鄒秀清，莫國輝，劉楊倩宇，劉光成 ，陳紅艷

（1.江西財經(jīng)大學(xué)旅游與城市管理學(xué)院，江西 南昌 330032；2.中國土地勘測規(guī)劃院，北京 100035）

地方政府土地財政風(fēng)險評估及預(yù)警研究

鄒秀清1，莫國輝1，劉楊倩宇1，劉光成2，陳紅艷1

（1.江西財經(jīng)大學(xué)旅游與城市管理學(xué)院，江西 南昌 330032；2.中國土地勘測規(guī)劃院，北京 100035）

研究目的：運用AHP-熵值法計算地方政府土地財政風(fēng)險指標(biāo)的綜合權(quán)重，評估江西省土地財政風(fēng)險狀況；以地方政府土地財政風(fēng)險指標(biāo)綜合指數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)輸入，土地財政風(fēng)險狀態(tài)作為網(wǎng)絡(luò)輸出，構(gòu)建RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)警模型，并對江西省土地財政的風(fēng)險狀態(tài)進(jìn)行學(xué)習(xí)模擬及預(yù)警分析。研究方法：AHP-熵值法； RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。研究結(jié)果：（1）2005—2014年，江西省土地財政總體風(fēng)險在中警狀態(tài)波動。就風(fēng)險子系統(tǒng)而言，江西省土地財政行政風(fēng)險總體呈下降趨勢；經(jīng)濟(jì)風(fēng)險和社會風(fēng)險在本研究時間段內(nèi)基本處于中警狀態(tài)；生態(tài)風(fēng)險警度從2005年的輕警突升到2006年的重警，隨后有所下降，但到2012年之后警度又回升至中警狀態(tài)。（2）RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型擬合準(zhǔn)確率高，穩(wěn)定性強(qiáng)，模擬結(jié)果符合江西省實際，能夠基本反映江西省土地財政風(fēng)險的整體狀態(tài)。研究結(jié)論：2017—2019年江西省的土地財政風(fēng)險預(yù)測位于中警狀態(tài)，亟需采取相應(yīng)的防范措施規(guī)避和降低風(fēng)險；RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是預(yù)警地方政府土地財政風(fēng)險的有效方法之一，可為防范和化解地方政府土地財政風(fēng)險提供理論依據(jù)和決策參考。

土地經(jīng)濟(jì)；土地財政；風(fēng)險評估；風(fēng)險預(yù)警；AHP-熵值法；RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；江西省

1 引言

“土地財政”是中國20世紀(jì)90年代以來的一種特殊現(xiàn)象，指地方政府的可支配財力高度倚重土地及相關(guān)產(chǎn)業(yè)租稅費收入的一種財政模式[1]。該模式現(xiàn)已成為地方政府獲得土地出讓金等預(yù)算外財政收入以增加固定資產(chǎn)投資和彌補財政收支缺口的主要來源[2]。目前學(xué)術(shù)界對土地財政尚未有統(tǒng)一定義，但大都認(rèn)同土地財政具有以下兩個基本特征：一是地方政府財政收入高度依賴土地相關(guān)收入，二是土地出讓金在土地財政收入中占比很高[3-6]。本文中的土地財政指的是地方政府高度依賴其轄區(qū)范圍內(nèi)的土地出讓及其相關(guān)收入，以彌補地方政府財力不足的行為。

不可否認(rèn)，“土地財政”在加快城市化進(jìn)程、建設(shè)公共設(shè)施等方面發(fā)揮了重要作用，但是，土地財政也導(dǎo)致地方政府出于經(jīng)濟(jì)利益，高度依賴土地出讓金收入的現(xiàn)象，進(jìn)而產(chǎn)生了當(dāng)下的“土地財政依賴綜合癥”[7]。高度的“土地財政依賴綜合癥”背后潛藏的是土地財政風(fēng)險，如房價大幅度上漲，居民消費能力下降，加劇了社會不公；地方政府壟斷土地一級市場，低價征收農(nóng)民土地獲得超額壟斷利潤，可能引起社會穩(wěn)定風(fēng)險；在中國“人地矛盾”十分突出的背景下，大規(guī)模的土地財政造成耕地數(shù)量銳減、質(zhì)量降低……在可出讓用地不足、現(xiàn)有土地出讓政策限制的影響下，極有可能造成地方政府土地出讓收入的不確定性和增長的不可持續(xù)性，從而引爆一系列的系統(tǒng)性問題?？梢?，土地財政與經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會和諧、政治穩(wěn)定、生態(tài)平衡緊密相關(guān)，如果土地財政風(fēng)險得不到及時預(yù)警與有效化解，將可能給中國社會經(jīng)濟(jì)帶來巨大的系統(tǒng)風(fēng)險。因此，對地方政府土地財政風(fēng)險進(jìn)行評估和預(yù)警研究，具有重要的理論和現(xiàn)實意義。

地方政府土地財政風(fēng)險評價及預(yù)警是指地方政府在面臨財務(wù)困境時過度依賴土地出讓收入[8]，對由此可能引發(fā)的社會、經(jīng)濟(jì)、行政和生態(tài)等風(fēng)險進(jìn)行評價、預(yù)測和警報，以達(dá)到提前預(yù)防和控制風(fēng)險的目的。目前國內(nèi)相關(guān)研究主要包括土地財政風(fēng)險的理論[9]、指標(biāo)體系[10]、形成機(jī)理[11]和研究方法[12]等內(nèi)容，但未見公開文獻(xiàn)對地方政府土地財政風(fēng)險預(yù)警進(jìn)行系統(tǒng)研究。在預(yù)測預(yù)警方法上，AHP評價法[13]、GARCH模型[14]、灰色GM（l，l）模型[15]、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[16]、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[17]等方法在財政風(fēng)險預(yù)警領(lǐng)域均有應(yīng)用，但未見文獻(xiàn)將之應(yīng)用到中國地方政府土地財政風(fēng)險預(yù)警研究中。

本文基于江西省2005—2014年土地財政相關(guān)數(shù)據(jù)，選用綜合體現(xiàn)主觀因素和客觀因素的AHP—熵值法[18-19]計算土地財政風(fēng)險指標(biāo)的綜合權(quán)重，進(jìn)而評估了江西省歷年土地財政風(fēng)險狀況；在此基礎(chǔ)上，采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對具有非線性特征且受到多種因素影響和制約的地方政府土地財政風(fēng)險進(jìn)行預(yù)警[20]，以期為防范和化解地方政府土地財政風(fēng)險提供理論依據(jù)和決策參考。

2 研究區(qū)概況

江西省地處長江中游，是歷史悠久的農(nóng)業(yè)大省。隨著社會經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展，城市人口的不斷增多，江西省的建設(shè)用地需求量也日益劇增，2005—2014年江西省土地出讓收入和財政收入情況如圖1所示。

圖1 2005—2014年江西省土地出讓收入和財政收入情況Fig.1 Land leasing revenue and fiscal revenue of Jiangxi Province in 2005-2014

圖1顯示，2005年江西省土地出讓收入達(dá)151.0×108元，土地出讓收入占財政收入的35.4%；2014年江西省土地出讓收入達(dá)1013.9×108元，土地出讓收入占財政收入的37.8%。在本研究時間段內(nèi)，江西省土地出讓收入與財政收入不斷上漲，土地出讓收入與財政收入的比例呈波動上升的趨勢。其中，2013年土地出讓收入占財政收入的比例最高（56.8%）；2008年的最?。?8.8%），平均每年占比接近40%?？梢?，江西省的財政收入對土地出讓收入依賴比較嚴(yán)重。

3 土地財政風(fēng)險指標(biāo)體系構(gòu)建

目前許多學(xué)者對土地財政可能引發(fā)的風(fēng)險進(jìn)行了一定研究，但未形成較為統(tǒng)一、完善的理論和框架。本文在參考土地財政風(fēng)險相關(guān)研究成果[9-11，21]的基礎(chǔ)上，根據(jù)土地財政風(fēng)險來源，綜合社會、經(jīng)濟(jì)、行政和生態(tài)等多種因素，并充分考慮這些風(fēng)險指標(biāo)之間存在的相互聯(lián)系或相互制約的影響關(guān)系來選取地方政府土地財政風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)。通過整理江西省2005—2014年相關(guān)數(shù)據(jù)，根據(jù)指標(biāo)選取的客觀性、科學(xué)性、動態(tài)性、實用性和可操作性等原則，結(jié)合江西省實際，同時考慮數(shù)據(jù)的可得性，對江西省土地財政風(fēng)險主要評估及預(yù)警指標(biāo)進(jìn)行歸納和篩選，如表1所示。

新增建設(shè)用地面積和城鎮(zhèn)化率。研究表明，1990年代以來，城鎮(zhèn)土地開發(fā)是中國城市規(guī)模擴(kuò)張的突出特征[22]，在快速城鎮(zhèn)化過程中土地財政扮演了重要的角色。一方面，土地財政促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)增長[23-24]、加快公共設(shè)施建設(shè)[25]以及城市化進(jìn)程[26-28]，另一方面城市規(guī)模的擴(kuò)張又促使土地財政規(guī)模迅速增大。

失地農(nóng)民增加量。中國城市擴(kuò)張速度不斷加快，大量農(nóng)地被征收變?yōu)榻ㄔO(shè)用地，失地農(nóng)民數(shù)量不斷攀升。盡管失地農(nóng)民得到了一定的補償，但是實際上國家所規(guī)定的征地補償標(biāo)準(zhǔn)過低，農(nóng)民不能直接參與土地收益的分配，“土地財政”間接造成了農(nóng)民利益受損[29]，甚至對部分農(nóng)民未來的生計保障造成了威脅。

商品房平均價格增長率，即當(dāng)前的商品房平均價格增長量除以上一年的商品房平均價格。一方面，土地財政拉高地價，通過價格傳導(dǎo)，造成房價快速上漲[30-32]；另一方面，土地財政助長了大眾對于房地產(chǎn)投資的熱情，造成房價過度上漲，許多富裕家庭通過投資炒房的方式，使得全社會貧富差距不斷拉大，影響社會穩(wěn)定。

表1 土地財政風(fēng)險指標(biāo)體系Tab.1 Land fiscal risk pre-warning index system

城鄉(xiāng)居民收入分化程度，即城鎮(zhèn)居民人均可支配收入與農(nóng)村居民人均純收入的占比。收入分配不均是中國貧富差距不斷加大的主要原因，現(xiàn)行的土地制度使農(nóng)村居民無法直接參與土地收益分配，進(jìn)而造成農(nóng)民收入過低；僅有的一部分失地農(nóng)民，盡管可以得到土地財政的補償，但事實上，部分安置房作為小產(chǎn)權(quán)房不能直接入市，不能進(jìn)一步分享城市發(fā)展過程中的土地財政“紅利”。因此，總體看來，土地財政盛宴之下的農(nóng)村居民與城鎮(zhèn)居民的收入分配極易出現(xiàn)兩極分化，影響社會公平。

土地市場發(fā)育程度，即招拍掛出讓土地宗數(shù)占土地總出讓宗數(shù)的比重。這一指標(biāo)體現(xiàn)的是土地市場的公平程度，高額土地出讓金是地方政府通過“招拍掛”等方式獲得的土地補償收入，招拍掛出讓土地宗數(shù)比重越大表示土地市場越公平合理，城市土地經(jīng)營水平越高。

土地出讓收入依賴度和土地直接稅收收入占比。目前中國城鎮(zhèn)化進(jìn)程以增量土地開發(fā)模式為主，但土地資源的有限性決定了土地出讓收入是難以持續(xù)的。另外，目前土地直接稅收額小、名目繁雜，且征稅成本高，對地方財政的貢獻(xiàn)很小。如果地方政府一味依靠出讓土地來增加財政收入彌補地方財政收入的不足，勢必影響當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)與社會的可持續(xù)發(fā)展。

赤字率和宏觀稅負(fù)。赤字率是衡量經(jīng)濟(jì)風(fēng)險中十分重要的指標(biāo)之一。盡管當(dāng)前中國采取平衡預(yù)算的編制方法以及轉(zhuǎn)移支付的形式彌補了地方政府賬面上的“窟窿”，但是地方政府財政收支的窘迫是不爭的事實。因此財政赤字率一定程度上可以反映土地財政經(jīng)濟(jì)風(fēng)險狀況。國家的稅負(fù)總體水平過低或過高會直接影響到經(jīng)濟(jì)運行和社會穩(wěn)定，因而合理的宏觀稅負(fù)水平對于防范化解地方政府土地財政的經(jīng)濟(jì)風(fēng)險具有重要意義。

土地違法案件數(shù)、非法占地立案數(shù)和非法占地立案涉及耕地面積占比。土地違法案件的發(fā)生，反映了地方政府土地執(zhí)法與監(jiān)督的管理水平，以及政府自身非法占地的程度。土地審批權(quán)力的下放，地方政府未批先用、邊報邊批、侵占優(yōu)質(zhì)農(nóng)田等行為已造成耕地資源大量損失。制度安排形成的巨大利益為土地尋租和腐敗滋生提供了空間，在查處的違法案件中，地方政府違法占地的問題最為突出。非法占地必然引發(fā)社會和政府的矛盾及對立情緒，造成社會動蕩，損害黨和各級政府的公信力。

人均耕地面積、耕地占比和耕地減少率。耕地生態(tài)系統(tǒng)不僅具有生產(chǎn)生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)品的功能，而且具有支撐與維持人們賴以生存的自然環(huán)境的功能。因此，耕地面積占土地總面積的比重越大，越有利于降低生態(tài)風(fēng)險。研究表明，土地財政造成耕地大量減少[23，33]，不僅威脅到了當(dāng)代人糧食保障，也損害了人類賴以生存的環(huán)境和后代的衣食來源，嚴(yán)重影響環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展。

4 地方政府土地財政風(fēng)險評估

4.1 AHP—熵值法

在預(yù)警地方政府土地財政風(fēng)險之前，需要評估土地財政風(fēng)險狀況。AHP—熵值法既結(jié)合了專家意見，又可體現(xiàn)數(shù)據(jù)固有信息[14]，能夠有效將定性問題定量化并進(jìn)行趨勢預(yù)測判斷。為此，本文采用AHP—熵值法對地方政府土地財政風(fēng)險指標(biāo)進(jìn)行衡量和評估。其算法原理是采用熵值法的差異系數(shù)對AHP權(quán)重進(jìn)行修正，得出綜合權(quán)重組合，計算公式為：

式（1）中，ω為AHP—熵值法的綜合權(quán)重，wi為層次分析法的權(quán)重，gi為熵值法的差異系數(shù)。

4.2 計算綜合權(quán)重

根據(jù)AHP—熵值法的算法原理，采用熵值法的差異系數(shù)對AHP權(quán)重進(jìn)行修正，得出江西省土地財政風(fēng)險指標(biāo)綜合權(quán)重（表2）。

表2 江西省土地財政風(fēng)險指標(biāo)綜合權(quán)重Tab.2 Synthetic weights of land fiscal risk pre-warning indexes in Jiangxi Province

4.3 確定綜合指數(shù)

式（2）中，ωi和pi分別為各指標(biāo)的權(quán)重及得分，i的取值為指標(biāo)的個數(shù)。土地財政風(fēng)險綜合指數(shù)上限為 100，下限為0，計算結(jié)果見圖2。

為了全面反映和評價地方政府土地財政中的行政、經(jīng)濟(jì)、社會和生態(tài)風(fēng)險，須進(jìn)一步確定預(yù)警綜合指數(shù)：

圖2 2005—2014年江西省土地財政風(fēng)險警情綜合指數(shù)值Fig.2 Trend of synthetic indexes of land fiscal risk pre-warning in Jiangxi Province

4.4 土地財政風(fēng)險指標(biāo)灰色關(guān)聯(lián)度分析

在應(yīng)用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)警地方政府土地財政風(fēng)險之前，課題組采用灰色關(guān)聯(lián)度分析驗證本文構(gòu)建的土地財政風(fēng)險指標(biāo)體系的科學(xué)性和合理性。對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行均一化處理之后，應(yīng)用Matlab軟件將土地財政風(fēng)險綜合指數(shù)與16個江西省土地財政風(fēng)險指標(biāo)進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)分析，結(jié)果顯示：灰色關(guān)聯(lián)度最高的指標(biāo)為土地直接稅收收入，關(guān)聯(lián)度達(dá)0.94；最低的指標(biāo)為城鄉(xiāng)居民收入分化程度，關(guān)聯(lián)度0.43；平均關(guān)聯(lián)度大于0.7，達(dá)三級精度水平。因此本文歸納和篩選的這16個指標(biāo)與土地財政風(fēng)險之間有很強(qiáng)的關(guān)聯(lián)度，符合土地財政風(fēng)險評估及預(yù)警的統(tǒng)計要求。

4.5 土地財政風(fēng)險評估

根據(jù)等分原理[34]，并參考風(fēng)險劃分的相關(guān)研究[35]，本文設(shè)定4個土地財政風(fēng)險指標(biāo)的警情區(qū)間：無警、輕警、中警、重警，對應(yīng)綜合指數(shù)區(qū)間分別為［0—25］，（25—50］，（50—75］，（75—100］。由圖2數(shù)據(jù)可評估出江西省2005—2014年土地財政風(fēng)險狀態(tài)（表3）。

綜合圖2和表3可以分析2005—2014年江西省土地財政風(fēng)險的動態(tài)變化：2005—2008年江西省土地財政總體風(fēng)險呈下降勢態(tài)，但下降速度有限；2008年后警度回升，并一直保持在中警狀態(tài)。就各子風(fēng)險系統(tǒng)而言，江西省土地財政行政風(fēng)險從2005年的中警降至2013年的無警狀態(tài)，總體呈下降趨勢；其原因可能是國家對土地違法案件的嚴(yán)厲打擊，以及相關(guān)土地政策法規(guī)的健全完善。經(jīng)濟(jì)風(fēng)險和社會風(fēng)險在本文時間段內(nèi)基本處于中警狀態(tài)，說明江西省對土地財政的嚴(yán)重依賴造成較大的社會和經(jīng)濟(jì)風(fēng)險。生態(tài)風(fēng)險警度從2005年的輕警突升到2006年的重警，隨后有所下降，但到2012年之后警度又回升至中警狀態(tài)。本文反映生態(tài)風(fēng)險的兩個指標(biāo)均與耕地直接相關(guān)，因此說明江西省土地財政的高度依賴可能是以嚴(yán)重破壞耕地為代價的。

表3 江西省2005—2014年土地財政風(fēng)險狀態(tài)Tab.3 The situation of land fiscal risk in Jiangxi Province from 2005 to 2014

圖3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.3 Neural network structure of RBF

5 地方政府土地財政風(fēng)險預(yù)警

5.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

RBF（Radial Basis Function）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種性能良好的三層前饋網(wǎng)絡(luò)[36]，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)見圖3所示。它具有極強(qiáng)的自適應(yīng)性和泛化能力，能以任意精度逼近任一連續(xù)函數(shù)，且無局部極小點[37]。因此，可以快速挖掘和學(xué)習(xí)輸入樣本數(shù)據(jù)本身之間的聯(lián)系，然后找到地方政府土地財政各風(fēng)險指標(biāo)與土地財政風(fēng)險狀態(tài)之間的非線性映射關(guān)系。

根據(jù)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理，將輸入的各風(fēng)險指標(biāo)的綜合指數(shù)XN，通過一個激活函數(shù)轉(zhuǎn)換到隱含層空間，并通過學(xué)習(xí)算法確定網(wǎng)絡(luò)權(quán)向量W= （W1，W2，…，WN）T∈Rn和閾值θ∈R1，由此，網(wǎng)絡(luò)的輸出模型為[38]：

式（3）中，Yj為輸出層中第j個輸出年份的輸出值。

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層的徑向基激活函數(shù)通常采用高斯函數(shù)，其表達(dá)式為：

由此可得RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出，即地方政府土地財政風(fēng)險預(yù)警模型為：

式（5）中，Yj為第j年土地財政風(fēng)險的狀態(tài)，Wi為網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，‖·‖為歐式范數(shù)，xn為第n個訓(xùn)練年份的數(shù)據(jù)，ci為隱含層節(jié)點的中心，σ為高斯函數(shù)的方差。

5.2 地方政府土地財政風(fēng)險RBF模型的測試

根據(jù)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的工作原理，應(yīng)用Matlab 2014a軟件的newrbe函數(shù)和sim函數(shù)設(shè)計程序，以新增建設(shè)用地面積等16個江西省土地財政風(fēng)險指標(biāo)的綜合指數(shù)作為輸入樣本，分別用X1，X2，…，X16表示；將江西省土地財政風(fēng)險狀態(tài)（無警、輕警、中警和重警）作為網(wǎng)絡(luò)輸出，并分別用Y1= （1，0，0，0）、Y2= （0，1，0，0）、Y3= （0，0，1，0）、Y4= （0，0，0，1）表示，由此構(gòu)造一個單風(fēng)險輸出的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)土地財政風(fēng)險預(yù)警模型。

選擇江西省前7組土地財政風(fēng)險指標(biāo)數(shù)據(jù)（2005—2011年）為訓(xùn)練樣本，進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)模擬與仿真，經(jīng)實際訓(xùn)練，反復(fù)調(diào)試網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，得到模型的最佳訓(xùn)練誤差值為1.5533e-32，該誤差幾乎為0，說明網(wǎng)絡(luò)的輸出能很好地逼近非線性函數(shù)Yj，即該RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地方政府土地財政風(fēng)險預(yù)警模型具有極好的擬合能力。

為檢驗網(wǎng)絡(luò)的實際預(yù)測效果，選取后3組土地財政風(fēng)險的相關(guān)數(shù)據(jù)（2012—2014年）作為網(wǎng)絡(luò)的測試集，檢驗結(jié)果見表4。

表4 網(wǎng)絡(luò)測試結(jié)果Tab.4 The results of network test

由表3和表4可知，測試集3個年份土地財政風(fēng)險狀態(tài)全部預(yù)測成功，準(zhǔn)確率達(dá)100%。由此表明，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以對地方政府土地財政風(fēng)險進(jìn)行精確預(yù)測。

5.3 土地財政風(fēng)險預(yù)警模型穩(wěn)定性分析

為了避免由訓(xùn)練集和檢驗集的選取而造成的網(wǎng)絡(luò)預(yù)測誤差，本文另外設(shè)計了2組不同的訓(xùn)練集和檢驗集，以進(jìn)一步測試RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測地方政府土地財政風(fēng)險的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

設(shè)計一：等距選取4組樣本數(shù)據(jù)（2005年、2008年、2011年和2014年）作為網(wǎng)絡(luò)的測試集，剩下6組樣本數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練集。

設(shè)計二：隨機(jī)選取3組樣本數(shù)據(jù)（2006年、2010年和2012年）作為網(wǎng)絡(luò)的測試集，剩下7組樣本數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練集。

結(jié)果顯示，設(shè)計一的測試集只有2008年預(yù)測失敗，其他全部預(yù)測成功，準(zhǔn)確率為75%。分析其預(yù)測失敗的原因，可能是訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)大都集中在中警（0，0，1，0）狀態(tài)，而處于輕警（0，1，0，0）狀態(tài)的數(shù)據(jù)則相對不足，導(dǎo)致RBF網(wǎng)絡(luò)未能得到足夠的訓(xùn)練，以致網(wǎng)絡(luò)把原本為輕警狀態(tài)誤判為中警。設(shè)計二的測試集全部預(yù)測成功，準(zhǔn)確率為100%。綜合分析以上預(yù)測結(jié)果可知，基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地方政府土地財政風(fēng)險預(yù)警模型，對江西省土地財政風(fēng)險預(yù)警時，總的誤判個數(shù)為1個，誤判率為10%，預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)90%，進(jìn)一步表明RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有較高的穩(wěn)定性，可以很好地對地方政府土地財政風(fēng)險進(jìn)行預(yù)警。

5.4 土地財政風(fēng)險預(yù)警

應(yīng)用已建立的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)警模型，分別對江西省2017—2019年土地財政風(fēng)險進(jìn)行預(yù)警，其預(yù)警結(jié)果均為（0，0，1，0），即預(yù)測2017—2019年江西土地財政風(fēng)險處于中警狀態(tài)。其結(jié)果表明：近10年來，江西省地方政府對土地財政的嚴(yán)重依賴未能得到根本性的轉(zhuǎn)變，并且在未來3年內(nèi)仍會維持較高風(fēng)險狀態(tài)。這與土地利用方式不合理、城市快速擴(kuò)張、工業(yè)快速發(fā)展等因素有著重要聯(lián)系。

因此，政府相關(guān)部門應(yīng)采取積極措施降低土地財政帶來的風(fēng)險，具體政策建議有：（1）加強(qiáng)建設(shè)用地集約利用，科學(xué)配置項目用地，盤活存量建設(shè)用地；（2）優(yōu)化調(diào)整地方政府的財政稅收結(jié)構(gòu)，特別是土地直接稅收收入占財政收入的比重；（3）嚴(yán)格控制城鎮(zhèn)人口的增長和規(guī)范土地交易市場，抑制樓市的泡沫增長；（4）強(qiáng)化土地監(jiān)測系統(tǒng)的建設(shè)，通過實地踏勘和遙感等綜合手段，堅決打擊土地違法行為；（5）加強(qiáng)土地執(zhí)法力度，嚴(yán)格控制建設(shè)用地占用耕地；（6）積極推進(jìn)地方特色經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)建設(shè)，增加地方政府收入的多樣性。

6 結(jié)論

2005—2008年江西省土地財政總體風(fēng)險呈下降勢態(tài)，但2008年后警度隨即回升，并一直保持在中警狀態(tài)。就各子風(fēng)險系統(tǒng)而言，江西省土地財政行政風(fēng)險從2005年的中警降至2013年的無警狀態(tài)，總體呈下降趨勢；其原因可能是國家對土地違法案件的嚴(yán)厲打擊，以及相關(guān)土地政策法規(guī)的健全完善。經(jīng)濟(jì)風(fēng)險和社會風(fēng)險在本研究時間段內(nèi)基本處于中警狀態(tài)，說明江西省對土地財政的嚴(yán)重依賴造成較大的社會和經(jīng)濟(jì)風(fēng)險。生態(tài)風(fēng)險警度從2005年的輕警突升到2006年的重警，隨后有所下降，但到2012年之后警度又回升至中警狀態(tài)。本文反映生態(tài)風(fēng)險的兩個指標(biāo)均與耕地直接相關(guān)，因此說明江西省土地財政的高度依賴可能是以嚴(yán)重破壞耕地為代價的。

本文以江西省地方政府土地財政風(fēng)險指標(biāo)綜合指數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)輸入，土地財政風(fēng)險狀態(tài)作為網(wǎng)絡(luò)輸出，構(gòu)建了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)警模型，并對江西省土地財政的風(fēng)險狀態(tài)進(jìn)行學(xué)習(xí)模擬與仿真預(yù)測。測試結(jié)果表明，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型擬合準(zhǔn)確率高，穩(wěn)定性強(qiáng)，預(yù)測結(jié)果總體符合江西省實際，能夠基本反映江西省土地財政風(fēng)險的整體狀態(tài)，說明RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是地方政府土地財政風(fēng)險預(yù)警的有效方法之一。

通過本文已建立的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，預(yù)測江西省2017—2019年土地財政風(fēng)險均處于中警狀態(tài)，說明未來3年江西省地方政府將繼續(xù)面臨著較大的土地財政風(fēng)險，亟需采取相關(guān)措施來防范，如科學(xué)制定長期的用地規(guī)劃，提高土地集約利用度；優(yōu)化調(diào)整政府的財政稅收結(jié)構(gòu)；嚴(yán)格規(guī)范土地交易市場，保證市場交易公開透明；完善相關(guān)法律法規(guī)及監(jiān)測系統(tǒng)建設(shè)，加強(qiáng)土地執(zhí)法監(jiān)督；倡導(dǎo)地方發(fā)展多元化特色產(chǎn)業(yè)，提高地方政府收入的多樣性等。

本文存在預(yù)警指標(biāo)體系考慮不夠周全、部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失或難以獲取等因素，可能會影響RBF模型對地方政府土地財政風(fēng)險的成功預(yù)測，這些有待后續(xù)研究進(jìn)一步完善。

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A Study on Risk Evaluation and Pre-warning of Local Government Land Finance

ZOU Xiu-qing1, MO Guo-hui1, LIU Yang-qianyu1, LIU Guang-cheng2, CHEN Hong-yan1
（1. College of Tourism and Urban Management, Jiangxi University of Finance and Economics, Nanchang 330032, China;2. China Land Surveying and Planning Institute, Beijing 100035, China）

The purposes of this study are 1) to evaluate the risk of land finance in Jiangxi Province by applying AHP-entropy method to calculate comprehensive weight of the local government land fiscal risk index; 2) to establish prewarming model based on RBF neural networks to simulate and analyze the situation of land fiscal risk in Jiangxi Province by taking the comprehensive index of local government land fiscal risk as the network input and the state of land fiscal risk as the output. The methods employed are AHP- entropy method and RBF neural networks. The results show that:1)In 2005-2014, the overall risk of land finance in Jiangxi Province fluctuated on moderate alarm. In terms of each risk subsystems, the administrative risk generally showed a slight downward trend. Economic and social risk stayed in moderate alarm basically during the study period. As for ecological risk, the warning degree jumped to heavy alarm in2006 from light alarm in 2005.Although it declined subsequently, warning degree rebounded to moderate alarm after 2012. 2) RBF neural networks model shows its high simulation accuracy and stability,and its prediction results are in accordance with actual situation of Jiangxi Province, which can reflect the overall state of land fiscal risk. It is predicted that the fiscal risk state of Jiangxi Province from 2017 to 2019 is still in the moderate alarm. In conclusion, the land fiscal risk of Jiangxi will stay in moderate alarm in the next three years. So effective measures should be taken to avoid and reduce the risk immediately. Besides, RBF neural networks model is one of the effective methods to predict the land fiscal risk of local governments, which can provide theoretical basis and decision reference for preventing and mitigating local governments land fiscal risk.

land economy; land finance; risk evaluation; risk pre-warning; AHP-entropy method; RBF neural networks;Jiangxi Province

F301.3

A

1001-8158（2017）09-0070-10

10.11994/zgtdkx.20171025.151350

2017-06-13；

2017-08-05

江西省自然科學(xué)基金項目（20171BAA208016）；國家社會科學(xué)基金重點項目（13AGL007）。

鄒秀清（1973-），男，江西廬山人，教授，博士生導(dǎo)師。主要研究方向為土地經(jīng)濟(jì)與制度。E-mail: zxq888@263.net

莫國輝（1992-），男，廣東封開人，碩士研究生。主要研究方向為土地經(jīng)濟(jì)。E-mail: 975125329@qq.com

（本文責(zé)編：戴晴）