朱德云 王素芬

(1.山東財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)研究中心，山東 濟(jì)南 250014；2.山東財(cái)經(jīng)大學(xué)財(cái)政稅務(wù)學(xué)院，山東 濟(jì)南 250014)

一、引言與文獻(xiàn)綜述

國(guó)際貨幣基金組織2018年4月發(fā)布的《財(cái)政監(jiān)測(cè)報(bào)告》中指出：2016年，全球債務(wù)創(chuàng)下新高，達(dá)到164萬(wàn)億美元，其中37%是公共部門債務(wù)；2007年以來(lái)的全球債務(wù)增長(zhǎng)中，中國(guó)占43%。為應(yīng)對(duì)2008年經(jīng)濟(jì)危機(jī)的沖擊和刺激經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇，我國(guó)政府采取了擴(kuò)張性財(cái)政政策，各地方政府也積極采取投資推動(dòng)的方式帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，彌補(bǔ)了市政基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的短板。但不斷擴(kuò)大的財(cái)政缺口和地方政府債務(wù)規(guī)模的急劇上升引起了廣泛關(guān)注，地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題成為學(xué)術(shù)界關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題之一。

地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的主要來(lái)源是隱性政府債務(wù)，這類政府性債務(wù)主要用于交通運(yùn)輸、電力燃?xì)獾仁姓I(lǐng)域的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，投資規(guī)模大，回報(bào)周期長(zhǎng)，且多為公益性項(xiàng)目，回報(bào)率較低，項(xiàng)目本身收益難以覆蓋成本，償債能力較弱。政府債務(wù)規(guī)模不斷增長(zhǎng)與其投資回報(bào)率不確定性之間的矛盾是識(shí)別地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題的核心。市政基礎(chǔ)設(shè)施是政府債務(wù)資金的主要投向，分析地方政府債務(wù)對(duì)市政領(lǐng)域投資效率的影響，切實(shí)提高債務(wù)資金使用效果是化解政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的重要切入點(diǎn)。

地方政府債務(wù)對(duì)市政領(lǐng)域投資效率的影響一直是學(xué)術(shù)界關(guān)注的重點(diǎn)。國(guó)外學(xué)者從政府債務(wù)水平、政府債務(wù)管理效率、政府債務(wù)發(fā)揮作用的中介因素等方面研究了政府債務(wù)對(duì)市政領(lǐng)域投資效率的影響。一是政府債務(wù)水平方面。Krichel和 Levine(1995)[1]認(rèn)為基礎(chǔ)設(shè)施投資需要在合適的政府債務(wù)水平下才能具有較高效率。Kim和Minhoon(2006)[2]認(rèn)為地方財(cái)政效率和自主性是地方自治的重要因素，地方政府債務(wù)水平對(duì)提高資源配置效率有重要影響。Lora(2007)[3]利用面板數(shù)據(jù)分析了拉丁美洲7個(gè)國(guó)家政府債務(wù)對(duì)市政基礎(chǔ)設(shè)施投資的影響，認(rèn)為政府債務(wù)增加與更高的基礎(chǔ)設(shè)施投資有關(guān)。二是政府債務(wù)管理效率方面。Lee和Young(2008)[4]分析了韓國(guó)新政府財(cái)政政策面臨的環(huán)境和挑戰(zhàn)，認(rèn)為提高政府債務(wù)管理的效率是加強(qiáng)財(cái)政支出管理的重要內(nèi)容。Weerakoon和Dushni(2017)[5]分析表明斯里蘭卡政府利用債務(wù)融資來(lái)進(jìn)行基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)并沒(méi)有產(chǎn)生預(yù)期回報(bào)，債務(wù)管理不足等原因?qū)е峦顿Y回報(bào)率較低，有可能導(dǎo)致債務(wù)進(jìn)一步積累和債務(wù)指標(biāo)惡化。三是政府債務(wù)發(fā)揮作用的中介因素方面。Cochrane(2011)[6]指出政府債務(wù)過(guò)高會(huì)導(dǎo)致通貨膨脹和金融抑制，對(duì)市政設(shè)施投資回報(bào)率產(chǎn)生不利影響。

從國(guó)內(nèi)研究來(lái)看，隨著我國(guó)城市建設(shè)步伐的加快，政府財(cái)政建設(shè)資金短缺成為突出問(wèn)題，學(xué)者們主要從市政建設(shè)投融資機(jī)制、政府投資與債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)等方面對(duì)此問(wèn)題進(jìn)行了研究。宋立(2004)[7]指出，發(fā)行市政收益?zhèn)墙鉀Q省市兩級(jí)政府建設(shè)性債務(wù)的重要途徑。陳瑞三和項(xiàng)英輝(2012)[8]認(rèn)為，應(yīng)使投資主體從政府單一主體向政府-私人雙主體轉(zhuǎn)變。陳旭東(2010)[9]發(fā)現(xiàn)地方政府在市政基礎(chǔ)建設(shè)方面的隱性債務(wù)，已成為財(cái)政風(fēng)險(xiǎn)的重要來(lái)源。吳粵等(2017)[10]研究發(fā)現(xiàn)投資效率與政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)之間存在反向作用關(guān)系。越來(lái)越多的學(xué)者關(guān)注到政府債務(wù)對(duì)市政領(lǐng)域投資回報(bào)率的影響，有學(xué)者針對(duì)特定省份進(jìn)行研究，洪源(2014)[11]以湖南省14個(gè)地級(jí)市為研究對(duì)象，采用2010-2012年政府性債務(wù)數(shù)據(jù)作為投入變量，運(yùn)用DEA模型測(cè)算了債務(wù)支出效率并通過(guò)建立空間計(jì)量模型測(cè)算了空間外溢效應(yīng)。更多的學(xué)者以省級(jí)政府為研究對(duì)象，金榮學(xué)和胡智煜(2015)[12]以2012年政府性債務(wù)余額作為投入變量，以市政基礎(chǔ)設(shè)施的七項(xiàng)指標(biāo)作為產(chǎn)出變量分析地方政府債務(wù)支出效率，結(jié)果顯示債務(wù)支出效率總體水平較高，但各地區(qū)之間差異較大。郭月梅等(2016)[13]以2011-2013年的政府性債務(wù)余額作為投入變量，以市政與交通領(lǐng)域的六項(xiàng)指標(biāo)作為產(chǎn)出變量，對(duì)30個(gè)省份的債務(wù)支出效率進(jìn)行了評(píng)價(jià)，研究發(fā)現(xiàn)債務(wù)支出效率的省際差異較為明顯，均存在較大的改善空間。宋樊君(2018)[14]以2010-2016年政府負(fù)有償還責(zé)任的債務(wù)余額作為投入變量，將產(chǎn)出變量分為基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、農(nóng)林水利建設(shè)及公共服務(wù)三大類，對(duì)不同類別的債務(wù)資金效率進(jìn)行了測(cè)度。趙桂芝和馮海欣(2019)[15]以財(cái)政部公開(kāi)的2015-2016年的地方政府債務(wù)數(shù)據(jù)為研究樣本測(cè)算了省級(jí)行政區(qū)的政府債務(wù)資金在市政領(lǐng)域的使用效率，指出管理水平偏低是導(dǎo)致政府債務(wù)支出效率無(wú)法提升的主要因素。

以往的研究為我們提供了堅(jiān)實(shí)的理論和實(shí)踐基礎(chǔ)，為進(jìn)一步研究該問(wèn)題指明了方向。由于政府債務(wù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的缺乏，現(xiàn)有相關(guān)文獻(xiàn)均存在數(shù)據(jù)時(shí)間期限較短的問(wèn)題。在采用DEA方法進(jìn)行效率評(píng)價(jià)時(shí)，往往直接將政府債務(wù)資金作為投入變量，一方面政府債務(wù)資金主要投入方向雖然是市政領(lǐng)域，但也只是構(gòu)成市政領(lǐng)域投資的組成部分，另一方面忽略了勞動(dòng)力投入變量，導(dǎo)致效率評(píng)價(jià)結(jié)果不準(zhǔn)確。本文將投資效率的計(jì)算精準(zhǔn)定位在市政領(lǐng)域，明確市政領(lǐng)域的投入與輸出變量，并在控制其他重要經(jīng)濟(jì)變量影響的情況下合理評(píng)估政府債務(wù)對(duì)市政設(shè)施投資效率的影響，對(duì)于明確政府債務(wù)作用，確保地方政府債務(wù)對(duì)市政投資效率發(fā)揮正向作用，防范和化解債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)具有重要意義。

二、研究設(shè)計(jì)

(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

在綜合考慮數(shù)據(jù)完整性與可獲得性的基礎(chǔ)上，本文以我國(guó)31個(gè)省級(jí)行政區(qū)域?yàn)闃颖?不含港澳臺(tái)地區(qū))，時(shí)間跨度為2004-2017年，其中GDP、財(cái)政收入與支出、國(guó)內(nèi)專利申請(qǐng)數(shù)、醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)、各級(jí)教育機(jī)構(gòu)數(shù)、各級(jí)教育機(jī)構(gòu)在校生人數(shù)、人口數(shù)等數(shù)據(jù)來(lái)自于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、各省、直轄市和自治區(qū)預(yù)算執(zhí)行情況報(bào)告、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、財(cái)政部等，市政領(lǐng)域固定資產(chǎn)投資數(shù)據(jù)來(lái)自于《中國(guó)固定資產(chǎn)投資統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)大數(shù)據(jù)研究平臺(tái)》，中央對(duì)地方財(cái)政補(bǔ)助數(shù)據(jù)來(lái)自于《EPS全球統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)/分析平臺(tái)》(其中2017年數(shù)據(jù)來(lái)源為財(cái)政部官方網(wǎng)站)，為減緩異方差的影響，文中絕對(duì)量數(shù)據(jù)均采用對(duì)數(shù)變換形式。

(二)變量定義

1.地方政府債務(wù)

由于政府債務(wù)的統(tǒng)計(jì)口徑復(fù)雜，過(guò)去的研究中經(jīng)常采用直接來(lái)源法如城投債口徑或者融資平臺(tái)債務(wù)口徑作為對(duì)地方政府債務(wù)的代理變量，這往往低估了政府債務(wù)的真正規(guī)模。本文利用資金恒等式計(jì)算地方政府債務(wù)增量，即地方政府當(dāng)年債務(wù)增量=市政領(lǐng)域固定資產(chǎn)投資額-財(cái)政自有資金投資額-土地出讓金-市政領(lǐng)域投資項(xiàng)目收入。地方政府每年的債務(wù)增量如表1所示。根據(jù)估算結(jié)果，若按照政府債務(wù)剩余償債期限在4-5年之間計(jì)算，2017年底我國(guó)地方政府債務(wù)存量余額在43.5996萬(wàn)億至50.1408萬(wàn)億之間，財(cái)政部官方公布的2017年度地方政府債務(wù)余額為16.4706萬(wàn)億，可以計(jì)算出目前我國(guó)地方政府的隱性債務(wù)余額在27.129萬(wàn)億-33.6702萬(wàn)億之間。衡量政府債務(wù)規(guī)模常用的指標(biāo)為政府債務(wù)負(fù)擔(dān)率，其計(jì)算公式為：債務(wù)余額/GDP，計(jì)算公式中債務(wù)余額為存量指標(biāo)，而GDP為流量指標(biāo)，本文使用地方政府債務(wù)增量與GDP相對(duì)應(yīng)，兩者均為流量指標(biāo)。后續(xù)分析中的政府債務(wù)指標(biāo)均為政府債務(wù)增量。

表1 地方政府債務(wù)增量表

從表1可以看出，2009年地方政府債務(wù)增量急劇增加，環(huán)比增速高達(dá)43%，之后逐漸呈下降態(tài)勢(shì)，2014年增速有所增加，2015年后中央政府嚴(yán)控地方政府增量，對(duì)地方政府債務(wù)實(shí)行限額管理，增速又逐漸下降。除2011年外，地方政府債務(wù)增量一直處于增加狀態(tài)。

2.市政設(shè)施投資效率

市政設(shè)施投資效率是本文研究的被解釋變量，借助于DEAP軟件，本文對(duì)市政設(shè)施投資效率的測(cè)度采用多階段DEA(數(shù)據(jù)包絡(luò)分析)方法，以市政領(lǐng)域的固定資產(chǎn)投資額作為資本投入變量，共選取7個(gè)以政府投資為主導(dǎo)的行業(yè)作為市政領(lǐng)域，以城鎮(zhèn)就業(yè)人員數(shù)作為勞動(dòng)投入變量，以市政領(lǐng)域的相關(guān)產(chǎn)出作為輸出變量，多階段DEA方法能夠較為有效地識(shí)別出投入和產(chǎn)出的效率預(yù)測(cè)點(diǎn)。為消除不同產(chǎn)出量綱的影響，對(duì)相關(guān)產(chǎn)出數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。具體投入與輸出變量如表2所示。

表2 市政設(shè)施投資效率測(cè)度變量表

通過(guò)VRS(可變規(guī)模報(bào)酬)方法計(jì)算出各地方政府各年度的綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率。我國(guó)市政領(lǐng)域平均效率值如表3所示。

表3 我國(guó)市政領(lǐng)域平均效率值表

從表3可以看出，我國(guó)市政設(shè)施領(lǐng)域的綜合效率不高，主要原因在于規(guī)模效率值較低，普遍存在規(guī)模報(bào)酬遞減的情況，而純技術(shù)效率則基本處于增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。盡管本文采用城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員數(shù)作為市政勞動(dòng)力投入，存在高估勞動(dòng)投入的情況，從松弛變量的測(cè)度結(jié)果來(lái)看，仍然存在資本投入過(guò)多導(dǎo)致的規(guī)模報(bào)酬遞減的情況，尤其在2010年后這一結(jié)果更為明顯。

3.控制變量

除了考慮解釋變量地方政府債務(wù)外，還考慮其他變量作為控制變量，主要有：地方財(cái)政自給率(subsistence)，用地方財(cái)政收入除以地方財(cái)政支出來(lái)表示；政府規(guī)模(government)，用財(cái)政收入除以國(guó)內(nèi)生產(chǎn)法總值來(lái)表示；經(jīng)濟(jì)發(fā)展發(fā)展水平(lngdp)，用地區(qū)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的對(duì)數(shù)值來(lái)表示；城鎮(zhèn)化率(urbanization)，用城鎮(zhèn)人口除以本地區(qū)年末常住人口來(lái)表示。

(三)模型設(shè)計(jì)

地方政府舉債融資，其主要投向是市政設(shè)施投資。大量的政府債務(wù)資金投入市政設(shè)施領(lǐng)域，當(dāng)產(chǎn)量一定時(shí)，要實(shí)現(xiàn)投資回報(bào)率最優(yōu)需要資本投入與勞動(dòng)投入有合理的比例，若投入過(guò)多資本必然會(huì)導(dǎo)致規(guī)模不經(jīng)濟(jì)的產(chǎn)生，從而導(dǎo)致投資回報(bào)率下降。由于人口老齡化和人口出生率的下降，勞動(dòng)人口的增加有較多約束，目前更多的地方政府通過(guò)舉債融資增加資本投入帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，基于生產(chǎn)函數(shù)的最優(yōu)投入理論，需要驗(yàn)證政府債務(wù)投資是否還能對(duì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生拉動(dòng)作用，政府債務(wù)正向作用的發(fā)揮受到哪些因素的影響。構(gòu)建基準(zhǔn)回歸模型如下所示：

crstei,t=β0+β1lndebti,t+β2subsistencei,t+β3governmenti,t
+β4lngdpi,t+β5urbanizationi,t+ui,t

(1)

其中crste為被解釋變量，β為待估參數(shù)，lndebt為解釋變量，u表示誤差項(xiàng)，模型中還加了地方財(cái)政自給率、政府規(guī)模、經(jīng)濟(jì)發(fā)展發(fā)展水平、城鎮(zhèn)化率作為控制變量。

(四)主要變量描述性統(tǒng)計(jì)

變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表4所示。樣本選取了31個(gè)省份2004-2017年共14年的面板數(shù)據(jù)。由于部分地方政府的債務(wù)在一些年份為減少量，即為負(fù)值，所以在取對(duì)數(shù)后損失了16個(gè)觀測(cè)值。

表4 變量描述性統(tǒng)計(jì)表

從表4的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以看出，財(cái)政自給率和城鎮(zhèn)化率兩項(xiàng)指標(biāo)方差較大，不同省級(jí)政府之間的財(cái)政自給率存在較大差異，方差為20.49112，這說(shuō)明不同地區(qū)的省級(jí)政府財(cái)力懸殊，為了滿足城市建設(shè)資金的需要，地方政府存在借債融資的沖動(dòng)。城鎮(zhèn)化率這一指標(biāo)的方差為14.77352，不同省級(jí)政府轄區(qū)內(nèi)的城鎮(zhèn)化水平差距懸殊，最大值為89.6%，最小值為13.9%，這會(huì)導(dǎo)致其對(duì)市政設(shè)施投資產(chǎn)生不同的需求。

三、實(shí)證結(jié)果及經(jīng)濟(jì)解釋

(一)基準(zhǔn)回歸結(jié)果分析

地方政府債務(wù)對(duì)市政設(shè)施投資效率的影響分析結(jié)果如表5所示。模型(1)-(4)均采用混合OLS回歸，其中模型(1)無(wú)控制變量，模型(2)加入財(cái)政自給率和政府規(guī)模變量，模型(3)加入經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平這一控制變量，模型(4)將四個(gè)控制變量全都考慮進(jìn)來(lái)，結(jié)果顯示在混合OLS回歸的情況下，解釋變量政府債務(wù)對(duì)市政公用設(shè)施投資效率的影響顯著為負(fù)值，即目前的債務(wù)投入并沒(méi)有提高投資效率；模型(5)-(8)均采用個(gè)體時(shí)點(diǎn)雙固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸分析，并在模型(6)-(8)中逐步加入財(cái)政自給率、政府規(guī)模、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城鎮(zhèn)化率控制變量，回歸結(jié)果顯示解釋變量政府債務(wù)對(duì)市政領(lǐng)域投資作用穩(wěn)定為負(fù)值，且均在顯著水平。

上述分析表明：(1)P值都小于0.05說(shuō)明政府債務(wù)對(duì)市政設(shè)施投資效率沒(méi)有影響，回歸分析結(jié)果顯示政府債務(wù)對(duì)市政設(shè)施的投資效率有顯著負(fù)影響，即當(dāng)?shù)胤秸畟鶆?wù)增加時(shí)，市政領(lǐng)域投資效率卻在下降，這無(wú)疑會(huì)導(dǎo)致政府償債壓力加大，債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)累積。(2)財(cái)政自給率對(duì)市政設(shè)施的投資效率的影響也是負(fù)向的，盡管在個(gè)體時(shí)點(diǎn)雙固定效應(yīng)中，這種負(fù)向影響不顯著。但混合回歸模型中均在1%的顯著水平，地方政府的財(cái)政自給率越高時(shí)，地方政府的可自由支配資金相對(duì)較多，更容易進(jìn)行重復(fù)建設(shè)，使得不少基建項(xiàng)目盲目上馬，無(wú)法產(chǎn)生較高的投資回報(bào)率。(3)政府規(guī)模指標(biāo)在所構(gòu)建的六個(gè)模型中均表現(xiàn)為顯著正向影響，政府規(guī)模指標(biāo)是采用財(cái)政收入占當(dāng)?shù)貒?guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比例來(lái)表示的，其本質(zhì)上是反映了政府的財(cái)政收入征管能力，尤其是稅收征管能力，稅收征管能力較強(qiáng)的地方政府，其政府工作效率也往往比較高，財(cái)政紀(jì)律更為嚴(yán)格，當(dāng)?shù)卣氖姓O(shè)施投資效率往往較高。(4)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平這一指標(biāo)對(duì)市政設(shè)施投資效率的影響較為復(fù)雜，在采用不同的回歸方法時(shí)，產(chǎn)生了兩種相反的結(jié)論，在采用混合模型，即不考慮各地方政府的稟賦差異時(shí)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)投資效率的影響為負(fù)值，當(dāng)采用雙固定效應(yīng)模型(7)和(8)進(jìn)行回歸時(shí)，其影響表現(xiàn)為正值；由于我國(guó)各個(gè)地區(qū)之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異較大，尤其是東部與西部地區(qū)存在著經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、發(fā)展速度等方面的異質(zhì)性，需要在考慮區(qū)域異質(zhì)性的基礎(chǔ)上進(jìn)一步分析經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)投資效率的影響。(5)城鎮(zhèn)化水平這一指標(biāo)對(duì)政府投資效率的影響在采用兩種不同的回歸方法時(shí)，也出現(xiàn)了相反結(jié)論，其產(chǎn)生原因與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)類似。一般而言，城鎮(zhèn)化水平較高時(shí)，意味著在城鎮(zhèn)集中居住的人口較多，進(jìn)行市政設(shè)施投資能更好地發(fā)揮公用設(shè)施的外部性，產(chǎn)生規(guī)模經(jīng)濟(jì)的狀態(tài)，其對(duì)投資回報(bào)率的影響應(yīng)為正值，但要得出正確結(jié)論還需要進(jìn)一步的分析。

表5 地方政府債務(wù)對(duì)市政公用設(shè)施投資效率回歸結(jié)果表

注：表中括號(hào)內(nèi)的數(shù)值為穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤，*、**、***分別表示10%、5%、1%的顯著性水平。

(二)異質(zhì)性回歸結(jié)果分析

不同地區(qū)市政設(shè)施投資效率有明顯的個(gè)體差異，且西部省份在2010前后表現(xiàn)出非常明顯的異質(zhì)性趨勢(shì)。考慮在模型中加入?yún)^(qū)域虛擬變量與時(shí)間虛擬變量。按照國(guó)家統(tǒng)計(jì)局三大經(jīng)濟(jì)地帶的劃分，將31個(gè)地方政府分為東、中、西三個(gè)區(qū)域，設(shè)置兩個(gè)區(qū)域虛擬變量dqy2和dqy3，若為中部地區(qū)，則區(qū)域虛擬變量dqy2為1，否則為0，若為西部地區(qū)，則區(qū)域虛擬變量dqy3為1，否則為0，若dqy2和dqy3同時(shí)為0，則該區(qū)域?qū)儆跂|部地區(qū)。將2004-2017年14年的數(shù)據(jù)劃分為2009-2010年和2011-2017年兩個(gè)時(shí)間段，設(shè)置一個(gè)時(shí)間虛擬變量dyear，若在2010及之前年份，則dyear為1，否則為0。將基準(zhǔn)回歸模型加入虛擬變量后的異質(zhì)性回歸模型設(shè)定如下：

(2)

模型(2)與模型(1)相比，增加了dyear和dqy分別代表年份和區(qū)域虛擬變量，以充分考察個(gè)體、時(shí)間固定效應(yīng)，明確不同區(qū)域差異所造成的投資效率的不同。增加年份和區(qū)域虛擬變量后的回歸結(jié)果如表6所示。

表6 增加年份和區(qū)域虛擬變量后的回歸結(jié)果表

由表6可以看出，除城鎮(zhèn)化率外，其他變量均表現(xiàn)為顯著影響，三個(gè)虛擬變量的P值均為0.000<0.001，年份虛擬變量與區(qū)域虛擬變量都顯著影響市政設(shè)施的綜合效率。為此構(gòu)建不同區(qū)域分時(shí)段的回歸模型并進(jìn)行穩(wěn)健性分析。回歸結(jié)果如表7所示。

表7 不同區(qū)域分時(shí)段回歸結(jié)果表

注：表中括號(hào)內(nèi)的數(shù)值為穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤，*、**、***分別表示10%、5%、1%的顯著性水平。

回歸分析結(jié)果顯示：東、中部地區(qū)，政府債務(wù)對(duì)市政設(shè)施投資效率的影響顯著為負(fù)，西部地區(qū)回歸系數(shù)并不顯著，這說(shuō)明政府債務(wù)增加對(duì)不同區(qū)域的地方政府市政投資效率影響存在差異?？刂谱兞恐校?cái)政自給率和政府規(guī)模的分析結(jié)果與前面保持一致；經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在西部地區(qū)表現(xiàn)為顯著負(fù)影響，西部地區(qū)由于基礎(chǔ)設(shè)施落后，公共服務(wù)水平較低，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提高的同時(shí)并沒(méi)有對(duì)市政公用設(shè)施投資率產(chǎn)生正向作用；城鎮(zhèn)化水平在中部地區(qū)的2011-2017年和西部地區(qū)表現(xiàn)為顯著的正向影響，而在東部地區(qū)這一影響并不明顯。

(三)門檻回歸結(jié)果分析

城鎮(zhèn)化率的效果在異質(zhì)性回歸分析中表現(xiàn)出復(fù)雜性，采用面板門檻回歸的方法，檢驗(yàn)城鎮(zhèn)化率對(duì)市政設(shè)施的投資效率是否存在門檻效應(yīng)，由于門檻效應(yīng)回歸要求數(shù)據(jù)為平衡面板，所以對(duì)lndebt中的缺失值以用“0”值替代。門檻效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果如圖1所示。

圖1 城鎮(zhèn)化率對(duì)市政設(shè)施影響的門檻效應(yīng)圖

從圖1可以看出，城鎮(zhèn)化率對(duì)市政設(shè)施的影響確實(shí)存在門檻效應(yīng)，且存在兩個(gè)門檻值，第一個(gè)門檻值是22.2973，第二個(gè)門檻值是50.4045，具體結(jié)果如表8所示。

表8 城鎮(zhèn)化率門檻值表

根據(jù)上面的分析，將門檻效應(yīng)加入到基準(zhǔn)回歸模型中，設(shè)定門檻回歸模型如下：

crstei,t=αi+θ1lndebti,t+θ2subsistencei,t+θ3governmenti,t+1(urbanization≤γ1)β0lngdpi,t+
1(γ1γ2)β2lngdpi,t+β5urbanizationi,t+εi,t

(3)

門檻回歸結(jié)果如表9所示。

從表9中可以看出，門檻回歸分析的結(jié)論基本與前面一致，即政府債務(wù)、財(cái)政自給率對(duì)市政設(shè)施的投資效率影響為負(fù)向，而政府規(guī)模影響為正向，在加入城鎮(zhèn)化率示性函數(shù)后，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的回歸系數(shù)為正值，但只有在城鎮(zhèn)化率較低時(shí)結(jié)果才顯著。

地方政府的城鎮(zhèn)化率可以分為低城鎮(zhèn)化率(小于22.2973%)、中等城鎮(zhèn)化率(22.2973%-50.4045%)和高城鎮(zhèn)化率(大于50.4045%)，進(jìn)行回歸分析，不同城鎮(zhèn)化率下的分樣本回歸結(jié)果如表10所示。

表9 門檻回歸分析結(jié)果表

表10 不同城鎮(zhèn)化率下的分樣本回歸結(jié)果表

注：表中括號(hào)內(nèi)的數(shù)值為穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤，*、**、***分別表示10%、5%、1%的顯著性水平。

表10的回歸結(jié)果顯示，在城鎮(zhèn)化率不同時(shí)，財(cái)政自給率與政府規(guī)模對(duì)市政設(shè)施投資綜合效率的影響呈現(xiàn)出線性趨勢(shì)，并無(wú)明顯區(qū)別，而政府債務(wù)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平則表現(xiàn)出異質(zhì)性結(jié)果，盡管其估計(jì)參數(shù)并不顯著，但在低城鎮(zhèn)化率時(shí)，政府債務(wù)對(duì)市政設(shè)施投資的綜合效率表現(xiàn)為正向影響，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平為負(fù)向影響，與中高城鎮(zhèn)化率時(shí)的估計(jì)參數(shù)符號(hào)相反，這是由于西部經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為落后，用于擴(kuò)大再生產(chǎn)的資本較為匱乏，而政府舉債投資能夠緩解公用設(shè)施投資不足的問(wèn)題，且此時(shí)由于地區(qū)有效需求不足，并不會(huì)對(duì)私人投資需求產(chǎn)生“擠出效應(yīng)”，從而可以提高投資綜合效率。西部地區(qū)由于稅收征管能力較差等原因，GDP的增長(zhǎng)并不會(huì)必然帶來(lái)財(cái)政收入的同比增長(zhǎng)，也就無(wú)法發(fā)揮對(duì)市政設(shè)施投資綜合效率的促進(jìn)作用。而城鎮(zhèn)化率對(duì)市政設(shè)施投資綜合效率的影響較為復(fù)雜，在較低時(shí)，其估計(jì)系數(shù)為負(fù)值，中等時(shí)為正值，而城鎮(zhèn)化率較高時(shí)又表現(xiàn)為負(fù)值。在城鎮(zhèn)化率由到高的過(guò)程中，政府債務(wù)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和城鎮(zhèn)化率對(duì)公用設(shè)施投資綜合效率的影響分別表現(xiàn)出倒U型、U型和反N型，如圖2所示。

圖2 政府債務(wù)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和城鎮(zhèn)化率對(duì)市政設(shè)施投資效率的影響曲線

(四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

對(duì)于基準(zhǔn)回歸模型，已經(jīng)采取了逐步回歸增加控制變量與混合OLS與雙固定效應(yīng)方法對(duì)比的方式進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，在控制變量回歸系數(shù)顯著的情況下，結(jié)果顯示本研究所關(guān)注的解釋變量政府債務(wù)均處于顯著性水平，且始終為負(fù)值；對(duì)于異質(zhì)性回歸模型，政府債務(wù)系數(shù)處于顯著性水平的估計(jì)值均為負(fù)值，西部地區(qū)系數(shù)雖然為正值，但不具有顯著性；門檻效應(yīng)回歸中，在根據(jù)城鎮(zhèn)化率水平進(jìn)行分樣本回歸檢驗(yàn)?zāi)Ｐ头€(wěn)健性時(shí)，政府債務(wù)系數(shù)也顯著為負(fù)值。

四、研究結(jié)論與對(duì)策建議

(一)研究結(jié)論

聚焦于市政領(lǐng)域，本文分析了地方政府債務(wù)對(duì)市政設(shè)施投資效率的影響，得出結(jié)論如下：

1.基準(zhǔn)回歸分析結(jié)果表明，目前地方政府債務(wù)增加對(duì)市政設(shè)施投資效率的影響為負(fù)值。大量債務(wù)資金投入到市政設(shè)施投資領(lǐng)域，在技術(shù)水平一定的情況下，勞動(dòng)力投入沒(méi)有相應(yīng)的增加，其邊際回報(bào)率會(huì)處于下降狀態(tài)。

2.異質(zhì)性回歸分析結(jié)果顯示，政府債務(wù)增加對(duì)不同地區(qū)市政設(shè)施投資效率的影響具有差異性，西部地區(qū)地方政府舉債融資的增加并沒(méi)有降低市政設(shè)施的投資效率。

3.控制變量對(duì)地方政府債務(wù)發(fā)揮正向作用具有重要的調(diào)節(jié)作用，其中經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和城鎮(zhèn)化率的估計(jì)參數(shù)存在不一致的情況，城鎮(zhèn)化率對(duì)市政設(shè)施的投資效率存在雙門檻效應(yīng)，按照三大經(jīng)濟(jì)區(qū)域的劃分并不能準(zhǔn)確反映出各個(gè)變量對(duì)設(shè)施投資效率的影響，按照城鎮(zhèn)化率的兩個(gè)門檻值對(duì)樣本進(jìn)行再次分組后，結(jié)果顯示在城鎮(zhèn)化率不斷提高過(guò)程中，政府債務(wù)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和城鎮(zhèn)化率對(duì)市政設(shè)施投資效率的影響分別表現(xiàn)出倒U型、U型和反N型的擬合曲線形式。目前我國(guó)總體平均城鎮(zhèn)化率為51.2102%，已經(jīng)高于50.4045%的門檻值，但中部和西部的平均城鎮(zhèn)化率只有47.8476%和42.2900%，城鎮(zhèn)化率最低值只有13.8850%，這一數(shù)值還遠(yuǎn)未到達(dá)22.2973%這一低門檻值。

(二)對(duì)策建議

當(dāng)前我國(guó)經(jīng)濟(jì)下行壓力增大，政府債務(wù)增加，債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)累積，政府債務(wù)對(duì)市政設(shè)施投資效率有顯著影響，但這種影響會(huì)受到其他控制變量的調(diào)節(jié)，尤其是城鎮(zhèn)化率這一指標(biāo)。為確保政府債務(wù)對(duì)市政設(shè)施投資效率的顯著正向影響，提高債務(wù)資金使用績(jī)效，提出三點(diǎn)對(duì)策建議。

1.從總體來(lái)看，政府債務(wù)增加已經(jīng)對(duì)市政設(shè)施投資效率產(chǎn)生了負(fù)向影響，在東部和中部地區(qū)均表現(xiàn)顯著，要改善這種狀況，可以通過(guò)兩種途徑：(1)減少政府債務(wù)增量，為了解決資金需要，必要時(shí)可將企業(yè)運(yùn)營(yíng)中的股權(quán)融資引入到政府市政建設(shè)項(xiàng)目中。(2)提高市政設(shè)施投資效率，由前面的分析可知，市政設(shè)施投資綜合效率不高主要原因在于規(guī)模效率不高，如2017年市政設(shè)施投資綜合效率為0.348，其中純技術(shù)效率為0.912，而規(guī)模效率只有0.378，規(guī)模效率不高是因?yàn)橘Y本投入過(guò)多而勞動(dòng)力投入過(guò)少，勞動(dòng)力數(shù)量成為制約投資效率增加的瓶頸，考慮到勞動(dòng)力再生產(chǎn)周期較長(zhǎng)，可以將人工智能技術(shù)運(yùn)用于市政建設(shè)領(lǐng)域，拓展人工智能的應(yīng)用場(chǎng)景，使其為市政基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)賦能。

2.從空間角度來(lái)看，政府債務(wù)正向作用的發(fā)揮，必須考慮與特定區(qū)域的城鎮(zhèn)化率相匹配。結(jié)合我國(guó)的實(shí)際情況來(lái)看，東、中、西三大經(jīng)濟(jì)區(qū)的劃分方式并不能準(zhǔn)確說(shuō)明城鎮(zhèn)化率的高低，政府債務(wù)要與城鎮(zhèn)化率發(fā)揮作用的閾值結(jié)合，對(duì)于城鎮(zhèn)化率低于22.2973%的地區(qū)來(lái)說(shuō)，提高城鎮(zhèn)化率應(yīng)成為政府首先要考慮的事情；對(duì)于城鎮(zhèn)化率高于50.4045%的地區(qū)來(lái)說(shuō)，提高投資效率或減少債務(wù)融資應(yīng)成為政府的工作重點(diǎn)。需要注意的是，城鎮(zhèn)化率閾值是現(xiàn)有時(shí)間段內(nèi)的計(jì)算結(jié)果，隨著技術(shù)更新和社會(huì)整體發(fā)展的推進(jìn)，這一閾值也必然會(huì)相應(yīng)發(fā)生變化。

3.從時(shí)間角度看，政府債務(wù)增量急劇增加是2009年，但市政設(shè)施投資效率發(fā)生顯著變化是2010年，這說(shuō)明政府債務(wù)對(duì)市政設(shè)施投資效率的影響有時(shí)滯效應(yīng)，政府債務(wù)支出的調(diào)整并不是一步到位，而是分步驟進(jìn)行的，在不斷調(diào)整支出計(jì)劃的過(guò)程中，政府債務(wù)支出的調(diào)整、傳導(dǎo)和發(fā)生真實(shí)作用之間需要1年左右的時(shí)間，要克服時(shí)滯效應(yīng)所引起的政府債務(wù)投資決策的失靈，一方面需要政府從更長(zhǎng)周期內(nèi)制定連續(xù)穩(wěn)定的政府投資計(jì)劃，防止干擾債務(wù)計(jì)劃，另一方面為防范政府投資決策的偏差，規(guī)避其負(fù)面效應(yīng)，要通過(guò)引入新媒體等方式及時(shí)獲得信息反饋，在充分收集反饋信息的基礎(chǔ)上建立相應(yīng)的預(yù)警機(jī)制。