地方政府债务风险测度与防范
——以山西省为例

2022-12-13 03:02李书婷
税务与经济 2022年6期
关键词:财政收入山西省债务

李书婷,牛 煜

(1.山西金融职业学院 ,山西 太原 030000;2.中国建设银行 北京分行,北京 100032)

一、引 言

党的十九大报告将防范化解重大风险作为“三大攻坚战”之首提出。基于近年来中国地方政府债务风险问题发展的严峻形势以及在新发展理念的指导下,[1]化解地方政府债务风险成为中国政府防范化解系统性金融风险高度关注的问题之一。[2]根据财政部公布的数据,截至2022年6月末,中国地方政府债务余额为34.75万亿元,虽说仍在全国人大批准的限额之内,但较2021年6月末有了较大幅度的增长。作为地方政府平衡财政收支的工具,地方政府债务无疑可促进地方经济繁荣发展,但若地方政府举债过度,再加之资金运用不当,则会对经济安全造成一定的威胁。[3]事实上,自2008年以来,在积极的财政政策的刺激下,中国地方政府债务规模加速增长,随之而来不断累积的地方政府债务风险成为了新时代金融安全战略中应高度关注的潜在风险。[4]

作为研究热点之一,国内外诸多学者就地方债务风险测度以及防范问题进行了诸多研究。关于地方政府债务风险的测度主要形成了两种思路:第一种思路侧重于构建能够反映地方债务风险的评估指标体系,该思路无法通过确定债务违约概率来评估债务违约风险,更倾向于对地方政府债务风险进行临界值下的排序评估,主要包括多元统计分析法、层次分析法以及人工神经网络法;[5]第二种思路是基于未定权益分析法,通过构建KMV模型对债务违约概率以及相应的违约风险进行测度。KMV模型是1997年KMV公司基于Merton的期权定价理论提出的一种信用监测模型,[6]该模型进行适当改造后可用于地方政府债务风险分析。目前,国内已有学者基于KMV模型对我国部分省市地方政府债务风险作出测度并提出相关的对策建议。[7-10]关于地方债务违约风险的防范研究,更多的是规范性研究。例如,周世愚在回顾了分税制改革后我国地方政府债务风险的发展阶段以及当前地方政府债务风险的主要特征后,对地方政府债务风险的防范化解路径作出展望。[2]周亮等对国内外学者关于地方政府债务风险防范化解的难点和实现路径进行系统性总结分析后发现,现有建议更多是理论方面的阐述,缺乏实证分析,可操作性依然有所欠缺。[11]而李淑芳等分析了地方政府债务风险成因,结合之前防范化解地方政府债务风险的策略后,提出了更易于政府操作的防范技术方案。[12]

经过上述文献梳理不难看出,目前国内已有许多学者运用KMV模型对地方政府债务风险进行了测度,但是鲜有文献针对地方政府债务风险进行专门研究,并且研究所用数据较为陈旧。由于当前新冠疫情影响、社会环境的不确定性以及地方政府债务风险的持续累积,控制地方政府债务风险已经成为我国地方政府的主要政策性负担,对地方政府债务风险进行合理测度,科学论证适度的地方政府债务规模已成为维持地方政府以及经济系统健康稳定、可持续发展的前提,对防范化解重大风险具有重要理论及现实意义。因此,本文将在前人研究的基础上,采用较新的数据,建立修正的KMV模型,以山西省政府近年来债务风险为例进行测度,并结合实证分析结果对我国地方政府债务管理以及风险防范提出相关建议。

二、我国地方政府债务风险形成的原因

国内学者从不同的角度出发,探究我国地方政府债务风险形成的深层次原因,主要可以概括为以下四方面因素。

1.财政体制原因

1994年我国实施分税制改革以来,事权和财权的错位给地方政府带来沉重负担。地方政府在承担一般性财政支出的基础上,还要进行基础设施建设,[13-14]承担体制变革中破产国企的兜底成本等。[15]此外,我国财政转移支付制度不完善也是地方政府大力举债的原因之一。[15]在我国现有的财政转移支付体系下,高财政收入地区往往可以获得更多的转移支付额。以税收返还为例,以基数法确定返还额有利于高财政收入地区,而欠发达地区无法通过税收返还弥补自身的资金缺口。且转移支付中一般性转移支付较少,而专项转移支付较多,专项转移支付还需要地方政府进行资金配套,进一步加剧了地方政府的资金压力。地方政府不得不通过举债的方式来满足发展需要。

2.政治体制原因

在以“GDP增长率”为核心的地方官员考核制度和以投资作为主导的经济增长模式的双重激励下,地方政府官员极易产生唯经济论的思想,并通过大力举债进行投资以刺激当地GDP增长,从而达到其政治晋升的目的。[16]此外,我国地方政府官员任职期短且变动频繁,使得地方政府官员极易产生机会主义倾向,通过大力举债发展“短期政绩工程”。而偿债期限与任职期限不匹配和离任审查制度不完善等使得地方官员有动机大力举债,将更多的资金投向市政建设以凸显政绩。[13]

3.财政政策原因

为应对亚洲金融危机的冲击,我国1998年通过发行国债的方式实施积极的财政政策,以“国债转贷”的形式向地方政府转借国债资金,并要求其将大部分资金投入到基础设施建设项目。[17]除负有偿还国债的义务外,这些基建项目需要地方政府配套大量资金,财政吃紧的地方政府不得不继续通过融资平台等渠道进行融资,导致地方政府债务问题进一步严重。[15]2008年为应对全球金融危机,我国政府同样实施了积极的财政政策,通过“四万亿”计划短期内稳定了我国的经济,同时也为地方政府举债进行了松绑,从而导致地方政府债务规模呈现爆发式增长。[18-19]

4.政府投融资体制不健全

首先,中央政府早期对地方政府融资限制过多。受分税制改革的影响,地方政府在事权不变的情况下财政收入明显减少。1995年实施的《预算法》更是直接堵上了地方政府合理发债的大门。[20]在事权、财权的不匹配以及种种限制下,地方政府的融资方式和资金来源渠道都非常单一,主要通过设立投融资平台获得银行贷款的方式来满足资金需求。在中央政府对银行贷款作出限制后,部分地方政府采用了融资成本更高、偿付压力更大的BT、信托等方式,这也导致地方政府债务风险逐渐上升。其次,缺乏对地方政府的预算“硬约束”,资金监管缺位。长期以来,中央政府对地方政府的预算“软约束”使得地方政府债务管理处于不透明、不公开的状态,[21]导致债务资金使用效率低下,缺乏明确的资金监管,进一步加大了地方政府债务风险。

三、地方政府债务风险测度——以山西省为例

(一)山西省政府债务风险初识别

近年来山西省GDP总量持续稳定,2019年达到17 026.7亿元,经济增长率自2017~2019年年均超过6%,经济发展保持良好态势。但2019年山西省一般公共预算支出远大于一般公共预算收入,财政自给率①财政自给率=一般公共财政预算收入/一般公共财政预算支出×100%仅为49.83%,财政缺口较大。

从债务规模总量来看,山西省地方政府债务风险总体可控。截至2019年末,山西省政府债务余额3511.89亿元,相比2018年末增长18.4%,其中,一般债务2157.82亿元,专项债务1354.07亿元。2019年,山西省政府债务限额为3799.03亿元。

从政府债务率②政府债务率=年末债务余额/当年政府综合财力来看,截至2019年末,山西省政府债务率为56.9%,比国际公认警戒线100%低43.1个百分点,由此可知山西省地方政府债务水平较低。

从政府负债率③政府负债率=年末债务余额/当年GDP来看,2019年山西省政府负债率为20.6%,根据学者对各省市负债率预警值的确定标准建议,中西部省份的预警值在25%以上,[22]因此,目前山西省政府债务信用风险较低。

表1 山西省2017~2019年债务情况

通过以上分析,近年来山西省地方政府债务风险尚在安全范围内,但是为了避免经济增长的不确定因素带来的经济发展的动荡,以及响应中央政府为了促进经济高质量发展而提出的“双循环”新发展格局,山西省政府债务的规模在未来几年必然会呈大幅度上升趋势,偿债压力也与日俱增。因此,本文在初步识别风险的基础上通过KMV模型对山西省的地方债务风险进行再测度,进一步提出有效的对策建议,以期深入推动山西省走出疫情影响的困境,并为经济实现逆势上扬做出应有的贡献。

(二)山西省地方政府债务风险再测度

1.地方政府债务测度模型建立

使用修正后的KMV模型评估预测山西省2020~2022年地方政府债务风险,首先需要预测这三年用于偿还债务的财政收入及地方政府当期应偿还的债务,并据此计算四个参数值:财政收入的增长率和波动率、政府债务违约距离及违约概率。

本文利用修正后的KMV模型测度地方政府债务风险时,对参数估计进行了一定的调整:将企业资产价值替换为地方政府的财政收入,将企业资产价值的收益率和波动性分别替换为地方财政收入的增长率和波动性,将企业到期需要偿还的债务替换为地方政府到期需要偿还的债务本息。通过建立地方政府GDP与财政收入的时间序列,利用统计方法对未来的财政收入情况进行预测,进而预估地方政府债务未来的违约距离和违约概率。

假设某一期的可用于偿还的地方政府财政收入用FRt表示,建立函数关系,即

f(xt)为随机变量xt的某一函数。

且假设地方财政收入服从马尔科夫随机过程,则有:

其中,dFRt为地方财政收入的增长量,dxt为马尔科夫随机过程的增量,g为地方财政收入的增长率,σ为地方财政收入的方差,即波动率。

假设期初可偿还财政收入为FR0,由上式可得,当t>0时,地方财政收入可表示为:

此时,可用于偿还的地方政府财政收入服从正态分布,所以有:

假设地方政府债务用GD表示,那么当某一时期可用于偿还的地方财政收入FR小于地方政府债务GD时,就会出现政府违约。所以,违约距离和违约概率分别为:

其中,N(·)表示服从累积标准正态分布。[23]

2.参数估计及检验

(1)2020~2022年财政收入预测

本文收集1960~2019年山西省GDP和一般公共预算内财政收入(FR)数据,通过计算相关参数波动性获取2020~2022年山西省财政收入的预测值。山西省地区生产总值和财政收入都呈逐年上升趋势,因此均为非平稳序列。

1960~2019年山西省GDP与一般公共预算内财政收入数据均为时间序列数据,需要先对其进行协整检验,如果这二者数据均满足平稳序列或协整,才可以对其进行回归分析从而预测未来三年的山西省财政收入。而且这两组时间序列都是非平稳序列,为了进一步准确检验这两组时间序列的单整阶数,需要对其进行单位根检验,使数据趋于平稳。

根据ADF检验结果,FR的一阶差分序列(DFR)的ADF统计值均小于1%、5%、10%临界值,且P值均小于0.01、0.05、0.1的显著水平,因此不存在单位根,序列平稳,即FR属于一阶单整序列。ln GDP原序列的ADF统计值均大于1%、5%、10%的临界值,且P值均大于0.01、0.05、0.1的显著水平,因此,存在单位根,非平稳;lnGDP的一阶差分序列(DlnGPD)的ADF统计值均小于1%、5%、10%临界值,且P值均小于0.01、0.05、0.1的显著水平,因此不存在单位根,序列平稳,即GPD属于二阶单整序列,取其对数lnGPD属于一阶单整序列。因此,FR和lnGDP两个变量均满足一阶单整。[9]

表2 单位根检验结果

对上述两个变量进行双向回归,提取残差项和,对其进行ADF检验,结果如表3所示。

表3 残差项的单位根检验

由表3可知,e1和e2的ADF统计值概率小于0.05对应的临界值,在5% 的显著水平下不存在单位根,满足平稳序列,即e1和e2存在协整关系,下一步需要建立回归模型进行分析。

根据协整性检验临界值的计算公式C(α)=φ∞+φ1T-1+φ2T-2(其中T表示样本容量),结合协整临界值表,计算可得5%的显著水平下协整临界值C(α)=-3.432,残差的ADF统计量值小于计算出的协整临界值,所以这两组时间序列数据是协整的,可以通过OLS估计建立FR和lnGDP的回归方程,样本回归方程为:

利用Eviews8对1960~2019年山西省的GDP数据进行进一步时间序列分析,建立GDP的自回归模型:

从表4的回归结果可看出R2=0.997,说明自回归模型解释程度高达99.7%,仅有0.3%未被解释,因此,样本自回归直线对样本点的拟合优度非常高,此模型有效,代入公式(11)得出2020~2022年山西省GDP的预测值,将GDP的预测值代入一元回归方程FR=-1116.049+235.95lnGDP(公式10)中,可得财政收入的预测值,如表5所示。

表4 GDP的自回归分析结果

表5 2020~2022年山西省财政收入预测情况 单位:亿元

(2)2020~2022年政府可用于偿债的财政收入规模估计

由于各地方政府可用于偿债的资金来源不一,因此关于财政收入用于偿还债务的比例选择也不尽相同,但可以确定的是,由于受维系政府职能正常运作的刚性支出①地方政府的刚性支出一般包括一般公共服务、教育、社会保障和就业、医疗卫生等。规模的影响,地方政府财政收入不可能全部都作为债务偿还依据。假设地方政府的财政收入扣除每年的刚性支出以后的余额可全部用来偿还债务,那么当其大于到期应偿还的债务时,地方政府就不存在债务违约风险。

根据山西省财政厅统计数据可知,2010~2019年山西省刚性支出占财政收入的比重基本都在90%以上,然而在实际运作中,山西省用于偿债的可用资金不仅仅是一般公共预算收入,还包括政府性基金收入和上级补助收入。由于政府性基金收入和上级补助收入等数据相对缺乏,本文分析中使用一般公共预算收入代替财政收入,因此偿债比例应适当上调,综合上述信息,本文将山西省可用于偿还债务的财政收入比例确定为20%左右。根据2020~2022年财政收入的预测值可得出此期间可用于偿还债务的财政收入的预测值如表6所示。

表6 山西省2020~2022年可用于偿还债务的财政收入预测值 单位:亿元

(3)计算可用于偿还债务的财政收入的增长率和波动率

得出2020~2022年可用于偿还债务的财政收入预测值后,结合财政收入的历史数据代入公式(6)和(7)可计算出其增长率和波动率,如表7所示。[24]

表7 2020~2022年山西省可用于偿债的财政收入波动率σ和增长率g

(4)计算违约距离和违约概率

根据公式(8)和(9)不难发现,要想计算违约距离和违约概率,还需要使用当年需偿还债务的本息和,由于2020~2022年到期的债务本息和数据难以预测,因此本文采取假设到期债务与可偿还债务比值的方法设置20%~90%的测算区间,通过运行Matlab程序计算违约距离和违约概率。

根据表8可以看出,当地方政府债务规模达到一定数额时,山西省政府债务存在一定的违约风险。韩立岩(2003)结合公司信用风险等级标准将地方政府债务风险违约概率的预警值确定为0.04。从2020年的预测结果来看,当地方政府债务所占比例不超过50%,即当期债务本息和不超过254.805亿元时,债务逾期违约率几乎接近于0,理论上不存在违约风险;当地方政府债务所占比例超过90%,即当期债务本息和超过458.649亿元时,违约概率较高,明显超出债务违约预警值,利用插值法结合表8分别测算2020年山西省地方政府债务占可偿还财政收入的限定比例,结果如下。

表8 2020~2022年山西省地方政府债务违约距离DD和违约概率P

2020~2022年山西省地方政府债务所占比例分别限定为76% 、81%、82.5%时风险是可控的,此时违约风险较小,从而测算2020~2022年山西省地方政府债务规模限度应分别为387.3亿元、447.83亿元、456.12亿元。

四、结论与建议

本文在对山西省地方政府债务风险初始识别的基础上,根据1960~2019年山西省GDP与一般公共预算内财政收入数据,运用KWV模型估算出山西省2020~2022年GDP与一般公共预算内财政收入数据、可用于偿还债务的财政收入的增长率和波动率以及违约距离和违约概率,并以上述数据为基础测算出2020~2022年山西省地方政府债务规模,得出了山西省地方政府债务风险在可控范围内,债务违约风险较小的结论。由于地方政府债务风险拥有较大不确定性,故仍需重视对该风险的防范工作。本文立足山西省实际情况对债务风险防范提出以下四点建议:

(一)完善地方政府财政体制

1994年分税制改革以后,中央与地方财权与事权矛盾日益凸显是造成地方政府债务不断积累的根本因素。2016年我国全面推行“营改增”,作为地方主体税种的营业税至此退出历史舞台,被增值税全面取代,这更加剧了地方政府财力紧张的局面,2020年新冠肺炎疫情这只“黑天鹅”的出现,也让地方政府财政体制迎来了进一步调整优化的窗口期。因此,为了保证地方政府债务风险管控的可持续性,亟需进一步完善地方政府相关财政体制。首先,应合理划分中央和地方的财权和事权,明确划分的界限和原则,建立科学可靠的央地财政关系。其次,山西省要完善地方税体系构建,有效保障地方政府财力。着力推进消费税的改革,“后移消费税征收环节并稳步下划地方”①2019年10月9日国务院发布的《实施更大规模减税降费后调整中央与地方收入划分改革推进方案》,从目前的生产进口环节后移到零售消费环节,从而将原来属于中央税的部分消费税收转变为地方政府稳定的财政收入,这样做一方面能稳定增加地方税源,另一方面也有利于引导地方政府之间开展良性竞争,同时也能促使企业更加注重提高产品和服务的质量来吸引消费者,从而推进“双循环”发展新格局下经济的高质量发展。[25]最后,山西省要开源节流,建立节约型政府。压缩控制不必要的政府支出,建立科学透明的政府预算制度,使政府支出项目在阳光下更加合理化、规范化,最终挤出可用于偿还债务的财政收入。

(二)设立地方政府偿债基金

山西省地方政府可以通过设立偿债基金专供政府债务的偿付,实现专款专用。偿债基金的资金可以从一般公共预算收入、政府性基金以及举借的每一笔债务中按照一定的比例进行提取,提取的方式可以参照企业提取法定盈余公积和任意盈余公积的相关政策规定来实行。此外,闲置的偿债基金还可以参与投资和市场经营,取得收益后继续注入偿债基金池,从而实现偿债资金来源的稳定化和偿债基金制度的规范化。

(三)提高专项债务使用绩效

为了落实中央政策“让积极的财政政策更加积极有为”的要求,各地政府近年都大幅度增加了地方政府专项债券的发行规模,意在有力应对新冠肺炎疫情冲击,把资金重点投向中央政策确定的重点领域,发挥出补短板、稳投资的重要作用,有效增强市场信心,有力拉动地方经济。如2020年山西省发行的H1专项债券,为了使专项债务更好地发挥四两拨千斤的作用,有力地推动山西省经济建设提质增效,必须要提高专项债的使用绩效。首先,要加快专项债资金使用进度,抓紧落实已发行但尚未使用的债券资金投入方向,不能让资金在国库中闲置;其次,对专项债券发行使用实行层层监督和全方位监控,既要对资金支付进度进行监管,还要保证能把每一笔资金都真正落到关键、紧要的项目上,提高资金使用绩效;再次,要高度重视风险防控,严格专项债券项目合规性审核,专项债券必须用于有一定收益的重大项目,融资规模要保持与项目收益相平衡。[26]

(四)加强地方政府债务预算管理

山西省应该加强地方政府债务预算管理,一方面,要将债务预算管理作为财政预算中的重要内容,根据历史数据预测未来经济发展情况和债务规模,同时要完善地方政府债务预算报表体系,合理编制地方政府债务预算管理;另一方面,要对地方政府债务纳入预算管理的范围进一步界定和明确,使地方政府隐性债务尽可能全部纳入预算管理。虽然山西省地方政府整体债务违约风险较小,但需特别注意未纳入预算管理中的隐性债务,切实避免其给区域金融安全造成冲击,防止引发更大的系统性金融风险。

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