地方政府隱性債務(wù)風(fēng)險與信用評級的有效性

張廣婷 金 晨 沈紅波

一、引言

黨的十九大報告明確指出，我國當(dāng)前的經(jīng)濟發(fā)展方式面臨著高速增長向高質(zhì)量增長的轉(zhuǎn)型。在過去投資依賴的經(jīng)濟增長方式下，地方政府偏好基建設(shè)施投資，導(dǎo)致政府部門的杠桿率日益攀升，債務(wù)風(fēng)險逐漸積累是地方政府亟待解決的問題之一(梅冬州等，2018[1])。2019年以來大部分城投債開始到期，面臨著巨額兌付，余量城投債亟待償還，新的增量卻不斷累積。截至2019年年底，1 202個發(fā)債主體已共計發(fā)債3 593只，發(fā)債額度超過3萬億元，遠超2018年2.3萬億元發(fā)債量，城投債債券余額高達8萬億元，共計2 054 個發(fā)債主體的9 205只城投債券等待償還，地區(qū)債務(wù)風(fēng)險不斷積聚。本質(zhì)上，地方政府債務(wù)風(fēng)險的積聚是以往地方政府追求經(jīng)濟高速增長而產(chǎn)生投資沖動的外化體現(xiàn)，合理的債務(wù)對促進地區(qū)經(jīng)濟增長具有正面作用，但地方政府債務(wù)面臨的突出問題是信用評級未能同步反映地方政府債務(wù)風(fēng)險。例如，2020年11月地方國企永煤違約事件引起債券市場軒然大波，而直至危機爆發(fā)時，作為河南省永城市地方融資平臺的永煤控股仍是AAA評級。事實上，自從2015年第一家央企——保定天威集團涉及債券違約后，截至目前，我國已有9家AAA級發(fā)行主體、11家AA+級發(fā)行主體出現(xiàn)了債券違約。如何提高信用評級有效性，使其真正反映發(fā)債主體和債項本身風(fēng)險，不僅是監(jiān)管機構(gòu)和評級機構(gòu)的關(guān)注重點，更是債券市場健康發(fā)展的當(dāng)務(wù)之急。

按照Wind資訊金融終端的統(tǒng)計，截至2018年6月底，采用地方有息債務(wù)除以公共財政收入衡量地區(qū)債務(wù)風(fēng)險，貴州省的債務(wù)風(fēng)險排全國首位，特別是遵義和貴陽債務(wù)率高達729.1%和689.7%。但值得關(guān)注的是，貴州省城投平臺涉及發(fā)行人72個，信用評級以AA評級為主，占比高達78%，信用評級未能同步反映地方政府債務(wù)風(fēng)險，債務(wù)風(fēng)險進一步積聚。2019年12月6日，“16呼和經(jīng)開PPN001”城投債首現(xiàn)違約，未能及時償付回售款及利息。雖然該首單城投債違約事件在呼市方面的積極協(xié)調(diào)兌付后得到平息，但是一向剛性兌付的城投債違約事件也因此引發(fā)市場對地方政府債務(wù)的風(fēng)險預(yù)警。

隨著城投債發(fā)行規(guī)模的擴大，地方政府債務(wù)風(fēng)險不斷增加，城投債的信用評級卻未發(fā)生明顯變化。背靠地方政府的資金支持，城投債是各信用評級機構(gòu)競相爭取的“優(yōu)質(zhì)客戶”。評級機構(gòu)出于維系市場份額和地方行政部門關(guān)系等方面的考慮，可能會提高對部分信用瑕疵的容忍度，使得城投債信用評級結(jié)果普遍偏高。雖然城投債信用評級高，融資成本低于一般企業(yè)債，但其相對基準(zhǔn)利率的信用利差近年來不斷提高。2019年，各信用等級城投債發(fā)行人的融資成本相比2018年均有所增加，低級別主體的成本增幅更大，成本優(yōu)勢進一步縮小。發(fā)行人債務(wù)風(fēng)險越高，信用評級越低，信用利差越大，這一傳統(tǒng)的信用傳導(dǎo)機制不再適用。

本文主要研究地方政府債務(wù)風(fēng)險與城投債信用評級的作用機制，論文的創(chuàng)新之處體現(xiàn)在以下幾個方面：首先，以往地方政府債務(wù)風(fēng)險的研究主要聚焦城投債信用利差的影響因素，并將信用評級作為重要的控制變量且假設(shè)評級是有效的，而本文聚焦信用評級的有效性及其作用機制；其次，以往城投債相關(guān)研究都是以省級行政區(qū)域為單位，并采用地區(qū)債務(wù)除以GDP作為債務(wù)風(fēng)險的影響因子，而本文主要考慮隱性債務(wù)，采用地級市的城投企業(yè)有息債務(wù)之和除以公共財政收入衡量地區(qū)的隱性債務(wù)風(fēng)險；最后，現(xiàn)有文獻通常將信用評級作為單獨變量，研究其對城投債融資成本的影響，本文創(chuàng)新性地融入地方政府債務(wù)風(fēng)險因素，進而探究地方政府債務(wù)風(fēng)險、信用評級、城投債信用利差三者之間的作用機制。

本文余下部分的結(jié)構(gòu)安排是：第二部分對以往文獻進行回顧并提出研究假設(shè)；第三部分為研究設(shè)計；第四部分得出實證檢驗結(jié)果并進行分析；第五部分為研究結(jié)論及政策建議。

二、理論分析與研究假設(shè)

(一)地方政府債務(wù)風(fēng)險與城投債信用評級

信用評級是債券發(fā)行時的重要信息，它可以為投資者提供有效的風(fēng)險信息，減少信息不對稱風(fēng)險，高信用評級可以有效降低債券發(fā)行成本(王雄元和張春強，2013[2])。對于我國目前信用評級體系的有效性，已有部分學(xué)者進行研究，并認(rèn)為其存在監(jiān)管系統(tǒng)不統(tǒng)一，判斷標(biāo)準(zhǔn)不明確，內(nèi)控制度不完善(劉娥平和施燕平，2014[3])等諸多缺陷。劉士達等(2018)[4]針對銀行同業(yè)存單展開研究，認(rèn)為同業(yè)存單信用評級未能完全有效反映銀行的信用風(fēng)險。目前尚無文獻針對城投債信用評級的有效性進行研究，但當(dāng)前我國城投債的信用評級普遍較高，且隨著近年來地方政府債務(wù)的攀升，城投債外部信用評級卻依然呈現(xiàn)易上難下的特征。根據(jù)Wind咨詢金融終端的數(shù)據(jù)，每年信用評級被下調(diào)的債券中，城投債評級下調(diào)只數(shù)明顯少于產(chǎn)業(yè)債，信用評級是否能夠同步反映地方政府債務(wù)風(fēng)險值得商榷。不同于一般債券評級，城投債信用評級除了考慮企業(yè)自身財務(wù)數(shù)據(jù)和債項自身特性，更多地關(guān)注于區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r和地方政府財政實力?，F(xiàn)有文獻主要考察城投債信用評級的影響因素，并利用統(tǒng)計模型預(yù)測債券評級和信用風(fēng)險(蔣忠元，2011[5])。信用評級的影響因素主要有三類。第一類是宏觀經(jīng)濟因素，包括人均GDP(Aronson和Marsden，1980[6])、GDP增速、稅收制度(palumbo和Zaporowski，2012[7])等；第二類是地方經(jīng)濟因素，包括區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展、地方政府財政收入、地方政府表現(xiàn)(Zhao和Guo，2011[8]；Depken和Lafountain，2016[9])、地方固定資產(chǎn)投資、城市失業(yè)率(Liu和Thankor，1984[10])等；第三類是城投企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)和債項特性，包括城投企業(yè)的行業(yè)特征、運營能力、盈利能力、償債能力(方紅星等，2013[11]；王博森和施丹，2014[12]；施丹和姜國華，2013[13])、發(fā)債規(guī)模(張海星和靳偉鳳，2016[14])、發(fā)行方式(王永欽等，2015[15])等。其中，地方經(jīng)濟因素包含了地方債務(wù)規(guī)模和地方債務(wù)風(fēng)險因素，已有文獻在研究信用評級時往往將地方債務(wù)風(fēng)險作為控制變量，鮮少將其作為關(guān)鍵因子進行研究。事實上，由于城投債的償還在很大程度上依賴于地方政府的注資和支持，其背靠的地方政府債務(wù)風(fēng)險對于債項的清償風(fēng)險具有關(guān)鍵性的影響。但目前我國外部評級體系尚未完善，城投債的信用評級還存在諸多缺陷。一方面，由于當(dāng)前信用評級體系的發(fā)行方付費模式，信用評級普遍存在虛高的狀況，未能準(zhǔn)確反映發(fā)債主體和債項本身的風(fēng)險水平(寇宗來等，2015[16])；另一方面，信用評級往往具有一定的滯后性，由于城投債“政府兜底”的特性，其發(fā)行成本往往低于一般企業(yè)債，且信用評級越高，融資成本越低(趙曉琴和萬迪昉，2011[17])，這使得信用評級高的地方政府和城投企業(yè)有更高的動力發(fā)行城投債，而地方政府債務(wù)的增加并不能及時傳導(dǎo)至新的評級。因此，本文提出假設(shè)1。

H1：城投債發(fā)行時，信用評級未能有效反映地方政府債務(wù)風(fēng)險。

(二)地方政府債務(wù)風(fēng)險與信用評級降低信用利差的作用

本文主要從地方政府債務(wù)風(fēng)險的角度，研究信用評級能否降低城投債信用利差，即信用評級降低城投債發(fā)行利差的作用問題。對于城投債信用利差的研究，現(xiàn)有的大部分文獻都是研究利差的影響因素，可分為宏觀經(jīng)濟、地方因素、個體特質(zhì)等部分(張燃，2008[18]；戴國強和李良松，2010[19])。對于地方政府債務(wù)風(fēng)險，學(xué)者往往利用一系列的計量模型對其進行度量和預(yù)測(王振宇等，2013[20])，并在城投債信用利差分解模型中將地方政府債務(wù)規(guī)模作為控制變量。對信用評級的研究，現(xiàn)有大部分研究都認(rèn)為信用評級與融資成本存在一定的負(fù)相關(guān)關(guān)系(劉娥平和施燕平，2014[3]；趙曉琴和萬迪昉，2011[17])，發(fā)行人可以通過信用評級向市場傳遞自身信用狀況(Hseuh和Kidwell，1989[21])，且由于市場信息不對稱問題嚴(yán)重，相對國外債券市場，國內(nèi)市場投資者更依賴于評級信息。

目前鮮少有文章將政府債務(wù)風(fēng)險作為核心變量，研究其是否影響了信用評級的有效性。然而，城投企業(yè)一般背靠政府，大部分的城投企業(yè)資金主要來自于地方政府的劃撥和補貼，其相對于一般企業(yè)信用等級較高，融資成本也低于一般企業(yè)債的發(fā)行。由于地方政府官員的晉升激勵(王敘果等，2012[22])，地方政府的債務(wù)越來越高，一方面，城投債信用評級無法及時反映地方政府債務(wù)風(fēng)險變化，另一方面，債券市場往往相對更為有效，其能更快將地方政府風(fēng)險因素反映在城投債定價上。此時，不斷增加的地方政府債務(wù)風(fēng)險將對信用評級有效性產(chǎn)生顯著的負(fù)面影響。綜上所述，本文提出假設(shè)2。

H2：地方政府債務(wù)風(fēng)險越高，信用評級降低信用利差的作用越弱。

(三)地方政府債務(wù)風(fēng)險與信用評級的軟信息

信用評級既包括公開市場信息，也考慮了市場定價時識別出的軟信息。地方政府的隱性擔(dān)保是城投債區(qū)別于一般企業(yè)債券的最大軟信息?，F(xiàn)有文獻基本認(rèn)同地方政府隱性擔(dān)保與城投債信用利差具有一定的負(fù)相關(guān)關(guān)系。羅榮華和劉勁勁(2016)[23]認(rèn)為地方政府隱性擔(dān)保對投資者會產(chǎn)生顯著的正影響，汪莉和陳詩一(2015)[24]也認(rèn)為在地方經(jīng)濟水平改善時，隱性擔(dān)?？梢杂行Ы档统峭秱谫Y成本。目前鮮少文獻將政府隱性擔(dān)保與地方政府債務(wù)風(fēng)險相聯(lián)系。現(xiàn)有文獻往往直接將地方政府的財政狀況作為隱性擔(dān)保軟信息的替代變量(鐘輝勇等，2016[25])，而地方政府財政收入作為市場可得公開信息，并非真正意義上的“隱性擔(dān)?！?，本文所述“隱性擔(dān)?！笔侵甘袌鲎R別出的除公開信息之外的其他影響發(fā)債成本的信息。地方政府的財政能力越強，清償能力越強，除了直接影響信用評級和債券自身信息，還可能會影響隱性擔(dān)保信息含量，進而影響城投債的信用利差。事實上，目前模型識別出的往往是單個公司層面的信用評級和隱性擔(dān)保(沈紅波和廖冠民，2014[26])。本文認(rèn)為，若地方政府債務(wù)風(fēng)險上升，則市場定價時除了會降低信用評級的有效性，也同樣會降低信用評級中軟信息含量的有效性，從而削弱其對于降低融資利率的作用。綜上所述，假設(shè)3。

H3：地方政府債務(wù)風(fēng)險越高，隱性擔(dān)保的信息含量越低，軟信息降低信用利差的作用減弱。

三、研究設(shè)計

(一)樣本選取

本文利用地方城投企業(yè)有息債務(wù)規(guī)模占公共財政收入的比重來衡量地方政府債務(wù)風(fēng)險。不同于以往文獻以省級行政區(qū)為單位，本文進一步細化到地市級，以期更準(zhǔn)確地度量地方政府債務(wù)水平對城投債發(fā)行的影響。本文的城市GDP、公共財政收入等地方財政信息分別來源于2016年和2017年《中國城市統(tǒng)計年鑒》中市級數(shù)據(jù)的“全市地區(qū)生產(chǎn)總值”“財政收入”類目，系分城市手動收集整理，共包括全國318個市級行政區(qū)2016年和2017年的城市財政數(shù)據(jù)。由于海南省未公布城市財政數(shù)據(jù)，本次研究未包含海南省的相關(guān)數(shù)據(jù)。地方有息債務(wù)規(guī)模是從Wind數(shù)據(jù)庫導(dǎo)出所有地方城投平臺及其財務(wù)信息，分城市整理后，將該地級市的所有城投平臺有息債務(wù)加總后得到。相應(yīng)地，本文選取了2017—2018年發(fā)行的所有城投債作為樣本，剔除了海南省發(fā)行的所有城投債，以及一些無評級歷史、缺失財務(wù)數(shù)據(jù)等樣本，最終得到3 606 個城投債樣本。其中，發(fā)行城投債最多的城市為江蘇南京，兩年共發(fā)行了160支城投債，超過寧夏、內(nèi)蒙古、新疆、遼寧等多個省份的發(fā)行總量。除了地方財政信息，債券的發(fā)行主體信息、債項信息均來源于Wind數(shù)據(jù)庫中債券的基本信息類目。計算本文的被解釋變量——信用利差時，對應(yīng)的國債利率、SHIBOR利率、貸款利率來源于Wind數(shù)據(jù)庫，對于所有城投債手動匹配其發(fā)行當(dāng)天相同期限的基準(zhǔn)利率，利差由債券票面利率平減基準(zhǔn)利率得到。

(二)實證模型

1.地方政府債務(wù)風(fēng)險與城投債信用評級。

本文首先驗證城投債發(fā)行時的信用評級是否反映了地方政府債務(wù)風(fēng)險，即地方政府債務(wù)風(fēng)險對信用評級是否產(chǎn)生負(fù)面影響，模型如公式(1)所示。對于被解釋變量，本文選取了債券發(fā)行時的主體評級，并在穩(wěn)健性檢驗時替換為債項評級，分別將AAA、AA+、AA、AA-、A+及以下的信用評級賦值為5、4、3、2、1。由于被解釋變量為有順序的離散變量，因此本文采用Ordered-Probit模型和Ordered-Logit模型進行回歸。對于地方政府債務(wù)風(fēng)險，現(xiàn)有文獻主要選取債務(wù)依存度、償債率和債務(wù)負(fù)擔(dān)率等指標(biāo)來度量(繆小林和伏潤民，2012[27])，本文主要考慮債務(wù)風(fēng)險對城投債發(fā)行的影響，因此采用地方城投企業(yè)有息債務(wù)規(guī)模占公共財政收入的比例這一指標(biāo)，以期更好地關(guān)注城投債償債壓力和還款能力。對于控制變量，參考王宇(2013)[28]、王博森和施丹(2014)[12]、何志剛等(2016)[29]的研究，本文將債券評級的影響因素分為兩部分：發(fā)債主體變量和債項變量。發(fā)債主體變量包括發(fā)債前一年的城市國內(nèi)生產(chǎn)總值自然對數(shù)lnGDPt-1、地方政府財政收入lnRevt-1、發(fā)行人總資產(chǎn)的自然對數(shù)lnAssett-1、總資產(chǎn)收益率ROAt-1、資產(chǎn)負(fù)債率Leveraget-1、流動比率Liquidityt-1、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率TTMt-1；債項變量包括債券發(fā)行規(guī)模的自然對數(shù)lnAmountt、債券期限D(zhuǎn)urationt、發(fā)行時有無擔(dān)保的啞變量Assurancet。若假設(shè)1正確，預(yù)期β1不顯著異于0。

I_Ratingi,t=β0+β1Riski,t-1+β2lnGDPi,t-1+β3lnRevi,t-1+β4lnAsseti,t-1+β5ROAi,t-1+β6Leveragei,t-1+β7Liquidityi,t-1+β8TTMi,t-1+β9lnAmounti,t-1+β10Durationi,t-1+β11Assurancei,t-1+ε

(1)

2.地方政府債務(wù)風(fēng)險與信用評級降低信用利差的作用。

為了驗證地方政府債務(wù)風(fēng)險對信用評級降低信用利差的負(fù)面影響，即地方政府債務(wù)風(fēng)險越高，信用評級對于降低信用利差的作用越弱，本文設(shè)計模型如公式(2)所示。其中，被解釋變量信用利差的計算選取了債券發(fā)行時對應(yīng)的同期限國債利率作為基準(zhǔn)利率，利用城投債的票面利率相減得到Spread_Ci,t?？刂谱兞糠矫?，在模型(1)的基礎(chǔ)上加入了市場變量：債券發(fā)行時的中證500指數(shù)Indext、國開債與國債的信用利差I(lǐng)_Spreadt。其中，由于信用利差可以視為企業(yè)價值為標(biāo)的的看跌期權(quán)，而股票可以視為看漲期權(quán)，因此信用利差中的信用風(fēng)險溢價部分與股票指數(shù)負(fù)相關(guān)，中證500指數(shù)會影響債券信用風(fēng)險溢價；由于國債的稅收優(yōu)惠和避險特性，國開-國債信用利差可以反映債券稅收溢價和流動性溢價。若假設(shè)2正確，預(yù)期信用評級越高，債券信用利差越小，β1顯著小于0；地方政府債務(wù)風(fēng)險越高，債券風(fēng)險溢價越高，信用評級的有效性也越低，信用評級對于降低信用利差的作用越弱，β2顯著大于0，β3顯著大于0。

Spread_Ci,t=β0+β1I_Ratingi,t+β2Riski,t-1+β3I_Ratingi,t×Riski,t-1+β4lnGDPi,t-1+β5lnRevi,t-1+β6lnAsseti,t-1+β7ROAi,t-1+β8Leveragei,t-1+β9Liquidityi,t-1+β10TTMi,t-1+β11lnAmounti,t-1+β12Durationi,t-1+β13Assurancei,t-1+β14Indexi,t+β15I_Spreadi,t+ε

(2)

3.地方政府債務(wù)風(fēng)險與隱性擔(dān)保軟信息的作用機制。

為了驗證地方政府債務(wù)風(fēng)險對隱性擔(dān)保軟信息含量的負(fù)面影響，即地方政府債務(wù)風(fēng)險越高，隱性擔(dān)保對于降低信用利差的作用越弱，本文設(shè)計模型如公式(3)所示。對于隱性擔(dān)保的度量，現(xiàn)有部分文獻一般選取公共財政收入(羅榮華和劉勁勁，2016[23])或地方政府財政收入(鐘輝勇，2016[25])等指標(biāo)，但評級機構(gòu)和投資者均可通過公開信息獲取該數(shù)據(jù)，其并非完全的隱性擔(dān)保。真正影響債券定價的隱性擔(dān)保應(yīng)該是無法通過市場信息獲得的，市場定價時考慮的除了財務(wù)指標(biāo)等顯性擔(dān)保之外的信息。本文參考沈紅波與廖冠民(2014)[26]的做法，選取模型(2)中回歸的殘差ε來衡量隱性擔(dān)保信息含量Implicationt，該殘差有效地度量了信用利差中除了顯性信息以外的影響因素，即隱性擔(dān)保的軟信息。若假設(shè)3正確，預(yù)期軟信息含量越高，債券信用利差越小，β1顯著小于0；地方政府債務(wù)風(fēng)險越高，債券風(fēng)險溢價越高，軟信息含量也越少，軟信息對于降低信用利差的作用越弱，β2顯著大于0，β3顯著大于0。

Spread_Ci,t=β0+β1Implicationi,t+β2Riski,t-1+β3Implicationi,t×Riski,t-1+β4lnGDPi,t-1+β5lnRevi,t-1+β6lnAsseti,t-1+β7ROAi,t-1+β8Leveragei,t-1+β9Liquidityi,t-1+β10TTMi,t-1+β11lnAmounti,t-1+β12Durationi,t-1+β13Assurancei,t-1+β14Indexi,t+β15I_Spreadi,t+ε

(3)

模型設(shè)計中相關(guān)的主要變量定義如表1所示。

表1 主要變量定義

四、實證檢驗結(jié)果及分析

(一)描述性統(tǒng)計

本文主要考察地方政府債務(wù)風(fēng)險、城投債信用評級和信用利差三者的相互作用機制。圖1展示了2017—2018年我國318個地級市債務(wù)率及其發(fā)行的城投債信用評級和平均利差情況。從信用級別來看，各地區(qū)發(fā)行的城投債信用等級均集中在AA級別，地區(qū)間無顯著差異；信用利差為各市發(fā)行的所有城投債相對于相同期限國債的利差的平均值，不同地區(qū)的信用利差圍繞3%左右上下波動，且地區(qū)間差異較大。大致來看，信用評級和利差與地區(qū)債務(wù)風(fēng)險似乎沒有直接的正相關(guān)或負(fù)相關(guān)關(guān)系，但本文通過進一步的數(shù)據(jù)回歸檢驗探索了三者背后的邏輯關(guān)系，這恰恰說明了研究這一未直接浮于表面的關(guān)系和規(guī)律的重要性和意義。

圖1 各地級市債務(wù)風(fēng)險、信用評級和利差

表2列示了本文主要變量的描述性統(tǒng)計，仍按照定義分為被解釋變量、地區(qū)風(fēng)險變量、發(fā)債主體變量、債項變量和市場變量5類。從發(fā)行城投債的信用評級來看，平均值達到3.65，大部分發(fā)債主體評級為AA級及以上；從發(fā)行城投債的信用利差來看，城投債發(fā)行利率普遍高于國債利率，均值達到2.6%；從市級地區(qū)債務(wù)風(fēng)險來看，地區(qū)債務(wù)水平偏高，平均有息債務(wù)規(guī)模約為地方公共財政收入的4倍，最高者甚至接近20倍，地方仍存在很大的償債壓力和債務(wù)風(fēng)險。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計

續(xù)前表

(二)地方政府債務(wù)風(fēng)險與城投債信用評級

本文首先考察地方政府債務(wù)水平是否影響城投債發(fā)行時的信用評級，即信用評級是否有效反映了地方的債務(wù)風(fēng)險。由于信用評級變量為有序離散變量，本文采用Ordered-Probit模型和Ordered-Logit模型分別進行回歸檢驗。表3列示了根據(jù)模型(1)回歸后的結(jié)果，Ordered-Probit模型和Ordered-Logit模型回歸得到的系數(shù)均未顯著異于0，地方政府債務(wù)水平并未對信用評級產(chǎn)生顯著影響，即驗證了假設(shè)1，城投債發(fā)行時，信用評級未能有效反映地方政府債務(wù)風(fēng)險。其他變量的系數(shù)均符合文獻，地方財政收入、總資產(chǎn)收益率、資產(chǎn)負(fù)債率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率等與信用評級成正比；擔(dān)保性與信用評級成反比，可能原因在于低信用評級發(fā)債主體需要第三方擔(dān)保來提高債券發(fā)行成功率。

表3 地區(qū)風(fēng)險對城投債信用評級的影響

(三)地方政府債務(wù)風(fēng)險與信用評級降低信用利差作用

這一部分本文將探究地方政府債務(wù)風(fēng)險是否對城投債信用利差產(chǎn)生影響。根據(jù)模型(2)回歸后得到表4所示。由表4列(1)結(jié)果可得，評級的回歸系數(shù)顯著小于0，即信用評級越高，城投債發(fā)行時信用利差越低，發(fā)行利率越低；由列(2)結(jié)果可得，債務(wù)風(fēng)險的回歸系數(shù)顯著大于0，即雖然地方政府債務(wù)風(fēng)險對信用評級無顯著影響，但地方政府債務(wù)風(fēng)險越高，城投債發(fā)行時信用利差越高，發(fā)行利率越高；兩者的交叉系數(shù)顯著大于0，即地方政府債務(wù)風(fēng)險越高，信用評級降低信用利差的作用也越弱，驗證了假設(shè)2，即地方政府債務(wù)風(fēng)險削弱了信用評級對信用利差的影響。其他變量的系數(shù)也符合文獻，地方財政收入、總資產(chǎn)收益率、擔(dān)保性等與債券發(fā)行信用利差成反比；中證500指數(shù)與債券發(fā)行信用利差成反比，國開-國債信用利差與債券發(fā)行信用利差成正比，即市場信用風(fēng)險和流動性風(fēng)險越高，信用利差越高。

表4 地區(qū)風(fēng)險對信用評級有效性的影響

(四)地方政府債務(wù)風(fēng)險與隱性擔(dān)保軟信息的作用機制

除了可獲得的公開財務(wù)信息，各發(fā)債主體和債項發(fā)行時的隱性擔(dān)保信息也會對債券發(fā)行時的利率產(chǎn)生影響。本文參考沈紅波和廖冠民(2014)[26]的分部回歸法方法，將模型(2)回歸得到的殘差作為軟信息含量的度量指標(biāo)，利用模型(3)進一步回歸，得到的結(jié)果如表5所示。由列(1)結(jié)果可得，隱性擔(dān)保的回歸系數(shù)顯著小于0，即債券發(fā)行時，市場可以識別出除公開市場信息以外的軟信息，該信息可以有效降低城投債發(fā)行時的信用利差；由列(2)結(jié)果可得，軟信息和地方政府債務(wù)風(fēng)險的交叉項系數(shù)顯著大于0，地方政府債務(wù)風(fēng)險越高，軟信息對于降低信用利差的作用越弱，驗證了假設(shè)3，即軟信息只是公司層面降低利差，而地方政府債務(wù)風(fēng)險的提高從地區(qū)總體經(jīng)濟的方面降低了軟信息的信息含量。其他變量的系數(shù)均未發(fā)生明顯變化。

表5 地區(qū)風(fēng)險對信用評級軟信息的影響

(五)穩(wěn)健性分析

為了驗證上述回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，本文將債券發(fā)行時的主體信用評級替換為債項評級，可得到相似結(jié)論，如表6所示。城投債債項評級未能及時反映地方政府債務(wù)風(fēng)險水平；債項評級越高，信用利差越低，但地方政府債務(wù)風(fēng)險的提高會顯著降低債項評級對信用利差的影響。將債券票面利率替換為到期收益率進行檢驗，結(jié)論依然穩(wěn)健，如表7所示。信用評級和隱性擔(dān)保軟信息可以有效降低以到期收益率衡量的城投債信用利差，但隨著地方政府債務(wù)風(fēng)險的增加，信用評級和軟信息含量的有效性降低。此外，由于各省市發(fā)行城投債的數(shù)量和頻率差距較大，本文進一步以城投債發(fā)行數(shù)量為權(quán)重進行WLS回歸，結(jié)論仍然穩(wěn)健。

表6 以債項評級衡量信用評級的穩(wěn)健性檢驗

表7 以到期收益率衡量信用利差的穩(wěn)健性檢驗

五、研究結(jié)論及政策建議

當(dāng)前地方政府債務(wù)規(guī)模仍然高企，地方政府債務(wù)風(fēng)險不容小覷。本文基于地級市的宏觀數(shù)據(jù)和城投平臺的微觀數(shù)據(jù)，探究了地方政府債務(wù)風(fēng)險與城投債信用評級和信用利差之間的作用機制，通過實證研究得出以下結(jié)論：首先，地方債政府債務(wù)風(fēng)險的高低并未對城投債發(fā)行時的主體信用評級產(chǎn)生顯著影響，即城投債的信用評級并未有效反映地方政府債務(wù)風(fēng)險。但地方政府債務(wù)風(fēng)險對城投債的信用利差具有顯著的負(fù)面影響，降低了信用評級的有效性，削弱了高信用評級對于降低信用利差的作用?？傮w來說，地方政府債務(wù)風(fēng)險并未有效傳導(dǎo)至城投債的信用評級，但債券市場地方政府債務(wù)風(fēng)險顯著影響了城投債發(fā)行價格。地方政府債務(wù)風(fēng)險、城投債信用評級、城投債信用利差這一傳導(dǎo)機制在信用評級這一環(huán)節(jié)出現(xiàn)“斷點”?；谏鲜鼋Y(jié)論，本文提出一些政策建議，以期促進債券市場的健康發(fā)展和地方政府債務(wù)風(fēng)險的良性化解。

首先，完善我國信用評級體系，發(fā)展第三方信用評級。隨著我國信用評級體系的市場化發(fā)展，信用評級對于債券發(fā)行成本具有一定的解釋力(何平和金夢，2010[30])，但仍存在著評級信息不透明、評級機制不完善、評級機構(gòu)與發(fā)行人合謀等問題，信用評級尚未完全有效地反映信用風(fēng)險(劉士達等，2018)[4]。政府應(yīng)積極推動信用評級機制和體系的完善，加快推進平臺付費、投資者付費等評級模式，拓寬評級機構(gòu)的收入來源(Mathis等，2009[31])，真正有效發(fā)揮信用評級對于提供風(fēng)險信息，監(jiān)督企業(yè)良好運行，提高市場效率等的功能，使得地方政府債務(wù)風(fēng)險、城投債信用評級、城投債信用利差三者之間的傳導(dǎo)機制有效運行。

其次，打破剛性。城投企業(yè)更像一個“融資平臺”，而非市場化企業(yè)(羅榮華和劉勁勁，2016[23])。根據(jù)本文的研究結(jié)果，不斷增加的地方政府債務(wù)風(fēng)險將對信用評級有效性產(chǎn)生顯著的負(fù)面影響，地方政府不能依賴低融資成本的城投債不斷擴張其債務(wù)規(guī)模，因此打破剛兌才是長期可持續(xù)發(fā)展之道。雖然2014年國務(wù)院發(fā)布的“43號文”有效削弱了剛性兌付的作用，但城投債仍未完全市場化，城投債發(fā)行價格和償債能力仍在很大程度上依賴于其背靠的地方政府的財政能力、支持意愿和注資水平。下一步，政府應(yīng)制定合理的城投債管理機制，推動政府債務(wù)信息和城投企業(yè)信息透明化，打破市場對于城投債剛性兌付的預(yù)期。這一方面有利于推動地方政府隱性債務(wù)良性發(fā)展，減小地方政府債務(wù)風(fēng)險，另一方面也可以促使城投債發(fā)行和流通的市場化運作，促進中國債券市場健康良好的發(fā)展。

最后，目前城投債的資金流向還不夠合理，大量資金流向低收益率的項目，解決地方政府債務(wù)風(fēng)險的根本方法在于真正開發(fā)有價值、有潛力的產(chǎn)業(yè)和項目進行投資。城投債的項目選擇應(yīng)該以市場化為主導(dǎo)，以項目的盈利性和現(xiàn)金流作為保障，實現(xiàn)政府投資的可持續(xù)穩(wěn)步發(fā)展。