江浙地區城投債票面利率分析

黃德斌 徐春騏

江浙地區城投債票面利率分析

黃德斌 徐春騏

文章回顧了2008-2014年江浙兩省城投債的發行情況，對票面利率做了統計分析；并利用SAS軟件建立城投債票面利率的計量經濟模型，定量分析各宏微觀因素對江浙地區城投債票面利率的影響方式和程度。結果顯示，江浙地區城投債票面利率與財政收入與國內生產總值之比、資金使用效率和債項評級等指標呈反比關系，與財政支出與國內生產總值之比、債券期限呈正比關系。

城投債 票面利率 違約風險

一、引 言

自2008年以來，江浙兩省城投債券發債規模大幅度增加，兩省總體的發債成本也在相應上升。對于市政債券的發債成本，國內外許多學者都做了相關研究。Earl R.Wilson（1983）論證了財政預算執行情況與政府借債成本的關系；Pu Liu和 Fazel J. Seyyed（1991）論證了信用評級、城市收入與債務等對市政債發行成本的影響。Richard J.Cebula（2014）實證分析了聯邦財政赤字和其它金融市場因素對市政債券稅后實際收益率的影響；而K.Larry Hastie （1971）的研究發現整體債務的上升時，投資者收益相應上升，也就意味著政府借債成本的增加。Jiguang Wang和Jingfeng Li（2014）利用KMV模型和地方稅收等建立模型對地方政府的安全發債規模進行評估。John A.Dove（2013）借助計量方法分析明確債權人擔保、預算硬約束、嚴格的債務限制和稅收限制對地方政借債成本的影響；John Capeci (1994)以新澤西州為例，以地方政府的債務規模、可支配收入等16個變量建立計量模型，分析地方政府的財政政策對違約風險溢價的影響。債券本身的信用評級對票面利率也有所影響。Frank E.Morris （1958）和Charlotte phelps（1961）先后發現并分析信用評級與債券成本的反比關系。徐春騏和趙凌（2014）以財政收入與國內生產總值之比、資金使用效率等變量對我國1952只城投債的發行利率做了計量分析。徐奇淵(2014)論述了在預算內收入和土地財政增收乏力的大背景下，地方政府債務的短期風險點增多，局部違約的可能性在上升；何平、金夢（2010）建立了“真實利息成本（TIC）”回歸模型，以信用評級和其他相關因素對債券的真實利息成本進行了計量回歸，分析了信用評級對債券發行成本的影響。本文通過對江浙兩省的城投債票面利率進行分析，結果顯示兩省債券各自總體的票面利率已經高于全國平均水平，且有上升趨勢。在對債券按照期限，評級，有無擔保，利率方式等因素細分考查，以及以財政收入/GDP為標準對江浙24個發債城市劃分為三個區域比較分析之后，票面利率都顯示出一定的規律性。因此本文的目的就是通過對兩省城投債票面利率的理論及計量分析，找出影響票面利率的因素。

二、城投債發行狀況統計分析

文中之所以選擇江浙兩省作為研究對象，首先從2008-2014年城投債發行規模來看，江蘇省發行額6011.93億居全國之首，占全國發行總額的14.56%，浙江省發行2533.284億排第三，占全國發行總額的6.14%；其次兩省發行的城投債只數是最多的，江蘇占全國城投債總只數的18.01%，浙江占全國比重為7.88%；最后兩省的地理位置相近，皆為沿海省份，并且經濟實力在國內名列前茅，2014年GDP排名江蘇第二，浙江第四。

2008年以來，國內城投債發行數量由2008年的15只增加到2014年的1659只，共發行3631只，其發行規模從234億元增加到16384.1665億元，總額41288.0665億元。對于江浙兩省，截止到2014年底，共發行940只債券，總額8545.214億，其中江蘇發行654只，總額6011.93億；浙江發行286只，總額2533.284億。

在江蘇發行的600余只債中，其中3年期的有163只，5年期的有118只，7年期的有204只，三種期限的債券共485只，占比74.16%，發行總額為4477.23億元，占江蘇總發行額的74.47%；無擔保債券共468只，占比71.56%；固定利率債券共567只，占比86.70%。而在浙江省發行的286只債中，3年期的有36只，5年期的39只，7年期的有122只，三種期限的債券共197只，占比68.89%，發行總額為1898.4億元，占浙江省總發行額的74.94%；無擔保的債券200只，占比70.63%；固定利率債券238只，占比83.22%；

從上述的統計分析中，可以發現3、5、7年期城投債在總債券發行中的重要程度，這與城投債的發債目的相關，城投債的發行主要是地方政府為了籌集基礎設施建設以及其他公共項目的資金，而這些項目的投資期限都比較長。

三、票面利率分析

根據現有數據來看，我國的城投債都是以債券面值發行，因此債券的發行利率至關重要，而債券定價的過程實質上就是確定發行利率的過程。目前我國城投債需注意融資成本的上升，融資成本的過高會造成地方政府還本付息的壓力。2014年，江蘇省城投債票面利率最高已經達到11%，浙江省城投債票面利率最高也已經達到10.5%，其中蘊含的信用風險顯而易見。

在對江浙兩省城投債票面利率的分析中，江浙兩省的票面利率總體平均水平，即中位數票面利率不僅高于全國水平，而且從2009到2014年（2008年數量太少）兩省的票面利率都有上升的趨勢，如下表1所示。

表1 2008-2014年江蘇、浙江和全國票面利率比較（中位數、%）

具體的考查兩省債券的票面利率，剔除掉有無擔保、利率方式、期限、債項評級等明顯影響票面利率的因素，細分考慮兩省的無擔保、固定利率、期限（3，5，7年）和債項評級（AA，AA+）后，除7年期AA級類型的債券，以及2014年5年期AA+、7年期AA+的票面利率異常之外，江蘇省另幾種類型的票面利率要較低于全國同種類型債券的平均水平，而浙江省的票面利率較高于全國水平，如下表2所示。表2左半部分體現的是無擔保固定利率7年期AA+的債券的票面利率，2012-2013年江蘇省的票面利率要低于浙江省，同時江蘇省發債城市的財政赤字率和財政收入/GDP分別低于和高于浙江省的發債城市；此外，2014年江蘇省票面利率較高于浙江省，同時近兩年浙江發債地區的財政收入/GDP優于江蘇發債地區，而且資金使用效率和社會消費品零售總額/GDP也較高于江蘇地區。表2中間部分體現的是無擔保固定利率5年期AA+的票面利，2011-2012年江蘇票面利率同樣低于浙江省，在比較兩省2011年發債地區的投資效率時，江蘇省發債城市的投資效率要較高于浙江省，而且就資金使用效率和財政赤字率來說，江蘇發債城市的資金使用效率有相對比較優勢；對于2012年兩省發債地區的影響因素比較，江蘇省發債城市財政赤字率和投資效率優于浙江發債地區；2014年江蘇省票面利率較高，同時浙江發債地區的財政收入/GDP、財政赤字率優于江蘇發債地區。表2右邊體現的是無擔保固定利率7年期AA類型的債券，江蘇省的票面利率較高于浙江省，對于2012年，浙江省發債地區的資金使用效率、社會消費品零售總額/GDP以及投資效率（GDP/固定資產投資）優于江蘇發債地區；2013年，浙江省該年發債地區的財政收入/GDP、財政赤字率、資金使用效率等均優于江蘇；2014年，浙江發債地區的資金使用效率、社會消費品零售總額/GDP、投資效率要優于江蘇地區。

表2 2010-2014年無擔保、固定利率、7（5）年期、AA+、AA票面利率比較（中位數、%）

鑒于城投債的特殊性質，地方政府財政收入/GDP的值體現其對債務償還的能力，即城投債違約風險的大小，因此財政收入/GDP較高的地區，票面利率較低，反之，較高。2013年，江浙兩省24個城市中，GDP低于3000億的共有9個城市（麗水、舟山、金華、湖州、連云港、宿遷、淮安、鎮江、衢州），3000-5000億的城市有9個（溫州、臺州、嘉興、紹興、鹽城、徐州、泰州、揚州、常州），5000億以上的有6個城市（寧波、杭州、南通、南京、無錫、蘇州）；此外，公共財政預算內收入在250億以下的城市有7個（麗水、舟山、臺州、金華、湖州、連云港、宿遷、衢州），250-400億的城市有8個（嘉興、紹興、鹽城、淮安、泰州、揚州、鎮江、溫州），400億以上的有8個（寧波、杭州、徐州、南通、南京、常州、無錫、蘇州）。

文中以江浙兩省各地市2013年的財政收入與國內生產總值之比將兩省24個地市劃分為3個區域，區域1包括寧波、杭州、鹽城、連云港、宿遷、淮安、南京，財政收入/GDP在10.38%以上；區域2包括蘇州、舟山、嘉興、徐州、南通、常州、無錫，財政收入/GDP在8.71%（浙江各地市財政收入/GDP的算術平均值）以上；區域3包括泰州、揚州、鎮江、麗水、溫州、臺州、金華、湖州、紹興、衢州，財政收入/GDP 在8.71%以下。如下表，各區域2013年的財政狀況。

表3 2013年各區域財政收入/GDP分布（%）

淮安 7.86南京 8.19 12.59 10.38 -- 8.58 -- 7.39 ------ 6.89 --常州無錫------9.38 8.81 ------臺州金華湖州紹興衢州

基于以上地區的劃分，對三個區域的票面利率進行分析。結果顯示，總體來看，區域3的票面利率最大，區域2的票面利率次之，區域1的票面利率最小。理論上來說這個結果是正常的。之后再細分討論無擔保固定利率3、5、7年期，債券評級在AA以上的債券及私募債。結果顯示，3年期類型債券的票面利率，總體上是區域3較高，區域1次之，區域2較低；5年期類型債券票面利率，區域3最高，2012、2014年區域2較高于區域1，2013年區域1大于區域2；7年期類型債券的票面利率，2012年，區域1大于區域2大于區域3，2013年區域2較高，區域1、3相等，2014年區域2大于區域1大于區域3。根據以上的分析結果，財政收入/GDP對城投債的票面利率是有影響的，財政收入/GDP越高，其票面利率越低。對于細分后的結果，沒有體現出很強的規律性，尤其是7年期類型的債券，這可能是還有其它因素的影響，例如財政赤字率。

四、數據來源、模型變量設置及其理論基礎

2008-2014年3631只中國城投債及相關數據來源于Wind資訊和中國債券信息網；根據城投債的性質及其違約風險，能夠影響其票面利率的因素可劃分為宏微觀兩個層面。宏觀因素主要考慮其財政收入、財政支出、資金使用效率等；微觀因素可考慮其發債規模、期限、債項評級及有無擔保等。

因此，文中使用的變量如下：1.兩省24個地市的公共財政預算收入與其國內生產總值之比，該指標是判斷城投債違約風險的主要指標，模型中用REVGDP表示，城投債的償還需依靠地方政府的財政收入，因此，當其他條件一定時，該指標越高，就代表著政府的償債能力越強，有助于降低發債成本；2.兩省地市的年末貸存款之比，該指標體現的是資金使用效率與風險指標，模型中使用LOANDEP表示；利用該指標是基于資金的逐利性，銀行為了提高其資本的配置效率，就會在低效率部分抽走更多資金，投入到高效率部分，從而導致其貸存比降低，所以，在經濟發展水平不太高、經濟效益不好的地區銀行貸存比較低，反之，經濟發展水平高的地區銀行貸存比較高。可以認為，高貸存比地區有較好的流動性，其市場風險較小，資金使用效率高；3.兩省地市的財政支出與國內生產總值之比，模型中用fisbgdp表示。文中本應使用財政赤字率即財政差額與GDP之比，但是文中已經用了財政收入與GDP之比，所以采用財政支出占GDP，該指標也能體現出地方政府對資金的需求。財政支出是財政收入的歸宿，在其他條件一定時，財政支出/GDP的值越高，就意味著地方政府的可用資金愈是匱乏，對資金的需求程度越高。依據供求原理，高需求就代表著高收益，因此，該指標越高，債券的發行成本就越高；4.債券相對應的期限，體現的是債券流動性風險，模型中用issterm表示，債券的期限越長，意味著流動性越差，投資者將其變現的速度愈慢，給投資者帶來的風險更強，因此收益率越高；5.債項評級，文中對私募債、A-1、AA-、AA、AA+、AAA賦予不同的值，分別為0、1、2、3、4、5，值越大，債券信用程度越高，模型中用isscrert1表示，由于債券發行人與投資者之間存在著信息不對稱，所以評級機構做出的信用評級為投資者提供了額外的風險信息，如果投資者確實將評級作為投資依據之一，則投資者更偏好于較高評級的債券，因此評級高的債券具有越小的發行成本。實際處理中，有11只公募債券無具體債項評級，但結合實際票面利率和主體評級，也將其賦值為5。因此，建立城投債票面利率關于以上五個變量的線性回歸模型如下：

其中，COPRATE1表示債券票面利率，文章中選用的是中位數票面利率。以上各系數的預期正負號分別是：β1、β3、β5為負數，表明債券票面利率與地方財政收入、資金使用效率和債券評級呈負相關；β2、β4為正數，說明債券票面利率與地方財政支出、發行期限呈正相關。

五、計量經濟模型建立與分析

根據以上變量的設置，本文以2008-2014年江浙兩省940只城投債為研究對象，利用SAS軟件以及加權最小二乘法估計計量模型，模型1為江浙總體線性回歸模型，模型2為江浙地區無擔保債券的線性回歸模型.

模型1、2中五個解釋變量均通過顯著性檢驗。模型1中各變量回歸系數表明：財政收入與國內生產總值之比沒增加一個百分點，城投債票面利率下降0.07430個百分點；財政支出與國內生產總值之比每增加一個百分點，城投債票面利率上升0.09634個百分點；資金使用效率每提高一個百分點，城投債票面利率下降0.01315個百分點；債券期限每增加一個百分點，城投債票面利率上升0.00177個百分點；債券評級每增加一個百分點，城投債票面利率下降0.00334個百分點。相較于模型1，模型2中財政收入與國內生產總值之比、債券評級、期限的回歸系數及顯著性有所上升，財政支出與國內生產總值之比、資金使用效率的回歸系數及顯著性有所下降。

表4 模型回歸系數及t檢驗值

六、實證結果分析

綜合以上兩個模型的分析結果，城投債的票面利率與財政收入占GDP比重，資金使用效率、債項評級成反比關系，與財政支出占GDP比重、債券期限成正比關系。也就表明，財政收入的增加，資金使用效率的提高和債項評級的提高均可以降低城投債的發行成本，降低城投債的違約風險；而財政支出與期限的增加會使票面利率上升，增加城投債的發行成本。因此，在現有條件下地方政府應注重提升資金的使用效率水平，此外，在實際中給城投債估值定價過程中，除考慮財政收入占GDP比重，資金使用效率等指標外，也應關注地方政府財政支出水平、債項評級以及期限等。

本文在分析過程中除使用宏觀經濟數據之外，對債券的期限，評級，有無擔保，利率方式，計息方式等對票面利率的影響也做了分析，但是在對債券定價的實際過程中，還需要考慮債券所募集的資金的投向及所屬行業，是否跨市場交易，債券主體評級等各類指標。總之，債券定價時，考慮的指標越周全，其對債券票面利率的解釋也就會更好。

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The Research of Municipal Bonds Coupon Rate in Jiangsu and Zhejiang Provinces

HUANG De-bin,XU Chun-qi
School of Humanities and Economic Management,China University of Geosciences,Beijing 100083

The paper reviews the issue of municipal bonds in Jiangsu and Zhejiang provinces from 2008 to 2014,making a statistical analysis of coupon rate.In order to measure the effect of macroeconomic environment and micro factors on coupon rate,we define and statistically estimate a model via the SAS software.According to the results,we find that the ratio of fiscal revenue to GDP,capital usage efficiency and credit rating consistently have a negative influence on coupon rate,while the ratio of fiscal expenditure to GDP and bond period have a positive influence on coupon rate.

Municipal Bond,Coupon Rate,Default Risk

F830

A

黃德斌，男，河南信陽人，中國地質大學（北京）人文經管學院碩士研究生，研究方向：金融工程；北京，100083徐春騏，男，河南信陽人，中國地質大學（北京）人文經管學院副教授，研究方向：金融工程