【摘 要】
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地方政府或有债务是我国系统性风险的“灰犀牛”。由于地方政府或有债务相关数据匮乏及其隐蔽性导致现行的地方政府债务监管模式无法对其进行有效监管,为地方政府或有债务规模不断急速扩张提供了条件。同时也导致理论研究也无法有效开展,因为地方政府或有债务规模是研究或有债务及其衍生问题的基石。按IMF较大债务统计口径看,中国政府或有债务规模或达42万亿,整体债务负担率已经突破欧盟的警戒线,而且不同口径测算的地方政
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目“地方政府或有债务的当量直接债务负担测算方法及风险预警”（71971169）；
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地方政府或有债务是我国系统性风险的“灰犀牛”。由于地方政府或有债务相关数据匮乏及其隐蔽性导致现行的地方政府债务监管模式无法对其进行有效监管,为地方政府或有债务规模不断急速扩张提供了条件。同时也导致理论研究也无法有效开展,因为地方政府或有债务规模是研究或有债务及其衍生问题的基石。按IMF较大债务统计口径看,中国政府或有债务规模或达42万亿,整体债务负担率已经突破欧盟的警戒线,而且不同口径测算的地方政府或有债务均保持在20%以上的速度扩张,说明或有债务风险在不断聚集。另一方面,由于我国地方政府或有债务违约案例少之又有少,所以实务界对或有债务风险预警应用较少,而或有债务风险预警可以在债务危机爆发之前根据监测预警结果提供防范预案,达到防范和化解地方政府或有债务风险发生和扩散的作用。所以急需掌握或有债务规模和实质风险,从而制定相适应的风险预警机制以降低或有债务潜在风险。本研究认为地方政府或有债务是若某一不确定事件发生之后,由于地方政府法定责任、显隐性担保责任、道德义务或预期责任等因素,导致地方政府使用财政资源承担预算外的支出责任。基于此,提出了基于政府支出责任和义务确定或有债务来源,基于财政资金偿付原则确定或有债务统计口径,基于不确定触发机制测算或有债务转化率的或有债务规模统计分析框架。基于分析框架确定了地方政府或有债务主要来源于地方国有企业债务、融资平台债务和PPP项目,同时构建了基于KMV债务违约风险的国有企业或有债务规模测算模型,基于ROA经营性风险的融资平台或有债务规模测算模型;基于政府代偿比例的PPP项目或有债务规模测算模型。经测算,2010-2019年全国地方政府或有债务规模整体呈现扩张趋势,规模从2.32万亿元上升到15.05万亿元,增长了 5.47倍,而同期的GDP仅增长了 2.39倍。2019年,国有企业或有债务规模为5.23万亿,融资平台或有债务规模为7.56万亿,PPP项目或有债务规模为2.26万亿。2010-2015年之间或有债务预期违约概率在0.00%-0.4%之间,低于0.5%说明不具有违约风险,但是在2016年之后,全国地方政府或有债务的预期违约概率骤升为84.95%,2019年达到了 100%。从区域结构看不同区域或有债务违约风险都在不断地攀升,且并未表现出明显的区域特征。通过情景模拟分析发现新冠疫情冲击会加速我国地方政府或有债务风险暴露;通过处置国有企业存量资产来偿付地方政府或有债务可以有效降低或有债务风险。最后,本研究从或有债务偿付能力和或有债务规模风险两个角度构建了六个维度41个指标,通过指标筛选和因子分析最终得到13个预警指标。使用机器学习方法训练的或有债务风险预警模型准确率在71.19%-85.00%之间,其中随机森林方法具有最高的准确率,且预警指标中国有企业债务风险、PPP项目债务风险和融资平台债务风险的相关指标预警能力最强。本研究的主要贡献如下:（1）本文拓展了公共债务理论的内涵,同时提出了或有债务规模统计分析框架,为公共债务理论在我国地方政府债务管理中的应用奠定理论基础。现有公共债务理论大多以收付实现制和权责发生制作为编制财务报告的会计准则,并未将或有债务纳入公共债务统计。本研究依据财政资源偿付原则将或有债务统一到公共债务理论之中,并从政府支出责任和义务、财政资金偿付原则和不确定触发机制构建了或有债务规模统计分析框架。（2）提出了基于或有债务不确定性触发机制的或有债务规模分类测算模型,为或有债务规模测算提供了新方法,为或有债务的相关研究提供了新数据。相较于现有研究,本文不仅将不同类型或有债务来源的风险特征考虑在内,而且基于不同风险特征构建了相适应的或有债务规模统计模型。基于地方国有企业债务违约风险、融资平台可持续经营风险以及PPP项目经营风险和项目违规风险的或有债务触发机制,构建了对应的或有债务规模测算模型。（3）推进了地方政府或有债务风险的研究。目前关于地方政府或有债务风险文献的研究寥寥无几,大多研究聚焦于地方政府债务风险研究。本研究以直接债务和或有债务的偿付优先级为切入点,将地方政府或有债务的可担保财政收入从地方政府整体可担保财政收入中剥离出来,同时基于或有债务规模测算结果构建了或有债务违约风险测算模型。（4）构建了地方政府或有债务违约风险预警模型。由于或有债务违约案例较少、数据匮乏,导致关于地方政府或有债务违约风险预警的研究几乎没有,本文不仅对或有债务预警输入指标体系进行了系统性分析,还设计了或有债务风险预警输出指标,并使用五种机器学习方法构建了地方政府或有债务风险预警模型。相较于传统的线性预警模型,使用机器学习方法构建的预警模型表现出了较高的准确性。
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