摘 要在穩(wěn)增長(zhǎng)與防風(fēng)險(xiǎn)雙重目標(biāo)下，文章從債務(wù)壓力、償債能力及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)潛力3個(gè)維度，選擇14個(gè)指標(biāo)，構(gòu)建了我國(guó)地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系，進(jìn)而從省域?qū)用娌捎靡蜃臃治龇▽?duì)我國(guó)31個(gè)省市的債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了評(píng)估，并以3倍標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)劃分預(yù)警區(qū)間，對(duì)各省市進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)識(shí)。結(jié)果顯示，31個(gè)省市都處于風(fēng)險(xiǎn)可控區(qū)，同時(shí)還得出地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)與經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度呈現(xiàn)較強(qiáng)的負(fù)相關(guān)性、地方政府舉債的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效應(yīng)已完全弱化、負(fù)債率越高的省市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)潛力越弱的結(jié)論?；谶@些結(jié)論，提出了化解地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的政策建議。

關(guān)鍵詞? 穩(wěn)增長(zhǎng);防風(fēng)險(xiǎn);地方政府債務(wù);債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估;因子分析

[中圖分類號(hào)]F812.7[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A[文章編號(hào)]1673-0461（2019）02-0068-09

一、引言及文獻(xiàn)綜述

削減地方政府債務(wù)規(guī)模，化解地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)是我國(guó)近幾年一直討論的熱點(diǎn)問題。2014年審計(jì)署公布了除西藏之外的30個(gè)省市的地方政府性債務(wù)審計(jì)結(jié)果，引起了全國(guó)各界的普遍關(guān)注，同年我國(guó)修正了《預(yù)算法》，并強(qiáng)調(diào)要控制地方債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，要求國(guó)務(wù)院建立地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和預(yù)警機(jī)制、應(yīng)急處置機(jī)制以及責(zé)任追究制度①。從2015～2016年各地方政府陸續(xù)公布的政府性債務(wù)數(shù)據(jù)來(lái)看，各省市地方政府負(fù)債規(guī)模和及相應(yīng)的一些債務(wù)指標(biāo)又發(fā)生了一些新的變化，我國(guó)雖然總體政府性債務(wù)水平不高，但個(gè)別省市的地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)仍不容忽視。2016 年11月，國(guó)務(wù)院辦公廳發(fā)布了《地方政府性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)急處置預(yù)案》，2017年4月，財(cái)政部又制定了《關(guān)于進(jìn)一步規(guī)范地方政府舉債融資行為的通知》（財(cái)預(yù)〔2017〕50號(hào)），2017年7月，地方政府債務(wù)被中財(cái)辦明確列為中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中需要警惕的五頭“灰犀?！敝唬鞯胤秸疄榱朔e極響應(yīng)中央政府的號(hào)召，也先后出臺(tái)了各種債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)防范制度與措施。而另一方面，我國(guó)自2010年開始，經(jīng)濟(jì)增速已逐漸下滑，2010年我國(guó)GDP增速還達(dá)到了10.4%，但2015年就開始跌破到6.9%，2016年為6.7%，2017年為6.9%，也就是說7%以下的GDP增速可能在未來(lái)很長(zhǎng)的一段時(shí)間成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一種“新常態(tài)”。

因此“穩(wěn)增長(zhǎng)”與“防風(fēng)險(xiǎn)”在最近幾年也成為兩個(gè)出現(xiàn)頻率非常高的關(guān)鍵詞，也因勢(shì)成為了政府經(jīng)濟(jì)決策必須考量的兩大政策目標(biāo)。在這一背景下，該如何來(lái)評(píng)估當(dāng)前我國(guó)地方政府債務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)呢？

國(guó)外早期主要從政府債務(wù)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響的角度來(lái)研究政府舉債風(fēng)險(xiǎn)，且對(duì)于政府舉債對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響存在很大分歧。凱恩斯及其追隨者普遍認(rèn)為政府舉債會(huì)給經(jīng)濟(jì)帶來(lái)很多正面效應(yīng)。不過20世紀(jì)70年代出現(xiàn)的經(jīng)濟(jì)滯脹，逐漸改變了這一看法。如Elmendorf和Mankiw（1999）等從不同角度認(rèn)為，政府不斷舉債會(huì)對(duì)GDP長(zhǎng)期甚至短期增長(zhǎng)都會(huì)產(chǎn)生負(fù)面影響[1]。而Greiner （2012）等[2]、Checherita等（2014）[3]認(rèn)為舉債對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響是不確定的，主要取決于債務(wù)資金的投向。自2010年以來(lái)，眾多學(xué)者側(cè)重于用債務(wù)指標(biāo)來(lái)衡量政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。如對(duì)政府債務(wù)閾值的研究，Rogoff和Reinhart在這方面做出了開拓性貢獻(xiàn)。在他們的一系列論文中，一致認(rèn)為債務(wù)閾值為90%[4-6]，不過他們的這一結(jié)論也受到、Andrea Pescatori（2014）[7]、Egert（2015）[8]等人的挑戰(zhàn)。另外自20世紀(jì)90年代初，與政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)密切相關(guān)的政府債務(wù)規(guī)模統(tǒng)計(jì)口徑問題開始進(jìn)入學(xué)者的研究視野。哈維·羅森（1992）首次提出了“隱性債務(wù)”概念，Hana Polackova（1998）則開拓性地提出了財(cái)政風(fēng)險(xiǎn)矩陣，將政府債務(wù)分了4類：直接顯性負(fù)債、直接隱性負(fù)債、或有顯性負(fù)債、或有隱性負(fù)債[9]。這一分類方法當(dāng)前已被很多后繼者相關(guān)研究所借鑒。與此同時(shí)，國(guó)外還興起了政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的相關(guān)研究。如Wale（1996）介紹了一種運(yùn)用計(jì)算機(jī)仿真預(yù)警系統(tǒng)的方法評(píng)估地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)[10];羅納德J.奧克森（2005）提出了通過財(cái)政趨勢(shì)方法來(lái)對(duì)地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警[11]。

國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的研究，經(jīng)歷了由債務(wù)規(guī)模估測(cè)到債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的轉(zhuǎn)變過程。早期由于政府部門沒有公開債務(wù)規(guī)模數(shù)據(jù)，因此部分學(xué)者和研究機(jī)構(gòu)將研究的視角定位于政府債務(wù)規(guī)模的估算，劉尚希、趙全厚（2002）借鑒Hana Polackova的研究方法率先運(yùn)用風(fēng)險(xiǎn)矩陣對(duì)我國(guó)各類政府債務(wù)的規(guī)模進(jìn)行了估算[12]。李翀（2012）則從債務(wù)構(gòu)成方面對(duì)各類地方政府債務(wù)進(jìn)行了分類、歸納與估算[13]。但隨著2010年和2013年國(guó)家審計(jì)署對(duì)政府性債務(wù)的兩次審計(jì)，并將政府性債務(wù)數(shù)據(jù)公之于眾，更多的學(xué)者轉(zhuǎn)向了對(duì)政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估。有些是從省域?qū)用嫜芯扛魇〉牡胤秸畟鶆?wù)風(fēng)險(xiǎn)（如王振宇等[14]，2013），也有的是從縣市層面研究局部地區(qū)債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)（如徐占東、王雪標(biāo)[15]，2014;賈曉俊、顧瑩博[16]，2017），而基本的做法都是構(gòu)建可以量化的指標(biāo)體系，但研究方法卻有各有不同。如李斌等（2016）運(yùn)用TOPSIS法和德爾菲法構(gòu)建了一個(gè)基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化的地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型[17];賈曉俊、顧瑩博（2017）采用線性加權(quán)綜合評(píng)價(jià)模型，通過AHP方法為指標(biāo)賦權(quán)打分，來(lái)評(píng)價(jià)地方債風(fēng)險(xiǎn)并進(jìn)行預(yù)警[16];刁偉濤、王楠（2017）則采用熵值法對(duì)我國(guó)各省地方政府的償債能力進(jìn)行量化估測(cè)[18]。

上述研究方法與結(jié)論對(duì)于認(rèn)識(shí)地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)具有深刻的啟示，對(duì)于相關(guān)問題的研究也具有很大的借鑒價(jià)值。但當(dāng)前地方政府債務(wù)也出現(xiàn)了一些新的變化，尤其是財(cái)政部明確將地方政府債務(wù)分類為專項(xiàng)債務(wù)和一般債務(wù)，并公布了2016年各省市②的債務(wù)數(shù)據(jù)。能采用最新的數(shù)據(jù)，必然使得我們對(duì)地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)結(jié)果更客觀。且目前大部分研究主要從衡量當(dāng)期的債務(wù)規(guī)模及當(dāng)期的償債能力來(lái)構(gòu)建指標(biāo)體系，忽略了對(duì)地方政府未來(lái)債務(wù)償還能力變化的考量，而本文擬彌補(bǔ)這一缺陷，將區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)潛力（根據(jù)新古典經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論，長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)主要取決于人均資本存量和技術(shù)進(jìn)步）這些可能影響地方政府未來(lái)債務(wù)償還能力的因素納入了債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系，從而確保了構(gòu)建評(píng)估體系的完備性原則，彌補(bǔ)了當(dāng)前一些研究在構(gòu)建地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系過程中存在的缺陷與不足。并且本研究采用因子分析法來(lái)給各指標(biāo)賦權(quán)，也具有一定的科學(xué)性，提高了評(píng)估結(jié)果的可信度。

二、我國(guó)地方政府債務(wù)融資現(xiàn)狀及融資方式的變化

根據(jù)2011年審計(jì)署第35號(hào)文件《全國(guó)地方政府性債務(wù)審計(jì)結(jié)果》，我國(guó)地方政府債務(wù)融資最早發(fā)生在1979年，當(dāng)年有4個(gè)縣級(jí)政府和4個(gè)市級(jí)政府舉借了負(fù)有償還責(zé)任的債務(wù)。到2010年底，在全國(guó)2 800多個(gè)縣級(jí)政府中只有54個(gè)沒有舉借政府性債務(wù)。地方政府債務(wù)總額也從1981年的121.7億元上升到2010年底的107 174.91億元，其中負(fù)有償還責(zé)任的債務(wù)67 109.51億元，負(fù)有擔(dān)保責(zé)任的或有債務(wù)23 369.74億元，政府可能承擔(dān)一定救助責(zé)任的其他相關(guān)債務(wù)16 695.66億元③。2013年6月底地方政府債務(wù)總額再次飆升到的178 908.7萬(wàn)億元，其中負(fù)有償還責(zé)任的債務(wù)為108 859.17億元，債務(wù)總額相對(duì)2010年增長(zhǎng)了66.93%，負(fù)有償還責(zé)任的債務(wù)相對(duì)2010年增長(zhǎng)了62.21%。兩次債務(wù)審計(jì)結(jié)果，引起了社會(huì)各界高度關(guān)注，相關(guān)部門陸續(xù)出臺(tái)了各種防范地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的文件。國(guó)務(wù)院2014年9月21日印發(fā)了《國(guó)務(wù)院關(guān)于加強(qiáng)地方政府性債務(wù)管理的意見》（國(guó)發(fā)〔2014〕43號(hào)），要求各地方政府建立規(guī)范的舉債融資機(jī)制，地方政府舉債需采取發(fā)行債券的方式，并以債券融資逐步置換原有地方政府債務(wù)，同時(shí)將地方政府負(fù)有償還責(zé)任的債務(wù)分為一般債務(wù)和專項(xiàng)債務(wù)兩類，由地方政府發(fā)行一般債券，主要以一般公共預(yù)算收入償還。地方政府發(fā)行的專項(xiàng)債券，以對(duì)應(yīng)的政府性基金或?qū)ｍ?xiàng)收入償還。

根據(jù)我國(guó)財(cái)政部對(duì)外發(fā)布的《2015年和2016年地方政府一般債務(wù)余額情況表》《2015年和2016年地方政府專項(xiàng)債務(wù)余額情況表》《2016年地方政府專項(xiàng)債務(wù)余額決算表》《2016年地方政府一般債務(wù)余額決算表》和《2017年12月地方政府債券發(fā)行和債務(wù)余額情況》，我們整理了2014～2017年4年期間地方政府各類債務(wù)的實(shí)際額度（如表1），從表中數(shù)據(jù)我們很清楚的看到，從2014年到2017年，地方政府債務(wù)總額由154 074.3億元只增長(zhǎng)到164 706億元，4年時(shí)間只增長(zhǎng)了6.9%，且2015年的債務(wù)余額相對(duì)2014年還有小幅下跌。相對(duì)2010～2013年期間，2014～2017年4年期間的債務(wù)規(guī)模增長(zhǎng)幅度已經(jīng)斷崖式下跌了，這些數(shù)據(jù)變化表明，當(dāng)前我國(guó)地方政府債務(wù)規(guī)模的膨脹速度已基本得到控制。

從地方政府債務(wù)融資的方式來(lái)看，2010年底，來(lái)源于銀行貸款的債務(wù)資金占地方政府債務(wù)總額的比重高達(dá)79.01%，2013年6月底，該比重仍達(dá)到56.56%。2013年發(fā)行債券和BT模式融資占地方政府性債務(wù)總額的比重分別為10.32%和8.25%，分別是地方政府債務(wù)資金的第二和第三大來(lái)源。而根據(jù)財(cái)政部2018年1月17日公布的地方政府債務(wù)數(shù)據(jù)顯示，截至2017年12月底，以政府債券形式存在的地方政府債務(wù)為147 448億元，而以非政府債券形式的存量政府債務(wù)為17 258億元，也就是說政府債券形式的債務(wù)占比已高達(dá)89.52%。換言之，當(dāng)前的地方政府債務(wù)存量已基本通過發(fā)行政府債券進(jìn)行了置換，地方政府債務(wù)融資的方式發(fā)生了重大變化，即由過去的主要以銀行貸款為主轉(zhuǎn)向了以發(fā)行政府債券為主。

三、我國(guó)地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系的構(gòu)建

雖然我國(guó)地方政府債務(wù)規(guī)模增長(zhǎng)速度已基本得到控制了，但并不能表示地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)已化解，尤其是在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)增速下滑的背景下，地方政府面臨很大的償債壓力，且各省市由于區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不平衡，其償債能力與負(fù)債規(guī)模匹配程度可能發(fā)生很大的變化，因此也有必要對(duì)各省市地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估。要評(píng)估地方債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，首先得構(gòu)建評(píng)估指標(biāo)體系，其關(guān)鍵又在于指標(biāo)的選取，而指標(biāo)的選擇必須充分考慮科學(xué)性、完備性和可操作性等原則。同時(shí)，考慮到還必須兼顧穩(wěn)增長(zhǎng)與防風(fēng)險(xiǎn)的雙重政策目標(biāo)。因此基于這些考量，主要從三方面來(lái)構(gòu)建地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系。

一是當(dāng)前地方政府的債務(wù)壓力。國(guó)際上衡量債務(wù)規(guī)?；驂毫Φ膬蓚€(gè)最常用的指標(biāo)是負(fù)債率和債務(wù)率，同時(shí)考慮到政府舉債的直接原因是往往是因?yàn)槭詹坏种?，因此在借鑒國(guó)內(nèi)外通行做法的基礎(chǔ)上，還選擇了財(cái)政赤字率，另外人均債務(wù)也是衡量各省市政府債務(wù)相對(duì)規(guī)模的一個(gè)很好的指標(biāo)，債務(wù)違約率是體現(xiàn)當(dāng)前風(fēng)險(xiǎn)的一個(gè)很好的指標(biāo)，但鑒于很難得到31個(gè)省市債務(wù)的違約情況，所以，根據(jù)可操作性原則，就選擇了負(fù)債率、債務(wù)率、財(cái)政赤字率和人均債務(wù)4個(gè)指標(biāo)來(lái)測(cè)度地方政府的債務(wù)壓力。

二是政府的償債能力。政府的償債能力將直接影響各地方政府能否按時(shí)償還所舉借的政府債務(wù)，因此是影響政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)最直接、最重要的一個(gè)方面。無(wú)論是地方政府一般債務(wù)，還是專項(xiàng)債務(wù)，都要依靠政府的收入進(jìn)行償還。因此，地方政府的償債能力主要取決于政府的收入，而且政府的收入又與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r和地方財(cái)政收支狀況又有很大的關(guān)系。因此選取了各省市的GDP的增速、預(yù)算收入增長(zhǎng)率、預(yù)算收入和人均可支配收入，財(cái)政自給率5個(gè)指標(biāo)。

三是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)潛力。因?yàn)樾枰獌斶€的政府債務(wù)不僅僅是短期債務(wù)，還有長(zhǎng)期債務(wù)，而長(zhǎng)期債務(wù)未來(lái)能否按期償還則與一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)潛力有很大關(guān)系。根據(jù)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的相關(guān)理論我們知道，決定一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期增長(zhǎng)主要取決于要素積累與技術(shù)進(jìn)步。要素的積累主要在于勞動(dòng)力的增加和資本存量的增長(zhǎng)?；诖?，選擇了既包含了人口變化又包含了資本變化的人均固定資產(chǎn)投資這一指標(biāo)，而技術(shù)的進(jìn)步則選擇了反映各省市科學(xué)技術(shù)活動(dòng)的R&D人員全時(shí)當(dāng)量、R&D經(jīng)費(fèi)（億元）、專利申請(qǐng)數(shù)（件）和有效發(fā)明專利數(shù)（件）4個(gè)指標(biāo)。

基于上述分析，構(gòu)建評(píng)估指標(biāo)體系（見表2）。

四、基于因子分析法的省域?qū)用娴胤秸畟鶆?wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

根據(jù)上述評(píng)估指標(biāo)，搜集整理了相關(guān)數(shù)據(jù)，其中地方政府債務(wù)余額來(lái)源于財(cái)政部公布的《2016年地方政府一般債務(wù)分地區(qū)余額表》和《2016年地方政府專項(xiàng)債務(wù)分地區(qū)余額表》，各省市的債務(wù)余額為一般債務(wù)和專項(xiàng)債務(wù)的和，其他指標(biāo)數(shù)據(jù)均來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2017》。下面采用因子分析法從省域?qū)用鎸?duì)各省市地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)。

1.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理及變量的相關(guān)檢驗(yàn)

由于上述構(gòu)建的指標(biāo)體系，數(shù)值單位不一樣，且各指標(biāo)與債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的對(duì)應(yīng)方向不一致，描述債務(wù)壓力的指標(biāo)是與債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)正向關(guān)，但是描述償債能力與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)潛力的指標(biāo)與債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)是負(fù)向關(guān)的，在因子分析前需將所有指標(biāo)指向調(diào)整為一致。因此，對(duì)債務(wù)壓力指標(biāo)進(jìn)行了取負(fù)數(shù)處理④，從而使得所有指標(biāo)都與債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)負(fù)相關(guān)了。這也就意味著在因子分析時(shí)，各因子得分越大風(fēng)險(xiǎn)就越低。同時(shí)為了消除量綱的不一致給后面分析工作帶來(lái)的不利影響，我們利用軟件SPSS21.0對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理⑤，進(jìn)而對(duì)變量的相關(guān)性進(jìn)行了檢驗(yàn)，結(jié)果如表3。

由表3可見，KMO統(tǒng)計(jì)量值為：0.552> 0.5，且Sig.為0，明顯拒絕原假設(shè)，說明相關(guān)系數(shù)矩陣不是單位陣，變量之間存在相關(guān)關(guān)系，表明可以對(duì)所選變量進(jìn)行因子分析⑥。

2.因子提取及得分⑦

利用SPSS21.0對(duì)14個(gè)因子進(jìn)行因子分析，我們得到表4。從表4可以看出，前5個(gè)因子的特征根都大于1，這5個(gè)之和占累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為86.410%，說明選取的5個(gè)公共因子能夠充分反映原變量的信息，代表性較好。接著， 對(duì)5 個(gè)公共因子計(jì)算因子得分， 得到因子得分系數(shù)矩陣， 如表5 所示。

為對(duì)我國(guó)31個(gè)省市政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行比較，根據(jù)式（1）至式（5），我們可以計(jì)算出31個(gè)省市政府債務(wù)險(xiǎn)水平的公共因子F1、F2、F3、F4和F5的得分，并在此基礎(chǔ)上以各個(gè)公共因子的方差貢獻(xiàn)率為系數(shù)進(jìn)行線性加權(quán)求和，即根據(jù)式（6）計(jì)算31個(gè)省市政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)水平的綜合得分F，最后按照綜合得分從高到低進(jìn)行排序（見表6）。根據(jù)前面指標(biāo)與債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)關(guān)系的分析，綜合得分F越低，表明債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)越高。由表6中數(shù)據(jù)可見，江蘇省在全國(guó)31個(gè)省市中綜合得分為0.98 906，得分最高，表明其債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)最低，而貴州省得分為-1.17 772，得分最低，表明其債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)最大。

五、我國(guó)地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警

預(yù)警區(qū)間的確定常用的方法主要有兩種：一是采用指標(biāo)警戒線作為臨界值來(lái)劃分區(qū)間;二是借鑒國(guó)內(nèi)外的一些研究成果作為劃分警戒區(qū)間的依據(jù)。但這兩種方法也各有各的缺陷，第一種方法中的指標(biāo)臨界值的確定有很大的主觀性，且當(dāng)前能夠被普遍接受的指標(biāo)非常有限⑧，若選取的指標(biāo)太少就不能充分體現(xiàn)構(gòu)建評(píng)估體系的科學(xué)性與完備性原則，第二種方法由于每個(gè)人的研究視角不一樣，指標(biāo)的選擇可能存在很大差異，對(duì)于本文的研究借鑒價(jià)值不大?；诖耍疚慕栌脭?shù)學(xué)中用于剔除異常值的常用方法（即3倍標(biāo)準(zhǔn)差法）來(lái)劃分預(yù)警區(qū)間⑨。依據(jù)上述綜合得分及各指標(biāo)的經(jīng)濟(jì)意義，可以將政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)程度由高到低劃分5個(gè)區(qū)間。首先以樣本均值為中心，在3倍標(biāo)準(zhǔn)差以內(nèi)的區(qū)域可以確定為債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)可控區(qū);然后以2倍標(biāo)準(zhǔn)差作為預(yù)警區(qū)間長(zhǎng)度再將可控區(qū)分為低風(fēng)險(xiǎn)、中度風(fēng)險(xiǎn)和高風(fēng)險(xiǎn)3個(gè)預(yù)警區(qū)間;最后，將大于樣本均值3倍標(biāo)準(zhǔn)差以外的區(qū)域確定為極端警區(qū)，即極高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)和無(wú)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)。

接下來(lái)根據(jù)SPSS21.0軟件計(jì)算各省市政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的綜合得分均值為0.000 000 1，標(biāo)準(zhǔn)差為0.552 580 16，并依次計(jì)算每個(gè)區(qū)間的臨界值，將相應(yīng)的預(yù)警區(qū)間確定極高風(fēng)險(xiǎn)、高風(fēng)險(xiǎn)、中度風(fēng)險(xiǎn)、低風(fēng)險(xiǎn)和無(wú)風(fēng)險(xiǎn)5種預(yù)警狀態(tài)。并采用類似交通信號(hào)燈的方式，即以紅色、黃色、淺黃、淡綠、綠色作為預(yù)警信號(hào)分別表示地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的嚴(yán)重程度。如表7所示。

依據(jù)表7的劃分依據(jù)，結(jié)合表6中各省市的綜合得分?jǐn)?shù)據(jù)，可以將我國(guó)31個(gè)省市的預(yù)警結(jié)果標(biāo)識(shí)如表8所示。

從表8來(lái)看，31個(gè)省市都落在了債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)可控區(qū)，即低風(fēng)險(xiǎn)至高風(fēng)險(xiǎn)之間的3個(gè)預(yù)警區(qū)間，其中貴州等4個(gè)省市處于高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)，海南等22個(gè)省市處于中度風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域，天津等5省市處于低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)，無(wú)省市處于極高風(fēng)險(xiǎn)和無(wú)風(fēng)險(xiǎn)的異常區(qū)域，換言之，從省域?qū)用鎭?lái)看，我國(guó)地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)都是可控的。

六、主要結(jié)論與建議

1.地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)程度與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度呈現(xiàn)明顯的負(fù)相關(guān)性

從表8預(yù)警標(biāo)識(shí)結(jié)果我們也可以看出，處在低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)的5個(gè)省市為：天津、浙江、廣東、山東、江蘇，這5個(gè)省市在我國(guó)是屬于經(jīng)濟(jì)比較發(fā)達(dá)的地區(qū)，而處于高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)的貴州、遼寧、青海、云南4個(gè)省是經(jīng)濟(jì)相對(duì)比較落后的省市。而且仔細(xì)分析處于高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)的4個(gè)省，有幾個(gè)相關(guān)指標(biāo)值得這4省的相關(guān)部門高度關(guān)注與警惕的。從表9負(fù)債率來(lái)看，貴州、遼寧、青海、云南分別為73.96%、38.3%、52.05%和42.96%，都處于全國(guó)負(fù)債率排名最高的5個(gè)省份;從債務(wù)率⑩來(lái)看，這4個(gè)省分別為557.84%、387.47%、561.44%和350.56%，屬于債務(wù)率排名最高的4個(gè)省份。而且遼寧省債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)如此突出除了受本身負(fù)債較高這一因素影響之外，還有一個(gè)非常突出的影響因素是2016年該省GDP增速為-2.5%，是全國(guó)唯一一個(gè)出現(xiàn)經(jīng)濟(jì)負(fù)增長(zhǎng)的省份。

2.地方政府舉債的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效應(yīng)已完全弱化

一般都認(rèn)為，地方政府舉債是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要手段，因?yàn)楦鶕?jù)審計(jì)署的債務(wù)審計(jì)結(jié)果顯示，我國(guó)地方政府的債務(wù)資金主要投向公共基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。也就是說地方政府舉債主要是為了改善投資環(huán)境，有助于招商引資，從而拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。而經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)又能提升地方政府的償債能力，從而化解地方政府的債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，這一理論邏輯無(wú)可厚非。問題是有證據(jù)能佐證地方政府舉債拉動(dòng)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)嗎？通過對(duì)負(fù)責(zé)率最高的5個(gè)省市和負(fù)債率最低的5個(gè)省市2016年GDP增速進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)負(fù)債率最高的5個(gè)省市的GDP增速均值為6.44%，負(fù)債率最低的5個(gè)省市的GDP增速均值卻達(dá)到了8.22%，而負(fù)債率居中的21個(gè)省市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率均值為7.66%;然后又計(jì)算了負(fù)債率最低的10個(gè)省市、負(fù)債率居中的11個(gè)省市和負(fù)債率最高的10各省市，發(fā)現(xiàn)這3個(gè)區(qū)間的GDP增速均值分別為8.04%，7.61%和7.00%，也就是說數(shù)值上顯示負(fù)責(zé)率與GDP增速之間不存在正向關(guān)系，反而呈現(xiàn)出較為明顯的負(fù)相關(guān)，換言之，地方政府舉債的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效應(yīng)已完全弱化，至少在數(shù)據(jù)上無(wú)法佐證地方政府舉債能促經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

3.負(fù)債率高的省市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)潛力越弱

為什么地方政府舉債事實(shí)上沒能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)？如前所述，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是依賴于要素的積累與技術(shù)進(jìn)步，那么地方政府舉債能否促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，必然取決于債務(wù)資金能否作用與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的這兩個(gè)源泉。然而相關(guān)數(shù)據(jù)表明，負(fù)債率較高的省份主要是一些經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的省份，對(duì)于這些省份，反映科學(xué)技術(shù)活動(dòng)的主要指標(biāo)無(wú)論是研發(fā)資金，還是專利數(shù)量，乃至教育都遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份，也就是說依賴技術(shù)進(jìn)步來(lái)趕超經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的省份幾乎不可能。然后，我們?cè)賮?lái)分析經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的能一個(gè)重要源泉即資本積累。資本積累依賴于固定資本投資以及固定資本的形成，采用前面的方法，先計(jì)算負(fù)責(zé)率最高的5個(gè)省市和負(fù)債率最低的5個(gè)省市2016年人均固定資產(chǎn)投資均值與人均資本形成的均值，負(fù)責(zé)率最低的5個(gè)省市這兩個(gè)指標(biāo)的均值分別為47 317.89元和34 031.31元，而負(fù)責(zé)率最高的5個(gè)省市這兩個(gè)指標(biāo)的均值分別為37 627.06元和31 734.67元;負(fù)債率居中的21個(gè)省市這兩項(xiàng)指標(biāo)分別為46 428.45元和33 420.41元。負(fù)債率居中的11個(gè)省市這兩項(xiàng)指標(biāo)分別為42 401.19元和25 214.92元。然后又對(duì)負(fù)責(zé)率最高的10個(gè)省市和負(fù)債率最低的10個(gè)省市的這兩個(gè)指標(biāo)均值進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)負(fù)責(zé)率最低的10個(gè)省市這兩個(gè)指標(biāo)的均值分別為49 391.03元和39 526.14元，而負(fù)責(zé)率最高的10個(gè)省市這兩個(gè)指標(biāo)的均值分別為43 939.88元和35 803.30元。這些數(shù)據(jù)充分表明了負(fù)債率高的省份在資本積累方面也沒有表現(xiàn)出比負(fù)債率低的省份具有優(yōu)勢(shì)，這也是地方政府舉債為什么沒能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要原因。

基于上述結(jié)論，本文提出以下政策建議：

首先，必須切實(shí)改變以舉債促增長(zhǎng)的固化思路。地方政府債務(wù)之所以發(fā)展到當(dāng)前這一態(tài)勢(shì)，與很多地方政府領(lǐng)導(dǎo)以舉債促增長(zhǎng)的政策思路是緊密相關(guān)的。誠(chéng)然，不否認(rèn)舉債對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的積極效應(yīng)，尤其是對(duì)于經(jīng)濟(jì)落后的地區(qū)，對(duì)于資金的需求與渴望是能夠理解的。但是，必須清醒認(rèn)識(shí)到，舉債不是促增長(zhǎng)的唯一途徑，如何更好地引入社會(huì)資金的參與，化解當(dāng)前債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，才是相關(guān)部門首要考慮的，既要穩(wěn)增長(zhǎng)，更要防風(fēng)險(xiǎn)。

其次，區(qū)域經(jīng)濟(jì)的均衡發(fā)展需要加大政府的財(cái)政轉(zhuǎn)移支付力度。如前所述，對(duì)于落后地區(qū)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)潛力缺乏，依靠本身的財(cái)政收入來(lái)促進(jìn)資本積累與技術(shù)進(jìn)步，追趕發(fā)達(dá)地區(qū)幾乎是不可能的。若繼續(xù)放任其以舉債來(lái)解決資金需求的不足，只會(huì)進(jìn)一步導(dǎo)致其債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的放大。因此，應(yīng)從國(guó)家層面加大對(duì)落后省份的財(cái)政轉(zhuǎn)移支付力度。項(xiàng)目的扶貧僅能解決部分落后地區(qū)的自生能力。而要追趕發(fā)達(dá)地區(qū)，以及縮小與發(fā)達(dá)地區(qū)的差距，中央應(yīng)該加大對(duì)落后省份的財(cái)政投入，尤其是對(duì)于落后地區(qū)的一些基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

再次，地方政府應(yīng)充分發(fā)揮債務(wù)資金的引領(lǐng)作用。地方政府應(yīng)充分調(diào)研、分析與研究，政府該為哪些項(xiàng)目融資？怎樣才能發(fā)揮債務(wù)資金“四兩撥千金”的效果？對(duì)于有些項(xiàng)目雖然能解決一時(shí)的民生需求，但是若不能產(chǎn)生還債的“現(xiàn)金流”，又不能發(fā)揮債務(wù)資金的“杠桿”作用，那么地方政府就應(yīng)該謹(jǐn)慎舉債。所以，地方政府在為一些項(xiàng)目融資時(shí)，應(yīng)積極搭建投融資平臺(tái)，探索公私合營(yíng)的PPP模式或眾籌模式，吸引更多的社會(huì)閑散資金共同參與項(xiàng)目的建設(shè)。

最后，地方政府債務(wù)監(jiān)管不能松懈。雖然評(píng)估結(jié)果顯示我國(guó)地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)總體可控，但這一結(jié)果的得出僅僅是建立在對(duì)地方政府負(fù)有償還責(zé)任的顯性債務(wù)分析的基礎(chǔ)上，而沒有考慮地方政府負(fù)有擔(dān)保責(zé)任和救濟(jì)責(zé)任的隱性債務(wù)。而且國(guó)內(nèi)一些局部地區(qū)的債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)還是很突出的，尤其是當(dāng)前一些地方政府通過融資平臺(tái)公司、不規(guī)范的PPP項(xiàng)目、政府投資基金等方式，出現(xiàn)了不少違規(guī)舉債的“新變種”，其隱秘性強(qiáng)，不易監(jiān)管，債務(wù)監(jiān)管部門更應(yīng)該警惕。

[注 釋]

① 詳見2014年8月31日中華人民共和國(guó)主席令第十二號(hào)文件：《全國(guó)人民代表大會(huì)常務(wù)委員會(huì)關(guān)于修改〈中華人民共和國(guó)預(yù)算法〉的決定》。

② 本文中的各省市是指省級(jí)層面的包含23個(gè)省、4個(gè)直轄市、5個(gè)自治區(qū)，不含港澳臺(tái)。

③ 詳見2011年審計(jì)署第35號(hào)文件《全國(guó)地方政府性債務(wù)審計(jì)結(jié)果》。

④ 逆向指標(biāo)正向化通常是通過取負(fù)數(shù)或倒數(shù)來(lái)改變其指向的。

⑤ 后續(xù)表3至表6都是通過操作SPSS21.0得到的。

⑥ KMO的取值在 0～1 之間，如果KMO值越接近1，所選變量越適合做因子分析，KMO 值越接近于0，這說明變量間的相關(guān)性越弱，所選變量不適合做因子分析。而一般來(lái)說，KMO 值大于0.5，才能做因子分析。

⑦ 因子提取及得分的相關(guān)要求及說明可以參考朱文蔚，《中國(guó)地方政府性債務(wù)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系研究》，中國(guó)社會(huì)科學(xué)出版社，2015：142-147。

⑧ 負(fù)債率國(guó)際通用的警戒線為60%，財(cái)政赤字率安全警戒線為3%。

⑨ 三倍標(biāo)準(zhǔn)差法在理工科中應(yīng)用也比較多。

⑩ 債務(wù)率通常是用地方政府債務(wù)余額/地方綜合財(cái)力，本文中是用地方政府預(yù)算代替了地方綜合財(cái)力，雖然這樣可能導(dǎo)致債務(wù)率被高估，但所有省份使用都是這一指標(biāo)，統(tǒng)計(jì)口徑是相同的，仍具有可比性。

[參考文獻(xiàn)]

[1] ELMENDORF， D. W.and G. N.MANKIW. Government Debt，in vol.1（ed. by J. B. TAYLOR，and M.WOODFORD） Handbook of Macroeconomics [M]. Elsevier，1999：1615-1669.

[2] GREINER，A. Debt and Growth： Is There a Non-Monotonic Relation？[R]. Working Papers in Economics and Management ，Bielefeld University，2012.

[3] CHECHERITA-WESTPHAL，C.，A. HUGHES? HALLETT，P. ROTHER.Fiscal Sustain-ability Using Growth-Maximizing Debt Targets [J].Applied Economics，2014，46（6）：638-647.

[4] REINHART，C. M.，K. S. ROGOFF. Growth in a Time of Debt[J].American Economic Review 2010，100（2）：573-578.

[5] REINHART，C. M.，K. S. Rogoff. from financial crash to debt crisis [J].American Economic Review，2011，101（5）：1676-1706.

[6] REINHART，C. M.，AND K. S. ROGOFF. Public debt overhangs： advanced-economy episodes since 1800[J].Journal of Economic Perspectives，2012，26（3）：69-86.

[7] ANDREA PESCATORI，DAMIANO SANDRI，JOHN SIMON. Debt and Growth，Is There a Magic Threshold[R].IBM Working Paper，No. 14/34，2014.

[8] EGERT，B. Public Debt，Economic Growth and Nonlinear Effects： Myth or Reality？[J].Journal of Macroeconomics，2015，43（3）：226-238.

[9] HANA POLACKOVA BRIXI，ALLEN SCHICK. Government at Risk：Contingent Liabilities and Fiscal Risk[Z].The World Bank，2002.

[10] WALES，L.P. Planning for Debt Management： A Computer-Based Tool for Analyzing Debt Capacity[J].Government Finance Review，1996，12（6）：124-136.

[11] （美）羅納德J.奧克森.治理地方公共經(jīng)濟(jì)[M]. 萬(wàn)鵬飛，譯.北京：北京大學(xué)出版社，2005.

[12] 劉尚希，趙全厚.政府債務(wù)：風(fēng)險(xiǎn)狀況的初步分析[J].管理世界，2002（5）：22-32.

[13] 李翀.財(cái)政赤字觀和我國(guó)政府債務(wù)分析[J].學(xué)術(shù)研究，2012（1）：59-65.

[14] 王振宇，等.我國(guó)地方政府性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和預(yù)警體系研究——基于遼寧的樣本數(shù)據(jù)[J].財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)，2013（7）：17-28.

[15] 徐占東，王雪標(biāo).中國(guó)省級(jí)政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度與分析[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2014（12）：38-54.

[16] 賈曉俊，顧瑩博.我國(guó)各省份地方債風(fēng)險(xiǎn)及預(yù)警實(shí)證研究[J].中央財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2017（3）：16-24.

[17] 李斌，等.一種新的地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)與應(yīng)用[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2016（12）：96-112.

[18] 刁偉濤，王楠.我國(guó)各省地方政府償債能力的空間格局和動(dòng)態(tài)演進(jìn)[J].財(cái)經(jīng)論叢，2017（4）：26-36.