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    土地市場對城投公司信用風(fēng)險(xiǎn)傳染機(jī)理

    2019-08-06 08:26:32芳,徽,瑞,
    關(guān)鍵詞:土地價(jià)格負(fù)債表傳染

    何 芳, 范 徽, 宋 瑞, 陳 熙

    (同濟(jì)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院, 上海 200092)

    2014年國發(fā)43號文將地方政府債務(wù)與城投類融資平臺公司債務(wù)作了切割,但城投公司仍然為地方政府的基礎(chǔ)與公共設(shè)施建設(shè)以及土地一級開發(fā)承擔(dān)著重要的、不可或缺的投融資與建設(shè)作用.其債務(wù)積累及債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)與地方政府債務(wù)、土地財(cái)政存在密切關(guān)聯(lián),不容忽視[1].一旦土地市場發(fā)生劇烈波動,城投公司債務(wù)將可能作為地方政府或有隱性債務(wù)而暴露出巨大信用風(fēng)險(xiǎn)敞口,并可能引發(fā)區(qū)域性風(fēng)險(xiǎn)或系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),威脅銀行信貸資產(chǎn)質(zhì)量和金融系統(tǒng)安全[2-3].

    鑒于我國制度的特殊性,該領(lǐng)域研究主要是國內(nèi)學(xué)者.眾多學(xué)者研究了城投公司及融資平臺信用風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生原因[4-7],其中部分學(xué)者關(guān)注到了土地市場的影響并定性描述了土地風(fēng)險(xiǎn)與城投公司(原融資平臺)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系[8-11].但缺乏深化與實(shí)證量化研究土地價(jià)格波動和流動性變化對城投公司信用風(fēng)險(xiǎn)傳染機(jī)理.

    關(guān)于風(fēng)險(xiǎn)傳染機(jī)理,國外學(xué)者研究多聚焦在金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)研究領(lǐng)域,其中諸多學(xué)者將資產(chǎn)價(jià)格波動視為金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的重要原因并從信貸渠道、資產(chǎn)負(fù)債表渠道和流動性渠道等多角度研究了資產(chǎn)價(jià)格波動對金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的傳染機(jī)制[12-15].目前成果看來,基于資產(chǎn)負(fù)債表理論,從抵押品價(jià)值渠道、資本金渠道和流動性渠道分析風(fēng)險(xiǎn)傳染機(jī)理是公認(rèn)范式[15-19].

    本文嘗試運(yùn)用金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染的研究范式,構(gòu)建土地市場波動風(fēng)險(xiǎn)傳染的三維分析框架,并運(yùn)用向量自回歸(VAR)和有向圖(DAG)模型,剖析土地市場對城投公司信用風(fēng)險(xiǎn)的傳染機(jī)理.以豐富土地風(fēng)險(xiǎn)傳染理論,并為城投公司信用風(fēng)險(xiǎn)和國家金融風(fēng)險(xiǎn)管控提供參考.

    1 土地市場對城投公司信用風(fēng)險(xiǎn)傳染機(jī)理分析

    城投公司信用風(fēng)險(xiǎn)即指債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn).土地是城投公司主要的信用抵押品;土地財(cái)政體制下,土地出讓收入又是城投公司的主要資金來源.因此,土地價(jià)格波動及流動性變化直接關(guān)聯(lián)城投公司違約風(fēng)險(xiǎn).我們基于資產(chǎn)負(fù)債表原理,運(yùn)用金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染的研究范式,從抵押品價(jià)值、資本金及流動性等三個(gè)渠道分析土地市場波動對城投公司信用風(fēng)險(xiǎn)傳染機(jī)理.

    1.1 抵押品價(jià)值渠道

    Brunnermeier和Pedersen[17]明確指出抵押品價(jià)格波動對信貸的影響在次貸危機(jī)傳導(dǎo)中十分鮮明.Bernanke和Gertler等[16]和Kiyotaki和Moore等[20]均認(rèn)為資產(chǎn)價(jià)格下跌所帶來的抵押資產(chǎn)價(jià)值下降會削弱企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債狀況和融資能力,甚至難以獲得貸款而導(dǎo)致金融風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生與擴(kuò)散.國內(nèi)外實(shí)證表明,由房價(jià)向上波動帶來的抵押資產(chǎn)價(jià)值增加,會增加企業(yè)負(fù)債和投資水平,繼而產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)[21-25].

    城投公司信用結(jié)構(gòu)多以土地資產(chǎn)作為抵押擔(dān)保.從城投公司存量債務(wù)視角,土地價(jià)格下跌時(shí),公司土地資產(chǎn)抵押價(jià)值隨之下降,導(dǎo)致償債能力降低,公司違約可能性加大.極端情況下,公司放棄抵押物所有權(quán)而選擇違約,風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移到銀行.銀行為了獲取流動性,在短期內(nèi)大量拋售土地資產(chǎn),加速土地價(jià)格的下跌,進(jìn)一步放大城投公司違約風(fēng)險(xiǎn),呈現(xiàn)正反饋效應(yīng),進(jìn)而加劇風(fēng)險(xiǎn)傳染.

    假說1:土地價(jià)格下降可通過抵押品價(jià)值渠道影響償債能力下降,造成城投公司債務(wù)違約.如圖1所示.

    圖1 土地價(jià)格波動抵押品價(jià)值償債渠道風(fēng)險(xiǎn)傳染機(jī)理

    1.2 資本金渠道

    銀行貸款、信托、城投債券等是城投公司的主要融資通道.資金提供端會對城投公司資產(chǎn)負(fù)債表狀況提出顯性或者隱性的融資約束,包括公司資產(chǎn)負(fù)債率控制水平、資本金占項(xiàng)目總投資的最低比例、融資類機(jī)構(gòu)要求良好的信用狀況和財(cái)務(wù)運(yùn)營狀況等.城投公司一級與二級土地開發(fā)收益和經(jīng)營性收益直接影響到城投公司的融資能力.此外,過度依賴土地出讓金的城投公司,再融資層面的土地資產(chǎn)變現(xiàn)價(jià)值、公司直接間接融資能力、以及政府的財(cái)政支持(包括政府債展期)也直接影響城投公司的融資能力.

    從增量債務(wù)視角來看,城投公司充足的現(xiàn)金流和較高的抵押品價(jià)值、良好企業(yè)信用可提升公司的融資能力,降低外源融資的成本[26].當(dāng)土地價(jià)格下跌時(shí),如果城投公司當(dāng)期的現(xiàn)金收入流量無法覆蓋應(yīng)償還債務(wù)本息,城投公司會通過再融資的方式規(guī)避現(xiàn)金性償付風(fēng)險(xiǎn);另一方面,土地抵押價(jià)值下降導(dǎo)致公司權(quán)益資本縮減、杠桿率提高、償債能力下降,金融機(jī)構(gòu)可能降低公司信用評級、提高貸款利率、減少貸款金額,公司獲得銀行信貸難度增加,易出現(xiàn)償債現(xiàn)金流缺口,發(fā)生債務(wù)違約.

    假說2:土地價(jià)格下降,城投公司資本金約束增強(qiáng),再融資難度增加,違約風(fēng)險(xiǎn)加大.如圖2所示.

    土地出讓收益是城投公司最重要的資金來源.當(dāng)土地價(jià)格下降時(shí),土地出讓收益降低,公司投資能力和收益能力降低,償債缺口增大;公司還款能力降低;公司凈資產(chǎn)價(jià)值和抵押資產(chǎn)價(jià)值相應(yīng)減少,杠桿率提高,資產(chǎn)負(fù)債表狀況惡化,公司融資能力降低.

    企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債狀況在投融資決策中起主導(dǎo)作用,當(dāng)外源融資的代理成本逐漸上升時(shí),企業(yè)不得不依賴原本狀況就不佳的資產(chǎn)負(fù)債表進(jìn)行內(nèi)源融資,對投資產(chǎn)生負(fù)向影響.在債務(wù)追償和信貸約束條件下,城投公司被迫削減開支和投資,低投資必然帶來低收益.使得公司期初發(fā)行在外的債務(wù)存量相對于土地出讓收益流量逐漸增加,并且產(chǎn)生杠桿效應(yīng)而加速負(fù)向影響各期的凈資產(chǎn)價(jià)值[20],形成螺旋形的下行影響,進(jìn)而產(chǎn)生了償債缺口,極易產(chǎn)生收不抵支的收支性償債支付風(fēng)險(xiǎn),加劇違約風(fēng)險(xiǎn).

    假說3:土地價(jià)格下降,城投公司投資、收益水平、償債能力隨之降低,凈資產(chǎn)成螺旋形下降,加大公司違約風(fēng)險(xiǎn).如圖3所示.

    圖3 土地價(jià)格波動資本金(投資收益)渠道螺旋形風(fēng)險(xiǎn)傳染機(jī)理

    1.3 流動性渠道

    資產(chǎn)負(fù)債表對流動性具有放大機(jī)制,即資產(chǎn)價(jià)格下跌與金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)負(fù)債表約束收緊之間形成正反饋,且資產(chǎn)負(fù)債表放大機(jī)制對于金融危機(jī)的放大效應(yīng)主要是通過流動性減少實(shí)現(xiàn)的[19].此外,Brunnermeier和Pedersen提出了市場流動性與融資流動性之間的正反饋假說,認(rèn)為市場流動性與融資流動性之間存在流動性螺旋,進(jìn)一步解釋了資產(chǎn)負(fù)債表放大機(jī)制會導(dǎo)致或加劇流動性危機(jī)[17],融資流動性是指交易者的影子成本,衡量了公司借入資金的難易程度.土地市場流動性和融資流動性的好壞將對城投公司違約風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生直接影響.

    多數(shù)城投公司的資產(chǎn)負(fù)債表流動性較低.從資產(chǎn)方面看,現(xiàn)金資產(chǎn)和易于出售的流動資產(chǎn)占比少,以土地資產(chǎn)和基礎(chǔ)設(shè)施資產(chǎn)為主的中長期資產(chǎn)占比多,長期資產(chǎn)變現(xiàn)受到市場流動性的制約;從債務(wù)方面看,公司債務(wù)期限普遍短于項(xiàng)目建設(shè)周期,短期債務(wù)占比大.城投公司的資產(chǎn)和債務(wù)存在期限錯(cuò)配問題.

    當(dāng)土地價(jià)格下跌時(shí),往往伴隨著較差的市場流動性,導(dǎo)致公司土地資產(chǎn)變現(xiàn)能力差,當(dāng)期應(yīng)償債本息流量與收入流量之間的差額擴(kuò)大,易產(chǎn)生現(xiàn)金性償債支付風(fēng)險(xiǎn).公司可能選擇以低于土地資產(chǎn)基礎(chǔ)價(jià)值的價(jià)格進(jìn)行快速交易獲取流動性資金,彌補(bǔ)當(dāng)期流量差額.致使土地出讓收益迅速減少.

    假說4:規(guī)避現(xiàn)金性支付風(fēng)險(xiǎn)融資約束下,土地市場流動性與城投公司資產(chǎn)負(fù)債表流動性具有風(fēng)險(xiǎn)傳染的放大效應(yīng),如圖4所示.

    圖4 土地市場流動性資產(chǎn)負(fù)債表流動性的風(fēng)險(xiǎn)傳染放大效應(yīng)

    土地價(jià)格下跌時(shí),通過資本金渠道傳染引起城投公司遭受凈資產(chǎn)損失;同時(shí),土地價(jià)格下跌在財(cái)務(wù)杠桿作用下使公司凈資產(chǎn)損失逐步增加.

    另一方面,城投公司為規(guī)避現(xiàn)金性支付風(fēng)險(xiǎn),需要在資本市場上進(jìn)行再融資,尤其是短期再融資操作.當(dāng)多家公司都在資本市場進(jìn)行短期融資時(shí),會進(jìn)一步降低融資流動性,進(jìn)而加劇土地資產(chǎn)拋售,土地價(jià)格和流動性相伴惡化,從而形成土地市場流動性下降與融資流動性下降之間螺旋下行的正反饋效應(yīng).

    假說5:土地市場流動性和融資流動性存在風(fēng)險(xiǎn)傳染的相伴效應(yīng),顯著增加城投公司違約風(fēng)險(xiǎn),如圖5所示.

    圖5 土地市場流動性與融資流動性風(fēng)險(xiǎn)傳染相伴效應(yīng)

    2 土地風(fēng)險(xiǎn)傳染機(jī)理實(shí)證研究設(shè)計(jì)

    2.1 關(guān)鍵變量定義、數(shù)據(jù)來源及其說明

    2.1.1城投公司違約風(fēng)險(xiǎn)代理變量

    本文選擇城投債的信用利差作為衡量城投公司違約風(fēng)險(xiǎn)的代理變量以此規(guī)避城投公司違約率數(shù)據(jù)缺乏的不足、信用評分法下城投債信用等級普遍不高等問題[27].借鑒齊天翔等對城投債券信用利差研究[28],本文將城投債利差定義為城投債券的到期收益率和相同剩余期限的國債到期收益率之差,用Yi,t表示.

    2.1.2土地市場價(jià)格代理變量

    我國土地市場的交易頻次低、招拍掛方式獨(dú)特性強(qiáng)、交易樣本區(qū)位差異大,時(shí)間序列上價(jià)格波動較大,用土地價(jià)格不能較好的反映土地市場的波動特征.土地市場與房地產(chǎn)市場關(guān)聯(lián)性較強(qiáng),房屋交易價(jià)格的變動可以更好反映土地市場變動情況.相比于房地產(chǎn)市場的成交價(jià)格,住宅價(jià)格指數(shù)在時(shí)間序列上做了相應(yīng)的平滑調(diào)整,可以連貫的反映市場的長期趨勢.因此,選擇新建商品住宅價(jià)格指數(shù)Hi,t作為反映土地市場價(jià)格波動的替代指標(biāo).

    2.1.3土地市場流動性代理變量

    選用房地產(chǎn)市場流動性作為土地市場流動性的代理變量,又借鑒Zheng等[29]用房地產(chǎn)市場投資回報(bào)率與去化率的比值衡量房地產(chǎn)市場流動性,公式如下:

    Ti,t=Si,t/Fi,t,i=1,2,…,52

    (1)

    式中:Ti,t為t時(shí)期房地產(chǎn)市場i的去化率;Si,t為t時(shí)期市場i中房地產(chǎn)交易套數(shù);Fi,t為t時(shí)期市場i中房地產(chǎn)存量套數(shù).

    Li,t=|Ei,t|/Ti,t,i=1,2,…,52

    (2)

    式中:Li,t為t時(shí)期i房地產(chǎn)市場流動性指標(biāo);Ei,t為t時(shí)期市場i中房地產(chǎn)投資回報(bào)率;Ti,t為t時(shí)期房地產(chǎn)市場i的去化率.

    其中,商品住宅可售存量數(shù)據(jù)獲取難度大,直接制約了研究可用樣本的數(shù)量,因此采用商品住宅供應(yīng)數(shù)據(jù)作為替代,房地產(chǎn)投資回報(bào)率數(shù)據(jù)來源于中金住宅投資收益指數(shù).

    綜上,研究變量以及相關(guān)計(jì)算說明見表1.

    表1 模型變量名稱及說明

    注:以上數(shù)據(jù)起止日期均從2013年1月至2015年9月,取季度數(shù).由于部分城投公司2013年未發(fā)行公司債券或數(shù)據(jù)缺省,在獲取城投公司土地資產(chǎn)數(shù)據(jù)的過程中本研究采取以下方法填充缺省值:存在2012年土地資產(chǎn)數(shù)據(jù)的優(yōu)先采用2012年數(shù)據(jù)填充,仍缺省的采用樣本序列均值的方式填充即對存在有效數(shù)據(jù)的公司在該財(cái)務(wù)指標(biāo)上的數(shù)據(jù)進(jìn)行取均值來進(jìn)行填充.

    2.1.4樣本選擇

    (1) 由于絕大多數(shù)地方城投公司屬于非上市公司,公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)獲取途徑較少,可用途徑僅包括公司發(fā)行債券時(shí)募集說明書披露的相關(guān)信息,故以2013年一季度銀監(jiān)會公布的政府城投公司目錄清單(10 853家平臺公司)為基礎(chǔ)在中國貨幣網(wǎng)和Wind數(shù)據(jù)庫中通過城投公司名稱檢索后,篩選得到發(fā)行過債券的1 359家的公司名單.

    (2) 以債券募集說明等公告為信息源,進(jìn)一步篩選披露土地資產(chǎn)數(shù)據(jù)的公司共555家.

    (3) 盡可能選擇債券發(fā)行數(shù)量大、成交頻次高的公司,并綜合考慮表1中各研究變量在時(shí)間跨度和時(shí)間頻度上的可獲取性和匹配性,最終確定了52家地方城投公司作為研究樣本.

    2.2 模型設(shè)計(jì)

    2.2.1向量自回歸(VAR)模型

    向量自回歸模型(Vector Auto Regressive model,VAR)將所有變量都視為內(nèi)生變量,避免了劃分內(nèi)外生變量及識別模型等復(fù)雜問題,是當(dāng)前研究金融風(fēng)險(xiǎn)傳染機(jī)制的主流模型之一.本研究選用基于面板數(shù)據(jù)的VAR(PVAR)模型研究土地市場對地方城投公司信用風(fēng)險(xiǎn)傳染機(jī)理,利用基于VAR系統(tǒng)的脈沖響應(yīng)函數(shù)分析(IRF)分析衡量隨機(jī)擾動項(xiàng)的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊對其他變量當(dāng)前和未來取值的影響,有利于明確土地市場和城投公司各個(gè)變量之間的動態(tài)影響關(guān)系;利用預(yù)測誤差方差分解(FEVD)對各個(gè)渠道下土地風(fēng)險(xiǎn)的傳染機(jī)理進(jìn)行比較,量化考察各變量之間的相互影響程度.

    2.2.2有向無環(huán)圖(DAG)方法

    有向無環(huán)圖(Directed Acyclic Graphs,DAG)方法僅依賴VAR模型的殘差協(xié)方差矩陣結(jié)果,對變量之間的同期因果關(guān)系不做任何主觀假設(shè).本研究選該方法與VAR模型結(jié)合分析土地風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng),可以避免由先驗(yàn)性主觀判斷引起的風(fēng)險(xiǎn)傳染路徑失真,為設(shè)定VAR擾動項(xiàng)的結(jié)構(gòu)關(guān)系提供客觀的同期因果關(guān)系,提高識別風(fēng)險(xiǎn)傳染路徑結(jié)果的可靠性.

    2.2.3實(shí)證分析思路

    (1) 利用土地市場、城投公司、宏觀經(jīng)濟(jì)等相關(guān)指標(biāo)構(gòu)建PVAR模型,利用其擾動相關(guān)系數(shù)矩陣構(gòu)建有向無環(huán)圖(DAG)對變量間的同期因果關(guān)系做出較為客觀的判斷,就風(fēng)險(xiǎn)傳染渠道進(jìn)行分析.

    (2) 基于DAG圖對PVAR模型進(jìn)行識別,完成脈沖響應(yīng)函數(shù)和預(yù)測方差分解分析探討風(fēng)險(xiǎn)傳染渠道中各變量的動態(tài)影響關(guān)系,檢驗(yàn)研究假說中風(fēng)險(xiǎn)傳染渠道的存在性和有效性.具體實(shí)現(xiàn)上,借鑒Michael R.M.等[30]編寫的Stata程序?qū)VAR模型進(jìn)行估計(jì),運(yùn)用Spirtes等[31]的PC算法采用TETRADV軟件得出DAG圖完成風(fēng)險(xiǎn)傳染實(shí)證分析.

    3 風(fēng)險(xiǎn)傳染模型運(yùn)算與結(jié)果分析

    3.1 抵押品價(jià)值渠道傳染實(shí)證

    為了驗(yàn)證假說1,PVAR模型1變量和說明如表2所示.公司土地資產(chǎn)價(jià)值為模型變量公司土地抵押資產(chǎn)價(jià)值(Ai,t)的代理變量,公司資產(chǎn)負(fù)債率為模型變量償債能力(Vi,t)的代理變量,公司債券利差為模型變量違約風(fēng)險(xiǎn)(Yi,t)的代理變量.

    表2 土地價(jià)格波動抵押品價(jià)值償債渠道PVAR模型變量

    考慮到異方差對計(jì)量結(jié)果的影響,對所有代理變量數(shù)值取自然對數(shù).采用Breitung檢驗(yàn)(對相同單位根)和IPS檢驗(yàn)(不同單位根)兩種方法對變量序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn).結(jié)果顯示各變量一階差分序列拒絕單位根過程,認(rèn)為模型變量的一階差分序列屬于平穩(wěn)時(shí)間序列.根據(jù)Andrews和Lu[32]對于模型的判斷標(biāo)準(zhǔn)和總體的擬合優(yōu)度的研究,基于MBIC,MAIC和MQIC計(jì)算結(jié)果,確定模型為滯后一階.使用廣義矩估計(jì)法(GMM)對PVAR模型進(jìn)行估計(jì)得到擾動相關(guān)系數(shù)矩陣W如下:

    以此矩陣為出發(fā)點(diǎn),利用軟件TETRAD V的PC算法計(jì)算得到DAG結(jié)果,如圖6所示.

    圖6 土地價(jià)格波動-抵押品價(jià)值償債渠道風(fēng)險(xiǎn)傳染DAG結(jié)果

    對所建立的PVAR模型進(jìn)行穩(wěn)定性檢驗(yàn)結(jié)果為穩(wěn)定.利用基于DAG結(jié)果的脈沖響應(yīng)和方差分解考察各變量間的動態(tài)關(guān)系,脈沖響應(yīng)分析如圖7所示.本文中所有脈沖響應(yīng)函數(shù)圖,橫軸代表沖擊反應(yīng)的滯后期數(shù)(20期),縱軸代表內(nèi)生變量對于沖擊的響應(yīng)程度,中間曲線為脈沖響應(yīng)函數(shù)曲線,兩側(cè)陰影區(qū)域?yàn)?5%的置信區(qū)間,使用Monte Carlo模擬500次得到.土地抵押資產(chǎn)價(jià)值的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊引起了公司違約風(fēng)險(xiǎn)負(fù)向波動,隨后脈沖響應(yīng)影響減弱至第十期消失.表明土地價(jià)格上漲導(dǎo)致公司土地抵押資產(chǎn)價(jià)值增加,使得公司違約風(fēng)險(xiǎn)降低.

    圖7 土地價(jià)格波動抵押品價(jià)值償債渠道PVAR模型脈沖響應(yīng)函數(shù)

    預(yù)測方差分解結(jié)果(表3)表明,公司土地抵押資產(chǎn)價(jià)值對于公司違約風(fēng)險(xiǎn)有著較強(qiáng)的解釋力,數(shù)值為10.23%,并且在第1個(gè)預(yù)測期方差分解結(jié)果已經(jīng)基本穩(wěn)定.表明土地價(jià)格波動對城投公司違約風(fēng)險(xiǎn)存在顯著的傳染效應(yīng),且這種影響具有很強(qiáng)的短期效應(yīng).

    Tab.3 Land price fluctuation- collateral value channel’s predictive variance decomposition

    時(shí)期(季度)Ai,t/%Vi,t/%Yi,t/%110.240.1089.66210.230.1189.66510.230.1189.661010.230.1189.661510.230.1189.662010.230.1189.66

    注:借鑒范小云等[33]的研究,本文將方差分解數(shù)值大于5%認(rèn)為表示兩個(gè)變量之間存在“顯著”的因果關(guān)系.

    3.2 再融資資本金渠道傳染實(shí)證

    圖8 土地價(jià)格波動資本金(再融資)渠道風(fēng)險(xiǎn)傳染DAG結(jié)果

    脈沖響應(yīng)函數(shù)圖顯示土地資產(chǎn)價(jià)值及融資能力對違約風(fēng)險(xiǎn)的影響在第2期發(fā)生變化,說明土地價(jià)格波動通過資本金渠道顯著影響公司違約風(fēng)險(xiǎn).

    表4可以看出:① 當(dāng)同時(shí)考慮土地價(jià)格波動和融資能力因素時(shí),融資能力對公司違約風(fēng)險(xiǎn)的影響更為顯著.從預(yù)測期第2期開始,各因素對違約風(fēng)險(xiǎn)的影響值基本穩(wěn)定,融資能力對違約風(fēng)險(xiǎn)的解釋能力為10.64%,土地資產(chǎn)價(jià)值對違約風(fēng)險(xiǎn)的解釋能力為7.83%;② 相比土地資產(chǎn)價(jià)值和融資能力因素,現(xiàn)金性支付風(fēng)險(xiǎn)對公司違約風(fēng)險(xiǎn)的解釋能力相對較弱第2期穩(wěn)定后為5.09%.

    時(shí)期(季度)Ai,t/%Ni,t/%Oi,t/%Yi,t/%18.350.284.5286.8527.8310.645.0076.5257.8310.645.0976.44107.8310.645.0976.44157.8310.645.0976.44207.8310.645.0976.44

    3.3 投資收益資本金渠道的螺旋形風(fēng)險(xiǎn)傳染實(shí)證

    圖9 土地價(jià)格波動資本金(投資收益)渠道風(fēng)險(xiǎn)傳染DAG結(jié)果

    Fig.9 Land price fluctuation-capital (investment and revenues) channel’s risk contagion DAG map

    表5可見,土地價(jià)格及公司資產(chǎn)負(fù)債表狀況對公司違約風(fēng)險(xiǎn)影響顯著,公司投資水平、收益水平及現(xiàn)金性支付風(fēng)險(xiǎn)(Oi,t)對違約風(fēng)險(xiǎn)相對不顯著.土地價(jià)格對違約風(fēng)險(xiǎn)的影響由預(yù)測期1期的8.69%減小到預(yù)測期2期的7.98%;資產(chǎn)負(fù)債表狀況(凈資產(chǎn))對違約風(fēng)險(xiǎn)的影響在第2期迅速增大,其解釋能力由預(yù)測期1期的0.16%上升到預(yù)測期2期的11.31%,表明土地價(jià)格波動經(jīng)由資本金渠道對違約風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生影響深遠(yuǎn).

    Tab.5 Land price fluctuation-capital (investment and revenues) channel’s predictive variance decomposition

    時(shí)期(季度)Ai,t/%Ni,t/%Ii,t/%Ri,t/%Oi,t/%Yi,t/%18.690.160.111.053.4286.5627.9811.310.281.704.1174.6257.9511.270.301.934.1974.36107.9511.270.301.934.1974.36157.9511.270.301.934.1974.36207.9511.270.301.934.1974.36

    3.4 土地市場資產(chǎn)負(fù)債表流動性渠道傳染實(shí)證

    假設(shè)4的DAG結(jié)果表明土地市場流動性(Li,t)、公司資產(chǎn)負(fù)債表流動性(Ci,t)、土地資產(chǎn)價(jià)值、收益水平、現(xiàn)金性支付風(fēng)險(xiǎn)均與公司違約風(fēng)險(xiǎn)存在同期因果關(guān)系.

    如圖10所示,公司資產(chǎn)負(fù)債表流動性一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊,引起違約風(fēng)險(xiǎn)負(fù)向變化0.004,公司違約風(fēng)險(xiǎn)逐漸減小,其影響在第十期基本消失.說明公司流動資產(chǎn)占比增加時(shí),即資產(chǎn)負(fù)債表流動性增大時(shí),其現(xiàn)金性支付風(fēng)險(xiǎn)減小,違約風(fēng)險(xiǎn)降低.

    圖10 土地市場資產(chǎn)負(fù)債表流動性渠道PVAR模型響應(yīng)函數(shù)

    Fig.10 Land market liquidity-balance sheet liquidity channel’s pulse response function based on PVAR model

    預(yù)測方差分解結(jié)果為土地市場流動性對公司違約風(fēng)險(xiǎn)的影響最顯著,貢獻(xiàn)率為9.60%,其余變量對于公司違約風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測誤差的解釋能力都較弱.其中,衡量資產(chǎn)負(fù)債表流動性代理變量流動資產(chǎn)比例對違約風(fēng)險(xiǎn)的解釋力僅為0.12%,表明資產(chǎn)負(fù)債表流動性渠道的風(fēng)險(xiǎn)傳染不顯著.

    3.5 土地市場融資流動性渠道風(fēng)險(xiǎn)相伴傳染實(shí)證

    圖11 土地市場流動性融資流動性渠道風(fēng)險(xiǎn)傳染DAG結(jié)果

    圖12 土地市場流動性PVAR模型脈沖響應(yīng)函數(shù)

    圖13 土地市場流動性與融資流動性相伴渠道PVAR模型脈沖響應(yīng)函數(shù)

    Fig.13 Land market liquidity associated financing liquidity channel’s pulse response function based on PVAR model

    由表6預(yù)測方差分解結(jié)果可知,土地市場流動性對于城投公司違約風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)率隨著時(shí)間推移不斷增加,最終穩(wěn)定在10.42%,這一分析結(jié)果說明土地市場流動性對城投公司違約風(fēng)險(xiǎn)的影響具有相對長期的效應(yīng).另外,融資流動性對于公司違約風(fēng)險(xiǎn)變量自身的解釋能力最強(qiáng),隨著期數(shù)的推移,貢獻(xiàn)率數(shù)值穩(wěn)定在43.31%.

    表6 土地市場流動性融資流動性渠道的預(yù)測方差分解

    4 結(jié)論與討論

    本文引入金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染機(jī)制研究范式,以資產(chǎn)負(fù)債表理論為基礎(chǔ)從抵押品價(jià)值、資本金和流動性三個(gè)渠道提出了土地價(jià)格波動和流動性變化對城投公司違約風(fēng)險(xiǎn)傳染機(jī)理假說,并選取52家城投公司樣本進(jìn)行實(shí)證研究.研究發(fā)現(xiàn):基于抵押品價(jià)值渠道,土地價(jià)格對城投公司違約風(fēng)險(xiǎn)存在顯著風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng);基于資本金渠道,土地價(jià)格、資產(chǎn)負(fù)債表狀況(融資能力)對城投公司違約風(fēng)險(xiǎn)影響顯著且資產(chǎn)負(fù)債表狀況對違約風(fēng)險(xiǎn)傳染具有長期影響,而公司投資、收益水平及支付性風(fēng)險(xiǎn)等因素對其違約風(fēng)險(xiǎn)影響相對不顯著,DAG實(shí)證結(jié)果未發(fā)現(xiàn)螺旋形正反饋風(fēng)險(xiǎn)傳染路徑;基于流動性渠道,公司資產(chǎn)負(fù)債表流動性對其違約風(fēng)險(xiǎn)影響不顯著,但土地市場流動性對公司違約風(fēng)險(xiǎn)影響顯著具有長期效應(yīng),再融資流動性對土地市場流動性風(fēng)險(xiǎn)傳染存在顯著的放大效應(yīng).三種渠道的檢驗(yàn)結(jié)果共同論證,土地價(jià)格波動對城投公司違約風(fēng)險(xiǎn)存在較為顯著的短期風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng),而土地流動性作用于土地資產(chǎn)價(jià)格影響城投公司違約風(fēng)險(xiǎn)并具有相對長期的放大效應(yīng).基于研究結(jié)論,進(jìn)一步討論如下:

    (1) 需加倍關(guān)注土地市場波動對債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)影響.2014年全國房地產(chǎn)各項(xiàng)指標(biāo)回落,鬼城空城普遍出現(xiàn),土地價(jià)格與流動性急劇下降,土地財(cái)政收入急劇減少.城投公司債務(wù)償還來源受阻,債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)開始暴露.政府為此啟動房地產(chǎn)去庫存刺激政策,引發(fā)土地價(jià)格暴漲,從而暫時(shí)化解了城投公司信用風(fēng)險(xiǎn).杭州某新城投資開發(fā)公司2007—2014年累積投資147.8億,2011—2014年間,房地產(chǎn)市場持續(xù)低迷,土地出讓受阻,導(dǎo)致開發(fā)8年累計(jì)收入不足60億,債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)壓力巨大.直至2014年房地產(chǎn)去庫存刺激,債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)得以解除.當(dāng)前面對經(jīng)濟(jì)下滑,中央再啟財(cái)政刺激,鼓勵基建投資,肩負(fù)建設(shè)重任的城投公司間接負(fù)債壓力再次增大.一方面是降低債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)對擴(kuò)大土地流動性和提升地價(jià)的需求,另一方面是房地產(chǎn)調(diào)控致使土地流動性、地價(jià)降低的結(jié)果,顯然這是一對難以平衡的矛盾.因此,做好土地價(jià)格波動和流動性變化的應(yīng)對預(yù)案具有現(xiàn)實(shí)緊迫性.

    (2) 阻斷土地市場風(fēng)險(xiǎn)傳染,有賴破解土地財(cái)政依賴.采用VAR與DAG方法實(shí)證結(jié)果表明城投公司的償債能力(資產(chǎn)負(fù)債率)、收益水平對城投公司違約風(fēng)險(xiǎn)影響均不顯著,但違約風(fēng)險(xiǎn)與土地市場波動高度相關(guān).這一結(jié)果與城投公司的政府代建、融資職能及運(yùn)營模式密切相關(guān).更進(jìn)一步說明2014年國發(fā)43號文對融資平臺的切割僅僅是債務(wù)方式的顯隱性調(diào)整,并不能真正改變城投公司透過政府形成對土地財(cái)政高度依賴的本質(zhì).政府信用支持下城投公司償債能力取決于土地財(cái)政背書下的龐氏融資可否持續(xù),而與城投公司本身經(jīng)營能力與收益能力關(guān)聯(lián)不大.由此得出3點(diǎn)啟示:① 在土地財(cái)政依賴沒有破解的情形下,需要加倍防范土地市場波動對政府及城投公司債務(wù)違約的壓力,防范最大聚集領(lǐng)域房地產(chǎn)市場的風(fēng)險(xiǎn)暴露;② 應(yīng)加倍關(guān)注和平衡新一輪財(cái)政刺激措施所帶來的政府及城投債務(wù)壓力,避免再次出現(xiàn)類似2014年寬松貨幣強(qiáng)刺激造成杠桿進(jìn)一步提升.看似短期降低了風(fēng)險(xiǎn),但長久來看不僅增大了經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)還加劇了社會風(fēng)險(xiǎn).③ 需進(jìn)一步增強(qiáng)城投公司造血功能,從信用結(jié)構(gòu)、資產(chǎn)結(jié)構(gòu)和收入結(jié)構(gòu)三方面控制城投公司與土地要素的關(guān)聯(lián)進(jìn)而防范風(fēng)險(xiǎn).

    (3) 螺旋形反饋路徑風(fēng)險(xiǎn)需預(yù)警防范.由于我國土地市場自2000年起步發(fā)展以來一直呈現(xiàn)波動上漲,尚未出現(xiàn)土地價(jià)格與流動性大幅下降的局面,由此造成資本金渠道和流動性渠道的實(shí)證結(jié)果均未出現(xiàn)螺旋形路徑的風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng).然而,市場周期性特征是不容違背的,有上漲就有下跌,因此更加需要關(guān)注市場的波動下行風(fēng)險(xiǎn).通過進(jìn)一步增加數(shù)據(jù)觀察期研究論證,以發(fā)現(xiàn)螺旋式反饋路徑特征并加倍風(fēng)險(xiǎn)防范.

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