中国城市财政压力现状与风险识别——基于新口径的测算

秦士坤

一、引言

自2014年新《预算法》修改以来，随着我国财政预算制度的不断完善、融资平台市场化转型的不断推进，地方政府的融资模式在逐步得以规范化、透明化，地方政府的无序举债行为得到了一定的约束。但与此同时，当前地方政府仍面临较大的财政压力：从收入端来看，经济下行与减税降费政策直接影响了地方政府财政资金的流入，此外，一系列重大公共危机的突发亦对地方财政形成了直接冲击，这种冲击既包括全局性的(例如2020年初爆发的新冠肺炎疫情导致2020年上半年我国地方一般公共预算收入下降7.9%)，也包括区域性的(如突发性的洪灾、地震等自然灾害使得受灾地区企业无法正常运转，继而影响当地财政收入)，为地方政府财政收支平衡带来了极大的挑战。而从支出端来看，一方面由于前期累积的债务规模较为庞大，地方政府面临债券期限到期后的本息兑付压力；另一方面由于2014年以来我国大力推广政府和社会资本合作(Public-Private Partnership，PPP)模式用于公共基础设施建设，随着大量的PPP项目进入运营阶段，财政支出责任的履行也将成为当下面临的现实问题。

财政压力的累积直接导致财政收支矛盾的加剧，继而可能引发财政风险，应对财政压力是当前地方政府面临的重要议题。在相关研究中，合理的财政压力测度是所有讨论的首要前提，唯有真实有效地测度财政压力，才能真正厘清地方政府财政压力现状、识别区域财政风险、保障政策精准实施。然而在现有研究中，对财政压力的测度要么未能适应新时期地方政府面临的客观现实(如未考虑政府债务偿付与PPP支出责任)，要么局限于某项政策对财政收支的短期冲击，无法有效地刻画地方政府的整体财政压力，极大地限制了应对财政压力的讨论空间。此外，限于数据的可得性，相关研究主要集中于省级以上层面，而城市财政压力未能得到充分的关注。本文选取城市作为财政压力的分析对象，其原因在于：第一，城市是经济活动的基本空间单元，彼此间既有竞争又相互依存，随着经济发展阶段的演变，城市已成为区域竞争力的核心，深刻改变了经济活动的空间形态(如近年来城市群的崛起)，以城市为焦点进行财政压力的测度有助于揭示城市维度的财政状况，更为细致地刻画财政压力的空间分布特征。第二，由于我国各省份的城市间财政状况差异较大，仅关注省级层面的财政压力忽略了城市层面的异质性，导致区域性财政风险无法充分暴露，政策手段也难以实现因地制宜的调控。基于上述原因，本文基于新《预算法》修改以来地方政府面临的新的客观现实，构建了财政压力测度的新口径，并在此基础上，从违约风险、空间集聚等角度对城市层面的高风险区域进行识别，为财政压力的讨论提供了基础的指标支撑。

本文剩余部分安排如下：第二部分为文献综述；第三部分为财政压力值测算与风险评估；第四部分为财政压力的空间特征分析；第五部分为结论与政策含义。

二、文献综述

地方政府财政的收支矛盾影响了地方政府的行为活动，并可能引发财政风险，具有一定的负面效应。举例而言，地方政府为了解决资金问题，有动机进行土地的掠夺(罗必良,2010[1])，推高当地的房地产价格(王雅龄和王力结,2015[2])，扭曲行业发展重心(Han和Kung，2015[3])，影响税收负担的分配(Chen,2017[4])，并导致国企过度投资(曹春方等,2014[5])。此外，财政压力的累积过程蕴含了财政风险，亟需进一步加以识别，如刘尚希(2004)[6]认为无论是地方政府内部，还是地方政府与国企之间，风险责任的界定都具有模糊性，这种“风险大锅饭”导致了财政兜底，从而使财政风险不断累积。

对于如何测度地方政府的财政压力，学界尚未形成普遍共识(陈晓光，2016[7])，随着地方政府投融资模式的变迁，其测度手段也在不断更新。梳理文献可知，当前学者对财政压力的测算主要有三种角度，第一种是从当年的收支缺口角度进行衡量，如孙开和孙磊(2019)[8]、毛捷等(2020)[9]使用当年一般公共预算收支差额与GDP的比重衡量财政压力，亓寿伟等(2020)[10]通过对收支缺口的比例进行回归构造了财政压力变量。这种方法的特点是较为直观，数据相对容易获取，也成为当前应用较为普遍的测度方式，但其缺陷也较为明显：由于地方政府当年的收支缺口包含转移支付收入，属于地方政府可以灵活支配的部分，因此收支缺口对地方政府财政压力的解释较为有限。第二种是从存量债务角度进行衡量，如朱军等(2019)[11]搜集了2014—2017年333座地级市的债务余额数据，以潜在债务违约率衡量财政压力。这种方法的特点是能够从广义政府收支角度考量地方政府未来的偿付责任，相较于当年收支缺口包含的信息量更大，缺点则是地方政府债务数据相对较难获取。第三种侧重于财政压力的“变化”，通常以某个事件对地方政府财政收入带来的冲击进行衡量，如陈晓光(2016)[7]使用2005年的取消农业税改革、席鹏辉等(2017)[12]使用2002年前后的增值税分成变动、毛捷等(2020)[9]使用2008年的企业所得税改革来衡量财政压力变化。这些事件通常在某一个时刻对不同地区产生了不同影响，因此便于构建准自然实验进行因果推断，缺点则是未能衡量地方政府的整体财政压力水平。根据上述梳理可知，财政压力是广义概念，用于描述地方政府的财政收支状况，可根据不同的研究需要从不同角度加以衡量。

在以上三种方法中，基于存量债务角度对财政压力的测度最为全面，更适用于分析地方政府在一段时期内所面临的广义收支矛盾，但同时也存在以下问题：

第一，忽视了PPP财政支出责任所形成的财政压力。2014年修订的《预算法》规定地方政府债券是地方政府举借债务的唯一形式，因此地方政府的传统筹资手段(如融资平台)在2014年以来面临合法性危机，而这一时期PPP作为创新的筹资手段在中央推动下迅速发展，截至2019年年末，其撬动的投资规模已逾14.4万亿元，在投资规模上已接近于地方政府债券。(1)根据CPPPC发布的《全国PPP综合信息平台管理库项目2019年报》，截至2019年年末，管理库PPP项目累计9 440个，累计投资额14.4万亿元。根据财政部发布的《2019年12月地方政府债券发行和债务余额情况》，截至2019年12月末，全国地方政府债务余额21.3万亿元。在14.4万亿元的PPP投资规模中，由于PPP大量采用政府付费与可行性缺口补助模式，地方政府面临较大的财政支出责任，这些支出责任被分散在未来PPP项目的运营期，容易为外界所忽视。尽管为了防止支出固化带来的财政风险，财政部规定财政支出责任水平应与绩效考核结果进行挂钩，(2)详见《财政部关于推进政府和社会资本合作规范发展的实施意见》(财金[2019]10号)。但其支出在某种程度上仍是刚性的、无法回避的，为地方政府带来了沉重的财政压力。因此以2014年修订的新《预算法》作为分界点，在当前阶段，地方政府债券与PPP已成为我国地方政府的两大主要筹资渠道，分析财政压力不应忽视PPP所带来的财政支付责任。借鉴国外经验，可发现发达地区实施PPP更多以效率与服务为导向，而发展中地区更多考量经济与社会效益(Osei-Kyei和Chan,2018[13])，因此，基于财务困难的考量，政府部门可能会试图通过PPP模式缓解投资压力(Buso等,2017[14])。然而，并非所有类型的公共基础设施都适用于PPP(Oliver,2003[15])，由于资金成本更高，PPP的不当运用可能导致地区财务状况更加恶化(Hodge和Greve,2007[16])。基于这一背景，马恩涛和李鑫(2018)[17]结合国际经验提出了管理PPP政府或有债务的建议，谭艳艳等(2019)[18]提出了PPP项目中的政府债务风险的识别思路，Wang等(2019)[19]认为应建立风险评估和预防机制以规避PPP过度投资带来的债务负担。尽管PPP财政支出责任在形式上不能等同于地方政府债务，但学者们的观点反映了两者之间的模糊性。陈少强(2018)[20]认为当前我国的PPP财政风险管理属于流量管理，(3)《政府和社会资本合作项目财政承受能力论证指引》(财金〔2015〕21号)提出，“每一年度全部PPP项目需要从预算中安排的支出责任，占一般公共预算支出比例应当不超过10%。”缺乏对存量部分的重视，应当引入基于当前存量PPP数据的风险管理指标，从而避免“有意识的模糊”。近年来，已有学者开始关注PPP形成的财政压力，如张牧扬等(2019)[21]通过收集2010—2018年财政部PPP项目库的项目数据测算了2019—2033年地方政府的PPP财政支出责任，魏蓉蓉等(2020)[22]根据省级层面的PPP投资额占比估算了PPP地方政府隐性债务规模。然而相关领域的研究刚刚起步，且尚未有学者对地方政府债务与PPP所形成的综合财政压力进行过测算。其主要原因在于地方政府债务与PPP的数据较难获得，工作量较大，尤其是PPP财政支出责任的计算需要对全部PPP项目的相关数据进行加总，因此鲜见定量、综合的分析。

第二，未体现政府性基金收入在应对财政压力中的作用。在当前我国的政府预算体系中，政府性基金预算已成为重要的构成部分。根据地方预算数据可知，2019年地方一般公共预算收入为17.5万亿元，而地方政府性基金收入达8.0万亿元。由于地方政府(特别是城市层面)政府性基金收入的数据较难获取，现有的财政压力测度通常未考虑这部分收入。在使用方面，政府性基金收入不仅可以部分调入一般公共预算使用，而且是专项债务偿还的直接收入来源，因此计算地方政府财力时忽视政府性基金收入将造成地方政府财力水平的低估。在债务风险的测算中，已有学者通过构造专项债务率指标纳入了政府性基金因素(刁伟涛和傅巾益,2019[23])，而财政压力的相关研究尚鲜有对政府性基金收入的考量。

本文可能的边际贡献在于：首次引入财政压力值这一指标，在支出端综合考虑了地方政府债务与PPP财政支出责任，在收入端综合考虑了一般公共预算收入与政府性基金收入，测算了2014—2019年我国城市层面的财政压力情况，为财政压力的测度提供了新的角度。此外，在财政压力值的测算基础上，本文进一步结合城市地理空间因素对财政压力的空间集聚性进行了评估，识别了财政风险的持续性集聚城市，为城市层面的系统性风险识别提供了一定的参考。

三、财政压力值测算与风险评估

(一)财政压力值测算

本文财政压力值的计算主要分为PPP财政支出责任的测算与地方政府债务余额的确定两方面。为考量PPP所带来的财政压力，需要深入至具体的项目层面进行考量。根据《政府和社会资本合作项目财政承受能力论证指引》(财金〔2015〕21号，以下简称“21号文”)，地方政府在PPP项目周期内的财政支出责任包括股权投资、运营补贴、风险承担、配套投入。由于财政部的PPP综合信息平台(以下简称“CPPPC”)要求所有入库项目在识别阶段公布未来年度财政支出责任数额的测算数据(4)财政部对项目信息的公开要求见《政府和社会资本合作(PPP)综合信息平台信息公开管理暂行办法》(财金〔2017〕1号)，CPPPC平台网址：www.cpppc.org。，因此CPPPC的公开信息为本文中城市层面PPP财政支出责任的测算提供了依据，并使得该测算具备了操作上的可实现性。基于明树数据的数据支持(5)本文得到了明树数据“明日之树”项目的数据支持，在此表示感谢。项目网址：http://bridata.com/about/article/detail?id=5935&code=0103&title=。，本文收集了CPPPC公布的2014至2019年12 535个PPP项目未来年度的财政支出责任信息。然而由于PPP的落地存在较多不确定性因素，PPP项目的入库不必然形成地方政府的财政支出责任，因此本文进一步对已完成中标的项目进行筛选，并去除省本级与中央本级的项目，最终得到7 697个已中标PPP项目的财政支出责任信息，其中财政支出责任的数据跨度为2014至2067年。描述性统计详见表1。

表1 PPP项目信息描述性统计

根据上表可知，筛选出的PPP项目平均合作期限为20年，平均投资金额为14.44亿元，其中约93.8%的项目属于政府付费或可行性缺口补助类型，这意味着绝大多数PPP项目均涉及地方政府的财政支出责任，只有少数使用者付费项目可以通过自身经营收入实现运转。从行业类型来看，交通运输、市政公用事业是PPP资金的主要流向，合计占比达59.1%。对相关数据进行提取，并将各年度PPP项目的财政支出责任数据进行加总(如图1)，可知支出责任在未来将呈现先升后降趋势，在2024年前后达到峰值。根据项目实施机构定位至区域来看，东部地区面临的未来支出的绝对规模相对最高，中西部较为接近，东北部地区相对最低。(6)本文中对东中西部和东北地区的划分方法依据国家统计局划分方法确定。

图1 2014至2067年PPP财政支出责任累计值

为了测算地方政府当年面临的PPP财政压力，需要将未来财政支出责任的流量数据转变为当前的存量数据，即财政支出责任的现值。在年度折现率的确定方面，21号文提出年度折现率应“参照同期地方政府债券收益率合理确定”。因此，本文测算了各省级政府发行的10年期以上地方政府债券的平均发行利率，结合实践经验(7)基于对相关行业专家的访谈，实践中PPP年度折现率的取值一般在5%～6%之间。，将各城市的PPP年度折现率确定为所在省份10年期以上债券平均发行利率上浮50%，其中最高值为贵州的5.64%，最低值为西藏的5.17%。基于这一设定，单个PPP项目的财政支出责任现值计算公式为：

(1)

其中，i代表项目，j代表城市，t代表年份(t的取值范围为自中标年份起，至2019年)，n代表当年至支付周期最后一年的间隔年数，Eit代表项目i在年份t面临的财政支出责任，θj代表项目i所在城市j的PPP年度折现率。在Pit基础上，可进一步汇总得到城市j在年份t的PPP财政支出责任现值PPPjt，以衡量各城市在不同年份面临的财政支出压力，计算公式如下：

PPPjt=∑Pit

(2)

对于地方政府债务水平的测算，学者有多种不同的测算方式，从而导致结果差异较大。地方政府债务余额是当前可直接衡量地方债务负担的官方指标，虽然这一口径忽视了隐性债务负担，但一般说来，地方政府暴露出来的债务水平在某种程度上可反映地方政府的真实债务水平。为获取地方债务数据，本文通过人工搜集方式，在各城市的预决算报告或直接登录财政局网站搜索“债务”关键词查找相关债务余额数据。通过大量的人工搜集工作后发现，2016—2019年地方政府债务数据的披露情况相对较好，80%以上地区均能查找到债务余额的相关数据。而由于财政部于2014年至2016年才相继发布《地方政府存量债务纳入预算管理清理甄别办法》《关于对地方政府债务实行限额管理的实施意见》《地方政府一般债务预算管理办法》《地方政府专项债务预算管理办法》等政策文件并建立预算管理框架，因此2014—2015年债务数据的披露程度相对较差，本文结合新增余额数据进行缺失值补充。根据财政部公布的债务发行信息(8)财政部地方债务管理信息，网址：http://yss.mof.gov.cn/zhuantilanmu/dfzgl/sjtj/index.html。，可知各年度的债务余额计算公式为：

本年度债务余额=上一年度地方债务余额+本年地方政府债务发行额-本年度地方政府债务还本额

根据财政部公布的数据，可计算2015、2016年新增的债务余额分别为-6 505.93亿元、5 989.22亿元，与相邻年份的债务余额相比，变动比率不到5%。因此可在2016—2017年各地区债务余额数据基础上，合理填充2014至2015年的缺失数据。本文借鉴毛捷和黄春元(2018)[24]的做法，将未来一年新增的债务余额按照各地级市 GDP 占省级 GDP 的比例分配至各地市，从而得到相应年份的债务余额数据，最终整理出338座城市2014—2019年间的债务规模(包括一般债务余额与专项债务余额)全样本数据。由于财政压力不仅取决于存量规模，还取决于经济规模(刘尚希和赵全厚，2002[25])，因此本文采用比值指标衡量地方政府的财政压力。财政压力的测算公式定义为：

(3)

其中，Press代表财政压力值，Debt代表政府债务余额，General代表一般公共预算收入，Revenue代表政府性基金收入。在式(3)中，分子整体衡量的是各城市在当期面临的未来财政支出责任，分母则代表地方政府的综合财力。与传统的测算方式相比，式(3)的优势主要在于：综合考量了债务与PPP对地方政府带来的未来支出责任，更为全面地考量了地方政府的支付压力。此外，由于政府性基金收入的数据较难获取，传统的地方政府债务率的测算容易忽视这一因素。然而，由于政府债务余额中的专项债务余额是由政府性基金收入进行偿还，因此综合财力的测算不应忽视政府性基金收入。(9)鉴于国有资本经营预算收入规模相对较小，且数据较难获取，本文在综合财力的测算中未纳入这部分收入。式(3)在将我国地方政府综合财力定义为当年一般公共预算收入与政府性基金收入之和，更为全面地考量了地方政府的支付能力。

根据式(3)计算所得的338座城市财政压力值绘制核密度图，可清晰地观察其分布特征。图2左图展示了各城市2014—2019年财政压力值的分布变动情况，从中可以看出，财政压力值的分布呈现明显的右偏特征，有相当多城市远大于平均财政压力水平，暴露了一定的财政风险。从时间趋势来看，曲线逐年向右移动反映财政压力值呈现明显的上升趋势，显然这与PPP近年来的迅速推进有着时间关系。图2右图展示了本文的财政压力值与传统的债务率计算公式的差别。债务率的计算通常只关注债务对综合财力的影响，而加入PPP财政支出责任的现值以后，曲线出现了较大幅度的右移，说明在不考虑PPP财政支出责任的情况下，地方政府面临的财政压力水平被明显地低估。

图2 城市财政压力值分布情况

基于上文的测算，可对地方政府债券与PPP两种形式的筹资模式进行粗略比较。以2019年为例，城市层面的债务余额合计约为18.4万亿元，(10)由于本文侧重于城市层面的分析，未包含省级政府的债务余额，因此本文测算的城市层面债务余额水平(18.4万亿)低于2019年地方政府债务的总余额(21.3万)。而PPP财政支出责任现值合计约为6.5万亿元，说明尽管近年来PPP推广迅速，城市地方政府面临的最大偿还压力仍然来自于地方政府债券的兑付。但不可忽视的是，PPP在整体的财政压力中已占有了较大的比重，而且由于PPP的年度折现率(5%～6%)相较地方政府债券利率(3%～4%)更高，PPP模式的筹资成本显著高于地方政府债券。因此，未来PPP支出责任的履行以及在项目运营过程中面临的不确定性将是财政风险的重要来源，值得加以关注。

(二)KMV风险评估

财政压力值衡量的是地方政府未来所面临的财政支出责任。对于地方政府而言，即使当期财政压力值较大，只要未来财政支付的期限结构分布合理，仍然可以使风险在时间维度上得以分散，从而有效缓解财政收支矛盾。同样地，若财政支付的期限结构分布较为集中，即使当期财政压力值较小，仍有可能在未来某一年形成收支矛盾，从而触发财政危机。因此，在上节财政压力的测算理念基础上，本节从当期财政支出责任及其对应的可偿债收入角度，结合KMV模型，进一步衡量城市地方政府的财政违约风险。

KMV模型是由美国KMV公司于1997年开发的一种信用评估方法，在地方政府财政风险的测度中得到了广泛应用(王学凯和黄瑞玲,2015[26]；王周伟等,2019[27]；魏蓉蓉等,2020[22])。其主要原理是通过引入财政收入的可支配部分与波动率、增长率，测算当期违约距离(DD)，其中DD越小代表风险越高。相关测算公式如下：

(4)

(5)

在上式中，g代表地方政府财力的增长率，σ代表波动率，At代表在t年份可用于担保的财力水平。参考蒋忠元(2011)[28]、李腊生等(2013)[29]的测算方法，本文选取综合财力的30%作为可担保财力的估计值。此外，与上节财政压力的测算理念类似，本文使用债务偿还本息与PPP支出责任的合计值测算各年的偿还规模，其计算公式如下：

Bt=DEt+PEt

(6)

其中，DEt代表t年的债务偿还本息，PEt代表t年的PPP财政支出责任。其中DEt的城市数据使用WIND数据库上地方政府债券的兑付金额与省内债务余额的分配比例进行测算，PEt数据使用CPPPC上公开的PPP项目财政支付责任数据进行汇总测算。这一测算方式不仅纳入了PPP的支出责任，而且对债务的偿还规模更为直观。基于上述数据，可测算城市地方政府面临的违约距离：

(7)

其中，Δt=T-t,t=0。根据上述计算结果，可得2014—2019年各城市的违约距离。将2019年各省份的平均违约距离展示如图3。

图3 2019年各省份平均违约距离

根据结果可知，在30%的可担保财力且考虑PPP财政支出责任的估计下，上海、广东、西藏的财政风险相对较小，而宁夏、辽宁、内蒙古的财政风险相对较大，甚至达到负值。而在城市层面，2019年违约距离最近的10座城市分别为：陕西商洛、宁夏石嘴山、宁夏固原、宁夏中卫、湖南湘西州、湖南张家界、辽宁铁岭、辽宁鞍山、贵州六盘水、辽宁抚顺；违约距离最远的10座城市分别为广东茂名、湖北荆门、福建厦门、广东深圳、甘肃酒泉、广东江门、上海、河南郑州、湖北武汉、广东惠州。

通过预测各城市财力变化情况，可进一步测算未来的城市违约距离。本文使用往年的平均增长率对财力的波动进行预测，鉴于2020年初爆发的新冠肺炎疫情对地方财政收入产生了深远影响，本文引入各省份2020年第一季度的财政收入增长率对未来增长率的预测进行修正，从而预测得到各城市未来5年的财力水平。基于前文测算的未来支出责任，计算得到各城市未来五年的违约距离(按由近至远排序)。根据结果(见表2)可知，未来五年财政风险较大的城市有着明显的持续性与空间集聚特征。

表2 未来五年城市违约距离最近的十座城市

四、财政压力的空间特征分析

(一)空间相关性检验

财政压力在城市间的分布并非孤立的，由于地方政府的行为具有策略互动性，邻近地区间地方政府的举债行为具有显著的空间关联(刁伟涛,2016[30]；王周伟等,2019[27])。而这种空间关联性一旦固化，可能会逐步形成风险聚集区域，值得加以关注。为了深入探究我国城市层级财政压力的空间分布特征，本节使用莫兰指数(Moran’s I)对上文测算的财政压力的相关指标(包括债务率、PPP负担率、财政压力值、违约距离)进行空间相关性检验。(11)基于上节的测算，债务率为债务余额与综合财力的比值，PPP负担率为PPP财政支出责任现值与综合财力的比值，财政压力值为债务率与PPP负担率之和。根据地理学第一定律，距离较近的地区关联更为密切，因此首先构建空间权重矩阵W，其上的元素为：

(8)

其中，dij代表城市i与城市j间的地理距离。在此设定下，相距较远的城市其所对应的空间矩阵元素相对较小，由此可识别邻近地区间的相关关系。对空间权重矩阵进行标准化后，莫兰指数的计算公式可表示为：

(9)

其中，x表示城市的财政压力指标。若I为正值，代表相邻地区间财政压力呈现空间正相关，值越大代表相关性越强；若I为负值，代表相邻地区间财政压力呈现空间负相关，值越小则差异越大；若I显著为0，则表示无空间相关性。使用STATA16.0计算的莫兰指数值见表3。

表3 2015—2019年莫兰指数测算值

由表3可知，城市层面的四类指标均呈现出显著的空间正相关，说明无论是债务投资还是PPP投资，城市地方政府在进行投资决策时，不仅考虑到自身的财政承受水平，也考虑到周边相邻城市的影响，呈现近邻模仿效应。其中，由于PPP在进入运营阶段之前需要约两年的谈判、建设期，前期财政支出责任较小，自2016年才开始展现出空间相关性特征。此外，城市违约距离展现出的空间相关性，反映了我国城市间的财政风险具有集聚性特征，值得加以关注。为了清晰展示城市间财政压力空间相关性的特征，绘制局部莫兰散点图(图4)。如图4所示，四类指标的散点均大多集中于一三象限，说明呈现显著的正向空间相关性，财政风险较大的城市往往也与财政风险较大的城市相邻。

图4 莫兰散点图(2019年)

(二)空间集聚性分析

(10)

其中，i与j代表城市，d表示地理距离，wij(d)为根据距离规则定义的空间权重矩阵元素，yj为j城市的观测值。根据城市的经纬度坐标计算地理距离，发现我国城市间的平均距离约为1 423公里，考虑到城市集聚的辐射范围，将d设定为200公里。因此wij(d)可表示为：

(11)

在式(10)中，分子表示距离i市中心点200公里半径范围内的数值之和，分母表示所有城市的数值之和。因此，这一统计量测算了与所有地区相比，i市及其周边城市(即位于d公里半径范围内的城市)是否具有相对较大或较小的比率。若该统计量在5%的显著性水平上偏高(偏低)，则该地区被确定为热(冷)点。由此可对337座城市进行财政风险的空间集聚识别，识别结果见表4。

表4 热点与冷点城市识别(12)对于债务率、PPP负担率、财政压力值三组数据，数值越大说明财政支出压力越大，因此通过热点城市识别高风险区域。而对于违约距离数据，数值越大说明违约风险越小，因此通过冷点城市识别高风险区域。 (单位：座)

如表4所示，从持续五年的时间维度来看，有11座城市在财政压力值指标下连续成为热点城市，同时有22座城市持续成为冷点城市，说明已形成了持续性的财政高/低风险区域(见表5)。(13)由于债务率指标下持续五年的热/冷点城市与财政压力值结果类似，因此不在此展示。观察表5可发现，热点城市主要来自内蒙古、湖南、贵州、云南、宁夏所在的西部、中部地区，而冷点城市主要来自上海、江苏、浙江、安徽、河南、广东所在的长三角、珠三角地区。可见某些地区已累积了与经济发展水平不相匹配的财政压力，并呈现持续性的空间集聚特征，蕴含较大的财政风险。

表5 财政压力值热/冷点城市(持续五年)

此外，由于2017年以前城市PPP的投资较为分散，因此在表3持续五年的时间维度中，PPP负担率指标下并未出现热/冷点城市。但随着PPP模式的推广，近两年已有27座城市持续成为热点城市，表现出财政风险的空间集聚趋势(见表6)。观察表6可发现，近两年PPP的风险空间集聚城市分布于吉林、湖南、四川、贵州、云南等，主要集中于西部地区，其中数量最多的四川占比达33.3%。而在债务方面，近两年热点城市主要分布于内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、湖北、湖南、宁夏等，较多集中于东北地区，其中数量最多的辽宁占比达32.4%。可见城市间在进行PPP投资与债务投资的选择中有着一定差异。这可能是因为，PPP是一种新型的投融资模式，各地市的接受程度与本省的相关配套政策有关，因此忽视PPP对地方政府带来的财政压力容易使某些低债务地区的财政风险被低估。

表6 PPP负担率与债务率热点城市对比(最近两年)

在违约距离方面，由于地方政府债券在2017年以前还未大规模进入兑付阶段，因此并没有持续五年的集聚城市出现。然而统计最近两年的持续冷点城市可发现，违约距离较近的城市几乎全部来自于东北地区。其中，辽宁城市占比达73.7%，可见东北地区当年的财政收入用于支付当年的PPP财政支出责任与地方政府债券本息已有较大压力，且在空间集聚方面已显示出一定的持续性，面临较大的财政风险。

表7 违约距离冷点城市(最近两年)

基于上述分析可初步推断，财政风险在区域内的空间集聚可能与地方政府行为的策略互动机制有关。策略互动的具体表现形式一般包括地方政府之间的学习、模仿、竞争机制(Marsh和Sharman，2009[32])，其中学习指参考其他地区成功经验的行为，模仿往往有着更多的非理性元素，竞争则重点在于经济层面的互动。根据相关实证研究，我国地方政府之间的竞争往往在同一省份的城市之间更为敏感(Yu等，2016[33])，官员对政绩的追求可能是影响财政风险集聚的重要因素(祝志勇和高扬志,2010[34])。因此，同一省内城市财政风险的大规模集聚在某种程度可解释为省内地方政府之间的非良性竞争，调整对地方政府的激励手段可能是缓解财政压力的根本性举措。

五、结论与政策含义

伴随着我国外部环境不确定性的加剧与内部经济增速的放缓，进一步防范与化解重大风险成为当务之急。根据对财政压力的新口径测度以及财政压力空间特征的分析，本文发现：第一，我国城市层面的财政压力正在逐年加大，其中地方政府债券的兑付与PPP的财政支出责任支出是财政压力的主要来源。第二，城市间的财政压力水平分布呈现显著差异，对于部分东北部、中西部城市，其违约风险已经远远超出平均水平，伴随新冠肺炎疫情的持续冲击，其当期的偿还能力将受到严峻考验。第三，由于地方政府行为具有策略互动性，城市财政压力呈现显著的空间集聚性特征，这将导致持续性风险高发地区的形成，严重制约当地的经济发展与民生保障。

基于研究结果，本文提出如下建议：

第一，加强对PPP财政支出责任的风险监测。尽管PPP与债务有着本质不同，但其带来的财政偿付压力是类似的，值得重点关注。当前对PPP的风险监测仍主要集中于流量层面，且存在一定的主观因素(如部分地区高估了未来财政支出增长率)，难以完整反映PPP带来的财政压力。PPP存量层面的统计需要综合全部PPP项目的信息，对数据的要求更高。随着政府信息开放程度的增加，建议对地方政府PPP财政支出责任的风险监测可进一步延展至存量层面，如引入PPP财政支出责任与债务的综合统计指标，将PPP项目未来支出责任的累计现值在政府预决算报告中予以公布，从而完整反映地方政府的财政压力。这种统计方式可能存在的难点在于：未来PPP项目的支出责任难以预测，根据现有政策，PPP支出责任应当与当年社会资本的运营绩效直接挂钩，因此与债务偿付不同，真实的PPP未来支出责任是一个未知数。然而，根据前期估算的政府支出责任以及项目当前的运营状况，仍然能够近似测度PPP支出责任的区间范围，从而给出具有参考价值的存量信息。唯有尽可能充分地掌握PPP存量信息，才能全面地监测地区财政风险，并为地方政府的中长期财政规划提供参考依据。

第二，建议充分关注财政压力较大城市所面临的财政风险。在一系列重大公共危机的冲击下，部分城市面临较大的违约风险。由于城市间存在空间上的相互影响，财政风险的累积不仅可能造成城市自身收不抵支，还可能使得财政风险在区域内蔓延，形成持续的财政风险集聚地区。因此，防范财政风险应当尽可能关注财政压力较大城市，并及时施以相应的措施。建议通过转移支付等手段加强对财政风险高发地区的应急性救援，兜实“三保”底线。对地方政府自身而言，可在短期内通过存量资产处置、削减非必要支出等缓解收支矛盾，并在长期通过土地规划、混合所有制改革、平台转型等方式提升城市经营能力，实现从规划到建设的良性循环。

第三，从体制机制的角度调整激励方式，打破财政风险的持续性聚集。由于地方政府面临上级政府的激励，因此城市之间(特别是同一省份内城市)存在策略互动，导致地方政府可能忽视自身条件进行非理性投资，形成区域内财政风险的聚集。建议进一步完善官员考核制度，如通过引入财政压力的综合测算作为考核指标，将财政风险作为评价地区政绩的参考依据，从而遏制地方政府的投资冲动。此外，绩效管理作为当前财政体制改革的重点内容，可在制度激励层面发挥重要作用。例如，通过在绩效评价中对财政资金使用效益进行科学评估，并纳入当地居民的满意度，实现多方协同治理，保障财政资金的合理使用。实践中，建议重点关注绩效评价指标的科学有效性，避免绩效评价流于形式，真正使绩效管理起到对地方政府的激励与约束作用。

本文的不足在于，财政压力值的测度未能考量地方政府的隐性债务负担，如融资平台债务等。当前唯一较为透明的数据为城投债数据，但城投债如何进行界定至今仍未明确(曹婧等,2019[35])，且由于融资平台融资的形式较多(如银行贷款、资产证券化等)，与地方政府的财务关系较难厘清，暂时无法获得较为完整与准确的统计。财政压力是识别区域财政风险的重要依据，对财政压力的度量方式需要不断与时俱进以适应新的客观现实。随着政府会计权责发生制改革的推进、预算透明度的不断提高，对财政压力的度量也应不断加以完善，从而为长远规划提供决策依据，有效防范与化解地方政府财政风险。

附录 2019年城市财政压力值排名(由高到低排列)

续前表排名区域省份城市排名区域省份城市排名区域省份城市46西部云南玉溪47西部广西来宾48西部内蒙古锡林郭勒盟49东北黑龙江哈尔滨50东部海南儋州51西部甘肃陇南52西部陕西汉中53中部湖南郴州54西部甘肃定西55西部云南德宏州56东北黑龙江双鸭山57中部湖北黄冈58中部湖北十堰59西部云南临沧60西部云南昭通61东北吉林长春62东北辽宁丹东63中部湖南娄底64西部贵州遵义65西部云南普洱66中部江西新余67东北辽宁葫芦岛68西部云南丽江69东北吉林通化70西部宁夏吴忠71中部湖北黄石72西部贵州安顺73西部广西百色74西部新疆乌鲁木齐75西部甘肃武威76中部安徽池州77西部新疆哈密78东北辽宁本溪79西部陕西渭南80东部福建莆田81西部内蒙古鄂尔多斯82西部甘肃平凉83西部陕西铜川84西部新疆阿勒泰地区85西部贵州黔东南州86东北辽宁阜新87中部湖南怀化88东北辽宁锦州89东北黑龙江七台河90中部湖南益阳91中部湖南常德92东北黑龙江鹤岗93中部江西萍乡94东北吉林吉林95西部四川内江96东部福建三明97东部广东潮州98中部安徽铜陵99东部广东阳江100东部广东汕头101西部四川南充102东北辽宁辽阳103中部湖北鄂州104西部云南曲靖105中部湖南湘潭106东部广东梅州107西部甘肃临夏州108东部福建南平109中部山西临汾110西部新疆阿克苏地区111西部内蒙古呼和浩特112中部山西忻州113西部云南迪庆州114东部福建宁德115西部云南昆明116东部海南海口117西部广西钦州118西部四川宜宾119中部安徽滁州120东北辽宁大连121东部河北秦皇岛122西部四川遂宁123西部广西崇左124西部甘肃庆阳125中部湖北随州126东部江苏宿迁127中部山西阳泉128西部云南怒江州129东部福建龙岩130中部湖南永州131中部湖南邵阳132西部贵州黔西南州133西部内蒙古巴彦淖尔134东部广东河源135中部安徽安庆136中部山西运城137西部甘肃张掖138西部新疆吐鲁番139中部安徽六安140西部四川攀枝花141西部四川达州142东北黑龙江鸡西143西部甘肃酒泉144中部山西大同145西部广西贺州146西部广西玉林147西部云南文山州148西部四川自贡149西部广西防城港150西部四川凉山州

续前表排名区域省份城市排名区域省份城市排名区域省份城市151西部四川雅安152西部陕西咸阳153东北辽宁朝阳154东部福建泉州155东部广东云浮156西部云南大理州157西部陕西延安158西部陕西西安159中部山西吕梁160中部湖北孝感161东北黑龙江齐齐哈尔162西部新疆巴音郭楞州163西部云南西双版纳州164东部广东韶关165西部四川乐山166东北黑龙江大兴安岭167东部山东临沂168中部江西鹰潭169西部广西桂林170西部云南楚雄州171中部湖北荆州172东部海南三亚173西部青海海南州174中部河南濮阳175西部新疆克拉玛依176西部甘肃金昌177东部福建漳州178中部安徽宿州179中部安徽阜阳180中部湖南衡阳181中部山西朔州182中部山西长治183西部新疆和田地区184中部安徽芜湖185中部安徽淮南186西部甘肃兰州187中部安徽黄山188东部广东汕尾189中部河南驻马店190西部四川绵阳191中部河南安阳192西部内蒙古赤峰193西部甘肃甘南州194西部四川阿坝州195西部四川甘孜州196西部广西贵港197中部安徽亳州198西部青海果洛州199西部甘肃嘉峪关200东部江苏镇江201中部河南平顶山202西部青海海北州203西部广西梧州204西部青海西宁205西部广西柳州206中部安徽宣城207中部湖南株洲208西部四川广安209东部广东湛江210中部河南鹤壁211中部山西晋中212东部山东滨州213中部河南洛阳214中部湖北襄阳215东部广东清远216中部湖北宜昌217西部甘肃天水218西部广西北海219东部广东揭阳220东北辽宁沈阳221东部江苏盐城222西部新疆昌吉州223中部河南南阳224东部广东茂名225东部江苏扬州226西部云南红河州227中部河南开封228西部四川泸州229东部山东枣庄230西部四川德阳231东部山东日照232中部江西九江233东部浙江衢州234中部河南信阳235东部江苏淮安236西部青海海西州237中部河南新乡238东部河北保定239西部青海玉树州240东部山东泰安241中部河南周口242东部山东济宁243东部山东德州244西部陕西宝鸡245中部河南漯河246中部山西晋城247东部河北唐山248东部山东东营249西部广西南宁250东部山东聊城251中部湖南长沙252西部青海黄南州253东部天津天津254东部河北邢台255东部浙江丽水

续前表排名区域省份城市排名区域省份城市排名区域省份城市256西部重庆重庆257中部河南焦作258东部浙江台州259中部湖北荆门260中部河南三门峡261东部广东惠州262中部湖南岳阳263东部河北邯郸264中部湖北武汉265东部河北衡水266中部江西抚州267东部江苏连云港268西部四川成都269东部广东中山270东部河北石家庄271中部河南商丘272东部山东烟台273东北黑龙江黑河274东部河北张家口275中部安徽蚌埠276东北黑龙江大庆277东部江苏泰州278东部山东威海279东部浙江舟山280东部山东淄博281东部山东潍坊282东部广东江门283西部新疆塔城地区284东北黑龙江绥化285西部新疆伊犁州286中部山西太原287西部宁夏银川288东部浙江绍兴289东部江苏徐州290西部四川眉山291东部浙江温州292中部江西吉安293东部广东东莞294东部山东莱芜295东部山东青岛296东部河北承德297东部江苏南通298东部浙江湖州299东部江苏南京300西部新疆喀什地区301中部河南郑州302东部浙江嘉兴303中部安徽淮北304中部安徽马鞍山305东部浙江宁波306东部广东广州307中部河南许昌308东部河北沧州309东部广东珠海310东部山东菏泽311中部江西赣州312中部江西南昌313西部西藏那曲314西部陕西榆林315东部广东佛山316中部江西景德镇317东部浙江金华318中部安徽合肥319西部西藏阿里地区320东部福建福州321东部北京北京322东部江苏无锡323中部江西宜春324中部江西上饶325东部浙江杭州326东部江苏常州327西部西藏日喀则328东部福建厦门329东部山东济南330东部上海上海331西部西藏昌都332东部河北廊坊333西部西藏山南334西部西藏林芝335东部江苏苏州336西部西藏拉萨337东部广东深圳