地方政府隐性债务影响金融稳定的空间效应与门槛效应研究

张曾莲 王 莹

1 引 言

分税制改革背景下地方政府债务问题日益突出。据资料显示，2002年初地方政府债务总额约2万亿元，截止2019年中国地方政府债务已扩张至24万亿元（黄春元和刘瑞，2020［1］）。虽然中央政府颁布了一系列政策性文件加强对地方政府负债的管控力度，但地方政府债务扩张规模与速度仍居高不下，且隐性债务越来越成为地方政府青睐的举债方式。在财政权力上缴但事权下放的政策背景下，地方政府因面临政绩考核和官员升迁具有持续的举债动机。一方面，地方政府债务可以有效弥补财政收支缺口，加强地方基础设施建设以及促进经济发展（毛捷和黄春元，2018［2］），但也有一些研究表明地方政府债务存在挤占资源、政府干预以及资源错配等现象（汪金祥等，2020［3］），且偿债能力的不确定性带来的债务违约风险的联动性很有可能波及整个金融系统（Oet et al.，2013［4］；毛锐等，2018［5］；邓淑莲和刘潋滟，2019［6］）。因此研究政府隐性债务与金融市场之间的关系，并从政府层面防范金融动荡具有十分重要的现实意义。

现有研究基本认同地方政府债务会影响金融稳定的假说。有学者指出地方政府在面临较大的财政压力时，会通过融资方式干预地方金融机构，政府对银行等金融机构的过度依赖使商业银行的风险不断累积，导致资源错配以及资金使用效率低下等问题（纪志宏等，2014［7］）；尤其在经济发展水平较低的地区，政府债务的扩张会阻碍该地区的金融发展（Ismihan和Gulcin,2012［8］）。也有学者认为地方政府行为可以有效弥补市场失灵的情况、促进资源的再分配从而对于金融稳定有正向效应（余明桂和潘红波，2008［9］；伍艳，2009［10］）。分析已有研究可知目前对于政府债务与金融稳定之间的关系还存在一定的争议，对于地区之间的相互影响考虑不全面，且多数基于宏观和跨国层面的数据也并不适用于现阶段中国各省的实际发展状况，这为本文的研究提供了一定的切入点。

本文基于2009-2018年中国30个省份的面板数据，运用门槛模型和空间计量模型检验地方政府隐性债务对于金融稳定的影响。研究发现：①地方政府债务与金融稳定性的分布具有明显的空间自相关性；②地方政府隐性债务与金融稳定存在非线性的关系，总体来看二者之间存在倒U型关系，即当政府隐性债务规模小于门槛值时，地方政府隐性债务对金融稳定起到促进作用，当政府债务达到一定规模时，便会对金融稳定产生降低作用。③提高支出效率以及减少对金融体系的干预可以缓解政府债务对于金融稳定的影响。

本文的贡献主要有以下几点：①已有地方政府债务与金融发展的研究主要集中于宏观层面以及跨国层面，对于政府债务与金融稳定的关系并未达成统一的意见。本文从省级层面检验政府债务对金融稳定性的影响，增加了地方政府债务与金融稳定关系的区域性证据，同时丰富了地方政府债务的后果研究。②已有文献对于地方政府债务与金融发展之间的关系大多基于面板数据或截面数据，鲜少考虑空间地理因素对于二者关系的影响，本文的检验同时纳入了门槛模型以及空间计量模型，更加全面科学的检验地方政府债务与金融稳定的关系，在方法的选择以及研究体系上较为丰富。③进一步检验政府支出效率和政府干预在政府债务与金融稳定关系中发挥的治理作用，对于地方政府化解债务风险和防范金融风险具有一定的参考价值。

2 研究假设与研究设计

2.1 研究假设

对于政府债务与金融稳定的关系一直存在较大争议。一部分学者认为政府在金融市场中发挥“资源掠夺”的功能，政府机关可能会通过财政权利恶意压榨地方金融机构及下属经济实体，挤占金融资源，造成资源错配（冯涛等，2007［11］；史亚荣和赵爱清，2020［12］），地方政府对金融系统的干预会导致银行等机构产生信贷错配现象，引发相应的债务风险与流动性风险，最终不利于整体的金融发展（Ismihan et al,2012［8］；纪志宏等，2014［7］；张军，2016［13］）。有学者研究表明地方政府的融资行为对于微观企业的投融资显著存在挤出效应，且对于民营企业和小型企业的挤出效应更为显著（徐彦坤，2020［14］；马树才等，2020［15］）。因此一部分学者认为地方政府债务对于金融发展存在负面影响。另外一部分学者认为政府在金融发展中起到“助力”作用，从政府行为的角度出发，在金融市场尚不完善的阶段，政府行为可以有效引导金融资源的合理配置、促进金融市场的发展（蔡陈晨，2015［16］；潘俊等，2015［17］）。地方政府债务可以进行资源的再整合，可能导致金融发展具有正面效应（毛捷和徐军伟，2019［18］；史亚荣和赵爱清，2020［12］）。梳理现有文献可知，已有研究对于政府债务与金融发展的关系并未达成一致的结论，并没有经验证据表明地方政府债务对金融发展的作用方向。

对于政府债务我们需要重点关注其来源与偿还。地方政府主要的筹资工具为地方债与城投债（史亚荣和赵爱清，2020［12］），地方政府债务规模的加大会导致通货膨胀，资产价格被进一步抬高形成泡沫经济；另一方面，作为政府隐性债务的主要来源，商业银行为融资平台和国有企业提供大部分的贷款业务，其信贷资源被政府过度挤占则容易引发流动性风险和系统性风险，久而久之不利于金融稳定。对于地方债务的偿还，政府除了可以依靠稳定的税收收入获取可偿债资金外，还可通过项目回收款、出让土地使用权，即土地财政等方式弥补资金缺口。当政府债务规模较小时，政府债务可因其资源再分配以及部分被应用于金融领域建设，造成金融稳定的假象，但若政府债务规模过度扩张，势必影响金融体系的整体平稳性，久而久之积累一定的金融风险。根据国家审计署发布的数据，地方政府债务的资金主要用于交通运输、基础设施建设以及保障性住房等（马树才等，2020［15］；史亚荣和赵爱清，2020［12］）。这些项目大多属于项目周期长、资金回笼慢且利润薄弱的基础市政建设，地方政府在短期之内极大概率无法收回资金且项目暂停施工等情况时有发生。另一方面，出让土地使用权是政府弥补财政缺口、支持财政建设的有力手段，但随着房地产市场近年来的快速发展以及该行业的暴利现象，土地招标价往往被过分哄抬导致资产价格急剧上升，我国的经济体系往往牵一发而动全身，最后的连环效应导致房地产商进一步抬高房价，房地产市场的急速波动通过“溢出效应”影响整个经济体系，由地方政府土地财政带来的催化剂效应在整个经济体系和金融市场蔓延，因此本文认为当政府债务过度扩张达到一定的规模后，对金融稳定最终表现为负向影响。基于以上分析本文提出假设1：

H1：地方政府债务对金融稳定存在非线性影响。

部分学者也开始关注地方政府债务和金融稳定均存在的空间效应。有学者研究指出政府债务与经济增长都存在空间效应，且政府债务相邻地区的政府竞争对本地区的政府债务规模存在显著的空间溢出效应，对地区经济增长存在空间外溢效应（王宝顺和刘京焕，2011［19］；刁伟涛，2016［20］；郑威等，2017［21］）。有学者运用空间计量模型研究地方财政压力和政府支出竞争对于地方政府债务的影响（王术华，2017［22］），发现东西部地区财政压力对于地方政府债务的扩张起到一定的抑制作用，空间分布以及溢出效应会影响政府的债务治理问题（吴健梅等；2018［23］）。也有部分学者关注金融稳定的空间效应研究，2008年金融危机的爆发充分体现了金融系统联结的复杂性与风险的高度传染性。银行间市场会通过流动性贮存与间接渠道资产出售两种渠道风险传染，且二者间相互加强，极易造成系统性风险。任晓怡等（2017）［24］基于空间杜宾模型研究区域杠杆率对金融稳定的影响，结果表明金融杠杆波动所导致的金融不稳定会引致去杠杆效应且两者具有显著的空间溢出效应。通过梳理已有文献可知地方政府债务与金融稳定可能存在空间相关性，因此本文提出假设2：

H2：政府债务与金融增长均存在空间相关性，而且考虑空间效应后，政府债务与金融稳定之间的非线性关系仍然是成立的。

2.2 变量定义与样本来源

①因变量。对于金融稳定性的衡量，已有研究大多采用不良贷款率、金融杠杆波动、Z指数、银行破产风险以及存贷比等指标衡量金融稳定性（曲昭光等，2016［25］；商文磊，2019［26］）。Z指数、银行破产风险等指标更适用于银行个体，且我国的金融体系决定银行破产的概率微乎其微，所以这些指标并不适宜衡量地区的金融稳定性。少数学者也尝试构建综合性的金融稳定指标体系衡量地区的金融稳定（韩谷源和朱辰，2019［27］；逯进和王金涛，2020［28］）。然而已有研究对于指标的选取意见不一，且不同地区的发展状况不同导致统一的指标体系缺乏一定的适用性。参考Kauko（2011）的做法，选取不良贷款率（BLR）作为地区金融稳定的代理变量。该数值越大，代表银行的不良贷款额越多，金融稳定性越差。此外参考任晓怡等（2017）［24］以及沈悦等（2020）［29］的做法，将贷款余额与地区GDP的比值求HP滤波，得到波动项（VOL）后取绝对值。显然，金融杠杆波动越大，金融系统稳定性越差。将该指标作为金融稳定的另一代理变量进行稳健性检验。

②自变量。对于地方政府债务衡量，已有学者主要基于城投债余额、显性债务与隐性债务以及债务负担率等角度。而地方政府债务不仅包含地方政府债券，也包含国有企业以及各融资平台代发的政府债券，因此对于地方政府债务数据的获取难度较大。参考曹光远和张曾莲（2020）［30］的做法，将政府债务划分为直接债务、间接债务、显性债务与隐性债务。因为地方政府并不能直接向国内商业银行等金融机构借款，而且地方政府债务的额度均有严格的上限，地方政府直接债务风险较小；但地方政府可以通过城投债、PPP、政府购买服务、政府投资基金等各种明股实债的方式增加隐性负债。因此，地方政府直接债务对金融稳定的影响相对较小，而地方政府的隐性债务，尤其是违法违规举借的隐性债务风险相对而言大得多。近年来随着中央政府对地方政府债务限额管控力度的不断加强，地方机构越来越倾向于隐性债务的方式获取融资，隐性债务更加大了金融体系的脆弱性。因此通过测算得到隐性债务总额（DEBT1）作为地方政府债务的代理变量，具体计算过程参见曹光远和张曾莲（2020）［30］。此外参考冼国明等（2016）［31］的做法，将债务负担率（DEBT2），即地方政府债务余额占地区GDP比重，作为地方政府债务的另一代理变量进行稳健性检验。

③控制变量。参考陈宪等（2020）［32］、寇宏伟等（2020）［33］的研究，选取经济增长速度（GROW）、通货膨胀水平（CPI）、城市化率（OPEN）、对外开放水平（OPEN）、投资水平（INV）、金融发展程度（FIN）以及市场化指数（MARKET）作为控制变量，具体计算方式见表1。

本文以2009-2018年中国30个省份为样本，分析地方政府债务对金融稳定的影响。西藏地区由于数据缺失被剔除，考虑到2008年发生金融危机对我国的金融市场造成较大的冲击，可能影响结果的准确性，因此将样本区间划分为2009-2018年。地方政府债务的数据主要来源于《中国统计年鉴》、WIND数据库、EPS数据库等，其他变量的数据主要来源于国家统计局官网以及CCER数据库等。后续分析主要采用STATA15.1软件。

2.3 描述性统计分析

表2是主要变量的描述性统计结果，不良贷款率的均值为1.49，而最小值与最大值分别为0.35、4.4，说明各地区的金融稳定性差距较大；金融杠杆波动的均值与最大值分别为0.04与0.22，也支持了各地区金融稳定性差距大的特点。各地区金融稳定性差距大的原因离不开地方政府隐性债务规模的不一致，隐性债务最大值10.87，而最小值仅为4.31，也从侧面表现出各省的债务水平存在较大差异。通货膨胀水平、对外开放程度以及市场化指数的标准差分别为2.37、1.02以及3.45，说明各省的通胀率、对外贸易额以及市场化程度分布较为离散，各省的发展水平存在较大差距，有可能对各省的金融稳定性产生影响。

表2 描述性统计结果

续表

3 地方政府债务对金融稳定的基本非线性分析

在不考虑空间效应以及门槛效应的情况下，先设定普通的面板回归模型检验政府债务与金融稳定之间的关系，在模型中加入平方项以检验二者之间是否存在非线性关系：

在上述模型中，不良贷款率（BLR）为被解释变量金融稳定的代理变量，DEBT1代表政府隐性债务规模，DEBT1_P代表政府债务的平方项，控制时间固定效应，下标i和t分别代表省份与年度，指随机误差项。根据前文的假设，预计地方政府债务对金融稳定存在先增加后降低的作用，即地方政府债务与不良贷款率之间存在U型关系，二次型系数预计为正，即地方政府债务与金融稳定之间存在倒U型关系。

表3为式（1）的回归结果，第（1）列只包含地方政府债务的一次项，第（2）列在第（1）列的基础上加入了地方政府隐性债务的平方项。第（3）-（6）列依次加入控制变量。可以看出，第（1）列地方政府债务的回归系数为0.227，在1%的水平上显著，表明在不考虑非线性影响的前提下，政府债务对不良贷款率总体表现为正向影响，即地方政府债务规模的扩张会增加不良贷款率，从而降低金融稳定性。在考虑非线性影响的前提下，第（2）-（9）列的平方项系数均显著为正，表明地方政府隐性债务与金融稳定之间存在着倒U型的关系。地方政府债务对金融稳定的影响存在一个临界值，地方债规模没有超过临界值之前，对金融稳定起到促进的作用，而一旦超过临界值，地方政府债务便会对金融稳定产生一个不利影响。第（3）列在模型中加入经济增速后，平方项系数变为0.035，在5%的水平上显著，表明经济增速可以提高政府债务规模的临界值。这与寇宏伟等（2020）［33］的观点一致，即政府债务风险取决于地区的经济增长水平，经济增速越高，债务风险越小。其他控制变量的加入表明通货膨胀越高、城镇化水平越低、对外开放程度以及市场化程度越低，地方债务扩张越容易引发金融风险，与前人的研究结论均保持一致。

表3 带有平方项的基本模型回归结果

为了检验结果的稳健性，采用如下方式进行稳健性检验。

①考虑到内生性问题的影响。地方政府隐性债务的内生性主要来源于两方面原因，一是地方政府隐性债务与金融稳定之间存在反向因果关系；二是遗漏变量问题也会导致地方政隐性债务成为内生变量。内生性的存在很可能使得上述估计结果是有偏的，从而对地方政府隐性债务究竟是否影响以及在多大程度上影响地方金融稳定产生误判。鉴于此，需要考虑内生性，进一步分析地方政府隐性债务对金融稳定的影响。

首先使用2SLS工具变量法消除内生性。使用2SLS方法的关键在于寻找工具变量，有效工具变量需要满足两个条件：与内生解释变量相关，与扰动项不相关。已有研究对于地方政府债务与金融稳定引入的工具变量并不常见，但冼国明（2016）［31］在研究中曾使用人均居民收入（REV）作为地方政府债务的工具变量，本文借鉴其研究思路，选择人均居民收入作为地方政府隐性债务的工具变量分析。结合表4的回归结果可知，使用工具变量法后平方项的系数依然显著为正，可见地方政府隐性债务与金融稳定之间确实存在着倒U型的关系。

表4 工具变量法回归结果

另一种缓解内生性的方法是将被解释变量不良贷款率（BLR）滞后一期进行回归分析，结果见表5。列（1）-（9）为依次加入控制变量的结果，结果显示地方政府债务的二次项系数均为正，且至少在5%的水平上显著，与前文的回归结果一致，表明地方政府债务对金融稳定有倒U型的非线性影响是稳健的。

表5 滞后被解释变量的稳健性检验结果

②采用替换变量的衡量方式进行稳健性检验，用金融杠杆波动替代不良贷款率、债务负担率替换隐性债务规模重新进行回归分析，结果见表6第（1）-（2）列。其中第（1）列为未加入控制变量的结果，第（2）列为加入控制变量的结果，地方政府债务负担率的二次项系数至少在10%的水平上显著为正，表名地方政府债务与金融杠杆波动呈U型关系，与金融稳定呈倒U型关系。支持了我们的假设。

③考虑到选取的样本区间也可能对结果产生影响，中央银行于2013年取消了贷款利率下限管制，标志着我国的贷款利率市场化改革基本完成，因此基于替换变量的稳健性检验的基础上又截取2013-2018年的样本为子样本区间，回归结果列示于表6的（3）-（4）列。其中第（1）列未加入控制变量，政府债务负担率的二次项系数为0.011，在1%的水平上显著，表明在缩小样本区间后地方政府债务依然与金融稳定呈倒U型关系。第（2）列为加入控制变量后地方政府债务的二次项系数为0.01，在5%的水平显著为正，表明之前的回归结果是稳健的。

表6 替换变量与缩小样本区间的稳健性检验

4 地方政府债务对金融稳定影响的空间效应分析

4.1 空间计量模型

以上分析仅仅考虑了各自地区的经济、社会等因素对于地方政府债务与金融稳定的影响，而现实情况中不同地区往往存在复杂的连接纽带，其他地区的债务水平以及经济状况等也会对本地区的金融稳定以及政府债务产生影响，“同群效应”和“外溢效应”是研究二者关系不可忽略的因素。因此构建空间计量模型来进一步探究政府债务与金融稳定的关系。目前常见的空间计量模型主要包括三种：空间自回归模型（SAR）、空间误差模型（SEM）以及空间杜宾模型（SDM），根据研究内容构建以下三个空间计量模型：

4.2 空间存在性检验

式（2）为空间自回归模型（SAR），其中α为截距项，ρ为空间自回归系数，X代表各控制变量，ui,t为空间特质效应，εi,t为随机扰动项。式（3）为空间误差模型（SEM），γ为空间相关系数，度量相邻地区因变量的误差冲击对本地的影响程度，为空间滞后误差变量，其他变量的含义同式（2）。式（3）为空间杜宾模型（SDM），在式（2）的基础上加入解释变量与控制变量的空间滞后变量。W代表空间权重矩阵。构建两种权重矩阵：①0-1相邻空间权重矩阵。如果i和j省份有相邻的边界，则矩阵元素Wij取值为1，否则为0；用于基准回归。②地理距离权重矩阵。根据省份i和j的地理距离的倒数值构建权重矩阵，用于稳健性检验。

为检验地方政府债务与金融稳定是否存在空间自相关性，利用0-1相邻空间矩阵分别计算2009-2018年不良贷款率与地方政府隐性债务的莫兰指数，结果见表7。两者的莫兰指数估计值均大于0，P值显示估计值均通过了显著性检验，表明地方政府债务与金融稳定均存在正向的空间相关性，地区的金融稳定性与政府债务均存在正向的空间外溢效应。

表7 全局Moran’s I指数

接下来进行金融稳定的局域空间关联性分析。根据金融稳定的均值绘制局部莫兰指数散点图，结果如图1所示a限于篇幅仅列示了每隔三年的局部莫兰指数散点图，但这并不会对我们的结论产生影响。。结果显示大部分省份位于第一、三象限，说明金融稳定存在显著的正向空间集聚效应，即金融稳定性较好的省份周围的省份金融稳定性也较好（高高集聚），而金融稳定性较差的省份周围省份的稳定性也较差（低低集聚）。

图1 2009—2018年金融稳定局域Moran’s I指数散点图

4.3 空间效应回归结果分析

表8给出了以不良贷款率（BLR）为被解释变量，地方政府债务（DEBT1）为解释变量，基于三种空间计量模型进行面板数据回归的结果。第（1）-（3）列为利用0-1相邻空间矩阵进行回归的结果，可以看出考虑空间效应后，地方政府债务与金融稳定之间的关系更加显著。政府债务的平方项系数分别为0.066、0.025以及0.038，至少在10%的水平上显著，表明地方政府债务与不良贷款率呈U型关系，与前文的分析一致。检验空间关联性的变量在1%的水平上显著为正，表明金融稳定在空间上存在明显的正相关性。空间杜宾模型的回归结果显示，经济增速与金融发展程度的空间滞后项系数均在1%的水平上显著为正，表明一省的金融稳定性会由于其他省份的经济和金融发展的加快而提升。第（4）-（6）列是将0-1相邻矩阵替换为地理距离矩阵进行回归的结果。政府债务一次项的系数基本显著为负、二次项系数基本显著为正，表明考虑省份地理距离时，地方政府债务对于金融稳定的非线性关系仍然成立，证明了上述结论的稳健性。

表8 空间面板回归结果

除了上述替换权重矩阵的稳健性检验外，还采取以下两种稳健性检验方式：①替换解释变量。以债务负担率（DEBT2）替换隐性债务规模的自然对数重新进行空间效应分析，结果见表9第（1）-（3）列，结果表明：虽然空间自回归模型（SAR）以及空间杜宾模型（SDM）的回归结果不显著，但空间误差模型（SEM）中平方项的回归系数在5%的水平上显著为正，支持了我们的假设，与前文的结论一致。②替换被解释变量。用金融杠杆波动（VOL）代替不良贷款率，结果见表9第（4）-（6）列，空间杜宾模型（SDM）中平方项的回归系数为0.005，且在10%的水平上显著，表明政府隐性债务与金融稳定存在倒U型关系，与前文的假设一致。

表9 替换变量的稳健性检验

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5 地方政府债务对金融稳定影响的门槛效应分析

5.1 门槛效应模型

根据前文的分析，地方政府债务对于金融稳定存在非线性关系，为了进一步分析二者之间的非线性形式以及债务转折点，采用门槛模型检验地方政府债务对金融稳定的影响。该模型可以将解释变量划分为多个区间，在每个区间内研究解释变量与被解释变量之间的关系。

上述（5）（6）（7）分别为单门槛、双门槛和三门槛模型，BLR代表不良贷款率，下标i为省份，t为年份，X为控制变量，代表对应的门槛值，为随机误差项，I（·）代表指标函数，若门槛变量符合括号里的条件则I（·）取值为1，否则为0。

5.2 门槛效应存在性检验

首先检验地方政府债务对金融稳定的影响是否存在门槛效应，并对门槛值的个数进行判断。表10是门槛效应存在性检验结果。以不良贷款率为被解释变量的单门槛、双门槛以及三门槛对应的P值分别为0.017、0.313以及0.203，只有单门槛模型通过了检验，因此后续应该选择单门槛模型进行回归分析。以金融杠杆波动作为被解释变量的门槛存在性检验结果位于表10下半部分，可以看出单门槛模型最为显著，因此后续选择单门槛模型、以金融杠杆波动作为被解释变量进行稳健性检验。

表10 门槛存在性检验

表11列示了估计出的门槛值以及对应的置信区间，以不良贷款率作为被解释变量的单门槛的门槛值为9.077，置信区间为［8.865,9.301］。因此后续以9.077为临界点将样本划分为左右两个区间进行分析。用于稳健性检验的单门槛模型的门槛值为1.649，置信区间为［0.176,1.701］，因此后续以1.649作为临界点进行门槛效应检验。

表11 门槛估计值与置信区间

表12第（1）-（2）列是以不良贷款率（BLR）为被解释变量的单门槛模型的回归结果，第（1）列为常规固定效应回归结果，第（2）列是考虑异方差后的固定效应模型。当地方政府隐性债务规模的对数小于门槛值9.077时，地方政府债务对不良贷款率表现为负向影响，即地方政府债务越多，不良贷款率越低，金融系统越稳定。当地方政府债务规模大于9.077时，地方政府债务的系数为0.054，在1%的水平上显著，表明当地方政府债务达到一个临界值时，地方政府债务对金融稳定性显著起降低作用。地方政府隐性债务对于金融体系风险具有一定的积聚效应，与显性债务相比，政府隐性债务规模更大、举债方式更加多元化，因其多数是违背国家政策而设立，因此具有高风险的特征。在未达到一个爆破点时，地方债从银行体系挤占资源并干预市场破坏一定的资源配置，政府可以通过再举债或者其他收入缓解还款压力，一旦地方债的投资项目资金无法回收，而获得的税收收入又无法抵偿债务，地方政府便会无力偿付融资平台的债务导致金融体系缺乏必要的资金应对流动性风险，一系列的传染效应导致整个金融体系的动荡。

将被解释变量不良贷款率替换为金融杠杆波动、解释变量隐形债务规模替换为债务负担率进行稳健性检验。表12第（3）-（4）列是替换变量后的稳健性检验回归结果。由上文的分析可知单门槛的门槛值为1.649可以看出，当债务负担率大于1.649时，地方政府债务的系数为0.021，且在1%的水平上显著，表明政府债务规模越大，金融杠杆波动越大，金融越不稳定。因此地方政府债务对于金融稳定的负向作用总体表现为由轻微到深度。

表12 门槛效应估计结果

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6 进一步分析

地方政府债务风险的关键在于收支两个方面，若政府的收入足以抵偿已经到期的政府债务，则不会发生债务危机。政府的收入主要来源于税收以及投资收入等，税收收入一般是长期固定的；政府的资金一般用于建设周期长、回收期慢的基础设施建设，债务偿还的关键在于投资项目的获利能力与回报率。若要避免债务危机的发生，提升财政资金的支出效率是缓解财政压力的必要途径。提升财政支出效率不仅可以有效规避政府的资源错配现象、防止官员腐败和资金浪费等现象，更重要的是支出效率的提升所引发的经济增长可以为整个经济系统带来良性循环，最终起到防范金融风险的作用。对于支出效率的衡量，国内学者大多采用数据包络分析法（DEA）进行测算aDEA包含CCR和BCC两种模型，考虑到政府支出规模不满足规模报酬不变的前提，且政府支出主要在预算编制的情况下执行，具有较强的投入导向性，因此选取投入型BCC模型。。参考刘柏源等（2019）［34］的研究，构建产出与投入指标体系b投入型指标：狭义的一般公共服务和公共安全两者之和。产出型指标包括经济发展状况、社会收入状况、人口与环境、经济调节、公共基础设施、社会管理、国有资产管理和政府管理。，运用Deap2.1软件测算得到各省2009-2018年政府支出综合效率（TE）。按照年度中位数的高低将综合支出效率分成高低两组，以不良贷款率（BLR）为被解释变量、政府隐性债务规模（DEBT1）为解释变量的回归结果见表13。第（1）列为支出效率较低的组别，地方政府债务规模很小时，对金融稳定的影响不显著；DEBT1_1表示政府债务规模小于门槛值时，其回归系数为0.049，在1%的水平上显著，表明当政府债务积累到一定的规模时，地方政府债务对金融稳定性产生降低作用。在支出效率较高的组别，DEBT1_1的回归系数为0.043，在10%的水平上显著，对比两组结果可知，支出效率低的组别政府债务的系数比支出效率高的组显著，即支出效率的提升可以显著降低政府债务对于金融稳定性的降低作用。

此外，在地方政府融资过程中，政府与银行往往存在一种博弈关系，与企业存在一种竞争关系。而双方地位的不对等导致政府在竞争与博弈中占据显著的优势地位，因此有可能导致银行被动贷款以及资金的流向扭曲。有研究指出银行的决策常常受到地方政府的干预，政府通过干预和指导国有企业实现干预经济运行的目的（方军雄，2007［35］）。一方面政府可通过颁布一系列政策改善市场失灵时的经济困境，另一方面政府出于获得融资目的干预金融市场的正常运转会改变资金合理流向，加剧金融体系的风险。根据“金融深化理论”，若要实现金融与经济的相互促进，管理当局应减少对金融市场的干预和压制，推行金融自由化政策。因此本文假设政府干预会加剧地方政府债务对于金融稳定性的降低作用。根据张治栋和廖常文（2019）［36］的研究，用政府支出扣除教育支出后的部分来衡量政府干预程度a政府干预程度=（财政支出-教育支出）/GDP。，按照年度-中位数的大小分成高低两组进行回归。表13第（3）-（4）列是分组后的回归结果。当政府债务规模较小时，两组回归系数都不显著，当政府债务规模超过门槛值时，干预度较高的组中地方政府债务的回归系数为0.051，在1%的水平上显著；干预度较低的组中地方政府债务的回归系数为0.045，在5%的水平上显著。与我们的预期相符，即政府干预度越高，地方政府债务对于金融稳定的影响越显著。

表13 支出效率与政府干预度的调节效应

7 结论与建议

本文利用2009-2018年中国30个省份的面板数据检验地方政府债务对金融稳定性的影响。运用空间计量模型发现，地方政府债务与金融稳定在各地区的分布存在明显的空间相关性，且考虑了空间效应后，地方政府债务与金融稳定之间的倒U型关系仍然成立。基于门槛模型发现，地方政府债务规模突破临界值时会影响金融稳定。当政府隐性债务的对数小于9.077时，政府债务对金融稳定起到短暂的提升作用，当政府债务的对数值超过门槛值，政府债务便会降低金融稳定性。进一步考虑支出效率与政府干预在二者关系中发挥的调节作用，结果表明支出效率的提升可以显著改善政府债务对金融稳定的负向作用；政府干预越多，政府债务对金融稳定的负向影响越显著。

通过研究得到的政策启示：①理性客观的看待地方政府债务发挥的作用，政府债务不是越少越好，而是应该将地方政府债务规模控制在一个合理的区间，尽量发挥政府在金融体系运行中的帮扶作用。②考虑各省之间的空间相关性，各省在控制和防范债务风险与金融风险时可以相互合作，发挥正向的空间溢出效应。③要减轻财政压力、缩减债务规模，应尽量提升政府的支出效率，保证资金的合理配置与高效流转，提高投资回报率。政府应减少对金融体系的干预，深化金融自由改革。④政府在颁布政策时应当考虑到不同地区的发展情况的差异，因地制宜选择合适的监管政策，在经济发展质量较好的地区，金融风险发生的概率较高，因此应更加审慎的控制政府债务的规模。