财政透明对政府债务的影响：基于省级面板数据的实证研究

杜亚斌，郭子荷,2

（1. 中国人民大学 公共管理学院，北京 100872；2. 美国公共健康研究院，美国 奥克兰 94607）

近年来，我国地方政府在公共建设项目中投入了大量资金，其规模是前所未有的，但这同时也导致了地方政府债务规模的过度扩张。债务融资对于缓解政府财政困难、促进城市建设和经济发展具有一定积极作用，然而地方债务过度扩张带来的违约风险可能影响政府信用，并可能引发系统性的金融风险，[1]不利于经济的持续稳定发展。2014年的新《预算法》明确省级政府可以通过发行债券的方式举债，2016年财政部印发的《地方政府债务管理办法》对地方政府的举债行为进行了进一步规范。与此同时，我国经济社会发展也进入新常态，因而探究在此背景下如何避免政府债务过度扩张，降低政府债务风险具有十分重要的意义。

一、文献综述

随着地方政府债务规模的膨胀，学者们也日益关注该问题，并从多个角度、多个方面考察了政府债务规模的影响因素。刘昊和陈工将政府债务规模的影响因素归结为人口因素、经济因素、政治因素和体制因素，人口因素包括人口年龄结构，经济因素包括地方政府经济能力、资金利率、税收政策以及财政政策等，政治因素包括官员晋升激励机制，体制因素包括财权与事权的分配和预算软约束等。[2]类似地，缪小林和伏润民认为已有研究主要从经济发展、财政体制、管理制度和政府行为三个方面解读地方政府债务增长现象。[3]在上述影响因素中，政治因素和体制因素近来受学者关注较多。陈菁和李建发通过实证分析发现晋升激励对城投债规模具有显著的正向影响，[4]吴小强和韩立彬采用空间计量经济模型分析发现受官员晋升考核机制的影响，地方政府间存在债务竞争的现象。[5]冀云阳和付文林通过实证分析发现，项目制治理模式对地方政府债务扩张的影响十分显著。[6]王叙果等从理论上分析了中国式财政分权对政府债务规模的影响，[7]陈宝东和邓晓兰则通过实证研究证实了财政分权对政府债务的促进作用。[8]也有研究者注意到转移支付带来的预算软约束问题对政府举债行为的影响，[9]此外，缺乏严格的监管机制也被视为政府债务盲目扩张的重要原因。[10][11]

财政透明是良好财政管理体制的必然要求，也是落实财政监督与问责的重要途径，其对规范政府发债行为，防范系统性金融风险具有十分重要的意义。[12]国外学者较早从实证分析的角度对财政透明与政府债务之间的关系进行了检验。[13]Alt和 Lassen采用OECD问卷调查的数据对19个OECD成员国的财政透明进行了评估，进而分析了财政透明对政府债务的影响，结果发现财政透明能够显著降低政府债务。[14]Benito和Bastida采用类似做法，利用OECD/世界银行财政数据库的数据，对41个OECD和非OECD国家的财政透明进行了评价，并分析了其与政府债务之间的关系，但相关分析结果表明两者之间并不存在显著的相关关系。[15]Sedmihradská和Haas利用2006—2010年国际预算合作组织的开放预算指数（Open Budget Index，OBI），分析了财政透明与财政绩效之间的关系，相关分析结果表明开放预算指数与政府债务之间不存在显著的相关关系。[16]Gerunov利用56个国家开放预算指数5轮的调查数据，考察了财政透明与财政绩效之间的关系，发现财政透明能显著降低政府债务。[17]Arbatli和Escolano同时采用IMF的财政透明指数和IBP的开放预算指数衡量财政透明度，进而采用21个发达国家和37个发展中国家的数据分析了财政透明对财政绩效的影响。分析结果表明，财政透明能够显著提升发达国家的财政绩效，促进其财政平衡，降低其政府债务，但对发展中国家的财政绩效则不存在显著的影响。[18]

近年来，国内一些学者也开始关注财政透明对政府债务的影响，并形成了少量的研究。肖鹏等采用中国29个省2012年的截面数据，以中央和地方各省公布的地方政府性债务审计结果的数据衡量各省的债务规模，以上海财经大学《中国财政透明度报告》的数据衡量省级政府财政透明度，探究财政透明对政府债务的影响，结果证明财政透明显著降低了政府债务。[19]潘俊等采用相同的方法测量财政透明和政府债务规模，但将时间跨度拓展到2010—2012年，得出了相同的结论。[20]马海涛和任致伟采用2012和2013年省级层面的数据，同样以地方政府性债务审计结果的数据衡量政府债务规模，但他们根据能否在各省的财政厅网站上找到当年的预决算报告或逐月的财政收支情况衡量各省的预算透明度，进而检验两者之间的关系。分析结果表明，预算透明能够显著降低地方政府负有偿还责任或救助责任的债务，但对地方政府负有担保责任的债务影响并不显著。[21]

从上述分析可以看出，国内外关于财政透明对政府债务影响的研究在结论上并不一致。同时，由于不同国家之间存在巨大差异，跨国研究的相关结论未必适用于中国。而当前国内的研究受政府债务数据来源的限制，一般时间跨度都很短，因而其结论的稳健性可能存疑。基于此，本文采用2008—2016年省级层面的城投债数据，进一步考察财政透明对政府债务的影响，并得出了与之前研究不同的结论。同时，本文还采用系统GMM模型进行动态面板分析，从而有效解决了潜在的内生性问题，得出了更加可靠的结论。

二、理论分析与研究假设

（一） 财政透明影响政府债务的机制

在政府债务的成因方面，委托代理理论指出，由于作为委托人的公众和作为代理人的政府之间存在信息不对称的问题，政府（代理人）比公众（委托人）拥有更多的信息，因而政府官员可能会为了谋求个人私利而做出背离公众利益的行为，造成财政资金滥用和过度举债的问题。[22]

而财政透明通过缓解政府（代理人）与公众（委托人）之间的信息不对称问题，从而有利于降低政府债务，具体来说：（1）财政透明通过约束违规举债行为，从而有利于减少政府债务。通过提升政府的财政透明度，能够强化全社会对政府举债行为的监督，使政府违规举债行为的机会成本提高，从而减少政府违规举债的情况。[23]（2）财政透明通过优化财政支出的规模、结构和效率，从而有利于减少政府债务。缪小林和史倩茹通过实证研究发现，财政资金配置效率低下是导致政府债务规模膨胀的重要原因，[24]而财政透明则可以通过影响财政支出和财政资金配置效率，进而对政府债务产生影响。刘生旺和陈鑫采用2007—2014年省级面板数据的研究发现，财政透明能够有效约束政府的行政管理支出。[25]李燕和王晓采用数据包络分析法测算地方政府财政支出效率，进而利用2007—2011年的省级面板数据分析了财政透明度对财政支出效率的影响，发现财政透明对财政支出效率存在显著的正向影响。[26]（3）财政透明通过强化公众监督与问责，从而有利于防范腐败风险、减少财政资金滥用，进而减少政府债务。刘子怡和陈志斌基于2009—2013年省级层面的面板数据实证检验了腐败对政府债务规模的影响，结果表明地方政府腐败程度越高，其城投债规模也越大。[27]而李敬涛则通过分析2006—2012年省级层面的面板数据发现财政透明能够显著降低地方政府的腐败程度。[28]

（二） 财政透明影响的非线性特征

财政透明对政府债务规模的影响并不一定是线性的。大量的研究表明，政府透明并不一定能促进问责或改善效率，不同类型、不同程度的透明发挥作用的方式可能是不同的。[29]Fox区分了模糊透明（Opaque transparency）和清晰透明（Clear transparency），其中模糊透明是指虽然政府公布了大量的信息，但这些信息并没有说明政府实际是如何运转的，也没有说明政府的责任和政府政策的结果，因此公众很难从中得出可靠的结论，而清晰透明则是指公众所获得的政府信息是充分全面的，公众能够从中获悉政府的责任及财政资金的使用情况，进而对政府的绩效做出可靠的评价。[30]显而易见，只有清晰的透明能够真正促进公众对政府的问责，而模糊的透明则很难实现这一目标。Shkabatur指出，由于政府对财政信息具有很强的垄断和掌控能力，加之其所拥有的自由裁量权，政府很大程度上可以自行决定财政信息公开的广度和深度。[31]Meijer认为，政府信息本质上是一种战略资源，不同主体围绕这一战略资源展开博弈，因而并不存在所谓中立的信息，政府公开信息的程度实际上是政府战略决策的体现。[32]

因此，当政府的财政透明度较低时，政府可能只会公布那些于己有利或无关痛痒的信息，而避免公布那些可能引起公众质疑或使政府感到尴尬的信息，此时的财政透明仅仅是模糊透明，因而无法有效促进政府问责。在这种情况下，公众无法对政府的财政绩效做出准确判断，甚至可能将政府的过度举债行为理解为促进经济发展的积极举措，从而无法抑制甚至会促进政府债务的增长。而随着政府财政透明达到一定的程度，政府所公布信息的全面性、准确性和可靠性得到进一步提升，此时的财政透明逐渐趋近清晰透明，公众对政府财政绩效也会有更为客观全面的了解，政府的举债行为也会受到更为有效的约束。财政透明的非线性影响已经得到了一些实证研究的支持。梁城城采用2006—2014年中国省级层面的面板数据，利用数据包络分析法评价了省级政府教育、医疗、社会保障和就业三类财政资金的使用效率，进而分析了财政透明对财政支出效率的影响。实证分析结果表明，财政透明对三类民生财政资金的支出效率存在先抑制、后促进的U型影响。[33]由于财政支出效率与政府债务之间的密切关系，上述实证研究也在一定程度上表明，财政透明与政府债务之间或许也存在非线性关系。基于以上的理论分析和经验证据，本文提出如下假设：

H1：财政透明与政府债务规模之间存在倒U型关系，财政透明对政府债务规模存在先促进、后抑制的非线性影响。

三、研究设计

（一） 模型设定

本文采用2008—2016年中国大陆30个省市自治区（不含西藏）的面板数据①考虑到数据可获得性的问题，因而未包含西藏自治区。，以地方政府债务规模为因变量，以财政透明度为自变量，在控制其它诸多宏观变量的情况下，构建多元回归模型，实证检验财政透明对政府债务规模的影响，并设定如下回归方程：

在上述方程中，下标i表示省份，下标t表示年份，Debt表示衡量因变量政府债务规模的指标，方程（2）在方程（1）的基础上加入了因变量的一阶滞后项L.Debt，此时的模型构成动态面板模型。FT表示衡量自变量财政透明度的指标，为了验证财政透明度对政府债务规模的非线性影响，两个方程中均加入了财政透明的平方项FT2，如果本文的研究假设成立，方程中系数α1应显著为正，系数α2应显著为负。此外，X表示其它省级层面的控制变量，下文将具体介绍，ε表示随机扰动项。

（二） 变量测量与数据来源

1. 因变量

本文的因变量是地方政府债务规模。现有研究中，一些学者采用国家审计署或各省审计厅（局）发布的政府债务审计数据衡量地方政府债务规模[19-21]，但因为这些数据的年限较短，且覆盖的省份较少，因而极大限制了可用于分析的样本量。与之相比，地方融资平台发行城投债的历史更长、数据更易获取，同时城投债是准市政债券，其募集的资金用于支持地方政府建设，属于地方政府的隐性债务，因而本文采用地方城投债规模衡量地方政府债务规模。此外，考虑到本文考察的是省级政府的财政透明度对政府债务规模的影响，因而采用省级融资平台的债务数额衡量各省的债务规模。具体来说，本文主要采用两个指标衡量地方政府债务规模：（1）人均债务额（单位：千元/人），即采用各省省级城投债总额除以各省的人口总数；（2）债务率（单位：%），即各省省级城投债总额占GDP的比重。各省的城投债数据来自wind数据库，人口规模和GDP的相关数据来自《中国统计年鉴》。

2. 自变量

本文的自变量是财政透明度。该变量的数据来自上海财经大学公共政策研究中心发布的《中国财政透明度报告》，该报告自2009年开始每年发布，对我国省级政府的财政透明度进行评价，并给出百分制得分，是国内较早开展且较为权威的财政透明度评价①2009—2012年的《中国财政透明度报告》反映的是各省2006—2009年的财政透明度，2013—2018年的《中国财政透明度报告》反映的是各省2011—2016年的财政透明度。为保证数据的连续性，参照已有研究的做法，本文取各省2009和2011年财政透明度的均值作为其2010年的财政透明度。。其评价的政府财政信息主要包括一般公共预算、政府性基金预算、财政专户管理资金预算、国有资本经营预算、政府资产负债、部门预算、社会保险基金预算、国有企业、被调查者的态度和责任心等，并通过向有关部门申请信息公开、网络检索和文献检索等方式获取信息。

3. 控制变量

结合已有研究的发现，本文将影响政府债务规模的其它因素归为两类，一类是经济财政因素，一类是政治制度因素。其中，经济财政因素主要包括财政赤字率、财政分权、人均中央补助收入、人均固定资产投资和失业率等变量，政治制度因素主要包括人均腐败立案数和省委书记年龄两个变量，下面进行具体介绍。

（1）财政赤字率（单位：%）。财政赤字率的大小决定了地方政府对债务融资的需求程度，财政缺口越大，通过发债进行融资的需要越迫切，发行城投债的可能性就越大。本文采用如下方式计算财政赤字率：财政赤字率=（地方政府财政支出-地方政府财政收入）/地方政府财政收入×100%。相关数据来自《中国统计年鉴》。

（2）财政分权。一般认为，中国式财政分权导致地方政府形成了“重基础设施，轻民生服务”的支出偏好，因而地方官员倾向于通过举债的方式获得更多的建设资金，从而促进当地经济的发展，满足自身的晋升需求[8]。本文采用财政收入分权指标衡量各地的财政分权程度，具体计算方式如下：财政分权=人均地方政府财政收入/人均中央政府财政收入。相关数据来自《中国统计年鉴》。

（3）人均中央补助收入（单位：千元/人）。中央补助收入对地方政府债务规模的影响可能是两方面的，一方面，中央补助收入可能具有“挤出”效应，即中央补助收入可以替代原本地方政府所需支付的部分服务和投资，缓解地方政府的财政压力，从而有利于降低地方政府的发债需求；另一方面，中央补助收入可能具有“挤入”效应，即中央补助收入客观上增加了地方政府的收入，提高了地方政府的偿债能力，从而可能刺激地方政府支出需求的膨胀，导致地方政府债务的进一步上升。本文采用人均中央补助收入考察这一效应，人均中央补助收入为各省获得的中央补助收入与该省人口总数之比。相关数据来自《中国统计年鉴》。

（4）人均固定资产投资（单位：千元/人）。由于固定资产投资具有投资金额大、回报周期长等特点，基于代际公平原则，固定资产投资的资金很多来源于债务融资，因而固定资产投资金额越大，地方政府进行债务融资的规模也可能越大。本文采用人均固定资产投资考察这一效应，人均固定资产投资为各省固定资产总额与该省人口总数之比。相关数据来自《中国统计年鉴》。

（5）失业率（单位：%）。失业率能够反映出各地的经济景气状况，经济萧条时，失业率上升，地方政府税收收入减少，保障性支出增加，这一方面可能导致地方政府偿债能力下降，债券发行量减少；但另一方面，地方政府也可能通过大肆举债进行投资建设，以此刺激经济增长。因此，本文也将失业率纳入控制变量，相关数据来自《中国统计年鉴》。

（6）人均腐败立案数（单位：人/万人）。如前所述，官员腐败和资金滥用是政府债务膨胀的重要原因[27]，地方腐败程度越高，政府官员滥用财政资金和过度举债的可能性也越高。本文采用人均腐败立案数，即每万名公职人员中的职务犯罪立案数（单位：人/万人）来衡量各省的腐败程度。各省职务犯罪立案数据来自历年的《中国检察年鉴》，各省公职人员数、人口总数数据来自历年的《中国统计年鉴》，其中各省公职人员数以公共管理、社会保障和社会组织就业人数计。

（7）省委书记年龄。已有研究证明，政府官员的晋升激励会影响地方政府发债量。[4][27]晋升激励的测度没有统一的方法，本文借鉴刘子怡和陈志斌的做法，[27]用党委书记的年龄作为衡量官员晋升激励的指标，年龄越大，晋升激励越弱，通过发债刺激经济增长、谋求政绩的动机越弱，当地的发债量可能也越少。相关数据来自国泰安中国省市领导人数据库。

表1展示了本文所有变量的描述性统计分析结果。为消除通货膨胀的影响，本文以2007年为基年，将所有涉及金钱的变量均根据各省各年度的CPI指数将其取值转化为了实际值。同时，本文还对自变量和控制变量进行了多重共线性诊断，诊断结果表明，所有自变量和控制变量的VIF值均远小于10，这表明变量间不存在严重的多重共线性问题。

表 1 变量描述性统计分析结果

四、实证分析

（一） 静态面板模型

本文首先基于方程（1），采用静态面板数据实证分析财政透明对政府债务规模的影响，分析结果如表2模型1和模型2所示，模型1的因变量为人均债务额，模型2的因变量为债务率。为确定进行分析的具体模型，本文进行了一系列检验，两个模型经F检验均发现，固定效应模型优于普通最小二乘法；经LM检验均发现，随机效应模型优于普通最小二乘法；经hausman检验均发现，随机效应模型优于固定效应模型。因此，模型1和模型2均为随机效应模型的分析结果。

表 2 回归分析结果

续表 2

模型1的分析结果表明，财政透明度在5%的水平上与人均债务额显著正相关，而财政透明度的平方项则在5%的水平上与人均债务额显著负相关，这表明财政透明度与人均债务额之间存在倒U型关系，财政透明对人均债务额存在先促进、后抑制的非线性影响，本文的研究假设H1得到了支持。具体来说，财政透明度影响人均债务额的拐点出现在财政透明度得分约为42（=0.042/(2×0.0005)）时，当财政透明度低于这一取值时，此时的财政透明仅是模糊透明，提升财政透明度会导致人均债务额的上升；而当财政透明度高于这一取值时，此时财政透明渐趋清晰透明，提升财政透明度有助于遏制人均债务额的上升。

模型2的分析结果与模型1类似。在模型2中，财政透明度在1%的水平上与债务率显著正相关，而财政透明度的平方项则在1%的水平上与债务率显著负相关，这表明财政透明度与债务率之间存在倒U型关系，本文的研究假设H1再次得到了支持。具体来说，财政透明度影响债务率的拐点出现在财政透明度得分约为43.75（=0.07/(2×0.0008)）时，当财政透明度低于这一取值时，财政透明度的提升会导致债务率的上升；而当财政透明度高于这一取值时，财政透明度的提升会促进债务率的下降。

其它控制变量的分析结果也基本与预期相符。在模型1中，财政赤字率、财政收入分权、人均固定资产投资与人均债务额显著正相关，而省委书记年龄与人均债务额显著负相关。在模型2中，财政收入分权、人均固定资产投资与债务率显著正相关，而失业率、省委书记年龄与债务率显著负相关。此外，人均中央补助收入和人均腐败立案数对政府债务规模的两个指标均没有显著影响。

（二） 动态面板模型

政府发债行为具有延续性特征，当期的发债水平可能受到前期发债水平的影响，[5]因此在进行回归分析时需要考虑政府债务时间滞后项的影响，此时的面板数据构成动态面板数据（Dynamic Panel Data）。由于方程中包含因变量的一期滞后项，此时普通最小二乘法、固定效应模型和随机效应模型的估计结果都是不一致和有偏的，因此本文采用系统GMM法，通过将因变量的高阶滞后项作为工具变量从而有效解决这一问题。[34]同时，考虑到财政透明与政府债务之间可能存在的反向因果关系[35]，本文也将财政透明及其平方项设定为内生变量，并采用其滞后项作为工具变量，从而解决潜在的内生性问题。此外，本文还使用Windermeijer稳健性标准误控制异方差带来的不利影响。

本文根据方程（2），基于动态面板数据和系统GMM模型，再次检验财政透明度与政府债务规模之间的关系，分析结果如表2模型3和模型4所示，模型3在模型1的基础上加入了人均债务额的一阶滞后项，模型4在模型2的基础上加入了债务率的一阶滞后项。模型3的Arellano-Bond检验结果表明，模型的扰动项既不存在一阶序列相关，也不存在二阶序列相关，模型4的Arellano-Bond检验结果表明，模型的扰动项存在一阶序列相关，但不存在二阶序列相关，因此两个模型采用系统GMM都是有效的。同时，两个模型的Hansen检验结果均表明，所有工具变量均是有效的，不存在过度识别的问题。

从分析结果来看，在模型3和模型4中，因变量的一期滞后项均在1%的水平上与因变量显著正相关，这表明政府债务规模确实具有延续性特征。而在控制内生性问题之后，本文的自变量财政透明度与政府债务规模之间仍然呈现倒U型关系，财政透明与两个因变量在5%的水平上显著正相关，而其平方项则与两个因变量在5%的水平上显著负相关，这也表明前文随机效应的分析结果是稳健的。从倒U型关系的拐点来看，系统GMM的分析结果与随机效应模型的分析结果也十分接近，模型3倒U型关系的拐点大约出现在财政透明度得分为41分时，与模型1相比仅降低了1分；模型4倒U型关系的拐点大约出现在财政透明度得分为43分时，与模型2相比也仅下降了1分。综合四个模型的分析结果可知，财政透明对政府债务规模影响的拐点大致出现在财政透明度得分为41-44分之间，考虑到近年来省级政府财政透明度逐年提升的现实，这意味着对于大多数省份而言，财政透明已经开始发挥遏制债务扩张的积极作用，但仍有少部分省份的财政透明度尚未达到这一水平。

从其它控制变量来看，系统GMM的估计结果与随机效应模型的估计结果存在一定差异。与模型1相比，在模型3中，财政赤字率和人均固定资产投资对人均债券额的影响仍然显著，且方向不变，而财政收入分权和省委书记年龄的影响则由显著变为不显著，人均中央补助收入则由不显著变为在10%的水平上显著。与模型2相比，在模型4中，仅人均固定资产投资对债务率的影响保持不变，而财政收入分权、失业率和省委书记年龄的影响均由原来的显著变为不显著。由上述分析结果可知，人均固定资产投资和财政赤字率对政府债务规模的影响较为稳健，前者的影响尤为稳健。此外还值得注意的是，与随机效应模型相比，在系统GMM模型中，人均中央补助收入与人均债务额显著负相关，意味其发挥了“挤出”效应。

五、结论与建议

地方融资平台为地方政府获取建设资金提供了便利，对经济社会发展具有一定的积极意义，但政府债务的过度扩张也蕴含着极大的风险，因此如何有效控制政府债务的规模是一个值得关注和研究的问题。本文基于2008—2016年中国省级层面的面板数据，综合采用随机效应模型和系统GMM模型，实证检验了财政透明对地方政府债务规模的影响。分析结果表明，地方政府的财政透明度与人均债务额和债务率之间均存在倒U型关系，且这一关系的拐点出现在财政透明度取值为41-44之间。在达到这一拐点之前，财政透明的提升会导致地方政府债务规模的膨胀，而在跨越这一拐点之后，提升财政透明度将有助于遏制地方政府债务规模扩张。由此可见，财政透明确实是防范和降低地方政府债务风险的有效手段，但前提是财政透明需要跨越“基准线”，否则可能起到适得其反的效果。

本文的研究发现具有一定的政策意义。对于地方政府而言，应该进一步完善财政信息公开制度，提升政府的财政透明度，真正实现财政信息全面、准确、及时的公开，从而使公众能更为有效地监督政府，使政府发债行为得到有效约束。尤其是对于财政透明度尚未跨越拐点的省份，更应加大财政透明的建设力度，努力实现从模糊透明向清晰透明的转变，从而更好地发挥财政透明的积极作用。