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
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摘要
近年来,中国地方政府债务风险问题突出,债务风险的评估及预警备受关注。通过构建基于综合指标的地方政府债务风险预警体系,对中国地方政府债务进行了经验分析。研究发现,中国地方政府债务风险总体上可控,但平均风险水平呈现略微上升趋势,部分省级地方政府风险等级有明显提高。一方面,北上广以及长三角地区因为经济增长潜力大、偿债能力强,风险等级最低;另一方面,北部及中部地区的部分省份,在隐性债务问题及融资需求等压力下,风险较高。因此,应当重视对地方政府隐性债务的清查与管理,建立有效风险预警机制,以便及时监测、防范和有针对性地化解地方政府债务风险。
In recent years, the problem of China's local government debt risk is becoming prominent, and the assessment of and early warning against debt risks are receiving much attention.Through constructing a local government debt risk early warning system based on the comprehensive indicators, this paper makes an empirical analysis of China's local government debts. The findings show that China's local government debt risk is generally controllable, but the average risk level shows a slight upward trend, and the risk levels of some provincial-level local governments have been increased. On the one hand, Beijing, Shanghai, Guangdong and the Yangtze River Delta region have the lowest risk level because of their large economic growth potential and strong solvency; on the other hand, some provinces in the northern and central regions have higher risk levels under the pressure of hidden debt problems and financing needs. Therefore, we should pay attention to the check and management of the hidden debts of local governments, and establish an effective risk early warning mechanism, so as to timely monitor, prevent and specifically address local government debt risks.
In recent years, the problem of China's local government debt risk is becoming prominent, and the assessment of and early warning against debt risks are receiving much attention.Through constructing a local government debt risk early warning system based on the comprehensive indicators, this paper makes an empirical analysis of China's local government debts. The findings show that China's local government debt risk is generally controllable, but the average risk level shows a slight upward trend, and the risk levels of some provincial-level local governments have been increased. On the one hand, Beijing, Shanghai, Guangdong and the Yangtze River Delta region have the lowest risk level because of their large economic growth potential and strong solvency; on the other hand, some provinces in the northern and central regions have higher risk levels under the pressure of hidden debt problems and financing needs. Therefore, we should pay attention to the check and management of the hidden debts of local governments, and establish an effective risk early warning mechanism, so as to timely monitor, prevent and specifically address local government debt risks.
引文
[1]张莉,年永威,刘京军.土地市场波动与地方债——以城投债为例[J].经济学(季刊),2018,(3):236-259.
[2]李一花,亓艳萍.地区财政能力、引资竞争与地方债规模研究[J].当代财经,2017,(1):29-41.
[3]张平,周全林.“十三五”时期我国地方政府债务风险的预测与监控[J].当代财经,2017,(2):24-32.
[4]姜子叶,胡育蓉.财政分权、预算软约束与地方政府债务[J].金融研究,2016,(2):198-206.
[5]李建军,王鑫.地方财政可持续性评估——兼论税收分权能否提升地方财政可持续性[J].当代财经,2018,(12):39-49.
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[27]章志平.中国地方政府债务风险灰色评估和预警[J].统计与决策,2011,(15):135-138.
[28]缪小林,伏润民.我国地方政府债务可持续性测度研究——基于单一主体模型分析[J].当代财经,2014,(8):30-40.
[29]赵爱玲,李成祥,金煌.我国融资性担保机构风险预警体系研究[J].宏观经济研究,2014,(2):35-44.
[30]徐临,姚晓琳,李艳辉.基于层次分析和熵值法的融资担保机构风险评价[J].经济与管理, 2017,(2):50-55.
(1)财政支出中刚性支出是指地方政府必须承担的辖区内基础民生责任,包括一般公共服务、社保就业、医疗卫生、科学文化、教育、公共安全等财政支出科目。
(2)地方政府显性债务是根据财政部地方债专题发布预决算的数据计算可得。
(3)技术性违约是指除了支付本金和利息,未能履行债券发行契约所载条款。例如,未能维持规定的偿还基金等。
(1)债务率是指债务余额与政府综合财力比值。本文使用财政部地方债专题发布值计算的债务余额,使用政府一般预算收入与中央对地方政府转移支付及税收返还之和计算政府综合财力。
(2)负债率是指债务余额与辖区当年GDP比值。
(1)采用债务还本付息额与财政收入或者财政支出比值能更好地衡量短期偿债能力,但因数据难以获得而使用财政收支增长率替换。
(1)地方政府隐性债务是根据太平洋证券宏观研究报告《从省级到市级的地方政府隐性债务测算》(2018-08-29)和华创证券宏观专题《隐性债务知多少?从资金端和资产端的估算》(2018-08-21)的数据进行整理得到。
[2]李一花,亓艳萍.地区财政能力、引资竞争与地方债规模研究[J].当代财经,2017,(1):29-41.
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(1)财政支出中刚性支出是指地方政府必须承担的辖区内基础民生责任,包括一般公共服务、社保就业、医疗卫生、科学文化、教育、公共安全等财政支出科目。
(2)地方政府显性债务是根据财政部地方债专题发布预决算的数据计算可得。
(3)技术性违约是指除了支付本金和利息,未能履行债券发行契约所载条款。例如,未能维持规定的偿还基金等。
(1)债务率是指债务余额与政府综合财力比值。本文使用财政部地方债专题发布值计算的债务余额,使用政府一般预算收入与中央对地方政府转移支付及税收返还之和计算政府综合财力。
(2)负债率是指债务余额与辖区当年GDP比值。
(1)采用债务还本付息额与财政收入或者财政支出比值能更好地衡量短期偿债能力,但因数据难以获得而使用财政收支增长率替换。
(1)地方政府隐性债务是根据太平洋证券宏观研究报告《从省级到市级的地方政府隐性债务测算》(2018-08-29)和华创证券宏观专题《隐性债务知多少?从资金端和资产端的估算》(2018-08-21)的数据进行整理得到。
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