洪源,秦玉奇，楊司鍵

(1.湖南大學(xué) 經(jīng)濟與貿(mào)易學(xué)院，湖南 長沙 410006;2.財政部 財政科學(xué)研究所，北京 100142)

一、引言

2013年12月30日，審計署公布了在全國范圍內(nèi)開展的政府性債務(wù)審計結(jié)果，審計結(jié)果顯示，截至2013年6月底，地方政府性債務(wù)總額近18萬億元。地方政府性債務(wù)快速增長給國家財政和經(jīng)濟安全帶來了嚴(yán)峻而緊迫的挑戰(zhàn)。在此背景之下，中共十八屆三中全會提出“建立規(guī)范合理的中央和地方政府債務(wù)管理及風(fēng)險預(yù)警機制”。隨后在財政部提交全國人大的2014年財政預(yù)算報告中，明確要全面動態(tài)監(jiān)控地方政府性債務(wù)，并提出了進一步加強地方政府性債務(wù)管理的多項舉措。這說明地方政府性債務(wù)問題已引起國家決策層的高度關(guān)注，成為國家宏觀管理及發(fā)展戰(zhàn)略中急需解決的重要和關(guān)鍵性問題。

從地方政府性債務(wù)的運行規(guī)律來看，地方政府性債務(wù)是一個循環(huán)過程，包括“借債—使用—償還—借債”多個環(huán)節(jié)，而要使這個循環(huán)可持續(xù)，“使用”這個環(huán)節(jié)是最關(guān)鍵的。任何融資形成的負(fù)債，都是為了使用，不存在為融資而融資，為借債而借債的情況?？梢哉f，債務(wù)使用的績效體現(xiàn)未來的整體償債能力，反映未來償債的確定性程度，從而表明地方政府性債務(wù)風(fēng)險的狀況。因此，我國防控地方政府性債務(wù)風(fēng)險的重點應(yīng)從債務(wù)本身轉(zhuǎn)移到債務(wù)使用的績效評價上來(劉尚希，2014)[1]。如何系統(tǒng)開展地方政府性債務(wù)的使用績效評價及優(yōu)化分析，對于切實加強我國地方政府性債務(wù)管理，有效控制和化解地方政府性債務(wù)風(fēng)險都具有重大的現(xiàn)實意義。

從目前對于地方政府性債務(wù)的使用績效研究情況來看，專門的研究成果并不多見?？佳帏Q等(2009)[2]基于投入產(chǎn)出理論，在構(gòu)建了地方政府性債務(wù)資金績效評價指標(biāo)體系基礎(chǔ)上，運用主成分分析法，對我國K省13個市的地方政府性債務(wù)資金的使用績效進行實證評價。金榮學(xué)(2013)[3]以平衡積分卡為依據(jù)，在構(gòu)建地方政府性債務(wù)使用績效評價指標(biāo)體系基礎(chǔ)上，運用層次分析法來開展地方政府性債務(wù)的使用績效評價。上述研究在開展地方政府性債務(wù)使用績效的評價中更多地側(cè)重于選取一些定性評價指標(biāo)，評價方法上也多采用主觀性較強的專家評分法或?qū)哟畏治龇ǎ^少使用科學(xué)規(guī)范的定量評價方法，故難以對地方政府性債務(wù)使用績效進行客觀的定量評價和分析。鑒于我國地方政府性債務(wù)資金投向主要是公共投資領(lǐng)域，同時其資金的償還來源最終來自于公共財政資金，故從本質(zhì)上來看，地方政府性債務(wù)資金是屬于公共財政資金的范疇。對于公共財政資金的使用績效評價，目前已有文獻主要從效率導(dǎo)向出發(fā)，運用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)技術(shù)來開展財政資金使用效率的定量測度和評價。陳詩一和張軍(2008)[4]、王寶順和劉京煥(2011)[5]、高學(xué)武和張丹(2013)[6]等先后利用DEA-Tobit兩步法、DEA-Malmquist指數(shù)法以及修正DEA兩步法對地方政府財政資金效率進行了測算和影響因素分析。上述研究為我們從效率的視角來定量考察地方政府性債務(wù)的使用績效提供了新的思路。但是，在具體效率測評方法上，上述研究所采用的傳統(tǒng)或修正的DEA方法(無論是一階段DEA法還是二階段DEA-Tobit法)在處理效率的外部環(huán)境影響因素上具有很大局限性，存在著無法排除環(huán)境因素和隨機因素對效率影響的問題。

近期我國各級政府已相繼出臺了開展政府性債務(wù)績效評價的有關(guān)規(guī)定，顯然，當(dāng)前對于地方政府性債務(wù)使用績效的評價和優(yōu)化的研究已明顯滯后于實踐部門的需要。綜合當(dāng)前研究成果與不足，本文試圖從效率的視角出發(fā)，對地方政府性債務(wù)的使用績效開展定量評價和優(yōu)化分析。在具體的效率測評方法上，通過運用三階段DEA模型，將影響地方政府性債務(wù)使用效率的外部環(huán)境因素有效剝離，從而測算出更為準(zhǔn)確的地方政府性債務(wù)的真實使用效率。與此同時，鑒于地方政府性債務(wù)項目大多具有公共性和外部性的特點，轄區(qū)之間的地方政府性債務(wù)活動往往具有較強的空間聯(lián)系，因此，本文進一步將地方政府性債務(wù)的使用效率優(yōu)化問題置于空間分析框架下來考察，具體借助空間計量分析方法來開展地方政府性債務(wù)使用效率的空間外溢效應(yīng)及影響機制的實證分析，以期從空間視角探尋出的具有可操作性的地方政府性債務(wù)使用效率的優(yōu)化路徑。

二、地方政府性債務(wù)使用效率的測評

(一)效率測評方法的確立

在地方政府性債務(wù)使用效率的測評方法選擇上，地方政府性債務(wù)資金的使用存在著“單投入、多產(chǎn)出”的特點，而DEA方法可以容易地處理多投入和多產(chǎn)出的情況，并且非參數(shù)DEA方法能夠克服參數(shù)方法設(shè)定效率方程具體形式出現(xiàn)誤差、效率測算的正確性受到函數(shù)形式影響等缺陷，使得其測算出來的相對效率可以更為客觀全面地評估地方政府性債務(wù)使用績效。因此，我們擬采用DEA方法來開展地方政府性債務(wù)使用效率測評。

由于傳統(tǒng)的經(jīng)典DEA方法只考慮到可控的投入因素，無法在測算效率值時將外部環(huán)境因素等不可控因素有效剝離，進而影響了效率測評的準(zhǔn)確性。因而在傳統(tǒng)DEA方法基礎(chǔ)上，F(xiàn)ried等(2002)[7]提出了三階段DEA法，這種方法是將DEA方法和隨機前沿分析方法(SFA)結(jié)合起來的一種非參數(shù)方法，能夠在一定程度上剔除環(huán)境變量和隨機誤差對效率值的影響，從而測度環(huán)境一致狀態(tài)下決策單元的效率值，使得測算結(jié)果更加準(zhǔn)確和真實。由于我國各地區(qū)在經(jīng)濟發(fā)展水平、社會環(huán)境以及政策環(huán)境狀況上都具有很強的不均衡性，各地區(qū)的政府性債務(wù)使用效率顯然會受到自身環(huán)境的影響。因此，我們將三階段DEA法應(yīng)用于地方政府性債務(wù)的效率測評中來，通過將影響地方政府性債務(wù)使用效率的外部環(huán)境因素有效剝離，以期獲得真實、準(zhǔn)確的地方政府性債務(wù)使用效率。具體來看，三階段DEA測算效率的步驟為：

1.第一階段：采用傳統(tǒng)DEA方法測算決策單元的效率值

傳統(tǒng)DEA模型由Charnes、Cooper和Rhodes[8]提出，簡稱CCR，旨在通過線形規(guī)劃方法，將多個決策單元中最有效率的一個定義為技術(shù)前沿面，進而評價“多投入、多產(chǎn)出”模式下決策單元間的相對有效性。但該模型只能計算規(guī)模報酬不變境況下投入產(chǎn)出的效率值，這與實際情況顯然相悖。Banker、Charnes和Cooper[9]在修正CCR 的基礎(chǔ)上構(gòu)建了BCC模型。BCC模型假設(shè)規(guī)模報酬可變，將技術(shù)效率(TE)分為純技術(shù)效率(PTE)和規(guī)模效率(SE)。選取相應(yīng)的投入產(chǎn)出指標(biāo)，利用BCC模型可得出各決策單元的效率值和投入松弛變量。具體地，對于任一決策單元DMU0，對偶形式的BCC模型可以表示為：

目標(biāo)函數(shù)：Min[θ-ε(eTs-+eTs+)]

其中λj≥0,i=1,2,…n;j=1,2,…m;r=1,2,…h(huán)，并且s-≥0,s+≥0

在式(1)中，n為決策單元的個數(shù)，m和h分別為投入和產(chǎn)出變量的個數(shù)，xij為投入要素，yir為產(chǎn)出要素，θ為決策單元DMU0的有效值，s+和s-分別為剩余變量和松弛比變量。若θ=1，且s+=s-，則決策單元DEA有效;若θ=1，且s+≠0，或s-≠0，則決策單元弱DEA有效，若θ〈1，則決策單元非DEA有效。

2.第二階段：運用SFA模型調(diào)整投入變量數(shù)據(jù)

第一階段DEA方法分析得出的效率值受三部分因素影響，即管理效率、環(huán)境因素和隨機誤差。為區(qū)別這三部分因素的影響，在第二階段需構(gòu)建如由第一階段松弛變量與環(huán)境變量構(gòu)成的SFA模型：

sik=fn(zk;δi)+vik+uiki=1,2,…,m;k=1,2,…,n

(2)

為了排除不可控因素的影響，最后根據(jù)估計的結(jié)果，利用式(4)對決策單元的投入松弛進行向上調(diào)整：

3.第三階段：將調(diào)整后的投入變量數(shù)據(jù)重新代入傳統(tǒng)DEA模型核算效率

(二)變量與數(shù)據(jù)

1.投入和產(chǎn)出變量的選取

DEA方法以決策單元的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)為衡量效率的基本要素，故開展地方政府性債務(wù)使用效率的測評需要選取相應(yīng)的投入和產(chǎn)出變量。針對我國地方政府性債務(wù)項目使用和投向特點，在結(jié)合指標(biāo)數(shù)據(jù)的可獲得性和有效性基礎(chǔ)上，投入和產(chǎn)出變量的選擇如下：(1)在投入變量方面，我們選擇各地區(qū)人均地方政府性債務(wù)額作為投入變量(元/人)，用以反映地方政府性債務(wù)的投入情況;(2)在產(chǎn)出變量方面，根據(jù)審計署2011年第35號公告中對地方政府性債務(wù)的審計結(jié)果，我國地方政府性債務(wù)的主要投向領(lǐng)域為基礎(chǔ)設(shè)施和公益性項目，其中，用于市政建設(shè)的債務(wù)資金占比為36.72%，用于交通運輸?shù)膫鶆?wù)資金占比為24.89%，用于教科文衛(wèi)的債務(wù)資金占比為9.54%，用于農(nóng)林水利建設(shè)的債務(wù)資金占比為3.29%，用于這四個領(lǐng)域的總債務(wù)資金占比達到了74.44%。因此，我們選擇了包括基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)類和公益性項目類的兩類指標(biāo)作為產(chǎn)出變量。其中，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)類指標(biāo)選擇能夠客觀反映債務(wù)項目投向市政道路、公共交通等領(lǐng)域的綜合產(chǎn)出情況的指標(biāo)，主要包括各地區(qū)的人均城市道路面積(平方米/人)、人均城市建成區(qū)面積(平方公里/人)、人均公路里程(公里/人)等三類具體指標(biāo);公益性項目類指標(biāo)選擇能夠全面涵蓋債務(wù)項目投向公共衛(wèi)生、義務(wù)教育以及農(nóng)田水利工程等領(lǐng)域的綜合產(chǎn)出情況指標(biāo)，主要包括各地區(qū)的每萬人中小學(xué)在校學(xué)生數(shù)、每萬人衛(wèi)生機構(gòu)床位數(shù)以及人均農(nóng)田有效灌溉面積(公頃/人)等三類具體指標(biāo)。

上述各投入與產(chǎn)出變量之間必須符合“同向相關(guān)性”假設(shè)，即當(dāng)投入量增加時，與之相關(guān)的對應(yīng)產(chǎn)出量不得減少，常用的方法是采用Pearson相關(guān)性檢驗方法對其進行檢測。利用該方法對上述投入和產(chǎn)出項進行檢驗，Stata13.0計算結(jié)果如表1所示。由表1可看出，2010—2012年湖南14個市(州)的投入與產(chǎn)出變量之間相關(guān)系數(shù)均能在5%顯著性水平下通過雙尾檢驗，說明投入與產(chǎn)出變量高度相關(guān)，同時，相關(guān)系數(shù)的符號均為正，這充分說明該投入與產(chǎn)出變量符合模型所要求的“同向相關(guān)性”原則，選取的投入和產(chǎn)出變量具有合理性。

表1 2010—2012年湖南省14個市(州)投入與產(chǎn)出變量的Pearson相關(guān)系數(shù)

說明:***、**、*分別代表在1%、5%和10%的顯著性水平下顯著;括號中的數(shù)為檢驗的P值。

2.環(huán)境變量的選擇

地方政府性債務(wù)資金的使用情況不僅受到債務(wù)運行內(nèi)部系統(tǒng)影響，如債務(wù)資金來源、債務(wù)結(jié)構(gòu)、債務(wù)管理等影響，還受到債務(wù)運行外部環(huán)境因素影響。具體來看，外部環(huán)境變量主要選擇那些影響地方政府性債務(wù)資金的使用但不在樣本主觀可控范圍內(nèi)的因素。參考陳詩一和張軍(2008)[4]以及唐齊鳴和王彪(2012)[11]將地方政府財政資金效率的外部環(huán)境影響因素分為經(jīng)濟、社會以及政策三個方面的做法，我們也從這三個方面來選取具體的影響地方政府性債務(wù)使用效率的外部環(huán)境變量。首先，在經(jīng)濟方面，選取人均GDP(元/人)來作為各地區(qū)的經(jīng)濟環(huán)境變量;其次，在社會方面，選取人口密度(人/平方公里)來作為各地區(qū)的社會環(huán)境變量;最后，在政策方面，選取與地方政府性債務(wù)資金需求密切相關(guān)的各地區(qū)投資率(全社會固定資產(chǎn)投資額/GDP，%)和政府基礎(chǔ)設(shè)施投資傾向(全社會固定資產(chǎn)投資中的政府預(yù)算投資額/政府綜合支出，%)來作為政策環(huán)境變量。

3.數(shù)據(jù)來源

根據(jù)審計署2013年第32號公告中對地方政府性債務(wù)的審計結(jié)果，在地方省、市、縣、鄉(xiāng)四級政府層級中，市級政府性債務(wù)額占整個地方政府性債務(wù)的比重最高，達43.51%，市級政府成為最大舉債體。因此，本文將主要聚焦于市級政府性債務(wù)使用效率分析。鑒于目前我國地方政府性債務(wù)(特別是市級政府性債務(wù))的數(shù)據(jù)尚未向社會公開，因此，從債務(wù)數(shù)據(jù)的可獲得性和真實性考慮，本文選擇了能夠獲得相關(guān)債務(wù)數(shù)據(jù)的2010—2012年湖南省14個地級市(州)為樣本單元來開展債務(wù)效率測評實證分析。其中，各年各市(州)的政府性債務(wù)數(shù)據(jù)由湖南省財政廳金融與債務(wù)處提供，同時，按照財政部制定的《地方政府性債務(wù)報表》中有關(guān)地方政府性債務(wù)統(tǒng)計口徑的規(guī)定，各年各市(州)的政府性債務(wù)額由政府負(fù)有償還責(zé)任的直接債務(wù)額和隱性擔(dān)保的或有債務(wù)額兩部分共同組成。

對于其他產(chǎn)出變量和環(huán)境變量的數(shù)據(jù)，均來源于《湖南統(tǒng)計年鑒》(2011—2013年)和湖南統(tǒng)計信息網(wǎng)中發(fā)布的2010—2012年《湖南省各市州統(tǒng)計公報》。

(三)效率測評結(jié)果及分析

根據(jù)上述投入產(chǎn)出變量以及環(huán)境變量的樣本數(shù)據(jù)，遵從三階段DEA的效率測算步驟，我們可以對2010—2012年湖南省14個地級市(州)政府性債務(wù)使用效率進行測評。其中，第一和第三階段采用DEAP2.1軟件，第二階段采用Frontier4.0軟件。具體的計算步驟在此不再贅述，三個階段的測算及分析結(jié)果如下：

1.第一階段傳統(tǒng)DEA效率測評結(jié)果及分析

運用傳統(tǒng)DEA法中的BCC模型對樣本地區(qū)政府性債務(wù)使用效率進行測評的結(jié)果如表2中左欄所示。在不剔除環(huán)境因素和隨機誤差的情況下，2010—2012年湖南省14個地級市(州)政府性債務(wù)的整體技術(shù)效率平均值為0.628，純技術(shù)效率的均值為0.764，規(guī)模效率的均值為0.798。從整體來看，湖南省地方政府性債務(wù)使用效率較低，規(guī)模效率比技術(shù)效率更接近效率前沿面，這從某種程度上說明了代表純技術(shù)效率的地方政府性債務(wù)運作和管理水平對地方政府性債務(wù)整體使用效率提升的制約作用很大。在湖南省14個市(州)中，處于湘北地區(qū)的岳陽市和湘中地區(qū)的衡陽市的效率值為1，處于效率前沿面;而經(jīng)濟較為落后的湘西地區(qū)的懷化市、張家界市、湘西自治州效率較低，技術(shù)效率值都沒達到0.5。值得注意的是，湘東經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)的長沙市的純技術(shù)效率為1、株洲市和湘潭市的純技術(shù)效率也分別達到0.836和0.812，說明這三個市的地方政府性債務(wù)使用效率低下，主要是規(guī)模效率低下造成的;而郴州市、永州市、邵陽市、婁底市、益陽市、常德市的規(guī)模效率都在0.85以上，說明債務(wù)資金運作和管理水平落后導(dǎo)致的純技術(shù)效率低下是造成它們債務(wù)使用效率低下的主要因素。

表2 地方政府性債務(wù)的第一階段和第三階段DEA效率測評結(jié)果

2.第二階段SFA模型估計結(jié)果及分析

運用式(2)所示的SFA模型估算前面設(shè)置的4個環(huán)境變量對第一階段得出的各決策單元中以人均地方政府性債務(wù)額松弛值代表的投入冗余變量的影響，具體的模型估計結(jié)果如表3所示。

由表3可知，模型的LR單邊檢驗通過了1%的顯著性檢驗，說明第二階段的SFA分析是非常有必要的。模型σ2和γ值均通過了1%的顯著性，表明與隨機誤差相比，地方政府性債務(wù)運行的外部環(huán)境因素的影響更為重要。模型中各環(huán)境變量均通過了至少10%的顯著性檢驗，說明模型變量選取較為合理，并且各環(huán)境變量對投入冗余變量均有較顯著地影響。具體而言：(1)代表經(jīng)濟環(huán)境的人均GDP變量對投入冗余變量的回歸系數(shù)為負(fù)，且通過了10%的顯著性檢驗，這說明經(jīng)濟發(fā)展可以較顯著地減少投入冗余。這和Afonso和Femandes (2008)[12]的研究發(fā)現(xiàn)一樣，他們認(rèn)為收入水平較高的居民能施加更大壓力促使地方政府以更有效率的方式來提供公共物品和服務(wù)。因此，發(fā)達地區(qū)的地方政府性債務(wù)資金使用效率相對更高。(2)代表社會環(huán)境的人口密度變量對投入冗余變量的回歸系數(shù)也為負(fù)，且通過了1%的顯著性檢驗，這說明一個地方的人口密度越大，地方政府性債務(wù)的規(guī)模經(jīng)濟效應(yīng)就越明顯，地方政府運用債務(wù)資金開展基礎(chǔ)設(shè)施以及公益性項目的效率就越高。這與Grossman(1999)[13]、陳詩一和張軍(2008)[4]的相關(guān)研究結(jié)論相一致。(3)代表政策環(huán)境的投資率變量和政府基礎(chǔ)設(shè)施投資傾向變量對投入冗余變量的回歸系數(shù)都為正，其中前者通過了10%的顯著性檢驗，后者通過了5%的顯著性檢驗。這說明在在我國當(dāng)前分稅制體制所導(dǎo)致的地方政府財政收支缺口的巨大壓力背景下，地方政府開展基礎(chǔ)設(shè)施投資的傾向越高、對于投資資金需求越強烈，則越缺乏對于地方政府性債務(wù)資金的有效監(jiān)管，越容易在地方政府性債務(wù)資金使用過程中出現(xiàn)挪用和浪費的情況，從而導(dǎo)致地方政府性債務(wù)資金使用效率低下。

上述結(jié)果表明，各外部環(huán)境變量對于決策單元有著不同的影響，如果不控制這些環(huán)境因素，極有可能造成最終效率估計結(jié)果的偏差。因此，接下來我們應(yīng)用式(3)和式(4)對投入變量進行調(diào)整，使所有地方政府處于相同的環(huán)境之中，進而剔除環(huán)境因素的影響，考察其真實的債務(wù)使用效率。

表3 SFA模型回歸估計結(jié)果

3.第三階段調(diào)整后的DEA效率測評結(jié)果及分析

將第二階段調(diào)整后的決策單元投入值替換原始投入數(shù)據(jù)，再次利用BCC模型進行效率測評。表2右欄顯示了第三階段樣本地區(qū)在同質(zhì)環(huán)境下的政府性債務(wù)使用效率水平。對比第一階段的效率測評情況可知，測評的地方政府性債務(wù)使用效率發(fā)生了較大變化。具體結(jié)果如下：(1)湖南省14個地級市(州)政府性債務(wù)的整體技術(shù)效率均值由0.628提升至0.667，純技術(shù)效率的均值由0.764提升至0.791，規(guī)模效率的均值由0.798提升至0.83。說明剔除外部環(huán)境和隨機因素影響后，地方政府性債務(wù)使用效率有較大程度提高。(2)調(diào)整后，處于技術(shù)效率前沿面的市仍然為2個，其中，湘中地區(qū)的衡陽市調(diào)整前后都處于效率前沿面，說明該市的債務(wù)使用效率確實較好;和第一階段相比，湘中地區(qū)的邵陽市升至效率前沿，表明該市在剔除因素的同質(zhì)環(huán)境下債務(wù)使用效率是高效的。湘北地區(qū)的岳陽市退出了效率前沿，表明其之前的高效并不能真實反映其債務(wù)使用水平。(3)分區(qū)域來看，調(diào)整后的湘中地區(qū)的益陽市、婁底市、邵陽市以及湘西地區(qū)的懷化市、張家界市和湘西自治州的平均技術(shù)效率都有較明顯提升，這說明這些地區(qū)之前較低的技術(shù)效率水平確實與不利的外部環(huán)境;湘南地區(qū)的郴州市、永州市以及湘北地區(qū)的常德市、岳陽市的平均技術(shù)效率都有明顯下降，這說明調(diào)整前的效率并不能反映出這些地區(qū)真實的債務(wù)使用水平，而是較好的外部環(huán)境或運氣造成的效率虛高。

因為第三階段所測算的效率值更加客觀和真實，為了進一步尋找提升地方政府性債務(wù)使用效率的方向，我們在第三階段測算的效率值基礎(chǔ)上，以純技術(shù)效率和規(guī)模效率值0.8為臨界點，將湖南省14個市(州)的債務(wù)使用效率劃分為如圖1所示的4種模式。其中，第一種模式為“雙高”模式，此模式包括衡陽市、邵陽市、婁底市以及岳陽市。此模式下的各市純技術(shù)效率和規(guī)模效率均較高，效率改進空間較少。第二種模式為“高低”模式，此模式主要包括湘中地區(qū)的長沙市、株洲市以及湘潭市，此模式下的各市純技術(shù)效率平均值為0.941，而規(guī)模效率平均值僅為0.696。適當(dāng)擴大舉債規(guī)模，加大債務(wù)資金對基礎(chǔ)設(shè)施以及民生項目的投入是該地區(qū)提升債務(wù)使用效率的重點。第三種模式為“低高”模式，此模式包括常德市、益陽市、郴州市、永州市以及懷化市，這些地區(qū)的規(guī)模效率均高于0.8，但純技術(shù)效率都明顯偏低，這些地區(qū)今后債務(wù)使用效率提升應(yīng)主要依靠純技術(shù)效率的提高，即從加強債務(wù)管理和債務(wù)運作制度創(chuàng)新方向轉(zhuǎn)變。第四種模式為“低低”模式，此模式包括湘西地區(qū)的張家界市和湘西自治州，這些地區(qū)純技術(shù)效率和規(guī)模效率都較低，今后兩者都需要改進，但由于目前該模式下的純技術(shù)效率更低，因此如何進一步加強債務(wù)資金運作和管理應(yīng)該是當(dāng)務(wù)之急。

圖1 湖南地方政府性債務(wù)使用效率模式分類

最后，通過考察第三階段樣本地區(qū)債務(wù)使用效率的區(qū)域分布情況，我們還可以對地方政府性債務(wù)使用效率是否具有空間相關(guān)性做一個較為直觀的判斷。從圖2可以看出，湖南省各市(州)政府性債務(wù)使用效率具有較強的空間相關(guān)性，即地方政府性債務(wù)使用效率具有顯著的空間外溢的特性。顯然，在地方政府性債務(wù)使用效率的優(yōu)化分析中，如果不考慮上述債務(wù)效率的空間特征，缺乏對地方政府性債務(wù)使用效率的空間外溢效應(yīng)及影響機制的全面了解，是無法得出符合實際的可操作性結(jié)論的。因此，在下文中，我們需要進一步對地方政府性債務(wù)使用效率的空間外溢效應(yīng)開展深入分析。

圖2 湖南地方政府性債務(wù)使用效率區(qū)域分布

三、地方政府性債務(wù)使用效率的空間外溢效應(yīng)分析

從現(xiàn)實來看，我國地方政府性債務(wù)項目大都具有公共性、外部性以及關(guān)聯(lián)性的特點，因而轄區(qū)之間的債務(wù)活動往往具有較強的空間聯(lián)系，這也意味著空間上相鄰的其他地區(qū)債務(wù)使用效率有可能會對本地區(qū)債務(wù)使用效率產(chǎn)生空間外溢影響。與此同時，在存在地區(qū)間合作與競爭、區(qū)域資源流動的情況下，影響本地區(qū)債務(wù)使用效率的各類因素，如經(jīng)濟社會環(huán)境因素、政策性因素、債務(wù)管理因素等也有可能對空間上相鄰地區(qū)的債務(wù)使用效率產(chǎn)生空間外溢影響。在將前面測算得出的債務(wù)使用效率值作為被解釋變量的基礎(chǔ)上，下面我們將通過構(gòu)建空間計量模型，對地方政府性債務(wù)使用效率的空間外溢效應(yīng)及影響機制進行實證檢驗和分析，以期探尋出優(yōu)化地方政府性債務(wù)使用效率的可行路徑和措施。

(一)空間計量模型的構(gòu)建

空間計量經(jīng)濟學(xué)的概念最早是由 Paelinck 在1974 年提出的，此后經(jīng)過眾多學(xué)者的不斷豐富，Anselin(1988)[14]將經(jīng)典計量經(jīng)濟學(xué)中忽略的空間因素納入模型中，逐漸形成了較為完整的研究體系?？臻g計量模型的基本模型包括空間滯后模型(SAR 模型)、空間誤差模型(SEM 模型)、空間杜賓模型(SDM 模型)等。在此，我們根據(jù)前述的地方政府性債務(wù)使用效率空間外溢效應(yīng)可能路徑，以空間滯后模型和空間杜賓模型為基礎(chǔ)，設(shè)定了如下實證分析所需的空間面板基本分析模型：

TEit=α0+δWTEit+β1ECONit+β2SOCIit+

β3POLIit+β4MANAit+μit

(5)

TEit=α0+δWTEit+β1ECONit+β2SOCIit+

β3POLIit+β4MANAit+θ1WECONit+

θ2WSOCIit+θ3WPOLIit+θ4WMANAit+φit

(6)

在式(5)所示的空間面板滯后模型(SAR)中，被解釋變量TEit代表i地區(qū)t年的地方政府性債務(wù)使用效率值(由前面三階段DEA測算結(jié)果中的樣本地區(qū)技術(shù)效率來表示)。解釋變量中W代表以地理特征或者社會經(jīng)濟特征設(shè)置的n×n階空間權(quán)重矩陣，WTEit代表空間滯后變量，ECONit代表影響債務(wù)使用效率的經(jīng)濟環(huán)境類變量，SOCIit代表影響債務(wù)使用效率的社會環(huán)境類變量，POLIit代表影響債務(wù)使用效率的政策環(huán)境類變量，MANAit代表影響債務(wù)使用效率的債務(wù)內(nèi)部管理類變量。在空間面板滯后模型的估計系數(shù)中，β1、β2、β3以及β4分別表示本地區(qū)的經(jīng)濟環(huán)境、社會環(huán)境、政策環(huán)境以及債務(wù)管理因素對于本地區(qū)政府性債務(wù)使用效率的影響程度。而δ則表示空間上相鄰的其他地區(qū)債務(wù)使用效率對于本地區(qū)債務(wù)使用效率的空間外溢影響程度。

Lesage和Pace(2009)[15]指出，一個區(qū)域的自變量發(fā)生變化，不僅影響該區(qū)域的因變量，還可能影響其他地區(qū)的因變量。因此，在式(6)所示的空間面板杜賓滯后模型(SDM)中，相對于SAR模型，新增了WEconit、WSOCIit、WPOLIit以及WMANAit等四項空間解釋變量，四項空間解釋變量的估計系數(shù)θ1、θ2、θ3以及θ4則對應(yīng)代表了空間上相鄰的其他地區(qū)的經(jīng)濟環(huán)境、社會環(huán)境、政策環(huán)境以及債務(wù)管理因素對于本地區(qū)的政府性債務(wù)使用效率的空間外溢影響程度。

(二)變量選取與數(shù)據(jù)來源

首先，為了綜合測度地方政府性債務(wù)使用效率的空間外溢效應(yīng)，對于前面構(gòu)建的空間計量模型式(5)和式(6)中的空間權(quán)重矩陣W的設(shè)置，我們分別以地理特征和經(jīng)濟特征兩個角度建立包括鄰接標(biāo)準(zhǔn)和經(jīng)濟距離在內(nèi)的空間權(quán)重矩陣，以更為準(zhǔn)確地把握債務(wù)使用效率的空間外溢效應(yīng)(洪源等，2014)[16]。其中，鄰接標(biāo)準(zhǔn)空間權(quán)重矩陣是指按照鄰近地理標(biāo)準(zhǔn)來設(shè)置空間權(quán)重矩陣，即如果兩個1在地理上相鄰，則相應(yīng)的權(quán)重為1，否則為0。經(jīng)濟距離空間權(quán)重矩陣的形式則如式(7)所示：

其次，對于空間計量模型式(5)和式(6)中具體解釋變量的選取，結(jié)合前面SFA模型中的外部環(huán)境變量的選取思路，我們以各地區(qū)人均GDP(pgdpit)來具體代表經(jīng)濟環(huán)境類因素ECONit，以人口密度(pdenit)來代表社會環(huán)境類因素SOCIit，以投資率(investit)和政府基礎(chǔ)設(shè)施投資傾向(govinit)來共同代表政策環(huán)境類因素POLIit。在此基礎(chǔ)上，我們進一步選取了擔(dān)保債務(wù)占比(地方政府擔(dān)保債務(wù)額/地方政府性債務(wù)總額，grantit)、債券類債務(wù)占比(地方政府債券類債務(wù)額/地方政府性債務(wù)總額，bondit)、土地出讓收入占比(地方政府土地出讓金收入/地方政府綜合財力，landit)來共同代表地方政府債務(wù)管理類因素，三者從地方政府性債務(wù)的透明度、規(guī)范度以及償債來源等三個角度反映了債務(wù)的管理情況。

表4 模型中各解釋變量的描述性統(tǒng)計

說明：各解釋變量的取值均為取自然對數(shù)后的值。

最后，上述解釋變量的湖南省2010—2012年14個市(州)的面板數(shù)據(jù)主要來源于《湖南統(tǒng)計年鑒》(2011—2013年)。另外，擔(dān)保債務(wù)和債券類債務(wù)占比中的相關(guān)擔(dān)保和債券類債務(wù)的數(shù)據(jù)由湖南省財政廳金融與債務(wù)處提供，各市(州)的土地出讓金收入數(shù)據(jù)來自于《中國國土資源年鑒》(2011—2013年)。具體模型中各解釋變量描述性統(tǒng)計值如表4所示。

(三)實證結(jié)果及分析

在使用空間計量模型之前，需要對前面測度的樣本地區(qū)債務(wù)使用效率的空間相關(guān)性進行檢驗。在此我們分別采用Moran’s I指數(shù)和Geary’s C指數(shù)的方法測度樣本地區(qū)債務(wù)使用效率的空間相關(guān)性。從表5可以看出，2010—2012年兩類指數(shù)均通過1%的顯著性檢驗，表明湖南省各市(州)政府性債務(wù)使用效率都具有較強的空間相關(guān)性。

表5 湖南省各市(州)政府性債務(wù)使用效率的空間相關(guān)性

說明：***、**、*分別代表在1%、5%和10%的顯著性水平下顯著。

在空間面板數(shù)據(jù)模型具體形式選擇上，由表6中的Hausman檢驗結(jié)果可知，固定效應(yīng)優(yōu)于隨機效應(yīng)的選擇。在此基礎(chǔ)上，依據(jù)前面式(5)和式(6)所示的空間面板數(shù)據(jù)模型，我們運用MATLAB R2010b空間計量軟件包對模型進行了系數(shù)估計，具體估計結(jié)果如表6所示。

從總體估計結(jié)果看，各模型的R-squared值反映出模型能夠較好地擬合變量數(shù)據(jù)集，同時siga2較小，LogL的值較大,都表明本模型的擬合是優(yōu)良的。此外，Wald test spatial lag和Wald test spatial error檢驗結(jié)果表明了無法拒絕空間滯后和空間誤差同時不存在的原假設(shè)，因此，相對于空間滯后模型(SAR)，空間杜賓模型(SDM)更為合理，因此，我們主要采用其中的空間杜賓模型的估計結(jié)果來進行解釋。

具體從表6所示的估計結(jié)果可知，模型1至模型4中WTEit的估計系數(shù)都為正，且都通過了1%的顯著性檢驗，說明地方政府性債務(wù)使用效率存在顯著的空間相關(guān)性，并且空間上相鄰地區(qū)債務(wù)使用效率對于本地區(qū)債務(wù)使用效率有正向影響，即相鄰地區(qū)債務(wù)使用效率越高，本地區(qū)的債務(wù)使用效率也越高，區(qū)域間的債務(wù)使用效率具有較強的空間外溢效應(yīng)。

表6 地方政府性債務(wù)使用效率空間外溢效應(yīng)的空間計量模型估計結(jié)果

說明：W代表以地理特征或經(jīng)濟特征距離設(shè)置的空間權(quán)重矩陣;***、**、*分別代表在1%、5%和10%的顯著性水平下顯著;系數(shù)估計值下方的括號內(nèi)列示的是相應(yīng)估計系數(shù)的t統(tǒng)計值。

在不考慮各類地方政府性債務(wù)使用效率的影響因素變量的空間外溢效應(yīng)情況下，由模型1至模型4可以看出，代表經(jīng)濟環(huán)境因素的人均GDP(pgdpit)和代表社會環(huán)境因素的人口密度(pdenit)的估計系數(shù)顯著為正，代表政策環(huán)境因素的投資率(investit)和政府基礎(chǔ)設(shè)施投資傾向(govinit)的估計系數(shù)顯著為負(fù)，即本地區(qū)經(jīng)濟越發(fā)達和人口密度越大，政府性債務(wù)使用效率越高，本地區(qū)投資率和政府基礎(chǔ)設(shè)施投資傾向越高，政府性債務(wù)使用效率越低，這與前面SFA模型中所得出的各外部環(huán)境因素對于地方政府性債務(wù)使用效率的影響結(jié)論是一致的。另外，在模型中新加入的地方政府性債務(wù)內(nèi)部管理因素變量中，擔(dān)保債務(wù)占比(grantit)和土地出讓收入占比(landit)的估計系數(shù)為負(fù)，而債券類債務(wù)占比(bondit)為正，這說明本地區(qū)的政府性債務(wù)的透明度越低、債務(wù)償債資金對于土地出讓收入的依賴程度越高，政府性債務(wù)使用效率越低，同時本地區(qū)的政府性債務(wù)的舉債方式越規(guī)范、債務(wù)市場化程度越高，政府性債務(wù)使用效率則越高。

要進一步考察地方政府性債務(wù)的各類影響因素變量的空間外溢效應(yīng)，我們需借助代表空間杜賓模型的模型2和模型4的估計結(jié)果來具體分析。Elhorst 和Fréret(2009)[17]認(rèn)為，空間杜賓模型解釋變量系數(shù)估計值不能像空間滯后和誤差模型的系數(shù)估計值那樣解釋為對被解釋變量的邊際效應(yīng)，他們從求解偏微分的角度，將空間杜賓模型中解釋變量對被解釋變量的影響分直接效應(yīng)和間接效應(yīng)，并認(rèn)為后者反映出了相應(yīng)的空間外溢效應(yīng)。因此，我們需要通過如表7來反映出空間杜賓模型(模型2和模型4)中的各解釋變量的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)，進而具體分析各解釋變量的空間外溢效應(yīng)。

首先，從表7中可以看出，各解釋變量的直接效應(yīng)在方向上與前面模型2及模型4中的各解釋變量估計系數(shù)方向都是一致的，這說明各解釋變量所代表的影響因素對于本地區(qū)政府性債務(wù)使用效率的影響方向沒有發(fā)生變化。但各解釋變量的直接效應(yīng)估計值與前面模型中的估計值存有一定差別，這主要反映在反饋效應(yīng)上。例如，在以鄰接空間權(quán)重矩陣為基礎(chǔ)構(gòu)建的模型2中，人均GDP的系數(shù)估計值為0.6235，而其直接效應(yīng)為0.5842，兩者的差額0.0393則由反饋效應(yīng)反映出來。

表7 空間杜賓模型(SDM)的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)

說明：***、**、*分別代表在1%、5%和10%的顯著性水平下顯著。

其次，從代表債務(wù)外部運行環(huán)境因素的各解釋變量的間接效應(yīng)來看，由表7可知，人口密度(pdenit)的間接效應(yīng)都沒有通過顯著性檢驗，這說明某一地區(qū)的人口密度對于其相鄰地區(qū)的政府性債務(wù)使用效率沒有產(chǎn)生空間外溢效應(yīng);而人均GDP(pgdpit)、投資率(investit)和政府基礎(chǔ)設(shè)施投資傾向(govinit)的間接效應(yīng)都通過了至少10%的顯著性檢驗，說明三者的空間外溢效應(yīng)較明顯。其中，三者的間接效應(yīng)都為負(fù)，說明某一地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平、投資水平以及政府基礎(chǔ)設(shè)施投資意愿越高，其相鄰地區(qū)的政府性債務(wù)使用效率就越低。之所以會出現(xiàn)這種情形，主要是在當(dāng)前我國重視經(jīng)濟發(fā)展的政績考核體制下，通過負(fù)債加大基礎(chǔ)設(shè)施和固定資產(chǎn)投資是地方政府短期內(nèi)提高政績，跑贏以GDP為主要目標(biāo)的“競標(biāo)式競爭”的主要途徑。因此，一旦某一地區(qū)政府采取了通過負(fù)債加大投資促進經(jīng)濟短期增長的措施，在晉升激勵和區(qū)域競爭的共同作用下，相鄰地區(qū)政府也將采取類似的做法，由此產(chǎn)生區(qū)域“連鎖”效應(yīng)。而由前面分析可知，地方政府投資規(guī)模和投資意愿的提高會造成其對債務(wù)資金的需求更為強烈，從而逐步忽略了對于債務(wù)資金的有效監(jiān)管，最終導(dǎo)致債務(wù)資金使用效率降低。

最后，從代表債務(wù)內(nèi)部管理因素的各解釋變量的間接效應(yīng)來看，土地出讓收入占比(landit)、擔(dān)保債務(wù)占比(grantit)和債券類債務(wù)占比(bondit)的間接效應(yīng)都通過了至少10%的顯著性檢驗，說明三者也具有空間外溢效應(yīng)。其中，債券類債務(wù)占比的間接效應(yīng)為正，說明某一地區(qū)債務(wù)的舉債方式的規(guī)范化和市場化程度越高，其相鄰地區(qū)的政府性債務(wù)使用效率越高。擔(dān)保債務(wù)占比和土地出讓收入占比的間接效應(yīng)都為負(fù)，說明某一地區(qū)債務(wù)的透明度越低、債務(wù)償債資金對于土地出讓收入的依賴程度越高，相鄰地區(qū)的政府性債務(wù)使用效率越低。上述情況說明，區(qū)域間地方政府性債務(wù)的運行和管理模式具有“示范”效應(yīng)和“聚集”效應(yīng)，某一地區(qū)在債務(wù)的舉債方式、管理模式以及償債來源上的做法，會導(dǎo)致相鄰地區(qū)去“模仿”，進而對相鄰地區(qū)的債務(wù)使用效率產(chǎn)生影響。

四、結(jié)論與建議

(一)研究結(jié)論

本文首先運用三階段DEA模型，以2010—2012年湖南省14各市(州)的相關(guān)政府性債務(wù)數(shù)據(jù)為樣本數(shù)據(jù)，對地方政府性債務(wù)使用效率進行了測評。測評結(jié)果表明，相較第一階段DEA效率測評情況，第三階段DEA調(diào)整后的地方政府性債務(wù)效率發(fā)生了明顯變化，說明債務(wù)運行的外部環(huán)境因素和隨機誤差確實對性債務(wù)使用效率產(chǎn)生了重要影響。從效率整體情況來看，湖南省地方政府性債務(wù)的整體技術(shù)效率均值為0.667，整體效率不高，有較大的提升空間，同時，純技術(shù)效率值為0.791，規(guī)模效率為0.83，規(guī)模效率比技術(shù)效率更接近效率前沿面，這說明了代表純技術(shù)效率的債務(wù)內(nèi)部管理水平對地方政府性債務(wù)使用效率提升的制約作用很大。從效率模式劃分情況來看，按照純技術(shù)效率和規(guī)模效率值0.8為臨界點劃分，湖南省屬于地方政府性債務(wù)使用效率“雙高”型的地級市并不多，僅有4個，而大部分地級市的債務(wù)使用效率都屬于“高低”型或“低高”型模式，因而更多地區(qū)的債務(wù)使用效率還應(yīng)該通過提高純技術(shù)效率或規(guī)模效率加以改進。在此基礎(chǔ)上，鑒于測算出的湖南省各市(州)債務(wù)使用效率表現(xiàn)出較明顯的空間相關(guān)性,本文進一步將地方政府性債務(wù)使用效率的優(yōu)化問題置于空間分析框架下來考察，綜合運用空間滯后模型(SAR)和空間杜賓模型(SDM)，通過設(shè)置鄰接權(quán)重和經(jīng)濟距離空間權(quán)重矩陣，實證分析了地方政府性債務(wù)使用效率的空間外溢效應(yīng)及影響機制。研究顯示，就地方政府性債務(wù)使用效率本身而言，其空間外溢效應(yīng)無論在何種空間權(quán)重矩陣下都非常明顯，并且空間上相鄰地區(qū)的債務(wù)使用效率對于本地區(qū)債務(wù)使用效率的影響方向為正向影響，即相鄰地區(qū)的債務(wù)使用效率越高，本地區(qū)的債務(wù)使用效率也越高。同時，就地方政府性債務(wù)使用效率的各影響因素來看，除了對于本地區(qū)債務(wù)使用效率產(chǎn)生顯著影響外，對于相鄰地區(qū)債務(wù)使用效率也都產(chǎn)生了較為明顯的空間外溢效應(yīng)。

(二)地方政府性債務(wù)使用效率優(yōu)化建議

根據(jù)上述研究結(jié)論，我們提出了基于空間視角下的地方政府性債務(wù)使用效率優(yōu)化建議：

1.深化財政體制和政績考核體制改革，為地方政府性債務(wù)使用效率優(yōu)化創(chuàng)造良好的外部環(huán)境

我國1994年分稅制改革所呈現(xiàn)的“財權(quán)(財力)上收”、“事權(quán)(支出責(zé)任)下移”特征，是導(dǎo)致地方政府財源不足、大規(guī)模舉借債務(wù)的根源所在。同時，以任期內(nèi)經(jīng)濟增長及GDP等單純經(jīng)濟指標(biāo)為導(dǎo)向的政績考核體制大大激勵了地方政府官員的短期行為，為了跑贏以GDP為主要目標(biāo)的“競標(biāo)式競爭”，地方政府不惜相競擴大債務(wù)規(guī)模來加大基礎(chǔ)設(shè)施和固定資產(chǎn)投資，許多重復(fù)建設(shè)、盲目建設(shè)的債務(wù)項目在缺乏科學(xué)論證及民主決策的情況下匆匆上馬，導(dǎo)致地方政府性債務(wù)使用效率低下。并且上述趨勢在區(qū)域間政府競爭背景下通過“連鎖”效應(yīng)顯得愈發(fā)明顯。因此，今后應(yīng)在深化政府間財政體制改革，確保地方政府財權(quán)與事權(quán)(支出責(zé)任)相匹配的基礎(chǔ)上，在地方政府官員政績考核體制方面應(yīng)改變當(dāng)前這種“唯GDP”標(biāo)準(zhǔn)，并明確其在職期間的“社會經(jīng)濟成效—政績運作成本—債務(wù)績效水平”的聯(lián)動考核標(biāo)準(zhǔn)。同時，通過提高政府投資決策的透明度、強化公共投資績效考核、建立地方政府信用評級制度等方式約束地方政府投資行為，改變地方政府基礎(chǔ)設(shè)施投資最大化傾向，為地方政府性債務(wù)使用效率優(yōu)化提升創(chuàng)造良好的外部環(huán)境。

2.構(gòu)建規(guī)范有序的地方政府性債務(wù)運行和管理制度，為地方政府性債務(wù)使用效率優(yōu)化創(chuàng)造提供制度基礎(chǔ)

根據(jù)本文的研究結(jié)論，地方政府性債務(wù)的規(guī)范化和市場化程度越高，對地方政府性債務(wù)使用效率提升的效果就越明顯，同時，通過區(qū)域間“示范”效應(yīng)和“聚集”效應(yīng)還能對促進相鄰地區(qū)債務(wù)使用效率的提升。因此，今后應(yīng)以提高地方政府性債務(wù)的規(guī)范化和市場化為目標(biāo)，加強如下方面的債務(wù)運行和管理制度建設(shè)：首先，適當(dāng)賦予地方政府發(fā)債權(quán)。建立規(guī)范的地方公債制度是地方政府舉債融資機制改革的方向，因而在我國修訂《預(yù)算法》賦予地方政府舉債權(quán)的基礎(chǔ)上，應(yīng)積極探索并推動部分有條件的地方政府開展債券自發(fā)自還改革試點，試行地方政府債券市場化。其次，規(guī)范地方政府性債務(wù)使用管理制度。在明確地方政府性債務(wù)資金應(yīng)該僅用于基礎(chǔ)設(shè)施和公益性項目的基礎(chǔ)上，建立起完善的債務(wù)投資項目績效評價和問責(zé)制度，包括對債務(wù)支出項目的成本—收益分析、內(nèi)部控制在整個債務(wù)支出過程的運用、項目決策人及主要領(lǐng)導(dǎo)人負(fù)責(zé)制等。同時，逐步引入權(quán)責(zé)發(fā)生制為地方政府性債務(wù)核算、債務(wù)預(yù)算及財務(wù)報告的會計基礎(chǔ)，全面反映地方政府財務(wù)狀況的資產(chǎn)負(fù)債信息。最后，將地方政府性債務(wù)資金納入預(yù)算管理，硬化預(yù)算約束。通過編制地方政府性債務(wù)預(yù)算，把地方政府性債務(wù)的所有收支項目都納入預(yù)算，可以控制地方政府性債務(wù)的總規(guī)模，明確債務(wù)的使用方向，進而通過重點跟蹤測算出債務(wù)的使用效率。

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