杜佳琛

摘要：本文基于2013和2017年的地方政府负债率进行空间关联性分析，结果显示，省级地方政府债务规模之间确实存在正向的空间相关性，而且由莫兰散点图可以看出大部分省市的负债率都处于高高集聚或低低集聚区，在此基础上对有效规避债务风险提出政策建议。

Abstract： This paper conducts a spatial autocorrelation analysis based on the local government debt data in 2013 and 2017. The results show that there is indeed a positive spatial correlation between the scale of local government debt in various provinces and cities.From the Moran scatter diagram， the debt ratios of most provinces and cities are in high-high or low-low agglomeration areas. On this basis， policy recommendations are made for effective avoidance of debt risks.

关键词：地方政府债务;莫兰指数;空间相关性

Key words： local government debt;Moran index;spatial correlation

中图分类号：F832.7                                      文献标识码：A                                  文章编号：1006-4311（2020）32-0249-02

0  引言

21世纪以来，我国地方债务余额就呈现快速增加的趋势，08年的次贷危机更加速了这一趋势，尽管2015年实行的新预算法开始限制地方政府举债额度，但由于累积余额过大，各地政府仍面临较大的债务偿还压力，地方债务风险和房地产风险已经成为影响当下中国经济稳定发展的两大因素。因此探究省级地方政府债务的空间格局及其动态演变，对治理管控债务风险具有重要的现实意义。

目前学术界对于地方政府债务的空间关联性研究还在起步阶段。韩鹏飞（2015）实证分析我国30个省份的债务数据发现经济发达、基础设施投资比例高的地区举债规模较高。王锋、段然等（2016）研究发现我国地方债规模呈现东中西部地区梯度递减的特征。在空间相关性形成原因方面，刁伟涛（2016）研究发现地区间的举债竞争对地方债空间相关性的影响系数为正。

1  地方政府债务的空间格局

1.1 地方政府债务的分区域概况

根据审计署公布的数据可知，2013年地方债规模呈现东中西部梯度递减的特征，占比分别为46.31%、29.3%和24.39%。需要关注的是中部地区债务余额中负有担保责任的占比最高。这是因为欠发达的中部地区需要加快基础设施投资建设以促进经济发展，而这类基础设施投资的资金主要来源于政府负有担保责任的债务，因此中部地区政府负有担保责任的债务规模最大。

1.2 分省市债务余额分布情况

本文通过对比2013年和2017年的债务余额，来对地方政府债务近几年的变动趋势做具体分析。由图1可知，相较于2013年的债务余额，北京同比下降最多，降低了94.9%，其次是重庆和上海，总计13个省市债务余额呈下降趋势。在债务余额同比上升的省市中，宁夏上升最多，增加了36.6%，其次是青海和贵州。可以看出，经济发展程度较高省份的地方政府债务余额呈下降趋势，经济发展程度较低地區的债务余额呈上升趋势。

2  地方债的空间计量分析

本文选取2013年和2017年作为研究时点，剔除数据缺失较多的西藏，以全国30个省、自治区和直辖市的负债率①为样本，数据来源国家统计局网站、EPS数据库，中国审计署等。

2.1 空间权重矩阵

空间计量经济学中，通常引用空间权重矩阵来反映其他地区对某一地区的相对重要程度，本文基于地理邻接角度建立空间权重矩阵，测度地方政府负债率的空间相关性。赋值规则如下所示：

2.2 全局空间自相关及其动态分析

在空间统计中一般通过莫兰指数值大小来判断变量全局空间相关性的存在和方向，即从全国范围内分析地方政府负债率是呈均衡分布状态还是集聚分布状态。其计算公式为：

由表1可知，我国地方政府负债率空间上存在显著的正相关性，大部分省市的负债率并不是随机分布的，而是有规律地处在高高集聚和低低集聚区。

2.3 局部空间自相关及其动态分析

全局空间自相关偏重于从宏观上分析地方政府债务的空间分散或聚集程度，但不能深入揭示空间分散或聚集的具体位置，难以发现各地区政府债务的空间分布态势。为了进一步判断地方政府负债率的空间集聚性，本文选用莫兰散点图和莫兰统计量两种局部空间自相关方法对我国地方政府负债率进行动态分析。

由图2和表2可知，各省市负债率主要集中在第一和第三象限，第一象限为高高集聚区，即高负债率的省市跟高负债率的省市聚集在一起。两年一直处在高高集聚区主要有青海、云南、四川、甘肃等中西部省市。欠发达的中西部地区需要加快基础设施投资建设促进经济增长，地方财政自有财力难以维持较大的投资支出，所以需要借债来弥补财政收支缺口。而基础设施建设项目周期长回报少，地方政府难以及时偿还债务，从而导致累积负债率越来越大。因此中西部地区大部分省市的负债率都较高。

第三象限表示的是低低集聚区，即低负债率的地区跟地负债率的地区聚集在一起。2013年和2017年均处于低低集聚区的省市有：安徽、江苏、湖北、福建、浙江等东部沿海发达省份。2013年处在低低集聚区的有陕西、上海和北京，但2017年上海和北京进入了高低集聚区，而陕西仍在低低集聚区。原因可能是上海和北京周围省市的地方政府负债率都有所下降而导致其变成高低聚集区。2017年低低集聚区又新增了黑龙江、辽宁和内蒙古，且其周围省市的负债率也较低，说明其地方政府受到了邻近地区政府行为的影响，存在“债务模仿”的可能性。

3  结论和建议

首先地方政府债务余额存在明显的区域差异，东中西部呈梯度递减，中央政府应实行针对性的债务管控政策，重点追责清理东部地区的债务存量，同时在当地财力可控范围内引导中西部地区适当举债发展经济。其次要设定科学合理的地方政府债务限额指标，随着社会的发展地方政府在PPP②模式中的违规变相举债现象愈发严重，因此需要进一步丰富地方政府债务指标以充分发挥出限额管理的应有价值。最后要建立政府债务信息披露体系和责任追究机制，提高债务透明度，尽可能规避债务模仿行为，并遵循“谁借债，谁使用，谁偿还”的全方位管理原则。

注释：

①负债率是年末债务余额与GDP的比值。

②即政府与社会资本合作，是公众基础设施中的一种项目运作模式。

參考文献：

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[2]张军，范子英，方红生.登顶比赛：理解中国经济发展的机制[M].北京：北京大学出版社，2015.

[3]龚强，王俊，贾珅.财政分权视角下的地方政府债务研究：一个综述[J].经济研究，2011，46（07）：144-156.

[4]韩鹏飞.我国地方政府债务布局及其成因[J].上海金融，2015（02）：42-49.

[5]王锋，段然，何晓玲.省域地方政府性债务规模的空间关联性与影响因素研究[J].华东经济管理，2016，30（11）：67-73.

[6]刁伟涛.我国省级地方政府间举债竞争的空间关联性研究[J].当代财经，2016（07）：36-45.

[7]宋美喆，徐鸣鹤.财政竞争视角下的地方政府债务研究[J].财经理论与实践，2017，38（03）：91-96.

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