地方政府性债务风险预警指标体系构建与实证研究

地方政府性债务风险预警指标体系构建与实证研究

1债务规模迅速膨胀,潜在风险突出中国地方政府债务的形成已有30多年的历史。它起源于中央政府向经济特区和沿海地区提供的开放贷款，以及由世界银行和其他国际组织和外国政府提供的援助贷款。基本特征是涉及地方不多、债务金额不大。上世纪90年代中期分税制改革以后,国内银行贷款和非国有资金渐渐成为地方政府性债务的主体,到2008年,地方政府性债务规模接近5万亿元,占当年中国GDP的20%多。由于这样的占比,中国地方政府性债务风险始终并不明显,理论界和实际部门的相关研究也意义不大。地方债务问题突然成为关注的热点,是在2009年以后。为了抵御全球经济危机、保持经济增长,中央政府的大规模投资带动了各个地方的投资和债务增长,2009、2010两年新增的地方政府性债务规模就超过了前30年的总和。据2012年6月审计署统计数据显示,截至2011年初全国地方政府性债务余额10.7万亿元。此外,2012年,地方政府到期须偿还的债务占债务余额的17.17%,2013年至2015年到期偿还的债务分别占11.37%、9.28%和7.48%,2016年以后到期偿还的债务占30.21%。由此可见,在不具备合理的规模控制和风险管理机制下,地方政府性债务规模不断膨胀,潜在风险突出。政府债务通常作为宏观调控手段拉动经济发展,但如果政府举债过度,超过地方经济的承受能力,就可能引发财政危机甚至是金融危机。随着地方政府融资平台大量涌现以及债务规模迅速膨胀,地方政府性债务风险已经引起了中央政府重视。2010年6月10日,国务院发布《国务院关于加强地方政府融资平台公司管理有关问题的通知》,要求加强地方政府融资平台公司管理,以防范地方政府债务风险。2012年1月6日,在全国金融工作会议上,温家宝总理强调要防范化解地方政府性债务风险,妥善处理存量债务。2013年6月10日,国家审计署发布2013年第24号公告,公布了《36个地方政府本级政府性债务审计结果》,结果显示,我国地方政府债务规模仍在继续增长。此次审计署审计的地区范围涵盖15个省和3个直辖市本级(即省本级)及其所属的15个省会城市本级和3个市辖区(即省会城市本级),截至2010年底,上述地区政府性债务余额就已经占到了全国地方政府性债务总额的31.79%。2013年7月26日,国务院要求审计署对全国范围的政府性债务进行审计,此次政府性债务审计范围达五级政府,显示了中央政府对近年规模巨大的政府性债务的关注。自2003年国家实施振兴东北老工业基地政策以来,中央通过财政补助和税收优惠政策加大了对东北地区的财政支持力度,有力的促进了东北地区的经济结构转型和经济发展。与此同时,随着各项支持政策和公共服务政策的出台,东北地区地方财政收入与财政支出的矛盾也逐渐显露出来。特别是金融危机之后,财政运行中存在的问题日益凸显。财政收入占地方GDP总量的比重远小于财政支出所占比重,财政支出规模高速膨胀。此外,在未来几年,政府债务进入还债高峰期,偿债压力增大,存在风险隐患。总体上讲,东北地区地方政府债务风险不容忽视,一旦上述的风险问题显性化,将导致财政风险进而引发债务危机,最终影响地区经济发展。因此,地方政府性债务是否安全可控,如何防范风险,如何进行合理的风险预警,不仅是需要深入研究的理论问题,而且也是地方政府亟待解决的实际问题。本文将以东北地区某市为例,围绕地方政府债务风险问题,建立一套科学的地方政府债务管理体系和风险预警机制,不仅有利于东北地区财政的良好运行和经济的稳定发展,同时也为其他省市提供一些可以借鉴的思路和方法。2基于分层次回归模型的地区债务风险预警随着风险预警方法在宏观经济领域的应用,在控制债务风险实践中,构建合理的债务风险预警模型已经成为控制债务风险的有效途径。国外地方政府债务风险的研究起步较早,很多学者对赤字财政政策可能带来的债务风险问题进行了研究。Stiglitz(1987)根据政府债务资金的不同用途来分析政府债务的风险,认为政府债务风险具有两面性。Polackova(1998)首次提出了财政风险矩阵的分析框架。Easterly(1999)沿袭财政风险矩阵的方法并对很多国家普遍采用的以隐性负债替代显性负债的财政调整现象进行了研究。Kharas&Mishra(2001)通过实证的方法分析了东南亚金融危机,认为其爆发与政府隐性债务有很强的相关性。Easterly&Yuravlivker(2002)论述了运用资产负债表来评估政府财政状况及财政风险情况。从国外对地方政府债务风险的研究情况来看,国外学者已经债务风险预警模型进行了比较深入的研究,目前主流的预警模型有以下几类:(1)KLR模型(Kaminskyetal.,1998)。该模型是基于指标信号分析的定量预警模型,采用相关的宏观经济变量作为预警指标。(2)DCSD模型(Berg&Pattillo,1999)。该模型在多方面拓展了KLR模型,如指标阈值的测定、多变量的Probit回归分析等。(3)PDR模型(Mulderetal.,2002)。该模型在DCSD模型基础之上,加入私人经济层面的资产负债平衡表变量和一些替代变量。(4)还有一类基于受限制变量回归分析的模型。如Frankel&Rose(1996),Sachsetal.(1996),Kumaretal.(2003)等。此外,很多学者也将人工神经网络模型(Odom&Sharda,1990;Tam,1991)引入风险预警评估中。这些模型最初大都是为了研究货币危机预警而建立的,对于债务风险预警而言,还需要进一步的改进。目前,国外一些国家已经通过构建不同的指标体系来建立地方财政风险预警体系,诸如美国的“地方财政监控计划及财政危机法”、巴西的“地方政府借款限制”以及哥伦比亚的“交通信号灯系统”等,这些成果对其他国家进行地方债务风险预警具有一定的示范作用。我国将预警方法运用到地方政府债务风险领域的研究起步较晚。近年来,国内学者主要通过借鉴宏观经济风险预警和金融危机预警中的数据处理和统计方法,构建相应的地方债务风险预警指标体系和模型对地方政府债务风险进行评估。目前,国内研究主题主要包括以下三个方面:一是宏观层面的定性分析和改善思路。付慧娟(2009)认为减少政府债务管理中的漏洞是防范风险的重要措施。吴聚稳(2009)认为地方政府性债务风险产生的原因是地方政府融资体制和地方政府职能定位。财政部财政科学研究所课题组(2009)的研究承认了地方债务的存在及其合理性,并系统地阐述了地方债务状况,介绍了国际经验,首次提出要进行“从中央到地方的风险预警”。刘煜辉(2010)指出地方政府通过地方投融资平台进行融资有其内在必然性,需要高度关注平台债务产生的“宏观风险”。安国俊(2010)指出政府债务风险警戒线衡量指标的选择不应机械地照搬别国的经验,要结合各国政府的具体情况和指标的经济含义确定。龚强等(2011)强调债务风险指标体系的设计是风险监控预警的基础,指出国际经验中地方政府绕过中央政府的举债限制的风险点。二是微观层面不完整的定量分析和预警测算。李文溥等(2000)根据中国国情改进了国际通行方法的取值规则计算了地方政府性债务警戒线。刘迎秋(2001)采用多种方法对适度赤字率和债务率及其警戒线作了精确的定量估计,包括借鉴欧盟通用的《马斯特里赫特条约》方法。王晓光等(2005)提出了通过选取的八个指标运用模糊综合评判法对地方政府债务风险来进行预警的思路。刘星等(2005)通过政府债务危机指数来反映地方政府债务的综合风险,并运用辅助性指标进行风险预警。裴育、欧阳华生(2006)基于主观经验构建了包括短期偿债能力和长期偿债能力的地方债务风险监测预警指标体系。谢虹(2007)从直接负债与间接负债的角度选择了12个指标,运用模糊综合评判法对地方债务风险进行了预警研究。谢春讯、雷良海(2007)选择与刘星等(2005)相同综合危机指数和警兆指标指数构建地方政府债务风险预警体系。考燕鸣等(2009)完全撇开主流模型,构建一套地方政府债务风险预警系统并通过了实际验证。李勇等(2011)从债权人的角度设计了地方政府债务风险的评估及防范方法,尤其关注偿债来源和债务风险的触发条件。三是操作层面的科目分析和预警机制演算。李文溥等(2000)相对积极和完整地定量研究债务风险,研究得出我国地方政府债务警戒线要低于国外水平。洪源,李礼(2006)建立了一个地方政府债务可持续性实现的动态分析框架,运用地方政府债务的可持续性对地方政府债务风险进行评估预警。刘煜辉,张榉成(2010)研究指出选取20%作为地方政府偿债率警戒线较为合适。目前,国外关于地方政府债务风险的研究,一般只是在政府债务风险分析框架下进行专题研究,鲜有专门独立研究地方政府债务风险的理论文献。国内对于地方政府债务宏观风险的研究还不够深入,对债务风险预警线多简单地以“国际公认标准”、“国际通行标准”等预设结论一带而过;从现有指标体系来看,无论是指标选择和指标体系的构建理念,还是在具体指标的选择上,都存在很大的差异,现有研究在预警指标选取上存在较大主观随意性,缺乏统一和有效的理论基础。此外,银行界人士从债权人防范风险的角度,对地方政府出面举借银行贷款的风险做了量化分析和压力测试。这些定量分析仍然存在两点不足。一是消极,站在银行避险角度分析的出来的预警线大大压缩了地方政府举债空间,是银行与政府的双输;二是不完整,放弃了对包括地方政府发债在内的整体债务分析,不能完整呈现债务风险。基于此,本文拟在吸收层次分析法优点的基础上,结合模糊判断法,构建出能准确识别和评估我国地方政府债务风险的预警系统。3地方政府的债务风险预警系统建设3.1债务风险评估指标,主要有债务负率、债务b建立一套能够全面、准确反映地方债务风险及其走势的指标体系是建立地方政府债务风险预警系统的基础,构建的指标体系是否规范、是否科学直接影响到地方政府债务风险预警系统的预警效果,影响到地方政府债务风险的有效防范和地方政府债务危机的及时化解。地方政府性债务风险预警模型的核心是将债务风险分解为影响债务风险变化的基本因素,通过分析这些风险因素的变化来说明债务风险的变化。本文根据借债、用债和偿债这几个环节,建立相应债务风险评定指标(见表1)。借债环节选择债务依存度和债务负担率两个指标。地方政府债务依存度是反映财政支出对债务依赖度的指标,这个指标越高,说明当地财政对政府性债务的依赖程度较大,地方政府性债务的风险也较大。地方政府债务负担率是反映当地债务总额占GDP比重的指标,是评估债务风险的重要依据。用债环节选择债务项目的投入产出比、GDP增速与债务增速比例、民间投资增速与债务增速比例,以及自我偿债额与总债务额比例等四个指标,这四个指标与债务风险负相关。债务项目的投入产出比是反映债务资金回报率的指标,能说明资金是否有效使用。GDP增速与债务增速比例是反映当地经济和政府性债务关系的指标,如果GDP增长率较高,则说明在经济发展良好的情况下,当地财政能够在规定期限内偿还政府性债务,反之则说明当地债务增长率过高,地方财政用于偿债的资金不足,债务风险增大。民间投资增速与债务增速比例是反映民间投资增速和地方政府性债务增速关系的指标,如果指标大于1,说明政府举债和民间投资之间形成了正向的协同关系。自我偿债额与总债务额比例是反映当地政府偿还债务能力的指标,如果指标较大,说明当地债务管理有效性高。偿债环节选择债务偿还率、债务逾期率,以及借新还旧额占债务余额比重等三个指标。债务偿还率与债务风险成负相关,债务逾期率和借新还旧额占债务余额比重与债务风险成正相关。债务偿还率是反映当地对以前所欠债务偿还程度的指标,这个指标越高,说明当地偿还以前所欠债务的能力越强,债务风险小,反之则说明地方政府财政能力不足,负债数额不断增大,债务风险不断积累。债务逾期率是反映当地政府能否及时偿还债务的指标,如果该指标较高,说明当地政府的偿债能力较差,债务危机发生的概率较高。借新还旧额占债务余额比重是反映当地政府是否真正偿还了所欠政府性债务的指标,如果这个指标较高,说明地方政府财政能力不足,为了维持正常的政府职能,当地政府会倾向于继续借债,扩大债务规模,增大债务危机的风险。3.2构建区域债务风险预警系统模型的必要性由于地方政府债务的影响因素很多,彼此也交叉影响,而且我国各地区的经济发展情况与地方政府债务水平也有很大差异,因此本文采用借鉴国际标准指标进行债务风险评价与预警的方法与层次分析法、模糊综合评价法相结合的方法来构构建地方债务风险预警系统模型。3.2.1层次分析法:全面把握,进行问题的分析与评判层次分析法(AnalyticHierarchyProcess,AHP)是一种广受欢迎的处理多准则决策问题的方法。层次分析法将定性分析和定量分析结合起来,可以对目标准则体系的不同层次之间的关系进行有效的分析,并对问题进行综合的评判。这种方法不仅可操作性强,而且简单灵活,因此被人们广泛使用。该方法是上世纪七十年代初由美国运筹学家T.L.Saaty提出的,适用于处理无法清晰定量分析的问题。层次分析法首先将问题分解为四个层次,即总目标层、子目标层、准则层,以及具体方案层,然后用通过计算矩阵特征向量的方法,得到每一层次元素对上一层次元素的权重,用加权求和的方法计算每个方案对总目标的权重,最优方案是递阶归并得到最大权重的方案。该方法的优点如下,一是能够把握复杂问题的本质,并深入分析其影响因素及其相互关系;二是利用信息量较小,决策方法简便易行;三是特别适合于解决多目标、多准则的问题。层次分析法建模步骤如下:(1)v安全v危险基于对债务风险的全面考虑,分为五个模糊评判等级,V={V1(非常安全),V2(安全),V3(比较危险),V4(危险),V5(非常危险)}。该集合中包含了风险评估的所有可能。(2)f8,f9本文采用上文提到的9个风险评价指标:F={F1,F2,F3,F4,F5,F6,F7,F8,F9}。F1表示债务依存度,F2表示债务负担率,F3表示债务项目投入/项目产出,F4表示当地GDP增长率/债务增长率,F5表示民间投资增速/债务增速,F6表示自我偿债数额/总债务额,F7表示债务偿还率,F8表示债务逾期率,F9表示借新偿旧债务额/总债务额。(3)定量评估方法从F集中抽出单个评价指标,用专家评定法分析该指标在集合V中的隶属程度。专家评价法是广泛使用的评价方法,由于通过打分得到定量评价,该方法的结果有数理统计特点。专家评价法的优点是能够在数据不足的条件下做出定量评估。该方法的实施步骤包括以下几步:一是选定评价指标,对每个指标根据相应评价等级用分值表示出来;二是请专家对评价对象进行评价,得到每个指标的分值,然后获得评价对象的总分值,进而得出最终的评价。例如,采用专家评价法对F2指标进行评价。当F2处于一个确定的数值时,有w1%的专家认为非常安全,w2%的专家认为安全,w3%的专家认为比较危险,w4%的专家认为危险,w5%的专家认为非常危险。由此我们可以得到M2=[M21,M22,M23,M24,M25]=[w1%,w2%,w3%,w4%,w5%]。(4)所2,2,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,5,5,5,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3,w3为因素集F中的指标赋予相应的权重有利于更加准确的评估地方政府性债务的风险,相应的权重代表这些指标的重要性,W={W1,W2,W3,W4,W5,W6,W7,W8,W9},其中,W1+W2+W3+W4+W5+W6+W7+W8+W9=1。(5)模糊关系矩阵计算根据模糊关系矩阵M和权重向量W,求解模糊评价的数学模型,隶属度矩阵R的计算公式为R=Wue0c9M=[R1R2R3R4R5]。其中,ue0c9为模糊算子,按照矩阵计算法则;M代表模糊关系矩阵;W代表权重向量;R代表隶属度矩阵。根据最大隶属原则,判定债务风险评价等级,由此可以知道债务风险程度。3.2.2债务风险分析除了根据专家评价法,还可以根据国际上对地方政府债务指标的经验值进行综合评价。首先需要收集因素集中每个指标的最新统计数据,并计算出每个指标的风险系数,然后结合每个指标所在环节的权重和相应的风险系数,得出每个环节的风险系数,最后每个环节的风险系数加权相应环节在总风险中所占的权重,即可得到政府性债务的综合风险系数。借债环节bi=(0.35,0.65)(i=1,2)将得到的借债环节分数、用债环节分数,以及偿债环节分数和表中的警戒线进行比对,可以知道借债环节、用债环节以及偿债环节的债务风险情况。当地政府性债务的预警级别就是地方政府性债务的综合风险分数对应的预警级别。4调查并评估地方政府债务风险本文结合东北地区某市2009-2012年度财政数据对地方政府债务风险预警系统进行实证分析,分析东北地区某市政府债务的情况,并对该市政府债务风险的等级进行评估。4.1风险分析所有数据均来自东北地区某省统计年鉴(2009-2011年数据)和中国统计年鉴(2009-2011年数据)。考虑到地方政府债务的复杂情况以及地方政府债务风险的特点,为减少统计难度,有效的反映地方政府债务负债情况以及蕴含的债务风险的大小,本文从地方债务风险预警指标入手,采集整理该市政府债务数据,以期如实地反映该市债务风险状况。此外,由于地方政府负债比较模糊,数据采集存在一定的难度,本文在进行实证研究时只选取了一部分指标。对该市财政数据进行处理,获得地方债务风险预警指标,具体数据如下表3所示。我国《预算法》明确规定地方政府不得发行债券,因此表格中的债务依存度是通过该市政府性债券占财政支出的比例,从表3中可以看出,东北地区某市债务依存度较高,说明当地财政支出对地方政府性债务有较大的依赖,财政实力不足,当地政府会倾向于通过借债来维持财政支出;该市政府性债务累计额占GDP比重逐年增大,政府性债务风险日益累积,发生债务危机的风险增大;该市GDP增速和债务增速的比值小于1,当地债务增加的速度高于当地GDP的增速,说明当地经济处于不良的循环之中,虽然GDP的基数远远大于当地政府性债务,但是债务风险不容小觑;该市民间投资增速和债务增速比值近年来有减小的趋势,说明政府性债务在一定程度挤占了当地民间投资,虽然比值为正,二者同向变化,但是这种现象对当地经济发展不利;该市自我偿债额占政府负债总额比重下降,政府偿还债务的能力降低,由于该指标较小,说明当地债务管理效率不高;该市债务偿还率逐年降低,这说明当地偿还以前所欠债务的能力减小,财政压力较大,政府性债务规模不断扩大。由于东北地区某市的年鉴中数据不足以计算当地政府性债务的投入产出比、债务逾期率以及借新偿旧债务额占总债务额的比重,表1未列出这三个指标。为了保证实证分析时数据的完备,采用2011年所在省份的平均数据代替这三项指标,所在省份债务的投入产出比为10%,债务逾期率为20%,借新偿旧债务额占总债务额的比重为25%。4.2通过对中国东北城市地方政府债务风险预警系统的实证分析和结论根据上节建立的地方政府债务风险评价模型对该市政府债务风险状况进行实证分析。(1)计算比较危险基于对债务风险的全面考虑,分为五个模糊评判等级,V={V1(非常安全),V2(安全),V3(比较危险),V4(危险),V5(非常危险)}。该集合是地方政府性债务风险的评定最终结果的集合。(2)债务负担性fps这里采用上文提到的9个风险评价指标:F={F1,F2,F3,F4,F5,F6,F7,F8,F9}。F1表示某市政府性债务依存度,F2表示某市政府性债务负担率,F3表示某市政府性债务项目投入/项目产出,F4表示某市GDP增长率/债务增长率,F5表示某市民间投资增速/债务增速,F6表示某市自我偿债数额/总债务额,F7表示某市政府性债务偿还率,F8表示某市政府性债务逾期率,F9表示某市借新偿旧债务额/总债务额。(3)债务风险等级判断从F集中抽出单个评价指标,用专家评定法分析该指标在集合V中的隶属程度。采用模糊评鉴法对F集中的指标因素进行分析,可得到集F中所有指标的模糊关系矩阵M:为因素集F中的指标赋予相应的权重有利于更加准确的评估地方政府性债务的风险,相应的权重代表这些指标的重要性,W={W1,W2,W3,W4,W5,W6,W7,W8,W9},其中,W1+W2+W3+W4+W5+W6+W7+W8+W9=1。根据借债、用债和偿债等三个环节对债务风险的影响,设借债、用债和偿债的权重分别是W1=0.27,W2=0.43,W3=0.30。根据之前求解得到的模糊关系矩阵M和权重向量W,求解模糊评价的数学模型,隶属度矩阵R的计算公式为R=Wue0c9M=[R1R2R3R4R5]。按照矩阵计算法则;M代表模糊关系矩阵;W代表权重向量;R代表隶属度矩阵)将以上数据代入隶属度矩阵公式可得:R=[0.18,0.20,0.22,0.29,0.11],也就是说该市地方政府性债务的风险等级为:V={18%(非常安全),20%(安全),22%(比较危险),29%(危险),11%(非常危险)}。根据最大隶属原则,R中最大的Ri对应的V中的等级,就是债务风险评价等级,由此可以知道该市政府性债务风险程度为29%危险。该市政府应该立足于当地政府性债务的现状,分析债务风险成因,以便研究相应的对策,更加有效的管理地方政府性债务,防范和化解债务风险。根据上文对某市债务风险评判指标的统计数值,结合每个指标的风险系数,可以判断出每个指标所处的风险程度。接着,运用本文第二部分中每个环节指标的权重、对应的风险系数,代入公式,可计算得到某市在借债、用债、还债三个环节风险系数和该市政府性债务综合风险系数,由此可以找到对应的预警区间。将得到的借债环节分数B、用债环节分数U,以及偿债环节分数P和表5中相应的风险系数对比,可以知道每个指标的风险级别。运用表4东北地区某市2011年的债务指标数据,计算得到以下结果:该市债务依存度的风险系数为4.330;债务负担率的风险系数为0.4640;债务项目投入/项目产出的风险系数为0.4000;某市GDP增速/债务增速的风险系数为2.794;民间投资增速/债务增速的风险系数为2.265;自我偿债额/政府负债总额的风险系数为2.925;债务偿还率的风险系数为1.121;某市债务逾期率的风险系数为0.800;借新偿旧/总债务额的风险系数为2.500。分别将计算出的风险系数和对应权重代入相应的公式中,可以得到东北地区某市借债环节、用债环节和还债环节的风险系数。经计算可得,借债环节、用债环节和还债环节的风险系数分别为1.817,2.083,1.338。将这三个环节的风险系数代入公式(3.4)得到东北地区某市的综合风险系数,经计算综合风险系数为1.792。根据各环节及综合环节所对应的风险区间,我们可以看到2010年东北地区某市的借债环节处于轻度危险区,但已经非常接近重度危险区;用债环节处于重度危险区;偿债环节处于轻度危险区;综合风险系数处于轻度危险区,但比较接近重度危险区。东北地区某市政府性债务风险情况比较严峻。首先体现在债务依存度过高,财政支出在很大程度上通过政府性债务维持,而且债务增速过快,民间投资增速也远小于债务增速,自我偿债额占政府负债总额比例过低,借新偿旧债务占总债务额较高,这5项指标都处于重度危险区中,占到所有指标数量的一半以上;其次,该市的债务偿还率较低,该指标的风险系数处于轻度危险区中。在借债、用债和还债三个环节中,用债环节处于