地炼企业信用违约风险预警研究——基于对38 户地炼企业的调研分析

中国工商银行山东分行课题组

地炼是地方炼油厂的简称，是指中石化、中石油以及中海油所属的炼油厂以外的地方性炼油厂。我国2018 年炼油能力增至8.31 亿吨/ 年，地炼占比25.6%，2018——2020 年中国炼油能力合计增长将达到1.1 亿吨/年，其中地炼占比分别为69%、71%、59%。近几年，受产能过剩、担保圈风险等因素的影响，地炼企业分化逐渐清晰，部分企业出现信用风险。在企业分化日益明显的情况下，如何有效量化地炼企业的信用违约风险成为金融机构控制融资风险的关键。

一、地炼行业面临较大的挑战

（一）行业整体产能过剩。

据国家统计局数据显示，2018 年中国炼油能力达到8.31 亿吨/年，原油加工量达到6.04 亿吨，较2017 年净增2225 万吨，超过全球净增能力的一半，总炼能自2017年重回增长轨道后继续加速增长，同比增速达到 6.8%；2019 年，原油加工量持续增长，达到6.52 亿吨，同比增长7.6%，其中12 月同比增速达到13.6%。2018 年全国炼油厂平均开工率为72.9%，地炼开工率为62.5%，远低于82%的世界平均水平，为全球最低。预计 2019 年中国原油一次加工能力净增约3200 万吨，过剩炼油能力达1.2 亿吨；2020 年总炼能将达8.5 亿吨，过剩能力达 1.8 亿吨。1国家统计局，http://www.stats.gov.cn

（二）消费税改革挤压利润空间

2018 年3 月1 日，国家税务总局《关于成品油消费税征收管理有关问题的公告》（国家税务总局公告2018 年第1 号）正式实施，要求所有成品油发票均须通过增值税发票管理新系统中成品油发票开具模块开具，防范偷税漏税。地炼企业缴纳消费税更加规范，缴税总额较以往都大幅度增加，对地炼企业利润产生了一定的影响。2018 年中国炼油行业利润总额为1697 亿元，较2017年减少11.2%。2019 年行业利润总额进一步减少，2019 年全年炼油业实现利润总额947.0 亿元，同比下降42.1%。22020年中国炼油行业分析报告——行业现状与前景评估预测，http://free.chinabaogao.com/shiyou/202003/03244U24R020.html

（三）大型炼化项目的投产对地炼企业产生新的冲击

2015 年发改委制定的《石化产业规划布局方案》，明确提出推动产业集聚发展，建设上海漕泾、浙江宁波、广东惠州、福建古雷、大连长兴岛、河北曹妃甸、江苏连云港七大世界级石化基地。预计到 2025 年，七大石化基地的炼油产能将占全国总产能的40%。新上的炼化一体项目均选址在沿海地区，企业自备原油及成品油码头，原料及产品进出的物流成本远低于内陆炼厂，成品油下海基本靠汽运装船为主，仅物流成本一项一体化炼厂就拥有近200 元/吨的成本优势。在炼化产品上，炼化一体化炼厂产业链非常完善，产品结构更为丰富、更具竞争力。

二、地炼企业经营情况

根据中石油经济技术研究院的数据，华北、东北、华南和华东四大地区的炼油能力分别为2.7 亿吨/年、1.23 亿吨/年、1.24 亿吨/ 年和1.01 亿吨/ 年，分 别占比34.7%、15.9%、16.1%和13.1%，合计占比79.8%，呈现出以东部为主，中西部为辅的梯次分布。3前瞻产业研究院，2020——2025年中国炼油产业发展前景与投资预测分析报告，https://bg.qianzhan.com/report/detail/56481db4347b4bab.html?v=title我国地炼企业主要分布在山东、辽宁、山西、河北等省份，山东地炼处于绝对的领先地位。为了解地炼企业的经营情况、融资情况及违约风险情况，本文对38家地炼企业进行了调研分析。

（一）经营能力

调研的38 家地炼企业一次性加工能力合计12550 万吨，平均一次性加工能力为348.61 万吨，较世界炼厂平均规模小410.39 万吨，说明地炼企业规模仍然较小；为降低原油采购成本，自2015 年国家开放“双权”以来，大部分地炼油企业获得了原油进口权和使用权，调研的地炼企业中31家（占比81.58%）取得原油进口权，取得原油进口配额共计8264 万吨，原油进口配额与一次性加工能力的匹配度为65.85%，平均每家原油进口配额236.11 万吨；为降低运输成本，较为有实力的地炼企业建立了自己的铁路运输专用线和输油管线，18 家地炼企业拥有输油管线，共有输油管线31 条；为提升产品竞争优势，降低消费税负担，地炼企业按照自身的技术路线拉长产业链条，降低汽柴油的占比，加大化工产品的生产，从调研企业看平均成品油收入占全部收入的比重为57%，但成品油收入占比在50%以下的仅有12 家，说明地炼企业仍是传统的汽柴油加工企业。

（二）盈利能力

调研的38 家地炼企业2019 年实现销售收入6629 亿元，实现利润314 亿元，平均销售利润率为4.73%。其中销售收入200 亿元以上的共11 家，占调研企业的28.95%；利润总额在10 亿元以上的12 家，占调研企业的31.58%；销售利润率在6%以上的17家，占调研企业的44.74%。从地炼企业的盈利能力看，销售利润率普遍不高，地炼企业的盈利能力分化较为明显。

表 1 信贷风险预警基础指标体系

（三）银行融资情况

38 家调研企业共获得银行融资2227 亿元，平均每家融资58.61 亿元，融资100 亿元以上的6 家；四家国有大行在调研企业中的融资占比为38.91%，说明地炼企业的融资分散度较高；调研的地炼企业中涉及发债的企业有6 家。从银行融资情况看，地炼企业获得融资支持较多，融资机构较为分散，部分企业通过债券市场获得融资但存在一定的风险。

三、地炼企业信用违约预警模型

（一）相关理论研究情况

Ohlson(1980) 运用主成分分析法、Martin(1977）运用回归分析法对违约风险进行定量研究。Larry J. Prather(1999) 从投资目标的差异，Josaph Goleca，Laura Starksb(2004)从管理费用的变动等不同角度，运用经典CAPM、APT 修正后的模型，测量信托基金的违约情况。国际清算银行（BIS，2014）从金融稳定角度搭建了包括房地产价格、房价涨幅与GDP 增速之比、信贷余额/GDP 缺口等指标在内的房地产风险预警模型。张永东（2019）从资产、收入、利润、现金流、资产和资本结构等五个维度刻画和评价发债主体的财务特征，构建信用债违约风险AD-Logistic 预警模型，识别企业违约风险。胡毅、王迁、杨晓光（2015）从客户外部因素、客户经营水平、客户交易水平三个维度，运用面板模型对客户违约进行测算。生柳荣、陈海华、胡施聪、彭雁、于天祥（2019）从盈利能力、杠杆率、资产流动性、财务报表质量和企业性质五个方面，通过建立Logistic 模型分析债券发行主体的违约概率。蓝发钦、燕群、谢东辉（2020）通过数据捕捉功能对接Wind 数据库对信用债的违约风险进行量化预测。

(二)地炼企业违约特征分析

本文首先对调研企业的违约（包括银行融资出现本金逾期、展期、欠息和债券到期无法兑付等）案例（14 家）进行了分析，结果显示违约企业主要有以下特征：一是违约企业经营能力弱。一次性加工能力小，加工能力在300 万吨以下的占比为71.43%；原油进口配额与一次性加工能力存在缺口，缺口在35%以上的占42.86%；运输成本高，没有铁路运输线或输油管道的占比50%；销售渠道窄，自身没有加油站的占比57.14%；产业链条短，汽柴油为其主要产品，汽柴油销售收入占比均高于40%，其中占比高于50% 的占64.29%。二是盈利能力差，表现在销售收入在200 亿元以下的占92.58%，利润总额在10 亿元以下的占71.43%，销售利润率在6%以下的占50%。三是融资规模大，表现在银行融资在60 亿元以上的占42.85%，有债券融资的占比35.71%。四是担保风险大，表现在违约企业均涉及担保圈，圈内违约企业保证金额占比在10%（含）以上的占比高达92.86%。

(三) 预警模型的构建

基于已有的研究成果及对地炼企业违约案例的分析，地炼企业信用风险预警模型的构建应综合考虑企业经营能力、盈利能力，也要考虑企业债务负担和对外担保风险。因此，风险预警模型的构成因子应由反映地炼企业以上指标的指标体系进行拟合得出。据此，根据地炼违约企业的分析，结合数据的可获得性，在严格遵循地炼行业经营的内在逻辑，按照科学性、代表性、可操作性的原则，本文将“经营能力”“盈利能力”“负债情况”“外部风险”四个维度的13 个指标作为基础指标体系。基础指标用ZXi表示，其中i=1， 2， 3……13。

1.模型适应性检验和数据处理。

本文用SPSS25 软件对数据进行标准化处理并保存为新变量。KMO 检验值为0.604， 说明适合作因子分析；巴特利特（Bartlett）球形检验的显著性p 值=0.000＜0.05，说明适合主成分分析方法。本文样本容量低于250 个且13 个变量的公因子方差为0.763，说明因子提取的效果还是较理想的。

本文选取的13 个指标变量根据主成分分析法及特征值大于1 的原则共提取了5 个公共因子。其中，第一个因子初始特征值的方差贡献率为30.973%，表示第一个因子对13 个变量指标的解释能力为30.973%。第二至第五个因子的方差贡献率依次为13.582%、12.231%、11.188%、8.344%。至第五个因子为止，前五个因子的方差累积贡献率为76.319%，能够较大程度的保留样本数据的信息。

从旋转成分矩阵可以得出，贡献因子F1主要受盈利能力指标中企业利润总额（指标贡献为84.3%）、销售收入（指标贡献为78.8%）等指标的影响，F1的大小在一定程度上表示企业盈利能力对信用违约风险的影响；贡献因子F2、F3主要受经营能力指标中成品油收入占全部收入占比（指标贡献为-83.5%）、原油进口配额（指标贡献为80.3%）、销售渠道（指标贡献为80.1%）等指标的影响，F2、F3的大小在一定程度上表示企业经营能力对信贷违约风险的影响；贡献因子F4主要受负债情况指标中四行融资占比（指标贡献为62.4%）指标的影响，F4的大小在一定程度上表示企业负债情况对信贷违约风险的影响。贡献因子F5主要受企业风险状况指标中担保能力（指标贡献为92.9%）等指标的影响，F5的大小在一定程度上表示企业风险状况对信贷违约风险的影响。

根据因子得分系数表，可写出以下因子得分函数：

综合以上内容，以各因子的方差贡献率为权数，得到综合模型计算公式：

(四)地炼企业预警判断

表 2 信用违约风险预警区域划分

根据炼化行业运行的内在规律，结合预警指标设计的统计规律，本文基于误差理论，采取3δ 方法，把地炼企业风险情况划分为3 个区间：风险区、预警区、正常区。由于本文使用的地炼企业的数据为调研数据，连续年限不多，本文选择1 倍标准差作为风险预警依据，同时选择偏离1 倍标准差的范围作为风险区域和基本正常区间。根据以上原理，计算出风险预警指标的均值ZX（0.00026316）和标准差δ（0.37942121），得出地炼企业信用风险的预警区域。为检验信贷风险预警指数的有效性，利用地炼企业信用风险预警模型测算的企业风险状况与企业实际信用风险违约情况进行比较，模型风险判断准确性为73.68%。

四、结论及建议

（一）金融机构可充分利用地炼企业风险预警模型加强对地炼企业融资风险的管控

对预警模型判定正常的地炼企业，可积极的提供综合化的融资支持，特别是支持企业提升高端化工产品的生产能力，提升企业竞争力。对预警模型判定为风险预警的地炼企业，应高度关注企业自身经营的现金流、还款意愿，提前做好风险防控工作。

（二）在地炼企业规模相对偏小的情况下，要高度关注企业的核心经营能力

地炼企业生产工艺和流程高度同质化，在行业利润率较低的情况下，企业比拼的是产业链条（“化尾”）的长度、原油采购成本及是否有自身的销售渠道。通过拉长“化尾”，可以降低汽柴油占比，提升化工产品占比，提高利润率，有效降低消费税负担；通过取得原油进口资格，可以降低原油采购的中间环节的费用，降低生产成本；通过建立自身的消费渠道，投资建设加油站，可以稳定销售渠道，降低消费税负担。

（三）对外担保风险成为地炼企业信用风险暴露的重要成因

地炼企业融资方式单一，土地房产等优质固定资产较少，获贷方式主要为担保融资，担保关系一旦建立往往通过企业间的互保形成一张复杂的担保网或担保圈，一家企业出现信用风险将传导至担保网或担保圈内的所有企业。

（四）债券兑付风险成为地炼企业信用风险暴露的直接导火索

债券融资在一定程度上促进了地炼企业短时间内的快速发展，但债券融资往往是短期融资，而企业往往将债券融资用于长期投资，短融长用的问题较为突出。信用环境较为宽松的情况下，企业可以通过发新债还旧债的方式保持现金流动性。但在信用环境收紧后，融资到期没有接续的融资匹配，将直接造成企业资金链的断裂，造成信用风险暴露。