严监管+信用分化加剧,如何解锁城投公司违约路径?

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2021-09-29 09:50 447 0 0
通过对城投行业多年的研究体会,笔者认为;城投公司实质性违约的主要影响因素包括三大层面,分别是城投属性弱/平台地位边缘化、区域信用环境不佳、财务健康状况差。

作者:袁荃荃

来源:中证鹏元评级(ID:cspengyuan)

一、城投公司实质性违约的主要影响因素有哪些?

通过对城投行业多年的研究体会,笔者认为;城投公司实质性违约的主要影响因素包括三大层面,分别是城投属性弱/平台地位边缘化、区域信用环境不佳、财务健康状况差。具体来看:

(1)“城投属性/平台地位”用于反映城投公司与地方政府之间的关联性,以及城投公司对于地方政府的重要性,主要通过公益性/准公益性业务的区域专营性来考察,具体指标包括“来自于非经营性业务的收入在总营业收入中的占比”、“应收政府款项在总应收款项中的占比”。对城投违约的影响方向上,上述两指标的数值越大,则业务的区域专营性越强,城投属性越强/平台地位越高,城投违约的概率越低。此外,需要提示一点,非经营性业务包括两大部分:一是公益性业务,包括市政工程建设、土地开发整理、棚户区改造/安置房建设等传统城投业务板块,收入完全来源于政府支付的代建费、回购款等;二是准公益性业务,包括水热气电的供应、公共交通、污水处理、垃圾清运、园林绿化等公用事业板块,收入大部分来自于使用者付费,但普遍由政府定价,一定程度上需要依赖政府补贴来实现盈亏平衡。

(2)“区域信用环境”用于反映城投公司所属区域的地方政府经济财政实力、区域债务风险及处置情况,主要通过“地方GDP及增速”、“地区人均GDP/全国人均GDP”、“公共财政收入”、“政府债务率”、“广义债务率”、“区域国企债券违约情况”等来考察,其中“政府债务率”也即法定债务率,计算公式为:政府债务余额/综合财力,其中政府债务余额=一般债务余额+专项债务余额,综合财力=一般公共预算财力+政府性基金预算财力。根据财政部的地方政府债务风险评定等级制度,政府债务率按照“≧300%”、“(200%,300% ]”、“(120%,200% ]”、“<120%”分别设为“红”“橙”“黄”“绿”四档;“广义债务率”特指辖区内城投公司总有息负债/公共财政收入,不同于政府债务率,也不同于各地方政府测算、披露的全口径债务率(也称综合债务率,计算公式为全口径债务余额/综合财力,需注意的是全口径债务余额包括显性债务和隐性债务);“区域国企债券违约情况”是区域所属省份地方国企发生债券违约的主体数量/债券规模。对城投违约的影响方向上,“地方GDP及增速”、“地区人均GDP/全国人均GDP”、“公共财政收入”的数值越大,则城投违约的概率越小,“政府债务率”、“广义债务率”、“区域国企债券违约情况”的数值越大,则城投违约的概率越大。

(3)“财务健康状况”用于反映城投公司因不合理的财务杠杆所引起的财务风险程度,主要通过现金短债比、总有息负债/EBITDA、EBITDA利息保障倍数来考察。其中,“现金短债比”反映城投公司现金类资产对短期有息债务的覆盖倍数,计算公式为:(货币资金+应收票据+交易性金融资产)/短期有息债务;“总有息债务/EBITDA”和“EBITDA利息保障倍数”反映城投公司EBITDA 对债务本息的保障程度。对城投违约的影响方向上,现金短债比、EBITDA利息保障倍数的数值越大,城投违约概率越小;总有息负债/EBITDA的数值越大,城投违约概率越大。

对于上述三个层面对城投违约的影响程度,市场仍存在一定分歧。有观点认为:城投属性/平台地位是最核心的影响因素(决定了地方政府支持意愿),其次是区域信用环境(决定了地方政府支持能力),最后才是城投公司的财务健康状况(在不考虑政府支持的情况下,决定了自身能否有能力偿债,但政府支持对城投公司信用资质的影响是极大的,因此剥离了政府支持因素去考察城投公司信用资质完全不准确);也有观点认为:城投公司的财务健康状况是最核心的影响因素(回归信用分析本源,不宜高估政府支持),其次是城投属性/平台地位(关乎业务区域专营性的强弱,反映其经营竞争力),最后是区域信用环境(关乎地方政府支持能力,但监管收紧的背景之下过分高估政府支持可能导致投资决策失误)。显然,市场分歧的关键点在于:导致城投违约的最关键因素在于地方政府层面的支持不给力,还是城投公司层面的偿债能力恶化。本文倾向于认为:随着地方政府财政预算管理越来越严格、规范,城投公司与地方政府之间的信用联系趋于淡化,因此确实不宜高估政府支持对城投公司信用资质的支撑作用,而应对城投公司自身的经营竞争力、财务健康程度给予更多关注;不过,这不意味着可以完全不考虑政府支持,而是需要客观地去评估政府支持对于城投公司信用资质到底有多大的支撑作用。

总之,要想解锁城投公司风险暴露的路径,必须构建一个同时考虑了城投公司自身偿债能力和政府支持强度的评估体系,而且城投公司自身偿债能力相关指标所占的权重总体上应大于政府支持强度所占的权重。考虑到城投属性/平台地位本身就是城投公司信用资质水平的重要决定因素,故将其与城投公司财务健康状况结合起来进行考察,用于反映城投公司自身偿债能力。权重方面,本文将城投公司自身偿债能力的权重设定为65%,其中城投公司财务健康状况的权重设定为40%,城投属性/平台地位的权重设定为25%;政府支持强度的权重设定为35%。对于各细分指标的权重,本文第二小节会具体介绍。

二、城投公司违约路径预测模型介绍

本小节将着重介绍下城投公司违约路径预测模型的各项细分指标的取值标准、所占权重(见表1),以及具体的打分方法。在此之前,需要做一个重要提示和声明:本文所构建的城投公司违约路径预测模型不完全同于城投公司信用评级模型,并不是要通过城投行业的信用评级方法来评估城投公司的信用资质,因此文中所涉及的指标选取、权重设置、打分依据等均与评级机构的城投行业评级方法无关。具体来看,预测城投违约路径和评估城投公司信用资质的区别在于:前者的目的和侧重点是找出哪些城投公司是更危险的(本质是探究其会不会出事,针对的是最坏结果,类似于买西瓜时千万不要买到生瓜),后者的目的和侧重点是找出哪些是更安全的(本质是探究其可投资价值的大小,针对的是最大利益,类似于买西瓜时要买最沙甜的瓜)。鉴于此,本文在构建模型时,更多采用的是底线思维,也就是说以规避掉最差最危险的为目标,而不是以筛选出最好最安全的为目标,这也是违约路径预测模型摒弃掉净资产、营业收入等规模类指标而着重考察偿债能力相关指标的根本原因。

(1)财务健康状况:

对于财务健康状况所涉及的三个指标,均取近3年平均值。原因在于:此类指标的波动性通常较大,仅取近1年数值无法较为准确地反映城投公司的财务风险。比如,南京某经开区城投近3年的总债务/EBITDA分别为22.63、16.99、45.02;太仓市某城投近3年的EBITDA利息保障倍数分别为1.34、1.17、0.88;无锡市某经开区城投近3年的现金短债比分别为1.17、0.56、1.00,均呈现出明显的波动性。权重方面,三个指标之间不存在明显差异,原因在于它们都能较好地反映城投公司财务风险,只是角度不同。

(2)城投属性/平台地位:

对于城投属性/平台地位所涉及的两个指标,均取近3年平均值。监管环境持续收紧的背景之下,很多城投公司为了争取持续生存发展而加快自身转型步伐,有可能在职能定位、业务侧重、发展战略等多个方面较以往发生调整和变化,进而对城投公司的城投属性/平台地位产生较大影响。不过,即便剔除了监管压力的影响,城投公司业务结构和应收对象结构本身也都存在较强的波动性,仅考察近1年的情况容易造成判断失真,故将考察期间拉长至3年,有助于更准确地把握其城投属性/平台地位的真实水平。权重方面,两个指标之间存在较大差异。之所以对应收政府款项占比仅设置5%的权重,而非经营性业务收入占比却设置20%的权重,是因为:在业务层面,城投公司和地方政府发生关联的程度越深,相关业务收入在总收入中的占比越大,就越能强化其城投属性/巩固其平台地位;但应收款项层面,虽然应收政府款项占比越高确实能反映出城投公司参与地方建设的程度越深,不过这同时也意味着存在回款较慢、对城投公司形成资金占用的情况,因此本文虽然将该指标纳入模型,但权重设置方面较为谨慎保守。

(3)区域信用环境:

对于区域信用环境所涉及的指标,GDP、GDP增速、地区人均GDP/全国人均GDP、公共财政收入、政府债务率和广义债务率均采用最近一年值,区域国企债券违约情况则用2014年国内债券市场出现首例违约事件以来的累计值。需要补充提示两点:一是由于不同行政级别的经济财力水平差异巨大,故在对GDP、公共财政收入进行打分时,模型对省级、地级、区县级分别设置了打分标准;二是,之所以不优先使用广义债务率指标,是因为该指标所涉债务仅包括区域发债城投中能够获取数据的有息债务,更不包括未发债的城投公司有息债务,数据并不全面,故可作为替代性考察指标纳入模型但使用顺序相对劣后;权重方面,对于反映区域经济财政绝对实力的GDP、公共财政收入,均设置了8%的权重,高于反映区域经济增长态势、经济相对发达水平的GDP增速和地区人均GDP/全国人均GDP;债务风险相关指标中,对政府债务率/广义债务率设置了8%的权重,高于区域国企债券违约情况,原因在于:区域国企债券违约情况提示城投公司所属省份在债券市场上的信用水平(比如永煤违约之后市场用脚投票,河南省城投公司净融资额大幅缩水),能够在一定程度上反映出当地政府对属地国企债券违约实施救助的意愿和能力,但目前发生债券违约的国企中并没有典型的城投公司,所以该指标的推断性质更强,对城投违约的影响偏间接,所以对其设置的权重相对较低;同时,需要注意的是,区域国企债券违约情况考察两个层面:一是违约主体的数量,二是违约债券的规模,打分时取两者中孰低者,也即若按照违约主体的数量打分是6分,按照违约债券的数量打分是4分,则取4分,在计算总得分时是以4分乘以3%的权重,而非以6分乘以3%的权重。另外,还存在一个问题:不同地区对债市融资的依赖度存在较大差异,依赖度越高的地区,发债国企的数量和国企债券余额也就越大,发生违约的概率也就越大,反之则概率就越小,所以在考察区域国企债券违约情况的时候,必须要根据区域信用债余额进行相应的调整,使打分结果更具有参考价值。举个例子:A省和B省国企债券的主体数量分别为2和6,违约规模分别为30亿元和120亿元,同时A省的存量信用债余额是B省的1/3,则在打分时,需要先对B省的主体数量和违约规模进行调整,经调整后的主体数量和违约规模分别为2(6*1/3)和40亿元(120*1/3),所以最终A省、B省相关指标的得分最终是无差别的,即:主体数量得分均为5分,债券规模得分均为5分。

三、案例&结论

本小节将以“城投四大天王”之一的大连为例,将数据可得性较好的、尚有存续债券的6家城投公司作为样本,运用模型推导出相应的结论,具体测算结果见下表。

根据测算结果可得出以下几个结论:

(1)并不是所属区域的行政级别高、经济财政实力强,城投公司的违约概率就一定低,也就是说好区域弱资质城投公司的违约概率未必低于弱区域核心城投公司。比如:DLCX与DLRQ相比,其所属区域行政级别更高,经济财政实力更强,但其公益性和准公益性业务近几年大幅萎缩,更多是在从事经营性业务、承接经营性项目,这导致其城投属性和平台地位出现实质上的弱化,相反DLRQ主要仍是基于政府注入的资产、资源开展业务,尽管基础设施代建、土地一级开发等传统城投业务的收入波动性较大、2020年也未能确认相关收入,但其业务很少涉及经营性领域,城投属性和平台地位均很强,因此两者相比,DLRQ所发债券的违约概率反而低于DLCX。总之,本文建议投资者在分析预测城投公司违约路径(或信用风险暴露路径)时,不宜太执着于从区域层面进行排序,也就是说非要预测哪些区域会最早、较早出现城投公司违约风险,哪些区域会较晚、最晚甚至不会出现城投公司违约风险。这一方面是因为好区域弱资质城投公司的大量存在,另一方面也是信用分化加剧背景下投资策略精细化的必然要求,换言之从区域层面进行“一刀切”式的规避或“闭眼买买买”都容易出错(要么误伤好标的,要么踩雷)。

(2)同一个区域内的、平台地位相近的城投公司,但因偿债能力相关指标表现迥异,仍有可能在违约概率上相差巨大。对于偿债能力相关指标表现很弱的城投公司,即便其净资产、营业收入、利润总额等规模类指标均表现很好,或者其城投属性强、平台地位高,再或者是所属区域经济财政实力强大,但在面对巨大偿债压力时,仍极有可能找不到足额的资金(无论是自有资金还是政府救助性质的资金)。事实上,在出现非标违约的一些网红城投公司身上,这一结论早就得到了很好的印证。回到测算结果,我们看到;DLST和DLDT同属于一个区域,平台地位也很相近(定位有所不同,前者是基建和土地整理主体,后者是基建和公用事业运营主体),但从偿债能力上来看,DLST的现金短债比、总负债/EBITDA、EBITDA利息保障倍数均远低于DLDT,这也决定了其所发债券的违约概率远大于DLDT;

(3)无论是主动还是被动,现阶段城投公司较多涉足经营性业务对于其信用资质而言弊大于利,因为这意味着其对于地方政府的重要性在降低,出现偿债困难时获得政府救助的可能性会变小。比如:DLCX与DLJT属于同一区域内的城投公司,前者是重要的基础设施项目投融资主体和国有资产运营主体,后者是重大能源和交通项目投资平台,但在业务层面,前者较多涉足经营性业务和项目,且未来也将越来越多地对接各类经营性项目,后者仍主要围绕公用事业领域开展业务,依靠财政补贴弥补亏损,两者相比,DLJT从事经营活动所面临的不确定性低于DLCX,因此DLJT所发债券的违约概率也低于DLCX。不过,需要提示一点:本文并不认为城投公司试图转型并较多从事经营性业务一定会导致信用资质的下降,不排除城投公司通过市场化转型以提升造血能力、盈利能力和偿债能力的可能性,但在显著成效未显现、潜在风险却浮现的情况下,绝大多数投资者宁愿选择不相信那些市场化转型尚处于起步探索阶段的城投公司,而更愿意相信那些主业仍围绕公益性和准公益性领域的城投公司,以及市场化转型早已取得显著成效的城投公司(严格来说是类城投,已不再是传统意义上的城投公司),而投资者相信与否恰恰决定了城投公司再融资的难度,再融资顺利与否又直接关乎其能否按时足额兑付债券本息,这正是本文认为现阶段城投公司较多涉足经营性业务对其信用资质弊大于利的最主要原因。

综上,本文认为:预测城投公司违约路径时,不宜在区域层面做排序,而是要回归城投公司个体层面,在个体与个体之间进行筛选。如果非要给出一个规律性的总结,本文所认可的城投公司风险暴露路径大概率是“弱区域弱城投(风险极高)-强区域弱城投(风险较高)-弱区域强城投(风险较低)-强区域强城投(风险极低)”。但也要注意到一些不确定因素的扰动,比如:弱区域的弱城投发生违约后,可能会导致区域整体信用会急剧恶化,被投资者直接“一刀切”,进而连累到区域内强城投的再融资,这种情况下弱区域强城投就很可能加速违约,而强区域的地方政府出于避免被“一刀切”巨大负面影响的目的,可能会加强对辖区内弱城投的保护,从而降低其违约风险。总之,本文提醒各位投资者:对于分析研究得出的规律或推论,要更为辩证和动态地去看待和运用,这样才能更好地确保每一次投资决策的准确性。

注:文章为作者独立观点,不代表资产界立场。

本文由“中证鹏元评级”投稿资产界,并经资产界编辑发布。版权归原作者所有,未经授权,请勿转载,谢谢!

原标题: 严监管+信用分化加剧,如何解锁城投公司违约路径?

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