我国地区隐性债务的测度与“前因后果”

何涌 陈之雨 毛秋霖

摘   要：全国隐性债务总量从2006年的19.44万亿元上升到2019年的39.64万亿元，隐性债务存量问题严峻。本文通过构建能有效解决隐性债务隐蔽性强和不确定性等难题的多指标、多原因（MIMIC）模型，对地区隐性债务的决定因素和影响效应进行分析比较，测算了2006—2019年间各省份地方政府隐性债务的具体规模。研究发现，政府的竞争、担保行为以及地区经济发展、国家扶持政策是导致地方政府隐性债务扩张的主要原因。同时，地方政府隐性债务的增长会提高商业银行的不良贷款率，挤出地区民间投资。因此，根据隐性债务的决定因素提出相应控制隐性债务规模的三条政策建议。

关  键  词：隐性债务;隐性担保;预算软约束;财政竞争;统计测度;MIMIC模型

中图分类号：F812.5      文献标识码：A       文章编号：2096-2517（2022）03-0046-10

DOI：10.16620/j.cnki.jrjy.2022.03.005

一、引言

为应对宏观经济变化和风险防控需要，我国政府在打出“43号文+新预算法+50号文+87号文”这一套“组合拳”后，“违法违规和变相举债”开始成为我国地方政府隐性债务的新型定义^[1]。地方政府超過限额的直接举债， 以及使用财政资金进行承诺、违法提供担保等来间接获取资金的行为均属于举借隐性债务的范畴。2020年12月的中央经济工作会议在部署2021年积极财政政策时，提出“抓实化解地方政府隐性债务风险工作”。因此，加快加深对地方政府隐性债务的决定因素、影响效应和规模测度等方面的研究，对维护国家金融安全，保持经济平稳健康发展具有重要意义。

从地方隐性债务的形成发展原因寻找防范降低风险的途径，是一种确实有效的方法，也是近年来学术界对于地方财政的研究重点。马万里（2019）提出“绕道”“倒逼”“机会主义”三条逻辑，较为完整地展示了隐性债务扩张的行为路径。由于隐性债务的复杂性，大量研究开始聚焦、深化，分别从财政、金融、市场机制、宏观经济政策、地方政府救助行为与预期、地方官员和地方政府的考核体制等诸多方面进行原因解释，但各种原因变量影响程度大小的比较， 以及应着重先解决哪一方面的影响，已有文献鲜有研究。

对地方政府隐性债务规模测度的现有研究主要从两个方面展开：一是考虑地方政府对社会保障体系的应尽义务，以养老保险这一潜在的巨大财务缺口出发，以是否退休为标准将职工分为“中人”（在职）与“老人”（退休）两种类型，设计各自的精算模型。二是采用核算方式从不同统计口径出发进行测算，主要包括负债融资主体、负债后投资和财政收支差三个角度。负债融资主体角度的相关定量研究同时考虑了地方隐性债务的两种形式：直接和或有隐性债务，如考虑地方政府对融资平台的潜在兜底行为，以及一系列需要承担支出义务的项目，如棚户区改造、PPP项目等形成的负债。负债后投资角度的主要出发点是地方政府举债资金的流向，即基础设施、公益项目等的投资建设义务。财政收支差角度主要以预算约束恒等式为基础，计算全口径地方政府债务后倒挤地方政府隐性债务。

从刘尚希等（2002）对于地方政府债务的分类来看，第一种研究方案基于养老基金缺口角度测算的地方政府隐性债务属于直接隐性债务，这一方法缺少了对部分隐性直接债务和隐性或有债务的考虑。第二种研究方案存在三种统计口径：负债融资主体角度、负债后投资角度、财政收支差角度。 第一种统计口径基于中国政府财政体制存在多层性的特征，各类行政事业单位在财务统计口径中存在一定的勾稽关系，因此据此设计的研究方案得到的测算结果大相径庭;第二种统计口径的统计结果虽差异不大，但该方法高估了地方政府隐性债务，其中包含了部分显性债务以及利用各类财政渠道形成的还本付息额;第三种统计口径在计算全口径地方政府债务时，需自行判断各地或有债务可能发生的比率，存在对地方政府或有债务估计不全面的问题。

综上所述，地方政府隐性债务的一个首要问题即为它的隐蔽性和不确定性导致的直接观测和度量上的困难，并且现存的度量方式都存在一定的不足，研究成本高且覆盖面有限，口径设置主观性较强。基于此，本文研究将引入一种新的地方政府隐性债务测度方法，即构建MIMIC模型（多指标多原因模型），使用我国31个省份2006—2019年间的宏观数据，将地方政府债务视为模型中的潜变量，在分析其影响因素与经济效应的基础上测算我国各省级地方政府各年的隐性债务规模。本文的研究意义一方面在于将地方政府隐性债务的多个原因与结果变量放入同一模型中进行分析， 试图得出地方隐性债务的决定因素和影响效应，并分别比较各因素的影响大小;另一方面，针对目前绝大多数研究得出的数据多为单一年份全国层面的地方政府隐性债务，本文试图得出连续时间内省级层面的数据。

二、模型设计

利用“多指标多因素”模型（MIMIC）能够测度难以观测和度量的潜变量。就分析比较地方政府隐性债务原因与结果变量的目的而言，可以将影响地方政府隐性债务的多个外生“原因”变量和多个内生“指标”变量加入到MIMIC模型中，分析它们与地方政府隐性债务之间的关系。避免使用单一或极个别指标“捕捉”所有隐性债务的影响，分析地区隐性债务的多项影响因素，研究结果覆盖面更广。就地方政府隐性债务规模估测的目的而言，MIMIC模型可以直接把地方政府的隐性债务视作“潜变量”或不可观察变量，有效应对地方政府隐性债务自身隐蔽性和不确定性高的难题。更重要的是，参考Dell’Anno等（2014）对于MIMIC模型的应用，可以测算连续时间内各地区隐性债务，从而突破已有方法的局限。以下为本文结合已有研究筛选确定的地方政府隐性债务的外生原因变量和内生指标变量。

（一）外生原因变量

刘尚希（2018）提出可以从“空间”和“时间”两个层面对地方政府隐性债务的形成原因进行探究。因此，本文从“空间”和“时间”出发，并结合徐军伟等（2020）对于城投债背后形成机制的总结对地方政府隐性债务背后的原因进行分析。首先，从空间维度看，我国相关法律制度与国家治理体系的不健全激发和给予了地方政府强烈的举债动机和一定的举债制度空间;其次，从时间维度看，我国的公共风险治理模式发生重大变化， 地方政府被授予了治理自身公共风险的权力，开始寻求新型金融工具进行融资，地方金融的发展水平为其提供资金的来源，地方政府的行为模式逐渐债务化;再次，公共风险治理模式的变化也使得政府间财政关系出现错配，导致地方政府隐性债务加剧和政府偿债意识淡薄。综上所述， 地方政府隐性债务的成因总结为四个方面：举债动机、制度空间、基本资产工具、潜在资金来源，本文依据此分类对外生原因变量进行考虑。

1.举债动机

从举债动机方面考虑选取3个原因变量。

财政分权（FD）。现阶段，我国财政分权主要表现为分税制主体框架下的“预算内集权、预算外分权”，一方面，预算内集权表现在中央政府集中了越来越多的财力即财权的上移，而地方政府承担更多的支出责任即事权的下移，地方政府面对着财权和事权的不匹配，以此形成了财政分权衍生的“天然型财力缺口”;另一方面，面对各类事权的下移，地方政府非常希望能获得预算外分权。因此，预算内的财力缺口和预算外分权提供的渠道都是地方政府隐性债务生成的根源。据此提出假设1。

假设1：财政分权程度的提高会加强地方政府的举债行为，扩大地方政府隐性债务的规模。

财政竞争（FC）。分权化改革是地方政府财政竞争的源起，权力的不断下移，制度的不断深化，地方政府的利益主体地位日益稳固等引发了地方政府间的财政竞争。由于分权化程度的不断提高和粗放式税收竞争的不可持续性，竞争工具从税收竞争转向公共支出竞争。因此，在政治晋升和经济利益的双重刺激下，地方政府之间财政竞争加强，通过扩大各自支出的规模，导致财政出现赤字，形成“竞争型财力缺口”。通过地方政府融资平台寻求非预算收入成为地方政府弥补上述缺口的一种方式，扩大了地方政府需要承担与担保的隐性债务。据此提出假设2。

假设2：财政竞争力度的不断加强会激发地方政府对于非预算收入的需要，扩大地方政府隐性债务的规模。

地区经济增长（PGDP）。中国政治体制的集权性引致了各地区政府的相互竞争，多以GDP增长率作为地区发展的“成绩”来进行“比拼”。同时财政分权制度给予地方政府独立的事权，因此大力发展辖区内基础设施建设成为地方政府的主要着力点。而政府对于基础设施的建设大都属于公益性的民生實事，投资回报期长，回报率低。地方政府有限资金和经济增长目标之间的矛盾导致了地方政府隐性债务的形成。据此提出假设3。

假设3：为实现经济持续增长的目标，地方政府会增加自己的债务规模作为一系列投资活动的基础，进而扩大地方政府隐性债务的规模。

2.制度空间

从制度空间方面考虑选取2个原因变量。

政府隐性担保（IG）。刘尚希等（2002）将我国政府债务按照Hana Polackova的风险矩阵分为显性的直接和或有债务、隐性的直接和或有债务。根据其对各分类的描述，政府担保为或有和隐性债务形成的关键条件， 且大部分隐性债务背后的担保程序不健全、不合规，称之为“隐性”的担保。因此作为融资平台背后的“负责人”，在融资平台面临财务困境或违约风险时，地方政府在考虑市场对其的普遍预期（向融资平台提供帮助）的情况下，不得不承担起相应的责任。据此提出假设4。

假设4：政府隐性担保增加会加大政府最终承受或有债务的可能性，进而扩大地方政府隐性债务的规模。

预算软约束（SBC）。Kornai早在1986年就提出， 预算软约束会增加地方政府债务。现行的分税体制打乱了地方政府收入和支出之间的平衡，若地方的财政收支不平衡可以由中央的转移支付来恢复，地方政府就会将额外的资源即转移支付当作稳定的财政收入，预算软约束问题也随之产生。这就是地方政府的一种“预期依赖”的道德风险问题，中央政府对地方政府的转移支付制度会加重地方对中央的依赖，同时间接加强政府的信用预期， 降低融资负债成本，地方政府就有激励进行盲目投资，导致过度借款和财政支出。因此，华国庆等（2016）提出硬化软约束减少地方政府可能产生的道德风险是化解地方政府隐性债务的一条重要路径。据此提出假设5。

假设5：预算软约束对地方政府隐性债务规模增长存在一定的制度驱动作用。

3.基本资产工具

从基本资产工具方面考虑选取了1个原因变量。

土地融资（LF）。地方政府作为土地使用权的绝对垄断者，借此获取了大量的土地出让收入，该收入自然成为了地方政府弥补财政缺口，获取预算外收入的一大工具。土地出让金不仅可以作为地方政府的一种收入来源，直接用于各类项目的建设，还能作为担保和偿债来源发行地方债，放大地方政府的融资能力，土地出让收入的这种融资放大效应意味着土地出让收入与游离在预算外的地方政府隐性债务之间存在正向关系。但如果地方政府能够通过土地出让获得足够的财政收入对基础建设进行投入，地方官员政绩提升的动力得到满足，地方政府借贷隐性债务的需求又会降低。据此提出假设6。

假设6：土地融资会影响地方政府隐性债务，但影响关系不确定。

4.潜在资金来源

从潜在资金来源方面考虑选取了1个原因变量。

金融市场发展水平（FMD）。经济金融发展较好的地区，当地融资平台发行城投债相对公平与稳定，易获取金融机构的信任，即政府能通过融资平台在银行等金融机构处获取大量贷款;而在经济金融发展较差的地区，难以使用金融工具通过新债偿旧债的方式弥补缺口。因此，我国地方政府债务与地区金融市场发展关系紧密，其能辅助公共资金的有效配置，缓解地方政府融资与偿债的压力。据此提出假设7。

假设7：金融市场发展有利于政府债务规模的扩大。

（二）内生指标变量

Bova等（2016）研究发现隐性债务的显性化会对宏观经济和政府债务压力等形成较大的负面冲击。因此在考虑地方政府隐性债务的指标变量时，从地方政府隐性债务对经济增长和金融稳定的影响两个方面对变量进行选取。

商业银行不良贷款率（NPL）。地方政府获得贷款的方式主要为通过各大融资平台，以土地质押、地方政府提供贷款担保以及各融资平台之间所提供的互助担保获取，偿还贷款则主要依托于项目收益与未来土地税收。但是，融资平台的运营项目良莠不齐，利润率较低甚至亏损的基础设施投入项目层出不穷，导致平台资产负债率升高，资产利润率降低，最终致使违约可能性上涨。根据审计署公布的数据，银行贷款是地方政府债务至关重要的资金来源，无论是出于弥补分权体制下天然的财政缺口，还是地方官员为追求政绩以获取职位晋升等原因不断加大杠杆，均会直接冲击商业银行资产负债表， 刺激不良贷款的增加。据此提出假设8。

假设8：地方政府隐性债务规模增加，会导致不良贷款率的提高。

民间投资（PRI）。地方政府债务对经济增长的抑制作用核心在于挤出民间投资，其中隐性债务的挤出效应远大于显性债务。从融资端来看，显性债务主要通过政府发行债券获取资金，形式更加透明公开。而隐性债务主要来源于金融机构的信贷资金，从银行部门获取资金。由于大多数中小企业难以达到发行债券的标准，因而隐性债务的快速增长对微观企业的投融资存在挤出效应。据此提出假设9。

假设9：地方政府隐性债务会挤占民间投资。

三、模型构建与实证分析

（一）变量、数据与模型构建

承接上文对地方政府隐性债务影响因素以及经济效应的分析，本文在模型中放入7個原因变量和2个指标变量来对地方政府隐性债务进行测度。图1为隐性债务的MIMIC模型路径。

从《中国财政年鉴》《中国证券期货年鉴》《中国金融年鉴》《中国国土资源年鉴》《中国统计年鉴》 以及银保监会网站中收集了相关变量的数据，得到2006—2019年31个省份的434个观测值，各变量的描述性统计如表1所示。

借鉴Dell’Anno等（2014）的研究，在使用面板数据构建MIMIC模型时，对原因变量和指标变量这些可观测变量的原始值进行处理，即E（LGID）=E（x）=E（y）=0，其中，LGID（Local Government Implicit Debt，简称LGID）表示地方政府隐性债务。具体转换公式如（1）式所示。

其中，x表示外生原因变量;y表示内生指标变量;j表示外生原因变量个数，j=1，2，…，7;k表示内生指标变量个数，k=1，2;i表示省份，i=1，2， …，31;t表示年份，t=2006，2007，…，2019。

（二）实证分析

利用Stata15.0软件对上文构建的MIMIC模型进行实证分析，并根据各模型的拟合指标值来对模型中包含的原因变量和指标变量进行调整，得出最终的最佳估计模型。

表2中，模型1为基准回归模型，可以看到所有的原因变量和指标变量与地方政府隐性债务的符号均符合上述提出的假设，假设得到了验证，且均在5%水平上显著。此外，从基准模型可以看出， 地方政府的土地出让收入与隐性债务负相关， 这可能受到本文选取的实证时间区间的影响，2009年中国人民银行联合银监会发布《关于进一步加强信贷结构调整促进国民经济平稳较快发展的指导意见》极大地促进了城投债的发展，因此土地市场化与宏观经济政策是紧密相连的，两者的相互作用影响了地方政府隐性债务的规模。

为了进一步优化模型的各项拟合指标值，表2的模型1至模型4展示了拟合模型的关键处理步骤。通过对比拟合指标可知， 模型4的拟合指标（p=0.231，RMSEA=0.032，CFI=0.995，TLI=0.984，SRMR=0.015）均达到了要求，因此模型4更加准确地估计了我国地方政府隐性债务规模。此外，虽然财政分权、金融市场发展水平未能进入模型4，但模型1至模型3的MIMIC分析结果显示，金融市场发展水平和财政分权会导致地方政府隐性债务的扩张。

（三）我国地方政府隐性债务的决定因素和影响效应分析

为了便于比较模型4中地方政府隐性债务的四大关键决定因素变量的影响程度，图2报告了模型4的标准化估计系数。比较标准化系数的大小可知，四个变量对政府隐性债务的影响大小依次为政府隐性担保、预算软约束、地区经济增长、财政竞争，且四者的增强均会导致地方政府隐性债务的扩张。由此可知，现行经济制度为隐性债务的产生提供了一定的空间，地方政府也存在强烈的举借隐性债务的动机。其中，制度给予地方的举债“底气”对隐性债务的影响大于地方自身的举债“冲动”，这也符合隐性债务“隐性”的特征。同时，地方隐性债务存量的增加会进一步向后产生影响，从图2可以看出隐性债务的扩张会显著提高商业银行不良贷款率和挤出民间投资，其中对于民间投资的挤出效应更大。说明大量的地方隐性债务来自于当地的金融机构，双方互相勾稽，产生了大量隐蔽且程序不合规的借贷款项， 进而扰乱金融市场，暗含风险。

（四）我国地方政府隐性债务分布的时间趋势与空间格局

根据上文的MIMIC实证分析结果， 本文选择表2模型4估计的非标准系数来构建我国地区隐性债务测算模型。

LGID=10.3717×FC+7.7237×PGDP+19.0339×IG+13.3764×SBC     （2）

本文利用（2）式对全国各地区2006—2019年间的隐性债务规模进行测算， 但基于MIMIC模型的使用方法，利用上述公式计算得到的数值仅为隐性债务指数，还需要进一步借鉴他人的研究成果对隐性债务指数进行校准，用以得到隐性债务的具体值。为了保证第三方估计结果更具有权威性和可信性，本文收集了现有的代表性机构和学者对我国地方政府隐性债务的估算。由表3可知，大多数机构与学者对我国2017年底的地方政府隐性债务进行了估算，因此本文选择各估算单位2017年底的估算值均值进入模型，通过计算得知，该年地方政府隐性债务规模与GDP比值=41.32%。

本文采用Schneider（2006）所提出的校准方法，计算方式为：

到2019年的39.64万亿元。估算结果与表3中代表性机构和学者对我国地方政府隐性债务的估算大致相同，结果具有一定的可靠性。值得注意的是2014年新预算法实施后，我国的地方政府隐性债务在2015年有明显的下降，但随后又继续攀升，这说明中央对于地方政府隐性债务的监管在2014—2018年间总体来说未起到长期明显的作用。但随着2018年一系列防范化解地方政府隐性债务风险新政策的出台，隐性债务存量的增长又有明显减缓的趋势。分地区来看，我国东、中、西部地区的隐性债务与全国范围内的隐性债务均呈现出大致相似的变化趋势，东部地区地方政府隐性债务的规模与增速远大于中部和西部。

同时，为了解我国各地区地方政府隐性债务的对比情况， 本文使用各地区2006—2019年隐性债务的具体规模求其平均值来反映各地区在研究年限内隐性债务规模的大小，结果如图4所示。其中，广东、江苏、浙江和山东是我国隐性债务平均规模最大的四个省份，海南、宁夏、青海和西藏则是我国隐性债务平均规模最小的四个省份。

四、研究结论与建议

本文通过分析地方政府隐性债务的影响因素和经济效应，构建了测算我国地方政府隐性债务的MIMIC模型， 得到了我国各省份2006—2019年隐性债务的具体规模。本文的研究结论如下：

（1）地方政府隐性债务由多种因素共同决定，财政竞争、地区经济增长、政府隐性担保和预算软约束是地方政府隐性债务扩张的主要原因。四个变量对政府隐性债务的影响大小依次为政府隐性担保、预算软约束、地区经济增长、财政竞争。（2）商业银行不良贷款率和民间投资是反映地方政府隐性债务的关键指标变量。地方政府隐性债务增量的扩大会提高商业银行不良贷款率，挤出当地的民间投资，影响各地区的金融稳定和经济增长，其中对于民间投资的挤出效应更大。（3） 我国各地区地方政府隐性债务规模总体上呈现出不断上升的趋势， 全国地方政府隐性债务从2006年的19.44万亿元增加到2019年的39.64万亿元。值得注意的是，隐性债务在2015年有明显下降，后又继续回升，说明中央2014年出台的新《预算法》对于隐性债务的遏制不够彻底。 随着2018年一系列防范化解地方政府隐性债务风险新政策的出台，隐性债务存量的增长又有明显减缓的趋势。各地区隐性债务特别是东部地区隐性债务的规模最大、增速最快，中部地区次之，西部地区最低。

通过分析本文的研究结果可以看到我国地方隐性债务存量依然较高。因此，本文提出三条对策建议：（1）重点打破投资者对于政府“隐性担保”的预期。城投债中“隐性担保”预期强的部分监管部门应重点关注。刘鹤副总理在2018年提出的“借钱是要还的，投资是要承担风险的”指导原则就指出了大量投资者对于政府“隐性担保”预期的错误性，应打破这种预期，整肃债券市场纪律。（2）加强转移支付制度透明度与局限使用方向。转移支付一方面直接增加了地方政府财政资金，另一方面其大小也能体现该地区受国家支持的力度，因此该制度对地方政府财政和信用有预期放大和杠杆作用。需要进一步提高转移支付过程的公开公正性以及透明度，在加强对地方政府资金来源渠道考核的同时， 明确地方政府在配套资金上的使用规定。（3）制定适应各地区经济持续发展的债务限额标准。地方政府在一味追求经济快速增长的同时，隐性债务规模扩张也不容小觑。有差异的债务限额标准能够保证各地区经济高质量发展，又最小化债务风险。（4）进一步完善官员考核制度。 应适当降低经济增长类硬性指标的权重，考核指标要考虑到各地区间的差异，避免惡性竞争。同时加强地区内居民的话语权，建立完善的民主监督机制，确保政策的有效落实。

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Evaluation， Determinants and Effects of Implicit Local Government Debts in China’s Provinces

—Based on the MIMIC Model Approach

He Yong， Chen Zhiyu， Mao Qiulin

（School of Economics and Trade， Hunan University of Technology， Zhuzhou 412007， China）

Abstract： The total implicit debts of all province in China has risen from 19.44 trillion yuan in 2006 to 39.64 trillion yuan in 2019， and the problem of implicit debts’ stock is still serious. By constructing a multiple indicators and multiple cause（MIMIC） model that can effectively solve the problems of high concealment and high uncertainty of implicit debts， the determinants and effects of provincial implicit debts are analyzed and compared， and the provincial implicit debts from 2006 to 2019 are estimated. The study found that government competition， guarantee behavior， regional economic development， and national support policies are the main reasons for the expansion of implicit local government debts. At the same time， the growth of implicit local government debts will increase the non-performing loan ratio of commercial banks and crowd out private investment. Therefore， according to the determinants of implicit debts， three corresponding policy suggestions for controlling the scale of implicit debts are put forward.

Key words： implicit debts; implicit guarantee; soft budget constraint; fiscal competition; statistical measure; MIMIC model

（責任编辑：卢艳茹;校对：龙会芳）

收稿日期：2022-03-21

基金项目：湖南省社会科学成果评审委员会课题重大项目“湖南省地方债务风险化解与防范研究”（XSP20ZDA006）;湖南省教育厅科学研究项目重点项目“系统性风险防控下湖南省地方政府债务管控研究”（18A268）;湖南省研究生科研创新项目“金融科技与非效率投资——结构特征、机制检验与监管政策评估”（CX20211097）

作者简介：何涌，男，湖南宁乡人，博士，博士后，教授，研究方向为投融资与信用管理;陈之雨，女，湖南株洲人，研究方向为投融资;毛秋霖，女，湖南岳阳人，研究方向为投融资。