山東省地方債務風險高嗎？

李慧敏 李達

摘 要：通過采用KMV模型對山東省地方債務風險和山東省上市公司數據分析上市公司債務風險，闡述了兩者之間的關系，第一次給出了微觀層面證據。結果顯示，在特定假設條件下，山東省地方債務風險違約已經超過0.4%的水平線，意味著我們需要更加重視地方債務風險問題。

關鍵詞：山東省;地方債務風險;上市公司;KMV模型

中圖分類號：F832.5 ? ? ?文獻標志碼：A ? ? ?文章編號：1673-291X（2019）17-0141-06

現有地方債務風險研究有三個問題：一是目前的研究大多集中在政府債券或者政府收支情況，但是地方政府債券僅僅是地方債務的一部分，并且政府財政收入和財政支出數據都是一般預算數據，不是最終實際發生值，因此結論可能不夠準確。二是由于地方政府債務不透明，并且很多隱形債務難以估計，①因此采用債務/GDP作為債務風險衡量指標，忽略了與償債能力相關的資產情況（劉曉光，劉元春，2018）;此外，李臘生等（2013）以及他們所列舉的相關文獻都是采用政府發行債券規模衡量地方債務風險，很顯然由于地方債券規模僅僅是地方債務的一部分，因此他們的結論自然是不可靠的。三是缺乏微觀層面的數據作為證據支撐債務風險論點。

鑒于上述問題，我們一方面通過地方財政數據分析地方債務風險，另一方面，我們開創性地引入地方上市公司數據，間接分析該省的償債能力。地方上市公司是當地相對發展較好的公司，并且數據公開透明且經過審計，相對比較可靠。上市公司的發展情況可以認為是當地經濟晴雨表，一方面GDP的統計中肯定會反映上市公司當年的情況;另一方面，政府財政收入的稅收部分也依賴于經濟實體，包括上市公司，因此上市公司的數據可以側面反映出政府收入和債務風險情況。

本文第一部分根據KMV模型，說明山東省地方債務風險;第二部分通過山東省上市公司數據情況，間接分析地方債務風險;第三部分給出結論。

一、山東省地方政府債務風險

山東省地方債務余額2017年底為10 196億元，從數據來看，最早的數據是2010年，當年地方債務余額為4 752億元。從人均值來看，2010年人均政府性債務為4 956元，2017年底已經上升到10 190元，如圖1所示。②如果按照2017年相對2010年的債務余額直接計算算術增長率的話，人均債務余額的增長率已經達到13.2%，超過同期名義人均GDP增長率9.64%。由此可以看出，地方債務的快速增長必然帶來債務風險的累積，為了衡量地方債務風險，我們下面采用KMV模型進行分析，之后再通過山東省上市公司數據進一步的分析。

（一）模型及數據

1.KMV模型

本文采用韓立巖等（2003）提出的市政債券信用風險模型，即修改后的Credit Monitor Model（以下稱為“KMV模型”）分析山東省地方政府債務。③由于KMV模型應用較多，這里不詳細闡述，可以參見韓立巖等（2003），李臘生等（2013），李貞等（2017），丁超楠（2018）等的文章。我們假設違約距離為DD（即default Distance），違約概率為p，并且遵從韓立巖等（2003）設時間間隔為1，從而有：

DD=■（1）

p=N（-DD）（2）

這里，FIT表示到期日的政府財政收入，BT表示到期日的債務總額，？滋表示政府財政收入增速，？滓表示政府財政收入波動率，T表示到期日，N（·）表示標準正態分布。

2.數據

為了便于和上市公司數據時間統一，我們采用1993—2017年山東省的財政收入，其余數據的期限會在使用時說明。首先預測2018—2020年財政收入。①由此可以計算？滋和？滓。然而，不是所有的財政收入都可以用來償還債務。在地方公共支出中一般公共支出、公共安全、教育、社會保障和就業、醫療衛生與計劃生育、城鄉社區事務、農林水事務、住房保障支出八項占比2007年到2016年平均為78.31%。我們假設政府財政收入中可以用來還款的比例分三種情況，分別為20%，22%，25%。②

其次我們確定到期日，按照2015年財政部確認的債券置換最長時間為10年，因此我們假設？壯=10。最后需要確認債務規模。2017年底，山東省政府性債務余額約1.02萬億元，其中一般債務6 189億元，專項債務4 007億元。置換存量債務1 646億元，占比為16.14%。自2015年至今已經置換債務7 022億元。此外，政府新發行債券占財政赤字的比重在上升，從2015年的10.33%上升到2017年的30.79%。我們預測2018—2020年財政赤字，③并且按照其30%比例發行債券，最終我們可以得到預期到期債務：

預期到期債務=年末存量債務×（1+r%）×1/T+每年財政赤字×30%

這里r%表示利率，我們假設r=4。為了簡單起見，我們以2017年底已經置換的7 022億元債券為基數，假設每年等額還本付息，由此可以得到每年到期債務總額。

（二）結果分析

同樣采用標準普爾評級中BBB級債券的評級，參照韓立巖（2003）將警戒值定為0.4%，我們可以發現，如果山東省政府只有20%的資金能夠用于還款，且其他條件不變時，2019年和2020年有可能會出現違約情況。不過，如果還款比例能夠提升到22%以上的話，那么就不存在違約風險。例如，如果還款比例為22%，2019年的違約風險僅為0.212%;如果還款比例為25%，那么2020年的違約風險會下降到0.087%。

2017年山東省政府性債務余額中的一般債務①達到6 189億元，已經超過當年山東地方公共財政收入6 099億元。此外，2017年專項債務達到4 007億元，財政赤字為3 159億元，已超過財政收入的50%。這些數據意味著山東省地方債務風險在不斷累積。

二、山東省上市公司視角的債務風險

前人研究主要集中在地方政府層面數據，還沒有通過上市公司數據論證地方債務風險。我們認為，僅僅討論地方政府層面數據有三個不足。一是財政數據為預算數據，并不足以表明實際情況，僅能作為參考。二是從地方財政收入的角度來看，微觀層面的數據能夠更好地預測未來收入情況，因為我國已經進入經濟新常態，經濟增速放緩必然影響到財政收入。三是債務/GDP等方式并不是最好的指標，更合理的指標應該是資產負債率，這在宏觀層面無法獲得。

因此，我們采用山東省上市公司數據再次分析地方債務風險，這樣做還會有額外的好處。一是從微觀數據可以看出經濟中不同類別企業的結構性差異;二是從企業層面數據可以得到新的參數，然后代回上面分析，可以豐富我們分析的維度，為我們上面的結論提供更多支撐。

（一）數據及相關統計概括

本文選取的山東省上市公司數量②一共193家，不包括B股，其中按照企業性質來分共計六種：一是地方國有企業（44家），二是中央國有企業（9家），三是集體企業（3家），四是民營企業（126家），五是公眾企業（3家），六是外資企業（4家）。其中，前三類歸為國企，共計56家;第四類、第五類歸為民企，共計133家。這里采用的數據最早為1993年年報數據，較晚上市的公司采用全部年報數據。

近五年平均資產負債率超過50%企業數為62家。其中國企28家，占比45.16%，民企34家，占比54.84%。但是，由于樣本中國企數量遠低于民企數量，因此近五年平均資產負債率超過50%企業數的類別占比中，國企超過50%，民企僅為國企的一半左右，即25.56%。

從行業的角度來看，近五年平均資產負債率超過50%企業的行業分布排名靠前的行業分別為橡膠、造紙、黃金、房地產開發，分別為5家、4家、4家和3家。從他們占該行業上市公司比重來看，除了造紙企業之外，其余三個行業完全包括了該行業的全部上市公司。

我們重點看三個數據，一是總資產Aijt，表示第j類公司中第i個公司第t年的總資產;二是總負債Bijt，表示第j類公司中第i個公司第t年的總負債;三是營業利潤？仔ijt，表示第j類公司中第i個公司第t年的營業利潤。

資產負債率計算公式如下：

資產負債率jt=■ j=民企、國企

2017年底，山東省全部上市公司（不含外資企業）總資產22 663億元，其中，國企總資產共計15 327億元，民企總資產共計7 336億元;上市公司總負債12 884億元，其中，國企總負債共計9 660億元，民企總負債共計3 224億元;上市公司總營業利潤億元，其中，國企總營業利潤共計816億元，民企總營業利潤共計401億元。

從圖2可以看出三點：一是，國企資產負債率在2008年之前比民企資產負債率要低一些，但是兩者之間沒有明顯的差距;二是，從2008年開始，國企資產負債率與民企資產負債率差距開始加大，自2009年以來的差均值為15%，其中最高高達21%;三是，2010年之后國企資產負債率始終維持在60%以上，而民企的資產負債率則不斷下降。

從資產利潤率的角度同樣可以看出，如圖3所示，2008年以前民企的資產利潤率要顯著高于國企，但是2008年之后兩者之間較為模糊，總體而言，國企資產利潤率水平略高于民企。同樣可以看到，資產利潤率和實際GDP增長率之間存在較強的相關關系，其中，民企資產利潤率和實際GDP增長率之間的相關系數為0.46，國企資產負債率和實際GDP增長率之間的相關系數為0.21。這個并不難理解，因為GDP的統計相當于所有社會經濟活動的加總，上市公司的表現只是GDP中的一部分，因此，實際GDP增長率會隨著微觀實體的變化而變化。

還需要強調的是，國企雖然營業利潤較高，但是由于存在高負債，因此，從償債能力來看遠不如民企，如圖4所示。我么可以看到，民企的營業利潤與負債的比值（可以用來衡量償債能力）中樞基本沒有變化，但是國企的償債能力在不斷惡化。從上面的數據也可以看出，如果融資成本都為10%，那么按照2017年的負債水平，國企需要支付的利息為966億元，超過當年的營業利潤816億元，而民企需要支付的利息為322億元，低于營業利潤401億元。

從上述的分析可以看出，地方政府債務的風險從微觀角度來看主要是經濟可持續高增長的風險。由于目前國企負債率不斷攀升，并且償債能力不斷下降，那么很可能會通過影響稅收而最終影響政府財政收入，造成地方債務風險。

（二）上市公司債務違約風險分析

下面我們再采用KMV模型分析上市公司債務違約風險。首先預測上市公司2018—2020年預期營業利潤和預期到期債務，如表3所示。

我們可以看到，按照總體的預期營業利潤，如果債務僅為10年，那么違約概率在不斷攀升，并且2019年時就可能出現違約情況，2020年的違約風險高達0.62%。不過，如果債務期限能夠延長到15年，那么違約率就會出現非常大的下降，2019年的違約率僅為0.008%，基本沒有任何的違約風險。如果期限繼續延長，那么違約率會進一步下降至0.00%附近。

三、債務風險的宏微觀結果比較

從上面的分析可以看出，采用KMV模型，在我們的假設情況下，即財政收入中僅有20%的資金能夠用于還款，上市公司債務的期限為10年，那么無論其是企業還是政府都會存在違約風險，2019年政府債務違約風險為0.437%，企業債務違約風險為0.465%。這兩者之間的一致性表明我們采用宏觀和微觀數據得出的結論比較可靠。

企業微觀層面的表現體現了經濟發展的好壞，同時會影響地區的GDP表現和財政收入表現。從圖5中可以看出，財政收入增長率和名義GDP增長率之間同樣存在較強的相關關系。在包含一期滯后的財政收入和名義GDP增長率的回歸中，名義GDP增長率的系數為1.11，t統計值為9.94。

就山東省而言，從1993年開始，名義GDP增長率均值為14.9%，而財政收入增長率均值為16.3%，財政收入的增長率要高于名義GDP增長率。但是從圖7可以看到，從2016年開始，這種情況已經出現了逆轉，目前我們無法判斷這是未來的趨勢還是只是暫時的表現，例如像2001—2005年那樣。但是這樣的現狀表明，政府債務風險不得不考慮的就是經濟增速放緩之后，償債的收入來源如果減少，那么債務風險的上升幾乎是必然的。并且作為納稅的主體，各種企業的經營不景氣，那么稅基將會嚴重削弱，從而讓財政收入雪上加霜，更不利于政府的償債。

當然，需要指出的是，我們上述結論是在本文假設下得到的，如果假設條件出現變化，例如財政收入中可用于償債的收入比例提高、政府債務繼續增加（短期違約風險降低）、企業債務期限更長等，那么山東省地方債務違約總體而言還是非常低的，或者說不存在違約風險。例如，在22%財政收入可用來償債的情況下，政府債務違約概率為0.212%，上市公司債務年限若延長至15年，企業債務違約概率僅為0.008%，都在安全范圍之內。此外，增加審計投入力度（余應敏，等，2018），調整資金在企業、行業、地區之間的錯配（馮明，2016），也會降低地方債務風險。

最后需要指出的是，本文沒有討論地方債務的成因，例如參見于海峰（2010）、丁超楠（2018）、魏笑（2018）等，因此，如果能夠從債務成因方面著手解決債務的形成，那么上述的債務風險可能又是另外的化解方式，對此本文不做展開。

四、總結

2017年山東省GDP總量排名全國第三，接近7.3萬億元，但是當年山東省政府性債務余額中的一般債務①達到6 189億元，已經超過當年山東地方公共財政收入6 099億元。此外，2017年專項債務達到4 007億元，財政赤字為3 159億元，已超過財政收入的50%。

根據我們的分析，如果山東省政府只有20%的資金能夠用于還款且其他條件不變時，2019年和2020年就有可能會出現違約情況。除非能夠提高還款比例，例如，如果還款比例為22%，2019年的違約風險僅為0.212%;如果還款比例為25%，那么2020年的違約風險會下降到0.087%。

此外，我們通過山東省上市公司的數據，同樣分析其債務違約情況。由于上市公司一般是地方發展較好的公司，因此其債務安全情況可以認為是地方債務的底線，即如果它們都會發生風險，那么地方經濟必然先期發生風險。從結果來看，按照總體的預期營業利潤，如果債務僅為10年，那么違約概率在不斷攀升，并且2019年時就可能出現違約情況，2020年的違約風險高達0.62%。

上述數據都說明，地方債務風險在未來兩年左右是有可能爆發的，除非地方政府能夠從債務成因的角度分解風險。當然，目前中央政府加大地方債務發行規模，這些措施將會降低地方債務違約概率。

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Is the local debt risk high in Shandong Province？

LI Hui-min，LI Da

（Institute of quantitative Economics and Technical Economics，Chinese Academy of Social Sciences，Beijing 100732，China）

Abstract：By using KMV model to analyze the debt risk of listed companies in Shandong Province and the data of listed companies in Shandong Province，this paper expounds the relationship between the two，and gives the evidence at the micro level for the first time.The results show that under certain assumptions，the local debt risk default in Shandong Province has exceeded the level of 0.4%，which means that we need to pay more attention to the local debt risk.

Key words：Shandong Province;Local debt risk;listed companies;KMV Model

[責任編輯 本 然]