周天蕓 扶 青 吳澤桐

一 引 言

地方政府融資平臺是指由地方政府及其部門和機構(gòu)等通過財政撥款或注入土地、股權(quán)等資產(chǎn)設(shè)立，承擔(dān)政府投資項目融資功能，并擁有獨立法人資格的經(jīng)濟實體。2010年，財政部、發(fā)展改革委、中國人民銀行、銀監(jiān)會聯(lián)合發(fā)布《關(guān)于貫徹國務(wù)院關(guān)于加強地方政府融資平臺公司管理有關(guān)問題的通知相關(guān)事項的通知》(財預(yù)〔2010〕412號)，進一步明確地方政府融資平臺是由地方政府及其部門和機構(gòu)、所屬事業(yè)單位等通過財政撥款或注入土地、股權(quán)等資產(chǎn)設(shè)立，具有政府公益性項目投融資功能，并擁有獨立企業(yè)法人資格的經(jīng)濟實體，由此，地方政府融資平臺成為國有資本參與地方基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、民生工程經(jīng)營的重要形式。

自1992年起，地方政府融資平臺經(jīng)歷探索、推廣、擴張和轉(zhuǎn)型四個階段。根據(jù)中國銀保監(jiān)會的地方政府融資平臺信息，截止2018年底，全國的地方政府融資平臺(包括后來移出地方政府融資平臺目錄的法人)達11735家。城投債作為政府融資平臺的一種融資方式，因其融資成本較低、資金使用效率高等優(yōu)點而成為地方政府融資平臺的主流方式。數(shù)據(jù)顯示(1)劉郁，姜丹. 2020年城投債發(fā)行總結(jié)及城投平臺名單。，2020年各品種城投債發(fā)行數(shù)量為5574只，融資規(guī)模達43703.24億元，分別較2019年增長31%和24%。除2017年強監(jiān)管環(huán)境下城投債融資受阻導(dǎo)致發(fā)行規(guī)模環(huán)比減少之外，2010-2020年城投債發(fā)行規(guī)模均實現(xiàn)環(huán)比增長。但我國自2015年起允許國有企業(yè)債券違約，自2016年起不允許地方政府直接救助，由此評級機構(gòu)對于政府救助的信心開始動搖，導(dǎo)致一些城投債評級降低。

2014年開始，國家陸續(xù)發(fā)布系列管控地方政府通過地方政府融資平臺進行融資、推進地方政府融資平臺轉(zhuǎn)型的方案。2014年5月20日，國務(wù)院批轉(zhuǎn)發(fā)展改革委《關(guān)于2014 年深化經(jīng)濟體制改革重點任務(wù)意見的通知》(國發(fā)〔2014〕18號)，文中明確提出要剝離地方政府融資平臺公司的政府融資職能。2014年8月31日全國人大常委會審議并通過《預(yù)算法》修正案(《新預(yù)算法》)，允許地方政府規(guī)范舉債。2014年10月2日國務(wù)院發(fā)布《關(guān)于加強地方政府性債務(wù)管理的意見》(國發(fā)〔2014〕43號)，要求明確劃清政府與企業(yè)界限，剝離地方政府融資平臺公司的政府融資職能，并于2014年10月8日發(fā)布《關(guān)于深化預(yù)算管理制度改革的決定》(國發(fā)〔2014〕45號)，要求各級地方政府根據(jù)新修訂的《預(yù)算法》，采取具體措施進一步深化預(yù)算管理制度改革。由此，地方政府融資平臺進入以市場化為目標(biāo)的轉(zhuǎn)型階段。本文嘗試探究地方政府融資平臺監(jiān)管政策的實施效果，并為地方政府融資平臺的市場化轉(zhuǎn)型提供建議。

二 文獻綜述

現(xiàn)有研究普遍認(rèn)為地方政府融資平臺融資加劇地方政府的財政壓力。2014年始陸續(xù)發(fā)布的一系列與政府融資平臺轉(zhuǎn)型相關(guān)的政策文件，引起學(xué)者的廣泛關(guān)注。李經(jīng)緯(2015)[1]指出，《新預(yù)算法》等政策對政府融資職能的影響有限，但更多學(xué)者認(rèn)為《新預(yù)算法》、43號文等政策加速地方政府融資平臺剝離政府融資職能的進程，導(dǎo)致融資平臺失去政府背書的隱性擔(dān)保，其作為獨立企業(yè)法人的債務(wù)壓力和融資成本問題開始凸顯。在《新預(yù)算法》、43號文、45號文等政策文件明確剝離政府融資職能之前，地方政府融資平臺發(fā)行的城投債被視為有當(dāng)?shù)卣硶胤秸ㄟ^財政資金劃撥以保證城投債的還本付息。城投債之所以被金融市場的機構(gòu)投資人普遍接受，源于其潛在“金邊”屬性，投資人認(rèn)為城投債具有政府的隱形背書，形成所謂的“城投信仰”。但在剝離政府融資職能之后，相關(guān)研究聚焦融資平臺的債務(wù)風(fēng)險及轉(zhuǎn)型方向，徐忠(2018)[2]指出，應(yīng)打破剛性兌付，形成投資者主動甄別地方政府融資能力和信用等級的正向激勵，倒逼地方政府規(guī)范財政運行管理并提高透明度，切實發(fā)揮市場的約束作用。

劉驊和盧亞娟(2016)[3]認(rèn)為，剝離融資平臺的政府融資功能并沒有解決債務(wù)風(fēng)險高企的問題，提出基于地方政府融資平臺本身的經(jīng)營效益適度舉債，杜絕過度舉債的現(xiàn)象。趙琦(2016)[4]探討地方政府融資平臺在《新預(yù)算法》系列政策出臺后的困境，認(rèn)為融資平臺的困境是政策、法律風(fēng)險、融資平臺公司內(nèi)部機制缺陷共同導(dǎo)致的結(jié)果，提出融資平臺應(yīng)由“管理資本”向“經(jīng)營資本”轉(zhuǎn)變，用市場化經(jīng)營理念實現(xiàn)融資模式和產(chǎn)業(yè)模式的創(chuàng)新。舒春燕和冷知周(2018)[5]認(rèn)為地方政府融資平臺應(yīng)加快資產(chǎn)重組，轉(zhuǎn)變發(fā)展理念，加強資本運作能力，提出優(yōu)化資產(chǎn)結(jié)構(gòu)和業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)、提升資本運作能力、加快提升信用評級等“三管齊下”，為融資平臺放大融資能力、降低融資成本創(chuàng)造有利條件。宋樊君(2018)[6]用城投債發(fā)行數(shù)據(jù)研究地方政府融資平臺的風(fēng)險，認(rèn)為債務(wù)結(jié)構(gòu)、流動比率和公司治理結(jié)構(gòu)是平臺公司債務(wù)風(fēng)險的重要影響因素，改善公司治理結(jié)構(gòu)是平臺公司化解債務(wù)風(fēng)險、實現(xiàn)平臺轉(zhuǎn)型的重要舉措。韓文麗和譚明鵬(2019)[7]認(rèn)為，在監(jiān)管趨嚴(yán)的背景下，應(yīng)積極推動地方政府融資平臺的撤并轉(zhuǎn)型，并提出分類轉(zhuǎn)型措施。

市政債券具有一定公益性，投資回報比公司債券更低但風(fēng)險更高，已有文獻主要研究市政債的信用風(fēng)險與發(fā)行定價的影響因素。Pedros和Roll(1998)[8]、Duffie(1998)[9]、Fisher(2010)[10]發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟環(huán)境、資金流動、債券期限、稅收政策和債券評級都對市政債定價有顯著的影響。Chen和Wang(2015)[11]認(rèn)為隱性擔(dān)保在利率決定中起間接作用。汪莉和陳詩一(2015)[12]認(rèn)為，隱性擔(dān)保對利率的決定程度依賴于發(fā)行人所在地的經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r，當(dāng)發(fā)展?fàn)顩r較差時隱性擔(dān)保基本無影響。鐘輝勇等(2016)[13]將隱性擔(dān)保定義為當(dāng)城投債面臨違約時，地方政府會動用財政收入對其進行“兜底”。羅榮華和劉勁勁(2016)[14]發(fā)現(xiàn)有無擔(dān)保對于城投債的發(fā)行利差沒有影響，表明市場認(rèn)為存在政府隱性擔(dān)保。王博森等(2016)[15]驗證政府隱性擔(dān)保的存在，測度不同評級債券定價中隱含的隱性擔(dān)保概率。劉正雄(2017)[16]通過公司債的定價研究，確認(rèn)政府隱性擔(dān)保的存在，并研究承銷商聲譽如何削弱隱性擔(dān)保。鄭潔和昝志濤(2019)[17]認(rèn)為隱性擔(dān)保相當(dāng)于政府以財政資金為平臺做信用背書，從而放大政府的隱性債務(wù)風(fēng)險。

在實現(xiàn)市場化轉(zhuǎn)型的趨勢下，城投債信用取決于地方政府融資平臺的資本運作能力和經(jīng)營效益。王作功和張文琦(2020)[18]發(fā)現(xiàn)2013-2017年我國不同區(qū)域地方政府融資平臺的社會效率產(chǎn)生分化，其中西部地區(qū)地方政府融資平臺的社會效率有所下降。評級是債券的重要增信方式之一，F(xiàn)ons和Kimball(1991)[19]研究評級高低和實際違約率的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)評級下降可能導(dǎo)致違約率顯著升高。秦德安和田靖宇(2010)[20]認(rèn)為缺乏有效的信用評級制度會放大地方融資平臺貸款的風(fēng)險。王安興等(2012)[21]研究債券發(fā)行利差與信用評級的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)信用評級與利差顯著負(fù)相關(guān)，即更高的信用評級可以使債券獲得更低的利差。

綜上，現(xiàn)有研究聚焦地方政府融資平臺或城投債問題的研究，但忽略地方政府融資平臺與城投債融資成本的關(guān)系。本文采用地方政府融資平臺發(fā)行的城投債數(shù)據(jù)，基于“城投信仰”的變化背景，探究剝離地方政府融資職能后，債券擔(dān)保、發(fā)行人所在區(qū)域、發(fā)行人主體評級、債券含權(quán)情況對城投債發(fā)行利差的影響，分析政策實施對地方政府融資平臺的影響機制，為地方政府融資平臺的市場化轉(zhuǎn)型提供借鑒。

三 變量選擇和模型設(shè)計

本文選取2006-2019年我國31個省級區(qū)域100個城市(不包括港澳臺)發(fā)行的4877只城投債，包括1796只企業(yè)債、1699只中期票據(jù)(2)中期票據(jù)(MTN)是非金融企業(yè)在銀行間市場公開發(fā)行、期限大于1年的票據(jù)，期限為3年或5年。、849只定向工具(3)定向工具(PPN)是一種非公開發(fā)行的票據(jù)。、381只公司債和152只短期融資券(4)短期融資券是非金融企業(yè)在銀行間市場公開發(fā)行的、期限在1年以內(nèi)的票據(jù)，其中發(fā)行期限不超過270天的又稱為超短期融資券(SCP)，其他的為一般短期融資券。，城投債數(shù)據(jù)均來源于wind數(shù)據(jù)庫。

被解釋變量為城投債發(fā)行利差(spread)，是城投債發(fā)行利率高出發(fā)行當(dāng)期同期限無風(fēng)險收益率的部分，無風(fēng)險收益率以國債利率代表，設(shè)為2006-2019年1-20年期國債的月度到期收益率(當(dāng)月均值)。解釋變量包括政策實施前后虛擬變量(time)、城投債擔(dān)保虛擬變量(guarantee)、發(fā)行人所在區(qū)域分組虛擬變量(district)、發(fā)行人主體評級分組虛擬變量(GradeRank)、城投債含權(quán)情況(rights)。

控制變量有：第一類是反映地方政府融資平臺自身情況的控制變量，包括發(fā)債主體發(fā)行當(dāng)期前一年總資產(chǎn)收益率(ROA)、發(fā)債主體發(fā)行當(dāng)期前一年的資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)、發(fā)債主體發(fā)行當(dāng)期前一年的總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(AssetTurnover)、發(fā)債當(dāng)期前一年的主體總資產(chǎn)(Asset)；第二類是反映城投債自身特點的控制變量，包括發(fā)行規(guī)模(scale)、債券發(fā)行期限(maturity)、債券發(fā)行主體評級(Grade)；第三類是宏觀控制變量，包括發(fā)行人所在城市前一年GDP、發(fā)行人所在城市前一年一般公共財政收入(Income)。在不同假設(shè)檢驗中，部分解釋變量作為控制變量加入。

各變量定義具體見表1。

表1 變量及其定義

本文從擔(dān)保條款、地區(qū)、主體評級、含權(quán)情況四個維度，探究剝離政府融資職能政策實施后，地方政府融資平臺的融資成本是否更加反映市場因素。

1.政策實施對有無擔(dān)保城投債融資成本的影響

擔(dān)保是債券的增信措施，地方政府融資平臺的轉(zhuǎn)型使其融資成本市場化，即其發(fā)行的城投債定價應(yīng)該更市場化。傳統(tǒng)城投債有明顯的隱性擔(dān)保屬性，隱性擔(dān)保是指投資者認(rèn)為城投債發(fā)行平臺背后的地方政府會為該次債券的兌付“兜底”的一種共識，從而導(dǎo)致投資者對沒有擔(dān)保的城投債也會具有更高的信心，削弱擔(dān)保這一增信措施的作用。如果43號文、《新預(yù)算法》等一系列政策對于地方政府融資平臺的轉(zhuǎn)型有效，能促使地方政府融資平臺的業(yè)務(wù)和融資等事項市場化進程，那么擔(dān)保作為債券增信措施就對債券發(fā)行利差造成影響。因此，提出假設(shè)1：地方政府融資平臺轉(zhuǎn)型政策實施后，有擔(dān)保城投債相較于無擔(dān)保城投債的發(fā)行利差下降。

構(gòu)建模型如下：

spreadi=α+β1timei+β2guaranteei+β3timei*guaranteei+φX+λ+εi

(1)

其中i代表城投債。被解釋變量spreadi為城投債發(fā)行利差，timei為政策實施前后的虛擬變量，2014年12月31日前發(fā)行的城投債賦值為0，2015年1月1日后發(fā)行的城投債賦值為1。guaranteei為虛擬變量，有擔(dān)保的城投債賦值為1，無擔(dān)保城投債賦值為0。交互項timei*guaranteei的系數(shù)β3是關(guān)鍵系數(shù)，反映地方政府融資平臺轉(zhuǎn)型相關(guān)政策實施對有無擔(dān)保城投債發(fā)行利差的影響差異。X是控制變量。λ代表個體固定效應(yīng)，包括城市固定效應(yīng)、行業(yè)固定效應(yīng)、年份固定效應(yīng)、債券類型固定效應(yīng)。εi為隨機誤差項。

2.政策實施對不同地區(qū)地方政府融資平臺融資成本的影響

城投債發(fā)行人所在地區(qū)的經(jīng)濟實力會直接影響債券的償付。融資平臺的轉(zhuǎn)型使地方政府融資平臺的債券到期償付更加市場化，即其償付資金來源于發(fā)行人自身業(yè)務(wù)帶來的現(xiàn)金流入，使投資者更加關(guān)注發(fā)行人本身的盈利能力。由于東部地區(qū)同中西部地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平存在一定差距，當(dāng)投資者開始關(guān)注發(fā)行人自身盈利能力及潛力時，經(jīng)濟發(fā)展程度較高區(qū)域的發(fā)行人容易獲得更優(yōu)質(zhì)的業(yè)務(wù)，從而受到投資者的偏好。因此，提出假設(shè)2：地方政府融資平臺轉(zhuǎn)型政策實施后，東部地區(qū)地方政府融資平臺相比于中西部地區(qū)地方政府融資平臺城投債的發(fā)行利差下降。

構(gòu)建模型如下：

spreadi=α+β1timei+β2districti+β3timei*districti+φXa+λ+εi

(2)

其中i代表城投債。被解釋變量spreadi為城投債發(fā)行利差。timei為政策實施前后的虛擬變量。districti為區(qū)域分組虛擬變量，研究樣本中發(fā)行人分布在31個省、市、自治區(qū)，分組時將河北省、北京市、天津市、山東省、江蘇省、上海市、浙江省、福建省、廣東省、海南省劃分為東部地區(qū)，其他省份劃分為中西部地區(qū)，中西部地區(qū)城投債賦值為1，東部地區(qū)城投債賦值為0。交互項timei*districti的系數(shù)β3是關(guān)鍵系數(shù)，反映地方政府融資平臺轉(zhuǎn)型相關(guān)政策實施對不同區(qū)域城投債發(fā)行利差的影響。Xa是控制變量，為假設(shè)1中模型的控制變量和債券的擔(dān)保情況(guarantee)。λ代表個體固定效應(yīng)。εi為隨機誤差項。

3.政策實施對不同主體評級城投債融資成本的影響

評級是債券的重要增信措施之一，如果地方政府融資平臺轉(zhuǎn)型的相關(guān)政策有效，推動地方政府融資平臺業(yè)務(wù)和融資等事項市場化進程，那么發(fā)行人主體評級作為債券增信措施就會對債券發(fā)行利差造成影響。因此，提出假設(shè)3：地方政府融資平臺轉(zhuǎn)型政策實施后，高評級地方政府融資平臺相比低評級地方政府融資平臺城投債的發(fā)行利差下降。

構(gòu)建模型如下：

spreadi=α+β1timei+β2GradeRanki+β3timei*GradeRanki+φXb+λ+εi

(3)

其中i代表城投債。被解釋變量spreadi為城投債發(fā)行利差。timei為政策實施前后的虛擬變量。GradeRanki為主體評級分組虛擬變量，平臺主體評級由高到低有AAA、AA+、AA、AA-、A+、A、A-、BBB+、BBB九個評級，將評級高于或等于AA+的平臺賦值為1，將評級低于AA+的平臺賦值為0。交互項timei*GradeRanki的系數(shù)β3是關(guān)鍵系數(shù)，反映地方政府融資平臺轉(zhuǎn)型相關(guān)政策實施對不同評級地方政府融資平臺融資成本的影響差異。Xb為控制變量。λ代表個體固定效應(yīng)。εi為隨機誤差項。

4.政策實施對含權(quán)城投債融資成本的影響

債券附帶的權(quán)利給投資者更多選擇權(quán)，若城投債附帶對投資者有利的行權(quán)條款，則可能降低城投債的融資成本。本文設(shè)置虛擬變量rights表示債券含權(quán)情況，0代表不含權(quán)債券，1代表含權(quán)債券。由于地方政府融資平臺的轉(zhuǎn)型能夠使城投債融資成本更加市場化，即城投債發(fā)行定價更加市場化，從而使投資者更加關(guān)注債券自身因素，包括債券的特殊條款。如果地方政府融資平臺轉(zhuǎn)型的政策實施有效，應(yīng)能促使地方政府融資平臺融資成本更加體現(xiàn)市場化進程，那么債券含權(quán)會對債券發(fā)行利差造成影響。因此，提出假設(shè)4：地方政府融資平臺轉(zhuǎn)型政策實施后，含權(quán)城投債相較于不含權(quán)城投債的發(fā)行利差下降。

構(gòu)建模型如下：

spreadi=α+β1timei+β2rightsi+β3timei*rightsi+φXc+λ+εi

(4)

其中i代表城投債。被解釋變量spreadi為城投債發(fā)行利差。timei為政策實施前后的虛擬變量。rightsi為虛擬變量，0代表不含權(quán)債券，1代表含權(quán)債券。交互項timei*rightsi的系數(shù)β3是關(guān)鍵系數(shù)，反映地方政府融資平臺轉(zhuǎn)型相關(guān)政策實施對含權(quán)和不含權(quán)城投債發(fā)行利差的影響差異。Xc是控制變量。λ代表個體固定效應(yīng)。εi為隨機誤差項。

四 城投債融資成本影響因素的實證檢驗

本文各變量描述性統(tǒng)計如表2所示。

表2 變量的描述性統(tǒng)計

對本文四個假設(shè)相對應(yīng)的實證模型進行檢驗，結(jié)果見表3和表4。

假設(shè)1、假設(shè)2的實證結(jié)果如表3所示。列(1)、 列(2)報告了模型(1)的回歸結(jié)果，列(3)、 列(4)報告了模型(2)的回歸結(jié)果，其中列(1)、 列(3)沒有控制年份、城市、債券類型、行業(yè)固定效應(yīng)，列(2)、 列(4)控制了年份、城市、債券類型、行業(yè)固定效應(yīng)。

表3 假設(shè)1、假設(shè)2的實證結(jié)果

從列(1)、 列(2)可以看出，剝離政府融資職能之后，有擔(dān)保的城投債相比無擔(dān)保的城投債能獲得更低的發(fā)行利差。在控制固定效應(yīng)的情況下，模型(1)交乘項time*guarantee系數(shù)為-0.2819，且在1%水平上顯著，說明相較于無擔(dān)保城投債在政策實施前后發(fā)行利差的變化量，有擔(dān)保城投債的發(fā)行利差降低了28個基點。模型(1)的結(jié)果表明，在剝離政府融資職能后，投資者相比之前更加關(guān)注地方政府融資平臺發(fā)行的城投債是否有第三方擔(dān)保，這表明城投債的隱性擔(dān)保問題有所削弱，也證明了地方政府融資平臺的融資定價相比此前更加市場化。

從列(3)、 列(4)回歸結(jié)果可以看出，剝離政府融資職能之后，中西部地區(qū)地方政府融資平臺相比東部地區(qū)地方政府融資平臺城投債承擔(dān)更高的發(fā)行利差，這一結(jié)果即使在未控制年份、城市、債券類型、行業(yè)固定效應(yīng)的情況下也顯著。而在控制固定效應(yīng)的情況下，模型(2)交乘項time*district系數(shù)為0.1668，且在1%水平上顯著，說明相較于東部地區(qū)城投債在政策實施前后發(fā)行利差的變化量，中西部地區(qū)城投債的發(fā)行利差增加了約17個基點。模型(2)的結(jié)果表明，在提出剝離政府融資職能之后，投資者相比之前更加關(guān)注地方政府融資平臺發(fā)行人的盈利能力，而地方政府融資平臺的業(yè)務(wù)盈利能力與地區(qū)經(jīng)濟水平有直接關(guān)系，因此，位于東部地區(qū)的地方政府融資平臺發(fā)行的城投債相比之前更受投資者認(rèn)同，能以更低的利差發(fā)行。

(續(xù)上表)

假設(shè)3、假設(shè)4的實證結(jié)果如表4所示。列(1)、 列(2)報告了模型(3)的回歸結(jié)果，列(3)、 列(4)報告了模型(4)的回歸結(jié)果，其中列(1)、 列(3)沒有控制年份、城市、債券類型、行業(yè)固定效應(yīng)，列(2)、 列(4)控制了年份、城市、債券類型、行業(yè)固定效應(yīng)。

表4 假設(shè)3、假設(shè)4的實證結(jié)果

從回歸結(jié)果看，剝離政府融資職能之后，主體評級較高的城投債相比于主體評級較低的城投債承擔(dān)更低的發(fā)行利差，這一結(jié)果即使在未控制年份、城市、債券類型、行業(yè)固定效應(yīng)的情況下也顯著。在控制固定效應(yīng)的情況下，模型(3)交乘項time*GradeRank系數(shù)為-0.1662，且在1%水平上顯著，說明相較于評級較低的地方政府融資平臺，評級較高地方政府融資平臺的城投債發(fā)行利差減少約17個基點。表明在提出剝離政府融資職能之后，投資者相比之前更加關(guān)注融資平臺發(fā)行人的信用水平，因此，對評級較高的融資平臺發(fā)行的城投債更加認(rèn)同，使其能以更低的利差發(fā)行城投債。

根據(jù)列(3)、 列(4)的結(jié)果，剝離政府融資職能之后，含權(quán)城投債相比不含權(quán)城投債能獲得更低的發(fā)行利差，這一結(jié)果即使在未控制年份、城市、債券類型、行業(yè)固定效應(yīng)的情況下也顯著。在控制固定效應(yīng)的情況下，模型(4)交乘項系數(shù)為-0.2253，且在1%水平上顯著，說明相較于不含權(quán)城投債，含權(quán)城投債的發(fā)行利差減少約23個基點。表明剝離政府融資職能之后，含權(quán)城投債較之前更受投資者認(rèn)同，能以更低的利差發(fā)行。

(續(xù)上表)

以上實證分析采用2015年作為政策實施前后的分組節(jié)點，為驗證是否是2014、2015年發(fā)生的其他政策導(dǎo)致各類城投債利率變化而產(chǎn)生了本文的顯著結(jié)果，本文對采用2015年作為時間節(jié)點可能產(chǎn)生的內(nèi)生性問題進行檢驗，在回歸中加入前后各兩期的時間虛擬變量與政策變量的交互項，如果政策沖擊前的交互項系數(shù)不顯著，則表明選擇2015年作為時間節(jié)點不存在內(nèi)生性問題。

檢驗結(jié)果如表5所示。Before2、Before1分別為政策沖擊前兩年(2013年)、前一年(2014年)，Current為政策沖擊當(dāng)期，After1、After2分別為政策沖擊后一年(2016年)、后兩年(2017年)。在保持原有控制變量和固定效應(yīng)的情況下，政策沖擊發(fā)生前兩期的交互項系數(shù)均不顯著，而政策沖擊發(fā)生當(dāng)期及之后兩期均顯著，這表明可以拒絕選擇2015年作為時間節(jié)點存在內(nèi)生性問題的假設(shè)。

表5 內(nèi)生性檢驗的結(jié)果

將檢驗結(jié)果用coefplot命令進行繪圖，結(jié)果顯示：交互項回歸系數(shù)在2015年前在零軸波動，在2015年后顯著偏離于零軸，表明不存在前述的內(nèi)生性問題。

為了檢驗上述結(jié)果的穩(wěn)健性，本文替換被解釋變量，采用城投債的發(fā)行利率作為被解釋變量，結(jié)果見表6。

表6 假設(shè)1、假設(shè)2的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

(續(xù)上表)

假設(shè)1、假設(shè)2的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果如表6所示。列(1)、 列(2)顯示，剝離政府融資職能之后，有擔(dān)保城投債相比于無擔(dān)保城投債能獲得更低的發(fā)行利率。在控制固定效應(yīng)的情況下，模型(1)交乘項系數(shù)顯著為負(fù)，表明在提出剝離政府融資職能之后，投資者相比之前更加關(guān)注地方政府融資平臺發(fā)行的城投債是否有第三方擔(dān)保，說明城投債的隱性擔(dān)保問題有所削弱，地方政府融資平臺的融資定價相比此前更加市場化，與表3的結(jié)果相同。

列(3)、 列(4)結(jié)果顯示，剝離政府融資職能之后，中西部地區(qū)地方政府融資平臺相比東部地區(qū)地方政府融資平臺城投債承擔(dān)更高的發(fā)行利率，這一結(jié)果在未控制年份、城市、債券類型、行業(yè)固定效應(yīng)的情況下也顯著。在控制固定效應(yīng)的情況下，模型(2)交乘項系數(shù)顯著為正，表明位于東部地區(qū)的地方政府融資平臺發(fā)行的城投債相比之前更受投資者認(rèn)同，能以更低的利率發(fā)行城投債，與表3實證結(jié)果相同。

(續(xù)上表)

假設(shè)3、假設(shè)4的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果如表7所示。列(1)、 列(2)為假設(shè)3的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果，剝離政府融資職能之后，評級較高的地方政府融資平臺相比評級較低的地方政府融資平臺城投債承擔(dān)更低的發(fā)行利率，這一實證結(jié)果即使在未控制年份、城市、債券類型、行業(yè)固定效應(yīng)的情況下也顯著。而在控制固定效應(yīng)的情況下，模型(3)交乘項系數(shù)顯著為負(fù)，表明評級較高的地方政府融資平臺發(fā)行的城投債相比之前更受投資者認(rèn)同，能以更低的利率發(fā)行城投債，與表4實證結(jié)果相符。

表7 假設(shè)3、假設(shè)4的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

從列(3)、 列(4)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，剝離政府融資職能之后，含權(quán)城投債相比不含權(quán)城投債能獲得更低的發(fā)行利率，這一結(jié)果在未控制年份、城市、債券類型、行業(yè)固定效應(yīng)的情況下同樣顯著。而在控制固定效應(yīng)的情況下，模型(4)交乘項系數(shù)顯著為負(fù)，表明在剝離政府融資職能之后，含權(quán)城投債相比之前更受投資者認(rèn)同，以更低的利率發(fā)行，與表4實證結(jié)果相符。

綜上，穩(wěn)健性檢驗結(jié)果與基礎(chǔ)實證的結(jié)果相符，證明研究結(jié)論在替換被解釋變量時依然穩(wěn)健。

五 進一步討論

為進一步探究《新預(yù)算法》、43號文、45號文等政策對于地方政府融資平臺市場化影響的異質(zhì)性，本文從發(fā)行人所在區(qū)域、主體評級差異入手，進一步探究剝離政府融資職能后，擔(dān)保條款對于不同區(qū)域、不同評級地方政府融資平臺融資成本影響的差異。

1.基于發(fā)行人所在區(qū)域

剝離政府融資職能后，投資者較之前更加關(guān)注地方政府融資平臺發(fā)行的城投債是否有第三方擔(dān)保，更加關(guān)注地方政府融資平臺的業(yè)務(wù)前景和平臺運營效率，中西部地區(qū)地方政府融資平臺相比東部地區(qū)地方政府融資平臺發(fā)行城投債時需要承擔(dān)更高的發(fā)行利差。加入城投債擔(dān)保情況，進一步探究擔(dān)保條款對于地方政府融資平臺融資成本的影響在不同地區(qū)下是否表現(xiàn)出差異性。具體地引入“區(qū)域分組(district)”的虛擬變量，0代表東部地區(qū)，1代表中西部地區(qū)，再將district與政策實施虛擬變量(time)、是否有擔(dān)保虛擬變量(guarantee)構(gòu)造三重交互項進行實證檢驗，實證模型如下：

spreadi=α+β1timei*guaranteei*districti+β2timei*guaranteei+β3guaranteei*districti+

β4timei*districti+φX+λ+εi

(5)

模型(5)的結(jié)果見表8。列(1)、 列(2)報告被解釋變量為發(fā)行利差的實證結(jié)果，列(3)、 列(4)報告被解釋變量為發(fā)行利率情況下的結(jié)果，其中列(2)、 列(4)控制了年份、城市、債券類型、行業(yè)固定效應(yīng)。在控制年份、城市、債券類型、行業(yè)固定效應(yīng)的情況下，time*guarantee交互項的系數(shù)在1%水平上顯著為負(fù)，同時三重交互項time*guarantee*district的系數(shù)在5%水平上顯著為正，這一結(jié)果在將被解釋變量從發(fā)行利差spread替換為發(fā)行利率rate的情況下依然顯著。表明剝離政府融資職能后，擔(dān)保條款對地方政府融資平臺融資成本的降低效應(yīng)在東部地區(qū)更明顯。

表8 基于發(fā)行人所在區(qū)域的實證結(jié)果

(續(xù)上表)

2.基于發(fā)行人主體評級

剝離政府融資職能之后，有擔(dān)保的城投債相比無擔(dān)保的城投債能獲得更低的發(fā)行利差。在提出剝離政府融資職能后，評級更高的地方政府融資平臺在發(fā)行城投債時相比評級低的地方政府融資平臺獲得更低的發(fā)行利差。加入發(fā)行人主體評級分組虛擬變量(GradeRank)，將主體評級高于或等于AA+的平臺賦值為1，將主體評級低于AA+的平臺賦值為0，探究在剝離政府融資職能后，擔(dān)保條款對地方政府融資平臺融資成本的影響是否在不同評級水平具有差異性。在此基礎(chǔ)上，將GradeRank與政策實施虛擬變量(time)、是否有擔(dān)保虛擬變量(guarantee)構(gòu)造三重交互項進行實證檢驗，模型如下：

spreadi=α+β1timei*guaranteei*GradeRanki+β2timei*guaranteei+β3guaranteei*GradeRanki+

β4timei*GradeRanki+φX+λ+εi

(6)

模型(6)的結(jié)果見表9，在控制年份、城市、債券類型、行業(yè)固定效應(yīng)的情況下，time*guarantee交互項的系數(shù)在1%水平上顯著為負(fù)，同時三重交互項time*guarantee*GradeRank系數(shù)在1%水平上顯著為正，這一結(jié)果在將被解釋變量從發(fā)行利差spread替換為發(fā)行利率rate的情況下依然顯著，表明在剝離政府融資職能下，擔(dān)保條款對低評級地方政府融資平臺融資成本的降低效應(yīng)優(yōu)于高評級地方政府融資平臺。

表9 基于發(fā)行人主體評級的實證結(jié)果

(續(xù)上表)

(續(xù)上表)

綜上，剝離政府融資職能后，擔(dān)保條款對融資平臺融資成本的降低作用在地區(qū)維度和主體評級維度均存在差異。從區(qū)域?qū)用?，與中西部地區(qū)相比，擔(dān)保條款對融資平臺融資成本的降低作用在東部地區(qū)更大；從平臺主體評級層面，擔(dān)保條款對評級較低平臺融資成本的降低作用更大。

六 結(jié)論與啟示

本文通過對2006-2019年我國地方政府融資平臺發(fā)行的4877只城投債數(shù)據(jù)進行實證，探討在剝離政府融資職能過程中，地方政府融資平臺融資成本的變化情況，得到如下結(jié)論：(1)擔(dān)保條款較之前降低地方政府融資平臺的融資成本。投資者更加關(guān)注城投債是否具有第三方擔(dān)保，表明“城投信仰”有所減弱，地方政府融資平臺的融資定價更加市場化。(2)中西部地區(qū)地方政府融資平臺較東部地區(qū)地方政府融資平臺承擔(dān)更高的融資成本。投資者更加關(guān)注融資平臺本身的資信和效益，證據(jù)表明東部地區(qū)融資平臺的經(jīng)營效率更強，其發(fā)行的城投債相比之前更受投資者認(rèn)同，能以更低的利差發(fā)行。(3)高主體評級較之前降低地方政府融資平臺的融資成本。投資者相比之前更加關(guān)注發(fā)行人的信用水平，對于評級較高的融資平臺發(fā)行的城投債更加認(rèn)同，使其能以更低的利差發(fā)行城投債。(4)債券含權(quán)較之前降低地方政府融資平臺的融資成本。在提出剝離政府融資職能下，投資者更加關(guān)注城投債的自身要素，含權(quán)城投債(有利于投資者的期權(quán)，如回售權(quán))更受投資者認(rèn)同，能以更低的利差發(fā)行。

鑒于研究結(jié)論，本文得到以下啟示：(1)地方政府融資平臺的市場化轉(zhuǎn)型是必然趨勢。由于地方政府融資平臺都是由地方政府出資設(shè)立，平臺的管理、資產(chǎn)運營、人員流轉(zhuǎn)與政府關(guān)系密切，短期內(nèi)將政府融資職能完全剝離并不現(xiàn)實。事實上，地方政府為了維持已有債務(wù)的償還和新開工項目的融資，只能以其他方式利用地方政府融資平臺變相地進行融資。因此，應(yīng)嚴(yán)厲監(jiān)管并努力推進地方政府融資平臺實現(xiàn)市場化轉(zhuǎn)型。(2)建立完善的債券評級體系，有助于地方政府融資平臺的市場化轉(zhuǎn)型。在消除“城投信仰”對于債券市場的影響，打破城投債“剛性兌付”思想后，債券評級成為融資成本的重要影響因素，獨立、準(zhǔn)確的債券評級成為投資者的重要參考，也是城投債市場化的重要第三方保障，促進地方政府融資平臺的融資定價逐步實現(xiàn)市場化。