劉瀾飚 范世成 邸超倫

引言

目前，中國經濟正處于快速發(fā)展時期。截止2018年末，我國GDP年度總額已達900309.5億元人民幣，實際同比增速6.6%，已經成為名副其實的世界第二經濟體。伴隨著我國經濟體量的不斷增大，各級政府主體投融資需求也不斷提高。截至2013年12月，經國家審計署審計，我國地方政府性債務余額已從2007年末的不足50000億元升至約178900億元。2014年，財政部為了防止地方性債務大規(guī)模風險爆發(fā)，開展了地方城投債務的債務置換工作，計劃5年內將存量地方城投債務置換為成本更低的地方政府性債務。同年3月，中央政府修訂新《預算法》。然而，在2015年新版《預算法》出臺之前，除中央政府之外的各級政府均沒有舉債的權力，地方各級政府舉債主要通過地方城投企業(yè)發(fā)行城投債券實現。2015年新《預算法》出臺，雖然允許我國地方政府舉借地方債務，但地方政府市場體量尚小，流通性不足。與發(fā)達國家相比，我國的地方政府債券市場仍尚未發(fā)展成熟，市場組成也較為單一，且各級政府主體債券的風險定價體系仍然尚未完全。完善中國的地方政府債券市場，建立完善的地方政府債券定價機制，是進一步發(fā)展中國經濟需要思考的重要問題。

一、文獻綜述

2015年之前，《預算法》不允許地方政府發(fā)行債券為公共事業(yè)和基礎設施建設融資，于是各地方政府借由地方城投平臺，借助城投企業(yè)發(fā)行城投債券募資，其發(fā)債募集所得資金用于地方基礎設施建設和公共開支需求。城投債性質上屬于企業(yè)債券，但又承擔著市政債券的職能(周沅帆，2010)。由此，對城投債的研究在傳統市場化債券分析和政府性質債券分析兩個方面展開。

在傳統市場化債券分析方面，現有研究的重點之一在于對城投企業(yè)的信用風險分析。由于我國城投平臺違約屬于少數事件，經典的違約率估計對城投平臺不適用。故而我們將視角轉向城投債券本身屬性以及債券價格的分析。對于債券投資者而言，研究時，除了債券票面利息和到期收益率之外，發(fā)債主體持續(xù)經營能力、及時償還本息的能力以及對債務主體的擔保情況同樣是投資人的重要考慮因素。債券價格數據也是我們對城投企業(yè)信用風險進行分析時關注的重點，主要包括債券交易信用利差和債券發(fā)行信用利差。Longstaff (1995)發(fā)現企業(yè)違約率同信用利差有緊密聯系，并受宏觀利率環(huán)境、企業(yè)信貸條件、公司資產價值和行業(yè)屬性影響。Longstaff (2005)基于大量企業(yè)CDS的價格數據，發(fā)現公司信用風險是企業(yè)信用利差的主要解釋因素，同時貨幣市場利率和流動性亦是信用利差的主要解釋因素。影響債券交易信用利差和債券發(fā)行信用利差的因素到底有哪些，將是本文的研究重點之一。

在政府性質債券方面，學者們將主要的討論精力集中于對政府擔保可實現性的討論上。主要包括：1.房地產因素：地方政府往往將土地或者土地資產收益權進行抵押，而相關的土地以及房地產市場的波動會對政府擔保產生影響(葛鶴軍、緱婷，2011)；Ambrose(2015)在對中國東中西部房地產價格進行指數編制后發(fā)現，投資者將中國房地產變量視為重要的企業(yè)信用利差定價因素，預期房價更高的地區(qū)享有更低的發(fā)行利差，房價的超預期上漲也使得交易中的城投債信用利差降低。2.國家宏觀經濟因素：Ang(2003)發(fā)現，通貨膨脹沖擊以及指數化的實際經濟活躍程度可以解釋國債收益率曲線85%的水平活動，而戴國強和孫新寶(2011)卻在對我國企業(yè)債券進行研究后發(fā)現，我國CPI、PPI指數對企業(yè)債利率曲線不敏感，國家GDP對企業(yè)債券收益率有解釋力；王宇(2013)則認為國家宏觀經濟指數(PMI等)不僅對企業(yè)信用利差有短期影響，在長期也有作用。3.金融市場因素：張燃(2008)認為金融市場狀態(tài)對信用利差有階段性影響，信用利差和股票回報率、國債期限利差均有負相關性。4.城投平臺財務狀況：羅榮華(2015)比較研究了城投平臺盈利能力和償債能力對城投債務信用利差的影響。他發(fā)現傳統的財務指標的解釋力較差，城投平臺形似“企業(yè)”，實質在債務定價上有自身的特點。然而，也有學者提出債券評級和政府擔保這類“名義擔?！睂▋r的作用是失真的，而地方政府公共財政情況這類“隱性擔保”情況更能決定債券信用情況(鐘輝勇、鐘寧樺，2016)。因此，本文將重點研究國家經濟發(fā)展狀況、省級經濟因素、房地產市場等與地方政府“隱性擔保”有關聯的因素對城投債定價的作用。同時，考慮到2015年新《預算法》的實行，大幅度改變了地方政府為公共事業(yè)募資的形式，但是目前學界對新《預算法》將對地方政府債務定價因素產生怎么樣影響尚無較為成熟的結論，這也是本文努力探究一個重要方面。

二、理論分析

(一)我國城投債定價機制

目前，我國的債券定價主要有招標發(fā)行定價和簿記建檔定價兩種方式。本文討論的城投債主要采用簿記建檔的定價方式。在簿記建檔的過程中，主要涉及主承銷商、發(fā)行人和投資人三個主體。其中，主承銷商向債券投資人提供債券的相關信息，投資人基于獲取的投資信息進行詢價，此時發(fā)行人與主承銷商確定利率區(qū)間。隨后，投資人根據提供的利率區(qū)間進行報單，最終，主承銷商和發(fā)行人商議確定最終債券利率(張海鵬，2013)。在這一過程中，城投債的定價主要受供求關系、經濟發(fā)展水平、信用水平、市場流動性等因素的影響。

其中，在供求關系方面，發(fā)行人作為城投債的供給方，具有較大的融資需求。在其他條件不變的前提下，債券的發(fā)行價格越高，融資成本越低，此時債券發(fā)行人會增加債券的供給；反之，債券發(fā)行人會減少債券的供給。在需求方角度，債券的投資者通過購買債券配置資源獲得投資收益。當債券價格較高時，投資收益較低，此時對債券的需求下降；反之，價格較低時對債券的需求上升。在經濟發(fā)展水平方面，良好的經濟發(fā)展預期和較高的經濟發(fā)展水平，傳遞了積極的發(fā)展信號，導致發(fā)行利率降低；相反，則發(fā)行利率提高。與此同時，不同區(qū)域間經濟發(fā)展水平的差異也會對債券價格的形成產生影響，因此研究省級宏觀經濟因素對債券價格的影響具有很大的現實意義。企業(yè)資本結構和償債能力等因素，會對市場流動性產生影響，進而影響債券價格。從供求關系的角度，市場供求的變化對城投債定價具有直接影響。從宏觀經濟等其他因素的角度，其變化會對城投債價格產生間接影響，但是無論哪一種，其都主要作用在債券收益率中的信用利差項上。因此，本文以城投債的信用利差為基礎，通過研究不同因素對信用利差的影響，進而研究這幾類因素對債券定價的影響。

(二)不同定價因素對信用利差的影響

本文基于既有研究，分析中國宏觀金融因素，省級宏觀經濟因素，省級房地產土地市場因素以及城投平臺主體財務因素對城投債交易信用利差和發(fā)行信用利差的影響，提出以下四個研究假設：

H1：中國國家級宏觀因素對城投債券信用利差具有驅動作用

國家經濟發(fā)展狀況將對城投企業(yè)償付能力產生影響，從而對城投債券交易信用利差和發(fā)行信用利差產生影響。首先，當國家的經濟發(fā)展呈現上行趨勢時，其傳遞了國民經濟發(fā)展運行的積極信號，此時的信用利差較小，違約風險較低。當國家經濟發(fā)展呈現下行趨勢時，消極的國民經濟發(fā)展運行信號提高了企業(yè)的違約風險，同時影響了市場參與者的整體預期，此時信用利差較大。其次，當宏觀經濟發(fā)展中的通貨膨脹率較高時，名義利率有所上升，投資者要求的回報率上升。與此同時，通貨膨脹使得投資者的實際投資能力有所下降，對債券投資的需求減少，導致了債券信用利差的進一步擴大。反之，通貨膨脹率較低時，投資者所要求的回報率較低，且對債券的需求較高，債券的信用利差減小。貨幣供應量的變化也會對債券信用利差產生影響。當央行增加貨幣供給時，市場中流通的貨幣量有所增加，利率下降，信用利差減少。而當央行減少貨幣供給時，市場中流通的貨幣量減少，利率上升，信用利差增加。

H2：省級經濟因素對城投債券信用利差具有驅動作用

省級經濟因素對城投債券信用利差的影響主要體現為兩個方面。一方面，經濟發(fā)達省份的財政數據相對較好，政府的支持能力相對較強，信用利差相對較小；經濟較為落后省份的財政情況相對較差，政府支持力度較小，對應的信用利差則較大。另一方面，與國家級宏觀經濟因素類似，我國的省級經濟發(fā)展狀況也會對城投債券信用利差產生影響。省級經濟發(fā)展狀況較好，省級GDP額、省級房地產業(yè)GDP額、省級人均GDP等數據較高，代表地方經濟金融發(fā)展越穩(wěn)定，此時的信用利差較小，信用風險較低。然而，當省級經濟發(fā)展狀況較差時，GDP數額較低，此時的經濟金融穩(wěn)定性差，信用利差較大。上述數據均來源于WIND數據庫以及國家統計局。

H3：省級房地產市場因素對城投債券信用利差具有驅動作用

國有土地出讓金是地方政府性基金收入的主要來源，省級房產平均售價、省級住宅平均售價、省級房地產銷售額、省級土地購置費等均會對城投債券交易信用利差和發(fā)行信用利差的影響。當省級房地產銷售額增加、省級房產平均售價等上升時，房地產行業(yè)的需求較大，此時房地產行業(yè)正處于上升時期，市場需求的增加帶來了企業(yè)盈利能力和經營成果的上升，此時企業(yè)違約風險降低，債券信貸利差減小；當省級房地產銷售額減少、省級房產平均售價等下降時，房地產行業(yè)的需求較小，此時房地產行業(yè)正處于下降時期，市場需求的降低帶來了企業(yè)盈利能力和經營成果的下降，此時企業(yè)違約風險提高，債券信貸利差增加。

H4：城投企業(yè)資本結構和償債能力對城投債券信用利差具有驅動作用

對于單個債項，發(fā)債主體財務數據最能直接體現其償還能力。具有良好資本結構的企業(yè)，財務數據較好，實力較強，償債能力良好，此時的債券信用利差較?。欢Y本結構較差的企業(yè)實力較弱，抵抗風險的能力較差，違約風險較高，此時的債券信用利差較大。因此，有必要對樣本期間的所有債項進行城投企業(yè)識別，基于發(fā)債主體總資產、發(fā)債主體資產負債率、發(fā)債主體現金到期債務比、發(fā)債主體現金利息保障倍數、發(fā)債主體EBITDA對現金債務比等指標對城投企業(yè)的實際償債能力進行測度，并得到城投企業(yè)資本結構和償債能力對城投債券信用利差影響的顯著性。以上數據均來自WIND數據庫。

三、實證分析

(一)變量選擇與數據說明

在變量選擇上，本文主要考慮中國國家級宏觀、省級經濟、省級房地產、城投企業(yè)資本結構和償債能力四個因素對城投債信用利差的影響，數據來自WIND數據庫和國家統計局。

1.城投債券利差序列數據集

選取1、5、7、10年期國債收益率作為相應基準利率,定義城投債券收益率差為城投債券收益率與對應國債收益率之差：

(1)

(2)

(3)

其中Spread_Averagej(t)表示t時刻省份j的平均城投債券交易收益率，代表省份j的i號城投債的發(fā)行額。通過城投債發(fā)行量以及省份序列，計算各省級城投債發(fā)行收益率差值加權平均序列：

(4)

2.國家級以及省級政府經濟數據集

國家級宏觀經濟因素主要選取如下變量：宏觀經濟類：全國GDP增速、宏觀經濟景氣指數、企業(yè)景氣指數、采購經理人指數(PMI)、居民消費價格指數(CPI)、社會融資規(guī)模存量；貨幣政策類：M2增速、實際有效匯率指數、十年期國債收益率、一年至十年期國債期限利差；金融市場類：全部上市公司市盈率、全部上市債券市值；國別風險類：實際使用外商投資額(FDI)、經常賬戶差額。數據來自WIND數據庫以及國家統計局。

省級地方政府經濟財務數據包括：財政數據，一般公共財政收入以及支出(說明中國的地方經濟數據中，除一般公共財政收入外，其他財力數據跨省可得性差距極大，為保證數據集的結構性，此處僅用一般公共財政收入支出數據指代地方財力)；地方經濟發(fā)展，省級GDP額、省級房地產業(yè)GDP額、省級人口數據、省級人均GDP。我們另外構建了省級財力缺口指標：

Fiscal_Gapj(t)=P_Incomej(t)/P_Outcomej(t)

(5)

其中Fiscal_Gapj(t)表示省份j在t時刻的財力缺口，P_Incomej(t)和P_Outcomej(t)分別代表t時刻省份j的一般公共財政收入以及支出。數據來自WIND數據庫以及國家統計局。

3.政治風險度量數據集

我們手工收集了各省級地方政府在職公務員數目，并計算省級貪腐密度：

(6)

其中Corruption_Densityj(t)表示t時刻省份j的貪腐案件密度，Corruptionj(t)表示t時刻省份j的職務犯罪立案數，Amount_Officerj(t)表示t時刻省份j的在職公務員總數。

4.城投債務發(fā)債主體財務數據集

對于單個債項，發(fā)債主體財務數據最能直接體現其償還能力。我們對2008-2018年樣本期間的所有債項進行城投企業(yè)識別，獲得共15512家城投企業(yè)的財務數據。該數據集收錄城投企業(yè)：發(fā)債主體總資產、發(fā)債主體資產負債率、發(fā)債主體現金到期債務比、發(fā)債主體現金利息保障倍數、發(fā)債主體EBITDA對現金債務比。數據均來自WIND數據庫。

5.房地產市場數據集

由于國有土地出讓金是地方政府性基金收入的主要來源，我們收集以下省級房地產業(yè)數據：省級房產平均售價、省級住宅平均售價、省級房地產銷售額、省級土地購置費，同時分別計算省級房地產價格、住宅價格、土地購置費年度增速，我們隨后計算以3年為周期的房地產均價、住宅均價和土地購置費三者增速的移動標準差序列。

(二)國家級宏觀因素對城投債券交易信用利差和發(fā)行信用利差的影響

國家宏觀經濟狀況會影響中央級別的債務償還和替下級隱性擔保的能力以及市場參與者的整體預期，進而對城投債券交易信用利差和發(fā)行信用利差產生影響。本文主要考慮以下宏觀經濟變量，并利用主成分分析將其編制成經濟、金融兩大指數，利用城投債交易信用利差和城投債發(fā)行信用利差對指數進行回歸，剔除解釋力弱的變量組，進而Fisher′s Permute檢驗，驗證變量解釋能力的變化。其中，Index1包含全國GDP增速、宏觀經濟景氣指數、企業(yè)經濟指數、采購經理人指數、居民消費價格指數、社會融資規(guī)模存量、實際采用外商直接投資額以及經常賬戶-差額。Index2包含M2增速、實際有效匯率、1年期國債收益率、1年～10年期國債期限利差、全部上市公司市盈率和全部上市債券總市值。

表1 回歸結果

中國宏觀解釋變量組在2015年前后呈現了不同的分布特征。考慮到變量間的相關性，我們以2015年作為分界點，分別估計城投債交易信用利差、發(fā)行信用利差對待選變量組的響應程度，選取最具有解釋力的變量組?；貧w表達式如下：

yj(t)=αj+βj,F(k)*F(k)(t)+εj(t)

(9)

其中yj(t)分別為以年為單位的省級城投債平均交易信用利差和省級城投債平均發(fā)行信用利差。F(k)(t)表示t時刻全國相關的宏觀經濟解釋變量組。我們針對兩個被解釋變量2008-2018年的全部樣本進行了解釋變量篩選，βj,F(k)表示同一時期省份j的城投債交易、發(fā)行利差對全國級別解釋變量組的響應程度。

表2 回歸結果

我們發(fā)現2015年前后城投債的交易、發(fā)行信用利差對宏觀經濟的響應產生了結構性的轉變。新《預算法》出臺后，城投債交易信用利差對CPI增速的敏感度有大幅下降，而對貨幣政策、金融市場和對外均衡均失去了響應。這從一個側面說明了在2015年前，利差被宏觀經濟走勢反向驅動，更良好的經濟發(fā)展會壓低國債利率，同時引發(fā)投資者對城投債的進一步購買，壓制交易信用利差，這反映了國家隱含擔保對城投債投資需求的支持。而2015年后，國家禁止政府對任何城投平臺施加擔保，城投債的交易信用利差受中國宏觀的驅動大幅減弱，此時國家隱含擔保的消失使得城投債投資需求脫離了中國宏觀因素的限制。2015年前，城投債發(fā)行信用利差主要受利率水平驅動，較高的利率環(huán)境能驅動城投債務以更高的票面利率發(fā)行，而宏觀經濟的走好甚至可能有對利差有正向的驅動作用。而2015年后，發(fā)行信用利差主要受期限利差驅動，宏觀環(huán)境對發(fā)債利差的驅動也隨之轉負，但利率環(huán)境對發(fā)債利差的影響也意外的為負值。

(三)省級經濟政治因素對城投債券交易信用利差和發(fā)行信用利差的影響

由于省級的經濟財政數據量級較大，我們對待分析的變量采取對數化或者標準化處理。我們采用指數編制，指數回歸以及Fisher′s Permute檢驗的處理。其中，Index3 包含省級一般公共財政收入、省級一般公共財政支出、省級GDP總額、省級人均GDP、省級房地產業(yè)GDP總額、省級人口和省級財政財力缺口。

表3 回歸結果

省級解釋變量組在2015年前后呈現了不同的分布特征。政治風險變量集的解釋變量數目較少，故而我們不將其指數化，回歸表達式如下：

yj(t)=αj+βj,E(k)*Ej(k)(t)+θj,P(k)*Pj(k)(t)+εj(t)

(10)

其中，yj(t)=分別為以年為單位的省級城投債平均交易信用利差和省級城投債平均發(fā)行信用利差。Ej(k)(t)表示t時刻省份j的經濟金融解釋變量組，Pj(k)(t)表示t時刻省份j的政治風險解釋變量組。βj,E(k)表示同一時期省份j的城投債交易、發(fā)行利差對省份j經濟金融解釋變量組的響應程度，θj,P(k)表示同一時期省份j的城投債交易、發(fā)行利差對省份j政治風險解釋變量組的響應程度。

表4 回歸結果

總體來說省級經濟政治數據的驅動力在新《預算法》頒布后既發(fā)生了變量解釋力消失也發(fā)生了解釋力退化。2015年前，城投債交易信用利差對省級財政收入、人口、GDP總額都有顯著的彈性。同時，我們職務犯罪立案數每上升1%，就會推升交易信用利差0.178%，政治風險因素的顯著性是符合直覺的。2015年后，省級經濟變量組驅動因素發(fā)生了總體的逆轉：財政收入的增加提升交易信用利差，財政支出的上升減小交易信用利差，而此時財政缺口則顯示了負向驅動作用——更良好的財政環(huán)境會引發(fā)對城投債的更大投資需求。2015年前的城投債發(fā)行信用利差主要受財政收入缺口、財政支出驅動，2015年后，省級GDP總額和財政收入缺口成為顯著的解釋變量，此時財政收入缺口的解釋力下降但仍為正值。

(四)省級房地產市場對城投債券交易信用利差和發(fā)行信用利差的影響

相比中國宏觀經濟和省級宏觀經濟解釋變量組的“隱含擔?！毙再|，省級土地市場、房地產市場變量則更具有“收入保證”性質。對于房地產市場而言，各價格變量、各總量變量均顯著相關，但增速序列以及價格波動序列相關度較低。對量級較大的數據進行對數化處理。同時，進行指數編制，指數回歸以及Fisher’s Permute檢驗的處理。其中，Index4 包含省級房地產平均售價、省級房地產銷售額、省級住宅平均售價、省級土地購置費和房地產業(yè)固定資產投資；Index5包含省級房地產平均售價增速、省級住宅平均售價增速、省級土地購置費增速、省級房地產平均售價增速移動標準差、省級住宅平均售價增速移動標準差和省級土地購置費增速移動標準差。

表5 回歸結果

房地產市場解釋變量組在2015年前后呈現了不同分布特征。為了判斷不同我們以2015年作為分界點，分別估計城投債交易信用利差、發(fā)行信用利差對待選變量組的響應程度。我們的回歸表達式如下：

yj(t)=αj+βj,L(k)*Lj(k)(t)+εj(t)

(11)

其中，yj(t)為以年為單位的省級城投債平均交易信用利差和省級城投債平均發(fā)行信用利差。Lj(k)(t)表示t時刻省級土地以及房地產市場解釋變量組，βj,L(k)表示同一時期省份j的城投債交易、發(fā)行利差對全國級別解釋變量組的響應程度。

表6 回歸結果

對于城投債交易信用利差，新舊《預算法》交替后，房地產相關數據增速取代數據絕對量成為主要的利差驅動因素。2015年前，除房地產平均售價外，住宅價格、土地購置費增速以及房價增速標準差均對信用利差起負向的推動作用，房地產價格的上升起到了“收入保障”的作用，使得投資者在房價上升期提高對城投債券需求。2015年后，新《預算法》禁止了政府對城投平臺直接進行擔保，房價對信用利差的直接驅動力開始大幅減弱，同時房價增速及其標準差成為此時較為顯著的驅動因素。發(fā)行信用利差同樣受房價因素的負向驅動。值得注意的是，我國省級房地產價格和住宅價格對交易、發(fā)行利差的驅動作用往往是反向的。

(五)城投企業(yè)的資本結構和償債能力對城投債券交易信用利差和發(fā)行信用利差的影響

我們收集了城投企業(yè)在2008-2018年內的財務數據并與城投債數據集進行匹配，對待分析的變量采取對數化或者標準化處理。進行指數編制，指數回歸以及Fisher′s Permute檢驗的處理。Index8包含發(fā)債主體資產負債率、發(fā)債主體現金到期債務比、發(fā)債主體現金利息保障倍數和發(fā)債主體EBITDA對帶息債務比。

表7 回歸結果

我們以2015年為分界，主體資產對發(fā)行信用利差的解釋力是有慣性的。為了進一步研究，我們分別估計城投債交易信用利差、發(fā)行信用利差對待選變量組的響應程度。回歸表達式如下：

yi(t)=αi+βi,C(k)*Ci(k)(t)+εi(t)

(12)

其中yi(t)將選取兩個變量，分別為以年為單位的城投債項交易信用利差和城投債項發(fā)行信用利差。Ci(k)(t)表示t時刻城投債項i對應的城投發(fā)行平臺相關的資本結構、償債能力變量組。我們針對兩個被解釋變量2008-2018年的全部樣本進行了解釋變量篩選，βi,C(k)表示同一時期債項i的城投債交易、發(fā)行利差對解釋變量組的響應程度。對于城投平臺總資產額，我們采取對數化處理。

表8 回歸結果

結果顯示，城投平臺總資產對交易信用利差和發(fā)行利差均起到很顯著的作用。2015年前，城投企業(yè)總資產每上升1%，交易信用利差和發(fā)行利差平均將下降0.912%和1.067%，總資產豐厚的公司對投資者往往意味著更強的償付保障，從而使得城投債既可以以更低利率發(fā)行也在流通過程中更受投資者偏好。同時，隨著新《預算法》的實行，資產負債率對利差的解釋力開始顯著，更高的負債比率將會顯著的抬升城投債的交易信用利差和發(fā)行利差。而現金到期債務比的解釋力則開始不顯著，同時城投企業(yè)償債指標的回歸顯著性出現了系統性的下降。

(六)穩(wěn)健性檢驗

為了驗證上文諸多分析的穩(wěn)健性，我們將對總體變量組回歸進行穩(wěn)健性檢驗。針對上文中篩選出的較有解釋力的解釋變量組指數，將全國31個省市自治區(qū)分為東中西三部分，并分別以2015年前后分段進行變量檢驗。限于篇幅原因，檢驗表格省略。研究發(fā)現，解釋變量組整體仍然維持顯著性，同時符號大部分相同，中國宏觀指標、金融指標等等解釋變量的影響力度均沒有發(fā)生顯著的變化，在控制了省份地理位置后，回歸的結果仍然顯示穩(wěn)健。

四、研究結論及建議

本文基于地方城投平臺發(fā)債相關的債券特征、債券交易數據集，對城投債諸多定價因素的驅動力以及定價因素間的相互作用進行研究，并檢驗了新《預算法》的實行對地方城投債定價因素的影響。研究發(fā)現，文中所述四大類定價因素對城投債券交易信用利差和發(fā)行信用利差均有顯著的解釋作用，但定價因素數據集內部不同解釋變量解釋力有很顯著的區(qū)別。同時我們以2015年新《預算法》實行為斷點對解釋變量回歸分布進行檢驗，發(fā)現新《預算法》的實行顯著的改變了城投債務定價驅動因素。整體而言，2015年前，中國國家級宏觀因素對城投債務信用利差起主要的解釋作用，2015年后，省級的經濟數據開始顯示其解釋力。房地產因素對交易、發(fā)行利差的驅動作用始終較為顯著。城投平臺主體各類償債指標對城投債信用利差解釋力并不顯著，但相對而言，城投平臺總資產規(guī)模在舊《預算法》時代有更好的驅動作用。我們認為上述計量結果的產生，其原因主要在于舊《預算法》時代投資人對國家“兜底”的默認、對房地產市場價格增速的重視以及對城投平臺“大而不能倒”的信任，由于投資人對外部評級有效性的懷疑，對經濟因素的分析就成為投資人內部評級的主要內容。

本文建議：首先，加強《預算法》的執(zhí)行與監(jiān)督，更有力的杜絕“剛性兌付”與“中央隱性擔?！眴栴}，地方政府債務更加貫徹“自發(fā)自還”的特性，從而使地方政府債務市場化定價更加有效；其次，加強外部債券評級市場的市場化管理，杜絕“發(fā)行人付費”帶來的評級虛假和合謀問題，使得評級結果更加客觀，債券定價更具基準；再次，力爭改進地方政府財政收入來源，降低房地產相關的土地出讓收入在財政收入中的重要性，這有助于改善房地產因素對債務定價的影響過大的問題，同時有利于多元化地方政府收入來源，穩(wěn)健地方債務償還，保障國計民生；最后，進一步改革發(fā)展金融市場，力爭將我國金融市場發(fā)展成為全品類、多層次、有深度且參與者廣泛的成熟金融市場，這將使得債務定價更為科學，風險分散更加高效，政府募資更加方便。