地方政府債務治理與政府隱性擔保效果——基于債券市場數(shù)據(jù)的分析

張雪瑩 王玉琳

(山東財經(jīng)大學金融學院，山東 濟南 250014)

引言

近些年來，我國地方政府債務出現(xiàn)較快增長。其中，由地方政府融資平臺公司發(fā)行的城投類債券在彌補財政缺口、推動地方基礎設施建設和區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展等方面發(fā)揮了重要作用。較多的實證研究，如汪莉等(2015)[10]、羅榮華等(2016)[11]、王博森等(2016)[12]、王永欽等(2016)[13]等發(fā)現(xiàn)地方政府為城投債提供了“隱性擔?！?，其主要表現(xiàn)是雖然政府擔保并未直接出現(xiàn)在債務契約中，但市場預期由于債券發(fā)行主體與地方政府之間的緊密關系以及債券募集資金用途，政府將在債券面臨違約風險時承擔相應的擔保救助責任。這種隱性擔保的存在對于城投債發(fā)行或交易利率具有顯著的影響。但值得注意的是，這些研究文獻采用的樣本幾乎都截至到2014年底，而自2014年10月以來，由于地方債務風險的不斷累積有可能危及中央財政的穩(wěn)定與良性運行，管理層陸續(xù)頒布一些關鍵性的政策文件，從法理及具體實施程序等方面，明確和規(guī)范各級政府對于地方融資平臺債務的擔保和救助責任。其中引起市場廣泛影響的代表性監(jiān)管文件主要包括：2014年10月2日，國務院下發(fā)《國務院關于加強地方政府性債務管理的意見》(以下簡稱“43號文”)，要求地方政府剝離融資平臺政府性債務融資功能，對已發(fā)行在外的城投債及其它形式的地方政府債務存量進行甄別，對于被甄別為不屬于政府性債務的城投債，地方政府將不會承擔代償責任。財政部也隨即頒布相應的配套文件，針對地方政府負有償還責任的存量債務提出清理甄別的具體實施意見和方案。2016年11月，國務院下發(fā)《關于印發(fā)地方政府性債務風險應急處置預案的通知》(即所謂的“88號文”)，在遵循“43號文”原則的基礎上，對政府債務進行“新老劃斷”，并將已有地方政府性債務劃分為三類，只有列入一類債務的城投債才屬于政府債務，地方政府依法承擔全部償還責任；而對于未被甄別認定為政府債務的城投債，地方政府僅在出資范圍內(nèi)承擔有限擔保責任或者一定的救助責任。該文件的出臺進一步明確地方政府債務的責任主體，促進地方政府融資平臺的轉型發(fā)展和地方政府債務融資的規(guī)范化。作為43號文和88號文的延伸，2017年4月，財政部、銀監(jiān)會、證監(jiān)會等六部門印發(fā)的《關于進一步規(guī)范地方政府舉債融資行為的通知》(財預[2017]50號)(下稱“50號文”)，更加規(guī)范明確了地方政府舉債融資的政策邊界和負面清單，要求地方政府通過構建市場化運作的融資擔保體系，逐步將城投債背后的政府隱性擔保轉化為市場化操作的顯性擔保。

城投債作為地方政府性債務的一個市場化窗口，研究政府債務治理措施對政府隱性擔保預期、進而債券市場的影響，不但有助于更加充分地揭示城投債背后潛在的風險，進而減輕可能出現(xiàn)的違約集中爆發(fā)和處置不當而造成的不良后果；而且還有助于從市場的角度深化對中國地方政府債務軟預算約束問題的認識，對于評估政府債務治理政策效果、解決未來地方政府的債務問題有較強的借鑒意義。為此，本文以2010～2017年間的債券市場數(shù)據(jù)為樣本，選用短時窗事件研究法及面板回歸模型，考察近些年來，特別是“43號文”、“88號文”以及“50號文”等政策的出臺對于我國城投類債券信用利差的影響，以反映市場對于政府隱性擔保預期的變化及地方政府債務治理政策的效果。

文獻綜述

與本文研究密切相關的國外文獻主要有兩類：一是考察針對金融機構“大而不倒”(Too big to fail)現(xiàn)象而出臺的監(jiān)管政策對于隱性擔保進而債券利差的影響。當一些因業(yè)務體量巨大或者在金融混業(yè)經(jīng)營體系中起到重要關聯(lián)性作用的金融機構出現(xiàn)危機時，為避免引發(fā)系統(tǒng)性金融風險，政府會選擇出資救助。這種政策實際上是向所謂的“大而不倒”金融機構提供了一種隱性擔保。針對“大而不倒”政策所引發(fā)的救助成本過高、道德風險過大等負面效應，2010年7月美國正式頒布生效《多德—弗蘭克法案》，(Dodd-Frank Wall Street Reform and Consumer Protection Act)，其核心思想是通過建立新的系統(tǒng)風險監(jiān)管框架，將所有具有系統(tǒng)重要性的銀行和非銀行金融機構納入美聯(lián)儲的監(jiān)管之下，實施更為嚴格的資本充足率和其他審慎性監(jiān)管標準，改變目前超級金融機構“大而不倒”的局面，有效防范系統(tǒng)性風險。Lester and Kumar(2014)[1]以美國2009～2013年的銀行類公司債交易數(shù)據(jù)為樣本進行的研究發(fā)現(xiàn)，受“大而不倒”隱性擔保的影響，2009年時系統(tǒng)重要性銀行(Systemically Important Banks)債券的信用利差低于其它銀行債券約137bp，但在2010年的《多德—弗蘭克法案》出臺后，隱性擔保對信用利差的降低程度在2011年和2012年分別縮小至57bp和36bp。IMF(2014)[2]的研究則顯示：2009年美國系統(tǒng)重要性銀行債券利差低于其它銀行超過200bp，而到2013年則縮小至100bp左右。Gao et.al(2016)[3]通過考察對比《多德—弗蘭克法案》出臺過程中美國6個最大銀行與其它銀行債券二級市場異常收益率數(shù)據(jù)，來評估市場對于DFA法案能否解決“大而不倒”問題的預期。結果顯示：在DFA法案開始討論醞釀的初期，市場對于大銀行債券風險溢價預期增加，但這一效應在法案通過的末期不再顯著，顯示出市場對于該法案試圖削弱大型銀行“大而不倒”地位的有效性存在懷疑態(tài)度。Acharya et.al(2016)[4]采用事件研究法進行檢驗發(fā)現(xiàn)：政府在2008年救助貝爾斯登投資銀行以及美國國會通過不良資產(chǎn)救助計劃(TARP)，導致大型金融機構債券信用利差下降近100bp；但其后《多德—弗蘭克法案》的出臺并未使大型金融機構債券信用利差顯著上升，表明該法案沒有顯著地降低投資者對特大型金融機構存在政府隱性支持的預期。

二是研究中央和地方政府財政體制安排、地方政府預算約束強度或者財政救助預期變化等因素如何影響地方政府債券利差。例如，Sola et.al(2016)[5]利用美國、加拿大、澳大利亞和德國的數(shù)據(jù)進行研究發(fā)現(xiàn)，總體上看，地方政府財政狀況對于地方政府債券利差有顯著的影響，高負債和高赤字將導致地方債較高的信用利差；但是中央政府向地方政府轉移支付規(guī)模及制度安排的差異將會改變市場對地方政府債券存在隱性擔保的預期、進而影響市場利率定價機制的有效性。Beck et al.(2017)[6]以奧地利、瑞士、美國、加拿大、西班牙、印度等國數(shù)據(jù)為樣本，用地方政府對中央政府財政收入貢獻度反映中央政府救助意愿，用中央政府自身債務指標反映中央政府救助能力，通過構建面板回歸模型，考察中央政府提供財政救助預期對地方政府債券利差的影響。Feld et.al(2017)[7]以瑞士26個州地方政府債券數(shù)據(jù)為樣本進行的實證研究顯示：嚴格的地方財政監(jiān)督制度有利于降低地方政府債券的利差(能夠降低地方政府債券利差10bp以上)；在2003年7月，瑞士聯(lián)邦高等法院終審裁定瓦萊州(Valais)政府對于深陷債務危機的Leukerbad鎮(zhèn)不再承擔救助責任，這一標志性事件增強了市場對于硬化地方政府債務預算約束的預期，導致各州地方債券利差平均下降了26bp。

關于政府隱性擔保對中國債券市場影響的文獻，大部分僅是基于2014年底之前的城投債樣本，選擇地方財政變量做為反映政府隱性擔保程度的代理變量，考察其對城投債利率變動的解釋效果，其得出的結論存在一定分歧，例如汪莉等(2015)[10]通過理論推導和實證檢驗得出，在經(jīng)濟較為發(fā)達的中國東部地區(qū)，政府隱性擔?？梢燥@著降低城投債券的發(fā)行利率；而在經(jīng)濟相對落后的中西部地區(qū)，政府隱性擔保對債券發(fā)行利率無顯著影響。羅榮華等(2016)[11]、王博森等(2016)[12]的研究顯示，城投債背后存在被市場識別、預期和定價的政府隱性擔保，地方政府的財力狀況或者“還債能力”構成了其對城投債的隱性支持，這類隱性信息指標與發(fā)行利率結果呈顯著負相關關系，說明投資者仍然對城投債“剛性兌付”及其背后的“政府特質”深信不疑。而且投資者對于隱性擔保存在理性預期，具體表現(xiàn)為不同信用評級、不同債券種類間的隱性擔保水平有明顯區(qū)別。Ang等(2015)[8]的研究發(fā)現(xiàn)：房地產(chǎn)在地方經(jīng)濟增長中的貢獻度、各省反腐敗的強度指標對于城投債交易市場的信用利差有顯著的影響。Liu et al.(2017)[9]發(fā)現(xiàn)地方政府債務負擔水平越高，城投債信用利差越高；而且兩者之間存在的正向關系，在地方政府融資平臺公司發(fā)生首例違約事件的2011年表現(xiàn)得最為顯著1，表明投資者開始意識(顧慮)到地方政府隱性擔保的有效性。但隨著2012年和2013年國家發(fā)改委及財政部等監(jiān)管部門放松對城投債的審批以及地方政府融資平臺債務延期和置換相關政策的出臺，投資者對“城投債由中央政府兜底的預期”增強，地方政府債務負擔指標與城投債利差之間的正向相關性下降。然而，鐘輝勇等(2016)[14]卻發(fā)現(xiàn)：地方政府公共財政收入的增加只會提高城投類債券評級，而對發(fā)行成本的降低卻沒有顯著影響，這說明債券市場投資者對地方政府的“隱性擔?！辈⒉煌耆J可。王永欽等(2016)[13]的研究結果也表明，中國金融市場的城投債信用價差只是比較有效地反映了中國經(jīng)濟整體的違約風險；而地方性的信息，如地方經(jīng)濟的增長、財政狀況、土地和房地產(chǎn)市場狀態(tài)、產(chǎn)業(yè)結構等方面的信息，則并沒有被定價和反映在城投債的信用價差中，金融市場并沒有將不同地方的城投債區(qū)別對待。即使地方債的違約程度千差萬別，但金融市場認為最后都會由中央政府來紓困(bail out)。與本文研究思路最為接近的文獻是王博森等(2016)[15]，該文也考察了地方政府債務治理政策出臺背景下，債券市場對于政府隱性擔保預期的動態(tài)變化，但該文只是以2015年9月之前的中央國有企業(yè)債、地方國有企業(yè)債和民營企業(yè)債的利率數(shù)據(jù)為樣本，對政府隱性擔保在債券定價中的作用進行了測算，結果發(fā)現(xiàn)2014年10月“43號文”出臺之后，隱性擔保對央企債券利率的影響作用沒有發(fā)生顯著改變，而對地方國企債券利率的影響效應卻顯著下降。但該文對于城投類債券這種最有可能存在政府隱性擔保的債券品種未加以涉及。

與上述文獻相比，本文主要從以下方面加以擴展：一是研究樣本除了包括城投債之外，還引入民營企業(yè)類債券作為對比。較多的研究論文僅以城投債與國債之間的信用利差為研究對象，一些券商報告選取城投債與產(chǎn)業(yè)債或者中期票據(jù)之間的交易利差，但無論是國債、還是產(chǎn)業(yè)債及中期票據(jù)中所包含的部分中央國企或地方國企債券，均隱含了政府隱性擔保。而本文引入民營企業(yè)債作為對照組，可以盡可能清楚地分離和展現(xiàn)政府隱性擔保對債券利率的影響。二是在研究方法上，一方面，采用短時間窗口事件研究法，通過對地方政府債務治理政策出臺后短期內(nèi)，城投債信用利差與民企類債券信用利差之間的差距變化進行統(tǒng)計，進而反映地方政府債務治理政策公布對投資者隱性擔保預期的影響。另一方面，與大多數(shù)文獻只基于2014年底之前的數(shù)據(jù)進行全樣本靜態(tài)分析不同，本文將樣本擴展至2017年底，通過面板回歸模型，揭示地方政府債務治理背景下，政府隱性擔保對債券信用利差影響程度的動態(tài)變化。

研究數(shù)據(jù)與方法

一、樣本選取與數(shù)據(jù)收集

本文從Wind數(shù)據(jù)庫中收集了2010年1月～2017年12月期間在銀行間和交易所兩個市場發(fā)生過交易的城投類債券和民營企業(yè)類債券的基本資料，包括發(fā)行主體、公司屬性、上市日期及到期日、計息方式、發(fā)行時債券信用評級等等。初始樣本包含了未到期的公司債和企業(yè)債以及已到期的公司債和企業(yè)債，在剔除了浮動利率債券、含權債券、以及同時在銀行間市場和交易所市場掛牌交易的同種債券而導致的重復樣本數(shù)據(jù)后，篩選出2764只城投債及963只民營企業(yè)債。各類樣本債券及根據(jù)主體信用評級進行的分組情況如表1所示2。

由于信用評級為AA-以下的城投類債券樣本所占比例較小，本文只研究AAA，AA+，AA和AA-四個信用等級的情況，最終的樣本債券包括2700只城投類債券和890只民營企業(yè)債券。我們分別以“43號文”、“88號文”以及“50號文”這三個代表性的地方政府債務治理政策發(fā)布日為基準，收集該政策發(fā)布前最近一個交易日、發(fā)布后首個交易日及一周后(第五個交易日)樣本債券收盤時的日到期收益率和日剩余期限數(shù)據(jù)，以及對應交易日的國債到期收益率期限結構數(shù)據(jù)。另外，為了進行面板回歸模型，本文還收集了2010年1月～2017年12月期間，樣本債券到期收益率和剩余期限的月末數(shù)據(jù)，以及債券層面、公司層面和宏觀經(jīng)濟層面的相關變量；對于其中的季度數(shù)據(jù)，按照每一季度末數(shù)據(jù)對應季度內(nèi)三個月份數(shù)據(jù)的方法進行匹配；對于年度數(shù)據(jù)，按照t年內(nèi)所有月份對應上一年末，即滯后一期的數(shù)據(jù)進行匹配；最終得到月度面板數(shù)據(jù)。

表1 樣本債券分類及主體信用評級分布情況

二、研究方法設計

本文首先以日交易數(shù)據(jù)為樣本，通過短時窗事件研究法，微觀細致地描述“43號文”、“88號文”以及“50號文”等一系列規(guī)范和清理城投類債券的政策性文件出臺后，城投債與民營企業(yè)類債券之間交易利差的短期變化情況，以反映市場對于政府隱性擔保預期的變化。其基本思想是根據(jù)研究目的選擇某一特定事件并確定事件發(fā)生日，將事件窗口確定為事件發(fā)生日及緊接發(fā)生日后的短時期內(nèi)，通過考察對比事件窗口內(nèi)研究樣本的某一指標的變化情況，進而檢驗特定事件對該指標的影響。短窗口事件研究法可以盡可能使研究結果較少地受到其它事件或政策的干擾，對小規(guī)模樣本及市場表現(xiàn)的測度模型具有穩(wěn)健性，因此被大量應用在學術論文中。具體地，關于本文選擇的“地方政府債務治理政策公布”系列事件，2014年10月2日國務院頒布了43號文條例，因10月1日～10月7日為國家法定節(jié)假日，交易所休市暫停交易，因此對于43號文，本文把2014年9月30日定義為事件發(fā)生前的最近交易日。另外，2016年11月14日和2017年4月26日晚間，國務院及有關部門分別頒布了88號文條例和50號文；本文分別把2016年11月14日和2017年4月26日定義為88號文和50號文的事件發(fā)生前的最近交易日。對于上述每一個政府債務治理政策公布前的最近交易日、公布后第一個交易日及第五個交易日，分別記為t0日、t0+1日和t0+5日，本文借鑒韓鵬飛等(2015)[16]、王永欽等(2016)[13]、Ang等(2015)[8]的做法，設計公式(1)：

即用SPi,t債券到期收益率yi,t與相近剩余期限國債到期收益率之差3，來計算每一時點各只債券在交易市場的信用利差。剔除在政策公告前后沒有交易數(shù)據(jù)、以及信用利差出現(xiàn)異常值(信用利差值位于整體上下1%分位數(shù)之外的樣本)的樣本個券之后，按主體信用評級分組，對于相同主體信用評級的城投類債券樣本和民營企業(yè)類債券樣本，按公式(2)計算在t時點城投類債券平均信用利差與民營企業(yè)類債券平均信用利差之間的差距：

其次，本文基于2010～2017年的月度數(shù)據(jù)，更加全面地考察近些年來政府隱性擔保對于債券信用利差影響效果的動態(tài)變化。具體地，我們借鑒王博森等(2014)[17]、韓鵬飛等(2015)[16]以及Acharya et al.(2016)[4]的做法，采用如下面板回歸模型(3)5：

其中，被解釋變量SPi,t為按公式(1)計算得到的，包含城投債與民營債在內(nèi)的所有樣本債券的信用利差；由于本文以民營企業(yè)類債券為對照組，因此重點關注的解釋變量為反映“是否城投債(即是否存在隱性擔保)”的虛擬變量Im pliciti,t，當債券為城投類債券(存在隱性擔保)時，Im pliciti,t=1，否則為0；6系數(shù)δ的大小反映了相對于民營債而言，政府隱性擔保使城投債的信用利差降低的程度。債券層面特征(Bond)、公司層面特征(Firm)、宏觀經(jīng)濟狀況(Macro)等均為控制變量。具體地，我們選取了債券發(fā)行規(guī)模(Issue size)、剩余期限(Maturity)、由高低價差度量的債券流動性(Liquidity)、是否存在顯性擔保的虛擬變量(Explicit)、債券發(fā)行主體評級(Rating)等變量來反映債券層面的特征(王永欽等，2016；羅榮華和劉勁勁，2016)[13][11]；對于反映公司層面特征的變量，本文選取了公司資產(chǎn)負債率(LEV)、資產(chǎn)報酬率(ROA)、企業(yè)資產(chǎn)總額(Firm size)等變量(羅榮華和劉勁勁，2016；鐘輝勇等，2016)[11][14]；對于宏觀經(jīng)濟因素，本文選取了GDP增長率(GDP growth)、長短期利差(Yield curve)、M2增長率(M2 growth)等變量(韓鵬飛和胡奕明，2015；王永欽等，2016)[16] [13]。

首先將樣本債券按主體信用等級分成AAA、AA+、AA和AA-這四個子樣本組，對形成的各子樣本組債券分別按模型(3)進行面板回歸，重點觀察“是否為城投債”虛擬變量前系數(shù)的顯著性及大小，進而揭示政府隱性擔保對債券信用利差的影響。在穩(wěn)健性檢驗部分，本文還對樣本債券按照債項信用評級進行分組加以研究。由于政府隱性擔保降低了債券的風險，因此對于相同主體信用等級的城投類債券和民營企業(yè)債券，在控制其它因素影響的情況下，城投類債券的信用利差應該低于民營企業(yè)債券信用利差，即回歸得到的虛擬變量Im pliciti,t前的系數(shù)δ應該顯著為負。另外，韓鵬飛(2015)[16]的研究顯示：信用評級越低，政府隱性擔保對國有企業(yè)債券投資者風險的降低效應越明顯；王博森等(2016)[15]也發(fā)現(xiàn)：當債券綜合違約率高的時候，政府是否提供隱性擔保對投資者而言顯得更為重要；低評級債券隱性擔保作用高于高評級債券。基于這一思想，對AAA、AA+、AA和AA-這四個子樣本組，分別按模型(1)進行面板回歸得到虛擬變量Implicit前的系數(shù)δAAA、δAA+、δAA和δAA-，應該有|δAAA|＜|δAA+|＜|δAA|＜|δAA-|。為了進一步對這一推斷進行規(guī)范嚴格的統(tǒng)計性檢驗，本文在模型中引入有序賦值的主體信用等級變量Rating及其與隱性擔保變量Implicit的交叉項Raring×Im pliciti,t，設計模型(4)為：

其中，Rating=4,3,2,1分別對應于主體信用評級為AAA、AA+、AA和AA-。檢驗假設除了包括隱性擔保變量前的系數(shù)κ＜0之外，還包括主體信用等級變量前的系數(shù)ψ＜0，意味著主體信用等級越高，樣本債券的信用利差越低；另外，交叉項前的系數(shù)γ實際上反映了不同主體信用等級水平下，政府隱性擔保導致的城投債(Implicit=1)信用利差與民營債券(Implicit=0)信用利差之間的差別。主體信用等級越高(Rating值越大)，政府隱性擔保對債券信用利差的降低效果越弱，城投債信用利差越接近民營債券信用利差；由于城投債信用利差減民營債券信用利差為負值，這也意味著兩者間差值的數(shù)值越大，因而γ應顯著為正。另外，為了進一步描述近些年來在地方政府債務治理背景下，政府隱性擔保對債券利率影響效果的變化情況，本文借鑒Lester and Kumar(2014)[1]，Acharya et al.(2016)[4]的做法，采用模型(4)對2010～2017年的數(shù)據(jù)進行分年度回歸。

實證結果與分析

一、短事件窗口計量結果與分析

針對三個關鍵性的政府債務治理政策，本文首先分別計算政策公告發(fā)布后首個交易日及第五個交易日，城投類債券信用利差和民營企業(yè)債信用利差之間的差值(即城投類債券與民營企業(yè)類債券之間的平均交易利差)，以及該差值相對于政策公布前最近一個交易日所發(fā)生的變化，并進行獨立樣本均值T檢驗，實證結果見表2。

表2 政策發(fā)布后短期內(nèi)城投債與民營企業(yè)債的平均交易利差變動

由表2可見，首先，對于每一項政府債務清理政策，無論是在政策發(fā)布當天還是發(fā)布之后的短時期內(nèi)，相同主體信用等級的城投類債券和民營企業(yè)債券之間的平均交易利差均顯著為負值，表明由于受政府隱性擔保的影響，城投債的平均信用利差低于民營企業(yè)債的平均信用利差。其次，數(shù)據(jù)顯示：主體信用評級越低，城投債與民營債之間負利差的程度越大，政府隱性擔保對于債券信用利差的降低效果越明顯。另外，依次觀察三項政府債務治理政策公布后短期內(nèi)城投債與民營債之間平均利差的變化數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)，在“43號文”公布之后，整體上看，城投債與民營債之間的負利差程度顯著擴大，兩者間的平均利差在政策頒布前為-52.58bp，但在政策公布后的首個交易日和第五個交易日，平均利差擴大至-55.42bp和-56.01bp，增加值分別為-3.14bp和-3.72bp，在1%和5%的水平下顯著；對于較低主體信用等級，如AA和AA-級城投債相對于民營債負利差的擴大程度更為明顯。例如，與公布前最近一個交易日相比，AA級城投債與民營債之間的平均交易利差在公布后首個交易日和第五個交易日分別增加了-2.02bp和-3.95bp；AA-級城投債與民營債之間的利差則分別增加了-8.21bp和-6.68bp。造成這一現(xiàn)象的原因是由于“43號文”正式對《新預算法》賦予的地方政府依靠自身信用舉借債務能力及妥善償還責任等方面進行了操作層面的明確規(guī)定，這實際上在短期內(nèi)緩解了投資者對于地方融資平臺違約風險的擔憂，市場將43號文看成是城投債的利好消息而對城投債更加追捧，導致城投債利率下降，其與民營債的負利差程度擴大。這一結果與牛霖琳等(2016)[18]以5年期城投債與同期限國債利差序列為樣本觀察到的現(xiàn)象一致。該文也發(fā)現(xiàn)2014年9月中央政府陸續(xù)出臺政策以清理和規(guī)范地方債，并設立省級發(fā)行試點摸索地方發(fā)債經(jīng)驗，市場反應積極，對城投債信心提振，城投債利差一度急劇下降。但其后88號文和50號文陸續(xù)出臺，反復重申政府主體責任范疇，明確政府和企業(yè)債務界限，剝離融資平臺公司的政府融資職能。在這一背景下，市場對于“城投債具有政府隱性擔保性質”的信仰預期開始弱化，投資者趨向于對城投債風險進行理性定價，導致政策公布之后短期內(nèi)大部分信用等級的城投債與民營債之間的負利差程度均有所縮小，特別是50號文公布之后的第五個交易日，城投類債券和民營企業(yè)債券總樣本之間的平均交易利差由公告發(fā)布前的-111.63bp縮小至-110.62bp，總樣本的平均利差變化在90%的置信水平下顯著，顯示出政府隱性擔保對于信用利差的降低效果下降。

二、月度數(shù)據(jù)的計量結果與分析

為更加全面地考察近些年來政府隱性擔保對于債券信用利差影響效果的變化，本文按公式(1)計算出2010～2017年期間，城投類債券信用利差與民營企業(yè)類債券信用利差的月度數(shù)據(jù)，并進行相應的統(tǒng)計檢驗，匯總如表3所示。

由表3可見，在相同主體信用等級的情況下，由于政府隱性擔保的存在，城投類債券的信用利差均顯著低于民營企業(yè)類債券的信用利差；而且主體信用等級越低，兩者相差的幅度越大，表明政府隱性擔保降低信用利差的效果越明顯。例如，AAA級城投類債券信用利差低于同類民營企業(yè)債券信用利差的幅度為-54.38bp，但當主體信用等級降低至AA-級時，兩者相差的幅度擴大至-84.03bp。從總體上看，相對于民營企業(yè)類債券，政府隱性擔保降低城投類債券信用利差的平均幅度達到67.16bp。

表4給出了模型(3)和模型(4)的檢驗結果，驗證了前文提出的一些假設。

首先，無論采用何種模型、何種樣本，“是否城投”虛擬變量前的系數(shù)δ均為負數(shù)，且均通過了1%的顯著性檢驗，說明與民營企業(yè)債相比，城投債背后的政府隱性擔?？梢悦黠@降低債券的違約風險，進而降低其在交易市場的信用利差。其次，在對AAA、AA+、AA和AA-四個主體評級債券進行分樣本回歸時，結果顯示，從總體上看，“是否城投”虛擬變量前系數(shù)的絕對值依次遞增，說明債券主體評級越低，政府隱性擔保對城投債信用利差的降低效應越大。例如，當主體信用評級由AAA降至AA-時，“是否城投”虛擬變量前的系數(shù)由-75.39擴大至-166.85，說明政府隱性擔保對城投債券信用利差的降低效應由75.39個基點增加至166.85個基點。再次，基于引入信用評級變量Rating及其與“是否城投”虛擬變量的交叉項Rating×Implicit后所建立的面板模型(4)，回歸結果顯示，信用評級變量前的系數(shù)ψ顯著為負，意味著信用評級越高，樣本債券的信用利差越低；而“是否城投”變量與主體信用評級變量的交互項前的系數(shù)為正，且在5%的顯著性水平下顯著，這表明信用評級越高，城投債信用利差減去民營債信用利差的數(shù)值越大(兩者間差距的絕對值越小)，城投債信用利差越接近民營債券的信用利差，政府隱性擔保對債券信用利差的降低效果越弱，這也與上述基于模型(1)所做的分信用評級回歸所得到的結論一致。

表3 城投債及民營企業(yè)債信用利差的月度統(tǒng)計指標

表4 基于主體信用評級分類的面板回歸模型結果

此外，對于大部分樣本組，在其他解釋變量中，關于發(fā)行人特征層面，其實證結果與一般公司債務研究文獻相一致，即公司盈利(ROA)越多、規(guī)模(Firm size)越大、資產(chǎn)負債率(LEV)越低，則其發(fā)行的債券在交易市場的信用利差越低，說明債券發(fā)行公司的盈利能力越高、流動能力越強，企業(yè)違約風險就越低，債券利差也就越小(韓鵬飛等，2015)[16]；在債券特征層面，回歸結果表明，債券剩余期限(Maturity)前的系數(shù)顯著為正，符合一般期限結構理論，即剩余期限越長，債券利差越大；同時結果顯示，債券發(fā)行規(guī)模(Issue size)越大，流動性價差(Liquidity)越小，代表債券流動性越強，則債券信用利差越??；而對于債券顯性擔保變量，無論是總樣本還是分評級考察，實證結果均表明對于存在抵押擔保、質押擔?；虻谌綋５膫瘉碚f，其顯性擔保(Explicit)對債券信用利差有顯著的降低效應。在宏觀經(jīng)濟背景層面，大部分樣本組的實證結果顯示：更高的實際經(jīng)濟增長率可以降低投資者要求的風險補償，進而降低債券利率；債券在交易市場的信用利差與M2增長率(M2 increase)呈負相關。長短期利差越大，投資者預期未來經(jīng)濟越不穩(wěn)定，因此所要求的債券的信用利差越大。

為了反映地方政府債務治理背景下，政府隱性擔保對債券利率影響效果的變化情況，本文進一步采用模型(4)，對2010～2017年的數(shù)據(jù)進行分年度回歸。限于篇幅，只給出了在各年度回歸結果中，政府隱性擔保虛擬(Implicit)變量前的系數(shù)及其顯著性檢驗。

根據(jù)分年份回歸結果可以看出，自2012年開始，隱性擔保變量前的系數(shù)開始顯著為負，表明政府隱性擔保能夠有效降低城投債的信用利差，這與2012年和2013年國家發(fā)改委及財政部等監(jiān)管部門放松對城投債的審批有關。而其后2014年“43號文”的出臺實際上緩解了地方融資平臺違約風險擔憂，在經(jīng)濟下行壓力、貨幣持續(xù)寬松的態(tài)勢下，相比于違約事件頻發(fā)的民企債，城投債仍是最好的投資品種。在2015年地方政府債務置換開啟后，地方政府以及融資平臺償債能力提升，而民營企業(yè)債風險事件猛增更凸顯城投債的“金邊屬性”。市場投資者潛意識里將地方政府的信仰和城投債未來的償還責任結合在一起，因此2016年“88號文”的出臺并未減弱投資者對“城投債由政府兜底”的預期，“是否隱性擔?！鼻暗奶摂M變量系數(shù)連續(xù)下降，表明隱性擔保對城投債信用利差的降低效應仍繼續(xù)增強；但進入2017年，市場流動性壓力上升，城投企業(yè)融資渠道有所不暢，平臺企業(yè)流動性風險加劇；而且50號文的出臺也使得規(guī)范地方政府舉債融資行為政策的持續(xù)效應終于有所顯現(xiàn)，投資者意識到地方政府債務治理的實質行動，對于城投平臺的信仰預期開始弱化，表現(xiàn)在政府隱性擔保對城投債信用利差的降低效果有所降低。

表5 基于主體信用評級分類的年度回歸結果

表6 基于債項信用評級分類的面板回歸模型結果

表7 基于債項信用評級分類的年度回歸結果

三、穩(wěn)健性檢驗

由于前文的實證檢驗是按照“主體信用評級”對樣本債券進行分組，而鐘輝勇等(2016)[14]采用地方政府的財政收入狀況來度量其“隱性擔?！钡哪芰透怕剩l(fā)現(xiàn)地方政府公共財政收入的增加會提高債券評級；由此考慮到政府隱性擔保因素對于主體信用評級和債項信用評級可能存在的不同影響，本文對樣本債券重新按照“債項信用評級”進行分組，并進行相應的計量檢驗，結果如表6和表7所示。與表4和表5對比可見，主要解釋變量的系數(shù)和顯著性基本一致，這說明本文的研究結論具有穩(wěn)健性。

總結和啟示

本文以城投債信用利差與民營企業(yè)債信用利差數(shù)據(jù)為樣本，采用短時窗事件研究法及面板回歸模型，考察“43號文”、“88號文”以及“50號文”等地方政府債務治理政策出臺背景下，政府隱性擔保對債券信用利差的影響效果。結果顯示：政府隱性擔保能夠顯著降低城投類債券的信用風險，在相同主體評級的情況下，城投類債券信用利差顯著低于民營企業(yè)債券信用利差；而且債券主體信用評級越低，城投債信用利差低于民營債信用利差的程度越大，政府隱性擔保對于債券信用利差的降低效果越明顯。2014年下半年以來陸續(xù)出臺了多項地方政府債務治理政策，在政策頒布的初期，市場對于城投債具有“剛性兌付、政府兜底”這一信仰的預期并未出現(xiàn)明顯的弱化，隱性擔保對城投債信用利差的降低程度甚至有擴大的跡象。但隨著地方政府債務治理政策的逐步推進和落實，城投債背后的政府隱性擔保逐漸顯性化和市場化，政策疊加效應開始顯現(xiàn)，政府隱性擔保對城投債信用利差的降低程度縮小。

從未來的發(fā)展趨勢看，伴隨著我國產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整和經(jīng)濟增速放緩，違約事件已經(jīng)從民營企業(yè)債券蔓延到了某些過剩產(chǎn)能行業(yè)中的國有企業(yè)債券，在債券違約增加和漸進打破剛性兌付預期的市場背景下，某些產(chǎn)業(yè)化特征較為明顯、受地域經(jīng)濟增長放緩等因素影響導致基本面資質較弱的城投類債券出現(xiàn)違約案例也并非沒有可能。在這一背景下，在嚴控地方隱性債務增加、加強地方政府債務管理的同時，應該緊密關注市場對于政府隱性擔保信仰預期的變化，減輕可能出現(xiàn)的違約集中爆發(fā)和處置不當對于市場信用環(huán)境和經(jīng)濟增長造成的不良后果，積極穩(wěn)妥化解累積的地方政府債務風險，保障投資人合法權益。

注釋