運用大數據技術加強政府債務風險管理防控研究
——以天津為例

◎文/李 娜

一、建立大數據監管平臺

政府性債務監管不僅要對通過發行債券產生的政府債務從計劃—發行—兌付—債券對應項目實施進展情況—還本付息的整個過程進行監控，還要對未完成債券置換的融資平臺、企事業單位現有政府債務及隱性債務進行管理。因此，政府性債務大數據既要包含從財政部門及債務人角度掌握的存量政府債務、地方政府債券、或有債務和外債數據，從債權人及監管機構角度掌握的天津政府性債務總體情況及融資平臺、企事業單位債務情況，包括融資平臺、企事業單位運營情況、融資項目實施進展情況、資產管理變動情況等，還要涵蓋宏觀經濟數據，如天津財政收入、固定資產投資、土地價格趨勢、貨幣發行、信貸狀況、利率、匯率、房地產銷售趨勢、產業產值、進出口情況、資源環境、公共設施、教育衛生等一系列數據。

當前，這些數據都獨立存儲在各部門自己的業務系統之中，且系統之間沒有實現互通，這就造成每個部門都只能監管政府債務的某一階段，或者某一部分，無法實現全流程、多角度、顯隱兼顧的全方位管理，很容易出現風險而不能被及時發現。因此，應將各部門的債務相關數據整合共享，形成政府性債務大數據，再進一步分析利用，尋找風險點。

為獲取政府性債務大數據，需要建立一個面向天津財政局、發改委、國資委、審計局、人民銀行、銀監會、證監會、國土房管局等多部門的大數據監管平臺，實現多部門、多機構之間的信息共享、交叉互補和多維驗證，同時利用網絡爬蟲技術主動收集天津統計局、證監會等部門通過互聯網發布的宏觀經濟公開數據和金融市場相關信息，以及新聞輿論、調查數據等，形成具有多維度、綜合性、海量信息的大數據，并利用數據挖掘技術對獲取的債務大數據進行分析，找出政府性債務的風險點，進行重點管理。

（一）政府部門數據采集及信息核查

為提高政府性債務大數據的時效性、準確性和全面性，需要由天津市政府為主導，從管理層面規定所涉及部門的監管職能和所負責提供的債務相關信息。各部門要根據職責分工，將規定提供的與債務相關數據及時傳輸到大數據監管平臺。由平臺按照設定的規則進行初步自動審核，一旦發現問題數據和疑點數據，則由天津財政部門、數據提供部門、金融部門聯合，從合規性、準確性、全面性等方面進行審核并確認。

（二）利用網絡爬蟲技術抓取經濟、土地等數據

以國債和地方債發行金額、期限、利率、收益率為參照，通過對歷史發行債券信息的分析比較，結合金融市場的流動性、銀行間拆借利率、地區經濟運行情況等進行關聯分析，可以為債券發行選擇合適的時機，以獲得較低的發行利率，降低融資成本。獲取經濟金融數據，需要運用網絡爬蟲技術從財政部、中國人民銀行、國家統計局、天津市統計局、中債登等權威網站抓取，并存儲到數據監管平臺中，以便在下一步的風險評估中參與數據分析。

外部經濟數據和互聯網數據是不斷變化和更新的，隨著債務管理的需要和政府數據公開力度的加大，天津各部門對數據提供的范圍和顆粒度也需持續深化。

二、債務風險識別評估及監控

由于從天津各部門以及網絡采集的數據格式不同、類型不同，甚至有些是結構化數據，有些是非結構化數據，無法直接使用，因此需要經過數據清洗、轉換、匹配、存儲、邏輯關聯的處理流程，對各種結構、類型的原始數據進行標準化處理，以利于數據存儲及分析利用，這就是數據挖掘的數據準備階段。

完成數據準備后，即可進入數據挖掘的建立模型以及模型評估階段。從總體債務風險、隱性債務風險、融資平臺債務風險、全口徑債務、區域風險等幾方面入手，建立模型，進行風險識別和風險評估，以及風險監控。

（一）政府性債務風險識別

債務風險識別是指債務風險主管部門在進行深入調查研究后，運用各種技術方法對潛在及存在的各種債務風險因素進行系統歸類和全面鑒別。因此，可運用專家調查法對債務項目立項和建設過程中的可能存在的風險進行識別，運用財務報表分析法對國有企業、融資平臺等債務人可能存在的風險進行識別。

1.大數據監管平臺中有來自天津發改委的債務投資項目立項信息、工程預算、資金來源、專項資金投放情況等，債務風險主管部門可以實時調取這些信息，及時發現債務投資項目在立項及建設過程中的風險。如果項目出現投資大、回報周期長、地方財政收入和項目建設需要的資金總量不匹配、建設過程中配套資金不能及時到位、嚴重超過概算等風險因素，債務風險主管部門就要對這些風險因素出現后的影響程度進行定性估計，為風險決策時決定是否繼續投資該項目提供依據。

2.大數據監管平臺中有來自國有企業、融資平臺財務系統的財務報表，也有來自審計局的關于國有企業、融資平臺的財務報表，還有從證券網站、債券網站上抓取的國有企業、融資平臺的財務報告。通過對國有企業、融資平臺等債務人財務報表的分析，識別可能存在的債務風險。

（二）政府性債務風險評估

基于天津市政府性債務實際情況，借鑒國內外政府性債務風險預警體系，選擇合適的風險預警指標，構建風險模型，進行政府性債務風險評估。

1.財政健康度評價指標

由于目前天津還沒有實行地方政府資產負債表編制，無法直接反映天津市政府的償債能力，因此借鑒美國的財政信息建設體系，采用天津預決算數據、土地出讓收入、國有資源有償使用收入等信息，以短期償債能力、長期償債能力、預算行政開支支付能力和長期公共服務支付能力作為天津財政健康度評價指標。

2.總體債務風險評估指標

一般來說，債務風險指標主要包括債務率、新增債務率、償債率、逾期債務率、綜合債務率、杠桿率、借新還舊率、融資成本等，設置預警閥值，根據測算的財力數據和已有的債務相關數據自動計算各類指標的風險值并判斷嚴重程度，對于超過預警區間的指標以地圖、儀表盤、排名的方式進行預警并支持數據穿透查詢。

3.財政金融風險評估指標

通過將地方政府性債務數據和地區宏觀經濟數據結合起來，評估可能由政府性債務風險引發財政金融風險的可能性。

財政風險指標包括：地方政府債務率、政府性債務負債率、政府性債務增速、土地出讓收入占財政收入比，這四個指標比值越高，風險越高；財政收支差額與GDP之比，比值越低，風險越高。

選金融風險指標包括：金融機構貸款余額與GDP之比，比值越高，風險越高；金融機構貸款余額與GDP之比的累計變化，數據越大，風險越高。

宏觀經濟風險指標包括：近3年GDP增長率的平均值和近3年人均GDP，這兩個指標值越小，風險越高。

4.隱性債務風險管理

當前隱性債務主要存在于融資平臺，因此，不僅要加強對隱性債務的風險管理，還要加強對融資平臺公司的風險管理。

（1）建立隱性債務的資債平衡模型

隱性債務必須有明確的償債來源，根據債務對應的土地、房產、股權等資產建立資債平衡管理，實現資產與債務掛鉤，合理評估債務風險。隱性債務主要依靠土地出讓收入進行償還，因此需加強對隱性債務對應土地的監管。利用大數據監管平臺中采集的土地狀態、性質、四至范圍、出讓面積、規劃建筑面積、整理完畢時間、預計出讓時間、整理成本、周邊土地價格等信息，利用GIS手段鎖定土地償債來源，合理預計土地出讓收入，估算可以用于償債的金額，掌握隱性債務的平衡情況和化解時間進度。利用爬蟲技術與大數據技術采集互聯網公開的土地交易數據，分析全國各省市土地交易價格及趨勢。查詢每個交易地塊的出讓面積，交易金額，交易價格等信息。通過土地儲備專項債券公告中的土地地塊項目信息，估算地塊交易價格并與周邊近一年的土地交易平均價格對比，評估地塊出讓收入按周邊土地價格是否可達到預期。

通過大數據監管平臺采集在建和已經完工的保障性住房情況，包括位置、面積、戶數、建筑面積、產權歸屬、抵押狀況、房屋狀況等基本信息。結合房產市場交易數據，以及保障性住房相關信息，對房產資產價值進行分析評估，可為相關的債務化解、償還提供決策參考。

（2）對隱性債務跟蹤管理

通過數據挖掘結果，掌握天津市政府建設投資新增項目，對于已由融資平臺融資建設并形成隱性債務的項目，建立隱性債務監管模型，實現對項目建設進展情況、資金使用情況、償債情況等重點信息的跟蹤。

對已存在的融資平臺隱性債務對應的項目進行重點監控，核查項目進展、審批立項、融資情況、償債來源等信息，進行重點跟蹤。根據大數據監管平臺中來自天津發改委的新上項目審批情況，以及融資平臺的項目情況，按照項目性質找出潛在隱性債務新增項目，進行重點管理。

將隱性債務與隱性債務項目相關聯，根據隱性債務化解方案，采取不同化解方式，分類監控項目、債務情況。采取停緩建的項目，監控其存量債務化解和債務新增情況；繼續建設的項目，監控其融資方式和償債來源；其他方式轉化的項目，監控政府債券和PPP等方式建設融資情況。

（3）財務系統動態監管

對高風險、重點監控的融資平臺，將其財務系統與大數據監管平臺對接，建立隱性債務賬戶監管體系，使財政部門實時動態掌握各單位隱性債務對應項目的投融資情況，一方面嚴格控制隱性債務規模，另一方面保障必要的在建項目繼續投入，同時防范化解隱性債務帶來資金鏈斷裂風險。

將融資平臺財務系統與大數據監管平臺對接，抓取財務系統數據，抓取的主要內容為資產負債表、利潤表、現金流量表，重點抓取貨幣資金、應收賬款、其他應收款、存貨、可供出售的金融資產、投資性房地產、長期股權投資、固定資產、在建工程、無形資產等資產科目明細；短期借款、應付賬款、其他應付款、一年內到期的非流動負債、長期借款、應付債券、專項應付款等負債科目明細；企業擔保明細情況等。

對融資平臺公司進行風險管理，首先對融資平臺公司進行風險量化評級。量化評級包括財務實力評級、流動性評級和市場交易評級三個風險量化工具，分別從企業長期信用風險、短期信用風險和市場價格隱含評價角度全方位揭示主體風險。

5.評估債券發行最優時機以降低融資成本

經濟金融數據是研判債券發行時機的重要基礎信息。通過大數據監管平臺中運用網絡爬蟲技術抓取的經濟金融數據，為科學合理安排債券發行計劃提供支持。

研判需要的金融數據。從國債發行公告中采集國債的發行信息、國債收益率情況、全國地方債發行情況、人民幣兌美元匯率、SHIBOR（分年限）、全國及天津的經濟 數 據 如 月 度 的 CPI、PPI、GDP、工業增加值、財政收支情況。

債券期限結構設計。通過對以后年度債券的到期還款情況（還款波峰、波谷）的分析，對當年的債券的發行計劃、期限結構進行合理設計，使得未來每年的到期債務保持相對均衡，避免出現還款波峰、波谷差異較大的情況，降低還款壓力。

債券發行時間設計。通過對歷史發行的債券信息的分析比較，以及金融市場的流動性、銀行間拆借利率的關聯分析，為天津的債券發行選擇合適的發行時間，以獲得較低的發行利率，降低融資成本。

（三）政府性債務風險監控

充分運用大數據平臺中的數據，以政府性債務為主體，利用建設項目信息、債務信息、債券信息、存量債務、或有債務、專項建設基金信息、銀行貸款信息、土地儲備信息、中期銀行票據、資產負債表、利潤表、現金流量表、審計信息等，對政府性債務進行全流程、全角度的監控。

通過大數據平臺，將與天津市政府債務相關的財政部門、金融機構、發改委、人民銀行、銀監部門、證監部門的多部門信息集中共享，并對于各融資平臺、每個區縣及在天津的債務規模、資產規模及結構進行綜合分析和測算，結合利率、匯率及貨幣政策變化趨勢，依據財政中期規劃的收支的增長情況，對未來的融資平臺及地區風險進行綜合評估預測，為政府決策提供及時、科學、有力的支持。同時，天津各部門形成監管合力，既有利于全面管理融資平臺債務風險，又為多渠道支持地方公益性項目建設提供了開放、透明的信息平臺，是落實中央關于防范地區性金融風險要求的重要舉措。

三、大數據監管平臺安全平穩運行的保障措施

從各部門以及互聯網采集的數據格式不同、類型不同，甚至有些是結構化數據，有些是非結構化數據。有研究顯示，一直在分析應用的數據只占數據總量的20%，這些數據主要是結構化數據，另外80%的數據都沒有得到很好的利用，而這部分數據主要是非結構化數據，如文本、音視頻、圖像等。使用傳統的數據庫技術無法進行存儲，更無法提及利用這些數據進行分析。而大數據采集、存儲、分析、可視化技術和方法的應用，使得對數量巨大、來源分散、格式眾多的大數據進行分析成為可能。

另外，由于大數據的集中存儲增加了數據泄露風險，尤其是其中還包括一些政府信息、金融數據，都有自己的安全標準和保密性需求，因此，信息安全防護體系的建設也就顯得尤為重要。通過建立網絡安全防護體系，防范網絡安全風險，保障網絡通信基礎環境安全、可靠、穩定運行；通過版本管理、安全基線配置、訪問控制、資源監控、安全審計和安全防護等措施，防范基礎軟件的安全風險，保障大數據監管平臺穩定運行；通過安全架構設計、身份鑒別、訪問控制、安全審計、軟件容錯 、資源控制、傳輸加密和重要、敏感信息加密存儲等措施，避免出現網頁篡改、域名劫持、網站攻擊、信息泄露等危險，提高大數據監管平臺防篡改、防病毒、防攻擊、防癱瘓、防泄密能力。