地方政府融資平臺不良貸款內生機制及解決策略

劉春志，李 斐

1 問題的提出

進入2012年以來，35%左右的地方政府融資平臺貸款將會集中到期，平臺償還貸款壓力陡增。地方政府、銀監會、商業銀行等相關各方正努力謀求有效措施，以緩解融資平臺貸款償還壓力。如銀監會開始允許平臺貸款有條件的展期，并且允許有選擇的對部分平臺貸款繼續提供信貸支持，這表明監管層開始允許融資平臺通過延長貸款期限和變相的“借新還舊”來緩解平臺對貸款的償付壓力。但無論是貸款展期還是“借新還舊”，無疑都不是從根本上解決融資平臺貸款償還的有效措施，可以預測由于政府融資平臺無法及時償還貸款而產生大量不良貸款的壓力正在顯著增強。

我們認為融資平臺不良貸款的產生與增長存在其內生機制。這種內生機制具體來說就是政府融資平臺貸款的發放與收回，不是基于商業銀行嚴格的審貸管理基礎之上的，而是在地方政府主導下，由政府、融資平臺、商業銀行三方“博弈”的結果，“天生”有產生“不良”的必然性。即貸款的增長或擴張，沒有以可靠的資金償還為保證，更多的只是基于融資平臺的資金需要或政府的行政保證。導致平臺貸款天生缺乏內在的合理性同時也沒有建立有效的還款保證機制，最終表現為在地方政府、融資平臺和商業銀行的三方博弈之下，融資平臺不良貸款在“不知不覺”中形成并且快速增加。而這種不良貸款內生機制主要特征之一就在于各金融主體對于不良貸款形成的“涓流效應”，即在地方政府資金緊缺的背景之下，融資平臺利用其政府背景獲取大量平臺貸款，但由于自身缺陷可能使得貸款無法及時償還，最終共同造成產生大量平臺不良貸款的可能性。因此有必要對地方政府融資平臺產生不良貸款的內生機制進行研究，并針對性的提出措施，以求從根本上減少平臺不良貸款的產生，從而達到穩步化解地方政府融資平臺貸款風險的目的。

2 地方財政體制缺陷與不良貸款

2.1 地方財政財權事權不匹配

1994年，中國實行了財政分權改革，財政體制變化的基本方向是從行政性分權逐步走向經濟性分權，幾個主要稅種的大部分收入都劃歸中央，留給地方的多是一些增收潛力較小和征管難度較大的零散稅種。但從事權角度來看，地方財政則面臨很大的支出需求，分權特征明顯。此外我國有嚴格的法律規定禁止地方政府發行地方債券，同時不允許地方政府向銀行借款，這使得地方政府的融資渠道極其有限，因此地方財政收入支出不匹配的問題一直長期存在，而地方政府融資平臺的出現無疑為現階段的地方財政開啟了獲取資金的大門。

同時，作為資金提供者的商業銀行大部分是受政策影響明顯的國有商業銀行和各地方的城商行和農商行，方便了地方政府利用行政命令來為融資平臺融通資金，已解決地方財政的資金不足。此外，我國現階段政府官員的考核是以當地GDP規模的增長為主要指標，這種制度也加劇了官員的逆向選擇和道德風險行為，即為了促進GDP的快速增長，為融資平臺爭取過量信貸資源，從而增加基礎設施投資等投資行為以保持當地GDP的高速增長。在政府的主導下，融資平臺的貸款規模也在快速增長，自2008年初以來，融資平臺貸款規模從1萬多億增加到現在的9萬多億。無疑，龐大的貸款規模本身就意味著即使較低的不良貸款率可能帶來大規模的不良貸款，給金融系統帶來巨大的沖擊。

2.2 財政軟約束下過度支出導致地方財政缺乏足夠的償還能力

作為一類特殊的企業，融資平臺貸款都由當地地方政府作為擔保人，一旦融資平臺資金困難，無法還款，地方政府就承擔了實際上的最后付款人的責任。盡管地方政府作為債務人面臨多重約束，但由于現行體制中存在的復雜的委托代理關系，因此這些約束機制很難發揮作用，從而產生“預算軟約束的問題”。具體考察地方財政的償還能力，情況著實不容樂觀。以武漢市為例，考察武漢市地方預算收入/地方預算總收入、地方預算支出/地方預算收入的占比情況，可以看出地方預算收入占地方預算總收入的比重處于相對低位，2007年末達到最低，占比僅為30%，2010年末占比38.61%，比2009年略有回升；而地方預算支出占地方預算收入的比例長期處在高位，2009年末繼2003年后再次突破了100%，達到了123.38%，2010年末略有下降但仍然大于100%，為112.44%。當期負債額度大大超過當年的財政收入，余額已大大超過地方政府的可支配財力。

對政府債務的考察除了要從基于財政學視角的宏觀角度來分析之外，還需要進行微觀層面的分析。在這里筆者利用國家發改委投資研究所相關課題組的研究方法，采用國際通行的標準負債率（債務余額與當年生產總值的比例）、債務率（債務余額與當年可支配財力的比例）、償債率（還本付息額與當年可支配財力的比例）對武漢市政府性債務的規模、結構和安全性進行測算和評估。根據學者的相關調研數據，截止2010年6月底。武漢市所有97家融資平臺貸款余額2126.18億元，依據國家現行的存貸款利率，可以推測2010年還本付息額為193.5億元。以2010年生產總值和可支配財力計算，武漢市負債率為31%，債務率達到了驚人的494.7%，償債率也高達52.8%（三項指標的國際警戒線分別為負債率13%～16%，債務率90%～120%，償債率10%），可見投向武漢市政府融資平臺的巨額信貸資源已經嚴重惡化了地方政府債務水平。

結合以上分析來看，現有財政體制上的缺陷產生了對地方政府通過融資平臺過度負債的激勵，雖然名義上各級政府都對本級別的融資平臺提供了各種形式的擔保，但實際上現階段融資平臺的債務規模已經遠遠超過了當地地方財政的支付能力，所以在不解決當前財政體制缺陷，有效緩解各級地方政府資金困難的前提下，融資平臺不良貸款的內生途徑很難從根本上消除。

3 平臺公司的財務缺陷與不良貸款

3.1 實證分析

3.1.1 構建模型

Logistic模型是一種用來測量企業是否會發生財務危機的二元選擇模型。該模型相比于其它模型的主要優點是它把在（0，1）區間預測一個企業是否發生財務危機的概率問題轉化為在實數軸上預測一個企業是否發生財務危機的機會比的問題，其概率密度函數是：

其隨機變量的分布密度函數是：

在Logistic模型中，觀察到的y值為1的概率為：

設 Zi=α+βXi，則可推出：

將（4）式兩邊取對數，并將自變量擴充為多元，即可得到一般的Logistic回歸模型：

在此采用Logistic模型的主要原因是被解釋變量是二分變量，即違約/非違約，所以對二分變量的分析采用非線性函數更符合實際。假設y代表違約與否事件，由于事件發生的條件概率P=（Yi=1｜xi）與xi之間的非線性關系通常是單調函數，一個自然的選擇便是值域在（0，1）之間有著S形狀的曲線，這個函數形式通常是Logistic分布。

公司信貸違約發生，其取值為1；公司信貸正常，其取值為0。建立多變量Logistic回歸模型，設Y是一個取值為1或0的兩分類隨機變量，X1,X2，…Xm，是可能影響Y的確定變量，通過觀測n組觀測值（Xi1，Xi2，… Xim，Yi）（i=1，2，…，n），則結果變量與影響自變量的對數模型為：

其中：p表示“Y=1”發生的概率，（1-p）表示“Y=0”發生的概率；模型中參數a是常數項，表示自變量取值全為0時，βi參數為待估計系數，εi表示隨機誤差項，p表示“Y=1”發生的概率，（1-p）表示“Y=0”發生的概率。公式變形得出發生違約的概率如下：

通過Logistic模型計算出公司的違約概率大于或等于0.5，則將公司判定為高風險企業，否則判定為低風險企業。

3.1.2 數據來源及定義自變量

本文以武漢市市內的15家政府融資平臺為研究樣本，剔除其中的不完整數據，共獲得13家政府融資平臺為有效樣本，其中正常樣本10家，非正常樣本3家。

在選取及定義模型自變量上，基于政府融資平臺類客戶風險因素的分析并結合實際數據的可取得性、因素的可量化性，本文主要從行業盈利模式、公司的財務狀況及擔保措施等三個維度，選取公司盈利模式、擔保方式、貸款發放金額、流動比率、凈資產收益率和資產負債率6個變量來度量融資平臺貸款的信用風險狀況，變量的定義及其賦值如表1所示。

表1 定義變量及賦值

3.1.3 回歸結果

將原始樣本數據進行賦值處理后用SPSS16.0軟件進行Logistic全變量模型回歸分析，模型的分析結果如表2所示。

表2 模型參數估計結果

采用Wald來進行系數顯著性檢驗，由上表可知償債率xl、債務一收入比x2、ROA x5和資產負債率x6四個變量在0.05的顯著水平下顯著，即這四個變量對政府融資平臺公司的信貸風險影響顯著，具體分析如下：

變量X1的系數為正，說明政府融資平臺的盈利模式與其貸款違約機率呈正相關，即對于政府融資平臺盈利模式賦值越大那么其違約的機率也會隨之增大；根據前述的變量定義，盈利模式為公益性（其賦值為3）的政府融資平臺最容易發生貸款違約。變量X2的系數為正，即擔保方式與違約機率呈正相關，說明擔保方式賦值越大的，違約的機率越大。擔保是對平臺公司貸款還款來源的有效保證，通常被視為貸款的第二還款來源。對于平臺類公司的貸款，商業銀行一般采取的擔保方式有土地（房產）抵押、收費權質押、保證擔保、財政擔保及信用擔保。顯而易見，其他條件同等的情況下，信用擔保的違約概率最大。變量X5的系數為負，即凈資產收益率與違約機率呈負相關，說明凈資產收益率越高，違約機率越小。凈資產收益率高，說明公司盈利能力強，越不容易違約。X6為正，即負債程度與違約機率呈正相關，說明資產負債率越大的，違約的機率越大。

據表3模型參數估計結果構建政府融資平臺公司信貸風險評估模型（由于變量x6的系數接近于0，于是在構建模型中將其剔除了）如下：

將經賦值處理后的樣本數據帶入模型，即可得出其發生違約的概率。通過Logistic回歸模型的估計結果，可以對樣本公司是否違約進行預測，通過比較預測結果和實際結果的符合程度，可以對模型的預測能力進行評價。模型對因變量貸款類別Y的分類預測結果見表3，可見模型對正常還款的公司分類準確率為90%，只將1家正常還款公司判為違約公司，對違約公司的分類準確率為66.67%，只將1家違約公司判為正常還款公司，總的分類準確率達到，這個結果相對來說是很好的，說明該Logistic回歸模型在政府融資平臺公司信貸風險上應用的效果理想。

表3 樣本預測結果檢驗

Logistic回歸模型擬合檢驗的最佳方法是極大似然估計法，從模型的整體擬合情況來看，Nagelkerke RSquare為0.798，表示整個模型的擬合優度很好。Hosmer and Lemeshow檢驗卡方分布統計量的顯著水平為0.991＞0.05，不顯著，表示因變量的實際值與預測值的分布沒有顯著差異，說明模型擬合較好。

3.2 結論及分析

根據Logistic模型的回歸結果可以看到，問題企業的占比接近25%，由于本文選取樣本均為市一級的國有政府融資平臺，其財務狀況相對較好，如果考慮到武漢市所有市、區，縣共97家政府融資平臺，則信用風險狀況可能會有進一步惡化，因此地方政府融資平臺貸款的風險狀況不容樂觀，一旦這些平臺公司的信用風險沒有得到及時的覆蓋，很可能造成大量的不良貸款。

首先，從實證結果來看，公司盈利性指標越低，信用風險越高，貸款違約的概率越高。平臺公司往往承擔了大量的公益性項目，資金投入量大，基本無回報或收益極少，“造血”功能愈來愈差；而且地方政府融資平臺的盈利資產普遍集中在土地儲備、污水處理等資產上，盈利資產單一。土地使用權轉讓成為了地方政府融資平臺公司盈利的重要來源，2010年全國土地出讓收入高達2.94萬億元，同比增長106.2%，而地方政府融資平臺公司通過轉讓土地使用權獲得的轉讓收入可能更多，這使得地方政府融資平臺公司的盈利水平在很大程度上受房地產市場景氣程度的影響。資產盈利質量不高的原因主要集中在地方政府往往將一些盈利能力不高或不能產生盈利的資產注入所屬融資平臺公司以便壯大后者資產規模，這使得地方政府融資平臺公司盈利資產結構單調，風險分散程度不高，抗周期波動的能力不強。而這種盈利性較差的資產過多必然會大大降低地方政府投融資平臺公司的盈利能力，這會增加不良貸款產生的可能。其次，多數政府投資公司沒有建立還款約束機制和還款保障機制，沒有形成在一定財政資金補貼下自借、自用、自還于一體的負債經營、自我平衡體系，造成直接和隱性的債務風險都比較大，造成了融資平臺公司的資產負債率過高，根據實證分析的結果，過高的負債水平惡化了平臺公司的信用風險狀況，從而導致不良貸款的產生。

4 商業銀行融資平臺貸款管理與不良貸款

4.1 銀行的短視行為導致對平臺公司過度授信

政府融資平臺公司貸款具有期限長，利率高的特點，而且往往都有政府背景或者由政府擔保，同時銀行內部的輪崗機制使得平臺貸款在責任人的任期內一般不會形成不良貸款，反而使不良貸款率下降；另外從銀行的考核機制來看，向平臺發放貸款有效地擴大資產規模，增加利息收入，這無疑都刺激了商業銀行的短視行為，在融資平臺快速擴張階段時爭相發放貸款。這種短視的競爭式放貸使得商業銀行忽視了對平臺公司的風險評估，大量信用水平不高、公司項目盈利前景不確定的融資平臺都獲取了大量的信貸資源，但隨著貸款數量的增加，貸款的質量卻令人擔憂。

同時這種短視化的過度放貸也使得商業銀行的資產負債出現了期限錯配，即相對于商業銀行的負債來說，商業銀行的資產期限過長。貸款資產期限過長，不確定性因素增多，貸款的風險也隨之增加。一旦國家的產業政策、環保政策，地方政府政策發生變動，都可能對政府融資平臺企業的經營產生較大影響，導致銀行貸款遭受風險。

4.2 信息不對稱弱化了銀行的風險控制

從商業銀行向地方政府投融資平臺發放貸款來看，嚴重的信息不對稱導致貸前審批風險控制不力。在當前財政預算體系下，銀行很難掌握區縣融資或負債總量，預測融資平臺的還款能力非常困難。特別是對于沒有自營收入的公益性項目，項目本身需要政府回購，但在無法全面掌握地方政府融資總量、負債規模、可持續財稅收入等情況的背景下，銀行自然無法準確評估融資平臺的真實財力。這使得銀行與政府融資平臺之間存在嚴重的信息不對稱，銀行發放貸款時存在著較大的盲目性。此外信息不對稱的存在以及多家銀行對政府項目授信的激烈競爭的現實情況，也不可避免的造成了所謂“多頭融資、多頭授信”的格局，直接導致了融資平臺公司負債規模過高，償債能力下降。

信息不對稱也削弱了銀行的貸后管理水平。對于融資平臺這樣的大型企業集團的資金運用，銀行對信貸資金監管較為困難。當前，有些地方政府在通過融資平臺獲得資金后，將所承貸的資金劃轉至財政專戶或關聯企業，導致有些資金進入無法還貸的項目，甚至流向了房地產市場和證券市場，銀行難以監測信貸資金的真實流向。此外由于信息不對稱的存在，商業銀行對融資平臺所提供的各項擔保措施的實際擔保能力缺乏有效估計，使得政府融資平臺公司提供的第三方連帶責任擔保的擔保能力較弱，無法真正起到貸款擔保所應具有的“風險釋緩”作用。

總之，商業銀行對融資平臺的盲目授信，使得商業銀行的資產規模過度膨脹，資產期限拉長，流動性降低，降低了貸款的質量，而現實存在的銀行與平臺公司之間的信息不對稱使得銀行的貸前審批和貸后管理往往流于形式，缺乏對風險的有效遏制，從而使得平臺貸款游離于風險管理之外，增加了不良貸款發生的可能性。因此，從商業銀行自身來看，并沒有建立有效地風險防范措施來有效防范、抑制融資平臺不良貸款產生和增長，反而加劇了平臺公司不良貸款的大規模的產生。

5 解決平臺公司不良貸款內生機制的主要策略

5.1 深化財稅體制改革

對于政府部門來說，繼續深化分稅制財政體制改革是解決問題的根本手段。必須通過深化分稅制改革，從體制上進一步明確界定和明確劃分各級政府事權范圍及支出責任邊界，并按照事權與財權相匹配的原則相應劃分財權。要賦予地方更多的稅收管理權，并在現有地方稅的基礎上，調整和充實地方稅體系，以保證地方稅收的來源穩定，增強地方的財政供給能力，化解地方財政困難。在解決財政分權下的體制性矛盾基礎上，借鑒發達國家“市政債券”、“產業投資基金”等地方政府的融資經驗，建立規范化和市場化的地方政府融資渠道。從長期來看，借鑒國際經驗，允許地方政府發行更容易監管、更為規范的地方政府債券，將隱性債務顯性化，是化解財政風險和金融風險的必然選擇。

5.2 規范融資平臺公司發展，改革運營機制

對于地方政府融資平臺公司自身來說，一方面應當規范地方政府融資平臺運作機制，具體來講：第一，規范地方政府的出資行為，確定政府可以注入融資平臺公司的資產形式。應明確規定地方政府不得直接將法人單位的房產和土地產權及其證件劃撥到地方政府融資平臺公司，只有可交易、可流通的資產才能作為資本金注入。地方政府已注入到融資平臺公司的注冊資本金不得再次作為資本金使用。第二，地方政府融資平臺公司不得相互擔保。第三，地方政府融資平臺必須實行政企分開。要規范融資平臺公司的法人治理結構，明確規定地方政府官員不得兼任公司的高層管理人員。地方政府融資平臺須借鑒先進經驗，結合自身實際情況，建立適當的運作和操作程序，從流程上和制度上規范融資行為。第四，明確規定地方政府融資平臺的責任主體為企業，地方發行的債券主體是政府，分清責任，以加強風險控制。第五，地方政府融資平臺所有抵押資產的價值，都必須經過資產評估公司和銀行的共同評估；所有融資平臺企業，都必須有健全規范的、符合銀行信貸評估要求的財務報表；取消地方政府對融資的各種擔保和承諾；一旦出現無法償債的情況，銀行有權無條件出售融資平臺的抵押資產。第六，積極推動地方政府融資平臺融資行為的市場化，努力拓展其他融資渠道?？梢酝ㄟ^資產證券化、信托方式、股權融資方式、產權交易方式等多渠道募集資金。這些手段不僅能大大降低地方政府融資平臺風險，而且由于具有較高的透明度以及較嚴格的自我約束機制，能夠在很大程度上促進項目投融資行為的規范化。

5.3 提高商業銀行風險意識和管理水平

(1)穩步化解地方政府融資平臺貸款風險，防范金融系統性風險。

一是加強風險監測，切實化解到期貸款的風險。二是根據現金流覆蓋程度及項目建成達產等情況，采取分類處置措施，切實緩釋存量貸款風險。商業銀行要利用這次契機，按項目逐個開展重新評審和嚴密的風險排查，保證貸款的安全性。三是按照“保在建、壓重建、控新建”的要求，嚴格準入標準，堅持有保有壓和結構調整；嚴格把握貸款投向，優先保證重點在建項目需求；嚴格新增貸款條件，確保達到現金流覆蓋、抵押擔保、存量貸款整改和還款資金落實等方面的要求。四是以現金流覆蓋率為抓手，嚴格把握平臺退出條件，強化退出類平臺貸款的風險管控。五是在原有“名單制”管理的基礎上，對全口徑融資平臺（包含退出類平臺）按照“支持類、維持類、壓縮類”進行信貸分類。六是明確職責，強化監管約束，對平臺貸款經營管理中出現違法違規問題的，嚴格按照職責規定嚴肅追究相關人員責任。

(2)多渠道獲取信息，減少信息不對稱的影響。

首先，商業銀行嚴格按照商業銀行信貸業務流程，對政府融資平臺類貸款加強“貸前調查，貸中審查，貸后檢查”。

其次，要在當地人民銀行與銀監局的協調下，加強銀行間的信息溝通。

最后，由于政府融資平臺貸款規模較大，企業性質也較為特殊，因此筆者建議商業銀行要針對性的建立單獨的授信管理體系。要對政府負債能力和償債能力作統一的評估，必要時應聘請權威中介機構進行風險評估。

（3）實行貸款資產證券化，鼓勵金融創新。

就更加要求我國的地方商業銀行積極探尋金融創新之路，推進地方政府融資平臺貸款資產的證券化。如果商業銀行能夠通過金融創新將對融資平臺的貸款進行有效地拆分打包上市，那么無疑就可以借助于債券市場來解決巨大的存量問題。

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