——以A省地市州为例

金荣学   董浩然 中南财经政法大学财政税务学院

基金项目：教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目“政府债务预算管理与绩效评价研究”（15JZD024）；中南财经政法大学研究生教育教学改革建设项目“一流学科建设背景下研究生创新能力培养研究--以财政学学术型硕士培养为例”（YZGG201904）；中南财经政法大学2019年度交叉学科创新研究项目“中国地方政府债务绩效评价体系构建研究”（2722019JX001）。

摘要：基于投入-产出视角，运用数据包络分析法测算A省13个地市州债务绩效。测算结果显示，A省地方债投入效率水平仍具有提升空间，个别地市地方债使用效率基本达到最优水平，而相对发达的地市债务投入效率欠佳，规模报酬处于递减阶段，需要通过减小债务投入规模来提高地方债使用效率。部分地市也存在债务投入监管不到位、债务投入规模不合理等问题。结合测算结果，就如何提高地方债投入效率提出政策建议，包括加强地方债监管，控制地方债规模，完善地方债绩效评价体系，严格执行绩效考核问责制度等措施。

关键词：地市州；地方债；数据包络分析法；绩效评价

一、引言

我国地方债发展经历了1998年的国债转贷、2009年的代发代还、2011年的地方政府自行发债“试点”、2015年后省级政府代发债券等阶段。地方债快速发展带来了经济社会发展的同时，也存在诸多问题，如规模大、增速快、偿债压力大和使用效率不高等。地方债作为地方经济社会发展的主要资金来源，其使用效率直接影响地方经济发展，做好地方债绩效评价并用好测算结果是加强地方债管理的有效举措。十九大以来，党中央和国务院高度重视地方债管理工作，为推行绩效管理工作，财政部印发《关于做好2018年地方政府债务管理工作的通知》（财预[2018]34号），提出全面实施绩效管理的要求。随后陕西省印发《陕西省政府债务管理绩效评价暂行办法》与《陕西省政府债务管理绩效评价指标明细表》，率先开展地方债绩效评价工作，其他省份也相继出台了地方债绩效评价办法并开展债务绩效评价工作。

研究地方债管理时，地方债管理与绩效评价尤为关键，通过债务预算管理与绩效评价等方式能够有效防范地方债风险。刘尚希（2014）认为债务的使用状况可以反映债务偿还的能力及确定性，并从中看出地方债使用的风险，可提前进行有效的风险规避，地方债进行绩效评价是地方债管理及风险防控中的重中之重。测算，考燕鸣（2009）以投入-产出理论为基础，构建衡量地方债的指标，运用PCA实证模型测算我国K省13个市的地方债绩效并分析实证结果，为地方政府绩效评价开展提供了一个新思路。姜宏青和王硕（2012）在收集分析28个地方政府管理制度的基础上，提出债务管理制度框架。洪源（2014）选取三阶段数据包络分析模型对湖南省地方债支出效率进行测评。金荣学、毛琼枝（2017）基于主成分分析法，设计地方债效率输出指标体系，并运用DEA方法对我国地方债绩效进行评价。赵桂芝和冯海欣（2019）采用DEA方法，发现我国地方债整体支出效率处于下降的趋势。现阶段学者对地方债绩效评价方法的研究，运用较多且较为科学的方法主要有数据包络分析法、层次分析法等。

本文结合学者已有的债务绩效评价研究成果，基于数据包络分析法，选取投入-产出的相关指标，对A省13个地市州地方债绩效进行评价，并对A省地市州地方债使用效率优化提出相关建议。

 二、模型选择及指标设计

基于投入—产出视角的效益分析，使用无量纲化方法对指标数据进行标准化处理，并选择数据包络分析法对A省地级市地方债绩效进行测算。

（一）无量纲化：Min-Max归一化

通常在进行实证分析数据处理时，由于各投入产出变量单位不统一，为确保数据之间的可比性及运算的可行性，需对数据进行标准化处理，消除数据的量纲差距，这样，表征不同属性（单位不同）的各特征之间才有可比性，而且比较结果具有科学性及严谨性。

Min-Max归一化是对原始数据进行线性变换，将其映射到[0,1]之间,该方法也被称为离差标准化，Min是样本的最小值，Max是样本的最大值。由于最大值与最小值可能是动态变化的，同时，也容易受噪声(异常点、离群点)影响，因此，常用此方法对数据进行标准化处理，可表示为式（1）：

（二）模型选择

二十世纪70年代，运筹学家Charnes等发明数据包络分析法（Data Envelopment Analysis，缩写为DEA）。数据包络分析法是以相对效率概念为基础,由线性规划建构决策单元（DMU）中效率最高的凸性生产前沿，并通过与此前沿相比较来识别其他决策单元的相对效率水平，从而评价具有多投入、多产出特征的同类组织间相对有效性的非参数统计方法。数据包络分析法基本模型主要有:BCC、CCR、C²WH、C²GS²四种。该方法对各指标的量纲问题要求不高,也不用预先估计参数,具有便捷性及准确性,在学术界广泛推广。

由于本文旨在研究地方债绩效。因此，以规模报酬的可变性假定为基础，数据包络分析模型可分为BCC模型（规模报酬可变）与CCR模型（规模报酬不变）。基于可变视角测算效率值时，数据包络分析法模型可分为产出导向型与投入导向型。在地方债规模报酬可变前提下，具有良好产出水平的必要债务投入是测算地方债支出效率的关键，最终分析将选取BCC，即投入导向型模型。

假定有n个DMU（决策单元），每个决策单元的输入与输出类型分别为m与s种。已知第j个决策单元DMU_j的输入、输出向量表示为式（2）：

（三）指标设计

研究地方债绩效评价问题，其首要环节是明确债务的投入变量及产出变量，因此，地方债支出是投入变量，本文研究对象为A省地方债绩效，决策单元即为A省13个地市级地方政府，以2017年为研究期，参考其他学者指标设计方式，确定地方债使用的代理变量为地方债余额。遵循债务绩效的效率性、经济性、公平性和有效性的原则，选取产出变量，并根据DEA模型要求，指标总数二倍应小于样本数量，故根据地方债投向比例及数据可得性，选取公路通车里程、互联网用户数、人均公园绿地面积、每万人拥有卫生机构床位数、每万人小学生在校人数五个指标，则无量纲化特征数据统计，如表1所示。

表格1  A省无量纲化特征数据

数据来源：2017年A省各地市州统计年鉴及各地方财政决算报告

三、A省地方债支出效率测算

（一）DEA模型测算结果

数据无量纲化处理后，使用规模报酬可变条件下的投入导向型DEA模型，计算出2017年A省13个地市州的地方债绩效得分，A省地市州地方债绩效的DEA测算结果与效率排名如表2所示。

表2  2017年A省地市级地方债DEA测算结果

数据来源：2017年A省各地市州统计年鉴及A省地市级政府财政决算报告

（二）综合技术效率分析

综合技术效率是对决策单元的资源使用效率与资源配置能力等多方面效果的分析与评价。通过DEA测算结果表2可以看出，A省13个地市州地方债综合技术效率平均分为0.44，总体综合技术效率偏低。13个地市州中，仅HG市综合技术效率为1，说明在既定地方债务投入与产出体系下，HG市的综合技术效率相对于其他12个地市州是较好的，但是并不代表债务投入效率为100%，HG市地方债投入效率仍有提升的空间。其他地市州中，综合技术效率超过0.5的有SZ市、XG市、EZ市、JZ市、XN市，说明这五个城市综合技术层面的效率较高，地方债投入效果较好。WH市、SY市、XY市、JM市、YC市、HS市和ES市这7个地市州综合技术效率低于0.5，债务投入效率相对较低，综合技术效率有很大的提升空间并亟需提升。WH市与XY市作为A省经济水平较高的城市，其综合技术效率低于0.2，表示这两个城市地方债均有投入浪费。综合技术效率也说明经济水平较高的地区地方债投入效率并不一定高，这些城市同样需要提升其地方政府债投入效率，避免更大的浪费。

（三）纯技术效率分析

在产出水平基于相同的规模时，要素投入成本需求最低即为纯技术效率。若运用纯技术效率分析地方债支出效率，纯技术效率则表示地方债投入的债务监管效率及管理效率。实证结果表明，A省13个地市州地方债支出的纯技术效率平均分为0.834，地方债投入比与产出稳定时，若债务的监管与管理高效，则可以减少16.6％的地方债支出。由表2可知，WH市、SY市、XY市、YC市、HG市、JZ市、HS市和XN市8个城市的纯技术效率为1，说明这8个城市日常的债务管理与监管效率较好，不影响其债务使用效率。其中，除HG市以外的其他7个城市的综合技术效率值都低于１（即非DEA有效），表示其他7个地市因日常债务监管以外的因素造成地方债支出效率损失。

（四）规模效率分析

当投入要素稳定不变时，技术效率生产前沿产出量与规模最优时的产出量之比，即综合技术效率值除以纯技术效率值等于规模效率值。当测算结果数值越高，各地市州的债务投入规模便更合理。表2显示测算结果，A省各地市州地方债支出的规模效率平均值是0.575，全省地方债支出的规模效率不高，并且地方债规模偏大，如果A省13个地市州在地方债投入使用时要想都达到规模最优化，则必须减少42.5％的地方债投入，这样的债务投入规模显然是不合理的。对于SZ市、JM市、XG市、HG市、EZ市和JZ市而言，其规模效率分别为0.907、0.774、0.819、1.000、0.995、0.759，说明债务投入规模比较合理。其中HG市规模效率为1，说明相对于其他地市州，HG市的债务规模控制相对较好。

（五）规模报酬分析

保持外部环境稳定的前提下，企业或地区的各种输入要素基于一定程度的增加或减少导致的产量浮动。企业或地区因生产规模的扩张或紧缩与所引起的产出量不同两者之间的关系即为规模报酬的分析重点。企业或地区规模报酬稳定时，投入规模的变动并不能影响生产效率的高低。当一个企业或地区投入效率处于规模报酬递减时，则能够通过缩小投入规模提其高生产效率。当一个企业或地区处于规模报酬递增时，则可以通过拓展投入规模提高其产出效率。

A省13个地市州中，SZ市、XG市与EZ市三个城市处于规模报酬递增阶段，说明这三个城市可通过增加其地方债投入规模从而提高债务的使用效率；WH市、SY市、XY市、JM市、YC市、JZ市、HS市、XN市及ES市九个地市州处于规模报酬递减的阶段，表明这些地市州可以通过减小地方债规模来提高债务的使用效率；而HG市规模报酬不变，说明其债务投入规模相对较为合理，调整债务投入规模对其债务使用效率影响较小。

需要强调的是，WH市、SY市、XY市、YC市、JZ市、HS市和XN市7个城市纯技术效率为1，规模效率均小于1，这些地市需要通过调整债务规模，从而提高地方债使用效率。SZ市、JM市、XG市、EZ市与ES市5个地市州纯技术效率均小于规模效率，表明纯技术效率对债务支出效率的负面影响大于规模效率带来的负面影响。因此，这些地市州地方债投入进程中，不仅要调整债务投入规模，更要注重加强债务投入监管，从而优化地方债使用效率。

四、结论与政策建议

（一）结论

本文结合A省13个地市州2017年地方债与经济社会发展的相关数据，基于DEA模型测算与分析13个地市州地方债绩效情况，得出A省13个地市州地方债的综合技术效率、纯技术效率与规模效率，并给出各地市州在三个方面效率的排名情况。

实证结果显示，A省各地市州地方债使用效率有较大提升空间。在A省中HG市综合技术效率、纯技术效率与规模效率均排名第一，说明地方债使用效率相对较高。纯技术效率为1时，通过分析综合技术效率显示，作为A省经济发达的WH市、YC市、XY市，地方债的综合技术效率排名分别为11、12、13名，排名较为靠后，同时，SY市、HG市、JZ市、HS市和XN市地方债的综合技术效率也偏低，说明适当调整地方债规模可以提高地方债使用效率。纯技术效率小于1时，分析规模效率和纯技术效率，可以发现，SZ市、JM市、XG市、EZ市与ES市5个地市州地方债纯技术效率均小于规模效率，说明这些地市州若要提升地方债使用效率，不仅要调整地方债投入规模，而且要加强地方债投入监管。

（二）政策建议

为提高地方债支出效率，结合A省13个地市州地方债投入效率测算与绩效评价结果，本文A省提出以下建议：

第一，加强地方债监管。2020年是全面建成小康社会的决胜期，中央经济工作会议指出，应切实加强地方债管理。顺应政策要求，各级政府在举债时，应自觉遵守相关举债规定，从监督项目考察与材料撰写等举债准备工作，到杜绝不合法规的举债行为，全面监督管理地方债投入。为保证地方债资金有效且合理地使用，应全方位监管债务资金的使用，确保债务资金的使用效率。此外，应建立合理的地方债监督机制，从监督机构、债务使用主体和被投资主体到第三方机构全面配合对地方债资金的监督监管，以期实现监管提高债务资金使用效率的目标。

 第二，控制地方债规模。首先要依法严格规范地方债限额管理和预算管理，切实落实新修订的《预算法》与各项重要文件要求。实证结果显示，A省13个地市州都需要通过增加或减小债务投入规模，从而提高地方债支出效率。在确定地方债预算与限额时，应综合考虑防范债务风险、立足资金效率和公平公开透明的问题，同时，应考虑各地市州经济社会发展水平以及财力水平，严格约束接近债务规模上限的地方政府过度举债行为。细化债务资金用途及偿债资金来源，也是有效防范并化解地方债风险的重要举措。

第三，完善地方债绩效评价体系。随着地方债管理措施的进一步完善，地方债绩效管理成为重点关注的问题。现阶段在测算地方债绩效方面还没有科学、统一、高效的地方债绩效评价方法，而且地方债绩效管理方法、债务数据及指标体系不全，导致地方债绩效评价工作较难开展。建立地方债绩效评价结果公开机制，完善地方债绩效评价体系，量化债务资金绩效状况，。

第四，严格执行绩效考核问责制度。积极落实“举债必问效、无效必问责”政策制度，考核地方债投入使用的全过程。健全相关地方债管理的法规政策，落实举债主体应承担的责任和义务，按照“谁举债，谁担责”的原则，相关政府官员应承担在任期间产生的地方债违约责任与偿还责任。违规违法担保或举债、过度举债、债务资金的违规使用、债务违约等行为也应包括在内。

参考文献

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