家层面加大对落后省份的财政转移支付力度。项目的扶贫仅能解决部分落后地区的自生能力。而要追赶发达地区，以及缩小与发达地区的差距，中央应该加大对落后省份的财政投入，尤其是对于落后地区的一些基础设施建设。

再次，地方政府应充分发挥债务资金的引领作用。地方政府应充分调研、分析与研究，政府该为哪些项目融资？怎样才能发挥债务资金“四两拨千金”的效果？对于有些项目虽然能解决一时的民生需求，但是若不能产生还债的“现金流”，又不能发挥债务资金的“杠杆”作用，那么地方政府就应该谨慎举债。所以，地方政府在为一些项目融资时，应积极搭建投融资平台，探索公私合营的PPP模式或众筹模式，吸引更多的社会闲散资金共同参与项目的建设。

最后，地方政府债务监管不能松懈。虽然评估结果显示我国地方政府债务风险总体可控，但这一结果的得出仅仅是建立在对地方政府负有偿还责任的显性债务分析的基础上，而没有考虑地方政府负有担保责任和救济责任的隐性债务。而且国内一些局部地区的债务风险还是很突出的，尤其是当前一些地方政府通过融资平台公司、不规范的PPP项目、政府投资基金等方式，出现了不少违规举债的“新变种”，其隐秘性强，不易监管，债务监管部门更应该警惕。

[注 释]

① 详见2014年8月31日中华人民共和国主席令第十二号文件：《全国人民代表大会常务委员会关于修改〈中华人民共和国预算法〉的决定》。

② 本文中的各省市是指省级层面的包含23个省、4个直辖市、5个自治区，不含港澳台。

③ 详见2011年审计署第35号文件《全国地方政府性债务审计结果》。

④ 逆向指标正向化通常是通过取负数或倒数来改变其指向的。

⑤ 后续表3至表6都是通过操作SPSS21.0得到的。

⑥ KMO的取值在 0～1 之间，如果KMO值越接近1，所选变量越适合做因子分析，KMO 值越接近于0，这说明变量间的相关性越弱，所选变量不适合做因子分析。而一般来说，KMO 值大于0.5，才能做因子分析。

⑦ 因子提取及得分的相关要求及说明可以参考朱文蔚，《中国地方政府性债务与区域经济增长的关系研究》，中国社会科学出版社，2015：142-147。

⑧ 负债率国际通用的警戒线为60%，财政赤字率安全警戒线为3%。

⑨ 三倍标准差法在理工科中应用也比较多。

⑩ 债务率通常是用地方政府债务余额/地方综合财力，本文中是用地方政府预算代替了地方综合财力，虽然这样可能导致债务率被高估，但所有省份使用都是这一指标，统计口径是相同的，仍具有可比性。

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