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    經(jīng)濟(jì)增長、房地產(chǎn)景氣與地方債風(fēng)險(xiǎn)

    2021-09-10 22:35:12陳詩穎
    中國房地產(chǎn)·綜合版 2021年7期
    關(guān)鍵詞:債券債務(wù)變量

    摘要:在拓展基于信用風(fēng)險(xiǎn)的宏觀壓力測試模型的基礎(chǔ)上,采用我國2009年以來發(fā)行的所有地方政府債券數(shù)據(jù),預(yù)測在短期宏觀經(jīng)濟(jì)劇烈波動(dòng)的情境下,地方政府債券的風(fēng)險(xiǎn)。模型結(jié)果顯示,在經(jīng)濟(jì)遭受嚴(yán)重沖擊,經(jīng)濟(jì)增長大幅下滑的假設(shè)情境下,地方政府債券風(fēng)險(xiǎn)有較大提高,但風(fēng)險(xiǎn)仍在可控范圍內(nèi)。地方政府債券能夠承受的最大經(jīng)濟(jì)衰退沖擊約為21%~30%。預(yù)測結(jié)果表明,地方政府債務(wù)改革較好地提升了地方債的抗壓能力,但風(fēng)險(xiǎn)的疊加放大效果仍不可忽視。

    關(guān)鍵詞:地方政府債券;壓力測試;利差

    中圖分類號(hào):F812.5 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    文章編號(hào):1001-9138-(2021)07-0039-50 收稿日期:2021-05-10

    1 引言

    2020年新冠肺炎疫情對(duì)經(jīng)濟(jì)短期沖擊較大。一方面,經(jīng)濟(jì)停滯帶來了政府財(cái)政收入銳減,另一方面,為了刺激經(jīng)濟(jì)增長,地方政府迅速增大了財(cái)政投資規(guī)模,這給地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)帶來了考驗(yàn)。盡管經(jīng)濟(jì)已進(jìn)入緩慢復(fù)蘇,然而,逆周期寬松及其預(yù)期必然帶來杠桿率高企,增大經(jīng)濟(jì)下行風(fēng)險(xiǎn),妨礙金融穩(wěn)定,放大經(jīng)濟(jì)體系脆弱性,而政府過度負(fù)債則限制了宏觀調(diào)控對(duì)沖杠桿率的能力(Cardani et al.,2020),為政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)埋下伏筆,2010年歐債危機(jī)正是這一過程的現(xiàn)實(shí)寫照。盡管我國實(shí)施果斷、嚴(yán)格的防控措施,在經(jīng)濟(jì)停滯100多天后,有效控制了疫情,率先進(jìn)入經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇,然而世界各國的疫情發(fā)展不盡相同,疫情仍未在世界范圍內(nèi)得到控制,近日印度新增確診病例大幅反彈引發(fā)了新一輪衰退的擔(dān)憂。疫情的不確定性,以及全球流動(dòng)性過剩帶來的金融市場波動(dòng)加劇,政府負(fù)債率上升對(duì)宏觀調(diào)控造成壓力。過去一年的經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)充分體現(xiàn)了中國經(jīng)濟(jì)的韌性,然而未來世界經(jīng)濟(jì)必然面臨更大的挑戰(zhàn),地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)能否在更大的壓力下保持穩(wěn)健、可控,是必須直面的一個(gè)重要問題。

    2014年以前,根據(jù)1994年修訂的《預(yù)算法》規(guī)定,中國地方政府無債務(wù)融資權(quán)利,而地方政府的部分經(jīng)濟(jì)職能使其實(shí)際上有著強(qiáng)烈的融資需要。因此地方政府通過其控股的城投公司變相融資,以地方土地出讓金作為城投公司債務(wù)的最終還款擔(dān)保。2008年金融危機(jī)席卷全球,中央政府出臺(tái)了一系列財(cái)政政策以刺激經(jīng)濟(jì)增長,其中超過一半的資金由地方政府籌集,中央政府鼓勵(lì)地方政府通過城投公司融資,從而積聚了風(fēng)險(xiǎn)。2011年,云南路投違約事件引爆了地方政府債務(wù)危機(jī),地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)大幅攀升。經(jīng)濟(jì)危機(jī)——財(cái)政投資增加——政府債務(wù)大增——政府債務(wù)危機(jī),這一過程與2010年的歐債危機(jī)何其相似。“歷史總是重演”,2020年,世界經(jīng)濟(jì)正經(jīng)歷著相似的過程。我們希望通過構(gòu)建模型,預(yù)測政府債務(wù)在壓力情境下的抗風(fēng)險(xiǎn)能力,以評(píng)估中國地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn),為系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)做出預(yù)警。

    我們改進(jìn)了一個(gè)基于信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測的壓力測試模型,這一模型廣泛應(yīng)用于評(píng)估銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn),我們將這一模型引入地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域。通過模型估算和歷史數(shù)據(jù)分析,預(yù)測中國地方政府債務(wù)在劇烈宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)沖擊下的風(fēng)險(xiǎn)狀況。

    2 文獻(xiàn)綜述

    2.1 政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

    20世紀(jì)90年代以后,政府債務(wù)管理理論得到長足發(fā)展,政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估是其中非常重要而實(shí)用的一個(gè)分支。政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)是債務(wù)規(guī)模膨脹所致,可以劃分為兩類:一是政府債務(wù)規(guī)模增加所導(dǎo)致的貨幣貶值風(fēng)險(xiǎn),二是政府債務(wù)增加還將會(huì)導(dǎo)致債務(wù)違約,從而影響政府信用。Merton在1974年提出了違約結(jié)構(gòu)化模型理論,構(gòu)建了著名的Merton模型,研究債券違約概率,據(jù)此模型進(jìn)行證券定價(jià)可以推導(dǎo)出,違約概率越大,證券的信用溢價(jià)越高。這一理論經(jīng)Black、Leland,以及Longstaff等人的研究得到進(jìn)一步發(fā)展,逐漸成為債券風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的重要工具之一,并被應(yīng)用于政府債券風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。一些研究通過政府債務(wù)與內(nèi)外部因素的關(guān)系來評(píng)價(jià)政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn),這些因素包括信用評(píng)級(jí)(Tang & Li,2021)、信息披露 (Beck,2018)、稅收異質(zhì)性 (Babina et al.,2021)、腐敗 (Liu et al.,2017)、法律(Clarke,2017)、宗教信仰(Abakah,2020)、社會(huì)資本(Li et al.,2018)等因素。Br?thaler et al.(2015)發(fā)現(xiàn),政府債風(fēng)險(xiǎn)、可持續(xù)性與宏觀因素緊密相關(guān);Gao et al.(2019)發(fā)現(xiàn)上級(jí)政府對(duì)嚴(yán)重政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的態(tài)度顯著影響了當(dāng)前政府債風(fēng)險(xiǎn),這在世界范圍內(nèi)廣泛存在。另一些研究則試圖將內(nèi)外部因素全部納入計(jì)量,構(gòu)建一套指標(biāo)體系,盡可能全面反映收入、支出、國債、赤字等財(cái)政體制內(nèi)和經(jīng)濟(jì)、金融、政策、制度等財(cái)政體制外風(fēng)險(xiǎn)要素,附以統(tǒng)計(jì)、計(jì)量方法或經(jīng)人為判斷的方式確定指標(biāo)賦值區(qū)間和權(quán)重,采用線性加權(quán)預(yù)警指數(shù)方法衡量風(fēng)險(xiǎn)程度(Padovani et al.,2018)。隨著信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型的發(fā)展,KMV、Credit Metrics等信貸風(fēng)險(xiǎn)模型逐漸被應(yīng)用于政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估(Tao,2015)。

    2.2 土地財(cái)政與地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)

    地方政府在土地供應(yīng)上具有絕對(duì)的壟斷權(quán),分稅制導(dǎo)致的財(cái)政缺口以及地方對(duì)于土地財(cái)政的競爭模仿,促進(jìn)了土地財(cái)政的增長和地方對(duì)土地財(cái)政的慣性依賴。土地財(cái)政所引起的地價(jià)上漲會(huì)強(qiáng)化城市過度舉債的動(dòng)機(jī),促進(jìn)了地方政府債務(wù)規(guī)模的擴(kuò)大。張莉等(2018)發(fā)現(xiàn)土地出讓收入能促進(jìn)城投債的發(fā)行。土地價(jià)格上漲時(shí),地方政府更傾向于利用抵押土地的方式獲得債務(wù)融資,推動(dòng)地方債務(wù)規(guī)模擴(kuò)張的同時(shí),也積聚了很大的債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)(田新民和夏詩園,2017)。而受地方政府壟斷的土地市場推高了房價(jià),也促進(jìn)了地方債規(guī)模擴(kuò)張(陳瑞等,2016),增加了地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)(秦鳳鳴等,2016)。

    地方政府以土地出讓金作為擔(dān)保,發(fā)行大量地方債。未來地方債的償還也一定程度上依賴土地收入。對(duì)地方政府而言,土地出讓兩個(gè)主要目的是經(jīng)濟(jì)建設(shè)和緩解背負(fù)的大量債務(wù)(趙文哲和楊繼東,2015),地方政府基建和土地收儲(chǔ)開發(fā)主要依靠地方政府債務(wù)和土地出讓收入。土地財(cái)政規(guī)模膨脹,雖然增加了地方政府的預(yù)算收入,但稟賦較差的地區(qū)在引資競爭中處于劣勢(shì),未來土地出讓收入可能不足以償還債務(wù)(范劍勇,2014),最后導(dǎo)致債券違約,債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)上升。

    2.3 基于信用風(fēng)險(xiǎn)的宏觀壓力測試

    信用風(fēng)險(xiǎn)(Credit Risk)又稱違約風(fēng)險(xiǎn),是指交易對(duì)手未能履行約定契約中的義務(wù)而造成經(jīng)濟(jì)損失的風(fēng)險(xiǎn),即受信人不能履行還本付息的責(zé)任而使授信人的預(yù)期收益與實(shí)際收益發(fā)生偏離的可能性,它是金融風(fēng)險(xiǎn)的主要類型。許多信用風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估技術(shù)都來源于對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估。20世紀(jì)90年代以前,傳統(tǒng)的商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)度量主要依賴具有豐富審批經(jīng)驗(yàn)的貸款核準(zhǔn)人和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),例如專家法、Z評(píng)分模型法、ZETA模型等。20世紀(jì)90年代,VaR方法一經(jīng)推出便在全球范圍內(nèi)得到廣泛認(rèn)可和應(yīng)用,然而,1997年亞洲金融風(fēng)暴使管理者認(rèn)識(shí)到,金融風(fēng)險(xiǎn)不是由單一風(fēng)險(xiǎn)造成,而是操作風(fēng)險(xiǎn)、市場風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)等多種風(fēng)險(xiǎn)的共同結(jié)果,為此,巴塞爾委員會(huì)提出了壓力測試以彌補(bǔ)VaR的不足。

    宏觀壓力測試是用于評(píng)估金融系統(tǒng)面對(duì)“罕見但可能發(fā)生”的宏觀沖擊時(shí)脆弱性的一系列技術(shù),它的主要目標(biāo)是確定金融系統(tǒng)脆弱性和總風(fēng)險(xiǎn)敞口,對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)提供預(yù)警。全球系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)頻發(fā)使越來越多的政府當(dāng)局意識(shí)到宏觀壓力測試的重要性,這一方法在評(píng)估某一機(jī)構(gòu)資產(chǎn)的脆弱性上被越來越多國家和國際組織使用。從2000年開始,國際清算銀行全球金融體系委員會(huì)便每年從全世界選擇約70家大銀行,對(duì)他們進(jìn)行壓力測試并發(fā)布調(diào)查報(bào)告。由國際貨幣基金組織(IMF)和世界銀行(World Bank)共同推動(dòng)的金融部門評(píng)估計(jì)劃(FSAP)也對(duì)壓力測試進(jìn)行了多次實(shí)踐總結(jié)。隨著各國金融監(jiān)管當(dāng)局對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的日趨重視,宏觀壓力測試方法逐漸成為檢驗(yàn)一國銀行體系的脆弱性、維護(hù)金融穩(wěn)定的首選工具。

    壓力測試首先進(jìn)行情境設(shè)定,再通過該情境下風(fēng)險(xiǎn)因子的變動(dòng),重新評(píng)估資產(chǎn)價(jià)值。情境設(shè)定需要確定“異常但合理”的事件,一些學(xué)者關(guān)注模型的“尾端風(fēng)險(xiǎn)”,而另一些學(xué)者則視其為一門“藝術(shù)”。折中的觀點(diǎn)認(rèn)為,選擇的情境應(yīng)當(dāng)在可能可測的基礎(chǔ)上,達(dá)到某種程度的可能。情境設(shè)定的依據(jù)一般有兩種,一種是基于歷史情境,另一種則由宏觀經(jīng)濟(jì)模型輔助產(chǎn)生情境。

    重新評(píng)估通常需要將所設(shè)定的情境變量Xt與Yt某個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)相關(guān)聯(lián),估計(jì)經(jīng)驗(yàn)?zāi)P停?/p>

    Yt = f (Xt ,Vt)

    其中,Yt是衡量金融系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的矩陣,是衡量違約情況的指標(biāo),主要通過模擬壓力情境下的點(diǎn)估計(jì)獲得。 f (°)為損失方程,模擬了宏觀經(jīng)濟(jì)沖擊對(duì)金融體系風(fēng)險(xiǎn)的影響關(guān)系。

    Mckinsey公司的Wilson首先發(fā)展了這一思路,他結(jié)合基本動(dòng)力學(xué)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論提出了信用組合觀點(diǎn),借助蒙特卡洛技術(shù),對(duì)不同宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展情境下的違約率的分布進(jìn)行模擬。這一方法被許多學(xué)者應(yīng)用于銀行、制造業(yè)等領(lǐng)域,并不斷改進(jìn),形成了多種框架。同時(shí)在實(shí)踐領(lǐng)域的應(yīng)用也十分廣泛。奧地利銀行將其用于對(duì)奧地利銀行部門的壓力測試,加拿大央行、瑞士央行、巴西央行、印度央行、南非央行和挪威央行等也都在宏觀壓力測試中采用類似的分析框架;許多銀行等機(jī)構(gòu)采用類似的框架,結(jié)合人工智能技術(shù),預(yù)測企業(yè)的債務(wù)違約率(Kim et al.,2020)。這一方法已得到理論和實(shí)踐領(lǐng)域的廣泛認(rèn)可。

    3 信用風(fēng)險(xiǎn)壓力測試模型的構(gòu)建

    在Liu et al.(2020)、孫東升等(2015)研究的基礎(chǔ)上,本文進(jìn)行了拓展,構(gòu)建了壓力測試模型。

    假設(shè)債務(wù)人在時(shí)刻t的條件違約概率為Pt∈[0,1],為了擴(kuò)大變量的取值范圍,通過Logit轉(zhuǎn)換得到中間變量Yt:

    (1)

    這一公式可以通過簡單數(shù)學(xué)變換成為:

    (2)

    假設(shè)宏觀經(jīng)濟(jì)變量服從自回歸過程,同時(shí),債務(wù)人的信用風(fēng)險(xiǎn)與宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)相關(guān),因此構(gòu)建以下聯(lián)立方程:

    Yt = A0 + A1Xt + A2Xt-1 + … + AmXt-m + Φ1Yt-1 +

    … + ΦnYt-n +εt ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?(3)

    Xt = B0 + B1Xt-1 + … + Bp Xt-p + Θ1Yt-1 + … + ΘqYt-q + νt ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?(4)

    其中Xt為宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。在方程(3)和(4)中加入因變量的滯后變量作為解釋變量,更具有普遍性,既能夠反映信用風(fēng)險(xiǎn)的滯后效果,又能夠反映信用風(fēng)險(xiǎn)對(duì)經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)的反饋?zhàn)饔谩&舤和νt為誤差項(xiàng),我們假設(shè)它們服從正態(tài)分布且序列不相關(guān),它們的方差-協(xié)方差矩陣分別為Σε和Σν。記:

    當(dāng)樣本量足夠大時(shí)有:

    4 模型估計(jì)結(jié)果

    4.1 數(shù)據(jù)的選取

    4.1.1 違約率的估算

    按照通行做法,違約率一般以歷史違約率作為估算基礎(chǔ)。然而中國地方政府債券發(fā)行的歷史并不長,經(jīng)查,目前尚無地方政府債券違約的先例。由于一個(gè)實(shí)際未違約的債券的違約概率難以獲取,在許多研究中都采用了代理變量。Wong et al.(2008)采用逾期三個(gè)月的信貸占比代理信用違約率,孫東升等(2015)則采用破產(chǎn)機(jī)構(gòu)數(shù)量占總機(jī)構(gòu)數(shù)量比例來代理違約率??紤]到信用利差能夠較好地反映債券的信用風(fēng)險(xiǎn),在假定地方政府債券流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)維持不變的前提下,可以通過信用利差來作為違約率的代理變量。為了信用利差能夠更直觀地反映地方政府債券的違約率,我們將信用利差作適當(dāng)變形:

    其中:Pe為估計(jì)的違約概率,YTM為債券的到期收益率,Rf為無風(fēng)險(xiǎn)利率,r為債券的違約回收率。

    此公式的基本內(nèi)涵是把債券的到期收益率分解為無風(fēng)險(xiǎn)利率與違約成本的加總(未考慮流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)),即由市場決定的到期收益率可以看作在無風(fēng)險(xiǎn)利率基礎(chǔ)上加上違約風(fēng)險(xiǎn)的溢價(jià)。

    無風(fēng)險(xiǎn)利率采用1年期國債到期收益率,地方政府債券到期收益率采用當(dāng)月所有期限地方政府債券的平均到期收益率。中國2009年5月開始發(fā)行地方政府債券,因此數(shù)據(jù)區(qū)間為2009年5月到2021年2月,數(shù)據(jù)來源于choice金融數(shù)據(jù)庫。而違約回收率,Wong et al. (2008)簡單采用了50%作為估計(jì)值,我們采用穆迪公布的全球市政債券平均違約回收率64%。估算出的地方政府債券違約概率如圖1所示。

    圖1較完整地反映了中國地方政府債券發(fā)展的全部歷程。為了應(yīng)對(duì)2008年全球金融危機(jī)籌措資金,2009年開始試點(diǎn)發(fā)行地方政府債券,2011年具有地方政府隱性擔(dān)保的城投債風(fēng)險(xiǎn)集中爆發(fā)波及到地方政府債券,使利差出現(xiàn)了階段性高點(diǎn)。2015年宏觀風(fēng)險(xiǎn)的上升,加上地方政府債務(wù)改革的推進(jìn),地方政府債務(wù)余額增速迅猛,地方政府債券信用利差再次達(dá)到了階段性高點(diǎn)。2020年新冠肺炎疫情使宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)突然升高,地方政府債券信用風(fēng)險(xiǎn)也隨之達(dá)到了歷史最高點(diǎn)。由于新冠肺炎疫情造成了宏觀經(jīng)濟(jì)劇烈波動(dòng),地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)也劇烈上升。本文擬設(shè)定的情境是,假設(shè)疫情的沖擊延續(xù)3個(gè)月,因此,我們下述的計(jì)量研究數(shù)據(jù)全部截止到2020年3月。

    4.1.2 宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的選取

    根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)研究,結(jié)合中國地方政府債券的實(shí)際以及本研究的需要,選取宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)、房地產(chǎn)市場波動(dòng)、固定資產(chǎn)投資指標(biāo)作為解釋變量。自變量與因變量的正負(fù)相關(guān)性預(yù)期如表1所示。

    (1) GDP增長率:這是最為廣受認(rèn)可的反映經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的指標(biāo),在大多數(shù)壓力測試、地方債風(fēng)險(xiǎn)分析的文獻(xiàn)中都采用了這一指標(biāo)作為地方債風(fēng)險(xiǎn)的重要影響因素。地方債風(fēng)險(xiǎn)壓力測試的最重要目的之一就是為了研究地方債承受經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)壓力的能力,因此,GDP增長率作為反映經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的重要指標(biāo),也是影響地方債風(fēng)險(xiǎn)的最重要因素之一。由于GDP增長率僅有季度數(shù)據(jù),我們采用Denton方法進(jìn)行插值處理。

    (2)國房景氣指數(shù)增長率:土地財(cái)政一直是中國地方政府的重要財(cái)政收入來源之一,這意味著房地產(chǎn)市場的波動(dòng)很大程度上影響了地方政府的財(cái)政收入,也影響著地方政府還款能力。因此,采用國房景氣指數(shù)作為地方政府債券違約率的解釋變量是比較恰當(dāng)?shù)摹?/p>

    (3)固定資產(chǎn)投資增速:固定資產(chǎn)投資是衡量實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要指標(biāo)(劉貫春等,2019),并一定程度上反映宏觀經(jīng)濟(jì)狀況。實(shí)體經(jīng)濟(jì)的繁榮有利于增加地方政府財(cái)政收入,同時(shí)也促進(jìn)金融市場的活躍,這些都有利于降低地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)?;粼丛吹龋?016)也采用該指標(biāo)用于中國商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的壓力測試。

    數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)如表2所示。

    4.2 實(shí)證結(jié)果

    根據(jù)式(3)和(4),擬合結(jié)果如表3所示。

    估計(jì)結(jié)果顯示,各解釋變量的t檢驗(yàn)均在5%水平上顯著,R-squared為82.3%,F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量在1%水平上顯著,說明解釋變量較好地解釋了地方政府債券違約率的變異。經(jīng)測試,GDP增長率2階和4階自回歸均能夠較好地?cái)M合數(shù)據(jù),而時(shí)間跨度更大的4階自回歸能夠更好地反映數(shù)據(jù)生成過程,同時(shí)考慮到本文研究主題的需要,疫情的短期沖擊對(duì)GDP增長率的影響更大,短期波動(dòng)較大,需要GDP增長率能夠更好地溯及往期,才能使預(yù)測效果更好,因此此處采用4階自回歸。GDP增長率、國房景氣指數(shù)增長率和固定資產(chǎn)投資增長率的系數(shù)符號(hào)為負(fù),說明經(jīng)濟(jì)增長、房地產(chǎn)市場景氣和實(shí)體經(jīng)濟(jì)景氣更有利于降低地方政府債券的違約率,這與預(yù)期相符,如表4所示。3個(gè)解釋變量均采用增長率,數(shù)值大致在同一量級(jí),因此系數(shù)的大小能一定程度上反映解釋變量對(duì)被解釋變量影響力的大小,例如,GDP增長率每增加1%將使地方政府債券風(fēng)險(xiǎn)的代理變量降低0.0217,國房景氣指數(shù)增長率每增加1%將使地方政府債券風(fēng)險(xiǎn)的代理變量降低0.0108,而固定資產(chǎn)投資增長率每增加1%將使地方政府債券風(fēng)險(xiǎn)的代理變量減少0.00314,說明GDP和國房景氣指數(shù)增長對(duì)地方政府債券風(fēng)險(xiǎn)的影響力較大,而固定資產(chǎn)投資的增長則有較小的影響力。

    5 壓力測試

    新冠肺炎疫情對(duì)全球經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生了巨大沖擊,房地產(chǎn)市場、金融市場、經(jīng)濟(jì)增長率都出現(xiàn)了較大波動(dòng)。2020年第一季度,中國經(jīng)濟(jì)增長率陡然下滑到-6.8%。過去30年來,世界經(jīng)濟(jì)經(jīng)受了1997年亞洲金融風(fēng)暴、2008年全球金融危機(jī)等重大風(fēng)險(xiǎn)的沖擊,然而中國經(jīng)濟(jì)增長率從未跌破5%。此次疫情是近30年來中國經(jīng)濟(jì)面臨的最大的短期沖擊。中國以經(jīng)濟(jì)全面停滯為巨大代價(jià)換取了疫情的迅速控制,實(shí)踐證明是可行的、有效的,長期看是代價(jià)最小的。在全國上下連續(xù)百日的共同努力下,疫情得到緩解。2020年4月8日武漢解封標(biāo)志著中國疫情得到較好控制,生產(chǎn)逐步恢復(fù),經(jīng)濟(jì)得到復(fù)蘇。2020年第二季度,中國GDP增長率已恢復(fù)到3.2%,第四季度,GDP增速已恢復(fù)到正常水平。然而,不同于中國的抗疫模式,許多國家的疫情并未得到有效控制,近日印度每日新增確診病例超過30萬例,使全球疫情防控再次面臨挑戰(zhàn),經(jīng)濟(jì)增長再次面臨巨大風(fēng)險(xiǎn)。本文采用的壓力測試模型正是用于測試經(jīng)濟(jì)環(huán)境面臨巨大風(fēng)險(xiǎn)時(shí),某一資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)的變化。因此,本文將壓力沖擊的情境設(shè)定為,假如疫情沒有得到控制,經(jīng)濟(jì)增長持續(xù)停滯,甚至惡化。針對(duì)這一情境,對(duì)地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)展開壓力測試。

    首先需要選定觸發(fā)情境的宏觀經(jīng)濟(jì)變量。表3的回歸結(jié)果顯示,GDP增長率和國房景氣指數(shù)增長率對(duì)地方政府債券風(fēng)險(xiǎn)的影響力最大。GDP增長率是較為公認(rèn)的宏觀經(jīng)濟(jì)增長指標(biāo),被絕大多數(shù)宏觀壓力測試文獻(xiàn)選用設(shè)定壓力情境,在此次疫情中,由于強(qiáng)力的疫情防控政策導(dǎo)致企業(yè)生產(chǎn)大面積停擺,GDP增長率受到較大的沖擊,因此我們選定GDP增長率作為設(shè)定壓力情境的變量。

    如表4所示,從2020年4月起,各項(xiàng)宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)開始好轉(zhuǎn),經(jīng)濟(jì)在持續(xù)了3個(gè)月的停滯之后重新復(fù)蘇。然而,過去一年,美國的每日新增病例數(shù)持續(xù)維持在高位,巴西、印度等國的疫情則持續(xù)惡化。未來世界經(jīng)濟(jì)必然面臨更多不確定性和沖擊,金融資產(chǎn)能否經(jīng)受更劇烈的經(jīng)濟(jì)動(dòng)蕩的壓力,是我們必須考慮的問題。因此,我們此處將情境設(shè)定為,假如2020年4月,疫情未見緩解,甚至再持續(xù)3個(gè)月,宏觀經(jīng)濟(jì)狀況持續(xù)惡化,在這樣的情境下,地方政府債務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)如何演化。當(dāng)然,這也同樣適用于未來其他重大風(fēng)險(xiǎn)的沖擊給金融資產(chǎn)帶來的壓力。

    宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的未來估計(jì)值在壓力測試系統(tǒng)中產(chǎn)生的方法通常有兩種,傳統(tǒng)方法和蒙特卡洛方法。傳統(tǒng)方法是假定測試系統(tǒng)的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)為0,對(duì)系統(tǒng)中各個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)進(jìn)行點(diǎn)估計(jì),進(jìn)而得到違約概率的期望值。蒙特卡洛方法是假定測試系統(tǒng)的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)不為0,對(duì)隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)進(jìn)行抽樣,從而得到違約率的概率分布。根據(jù)本文的研究需要,采用傳統(tǒng)方法更適宜。

    我們先通過表3的自回歸結(jié)果,簡單推算GDP增長率未來3期的預(yù)測,如表5所示。

    世界范圍來看,2020年二季度美國GDP增速為-9.03%,德國為-11.25%,加拿大為-12.5%,意大利為-18%,法國為-18.74%。因此,如果疫情沒有好轉(zhuǎn)而是持續(xù)惡化,GDP增速的預(yù)測數(shù)值是有可能達(dá)到的。根據(jù)以上預(yù)測,我們將壓力情境設(shè)定為:

    假定GDP增長率在未來3期下降為-10.3243、

    -13.1512和-15.3590。

    接著需要確定在設(shè)定的情境下,其他宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)是否出現(xiàn)相應(yīng)的波動(dòng),為此,借鑒華曉龍(2009),以GDP為解釋變量分別對(duì)其他指標(biāo)進(jìn)行回歸。經(jīng)檢驗(yàn),GDP對(duì)RECI有較好的解釋力,對(duì)FAI沒有較好的解釋力。這十分符合預(yù)期。房地產(chǎn)市場受經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的影響較大,而FAI作為反映實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長預(yù)期的領(lǐng)先指標(biāo),不由GDP或RECI解釋。事實(shí)上,F(xiàn)AI數(shù)據(jù)看起來也確實(shí)不隨疫情而變化。FAI在2019年11月達(dá)到最低點(diǎn)后持續(xù)回升直至2020年6月,后又轉(zhuǎn)入下行(見表2),似乎獨(dú)立于疫情或GDP。國房景氣指數(shù)增長率與GDP增長率回歸結(jié)果如表6所示。

    這一方程的系數(shù)、常數(shù)項(xiàng)和F統(tǒng)計(jì)量均在1%水平上顯著,說明國房景氣指數(shù)增長率與GDP增長率存在顯著的線性關(guān)系。方程R-squared為0.98說明該方程能夠解釋因變量98%的變異,回歸效果較好。經(jīng)測試,GDP的滯后2階也能較好地解釋RECI,但考慮到GDP的短期波動(dòng)較為劇烈,更多的滯后階數(shù)能夠起到更好的預(yù)測效果,同時(shí)R-squared也確實(shí)更高,因此這里采用了GDP的4階滯后。

    在GDP受到較大沖擊而連續(xù)大幅下降的情境下,各經(jīng)濟(jì)變量的相應(yīng)變化如表7所示。

    FAI的預(yù)測值由其自回歸方程獲得。如前所述,GDP和RECI均難以完全解釋FAI的變異,從現(xiàn)實(shí)的數(shù)據(jù)來看,F(xiàn)AI在2019年11月達(dá)到短期底部后逐月回升,在中國疫情最嚴(yán)重的2020年1季度仍維持回升勢(shì)頭,而GDP在2019年12月仍在6%的合理水平上,2020年1月才開始下降,這說明FAI的走勢(shì)確實(shí)獨(dú)立于GDP和疫情的發(fā)展。

    將以上數(shù)據(jù)代入表3回歸式(1),結(jié)果如表8所示。

    如表8所示,在GDP連續(xù)大幅下降的情境下,當(dāng)GDP下降到-15.3590時(shí),地方政府債券利差達(dá)到385個(gè)基點(diǎn)。按照近10年1年期國債平均收益率測算,在GDP下降到-10.3243、-13.1512、-15.3590時(shí),地方政府債券的平均收益率分別為4.8792、5.6301、6.6940。2010年3月希臘10年期國債收益率達(dá)到6.36%,惠譽(yù)已準(zhǔn)備下調(diào)其主權(quán)信用等級(jí)。對(duì)照這一先例,6%的政府債收益率已經(jīng)較高??紤]到地方政府債和國債收益率仍有一定的差異,因此,地方政府債券風(fēng)險(xiǎn)在GDP下降到-15.3590時(shí),可能仍未達(dá)到爆發(fā)危機(jī),但已經(jīng)具有一定的風(fēng)險(xiǎn)了。

    接下來,我們考慮在GDP大幅下滑過程中,各經(jīng)濟(jì)變量的波動(dòng)對(duì)地方政府債券風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)的貢獻(xiàn),我們定義這一貢獻(xiàn)為,其他經(jīng)濟(jì)變量不變,某一經(jīng)濟(jì)變量單獨(dú)跨期波動(dòng)時(shí)造成的地方政府債券風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)占總風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)的比率,公式表示為:

    其中,i為第i個(gè)經(jīng)濟(jì)變量,Yit-1為其他變量不變,第i個(gè)經(jīng)濟(jì)變量單獨(dú)跨期波動(dòng)時(shí)的Y值。在GDP從下跌10到13和13到15過程中,各解釋變量對(duì)地方債利差變動(dòng)的貢獻(xiàn)度如表9所示。

    如表9所示,地方債利差的變動(dòng)主要由其自身的滯后期引起。除了其自身以外,GDP和RECI均是最主要的影響因素,而FAI的貢獻(xiàn)度較小。這一結(jié)果大致印證了前述分析的表3回歸式(1)中各系數(shù)大小關(guān)系。因此,GDP增長率和國房景氣指數(shù)是地方債利差變動(dòng)的最主要解釋因素。

    最后,我們測算了在國債風(fēng)險(xiǎn)較平穩(wěn)的情況下,地方政府債券能夠承受多大的經(jīng)濟(jì)下滑沖擊。首先我們需要假定一個(gè)地方政府債券收益率的最高值。如前文所述,由地方政府隱性擔(dān)保的城投債風(fēng)險(xiǎn)在2012年達(dá)到頂峰,出現(xiàn)了極少數(shù)城投債違約,但得到及時(shí)控制,并未發(fā)生系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。2012年時(shí)城投債最高平均收益率為7.1391。歐債危機(jī)期間,國債收益率7%經(jīng)常被視為各國國債收益率的“警戒線”。根據(jù)這兩個(gè)歷史情境,我們?cè)O(shè)定地方政府債券收益率7.2%和8%兩個(gè)“警戒線”。另外,由于疫情期間流動(dòng)性充沛,國債收益率偏低,因此我們采用過去10年國債平均收益率進(jìn)行推算,測算GDP增速不低于多少時(shí),地方政府債券收益率不會(huì)超過“警戒線”。

    由表10可見,為了保障地方政府債券收益率不高于7.2%和8%,GDP跌幅不應(yīng)高于21.7841%和30.7396%。雖然世界各主要經(jīng)濟(jì)體GDP增速的跌幅在2020年二季度普遍接近20%,但三季度以來,各國經(jīng)濟(jì)開始好轉(zhuǎn),并未大幅跌破-20%。接近30%的經(jīng)濟(jì)跌幅在近百年的經(jīng)濟(jì)史中都十分罕見,因此,總體而言,中國地方政府債券風(fēng)險(xiǎn)仍在可控范圍內(nèi)。然而,考慮到疫情期間流動(dòng)性充沛,國債收益率維持在較低水平。如果國債收益率同步放大,地方債風(fēng)險(xiǎn)將很有可能突破警戒線,經(jīng)濟(jì)、金融、財(cái)政的疊加風(fēng)險(xiǎn)仍不可掉以輕心。

    6 結(jié)論與建議

    得益于良好的疫情防控措施,中國率先控制疫情并引領(lǐng)世界經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇。然而,為了應(yīng)對(duì)疫情給經(jīng)濟(jì)帶來的巨大沖擊,中國各級(jí)政府加大了舉債力度,宏觀杠桿率已攀升至歷史新高。不可否認(rèn),對(duì)于中國這一蓬勃發(fā)展的經(jīng)濟(jì)體而言,政府仍有充足的財(cái)政貨幣政策以應(yīng)對(duì)突如其來的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。然而,從2015年正式允許地方政府發(fā)債以來,地方債規(guī)模連創(chuàng)新高,增速迅猛,近年來地方債規(guī)模的增速遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了GDP增速,政府負(fù)債率的攀升必然擠壓財(cái)政政策空間,中國地方債的可持續(xù)性問題已提上議事日程,地方債風(fēng)險(xiǎn)仍將是一個(gè)不容忽視的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。新冠疫情的沖擊初步檢驗(yàn)了改革后中國地方債的抗壓能力。借助這一“機(jī)遇”,本文選取目前所有已上市流通的地方政府債券作為樣本,構(gòu)建基于信用風(fēng)險(xiǎn)的宏觀經(jīng)濟(jì)壓力測試系統(tǒng),設(shè)定如果疫情多持續(xù)3個(gè)月,經(jīng)濟(jì)持續(xù)大幅下滑的情境,測算地方政府債券風(fēng)險(xiǎn)的變化。測試表明,如果連續(xù)3個(gè)月經(jīng)濟(jì)增速下滑到-10.3243、-13.1512、-15.3590,地方政府債券利差分別達(dá)到204、289、385個(gè)基點(diǎn);如果設(shè)定7.2%和8%為地方政府債券收益率警戒線,那么GDP下跌幅度不應(yīng)高于21.7841和30.7396??傮w上看,中國地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)仍在可控范圍內(nèi),這一方面反映了近幾年地方債改革初見成效,也反映了中國地方經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)總體仍穩(wěn)健、可控。然而,未雨綢繆,壓力測試反映的一些問題仍應(yīng)引起重視:

    ①經(jīng)濟(jì)增速下滑將給地方政府債務(wù)的違約率和利差帶來明顯的影響。考慮到近幾年地方政府債務(wù)規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大,這一影響在未來可能被放大,同時(shí),系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)上升可能導(dǎo)致的國債收益率上升將進(jìn)一步推高地方政府債券收益率,這些風(fēng)險(xiǎn)的同步放大決不可忽視。因此,保持一定的經(jīng)濟(jì)增速仍是降低地方債風(fēng)險(xiǎn)的有效手段之一。

    ②實(shí)證結(jié)果表明,房地產(chǎn)市場仍對(duì)地方債風(fēng)險(xiǎn)有較大的影響力,反映了地方財(cái)政對(duì)土地財(cái)政仍有一定的依賴,這進(jìn)一步證實(shí)了房地產(chǎn)市場風(fēng)險(xiǎn)對(duì)金融風(fēng)險(xiǎn)有較大影響,因此,在“房住不炒”的原則下,保證各地房地產(chǎn)市場的平穩(wěn)運(yùn)行,是對(duì)政策穩(wěn)健、精準(zhǔn)的一大考驗(yàn)。

    ③雖然中國地方債風(fēng)險(xiǎn)總體可控,但仍應(yīng)適當(dāng)控制地方債規(guī)模增速,為防控系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)留足政策工具空間,防范于未然。

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    作者簡介:陳詩穎,華中科技大學(xué)管理學(xué)院,博士研究生。

    基金項(xiàng)目:江西省教育廳科學(xué)技術(shù)項(xiàng)目(181290)。

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