陳 玲，孟 迪

(福州大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，福建 福州 350116)

基于KMV模型的地方政府債務(wù)風(fēng)險管理研究——以福建省為例

陳 玲，孟 迪

(福州大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，福建 福州 350116)

地方政府債券是地方政府本著信用原則，在償還本金并額外支付利息的前提下，為自身籌集資金而發(fā)行的債券.1994年的分稅制改革，一度造成地方政府的事權(quán)與財權(quán)脫節(jié)，只能以大量舉借債務(wù)作為投資渠道，隨之而來的是債務(wù)規(guī)模膨脹.運(yùn)用 KMV模型評估福建省2016年以及2017年的地方債，考察其是否會出現(xiàn)違約風(fēng)險，并通過實證研究得出地方政府的適度舉債規(guī)模.實證結(jié)論印證，福建省地方債在2017年無違約風(fēng)險;且福建省三年期債券的發(fā)債規(guī)模占其財政收入的比重低于20%，無違約風(fēng)險;五年期債券的發(fā)債規(guī)模占財政收入的比重低于30%，無違約風(fēng)險.

KMV 模型;地方債;風(fēng)險評估;債務(wù)風(fēng)險

通常來講，違約風(fēng)險是指存在信用關(guān)系的雙方，在履行合同條款過程中，由于一方違約而使對方遭受損失的可能性.就公司債券而言，由于債務(wù)人的償債資金來源存在不確定性，故其與債權(quán)人之間的交易存在違約風(fēng)險，繼而違約的發(fā)生概率上升，債務(wù)人無法兌現(xiàn)還本付息的承諾.對于地方債，其風(fēng)險影響因素也涉及償債來源的不確定性，例如無法確切預(yù)測當(dāng)?shù)刎斦杖牖蛱囟▊俄椖康念A(yù)期營業(yè)收入.因此地方債背后同樣隱藏著風(fēng)險.1994年的分稅制改革，一度造成地方政府事權(quán)與財權(quán)不匹配的局面，其只能借助于舉借債務(wù)來投資，由此導(dǎo)致債務(wù)規(guī)模逐漸膨脹.當(dāng)出現(xiàn)發(fā)債規(guī)模與當(dāng)?shù)貙嶋H情況脫節(jié)的情況，此時的地方政府極有可能面臨風(fēng)險.可知，科學(xué)評估地方債務(wù)風(fēng)險、客觀論證適度發(fā)債規(guī)模，不僅能夠保證地方經(jīng)濟(jì)又好又快發(fā)展，而且能夠切實深入地考察地方政府自行發(fā)債這一問題.本文選取福建省作為研究對象，借助于修正的KMV模型測度福建省2016、2017 年的地方債面臨的風(fēng)險，并測度在地方債的期限分別為3年和5年的情況下的適度舉借債務(wù)規(guī)模.

1 文獻(xiàn)綜述

1.1國外文獻(xiàn)綜述

現(xiàn)階段，美國、日本等發(fā)達(dá)國家的地方債市場日趨完善，國外學(xué)者對地方債所可能存在風(fēng)險及規(guī)避措施的研究已進(jìn)入較深層次.Hempel[1]認(rèn)為地方債面臨違約風(fēng)險，甚至著眼于某一層面，地方債的特定功能和行政政策無法得以明確，因此在信用級別一樣的前提下，其面臨的風(fēng)險比公司債券高.Yawitz[2]從利率角度出發(fā)考察了地方政府債券的風(fēng)險溢價.Kidwell和Trzcinka[3]指出較高利率的地方政府債券過量存在極可能導(dǎo)致金融危機(jī).Trzcinka[4]認(rèn)為，由于地方債會波及資本市場，加之地方政府的政策無法得以明確，因此在信用級別一樣的條件下，其面臨的風(fēng)險比公司債券還要略高一籌.Kim S.Rueben和James M.Poterba[5]收集了美國發(fā)行市政債券的若干個州在23個年度內(nèi)的財稅政策，考察了地方財政政策與市政債券市場的內(nèi)在聯(lián)系，分析表明若前者具備縝密的法律框架，則后者的融資成本相對來說花費較少，反之較高.如上意味著，地方政府的財稅政策越能夠體現(xiàn)執(zhí)行力，投資者就越青睞其所發(fā)行的債券.Larry E.Harris和 Mike S.Piwowa[6]采取時間序列估價模型研究了美國市政債券市場，結(jié)果顯示相對于機(jī)構(gòu)數(shù)量龐大的交易成本，市政債券的零售交易成本明顯高出很多，究其原因在于債券市場價格不具備足夠的透明度，由此出現(xiàn)信用風(fēng)險、流動風(fēng)險.

1.2國內(nèi)文獻(xiàn)綜述

隨著我國逐步放開地方政府自行發(fā)債，近年來一批研究者針對地方債的興起原因、風(fēng)險防控展開了深入調(diào)研.郭琳、樊麗明[7]認(rèn)為，由于無法確切預(yù)測以及自身存在的缺陷，地方債極可能出現(xiàn)風(fēng)險，并將風(fēng)險具體歸納為內(nèi)生和外生兩部分.馬海濤等[8]、馬金華[9]則認(rèn)為所處歷史階段不同，故地方政府債務(wù)的產(chǎn)生原因也不盡相同，2006年之前起因于財政體制，2006年之后則是由于財政體制和經(jīng)濟(jì)增長方式兩方面的影響.財政部財科研究所課題組[10]則把產(chǎn)生原因追溯到體制性與政策性層面，具體的體制因素涉及財政、投融資和行政管理；政策因素大體上歸結(jié)為國家宏觀經(jīng)濟(jì)政策，具體涵蓋減稅和土地兩個方面.梅建明[11]通過考察我國地方政府債務(wù)規(guī)模，發(fā)現(xiàn)截至目前已高達(dá)5萬億，地方政府負(fù)債率日益攀升，而還債能力卻相差甚遠(yuǎn).傅勇[12]把研究重心放在地方債務(wù)的結(jié)構(gòu)亦即構(gòu)成要素，結(jié)果表明政府主要依托構(gòu)建融通資金平臺、城投債以及信托等渠道籌資，不同融資方式同時進(jìn)行導(dǎo)致地方債規(guī)模膨脹.張軍[13]指出地方債籌措的資金流向本地基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，而此類項目的資金使用期限較長，導(dǎo)致了地方債結(jié)構(gòu)上的期限不匹配.郭玉清[14]同樣考察了地方政府債務(wù)的去向，發(fā)現(xiàn)超過一半的債務(wù)流向了市政基礎(chǔ)和公共交通投資.較之基礎(chǔ)建設(shè)類資金的占用期限，其來源債務(wù)的償還期限較短，繼而時間配比無法實現(xiàn)平衡.劉尚希[15]則沖破了傳統(tǒng)的“就債論債”的觀念，從“償債資金來源”的視角出發(fā)，以政府資產(chǎn)的存量和流量為依據(jù)來考察地方債的風(fēng)險，他指出當(dāng)前地方債盡管就規(guī)模而言比較龐大，但是規(guī)避風(fēng)險的能力相對不足.王能應(yīng)[16]與劉尚希持相同觀點，指出償債能力是重中之重的因素.賈康等[17]進(jìn)行實地調(diào)查研究，從債務(wù)規(guī)模與構(gòu)成要素(比如債務(wù)的區(qū)域特點、債務(wù)性質(zhì)結(jié)構(gòu)和債務(wù)層次結(jié)構(gòu))、債務(wù)的來源與構(gòu)成以及債務(wù)化解情況三方面展開了具體分析.

而著眼近幾年興起的地方融資平臺這一討論熱度只增不減的問題，馮靜[18]指出，地方政府依托當(dāng)?shù)氐娜谕ㄙY金平臺,某種角度看有利于對公共事業(yè)建設(shè)等融資.巴曙松[19]指出地方政府融資過程的來龍去脈極不明朗，既不利于商業(yè)銀行全方位掌控，甚至當(dāng)?shù)卣紵o法準(zhǔn)確得知其負(fù)債情況，應(yīng)著重強(qiáng)調(diào)融資平臺面臨一系列的系統(tǒng)性風(fēng)險.曾令波[20]指出基于我國財政體制的現(xiàn)狀，嚴(yán)令禁止地方政府破產(chǎn)清算，故一旦地方政府自身無法負(fù)擔(dān)債務(wù)，中央政府必然充當(dāng)“最后支付人”.楊雅琴[21]從財政聯(lián)邦主義層面出發(fā)，考察了某省的地方債及其風(fēng)險，偏向于財政體制方面，而未對風(fēng)險進(jìn)行評估.王桂花、周磊[22]借助博弈論考察地方債風(fēng)險防控機(jī)制，在構(gòu)造中央政府、地方政府和金融機(jī)構(gòu)三方的博弈矩陣的基礎(chǔ)上，著重考察三方的行為，而未測度合理的發(fā)債規(guī)模.顧巧明、邱毅[23]通過KMV實證方法評估深圳的地方債風(fēng)險，得出了該地的科學(xué)發(fā)債規(guī)模，并針對健全商業(yè)資信評級制度、創(chuàng)新?lián)Ｐ庞玫燃壍确矫嫣岢鑫磥碓O(shè)想.上述研究主要側(cè)重于地方政府債務(wù)的形成根源和面臨風(fēng)險這一事實，而對風(fēng)險評估與舉債規(guī)模的研究不足.本文立足于福建省的具體發(fā)債情況，借助上述修正的KMV實證方法，對本省地方債的風(fēng)險管理進(jìn)行研究，考察福建省的地方債是否面臨風(fēng)險并得出具體發(fā)行規(guī)模.

2 福建省地方政府債券發(fā)行現(xiàn)狀

隨著發(fā)債規(guī)模陡然增加，隨之而來的是累計債務(wù)數(shù)目日益攀升.2015—2016年福建省公開發(fā)行的一般債券高達(dá)1176.12億元，分屬于3年、5年、7年和10年這四種期限.在資金使用方向上，上述年度福建省發(fā)債的置換債券規(guī)模為595.95億元，用途屬于償還符合條件的政府債務(wù)；新增債券規(guī)模為580.17億元，流向公益性項目資本支出.著眼于全口徑債務(wù)規(guī)模和膨脹速度，2016年度末尾，福建省地方債余額預(yù)計執(zhí)行數(shù)高達(dá)4487.34億元，比2015年增長6.44%，其中，一般債務(wù)2092.16億元，較上年末增加18.18%[24].迫于債務(wù)來源種類日益多元化、債權(quán)主體逐漸擴(kuò)張，地方政府債務(wù)規(guī)模劇增，政府償債壓力與日俱增.因此，通過KMV模型預(yù)估福建省的地方債是否存在風(fēng)險，進(jìn)一步測度福建省的合理發(fā)債規(guī)模，其影響力不言而喻.

3 政府債務(wù)風(fēng)險評估KMV模型構(gòu)建

3.1 KMV模型及其適用性

KMV模型是依據(jù)Black Scholes的期權(quán)定價公式和Meton的風(fēng)險債務(wù)定價理論開發(fā)而成，二十世紀(jì)末，該模型在美國穆迪KMV公司誕生并問世.其大致脈絡(luò)是先計算出公司資產(chǎn)的市場價值和波動率，緊接著就當(dāng)前資產(chǎn)價值確定未來預(yù)期價值，并結(jié)合公司負(fù)債得出違約點，然后計算預(yù)期資產(chǎn)價值跌落至違約點的距離(違約距離)，最后憑借該距離計算出違約概率的映射[25].這實際上表明違約風(fēng)險與資產(chǎn)價值有關(guān).

近年，主權(quán)債務(wù)危機(jī)的爆發(fā)頻率飆升，在這種情況下，原本僅用來計算企業(yè)違約風(fēng)險的KMV模型，在政府主體債務(wù)的違約風(fēng)險評估方面也發(fā)揮了作用(見如下公式).馬亭玉、劉澤龍[26]觀點如下，鑒于KMV能夠在單個資產(chǎn)風(fēng)險的情況下使用，且相對而言有關(guān)數(shù)據(jù)不多，計算簡便，對債務(wù)主體的資產(chǎn)變化敏感，故研究我國地方債風(fēng)險時，該模型是明智的選擇.

上述公式中，DD表示違約距離，Δt為債務(wù)期限(Δt= T-t，t = 0)，MT為財政收入的償債部分，BT為地方政府到期所需償債數(shù)額，g表示地方政府財政收入的增長率，σm表示地方財政收入的波動率，即通常所說的標(biāo)準(zhǔn)差.

不過，要想套用其他國家的風(fēng)險測度機(jī)制，其必要條件是被測度個體能夠滿足經(jīng)濟(jì)獨立，而我國現(xiàn)行政治經(jīng)濟(jì)制度非同尋常，不適合照搬上述方法.縱觀我國財政體制現(xiàn)狀，若地方財政無法自給自足，中央政府勢必想方設(shè)法加以援助.如果中央政府償還債務(wù)能力充足，便足以完全負(fù)擔(dān)地方所轉(zhuǎn)移的債務(wù).考慮這些因素后，首先要修正傳統(tǒng)的KMV模型，把償債主體由地方轉(zhuǎn)移至中央的因素納入其中，才能夠?qū)崿F(xiàn)對我國地方債違約的合理評價.

3.2修正后的KMV模型

文章根據(jù)李臘生[27]建立的經(jīng)過修正的KMV實證模型來評估地方債風(fēng)險，其與傳統(tǒng)模型的不同之處在于把中央政府負(fù)擔(dān)的地方政府債務(wù)也考慮進(jìn)來:

(1)

該模型中，額外納入的ΔS為中央政府負(fù)擔(dān)地方政府債務(wù)的限度，考慮到前者能夠借助央行注入資金，也就是以“鑄幣稅”形式讓居民負(fù)擔(dān)債務(wù)，假設(shè)居民有能力負(fù)擔(dān)的最高鑄幣稅，其相應(yīng)的財富增加值為零，則該處ΔS的衡量指標(biāo)為居民儲蓄增加值，q表示轉(zhuǎn)移系數(shù)，即中央政府負(fù)擔(dān)地方政府債務(wù)占其償債能力的比重.gs為新增居民儲蓄的增長率，σm是上述gs的標(biāo)準(zhǔn)差，相關(guān)方程見下[28]:

(2)

(3)

(4)

(5)

暫且認(rèn)為地方政府財政收入服從對數(shù)正態(tài)分布，根據(jù)違約距離DD，計算違約概率P:

P=N(-DD)=

(6)

4 福建省地方債務(wù)風(fēng)險評估

4.1實證方法與樣本數(shù)據(jù)

文章以福建省1985—2015年的地區(qū)生產(chǎn)總值(GDP)與財政收入( FR) 時間序列數(shù)據(jù)為樣本，考慮到兩者存在內(nèi)生性，構(gòu)造VAR模型，預(yù)測2016—2017年的FR.選取福建省1985—2015年度的居民儲蓄額(S)，構(gòu)造單序列VAR模型，預(yù)測2016—2017年的S.并根據(jù)BT=rt-1∑MV+(1+rt)∑MVt，推算出2016年以及2017年的BT.最后運(yùn)用修正的KMV方法，采用實證模型測度福建省地方債風(fēng)險.本文數(shù)據(jù)來源于福建統(tǒng)計年鑒.

4.2實證分析

4.2.1 VAR模型預(yù)測財政收入

由于GDP與FR兩者皆為時間序列數(shù)據(jù)，均滿足平穩(wěn)序列或協(xié)整，才可以建立VAR模型，因此先進(jìn)行協(xié)整檢驗，即對兩個變量取對數(shù)進(jìn)行平滑處理后，運(yùn)用E-G兩步法檢驗其協(xié)整性.首先，對lnGDP和lnFR分別進(jìn)行ADF檢驗，考察其是否滿足同階單整，結(jié)果如表1:

表1 單位根檢驗

根據(jù)ADF檢驗結(jié)果，lnGDP與lnFR的原序列ADF 統(tǒng)計值概率均大于0.05，在5%的顯著性水平上接受原假設(shè)，因此存在單位根，非平穩(wěn)； lnGDP的一階差分序列——D(lnGDP)的ADF統(tǒng)計值顯著性概率小于0.10，在10%的顯著性水平上拒絕原假設(shè)，即不存在單位根，平穩(wěn)；lnFR的一階差分序列——D(lnFR)的ADF統(tǒng)計值顯著性概率小于0.05，在5%的顯著性水平上拒絕原假設(shè)，不存在單位根，平穩(wěn).因此GDP與FR兩個變量均滿足一階單整.然后對兩者進(jìn)行回歸，提取殘差項et，對et進(jìn)行無截距項無趨勢項的ADF檢驗，結(jié)果如表2:

表2 殘差項單位根檢驗

圖1 lnFR的自相關(guān)偏相關(guān)圖

可知，et的ADF統(tǒng)計值概率小于0.1，在10%的顯著性水平上拒絕原假設(shè)，不存在單位根，滿足平穩(wěn)序列，因此兩個變量滿足協(xié)整關(guān)系，可建立VAR模型.

為了確定兩個變量的滯后階數(shù)，需考察其自相關(guān)偏相關(guān)圖，結(jié)果如圖1和圖2所示：

圖2 lnGDP的自相關(guān)偏相關(guān)圖

VariableCoefficientStd.ErrorT-StatisticProb.C14.169712.2315086.3498410.0000AR(1)0.9738840.009148106.46260.0000R20.997536

從圖中可知，兩個變量皆滿足自相關(guān)拖尾，偏相關(guān)一階截尾，因此是AR(1)模型.并對其進(jìn)行一階自回歸，自回歸項系數(shù)均表現(xiàn)為顯著，基于AIC以及SC 準(zhǔn)則，判定AR(1)模型為最優(yōu)，因此建立一階滯后的VAR模型，如表3和表4所示：

表4 lnFR的AR(1)模型回歸結(jié)果

回歸結(jié)果中，兩個變量的AR(1)項t檢驗顯著性概率小于0.05，在5%的顯著性水平上通過t檢驗.R2高達(dá)99.8%，說明模型的解釋程度較好.因此利用模型動態(tài)預(yù)測出2016和2017這兩個年度的lnFR，然后逆向推導(dǎo)出FR，為了得知償債基金與財政收入的占比關(guān)系，文章借鑒了茹濤(2009)，蔣忠元(2011)和李臘生(2013)三人所持的觀點，得出結(jié)論是福建省的地方財政收入中用于償債部分支配額是財政收入的8%，即MT是FR的8%[29].將MT代入上文公式(3)計算出σm，并結(jié)合公式(2)計算出g.相關(guān)計算結(jié)果見表5:

表5 相關(guān)參數(shù)預(yù)測結(jié)果

4.2.2 VAR模型預(yù)測居民儲蓄額

接下來首先將S取對數(shù)，采取平滑處理后，開始平穩(wěn)性檢驗，如果檢驗結(jié)果顯示平穩(wěn)，則構(gòu)造VAR模型以便動態(tài)預(yù)測.第一步是lnS的平穩(wěn)性檢驗，結(jié)果見表6:

表6 lnS單位根檢驗

可見，lnS的原序列ADF 統(tǒng)計值概率大于0.1，在10%的顯著性水平上接受原假設(shè)，故存在單位根，非平穩(wěn)； 因此，對其一階差分序列進(jìn)行ADF檢驗，結(jié)果見表7：

表7 D(lnS)單位根檢驗

由此可見，lnS的一階差分序列——D(lnS)的ADF統(tǒng)計值顯著性概率小于0.10，在10%的顯著性水平上拒絕原假設(shè)，不存在單位根，滿足平穩(wěn)序列.為確定滯后階數(shù)，考察其自相關(guān)偏相關(guān)圖(圖3)：

圖3 D(lnS)的自相關(guān)偏相關(guān)圖

可知，其自相關(guān)和偏相關(guān)均為一階截尾，基于AIC與SC準(zhǔn)則，建立AR(1)模型，結(jié)果見表8：

表8 lnS的AR(1)模型回歸結(jié)果

lnS=14.184+0.983AR(1)

根據(jù)回歸結(jié)果可知，AR(1)項t檢驗顯著性概率小于0.05，在5%的顯著性水平上通過t檢驗.R2高達(dá)99.45%，即模型的解釋程度較好.因此進(jìn)一步預(yù)測出2016 及2017兩個年度的ln S，并逆向推導(dǎo)得出S，求得相關(guān)參數(shù)結(jié)果如表9所示:

表9 相關(guān)參數(shù)預(yù)測結(jié)果

4.2.3BT值推算

已知BT=rt-1∑MV+(1+rt)MVt，其中∑MV表示未到期債務(wù)總額，rt-1是未到期債務(wù)的票面利率，MVt表示到期債務(wù)額，rt為到期債務(wù)的票面利率.福建省2009—2016年的地方債依次為26億、47億、47億、60億、83億、105.6億、183.1億、287.82億.

根據(jù)財政部網(wǎng)站顯示的數(shù)據(jù)，福建省2009—2016年的具體發(fā)債規(guī)模如表10所示，并用公式得出2016—2017年兩個年度的BT，結(jié)果見表11：

表10 2009—2016年財政部代福建省發(fā)行的地方政府債券

數(shù)據(jù)來源：中華人民共和國財政部網(wǎng)站

表11 BT推算結(jié)果

4.3福建省地方債風(fēng)險評估分析

(1)根據(jù)上述相關(guān)參數(shù)預(yù)測結(jié)果，發(fā)行地方債券通常情況下為三年和五年期，因此假設(shè)Δt=3、5，并且假設(shè)q=1，這意味著地方政府債務(wù)可以完全轉(zhuǎn)移.在中央政府承接的條件下，借助于修正的KMV實證方法(上述公式1)，得出福建省2016—2017兩個年度的DD(違約距離)以及P(違約概率)，結(jié)果見表12：

表12 地方政府債務(wù)的違約距離和違約概率

在計算地方債安全發(fā)行的違約概率合理區(qū)間時，也能夠靈活借鑒評估公司債券所參照的信用等級.多數(shù)條件下，地方債券比公司債券更具風(fēng)險.標(biāo)準(zhǔn)普爾BBB或者穆迪Baa3 評定公司債券的預(yù)期違約概率應(yīng)波動在0.5%之內(nèi).此外，大體上美國所發(fā)行的地方債違約概率是0.5%，一般處于0.2%—0.3%.如上，我國地方債的違約概率也應(yīng)大致不超過0.5%這一通常安全界限.

從表12可知，在q=1，也就是中央政府承接福建省地方債全額的條件下，其違約概率都低于0.5%，在安全區(qū)間內(nèi)，因此無違約的可能.

(2)設(shè)定約束條件為違約概率P=0.5%，根據(jù)公式(6)得出DD=0.7609，此時將Δt= 3、5依次代入上文的公式1，逆推轉(zhuǎn)移系數(shù)q值，結(jié)果如表13所示：

表13 0.5%違約概率下的轉(zhuǎn)移系數(shù)q值

從表13可知，當(dāng)P=0.5%時，轉(zhuǎn)移系數(shù)q值皆小于零，即意味著福建省地方政府不僅完全能夠償債，并具備額外財力，因此無違約風(fēng)險的可能性.

5 福建省地方債適度發(fā)行規(guī)?？刂凭€測算

表14 2016年福建省地方政府債務(wù)壓力測試

若發(fā)債規(guī)模不加以約束，隨之而來的是極大的信用風(fēng)險、宏觀政策風(fēng)險和道德風(fēng)險，故明確發(fā)債規(guī)模的合理區(qū)間意義重大.接下來對福建省償債數(shù)額BT占財政收入FR的比重在不同幅度下采取壓力測試，測度福建省發(fā)債規(guī)模的合理區(qū)間.在此特別強(qiáng)調(diào)，鑒于發(fā)債與償債不同時進(jìn)行，科學(xué)來講地方債發(fā)行規(guī)模最高限額并不等同于償債數(shù)額與財政收入的比例.但考慮到發(fā)債的連續(xù)性、操作的方便性和中央政府的謹(jǐn)慎性原則，二者視為相同.

在p=0.5%時，分別對3期和5期債券(Δt= 3、5)實行壓力測試，具體來講就是令BT占FR的比重從10%到90%，并據(jù)此考察系數(shù)q值的趨勢，見表14和表15:

表15 2017年福建省地方政府債務(wù)壓力測試

2016年與2017年的壓力測試結(jié)果表明，在p=0.5%時，若Δt=3，當(dāng)福建省的償債額BT占財政收入FR比重達(dá)到25%，q值此時由負(fù)數(shù)變?yōu)檎龜?shù).這表明地方債規(guī)模不在其償還能力范圍之內(nèi)，因此需要中央政府支援.若Δt=5，則BT占FR比重達(dá)35%時，q值符號改變.因此，若Δt=3，中央政府對福建省地方債的控制線應(yīng)該界定為低于FR的20%； 若Δt=5，控制線應(yīng)該界定為低于FR的30%，如果超過控制線，中央政府就要負(fù)擔(dān)福建省的地方債.

6 實證結(jié)論

上述實證研究表明，當(dāng)中央政府承接福建省地方債全額，即q=1時，地方債的違約概率皆處在安全區(qū)間即0.5%之內(nèi)，因此無違約風(fēng)險，債權(quán)人權(quán)益和地方政的信用得以保障；若存在0.5% 的違約概率，則q值小于零，這意味著地方政府具備自主償債能力，無需讓中央政府承接債務(wù)，故中央銀行無需采取債務(wù)貨幣化，以“鑄幣稅”形式緩解債務(wù)負(fù)擔(dān)，進(jìn)而避免了人民遭受通貨膨脹.這也意味著福建省具備自主發(fā)行債券的基本條件.

繼而考察地方政府發(fā)債的合理區(qū)間可知，若違約概率維持在低于0.5%的水平，則發(fā)行的三年期債券應(yīng)低于福建省財政收入的20% ，五年期債券應(yīng)低于福建省財政收入的30%.

7 政策建議

與西方國家不同，在我國，地方政府債券的發(fā)展尚未完全成熟化，如果能夠保證地方政府自主發(fā)債機(jī)制的適度放開，勢必推動地方經(jīng)濟(jì)又好又快地發(fā)展.地方政府作為地方債務(wù)舉借、管理、使用、歸還鏈條的風(fēng)險主體，建立一套健全的、與自身實際情況相契合的風(fēng)險管理體系是絕對必要的.借此提出幾點建議.

7.1努力實現(xiàn)地方政府債券的自發(fā)自還

2014年修訂的《預(yù)算法》中明確規(guī)定地方債券要自發(fā)自還，這一規(guī)定有利于提升地方政府的主體責(zé)任意識.地方政府應(yīng)綜合考慮舉借債務(wù)是否必要、是否合理以及是否具備償還能力，謹(jǐn)慎發(fā)行地方債券.此外，盡管規(guī)定自發(fā)自還，中央政府仍然不能完全放權(quán)，在發(fā)債規(guī)模、利率等問題上仍應(yīng)嚴(yán)格把控，否則地方政府債務(wù)規(guī)模仍會發(fā)生“換湯不換藥”的新一輪不合理膨脹[30].

7.2建立償債資金來源管理機(jī)制

強(qiáng)化地方債管理，償還是考慮因素的重中之重.一開始注入資金時，應(yīng)當(dāng)慎重考察項目的期限結(jié)構(gòu)以及資金的償還結(jié)構(gòu)，針對不同項目選擇合適的資金來源.此外，地方政府應(yīng)建立與自身債務(wù)情況相匹配的償債資金管理機(jī)制，通過評估以往年度還本付息額和債務(wù)增長率，從當(dāng)年財政收入中提取一定比例、充分利用地方稅收收入、項目投資收益等籌集償債基金，以保障按時還本付息.

7.3引入地方政府信用評級與風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)

任何投融資行為都是綜合考量風(fēng)險與收益的結(jié)果，而投資主體識別風(fēng)險的“風(fēng)向標(biāo)”之一就是投資客體的信用級別.引入地方政府信用評級機(jī)制，被融資主體就政府信用會有較為客觀的認(rèn)識，反過來也有利于地方政府提升風(fēng)險意識，通過提高資金使用效率、優(yōu)化管理等手段降低違約風(fēng)險以提高信用評級.

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StudyonLocalGovernmentDebtRiskManagementBasedonKMVModel

CHEN Ling, MENG Di

(College of Economics and Management, Fuzhou University, Fuzhou Fujian 350116, China)

Local government bonds, commonly referred to as local government bonds, are bonds issued by local governments to raise money for themselves in the light of the principle of credit, in which they pay the principal and pay the extra interest. In 1994, the reform of the tax system resulted in the failure of local government to match the property rights, which could only be financed by borrowing debts, resulting in the gradual expansion of the debt. This article selects local debts of Fujian province in 2016 and 2017 as the research object, uses the modified KMV model to measure whether there are risks of default, and obtains the result of moderate raising debt scale by empirical study. The empirical conclusion confirms that local government debt in Fujian province in 2017 has no risk of default, the three-year bond issuance of Fujian province is accounted for less than 20% of its revenue, no risk of default, and the five-year bond issuance is accounted for less than 30% of its fiscal revenue, no risk of default.

KMV model; local debt; risk assessment; debt risk

F812.5

A

1008-4681(2017)05-0056-09

2017-09-09

福建省科技廳項目(批準(zhǔn)號：826085)階段性研究成果.

陳玲(1963— )，女，福建福州人，福州大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院教授，博士. 研究方向：財政投融資、 財政理論與實務(wù).孟迪(1994— )，女，甘肅民勤人，福州大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院碩士生.研究方向：財政投融資、財政理論與實務(wù).

(責(zé)任編校：晴川)