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中国地方政府信用评级模型2015

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大公地方政府信用评级方法

大公地方政府信用评级方法

大公地方政府信用评级方法特点
采3、取财双富重创地1造方、能政力府偿是评偿债级还方环债法务使境的评基分级石信析；息无方法法实现；一致性与可比性。
新型地方政府信用评级标准需求迫切
大3、公偿地债方来政2源府、分信析用财方评法富级；方创法特造点能力分析方法；
4、偿债能力分析方法；
定指性标要 ->指素数定3，量、指化数，偿-定>债矩量阵指来，标矩定源阵性分-化>级析别 方法；
大公信用评级标准核心构成
• 评级总方法 • 具体分析方法
偿债环境、财富创造能力、偿债来源、偿债能力、级别确定、级 别验证与调整、压力测试、预测方法、债项评级 • 评级操作体系 • 评级数据库
评级方法框架 2、信用关系是债务偿还能力的重要影响因素；
严重误判新兴经济体地方政府的信用能力与发展前景，牵强使用人口特征指标与偿债能力缺乏必然联系。 7、跟踪信用等级因素变化进行信用等级调整和预警；
128个指标
现代信用经济中，生产与信用、信用与评级的矛盾运动规律
地方政府评7级、三个压核力心问测题试方法；
8、信用等级符号及定义。
评级技术方法-递进指数矩阵法 （PMM: Progressive Matrix Methodology）
• 定性要素定量化，定量指标定性化 指标->指数，指数->矩阵，矩阵->级别
6、第一次实现信用级别的一致性和可比性，增加了评级信息应用的广泛性。 7、原创了递进指数矩阵法，有效解决了定性和定量信用风险因素的转换问题，使整个
• 评级展望-正面、稳定、负面 未来时期偿债来源因素极端变动下的偿债能力与信用风险变化趋势 依据压力测试
大公地方政府信用评级方法特点
1、全新的评级思想体系贯穿整个评级方法始终，既反映了信用风险形成要素的内在联 系，又体现了方法对风险认识的整体性。

信用评级模型

信用评级模型
AA，8.33％
A，0.68％
AAA
BBB，0.06％ BB，0.12％
CCC，0
路漫漫其悠远
D，0
AAA，0.09％
AA，2.27％
A，91.05％
BBB，5.52％
A
BB，0.74％
CCC，0.01％
D，0.06％
注意：A级别债券有0.06％的概率在下一年度转 移到D级，即A级债券仍有违约的可能。
路漫漫其悠远
BBB债券持有1年、99％的VaR
由债券市值的概率分布可知
市值大于98.10美元的概率为98.53％ 市值大于83.64美元的概率为99.7％
债券级别
市值
概率％
路漫漫其悠远
BBB级债券一年后可能的市值（包含面值）
路漫漫其悠远
年末债券级别 AAA AA A BBB BB B CCC 违约
市值（元） 109.37 109.19 108.66 107.55 102.02 98.01 83.64 51.13
步骤4 计算信用风险
BBB债券的价值分布，例如若转移到AAA，则价值为109.37， 概率为0.02，其他情况可以类似地计算出。
模型不仅考虑违约事件引发的价值变动， 而且同时考虑信用等级升降的影响。
Creditmetrics试图回答的问题：
“如果下一年是个坏年份，那么，债务会损失 掉多少？”
路漫漫其悠远
Credit Metrics模型用来测定信用资产 组合价值和风险。
估算由于信用资产质量变化(包括违约) 而导致的组合价值的波动以及价值的分 布状况，并最终计算出信用资产组合的 在险价值量(VaR)。
信用评级模型
路漫漫其悠远
一、 风险度量的专家制度

国家发展改革委办公厅关于公布2015年度企业债券信用评级机构信用

国家发展改革委办公厅关于公布2015年度企业债券信用评级机构信用

国家发展改革委办公厅关于公布2015年度企业债券信用评级机构信用评价结果的通知【法规类别】债券【发文字号】发改办财金[2016]2221号【发布部门】国家发展和改革委员会(含原国家发展计划委员会、原国家计划委员会) 【发布日期】2016.10.21【实施日期】2016.10.21【时效性】现行有效【效力级别】XE0303国家发展改革委办公厅关于公布2015年度企业债券信用评级机构信用评价结果的通知（发改办财金[2016]2221号）中诚信国际信用评级有限责任公司、联合资信评估有限公司、大公国际资信评估有限公司、鹏元资信评估有限公司、上海新世纪资信评估投资服务有限公司、东方金诚国际信用评估有限公司、各市场机构：为规范信用评级机构（以下简称“评级机构”）企业债券评级业务行为，提高信用评级服务质量，加强企业债券市场信用体系建设和事中事后监管，推进企业债券市场健康、可持续发展，近日，我委委托中国银行间市场交易商协会组织开展了2015年度企业债券信用评级机构信用评价工作，现将有关情况和评价结果公布如下：一、信用评价工作开展情况本次信用评价对象为中诚信国际信用评级有限责任公司、联合资信评估有限公司、大公国际资信评估有限公司、鹏元资信评估有限公司、上海新世纪资信评估投资服务有限公司和东方金诚国际信用评估有限公司等6家从事企业债券信用评级的评级机构。

本次评价包括实绩评价与综合评价两大部分。

实绩评价以案例评价为依据，综合评价包括社会信用评价、主管部门评价、发行人评价、技术评估和登记托管机构评价、市场评价和专家评价六方面。

具体开展过程中，采取全市场参与的方式，由国家发展改革委、省级发展改革部门（36家，含计划单列市）、技术评估机构（1家）、登记托管机构（3家）、发行人（30家）、市场机构（包括投资人18家、主承销商10家、会计师事务所7家、律师事务所10家）、各业务领域专家（9位）共同参与，对受评机构的信用情况、业务素质、业务行为合规性、评级结果质量、评级服务质量等各个方面进行评价。

大公国际-地方政府信用评级体系

大公国际-地方政府信用评级体系

大公地方政府信用评级方法根据我国的《预算法》、《担保法》等法律法规，地方政府不得列赤字、向银行借款或发行债券，也不得为企业融资提供担保。

但随着经济的持续增长和城市化水平的不断提高，各地基础设施建设等投资规模不断扩张，地方政府客观上需要通过债务融资来解决短期内财政资金不能满足基础设施建设等投资需求的矛盾。

事实上，近年来各级地方政府都在直接或间接地、公开或隐蔽地举借债务或为地方企业融资作担保。

目前我国经济和政治制度仍处于快速变革时期，财政体制还不完善，使不同地区、不同级别政府的财政收支状况有很大不同，政府信用水平也存在明显差异。

因此，地方政府信用评级对于保障政府债务的债权人利益，维护我国经济社会的稳定发展具有重要意义。

目前我国地方政府对经济资源的配置、企业经营管理的自主性、甚至企业的偿债能力和意愿都有重要影响。

同时，政府的信用在社会信用中具有示范效应，是社会信用的核心。

作为经济社会大部分规则的制定者，政府部门必须作诚实守信的表率，从而取信于民。

如果一个地区的政府缺乏公信力的话，很难相信这个地区的债务人会有良好的信用。

因此，地方政府信用评级对于地区内企业信用评级具有重要的参考价值，对于金融机构把握地区信用风险、在地区间合理配置资源具有重要意义。

一、地方政府信用评级的整体思路地方政府信用评级，就是对地方政府偿还其债务的能力和意愿的评价。

地方政府对债务的偿还能力主要由其财政收支状况和债务负担决定；地方政府治理的水平对于保持地区社会经济稳定发展、应对突发事件、防止道德风险，保证债务的按期还本付息具有重要意义。

因此，地方财政状况、地方政府债务和地方政府治理三个方面直接决定了地方政府信用。

由于目前我国地方政府的实际财政收支和债务状况很不透明，地方政府的治理水平和道德风险更是难以准确衡量，因此大公在分析以上各方面因素的基础上，将历史的信用记录作为地方政府信用风险等级的重要参考。

此外，地区经济环境，包括经济发展水平、产业结构特点等对地方财政收入有直接的决定作用，对地方政府的财政支出压力和债务规模也有重要影响。

中国地方政府主体信用评级方法

中国地方政府主体信用评级方法

评级技术主体规范编码：P-J-Z-0033-F中国地方政府主体信用评级方法（2013年9月版）1中国地方政府主体信用评级方法摘要地方政府是指在一个国家的部分区域内行使行政权力且不拥有主权的行政机关，其主要职能是提供社会所需的公共产品和服务，维持社会的秩序，实现社会管理，具有高度的公共属性。

受《中华人民共和国预算法》（以下称“预算法”）的制约，目前我国地方政府尚不允许直接在资本市场融资。

但是现实中，地方政府利用融资平台或其他途径举借大量政府性债务，因此，尽管目前预算法不允许地方政府直接举债，但是基于现实地方政府债务问题以及未来地方政府可能直接举债，有必要对地方政府主体偿还债务能力与偿债意愿进行评价。

为帮助受评对象、投资者及其他相关机构理解中债资信评估有限责任公司（以下称“中债资信”）对地方政府主体进行信用评级的基本思路、了解评级时重点参考的评级要素、提高信用评级的透明度，中债资信制定了本信用评级方法。

地方政府是一类特殊的受评主体，在评级思路、评级要素等方面，与其他工商企业不同。

第一、从国家行政体制形式上来看，我国是单一制国家，地方政府在政治上不具有独立性，是中央政府派出机构；在经济层面上，中央和地方政府之间处于由中央主导的经济分权进程中，中央政府赋予地方政府较充分的经济发展自主权。

这种特殊的体制下，中央政府或上级政府与地方政府或下级政府的关系评价存在争议。

中债资信认为，地方政府出现债务危机时，上级政府会对下级政府进行救助，但是根据法律与实践，以及中央政府地方政府债务“兜底”容易引发“道德风险”，中央或上级政府不会对所有地方政府或下级政府的所有债务进行“兜底”。

第二、地方政府是一级行政管理机构，出现债务违约时，相关债券的违约概率和损失率处理方法有别于一般的企业，由于目前中国没有政府破产法，因此中债资信认为，目前中国地方政府不存在破产问题。

根据国外市政债券回收率实践情况，考虑到地方政府的永续性，中债资信认为，对于地方政府发行债券主要评估其违约概率。

地方政府债券信用评级体系的国际经验及启示

地方政府债券信用评级体系的国际经验及启示

作者： 应明
作者机构： 中国人民银行石家庄中心支行,河北石家庄050000
出版物刊名： 金融与经济
页码： 69-71页
年卷期： 2016年 第10期
主题词： 地方政府债券;信用评级;国际经验
摘要：2015年,新《预算法修正案》正式实施,意味着地方政府债券将成为地方政府唯一的融资模式。

地方政府债券信用评级作为地方政府债券市场化进程中的重要环节,其体系建设亟需完善。

本文对体制不同的经济体——美、日、印三国地方政府债券信用评级体系进行了系统梳理和分析,借此为我国地方政府债券信用评级体系建设提供有益启示。

信用评级决策的模型和方法

信用评级决策的模型和方法信用评级是金融领域中重要的市场风险管理工具，适用于信用风险评估与审批、资本市场的债券评级、信贷风险管理以及研究信用风险相关问题等。

本文将探讨信用评级决策的模型和方法。

一、信用评级的意义信用评级是对借款人的信用情况进行独立、专业、公正、客观的评估，以实现借贷双方之间风险的控制。

对于借款人而言，能够提供自己的信用评级报告，有利于得到更好的贷款条件，同时也会提升其自身的信誉。

对于放款机构而言，通过信用评级可以更好地评估借款人的信用风险，从而决定是否发放贷款。

二、信用评级的决策模型信用评级的决策模型可以分为基于统计学方法、基于机器学习方法和基于专家系统的方法。

1.基于统计学方法基于统计学方法的信用评级主要使用回归、逻辑回归和判别分析等模型。

这些模型侧重于构建经验数据的数学关系，通过分析历史数据，得到最优权重和分数模型，进而进行信用评级。

回归模型可以通过贡献度分析找到影响信用状况的因素及其权重。

逻辑回归模型用于处理分类问题，将所有可能的解集转化为概率之和，并使解集符合对数分布。

判别分析则用于研究构成类别数据分类的特征。

2.基于机器学习方法基于机器学习方法的信用评级依赖于大量的经验数据和监督学习算法，常用的算法包括决策树、支持向量机和神经网络等。

决策树模型通过树状图的方式构建逻辑关系，将数据分为不同的类别。

支持向量机模型通过构建分界面将数据分为不同的类别，刻画出借款人与违约之间的差异。

神经网络模型是一种类似于生物的、自适应的模型，可以从复杂的、非线性关系中学习知识。

3.基于专家系统方法基于专家系统方法的信用评级利用领域专家的经验知识来建立评级系统。

这种方法主要通过问答系统、推理规则、模糊聚类等方式，将专家经验知识进行抽象和量化，形成一个成熟的专家系统。

三、信用评级的决策方法信用评级的决策方法包括三个步骤，即数据收集、分析和判断。

1.数据收集数据收集是信用评级决策中的第一步。

通过对借款人的公司历史数据、财务报表和社会背景等信息进行收集和整理，建立一个完整、准确、详细的借款人信用档案。

2015年度第一批吉林省政府一般债券信用评级报告

2015年度第一批吉林省政府一般债券信用评级报告评级结果：本期一般债券信用等级：AAA本期一般债券额度：229亿元本期一般债券期限：3年、5年、7年、10年评级时间：2015年5月27日基础数据项目2012年2013年2014年全省GDP(亿元) 11937.24 12981.4613803.81全省人均GDP(元) 43415.00 47192.0050162.00全省社会消费品零售总额(亿元)4772.94 5426.436080.90全省全社会固定资产投资(亿元)9511.60 9979.3011486.52全省进出口总额（亿美元）245.72 258.53263.78全省财政收入总计（亿元）3685.79 4111.314219.06全省一般公共预算收入总计（亿元）2804.72 3042.413212.30其中：全省一般公共预算收入（亿元）1041.25 1156.961203.38全省政府性基金预算收入总计（亿元）809.80 1001.03940.76其中；全省政府性基金收入（亿元）516.65 636.88608.66全省国有资本经营预算收入总计(亿元)2.48 2.20 2.37全省财政专户管理预算收入总计（亿元）68.79 65.6763.63全省三类政府性债务合计（亿元）4029.82 4248.36*--其中：全省政府负有偿还责任的债务（亿元）2573.50 2580.93*--全省政府性债务总债务率（%）84.13 ----全省政府负有偿还责任债务的债务率(%)75.98 ----全省一般公共预算收入总计/本期一般债券（倍）12.25 13.29 14.03 全省一般公共预算收入/本期一般债券（倍） 4.55 5.05 5.25 资料来源：2013-2014吉林统计年鉴，吉林省2014年国民经济和社会发展统计公报，吉林省2012-2014年度财政总决算报表，吉林省政府性债务审计结果。

中国地方政府信用评级模型2015


评价要素 2：经济规模 地区经济发展水平是创造和产生税收收入的基础直接影响着地方政府财政收入规模和 财政收入稳定性。一般而言，地区经济发展水平越高，地区经济实力越强。
衡量指标 实际地区生产总值——与固定资产投资总额、进出口总额和社会消费品零售总额相比，
地区生产总值更能综合反映地区经济绝对规模或总量， 尽管目前出现了一些考虑国民幸福水 平的经济发展总量的新型指标，但是这些指标尚未成熟，且统计数据很难获取。
本文主要包括五部分： 一、模型形式及算法 二、模型指标 三、模型指标评价标准 四、模型权重 五、模型级别调整因素
-1-
中债资信评估有限责任公司
评级技术主体规范—地方政府—评级模型
一、模型形式及算法
中债资信地方政府自身（个体）信用评级模型旨在通过专家打分确定地方政府自身（个 体）信用等级，该模型采用了线性加和形式，具有易解释、易调整、直观透明的优点。模型 的构建过程分为两步进行： （1）基于结构化模型思路，结合地方政府可偿债资金、债务规模 数据的面板数据回归和高斯混合模型方法测算地方政府的违约概率， 然后得到地方政府的初 步级别（以下简称“地方政府偿债资金模型” ） ，专家依据上述地方政府的初步级别来确定和 获取地方政府评级标准； （2）通过对测算级别与指标池中的指标进行相关性分析，选出需要 加入最终模型的指标， 并利用优化算法估计各指标的权重， 从而形成中债资信地方政府信用 评级模型。 按照中债资信的地方政府评级方法，中债资信对地方政府进行评级时，以经济实力、财 政实力、债务状况、政府管理的综合平衡确定受评政府的信用等级。中债资信认为，对于省 /直辖市级政府与地级/县级政府，上述评价要素对信用等级的影响程度存在显著差异。如果 评级模型赋予上述评价要素以固定权重， 则该模型将难以适合所有行政级别的地方政府。 因 此，在本评级模型中，中债资信依据受评地方政府的行政级别对经济实力、财政实力、债务 状况、政府管理赋予可变权重。 中债资信地方政府自身信用评级模型包含了反映地方政府经济实力、 财政实力、 债务状 况以及政府治理的定性、定量评价指标。定性、定量评价指标的分值分别通过专家打分和插 值方法得到。模型所得出的最终分值为定性、定量评价指标分值的加权平均。具体模型形式 如下：

地方政府融资平台信用评级模型研究

学校代码：10036
硕士学位论文
地方政府融资平台信用评级模型研究
培养单位：金融学院 专业名称：金融学 研究方向：资本市场 作 者：刘元
指导教师：张红地 论文日期：二〇一四年五月
1
学校代码：10036
The Study of Credit Rating Models For The Local Government Financing Platform
2
学位论文原创性声明
本人郑重声明： 所呈交的学位论文， 是本人在导师的指导下， 独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容 外， 本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成 果。对本文所涉及的研究工作做出重要贡献的个人和集体， 均已 在文中以明确方式标明。 本人完全意识到本声明的法律责任由本 人承担。 特此声明
学位论文作者签名： 导师签名：
年 年
月 月
日 日
4
摘
要
地方政府融资平台作为中国特殊国情的产物， 业已成为中国宏观经济中一个 不可绕过的研究课题，而对于地方政府融资平台评级模型进行研究，是本文的题 中之意。 本文首先回顾了相关的国内与国外文献， 国内的研究问题在于没有将定量模 型与定性模型结合起来，而国外的研究问题在于没有与国内相对应的研究标的， 国外可供参考的是市政债券，而中国的体制特别是政治体制与国外决然不同， 因 而无法直接借鉴参考， 因而本文决定在参考国内外相关文献的基础上将定量模型 与定性模型结合起来，运用作者在券商实习的研究心得，建立合适的地方政府融 资平台信用评级模型。 本文综合考量分析了专家评分法、 Z 值计分模型、 Credit Metrics 模型、 KMV 模型、 Credit Risk+模型、 KMV 模型、 TOPSIS 神经网络法等模型， 然后以 TOPSIS 方法为例，进行了实证运用与评价。 随后本文利用主成分分析法， 从信用指标、 运营指标的角度建立了指标体系， 随后一步步细化， 建立了地方政府融资平台综合信用评级模型，随后以湘潭九华 经济建设投资有限公司为例进行了研究， 得出信用评级结论并就地方政府融资平 台风险的控制给出了建设性建议。 关键词：地方政府融资平台，TOPSIS 神经网络法，主成分分析法，指标体系
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评价要素 2：经济规模 地区经济发展水平是创造和产生税收收入的基础直接影响着地方政府财政收入规模和 财政收入稳定性。一般而言，地区经济发展水平越高，地区经济实力越强。
衡量指标 实际地区生产总值——与固定资产投资总额、进出口总额和社会消费品零售总额相比，
地区生产总值更能综合反映地区经济绝对规模或总量， 尽管目前出现了一些考虑国民幸福水 平的经济发展总量的新型指标，但是这些指标尚未成熟，且统计数据很难获取。
评价要素 3：经济结构 经济结构反映了地区经济发展的质量。 合理的经济结构是区域经济和政府财政收入保持 稳定增长的重要条件， 是影响地区经济和财政收入稳定性的重要因素。 区域经济多样化和产 业结构合理，则地区经济增长相对稳定。
经济结构评价——主要根据三次产业增加值占比、 某一产业或几个信对受评地方政府信用风险的评价主要是评估地方政府的偿债能力和意愿。 依据 中债资信地方政府评级方法，受评地方政府的地区经济发展基础条件、经济发展水平、经济 增长潜力、财政收入规模、财政支出结构、财政收入结构、财政收支平衡程度、债务指标、 信息透明度和管理制度及执行情况等是衡量其自身（个体）信用风险的重要因素。 中债资信依据地方政府评级方法，构建了能够代表受评地方政府自身（个体）信用风险 的指标池， 在考虑各项指标经济学意义的前提下， 运用指标与地方政府偿债资金测算模型级 别的相关性分析并结合专家经验，从经济实力、财政实力、政府治理等三个风险要素中最终 选取了 13 个对地方政府自身（个体）信用风险有关键影响的指标，分别为见表 1：
5
中债资信评估有限责任公司
评级技术主体规范—地方政府—评级模型
全地区政府综合财力——与地方财政收入、 土地出让收入等其他衡量地方政府财政收入
本文主要包括五部分： 一、模型形式及算法 二、模型指标 三、模型指标评价标准 四、模型权重 五、模型级别调整因素
-1-
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评级技术主体规范—地方政府—评级模型
一、模型形式及算法
中债资信地方政府自身（个体）信用评级模型旨在通过专家打分确定地方政府自身（个 体）信用等级，该模型采用了线性加和形式，具有易解释、易调整、直观透明的优点。模型 的构建过程分为两步进行： （1）基于结构化模型思路，结合地方政府可偿债资金、债务规模 数据的面板数据回归和高斯混合模型方法测算地方政府的违约概率， 然后得到地方政府的初 步级别（以下简称“地方政府偿债资金模型” ） ，专家依据上述地方政府的初步级别来确定和 获取地方政府评级标准； （2）通过对测算级别与指标池中的指标进行相关性分析，选出需要 加入最终模型的指标， 并利用优化算法估计各指标的权重， 从而形成中债资信地方政府信用 评级模型。 按照中债资信的地方政府评级方法，中债资信对地方政府进行评级时，以经济实力、财 政实力、债务状况、政府管理的综合平衡确定受评政府的信用等级。中债资信认为，对于省 /直辖市级政府与地级/县级政府，上述评价要素对信用等级的影响程度存在显著差异。如果 评级模型赋予上述评价要素以固定权重， 则该模型将难以适合所有行政级别的地方政府。 因 此，在本评级模型中，中债资信依据受评地方政府的行政级别对经济实力、财政实力、债务 状况、政府管理赋予可变权重。 中债资信地方政府自身信用评级模型包含了反映地方政府经济实力、 财政实力、 债务状 况以及政府治理的定性、定量评价指标。定性、定量评价指标的分值分别通过专家打分和插 值方法得到。模型所得出的最终分值为定性、定量评价指标分值的加权平均。具体模型形式 如下：
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中债资信评估有限责任公司
评级技术主体规范—地方政府—评级模型
w(e
n
n
PR 代表模型所得到的地方政府自身 ) m w( f m ) k w(l k ) j w( g j ) 1。
信用风险的初步级别。 IR 为综合考量初步级别和调整因素后得到的地方政府自身信用风险 指示级别， 表示模型分值调整因素。 在计算过程中， 中债资信需要使用附件中的 《地方政府自身信用风险评级定性定量指标 评价标准》 （以下简称《评价标准》 ） 。模型的运算依上述公式分三步进行： （1）计算各个指 标的分值：由于定性指标直接由专家打分得到，分值与级别一一对应，因此可以在模型中被 直接使用。 定量指标的原始值均为数值， 需要根据阈值区间和分值区间采用线性插值的方法 将原始值转化为分值。 （2）加权平均得到受评地方政府的总分，四舍五入后根据《映射表》 得到初步级别。 （3）根据模型调整因素得到指示级别。具体样例请参考附件中的《信用评级 模型运用举例》 。 由于中债资信对地方政府自身信用风险排序的权重体系采取了离散数据的形式， 该模型 形式可能会导致部分处于权重调整边缘的地方政府，其信用等级出现小范围的不合理波动， 中债资信在具体模型应用过程中会根据受评地方政府的实际情况采取谨慎态度酌情处理。
评价要素 4：财政收入规模 财政收入是决定地方政府偿债能力的最直接因素。 财政收入规模可以分为绝对规模和相 对规模，一个地方政府财政收入绝对和相对规模越大，财政实力越强。
衡量指标
根据我国预算法， “国家实行一级政府一级预算” ， 地方政府财政收入统计口径分为全地 区汇总数和本级政府财政收入， 由于上级政府对下级政府财政资金具有一定的调配权或调节 权，比如省级政府对下级政府转移支付收入和税收收入分成比例等具有调配权，因此，在评 价政府财政收入规模时， 不仅要分析其本级政府财政收入情况， 还要分析其所辖区域财政收 入汇总数，即全地区财政收入情况。
中国地方政府信用评级模型
（2013 年 9 月版）
中债资信评估有限责任公司
评级技术主体规范—地方政府—评级模型
中国地方政府信用评级模型
说明
本评级模型是指中国地方政府自身（个体）信用评级模型，不包括外部支持评价（详见 中债资信外部支持专题研究文件）内容。中国地方政府自身（个体）信用评级模型是以地方 政府评级方法为依据，用于测度地方政府自身（个体）信用风险的数学工具。中债资信采用 专家经验和数理统计分析相结合的方法确定地方政府自身 （个体） 信用评级模型的指标和具 体指标的评价标准， 依据数理统计分析方法初步确定各指标权重， 并依据专家经验对权重进 行了适当微调。 地方政府自身（个体）信用评级模型是评级方法在操作层面的数量化实现工具，地方政 府自身（个体）信用评级模型的建立可以减少评级过程中的主观判断因素，提高评级结果的 客观性、统一性和准确性，但评级模型不可能涵盖影响受评地方政府自身（个体）信用水平 的所有因素和指标， 其使用存在一定的局限性， 对于一些特殊的地方政府可能存在地方政府 自身（个体）信用评级模型的处理结果和实际信用风险差异显著的情况，因此，地方政府自 身（个体）信用评级模型只是确定地方政府自身（个体）信用风险相对排序的辅助工具。 中债资信重视专家地方政府自身（个体）信用评级模型在级别确定中的参考作用，但不 会完全依赖模型处理结果确定受评地方政府的信用等级。在参考评级模型处理结果的基础 上， 中债资信还将考虑影响地方政府信用品质的其他考虑因素， 以及地方政府外部支持评级 要素，并依据公司信用评审委员会投票结果最终确定受评主体的信用等级。
PR w( ER) ER w( FR) FR w( LR) LR w(GR) GR
IR PR
其中，ER、FR、LR、GR 代表经济实力、财政实力、债务状况、政府管理等四个评级 要素模块所得到的分值。 e n 、 f m 、 l k 、 g j 分别代表经济实力、财政实力、债务状况、政 府管理评级要素下各指标对应的数据。 X (en ) 、 X ( f m ) 、 X (l k ) 、 X ( g j ) 为各指标对应的 分值。 w(en ) 、 w( f m ) 、 w(l k ) 、 w( g j ) 为各指标对应的评级要素模块内权重，因此有
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评级技术主体规范—地方政府—评级模型
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债务余额/可偿债资金 经济、财政和债务信息披露情况评价 财政、债务制度完善程度及执行情况评价 信息透明度 财政和债务管理情况 政府治理水平
评价要素 1：地区经济发展基础条件
地区经济发展的基础条件是决定地区经济增长速度、 经济结构和经济增长潜力等基础性 因素，同时也间接影响地方政府的财政实力。一般而言，区域地理位置越好，资源禀赋越丰 富，基础设施水平越完善，居民收入水平越高，则地区经济发展的基础条件越好，地区经济 实力越强。
衡量指标 地区经济发展基础条件评价——中债资信主要从区域地理位置、 资源禀赋、 基础设施水
平和居民收入水平等四个方面来综合衡量地区经济发展基础条件。 地区经济发展基础条件主 要结合地理位置、资源禀赋、基础设施、居民收入水平等方面综合定性评价。地理位置主要 通过区域经济、 政治和文化中心， 毗邻全国或区域经济、 政治和文化中心 （距离一定范围内） 等指标来评价；资源禀赋和基础设施水平主要通过可供开采的煤炭、石油、天然气和铁矿石 储量，地区人口总量、人口结构，地区拥有大学、科研机构情况、劳动力受教育程度等指标 来评价； 居民收入水平主要通过城镇居民人均可支配收入和农村居民人均纯收入等指标来评 价。 地区经济基础条件评价分值=地理位置对应得分×20%+资源禀赋对应得分×20%+基础 设施对应得分×30%+居民收入水平对应得分×30%。
人均地区生产总值——地区生产总值只能反映地区经济总量的绝对规模， 无法反映地区
经济的相对规模，比如，有些地区的地区生产总值总量很大，主要是区域面积和人口基数大
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评级技术主体规范—地方政府—评级模型
等因素导致的， 地区生产总值规模大并不代表地区经济发展水平高， 因此还要分析地区经济 相对规模指标。 目前， 人均地区生产总值是代表和反映地区经济相对规模指标比较成熟和常 用的指标，而且统计数据获取相对方便。 为了平滑地区经济不稳定因素带来的地区生产总值波动， 上述指标中地区生产总值数值 为近三年加权平均值，权重分别为 50%、30%、20%。