地方政府融资平台债务风险预警模型与实证研究，本文主要内容关键词为：地方政府论文,债务论文,融资论文,模型论文,风险论文，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。
2013年12月30日审计署公布的《全国政府性债务审计结果》数据显示，截至2013年6月底，全国各级政府负有偿还责任的债务为206988.65亿元，其中地方政府负有偿还责任的债务108859.17亿元，负有担保责任的债务26655.77亿元，可能承担一定救助责任的债务43393.72亿元。此次审计的一个重点对象就是地方政府部门、机构和融资平台公司，共审计了62215个政府部门和机构、7170个融资平台公司，涉及730065个项目。 地方政府融资平台是指由地方政府及其部门和机构等通过财政拨款或注入土地、股权等资产设立，承担政府投资项目融资功能，并拥有独立法人资格的经济实体，包括不同类型的城市建设投资公司、城建开发公司、城建资产经营公司等。虽然地方政府融资平台的“繁荣发展”，无疑拓宽了地方政府的投融资渠道，成功地推进了中国经济的发展，但2008年金融危机初期单方面实施的扩张性刺激政策所带来的负面效应正逐步显现，隐藏于地方政府融资平台的高额债务及不断集聚的财政风险将对国家经济安全形成潜在威胁。 以上数据虽然显示出我国地方政府债务存在的某些问题和潜在风险，但地方债的历史根源还在于中央地方财权与事权的失衡：地方政府长期面对资金缺口，为了平衡支出，地方政府不得不寻找另外财源以弥补收支失衡，因此土地财政和债务性融资成为地方财政的普遍模式。而地方债的现实根源表现为地方政府的举债冲动。目前中国经济增长模式依然是主要依靠投资拉动经济增长，再加上以GDP为核心的地方官员政绩考核体系，使得地方政府为了拉动GDP增长而大举借债投资。 党的十八大明确提出应“完善金融监管，推进金融创新，维护金融稳定”。因此，构建地方政府融资平台债务风险预警指标体系，甄别影响其风险的关键因素，在当前具有较强的理论意义。我们通过对长三角地区融资平台公司的实地调研，建立“风险阈”预警模型对其指标数据进行训练与检验，并据此提出融资平台可持续发展的政策组合，又具有一定的实践价值。 二、文献回顾与问题提出 国外对地方政府债务问题的研究，起源于财政联邦主义理论。研究认为，通过多层级的政府体系提供公共品，比单一中央政府对所有公共支出进行决策更有效(Tiebout，1956)。20世纪90年代后，学者们开始深入研究地方政府债务风险的防控，代表人物是世界银行的Hana Polackova(1998)，其通过建立财政风险矩阵，进而系统、深入地分析和评估了地方政府债务造成的财政风险，以及财政机会主义造成的财政风险问题；Coen Kruger(1998)提出要维持一个良好的宏观环境，提高财政透明度，建立流动的、高效的和透明的金融市场，允许私人与政府一起承担基础设施建设的风险，不允许可修改的政府担保、补贴和税收让步等方法来有效防范地方政府债务问题。 进入21世纪，地方政府债务危机及巨额治理成本促使各国强化地方政府债务融资监管架构的改革。在债务风险事前监管方面，Smith et al.(2008)以美国Fairfax市为例，构建地方政府债务风险仿真预警系统，以预测地方政府债务适度发行量；在危机救助方面，可调整地方财政安排，中央政府实施财政管制，或置入司法部门和程序来解决(Nagarajan et al.，2009)；而欧债危机以来，更强调对政府负债行为进行统一的财政管理(Mundell，2012)。国外以上研究揭示了地方政府债务及其风险成因，阐释了政府债务风险特征及相关影响，并提出了富于层次性的债务处置与风险化解机制，但研究主要针对财政联邦制国家，其结论与我国国情不完全符合。 我国地方政府建立融资平台为市政基础设施融资，最早可以追溯到1992年7月上海成立的上海市城市建设投资开发总公司，而地方政府融资平台成为政府、银行及学界关注的焦点，则是在2008年金融危机后。其中，谭浩俊(2009)发现，由于是政府融资平台，银行在与这些平台合作过程中存在着信息不对称、过度信任这些平台的偿债能力等现象，导致一些地方出现了重复抵押、虚拟抵押等问题。王国刚(2012)认为地方政府融资平台“债务风险”的种种依据并不可靠，且债务风险、对银行贷款风险的评估并不确实，因此现阶段需要从改革财政体制入手，处理好各方关系。 关于融资平台风险的预警与防控研究方面，赵逸楠(2012)认为应健全相应的债务风险预警机制，周青(2011)从宏观、中观、微观三个层面提取平台风险指标，构建了其整体风险评价与预警模型。在甄别平台债务风险关键指标因素的基础上，应规范融资主体行为，对其运行过程中出现的问题予以矫正，以防范其风险(巴曙松，2009；魏加宁，2010)；同时，拓宽平台融资渠道，提升其融资能力，减少债务风险(苏晓鹏等，2009；程强鸿，2010)。国内上述研究中富有启发和价值性的成果，对强化我国地方政府债务风险防控起到了积极的推动作用，但对地方政府投融资载体债务风险预警与控制的研究仍不够深入，且相关领域的系统性量化分析仍较鲜见。 在参考上述研究成果的基础上，本文认为，与一般上市公司相比，政府融资平台具有非盈利性、公益性等特点，因此地方政府融资平台债务风险评价因素和一般上市公司的风险评价因素有明显不同。有研究显示，上市公司风险评价的影响因子包括规模因子、盈利因子、流动因子和营运因子，即上市公司以盈利为目标，其经营商业化，投资人和债权人更看重企业规模和盈利能力。但是，地方政府融资平台具有自身独特的资产负债结构、净资产来源、资产流动性及现金流变化等方面的特征。并且，从资金供求角度分析，地方政府融资平台在经济周期不同阶段表现出与银行融资杠杆率之间不同的作用机制，一定程度上体现出融资平台债务风险的顺周期性，即在融资活动中，银行对地方政府融资平台预期的融资杠杆率决定着债务融资的可得性和数量。在经济周期上行阶段，融资平台利润的增加使其实际融资杠杆率低于银行预期的融资杠杆率，银行于是增加风险偏好，提高预期融资杠杆率，给融资平台提供更多贷款，导致平台实际杠杆率逐渐上升。只要利润的增加能使融资平台实际杠杆率低于银行预期杠杆率，这个过程就会持续下去，致使平台债务不断集聚，越来越依赖再融资维持现金流的平衡。该过程在经济周期拐点处终止，并在经济周期下行阶段融资规模产生螺旋式下跌。这一债务风险的顺周期性导致地方政府融资平台在上行周期中累积大量具有隐蔽性的风险，一旦在经济形势逆转时，就会迅速爆发债务危机。 基于以上地方政府融资平台债务风险特性的描述，本文认为应首先以地方政府融资平台融资杠杆率为切入点，将现有融资平台按债务风险特征划分为避险型(融资杠杆率低)、投资型(融资杠杆率中)和庞齐型(融资杠杆率高)三类，再结合融资平台财务指标数据，建立相应的债务风险预警体系，从而形成多层次、立体化的债务风险防控机制。因此，本文一方面通过分析我国地方政府融资平台的财务指标，对关系融资平台债务风险的12项指标进行因子分析，将所选指标归于融资平台负债、资产和利润三个主要维度；另一方面结合我国融资平台债务的实际情况，以及基于因子权重与得分所构造变量的具体数值，运用K-均值聚类算法将融资平台债务风险状态划分为四类；进而运用BP神经网络建立我国融资平台债务“风险阈”预警模型，对样本平台债务风险指标数据进行训练和检验；最后在以上分析基础上，归纳我国地方政府融资平台可持续发展的政策组合。 三、指标体系与研究方法 (一)指标体系构建 本文在建立地方政府融资平台债务风险预警指标体系的过程中，遵循相关性和科学性、全面性和合理性相结合的原则，同时剔除了线性相关度较强的指标，最后从融资平台财务数据指标中遴选出12项指标，具体包括：主营业务收入/总资产(X[，1])，资产负债率(X[，2])，流动资产/总资产(X[，3])，流动比率(X[，4])，土地使用权/总资产(X[，5])，流动负债/总负债(X[，6])，营业利润/利润总额(X[，7])，公益性资产/总资产(X[，8])，货币资金/总资产(X[，9])，补贴收入/利润总额(X[，10])，有息债务/总负债(X[，11])，应付账款/总负债(X[，12])。为了保证各地区融资平台的可比性，尽量规避由于区域发展程度不同，在规模、体量方面存在的较大差异，从而选择了单位时间内的相对量指标；同时，指标的设计均符合地方政府融资平台债务风险的实际情况，体现出指标的可获性和客观性。 (二)研究方法简述 因子分析试图用较少不可测公因子的线性函数与特殊因子之和来描述原观测的每个分量，以减少需要分析的指标个数和问题分析的复杂性，反映了一种降维的思想。该方法通过因子载荷矩阵、变量共同度等结果分析，根据公因子的方差贡献大小提取公因子，在对因子进行方差最大化正交旋转后，用回归法估计因子得分，以各因子的方差贡献率比重对各因子进行加权汇总，得出综合得分进行评价。 K-均值聚类是聚类分析中较为基本的分析方法，由J.B.Macqueen于1967年首次提出。该方法的聚类准则函数常采用误差平方和准则函数，其基本思路是：在给定待聚类样本S和聚类簇的个数k后，根据数据的相似性(表示为范数)，将S划分为k个类(簇)，然后通过更新簇中心的方法来调整划分，不断重复直至整体差异函数收敛，并自动选择所有聚类中最优的结果。K-均值聚类分析法能有效避免人为划分阈值所带来的主观负面影响，因此能更为准确客观地区分地方政府融资平台债务风险的状态区间。 BP神经网络由学者Hart & McClelland(1985)提出，是一种基于误差反向传播算法的多层前向人工神经网络，其中单隐层BP网络的应用最为普遍，它由输入层、隐含层和输出层三部分组成。该网络模型采用最小二乘法与梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值与期望输出值的误差均方值最小。同时，BPNN具有自适应性、学习能力和大规模平行计算能力等特点，比较适合于解决地方政府融资平台债务风险预警中遇到的分析指标较多、信息不完全、部分指标之间存在非线性相关等问题。 四、实证分析 本文对长三角地区融资平台进行实地调研，并选取其中15个平台公司作为研究样本，结合所构建的融资平台债务风险预警指标体系，通过查阅、访谈和问卷等形式获取其2012年度财务指标数据值。为了避免指标量纲和数量级的影响，保证数据分析结果的客观性、科学性和准确性，因此对融资平台债务风险预警指标原始数据进行标准化处理，使用标准化后的数据与原始数据在进行因子分析时结果将保持一致。 (一)因子分析 本文运用SPSS16.0软件，计算地方政府融资平台债务风险预警各指标间的相关系数矩阵。从相关系数矩阵可以看到，其大部分变量的相关系数大于0.4，且KMO测度为0.757，依据KMO值参考标准，说明其指标数据适于做因子分析。 另外，反映各指标对提取的所有公因子依赖程度的变量共同度也表明，除了有息债务/总负债、补贴收入/利润总额两个指标的共同度在70%左右，其余指标的共同度都在90%左右或以上，最高甚至达到了99%，这表明提取的公因子对指标具有较强的解释能力。 本文采用主成分分析法，并综合考虑特征值大于1和因子累积贡献率大于80%的原则提取三个公因子，他们的累积方差贡献率达到91.226%，这三个公因子包括了原指标的绝大部分信息，具有显著代表性，可以代替原来12个指标对我国地方政府融资平台债务风险状况进行评价，具体如表1所示。
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