地方政府隱性債務影響金融風險的空間溢出效應研究

□ 尹李峰 姚 馳

內容提要 本文通過理論模型的推導和實證模型的檢驗，系統考察了地方政府隱性債務影響金融風險的空間溢出效應。首先，通過構建以金融機構作為資金配置和風險傳導的核心環節的理論框架，分析得到地方政府債務的擴張不僅通過對企業信貸的擠出效應和對金融機構資產選擇的影響導致地區金融風險上升，而且會通過地區間的金融資源配置與競爭效應產生空間溢出效應，導致相鄰地區的金融風險水平上升。其次，基于我國30 個省、直轄市和自治區2012～2018年的面板數據，實證檢驗了地方政府隱性債務影響金融風險的空間溢出效應。實證結果表明：（1）地方政府隱性債務對金融風險存在顯著的正向直接效應，即地方政府隱性債務的擴張會導致本地區金融風險水平的上升；（2）地方政府隱性債務對金融風險存在顯著的正向間接效應，即地方政府隱性債務會對空間相鄰地區產生外溢效應，導致空間相鄰地區金融風險的上升；（3）地方政府隱性債務對金融風險的直接效應在經濟上行時期要顯著高于經濟下行時期，與之相反，地方政府隱性債務對金融風險的間接效應則在經濟下行時期作用大于經濟上行時期；（4）地方政府隱性債務對金融風險的影響在沿海地區更多表現為間接效應，而在內地更多表現為直接效應。

一、引言與文獻綜述

防范化解系統性金融風險仍是當前各項金融工作的重點，這其中，地方政府隱性債務問題又是地區金融風險的一個重要觸發點。盡管我國法律政策體系一直嚴格控制地方政府舉債，但是長期以來地方政府通過融資平臺公司等渠道變相舉借了大量隱性債務，在促進經濟社會發展的同時，也帶來了地方財政風險、銀行信貸風險、房地產風險等諸多問題。由此可見，地方政府舉借的隱性債務已經成為其債務管理的主要矛盾，并形成了我國金融風險的重大隱患。并且，由于金融體系內部各主體特別是商業銀行之間的高度關聯性，這些風險還會對其他地區產生外溢效應。在此背景下，本文試圖通過構建理論模型分析地方政府隱性債務對地區金融風險的影響及其溢出效應，并基于經驗數據對這一影響進行實證檢驗，從而較為系統地考察我國地方政府隱性債務影響金融風險的空間溢出效應。本文的分析有助于理解地方政府隱性債務對金融風險的重要影響，從而為準確判斷和降低地方政府隱性債務引致的金融風險提供一定的參考依據，對當前化解地方政府隱性債務風險問題具有較強的理論和現實指導意義。

近年來，國內學者對地方政府債務問題的關注度逐步提升。例如，張路（2020）通過對融資平臺城投債的發行進行實證研究發現，地方政府在城投債發行之前，會通過突擊注入土地、財政補貼等方式包裝融資平臺公司資產，這些行為不利于債券的正確評級與定價。郭玉清等（2016）指出財力較弱地區通過行政力量爭取信貸資源，導致部分地區資產負債表過快膨脹、期限錯配嚴重，為金融風險埋下隱患。華夏等（2020）基于中國工業企業微觀數據的實證研究發現，地方政府債務會對實體企業信貸融資產生擠出效應，并且這一效應在中小企業中更為明顯。同樣，陳娟娟等（2021）的研究也發現地方政府債務顯著擠出企業債務融資。部分學者指出，地方政府債務的主要資金來源是以商業銀行為主的金融結構，而地方政府隱性債務與商業銀行體系之間的密切關系導致金融風險的積聚。例如，黃國橋和徐永勝（2011）指出由于融資平臺公司與生俱來的行政色彩和軟約束機制，商業銀行與融資平臺之間的合作存在信息不對稱，而融資平臺債務資金的主要用途是收益率較低的公益性項目，地方政府則是實質上的債務人，當其出現財政困境時，有可能形成金融機構的不良貸款，從而帶來信貸風險。宋凌峰和葉永剛（2011）則通過實證檢驗發現地方債務規模與銀行不良貸款存在顯著的正相關關系。熊琛和金昊（2018）建立了地方政府債務及銀行的非線性DSGE 模型，發現兩者的風險之間存在正向的相互影響，地方債務違約率的上升會增加銀行體系的風險。也有學者研究了地方政府隱性債務對金融體系的影響效率，如祝繼高等（2020）指出由于受到地方政府的干預，城市商業銀行的信貸資源配置存在低效率問題。王永欽等（2016）也指出，城投債等各類準政府債券降低中國金融市場的效率。還有學者指出地方政府隱性債務的資金用途也是金融風險積聚的來源之一。其中，吳盼文等（2013）指出地方基建項目投資周期長、見效慢，土地出讓金是項目資金的重要組成部分，而房價回落背后是土地出讓金和房地產相關稅收的減少，會使政府債務可持續性降低，其直接影響就是降低金融機構資產質量。徐鵬程（2017）指出融資平臺公司舉債存在一定的“隱蔽舉債”情況，融資平臺的部分貸款合同并沒有明確說明資金用途，也沒有納入公開預算，存在著嚴重的信息不透明問題，因此也蘊含更大的風險。

通過對現有文獻的梳理，可以發現已有學者對地方政府隱性債務的風險展開了較為豐富的討論，但是對地方政府隱性債務影響金融風險的空間溢出效應缺乏深入的研究。有鑒于此，本文通過理論模型的構建與實證分析的檢驗，力圖對地方政府隱性債務影響金融風險的空間溢出效應進行較為系統的研究。較之已有文獻，本文的邊際貢獻主要體現在：（1）構建了一個以金融機構作為金融資源配置和風險傳導核心環節的分析框架，從理論上分析了地方政府債務對金融風險的影響，并且通過引入中心金融機構對地方金融機構資金的跨區域配置，進一步分析了地方政府債務對相鄰地區的金融風險的溢出效應；（2）對地方融資平臺公司及其有息債務進行了更為系統的梳理，整理形成的數據更為接近各地區隱性債務的真實情況，從而更為準確地度量了我國地方政府隱性債務規模及相關變量；（3）通過空間計量模型的設定，不僅驗證了地方政府隱性債務對本地區金融風險水平的影響，而且考察了其對相鄰地區金融風險的溢出效應；（4）通過對經濟周期進行劃分，討論了地方政府隱性債務影響金融風險的空間溢出效應在經濟上行時期和經濟下行時期的不同表現。

二、理論模型

為了分析地方政府隱性債務對地區金融風險的影響及其空間溢出效應，本文構建了一個以金融機構作為金融資源配置和風險傳導的核心環節的理論模型分析框架，模型中各主體之間的關系如圖1 所示。

圖1 金融機構的金融資源配置示意圖

地方金融機構將其金融資源在政府融資和企業貸款之間進行分配，因此，對于地方金融機構而言，政府部門和企業在其信貸投放中存在替代效應。而政府部門所具有的行政干預能力使得金融機構對政府債務的融資需求存在一定的軟約束，加之政府債務在政府背書下的高信用，地方金融機構將優先滿足政府部門的融資需求，其次再將剩余的資金在不同的企業貸款間進行選擇。因此，假設地方金融機構的總資金為D，政府部門的融資需求為xg，則地方金融機構用于投向企業的信貸規模為xf=D-xg。在此情況下，金融機構通過對不同風險水平和收益率的企業貸款進行選擇，以實現收益最大化。因此，地方金融機構的收益最大化問題可表述為：

其中，金融機構持有的地方政府債務規模為xg，收益率為rg，違約率為1-pg；發放的企業貸款規模為xf，選擇的企業貸款組合的總體違約率（即風險水平）為1-pf，收益率為rf，并且pfrf=R，即金融機構在一系列預期收益率相同但風險水平不同的企業貸款間進行選擇和組合。由此，金融機構持有的地方政府債務的風險和企業貸款的風險共同構成了金融機構的總風險水平f，且?f/?pg＜0，?f/?pf＜0。c 為金融機構的資產管理成本，參考已有文獻（Acharya，2009），?c/?xf＞0，?2c/?2xf＞0。

對上述銀行預期收益最大化問題進行求解，可以得到：

由此可得：

由xg和xf的替代關系可得：

進一步可得：

由上式可知，地方政府隱性債務規模的上升會導致金融風險水平的上升。一方面，政府債務會對企業信貸造成“擠出”效應，從而使得企業的投資和再生產難以為繼，導致企業部門產出和利潤的下降，最終導致部分企業難以按時償還貸款，企業部門的整體違約率上升，進而使得金融機構的不良貸款增加，金融風險水平隨之上升。另一方面，在政府部門融資軟約束下，由于政府債務的軟擴張，金融機構對企業部門的可貸資金減少，由式（3）可知?pf/?xf＞0，意味著金融機構在企業部門可貸資金減少的情況下會提升風險偏好，選擇收益率更高但是預期違約率也更高的企業貸款組合以實現目標收益水平，從而使得金融機構的風險水平上升。同時，由于政府債務的擠出效應和金融機構貸款組合風險偏好的變化，使得企業的融資成本上升，即企業需要支付更高水平的貸款利率才有可能得到貸款，而這一方面造成高風險的企業更容易得到貸款，另一方面造成原本低風險經營的企業不得不投資于高風險項目以達到目標收益率，兩者都提高了企業風險和貸款違約率，最終導致金融機構資產質量的下降和風險水平的上升。

為了進一步考慮地方政府隱性債務影響金融風險的空間溢出效應，本文在模型中引入中心金融機構對各地方金融機構的資金調控，假設中心金融機構根據各地區信貸資金的需求情況，將全社會的儲蓄在不同地區的金融機構間進行分配：

因此，當相鄰地區的地方政府債務規模（xg*）相對本地區擴張時，會使得本地區金融機構的金融資源減少，由于政府債務的軟約束，可貸資金減少對企業部門融資的擠出效應更為明顯，造成本地區企業信貸規模的收縮，由此可得：

進一步可得：

最終可得到相鄰地區政府隱性債務擴張對本地區金融風險的溢出效應：

式（9）反映了地方政府債務對金融風險的空間溢出效應，即相鄰地區政府債務規模的擴張會導致本地區金融風險的被動上升，表明地方政府債務對金融風險的影響存在空間外溢效應。

三、實證分析

（一）空間計量模型設定

本文旨在考察地方政府隱性債務影響金融風險的空間溢出效應，因此，借鑒Elhorst（2014）的思路，構建如下形式的地方政府隱性債務與金融風險的空間杜賓模型：

其中，RISK 表示金融風險，為本文的被解釋變量；DEBT 表示地方政府隱性債務與地區GDP之比，為本文主要的解釋變量；X 表示其他可能影響金融風險的控制變量的組合。W 為空間權重矩陣，相應的W×RISK 表示金融風險的空間滯后項，W×DEBT 表示地方政府隱性債務的空間滯后項，W×X 表示控制變量的空間滯后項。εit為誤差項。

在空間權重矩陣的選擇上，參考已有文獻的研究（韓峰和陽立高，2020），本文綜合考慮地理距離權重矩陣、經濟距離權重矩陣、地理與經濟距離嵌套矩陣用于空間計量模型的估計。在具體的權重矩陣構建上，地理距離權重矩陣Wd中的元素為：

其中，dij表示i 省省會城市與j 省省會城市之間基于經緯度數據計算得金融機構到的地理距離。

經濟距離權重矩陣We中的元素為：

其中，gdpi和gdpj分別表示i 省與j 省在樣本時期內的人均GDP 平均值。

最后，地理與經濟距離嵌套矩陣Wde的構建方法為：

其中，φ 表示地理權重矩陣的權重，其取值范圍為（0，1），反映了地理距離在空間相關性中的相對重要性。參考韓峰和陽立高（2020）的研究，將其值設定為0.5。相比于單獨的地理距離權重矩陣和經濟距離權重矩陣，地理與經濟距離嵌套矩陣綜合考慮了個體在地理和經濟上的雙重空間相鄰性，因此能夠更全面地反映出地方政府隱性債務影響金融風險的空間溢出效應。

（二）變量選取與數據說明

1.被解釋變量

本文借鑒國內外已有文獻關于構建金融風險指數的研究 （Illing & Liu，2006； 張曉晶和劉磊，2020），結合我國銀行主導型金融體系的實際情況，并綜合考慮空間溢出效應視角下金融結構之間的空間關聯性以及數據可得性，主要從銀行、股票、保險和房地產市場四個維度構建地區金融風險指標。不同維度選取的指標以及計算方法如表1 所示。其中，正向指標與地區金融風險指數正相關，負向指標則與地區金融風險指數負相關，而適度指標表示偏離該指標的最優值越大，地區金融風險指數越大。參照已有文獻的一般做法，本文通過主成分分析將指標進行降維處理，得到初步的地區金融風險指數riskit。最后，對主成分分析得到的金融風險指數進行標準化處理，計算方法如下：

表1 金融風險評價指標體系

其中，max（riskit）和min（riskit）分別表示樣本期內riskit的最大值和最小值。在進行上述標準化后，本文用于空間計量估計所使用的地區金融風險指數的取值范圍為[0，1]。

2.解釋變量

為了對地方政府隱性債務進行更為準確的度量，本文首先結合作者長期從事地方政府債務管理相關工作的經驗，對地方融資平臺公司名單進行了整理和改進。在此基礎上，系統整理了融資平臺公司2012～2018年的有息債務數據，并據此度量我國地方政府隱性債務規模及相關變量。相較已有研究，整理得到的數據相對更加準確和全面。一是在融資平臺公司債務數據的整理方面，與現有相關實證研究主要采用城投債度量地方政府隱性債務不同，本文采用范圍更加全面的有息債務，覆蓋銀行貸款、企業債券、應收賬款等地方政府舉借隱性債務的主要構成，更為接近各地區隱性債務真實情況。二是本文整理的隱性債務數據時間跨度更加完整。與現有相關實證研究主要采用近年數據不同，本文數據覆蓋了隱性債務各主要管理階段，更加能夠反映隱性債務向金融風險傳導的變化和趨勢情況。在對地方融資平臺債務數據進行系統整理后，本文將數據匯總得到30 個省、市、自治區的融資平臺公司有息債務數據加總數據，并以地方融資平臺有息債務加總與地區GDP之比作為地方隱性債務的代理變量（DEBT）用于空間計量估計。

3.控制變量

在控制變量方面，綜合參考已有相關文獻的研究，本文選取以下可能影響金融風險的因素作為控制變量：選取地區人均GDP 作為地區經濟發展水平的代理變量（取對數，LNGDPPC），以考察經濟發展水平對金融風險的影響； 選取房地產投資與地區GDP 之比（HOUSE）以考慮房地產投資與金融風險之間的關系；選取地區財政支出與全國財政支出之比（DEC）作為財政分權程度的衡量，以考察財政分權對金融風險的影響； 選取進出口總額與GDP 之比（TRADE）作為貿易開放的代理變量，以考察進出口依賴度與金融風險之間的關系；引入城鎮登記失業率（UNEM）以控制失業率對金融風險的影響。

4.數據來源

為了研究地方政府隱性債務影響金融風險的空間溢出效應，本文選取我國30 個省、直轄市和自治區（西藏由于數據缺失而剔除）2012～2018年的省級面板數據作為研究樣本。數據主要來源于國家統計局、各省統計年鑒、中國金融年鑒和Wind 數據庫。表2 是相關變量的描述性統計。

表2 變量的描述性統計

（三）空間相關性檢驗

在進行空間計量估計前，對變量是否存在空間相關性進行檢驗是必要的。因此，本部分基于前文構建的三種空間權重矩陣，采用Moran’ I 和Geary’s C 指數對地區金融風險進行全局空間相關性檢驗。其中，Moran’s I 的計算公式為：Moran’s I 的取值在-1 到1 之間，取值大于0 表示空間正相關，即高值與高值相鄰，低值與低值相鄰；取值小于0 表示空間負相關；取值等于0 則表示不相關。

Geary’s C 的計算公式為：

Geary’s C 的取值在0 到2 之間，取值大于0而小于1 表示正相關；等于1 表示不相關；大于1而小于2 表示負相關。

然而，上述方法是針對截面數據提出，為了對面板數據進行空間相關性檢驗，本文參照李婧等（2010）的方法，采用分塊對角矩陣IT?W 替換截面空間權重矩陣進行空間相關性檢驗，結果如表3所示。從全局相關性檢驗的結果來看，Moran’s I和Geary’s C 均通過顯著性檢驗，表明地區金融風險存在顯著的空間相關性。并且，Moran’s I 均大于0，Geary’s C 均小于1，表明地區金融風險之間存在空間正相關，呈現出“高-高”集聚和“低-低”集聚模式，鄰近地區間的金融風險表現出相似的特征。本文同時采用Moran 散點圖檢驗了地區金融風險的局部相關性。圖2 給出了基于地理與經濟距離嵌套矩陣的Moran 散點圖，直觀地反映了地區金融風險存在的空間正相關性。

圖2 基于地理與經濟距離嵌套矩陣的Moran 散點圖

表3 空間自相關檢驗

（四）空間計量估計結果

在前文驗證了地區金融風險存在顯著的空間相關性后，本部分實證考察地方政府隱性債務對地方金融風險的空間溢出效應。首先，本文基于空間杜賓模型對實證模型（10）進行估計。在此基礎上，進一步將地方政府隱性債務對金融風險的影響分解為直接效應和間接效應，從而分析得到本地區的政府隱性債務和相鄰地區的政府隱性債務對本地區金融風險的影響。

1.基于空間杜賓模型的基本回歸

借鑒LeSage & Pace（2009）提出的思路，本文首先采用空間杜賓模型對式（10）進行估計，然后根據Wald 檢驗和LR 檢驗，判斷空間杜賓模型是否可以退化為空間滯后模型或空間誤差模型。表4 給出了相應的空間杜賓模型的估計結果。其中，回歸（1）是基于地理距離權重矩陣，以地方金融風險作為被解釋變量，以地方政府隱性債務作為主要解釋變量的估計結果；回歸（2）和回歸（3）分別是基于經濟距離權重矩陣和地理與經濟距離嵌套矩陣的估計結果。

首先，從模型的檢驗結果來看，表4 中各個模型的Wald 檢驗和LR 檢驗均在1%的水平上拒絕原假設，這一結果意味著本文所設定的空間計量模型不可以簡化為空間滯后模型或空間誤差模型，支持采用空間杜賓模型的合理性。

表4 地方政府隱性債務與金融風險：空間杜賓模型估計結果

從地方政府隱性債務對地方金融風險的影響來看，無論是基于地理距離權重矩陣、經濟距離權重矩陣還是地理與經濟距離嵌套矩陣，地方政府隱性債務（DEBT）的系數均顯著為正，表明地方政府隱性債務的擴張導致地方金融風險的上升。由前文的理論分析可知，一方面地方政府隱性債務的擴張擠出了金融機構對企業的貸款，使得企業難以維系再生產過程，造成企業利潤和產出的下降，導致企業貸款違約率上升，使得金融結構不良資產增加和風險水平的上升。另一方面，由于受到政府債務的融資軟約束，地方政府隱性債務的擴張導致金融機構用于企業貸款的資金規模下降，迫使金融機構選擇較高風險的資產組合以達到目標收益率，也使得金融機構的風險水平上升。并且，地方政府隱性債務的空間滯后項（W×DEBT）也均在1%的水平上顯著為正，表明地方政府隱性債務不僅存在對本地區金融風險的直接影響，而且存在空間溢出效應，相鄰地區的政府隱性債務也會對本地區的金融風險產生負面影響，導致本地區金融風險的上升。同時根據前文的分析，鄰近地區政府隱性債務的擴張使得跨地區金融機構將更多資金調配到鄰近地區的地方金融機構，導致本地區金融機構的金融資源減少，從而使得本地區企業更難以獲得貸款，而金融機構也將尋求高風險資產以維持收益水平，最終導致了本地區金融風險水平的上升。

金融風險的空間滯后項（W×RISK）系數在基于地理距離和地理與經濟距離嵌套矩陣的估計結果中均顯著為正，表明地區間金融風險存在顯著的空間正相關，支持本文采用空間杜賓模型考察地方政府隱性債務對金融風險影響的合理性與必要性。由于近年來各類金融機構之間的關聯度隨著業務的發展而不斷加強，金融風險也隨之更容易在跨機構、跨地區間傳染與擴散。

最后，從控制變量的估計結果來看，人均GDP（LNGDPPC）的系數顯著為負，說明經濟水平的上升有助于化解地方金融風險，然而，人均GDP 的空間滯后項系數（W×LNGDPPC）顯著為正，說明相鄰地區經濟水平的提升反而導致本地區金融風險的上升。這一結果可能是由于在考核與競爭壓力下，周邊地區的經濟發展帶來當地政府考核壓力的上升，刺激當地政府對經濟發展的追求，迫使多地政府為了追求經濟發展而承擔了更多的風險。房地產投資（HOUSE）及其空間滯后項（W×HOUSE）的系數均顯著為負，表明房地產投資與地方金融風險之間存在顯著的負相關關系。失業率 （UNEM）的系數顯著為正，表明失業率的上升導致地方金融風險的上升。財政分權（DEC）的系數顯著為負，表明財政分權程度的提高降低金融風險。

2.直接效應和間接效應的分解

由于空間杜賓模型包含被解釋變量的空間滯后項，并且表4 的結果表明空間滯后項的系數顯著為正，因此，直接采用空間杜賓模型的點估計結果來分析地方政府隱性債務對地方金融風險的空間溢出效應可能存在偏誤（LeSage & Pace，2009）。同時，Elhorst（2014）也指出，當空間計量模型包含全局效應時，解釋變量本身的點估計結果并非表示邊際效應。因此，為更好地描述地方政府隱性債務對金融風險的影響，參考LeSage & Pace（2009）的方法，在點估計結果的基礎上，采用空間計量模型的偏微分方法將總效應分解為直接效應和間接效應。在這一效應分解方法下，直接效應反映的是解釋變量對本地區被解釋變量的平均影響，其中包括反饋效應，即本地區解釋變量對鄰近地區的影響又會反過來影響本地區的被解釋變量。間接效應反映的是本地區解釋變量對鄰近地區被解釋變量的平均影響。總效應為直接效應和間接效應之和，反映的是本地區解釋變量對所有地區被解釋變量的平均影響。直接效應、間接效應和總效應的計算方法如下：

其中，I 表示單位矩陣，W 表示空間權重矩陣，davg 表示矩陣對角線元素求行平均的計算符號，ravg 表示矩陣非對角線元素求行平均的計算符號。基于表4 的估計結果，采用上述方法將地方政府隱性債務對地方金融風險的影響進行效應分解，結果如表5 所示。

從表5 的結果可以看到，無論是基于地理距離權重矩陣、經濟距離權重矩陣還是地理與經濟距離嵌套矩陣，地方政府隱性債務（DEBT）影響地方金融風險的直接效應均為正，且至少在5%的水平上顯著，表明本地區政府隱性債務的擴張顯著增加金融風險。這主要是由于地方政府隱性債務的擴張通過對企業貸款的擠出效應導致企業違約率的上升和金融機構貸款組合風險偏好的上升提高本地區總體風險水平。同時，地方政府隱性債務影響地方金融風險的間接效應也顯著為正，表明本地區政府隱性債務的擴張不僅導致當地金融風險的上升，而且對周邊地區產生明顯的空間外溢效應，提升周邊地區的金融風險水平。由前文分析可知，這主要是由于本地區政府隱性債務擴張掠奪周邊地區金融資源。最后，在控制變量方面，經濟水平（LNGDPPC）的上升顯著降低本地區的金融風險水平，但是其通過空間外溢效應推升周邊地區的金融風險水平。房地產投資（HOUSE）的直接效應與間接效應均顯著為負。失業率（UNEM）的上升顯著導致本地區金融風險水平的上升，但是并沒有對周邊地區產生模型的空間外溢效應。財政分權程度的提高在降低本地區金融風險的同時，也通過空間外溢效應降低周邊地區的風險水平。

表5 地方政府隱性債務與金融風險：直接效應和間接效應的分解

（五）拓展性分析

本部分從兩方面對基本模型的結論進行了拓展。首先，考慮到經濟周期對金融活動的影響，本文考察了不同經濟周期下地方政府隱性債務對地方金融風險的影響是否存在差異。其次，考慮到不同地區間經濟發展和金融發展水平存在異質性，本文考察了地方政府隱性債務對地方金融風險的影響在不同地區間的差異性。

1.基于不同經濟周期的分析

已有文獻表明，金融活動以及金融風險均會受到經濟周期的影響（馬勇和姚馳，2017；黃繼承等，2020）。因此，本部分通過在模型（10）中引入地方政府隱性債務與經濟周期（包括經濟上行周期和經濟下行周期虛擬變量）的交叉項，考察了地方政府隱性債務對金融風險的影響在不同經濟周期下是否存在差異。在經濟周期變量的具體構建方法上，本文借鑒馬勇和姚馳（2017）的方法，首先通過對樣本時期內的GDP 增速進行HP 濾波得到GDP 增速的周期項。然后根據得到的GDP 增速周期項確定經濟上行周期和經濟下行周期： 若GDP增速周期項大于0，則定義為經濟上行時期，相應的經濟上行虛擬變量（BOOM）取值為1，經濟下行虛擬變量（BUST）取值為0；若GDP 增速周期項小于0，則定義為經濟下行時期，相應的BUST 取值為1，BOOM 則取值為0。表6 給出了考慮經濟周期的影響后，地方政府隱性債務對地方金融風險的空間溢出效應的估計結果。

從表6 的結果來看，首先，地方政府隱性債務（DEBT）對金融風險的直接效應、間接效應和總效應在經濟上行和經濟下行時期均顯著為正，表明不管是在經濟上行時期還是經濟下行時期，地方政府隱性債務的擴張均導致地方金融風險的上升，并且產生空間外溢效應，助推周邊地區金融風險的上升。但與此同時，地方政府隱性債務對金融風險的直接效應和間接效應的作用大小在不同經濟周期下存在一定的差異。地方政府隱性債務對地方金融風險的直接效應在經濟上行時期要顯著高于經濟下行時期。與之相反，地方政府隱性債務對金融風險的間接效應，即對周邊地區金融風險的空間外溢效應則在經濟下行時期作用大于經濟上行時期。造成這一現象可能的原因是，當經濟形勢向好時，地方政府隱性債務的違約可能性較小，這一時期地方政府隱性債務導致金融風險增加的影響機制更多的表現為本地區政府隱性債務規模擴大所導致的金融風險積聚。然而，一旦經濟形勢轉弱，政府隱性債務風險會隨著償債壓力的增大而逐漸暴露，債務違約情況增多，而由于地區間的金融機構的密切相關性，本地區的債務違約造成當地金融機構的不良資產增加，而且會通過金融機構間的傳導導致周邊地區金融機構的資產質量下降，從而促使周邊地區的金融風險水平上升。

表6 地方政府隱性債務與金融風險：不同經濟周期

2.基于分地區的分析

我國不同地區間經濟發展水平和金融發展水平存在明顯的差異，而地方政府隱性債務對地方金融風險的作用很可能受到這些差異特別是金融發展水平差異的影響。本部分通過在模型（10）中引入地方政府隱性債務和地區虛擬變量的交叉項，進一步考察了地方政府隱性債務對地方金融風險的影響在不同地區的差異性。在地區虛擬變量的設置上，本文將樣本內包含的30 個省、市、自治區分為沿海和內地兩個區域，并據此定義地區虛擬變量：若該省（市、自治區）屬于沿海地區，則定義沿海地區虛擬變量（COSTAL）等于1，內地虛擬變量（INLAND）等于0；反之，若該省（市、自治區）位于內地，則定義INLAND 等于1，COSTAL 等于0。表7 給出了引入地區虛擬變量后，地方政府隱性債務對地方金融風險的空間溢出效應的估計結果。

表7 地方政府隱性債務與金融風險：分地區

從表7 的結果來看，在考慮了經濟相關性后，地方政府隱性債務對金融風險影響的總效應在沿海和內地兩個子樣本中均顯著為正，表明地方政府隱性債務導致金融風險上升的負面影響在沿海和內地中均顯著存在。從效應分解來看，地方政府隱性債務影響金融風險的直接效應在內地子樣本中顯著為正，在沿海地區子樣本中雖然也為正，但不顯著。與之相反，地方政府隱性債務影響金融風險的間接效應在沿海地區顯著為正，在內地子樣本中間接效應雖然也為正，但是顯著性有所下降。我國沿海省份和內地省份在經濟特征和金融發展方面存在明顯的差異，沿海地區相對來說經濟水平較高，金融發展程度和金融體系效率也更高，金融機構擁有更加先進的風險管理經驗與技術，因而能夠將本地區政府隱性債務帶來的風險加以分散，從而一定程度上化解了地方政府隱性債務對本地區金融風險的負面影響，而通過金融機構間的風險傳導將這一影響部分的溢出到了鄰近地區，造成周邊地區金融風險水平的上升。相反，內地由于金融發展程度較低，政府隱性債務帶來的風險水平上升較多停留在本地區的金融結構中，因此地方政府隱性債務對金融風險的負面影響更多表現為直接效應。

（六）穩健性檢驗

1.基于不同估計方法的穩健性檢驗

為了檢驗本文基本回歸的結論在不同估計方法下是否具有穩健性，本部分采用隨機效應的空間杜賓模型對模型（10）重新進行估計，結果如表8 所示。從估計結果來看，地方政府隱性債務（DEBT）影響金融風險的直接效應、間接效應和總效應的符號和顯著性與前文基本回歸總體上一致，支持本文基本結論的可靠性。

表8 地方政府隱性債務與金融風險：基于隨機效應的穩健性檢驗

2.去除監管變化年份的穩健性檢驗

2018年以來，中央陸續出臺一系列防范化解地方政府隱性債務風險的政策文件，考慮到這一政策變化，本部分基于去除2018年的樣本進行回歸以檢驗基本結論的穩健性，結果如表9 所示。從估計結果來看，無論是基于地理距離權重矩陣、經濟距離權重矩陣還是地理與經濟距離嵌套矩陣，地方政府隱性債務影響金融風險的直接效應、間接效應和總效應的符號和顯著性均與基本回歸一致，支持本文基本結論的穩健性。并且，基于去除2018年樣本估計得到的直接效應、間接效應和總效應的數值和顯著性均要高于基本回歸，說明隨著監管制度的完善，地方政府隱性債務對金融風險的負面影響有所減弱。

表9 地方政府隱性債務與金融風險：去除監管變化年份的穩健性檢驗

四、結論與政策建議

本文通過構建以金融機構作為金融資源配置和風險傳導核心環節的理論模型框架，分析地方政府隱性債務對地區金融風險的影響及其空間溢出效應。理論研究發現，地方政府債務的擴張一方面會對企業信貸形成擠出效應，另一方面會影響金融機構的資產選擇和風險偏好，從而導致本地區金融風險水平上升。并且，地方政府債務的擴張還會通過地區間的金融資源配置與競爭效應產生空間溢出效應，導致相鄰地區的金融風險水平上升。

在此基礎上，基于我國30 個省、直轄市和自治區2012～2018年的面板數據，本文對地方政府隱性債務影響金融風險的空間溢出效應進行較為系統的實證檢驗。實證結果表明：首先，地方政府隱性債務影響金融風險的正向直接效應顯著存在，證實地方政府隱性債務的擴張會導致本地區金融風險水平上升。其次，地方政府隱性債務影響金融風險的正向間接效應也顯著存在，說明地方政府隱性債務會對空間相鄰地區產生外溢效應，導致空間相鄰地區金融風險上升。并且，不同經濟周期下地方政府隱性債務對金融風險的影響存在差異性，表現為地方政府隱性債務影響金融風險的直接效應在經濟上行時期要顯著大于經濟下行時期，與之相反，地方政府隱性債務影響金融風險的間接效應則在經濟下行時期大于經濟上行時期。最后，地方政府隱性債務對金融風險的影響在不同地區間存在異質性，在沿海地區，地方政府隱性債務對金融風險的影響更多表現為間接效應，而在內陸地區則更多表現為直接效應。

根據上述研究結論，地方政府隱性債務對金融風險存在負面影響，并且存在風險外溢效應，因此，為了防范和化解地方政府債務可能導致的系統性金融風險，本文嘗試性地提出以下幾個方面的政策建議：一是增強金融機構獨立性，防止信貸資金財政化和財政風險金融化。通過規范政府與金融機構之間的關系，減少政府對以商業銀行為代表的金融機構的直接干預或隱性干預，從而加強金融機構對地方政府舉債的約束力。二是要規范地方政府隱性債務的管理。首先要明確隱性債務的界定，依據精確的標準對各種形式的隱性債務的資金來源、結構、規模以及風險狀況加以明晰，從而有效應對隱性債務隱蔽性強、信息不透明程度高等問題。其次可以借助信息化、大數據等技術手段，構建科學的地方政府隱性債務統計監測系統，根據全國統一的隱性債務界定標準，由地方各級黨委、政府清理甄別并確定本地區隱性債務底數。三是要穩妥化解存量隱性債務。各級地方要切實履行第一責任人的職責，會同融資平臺公司等債務人通過盤活資金資產、注入有收益的經營性資產、停建緩建非必要項目、合規轉化為企業債務或政府和社會資本合作項目等方式，多渠道償還歷史債務。