风险链视阈下的地方政府债务风险:多维评估、先导预警与常态治理研究

Based on the local government debt’s operational process of “raise-use-repay”, this program systematically explores the mechanisms of multi-dimensional trigger, accumulation and conduction in the debt risk and constructs the multi-dimensionally theoretical analysis framework of local government debt risk from the perspective of relatively independent and interconnected “risk chain” formed among various links. On this basis,this program designs the debt demand’s preference matching index from the raise dimension, the debt input-output efficiency index from the usage dimension and the debt default index from the repay dimension; in this way, this program constructs the multi-dimensional assessment system of debt risk and the operation platform for the prompt evaluation and judgment of local government debt risk in China. This program sets leading early-warning index in accordance with the multidimensional influencing factors system of debt risk and constitutes leading early-warning system conforming to the non-lineal nature of debt risk by adopting soft computing methodological integration technology and fully employing the advantages of neural net, noise-signal ratio and genetic algorithm, so as to provide effective methods and tools for the practice department to precisely and dynamically monitor local government debt risk. In the premise of setting the external condition of debt running during the period of 13th Five-Year Plan, this program normalizes the pressure test of debt risk and simulates debt risk’s future development trend in the new normal mode, which aims to provide decision basis for local government to adopt the forward-looking and targeted normal governance programme of risk debt.

本项目基于地方政府债务运行“举借—使用—偿还”全过程，从各运行环节风险间形成的既相对独立又相互联系的“风险链”视阈出发，通过系统探讨债务风险的多维触发识别与外溢传导机制，搭建地方政府债务风险多维理论分析框架。在此基础上，从举借维度来设计债务需求偏好匹配指数、从使用维度来设计债务投入产出效率指数、从偿还维度来设计债务修正违约指数，构造出债务风险多维评估体系，为我国地方政府债务风险的即期实证评估建立操作平台；依据债务风险多维影响因素机制来设定先导预警指标，并利用软计算方法集成技术，充分吸收神经网络、噪声信号比和遗传算法等方法优点，构建符合债务风险非线性本质的先导预警系统，为实践部门动态监测地方政府债务风险创造有效手段和工具；在设定“十三五”时期债务运行外部情景的前提下，开展债务风险常态压力测试，模拟新常态下债务风险的未来演变趋势，为地方政府采取前瞻性和针对性的债务风险常态治理方案提供决策依据。

本项目按照项目申请书中批准的研究计划和内容顺利地开展了有关地方政府债务风险相关问题的研究工作。在地方政府债务风险问题已经成为我国“防风险与稳增长”关键性工作的背景下，从风险链视阈下的地方政府债务风险的形成机理入手，系统科学地研究地方政府债务风险的多维评估、先导预警及常态治理等问题。项目研究的主要进展和重要结果表现在如下方面：第一，构建地方政府债务风险多维度评估的分析框架。基于地方政府债务运行的“举借—使用—偿还”全过程，从各运行环节风险间形成的既相对独立又相互联系的“风险链”视阈出发，探讨地方政府债务风险的多维触发识别机制、外溢传导机制以及评估总体框架等一系列理论问题，为开展地方政府债务风险问题研究搭建研究范式。第二，将机器学习方法与空间计量方法集成技术应用于地方政府债务风险预警层面。针对债务各环节风险间表现出较为明显的空间相关性，综合集成空间滞后模型、空间误差模型、空间杜宾模型等多种空间计量模型来实证检验地方政府债务风险的外溢效应与影响机制。针对债务风险预警输入与输出指标间的“非线性”映射关系，在充分吸收各种机器学习方法优点基础上，集成人工神经网络、噪声信号比以及遗传算法等机器学习方法来构建地方政府债务风险非线性先导预警模型。基于上述方法的综合运用与集成整合，开创出一套相对完善的地方政府债务风险先导预警研究方法。第三，为实践部门动态治理地方政府债务风险提供有科学分析工具和决策依据。构造债务风险多维评估体系出发，为地方政府债务风险的即期实证评估建立操作平台；在解析债务风险多维影响机制的基础上，构建符合债务风险预警非线性本质的先导预警系统，为实践部门动态监测地方政府债务风险创造手段和工具；开展“十三五”和“十四五”时期地方政府债务违约风险压力测试，模拟不同外部情景设定下的债务风险未来演变趋势，为地方政府采取有前瞻性和针对性的债务风险动态化解方案提供决策依据。