地方政府债务支出效率评估——基于DEA-Malmquist模型的分析

李 镭， 雷良海

(上海理工大学 管理学院， 上海 200093)

近年来，随着经济新常态化进程持续推进，随之而来的是中央和地方各级政府财政收支压力持续加大，债务规模持续攀升。2019年，全国一般公共预算收入为190 382亿元，同比增长3.8%。其中税收收入157 992亿元，同比增长1%；非税收入32 390亿元，同比增长20.2%。全国一般公共预算支出238 874亿元，同比增长8.1%。2019年12月，全国发行地方政府债券379.87亿元，其中，发行一般债券39.87亿元，发行专项债券340亿元。截至2019年12月末，全国地方政府债务余额213 072亿元。

根据国际金融协会(IIF)日前发布的一份报告显示，2019年上半年，全球债务增长了7.5万亿美元，总额超过250万亿美元，创下新纪录。预计受美国债务激增的影响，全球政府债务将超过70万亿美元。其次是非金融企业债务，增加了1个百分点。

自20世纪末到2019年中国政府部门杠杆率(政府债务规模/GDP)总体呈波动上升的趋势，从20世纪末的低位水平不断攀升，其中在2008年往后其波动上升幅度高于前期。现阶段，政府举债是筹集财政资金、调度社会资金的需要，也是弥补赤字、调控经济运行的重要手段。相较于稳定的中央财政债务，地方性政府债务问题更值得关注。值得肯定的是，地方性政府债务对于地方经济的发展、民生的改善做出了重大的贡献。然而，在地方政府性债务规模持续扩张过程中，仍有诸多不合理的方面，如地方政府官员GDP考核机制加剧举债冲动、财权事权制度匹配不佳、收支失衡等问题造成了地方政府债务问题的恶性循环，这对于经济的可持续发展十分不利。2015年8月31日，第十二届全国人大常委会第十次会议通过了《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》，同时重新颁布了修订后的预算法，并在以后各年推出了修订版本，其中对于有关地方政府债务方面的问题也做出了明确的规定。因此，在当前强调全面预算管理、地方举债有总量的前提下，探讨如何衡量并优化地方政府债务支出效率的问题具有重要的理论价值和实践意义。

1 文献综述

1.1 国内学者对于地方政府债务支出效率的研究

首先从国内来看，陈平、欧阳洁[1]研究了国内31个省区市在2013年末的债务支出效率情况，具体采用超效率DEA方法，结果显示地方政府性债务总体水平较高，并且在不同地区之间存在着较大的差异，上海在所有样本中，债务支出效率最高；朱军、寇方超[2]研究了国内地方政府债务规模对于地区全要素生产率的影响，利用Malmquist-DEA方法分解出1998—2017年31个省区市全要素生产率(TFP)，进而利用完全修正的最小二乘法分析了各个政府债务扩张对于该省TFP的影响，研究结果显示，政府通过创新融资平台加大举债规模对于缓解当地财政压力具有短期效应，但是长期来看，持续的债务规模扩张对于全要素生产率的发展具有负面效应，同时为了分析不同区域政府举债对于整个政府的债务扩张的影响程度，对样本做区域化处理，利用系统广义矩估计(SYS-GMM)方法，研究得出相对于中部地区和东部地区，经济欠发达的地方政府债务扩张对于中国政府的债务扩张表现得更为敏感，即中国政府债务规模受经济欠发达的西部地区影响更大；赵如波、田益祥[3]将三阶段DEA和Bootstrap抽样方法结合，选取中国30个省区市的政府债务投入和产出指标构建了地方政府债务支出评价模型，以此研究并论证了地方政府债务支出和地方政府竞争强度之间的非线性关系，研究结果显示，对于中部、东部和西部地区而言，中部地区和西部地区政府竞争强度显著高于东部地区，不同地区政府债务支出效率和政府竞争强度呈倒“U”形关系，当地方政府竞争强度低于阈值时，地方政府债务支出与其呈正相关，反之呈负相关。在现有中央与地方财政分权的背景下，以GDP增长率等指标作为官员晋升考核的标准，刺激了地方政府间的竞争，导致地方政府官员在其任期内短期大规模举债[4]；同时将筹措资金运用到短期促进经济发展的基础设施和固定资产，由此造成的这种地方政府财权和事权的不匹配，地方政府间竞争是地方政府债台高筑、债务与财政支出结构扭曲、效率欠佳的主要原因[5]。

1.2 国外学者对于地方政府债务支出效率的研究

国外有关学者对于地方政府债务问题做了一些相关的研究，Bellot等[6]针对决定欧盟各成员国政府债务规模的决定因素做了一定的研究，利用1996—2010的面板数据，使用联合样本估算债务模型，研究结果表明欧盟成员国债务规模的变化遵循公共财政的黄金法则，即高人口增长率而低的人均融资水平导致债务水平不断上升，在其他要素不变的前提下，债务透明度越高，债务水平则越低，现存的高水平的债务/GDP比率在未来呈下降趋势；Demirci等[7]研究了政府债务对企业融资决策的影响，通过利用1990—2014年40个国家的数据，结论是政府债务对企业杠杆率之间存在着负相关的关系，而这种负相关对于规模更大的国内融资政府债务、利润率更高的公司以及资本市场更为发达的国家而言，表现得更为明显，政府债务对于企业债务存在挤出效应，同时他们研究发现政府债务是比股票和公司债券更好的公司债务替代品，政府债务规模的扩张会导致公司对于股本需求的下降；Ferreira[8]针对欧盟成员国债务做了一定的研究，结果表明，不断聚集的债务是导致包括希腊债务危机在内的主要原因，通过研究15个欧洲国家(欧元区和非欧元区)主权债券收益率，发现主权债券的高收益率会导致大量投资者的投机行为，而随着债务规模的不断扩大，政府作为发行方无力偿还，进而导致债务危机的爆发。

本文选用学术界主流的效率评价模型，以中国31个省区市2016—2018年的面板数据作为样本，首先以传统的DEA模型分析测算各省区市各年地方政府债务支出效率，考察观察期内地方政府债务静态变化情况，在此基础上，利用DEA-Malmquist法测算3年内地方政府债务支出的全要素生产率，考察在观察期内国内地方政府债务支出效率的动态变化，结合静态测算和动态测算，分析探讨地方政府债务支出的效率情况，并据此提出优化地方政府债务支出效率的相关建议。

2 研究方法及模型设定

2.1 DEA-Malmquist模型

DEA方法是目前学术界用于效率研究的主要工具之一。DEA方法对于多投入指标、产出指标的问题尤为擅长，对变量间假设不做要求，避免了在研究过程中的多重共线性问题，同时也保证了数据和评估结果的真实性。基于其自身独特优势，DEA方法在社会各行各业得到广泛应用。

DEA方法最早由美国运筹学家Charnes等在1978年提出，主要利用线性规划模型对于不同决策单元(DMU)的多个投入指标和多个输出指标之间有效性进行评估。DEA方法又可划分为投入导向型DEA和收入导向型DEA。投入导向型目标是在既定产出规模情况下追求投入最小化，产出导向型目标则是在既定投入情况下追求产出最大化，二者在规模报酬不变和规模报酬可变的情况下约束条件不同。

本文在传统BCC模型的基础上，进一步利用Malmquist指数DEA来测算地方政府债务支出效率情况，Malmquist-DEA被广泛用于效率测算中，Malmquist克服了传统DEA模型仅能反映决策单元静态效率变化而非动态变化的缺点，(xt,yt)以及(xt+1,yt+1)两组向量分别表示t时期和t+1时期的投入产出向量，若Malmquist指数>1，表明效率提高，反之则表明效率降低。同时，对全要素生产率代表的综合效率进行分解，Tfpch代表全要素生产率指数，Effech代表技术效率指数，Tech代表技术进步指数，Pech代表纯技术效率指数，Sech代表规模效率指数。模型表达式及分解过程如下：

(1)

(2)

(3)

Tfpch=Efftch×Tech=(Pech×Sech)×Tech

(4)

2.2 数据及模型设定

为研究各地区地方政府债务支出效率，选取了2016—2018年各地区有关数据作为研究样本，DEA-CCR模型以及DEA-Malmquist模型需要对模型的投入指标和产出指标予以界定，所选用的数据来源于Wind资讯、《中国统计年鉴》。

选择地方政府一般性政府债务余额作为地方政府负债规模的代理变量，为了统一量纲以及避免自相关问题，对原始数据进行对数化处理；以财政自给率作为投入指标，该指标反映了地区财政体系健康与否，为地区一般预算内支出和一般预算内收入的比值；以GDP增长指数作为产出指标，定义2016年前一期作为基期，取值为1，以后逐年反映GDP增减变动幅度；以教育经费支出、科技RD经费支出、铁路里程、公路里程、单位人口拥有图书馆藏量、单位人口拥有医疗机构床位数、综合供水能力、单位宽带接入户数作为输出指标，这些指标能直观地反映地方经济发展的水平及规模。

3 地方政府债务效率测算及分析

3.1 静态视角下 BCC-DEA测算及分析

BCC模型是在规模报酬可变的假设下，根据模型设定的投入指标和输出指标计算31个省区市纯技术效率值以及技术效率值，技术效率值与纯技术效率值的比值为规模效率值，模型测算2016—2018年结果见表1。

从技术效率测算结果来看，在规模报酬不变的前提下，采用产出视角DEA所运算得出的技术效率即技术效率值。2016年技术效率均值为0.991，2017年及2018年为0.992，反映了在规模报酬不变的前提下，31个样本总体技术效率处于较高水平。综合3年的测算结果来看，河北、吉林、安徽、江西、广西、贵州、陕西技术效率值不为1，并不位于综合技术效率前沿面，这反映了这些地区债务支出效率存在提升空间，支出结构亟待改善。从纯技术效率测算结果来看，在给定同一产出规模的假定下，所需生产要素的最低投入水平，将纯技术效率与政府债务支出效率相结合，旨在反映地方对于其债务资金的管理效率水平。2016—2018年3年纯技术效率均值分别为0.994、0.995、0.994，相较于前者在规模报酬不变假设下测算的技术效率的均值有所提升。综合3年的纯技术效率之测算结果来看，海南省评分最低，三年间，纯技术效率值不为1的决策单元数目呈逐渐减少的趋势，反映了地方政府随着相关政策的干预，其债务资金的管理效率水平逐渐提升。

从规模效率值测算结果来看，规模报酬率能反映31个省区市中产出指标的变化与引起变化的输入指标之间的联系。若规模效率值大于1，则该省份债务支出效率处于规模报酬递增阶段，进一步增加其负债规模和赤字能够有效提升其债务支出效率；反之，若规模效率值小于1，则该省份位于规模报酬递减阶段，反映了该地区债务资金并未得到合理利用，减少负债规模和赤字能够提升其债务支出效率；若规模效率值等于1，则该省份债务支出效率位于规模报酬不变的阶段，增加或减少负债规模和赤字并不会对债务支出效率产生实质性影响。对于31个决策单元而言，规模效率值不存在大于1的数值，大部分省份债务支出效率位于规模报酬递减和规模报酬不变的阶段，并且随着时间的推进，规模效率值小于1的决策单元数目逐渐减少。根据该项指标的结果，说明可以通过维持现有债务规模优化其债务支出结构、降低其债务规模两种途径来提升债务支出效率。

表1 2016—2018年Malmquist指数分解

3.2 动态视角下 Malmquist-DEA测算及分析

传统的BCC-DEA模型仅能反映地方政府债务支出效率的静态情况。为了进一步分析3年间31个省区市地方政府债务动态变化情况，选用Malmquist-DEA模型对不同省区市的债务支出效率进行测算。

首先，利用Malmquist-DEA模型测算出各省2016—2018年债务支出效率TFPCH(全要素生产率指数)，从各省区市债务支出效率指数测算及分解来看，2016年—2018年各省区市债务支出全要素生产率指数变化趋势并不相同，反映了地方政府债务支出效率的异质性特征。

表2分别测算了2016—2018年各省份总体Malmquist指数分解及变化情况，其中两年内Malmquist指数所测算的债务支出全要素生产率为1.008，且均值大于1，表明总体而言3年内中国地方政府债务支出效率在逐渐提高，其中对于债务支出全要素生产率的提升，技术进步对于地方政府债务支出效率提升起主要的推动作用，技术效率进步对于地方政府债务支出效率的驱动起次要的推动作用，这说明随着地方政府债务规模的不断扩大，可通过引进高新技术手段来进一步优化债务支出结构。

表2 2016—2018年整体Malmquist指数变化及分解

表3反映了分省份测算各省的Malmquist指数结果，总体而言，3年内31个省区市大部分TFPCH(全要素生产率指数)结果均大于1，其中甘肃、黑龙江、天津、西藏、贵州、广西、吉林8个省区市经模型测算的债务支出全要素生产率小于1，反映了这些地区3年内债务支出效率呈下降的趋势，对于这些省份而言，技术效率值大部分大于1，而技术进步值大部分小于1，说明这些省份在观察期内债务支出效率下降主要是由于技术进步制约而导致的；而其他23个省区市经模型测算的债务支出全要素生产率指数均大于1，反映了总体而言，大部分地区地方政府债务支出效率处于不断提升的阶段，这些省份的债务支出技术进步指数大多数大于技术效率值，反映了大部分地区地方政府债务支出全要素生产率的提升，技术进步起主要的推动作用，即地方政府通过改进其债务资金的支出手段来提升其债务资金支出效率。

表3 各省区市Malmquist指数测算及分解

4 结论与建议

首先利用传统的DEA-BCC模型，测算了各省份在观察期内技术效率、纯技术效率以及规模效率值，其次，利用DEA-Malmquist模型测算了3年内中国地方政府债务支出的全要素生产率指数以及各省份在3年内债务支出全要素生产率的变化情况，分别从静态和动态两个角度分别对地方政府2016—2018年地方政府债务的支出效率进行了测算，得出以下结论：

在规模报酬不变的模型假设下，测算得出的2016年技术效率均值为0.991，2017年及2018年为0.992，反映了在规模报酬不变的前提下，31个样本总体技术效率处于较高水平。综合3年的测算结果来看，河北、吉林、安徽、江西、广西、贵州、陕西技术效率值不为1，并不位于综合技术效率前沿面，这反映了这些地区债务支出效率存在提升空间，表明这些省区市债务支出存在一定的改进空间；在规模报酬可变的模型假设下，综合3年的纯技术效率之测算结果来看，海南省评分最低，3年间，纯技术效率值不为1的决策单元数目呈逐渐减少的趋势，反映了地方政府随着相关政策制度的完善，其债务资金的管理效率水平逐渐提升，债务支出效率不断提升。通过技术效率值和纯技术效率值可进一步测算各地在3年的规模效率值情况，通过模型测算结果发现，大部分省区市规模效率值小于等于1，因此可通过维持现有债务规模优化其债务支出结构、降低其债务规模两种途径来提升债务支出效率。

通过测算Malmquist指数的动态变化，发现债务支出效率下降主要是由于技术进步制约而导致的，因此应通过改进债务资金支出模式来提升债务资金的支出效率，大部分省份债务资金支出全要生产率经模型测算的债务支出全要素生产率指数大于1，说明大部分地区地方性政府债务资金效率处于不断提升的阶段，且地方政府债务资金管理及支出技术进步对于地方性政府债务资金支出全要素生产率提升起主要的推动作用。

结合模型测算结果及上文得出的结论，提出如下建议：

1)各地方政府在严格执行现有《中华人民共和国预算法》的基础上，有关机构应进一步制定完善有关政府债务预算的法案，规范政府收支行为，强化预算约束，加强对预算的管理和监督，建立健全全面规范、公开透明的预算制度。各级地方政府应加强债务规模的控制，加强现有债务的支出效率。

2)建立债务问责机制，优化地方政府官员政绩考核机制。正如前文所言，在现有中央与地方财政分权的背景下，以GDP增长率等指标作为官员晋升考核的标准，刺激了地方政府间的竞争，导致地方政府官员在其任期内短期大规模举债，同时将筹措资金运用到短期促进经济发展的基础设施和固定资产，由此造成的这种地方政府财权和事权的不匹配，地方政府间竞争是地方政府债台高筑，债务与财政支出结构扭曲，效率欠佳的主要原因。这种现象的存在导致了地方政府债务规模的扩大，并且债务资金的流向并没有产生理想的效果，由此产生了恶性循环。因此，建立问责机制，优化政绩考核机制目前显得极为重要，地方政府应进一步明晰发债责任人界限，做到财权与事权的匹配。与此同时，不应将GDP增长率作为衡量政绩的单一指标，避免因此而造成地方政府间竞争所引起的坏账问题。

3)建立地方政府债务支出绩效考核机制。地方政府可建立类似的债务支出效率评价体系，引入适当的考核标准，通过模型算法等手段对现阶段自身债务规模及债务支出效率予以考察，在实际中，以此作为标准来优化自身债务支出结构从而提升自身债务支出效率。