地方政府債務風險預警模型構建及應用探析

【摘 要】 黨的十九大報告提出要打好三大攻堅戰，防范化解重大風險排在首位。近年來，隨著顯性債務監管的完善，債務規模得到了有效控制，但是地方政府隱性債務的問題仍然無法有效評估和解決。文章依照簡潔、明確、實用的原則，運用紅綠燈預警模型，結合層次分析法，采用MATLAB軟件為地方政府債務風險的防控建立了一套框架為“一個中心、兩大層次、三大功能”風險預警模型，并通過該模型對30個省（區、市）的政府債務風險進行了層次化、全面化的評估，就綜合指標評估結果而言，我國已經沒有處于無風險狀態的省（區、市），且近一半的省（區、市）進入了紅色預警階段。將評估結果與現實情況進行比對，證明了該模型能夠有效預警地方政府債務風險情況，為下一步的風險防范提供針對性的目標。

【關鍵詞】 地方債務風險; 風險預警; 風險評估

【中圖分類號】 F812.7 ?【文獻標識碼】 A ?【文章編號】 1004-5937（2019）16-0047-07

一、引言

約翰·梅納德·凱恩斯[1]認為“政府債務的正面效應超過其帶來的風險”，可見政府債務是一把雙刃劍，適度債務可以促進經濟發展，若是過度膨脹則會引起財政風險，制約經濟的可持續發展。2008—2018年，我國經濟總量增長了2.5倍，債務總量增長了近5倍，債務增長規模過快，債務風險已經顯露。楊志勇[2]認為全國層面上，地方債風險的防范和化解沒有問題，風險總體可控，但不等于各個地區都能輕松應對地方債風險，且因或有債務、隱性債務的存在，各地的債務風險不一，需要加以區別對待。楊燦明等[3]也認為地方政府潛伏著大量隱性債務、個別省市難以控制的風險。從“43號文”和新《預算法》角度，隱性債務不屬于地方政府債務，很多地區測算地方債務債務時并未將其列入預算范疇，但從政府支出責任出發，隱性債務最終還是需要地方政府承擔。溫來成等[4]認為，由于隱性債務說不清楚，地方政府的聲譽和財政運行均受到一定沖擊，截至2018年中期，有數百家地方政府已經被法院列入了黑名單，一旦地方政府債務突破警戒水平，過度膨脹和蔓延將會制約經濟的可持續發展，嚴重的話，還可能對社會發展產生不利影響，進而引發社會矛盾。可見，為防范化解地方政府債務風險，打好首要的攻堅戰，需對政府政府債務進行全面化、系統化的認識，急需建立一套合理、全面、有效的地方政府債務風險預警機制。

二、地方政府債務風險預警系統構建

（一）地方政府債務風險預警系統構建基本框架

對于地方政府債務風險預警模型，國內有諸多學者對其進行研究。羅春嬋[5]從規模性、結構性和能動性指標三個方面構建地方政府債務危機的早期預警指標體系。郭宇等[6]則從社會經濟、舉債程度和償債能力三個方面構建了地方政府債務風險預警指標體系。鄭波等[7]認為政府應對本級政府的債務規模、債務結構以及債務償還壓力等問題做到心中有數，構建科學有效的地方政府債務風險量化分析評估模式，建立健全系統、完整的債務風險量化管理體系。謝虹[8]將地方政府債務風險分為規模風險、結構風險、效率風險和外在風險。王俊[9]認為財政風險、金融風險和社會風險是地方政府債務的風險構成因素，其運用KMV模型以及VAR模型建立了地方政府債務預警模型，并采用2000—2012年西部地區四個省市的時間序列數據進行了實證分析。馬德功等[10]運用KMV模型對四川省地方債是否存在違約風險進行評估，并對地方政府適度舉債規模進行實證分析。可見，地方政府債務風險預警系統的主要有兩種：一是將測算金融違約風險的KMV模型引進到地方政府債務違約風險的測算中;二是利用成分分析、模糊評價、因子分析等方法大范圍地測算地方政府債務風險狀況。但就研究結果而言，均未能將可能導致的償付、規模、結構及社會風險全部考慮進去，無法反映真實情況。基于此，本文從地方政府債務面臨的償付風險、規模風險、結構風險以及社會風險四大風險角度出發建立地方政府債務風險預警系統，構造出一套框架為“一個中心、兩大層次、三大功能”的地方政府債務風險預警模型體系[11]，全面評測地方政府債務風險的情況。

“一個中心”即以化解地方政府債務風險為中心，借鑒企業管理的相關內容，建立一套適合我國經濟發展狀況和國情的地方政府債務風險預警系統。

“兩大層次”即單一因子風險評價體系和綜合因子風險評價體系。單一因子風險評價體系將預警體系與地方政府債務風險若干指標結合起來，遵循國際慣例并借鑒國內著名學者的文獻研究以及我國現階段國情找到每個指標的風險臨界值，并分成三個區間：綠色表示無風險區間，黃色表示低風險區間，紅色表示高風險區間。單一風險評價體系的優點在于可全面細致地看到每個省每項指標的風險值區間，從而判斷每個指標的風險大小，必要時用于找出風險的根源所在，但這僅僅是風險預警系統的第一個層次，因其不能綜合考慮整個風險體系狀況，因此還需要第二個層次，即綜合因子風險評價體系，該體系是在第一個層次紅綠燈預警體系的基礎上，引入層次分析法的相關理論來確定體系中每個指標在這個體系中的權重，進而將所有指標加權匯總綜合考慮其風險所處的區間，進而針對不同的情況采取相應的措施，來預防地方政府債務風險的爆發。

“三大功能”即風險識別、風險分析、風險監控。首先，根據綜合因子風險評價體系判斷出測試地區的債務風險總體所處的區間狀況，以此進行風險識別;其次，單一因子風險評價體系的分析過程可以對該地區的風險因素進行細化分析，找出其綜合風險較高的根源;最后，結合以上兩者便能實現風險監控的功能，應用到地方政府債務防控的實踐當中。

（二）地方政府債務風險預警系統的構建

1.地方政府債務風險預警系統指標體系的構建

在遵循科學性、相關性、可行性等原則的基礎上，參照國際慣例并結合我國國情選取四種風險類型相關的指標，詳見表1。

采用比較研究方法，參照國際標準和權威部門給定的指標標準范圍設定不同的指標區間。根據指標大小設定紅色區、黃色區和綠色區。綠色區是指指標處于合理水平;黃色區是指指標接近警戒線，需引起警惕;紅色區是指指標突破警戒線，需要報警。具體指標標準如表2所示②。

2.基于AHP層次分析法的地方政府債務風險指標體系權重計算

（1）建立目標評價層次

首先建立了地方政府債務風險預警系統的債務風險目標評價層次如圖1所示。

（2）構造目標判斷矩陣

構造判斷矩陣是層次分析法的核心環節，為了確定對擬解決問題產生影響的各種具有邏輯關系的因素的相對重要性，應將各因素進行一對一的比較。所謂的判斷矩陣就是利用層次分析法的信息基礎，用數值將各層次影響因素的相對重要性表示出來，并寫成矩陣形式，如表3所示。

為了確保地方政府債務風險各級指標因子權重的權威性，采用問卷研究法的方式，請對地方政府債務進行研究的專家、學者以及政府相關工作人員分別對各級指標進行賦分，最后采用平均匯總的方式得到每個指標值的賦分數值，并整理得到各級判斷矩陣如下：

（3）特征向量的計算及一致性檢驗

得到各層次的判斷矩陣，需要計算出每個矩陣的對應權值，以找出對地方政府債務風險有決定性影響的指標因子。具體計算是：對于判斷矩陣U，計算滿足UW=λmaxW的特征根與特征向量。式中λmax為U的最大特征根，W為對應于λmax的正規化的特征向量，W的分量Wi即是相應元素單排序的權值，以此來判斷權重。

但是由于判斷矩陣中的數值是根據專家主觀賦予的，因此判斷矩陣通常是不一致的，但是為了能用它對應于特征根的特征向量作為被比較因素的權向量，其不一致程度在容許的范圍內即可認定通過。

3.地方政府債務風險預警系統的構建

通過層次分析法的應用得到了地方政府債務風險若干指標體系的權重情況，將其整理得到地方政府債務風險預警系統綜合權重指標如表5。

綠色、黃色、紅色所代表的警戒范圍用數字1—3表示，得到地方政府債務風險預警系統如表6。

三、我國各省（區、市）地方政府債務風險評估實證分析

（一）各省（區、市）地方政府債務風險評估數據測定

建立了地方政府債務預警系統后，選取30個省（區、市）的相關數據④對全國地方政府的債務狀況進行了系統的分析，根據用層次分析法測算的各級指標權重值，對上面的紅綠色預警體系進行綜合指標風險評估，得到的數據如表7。

（二）各省（區、市）地方政府債務風險評估結果分析

根據各省（區、市）的地方政府債務風險紅綠色預警體系表，本文首先進行第一個層次的評估分析，對各省（區、市）的償付風險、規模風險、結構風險和經濟風險分別進行分析。其次對各省（區、市）地方政府債務的總體風險進行評估分析。

1.地方政府債務償付風險評估結果分析

從數字指標角度看，就償付風險三個子指標總體判斷角度而言，0—3范圍說明該地區沒有償付風險;3—6范圍說明該地區已經出現風險，需要黃色預警;6—9范圍說明該地區風險值已經很高，需要高能預警。

西部地區多數省份⑤突破6的高能預警線，大部分三項指標均是以紅色的高能預警狀態出現，即已經達到了數字指標9的程度，證明西部地區的償付風險已經不容小覷。此外，黑龍江省、吉林省、河南省、山西省、內蒙古自治區、安徽省、江西省、廣西壯族自治區以及海南省超過了6的高能預警線。其余省份也均突破了3的無風險預警線，需要進入黃色預警狀態。總體看來，已有18個省（區、市）的政府債務面臨償還債務高風險情況，需要立即采取有效的措施進行防控，詳細數據見圖2。

2.地方政府債務規模風險評估結果分析

從數字指標角度看，就規模風險四個子指標總體判斷角度而言，0—4范圍說明該地區沒有償付風險;4—8范圍說明該地區已經出現風險，需要黃色預警;8—12說明該地區風險值已經很高，需要高能預警。

就評估結果來看，和償付風險分布情況類似，上海、江蘇、重慶等也均突破了8的高能預警線，證明這些地區的債務規模風險也已經不容小覷，其中貴州省更是各項指標均以紅燈預警的狀態出現，數字指標高達12，重慶市和云南省數字指標高達11，也接近全紅色預警線，可以說規模風險一觸即發。總體看來，共有12個省（區、市）已經超過了8的風險警戒線，相較償付風險而言，有一定的緩解，且黑龍江、天津、上海等均處于低風險狀態，尤其山東省風險評估值為4，全部子指標均處于無風險狀態，不存在規模風險。詳細數據見圖3。

3.地方政府債務結構風險評估結果分析

從數字指標角度看，就結構風險兩個子指標總體判斷角度而言，0—2范圍說明該地區沒有償付風險;2—4范圍說明該地區已經出現風險，需要黃色預警;4—6說明該地區風險值已經很高，需要高能預警。

就評估結果來看，和償付風險與規模風險均有所不同，沒有一個地區的全部城市處于高風險預警狀態，且就總體而言，僅有10個地區（占1/3的省市）發出高能預警，情況相對樂觀，且北京市和浙江省風險評估值為2，即其結構風險全部子指標均處于無風險狀態，不存在結構風險。但是，就預警表的結果來看，處于高風險預警狀態的省市有一半以上是以全部子指標均紅色預警的狀況出現，其中包括了黑龍江省、天津市、陜西省、廣西壯族自治區、新疆維吾爾自治區以及重慶市，可見這些省（區、市）的結構風險已經非常嚴重，需要立即處理。詳細數據見圖4。

4.地方政府債務經濟風險評估結果分析

從數字指標角度看，就經濟風險兩個子指標總體判斷角度而言，0—2范圍說明該地區沒有償付風險;2—4范圍說明該地區已經出現風險，需要黃色預警;4—6說明該地區風險值已經很高，需要高能預警。

就評估結果來看，情況相當樂觀，僅僅華北地區的陜西省突破了4的警戒線范圍，進入黃色預警。湖北省、重慶市等風險指標值均為2，證明全部子指標均處于無風險狀態，不存在經濟風險。此外，河南省、山東省，江蘇省、安徽省以及福建省、廣西壯族自治區、海南省也均處于無風險狀態。總體看來，無風險省（區、市）有14個，且超過無風險預警線的省（區、市）中，僅有3個省份的風險指標值突破3的預警線，距離4的高風險預警值還有一定的差距，因此，我國地方政府債務出現經濟風險的概率可以說是相當低的。詳細數據見圖5。

5.各地區地方政府債務風險綜合評估分析

從數字指標角度看，就地方政府債務風險綜合評估分析而言，0—1范圍說明該地區沒有償付風險;1—2范圍說明該地區已經出現風險，需要黃燈預警;2—3說明該地區風險值已經很高，需要高能預警。

就評估結果來看，全部省市均已突破了1的無風險警戒線，且有15個省（區、市）已經突破了2的低風險預警線，進入到高能預警的狀態，也就是說，綜合考慮地方政府債務的償付風險、規模風險、結構風險和經濟風險，我國已經沒有處于無風險狀態的省（區、市），且近一半的省（區、市）進入了紅色預警階段，地方債風險問題已經非常嚴重了。就風險分布的地區來看，西部多數省份均進入紅色預警階段，黑龍江等省也進入紅色預警階段，剩下的少有幾個省（區、市）也接近2的風險警戒值。其余地區相對來說風險值較低，大部分處于低風險區間，尤其上海等東部省份處于低風險區域，但是從結果來看，其風險值也非常接近2的預警線了。總之，就評估結果來看，地方政府債務的總體情況不容樂觀，幾個地區債務已經處于隱約爆發的邊緣狀態，急需加大防控力度。詳細數據見圖6。

四、結語

預警模型顯示，我國處于高風險的省份分別是黑龍江、吉林、天津、山西、江西、廣西、陜西、寧夏、甘肅、新疆、重慶、四川、云南、貴州和青海。預警結果與長江產業經濟研究院、中財—鵬元地方財政投融資研究所認為的“西部地區債務風險惡化嚴重，全國排在前十的省份依次是天津、貴州、重慶、云南、青海、四川、江蘇、廣西、甘肅、浙江”基本一致，驗證了該模型的適用性較強。同時，本文認為明確預警省份后，防范地方政府債務風險的爆發應著力從四大方面同時入手：積極完善經濟體制，實現經濟分權;穩步推進財稅改革，規范分稅制體制;積極推進債務管理機制，防范債務風險;強化行政管理力度，規范債務管理等。

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