穩增長與防風險雙重目標下的地方政府債務風險評估研究

摘 要在穩增長與防風險雙重目標下，文章從債務壓力、償債能力及經濟增長潛力3個維度，選擇14個指標，構建了我國地方政府債務風險評估體系，進而從省域層面采用因子分析法對我國31個省市的債務風險進行了評估，并以3倍標準差來劃分預警區間，對各省市進行了風險標識。結果顯示，31個省市都處于風險可控區，同時還得出地方政府債務風險與經濟發達程度呈現較強的負相關性、地方政府舉債的經濟增長效應已完全弱化、負債率越高的省市經濟增長潛力越弱的結論。基于這些結論，提出了化解地方政府債務風險的政策建議。

關鍵詞? 穩增長;防風險;地方政府債務;債務風險評估;因子分析

[中圖分類號]F812.7[文獻標識碼] A[文章編號]1673-0461（2019）02-0068-09

一、引言及文獻綜述

削減地方政府債務規模，化解地方政府債務風險是我國近幾年一直討論的熱點問題。2014年審計署公布了除西藏之外的30個省市的地方政府性債務審計結果，引起了全國各界的普遍關注，同年我國修正了《預算法》，并強調要控制地方債務風險，要求國務院建立地方政府債務風險評估和預警機制、應急處置機制以及責任追究制度①。從2015～2016年各地方政府陸續公布的政府性債務數據來看，各省市地方政府負債規模和及相應的一些債務指標又發生了一些新的變化，我國雖然總體政府性債務水平不高，但個別省市的地方政府債務風險仍不容忽視。2016 年11月，國務院辦公廳發布了《地方政府性債務風險應急處置預案》，2017年4月，財政部又制定了《關于進一步規范地方政府舉債融資行為的通知》（財預〔2017〕50號），2017年7月，地方政府債務被中財辦明確列為中國經濟發展中需要警惕的五頭“灰犀牛”之一，各地方政府為了積極響應中央政府的號召，也先后出臺了各種債務風險防范制度與措施。而另一方面，我國自2010年開始，經濟增速已逐漸下滑，2010年我國GDP增速還達到了10.4%，但2015年就開始跌破到6.9%，2016年為6.7%，2017年為6.9%，也就是說7%以下的GDP增速可能在未來很長的一段時間成為我國經濟發展的一種“新常態”。

因此“穩增長”與“防風險”在最近幾年也成為兩個出現頻率非常高的關鍵詞，也因勢成為了政府經濟決策必須考量的兩大政策目標。在這一背景下，該如何來評估當前我國地方政府債務的風險呢？

國外早期主要從政府債務對經濟增長影響的角度來研究政府舉債風險，且對于政府舉債對經濟增長的影響存在很大分歧。凱恩斯及其追隨者普遍認為政府舉債會給經濟帶來很多正面效應。不過20世紀70年代出現的經濟滯脹，逐漸改變了這一看法。如Elmendorf和Mankiw（1999）等從不同角度認為，政府不斷舉債會對GDP長期甚至短期增長都會產生負面影響[1]。而Greiner （2012）等[2]、Checherita等（2014）[3]認為舉債對經濟增長的影響是不確定的，主要取決于債務資金的投向。自2010年以來，眾多學者側重于用債務指標來衡量政府債務風險。如對政府債務閾值的研究，Rogoff和Reinhart在這方面做出了開拓性貢獻。在他們的一系列論文中，一致認為債務閾值為90%[4-6]，不過他們的這一結論也受到、Andrea Pescatori（2014）[7]、Egert（2015）[8]等人的挑戰。另外自20世紀90年代初，與政府債務風險密切相關的政府債務規模統計口徑問題開始進入學者的研究視野。哈維·羅森（1992）首次提出了“隱性債務”概念，Hana Polackova（1998）則開拓性地提出了財政風險矩陣，將政府債務分了4類：直接顯性負債、直接隱性負債、或有顯性負債、或有隱性負債[9]。這一分類方法當前已被很多后繼者相關研究所借鑒。與此同時，國外還興起了政府債務風險評估的相關研究。如Wale（1996）介紹了一種運用計算機仿真預警系統的方法評估地方政府債務風險[10];羅納德J.奧克森（2005）提出了通過財政趨勢方法來對地方政府債務風險進行預警[11]。

國內學者對地方政府債務風險的研究，經歷了由債務規模估測到債務風險評估的轉變過程。早期由于政府部門沒有公開債務規模數據，因此部分學者和研究機構將研究的視角定位于政府債務規模的估算，劉尚希、趙全厚（2002）借鑒Hana Polackova的研究方法率先運用風險矩陣對我國各類政府債務的規模進行了估算[12]。李翀（2012）則從債務構成方面對各類地方政府債務進行了分類、歸納與估算[13]。但隨著2010年和2013年國家審計署對政府性債務的兩次審計，并將政府性債務數據公之于眾，更多的學者轉向了對政府債務風險的評估。有些是從省域層面研究各省的地方政府債務風險（如王振宇等[14]，2013），也有的是從縣市層面研究局部地區債務風險（如徐占東、王雪標[15]，2014;賈曉俊、顧瑩博[16]，2017），而基本的做法都是構建可以量化的指標體系，但研究方法卻有各有不同。如李斌等（2016）運用TOPSIS法和德爾菲法構建了一個基于結構風險最小化的地方政府債務風險預警模型[17];賈曉俊、顧瑩博（2017）采用線性加權綜合評價模型，通過AHP方法為指標賦權打分，來評價地方債風險并進行預警[16];刁偉濤、王楠（2017）則采用熵值法對我國各省地方政府的償債能力進行量化估測[18]。

上述研究方法與結論對于認識地方政府債務風險具有深刻的啟示，對于相關問題的研究也具有很大的借鑒價值。但當前地方政府債務也出現了一些新的變化，尤其是財政部明確將地方政府債務分類為專項債務和一般債務，并公布了2016年各省市②的債務數據。能采用最新的數據，必然使得我們對地方政府債務風險的評價結果更客觀。且目前大部分研究主要從衡量當期的債務規模及當期的償債能力來構建指標體系，忽略了對地方政府未來債務償還能力變化的考量，而本文擬彌補這一缺陷，將區域經濟增長潛力（根據新古典經濟增長理論，長期經濟增長主要取決于人均資本存量和技術進步）這些可能影響地方政府未來債務償還能力的因素納入了債務風險評估體系，從而確保了構建評估體系的完備性原則，彌補了當前一些研究在構建地方政府債務風險評價體系過程中存在的缺陷與不足。并且本研究采用因子分析法來給各指標賦權，也具有一定的科學性，提高了評估結果的可信度。

二、我國地方政府債務融資現狀及融資方式的變化

根據2011年審計署第35號文件《全國地方政府性債務審計結果》，我國地方政府債務融資最早發生在1979年，當年有4個縣級政府和4個市級政府舉借了負有償還責任的債務。到2010年底，在全國2 800多個縣級政府中只有54個沒有舉借政府性債務。地方政府債務總額也從1981年的121.7億元上升到2010年底的107 174.91億元，其中負有償還責任的債務67 109.51億元，負有擔保責任的或有債務23 369.74億元，政府可能承擔一定救助責任的其他相關債務16 695.66億元③。2013年6月底地方政府債務總額再次飆升到的178 908.7萬億元，其中負有償還責任的債務為108 859.17億元，債務總額相對2010年增長了66.93%，負有償還責任的債務相對2010年增長了62.21%。兩次債務審計結果，引起了社會各界高度關注，相關部門陸續出臺了各種防范地方政府債務風險的文件。國務院2014年9月21日印發了《國務院關于加強地方政府性債務管理的意見》（國發〔2014〕43號），要求各地方政府建立規范的舉債融資機制，地方政府舉債需采取發行債券的方式，并以債券融資逐步置換原有地方政府債務，同時將地方政府負有償還責任的債務分為一般債務和專項債務兩類，由地方政府發行一般債券，主要以一般公共預算收入償還。地方政府發行的專項債券，以對應的政府性基金或專項收入償還。

根據我國財政部對外發布的《2015年和2016年地方政府一般債務余額情況表》《2015年和2016年地方政府專項債務余額情況表》《2016年地方政府專項債務余額決算表》《2016年地方政府一般債務余額決算表》和《2017年12月地方政府債券發行和債務余額情況》，我們整理了2014～2017年4年期間地方政府各類債務的實際額度（如表1），從表中數據我們很清楚的看到，從2014年到2017年，地方政府債務總額由154 074.3億元只增長到164 706億元，4年時間只增長了6.9%，且2015年的債務余額相對2014年還有小幅下跌。相對2010～2013年期間，2014～2017年4年期間的債務規模增長幅度已經斷崖式下跌了，這些數據變化表明，當前我國地方政府債務規模的膨脹速度已基本得到控制。

從地方政府債務融資的方式來看，2010年底，來源于銀行貸款的債務資金占地方政府債務總額的比重高達79.01%，2013年6月底，該比重仍達到56.56%。2013年發行債券和BT模式融資占地方政府性債務總額的比重分別為10.32%和8.25%，分別是地方政府債務資金的第二和第三大來源。而根據財政部2018年1月17日公布的地方政府債務數據顯示，截至2017年12月底，以政府債券形式存在的地方政府債務為147 448億元，而以非政府債券形式的存量政府債務為17 258億元，也就是說政府債券形式的債務占比已高達89.52%。換言之，當前的地方政府債務存量已基本通過發行政府債券進行了置換，地方政府債務融資的方式發生了重大變化，即由過去的主要以銀行貸款為主轉向了以發行政府債券為主。

三、我國地方政府債務風險評估體系的構建

雖然我國地方政府債務規模增長速度已基本得到控制了，但并不能表示地方政府債務風險已化解，尤其是在當前經濟增速下滑的背景下，地方政府面臨很大的償債壓力，且各省市由于區域經濟發展的不平衡，其償債能力與負債規模匹配程度可能發生很大的變化，因此也有必要對各省市地方政府債務風險進行評估。要評估地方債務風險，首先得構建評估指標體系，其關鍵又在于指標的選取，而指標的選擇必須充分考慮科學性、完備性和可操作性等原則。同時，考慮到還必須兼顧穩增長與防風險的雙重政策目標。因此基于這些考量，主要從三方面來構建地方政府債務風險評估體系。

一是當前地方政府的債務壓力。國際上衡量債務規模或壓力的兩個最常用的指標是負債率和債務率，同時考慮到政府舉債的直接原因是往往是因為收不抵支，因此在借鑒國內外通行做法的基礎上，還選擇了財政赤字率，另外人均債務也是衡量各省市政府債務相對規模的一個很好的指標，債務違約率是體現當前風險的一個很好的指標，但鑒于很難得到31個省市債務的違約情況，所以，根據可操作性原則，就選擇了負債率、債務率、財政赤字率和人均債務4個指標來測度地方政府的債務壓力。

二是政府的償債能力。政府的償債能力將直接影響各地方政府能否按時償還所舉借的政府債務，因此是影響政府債務風險最直接、最重要的一個方面。無論是地方政府一般債務，還是專項債務，都要依靠政府的收入進行償還。因此，地方政府的償債能力主要取決于政府的收入，而且政府的收入又與當地經濟發展狀況和地方財政收支狀況又有很大的關系。因此選取了各省市的GDP的增速、預算收入增長率、預算收入和人均可支配收入，財政自給率5個指標。

三是經濟增長潛力。因為需要償還的政府債務不僅僅是短期債務，還有長期債務，而長期債務未來能否按期償還則與一個地區的經濟增長潛力有很大關系。根據經濟增長的相關理論我們知道，決定一個地區經濟的長期增長主要取決于要素積累與技術進步。要素的積累主要在于勞動力的增加和資本存量的增長。基于此，選擇了既包含了人口變化又包含了資本變化的人均固定資產投資這一指標，而技術的進步則選擇了反映各省市科學技術活動的R&D人員全時當量、R&D經費（億元）、專利申請數（件）和有效發明專利數（件）4個指標。

基于上述分析，構建評估指標體系（見表2）。

四、基于因子分析法的省域層面地方政府債務風險評價

根據上述評估指標，搜集整理了相關數據，其中地方政府債務余額來源于財政部公布的《2016年地方政府一般債務分地區余額表》和《2016年地方政府專項債務分地區余額表》，各省市的債務余額為一般債務和專項債務的和，其他指標數據均來源于《中國統計年鑒2017》。下面采用因子分析法從省域層面對各省市地方政府債務風險進行評價。

1.數據標準化處理及變量的相關檢驗

由于上述構建的指標體系，數值單位不一樣，且各指標與債務風險的對應方向不一致，描述債務壓力的指標是與債務風險正向關，但是描述償債能力與經濟增長潛力的指標與債務風險是負向關的，在因子分析前需將所有指標指向調整為一致。因此，對債務壓力指標進行了取負數處理④，從而使得所有指標都與債務風險負相關了。這也就意味著在因子分析時，各因子得分越大風險就越低。同時為了消除量綱的不一致給后面分析工作帶來的不利影響，我們利用軟件SPSS21.0對數據進行標準化處理⑤，進而對變量的相關性進行了檢驗，結果如表3。

由表3可見，KMO統計量值為：0.552> 0.5，且Sig.為0，明顯拒絕原假設，說明相關系數矩陣不是單位陣，變量之間存在相關關系，表明可以對所選變量進行因子分析⑥。

2.因子提取及得分⑦

利用SPSS21.0對14個因子進行因子分析，我們得到表4。從表4可以看出，前5個因子的特征根都大于1，這5個之和占累計方差貢獻率為86.410%，說明選取的5個公共因子能夠充分反映原變量的信息，代表性較好。接著， 對5 個公共因子計算因子得分， 得到因子得分系數矩陣， 如表5 所示。

為對我國31個省市政府債務風險進行比較，根據式（1）至式（5），我們可以計算出31個省市政府債務險水平的公共因子F1、F2、F3、F4和F5的得分，并在此基礎上以各個公共因子的方差貢獻率為系數進行線性加權求和，即根據式（6）計算31個省市政府債務風險水平的綜合得分F，最后按照綜合得分從高到低進行排序（見表6）。根據前面指標與債務風險相關關系的分析，綜合得分F越低，表明債務風險越高。由表6中數據可見，江蘇省在全國31個省市中綜合得分為0.98 906，得分最高，表明其債務風險最低，而貴州省得分為-1.17 772，得分最低，表明其債務風險最大。

五、我國地方政府債務風險預警

預警區間的確定常用的方法主要有兩種：一是采用指標警戒線作為臨界值來劃分區間;二是借鑒國內外的一些研究成果作為劃分警戒區間的依據。但這兩種方法也各有各的缺陷，第一種方法中的指標臨界值的確定有很大的主觀性，且當前能夠被普遍接受的指標非常有限⑧，若選取的指標太少就不能充分體現構建評估體系的科學性與完備性原則，第二種方法由于每個人的研究視角不一樣，指標的選擇可能存在很大差異，對于本文的研究借鑒價值不大。基于此，本文借用數學中用于剔除異常值的常用方法（即3倍標準差法）來劃分預警區間⑨。依據上述綜合得分及各指標的經濟意義，可以將政府債務風險程度由高到低劃分5個區間。首先以樣本均值為中心，在3倍標準差以內的區域可以確定為債務風險可控區;然后以2倍標準差作為預警區間長度再將可控區分為低風險、中度風險和高風險3個預警區間;最后，將大于樣本均值3倍標準差以外的區域確定為極端警區，即極高風險區和無風險區。

接下來根據SPSS21.0軟件計算各省市政府債務風險評價的綜合得分均值為0.000 000 1，標準差為0.552 580 16，并依次計算每個區間的臨界值，將相應的預警區間確定極高風險、高風險、中度風險、低風險和無風險5種預警狀態。并采用類似交通信號燈的方式，即以紅色、黃色、淺黃、淡綠、綠色作為預警信號分別表示地方政府債務風險的嚴重程度。如表7所示。

依據表7的劃分依據，結合表6中各省市的綜合得分數據，可以將我國31個省市的預警結果標識如表8所示。

從表8來看，31個省市都落在了債務風險可控區，即低風險至高風險之間的3個預警區間，其中貴州等4個省市處于高風險區，海南等22個省市處于中度風險區域，天津等5省市處于低風險區，無省市處于極高風險和無風險的異常區域，換言之，從省域層面來看，我國地方政府債務風險都是可控的。

六、主要結論與建議

1.地方政府債務風險程度與區域經濟發達程度呈現明顯的負相關性

從表8預警標識結果我們也可以看出，處在低風險區的5個省市為：天津、浙江、廣東、山東、江蘇，這5個省市在我國是屬于經濟比較發達的地區，而處于高風險區的貴州、遼寧、青海、云南4個省是經濟相對比較落后的省市。而且仔細分析處于高風險區的4個省，有幾個相關指標值得這4省的相關部門高度關注與警惕的。從表9負債率來看，貴州、遼寧、青海、云南分別為73.96%、38.3%、52.05%和42.96%，都處于全國負債率排名最高的5個省份;從債務率⑩來看，這4個省分別為557.84%、387.47%、561.44%和350.56%，屬于債務率排名最高的4個省份。而且遼寧省債務風險如此突出除了受本身負債較高這一因素影響之外，還有一個非常突出的影響因素是2016年該省GDP增速為-2.5%，是全國唯一一個出現經濟負增長的省份。

2.地方政府舉債的經濟增長效應已完全弱化

一般都認為，地方政府舉債是促進經濟增長的重要手段，因為根據審計署的債務審計結果顯示，我國地方政府的債務資金主要投向公共基礎設施建設。也就是說地方政府舉債主要是為了改善投資環境，有助于招商引資，從而拉動經濟增長。而經濟的增長又能提升地方政府的償債能力，從而化解地方政府的債務風險，這一理論邏輯無可厚非。問題是有證據能佐證地方政府舉債拉動了經濟增長嗎？通過對負責率最高的5個省市和負債率最低的5個省市2016年GDP增速進行比較，發現負債率最高的5個省市的GDP增速均值為6.44%，負債率最低的5個省市的GDP增速均值卻達到了8.22%，而負債率居中的21個省市經濟增長率均值為7.66%;然后又計算了負債率最低的10個省市、負債率居中的11個省市和負債率最高的10各省市，發現這3個區間的GDP增速均值分別為8.04%，7.61%和7.00%，也就是說數值上顯示負責率與GDP增速之間不存在正向關系，反而呈現出較為明顯的負相關，換言之，地方政府舉債的經濟增長效應已完全弱化，至少在數據上無法佐證地方政府舉債能促經濟增長。

3.負債率高的省市經濟增長潛力越弱

為什么地方政府舉債事實上沒能促進經濟增長？如前所述，經濟增長是依賴于要素的積累與技術進步，那么地方政府舉債能否促進經濟增長，必然取決于債務資金能否作用與經濟增長的這兩個源泉。然而相關數據表明，負債率較高的省份主要是一些經濟欠發達的省份，對于這些省份，反映科學技術活動的主要指標無論是研發資金，還是專利數量，乃至教育都遠遠落后于經濟發達省份，也就是說依賴技術進步來趕超經濟發達的省份幾乎不可能。然后，我們再來分析經濟增長的能一個重要源泉即資本積累。資本積累依賴于固定資本投資以及固定資本的形成，采用前面的方法，先計算負責率最高的5個省市和負債率最低的5個省市2016年人均固定資產投資均值與人均資本形成的均值，負責率最低的5個省市這兩個指標的均值分別為47 317.89元和34 031.31元，而負責率最高的5個省市這兩個指標的均值分別為37 627.06元和31 734.67元;負債率居中的21個省市這兩項指標分別為46 428.45元和33 420.41元。負債率居中的11個省市這兩項指標分別為42 401.19元和25 214.92元。然后又對負責率最高的10個省市和負債率最低的10個省市的這兩個指標均值進行比較，發現負責率最低的10個省市這兩個指標的均值分別為49 391.03元和39 526.14元，而負責率最高的10個省市這兩個指標的均值分別為43 939.88元和35 803.30元。這些數據充分表明了負債率高的省份在資本積累方面也沒有表現出比負債率低的省份具有優勢，這也是地方政府舉債為什么沒能促進經濟增長的主要原因。

基于上述結論，本文提出以下政策建議：

首先，必須切實改變以舉債促增長的固化思路。地方政府債務之所以發展到當前這一態勢，與很多地方政府領導以舉債促增長的政策思路是緊密相關的。誠然，不否認舉債對經濟增長的積極效應，尤其是對于經濟落后的地區，對于資金的需求與渴望是能夠理解的。但是，必須清醒認識到，舉債不是促增長的唯一途徑，如何更好地引入社會資金的參與，化解當前債務風險，才是相關部門首要考慮的，既要穩增長，更要防風險。

其次，區域經濟的均衡發展需要加大政府的財政轉移支付力度。如前所述，對于落后地區，經濟增長潛力缺乏，依靠本身的財政收入來促進資本積累與技術進步，追趕發達地區幾乎是不可能的。若繼續放任其以舉債來解決資金需求的不足，只會進一步導致其債務風險的放大。因此，應從國家層面加大對落后省份的財政轉移支付力度。項目的扶貧僅能解決部分落后地區的自生能力。而要追趕發達地區，以及縮小與發達地區的差距，中央應該加大對落后省份的財政投入，尤其是對于落后地區的一些基礎設施建設。

再次，地方政府應充分發揮債務資金的引領作用。地方政府應充分調研、分析與研究，政府該為哪些項目融資？怎樣才能發揮債務資金“四兩撥千金”的效果？對于有些項目雖然能解決一時的民生需求，但是若不能產生還債的“現金流”，又不能發揮債務資金的“杠桿”作用，那么地方政府就應該謹慎舉債。所以，地方政府在為一些項目融資時，應積極搭建投融資平臺，探索公私合營的PPP模式或眾籌模式，吸引更多的社會閑散資金共同參與項目的建設。

最后，地方政府債務監管不能松懈。雖然評估結果顯示我國地方政府債務風險總體可控，但這一結果的得出僅僅是建立在對地方政府負有償還責任的顯性債務分析的基礎上，而沒有考慮地方政府負有擔保責任和救濟責任的隱性債務。而且國內一些局部地區的債務風險還是很突出的，尤其是當前一些地方政府通過融資平臺公司、不規范的PPP項目、政府投資基金等方式，出現了不少違規舉債的“新變種”，其隱秘性強，不易監管，債務監管部門更應該警惕。

[注 釋]

① 詳見2014年8月31日中華人民共和國主席令第十二號文件：《全國人民代表大會常務委員會關于修改〈中華人民共和國預算法〉的決定》。

② 本文中的各省市是指省級層面的包含23個省、4個直轄市、5個自治區，不含港澳臺。

③ 詳見2011年審計署第35號文件《全國地方政府性債務審計結果》。

④ 逆向指標正向化通常是通過取負數或倒數來改變其指向的。

⑤ 后續表3至表6都是通過操作SPSS21.0得到的。

⑥ KMO的取值在 0～1 之間，如果KMO值越接近1，所選變量越適合做因子分析，KMO 值越接近于0，這說明變量間的相關性越弱，所選變量不適合做因子分析。而一般來說，KMO 值大于0.5，才能做因子分析。

⑦ 因子提取及得分的相關要求及說明可以參考朱文蔚，《中國地方政府性債務與區域經濟增長的關系研究》，中國社會科學出版社，2015：142-147。

⑧ 負債率國際通用的警戒線為60%，財政赤字率安全警戒線為3%。

⑨ 三倍標準差法在理工科中應用也比較多。

⑩ 債務率通常是用地方政府債務余額/地方綜合財力，本文中是用地方政府預算代替了地方綜合財力，雖然這樣可能導致債務率被高估，但所有省份使用都是這一指標，統計口徑是相同的，仍具有可比性。

[參考文獻]

[1] ELMENDORF， D. W.and G. N.MANKIW. Government Debt，in vol.1（ed. by J. B. TAYLOR，and M.WOODFORD） Handbook of Macroeconomics [M]. Elsevier，1999：1615-1669.

[2] GREINER，A. Debt and Growth： Is There a Non-Monotonic Relation？[R]. Working Papers in Economics and Management ，Bielefeld University，2012.

[3] CHECHERITA-WESTPHAL，C.，A. HUGHES? HALLETT，P. ROTHER.Fiscal Sustain-ability Using Growth-Maximizing Debt Targets [J].Applied Economics，2014，46（6）：638-647.

[4] REINHART，C. M.，K. S. ROGOFF. Growth in a Time of Debt[J].American Economic Review 2010，100（2）：573-578.

[5] REINHART，C. M.，K. S. Rogoff. from financial crash to debt crisis [J].American Economic Review，2011，101（5）：1676-1706.

[6] REINHART，C. M.，AND K. S. ROGOFF. Public debt overhangs： advanced-economy episodes since 1800[J].Journal of Economic Perspectives，2012，26（3）：69-86.

[7] ANDREA PESCATORI，DAMIANO SANDRI，JOHN SIMON. Debt and Growth，Is There a Magic Threshold[R].IBM Working Paper，No. 14/34，2014.

[8] EGERT，B. Public Debt，Economic Growth and Nonlinear Effects： Myth or Reality？[J].Journal of Macroeconomics，2015，43（3）：226-238.

[9] HANA POLACKOVA BRIXI，ALLEN SCHICK. Government at Risk：Contingent Liabilities and Fiscal Risk[Z].The World Bank，2002.

[10] WALES，L.P. Planning for Debt Management： A Computer-Based Tool for Analyzing Debt Capacity[J].Government Finance Review，1996，12（6）：124-136.

[11] （美）羅納德J.奧克森.治理地方公共經濟[M]. 萬鵬飛，譯.北京：北京大學出版社，2005.

[12] 劉尚希，趙全厚.政府債務：風險狀況的初步分析[J].管理世界，2002（5）：22-32.

[13] 李翀.財政赤字觀和我國政府債務分析[J].學術研究，2012（1）：59-65.

[14] 王振宇，等.我國地方政府性債務風險識別和預警體系研究——基于遼寧的樣本數據[J].財貿經濟，2013（7）：17-28.

[15] 徐占東，王雪標.中國省級政府債務風險測度與分析[J].數量經濟技術經濟研究，2014（12）：38-54.

[16] 賈曉俊，顧瑩博.我國各省份地方債風險及預警實證研究[J].中央財經大學學報，2017（3）：16-24.

[17] 李斌，等.一種新的地方政府債務風險預警系統設計與應用[J].數量經濟技術經濟研究，2016（12）：96-112.

[18] 刁偉濤，王楠.我國各省地方政府償債能力的空間格局和動態演進[J].財經論叢，2017（4）：26-36.