地方政府債務(wù)風(fēng)險預(yù)警研究

何涌 侯文浩

【關(guān)鍵詞】 地方政府債務(wù); 風(fēng)險估算; TOPSIS; 預(yù)警系統(tǒng)

【中圖分類號】 F812? 【文獻標(biāo)識碼】 A? 【文章編號】 1004-5937（2021）22-0073-06

一、引言

一直以來，地方政府債務(wù)風(fēng)險都是地方經(jīng)濟發(fā)展繞不開的問題。黨的十九大提出2017—2020年是全面建成小康社會決勝期，要堅決打好防范化解重大風(fēng)險、精準(zhǔn)脫貧、污染防治的攻堅戰(zhàn)。2017年中央經(jīng)濟工作會議指出金融風(fēng)險是防范重大風(fēng)險的重點，2018年中央經(jīng)濟工作會議強調(diào)穩(wěn)妥處理地方政府債務(wù)風(fēng)險問題。2018年12月全國財政工作會議強調(diào)繼續(xù)打好三大攻堅戰(zhàn)，嚴(yán)格控制地方政府隱性債務(wù)，有效防治財政金融風(fēng)險。可見，防范化解金融風(fēng)險尤其是地方政府債務(wù)風(fēng)險是當(dāng)前及今后一段時期我國經(jīng)濟金融領(lǐng)域的重要任務(wù)[ 1 ]。新《預(yù)算法》出臺以后，政府債務(wù)風(fēng)險問題成為學(xué)者的關(guān)注重點。但我國各個地方政府債務(wù)規(guī)模仍然龐大，地方政府債務(wù)風(fēng)險具有隱蔽性強、破壞力大等特征。歷史經(jīng)驗表明，當(dāng)某一區(qū)域或領(lǐng)域的債務(wù)水平過高時，會產(chǎn)生違約行為，容易引發(fā)一系列連鎖反應(yīng)，最終形成系統(tǒng)性風(fēng)險[ 2 ]。因此，如果能對地方政府債務(wù)風(fēng)險水平進行準(zhǔn)確的估算，并且能設(shè)計一個在風(fēng)險即將達(dá)到危險臨界值時及時提醒的預(yù)警系統(tǒng)，就可以避免產(chǎn)生過大風(fēng)險，這對我國控制系統(tǒng)性金融風(fēng)險，促進經(jīng)濟發(fā)展有重要意義。

本文以優(yōu)劣解距離法（TOPSIS）為基礎(chǔ)，設(shè)計出一套完善的政府債務(wù)風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)，以中部某省T區(qū)政府為例，提取2016—2018年政府債務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)進行預(yù)警分析，對其風(fēng)險展開測度、評級。結(jié)果表明，該區(qū)整體的債務(wù)風(fēng)險處于中等水平及以下，屬于可控范圍，但是2017年和2018年已經(jīng)接近高風(fēng)險水平臨界值，這種情況應(yīng)該予以重視，要及時發(fā)現(xiàn)問題、解決問題，將風(fēng)險長期控制在可控水平。本文具體研究意義有以下兩點：首先，目前大部分關(guān)于債務(wù)風(fēng)險的評價系統(tǒng)都會使用到專家意見法等偏主觀性的評價模式，而本文方法摒棄了主觀因素，采用更為客觀的方式對債務(wù)風(fēng)險展開預(yù)警研究;其次，在以優(yōu)劣解距離法為核心的預(yù)警系統(tǒng)當(dāng)中，增加或減少評價指標(biāo)極為便利，這讓此方法運用到實際中時可以更好地適應(yīng)不同地區(qū)的經(jīng)濟情況，做到因地制宜。

二、文獻綜述

隨著對政府債務(wù)風(fēng)險的研究逐漸深入，構(gòu)建預(yù)警系統(tǒng)在實際運用中已經(jīng)成為控制風(fēng)險的有效手段之一。目前我國已有研究大致分為兩類[ 3 ]：

一類是針對我國地方債務(wù)總體風(fēng)險展開的研究。孫克競[ 4 ]采用VAR模型對我國各省級政府負(fù)債數(shù)據(jù)展開分析，探究長期負(fù)債成因，最終得出結(jié)論，政府長期負(fù)債主要是由現(xiàn)行財政系統(tǒng)與政府財政支出這兩項共同導(dǎo)致的。李臘生等[ 5 ]、何德旭和王學(xué)凱[ 6 ]采用KMV模型對多個省市的政府債務(wù)風(fēng)險數(shù)據(jù)展開分析，得出類似結(jié)論，地方政府并不存在財務(wù)風(fēng)險可能，更多承擔(dān)的是道德風(fēng)險。龐曉波和李丹[ 7 ]從債務(wù)負(fù)擔(dān)率指標(biāo)出發(fā)，對中央政府和地方政府同時展開測度，發(fā)現(xiàn)雖然中央政府存在資金配置效率較低的問題，但中央和地方政府的債務(wù)風(fēng)險都處于可控水平。雖然上述大多研究表明我國政府債務(wù)風(fēng)險總體處于可控水平，但仍然有部分學(xué)者認(rèn)為其中存在的債務(wù)風(fēng)險不容小覷。李爽[ 8 ]采用MATLAB軟件，結(jié)合層次分析法和紅綠燈預(yù)警模型對30個省市地區(qū)債務(wù)風(fēng)險進行分析，發(fā)現(xiàn)目前我國已經(jīng)不存在無風(fēng)險地區(qū)，并有約一半的地區(qū)債務(wù)風(fēng)險處于紅色警戒區(qū)。另一類是針對政府債務(wù)管理方面的研究。張同功[ 9 ]創(chuàng)建了柔性評價指標(biāo)系統(tǒng)來評估我國政府債務(wù)，利用紅綠燈預(yù)警系統(tǒng)和風(fēng)險指數(shù)模型對其進行評價和預(yù)警，依照評價結(jié)果針對政府債務(wù)管理提出建議。劉金林等[ 10 ]通過比較我國不同政府的債務(wù)規(guī)模、債務(wù)結(jié)構(gòu)和管理政策，總結(jié)出更優(yōu)化的政府債務(wù)管理模式，為我國地方政府債務(wù)風(fēng)險管理提供了理論基礎(chǔ)。徐占東和王雪標(biāo)[ 11 ]根據(jù)投資組合理論和伊藤定理，針對地方政府債務(wù)違約可能性創(chuàng)建了測算模型，發(fā)現(xiàn)地方政府債務(wù)違約的主要影響因素為稅收收入和其他收入，債務(wù)期限越長，按期償還的概率越大。

上述研究采用的都是較大范圍區(qū)域的數(shù)據(jù)總量，從宏觀角度出發(fā)展開分析，大多此類研究結(jié)論表明，我國政府債務(wù)并無重大風(fēng)險，基本處于可控風(fēng)險水平，但是我國不同地區(qū)經(jīng)濟狀況有所不同，可能存在貧富差異，整體風(fēng)險可控并不代表局部同樣不存在舉債風(fēng)險。因此，為彌補這類空缺，學(xué)者做了更具針對性的地區(qū)性債務(wù)預(yù)警分析。代表性的研究有：何涌和陳夢穎[ 12 ]在采用QCA法對湖南省地區(qū)地方政府債務(wù)影響因素展開研究后發(fā)現(xiàn)，單一的影響因素?zé)o法對地區(qū)債務(wù)風(fēng)險形成重要影響，只有組合式的影響因素才能真正影響地方政府債務(wù)問題。劉文朝等[ 13 ]、張祥華等[ 14 ]使用KMV模型分別對重慶市與黑龍江省債務(wù)數(shù)據(jù)展開測度，結(jié)果表明總體風(fēng)險尚處可控水平，但為了防控更大風(fēng)險，控制債務(wù)額度極為重要，不僅如此，還需建立以專家系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為核心的債務(wù)風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)，以抑制隱性債務(wù)的過度增長。靳偉鳳等[ 15 ]基于熵權(quán)法—理想解法—RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的債務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型展開了對遼寧省2010—2022年政府債務(wù)的風(fēng)險分析。譚云和王文姣[ 16 ]從地方政府舉債的深層次原因出發(fā)，基于PCA主成分分析法構(gòu)建成都市政府債務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型，發(fā)現(xiàn)成都目前政府債務(wù)風(fēng)險尚處于可控水平。張小鋒[ 17 ]在運用PCA方法對哈爾濱市債務(wù)情況進行研究時，發(fā)現(xiàn)哈爾濱市地方政府存在債務(wù)風(fēng)險偏高、財政資金使用效率低下等問題。由此可見，我國不同地區(qū)發(fā)展差異明顯，總體測度的結(jié)果樂觀不代表沒有任何地區(qū)存在風(fēng)險，因此，更為細(xì)化的債務(wù)風(fēng)險預(yù)警研究是必要的，否則當(dāng)整體風(fēng)險測度體現(xiàn)出問題時再展開防控措施可能為時已晚。

由于不同地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平不同，在測度風(fēng)險時所采用的評價指標(biāo)不能一概而論，如發(fā)展較落后的地區(qū)可能會需要更高的政府負(fù)債來拉動當(dāng)?shù)爻墙敖?jīng)濟的發(fā)展。基于此，在現(xiàn)有研究基礎(chǔ)上，本文運用綜合評價法，構(gòu)建較為完善的地方政府債務(wù)風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)，以我國中部某省T區(qū)政府2016—2018年債務(wù)數(shù)據(jù)為例，對地方政府債務(wù)風(fēng)險預(yù)警分析進行深入探究，并根據(jù)量化結(jié)果展開針對性的預(yù)警機制研究。