許金玲

（北京理工大學(xué)珠海學(xué)院會計與金融學(xué)院，廣東 珠海 519000）

一、研究目的和意義

繼2000年的政府工作報告中明確指出要警惕和防范財政風(fēng)險后，十六屆五中全會明確要提高財政保障能力，就必須注意防范財政風(fēng)險；十一屆全國人大三次會議提出需要防范和化解潛在財政金融風(fēng)險；自2014年我國進(jìn)入新常態(tài)“三期疊加”階段以來，防范政府債務(wù)風(fēng)險成為重中之重；黨的十九大中提出決勝全面建成小康社會的一項重要內(nèi)容就是防范、化解重大風(fēng)險。財政風(fēng)險，是世界各國財政管理中的問題，財政風(fēng)險問題處理不好就會引發(fā)歐債危機、“財政懸崖”之類的財政危機。因此，研究財政風(fēng)險勢在必行。近年隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，作為影響財經(jīng)領(lǐng)域十大信息技術(shù)之一的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，在財經(jīng)領(lǐng)域中的應(yīng)用越來越廣泛（李斐然，2020）。在信息化技術(shù)支撐和影響下，在融入人工智能、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的背景下，挖掘財政風(fēng)險形成機理與原因，研究規(guī)避財政風(fēng)險的路徑具有重要的現(xiàn)實意義。

二、國內(nèi)外現(xiàn)狀研究

財政風(fēng)險運行狀態(tài)可以通過建立一套風(fēng)險指標(biāo)體系來衡量。如何從財政風(fēng)險相關(guān)的眾多因素中挑選出最為密切相關(guān)的影響因子從而確定其風(fēng)險指標(biāo)，以及如何從眾多的風(fēng)險指標(biāo)中挑選出具有科學(xué)性、合理性、完整性、準(zhǔn)確性和可操作性的指標(biāo)來構(gòu)建評價指標(biāo)體系是一直以來研究的重點。關(guān)于財政風(fēng)險的測度，Brixi（1998）首次提出財政風(fēng)險矩陣，指出了政府債務(wù)中的隱形及或有負(fù)債問題。William等（2002）結(jié)合具體財務(wù)信息，通過對資產(chǎn)負(fù)債表的綜合匯總評估政府財政狀況和財政風(fēng)險情況。歐林宏（2003）通過構(gòu)建財政風(fēng)險層次組合模型并進(jìn)行模型演練，確認(rèn)了構(gòu)成財政風(fēng)險的具有代表性的三種成因。洪源（2011）提出了對財政風(fēng)險狀況進(jìn)行數(shù)量評價與分析的方法，并結(jié)合運用風(fēng)險因子法、層次分析法構(gòu)建財政風(fēng)險預(yù)警模型。章志平（2011）在深入剖析了灰色系統(tǒng)理論的基礎(chǔ)上，提出了用灰色系統(tǒng)理論評估地方政府性債務(wù)風(fēng)險的方法。郭玉清（2011）將財政風(fēng)險進(jìn)行量化，根據(jù)量化后的指標(biāo)對財政風(fēng)險進(jìn)行分析和防控。洪源（2011）以風(fēng)險因子法和層次分析方法（AHP）作為非參數(shù)模型預(yù)警方法構(gòu)建我國財政風(fēng)險非參數(shù)預(yù)警系統(tǒng)，以有效識別財政風(fēng)險。孫立新（2012）提出采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法來構(gòu)建地方財政風(fēng)險預(yù)警模型，實現(xiàn)了對未來財政風(fēng)險狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測的功能。王彩麗（2017）提出了財政風(fēng)險的因素指標(biāo)化，在構(gòu)建非參數(shù)模型財政風(fēng)險評估系統(tǒng)基礎(chǔ)上計算各風(fēng)險子系統(tǒng)的風(fēng)險指數(shù)和財政風(fēng)險的綜合指數(shù)。肖聰（2017）以新預(yù)算法為前提，構(gòu)建出一套適用于西安的地方政府債務(wù)風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)體系。劉海申（2020）針對我國地方政府隱性債務(wù)風(fēng)險進(jìn)行了分析，并提出了對地方政府隱性債務(wù)風(fēng)險化解建議。對于風(fēng)險成因的研究，王喬（2020）指出，鑒于財政風(fēng)險存在很多不確定性因素，例如新冠疫情影響，需要從財政政策角度規(guī)避財政風(fēng)險積聚。文宗瑜等（2021）倡導(dǎo)以預(yù)算環(huán)節(jié)為突破口，通過控制政府債券等財政支出降低償債風(fēng)險。

三、財政風(fēng)險預(yù)測思路

首先，構(gòu)建融合多源數(shù)據(jù)的地方財政風(fēng)險綜合指標(biāo)集。根據(jù)地方財政風(fēng)險的不同特征，我們將地方財政風(fēng)險數(shù)據(jù)源分成五大類。第一類，財政收入風(fēng)險。衡量財政收入風(fēng)險大小的一個重要指標(biāo)是財政收入占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重。并非財政收入越高，財政風(fēng)險越低。我國在2020年已經(jīng)成為世界上財政收入第二大國，財政收入過高會帶來潛在的外交風(fēng)險。第二類，財政支出風(fēng)險。財政支出風(fēng)險主要包括財政支出規(guī)模風(fēng)險和財政支出結(jié)構(gòu)風(fēng)險兩方面。支出規(guī)模過大，容易造成負(fù)債隱患；支出規(guī)模過小，可能會影響政府的正常職能的運行。支出結(jié)構(gòu)不合理，會導(dǎo)致財政資源的低效配置，出現(xiàn)資金的相對浪費和短缺。第三類，財政赤字風(fēng)險。財政赤字指標(biāo)是財政支出大于財政收入而出現(xiàn)的差額，赤字越大，說明財政資金短缺越多，面臨的財政風(fēng)險越大。第四類，財政債務(wù)風(fēng)險。財政債務(wù)風(fēng)險主要表現(xiàn)為債務(wù)規(guī)模風(fēng)險和債務(wù)結(jié)構(gòu)風(fēng)險兩方面。債務(wù)規(guī)模過大會導(dǎo)致政府債務(wù)風(fēng)險加大，使籌資成本或借款利率提升。另外，國債轉(zhuǎn)貸資金、對外借款、各種政府融資平臺債務(wù)等都會影響債務(wù)結(jié)構(gòu)風(fēng)險。第五類，財政政策風(fēng)險。鑒于財政風(fēng)險受外界環(huán)境影響，存在很多不可控因素，例如新冠疫情等，因此財政政策的完善性、全面性、適應(yīng)性等會影響財政風(fēng)險的產(chǎn)生。也就是說，財政政策目標(biāo)的制定、政策主體行為的規(guī)范性、政策工具的選擇和運用都是財政政策風(fēng)險的影響因素，財政政策風(fēng)險具有較強的主觀性。其次，構(gòu)建基于多層次模糊評判法的財政風(fēng)險測算體系。通過將構(gòu)建的融合多源數(shù)據(jù)的地方財政風(fēng)險綜合指標(biāo)集與國際通行的風(fēng)險指標(biāo)進(jìn)行比較，選取合理的、可操作性的、動態(tài)、靜態(tài)的財政風(fēng)險指標(biāo)，結(jié)合主流的層次分析法、主成分分析法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等，合理準(zhǔn)確確定各層指標(biāo)，在評估并確定各層指標(biāo)權(quán)重的基礎(chǔ)上，構(gòu)建地方財政風(fēng)險測算模型，對保證地方政府財政的可持續(xù)性具有重要意義。最后，圍繞財政風(fēng)險的成因、財政風(fēng)險指標(biāo)體系研究內(nèi)容以及各指標(biāo)權(quán)重等提出規(guī)避財政風(fēng)險的對策和建議。

四、財政風(fēng)險預(yù)測路徑研究

1.構(gòu)建財政風(fēng)險指標(biāo)體系

財政風(fēng)險指標(biāo)體系構(gòu)建需要遵從以下原則。第一，科學(xué)性原則，即選取指標(biāo)能夠具有足夠的權(quán)威代表性，能夠成為一個有機整體，能夠符合有關(guān)財政、風(fēng)險方面的基本理論。指標(biāo)體系構(gòu)建過程中所涉及的指標(biāo)定義、指標(biāo)分類、指標(biāo)收集、指標(biāo)計算等都必須真實可靠，有科學(xué)依據(jù)。第二，可操作性原則，即所選取的財政風(fēng)險指標(biāo)既能相對完整，又要高度概括、數(shù)量有限，能夠被具體量化或概化。并且指標(biāo)支撐數(shù)據(jù)能通過網(wǎng)絡(luò)、應(yīng)用系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫等方式獲取，數(shù)據(jù)具備及時性、真實性。第三，實用性原則，即財政風(fēng)險指標(biāo)體系的設(shè)計必須符合研究我國財政或地方財政的客觀實際情況，具有較強的研究意義。第四，系統(tǒng)性原則，堅持全局意識，財政風(fēng)險指標(biāo)體系要綜合地反映財政風(fēng)險中各子系統(tǒng)、各要素的內(nèi)容，把財政風(fēng)險看成是一個受多種因素相互作用、相互制約的系統(tǒng)指標(biāo)來進(jìn)行綜合分析。并且需要保證所選指標(biāo)維度之間在描述財政運行狀態(tài)時不能相互重復(fù)，確保指標(biāo)的唯一性。第五，層次性原則，即財政風(fēng)險指標(biāo)體系自身的多重性和評價體系的層次性。首先，指標(biāo)要從整體層次上體現(xiàn)財政風(fēng)險評價目標(biāo)；其次，指標(biāo)設(shè)計時考慮指標(biāo)間的層次遞進(jìn)關(guān)系，通過梯度準(zhǔn)確反映財政風(fēng)險指標(biāo)間的層級關(guān)系，這樣既能避免指標(biāo)間的相容性又能保證指標(biāo)體系的全面性和科學(xué)性。

2.構(gòu)建多層次風(fēng)險指標(biāo)分析結(jié)構(gòu)模型

由于財政風(fēng)險指標(biāo)體系指標(biāo)內(nèi)容繁雜、涉及范圍廣泛、影響因素眾多，既包含動態(tài)財政風(fēng)險指標(biāo)，又存在靜態(tài)財政風(fēng)險指標(biāo)，指標(biāo)之間存在多個層級關(guān)系，因此適用于使用層次分析法AHP進(jìn)行指標(biāo)分層和指標(biāo)評價。首先，根據(jù)指標(biāo)間的相互關(guān)聯(lián)關(guān)系以及隸屬關(guān)系將財政分線指標(biāo)按不同層次聚集組合，形成一個多層次的分析結(jié)構(gòu)模型；其次，在對每一層級、每一類進(jìn)行比較評價的基礎(chǔ)上，再對各類評價結(jié)果進(jìn)行綜合評價，從而實現(xiàn)從底層原始指標(biāo)到上層核心因素的分析匯總。使用該方法能將財政風(fēng)險分析問題歸結(jié)到最低層（影響指標(biāo)的措施、制度等），并根據(jù)該風(fēng)險指標(biāo)對于最高層（總目標(biāo)）的相對重要性設(shè)定指標(biāo)權(quán)重。

3.確定風(fēng)險指標(biāo)權(quán)重

4.確定風(fēng)險決策權(quán)重

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無須事前揭示描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程，在處理中能存儲大量的輸入-輸出模式映射關(guān)系并實現(xiàn)自我學(xué)習(xí)，因此可以使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識別和訓(xùn)練財政風(fēng)險指標(biāo)對帶來風(fēng)險的決策權(quán)重，通過反向傳播實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值的不斷調(diào)整。將財政風(fēng)險指標(biāo)輸入和輸出采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法確定財政風(fēng)險指標(biāo)對帶來風(fēng)險的決策權(quán)重。

五、防范財政風(fēng)險建議

1.完善財政政策

面對新冠疫情的突然沖擊，財政經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)前所未有的嚴(yán)峻形勢。雖然在我國政府引領(lǐng)下，各地及時落實政策基本避免了由此引發(fā)的財政風(fēng)險，但也同時對財政政策的創(chuàng)新性、前瞻性和可持續(xù)性提出了更高的要求。需要預(yù)先判斷財政發(fā)展態(tài)勢，分析未來可能的發(fā)展方向，結(jié)合大數(shù)據(jù)等技術(shù)提高預(yù)測的準(zhǔn)確性、及時性，為財政政策的出臺、完善和實施提供支撐。

2.控制財政赤字規(guī)模

財政赤字是財政風(fēng)險最明顯的外在表現(xiàn)形式?？煽?、規(guī)模較小的財政赤字有利于政府進(jìn)行宏觀調(diào)整，實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長；不可控、規(guī)模較大的政赤字會導(dǎo)致政府職能受到影響、引發(fā)財政危機。因此，各地需要嚴(yán)格分析當(dāng)?shù)刎斦A(yù)算水平，嚴(yán)格控制財政赤字。

3.加強政府債務(wù)管理

對于政府債務(wù)管理，主要從以下兩點來運行。首先，完成政府債務(wù)梳理，合理制定債務(wù)償還計劃，避免出現(xiàn)集中償還而引發(fā)的財政風(fēng)險。審計已有債務(wù)的運行狀態(tài)、運行效率、管理效果，確保不偏離正常軌道。其次，在以后的政府債務(wù)發(fā)行、償還中，嚴(yán)格監(jiān)管各種融資平臺，杜絕借助融資平臺舉借新的債務(wù)。

4.構(gòu)建財政風(fēng)險預(yù)警機制

科學(xué)規(guī)范的財政風(fēng)險預(yù)警機制，有利于確保財政風(fēng)險程度處在可控范圍，規(guī)避財政危機的發(fā)生。然而財政風(fēng)險的抽象性、復(fù)雜性、隱蔽性和變化性，使財政風(fēng)險很難被及時發(fā)現(xiàn)。在人工智能技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、機器學(xué)習(xí)算法被廣泛使用的今天，通過使用科學(xué)的算法構(gòu)建財政風(fēng)險預(yù)警模型、建立財政風(fēng)險預(yù)警機制，能夠及時獲取財政風(fēng)險預(yù)警信息，降低財政危機發(fā)生的可能性。

六、結(jié)語

本文在緊密結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和財政風(fēng)險的問題研究，在綜合考慮財政收入風(fēng)險、財政支出風(fēng)險、財政赤字風(fēng)險、財政債務(wù)風(fēng)險和財政政策風(fēng)險等不同風(fēng)險范圍的基礎(chǔ)上，提出構(gòu)建融合多源數(shù)據(jù)的地方財政風(fēng)險綜合指標(biāo)集；通過選取動態(tài)、靜態(tài)的財政風(fēng)險指標(biāo)，緊密結(jié)合有效數(shù)據(jù)挖掘方法，如層次分析法、主成分分析法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等，構(gòu)建地方財政風(fēng)險測度模型，以確定風(fēng)險指標(biāo)權(quán)重和風(fēng)險影響權(quán)重；并提出完善財政政策、構(gòu)建財政風(fēng)險預(yù)警機制等措施，為防范財政風(fēng)險提供借鑒和參考。