地方政府融资平台债务绩效评价指标体系的构建＊

洪 源，吕 鑫，张彩云

（1．湖南大学 经济与贸易学院，湖南 长沙 410079； 2．财政部财政科学研究所，北京 100142）

一 引 言

自2009年以来，在4万亿国家投资计划的催化下，地方政府通过下属的融资平台向银行大量借款，并发行企业债（城投债），导致地方政府投融资平台债务规模急速膨胀。根据2011年6月审计署的审计结果显示，截至2010年底，全国省、市、县三级政府共设立融资平台公司6576家，融资平台负债额由2008年初的1万多亿元迅速上升至4．97万亿元，一年半的时间内激增了4倍以上。而根据2013年12月审计署的审计结果，截止2013年6月底，各级地方政府融资平台负债进一步上升到6．97万亿元，已经超过了地方政府全年的财政收入。如此庞大规模的融资平台债务资金使用情况如何？债务风险状况如何？上述问题已成了政府和社会关注的热点问题。

从地方政府融资平台债务的运行规律来看，债务是一个循环过程，即“借债—使用—偿还—借债”这一循环过程，而要使这个循环可持续，“使用”这个环节最关键。任何融资形成的负债，都是为了使用。债务的风险大小取决于偿还能力，而偿还能力却决定于债务使用是否得当。可以说，债务使用的绩效体现了未来的整体偿债能力，反映了未来偿债的确定性程度。因此，我国地方政府融资平台债务的管理重点应从债务本身转移到债务使用绩效上来。从国际上对于公共项目资金的使用管理来看，构建公共项目资金绩效评价体系对资金的使用效果进行考核是一种普遍趋势。借鉴公共项目资金绩效评价方法来评价我国地方政府融资平台债务资金，将有助于完善融资平台债务绩效评价理念、评价方法及评价机制，进而切实提高融资平台债务资金的使用效率和效果。然而，从目前对于地方政府融资平台债务绩效评价问题的研究来看，地方政府融资平台作为具有中国特色的新兴事物，国外学者对于该问题的研究并不多见，国内对于融资平台债务绩效评价的研究还处于起步阶段，作为开展融资平台债务绩效评价最为关键和基础的评价指标体系尚未建立。国内学者虽然对于整体地方政府债务绩效评价开展了一些相关研究［1］［2］，但是考虑到地方政府融资平台债务无论是在其直接承债主体还是具体运作方式上，与其他类型地方政府性债务（如中央代地方政府发行的地方债）有很大的差异，因而用于地方政府整体债务绩效评价指标体系显然不能准确、系统地评价地方政府融资平台债务绩效。

本文拟针对地方政府融资平台债务的运作特点，以逻辑模型为基础，设计出地方政府融资平台债务绩效评价指标体系总体框架。在此基础上，为了精确反映各评价指标之间相互影响相互作用的关系，运用基于三角模糊数的网络层次分析法（FANP）来确定绩效评价指标体系的具体各指标权重，从而为实践部门开展地方政府融资平台债务绩效评价提供科学工具并搭建操作平台。

二 地方政府融资平台债务绩效评价指标体系构建的基础

正确构建地方政府融资平台债务绩效评价指标体系，必须理解地方政府融资平台债务的运作特征和绩效的内涵。前者体现了地方政府融资平台债务与其他政府性债务资金在运作机制上的区别，为设计符合融资平台债务内在规律的绩效评价指标体系提供了框架思路。后者规定了融资平台债务绩效评价的内容和目标，是构建指标体系的原则和依据。因此，要构建具有代表性、可靠性以及可操作性的融资平台债务绩效评价指标体系，必须先对其债务运作特征和债务绩效的内涵进行探讨。

（一）地方政府融资平台债务的运作特征分析

地方政府融资平台是指由地方政府部门或机构通过财政拨款或注入土地、股权等资产设立，承担政府项目融资功能，并拥有独立法人资格的经济实体。由于地方政府融资平台运营模式的特殊性，其债务也有着与其他政府性债务或公司债务的明显不同之处。在此，我们可以基于图1所示的地方政府融资平台的运营模式，从债务的举借、使用以及偿还等三个方面对地方政府融资平台债务的运作特征进行具体分析。

第一，从地方政府融资平台债务的举借来看，不同于一般的政府性债务资金主要来源于发行政府债券（如国债、市政债）的方式，地方政府融资平台的债务资金除了小部分来源于发行“城投债”之外，大部分是在政府信用担保的前提下，通过资产抵质押的方式向银行贷款获得，银行贷款构成了地方政府融资平台债务的最主要资金来源。第二，从地方政府融资平台债务的使用情况来看，不同于公司债务资金主要用于公司内部的生产经营，由于地方政府融资平台的经营目标主要是解决地方政府投资项目，尤其是公益性项目资金不足问题，因而在地方政府作为融资平台实际决策者的背景下，融资平台债务资金也更多地投向了符合地方政府利益目标取向的市政建设、道路交通、土地储备等项目，这些项目在给融资平台自身带来部分经济效益的同时，更多地是为整个社会可持续发展带来社会效益。第三，从地方政府融资平台债务的偿还来看，由于融资平台债务资金投向的大部分公益性项目都无法带来稳定的项目经营收益，因此，除了少数有城市建设机场、高速公路等现金流还款来源的融资平台，土地出让收入和地方政府财政补贴收入是融资平台偿还债务的主要来源。这种财政兜底的现状决定了融资平台的债务偿还能力在很大程度上依赖于地方政府的财政实力。

图1 地方政府融资平台的基本运营模式

（二）地方政府融资平台债务绩效的内涵解析

“绩效”一词来源于英文中的Performance。从可查到的文献来看，目前比较认同的绩效核心思想为绩效是实施一项活动的有效性，而且是基于与其目标的有效性。绩效通常可以用努力和结果这样的字眼进行定义，它实质上不仅包含外部行为的结果，也包含内在行为过程的努力程度。在公共项目资金的绩效评价方面，1995年，Fenrick提出“3E”评价理念或准则。“3E”，即“经济性（Economy）、效率性（Efficiency）和有效性（Effectiveness）”的简称。1997年Flymm在“3E”基础上增加了公平性（Equality）的维度，提出“4E”概念。可以说，自公共财政以来，由于“4E”最能概括公共资金绩效的内容，已逐步成为西方国家公共项目资金绩效评价制度的基本理论平台［3］。

据此，我们可以参照“4E”的概念来对地方政府融资平台债务绩效进行内涵解析，即地方政府融资平台债务绩效是债务资金的经济性、效率性、有效性以及公平性的统称。其中，融资平台债务的经济性是指以最低的成本获得既定目标的债务资金投入；融资平台债务的效率性是指既定的债务投入是否获得了最大的债务项目产出以及债务资金的运作过程是否体现了使用效率、配置效率和管理效率；融资平台债务的有效性是指债务项目的产出和影响对于既定目标的实现程度；融资平台债务的公平性是指由债务支出通过合理的配置而带来对社会成员影响的公平性。

三 地方政府融资平台债务绩效评价指标体系构建的总体思路

（一）地方政府融资平台债务绩效评价指标体系的框架设计

针对地方政府融资平台债务的运作特征，结合融资平台债务绩效表现出的“4E”内涵，我们拟以逻辑模型（Logic model）为基础，从“投入—过程—产出—影响”的逻辑分析框架出发［4］，来设计反映融资平台债务绩效形成机理的评价指标体系框架。

如图2所示，我们设计了地方政府融资平台债务绩效评价指标体系框架。在这一指标体系框架中，根据融资平台债务绩效形成的全过程，将指标体系分为“投入—过程—产出—影响”四大类，同时，结合融资平台债务绩效的“4E”内涵，进一步设定了四大类指标中的关键绩效因素，以此作为设立融资平台债务绩效评价具体指标的依据。

图2 地方政府融资平台债务绩效评价指标体系框架

具体来看，图2所示的融资平台债务绩效评价指标体系框架包括以下四大类指标及其关键绩效因素：

1．投入类指标及其关键绩效因素。投入类指标主要反映如何以最小债务投入成本实现既定的债务项目的目标，即债务资金投入是否满足经济性要求。针对融资平台债务的运作特征，我们认为债务目标设定情况、债务资金来源以及债务投入成本等三个方面是影响这一环节绩效评价的最为关键的要素。这三类关键绩效要素共同反映了债务资金投入的经济性。

2．过程类指标及其关键绩效因素。过程类指标主要反映债务资金的配置、使用和管理过程是否是合规合理且富有效率性。由于融资平台债务项目的实施是各类参与者（组织者、实施者和使用者）在充分利用债务项目现有资源基础上相互配合、共同实施的过程，因此在过程环节的诸多绩效要素中，债务组织与监管、债务资金管理以及债务资金使用等三个方面是影响这一环节绩效评价最为关键的要素，这三类关键要素共同体现了债务项目在实施过程中的效率性。

3．产出类指标及其关键绩效因素。产出类指标主要反映债务项目实施后的前后变化情况，即债务项目的产出与债务资金投入相比是否有效率，债务项目的产出是否有效地达到了预期的目标。在产出环节的诸多绩效要素中，目标实现情况、债务项目完成效率、债务项目完成质量等三个方面是影响这一环节绩效评价最为关键的要素，这三类关键要素共同体现了债务项目产出的有效性。

4．影响类指标及其关键绩效因素。影响类指标主要反映债务资金使用所产生的中长期影响（包括经济影响和社会影响）是否有效地促进了融资平台自身以及社会的可持续发展，同时这种影响是否对整个社会成员来说是一致无偏差公平的。在影响环节的诸多绩效要素中，经济效益和社会效益等两个方面是影响这一环节绩效评价最为关键的要素，这两类要素共同体现了债务项目影响的有效性和公平性。

（二）地方政府融资平台债务绩效评价指标的筛选和层次设置

遵循设计出的地方政府融资平台债务绩效评价指标体系框架，在分析融资平台债务绩效形成机理的基础上，按照绩效评价指标选取的SMART原则（即目的性与系统性、全面性与精简性、完整性和导向性、科学性与可操作性及定量分析与定性分析相结合），可以进一步将指标体系框架中的关键绩效因素转化为具有可操作性的具体评价指标。

通过对于地方政府融资平台债务绩效评价指标的筛选，我们最终确定了35项具体评价指标。将这些指标作为基层指标，与前面指标体系框架中设计的运作环节层以及关键要素层的指标共同构成了横向包含“投入—过程—产出—影响”四个环节，纵向包括“绩效目标—绩效环节—绩效因素—绩效指标”四个级次的地方政府融资平台债务绩效评价指标体系（如图3所示）。

在图3所示的指标体系基础上，为了后续运用指标体系开展绩效综合评价的需要，我们进一步将指标体系设定为可操作的四个层次。其中，第一层次为目标层指标U，其对应着前面构建评价指标体系中的绩效目标，即地方政府融资平台债务绩效；第二层为准则层指标Ui，其对应着评价指标体系中的绩效环节，即投入环节，过程环节，产出环节，影响环节四类指标；第三层为元素组层指标Ci，其对应着评价指标体系中的绩效因素，包括债务资金来源、债务投入成本、目标设定情况等11类指标；第四层为基层元素指标Ci－n，其对应着评价指标体系中的绩效指标，包括银行贷款债务比率，抵质押贷款债务比率，政府担保债务比率共34项指标。具体的地方政府融资平台债务绩效评价指标层次如表1所示。

图3 地方政府融资平台债务绩效评价指标体系的递阶层次

四 运用FANP法确定地方政府融资平台债务绩效评价指标的权重

在构建绩效评价指标体系框架并确定具体评价指标之后，要开展地方政府融资平台债务的总体绩效评价，还有一个重要而关键的步骤，即确定各项指标在整个指标体系中的权重。

鉴于前面构建的融资平台债务绩效评价指标体系具有明显的递阶层次特征，并且指标之间还存在着相互影响的网络关系。因此，我们拟采用基于三角模糊数的网络层次分析法（FANP）来确定各层次绩效评价指标的权重。具体来看，其主要分为四个步骤。

表1 地方政府融资平台债务绩效评价指标体系层次

（一）判断指标间的相互影响关系，构建ANP网络层次结构

从结构上来看，一个完整的ANP网络结构由控制层和网络层共同组成。其中，控制层包括决策问题的目标和决策准则，所有的决策准则均被认为是彼此独立的，且只受目标元素的支配。网络层包括受控制层支配的各元素组和元素组成，网络层元素之间相互依存、相互支配，元素和层次间内部不独立，而是一个相互依存、反馈的网络结构［5］。

根据前面构建的地方政府融资平台债务绩效评价指标体系总体框架，结合该绩效评价指标之间的相互关系，我们建立了融资平台债务绩效评价指标的网络层次结构（如图4所示）。在图4中，控制层由目标U（地方政府融资平台债务绩效）以及准则U1（投入）、U2（过程）、U3（产出）、U4（影响）共同组成，网络层由元素组C1，C2，…，C11和元素组下的具体元素指标C1－1，C1－2，…，C11－3，C11－4共同组成。

图4 地方政府融资平台债务绩效评价指标网络层次结构

（二）建立基于三角模糊数的模糊判断矩阵

为了消除元素两两比较的过程中人的主观不确定性，我们利用三角模糊数判断量表（如图5所示）分别构建形如（l，m，u）的判断矩阵三角模糊数，进而构成包括各指标之间的相互影响关系两类模糊判断矩阵。其中，l＜m＜u，l为两元素判断结果的可能最小值，m为中间值，u为最大可能值，左右扩展的l、m表示判断的模糊程度［6］。

图5 三角模糊数判断量表图

在构建模糊判断矩阵的基础上，我们可以通过确定判断矩阵的模糊综合程度值来计算出判断矩阵中各要素的权重向量。设元素Ci与其他元素Cj相比较所形成的三角模糊数为aij＝（lij，mij，uij），则Ci对其他元素的模糊综合程度为：

在此基础上，将三角模糊数aij大于m个三角模糊数akj（k≠i，k＝1，2，…，m）的可能性程度定义为：K（aij≥a1j，a2j，…amj）＝（aij≥ahj）。令d（Ci）为Ci与其他元素相比较的“综合重要程度”，则：

由上式可以进一步得出模糊判断矩阵的权重向量W＝（d（C1），d（C2），…d（Cn））。

基于上述思路，在对融资平台债务绩效评价指标体系建立相应的模糊判断矩阵时，我们组织湖南省财政厅以及高校相关专家依据图5所示的三角模糊数判断量表，按照以三角模糊数（l，m，u）的形式，来对控制层各准则Um对于目标U（融资平台债务绩效）的重要性进行判断评价，进而构建出控制层各准则对于目标U的模糊判断矩阵（如表2所示）。依据此模糊判断矩阵，由式（1）可得控制层各准则Um的模糊综合程度值SUm，进而由式（2）可得出各准则的综合程度值d（Um），通过将各准则的综合程度值归一化后，最终可得到如表2所示的关于目标U的控制层准则的权重向量（0.1667，0.1667，0.3333，0.3333）。

表2 控制层各准则Um对于目标U的模糊判断矩阵

依据上述思路，在各元素组判断矩阵构造方面，以网络层元素组C1（债务资金来源）为次准则为例，我们可以进一步构造出准则U1下的各元素组C1、C2（债务投入成本）、C3（目标设定情况）的模糊判断矩阵，并据此得出相应的权重向量（0.5396，0.2970，0.1634）。

表3 以C1为次准则的U1下各元素组Ci模糊判断矩阵

同样在各具体元素判断矩阵构造方面，以C1元素组中的C1－1（银行贷款债务比例）为次准则为例，C2元素组中各元素C2－1（债务平均利率）、C2－2（债务平均偿还期限）、C2－3（公益项目投入比例）之间的模糊判断矩阵、模糊综合程度值以及相应的权重特征向量如表4所示。

同理，重复上述步骤，我们最终可以得出有关融资平台债务绩效评价指标体系的不同层次指标之间的模糊判断矩阵及相应的模糊权重向量①由于篇幅限制，在文中不在列出其他准则下的指标之间的模糊判断矩阵，有兴趣的读者可以向作者索取。。

表4 以C1－1为次准则的C2下各元素C2i模糊判断矩阵

（三）计算ANP超矩阵、加权超矩阵以及超极限矩阵

要运用ANP法来测算指标体系中各指标的最终权重，还需要依据图4所示的指标网络结构和各指标之间的模糊判断矩阵，计算出相应的超矩阵、加权超矩阵以及超极限矩阵。其计算思路如下：

首先，基于前面构造的网络层各具体元素之间的模糊判断矩阵以及相应的权重向量（，，…，）。将权重向量表达为矩阵形式，生成局部的权重向量矩阵Wij［7］。重复上述步骤，在控制层准则Us的影响下形成n个超矩阵W，但W不是归一化矩阵。矩阵中，每个元素又代表1个矩阵，列和为1，如式（3）所示。

由于上述超矩阵还不是归一化矩阵，因此，将式（3）所示的超矩阵与加权矩阵相乘，便可得到归一化的加权超矩阵：

其中，式（4）中的加权矩阵是由Us下各元素组对准则元素组Ci（i＝1，2，…，n）的重要性进行比较而得来。

最后，通过对加权超矩阵＿＿逐次提高幂次进行稳定性处理，直到得到稳定的收敛矩阵＿＿ ，即超极限矩阵，即：

其中，在式（5）中，当i趋于无穷大且极限收敛唯一时，则的列向量即为各评价指标的稳定权重。

具体在本文对于融资平台债务绩效评价指标体系的超矩阵、加权超矩阵以及超极限矩阵计算中，我们运用专门应用于ANP的Super Decisions软件来生成不同准则超下的矩如式阵

（3）所示的ANP超矩阵W和如式（4）所示的加权并据此最终得到相应的如式（5）所示的超极限矩阵。限于篇幅，本文在此仅列出如表5所示的准则U1下的具体各元素指标的ANP超极限矩阵。

（四）测算指标体系中各层次指标的最终权重

在得到不同准则下的ANP超极限矩阵之后，由于超极限矩阵中各极限收敛且唯一，所以超极限矩阵中的列向量即为不同准则下的各元素指标的权重。以表5所示的准则U1下的ANP超极限矩阵为例，各元素指标对于准则U1的权重分别为：BU1＝ （b1－1，b1－2，b1－3，b2－1，b2－2，b2－3，b3－1，b3－2，b3－3）＝（0.0602，0.1200，0.0700，0.2925，0.1554，0.0550，0.0543，0.0420，0.1505）。

表5 准则U1下的各元素指标ANP超极限矩阵

表6 基于ANP的地方政府融资平台债务绩效评价指标体系各层次指标权重

结合前面得出的U1对于总目标U的权重向量bu1＝0.1667，我们可以得出各元素指标Ci－n对于总目标U的权重为：

依据上述指标权重的确定思路，我们最终可以得出如表6所示的地方政府融资平台债务绩效评价指标体系的各层次权重。

从表6所示的融资平台债务绩效评价指标权重可以看出，产出类（U3）和影响类（U4）指标所占的权重整体上要更高一些，这也符合绩效评价以“结果为导向”的理念。在具体的基层元素指标的权重中，投入环节中的债务平均利率（C2－1）、债务平均偿还期限（C2－2）、目标完成的可能性（C3－1）等三项指标权重较大；过程环节中的债务偿还率（C5－1）、债务收入比（C5－2）、债务资金到位率（C6－1）、债务资金专款专用率（C6－2）等四项指标权重较大；产出环节中的债务项目目标完成率（C7－1）、债务项目目标完成及时性（C7－2）、债务基建项目完工率（C8－1）、债务城市基础设施竣工率（C8－2）、债务非公益项目竣工率（C8－3）、人均道路面积增长率（C92）等六项指标权重较大；影响环节中融资平台收益增长率（C10－2）、当地财政收入增长率（C10－3）、当地 GDP增长率（C10－4）、城镇化率（C11－1）、债务项目调查问卷满意度（C11－4）等五项指标权重较大。上述指标权重的分布说明，在今后地方政府融资平台债务资金绩效管理过程中，应特别重视对上述权重较大的关键绩效指标变动所反映出来的信息和问题。

五 结 语

在公共项目资金科学化、精细化管理理念逐步深入的背景下，建立一套科学系统、具有层次性和操作性的绩效评价体系是加强地方政府融资平台债务资金使用监管和防控债务风险的良好手段和工具。由于地方政府融资平台债务绩效是债务资金的经济性、效率性、有效性以及公平性的统称，并且地方政府融资平台债务运作涉及到多个环节，因此其绩效评价体系是一个复杂的决策体系。本文首先针对地方政府融资平台债务的运作特点，以逻辑模型为基础，设计出横向包含“投入—过程—产出—影响”四个环节，纵向包括“绩效目标—绩效环节—绩效因素—绩效指标”四个级次的融资平台债务绩效多层次递阶评价指标体系。在此基础上，考虑到构建的绩效评价指标体系具有明显的递阶层次特征，并且指标之间可能还相互影响的网络关系，本文通过集成三角模糊数（Fuzzy）和网络层次分析法（ANP），运用FANP法确定各层次绩效评价指标的权重，从而较好地处理了评价指标体系的层次性、多因素以及模糊性等问题。最后，今后还应注意对地方政府融资平台债务绩效评价指标体系进行动态维护。随着融资平台债务运行环境的变化，需适时对绩效评价指标进行动态调整，确保评价指标能够全面准确地反映融资平台债务绩效。

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