土地市場對城投公司信用風險傳染機理

何 芳， 范 徽， 宋 瑞， 陳 熙

(同濟大學 經濟與管理學院， 上海 200092)

2014年國發43號文將地方政府債務與城投類融資平臺公司債務作了切割，但城投公司仍然為地方政府的基礎與公共設施建設以及土地一級開發承擔著重要的、不可或缺的投融資與建設作用.其債務積累及債務違約風險與地方政府債務、土地財政存在密切關聯，不容忽視[1].一旦土地市場發生劇烈波動，城投公司債務將可能作為地方政府或有隱性債務而暴露出巨大信用風險敞口，并可能引發區域性風險或系統性風險，威脅銀行信貸資產質量和金融系統安全[2-3].

鑒于我國制度的特殊性，該領域研究主要是國內學者.眾多學者研究了城投公司及融資平臺信用風險產生原因[4-7]，其中部分學者關注到了土地市場的影響并定性描述了土地風險與城投公司(原融資平臺)債務違約風險關系[8-11].但缺乏深化與實證量化研究土地價格波動和流動性變化對城投公司信用風險傳染機理.

關于風險傳染機理，國外學者研究多聚焦在金融系統性風險研究領域，其中諸多學者將資產價格波動視為金融系統性風險產生的重要原因并從信貸渠道、資產負債表渠道和流動性渠道等多角度研究了資產價格波動對金融系統性風險的傳染機制[12-15].目前成果看來，基于資產負債表理論，從抵押品價值渠道、資本金渠道和流動性渠道分析風險傳染機理是公認范式[15-19].

本文嘗試運用金融系統性風險傳染的研究范式，構建土地市場波動風險傳染的三維分析框架，并運用向量自回歸(VAR)和有向圖(DAG)模型，剖析土地市場對城投公司信用風險的傳染機理.以豐富土地風險傳染理論，并為城投公司信用風險和國家金融風險管控提供參考.

1 土地市場對城投公司信用風險傳染機理分析

城投公司信用風險即指債務違約風險.土地是城投公司主要的信用抵押品；土地財政體制下，土地出讓收入又是城投公司的主要資金來源.因此，土地價格波動及流動性變化直接關聯城投公司違約風險.我們基于資產負債表原理，運用金融系統性風險傳染的研究范式，從抵押品價值、資本金及流動性等三個渠道分析土地市場波動對城投公司信用風險傳染機理.

1.1 抵押品價值渠道

Brunnermeier和Pedersen[17]明確指出抵押品價格波動對信貸的影響在次貸危機傳導中十分鮮明.Bernanke和Gertler等[16]和Kiyotaki和Moore等[20]均認為資產價格下跌所帶來的抵押資產價值下降會削弱企業的資產負債狀況和融資能力，甚至難以獲得貸款而導致金融風險發生與擴散.國內外實證表明，由房價向上波動帶來的抵押資產價值增加，會增加企業負債和投資水平，繼而產生風險[21-25].

城投公司信用結構多以土地資產作為抵押擔保.從城投公司存量債務視角，土地價格下跌時，公司土地資產抵押價值隨之下降，導致償債能力降低，公司違約可能性加大.極端情況下，公司放棄抵押物所有權而選擇違約，風險轉移到銀行.銀行為了獲取流動性，在短期內大量拋售土地資產，加速土地價格的下跌，進一步放大城投公司違約風險，呈現正反饋效應，進而加劇風險傳染.

假說1：土地價格下降可通過抵押品價值渠道影響償債能力下降，造成城投公司債務違約.如圖1所示.

圖1 土地價格波動抵押品價值償債渠道風險傳染機理

1.2 資本金渠道

銀行貸款、信托、城投債券等是城投公司的主要融資通道.資金提供端會對城投公司資產負債表狀況提出顯性或者隱性的融資約束，包括公司資產負債率控制水平、資本金占項目總投資的最低比例、融資類機構要求良好的信用狀況和財務運營狀況等.城投公司一級與二級土地開發收益和經營性收益直接影響到城投公司的融資能力.此外，過度依賴土地出讓金的城投公司，再融資層面的土地資產變現價值、公司直接間接融資能力、以及政府的財政支持(包括政府債展期)也直接影響城投公司的融資能力.

從增量債務視角來看，城投公司充足的現金流和較高的抵押品價值、良好企業信用可提升公司的融資能力，降低外源融資的成本[26].當土地價格下跌時，如果城投公司當期的現金收入流量無法覆蓋應償還債務本息，城投公司會通過再融資的方式規避現金性償付風險；另一方面，土地抵押價值下降導致公司權益資本縮減、杠桿率提高、償債能力下降，金融機構可能降低公司信用評級、提高貸款利率、減少貸款金額，公司獲得銀行信貸難度增加，易出現償債現金流缺口，發生債務違約.

假說2：土地價格下降，城投公司資本金約束增強，再融資難度增加，違約風險加大.如圖2所示.

土地出讓收益是城投公司最重要的資金來源.當土地價格下降時，土地出讓收益降低，公司投資能力和收益能力降低，償債缺口增大；公司還款能力降低；公司凈資產價值和抵押資產價值相應減少，杠桿率提高，資產負債表狀況惡化，公司融資能力降低.

企業資產負債狀況在投融資決策中起主導作用，當外源融資的代理成本逐漸上升時，企業不得不依賴原本狀況就不佳的資產負債表進行內源融資，對投資產生負向影響.在債務追償和信貸約束條件下，城投公司被迫削減開支和投資，低投資必然帶來低收益.使得公司期初發行在外的債務存量相對于土地出讓收益流量逐漸增加，并且產生杠桿效應而加速負向影響各期的凈資產價值[20]，形成螺旋形的下行影響，進而產生了償債缺口，極易產生收不抵支的收支性償債支付風險，加劇違約風險.

假說3：土地價格下降，城投公司投資、收益水平、償債能力隨之降低，凈資產成螺旋形下降，加大公司違約風險.如圖3所示.

圖3 土地價格波動資本金(投資收益)渠道螺旋形風險傳染機理

1.3 流動性渠道

資產負債表對流動性具有放大機制，即資產價格下跌與金融機構資產負債表約束收緊之間形成正反饋，且資產負債表放大機制對于金融危機的放大效應主要是通過流動性減少實現的[19].此外，Brunnermeier和Pedersen提出了市場流動性與融資流動性之間的正反饋假說，認為市場流動性與融資流動性之間存在流動性螺旋，進一步解釋了資產負債表放大機制會導致或加劇流動性危機[17],融資流動性是指交易者的影子成本，衡量了公司借入資金的難易程度.土地市場流動性和融資流動性的好壞將對城投公司違約風險產生直接影響.

多數城投公司的資產負債表流動性較低.從資產方面看，現金資產和易于出售的流動資產占比少，以土地資產和基礎設施資產為主的中長期資產占比多，長期資產變現受到市場流動性的制約；從債務方面看，公司債務期限普遍短于項目建設周期，短期債務占比大.城投公司的資產和債務存在期限錯配問題.

當土地價格下跌時，往往伴隨著較差的市場流動性，導致公司土地資產變現能力差，當期應償債本息流量與收入流量之間的差額擴大，易產生現金性償債支付風險.公司可能選擇以低于土地資產基礎價值的價格進行快速交易獲取流動性資金，彌補當期流量差額.致使土地出讓收益迅速減少.

假說4：規避現金性支付風險融資約束下，土地市場流動性與城投公司資產負債表流動性具有風險傳染的放大效應，如圖4所示.

圖4 土地市場流動性資產負債表流動性的風險傳染放大效應

土地價格下跌時，通過資本金渠道傳染引起城投公司遭受凈資產損失；同時，土地價格下跌在財務杠桿作用下使公司凈資產損失逐步增加.

另一方面，城投公司為規避現金性支付風險，需要在資本市場上進行再融資，尤其是短期再融資操作.當多家公司都在資本市場進行短期融資時，會進一步降低融資流動性，進而加劇土地資產拋售，土地價格和流動性相伴惡化，從而形成土地市場流動性下降與融資流動性下降之間螺旋下行的正反饋效應.

假說5：土地市場流動性和融資流動性存在風險傳染的相伴效應，顯著增加城投公司違約風險，如圖5所示.

圖5 土地市場流動性與融資流動性風險傳染相伴效應

2 土地風險傳染機理實證研究設計

2.1 關鍵變量定義、數據來源及其說明

2.1.1城投公司違約風險代理變量

本文選擇城投債的信用利差作為衡量城投公司違約風險的代理變量以此規避城投公司違約率數據缺乏的不足、信用評分法下城投債信用等級普遍不高等問題[27].借鑒齊天翔等對城投債券信用利差研究[28]，本文將城投債利差定義為城投債券的到期收益率和相同剩余期限的國債到期收益率之差，用Yi,t表示.

2.1.2土地市場價格代理變量

我國土地市場的交易頻次低、招拍掛方式獨特性強、交易樣本區位差異大，時間序列上價格波動較大，用土地價格不能較好的反映土地市場的波動特征.土地市場與房地產市場關聯性較強，房屋交易價格的變動可以更好反映土地市場變動情況.相比于房地產市場的成交價格，住宅價格指數在時間序列上做了相應的平滑調整，可以連貫的反映市場的長期趨勢.因此，選擇新建商品住宅價格指數Hi,t作為反映土地市場價格波動的替代指標.

2.1.3土地市場流動性代理變量

選用房地產市場流動性作為土地市場流動性的代理變量，又借鑒Zheng等[29]用房地產市場投資回報率與去化率的比值衡量房地產市場流動性，公式如下：

Ti,t=Si,t/Fi,t，i=1,2,…，52

(1)

式中：Ti,t為t時期房地產市場i的去化率；Si,t為t時期市場i中房地產交易套數；Fi,t為t時期市場i中房地產存量套數.

Li,t=|Ei,t|/Ti,t，i=1,2,…，52

(2)

式中：Li,t為t時期i房地產市場流動性指標；Ei,t為t時期市場i中房地產投資回報率;Ti,t為t時期房地產市場i的去化率.

其中，商品住宅可售存量數據獲取難度大，直接制約了研究可用樣本的數量，因此采用商品住宅供應數據作為替代，房地產投資回報率數據來源于中金住宅投資收益指數.

綜上，研究變量以及相關計算說明見表1.

表1 模型變量名稱及說明

注：以上數據起止日期均從2013年1月至2015年9月，取季度數.由于部分城投公司2013年未發行公司債券或數據缺省，在獲取城投公司土地資產數據的過程中本研究采取以下方法填充缺省值：存在2012年土地資產數據的優先采用2012年數據填充，仍缺省的采用樣本序列均值的方式填充即對存在有效數據的公司在該財務指標上的數據進行取均值來進行填充.

2.1.4樣本選擇

(1) 由于絕大多數地方城投公司屬于非上市公司，公司財務數據獲取途徑較少，可用途徑僅包括公司發行債券時募集說明書披露的相關信息，故以2013年一季度銀監會公布的政府城投公司目錄清單(10 853家平臺公司)為基礎在中國貨幣網和Wind數據庫中通過城投公司名稱檢索后，篩選得到發行過債券的1 359家的公司名單.

(2) 以債券募集說明等公告為信息源，進一步篩選披露土地資產數據的公司共555家.

(3) 盡可能選擇債券發行數量大、成交頻次高的公司，并綜合考慮表1中各研究變量在時間跨度和時間頻度上的可獲取性和匹配性，最終確定了52家地方城投公司作為研究樣本.

2.2 模型設計

2.2.1向量自回歸(VAR)模型

向量自回歸模型(Vector Auto Regressive model，VAR)將所有變量都視為內生變量，避免了劃分內外生變量及識別模型等復雜問題，是當前研究金融風險傳染機制的主流模型之一.本研究選用基于面板數據的VAR(PVAR)模型研究土地市場對地方城投公司信用風險傳染機理，利用基于VAR系統的脈沖響應函數分析(IRF)分析衡量隨機擾動項的一個標準差的沖擊對其他變量當前和未來取值的影響，有利于明確土地市場和城投公司各個變量之間的動態影響關系；利用預測誤差方差分解(FEVD)對各個渠道下土地風險的傳染機理進行比較，量化考察各變量之間的相互影響程度.

2.2.2有向無環圖(DAG)方法

有向無環圖(Directed Acyclic Graphs，DAG)方法僅依賴VAR模型的殘差協方差矩陣結果，對變量之間的同期因果關系不做任何主觀假設.本研究選該方法與VAR模型結合分析土地風險傳染效應，可以避免由先驗性主觀判斷引起的風險傳染路徑失真，為設定VAR擾動項的結構關系提供客觀的同期因果關系，提高識別風險傳染路徑結果的可靠性.

2.2.3實證分析思路

(1) 利用土地市場、城投公司、宏觀經濟等相關指標構建PVAR模型，利用其擾動相關系數矩陣構建有向無環圖(DAG)對變量間的同期因果關系做出較為客觀的判斷，就風險傳染渠道進行分析.

(2) 基于DAG圖對PVAR模型進行識別，完成脈沖響應函數和預測方差分解分析探討風險傳染渠道中各變量的動態影響關系，檢驗研究假說中風險傳染渠道的存在性和有效性.具體實現上，借鑒Michael R.M.等[30]編寫的Stata程序對PVAR模型進行估計，運用Spirtes等[31]的PC算法采用TETRADV軟件得出DAG圖完成風險傳染實證分析.

3 風險傳染模型運算與結果分析

3.1 抵押品價值渠道傳染實證

為了驗證假說1，PVAR模型1變量和說明如表2所示.公司土地資產價值為模型變量公司土地抵押資產價值(Ai,t)的代理變量，公司資產負債率為模型變量償債能力(Vi,t)的代理變量，公司債券利差為模型變量違約風險(Yi,t)的代理變量.

表2 土地價格波動抵押品價值償債渠道PVAR模型變量

考慮到異方差對計量結果的影響，對所有代理變量數值取自然對數.采用Breitung檢驗(對相同單位根)和IPS檢驗(不同單位根)兩種方法對變量序列進行平穩性檢驗.結果顯示各變量一階差分序列拒絕單位根過程，認為模型變量的一階差分序列屬于平穩時間序列.根據Andrews和Lu[32]對于模型的判斷標準和總體的擬合優度的研究，基于MBIC，MAIC和MQIC計算結果，確定模型為滯后一階.使用廣義矩估計法(GMM)對PVAR模型進行估計得到擾動相關系數矩陣W如下：

以此矩陣為出發點，利用軟件TETRAD V的PC算法計算得到DAG結果，如圖6所示.

圖6 土地價格波動-抵押品價值償債渠道風險傳染DAG結果

對所建立的PVAR模型進行穩定性檢驗結果為穩定.利用基于DAG結果的脈沖響應和方差分解考察各變量間的動態關系，脈沖響應分析如圖7所示.本文中所有脈沖響應函數圖，橫軸代表沖擊反應的滯后期數(20期)，縱軸代表內生變量對于沖擊的響應程度，中間曲線為脈沖響應函數曲線，兩側陰影區域為95%的置信區間，使用Monte Carlo模擬500次得到.土地抵押資產價值的一個標準差沖擊引起了公司違約風險負向波動，隨后脈沖響應影響減弱至第十期消失.表明土地價格上漲導致公司土地抵押資產價值增加，使得公司違約風險降低.

圖7 土地價格波動抵押品價值償債渠道PVAR模型脈沖響應函數

預測方差分解結果(表3)表明，公司土地抵押資產價值對于公司違約風險有著較強的解釋力，數值為10.23%，并且在第1個預測期方差分解結果已經基本穩定.表明土地價格波動對城投公司違約風險存在顯著的傳染效應，且這種影響具有很強的短期效應.

Tab.3 Land price fluctuation- collateral value channel’s predictive variance decomposition

時期(季度)Ai,t/%Vi,t/%Yi,t/%110.240.1089.66210.230.1189.66510.230.1189.661010.230.1189.661510.230.1189.662010.230.1189.66

注：借鑒范小云等[33]的研究，本文將方差分解數值大于5%認為表示兩個變量之間存在“顯著”的因果關系.

3.2 再融資資本金渠道傳染實證

圖8 土地價格波動資本金(再融資)渠道風險傳染DAG結果

脈沖響應函數圖顯示土地資產價值及融資能力對違約風險的影響在第2期發生變化，說明土地價格波動通過資本金渠道顯著影響公司違約風險.

表4可以看出：① 當同時考慮土地價格波動和融資能力因素時，融資能力對公司違約風險的影響更為顯著.從預測期第2期開始，各因素對違約風險的影響值基本穩定，融資能力對違約風險的解釋能力為10.64%，土地資產價值對違約風險的解釋能力為7.83%；② 相比土地資產價值和融資能力因素，現金性支付風險對公司違約風險的解釋能力相對較弱第2期穩定后為5.09%.

時期(季度)Ai,t/%Ni,t/%Oi,t/%Yi,t/%18.350.284.5286.8527.8310.645.0076.5257.8310.645.0976.44107.8310.645.0976.44157.8310.645.0976.44207.8310.645.0976.44

3.3 投資收益資本金渠道的螺旋形風險傳染實證

圖9 土地價格波動資本金(投資收益)渠道風險傳染DAG結果

Fig.9 Land price fluctuation-capital (investment and revenues) channel’s risk contagion DAG map

表5可見，土地價格及公司資產負債表狀況對公司違約風險影響顯著，公司投資水平、收益水平及現金性支付風險(Oi,t)對違約風險相對不顯著.土地價格對違約風險的影響由預測期1期的8.69%減小到預測期2期的7.98%；資產負債表狀況(凈資產)對違約風險的影響在第2期迅速增大，其解釋能力由預測期1期的0.16%上升到預測期2期的11.31%，表明土地價格波動經由資本金渠道對違約風險產生影響深遠.

Tab.5 Land price fluctuation-capital (investment and revenues) channel’s predictive variance decomposition

時期(季度)Ai,t/%Ni,t/%Ii,t/%Ri,t/%Oi,t/%Yi,t/%18.690.160.111.053.4286.5627.9811.310.281.704.1174.6257.9511.270.301.934.1974.36107.9511.270.301.934.1974.36157.9511.270.301.934.1974.36207.9511.270.301.934.1974.36

3.4 土地市場資產負債表流動性渠道傳染實證

假設4的DAG結果表明土地市場流動性(Li,t)、公司資產負債表流動性(Ci,t)、土地資產價值、收益水平、現金性支付風險均與公司違約風險存在同期因果關系.

如圖10所示，公司資產負債表流動性一個標準差沖擊，引起違約風險負向變化0.004，公司違約風險逐漸減小，其影響在第十期基本消失.說明公司流動資產占比增加時，即資產負債表流動性增大時，其現金性支付風險減小，違約風險降低.

圖10 土地市場資產負債表流動性渠道PVAR模型響應函數

Fig.10 Land market liquidity-balance sheet liquidity channel’s pulse response function based on PVAR model

預測方差分解結果為土地市場流動性對公司違約風險的影響最顯著，貢獻率為9.60%，其余變量對于公司違約風險的預測誤差的解釋能力都較弱.其中，衡量資產負債表流動性代理變量流動資產比例對違約風險的解釋力僅為0.12%，表明資產負債表流動性渠道的風險傳染不顯著.

3.5 土地市場融資流動性渠道風險相伴傳染實證

圖11 土地市場流動性融資流動性渠道風險傳染DAG結果

圖12 土地市場流動性PVAR模型脈沖響應函數

圖13 土地市場流動性與融資流動性相伴渠道PVAR模型脈沖響應函數

Fig.13 Land market liquidity associated financing liquidity channel’s pulse response function based on PVAR model

由表6預測方差分解結果可知，土地市場流動性對于城投公司違約風險的貢獻率隨著時間推移不斷增加，最終穩定在10.42%，這一分析結果說明土地市場流動性對城投公司違約風險的影響具有相對長期的效應.另外，融資流動性對于公司違約風險變量自身的解釋能力最強，隨著期數的推移，貢獻率數值穩定在43.31%.

表6 土地市場流動性融資流動性渠道的預測方差分解

4 結論與討論

本文引入金融系統性風險傳染機制研究范式，以資產負債表理論為基礎從抵押品價值、資本金和流動性三個渠道提出了土地價格波動和流動性變化對城投公司違約風險傳染機理假說，并選取52家城投公司樣本進行實證研究.研究發現：基于抵押品價值渠道，土地價格對城投公司違約風險存在顯著風險傳染效應；基于資本金渠道，土地價格、資產負債表狀況(融資能力)對城投公司違約風險影響顯著且資產負債表狀況對違約風險傳染具有長期影響，而公司投資、收益水平及支付性風險等因素對其違約風險影響相對不顯著，DAG實證結果未發現螺旋形正反饋風險傳染路徑；基于流動性渠道，公司資產負債表流動性對其違約風險影響不顯著，但土地市場流動性對公司違約風險影響顯著具有長期效應，再融資流動性對土地市場流動性風險傳染存在顯著的放大效應.三種渠道的檢驗結果共同論證，土地價格波動對城投公司違約風險存在較為顯著的短期風險傳染效應，而土地流動性作用于土地資產價格影響城投公司違約風險并具有相對長期的放大效應.基于研究結論，進一步討論如下：

(1) 需加倍關注土地市場波動對債務風險影響.2014年全國房地產各項指標回落，鬼城空城普遍出現，土地價格與流動性急劇下降，土地財政收入急劇減少.城投公司債務償還來源受阻，債務風險開始暴露.政府為此啟動房地產去庫存刺激政策，引發土地價格暴漲，從而暫時化解了城投公司信用風險.杭州某新城投資開發公司2007—2014年累積投資147.8億，2011—2014年間，房地產市場持續低迷，土地出讓受阻，導致開發8年累計收入不足60億，債務風險壓力巨大.直至2014年房地產去庫存刺激，債務風險得以解除.當前面對經濟下滑，中央再啟財政刺激，鼓勵基建投資，肩負建設重任的城投公司間接負債壓力再次增大.一方面是降低債務風險對擴大土地流動性和提升地價的需求，另一方面是房地產調控致使土地流動性、地價降低的結果，顯然這是一對難以平衡的矛盾.因此，做好土地價格波動和流動性變化的應對預案具有現實緊迫性.

(2) 阻斷土地市場風險傳染，有賴破解土地財政依賴.采用VAR與DAG方法實證結果表明城投公司的償債能力(資產負債率)、收益水平對城投公司違約風險影響均不顯著，但違約風險與土地市場波動高度相關.這一結果與城投公司的政府代建、融資職能及運營模式密切相關.更進一步說明2014年國發43號文對融資平臺的切割僅僅是債務方式的顯隱性調整，并不能真正改變城投公司透過政府形成對土地財政高度依賴的本質.政府信用支持下城投公司償債能力取決于土地財政背書下的龐氏融資可否持續，而與城投公司本身經營能力與收益能力關聯不大.由此得出3點啟示：① 在土地財政依賴沒有破解的情形下，需要加倍防范土地市場波動對政府及城投公司債務違約的壓力，防范最大聚集領域房地產市場的風險暴露；② 應加倍關注和平衡新一輪財政刺激措施所帶來的政府及城投債務壓力，避免再次出現類似2014年寬松貨幣強刺激造成杠桿進一步提升.看似短期降低了風險，但長久來看不僅增大了經濟風險還加劇了社會風險.③ 需進一步增強城投公司造血功能，從信用結構、資產結構和收入結構三方面控制城投公司與土地要素的關聯進而防范風險.

(3) 螺旋形反饋路徑風險需預警防范.由于我國土地市場自2000年起步發展以來一直呈現波動上漲，尚未出現土地價格與流動性大幅下降的局面，由此造成資本金渠道和流動性渠道的實證結果均未出現螺旋形路徑的風險傳染效應.然而，市場周期性特征是不容違背的，有上漲就有下跌，因此更加需要關注市場的波動下行風險.通過進一步增加數據觀察期研究論證，以發現螺旋式反饋路徑特征并加倍風險防范.