袁樂(lè)平　肖妍

摘 要：地方債管理新政提出全面加強(qiáng)地方政府性債務(wù)管理，可能導(dǎo)致存量城投債信用能力發(fā)生分化。本文基于2012—2015年間企業(yè)債面板數(shù)據(jù)，將地方債管理新政作為政策沖擊，采用雙重差分法評(píng)估政策實(shí)施對(duì)于存量城投債信用風(fēng)險(xiǎn)的影響。實(shí)證結(jié)果表明，在剔除其他因素對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響后，地方債管理新政顯著增大了存量城投債信用風(fēng)險(xiǎn)；地方融資平臺(tái)的政府債務(wù)認(rèn)定率越小、獲得的政府支持力度越小，地方債管理新政對(duì)存量城投債信用風(fēng)險(xiǎn)的放大作用越顯著。地方政府應(yīng)妥善處理存量債務(wù)，確定合理的政府債務(wù)認(rèn)定率，適當(dāng)加大政府支持力度，提高地方融資平臺(tái)經(jīng)營(yíng)能力，以實(shí)現(xiàn)新舊地方債管理方式的平穩(wěn)過(guò)渡。

關(guān)鍵詞：地方融資平臺(tái)；城投債；信用風(fēng)險(xiǎn) ；雙重差分模型

中圖分類(lèi)號(hào)：F812.5 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674-2265（2017）06-0003-07

一、引言

地方政府通過(guò)設(shè)立融資平臺(tái)舉債用于城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，促進(jìn)了地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，但過(guò)度投資導(dǎo)致城投債規(guī)模迅速膨脹，其中的風(fēng)險(xiǎn)隱患不容忽視。首先，地方隱性債務(wù)缺乏健全的約束機(jī)制。地方政府投資建設(shè)的政績(jī)工程常常資質(zhì)較差，項(xiàng)目收益率低且回收期長(zhǎng)，再加上運(yùn)營(yíng)不善導(dǎo)致效率損失，弱化了地方融資平臺(tái)的償債能力。其次，負(fù)債期限與項(xiàng)目收益期限的嚴(yán)重錯(cuò)配可能引起流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。地方政府負(fù)債期限主要為中短期，資金投向卻為基礎(chǔ)設(shè)施、生態(tài)環(huán)境建設(shè)等長(zhǎng)期項(xiàng)目，“借短投長(zhǎng)”必然導(dǎo)致現(xiàn)金流量問(wèn)題。最后，地方政府借新債還舊債的行為導(dǎo)致債務(wù)余額增大、債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)累積。一旦宏觀經(jīng)濟(jì)政策收緊，地方融資平臺(tái)無(wú)法及時(shí)籌集新債，資金鏈斷裂將會(huì)導(dǎo)致債務(wù)違約，并可能由此引發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。基于此背景，2014年一系列地方債管理新政頒布實(shí)施，要求全面加強(qiáng)地方政府性債務(wù)管理，地方融資平臺(tái)將改變地方政府投融資機(jī)構(gòu)的定位，改造成為獨(dú)立運(yùn)行的市場(chǎng)主體，地方政府不再對(duì)城投債提供隱性擔(dān)保。

現(xiàn)有的關(guān)于債券信用風(fēng)險(xiǎn)的研究主要集中于發(fā)行人財(cái)務(wù)狀況、債券特征和宏觀經(jīng)濟(jì)狀況。發(fā)行人財(cái)務(wù)狀況方面，預(yù)期財(cái)務(wù)杠桿的提高會(huì)導(dǎo)致信用風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的增加，支持了權(quán)衡、等級(jí)和信用評(píng)級(jí)預(yù)期下的資本結(jié)構(gòu)理論（Collin-Dufresne等，2001）。資產(chǎn)規(guī)模較大的地方融資平臺(tái)違約可能性較低，城投債信用利差較?。R天翔等，2012）。債券特征方面，同生輝和黃張凱（2014）指出，城投債票面利率與發(fā)債規(guī)模負(fù)相關(guān)，與發(fā)行期限正相關(guān)。另外，隱性擔(dān)保對(duì)國(guó)有企業(yè)和地方融資平臺(tái)的影響不同，政府隱性擔(dān)保降低了國(guó)有企業(yè)債券的信用風(fēng)險(xiǎn)卻增大了城投債的信用風(fēng)險(xiǎn)（韓鵬飛和胡奕明，2015）。宏觀經(jīng)濟(jì)狀況方面，Elton等 （2001）對(duì)比研究了國(guó)債和企業(yè)債的信用利差，強(qiáng)調(diào)了稅收的影響。違約風(fēng)險(xiǎn)和利率之間的關(guān)系顯著影響債券信用利差的期限結(jié)構(gòu)，利率上升導(dǎo)致信用利差減?。―avies，2008）。已有研究從各個(gè)側(cè)面分析了城投債信用風(fēng)險(xiǎn)的影響因素，但尚未涉及地方債管理新政對(duì)存量城投債信用風(fēng)險(xiǎn)的影響。因此，本文利用2012年末企業(yè)債數(shù)據(jù)，采用雙重差分法評(píng)估地方債管理新政對(duì)于存量城投債信用風(fēng)險(xiǎn)的影響。

二、政策背景和研究假設(shè)

（一）政策背景

在原管理模式下，城投債的發(fā)行主體是地方融資平臺(tái)，但地方政府提供隱性擔(dān)保。因此，城投債是地方政府性債務(wù)的重要組成部分，債務(wù)的到期清償因發(fā)行條款規(guī)定而異，償還途徑具體包括地方政府償還、地方融資平臺(tái)償還以及地方政府和平臺(tái)共同承擔(dān)。截至2013年6月底，存量城投債規(guī)模約為17547.47億元，而地方政府負(fù)有償還責(zé)任的債券僅為5289.60億元。不同類(lèi)型城投債中，具備償還責(zé)任的企業(yè)債、中期票據(jù)（含定向工具）和短期融資券占相應(yīng)公開(kāi)發(fā)行城投債的比例分別為37.74%、12.12%和19.14%，未納入政府債務(wù)的存量城投債占比較大①。

對(duì)于新政實(shí)施之后增量城投債適用管理新政應(yīng)當(dāng)沒(méi)有障礙，但在新政實(shí)施之前所形成的存量城投債能否適用管理新政則是一個(gè)重大問(wèn)題。由于涉及地方政府、地方融資平臺(tái)和投資者的利益，存量城投債的處理過(guò)程將會(huì)是一場(chǎng)多方博弈。經(jīng)濟(jì)下行背景下，如果存量城投債全部由地方政府兜底，即由地方政府隱性擔(dān)保轉(zhuǎn)化為顯性擔(dān)保，將給地方政府造成不堪承受之重；反過(guò)來(lái)，如果地方政府對(duì)存量城投債的隱性擔(dān)保完全退出，即存量城投債全部由地方融資平臺(tái)自主償還，則必然會(huì)引發(fā)兌付危機(jī)，將嚴(yán)重?fù)p害政府公信力，造成巨大的社會(huì)經(jīng)濟(jì)動(dòng)蕩，引發(fā)管理新政的“硬著陸”，其后果同樣是不可承受的。

基于此，為實(shí)現(xiàn)原地方城投債管理方式的平穩(wěn)退出和新城投債管理方式的“軟著陸”，國(guó)家出臺(tái)一系列關(guān)于存量地方債的處置政策。一方面，將存量城投債的兌付責(zé)任在地方政府與融資平臺(tái)之間分流，政府承擔(dān)一部分存量城投債的兌付責(zé)任。國(guó)發(fā)[2014]43號(hào)文指出妥善處理存量債務(wù)，根據(jù)項(xiàng)目性質(zhì)、項(xiàng)目收益、還款來(lái)源和舉債企業(yè)等，區(qū)分是否屬于政府應(yīng)當(dāng)償還的債務(wù)，并將政府債務(wù)納入政府預(yù)算管理。財(cái)預(yù)[2014]351號(hào)文要求存量地方政府性債務(wù)應(yīng)按照先清理、后甄別的順序開(kāi)展，依據(jù)審計(jì)口徑對(duì)地方債進(jìn)行分類(lèi)并報(bào)送財(cái)政部逐筆甄別。另外，地方政府提倡大力開(kāi)展PPP模式，將政府債務(wù)轉(zhuǎn)化為企業(yè)債務(wù)，進(jìn)而鎖定政府一般債務(wù)、專(zhuān)項(xiàng)債務(wù)余額。另一方面，對(duì)由融資平臺(tái)承擔(dān)兌付責(zé)任的存量城投債，地方政府給予適當(dāng)?shù)闹С帧Ｘ?cái)金[2014]76號(hào)文提出，省級(jí)財(cái)政部門(mén)需要設(shè)計(jì)投資項(xiàng)目名單管理機(jī)制與政府補(bǔ)助支出統(tǒng)計(jì)監(jiān)督機(jī)制，據(jù)此確定下級(jí)財(cái)政部門(mén)應(yīng)支出的合理政府補(bǔ)助。國(guó)發(fā)[2014]43號(hào)文提出，地方政府在必要時(shí)應(yīng)通過(guò)依法注入優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)、提供特許經(jīng)營(yíng)權(quán)、加大財(cái)政補(bǔ)貼等方式，對(duì)于存量債務(wù)做出妥善安排?，F(xiàn)在的問(wèn)題是，在這樣的政策安排下，存量城投債的信用風(fēng)險(xiǎn)是否會(huì)放大，以致?lián)p害地方債管理新政“軟著陸”目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)？本文將利用2012—2015年的實(shí)證材料對(duì)這一問(wèn)題進(jìn)行研究。

（二）研究假設(shè)

地方債管理新政的實(shí)施將改變投資者對(duì)城投債價(jià)值的認(rèn)可度，信用分化導(dǎo)致存量城投債的償還具有一定的不確定性，具體分析見(jiàn)圖1。債務(wù)甄別本質(zhì)上是地方政府隱性擔(dān)保變化的過(guò)程，存量城投債若被認(rèn)定為政府債務(wù)即實(shí)現(xiàn)了隱性擔(dān)保顯性化，信用風(fēng)險(xiǎn)下降；而失去隱性擔(dān)保的存量城投債則轉(zhuǎn)變?yōu)槠髽I(yè)債務(wù)，由地方融資平臺(tái)自主償還，信用風(fēng)險(xiǎn)有所上升。為實(shí)現(xiàn)存量企業(yè)債務(wù)在清償周期內(nèi)的平穩(wěn)過(guò)渡，地方政府可能采取注入資產(chǎn)、權(quán)利讓渡或財(cái)政補(bǔ)貼等政府支持措施，以期在一定程度上緩解這部分債務(wù)的信用風(fēng)險(xiǎn)。因此，地方債管理新政實(shí)施后，部分存量城投債的信用風(fēng)險(xiǎn)下降，另一部分的信用風(fēng)險(xiǎn)變化方向卻不明晰，則存量城投債的整體信用風(fēng)險(xiǎn)變化也不確定。為了研究地方債管理新政對(duì)存量城投債整體信用風(fēng)險(xiǎn)的影響，本文提出以下假設(shè)：endprint

H1a：地方債管理新政的實(shí)施，增大了存量城投債的整體信用風(fēng)險(xiǎn)。

H1b：地方債管理新政的實(shí)施，降低了存量城投債的整體信用風(fēng)險(xiǎn)。

為了研究債務(wù)甄別對(duì)存量城投債信用風(fēng)險(xiǎn)的影響，本文引入政府債務(wù)認(rèn)定率指標(biāo)。政府債務(wù)認(rèn)定率是指，被認(rèn)定為政府負(fù)有償還責(zé)任的存量城投企業(yè)債與全部城投企業(yè)債之比。被認(rèn)定為政府債務(wù)的存量城投債，將通過(guò)預(yù)算資金清償或者運(yùn)用地方政府債券置換，具有政府信用，增信效應(yīng)明顯，到期償還確定性更高，因此這部分存量城投債的違約風(fēng)險(xiǎn)下降。但如果存量城投債經(jīng)甄別后歸為融資平臺(tái)公司的債務(wù)，債務(wù)到期可能需要平臺(tái)自身尋求其他渠道來(lái)實(shí)現(xiàn)債務(wù)周轉(zhuǎn)，則債務(wù)甄別對(duì)這部分存量城投債產(chǎn)生減信效應(yīng)，保障性也隨之降低。即政府債務(wù)認(rèn)定率越低，納入政府預(yù)算的存量城投債規(guī)模越小，政府信用對(duì)存量城投債的保障程度越小。基于此，本文提出假設(shè)2：

H2：地方融資平臺(tái)的政府債務(wù)認(rèn)定率越低，地方債管理新政對(duì)存量城投債信用風(fēng)險(xiǎn)影響越大。

由于存量債務(wù)處置過(guò)程中財(cái)政補(bǔ)貼或權(quán)利讓渡條款尚未披露，本文僅考慮政府注資行為對(duì)于存量城投債信用風(fēng)險(xiǎn)的影響。地方政府常常通過(guò)土地劃轉(zhuǎn)、股權(quán)投資等方式注入資產(chǎn)，增加地方融資平臺(tái)的經(jīng)營(yíng)性資產(chǎn)，促進(jìn)其經(jīng)營(yíng)能力的提升。因此為了研究政府支持力度對(duì)存量城投債信用風(fēng)險(xiǎn)的影響，本文引入經(jīng)營(yíng)性資產(chǎn)覆蓋率指標(biāo)。經(jīng)營(yíng)性資產(chǎn)覆蓋率是指，地方融資平臺(tái)的經(jīng)營(yíng)性資產(chǎn)與非政府債務(wù)之比。存量城投債中能夠被認(rèn)定為政府債務(wù)的有限，未納入政府預(yù)算以及地方債規(guī)模較大地區(qū)的城投債，將逐步轉(zhuǎn)變?yōu)榈胤絿?guó)有企業(yè)產(chǎn)業(yè)債， 需要關(guān)注地方融資平臺(tái)的經(jīng)營(yíng)性資產(chǎn)規(guī)模、信用評(píng)級(jí)水平以及獲現(xiàn)能力等。地方融資平臺(tái)主要從事公益性項(xiàng)目，整體盈利能力水平較弱，同時(shí)不具備和債務(wù)償還相對(duì)應(yīng)的現(xiàn)金流獲取能力，因此這部分城投債的兌付主要取決于經(jīng)營(yíng)性資產(chǎn)對(duì)非政府債務(wù)的覆蓋情況。根據(jù)以上分析，本文提出假設(shè)3：

H3：地方融資平臺(tái)的經(jīng)營(yíng)性資產(chǎn)覆蓋率越低，地方債管理新政對(duì)存量城投債信用風(fēng)險(xiǎn)影響越大。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

為了研究地方債管理新政對(duì)存量城投債信用風(fēng)險(xiǎn)的影響，本文選取2012年12月31日銀行間債券市場(chǎng)固定利率存量企業(yè)債數(shù)據(jù)為研究樣本，且樣本存續(xù)期持續(xù)到2015年12月31日。按照國(guó)發(fā)[2010]19號(hào)文對(duì)地方融資平臺(tái)的定義，本文樣本不包括高速公路與鐵路類(lèi)融資平臺(tái)發(fā)行的債券。2014年地方債管理新政明確要求清理存量債務(wù)、甄別政府債務(wù)，對(duì)存量城投債的信用分化產(chǎn)生較大影響，因此本文選取的政策實(shí)施分界點(diǎn)為2014年。研究期間為2012—2015年共四年，即2012—2013年為政策實(shí)施前，2014—2015年為政策實(shí)施后。樣本中債券信息、地方融資平臺(tái)財(cái)務(wù)指標(biāo)與國(guó)債收益率等數(shù)據(jù)都來(lái)自萬(wàn)得數(shù)據(jù)庫(kù)和中國(guó)債券信息網(wǎng)。在刪除數(shù)據(jù)不全的樣本后，選取560只企業(yè)債數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象，其中城投債為451只，一般企業(yè)債為109只。

（二）研究模型與變量

本文運(yùn)用雙重差分模型分析地方債管理新政對(duì)存量城投債信用風(fēng)險(xiǎn)的影響。具體而言，構(gòu)造由地方融資平臺(tái)發(fā)行的“ 城投債組” 和其他企業(yè)發(fā)行的“一般企業(yè)債組”，前者為實(shí)驗(yàn)組，后者為對(duì)照組。通過(guò)控制其他因素，比對(duì)政策發(fā)生后實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組之間的差異，從而檢驗(yàn)政策效果。債券信用風(fēng)險(xiǎn)通過(guò)信用利差來(lái)體現(xiàn)，且信用風(fēng)險(xiǎn)與信用利差正相關(guān)。本文選用債券信用利差cs作為被解釋變量，衡量信用風(fēng)險(xiǎn)。虛擬變量ucib反映所關(guān)注的債券是否為城投債，取值為1代表城投債，取值為0代表一般企業(yè)債；虛擬變量p反映政策效應(yīng)，于地方債管理新政實(shí)施當(dāng)年及之后取值1，否則為0。交互項(xiàng)p*ucib是“政策效應(yīng)（p）”和“城投債（ucib）”的交互項(xiàng)，系數(shù)β3反映政策凈效果。如果地方債管理新政對(duì)城投債信用利差有正的效應(yīng)， 那么β3的符號(hào)就顯著為正；反之則為負(fù)。則雙重差分模型為：

[cs=β0+β1ucib+β2p+β3（p*ucib）+β4X+λind+μt+ε]

（1）

參考Campbell和Taksler（2003）、Hackbarth等（1995）、Yu （ 2005）的研究，本文加入了控制變量（X），包括企業(yè)財(cái)務(wù)狀況、債券特征和宏觀經(jīng)濟(jì)狀況。其中，違約距離、凈資產(chǎn)收益率和長(zhǎng)期負(fù)債衡量企業(yè)財(cái)務(wù)狀況，債券規(guī)模、債券存續(xù)期限、債券剩余期限和債券評(píng)級(jí)評(píng)估債券特征，基準(zhǔn)利率反映宏觀經(jīng)濟(jì)狀況。將控制變量影響剔除，可以更準(zhǔn)確地估計(jì)政策實(shí)施對(duì)城投債信用利差的影響。本文還對(duì)行業(yè)效應(yīng)（λind）和時(shí)間效應(yīng)（μt）進(jìn)行了控制。變量定義詳見(jiàn)表1。

表2為變量描述性統(tǒng)計(jì)，為了避免數(shù)據(jù)異常值的影響，對(duì)數(shù)據(jù)按照上下1%進(jìn)行縮尾處理，使本文的結(jié)論更具有一般性。

表2：變量描述性統(tǒng)計(jì)

[變量 觀測(cè)值 均值 中值 標(biāo)準(zhǔn)差 最小值 最大值 cs 2240 2.398 2.485 1.061 0.484 4.263 p 2240 0.500 0.500 0.500 0 1 ucib 2240 0.805 1 0.396 0 1 lev 2240 0.523 0.530 0.150 0.188 0.853 roe 2240 3.316 2.610 3.716 -12.10 16.29 ltd 2240 0.293 0.277 0.111 0.097 0.612 lsize 2240 20.95 20.91 0.592 19.81 23.03 age 2240 3.241 2.766 2.415 0.0685 10.51 mat 2240 5.079 4.851 1.977 1.455 12.30 rate 2240 2.754 2 0.893 1 4 tr 2240 3.170 3.082 0.696 2.298 4.219 ]

四、實(shí)證分析

（一）地方債管理新政與存量城投債信用風(fēng)險(xiǎn)：基本結(jié)果endprint

表3列出了地方債管理新政對(duì)存量城投債信用風(fēng)險(xiǎn)的影響。交互項(xiàng)p*ucib的系數(shù)在1%水平下顯著為正，表明政策的實(shí)施顯著增大了城投債的信用風(fēng)險(xiǎn)，即驗(yàn)證了假設(shè)H1a。整體來(lái)看，地方債管理新政的實(shí)施放大了投資者面臨的信用風(fēng)險(xiǎn)。與一般企業(yè)債相比，地方債管理新政的實(shí)施使得存量城投債的信用利差相對(duì)于樣本平均值上升了29.65%②。另外，從等級(jí)角度來(lái)看，高等級(jí)城投債的估值溢價(jià)較小，所面臨的估值調(diào)整壓力較小。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)結(jié)果的穩(wěn)健性，采用地方債管理新政實(shí)施前后兩年的數(shù)據(jù)（2013年和2015年），通過(guò)兩期雙重差分模型進(jìn)行分析（見(jiàn)表4）?；貧w結(jié)果表明。交互項(xiàng)p*ucib的系數(shù)顯著為正，和上文結(jié)果一致，即通過(guò)了穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)結(jié)果的穩(wěn)健性，我們借鑒已有研究（劉瑞明和趙仁杰，2015），通過(guò)改變政策執(zhí)行時(shí)間進(jìn)行反事實(shí)檢驗(yàn)。

除地方債管理新政這一政策影響外，一些隨機(jī)性因素也可能導(dǎo)致存量城投債信用能力發(fā)生變化。為了剔除其他因素的影響，將地方債管理新政的實(shí)施時(shí)間提前一年，如果此時(shí)交互項(xiàng)p*ucib的系數(shù)仍顯著，則表明存量城投債信用風(fēng)險(xiǎn)變化并不是因?yàn)榈胤絺芾硇抡膶?shí)施，而是來(lái)自于其他因素；反之，則說(shuō)明政策的實(shí)施導(dǎo)致信用風(fēng)險(xiǎn)變化。表5結(jié)果顯示，交互項(xiàng)p*ucib的系數(shù)并不顯著，說(shuō)明存量城投債信用風(fēng)險(xiǎn)的變化不是源于其他因素，而是由于地方債管理新政這一政策的實(shí)施。

（三）政府債務(wù)認(rèn)定率的進(jìn)一步考察

通過(guò)對(duì)地方融資平臺(tái)債務(wù)清理甄別，納入政府債務(wù)的城投債具有政府信用。地方融資平臺(tái)的政府債務(wù)認(rèn)定率越低，地方融資平臺(tái)的存量城投債被納入政府債務(wù)的比例越小，政府信用的覆蓋程度越低。2013年6月全國(guó)政府性債務(wù)審計(jì)報(bào)告公布了政府債務(wù)情況，因此本文參考2013年各省審計(jì)結(jié)果分析債務(wù)比例，以此為基礎(chǔ)計(jì)算地方融資平臺(tái)的政府債務(wù)認(rèn)定率。為研究政府債務(wù)認(rèn)定率和政策效應(yīng)對(duì)存量城投債信用風(fēng)險(xiǎn)的影響，構(gòu)造如下模型（2）：

[cs=β0+β1（p*ucib）+β2（p*ratio1）+β3（ucib*ratio1）+β4（p*ucib*ratio1）+β5X+λind+μt+ε （2）]

其中，ratio1是政府債務(wù)認(rèn)定率虛擬變量，政府債務(wù)認(rèn)定率高于中位數(shù)時(shí)取值為1，低于中位數(shù)時(shí)取值為0。交互項(xiàng)p*ucib*ratio1的系數(shù)β4為政策效應(yīng)、城投債虛擬變量、政府債務(wù)認(rèn)定率虛擬變量的共同作用結(jié)果。如果估計(jì)系數(shù)β4顯著，則表明地方債管理新政的實(shí)施，對(duì)不同政府債務(wù)認(rèn)定率的存量城投債信用風(fēng)險(xiǎn)的影響存在顯著差異。表6結(jié)果顯示，交互項(xiàng)p*ucib*ratio1的系數(shù)在1%水平下顯著為負(fù)，即驗(yàn)證了假設(shè)2，說(shuō)明對(duì)于政府債務(wù)認(rèn)定率較低的地方融資平臺(tái)，地方債管理新政對(duì)存量城投債信用風(fēng)險(xiǎn)的放大作用更明顯。

（四）經(jīng)營(yíng)性資產(chǎn)覆蓋率的進(jìn)一步考察

地方融資平臺(tái)的盈利能力較弱，未被納入政府債務(wù)的存量城投債主要依靠經(jīng)營(yíng)性資產(chǎn)償還。本文對(duì)2013年6月末已發(fā)行城投債的融資平臺(tái)公司的經(jīng)營(yíng)性資產(chǎn)進(jìn)行分析計(jì)算，同時(shí)根據(jù)政府債務(wù)認(rèn)定率來(lái)計(jì)算非政府債務(wù)的規(guī)模，進(jìn)而測(cè)算出經(jīng)營(yíng)性資產(chǎn)覆蓋率。經(jīng)營(yíng)性資產(chǎn)包括貨幣資金、土地和股權(quán)投資等，其中政府注入的土地資產(chǎn)占比較大且常以估價(jià)入賬。因此對(duì)地方融資平臺(tái)的經(jīng)營(yíng)性資產(chǎn)進(jìn)行折算，采用“保守估計(jì)的經(jīng)營(yíng)性資產(chǎn)/非政府債務(wù)”來(lái)評(píng)價(jià)地方融資平臺(tái)經(jīng)營(yíng)性資產(chǎn)對(duì)非政府債務(wù)的保障情況，并構(gòu)造如下模型（3）：

[cs=β0+β1（p*ucib）+β2（p*ratio2）+β3（ucib*ratio2）+β4（p*ucib*ratio2）+β5X+λind+μt+ε （3）]

其中，ratio2是經(jīng)營(yíng)性資產(chǎn)覆蓋率虛擬變量，經(jīng)營(yíng)性資產(chǎn)覆蓋率高于中位數(shù)時(shí)取值為1，否則取值為0。交互項(xiàng)p*ucib*ratio2的系數(shù)β4為政策效應(yīng)、城投債虛擬變量、經(jīng)營(yíng)性資產(chǎn)覆蓋率虛擬變量的共同作用結(jié)果。如果估計(jì)系數(shù)β4顯著，則表明地方債管理新政的實(shí)施，對(duì)不同經(jīng)營(yíng)性資產(chǎn)覆蓋率的存量城投債信用風(fēng)險(xiǎn)的影響存在顯著差異。表7結(jié)果顯示，交互項(xiàng)p*ucib*ratio2的系數(shù)在1%水平下顯著為負(fù)，即驗(yàn)證了假設(shè)3，說(shuō)明對(duì)于經(jīng)營(yíng)性資產(chǎn)覆蓋率較低的地方融資平臺(tái)，地方債管理新政的實(shí)施更顯著地增大了存量城投債的信用風(fēng)險(xiǎn)。

五、結(jié)論與政策啟示

本文首次利用銀行間市場(chǎng)固定利率存量企業(yè)債為研究對(duì)象，檢驗(yàn)地方債管理新政對(duì)存量城投債信用風(fēng)險(xiǎn)的影響。地方債管理新政要求對(duì)地方政府性債務(wù)進(jìn)行清理和甄別，將原有政府性債務(wù)依據(jù)用途及還款來(lái)源劃分為政府債務(wù)與企業(yè)債務(wù)，同時(shí)存在通過(guò)PPP模式將政府債務(wù)轉(zhuǎn)化為企業(yè)債務(wù)的可能性，加劇了存量城投債信用分化。為了剔除其他變量的影響，本文運(yùn)用雙重差分模型研究政策實(shí)施的凈效果。實(shí)證結(jié)果表明，相對(duì)于一般企業(yè)債，地方債管理新政顯著增大了城投債的信用風(fēng)險(xiǎn)，主要原因?yàn)榈胤絺鐒e將導(dǎo)致部分城投債失去政府信用，對(duì)其信用品質(zhì)造成不利影響，整體放大了存量城投債的信用風(fēng)險(xiǎn)，并且該結(jié)果通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)。另外，從地方融資平臺(tái)的政府債務(wù)認(rèn)定率來(lái)看，地方債管理新政對(duì)政府債務(wù)認(rèn)定率較低的存量城投債的信用風(fēng)險(xiǎn)放大作用更顯著；從地方融資平臺(tái)的經(jīng)營(yíng)性資產(chǎn)覆蓋率來(lái)看，地方債管理新政更加顯著地增大了經(jīng)營(yíng)性資產(chǎn)覆蓋率較低的存量城投債的信用風(fēng)險(xiǎn)。

存量城投債的信用變化主要受到債務(wù)甄別和政府支持力度的影響。一方面，存量債務(wù)甄別實(shí)質(zhì)上是地方政府隱性擔(dān)保顯性化或退出的過(guò)程。存量城投債的處理關(guān)系到社會(huì)民生，地方政府應(yīng)當(dāng)對(duì)項(xiàng)目性質(zhì)、收益以及承接主體綜合分析，進(jìn)而制定債務(wù)劃分標(biāo)準(zhǔn)，確定相對(duì)合理的政府債務(wù)認(rèn)定率。另一方面，政府支持對(duì)非政府債務(wù)的償還起重要作用。地方政府應(yīng)適當(dāng)注入優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)，增大地方融資平臺(tái)的經(jīng)營(yíng)性資產(chǎn)規(guī)模，促進(jìn)其經(jīng)營(yíng)能力的提升，降低存量城投債的信用風(fēng)險(xiǎn)。特別地，對(duì)于承擔(dān)重要建設(shè)責(zé)任且規(guī)模較大的存量城投債項(xiàng)目，地方政府應(yīng)加大支持力度。本文的研究?jī)H考慮了銀行間市場(chǎng)固定利率企業(yè)債，并剔除了部分?jǐn)?shù)據(jù)不全的樣本，因此回歸結(jié)果可能存在一定偏差。地方債管理新政的頒布實(shí)施意義重大，對(duì)地方債的風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題有待進(jìn)一步研究。endprint

注：

①資料來(lái)源：萬(wàn)得資訊。

②表3中的交互項(xiàng)系數(shù)為0.711，用該值除以樣本信用利差平均值為2.398，則計(jì)算出因變量的變化幅度為29.65%。

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Abstract：The new local government debt management policies suggest strengthening the administration of government debt comprehensively，which may lead to credit differentiation of existing urban construction investment bonds. Based on the corporate debt panel data from 2012 to 2015，DID Model is used to evaluate the impact of the policy implementation on existing urban construction investment bonds' credit risk，with the new local government debt management policies as a policy shock. After eliminating the influence of other factors，the empirical results show that the new local government debt management policies increase the credit risk of existing urban construction investment bonds' credit risk significantly. In addition，the lower the rate of government debt recognition is and the smaller government support is，the greater the risk amplification is. The local government should properly handle the stock debt by determining a reasonable rate of government debt recognition. Government support ought to be properly increased to improve the local financing platformsoperation capacity，which can help to realize the smooth transition between the new local government debt management way and the old way.

Key Words：local financing platform，urban construction investment bonds，credit risk，DID Modelendprint