基于聚类分析法的河南省各地市债务风险测度与评级

王美月 朱佳欣

摘 要：随着我国地方政府债务规模的不断扩大，各地方政府的正常运转面临着潜在债务风险，债务风险测度极为关键。文章通过综合大量文献，选取关键指标构建河南省各地市债务风险测度与评级指标体系，运用客观赋权的熵值与聚类分析法对河南省各地市债务风险进行测度与评级，用红、黄、绿灯表示三个风险等级。实证结果表明，河南省大部分地市债务风险为绿灯，表明河南省各地市政府债务风险总体可控，但仍有城市出现黄灯和红灯，地方政府债务风险问题仍需重视。

关键词：地方政府债务;风险测度;熵值法;聚类分析法;河南省

中图分类号：F812.7 文献标识码：A 文章编号：1005-6432（2022）07-0029-02

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2022.07.029

近年来，地方政府债务风险问题引起人们广泛关注，2021年张行、黄亦炫在“两会”提出保持适度支出强度，防范地方政府债务风险。根据财政部公布信息显示，2018年和2019年分别为183862亿元和213072亿元，2020年为256615亿元。财政部部长刘昆表示，2021年积极的财政政策更加可持续，随着疫情的管控，经济逐渐回归正轨，地方政府的债务规模依然适当增加。财政部最新数据显示，截至2021年1月底，全国地方政府债务余额260208亿元，这是地方政府债务余额首次突破26万亿元，债务率接近国际警戒线下限。从这个角度看，债务规模逐渐扩大，有增长倾向。债务规模扩大给地方政府的正常运行带来了潜在风险，合理测度地方政府债务风险，防范地方政府债务危机刻不容缓。

1 文献综述

目前，多数学者从理论上分析了地方政府债务风险的来源，建立了预警机制，但风险测度较少。沈雨婷等（2019）建立了基于APH与熵值法的债务风险预警机制，对债务风险进行监测与防范。李升等（2020）从显性债务、隐性债务两方面研究了债务风险形成机理。淳伟德等（2021）基于FA-AHP-Entropy Method-CA度量和聚类分析对地方政府债务风险进行了评级。此外，关于河南省各地市债务风险的测度研究较少。张子荣（2016）根据资产负债表研究河南省地方政府债务风险。周博（2019）预测2018—2020年河南省及各地市地方政府债务的违约概率。

文章查找大量文献，选择从债务风险成因角度出发，建立风险测度与评级模型。基于熵值法进行指标赋权，利用聚类分析对河南省各地市的债务风险情况进行测度与评级。

2 研究方法

（1）熵值法。基于指标所含信息效用价值的大小是熵值法赋权的原理。熵值法计算步骤如图1所示。

（2）聚类分析。为客观对河南省各地市债务风险进行评级，准确反映河南省各地市债务风险测度值区间，同时避免人为划分债务风险阈值的主观影响，文章用客观的聚类分析法将河南省各地市债务风险划分为三类。聚类算法流程如图2所示。

3 建立指标体系与选取样本数据

（1）指标体系。从债务风险成因角度研究地方政府债务风险，文章以债务成因和数据可得性为重点，借鉴多位学者的指标体系，挑选关键指标，最终指标体系如表 1所示。

（2）样本选取。文章研究样本为河南省18个地方政府2020年度相关数据。文章数据来源于各地统计局、河南省财政厅、河南省统计年鉴、Wind数据。文章主要使用Excel、SPSS 24软件、MATLAB 2020软件进行数据处理与数据分析。

4 河南省各地市债务实证分析

（1）熵值法求模型指标权重。利用熵值法计算出河南省各地市债务风险测度与评级模型中各一级指标下二级指标的权重，如表2所示。

（2）聚类分析得河南省各地市债务风险测度与评级。将2020年河南各地市的数据代入，得到2020年河南各地市政府债务风险测度值，据此对河南省18个地市进行聚类。为直观地对河南省各地市债务风险评级，根据风险测度值大小，采用红、黄、绿灯对河南省各地市债务风险状况进行表示。绿灯表示2020年河南省某地市政府债务风险较低;黄灯表示一般;红灯表示较高。

通过聚类分析结果，当债务风险值为[0，0.2439）时为低风险，说明地方政府债务形势乐观，风险可控;当为[0.2439，0.6780）时为中等风险，说明形势相对乐观;当为[0.6780，1.9714）时为重风险，说明地方政府债务风险较高。河南省各地市政府债务风险状况如表3所示。

（3）实证结论。2020年河南省债务风险仅出现一个红灯地市，表明河南省市级政府的债务风险可以得到全面的控制，总体形势乐观。河南省处于低风险区间的地市高达77.78%，债务风险状况为绿灯，河南省总体债务风险可控能力强，债务危机风险低。郑州市债务风险测度值较大，债务风险状况为红灯，这也可能与聚类分析方法的分类情况有关。济源市、三门峡市、商丘市债务风险测度值较大，债务风险状况为中等风险，债务风险可控能力一般。河南省各地市政府应加强债务风险监测，努力保持或控制债务风险。

5 结论与启示

文章采用熵值法，得到河南省各地市债务风险测度与评级模型中各指标的客观权重，代入2020年数据，计算出地方政府债务风险测度值。考虑到人为划分债务风险区间或等级产生的主观影响，用聚类分析客观地将河南省各地市划分为三类，并用直观的红、黄、绿灯来展现河南省各地市债务风险状况并进行评级。

通过2020年数据实证研究得出，GDP增长速度、负债率、债务率三个指标的权重较大，对各地市债务风险影响较大。由此可见，河南省各地方政府一定要牢牢抓紧经济，使经济持续健康发展;合理控制负债规模、财政支出;合理运用债务资金，最大化使用效率，更好地推动地方经济发展。另外，河南省大部分地市债务风险较小且可控，但个别地市债务风险较大。为了促进地方政府债务健康发展，提高人民群众的福祉，必须合理控制债务风险，各地市政府仍不可松懈。

参考文献：

[1]沈雨婷，金洪飞.中国地方政府债务风险预警体系研究——基于层次分析法与熵值法分析[J].当代财经，2019（6）：34-46.

[2]李升，陸琛怡.地方政府债务风险的形成机理研究：基于显性债务和隐性债务的异质性分析[J].中央财经大学学报，2020（7）：3-16，47.

[3]淳伟德，文章.我国地方政府债务风险度量研究——基于FA-AHP-Entropy Method-CA分析法[J].会计之友，2021（5）：28-36.

[4]张子荣.地方政府债务风险研究——以河南省为例[J].现代商贸工业，2016，37（34）：240-241.

[5]周博.河南省地方政府债务风险统计分析[D].郑州：河南财经政法大学，2019.

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