馬恩濤 姜 超

一、引 言

2014 年以來，我國經(jīng)濟發(fā)展步入新常態(tài)，經(jīng)濟增長速度由過去的高速轉(zhuǎn)變?yōu)橹懈咚?，?jīng)濟下行壓力逐年加大。在政府收支上，一方面，我國正處于產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級期，供給側(cè)改革要求減稅降費，為此，中央政府在全面推行營業(yè)稅改增值稅并降低增值稅稅率的同時也對《個人所得稅法》進行了修訂，這些減稅政策的實行必然會減少地方政府預(yù)算內(nèi)收入。另一方面，在財政收入增幅下降的同時，我國的財政支出特別是地方政府財政支出增速卻沒有顯著降低，新經(jīng)濟時代產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型需要地方政府的扶持，社會保障等公共服務(wù)也對地方政府支出提出了更高的要求。因此，這種“減收增支”的擴張性財政政策，在調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、改善民生的同時卻伴生了地方政府收支矛盾進一步加劇。實際上，我國大部分地方政府的財政赤字水平已經(jīng)連續(xù)多年達到《馬斯特里赫特條約》規(guī)定的3%的警戒線，財政的剛性收支赤字需要用地方政府舉債來解決，而長年積累的債務(wù)問題也逐漸凸顯，如果繼續(xù)處于實施積極的財政政策的大背景下，可能令政府債務(wù)風(fēng)險更難處理。

以此為背景，我國中央政府針對地方政府債務(wù)管理做出了一系列部署?！蛾P(guān)于加強我國地方性政府債務(wù)管理的意見》(國發(fā)〔2014〕43 號)可以說表明了我國整治地方政府債務(wù)的決心。它賦予了地方政府適度舉債權(quán)并規(guī)范了地方政府舉債融資機制以控制債務(wù)規(guī)模和化解債務(wù)風(fēng)險，為債務(wù)管理構(gòu)建了明晰的政策框架?！兜胤秸畟鶆?wù)風(fēng)險應(yīng)急處置預(yù)案》(國辦〔2016〕88 號)則確立了地方政府債務(wù)風(fēng)險的處理方法，逐步建立起我國管理地方政府債務(wù)的政策體系，進一步強調(diào)建立地方政府債務(wù)風(fēng)險評估及預(yù)警機制，并定期評估各地方政府債務(wù)風(fēng)險。在多項措施并行下，我國地方政府債務(wù)管理政策成效到底如何？地方政府債務(wù)風(fēng)險是否得到控制成為大家普遍關(guān)心的問題。因此，對地方政府債務(wù)風(fēng)險進行經(jīng)常性的動態(tài)監(jiān)督與測度就顯得非常必要。而要實現(xiàn)對地方政府債務(wù)的動態(tài)監(jiān)督與測度，科學(xué)的評判標(biāo)準(zhǔn)和具有較強可操作性的風(fēng)險評估和預(yù)警系統(tǒng)又顯得十分迫切。然而，就現(xiàn)有地方政府債務(wù)風(fēng)險量化研究而言，大多只注重對經(jīng)濟指標(biāo)的考察，不僅忽略了制度因素所導(dǎo)致的債務(wù)風(fēng)險，而且很少有考慮到一些隱性債務(wù)風(fēng)險產(chǎn)生的影響。本文擬通過吸納不同債務(wù)風(fēng)險指標(biāo)構(gòu)建一套涵蓋經(jīng)濟因素、財政因素和債務(wù)因素的全方位地方政府債務(wù)風(fēng)險測度體系。在此基礎(chǔ)上利用AHPTOPSIS 方法對我國省級地方政府債務(wù)風(fēng)險進行測度，然后將前置一年的測度指標(biāo)樣本值輸入構(gòu)建的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，檢驗測度系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。進而采取有針對性和可操作性的政策，以期為化解地方政府債務(wù)風(fēng)險提供參考。

二、文獻綜述

有關(guān)政府債務(wù)風(fēng)險測度的相關(guān)文獻聚焦于對政府債券的統(tǒng)計量化研究，但國內(nèi)外的研究方法卻大相徑庭。由于西方國家政府債務(wù)多是以債券形式存在，聯(lián)邦政府和地方政府都可以發(fā)行政府債券，并且管理制度完善，它的規(guī)范性和透明性決定了國外學(xué)者對政府債務(wù)的研究主要集中在對政府債券的研究上。先有Abiad 和Ostry(2005)從會計恒等式角度對政府債券風(fēng)險進行了定量分析；后有學(xué)者如Oxon 和Smith(2006)分別用趨勢法和現(xiàn)代計算機模擬仿真對本國地方政府債務(wù)做了風(fēng)險模擬，考察政府債務(wù)的風(fēng)險大小。而最近國外學(xué)者主要是通過債券的利差代表主權(quán)債務(wù)風(fēng)險的大小，如Aitor(2015)使用信用違約互換(CDS)討論了主權(quán)債務(wù)風(fēng)險與銀行風(fēng)險。這種基于主權(quán)債務(wù)信用風(fēng)險的測度方法，國外還有一些其他的方法，如Marcos(2020)使用谷歌搜索數(shù)據(jù)構(gòu)建一個反映投資者對主權(quán)債務(wù)市場情緒的指數(shù)(GSSI)，并通過面板數(shù)據(jù)回歸分析了歐洲國家主權(quán)信用違約掉期的成因，結(jié)果顯示GSSI 與其他主權(quán)風(fēng)險指數(shù)具有高度相關(guān)性，提供了一種新的主權(quán)風(fēng)險度量方法。Lorenzo 和Tomas(2019)為了解決內(nèi)生性問題，則是構(gòu)建了一個衡量最大新興市場本幣政府債務(wù)指數(shù)(FIR)來反映主權(quán)債務(wù)風(fēng)險情況。

國內(nèi)學(xué)者對地方政府債務(wù)風(fēng)險的統(tǒng)計量化研究主要有兩大方向。其一，一些學(xué)者從資產(chǎn)負(fù)債表的角度測算評估地方政府債務(wù)風(fēng)險。沈沛龍和樊歡(2012)基于資產(chǎn)負(fù)債表的研究頗具代表性，他先編制了一個簡化的政府資產(chǎn)負(fù)債表，通過計算資產(chǎn)負(fù)債的幾何距離來判斷違約概率，用來測算地方政府債務(wù)風(fēng)險。在對地方政府債務(wù)風(fēng)險的分析中，KMV 方法是計算違約距離的常用模型。張海星(2016)也嘗試使用KMV 方法構(gòu)建地方政府信用風(fēng)險度量模型，并將財政收入進行滯后回歸后估算了地方政府債券安全發(fā)行規(guī)模，以此預(yù)測其未來年度發(fā)生信用風(fēng)險的可能性，但此類信用風(fēng)險評估模型常用于金融風(fēng)險的估算，用于政府債務(wù)風(fēng)險的測算會存在數(shù)據(jù)缺失或誤差較大等問題；何德旭和王學(xué)凱(2020)基于債務(wù)率反推出可擔(dān)保的地方政府財力的比例，并運用KMV 模型測算各省份地方政府債務(wù)違約風(fēng)險。與此相似，刁偉濤等(2019)將違約概率、違約損失率等概念引入我國地方政府債務(wù)風(fēng)險的測度，使用省級政府債券的發(fā)行利率和信用利差等數(shù)據(jù)，對我國地方政府的一般債務(wù)風(fēng)險和專項債務(wù)風(fēng)險進行了估算。其二，另一些學(xué)者對債務(wù)風(fēng)險的測算則從宏觀經(jīng)濟變量中提取影響地方政府債務(wù)償還能力的指標(biāo)，將理論與統(tǒng)計學(xué)模型相結(jié)合，構(gòu)建統(tǒng)計模型進行測算。梁麗萍和李新光(2016)雖然基于地方政府資產(chǎn)負(fù)債表進行債務(wù)風(fēng)險的測算，但使用的方法卻截然不同，她通過對資產(chǎn)負(fù)債表內(nèi)容的剖解，提煉出影響債務(wù)風(fēng)險的重要指標(biāo)，以此構(gòu)建地方政府債務(wù)風(fēng)險測度指標(biāo)定義表，通過AHP 層次分析法測算債務(wù)風(fēng)險。最近，洪源和王群群(2018)借鑒“非線性先導(dǎo)法”的預(yù)警思想，運用AHP-TOSIS 法和K-均值聚類法測算我國近十年地方政府債務(wù)綜合風(fēng)險輸出評估樣本值，在此基礎(chǔ)上，利用軟計算方法集成技術(shù)來構(gòu)建符合地方政府債務(wù)風(fēng)險非線性本質(zhì)的先導(dǎo)預(yù)警系統(tǒng)，但他沒有考慮到制度因素及一些隱性風(fēng)險所帶來的影響。

從以上現(xiàn)有的政府債務(wù)風(fēng)險的量化研究文獻來看，國內(nèi)外研究都重視地方政府債務(wù)風(fēng)險，但又各有側(cè)重，有所差別，這主要表現(xiàn)在兩方面：一是國內(nèi)外政府債務(wù)結(jié)構(gòu)存在較大差異，國外研究中的債務(wù)問題都是在允許政府發(fā)行國債進行融資的前提下設(shè)定的，如果使用國外方法測算我國地方政府債務(wù)風(fēng)險，可能會缺少相應(yīng)的數(shù)據(jù)而無法實現(xiàn)，并且由于體制等原因，我國政府債務(wù)負(fù)擔(dān)能力可能更高，簡單使用國外測算政府債務(wù)風(fēng)險的方法可能無法準(zhǔn)確測算風(fēng)險。二是國內(nèi)政府債務(wù)風(fēng)險測算指標(biāo)單一，側(cè)重于討論政府即期的債務(wù)狀況，缺少對制度因素和隱性風(fēng)險的考慮。盡管制度因素并非地方政府債務(wù)風(fēng)險的直接誘因，但因為“GDP 錦標(biāo)賽”等原因，會導(dǎo)致債務(wù)的不合理擴張，或通過不健康、不合理的投資項目影響政府收益，或者間接演化為政府或有債務(wù)，最終都惡化了地方政府債務(wù)風(fēng)險。正如Eichler(2014)指出，更高程度的制度穩(wěn)定和實施緊縮措施的權(quán)力可以顯著減少主權(quán)債務(wù)風(fēng)險；張帆(2016)在研究了美國州和地方政府債務(wù)的現(xiàn)狀、問題后對比兩國的債務(wù)機制、監(jiān)管機制，闡述了我國在中央和地方劃分財權(quán)、事權(quán)的問題上存在諸多問題。而隱性風(fēng)險雖然很早就被提到，但由于數(shù)據(jù)隱晦、內(nèi)容復(fù)雜等原因，一般無法使用系統(tǒng)準(zhǔn)確的變量來衡量。因此，本文將在我國地方政府債務(wù)風(fēng)險測度指標(biāo)體系的構(gòu)建中，充分借鑒國內(nèi)外相關(guān)學(xué)者的既有研究成果，豐富債務(wù)風(fēng)險測度指標(biāo)，實現(xiàn)對我國地方政府債務(wù)風(fēng)險的科學(xué)研判。

三、地方政府債務(wù)風(fēng)險測度——指標(biāo)體系構(gòu)建、評價方法選取及系統(tǒng)構(gòu)建

地方政府債務(wù)風(fēng)險的測度離不開測度指標(biāo)體系的構(gòu)建，然而，由于指標(biāo)選取具有一定的主觀性，同時也存在著統(tǒng)計誤差，通過債務(wù)風(fēng)險指標(biāo)體系來測算債務(wù)風(fēng)險大小始終會具有一定的局限性。本文力圖在遵循科學(xué)性、可比性、可行性等原則的前提下，結(jié)合新常態(tài)后我國財政和經(jīng)濟社會發(fā)展情況，借鑒國內(nèi)外學(xué)者的成果，綜合考慮我國地方政府債務(wù)現(xiàn)狀和制度環(huán)境，建立了一套包含經(jīng)濟因素、財政因素和債務(wù)因素的債務(wù)風(fēng)險測度指標(biāo)體系，以科學(xué)研判我國地方政府債務(wù)風(fēng)險狀況。

（一）指標(biāo)體系構(gòu)建

為了保證指標(biāo)體系具有層次性，本文將諸多影響地方政府債務(wù)的因素分為三大類，即經(jīng)濟因素、財政因素和債務(wù)因素。經(jīng)濟因素是討論政府債務(wù)風(fēng)險的首要因素，主要包括經(jīng)濟環(huán)境因素與發(fā)展?jié)摿σ蛩?，它可以影響到風(fēng)險大小的上限與下限，一個經(jīng)濟穩(wěn)定、發(fā)展?jié)摿Ω叩牡貐^(qū)風(fēng)險必然好于經(jīng)濟動蕩、發(fā)展?jié)摿Φ偷牡貐^(qū)。財政因素則是廣義上的財政定義，包括了財政制度因素與財政實力因素，它間接體現(xiàn)了政府的債務(wù)擴張能力與償付能力，是影響政府債務(wù)風(fēng)險的重要因素。而債務(wù)因素包括政府的顯性債務(wù)和隱性債務(wù)，顯性債務(wù)包括了政府的負(fù)債情況與償債能力，直接反映了政府債務(wù)風(fēng)險的大?。浑[性因素也是影響政府債務(wù)風(fēng)險的一個重要因素，包含了金融風(fēng)險、PPP項目風(fēng)險、社會保險收支風(fēng)險等，是影響政府債務(wù)風(fēng)險不可忽視的因素之一。表1 匯總了影響地方政府債務(wù)風(fēng)險的23 項指標(biāo)，其中目標(biāo)層為地方政府債務(wù)風(fēng)險，準(zhǔn)則層與子準(zhǔn)則層分別為一級與二級指標(biāo)，解釋了指標(biāo)的類別，指標(biāo)層為具體的23 項指標(biāo)，變量定義顯示了23 項指標(biāo)具體計算方法，最后指標(biāo)屬性解釋了該項指標(biāo)對地方政府債務(wù)風(fēng)險的影響方向，正向表明該指標(biāo)為效益型指標(biāo)，其與債務(wù)風(fēng)險成負(fù)相關(guān)關(guān)系，負(fù)向指標(biāo)則為成本型指標(biāo)，與債務(wù)風(fēng)險成正相關(guān)關(guān)系。

表1 地方政府債務(wù)風(fēng)險測度指標(biāo)體系

1. 經(jīng)濟因素

(1)經(jīng)濟環(huán)境。因為地區(qū)經(jīng)濟狀況會與當(dāng)?shù)卣斦杖刖o密相關(guān)，一個地區(qū)的地方政府債務(wù)規(guī)模與經(jīng)濟發(fā)展水平呈正相關(guān)關(guān)系(魏加寧，2014)。一般來說，GDP 較高的省份，政府債務(wù)余額同樣較高。一方面，良好的經(jīng)濟環(huán)境會吸引更多的政府投資，而政府投資往往與政府債務(wù)的擴張息息相關(guān)，勢必會對地方政府債務(wù)風(fēng)險產(chǎn)生影響。另一方面，健康的經(jīng)濟環(huán)境創(chuàng)造了穩(wěn)定的政府償債環(huán)境，使地方政府對償債前景更為樂觀?；诖耍疚倪x取了與經(jīng)濟發(fā)展相關(guān)的4 個指標(biāo)來衡量地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平，用地區(qū)GDP 增長率、規(guī)模化工業(yè)企業(yè)資本增長率以及GDP 與固定資產(chǎn)投資的比率分別衡量地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展增速、穩(wěn)定性與效率；勞動力供給也可以用于衡量各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的情況，我們將城鎮(zhèn)登記失業(yè)率納入該項指標(biāo)之中。

2. 財政因素

(1)制度因素。制度被新古典經(jīng)濟學(xué)家看作是社會運行和經(jīng)濟發(fā)展的既定前提(黃少安和韋倩，2016)。通過導(dǎo)入特定的制度規(guī)則可以界定人們的選擇空間，約束人們的行為，從而減少經(jīng)濟運行中的不確定性，增強經(jīng)濟系統(tǒng)的穩(wěn)定性。近年來，更多的研究則是通過計量分析方法來定量分析制度的績效(楊友才和俞宗火，2013)，然而對其進行量化研究則是實證研究的熱點和難點。為了量化制度因素，本文首先遵循“經(jīng)濟人”假設(shè)的普適性，即認(rèn)為政府官員與市場上的普通人一樣，都是個人利益最大化者，他追求個人利益時考慮的主要因素是薪金、社會名望、權(quán)力、晉升等。改革開放以后，我國干部管理體制由過去的政治掛帥轉(zhuǎn)變?yōu)樽⒅毓賳T在任期內(nèi)的績效。因此地方政府官員為了得到政治晉升或者避免降級，會極力追求自己任期內(nèi)的政績。在官員考核制度未完善的情況下，經(jīng)濟發(fā)展程度是一個官員政績最直觀的體現(xiàn)，理性的官員為了個人的政治前途，會不斷加大經(jīng)濟建設(shè)的投入，致力于推動本轄區(qū)經(jīng)濟發(fā)展以位居兄弟轄區(qū)的前列。這會形成一種基于上級政府評價的錦標(biāo)賽式的績效競爭，而投資的資金主要依靠政府債務(wù)。在晉升競爭的壓力下，官員甚至?xí)鲃又\求政府債務(wù)的擴張，而近年來很多文獻進一步證明，這種債務(wù)的膨脹主要體現(xiàn)在隱性債務(wù)的增長(司海平、劉小鴿和魏建，2018；曹婧、毛捷和薛熠，2019；汪峰等，2020)，晉升壓力通過隱性債務(wù)這一路徑增大了地方政府的總體債務(wù)風(fēng)險，基于此，本文構(gòu)建晉升壓力指標(biāo)來測算政府債務(wù)風(fēng)險。對于這一指標(biāo)的設(shè)計，我們參考了王賢彬和徐現(xiàn)祥(2010)的研究成果，對省級官員外部更替壓力進行了測算。

在各地方政府財政支出具有一定自主性的前提下，地方政府支出與中央政府轉(zhuǎn)移支付帶來的道德風(fēng)險對于債務(wù)風(fēng)險的影響很大，本文使用地方政府接受中央財政補助和轉(zhuǎn)移支付大小來衡量各省份的財政依賴度。除此之外，財稅體制失衡導(dǎo)致財權(quán)與事權(quán)不對稱是地方政府債務(wù)風(fēng)險形成的主要影響因素之一(后小仙，2016)。對于財政分權(quán)變量的選擇，財政收支分權(quán)指標(biāo)的使用最為廣泛，但在財政依賴度指標(biāo)中，本文考慮到了中央財政補助和轉(zhuǎn)移支付對地方政府債務(wù)風(fēng)險的影響，如果使用財政收支作為財政分權(quán)的度量方法，可能會產(chǎn)生數(shù)據(jù)重復(fù)利用的問題。而稅收分成指標(biāo)雖然存在其反映財政分權(quán)程度的精度不夠的原因(毛捷等，2018)，但考慮到財政分權(quán)作為子指標(biāo)納入風(fēng)險測算體系中的得分權(quán)重，精度的偏差對整體測算結(jié)果影響不大，兩相權(quán)衡，本文選擇稅收分成指標(biāo)作為財政分權(quán)指標(biāo)的替代變量。

(2) 財政實力。因為政府資產(chǎn)包含大量難以短時間變現(xiàn)的固定資產(chǎn)，故以財政收入來作為政府償債資金的替代變量更具有一定的可信度，這意味著財政實力越強的轄區(qū)政府償債能力越強。具體來說，本文分別選取一般公共預(yù)算收入增長率代表地方政府財政收入增長水平，使用一般公共預(yù)算支出代表政府的財政支出擴張，另外，使用財政赤字依存度考察財政收支差額情況；最后通過稅收收入占一般公共預(yù)算收入的比重觀察財政收入的穩(wěn)定性。

3. 債務(wù)因素

(1) 顯性債務(wù)。對于債務(wù)狀況的描述，本文選擇了債務(wù)增長率、債務(wù)負(fù)擔(dān)率、債務(wù)依存度、債務(wù)率、償債率5 個指標(biāo)。債務(wù)增長率反映了各地方政府債務(wù)增長速度，通常情況下該數(shù)值不應(yīng)超過同期GDP 增長率，否則意味著GDP 的增長中有一部分是靠債務(wù)支撐的；債務(wù)負(fù)擔(dān)率與債務(wù)率是對地方政府債務(wù)規(guī)模特征的測度，前者指當(dāng)年債務(wù)余額占GDP 的比例，后者為當(dāng)年債務(wù)余額與綜合財力的比值，它們分別反映了地區(qū)經(jīng)濟實力與政府財政實力對債務(wù)的負(fù)擔(dān)能力；債務(wù)依存度是指當(dāng)年的新增債務(wù)與財政支出的比值，用于衡量地方政府財政支出對債務(wù)收入的依賴度；償債率是指地方政府當(dāng)年的債務(wù)還本付息額與當(dāng)年可支配財力的比例關(guān)系，它反映了利息風(fēng)險、即期支付風(fēng)險和公共支出擠出風(fēng)險(李吉棟，2017)，償債率與地方政府的償債能力成反比關(guān)系。

(2) 隱性債務(wù)。顯性債務(wù)對于政府來說是確定的，可以進行管理核算，因而其風(fēng)險容易防范和控制；而隱性債務(wù)卻恰恰相反，其結(jié)構(gòu)復(fù)雜，且易受環(huán)境影響，很難進行預(yù)測，管理難度極大。關(guān)于政府隱性債務(wù)風(fēng)險，金融風(fēng)險是最主要的組成部分之一，在過去幾十年中，發(fā)生過幾次大規(guī)模的全球性金融危機，如亞洲金融危機、俄羅斯金融危機以及次貸危機和歐債危機。它們都有一個共同的特征：在風(fēng)險偏好高漲時期，金融機構(gòu)陷入破產(chǎn)邊緣，伴隨著政府對金融機構(gòu)的救助和資本重組，金融風(fēng)險開始向財政風(fēng)險傳導(dǎo)，金融危機進而轉(zhuǎn)變成財政危機。Acharya(2013)研究了愛爾蘭在金融危機期間的表現(xiàn)情況，驗證了金融風(fēng)險對隱性債務(wù)風(fēng)險的重要影響。金融危機后，愛爾蘭銀行信貸違約率持續(xù)大幅上升，隨著政府對銀行展開救助，從2008 年9 月底到2008 年10 月這一個月內(nèi)，數(shù)據(jù)顯示，銀行CDS 價格顯著下降，而各國主權(quán)債務(wù)CDS 價格相應(yīng)增加。這表明銀行救助將違約風(fēng)險從金融部門轉(zhuǎn)移到政府部門，表明歐洲政府債券和銀行CDS 價格在危機期間表現(xiàn)出顯著的共線性，但他們在危機前幾乎沒有相關(guān)性，可以說這是研究金融風(fēng)險與政府債務(wù)風(fēng)險聯(lián)系的一個典型事實證據(jù)。從世界各國金融危機期間對銀行業(yè)的救助來看，盡管措施不同，但最終都會形成政府或有債務(wù)，從更廣泛意義上來看，除金融危機外，與金融相關(guān)的領(lǐng)域與活動所導(dǎo)致的風(fēng)險最終都可能轉(zhuǎn)嫁到政府頭上，形成政府的債務(wù)風(fēng)險(馬恩濤，2021)。從實證數(shù)據(jù)上講，也有很多學(xué)者對其進行了充分的論證(Bratis，Laopodis 和 Kouretas，2018；Gomez-Puig，Singh 和 Rivero，2019；Cifarelli 和Paladino，2020)。放眼國內(nèi)，馬萬里和張敏(2020)通過對風(fēng)險傳導(dǎo)機制的討論，也認(rèn)為地方政府隱性債務(wù)擴張與系統(tǒng)性金融風(fēng)險息息相關(guān)，實際上，過去幾年地方政府財政壓力正是通過融資平臺、影子銀行以及PPP 等模式在財政、金融部門之間擴散。李玉龍(2019)還另辟蹊徑，從地方政府債券和土地財政的視角分析了地方政府債務(wù)風(fēng)險誘發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險的潛在機制，研究提到，由于土地財政因素的存在，地方政府償債壓力可能增大，導(dǎo)致系統(tǒng)性金融風(fēng)險增大。而這些影響風(fēng)險傳導(dǎo)的因素主要依靠的傳播渠道為金融部門對地方政府債券的增持，這樣可能引發(fā)銀行持有期限較長的地方政府債務(wù)帶來的期限錯配(陳志勇等，2015)。

隱性債務(wù)的主要來源除金融風(fēng)險外，PPP 項目風(fēng)險、社會保險收支風(fēng)險也是其重要組成部分(張平和王楠，2020；薛惠元和王雅，2020)。為了衡量金融風(fēng)險，本文采用了三種方法，一是使用城投債發(fā)行的規(guī)模數(shù)據(jù)對地區(qū)金融風(fēng)險環(huán)境進行模擬。城投債由地方投融資平臺發(fā)行，主要用于地方基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)或公益性項目，盈利能力低但利率卻很高，負(fù)債規(guī)模急劇擴大且十分依賴銀行貸款，一旦發(fā)生債務(wù)風(fēng)險需要政府來兜底，因此是政府隱性債務(wù)風(fēng)險的重要組成部分，這是國內(nèi)衡量與政府債務(wù)風(fēng)險相關(guān)的金融風(fēng)險的重要指標(biāo)。二是使用銀行持有的政府債券發(fā)行規(guī)模衡量銀行業(yè)風(fēng)險。Gennaioli 和Martin(2014)認(rèn)為銀行持有的債券使主權(quán)債務(wù)的危機直接傳播到銀行，并且影響政府關(guān)于救助和戰(zhàn)略違約的決定，它們間接地決定了政府或有負(fù)債的大小。三是使用風(fēng)險溢價指標(biāo)表示社會的風(fēng)險偏好。Itamar 和 Alexi(2018)指出，中央銀行會通過改變名義利率來控制流動性溢價。較低的名義利率導(dǎo)致較低的流動性溢價，這種關(guān)系具有很強的證據(jù)支持。反過來，低流動性溢價也會降低杠桿成本，增加風(fēng)險承擔(dān)，從而降低風(fēng)險溢價和經(jīng)濟中的資本成本。而社會融資規(guī)模增量的變動會反映貨幣供給量的變化，間接反映了利率的變化，因此該指標(biāo)能在一定程度上反映風(fēng)險溢價情況。關(guān)于PPP 項目風(fēng)險的估測，由于PPP 項目數(shù)據(jù)公開程度低，數(shù)據(jù)搜集困難，本文使用各省份政府性基金預(yù)算粗略反映PPP 項目風(fēng)險對地方政府隱性債務(wù)風(fēng)險的影響。至于社會保險收支風(fēng)險，本文使用地方政府社會保險基金預(yù)算收支情況來體現(xiàn)。

（二）評價方法的選取——AHP-TOPSIS 方法

在構(gòu)建好地方政府債務(wù)風(fēng)險測度指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，我們下一步就是根據(jù)這些反映地方政府債務(wù)風(fēng)險的不同指標(biāo)匯總成一個整體指標(biāo)，而這就需要對不同指標(biāo)進行權(quán)重賦值。指標(biāo)的權(quán)重賦值方法有很多，主要可以分為客觀評價和主觀評價兩個大類。國內(nèi)文獻常用的客觀評價方法，比如熵權(quán)法，在標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)的過程中，數(shù)值本身的大小被抹殺了，不能用來縱向比較不同年份的情況。與之相對的是主觀評價方法，雖然主觀定權(quán)可能導(dǎo)致一定的數(shù)據(jù)失真，但本文選取的AHP 層次分析法可以通過對標(biāo)度的選擇而優(yōu)化權(quán)重的精確性。此外，這種方法尤其可用于對多目標(biāo)、多準(zhǔn)則以及多時期的系統(tǒng)進行評價。

對于加權(quán)方法的選擇，現(xiàn)有研究中廣泛采用的是非線性方法。該方法相比于線性加權(quán)方法具有一定的時期擴展性和預(yù)期性，常用的有模糊綜合評價法、主成分分析法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法以及理想解法(TOPSIS)等。模糊評價法可以根據(jù)模糊數(shù)學(xué)的隸屬度理論把定性評價轉(zhuǎn)化為定量評價，但對指標(biāo)權(quán)重矢量的確定主觀性太強；主成分分析法不僅會因降維導(dǎo)致變量的解釋具有模糊性，且難以解決因子負(fù)荷的符號的正負(fù)問題；數(shù)據(jù)包絡(luò)分析多用于處理多指標(biāo)投入和多指標(biāo)產(chǎn)出的效率評價方面；TOPSIS 方法雖然會因權(quán)重信息提前給定導(dǎo)致結(jié)果具有一定的主觀性，但我們可以通過層次分析法求得權(quán)重減少主觀誤差。然而TOPSIS 方法有個重要缺點是在測算不同年份的風(fēng)險時，會因歸一化與理想解獨立的原因使得測算結(jié)果無法準(zhǔn)確反映風(fēng)險的時間縱向變化。為解決這一問題，本文創(chuàng)新性地從指標(biāo)設(shè)計和模型設(shè)計兩方面入手，一是在指標(biāo)的選取方面選擇同一量綱數(shù)據(jù)；二是在理想解的選擇方面綜合了歷年數(shù)據(jù)，不同年份的風(fēng)險測算會受到歷史期數(shù)據(jù)的影響，最終使得觀測風(fēng)險的縱向變化變得可行。

1. 使用AHP 方法計算權(quán)重

本文使用層次分析法研究地方政府債務(wù)風(fēng)險的指標(biāo)權(quán)重，該方法的基本思路與對一個復(fù)雜決策問題的剖解過程類似。首先是建立層次結(jié)構(gòu)，在深入分析實際政府債務(wù)問題的基礎(chǔ)上，將相關(guān)的各個指標(biāo)按照不同屬性自上而下分解成五個層次，同一子層的指標(biāo)從屬于上一層指標(biāo)。最上層為目標(biāo)層，即地方政府債務(wù)風(fēng)險指標(biāo)。最下層為對象層，研究對象為全國30 個省份。中間分為三個層次，即準(zhǔn)則層、子準(zhǔn)則層和指標(biāo)層。具體見上文地方政府債務(wù)風(fēng)險測度指標(biāo)體系表(對象層未列出)。

其次，需要構(gòu)造判斷矩陣。構(gòu)造判斷矩陣是層次分析法的核心，判斷矩陣元素的值反映了人們對各元素相對重要性的認(rèn)識。這種認(rèn)識通常是根據(jù)對客觀實際的模糊判斷來進行，我們因此邀請了政府債務(wù)領(lǐng)域的專家進行了重要性標(biāo)度。在某一準(zhǔn)則下，對處于同一子層次的各指標(biāo)重要性進行兩兩比較，直到最下層。通過建立的這種遞階層次結(jié)構(gòu)，分析評價系統(tǒng)中各基本要素之間的關(guān)系。

2. TOPSIS 統(tǒng)計模型構(gòu)建與測算

需要提到的是，為直觀顯示風(fēng)險的變化情況，本文將指標(biāo)統(tǒng)一調(diào)整為負(fù)向(成本型)指標(biāo)，即指標(biāo)數(shù)值越大，債務(wù)風(fēng)險測算結(jié)果越大。據(jù)此可計算各地區(qū)政府債務(wù)風(fēng)險到理想解的距離。到正理想解的距離為：

在獲得地方政府債務(wù)風(fēng)險測算值后，為了對地方政府債務(wù)風(fēng)險狀況做出清晰的量化判斷，避免人為劃分的主觀因素對債務(wù)風(fēng)險大小區(qū)間所帶來的影響，采用譜聚類方法對債務(wù)風(fēng)險測算值進行進一步的分區(qū)間處理。

（三）基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行系統(tǒng)的訓(xùn)練和檢驗

（四）地方政府債務(wù)風(fēng)險測度系統(tǒng)的構(gòu)建思路

本文對地方政府債務(wù)風(fēng)險測度結(jié)合了AHP-TOPSIS 和BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種方法，其目的分別是對債務(wù)風(fēng)險進行估算、對估算結(jié)果精確度進行檢驗。系統(tǒng)的流程和思路如圖2 所示。

圖1 23× y× 1 的三層BP網(wǎng)絡(luò)模型

圖2 地方政府債務(wù)風(fēng)險測度系統(tǒng)流程

四、實證分析

（一）數(shù)據(jù)來源

考慮到數(shù)據(jù)可獲得性，本文數(shù)據(jù)選取2016—2020 年除中國香港特別行政區(qū)、澳門特別行政區(qū)、臺灣省以及西藏以外的30 個省級行政區(qū)作為評價對象。這些數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局、中國地方政府債券信息公開平臺、歷年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國財政年鑒》《中國稅務(wù)年鑒》和各省份的財政收支決算表，部分?jǐn)?shù)據(jù)來自于中國人民銀行、wind 數(shù)據(jù)庫等。最后，鑒于代表影響債務(wù)風(fēng)險的諸多測度指標(biāo)對地方政府債務(wù)風(fēng)險的影響存在一定時滯，同時考慮到測度指標(biāo)與債務(wù)風(fēng)險值的內(nèi)生性問題，我們將測度指標(biāo)的樣本數(shù)據(jù)前置一年處理。

（二）使用AHP 方法計算權(quán)重

首先影響到層次分析法準(zhǔn)確性的一項重要工作便是標(biāo)度方法的選擇。簡單的三標(biāo)度法雖然可以提供較高的一致性，但得到的權(quán)重精確度較低，學(xué)界一般采用1—9 及其倒數(shù)的線性標(biāo)度方法(Saaty 標(biāo)度法)。而對于多種標(biāo)度方法的比較，F(xiàn)ranek 和Kresta(2014)認(rèn)為在提高一致性方面，根式標(biāo)度法與對數(shù)標(biāo)度法有較好表現(xiàn)，幾何標(biāo)度法與指數(shù)標(biāo)度法更能突出最優(yōu)先的標(biāo)準(zhǔn)，而線性法與平衡法則為相對綜合的標(biāo)度法。然而，Balkenborg(2009)以消費者選擇理論為基礎(chǔ)對最優(yōu)選擇進行仿真模擬，結(jié)果顯示線性標(biāo)度法、幾何標(biāo)度法與指數(shù)標(biāo)度法擬合效果很差。由于本文根據(jù)準(zhǔn)則層內(nèi)容新設(shè)置了子準(zhǔn)則層，減少了單層指標(biāo)數(shù)量，解決了一致性問題，所以考慮采用突出優(yōu)先權(quán)價值的標(biāo)準(zhǔn)。綜上所述，本文選擇平衡標(biāo)度法就每一層次的指標(biāo)相對重要性給出定量標(biāo)示。當(dāng)相互比較因素的重要性能夠用具有實際意義的比值說明時，判斷矩陣S 相應(yīng)元素的值則取這個比值 u，即 s =( u, i , j = 1,2, … ,p ，其中 u = {u, u, … u}表示子層評價指標(biāo)集，p 表示指標(biāo)個數(shù)。接下來以準(zhǔn)則層為例進行說明，具體判斷矩陣如表2，其他判斷矩陣由于篇幅原因暫不列出。

表2 準(zhǔn)則層的判斷矩陣

表3 判斷矩陣取值含義

表4 各指標(biāo)權(quán)重計算結(jié)果

（三）使用TOPSIS 方法對風(fēng)險進行測算

我們將2016—2020 年30 個省份數(shù)據(jù)導(dǎo)入Matlab 軟件，最終得出的各省份地方政府債務(wù)風(fēng)險結(jié)果如表5 所示。

表5 2016—2020年各省份地方政府債務(wù)風(fēng)險測算結(jié)果

（四）測算結(jié)果的橫縱向比較分析

結(jié)果顯示，近年來我國地方政府債務(wù)風(fēng)險正在逐年上升，從2016 年的0.5279 上升到2020 年的0.5955，上升了0.0676，增加了12.8%，并且債務(wù)風(fēng)險增長并未放緩，有繼續(xù)增長的趨勢。近幾年中央不斷發(fā)文強調(diào)地方政府要防范控制地方債務(wù)風(fēng)險，可以看出化解債務(wù)風(fēng)險到了勢在必行的地步。從各省份數(shù)據(jù)來看，各個地區(qū)債務(wù)風(fēng)險差異度大，風(fēng)險最高的地區(qū)(貴州)比最低的地區(qū)(上海)高出了215.6%，整體上經(jīng)濟實力較強的省份地方政府債務(wù)風(fēng)險較低，但也有例外，比如天津市作為我國直轄市之一，債務(wù)風(fēng)險達到0.6470，重慶市也達到了0.6241；而山西、遼寧等經(jīng)濟相對不強的省份地方政府債務(wù)風(fēng)險表現(xiàn)相對良好，平均水平都保持在0.45 以下。

已有研究表明，我國地方政府債務(wù)呈現(xiàn)一定的空間關(guān)聯(lián)性(王術(shù)華，2017)。為直觀顯示各省份地方政府債務(wù)風(fēng)險的區(qū)域性變化，我們使用分位數(shù)法將各省份債務(wù)風(fēng)險均值繪制成空間分布圖后發(fā)現(xiàn)，我國各省份各年份債務(wù)風(fēng)險的相對大小呈現(xiàn)一定的聚集現(xiàn)象，高風(fēng)險地區(qū)集中在中部、西南地區(qū)，東南部沿海省份風(fēng)險明顯小于其他省份。為了解決各地區(qū)債務(wù)風(fēng)險問題，需要研究各省份具體指標(biāo)的優(yōu)劣勢，以便對癥下藥。本文使用譜聚類的方法對風(fēng)險測算結(jié)果進行聚類分析(圖3)。根據(jù)風(fēng)險相似度將30 個省份分為五類，并結(jié)合測得的地方政府債務(wù)風(fēng)險將其由低到高排序，如表6 所示。同時，為分析各省份債務(wù)風(fēng)險特征，本文將各省份指標(biāo)匯總計算了均值，壓縮為截面數(shù)據(jù)。

圖3 譜聚類樹狀圖

表6 各地方政府債務(wù)風(fēng)險分類情況

如表6 所示，能夠稱得上低風(fēng)險地區(qū)的只有北京與上海兩大直轄市，這是因為不僅僅兩地有較高的經(jīng)濟發(fā)展水平以及高額、穩(wěn)定的財政收入能夠有效保障政府的支出行為，而且直轄市通常地域小，政府管理成本低，可控程度高，管理體制也更為完善，因此能夠有效監(jiān)督和管控風(fēng)險。廣東省強勁的經(jīng)濟實力拉動了政府的債務(wù)負(fù)擔(dān)能力，為債務(wù)風(fēng)險提供了更高的波動區(qū)間，保持經(jīng)濟的穩(wěn)定發(fā)展能有效防范債務(wù)風(fēng)險。但地方政府債務(wù)風(fēng)險并不是與經(jīng)濟發(fā)展水平簡單地呈線性關(guān)系。可以看出，山西省與遼寧省經(jīng)濟規(guī)模雖然相對不大，但債務(wù)風(fēng)險較低，經(jīng)觀察發(fā)現(xiàn)主要得益于隱性債務(wù)少，其五項指標(biāo)均低于平均水平。中風(fēng)險的省份分布較為分散，雖然造成風(fēng)險增大的原因各不相同，但總體上這些省份的債務(wù)水平都處于一個較高的位置，尤其是債務(wù)率，除新疆、甘肅、湖北、河南四省份外，其余省份債務(wù)率均高于平均水平，如果不盡快采取措施化解債務(wù)存量，就有惡化的趨勢。處于較高風(fēng)險地區(qū)的幾個省份主要位于中部、西南部地區(qū)。我們先討論除天津、重慶和湖南外的其他省份，首先吉林、青海、云南、江西、陜西、寧夏、廣西這些省份的主要特征是財政實力薄弱，有些省份十分依賴中央補助，除天津市外財政依賴度基本上都超過了40%，青海、寧夏、廣西更是超過了50%，財政實力制約著地方政府對債務(wù)的負(fù)擔(dān)能力與償債能力，考慮如何提高財政實力是這些省份化解政府債務(wù)風(fēng)險的首要目標(biāo)；對于天津、重慶和湖南這三個地區(qū)來說，債臺高筑是其風(fēng)險水平居高不下的主要原因，控制債務(wù)的增量，減少債務(wù)存量是這三個地區(qū)控制風(fēng)險的有效辦法。從測算數(shù)據(jù)來看，只有貴州省處于高風(fēng)險地區(qū)，債務(wù)指標(biāo)是貴州省最為嚴(yán)重的指標(biāo)，其近幾年的負(fù)擔(dān)率、依存度、債務(wù)率、償債率的平均值分別為62.82%、32.02%、139.14%、40.96%，而2020 年各項指標(biāo)分別為61.66%、35.50%、154.65%、87.81%，可以看出貴州省的債務(wù)指標(biāo)比較嚴(yán)重，需要引起當(dāng)?shù)卣闹匾暋?/p>

（五）地方政府債務(wù)風(fēng)險來源結(jié)構(gòu)分析

通過對測算結(jié)果的橫縱向比較分析，可以了解到各地方政府債務(wù)風(fēng)險的分布空間特征以及風(fēng)險特點，便于地方政府有針對性地采取措施調(diào)控風(fēng)險。進一步，本文將地方政府債務(wù)風(fēng)險來源進行拆解并計算各指標(biāo)風(fēng)險大小隨時間變化情況，對其分析可以有效地觀察到風(fēng)險結(jié)構(gòu)特征的變化情況。

從表7 測算結(jié)果可以看出，有三個指標(biāo)存在比較突出的特征，分別是財政實力指標(biāo)、顯性債務(wù)指標(biāo)以及隱性債務(wù)指標(biāo)，其風(fēng)險隨時間變化情況如圖4～6 所示。從圖4可以看出我國地方政府財政實力從2017 年開始總體壓力突然增大，并一直維持著較高的壓力水平，隨著減費降稅政策的推行，該政策確實在一定程度上影響到了地方政府的財力。與此相對應(yīng)，地方政府為了維持財政的運轉(zhuǎn)，顯性債務(wù)一路走高不可避免，這是近年來地方政府顯性債務(wù)加大的直接誘因之一。然而，從隱性債務(wù)風(fēng)險變化的情況來看，初期地方政府的風(fēng)險是下降的，自2014 年新預(yù)算法修訂以后，地方政府債務(wù)得到了規(guī)范化治理，許多隱性債務(wù)被翻上了臺面，著手處理這些“燙手山芋”是政府工作的重要目標(biāo)。隨著遺留隱性債務(wù)的處理與新債務(wù)的需求提升，隱性債務(wù)從“混亂”增多到“有序”增多成為我國地方政府隱性債務(wù)變化的特征之一，而且從趨勢來看，地方隱性債務(wù)風(fēng)險將進一步提高。

表7 子指標(biāo)風(fēng)險測算結(jié)果

圖4 財政實力風(fēng)險

圖5 顯性債務(wù)風(fēng)險

圖6 隱性債務(wù)風(fēng)險

（六）基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行系統(tǒng)的訓(xùn)練和檢驗

通過測度系統(tǒng)輸出的預(yù)測值與樣本實際值之間的對比，可以發(fā)現(xiàn)預(yù)測值與實際值之間的誤差平均值僅為0.088，預(yù)測準(zhǔn)確率達100%，預(yù)測的準(zhǔn)確性較高。從附錄表中還可以看到，平均百分比精度為98.54%。樣本的百分比精度最高為湖南省，達到了99.97%，絕大多數(shù)樣本預(yù)測值百分比精度達到95%以上，有1 個樣本的百分比精度是89.57%，但也非常接近于95%。對于地方政府債務(wù)風(fēng)險測度這個問題來說，模型預(yù)測結(jié)果非常理想。圖7 和圖8 給出了BP 網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)對各檢驗樣本預(yù)測值對實際值的擬合情況，擬合值為0.9978。

圖7 檢驗樣本的預(yù)測值和實際值

圖8 預(yù)測值和實際值的擬合效果

圖7 和圖8 說明了本文所設(shè)計的地方政府債務(wù)風(fēng)險測度系統(tǒng)對檢驗樣本的擬合比較理想，誤差結(jié)果令人滿意。該系統(tǒng)能切實地對樣本中各屬性與綜合評價值之間所蘊含的關(guān)系及專家的寶貴經(jīng)驗進行泛化，從而較好地發(fā)揮其對方政府債務(wù)風(fēng)險預(yù)警的功能。

五、結(jié)論與政策建議

本文主要通過考察影響地方政府債務(wù)風(fēng)險的各類變量來實現(xiàn)對地方政府債務(wù)風(fēng)險的科學(xué)研判。在充分考慮這些影響地方政府債務(wù)風(fēng)險因素的情況下，結(jié)合已有研究，我們將各項指標(biāo)歸納為經(jīng)濟因素、財政因素和債務(wù)因素三類，據(jù)此構(gòu)建了一個全面綜合的風(fēng)險測度指標(biāo)體系，進而對各省級政府債務(wù)風(fēng)險進行了靜態(tài)測度并進行了橫縱向?qū)Ρ确治觥０l(fā)現(xiàn)我國省級地方政府債務(wù)風(fēng)險水平自2016 年以來逐年提升，并且沒有緩和的跡象，從空間分布上來看，中部地區(qū)、西南部地區(qū)風(fēng)險相對更高，通過對風(fēng)險結(jié)構(gòu)進行拆解來看，發(fā)現(xiàn)推動地方政府債務(wù)風(fēng)險水平不斷拔高的主要原因是地方政府財政壓力的增大以及債務(wù)狀況的不斷惡化。在此基礎(chǔ)上將前置一年的測度指標(biāo)樣本值輸入構(gòu)建的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，輸出風(fēng)險預(yù)測值并與實際值進行對比，驗證了測度系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。

當(dāng)然，我們在測算省級地方政府債務(wù)風(fēng)險過程中，也存在一些不足：(1)雖然本文對地方政府債務(wù)風(fēng)險的測算方法的選取原因進行過探討與選擇，但肯定有一些主觀因素夾雜其中，通過計算機仿真才有可能真正實現(xiàn)選取方法的科學(xué)性與準(zhǔn)確性；(2)本文只是簡單量化了制度因素與隱性風(fēng)險對地方政府債務(wù)風(fēng)險的影響，事實上，這兩類指標(biāo)內(nèi)容復(fù)雜，本文構(gòu)建的指標(biāo)并不能面面俱到，比如我國官員的橫向調(diào)動頻繁，雖然在一定程度上阻止了裙帶關(guān)系的出現(xiàn)，但這種責(zé)任非連帶制同樣容易造成決策者在自己任職期間不計成本不計后果地擴大融資，然后通過較長的償債周期給下一屆政府帶來相當(dāng)大的償債壓力，諸多問題不一而足。即使如此，在測量地方政府債務(wù)風(fēng)險的過程中引入制度因素與隱性債務(wù)指標(biāo)的確為下一步對地方政府債務(wù)風(fēng)險的研究提供了一些參考。根據(jù)風(fēng)險測算結(jié)果，本文提出以下控制地方政府債務(wù)風(fēng)險的政策建議。

第一，積極控制地方政府債務(wù)規(guī)模。從測算結(jié)果不難看出，地方政府顯性債務(wù)狀況的惡化是地方政府債務(wù)風(fēng)險逐年拔高的最主要的推手，更重要的是顯性債務(wù)狀況有加速惡化的趨勢，可以理解的是在經(jīng)濟下行大環(huán)境下，舉債投資可以推動經(jīng)濟的發(fā)展，同時舉債也是財政壓力增大的無奈之舉，但要注重政府投資的質(zhì)量與效益，確保在建項目后續(xù)融資，不要盲目追求投資項目數(shù)量，一旦盲目擴張債務(wù)導(dǎo)致政府信用受損則得不償失。盡管中央已經(jīng)對地方政府債務(wù)實行限額管理，但各地方也應(yīng)該設(shè)計符合當(dāng)?shù)匕l(fā)展特點的債務(wù)擴張規(guī)劃，把債務(wù)限制在可持續(xù)的范圍內(nèi)。同時要注意的還有隱性債務(wù)風(fēng)險的規(guī)模，風(fēng)險來源拆解結(jié)果同樣反映了地方政府隱性債務(wù)風(fēng)險加速擴散的趨勢，中央已經(jīng)多次強調(diào)了要防范化解金融風(fēng)險特別是防止發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險，但放眼到地方，以地方政府債務(wù)風(fēng)險為代表的財政風(fēng)險與金融風(fēng)險的交互感染顯然沒有受到各地方政府的重視，要做到對隱性風(fēng)險的監(jiān)控，不能聽之任之，要加強政府與銀行之間的合作，建立財政風(fēng)險與金融風(fēng)險的良性傳導(dǎo)機制，這是增強地方政府債務(wù)負(fù)擔(dān)能力的有效方法。

第二，穩(wěn)定財政收支，“減費降稅”政策與經(jīng)濟陣痛期的雙管齊下使得地方政府維持財政的正常運行稍顯捉襟見肘。前一段時間的土地財政策略也是應(yīng)對財政壓力增大的舉措之一。但這種不可持續(xù)手段無法從根本上解決問題。從目前財政運行的角度來看，支出上的節(jié)流比收入上的開源可行性更高一些，通過制定長期和中期預(yù)算，精化財政使用規(guī)劃，消除突擊花錢現(xiàn)象；重視債務(wù)的去向，近年來特別要注意專項債券的使用，對項目的審查要全程全覆蓋，凸顯專項債券的收益性。另外，也要尋求制度上的改革。地方政府財政的自主性可能會導(dǎo)致債務(wù)風(fēng)險的擴大，但收緊中央對地方的管控會使當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展失去一定活力，并且會使地方政府收入過度依賴土地財政，導(dǎo)致收入結(jié)構(gòu)畸形。解決這一問題只能從監(jiān)督制度上著手，通過監(jiān)督規(guī)范政府行為，并做到對政府決策的事后考察。著眼于個人層面的官員管理制度改革具有同樣的道理，中央政府要建立全面的考核問責(zé)機制，把地方政府債務(wù)風(fēng)險指標(biāo)納入考核體系之中，明確落實責(zé)任；各級政府要建立適當(dāng)?shù)恼疀Q策公開機制，積極配合各部門化解債務(wù)風(fēng)險。當(dāng)然，這些改革的推進也會遇到一些阻礙，從“經(jīng)濟人”假設(shè)的角度來看，改革的推行者在改革中獲得的短期收益是負(fù)的。這些改革既增加了政府的運行成本，又對官員素質(zhì)提出了更高的要求，所以官員并不是改革的積極推動者。因此，本文認(rèn)為真正長期有效的方法還是注重提高官員素質(zhì)，培養(yǎng)官員責(zé)任意識，通過加強黨風(fēng)建設(shè)和思想文化建設(shè)，打破“經(jīng)濟人”假設(shè)，為地方政府債務(wù)風(fēng)險防范創(chuàng)造一個良好的制度環(huán)境。