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YY:隐性债务之区域特征:分省隐性债务风险测度

发布日期:2019-10-05 18:35   来源:未知   阅读:

  万亿附近,相比市场其他机构中枢有所上移,但考虑到数据可得性,基于此的数据仍有较大可能是低估的;但值得庆幸的是,只有正视问题,才有化解的可能,目前无疑在正视问题上有了可喜的进展。

  本文继续关注债务的区域分布特征,各省间的差异较为明显。我们分析的结论如下:

  一是:绝对债务规模来看,江苏、浙江、湖南、天津等地和预期较为吻合,均有较高的隐性债务存量,但贵州、青海、甘肃等整体区分不明显,也主要因为经济体量较大区域举债相对较多也合乎情理,但是从风险的视角来看绝对规模衡量并不够有区别性。

  二是:分地区债务率来看,债务率西部地区明显高于中东部地区,究其原因在于西北地区相对不发达的经济实力导致其地方财力较弱,债务负担较重;分项来看,显性债务率之中15个省市高于IMF提出的政府债务率控制标准区间(90%-150%)之上,叠加隐性债务率后,所有省市全口径债务率皆超过250%,整体债务率相对偏高,问题需要重视。

  三是:隐性债务品种结构来看,天津、青海、辽宁三地非标占比较高,反映正常的融资渠道有所阻滞,体现了一定的再融资压力。贵州、内蒙和湖南等地非标违约较多,短期风险暴露较为频繁,需尤其关注非标相关风险。

  四是:期限结构来看,江苏一年内到期债务绝对规模最高,但是天津一年内到期城投债务率最高;除此之外,湖南、重庆、云南、陕西、广西、吉林以及甘肃短期面临着较大的城投偿付压力,具有较高的再融资压力。这几个区域兑付压力和市场的认知有较大的吻合。

  五是:在区域隐性债务及债务率测算、品种结构、期限结构测度的基础上,我们架构了综合风险测度因子,测算来看对风险的拟合有一定的价值,其中风险排名靠前的比如青海,整体经济基本面较差,且非标占比过高,存在较大的持续暴露可能;天津也是隐性债务中非标占比相对较高,且债务结构差、负担较重,市场有所规避。但也有些区域可能数据口径披露的问题,风险衡量并不充分,后续仍需精细化测度。

  六是:我们继续回顾了下市场关于隐性债务化解的相关思路,化解趋势是将债务进行平滑化处理,而化解的对象一般是具有较高公益性或者稳定现金流的债务和平台。在地方政府牵头组织下,国开行、股份行等金融机构积极参与,以银行贷款置换非标债务、城投债券,将“短期、高息”债务置换为“长期,低息”债务。

  七是:在债务化解的大背景下,在我们测度的风险基础上,我们关注城投债的风险与机会。首先是利差的视角,风险和利差走势之间有一定的相关性,但也有些异常值如贵州和江苏等地,主要是因为政策呵护较为明显,考虑这一因素后整体解释力大大增强。第二则是通过测算金融深度,来观察隐性债务化解的可得性,整体的象限分布特征尤为明显,江苏虽整体风险较高,但是其金融可得性也较强;青海、贵州、天津、云南、广西等地风险高于全国均值,但金融资源却低全国均值,整体债务平滑可得性偏弱,风险有所抬升。重庆、湖南、内蒙、新疆等地,金融资源也较少,整体需要关注。浙江、山东、福建等地,银行资源相对丰富,隐性债务风险也相对较低,整体有一定的价值。但也关注到,银行规模大并不代表强,整体的框架仍较为粗糙,测度可能不够精准。

  综合来看,以期通过多维度的剖析,解析目前隐性债务区域间的分布特征,给投资以一定的借鉴和参考。

  我们已经在《地方隐性债务之规模测度:冰山初窥》一文中探讨了地方隐性债务的形成与历史脉络,测算了全国整体隐性债务的规模与构成,其中大部分以银行贷款及非标形式存在,融资主体以城投平台和一些PPP项目为主。

  那么各省级的债务分布又是如何的呢?以及由此带来的风险大小和政策节奏又有何差异?这样的结构性差异反而是最具有现实意义:我们都是本能的拒绝高风险地区,那么高低是如何测度的呢?

  在此,我们粗略进行一次尝试。以省级单位为例,对隐性债务进行地区差异上的测算,测算口径上,分别采用负债端及资产端资金来源测算两种方法,并对其各个子项进行一定的调整,具体涵盖的测算口径如下:

  注:各省PPP项目占比=各省PPP落地项目累计投资额*可行性缺口补助占比,可行性缺口补助占比参考全国值,为66.62%;保险资管及融资租赁各省级数据无法得治,采用理想化处理,按照委托贷款各省级单位占比计算保险资管占比,以各省市融资租赁平台占比计算融资租赁占比;其余为各个省级单位实际数据。

  从测算结果来看,两种方法之下,隐性债务规模皆呈现出东部高、西部低的阶梯形分布结构;从规模的角度而言,也符合各地的经济指标特征。

  之所以有如此分布格局,主要是因为各地产业结构、地理环境及财政实力诸多因素的不同。东部省份人口聚集,以二三产业为主,基础设施要求较高,因此举债主体较多,叠加上财政实力强劲的背景下,融资也较为通常;而西部地区,基本存在两种情况,一是人口众多基础设施需求较旺盛,然财政实力有限,城投融资难度较高,例如贵州、云南等地;另一类是地广人稀,环境恶劣,举债主体较少,例如青海、西藏、新疆等地。

  接下来,考虑到各个地方的经济实力不同,绝对规模高的区域,可能偿债能力也较强,债务负担反而比较小;相反,有些区域虽然债务规模小,但这可能不是因为自身扩张意愿不强,而是其本身经济实力较弱,偿债能力差得不到金融机构认可,融资困难。

  为体现各个地区相对债务压力,我们从债务负担率角度还原其真实债务负担;分别采用4种债务率口径对其进行测算,并且由于采用融资主体测算之时,可能会忽略大量未进行发债的城投主体,这也是欠发达区域可能数据上有一定的欠缺。

  因而我们优先采用资产端的资金来源测算所得的隐性债务规模来进行相关的分析,下文皆采纳该口径,以期实现各区域间的可比性。

  此外需要注意的是隐性债务并非皆由政府偿还,除采用全口径债务率之外,我们分别采用10%和20%的比例对隐性债务进行调整,假设其中该比例最终被确认为政府性债务,衡量在此背景下的政府债务率,具体计算方法如下:

  注:其中地方政府综合财力=一般预算收入+基金预算收入;地方显性债务=一般债+专项债;地方隐性债务采取资产端资金来源测算口径;

  根据测算数据,分地区来看,债务率西部地区明显高于中东部地区,究其原因在于西北地区相对不发达的经济实力导致其地方财力较弱,债务负担较重;分项来看,显性债务率之中15个省市高于IMF提出的政府债务率控制标准区间(90%-150%)之上,叠加隐性债务率后,所有省市全口径债务率皆超过250%,且有21个省市位于全国水平之上;如若分别以10%,20%对隐性债务进行调整后发行,高于150%之上的省市分别下落至18、23个。

  再通过“显性债务-隐性债务-财政收入”二维气泡图(其中气泡面积代表财政收入,坐标轴原点为显隐性债务规模中位数),可以更加明确的分析各个地区财政实力与显隐性债务规模之间的相对关系:

  江浙粤鲁四地显隐性债务规模都较高,但同时具备较好的财政实力,属于“双高——强”地区;青海、甘肃、海南、宁夏及西藏地区债务规模都较低,但财政实力也薄弱,属于“双低——弱”地区;内蒙古、贵州两地显性债务规模高于中位数水平,隐性债务规模低于中位数水平,财政收入一般,属于“高显低隐——中”地区;北京、上海及天津三个直辖市具有相同的债务规模特征,即隐性债务高于中位数水平,显性债务低于中位数水平,但同时财政实力不一致,故北上属于“低显高隐——强”地区,北京和上海可能是因为金融较为发达,信托等资源较为丰富,整体的注册地因素导致隐性规模有较大的高估;天津属于“低显高隐——中”地区。

  从隐性债务的绝对规模来看,江苏、浙江、湖南、天津等地和预期较为吻合,但贵州、青海、甘肃等整体区分不明显,区分度尚且较低。因而我们继续追踪隐性债务区域间的其他特征。

  首先,在明确了地方债务和债务率的地域性分布后,隐性债务的组成结构亦是我们需要探究的第二个方向。根据之前测算口径,我们将隐性债务分为四类,其中以PPP项目公司为主体的债务为PPP型债务,以城投平台位融资主体的隐性债务主要是三类,即银行贷款、城投债及非标债务,其中非标债务又包括委托贷款、信托贷款、保险资管及融资租赁。

  从组成结构来看,非标及银行贷款是构成大部分地方政府债务的主力,然江苏、浙江、天津、湖南、重庆等地城投债务占比较高,与我们认知的城投大省常识较为一致,表明这些地区的城投主体直接融资渠道相对畅通,但同时面临着未来较高偿付压力,毕竟城投债目前来看仍属刚兑,谁都不想做第一个案例,而城投非标的违约却已常态化,且非标的传导风险与日俱增。

  非标债务的融资成本一般高于其他几类债务,属于无法通过其他融资渠道轻易融资后采取的融资手段,可认为非标债务占比高的地区再融资能力较弱,且利息负担较重;此外,北上广三地由于金融体系发达,金融产品较多,非标嵌套层数也高,其值存在一定的不可参考性,但天津、青海、辽宁三地非标占比较高,反应正常的融资渠道有所阻滞,体现了一定的再融资压力。

  此外,从18年1月初至19年6月底,城投非标违约事件频发,初步统计的主体达33家,15个省,以县级市城投平台为主。其中贵州省非标违约主体数量最多,达9个,内蒙古居其次,达5个;非标违约频繁又表明城投平台偿债能力下滑、现金流匮乏,目前虽未传导至债券,但也暴露了较高的债务风险,所蕴含的风险信号值得关注。

  图6:非标违约城投主体地区分布(个)图7:非标违约城投行政等级分布(个)

  其次,在探究完绝对规模、债务品种结构后,隐性债务的期限结构也值得关注。由于PPP型债务、非标债务及银行存款的期限数据的不可得,因而拟采用城投平台的债券作为近似对象,因为债务本身期限相对分散,和银行贷款等有一定参考性,且非标多为短期的,整体债券对此几个品种有一定的拟合性。

  我们探究其1年内到期的债务规模,再利用财政收入计算一年内到期城投债务率。从中我们发现,江苏一年内到期债务绝对规模最高,天津一年内到期城投债务率最高;除此之外,湖南、重庆、云南、陕西、广西、吉林以及甘肃面临着较大的城投偿付压力,具有较高的再融资压力。

  在测算了地方政府隐性债务规模、组成结构及期限结构三个维度后,我们对隐性债务的区域特征有一定的宏观认知,但是具体到区域间的风险如何比较,如何排序,整体仍较为模糊。考虑到各个指标之间离散化程度较高,无法进行全方位比较,为更好的阐述各地隐性债务风险,拟打算选取以下四个指标,运用[0,1]标准化处理后,等权加总得出一个综合的地区隐性债务风险总测度值。具体指标如下:

  1地区隐性债务率:地区隐性债务率=地区隐性债务规模/(地区一般预算收入+地区政府性基金收入),该指标涵盖了地方债务的绝对规模压力以及为隐性债务作一定兜底作用的财政实力,指标越大,意味着偿债压力越大,债务风险越高;据前文计算,截至2019年6月30日,31个省市地方隐性债务率区间位于[62.0%,497.1%];

  2地区非标债务占比:地区非标债务占比=地区非标债务/地区隐性债务规模,非标债务的融资成本一般高于其他几类债务,属于无法通过其他融资渠道轻易融资后采取的融资手段,可认为非标债务占比高的地区再融资能力较弱,且利息负担较重,有着较高的债务风险;据前文计算,2019年6月30日,31个省市地区非标债务占比区间位于[3.2%,57.9%];

  3地区非标风险暴露:地区非标风险暴露指18年以来各省涉及非标违约的城投平台主体数。城投平台非标违约频繁表明其偿债能力下滑、现金流匮乏,故该值越大,地区债务风险越高;自2018年1月初-2019年6月底,31个省市非标违约城投主体数区间为[0,9]个;

  4地区一年内到期城投债规模:地区一年内到期城投债规模指未来一年内各地区城投平台到期的债券规模。由于城投债市场目前尚属刚兑市场,故到期的债券规模表明了地方受到的债务偿还压力及再融资压力,此外财政收入影响银资已经纳入地区隐性债务率指标,故此处取绝对规模;该指标值越高,地区刚性偿还压力越高,债务风险越高;自2019年9月初至2020年8月底,31个省市一年内到期城投债规模区间为[28.67,3598.48]亿元;

  然后将以上四个维度指标用[0,1]标准化映射处理后,得到标准化值,然后在等权重的强假设下进行加总,得到地区隐性债务风险总测度指标;

  从标准化加总结果总体来看,地区隐性债务风险总测度较为良好的区分了31个省市之间的隐性债务风险高低,排序靠前的省份主要集中于三个区域,第一是西北地区,青海、陕西、甘肃三地,第二是西南地区,云南、贵州、四川三地,第三是东部沿海地区,天津、江苏两地;具体到区域,风险排名靠前的比如青海,整体经济基本面较差,且非标占比过高,存在较大的持续暴露可能;天津隐性债务中非标占比相对较高,且债务结构差、负担较重,市场有所规避。

  但也有一些区域,精准性可能略差,比如东三省和内蒙,整体风险测度值位于全国中间位置,但真实来看,由于人口持续流出、产业偏重等原因,经济基本面有所恶化,故而其真实风险在增长的视角下是有所集聚的。另外,如重庆和新疆,可能也较为模糊,重庆整体非标占比较小,且债务结构较为合理,短期风险测度有所下降,但也关注到其绝对债务较高,长期的视角来看,仍面临一定的压力,而新疆则也是因为总债务规模体量较小,兵团建制等原因导致其非标披露信息不全,风险有一定的低估。

  但整体来看,该测度对于区域间短期的风险衡量,仍有一定的参考价值。我们需要关注一些区域的风险暴露,如贵州、青海等地。

  接下来,我们要解决另外一个问题:隐性债务风险和信用利差是否具有相关性。经过初步测算与排序,我们已得出了地方债务风险的相对高低;故在此基础上,我们需要探究风险到利差的传导路径,虽然直观上认为地方隐性债务风险从逻辑上对城投利差具有一定的影响,但两者的相关性是需要我们验证的。

  隐性债务风险情绪利差是指隐性债务相对风险越高的地区其城投信用利差越大,并且在受到交易市场情绪的传播和踩踏下,会不断放大或者压缩这种利差,故该利差与地方隐性债务风险测度值呈现出一种非线性的关系,但整体正相关;

  政策呵护情绪利差指部分地区在开展债务化解试点之后,市场会认为该地区的综合风险有所降低,这种呵护政策下的市场情绪会导致地区信用利差缩窄,典型的如镇江国开行化债后市场交投活跃利差收窄,两者是负相关;

  其他利差是指除这两者之外的一些扰动项利差,此处我们假设各个省市地区具有相同的其他利差分布;

  其次,是构建相关关系图。由于AAA城投债区域信用利差样本较少,缺乏普适性;AA-级城投债区域信用利差中的其他利差分项离散程度较高,与我们的假设具有一定的冲突,故拟采用AA+级城投债信用利差验证我们的假设,样本数量为25个省市。

  接着,分别以样本中的省市截至2019年6月底的AA+级城投信用利差(数据来源WIND的兴证区域利差)作为横坐标,以地区隐性债务风险总测度值作为纵坐标,坐标原点选取城投信用利差均值和风险总测度值均值(63.14,0.95)点,构建散点图,如下:

  最后我们又将散点图定义为四个区域,其中第一象限为“高风险-阔利差”区域,第二象限为“高风险-窄利差”区域,第三象限为“低风险-窄利差”区域,第四象限为“低风险-阔利差”区域。

  从分布结果来看,大部分样本点集中于第一、三象限,表明隐性债务风险跟债券信用利差有者较好的正相关关系;而位于第二象限的北京、上海、广东三个地区由于金融业较为发达,就如前文所言会导致高估其非标业务带来的隐性债务规模与风险,故风险总测度值在一定程度上被高估,进而落入第二象限中,参考意义不强;而江苏、贵州由于镇江、遵义两地有较为具体和试点式的债务去化方案,致使呵护利差作用较为明显,导致整体利差收缩显著;对于第四象限,新疆可能由于建设兵团制度的原因导致测算的瑕疵,一定程度低估了风险总测度值,湖南也在一定程度上低估了风险测度,亦不排除价值洼地的存在可能性。

  总的来说,样本点的分布大致上能够解释我们的假设:即地方隐性债务风险与城投区域信用利差具有一定的相关性,风险大的区域会使信用利差不断走扩;但与此同时,地区政策呵护等因素,也会适度降低区域利差,故把握地方债务风险与信用利差的关系,对城投债的投资具有一定的借鉴意义。

  最后,我们尝试分析在隐性债务化解的视角下,城投债的风险与机会。首先来讨论一下前文所阐述的政策呵护情绪利差,政策呵护情绪利差的核心在于在地方隐性债务的去化方案下,其风险得到释放,在政府得相关呵护政策下利差缩窄,因此隐性债务的去化节奏在投资中便显得格外重要。

  就目前而言,债务去化并无一个明确的“范式”,各地基于自己的历史成因、优势资源和相关的政策,进行了一些探索和尝试。根据《地方全口径债务清查统计填报说明》和各省提出的方案来看,主要以有6种债务化解方式可供参考:

  从总体来看,主要是“稳存量,控增量”的基调,同时通过以长换短、低息置换高息的方式来平滑过渡。

  一方面,厘清过去,认定存量的隐性债务的实质,分别转化为政府性债务与企业性债务,但转化为政府性债务势必会增加政府的债务负担,在不触碰债务率红线的基础上操作只能解决一部分隐性债务,根据2013年《全国政府性债务审计结果》所提及的“2007年以来,各年度全国政府负有担保责任的债务和可能承担一定救助责任的债务当年偿还本金中,由财政资金实际偿还的比率最高分别为19.13%和14.64%”,可以推断每年20%占比大概便是其上限值;是故在债务到期与财政收入的期限不匹配情况下,将债务优先转化为企业性债务,拉长期限降低票息的道路便变得极为重要,近年以来的债务置换大致上也是这个逻辑。

  另一方面,直面未来,在增量端进行严控,切割政府与企业的信用绑定。涉密的27号文一周年之际,21世纪经济报道指出,“27号文同时从融资端、项目端入手,严控债务增量,可谓‘釜底抽薪’”,相关人员表示“研究来研究去,只能用专项债”;融资平台的新增融资中,投资者应更加注重现金流,不再追求政府信用。

  关于目前政府的化债思路和方案,可以详见我们前期公众号文章:YY:地方政府隐性债务化解几类模式及相关启示和猜想

  这里简单回顾下相关的化债思路:从案例来看,镇江模式由国开行提供化解地方隐性债务专项贷款,利率在基准左右,由镇江市财政局下属的资产管理公司作为承接主体,再以普通借款方式投放到辖区各平台,主要用于置换纳入隐性债务中的高成本非标;湘潭、武汉、遵义、寿光等地区亦推广类似模式;山西模式中山西省组建山西交控集团,与国开行牵头的银团签订了《银团贷款协议》进行债务重组,并将债务期限统一延长到20-25年,平滑了债务偿还周期,同时降低了债务成本;海口模式,海口市人民政府正式印发《海口市2018—2019年政府性债务化解规划方案》,主要有以下几项重要的举措:1.严控政府隐性债务规模,针对棚改以及PPP项目提出了具体的整改措施;2.多渠道、多方式积极筹集资金,消化存量债务;3.盘活国有资产,深度开发城市国有资源,增加国有资产的经营收入。

  在此背景下,甚至九华经建投城投平台,在自己的公众号对于自己的债务偿付专门刊文庆祝,并对自身的化债思路予以说明:逐步实现三个转变——刚性债务变柔性债务、短期债务变长期债务、高成本债务变低成本债务。

  总的来说,隐性债务化解的趋势是将债务进行平滑化处理,而化解的对象一般是具有较高公益性或者稳定现金流的债务和平台。在地方政府牵头组织下,国开行、股份行等金融机构积极参与,以银行贷款置换非标债务、城投债券,将“短期、高息”债务置换为“长期,低息”债务。

  但金融机构的介入终究只是平滑了债务,就其最终的偿还资金来源,或依靠于经营性项目的现金流流入,或盯住地方政府长期财政资金,迫其将隐性债务列入财政偿还序列,倒逼地方财政开源节流,化解过去几年透支的基建投资。未来,仍需要关注长周期视角下,平台如何把握目前的机会,来化解可能暴露的风险,然后对其新的定位去适应和改变。

  另外一个视角,则是假设在隐性化债能够相对平滑下,短期风险其实有一定程度缓解,就投资策略而言,则是较大的积极信号。

  债务的化解方案的实施势必为地方债务承担一份“信仰”保护,提供一个政策呵护下的增信作用,目前隐性债务规模之大,风险之高,理应受到认真的对待;但与此同时,我们也需关注到,时间是一剂良药,正视问题并以时间为变量去解决,在此期间,是城投的一大机会。

  因而从此逻辑设定出发,我们在追逐城投债投资收益的时候,需要把握隐性债务风险和价差保护两个角度,一方面关注债务风险下信用利差走扩的地区,另一方面要分析这些地区债务平滑的顺畅性和可能性。因为每家的成本和风险偏好相对不同,这里仅分析相对进攻型的策略,即如何博弈风险。具体的策略则是:提前布局在债务风险相对高导致利差走扩但债务平滑概率高的地区,博弈价差。

  如果市场存在此假设,那么之前的镇江、湘潭,则完美符合该类特征。但是我们决不能如此草率的赌徒思维,考虑可以设置底线%才应是投资的合宜思路。从债务风险的角度来看,我们分析的已相对充分。但是如何把握地方债务平滑的可能性和顺畅性呢,来追求收益呢?我们试图加入金融深度这一变量,也即区域有多少金融资源可以享用,最直接的就是银行及其资产规模。

  因此我们先片面采用地区商业银行的资产规模来作为金融深度的体现:一个地区,银行业资产规模越高,其银行之间交叉业务就便越多,平滑化资金的来源越充足,在“资产荒”环境下参与平滑化的意愿和能力也相对较强。我们以“隐性债务风险总测度”和“银行资产规模”为坐标轴,两者均值为坐标原点,构建二维坐标图,其中剔除北京、上海、广东三地,因为这三地金融业较为发达,且债务风险测算存在瑕疵,共28

  一是,江苏镇江之所以成为银团介入参与债务的去化的试点(民生银行对瀚瑞的样本)是因为江苏省具有较好的银行资源,远高于图中的其他省份。

  二是,位于第一、四象限的省份,银行具有较好的能力参与债务去化。但从银行与地方的博弈上来看,辽宁、四川及江苏等债务风险较高的地区城投平台债务压力大,属于弱势地位,更希冀银行参与债务去化,而银行对于高风险地区债务平滑风险的担忧也决定其有更多考量;而浙江、山东等地,其债务风险尚属不高,因此银行参与债务平滑化的承担的风险也较低,或导致银行更为主动地去参与债务平滑化。

  但整体上看,我们只考虑了债务平滑化的必要条件——地区银行的资产规模,忽略了部分地区银行的一级核心资本压力,导致结论会存在一定的误差。例如,辽宁地区的锦州银行重组事件,暴露出部分地区的银行资产规模虽大,但自身的不良贷款率、表外业务回归表内造成资本金短缺等风险已经让他们无力去参与债务的去化,因此具体到把握哪些地区商业银行参与债券去化概率高的时候,需要更多维的刻画,这方面在这里不展开,只是提供一种参考的思路。

  但目前来看,市场仍有一定的积极因素,就在本文撰写之时,九华经建投成功兑付,且抛出柔性债务的论断;此外陕西省审计厅也表示:相关未来五年内偿债压力较大,存量隐性债务中有

  34.9%需在2020年前偿还。由此可以看出,各地方政府面对隐性债务的压力,都在积极采取措施,释放出正面的信号,因而投资与博弈的机会依旧存在。我们希望据此提供一种区域的视角,分析区域的风险特征和机会,提供在当下“资产荒”中择券的一些浅薄思考。我们大踏步走在债市的深刻变化中,目前城投债仍是危中有机,机大于危,虽有打破城投刚兑的预期,但是未来还是光明的,YY

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