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— 地方债务专题分析

泰然处之、居安思危

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目 录

一、地方政府债务现状

二、地方债务合理规模估计

三、地方政府债务过度的风险

四、城投债信用分析

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一、地方政府债务现状

图：地方债务余额（ 2011年为预计值） 单位：万亿图：地方债务余额（ 2011年为预计值） 单位：万亿

◆ 1.1 审计署年中公布地方政府债务规模今年 3 月，中央要求彻查地方融资平台。年中，审计署公布了调查结果。 7 月，温家宝总理主持国务院常务会议要求妥善处理平台债务问题。今年 3 月，中央要求彻查地方融资平台。年中，审计署公布了调查结果。 7 月，温家宝总理主持国务院常务会议要求妥善处理平台债务问题。

图：贷款余额 / 财政收入图：贷款余额 / 财政收入

资料来源：长江证券研究部资料来源：长江证券研究部

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一、地方政府债务现状

图： 2010年地方债务层级分布情况图： 2010年地方债务层级分布情况

◆ 1.1 审计署年中公布地方政府债务规模在三级政府的设定下，市级地方政府债务占比超四成，同时从地区上来看，东部地区也占据了半数的规模。在三级政府的设定下，市级地方政府债务占比超四成，同时从地区上来看，东部地区也占据了半数的规模。

图： 2010年地方债务地区分布情况图： 2010年地方债务地区分布情况

资料来源：长江证券研究部资料来源：长江证券研究部

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一、地方政府债务现状

图：每年上市城投债数量图：每年上市城投债数量

◆ 1.2 城投债的发展现状作为地方政府融资平台中的一部分 ，城投债于 2009年起取得了飞速的进展，但同时也暴露出了诸多信用问题。作为地方政府融资平台中的一部分 ，城投债于 2009年起取得了飞速的进展，但同时也暴露出了诸多信用问题。

图：每年上市城投债规模图：每年上市城投债规模

资料来源：长江证券研究部资料来源：长江证券研究部

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一、地方政府债务现状

图：城投债主体评级分布图：城投债主体评级分布

◆ 1.2 城投债的发展现状作为地方政府融资平台中的一部分 ，城投债于 2009年起取得了飞速的进展，但同时也暴露出了诸多信用问题。作为地方政府融资平台中的一部分 ，城投债于 2009年起取得了飞速的进展，但同时也暴露出了诸多信用问题。

图：城投债担保方式分布图：城投债担保方式分布

资料来源：长江证券研究部资料来源：长江证券研究部

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二、地方债务合理规模估计

表：影响债务合理规模的因素说明表：影响债务合理规模的因素说明

◆ 地方政府债务合理规模估计基于 1999-2008年的 31个国家地方债务合理水平的估计模型 , 重新设定基本模型：Debt/GDP=c+αExp/GDP+βSelf+γAdv+ε基于 1999-2008年的 31个国家地方债务合理水平的估计模型 , 重新设定基本模型：Debt/GDP=c+αExp/GDP+βSelf+γAdv+ε

资料来源：长江证券研究部资料来源：长江证券研究部

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二、地方债务合理规模估计

表：影响债务合理规模的因素分析表：影响债务合理规模的因素分析

◆ 地方政府债务合理规模估计

我们对于模型的三大因素做分析我们对于模型的三大因素做分析

资料来源：长江证券研究部资料来源：长江证券研究部

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二、地方债务合理规模估计

表：债务合理规模表：债务合理规模

◆ 地方政府债务合理规模估计根据已有的省市的财政、 GDP数据，我们推算了我国 31个省市自治区的地方债务合理规模。根据已有的省市的财政、 GDP数据，我们推算了我国 31个省市自治区的地方债务合理规模。

资料来源：长江证券研究部资料来源：长江证券研究部

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二、发达国家经验及合理规模估计

图：实际规模与模型估计规模比较图：实际规模与模型估计规模比较

◆ 地方政府债务合理规模估计目前仅有 8 省市公布了自己地区的债务规模，与模型进行比较可以发现，除河南以及山东外，其余 6 省市均属过度负债阶段。目前仅有 8 省市公布了自己地区的债务规模，与模型进行比较可以发现，除河南以及山东外，其余 6 省市均属过度负债阶段。

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吉林 北京 重庆 海南 宁夏 广西 河南 山东

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差额 模型估计规模 实际规模

资料来源：长江证券研究部资料来源：长江证券研究部

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三、地方债务过度的风险

图：法定存款准备金率达到历史新高图：法定存款准备金率达到历史新高

◆ 还款风险以及再融资风险在流动性过剩、通胀高企的大背景下，我国从去年四季度开始进入紧缩周期，连续的提准、加息使得地方融资平台的还款以及再融资出现问题，部分地区爆发信用事件。在流动性过剩、通胀高企的大背景下，我国从去年四季度开始进入紧缩周期，连续的提准、加息使得地方融资平台的还款以及再融资出现问题，部分地区爆发信用事件。

图：五次加息迅速推高资金成本图：五次加息迅速推高资金成本

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年1 月

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年1 月

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年1 月

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年1 月

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年5 月

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年9 月

2010

年1 月

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2011

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法定存款准备金率

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7 月1 日

2010年

7 月29日

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8 月26日

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9 月23日

2010年

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2010年

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2011年

1 月13日

2011年

2 月10日

2011年

3 月10日

2011年

4 月7 日

2011年

5 月5 日

2011年

6 月2 日

2011年

6 月30日

2011年

7 月28日

2011年

8 月25日

2011年

9 月22日

2011年

10月

20日

SHI BOR: O/ N SHI BOR: 1W

资料来源：长江证券研究部资料来源：长江证券研究部

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三、地方债务过度的风险

图：上市银行地方政府融资平台贷款情况图：上市银行地方政府融资平台贷款情况

◆ 银行不良贷款激增风险如果地方融资平台断流，大量工程期较长的基础设施建设工程将面临烂尾，同时银行体系由于发放了大量贷款，将会出现不良贷款激增。如果地方融资平台断流，大量工程期较长的基础设施建设工程将面临烂尾，同时银行体系由于发放了大量贷款，将会出现不良贷款激增。

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地方融资平台贷款余额 占总贷款的比例

资料来源：长江证券研究部资料来源：长江证券研究部

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三、地方债务过度的风险

图：房地产用地交易价格指数图：房地产用地交易价格指数

◆ 房地产市场泡沫风险地方政府债务的快速积累将使得地方政府长期依靠土地收入作为还本付息的来源，而这直接助长了房地产市场的过度泡沫，捆绑了了居民的绝大部分收入。地方政府债务的快速积累将使得地方政府长期依靠土地收入作为还本付息的来源，而这直接助长了房地产市场的过度泡沫，捆绑了了居民的绝大部分收入。

图：房地产销售价格指数图：房地产销售价格指数

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商品房销售价格指数 住宅销售价格指数

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1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

居民住宅用地价格交易指数 商业、旅游、娱乐用地交易价格指数

资料来源：长江证券研究部资料来源：长江证券研究部

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三、地方债务过度的风险

表： KMV模型的基本原理表： KMV模型的基本原理

◆ KMV模型下的违约风险预判

我们借用穆迪公司推出的 KMV模型对于地方政府有担保的最大还本付息额进行估计。我们借用穆迪公司推出的 KMV模型对于地方政府有担保的最大还本付息额进行估计。

表： KMV模型的改造表： KMV模型的改造

资料来源：长江证券研究部资料来源：长江证券研究部

企业股权的拥有者把所有权转移给贷款人，但是他们有权通过偿还债务来买回企业。如果到期时企业价值超过债务，股权持有者将偿还债务，持有企业剩余价值；相反如果到期时企业价值小于债务，股权持有者将选择违约。而我们给定违约率为0. 4%（标普的经验数据），反推地方政府可以承受的最大地方债务规模。

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三、地方债务过度的风险

表：主要省份未来三年可负担的还本付息额（单位：亿元）表：主要省份未来三年可负担的还本付息额（单位：亿元）

◆ KMV模型下的违约风险预判我们测算 12-14年地方政府债务还本付息额，与模型预测值比对。青海、宁夏两省由于财政的必要支出超过财政收入，所以风险较大，而北京和甘肃的问题存在于 2014年。我们测算 12-14年地方政府债务还本付息额，与模型预测值比对。青海、宁夏两省由于财政的必要支出超过财政收入，所以风险较大，而北京和甘肃的问题存在于 2014年。

资料来源：长江证券研究部资料来源：长江证券研究部

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四、城投债信用分析

表：经济基本面指标单因素关系表：经济基本面指标单因素关系

◆ 4.1 单因素关系模型我们根据城投债的溢价率与财务指标、经济指标的单因素进行单方程回归建模，目的在于考察在不考虑其他因素的情况下该指标的单独影响程度。我们根据城投债的溢价率与财务指标、经济指标的单因素进行单方程回归建模，目的在于考察在不考虑其他因素的情况下该指标的单独影响程度。

表：财务指标单因素关系表：财务指标单因素关系

资料来源：长江证券研究部资料来源：长江证券研究部

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四、城投债信用分析

表：多元回归模型结果表：多元回归模型结果

◆ 4.2 多元回归模型我们用 GDP、财政收入和资产负债率进行多元回归， GDP和财政收入都不显著，说明在模型中存在多重共线性，因此将二者分别构建模型，但损失大部分解释变量包含信息。我们用 GDP、财政收入和资产负债率进行多元回归， GDP和财政收入都不显著，说明在模型中存在多重共线性，因此将二者分别构建模型，但损失大部分解释变量包含信息。

表：单独建模结果表：单独建模结果

资料来源：长江证券研究部资料来源：长江证券研究部

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四、城投债信用分析

表：主成分分析结论表：主成分分析结论

◆ 4.3 主成分分析

最终我们采用主成分分析的方法，将存在共线性的变量信息进行整合。最终我们采用主成分分析的方法，将存在共线性的变量信息进行整合。

资料来源：长江证券研究部资料来源：长江证券研究部

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四、城投债信用分析

图：信用溢价率图：信用溢价率

◆ 4.4 结论

我们最终利用模型代入全部城投债指标，并根据信用溢价率从低到高给出结论。我们最终利用模型代入全部城投债指标，并根据信用溢价率从低到高给出结论。

表：信用溢价率最低的十大城投债表：信用溢价率最低的十大城投债

资料来源：长江证券研究部资料来源：长江证券研究部

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王夏儒，上海财经大学公共管理学硕士，现为长江证券策略部高级分析师，研究领域为宏观经济与债券市场。 李冒余，北京师范大学金融学硕士，现为长江证券策略部首席分析师，研究领域为宏观经济和市场策略。

分析师介绍

重要申明长江证券系列报告的信息均来源于公开资料，本公司对这些信息的准确性和完整性不作任何保证，也不保证所包含的信息和建议不会发生任何变更。本公司已力求报告内容的客观、公正，但文中的观点、结论和建议仅供参考，不代表对证券价格涨跌或市场走势的确定性判断。报告中的信息或意见并不构成所述证券的买卖出价或征价，投资者据此做出的任何投资决策与本公司和作者无关。本公司及作者在自身所知情的范围内，与本报告中所评价或推荐的证券没有利害关系。本公司及其所属关联机构可能会持有报告中提到的公司所发行的证券头寸并进行交易，也可能为这些公司提供或者争取提供投资银行、财务顾问或者金融产品等相关服务。本报告版权仅为本公司所有，未经书面许可，任何机构和个人不得以任何形式翻版、复制和发布。如引用、刊发，需注明出处为长江证券研究部，且不得对本报告进行有悖原意的引用、删节和修改。

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李冒余 王夏儒执业证书编号： S0490510120003

Tel: 8621 6875 1610Email:wangxr@cjsc.com.cn