我国地方政府性债务风险识别和预警体系研究——基于辽宁的样本数据，本文主要内容关键词为：辽宁论文,地方政府论文,债务论文,样本论文,体系论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
虽然我国《预算法》明确规定禁止地方政府举债，但实际上大部分地方政府都有负债，特别是2008年为了抵御美国次贷危机对中国经济的影响，中国出台了四万亿的经济刺激计划，地方政府性债务规模迅速膨胀。根据审计署(2011年第35号)审计结果，2010年底全国地方政府性债务余额10.7万亿元，约占当年GDP的26.9%，其中2009年我国地方政府性债务增幅达61.92%。地方政府性债务在短时间内大幅上涨，使得地方政府性债务风险快速积累，并且已经成为我国宏观经济运行中最大的风险因素之一。
面对日益增长的地方政府性债务，经济学界已经有不少学者探讨如何识别和预警地方政府性债务风险。早期文献主要是定性研究(刘尚希、赵全厚，2002；王亚芬，2005；裴育、欧阳华生，2006)，探讨地方政府性债务风险预警体系构建的原则和方法，对风险预警机制的具体流程进行了细化，结合风险的认知、分类、特点和结构等要素进行风险预警机制的完善。后期开始有学者尝试实证方面的定量研究(刘星等，2005；胡光辉，2008；邵伟钰，2008；连志超，2011)，但是由于地方政府性债务统计口径不统一、数据不披露，研究所使用的数据大多是学者测算出来的，与实际发生的数据有一定的出入，不能准确地识别和预警地方政府性债务风险。
从研究方法上看，已有研究主要是对存量债务进行预警，属于事后监督。但是地方政府性债务作为地方财政收入的来源之一，不可能在某一时点或者某一水平上保持不变，所以仅就存量债务进行风险预警是远远不够的。刘尚希等(2012)根据不同经济增速的情景假定，围绕新增债务压力测试开展了事前预警研究，开创了地方政府性债务风险预警领域动态研究的先河。但是该文采用负债率、债务率和再融资率等单一指标识别和预警地方政府性债务风险，也存在一定的缺陷。从研究范围上来看，现有研究主要是针对全国地方政府性债务风险(刘尚希等，2012)或者针对某一省(连志超，2011)、某一市(刘星等，2005)的地方政府性债务风险，对全省及省内各市同时进行研究的不多。
2005年之前，我国地方政府性债务主要是与县乡财政困难问题联系在一起(杨志勇、杨之刚，2008)，是由于财政收支存在缺口而被动形成的负债，所以2005年之前或有负债占比较大(刘尚希、赵全厚，2002)，越到基层政府或有债务越大，经济基础越薄弱、政府财力越拮据的地区或有债务越大(刘尚希、于国安，2002)。2005年以后，特别是2008年以来，我国地方政府为了发展经济开始大规模主动融资，政府性债务急剧增加，主要用于城市建设和基础设施投资，占比达90%，传统的“地方政府—债权人”双边关系也演变为“地方政府—政府融资平台—银行和资本市场等”的间接融资关系(时红秀，2010)。鉴于我国地方政府性债务产生的原因和结构特点均发生了较大变化，已有预警模型还存在种种缺陷，如何结合新形势对当前地方政府性债务风险进行科学的评估预警就具有了更加突出的理论和现实意义。
本文在大范围实地调研的基础上，以辽宁为样本构建了地方政府性债务风险预警体系，并对2011年辽宁政府性债务风险进行了评估。然后，基于不同经济增速的情景假定，预警了“十二五”后四年辽宁全省及各市的新增地方政府性债务风险。需要说明的是，本文所指地方政府性债务是指地方政府(含政府部门和机构)、经费补助事业单位、公用事业单位、政府融资平台公司及其他单位等直接借入、拖欠或因提供担保、回购等信用支持，因公益性项目建设所形成的债务。考虑到数据的可获得性和一致性问题，本文采用财政部明确的地方政府性债务口径。与审计署统计口径相比，财政部口径只包括直接债务、担保债务，不含审计署其他相关债务部分。同时，由于大连是计划单列市，与其他地市不具有可比性，所以在进行实证分析时，本文着重研究全省和13市(不含大连)的地方政府性债务风险情况。
二、构建地方政府性债务风险预警体系
我国实行的是分税制财政管理体制，在财权和事权等方面与国外地方政府或者中央政府相比有其自身的特点。所以，我国地方政府性债务风险预警体系的建立也具有一定的独特性。
(一)预警方法的选择
从实践中看，地方政府部门主要套用国际上主权国家的两个指标：负债率(地方政府性债务余额/GDP)不超过20%，债务率(地方政府性债务余额/政府综合财力)不超过100%。运用这两个指标评价地方政府性债务风险虽然操作简单易行，但是公债指标主要是用来识别和预警主权国家的债务风险，地方政府性债务与主权国家债务存在本质上的差别。而且公债指标只考虑了债务本身，并未从系统的角度考虑与地方政府性债务风险紧密相关的其他因素(如区域经济发展水平、社会稳定情况、金融领域的相关政策等)的影响，所以运用公债单一指标难以科学、全面地识别和预警地方政府性债务风险情况。
正因为公债单一指标的缺陷，学术界已有学者尝试建立地方政府性债务风险预警模型(王亚芬、梁玉芳，2004；徐涤龙、何达之，2007；李昊，2010)，主要采用主成分分析法、因子分析法、聚类分析法、层次分析法和神经网络法等。笔者利用辽宁样本数据对前四种分析方法均作了尝试，根据主成分分析法、因子分析法和聚类分析法得出的结果缺乏经济的合理解释。由于课题组在辽宁省进行了大范围的实地调查，对地方政府性债务问题既有感性认识，又有理性思考，符合采用层次分析方法(以下简称AHP方法)的条件，所以本研究主要以AHP方法来选择预警指标并确定权重。
(二)以AHP方法为主建立地方政府性债务风险预警体系
以AHP方法构建地方政府性债务风险预警体系的基本步骤如下：设定衡量地方政府性债务风险的预警指标；划分预警指标的风险区间；预警指标的指数化处理；确定预警指标的权重；建立地方政府性债务风险预警模型。
1.地方政府性债务风险预警指标体系的设定
在合理借鉴国内外已有研究成果和辽宁省内大范围调研的基础上，本研究选定宏观经济环境、债务压力和偿债能力作为地方政府性债务风险这一大系统的三个子系统。同时，遵循规范性、重要性、时效性和数据可获得性等原则，将三个子系统进一步分解成GDP增长率、负债率等10个风险预警指标，构建了以辽宁为样本的地方政府性债务风险预警指标体系(详见表1)。
2.划分预警指标的风险区间和预警指标的指数化处理
由于不同的预警指标有不同的性质，与地方政府性债务风险的关系也不同，所以需要对预警指标进行标准化处理才能综合测度风险。预警指标标准化处理的基础和关键是对各预警指标设置相应的风险区间。国内同类研究在这一环节大多数仅仅给出风险区间和临界值，但是没有列明设置的原因，从而不能令人信服，可操作性降低。本研究将风险状态划分为“无警”、“轻警”、“中警”和“重警”四种，并尝试在设置每一个预警指标的风险区间时能做到有据可依(详见表2、表3)。由于各个预警指标对应的风险状态是由区间表示的，借鉴丛树海、李生祥(2004)的区间映射法，将各预警指标的原始数据换算成分数值。
3.确定预警指标的权重
本研究采用AHP方法来确定权重。首先由多位专家结合辽宁的实际情况和地方政府性债务的相关理论独立地对各个评价指标给出相应的权重。然后计算各个指标权重的平均数和标准差，将所得出的平均数和标准差的资料反馈给专家，并请专家再次提出修改意见或者更改指标权重系数的建议，并在此基础上重新确定权重的平均数和标准差。重复以上操作步骤，直到对各个指标所确定的权数趋于一致或者不再有修改为止，把这个最后的结果作为初始的权数。将初始权数输入AHP计算系统，通过一致性检验，得到最终的权重(详见表4)。
(三)地方政府性债务风险综合评价函数和预警信号系统辽宁省地方政府性债务风险综合评价函数如下：
三、辽宁省地方政府性债务风险现状评价及动态预警分析
(一)思路和方法
现有研究成果大多是基于存量地方政府性债务进行的静态预警，属于事后监督。而地方政府更加关注经济的可持续发展，地方政府性债务作为地方财政收入的来源之一，不可能在某一时点或者某一水平上保持不变，所以仅仅就存量地方政府性债务进行风险预警是远远不够的，必须结合经济增长的实际，就新增地方政府性债务进行动态风险预警。
本研究分两个步骤来识别和预警“十二五”时期(2011-2015年)辽宁省全省及13市的地方政府性债务风险。
第一步，截至2011年末的存量地方政府性债务风险识别和评价。一是对全省和13市地方政府性存量债务风险进行评判；二是将预警指标体系得出的结论与实地调查结果相对比，校正地方政府性债务风险预警体系。
第二步，“十二五”后四年(2012-2015年)，基于不同的经济增速情景压力测试，对新增地方政府性债务风险情况进行动态预警。由于债务收入具有非固定性的特点，所以需要分析地方政府举借债务的原因。刘尚希、赵全厚等(2012)研究表明，“十二五”时期地方政府性债务与经济增速、地方政府公共投资的资金需求和地方政府公共投资的资金供给能力密切相关(详见图1)。
图1 “十二五”后四年辽宁省地方政府性债务风险预警逻辑图
地方政府用于公共投资的资金来源于两部分：一是地方政府公共投资的供给能力，即地方政府自己可以提供的资金；二是地方政府举借的债务。实地调研结果显示，辽宁省地方政府性债务主要是为投资性支出提供资金，消费性支出主要来自公共预算收入。所以，本研究假定新增地方政府性债务等于为了实现既定的GDP增速下公共投资的资金需求减去地方政府的公共投资能力。从而可以在不同经济增速的情景压力下，预警“十二五”后四年辽宁省全省和13市的地方政府性债务风险。
(二)2011年存量地方政府性债务风险识别的分析结果
2011年辽宁全省和13市地方政府性债务风险是基于实际数据进行的评价。课题组将2011年全省及各市GDP增长率等10个指标的相关数据⑤进行指数化处理后得到风险分数值，将各指标的风险分数值代入公式(1)中得到地方政府性债务风险的综合评价结果(详见表6)。
1.全省存量政府性债务风险评价。综合评价结果显示，2011年全省地方政府性债务风险有所显现，但总体可控，综合指标分数值47.84，属于轻警偏上状态。从分指标来看，宏观经济环境子系统的债务风险偏高，风险分数值52.48，处于中警偏下状态。债务压力子系统和偿债能力子系统的债务风险基本可控，风险分数值分别为49.26和42.44，分别处于轻警偏上和轻警偏中状态。表明当前政府性债务风险受宏观经济环境影响较大。
2.13市存量政府性债务风险评价。根据综合评价结果，本文按照风险级别将13市分成四个梯队。从表7中我们可以明显看出，13个市中，有9个处于中警以上的警别，说明分市的债务风险情况要严重于全省的状况。同时，尽管各市都处于轻警、中警的区间，风险可控，但是个别地区、个别环节的债务风险相当突出，如鞍山的宏观经济环境子系统和债务压力子系统的风险均排在前列，从单项指标来看，其偿债率的风险分数值已经处于重警“红灯区”状态，这也和实际调研中该市资金链条紧张的情况完全吻合。
(三)“十二五”后四年新增地方政府性债务风险预警的情景压力分析结果
课题组运用所构建的辽宁省地方性债务风险预警体系，对“十二五”后四年假定的不同经济增速⑥下的债务余额进行了预测和预警。考虑2012年以来辽宁经济形势转折变化剧烈，因此在预测后几年债务风险的基期数据选取上，我们采用2012年上半年数据，以使预测结果更加符合实际(详见表8)。
1.从辽宁全省来看，2012年全省政府性债务风险明显上升，由轻警进入中警区。而“十二五”后三年全省政府性债务余额在不同经济增速假定条件下，表现出较大的差异，风险状况也出现分化。经济高增长背景下的政府性债务风险明显大于低增长情况下的风险，而且两者的差距会随时间的推移敞口越来越大。比如经济增速在13.4%的目标下，全省债务余额明显逐年大幅攀升，债务风险也从之前2011年的轻警“黄灯区”进入到2015年的中警“橙灯区”。
2.从各市来看，随着时间推移和GDP增速的提高，债务风险也普遍上升(除盘锦外)。与2011年债务风险情况相比，部分地区在随后四年的走势中出现较大变化。营口、本溪等地区的风险明显加大，如果再考虑BT、BOT项目融资未纳入债务统计口径等风险低估因素，其风险将更加突出(详见表9)。
四、结语
本研究建立的多指标地方政府性债务风险预警体系，能够比较准确地识别和预警辽宁省地方政府性债务风险，具有可操作性。本研究不仅对2011年辽宁省全省和13市的地方政府性债务风险状况给予了评估，而且基于动态视角预测预警了全省及13市“十二五”后四年的地方政府性债务风险。同时，本研究的地方政府性债务风险预警模型是基于辽宁的样本数据构建的，所以该模型在其他省市的普适性值得商榷，并且也没考虑BT、BOT和养老保险赤字等隐性债务问题，这样有可能低估地方政府性债务风险。最后，地方政府性债务风险预警是一个动态过程，定期开展滚动研究和不断进行修正，也是我们后续研究的重点和方向。
注释：
①政府综合财力(决算口径)=一般预算收入+返还性收入+一般性转移支付收入-体制上解-出口退税专项上解-税务经费上划专项上解+基金预算收入+预算外收入。
②通常我国社会经济发展的“五年规划(计划)”或者每年的经济发展计划都会对将来的经济增长提出预期目标，该目标被称作计划经济增长率。
③GDP增长率是以不变价格计算的，所以计算固定资产投资增长率时加上平均物价指数上涨率。
④财政收支补偿系数=(当年财政可用资金+当年可获取的资本性支出)÷(本级政府的经常性支出+资本性支出)。
⑤其中GDP增长率采用5年不变价格的平均增长率；固定资产投资增长率、公共预算收入增长率采用5年现价的平均增长率；5个主体税种收入占比采用3年的平均值；其他指标采用2011年的数据。
⑥在假定经济增速的选择上，区间的最大值以不低于振兴以来的平均水平(13.4%)和东部地区的平均水平(12.8%)为基准，故设定为13.4%。区间的最小值结合当前国内经济形势和财政部科研所相类似研究的做法，设定为7%。中间值取9%和11%。各市由于增速普遍偏高，我们将GDP增速赋值区间设置为9%、11%和13.4%三档。
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