政府投融资产出视角下的城投债风险探析——以安徽省为例

徐 栋,管治华

(安徽大学 经济学院,安徽合肥230601)

一、问题的提出及文献评述

党的十九大报告中指出,要打好“防范化解重大风险、精准脱贫、污染防治”三大攻坚战,其中防范地方政府债务风险是防范化解重大风险的重要任务。从当前地方政府债务的构成看,“政府债务严监管”将地方政府债务分成地方政府债务、合法合规的融资平台企业类债务、违法违规的债务,即业界称为的A类、B类和C类债务。在我国,法定城投债并非直接的政府债券,其形式上是企业发行的信用债,主要依靠平台的运营收益进行偿还,但由于地方政府融资平台作为债券发行主体,其是地方政府进行投融资的主要平台,因此,城投债一直在业界被认为是地方政府B类债券,属于地方政府债务风险防控中的“严监管”范围。不同于发生债务危机的希腊等国家的“消费型债务”,城投债作为地方政府投融资的重要手段,其属于“生产型债务”[1],遵循着“举债—使用—偿还—举债”的规律[2－3],在这个循环过程中使用环节是最为关键的一环,使用环节中会产生现金流回报,形成偿债资金的重要来源,密切影响着债务风险。因此,从政府投融资产出视角展开对城投债的研究,对于优化城投债投资结构、提高债务资金使用效率、降低城投债投资风险有着重要意义。

在混合经济体制下,地方政府不仅承担着公共物品提供的职能,同时担负着促进经济发展的责任,扮演着“发展型政府”的角色[4]。为推动经济发展和城市化进程[5],地方政府进行生产建设性投资支出,为缓解这类投资来源的压力[6－7],地方政府利用城投公司发行债券进行融资,由此演生出了“城投债”的概念。第一笔城投债起源于1993年的上海,是为支持浦东新区的建设发行,之后各地政府相继学习这种融资模式。2014年《预算法》放开地方政府负债以后,部分之前由于公益项目产生的相关债务,进行了有续的置换,此后相关城投债则是城投企业以项目相关收益为基础进行的市场化融资行为,城投债在地方相关城市基础设施建设、产业化引导投资中发挥了重要作用。

城投债形成的投资产出主要包括两个层面:一方面城投债资金主要投向电力电网、道路桥梁、供水供气等公共项目领域[8],发挥着“准市政债”的作用,推动了地方基础设施的建设和完善[9－10],促进城镇化建设进程;另一方面,新增的资金主要流向公共项目领域,提升了基础设施投资的流动性[11],有效促进了公共资本的积累,城镇化建设使得生产要素得到更高效的配置,促进全要素生产率的提高,有助于提高全社会生产水平,实现经济体的增长[12]。

城投债负债规模的快速扩张引起了学者对城投债风险的思考,现有一部分研究主要集中于城投债的信用风险,即由于规模扩张带来利率的过快增长,蕴含着信用债的风险信息。许多学者利用城投债的利差对信用风险进行衡量和预警[13－14],并且有学者利用信用分析模型预测城投债的违约风险,如韩立岩等[15]利用K MV模型测算了债务的违约概率和风险。信用违约风险本质上是对债务可持续性的评估,债务的可持续性很大程度上取决于偿债能力的可持续性[16]。

城投债不同于地方政府财政负债,其风险主要取决于债务增长的规模与产业增长的规模之间的对比。早在2000年,美国经济学家大卫·N·海曼认为用于道路、学校等公共基础设施的债务资金可以通过项目获得的收益进行偿还,将公共投资的成本分摊在各个时期,并且让市民在使用时为这些设施支付费用,这相对于在建造之初让他们一次性付费,更具有效率性。在国内,刘尚希[17]、肖文东[18]从理念方面提出不应该单纯根据债务规模数据衡量债务风险,要深入到资金配置效率层面探究债务风险[19]。吴粤等[20]构建DSGE模型并通过实证检验发现,随着地方政府投资效率每上升一个单位,债务违约风险下降0．19－0．3之间,二者负相关关系较为明显。因此,另一部分学者将研究城投债的风险聚焦城投债的投入产出效率问题,即由关注城投债的规模转向关注由于城投债进行投资产生的相关收益与产出上。对于债务支出效率的实证研究,非参数估计的DEA模型被广泛使用,洪源等[3]利用三阶段DEA模型测度了湖南省地方政府债务的支出效率,李静[21]利用DEA-Tobit两阶段分析方法对全国债务的支出效率进行分析,郭月梅等[22]将三阶段效率分析和Mal mquist指数相结合对全国30个省份政府性债务支出效率进行测算。

综上学者们对城投债风险的研究可以看出,现阶段城投债风险主要取决于债务资金的投资方向和产出效率,但现有文献对于单一种类债务的效率研究较少,且多是以各个省(自治区、直辖市)为单位的。因此,本文从政府投融资产出视角出发,以安徽省为研究对象,选择效率作为切入点,运用DEA和Mal mquist指数方法,分析地方政府运用城投债开展投融资活动的投入产出效率,从而对当前城投债的风险进行探析。

二、安徽省地方政府城投债投融资现状

(一)城投债的规模状况

根据表1可知,从债务总量看,截至2019年11月,安徽省城投公司发行的有息债务总额为5648．30亿元,城投债务余额为3262．13亿元,其中安徽省省本级的城投债发行总额以及债务余额均位居第一;从债务的区域分布来看,皖中的城投债发行总额和城投债余额均高于皖南和皖北地区,皖南的发行总额和余额位居第二,皖北地区数额最少,从区域上呈现皖中最高,皖南次之,皖北最少的格局。

表1 安徽省城投债发行总额和债务余额

根据表2对2013－2018年安徽省城投债的发行增长情况进行分析,全省层面上城投债发行金额呈逐年上升的趋势,债务发行的高峰期出现在2014－2017年,2018年的发行额出现小幅回落。同时,皖中地区每年新发行城投债数额均高于其他地区,从增速来看,2017和2018年皖北、皖中、皖南地区新发行城投债数额增速放缓,在2018年发行数额呈现下降趋势。

(二)城投公司的信用评级

截至2019年11月,安徽省涉及发行城投债的城投公司一共113个,其中AAA级的有4个,占比为4%;AA＋级的有15个,比重为13%;AA级66个,占比58%;AA－级的26个,比重为23%;A＋级的1个,占比1%;无评级的1个,占比1%。AA级以上评级占75%。城投公司信用评级位居全国各省市前列,仅次于湖南省。

表2 2013－2018年安徽省各地市每年新发行城投债数额(单位:亿元)

(三)城投债的到期偿还压力

仅从城投债到期时间分布来看,目前安徽省所发行的城投债务到期日在2020年到2029年期间。根据图1可知,2020年的到期规模为503亿元,2021－2024年是债券集中到期的高峰期,其到期规模在722－772亿元这一区间,会存在较大的偿还压力,2025－2029年的城投债到期规模较少,分别为140亿元、116亿元、20亿元、3亿元以及29亿元。

图1 安徽省2020－2029期间到期的城投债规模

三、模型选取及实证分析

根据政府投资与经济产出的相关性,为了体现地方政府通过融资平台发行城投债两个层面的产出绩效,本文进行两个层面的产出指标选择:一是以各地级市人均城投债发行额(元/人)为投入变量,以各市基础设施指标为产出变量进行测算,得出城投债的投资效率;另一部分以各地级市人均城投债发行额(元/人)为投入变量,以经济增长的指标为产出变量,测算城投债对于经济增长的拉动作用,得出城投债的经济增长效率,以期通过这两部分对城投债的绩效进行综合评价。同时为了体现典型调查的一般性,我们选取了发行城投债最多的江苏省,分别按其经济发展水平选取了苏州、南通、淮安三个地级市进行比较测算。

(一)测算方法选择

本部分运用DEA方法和Mal mquist指数方法,评估2016－2018年城投债务的使用效率。

1．DEA方法的理论及模型选用。DEA(Data Envelop ment Analysis)模型能够测算出某一期间内决策单元(Decision Making Unites,DMU)的相对效率,可以对多投入、多产出的决策单元进行效率评估。DEA模型的思想是运用DMU的投入和产出在几何空间中的投影,找出最少投入或者最高产出边界。落在边界上的DMU的相对效率为1,被称为一个有效的单位,没有落在边界上的DMU的相对效率为0到1之间,意味着产出不变的情况下可以降低投入或是在投入不变的情况下可以增加产出。本文采用可变规模报酬下投入导向的DEA模型测算出综合技术效率(TE),具体可分解为纯技术效率(PE)与规模效率(SE),即综合技术效率(TE)＝纯技术效率(PE)×规模效率(SE)。

2．Mal mquist生产率指数。DEA模型只能得出某一期间的效率值,不能对不同期间的效率值进行动态对比,为有效的弥补DEA模型的这个缺点,由此引入了Mal mquist生产率指数,采用DEA方法和Mal mquist指数进行分析可以有效实现静态效率和动态效率的评估。Mal mquist指数具体表达式为:

其中,为第j个决策主体在t＋1期的全要素生产率(TFP),若大于1,说明决策主体的效率提高;等于1,说明效率保持不变;小于1,表明效率出现下降。

(二)评价指标和数据来源

在投入变量方面,我们以2016－2018年各地级市人均城投债发行额(元/人)作为投入变量,数据来源于wind数据库。

在产出变量方面,本文选择了两个层面的产出指标,一是根据城投债的主要投资方向选择基础设施类的相关指标作为产出变量,主要包括了各个地级市的人均供水总量(立方米/人),人均用电量(万千瓦时/人),城市建成区面积(平方公里),城市排水管道长度(公里)四项指标。数据来源于安徽省和江苏省统计年鉴。另一部分选择经济增长指标作为产出变量来测算城投债的经济拉动作用,包括各市的人均GDP(元/人)和城镇居民人均可支配收入(元/人),数据来源于各市的统计公报。

(三)实证测算与分析

根据上述投入产出指标的样本数据,运用Deap2．1软件可以得到城投债投资效率以及经济增长效率测算的结果。

1．城投债投资效率测算结果。根据DEA模型理论推导和现有数据,静态效率测算结果如表3所示。Mal mquist指数测度得出的是不同期间效率的动态变动情况,因此对各地级市2016－2018年的数据进行测算能够得到两组结果,动态效率测算结果见表4。

2．城投债经济增长效率测算结果。将2016－2018年的现实数据代入DEA模型中,得到静态效率测算结果详见表5。根据2016－2018年各市的投入产出数据,得到动态效率测算结果如表6所示。

表3 2016－2018年城投债投资效率测算均值

表5 2016－2018年城投债经济增长效率测算均值

表6 2016－2018年城投债全要素生产率及其分解

3．结论

(1)城投债的整体产出绩效水平不高,存在着较大的提升空间。从均值来看,2016－2018年城投债投资产出的综合效率为0．247,纯技术效率为0．636,规模效率为0．443;经济拉动的综合效率为0．215,纯技术效率为0．536,规模效率为0．502,远低于效率前沿面1,都处于较低的水平。按照地理位置将安徽划分成皖北、皖中、皖南地区,从投资产出的综合效率来看,皖北地区效率均值为0．241,皖中地区为0．280,皖南地区为0．319;从经济增长效率来看,皖北地区效率值为0．249,皖中地区为0．234,皖南地区为0．238。从城投债两个产出效率来看,安徽省城投债效率处于较低水平。对比所选取的江苏三个典型城市,苏州投资效率0．141,经济拉动效率0．100,南通投资效率0．082,经济拉动效率0．088,淮安投资效率0．061,经济拉动效率0．053,同样存在着效率值偏低的问题,因此城投债使用效率不高是诸多省份面临的共性问题。

(2)各个地级市的绩效情况存在较大的差异性。一方面各个地市的综合效率数值差距较大,整体支出效率存在差异,比如黄山市城投债投资的综合效率为0．742,亳州的综合效率数值为0．075,各地市之间效率差异非常明显;另一方面,不同地级市效率提升的主要制约因素存着差异:黄山等地市债务的效率水平较高,无明显的限制因素;六安等地市债务纯技术效率偏低,债务的管理和运作水平限制了综合效率的提升;合肥等地市综合效率不高的主要影响因素是债务的规模效率。

(3)从全要素生产率来看,城投债的支出效率处于上升的阶段,并且债务管理水平的提高对于整体债务绩效水平提升有显著影响。观测期间内城投债的全要素生产率均大于1,说明城投债的支出效率不断提高。全要素生产率具体又可细分成效率变动和技术变动两部分,2016－2017年的效率变动数值较低,但是2017－2018年效率变动是拉动全要素生产率提高的主要因素,效率变动测度的是债务经营管理水平的变化,由此可知提升债务经营管理水平能够显著推动城投债的绩效水平提高。从区域来看,全要素生产率同样表现出相同的特点,皖北、皖中、皖南考察期间内全要素生产率均大于1,同样2016－2017年效率变动是限制全要素生产率提高主要因素,2017－2018年全要生产率提高主要原因是效率变动的提高。

四、对策建议

根据前面实证检验结果,说明当前城投债在投入产出的绩效上存在较大改进空间,对于城投债,通过政府投融资产出的增加来实现对负债的偿还是防范风险的根本之策,因此,本部分提出如下建议:

(一)将防范城投债的风险重心落在关注城投债的产出

城投债主要进行城市和产业建设项目投资,城投公司在经营管理中的重心要关注通过投资产生持续的运营能力,投资的效益直接决定其进一步融资规模,从而能在滚动中解决其前期债务问题。安徽省皖北、皖中、皖南的经济基础和经济增速存在差异,城投债的余额和发行额同样不同,但是都存在着产出效率值不高的问题,城投债规模排名第一的江苏三个典型城市同样如此。风险防范仅仅关注债务规模是一个误区,只有债务资金的配置效率高,在未来能够产生持续性的收益偿还债务,才能从根本上降低债务风险,因此,城投债的风险防范重心应该落在城投债的产出上。

(二)根据城投债的产出效率实行不同的风险防范政策

不同地级市的效率水平和主要制约因素表现出差异化的特征,因此,各地城投债的风险防范政策应该结合地方城投债的效率值和制约因素,因地制宜,依托政策管理中的侧重点,寻找提升债务效率的最优路径,不能采取“一刀切”的简单做法。对于城投债效率低且主要制约因素是债务规模效率的地区(如合肥等地市),政策的侧重点是抑制城投债规模的盲目扩张,注重规模效益,提高经济发展的质量水平;对于效率值低且主要制约因素为纯技术效率的地区(如六安等地市),政策的侧重点是提高债务的运营和管理水平,持续优化债务的投资方向和支出结构。

(三)提高城投公司的市场化管理水平

在城投公司经营和管理过程中推行现代企业管理制度,完善城投公司市场化运作机制,减少行政干预色彩,凭借公司自身的主营业务和资产特点,寻找自己的市场定位,在市场的竞争中构建全新的经营管理模式。建立城投债“举债—使用—偿还—举债”全过程的管理理念,做到合理负债,高效使用,及时偿还,保障债务的可持续性。同时,从结论(3)可以看出,提高债务管理水平对于安徽省各个区域全要素生产率有着积极作用,因此应当加强区域之间的沟通交流,相互借鉴公司管理的经验和政策,提高债务管理水平,推动区域之间的协调发展。