文／李紹榮 劉星洋

1994年分稅制改革使得地方政府財權(quán)上移，事權(quán)并未相應(yīng)調(diào)整。當(dāng)時的預(yù)算法也限制了地方政府的融資渠道。同時，地方經(jīng)濟發(fā)展主要靠以政府為主導(dǎo)的投資驅(qū)動。因此，地方政府面臨較大的經(jīng)濟發(fā)展和融資壓力，城投融資平臺，即城投公司應(yīng)運而生，并在2008年的四萬億財政刺激下迅速發(fā)展。在近五年日益趨緊的監(jiān)管背景下，城投債余額增速盡管有所下滑，但依然較高。2018—2022年，全國城投債余額年化復(fù)合增速為19.9%，其中2020年增速達到峰值32.9%。截至2023年8月，城投公司在公開市場發(fā)行的城投債規(guī)模已達到13.5萬億，占我國信用債市場近三分之一。另一方面，2020年以來，我國經(jīng)濟受到多重因素沖擊，土地出讓收入大幅下滑，城投債信用風(fēng)險明顯加大。在此背景下，地方債務(wù)風(fēng)險防范化解問題引起了黨中央的高度關(guān)注和重視。2023年7月24日的二十屆中央政治局會議明確指出，“要有效防范化解地方債務(wù)風(fēng)險，制定實施一攬子化債方案”。[1]有鑒于此，本文基于優(yōu)化后的KMV模型研究城投債信用風(fēng)險的壓力測試，以期為防范化解城投債提供理論參考。

一 文獻綜述

國外方面，與國內(nèi)城投債概念相似的是市政債券。有以下幾點因素影響著市政債的信用風(fēng)險：首先是資源稟賦。Loviscek和Crowley通過對美國49個州的135個縣的數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)?shù)鼐哂形Φ牡胤绞袌?、人口增長和豐富的能源資源都有助于提升市政債券的信用評級。[2]其次是政府的社會治理能力?；谀戏恰⒉ㄌm、印度尼西亞、菲律賓和墨西哥等五個國家的數(shù)據(jù)，Martell和Guess認為，國家的經(jīng)濟狀況、地方政府借貸的法律框架以及管理債務(wù)的能力等因素可影響市政債券的信譽度、市場需求和投資人信心。[3]最后是政府的腐敗問題，Butler等認為，地方政府的腐敗與市政債券的違約風(fēng)險呈正相關(guān)，潛在的政治捐款和較高的承銷費用等中間成本使得相應(yīng)的市政債券利率較高，違約風(fēng)險也相應(yīng)增加。[4]有以下幾點可有效管理市政債的信用風(fēng)險：第一，需綜合考慮各種因素的影響及其變化。Balaguer-Coll等指出，地方政府債務(wù)的管理需要全面考慮不同的經(jīng)濟增長模式、財政體制、人口等因素甚至這些因素的相互作用。[5]第二，提升財政透明度，降低融資成本。Alfaro和Kanczuk指出，應(yīng)提高地方政府的財政透明度，盡力消除地方政府和投資者之間的信息不對稱，以降低融資利率。[6]第三，尋找外部信用中介的幫助。Yang和Winecoff發(fā)現(xiàn)，信用中介可減輕市場的信息不對稱，尤其是有助于緩解低等級的市政債券發(fā)行利率上升的壓力。[7]

如何度量城投債的信用風(fēng)險是城投債信用研究的關(guān)鍵。目前，國內(nèi)學(xué)者和金融投資機構(gòu)主要采用構(gòu)建指標(biāo)體系評價法和構(gòu)建結(jié)構(gòu)化模型分析法來評估城投債的風(fēng)險。構(gòu)建指標(biāo)體系評價法是通過各類債能力指標(biāo)構(gòu)建地方政府債務(wù)風(fēng)險評價體系，從而評估城投債的違約風(fēng)險。這種方法能夠相對直觀地反映當(dāng)前的信用風(fēng)險狀況，在金融機構(gòu)中得到廣泛應(yīng)用，但無法準(zhǔn)確回答違約的概率有多大。構(gòu)建結(jié)構(gòu)化模型分析法包括但不限于KMV模型、多因子模型和Credit Metrics模型等。李鳳羽等認為，地方政府腐敗能導(dǎo)致城投債信用利差上升，是城投債信用風(fēng)險累積的重要原因。[8]許文彬和張佳韜提出了一個基于多因素Logistic回歸的信用評分卡模型，通過眾多樣本確定了地方GDP、地方固定資產(chǎn)投資完成額、現(xiàn)金主營業(yè)務(wù)收入比率等指標(biāo)納入最終模型。[9]李昊驊等使用NARMA模型對一體化程度最高的長三角城市群進行空間溢出效應(yīng)實證檢驗，發(fā)現(xiàn)其他城市尤其是中心城市的人均GDP增長會加劇城市群內(nèi)部的博弈競爭，存在一定負外部性，會導(dǎo)致周邊城市的城投債規(guī)模上升。[10]

國內(nèi)也有不少基于KMV模型展開信用風(fēng)險測量研究的文獻。范德勝等使用KMV模型對我國2020—2023年城投債違約概率進行了估算，認為福建和江蘇的違約概率偏高，但我國省一級出現(xiàn)城投債違約的概率相對較小，更多關(guān)注點在于部分城市在未來幾年可能持續(xù)面臨著較大的城投債償付壓力。[11]目前，國內(nèi)大多數(shù)基于KMV模型的研究中對城投債違約風(fēng)險的測算結(jié)果與資本市場中信用利差反映的預(yù)期有較大的差異，本文擬解決KMV模型測算城投債違約概率中一些脫離現(xiàn)實的問題，并為我國管理城投債信用風(fēng)險提供一定的政策思路。

二 KMV模型的優(yōu)化設(shè)計

KMV模型是基于期權(quán)定價的Merton模型，其理論認為：債務(wù)到期時，如公司資產(chǎn)的市值高于公司的債務(wù)值，則公司的股權(quán)價值大于零，其股權(quán)價值為公司資產(chǎn)市值與公司債務(wù)之間的差額；如公司資產(chǎn)的市值低于公司債務(wù)值，則公司股權(quán)沒有價值，公司股東，即債務(wù)人可能會放棄公司，發(fā)生違約。城投債除借新還舊外，最終償還來源為政府財政收入。如果將政府財政收入和城投債分別比為上市公司的資產(chǎn)價值和負債，我們可利用KMV模型對城投債進行違約風(fēng)險研究。

假定地方政府財政收入為At，At=f(zt)，zt是一個具有一定概率分布的變量，代表著經(jīng)濟活動中的波動因素，zt和f(g)函數(shù)共同決定t時刻地方政府的財政收入At，假定zt服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，即zt:N(0,1)。At滿足馬爾可夫隨機過程，假定其概率分布服從幾何布朗運動：

其中μ為地方財政收入的增長率，σ為地方財政收入的波動率，dzt為維納過程的增量，也就是標(biāo)準(zhǔn)幾何布朗運動的增量。并令在t=0，A0=A，所以在后續(xù)的t＞0時：

在t時刻，城投債的到期規(guī)模為Bt，之前國內(nèi)的學(xué)術(shù)研究認為，如果At＞Bt，城投債有地方財政收入的支持，不會違約；如果At＜Bt，地方財政收入無法償付到期的城投債務(wù)，則會出現(xiàn)違約，違約的概率為：

結(jié)合實際情況，上述的推導(dǎo)存在兩處與現(xiàn)實差異較大的假設(shè)，存在進一步優(yōu)化的空間。

優(yōu)化空間一：之前多數(shù)研究都是以一般預(yù)算財政收入作為地方政府償還城投債的最終收入來源，但可供償還城投債的財政收入應(yīng)包括一般預(yù)算財政收入的一部分，①kAt（k＜1)和土地出讓收入的政府基金凈收入Lt。

優(yōu)化空間二：之前多數(shù)研究都假定了城投債到期是完全償還而當(dāng)期不再有融資行為，現(xiàn)實中在t時刻，城投債的到期規(guī)模為Bt沒有必要全部償還，可以通過債券市場續(xù)發(fā)Dt規(guī)模的城投債。

如果Dt＞Bt，則不會出現(xiàn)城投債違約（這里的理論分析我們忽略了需要償付的利息）；如果Dt＜Bt，但kAt+Lt＞Bt-Dt，即地方財政收入用于償還城投債務(wù)的部分可補足這部分債務(wù)融資的缺口，也不會出現(xiàn)城投債的違約；如果Dt＜Bt，且kAt+Lt＜Bt-Dt，即地方財政收入用于償還城投債務(wù)的部分無法補足這部分債務(wù)融資的缺口，則會出現(xiàn)城投債的違約。因此我們主要研究在Dt＜Bt且kAt+Lt＜Bt-Dt情形下，城投債違約的概率。假定城投債務(wù)融資缺口的dt=Bt-Dt，違約的概率為：

已知zt:N(0,1)，違約概率估算為，結(jié)合式（2），可得：

這里需要注意的是At＞0，在Dt＞Lt時，代入，可得到此時的違約概率為：

由優(yōu)化后的KMV模型可見：一是隨著地方財政一般預(yù)算收入增長率μ的上升，城投債違約的概率會下降。二是隨著地方財政一般預(yù)算收入波動率σ的上升，城投債違約的概率會上升，經(jīng)濟增長波動性較高的省份，更可能對外輸出信用風(fēng)險。[12]三是隨著城投債務(wù)融資缺口dt擴大，城投債違約的概率會上升。四是隨著地方政府的支付意愿k下降，城投債違約的概率會上升。五是隨著由土地出讓帶來的政府基金凈收入Lt減小，城投債違約的概率會上升。這幾點均符合經(jīng)濟學(xué)常識。

三 基于優(yōu)化后KMV模型的城投債違約風(fēng)險壓力測試

因我國行政體制中的地方政府有省、市、區(qū)縣的層級劃分，所以評估城投債違約風(fēng)險分別對應(yīng)省級層面、市級層面、區(qū)縣級層面，也有城投公司個體的信用風(fēng)險評估。本文主要從省級層面評估各省份的城投債違約風(fēng)險，通過式（9）中的違約概率對城投債違約風(fēng)險進行壓力測試。城投債再融資缺口dt、土地出讓收入的政府基金凈收入Lt和地方政府一般財政收入的支付意愿k采用情景假設(shè)引入壓力測試。多情景組合能更直觀觀測出城投債違約概率的變化，也可為地方政府管理城投債信用風(fēng)險提供一定思路。

（一）估算未來三年的財政一般預(yù)算收入

目前，預(yù)測財政一般預(yù)算收入的有方法多種。一種方法是根據(jù)未來GDP增長的目標(biāo)，依據(jù)過去GDP增長與財政一般預(yù)算收入增長的關(guān)系估算未來的財政一般預(yù)算收入。該方法的優(yōu)點在于依據(jù)了財政稅收和經(jīng)濟基本面的關(guān)系，缺點是忽略了財政政策的影響，財政部官網(wǎng)也刊文說明“由于經(jīng)濟增幅下滑、大規(guī)模結(jié)構(gòu)性減稅等因素影響，和前些年相比，財政收入與GDP的彈性關(guān)系已發(fā)生急劇變化”。另一種方法是根據(jù)過去的財政一般預(yù)算收入線性擬合未來1～2年的財政一般預(yù)算收入。該方法的優(yōu)點是方法簡單明了，缺點是忽略了時間序列是否平穩(wěn)。還有一種方法是根據(jù)財政一般預(yù)算收入的差分時間序列去預(yù)測未來。該方法的優(yōu)點是具有科學(xué)性。從各地的財政數(shù)據(jù)來看，其二階差分，即財政收入增長率的變化值是序列平穩(wěn)的，可通過向量自回歸預(yù)測全國各省未來三年的財政一般預(yù)算收入增長率的變化，再預(yù)測各省未來的財政一般預(yù)算收入；缺點是預(yù)測也存在一定局限性，即便資源稟賦相近的省份其預(yù)測增速也可能存在較大預(yù)測差異，而且還忽略了財政政策和經(jīng)濟基本面的變化帶來的影響。鑒于本文的出發(fā)點是通過模型進行壓力測試，并不在于預(yù)測全國各省未來三年的財政一般預(yù)算收入，因此可考慮未來三年各省財政一般預(yù)算收入負增長或零增長，并由此計算對應(yīng)的μ和σ2。

2023年前8個月，全國累計一般公共預(yù)算收入151796億元，同比增長10%。同比增速較高的原因主要是去年4月份開始實施的大規(guī)模增值稅留抵退稅政策拉低了去年基數(shù)。2023年我國經(jīng)濟發(fā)展呈現(xiàn)弱復(fù)蘇態(tài)勢，4月、7月的二十屆中央政治局會議認為我國依然面臨內(nèi)需不足。房地產(chǎn)投資增速依然處于低位，且失業(yè)率相對較高，稅基會受到一定影響，財政部門擬通過降費減稅為經(jīng)濟復(fù)蘇提供保障。因此，可從壓力測試的角度假設(shè)，我國未來三年各省財政一般預(yù)算收入增速為-10%、-5%和5%②，地方政府財政一般預(yù)算收入的支付意愿的調(diào)整范圍為2%～20%。

（二）城投債再融資缺口

城投債再融資缺口dt的計算需結(jié)合未來幾年全國31個省份的城投債到期及可行權(quán)回售的量（表1）和城投債再融資缺口比例。假設(shè)城投債再融資缺口的變化范圍為0～20%。③

（三）地方政府土地出讓凈收入

政府性基金凈收入Lt需要考慮政府土地出讓收入和凈利率。政府性基金收入主要為土地出讓收入，受到影響的因素較多。通過經(jīng)濟數(shù)據(jù)對比，地方政府性基金收入中的國有土地使用權(quán)出讓收入的累計同比與商品房銷售面積同比高度相關(guān)。受制于民營房企的債務(wù)不斷違約，“保交樓”進度不及預(yù)期，居民的收入預(yù)期未明顯改善。截至2023年8月，全國商品房銷售面積同比下降7.1%，低迷的銷售數(shù)據(jù)也影響了地方政府的土地出讓收入。同期，國有土地使用權(quán)的出讓收入27096億元，同比下降19.6%?？紤]到當(dāng)前的商品房銷售的年化面積已低于我國剛需、改善型需求支撐估算的12億平方米/年，在利好房地產(chǎn)的相關(guān)政策陸續(xù)出臺下，預(yù)計未來幾年，商品房銷售將回暖，也將帶動地方政府的土地出讓收入的企穩(wěn)、增長?；鶞?zhǔn)情形下，設(shè)定土地出讓收入2023年同比增長-20%，2024年同比增長10%，2025年同比增長5%。④此外財政部數(shù)據(jù)顯示，扣除成本后的土地出讓凈收益占出讓收入的比重在20%到40%之間，因此假定土地出讓凈利率為30%。

（四）壓力測試結(jié)果及分析

針對式（9）中的城投債到期再融資的缺口為0時，全國31個省份的2023—2025年的城投債違約概率均為0。接下來，我們針對再融資缺口大于0時，通過調(diào)整再融資缺口、地方財政的支付意愿和土地出讓收入進行壓力測試。

1．調(diào)整再融資缺口。設(shè)定財政一般預(yù)算收入中可用于支付城投債到期的支付意愿k=2%，全國各省份土地出讓凈收入2023年同比增長-20%，2024年同比增長10%，2025年同比增長5%，僅通過變動城投債到期再融資缺口比例（2%～20%）進行壓力測試，城投債出現(xiàn)違約概率由大到小的順序為：天津、云南、重慶、吉林、黑龍江、廣西、甘肅、新疆和寧夏。⑤調(diào)整再融資缺口對某些省份的違約概率有明顯沖擊的原因主要在于其城投債規(guī)模過大，且短期再融資的壓力較大。以天津為例，天津2023年到期和行權(quán)的債券規(guī)模達到2542億元，占比69.3%。天津城投公司中，大多數(shù)的隱含評級偏低，估值高于6%（截至2023年7月底）的債券規(guī)模處于全國前列，債券短期滾續(xù)壓力大。當(dāng)然這并不是天津的城投公司一開始就選擇發(fā)行短期限的城投債所致，而是天津市近年經(jīng)濟增長乏力，廣大投資者對天津市城投公司及地方財政中長期的償債能力擔(dān)憂而形成的共同結(jié)果。

2．調(diào)整地方財政的支付意愿。設(shè)定城投債到期再融資缺口比例為10%，全國各省份土地出讓凈收入2023年同比增長-20%，2024年同比增長10%，2025年同比增長5%，僅通過變動財政一般預(yù)算收入中可用于支付城投債到期的支付意愿（2%～20%）進行壓力測試，城投債出現(xiàn)違約概率由大到小的順序為：天津、云南、重慶。其他省份的城投債違約概率在設(shè)定的情景下對支付意愿的變動相對不敏感，這應(yīng)該是天津、云南、重慶三省份的到期城投債務(wù)相對于財政一般預(yù)算收入偏高所致。以云南省為例，單論城投債存量規(guī)模，江蘇、浙江省排名靠前，但這兩省的經(jīng)濟較為發(fā)達，財政一般預(yù)算收入可有效應(yīng)對城投債的償還壓力，而云南省經(jīng)濟財政實力較弱，債務(wù)負擔(dān)偏重。2022年云南省GDP為28954億元，排全國第18位；財政自給率29.10%，排名第23位；云南省的“城投有息債務(wù)/一般公共預(yù)算收入”排名高至全國第五位。

3．調(diào)整土地出讓收入。城投債募集主要用途就是包括土地一級開發(fā)等城市基礎(chǔ)建設(shè)，因此土地出讓凈收入理應(yīng)作為償還到期城投債的第一收入來源。近一兩年，房地產(chǎn)銷量下滑導(dǎo)致了地方政府的土地出讓收入下降，金融市場也擔(dān)心由此影響城投公司的償還能力。在此，我們設(shè)定城投債到期再融資缺口比例為10%，財政一般預(yù)算收入中可用于支付城投債到期的支付意愿k=2%。我們情景假設(shè)2023—2025年土地出讓收入的同比增速由最樂觀的-10%、10%、10%逐步變差至最悲觀的-25%、-10%、5%，城投債出現(xiàn)違約概率由大到小的順序為：天津、云南、重慶。在2022年低基數(shù)的大背景下，土地出讓收入的持續(xù)低迷將增加天津、云南和重慶的城投債違約概率。除去城投債務(wù)負擔(dān)較重的原因外，進一步分析還是這幾個省份的城市人口增長不及預(yù)期。天津市常住人口峰值為2016年的1443萬人，近些年呈現(xiàn)陸續(xù)的小幅流出。2022年末常住人口1363萬人，同比小幅減少0.73%。這也導(dǎo)致了天津市的房地產(chǎn)投資增速大幅下挫。2023年上半年，天津市僅完成房地產(chǎn)投資637.31億元，同比下滑46.7%。而云南、重慶雖然未出現(xiàn)明顯的常住人口下滑，其城鎮(zhèn)化率也有一定提升，但城市投資建設(shè)增長的速率也遠超其城市人口的增長率，從而導(dǎo)致了云南省、重慶市對土地財政收入的更強依賴性。

總的來說，優(yōu)化后的KMV模型可有效估算各省份未來3年的城投債的違約風(fēng)險，與債券市場的信用利差反映出的信用風(fēng)險一致。優(yōu)化后的KMV模型對各省份城投債信用風(fēng)險的壓力測試中可調(diào)參數(shù)多，組合情景豐富，能找出某省份違約概率對何種因素更加敏感。例如，天津市的城投債違約概率對城投債再融資缺口這一因素最敏感，因此當(dāng)下天津市城投債到期的足額續(xù)發(fā)是確保其城投債不發(fā)生違約的關(guān)鍵。云南省城投債違約概率急劇上升對應(yīng)的則是再融資缺口為5%～10%的區(qū)間和2023年土地出讓收入同比增速-10%～-5%區(qū)間。重慶市城投債違約概率急劇上升對應(yīng)的則是再融資缺口為5%-10%的區(qū)間和2023年土地出讓收入同比增速-20%～-25%區(qū)間。

（五）進一步討論

利用優(yōu)化后的KMV模型對城投債進行信用風(fēng)險壓力測試與現(xiàn)實依然存在一些距離。一是現(xiàn)實中，某些省份的財政一般預(yù)算收入中實際可供支出城投債再融資缺口的比例很低，甚至為0。二是信用違約風(fēng)險是尾部風(fēng)險，違約事件大概率發(fā)生在一省份信用資質(zhì)最薄弱的一個區(qū)域，相關(guān)償付資源在各級政府之間協(xié)調(diào)、調(diào)撥也不一定都是及時、無障礙的。三是優(yōu)化后的KMV模型依然無法全面反映地方政府應(yīng)對城投違約風(fēng)險的手段，例如國有資產(chǎn)抵押再融資、出讓，由更高層級財政機關(guān)向金融機構(gòu)借款再轉(zhuǎn)移等。以上討論的細節(jié)也為后續(xù)進一步精確測算城投債違約風(fēng)險指明了方向。

城投債僅是城投公司負債的一部分，從城投公司的所有負債分析來看，地方政府的隱性債務(wù)負擔(dān)會進一步加大。截至2022年末，全國3223家發(fā)債城投資產(chǎn)總額高達117.4萬億元，負債總額70.7萬億元，資產(chǎn)負債率為60.2%，有息負債已經(jīng)高達45.7萬億元，近10年年均復(fù)合增速高達19.1%，遠超同期全國名義GDP增速。2022年我國廣義地方政府債務(wù)率已經(jīng)高達440%。整體債務(wù)指標(biāo)的高企也會加大城投債的違約風(fēng)險。

雖然并無公開市場的城投債違約，但城投公司自2018年起非標(biāo)違約不斷，特別是貴州等財政實力較差、債務(wù)率較高的中西部落后地區(qū)非標(biāo)違約尤其嚴(yán)重。這與城投債券的剛兌形成了鮮明的對比，這也顯示出地方政府在對待“債券”與“非標(biāo)”時的雙重標(biāo)準(zhǔn)。前面的模型測算僅針對公開發(fā)行的城投債，貴州等部分區(qū)域因公開發(fā)行的城投債到期壓力較小而顯得城投債信用風(fēng)險不突出。實際上，2023年我國地方債務(wù)領(lǐng)域非標(biāo)風(fēng)險有所增長。2023年二季度非標(biāo)違約風(fēng)險事件為30次，并創(chuàng)下單季度歷史新高，結(jié)構(gòu)上看，除去傳統(tǒng)非標(biāo)風(fēng)險較多的貴州省以外，山東成為新的非標(biāo)違約新增大省份，備受市場關(guān)注。此外，2023年上半年，我國出現(xiàn)142次城投公司的商票逾期，其中貴州（44次）、山東（25次）、云南（19次）、廣西（12次）是我國商票逾期最嚴(yán)重的省份，且貴州等省份的城投債擔(dān)保網(wǎng)絡(luò)規(guī)模大且擔(dān)保關(guān)系復(fù)雜，其違約風(fēng)險的潛在傳染路徑具有明顯的“區(qū)域抱團”特征，易引起區(qū)域風(fēng)險集聚。[13]非標(biāo)債務(wù)以及商票的違約率上升終將提升公開市場的城投債違約概率。

（六）整體看，我國城投債的信用風(fēng)險可控

城投債的再融資缺口受政策的影響較大，財政一般預(yù)算收入的支付意愿則更多為地方政府所控制，從變數(shù)最大的土地出讓收入的最差情景假設(shè)來看，雖然土地出讓收入大幅下滑使得天津市、云南省和重慶市面臨違約風(fēng)險較為突出，但城投債違約風(fēng)險并未在全國形成大面積擴散；從地方財政所擁有的國有資產(chǎn)來看，2021年，地方國有企業(yè)的資本權(quán)益為66.2萬億元，明顯大于城投債存量規(guī)模的13.5萬億元；從中央、地方政府可采用的財政手段來看，截至2022年底，我國有中央國債25.9萬億元，地方政府債券35.1萬億元，參照國際清算銀行以及IMF等國際金融機構(gòu)的標(biāo)準(zhǔn)，我國顯性的政府債務(wù)率處于新興市場國家平均水平和發(fā)達國家平均水平之間，完全有空間和能力應(yīng)對13.5萬億城投債的信用風(fēng)險。因此，我國城投債的總體信用風(fēng)險可控。

四 城投債違約風(fēng)險傳導(dǎo)路徑分析

目前市場上并無城投債公開違約的記錄，近幾年債券市場的信用事件沖擊可供參考：一是2019年5月包商銀行被中國人民銀行、銀保監(jiān)會聯(lián)合接管。包商事件導(dǎo)致市場機構(gòu)排查相關(guān)風(fēng)險，對持倉包商存單，以及持倉包商類似銀行存單的基金贖回，引發(fā)基金為應(yīng)對贖回拋售流動性高的利率債、同業(yè)存單和高流動性的信用債資產(chǎn)，一度引發(fā)市場流動性衰竭。二是2020年11月，河南省屬國企永城煤電控股集團有限公司（以下簡稱永煤）的債券“20永煤SCP003”到期未能兌付，發(fā)生實質(zhì)性違約。市場普遍認為永煤具備債務(wù)償還能力，突然宣布不能兌付10億元債券，超出了市場預(yù)期，對市場的沖擊較大，導(dǎo)致其他省份的多家國有能源煤炭企業(yè)和城投公司債券的再融資難度大幅提升。在此過程中，央行也被迫向市場注入額外的流動性安撫市場，中央也提出嚴(yán)厲處罰各種“逃廢債”行為，強調(diào)要牢牢守住不發(fā)生系統(tǒng)性風(fēng)險的底線。永煤事件導(dǎo)致市場的信用風(fēng)險偏好迅速下降，地方政府的惡意逃廢債直接動搖了信用分析的根基，河南省包括城投公司在內(nèi)的國有企業(yè)后續(xù)發(fā)債成本都有明顯提升。三是參考歐債危機，首先是市場信心下降，債券市場收益率上升，這種風(fēng)險傳導(dǎo)至股票市場、外匯市場、商品市場等其他市場；其次是銀行風(fēng)險加劇，造成信貸緊縮，南歐國家也為此出臺財政緊縮計劃，使得經(jīng)濟陷入衰退—收縮信用—衰退的惡性循環(huán)；最后是政局不穩(wěn)定，隨著歐債危機的不斷升級，不少大城市爆發(fā)激烈的游行示威活動，社會矛盾日益惡化，希臘、西班牙和意大利等國政府甚至發(fā)生了更迭，社會不穩(wěn)定風(fēng)險大增。

以上事件說明，如果信用違約事件不是發(fā)生在處于信用資質(zhì)尾部的機構(gòu)，對市場的沖擊將會遠大于事件本身。城投債在我國信用債等級中處于較高的信用等級，在金融機構(gòu)資產(chǎn)中占比很高，因此城投債具備較強的系統(tǒng)重要性。在新冠疫情的沖擊下，地方政府隱性債務(wù)的信用風(fēng)險對金融系統(tǒng)的整體沖擊力度高于前期數(shù)次重大突發(fā)事件。[14]城投債違約無疑會導(dǎo)致金融市場進一步承壓，引起銀行不良率上升，侵蝕銀行資本金，從而形成負面反饋。在我國現(xiàn)行經(jīng)濟、金融體制下，城投債務(wù)風(fēng)險還會通過多種路徑傳染擴散，其風(fēng)險既會在城投公司—地方政府—中央政府之間縱向傳染，也會通過城投公司—金融機構(gòu)—金融市場進行橫向傳遞。

五 政策建議

城投債余額持續(xù)增長，帶來了較大的償付壓力和系統(tǒng)性金融風(fēng)險隱患。本文結(jié)合我國實際國情，將地方財政的一般預(yù)算收入支付意愿、土地出讓凈收入以及城投債到期的凈融資缺口納入KMV模型中，并通過情景假設(shè)，對全國31個省份的2023—2025年城投債違約風(fēng)險進行了壓力測試。結(jié)果顯示，天津、云南、重慶等省份的城投債違約風(fēng)險相對較大。但整體看，我國有能力、有空間應(yīng)對土地出讓收入下滑帶來的城投債務(wù)風(fēng)險挑戰(zhàn)。

結(jié)合之前的分析，為有效防范化解城投信用風(fēng)險，本文提出以下政策建議：

第一，繼續(xù)堅持化債思路，加強債務(wù)管理，提前制定好應(yīng)對違約風(fēng)險的方案。地方政府須建立健全系統(tǒng)解決和防范化解政府債務(wù)風(fēng)險體制機制，優(yōu)化政府債務(wù)期限結(jié)構(gòu)，降低利息負擔(dān)，積極化解存量?？茖W(xué)、合理地設(shè)立財政紀(jì)律，禁止變相違規(guī)舉債，追責(zé)終生，防范國有企事業(yè)單位平臺化。同時也做到賞罰分明，對于化債有功的地區(qū)給予財政、晉升方面的獎勵。此外，由于全國各省的城投債信用風(fēng)險暴露水平不一，針對債務(wù)負擔(dān)較重的省份，在地方政府上報應(yīng)對方案的基礎(chǔ)上，中央可專門制定化解存量債務(wù)的方案。在滿足一定條件前提下，及時協(xié)調(diào)政策性金融工具等中央層面的資源介入，同時采取穩(wěn)定銀行間流動性、疏導(dǎo)貨幣向信用傳導(dǎo)，防止信用風(fēng)險蔓延。

第二，分別從地方政府層面、中央層面設(shè)立應(yīng)對違約風(fēng)險的金融工具。具有一定財政實力或金融資源優(yōu)勢的地方政府，可設(shè)立一定規(guī)模的政府基金。若區(qū)域內(nèi)違約風(fēng)險最大的城投公司出現(xiàn)償付困難或再融資困難，該基金可進行承接，或自身作為劣后方協(xié)調(diào)其他資金參與認購城投債。此外，地方政府爭取國有金融資源支持也是化解區(qū)域風(fēng)險的重要途徑，部分區(qū)域可從省級層面與各大央企集團、金融機構(gòu)簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議。若省級地方財政資源較為緊張，可通過中央層面設(shè)立的金融工具來應(yīng)對城投債的違約風(fēng)險。中央政府作為最后的“兜底人”出現(xiàn)，可增強市場的信心。具體而言，央行創(chuàng)設(shè)SPV，提供一定的再貸款專用額度，為地方城投公司提供流動性支持，拉長債務(wù)期限和降低利息，從而降低地方政府償債壓力。同時，也要避免地方政府的躺平思想、道德風(fēng)險。

第三，確保城投公司再融資渠道通暢，避免政府土地出讓收入大幅下滑。前文的模型壓力測算顯示短期的再融資缺口擴大會明顯提升違約風(fēng)險。因此，約束城投債發(fā)行的相關(guān)政策應(yīng)避免過激、過頻，避免城投債融資缺口短時間擴大。此外，考慮到人民對美好生活的追求以及我國城鎮(zhèn)化還有一定的空間，土地出讓收入存在一定的潛在增速，要避免地方政府土地出讓收入過快下降，從而影響城投債債務(wù)償還的收入來源。同時，中央和地方政府可制定因地制宜的組合政策。針對天津?qū)Τ峭秱偃谫Y缺口這一因素最敏感，可適度提高天津市的特殊再融資債券發(fā)行額度；針對天津、云南土地出讓收入面臨的壓力，可差異化下調(diào)居民首套、二套房的房貸利率，在具有人口吸引力的地區(qū)進一步放松限購。

第四，推進城投公司轉(zhuǎn)型，豐富償債手段、提升財政透明度。雖然城投進行完全市場化轉(zhuǎn)型需要滿足一定的稟賦條件，須擁有大量的經(jīng)營性業(yè)務(wù)可做，目前只有較為發(fā)達地區(qū)的城投公司具備市場化經(jīng)營的條件。但積極推進這部分城投公司轉(zhuǎn)型，依然可有效降低我國地方政府的隱性債務(wù)。如讓部分具有穩(wěn)定現(xiàn)金流、穩(wěn)定盈利、可實現(xiàn)穩(wěn)定分紅的公司在股票市場完成上市，地方政府可通過這類公司的IPO獲得可觀的償債資金，也可有效降低債務(wù)負擔(dān)，這也是股權(quán)財政的發(fā)展思路。對于市場化有一定難度的城投公司，可以退而求其次，轉(zhuǎn)型后不再承擔(dān)融資職能，地方政府可以通過發(fā)行地方政府債券的形式融資，并將舉借的資金注入城投，城投平臺依然開展其他業(yè)務(wù)。總的來說，地方政府須統(tǒng)籌盤活資金資產(chǎn)資源，豐富償付手段，改善資產(chǎn)負債表，提升資本市場對政府償付能力的信心。一是加強地方國有資產(chǎn)管理，提高地方國有資產(chǎn)運營效益和財政回報，增加非稅收入。二是采取資產(chǎn)證券化、PPP等債務(wù)置換方式，優(yōu)化地方政府的債務(wù)結(jié)構(gòu)。三是加強信息披露，提高透明度，指引市場投資者更好把握地方債務(wù)融資的風(fēng)險和機會，這不僅有助于提升市場信心，還能幫助降低融資成本。