本文關(guān)鍵詞：基于不同風(fēng)險偏好博弈的地方政府債務(wù)融資的分類監(jiān)管研究

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【摘要】：地方政府有舉債的需要,舉債對提供公共物品,提高地方福利水平有促進作用,但隨著地方政府舉債行為方式的多樣化,舉債規(guī)模的不斷擴大其風(fēng)險也越來越高,引起了中央相關(guān)部門和社會的高度關(guān)注。隨之對地方政府債務(wù)性融資的監(jiān)管成為研究的焦點,筆者從閱讀相關(guān)文獻對監(jiān)管的研究大多集中在制度政策導(dǎo)向性“一刀切”的類型,對地方政府并沒有進行分類從而提出針對性的對策,但在現(xiàn)實中各個地方政府政府基于資源稟賦、官員特質(zhì)、經(jīng)濟水平等的不同會表現(xiàn)出不同的風(fēng)險偏好,因此這種“一刀切”型的債務(wù)監(jiān)管措施顯然缺乏合理性與針對性。本文則提出基于地方政府債務(wù)風(fēng)險偏好的“分類監(jiān)管”模式。具體內(nèi)容如下:首先,交代了本文的寫作背景及意義,相關(guān)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀以及文本的寫作內(nèi)容及方法,隨后對相關(guān)的概念及對地方政府負(fù)債性融資的相關(guān)理論進行了介紹。其次對我國地方政府債務(wù)性融資的歷史演進,及負(fù)債性融資的結(jié)果從規(guī)模和結(jié)構(gòu)上進行了描述,揭示了當(dāng)前地方政府債務(wù)存在的風(fēng)險,在此基礎(chǔ)上對地方政府債務(wù)的可持續(xù)進行了單位根檢驗,發(fā)現(xiàn)不具有可持續(xù)性。再次,從博弈論角度論證分類監(jiān)管有利于提高監(jiān)管效果。首先對博弈模型相關(guān)條件進行了假設(shè),并對博弈模型設(shè)計到的最優(yōu)化條件、超額收益的計量等變量進行了界定。在此基礎(chǔ)上分別分析了強監(jiān)管和弱監(jiān)管下監(jiān)管機構(gòu)對風(fēng)險中性和風(fēng)險追求型的高效率和低效率地方政府融資平臺的博弈結(jié)果。然后,從實證角度以風(fēng)險為基準(zhǔn)對我國16個省的地方政府債務(wù)風(fēng)險偏好進行評估,首先設(shè)定了靜態(tài)風(fēng)險、動態(tài)風(fēng)險、結(jié)構(gòu)風(fēng)險三個一級指標(biāo),及下屬的九個二級指標(biāo)。其次通過層次分析法對一級指標(biāo)進行了權(quán)重的估計;再次通過16個省的相關(guān)基礎(chǔ)數(shù)據(jù),采用熵值法對九個二級指標(biāo)進行了權(quán)重;然后通過二級指標(biāo)及基礎(chǔ)數(shù)據(jù)對16個省從一級指標(biāo)角度進行了債務(wù)風(fēng)險偏好進行評估。最后,基于上述相關(guān)主體的博弈行為分析及16省的地方政府債務(wù)風(fēng)險分類評估,對提高地方政府負(fù)債性融資監(jiān)管的有效性提出建議。
【關(guān)鍵詞】：地方政府債務(wù)性融資 地方政府債務(wù)風(fēng)險 不完全信息動態(tài)博弈 AHP及熵值法 風(fēng)險偏好導(dǎo)向的分類監(jiān)管
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F812.5
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第1章 緒論11-20
• 1.1 研究背景與研究意義11-12
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究意義12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-17
• 1.2.1 關(guān)于地方政府債務(wù)形成原因的研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.2 對地方政府債務(wù)風(fēng)險的研究現(xiàn)狀14-15
• 1.2.3 對地方政府債務(wù)性融資監(jiān)管的研究現(xiàn)狀15-17
• 1.2.4 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的評述17
• 1.3 研究內(nèi)容與研究方法17-20
• 1.3.1 研究內(nèi)容17-18
• 1.3.2 研究方法18-20
• 第2章 相關(guān)概念與理論基礎(chǔ)20-27
• 2.1 地方政府債務(wù)的相關(guān)概念20-23
• 2.1.1 地方政府債務(wù)的內(nèi)涵與分類20-22
• 2.1.2 地方政府債務(wù)風(fēng)險22-23
• 2.1.3 地方政府債務(wù)性融資的監(jiān)管23
• 2.2 地方政府債務(wù)監(jiān)管的相關(guān)理論基礎(chǔ)23-26
• 2.2.1 財政分權(quán)理論23-24
• 2.2.2 委托代理理論24-25
• 2.2.3 代際公平理論25-26
• 2.2.4 路徑依賴?yán)碚?/span>26
• 2.3 本章小結(jié)26-27
• 第3章 中國地方政府債務(wù)融資行為與監(jiān)管現(xiàn)狀分析27-38
• 3.1 地方政府債務(wù)性融資行為的歷史演進27-30
• 3.1.1 第一階段1984年前財政主導(dǎo)階段27
• 3.1.2 第二階段 1984-1993年銀行信貸主導(dǎo)階段27-28
• 3.1.3 第三階段1994年-至今多層次融資結(jié)構(gòu)28-29
• 3.1.4 各階段地方政府融資行為的特征29-30
• 3.2 我國地方政府債務(wù)性融資現(xiàn)狀30-34
• 3.2.1 地方政府負(fù)債性融資規(guī)模分析31-32
• 3.2.2 地方政府負(fù)債性融資結(jié)構(gòu)分析32-34
• 3.3 我國地方政府債務(wù)規(guī)模變動的可持續(xù)檢驗34-35
• 3.4 我國地方政府債務(wù)性融資監(jiān)管現(xiàn)狀35-37
• 3.5 本章小結(jié)37-38
• 第4章 不同風(fēng)險偏好下地方政府債務(wù)融資的監(jiān)管博弈分析38-52
• 4.1 博弈模型的基本假設(shè)38-40
• 4.1.1 監(jiān)管機構(gòu)收益方面假設(shè)39
• 4.1.2 地方政府融資平臺成本方面假設(shè)39-40
• 4.1.3 博弈雙方風(fēng)險偏好假設(shè)40
• 4.1.4 博弈雙方契約變量假設(shè)40
• 4.2 博弈模型的相關(guān)變量40-42
• 4.2.1 完全且對稱信息條件下最優(yōu)化的實現(xiàn)40-41
• 4.2.2 激勵相容約束條件的提出41
• 4.2.3 地方政府融資平臺信息優(yōu)勢下超額收益的計量41-42
• 4.3 弱監(jiān)管下不同風(fēng)險偏好的地方政府融資平臺最優(yōu)契約行為分析42-44
• 4.3.1 弱監(jiān)管下監(jiān)管機構(gòu)與風(fēng)險中立型融資平臺間的博弈42-43
• 4.3.2 弱監(jiān)管下監(jiān)管機構(gòu)與風(fēng)險追求型融資平臺間的博弈43-44
• 4.4 強監(jiān)管下不同風(fēng)險偏好的地方政府融資平臺最優(yōu)契約行為分析44-47
• 4.4.1 強監(jiān)管下監(jiān)管機構(gòu)與風(fēng)險中立型融資平臺間的博弈45-46
• 4.4.2 強監(jiān)管下監(jiān)管機構(gòu)與風(fēng)險追求型融資平臺間的博弈46-47
• 4.5 博弈模型的結(jié)果分析47-50
• 4.5.1 博弈結(jié)果能否實現(xiàn)最優(yōu)狀態(tài)，跟融資平臺類型相關(guān)48
• 4.5.2 低效率的融資平臺偏離最優(yōu)狀態(tài)的方向跟融資平臺的風(fēng)險偏好相關(guān)48-49
• 4.5.3 監(jiān)管的加強有助于低效率融資平臺狀態(tài)的好轉(zhuǎn)49-50
• 4.6 本章小結(jié)50-52
• 第5章 基于風(fēng)險的地方政府債務(wù)性融資的風(fēng)險偏好評估52-62
• 5.1 地方政府債務(wù)風(fēng)險指標(biāo)的構(gòu)建52-53
• 5.2 債務(wù)風(fēng)險指標(biāo)體系一級指標(biāo)權(quán)重的確定53-54
• 5.3 債務(wù)風(fēng)險指標(biāo)體系二級指標(biāo)權(quán)重的確定54-59
• 5.4 基于風(fēng)險的風(fēng)險偏好評估結(jié)果分析59-61
• 5.5 本章小結(jié)61-62
• 第6章 針對地方政府債務(wù)性融資監(jiān)管的建議62-65
• 6.1 根據(jù)地方政府融資平臺負(fù)債性融資的效益情況分類監(jiān)管62-63
• 6.2 提高地方政府債務(wù)性融資行為的透明度，，實現(xiàn)動態(tài)監(jiān)管63
• 6.3 高效率型地方政府債務(wù)性融資推向市場，接受市場監(jiān)督63-64
• 6.4 低效率型地方政府債務(wù)性融資控制總量的同時兼顧公平64-65
• 結(jié)論65-67
• 參考文獻67-70
• 致謝70

【相似文獻】

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