地方政府债务风险预警指标构建与研究

摘要：新型城镇化进程中地方政府债务膨胀，融资平台、商业银行贷款、城市投债和土地财政等均存在诸多问题。本文从地方政府经济发展状况、地方政府债务管理情况和地方政府融资平台经营情况三个子系统构建风险预警指标；利用归一化方法进行指数预处理，对原始数据提取的15个影响变量因子进行评估，获得12个风险预警指标；综合运用分层模糊评价法进行地方政府债务风险预警研究，为地方政府债务风险管理与预警提供参考和借鉴。

关键词：新型城镇化 地方政府债务 风险指标 预警

一、 引言

据统计数据显示，2014年我国城镇化率已达到54.77%。测算表明，新型城镇化率每提高一个百分点，新增投资需求达6.6万亿元。未来3年我国地方政府城镇化投融资需求量将达到25万亿元人民币。2014年新《预算法》修订案正式通过，允许地方政府规范举债规定，并将地方政府债务纳入预算管理。同年9月，国务院印发《关于加强地方政府性债务管理的意见》，加强地方政府债务管理，建立地方政府债务风险评估和预警机制。因此，在稳步推进新型城镇化建设的同时，应该妥善应对地方政府性债务问题。

二、文献综述

地方政府债务风险是威胁经济稳定与发展的重要因素。20 世纪 80年代后，国际金融危机频繁发生，希腊、冰岛等国家纷纷陷入债务危机，地方政府债务风险管理成为研究热点。国外学者最先针对地方政府债务风险产生原因进行研究，并引入“隐形债务”概念。世界银行高级经济学家Hana提出“财政风险矩阵理论”，将政府债务分为四类：直接显性债务、直接隐性债务、或有显性债务和或有隐性债务。Emilio （2016） 等从标杆视角引入多属性财务评价模型，评价法国政府当局自2000―2012年实施税收和财权下放改革政策后的财政表现和债务风险。

我国最早研究地方政府债务问题是在2003年。2003年国务院发展研究中心宏观经济研究部提出“尽快化解地方债务风险”。洪源（2012）采用粗糙集――BP神经网络集成方法对地方政府债务风险进行非线性仿真预警系统研究。王桂花（2014）采用熵模型进行地方政府债务风险动态监控。成涛林、孙文基（2015） 认为城镇化率与地方政府债务之间存在正相关关系。

综上所述，现有研究成果主要从宏观角度运用线性加权预警指数法衡量债务风险，预警模型的应用受到限制。本文从新型城镇化的角度，利用LASSO方法筛选风险预警指标，综合运用分层次模糊评价法进行地方政府债务风险预警研究，适用于新型城镇化进程中地方政府债务风险防范与预警。

三、新型城镇化进程中地方政府债务风险预警指标系统构建

（一）债务风险预警指标选取原则

预警指标是对地方政府债务融资风险进行预判并提前发出警报的变量。因此，对预警指标的选择要求能及时、准确和有效地反映地方政府债务融资风险，并遵循以下原则；（1）可得性。对地方政府债务风险进行预警，如果数据不可得，则无法对预警体系起到帮助作用。（2）科学性。科学预警指标能准确反映出地方政府债务风险状况。（3）动态性。整个经济环境在不断发展变化，预警指标需反映出地方政府融资平台债务的动态风险趋势。（4）定量化。在预警系统中指标体系尽量以定量指标为主。（5）相关性。地方政府债务风险与未来经济增长和城镇化进程紧密相关，新型城镇化的快速推进为经济发展提供持续动力，但也会提高地方政府债务的隐性风险。

（二）地方政府债务风险预警指标设置

基于以上原则，参考标准普尔和穆迪等国际信用评级机构的指标设定，本文从地方政府经济发展状况、地方政府债务管理情况和地方政府融资平台经营情况三个子系统进行度量，设计选取15类风险指标构建地方政府债务风险预警指标体系。根据国内外地方政府债务风险预警线设置的文献研究成果，利用风险预警语言，可以分别分为：“轻警”“中警”“重警”三个警级，分别表示为安全（Ⅰ级）、风险（Ⅱ级）、严重风险（Ⅲ级），见表1。

四、政府债务风险预警实证分析

（一）数据来源

审计署2013年审计结果显示，市级地方政府债务比重高达43.51%，成为最大举债体，选取市级地方政府债务数据作为样本数据具有一定的代表性。遵循前文关于地方政府债务风险指标选择的可得性和相关性等原则，选择2011―2013年中部地区的Z省16个地级市、县的债务风险样本数据，开展债务风险预警实证研究，数据来源主要为审计署《2013年第32号公告：全国政府性债务审计结果》、《湖南省统计年鉴》（2011―2013）、湖南统计信息网和《2013―2014年湖南省政府融资平台年度授信政策指引报告》等。

（二）样本数据归一化处理

风险预警指标的复杂性会导致衡量标准和性质不同，产生偏差，通过采用归一化方法对地方政府债务风险指标进行指数化处理，风险预警指标具有可比性。风险预警等级区间依次为[0，1]、[1，∞]、[2，∞]。设定Ki为指标 Ai风险指标经处理后的风险指数值，Ki的求解方法如下：

Ki=Hd+（Ai- Hd）/（ Hu-Hd） （1）

采用LASSO（Least absolute shrinkage and selection operator）方法研究数据模型的指标变量选择问题，并确定12个风险指标变量。根据LASSO方法对预警指标进行特征选择，得到12项预警指标变量。我们选取A1、A3、A4、A5、A6、A7、A8、A9、A11、A13、A14、A1512个预警指标作为债务风险仿真预警的输入变量，见表2。

（三）预警指标综合权重的确定

根据分层模糊评估模型的研究方法，采用层次分析法（AHP）测算12个风险指标风险权重，同时结合Saaty（1980）提出的1―9比率标度法，借鉴专家调查法（EIM）的方式，对权重进行微调，使准则层和指标层各相关指标具体权重能够更加科学合理地反映新型城镇化进程中地方政府债务风险实际状况。计算结果如表3所示。

从表3预警指标综合权重可以看出，风险指标中的A1、A5、A6、A9、A11综合权重最大，这五项指标是新型城镇化进程影响地方政府债务风险的主要因素。通过将风险预警指标赋值权重后，得出样本A值。其中，Wi为预警指标的权重，Ai表示债务风险预警程度的取值，从安全到严重风险指数区间依次为[0，1]、[1，∞]、[2，∞]。见表4。

其中：以CJ、ZJ、XJ、YJ、HJ、LJ为例，分别代表中部地区Z省6个地级市2011―2013年地方政府债务情况。根据Ai值结果显示，48个样本债务风险处于“Ⅲ级”（重警）状态样本11个，占总样本比例22.92%；处于“Ⅱ级”（中警）状态样本28个，占总样本比例58.33%；处于“Ⅰ级”（轻警）状态样本9个，占总样本比例18.75%，可见地方政府债务风险普遍存在且风险较高。从区域角度分析，省会城市和经济较发达的地级市债务风险高于经济欠发达的地级市。CJ为省会城市，在新型城镇化进程中，CJ在固定资产投资和公共基础设施建设等方面投入增加，地方政府通过“土地转让”、PPP（Public―Private―Partnership）等融资方式弥补财政缺口，导致地方政府债务不断膨胀。CJ债务风险明显高于YJ和HJ等其他城市。因此，经济过热和经济过冷都会给地方政府带来一定的风险，而经济过热对地方政府债务风险冲击尤为显著。从时间上分析，2011―2013年，6个地级市政府债务Ai值均不断提高，这说明地方政府债务风险日益突出，建立地方政府债务风险评估和预警机制、应急处置机制以及责任追究制度刻不容缓。

五、结论

本文以新型城镇化进程中地方政府债务风险为研究对象，提出分层模糊评价模型的具体方法和步骤，用于新型城镇化进程中地方政府债务融资风险预警。该方法综合定性和定量风险预警方法的优势，以12个风险预警指标值为输入变量，通过进行归一化处理，有效降低了风险预警过程中对风险指标的随意性和主观性，通过测算样本A值评估递阶层次结构的风险权重，更有利于科学、合理地对地方政府债务风险面临的风险进行预警。

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[7]成涛林，孙文基.新型城镇化视角下的地方政府债务管理探讨[J].南京社会科学，2015，（02）.

作者简介：

黄祺，女，湖南交通职业技术学院物流管理学院，副教授，会计师，教育部高等学校青年骨干教师国内访问学者；研究方向：会计控制与财务风险管理，会计职业教育与教学。

姬海华，女，张家界航空工业职业技术学院经济管理系，副教授，会计师；研究方向：会计控制与财务风险管理，会计职业教育与教学。