基于模糊綜合評價的地方政府融資平臺風險預警模型研究

王 君 陳 爽

（中國人民銀行吉林市中心支行，吉林市 132001）

基于模糊綜合評價的地方政府融資平臺風險預警模型研究

王 君 陳 爽

（中國人民銀行吉林市中心支行，吉林市 132001）

近幾年，各級地方政府融資平臺高額的債務規模、巨大的償債風險、不規范的管理模式等問題越來越受到人們的詬病。本文擬從風險管理角度出發，結合模糊綜合評價方法，通過構建風險預警模型防范風險的爆發，促使融資平臺健康有序發展。

地方政府融資平臺；模糊綜合評價；預警模型

一、引言

地方政府融資平臺，是指省、市、縣各級地方政府及其部門、機構等通過財政撥款、注入土地、股權劃轉等形式投資設立的，承擔地方政府投資、項目融資功能的，并擁有獨立法人資格的經濟實體。其表現形式多為地方城市建設投資公司，名稱可以是某城建開發公司、城建資產經營公司等。地方政府融資平臺的建立，拓寬了地方政府的融資渠道，緩解了資金需求緊張的矛盾，在刺激經濟增長、支持社會發展、提高公共服務能力、改善民生等方面發揮了積極作用。但隨著近年來地方政府融資平臺的數量和融資規模的不斷膨脹，其所蘊含的巨大風險引發社會各界的關注與擔憂。如何規范融資平臺的運作機制、防范潛在風險，促使融資平臺健康有序發展，在實踐中有著十分重要的理論意義和現實意義。

模糊綜合評價法(Fuzzy comprehensive Assessment)是指人們將模糊數學應用于多目標綜合評價之中，以解決評價問題中存在的模糊性的方法。模糊數學是在美國控制理論專家扎德教授于上世紀70年代初提出的模糊集合基礎上發展出的一門新興的數學分支。模糊綜合評價法根據模糊數學的隸屬度理論原理，考慮多種影響因素與被評判事物的隸屬等級狀況，從而進行綜合評判。模糊綜合評價法基于模糊集合論的隸屬度來解決現實中某些處于多因素影響的模糊現象問題，與基于普通集合論的傳統數學方法相比，能夠有效避免某些非此即彼的選擇，能夠較好地解決模糊的、難以量化的問題，實用性很強。

本文擬從風險管理角度出發，結合模糊綜合評價方法，全面分析地方政府融資平臺所處的內外部環境，識別各項風險因素，構建一個完整、全面、有效的風險預警指標體系。通過對各項風險因素的變化趨勢進行分析、預測和動態實時監測，將監測的實際值與預警值進行對比分析，并對監測結果及時發布警示，以便能夠盡早發現融資平臺經營過程中的異常情況，促使融資平臺提早注意風險并加以防范，從而將風險最小化。

二、地方政府融資平臺風險預警指標體系的建立

（一）宏觀層面

宏觀層面即從國家的角度衡量影響地方政府融資平臺的風險因素。國家的宏觀經濟環境及宏觀政策是任何形式的經濟體賴以生存的基礎，也左右了地方政府融資平臺的發展，對其風險產生影響。為此，本文選取“國家GDP增長率”、“宏觀經濟波動”兩項指標來衡量國家宏觀經濟環境；選取“財政和貨幣政策”、“相關部門監管力度”兩項指標來衡量國家宏觀政策。

圖1 地方政府融資平臺風險預警系統運行機制

（二）中觀層面

中觀層面即從地方政府的角度來分析風險影響因素。雖然地方政府融資平臺是獨立的經濟實體，但由于大部分不能獲得正常的市場利潤，其債務償付最終會轉嫁給政府。一旦發生償債危機，不僅會引發地方政府的財政風險，甚至轉嫁給中央財政和商業銀行。因此，地方政府的經濟狀況決定著政府的償付實力，從而影響到融資平臺風險的大小。為此，本文選取“地方GDP增長率”、“地方財政收入”、“政府債務水平”等指標來衡量地方政府對融資平臺的風險影響。

（三）微觀層面

微觀層面即從融資平臺自身的運營情況來分析風險影響因素。雖然融資平臺是地方政府融通資金的渠道，有其特殊的一面，但歸根結底融資平臺仍然是獨立的公司制經濟實體，需要與其他的普通企業一樣通過分析一系列的財務指標來辨析企業風險。為此，本文選取“資產質量”、“現金流量狀況”、“資產負債率”等指標來衡量融資平臺償還債務的風險。

三、地方政府融資平臺風險預警模型的構建

根據本文確定的地方政府融資平臺風險影響因素，評價指標的因素集分為兩個層次：第一層風險評價的因素集為第二層子目標因素集為

表1 地方政府融資平臺公司風險預警指標體系

其具體步驟如下：

首先，建立指標體系層次結構，把評價體系中的各個指標按其屬性分為若干組。

圖2 指標層次結構圖

其次，構建判斷矩陣，可采用專家打分法按基數1、2、…、9及其倒數的標度方法度構造判斷矩陣。判斷矩陣是層次分析法的信息來源，它表示針對上一層次某元素，本層次與之有關的元素之間相對重要性的比較。假定目標元素為Ck，與其相連的下層元素有A1A2……An。在原則Ck下，元素A1對Ai的優劣比較，如下表所示：

表2 專家判斷矩陣

式中字母代表相關專家對各層指標相對重要程度按照標度法的評分。由此可構建如下圖所示的矩陣：

再次，計算重要性排序。根據判斷矩陣，利用線性代數知識，對特征向量W進行歸一化處理，并依據各個層次的權重排序，得出權重總排序。

最后，需要對判斷矩陣進行一致性和隨機性檢驗，以便驗證所計算得出的特征向量權值是否合理，。即C.R.=C.I./R.I.，當C.R.＜0.1，我們認為判斷矩陣具有較好的一致性。其中，C.I=(λmax-n)/(n-1)；R.I為判斷矩陣的平均隨機一致性比率。

經過上述計算，就可以確定各項風險評價指標的權重向量。

（四）確立隸屬關系，求得模糊矩陣

對因素集中的各因素的評價是一種模糊映射，由于不同的評價者對單因素的評價結果不同，因此描述評價的結果只能用對做出評價的可能性大小來表示。通?？烧堫I域內有關專家組成評審團，對評價因素進行打分，具體做法可采取問卷調查的形式。即可得出模糊矩陣，其中為第i個評價因素的模糊評價向量，即rij=該評語的人數/評價總人數。

評價矩陣Rt如下：

R2，R3同理可得。

（五）模糊綜合評價

由計算得出的權重以及模糊矩陣，進行如下的綜合評判：

設一級模糊綜合評價向量為Ai，則有Ai=Wi表示模糊合成運算，通常有四種方法可供選擇，即M (∧，∨ )、M (.，∨ )、M (∧，⊙)、M (.，⊙)。各種模糊合成算子的特點如下表所示：

綜合考慮各種合成算子的特點，M (.，⊙)在運算時兼顧了各因素的作用，因此最為合適。其中“.”表示兩數相乘，⊙表示兩數相加的和與1相比取較小者，即

為了方便分析，需要對一級、二級評價向量作歸一化處理。經處理后可得出A＇=根據最大隸屬度原則，參照評語集R： ,就可以對地方政府融資平臺的風險水平做出綜合判斷。

為使評判結果清晰明確，本文將地方政府融資平臺的風險預警劃分為5個預警區，并設計“藍燈”、“綠燈”、“黃燈”、“橙燈”和“紅燈”5種信號指示燈用以表示不同的風險區間。根據預警區間的不同，采取相應措施防范和化解風險。

Research on Local Government Financing Platform Risk Early Warning Model based on Fuzzy Comprehensive Evaluation

WANG Jun CHEN Shuang

In recent years, all levels of local government fi nancing platform scale, high debt huge debt risk, not the standard management mode is becoming more and more important in people's criticism. This paper from the point of view of risk management, combining the fuzzy comprehensive evaluation method, through the construction of outbreak risk early warning model to guard against the risk of fi nancing platform, promote the healthy and orderly development.

Local Government Financing Platform; Fuzzy Comprehensive Evaluation; Early Warning Model

表3 模糊合成算子特點

表4 地方政府融資平臺風險等級劃分

F830

A

1009 - 3109（2014）07-0024-04

（責任編輯：連 飛）

王 君，男，漢族，本科，中國人民銀行吉林市中心支行，經濟師。

陳 爽，女，漢族，碩士，中國人民銀行吉林市中心支行。