【摘要】：地方政府債務(wù)對促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展具有舉足輕重的作用,但隨著債務(wù)規(guī)模的擴(kuò)大,地方財政的風(fēng)險隱患日益凸顯,已成為威脅地方經(jīng)濟(jì)安全和社會穩(wěn)定的重要因素。正確地認(rèn)識地方政府債務(wù)與地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系,建立規(guī)范的地方政府債務(wù)管理制度和科學(xué)有效地債務(wù)風(fēng)險預(yù)警體系,基于地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平建立科學(xué)的債務(wù)承載閾值,對于完善地方政府債務(wù)管理,保證經(jīng)濟(jì)安全和社會穩(wěn)定,促進(jìn)社會經(jīng)濟(jì)健康持續(xù)發(fā)展具有重大意義近些年,地方債務(wù)迅速增長,因為償債能力的欠缺、資金應(yīng)用不恰當(dāng)?shù)仍?一些地方政府不得不盲目加大債務(wù)量,從而形成債務(wù)惡性循環(huán)。不少地區(qū)政府債務(wù)赤字已經(jīng)嚴(yán)重影響到地方經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。那么,怎樣確定恰當(dāng)?shù)膫鶆?wù)水平才能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)快速發(fā)展?建立怎樣的測度模型來確定兩者之間的量化關(guān)系從而達(dá)到相互促進(jìn)、相輔相成的效果?這都是刻不容緩需要解決的問題。本研究以地方債務(wù)為研究對象,重點(diǎn)從地方政府償債能力、資金再生能力、債務(wù)存量、債務(wù)增速、債務(wù)資金投向以及地方GDP發(fā)展等方向入手研究,建立了全口徑指標(biāo)評價體系,利用定性分析和定量分析相結(jié)合的方法來分析債務(wù)風(fēng)險狀況。在指標(biāo)體系中引入資金投向這一概念,對地方政府債務(wù)資金投向合理性進(jìn)行研究,彌補(bǔ)了以往研究的不足。將指標(biāo)體系進(jìn)行聚類分析,通過聚類分析剔除重復(fù)指標(biāo),得到有效的指標(biāo)體系,達(dá)到指標(biāo)獨(dú)立性和最少性的原則。然后通過因子分析得出地方債務(wù)風(fēng)險的三個主要因子,對以往的地方政府債務(wù)狀況進(jìn)行了系統(tǒng)的評價。同時,本研究將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入研究中,以因子分析的結(jié)果為訓(xùn)練集,對地方政府債務(wù)進(jìn)行預(yù)警。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是多輸入多輸出的逆向傳播模型,適合對復(fù)雜影響因素對象進(jìn)行分析和預(yù)估,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入集分為訓(xùn)練集和測試集,本研究中以因子分析結(jié)果為訓(xùn)練集,以最新一期數(shù)據(jù)為測試集。通過預(yù)警模型的處理,進(jìn)一步判斷地方政府債務(wù)風(fēng)險處于的風(fēng)險區(qū)間。文章最后提出了有針對性的政策建議。最后,本研究以山東省地方政府在債務(wù)狀況為例,利用研究成果進(jìn)行了預(yù)警及其風(fēng)險能力分析。
[Abstract]:Local government debt plays an important role in promoting the development of regional economy, but with the expansion of debt scale, the hidden risks of local finance become increasingly prominent, which has become an important factor threatening local economic security and social stability. To correctly understand the relationship between local government debt and local economic development, to establish a standardized local government debt management system and a scientific and effective debt risk warning system, and to establish a scientific threshold for debt bearing based on the level of local economic development. It is of great significance to improve local government debt management, ensure economic security and social stability, and promote the healthy and sustainable development of social economy. In recent years, local debt has grown rapidly because of the lack of solvency and improper use of funds. Some local governments have to blindly increase debt, thus forming a vicious cycle of debt. Many regional government debt deficits have seriously affected the development of the local economy. So, how to determine the appropriate level of debt to promote sustained and rapid economic growth? What kind of measurement model is established to determine the quantitative relationship between the two so as to achieve the effect of mutual promotion and complementarity? These are urgent problems that need to be solved. This research takes the local debt as the research object, focuses on the local government solvency, capital regeneration ability, debt stock, debt growth rate, debt capital investment and the development of local GDP, and establishes a full-caliber index evaluation system. Qualitative analysis and quantitative analysis are used to analyze debt risk. The concept of capital investment is introduced into the index system, and the rationality of local government debt investment is studied, which makes up for the deficiency of previous research. The index system is analyzed by cluster analysis and the repetitive index is eliminated by clustering analysis. The effective index system is obtained and the principle of independence and minimum of index is achieved. Then, through factor analysis, three main factors of local debt risk are obtained, and the former local government debt situation is systematically evaluated. At the same time, the BP neural network is introduced into the research, and the result of factor analysis is used as the training set to forewarn the local government debt. The BP neural network model is a multi-input and multi-output reverse propagation model. The input set of BP neural network is divided into training set and test set. The result of factor analysis is the training set and the latest data is the test set. Through the treatment of early warning model, the risk interval of local government debt risk is further judged. At the end of the article, some policy suggestions are put forward. Finally, this study takes the debt status of local governments in Shandong Province as an example and makes use of the research results to carry out early warning and risk analysis.
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F812.5

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本文編號：2348506