1、我国地方债务适度规模实证研究内容摘要：2008 年金融危机后我国实施的 4 万亿经济刺激计划，为扩大内需、促进经济增长做出了积极贡献，但在随后的几年里，以地方融资平台为典型代表的地方政府负债成为各方关注的焦点，担心地方债务风险对中国金融稳定构成威胁，甚至导致中国重蹈欧美债务危机覆辙，本文基于 1990-2010 年近百个国家地方债务合理水平的估计模型，细致整理了地方债务规模，并在此基础上，通过实证分析预测各省份的适度债务规模，分析债务风险，并得出相关结论。 关键词：地方债务 适度债务规模 债务风险 引言 地方债务的井喷式扩展源自 2008 年的超常规经济刺激计划，尽管中央政府出台了 4 万亿投
2、资计划，但是绝大部分配套资金需要地方政府自行筹集，加之地方政府纷纷出台各自的经济刺激计划，这需要地方政府借助银行贷款、发行债券等渠道来筹集资金。2009 年 3 月，人民银行与银监会联合发布了关于进一步加强信贷结构调整促进国民经济平稳较快发展的指导意见 ，明确提出了要支持有条件的地方政府组建投融资平台，拓宽中央政府投资项目的配套资金融资渠道，在这之后，地方融资平台横空出世，成为了地方政府的重要融资工具。但是由于管理混乱，某些融资平台出现了较为严重的债务风险问题，2010 年 7 月 30 日，财政部、发展改革委、人民银行、银监会四部委联合发布了关于贯彻（国务院关于加强地方政府融资平台公司管理有
3、关问题的通知）相关事项的通知 ，对融资平台开始了清理整顿工作，融资平台风险在短短一年多时间变开始暴露。但是仅仅又间隔一年多，在 2012 年初，关于融资平台的发展道路就又出现了转折，发生了两个“情理之中，意料之外”的故事，首先，美国经济危机之后全球经济危机是意料之中，但是随后欧债危机的持续发酵导致中国经济快速下滑是意料之外，2011 年以来的经济下行危机甚至超过了 2007-2008 年度；其次，融资平台在 2011 和 2012 年的兑付高峰期是情理之中的，但是如此多平台公司的债务无法按时归还是意料之外的。面对国内外复杂的经济环境，宏观调控的政府开始转向“稳增长”的政策，地方政府跑部委、上项
4、目，新一轮的地方投资热情高涨，而地方债务扩张之路似乎要再上征程。 相关研究综述 尽管地方官员的政治晋升并没有量化指标，但是学术界的研究表明，上世纪 90 年代以来，众多地方官员的升迁与当期经济发展速度有着密切的关系（王贤彬等，2010） ，由此可见，GDP 是衡量官员政绩的硬性指标之一，政绩的驱使成为地方政府高增长和高波动的政治原因。地方政府官员的政治晋升模式外化为 GDP 锦标赛，尤其是 20 世纪 90 年代分税制改革之后，在地方财政收入有限的情况下，大规模的投资项目必然要求地方政府积极举债，从而铺就了地方政府债务扩张之路。 本文将近些年地方债务增速的变化情况和同期 GDP 增速叠加到一起
5、，我们可以发现某些规律（见图 1） ，地方债务扩张速度最快的分别是 1998年和 2009 年，同比分别增长了 48.20%和 61.92%，而这两年恰逢亚洲金融危机和本轮经济危机对我国经济影响最大的时期，即 1997 年亚洲金融危机和 2008 年全球金融危机之后的第二年，这两年我国 GDP 的增速分别为 7.8%和 9.2%，都处在阶段性的衰退期。而我国一直信奉凯恩斯主义，对经济的干预能力和力度都比较强，而政府的宏观调控行为都遵循着“逆周期”调节的特征，在中国这样一个中央集权的国家，地方政府对中央决策的执行力远远大于国外地方政府，进一步增强了逆周期调控的特征，我国的大部分地方债务都是这两段
6、时间内形成的，而目前巨大的地方债务问题本质上反映了我国反危机刺激政策过猛带来的“后遗症” ，它潜藏在经济刺激政策出台后的表面繁荣之下，2-5 年后就会开始表露。 目前，审计署并没有公布各省市余额明细，但是我们可以根据各省市公布的 2010 年预算执行和其他财政收支的审计工作报告整理出 19 个省市的债务余额情况（见表 1） ，结果显示，北京、山东等东部沿海地区的债务余额比较多，而海南、甘肃等地区的债务余额较少，但如果我们从存量角度考虑债务率（政府债务/GDP 的比重） ，则发现排名靠前的多是经济欠发达地区，由于这些地区财政收入和经济发展水平有限，不得不依赖政府债务的扩张获取资金支持，例如海南、
7、宁夏、吉林、甘肃四省的债务率超过了 30%，此类经济欠发达地区未来可能成为信用事件爆发的源泉。 目前，国外在对政府债务的相关研究多停留在国家宏观层面，原因在于外国的地方政府享有自主举债的权利，故政府债务在地方与中央间无实质性的差异。而我国的地方政府并没有赋予负债的权利，具有较强的特殊性，因此国内学者关于地方政府的债务的研究较为丰富，但是国内关于对地方债务规模进行定量研究的论文较少，已有的文献主要采取KMV 模型估计违约的可能性，根据可接受的违约概率选择适度的发债规模。例如张旭等（2011）探讨了广西省地方债的发行规模适度性；蒋忠元（2011）分析了江苏省地方政府债的发行规模问题。此外，也有部分
8、文献基于理性预期均衡模型的研究，例如王昱（2011）等以辽宁省为例分析了各因素对地方政府举债规模的影响。国内关于地方债务的研究呈现出以下特点：一是主要以定性研究为主，缺乏定量研究和深入的分析，由于地方政府债务信息以及融资平台的相关数据确实难以获得，限制了学术界开展规范性的实证研究和定量研究，从而无法系统性、针对性的对地方债务风险进行综合分析。二是研究成果中绝大部分出现 2009 年之后，原因在于融资平台的大跃进始于 2008 年底，风险显现于 2009 年。三是地方债务风险的隐匿性，很难获得精确统计数字，也很难进行风险控制模型的研究。 我国目前是否存在债务风险？这成为继欧债危机、美国财政断崖之
9、后有一个备受关注的焦点话题，如果按照警戒线指标看，中国的总体债务规模以及占 GDP 的比重尚在可控范围之内，但是仅仅考虑债务率这一单一指标并不适用于各个省市的具体情形，例如，各省的金融发展水平不同，金融发展水平越高，其融资能力更强，发债的合理规模更高。本文在汇总各种影响债务合理规模的基础上，合理判断我国地方债务的合理规模。 模型设定与数据说明 由于仅仅使用财政收入反映地方债务的不够全面，本文基于 1990-2010 年的近百个国家地方债务合理水平的估计模型，设定如下基本模型：Debt=Fd+Pgdp+Urban+ Revenue+c+ 其中 Debt 表示中央政府债务/GDP。其中中央政府债务
10、是政府在某一特定日期欠他人未偿还的直接定期合同债务的全部存量。它包括国内和国外债务，例如货币和存款、除股票外的其他证券以及贷款。它是政府负债总额减去政府所持有的股票和金融衍生物的差。由于债务是存量而非流量，所以要在给定日期（通常为财政年度的最后一天）进行衡量。资料来源自世界银行 WDI 统计数据库。FD 表示金融发展水平，如果某国的金融市场发达程度越高，其融资的能力越强，债务规模的承受能力越强。Pgdp 表示人均 GDP 水平，代表经济发展程度，经济程度越高， 债务的偿还能力越强，但另一方面，经济发展程度越高，其对债务的需求也相应降低，因此其对债务规模的影响并不确定。表示城市化水平，以城镇人口
11、占总人口的比例表示，城镇化水平越高，对债务的承受能力越强。表示财政收入，财政实力越强，政府偿债能力越强，贷款违约的机率越小。以上指标均来自世界银行 WDI 统计数据库。 实证结果分析 如表 2 所示，由于面板数据假定扰动项为独立同分布，但是对于我们选取的跨国面板而言，同期的经济活动可能会相互影响，从而出现截面相关（cross-sectional correlation） ，引发异方差。此时估计系数依然会出现偏误，处理办法是采取可行广义最小二乘法（FGLS）估计。我们使用 Wald 检验判断组间异方差，原假设为组间同方差，结果为76.70，强烈拒绝了组间同方差的假设。因此我们选择随机效应模型，利
12、用 FGLS 估计法进行检验，同时也列出了面板固定效应（FE）和随机效应的估计结果。面板固定效应、随机效应进行估计根据 Hausman 检验选择面板固定效应或随机效应，原假设为随机效应为正确的模型。Hausman P值为 0.258，无法拒绝原假设，表明面板随机效应模型更加适合。 同时为了增强检验结果的稳健性，我们同时采用系统广义矩（sys GMM）的方法进行估计。我们使用 Sargan 检验检验工具变量的有效性，使用 Arellano- Bond 二阶序列相关统计量检验模型的残差项是否满足不存在序列相关的原假设。根据 Arellano-Bond 检验扰动项 2 阶自相关的检验，得到的 P 值
13、分别为 0.99 和 0.5180，无法拒绝扰动项不存在自相关的原假设。此外，由于 GMM 估计存在多个工具变量，需要 Sargan 统计量进行过度识别检验，结果无法拒绝不存在过度识别的原假设，说明工具变量的设置是合理的。 以可行广义最小二乘法（FGLS）为例，FD 的系数为 0.223，并显著为正，表明贷款/GDP 上升 1%，债务/GDP 的合理规模比重上升 0.223%。人均 gdp 的影响为负，表明经济发展水平越高，债务的合理规模越小。城市化显著为负，城市化越高，债务规模越小，一点与国外的债务用密切相关，国外的中央政府债务主要用于国民的福利建设，而非城市基础设施建设。而我国的债务则主要
14、用于基础设施建设，因此，此变量在中外有不同的含义，在之后的回归中我们考虑将其剔除。财政收入显著为正，且影响程度大于金融市场发展，说明财政收入仍然是负债规模的最本质的影响因素。 地方政府债务合理规模估计 我们将跨国数据剔除城市化之后，使用可行广义最小二乘法（FGLS）进行估计，可以得到 FD、Pgdp 和 Revenue 的估计系数，分别是0.206、-0.0006918 和 0.2675158（这三个系数均在 1%的水平位置上显著，且其它指标均高度显著） 。之后，我们整理了 2010 年我国各省区的人均GDP、财政收入、和贷款/GDP 的相关数据，资料来源自中宏数据库（见表3） 。 将这三个系
15、数代入到以上指标后，我们可以估计出各个城市的合理债务规模和债务率。国际上是马斯特里赫特条约曾将政府债务余额占 GDP的 60%作为警戒线，但是根据表 3 的计算结果，我国没有一个地区的合理债务率为 60%，其中北京最高，其合理债务率为 46%，其它各省区的合理债务率规模均在 30%以下，如果仅仅按照国际标准的 60%去计算，现有样本的债务率均处在合理范围之内，但是按照本文推算的合理债务率，绝大部分的省区债务率都偏高。 我们通过各省的审计公报整理了 2010 年 14 个省区的地方债务规模，根据图 2 可知，北京的实际债务规模远低于其合理规模，山东、河南和重庆的实际债务规模与其合理债务规模相近，
16、基本处在合理负债范围之内，而其它 10 省区的实际债务规模均超过合理范围，属于过度负债的范畴。 结论 综上所述，与发达国家直接负债驱动模式不同，中国的风险在于投资驱动下的债务扩张，但最后的结果依然是债务风险。由于一些地方政府对经济增长的盲目膜拜，投资自然对其有极大的激励作用，无论是土地财政还是地方融资平台，其最后的去向都是进行基础设施及相关产业的投资。 今后十年，中国要把“城镇化”作为推动中国经济增长的动力引擎，那么城市化所引发的“公共部门投资”将迫使中央政府必须妥善解决当前的地方政府债务问题。不断地用更高的投资规模来刺激放缓的经济，最后很可能导致重蹈其他国家泡沫危机的覆辙。因此，为避免对中国
17、经济乃至全球经济产出受到不可预见的巨大冲击，切断“投资扩张债务扩张”的高风险链条，中国必须实现“投资软着陆” ，而把经济发展的重心放在中长期的供给管理和建立缓冲上。 参考文献： 1.Alessandro Missale，Francesco Giavazzi，Pierpaolo Benigno，National Bureau of Economic Research.Managing the public debt in fiscal stabilizations ： the evidenceM.Cambridge， MA ： National Bureau of Economic Resear
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