东北三省地方政府债务违约风险实证分析——基于KMV模型.DOC
东北三省地方政府债务违约风险实证分析——基于KMV模型
孟翠莲
中国财政科学研宄院
本文棊于KMV模型，同时考虑财政实力与债务负担两端测算东北三省的地方债务违约风险。研宂结果表明，东北三省地方政府性债务违约概率总体不大，其中预期违约概率辽宁省〉黑龙江省〉吉林省，在财政收入可偿债比例降为35%时，辽宁省出现14. 48%的较高违约概率。财政收入增速偏低且波动性较大，结构性矛盾突出，经济下行压力加剧了东北三省地方政府财政的不确定性，进而加剧丫信用风险。为防范和化解东北三省地方政府债务风险，建议稳定财源，降低可偿债财政收入波动性；加强债务基础信息建设，提高政府债务透明度；严控债务增量，化解债务存量风险。
关键词：
KMV模型；违约距离；预期违约概率；债务透明度;
一、引言
近日，穆迪下调中W主权债务评级，《国务院关于加强地方政府性债务管理的意见》（国发[2014]43号）
剥离了融资帄台的政府性融资职能，《关于进一步规范地方政府举债融资行为的通知》（财预[2017]50号）规范整顿各类产业基金、PPP项A，紧接着《关于览决制止地方以政府购买服务名义违法违规融资的通知》（财预[2017]87号）规范以政府购买服务之名、违规举债。地方政府债务在促进经济社会发展、提高公共服务水帄的同时，其债务违约风险也引人担忧。在地方政府债务违约风险问题上，学术界和实务界大都赞同“我国地方政府债务风险总体上可控，但是局部风险过大”的基本判断。近年来，东北三省由于存在产业结构偏重，国有企业比重较大，政府对市场干预过大等问题，GDP增速不滑，财政收入增速偏低且波动偏大，加之财政支出刚性增长，因此东北三省的地方政府债务违约风险尤为值得关注。
以往文献对东北地区地方政府债务违约风险研宄大多从定性角度，很少从定量的角度进行实证分析。本文采用实证分析的方法，引入修正的KMV模型进行分析。首先，选取1994~2016年作为研宂的样本区间，通过向量自回归模型（VAR）分别对地方财政收入进行一次预测，估计2017年东北三省地方政府财政收入。
其次，根据和关文献和评级机构数据，为确保研宄的准确性，分别使用35%、45%、55%作为财政收入可偿债比率估计可用于偿还债务的财政收入。再次，依据修正的KMV模型计算东北三省地方政府性债务违约距离和预期违约概率。最后，根据实证分析结论提出防范化解地方政府债务风险的相关建议。
二、文献综述
当前，关于地方政府债务违约风险的研宄主要集中于宏观的定性分析和微观基于模型的定量研宄。
宏观的定性分析主要集中于以下两个问题的研究：一是关于地方政府债务成因研究。理查德•阿贝尔•马斯格雷夫认为不同层级政府提供公共物品的有效性超过单一中央政府决策公共支出，继而地方政府财政收入小于财政支出，加之财政收入和财政支出时空的不匹配性，因此地方政府普遍存在举债解决收入和支出的总量与时空上矛盾，这是地方政府债务产生的根木原因。Greg C.和Greg (2012)则认为隐性扪保过多、债务结构不合理是债务风险产生的直接原因。贾康等人从财政分权角度，认为分税制使得财权上移而事权下移，地方政府被迫举债是我国地方政府债务产生的根本原因。中国财政科学研究院(2009)测算了地方债规模，系统阐述了地方债和我国经济高速发展的密切和关，承认了地方债务对推动经济发展，提高公共产品和公共服务的供给能力的重要作用。二是关于地方政府债务风险评价和管理的研究。Hana Polackova (2002)提出了著名的“财政风险矩阵”，把地方政府债务划分为直接和或有显性债务，直接和或有隐性债务，财政风险矩阵成为研宄地方政府债务风险的重耍工具。刘蓉和黄洪(2012)提出债务期限结构在地方政府债务管理中重要影响，认为期限结构不合理构成了地方债务风险的主要来源，因此需要做好地方政府债务的期限结构管理。陈德华和赵全厚(2014)通过截面数据，利用矩阵分析的方法，详细分析了地方政府债务风险。
微观基于模型的定量分析主有1997年Kaminsky提出的KLR信号模型、Berg等人1999年提出的DCSD模型、Multifetal 2002年提出的PDR模型以及KMV模型。其中，KMV模型由于融合了BS期权定价理论和风
险债务理论，能够准确计算违约距离进而精确计算预期违约概率，因而修正的KMV模型在国外被广泛应用于市政债违约风险的研究。国内使用KMV模型研究地方政府债务违约风险难点主要集中于对财政收入的预测、财政收入中可偿债比例确定、到期应偿还债务额的计算这三个方面。在财政收入的预测方法上，茹涛(2009)通过VAR模型预测上海市的财政收入；蒋忠元(2010)在茹涛(2009)的模型基础上，将各指标取对数, 改进了该方法，预测了江苏省财政收入；刘慧婷、刘海龙(2016)，陈棋(2014) 通过面板数据，使用指数帄滑的方法，预测GDP进而测算财政收入。在确定财政收入可偿债比例的研宂中，韩立岩等(2003)选择50%为北京的比例，通过画出地方财政支出的走势图，取最近的趋势时间段，看自发财政支出占财政收入的百分之多少；陈棋(2014)按照40%、50%和60%的比例，分别测算了不同比例下的可用于偿还债务的财政收入；王学凯、黄瑞玲(2015)基于蒋忠元(2010)
的计算，选择25%来测定长三角地区地方政府可以用于政府债务担保的地方财政收入；刘慧婷、刘海龙(2016)结合国泰君安《中国地方政府评级手册》中对各省市地方政府的评级结果，将地方政府分为7级，不同级别对应不同的可支配比例。在到期
应偿还债务额的计算方法上，史朝阳(2012)根据国家审计署公布的数据，地方政府举借的债务大部分投入基础设施建设中，因此参考已有研究的做法，选择地方政府棊础设施建设支出作为地方政府债务规模的代理变量; 潘志斌(2014)根据国家审计署公布的2010年全国地方政府债务余额和其他年份债务的增长率，加上自己搜集到的资料，估计了1998~2013年全国地方政府债务余额，并按照上年各省固定投资完
成额占全国固定投资完成额的比例对其进行分摊，得到每年各省的债务余额。
三、模型与数据
(一)KMV理论模型的转化及应用。东三省是哪三个省
KMV模型在上市公司的借款违约概率上的测算应用很广泛，但用此模型对全国各省地方债务进行测算的实证研宄很少。在国内，首次将KMV模型应用于我国地方政府债务问题研究的是韩立岩等(2003)于《金融研究》发表的《中国市政债券信用风险与发债规模研宄》，该研宂棊于修正的KMV模型对北京与上海的发债规模及违约风险进行了测算。之后，国内学者开始对KMV模型进行修止来研究地方政府债务违约风险等问题。
用来估计借款企业违约概率的KMV模型之所以能够被修正来用于研究地方政府债务违约风险的关键原因在于它研宄风险的基本思想具有一致性。和研究公司信用违约风险基于的期权思想一样，地方政府的举债融资过程实质上是一种将政府所拥有的财政收入权“转移”给债权人的行为，当到期债务本息得以偿还时，地方政府可以重新将财政收入权“赎回”。和企业债券到期时的两种情况一样，当地方政府债务到期时，也会存在按时还木付息和违约两种情况，即若地方政府可用来偿债的财政收入能够覆盖到期应偿还的债务本息，则政府能够“赎回”财政收入权；若此时地方政府可用来偿债的财政收入不足以覆盖到期应偿还的债务本息，则无法偿付债务，发生违约，类似于企业经营活动具有不确定性的情况，由于当今宏
观经济的波动性也在不断增大，地方政府也不能够确保当年的财政收入能够偿还之前的债务木息，因而难免发生信用违约风险。
另一方面，本文选择该模型进行地方政府债务违约风险的估计还出于对可获得数据的考虑，相对于其他信用风险测量模型需要大量的历史数据进行支撑来说，KMV
模型不需耍过多历史违约概率数据作为研宄基础，这很符合当前我国地方政府债务相关的数据公开性较弱的实际情况。
在国内已有研宄和上述模型基木思想的基础上，木文对KMV模型的修正主要基于对三个关键变量的重新定义。即将KMV模型中企业可用来偿债的资产价值替换成地方政府可用来偿债的财政收入；将KMV模型屮企业资产价值的波动率替换成地方政府财政收入的波动率；将KMV模型中企业负债的账面价值替换成地方政府负有偿还责任的到期债务。在这些替换基础上推导出地方政府债务的违约距离和预期违约率，具体公式如下：
其中，DD为违约距离，p=EDF为预期违约概率，N （•）为累积标准单位正态分布，R，为t时期用来偿还地方债务的财政收入，D：吋期t地方政府应偿债务的本息和，o
是地方政府财政收入的波动率，g是地方财政收入的增长率。假设预测违约率的时间长度为1年，T=l，t为当前时刻，t=0o
（二）样本数据。
由于近年来，东北三省GDP增速显著放缓，财政收入增速偏低且波动性较大，
学术界和实务界对东北地区地方债务违约风险尤为关心，因此本文以东北三省作为研宂对象。从数据的完整性和财政收入预测的精准性，再加上1994年财政分税制改革的考虑，本文选取1994~2016年作为研究的样本区间，地方政府财政收入和GDP 数据来自wind资讯。
由于地方政府债务数据的缺乏，关于各省市债务的研究一直以定性研究为主，定量研究主要通过选取代理变量或在可获得数据基础上进行计算整理来分析。史朝阳（2012）选择地方政府基础设施建设支出作为地方政府债务的代理变量；潘志斌（2014）在全国地方政府债务余额的基础上，按照上年度各省市固定投资完成额占全冏定资产投资完成额的比例进行计算，得到各地方政府的债务余额；刘慧婷、刘海龙（2016）根据2014年各审计署公布的政府性债务余额的未来偿债情况，并结合相关比例进行计算。本文地方政府债务数据来自于2014年各省市的《政府性债务审计结果》，并运用刘慧婷、刘海龙（2016）的计算方法进行相关整理。
、实证分析
（一）相关参数估计。
1.估计2017年地方政府可以用偿还债务的财政收入。
基于KMV模型基础上的地方政府债务风险研宄的一个主耍差别在于对地方政府可用于偿还债务的财政收入的预测方法上，由于财政收入的预测是后面分析债务风险的基础，因此选择拟合程度高的计量方法显得尤为重要。茹涛（2009）、蒋忠元（2010）通过一阶自冋归方法来预测地方政府的财政收入；周鹏（2010）通过多元线性回归模型辽宁省的财政收入进行预测；王学凯、黄瑞玲（2015）棊于GM （1，1）模型预测地方财政收入；陈棋（2014）以面板数据建立岡定效应模型来预测。这些预测方法大都是先通过对GDP的预测，进而预测财政收入，两次预测增加了估计的不准确性，木文通过向量自回归模型（VAR）分别对地方财政收入进行一次预测。
以黑龙江省为例，基于VAR模型预测地方政府财政收入。
为了帄缓数据的波动性，在实证开始前，先对各变量取对数，将间距很大的数据转化为间距很小的数据。由于木文使用的地区生产总值数据(GDP)和地方财政收入数据(FR)均为时间序列数据，它们大都是从非帄稳过程中产生的，因此需要首先对序列的帄稳性进行检验。分别对LNGDP、LNFR进行ADF检验，LNGDP、LNFK均力一阶革整序列。其次，对这两个指标进行Johansen协整检骑，迹统计量检验和最大特征值检验结果均表明，在5%的显著性水帄下，拒绝原假设，变量LNGDP、LNFR 之间存在一个协整关系。下面，建立VAR模型。
根据最佳滞后期准则ATC、SC，选择VAR (3)更合理，即最优滞后阶数为3，进行VAR估计，结果如下：
以上模型经过VAR根图表分析，所有单位根倒数的模都落在单位圆内，表明所建立的VAR (3)模型是稳定的。
由上而得出的公式(5)可以预测出2017~2019年黑龙江省的地区生产总值和财政收入预测值，结果见表1。
按照以上计量方法，继续用VAP(p)模型求得吉林省和辽宁省在2017年的地区生产总值和财政收入预测值，其中，吉林省选择VAR (4)模型预测，辽宁省选择VAR (2)模型预测，结果见表2。
2.确定财政收入可偿债比例。
由于地方政府的偿债能力与地方财政收入有密切联系，并非所有的当年财政收入都可以用来偿还当年政府债务，且各省市由于经济发展程度和债务规模不同，可用于偿债的财政收入比例不尽相同。学者们主要根据两种方法确定可偿债比例: 一是通过以往财政收支和债务偿还比例进行趋势预测；二是通过相关机构的对各省市地方政府的评级进行差异化预测，以上方法确定的可偿债比例范围大致稳定在30%〜60%之间，为了下面研宄的准确性，本文按照35%、45%和55%的比例分别计算，进行后续研究。
2017年可用于偿还债务的地方政府财政收入=2017年地方政府财政收入X可偿债比例，结果见表3。
图1 VAR模型滞后结构稳定性检验
表1 2017^2019年黑龙江省地区生产总值和财政收入预测值表2 2017年东北三省地区生产总值和财政收入预测值
表3 2017年东北三省不同比例下可用于偿还债务的财政收入
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