江浙地區(qū)城投債票面利率分析

黃德斌 徐春騏

江浙地區(qū)城投債票面利率分析

黃德斌 徐春騏

文章回顧了2008-2014年江浙兩省城投債的發(fā)行情況，對(duì)票面利率做了統(tǒng)計(jì)分析；并利用SAS軟件建立城投債票面利率的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，定量分析各宏微觀因素對(duì)江浙地區(qū)城投債票面利率的影響方式和程度。結(jié)果顯示，江浙地區(qū)城投債票面利率與財(cái)政收入與國內(nèi)生產(chǎn)總值之比、資金使用效率和債項(xiàng)評(píng)級(jí)等指標(biāo)呈反比關(guān)系，與財(cái)政支出與國內(nèi)生產(chǎn)總值之比、債券期限呈正比關(guān)系。

城投債 票面利率 違約風(fēng)險(xiǎn)

一、引 言

自2008年以來，江浙兩省城投債券發(fā)債規(guī)模大幅度增加，兩省總體的發(fā)債成本也在相應(yīng)上升。對(duì)于市政債券的發(fā)債成本，國內(nèi)外許多學(xué)者都做了相關(guān)研究。Earl R.Wilson（1983）論證了財(cái)政預(yù)算執(zhí)行情況與政府借債成本的關(guān)系；Pu Liu和 Fazel J. Seyyed（1991）論證了信用評(píng)級(jí)、城市收入與債務(wù)等對(duì)市政債發(fā)行成本的影響。Richard J.Cebula（2014）實(shí)證分析了聯(lián)邦財(cái)政赤字和其它金融市場(chǎng)因素對(duì)市政債券稅后實(shí)際收益率的影響；而K.Larry Hastie （1971）的研究發(fā)現(xiàn)整體債務(wù)的上升時(shí)，投資者收益相應(yīng)上升，也就意味著政府借債成本的增加。Jiguang Wang和Jingfeng Li（2014）利用KMV模型和地方稅收等建立模型對(duì)地方政府的安全發(fā)債規(guī)模進(jìn)行評(píng)估。John A.Dove（2013）借助計(jì)量方法分析明確債權(quán)人擔(dān)保、預(yù)算硬約束、嚴(yán)格的債務(wù)限制和稅收限制對(duì)地方政借債成本的影響；John Capeci (1994)以新澤西州為例，以地方政府的債務(wù)規(guī)模、可支配收入等16個(gè)變量建立計(jì)量模型，分析地方政府的財(cái)政政策對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的影響。債券本身的信用評(píng)級(jí)對(duì)票面利率也有所影響。Frank E.Morris （1958）和Charlotte phelps（1961）先后發(fā)現(xiàn)并分析信用評(píng)級(jí)與債券成本的反比關(guān)系。徐春騏和趙凌（2014）以財(cái)政收入與國內(nèi)生產(chǎn)總值之比、資金使用效率等變量對(duì)我國1952只城投債的發(fā)行利率做了計(jì)量分析。徐奇淵(2014)論述了在預(yù)算內(nèi)收入和土地財(cái)政增收乏力的大背景下，地方政府債務(wù)的短期風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)增多，局部違約的可能性在上升；何平、金夢(mèng)（2010）建立了“真實(shí)利息成本（TIC）”回歸模型，以信用評(píng)級(jí)和其他相關(guān)因素對(duì)債券的真實(shí)利息成本進(jìn)行了計(jì)量回歸，分析了信用評(píng)級(jí)對(duì)債券發(fā)行成本的影響。本文通過對(duì)江浙兩省的城投債票面利率進(jìn)行分析，結(jié)果顯示兩省債券各自總體的票面利率已經(jīng)高于全國平均水平，且有上升趨勢(shì)。在對(duì)債券按照期限，評(píng)級(jí)，有無擔(dān)保，利率方式等因素細(xì)分考查，以及以財(cái)政收入/GDP為標(biāo)準(zhǔn)對(duì)江浙24個(gè)發(fā)債城市劃分為三個(gè)區(qū)域比較分析之后，票面利率都顯示出一定的規(guī)律性。因此本文的目的就是通過對(duì)兩省城投債票面利率的理論及計(jì)量分析，找出影響票面利率的因素。

二、城投債發(fā)行狀況統(tǒng)計(jì)分析

文中之所以選擇江浙兩省作為研究對(duì)象，首先從2008-2014年城投債發(fā)行規(guī)模來看，江蘇省發(fā)行額6011.93億居全國之首，占全國發(fā)行總額的14.56%，浙江省發(fā)行2533.284億排第三，占全國發(fā)行總額的6.14%；其次兩省發(fā)行的城投債只數(shù)是最多的，江蘇占全國城投債總只數(shù)的18.01%，浙江占全國比重為7.88%；最后兩省的地理位置相近，皆為沿海省份，并且經(jīng)濟(jì)實(shí)力在國內(nèi)名列前茅，2014年GDP排名江蘇第二，浙江第四。

2008年以來，國內(nèi)城投債發(fā)行數(shù)量由2008年的15只增加到2014年的1659只，共發(fā)行3631只，其發(fā)行規(guī)模從234億元增加到16384.1665億元，總額41288.0665億元。對(duì)于江浙兩省，截止到2014年底，共發(fā)行940只債券，總額8545.214億，其中江蘇發(fā)行654只，總額6011.93億；浙江發(fā)行286只，總額2533.284億。

在江蘇發(fā)行的600余只債中，其中3年期的有163只，5年期的有118只，7年期的有204只，三種期限的債券共485只，占比74.16%，發(fā)行總額為4477.23億元，占江蘇總發(fā)行額的74.47%；無擔(dān)保債券共468只，占比71.56%；固定利率債券共567只，占比86.70%。而在浙江省發(fā)行的286只債中，3年期的有36只，5年期的39只，7年期的有122只，三種期限的債券共197只，占比68.89%，發(fā)行總額為1898.4億元，占浙江省總發(fā)行額的74.94%；無擔(dān)保的債券200只，占比70.63%；固定利率債券238只，占比83.22%；

從上述的統(tǒng)計(jì)分析中，可以發(fā)現(xiàn)3、5、7年期城投債在總債券發(fā)行中的重要程度，這與城投債的發(fā)債目的相關(guān)，城投債的發(fā)行主要是地方政府為了籌集基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)以及其他公共項(xiàng)目的資金，而這些項(xiàng)目的投資期限都比較長。

三、票面利率分析

根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)來看，我國的城投債都是以債券面值發(fā)行，因此債券的發(fā)行利率至關(guān)重要，而債券定價(jià)的過程實(shí)質(zhì)上就是確定發(fā)行利率的過程。目前我國城投債需注意融資成本的上升，融資成本的過高會(huì)造成地方政府還本付息的壓力。2014年，江蘇省城投債票面利率最高已經(jīng)達(dá)到11%，浙江省城投債票面利率最高也已經(jīng)達(dá)到10.5%，其中蘊(yùn)含的信用風(fēng)險(xiǎn)顯而易見。

在對(duì)江浙兩省城投債票面利率的分析中，江浙兩省的票面利率總體平均水平，即中位數(shù)票面利率不僅高于全國水平，而且從2009到2014年（2008年數(shù)量太少）兩省的票面利率都有上升的趨勢(shì)，如下表1所示。

表1 2008-2014年江蘇、浙江和全國票面利率比較（中位數(shù)、%）

具體的考查兩省債券的票面利率，剔除掉有無擔(dān)保、利率方式、期限、債項(xiàng)評(píng)級(jí)等明顯影響票面利率的因素，細(xì)分考慮兩省的無擔(dān)保、固定利率、期限（3，5，7年）和債項(xiàng)評(píng)級(jí)（AA，AA+）后，除7年期AA級(jí)類型的債券，以及2014年5年期AA+、7年期AA+的票面利率異常之外，江蘇省另幾種類型的票面利率要較低于全國同種類型債券的平均水平，而浙江省的票面利率較高于全國水平，如下表2所示。表2左半部分體現(xiàn)的是無擔(dān)保固定利率7年期AA+的債券的票面利率，2012-2013年江蘇省的票面利率要低于浙江省，同時(shí)江蘇省發(fā)債城市的財(cái)政赤字率和財(cái)政收入/GDP分別低于和高于浙江省的發(fā)債城市；此外，2014年江蘇省票面利率較高于浙江省，同時(shí)近兩年浙江發(fā)債地區(qū)的財(cái)政收入/GDP優(yōu)于江蘇發(fā)債地區(qū)，而且資金使用效率和社會(huì)消費(fèi)品零售總額/GDP也較高于江蘇地區(qū)。表2中間部分體現(xiàn)的是無擔(dān)保固定利率5年期AA+的票面利，2011-2012年江蘇票面利率同樣低于浙江省，在比較兩省2011年發(fā)債地區(qū)的投資效率時(shí)，江蘇省發(fā)債城市的投資效率要較高于浙江省，而且就資金使用效率和財(cái)政赤字率來說，江蘇發(fā)債城市的資金使用效率有相對(duì)比較優(yōu)勢(shì)；對(duì)于2012年兩省發(fā)債地區(qū)的影響因素比較，江蘇省發(fā)債城市財(cái)政赤字率和投資效率優(yōu)于浙江發(fā)債地區(qū)；2014年江蘇省票面利率較高，同時(shí)浙江發(fā)債地區(qū)的財(cái)政收入/GDP、財(cái)政赤字率優(yōu)于江蘇發(fā)債地區(qū)。表2右邊體現(xiàn)的是無擔(dān)保固定利率7年期AA類型的債券，江蘇省的票面利率較高于浙江省，對(duì)于2012年，浙江省發(fā)債地區(qū)的資金使用效率、社會(huì)消費(fèi)品零售總額/GDP以及投資效率（GDP/固定資產(chǎn)投資）優(yōu)于江蘇發(fā)債地區(qū)；2013年，浙江省該年發(fā)債地區(qū)的財(cái)政收入/GDP、財(cái)政赤字率、資金使用效率等均優(yōu)于江蘇；2014年，浙江發(fā)債地區(qū)的資金使用效率、社會(huì)消費(fèi)品零售總額/GDP、投資效率要優(yōu)于江蘇地區(qū)。

表2 2010-2014年無擔(dān)保、固定利率、7（5）年期、AA+、AA票面利率比較（中位數(shù)、%）

鑒于城投債的特殊性質(zhì)，地方政府財(cái)政收入/GDP的值體現(xiàn)其對(duì)債務(wù)償還的能力，即城投債違約風(fēng)險(xiǎn)的大小，因此財(cái)政收入/GDP較高的地區(qū)，票面利率較低，反之，較高。2013年，江浙兩省24個(gè)城市中，GDP低于3000億的共有9個(gè)城市（麗水、舟山、金華、湖州、連云港、宿遷、淮安、鎮(zhèn)江、衢州），3000-5000億的城市有9個(gè)（溫州、臺(tái)州、嘉興、紹興、鹽城、徐州、泰州、揚(yáng)州、常州），5000億以上的有6個(gè)城市（寧波、杭州、南通、南京、無錫、蘇州）；此外，公共財(cái)政預(yù)算內(nèi)收入在250億以下的城市有7個(gè)（麗水、舟山、臺(tái)州、金華、湖州、連云港、宿遷、衢州），250-400億的城市有8個(gè)（嘉興、紹興、鹽城、淮安、泰州、揚(yáng)州、鎮(zhèn)江、溫州），400億以上的有8個(gè)（寧波、杭州、徐州、南通、南京、常州、無錫、蘇州）。

文中以江浙兩省各地市2013年的財(cái)政收入與國內(nèi)生產(chǎn)總值之比將兩省24個(gè)地市劃分為3個(gè)區(qū)域，區(qū)域1包括寧波、杭州、鹽城、連云港、宿遷、淮安、南京，財(cái)政收入/GDP在10.38%以上；區(qū)域2包括蘇州、舟山、嘉興、徐州、南通、常州、無錫，財(cái)政收入/GDP在8.71%（浙江各地市財(cái)政收入/GDP的算術(shù)平均值）以上；區(qū)域3包括泰州、揚(yáng)州、鎮(zhèn)江、麗水、溫州、臺(tái)州、金華、湖州、紹興、衢州，財(cái)政收入/GDP 在8.71%以下。如下表，各區(qū)域2013年的財(cái)政狀況。

表3 2013年各區(qū)域財(cái)政收入/GDP分布（%）

淮安 7.86南京 8.19 12.59 10.38 -- 8.58 -- 7.39 ------ 6.89 --常州無錫------9.38 8.81 ------臺(tái)州金華湖州紹興衢州

基于以上地區(qū)的劃分，對(duì)三個(gè)區(qū)域的票面利率進(jìn)行分析。結(jié)果顯示，總體來看，區(qū)域3的票面利率最大，區(qū)域2的票面利率次之，區(qū)域1的票面利率最小。理論上來說這個(gè)結(jié)果是正常的。之后再細(xì)分討論無擔(dān)保固定利率3、5、7年期，債券評(píng)級(jí)在AA以上的債券及私募債。結(jié)果顯示，3年期類型債券的票面利率，總體上是區(qū)域3較高，區(qū)域1次之，區(qū)域2較低；5年期類型債券票面利率，區(qū)域3最高，2012、2014年區(qū)域2較高于區(qū)域1，2013年區(qū)域1大于區(qū)域2；7年期類型債券的票面利率，2012年，區(qū)域1大于區(qū)域2大于區(qū)域3，2013年區(qū)域2較高，區(qū)域1、3相等，2014年區(qū)域2大于區(qū)域1大于區(qū)域3。根據(jù)以上的分析結(jié)果，財(cái)政收入/GDP對(duì)城投債的票面利率是有影響的，財(cái)政收入/GDP越高，其票面利率越低。對(duì)于細(xì)分后的結(jié)果，沒有體現(xiàn)出很強(qiáng)的規(guī)律性，尤其是7年期類型的債券，這可能是還有其它因素的影響，例如財(cái)政赤字率。

四、數(shù)據(jù)來源、模型變量設(shè)置及其理論基礎(chǔ)

2008-2014年3631只中國城投債及相關(guān)數(shù)據(jù)來源于Wind資訊和中國債券信息網(wǎng)；根據(jù)城投債的性質(zhì)及其違約風(fēng)險(xiǎn)，能夠影響其票面利率的因素可劃分為宏微觀兩個(gè)層面。宏觀因素主要考慮其財(cái)政收入、財(cái)政支出、資金使用效率等；微觀因素可考慮其發(fā)債規(guī)模、期限、債項(xiàng)評(píng)級(jí)及有無擔(dān)保等。

因此，文中使用的變量如下：1.兩省24個(gè)地市的公共財(cái)政預(yù)算收入與其國內(nèi)生產(chǎn)總值之比，該指標(biāo)是判斷城投債違約風(fēng)險(xiǎn)的主要指標(biāo)，模型中用REVGDP表示，城投債的償還需依靠地方政府的財(cái)政收入，因此，當(dāng)其他條件一定時(shí)，該指標(biāo)越高，就代表著政府的償債能力越強(qiáng)，有助于降低發(fā)債成本；2.兩省地市的年末貸存款之比，該指標(biāo)體現(xiàn)的是資金使用效率與風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，模型中使用LOANDEP表示；利用該指標(biāo)是基于資金的逐利性，銀行為了提高其資本的配置效率，就會(huì)在低效率部分抽走更多資金，投入到高效率部分，從而導(dǎo)致其貸存比降低，所以，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不太高、經(jīng)濟(jì)效益不好的地區(qū)銀行貸存比較低，反之，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高的地區(qū)銀行貸存比較高?？梢哉J(rèn)為，高貸存比地區(qū)有較好的流動(dòng)性，其市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)較小，資金使用效率高；3.兩省地市的財(cái)政支出與國內(nèi)生產(chǎn)總值之比，模型中用fisbgdp表示。文中本應(yīng)使用財(cái)政赤字率即財(cái)政差額與GDP之比，但是文中已經(jīng)用了財(cái)政收入與GDP之比，所以采用財(cái)政支出占GDP，該指標(biāo)也能體現(xiàn)出地方政府對(duì)資金的需求。財(cái)政支出是財(cái)政收入的歸宿，在其他條件一定時(shí)，財(cái)政支出/GDP的值越高，就意味著地方政府的可用資金愈是匱乏，對(duì)資金的需求程度越高。依據(jù)供求原理，高需求就代表著高收益，因此，該指標(biāo)越高，債券的發(fā)行成本就越高；4.債券相對(duì)應(yīng)的期限，體現(xiàn)的是債券流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，模型中用issterm表示，債券的期限越長，意味著流動(dòng)性越差，投資者將其變現(xiàn)的速度愈慢，給投資者帶來的風(fēng)險(xiǎn)更強(qiáng)，因此收益率越高；5.債項(xiàng)評(píng)級(jí)，文中對(duì)私募債、A-1、AA-、AA、AA+、AAA賦予不同的值，分別為0、1、2、3、4、5，值越大，債券信用程度越高，模型中用isscrert1表示，由于債券發(fā)行人與投資者之間存在著信息不對(duì)稱，所以評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)做出的信用評(píng)級(jí)為投資者提供了額外的風(fēng)險(xiǎn)信息，如果投資者確實(shí)將評(píng)級(jí)作為投資依據(jù)之一，則投資者更偏好于較高評(píng)級(jí)的債券，因此評(píng)級(jí)高的債券具有越小的發(fā)行成本。實(shí)際處理中，有11只公募債券無具體債項(xiàng)評(píng)級(jí)，但結(jié)合實(shí)際票面利率和主體評(píng)級(jí)，也將其賦值為5。因此，建立城投債票面利率關(guān)于以上五個(gè)變量的線性回歸模型如下：

其中，COPRATE1表示債券票面利率，文章中選用的是中位數(shù)票面利率。以上各系數(shù)的預(yù)期正負(fù)號(hào)分別是：β1、β3、β5為負(fù)數(shù)，表明債券票面利率與地方財(cái)政收入、資金使用效率和債券評(píng)級(jí)呈負(fù)相關(guān)；β2、β4為正數(shù)，說明債券票面利率與地方財(cái)政支出、發(fā)行期限呈正相關(guān)。

五、計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型建立與分析

根據(jù)以上變量的設(shè)置，本文以2008-2014年江浙兩省940只城投債為研究對(duì)象，利用SAS軟件以及加權(quán)最小二乘法估計(jì)計(jì)量模型，模型1為江浙總體線性回歸模型，模型2為江浙地區(qū)無擔(dān)保債券的線性回歸模型.

模型1、2中五個(gè)解釋變量均通過顯著性檢驗(yàn)。模型1中各變量回歸系數(shù)表明：財(cái)政收入與國內(nèi)生產(chǎn)總值之比沒增加一個(gè)百分點(diǎn)，城投債票面利率下降0.07430個(gè)百分點(diǎn)；財(cái)政支出與國內(nèi)生產(chǎn)總值之比每增加一個(gè)百分點(diǎn)，城投債票面利率上升0.09634個(gè)百分點(diǎn)；資金使用效率每提高一個(gè)百分點(diǎn)，城投債票面利率下降0.01315個(gè)百分點(diǎn)；債券期限每增加一個(gè)百分點(diǎn)，城投債票面利率上升0.00177個(gè)百分點(diǎn)；債券評(píng)級(jí)每增加一個(gè)百分點(diǎn)，城投債票面利率下降0.00334個(gè)百分點(diǎn)。相較于模型1，模型2中財(cái)政收入與國內(nèi)生產(chǎn)總值之比、債券評(píng)級(jí)、期限的回歸系數(shù)及顯著性有所上升，財(cái)政支出與國內(nèi)生產(chǎn)總值之比、資金使用效率的回歸系數(shù)及顯著性有所下降。

表4 模型回歸系數(shù)及t檢驗(yàn)值

六、實(shí)證結(jié)果分析

綜合以上兩個(gè)模型的分析結(jié)果，城投債的票面利率與財(cái)政收入占GDP比重，資金使用效率、債項(xiàng)評(píng)級(jí)成反比關(guān)系，與財(cái)政支出占GDP比重、債券期限成正比關(guān)系。也就表明，財(cái)政收入的增加，資金使用效率的提高和債項(xiàng)評(píng)級(jí)的提高均可以降低城投債的發(fā)行成本，降低城投債的違約風(fēng)險(xiǎn)；而財(cái)政支出與期限的增加會(huì)使票面利率上升，增加城投債的發(fā)行成本。因此，在現(xiàn)有條件下地方政府應(yīng)注重提升資金的使用效率水平，此外，在實(shí)際中給城投債估值定價(jià)過程中，除考慮財(cái)政收入占GDP比重，資金使用效率等指標(biāo)外，也應(yīng)關(guān)注地方政府財(cái)政支出水平、債項(xiàng)評(píng)級(jí)以及期限等。

本文在分析過程中除使用宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)之外，對(duì)債券的期限，評(píng)級(jí)，有無擔(dān)保，利率方式，計(jì)息方式等對(duì)票面利率的影響也做了分析，但是在對(duì)債券定價(jià)的實(shí)際過程中，還需要考慮債券所募集的資金的投向及所屬行業(yè)，是否跨市場(chǎng)交易，債券主體評(píng)級(jí)等各類指標(biāo)?？傊瑐▋r(jià)時(shí)，考慮的指標(biāo)越周全，其對(duì)債券票面利率的解釋也就會(huì)更好。

［1］ Charlotte demonte phelps.The impactoftightening credit on municipal capital expenditures in the United States.Yale economic essays,I(fall 1961),pp.289-96

［2］Earl R.Wilson.Fiscal performance and municipal bond borrowing cost.Public budgeting&finance/winter 1983 28-41

［3］Frank E.Morris.The structure of interest rates on municipal bonds.IBA statistical bulleting,july 1958

［4］John A.Dove.Financial Markets,Fiscal Constraints,and Municipal Debt:Lessons and Evidence from the panic of 1873.Journal of Institutional Economics,2013,Vol. 10(1),pp.71-106

［5］John Capeci.Local fiscal policies,default risk,and municipal borrowing costs.Journal of Public Economics 53 (1994)73-89

［6］Jiguang Wang,Jingfeng Li.Credit Risk and Local Government Bonds:A Case from China.Journal of Finance and Economics,2014,Vol.2,No.4,113-117

［7］K.LARRY HASTIE.THE DETERMINANTS OF MUNICIPAL BOND YIELDS.The Journal of Finance,Vol. 26,No.1(Mar.,1971),pp.182-183

［8］Pu Liu,Fazel J.Seyyed.The impact of socioeconomic variables and credit ratings on municipal bond risk premia.Journal of Business Finance&3 Accounting,18(5), September 1991 735-746

［9］Richard J.Cebula.An exploratory analysis of the impact of budget deficits and other factors on the ex post real interest rate yield on tax-free municipal bonds in the United States.Applied Financial Economics, 24:19, 1297-1302

［10］徐春騏.我國城投債發(fā)行利率的影響因素分析.債券，2014(5)47-51

［11］徐奇淵.我國政府債務(wù)中短期風(fēng)險(xiǎn)與長期風(fēng)險(xiǎn)考量.地方財(cái)政研究，2014(11)48-53

［12］何平、金夢(mèng).信用評(píng)級(jí)在中國債券市場(chǎng)的影響力.金融研究，2010(4)15-28

The Research of Municipal Bonds Coupon Rate in Jiangsu and Zhejiang Provinces

HUANG De-bin,XU Chun-qi
School of Humanities and Economic Management,China University of Geosciences,Beijing 100083

The paper reviews the issue of municipal bonds in Jiangsu and Zhejiang provinces from 2008 to 2014,making a statistical analysis of coupon rate.In order to measure the effect of macroeconomic environment and micro factors on coupon rate,we define and statistically estimate a model via the SAS software.According to the results,we find that the ratio of fiscal revenue to GDP,capital usage efficiency and credit rating consistently have a negative influence on coupon rate,while the ratio of fiscal expenditure to GDP and bond period have a positive influence on coupon rate.

Municipal Bond,Coupon Rate,Default Risk

F830

A

黃德斌，男，河南信陽人，中國地質(zhì)大學(xué)（北京）人文經(jīng)管學(xué)院碩士研究生，研究方向：金融工程；北京，100083徐春騏，男，河南信陽人，中國地質(zhì)大學(xué)（北京）人文經(jīng)管學(xué)院副教授，研究方向：金融工程