我国地方政府债务风险预警机制研究

摘要

近些年在我国经济快速发展的同时，逐渐累积的地方政府债务问题也日益引起人们的广泛关注。由于分税制改革以来的财权与事权不匹配、地方政府不受约束的投资冲动以及正规融资渠道的缺乏等因素造就了如今的地方债现状。随着当前我国经济下行压力增大，地方财政收入增速回落和房地产市场的深度调整，地方政府日益增加的存量债务很有可能超出地方政府的财政承受能力，继而爆发区域性的财政风险。近些年地方政府面临新的偿债高峰期，偿债压力和债务违约风险进一步提升。更令人担忧的是，在此前被审计的部分地方政府中，有相当一部分的债务管理制度和风险预警程序尚不健全，从当前来看，主要是缺少能将主要风险度量指标纳入统一体系的风险评估和预警机制。
　　借助因子分析法原理和主成分分析法，筛选出能够全面客观衡量债务风险的指标体系，划定风险区间，构建一个具有风险评估和预测功能的债务预警模型。结合最新的宏观经济、财政收支和债务状况数据，应用模型进行实证分析可以实现对债务风险来源的聚类与风险等级的量化，从而为各地方政府衡量自身风险和确定下一年度发债规模提供数据参考。实证分析得出的结果表明政府债务风险的主要来源是负债规模、偿债能力和支出水平，不同地域的省级地方政府综合风险水平则显现出差异化特征，这与近些年来我国各地区债务的基本现状和发展趋势基本相符。然后，结合近些年的债务数据，利用BP（Back Propagation）网络神经法对广东省的债务风险进行了预测和检验。最后，根据研究结果，继而给出有针对性的预警流程设计和配套的制度安排。