中国地方政府债务风险区制转换的研究

发布时间：2020-06-06 17:46

【摘要】：地方政府债务是一把“双刃剑”,其在发行初期对于促进我国经济发展、加快基础设施建设、改善民生等起到了积极作用,然而随着政府债务余额的持续积累,日益膨胀的地方政府债务极有可能使地方政府陷入“财政困局”中,会给政府信用以及金融体系的安全运行带来隐患。事实表明地方政府债务风险状态存在着多区制,因此考虑构建区制转换模型来分析地方政府债务风险状况。影响地方政府债务风险的因素有很多,为了集中这些因素的影响作用,本文选用网络关联分析、灰色关联分析、熵值法等将地方政府债务风险的表征指标结合成一个综合指标,称为地方政府债务风险综合指标。在此综合指标的基础上选用区制转换模型具体分析地方政府债务风险的变化情况。首先构建门限回归模型,利用门限值划分地方政府债务风险状态,分析不同的门限阈值范围下的债务风险状况;接着构建马尔科夫区制转换模型,对地方政府的转换机制进行分析研究,分析地方政府债务风险不同状态的转移概率;最后再结合平滑转换模型分析地方政府债务不同风险状态的拐点。综合三大转换模型的估计结果从阈值、稳态概率、转移概率、拐点等多角度分析地方政府债务风险区制变动情况。结果表明,通过构建门限回归模型发现速动比率对地方政府债务风险区制转换有门限效应,速动比率过高或过低都会影响地方政府债务风险,不同的风险区制下地方政府对土地财政的依赖度的大小对地方政府债务风险有着正向或负向的影响;马尔科夫区制转模型具体分析了31个省市不同的风险转换机制,将31个省市划分为3个不同的风险等级,从而更有针对性的控制地方政府债务风险;平滑转换模型着重分析两个风险区制之间转化的平滑概率,平滑概率体现了不同风险区制的转换速度,依此将31个省市的债务风险划分等级。最后对三个模型进行比较与结合,用平滑区制转换模型分析地方政府债务风险的波动情况,对比分析31个省市自治区的债务风险情况,更有利于地方政府有针对性的改善地方政府债务风险情况。
【图文】：

风险综合指数的合成 上海师范大学硕士学位论文14图 3.1 指标分类图3.2 样本数据的收集在使用区制转换模型之前先使用要构建地方政府债务风险综合指标，综合指标的构建使用熵值法分别计算 1998 年-2016 年各年的不同权重，将标准化的指标体系与权重指数相乘，得到反映地方政府债务风险的综合指标。本文将不同省的数据分开处理，主要是因为各省之间经济发展情况不同，债务情况也有所区别，，分开构建模型充分考虑了地方政府债务风险的差异性。3.3 网络分析图实现过程网络中心节点的重要性质有以下三点：度中心性(Degree Centrality):一个节点直接相连的节点的个数。假如在一个社交网络中，节点代表的是人，边代表的是好友关系，那么一个节点的度中心性越大，就说明这个人的好友越多。这样的人可能是比较有名望的人物，如果需要散布一些消息的话，这样的人最适合，因为他的一条状态可以被很多很多的人看到。紧密中心性(Closeness Centrality):一个节点到其他所有节点的最表彰指标GD
【学位授予单位】：上海师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F812.5

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本文编号：2700035