世界各国都倾向于采取 PPP 模式应对政府债务问题。建立这一模式的初衷是为了减少地方政府的债务，但是我国在引入了这一模式之后，地方政府债务不仅没有如预期一般减少，相反，债务规模越来越大，地方财政压力逐渐加剧，究其原因在于实际操作中不乏 PPP 异化或滥用现象的存在。
当前学术界关于 PPP 模式对地方政府债务的影响还存在争议，尚未形成定论，且对于地方政府债务的影响从 PPP 项目投资角度进行考虑较少，鲜有的实证研究也仅仅关注了投资规模，忽视了投资质量，而投资质量也是影响地方政府债务的一个重要因素。
现状分析及研究假设
一、PPP 项目投资与地方政府债务现状
总体来看大多数省份的地方政府债的规模是要高于城投债的规模，江苏省除外。无论是地方政府债还是城投债，江苏省 都居首位，但江苏省财力雄厚，实际其债务率并不高。
我国当前政府债务主要是以显性债为主，但个别省份隐性债务规模即将要与显性债务持平，如北京、天津，应引起关注，防范其隐性债务风险的发生。不同省份债务规模存在着较大的差异性，东部地区债务规模较大，西部地区债务规模较小，而中部地区处于居中位置。
可见，东部地区政府的债务规模与中部和西部地区相比而言要明显高出一筹，这说明东部地区的举借债务念头更加猛烈。不同地区的政府债务规模并不一致，其受 PPP 项目投资的影响也并不同，这也体现了后文做区域异质性回归和投资规模异质性是有必要的。
PPP 项目总共有三种付费模式，而项目属性这一指标是指采用可行性缺口补助和政府付费付费方式的 PPP 项目占总项目的比重。
从结果来看，西部最高，中部次之，东部最低。采用可行性缺口补助和政府付费方式的 PPP 模式，无疑会导致政府显性债务的增加，因为政府要为之部分或全部买单。而使用者付费的方式，会对政府隐性债务带来潜在的负担，当使用者不能付费时逼不得已还是要政府为之买单。
PPP 项目属性这一指标各区域来看都在 0.5 以上，可见，我国当前的 PPP 项目主要还是采用前两种付费方式为主，使用者付费的方式还是占少数，且越是经济不好的西部地区更是倾向于采取前两种方式，更加的依赖于政府支持。
二、机理分析及研究假设
根据公共产品理论，如果市场失灵，在自由市场的经济活动中，如果“搭便车”行为发生于公共产品领域，“公共悲剧”现象就会出现，此时社会公共利益将会受到消极影响。为了避免这种情况的发生，政府与市场应当共同承担公共产品与服务供给的职能。
在准公共产品领域，PPP 模式十分适用，这种模式不仅能够提升公共产品的供给效率与质量，还能够通过政府的力量对市场活动进行适当的调节，进而避免出现市场失灵的情况，而社会资本的引入从理论上则能够有效降低政府的财政压力。但在实际运用中各种各样问题的出现却使其与初衷相背离。
财政部曾对债务展开过几回隐性摸底，从摸底结果中发现：PPP 项目，作为政府有间接的偿债义务的地方政府债务，在近几年中规模增速惊人。
PPP 项目引入社会资本虽然能够帮助企业获得更加丰富的资金来源，却也会扩大政府的支出规模，增多隐性负债。使用 PPP 模式并不能够代表政府不用再承担任何公共产品基础设施建设项目供给的责任，从长远来看，其所带来的隐性财政负担是不容忽视的。
根据政府委托代理理论，在 PPP 模式之下，政府不仅是参与者，也是监督者以及管理者。对于众多社会资本企业而言，其主要责任包括尽心尽力地进行相应项目的建设工作以及与其有关的后期运营工作。但是，如果对双方的核心目的进行分析，会发现政府与社会资本的目标并不相同。
基于公共选择理论，政府很有可能会为了打造良好的形象或完成上级的指标而过分干预某些项目的运营，导致资本方的收益大幅度降低，社会资本方的积极性也会有所降低。正是这种信息的不对称，多方利益的相互碰撞，政府方和社会资本方都尽可能的在使自己的利益最大化，这会最终导致有的项目迟迟不能落地，无法实现预期效果，投资质量不容乐观。
实证研究结果分析
一、描述性统计
为了使得实证分析结果客观公正，需要设置一定的控制变量，剔除其他因素对地方政府债务的影响。就控制变量来看，各省份项目属性的差异表现为各省 PPP项目普遍采取的付费方式的不同；
各省份人均 GDP 差值很大，可见各省份经济发展程度不一；财政自给率差距较大，说明各省份的财政实力悬殊很大，负债率差值很大，可见各省份的经济总规模对地方政府举债依赖程度也明显不同。
PPP 项目付费方式、各省份经济状况、财政实力、债务负担显然也会对政府债务产生影响，因此将这几方面的指标作为控制变量，以客观实际地分析 PPP 项目投资对地方政府债务的影响。
二、回归结果
利用面板数据估计解释变量对被解释变量的影响时，通常使用 OLS 方法会使得该结果或高或低的被估计，通常情况下使用 hausman 检验选择随机效应模型或者固定效应模型。若 hausman 检验结果为负值，那么就用修正的 hausman 对其进行检验。如果 p 值显著就证明应该否认原假设，应使用固定效应模型展开回归分析。
到目前为止，国家总共公示了四批次 PPP 示范项目名单，涉及各种行业，多个省份，示范项目通常都代表将 PPP 这种模式运作的很好，最终能顺利落地不至于烂尾的一些项目。
如果某一省份有这种国家示范项目，该省份会举办类似于国家示范 PPP 项目分享会这种活动，将项目的成功经验与业内分享交流，让其他省份其他行业的人员汲取他们成功的经验，灵活借鉴并应用于自省的一些 PPP 项目运作中，从而促进 PPP 模式整体健康良好的发展。
从债务负担角度来看，债务负担率在 5%的水平上与地方政府债显著正相关，负债率与地方政府债在 10%的水平上具有显著正向相关关系，一家企业或政府的债务负债率常常能够展现这家企业或政府的现阶段债务总体规模，该指标常常用来衡量经济规模对地方举债依赖程度。
三、异质性分析
如果从隐性债务角度进行分析，会发现对于中国的众多东部省份、西部省份以及中部省份而言，其 PPP 项目的投资总量与其城投债之间均存在正向相关关系，但是这种关系的显著性微乎其微。
虽然全样本下，PPP 项目投资规模在 10%的统计水平上与地方政府隐性债务显著正相关，但分区域来看，PPP 项目投资规模对地方政府隐性债务仅有正向影响，显著性消失，主要原因在于 PPP 项目投资规模虽然会对城投债有一定影响，但这部分影响是很小的，主要是政策原因给与了一定限制。
就 PPP 项目落地率对城投债的影响来看，投资额小于 5000 万的 PPP 项目落地率在 5%的水平上对城投债有正向显著影响，投资额大于等于 5000 万的 PPP 项目落地率在 10%的水平上对城投债有正向显著影响，可见 PPP 项目投资质量越高越有助于地方政府在融资平台融得资金，无论投资规模的大小如何。
结论、建议与展望
一、研究结论
根据 30 个省份 2015-2019 年度的省级面板数据，采用固定效应估计方法，将地方政府债务区分为显性和隐性两个维度，分别分析该项目投资规模以及投资质量将会对当地人民政府的隐性债务以及显性债务产生什么样的作用，经实践证明得出下述结论：
如果 PPP 的投资总额提升，那么就会带动当地政府显性、隐性债务总额的高涨，二者有十分明显的正向相关关系，这与已有研究的结论一致。此外，PPP 项目投资质量与地方政府显性债务明显负相关，而与地方政府隐性债务明显正相关。
将全样本分东部、西部、中部三个区域来看，PPP 项目投资规模对地方政府显性债务的正向影响在东部地区较为敏感，而 PPP 项目投资规模对东部、西部、中部地区的地方政府隐性债务仅有正向影响，显著性消失。
东部、西部地区的 PPP 项目投资质量对地方政府显性债务有显著负向的影响，但中部地区负向效应不显著。而东部、西部、中部地区的 PPP 项目投资质量都对地方政府隐性债务有显著正向的影响。
此外，PPP 项目的付费方式多以政府付费和可行性缺口补助方式为主，也是引起地方政府显性债务规模增加的一个因素，良好的经济状况以及雄厚的财政实力是降低地方政府显性债务的根本所在。
二、建议
政府可以从提高 PPP 项目落地率以及学习 PPP 项目成功经验两方面入手来提高 PPP 项目投资质量，可见化解地方政府债务不仅仅是从源头处把关，后期仍要继续学习先进管理运营经验，在后期也要严控投资质量，管控工作应贯穿始终。
在进行采购的过程中，必须严格按照规模要求、资质要求以及预期收益要求选择项目，应该秉承公平、公正的态度对待民营企业以及国有企业。不仅如此，对于项目并不成熟的企业还应该使用政策引导的方式，为民营企业开放优质的项目，提高民营企业积极性，让民营企业参与比提升。
除此之外，如果从政府行政的角度进行分析会发现，一旦政府承诺为相应企业提供保底服务，那么就相当于把风险转嫁到政府的身上。而 PPP 项目本身就具有较强的风险特性，一旦项目在实施的过程中出现任何问题都有可能造成整体项目的亏损。在这种情况下，政府就要依照相应约定支付保证金。
在这个过程中，不仅违反了相应条例，甚至让自己承担了本不应该属于自己的债务。如果想改变现状，就要杜绝 PPP 项目出现这种恶性现象，政府不应该再把这种项目当作自身的融资工具，应该树立行业规范以及规范政府行为界限，让 PPP 项目真的为人民服务，为中国的发展服务。
结语
很多政府由于其融资方式以及融资渠道有限，就会为了在短时间内获得更多的发展资金，在其初期启动阶段，很有可能会被各个社会投资者以及当地政府以过于乐观的态度估计其未来收益。这对于政府财政收入来说是极大的风险，甚至会产生在未来的某一个时间内，政府无法填补财政缺口的问题，让地方政府有债务风险。
也正因如此必须将政府每年承担的支出责任控制在一定的范围之内，让该数字能够与当地的经济发展相一致，能够让当地的政府对自身经济情况以及财务状况进行统筹考量，将过去以及未来的支付状况涵盖进去考虑，从而测算自己的财政空间，并以此为基础设置投资项目预算阈值以及确定投资预期。
