数字技术对地方债务风险的影响研究.pdf

STATISTICALTHEORYANDPRACTICE数字经济数字技术对地方债务风险的影响研究石涛(河南省社会科学院经济研究所,河南郑州4 5 1 4 6 4)摘要：防范化解地方债务风险是“十四五”时期地方政府风险治理的关键议题。基于2 0 1 1 一2 0 2 1 年我国30个省（区、市的面板数据，运用空间计量模型分析数字技术对地方债务风险的影响及调节机制，得出如下结论：地方债务风险在经济距离空间上存在显著的正向相关关系，空间聚集效应明显；数字技术对地方债务风险产生显著的负向关系，数字技术的债务治理效应在各省（区、市)内部相关地区更为明显；经济发展对地方债务风险产生显著的负向影响，这种负向影响在本地较为明显，在邻近省（区、市)则产生正向影响；固定投资水平和城镇化率对地方债务风险产生显著的正向影响；财政分权在数字技术对地方债务风险的影响中产生明显的正向调节作用。为此，要持续控制地方债务规模，推进数字技术治理创新，夯实经济高质量发展基石，不断降低地方债务风险水平，守住不发生系统性风险底线。关键词：数字技术；地方债务风险；财政分权中图分类号：F812.5D01:10.13999/ki.tjllysj.2023.08.002一、引言地方债是宏观调控的重要工具，也是推动地方经济社会发展的重要载体，在稳定经济增长、补齐地方经济发展短板中发挥巨大作用。近年来，地方政府持续发行地方债，地方债务规模逐渐扩张。财政部数据显示，2 0 2 1 年全国地方政府债务余额为3 0 万亿元，Wind统计口径下地方城投债规模约为1 3 万亿元，二者相加为4 3 万亿元，占当年GDP的3 7.4%；发行地方政府债券、城投债分别为7.5 万亿元、5.1 万亿元，合计占当年GDP的1 1.0%。从存量和增量看，地方债务负担较重，局部地方债务风险仍需警惕（杨志勇，2 0 2 3）,加强防范地方债务风险十分紧迫。2 0 2 3 年，中央经济工作会议明确指出要压实省级政府防范化解隐性债务主体责任，加大存量隐性债务处置力度，优化债务期限结构，降低利息负担，稳步推进地方政府隐性债务和法定债务合并监管，坚决遏制增量、化解存量，为化解地方债务风险指明了方向。在此背景下,研究地方债务风险化解问题，对于守住不发生系统性风险底线文献标识码：A文章编号：2 0 9 6-8 6 4 7(2 0 2 3)0 8-0 0 1 0-0 6具有重要的现实意义。当前，地方债务风险问题研究一直是学界研究的热点，研究内容主要集中在以下几个方面：一是地方债务风险的测度。贾晓俊和顾莹博(2 0 1 7)通过构建地方债务风险预警模型，利用AHP分析法，认为2 0 1 2 年我国地方债务风险呈现增大趋势且地方债务风险的区域异质性较为突出。马恩涛和姜超(2 0 2 2)基于经济、财政和债务三个方面搭建了较为全面的地方债务风险测度体系，利用AHP-TOPSIS方法测算了我国省级政府债务风险程度，同样认为我国地方政府债务风险水平稳步上升。二是地方债务风险的空间影响。唐云锋和张帆等(2 0 2 1)利用Dagum基尼系数等计量方法,发现我国地方债务风险的区域间差异呈现下降趋势，本地或邻近地区金融风险会诱发地方债务风险，地方债务风险呈现明显的空间效应。方意和黄杏等(2 0 2 3)则从城投债的空间分布角度进行分析，认为我国城投债风险的空间分布与地方经济发展水平高度相关，表现出“西高东低”的格局，同时短期溢出效应是地方债务风险总基金项目：河南省社会科学院2 0 2 3 年度基本科研费项目“数字技术驱动地方债务风险效能的对策研究”（2 0 2 3 E20);2022年“中原英才计划一一中原青年拔尖人才”项目。作者简介：石涛（1 9 8 6 一），男，湖北黄梅人，博士，副研究员，研究方向为金融风险与大数据治理。102023年第8 期（总第5 3 2 期）数字经济统计理论与实践溢出的关键因素。三是影响地方债务风险的要素。冀云阳和付文林等(2 0 1 9)认为土地融资会加重城市的债务负担，投资回报率和投资效率是加重地方债务风险的关键要素。钟宁桦和陈姗姗等(2 0 2 1)从“隐性担保”角度分析了地方债务风险的演化，认为城投债的融资成本比非国有企业发行的债券约低四成，存量城投债的“隐性担保”预期不降反升，这种“隐性担保”预期与地方融资平台的财务风险呈现明显的正向关系。崔惠玉和吕炜（2 0 2 3)认为减税降费与城投债之间呈现明显的非线性关系，这种非线性的平衡点在地方财政压力处于中低水平、金融风险等级低以及经济发展水平高的地区更低，减税降费抑制地方债务规模扩张的时效更长。同时,还有学者从政治资源诅咒(江涛和薛媛，2 0 1 7）、人口老龄化（刘禹君，2 0 1 9）关键少数（张鹏飞和吴宏慧,2 0 2 3)等角度探索了影响地方债务风险的要素。“十四五”时期，国家明确提出要加快数字政府建设，不断提高政府在数智化决策上的数字治理能力，提升治理能力现代化水平。地方政府债务作为地方经济发展的重要一环，是地方经济社会大数据治理的重要方面。有学者从数字经济发展的视角探讨了数字经济与地方政府债务风险之间的关系，认为数字化发展有利于推进地方债务风险治理，尤其是约束金融分权、提高地方财政透明度更加有利于降低地方债务风险的增量,这为本文的研究提供了有益的参考。由此可见，学界围绕地方政府债务风险的研究已经取得了一定进展，但是较少有学者从数字技术的视角分析其如何影响地方债务风险，尤其是这种影响的作用机制以及空间效应，难以科学地反映数字技术抑制地方债务风险的客观事实以及治理的关键要点。为此，本文基于2 0 1 1 一2 0 2 1 年中国3 0 个省（区、市,不含港澳台及西藏）的样本面板数据，运用空间计量模型实证分析数字技术影响地方债务风险的作用方向及空间效应,并从财政分权等角度分析其影响机制，以期客观反映地方债务风险发展的客观现实，为找准地方债务风险治理发力点提供决策参考。二、研究设计和数据来源(一)模型设计考虑到区域之间在经济地理空间上的紧密联系，本文构建了如下模型检验数字技术水平对地方债务风险的影响：prisk,=o+idigit,+pW,priski,+Z+;+V,+T,(1)8i=入Wj;ei+it(2)式（1)中，i表示省（区、市）t表示年份。被解释变量prisk表示地方债务余额占GDP比重，解释变量digit表示地方数字技术水平,Z表示地区控制变量。和表示相应变量系数，p表示空间滞后项系数。W表示空间权重矩阵，采用省份之间的经济距离矩阵计算而得。v,为年份固定效应，;为省份固定效应，分别控制随年份变换不可测要素以及不同地区间差异对地方债务风险的影响。为分析数字技术水平影响地方债务风险的机制，在式(1)的基础上,参考其他学者做法,设定M为调节变量,有：priski,=o+idigit,+0M+M digit+pW,priski,t+Z+;+v,+Tit8i=入 W;8i+nit式（3）中，和表示相应变量系数。(二)变量选择被解释变量。地方政府债务包括显性债务和隐形债务。其中，城投债是地方政府隐形债务的重要表现形式，是当前地方政府债务风险的主要来源。为更好地反映地方债务风险水平，以显性债务和隐形债务水平之和占GDP比重来表示地方债务风险规模。解释变量。当前，有学者从多个角度测算了数字技术水平，包括蚂蚁金服集团和北京大学联合发布的数字普惠金融指数等，部分学者采用嫡值法对数字技术水平进行了综合测算。考虑到数据的权威性,采用北京大学测算的数字技术水平指数作为解释变量的测度值。控制变量。考虑到地方债务风险受到地方经济社会发展差异的影响，为了减少遗漏变量导致的潜在内生性问题,参考徐林和侯林岐等(2 0 2 2)学者的研究成果，本文控制了经济发展水平、人力资本、固定资产投资水平、科技研发水平等因素。一是经济发展水平。经济发展水平越高,地方政府的偿债能力越强，越能够减少债务风险，为此,以人均GDP(rgdp)来衡量地方经济发展水平。二是人力资本。人力资本越高，尤其是高素质人才越多，越能够更好地促进经济发展，合理管控债务水平，减少债务风险，以每十万人高等学校平均在校生数(aedu)来衡量人力资本。三是固定资产投资水平。社会投资规模高，会增强对债务融资方式的2023年第8 期（总第5 3 2 期）(3)(4)11:STATISTICALTHEORYANDPRACTICE数字经济依赖，扩大债务风险，以固定资产投资总额占GDP比重（rfixed)来衡量固定资产投资水平。四是科技研发水平。地区科技研发水平越高，经济发展的内生动力越足，从而能够为减少债务风险提供有效的保障，以研究与试验发展经费投人强度（rrd)来衡量地方科技研发水平。五是城镇化水平。城镇化水平高，会刺激通过债务融资方式来推进城市建设产生债务风险，同时，也会因为城镇化建设促进经济发展而抹平债务风险，以城镇化率(rurban)来衡量地方城镇化水平。六是失业率。地方失业率高，表明地方经济发展状态不佳，会诱发地方债务风险，以城镇登记失业率（rumply）)来衡量地方失业率。(三)数据说明除特殊说明外，本文所用数据均来自中国统计年鉴中国金融统计年鉴中国财政统计年鉴以及EPS数据库。考虑到地方债务统计数据公告时间，样本数据时间选择从2 0 1 1 年开始，结合数据可得性，构建了我国除港澳台及西藏外3 0 个省（区、市）2 0 1 1 2 0 2 1年的面板数据样本。同时，部分样本变量的缺失值采用5 年移动平滑补充，对部分变量采用对数化处理以减少方差的影响。表1 为主要变量的描述统计结果。表1 主要变量的描述统计结果变量名均值标准差最小值最大值Inorisk3.244Indigit5.556lnpfiscal-4.394Inpfinan-0.200lnrumply1.153Inaedu7.841Inrfixed4.344lnrrd0.351Inrurban4.068Inrgdp10.875三、实证结果分析（一)地方债务风险水平的莫兰指数分析表2 显示了2 0 1 1 一2 0 2 1 年地方债务风险水平的莫兰指数及相关统计值。从表2 可以看出,2 0 1 4 一2021年地方债务风险水平的莫兰指数值均为正值，且至少在5%的置信水平上显著，表明地方债务风险水平在经济距离空间上存在明显的正向相关关系，即地方债务风险水平在经济距离空间上不是随机分布的，而是呈现明显的聚集状态。122023年第8 期（总第5 3 2 期）表2 2 0 1 1 2 0 2 1 年地方债务风险水平的莫兰指数及相关统计值年份莫兰指数Z值年份莫兰指数Z值2011-0.011*2012-0.009*2013-0.003*20140.006*20150.018*20160.030*2.402注：*、*、*多分别表示在1 0%、5%、1%的置信水平上显著。(二)基准回归模型分析依据空间面板的Hausman检验结果,采用固定效应的SDM模型进行基准回归估计。同时,为更好地显示模型估计结果的稳定性，采用逐步回归方式进行分析,表3 显示了基准回归模型的估计结果。表3 中,模型(1)至模型(8)中，估计结果的空间相关性系数Spatial rho至少在5%的置信水平上显著为正，表明地方债务风险水平具有显著的空间依赖性。变量数字技术水平至少在1 0%的置信水平上显著为负，表明数字技术水平的提高可以减少地方债务风险水平。数字技术水平提高,尤其是数字政府、智慧政务等政务数字基础设施和数字监管创新机制的建立，提升了地方政府债务管理能力和数字基础设施硬件水0.4652.3880.6812.0260.914-7.4960.691-2.0240.2290.1820.2876.9310.4831.8840.598-0.8890.1983.5560.4449.7061.3061.3231.4681.7182.0555.007平,可以有效提高地方债务风险识别预警的速度,降低6.136地方债务风险水平治理的成本，加快地方债务风险治-2.126理的效率，从而有利于地方债务风险水平的下降。1.041变量人均GDP的系数均在1%的置信水平上显著1.528为负，表明经济发展水平的提高有利于降低地方债务8.633风险水平。经济发展水平的提高，意味着地方政府财5.259政收入的提高，一方面增强了地方政府的债务偿还能1.876力，另一方面有利于地方债务进入良性循环状态，从而4.495降低债务风险水平。空间滞后项系数Wlnrgdp至少12.123在1 0%的置信水平上显著为正，经济距离相近省份经济发展水平的提高，将会导致本地地方债务风险水平的上升。经济距离邻近省份经济发展水平的提高，会对本地经济发展产生虹吸效应，加剧地方经济间发展的非均衡性，促使本地财政收入下降而诱发地方债务风险。变量固定资产投资总额占GDP比重的系数在1%置信水平上显著为正，表明固定资产投资水平的提高会导致地方债务风险水平的提高。固定资产投资水平的提高，将会导致地方政府债务规模的扩张，进而推动地方债务风险水平的上升。空间滞后项系数Wlnrfixed201720182019202020210.051*0.071*0.118*0.124*0.116*3.0403.7005.3475.6135.291数字经济统计理论与实践表3基准回归模型估计结果变量名(1)-0.225*Indigit(-3.310)InrgdplnaeduInrfixednrrdlnrurbanInrumply_consWxlndigitWxlnrgdpWxlnaeduWxlnrfixedWxlnrrdWxlnrurbanWxlnrumplySpatial rhoR2N注：*、*、*分别表示在1 0%、5%、1%置信水平上显著，括号内为t值。表4、表5 同。在1%的置信水平上显著为正，经济距离相近省份固定资产投资水平的提高，将会导致本地地方债务风险水平的上升。经济距离邻近省份固定资产投资水平的提高，同样会对本地的金融资源产生虹吸效应，导致地方政府依赖债务方式进行融资而扩大债务风险。变量城镇化率的系数在5%或1 0%的置信水平上显著为正，表明城镇化水平的提高会导致地方债务风险水平的提高。城镇化水平的提高，会刺激地方政府利用债务方式加大对道路交通等传统基础设施和5 G等新型基础设施的建设力度，扩大债务规模而诱发债务风险。(三)空间效应分析表4 显示了基于经济距离矩阵的数字技术影响地方债务风险水平的空间总效应、直接效应和间接效(2)-0.124*(-2.850)-0.979*(-14.680)1.843*-3.070*(9.800)(-5.430)0.314*0.071(4.420)(1.510)1.475*(20.090)0.279*0.371*(4.700)(6.900)0.0350.312330330(3)-0.131*(-3.000)-0.969*(-14.380)-0.018(-0.420)-4.138*(-6.080)0.077(1.620)1.403*(18.200)0.240*(2.770)0.372*(6.990)0.324330(4)-0.127*(-3.180)-0.950*(-14.910)-0.008(-0.190)0.133*(5.100)-7.175*(-9.770)-0.023(-0.510)1.450*(20.350)0.267*(3.300)0.536*(7.140)0.260*(4.880)0.347330应系数。表4 中，数字技术水平的总效应和直接效应在1%和5%置信水平上显著为负，表明数字技术对地方债务风险水平产生显著的负向影响。同时,随着数字技术水平的提高，省(区、市)内部相关地区的地方债务风险水平也会随之下降。经济发展水平的直接效应和间接效应在1%置信水平上分别显著为负和显著为正，表明随着经济发展水平的提高，省(区、市)内部相关地区的地方债务风险水平会随之下降，而外部相关地区的地方债务风险水平会随之上升，本地的债务风险抑制效应和外部竞争风险催化效应突出。固定资产投资水平、城镇化率的总效应、直接效应和间接效应均至少在1 0%的置信水平上显著为正，表明固定资产投资2023年第8 期（总第5 3 2 期）(5)-0.124*(-3.110)-0.961*(-15.020)-0.008(-0.200)0.135*(5.170)-0.009(-0.160)-5.663*(-5.190)-0.017(-0.380)1.364*(16.060)0.234*(2.850)0.490*(6.270)0.266*(1.960)0.215*(3.670)0.339330(6)-0.093*(-2.160)-1.039*(-14.850)-0.049(-1.070)0.129*(4.950)-0.040(-0.670)0.514*(2.250)-5.764*(-5.310)-0.044(-0.910)1.118*(6.900)0.204*(2.300)0.450*(5.610)0.293*(2.140)0.601(1.250)0.161*(2.600)0.357330(7)-0.100*(-2.330)-1.029*(-14.830)-0.063(-1.380)0.113*(4.270)-0.022(-0.370)0.441*(1.930)-0.143(-0.680)-5.200*(-4.480)-0.034(-0.710)1.096*(6.830)0.186*(2.120)0.458*(5.630)0.272*(2.020)0.640(1.340)0.057(0.390)0.181*(2.890)0.360330(8)-0.078*(-1.710)-1.122*(-15.470)-0.063(-1.340)0.033(1.220)-0.033(-0.520)0.363(1.400)-0.249(-0.370)0.324(0.130)0.055(0.890)0.669*(1.900)0.106(0.550)-0.116(-0.450)0.879*(2.870)1.153(1.290)0.672*(2.960)0.314*(2.200)0.30633013数字经济STATISTICALTHEORYANDPRACTICE水平和城镇化率的提高，对省(区、市)全域、本地和经济邻近地区的地方债务风险水平均起到促进作用。表4 数字技术影响地方债务风险水平的空间效应估计结果变量名总效应-0.163*Indigit(-6.270)0.074lnrgdp(0.360)-0.097Inrumply(-0.530)0.153Inaedu(1.490)0.705*lnrfixed(5.960)0.292Inrrd(1.400)1.350*lnrurban(2.290)四、财政金融分权的影响地方债务是补充地方财力不足的重要方式，这种债务方式的产生很大程度上源于地方金融资源的信贷配给以及财政事权和财权的不一致，为此，从财政表5 财政分权和金融分权的调节作用估计结果变量名(1)0.071*0.257*0.071*0.337*Indigit(4.200)-0.019lnpfinanxlndigit(-1.000)-0.215*lnpfinan(-1.660)0.040*Inpfiscalxlndigit(3.270)-0.143*Inpfiscal(-2.030)lnrumply-0.263*-0.254*-0.256*-0.224*(-3.840)(-3.820)(-3.100)(-2.880)-0.163*-0.203*-0.151*-0.220*lnaedu(-3.010)(-3.870)(-2.330)(-3.600)-0.0110.001lnrfixed(-0.340)(0.040)0.015-0.010Inrrd(0.220)1.666*1.553*1.975*1.872*Inrurban(6.840)-0.790*-0.838*-0.729*-0.743*Inrgdp(-9.760)(-10.420)3.499*4.273*3.237*3.894*_cons(4.930)0.840*0.790*0.319*0.153*Spatial rho(18.660)(13.770)R20.199N330142023年第8 期（总第5 3 2 期）金融权力的差异来分析财政分权和金融分权如何调节数字技术对地方债务风险的影响。参考现有研究（张彤和王文甫，2 0 2 3），以地方财政支出占财政总支直接效应间接效应-0.100*-0.063(-2.340)(-1.270)-0.998*1.072*(-14.350)(5.700)-0.1440.048(-0.780)(0.280)-0.0520.205(-1.200)(0.100)0.130*0.575*(4.890)(5.440)-0.0130.305(1.080)(-0.230)0.469*(2.060)(2)(3)(4.720)(3.450)-0.031(-1.320)-0.242(-1.530)0.059*(4.120)-0.208*(-2.530)-0.041-0.022(-1.050)(-0.600)0.1220.109(-0.140)(1.410)(5.670)(6.580)(-7.330)(-7.750)(4.490)(3.590)(3.430)(4.540)(2.050)0.0510.254330330出的比重来衡量财政分权(lnpfiscal）,以地方金融从业人员占金融机构从业人员的比重来衡量金融分权(lnpfinan）。基于空间自回归模型,表5 显示了财政分权和金融分权的调节作用估计结果。如表5 所示,列(2)中,财政分权和数字技术水平的交叉项lnpfiscallndigit的系数在1%的置信水平上显著为正，表明数字技术水平对地方债务风险的影响，会随着财政分权的提高而逐步提高。在地方事务性发展刚性支出下，地方财政预算内支出难以有效地支撑地方事权责任支出，中央转移支付成为地方财政缺口0.881*的重要来源，可以有效缓解地方财政收人的不足。同(1.660)时，在地方财政自主权日益扩大的情况下，地方政府采取过度投资等与地方发展实际不匹配的债务融资方式来获得财政收人，从而导致地方经济结构扭曲，减弱数字技术的治理效能。列(4)中,基于省(区、市)质点地理距离矩阵的估计结果显示，lnpfiscallndigit的系数同样在1%的置信水平上显著为正，进一步证实了财政分权的正向调节作用。(4)五、结论与启示(5.330)基于2 0 1 1 一2 0 2 1 年我国3 0 个省（区、市）的面板数据，运用空间计量模型分析了数字技术对地方债务风险的影响及调节机制，得出如下结论：一是样本地区地方债务风险在经济距离空间上存在显著的正向相关关系，经济距离上的空间聚集效应明显。二是数字技术水平的提高有利于降低地方债务风险，数字技术的债务治理效应突出，同时，这种治理效应在省份内部相关地区更为明显。三是经济发展水平的提高有利于降低地方债务风险水平，经济发展水平的抑制效应在本地较为突出，但是经济发展水平的区域虹吸效应较为突出，对邻近省(1.220)份地方债务风险产生正向影响。同时，固定资产投资水平和城镇化率的提高会导致地方债务风险水平的(5.800)提高，这种债务风险的刺激作用对全域、本地或邻近省份均较为突出。四是财政分权在数字技术对地方债务风险的影响中产生明显的正向调节作用,财政分权水平的提高会减弱数字技术的债务风险治理效能。0.012防范化解地方债务风险水平，是“十四五”时期地方330政府治理的重要议题。基于上述结论，得出四点启示：数字经济统计理论与实践一是持续加强地方债务风险防控力度，不断降低地方债务风险水平。当前，国家已经在控制债务风险增量上取得了显著成效，但仍然存在隐形债务风险、借贷存量风险以及其他“灰犀牛”风险的影响，需要持续推进地方债务风险治理，尤其是在“十四五”时期仍然要将地方债务风险治理作为国家治理的重要议题。可从顶层设计上系统设计房地产等资产风险及债务风险的周期性、区域性兼备的治理机制，突出坚持以科技自主创新形成经济发展的内生动力，扭转经济虚拟化的倾向，弱化债务风险等重要地方金融风险形成的逻辑基础，持续降低地方债务风险水平。二是持续增强数字技术的债务治理能力。要持续推进债务风险治理的数字基础设施建设。逐步加大5G、大数据、云技术、区块链等新型基础设施的建设力度，尤其是利用区块链打破不同部门的数据壁垒，搭建地方债务风险治理大数据中心，为地方债务风险治理提供有效的载体支撑。要持续加强地方债务风险治理的数字技术模式和制度创新。持续搭建适合地方债务风险治理的数字技术预警机制，包含科技企业、政府等多主体参与的多元治理机制，提高地方债务风险的识别、响应、处置能力，为地方债务风险治理提供有效的技术支撑。此外，搭建省际地方债务风险联席会议平台，以产业链、供应链构建债务风险防控化解链，严防债务风险外溢。三是以经济高质量发展夯实化解债务风险的基石。当前，我国宏观经济稳中向好、经济基本面长期向好的趋势没有改变，但是，全球经济发展环境仍然面临巨大挑战，需要巩固经济恢复向好的发展态势，处理好稳增长和防风险的关系，夯实经济发展的基础。尤其是要将实体经济发展放在重要位置，用好用足地方债务功能，将服务实体经济高质量发展作为地方发展的重要方向，为实体经济发展提供更为有效的债务服务。同时，在经济高质量发展过程中，要逐步加大债务融资的管理和运行模式创新，在再担保、债务能力化解等方面加大创新力度，打造适应经济高质量发展需要的债务服务机制，从而形成经济高质量发展与地方债务发展之间的良性循环。四是适度控制地方债务规模。当前财政权力的扩展使地方政府债务扩张力度加大，需要适度控制地方债务扩张趋势。要强化属地责任，完善落实地方债务责任机制，将地方债务增量纳人政府考核体系，从制度上加大对地方债务规模的控制力度。要通过税收返还、专项拨款、奖励补助等中央财政转移支付方式，加大对地方财力的补充，减轻地方债务压力。同时，建立中央债务风险应急救助机制，防止地方债务风险扩散。参考文献：1杨志勇.地方政府债务风险：形势、成因与应对.人民论坛,2 0 2 3(9):6 8-7 3.2贾晓俊,顾莹博.我国各省份地方债风险及预警实证研究.中央财经大学学报,2 0 1 7(3)：1 6-2 4.3马恩涛,姜超.基于AHP-TOPSIS法的我国地方政府债务风险测度研究).南开经济研究,2 0 2 2(6)：4 7-6 8.4唐云锋,张帆,毛军.地方债务风险溢出效应及其影响的测度分析.数量经济技术经济研究,2 0 2 1,3 8(9)：139-158.5方意，黄杏，贾妍妍.地方政府债务风险溢出效应研究.经济理论与经济管理，2 0 2 3,4 3(3)：4 0-5 3.6冀云阳,付文林,杨寓涵.土地融资、城市化失衡与地方债务风险).统计研究，2 0 1 9,3 6(7)：9 1-1 0 3.7钟宁桦,陈姗姗,马惠娴,等.地方融资平台债务风险的演化：基于对“隐性担保”预期的测度.中国工业经济,2 0 2 1(4):5-2 3.8崔惠玉，吕炜,徐颖.减税降费与地方债务风险：基于城投债的证据.经济学家,2 0 2 3(3)：5 8-6 7.9江涛，薛媛.基于政治资源诅咒效应的地方政府债务风险形成机制及治理.理论探讨，2 0 1 7(5):8 8-9 3.10刘禹君.人口老龄化、房价波动与地方债务风险.山西大学学报（哲学社会科学版）,2 0 1 9,4 2(2)：8 6-9 2.11张鹏飞,吴宏慧.抓住“关键少数 防范债务风险：基于地方政府融资平台新增债务的分析.经济学报,2 0 2 3，10(1):193-229.12徐林,侯林岐,程广斌.财政分权、晋升激励与地方政府债务风险.统计与决策,2 0 2 2,3 8(1 2)：1 4 1-1 4 5.13张彤,王文甫.财政分权、金融分权与经济结构性失衡).财经论丛,2 0 2 3(2)：1 4-2 3.16联合国.2 0 1 0 年国际商品贸易统计：概念和定义R/OL.(2011)2023-6-4.https:/unstats.un.org/unsd/trade/eg-imts/IMTS%202010%20(Chinese).pdf.17LANDEFELD S.Handbook for a System of ExtendedInternational and Global 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