区域流动性分化溯源和信用择券逻辑分析_民众期
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摘要：
从对区域经济、流动性、人口等各个维度的梳理来看，经济增速高的省份，无论是工业企业利润、消费、贸易、社融、居民平均收入等，都排名相对靠前，而经济增速相对较弱的省份，各个维度的排名也都相对靠后，而且近些年这种差距开始走阔。各省之间的分化，离不开中国经济发展转型的大背景。首先，从产业结构上看，近几年经济表现较强的省份，更多是倚仗了新兴产业和服务业的蓬勃发展；而经济发展相对较弱的省份，则对传统重工业依赖度较高。经济发展较弱的省份的行业结构呈现出与改革方针错位、单一、对周期依赖度较高等弊端，同时国企占比高，转型难度更高，进而导致了在改革的大浪潮下，对利润蛋糕的瓜分能力降低。而随着这些经济发展较弱的省份工业企业利润下降，企业经济效益和回报率变低，企业压力开始向居民端传导，表现为经济发展较弱的省份的居民平均工资水平与发达省份之间的差距进一步拉开。而居民端压力抬升又会负作用于经济增长，表现为消费走弱、人口流出加剧等，进一步拖累一省的经济增长。在近年经济进入瓶颈转型期、利润蛋糕缩小的背景下，经济发展较弱的省份能够分到的份额进一步缩小。其次，利润蛋糕份额的下降也开始拖累经济发展较弱的省份流动性支持的获取，尤其是自2018年以来，在打击影子银行、降杠杆、压非标等金融严监管政策施压下，广义流动性整体趋紧，流动性分化加剧。企业利润可以用来衡量企业的自我造血能力，流动性则可以看作是企业正常运营的源头活水，二者相辅相成。当一省经济增速和工业企业利润回落，同时流动性收紧的背景下，融资难、融资贵的问题就会逐步暴露出来。而随着融资渠道收窄，企业违约开始增多，违约风险抬升进一步开始抑制金融机构的风险偏好，金融机构风控趋严，而风控收紧进一步导致弱企业、经济发展较弱的省份流动性获取的难度进一步提升，形成“企业盈利下滑、融资收紧—现金流断裂—违约—同质、同省的相似企业再融资难度提升—企业正常运转出现问题—企业盈利下滑”的恶性循环，经济增长和流动性分化的格局加剧。最后，回归到政府层面，当一省的造血能力和融资能力同时遇到挑战，企业利润下滑、人口流失、消费走弱接踵而至，对应该省份包括税收、卖地收入等在内的财政收入、政府性基金收入也会开始下降，而往往这个时候地方政府为了托底企业端和居民端，会增加财政支出，通过提升地方政府杠杆的方式来对冲居民杠杆和企业杠杆的下滑，进而导致财政赤字走阔，财政压力增加。地方政府财政压力的提升又会使投资者对该省国企、城投违约风险的担忧上升，进而影响该省融资获取的能力。
想要解决省份分化的问题，就要从源头入手，如何处理好经济结构的转型是首要解决的问题。在我们看来，经济相对偏弱的省份，并不是差在资源匮乏，更多是产业分布的问题。各省需要结合自身地理环境、政策、人文等优势，找到最适合自身的产业优势。与此同时，经济发展较弱的省份还需要改变对单一行业过高的依赖度，才能够在单一行业不景气、逆周期的环境下通过其他行业进行补血。在产业转型的过程中，经济偏弱的省份还需要摆脱对国企依赖过重的包袱，通过鼓励私营企业发展和产业创新盘活经济活力。同时，弱省应该更加注重人才引进。最后，政策的制定还是要回归到政府层面。省份财政收支之间的分化和不平衡可以通过中央进行调节，但一味用好省份的盈利来弥补差省份的亏空，并不是长久之计，也不利于各省之间良性竞争。根本的解决之法还是从政策层面鼓励各省提高自身的造血能力。比如产业转型的初期，可以适当的给转型省份予以更多的财政支持，比如通过对转型产业减税降费等手段，鼓励该行业的发展。当产业转型逐步达成，各省造血能力好转，企业和居民杠杆抬升后，再适当的降低政府杠杆的支撑。除了鼓励造血、创新外，地方政府还要处理好僵尸企业的淘汰、破产企业的重组、弱国企的经营等一系列问题，要有担当、负责任。
整体而言，短期内来看，广义流动性重新收紧的过程中，区域经济和流动性分化可能进一步加剧。中长期逻辑来看，区域流动性分化的改善需要依托政策的出台，需要从源头盘活实体的活力和造血能力。如果有这样的政策，比如类似于2016年当时供给侧改革这种修复和逆转供给过剩行业基本面的顶层设计，那么这些地区的流动性也会得到恢复。但如果没有这样的政策，那么这种分化就会进一步的强化，然后引发下一层的冲击。
信用层面，目前非金融类信用债存量24.8万亿元，以地方国企为绝对主导，而且在央企总体竞争力强、而民企违约潮发酵后，投资者择券逻辑充分依赖于包含城投、非城投在内的地方国企信用下沉方式获取超额收益。从信用分析角度，地方国企总体存在经营和投资效率低下但又对区域就业、经济、社保、民生等重要性程度高，因此信用资质很大程度依赖于区域政府帮扶意愿和能力，区域间经济、可动用资源、流动性、软实力等的分化造就不同省份国企、城投债券一级融资和二级利差表现不一，今年10月以来多家省级重点国企暴露实质信用风险，背后的核心逻辑还是流动性分化的延续。从目前存续信用债发行人评级和评分分布来看，西南区域的贵州、四川和东中部的江西、安徽、湖北、湖南以及东北区域的低资质发行人占比较高，而北京和上海低资质债券占比不足5%。从省级财政偿债负担来看，无论是显性债务率还是隐性债务率，东北、西部经济欠发达区域的负债率较高，此外江苏、湖南、湖北、浙江等省份隐性债务负担偏重，直辖市天津与重庆的隐性债务负担很重。从政府救助意愿来看，城投和国企的界限模糊，历史支持行动、公益属性以及区域内重要性程度将是影响政府救助意愿的重要参考指标，非城投而言亦需观察是否支柱性行业或企业。综合而言，在目前偿债能力分化没有得到根本逆转的背景下，未来区域间的分化或将会持续，我们建议仍然坚守优质区域，相对较弱的区域整体偏谨慎。
引言
2018年以来，区域之间的流动性的分化现象日渐突出。一系列违约风险事件的陆续爆发，其根源与流动性的分化密不可分，因此区域分化的问题越发值得重视。在本报告中，我们将首先从四个宏观维度（收入和利润、融资获取能力、可用资源与软实力），对省际区域分化问题进行追根溯源。接下来，我们将结合债券市场现况，对后续债券择券策略提出投资建议。
说明：在下文的分析中，为了更好的说明区域情况，我们先按照国家统计局口径，将各省份按照四大区域划分，即东部地区，含北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南；东北地区，含辽宁、黑龙江、吉林；中部地区，含山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部地区，含广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、内蒙古。同时，更进一步的划分为华北、东北、西北、西南、华中、华南、华东，七个大区。具体而言，华北地区包括北京、天津、河北、山西、内蒙古；东北地区包括辽宁、吉林、黑龙江；西北地区包括陕西、甘肃、新疆、青海、宁夏；西南地区包括四川、重庆、贵州、云南、西藏；华中地区包括湖北、湖南、河南、江西；华南地区包括广东、广西、海南、福建；华东地区包括上海、江苏、浙江、山东、安徽。
一、区域收入和利润的分化
如果将每个省类比成一个企业，观察各省的能力和流动性分化，其中一个视角是先观察各省的收入情况。收入情况代表盈利能力和对各种资源的吸引力。而考察收入，可以从GDP、财政收入（包括税收和卖地收入），居民收入，工业企业利润、贸易顺差等几个维度来衡量。
（一）分省GDP情况
分省的GDP增速来看，尽管我国经济度过了快速发展的阶段后各省的GDP增速均出现了一定程度的回落，但部分省市的GDP增速下降非常明显，比如天津，2013年天津市GDP增速位列全国各省市首位，但到了2019年，天津GDP增速排名已经滑落至全国倒数第三位，仅高于黑龙江和吉林。而2020年新冠危机爆发后，前三季度天津市GDP增速为0%，在全国排名倒数第6位。此外，东北省份GDP增速排名则一直较为落后，2013年以来持续位于全国后列。如果用2019年各省市GDP增速减去2013年各省市GDP增速的差值来衡量各省市经济增速放缓的程度，可以看到天津2019年GDP增速较2013年回落了7.7%，成为全国GDP增速下滑最明显的省市，而重庆、吉林、以及西北省份等GDP放缓也较为明显，而经济发达地区，如北上广、珠三角等地区的经济增速回落的幅度相对较小。
从绝对值来看，GDP总量在经济发达地区和经济欠发达地区的分化较为明显，并且GDP总量分布与各省市人口密度密切相关。广东、江苏、山东、浙江是2013年以来GDP总量最大的省份，且历年来均保持全国领先。西北省份如甘肃、宁夏、青海、西藏以及海南等历年GDP总量位于全国后列，尽管GDP也呈现逐年小幅提升的态势，但与经济发达省市的经济总量仍有巨大差距。此外，尽管多数省份GDP绝对值呈现出逐年上升的态势，但部分省市GDP总量出现萎缩，如天津以及东北三省（可能有数据挤水分等因素）。
如果我们寻找经济增速落后省市的共同点可以发现，天津以及东三省的产业结构均以石油化工、钢铁等传统工业为主，而新兴产业和服务业的占比较低，这导致过去几年拉动天津和东三省经济发展的主要是工业投资。以天津为例，我们可以看到2008至2017年的十年间，天津市的资本形成率平均达到69%。远高于全国的平均水平46%，也大幅高于北京和上海（均平均为40%左右）。但依靠投资拉动经济增长的模式可持续性并不强，因为如果没有需求支撑，过度投资会带来产能过剩，导致地区经济增长放缓。我们可以看到过去十年间，天津的消费率仅为40%，低于全国平均水平51%。因此，天津以及东北省份的经济结构不均衡也导致经济增长的持续性不强，经济动能后劲不足。
但造成天津以及东北省市需求端不足的原因是什么？我们认为正是由于中国经济发展的动能发生了转变，传统经济增长的动力放缓，而新兴产业以及服务业崛起，带来了大量的就业机会和消费需求。可以看到，过去几年间，经济增速持续位于全国前列的省份，如贵州、云南、江西、湖南、福建、安徽、四川等中部省市，大多发展了自己的优势新兴产业，带动了本地经济的增长以及人口的净流入。例如贵州的优势产业是电子元件，江西和陕西是半导体，安徽是芯片、半导体和人工智能，湖北是光电子。而北京、上海等一线城市，由于服务业占比较高，经济增速也一直较为稳定。因此我们认为，由于天津以及东北省份的经济结构仍以传统工业为主，新兴产业以及服务业占比较低，因此经济增长的动能出现放缓。
（二）分省税收质量
税收体现了一个区域经济的经济发展质量，有好的企业和人才才能有高质量的税收结构，财政的造血能力才比较强；税收资源丰富的地区，政府收入的基础较好。我们以税收比GDP作为税收质量的衡量，从图5、6中能看出，京沪的收税能力一直位于前列，但以2018和2013年的对比可以看出，上海经济的发展质量超过了北京，经济结构产生的税收能力变强。其次是东部沿海省份（海南、广东、浙江），经济产生税收的能力较强；经济产生税收的能力落后的省份是河南、湖南、广西、福建。
如果以社融作为区域的整体融资情况，各省税收在社融中的占比作为各省的融资创收能力，那么内蒙古、上海、海南比较强。从地方资产负债表的的角度，土地相当于是地方政府的资产，土地出让金相当于当地未来税收收入的折现，越依赖于土地出让的财政结构，则越是“寅吃卯粮”，过高的地价还会侵蚀当地的产业竞争力，从而损害未来的税收收入。我们将土地出让依赖度定义为土地出让金（政府性基金收入）比当年税收，2018年浙江、河南、湖北、重庆、四川等省对土地出让依赖度较高，财政压力较大；广东、上海、北京压力较轻。如果定义债务压力为土地出让金（政府性基金收入）比地方政府债务余额，则2018年东三省、青海、贵州、新疆、甘肃等省份土地出让金比债务比例较小、覆盖债务倍数较低，债务压力较大。
（三）分省市卖地收入
因为政府性基金收入中主体是土地出让金，省级的土地出让金可以用政府性基金收入的数据来代替。由于2020年的政府性基金收入分省数据比较缺乏，从2019年各省政府性基金收入绝对量看，分省卖地收入主要是集中在江浙、广东、山东等人口+经济大省。而东北和西部地区绝对值比较落后。我们按2019年各省政府性基金收入增速，从高到底排序，内蒙古（85%）、青海（79%）、辽宁（33%）、湖南（33%）、甘肃（30%）等热点省份，政府性基金收入增长较快，但吉林（-94%）、江西（-62%）下滑较多。从2015年以来的增幅看，云南、浙江、河南、内蒙古、青海的分省卖地收入的增幅比较大，这些省份除了浙江外，普遍是财政压力比较大的省份，说明卖地的动机主要是为了缓解财政的压力。
由于省内的各城市级别有较大区别，土地出让分化也体现在城市层级的分化，而且更有意义的是2020年以来的分化，由于2020的财政数据还没出炉，我们按城市层级统计土地出让面积增速，2020年土地出让面积整体趋势是下行的，但是一线城市的同比和绝对量环比都比其他线城市更强。三四线略强于二线城市。
具体到代表性的一、二、三线城市，从2017到2019，各城市土地出让总价（含各类土地性质）的绝对数额排名变化不大，2019年杭州取代了北京成为全国卖地城市第一名；上海、武汉、广州、南京整体出让较多。但是东北（哈尔滨、大连、长春）、兰州排名靠后，土地出让的总价较低，意味着可以利用的土地资源较少。值得注意的是，少数几个城市土地供给2019年较2017年减少，如北京、重庆、成都、济南、郑州、深圳、济南供地减少，对2018年以后的当地商品房供应和房价影响较大。另一方面，横向比较，出让土地较多的城市往往对应较快的人口流入，也是属于城市群发展的核心区域；而一些不在城市群范围内、经济还不错的二线城市，如太原、石家庄、厦门，土地出让的总价却并不高。
商品房销售方面，因为目前的商品房销售主要与所处城市群相关，所以按城市层级统计。各线城市在2015-17呈现周期的先后关系，但是在2017后，这种领先关系似乎失效，非一线城市中枢持续下滑，而且二线城市更弱了。这与二线上涨过快、房价收入比过高、透支居民收入增长有关。
（四）分省居民消费收入
居民收入的重要民众国际期货官网之一是工资收入。从工资收入情况来看，经济发达省份的居民平均工资水平整体高于经济欠发达地区。北京、上海、天津、江苏等地城镇居民平均工资水平在全国名列前茅，河南、河北、广西、黑龙江等地工资水平较为落后。出乎意料的是，近几年来西藏城镇单位就业人员平均工资持续位于全国前列。如果分析其背后的原因，可以发现各省市居民的工资水平也与省内的产业结构以及劳动力稀缺性有关，也与中央的转移支付力度有关。
从西藏的产业结构来看，西藏第一、第二产业占比较低，可能因为海拔较高，地广人稀，所以农作物种植和工业生产的基础较差，因此实际上西藏的第三产业在经济中的占比最高。根据《2019年西藏自治区国民经济和社会发展统计公报》，2019年西藏自治区第一、第二和第三产业增加值占比分别为8.1%、37.4%和54.5%。从三大产业增速来看，第一产业增长4.6%，第二产业增长7%，第三产业增长9.2%，因此可以发现第三产业已经成为西藏的支柱产业。而2019年全国第三产业增加值占比为53.9%，因此西藏的第三产业占比也超过全国整体水平。第三产业占比较高直接导致西藏的平均工资水平也位于前列，从2019年各行业平均工资水平来看，第三产业相关行业的平均工资水平整体高于第一和第二产业（图13）。此外，由于第三产业中旅游相关产业是西藏收入的主要民众国际期货官网之一，因此旅游相关产业，如餐饮、住宿等行业接纳了本地大量的劳动力。但西藏人口仅为300万，劳动人口稀缺也使得西藏第三产业从业者的平均工资水平远高于全国平均水平。作为一个印证，第三产业增加值较高的北京、上海等一线城市的城镇单位就业人员平均工资水平也位于全国前列，主要是北上深金融业和IT等行业的平均就业工资偏高。
西藏的高工资水平也与中央的转移支付有关。如果观察历史数据，可以发现2015-2016年西藏城镇单位就业人员平均工资出现了较大的跃升，2016年城镇就业人员工资水平较2013年几乎翻倍，主要是中央加大了对西藏的转移支付力度。2015年，中央对西藏的转移支付达到1321亿元，而当年西藏的GDP仅为1026亿元，转移支付的力度甚至超过了全区的经济总量。由于西藏人口基数低，中央对西藏的人均转移支付额达到47000元，远超全国其他省市。来自中央的转移支付，很大一部分通过补贴的方式加到了各省的平均工资中，导致西藏的平均工资偏高。
与之相反，河南、河北、广西、黑龙江等地第三产业占比偏低，而且河南、河北等地因为人口众多，劳动力不稀缺，导致中央对当地人均转移支付金额偏低，城镇居民平均工资水平位于全国后列。
但单纯以城镇就业居民工资收入来衡量各省市居民的收入情况存在一定问题。一方面，农村居民家庭收入情况并未反映在数据中；另一方面，除工资收入外，居民收入民众国际期货官网还包括经营性收入，财产性收入以及转移收入等，因此工资收入并不等于完全反应各省市居民实际的收入情况。由于居民消费很大程度上取决于居民的可支配收入，因此我们从各省市居民社会消费品零售额及增速入手去判断个省市居民的实际收入情况。2013年以来各省市消费增速均出现了一定程度上的回落，但部分省市回落的幅度较小，回落幅度小的省份主要集中在中部省份，如江西、云南、四川等。而天津、内蒙古、吉林、黑龙江、新疆等省市的社会消费品零售增速出现了幅度较大的回落。
各省的消费增长情况基本与GDP增速匹配，其背后的原因也是一脉相承的。中部省份消费增速名列前茅，也与近些年来中部省份工业化和城镇化发展加速有关。近些年来中部省份承接了大量珠三角以及长三角的产业转移，带动了本地新兴产业的发展，而这些新兴产业需要大量劳动力，因此中部城市的城镇化率这些年也明显加快。城镇化率加快带动了本地居民平均收入水平的增长，因此居民整体的消费能力也有所提升，支撑了中部省市的消费增速。而一线城市如北京和上海由于城镇化率已经较高，消费在高基数的情况下增速难以维持较高水平。东北省份则因为缺乏优势产业带动经济增长，城镇化率提升较慢，居民收入提升也较为乏力，因此消费增速偏落后。天津的消费增速在全国各省市中位于后列，主要是因为天津城镇化率仅低于北京和上海，提升的空间已经不大，并且天津也类似东三省缺乏优势产业带动，居民收入增长乏力，因此消费也较为低迷。
从绝对值的角度看，各省消费分布与各省GDP分布的情况较为吻合，广东、山东、江苏、浙江、河南等省市社会消费品零售额位居全国前列，这可能也与其人口密集度有关。西北省份、甘肃、新疆、宁夏、青海以及海南等由于人口较为稀疏社会消费品零售总额居于全国后位。
（五）GDP与社融的比值
GDP与社融增量的比值可以衡量各省市的资本使用效率。这几年我国流动性分化的格局日益明显，资金持续向经济发达地区流入，而对经济落后地区的支持较少，因此资金使用的效率其实是降低的。发达地区，如北京、浙江、广东等省市社融增量较大，但部分资金可能并未有效拉动GDP增长，因此可以看到14年以来这些省市的资本使用效率在全国居后。与之相反，经济落后省市，如辽宁、内蒙古以及西北省市等资金流入量较少，因此资本使用效率相对较高。值得关注的是，今年前三季度辽宁省GDP与社融的比值大幅增长，主要是因为今年前三季度辽宁省社融增量大幅下滑。今年1-9月，辽宁省社融新增788.37亿元，同比少增2071亿元。从结构上看，主要是未贴现银行承兑汇票减少2154.7亿元。我们将在区域的流动性分化章节对此进一步探讨。
根据中央经济工作会议的要求，“货币供应量和社会融资规模增速同名义经济增速基本匹配”。因此，我们预计明年政策会更加引导资金向经济欠发达领域倾斜，使各地的社融增速与当地的名义GDP增长相匹配，提高整体资金使用效率。但由于银行的风险偏好较低，因此实际执行层面可能仍存在较大难度。
（六）工业企业利润
1、工业企业利润
1）东部省份工业企业利润遥遥领先，中部其次，西部有所提升但整体水平仍较低，东北地区则明显下降
以各省2019年全年的工业企业利润累计值来看，工业企业利润排名前十位的省份分别是广东、江苏、浙江、福建、山东、四川、上海、湖北、河南和陕西，东部省份占6个，南方省份占7个。排名后十位的省份则分别是贵州、广西、吉林、新疆、黑龙江、甘肃、宁夏、海南、西藏和青海，西部省份占7个，东北地区占2个。其中，广东、浙江、福建、四川和湖北的工业企业利润自2014年起整体呈现上升趋势，但山东、河南、河北、天津和东北三省的工业企业利润则在2014后出现明显下降。在近两年全国工业企业利润整体下降的情况下，我国各省份在工业企业利润上的表现基本可以分为四个梯队，第一梯队为广东、江苏、浙江、山东等传统强省，不过广东、浙江的工业企业利润占比仍在继续提升，但江苏、山东工业企业利润却出现下滑；第二梯队为福建、四川、湖北和湖南等进步明显的省份；第三梯队则为原本是工业大省，但近年工业企业利润却出现明显下降的天津及东北等省市；第四梯队则是原本工业基础薄弱、且目前仍未有起色的其他省份。
按地区划分来看，东部10省遥遥领先，占全国工业企业利润接近六成；中部6省其次，占全国工业企业利润约20%。2014年至今，东部、中部省份工业企业利润略微下降不足1个百分点，占比较为稳定。西部12省和东北3省则变化较大。西部省份有所进步，2019年西部省份工业企业利润占全国17.23%，较2014年提高约3个百分点，2020年前10个月占比则进一步提升至18.27%，但由于西部地区省份众多，因此平均来看工业企业利润水平仍较低。东北地区工业企业利润占全国比重则由2014年的6.79%下降至2019年的3.97%，在全国工业企业利润整体减少的情况下，东北三省占比的下降更加表明其工业企业盈利能力明显减弱。
从工业企业利润增速来看，各省历年的工业企业利润增速存在较大变化，在时间上规律性较差。这一方面可能是因为基数效应，另一方面各个行业在不同年份的景气程度不同，而各省份短期内的行业结构不会发生明显变化，因此导致各省工业企业利润增速受行业本身景气度影响较大。
2）各省工业企业利润的差异及变化与行业结构、国有企业占比及地理因素等有关
（i）行业结构
近十年来，我国工业企业利润规模排名前五的行业分别为汽车制造、计算机通信和其他电子设备制造业、非金属矿物制品业、电器机械及器材制造业和化学原料及化学制品制造业。而工业企业利润规模与增速均在前十的行业则为煤炭开采、黑色金属加工、酒和饮料、医药制造业、计算机通信和非金属矿物制品六大行业。因此，在强势行业或者利润增长较快的行业占比高的省份其企业盈利能力自然也更强。
例如广东的主要支柱行业为计算机通信、电气机械以及汽车制造，2017至2019年间三大行业合计贡献了广东工业企业利润的39.5%、39.4%和42%。而这三大行业也是我国整体工业企业利润较大的行业。2014至2019年通信设备行业利润从3.87万亿元上升至5.01万亿元，与此同时广东的利润份额从32.9%上升至43%，占2019年广东省工业企业利润总额的23.8%，比2014年提高了5.5个百分点。电气机械稍有不同，2014至2019年间行业利润也经历了先升后降，2019年行业利润总额为3.84万亿元，略低于2014年的3.95万亿元，但广东仍依靠利润份额的明显提升弥补了行业利润总额的停滞。可以说，计算机通信、电气机械以及汽车制造这三种工业企业利润规模较大的行业在广东的进一步集中，使得广东在全国工业企业利润下降的情况下仍然保持了自身的工业企业利润增长。此外，广东的行业结构相对较为均衡，虽然广东工业企业利润规模约四成由前述三大行业贡献，但其他行业也均有涉猎，从整体上增强了广东的工业企业盈利能力。
浙江、福建、四川等省份情况与广东类似，其支柱行业也与全国整体情况相符，且福建、四川都有各自的核心优势行业。福建工业企业利润第二高的行业为皮革制品业，其在全国的占比接近一半，在该行业具有很强的竞争力；四川工业企业利润最高的行业为饮料制造业（包括酒水），其2005-2018年的年均复合增长率达到了19.5%，由于酒水饮料消费兼具刚性需求与成长空间，在一定程度上也反映了四川工业企业的核心竞争力。
而与此同时，陕西、安徽、江西等省份工业企业利润停滞不前、东北等省份甚至出现下降，导致各省工业企业盈利能力持续分化。反观近些年来工业企业利润表现较差的这些省份，除了行业结构与全国整体情况产生错位以外，也存在行业结构单一且周期性较强的问题。例如河北、吉林两省的第一大工业行业集中度过高，吉林是汽车制造，河北是黑色金属加工；而辽宁的前三大工业行业分别是汽车制造、黑色金属加工、石油加工，这就决定了河北、辽宁这些省份的工业企业利润水平实际上取决于汽车制造和黑色金属行业链的景气程度以及该省企业在行业中的占比。
（ii）私有工业企业占全国比重
随着市场经济的发展，自2007年起我国私有工业企业利润总额开始稳定地超过国有工业企业利润总额，近三年年均利润总额约为国有工业企业利润总额的4倍。因此，私有工业企业分布集中的省份，其工业企业利润规模也可能更大。以2018年为例，东部、中部、西部和东北地区的私有工业企业利润分别为9111亿元、5624亿元、2797亿元和308亿元，分别占全国的51%、32%、16%和2%，与各地区工业企业利润表现基本一致。
2、工业企业资产回报率
1）我国工业企业资产回报率整体下降，东中部仍保持领先，西部地区下降幅度较小，东北地区跌至末位
从各省2019年的资产回报率（ROA）来看，有一半省份（16个）的工业企业资产回报率超过全国平均水平（5.20%）。分地区来看，东部、中部地区资产回报率相对较高，2019年分别在5.52%和5.72%，均在全国平均水平以上；西部西区相对较低，2019年资产回报率为4.4%；东北三省资产回报率最低，2019年为3.42%。其中，福建的工业企业ROA最高，2019年高达9.84%，且整体呈现上升趋势，表明福建的工业企业资产利用效率较高、盈利能力较强。其次是江西，2018年和2019年资产回报率均在8%以上。此外，从时间上来看，我国各地区工业企业资产回报率自2014年起整体呈下降趋势。其中，东北地区下降幅度最大，西部地区下降幅度最小。其中，江西、天津、江苏、重庆、河南、吉林、河北、山东、辽宁、黑龙江等省份近两年的工业企业资产回报率较2014年均出现较大幅度的下降。
2）各省工业企业资产回报率的差异同样与行业结构、国有企业占比等有关
（i）行业结构
各省工业企业资产回报率的差异也与行业分布有关。福建的皮革制造、非金属矿物制造、纺服业，湖北的非金属矿物制造、医药制造、饮料制造业，以及四川的饮料制造、非金属矿制造、医药制造业，行业资产回报率持续保持在较高的水平，使得这些省份的工业企业资产回报率名列前茅且相对稳定；但吉林的汽车制造业资产回报率较低且自2017年起基本呈现下降趋势，河北的黑色金属加工业以及辽宁的黑色金属加工、石油加工业资产回报率较低且波动很大，导致这些省份的工业企业资产回报率低于全国平均水平。
（ii）国有工业企业资产占比越高，工业企业资产回报率越低
除行业本身的回报率不同外，各省工业企业中国有企业资产和私营企业资产的比重也对其整体的资产回报率有较大影响。从2000年起，我国全部国有工业企业的资产回报率和全部私营工业企业的资产回报率来看，私营工业企业的资产回报率一直明显高于国有工业企业。因此，私有工业企业资产占比高的省份或地区，其整体的资产回报率自然也较高。而从2018年我国各地区的国有和私有企业资产实际的占比来看，东部、中部、西部和东北地区的国有工业企业资产占比分别为30%、42%、56%和52%，整体来看，国有工业企业资产占比越高，该省的工业企业资产回报率越低。
（七）贸易顺差收入进一步加大了各省企业盈利能力的分化
各省在进出口上的差异进一步体现了行业分布导致的收入能力分化。以2019年全年各省的贸易顺差收入来看，广东、浙江和江苏三省明显领先，广东和浙江自2014年起分别维持在2000亿美元和1900亿美元以上，江苏自2012年起一直维持在1000亿美元以上。北京则是贸易逆差最大的省份，上海次之。除此之外，福建、山东、湖南、河南、重庆、江西、四川和湖北贸易顺差在100亿美元至500亿美元之间，天津、辽宁和黑龙江贸易逆差100亿美元至200亿美元之间，其余省份的贸易顺差/逆差则均不足100亿美元。分地区来看，2019年我国东部、中部、西部和东北地区分别实现3116亿美元、768亿美元、560亿美元的贸易顺差和和406亿美元的贸易逆差。
以2019年全年各省的出口金额来看，出口金额在1000亿美元以上的省份依次为广东、江苏、浙江、上海、山东和福建，全部为东部省份，而全年出口金额不足100亿美元的省份依次为内蒙古、黑龙江、海南、贵州、吉林、宁夏、甘肃、西藏和青海，集中在西北和东北。分地区来看，2019年东部、中部、西部和东北地区占我国总出口的比重分别为81.7%、6.89%、9.15%和2.26%。
而在我国的出口中，出口金额较大的产品有机电设备、纺织品、家具玩具和车辆及零部件等，这也与工业大省的行业结构相对应。因此，对外贸易带来的收入进一步加大了现有行业格局下各省企业盈利能力的分化。
（八）工业企业创造回报的能力较差会导致融资难度上升
由于各省社会融资规模的统计口径中，既包括企业，也包括政府和居民，且政府和居民对应的融资规模占比无法忽略，因此直接用某一省份的工业企业利润除以该省的社会融资规模存在较大误差。此处选择以未贴现银行承兑汇票、企业债券、非金融企业境内股票融资和企业贷款的总和来近似衡量工业企业在一定时期内（本文中为一年内）的融资规模，再以各省的工业企业利润除以其各自的融资规模，用这一比重来反应各省企业创造回报的能力。
分省份来看，利润总额占融资规模比重靠前的省份为宁夏、天津、福建、吉林、辽宁、山西、安徽和海南。其中，除福建、陕西和安徽外，其余5省2019年的融资规模均不足2000亿元、利润总额均低于1500亿元，因此其工业企业利润总额占融资规模比重较大，更多是由于获得的融资与其他省份相比比利润总额更少，而非盈利能力强。扩大到地区来看，也呈现相同的特征。单纯从数据来看，利润总额占融资规模比重最高的地区是东北、最低的地区是东部，与各地区的工业企业利润规模相反。但实际上是由于相比工业企业利润总额与东部地区的差距，东北地区和西部地区企业获得的融资规模与东部地区差距更大，导致这一比例虚高。这不仅不能表明东北和西部地区的工业企业盈利能力强，反而表明，由于市场对东北和西部地区的工业企业的盈利能力十分不看好，因而直接在资本市场用脚投票，导致这两个地区的省份难以获得融资。而融资渠道不畅通又会反过来加大企业改善经营的难度，形成恶性循环。
二、流动性区域分化
衡量各省流动性分化的最直接观察是社融增量在各省的分化，包括信贷、非标、信用债和地方政府债等，同时还可以观察各省的杠杆率变化。
（一）社融衡量的广义流动性分化
1、2018年以来，广义流动性区域分化程度加深，流动性区域集中度有所提高，同时地区融资结构存在差异
民众国际期货自2014年起开始公布地区社会融资规模，地区社会融资规模是全面反映一定时期内金融体系对某一地区资金支持的总量指标。地区社会融资规模是增量概念，统计口径和内涵与全国社会融资规模一致，可以划分为四个部分：1）通过表内业务向实体投放的资金支持：人民币贷款和外币贷款；2）表外业务向实体投放的资金支持：委托贷款、信托贷款和未贴现的银行承兑汇票；3）直接融资：非金融企业境内股票筹资和企业债券融资；4）其他方式：保险公司赔偿、投资性房地产、小额贷款公司贷款和贷款公司贷款。自2014年起，民众国际期货每个季度会公布社融及分项数据。从社融这一广义流动性的角度衡量，2018年以来，区域流动性分层愈加明显，呈现如下几个特征
1）广义流动性由北向南流、由西向东流。按大区划分来看，与2015年-2017年相比，2018年以来，华北、东北、西北地区社融增量占比均出现了不低于两个百分点的降幅，而华中、华南、华东占比则有一定提升，尤其是华中和华东地区，占比提升幅度超过两个百分点，分别为1.34%和4.1%。
具体到省份来看，2018年以来，占比层面，浙江、江苏、山东、广东、重庆等省份、直辖市对全国社融贡献度提高，而上海、辽宁、北京、陕西、天津等地的贡献度降低；从区间规模情况看，西藏、辽宁、海南、青海、上海、内蒙古等地近三年的新增社融规模，要低于2015年至2017年期间的新增社融规模。
2）广义流动性区域集中度不断提高。逐年来看，东南地区的社融增量占比逐年增长，而华北、东北地区的占比逐年下降，东北地区尤其明显。2015年，东北三省全年新增社融规模合计约1.1万亿元，占比7.5%，平均每个省份的贡献为2.5%，在全国七大区域中排第5位（省均贡献排名）。而到了今年，前三季度东北三省新增规模合计仅6346亿元，较2015年缩量42%，占比2.38%，平均每个省份贡献降至0.79%，在全国七大区域中垫底。与之对应的是流动性不断向华东沿海地区集中。2015年，华东5个省份全年新增社融规模合计约3.7万亿元，占比25.6%，平均每个省份贡献为5.12%；2020年前三季度，华东五省的新增社融规模增至9.5万亿元，相较2015年增长153%，平均每个省份的贡献也攀升至7.08%。
3）地区融资结构存在差异，东北、中西部对贷款的依赖度明显高于东部地区，东部地区直接融资占比较高。2015年至2017年期间，中部、西部、东北地区人民币贷款增量占社融增量比例分别为76.6%、75.7%、70.3%，而东部地区新增人民币贷款规模占社融比例为67.2%。2018年至2020年3季度，东北地区对贷款的依赖度进一步提高，新增人民币贷款占新增社融比例大幅攀升至83.4%，中部和西部地区占比有所回落，分别降至71%和65.1%，东部地区占比持平。直接融资层面，2015年至2017年期间，东部地区直接融资（企业债和非金融企业股票融资合计）增量占社融增量比例为21.7%，而中部、西部、东北地区的占比则分别为14.6%、11.8%和9.7%。2018年至今，各地区直接融资比例都有不同程度的下降，其中东部地区降幅最小，仅小幅降至20.7%，与其他地区的差异也进一步拉开；而东北地区的降幅则最为明显，2018年至今直接融资的比例已经降至1.1%。
除了贷款和直接融资外，在表外非标还没有开始明显压降之前（2015年至2017年期间），西北、东北、华北地区表外融资占比靠前，分别为20.3%、18.4%、13.4%，对非标的依赖度要高于华中和西南地区。对应的我们也看到，监管要求压降表外非标后，东北和华北地区的表外融资压降，对社融的拖累最为明显的，但西北地区的压降相比偏慢。如果进一步的将表外融资拆分，剥离未贴现票据融资，只看委托贷款和信托贷款，偏北部和偏西部的地区过去对二者的融资依赖度较高，因此这些地区受到非标压降的流动性冲击也是要高于东南部地区。而表外票据分项来看，2015-2017年间，表内外票据融资整体偏弱，因此其对新增社融的贡献为负，分区域来看，仅东北地区表外票据融资对社融增长做出了正贡献。2018年以来，华南和华东地区对表外票据的依赖度提高，而东北和西南地区的依赖度有大幅回落。这种情况的发生也跟企业分布有一定的关系。通常对票据融资依赖度较高的为批发零售业和制造业，尤其是出口贸易企业和中小微企业，这些企业主要分布在华南、华东等沿海城市，进而导致相应地区对票据融资的依赖度较高。
具体到省份来看，2018年以来，委托贷款和信托贷款合计维持正增长的省份仅有甘肃、黑龙江、青海、河南、贵州、重庆、湖南，其他省份都有不同程度的压降，压降规模靠前的省份为北京、广东、上海、福建、辽宁等。表外票据融资层面，2018年以来，江苏、浙江、福建、广东、上海等东南部沿海城市，企业开票需求增多，表外票据融资呈现正增长；与之对应的包括北京、辽宁、天津、湖北、安徽等地，表外票据融资减少。
2、区域流动性分化加剧的原因：广义流动性收紧叠加经济增速下滑，流动性蛋糕和利润蛋糕同时缩小的情况下，低风险偏好下，蛋糕份额的切分开始向优质省份倾斜
2018年以来区域流动性分化的加剧，与广义流动性收紧息息相关。在打击影子银行、降杠杆、压非标等金融严监管政策施压下，2018年广义流动性趋紧。实体融资难、融资贵的问题逐步暴露出来，随着融资渠道的收窄，民企违约开始增多。违约风险的抬升也开始抑制金融机构的风险偏好，金融机构风控趋严。而风控收紧进一步导致弱企业、经济发展较弱的省份流动性获取的难度进一步提升，形成“企业盈利下滑、融资收紧à现金流断裂à违约à同质、同省的相似企业再融资难度提升”的恶性循环，流动性分化的格局加剧。具体而言：
1）2017年中国进入金融严监管，打击影子银行、降非标、破刚兑、控制银行表内授信集中度风险等监管措施陆续，同业特定目的载体投资、同业理财和投向非标债权及资管的银行理财、委托贷款、信托贷款、P2P和非股权私募基金等狭义影子银行业务成为监管整改的重点，企业融资渠道全面收紧。而过去对这些影子银行业务依赖较多的省份，首先受到冲击。2017年二季度，全国新增委托贷款和信托贷款呈现断崖式的下降，一季度新增规模合计1.35万亿元，二季度降至5309亿元，2018年起单季度新增规模转负，存量规模开始压降，并一直延续至今年三季度。过去对委托贷款和信托贷款依赖较高的省份最先开启了压降整改，2017年二季度，辽宁、海南、内蒙古、天津、重庆、西藏的新增委托贷款和信托贷款规模转为负值，各省份自此陆续开启了非标压降之路。虽然2017年监管要求金融机构压降表外业务规模，但金融机构的执行力度并不大，叠加当年还有信贷支撑，广义流动性并不弱。但步入2018年后，非标压降力度明显增大，广义流动性开始收紧，叠加2018年中美摩擦突发，经济动能衰减，企业盈利能力走弱。在融资和经营双向收缩的背景下，民企违约频发。2017年至2018年间，违约企业多发于北京、山东、上海、浙江、辽宁等地，而这些地区的非标压降幅度也较高。
2）随着民企违约增多后，金融机构风险偏好开始回落，同时各家也开始收紧风控标准，民企违约风险集中的省份所能获得的流动性支持进一步减少，尤其是企业债净融资层面，表现更为明显。2017年以来，辽宁、内蒙古、青海、黑龙江、海南信用债净融资转负，同时重庆、天津、贵州、新疆、宁夏等地的信用债净融资增长要弱于2017年之前。在“融资渠道收紧à违约à融资难度进一步提升”的恶性循环下，流动性进一步向发达省份、信用风险偏低的省份集中，而财力较弱的省份、违约民企偏多的省份，获取的流动性进一步减少。
而随着区域间流动性分化进一步加剧，市场的担忧开始不仅局限于弱民企，而是进一步延伸至经济发展较弱的省份的弱国企、城投平台等，地方政府的财力、偿债能力等指标也开始被市场所关注。金融机构的风险规避也呈现由点及面的趋势，即便某些省份违约发行主体较少，但由于其自身财力、债务负担较重，投资者也开始对该省份的城投平台、弱国企等采取风险规避的策略，比如云南、贵州、甘肃等地。
3） 除了实体企业影响外，影子银行整治过程中，地方中小行的缩表，也对地方流动性产生了负面的影响，尤其是在同业业务压降、包商银行破刚兑后，这种影响更加明显。在影子银行没有被整顿之前，银行理财是信用扩张很重要的中间载体。即便不通过中小银行，实体经济中的信用扩张也可以通过银行理财顺畅的运转，尤其是在银行理财资金池业务繁荣的时代。从2018年落实资管新规开始，在打破理财刚兑氛围以及限制银行发展资金池业务，要向净值型过度的情况下，银行理财的扩张也明显放缓。当银行理财这个表外路径被限制后，中小行成为信用扩张和风险偏好提升为数不多的表内路径。大行资金充裕，但承受风险意愿不高，因此通过中小行作为资金中介来实现最终的信用扩张。中小行的负债端是相对稳定且便宜的同业资金，而资产端则配置风险较高的非银同业资产以及企业资产。但同业业务压降、破刚兑事件影响的正好是中小银行这个中间环节。一旦这个中间环节遭遇破坏，那么连接非银金融机构以及中小企业的资金通道就会受到影响，进而导致实体融资疏导不畅。
从分省的中小行（不含国股）资产规模增速看，2018年以来，增速明显放缓的省份包括东北三省、天津、甘肃、新疆、山西、内蒙古、四川、青海、宁夏等地，对应这些地区的信用扩张在近两年有所放缓。各省的信用状况其实也会反过来影响各省中小行的融资难易度，尤其是在包商破刚兑后，部分资质较弱的省份，其省内的一些中小行银行间流动性获取的难度提升。同业存单余额增速就是非常好的一个佐证，包商破刚兑后，东北三省、青海、甘肃、宁夏、内蒙古、河北等省份的中小行同业存单规模缩水高达40%之上。
3、短期来看，广义流动性重新收紧的过程中，区域流动性分化可能进一步加剧；中长期而言，需要看到政策层面的顶层设计，从源头盘活实体活力和造血能力，才能真正扭转区域流动性的分化
今年在逆周期政策对冲下，广义流动性整体维持偏宽松的局面，社融增速也是不断向上，因此今年前三季度，宽信贷的支撑下，信用风险的暴露并不多。但步入四季度，此前狭义流动性的收紧对广义流动性的拖累已经开始显现，华晨、永煤先后违约，尤其是后者，对债券市场的信用冲击很大。同时我们也看到，11月社融增速开始出现小幅回落，虽然还没有形成明显的下降趋势，但广义流动性边际趋紧已经是可以确定的事情。后续来看，随着政府债券以及企业债券对社融支撑走弱，社融增速可能会进一步回落，广义流动性重新收紧的过程中，区域流动性分化可能会进一步加剧，流动性分层的矛盾也会更加突出。
对于近些年已经陆续暴露出风险的省份，诸如辽宁、内蒙古等，我们认为市场自发的风险出清已经基本到位。相比之下，部分其他经济发展较弱的省份的再融资风险更值得警惕，尤其是今年对委托贷款和信托贷款依赖较高的一些省份，明年在非标继续压降的过程中，可能面临不低的流动性压力。今年包括甘肃、贵州、云南、吉林、河南、黑龙江对非标融资有一定依赖，似乎与非标压降的指引背道而驰。我们认为这背后其实也反映了这些省份广义流动性的获取难度有所增加，其他融资途径上所能获得的流动性支撑较少，不得已而为之。比如甘肃省，今年上半年信托贷款和委托贷款增量占社融增量的比重高达38%，而随着三季度委托和信托贷款转为负增长，其社融增量的占比也开始大幅下滑。
除了仍对非标有强依赖的省份外，对地方政府依赖度比较高、且该省财力并不是太强的省份，以及后续政府支撑可能大幅回落的省份，也值得警惕。由于2019年以来政府债券开始被逐步纳入社融，因此很多省份虽然看上去社融增长还不错，但如果扣掉政府债券的支撑，其实体创造的流动性其实是偏弱的。比较有代表的省份包括青海、辽宁、内蒙古、海南、黑龙江等省份。考虑到明年进入后疫情时代，前期逆周期调节政策陆续退出，财政政策也会回归常态化管理，一般地方债和专项地方债的新增额度也大概率会回落。在这样的背景下，过去对地方债依赖较高的省份，一旦新增地方债额度减少，其社融的回落也将更为明显。因为从逻辑上讲，政府债券支撑减弱意味着这些省份需要依靠其他的融资渠道来获取等量的流动性，比如贷款、企业债券等，背后需要该省的实体企业有一定的造血能力，但过去一省对政府依赖较高往往意味着该省实体造血能力较弱。因此当这些经济发展较弱的省份的政府融资支撑一旦走弱，而实体造血能力不能很快跟上来的话，可能就会出现流动性缺口，造成社融的回落。
中长期逻辑来看，区域流动性分化的改善需要依托政策的出台，需要从源头盘活实体的活力和造血能力。如果有这样的政策，比如类似于2016年当时供给侧改革这种修复和逆转供给过剩行业基本面的顶层设计，那么这些地区的流动性也会得到恢复。但如果没有这样的政策，那么这种分化就会进一步的强化，然后引发下一层的冲击。
（二）地方债的分化
1、额度主要集中在发达地区，但今年向欠发达地区有所倾斜
专项债和一般债作为广义财政的一部分，也可用来衡量各地区的广义流动性分布。近几年随着专项债快速扩容，政府债券在社融中的占比逐步提升，地方政府债在整个社会融资体系中的角色也愈发重要。
历史来看，新增专项债额度主要集中在东部发达省份。从2015年至今的历史数据来看，东部沿海省份的新增专项债发行量维持着较高水平，其中江苏、山东、广东的发行量连续5年排名前三，三个省份的发行量在全部发行量中的占比始终维持在24%-31%的高位水平。而落后地区例如东三省和西部地区的专项发行量则持续维持低位，例如宁夏、西藏、青海、东三省、海南、山西、内蒙古连续五年的专项债发行量都排名末位，这几个省份发行量的合计占比也维持在9%以下。从专项债发行量的年度增幅来看，东部多个省份例如山东、广东、浙江等省份每年保持着较高增幅，欠发达地区的增幅也较小，例如宁夏、西藏和青海近5年的增幅都在80亿元以下。东部地区内部来看，江苏省的新增专项债发行量占比逐年下降，而广东省则呈上升趋势。由于专项债的偿债民众国际期货官网是对应项目取得的政府性基金或专项收入，发达省份专项债额度较高也与当地可申报的配套项目较多有关。
今年新增专项债大头仍在发达省份，但对西南部省份有所倾斜。今年2020年前11个月来看，山东、广东、江苏、浙江的新增专项债发行量位居前列，其中山东和广东的发行量均在3000亿元以上，江苏和浙江在1800亿元以上；宁夏、西藏、青海、海南、辽宁和黑龙江等省份的发行量排名末位，其中宁夏和西藏的发行量在60亿元以下。但值得关注的现象是，2020年西南部地区的新增专项债发行额大幅提升，贵州、云南、四川等省份的专项债发行量大幅提升，较去年的增量均在850亿元以上，其中贵州的新增专项债发行量从去年的7亿元大幅提升至979亿元。从占比维度来看，2020年贵州、云南、四川等省份的新增专项债发行量占比也出现了比较明显的上升。
一般地方债的区域分布较为均匀，近两年发行额度向落后地区倾斜。从历史发行情况来看，相较新增专项债，新增一般债的发行额度没有向发达地区集中，而是在各区域呈较为均匀的分布。其中河北、四川、湖北、浙江、新疆和河南的新增一般债发行量均排名靠前，2019年至2020年这几个省份的发行量均维持在400亿元以上。可以观察到，近两年一般债额度在向部分欠发达地区倾斜，今年发行量处于前10的省份有多个是经济落后省份，其中黑龙江、新疆、内蒙古分别排列第四、第六和第八，发行量均在400亿元以上，受疫情影响最大的湖北省发行量位居第二。从增量来看，黑龙江、湖北、新疆、江西、山西、吉林、海南等省份的新增一般债发行量连续两年上升。此外从占比维度来看，黑龙江、湖北、江西、山西等省份的新增一般债发行量占比连续两年上升。但西南部省份在新增专项债发行占比明显提升的情况下，新增一般债发行占比有所下降，其中贵州和云南的发行占比下降幅度较大。
今年为对冲疫情，专项债发行大幅放量，我们预计明年新增专项债额度较今年将有所回落，可能介于2019年和2020年之间，大约在3万亿元出头。新增一般债额度主要由地方预算赤字决定，我们预计明年新增一般债额度可能会适度增加，达到万亿元出头的规模。区域分布上，我们预计明年新增一般债额度可能会进一步向落后省份倾斜，避免省份之间贫富分化进一步加大。
（三）融资杠杆的变化
受到融资条件的变化的收入变化的影响，居民融资杠杆率也有所变化。我们以居民贷款/居民存款余额作为杠杆率衡量指标，可以看到杠杆率位于全国前茅的是福建、浙江、广东、江苏这些经济大省，并且还有西藏、重庆、贵州、广西这些西部经济欠发达省份。居民杠杆率偏高，一方面是融资环境较好，居民加杠杆意愿较强的结果，另一方面也可能是居民收入下降的被动加杠杆的结果。简单从数据层面难以区分是主动还是被动加杠杆，但从结果来看，2020各省加杠杆的幅度多数都较2019年有较为明显的下降。
与居民加杠杆可能较大程度受到地产上涨预期影响不同，企业杠杆率（企业贷款余额/企业存款余额）的变化则更多体现了企业杠杆水平的被动变化，即意味着杠杆率的提升更大程度上是因为企业现金流的恶化。2017年经济较好，多数省份企业杠杆是下降的，但2018年-2019年，多数省份企业杠杆均出现了较为大幅的提升，尤其宁夏、西藏、青海、新疆、甘肃、云南这些原本杠杆率就很高的省份，企业杠杆率提升更为明显。这也与上述2018年企业整个广义流动性环境大幅收缩有关。2020年以来，除辽宁、贵州、湖南、湖北、安徽以外，其余省份企业杠杆率变化不大，或与今年虽然由疫情冲击，但企业盈利能力在贸易顺差大幅扩大以及财政刺激增加的情况下增长不错有关。
三、可以动用的资源区域分化
可动用资源是衡量一个省如果需要偿还债务，有什么资源可以用于变现，从而用于偿付，观察的视角包括土地资源、上市公司资源和存款资源。
（一）可以动用的土地资源分布
与各个城市的发展受到当地土地条件的限制不同，各省层面，居住用地总量空间较为充裕，所以各省的土地资源主要取决于地价和供地意愿。据此，各地卖地总收入是两个因素的函数：土地融资依赖度和地方房价。由于没有具体的各省房价的指数、也缺乏各省土地出让面积，我们只能用土地出让金（由于土地出让金披露不全，我们用政府性基金收入来替代）近似考察。可以看到，2015年以来，江浙、广东、山东、四川排名居前，西部、东北省份垫底，整体还是符合各省经济发展水平的差异。一个逆向逻辑是，如果某省对土地融资较为依赖，其土地供应量就更大，反而压低了地价和房价，在市场机制作用下，最终能动用的土地资源反而更少。这一过程中，区域的分化会愈加两极化，直到发达地区房价过高、抑制经济增速和居民消费，部分企业和人口开始外溢到次级地区，两极化的过程才会结束。目前发展城市群的战略，某种程度上缓解了发达地区的土地压力，对核心城市的周边地区土地市场能够起到一定的外溢带动作用，从而提升土地资源价值、带动城市群的整体发展。但远离核心城市的地区，依然存在较大的土地资源压力。
（二）上市公司数量和市值分布
从分布上来看，无论从上市公司数量还是从上市公司市值的角度衡量，A股上市公司都主要分布在北京、长三角、珠三角等经济发达地区。与此相反，经济欠发达的省份，如西北省份、内蒙、广西、海南等上市公司较少。经济发达地区获得的资金、政府支持、政策支持以及其他资源都更为丰富，其经济实力和创新能力均在全国领先，更容易培育企业做大做强，“马太效应”较为明显。
为何中西部地区近年来经济增速提升较为明显，但上市公司数和市值方面还是远落后于发达地区呢？原因在于尽管中部地区承接了长三角以及珠三角等发达地区的产业转移，但中部地区承接的产业转移主要是在制造端的环节，而前端的研发以及后续的市场销售等环节仍分布在北上广等东部沿海发达地区。发达地区已经经历了工业化和城镇化快速发展的阶段，进入到以新兴产业以及服务业为主导的时期，而这些新兴产业正是大量资金涌入的领域，因此相关上市公司市值普遍较高。
由于企业上市能有效带动地方经济发展和就业，创造收税收增加财政收入，因此近年来各省市也开始愈发重视股权资源，推出了一系列奖励举措支持当地企业上市。例如早在2015年，安徽省就宣布对改制完成并办理上市辅导备案登记的拟上市企业，省财政奖励30万元，成功上市后再奖励70万元。而湖北省也提出争取2022年末全省境内外上市公司数达到200家左右，对于在A股首发上市的企业，省政府奖励400万元。在政策的推动下，安徽和湖北的上市公司数也在中部省份中位于前列。
（三）存款分布
金融机构本外币存款余额，可以作为衡量一个地区财富水平的指标。我们以当年新增量占全国的比重的年度变化，来将这个指标变得横向和纵向可比。从结果来看，2018年以前和以后似乎是两个截然不同的趋势。2018年（不含）以前，一些西部和中部欠发达地区，例如西藏、内蒙、贵州、天津、新疆、广西、安徽、湖南，存款的增长是相对不错的，而2018年（含）以后，这些省份存款增长显著下降。而2018年（含）以后，广东、浙江、北京、上海这些东部发达地区增量出现显著提升。意味着以2018年为分水岭，以存款为代表的财富逐渐在向东部发达地区聚集。
具体到居民存款来看，也大体呈现这样的特征，广东、浙江、江苏、北京、上海等东部发达省市，2018年之后存款增量占比显著提升；而中西部地区如广西、云南、新疆、贵州、海南、青海、西藏，2016-2017新增量还是在提升的，而到了2018年开始便显著下降，并且2019-2020仍维持下降趋势。也说明2018年之前，居民存款是向中西部地区集中的，而2018年开始这一趋势开始逆转，逐步向东部发达省份集中。
从富豪家庭数量来看，2017和2018年也呈现几乎截然相反的两个变化趋势。从绝对数量来看，广东、北京、上海的富豪家庭数量最多，都超过了香港富豪家庭的数量，且2017年富豪家庭数增速也普遍较高。但2017到2018年，出现了一个趋势性的逆转，多数2017年富豪数量增速较高的省份，例如北京、浙江、山东、河南、湖南、河北、湖北、陕西、重庆、安徽、广西、贵州、宁夏、甘肃、青海、西藏，到了2018年，富豪家庭数均有所回落或者零增长。这意味着在2018年的流动性退坡大潮下，随着股市的回落和社融增速的下降，许多富豪家庭损失惨重，家庭净资产跌出了1000万人民币的统计门槛。
居民的存款变化还相对比较小，变化最大的其实是企业部门。2018年的打击非标和影子银行，收缩广义流动性，导致了大量依赖非正规途径融资的企业的融资出现困难。可以看到，2018年，重庆、吉林、广西、内蒙、云南、甘肃、新疆、贵州、宁夏、海南、青海、西藏这些省的企业存款是大幅减少的，而广东、浙江、江苏这些金融大省企业存款仍然维持不低的增长。对影子银行的规范会使得高评级信用资质更好，更容易拿到公开市场融资的企业能够获得更多融资，而信用资质相对较差，依赖影子银行融资的区域则不得不面临融资收缩和存款流失。
四、经济竞争力和软实力区域分化
衡量各省的中长期发展潜力，主要是看各种竞争力指标，包括人口、劳动力质量、教育质量、科技水平、医疗资源、民营经济活跃度、娱乐资源等。这些软实力是用于衡量对人才和资本的吸引力，软实力越高，可吸收的生产要素投入就越高，对于驱动经济可持续发展和改善财务状况有较大的帮助。
（一）人口情况：东北三省和中部省份人口持续净流出，广东、浙江为人口流入大省，新疆、重庆、四川也持续流入
一个地区的人口年龄结构和人口流入情况，对于该地区的经济竞争力有至关重要的影响。
出生率的提升对消费潜力和未来劳动力供给影响深远。从出生率来看，人口出生率下滑已经成为了不可避免的趋势。提振生育率成为了各省不可避免的选择。从出生率来看，前十大省份分别是：西藏（14.6‰）、宁夏（13.72‰）、青海（13.66‰）、贵州（13.65‰）、广西（13.31‰）、福建（12.9‰）、海南（12.87‰）、云南（12.63‰）、江西（12.59‰）、广东（12.54‰）。这前十个省份多数是西部省份或少数民族占比较高的省份，只有广东和福建两个经济强省例外。从出生率最低的省份来看，黑龙江（5.73‰）、吉林（6.05‰）、辽宁（6.45‰）垫底，并且从历史趋势来看，东北三省从上世纪80年代开始大幅跑输全国平均水平，近年来更是持续下降。与其形成鲜明对比的是，与东北三省文化传统接近的山东（都有“多子多福”的文化传统）在上世纪末之前跟东北三省出生率也基本接近，但2000年以后出生率大幅提升，并且在2016年和2017年随着二孩政策的放开而大幅提升。生育意愿和人口结构的不同也使得各省人口自然增长率（出生率-死亡率）不同。从人口自然增长率来看，东北三省人口自然增长率长期处于低位，近年来甚至持续处于负增长状态，而与之相比，作为人口大省的山东不仅人口基数高，人口自然增长率近年来也位于全国前列。
考虑了人口自然生长情况之后，我们计算了扣除人口自然生长数的人口净流入流出情况。结果发现，有几个省份持续人口净流出。东北三省从2013年开始人口净流出，至今已经持续了7年，年度人口流出量从2013年的不到1万人，扩大到了2019年的33万人。七年间，东北三省人口净流出高达164.5万人。中部省份如江西、山东、河南、湖北情况也不妙，江西长期处于人口净流出的状态，从2000开始就出现了人口大幅流出，此后连年净流出，2000年至今人口总计流出高达245万人；山东则是从2014年开始人口持续流出，由于山东是人口大省，2014年至今短端6年之间人口总计净流出量就高达104万人。河南也同样，但河南2008、2009年经历过两年短暂的人口回流，2010年之后则重新人口流出，2010年至今人口持续净流出高达351万人。而人口都迁移去了哪些地方呢？主要是广东、浙江、新疆、重庆、四川。
（二）各省劳动力质量呈现差异化，东北三省整体劳动力平均年龄显著高于其他省份
在持续的人口流动过程中，各省劳动力质量也已陆续出现显著差异。图69显示东北三省整体劳动力平均年龄显著高于其他省份。而北京、上海等老龄化已逐步抬头的发达城市，得益于劳动力涌入而在该指标中排名中等。此外，需要警惕的是西南地区劳动力虽然平均年龄较小，但由于当地年轻人或较早外出务工或于当地工作，整体受教育年限明显低于其他省份。同时，西南地区各省城乡受教育程度差异也明显高于其他省份，进一步导致省内人口流动分化。图70就该现象进行总结。
但值得注意的是流动人口总量近年已有所下行，且非头部省市劳动力资本增长显著。图71显示近五年来我国流动人口总量自2014年达到峰值后已逐步下降。这一现象一方面显示了各地政府落户政策已逐步推行，增强便民服务；另一方面也体现了劳动力自身对于就业生活的选择出现变化。此外，在新经济基础建设逐步完善背景下，各省对劳动力的吸引正从多维度发力。图72显示了各省名义/实际平均人力资本近三十年变化。我们发现，尽管与经济发达的头部省市相比，非头部省市人均人力资本较低，但其近十年随着各项教育、脱贫、城镇化政策落地，其人力资本增长态势显著优于头部省市。我们在第二部分将从七个角度分析各省吸引力变化。
（三）各省吸引力的变化原因
1、就业机会
就业机会是决定各省吸引力的核心因素之一。而就业机会在今天的话语口径中并非仅仅是劳动力供求关系中所谈论的职位空缺，而是职业诉求、个人兴趣、学习路径等多方面考量下的选择。依据中国人民大学发布的《2020年大学生就业力报告》，毕业生目前仍高度倾向进入新经济行业，其中互联网就职意愿最高，文娱、咨询法务、金融、地产等行业靠前。因此，尽管目前各省市均出台一定的人才引进政策，但部分省市如广东、上海等由于其高度发达的行业形态持续保持对人才的强吸引力。
根据目前在全球各大交易所上市的中国企业市值分布。北京、广东、上海、浙江、江苏五个省份的相关数据显著高于其他省市。上市企业基于其所具备核心行业竞争力、人才培养计划、职业发展路径以及薪资待遇，引导人才向其所在省市流入。而图73展示了各省突出行业分布以及相应的头部企业。我们发现目前国内上市公司行业仍比较集中于生产链上游的材料板块，但北京、广东、上海、江苏等地上市企业已逐步向金融、软件平台、半导体等板块聚集，紧贴新经济发展路径。
此外，公职单位就职机会也是各省目前吸引人才的另一因素。但受限于宏观机构精简改革、财政开支收缩政策，整体公务员招录岗位规模近年仍有所下滑。
2、收入水平
此外收入水平无疑也是决定各省吸引力强弱的主要因素之一。从2019年城镇单位就业人员平均工资来看，北京、上海、天津、浙江、广东和江苏等省份人均工资较高，也与其经济实力和对人才的吸引力相一致。人均工资较低的省份则基本为中西部省份和东北三省。值得注意的是西藏的城镇单位就业人员平均工资高达11.8万元，超过天津高居第三位。但西藏并未吸引人口大量流入，一方面是由于西藏的地理环境和整体经济水平，另一方面则是由于西藏的高工资“含金量”不够高：①平均工资中有相当一部分来自中央转移支付；②大力度的税收减免提高了企业的工资支付能力，而非完全依靠企业快速发展；③西藏的物价水平高，相当程度上抵消掉了高工资的实际效用。虽然西藏的高工资未能吸引人口大规模流入，但东北三省以及河南、甘肃等平均工资较低的省份，确实在遭受人口流出。可见，提高当地经济发展水平，从而提高当地收入、提高个人生活水平才是留住人才的核心吸引力。
3、教育资源和科技水平
除收入水平外，由于国人对下一代教育的重视，教育资源和水平的差异也是决定各省吸引力的重要因素。从各省的整体情况看，平均每个教师负责的学生数量从小学到高中逐渐减少。从人均教育资源来看，北京、上海、天津的学生，享受到的师资资源相对最为丰富，其次是山西、江苏、浙江、内蒙古、西藏、辽宁和甘肃等省份。从教师数量来看，西部省份的教育资源似乎并不差。但从教师中研究生的占比来看，西部省份则要明显落后。以高中的情况为例，西部省份共有12个，其中教师中研究生占比低于全国水平的省份有10个。但仍需注意的是，由于常住人口的持续流出，东北三省整体人均教育资源显著优于其他同等经济实力的省份。
高等教育资源方面，从传统的985/211高校分布来看，北京的高等教育优势明显，拥有24所211高校、8所985高校，几乎是排在二、三、四位的上海、江苏和陕西之和，加上排在第五位的湖北，五省拥有的985和211高校的数量分别占全国的49%和52%，而余下省份合计只占到一半。从教育部最新评定的双一流大学和QS排名1000中上榜的高校分布来看，也仍是北京、上海、陕西、广东、江苏等省份高等教育资源优势明显。由于近代以来我国高等教育发展的历史路径，优质的高等教育资源在东部、中部以及东北地区均有分布，但西部地区仍缺少高质量的高等院校，因此难以与高校展开产业合作、发展校友资源等，导致难以通过这一途径为当地创造就业机会、降低了当地的吸引力。
依据35所985院校所发布的2018年就业质量报告，我们整理18个省市985大学本地就业情况。尽管样本容量较小，但其一定程度上反映部分省份仍无法通过优质教育资源来吸引人才于本地就业。
此外，各省的科技水平也有较大差异。若以专利数量作为各省科技水平的衡量，则江苏、广东两省具有明显优势，其次是浙江、山东和北京。整体来看，拥有专利数量在50万件以上的省份共有11个，其中东部省份7个，中部省份3个，西部省份仅四川1个。从人均专利数来看，北京居于首位，其次是浙江、上海、江苏和天津。整体来看，人均专利数在百分之一件及以上的省份共有12个，其中东部省份8个，中部省份1个，西部省份2个，东北地区1个。综合来看，东部地区的专利总量和人均专利数量都远超其他三个地区的总和，西部地区则由于西北省份专利数过于少因而人均专利数量最少。通过与后文对民营经济的对比可以发现，人均专利数较多的省份其民营经济也较为活跃，如在浙江、江苏、广东等省份，人才流入的贡献和当地经济环境的吸引力相互促进、形成正向循环。
同时，各省科研经费支出也反映当地对科研重视程度，我们发现各省科研经费与专利总数呈现强正关系。科研经费投入作为后期经济效益的核心驱动力，目前仍然主要集中于经济发达地区。我们认为，中西部省份未来需要寻求科技创新驱动，应该改变科技研发环境，促进企业与事业单位提高研发比例，以此进一步科技赋能。
4、医疗资源
医疗资源的差异也是决定人口流向的另一重要因素。从各省优质医疗资源总量来看，广东以67家三甲医院的数量遥遥领先，山东、江苏、湖北、辽宁、四川都拥有35家以上的三甲医院，甚至多于人们普遍认为医疗资源丰富的北京和上海。但从每百万人拥有的三甲医院数量来看，排在前十位的省份分别为天津、北京、青海、辽宁、黑龙江、上海、吉林、湖北、广西和宁夏，而广东、江苏、山东等省份由于人口规模相对于医疗资源更加庞大，因此人均的优质医疗供给在全国仅有中游水平。表面上看，人均医疗资源较少会减低当地的吸引力，这与广东、浙江等地人口明显流入相悖。但实际上，各地的医疗资源总量相对稳定，正是人口的持续流入反过来降低了人均医疗资源。因此，优质的医疗资源也是各省的吸引力民众国际期货官网之一。由于战区分布等因素，东中部和东北地区医疗资源都相对较好，但西部地区的医疗资源从总量和人均上来看均较匮乏
5、民营经济活力强弱
随着电商平台兴起，国内民营经济在互联网时代迸发强劲活力。但我们发现其进一步造成了财富分配的失衡，并激化部分区域的人才聚集。浙江、广东、江苏等地受益于其商业文化历史，电商平台融入速度较其他省市更快，区域造福能力较强，并带动相关就业机会增长与人才聚集。同时快递业务量与网点数据进一步佐证地区民营经济活力分化。人均快递量与快递网点覆盖率两项指标呈现强分化。但值得注意的是近年来河南、河北、山东等地人均快递业务量增幅居全国前列，一定程度反映部分区域正有效改善其经济情况。
此外，营商环境对民营经济发展起重要作用。依据粤港澳大湾区研究院近日发布的《2020年中国296个地级及以上城市营商环境报告》，我们发现经济发达省份的营商环境显著优于其他省份，无论是在上榜（前100名）占比还是平均分值两项指标中。而部分省份如陕西、云南、河南、山西等，尽管其上榜城市平均分值较高，但全省上榜城市较少，省内营商环境差异较明显。
6、娱乐方式
文娱生活消费的特点能够一定程度上反映了各省居民精神文化生活水平。从电影票房来看，北京、上海和浙江、广东、江苏这些经济发达省份的人均电影票房收入最高，北京和上海人均一年能够贡献150元以上的票房，相当于平均每人每年会看2-3场电影。但相对经济比较落后的西部地区比如新疆、云南、贵州、甘肃、西藏等，人均电影票房收入就比较低。其他娱乐方式来看，KTV和酒吧等夜生活娱乐则又有不同的特点。从人均KTV覆盖率和酒吧覆盖率来看，宁夏均遥遥领先，北方省份如辽宁、内蒙古在KTV覆盖率上均高于上海，贵州、甘肃、云南在酒吧密度上也位居全国前列。
7、股票市场带来的财富再分化
1）一级市场带来的造富效应——私募股权融资向东部发达地区集中
这两年股市中新经济股票暴涨，形成很强的造富效应，从而也会带来财富蛋糕的重新分化和一系列衍生影响。所以股市对财富的重新分配本身就会造成贫富差距拉大。并且容易上市的企业比较多，也吸引更多私募股权资金向这些区域集中。从私募股权融资金额来看，东部10省为私募股权投资集中地，吸引投资额占全国比重超过80%，其中京粤沪占比超过60%；而西部12个省占比仅不到8%，东北三省仅占全国的1.9%。
并且近几年来，私募股权融资在不断向东部发达省份集中。除北京2018-2020年融资量占比有所回落以外，其他东部发达省份例如上海、广东、浙江、江苏等东部发达省份，吸引股权融资金额占比不断提升；但多数东北省份、西部省份的股权融资金额占比是下降的。股权融资向东部发达省份集中的趋势较为明显。
2）二级市场交易也带来财富的增长
股票二级市场交易的结果，往往是财富向头部集中。近几年来看，江苏、深圳、西藏的投资者股票二级市场交易量呈不断扩大的趋势，尤其西藏增幅明显。这背后也与部分成功在二级市场赚到收益的投资者财富水平不断增加，投资金额不断扩大有关。
五、总结：区域流动性分化的宏观特征
在对各省的盈利能力、融资情况、可动用资源以及软实力分析的基础上，我们利用各省在相关指标上的表现对其流动性的整体水平进行排名。具体来说，首先选取衡量盈利能力、融资情况、可动用资源以及软实力的指标中较重要且数据完整的36个指标；其次在每个指标上对大陆31个省份进行排序，从表现最好到表现最差依次赋予15至-15的分值；最后将所有指标排序的结果进行加权平均，在加权时，由于盈利能力、融资情况和可动用资源对整体流动性水平的影响较为直接，因此将衡量这三个方面的相关指标权重设定为2，软实力对流动性的影响较为间接，因此将衡量各省软实力的相关指标权重设定为1（如图表99）。以最后每个省所获得的加权平均分作为排序依据，分数越高的省表现越好。
可以看到，从流动性的整体水平来看，东部和中部地区表现较好，西部和东北地区表现较差。在得分为正的省份中，东部省份有9个、中部省份有5个、西部省份有2个；而在得分为负的省份中，东部省份仅有海南，中部省份仅有山西，其余省份均分布在西部和东北。具体来说，在整体流动性相对较好的省份中，广东、浙江、江苏、上海和北京表现最好，江西和天津相对较差。而在整体流动性较差的省份中，除了青海、宁夏、甘肃、内蒙古和东北地区等，贵州、广西、云南等省份也值得关注。
从对区域经济、流动性、人口等各个维度的梳理来看，经济增速高的省份，无论是工业企业利润、消费、贸易、社融、居民平均收入等，都排名相对靠前，而经济增速相对较弱的省份，各个维度的排名也都相对靠后，而且近些年这种差距开始走阔。各省之间的分化，离不开中国经济发展转型的大背景。首先，从产业结构上看，近几年经济表现较强的省份，更多是倚仗了新兴产业和服务业的蓬勃发展；而经济发展相对较弱的省份，则对传统重工业依赖度较高，新兴产业和服务业发展均偏弱。经济发展较弱的省份的行业结构呈现出与改革方针错位、单一、对周期依赖度较高等弊端，同时国企占比高，转型难度更高，进而导致了在改革的大浪潮下，对利润蛋糕的瓜分能力降低。而随着这些经济发展较弱的省份工业企业利润下降，企业经济效益和回报率变低，企业压力开始向居民端传导，表现为经济发展较弱的省份的居民平均工资水平与发达省份之间的差距进一步拉开。而居民端压力抬升又会负作用于经济增长，表现为消费走弱、人口流出加剧等，进一步拖累一省的经济增长。在过去中国经济利润蛋糕不断做大的背景下，这种分化还不甚明显，但一旦经济增长放缓、进入瓶颈转型期，这种差异就会突显，利润蛋糕缩小的背景下，经济发展较弱的省份能够分到的份额进一步缩小。其次，利润蛋糕份额的下降也开始拖累经济发展较弱的省份流动性支持的获取，尤其是自2018年以来，在打击影子银行、降杠杆、压非标等金融严监管政策施压下，广义流动性整体趋紧，流动性分化加剧。企业利润可以用来衡量企业的自我造血能力，流动性则可以看作是企业正常运营的源头活水，二者相辅相成。当一省经济增速和工业企业利润回落，同时流动性收紧的背景下，融资难、融资贵的问题就会逐步暴露出来。而随着融资渠道收窄，企业违约开始增多，违约风险抬升进一步开始抑制金融机构的风险偏好，金融机构风控趋严，而风控收紧进一步导致弱企业、经济发展较弱的省份流动性获取的难度进一步提升，形成“企业盈利下滑、融资收紧—现金流断裂—违约—同质、同省的相似企业再融资难度提升—企业正常运转出现问题—企业盈利下滑”的恶性循环，经济增长和流动性分化的格局加剧。最后，回归到政府层面，当一省的造血能力和融资能力同时遇到挑战，企业利润下滑、人口流失、消费走弱接踵而至，对应该省份包括税收、卖地收入等在内的财政收入、政府性基金收入也会开始下降，而往往这个时候地方政府为了托底企业端和居民端，会增加财政支出，通过提升地方政府杠杆的方式来对冲居民杠杆和企业杠杆的下滑，进而导致财政赤字走阔，财政压力增加。地方政府财政压力的提升又会使投资者对该省国企、城投违约风险的担忧上升，进而影响该省融资获取的能力。
想要解决省份分化的问题，就要从源头入手，如何处理好经济结构的转型是首要解决的问题。过去国家战略对工业倚重较高的时候，东北三省、天津等省市凭借自身重工业生产的优势，经济增速尚可甚至排名靠前。但当国家战略开始调整，如果这些省份不能及时随国家战略调整进行产业调整，则较难在新格局下增强自身的竞争力。在我们看来，经济相对偏弱的省份，差的并不是资源的匮乏，“西气东输”、“南水北调”等已经较大地解决了资源分布的问题，更多是产业分布的问题。各省需要结合自身地理环境、政策、人文等优势，来找到最适合自身的产业优势。比如东南部沿海地区依托港口贸易、政策引进等，逐步发展起来以汽车制造业、新兴产业、批发零售贸易等为主的产业结构；再比如福建的皮革制品业、四川的饮料制造业等，也都在全国范围内具有很强的竞争力。与此同时，经济发展较弱的省份还需要改变对单一行业过高的依赖度，要多元化发展，能够在单一行业不景气、逆周期的环境下，仍能通过其他行业进行补血。比如东北三省需要适度减弱对重工业的依赖度，进行产业转型；再比如贵州不能太过依赖当地优质企业来化解全省的难处。在产业转型的过程中，经济偏弱的省份还需要摆脱对国企依赖过重的包袱，鼓励私营企业的发展，鼓励产业创新，通过由点及面的方式，盘活该省自身的经济活力。同时，产业转型离不开政策的支持和人才的引进，东北高校的排名其实并不差，但却留不住人才，高校本地就业比例排名倒数后三位。而人才的引进需要依托两方面，一是有竞争力的报酬，二是成就感和使命感，一个是利，一个是名，二者缺一不可。如果只是提供了丰厚的报酬，但却没有明确的行业发展规划和前景展望，无法让人感受到工作可获取的成就感和使命感，很难会鼓舞留住的人才去真抓实干。经济发展比较强的省份，在人才引进和留下人才两方面，做的都要比经济发展较弱的省份好，比如在直播业兴起的当下，杭州对直播电商人才的引进就极为重视。最后，政策的制定还是需要回归到政府层面。省份财政收支之间的分化和不平衡可以通过中央进行调节，但一味的用好省份的盈利来弥补差省份的亏空，并不是长久之计，也不利于各省之间良性竞争的格局。根本的解决之法还是从政策层面鼓励各省提高自身的造血能力。比如产业转型的初期，可以适当的给转型省份予以更多的财政支持，比如通过对转型产业减税降费等手段，鼓励该行业的发展。当产业转型逐步达成，各省造血能力好转，企业和居民杠杆抬升后，再适当的降低政府杠杆的支撑。除了鼓励造血、创新外，地方政府还要处理好僵尸企业的淘汰、破产企业的重组、弱国企的经营等一系列问题，要有担当、负责任。
整体而言，短期内来看，广义流动性重新收紧的过程中，区域经济和流动性分化可能进一步加剧。中长期逻辑来看，区域流动性分化的改善需要依托政策的出台，需要从源头盘活实体的活力和造血能力。如果有这样的政策，比如类似于2016年当时供给侧改革这种修复和逆转供给过剩行业基本面的顶层设计，那么这些地区的流动性也会得到恢复。但如果没有这样的政策，那么这种分化就会进一步的强化，然后引发下一层的冲击。
六、信用层面看区域分化
目前非金融类信用债存量24.8万亿元，其中民企、央企主体债券分别约2.2万亿元、7.8万亿元，地方国企主体债券高达15万亿元，在央企总体竞争力强、而民企违约潮发酵后，投资者择券逻辑充分依赖于包含城投、非城投在内的地方国企信用下沉方式获取超额收益。地方国企总体存在经营和投资效率低下但又对区域就业、经济、社保、民生等重要性程度高，因此信用资质角度很大程度依赖于区域政府帮扶意愿和能力，区域间经济、可动用资源、流动性、软实力等的分化造就不同省份国企、城投债券一级融资和二级利差表现不一，在目前偿债能力分化没有得到根本逆转的背景下，未来区域间的分化或将会持续。
（一）省际信用债融资情况—区域间外部流动性支持分化
企业必须用现金而不是账面盈利来偿还债务，而且债权人只能享受固定的票息，无法分享盈利增长带来的额外收益，因此从信用分析的角度看，债务人在最差情景下现金流能否足以维持资金链正常周转才是核心。以此类推至区域间政府偿债能力的考察上，除了上述对政府内部现金流财政收入和支出的分析外，还需要观察各地进行外部融资活动的情况。外部融资一是能够提供切实的流动性补充，另一方面融资通畅的区域也往往意味着市场投资者的认可度比较高，后续顺利进行再融资滚续债务的难度也不大；而区域融资不畅的地区，只能通过自身的内部现金流进行还债，流动性恶化还会进一步引发市场的担忧，加大再融资难度，形成恶性循环，甚至造成政府支持和救助意愿的下降。
我们按照非金融类信用债=短融超短融+中票+企业债+公司债+定向工具+政府支持机构债的口径，统计了2013年以来非金融类信用债的分省份年度净增情况，其中地区按照发行人注册地进行区分。从统计结果可以看出，
1、从2017年开始信用债净增的省际分化现象变得较为明显。
2013-2016年间全部31个省（直辖市）中仅西藏地区在2013年出现过一次全年信用债净增量为负的现象，这主要系西藏本身经济体量较小，信用债融资需求有限，受个别主体到期影响较大。但是从2017年开始，信用债年度净增为负的地区迅速增加，2017-2019年及2020年1-11月信用债净增为负的省（直辖市）分别有10个、9个、3个和4个。
从统计结果中不难发现，每年信用债净增规模排名居前的省份主要集中在东部沿海经济发达地区（江苏、浙江、山东和广东）以及北京地区，北京地区规模居前主要系央企及央企子公司发行人注册地多集中在北京。将上述五个省（直辖市）每年的信用债净增量合计除以相应年份的信用债总净增量，2013-2019年及2020年1-11月该比例分别为65%、67%、67%、72%、94%、92%、84%和82%，经济发达省份的信用债净增的区域集中度也呈现提升趋势，尤其是该比例从2016年的72%快速攀升至2017年的94%。
我们认为2017年开始信用债净增的省际分化开始变得较为明显，这主要系2017年开始监管对融资环境加以收紧，信用债市场的风险偏好下降，在此背景下，信用债市场提供的外部流动性支持更多地流向了经济发达的相对安全地区。
2、历史上信用债年度净增为负的省份多集中在东北及青海、甘肃等经济欠发达地区，其中辽宁省自2017年以来持续为负，青海、黑龙江和内蒙也出现过3次净增为负，值得关注。
绝大多数地区的年度信用债净增规模均为正值，2013-2019年及2020年1-11月各地区信用债净增量为负的省份出现过15个，共27次。31个省（直辖市）中，2013-2019年及2020年1-11月年度信用债净增为负的省份及相应出现的次数依次为辽宁（4次）、黑龙江（3次）、青海（3次）、宁夏（2次）、海南（2次）、甘肃（2次）、西藏（1次）、新疆（1次）、天津（1次）、贵州（1次）、河南（1次）、重庆（1次）、福建（1次）和上海（1次）。
其中尤为值得注意的是，辽宁省2017年以来信用债净增量持续为负，2017-2019年及2020年1-11月分别为568亿元、705亿元、423亿元和227亿元，合计的净增量缺口已超过1900亿元；黑龙江2017年和2018年的净增量缺口分别为42亿元和227亿元，2020年1-11月缺口为96亿元，2019年虽然转正但也仅有62亿元的规模；毗邻东三省的内蒙2017年和2018年信用债净增量分别为-165亿元和-224亿元，2019年小幅转正至31亿元，2020年1-11月再度转为-158亿元。
3、各地区信用债净融资情况与当地经济产业结构及各年度间的政策环境相关度很高。
举例来说，2018年城投融资政策监管严格，以城投发行人居多的贵州省和重庆市在2018年的净融资均为负。再以山东省为例，2013-2016年间山东省信用债净融资规模每年节约1100-1800亿元之间，而2017年骤降至仅有13亿元，我们认为这主要系2017年山东民企互保问题暴露后，信用债市场投资者对于该地区债券发行人的风险偏好急剧下降，以致于全面规避山东地区民企，部分与民企存在互保关系的山东地区城投再融资难度也显著增加。类似地，我们可以看到2013-2016年间天津市的信用债净融资规模均介于800-1000亿元之间，而2017年大幅下降转为-171亿元，这主要系天津市2017年财政“挤水分”，年度一般预算收入大幅下降所致，而天津市信用债融资主体以城投和地方国企为主，当地财力的大幅下降使得市场风险偏好下降。
（二）信用债违约的区域分布
10月以来多家省级重点国企暴露实质信用风险，尤其是近期永煤超短融到期违约，对信用债市场造成严重冲击。我们认为这次信用事件冲击，背后的核心逻辑还是流动性的分化与分层的延续。从2017年金融去杠杆和打击影子银行开始，债券市场风险偏好下降，规避民企和少数几个经济落后地区，在其余区域的国企和城投下沉信用、地产龙头择券成为加厚收益的主要方式，流动性分化和分层从最近几年来看，是一直强化的，并没有得到逆转。从信用基本面角度，区域的流动性分化会造成省际的信用分化，过去几年社融更多流入经济发达区域，而落后地区获得的流动性份额是下降的，发生信用事件的国企也更多体现在落后区域。近期发生违约的永煤所在河南省虽然经济和财政绝对排名靠前，但财政收支差额也是各省中最高的。
历史违约分区域看，北上广和苏浙经济活跃地带违约发行人数量较多，此外山东、辽宁地区违约发行人均在10家以上，海南省违约发行人也较多，东三省及海南、宁夏、青海等省违约发行人占比最高。历史156家违约发行人中，北京、广东、上海、江苏和浙江地区违约发行人分别有22家、12家、9家、8家和8家，分居按省份排序的第1、3、5、6、7位。上述地区违约发行人数量较多，很大程度上受到所在地经济较为活跃、债券发行人基数较大影响。此外，山东省、辽宁省违约发行人分别有13家和12家，占据第2和第3位。如前文所述，山东地区与地炼行业集中而资金链比较弱、涉及众多民企互保有关，而辽宁地区可能与产业结构老化、政府支持能力和意愿存疑有关，目前市场对山东民企发行人、辽宁地区国企和民企发行人态度均较为谨慎。除上述地区外，海南省违约企业也较多，大部分系海航系发行人。从占发行人总数（历史以来该地区发行过债券的发行人个数合计）比例来看，海南（21.88%）、宁夏（11.11%）、青海（8.7%）、辽宁（7.23%）、吉林（6.9%）和黑龙江（5%）违约发行人占比较高。今年以来，北京、广东、海南和辽宁地区违约发行人达到3家及以上，此外河南地区虽仅有1家发行人，但永煤违约带来的市场冲击较大，可能对当地再融资造成较大负面影响。今年以来的35家违约发行人中，北京、广东、海南和辽宁地区发行人分别为5家、5家、4家和3家，数量仍然较多。河南虽然仅有永煤1家违约发行人，但引发了投资者关于河南政府偿债意愿和“逃废债”问题的热议。永煤违约以来当地企业债券市场融资量已出现明显下降，后续可能仍将持续受到不利影响。
（三）省际信用债发行人资质分布
存续信用债分区域看，北上广和苏浙鲁等经济体量较大地区存量债规模最大，江浙发行人数量最多。截至2020年11月末，存量信用债合计余额达近25万亿元。其中存量债规模最大的地区分别为北京（26.79%）、江苏（10.33%）、广东（7.85%）、浙江（6.17%）、山东（5.52%）、上海（4.92%）等经济体量较大的省市。其中北京存量债规模远高于其他地区主要是由于大部分央企均注册在北京，相应存量被纳入统计，排除央企后，北京存量债规模仍有1.15万亿，略低于上海。从发行人数量来看，经济较活跃的江浙发行人数量远超其他省市，分别有发行人638家和464家，占比13.87%和10.08%。
分资质来看，贵州、四川、湖南、重庆等中西部地区低评级存量债占比较高，北上低评级存量债占比不足5%。从主体评级AA及以下含无评级的低评级信用债来看，绝对规模上仍是总体存量债较多的江浙最多，此外四川、湖南的低评级存量债余额也超过了3000亿元。相对占比上，贵州（47.49%）、重庆（41.58%）、湖南（41.54%）和四川（38.23%）低评级存量债占比较高，而上海（3.66%）、北京（2.67%）均不足5%。从发行人占比来看，低评级发行人整体占比约55%，其中西南的贵州、四川和东中部的江西、安徽、湖北、湖南以及东北的黑龙江的低评级发行人占比均超7成，相对资质偏弱。考虑外部评级区分度可能不够精细，此外又统计了中金评分在4-及以下信用债的分布。西藏、青海、海南和湖南、江苏低评分存量债占比超6成，北京、上海和山西占比不足20%。其中西藏、青海、海南主要是区域经济实力相对薄弱，而湖南、江苏则是弱资质城投存量占比较高所致。此外，海南、湖南低评分发行人占比超65%，相对较高。上述分布基本服从“中低区域发行人低资质占比较高，而绝对好的区域如北京、上海低资质占比最低”的规律，体现了区域经济活跃程度和可调动资源对企业资质的正向相关性，不过也有受区域发债企业较多、尤其是城投企业区域下沉导致的低资质主体绝对数量和相对占比的上升，如江苏低评分发行人占比超过6成。
（四）省际财政实力—内生偿债能力分化
如我们前文所分析，由于地区间产业结构、经济结构的不同，各省财政经济实力差异较大，进而造成了区域间内生的偿债能力分化。如果以信用分析的视角去看待各地政府的资质，那么政府能否对当地国有企业提供强有力的偿债支持，最重要的就是考察地方政府的“现金流量表”和“资产负债表”。
政府的现金流表就是财政收入和支出，财政收支平衡状况是指财政收入对支出的覆盖程度以及赤字规模。赤字越大的地区，对于上级转移支付的依赖程度越高，难有多余能力去支持当地国有企业。所以即使是一般财政预算收入绝对规模较大，但是财政平衡性很差，当地政府的支持能力也会有所弱化。在考察政府的支持能力时，需要结合政府可控制的资产情况，对比其债务规模就可以得知其偿债能力。债务率反映了当地政府直接可动用的资源（可用一般预算收入简单代替）与需要偿付或协调偿付的债务的关系。通俗的讲，债务率越高，需要盖的盖子就越多，同等情况下越容易出现盖子盖不上的情况，即出现超预期的地方国企违约事件。
1、省际财政实力分化
在分析省级财政实力时，我们重点分析一般预算收入/支出，各口径财力中，数据可得性和一致性最好的是以税收为主的一般公共预算收入，其规模主要与当地经济走势及产业结构有关。
（1）2016-2019年间，出现过年度一般预算收入下降的省份共有13个，其中天津、黑龙江和吉林3个省份在4年内出现过2年一般预算收入下降的现象，绝大多数省份的财政自给率在下降
地区一般预算收入的变化情况和当地经济结构相关度较高。以山西省为例，山西省以煤炭行业为地区经济支柱，2016年产能过剩行业低迷，当年的一般预算收入下降5.20%，而随着供给侧改革的深入煤炭价格回升，2017-2019年山西省一般预算收入均保持增长，同比增速分别为19.90%、22.81%和2.40%。
从2015-2019年绝大部分地区的年度一般预算收入是整体呈现增长的，仅天津、吉林和重庆下降。31个省（直辖市）中28个2015-2019年的一般预算收入整体是呈现增长趋势的，2015-2019年的年化一般预算收入增速居前五位的是西藏、浙江、山西、安徽和河北，西藏和浙江的年化增速均在10%以上，而上述其他三个省份的年化增速在9%-10%之间，其中西藏主要受益于本身一般预算收入的基数较低，山西应与供给侧改革提升当地经济活力有关。2015-2019年一般预算收入年化增速为负的省份（直辖市）只有天津（-2.50%）、重庆（-0.23%）和吉林（-2.37%）。除这三个增速为负的省份外，内蒙古和青海的年化增速均不到1.5%，黑龙江和江苏的年化增速均不到2.5%，其中江苏主要系原始基数高所致，其他几个省份近年来的经济活力均欠佳。
出现过一般预算收入出现下降的地区主要集中在东北和西部经济欠发达省份。一般预算收入出现下降的地区值得特别关注，2016-2019年间年度一般预算收入出现过下降的省份包括天津、重庆、江西、陕西、山西、内蒙古、新疆、黑龙江、吉林、甘肃、宁夏、青海和西藏，主要集中在东三省地区和西部经济欠发达区域。其中尤其值得注意的是，天津、黑龙江和吉林三个省份出现过2次年度一般预算收入下降的现象，天津在2017年和2018年一般预算收入分别下降15.18%和8.84%，黑龙江在2016年和2019年一般预算收入分别下降1.50%和1.55%，吉林在2017年和2019年一般预算收入分别下降4.19%和9.99%。
以支出/收入的比例去衡量一般预算的财政平衡情况，多数省份在2015-2019年间平衡情况是有所恶化的，一般预算支出对收入的比例整体呈现上升趋势，吉林、重庆、贵州、江西和云南一般预算支出/收入在2015-2019年间上升幅度位居前五。根据我们的统计，2015-2019年各省（直辖市）一般预算支出/收入比例的平均数分别为2.51倍、2.61倍、2.63倍、2.64倍和2.83倍，而相应的中位数分别为2.13倍、2.20倍、2.28倍、2.36倍和2.48倍，可以看出该比例这些年间呈现上升趋势，即一般预算收入的平衡情况有所恶化。从年度间平衡状况的变化来看，31个省（直辖市）中，2016-2019年一般预算支出/收入的比例出现下降的分别有6个、9个、11个和4个，绝大多数省份的财政平衡状况也是在恶化的。我们也计算了2015-2019年间一般预算支出/收入的总年化增速，只有北京、安徽、山西和西藏四个省（直辖市）的该比例是下降的。2015-2019年该比例年化增速最高的五个省份分布是吉林、重庆、贵州、江西和云南，相应的年化增速分别7.71%、6.57%、6.40%、5.98%和5.79%，吉林该比例从2015年的2.62倍上升至2019年的3.52倍，重庆该比例从2015年的1.76倍上升至2019年的2.27倍，贵州从2015年的2.61倍上升至2019年的3.35倍，江西从2015年的2.04倍上升至2019年的2.57倍，云南从2.15年的2.61倍上市至2.19年的3.27倍。
（2）受疫情影响，2020年前三季度仍有超三分之二的省市一般财政预算收入出现下滑，受疫情影响严重的湖北省收入下滑近三成
2020年前三季度从一般财政预算收入同比增速来看，除广东、江苏、浙江、河南、四川、江西、云南、广西、青海和内蒙外，其余省市均出现下滑，其中受到疫情影响最为严重的湖北，下滑幅度近三成，天津、海南、黑龙江下滑也在15%左右。从一般预算收入的绝对水平来看，超过5000亿元的省份有广东、江苏、浙江和上海，同时宁夏、青海、内蒙和西藏均不足500亿元。从同比增速来看，全国有10个省市维持正增长，其中青海和内蒙增速超5%，江苏、浙江、河南、四川、云南和广西增速在1%-2%之间，广东和江西增速仅0.1%，其余省份均有不同程度下滑，其中下滑幅度超过10%的省份有6个，分别为湖北（-27.54%）、天津（-15.3%）、海南（-15.2%）、黑龙江（-14.3%）、山西（-10.7%）和北京（-10.3%）。此外，同期GDP增速为负的上海、辽宁、内蒙、黑龙江和湖北一般预算收入均同比下滑。
从一般财政预算支出同比增速来看，受到疫情影响，超一半的省份出现不同程度下滑。2020年前三季度有14个省份一般预算支出同比出现增长，其中仅河北（10.1%）、山西（7.4%）、海南（6.92%）和内蒙（6.5%）增幅超5%，其余省份均出现下滑，其中下滑幅度超5%的省份有贵州（-16.97%）、湖南（-8.5%）、重庆（-7.54%）、上海（-7.49%）、天津（-6.78%）、和福建（-6.53%）。
从财政平衡性来看，受到收入下降幅度大于支出的影响，近半数省市财政自给能力下降，部分东北和西部省市一般财政预算收入对支出的覆盖不足30%。从一般财政预算收入对支出的覆盖比例来看，2020年前三季度绝大多数省市不足50%，近一半较2019年有所下滑。其中部分东北和西部省份覆盖比例不足30%，整体下滑更为明显，这些省份分别是云南（28.32%）、新疆（26.36%）、黑龙江（20.86%）、宁夏（25.76%）、甘肃（20.95%）、青海（16.19%）和西藏（10.36%）。相比2019年来看，近一半省市财政平衡性有所恶化，其中恶化较大的为湖北、天津、黑龙江和海南等，这与一般预算收入减少幅度较一般预算支出减少幅度更大有关。
2、省际债务负担分化
各地政府的债务负担，即各地的政府债务规模与财力之间的比值，反映了当地政府可直接动用的资源与需要偿付或协调偿付的债务之间的关系。
（1）口径1：显性债务负担
从2019年末的数据来看，财力较好的东部地区显性债务规模较大但债务率不高，青海、宁夏、吉林和黑龙江等因自身财力较弱债务率较高，而贵州、云南和辽宁等因债务绝对规模较大，显性债务率也处于较高水平。
江苏、山东、浙江、广东、四川和湖南的2019年末地方政府债务余额居前六，均超过1万亿元，2015-2019年间债务余额年化增速前五的包括西藏、甘肃、天津、新疆和湖北，2020年1-11月西藏、江西、广东、山东和甘肃等地区显性债务余额增长超25%。截止2019年末的债务余额来看，目前各省（直辖市）政府债务余额超过1万亿的包括江苏（1.49万亿元）、山东（1.31万亿元）、浙江（1.23万亿元）、广东（1.20万亿元）、四川（1.06万亿元）和湖南（1.02万亿元），这些省份中一方面是经济体量较大的省份，另外还包括本身债务负担较重的省份如湖南，上述五个省份合计贡献了2019年末全国地方政府债务余额的34%，集中度较高。从年度间的变化来看，大部分省份的债务余额均呈现逐年增长趋势，2016-2019年间仅5个省（直辖市）出现过6次债务余额的下降，北京2016年下降34.67%，贵州在2016年和2017年分别下降0.51%和1.18%，辽宁2017年下降0.83%，上海和西藏在2016年分别下降8.10%和25.82%。通过计算2015-2019年间的地方政府债务余额增速情况，可以看出31个省（直辖市）这些年间的债务余额规模均呈现增长，年化增幅超过10%的省份（直辖市）有14个，包括西藏（44.76%）、甘肃（14.98%）、天津（14.23%）、新疆（13.01%）、湖北（12.03%）、青海（11.93%）、山西（11.27%）、河北（11.36%）、黑龙江（11.07%）、吉林（10.67%）、重庆（10.66%）、安徽（10.52%）、湖南（10.49%）、浙江（10.06%），其中西藏和甘肃增速较大主要系本身基数较低。若将2020年11月末与2019年末相比来看，地方政府显性债务余额增速在25%及以上的省份包括西藏（47.60%）、江西（33.58%）、广东（27.22%）、山东（25.72%）、甘肃（25.54%）。
在衡量各地区地方政府债务负担时，用债务余额除以当地综合财力就可以得到当地的债务率。但由于综合财力数据披露相对欠缺，因此以下分析我们采用了的收入口径为各省一般预算收入加政府基金预算收入，基本可视为各地不考虑转移支付的年度财力状况。
2019年末显性债务负担居前的省（直辖市）集中在东北和西部经济欠发达地区，显性债务率在200%以上的有10个省（直辖市）。从2019年末显性债务率的情况来看，显性债务负担居前五的省份都是青海、宁夏、黑龙江、贵州和内蒙古。具体而言，2019年末显性债务率超过300%的省份有青海（399%）和宁夏（305%），超过200%的省份有8个，包括黑龙江（289%）、贵州（278%）、内蒙古（271%）、吉林（244%）、辽宁（228%）、甘肃（227%）、云南（221%）和新疆（220%）。上述提及的区域多为经济欠发达地区，故而其财力较为薄弱，导致债务率高企，不过其中贵州、云南和辽宁显性债务率高的原因更重要的是自身的显性债务规模较为庞大。
此外，从各年度间显性债务负担的变化来看，2017-2019年间31个省（直辖市）中有12个省（直辖市）显性债务率整体呈现下降趋势，青海下降超60bp，贵州下降超50bp，辽宁下降超40bp，云南和内蒙下降超30bp，上述省份债务率的下降均是由于债务余额的增速低于财力的增速；而债务率增长较多的是黑龙江（76bp）、宁夏（72bp）、吉林（59bp）和甘肃（59bp）
（2）口径2：隐性债务负担
除了明确纳入预算的地方政府债以外，还有很多表现为城投债和信托等各种形式但最终也需依赖地方财政支持偿还的隐性债务。
隐性债务没有明确披露，我们简单将各地城投债发行人的账面债务相加，由于发债城投只占城投平台的一小部分，因此该统计为不完全统计。不过各地区的相对排序可以一定程度说明隐性债务负担的轻重。用前述算出的城投平台总债务与当地一般预算收入相比较，比例已经较高的说明债务明显较重，当然比例低的也未必隐性债务不多，可能由于发债平台占比低导致样本有偏。
在这部分分析中，我们使用一般预算收入口径，一方面是因为43号文已经明确了城投债对于地方政府并无法律追溯效力。实际操作中，无论是一般预算收入还是卖地为主的基金预算收入都对应着相应的预算支出，不能用于偿还平台债务。而政府协调主要依赖于区域内经济实力（当地企业支持），而以税收收入为主的一般预算收入通常与当地GDP增速成正相关关系，可以反映当地经济实力。另一方面，以卖地为主的基金预算收入受到当地房地产市场影响较大，整体波动较大，稳定性较差；而一般预算收入相对稳定性较好。
财政收入薄弱且隐性债务负担相对较重的包括贵州、云南、广西、吉林等，此外江苏、湖南、湖北、浙江等省债务相对于财力也偏重，直辖市天津与重庆债务负担很重。以全省发债平台总债务/一般预算收入来衡量各省隐性债务负担，财政收入薄弱且隐性债务负担相对较重的包括贵州、云南、广西、吉林等，此外江苏、湖南、湖北、浙江、江西等省债务相对于财力也偏重，直辖市天津与重庆债务负担很重。隐性债务增长超20%的包括山东（28.92%）、河北（24.44%）、河南（23.85%）、四川（22.73%）和江西（22.52%）（西藏由于样本个数少，2019年债务负担增长也较快，达63.04%）。
（五）区域政府偿债及救助意愿分化
在城投和国企的投资逻辑中，地方政府救助是一个很重要的考量因素。在目前状况下，除了提防部分债务压力过重的地区“有心无力”，或者由于问题过多难以解决、借“打破刚兑”的大环境暴露问题。更重要的是，对偿债、支持意愿的判断，包括相关政府、企业对资本市场的态度是否足够尊重，对于融资市场可能很快出现的风险偏好调整和区域规避行为是否有足够的预期。
从整体区域救助的角度，债券体量规模越大的省份往往维护资本市场的动力越强，相应地，前述提及的区域融资持续净流出的省份，政府对债券发行人的支持意愿可能会随之下降。
进一步地，如果落实到如何判断地方政府对具体某一城投平台或地方国企的支持救助意愿上，我们认为也应当采用定性与定量相结合的分析方法。
1、政府支持意愿的判断相对较难且主观性较强。由于没有明确的可以定量的数据来作为判断依据，同时政府支持意愿也会随着时间的变化而变化，所在在判断政府支持和救助意愿时会存在较多障碍。
城投和地方重要国企的界限模糊，即便是公益性业务的定义和范围也一直不明确。市场定义的“城投”未见得是地方政府和金融机构认为的“城投”，市场认为的地方重要国企可能因资产划转、业务转型而变得不再重要。地方政府重点支持哪一个城投或者哪种类型的地方国企，很大程度上取决于地方政府和区域金融机构的选择，投资者主动准确甄别难度大。
长期来看无论是城投平台的市场化转型还是国企降杠杆的趋势不可逆转，政府支持力度和意愿也会变化。所以投资者需长期持续关注转型、混改、兼并重组等过程中，政府支持意愿的变化，历史支持意愿较强并不代表未来支持意愿会持续。例如在近期兼并重组中，有些发行人的控股股东由国资管理机构变更为其他地方国企，事实上在当地国资序列中的层级是下降的，当然这是否就意味着政府支持力度大幅下滑仍尚待观察，相对应的合并范围扩大的发行人在区域重要性上就相对提升。此外资产划转过程中不仅需要关注对于企业资产和盈利的影响，更值得关注的是公益性职能、国企的职工人数等是否有发生变化。
不触碰系统性风险底线和打破刚兑存在微妙博弈。随着隐性债务融资的收紧，部分区域流动性捉襟见肘，特别是当前地方国企刚兑已打破的情况下，地方政府可能放弃部分边缘化城投和国企，或在永续品种、私募品种等上面选择递延展期等。
2、虽然整体判断难度较大，但是我们也可以从一些蛛丝马迹来作为判断参考
观察历史支持行为。如资产或现金注资、补贴多少、明文支持等。虽然历史支持意愿较强并不代表未来支持意愿将会持续，但是历史支持力度强可以说明公司过去重要程度较高，在公司整体业务以及股权结构没有出现较大的变化的情况下，我们也可以来推测未来也可能会获得一定的政府支持。但注入的资产土地等是否存在评估值虚高、补贴未来的可持续性等均难以判断。
观察城投平台可观察是否有债务曾纳入过地方政府债务。具体的，是否有2015年以前存量债务纳入政府性债务，如果有，金额和类别等也是重要的观测指标。除地方政府债务情况之外，2018年以来隐性债务认定中纳入隐性债务的规模，占比以及置换进度，置换利率等也可作为观测的较为重要的指标。纳入金额越大说明平台公益性质越强，可能受到政府支持也越大。不过城投发行人是否存在隐性债务置换等往往为非公开信息，需要投资者调研并与发行人深入沟通，难以通过评级、行政基本或地区等要素进行简单划分。
观察同区域内类似企业的数量并横向对比规模和业务等。对于城投平台而言，当地平台数量、本平台主要公益性职能及重要性都是可以观测的指标；一般来讲，平台数量越少，平台的主营业务越接近民生（比如基建、水电燃气等公用事业相关），当地政府的支持意愿则会相对较强，而偏市场化的产业较多的平台公司受到政府支持的可能性会较低。对于地方非城投的国企而言，同一地区内同一行业的不同企业，在规模、行业竞争力上的差异以及职工人数规模等可能会影响政府对于企业的支持意愿，不过值得注意的是，近年来省级国企债券打破刚兑的案例增多，“大而不倒”的逻辑受到挑战和质疑，不排除政府为了让历史债务负担沉重的地方重要国企“轻装上阵”而放弃债券市场维稳的可能性。
对非城投而言，可以观察发行人所属行业是否为该地区的经济系统内重要行业。以永煤为例，其违约后使得河南省内其他煤炭企业的个券估值也大幅下跌，区域内煤企的再融资均陷入困境。地方国企若属于该区域内对经济贡献很大的系统性重要行业，政府维稳的意愿也会提升，从债券的角度来看，一个区域内债券融资规模越高的行业，政府对该行业的发行人的债券支持和救助的意愿也更加强烈。根据我们的统计，绝大多数省份的存量债券发行人规模第一高的行业都是城投行业，但山西省的地方国企存量债券中煤炭行业占比高达72%，当地城投仅有14%，因而我们看到近期永煤事件发酵后山西国资相关负责人也曾发声意在维护当地煤炭企业的债券融资环境，2016年产能过剩行业违约潮期间山西省也曾采取多项措施维持资本市场融资渠道畅通。
（六）地方国企、城投择券策略建议
如前所述，2017年以来区域流动性分化一直在加剧从未有过缓解，加上十月底以来弱区域国企信用风险的爆发，导致市场风险偏好进一步下降，尤其对弱区域、弱国企的排查力度会进一步加强，而且在“偿债意愿”下降的风险担忧引发的再融资收缩出现了向城投平台扩张的迹象，我们认为明年流动性的区域分化格局将继续加大，东北三省、西南的贵州和云南、西北的内蒙和青海、直辖市的天津、以及近期受冲击较大的河南等省份国企和城投利差存在继续走扩可能，此外以煤炭为绝对主业的山西省可能受行业风险外溢影响再融资收紧。此外，资管新规过渡期截止年、监管打击自融和评级机构问责等具体举措都对弱区域的尾部国企、城投需求有较大不利影响，从而导致利差面临较大压力。
明年在国企和城投投资策略方面，我们建议首选优质区域，对于相对较弱的区域整体偏谨慎（主要是东北、云贵、天津、西北部分省份），对于仍有一定溢价的中西部地区（湖南、河南、广西、江西、陕西、山西）等地也不应过度下沉。在获取超额收益方面仍然是建议在择券的基础上，向东部经济财政实力较强的区域进行行政级别和券种方面的适度下沉，包括目前仍有一定流动性利差空间的上海、江苏、浙江私募债领域择券，此外山西的煤企是否真正“错杀”仍需观察市场信心的恢复节奏。
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