黃祺++姬海華

摘要：新型城鎮(zhèn)化進(jìn)程中地方政府債務(wù)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(jì)發(fā)展?fàn)顩r、地方政府債務(wù)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(gòu)建風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)；利用歸一化方法進(jìn)行指數(shù)預(yù)處理，對原始數(shù)據(jù)提取的15個影響變量因子進(jìn)行評估，獲得12個風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)；綜合運用分層模糊評價法進(jìn)行地方政府債務(wù)風(fēng)險預(yù)警研究，為地方政府債務(wù)風(fēng)險管理與預(yù)警提供參考和借鑒。

關(guān)鍵詞：新型城鎮(zhèn)化 地方政府債務(wù) 風(fēng)險指標(biāo) 預(yù)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(dá)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(dá)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(dá)到25萬億元人民幣。2014年新《預(yù)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(wù)納入預(yù)算管理。同年9月，國務(wù)院印發(fā)《關(guān)于加強(qiáng)地方政府性債務(wù)管理的意見》，加強(qiáng)地方政府債務(wù)管理，建立地方政府債務(wù)風(fēng)險評估和預(yù)警機(jī)制。因此，在穩(wěn)步推進(jìn)新型城鎮(zhèn)化建設(shè)的同時，應(yīng)該妥善應(yīng)對地方政府性債務(wù)問題。

二、文獻(xiàn)綜述

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

我國最早研究地方政府債務(wù)問題是在2003年。2003年國務(wù)院發(fā)展研究中心宏觀經(jīng)濟(jì)研究部提出“盡快化解地方債務(wù)風(fēng)險”。洪源（2012）采用粗糙集——BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成方法對地方政府債務(wù)風(fēng)險進(jìn)行非線性仿真預(yù)警系統(tǒng)研究。王桂花（2014）采用熵模型進(jìn)行地方政府債務(wù)風(fēng)險動態(tài)監(jiān)控。成濤林、孫文基（2015） 認(rèn)為城鎮(zhèn)化率與地方政府債務(wù)之間存在正相關(guān)關(guān)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(quán)預(yù)警指數(shù)法衡量債務(wù)風(fēng)險，預(yù)警模型的應(yīng)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(fēng)險預(yù)警指標(biāo)，綜合運用分層次模糊評價法進(jìn)行地方政府債務(wù)風(fēng)險預(yù)警研究，適用于新型城鎮(zhèn)化進(jìn)程中地方政府債務(wù)風(fēng)險防范與預(yù)警。

三、新型城鎮(zhèn)化進(jìn)程中地方政府債務(wù)風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)系統(tǒng)構(gòu)建

（一）債務(wù)風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)選取原則

預(yù)警指標(biāo)是對地方政府債務(wù)融資風(fēng)險進(jìn)行預(yù)判并提前發(fā)出警報的變量。因此，對預(yù)警指標(biāo)的選擇要求能及時、準(zhǔn)確和有效地反映地方政府債務(wù)融資風(fēng)險，并遵循以下原則；（1）可得性。對地方政府債務(wù)風(fēng)險進(jìn)行預(yù)警，如果數(shù)據(jù)不可得，則無法對預(yù)警體系起到幫助作用。（2）科學(xué)性?？茖W(xué)預(yù)警指標(biāo)能準(zhǔn)確反映出地方政府債務(wù)風(fēng)險狀況。（3）動態(tài)性。整個經(jīng)濟(jì)環(huán)境在不斷發(fā)展變化，預(yù)警指標(biāo)需反映出地方政府融資平臺債務(wù)的動態(tài)風(fēng)險趨勢。（4）定量化。在預(yù)警系統(tǒng)中指標(biāo)體系盡量以定量指標(biāo)為主。（5）相關(guān)性。地方政府債務(wù)風(fēng)險與未來經(jīng)濟(jì)增長和城鎮(zhèn)化進(jìn)程緊密相關(guān)，新型城鎮(zhèn)化的快速推進(jìn)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供持續(xù)動力，但也會提高地方政府債務(wù)的隱性風(fēng)險。

（二）地方政府債務(wù)風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)設(shè)置

基于以上原則，參考標(biāo)準(zhǔn)普爾和穆迪等國際信用評級機(jī)構(gòu)的指標(biāo)設(shè)定，本文從地方政府經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r、地方政府債務(wù)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(jìn)行度量，設(shè)計選取15類風(fēng)險指標(biāo)構(gòu)建地方政府債務(wù)風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)體系。根據(jù)國內(nèi)外地方政府債務(wù)風(fēng)險預(yù)警線設(shè)置的文獻(xiàn)研究成果，利用風(fēng)險預(yù)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(fēng)險（Ⅱ級）、嚴(yán)重風(fēng)險（Ⅲ級），見表1。

四、政府債務(wù)風(fēng)險預(yù)警實證分析

（一）數(shù)據(jù)來源

審計署2013年審計結(jié)果顯示，市級地方政府債務(wù)比重高達(dá)43.51%，成為最大舉債體，選取市級地方政府債務(wù)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(guān)于地方政府債務(wù)風(fēng)險指標(biāo)選擇的可得性和相關(guān)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(wù)風(fēng)險樣本數(shù)據(jù)，開展債務(wù)風(fēng)險預(yù)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(wù)審計結(jié)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(fēng)險預(yù)警指標(biāo)的復(fù)雜性會導(dǎo)致衡量標(biāo)準(zhǔn)和性質(zhì)不同，產(chǎn)生偏差，通過采用歸一化方法對地方政府債務(wù)風(fēng)險指標(biāo)進(jìn)行指數(shù)化處理，風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)具有可比性。風(fēng)險預(yù)警等級區(qū)間依次為[0，1]、[1，∞]、[2，∞]。設(shè)定Ki為指標(biāo) Ai風(fēng)險指標(biāo)經(jīng)處理后的風(fēng)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(biāo)變量選擇問題，并確定12個風(fēng)險指標(biāo)變量。根據(jù)LASSO方法對預(yù)警指標(biāo)進(jìn)行特征選擇，得到12項預(yù)警指標(biāo)變量。我們選取A1、A3、A4、A5、A6、A7、A8、A9、A11、A13、A14、A1512個預(yù)警指標(biāo)作為債務(wù)風(fēng)險仿真預(yù)警的輸入變量，見表2。

（三）預(yù)警指標(biāo)綜合權(quán)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(fēng)險指標(biāo)風(fēng)險權(quán)重，同時結(jié)合Saaty（1980）提出的1—9比率標(biāo)度法，借鑒專家調(diào)查法（EIM）的方式，對權(quán)重進(jìn)行微調(diào)，使準(zhǔn)則層和指標(biāo)層各相關(guān)指標(biāo)具體權(quán)重能夠更加科學(xué)合理地反映新型城鎮(zhèn)化進(jìn)程中地方政府債務(wù)風(fēng)險實際狀況。計算結(jié)果如表3所示。

從表3預(yù)警指標(biāo)綜合權(quán)重可以看出，風(fēng)險指標(biāo)中的A1、A5、A6、A9、A11綜合權(quán)重最大，這五項指標(biāo)是新型城鎮(zhèn)化進(jìn)程影響地方政府債務(wù)風(fēng)險的主要因素。通過將風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)賦值權(quán)重后，得出樣本A值。其中，Wi為預(yù)警指標(biāo)的權(quán)重，Ai表示債務(wù)風(fēng)險預(yù)警程度的取值，從安全到嚴(yán)重風(fēng)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(wù)情況。根據(jù)Ai值結(jié)果顯示，48個樣本債務(wù)風(fēng)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(wù)風(fēng)險普遍存在且風(fēng)險較高。從區(qū)域角度分析，省會城市和經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)的地級市債務(wù)風(fēng)險高于經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的地級市。CJ為省會城市，在新型城鎮(zhèn)化進(jìn)程中，CJ在固定資產(chǎn)投資和公共基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等方面投入增加，地方政府通過“土地轉(zhuǎn)讓”、PPP（Public—Private—Partnership）等融資方式彌補財政缺口，導(dǎo)致地方政府債務(wù)不斷膨脹。CJ債務(wù)風(fēng)險明顯高于YJ和HJ等其他城市。因此，經(jīng)濟(jì)過熱和經(jīng)濟(jì)過冷都會給地方政府帶來一定的風(fēng)險，而經(jīng)濟(jì)過熱對地方政府債務(wù)風(fēng)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(wù)Ai值均不斷提高，這說明地方政府債務(wù)風(fēng)險日益突出，建立地方政府債務(wù)風(fēng)險評估和預(yù)警機(jī)制、應(yīng)急處置機(jī)制以及責(zé)任追究制度刻不容緩。

五、結(jié)論

本文以新型城鎮(zhèn)化進(jìn)程中地方政府債務(wù)風(fēng)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(jìn)程中地方政府債務(wù)融資風(fēng)險預(yù)警。該方法綜合定性和定量風(fēng)險預(yù)警方法的優(yōu)勢，以12個風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)值為輸入變量，通過進(jìn)行歸一化處理，有效降低了風(fēng)險預(yù)警過程中對風(fēng)險指標(biāo)的隨意性和主觀性，通過測算樣本A值評估遞階層次結(jié)構(gòu)的風(fēng)險權(quán)重，更有利于科學(xué)、合理地對地方政府債務(wù)風(fēng)險面臨的風(fēng)險進(jìn)行預(yù)警。

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作者簡介：

黃祺，女，湖南交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院物流管理學(xué)院，副教授，會計師，教育部高等學(xué)校青年骨干教師國內(nèi)訪問學(xué)者；研究方向：會計控制與財務(wù)風(fēng)險管理，會計職業(yè)教育與教學(xué)。

姬海華，女，張家界航空工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院經(jīng)濟(jì)管理系，副教授，會計師；研究方向：會計控制與財務(wù)風(fēng)險管理，會計職業(yè)教育與教學(xué)。