基于logistic模型的政府融資平臺債務違約率估算及防范

　　摘要：2008年以來，政府融資平臺債務規模增長快速，平臺債務風險逐漸加大。雖然國家已經對平臺進行清理、整頓和規范，相關政策也在逐步落實中，但是平臺風險仍在不斷上升。平臺債務的風險究竟有多大？又如何解決？文章通過構建平臺債務的logistic違約率模型發現平臺債務的違約率很高，風險很大，因此必須建立風險預警和防范機制。此外，平臺債務的違約率不僅僅取決于平臺公司自身的財務情況，同時還受當地政府財政收入的影響，因此，在分析平臺公司的風險時必須要考慮政府的財政情況。
　　關鍵詞：政府融資平臺債務；logistic模型；違約率
　　一、政府融資平臺的定義及現狀
　　政府融資平臺（以下簡稱平臺）是指各級地方政府成立的以融資為主要經營目的，通過政府給予劃撥土地股權等資產，建立的一個從資產和現金流上可以達到融資標準的公司，通過融資將資金運用于市政建設、公共事業等項目。目前，融資平臺主要有七大類，包括各類開發區、園區政府融資平臺、國有資產管理公司、土地收購儲備交易中心、城市投資建設公司或集團、財政部門設立的稅費中心、交通運輸類融資平臺等。
　　2008年，為緩解全球金融危機對中國經濟的沖擊，中國政府實行了4萬億人民幣的經濟刺激計劃并采取了積極的財政政策和適度寬松的貨幣政策，而平臺憑借其較高的政府信用以及政策支持吸收了大部分的信貸資金。據《全國地方政府性債務審計結果》，至2010年底，全國省、市、縣三級政府共設立平臺公司6576家。然而隨著各級地方平臺債務規模的不斷擴大，過度負債以及不規范運作的背后蘊含著巨大的風險。平臺公司舉借的債務資金主要投向城市道路、橋梁、水利建設等非經營性公用事業以及城市供水、供熱、供氣等準經營性行業，這些項目具有回收期長和盈利能力較弱的特點。2010年底，平臺公司僅政府性債務余額就達4.97萬億元，其中有148家融資平臺公司存在逾期債務80.04億元，平均逾期債務率16.26%，且共有1734家平臺公司出現虧損，占全部平臺的26.37%。本文根據wind數據庫統計得，已發行債券的城投類融資平臺的平均資產負債率達到了55.90%，而這類平臺是所有平臺中財務狀況較好的。
　　二、政府融資平臺債務違約率模型的構建
　　（一）違約率模型的選擇
　　違約率的取值范圍在[0，1]之間，而影響違約率因素的取值范圍是實數集，兩者的取值范圍不同，故需要對違約率進行logit轉換，構建logistic回歸模型。logistic模型是在假設連續隨機變量概率的分布服從logistic分布下設定的離散選擇計量經濟模型，形式如下：L=ln[prob（Y=1）/prob（Y=0）]=ln（P/（1-P））=X’b。其中，Y=0，表示沒有違約，Y=1，表示違約。P為事件發生的概率，X為影響客戶違約的因素，如資產負債率、流動比率、GDP等。b為系數矩陣，比率ln（P/（1-P））為機會比率（Odds），為違約與沒有違約的概率之比的對數。實證結果證明logistic模型在違約率計算過程中有良好的適用性。logistics回歸模型的分布假設很少，其基本假設是似然比的對數函數是線性的。對于在信用中兩類分類的問題上，logistics回歸對樣本要求是表示違約和沒有違約兩類公司即可，結果卻能得到精確的分值，而這個分值被認為是屬于違約（沒有違約）的概率。
　　（二）模型的假設
　　1.自變量與ln（P/（1-P））之間為線性關系。
　　2.殘差合計為0，且服從二項分布。
　　3.各觀測間相互獨立。
　　（三）違約標準的選擇及因變量的定義
　　《巴塞爾新資本協議》規定12個月內有逾期90天以上為違約。賈海濤（2008）根據企業的財務報表中的償債能力、盈利能力、營運能力和成長能力的財務指標定義違約。在國外，“企業破產”經常作為企業違約的信號，如Altman（1968）的多元判別分析模型和Ohlson（1980）的logistic違約模型。考慮到目前實際出現違約的平臺公司樣本數少且不易獲得、中國的企業破產機制不健全，本文根據已有的財務困境理論和數據的可獲得性，定義“如果企業的利息保障倍數小于3時，企業發生違約的可能性較大，企業違約”。即利息保障倍數≥3，不違約，Y=0；利息保障倍數＜3，違約，Y=1。
　　（四）自變量的選擇與定義
　　1．企業財務變量。財務變量可以衡量企業的經營情況和償債能力，是影響企業債務違約率的重要變量之一。一般而言，財務變量的選取是依據財務分析方法，選擇與違約相關的財務比率，如資產負債率、流動比率、利息保障倍數、凈資產收益率等。對財務比率的數量和范圍，不同的模型也有不同的選擇，如Altman（1968）的多元判別分析模型的變量就為22個，賈海濤（2008）為15個等等。本文結合財務分析方法和數據的可獲得性，共選取了15個初始財務變量，如表1所示。
　　2.財政變量。地方財政收入是政府融資平臺債務的主要還款來源之一，一旦財政收入出現問題，平臺債務的償還能力將受到影響。在此，本文選取財政收入增長率作為財政指標，來衡量對平臺違約率的影響，如表1所示。
　　3.宏觀經濟變量。平臺的違約率還與整個宏觀經濟的現狀有關。當經濟處于上升時期，平臺的經營狀況良好，違約率相對較低；而當經濟處于衰退時期，平臺的經營狀況也將惡化，違約率也隨之上升。此外，利率通過影響債務成本影響企業的償債能力。本文選用GDP增長率和利率作為外部環境變量。
　　（五）實證結果與分析
　　本文從Wind數據庫中提取了468個樣本，根據數據是否完整，本文從中篩選出了68個樣本，時間跨度為2007-2009年，共計數據204個，其中，符合違約定義的數據82個。經過SPSS處理后，結果如表2所示。
　　因此，政府融資平臺債務的違約率模型為：
　　ln（P/（1-P））=-0.560X5-0.024X9+0.048X10-0.216X11+0.027X12-0.042X16+0.560
　　三、結論及政策建議
　　（一）模型的結論
　　通過構建平臺債務違約率模型，本文得到平臺債務的平均違約率達到40.20%，風險很大。從回歸結果看，模型中保留了6個自變量，其中政府融資平臺債務的違約率與平臺自身的速動比率、銷售凈利率、年化凈資產收益率和財政收入增長率成反比，與財務費用/營業收入和帶息債務/全部投入資本成正比，其中速動比率對違約率的影響最大，銷售凈利率和帶息債務/全部投入資本的影響較弱。這與一般情況相符合。此外，平臺債務的違約率不僅僅取決于平臺公司自身的財務情況，同時還受當地政府財政收入的影響，財政收入增長率對平臺違約率的影響為顯性，因此在分析平臺公司的風險時必須考慮政府的財政情況。
　　（二）平臺債務風險的防范措施
　　根據平臺債務的風險形成機制和模型的結果，本文提出三點建議。
　　1．提高平臺經營管理能力。平臺公司必須加強經營管理，降低營業成本。平臺公司從事的公用事業類業務的定價權屬于政府，因此要想提高盈利能力則必須降低平臺公司的營業成本。本文認為一方面平臺公司可以加強管理成本和銷售成本的控制，降低不必要的開支，同時提高營業收入，另一方面政府可以采取減稅、免稅等稅收優惠政策，降低平臺的成本。
　　2．完善征稅制度，提高財政收入。財政收入對違約率的影響顯著，通過提高財政收入可以降低違約率，因此政府必須完善征稅制度，擴大稅基，合理征稅，提高稅收收入在財政收入中的比重，穩定財政收入來源。
　　3．完善審核監督制度，建立風險預警機制。一是金融機構必須制定一套動態的政府融資平臺債務風險防范機制，包括貸前的風險審查和估算、貸中的定期審查和風險跟蹤、貸后的總結；落實抵押品和擔保人，審慎評估抵押品的價值，尤其是波動較大的土地價格。二是建立風險預警機制。風險預警機制包括風險識別、衡量、控制和處理。風險的識別可以選用的指標有利息保障倍數、債務依存度、償債率和擔保率、地方財政收入增長率等，還可以建立債務警戒線并設置觸發條件，如可以將風險觸發條件設為“舉債規模≥當年平臺的營業收入、營業外收入與當年應償債規模之差”。同時，聘請國內外專家建立風險計量模型，有效防范風險。
　　參考文獻：
　　1.安國俊.地方政府融資平臺風險與政府債務[J].中