地方政府土地财政风险评估及预警研究

摘要：

研究目的:运用AHP-熵值法计算地方政府土地财政风险指标的综合权重,评估江西省土地财政风险状况;以地方政府土地财政风险指标综合指数作为网络输入,土地财政风险状态作为网络输出,构建RBF神经网络预警模型,并对江西省土地财政的风险状态进行学习模拟及预警分析.研究方法:AHP-熵值法;RBF神经网络模型.研究结果:(1)2005—2014年,江西省土地财政总体风险在中警状态波动.就风险子系统而言,江西省土地财政行政风险总体呈下降趋势;经济风险和社会风险在本研究时间段内基本处于中警状态;生态风险警度从2005年的轻警突升到2006年的重警,随后有所下降,但到2012年之后警度又回升至中警状态.(2)RBF神经网络模型拟合准确率高,稳定性强,模拟结果符合江西省实际,能够基本反映江西省土地财政风险的整体状态.研究结论:2017—2019年江西省的土地财政风险预测位于中警状态,亟需采取相应的防范措施规避和降低风险;RBF神经网络模型是预警地方政府土地财政风险的有效方法之一,可为防范和化解地方政府土地财政风险提供理论依据和决策参考.

关键词：土地经济、土地财政、风险评估、风险预警、AHP-熵值法、RBF神经网络、江西省

所属期刊栏目：31

分类号：F301.3(农业经济理论)

资助基金：江西省自然科学基金项目20171BAA208016;国家社会科学基金重点项目13AGL007

在线出版日期：2018-01-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：70-79