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user: 4. S省地方政府债务风险预警实证分析 4.1. 数据选取 为全面反映S省地方政府债务风险情况，本文按照上文所需指标选取S省2007年到2012年的数据做实证研究；之所以选择这6年的时间序列作为研究对象，一方面是因为这段时间是S省政府债务规模上升的集中期，也是现阶段最新债务情况的反映和代表；另一方面是因为这6年中有经历2008年金融危机重创和2009年中央政府对地方借债后整体情况的运行和变化。 4.2. 指标体系的形成 在遵循前文确定原则的前提下，结合指标的可搜集性，针对S省本文初拟以下预警指标： 图1. 地方政府债务风险预警系统设计思路 Table 1 The design idea of local government debt risk early warning syste 目标层 风险层 指标层 指标计算式 与风险的相关性 地方政府债务总体风险 内部风险指标集 地方政府债务增长率 地方政府债务增量/当期债务余额 ＋ 地方政府债务负担率 地方政府债务期末额/当期GDP ＋ 地方政府债务率 期末政府债务余额/当期财政收入 ＋ 地方政府偿债率 当期地方政府债务还本付息额/当年财政预算内外收入 － 地方政府债务依存度 地方政府债务收入/地方政府支出 － 或有债务占比 地方政府或有负债/总债务规模 ＋ 相关风险指标集 财政依存度 地方政府收入/GDP － 财政支出/GDP 地方政府支出/GDP ＋ 财政收支补偿系数 地方政府收入/地方政府支出 － 财政收支变动率 财政收入增长率/财政支出增长率 － 预算外支出/地方政府支出 不列入政府预算的支出/总支出 ＋ 财政税收比率 地方政府税收收入/财政收入 － 赤字依存度 地方政府赤字/地方政府支出 ＋ 赤字债务率 财政赤字/政府债务 ＋ 赤字率 财政赤字/GDP ＋ 外部风险指标集 宏观环境风险 GDP增长率 GDP增量/当期GDP － 通胀率 可参考CPI ＋ 外部转嫁风险 地方国有企业资产负债率 负债额/总资产 ＋ 地方国企净资产利率 净利润/总资产 － 地方国有企业亏损率 当年地方亏损的企业数量/该地区所有企业 ＋ 地方金融机构不良资产率 当年金融机构存贷款余额之差/全部资产 ＋ 居民存款应债率 当年地方政府债务/该地区居民存款余额 ＋ 表1. 地方政府债务风险预警系统指标体系 Table 2 The standardization of S dat 2007 2008 2009 2010 2011 2012 X 1 1.00 0.83 0.75 0.86 0.82 0.69 X 2 0.81 1.00 −0.12 0.56 0.92 0.44 X 3 0.22 0.27 0.21 0.67 1.00 1.00 X 4 0.91 0.81 0.80 0.79 0.87 1.00 X 5 1.00 0.92 0.87 0.84 0.86 0.92 X 6 0.49 0.66 0.86 0.97 0.97 1.00 X 7 0.85 0.71 0.38 1.00 0.82 0.84 X 8 1.00 0.96 0.84 0.88 0.88 0.88 X 9 1.00 1.05 1.36 1.31 1.40 1.48 X 10 1.00 1.03 1.14 1.10 1.10 1.10 X 11 1.00 1.17 1.56 1.50 1.46 1.35 X 12 0.84 0.82 0.84 0.87 0.93 1.00 X 13 0.74 0.75 0.89 0.88 0.94 1.00 X 14 0.99 1.00 0.99 1.00 1.00 0.98 X 15 1.00 0.91 0.66 0.46 0.42 0.36 X 16 1.00 0.93 0.95 0.94 0.96 0.96 X 17 1.00 0.63 0.50 0.58 0.44 0.54 X 18 1.00 0.88 0.79 0.81 0.91 0.97 表2. S省指标数据的标准化 X 1 ——GDP增长率；X 2 ——通胀率；X 3 ——债务余额增长率；X 4 ——债务负担率；X 5 ——债务率；X 6 ——或有债务占比；X 7 ——财政收支变动率；X 8 ——财政收支补偿系数；X 9 ——赤字率；X 10 ——赤字依存度；X 11 ——赤字债务率；X 12 ——地方收入占GDP比重；X 13 ——地方支出占GDP比重；X 14 ——财政税收比率；X 15 ——预算外支出占比；X 16 ——地方国有企业资产负债率；X 17 ——地方国有企业资产净利率；X 18 ——城乡居民存款应债率。 1) 数据的标准化处理(表2)。 2) 预警指标的筛选(表3)。 本文采用多元统计中的聚类分析对所选的众多指标进行筛选、约减，这里我们采用的是层次聚类中的Ward法，为便于分析，使指标能进一步削减，本文运用SPSS18.0软件在Ward法分类的基础上，选取两种区间度量标准，Euclidean距离和Pearson相关性，分别进行聚类；第一次聚类分析结果如表3。经过第一次聚类分层后，所得结果可以通过表4阐述出来，同类指标的取舍主要参考其本身与地方政府债务的重要程度以及整体指标的相关性。 4.3. 实证分析 1) 公因子方差分析结果，见表6。 2) 方差贡献率分析表，见表7。 3) 主因子旋转矩阵，见表8。 4) 成分因子得分结果，见表9。 5) 小结 ① 变量提取：从表6可以看出，X 2 ~X 15 公因子方差都很高，均介于0.989~0.999之间(大于临界值0.85)， Table 3 First the clustering result 群集成员 案例 5群集 Euclidean距离 Pearson相关性 X 1 1 1 X 2 2 2 X 3 3 3 X 4 1 4 X 5 1 1 X 6 1 5 X 7 1 2 X 8 1 1 X 9 4 5 X 10 1 5 X 11 4 5 X 12 1 3 X 13 1 5 X 14 1 2 X 15 5 1 X 16 1 4 X 17 5 1 X 18 1 4 表3. 第一次聚类结果 Table 4 The overall situation of index screenin 两种方法可以综合的指标 筛选指标 加上其他相互间不存在较大相关性的指标，第一次分类的结果分别是X 2 、X 3 、X 4 、X 6 、X 8 、X 9 、X 12 、X 14 、X 15 ；采取上述同样的方法，再次聚类、取舍，直至发现完全剔除了不必要和不能继续分的指标为止；最终得到8个指标已达到要求：X 2 、X 3 、X 4 、X 6 、X 8 、X 9 、X 14 、X 15 ，分类结果表5可以得以验证。 X 1 、X 5 、X 8 取X 8 X 4 、X 16 、X 18 取X 4 X 6 、X 10 、X 13 取X 6 X 7 、X 14 取X 14 X 9 、X 11 取X 9 X 15 、X 17 取X 15 表4. 指标整体筛选情况 Table 5 Finally the clustering result 群集成员 案例 5群集 Euclidean距离 Pearson相关性 X 2 1 1 X 3 2 2 X 4 3 3 X 6 3 2 X 8 3 4 X 9 4 2 X 14 3 5 X 15 5 4 表5. 最后聚类结果 Table 6 The common factor varianc X 2 X 3 X 4 X 6 X 8 X 9 X 14 X 15 初始 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 提取 0.994 0.998 0.997 0.989 0.989 0.992 0.995 0.991 表6. 公因子方差 Table 7 Explain the situation to the overall variance of the initial variable facto 解释的总方差 成份 初始特征值 旋转平方和载入 合计 方差的% 累积% 合计 方差的% 累积% 1 4.616 57.703 57.703 4.206 52.573 52.573 2 1.802 22.520 80.223 1.903 23.783 76.356 3 1.527 19.092 99.315 1.837 22.958 99.315 4 0.038 0.470 99.784 5 0.017 0.216 100.000 表7. 因子对初始变量总体方差的解释情况 Table 8 The rotated component matri X 2 X 3 X 4 X 6 X 8 X 9 X 14 X 15 成分 f 1 −0.160 0.892 0.162 0.972 −0.778 0.915 −0.009 −0.985 f 2 −0.094 0.286 0.960 −0.047 0.162 0.184 −0.905 −0.103 f 3 0.979 0.347 0.223 −0.204 0.598 −0.349 0.420 0.100 表8. 旋转后的成分矩阵 Table 9 Component score coefficient matri X 2 X 3 X 4 X 6 X 8 X 9 X 14 X 15 成分 f 1 0.089 0.270 0.008 0.243 −0.147 0.193 0.113 −0.250 f 2 −0.036 0.097 0.513 −0.092 0.144 0.037 −0.490 0.011 f 3 0.574 0.327 0.161 0.001 0.264 −0.093 0.250 −0.067 表9. 成分得分系数矩阵 这说明各个变量几乎没有丢失信息，因子提取效果较好，所选指标比较合理。 ② 变量解释度：从表7可以看出，到成分5，发现累积方差贡献率已经达到100%，说明提取的5个成分可以完全解释掉8个原始变量的总方差。 ③ 因子数目确定：虽然前5个因子特征根之和占总方差的100%，但第4个和第5个因子特征根太小，故舍弃。且前3个因子累计方差贡献率99.315% > 公认值85%，几乎能覆盖所有原始信息面，所以我们确认取3个因子数目。 ④ 因子命名解释：表8中，主成分f 1 中系数较高的有X 3 、X 6 、X 15 ，它们与债务结构相关，故可以把f 1 理解为“结构风险成分因子”。主成分f 2 中系数较高的有X 4 ，X 14 ，它们与政府是否能保证有效偿债相关，故将f 2 解释为“偿债风险成分因子”。f 3 中X 2 系数0.979较高，我们将f 3 命名为其他风险。 ⑤ 根据表9，反映为成分因子表达式： (1) (2) (3) ⑥ 根据表7，反映为成分因子综合得分表达式： (4) ⑦ 将初始变量数值代入以上公式(1)~(4)，可得S省2007~2012年地方政府债务风险成分因子f的综合得分值，见表10。 4.4. 指标临界值的确定 设定指标临界值就是为了确立科学的一致的标准，并衡量研究对象的整体水平。本文将地方政府债务风险值设为低风险、中度风险和高风险三种情况，对于每个指标需要寻求2个临界值L 1 (界定低风险与中度风险的值)、L 2 (界定中度风险与高风险的值)，当然这些值必须借助一些历史文献、经验数字、经济发展规律或者同类指标得到。下面就每个指标的临界值L 1 、L 2 的选取给予阐述： X 2 通胀率：通货膨胀率和CPI息息相关，因此在界定其值时会参考CPI的普遍标准，L 1 、L 2 定为4%和7%。 X 3 债务余额增长率：债务余额增长度取决于该地区经济收入能力，这里选取S省GDP增长率和财政收入增长率作为界定其适度规模的值。故此，L 1 、L 2 定为8%和20%。 X 4 债务负担率：发达国家对国债负担率统一认可的警戒线是45%，这主要是考虑到发达国家财政收入占GDP比重在0.3~0.4之间。对于我国，学者马恩涛(2007) [ 12 ] 将国债负担率临界值设在20%~60%区域内，但是鉴于S省地方本级政府实际负担能力较弱，将该指标L 1 、L 2 定为15%和25%。 X 6 或有债务占比：湖南大学经济学博士洪源(2012) [ 11 ] 将指标风险状态分为轻警、中警和重警，相应的指标区间为(0%，30%)、(30%，60%)和60%以上。同时参考我国其他省或有债务比例，选择30%和50%作为该指标的L 1 、L 2 。 X 8 财政收支补偿系数：该指标体现地方政府收入能撑得住多少政府支出，与风险大小呈反向相关。丛树海等(2005) [ 4 ] 将无警区与中警区、中警区与重警区警戒值定为95%、82%；裴育(2006) [ 7 ] 借鉴我国财政风险系统的研究结果，指出该指标大于95%是安全的，小于60%则是危险的。就S省现阶段支出走向，可以适度将警戒线L 1 、L 2 分别定为95%和50%。 X 9 赤字率：裴育(2006) [ 7 ] 参考欧元警戒线和国外财政赤字率，出于谨慎起见，将省级赤字率的L 1 、L 2 设为1%和3%；洪源等(2012) [ 11 ] 国内许多文献也是如此取值。 X 14 财政税收比率：在S省近几年政府债务和支出扩大的前景下，税收占比并没有呈现一直以来的上升趋势，反而稳定在70%左右。结合我国其他省级现状及历史文献，L 1 、L 2 定为60%和80%。 X 15 预算外支出占比：从税制改革后，S省有越来越多的预算外支出纳入预算，但预算外支出占比逐年降低(在20%以下循环)，见表11。基于S省的现实情况，本文将该指标的L 1 、L 2 定为10%和20%。