我國地方政府債務風險評價研究

Research on Local Government Debt Risk Assessment in China

JIN Xiaoqin ZHU Luying

（School of Management and Economics，North China University of Water Resources and Electric Power，Zhengzhou ，China）

Abstract： In recent years，China's local governments are faced with severe debt problems，and the as sessment and prevention of local government debt risks have attracted wide attention.Using the entropy power-TOPSIS method，through the government debt scale，solvency and government debt risk changes three primary index and1O secondary index，build the local government debt risk assessment index system，and calculate the overallscore of 2O2O一2O22，China，the thorough analysis of China's local government debt，finally put forward the corresponding Suggestions.

Key words： local government debt； entropy right-TOPSIS method； debt risk

0 引言

1994年分稅制改革后，長期的財政分權狀態、官員普升激勵、2008年金融危機等因素，導致地方政府形成了過度依賴舉債投資來拉動經濟發展的模式。隨著地方政府債務規模的迅速膨脹，債務風險逐漸成為焦點。近年來，為管控各級政府負債總額，我國相繼出臺了多項政策。2021年通過的《國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》要求建立規范的政府舉債融資機制；2023年1月，財政部發布了關于政協第十三屆全國委員會第五次會議第00072號提案答復的函，強調要加快融資平臺公司的市場化轉型，建立市場化、法治化的債務違約處置機制，杜絕違規舉債融資的“后門”；2023年9月，國務院辦公廳發布《關于金融支持融資平臺債務風險化解的指導意見》（國辦發[2023]35號），該文件主要針對地方政府債務問題，提出了一系列關于地方政府債務化解的要求；2023年12月，國務院辦公廳印發《重點省份分類加強政府投資項自管理辦法（試行）》（國辦發[2023]47號），列出包括天津、內蒙古在內的12個重點省份，要求重點省份“砸鍋賣鐵\"全力化解地方債務風險，同時嚴控新建政府投資項目；這些政策信號顯示出中央對地方政府債務風險的高度警惕[1]。高風險領域或地區的債務問題會引發連鎖反應，最終導致系統性風險和金融危機，因此，通過合理的債務管理、準確評估和防范化解地方政府債務風險，提高地方政府的財政穩定性，保障公共服務的提供，促進經濟的可持續發展。

本文選取政府債務規模、償債能力和債務風險變動三個一級指標和10個二級指標，構建地方政府債務風險評估指標體系，并利用熵權一TOPSIS法計算出29個省份的總體評分并排序，并對 2020- 2022年我國地方政府債務進行深入分析，提出相應的政策建議。

1地方政府債務風險來源

1.1 地方政府債務

由于內蒙古、臺灣、香港、澳門和西藏的地方政府債務數據缺失較為嚴重，本文的研究對象是除了內蒙古、臺灣、澳門、香港和西藏外的全國29個省份的地方政府債務[2，選取2020一2022年各個省份財政部發布的關于地方政府債務相關數據通過整理、歸納、最后進行分析。地方政府債務主要分為一般債務、專項債務和政府隱性債務三類3。圖1表示2015一2022年我國地方政府專項與一般債務余額、債務總額和債務增長率，2015一2020年地方政府債務增長率呈逐年遞增，2020年我國地方政府債務總額達到35萬億元，年債務增長率達到 20.42% O2020年之后，我國地方政府債務的年增長率逐年下降，2022年債務增長率下降至 15.01% ，相較于2020年下降4個百分點。

1.2 隱性債務風險凸顯

地方政府隱形債務占比大。隱性債務的融資方式主要有兩類：第一類是專項債務，地方政府通過設立專項融資平臺，以融資為自的而發行的債務；另一類是信托融資，地方政府通過與信托公司合作，將一些政府資產或經營權轉讓給信托公司，以獲取資金支持的方式[4。如圖2，2015一2022年我國城投債發行規模和還債規模不斷增加，發行規模的增長速度大于還債規模的速度，說明城投債的發行不僅用于推進城市的基礎設施建設，還要償還累積下來的城投債。

1地方政府債務風險指標體系構建

1.1地方政府債務風險指標選擇

本文建構指標包括債務規模、償債能力、政府債務風險變動指標這三類一級指標，債務依存度、赤字率、債務率等10個二級指標5，采用熵權法確定指標權重，評價地方政府債務風險狀況[

2.2熵權-TOPSIS法的基本操作

TOPSIS法是一種常見的組內綜合評價方法，能充分利用原始數據的信息，其結果能準確地反映各評價方案之間的差距，基本過程為歸一化后的原始數據矩陣，采用余弦法找出方案中的最優方案和最劣方案，分別計算各評價對象與最優方案和最劣方案間的距離，獲得各評價對象與最優方案的相對接近程度，以此作為評價優劣的依據[8]，該方法對數據分布及樣本含量沒有嚴格限制。TOPSIS法的適用對象是評價對象得分和各個指標值已知。

熵權一TOPSIS法的基本操作是：首先，將極小型指標以及區間型的指標對應的數據全部化成極大型的指標，方便統一的計算以及處理，然后將正向化后的矩陣標準化9，目的是通過標準化來消除量綱的影響；其次，運用熵權法確定指標權重；最后，需要計算每個方案的最優解以及最劣解的距離，根據最優解及最劣解計算得分并且排序，進而得出評價結果[10]

2.2.1原始數據同趨勢化（一般選擇指標正向化）

對于極小型指標

對于中間型指標：

對于區間型指標：

極大型指標越大越好，極小性指標越小越好，中間型指標越接近某個值越好，去踐行指標落在某個區間最好。

2.2.2構建標準化矩陣

對該元素除以所在列的平方和再開根號：

2.2.3 熵權法權重

① 指標選取：設有 m 個省份， 個指標，則 為 i 個省份的第 j 個指標，其中 i=1，2，？s，m，j=1，2

② 指標標準化處理：

正向指標標準化：

負向指標標準化：

③ 確定第 i 個省份在第 j 個指標的權重：令 其中 i=1，2，？s，m；j=1，2，？s，n；

④ 計算第 j 個指標的熵值， ，其中 i=1，2，？s，m；j=1，2，？s，n，k $gt;0，e_{j}＼geqslant0$

⑤ 第 j 個指標的變異指數為， 其中 j= 1，2…，y ：

⑥ 計算熵權

（4）計算各評價指標與最優及最劣向量之間的差距

定義第 i 個評價對象與最大值的距離：

定義第 i 個評價對象與最小值的距離：

評級對象與最優最劣解的距離，值越大說明距離越遠， 值越大說明與最優解的距離越遠， 值越大說明與最劣解的距離越遠，最好的情況就是 的值越小，而 的值越大[1]。

（5）評價對象與最優方案的接近程度：

值相對越大，說明該研究對象距離最劣解越遠，則說明研究對象越好； c 值越大，說明評價對象最優。結合前面求出的 和 值得出綜合得分且進行排名。

3 地方政府債務風險評價結果

本文對全國29個省份2020一2022年的地方政府債務評價指標進行熵權一TOPSIS分析。首先對2020年全國29個省份的債務風險進行評估，分別計算出其指標之間的權重結果、正負理想解以及相對貼近度，再對其排序[11]。通過熵權法確定各指標間的權重，計算結果如表所示：

如表2結果所示，2020年對我國地方政府債務風險影響最大的是赤字率 、直接隱性債務負債率 和財政自給率 ，即2020年我國29個省份地方政府債務風險受債務規模 的影響較大，政府債務風險變動 對地方政府債務風險的影響較小；2021年對我國地方政府債務風險影響較大的是直接隱性債務負債率 、財政自給率 和債務償還負擔 這三個指標，即2021年地方政府債務風險受債務規模指標 的影響較大，政府債務風險變動指標 對地方政府債務風險的影響最小；2022年對我國地方政府債務風險影響最大的指標是政府償債率（ 、直接隱性債務負債率 和債務償還負擔 ，2022年地方債務風險受償債能力指標 的影響較大，政府債務風險變動指標 對地方政府債務風險的影響最小。

熵權反映了指標的相對重要性，熵權越大，表示指標對決策的影響越大。將標準化后的數據與熵權相乘，得到加權標準化值[12]。根據加權標準化值，確定正理想解和負理想解。正理想解是所有方案中最優指標的加權標準化值[13]，負理想解是所有方案中最差指標的加權標準化值。計算每個方案到正理想解和負理想解的距離，得到相對貼近度，根據相對貼近度的大小對方案進行排序，結果如表3所示。表3中得出，2020年我國地方政府債務風險較高的五個省份是寧夏、青海、黑龍江、貴州和甘肅，地方政府債務風險最低的五個省份是福建、浙江、北京、廣東和上海；2021年我國地方政府債務風險較高的五個省份是寧夏、青海、江西、新疆和天津，地方政府債務風險最低的五個省份是福建、山西、廣東、北京和上海；2022年我國地方政府債務風險較高的五個省份是天津、寧夏、云南、青海和吉林，地方政府債務風險最低的五個省份是陜西、山西、廣東、北京和上海。

本文選取3個一級指標和10個二級指標，運用熵權一TOPSIS法計算我國29個省份的地方政府債務風險得分并進行排序，評估2020一2022年我國29個省份的地方政府債務風險情況。實證分析發現，通過熵權法計算的債務風險指標權重中，2020年直接隱性債務負債率 的權重是 13.95% 2021年直接隱性債務負債率 的權重是19.84% ，2022年直接隱性債務負債率 所占的權重是 16.09% ，可以得出直接隱性債務負債率是影響地方政府債務規模的主要指標，同時也是影響地方政府債務風險的主要因素；因此，地方政府債務規模 對地方政府債務風險的影響較大，其中直接隱性債務負債率 是影響政府債務規模的主要指標。通過熵權法計算得出財政債務彈性（2 和財政收支變動率 所占的比重較小，所以，政府債務風險變動指標 對地方政府債務風險的影響較小，因此各省級政府評估政府債務風險時要較為關注直接隱性債務負債率的變動情況。從以上的分析中得出， 2020-2022 年這三年間地方政府債務風險較高的前五個省份，寧夏和青海出現三次，天津出現兩次，寧夏地方政府債務風險長期較高，所以寧夏、青海和天津應出臺相關政策抵御地方政府債務風險；而北京、廣東、上海和福建的地方政府債務風險較低。

4結論與建議

4.1結論

第一，由熵權一TOPSIS計算的綜合得分可知，直接隱性債務負債率是影響地方政府債務風險的主要指標，青海、寧夏在2020一2022地方政府債務風險較高。第二，地方政府債務的結構也是評估風險的重要因素。地方政府的債務結構不合理，比如過于依賴短期債務，存在償債壓力增加的風險。第三，地方政府的財政管理能力也是評估債務風險的重要因素。地方政府的財政管理能力較弱，會存在債務管理不善、風險控制不力的問題。

4.2建議

第一，發揮政府財務會計功能。加強政府會計負債確認、計量，資產和負債齊抓共管，加強對地方政府債務的規范管理，嚴格控制債務規模和債務結構，避免過度債務風險。第二，完善政府綜合財務報告制度。以政府綜合財務報告體系為依托，建立一套能夠反映全部顯性債務和隱性債務的債務風險管理體系，建立一系列包括政府性基金報告制度、城投債報告制度、PPP項目債務報告制度等在內的補充報告制度。第三，改進政府債務信息披露。建立完善的披露制度，對政府性債務進行分類，根據不同類型的債務風險大小，合理設置披露內容、披露頻率、披露平臺；建立健全風險監測和預警機制：提高地方政府債務信息的公開透明程度，加強與市場的溝通和信任，減少信息不對稱風險。第四，發揮國家審計作用。一方面要學習和落實新修訂的《審計法》，制定《審計署辦公廳關于印發政府財務報告審計辦法（試行）的通知》的具體配套辦法；另一方面要加強對金融機構的監督和審計，加大對地方政府債務風險的監管和監督力度，確保風險防控措施的有效實施，防止債務風險對經濟和社會造成不良影響。

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