城投债信用利差区域分化影响因素研究

2024-01-20曾羽谢一飞

中国西部 2023年6期

曾羽谢一飞

[摘要]城投债是地方政府债务的重要构成。文章基于债务压力与发展前景的视角，以我国31个省域城投债信用利差数据为样本，研究发现：地方政府债务压力过重、发展前景欠佳，则区域信用风险与信用利差越高，反之亦然。鉴于此，提出地方政府应综合利用各种资源化解存量债务，降低城投债融资成本、优化债务结构，降低债务率。持续加大区域招商引资与人才引进力度，助力经济高质量发展，以时间换空间，在发展中不断化解债务。同时，可从债务压力、发展前景等多维度评估地方债务风险，因城施策制定差异化的债务率上限标准。

[关键词]城投公司；信用利差；区域分化；债务压力；发展前景[中图分类号]F832.39；F832.51

[文献标识码]A

[文章编号]1008—0694（2023）06—0038-08

[作者]曾羽中国财政科学研究院北京100142

谢一飞中信建投证券股份有限公司北京100010

一、引言

2010年6月，国务院发布《关于加强地方政府融资平台公司管理有关问题的通知》（国发[2010]19号），明确地方融资平台指地方政府及其部门和机构等通过财政拨款或注入土地、股权等资产设立，承担政府投资项目融资功能，并拥有独立法人资格的经济实体。早在20世纪90年代，地方政府就开始探索建立城投公司，学者们对城投公司与地方政府债务问题已有大量研究，具体分为债务问题根源、化解债务风险两个方面。债务根源方面，既有研究认为财政体制、政府投融资体制不完善是城投债务扩张的重要原因（米璨，2011）。同时，城投公司市场化程度普遍偏低，与地方政府关系密切，使得金融机构对城投公司的借贷存在預算软约束，加快了城投公司债务扩张的速度（郑祖昀等，2019）2]。债务风险方面，学者们指出化解庞大的地方债务，应该加强地方债务监管并推动预算管理改革，循序渐进逐步降低地方融资成本、优化债务结构，避免“一刀切”的政策诱发系统性金融风险（毛锐等，2018）（3—4）。

Wind数据库显示，我国累计有3738个城投公司发行过债券，遍布全国31个省级区域。本文重点关注城投债信用利差这一指标，其既体现了不同区域融资成本的差异，又体现了金融机构对区域信用风险的认知。通过计算各地区存量城投债信用利差加权平均值可得到相应区域城投债信用利差水平①。研究发现我国各省城投债信用利差在2018年前走势基本一致，但在2018年后趋于分化。究其原因，这与2018年以来中央对地方政府隐性债务监管加强有关，在此背景下，城投公司难以获得国家财政直接救助，只能依靠所属的地方政府财政。由于不同区域地方经济财政实力存在较大差异，导致不同区域城投债信用利差分化。

二、文献综述

1.宏观影响因素

宏观方面侧重于研究经济基本面、监管政策对城投债整体信用利差走势的影响。基本面因素方面，王晓彦等（2019）研究发现GDP增速、CPI等宏观指标对城投债信用利差有较大影响，经济增速上行，通货膨胀回落，信用利差则会下行5。谢世清等（2023）研究发现城投债信用利差走势与股票市场负相关，与无风险利率正相关[6]。监管政策方面，2014年10月，国务院发布《关于加强地方政府性债务管理的意见》（国发[2014]43号），地方政府对城投公司的隐性担保减弱，城投债对金融机构的吸引力下降（张雪莹等，2019），城投债发行利差迅速提高了28个基点（闫晓东等，2019）8]。此外，个别信用风险事件也会造成城投债信用利差短期波动（金波等，2022）9。

2.微观影响因素

微观方面侧重于分析城投公司自身与所属地方政府状况对城投债信用利差的影响。公司自身方面主要体现在财务数据对信用利差的影响。早在1968年，Altman提出的Z—score模型，利用财务指标分析企业的信用风险10。王雪标等（2018）也发现财务指标对企业信用利差有影响，比如企业规模、盈利能力、营运能力指标提升有助于降低信用利差，而资产负债率、收入增速等指标倾向于提高信用利差11。然而，城投公司由于在经营上受地方政府影响、市场化程度偏低，因此微观财务指标对城投公司信用利差的影响有限。李虹含等（2015）研究也发现资产负债率、流动比率等微观财务数据对城投债利差的解释能力只有15％，说明金融机构并不特别关注城投公司的财务情况（12）。

城投公司所属的地方政府状况对城投债信用利差的影响更大，具体分为地方财政实力、行政层级、地方政府行为三个方面。地方财政实力是最重要的因素，罗荣华（2016）研究发现地方政府财力、人均财政收入、人均税收收入与城投债信用利差呈负相关关系，且对无担保的城投债影响更大（13）。城投公司所属政府的行政级别

①由于国债相对于信用债具有免税优势，因此本文使用无免税的国开债收益率作为无风险利率，并使用城投债中债估值收益率与同期国开债收益率的差计算信用利差。对城投债信用利差同样有影响，体现为行政层级越高则信用资质越好，信用利差越低（高洁等，2020）14。最后，地方政府应对风险的态度对信用利差也有一定影响，若地方政府积极采取了抑制债务风险增长的政策措施，则会降低区域内城投债的信用利差（郭峰等，2019）15]。

三、理论分析

1.信用利差理论

信用利差指信用债收益率与无风险利率的差，代表投资者购买具有更多风险的信用债所需要获得的额外价格补偿。在早期，由于我国债券市场违约债券数量少，金融机构对信用债的刚兑预期浓厚，信用利差更多体现为流动性溢价（纪志宏等，2017）6。从影响渠道看，流动性风险对信用利差的影响更偏整体，即通过货币政策、银行间市场资金利率等宏观因素影响信用利差的整体水平，但不会导致信用利差显著分化。但伴随债券市场信用风险增大，信用风险对信用利差的影响越来越显著（童冠群等，2023；姚定俊等，2022）（17—18]。

如何衡量不同区域城投债信用风险是研究城投债区域信用利差分化的关键。本文认为区域城投债信用风险并不仅仅局限于债务本身，而在于区域债务压力与发展前景的匹配性。事实上，区域经济发展初期需要一定超前建设，即通过地方政府前期大量基础设施投资吸引人口与资本流入。而超前的基础设施建设意味着大量资金需求，这往往需要由地方政府控制的城投公司举债募集，并通过后期招商引资带动税收与土地增值实现现金流平衡。

然而，“基建投资一招商引资”模式并非没有边界。地方政府为吸引产业与人口流入展开了激烈竞争（郭栋等，2019）9，并倾向于在前期过度投资基础设施，这在中西部地区更为明显。因此，风险可能发生在前期大量资金投入，但后期招商引资不及预期、区域发展前景不佳时，诱发城投公司出现财务压力。

2.区域债务压力

分析城投债风险不仅在于城投公司自身财务状况，也在于所属地方政府债务状况，最直观地衡量城投债信用风险的指标就是地方政府债务率。地方政府债务率越高，意味着偿债负担越重（刁伟涛，2022；刘哲希等，2020）（20—21]。需要说明的是，本文在计算地方政府债务时没有加上地方政府债券。这主要是考虑到虽然地方政府债券属于地方政府的法定债务，但是其到期后可以通过发行再融资债券偿还①，融资成本相对较低，几乎不会给地方政府带来额外的负担。现阶段，地方政府债务压力的主要来源是城投公司举借的企业债务，如果债务到期时金融机构不愿意续贷，则需要城投公司利用自有资金偿还债务。因而，本文所指的地方债务仅包括城投公司债务，并将其与地方政府综合财力的商定义为城投公司债务率。据此，提出假设1。

H1：城投公司债务率越高，则地方政府债务压力与信用风险越大，城投债信用利差越高。

3.区域经济发展前景

城投公司举债投资的基础设施往往需要在未来较长时间内实现资金回流。因此，区域经济发展前景非常重要，地方政府能否在中长期内通过经济发展实现财政收入增长来偿还前期举借的大量债务是关键。经济增长主要依赖于生产要素投入，因此衡量区域经济发展前景需要分析生产要素的流动情况，主要包括劳动力与资本（王小鲁等，2004；李新安，2013）（22—23）。劳动力流入方面，一般认为劳动力倾向于向工资率高的地区迁移，因此富裕的地区劳动力供给较充足（王桂新等，2023）2，区域经济发展前景好，地方债务可持续性强。资本流入方面，随着我国经济发展步入高质量发展阶段，技术创新成为未来经济增长的重要支撑（黄群慧等，2015；黄阳华，2015）（25—26）。在此背景下，不同行业发展前景分化，传统行业发展势头减弱，而新兴科技行业仍有广阔增长空间，因而可选择用区域产业结构衡量未来资本流入情况。本文认为若区域产业中高端产业占比高，那么资本流入与未来经济增长速度就更快，区域城投债信用风险就越低，反之亦然。据此，提出假设2、假设3。

H2：区域越富裕，劳动力流入越多，信用风险越小，城投债信用利差越低。

H3：区域中高端产业占比多，产业结构越合理，发展前景越好，城投债信用利差越低。

四、实证分析

1.模型设计及数据来源

（1）模型设计。为分析区域城投债信用利差分化的具体原因，本文构建了如下面板数据模型，分析区域城投债务压力、经济发展前景对城投债信用利差的影响。模型中加入了时间固定效应（Y1），以控制随年度宏观经济金融环境变化所带来的影响。SPREAD.=α+βDEBT_INCOME_RATIO.+βPER_INCOME.+ βIND STRUC PROFIT.，+βLEVERAGE. +βCASH RATIO.+ β.CURRENT_RATIO+Y4+E

（1）式中，SPREAD.为被解释变量区域信用利差，DEBT＿INCOME＿RATIO、 PER＿INCOME.、IND＿STRUC＿PROFIT.分别为解释变量区域债务压力、区域劳动力流入潛力、区域资本流入潜力，LEVERAGE..、CASH＿RATIO.、 CURRENT＿RATIO.分别为控制变量城投公司资产负债率、现金短债比、流动比率，i为省域，t为相应年份，γ，为时间固定效应，E；.为误差项。

（2）变量定义。被解释变量：区域信用利差（SPREAD.）定义为当年区域内全部城投债收益率的加权平均值与同期国开债收益率的差，并进行了对数化处理。

解释变量：区域债务压力（DEBT＿INCOME＿RATIO，）定义为当年区域城投公司有息负债与地方政府综合财力的商。区域劳动力流入潜力（PER＿INCOME.，）用区域当年人均可支配收入衡量，同样进行了对数化处理。区域资本流入潜力（INDSTRUC＿PROFIT.，）用高端装备制造业利润占全部工业企业利润的比例衡量。控制变量：城投公司资产负债率（LEVERAGE）定义为城投公司总负债与总资产的商，现金短债比（CASH＿RATIO.）定义为城投公司货币资金与短期有息负债的商，流动比率（CURRENT＿RATIO.）定义为城投公司流动资产与流动负债的商。

（3）数据来源。本文使用的城投债收益率数据来源于中央国债登记结算有限责任公司，城投公司名单来自Wind数据库。由于城投债信用利差区域分化始于2018年，因此样本选择时间区间为2018 2022年，最终得到我国31个省域城投债信用利差面板数据。

2.回归分析

从回归结果看，四组回归的R2分别为42.0％、50.9％、39.4％、58.1％，这说明模型整体拟合效果较好，具有较强的解释力度。从回归系数看，区域债务压力（DEBTINCOME＿RATIO.）在四组回归中系数均显著为正，说明地方政府债务压力与信用利差呈正相关，验证了假设1。区域劳动力流入潜力（PER＿INCOME，）在四组回归中均显著为负，说明劳动力流入潜力与信用利差呈负相关，验证了本文的假设2。区域资本流入潜力（IND＿STRUC＿PROFIT）在四组回归中同样显著为负，说明区域资本流入潜力与信用利差呈负相关，验证了本文的假设3。详见表1。

3.稳健性检验

本文通过更改变量计算方式进行稳健性检验。被解释变量方面，上文在计算城投债信用利差时使用的是全部信用债数据，但由于私募信用债信息透明度低，交易并不活跃，因此估值收益率往往高于相同资质的公募信用债，因此本部分在衡量信用利差时仅使用公募信用债样本数据计算（SPREAD＿PUB.）。解释变量方面，将衡量区域债务率的城投公司有息负债与地方政府综合财力的比例替换为城投公司有息负债与GDP的比例（DEBT＿GDP＿RATIO），将衡量区域劳动力流入潜力的人均可支配收入替换为人均GDP（PER＿GDP.），将衡量区域资本流入潜力的高端装备制造业利润占全部工业利润的比例替换为高端装备制造业资产占全部工业资产的比例（IND＿STRUC＿ASSET.）。详见表2。可以发现，更换变量后的模型仍具有较强解释力度，解释变量仍然全部显著且系数方向与上文一致，印证了本文结论的稳健性。

五、结论

城投债是地方政府债务的重要组成，融资成本关乎地方债务安全性，既有研究往往将城投债当作一个整体，忽视了城投债的区域分化特征。本文关注不同区域城投债信用利差分化的根源，研究发现：地方政府债务压力与发展前景的不匹配性是地方债务风险的根源，区域城投债信用利差与地方政府债务压力呈正相关关系，与劳动力与资本流入呈负相关关系。这说明区域债务压力越大、劳动力缺乏、产业流入少，发展前景不佳，则区域信用风险越大，城投债信用利差越高，反之亦然。鉴于此，文章认为，地方政府应综合利用各种资源化解存量债务，积极降低城投公司融资成本、优化债务结构，降低债务率。同时，加大区域招商引资与人才引进力度，助力经济高质量发展，以时间换空间，在增长中不断化解债务。对于监管部门而言，则需要多维度审视不同区域债务风险的差异问题，做到因城施策差异化制定债务率上限标准。在分析地方债务风险时，除去债务率指标外，还需要综合考虑区域发展前景。若一个区域发展前景较好，即便债务率高，债务可持续性仍然较强。但若一个区域发展前景欠佳，即便债务率低，仍可能存在风险，需要限制举债。

参考文献：

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