中国城投债利差宏微观影响因素的实证研究

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摘 要：近年来，城投债的发行量及规模出现了井喷式增长，本文实证分析了影响城投债利差的宏观和微观因素，提出应积极推动市政债发行并推动城司信息披露制度完善的政策建议。

关键词：城投债利差；信用评级；时间序列分析；面板数据分析

中图分类号：F812.5 文献标识码：A 文章编号：1003-9031（2015）12-0016-05 DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2015.12.03

依照中华人民共和国《预算法》中的相关规定，中国地方政府没有发债的自力。但各级地方政府的公用基础设施和地方经济建设均需筹措大量资金，各级地方政府纷纷构筑地方投融资平台（城司）进行融资。城司的主要融资手段包括向银行贷款及在金融市场上发行债券（城投债）。城投债已成为中国金融市场中债券的重要组成部分。截至2015年6月末，在银行间债券市场流通和上海、深圳交易所上市的城投债已经超过2000支，融资规模达到1.6万亿元，已经超过信用债券发行总量的1/3①。由于银行存款实际利率长期为负，高收益和拥有政府背景的城投债成为机构投资者和普通投资者选择的投资对象。在此背景下，研究影响城投债利差的因素显得尤为重要。

一、文献回顾

城投债由中国地方政府融资平台发行，它既不同于国外地方政府直接发行的市政债券（Municiapl bonds），也不同于普通股份制企业发行的公司债、企业债。国外并没有此种形式的债券，因此没有专门针对城投债产品的研究。因此本文仅列举中国国内对于城投债的研究文献。中国国内对城投债的研究主要集中于城投债的界定、特点、发债主体及可能出现的各种风险。孙辉（2004）提出应将城投债定义为准市政债，这种债券处于市政债和企业债之间的灰色地带[1]。王安兴、解文曾（2012）的研究发现杠杆系数对于公司债利差的影响为正[2]。类承曜（2009）根据城投债、地方债与公司债、企业债之间的差异，分析指出：城司的总资产与净资产规模比较大，主营业务收入与利润比较少，其利润均来自于政府补贴[3]。华泰证券（2012）将600家城司视为整体与整个A股非金融类上市公司财务状况对比后发现，城投企业应收账款多，财务费用高等问题，另外，还得出了城司的现金流依赖于筹资活动，而非投资回报的结论[4]。徐强（2007）对短期融资券的利差问题进行了探讨，主要探讨了不同财务因素对于利差的影响，但其结论却显示各财务指标对于公司债的利差影响不敏感[5]。吕素香（2009）通过因子分析的方法，对价格、交易量和交易时间三个维度进行了衡量，对中国债券体系的流动性进行了解析，并在此基础之上，完善了中国银行间债券市场流动性的指标管理方式和体系[6]。综上所述，前人的研究文献对城投债利差的研究主要是基于宏观层面的探讨，微观层面的影响因素仍然需要进一步的补充和论述。

二、城投债利差影响因素研究的模型设计

城司的财务报告一般是季度公布，而且城投债的交易并不十分频繁，因此本文采用季度数据对城投债的交易情况进行分析。根据王安兴等（2012）的研究，本文使用线性回归模型研究宏观影响因素，使用面板回归模型研究微观影响因素，分析其对城投债利差的影响。

（一）宏观影响因素的模型

根据Davies（2008）和Chen（2007）的研究，由于宏观经济变量之间存在着较强的多重共线性，所以模型需要对变量进行一阶差分来研究各变量以对于城投债利差的影响程度[7-8]。因为宏观经济对任一债券的影响都是相同的，所以采用时间序列模型研究利差的影响因素：

基本模型为：

？驻CSt=？坠+？姿1？驻CPIt+？姿2？驻GDPt+？姿3？驻ext+？姿4？驻Yieldt+？姿5？驻Ratet

+？姿6？驻？仔t+？着t （1）

式（1）中加入？驻的变量均表示该变量的一阶差分；t为时刻指标，选取季度数据；？姿1至？姿4是各变量的待估计系数，？着t为随机扰动项，表1列出了各变量的具体含义及计算说明。

（二）微观影响因素的模型

微观影响因素的选择主要是基于Nakashima（2009）和徐强（2007）的分析，探讨多个微观影响因素对城投债利差的影响[9]。

基本模型为：

CSit=？茁+？酌1Durait+？酌2Turnit+？酌3CRit+？酌4DAit+？酌5（ONCFit/EBITit）

+？酌6ln（NRit）+？孜 （2）

t为时刻指标，选取季度数据；？酌1至？酌6是各变量的待估计系数，？孜为随机扰动项，表2列出了各变量的具体含义及计算说明。

三、城投债利差影响因素的实证结果分析

宏观模型主要研究宏观经济形势对城投债市场的影响，在此基础上得出影响城投债利差的主要因素。考虑到GDP、CPI等宏观变量对每一只债券来说都具有数值的一致性，不宜采用面板数据进行分析，因此采用时间序列分析方法来对其进行研究，利差取样本债券利差的加权平均值（以发行规模作为权重）。

（一）利差宏观影响因素实证分析

一阶差分后各时间序列均平稳，因此可以在此基础上通过回归方程来对影响城投债利差的宏观因素进行分析，回归结果见表3。

实证结果均表明，短期利率与城投债利差呈负相关关系，除AA级债券外，其余样本均表明这种负相关关系显著，即无风险国债收益率上升会导致城投债利差的缩小。

经济增速指标？驻GDPt回归系数为负，与预期一致，但显著性普遍偏弱。实证结果显示，当经济增速放缓时，人们不看好未来经济的前景，在此情况下会导致城投债等债券产品价格的降低与到期收益率的提高。各样本均显示出这一负相关关系，但只有AA级城投债样本显示这一关系显著，原因在于信用评级较低的城投债违约风险相对较大，对经济变化也更为敏感。

汇率变动与城投债利差变化无显著关系。在样本期间内，由于人民币汇率尚未完全市场化，汇率与城投债利差间并无明显关系，同时也可以说明目前中国城投债市场存在的汇率风险较小，当然随着汇率市场化的不断推进，两者之间的关系可能会发生变化。

CPI的回归结果不明确，总体样本和AA级债券显示CPI回归结果为正，其余两个样本显示回归结果为负。结果不明显的主要原因是城投债收益率的调整可能滞后于国债及CPI的变化，另外，由于CPI在编制过程中存在编制过程不透明、编制权重不合理等问题，导致目前中国居民感受到的物价上涨水平与CPI公布数据差距较大，这也造成了实证结果的不显著。

（二）利差微观影响因素实证分析

微观模型主要从企业财务数据、债券流动性等视角出发，来研究微观变量对城投债市场的影响，在此基础上得出影响城投债利差的主要因素。微观模型选取季度数据，采用面板数据分析方法。

与公司债发行主体均为上市公司不同，城投债的发行主体中只有一部分为上市公司，其余为非上市公司，因此并不是每家城司都公布其财务报表①，截至2013年6月末，在债券市场流通的城投债有2000多只，其中只有360多只城投债所属城司公布了财务数据。

考虑到中国从2009年才开始大规模发行城投债，因此本文选择2010年第1季度至2013年第4季度一直在债券市场上流通的城投债作为样本，共计12个季度。样本债券需具有中长期、固定利率、分期付息及不含选择权的特征，满足以上条件的城投债共计60只。但经过对这些债券的进一步筛选，发现部分债券的发行主体为同一家公司，为了避免组间截面数据的相关性，微观模型将同一企业发行的城投债做合并处理，利差取其加权平均值（发行规模为权重），经过合并后的城投企业样本为23只，其中AAA级城投债11只，AA+级城投债8只，AA级城投债4只。

面板数据模型种类较多，因而在对面板数据进行估计时，首先应对模型的设定形式进行判断。对总体样本来说，由于N>T，因此总体样本为平衡静态的短面板，对于该类面板数据，一般不讨论随机扰动项是否存在自相关，而假设扰动项为独立同分布[10]。同时实际运用中通常使用Hausman检验方法来判定面板数据模型为固定效应还是随机效应。Hausman检验的结果见表4。

通过Hausman检验可以看出，两个模型中，流动比率、经营净现金流占利润比及营业外收入的系数差距不大，其余变量对利差的影响差异较大，同时可以得出chi2（6）=25.52，Prob>chi2=0.0003，由于P值小于0.05，故应强烈拒绝使用随机效应模型的原假设，应使用固定效应。固定效应模型回归结果见表5。

通过固定效应模型可以看出，方程总体显著，微观变量大概可以解释15%左右的城投债利差变动。其中，债券久期、流动比率及经营活动净现金占利润比这三个变量与城投债利差的关系显著，同时变动方向与理论一致。换手率的变动方向与理论相反。

为了更为精确地描述城投债利差与各微观变量间的相关关系，宏观模型将原有微观样本按照信用等级进行划分，考虑到AAA级城投债为11只，AA+级城投债为8只，AA级城投债为4只，三个子样本的样本数均小于季度数，即N

通过GLS回归对模型进行修正后可以看出，AAA级城投债与AA+级城投债的大部分系数都通过了5%的显著性检验，模型总体具有较好的解释能力，而AA级债券可能由于样本数过少等原因，大部分变量的系数没有通过显著性检验，且部分变量与利差的相关性系数与一般理论相反，因此其解释意义较小。通过对总体样本、AAA级城投债与AA+级城投债的对比分析，可以得出以下结论：

1.微观模型对城投债利差的解释能力一般。从总体样本固定效应回归模型可以看出，微观变量对城投债利差的解释能力大概只有15%左右。这一方面是因为城投债的发债主体为城司，这类公司与地方政府间有着千丝万缕的联系，投资者并不重视企业的绩效，这可能会导致企业绩效与债券价格相背离。另一方面，这些城司绝大多数并非上市公司，这就造成了投资者在对两只债券进行投资选择时，可能会出现一只城投债有财务数据而另一只没有数据的尴尬，这不利于投资者进行决策，也影响了城投债微观模型的解释能力。

2.债券久期、流动比率及经营活动净现金占利润比是影响城投债利差最主要的微观因素。通过分析实证结果可以看出，这三个变量与城投债利差显著相关且回归系数与预期一致。具体来说，债券久期较短表示投资者能够在较短的时间内收回本金，这样的债券自然价格较高即利差较低。流动比率每上升10%，会使利差降低20个基点。城司的现金流普遍依靠筹资活动，经营活动产生现金流的能力较弱，如果一个城司经营活动产生现金流较多，往往会对债券的价格有提升作用。

3.城司的资产负债率与利差呈正相关关系，营业外收入与利差呈负相关关系，但这两种关系均不显著。实证结果表明无论对于哪个样本，反映债券长期偿债能力的资产负债率对债券利差的参考价值均不大。一方面原因在于投资者往往不会长期持有债券到期，因此不会关注长期偿债能力；另一方面原因在于一旦城司的资产负债率发生明显变化，地方政府有可能会对城司注资以保持其资本结构的稳定。营业收入的不显著关系也可以从第二方面的原因进行解释。

4.流动性风险并非是影响城投债利差的主要因素。通过实证可以看出，反映债券流动性指标的换手率与债券利差关系不大，系数正负不定，主要原因可能在于中国债券市场的交易制度还不完善，交易量总体偏小。

四、结论与政策建议

本文从宏观、微观两个视角分别对影响城投债利差的因素作了实证分析，得出了以下结论：宏观经济运行态势会影响整个城投债市场；股票市场与债券市场间存在着明显的“翘翘板效应”，即替代效应；利率风险仍然是中国城投债市场所面临的主要风险；经济增速与城投债利差的变动方向与预期一致但并不显著；通货膨胀率、汇率与城投债利差间无明显关系。城司的财务数据等微观变量对利差的解释能力不足，但评价企业短期偿债能力的流动比率与利差间关系仍十分显著，由于城司普遍经营活动获利较弱，一旦某一企业有较强的获利能力，其利差便会缩小。

本文对城投债市场提出以下两点建议：首先，积极推动市政债的发行。中国已在上海、广东、江苏、浙江、山东、深圳等6个省市试行地方政府自行发债，这些经验都将为今后发行地方政府债提供帮助。其次，规范城司运行，推动城司信息披露制度的完善。与公司债的发行主体必须为上市公司不同，大部分城司均为非上市公司，因此其公司财务数据披露不完善，投资者也无法判断城投类公司的运行情况，这会对投资者的投资决策产生影响，因此完善城司信息披露制度显得尤为重要。■

参考文献：

[1]孙辉.中国准市政债券的特征及其成因分析[J].金融研究，2004（11）.

[2]王安兴，解文曾，余文龙.中国公司债利差的构成及影响因素实证分析[J].管理科学学报，2012（5）.

[3]类承曜，吕蒙.关于“准市政债券”的现实和理论思考[J].财政研究，2009（9）.

[4]华泰证券.中国城投债特征分析[R].研究报告，2012.

[5]徐强.短期融资券发行利差结构分析[J].证券市场导报，2007（3）.

[6]吕素香，周宁东.我国银行间债券市场流动性分析[J].中南财经政法大学学报，2009（1）.

[7]Davies，Andrew.Credit spread determinants： An 85 year perspective[J].Journal of Financial Markets， 2008（11）.

[8]Chen， Lesmond & Wei.Corporate yield spreads and bond liquidity[J]. Journal of Finance， 2007（8）.

[9]Nakashima K， Saito M.Credit spreads on corporate bonds and the macro economy in Japan[J].Journal of the Japanese and International Economies， 2009（12）.

[10]陈强.高级计量经济学及Stata应用[M].北京：高等教育出版社，2010：（166）.