地方政府债务风险预警研究

何涌 侯文浩

【关键词】 地方政府债务; 风险估算; TOPSIS; 预警系统

【中图分类号】 F812  【文献标识码】 A  【文章编号】 1004-5937（2021）22-0073-06

一、引言

一直以来，地方政府债务风险都是地方经济发展绕不开的问题。党的十九大提出2017—2020年是全面建成小康社会决胜期，要坚决打好防范化解重大风险、精准脱贫、污染防治的攻坚战。2017年中央经济工作会议指出金融风险是防范重大风险的重点，2018年中央经济工作会议强调稳妥处理地方政府债务风险问题。2018年12月全国财政工作会议强调继续打好三大攻坚战，严格控制地方政府隱性债务，有效防治财政金融风险。可见，防范化解金融风险尤其是地方政府债务风险是当前及今后一段时期我国经济金融领域的重要任务[ 1 ]。新《预算法》出台以后，政府债务风险问题成为学者的关注重点。但我国各个地方政府债务规模仍然庞大，地方政府债务风险具有隐蔽性强、破坏力大等特征。历史经验表明，当某一区域或领域的债务水平过高时，会产生违约行为，容易引发一系列连锁反应，最终形成系统性风险[ 2 ]。因此，如果能对地方政府债务风险水平进行准确的估算，并且能设计一个在风险即将达到危险临界值时及时提醒的预警系统，就可以避免产生过大风险，这对我国控制系统性金融风险，促进经济发展有重要意义。

本文以优劣解距离法（TOPSIS）为基础，设计出一套完善的政府债务风险预警系统，以中部某省T区政府为例，提取2016—2018年政府债务相关数据进行预警分析，对其风险展开测度、评级。结果表明，该区整体的债务风险处于中等水平及以下，属于可控范围，但是2017年和2018年已经接近高风险水平临界值，这种情况应该予以重视，要及时发现问题、解决问题，将风险长期控制在可控水平。本文具体研究意义有以下两点：首先，目前大部分关于债务风险的评价系统都会使用到专家意见法等偏主观性的评价模式，而本文方法摒弃了主观因素，采用更为客观的方式对债务风险展开预警研究;其次，在以优劣解距离法为核心的预警系统当中，增加或减少评价指标极为便利，这让此方法运用到实际中时可以更好地适应不同地区的经济情况，做到因地制宜。

二、文献综述

随着对政府债务风险的研究逐渐深入，构建预警系统在实际运用中已经成为控制风险的有效手段之一。目前我国已有研究大致分为两类[ 3 ]：

一类是针对我国地方债务总体风险展开的研究。孙克竞[ 4 ]采用VAR模型对我国各省级政府负债数据展开分析，探究长期负债成因，最终得出结论，政府长期负债主要是由现行财政系统与政府财政支出这两项共同导致的。李腊生等[ 5 ]、何德旭和王学凯[ 6 ]采用KMV模型对多个省市的政府债务风险数据展开分析，得出类似结论，地方政府并不存在财务风险可能，更多承担的是道德风险。庞晓波和李丹[ 7 ]从债务负担率指标出发，对中央政府和地方政府同时展开测度，发现虽然中央政府存在资金配置效率较低的问题，但中央和地方政府的债务风险都处于可控水平。虽然上述大多研究表明我国政府债务风险总体处于可控水平，但仍然有部分学者认为其中存在的债务风险不容小觑。李爽[ 8 ]采用MATLAB软件，结合层次分析法和红绿灯预警模型对30个省市地区债务风险进行分析，发现目前我国已经不存在无风险地区，并有约一半的地区债务风险处于红色警戒区。另一类是针对政府债务管理方面的研究。张同功[ 9 ]创建了柔性评价指标系统来评估我国政府债务，利用红绿灯预警系统和风险指数模型对其进行评价和预警，依照评价结果针对政府债务管理提出建议。刘金林等[ 10 ]通过比较我国不同政府的债务规模、债务结构和管理政策，总结出更优化的政府债务管理模式，为我国地方政府债务风险管理提供了理论基础。徐占东和王雪标[ 11 ]根据投资组合理论和伊藤定理，针对地方政府债务违约可能性创建了测算模型，发现地方政府债务违约的主要影响因素为税收收入和其他收入，债务期限越长，按期偿还的概率越大。

上述研究采用的都是较大范围区域的数据总量，从宏观角度出发展开分析，大多此类研究结论表明，我国政府债务并无重大风险，基本处于可控风险水平，但是我国不同地区经济状况有所不同，可能存在贫富差异，整体风险可控并不代表局部同样不存在举债风险。因此，为弥补这类空缺，学者做了更具针对性的地区性债务预警分析。代表性的研究有：何涌和陈梦颖[ 12 ]在采用QCA法对湖南省地区地方政府债务影响因素展开研究后发现，单一的影响因素无法对地区债务风险形成重要影响，只有组合式的影响因素才能真正影响地方政府债务问题。刘文朝等[ 13 ]、张祥华等[ 14 ]使用KMV模型分别对重庆市与黑龙江省债务数据展开测度，结果表明总体风险尚处可控水平，但为了防控更大风险，控制债务额度极为重要，不仅如此，还需建立以专家系统和人工神经网络为核心的债务风险预警系统，以抑制隐性债务的过度增长。靳伟凤等[ 15 ]基于熵权法—理想解法—RBF神经网络的债务风险预警模型展开了对辽宁省2010—2022年政府债务的风险分析。谭云和王文姣[ 16 ]从地方政府举债的深层次原因出发，基于PCA主成分分析法构建成都市政府债务风险预警模型，发现成都目前政府债务风险尚处于可控水平。张小锋[ 17 ]在运用PCA方法对哈尔滨市债务情况进行研究时，发现哈尔滨市地方政府存在债务风险偏高、财政资金使用效率低下等问题。由此可见，我国不同地区发展差异明显，总体测度的结果乐观不代表没有任何地区存在风险，因此，更为细化的债务风险预警研究是必要的，否则当整体风险测度体现出问题时再展开防控措施可能为时已晚。

由于不同地区经济发展水平不同，在测度风险时所采用的评价指标不能一概而论，如发展较落后的地区可能会需要更高的政府负债来拉动当地城建及经济的发展。基于此，在现有研究基础上，本文运用综合评价法，构建较为完善的地方政府债务风险监测预警系统，以我国中部某省T区政府2016—2018年债务数据为例，对地方政府债务风险预警分析进行深入探究，并根据量化结果展开针对性的预警机制研究。