源于我國(guó)國(guó)有控股上市公司的政府或有債務(wù)
——一個(gè)規(guī)模測(cè)度

申 亮，陳媛媛，王曉彤，王玉燕

(1.山東財(cái)經(jīng)大學(xué)財(cái)政稅務(wù)學(xué)院，山東 濟(jì)南 250014；2.山東財(cái)經(jīng)大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院，山東 濟(jì)南 250014)

一、引 言

近年來(lái)，政府債務(wù)規(guī)模不斷擴(kuò)大，其風(fēng)險(xiǎn)敞口也逐年累積。根據(jù)財(cái)政部公布的數(shù)據(jù)顯示，截至2020年12月，中央財(cái)政債務(wù)余額及地方政府債務(wù)余額分別為208906億元和256615億元。為了防范政府債務(wù)危機(jī)的發(fā)生，近幾年的中央政治局會(huì)議和政府工作報(bào)告都反復(fù)強(qiáng)調(diào)，要有效應(yīng)對(duì)和化解政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，確保財(cái)政始終保持穩(wěn)健運(yùn)行。與顯性債務(wù)相比，隱性債務(wù)規(guī)模龐大，透明度很低，所形成的債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于顯性債務(wù)[1]。對(duì)于地方政府隱性債務(wù)的界定，國(guó)內(nèi)政策法規(guī)和國(guó)內(nèi)外學(xué)者的觀點(diǎn)存在一定的差異。2018年《中共中央 國(guó)務(wù)院關(guān)于防范化解地方政府隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的意見(jiàn)》披露的部分內(nèi)容體現(xiàn)了地方政府隱性債務(wù)的內(nèi)涵：在法律規(guī)定的預(yù)算范圍之外，地方政府直接或者間接使用財(cái)政資金償還，或者違法違規(guī)采取擔(dān)保等形式舉借的債務(wù)即為地方政府隱性債務(wù)。學(xué)術(shù)界普遍接受Polackova(1998)提出的財(cái)政風(fēng)險(xiǎn)矩陣，根據(jù)政府的責(zé)任是否有書面的法律依據(jù)界定為顯性債務(wù)和隱性債務(wù)，又根據(jù)一個(gè)特定事件是否發(fā)生分為直接債務(wù)和或有債務(wù)[2]。當(dāng)政府現(xiàn)存的義務(wù)和法律規(guī)定沒(méi)有要求，但在過(guò)去的實(shí)踐中所形成的一系列期望與習(xí)慣或者來(lái)自相關(guān)利益群體的壓力使得政府不得不承擔(dān)一定的救助責(zé)任時(shí)，就產(chǎn)生了隱性債務(wù)[3]。因此，公共養(yǎng)老金等給政府造成的債務(wù)屬于直接隱性債務(wù)，而地方政府對(duì)國(guó)有企業(yè)的擔(dān)保或救助所形成的債務(wù)等屬于或有隱性債務(wù)[4]。

源于國(guó)有控股上市公司的政府或有債務(wù)是政府隱性債務(wù)的重要組成部分，具有信息不透明的特點(diǎn)，其風(fēng)險(xiǎn)在經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況良好時(shí)存在隱匿性，一旦遇到突發(fā)事件就會(huì)加重政府財(cái)政支出壓力。國(guó)有控股上市公司本身具有一定的“特殊性”，其設(shè)立通常是為了實(shí)現(xiàn)國(guó)家調(diào)節(jié)經(jīng)濟(jì)的目標(biāo)，這種“政策性負(fù)擔(dān)”會(huì)使國(guó)有控股上市公司犧牲自身利益而影響到其經(jīng)營(yíng)成果[5]，導(dǎo)致企業(yè)的微觀效率較低[6]。同時(shí)，為了贏得上級(jí)領(lǐng)導(dǎo)和公眾的關(guān)注，獲得政治晉升，國(guó)有控股上市公司高管存在盲目投資、公益性捐贈(zèng)和在職消費(fèi)等損害公司利益的行為，也增加了國(guó)有控股上市公司因資產(chǎn)規(guī)模和資金使用效率背離而形成的違約風(fēng)險(xiǎn)[7]。面對(duì)此類風(fēng)險(xiǎn)，政府隱性擔(dān)保色彩尚未完全消除。政府給予的事前擔(dān)保和事后救助會(huì)造成大量的政府或有債務(wù)和財(cái)政成本，政府支持的預(yù)期也會(huì)加大國(guó)有控股上市公司的道德風(fēng)險(xiǎn)，加劇違約風(fēng)險(xiǎn)的形成，最終帶來(lái)巨額政府或有債務(wù)。因此，科學(xué)測(cè)算國(guó)有控股上市公司可能帶來(lái)的政府或有債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

事實(shí)上，政府對(duì)不同的企業(yè)擔(dān)保救助概率是不同。因此，對(duì)國(guó)有控股上市公司形成的政府或有債務(wù)的度量不能直接將企業(yè)債務(wù)計(jì)入，而需要綜合考慮企業(yè)發(fā)生違約風(fēng)險(xiǎn)的概率、政府擔(dān)保救助的概率等因素。在考慮同行業(yè)企業(yè)具有關(guān)聯(lián)性的基礎(chǔ)上，本文設(shè)計(jì)了“源于國(guó)有控股上市公司的政府或有債務(wù)規(guī)模”的測(cè)算指標(biāo)。本文的主要貢獻(xiàn)有：(1)相較于已有的一些測(cè)算方法，本文不僅考慮了政府救助比例和企業(yè)自身風(fēng)險(xiǎn)等，還進(jìn)一步確定了政府對(duì)不同行業(yè)內(nèi)企業(yè)的不同擔(dān)保概率以及同一行業(yè)之間各企業(yè)的關(guān)聯(lián)性，使得測(cè)算結(jié)果更符合實(shí)際意義；(2)該測(cè)算方法具有一般性，可以拓展到國(guó)有控股上市公司之外的政府承擔(dān)一定擔(dān)保救助責(zé)任的債務(wù)規(guī)模測(cè)算；(3)從國(guó)有控股上市公司的視角出發(fā)來(lái)衡量我國(guó)政府或有債務(wù)規(guī)模，研究結(jié)論不僅豐富了現(xiàn)有的政府或有債務(wù)文獻(xiàn)，還能為政策制定者提供重要的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)。

本文余下的結(jié)構(gòu)安排為：第二部分是文獻(xiàn)綜述，梳理相關(guān)文獻(xiàn)并進(jìn)行文獻(xiàn)述評(píng)；第三部分是模型設(shè)計(jì)，并對(duì)模型中的變量和參數(shù)進(jìn)行解釋；第四部分是實(shí)證分析，首先根據(jù)相關(guān)系數(shù)矩陣得到2011—2020年同行業(yè)內(nèi)各國(guó)有控股上市公司的困境關(guān)聯(lián)性，再使用KMV模型分析并測(cè)算出各公司陷入困境的概率，基于此獲得源于國(guó)有控股上市公司的政府或有債務(wù)規(guī)模；第五部分是結(jié)論和政策建議，依據(jù)實(shí)證結(jié)果提出合理的政策建議。

二、文獻(xiàn)綜述

基于國(guó)有企業(yè)的“特殊性”，許多學(xué)者在政府為國(guó)有企業(yè)提供擔(dān)保的方面達(dá)成了共識(shí)。林毅夫和李志赟(2004)提出，由于國(guó)有企業(yè)承擔(dān)著“政策性負(fù)擔(dān)”，其進(jìn)行投資和生產(chǎn)時(shí)無(wú)法依照利潤(rùn)最大化原則，因此對(duì)于國(guó)有企業(yè)“聽從”政府命令產(chǎn)生的損失，政府有著不可推卸的責(zé)任，進(jìn)而會(huì)為其提供隱性擔(dān)保，并在其真正陷入危機(jī)時(shí)進(jìn)行救助[8]。Faccio等(2006)指出，政府通過(guò)隱性擔(dān)保為國(guó)有企業(yè)提供了更高救助的可能性[9]，除此之外，政府隱性擔(dān)保還會(huì)為國(guó)有企業(yè)帶來(lái)其他的優(yōu)惠，如更多的信貸資源[10]和更低的稅率水平[11]等。Dong等(2014)和紀(jì)洋等(2018)認(rèn)為由于國(guó)有企業(yè)具有國(guó)有產(chǎn)權(quán)性質(zhì)，因此其背后有著政府隱性擔(dān)保的支持[12][13]。Handayani和Damayanti(2019)評(píng)估了政府部門如何向國(guó)有企業(yè)提供擔(dān)保，并全面分析了當(dāng)政府部門提供擔(dān)保時(shí)可能導(dǎo)致的責(zé)任，認(rèn)為政府應(yīng)當(dāng)對(duì)國(guó)有企業(yè)的社會(huì)角色進(jìn)行監(jiān)測(cè)和評(píng)估，并對(duì)相關(guān)國(guó)有企業(yè)制定擔(dān)保和支持計(jì)劃[14]。

在政府為國(guó)有企業(yè)提供擔(dān)保的基礎(chǔ)上，許多學(xué)者指出這會(huì)對(duì)政府或有債務(wù)產(chǎn)生影響。劉尚希和趙全厚(2002)指出，國(guó)有企業(yè)未彌補(bǔ)的虧損屬于政府隱性或有債務(wù)，1991—1998年財(cái)政彌補(bǔ)國(guó)有企業(yè)虧損的賬面余額在減少，但未彌補(bǔ)虧損是增加的，累計(jì)未彌補(bǔ)虧損額高達(dá)7531億元[15]。扈文秀等(2021)認(rèn)為，當(dāng)?shù)胤絿?guó)有企業(yè)面臨破產(chǎn)時(shí)，政府負(fù)有救助責(zé)任，因此應(yīng)將地方國(guó)有及國(guó)有控股企業(yè)形成的債務(wù)歸為顯性或有債務(wù)[16]。邱歡(2017)也指出雖然作為法人主體的地方國(guó)企舉債，表面上與地方政府沒(méi)有關(guān)聯(lián)，可在某種程度上來(lái)說(shuō)，地方國(guó)有企業(yè)自身負(fù)債是因?yàn)檎e借債務(wù)形成的，實(shí)際是政府的間接負(fù)債，只是在資產(chǎn)負(fù)債表上表現(xiàn)為企業(yè)部分直接負(fù)債，這實(shí)際上是一種捆綁式負(fù)債關(guān)系[17]。Bova等(2016)認(rèn)為我國(guó)政府或有債務(wù)的四個(gè)來(lái)源主要是國(guó)有企業(yè)、金融機(jī)構(gòu)、地方政府和自然災(zāi)害，相較于歐美國(guó)家政府或有債務(wù)有著很大的區(qū)別[18]。

為了控制政府或有債務(wù)的規(guī)模，很多學(xué)者基于國(guó)有企業(yè)、銀行業(yè)甚至全面考察了政府或有債務(wù)的衡量手段。從測(cè)算政府或有債務(wù)規(guī)模的角度來(lái)看，Sundaresan(2002)認(rèn)為政府可以運(yùn)用私營(yíng)部門普遍使用的風(fēng)險(xiǎn)分析管理工具對(duì)政府或有債務(wù)進(jìn)行度量[19]；吉富星(2018)基于有息負(fù)債及債務(wù)矩陣視角，對(duì)2017年我國(guó)地方政府各個(gè)來(lái)源的主要隱性或有債務(wù)類型進(jìn)行了核算[20]。從銀行業(yè)和國(guó)有企業(yè)形成的政府或有債務(wù)的角度來(lái)看，Arslanalp和Liao(2015)對(duì)或有債務(wù)量化的方式進(jìn)行了改進(jìn)，利用評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)評(píng)級(jí)指標(biāo)和各銀行違約風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，再結(jié)合或有債務(wù)的特征，構(gòu)建了銀行部門形成的政府隱性或有債務(wù)壓力指數(shù)[21]；馬恩濤和陳媛媛(2019)在此基礎(chǔ)上，利用類似的辦法衡量了我國(guó)14家上市銀行形成的政府或有債務(wù)規(guī)模[22]；郭敏等(2020)認(rèn)為該度量方法也可度量國(guó)有企業(yè)政府隱性或有債務(wù)[23]。朱冠平等(2021)認(rèn)為政府或有債務(wù)的分類主要有融資平臺(tái)類、國(guó)有企業(yè)類、金融機(jī)構(gòu)類、養(yǎng)老基金類以及其他類，并分別前四類政府或有債務(wù)的規(guī)模進(jìn)行了測(cè)算，發(fā)現(xiàn)這四類政府或有債務(wù)規(guī)模在2010年后呈現(xiàn)逐年升高的趨勢(shì)[24]。

通過(guò)梳理相關(guān)文獻(xiàn)可以看出，國(guó)內(nèi)外學(xué)者聚焦于政府對(duì)國(guó)有企業(yè)的擔(dān)保以及擔(dān)保是如何形成或有債務(wù)的、怎樣對(duì)或有債務(wù)規(guī)模進(jìn)行分析測(cè)算等方面，但缺乏專門針對(duì)國(guó)有控股上市公司可能誘發(fā)的或有債務(wù)規(guī)模的研究。在少數(shù)涉及國(guó)有企業(yè)形成政府或有債務(wù)規(guī)模的測(cè)算方法中，一些學(xué)者采用企業(yè)債務(wù)總額、政府救助比例、企業(yè)自身財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)、商業(yè)銀行估計(jì)風(fēng)險(xiǎn)和地方經(jīng)濟(jì)財(cái)力系數(shù)相乘，以此得到政府救助國(guó)有企業(yè)所產(chǎn)生的或有債務(wù)規(guī)模，但該方法存在以下幾個(gè)缺陷：(1)忽略了企業(yè)債務(wù)中政府不可能擔(dān)保救助的部分，如各種稅費(fèi)及應(yīng)付股利等。(2)將同一行業(yè)之間不同企業(yè)相互獨(dú)立起來(lái)，未考慮它們之間的相互影響。事實(shí)上，同一行業(yè)內(nèi)不同企業(yè)之間的關(guān)聯(lián)性使得它們?cè)谑艿酵粵_擊時(shí)會(huì)對(duì)彼此產(chǎn)生影響，這種影響會(huì)增加或者減少或有債務(wù)的規(guī)模。(3)忽略了政府對(duì)不同行業(yè)企業(yè)不同的擔(dān)保概率。因此，我們將采用一種更科學(xué)合理的方法來(lái)測(cè)算源于國(guó)有控股上市公司的政府債務(wù)規(guī)模。

三、模型設(shè)計(jì)及參數(shù)解釋

為了更好評(píng)估我國(guó)國(guó)有控股上市公司給政府帶來(lái)的潛在損失，我們將借鑒Arslanalp和Liao(2015)[21]測(cè)算上市商業(yè)銀行政府或有債務(wù)的方法，在此基礎(chǔ)上對(duì)不同公司進(jìn)行行業(yè)分類，分別確定各行業(yè)內(nèi)公司的關(guān)聯(lián)性及政府救助的概率，進(jìn)而分析2011—2020年我國(guó)國(guó)有控股上市公司或有債務(wù)的規(guī)模。這種方法能夠更加準(zhǔn)確地衡量不同行業(yè)公司違約后應(yīng)由政府救助的債務(wù)規(guī)模。

(一)模型概況

只有當(dāng)政府愿意且有能力對(duì)陷入困境的國(guó)有控股上市公司提供救助時(shí)，才會(huì)給政府帶來(lái)或有債務(wù)，因此一家國(guó)有控股上市公司破產(chǎn)的相關(guān)政府或有債務(wù)可表示為：

(1)

(2)

(3)

(5)

(6)

(7)

3.國(guó)有控股上市公司政府或有債務(wù)規(guī)模的綜合指標(biāo)。綜上所述，我們可以得出國(guó)有控股上市公司政府或有債務(wù)規(guī)模的測(cè)算指標(biāo)SCGCL：

(8)

(二)參數(shù)解釋

1.國(guó)有控股上市公司負(fù)債(l)?！罢{(diào)整后總負(fù)債”是基于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)各企業(yè)的負(fù)債總計(jì)，扣除應(yīng)交稅費(fèi)、遞延所得稅負(fù)債和應(yīng)付股利后，得到的需要政府擔(dān)保救助的債務(wù)總額。

2.政府承擔(dān)損失的比例(?)。實(shí)際上，政府救助國(guó)有控股上市公司時(shí)并不會(huì)承擔(dān)其所有負(fù)債，只有當(dāng)國(guó)有控股上市公司盡力償還債務(wù)后剩余部分無(wú)法負(fù)擔(dān)時(shí)，政府才會(huì)對(duì)剩余部分承擔(dān)救助責(zé)任。如果政府通過(guò)承擔(dān)未償還債務(wù)中的一部分就能幫助企業(yè)渡過(guò)危機(jī)，為使財(cái)政成本最小化，政府也只會(huì)承擔(dān)陷入困境的企業(yè)部分未償還債務(wù)。根據(jù)《國(guó)務(wù)院辦公廳關(guān)于印發(fā)地方政府性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)急處置預(yù)案的通知》(國(guó)辦函〔2016〕88號(hào))規(guī)定，政府及其部門對(duì)或有債務(wù)中的擔(dān)保債務(wù)僅依法承擔(dān)民事賠償責(zé)任，但最多不超過(guò)債務(wù)人未能清償部分的1/2，因此本文選擇政府承擔(dān)的損失比例為定值50%。

3.各行業(yè)內(nèi)國(guó)有控股上市公司的困境關(guān)聯(lián)性(ρ)。不同行業(yè)之間的企業(yè)關(guān)聯(lián)性相對(duì)較低，而同一行業(yè)中不同企業(yè)的關(guān)聯(lián)性較強(qiáng)。因此，本文不考慮不同行業(yè)企業(yè)之間的關(guān)聯(lián)性，只測(cè)算同一行業(yè)間的企業(yè)關(guān)聯(lián)性，這里我們將采用相關(guān)系數(shù)矩陣來(lái)表示各行業(yè)中國(guó)有控股上市公司之間的關(guān)聯(lián)性。

4.國(guó)有控股上市公司陷入困境的概率(EDF)。國(guó)有控股上市公司陷入困境的概率是指由于其償債能力存在不確定性，在其陷入危機(jī)之前，我們無(wú)法判斷其是否會(huì)發(fā)生資不抵債的情況，最多只能估計(jì)其陷入危機(jī)的可能性。本文采用穆迪評(píng)級(jí)公司的預(yù)期違約頻率作為替代變量，預(yù)期違約頻率是基于KMV方法計(jì)算的信用風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，用于評(píng)估公司在未來(lái)一年內(nèi)違約的概率。當(dāng)公司資產(chǎn)的市場(chǎng)價(jià)值低于公司某一債務(wù)水平時(shí)，公司就會(huì)違約。

5.政府對(duì)國(guó)有控股上市公司擔(dān)保的概率(PGS)。Arslanalp和Liao(2015)[21]構(gòu)建銀行業(yè)政府或有債務(wù)衡量指標(biāo)時(shí)，使用評(píng)級(jí)數(shù)據(jù)來(lái)反映政府對(duì)銀行擔(dān)保的概率，我國(guó)國(guó)有控股上市公司缺乏評(píng)級(jí)數(shù)據(jù)，需要結(jié)合實(shí)際情況估計(jì)政府擔(dān)保的概率。不同行業(yè)的規(guī)模及其在經(jīng)濟(jì)中的地位不同，擔(dān)保救助概率也不一樣。我們首先將政府提供擔(dān)保救助的概率劃分為0%—20%，20%—40%，40%—60%，60%—80%，80%—100%，然后對(duì)不同行業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r及政策進(jìn)行分析，判斷不同行業(yè)擔(dān)保概率的基礎(chǔ)區(qū)間，最后依據(jù)行業(yè)的體量因素及經(jīng)濟(jì)和外部環(huán)境變化對(duì)政府擔(dān)保行為的影響，確定各行業(yè)政府擔(dān)保概率的具體區(qū)間。

(1)制造業(yè)(C)、科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)(M)。制造業(yè)是我國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的根基，科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)也日益滲透到人類生產(chǎn)、生活的各個(gè)領(lǐng)域，我國(guó)近年來(lái)十分重視這兩個(gè)行業(yè)的融合與發(fā)展。2022年3月，我國(guó)政府工作報(bào)告提出要重點(diǎn)支持制造業(yè)，全面解決制造業(yè)、科研和技術(shù)服務(wù)等行業(yè)留抵退稅問(wèn)題。為刺激經(jīng)濟(jì)持續(xù)恢復(fù)增長(zhǎng)，政府會(huì)繼續(xù)強(qiáng)化對(duì)制造業(yè)及科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)的政策支持。在這樣的背景下，處于制造業(yè)或者科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)的國(guó)有控股上市公司必然會(huì)得到政府的大力支持，政府擔(dān)保概率的基礎(chǔ)區(qū)間為80%—100%。

(2)電力、熱力、燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)(D)。電力、熱力、燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)和人民生活有著較為深刻的影響，我國(guó)不僅部署實(shí)施新的組合式稅費(fèi)支持政策，還推出了一系列退稅、免稅、減稅政策支持電力、熱力、燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)等行業(yè)的發(fā)展，比如加大該行業(yè)的增值稅期末留抵退稅政策力度。政府極大概率會(huì)對(duì)該行業(yè)企業(yè)進(jìn)行擔(dān)保，政府擔(dān)保概率基礎(chǔ)區(qū)間為80%—100%。

(3)農(nóng)、林、牧、漁業(yè)(A)。黨的十九大報(bào)告首次提出“堅(jiān)持農(nóng)業(yè)農(nóng)村優(yōu)先發(fā)展”的重大戰(zhàn)略要求，據(jù)此，財(cái)政部提出要“落實(shí)涉農(nóng)稅費(fèi)減免政策，引導(dǎo)金融和社會(huì)資本加大鄉(xiāng)村振興投入”。通過(guò)梳理以上的擔(dān)保、補(bǔ)貼政策可以發(fā)現(xiàn)，農(nóng)、林、牧、漁業(yè)在我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)中具有重要特殊的地位，因此其政府擔(dān)保救助的概率基礎(chǔ)區(qū)間為80%—100%。

(4)交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)(G)。交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的強(qiáng)力保障。隨著近幾年線上消費(fèi)快速發(fā)展，個(gè)人和企業(yè)用戶傾向于在線上采購(gòu)、線下送貨，物流行業(yè)市場(chǎng)需求激增。2020年《交通運(yùn)輸部關(guān)于推動(dòng)交通運(yùn)輸領(lǐng)域新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的指導(dǎo)意見(jiàn)》指出要圍繞加快建設(shè)交通強(qiáng)國(guó)總體目標(biāo)?！敖煌◤?qiáng)國(guó)”建設(shè)任務(wù)將是近幾年國(guó)內(nèi)交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)的發(fā)展核心，該行業(yè)公共性較強(qiáng)，特別是國(guó)有控股上市公司多為行業(yè)內(nèi)的龍頭企業(yè)，適用的擔(dān)保概率基礎(chǔ)區(qū)間為80%—100%。

(5)水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)(N)。水利基礎(chǔ)設(shè)施是國(guó)有資產(chǎn)的重要組成部分，政府出臺(tái)了很多財(cái)稅政策以鼓勵(lì)該行業(yè)的發(fā)展。財(cái)稅〔2010〕44號(hào)文中規(guī)定，國(guó)家重大水利工程建設(shè)基金免征城市維護(hù)建設(shè)稅；財(cái)建〔2015〕161號(hào)作出修改，節(jié)能減排補(bǔ)助資金主要采用補(bǔ)助、以獎(jiǎng)代補(bǔ)、貼息和據(jù)實(shí)結(jié)算等方式。政府針對(duì)水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)領(lǐng)域的企業(yè)實(shí)施了相關(guān)的稅收優(yōu)惠政策，但該行業(yè)本身并不像制造業(yè)等行業(yè)一樣對(duì)我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展起著關(guān)鍵性作用，政府對(duì)該行業(yè)的擔(dān)保概率可在60%—80%基礎(chǔ)區(qū)間。

(6)建筑業(yè)(E)。建筑業(yè)包括建設(shè)公共建筑的項(xiàng)目和建設(shè)普通建筑的項(xiàng)目，政府對(duì)不同類型項(xiàng)目的擔(dān)保力度是不同的，即在不同類型的企業(yè)陷入危機(jī)時(shí)，政府提供擔(dān)保的概率有高有低。本文研究的是國(guó)有控股上市企業(yè)，該類企業(yè)會(huì)參與更多的公共建筑的建設(shè)，因此，將政府對(duì)該行業(yè)國(guó)有控股上市公司的擔(dān)保概率基礎(chǔ)區(qū)間定為60%—80%。

(7)金融業(yè)(J)。金融業(yè)是一類特殊的行業(yè)，該行業(yè)交易的商品為金融商品，其穩(wěn)定性與經(jīng)濟(jì)社會(huì)穩(wěn)定有著十分緊密的聯(lián)系，各國(guó)政府都十分重視該行業(yè)的發(fā)展。依據(jù)馬恩濤(2021)[25]的觀點(diǎn)，我國(guó)銀行獲得政府救助的概率大多在60%以上，因此將該行業(yè)政府擔(dān)保救助的概率基礎(chǔ)區(qū)間定為60%—80%。

(8)信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)(I)。在“十二五”時(shí)期，信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)就是關(guān)系國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展全局的基礎(chǔ)性、戰(zhàn)略性、先導(dǎo)性產(chǎn)業(yè)，該行業(yè)在信息化的時(shí)代具有重要的戰(zhàn)略地位，在其快速增長(zhǎng)的過(guò)程中，許多中小企業(yè)也在陸續(xù)成立。而當(dāng)該領(lǐng)域的企業(yè)陷入危機(jī)時(shí)，政府可能會(huì)為行業(yè)內(nèi)的龍頭企業(yè)承擔(dān)部分損失，因此對(duì)于國(guó)有控股上市公司來(lái)說(shuō)，政府擔(dān)保概率基礎(chǔ)區(qū)間為60%—80%。

(9)采礦業(yè)(B)。 我國(guó)十四五規(guī)劃明確提出，要加強(qiáng)戰(zhàn)略性礦產(chǎn)資源規(guī)劃管控，提升儲(chǔ)備安全保障能力。采礦業(yè)的相關(guān)企業(yè)可以分為普通營(yíng)利性的企業(yè)和承擔(dān)特殊職能的非營(yíng)利性礦山企業(yè)。對(duì)于普通營(yíng)利性企業(yè)，政府擔(dān)保力度可能偏低，而對(duì)于承擔(dān)特殊職能的非營(yíng)利性礦山企業(yè)來(lái)說(shuō)，當(dāng)該類企業(yè)陷入危機(jī)時(shí)，為穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)發(fā)展，政府一定會(huì)對(duì)其進(jìn)行擔(dān)保救助。綜合以上兩種類型，政府為采礦業(yè)提供擔(dān)保的概率的基礎(chǔ)區(qū)間為40%—60%。

(10)租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)(L)。融資租賃業(yè)發(fā)展勢(shì)頭迅猛，資產(chǎn)主要分布在能源設(shè)備、基礎(chǔ)設(shè)施及不動(dòng)產(chǎn)、通用機(jī)械設(shè)備等領(lǐng)域。該行業(yè)陷入危機(jī)，會(huì)對(duì)資產(chǎn)所在的行業(yè)產(chǎn)生一定的影響，為保持其與相關(guān)行業(yè)的穩(wěn)定，政府會(huì)選擇為其擔(dān)保，擔(dān)保概率基礎(chǔ)區(qū)間可能處于40%—60%范圍內(nèi)。

(11)文化、體育和娛樂(lè)業(yè)(R)。近年來(lái)，為促進(jìn)文化、體育和娛樂(lè)事業(yè)的發(fā)展，我國(guó)一直在實(shí)施文化增值稅優(yōu)惠政策。如財(cái)稅〔2019〕16號(hào)表明，深化文化體制改革要繼續(xù)推進(jìn)國(guó)有經(jīng)營(yíng)性文化事業(yè)單位轉(zhuǎn)企改制，該類企業(yè)可以享受自轉(zhuǎn)制注冊(cè)之日起五年內(nèi)免征企業(yè)所得稅等稅收優(yōu)惠政策。國(guó)家在推動(dòng)該行業(yè)向市場(chǎng)化的方向改革，政府更希望該行業(yè)企業(yè)能夠適應(yīng)市場(chǎng)機(jī)制，在遇到危機(jī)時(shí)自行調(diào)節(jié)。結(jié)合實(shí)際情況，改革仍在進(jìn)行中，政府可能進(jìn)行適度調(diào)節(jié)，因此將擔(dān)保概率基礎(chǔ)區(qū)間設(shè)定為20%—40%。

(12)房地產(chǎn)業(yè)(K)。當(dāng)前，中國(guó)經(jīng)濟(jì)正逐步擺脫對(duì)于房地產(chǎn)的過(guò)度依賴，2021年中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議提出探索新的發(fā)展模式，推進(jìn)保障性住房建設(shè)，支持商品房市場(chǎng)更好滿足購(gòu)房者的合理住房需求，促進(jìn)房地產(chǎn)業(yè)良性循環(huán)和健康發(fā)展。因此，政府主要是通過(guò)實(shí)施相關(guān)房地產(chǎn)業(yè)的調(diào)控政策來(lái)化解風(fēng)險(xiǎn)，而不是通過(guò)事后救助的方式來(lái)穩(wěn)定行業(yè)發(fā)展。政府為其提供擔(dān)保救助的概率較低，基礎(chǔ)區(qū)間設(shè)定為20%—40%。

(13)教育(P)。我國(guó)的教育行業(yè)活動(dòng)除了學(xué)校義務(wù)教育、高等教育的特殊企業(yè)以外，還包括營(yíng)利性教育輔導(dǎo)機(jī)構(gòu)。針對(duì)這些不同的類別，政府的支持力度是不同的，對(duì)于普通盈利性教育輔導(dǎo)機(jī)構(gòu)，政府擔(dān)保力度可能偏低，而對(duì)于承擔(dān)特殊職能的教育企業(yè)來(lái)說(shuō)，政府為其進(jìn)行擔(dān)保的概率就會(huì)偏高。在“雙減”政策的沖擊之下，政府為相關(guān)企業(yè)提供擔(dān)保概率的基礎(chǔ)區(qū)間大致在0%—20%。

(14)批發(fā)和零售業(yè)(F)。批發(fā)和零售是社會(huì)生產(chǎn)過(guò)程中的重要環(huán)節(jié)，是我國(guó)市場(chǎng)化程度最高、競(jìng)爭(zhēng)最為激烈的行業(yè)之一，即使是國(guó)有控股上市公司也不例外。由于該行業(yè)市場(chǎng)化程度較高，基本上不需要政府來(lái)對(duì)其進(jìn)行調(diào)節(jié)，因此政府為其提供擔(dān)保的概率極低，擔(dān)保概率基礎(chǔ)區(qū)間設(shè)定為0%—20%。

(15)住宿和餐飲業(yè)(H)。與批發(fā)和零售業(yè)類似，該行業(yè)市場(chǎng)化程度較高，基本上不需要政府來(lái)對(duì)其進(jìn)行調(diào)節(jié)，政府為其提供擔(dān)保的概率極低，擔(dān)保概率基礎(chǔ)區(qū)間同樣設(shè)定為0%—20%。

基于以上的基礎(chǔ)區(qū)間，我們還考慮了不同行業(yè)體量因素及經(jīng)濟(jì)或外部環(huán)境變化對(duì)政府擔(dān)保行為的影響(1)限于篇幅，此處省略各行業(yè)資產(chǎn)規(guī)模數(shù)據(jù)、各財(cái)力指標(biāo)數(shù)據(jù)以及政府擔(dān)保概率區(qū)間結(jié)果，作者備索。。由于不同體量的行業(yè)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的沖擊程度不同，政府對(duì)其擔(dān)保救助的概率也會(huì)產(chǎn)生差異，行業(yè)體量越大，其陷入困境時(shí)對(duì)經(jīng)濟(jì)造成的影響越大，政府擔(dān)保救助的概率也會(huì)越高。因此，本文將使用各行業(yè)資產(chǎn)規(guī)模作為衡量行業(yè)體量的指標(biāo)，行業(yè)資產(chǎn)規(guī)模與政府擔(dān)保概率呈正向關(guān)系。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和外部環(huán)境發(fā)生變化時(shí)，政府的財(cái)力狀況也會(huì)隨之變化，影響政府的擔(dān)保能力和擔(dān)保意愿，進(jìn)而改變政府對(duì)各行業(yè)企業(yè)的擔(dān)保概率。為衡量不同時(shí)期和發(fā)展階段政府擔(dān)保水平的變化，本文將借鑒羅榮華和劉勁勁(2016)[26]的研究，將人均GDP增長(zhǎng)率、人均財(cái)政收入增長(zhǎng)率、人均赤字增長(zhǎng)率和人均財(cái)政赤字與人均財(cái)政收入之比設(shè)定為反映政府財(cái)力狀況的指標(biāo)。其中，前兩項(xiàng)指標(biāo)與政府擔(dān)保呈正向關(guān)系，后兩項(xiàng)指標(biāo)呈負(fù)向關(guān)系。綜上所述，各行業(yè)國(guó)有控股上市公司的政府擔(dān)保概率區(qū)間可表示為：

政府擔(dān)保概率區(qū)間=基礎(chǔ)擔(dān)保概率區(qū)間×(1+某行業(yè)資產(chǎn)規(guī)模占各行業(yè)總資產(chǎn)規(guī)模比例-各行業(yè)資產(chǎn)規(guī)模平均值)×(1+人均財(cái)政收入增長(zhǎng)率)×(1+人均GDP增長(zhǎng)率)×(1-人均赤字增長(zhǎng)率)×(1-人均財(cái)政赤字與人均財(cái)政收入之比)

四、實(shí)證分析

本文在剔除S和ST企業(yè)以及數(shù)據(jù)缺失企業(yè)的前提下測(cè)算我國(guó)滬深A(yù)股市場(chǎng)中國(guó)有控股上市公司的政府或有債務(wù)規(guī)模，2011—2020年選取的公司數(shù)量占全部地方國(guó)有控股上市公司數(shù)量的比重均在85%以上。因此，以上企業(yè)的政府或有債務(wù)規(guī)?；究梢源砦覈?guó)國(guó)有控股上市公司的政府或有債務(wù)規(guī)模，其行業(yè)分布數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)(2)限于篇幅，文中未展示行業(yè)分布數(shù)據(jù)，作者備索。。

(一)2011—2020年各行業(yè)內(nèi)國(guó)有控股上市公司的困境關(guān)聯(lián)性

本文采用相關(guān)系數(shù)矩陣來(lái)表示各行業(yè)中國(guó)有控股上市公司之間的關(guān)聯(lián)性，相關(guān)系數(shù)矩陣由原數(shù)據(jù)中各列數(shù)據(jù)之間的相關(guān)系數(shù)所構(gòu)成，各行業(yè)中各個(gè)企業(yè)的日股價(jià)格數(shù)據(jù)為原始數(shù)據(jù)的各列，即相關(guān)系數(shù)矩陣中第i行第j列的元素是某行業(yè)中第i家企業(yè)和第j家企業(yè)的日股價(jià)數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)，數(shù)據(jù)來(lái)源Wind數(shù)據(jù)庫(kù)。

(二)2011—2020年國(guó)有控股上市公司陷入困境的概率

本文基于以下KMV模型計(jì)算出各企業(yè)10年的理論預(yù)期違約頻率(EDF)，數(shù)據(jù)來(lái)源是Wind數(shù)據(jù)庫(kù)及中國(guó)人民銀行官網(wǎng)。

企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值VA和股權(quán)價(jià)值VE、股權(quán)價(jià)值波動(dòng)率σE與資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率σA的關(guān)系為：

VE=VAN(d1)-De-rtN(d2)

(9)

(10)

違約距離DD及違約點(diǎn)DP的確定：

(11)

DP=STD+0.5LTD

(12)

其中，STD為短期負(fù)債，LTD為長(zhǎng)期負(fù)債。資產(chǎn)價(jià)值服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的情況下，預(yù)期違約頻率EDF可以用企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值低于違約點(diǎn)(資不抵債)的概率P來(lái)表示，因此，預(yù)期違約頻率與違約點(diǎn)、違約距離的關(guān)系可表示為：

(13)

(三)2011—2020年國(guó)有控股上市公司的政府或有債務(wù)規(guī)模

由于政府的擔(dān)保概率在概率區(qū)間范圍內(nèi)，我們選取概率區(qū)間的端點(diǎn)值計(jì)算或有債務(wù)規(guī)模的低值和高值，得到或有債務(wù)的規(guī)模區(qū)間，防止因政府擔(dān)保概率設(shè)置不夠準(zhǔn)確而導(dǎo)致的測(cè)算規(guī)模與實(shí)際規(guī)模偏差過(guò)大。綜上所述，2011—2020年我國(guó)國(guó)有控股上市公司政府或有債務(wù)規(guī)模如表1所示。

表1 2011—2020年我國(guó)國(guó)有控股上市公司政府或有債務(wù)規(guī)模 (單位：十億元)

為了更清晰觀察或有債務(wù)規(guī)模的變化規(guī)律，我們將表1中數(shù)據(jù)用折線圖展示出來(lái)。如圖1所示，除2015年以外，2011—2014年或有債務(wù)規(guī)模呈上升趨勢(shì)，2016年以后債務(wù)水平低于前5年，略有上升趨勢(shì)。2015年或有債務(wù)規(guī)模突增，其預(yù)期成本和非預(yù)期成本都遠(yuǎn)高于其他年份的水平。

圖1 2011—2020年我國(guó)國(guó)有控股上市公司政府或有債務(wù)規(guī)模(單位：十億元)

經(jīng)過(guò)對(duì)模型和數(shù)據(jù)的分析，我們發(fā)現(xiàn)，造成這一現(xiàn)象的原因是2015年各國(guó)有控股上市公司EDF值突增，違約距離DD減少，各企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率σA、股權(quán)價(jià)值波動(dòng)率σE增加。在排除企業(yè)數(shù)量的影響下，本文將各個(gè)變量各年的平均水平進(jìn)行分析。結(jié)果顯示，這10年間平均股權(quán)價(jià)值、無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益率、平均總負(fù)債、平均資產(chǎn)價(jià)值和平均違約點(diǎn)均不是影響2015年或有債務(wù)規(guī)模突增的因素。而從平均股權(quán)價(jià)值波動(dòng)率的數(shù)據(jù)中，我們發(fā)現(xiàn)2015年該值超過(guò)了0.5，較其他年份明顯偏高。2015年平均股權(quán)價(jià)值波動(dòng)率整體水平的上升導(dǎo)致當(dāng)年的平均資產(chǎn)價(jià)值驟增，進(jìn)而使得2015年的違約距離減小，約為其他年份的一半。這一差距在計(jì)算EDF時(shí)得到了放大，2015年的EDF達(dá)到了0.0660，分別為2014年和2016年的13倍和6倍，EDF在2015年的突然升高導(dǎo)致了當(dāng)年的預(yù)期成本和非預(yù)期成本的增加，最終帶來(lái)了該年或有債務(wù)規(guī)模的突增。

股權(quán)價(jià)值波動(dòng)率衡量的是股票價(jià)格波動(dòng)程度的大小，它受到股價(jià)和股數(shù)的影響。2015年各企業(yè)流通股股數(shù)變化并不大，其升高是由于當(dāng)年日收盤價(jià)的波動(dòng)性增大造成的。2015年上半年，在國(guó)企改革、“一帶一路”以及對(duì)新興產(chǎn)業(yè)政策預(yù)期的影響下，股市出現(xiàn)了“改革?！焙汀案軛U?！?，股價(jià)節(jié)節(jié)高升，達(dá)到頂峰；但杠桿過(guò)高的后果是該年6月至9月股價(jià)大幅下跌，股市先抑后揚(yáng)的狀態(tài)導(dǎo)致該年股價(jià)的波動(dòng)幅度很大，大大增加了國(guó)有控股上市企業(yè)的違約風(fēng)險(xiǎn)；10月以后，隨著政府救市措施的實(shí)施，股市有所回溫。除此之外，2015年8月24日《中共中央 國(guó)務(wù)院關(guān)于深化國(guó)有企業(yè)改革的指導(dǎo)意見(jiàn)》指出，改革的重點(diǎn)任務(wù)包括分類推進(jìn)國(guó)有企業(yè)改革，將國(guó)有企業(yè)分為商業(yè)類和公益類，推動(dòng)國(guó)有企業(yè)同市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)深入融合等。由此可以看出，國(guó)家開始明確地大力支持社會(huì)資本加入國(guó)有企業(yè)，國(guó)有控股上市公司必然會(huì)享受到改革帶來(lái)的福利。在該文件的指導(dǎo)下，2015年下半年國(guó)有企業(yè)面臨著大規(guī)模的合并重組，隨著整合重組的活躍度和交易規(guī)模將不斷攀升，人們產(chǎn)生股價(jià)上漲的預(yù)期，國(guó)有企業(yè)的股價(jià)波動(dòng)較其他年份也增加不少。

五、結(jié)論和政策建議

本文以2011—2020年多家國(guó)有控股上市公司為樣本，設(shè)計(jì)了“源于國(guó)有控股上市公司的政府或有債務(wù)規(guī)?！敝笜?biāo)對(duì)該來(lái)源的政府或有債務(wù)規(guī)模進(jìn)行測(cè)算。研究結(jié)果表明：由于我國(guó)國(guó)有控股上市公司“特殊性”的存在，政府對(duì)國(guó)有控股上市公司的擔(dān)保救助行為會(huì)產(chǎn)生大量的或有債務(wù)，這類債務(wù)的規(guī)模受到國(guó)有控股上市公司的股權(quán)價(jià)值、債務(wù)規(guī)模和政府擔(dān)保概率等多方面因素的影響。因此，政府需要降低國(guó)有控股上市公司的“特殊性”，從多個(gè)角度采取措施減少對(duì)其擔(dān)保救助的行為，從而縮減該來(lái)源的或有債務(wù)規(guī)模?；诒疚牡难芯拷Y(jié)果，本文提出如下幾點(diǎn)政策建議：

第一，減少對(duì)國(guó)有控股上市公司“政策工具”屬性的依賴。政府在進(jìn)行投融資等各種活動(dòng)時(shí)，要明確自身定位，對(duì)于公共性、正外部性較強(qiáng)的項(xiàng)目進(jìn)行主動(dòng)管理，積極引入社會(huì)資本，對(duì)競(jìng)爭(zhēng)性較強(qiáng)的項(xiàng)目交給市場(chǎng)來(lái)進(jìn)行資源分配。

第二，約束政府官員的行為。弱化經(jīng)濟(jì)考核機(jī)制，將官員的政績(jī)與任職期間形成的或有債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)掛鉤。根據(jù)不同地區(qū)的經(jīng)濟(jì)情況對(duì)各地區(qū)政府官員任期內(nèi)政府擔(dān)保行為、財(cái)政資金使用情況等進(jìn)行考核，對(duì)于任期內(nèi)擔(dān)保、救助不當(dāng)?shù)男袨椋肪肯嚓P(guān)責(zé)任人的責(zé)任。完善監(jiān)督管理機(jī)制和債務(wù)信息披露制度。建立嚴(yán)密合理有效的內(nèi)部監(jiān)督管理機(jī)制，監(jiān)督政府官員的行為，提高企業(yè)的償債能力，控制政府或有債務(wù)的規(guī)模。同時(shí)，國(guó)家應(yīng)引導(dǎo)政府建立政府債務(wù)信息披露平臺(tái)，增強(qiáng)政府信息公開的積極性，間接約束地方官員的自利行為，從而緩解政府或有債務(wù)的形成。

第三，關(guān)注政策效應(yīng)及同行業(yè)企業(yè)之間的相互影響。政府在制定政策時(shí)需要考慮對(duì)國(guó)有控股上市公司相關(guān)經(jīng)營(yíng)管理活動(dòng)的影響，并根據(jù)企業(yè)的行為的變化及時(shí)調(diào)整政策。同時(shí)，要對(duì)同行業(yè)國(guó)有控股上市公司給予足夠重視，關(guān)注同行業(yè)國(guó)有控股上市公司負(fù)債行為的變化，加強(qiáng)當(dāng)?shù)貒?guó)有控股上市公司負(fù)債行為的規(guī)范；關(guān)注同行業(yè)國(guó)有控股上市公司資金使用效率的變化情況，避免對(duì)當(dāng)?shù)貒?guó)有企業(yè)資金使用效率產(chǎn)生負(fù)面影響；借鑒同行業(yè)非國(guó)有企業(yè)的經(jīng)驗(yàn)，規(guī)范負(fù)債規(guī)模。

第四，建立國(guó)有控股上市公司政府或有債務(wù)的測(cè)算、評(píng)估機(jī)制。政府需要建立統(tǒng)一的官方數(shù)據(jù)庫(kù)。有關(guān)部門可以依據(jù)國(guó)有控股上市公司行業(yè)、性質(zhì)、盈利水平的不同進(jìn)行信用評(píng)級(jí)，依據(jù)各公司的評(píng)級(jí)級(jí)別來(lái)評(píng)估政府擔(dān)保救助的概率。政府應(yīng)建立我國(guó)上市公司違約數(shù)據(jù)庫(kù)，以此來(lái)得到我國(guó)上市公司違約距離和預(yù)期違約頻率真實(shí)的映射關(guān)系，進(jìn)而能夠更加準(zhǔn)確地識(shí)別問(wèn)題上市公司。