地方政府債務風險的識別與控制

譚中明 馬雪文

摘 要：當前我國經濟增速放緩，而地方債務需求卻在不斷增加，地方政府債務規模逐漸增大，債務問題層出不窮。以江蘇省為例，運用層次分析法（AHP），對2017年江蘇省13個市的地方政府債務風險進行實證分析，以期對江蘇省乃至全國的債務風險進行及時有效的監測和預判。

關鍵詞：地方政府債務風險;層次分析法（AHP）;風險識別;風險控制

中圖分類號：F812.7? ? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? 文章編號：1673-291X（2020）03-0054-02

引言

當前，中國正處于經濟轉型的關鍵時期，經濟下行壓力較大，各地政府財政收入增速大幅下降，而財政支出卻在不斷增加，地方政府債務問題也顯露端倪，更多潛藏的債務風險點逐漸暴露出來，阻礙了地方財政體系的良好健康運行。若我國地方政府債務風險的諸多問題一直無法得到控制和解決，可能會間接引發系統性金融風險，從而對我國實體經濟的結構優化轉型乃至總體經濟的平穩健康發展造成不良影響。

結合我國當前經濟發展過程中對改革的緊迫需求以及復雜的國際發展態勢背景綜合考慮，通過對財政和債務相關指標數據的科學運行和嚴謹分析，建立起一套全面、高效、科學的債務風險控制和識別體系，對于有效防范地方政府債務風險就更加迫切與必要。

一、江蘇省地方政府債務現狀

1.債務數額日益巨大。官方公開數據顯示，2018年中國共發行地方政府債券4.1652萬億元。截至2018年年末，中國地方政府債務余額達18.3862萬億元。其中，發行政府債券18.0711萬億元、非政府債券形式存量政府債務3 151億元。截至2017年末，江蘇省的政府債務規模居于全國首位，政府債務余額為12 026.28億元，較上年末提升10.18%。其中，一般債務余額為6 668.48億元，專項債務余額為5 357.8億元，2017年全省債務率為61.9%。

2.負債種類多樣化。江蘇省地方政府通過發行債券、政府購買服務、政府與社會資本合作（PPP）等形式舉債，以完成基礎設施建設的任務。基礎設施建設前期投入量大，項目建設周期長，短期內得不到回報，使地方政府的財力遠遠不能滿足其償債規模要求，使地方財政風險加劇。江蘇省城投企業數量眾多，城投企業存量債券余額及帶息債務規模均位居各省首位，各地級市城投債分布兩極分化較明顯，主要集中于較為發達的蘇南地區。

二、構建地方政府債務風險識別指標體系與度量模型

1.有關風險識別指標體系的設定。地方政府債務的詳細數據基本不對外公開，作為公眾我們無法獲取到最新的債務數據，因此本文采用層次分析法（AHP）來構建地方政府債務風險識別模型。層次分析法的構建思路為：首先選取對地方政府債務風險影響較大的指標并測算其權重，然后由權重計算各個市的每個指標得分以及綜合得分，確定風險等級以評估政府性債務風險，從而構建地方政府債務風險識別指標體系。

2.風險識別指標體系構成內容。結合江蘇省近年來的地方債務情況，本文選取了GDP增長率C1、收入彈性C2、財政收入增長率C3、財政收入占GDP比率C4、財政自給率C5、財政赤字率C6、債務依存度C7、逾期債務率C8、債務負擔率C9、償債率C10等10個具有代表性的地方政府債務風險識別指標作為子因素指標，基本上能夠對其債務風險做預測和評判。

3.地方政府債務風險識別的綜合度量模型。一是度量方法。首先，運用層次分析法（AHP）構造總指標體系、主因素指標和子因素指標的層次模型。通過指標兩兩比較，即根據影響程度進行相互尺度的比較，得到指標的權重。最后，根據確定的各指標權重計算得出地方政府債務的綜合風險程度。在構建判斷矩陣時，由判斷矩陣計算被比較元素對于該項目的相對重要性的排序權值，再對判斷矩陣按行求幾何平均數，進行歸一化處理和一致性檢驗。二是模型解讀。設C1～C10等10個指標相對于總目標的權重分別為W1～W10（如下表所示）。需要說明的是，這10個二級指標的權重經專家打分所得，具有一定的主觀性，并需要隨著財務變化和實際債務的狀況進行調整。

三、有關地方政府債務風險識別的實證分析——以江蘇省13個市為例

1.實證分析。本文以江蘇省為例探索地方債務識別模型的建立。江蘇省之所以具有很好的代表性，是因為該省經濟總量大，債務類型復雜、規模大、涉及面廣。為了使得數據輸出結果能真實反映當今社會實際債務現象，各指標都選取了目前可獲得的最新的財政數據。

2.風險識別模型的數據檢驗。設定風險指標值的最高分值為100，最低分值為0，且對每一個風險區間設定相應的分數區間。高風險區間至無風險區間的分數分別為[200/3，100]、[100/3，200/3]、[0，100/3]。根據處理方法，加權得出綜合風險分值的測度。

下面以南京市為例，說明江蘇省13個主要城市的得分計算過程。南京市11.54%的增長率位于中等風險區間[7%，12.06%]，則指標值的分數區間為[100/3，200/3]。那么，指標值指數=（11.54%-12.06%）/（12.06%-7%）=-0.1028，指標值得分=-0.1028×（100/3-200/3）+200/3=70.09，表明江蘇省南京市GDP的增長率得分達到70.09分。

由各綜合風險得分和各指標權重加權計算出江蘇省13個市的綜合風險值，確定對應的債務風險等級，從而評判和分析各市的債務風險情況。

由地方政府債務風險識別模型得到的總結果可以看出，江蘇省各城市的風險等級為輕警、微警和無警三級。無錫市、蘇州市、南京市、南通市、泰州市、常州市和鎮江市處于無警狀態，連云港市、鹽城市、淮安市、揚州市、徐州市處于微警狀態，宿遷市處于輕警狀態。綜上，蘇南地區地方政府債務水平較低，而蘇中、蘇北地區債務風險則稍高，需要加強監管。即江蘇省經濟欠發達地區的政府債務風險相對較高，償債能力較弱，說明局部地區債務風險偏高仍需引起重視。

四、江蘇省地方政府債務風險防范對策

1.完善地方政府財政稅收體系建設。江蘇省地方政府財政支出主要用于教育、基礎設施、交通、衛生醫療等社會建設和民生民權方面。當地方財政收入無法滿足建設資金的需求，就會增加債務來融資。整體來看，江蘇省地方政府財政稅收體系尚不完善，給債務的管理帶來了不利影響。重新劃分中央的和地方的事權職責，需要通過法律形式明確江蘇省各級政府責任范圍內財政支出情況，根據地方政府的實際需要來分配財權。

2.強化地方政府債務風險監管機制。一直以來，我國對于地方政府債務的情況的披露要求并沒有明確具體的規定，地方政府所公布的債務數據真實性也有待考量，公眾更是無從得知有效具體的地方政府債務情況。各級政府、國有企事業單位等公共實體部門要按時將財務決算及相關賬目上交給審計院，審計院審查各部門單位報送上來的會計賬目，并且協助相關部門監督財政法律法規的執行情況。

3.構建地方政府債務風險識別機制。根據我國國情和地方政府債務的特點，綜合考量并精確測算了地方政府財政情況，在此基礎上設計科學合理的風險識別體系，有利于中央和地方政府根據得出的債務風險情況進行相應的債務防范。成立江蘇省地方政府債務專業管理機構，利用大數據和云計算等當下先進的科學技術，并建立債務專家人才庫，綜合運用經濟學和數理統計學等方法，建立現代化地方政府債務風險評估體系。

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