我國地方政府債務風險預警研究——基于Logistic模型

■李嵩然，馬德功

一、引言

2008年金融危機以來，各國政府以預防風險和刺激經濟為目的，紛紛調整其財政及貨幣政策，我國為應對沖擊，推出了一系列以“4萬億投資計劃”為代表的擴張性宏觀經濟政策，通過擴大內需來刺激經濟增長。而此計劃所投放的資金中僅有1/3來自中央財政，其余部分全部由各級地方政府自行籌集，在地方財政收入遠不足以提供充足資金的情況下，地方政府不斷通過“制度創新”來緩解財政收支矛盾，地方政府融資平臺和土地財政迅速發展，債務規模急劇膨脹。2011年起，審計署統一組織全國各級審計機關對地方債務進行了多次審計，截至2013年6月，僅地方政府負有償還責任的債務已經超過20萬億元，負有擔保責任的債務約為3萬億元，可能承擔一定救助責任的債務約6.6萬億元，債務風險已經成為我國政府信譽與經濟穩定的重要威脅，地方債務風險的控制與化解問題成為各級政府關注的焦點：2013年12月，中國財政部宣布起草有關地方政府債務管理體制的規則；2014年6月，財政部制定并印發《地方政府債券自發自還試點辦法》，批準以上海、浙江、廣東等為試點，進行地方政府債券自發自還，推進地方政府債務的市場化改革等措施，地方政府債務風險的管理及其相關問題的解決已經十分迫切。鑒于此，本文結合我國各省和直轄市的截面數據，通過構建Logistic回歸模型，從理論與實證視角對地方政府債務現狀、風險影響因素以及風險發生概率進行綜合分析，并試圖提出化解地方政府債務的可行性政策建議以及預防以地方政府違約所引致的潛在風險。

二、文獻回顧

現階段，國內外有關地方政府債務的相關研究主要可以歸納為以下幾方面：

（一）地方政府債務風險及其潛在威脅方面。Polackova(1998)提出了著名財政風險矩陣(fiscal risk matrix)，將政府面臨的負債風險來源劃分為直接顯性負債、直接隱性負債、或有顯性負債、或有隱性負債，進而揭示政府債務的不同類型和由此形成的不同來源的融資壓力與風險。Kharas和Mishra(2001)認為財政隱性或有債務是導致國際性的金融危機的重要因素,其實證結果表明東南亞金融危機與政府隱性赤字(或有債務)之間存在著統計學意義上的強相關性。劉蓉（2012）測度出了地方政府的債務余額在可控范圍內，但新增債務比率已經超過預警線。楊燦明等(2013)指出存在大量隱性負債、個體風險難以監控以及對土地財政依賴嚴重等風險。

（二）地方政府債務風險度量方面。Currie和Velandia（2002）認為當政府的資產負債結構或收支結構嚴重失衡時，政府的凈價值會受威脅，這種威脅可以直接體現為增加的債務負擔與財政赤字。章志平(2011)選取債務負擔率、債務依存度、擔保債務比重等指標來評估地方政府債務風險，利用灰色系統理論評估地方政府性債務風險，并依此建立適宜地方經濟實力和抗風險能力的債務風險預警機制。

（三）地方政府債務風險預警與防范方面。Ricado Martner(2004)認為貨幣貶值和負債是一些拉美國家政府債務危機的重要誘因，指出債務管理當局應重視債務管理與貨幣政策之間的聯系。賈康等（2010）借鑒美國、日本等國際債務管理經驗，提出構建與分稅制和市場經濟環境相匹配的地方債制度規范。沈沛龍和樊歡（2012）編制“可流動性資產”負債表，認為金融危機對政府債務風險的影響顯著，且積極的財政政策對短期內降低政府債務風險有明顯效果。

（四）地方政府債務監督管理方面。Bernard Dafflon等（2009）指出地方政府債務的管理，更應注重地方政府責任與自我控制；地方政府承擔債務責任，更應以納稅人及所轄區域的居民利益出發。巴曙松①巴曙松.防范與化解地方債風險的途徑[N].第一財經日報，2011，(8)。（2011）提出應當建立嚴格政府債務約束機制、完善分稅制度、健全政府債務風險預警機制、完善債務管理機制等長效機制來化解地方政府債務。周曉明(2013)認為應當從改變評價政府績效的觀念著手，并從財務預算改革、金融監管等方面對地方債務進行全方位綜合治理。劉劍文(2014)指出，目前我國不宜放開地方發債權，而應優先明確事權，遵循“事權與支出相適應”、“財權事權匹配”等地方財源建設原則，來推動科學財稅體制與現代財稅法制的建立，從提高財政效率的角度來降低地方債務壓力。

綜上所述，現階段有關地方政府債務的相關研究，國內外學者主要在債務風險界定、債務風險來源、債務風險管理以及政府債務的可持續性等方面都做出了相應的描述與研究，但大多以定性研究為主，而對地方政府債務風險的定量分析則相對較少。因此，本文從地方政府債務風險出發，利用Logistic回歸模型，對地方政府債務的違約風險進行研究，測度違約風險發生的概率，構建適用于我國的債務預警模型。

三、基于Logistic模型的地方政府債務風險實證分析

（一）樣本和數據來源

目前，國際上通用的政府債務預警指標包括：債務依存度、國債綜合財政償債率以及債務負擔率，這三個指標分別從財政收支和國民經濟的視角考察了內債的適度規模和界限，結合我國統計數據的可獲得性，本文選取債務負擔率作為判斷政府違約風險可控和不可控的標準。債務負擔率的計算公式為：債務負擔率=當年債務余額÷GDP·100%，發達國家普遍采用的指標臨界值為45%，這與發達國家財政收入占GDP比重約為45%有關，這一警戒線反映了政府的適度債務規模應當是債務余額與地方財政收入相匹配時的規模。據統計，2012年我國財政收入占GDP比重約為23%②數據來源于2013年《中國財政年鑒》。，再考慮到預算外收入的規模，本文認為采用30%作為我國債務風險可控性的臨界值比直接采用國際通用的45%更能反映我國實際經濟環境。在logistic模型分析中將債務負擔率超過30%的地方政府認為是存在高債務違約風險或者債務風險相對不可控的政府，而債務負擔率低于30%的政府看作是違約風險相對可控的政府。

本文共采用了30個省（自治區和直轄市）級地方政府2012年的截面數據作為研究樣本進行地方性債務風險預警研究。本文使用的數據均來源于《中國統計年鑒》、《中國財政年鑒》以及2014年公布的各省 （自治區和直轄市）《政府性債務審計報告》。實證分析所用軟件為Stata12.0。

（二）地方政府債務風險特征指標選擇

基于我國地方政府性債務的影響因素，遵循指標體系選擇的科學性、可獲得性以及層次性等原則，從宏觀和微觀兩個層面選取能夠較全面反映地方政府債務風險狀況的11個相關指標作為預警模型的變量。

1.宏觀風險因素。地方政府債務的宏觀風險因素主要反映地方政府債務外部經濟環境，是債務得以形成的基礎。本文主要以樣本地區的GDP增長率、第三產業占比、地方政府財政收支差額以及財政收入增長率四個指標來反映各個地方政府宏觀經濟的運行狀況。

2.微觀風險因素。地方政府債務的微觀風險因素是指各個地方債務持有的基本情況，主要反映地方政府自身對債務的承擔與管理程度。本文采用地方政府債務的持有主體結構以及債務持有的總量結構來表示，具體選取經費補助事業單位舉債占比、國有獨資或控股企業舉債占比、融資平臺舉債占比以及政府部門和機構舉債占比這四個主要的政府性債務持有比例來反映地方政府債務的持有主體結構，選取各地方政府的債務總量、債務率以及逾期債務率來反映地方政府債務的負擔狀況。

圖1 地方政府債務風險預警指標體系

（三）Logistic模型的理論分析

Logistic分析方法是在一般線性回歸的基礎上，對因變量取值為1的概率P(x)進行建模，研究事件的發生概率和選取的自變量之間的相互依存關系。基于logistic分布：

由（1）式可知logistic函數并且為單調遞增的函數。又由

可得logistic回歸模型：

其中，P（y）在本文中是指地方政府陷入債務違約風險的概率，α1為截距項，xi（i=1，2，…，n）是影響地方政府債務風險水平的特征變量，αi為待估系數，ε為隨機誤差項。對于任意一個地方政府而言，P值越大，說明該地方政府債務風險水平越低，風險的可控性越好；反之，則該地方政府債務風險的可控性越低，違約的可能性越大。假定債務危機的政府為0，債務正常的政府為1，則如果判別概率值越趨近于1，則表明債務正常的可能性比較大，判定為債務風險可控；如果判別概率值越趨近于0，則表明發生債務違約的可能性比較大，那么判定為債務風險不可控。

（四）基于Logistic模型的實證分析

1.相關性檢驗。Logistic回歸模型要求解釋變量間不能具有線性的函數關系，即多重共線性。鑒于此，在進行回歸分析前有必要先對解釋變量間的相關性進行考察。表1給出了各個自變量間的相關系數矩陣，可以得出地方政府債務特征指標間的相關性很弱，可以在不考慮多重共線性的情況下進行邏輯回歸。

表1 地方政府債務風險指標間的相關系數矩陣

2.logistic回歸。根據30個地方政府11個債務風險指標2012年的截面數據得到表2中回歸分析模型的各項參數估計結果，其中所有變量的優勢比都在10%的水平下顯著，因此本文將上述變量都選入模型，即基于logistic的我國地方政府債務風險預警模型為：

在上述模型中，指標變量的估計系數為正數，表示變量的增大能夠降低債務風險，P值越趨近于1，相反，系數為負數則表示會增大風險，P值越趨近于0。其中宏觀風險因素：GDP增長率、第三產業占比、財政收支差額以及財政收入增長率的估計系數都為正且基本都大于1，對債務風險的影響作用比較顯著；而微觀風險因素中，一方面，從債務持有主體結構指標考察，四種舉債機構的系數均為負，說明隨著舉債規模的擴大，P值會越小，并且國有獨資或控股企業、地方政府融資平臺以及政府部門和機構的舉債規模對風險發生概率影響較大；另一方面，從債務持有總量結構指標考察，債務總量、債務率以及逾期債務率的估計系數均為負且對地方政府債務風險的影響顯著。

3.預測準確度檢驗。將30組樣本數據代入上述預警模型進行檢驗，結果見表3。這里將債務風險低（風險可控）的政府判為債務風險高（風險不可控）的政府稱為第一類判別錯誤；把債務風險高（風險不可控）判為債務風險低（風險可控）的政府稱為第二類判別錯誤。由于模型判別的準確性和P值密切相關，即P值偏大易增大發生第一類錯誤的可能，而P值過小又可能增大發生第二類風險的可能，因此，本文選擇P=0.5作為分界點以實現兩類錯誤發生概率的最小化，P＞0.5表示債務風險可控，P＜0.5表示債務風險不可控。由檢驗結果可知，2012年我國債務風險較小的地方政府一共有11個，判別準確率為84.62%；債務風險較大的地方政府共計16個，準確性達94.12%，logistic預警模型總體判斷的準確性達到90%，模型對風險的測度基本準確。

預測值觀察值 合 計 正確率P＞0.5 P＜0.5風險可控政府 11 2 13 84.62%風險不可控政府 1 16 17 94.12%合計 12 18 30 90%

4.Hosmer－Lemeshow擬合優度檢驗及模型預測值。HL檢驗表明P值為0.0611，在10%的顯著性水平下拒絕原假設，模型的解釋能力較好。為了現實直觀地反映我國地方政府債務風險的發展趨勢，運用該模型對30個地方政府債務風險的下期值進行預測，結果見圖2所示，我國僅有12個地方政府債務風險相對較小，債務風險相對較大的地方政府共有18個。

四、結論與政策建議

（一）研究結論

從理論上講，地方政府債務風險的發展是一個逐步堆積的過程，并且一旦出現債務風險，在政府管理過程中是有表現的，因此可以通過計量方法對其進行適度預測，這使得債務風險預警模型的構建變得可行。本文結合全國30個地方政府的實際數據運用logistic回歸模型對我國政府性債務違約風險發生的概率進行實證分析，探明了宏觀與微觀層面風險因素與債務風險發生概率間的關系。結果表明：（1）基于logistic回歸的債務風險預警模型對政府性債務有一定的預測功能，判斷準確率可達90%。（2）通過估計系數分析了各指標變量與債務風險大小間的關系：首先，地方政府的經濟發展水平與政府財政經營狀況與債務風險的大小呈反方向變動，宏觀經濟環境與財政收支狀況的上行發展能夠降低債務風險增大的可能性；其次，不同的政府性債務持有機構對債務風險的影響程度不盡相同，影響較小的是經費補助性事業單位的債務，較大的是政府融資平臺和國有獨資或控股企業的債務；最后，債務持有量和償債率對債務風險的積累同方向變化，債務量越大逾期償還債務占比越高，該地方政府的債務風險水平也越高。債務風險預警模型的構建為地方政府債務風險提供了具有參考價值的預警信號，為監管部門提供了風險防范的重要參考，并且有助于提高其他利益相關者的決策準確性。

（二）政策建議

1.構建可持續的政府融資框架。基于當前政府性債務通過間接融資獲取債務規模較大、還款期限相對集中、逾期債務率高以及債務投資盈利性差等特征，使得各地政府性債務總量不斷攀升，長期處于依靠借新債還舊債的困境中。因此，從債務融資方式直接化與規范化、強化財政約束與財政收支匹配性對債務風險的控制以及債務信息公開透明化等方面構建一個可持續的地方政府融資框架十分必要。

2.優化政府性債務的主體結構。第一，減少對上市公司股份的持有。現階段由地方政府和國資委獨資、控股以及參股企業股份，構成我國地方政府性債務的主要來源之一。據資料統計，我國地方政府和國資委共持有約650家上市公司的股權①數據來源于《投資者報》，2011－08－08。，30個地方政府國有獨資或控股企業平均舉債426.28億元，給政府帶來巨大償債壓力。鑒于此，應有選擇的持有上市公司股份，優化債務構成，減少持有經營績效不佳的企業的股份，以降低地方政府的債務壓力。第二，加強對融資平臺的風險的監控。當前，我國30個樣本政府融資平臺的平均舉債比接近38%②數據來源于各省《政府性債務審計報告》數據計算所得。，是我國最重要的債務來源渠道，因此，提高融資平臺資金使用效率、優化投資項目的選擇與監督以及規范融資平臺公司治理結構，進行市場化運作。最后，適當縮減政府機構和部門的舉債規模，減少人員冗余與資源浪費。

3.控制政府性債務總量。結合各個地方的經濟發展狀況和政府實際償債能力，科學估算地方政府的適度融資規模，并且使舉債規模盡量接近于該估值。此外，還應該通過控制債務持有總量、降低債務率和逾期債務率等債務負擔指標以及建立與債務總量相適宜的償債準備金制度等措施將地方政府債務規模嚴格限定到制度框架中。

4.完善風險預警機制。根據各級政府的舉債特征構建可量化的債務風險評價指標體系，結合計量方法構建地方政府債務風險預警模型。遵循科學性、相關性、可操作性以及系統性等原則，使選取的預警指標盡可能全面地反映宏觀經濟與微觀債務的最新信息，明確設定每個指標的臨界參考值，通過對各項債務指標和模型風險估計值的監控，對債務風險進行分析判斷，提高預警機制對風險的評價、監控以及預測效果，為相關部門制定決策提供有力支持。

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