文/邱櫟樺(昆明學(xué)院)
2008年金融危機(jī)之后,世界經(jīng)濟(jì)處于持續(xù)低迷的狀態(tài),高額的政府債務(wù)成為困擾全世界的一個(gè)難題。債務(wù)迷霧中各國(guó)政策制定者均面臨著究竟是采取積極財(cái)政還是緊縮財(cái)政的兩難選擇。受經(jīng)濟(jì)下行壓力的影響,我國(guó)進(jìn)入財(cái)政收入增速趨緩、支出剛性增加和赤字不斷擴(kuò)大的“財(cái)政新常態(tài)”。在這樣的“財(cái)政新常態(tài)”下,如何測(cè)度和預(yù)警地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn),在運(yùn)用財(cái)政政策刺激經(jīng)濟(jì)與防范債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)之間尋找最佳平衡點(diǎn)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)是指地方政府在舉借、管理和償還債務(wù)的過(guò)程中,由于債務(wù)管理制度本身的缺陷以及其他不確定性因素,導(dǎo)致發(fā)生債務(wù)危機(jī),對(duì)整個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行造成損失的可能性。實(shí)際上,地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)是指由于各種不確定性因素導(dǎo)致發(fā)生債務(wù)危機(jī)的可能性,那么地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)有多大?哪些因素影響地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生?為了解決這一問(wèn)題,本文利用主成分分析方法測(cè)算了地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn),并通過(guò)構(gòu)建logistic多元排序選擇模型分析地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響因素。
地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的研究,歷來(lái)被國(guó)際各大評(píng)級(jí)和投資機(jī)構(gòu)及國(guó)內(nèi)外專(zhuān)家學(xué)者所重視。關(guān)于地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估,國(guó)內(nèi)外學(xué)者常用的方法是通過(guò)設(shè)立債務(wù)負(fù)擔(dān)率、債務(wù)依存度、債務(wù)償債率等指標(biāo)的警戒線對(duì)地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估。代表性的研究有歐盟債務(wù)規(guī)模警戒線以及王曉光和高淑東(2005)、裴育和歐陽(yáng)華生(2006)、李 萍(2009)、Gaillard(2009)、劉尚希等(2012)、劉昊和劉志彪(2013)、馮進(jìn)路和劉勇(2012)、劉蓉和黃洪(2012)的研究。然而,警戒線的設(shè)置并不存在一個(gè)通用的警戒線。不同地區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境不同,債務(wù)與經(jīng)濟(jì)的關(guān)系不一樣,其他地區(qū)標(biāo)準(zhǔn)不能直接搬用。還有一些學(xué)者通過(guò)因子分析法、模糊綜合評(píng)判法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法構(gòu)建地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型評(píng)價(jià)地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn),如劉星和岳中志(2005)、謝虹(2007)、洪源和劉興琳(2012)、劉驊和盧亞娟(2014)的研究。隨著研究的深入,Han和Zheng(2005)、李臘生等(2013)、徐占東和王雪標(biāo)(2014)等學(xué)者利用KMV模型測(cè)算地方政府債務(wù)的違約概率,評(píng)價(jià)地方政府債務(wù)的違約風(fēng)險(xiǎn)。
通過(guò)以上文獻(xiàn)可知,國(guó)內(nèi)學(xué)者關(guān)于地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)取得了較為豐富的成果,為本文的研究提供有益的參考和借鑒。同時(shí),關(guān)于地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的研究思路和方法也在不同程度上需要進(jìn)一步完善和改進(jìn)。學(xué)者們對(duì)地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的研究大多著力于預(yù)警模型和方法的改進(jìn)上,對(duì)于指標(biāo)的研究則大多注重于廣泛選取指標(biāo)構(gòu)建指標(biāo)體系,選取的指標(biāo)“大而全”,并未對(duì)所選取的預(yù)警指標(biāo)的重要程度進(jìn)一步的研究與區(qū)分,缺乏可操作的基礎(chǔ)。就目前相關(guān)文獻(xiàn)來(lái)看,大多數(shù)文獻(xiàn)采用線性加權(quán)預(yù)警指數(shù)方法預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)程度,線性加權(quán)預(yù)警方法通過(guò)采用指標(biāo)加權(quán)的方法來(lái)預(yù)警風(fēng)險(xiǎn),具有簡(jiǎn)單、直觀的優(yōu)勢(shì),但不能反映影響風(fēng)險(xiǎn)的主要因素,本文不再沿襲線性加權(quán)預(yù)警的傳統(tǒng)研究范式,而是轉(zhuǎn)換視角,選擇多元排序Logistic模型分析地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。為有效制定防范和化解地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)提供參考。
構(gòu)建一套能夠全面、及時(shí)、準(zhǔn)確地反映不同地區(qū)政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)及其發(fā)展趨勢(shì)的指標(biāo)體系是地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與預(yù)警的基礎(chǔ)。指標(biāo)體系涵蓋的是否全面、選取的指標(biāo)是否有效,直接關(guān)系到風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估比較和預(yù)警質(zhì)量的好壞。本部分在全面系統(tǒng)考慮影響地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)因素的基礎(chǔ)上,從債務(wù)特征、債務(wù)償還能力和債務(wù)動(dòng)態(tài)趨勢(shì)評(píng)價(jià)三個(gè)方面構(gòu)建地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和預(yù)警的指標(biāo)體系。具體指標(biāo)如表1所示。
為了合理測(cè)度地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn),本部分采用主成分分析、聚類(lèi)分析和判別分析等方法對(duì)地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),考慮到數(shù)據(jù)的可得性和分析方法的特殊性,本部分根據(jù)表1所示的指標(biāo)體系進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)。
表1 地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系
地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估:
為了剔除指標(biāo)之間的相關(guān)性,減少變量維度,對(duì)所選取的19個(gè)指標(biāo)首先進(jìn)行因子分析。進(jìn)行因子分析之前,為判斷指標(biāo)數(shù)據(jù)是否適宜進(jìn)行因子分析,應(yīng)進(jìn)行KMO統(tǒng)計(jì)量與Bartlett 球形檢驗(yàn)。KMO檢驗(yàn)值為0.736>0.5,Bartlett 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的顯著性概率為0.000,適宜進(jìn)行因子分析。
1.確定公因子
一般認(rèn)為,累計(jì)方差百分比達(dá)到70%以上因子分析的結(jié)果比較滿(mǎn)意。因此,該部分選取包含原指標(biāo)信息含量(累計(jì)貢獻(xiàn)率)72.891%的前6個(gè)因子,此6個(gè)因子可以代表原12個(gè)指標(biāo)的72.691%的信息量。為了解釋所確定的公因子,需要對(duì)選取的6個(gè)公因子的因子載荷矩陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn),并以此判別公因子的內(nèi)涵。從旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣可以發(fā)現(xiàn):公因子F1主要由人均負(fù)債額(X3)、債務(wù)率(X6)、償息率(X13)和債務(wù)稅收異同率(X16)指標(biāo)解釋?zhuān)还蜃?F2主要由赤字率(X15)、財(cái)政收支補(bǔ)償系數(shù)(X17)指標(biāo)解釋?zhuān)还蜃覨3主要由凈增債務(wù)率(X2)、債務(wù)依存度(X10)指標(biāo)解釋?zhuān)还蜃覨4主要由外債占比(X5)、債務(wù)經(jīng)濟(jì)彈性(X19)指標(biāo)解釋?zhuān)还蜃覨5主要由債務(wù)支出收入比率(X8)、資本性債務(wù)支出占比率(X11)指標(biāo)解釋?zhuān)籉6主要由債務(wù)使用率(X9)指標(biāo)解釋。
2.計(jì)算因子得分
根據(jù)6個(gè)因子的得分函數(shù),可以分別計(jì)算出129縣(市、區(qū))的6個(gè)公因子得分值,并通過(guò)公因子的貢獻(xiàn)率加權(quán)得到其債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)綜合得分Z。
(1)利用分層聚類(lèi)分析方法,對(duì)上一步計(jì)算所得的地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)分析。按照樣本數(shù)據(jù)之間的特性,系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)對(duì)樣本進(jìn)行分類(lèi),根據(jù)分析的需要,要將樣本聚為4類(lèi)。
(2)利用判別分析方法,生成與聚類(lèi)結(jié)果類(lèi)別數(shù)相同數(shù)量的判別函數(shù),共4個(gè),同時(shí)軟件會(huì)輸出線性判別方程系數(shù)矩陣,根據(jù)因子值和判別方程系數(shù)可以得到4個(gè)判別方程。將地方政府債務(wù)的因子值代入判別方程,可計(jì)算出每個(gè)地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的4個(gè)W值,將最大的一個(gè)W值作為下一步風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的W值。
(3)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)區(qū)間劃分。將上述所得的W值從小到大排列,根據(jù)W值統(tǒng)計(jì)分布可以將樣本劃分為四類(lèi),如表2所示。
表2 地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)判別類(lèi)型
第一類(lèi)地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的W<-1以下;
第二類(lèi)地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的W值分布在[-1,0)之間;
第三類(lèi)地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的W值分布在[0,4)之間;
第四類(lèi)地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的W≥4。
地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)是指地方政府在舉借、管理和償還債務(wù)的過(guò)程中,由于債務(wù)管理制度本身的缺陷以及其他不確定性因素,導(dǎo)致發(fā)生債務(wù)危機(jī),對(duì)整個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行造成損失的可能性。實(shí)際上,地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)是指由于各種不確定性因素導(dǎo)致發(fā)生債務(wù)危機(jī)的可能性,那么哪些因素影響地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生?為了解決這一問(wèn)題,本部分將構(gòu)建logistic多元排序選擇模型,并采用逐步回歸的方法,在債務(wù)負(fù)擔(dān)率、債務(wù)依存度、居民應(yīng)債率等19個(gè)指標(biāo)中篩選出了影響地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的主要因素,并預(yù)測(cè)地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率。
Logistic回歸分析主要用于探索導(dǎo)致某一事件發(fā)生的主要因素,并根據(jù)主要因素預(yù)測(cè)某一事件發(fā)生的概率。Logistic 多元排序選擇模型與一般的二元或多元離散選擇模型的不同點(diǎn)在于作為被解釋變量的各個(gè)選擇項(xiàng)之間有一定的順序或級(jí)別。該部分將地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分為4個(gè)等級(jí)(無(wú)警、輕警、中警、重警),因此我們建立的Logistic 回歸模型形式如下:
上式中aj為模型截距的估計(jì)值,即模型的常數(shù)項(xiàng);β1、β2…βk為回歸系數(shù)的估計(jì)值。解釋變量的系數(shù)β為正時(shí),該解釋變量值與債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率同方向變動(dòng);解釋變量的系數(shù)β為負(fù)時(shí),該解釋變量值與債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率反方向變動(dòng)。
地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)因素分析:本部分應(yīng)用logistic多元排序選擇模型,在債務(wù)負(fù)擔(dān)率、債務(wù)依存度、居民應(yīng)債率等19個(gè)指標(biāo)中篩選影響地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的主要因素,估計(jì)結(jié)果如表3所示。其中,凈增債務(wù)率、短期債務(wù)占比、外債占比、債務(wù)依存度等9個(gè)指標(biāo)對(duì)地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)有顯著影響。而人均負(fù)債額、債務(wù)使用率、償債率、財(cái)政收支補(bǔ)償系數(shù)等9個(gè)指標(biāo)對(duì)地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)沒(méi)有顯著的影響。
表3 Logistic 模型估計(jì)結(jié)果
由此可知,顯著影響地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)中,除資本性債務(wù)支出占比系數(shù)為負(fù)外,其余系數(shù)均為正,回歸系數(shù)的符號(hào)符合實(shí)際意義。資本性債務(wù)支出占比系數(shù)為負(fù),說(shuō)明資本性債務(wù)支出占比率越高,地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)越小。凈增債務(wù)率、短期債務(wù)占比、外債占比、債務(wù)依存度等指標(biāo)系數(shù)為正,說(shuō)明指標(biāo)值越大,地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)越高,影響程度從大到小依次排列:凈增債務(wù)率、赤字率、債務(wù)依存度、債務(wù)稅收異同率、外債占比、短期債務(wù)占比、GDP增長(zhǎng)率和債務(wù)支出收入比率。因此,為準(zhǔn)確預(yù)警地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn),應(yīng)把凈增債務(wù)率、赤字率、債務(wù)依存度、債務(wù)稅收異同率、外債占比等指標(biāo)作為重點(diǎn)監(jiān)測(cè)指標(biāo),其余指標(biāo)作為輔助監(jiān)測(cè)指標(biāo)。通過(guò)Logistic 多元排序選擇模型分析可知:
第一,凈增債務(wù)率對(duì)債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響最顯著,其回歸系數(shù)為57.643,且回歸系數(shù)的符號(hào)為正值,凈增債務(wù)率越高,地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)越大,說(shuō)明防范地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵在于嚴(yán)格控制新增債務(wù)。在清理、償還歷史債務(wù)的同時(shí),更應(yīng)該嚴(yán)格控制新增債務(wù),合理控制債務(wù)的規(guī)模。債務(wù)的借入要有一定的保有量,且要保證流通性,流通性保證資金能進(jìn)出自如,公共投資項(xiàng)目的領(lǐng)域要避免重復(fù),財(cái)政支出科學(xué)有效,要充分發(fā)揮項(xiàng)目效益。
第二,赤字率和債務(wù)依存度對(duì)地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)影響非常顯著,回歸系數(shù)分別為:46.088、26.683,說(shuō)明我國(guó)地方政府債務(wù)支出主要是為了彌補(bǔ)財(cái)政赤字,政府財(cái)政支出對(duì)債務(wù)的依賴(lài)程度較大,這進(jìn)一步證明了我國(guó)各級(jí)地方政府為了實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展目標(biāo),均在自身財(cái)力有限的情況下規(guī)避現(xiàn)行法律法規(guī)制約,舉借大量債務(wù)。而債務(wù)是一種有償性的收入,政府財(cái)政支出主要還是依賴(lài)于稅收,所以債務(wù)收入只能是一種補(bǔ)充性的收入。當(dāng)赤字率和債務(wù)依存度較高時(shí),表明地方政府的財(cái)政支出過(guò)分依賴(lài)于債務(wù)收入,未來(lái)舉借債務(wù)的空間較小。
第三,外債占比和短期債務(wù)占比對(duì)地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響也很顯著,外債占比的系數(shù)為13.191,短期債務(wù)占比的系數(shù)為5.842。該部分的樣本來(lái)自經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的某西部省份的各縣級(jí)地方政府,外債在地方政府債務(wù)中的占比很小,雖然超過(guò)80%的縣級(jí)地方政府的外債占比均在3%以下,但由于外債償還具有很強(qiáng)的剛性,因此在防范地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)時(shí),應(yīng)關(guān)注外債的變化趨勢(shì),合理舉借外債。另外,短期債務(wù)占比對(duì)債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響也較為顯著。在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度放緩的背景下,應(yīng)特別重視短期內(nèi)財(cái)政收入增長(zhǎng)減速、財(cái)政收支壓力增加,會(huì)使短期內(nèi)償債壓力增加、財(cái)政風(fēng)險(xiǎn)加劇。
第四,GDP增長(zhǎng)率是影響地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的一個(gè)重要指標(biāo),回歸系數(shù)為2.655。且回歸系數(shù)的符號(hào)為正值,GDP增長(zhǎng)率越高,地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)越大,這似乎不符合現(xiàn)實(shí)意義,GDP 是國(guó)際上度量經(jīng)濟(jì)發(fā)展、衡量國(guó)家或地區(qū)間經(jīng)濟(jì)實(shí)力最基本的指標(biāo)之一。GDP 增長(zhǎng)率較高,說(shuō)明國(guó)家或地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好,償債能力相對(duì)較強(qiáng)。但必須注意,過(guò)度過(guò)快的高速經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)非常容易導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)泡沫,尤其是當(dāng)高速的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)來(lái)源于大規(guī)模的銀行借貸時(shí),更應(yīng)該防范高GDP增長(zhǎng)率下地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。
第五,資本性債務(wù)支出占比系數(shù)為負(fù),回歸系數(shù)的符號(hào)符合實(shí)際意義。資本性債務(wù)支出占比系數(shù)為負(fù),說(shuō)明資本性債務(wù)支出占比率越高,地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)越小。資本性債務(wù)支出占比反映地方政府當(dāng)年的債務(wù)支出結(jié)構(gòu),即資本性債務(wù)支出和消費(fèi)性債務(wù)支出的相對(duì)比例。債務(wù)用于資本性支出可以創(chuàng)造更多的效益,相當(dāng)于有回報(bào)的投資,這部分比例大可以保證債務(wù)的償還。