地方政府債務風險預警指標構建與研究

黃祺++姬海華

摘要：新型城鎮(zhèn)化進程中地方政府債務膨脹，融資平臺、商業(yè)銀行貸款、城市投債和土地財政等均存在諸多問題。本文從地方政府經(jīng)濟發(fā)展狀況、地方政府債務管理情況和地方政府融資平臺經(jīng)營情況三個子系統(tǒng)構建風險預警指標；利用歸一化方法進行指數(shù)預處理，對原始數(shù)據(jù)提取的15個影響變量因子進行評估，獲得12個風險預警指標；綜合運用分層模糊評價法進行地方政府債務風險預警研究，為地方政府債務風險管理與預警提供參考和借鑒。

關鍵詞：新型城鎮(zhèn)化 地方政府債務 風險指標 預警

一、 引言

據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，2014年我國城鎮(zhèn)化率已達到54.77%。測算表明，新型城鎮(zhèn)化率每提高一個百分點，新增投資需求達6.6萬億元。未來3年我國地方政府城鎮(zhèn)化投融資需求量將達到25萬億元人民幣。2014年新《預算法》修訂案正式通過，允許地方政府規(guī)范舉債規(guī)定，并將地方政府債務納入預算管理。同年9月，國務院印發(fā)《關于加強地方政府性債務管理的意見》，加強地方政府債務管理，建立地方政府債務風險評估和預警機制。因此，在穩(wěn)步推進新型城鎮(zhèn)化建設的同時，應該妥善應對地方政府性債務問題。

二、文獻綜述

地方政府債務風險是威脅經(jīng)濟穩(wěn)定與發(fā)展的重要因素。20 世紀 80年代后，國際金融危機頻繁發(fā)生，希臘、冰島等國家紛紛陷入主權債務危機，地方政府債務風險管理成為研究熱點。國外學者最先針對地方政府債務風險產(chǎn)生原因進行研究，并引入“隱形債務”概念。世界銀行高級經(jīng)濟學家Hana提出“財政風險矩陣理論”，將政府債務分為四類：直接顯性債務、直接隱性債務、或有顯性債務和或有隱性債務。Emilio （2016） 等從標桿視角引入多屬性財務評價模型，評價法國政府當局自2000—2012年實施稅收和財權下放改革政策后的財政表現(xiàn)和債務風險。

我國最早研究地方政府債務問題是在2003年。2003年國務院發(fā)展研究中心宏觀經(jīng)濟研究部提出“盡快化解地方債務風險”。洪源（2012）采用粗糙集——BP神經(jīng)網(wǎng)絡集成方法對地方政府債務風險進行非線性仿真預警系統(tǒng)研究。王桂花（2014）采用熵模型進行地方政府債務風險動態(tài)監(jiān)控。成濤林、孫文基（2015） 認為城鎮(zhèn)化率與地方政府債務之間存在正相關關系。

綜上所述，現(xiàn)有研究成果主要從宏觀角度運用線性加權預警指數(shù)法衡量債務風險，預警模型的應用受到限制。本文從新型城鎮(zhèn)化的角度，利用LASSO方法篩選風險預警指標，綜合運用分層次模糊評價法進行地方政府債務風險預警研究，適用于新型城鎮(zhèn)化進程中地方政府債務風險防范與預警。

三、新型城鎮(zhèn)化進程中地方政府債務風險預警指標系統(tǒng)構建

（一）債務風險預警指標選取原則

預警指標是對地方政府債務融資風險進行預判并提前發(fā)出警報的變量。因此，對預警指標的選擇要求能及時、準確和有效地反映地方政府債務融資風險，并遵循以下原則；（1）可得性。對地方政府債務風險進行預警，如果數(shù)據(jù)不可得，則無法對預警體系起到幫助作用。（2）科學性。科學預警指標能準確反映出地方政府債務風險狀況。（3）動態(tài)性。整個經(jīng)濟環(huán)境在不斷發(fā)展變化，預警指標需反映出地方政府融資平臺債務的動態(tài)風險趨勢。（4）定量化。在預警系統(tǒng)中指標體系盡量以定量指標為主。（5）相關性。地方政府債務風險與未來經(jīng)濟增長和城鎮(zhèn)化進程緊密相關，新型城鎮(zhèn)化的快速推進為經(jīng)濟發(fā)展提供持續(xù)動力，但也會提高地方政府債務的隱性風險。

（二）地方政府債務風險預警指標設置

基于以上原則，參考標準普爾和穆迪等國際信用評級機構的指標設定，本文從地方政府經(jīng)濟發(fā)展狀況、地方政府債務管理情況和地方政府融資平臺經(jīng)營情況三個子系統(tǒng)進行度量，設計選取15類風險指標構建地方政府債務風險預警指標體系。根據(jù)國內外地方政府債務風險預警線設置的文獻研究成果，利用風險預警語言，可以分別分為：“輕警”“中警”“重警”三個警級，分別表示為安全（Ⅰ級）、風險（Ⅱ級）、嚴重風險（Ⅲ級），見表1。

四、政府債務風險預警實證分析

（一）數(shù)據(jù)來源

審計署2013年審計結果顯示，市級地方政府債務比重高達43.51%，成為最大舉債體，選取市級地方政府債務數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)具有一定的代表性。遵循前文關于地方政府債務風險指標選擇的可得性和相關性等原則，選擇2011—2013年中部地區(qū)的Z省16個地級市、縣的債務風險樣本數(shù)據(jù)，開展債務風險預警實證研究，數(shù)據(jù)來源主要為審計署《2013年第32號公告：全國政府性債務審計結果》、《湖南省統(tǒng)計年鑒》（2011—2013）、湖南統(tǒng)計信息網(wǎng)和《2013—2014年湖南省政府融資平臺年度授信政策指引報告》等。

（二）樣本數(shù)據(jù)歸一化處理

風險預警指標的復雜性會導致衡量標準和性質不同，產(chǎn)生偏差，通過采用歸一化方法對地方政府債務風險指標進行指數(shù)化處理，風險預警指標具有可比性。風險預警等級區(qū)間依次為[0，1]、[1，∞]、[2，∞]。設定Ki為指標 Ai風險指標經(jīng)處理后的風險指數(shù)值，Ki的求解方法如下：

Ki=Hd+（Ai- Hd）/（ Hu-Hd） （1）

采用LASSO（Least absolute shrinkage and selection operator）方法研究數(shù)據(jù)模型的指標變量選擇問題，并確定12個風險指標變量。根據(jù)LASSO方法對預警指標進行特征選擇，得到12項預警指標變量。我們選取A1、A3、A4、A5、A6、A7、A8、A9、A11、A13、A14、A1512個預警指標作為債務風險仿真預警的輸入變量，見表2。

（三）預警指標綜合權重的確定

根據(jù)分層模糊評估模型的研究方法，采用層次分析法（AHP）測算12個風險指標風險權重，同時結合Saaty（1980）提出的1—9比率標度法，借鑒專家調查法（EIM）的方式，對權重進行微調，使準則層和指標層各相關指標具體權重能夠更加科學合理地反映新型城鎮(zhèn)化進程中地方政府債務風險實際狀況。計算結果如表3所示。

從表3預警指標綜合權重可以看出，風險指標中的A1、A5、A6、A9、A11綜合權重最大，這五項指標是新型城鎮(zhèn)化進程影響地方政府債務風險的主要因素。通過將風險預警指標賦值權重后，得出樣本A值。其中，Wi為預警指標的權重，Ai表示債務風險預警程度的取值，從安全到嚴重風險指數(shù)區(qū)間依次為[0，1]、[1，∞]、[2，∞]。見表4。

其中：以CJ、ZJ、XJ、YJ、HJ、LJ為例，分別代表中部地區(qū)Z省6個地級市2011—2013年地方政府債務情況。根據(jù)Ai值結果顯示，48個樣本債務風險處于“Ⅲ級”（重警）狀態(tài)樣本11個，占總樣本比例22.92%；處于“Ⅱ級”（中警）狀態(tài)樣本28個，占總樣本比例58.33%；處于“Ⅰ級”（輕警）狀態(tài)樣本9個，占總樣本比例18.75%，可見地方政府債務風險普遍存在且風險較高。從區(qū)域角度分析，省會城市和經(jīng)濟較發(fā)達的地級市債務風險高于經(jīng)濟欠發(fā)達的地級市。CJ為省會城市，在新型城鎮(zhèn)化進程中，CJ在固定資產(chǎn)投資和公共基礎設施建設等方面投入增加，地方政府通過“土地轉讓”、PPP（Public—Private—Partnership）等融資方式彌補財政缺口，導致地方政府債務不斷膨脹。CJ債務風險明顯高于YJ和HJ等其他城市。因此，經(jīng)濟過熱和經(jīng)濟過冷都會給地方政府帶來一定的風險，而經(jīng)濟過熱對地方政府債務風險沖擊尤為顯著。從時間上分析，2011—2013年，6個地級市政府債務Ai值均不斷提高，這說明地方政府債務風險日益突出，建立地方政府債務風險評估和預警機制、應急處置機制以及責任追究制度刻不容緩。

五、結論

本文以新型城鎮(zhèn)化進程中地方政府債務風險為研究對象，提出分層模糊評價模型的具體方法和步驟，用于新型城鎮(zhèn)化進程中地方政府債務融資風險預警。該方法綜合定性和定量風險預警方法的優(yōu)勢，以12個風險預警指標值為輸入變量，通過進行歸一化處理，有效降低了風險預警過程中對風險指標的隨意性和主觀性，通過測算樣本A值評估遞階層次結構的風險權重，更有利于科學、合理地對地方政府債務風險面臨的風險進行預警。

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[7]成濤林，孫文基.新型城鎮(zhèn)化視角下的地方政府債務管理探討[J].南京社會科學，2015，（02）.

作者簡介：

黃祺，女，湖南交通職業(yè)技術學院物流管理學院，副教授，會計師，教育部高等學校青年骨干教師國內訪問學者；研究方向：會計控制與財務風險管理，會計職業(yè)教育與教學。

姬海華，女，張家界航空工業(yè)職業(yè)技術學院經(jīng)濟管理系，副教授，會計師；研究方向：會計控制與財務風險管理，會計職業(yè)教育與教學。