高铁开通与地方政府债务信用利差

张永冀 热孜亚·巴吾尔江 陈惠瑜

地方政府债务是指地方政府负有偿还责任、具备担保责任或者可能承担一定救助责任的债务。从借贷主体层面来看，地方政府债务可分为显性债务和隐性债务。具体而言，显性债务包括地方政府专项债和一般债（统称地方政府债），其借贷主体是地方政府；隐性债务包括城投债和城投其他有息债务，其借贷主体是地方政府控制的城投公司。在全球范围内，地方政府债务通常占据国家政府债务约一成比例，而我国地方政府债务占比超过七成，明显偏高。截至2022 年末，我国地方政府债务规模达到89.1 万亿元，其中地方政府债34.9 万亿元，城投债13.5 万亿元，城投其他有息债务40.7 万亿元。①数据来源于Wind 数据库。相比中央政府发行的国债，地方政府债与城投债的形成方式多样、债券期限短、信息透明度低且融资成本高。目前，中国十年期国债收益率约为2.6%，而地方政府债与城投债全部期限的债券平均成本约为6%。在需求收缩、供给冲击、预期转弱三重压力下，防范化解地方政府债务风险的重要性和紧迫性愈发凸显。为了缓解地方政府偿债压力，提高政府债务可持续性，防范债务兑付风险，有效降低地方政府融资成本具有重要现实意义。

高铁具有快速、便捷、舒适、安全、环保等特点，其开通有助于提高沿线城市的可达性，优化资源配置，升级产业结构，促进区域经济的发展，有助于统筹发展和安全，扎实推进中国式现代化，对国家经济和社会效益具有重要意义。截至2022 年末，我国高铁运营里程达到4.2 万公里，稳居世界第一。①数据来源于国家铁路局。高铁的开通是否以及如何影响沿线城市地方政府的融资成本是一个重要问题，本研究尝试从地方政府显、隐性债务中债券发行定价的视角出发，讨论高铁开通对地方政府债与城投债信用利差的影响。

本文余下部分内容安排如下：第一部分为文献综述，第二部分为研究假设，第三部分为研究设计，第四部分为实证结果与分析，第五部分为稳健性检验，最后为结论与建议。

一、文献综述

自2008年起，我国大力发展高速铁路，随之而来的经济效应成为学术研究的热点。目前，关于高铁开通对经济影响的研究主要集中于宏观经济、微观企业和资本市场三个方面。高铁开通对宏观经济的影响体现在：提高沿线城市之间的可达性和连通性，减少各要素在地区间流动的时间成本②徐圆、陈爱华：《高铁网络、区位优势与城市经济韧性》，《财经科学》2023 年第6 期，第71—87 页。；带动沿线城市经济增长、增加区域创新水平③卞元超、吴利华、白俊红：《高铁开通是否促进了区域创新？》，《金融研究》2019 年第6 期，第132—149 页。；提升沿线城市生态效率，加快城镇化进程④李建明、王丹丹、刘运材：《高速铁路网络建设推动中国城市产业结构升级了吗？》，《产业经济研究》2020 年第3 期，第30—42 页。等。高铁开通对微观企业的影响体现在：能够缓解沿线城市企业融资约束水平、控制代理成本⑤方巧玲、李淑、徐慧：《高铁开通与企业数字化转型》，《财会月刊》2023 年第8 期，第127—134 页。；对企业产生正向创新效应、激励企业主动提高资源配置效率、改善企业绩效⑥马涛、常晓莹、黄印：《高铁网络接入、企业绩效提升与创新促进——基于准自然实验的上市公司样本分析》，《经济与管理研究》2020 年第3 期，第106—116 页。等。高铁开通对资本市场的影响体现在：有利于沿线城市企业信息的流通和传播，减少外部投资者获取“软信息”的成本⑦赵静、黄敬昌、刘峰：《高铁开通与股价崩盘风险》，《管理世界》2018 年第1 期，第157—168+192 页。；降低沿线城市企业股价崩盘风险、削弱股价同步性⑧陈克兢、康艳玲、闵霞等：《高铁开通与股价同步性：信息效应还是治理效应？》，《管理科学学报》2021 年第12 期，第1—17 页。；提高沿线城市资本增长率、优化金融资源配置⑨郑联盛、孟雅婧、李俊成：《高铁开通、金融资源配置与区域经济发展不平衡——基于PSM-DID 模型的估计》，《金融评论》2022 年第3 期，第39—61+124—125 页。等。

已有研究显示，地方政府债与城投债的发行定价受宏观经济、区域经济、资本市场和债券自身因素的影响；同时，城投债的发行定价还受微观企业因素的影响。在宏观经济因素中，货币供应量越大①刘澜飚、范世成、邸超伦：《我国地方政府债券定价机制研究——基于城投债信用利差的分析》，《广东社会科学》2020 年第1 期，第18—29 页。、消费者价格指数越小②武昱含：《我国城投债价格的影响因素研究》，《经济研究导刊》2015 年第22 期，第94—95 页。，债券的信用利差越小。在区域经济因素中，地方GDP 增速越高、财政收支盈余越大，债券的信用利差越小。③何泽源：《关于我国地方政府债定价市场化的分析》，《财政科学》2018 年第12 期，第57—72 页。在资本市场因素中，股票价格指数的升高会引起发行利率的降低。在债券自身因素中，债券的发行规模越大，信用利差越大。④郑长军、尹磊、钱宁宇：《预算软约束下的地方政府融资行为——基于城投债视角的实证研究》，《财政科学》2017 年第9 期，第112—125 页。不同类型债券之间的信用利差也有区别，地方政府债的专项债券的信用利差高于一般债券的，城投债的固定利率债券的信用利差高于累进利率债券的。在微观企业因素中，城投债发债主体评级越高、实收资本越多，债券的信用利差越小。⑤汪伟立：《政府隐性担保与降低债券风险溢价——基于我国城投债的实证研究》，《宏观经济研究》2017 年第11 期，第51—59 页。

梳理现有文献发现，学者们对交通基础设施建设、地方政府债务融资成本分别展开了大量研究，但是缺乏从交通基础设施建设视角探究债券定价的研究。本研究基于双重差分（DID）方法，从高铁开通对地方政府债、城投债信用利差的影响进行深入分析，考虑不同地区不同指标的差异，并将商品房价格和财政透明度的影响构建为中介效应，检验高铁开通对地方政府债、城投债信用利差的作用机制，丰富该领域的研究。

二、研究假设

地方政府债和城投债的发行定价与债券自身特征、发行主体相关。信息不对称理论表明，发行人与投资者在市场交易中对相关信息的了解存在差异。⑥杜通、李东升：《优化地方政府债券信息披露研究》，《债券》2023 年第7 期，第79—84 页。投资者对发行主体信息掌握不足时，会提出更高的债券收益率要求来弥补潜在的投资风险，这一行为将造成发行主体融资成本的上涨。然而，高铁的开通能够减少出行成本和时间成本，便捷交通往来，使个人投资者、机构投资者和分析调研机构更方便、频繁地到达实地调查访问，甚至与管理层面对面交流，获取更多非公开披露的私有信息，降低地方政府债与城投债如债券概况、信用评级、地区经济、财政状况和债务情况等信息的不对称程度。⑦徐汇聪、胡志颖：《高铁开通、机构投资者与公司避税行为》，《财会通讯》2021 年第19 期，第50—53 页。

债务信息披露是有效防控地方政府债务风险、实施债务监控的重要保障，直接影响我国地方政府债务的治理效果。⑧谭艳艳、吴琦、汤湘希：《我国地方政府债务信息披露质量的评价及影响因素研究》，《宏观质量研究》2022 年第5 期，第15—33 页。披露债务信息对地方违规发债起到约束作用，有助于抑制地方政府债务规模的扩张和融资成本的上涨，促进地方政府高效利用债务资金，推动当地基础设施建设、支持城市经济发展，减轻地方政府债务违约风险。若债券发行人主动披露债券与发行主体的相关信息，则市场投资者搜集获取信息的成本被大大降低，这有助于增加投资者对地方政府和城投公司的财务信息、筹资项目信息等的了解，从而提高对发行主体的信赖程度，这种信任缓解了投资者面临的信用风险，也缩减了地方政府债与城投债的信用利差。①方红星、施继坤、张广宝：《产权性质、信息质量与公司债定价——来自中国资本市场的经验证据》，《金融研究》2013 年第4 期，第170—182 页。高铁开通对信息不对称的缓解，有助于投资者验证从其他渠道获取的软信息与债务主体发布的公告信息的一致性，进而加深投资者对债务主体信息披露质量的认识，帮助投资者更好地作出投资决策，并激励债务主体进一步提升信息披露水平。②郭照蕊、黄俊：《高铁时空压缩效应与公司权益资本成本——来自A 股上市公司的经验证据》，《金融研究》2021 年第7 期，第190—206 页。

在经济发达地区，地方政府债务的融资成本通常更低。③潘俊、王亮亮、沈晓峰：《金融生态环境与地方政府债务融资成本——基于省级城投债数据的实证检验》，《会计研究》2015 年第6 期，第34—41+96 页。当地方政府经济实力雄厚时，其政府融资平台所发行的债券在市场中的流动性更强、信用程度更高、违约成本更小，因此能更好地保障债券持有人的利益。此外，经济发达地区的资金配置速度更快，资金市场供应更充足，居民可支配收入更多，因此对债券产品的投资需求也更加旺盛。

高铁开通对地区经济产生了多重积极影响。高铁开通便利了交通，促进了区域间人口迁移，提升了就业水平，丰富了地区间的连通和信息交换，加快了劳动力资源的跨区域流动，刺激了服务业的快速发展。④刘勇政、李岩：《中国的高速铁路建设与城市经济增长》，《金融研究》2017 年第11 期，第18—33 页。高铁开通还优化了沿线城市的资源配置，提高了城市运作效率和地域竞争优势，增强了城市竞争力，从而促进经济增长。⑤周雪峰、乔晓丽：《高铁开通对经济的影响研究：综述及展望》，《财会月刊》2020 年第7 期，第154—160 页。

因此，本研究推断高铁开通对信息不对称的缓解、对发债主体信息披露质量的提升以及对沿线城市经济的促进，可抑制地方政府债务的信用风险，降低地方政府债务的融资成本。基于上述分析，本文提出如下假设。

假设1：高铁开通对沿线城市地方政府债、城投债的信用利差起到降低作用。

地方政府债务问题向来是房价调控的焦点，房价对土地价格的影响直接关系到地方政府债务风险。高房价带来高地价，增加了土地出让收入，从而增强了地方政府的财政实力，提升了地方政府的信用支持能力，降低了地方政府债务的偿债风险。⑥秦凤鸣、李明明、刘海明：《房价与地方政府债务风险——基于城投债的证据》，《财贸研究》2016 年第5 期，第90—98 页。相反，房价下跌则可能导致地方政府抵押的土地价值缩水、减少土地出让收入，进而增加地方政府违约的风险，对地方政府的收入和融资造成一定程度的冲击。⑦梅冬州、温兴春、王思卿：《房价调控、地方政府债务与宏观经济波动》，《金融研究》2021 年第1 期，第31—50 页。

高速铁路相较于民航具有卓越的准点率，吸引着看重时间成本的旅客更愿意选择高铁出行，基于此，高铁开通可能会在沿线城市引发企业的迁移，进而引起相关产业的调整，带动经济活动的集聚，为当地居民创造大量的就业机会，改善就业环境与就业质量，提高城镇居民的人均收入水平。①张金月、张永庆：《高速铁路对城市住宅价格的影响研究——以武广高铁为例》，《价格理论与实践》2018 年第7 期，第139—142 页。随着人均可支配收入的增加，人们购置房屋的意愿增强，推动了房价的上涨。此外， 高铁开通还具有时空压缩的效应，促进了生产要素向沿线城市的集聚，推动了经济的增长，为城市兴盛带来了良好的预期，激发了消费者对城市未来发展潜力的认可，进而推动了房价的上涨。②梅建平、李红昌、王新宇等：《高速铁路对城市房地产价格的影响研究——基于中国70 个大中城市面板数据的实证分析》，《价格理论与实践》2020 年第5 期，第49—52+136 页。因此，本文推断高铁开通提高了沿线城市居民的收入水平、增加了居民的购房意愿，激发了沿线城市的发展潜力，从而提高了沿线城市的房价，加强了地方政府的财政实力，降低了地方政府债务的融资成本。基于上述分析，本文提出如下假设。

假设2：高铁开通提高沿线城市商品房价格，进而降低地方政府债与城投债的信用利差。

地方政府债务风险受财政信息披露水平与财政透明度的正向影响。③曾海洲、赵梓彤、林细细：《财政透明度、融资成本与地方债务风险异质性效应——国家治理的市场反应》，《中国经济问题》2020 年第6 期，第31—43 页。规范的财政监督能有效提高财政透明度，引导并规范债券市场的发展，增强投资者信心，从而降低政府融资成本。④马海涛、姚东旻、孟晓雨：《党的十八大以来我国财税改革的重大成就、理论经验与未来展望》，《管理世界》2022 年第10 期，第25—44 页。监督地方政府和融资平台公司的融资行为，能使地方政府债务负担情况更加透明化，及时发现地方政府债务风险，如发债主体的违法募资与担保情况，从而减少地方政府过度发债的情形，并防范违规使用债务资金带来的风险。⑤荣莉、金晶、喻旻昕：《财政监督、政府审计与地方政府债务风险》，《当代财经》2023 年第7 期，第132—142 页。因此，加强中央政府对地方政府债务风险的管理与控制至关重要。⑥曹文、伏开丽：《规避与化解我国地方政府债务风险》，《经济与管理评论》2012 年第3 期，第126—130 页。

高铁开通带来的空间压缩与时间节约，为投资者、分析师等利益相关者的实地访问和调研提供了极大的便利，有利于信息的及时、有效传递，从而改善地方财政的信息披露水平和财政透明度。⑦赵玲、黄昊：《高铁开通与资产误定价——基于新经济地理学视角的分析》，《经济与管理研究》2019 年第4 期，第76—92 页。此外，高铁开通也有利于国家对地方政府开展财政监督工作，如财政部门对地方政府融资过程进行监管、国家审计机关对地方政府各部门进行政府审计，以及国家监管机构对地方政府进行暗访与查访等。财政部对地方政府举债的监督行为有助于缓解债务信息不对称，政府审计则可防范地方政府债务风险⑧张曾莲、岳菲菲：《政府审计能防范地方政府债务风险吗——基于债务审计准自然实验的2009—2017 年省级面板数据的PSM-DID 分析》，《上海金融》2021 年第11 期，第11—25 页。，而中纪委地区巡视则可以降低被巡视地区的债券信用利差。这些财政调查的作用在财政透明度较低的地区表现得更为明显。①李凤羽、王空、史永东：《腐败治理与城投债信用风险：基于中纪委地区巡视的分析》，《世界经济》2021 年第10 期，第157—178 页。因此，本研究认为高铁开通有助于促进人员流动、便于地方政府接受财政监督，进而提高地方政府的财政透明度，降低地方政府债务的融资成本。基于上述分析，本文提出如下假设。

假设3：高铁开通提高沿线城市财政透明度，进而降低地方政府债与城投债的信用利差。

三、研究设计

（一）样本选择

本研究选用存量存续的我国地方政府债、城投债作为基础研究对象，考察时间跨度为2014—2021 年，样本观测值分别为13 022 和5 685 个。其中，高铁开通时间、路线与所经城市的数据来自国家铁路局网站，地方政府债、城投债和区域经济等数据来自Wind 数据库。这些数据已经过基本处理：（1）删除变量缺失样本；（2）对连续型变量在1%和99%分位数上进行缩尾处理。

（二）回归模型

参考现有高铁开通影响机制研究的常用做法，构建如下双重差分模型作为基准回归模型：

式中：被解释变量CSi,t为债券i在发行年份t的信用利差，由债券发行时的票面利率与当天同期限国债收益率作差计算得出；关键解释变量TrainPosti,t为高铁开通虚拟变量，若债券i发行的城市已开通高铁且于年份t处于高铁开通的状态，则取值为1，若未开通高铁或高铁开通城市于年份t处于高铁未开通的状态，则取值为0；Controli,t为选取的全部控制变量集合；Year为时间固定效应；Province为省份固定效应；εi,t为随机误差项。

（三）变量定义

1.被解释变量

本研究选用地方政府债与城投债的信用利差（CS）来衡量地方政府债务融资成本。信用利差具体指债券发行票面利率与发行当天同期限国债收益率的差额，计算公式如下：

式中：GBOCSi,t表示地方政府债i在发行年份t的信用利差，GBObond_ratei,t表示地方政府债i在发行年份t的票面利率，domestic_ratei,t表示与地方政府债i发行当天相同债券期限的国债到期收益率；UIBCSi,t表示城投债i在发行年份t的信用利差，UIBbond_ratei,t表示城投债i在发行年份t的票面利率，domestic_ratei,t表示与城投债i发行当天相同债券期限的国债到期收益率。

2.解释变量

（1）高铁是否开通（TrainPost）

TrainPosti,t表示债券i发行城市于发行年份t开通高铁的情况，高铁开通时间不论是2014 年1 月还是12 月开通，都记为2014 年。其实质为分组虚拟变量Train（债券所在城市已开通高铁为1，否则为0）与开通高铁的分期虚拟变量Post（债券发行年份已开通高铁为1，否则为0）的交乘项，TrainPost=1 表示为实验组且债券发行城市于发行年份已开通高铁，TrainPost=0 表示为对照组或债券所在城市于发行年份未开通高铁。

（2）高铁开通条数（TrainNum）

TrainNumi,t表示债券i发行城市于发行年份t开通高铁站的数目。

（3）高铁可通达性（TrainAcc）

本文借鉴Zhang 等人的研究①Zhang F, Wang F, Yao S,“High-Speed Rail Accessibility and Haze Pollution in China: A Spatial Econometrics Perspective”, in Transportation Research Part D: Transport and Environment, 2021, Vol.94, No.102802.，采用接近中心性来衡量高铁网络的可通达性。高铁网络中的中心节点在连接所有其他节点时具有“最短距离”。因此，连接中心节点和其他节点的测地线或最短路径必须尽可能短。基于城市的几何和拓扑结构，本研究中的TrainAcci,t是开通高铁的城市间测地线距离之和的倒数，充分反映了开通高铁的城市在整个高铁网络中的紧密程度和优化程度，其值越大，高铁可达性越好，计算公式如下：

式中：n表示高铁网络中的城市总数；dt表示债券i发行城市在开通高铁年份t时与其他开通高铁的城市间高铁线路的最短距离，若债券i发行城市未开通高铁，则TrainAcci,t取值为0。

3.控制变量

根据相关研究，本研究选取债券发行规模（Size）和债券发行期限（Term）、城市居民消费价格指数（CPI）、城市财政赤字率（Deficit）、城市就业人员平均工资（Wage）、城市第三产业占GDP 比重（Third）、省份城镇化率（Urban）、省份市场化程度（Market）、城投债债务主体评级（Rating）和城投债债务主体实收资本（Capital）作为控制变量。本研究对Size、CPI、Wage和Capital变量数据进行了对数处理；Rating从AAA、AA+、AA到AA-依次赋值为4、3、2、1。除此之外，本研究控制了时间固定效应以及省份固定效应。

各变量的描述性统计如表1 所示。

表1 各变量的描述性统计

四、实证结果与分析

（一）基本回归分析

本研究使用固定效应模型检验高铁开通与地方政府债、城投债信用利差的关系，回归结果见表2。其中：列（1）（2）分别考察了高铁开通（TrainPost）对地方政府债信用利差（GBOCS）与城投债信用利差（UIBCS）的影响；列（3）（4）分别考察了高铁开通数量（TrainNum）对地方政府债与城投债信用利差的影响；列（5）（6）分别考察了高铁可通达性（TrainAcc）对地方政府债与城投债信用利差的影响。列（1）（2）以高铁开通作为解释变量的回归结果显示，TrainPost的估计系数均在1%的统计水平上显著为负，表明与未开通高铁的城市相比，高铁开通显著降低了沿线城市地方政府债、城投债的信用利差。列（3） （4）以高铁开通数量作为解释变量的回归结果显示，TrainNum的估计系数分别在1%和10%的统计水平上显著为负，表明高铁开通数量的增加显著降低了沿线城市地方政府债、城投债的信用利差。列（5）（6）以高铁可通达性作为解释变量的回归结果显示，TrainAcc的估计系数均在1%的统计水平上显著为负，表明高铁可通达性的提高显著降低了沿线城市地方政府债、城投债的信用利差。综上，高铁开通与地方政府债、城投债信用利差之间存在显著的负相关关系，假设1 得以验证。

表2 基准回归结果

（二）异质性检验

高铁开通对地方政府债、城投债信用利差的影响程度，可能取决于沿线城市的产业结构和碳排放量，会受到沿线城市异质性的影响。具体而言，城市产业结构中第三产业比重高，说明就业机会多，生产效率高，市场经济体制完善，社会经济发达；城市碳排放量低，说明环境治理优秀，新型能源体系建设充分，经济升级和产业转型程度高，经济的可持续发展性强。鉴于此，本研究检验上述城市特征对高铁开通与地方政府债、城投债信用利差关系的影响，按照中位数分别将沿线城市第三产业占GDP 比重和碳排放量的数据分为高、低两组。

1.第三产业占GDP 比重

表3 展示了沿线城市第三产业占GDP 比重的差异造成高铁开通对地方政府债、城投债信用利差影响的异质性。其中：列（1）（2）分别展示了第三产业占GDP 比重较低的样本中高铁开通对地方政府债、城投债信用利差的影响；列（3）（4）分别展示了第三产业占GDP比重较高的样本中高铁开通对地方政府债、城投债信用利差的影响。列（1）（2）的结果显示，高铁开通与地方政府债信用利差的回归估计系数在10%的统计水平上负显著；高铁开通与城投债信用利差的回归估计系数为负，但不显著。列（3）（4）的结果显示，高铁开通与地方政府债、城投债信用利差的回归估计系数均在1%的统计水平上显著为负。原因可能是：经济发达的城市会吸引劳动和生产等要素通过高铁流动，这会进一步提高当地政府的经济实力，降低债券违约风险，因而高铁开通对地方政府债与城投债的信用利差起到收窄作用。

表3 第三产业占GDP 比重的异质性检验结果

2.碳排放量

表4 展示了沿线城市碳排放量的差异导致高铁开通对地方政府债、城投债信用利差影响的异质性。其中：列（1）（2）分别展示了碳排放量较低的样本中高铁开通对地方政府债、城投债信用利差的影响；列（3）（4）分别展示了碳排放量较高的样本中高铁开通对地方政府债、城投债信用利差的影响。列（1）（2）的结果显示，高铁开通与地方政府债信用利差的回归估计系数在1%的统计水平上负显著；高铁开通与城投债信用利差的回归估计系数在5%的统计水平上负显著。列（3）（4）的结果显示，高铁开通与地方政府债、城投债信用利差的回归估计系数均为负，但不显著。原因可能是：碳排放量低的城市信息透明度高，信息要素通过高铁向外流动，可缓解投资者面临的信用风险，因而高铁开通对地方政府债与城投债的信用利差起到收窄作用。

表4 碳排放量的异质性检验结果

（三）中介效应检验

1.商品房价格

本研究采用的商品房价格数据为省份的商品房平均销售价格。高铁开通对商品房价格（HP）的回归结果见表5 列（1）（2），其中列（1）采用Panel A 地方政府债的数据进行回归，列（2）采用Panel B 城投债的数据进行回归。结果显示，Panel A 中高铁开通与商品房价格的回归估计系数在1%的统计水平上显著为正；Panel B 中高铁开通与商品房价格的回归估计系数在5%的统计水平上显著为正。结果表明，高铁开通政策的实施显著提高了沿线城市的商品房价格，假设2 得以验证。

表5 中介效应检验结果

2.财政透明度

本研究采用的财政透明度数据为上海财经大学公共政策研究中心发布的《中国财政透明度报告》中对省级政府的财政透明度评分。高铁开通对财政透明度（FT）的回归结果见表5 列（3）（4），其中列（3）采用Panel A 地方政府债的数据进行回归，列（4）采用Panel B 城投债的数据进行回归。结果显示，Panel A 与Panel B 中高铁开通与财政透明度的回归估计系数均在1%的统计水平上显著为正。结果表明，高铁开通政策的实施显著提升了沿线城市的财政透明度，假设3 得以验证。

五、稳健性检验

（一）平行趋势检验

使用双重差分法模型需满足平行趋势假定，本研究通过进行多期DID 的平行趋势检验分析，考察沿线城市在高铁开通前后各期对地方政府债、城投债信用利差的动态影响。由于城市初次开通高铁的时间不同，所以无法将某一年作为高铁开通的临界点设置时间虚拟变量，而需为城市初次开通高铁设定相对时间值虚拟变量。本文所选的数据时间跨度为2014—2021 年，选择6 年作为窗口期，覆盖城市高铁开通的前3 年和后3 年，同时，将高铁开通前一年作为基准年份，并把这一时间虚拟变量剔除以避免多重共线性，构建如下模型检验平行趋势假定：

式中：prei、current和posti为时间虚拟变量，若沿线城市为高铁开通的实验组则赋值为1，否则为0，其余变量含义与模型（1）一致。平行趋势检验结果如图1、2 所示。

图1 地方政府债的平行趋势检验结果

图2 城投债的平行趋势检验结果

图1、2 显示了高铁开通前后各期95%置信区间的回归估计系数。结果显示，高铁开通之前，地方政府债与城投债信用利差pre3和pre2估计系数的95%置信区间均包含0轴；高铁开通之后，地方政府债信用利差current与post1～post3估计系数的95%置信区间均不包含0 轴，城投债信用利差current估计系数的95%置信区间包含0 轴，post1～post3估计系数的95%置信区间不包含0 轴。结果表明，高铁开通前三年，开通高铁的城市与未开通高铁的城市之间地方政府债、城投债的信用利差具有相似的时间趋势、没有显著差异；高铁开通当年，高铁开通的城市与未开通高铁的城市之间的城投债信用利差没有显著差异，原因可能在于高铁开通对城投债信用利差的影响存在滞后效应；而高铁开通后显著降低了城市地方政府债、城投债的信用利差，不能拒绝满足平行趋势的假设，验证了基本回归结果具有稳健性。

（二）安慰剂检验

为防止因遗漏掉一些与高铁开通节点年份相关且直接影响地方政府债、城投债信用利差的变量，而导致关键解释变量TrainPost的回归估计系数不一致，即内生性问题，本研究通过安慰剂检验对回归结果进行稳健性检验。具体地，通过使高铁开通政策对特定地区的冲击变得随机，再将该随机过程重复500 次。图3、4 分别报告了高铁开通对地方政府债、城投债信用利差的安慰剂检验估计系数的P值结果，图中垂直虚线代表基准回归中高铁开通与地方政府债、城投债的估计系数的P值。结果显示，高铁开通与地方政府债信用利差的回归中绝大多数样本的估计系数的P值位于基准回归P值垂线的右侧，其中大部分样本的估计系数的P值不显著；高铁开通与城投债信用利差的回归中估计系数的P值则均位于基准回归P值垂线的右侧，同样地，大部分样本的估计系数的P值不显著。结果表明，可以排除结论是由其他不可观测的变量导致，未被考虑的特征几乎不会对本文的估计结果产生影响，已有的回归结果具有稳健性。

图3 地方政府债的安慰剂检验结果

图4 城投债的安慰剂检验结果

（三）倾向得分匹配

为了应对样本选择偏差带来的内生性问题，本研究采用倾向匹配得分法筛选与处理组高度匹配的对照组，将控制变量作为自变量、高铁开通作为因变量，进行logit 回归。采用最邻近匹配法，对样本进行卡尺为0.05 的一对一匹配，并使用该样本再次进行双重差分回归，结果见表6 列（1）（2）。结果显示，高铁开通与地方政府债、城投债信用利差回归的估计系数分别为-0.008 和-0.118，显著性水平均为1%。与前文基准回归结果相比，高铁开通与被解释变量的估计系数值与符号没有发生改变，且显著性一致。结果表明，基准回归通过了倾向得分匹配检验，研究结果具有稳健性。

表6 稳健性检验回归结果

（四）剔除中心城市

中心城市的基础交通设施已经较为完善，高铁开通对其经济社会的影响作用有限。本研究参照李金锴和钟昌标的成果①李金锴、钟昌标：《高铁开通、城市可达性与就业机会》，《软科学》2020 年第11 期，第21—26 页。，剔除北京、上海、深圳和广州等30 个一线城市和省会城市的样本，只对外围城市进行检验，结果见表6 列（3）（4）。结果显示，高铁开通与地方政府债、城投债信用利差回归的估计系数分别为-0.010 和-0.108，显著性分别处于5%和1%的统计水平上。与前文基准回归结果相比，高铁开通与被解释变量的估计系数值接近，估计系数符号未发生改变；高铁开通与地方政府债信用利差回归的估计系数的显著性下降为5%，但仍显著；高铁开通与城投债信用利差回归的估计系数显著性的一致。结果表明，剔除中心城市样本对估计结果并无本质影响，进一步证明了研究结果具有稳健性。

六、结论与建议

（一）研究结论

本研究利用2014—2021 年我国地方政府债、城投债以及区域经济等面板数据，构建了双重差分模型，探究了高铁开通对地方政府显性和隐性债券发行定价的影响以及作用机制，并进行了稳健性检验，得出以下结论：高铁开通降低了沿线城市地方政府债与城投债发行的信用利差。异质性分析结果表明，高铁开通对第三产业占GDP 比重较高和碳排放量较低的沿线城市地方政府债与城投债信用利差的降低作用更为显著。进一步的中介效应检验发现，高铁开通是通过提高沿线城市商品房价格和财政透明度，来降低地方政府债与城投债的信用利差。

本研究通过分析高铁开通是否以及如何影响地方政府债务融资成本，揭示了高铁开通与债券信用利差之间的关系，拓展了交通基础设施建设对资产定价影响的理论，丰富了债券定价影响因素的研究，为国家调整地方政府债务融资成本提供了新的思路，对地方政府债务风险的防范化解具有积极作用。

（二）政策建议

基于上述研究结论，鉴于我国地方政府债务风险问题突出、偿债压力加大的背景情况，以有效调控地方政府融资成本、减轻债务风险为目标，本研究提出以下政策建议。

第一，推动地方政府融资绩效管理体系的改革。我国地方政府债务呈现期限短、成本高的特征，债务利息占广义财政收入比重高达约20%，付息压力巨大、债务风险显著，严重影响地方财政稳定，可能导致债务违约，引起债务危机。中央政府应加强推动地方政府债务融资体制改革，加强债务治理机制的完善，建立全面且透明的融资绩效管理体系，防范化解地方政府债务风险，提升财政的可持续性，增强市场信心，从而降低债务融资成本。

第二，加强高速铁路基础设施的建设。我国地方政府债务平均利率超过十年期国债收益率的3%，过高的融资成本导致地方政府债务负担沉重。为防范大规模债务导致的债务兑付压力，抑制地方财政风险溢出，应重点关注地方政府债务的融资成本，通过缩窄债券的信用利差，缓解地方政府的债务压力。高铁交通能够打破空间阻隔、缩减时间成本，降低信息不对称、促进人员流动、优化资本配置，推动沿线城市经济发展，降低地方政府债与城投债的信用利差。因此，政府交通运输部门应重视高速铁路的建设，科学编制铁路发展规划，优化铁路网络布局结构，完善铁路基础设施体系，充分发挥高铁运营的效益，从而减轻地方政府债务风险。

第三，防范房地产价格的下跌风险。房地产市场是支撑我国经济发展的关键，在债券市场中，房价上涨通常带来地方政府债务发行定价的降低。政府房地产主管部门可以向地方提供房地产市场调控政策意见，重点防范房价下跌风险，避免因地方财政收入减少而影响地方政府的偿债能力；地方政府也应贯彻执行中央调控房价的政策，在我国房地产市场健康发展的前提下，降低地方政府债务的融资成本，保证地方财政的稳定性与可持续性。

第四，创建地方政府财政信息平台。我国地方财政透明度水平整体偏低且各省份之间存在明显的差异。提高财政透明度有助于加强问责制度，增强担保能力，抑制地方政府过度举债，降低债务风险。政府财政管理部门应出台地方政府财务信息披露的规范与细则，建立信息披露的监督与考核体系，加大地方政府财政信息的公开力度，明确惩罚机制，监督地方政府的举债与债务治理行为，从制度层面提高财政透明度；地方政府也需要严格落实细则要求，建设财务信息公开平台，认真履行治理债务的职能，加强地方政府债务信息披露的全面性和及时性，减少地方政府债务的信用风险，向债券市场传递正向信号，对投资者的投资决策产生积极影响。