王一鸣 王立夫

摘要：本文将CAPM模型引入债券领域，研究了不同省份城投债信用利差的同步性，并通过事件研究法分析2017年底《财政部关于坚决制止地方政府违法违规举债遏制隐性债务增量情况的报告》发布对城投债信用利差的影响。通过研究发现，该文件的发布在一定程度上打破了城投债的刚兑幻觉，不同省份城投债信用利差开始分化，信用较差省份城投债的融资成本较整体城投债市场显著升高，经济发达省份城投债的融资成本仍保持在较低水平，且出现小幅下降。

关键词：事件研究法  城投债  隐性债务  CAPM模型

引言

地方融资平台公司被徐军伟等（2020）这样定义：“在满足地方政府出资、投融资功能和非公众企业法人3个基本要素的前提下，如果在债券资金使用的前端存在替地方政府融资或（和）投资的行为，或（和）在偿还债券资金的后端依赖来自政府部门或其他融资平台公司现金流的行为，那么该公司即为地方融资平台公司。”地方融资平台发行的债券即为城投债。从发展历程来看，城投债大致经历了一个从兴起到逐渐被地方政府债券取代的过程。

城投债属于地方政府的隐性债务。2017年7月24日，中共中央政治局会议提出，要积极稳妥化解累积的地方政府债务风险。隐性债务过高会埋下隐患，有可能会引发地方政府债务的“灰犀牛”风险（管治华、范宇翔，2020）。隐性债务过高部分是由预算软约束1导致的。地方政府和中央政府之间也存在预算软约束，体现为地方政府为了自身利益最大化过度投资，而中央政府不允许地方政府破产，并作为最后兜底人承担最后的还款责任（王叙果等，2012）。龚强等（2011）提出，中央政府如果能够事前承诺在地方政府陷入财政危机时不进行援助，则预算软约束问题将不存在。

2014年9月，《国务院关于加强地方政府性债务管理的意见》（国发〔2014〕43号）发布，提出地方政府对其举借的债务负有偿还责任，中央政府实行不救助原则。同时提出，地方政府难以自行偿还债务时，要及时上报，本级和上级政府要启动债务风险应急处置预案和责任追究机制，切实化解债务风险，并追究相关人员责任。这意味着中央救助地方政府的预期并没有被真正打破。王永钦等（2016）发现，在城投债价格中，国家整体违约风险得到定价，而地方政府层面的违约风险没有被定价，金融市场将城投债视为“国家债”，仍存在严重的预算软约束。由图1可见，不同省份的城投债信用利差在2017年之前的差距很小2。

2017年12月23日，《财政部关于坚决制止地方政府违法违规举债 遏制隐性债务增量情况的报告》（以下简称“报告”）公布，明确提出坚持中央不救助原则，做到“谁家的孩子谁抱”，坚决打消地方政府认为中央政府会“买单”的“幻觉”，坚决打消金融机构认为政府会兜底的“幻觉”（以下将二者简称为“刚兑幻觉”）。这一目的是否达到？下文将对此进行探究。

研究方法

图2是图1中不同省份城投债信用利差在不同工作日的方差和标准差走势。由图2可见，在报告发布后，不同省份城投债信用利差出现明显分化，在一定程度上打破了预算软约束。

为了从实证角度检验刚兑幻觉是否被真正打消，本文先构造债券市场的CAPM模型，然后利用事件研究法对比报告发布前后不同信用水平地方政府的信用利差水平，以得到相关结论。

CAPM模型由Sharpe（1964）、Lintner（1965）和Black（1972）提出，用来探究预期收益和预期风险的关系，即为了弥补投资者承担的风险，应该给予多少报酬进行补偿。CAPM模型的主要应用领域为股票市场。本文将其引入债券市场领域，将全国整体城投债信用利差作为市场收益（RMt-rft），研究不同省份各自城投债信用利差（Rit-rft）同市场收益的线性关系。i=1，…，26，代表26个省份。债券市场的CAPM模型形式如下：

β越大，表示该省份城投债价格受到城投债市场整体价格的影响越大，即其系统风险越大。将模型回归得到调整后可决系数（adj.R2），表示该省份城投债价格能被系统风险所解释的比例。本文所要研究的事件为报告的公布，估计窗为报告公布前120个工作日，事件窗为报告公布后一年，利用估计窗内数据估计式（1）中的参数αi和βi，回归得到参数的估计值和、，用这些参数估计事件发生后不同省份城投债的预期收益，如式（2）所示：

利用真实收益减去预期收益，得到异常收益AR ：

将异常收益加和得到累计异常收益CAR ：

实证分析

将估计窗的数据代入式（1）进行回归分析，得到不同省份城投债信用利差的回归系数和拟合优度，其中不同省份信用利差参数β的估计值和调整后可决系数adj.R2分别见图3、图4。

由图1和图4可知，在2017年12月23日报告公布前，不同省份的城投债信用利差保持着高度的同步性，受到城投债市场整体信用利差的影响较大，系统风险可以解释除黑龙江、贵州和辽宁以外各省份90%以上的利差变动，其中系统风险对东北地区和华北地区的信用利差解释力度相对较小。图3是不同省份信用利差参数β的估计值，在报告公布前所有省份的值均落在[0.7，1.2]，不同省份信用利差受到系统风险影响的差距较小。

将2017年12月23日报告公布后事件窗内数据代入到式（2）、式（3）、式（4）中，得到不同省份城投债信用利差的异常收益AR和累計异常收益CAR。选取城投债信用利差水平最高的三个省份A、B和C作为信用较差省份的代表，这三个省份的信用利差高主要是由于这些省份债务负担重，偿债能力较弱。选取信用利差水平最低的三个省份D、E和F作为信用较好省份的代表，这三个省份经济比较发达，一般预算收入高，偿债能力强。这六个省份城投债信用利差的异常收益（AR）见图5。将信用较差的三个省份的平均信用利差减去信用较好的三个省份的平均信用利差，得到城投债市场信用非预期价差（见图6）。这六个省份的累计异常收益如图7所示。

从图5中各省份的异常收益情况可知，报告的发布在一定程度上打破了城投债的刚兑幻觉和预算软约束，不同省份的城投债信用利差开始分化，相对整体城投债市场利差水平来看，信用较差省份的城投债信用利差开始上升，信用较好省份的城投债信用利差出现下降趋势，但是信用较好省份的信用利差并不是在报告发布后迅速下降，相对于信用较差省份存在一定的滞后，并且变化幅度较小。

从图6事件窗城投债市场非预期信用价差可知，报告的发布使得信用较好省份和较差省份融资成本的差距不断扩大，但是在2018年8月以后，融资成本差距不再扩大，进入相对稳定的状态，这主要是受到该时期“稳杠杆”和“补短板”政策的影响。2018年7月23日，国务院常务会议提出引导金融机构按照市场化原则保障融资平台公司的合理融资需求。此外，同年发布的《中国银保监会办公厅关于进一步做好信贷工作提升服务实体经济质效的通知》（银保监办发〔2018〕76号）提出，按照市场化原则满足融资平台公司的合理融资需求。

图7是6个省份城投债信用利差的累计异常收益（CAR）。由图7可见，报告的发布对城投债市场的影响是长期的。

主要结论

本文将CAPM模型引入城投债领域，研究系统风险对不同省份城投债信用利差的影响，并通过事件研究法探究报告发布对城投债预算软约束的影响，得到以下结论。

第一，在报告发布前，城投债市场存在严重的预算软约束问题，不同省份城投债的信用利差较小且呈现高度同步性，系统风险基本可以解释90%以上的信用利差变化。

第二，报告的发布在一定程度上打破了城投债的刚兑幻觉，缓解了预算软约束问题，不同省份城投债的信用利差开始分化，信用较差省份的城投债融资成本较整体城投债显著升高，经济发达省份的城投债融资成本仍保持在较低水平，且与整体城投债市场相比出现小幅下降。

第三，自2018年7月下旬以来，保障融资平台合理融资需求的政策使得非预期价差不再继续扩大，即信用较好和较差省份城投债的融资成本差距不再扩大。

注：

1.预算软约束最早由科尔奈（Kornai）于1986年提出，指如果国有企业出现亏损，政府不能承诺不去解救这些亏损的国有企业。

2.不同省份每日信用利差数据来源于上海九鞅科技有限公司，不同省份的信用利差基于中位数计算，由于甘肃、青海、西藏、宁夏、海南几个省份的城投债样本数量过少，为了保证结果的稳健性，本文不对其进行研究。

作者：北京大学金融创新与发展研究中心主任

北京大学经济学院

责任编辑：陈涛  印颖  刘颖

参考文献

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