基于GIS的甘肃省地方政府性债务风险的时空格局分析——以河西走廊地区为例

李璇 余瀚 李晓宁

（1.兰州资源环境职业技术大学 2.兰州财经大学农林经济管理学院 3.宁波大学）

一、引言

受新冠肺炎疫情在内的诸多因素影响，当今世界宏观经济低迷，为推动地方经济发展，地方举债行为发挥了积极的推动作用，但一味举债而不对债务风险进行有效管控，那么政府性债务风险一旦爆发，将会通过连锁反应形成整个公共财政风险，会导致地方政府公信力下降、地方财政失衡、人民生活水平遭受威胁等情况发生。因此，如何对地方政府性债务风险大小做出科学有效的评估，并提出有效建议，具有重要的现实意义。从地理学角度去研究地方政府性债务风险的评价，将研究结果GIS可视化显示，对评价地方政府性债务风险高低具有一定的参考价值。除此之外，结合历年来地方政府性债务风险的各指标变化，本文将从时间和空间两方面对地方债务风险进行有效分析并提出相关应对措施。

地方政府性债务风险是指地方政府出具担保承诺通过多渠道举债，面向全社会举债筹集资金，在各种不确定因素的影响下，地方政府有到期不能按时还本付息，从而带来不同地方政府性债务风险的可能性。本文以狭义风险概念为基础，对地方政府性债务风险进行了分析与研究，地方政府性债务风险评价体系确定包括两个方面：一是指标选取和权重；二是综合汇总和综合评价。目前，国内外学者对政府性债务风险的评价主要运用层次分析法（AHP）、熵值法（熵权法）及因子分析法，通过利用这些数据分析方法得出地方政府性债务风险指标效率，并最终得出风险评价结果。

根据研究内容和研究方法，本文主要技术路线如图1所示。

二、河西走廊地区地方政府性债务风险评价数据与方法

（一）区域基本状况分析

1.自然概况。地理位置：河西走廊地区位于黄河以西，呈西北-东南走向。河西走廊地区包括武威、张掖、金昌、酒泉和嘉峪关5市，14个县（县级市）、区，154个镇。

图1 主要技术路线图

地貌：河西走廊地区中部地势平缓为平原地区，南北两侧地区均为山地。

水文：受地貌影响，河西走廊地区中部地势平缓，水资源丰富，其丰富的水资源主要来源于南部地势较高的山区，而北部地区地处低山荒漠带，水资源匮乏。

气候：河西走廊地区位于欧亚大陆内部，温带大陆性气候显著，冷热变化较剧烈，风大沙多。

2.社会经济状况。民族：汉族主要生活在平原地区，人口较多，主要依靠农业种植生活。其他少数民族如蒙古族、藏族、裕固族，则以放养牛、羊等牲畜为主。

人口：主要聚集地在河西走廊中部平原地区，此处地势平坦、土壤肥沃，因此发展成为河西走廊地区主要的农业灌溉区。

经济：河西走廊中部平原地区是我国西北地区重要的商品粮产地和经济作物集中产区。

资源：河西走廊地区矿产资源较丰富，尤其是金昌市镍矿矿产资源十分丰富。随着技术的进步，该区域逐渐使用新型设备开发当地光照和风力等清洁能源。

旅游：河西走廊地区拥有悠久的历史文化、众多名胜古迹和独特的自然风光，能够吸引众多国内外游客前来游玩。

（二）地方政府性债务评价指标选取及数据性描述

本文运用熵值法对河西走廊地区的地方政府性债务进行评价，研究对象为河西走廊地区，即嘉峪关市、金昌市、武威市、张掖市、酒泉市。本文主要选取河西走廊5市2010-2018年及2017-2020年县级数据对该地区地方政府性债务进行研究，并参考其它文献，最终确定地方政府性债务风险评价指标体系，对各市的举债风险、偿债风险、债务来源、宏观经济状况4个层面进行计算，最后得到地方政府性债务风险等级得分。

1.地方政府性债务评价指标选取确定。评价指标的选取要符合该区域自身的特征与实际情况，本文从实际出发遵照科学、系统及数据的可获得性原则，构建了河西走廊地区地方政府性债务评价指标体系，主要包括一级指标和二级指标两层。最终形成的河西走廊地区地方政府性债务评价体系如表1所示。

表1 河西走廊地区地方政府性债务风险评价指标体系

2.地方政府性债务评价数据来源。综合前文所述，本文采用河西走廊地区各市相关宏观统计数据作为研究依据，以历年《甘肃省统计年鉴》（2010-2020年）、各市区统计年鉴及各市县国民经济和社会发展统计公报为最主要数据来源。具体数据类型及用途如表2所示。

（三）地方政府性债务风险评价方法

1.综合评价法。本文运用系统化、规范化的综合评价方法来评价河西走廊地区地方政府性债务。综合评价是对多个指标或单位同时进行评价，是对一系列多指标进行有效综合的方法。在现实中综合评价法的应用极为广泛，它是通过建立评价指标体系对研究对象进行评价，运用一定的方式或模型对收集到的数据进行分析，对研究对象做出综合评价与判断。在地方政府性债务评价过程中流程基本为：确定评价对象——确定评价指标并建立科学合理的评价指标体系——确定权重——选择评价方法——计算综合评价得分。

表2 数据详情表

2.指标体系权重确定。本文运用熵值法对河西走廊地区地方政府性债务评价指标进行权重确定，最后运用SPSSAU软件计算得出最终分值。熵值法是利用指标信息熵值来判断指标的有效性，因此熵值法中得到的具体指标权重完全是根据输入数据情况确定的，所以用熵值法确定的指标权重计算出评价结果具有较高的客观性。

3.空间自相关方法。判断一定范围空间内的实体相互之间是否存在相关关系，通常采用莫兰指数，莫兰指数（Moran’s I）是空间自相关系数中的一种，其值分布在[-1，1]。莫兰指数在[0，1]说明各地理实体之间存在正相关关系，其值越大，空间相关性越明显；莫兰指数在[-1，0]说明存在负相关关系，其值越小，空间差异越大，而0值则无相关关系，空间呈随机性。

三、河西走廊地区地方政府性债务评价结果分析

（一）各市地方政府性债务评价分析结果

根据前文得出的2010-2018年市级及2017-2019年县级相关指标数据，运用SPSSAU软件对河西走廊各市地方政府性债务风险采用了熵值法进行计算，确定各指标权重如表3所示。

表3 地方政府性债务风险指标权重（熵值法2010 年）

根据各市地方政府性债务指标区域分布统计结果来看，GDP增长率、债务依存度嘉峪关市和金昌市较低，其它市较高。GDP增速/债务增速、债务负担率河西走廊地区多呈现中部高、东西部较低情况。固定资产投资、财政支出率河西走廊地区多呈现东部高、中西部低。

（二）区域各县区地方政府性债务评价分析结果

借助SPSSAU软件计算出河西走廊地区地方政府性债务风险指标评价权数，据此计算出各指标体系权重结果。根据各指标结果计算出二级指标的综合指数，即得到各县区2017-2019年地方政府性债务风险等级指数。

梳理2017-2019年地方政府性债务风险等级指数结果可以发现，2017年高风险地区多集中在金塔县、民勤县、古浪县、天祝县，低风险地区多集中在肃北县、瓜州县、高台县。2018年高风险地区多集中在玉门市、嘉峪关市、金昌市，低风险地区多集中在武威市、民勤县、阿克塞县。2019年高风险地区集中在敦煌市、肃南县、高台县、民乐县，低风险地区集中在山丹县、古浪县、武威市、民勤县。风险变化趋势为逐渐从河西走廊地区东部向西部上升。

通过对2018年县级地方政府性债务风险等级指数进行计算，计算结果表明在给定的样本情况下，各区域之间呈现出空间正相关的表征，倾向于发生空间聚类现象，但各区域之间集聚程度较低。

（三）地方政府性债务时空分布对比分析结果

按照前文所建的评价体系，引入2010-2020年统计年鉴相关财政数据，计算出各指标权重。由市级时空对比结果可知，河西走廊地区武威市地方政府性债务风险最低，金昌市、酒泉市、嘉峪关市地方政府性债务风险较高，但整体呈现逐年降低的趋势。从各年的地方政府性债务风险指数来看，2010年酒泉市、嘉峪关市、金昌市风险高，2012年嘉峪关市风险最高，2014年和2016年金昌市风险最高。

由县级时空对比结果可知，河西走廊地区中西北县区地方政府性债务风险多呈上升趋势，东部地区地方政府性债务风险多呈下降趋势。其中敦煌市、高台县、瓜州县2017-2019年地方政府性债务风险逐年上升，武威市、古浪县、天祝县、山丹县地方政府性债务风险逐年下降。

四、研究结论

本文首先尝试对当前河西走廊地区地方政府性债务风险进行总结分析，得出了以下结论。一是河西走廊地区地方政府性债务风险较高，地区分布差异显著，总体呈现西高东低的格局。二是地区经济发展、人口、固定资产投资额等是河西走廊地方政府性债务风险差异的主要驱动力。

面对日益增长的地方政府性债务规模，为了能保障其可持续发展，本文提出以下几点建议。一是从根源上减少河西走廊地区地方政府性债务举债行为，降低举债规模和频率，对已有债务地方政府可采取政府债券置换的方式，以此优化债务结构。二是增加河西走廊地区地方政府偿还资金渠道，可考虑股权转让、出售地方国有资产等方式募集资金偿还债务，实现自我开源。三是建立完备的地方政府性债务风险预警机制和问责机制。妥善处理存量债务，密切跟踪和评估地方政府性债务风险状况，督促其将风险压缩或维持到可控范围内。