G省试点中期评估报告上报一周后，国务院的批复意见下来了。

原则同意报告结论，对试点取得的阶段性成效给予肯定。

同时做出重要批示：“要及时总结试点经验，特别是G省在资产盘活、债务重组、产业培育等方面行之有效的做法，研究将其转化为可复制、可推广的制度性安排。要着眼于长远，思考如何从源头上、机制上防范和化解地方政府债务风险，实现治标与治本相结合。”

批复文件被送到江辰办公室时，正值傍晚。

夕阳的余晖透过窗户，洒在暗红色的文件封面上。

每一次危机的应对，都是对治理能力的大考；每一次改革的探索，都是对制度韧性的一次淬炼。但最高明的治理，不是救火于烈焰，而是防火于未燃。

江辰仔细阅读着批复的每一句话，特别是最后那段关于“着眼长远、源头防范”的指示。

这与他这段时间的思考，不谋而合。

试点初见成效，固然可喜。

但真正的挑战在于：如何防止其他地区重蹈覆辙？如何避免“按下葫芦浮起瓢”？如何从运动式、应急式的“化债”，转向常态化、制度化的“防债”？

他拿起笔，在笔记本上写下两行字：

“风险评估预警体系”

“重大项目融资约束机制”

然后，在这两行字下面，重重地划了两道横线。

“治病于未发，防患于未然。宏观调控的最高境界，不是在危机爆发后力挽狂澜，而是在风险萌芽时便能识别、预警、干预，将其消弭于无形。”

第二天上午，江辰召集政策研究室、财政金融司、投资司、法规司、信息中心负责人开会。

会议主题简单明确：“构建地方政府债务风险长效防控机制”。

“G省的试点，给我们打开了一扇窗，让我们看到了风险是如何累积、爆发，又该如何化解。”江辰开场，“但我们的目光，不能只停留在‘救火’上。更重要的是，如何构建一套‘防火’体系，从源头上控制债务无序扩张。”

他示意秘书打开投影。

屏幕上，出现一张复杂的逻辑图。

“我初步考虑，这个长效防控机制，至少包括两大支柱。”

激光笔指向第一个方框。

“第一，建立‘地方政府债务风险评估预警体系’。这是一套‘监测哨’和‘警报器’。”

“目标是什么？”他自问自答，“是对全国各地区，特别是市县一级的债务风险，进行常态化、动态化、精准化监测和评估。不仅要看显性债务，还要探索监测隐性债务；不仅要看债务规模，更要看偿债能力、债务结构、风险传导可能。”

“我们要设计一套科学的、可操作的指标体系。不能只是笼统的‘债务率’，要像给人做全面体检一样，有‘血压’（债务规模）、‘血糖’（付息压力）、‘血脂’（债务结构）、‘心电图’（风险传导）等一系列指标。”

“这套指标要能‘说话’，能提前发出预警。比如，当某个地区债务利息支出占综合财力的比重连续多个季度攀升，当平台公司短期债务占比过高，当土地出让收入依赖度超过某个阈值，当区域信用利差异常走阔……系统要能自动预警，提示风险等级。”

投资司司长提问：“主任，这套指标的设计和数据的获取，难度很大。很多隐性债务，地方自己都未必完全清楚，我们怎么监测？”

“问得好。”江辰点头，“所以，这不是一个部门能完成的，必须多部门协同、多数据源整合。”

他详细阐述思路。

“要打通数据壁垒。以发改委牵头，联合财政部、央行、审计署、自然资源部、住建部、市场监管总局、统计局等部门，建立地方政府债务风险监测数据共享平台。”

“财政和审计部门提供法定债务和审计发现的线索数据；央行和金融监管部门提供金融机构对地方平台和企业的信贷、债券、非标融资数据；自然资源部门提供土地出让、抵押数据；统计部门提供宏观经济和财政收入数据；我们发改委，还可以整合电力、物流、税收等高频数据，交叉验证地方经济的真实活跃度。”

“通过大数据分析和人工智能算法，对这些多源异构数据进行关联分析、交叉验证、穿透识别。即使不能做到百分之百精准，也能大幅提高风险识别的及时性和准确性。”

“在信息时代，数据就是新时代的‘石油’。善于挖掘、整合、分析数据，就能在复杂的风险迷雾中，看清前行的航道。”

“第二，”激光笔移到第二个方框，“建立‘重大项目融资约束机制’。这是一道‘防火墙’和‘安全阀’。”

“核心思想是：对债务高风险地区，在项目审批和融资环节，设置更严格的前置约束条件，从源头上遏制无效投资、低效投资带来的新增债务风险。”

江辰看向投资司司长。

“我们现行的项目审批，更多关注产业政策、规划布局、环境评价、节能审查等。对项目本身的资金平衡、偿债能力、特别是可能引发的地方政府隐性债务风险，关注不够、约束不硬。”

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