地方政府债务一定程度上能助力低迷经济快速复苏，但过量债务会导致政府偿债能力不足，增加债务风险，反而可能抑制地方发展。

随着中国经济转型的深入及财政政策的调整，地方政府债务问题愈发突出，其与金融机构尤其是城市商业银行（以下简称“城商行”）之间的关系也日益紧密。据统计，截至2023年底，全国地方政府债务余额达到407373亿元（较2017年底的164706亿元增长了2.47倍），政府负债率达到了56.1%（GDP为126.06万亿元）；其中，政府债券405711亿元，非政府债券形式存量政府债务1662亿元。据《2023中国银行业调查报告》，城商行和农村商业银行持有的政府债券占其总债务的比例高达58%，资产风险集中度较高。因此，本文聚焦分析地方政府债务对城市商业银行信用风险的影响。

债务结构方面，根据其透明度和管理，可将地方政府债务划分为隐性债务和显性债务。显性债务是地方政府依据《预算法》规定举借和依法担保、纳入预算管理的债务。隐性债务则是指未在官方财务报表中体现，但实质上或可能需要由地方政府承担偿还责任的债务。显性债务的规模、期限和还款计划都较为明确，易于跟踪和评估。隐性债务则相对难以准确评估其规模和风险。此外，显性债务具有较高的信用保障，且受到更严格的监管，偿还风险较低，增强了银行放贷的信心。因此，地方政府债务结构中显性债务比例的提升意味着其更加透明和可控。本文据此提出假设H1：地方政府显性债务比例的提升会降低城商行的信用风险。

债务规模方面，尽管2015年以来，随着直接发债融资渠道的开放，地方政府的融资能力显著增强，但当地城商行仍是地方政府重要的资金来源。虽然有土地使用权抵押或政府信用等增信，地方政府因此被视为低风险客户，但信息不对称问题导致银行面临潜在的风险。此外，地方政府债务的扩大可能会扭曲银行的激励机制，促使银行降低股权融资比例，从而进一步加剧风险承担。鉴于此，本文作出第二个假设H2：地方政府债务规模的扩大会加剧城商行的信用风险。

（一）样本与数据

考虑到数据可得性，本文剔除新疆、西藏、海南等地区以及倒闭的城商行，最终选取2017年—2023年22个省份和直辖市的62个城商行作为研究样本，城商行各项数据来自国泰安数据库，地方政府债务数据来自Wind数据库，省级政府数据由作者据国家统计局数据整理，并结合城商行年报和地方政府统计局的数据手工搜集补齐修正缺失的变量。

（二）模型设定与变量意义

1. 模型构建

为验证前文假设，考察地方政府债务对城商行信用风险的影响，参考（杨柳，2023）[1]的研究，设定模型如下式：

wrari,t=α0+β1Xi,t+β2controli,t+μi+Υt+εi,t

其中，wrar为城市商业银行信用风险；Xi,t包含地方政府债务结构（bondrate）和地方债务规模（debtlevel）；α0为截距项；β为各变量相关系数；controli,t表示控制变量合集；μi为个体固定效应；Υt为时间固定效应εi,t为残差项。

2. 变量定义

（1）被解释变量

本模型中的被解释变量为银行信用风险(wrar)，采用王雨晴（2024）[2]的做法，用加权风险资产比例作为城商行的信用风险衡量指标。加权风险资产比例通过计算加权风险资产总额与总资产的比率来衡量银行的风险资产占比，反映银行承担的风险资产规模及从事风险业务的程度，能够在一定程度上体现银行的风险承担能力。这一比例越高，表明银行面临的信用风险越大。

（2）解释变量

本模型选用的解释变量为地方政府债务结构（bondrate）、地方政府债务规模（debtlevel）。参照刘哲希等（2020）[3]、汪金祥等（2020）[4]的研究方法，用显性债务占地方债的比例表示地方政府债务结构，用地方政府债务占GDP比重衡量地方政府债务规模。此外，政府债务的测度方式并不统一，本文采用城投平台的有息负债总额来衡量地方政府的隐性债务，并使用地方政府债券余额来衡量显性债务。

（3）控制变量

为了更全面地反映地方政府债务对城市商业银行风险的影响，本文从微观和宏观两个层面选择控制变量。微观层面，选取资本充足率（adequate），以控制城商行在资本管控方面产生的影响。从运营能力角度分别选用银行存款增长比率（dgrowth）、贷款增长比率（lgrowth）、银行利润率（abasset）和总资产周转率（aturnover），以此排除城商行本身的运营效率对信用风险的影响。宏观层面，选取经济增长水平（gdpg），即地方政府全年一般公共预算收入与全年一般公共预算支出的比值。最后，选用当地的财政自给率（fiscal）作为控制变量衡量政府财政压力。

（一）描述性统计

从变量描述性统计结果看，银行信用风险（wrar）的最大值和最小值分别为0.893和0.066，说明不同城商行之间的信用风险指标存在着较大差别；地方政府债务结构（bondrate）的最大值和最小值分别为0.897和0.121；地方政府债务规模均值为2.248，最小值为0.052，最大值为2.411，部分地区债务余额已接近GDP，超过60%的国际警戒线，说明不同地区债务水平存在较大差异；资本充足率最小值为10.5%，虽高于《商业银行资本管理办法》不低于8%的监管红线，但部分银行还存在较大资本需求。

（二）基准结果分析

表1为地方政府债务结构对银行信用风险影响的基准回归结果。第（1）、第（2）列是仅考虑核心解释变量的个体和时间固定效应模型结果，第（3）、第（4）列进一步展示了引入控制变量的双向固定效应模型结果。其中，第(1)列展示债务结构的影响，回归结果显著为负；第(2)列展示债务规模的影响，回归结果显著为正。第(3)列债务结构的回归系数显著为负，意味着地方政府债务结构中显性债务占比的增加会降低城商行的信用风险，验证了假设H1；第(4)列结果在1%的水平上显著为正，表明地方政府债务规模与GDP比值每提高一个单位，城商行的信用风险平均会提高0.006个百分点，验证了假设H2。模型中加入城商行所在城市的宏观经济因素（gdpg、fiscal）和银行自身特征（adequate、ebasset等）作为控制变量后发现，如第（3）列所展现地方政府债务结构对银行信用风险的影响仍然显著为负；第（4）列表明地方政府债务扩张显著增加了城商行的信用风险。

表1  基准回归结果

注：括号内表示t统计量；* 、** 、 *** 表示通过10%、5%和1%的显著性水平。

（三）稳健性检验

本文进行了以下稳健性检验：第一，缩尾处理，为避免样本极值影响回归结果，对所有变量进行了双侧1%的缩尾处理后再重新回归，结果如表2第(1)列所示；第二，考虑政策冲击，2020年全球疫情可能会使得地方政府债务结构对城商行信用风险的影响产生结构性断点，故剔除2020年样本进行回归，结果如表2第(2)列所示；第三，剔除直辖市，由于四大直辖市具有较为特殊的经济地位，因此将其剔除后再重新进行回归，结果如表2第(3)列所示。可以发现，在每一种稳健性检验方法下，地方政府债务结构变量均为负，且通过了显著性检验。

1. 银行规模

为验证地方政府债务扩张对不同规模银行是否存在异质性，本文研究样本以城商行总资产的中位数作为临界值，将高于该值的银行定义为大规模银行，反之为小规模银行。表3的(2)-(3)列分别报告了大规模银行和小规模银行的异质性检验结果，虽系数都为正，但地方政府债务的扩张对大规模城商行信用风险的影响显著较弱，而对小规模银行的影响较大。这或许源于大规模城商行的治理结构、市场适应能力，及信息处理能力都强于小规模城商行。首先，大规模城商行能更快更有效地识别处理风险；其次，大规模银行的融资成本较低，不单一地依赖地方政府的隐性支持。最后，大规模银行能够独立进行信贷决策而不受地方政府的政策干预。

2. 银行是否上市

城商行是否上市也是决定地方政府债务对其信用风险的影响大小的一大因素。从表3的第(4)列和第(5)列看，上市城商行受到更严格的市场监管和信息披露要求，且信贷集中度低；非上市城商行信贷集中度较高，尤其是其对地方政府及其融资平台的贷款方面。随着地方政府债务的增加，这些贷款的风险也随之上升。回归结果显示，对于非上市城商行，回归系数为0.262，且在5%的水平上显著为正；而上市城商行中，结果为负但不显著。这可能是因为，城商行上市后面临更高的监管标准和合规要求，有较完善的风险管理机制，受政策干预较小。

3. 银行所属区域

决定地方政府债务对其信用风险的影响大小的另一重要因素是城商行所处地域。本文参考普遍做法将全国分为东部和中西部两个地区进行区域异质性分析，回归结果如表3最后两列所示。东部地区未通过显著性检验，而中西部地区的回归系数为0.516，在5%水平上显著为正。结果表明，地方政府债务扩张存在显著的地域差异。由于东部地区经济发展程度较高，税收相对稳定，政府举债规模较小，政府债务扩张对城商行信用风险的影响相对较小。而中西部地区经济水平较低、产业单一，政府收入来源受到限制，而不得不依赖举债来平衡预算，中西部地区城商行信用风险受到地方政府债务的较大影响。

表3  异质性回归结果

本文基于我国62家城商行2017—2023年的数据样本进行研究，实证检验了地方政府债务对城商行信用风险承担的影响。主要结论如下（其他条件一致的前提下）：第一，地方政府债务结构中显性债务比例的提升能够减少城商行的信用风险。第二，政府债务规模越大，对城商行信用风险的影响也越大；地方政府债务扩张对小规模和未上市的城商行有正向影响，且经济发展相对落后的中西部地区，这种影响相较东部地区更大。本文据此提出如下建议：

第一，地方政府应完善地方政府债的信息披露，促进不同层级地方政府之间的信息共享，具体明确地方政府一般债务的用途和期限结构。地方政府在监管制度建设上，应加强对评级机构的指导，促使其对专项债券的信用评估标准进行细化，以提高一般与专项债评级结果的辨识度，达到“专款专用”，在防止腐败的同时，减少政府债务的整体规模，进而减少政府的违约风险和银行的风险承担。

第二，城商行应甄别不同债务的潜在风险，在做好显性债务风险甄别的基础上，城商行应进一步重点分析隐性债务的规模、质量和潜在风险。在融资前，仔细评估地方政府的还款保障能力，检查地方政府是否有充足的还款来源和有效的担保措施。具体操作可以包括审查地方政府的财务报表、了解其财政收入稳定性、评估其资产质量和流动性状况等。

第三，城商行在加强风险管理的过程中，应确保对地方政府的融资活动严格遵循审批要求执行，不因地方政府提供的信用担保而忽视审慎原则，进行过度融资。要严密排查隐性债务风险，特别是对于风险较高、隐患明显的债务款项，并加大风险化解的力度，有序推动资产保全和风险处置工作。同时，城商行需全面考虑债务风险和预期损失，确保资产损失准备能充分覆盖相关业务。为进一步强化风险管理，城商行还应积极采用多元化业务结构策略，利用大数据、人工智能等金融科技分散风险；减少对单一业务或客户的依赖；强化内部控制；确保信贷决策过程透明且符合要求；提高信息披露的质量。