2021信用债年度策略：信仰重塑之年，信用债投资仍需精耕细作.pdf

东方证券股份有限公司经相关主管机关核准具备证券投资咨询业务资格，据此开展发布证券研究报告业务。 东方证券股份有限公司及其关联机构在法律许可的范围内正在或将要与本研究报告所分析的企业发展业务关系。因此，投资者应当考虑到本公司可能存在对报告的客观性产生影响的利益冲突，不应视本证券研究报告为作出投资决策的唯一因素。 有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。 策略报告 【固定收益 证券研究报告】 固定收益 2021 信用债年度策略 -信仰重塑之年，信用债投资仍需精耕细作 2021 年信用债年度策略 研究结论 自从 2014 年“超日债”违约以来，我国信用债市场经历了三次“违约潮”，分别发生在 16 年、 18 年和 19 年。 我们可以将驱动信用风险涨落的因素总结为三点： 第一，企业基本面，基本面的影响存在一定滞后。基本面主要包括企业盈利情况和举债情况等。第二，融资环境。使用社融存量增速 -GDP 同比衡量的广义流动性下降过程中，信用风险将有所上升。第三，市场风险偏好的变化。 2021 年工业企业利润预计表现较好，但是在未来半年到一年内广义流动性大概率收缩，同时 2021 年中小企业延期还本付息等金融优惠政策到期，叠加近期信用风险事件频发， 2021 年信用风险或有上行压力。 从到期情况来看，整体而言， 2021 年信用债到期规模较 2020 年有所下降。城投债方面， 2021 年四川和天津城投债到期规模相对今年增长较快。产业类国企债方面，按区域来看，黑龙江、贵州和天津到期量相对 2020 年大幅增长，其中主要是类城投企业。民企债方面，除材料行业之外，所有行业债券到期规模均较 2020 年有所下降。 2021 年起三道红线将在地产行业全面实施，政策预期对房企拿地的影响在近两个月已经开始显现。卖地收入是地方政府收入的重要组成部分，从历史上来看， 2017 年低等级城投债利差的收窄，很大程度上来自当年卖地较多，而在 2021 年，我们可能会看到这一逻辑的逆向演绎。 长期来看，人口流入城市具有长期的投资价值，同时也需要关注部分中心城市对周边小城市的虹吸效应。近年来，南方和中部地区已经呈现出了成都、重庆、郑州、西安、长沙、杭州、广深七大核心城市。短期来看，为了规避2021 年地方卖地收入下降对区域信用风险可能的影响，我们应当一方面 警惕人口流出的区域，这些区域土地收入可能下滑幅度更大。另一方面，需要警惕政府性基金收入在其收入结构中占比较高，且债务率较高的区域。 融资环境收紧、市场对部分区域风险偏好下降以及土地收入下滑，均可能导致 2021 年城投尾部风险上升。然而信用资质的分化也意味着城投债中的“核心资产”，以及受到隐性债务化解利好的主体，可能出现比较好的投资机遇。在实务中，隐性债务化解主要有 3 类 方式：第一、多个省份高速公路债务争取了国开行债务置换资金。第二，建制县隐性债务化解试点方案。第三，城投整合重组。 “ 三道红线”或将在 2021 年起 生效，目前部分房企已经在按月提交最新资产负债表。 我们统计了主要房企“三道红线”指标的表现情况， 恒大、绿地、金科、富力、华夏幸福、中南置地、荣盛发展、蓝光发展泰禾集团等房企 大概率 位于红色档。 房企的杠杆可以概括成财务杠杆、经营杠杆和合作杠杆三种类型。因此，在销售和融资端表现优异的房企，预计可以较好地应对“三道红线”要求。 风险提示 如果财政货币政策超预期发力，或将影响我们对出口增速的判断。 如果疫情发展超预期，或将影响我们对出口增速的判断。 Table_BaseInfo 报告发布日期 2020 年 12 月 16 日 证券分析师 黄海澜 021-63325888*2470 huanghailanorientsec 执业证书编号： S0860519090002 有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。 2 目 录 一、 2020 信用债市场回顾与 2021 年展望 . 3 1.1 信用风险的几轮 “潮起潮落 ” . 3 1.2 信用优惠政策退出后，信用 风险或有上行压力 . 4 1.3 2021 年哪些行业到期压力较大？ . 5 二、 城投债：地方政府土地收入下降，尾部风险或有上升 . 8 2.1 21 年土地出让收入预计下降，地方政府资金缺口扩大 . 8 2.2 从人 口流动看城投债的区域选择 . 9 2.3 从隐性债务置换看城投择券思路 . 12 三、 地产债： “三道红线 ”落地，房企信用分化或加大 . 15 3.1 21 年三道红线将正式落地 . 15 3.2 三道红线对地产债影响几何？ . 18 风险提示 . 19 有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。 3 一、 2020 信用债市场回顾与 2021 年展望 1.1 信用风险的几轮“潮起潮落” 自从 2014 年“超日债”违约以来，我国信用债市场经历了三次“违约潮”，分别发生在 16年、 18 年和 19 年。 16 年产能过剩行业信用风险上升， 2017 年随着企业盈利改善，信用风险事件减少。 在前期工业品价格持续下跌情况下，周期性行业大规模亏损，地方国企社会负担重， 15-16 年信用风险显著上升，违约企业包括东特钢、川煤炭、山水水泥、大连机床等。 4 月中国铁物事件和 11 月中城建违约在一定程度上冲击了国企信仰。 18 年民企信用事件显著增多。 资管新规落地之后，表外融资收缩使得民企融资难度上升， 2018年民企首次违约主体涉及债券余额达到 1229 亿元，包括华信、永泰能源和新光控股等民企违约。同时，股市下跌也使得股权质押风险暴露出来， 10 月 19 日，国务院副总理刘鹤和一行两会一把手出门“喊话”稳定股市预期，同时宣布一系列利好民企融资的政策。 10 月 22 日，央行宣布引导设立民企债券融资支持工具。 2019 年民企信用事件仍然高发，弱资质国企信用风险事件也有所增加。 东旭集团、中民投、中信国安和西王集团是年内涉及债券规模较大的民企违约主体， 12 月北大方正违约使得市场重新审视校企信用风险。 2020 年 上半年融资环境较 为宽松，信用风险事件发生次数减少。下半年地方国企信用风险事件显著增加，在 11 月 10 日 永煤事件影响下，截至 12 月中旬 市场风险偏好仍然处于较低水平。 图 1：历史上每季度首次违约主体存量债券余额和市场占比 图 2：按企业性质分，首次违约主体存量债券余额 单位：亿元 数据来源： Wind，东方证券研究所 数据来源： Wind，东方证券研究所（注：紫光、方正和华阳经贸划分为地方国企） 0 . 0 00 . 0 50 . 1 00 . 1 50 . 2 00 . 2 50 . 3 00 . 3 50 . 4 001 0 02 0 03 0 04 0 05 0 06 0 07 0 08 0 09 0 0首次违约主体违约时存量债券余额 亿元在非金融信用债存量中占比 %, 右01 0 02 0 03 004 0 05 0 06 0 07 0 0央企 地方国企 民企有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。 4 1.2 信用优惠政策退出后，信用风险或有上行压力 我们可以将驱动信用风险涨落的因素总结为三点： 第一，企业基本面，基本面的影响存在一定滞后。 基本面主要包括企业盈利情况和举债情况等。例如钢铁煤炭企业基本面 2015年显著恶化，信用风险在 2016 年大规模爆发。 2012 年前后钢铁煤炭价格就开始了趋势性下行，据工信部数据，2015 年钢铁行业出现全行业大面积亏损，亏损面为 50.5%，同比上升 33.7%。 2015 年煤炭行业亏损企业累计数量达到 2027 个，占行业全部企业数的 31.5%。 2015 年公司债发行门槛大幅下降，使得 15-16 年公司债融资规模显著上升，这也导致了 18-19 年民企债到期量较大。 第二，融资环境。使用社融存量增速 -GDP 同比衡量的广义流动性下降过程中，信用风险将有所上升。 我们使用 3Y 国开债和国债利差、中证 500 指数将 3YAA 中票信用利差分解成流动性溢价和信用风险溢价两个部分。 16 年以来，信用风险溢价和广义流动性显著负相关。 第三，市场风险偏好的变化。 例如城投债高低等级利差与政策变化高度相关， 2015-2017 年存量债务置换期间，以 AA-3 年期城投债到期收益率 -AAA3 年期城投债到期收益率衡量的高低等级利差持续收缩。 2018 年，存量债务置换接近尾声，市场对城投债信用风险的担忧上升，高低等级利差显著走阔。随着 2018 年 8 月 194 号文（中共中央国务院关于防范化解地方政府隐性债务风险的意见发改财金 2018194 号）发布，以及 2019 年年初国开行参与镇江债务置换的消息传出，城投高低等级利差持续收缩。 2021 年工业企业利润预计表现较好，但是在未来半年到一年内广义流动性大概率收缩，同时2021 年中小企业延期还本付息等金融优惠政策到期， 叠加近期信用风险事件频发， 2021 年信用风险或有上行压力。 图 3：影响信用违约潮的三个主要因素 图 4：信用风险溢价与社融 GDP 之差负相关 数据来源： Wind，东方证券研究所 数据来源： Wind，东方证券研究所 企业基本面市场偏好融资环境0 . 0 02 . 0 04 . 0 06 . 0 08 . 0 01 0.001 2 .001 4 .001 6 .001 8 .00-1.4 0-1.2 0-1.0 0-0.8 0-0.6 0-0.4 0-0.2 02 0 1 5 -1 2 2 0 1 6 -1 2 2 0 1 7 -1 2 2 0 1 8 -1 2 2 0 1 9 -1 23 年 AA 中票信用风险溢价 %社融存量 : 同比 : - GD P: 现价 : 同比 %, 右有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。 5 图 5：城投高低等级利差历史走势 数据来源： Wind，东方证券研究所 1.3 2021 年哪些行业到期压力较大？ 整体而言， 2021 年信用债到期规模较 2020 年有所下降。 主要是由于 2020 年上半年信用债发行量较大，且集中在 1 年及以内的期限，因此三四季度迎来了到期高峰。截至 12 月 7 日， 2020年 1 年及以内债券发行量占到了 42.7%，明显高于往年水平。 我们将信用债划分成城投债、产业类国企债和民企债三个大类，分别统计了 2021 年哪些行业和区域到期规模较大。 图 6：信用债每季度到期规模 图 7： 2017-2020 年信用债不同期限发行规模占比 数据来源： Wind，东方证券研究所 数据来源： Wind，东方证券研究所 城投债方面， 2021 年四川和天津城投债到期规模相对今年增长较快。 2021 年，四川和天津城投债到期量较 2020年有较为明显的增长，增长幅度分别达到了 10.7%和 9.7%；贵州和湖北 2021年城投债到期量与 2020 年接近；其余地区 2021 年城投债到期规模均较 2020 年有所下降。 2017 年债务置换结束后，对城投信用风险的担忧上升0 . 0 00 . 5 01 . 0 01 . 5 02 . 0 02 . 5 03 . 0 03 . 5 04 . 0 04 . 5 05 . 0 00 . 0 01 . 0 02 . 0 03 . 0 04 . 0 05 . 0 06 . 0 07 . 0 08 . 0 09 . 0 01 0 .002 01 3-0 9 2 01 4-0 9 2 01 5-0 9 2 01 6-0 9 2 01 7-0 9 2 01 8-0 9 2 01 9-0 9 2 02 0-0 9中债城投债到期收益率 (AA A ): 3 年 %中债城投债到期收益率 (AA - ): 3 年 %城投高低等级利差 :A A - 3 年与 A A A 3 年之差 %, 右05 ,0 0 01 0 ,0 0 01 5 ,0 0 02 0 ,0 0 02 5 ,0 0 03 0 ,0 0 02018-032018-062018-092018-122019-032019-062019-092019-122020-032020-062020-092020-122021-032021-062021-092021-12信用债到期规模 亿元4 1 .5% 4 1 .0% 3 7 .9% 4 2 .7%4 7 .0% 5 1 .3% 5 3 .9%4 9 .2%11 .6% 7.6% 8 .2% 8 .1%0%1 0 %2 0 %3 0 %4 0 %5 0%6 0 %7 0 %8 0 %9 0%1 0 0 %2017 年 2018 年 2019 年 2020 年1 年及以下 1 - 5 年 5 年以上有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。 6 图 8：各省历年城投债到期规模（万得口径， 单位：亿元 ） 数据来源： Wind，东方证券研究所 产业类国企债方面，按区域来看，黑龙江、贵州和天津到期量相对 2020 年大幅增长。 具体来看，黑龙江省 2021 年北大荒农垦和大庆城建债券到期量较大。贵州省遵义道桥，仁怀城投，安顺市工业投资到期规模较大。天津市除去已经违约的天房相关债券之外，滨海新区建投和海河建发到期规模较大。可以看到 2021 年到期量增长较快的地区，主要是以中债口径未统计为城投，而实际业务类似城投的国企债为主。 按行业来看，软件与服务、半导体与半导体生产设备、房地产以及多元金融行业 2021 年到期量较 2020 年增长较多。其中，房地产行业中很多为上文中提到，实际业务类似城投的国企。 图 9：各省历年产业类国企债到期规模（万得口径， 单位：亿元 ） 数据来源： Wind，东方证券研究所 0%2 0 %4 0%6 0 %8 0 %1 0 0 %1 2 0 %01 ,0 0 02 ,00 03 ,0 0 04 ,0 0 05 ,0 0 06 ,0 0 0四川省天津贵州省 湖北省新疆安徽省北京 上海海南省 江西省 浙江省广西山西省 河北省 广东省 山东省重庆湖南省 江苏省 甘肃省 河南省 福建省 吉林省 陕西省 云南省 青海省 辽宁省宁夏内蒙古黑龙江省2018 年 2019 年 2020 年 2021 年 2021 年到期量 /2 020 年到期量 , 右0%5 0 %1 00 %1 5 0 %2 00 %2 5 0 %05 ,0 0 01 0,0 001 5 ,0 0 02 0,0 002 5 ,0 0 0黑龙江省贵州省天津湖南省 湖北省 青海省 江苏省 海南省 甘肃省宁夏四川省 浙江省 安徽省 河南省 山西省 山东省 河北省广西 新疆广东省 辽宁省 陕西省 云南省 吉林省 福建省北京内蒙古上海江西省2018 年 2019 年 2020 年 2021 年 2021 年到期量 /2020 年到期量 , 右有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。 7 图 10：历年各行业产业类国企债到期规模（万得口径， 单位：亿元 ） 数据来源： Wind，东方证券研究所 民企债方面，除材料行业之外，所有行业债券到期规模均较 2020 年有所下降。 材料行业中，主要包括有色、造纸和纺织相关企业， 2021 年到期量最大的是魏桥系相关 企业，山东宏桥和魏桥铝电债券到期规模总计 250.3 亿元。 图 11：历年民企债到期规模（万得口径， 单位：亿元 ） 数据来源： Wind，东方证券研究所 0%5 0 %1 0 0 %1 5 0 %2 0 0 %2 5 0 %3 0 0 %3 50 %4 0 0 %02 ,0 0 04 ,0 0 06 ,0 0 08 ,0 0 01 0 ,0 0 01 2 ,0 0 01 4 ,0 0 0软件与服务半导体与半导体生产设备房地产多元金融媒体资本货物技术硬件与设备零售业制药、生物科技与生命科学食品、饮料与烟草运输商业和专业服务公用事业能源材料汽车与汽车零部件医疗保健设备与服务食品与主要用品零售消费者服务耐用消费品与服装电信服务家庭与个人用品2018 年 2019 年 2020 年 2021 年 2021 年到期量 /2 020 年到期量 , 右0%2 0 %4 0%6 0 %8 0 %1 0 0 %1 2 0 %05 0 01 ,0 0 01 ,5 0 02 ,0 0 02 ,5 0 03 ,0 0 03 ,5 0 0材料软件与服务多元金融 房地产媒体零售业制药、生物科技与生命科学资本货物运输汽车与汽车零部件技术硬件与设备能源商业和专业服务电信服务公用事业食品与主要用品零售耐用消费品与服装 食品、饮料与烟草医疗保健设备与服务半导体与半导体生产设备消费者服务家庭与个人用品2018 年 2019 年 2020 年 2021 年 2021 年到期量 /2020 年到期量 , 右有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。 8 2021 年工业企业利润预计表现较好，但是在未来半年到一年内广义流动性大概率收缩，同时 2021 年中小企业延期还本付息等金融优惠政策到期，叠加近期信用风险事件频发， 2021 年信用风险或有上行压力。 从到期情况来看，整体而言， 2021 年信用债到期规模较 2020 年有所下降。 城投债方面，2021 年四川和天津城投债到期规模相对今年增长较快。产业类国企债方面，按区域来看，黑龙江、贵州和天津到期量相对 2020 年大幅增长，其中主要是类城投企业。民企债方面，除材料行业之外，所有行业债券到期规模均较 2020 年有所下降。 二、 城投债：地方政府土地收入下降，尾部风险或有上升 2.1 21 年土地出让收入预计下降，地方政府资金缺口扩大 2021 年起三道红线将在地产行业全面实施，政策预期对房企拿地的影响在近两个月已经开始显现。 10 月， 100 大中城市成交土地总价当月同比自 8 月的 40.61%下行至 10 月的 9.42%，预计2021 年地方政府卖地收入增速将受到较大影响。 卖地收入是地方政府收入的重要组成部分，从历史上来看，在某些年份，地方政府卖地情况对高低等级城投信用利差影响较大。 例如 2017 年，利率走势、融资环境和经济基本面均不支持低等级城投信用利差相对收缩。当年债券全年维持熊市，社融存量增速下行， 4 月资管新规落地之后，非标融资开始持续压缩，经济景气度较高，而城投债向来被市场认为是逆经济周期的品种。 因此， 2017 年低等级城投债利差的收窄，很大程度上来自当年卖地较多，而在 2021 年，我们可能会看到这一逻辑 的逆向演绎。 图 12： 100 大中城市成交土地总价和政府性基金收入增速（ TTM） 图 13：城投高低等级利差和历年政府性基金收入增速（政府性基金收入增速为右轴） 数据来源： Wind，东方证券研究所 数据来源： Wind，东方证券研究所 -20 .00-10 .000 . 0 01 0 .002 0 .003 0 .004 0 .005 0 .002016-122017-032017-062017-092017-122018-032018-062018-092018-122019-032019-062019-092019-122020-032020-062020-09100 大中城市 : 成交土地总价 : 当月值 : 滚动求和 : 同比 %全国政府性基金收入 :T T M 同比 %-30-20-100102030400 . 0 00 . 5 01 . 0 01 . 5 02 . 0 02 . 5 03 . 0 03 . 5 0城投高低等级利差 :A A - 3 年与 A A A 3 年之差 %全国政府性基金收入 : 累计同比 : 年度 %有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。 9 2.2 从人口流动看城投债的区域选择 不同于“十三五”规划的遍地开花，“十四五”规划更加强调支持重点城市发展。 “十四五”规划提出：“优化行政区划设置，发挥中心城市和城市群带动作用，建设现代化都市圈。推进成渝地区双城经济圈建设。推进以县城为重要载体的城镇化建设。” 长期来看，人口流入城市具有长期的投资价值，同时也需要关注部分中心城市对周边小城市的虹吸效应。 我们统计了 2016-2018 年全国三百余个地级市的人口流动情况，长三角和珠三角城市普遍人口流入；西南和中部地区核心城市崛起的同时，周边许多小城市人口流出。近年来，南方和中部地区已经呈现出了成都、重庆、郑州、西安、长沙、杭州、广深七大核心城市。由于广东和浙江人口流入较多，在区域中心城市带动下，周边城市也普遍呈现人口流入。而西南和中部地区人口净流入较少，在区域核心城市的背后，是周边许多小城市人口的持续流出。 短期来看，为了规避 2021 年地方卖地收入下降对区域信用风险可能的影响，我们应当一方面警惕人口流出的区域，这些区域土地收入可能下滑幅度 更大。另一方面，需要警惕政府性基金收入在其收入结构中占比较高，且债务率较高的区域。 有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。 10 图 14： 2019 年各省财政债务数据一览 数据来源： Wind，东方证券研究所 公共预算收入亿元其中：税收收入亿元政府性基金收入亿元转移支付亿元政府性基金收入/ （公共预算收入+ 政府性基金收入+ 转移支付）全省政府债务余额全省城投带息债务( Wi n d口径)（政府债务+ 全省城投带息债务）/ （税收收入+ 转移支付）时间 2019年 2019年 2019年 2019年 2019年 2019年 2019年 2019年北京 5 ,8 1 7 4 ,8 2 3 2 ,2 1 6 1 ,0 0 3 2 4 .5 % 4 ,9 6 4 3 4 ,9 5 9 6 .8 5天津 2 ,4 1 0 1 ,6 3 4 1 ,4 3 1 543 3 2 .6 % 4 ,9 5 9 1 4 ,1 0 9 8 .7 6河北 3 ,7 4 3 2 ,6 3 0 3 ,3 2 9 3 ,3 5 7 3 1 .9 % 8 ,7 5 4 4 ,8 7 3 2 .2 8山西 2 ,3 4 8 1 ,7 8 3 1 ,1 8 6 1 ,9 0 9 2 1 .8 % 3 ,5 1 2 3 ,3 8 8 1 .8 7内蒙古 2 ,0 6 0 1 ,5 4 0 637 2 ,6 4 1 1 1 .9 % 7 ,3 0 7 1 ,4 6 6 2 .1 0辽宁 2 ,6 5 2 1 ,9 3 0 1 ,2 4 2 2 ,5 0 3 1 9 .4 % 8 ,8 8 5 1 ,9 8 4 2 .4 5吉林 1 ,1 1 7 798 665 2 ,3 0 3 1 6 .3 % 4 ,3 4 5 4 ,1 0 3 2 .7 2黑龙江 1 ,2 6 3 924 378 3 ,3 1 2 7 .6 % 4 ,7 4 9 1 ,9 2 3 1 .5 7上海 7 ,1 6 5 6 ,2 1 6 2 ,4 1 8 627 2 3 .7 % 5 ,7 2 2 6 ,8 6 5 1 .8 4江苏 8 ,8 0 2 7 ,3 4 0 9 ,2 5 0 1 ,5 9 7 4 7 .1 % 1 4 ,8 7 8 5 4 ,4 4 3 7 .7 6浙江 7 ,0 4 8 5 ,8 9 8 1 0 ,6 0 8 966 5 7 .0 % 1 0 ,3 8 8 3 0 ,0 7 9 5 .9 0安徽 3 ,1 8 3 2 ,2 1 0 3 ,3 7 4 3 ,2 8 4 3 4 .3 % 7 ,9 3 6 1 1 ,2 0 6 3 .4 8福建 3 ,0 5 3 2 ,2 0 9 2 ,5 7 0 1 ,3 4 9 3 6 .9 % 7 ,0 3 4 9 ,1 7 7 4 .5 6江西 2 ,4 8 7 1 ,7 4 7 2 ,5 3 7 2 ,7 0 6 3 2 .8 % 5 ,3 5 1 1 0 ,9 8 9 3 .6 7山东 6 ,5 2 7 4 ,8 4 9 6 ,7 4 3 2 ,7 1 7 4 2 .2 % 1 3 ,1 2 8 1 8 ,0 4 9 4 .1 2河南 4 ,0 4 2 2 ,8 4 1 4 ,0 8 0 4 ,4 9 8 3 2 .3 % 7 ,9 1 0 1 2 ,8 1 3 2 .8 2湖北 3 ,3 8 8 2 ,5 3 1 3 ,4 7 5 3 ,3 6 9 3 4 .0 % 8 ,0 4 0 1 7 ,5 5 0 4 .3 4湖南 3 ,0 0 7 2 ,0 6 2 2 ,9 6 2 3 ,6 5 7 3 0 .8 % 1 0 ,1 7 5 1 5 ,0 9 0 4 .4 2广东 1 2 ,6 5 1 1 0 ,0 6 2 6 ,1 1 2 1 ,4 5 6 3 0 .2 % 1 1 ,9 4 9 1 5 ,7 2 6 2 .4 0广西 1 ,8 1 2 1 ,1 4 7 1 ,6 9 9 3 ,0 8 2 2 5 .8 % 6 ,3 2 8 1 1 ,1 9 0 4 .1 4海南 814 653 456 919 2 0 .8 % 2 ,2 3 0 137 1 .5 1重庆 2 ,1 3 5 1 ,5 4 1 2 ,2 4 8 1 ,8 5 3 3 6 .1 % 5 ,6 0 4 1 4 ,2 9 8 5 .8 6四川 4 ,0 7 1 2 ,8 8 9 7 ,0 3 9 5 ,1 2 2 4 3 .4 % 1 0 ,5 7 7 2 2 ,0 0 0 4 .0 7贵州 1 ,7 6 7 1 ,2 0 4 1 ,7 1 1 3 ,0 4 1 2 6 .2 % 9 ,6 7 3 1 1 ,7 7 7 5 .0 5云南 2 ,0 7 4 1 ,4 5 1 1 ,5 9 1 3 ,8 2 9 2 1 .2 % 8 ,1 0 8 9 ,1 0 0 3 .2 6西藏 222 158 103 1 ,9 8 4 4 .5 % 251 510 0 .3 6陕西 2 ,2 8 8 1 ,8 4 6 1 ,8 6 0 2 ,5 9 5 2 7 .6 % 6 ,5 3 2 1 1 ,0 9 2 3 .9 7甘肃 850 578 519 2 ,6 8 5 1 2 .8 % 3 ,1 1 7 5 ,9 6 5 2 .7 8青海 282 199 245 908 1 7 .1 % 2 ,1 0 2 1 ,4 5 0 3 .2 1宁夏 424 268 118 1 ,3 6 1 6 .2 % 2 ,1 0 2 845 1 .8 1新疆 1 ,5 7 7 1 ,0 1 6 527 3 ,2 4 0 9 .9 % 4 ,6 2 8 5 ,1 3 3 2 .2 9债务 债务率指标财政