我国地方政府性债务风险的空间演化特征及审计治理问题研究※

孟志华 余 瀚

（兰州财经大学，甘肃 兰州 730020）

一、引言

地方政府性债务风险关乎社会的和谐稳定和经济安全，加强地方政府性债务管理平台，积极控制债务风险十分必要。政府审计对于国家管理和运行起到关键的监督作用，是确保国家政权平稳运行的免疫体系，是保护政府财政安全和金融安全的基础[1,2]。党的十八届四中全会，国家对完善审计制度做出了明确指示，会议指出要推行审计全覆盖，对地方政府性债务的监督是维护国家经济安全的重要举措，国家审计担此重任义不容辞。国家审计在防范金融风险，规范地方政府性债务务举借方面有着重要意义。中国审计署一直密切关注中国政府债务的规模以及运行情况，致力于发挥国家审计作为国家良治的“助推器”以及经济运行的安全员作用。2014年10月27日国务院印发《国务院关于加强审计工作的意见》，第一条就确定了“对稳增长、促改革、调结构、惠民生、防风险等政策措施落实情况，以及公共资金、国有资产、国有资源、领导干部经济责任履行情况实现审计监督全覆盖”，这为审计服务于地方政府性债务风险指明了方向。

对相关研究也具有较强的政策导向，已有的国内学术研究针对地方政府性债务风险的深入探讨可以主要归结为三大主题:归因、测度及治理。

多数学者认为我国地方政府性债务风险是和宏观政策以及财税体制相关的，如：魏加宁等认为积极的财政政策和宽松的货币政策会促进地方政府大规模的举借债务，并通过数据进行了实证分析[3]。封北麟等认为我国特殊的财政政策、投融资管理政策以及行政管理体制等因素是债务风险的主要成因[4]。李升提出地方政府投融资方式的选择与地方政府性债务风险相关[5]。

有关于政府性债务风险的测度，大部分学者都构建了风险评价模型，进行风险的量化研究，通过实证分析对全国或区域地方性债务风险进行了评价，并提出了相应的治理方式和途径。王振宇等构建指标体系并利用层次分析法对辽宁省债务风险进行了评价以及动态预警[6]。相关的研究在2013年审计署大规模的地方政府性债务专项审计调查之后骤然增加，如赵剑锋等采用因子—聚类分析对2014年省级地方债的风险进行了测度[7]。杨桂花等建立了三级债务风险指标体系，基于中国地方政府性债务审计报告的数据进行了债务风险的测评并排序[8]。胡祖铨、陈青曲等也对风险测度以及治理措施进行了研究[9,10]。还有学者从不同的视角提出了治理措施，如徐国伟等采用不同的视角，基于内部控制视角对地方政府性债务风险进行了评价[11]。

当前学术界对地方政府性债务审计主要关注与以下几个方面，首先是对债务审计价值的研究，主要集中于政府债务审计对地方政府性债务风险的防范有重要意义，该主题的研究即有理论层面的[12,13,14]，也有学者通过数据检验进行了实证研究，如蒲丹琳等通过实证检验，建立回归模型得出审计监管可以抑制政治晋升激励下融资冲动的结论[15]。但现有文献多维从理论层面对政府债务审计对地方政府性债务务风险防范的意义进行阐述，实证数据分析研究仍显不足。其次，学者们关注的焦点更多的集中于显性的债务审计存在的问题以及解决对策，陈红，董中超，武帅等，都从不同的角度对该问题进行了深入的探讨[16,17,18]，大部分学者认为，现有审计力量不足，政府债务信息透明度不高以及审计技术手段的不充分制约了地方债务审计工作的开展，并提出了相应的对策。除此之外，还有其他学者对此问题从不同的角度进行了研究，如刘骅等对地方政府性债务的协同治理审计研究进行了探讨[19]，靳思昌等对领导干部经济责任债务审计服务国家治理研究问题发表了自己的观点[20]。

2008的全球金融危机告诉我们，金融风险具有传染性，地方政府性债务风险是否具有空间聚集以及如何进行治理管控？现有的文献对于这方面的研究却仍显不足，有关地方政府性债务的空间集聚效应，有学者进行了探讨，如：汪璐璐运用空间计量方法进行实证研究，分析对本地区地方政府性债务风险存在影响的相关因素，并采用空间杜宾模型分析得出地方政府性债务风险具有显著的空间传染效应[21]。伏润民等构建出地方政府性债务风险向金融系统外溢的空间路径和依赖条件体系，并揭示出地方政府性债务风险空间外溢的直接效应和间接效应[22]。吴健梅等分析了我国新常态大背景下债务风险的现状，并通过实证分析得出我国债务风险的空间分布的聚集特征明显，并对债务管理提出了相应的建议[23]。

综上所述，当前的理论研究对地方政府性债务审计对治理债务风险的作用已经得到了一致的认可，但对我国目前地方政府性债务的风险特征及空间格局的分析仍显不足，以及对于地方政府性债务的空间聚集效应的审计治理问题研究显欠缺。

二、我国地方政府性债务风险的空间演化特征

（一）研究思路

风险管控的前提是对风险进行准确的量化，从而提出管控措施。在对我国地方政府性债务风险水平进行量化时候，如果仅仅依赖某些静态指标，评价结果显然不够准确和全面，因此，在对我国地方政府性债务风险的空间演化特征进行分析之前，首先应构建全面准确的风险度量体系。我们采用多维度的熵值法进行指标体系的构建，并进行风险的量化。

鉴于政府债务风险具有传染性，单纯计算得到风险水平的评价结果很容易忽略风险的时空格局，不能理解风险的动态时空变化特征。因此本文将借鉴地理学研究中的地学信息图谱与分区空间统计的方法，力求全面分析2014-2018年间的政府债务风险的时空格局特征。

（二）熵权法下地方政府性债务风险评价指标体系的构建及应用

1.指标构建

已有的文献对政府性债务的风险评价的研究较为深入，学者从不同角度进行探讨，选择依据审计署公布的数据统一口径以及国际惯例，选用了两项指标：负债率和债务率对政府债务风险水平进行估量。还有学者从经济发展、财政能力、债务状况和政府管理对政府债务的偿债能力进行了分析[23]；刁伟涛等则从经济发展状况、财政运行状况、举借债务状况和金融信贷状况对债务风险进行评价[24]；沈雨婷等利用了相对债务水平、相对偿债能力、举债融资压力及外部经济环境指标来构建多层级、多角度的风险预警体系[25]。本文在综合已有研究成果的基础上，选择8项指标来进行评价，这八项指标既有相对数也有绝对数，从债务的规模、债务的增长以及政府的债务偿还能力进行分析，具体见表1。

表1 地方政府性债务风险评价指标选择

2.权重设置

熵权法借用了物理学中信息熵的概念，作为基于数据自身进行客观赋权的一种方法，被广泛应用于各种研究领域的综合评价。它的原理是分析某一指标的差异程度，认为这种差异程度代表了信息量，按常理信息量越大，在综合评价指标体系中权重也应当越大，其步骤一般可分为3步：

（1）原始数据标准化和同趋势处理

对于一列数据x，一般由于后续计算熵值时要取对数，所以通常由以下公式进行标准化处理，其中正向指标使用公式1，负向指标使用公式2：

（2）熵值计算

信息熵值需要先进行标准化数据的归一化处理后（公式3），再利用熵公式（公式4）计算得到：

（3）权重计算

对于指标体系中每个指标计算得到熵值后，利用每个信息熵偏离度占所有指标信息熵偏离度总和的比例来表达各指标的重要程度，也即权重（公式5）：

由上述方法计算得出前述所构建的地方政府性债务风险评价指标在评价体系中的权重分别为（0.123335，0.124249，0.110062，0.192717，0.119995，0.111687，0.101425，0.11653）

3.结果分析

我们人工通过WIND数据库，《统计年鉴》，《审计年鉴》以及各省财政厅和统计局网站等渠道的查阅，对全国30个省份的2014-2018年政府政府性债务情况进行收集整理，根据上述所构建的评价指标体系进行综合评分，首先得出各个省份各年度的评价数据，之后对各年度数据平均化处理，得出年均政府债务风险水平如下表所示，见表3。根据年均综合得分排序之后得出，风险水平最高的省份为西南部地区的贵州省，次之的为江苏省和云南省。从原始数据分析得出，贵州地方政府性债务风险水平自2016年开始，数据都相对较高的原因主要是“十二五”以后，贵州秉持工业强省的发展理念，基础建设投资旺盛，高位的经济运行需要大量政府性债务的发行来维持大量的资金需求。

表3 各省地方政府性债务风险评价结果

（三）地方政府性债务风险演化与空间格局分布

1.地方政府性债务风险演化特征分析

地方政府性债务风险从2014-2018年的变化可以借用地理学上常用的地学信息图谱法来进行直观表达，这一方面的本质是通过多个维度下系列可比图组，表达连续变化的事物的时空格局，即通过抽样表达的方法来表达连续变量。

本文在数据完备性分析基础上，认为2014-2018年间数据较为完整，因此在该时间段内，用每年一幅专题地图的形式表达各年份下地方政府性债务的空间分异格局，同时在设计分级标准时，使得5个年份的标准具有可比性，从而得到5年间的时间变化规律，由此来完整反映地方政府性债务的时空变化格局。

分级标准的确定具体步骤为：（1）将5个年份所有省区地方政府性债务风险综合指标评分数据放在一起，视为一个集合，计算其标准差；（2）分别以A(平均值减去0.5倍标准差)、B(平均值加上0.5倍标准差)、C(平均值加上1.5倍标准差)为分界线，得到小于A、A-B、B-C、大于C四个区间，分别命名为低风险组、中风险组、高风险组和最高风险组；（3）利用上述计算出的区间，在ArcGIS软件支持下，进行5年的专题图绘制与分析。

据上述分析，通过图1可以看出，2014年参与统计的30个省份的债务风险水平较为一致，究其原因一方面由于自2014年以我国经济发展步入新常态，各省份经济增速不同程度放缓，另一方面2013年审计署开展的大规模地方政府性债务审计的治理效应显现。2015年地方政府性债务的高风险的区域出现我国中部省份，并且向西南省份延伸，成因或由于债务规模本身的扩大，以及经济增长处于下行通道，公共财政收入下滑，债务负担加重，债务风险增加，具体见图2。

图1 2014年各省地方政府性债务风险等级

图2 2015年各省地方政府性债务风险等级

图3 2016年各省地方政府性债务风险等级

图4 2017年各省地方政府性债务风险等级

图5 2018年各省地方政府性债务风险等级

2016年，地方政府性债务风险水平较高的两个区域仍集中在我国西南部省份以及东部沿海，较之于以前年度，西北省份和东北省份的债务风险水平有所上升（见图3）。这种风险的分布格局在2017年继续，并且出现了风险的蔓延性，高风险的省份仍集中于我国西南部省份以及东部沿海，并且开始向周边省份扩张，具体见图4。西南部省份债务风险较高的原因主要归结为经济欠发达地区力争高速发展而随之增加的基础设施的大量投资；东北省份债务负担本身并不是非常重，债务风险增加的原因由于经济断崖式下行发展导致财政收入的大幅下降，增加了债务负担。

2018年地方政府性债务风险的传染特征有较强的体现，原高风险的西南地区和东部沿海的风险逐步向西部省份传染，新疆及青海的债务风险水平骤然增加。除债务规模本身增加之外，还由于为加快地方专项债券发行，提高机构认购热情，财政部2018年8月中旬发文给出40BP（Basis Point，基点）指导价。自此之后，公开发行的地方债无论是一般债券还是专项债券，中标票面利率绝大部分统一上浮40BP，但青海、新疆发行的部分地方债上浮了50BP、65BP。

2.地方政府性债务风险空间格局分析

为了进一步分析30个省份地方政府性债务风险空间格局分布，由于各地区受自然环境等制约，形成不同的经济发展水平，因此应当在分析中体现区域性，我们首先对样本数据进行区划，之后采用分区统计及专题制图的方法进行分析。

根据《中共中央、国务院促进中部地区崛起的若干意见》和《国务院发布关于西部大开发若干政策措施的实施意见》以及当的十六大报告精神，现将我国经济区域划分为东部、中部、西部和东北四大地区，具体省份划归见下表（表4）。

表4 我国经济区域划分

鉴于我们前述采用熵值法计算得到各省的地方政府性债务风险水平只能做同一时间段内不同省份的横向比较，不能很好的反映不同年度风险的集聚分异程度，我们采用风险指数平均值和差异系数指标来更直观精确的反映风险的变化以及风险格局的情况，这两项指标的计算及释义见下表（表5）。

表5 风险指数平均值与差异系统指标

根据上述思路，我们计算数据（见表6），并通过图示（图6）可以清晰的看出我国地方政府性债务的风险分布格局及演化趋势。

表6 分经济区地方政府性债务风险统计

图6 2014-2018年间各经济区域地方政府性债务风险等级平均值与差异系数

首先，所有区域内的地方政府性债务务风险指数平均值从2014-2018年间都在呈现递增的趋势，说明各区域内的平均地方政府政府性债风险水平均不断上升。其中，东部区域的上长升趋势相对较为平缓，而中部、西部、东北区域的风险指数上升幅度较大，以西部区域最为明显。其次，从差异系数来看，东部区域内的差异系数有明显的递减趋势，说明区域内地方政府性债务风险有明显的集聚趋势。中部、西部、东北区域在2014-2015年间呈现上升趋势，并没有集聚的现象，而在2015年后，呈现了不现程度的下降，说明在这几年间也有集聚的现象发生。

三、我国地方政府性债务风险审计治理机制与对策建议

根据前述分析，我国地方政府性债务风险水平在不断攀升，并且出现了一定程度上的风险聚集效应，对此，应加强审计治理以实现控制风险水平，维护国家经济安全。因此，我们提出通过加强审计联动机制、构建审计常态化机制以及利用大数据、云计算来丰富审计方法三个方面来加强审计治理的效果。

（一）加强审计联动机制

1.三方审计力量的联动机制

我国当前的审计监督体系包括政府审计、内部审计和社会审计在内的三股审计力量，行成了三位一体，共同发力的审计监督模式。三大审计主体在明确自身定位、充分展现自身审计优势的基础上协同配合，获得整体大于部分之和的协同效应[6]。我国目前的地方政府性债务审计包含于年度预算审计中进行，审计主体大多是由本级地方政府审计部门承担，一定程度上难免会遇到独立性不足，收到本级政府行政压力的影响，出现了“不敢审”和“审不全”的问题，因此，需要补充审计力量，与内部审计及社会审计形成合力，不仅能够有效的扩充审计力量还能保证审计的独立性，从而有效的提升地方政府性债务务的审计的效率和效果。处于被审计单位组织结构组成部分的内部审计机构，如金融机构及政府债务资金投资项目实施主体的内部审计部门，对债务资金投资项目建造、运营以及资金使用和管理的过程更为熟悉，并且进行着实时的审计监控，部门的内部审计结果能够定期按时报送国家审计机关，可实现国家审计对债务风险的实时监控。社会审计力量以会计师事务所为主要力量，社会审计组织在专业审计领域的技术力量相对充裕，独立性较强，政府审计可以通过政府购买服务来实现充分利用审计力量提升审计质量的目的，如可以委托事务所对债权人层面的金融机构进行金融审计。三大审计主体形成的协同治理审计机制，以政府审计为主导，协调统筹内部审计和社会审计资源，有效的提升债务审计质量和效率。

2.债务审计与预算执行审计、金融审计以及绩效审计的联动机制

审计治理机制重点在于运用审计监督的治理作用，防范并抑制政府举债带来的融资风险，2014年，政府规定将地方政府性债务纳入预算中来，对于地方政府性债务务规模设定限额[2]。因此，首先应通过债务审计与预算审计联动来确保充分利用审计监督机制对地方政府举债的意愿进行限制性的“预算硬约束”，有效的控制政府部门大规模提升政绩所带来的融资风险[26]。在执行年度预算审计的过程中，重点关注转移支付资金、土地出让资金以及地方政府融资平台资金使用和管理的规范性，并通过预算审计深究地方政府性债务的风险成因。其次，金额审计作为国家金融安全卫士，亦可在地方政府性债务务风险治理发挥其功效。金融审计与地方政府性债务审计的联动可以通过与对当地银保监、证监和金融办等监管部门协同工作，就地方政府性债务务监管效果、地方政府性债务务解决动因以及地方政府多元主体举债等问题进行审查[27]，关注新增地方政府性债务的偿债能力以及已有地方政府性债务的还款情况，促进地方政府性债务风险的管理。审计机关在进行地方政府性债务审计时可以将绩效审计与地方政府性债务审计相结合，及时评估债务资金投资效益。通过评价投资项目的管理制度是否完善以及通过对项目的立项、建设、运营和还债等几个环节进行跟踪审计评价项目的盈利能力，从而评估相关债务的风险大小。

（二）构建常态化审计机制，强化领导干部经济责任债务审计

从2013年全面债务审计之后，没有开展过大规模的地方政府性债务务的专项审计，仅仅作为政府预算审计情况的一个组成部分。这和我国地方政府性债务风险不断攀升，并且出现了风险的集聚效应的现状不符，审计全盘治理债务风险的作用难以发挥。因此，应构建常态化的审计机制，将地方政府性债务审计作为一项专项审计工作，纳入到年度常规审计工作中来，以便及时的了解政府债务风险水平，该项工作应该由审计署牵头和统一部署，各省统一联动，以便及时的了解地方政府性债务的风险聚集的动向，有效的控制风险的传染性。

将地方政府性债务务审计作为一项常态化的审计工作进行的同时，还应将地方政府性债务审计和领导干部经济责任审计相结合。2019年7月15日中共中央办公厅，国务院办公厅印发《党政主要领导干部和国有企事业单位主要领导人员经济责任审计规定》第十八条第四款中规定领导干部经济责任审计的内容应包括“财政财务管理和经济风险防范情况，生态文明建设项目、资金等管理使用和效益情况，以及在预算管理中执行机构编制管理规定情况”，这为有效监督各级地方政府领导干部任期内债务举借、使用、偿还等情况明确了审计依据。而目前，党政领导干部经济责任审计及问责聚焦于经济增长和环境保护方面，对领导干部任期内的债务举借使用和偿还关注不足。地方政府性债务的规模以及由此产生的风险是当地党政领导干部直接决策的结果，因此，需要将这项权利关在笼子里。尤其是在财政收支缺口较大，预算软约束力度不足以及借助土地资源举债冲动较为严重的地区，更应引起重视。在审计工作在开展过程中，应遵循严格审计、纠正问题以及追究责任三条基本原则[28]，将责任落实到人，严格地方政府性债务管理机制，以防范地方政府性债务务风险。

（三）利用大数据、云计算丰富审计方法

在当前互联网+背景下，大数据、云计算技术以高效的处理海量数据为巨大的优势在提升审计效率方面有重要的作用。把大数据运用于地方政府性债务审计中，实现“让数据说话、用数据分析、靠数据决策”，是提高审计监督工作的针对性、准确性和实效性的重要实现途径[29]。因此，利用大数据云计算构建地方政府性债务风险的预警机制以及提升审计人员利用大数据、云计算等审计方法的意识和运用水平都是亟待解决的问题。还应利用现代信息技术建立地方政府性债务数据平台，以提高审计主体数据的可获得性，地方政府性债务务审计结果通过审计信息互动平台及时将反馈意见准确传递给相关的责任主体，更好的实现风险管控。