我国地方政府债务风险测度、区域差距及分布动态

李 程，赵千淇

（1. 天津工业大学经济与管理学院，天津 300387；2. 清华大学深圳国际研究生院，广东深圳 518055）

一、引言

近年来，我国政府性债务余额不断增多，引起了全社会对于政府债务风险的关注。虽然目前我国地方政府债务风险总体可控，但是东、中、西部经济发展不平衡，随着经济运行在不同地区之间的分化，部分地区政府债务风险不断地累积加剧，如不及时采取综合的管控措施，局部地区的债务风险甚至可能成为系统性风险，阻碍我国经济社会的持续发展。

刘尚希和蒋毅（2021）［1］认为，区域的空间差异是地方政府债券分配额度的重要参考，这涉及效率与公平的权衡。欠发达地区偿债风险大，如果控制风险，应该减少债券额度配置，这会导致区域差距扩大，但如果增加对欠发达地区的配置，又会导致地方债务风险扩大，故中央对地方政府债券的分配应通过风险权衡和组合实现公共风险最小化。

因此，要深入全面认识地方政府债务扩张的本质、来源和区域差异，应该关注各个区域政府债务风险的差距变化趋势，权衡对各个区域债务发行的控制，这是防范化解地方债务风险的前提。在此基础上，基于全局的视角构建防范化解地方政府债务风险的长效机制，深入实施地方政府债务的区域联合治理，以期构建全国地方政府债务风险的协同治理体系。

从已有的文献来看，测算地方政府债务风险的方法大致分为两类：第一类是通过构建评价指标体系，计算各地方政府的综合评价值，构建预警模型，进行实证分析。此类包含多元统计分析法（郭玉清，等，2015）［2］、层次分析法（沈雨婷，等，2019）［3］等，主要给出在临界值或预警线下的排序评估，而无法给出违约概率。第二类是通过计算出地方政府的违约概率，从而进行地方政府债务违约风险的评估。主要采用的方法是KMV模型（刘慧婷，等，2016）［4］。但是，不论从什么角度估算出来的地方政府债务数据，总会与真实的负债总额存在误差。随着我国债券市场不断地完善，相比估算地方政府债务，债券的数据更加的精确与全面。刁伟涛等（2019）［5］认为，新巴塞尔资本协议中内部评级法对于信用风险的测度思路更可取，将其中的违约概率、违约损失率和期望损失等概念引入，构建并估计了债务违约概率模型。本文借鉴他们的方法对我国地方债务风险进行测度。

由于我国区域发展不均衡，根据孙荣臻（2021）［6］的研究，将我国分为东、中、西三部分，从整体看，我国地区间经济发展的绝对差距在持续扩大，但相对差距在缩小。我国区域发展不平衡，地方政府债务风险也存在区域差异，其中局部风险产生的外溢效应和传染效应值得我们关注。刘骅和卢亚娟（2016）［7］指出，债务风险的“双羊群”“特斯拉”及“顺周期”效应使债务风险不断集聚。郑威等（2017）［8］从税收竞争与引资竞争两个维度刻画地方政府竞争水平，发现相邻地区的地方政府竞争对本地区地方债务规模存在显著的空间溢出效应。王术华（2017）［9］研究表明，地方政府债务、地方财政压力与地方政府支出竞争均呈现一定的空间正相关特征。吴健梅等（2018）［10］发现当前地方政府债务风险有趋稳态势，但空间分布的聚集特征以及溢出效应会影响债务治理问题。王周伟等（2019）［11］构建公共经济风险价值模型，分析了地方政府债务风险形成的高度复杂网络关联特征。李方方等（2020）［12］研究表明了省级地方政府债务持续期具有显著的较强个体异质性和较弱空间关联性。根据钟腾等（2021）［13］的研究，证实地方政府主动发行债务具有明显的“同群效应”，经济发展水平较低的地区更喜欢跟随模仿经济发展水平较高的区域发债。

基于以上研究，学术界已对债务风险的外溢效应与传染效应进行了深入探讨，主要使用的方法是空间计量经济学，但对于地方政府债务风险的地区差距与空间分布动态演进的研究相对较少。对于政府债务风险，不能只考虑某个地区风险的溢出效应，还要从整体的角度研究各个区域债务风险之间的关联性，加强区域间的联防联控，共同治理防范风险。沈丽和刘媛（2020）［14］选取全球35 个主要经济体，采用Dagumm 基尼系数分解方法来考察全球政府债务扩张的地区差异及其来源问题，同时利用空间Kernel 密度方法估计全球政府债务的分布动态演进，考察了债务的空间溢出效果。

本文借鉴刁伟涛等（2019）［5］的债务违约概率模型，利用发行利率、信用利差等债券市场的数据，计算出全国31 个省份（不含港、澳、台地区）地方政府在2015—2020 年的违约概率，然后针对地区差异性，基于以上计算出的违约概率，测算分析我国地方政府债务的分布特征及随时间空间变化的趋势，勾画出我国区域债务风险的演化全景图，最后给出有效防范化解债务风险的政策建议。

本文的创新之处有两点：其一，使用基尼系数和核密度估计方法来测度各个区域地方政府债务风险的差距和动态演化过程，使政府债务的差异性有一个更清晰的展示；其二，揭示了各个区域政府债务风险的收敛趋势及背后的机理，发现了各区域政府债务扩张分布不同时期的异质性特征，有助于为各个区域政府债务的协同治理提供理论依据。

二、政府债务风险区域差距和空间演化的理论机制

风险意味着不确定性，可能获得收益，也可能遭受损失。政策导向、外部冲击等很多因素都可能会影响地方政府债务风险差距的程度。政府债务风险的区域差异及演进本质上是政府财政能力和债务使用效率的地区差异，风险的空间特征反映出我国各个区域发展的趋势。对此，研究政府债务风险的空间演化，应该从差距扩大和缩小两个角度予以解释。

（一）地方政府债务风险差距扩大的影响因素

1.财政能力不同

我国各个地方政府的财政能力有所不同，使之对债务的负担能力也有所不同。在未来我国城镇化率继续提高，而新型城镇化建设需要大量的资金进行基础设施、公共服务等，这主要依靠地方政府的投入，使得政府债务提高。同时由于“财权”与“事权”的不匹配，加重了地方政府的资金压力，加大了地方政府债务风险（陈宝东、邓晓兰，2017）［15］。

2.市场发展水平不同

不同区域市场化程度不同，市场化程度较高的区域，对政府负债行为的约束相对较强，而且市场化程度高的地区居民企业收入与政府税收较高，债务风险相对较低，反之则较高。根据毛捷、黄春元（2018）［16］的研究，东部地区在财政收入、产业结构、房地产业发展以及城市群等方面占有优势，具有较高的债务耐受性。相比经济发展水平较高的东部地区，在中西部和东北地区，随着债务规模的持续扩大，地方政府举债更容易对当地经济增长产生抑制效应。

3.逐底竞争水平不同

在GDP 增长考核的压力下，某些地方政府官员为了政绩，大量举借债务发展地方经济，同样会导致政府债务风险的积累。各地区为了争夺资源进行逐底竞争，但欠发达地区如果采取减税方式来招商引资，则会加重政府的债务负担。根据洪源等（2020）［17］的研究发现，地方税收竞争或公共投资竞争都促进债务增速和空间外溢，使得地方主动扩大债务规模。其中，东部发达地区集聚效应比较强，不再以低税负为重要竞争方式，而中、西部地区仍主要通过税收优惠的方式吸引资本，同时，公共投资竞争由于其直接性，我国各地方都更普遍使用，但也导致债务绩效下降。

（二）地方政府债务风险差距缩小的影响因素

1.空间资源配置效率

根据陆铭等［18-19］的研究，我国存在资源的空间错配问题，政府人为地将大量资源向中西部转移，造成当地政府杠杆率和房价收入比提高，这显然会加大该地区的债务风险。空间错配的关键原因是要素市场的扭曲。东部地区人口流入导致房价上升，中西部地区人口流出同时投资增加，导致政府债务增加。要素市场的扭曲是导致区域风险差距的重要原因，要素市场的完善则是差距变化的原因，如果要素价格在各个区域有趋同的趋势，就会使债务风险差距有所收敛。同时，财政的转移支付如果能够有效实现产业优化布局，提高中西部地区的资本回报率，并使得财政支出向民生领域倾斜，会有利于政府债务风险的降低，风险差距缩小。

2.区域协调发展战略

为解决我国区域发展不平衡的问题，近些年来形成了“四大板块+四大战略+两大引领区”的区域发展战略体系。“四大板块”即“西部开发、东北振兴、中部崛起、东部率先”总体战略，“四大战略”即“‘一带一路’倡议、京津冀协同发展、长江经济带发展、黄河流域生态保护和高质量发展”战略，“两大引领区”即“粤港澳大湾区建设和长三角一体化发展”。区域发展战略的发展与完善更是不断突破地方政府间的行政壁垒，不仅促进各个地方政府进行合作，同时鼓励不同地区非政府组织、企业和居民之间进行交流合作，这将有利于区域间的协同发展，缩小地区差距（张可云、何大梽，2019）［20］。

3.政府债务风险的空间关联

某个区域的政府债务发生违约，会波及其他区域，这也可能导致政府债务风险的收敛与趋同。胡才龙、魏建国（2021）［21］研究了债务置换期内（2015—2018 年）地方政府债券风险的空间网络连通性、关联性和通达性，发现地方政府债券风险具有显著的收敛特征，各省份之间债券风险差异性逐步在缩小，体现出债务置换政策的效果，使得债务风险显性化。发达省份如果产生债券风险，将会冲击其他省份，导致其他省份产生债券风险。中西部地区对其他省份辐射相对较弱，但是随着国家对中西部地区发展的支持力度进一步加大，中西部地区产业转型升级不断加快、金融体系不断完善和对外开放水平不断提高，促进财政收入能力进一步改善，与东部地区风险差距加快缩小，收敛速度加快。

总之，各个区域的债务风险差距是由各个因素共同作用形成的，既有扩大的可能，也有缩小的可能，最终结果取决于各种力量的对比。从当前我国的现实情况看，随着区域发展协调性的加强和债券市场流动性的提高以及各地方城镇化建设的开展，尽管各区域之间的经济发展水平差异性仍然比较大，但政府债务风险的空间关联性不断增强，溢出效应增大、差距缩小的趋势更占主导地位。本文提出如下假说：

假说1：我国各个区域之间政府债务风险的差距具有缩小的趋势。

同时，由于我国东、中、西各区域的差异比较大，在区域内部的债务风险差距有所不同。东部地区虽然空间关联性强、财政能力强，市场发展水平较高，对债务的承受能力强，但经济竞争也比较激烈，风险差距具有较大波动性，中西部地区政府债务风险则相对平稳。东部区域的一体化趋势也相对明显，各省市债务风险的溢出效应更大，由此提出假说2：

假说2：东部地区的政府债务风险差距波动比较大，中西部风险差距比较平稳。

下面从实证角度来计算和分析各省市政府债务风险的分布和演化状况。

三、地方政府债券违约概率测算

2015 年后，地方政府具有了发行债券的权力，也就具有了债券违约的可能。沈沛龙等［22］、刁伟涛等［5］根据新巴塞尔协议，推出了对信用风险估值的内部评级法（IRB），内部评级法包含三个重要的基础指标：违约概率（PD）、违约损失率（LGD）、违约风险暴露（EAD），并基于这三个指标计算出预期损失（EL）。

违约概率（PD）是指未来一段时间内借款人发生违约的可能性，违约损失率（LGD）是指一旦债务人违约，预期损失占风险暴露总额的百分比；违约风险暴露（EAD）是指对某项债务人发生违约时预期表内和表外项目的风险暴露总额。

cs为信用利差，等于地方政府发行债券的票面利率（rb）减去相同期限的无风险利率（rf）。

根据无套利原则，投资地方政府债券的预期收益率等于投资无风险资产的收益率，p为债券违约概率，Dg为债券违约损失率：

由式（2）和（3）可以得出式（4）：

由此，只要获取信用利差、地方政府发行债券的票面利率以及债券违约损失率的数据，我们就可以求得地方政府违约概率。

由于信用利差等于地方政府发行债券的票面利率（rb）减去相同期限的无风险利率（rf），因此，本文选用国债的收益率作为无风险利率，从中国债券信息网中获取2015—2020 年中债国债收益率曲线标准期限信息，按照不同期限的国债利率和不同的年份分别计算平均利率，由此计算出2015—2020 年期限分别为2、3、5、7、10、15、20、30 年期的国债收益率。本文需要计算出i省份在t年的违约概率，根据式（4）则需要得到i省份在t年信用利差均值（csit）、票面利率均值（rb,it），所以需要将i省份在t年所发行的全部债券的信用利差（csit,j）、票面利率（rb,it,j）加权平均得到i省份在t年的信用利差均值（csit）、票面利率均值（rb,it），权重为单一债券发行规模（scaleit,j）占i省份在t年总发行规模（scaleit）的比重。

根据式（4）可以看出，为了计算出违约概率，还需要得到违约损失率（Dg），因为我国地方政府债券尚未出现违约的情况，根据历史数据无法直接得出地方政府发行债券的违约损失率，所以本文选用中国企业债券违约损失率来代替地方政府债券的违约损失率。根据光大证券和中金公司的中国企业债券违约数据，估算得到地方政府债券的违约回收率分别为86.08%和68.2%，二者取平均值为77.14%，因此相应地方政府债券的违约损失率为1-违约回收率=22.86%。

本文的数据均来源于Wind 数据库，获取全国各个地方政府在2015—2020 年所发债券的全部数据。需要说明的是，深圳、厦门、青岛、大连、宁波和新疆建设兵团单独发行了债券，本文将这些城市的数据都并入所在省的债券数据中。同时根据地理位置与经济发展状况将我国31 个省份（不含港、澳、台地区）划分为东、中、西三大部分，最终形成全国31 个省份在2015—2020 年间发行的债券数据，根据式（4）计算所得全国31个省份在2015—2020 年估计的平均违约概率，如图1 所示：

图1 我国2015—2020年各省平均债券违约概率（%）

由图1 可以明显地看出，地方政府债券违约概率总体呈现倒U 型的趋势，在2017 年后债务风险呈下降的情况。

需要注意的是，本文中政府债务风险是用债券风险进行衡量的，政府的债务不仅包括债券，还有其他形式，因此，本文中的测度结果认为债务风险下降是从债券角度来说明的。由于非债券债务量相对较少，所以用债券风险来表示债务风险。

但是，我国各省的政府债务风险具有明显的异质性，如图2 所示：

图2 我国各省2015—2020年的平均债券违约概率（%）

图2是2015—2020 年各省的平均债务违约概率，可以发现，北京、上海、江苏、浙江、山西、西藏的平均债务风险比较低，天津、辽宁、海南、湖北、陕西、内蒙古的债务风险相对较高。各个省之间的债务风险差距还是比较明显的。因此，有必要对地方政府债务风险的地区差距展开研究。

四、基于基尼系数的各区域政府债务风险差距分析

（一）Dagum 基尼系数及其分解方法

本文采用Dagum 基尼系数及其分解方法［23］对我国地方政府债务风险的地区差距进行探究。基尼系数的值越大，表示地区差距越大。该基尼系数的具体定义为：

在式（5）中，k表示总的地区个数，i、r表示地区内省份的个数，nj和nh分别表示j和h地区内省份个数，yji（yhr）表示地区j（h）中一个省份的地方政府债务风险，n表示省份的个数，即31 个省，yˉ表示地方政府债务风险的平均值。在进行基尼系数分解前，应按照各地区地方政府债务风险的均值对地区进行排序，如式（6）所示：

根据式（6），依照东、中、西三个地区地方政府违约概率的均值进行排序。其中基尼系数可以分解为三个部分：地区内差异的贡献Gw、地区间差距的贡献Gnb、超变密度的贡献Gt，它们之间的关系满足G=Gw+Gnb+Gt。

（二）地方政府债务风险的基尼系数分解

1. 地方政府债务风险总体区域差距及其演变过程

为了刻画全国地方政府债务风险的地区差距，我们选用Dagum 基尼系数及其按子群分解的方法，数据选用上文计算的我国2015—2020 年全国31 个省份地方政府违约概率的估计值，同时按照东部地区、中部地区和西部地区测算2015—2020 年全国地方政府债务风险的基尼系数，如表1 所示。

表1 全国地方政府债务风险的地区基尼系数及其分解结果（%）

在2015—2020 年期间我国地方政府债务风险总体地区差距不断缩小，虽在2020 年总体债务风险差距较2019 年上升了一些，但从整体而言仍是下降的趋势（见图3）。

图3 全国地方政府债务风险的总体地区差距的演变

2.地方政府债务风险区域内差距及其演变趋势

从图4 可以看出，2015—2020 年，东部、中部、西部区域内地方政府债务风险差距整体呈现不断下降的趋势。2015 年，这三个区域的区域内债务风险的差距相差大，但到了2019—2020年，这三个区域内债务风险的差距十分相近。说明在2015—2020 年期间，三个区域在区域内债务风险差距上普遍呈下降趋势，同时三个区域在区域内债务风险差距上的差异逐渐缩小。

图4 东中西三大区域内地方政府债务风险的差距

3. 地方政府债务风险区域间差距及其演变趋势

如图5 所示，从整体上看来，我国地方政府债务风险的地区间差距呈现下降的趋势，地区间的差距逐渐缩小，即东中西部的政府债务风险趋于一致性。2015 年，东部与中部之间的地方政府债务风险差距最大，东部与西部之间的地方政府债务风险差距最小，但到了2019—2020 年三个地区间的债务风险差距都非常小且几乎一致，同样印证了前面总体上的结论。

图5 我国地方政府债务风险地区间差距及演变过程

4. 我国地方政府违约风险的地区差距来源及其贡献率

由图6 可以明显地看出，超变密度对我国总体地方政府债务风险地区差距的贡献率最高，超变密度的贡献率曲线与地区间差距的贡献率曲线波动较大，近似关于地区内差距的贡献率曲线对称，地区内差距的贡献率曲线非常平缓，基本没有什么变化。超变密度对总体债务风险差距的贡献率大，意味着我国在地方政府债务方面缺少足够的统筹协调治理，在未来我国要加大对不同省份地方政府债务风险的统筹协调管理，来减少超变密度对总体债务风险差距的贡献率。

图6 我国地方政府债务风险地区差距贡献率及演变趋势

总之，我国总体地方政府债务风险差距逐年降低，东、中、西三个区域内和区域间的债务风险差距也在逐渐降低，且趋近于相同的水平，反映出区域经济差距的缩小，但是，也可能存在债券定价不合理，债券发行额度配置不合理的问题。债券风险是由利差决定的，利差越大，风险越高，如果各个区域债券利差相似，虽然风险趋同，但没有反映出当地的特殊性。同时，欠发达地区的债券发行额度应该有所倾斜，有利于促进当地的经济发展，但可能造成债务风险上升，此时，区域间债务风险差距缩小反而可能说明债券发行额度没有合理配置。因此，也不能由于发现风险差距缩小，就可以认为各个区域的债券市场已经发展成熟，目前仍然存在债券市场不完善的问题。另外，在贡献率方面，超变密度的贡献率占总体地方政府债务风险差距的主要部分，反映出我国缺少对地方政府债务风险的统筹协调治理。

（三）地方政府债务风险差距影响因素的实证分析

1.变量选取与指标来源

本文采用固定效应模型对地方政府债务风险差距影响因素进行实证研究，结合本文第二部分理论机制，选取基于基尼系数计算的2015—2020 年债务风险差距的对数作为被解释变量，财政分权、官员晋升激励、城镇化、土地财政、预算软约束以及税收收入这六个指标作为解释变量。被解释变量数据来源于中经网统计数据库和同花顺金融数据终端以及国家统计局数据库。

其中，财政分权（finance）指标选取参考何涌、陈梦颖（2020）［24］，选用省级财政支出（收入）/全国的财政支出（收入）表示，官员晋升激励（official）选取各省份固定资产投资额与各省份GDP 之比对该变量进行衡量［25］，城镇化水平（urban）可定义为城镇常住人口数/总常住人口数，预算软约束（buget）指标表示为地方政府本级预算支出—本级决算收入，选用土地出让金（land）来衡量土地财政，税收收入为tax。

各个解释变量的描述性统计结果见表2。

表2 各解释变量的描述性统计

从描述性统计结果可以看出，预算软约束、土地财政和税收收入变量的标准差比较大，说明他们在各个区域的差异性还是比较大的。

2.计量经济学分析

使用固定效应模型，以基尼系数为被解释变量，分总体、东中西部和东中部差距、东西部差距及中西部差距7 个基尼系数进行回归，结果如表3 所示。

表3 各因素对政府债务风险差距的影响研究

由于各解释变量基本上都是显著的，可知地方政府债务风险差距的各个层面与这六个解释变量均相关。同时财政分权和官员晋升激励对地方政府债务风险差距产生正向影响，城镇化、预算软约束、土地财政和税收收入对地方政府债务风险差距产生负向影响。总的来看，六项指标影响的叠加最终导致2015—2020 年间总体上和各区域及区域间的地方政府债务风险差距减小。

各个指标的影响差异性如下：

第一，财政分权促进风险差距加大，地方政府“财权”与“事权”的不匹配，不断加重地方政府的资金压力，迫使之举债，加大了地方政府债务风险，同时由于各区域的财政能力不同，基础设施投入不同，导致各地债务风险出现差距，财政分权程度变大导致区域间风险差距加大，但对东部和西部内部差距的影响不显著，这个指标近些年没有明显变化，也说明对风险差距的影响较小。对东西部的基尼系数影响不显著，对中西部基尼系数的显著影响要大于东中部，说明财政分权在中西部之间的债务风险差异的增加上起了更为重要的作用。

第二，官员晋升激励同样会导致地方政府债务风险的积累，各地区官员逐底竞争水平不同，导致各地区地方政府债务风险差距变大，但是近些年来这个指标在下降，说明官员晋升的方式有所转变，使得风险差距缩小。这个指标对中部债务风险的影响最大，其次是东部，再次是西部，对东中部债务风险差异的影响大于东西部和中西部，说明官员晋升激励问题在中部地区更为明显。

第三，城镇化水平用以衡量要素流动对地方政府债务风险差距的影响，城镇化水平越高，要素在各区域间的流动就越充分。城镇化对西部及中西部、东西部差距有明显的降低作用，而且对西部的影响更大，说明城镇化有利于欠发达地区风险差距降低。

第四，预算软约束、土地财政都会导致地方政府债务风险的溢出，根据前面的理论分析，这两个指标增加也会使得风险差距缩小，而这两个指标逐年上升，也反映出政府债务风险仍然存在，债务的风险溢出效应仍然需要警惕，尽管他们降低了风险差距。

第五，预算软约束对东部地区债务风险和东中部风险差异的影响最大，说明东部地区预算软约束问题是比较严重的；土地财政对中部地区债务风险和东中部、中西部地区风险差异的影响比较大，说明土地财政问题在中部地区的债务风险形成过程中起了比较重要的作用。

第六，税收的变化导致要素在区域间流动，税收收入提高反映出资源配置更合理，区域协调度提高，也使得风险差距减小。税收对中部地区债务风险和中西部地区风险差异的影响比较大，说明中部地区税收上升对缓解债务风险是有比较明显的正面作用的。

综上所述，计量分析结果能够解释前面理论分析中债务风险差距变化的原因，地方政府债务风险差距缩小的变化趋势是能够得到有效诠释的。

五、基于核密度估计的地方政府债务风险演化分析

（一）核密度估计方法

核密度估计法是一种非参数检验的方法，该方法起源于地理学第一定律，即距离越近的事物关联越紧密，与核心要素越近的位置获取的密度扩张值越大，体现了空间位置的差异性以及中心强度随距离衰减的特性（王俊珏，等，2019）［26］。本文利用核密度估计的方法对2015—2020 年地方政府债务违约概率的分布动态演化进行研究。核密度公式为：

在式（7）中，为样本观测值的个数，H 为带宽，K（。）为核函数，本文选用Gaussian 核函数，其计算公式为：

（二）地方政府债务风险动态演进过程

本文使用核密度估计法分别对全样本（全国31 个省份）、分样本（东、中、西部）分别进行债务风险分布动态演进的研究，以期望得到债务风险在全国的分布特征及随时间的变化特征，以便于为构建全国的债务风险协同治理体系奠定基础。

1.全国地方政府债务风险的核密度估计

如图7 所示，对全国31 个省份在2015—2020年估计的违约概率进行核密度估计，地方政府债务风险分布的以下特征：第一，从整体上来看，债务风险在全国的分布具有一致性，始终是单峰分布，不存在双峰的情况，即不存在两极分化的特征；第二，X-Y 视图是原始视图在X-Y 平面上的投影，白色部分为波峰，我国地方政府债务风险分布的波峰中心点在2015—2016 年处于0-1%之间，2017—2018 年中心点明显右偏，大于1%，2019—2020 年的波峰中心点再次回到1%附近。波峰中心点的右偏，表明地方政府债务扩张水平加大，债务风险再度加剧。说明地方政府债务风险在2017—2018 年时加剧，同时债务风险随着时间的推移慢慢变小，在2019—2020 年时的地方债务风险几乎回到了2015—2016 年时的水平；第三，X-Z 视图为立体图在X-Z 平面上的投影，波峰的高度由2015、2016 年先变矮，再在2019、2020 年时变得更高；同样，波峰的宽度从2015、2016 年先变宽，再在2019、2020 年时变得更窄。这说明总体而言，2015 年以来，我国地方政府债务风险分布越来越分散，各地方政府债务风险差距加大，又再次分布更加集中，地方政府风险差距更加缩小。

图7 全国地方政府债务风险的核密度估计图

这个结果可能的原因是：2015 年允许地方政府合法发债后，各区域由于发债能力不同，发债水平差异变大，各个地方政府的财政能力差异比较大，债务风险差异也变大，但随着市场的逐渐统一，区域协调度增强，债券在各个区域的流动性使得各区域的债务关联性提高，债务的风险差距也随之缩小。

2. 我国东部地区地方政府债务风险的核密度估计

如图8 所示，是对东部地区11 个省（市）在2015—2020 年估计的违约概率进行核密度估计，得到东部地区地方政府债务风险分布基本上与全国地方政府债务风险分布形态类似。东部地区地方政府债务风险在不同省（市）间的差距先逐渐变大，再逐渐变小。东部地区债务风险演化的原因和全国也是类似的。

图8 东部地区地方政府债务风险的核密度估计图

3. 我国中部地区地方政府债务风险的核密度估计

如图9 所示，对中部地区8 个省份在2015—2020 年估计的违约概率进行核密度估计，得到中部地区地方政府债务风险分布特征：在中部地区地方政府债务风险的地区差距逐渐变小。这个结果可能的原因是：中部地区的地方政府之间协调度日趋完善，区域战略统筹、市场一体化发展、区域合作互助、区际利益补偿、区域政策调控等机制逐渐健全，城镇化水平逐步提高，这些都使得中部地区的风险差距缩小。

图9 中部地区地方政府债务风险的核密度估计图

4. 我国西部地区地方政府债务风险的核密度估计

如图10 所示，对西部地区12 个省（市）在2015—2020 年估计的违约概率进行核密度估计，得到西部地区地方政府债务风险分布特征：西部地区地方政府债务违约风险的地区差距基本没有变化。可能的原因在于：西部地区的差距变化小，主要是由于西部地区的经济相对不活跃，资源流动性相对较差，市场经济不算发达，导致各地区债务风险的差距基本保持不变。

图10 西部地区地方政府债务风险的核密度估计图

总之，对比东中西部地方政府债务风险的核密度图，能够直观地看出这三个区域地方政府债务风险分布的异同。在2017—2018 年间全国不同地区都发生了相似程度的债务风险的加剧，同样都在2019—2020年间地方政府债务风险减少。东部各个省份间的债务风险差距波动稍大，中部各个省份间的债务风险差距逐渐缩小，西部各个省份间的债务风险差距基本不变，始终很小。

六、结论及政策建议

对我国地方政府债务风险的区域差距及空间分布动态演进研究的结果表明：

第一，选用Dagum 基尼系数及其分解方法进行研究得出：我国总体地方政府债务风险差距逐年降低，东中西三个区域的区域内和区域间债务风险差距也在逐渐降低，且趋近于相同的水平，但在贡献率方面，我国超变密度的贡献率占总体地方政府债务风险差距的主要部分，原因是我国缺少对地方政府债务风险的统筹协调治理，同时，样本期间财政分权、官员晋升激励、城镇化、土地财政、预算软约束以及税收收入这六个指标的变化都会导致风险差距的下降。

第二，通过对全国地方政府债务风险进行核密度估计的研究，表明：总体而言，从全国的角度看，在2015—2020 年间，我国地方政府债务风险差距是逐渐减小的，同时，存在我国地方政府债务风险在2015—2017年加剧，但在2018—2020年又逐渐减小的情况。从东、中、西三个区域的角度上说，东部区域各个省份间的债务风险差距波动最大，中部区域各个省份间的债务风险差距逐渐缩小，西部区域各个省份间的债务风险差距基本不变，始终很小。

第三，各区域政府债务风险的演化特征反映出各区域经济差距的缩小，反映出区域关联性的提高，要素流动性增强，但也反映出预算软约束和土地财政导致的风险溢出以及政府的债券定价机制不完善，各区域之间的债券发行额度配置不合理。因此，风险差距的缩小可能也存在着各种不利的因素，应该予以警惕。

总的来看，在2015—2020 年间，我国整体地方政府债务风险的地区差距在不断缩小，表明我国近些年对地方政府债务的控制与管理，采取的防范和化解金融风险的措施是卓有成效的，但这并不意味着政府债务风险不值得警惕。需要注意的是，各区域债务风险差距的减小不一定是有利的，债券定价应该反映出各个区域经济发展的差异性，如果风险趋同，也可能说明债券定价的市场化程度还有待提高，也可能是债券配置的不合理，没有体现出差异化。对此提出以下建议：

第一，对各区域地方政府债务进行综合治理。在进行地方政府债务风险治理的同时，考虑到我国地方政府债务风险的差距特征，继续贯彻控制和化解地方政府性债务风险的措施，不断完善地方政府性债务风险协同预警机制、加强债务风险应急处置机制，同时保证地方政府债务的透明度，即完善债务报告和公开制度等措施。强化顶层设计和统筹治理体系，同时加强不同地区间的协同治理体系，加强各地区对外界事件的风险抵御能力，完备应急机制，提升我国对债务风险的治理体系与治理能力。

第二，加强地方政府债券的市场化定价和合理配置。如果各个区域风险趋同，既要看到区域经济差距缩小的成绩，同时也要看到地方债发行利率的区域差异不足，各个区域之间的信用风险差异未能得到完全体现。因此，应该减少政府干预，规范债券的定价机制，反映出各个区域的发展特色。同时，从促进区域公平的视角，中央应加大欠发达地区债券分配的额度，提高债券风险的容忍度，否则虽然区域间的风险差距降低，但可能会进一步扩大区域不平衡程度，长期来看反而不利于区域经济协调发展。

第三，在“双循环”视角下统筹区域债务风险控制。国内大循环首先是要让全国各个区域都参与进来，共同发展共同繁荣，让内循环在各地畅通，使生产要素在国内各区域间充分流动，打破市场间的封锁，各方共同努力形成国内大循环；同时继续加强城镇化建设，改变唯GDP 论的官员晋升模式，强化地方政府的预算约束，减少地方政府对土地财政的依赖，促进区域内和区域间各省份之间的合作与共赢，减少恶性竞争带来的竞相举债行为，强化各地方政府的财政自律。

总之，各地区间的地方政府债务风险的差距逐渐缩小有利有弊，应该进一步促进资本、劳动力、技术、信息等生产要素在全国范围内流动，促进各个区域趋向于协同发展，同时也应该进一步完善债券市场，加强对政府债券的风险管理，促进债券发行额度在各个区域的合理配置。