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李奇霖:深度解析中國杠杆率

  文/專欄作家 李奇霖、張德禮、鍾林楠

  中國非金融部門的杠杆風險可控。但從結構視角看,中國的宏觀杠杆率,主要集中在非金融企業上,且位於大型經濟體的首位。

  財政前置和社融放量,支撐經濟在一季度企穩。但這背後以杠杆率上升為代價,據我們測算,今年一季度中國非金融部門的杠杆率上升了5%左右。

  4月19日召開的政治局會議,重提結構性去杠杆,強調貨幣政策要鬆緊適度。結合近期央行就降準兩次辟謠,我們認為貨幣政策最為寬鬆的時候已經過去,政策目標從短期穩增長向長期防風險切換。

  下一階段,政策和市場對去杠杆的關注度將越來越高。而了解中國非金融部門整體杠杆率以及分部門杠杆率,有助於更好把握去杠杆政策。我們此前分別就居民部門、非金融企業和地方政府的杠杆情況寫過深度專題,現將主要觀點匯總,供參考。

  1 

  非金融部門杠杆率國際對比

  以國際清算銀行(BIS)公布的杠杆率和償債比率為基礎,做國際對比。整體來看,中國非金融部門的債務壓力,在BIS公布收據的國家和地區中,處於中等偏上水準。

  杠杆率方面,BIS公布了42個國家和地區的2018年3季度總體杠杆率。中國以252.7%,位列第17位。主要經濟體中,日本(359.9%)、法國(302.5%)、英國(256.1%)高於中國,美國略低於中國,為248.3%。

  償債比率方面,即用多少比例的收入來償還利息與到期債務,2018年3季度中國為19.3%,在有數據的31個國家和地區中位列第11位。

  排在中國前面的,除土耳其外,都為小型發達經濟體。大型經濟體中,法國償債比率19.0%,與中國最為接近,英國、美國、日本分別為15.0%、14.7%和14.2%。新興市場經濟體中,只有土耳其高於中國達到了27.7%,巴西16.6%,南非8.9%,俄羅斯7.9%,印度7.3%。

  整體來看,中國非金融部門的杠杆風險可控。但從結構視角看,中國的宏觀杠杆率,主要集中在非金融企業上,且位於大型經濟體的首位。因此,2017年開始圍繞非金融企業去杠杆頒布了諸多政策。

  我們認為在非金融企業去杠杆的同時,地方政府和居民部門的債務風險,尤其是居民部門杠杆率快速上升的風險,也需要高度關注。

  2 

  被宏觀杠杆率高估的非金融企業債務風險

  2018年3季度中國非金融企業杠杆率152.9%,在國際清算銀行公布數據的44個國家和地區中,位列第7.

  排在中國前面的盧森堡、香港、愛爾蘭、荷蘭、比利時、瑞典都是小型發達經濟體。大型經濟體中,除法國(143.6%)與中國略為接近外,其它都要明顯低於中國。韓國(101.2%)、日本(101.2%)略超100%,英國83.3%,美國73.9%。新興市場國家中,俄羅斯、印度、巴西、南非都低於50%,分別只有46.9%、45.7%、40.6%和39.3%。

(一)金融危機後名義GDP增速放緩,對杠杆率上升的貢獻大於債務增長

  (一)金融危機後名義GDP增速放緩,對杠杆率上升的貢獻大於債務增長

  非金融企業杠杆率等於債務除以名義GDP,杠杆率的變化方向,由債務增速與名義GDP增速孰高來決定。如果債務增速更高,那麽杠杆率上升,否則杠杆率下降。

  2004年至2008年,中國非金融企業杠杆率從105.5%下降到95.2%。2009年至2016年,中國非金融企業杠杆率從95.2%上升到158.5%。對比這兩個時期,可以發現杠杆率走勢的分化,源於2009年至2016年名義GDP增速較快下降。

  儘管後一階段年均債務增速隻比前一階段提高了2.4個百分點,從16.0%上升到18.4%,但由於年均名義GDP增速從18.4%下降到11.4%,導致兩個階段出現截然不同的結果:2003年到2008年以年均2.0%的速度去杠杆,而2009年到2016年以6.6%的年化速度加杠杆。

  進一步將名義GDP增速拆分為實際GDP增速和GDP平減指數,可發現2009—2016年,物價對名義GDP增速有比較明顯的拖累。相比於前一階段,實際GDP增速下降了3.3個百分點,而GDP平減指數降幅達到3.7個百分點。這與2011年產能過剩矛盾凸顯後,工業品價格持續下跌有關。

(二)宏觀杠杆率高估了非金融企業的債務風險

  (二)宏觀杠杆率高估了非金融企業的債務風險

  1、城投公司貢獻了非金融企業杠杆率近一半的增幅

  國際清算銀行和社科院國家資產負債表研究中心兩個機構在統計中國非金融企業債務時,都把城投債務包括了進去。考慮到目前地方政府和城投公司在業務、財務上的關係並未完全剝離,金融機構對地方政府將兜底城投債務依然有較強預期,剔除城投債務後的非金融企業杠杆率,更能客觀反映非金融企業的實際債務壓力。

  剔除城投債務後的非金融企業杠杆率,從2008年的83.2%上升到2016年年末的高點116.8%,增幅為33.7個百分點。同期非金融企業整體杠杆率增幅為63.3%,即2009年初到2016年,中國非金融企業杠杆率增幅中,近一半是由城投貢獻的。

2、非金融企業資產負債率並未因宏觀杠杆率上升而惡化

  2、非金融企業資產負債率並未因宏觀杠杆率上升而惡化

  債務餘額/GDP衡量的是宏觀杠杆率,與之相對的,則是用資產負債率表征的微觀杠杆率。

  選擇四個口徑的資產負債率,一是社科院國家資產負債表研究中心估算的全國非金融企業資產負債率,二是國家統計局公布的規模以上工業企業資產負債率,三是中國人民銀行公布的5000戶工業企業資產負債率,四是A股非金融上市公司的資產負債率。

  上述四個口徑的資產負債率,A股非金融上市公司資產負債率相對最為客觀,變化幅度也最大。但即使如此,用A股非金融上市公司資產負債率衡量的微觀杠杆率,也與宏觀杠杆率發生了分化。2009年至2017年,前者僅從54.6%上升到60.4%,而後者從95.2%上升到158.5%。

  通過公式,可以將宏觀杠杆率與資產負債率聯繫起來:

  名義GDP/總資產,反映的是部門總資產創造產出的能力,或者說是以增加值表示的資產收益。用社科院國家資產負債表研究中心估算的非金融企業總資產,計算非金融企業部門總資產的GDP產出量,這一指標在2004-2007年短暫企穩,但從2008年的0.28持續下降到2015年的0.18。

  宏微觀杠杆率分化的原因在於,非金融企業舉債後,資產以持平或小幅慢於負債的速度增長,導致資產負債率變化不大。但由於產能過剩、資本報酬邊際遞減等原因,部門新增資產所貢獻的GDP快速下降,使得GDP增速慢於資產和負債兩者的增速,結果就是宏觀杠杆率不斷上升。

  從這個角度看,提高產能利用率,是防範宏觀杠杆率快速上升的必要舉措。

  國際對比看,中國非金融企業資產負債率偏高,與中國以債權為主的融資體系有關。以美國、日本為比較對象,這兩個國家在編制非金融企業資產負債表時,把通過股票和投資基金份額所融得的資金納入到負債中。考慮到這兩類資金偏股權融資,以及數據可比性,將負債部分剔除股票和投資基金份額後的非金融企業資產負債率,與中國非金融企業資產負債率比較,可發現兩點:

  一是絕對水準看,中國非金融企業資產負債率要高於美國與日本的非金融企業。

  二是趨勢上看,中國非金融企業資產負債率基本平穩,而美國與日本的非金融企業資產負債率在下降。

2017年國企和民企資產負債率開始出現分化,國企下降,民企上升。

  2017年國企和民企資產負債率開始出現分化,國企下降,民企上升。

  產生這種分化的原因有兩個。一是供給側結構性改革與行業整合過程中,上遊行業受益最為明顯,這些企業多為國企,而下遊民企利潤是被擠壓的。二是前幾年商譽是推動民企資產上升的動力之一,但因經濟增長放緩使得部分公司的業績未能兌現,開始計提減值,如2018年四季度創業板上市公司商譽減值近400億元,使得民企資產負債率被動上升。

3、從財務指標看非金融企業償債能力3、從財務指標看非金融企業償債能力

  從A股非金融上市公司的利息保障倍數、速動比率這兩個指標看,償債能力並沒有隨著宏觀杠杆率上升而明顯惡化。

  利息保障倍數,指企業生產經營所獲得的息稅前利潤與利息費用的比率,用以衡量企業支付負債利息的能力。A股非金融企業利息保障倍數的25%、50%和75%三個分位走勢基本一致,2010年是高點,隨後在2013年左右見底,2016年出現階段性高點,2017年雖然小幅回落,但仍高於金融危機前的水準。

  速動比率是指速動資產對流動負債的比率,衡量企業流動資產中可以立即變現用於償還流動負債的能力。A股非金融企業25%分位、50%分位和75%分位的速動比率,金融危機後整體上升,與宏觀杠杆率的走勢分化。

(三)結論與政策建議(三)結論與政策建議

  綜上,我們認為以債務/GDP衡量的杠杆率,高估了非金融企業的實際債務壓力。一是金融危機後,城投公司幾乎貢獻了非金融企業杠杆率增幅中的一半,作為特殊的企業形式,將它的債務剔除後更能反映普通企業的債務壓力。二是宏微觀杠杆率分化,多種口徑的微觀杠杆指標—資產負債率,都沒有隨著宏觀杠杆率上升而惡化。三是從A股非金融上市公司的利息保障倍數、速動比率看,償債能力都並未因宏觀杠杆率上升而削弱。

  但宏觀杠杆率飆升,反映了因產能過剩、資本邊際報酬遞減等原因,舉債後部門新增資本創造的GDP快速下降這一事實。如果不限制非金融企業宏觀杠杆率,由於資本報酬遞減這一原因,非金融企業宏觀杠杆率可能加速上升。

  為控制非金融企業宏觀杠杆率,我們有以下幾點建議:

  一是繼續規範地方政府舉債,防範城投債務無序擴張。城投融資的意願和能力,受政策和地方政府的影響較大,應在政策層面繼續規範,包括減少對城投融資的依賴、強化違規舉債問責機制等。

  二是提高企業的盈利能力。宏微觀杠杆率分化,本質上是因為部門資本的產出能力下降。提高企業的盈利能力是關鍵,包括放鬆市場準入、改善壟斷市場結構、將信貸資金投向邊際產出更高的部門等。

  三是加快出清無效、落後產能,兼並重組,化解非金融企業存量債務壓力。

  四是扶持民企。近年國企資產負債率下降的同時,民企資產負債率出現上升,需要政策繼續扶持民企,避免資產負債率上升對民企生產、投資意願的壓製。

  五是發展股權融資。儘管近年中國非金融企業的資產負債率保持平穩,但依然明顯高於美國、日本等國家,這與中國目前以信貸為主的融資體系有關。發展股權融資,是降低非金融企業資產負債率的渠道之一。

  3 

  需高度重視居民杠杆率快速上升的風險

  在居民債務統計口徑上,國際清算銀行同國際貨幣基金組織保持一致,採用的是存款類金融機構信貸收支表中的住戶貸款。

  在實際中,居民部門的借款渠道,除銀行貸款外,還包括住房公積金貸款、P2P、民間借貸等。根據我們的測算,居民部門的實際債務規模,要大於納入國際清算銀行杠杆率統計的值,前者可能是後者的1.4倍左右。

  考慮到多數國家有住房金融制度、P2P個人貸款規模只有住戶貸款的1.5%而且在持續收縮、民間借貸規模缺少權威數據等,在做國際對比時,債務規模以國際清算銀行的口徑為主。

  (一)被居民杠杆率低估的債務風險

  國際清算銀行公布了43個國家和地區的居民杠杆率數據,最新的是2018年3季度的,中國為51.5%,在43個國家和地區中位列25名。

  但我們認為,除了債務統計不完善外,還由於以下兩個原因,中國居民的實際債務壓力,被杠杆率低估了。

  第一,對比其它國家和地區與中國處於相似發展水準時的居民杠杆率,可發現中國的居民杠杆率排序靠前。

  國際經驗顯示,伴隨著經濟水準提高,居民杠杆率整體是上升的。將其它國家和地區與中國目前發展階段近似時期的居民杠杆率,同中國目前的居民杠杆做比較,比單純對比43個國家和地區目前的居民杠杆率水準,更具參考價值。

  我們以世界銀行發布的人均國際元GNI為比較基準,2017年中國該指標為16760。由於BIS公布的各個國家和地區居民杠杆率起始時間不一,在2017年BIS公布居民杠杆的其它42個國家和地區中,與中國目前處於近似發展階段時有居民杠杆率數據的國家和地區有30個,中國排第9。

  第二,一些研究認為相比於杠杆率水準的高低,杠杆率上升速度更值得關注,而2008年金融危機後,中國居民杠杆率的增幅在BIS公布數據的國家中位列第1.

  國際金融危機後,發達經濟體居民部門整體在去杠杆,除中國以外的新興市場國家,居民部門多數也在去杠杆。根據國際清算銀行的數據,2008年末到2018年2季度,43個國家和地區的居民杠杆率平均上升了3.8%。而同期中國居民部門杠杆率從17.9%,上升到2018年2季度末的50.3%,不到10年時間增長近兩倍,32.4%的增量位列第1.

  以中國2018年2季度、美國金融危機爆發時的2008年1季度和日本泡沫經濟開始破滅的1990年1季度為時點,分別計算前5年和前10年,上述三個國家的居民杠杆率上升幅度。可以發現近幾年中國居民部門杠杆率的增幅,已經和美國、日本危機爆發前的相當。

(二)居民部門償債負擔國際對比(二)居民部門償債負擔國際對比

  這部分通過居民部門債務/可支配收入、還本付息/可支配收入和居民部門資產負債率三個指標,來分析中國居民部門的償債壓力。

  1、居民部門債務/可支配收入

  在比較不同國家和地區的居民債務水準時,以居民部門債務/GDP,可以消除國家和地區之間經濟體量不同對債務總量的影響。但同時它也忽略了不同經濟體內部,GDP在不同主體之間的分配比例不一,居民部門的杠杆率難以完整衡量居民的償債壓力。將分母換成住戶部門可支配收入,更能反映居民的償債負擔。

  中國有兩個口徑的居民可支配收入。一是國民核算口徑,2016年中國居民可支配收入佔GDP的62.1%,大致處於國際平均水準;二是城鄉一體化住戶調查口徑下的全國居民人均可支配收入,大約為同一年國民核算口徑居民可支配收入的70%,佔GDP的45%左右。

  兩個口徑中,城鄉一體化住戶調查口徑的與居民感受更為接近,也更能體現居民的實際可支配收入水準。

  對比OECD國家的居民部門債務/可支配收入,可發現金融危機後,美國和英國的居民部門債務/可支配收入都出現下降,法國和日本的居民部門債務/可支配收入基本保持平穩,而中國兩個口徑可支配收入衡量的償債負擔,都在快速上升。

  2017年住戶調查口徑下的中國居民債務/可支配收入為111.2%,超過了美國的102.5%、德國的85.4%,與法國的112.7%和西班牙的108.9%,低於丹麥、荷蘭、英國等國家。

2、應還債務本息/可支配收入2、應還債務本息/可支配收入

  應還債務本息/可支配收入,即償債比率。國際清算銀行公布了部分國家的居民部門償債比率。為保證數據的橫向可比性,債務期限部分我們採用相同的假設,即債務剩餘期限為18年。同時參考《中國金融穩定報告(2018)》中的假定,債務的利息為5年期以上貸款的基準利率。

  2017年城鄉調查口徑可支配收入下中國居民部門的償債比率,已經超過英國、美國、日本、法國和德國等國家。排在中國前面的,除澳大利亞和韓國外,多為高福利的北歐國家,福利得到保障後消費意願更強。

3、資產負債率

  3、資產負債率

  居民可支配收入,體現的是當期收入用於還本付息的能力,在實際中還可以用存量資產支付利息和到期債務。考慮到金融資產變現能力更強,除對比債務/總資產外,還對比債務/金融資產。金融危機後,中國、美國兩種口徑居民部門資產負債率的走勢都出現了分化,美國的不斷下降,而中國的持續攀升。

  2016年中國的居民部門金融資產負債率21.7%,高於美國同期的19.1%。當年中國居民部門資產負債率11.0%,略低於美國的13.6%。但2017年和2018年中國家庭部門的債務經歷了一輪快速擴張,僅貸款就增加了14.5兆,比2016年末增長43.5%,我們認為2018年中國的家庭部門債務/總資產,可能已經超過了美國。

  (三)結構視角看居民債務風險

  1、被“平均” 的償債壓力

  由於中國家庭獲得貸款較難,那些有貸款的家庭實際債務壓力,是被低估的。2017年中國城鎮家庭的信貸參與率31.6%,如果將農村家庭統計進去,這個比例會更低。而2016年美國家庭的信貸參與率為77.1%,對比來看可以說,中國家庭想要獲得貸款比較難。

  這導致的結果是,我們前面部分,將所有居民作為一個整體來分析的總量視角,所得到的居民債務壓力,要比真正有資格而且已經加杠杆的家庭,實際承擔的償債壓力要小得多。因為總量視角的分析和測算中,比例可能超過七成、在銀行沒有貸款的家庭,作為“分母”的一份子,來攤銷那些有貸款、佔比不足三成的家庭的債務。

  西南財經大學中國家庭金融調查與研究中心的數據,也支持這一觀點。根據該中心的調查,2015-2017年新購房有負債的家庭中,收入最低的20%家庭債務收入比為13.7,收入最高的20%家庭債務收入比也有1.8,都要比城鄉調查口徑下的2017年債務收入比1.1更高。

2、區域視角看債務風險

  2、區域視角看債務風險

  以住戶部門貸款/存款,衡量各省市自治區的居民償債壓力。沿海地區的貸款存款比更高,尤其是福建,2018年11月住戶貸款/存款比例達到了115.7%。

  我們認為,產生這一現象的可能原因有兩個。一是東部沿海地區的房價整體高於其他區域,居民部門有更高的房貸需求。二是經濟發達地區,居民資產配置相對多元化,使得存款在總資產的比例要低些,從而抬升了貸款/存款。

  再來看城市的住戶部門貸款/存款。我們以公布房價數據的70大中城市為選擇樣本,通過查找年度統計公報、統計年鑒等方式,試圖找出各城市的住戶貸款和住戶存款數據,最終發現有38個城市公開了2015-2017年完整的數據。

  2017年,38個城市中貸款/存款超過100%的有6個。廈門位居首位,高達186.2%。其次是深圳,為158.1%。合肥、南京、杭州、惠州、武漢這幾個近年房價上漲較快的二三線城市,住戶部門貸款與存款之比也較高。

  值得注意的是,上海和北京這兩個高房價城市,在38個城市中,都未進入前10.兩個都公布了2018年的數據,上海的住戶貸款/住戶存款為77.96%,北京這一指標是52.52%。

  最後看住戶貸款增速。近幾年呈現出的一個特徵是,經濟發展水準越低的地區,住戶部門貸款增速上升得越快。比如海南、西藏、廣西、貴州等邊疆地區,住戶部門貸款增速明顯要快於全國的平均水準,尤其是海南,2018年前3季度住戶部門貸款增速高達31.4%。

(四)結論與政策建議

  (四)結論與政策建議

  儘管簡單作國際對比,中國目前的居民杠杆率並不高。但考慮到中國目前所處發展階段,以及近年居民杠杆率的快速上升,其中的風險需要引起關注。

  相比於發達國家,更具實際意義的城鄉調查口徑的中國居民可支配收入,佔GDP比例要低些。以居民部門債務/可支配收入、還本付息/可支配收入等衡量的償債壓力,都已經高於美國等多個發達經濟體。以債務/總資產、債務/金融資產衡量的居民資產負債率,中國也超過了美國。

  更需要注意的是,BIS口徑的居民部門債務,統計的只是存款類金融機構信貸收支表中的住戶貸款。中國城鎮家庭的信貸參與率只有三成,包括農村家庭在內的比例更低,而美國的這一指標接近八成。這意味著,中國實際有銀行貸款的家庭,所承擔的債務壓力,要遠大於總量視角下的估算值,也要明顯高於美國有銀行貸款的家庭。

  住房貸款是中國居民部門債務的主要形式,由於高首付比例,使得一部人加杠杆的需求被壓製,尤其是在高房價的城市。而購房且有貸款的人群中,據我們測算,貸款比例超過了50%,已經在政策允許的範圍內,將杠杆加得比較高了。中國家庭部門實際的債務壓力,主要由這個群體承擔。

  展望未來,我們認為中國家庭部門的杠杆率,將進一步上升。主要是因為,有相當比例的人群,被高首付比例阻擋在加杠杆之外,隨著這些人財富的積累,加杠杆的需求將被釋放。

  對政府來說,需要控制居民杠杆率上升的節奏:

  一是堅持“房住不炒”的政策。一方面,降低居民對房價上漲的預期,能夠減少投機性和恐慌性的加杠杆需求,房價波動大的時候更容易引起居民舉債買房。另一方面,在相同首付比例要求的情況下,房價更高需要舉借的債務越多。

  二是優化企業面臨的制度環境,鼓勵創新,使符合經濟轉型方向的企業增加投資,減少穩增長訴求下對居民加杠杆的路徑依賴。美國1993-2000年居民杠杆率上升放緩的經驗告訴我們,科技創新等導致企業盈利能力增強後,企業加杠杆的意願和能力上升,有助於放慢居民加杠杆的步伐。

  4 

  關注地方政府債務的局部風險

  用兩分法來看政府債務,我們可以發現中央債務比較明晰,自財政與央行職能明確分工後,其主要融資手段是發行國債,近幾年淨融資規模(赤字)大約在1.4兆左右。

  而地方政府債務比較複雜,統計口徑與範圍雖存在異議,但規模較高已經成為共識,是當前政府杠杆的主要貢獻方,也是決定政府能否繼續加杠杆的主要推手。

  (一)隱性債務的規模測算

  目前主流的隱性債務測算方法有三種,分別是從資金運用的角度、從資金來源的角度、從舉債主體的角度計算。由於從資金運用的角度測算,儘管方法從原理上講具有一定的科學性,但實施起來困難重重,容易造成大的誤差,因此我們沒有使用這種方法測算,而是使用後面兩種方法。

  綜合兩種方法的結果來看,2018年地方政府隱性債務的規模可能有37兆,其中大部分以銀行貸款和非標的形式存在,以城投融資平台為主體。加上18.3兆的顯性債務,合計共有55.3兆的債務餘額。

  (二)地方政府的債務負擔與壓力

  僅看城投平台可能形成的隱性債務,各地區差距較大,最高超過了4兆,最低不足千億,呈現與中東部高、西部低的格局。

  不過考慮到各個地方的財政實力不同,絕對規模高的區域,可能償債能力也較強,債務負擔可能反而比較小;相反,有些區域雖然債務規模小,但這可能不是因為自身擴張意願不強,而是其本身財政實力較弱,償債能力差得不到金融機構認可,融資困難所致,債務負擔反而會比較大。

  因此,如果要真實評判各個地方的債務負擔與風險,我們需要綜合考慮債務絕對規模,以及各個地方的財政與經濟發展狀況。

  通常而言,我們可以從兩個角度切入來評估。

  1、債務率視角

  債務率=地方政府債務餘額/地方政府綜合財力

  分子項,地方政府債務餘額有三種口徑。一是顯性債務,二是隱性債務,三是折算後的債務。

  前兩者的概念和數據清晰,比較陌生的是折算後的債務概念。我們在計算時,可以根據顯性債務率(顯性債務/地方政府綜合財力),先將各省分組,然後每組給予不同的折算系數。

  原則上,顯性債務率高的省份,其財政壓力大,城投平台在市場上的認可度較低,可能出現風險事件需要財政兜底的可能性也較高,因此折算系數應當也設置在較高的水準。

  具體分為以下三組,計算結果如圖表31所示。

  1)    顯性債務率小於或等於60%,折算系數為10%;

  2)    顯性債務率大於60%,小於或等於90%,折算系數為15%;

  3)    顯性債務率大於90%,折算系數為20%。

  分母項,地方政府綜合財力包括一般公共預算收入(扣除債務收入)、政府性基金收入(扣除債務收入)、國有資本經營收入三本账,計算方式列在圖表32中,計算結果如圖表33所示,具體數據來源於全省/市/自治區的財政決算表。

綜合分子分母的數據進行計算,我們可以得到各個口徑的債務率(圖表34)。

  綜合分子分母的數據進行計算,我們可以得到各個口徑的債務率(圖表34)。

  從全國範圍來看,地方政府顯性債務率只有70%,低於IMF提出的政府債務率控制標準區間(90%-150%),而全口徑債務率216%較高,考慮折算系數後的債務率90%則尚在可控範圍區間內。

  分地區來看,在顯性債務率口徑下,全國29個省份/直轄市/自治區(安徽和山西省財政決算數據缺失,不在統計範圍內)都處於安全區間,債務率控制較好。

  但在全口徑債務率口徑下,有21個省份超過了150%的警戒線;在相對折中的“折算後的債務率”口徑下,超過150%警戒線的省/直轄市/自治區有三個,其余均在150%以下,整體的債務風險可控。

  2、財政可用於償債的支出角度

  地方財政收支有四本账,包括一般公共預算、政府性基金預算、國有資本經營預算、社會保險基金預算。可用於償債的支出規模能有多少,要看這四本账的支出項。

  社會保險基金預算支出基本用於社保開支,屬於強製性的專款專用,原則上無法用於償債(也正是因為這一點,我們在綜合財力的計算時,沒有將其納入)。

  國有資本經營預算,其收入是經營和使用國有財政取得的收入,大部分要返還給企業,地方政府可用的規模很小,支出時,也多用於購置固定資產、發放部門工資與福利等方面,在債務償還方面的意義不大。

  真正對債務償還有較大幫助的是一般公共預算和政府性基金預算兩本账。

  一般公共預算支出中,有較大部分是剛性支出,難以削減,比如維持地方政府正常運營的行政服務性的支出。扣除掉這部分剛性支出後,才能得到可用於償債的一般公共預算規模。

  但是,現在各地方編制的一般公共預算支出表中的分類比較寬泛,我們不能準確得到剛性支出的數據。

  因此,我們退而求其次,借助一般公共預算支出增速來篩選不存在大額壓縮空間的項目作為替代。

  具體而言,當某一類支出在五年內至少有四年保持了正增長時,有兩種可能:1)該類項目可能是政策重心;2)該類項目支出對社會與民生有著極其重要的作用,很難壓縮。

  由於第一種政府主導權較高,存在大規模壓縮支出的可能,因此剛性支出應僅考慮第二種。

  根據這樣一種標準,我們篩選出了一般公共服務、國防、教育、公共安全、社會保障和就業、醫療衛生與計劃生育、節能環保、城鄉社會事務、農林水事務、住房保障支出10類類似於剛性支出的項目,在圖表35中用黃色背景標注。

  從數據來看,這10類支出在2011-2016年六年時間內,支出規模之和佔總支出的比重在76%-81%之間,我們取其均值78%作為財政支出中的剛性支出比例,則地方政府最多可騰出22%左右的空間用於償還債務。

  政府性基金預算遵循“以收定支,專款專用”的原則,其中大約85%是用於支付與土地出讓有關的費用,其余部分分布較散,我們不予考慮。

  在85%的土地出讓相關費用支出中,又有大約80%是用於征地拆遷補償、補助被征地農民、土地出讓前期開發等成本性支出,真正可供地方政府安排支出的土地出讓收益實際只有20%。

  因此簡單來看,政府性基金預算支出(不含專項債務還本支出)中可供地方政府償還隱性債務的規模大約是(政府性基金預算收入*85%*20%),再加上一般公共預算支出中的非剛性支出,即可得到可用於償還隱性債務的財政支出規模。

  進一步的,我們用它除以折算後的隱性債務,就可以得到最高隱性債務到期率((可用於償還隱性債務的財政支出/需要財政償還的隱性債務餘額),表示某一年度財政最多可以承受多少比例的隱性債務到期。

  將各省/直轄市/自治區發布的2019年財政預算數據代入其中,我們可以得到計算結果(圖表36)。

  從圖中,我們可以看到,只有兩個省份的最高隱性債務到期率低於50%,排位走勢和債務率基本相似,整體而言出現系統性風險的概率較小。

  (三)結論與政策建議

  從我們當前測算的結果來看,地方政府的債務規模與風險整體可控,但其中潛藏著一定的隱患。

  一是結構性的局部風險。加入隱性債務後,部分省級行政區的債務總量龐大,增長較快,債務率偏高,財政存在一定的壓力。考慮到部分省市的縣市級平台財政實力更差,隱性債務對財政的依賴度會更高,財政的壓力可能會更為突出。

  二是債務期限錯配的風險。現有債務多形成於基礎設施建設、PPP等領域,建設周期長,現金流創造能力差,債務到期可能需要依靠借新還舊來償還。

  在貨幣政策處於寬信用與寬貨幣周期時,借新還舊壓力較小,風險偏低;但當貨幣政策因防風險、保持內外均衡等因素開始收縮信用時,部分區域的城投平台可能會陷入再融資難的困境,債務風險會顯著加大,長久下去可能會對貨幣政策構成掣肘。

  三是財政風險可能會擴散升級。部分區域的債務可能存在擔保鏈,城投之間互相擔保增信,若單一主體出現流動性危機,則整個擔保鏈上的主體都會受到牽連,進而使債務違約風險快速擴散升級。

  同時,在規範地方政府隱性債務的過程中,當原有的擔保函或安慰函被撤銷後,金融機構對城投的認可度下滑,可能會出現惜貸、抽貸等現象,從而使在建工程項目停滯,政府與金融機構之間出現糾紛瓜葛。

  為了防範地方政府債務風險,我們提出以下幾點建議:

  第一,全面檢測地方政府隱性債務,建立起全口徑的債務衡量體系(尤其要考慮折算系數的問題),遏製隱性債務增量,逐步去化債務存量。

  債務存量的去化是一個長周期的過程,要把握好經濟增長與防風險之間的平衡,利用中央加杠杆、動員民間資本有效合規的進入基礎設施和公共服務行業等手段對衝債務防範治理過程中的經濟周期下行壓力。

  綜合利用財政資金、政府股權及經營性國有資產出讓權益收入、項目收入等資金償還債務,對於一些具有穩定現金流的項目,可以合規的轉為企業經營性債務;對於部分債務率較高,互保風險較高的的區域,可視情況進行債務風險化解試點,定向解決潛在隱患。

  第二,繼續保持並進一步加強金融監管的強度,避免在結構性寬信用周期裡出現資金套利,金融機構與企業變相違規為城投平台輸血,增加地方政府隱性債務規模的現象,並完善中央與地方金融監管體制,避免地方政府對金融監管的不當乾預。

  第三,治標更要治本。前文所述均是應對當下政府隱性債務問題的權宜之計,94年後分稅制改革後,地方事權與財權的不匹配,是造成地方政府違規舉債的根源之一,現在應抓住當前的寶貴機會,進一步理順中央地方的財稅事權體系,提高地方政府收入與支出的匹配度。

  同時,要繼續強化審計與問責,硬化現有的預算體系,淡化GDP的考核導向,樹立正確的政績觀。

  (本文作者介紹:聯訊證券首席經濟學家)

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