本論文では,日本の地方債市場における地方債スプレッドについての実証分析を行い,地方債市場の特殊性と透明性について考察を行う．本研究では暗黙の政府保証論とスプレッド推定モデルの構築の困難性に注目し分析を進める．スプレッド推定モデルの構築は,機械学習モデル（Random Forest Regressor）を用い,目的変数であるスプレッド水準に寄与している説明変数の特定を行う．また,説明可能なAI（XAI: eXplainable AI）のツールのひとつであり,変数の説明力における重要性や変数の関係性を検証可能なSHAPで分析した結果,スプレッド推定モデルで説明力の高かった財務変数は実質公債費率,将来負担比率,退職手当引当金であり,新型コロナウィルス感染症の影響があった2020年と2019年とを比較すると,地方債償還が財政運営に与えるインパクトを示す指標である実質公債費率と，職員の退職手当の支払いに将来必要と見込まれる金額を示す公会計上の負債項目である退職手当引当金の寄与度の順位が2020年に上昇したことが確認された．本稿で,スプレッドが公会計指標を含む複数の財政指標により左右されることや,特に影響の大きい指標を具体的に明らかにしたことは重要な発見である．これに加え,本稿で構築した高精度のスプレッド推定モデルは,財政学・会計学における研究はもちろん,実務界における活用可能性もあることから,将来の分野横断的な研究展開が見込まれる．
