基于Logistic回归模型的地方融资平台贷款违约风险分析

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．３．１研究思路与框架结构………………………………………………………６１．３．２本文创新点及局限性………………………………………………………７第二章地方融资平台违约风险概述…………………………………………９２．１地方融资平台的内涵……………………………………………………………９２．２地方融资平台的特点……………………………………………………………１０２．２．１政府主导，主要依托地方政府信用运作………………………………．．１０２．２．２以城建投公司为主要融资载体，银行信贷是其主要的资金来源……．．１０２．２．３融资平台贷款近年呈“井喷式”发展趋势，地区差异化明显………．．１０２．３地方融资平台现状分析………………………………………………………。１１２．３．１地方融资平台贷款总量分析……………………………………………一１１２．３．２地方融资平台贷款结构分析……………………………………………．１２２．４融资平台飞速发展的原因………………………………………………………１７２．４。１财政分税Ｓｔｉｅｄ《预算法》约束…………………………………………。．１７２．４．２“淘汰式”的地方官员考核激励机制……………………………………１７２．４．３适应城镇化快速发展的需要……………………………………………．．１８２．４．４商业银行宽松授信………………………………………………………一１８２．５融资平台经营过程中存在的主要问题………………………………………１９２．５．１规模巨大，偿债能力较弱，易诱发银行信贷风险……………………．．１９２．５．２融资渠道单一，公司治理结构不健全…………………………………．．１９２．５．３经营效率低下，缺乏有效监管…………………………………………．．２０第三章地方融资平台违约风险实证研究………………………………．．２１３．１因子分析模型及Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型简介……………………………………２１３．１．１因子分析模型……………………………………………………………．．２１３．１．２Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型…………………………………………………………２３３．２数据采集及处理…………………………………………………………………２３３．２．１样本及财务指标选取……………………………………………………．．２３３．２．２数据无量纲化处理………………………………………………………．．２４３．３基于因子分析法的违约风险指标体系建立…………………………………２５３．３．１因子分析实证结果………………………………………………………．．２５３．３．２计算因子得分……………………………………………………………．．３２３．４基于Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型的违约风险率测算…………………………………．３３３．４．１实证结果分析……………………………………………………………．．３３３．４．２研究结论…………………………………………………………………．．３６第四章化解地方融资平台违约风险的策略建议……………………３８４．１从地方政府层面防范…………………………………………………………３８４．１．１建立健全政府绩效考评机制……………………………………………．．３８４．１．２完善约束监督机制，强化融资平台合规发展…………………………．．３８４．１．３借鉴国外地方政府融资经验，有步骤地启动地方市政债券市场……．．３９４．２从监管部门方面防范…………………………………………………………．４０４．２．１全面清理地方融资平台贷款，逐步缓释风险…………………………。。４０４．２．２加强平台贷分类管理……………………………………………………．．４１）４．３从银行层面防范………………………………………………………………。４１４．３．１实行放贷前严格审批，优化信贷结构…………………………………．．４ｌ４．３．２加强资金流向监控和贷后跟踪管理……………………………………．．４：ｚ４．３．３组建银团贷款，加强银行间合作机制…………………………………．．４２４．３．４提高风险管理水平，适度利用资产证券化……………………………．．４：；４．４从融资平台自身建设层面防范………………………………………………。４３４．４．１完善法人治理结构，转变融资平台职能定位…………………………．．４３４．４．２完善风险内控机制，提高融资平台自我发展能力……………………一４４４．４．３引入集团管控模式，由“外延式”发展向“内涵式”发展转变……．．４６４．４，４拓宽融资渠道，构建多元化融资格局…………………………………．．４６参考文献………………………………………………………………………………４７ｐ付录……………………………………………………………………………………………４９致谢…………………………………………………………………………………………．５４ＶＣｏＮＴＥＮＴＳＣｈａｐｔｅｒ１Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ…………………………．…．…．……………………………．．１１．１ＢａｃｋｇｒｏｕｄａｎｄＳｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｏｆＳｅｌｅｃｔｅｄＴｏｐｉｃ…………………．……．………………．１】【．：！ＡＲｅｎｅｗｏｆＲｅｌａｔｅｄＬｅｔｅｒａｔｕｒｅ…………………………………．…………．…………．…．．．２１．２．１ＦｏｒｅｉｇｎＲｅｓｅａｒｃｈＳｔａｔｕｓａｔＰｒｅｓｅｎｔ………………………………………………………．２１．２．２ＤｏｍｅｓｔｉｃＲｅｓａｅｒｃｈＳｔａｔｕｓａｔＰｒｅｓｅｎｔ……………………………………………………．３１．２．３Ｓｕｍｍａｒｙ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．６１．．３ＴｈｅＡｒｒａｎｇｅｍｅｎｔ．ＬａｙｏｕｔａｎｄＣｒｅａｔｉｏｎｏｆＴｈｉｓＰａｐｅｒ……………………．……．．．６１．３．１ｎｌｅＡｒｒａｎｇｅｍｅｎｔａｎｄＬａｙｏｕｔ………………………………………………………………６１．３．２ＴｈｅＣｒｅａｔｉｏｎａｎｄＬｉｍｉｔａｔｉｏｎｓ………………………………………………………………７Ｃｈａｐｅｒ２ＴｈｅＧｅｎｅｒａｌＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎｏｆＴｈｅＤｅｆａｕｌｔＲｉｓｋｏｆＬｏｃａｌＦｉｎａｎｃｉｎｇＰｌａｔｆｏｒｍｓ……………………．……………………………………………．…．８２．１ＴｈｅＤｅｆｉｎｉｔｉｏｎｏｆＬｏｃａｌＦｉｎａｎｃｉｎｇＰｌａｔｆｏｒｍｓ…………………………………………。８２．：！ＴｈｅＦｅａｔｕｒｅｓｏｆＬｏｃａｌＦｉｎａｎｃｉｎｇＰｌａｔｆｏｒｍｓ…………．．…………………………………９２．２．１ＯｐｅｒａｔｉｎｇｂｙＲｅｌｙｉｎｇｏｎＧｏｖｅｍｍｅｎｔＣｒｅｄｉｔａｎｄＵｎｄｅｒＴｈｅＧｕｉｄｅｏｆＧｏｖｅｒｎｍｅｎｔｓ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．９２．２．２ＴａｋｅＣｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎａｎｄＩｎｖｅｓｔｍｅｎｔＣｏｍｐａｎｉｅｓＢａｎｋａｓＦｉｎａｎｃｉｎｇＣａｒｒｉｅｒｓ．ａｎｄＬｏａｎｓａｓＩｔｓＭａｉｎＳｏｕｒｃｅｏｆＦｕｎｄｓ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．９２．２．３ＦｉｎａｎｃｉｎｇＰ１ａｔｆｏｒｍＬｏａｎｓＡｒｅＤｒａｍａｔｉｃａｌｌｙＩｎｃｒｅａｓｉｎｇｉｎＲｅｃｅｎｔＹｅａｒｓｗｉｍＡｐｐａｒｅｎｔＲｅｇｉｏｎａｌＤｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．９２．３ＴｈｅＣｕｒｒｅｎｃｔＳｔａｔｕｓＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＬｏｃａｌＦｉｎａｎｃｉｎｇＰｌａｔｆｏｒｍｓ…………．……．…１０２．３．１２．３．２ＴｈｅＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＴｈｅＴｏｔａｌＡｍｏｕｎｔｏｆＬｏｃａｌＦｉｎａｎｃｉｎｇＰｌａｔｆｏｒｍＬｏａｎｓ…．．１０ＴｈｅＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＬｏｃａｌＦｉｎａｎｃｉｎｇＰ１ａｔｆｏｒｍＬｏａｎｓＳｔｒｕｃｔｕｒｅ……………………１１Ｐｌａｔｆｏｒｍｓ……．１６２．４ＴｈｅＲｅａｓｏｎｓｆｏｒＴｈｅＲａｐｉｄＥｘｐａｎｓｉｏｎｏｆＬｏｃａｌＦｉｎａｎｃｉｎｇ２．４．１ＴｈｅＲｅｆｏｒｍｏｆＴａｘＤｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎａｎｄＴｈｅＲｅｓ仃ｉｃｔｉｏｎｏｆＢｕｄｇｅｔＬａｗｓ……．．１６２．４．２ＴｈｅＰｅｒｆｏｒｍａｎｃｅＡｐｐｒａｉｓａｌＤｅｍａｎｄＳｙｓｔｅｍＢａｓｅｄｏｎＴｈｅＳｕｒｖｉｖａｌｏｆＴｈｅＦｉｔｔｅｓｔ．１６２．４．３ＴｈｅＦｏｒＰｒｏｍｏｔｉｎｇＲａｐｉｄＵｒｂａｎｉｚａｔｉｏｎ………………………………．．１７２．４．４ＬｏｗＲｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｏｆＡｐｐｌｙｉｎｇＦｏｒ２．５ＴｈｅＰｌａｔｆｏｒｍＬｏａｎｓＦｒｏｍＢａｎｋｓ…………．．１７Ｒｉｓｋ．．１８ＭａｉｎＰｒｏｂｌｅｍｓｉｎＴｈｅＯｐｅｒａｔｉｏｎｏｆＬｏｃａｌＦｉｎａｎｃｉｎｇＰｌａｔｆｏｒｍｓ………１８２．５．１Ｌａｒｇｅ２．５．２Ｓｃａｌｅ，ＷｅａｋＤｅｂｔ—Ｐａ姐ｎｇＡｂｉｌｉｔｙ，ａｎｄＥａｓｙｔＯＴｒｉｇｇｅｒＣｒｅｄｉｔＬｉｍｉｔｅｄＦｉｎａｎｃｉｎｇＣｈａｎｎｅｌｓ．ａｎｄＤｅｆｅｃｔｉｖｅＣｏｒｐｏｒａｔｅＧｏｖｅｍａｎｃｅＳｔｒｕｃｔｕｒｅ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．】【８２．５．３ＬｏｗＥｍｃｉｅｎｃｙｏｆＯｐｅｒａｔｉｏｎ．ａｎｄＬａｃｋｏｆＥｆｆｅｃｔｉｖｅＲｅｇｕｌａｔｉｏｎｓ…………．．１９ＴｈｅＥｍｐｉｒｉｃａｌＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＣｈａｐｅｒ３ＴｈｅＤｅｆａｕｌｔＲｉｓｋｏｆＬｏｃａｌＶＩＦｉｎａｎｃｉｎｇＰｌａｔｆｏｒｍｓ…………………………．…………………………………………２；０３．１ＡＢｒｉｅｆＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎｏｆＦａｃｔｏｒ３．１．１ＦａｃｔｏｒＭｏｄｅｌａｎｄＬｏｇｉｓｔｉｃＲｅｇｒｅｓｓｉｏｎＭｏｄｅｌ……２０Ｍｏｄｅｌ……………………………………………………………………………………２０３．１．２ＬｏｇｉｓｔｉｃＲｅｇｒｅｓｓｉｏｎＭｏｄｅｌ………………………………………………………………．．２ｌ３．２ＤａｔａＣｏｌｌｅｃｔｉｏｎａｎｄＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ……………………………………………………………．．２１２３．２．１ＳａｍｐｌｅｓａｎｄＦｉｎａｎｃｉａｌＩｎｄｅｘＳｅｌｅｃｔｉｏｎ………………………………………………．２２３．２．２ＤａｔａＤｉｍｅｎｓｉｏｎｌｅｓｓＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ…………………………………………………………．２３３．３ＴｈｅＥｓｔａｂｌｉｓｈｍｅｎｔｏｆＤｅｆａｕｌｔＩＵｓｋＩｎｄｅｘＳｙｓｔｅｍＢａｓｅｄｏｎＦａｃｔｏｒＭｏｄｅｌ．２４３－３．１ＴｈｅＥｍｐｉｒｉｃａｌＲｅｓｕｌｔｓｏｆＦａｃｔｏｒＭｏｄｅｌ………………………………………………．２４３．３．２ＴｈｅＣａｌｃｕｌａｔｉｏｎｏｆＦａｃｔｏｒＳｃｏｒｅｓ………………………………………………………．．３ｌ３．４ＴｈｅＣａｌｃｕｌａｔｉｏｎｏｆＤｅｆａｕｌｔＲｉｓｋＲａｔｅＢａｓｅｄｏｎＴｈｅＬｏｇｉｓｔｉｃＲｅｇｒｅｓｓｉｏｎＭｏｄｅｌ………………………………………………………………………………………………………．．２１２３．４．１ＴｈｅＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＥｍｐｉｒｉｃａｌＲｅｓｕｌｔｓ…………．……………，……………，……………．．．３２３．４．２Ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎ………………………………………………………………．……………………．．３１５Ｃｈａｐｔｅｒ４ＴｈｅＳｔｒａｔｅｇｙＳｕｇｇｅｓｔｉｏｎｏｆＤｅｆａｕｌｔＲｉｓｋＭｉｔｉｇａｔｉｏｎａｎｄＰｒｅｖｅｎｔｉｏｎｏｆＬｏｃａｌＦｉｎａｎｃｉｎｇＰｌａｔｆｏｒｍｓ……………．…………．．．…………．．３７４．１ＦｒｏｍＴｈｅＰｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｏｆＬｏｃａｌＧｏｖｅｒｎｍｅｎｔｓ………………………………………．．３７４．１．１ＥｓｔａｂｌｉｓｈＡＳｏｕｎｄＰｅｒｆｏｒｍａｎｃｅＡｐｐｒａｉｓａｌＳｙｓｔｅｍｏｆＬｏｃａｌＧｏｖｅｒｎｍｅｎｔｓ．３７４．１．２ＩｍｐｒｏｖｅＴｈｅＳｕｐｅｒｖｉｓｉｏｎＳｙｓｔｅｍ，ａｎｄＰｒｏｍｏｔｅＬｏｃａｌＦｉｎａｎｃｉｎｇＰｌａｔｆｏｒｉｌｌｓｔｏＤｅｖｅｌｏｐｉｎＣｏｍｐｌｉａｎｃｅｗｉｔｈＴｈｅＲｅｇｕａｌｔｉｏｎｓ…．………………．……………………．．３７４．１．３ＩｎｉｔｉａｔｅＭｕｎｉｃｉｐａｌＢｏｎｄｓＭａｒｋｅｔＳｔｅｐｂｙＳｔｅｐｂｙＤｒａｗｉｎｇｏｎＦｉｎａｎｃｉｎｇＥｘｐｅｒｉｅｎｃｅｓｏｆＦｏｒｅｉｇｎＬｏｃａｌＧｏｖｅｒｎｍｅｎｔｓ…………………………．……………．………．３８４．２ＦｒｏｍＴｈｅＰｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｏｆＳｕｐｅｒｖｉｓｉｏｎＤａｐａｒｔｍｅｎｔｓ………………………………．３９４．２．１ＳｏｒｔＯｕｔＬｏｃａｌＦｉｎａｎｃｉｎｇＰｌａｔｆｏｒｍＬｏａｎｓＣｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｌｙ，ａｎｄＭｉｔｉｇａｔｅＲｉｓｋｓＧｒａｄｕａｌｌｙ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．…．．…．．．．．．．．．．．…………．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．………．…．．．．．．．．．．．．．．．３９４．２．２ＳｔｒｅｎｇｔｈｅｎＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎＭａｎａｇｅｍｅｎｔｏｆＰｌａｔｆｏｒｍＬｏａｎｓ．．．．．．…．．．．．．．．．．．．．．．．４０ＩｓｓｕｉｎｇＬｏａｎｓ，ａｎｄＯｐｔｉｍｉｚｅＣｒｅｄｉｔ４．３ＦｒｏｍＴｈｅＰｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｏｆＢａｎｋｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎｓ………………………………………．４１４．３．１ＭａｋｅＣａｒｅｆｕｌＥｘａｍｉｎａｔｉｏｎｓＢｅｆｏｒｅＳｔｒｕｃｔｕｒｅ…………………．……………．…………………………………．……………．……………．．．４１４．３．２ＲｅｉｎｆｏｒｃｅＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇＴｈｅＦｌｏｗｏｆＦｕｎｄｓ，ａｎｄＴｒａｃｋＭａｎａｇｅｍｅｎｔＡｆｔｅｒＴｈｅＣｒｅｄｉｔｓ………………………………………………………………………………………………４２４．３．３ＡｄｏｐｔＳｙｎｄｉｃａｔｅｄＬｏａｎｓａｎｄＣｏｎｓｏｌｉｄａｔｅＴｈｅＣｏｏｐｅｒａｔｉｏｎＭｅｃｈａｎｉｓｍＡｍｏｎｇＢａｎｋｓ．…．．．．．．．．．，．．．．．．．．……．…．．．．．．．．…………．．．．．．．．．．．．．．．…………………．…．……．…．４２４．３．４ＩｍｐｒｏｖｅＲｉｓｋＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，ａｎｄＭａｋｅＭｏｄｅｒａｔｅＵｓｅｏｆＡｓｓｅｔＳｅｃｕｒｉｔｉｚａｔｉｅ－ｎ………………………………………………………………………………………………．……．………．．４３４．４ＦｒｏｍＴｈｅＰｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｏｆＬｏｃａｌＦｉｎａｎｃｉｎｇＰｌａｔｆｏｒｍｓ……………………………．．４３４．４．１ＩｍｐｒｏｖｅＣｏｒｐｏｒａｔｅＧｏｖｅｒｎａｎｃｅＳｔｒｕｃｕｒｅ，ａｎｄＣｈａｎｇｅＴｈｅＦｕｃｔｉｏｎＰｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｏｆＦｉｎａｎｃｉｎｇＰｌａｔｆｏｒｌＴＩＳ…．……………．…………………………………．……．．．．４３４．４．２ＳｔｒｅｎｇｔｈｅｎＩｎｔｅｒｎａｌＲｉｓｋＣｅｎｔｒｅｌＳｙｓｔｅｍ，ａｎｄＥｎｈａｎｃｅＳｅｌｆ－ＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔＣａｐａｃｉｔｙｏｆＬｏｃａｌＦｉｎａｎｃｉｎｇＰｌａｔｆｏｒｍｓ…………………．……………．……，．……．．……．．．．４４ＶＩＩ第一章绪沦第一章绪论１．１选题背景及意义地方政府融资平台萌芽于上世纪８０年代末，最早成立于上海，当时主要是为了弥补城市化进程中市政基础设施建设资金缺口，以资本手段代替传统的行政和财政手段而建立起来的。１９８６年，国务院国发９４号文件批准上海采取“自借自还”方式扩大利用外资，１９８７年，上海市人民政府设：立了专门负责投融资的“久事公司”，先后投资建设了上海南浦大桥、污水治理等一批重大项目，有效缓解了地方政府的资金压力。地方政府融资平台真正发展是在１９９４年分税制改革以后，分税制改革导致地方的财权和事权出现不对称，１９９４——２００４年期间，中央财政收入平均为５２．４％，地方财政收入平均为４１７．６％，中央财政支出平均为２９．９％，地方财政支出平均为７０．１％。巨大的地方财政支出远远超过了其财政收入能力，加上《预算法》规定，地方政府不得负债经营，除法律和国务院文件另有规定外，地方政府不得发行地方政府债券，使地方政府陷入了严重的财政困境，为了维持正常的运作，地方政府开始转换思维另辟蹊径进行融资，于是地方融资平台受到大力追捧。２００９年以后，地方融资平台出现了“井喷式”发展，主要是因为受国际金融危机的影响，外部经济环境发生了大变动，全球经济都陷入了低迷疲软状态，以往我国的经济主要靠出口外销拉动，为了减缓外部需求的急剧减少对我国实体经济造成的巨大冲击，中央适时调整了财政货币政策，出台了四万亿投资大计，主要用于基础设施建设，通过刺激内需来保持经济的平稳持续发展。在此背景下，融资平台从２００８年上半年的３０００家，贷款余额１．７万亿元迅速扩张至２００９年末的８２２１家，贷款余额７．３８万亿元。短短一年半的时间，地方融资平台激增５０００多家，贷款余额膨胀了５．６８万亿。尤其是涌现了一大批县级融资平台，截至２００９年末，县级融资平台４９０７家，占全部平台数量的６０％，贷款余额约１．８５万亿，占全部平台贷款余额的２５％。在一年半时间内，县级平台数量迅速扩张了３倍。商业银行也在这一时期开始大面积涌入地方融资平台业务。２００９年３月，央行和银监会联合发布《关于进一步加强信贷结构调整促进国民经济平稳较快发展的指导意见》，提出“支持有条件的地方政府组建融资平基于ＬｏｇｉｓｔｉｃＦ＇Ｉｇｊ模犁的我国地方政府融资ｊＦ台违约风险评价研究台”，更被视为是对融资平台发展的支持和鼓励，从而出现了“井喷式”发展的情况。截至２０１０年６月末，地方融资平台贷款余额己达７．６６万亿元，同比增长超过７０％，占一般贷款余额约１７％。再经过一年半的发展，截至２０１１年末，我国的地方政府融资平台总量达到１０，４６８家，贷款余额总计为人民币９．１万亿元（合１．４４万亿美元）。，∞尽管融资平台在城市化进程和公共基础设施建设领域中发挥了重要作用，但由于其单纯追求规模扩张的“外延式”发展模式，在发展过程中缺乏理性思考，累积了巨大的债务风险，出现了一系列的潜在风险隐患，未来两年融资平台将迎来首轮偿债高峰，若出现大面积违约现象，可能会引发系统性风险。鉴于此，对目前的融资平台违约风险进行评估有较强的现实意义，一方面有助于银行全面掌握融资平台经营状况，准确把握其还贷能力，从而合理调整授信政策；：另一方面，通过对融资平台违约可能性大小进行预测，可以对融资平台自身运作起到一个预警作用，迫使其正视自身存在的问题，采取改善措施提高经营效率，降低违约风险。最后，本文从政府、监管部门、银行和融资平台自身四个层面，提出多管齐下的防范化解风险的措施，希望有助于引导融资平台走上规范化发展道路。１．２国内外文献综述１．２．１国外研究现状由于历史文化背景的差异，在中央集权与地方分权关系问题上，国外与国内存在较大的区别，大部分国外的地方政府在地区具体事务发展方面拥有较大的；汉力，担负自主性管理责任，受中央政府的干涉较少，并且可以作为独立的主体，通过发行市政债券等方式进行负债经营，因此国外学者在研究政府负债融资方面一般不对中央政府与地方政府做专门区分，以下是有关国外政府融资方面的研究成果：２０世纪８０年代，国外学者开始了政府负债融资的理论研究，９０年代达到高峰。其中比较有代表性的研究成果包括，世界银行高级经济学家ＨａｎａＰｏｌａｃｋｏｖａＢｒｉｘｉ（１９９８）在政府或有负债：一种对财政稳定性构成威胁的风险的：Ｅ作论文一书提出了著名的财政风险矩阵，将政府的负债风险来源划分成四个方面，并系统地①数据来源：华尔街臼报２第一章绪论论述了政府或有负债对财政稳定性构成的巨大威胁。ＷｉｌｌｉａｍＥａｓｔｅｒｌｙ（１９９９）从传统预算体制的角度，分析阐述了多国政府所具有的财政机会主义特征。伴随直接显性债务减少的同时，政府往往增加了‘等量的隐性债务。ＡｌｌｅｎＳｃｈｉｃｋ（２０００）也从政府预算的角度研究了财政风险的成因及对策。ＭａＪｕｎ（２００２）对地方政府财政风险的监测问题进行了研究，从理论上提出了监测的原则与方法。２００２年，ＡｌｌｅｎＳｃｈｉｃｋ和ＨａｎａＰｏｌａｃｋｏｗｔＢｒｉｘｉ收集了１０多篇关于政府或有负债与财政风险问题的重要文献，编辑出版了《风险中的政府：或有负债与财政风险》一书，为财政风险理论分析体系的建立奠定了基础。２１世纪以来，由于新兴市场国家大量举借外债，使其很容易遭受金融危机的打击，同时随着外债的偿还，又出现了大量内债，因此学者们将研究重点转而聚焦在了新兴市场国家的债务问题上。ＣａｌｖｏａｎｄＲｅｉｎｈａｒｔ（２０００）认为国内债券市场作为融资渠道的一个选择，有效缓解了外部融资带来的“突然中断”。随着对国内债务的研究越来越多，七国集团论坛（Ｇ７，２００７）肯定了国内债务市场对新兴市场国家的经济发展和金融稳定的作用。ＢｕｒｇｅｒａｎｄＷａｒｎｏｃｋ（２００６）发现通货稳定和信用市场强大的国家有更大的国内债券市场。Ｃｌａｅｓｓｅｎｓｅｔａｌ（２００７）也认为有广泛投资者来源的经济体拥有更大的国内债券市场。ＪｅａｎｎｅａｎｄＧｕｓｃｉｎａ（２００６）则系统论证了新兴市场国家国内公共债务的构成以及可能出现的新的风险。ＡｒｎａｕｄＭｅｈｌ，ＪｕｌｉｅｎＲｅｙｎａｕｄ（２０１０）利用３３个新兴市场国家１９９６—２００８年的数据分析了国内公共债务的构成并对风险来源分别做了实证分析，发现经济规模、国内投资者的宽度、通货膨胀、财政健康和国内公共债务风险因素相关。世界银行马骏（２００５）对地方财政风险监控的相关国际经验进行了较全面的总结，以一个假想的发展中国家设计了一套示范性的风险指标，并就如何使该监控机制有效运行的配套体制措施进行了分析。１．２．２国内研究现状２００９年３月，央行与银监会联合公布《关于迸一步加强信贷结构调整促进国民经济平稳较快发展的指导意见》提出“支持有条件的地方政府组建投融资平台”，这被地方政府视为中央对发展投融资平台的肯定。加上金融危机过后，国家为维持经济的平稳发展，投入四万亿进行基础设施和改善民生的项目建设来拉动内需，使得各地的融资平台出现“井喷式”发展，融资平台规模的迅速扩张和３基于Ｌｏｇｉｓｔｉｃ网归模犁的我国地方政府融资ｊＦ台违约风险评价研究庞大的贷款数量潜藏着巨大的债务风险，因此引起了理论界学者们的广泛关注。目前对融资平台的研究主要集中在以下几方面：一是融资平台产生的历史背景及存在的必然性；二是融资平台快速集聚膨胀的原因；三是融资平台存在的主要问题和风险；四是如何采取措施防范风险。接下来，本文选取了一些具有代表性的学者观点对上述四方面内容进行具体介绍：唐洋军（２０１１）认为中国地方政府融资平台的产生和发展背后隐藏着深刻的政治经济体制根源，并从公共产品理论和地方政府职能着手分析，为融资平台的产生提供了理论基础和现实解释。周沅凡（２０１１）认为，地方政府融资平台的产生除了分税制改革导致的财权和事权不对称原因外，转移支付制度的滞后和地方政府融资渠道有限，加剧了地方政府财权落后于事权的矛盾，同时预算约束“不硬”以及大量地方国有企业和国有资产的存在为地方融资提供了条件和机会；银行部门存在的“沉积货币”能为资金的需求提供充分的供给，地方投融资平台的出现也就成为必然。邹建锋（２０１１）认为，地方融资平台高速发展的原因并不在于地方政府绝对意义上的资金缺乏，而是由于财政结构上的限制，使其萌发构建融资平台的冲动，最后尝试归纳出一个以地方融资平台为核心的利益环。任署明，王洪静，季枫（２０１１）在界定了投融资平台内涵和特征的基础上，运用羊群行为理论解释了：｝也方融资平台“井喷式”发展的内在机理，认为这是一种地方政府利益驱动下争夺资源的非理性羊群行为。王修华，刘灿，金洁（２０１１）认为催生地方融资平台风险形成和积聚的原因有两个：一是现行的政绩考核机制不健全和政府官员行为的短期化，二是银行对地方政府信用风险认识不足，为争夺客户资源而放松了对平台贷款的审查。毛建林（２０１１）认为地方政府融资平台快速发展是地方政府在面临中央政府与地方政府委托代理目标函数不一致、中央政府对地方政府绩效考核指标单一、对地方政府支付报酬不足导致地方政府收入不足与预算软约束双重困境下理性行动的必然结果。黄全祥（２０１１）认为，地方融资平台存在的值得关注的问题主要有举债规模快速增长，融资渠道单一导致风险向银行业金融机构过度集中，以及项目投资资金需求量大、回收期长，平台公司财务预算约束软化，法人治理结构欠缺。计承江（２０１０）认为，融资平台自身运营过程中存在部分平台公司负债率偏高，资产４第一章绪论结构冗杂、缺乏核心竞争力，且募集资金有挪作他用的问题；从银行贷款风险看，存在银行难以检测评估融资总量，部分贷款还款流于形式，政府承诺的还款措施缺乏制度保障等问题。贾银萍（２００９）对地方融资平台快速扩张的同时隐藏的各种风险进行了分析，指出地方政府偿债能力下降可能诱发过度授信风险，融资规模的非理性扩张加大了金融体系波动性风险，贷款主体制度性缺陷，信息不对称、缺乏有效评估等都会加大平台贷风险。巴曙松（２００９）指出，应当通过对地方政府投融资平台进行规范化市场化透明化改革来化解其蕴藏的多元化风险。赵永胜（２０１１）通过对政府融资平台贷款的基本情况和使用情况的介绍分析，提出了优化信贷结构，规范地方政府举债和担保行为，推动融资行为市场化等化解融资平台贷款风险的政策建议。耿松涛，王毅（２０１１）在国家加大对地方政府各类投融资平台治理整顿的背景下，结合城投行业特点，认为采用集团化管控模式经营各类融资平台是未来的发展趋势，并对影响模式选择的因素进行了分析，就实施过程中的要点途径提出了合理化建议。姚领，谢家智（２０１１）提出了一个全新的地方政府投融资平台发展理念：充分借助现代金融工具和手段，借助发达的筹融资体系、中介服务体系和多元的市场主体，构建主体形式更虚、功能更强、政府的责任更小、投融资渠道更广、投融资效率更高、风险更低的新型平台。谭长路（２００９）对国内外地方政府投融资平台建设模式进行了介绍，其中国内以重庆的“渝富＋八大投”模式，四Ｊ１Ｉ的“ｌ＋Ｎ”模式和北京的政府主导的公建私营网运分离模式最具代表性，最后提出了完善地方政府投融资体系的建议。尹宏祯（２０１１）在对地方政府融资平台进行ＳＷＯＴ分析的基础上，提出了一种新型的投融资模式。肖玉香（２０１０）对地方政府设立股权投资基金的可行性进行了探讨，为地方政府投融资平台更新思想观念、扩宽融资渠道、缓解债务风险、增强内生动力提供了建议。陆岷峰，张惠（２０１０）首先对有关地方政府融资平台的各种争论进行了比较研究，在此基础上站在客观的立场上，对全面评估和有效防范融资平台风险提出了建议。马金华，李国锋，谢兴春（２０１０）通过分析我国当前地方政府债务管理的现状，详细阐释了美国和日本地方政府债务管理特点和方式，认为我国应该从制度上建立健全完善的地方政府债务管理组织架构，债务预算管理模式和债务信息公：开披露制度等。王冀宁（２０１０）在对地方政府融资平台各方利益的动态演化均衡分析基础上，设计了风荩。『＿Ｌｏｇｉｓｔｉｃ１１１１归模型的我国地方政府融资ｊＦ台违约风险评价研究险控制预警体系，提出了市场化运作模式，并对未来发展提出了若干对策建议。王蕾（２０１０）通过对地方融资平台和区域经济发展关系的实证研究中发现，地方融资平台的建立有利于地方生产总值的增加，能有效地促进区域经济的发展，并且分别从投资和融资两方面探讨了如何更好地利用地方融资平台。１．２．３小结通过上述国内外地方政府举债融资相关文献的回顾中可以发现，研究的大部分文献主要集中在对地方融资平台及其债务的定性研究上，缺乏对其债务规模或者违约风险方面的定量研究，提出的防范化解融资平台风险措施较为零散，缺乏系统性。因此，本文在借鉴前人研究成果的基础上对融资平台问题进行了系统梳理，选取了融资平台的违约风险作为切入点，对其进行实证分析，采用因子分析和Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型分析了影响地方融资平台违约风险的主要因素，最后得出违约率测算公式，并针对其运营过程中存在的主要问题，提出多管齐下的防范措施政策建议，希望结合各方力量为规范地方融资平台未来发展提供参考思路。１．３研究思路、框架及创新１．３．１研究思路与框架结构在研究思路上，本文首先对地方融资平台的相关概念进行了界定，然后对其发展现状进行了简要介绍，分析了其飞速发展的原因，以及在此过程中存在的主要问题，最后对其违约风险进行了实证研究，并从政府、监管部门、银行和融资平台本身多个角度，提出了防范化解风险的对策建议。大致的框架内容安排如下：第一章是绪论。主要介绍了本文的选题背景及意义，研究思路框架，创新点和不足之处，从总体的谋篇布局进行了把握。第二章是地方融资平台概述。首先界定了地方融资平台的内涵，接着简要介绍了它的特点，然后是对它目前的发展状况和飞速发展原因的分析，最后总结归纳了其经营发展过程中存在的主要问题。第三章是对地方融资平台违约风险的实证分析，是本文的重点也是创新点。以前的文献主要集中在对融资平台风险类型的定性研究上，本文在定性评价基础６第一意绪论上，采用因子分析和Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型相结合的方法，分析了影响地方融资平台违约风险的主要因素，并对其违约率进行了定量评估。第四章是防范化解地方融资平台风险的策略建议。从地方政府、监管机构、商业银行，以及融资平台自身四个层面，提出了多管齐下的具体防范措施，以期降低融资平台的违约风险，引导其走上规范化发展道路。１．３．２本文创新点及局限性１．３．２．１创新点研究角度上，以前的文献对地方融资平台的风险主要是一种归纳概括性的介绍，属于定性评价，对地方融资平台风险的实证研究和定量评估较少。本文的创新之处就在于，选取了地方融资平台的违约风险作为切入点，对其进行量化研究。通过因子分析法提炼出了影响融资平台违约风险的７个主要因素，并在此基础上进行Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归，得到违约率测算公式，对合理调整银行授信政策和加强融资平台自身建设都提供较好的参考依据，有较强的现实意义。研究内容上，在提出风险化解对策方面，一般的文献主要从监管部门，政府和银行层面着手分析，本文在此基础上创新性地提出加强融资平台自身的经营建设，增加项目工程现金流产出，提高其自身的还贷能力。研究方法上，本文结合因子分析法建立了衡量违约风险大小的Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型，因子分析法可以将多变量进行降维处理，最终以少数因子替代原来所有变量去分析经济问题，Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型对变量类型和分布无严格限制，对判别虚拟变量问题有良好的效果，在违约率计算中有很好的适用性，两者结合相得益彰，比单纯应用一种模型具有更好的判别准确率。１．３．２．２局限性由于样本采集困难导致样本数量有限，本文只选取了部分规模较大、行政级别较高的融资平台上市公司做样本，容易对实证结果产生不利影响，代表性上欠佳。其次，由于缺乏融资平台公司信用记录方面的数据，本文在因子分析模型基础上计算出了样本公司的综合信用得分，按其得分高低分为违约和正常两类，具有一定的主观性，与现实情况可能存在一定偏差。最后，在指标的选取上，基于数据的可获得性，本文只选取了财务方面的指标，未能引入一些非财务类和宏观７基］ｉＬｏｇｉｓｔｉｃ网归模型的我国地方政府融资’Ｆ台违约风险评价研究经济环境方面的指标作为控制变量，可能会影响回归结果的准确性。８第二章地方融资平台违约风险概述第二章地方融资平台违约风险概述２．１地方融资平台的内涵所谓地方政府投融资平台，是地方政府通过划拨：ｔ地等资产组建一个资产和现金流大致可以达到融资标准的公司，必要时再辅之以财政补贴等作为还款承诺，重点将融入的资金投入市政建设、公用事业等项目之中。地方融资平台的产生主要是由于目前受到法律等因素的制约，地方政府投资建设的融资渠道比较狭窄，唯有通过筹组具有独立法人资格的公司作为自己的融资载体，来解决地方政府公共设施项目的投资建设资金的问题。这里的地方融资平台风险主要指融资平台贷款违约风险，即融资平台在贷款到期时，不能按时偿还本息所引发的信贷风险。依据不同的划分标准，融资平台可以分为不同类型。目前主要是根据融资平台投资项目的收入、经营现金流进行分类，大致可以分为以下三类：第一类融资平台是完全没有经营收入，非自负盈亏型的，此类融资平台承担的项目主要是公益类的，由于资产规模较小，资金内部运作能力较差，完全不产生经营性收入和现金流，因此自身没有还款能力，主要依靠财政资金的支持，其银行信用水平也较低，贷款违约风险较高。第二类融资平台是有部分经营性收入，但不能完全自负盈亏。此类融资平台的特点是资产规模较大，内部资本运作能力相对较强，经营过程中能带来部分收入，但由于产生的现金流量少，不能独立承担还本付息的责任，仍需要财政资金补充其项目资金缺口。由于有财政补贴作第二还款来源保障，因此这类融资平台的银行信用水平较前一类有所提高，违约风险也就相对较低。第三类融资平台是承担诸如开发新区、高速公路以及城市供水、供电、供热、供气等项目建设的，它由地方财政投入资本金，建成后能带来持久稳定的收益，产生充裕的现金流用于偿还银行贷款的本金和利息，在不需要财政资金的后续支持情况下实现了真正意义上的自负盈亏，自给自足。这也得益于它庞大的资产规模和超强的内部资本运作能力，通常银行信用水平很高，违约风险也最低。基１二Ｌｏｇｉｓｔｉｃ同归模型的我国地方政府融资平台违约风险评价研究２．２地方融资平台的特点２．２．１政府主导，主要依托地方政府信用运作融资平台虽然形式上具有企业法人资格，但其设立和经营运作都是地方政府旨意的体现，需要地方政府的有效授权，因此实际上是受地方政府主导和控制的，投资建设的项目有带有一１定的政策意图，具有极大的行政色彩。各地的融资平台主要依靠地方政府通过土地划拨等方式注入资本金，以政府信用做隐性担保向银行融资，一些无法产生经营收益或带来现金流的公益性融资平台还需要地方财政直接或间接承担偿债责任，如城市道路、广场、污水治理等公用事业。２．２．２以城建投公司为主要融资载体，银行信贷是其主要的资金来源由于财政分税制改革，导致地方政府的财权和事权出现不对称，地方政府的财政支出超过了其财政收入能力，同时《预算法》规定了地方政府不能够负债经营和自行发债，在融资渠道受限的情况下，为弥补巨大的资金缺口，地方政府采取了成立地方融资平台的方式，以城建投公司为载体，通过银行信贷来获取资金，因此银行信贷成为其主要的资金来源。采取银行信贷方式还有一个原因是基于融资成本、股权控制的考虑，信托融资和股权融资一方面门槛较高，流程繁琐复杂，且容易稀释控制权，融资规模有限，最终银行贷款成为最佳选择。２．２．３融资平台贷款近年呈“井喷式”发展趋势，地区差异化明显２００８年金融危机过后，全球经济陷入疲软低迷状态，美国多轮量化宽松政策的出台，欧债危机愈演愈烈，为减缓外部经济环境变化对我国造成的巨大冲击，实现“保八”增长目标，唯有通过拉动内需来保持经济的持续平稳发展，于是国家适时调整了财政政策和货币政策，出台了四万亿投资计划，在此背景下，地方融资平台的增长呈现井喷态势。２００９年地方融资平台贷款余额同比增长７０．４％。此外，各地区的融资平台贷款呈现较大的差异。长三角、珠三角和环渤海地区，三大经济发达区域的地方政府融资平台贷款余额分别占全部平台贷款的３０％、１１％和２０％，总计达６１％；而东北地区、中部地区和西部地区等经济发达程度相对较低的区域融资平台贷款余额分别约占全部平台贷款的８％、１４％和１７％，合计占全部的３９％。三大经济发达区域的平台贷款余额约为东北和中西部的２倍，地区差异化明显。第二章地方融资平台违约风险概述２．３地方融资平台现状分析２．３．１地方融资平台贷款总量分析地方政府融资平台源于上世纪８０年代末，最早成立于上海，其初衷是为了缓解市政基础建设所需资金规模较大而政府财力相对不足的矛盾，通过搭建此类平台公司作为载体来筹措资金。它真正发展是起始于１９９４年的分税制改革，分税制改革带来的直接后果是出现地方财权和事权的：不对称，一方面地方政府要承担大量的公共事业支出，另一方面地方的财政收入有限，加上当时的转移支付制度不完善，为缓解巨大的资金缺口压力，地方政府具有强烈的借债动机，纷纷成立专门机构来筹划、安排和领导市政基础设施建设，在行政层面上为融资平台的真正构建创造了条件。１９９７年东南亚地区爆发金融危机，为减轻危机对我国经济带来的不利影响，政府大力实施积极的财政政策，其中基础设施建设成为主要内容，从而促成融资平台得以稳定发展的契机，地：号融资平台步入推广发展期。在接下来的１０年时问内，地方政府成立了大量的交通公司、城投公司、国资经营公司、开发投资公司作为融资平台，凭借地方政府信用，利用“银政合作”框架下的“打捆贷款”模式间接向银行贷款进行基础设施建设。２００８年末国际金融危机爆发，全球经济陷入疲软状：态，为减少外部经济环境变化对我国经济造成的冲击，中央实施调整了货币财政政策刺激经济发展，出台了四万亿投资大计，与之相伴的是地方融资平台规模和数量的飞速发展，负债规模急剧膨大，短短几个月内，地方债务由４万亿飙升到７万亿。２００９年３月中国人民银行和银监会联合公布《关于进一步加强信贷结构调整促进国民经济平稳较快发展的指导意见》提出“支持有条件的地方政府组建投融资平台”后，这被地方政府视为中央对发展投融资平台的支持和鼓励，进一步推动了地方融资平台的快速扩张。融资平台数量从２００８年上半年的３０００家，迅速扩张至２００９年末的８２２１家，贷款余额从１．７万亿元增加到７．３８：Ｏ－亿元，同比增长７０．４％，占一般贷款余额的２０．４％。短短一年半的时间，地方融资平台激增５０００多家，贷款余额膨胀了５．６８万亿。２００９年全年新增贷款置０５万亿元，占全部新增一般贷款的３４．５％。再经过半年的发展，截至２０１０年６月末，地方融资平台贷款余额已达７．６６万亿元，同比增长超过７０％，占一般贷款余额约１７％。地方融资平台贷款中，按现金流覆盖本息程度可以分为三类，第一类是能够依靠项目基于Ｌｏｇｉｓｔｉｃ网归模型的我国地方政府融资甲台违约风险评价研究现金流偿还本息的融资平台贷款，其规模占全部平台贷款余额的２４％，约１．８万亿元；第二类是第一还款来源不足，必须依靠第二还款来源覆盖本息的贷款，有４万亿元左右，占比约５０％；第三类是项目借款主体不合规，财政担保不合规，或本期偿还有严重风险，例如贷款挪用和贷款做资本金，占比约２６％，近２万亿。截至２０１１年末，我国的地方政府融资平台总量达到１０，４６８家，贷款余额总计为人民币９．１万亿元（合１．４４万亿美元）。∞预计未来三年将有３５％的平台贷款集中到期，２０１２年将迎来首轮偿债高峰。②２．３．２地方融资平台贷款结构分析根据交银国际２０１１年的银行业研究报告显示，地方融资平台贷款期限结构中，中长期贷款占全部平台贷款的９１％，余额达８．３万亿，三年期以下的平台贷款占９％。资金投向上，主要集中在城投、交运，以及土地储备和开发园区方面，占了全部贷款的８４．０５％。在贷款偿还上，大部分平台贷还款依赖于地方财力，存在政府代偿风险的贷款占比达６８．７２％。根据现金流覆盖程度和担保、抵押物的折现值进行重组和分类，有２．８万亿的平台贷款由于拥有充足的现金流，被剥离出来划分为一般性商业贷款。约４．５万亿，占平台贷总额５０％的土地储备中心及基础设施项目贷款，在拥有一定现金流和土地作为抵押品的情况下，被分类为正常类平台贷；且银监会已建立了数据库对该类贷款进行月度／季度监测。另外还有约１．８万亿人民币的平台贷款由于现金流、抵押物价值不足以覆盖贷款本息，被分类为不良贷款，依赖政府预算作为还款来源，银监会为加强监管，对此类贷款的风险权重提高到３００％，并且减三＿【＞发放新的该类贷款。如图２－１所示：①数据来源：华尔街日报②资料来源：审计署报告第二章地方融资－＇Ｆ台违约风险概述资料来源：马宁，徐然：高华证券银行！世研究报告，２０１１年６月由于对地方融资平台贷款进行了重新分类，部分现金流量足以覆盖贷款本息的平台贷款被剥离出来，划归为一般性商业贷款，因此各银行的地方融资平台贷款占比下滑。由表２—１可以看出，其中民生银行、南京银行、光大银行的平台贷占比下滑幅度最大，分别为１６％，２０％并Ｈ２０％。四大行由于平台贷的绝对存量规模较大，因此占比下滑幅度大约在６％一７％。总体来看，地方融资平台在表２—１所列的１６家银行的贷款余额，从２０１０年上半年到２０１１年一季度将近一年的期间内，由３．５９万亿减少到２．９２万亿，绝对量减少了０．６７万亿，下降了２２．９％。基于ＬｏｇｉｓｔｉｃＵ１１归模型的我国地方政府融资ｉＦ台违约风险评价研究表２－１我国商业银行地方融资平台贷款规模变化情况单位：百万元（人民币）２０１０年上半年余额工商银行建设银行中国银行农业银行交通银行招商银行中信银行民生银行浦发银行兴业银行深发展银行华夏银行宁波银行北京银行南京银行光大银行６９９，０００５８０，０００４１９，７００５５３，１１０１４３，５１４１１２，２７０１６８，２００２０１，０００１６４，８３１１５９，０００５８，７００７５，０００５，７６８５０，９９３２０，３００１８０，０００２０１１年一季度余额５１５，１００４００，０００３８０，０００３９０，０００１７７，４００１３５，３００１２０，０００１９７，２００１０５，０００１００，０００６０，４６１７７，２５０５，０００５２，５２３２０，９０９１８５，４００２０１１年贷款比例７％６％７％７％７％８％８％１６％８％１０％１３％１２％４％１３％２０％２０％资料来源：马宁，徐然：高华证券银行、Ｉｋ研究报告，２０１１年６月前面的分析提到，２０１１年一季度与２０１０年上半年相比，经过重新分类梳理，将部分现金流充足的地方融资平台贷款，重新归类为一般性商业贷款后，地方融资平台贷款的总体余额减少。但各地设立融资平台的冲动未得到有效控制，随着新的平台公司的不断设立，地方融资平台贷款余额在２０１１年末再创新高，达到９．１万亿元，占银行业发放的全部信贷的１９．１５％。由图２－２可以看出，截至２０１１年末，各地融资平台贷款在几家主要的大型商业银行和股份制商业银行的分布情况，从存量上看，地方融资平台在工、农、中、建四家大型商业银行的贷款规模较大，分别达８３００亿，６６００亿，４１９７亿，７１８６亿；从平台贷占各家银行２０１１年全年发放贷款的总额比例看，在股份制商业银行中的占比较高，其中占比最高是中信、民生、光大三家，分别达到了１７．７２％，１７．９９％，２３．６２％。１４第二章地方融资平台违约风险概述资料来源：李珊珊，万丽：交银国际银行业研究报告，２０１１年３月按现金流覆盖程度，可以将地方融资平台贷款分为四类，即全覆盖、基本覆盖、半覆盖和无覆盖。从图２。３可以发现，通过自身经营产生的现金流，且能覆盖本息的平台贷款只占５６．２％，即只占平台贷款总量的一半多一点，基本覆盖的平台贷款占２４．３％，剩下的两类现金流半覆盖和无覆盖的平台贷款，加起来占到了全部平台贷款１９．４％，而这两类平台贷款由于自身缺乏“造血”功能，需要依赖地方财政为其偿还贷款，因此加重了地方财政负担。资料来源：李珊珊，万丽：交银国际银行业研究报告，２０１１年３月基于Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型的我国地方政府融资平台违约风险评价研究图２．４是按照上述分类口径对各家商业银行发放的平台贷进行的统计考察，可以发现，现金流全覆盖的平台贷在各家银行发放的平台贷总量中占比大部分在５０％以上，其中以招行发放的平台贷款质量最高，全覆盖类的占其平台贷总量的８９．３％，光大银行仅次之，达８６％，这一占比最低的是中信银行，只有３５％，其他各家银行大约维持在５０％一７５％。基本覆盖类的平台贷中，中信银行的占比最高，达５０％，光大银行占比最低，为９％，其他银行占比在１０％到２０％之间。半覆盖类的平台贷中，大部分银行占比在１０％左右，招行和光大的占比最低，分别为１．６％和３％。建行、农行和工行的无覆盖类平台贷占其发放的平台贷总额的比例较高，分别达１５％、１３％和１５％，而这类贷款的借款主体自身的经营现金流占贷款本息偿付的比例很低，主要依靠其他资金偿还贷款，是银监会重点监管的对象，三家银行在这一指标上的数值较大，说明发放的平台贷款质量堪忧，应引起重视，及时采取措施对其进行增信，或者加大收款的力度，并停止发放新的此类贷款。通过比较分析，招行和光大银行发放的平台贷款质量较好，大部分贷款本息可通过平台贷借款主体自身的有效经营产生的现金流进行偿还。资料来源：李珊珊，万丽：交银国际银行业研究报告，２０１１年３月１６第二章地方融资平台违约风险概述２．４融资平台飞速发展的原因２．４．１财政分税制和《预算法》约束１９９４年我国实施分税制改革，初步建立了分税制财政体制，但是这一体制在财力与事权匹配方面不尽完善，导致地方政府财权和事权不对称。一方面，地方政府要承担地方所有的公共事务职能责任，所有的大小事务经营运转都要靠地方政府；但另一方面，只有地方政府性基金收入是由地方政府完全支配使用，除此之外，一般预算收入和中央税收返还、转移支付是纳入财政预算管理，由中央政府根据情况划拨，地方政府自主获取和使用的权力有限。据调查，１９９４年实行分税制后，地方财政收入占比由１９９３年的７８％急剧下降为４４．３％，而地方政府财政支出比重却仅下降了２％。财权重心上移而事权重心下移的结果是，地方政府的支出超过了其财政收入能力，导致地方政府不得不举债运转。根据１９９５年实施的《中华人民共和国预算法》第二十八条规定，除法律和国务院另有规定外，地方政府不得发行地方政府债券，即使中央政府代为发债，也不能从根本上弥补地方财政资金缺口。基于巨大的融资需求和狭窄的融资渠道，同时为降低交易成本，提高交易效率，地方政府唯有通过成立平台公司，以此为载体向银行申请贷款，这在一定程度上推动了融资平台的快速发展。２．４．２“淘汰式矽的地方官员考核激励机制地方官员要在现有职位上实现晋升，必须做出卓有成效的政绩，如果在任期内不能做出一定的政绩，就会被淘汰替换掉，失去向更高级别晋升的机遇，这就意味着失去更高的工资、地位以及其他与政治职位相联：系的待遇。这种淘汰激励机制诱使他们利用手头上掌握的一切权利和资源来兴建能突显其个人政绩的“形象工程”，来为自己的政治生涯增添筹码，在此过程中加剧了同级的官员间的竞争，将其置入了一场政治晋升的“锦标赛”中角逐。一个官员要在短期内做出引人注目的政绩，就必须有能力动员足够的资源，突破已有的预算，而借债是突破已有预算约束的最佳策略，因为通过摊派或加征各项税费虽然不会导致政府债务，但有损政府官员声誉；向上级政府借债容易让上级觉得下级官员没有办事能力，不利于下级官员的晋升，并且违约成本太高。综合考虑，通过成立投融资平台向银行借债便成为了地方官员的最佳策略。基３－Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型的我国地方政府融资、Ｆ台违约风险评价研究２．４．３适应城镇化快速发展的需要随着经济的快速发展和工业化的推进，我国的城镇化也快速发展，城镇化蕴含着巨大的内需空间。城镇化的快速发展必然带来城镇人口的大量增加，对城镇基础设施和公务服务设施的需求也加大，而这部分设施是属于公共产品或准公共产品范畴，由地方政府负责供给。据统计，２００９年我国城镇化率达４６．６％，年均增长水平为１．１５％，根据住建部预计，未来十到十五年按每年增加１个百分点测算，到２０２０年左右，我国基本达到中等发达国家城镇化率７０％的水平。也即随着城镇化速度的持续推进，我国城市基础设施建设的投资规模也需提高约１倍左右。而基础设施建设需要投入大量的资金，很多地方财政无力独立承担，巨大的资金缺口成为限制城镇化发展的瓶颈之一。通过构建地方融资平台筹集资金，可以促进辖区内公共设施、公共事业的顺利建设，缓解城市基础设施的供求矛盾，改善地方市政设施和投资环境，为工业化和城镇化的顺利推进创造条件，是有效缩小地方政府在城市基础设施投资建设中的资金缺口的重要手段。２．４．４商业银行宽松授信相比一些抵押担保物不足的企业，地方融资平台有政府信用做隐性担保，或者地方政府以财政补贴为其作还款承诺，基于此，商业银行对融资平台的还款能力较为放心，地方融资平台的贷款申请也较容易获得审批通过。且银行要在地方上实现顺利的经营，离不开地方政府的支持，也需要与地方政府建立起良好融洽的关系，因此银行对融资平台贷款的门槛设置得较低，审批条件往往放得比较宽松，授信流程环节也较为简易。加上融资平台贷款的规模都通常较大，具有降低成本的规模效应，适应银行大额放贷的需要，必然格外受银行青睐，成为银行以量补价的重要选择。在地方融资平台有贷款需求的情况下，银行又愿意并且能够提供资金予以满足，二者可谓一拍即合，共同促成了平台贷款的快速增长。因此银行的宽松甚至过度授信实际上对地方融资平台的飞速发展起到了推波助澜的作用。第二章地方融资平台违约风险概述２．５融资平台经营过程中存在的主要问题２．５．１规模巨大，偿债能力较弱，易诱发银行信贷风险在国家四万亿经济刺激计划背景下，融资平台快速积聚膨胀，截至２０１１年末，全国融资平台数量已超过一万家，规模达９．１万亿．，盲目扩张的情况下，导致融资平台的综合负债率也较高，部分融资平台的实际资产负债率甚至超过了１００％，明显超过财务风险警戒线，未来两年将迎来平台贷的偿债高峰期。同时，出于政策性目的考虑，筹集的资金主要投放到了一些公益性项目中，这些项目缺乏良好的经济效益，有的项目经营期限内产生的现金流甚至不能覆盖贷款本息，第一还款来源存在严重不足，还贷只能依赖各级政府的财力和信誉，造成其还款能力较弱。另一方面，融资平台由于具有很强的政府背：景，受政策调整变动的影响较大。在其较长的贷款期内，当国家的产业政策、环保政策，地方政府的区域经济发展、行业发展等政策出现调整、变动，都会对其经营产生较大影响，一旦为负面影响，例如对道路交通项目，要求各地暂停收费公路收费权转让，严格控制收费公路建设规模，东部地区新增新建的二级公路一律不准收费，都会直接影响到其贷款的按时偿还。因此，融资平台本身潜藏的还款来源风险和政策性风险，很容易转移到商业银行体系，随着地方政府负债规模不断扩大以及未来收入的不确定，加上今年银行业资金额度仍比较紧张，很容易引发银行信贷风险。２．５．２融资渠道单一，公司治理结构不健全碍于我国现行的法律约束下，地方政府还不能完全自主发债（经国务院批准，２０１１年上海市、浙江省、广东省、深圳市地方政府开始自行发债试点），直接融资渠道受限，形成了以平台贷为主要资金来源的单一融资结构。当由于货币政策导致银行可运用资金紧张或受资本金充足率约束的贷款规模不足的情况下，政府融资的稳定性将受到影响。而且，由政府主导的项目一般建设周期比较长，政府融资的多数项目均为中长期融资，因此，仅靠银行贷款，对地方政府保持长期建设、持续投资的需要会产生不利影响。融资平台的资金筹集和支配都必须得到地方政府的：有效授权和指示，在经营决策上缺乏自主性。另一方面，平台内部也未形成统一规范的决策机制，造成在基于Ｌｏｇｉｓｔｉｃ【－１归模型的我国地方政府融资平台违约风险评价研究融资过程中协调成本较高，效率损耗较大。从管理层面看，由过去政府官员担任平台高管的人员占据了相当大的比例，他们由于缺乏必要的市场经营和企业管理经验及风险防范常识，因此在融资过程中较易发生决策失误。此外，融资平台的负债水平、还款能力、偿债资金安排计划、政府项目投资计划等部分重要数据往往不对外公布，信息披露不充分，银行难以监控资金用途和流向，如果出现偿还问题，商业银行实际上难以进行顺利地追溯，系统性风险较大。２．５．３经营效率低下，缺乏有效监管很多投融资平台资产规模很大，但大部分是城市道路、桥梁等公益性项目，既不能产生收益也不能产生现金流，出现危机时也无法变现。且其资产结构中，土地资产占据了较大比重，但土地资产流动性很低，同时入账时还可能存在评估价值虚高的问题，导致融资平台资产负债率高，资产利润率低，项目自身现金流不足，不能满足偿债需要。在经营运作过程中，由于对地方融资平台融资额度上限没有明确的约束，一些地方政府出于各种目的，极力扩大融资量，甚至不考虑自身还款能力，导致平台融资金额巨大，超过政府实际承受能力。与此同时，由于地方政府贷款建设的很多项目，大都不直接产生经济效益，无法用项目本身产生的效益来偿还银行贷款，要用当地本级政府未来的财政收入来归还。最后，在“统借统还”的模式下，银行无法全面掌控资金去向，资金一旦进入财政预算的“资金池”，难以将对应项目一一区分开来，让银行贷后管理十分被动。另一方面，银行只掌握地方融资平台的负债规模，却不了解政府兜底的负债，即政府资产负债表不公开、不透明。在一些地方已暴露出地方政府可支配财力与债务匹配度不一致的现象，使地方融资平台贷款存在一定程度的总量聚集风险。２０第蔓誊地方政府融资平台违约风险实证职究第三章地方政府融资平台违约ｆ风险实证研究前一章对地方融资平台的债务规模和主要问题进行了分析介绍，接下来要探讨的是，既然地方融资平台目前存在这么多问题，那么它违约的可能性究竟有多大？影响其违约风险的主要因素又有哪些？由于影响地方融资平台违约风险的因素众多，且因素间又可能存在相互影响的情况，因此本文首先选取因子分析模型对所有变量进行降维处理，消除变量问的相关性，最后提炼出少数几个影响融资平台违约风险的主要因子；接着将这些因子带入Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型，在估计出模型参数后得到融资平台违约率计算公式。选择Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型对违约率进行评估，主要是因为它与一般的判别分析法要求变量服从多元正态分布不同，Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型不要求对样本数据作严格的假设条件，自变量可以是连续变量，也可以是离散变量或者虚拟变量，并且不需要假设它们是联合正态分布，适用范围更广，与现实也更吻合。实证研究证明Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型对判别虚拟变量问题有良好的效果，在违约率计算中有很好的适用性，而且Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型还可以降低犯第一类错误（即将违约公司错判为正常公司）的概率。３．１因子分析模型及Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型简介３．１．１因子分析模型因子分析的概念起源于２０世纪初，由ＣｈａｒｌｅｓＳｐｅａｒｍａｎ在１９０４年提出，它在某种程度上可以被看成是主成分分析的推广和拓展，是将具有错综复杂关系的变量综合为数量较少的几个因子，以再现原始变量与因子之间的相互关系，探讨多个能够直接测量，并具有一定相关性的实测指标是如何受少数几个内在的独立因子所支配的，同时根据不同因子还可以对变量进行分类，属于多元分析中降维处理的一种统计方法。基本原理是：通过研究多个变量间相关系数矩阵（或协方差矩阵）的内部依赖关系，找出能综合所有变量的少数几个随机变量，这几个随机变量是不可测量基于Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型的我国地方政府融资平台违约风险评价研究的，通常称为因子。然后根据相关性的大小把变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，但不同组的变量相关性较低，各个因子间互不相关，所有变量都可以表示成公共因子的线性组合。因子分析的目的就是减少变量的数目，用少数因子代替所有变量去分析整个经济问题。因子分析的数学模型为：阡雕镧ＩＩ原变量被表示为公共因子的线性组合，当载荷矩阵旋转之后，公共因子可以做出解释，通常的情况下，我们还想反过来把公共因子表示为原标量的线性组合。因子得分函数：Ｆｊ＝ｐｊｌＸＩ＋…＋ｐｊｐＸｐ（ｊ＝１，…，ｍ）可见，要求得每个因子的得分，必须求得分函数的系数，而由于ｐ＞ｍ，所以不能得到精确的得分，只能通过估计。因子分析通常包括以下五个步骤：一是选择分析的变量。用定性分析和定量分析的方法选择变量，因子分析的前提条件是观测变量间有较强的相关性，因为如果变量之间无相关性或相关性较小的话，他们不会有共享因子，所以原始变量间应该有较强的相关性。二是计算所选原始变量的相关系数矩阵。相关系数矩阵描述了原始变量之间的相关关系。可以帮助判断原始变量之间是否存在相关关系，这对因子分析是非常重要的，因为如果所选变量之间无关系，做因子分析是不恰当的。并且相关系数矩阵是估计因子结构的基础。三是提取公共因子。这一步要确定因子求解的方法和因子的个数。需要根据研究者的设计方案或有关的经验或知识事先确定。因子个数的确定可以根据因子方差的大小。只取方差大二ＦＩ（或特征值大于１）的那些因子，因为方差小于Ｉ的因子其贡献可能很小；按照因子的累计方差贡献率来确定，一般认为要达到６０％才能符合要求；四是因子旋转。通过坐标变换使每个原始变量在尽可能少的因子之间有密切的关系，这样因子解的实际意义更容易解释，并为每个潜在因子赋予有实际意义的名字。五是计算因子得分。求出各样本的因子得分，有了因子得分值，则可以在许多分第三章地方政府融资平台违约风险实证研究析中使用这些因子，例如以因子的得分做聚类分析的变量，做回归分析中的回归因子。３．１．２Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型是对虚拟因变量与其诸影响因素之间的关系进行回归分析时最普遍使用的一种计量模型，这种虚拟因变量通常是二元选择，即回答“是”与“否”两种可能性，Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型的基本原理是通过使用极大似然法估计参数，最后求出因变量取某一个值的概率。它假设因变量发生的概率与其众多的影响因素间存在如下的非线性关系：Ｂ２丽１其中，Ｚｉ＝ｐｏ＋１３１Ｘｌ＋ｐ２Ｘ２＋…＋１３ｎＸｎ量（ｉ＝１，２，…，ｎ）表示影响因素变通过将样本数据带入模型中进行极大似然法估计，最后得到模型参数ｐｉ（ｉ＿ｌ，２…．，ｎ）求出因变量取某一个值的概率。Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归方法应用较为广泛，原因在于它不要求对样本数据作严格的假设条件，自变量可以是连续变量，也可以是离散变量，且不一定非满足正态分布。实证研究也证明Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型对判别虚拟变量问题有良好的效果，在违约率计算中有很好的适用性，而且Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型还可以降低犯第一类错误（例如将违约公司错判为正常公司）的概率。３．２数据采集及处理３．２．１样本及财务指标选取鉴于地方融资平台缺少公开统计数据，而城投公司作为地方融资平台中最主要的一种，其中部分城投公司属于上市公司，需要披露详尽的财务数据，从而成为重要的研究样本。本文从ＣＳＭＡＲ数据库，同花顺软件以及证券公司的行研报告里，在剔除财务数据不全的样本后，整理得到７４个平台公司样本，共选取了２４项财务指标建立了融资平台违约风险综合评价体系。基于财务指标的违约风险评估一方面缺基于Ｌｏｇｉｓｔｉｃ旧归模型的我国地方政府融资平台违约风险评价研究少银行贷款违约的统计资料，另一方面我国发行的城投债未出现过违约的情况，因此本文在因子分析模型基础上，计算得出了７４家融资平台公司的综合信用得分，并对此进行二分类，将信用得分较高的平台公司作为正常样本，信用得分较低的平台公司作为违约样本，来进行：二元Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归。表３－１维度地方融资平台财务评价指标①财务指标营业利润率营业毛利率销售净利率盈利能力息税前利润与资产总额比总资产净利润率净资产收益率长期资本收益率营业收入现金比率现金流量分析销售收到现金比率全部资产现金回收率应收账款周转率营运能力存货周转率固定资产周转率总资产周转率流动比率速动比率偿债能力资产负债率营运资金与借款比利息保障倍数固定支出偿付倍数资本结构分析经营发展能力产权比率所有者权益比率净利润增长率利润总额增长率３．２．２数据无量纲化处理由于各指标代表的经济意义不同，因此可能存在量纲上的差异，通过无量纲化处理，可以消除指标间的量纲差异和缩小数量级差异。无量纲化的方法很多，本文采用直线型无量纲化方法中的标准法，将各项指标转化为无量纲的标准化数据，标准化（Ｚ—ｓｃｏｒｃ）公式为：∞各财务指标具体计算公式见附录１２４第ｉ章地方政府融资平台违约风险实证研究驴学ｃｔ乩２，…㈧Ｘ｜｜１一ｎｎ∑ｍＸＳｊ＝其中，ｉ一１，２，…，ｎ，ｎ为样本数；ｊ一１，２，……，ｍ，ｍ为变量个数；ｘｊ为第ｊ个变量的样本平均数；Ｓｊ为第Ｊ个变量的样本标准差３．３基于因子分析法的违约风险指标体系建立３．３．１因子分析实证结果３．３．１．１因子的特征值、方差贡献率及累积方差贡献率表３—２主要有三栏，初始特征值、提取平方和载入以及旋转平方和载入，每一栏下面又包括三列，依次为变量的特征值、方差贡献率和累积方差贡献率。第一栏“初始特征值”下的第一列描述的是各因子变量的特征值，其中第一个因子特征值为５．８８３，后面的因子变量特征值依次为３．３８５，２．３０４等；第二列描述的是是方差贡献率，即该因子变量的特征值除以总方差２４所得，第一个因子方差贡献率为２４．５１２％，表明该因子描述了原有变量总方差的２４．５１２％，同理，第二个因子方差贡献率为１４．１０４％，说明该因子描述了原有变量总方差的１４．１０４％：第三列是累积方差贡献率，是前ｎ个因子方差贡献率之和，例如前７个因子的累积方差贡献率为７４，０１５％，代表的含义是前７个因子共同解释了原有变量总方差的７４．０１５％，总体上，这７个因子的信息量已经能够代表原始数据所要表达的信息，可以提取出来作为公共因子，因子分析的结果较理想。基丁Ｌｏｇｉｓｔｉｃ网归模型的我国地方政府融资平台违约风险评价研究表３－２初始特征值方差成份１２３４５６７８９１０１】１２１３１４１５１６１７１８１９２０２１２２２３２４解释的总方差提取平方和载入方差旋转平方和载入方差累积％２４．５１２３８．６１６４８．２１４５６．７３９６３．９０５６９．３２６７４．０１５合计５．８８３３．３８５２．３０４２．０４６１．７２０１．３０１的％２４．５１２１４．１０４９．５９８８．５２５７．１６６５．４２ｌ累积％２４．５１２３８．６１６４８．２１４５６．７３９６３．９０５６９．３２６７４．０１５７７．８９３合计５．８８３３．３８５２．３０４２．０４６１．７２０１．３０ｌ１．１２５的％２４．５１２１４．１０４９．５９８８．５２５７．１６６５．４２１４．６８９合计４．０６ｌ３．４８３２，８２７２．０７４１．９３０１．８４８１．５４ｌ的％１６．９２０１４．５１２１１．７７９８．６４０８．０４３７．７００累积％１６．９２０３１．４３３４３．２１２５Ｉ．８５２５９．８９５６７．５９５７４．０１５１．１２５．９３１．９０８．７９５．７０４．６８１．５３２．３９１．３２６．２８３．２０２．１７２．１００．０９３．０６６．０３４．０１７１．１０６Ｅ—１６４．６８９３．８７８３．７８３３．３１４６．４２０８１．６７６８４．９９０８７．９２５９０．７６２２．９３５２．８３７２．２１６９２．９７８９４．６０９９５．９６９１．６３１１．３６０１．１７７．８４４．７１９．４１８．３８８．２７４．１４０．０７２４．６０８Ｅ．１６９７．１４６９７．９９０９８．７０８９９．１２６９９．５１４９９．７８８９９．９２８１００．０００１００．０００提取方法：主成份分析。３．３．１．２公共因子碎石在图３．１中，横坐标为因子数，纵坐标为因子的特征根，可以看出，从第一个因子到第七个因子的曲线部分，波动幅度较大，是因为这７个因子对解释原有变量的贡献较大，特征值变化比较显著，从第８个因子开始，波动幅度逐渐减弱，到第２４因子的波动幅度已明显不如前７个因子波幅那么大，公共因子特征值问的差异不再明显，这和表３．２（解释的总方差）的解释是相吻合的，只是表现形第三章地方政府融资。卜台违约风险实证研究式更加直观。碎石图特征值成分数图３－１公共因子碎石图２７基１二Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型的我国地方政府融资ｊＦ台违约风险评价研究３．３．１．３因子载荷矩阵表３—３因子载荷矩阵成份１２．９００．８９９．７２９．６９２．６８５．２５７．２５２．．１０８．５２３．．４９５．４９５．．１４７．５９５一．２１１一．２８１．３６５．５９１．５７２．５４８．４１１．５１４．．１３２一．２１３．．０５１．２６７．．２３０一．２８４一．１０２．３９７３．１２１．０６６一．４２４．１４０．３４６．．３４６．．４０４．．２０４．２４４一．４５５一．０７４．１８１．１８９一．３４９．３４５．６０５一．２８７．０１５４５６。０８９．０４６．０４９．０４７．．０６５．００８．１３２一．０２３一．２０２．２０２．３ｌＯ．０２９．２０９．１３３．．４６９．３７７．３８６．２０５一．２１０一．１２６．０５８一．１６６．３３５一．０７１．０７４．３４４．１４１７。．１６８．．１９４．０２４一，１９９．００７一．００７．０２９．．０２８．１９５．Ｏ】３．３００．．００３，．Ｏ】Ｏ．１５３一．２：１１．０６６．２２４一．０８０．１６２．３ｌＯ．０８３．０９７．６：３２．４＇７３Ｚｓｃｏｒｅ（Ｘ５）Ｚｓｃｏｒｅ（Ｘ４）Ｚｓｃｏｒｅ（Ｘ１）ＺｓＣＯｒｅ（ｘ７）Ｚｓｃｏｒｅ（Ｘ２２）Ｚｓｃｏｒｅ（Ｘ１７）ＺｓＣＯｒｅ（ｘ３）Ｚｓｃｏｒｅ（Ｘ６）Ｚｓｃｏｒｅ（ＸｌＯ）Ｚｓｃｏｒｅ（Ｘ２）２ｓｃｏｒｅ（Ｘ１９）ＺｓＣＯｒｅ（Ｘ２３）ＺｓＣＯｒｅ（Ｘ２４）Ｚｓｃｏｒｅ（Ｘ２１）ＺｓＣＯｒｅ（Ｘ１３）Ｚｓｃｏｒｅ（Ｘ１４）ＺｓＣＯｒｅ（Ｘ１２）Ｚｓｃｏｒｅ（ｘ９）ＺｓＣＯｒｅ（Ｘ８）Ｚｓｃｏｒｅ（Ｘ１１）ＺｓＣＯｒｅ（Ｘ１５）Ｚｓｃｏｒｅ（Ｘ１６）Ｚｓｃｏｒｅ（Ｘ１８）ＺｓＣＯｒｅ（Ｘ２０）．０２５．．０３９一．０６０．．１４４．１９３．．１９３．．０２９．．０４５．．２４１．２７５．１６５．５７８．５７０．．１４２一．１７１一．１９８一．２７３．５８５一．５１２．．４３２．２１９．．０２２．２７６．２１３．．１１０．１１０．３４０．２５３．．２３０．１０８．０３６一．２５５一．２８１．１９２．３３８．．０３４．．２８４一．１７９。．１８８．．１９１．７８０．．６８５．６５０．６３１．５９３．５９０．４９１．０６１．０２４一．５３２一．０５７一．１６６．０４７．．１６４．３３８．１６１．．ｉ７７．．０５５．１６７．２３７．１９９．３２４．４８２．２８６．．３１２．５３９．０２６．２３３．０６５一．３６６提取方法：主成份。ａ．已提取了７个成份。表３．３显示了因子载荷矩阵，是因子分子的核心内容，由此可以得出各变量由公共因子表示的因子模型：ｆＸ１＝ｏ．７２９Ｆ１一ｏ．１０８Ｆｚ＋ｏ．４２４Ｆ３一ｏ．０６Ｆ４＋ｏ．０４９Ｆｓ＋ｏ．１３２Ｆ６＋ｏ．０２４Ｆ７２√Ｘｚ０．５９Ｆ１—０．２８１Ｆｚ一０．４５５Ｆ３＋０．２７５Ｆ４＋０．１０８Ｆ５＋０．１３３Ｆ６＋０．０１３Ｆ７…１ＬＸ２４＝０．０２４Ｆ１＋Ｏ．５７２Ｆｚ＋０．１８９Ｆ３＋０．５７Ｆ４—０．２８１Ｆｓ＋０．３８６Ｆ６—０．０１Ｆ，２８第三章地方政府融资平台违约风险实证研究３．３．１．４因子旋转在因子载荷矩阵中，公共因子变量对许多原有变量都有较高的解释，即载荷较高。这样，每个公共因子所代表的含义就会有所模糊，所以本文对因子载荷矩阵按照极大方差法进行了旋转，以使公共因子能够更好的代表原有变量。旋转后的载荷矩阵见表３—４。表３－４旋转后的因子载荷矩阵成份ｌ２３．１２２４．１４７．１０５．１１０．１３３。．０５１．０５１．０９９．００８．１７６５６７．０５８．０３９．１１０．２８４．０３８．．０３８．１４１．１０７．０７９．０３４．０８８．０１４．０５ｌ．０２３Ｚｓｃｏｒｅ（Ｘ７）Ｚｓｃｏｒｅ（Ｘ４）Ｚｓｃｏｒｅ（Ｘ５）Ｚｓｃｏｒｅ（Ｘ６）Ｚｓｃｏｒｅ（Ｘ２２）ＺｓＣＯ．８６２．８４２．８４１．８３４．１５８一．１５８一．０７０．２３３．１６０．４４５．４４９．．０８５．１８７．１３９．１７９．１７１一．１７１．１８８．１６８．１１３．０９７．０６５．．０６５．００６．。０９２．２１６．１４９．１８６。．１００一．０８８．．０８５．７２４．．０９７．．０６６．３５９．４０８．．１．．０２０．．０３４．０８１．．０８１．．００１一．０１１．０９３．１８６．．１２７．２２０５７．９２４一．９２４ｒｅ（Ｘ１７）Ｚｓｃｏｒｅ（Ｘ２１）ＺｓＣＯ．．８８５．２５４一．０８３．０４９．．０９４．７７５一．７７１．７４４ｒｅ（Ｘ２）Ｚｓｃｏｒｅ（Ｘ１４）Ｚｓｃｏｒｅ（Ｘ３）．．０９９．．０９５．．０９８．９３２．９３２．．０２９Ｚｓｃｏｒｅ（Ｘ１）Ｚｓｃｏｒｅ（Ｘ１３）Ｚｓｃｏｒｅ（Ｘ２３）．１８２一．１．６６６．．５２６．．０９１．３９３．１７４５３一．０８９．．０９２．１３７．４７７一．００８．２７８．．０４５．．０５６．０１１一．００２．．１５１．．０７６．．３０８．８７８．８１５Ｚｓｃｏｒｅ（Ｘ２４）Ｚｓｃｏｒｅ（Ｘ８）Ｚｓｃｏｒｅ（Ｘ１０）Ｚｓｃｏｒｅ（Ｘ１１）Ｚｓｃｏｒｅ（Ｘ９）Ｚｓｃｏｒｅ（Ｘ１２）ＺｓＣＯｒｅ（Ｘ１５）Ｚｓｃｏｒｅ（Ｘ１６）Ｚｓｃｏｒｅ（Ｘ２０）Ｚｓｃｏｒｅ（ｘ１９）Ｚｓｃｏｒｅ（Ｘ１８）．１３３．１５２．．１０５．０１５．１７６．．２８３．０３５．２２９．．０４２一．０４８一．２０７一．０７１．１９２．０５１．０３９．０６６一．１８０．７９１．６８４．４１６．１８４．１４８．．３２７．．１６８一．０８１一．０７７．１２６．４２４．．２１８．０３８一．０４９．２４１．．１４２一．１１６．．０３０．５９２．５４５．．４７８．３３３一．２４７．１４３．．１３１．．０２２．．０５６．００４．０９５一．２３１．１９８．０５４一．０１９．０８５．０１６．０４１．３１９．．０３７．．１７４．２８５．３００．３４０提取方法：主成份。旋转法：具有Ｋａｉｓｅｒ标准化的正交旋转法。ａ．旋转在９次迭代后收敛。从表３．４中可以看出，第一个公共因子在变量７、４、５、６上的载荷较大，则第一个因子主要反映了变量７（长期资本收益率）、４（息税前利润与资产总基于Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型的我国地方政府融资平台违约风险评价研究额比）、５（总资产净利润率）、６（净资产收益率）的含义。这几项指标主要反映了地方政府投融资平台的盈利能力。第二个公共因子在变量２２、１７、２１上的载荷较大，则第二个因子主要反映了变量２２（所有者权益比率）、１７（资产负债率）、２１（产权比率）的含义。这几项指标主要反映了地方政府投融资平台的长期偿债能力和资本结构。第三个公共因子在变量２、１４、３上的载荷较大，则第三个因子主要反映了变量２（营业毛利率）、１４（总资产周转率）、３（销售净利率）所代表的含义。这两项指标主要反映了地方政府投融资平台的盈利能力和营运能力。第四个公共因子在变量２３、２４上的载荷较大，则第四个因子主要反映了变量２３（净利润增长率）、２４（利润总额增长率）所代表的含义。这两项指标属于成长性指标，主要衡量和评价了地方政府投融资平台未来的经营发展能力。第五个公共因子在变量８上的载荷较大，则第五个因子主要反映了变量８（营业收入现金比率）所代表的含义。这项指标是对地方政府融资平台现金流量的考察。第六个公因子在变量１５、１６上的载荷较大，则第六个公因子主要反映了变量１５（流动比率）、１６（速动比率）所代表的含义。这项指标是衡量地方融资平台短期偿债能力的关键。第七个公因子在变量２０上的载荷较大，则第七个因子主要反映了变量２０（固定支出偿付倍数）所代表的含义。该指标评价了地方融资平台的偿债能力。３．３．１．５载荷散点图图３－２为载荷散点图，它是旋转后的因子载荷矩阵的图表表现形式。第三章地方政府融资平台违约风险实证研究旋转空间中的成分图图３－２载荷散点图３．３．１．６因子变量协方差矩阵表３—５是因子变量的协方差矩阵，从中可以看出各个因子之间不具有相关性。表３—５成份１２３４５６７１１．０００．０００．０００．０００．０００．０００．０００２．０００１．０００．０００．０００．０００．０００．０００３．０００．０００１．０００．Ｏｏｏ．０００．０００因子变量协方差矩阵４．０００．０００．０００１．ｏｏＯ．０００．０００．０００５６７．０００．０００．０００．０００．０００．０００．０００，０００．０００．ＯｏＯ．０００．０００１．０００．０００１．０００．０００．０００．０００．０００１．０００．０００．０００提取方法：主成份。旋转法：具有Ｋａｉｒ标准化的正交旋转法。构成得分。３１基丁Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型的我国地方政府融资平台违约风险评价研究３．３．２计算因子得分表３－６因子得分系数矩阵８成份１２３４５６７Ｚｓｃｏｒｅ（Ｘ１）．０６７．．０４７．２２７．。０２４．０５５．．０２６．００１Ｚｓｃｏｒｅ（Ｘ２）．０１３．．００７．２８３．０４１．．０７２．０２６．０２４．Ｚｓｃｏｒｅ（Ｘ３）．０９１．．１２５．２９５．．００６．０５７．１６０．．０３８Ｚｓｃｏｒｅ（Ｘ４）．２２０．０４６一．００５．０１１一．０３４．．０１８一．０９２ＺｓＣＯｒｅ（Ｘ５）．２１７．０７４．．０３３．００２一．０６５．００２．．０３９Ｚｓｃｏｒｅ（Ｘ６）．２２０一．１２７．０５１．００５一．０１４．０４０．０６８Ｚｓｃｏｒｅ（Ｘ７）．２４９．．００６．．０９３．００６一．０１４一．０３２．．０８５Ｚｓｃｏｒｅ（Ｘ８）．．０２９．．０２６．０１２．０４２．３９８．０３０一．１１：ｊＺｓｃｏｒｅ（Ｘ９）．．０９３．１６０．．００１．１】６．．２５０一．０８】．０４１ＺｓＣＯｒｅ（Ｘ１０）一．０５７．０９１．０３４．０６９．３０８．０１０一．０２３Ｚｓｃｏｒｅ（Ｘ１１）．．０４１一．００１．．１２８．．０４３．３ｌＯ一．０６６。１７：２Ｚｓｃｏｒｅ（Ｘ１２）一．１２１．．０４１．０９８．．０３１．２２２一．１４８．０７５Ｚｓｃｏｒｅ（Ｘ１３）．２０７一．０２２．．２３５．．１３３．．１２５．１０６一．０３７Ｚｓｃｏｒｅ（Ｘ１４）．０５３．０３５．．３０６．０２４．１ｌＯ．０３８．０６０Ｚｓｃｏｒｅ（Ｘ１５）．０３０一．０２６．０１５．．０５０．．１０２．４８０．０８１Ｚｓｃｏｒｅ（Ｘ１６）一．００２．．０２８．０２７．０３９．１１６．４５２．．０７７Ｚｓｃｏｒｅ（Ｘ１７）．０２４．．２９５．０４９．０２２．０４４．０００一．０４６Ｚｓｃｏｒｅ（Ｘ１８）一．２２９．０７５．０６５．２０１。２７６，２１５．３７０Ｚｓｃｏｒｅ（Ｘ１９）．０２４．０８６．．０８６．．０７２．．０４２．，０８０．４４６Ｚｓｃｏｒｅ（Ｘ２０）一．０５３．．０５６．０１７一．０６４．．０１６．０２１．５５３Ｚｓｃｏｒｅ（Ｘ２１）．００６一．３００．０７９．０４３．０９７．０６１．０８０Ｚｓｃｏｒｅ（Ｘ２２）．．０２４．２９５．．０４９一．０２２一．０４４．０００．０４６Ｚｓｃｏｒｅ（Ｘ２３）．０００．．０２３．０３９．４６５．．００６．０１（）一．０６５ＺｓＣＯｒｅ（Ｘ２４）．．００９．．０２０．０３６．４６９一．００２．００２．．０８０提取方法：主成份。旋转法：具有Ｋａｉｓｅｒ标准化的正交旋转法。构成得分。ａ．系数已被标准化。通过表３．６的因子得分矩阵，可以得出因子的得分函数。如公式３—１所示。ｌｌＩ０∞０一０Ｄ２＝一ｍ淼一避一一一０麓（公式３—１）Ｆ７＝Ｏ～一＋～一一０贶３２第三章地方政府融资平台违约风险实证研究以此，我们可以得出地方政府投融资平台的各因二Ｆ得分，见表附录２。本文以表３－２中各主要因子的贡献率为权重，：最终确定了综合因子得分的计算公式：＞＝ｓ．８８３Ｆｌ＋３．３８５Ｆ２＋２．３０４Ｆ３＋２．０４６Ｆ４＋１．７２Ｆｓ＋１．３０１Ｆ６＋１．１２５Ｆ７为了使最终信用得分具有可比较性，本文将各地方政府投融资平台的因子得分转化为百分值指数。具体公式见公式３－２。百分值指数＝１０一（熹雾鋈熹雾笔纛淼）木１０（公式３—２）根据公式３．２，本文计算得出７４家地方政府投融资平台的百分值信用得分及排名，具体见附录３。３．４基于Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型的违约风险率测算３．４．１实证结果分析通过对７４家地方融资平台样本的因子分析，将２４项财务指标提取为７个有代表性的公因子，包括盈利能力因子、长期偿债能力因子、短期偿债能力因子、营运能力因子、资本结构因子、经营发展能力因子，本小节将利用这７个因子进行ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型的构建。本章开始部分提到，由于缺乏地方融资平台实际违约的统计数据，本文利用综合因子得分模型对各家平台公司的最终信用得分做了计算，以８８分为基准①，将７４家样本公司分为正常组和违约组两类，再通过ＳＰＳＳ１９．０对模型中的系数进行估计，分析结果如下：表３－７卡方步骤１模型系数的综合检验ｏｆ７７７Ｓｉｇ．．０００．０００．０００步骤块模型８４．００８８４．００８８４．００８表３．７是模型系数的综合检验，主要是针对步骤、模块和模型开展模型系数的综合性检验。表中给出卡方值及其相应的自由度、Ｐ值即Ｓｉｇ．值。通过查表可①由于样本公司整体信用得分较高，且目前尚未出现大面积违约的情况，因此本文以８８分作为区分标准，使两类公司的数量比大致为２：１。３３基７－Ｌｏｇｉｓｔｉｃ周归模型的我国地方政府融资平台违约风险评价研究知，在Ｏ．０５的显著性水平下，自由度为７的卡方临界值为１４．０６７１，而我们计算的卡方值８４．００８，大于临界值，并且相应的Ｓｉｇ．值小于Ｏ．０５，因此在显著性水平为Ｏ．０５的情况下，这些检验是不成问题的。表３－８模型汇总Ｒ方．６７９ＮａｇｅｌｋｅｒｋｅＩ步骤Ｉ１一２对数似然值】５．０９ｌＣｏｘ＆ＳｎｅｌｌＲ方．９２０ａ．因为参数估计的更改范围小于．００１，所以估计在迭代次数ｌＯ处终止。模型汇总中给出最大似然平方的对数、Ｃｏｘ＆Ｓｎｅｌｌ拟合优度以及Ｎａｇｅｌｋｅｒｋｅ拟优度值（表３—８）。最大似然平方的对数值（２１０９１ｉｋｅｌｉｈｏｏｄ＝１５．０９１）用于检验模型的整体性拟合效果，该值在理论上服从卡方分布，同时大于上面给出的卡方临界１４．０６７１，因此，最大似然对数值检验通过。表３－９Ｈｏｓｍｅｒ＆Ｌｅｍｅｓｈｏｗ检验似然比函数的自然对数值对样品数目很敏感，作为补充和参照我们需要Ｈｏｓｍｅｒ＆Ｌｅｍｅｓｈｏｗ检验（表３－９）。该检验依然以卡方分布为标准，但检验的方向与常规检验不同：我们要求其卡方值低于临界值而不是高于临界值。在０．０５的显著性水平下，自由度为８的卡方临界值为１５．５０７３。作为Ｈｏｓｍｅｒ＆Ｌｅｍｅｓｈｏｗ检验的卡方值２．０５７＜１５．５０７３，检验通过。后面的Ｓｉｇ．值Ｏ．９７９大于Ｏ．０５，据此也可以判知，Ｈｏｓｍｅｒ＆Ｌｅｍｅｓｈｏｗ检验可以通过。第三章地方政府融资平台违约风险实证研究表３－１０方程中的变量ＥＸＰ（Ｂ）的９５％Ｃ．Ｉ．ＢＳ。Ｅ，１．５４４１．３７５１．０７２１．０８７．８８５．６０６．８７３２８．９８１Ｗａｌｄ６．５４６４．３２４４．９７９．０２４１．２５１４．６６１３．９６７５．３１５Ｄｆ１１１１１１１１Ｓｉｇ，．０１１．０３８．０２６．８７７．２６３．０３１．０４６．０２１Ｅｘｐ（Ｂ）．０１９．０５７．０９１．８４５．３７２．２７０．１７６１．０３６Ｅ２下限．００１．００４．０１１．１００．０６６．０８２．０３２上限．３９７．８４９．７４８７．１１８２．１０５．８８６．９７３步骤１Ｆ１Ｆ２Ｆ３Ｆ４Ｆ５Ｆ６Ｆ７—３．９５１—２，８６０－２．３９２一．１６８一．９９０－１．３０８—１．７３９６６．８１０ａ．在步骤１中输入的变量：Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３，Ｆ４，Ｆ５，Ｆ６，Ｆ７表３．１０显示了解释变量筛选的过程和各解释变量的回归系数检验结果。根据下表，本文得到基于Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型的地方融资平台违约率表达式：１其中：７）Ｒ＝～一常量９１＋ｅ一（６６－８１—３·９５１Ｆ１—２－８６Ｆ２—２－３９２Ｆ３—０－１６８Ｆ４—０．９９Ｆ５—１．３０８Ｆ６—１．７３９Ｆ７）Ｂ为第ｉ家平台公司的违约概率，Ｆｉ为提取的公因子（ｉ＿１，２，…，表３－１１违约风险分类表８已预测是否存在违约风险已观测步骤１否否是总计百分比４２２是３２７百分比校正９３．３９３．１９３．２是否存在违约风险ａ．切割值为。５００表３－１１显示了该Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型对样本违约与否的预测的准确率，表明了采用７个因子的Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型对地方融资平台违约风险总体的判别准确率较高，达到９３．２％，对违约公司的判别准确率达到９３．１％，对正常公司的判别准确率达９３。３％，拟合效果非常好。基于Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型的我国地方政府融资平台违约风险评价研究３．４．２研究结论本文在因子分析基础上，采用Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型对地方融资平台违约率的预测评估可知，样本数据和模型的拟合度较高，测试对样本违约与否的总体判别准确率达到９３．２％，其中违约平台公司的判别准确率为９３．１％，正常公司的判别准确率达９３．３％，这个结论表明了两点：第一，采用Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型进行判别，方法选用方面非常成功，其判别准确度高，表明该方法非常适合做地方融资平台违约风险评价。在采用Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型进行判别之前，本选用因子分析法对财务比率指标进行降维处理，消除了变量间相关性的同时，最大限度地减少变量中所含信息的丢失，最后以少数公因子代替所有指标变量进行Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归，在一定程度上消除了现阶段我国上市公司财务数据的分布特征对单纯Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归分析产生的负面影响，得到的地方融资平台违约风险度量方程也更加稳定和可靠，对样本以外的平台公司违约风险高低的预测准确率更高。第二，结论验证了本文设计的违约风险评价指标体系的合理性，因为Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型是基于指标体系所做的判别，指标体系仍是判别的根本基础，并且根据Ｗａｌｄ统计量所显示的指标重要程度，盈利能力、短期偿债能力、长期偿债能力、营运能力、未来经营发展能力、资本结构和现金流量状况七个指标Ｗａｌｄ统计量相对较大，因此，这七个指标在地方融资平台违约风险评价时，；卣着重要的意义。此外，本研究对实践工作具有一定的指导意义。对银行来说，基于Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型的地方融资平台违约率度量可为银行以后的平台贷授信提供参考，有助于其全面掌握融资平台经营状况，准确把握其还贷能力，从而合理调整授信政策；对融资平台自身来讲，可以起到一个预警的作用，通过预测违约可能性大小，迫使其正视自身存在的问题，采取措施改善提高经营效率，降低违约风险。当然，必须承认本文研究存在一定的局限性：首先，由于样本采集困难导致样本数量有限，本文只选取了部分规模较大、行政级别较高的融资平台上市公司做样本，容易对实证结果产生不利影响，代表性上欠佳。其次，由于缺乏融资平台公司信用记录方面的数据，本文在因子分析模型基础上计算出了样本公司的综合信用得分，按其得分高低分为违约和正常两类，具有一定的主观性，与现实情况可能存在一定偏差。最后，在指标的选取上，基于数据的可获得性，本文只选３６第三章地方政府融资平台违约风险实证研究取了财务方面的指标，未能引入一些非财务类和宏观经济环境方面的指标作为控制变量，可能会影响回归结果的准确性。基ｒＬｏｇｉｓｔｉｃ同归模型的我国地方政府融资平台违约风险评价研究第四章化解地方融资平台违约风险的策略建议４．１从地方政府层面防范４．１．Ｉ建立健全政府绩效考评机制以ＧＤＰ为核心的地方政府考评机制，使政府官员将大量精力放在提高地方经济总产量上，盲目上马项目，追求规模扩张，从而导致地方融资平台出现膨胀积聚，真正产生经济效益的项目并不多，反而造成财政负担。由于具有任期性，本届地方政府可以在换届时，将遗留的财政烂摊子转移到下一届政府，且在地方债务风险爆发时可以诉诸中央政府救助，因此很容易产生道德风险。鉴于此，建立３６０度全方位的绩效考评机制有利于激励和引导政府尽职尽责地完成各项任务，奠定推广行政问责制的基础。对地方政府考核不应仅拘泥于一个Ｅｊ标，而应统筹兼顾，综合考虑，建：立包括政府效率、服务水平和公众满意度等多维度的指标评价体系，例如对融资平台投资项目，不仅要看其规模数量，还要看其产生的经济效益，为改善民生做出的贡献。特别要健全地方政府经济效用责任问责机制，以期管制型政府向法治、高效、透明的服务型政府升级。对地方政府债务融资制定风险控制标准，包括一定的规模控制标准和一定的风险预警系统，以此来约束地方政府的融资行为。债务率是年末地方政府债务余额与当地财政收入的比值，反映地方政府通过动用当期财政收入满足偿债需求的能力，是对地方政府债务总余额的控制，通过对指标设定～个警戒线来控制地方政府债务情况。一旦地方政府出现严重资不抵债、不能有效清偿的情况，要严格追究地方政府主要领导人的责任，以合理约束地方政府的投资冲动。具体到地方投融资平台而言，要通过立法的形式，根据各地经济发展状况，财政收入状况以及基于成本——收益框架的投资项目评估，合理确定负债规模和投资项目，并对债务规模进行量化约束，同时将具体责任落实到个人头上，防止互相推诿。若非特殊情况，不得随意突破约束指标，以有效避免盲目发展投融资平台进行借贷的冲动，促使地方政府投融资平台及其贷款规模适度发展。４．１．２完善约束监督机制，强化融资平台合规发展各级政府要增强风险意识，按月统计平台各类监测信息，从而达到全面动态第四章化解地方融资平台违约风险的策略建议地掌握平台公司的总量、资产负债状况、项目进展等情况，建立平台风险监测机制。同时，建立债务管理纠错和问责机制，严格按照“谁举债，谁偿还”，对出现债务危机的地方政府追究责任人责任，防止出现道德风险，形成地方倒逼中央的现象。由人大或由人大成立专门的委员会对地方融资平台贷款实行全方位监控，监控的内容包括资本金充足率、资金流向及使用效率、抵押担保的规范性、还款资金来源和稳定性以及信贷政策变化动向。为提高信息透明度，便于监管部门和外界随时掌握地方政府投融资平台的运作状况，有必要建立一套操作标准和制度流程，用标准程序、客观指标来监测日常的投融资管理运作，规范作为融资平台的地方法人实体的融资行为。将“平台”资本金状况、负债规模、承担建设项目的基本情况、项目贷款情况、项目担保情况以及贷款资金使用情况等纳入披露的信息范围内。通过信息披露强化投资者以及放贷银行对“平台”的监督，促使平台自身不断完善“平台”风险控制机制。地方财政是政府预防各种风险的最终手段，在平台的风险控制中，要承担起首席风险官作用，通过主动牵头管理地方政府债务，协调各行业监管部门，从决策、执行到项目投资结束，全过程参与平台的监管；：另一方面，为保证平台管理建立在真实可靠的信息基础之上，可以尝试建立和完善政府债务统计报告制度，便于财政部门、银行对政府债务的规模、结构与完全性进行动态监测、评估；最后，从提升财政服务水平和化解防范地方财政风险的角度出发，着力打造“借、用、管、还”一体化的政府性投融资管理体制，结合各投融资平台实际情况合理编制年度融资计划，确保融资的规模、方式、成本、期限、还款计划和来源符合经济社会事业发展需要，以及与其自身偿债能力相匹配。４．１．３借鉴国外地方政府融资经验，有步骤地启动地方市政债券市场借鉴美国等国外地方政府通过发行市政债券融资的模式，逐步建立地方市政债券发行和交易机制，为中长期基础设施建设筹备资源；发行市政债券不仅能使隐性债务显性化，还更容易为监管部门监管，是化解财政风险和金融风险的较好选择。通过开放市政债券市场，还可以将目前巨大的存量平台贷款与债券市场对接起来，进行资产证券化，可以增加其流动性，分散银行信贷风险。经国务院批准，２０１１年上海市、浙江省、广东省、深圳市开展地方政府自行发债试点，对３９基于Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型的我国地方政府融资、Ｆ台违约风险评价研究地方债市场的全面开放奠定了良好的基础。从中央代发地方债券向地方自主发债过渡的尝试，蕴含着强化地方政府债务责任的必然趋势，避免风险过度集中在中央政府，转而借助市场力量对地方政府进行约束。同时要提高融资的透明程度和规范性，地方政府信用评级显得至关重要。通过发行债券形式融资，有利于加强对地方政府债务的规范管理，省级财政通过自行发债获取项目资金再转贷地市，可以规范地市政府的融资行为，降低银行的信贷风险；也有利于提高地方政府债务的偿付能力，地方政府债券筹集的资金纳入预算管理，资金分配计划报人大审批，有明确的还款来源，将促进地方政府债务管理的良性循环。此外，地方政府债券依靠的是政府信用，安全性较高、收益稳定有保证，在当前资本市场前景不明朗、民众及投资机构投资渠道单一的情况下，地方政府债券的发行有助于引导资本市场走向，吸引民间资本，稳定金融市场，带来了促进地方金融业发展的额外效用。在发展地方政府债券的起步阶段，除修订相应的法律法规外，必须完善地方政府债券风险管理机制，从地方政府债券的发行定价、交易、偿还和监管各环节进行严格规定。４．２从监管部门方面防范４．２．１全面清理地方融资平台贷款，逐步缓释风险鉴于平台贷总量规模庞大，一旦集中爆发偿付危机，将很可能诱发系统性、区域性风险，因此要对其进行综合治理防范风险，银监会等监管部门首先应摸清地方融资平台贷款结构的分布情况，在对其有一个准确全面的了解掌握后，才便于采取有效措施予以防范和化解。在具体的清理整顿过程中，可以尝试建立全国银行业金融机构平台贷款明细台账，要求各家商业银行对发放出去的平台贷款进行统计汇总，建立包括偿还金额、期限、实际偿还情况等要素的明细台账，定期报送当地银监局，便于银监局将平台贷款管理纳入日常监管统计制度，跟踪监测风险情况，实现平台贷款的动态调整、实时监测、分类管理和现场检查。为切实缓释存量贷款风险，除了对融资平台进行全面的摸底清理，关键还在于平台贷还款方案的落实和严格执行。因此，银监会应大力督促商业银行和融资平台共同制定详细的还款计划，对于资本金、抵押物不足的平台公司，商业银行第四章化解地方融资平台违约风险的策略建议应要求其增加资本金和抵押物价值；对于无效的担保方式措施要依照《合同法》等的规定重新约定置换，确保合同补正到位。为强化监管约束，对平台贷款经营管理中出现违法违规问题的，应严厉处罚授信银行，同时严格按照职责规定追究相关人员责任。其次，银监会可以根据平台贷的现金流覆盖情况，规定计提不同的资本充足率风险权重和拨备率，迫使银行在一些半覆盖和无覆盖的风险较高的平台贷授信中采取更加谨慎的态度。４．２．２加强平台贷分类管理据权威数据统计，截至２０１１年９月末，全国共有地方政府融资平台１０４６８家，平台贷款余额９．１万亿元。根据审计署统计，未来三年将有超过３５％的地方性债务到期，其中２０１２、２０１３年到期的额度分别约为１．８万亿元和１．２万亿元，合计占２０１０年底债务余额２８％左右。高盛高华证券和野村证券推测，２０１１年融资平台贷款量仍会增加，今明两年到期债务如果按照４０％的比例计算的话，可能将达到４．６万亿元。可见平台贷面临的还款压力较大，但对其整改操作中不应搞简单的“急刹车”、“一刀切”，应采取分类处置措施，对融资平台项目不同的情况进行分类清理。综合考虑项目预期现金流和投资回收期等情况，合理确定还款方式，实行分期偿还，做到半年一次还本付息，鼓励有条件的可按季度进行偿还。对于提前还款部分，各机构应按照实际用款期限，相应折算成同期限的贷款利率计算本息。对于属于不具有稳定性经营收入的公益性建设项目，应当撤销清理掉平台公司，在财政能够保障的情况下，应当尽量通过财政来加以偿还没有必要通过设立融资平台公司，向银行融资。对于具有稳定经营收入的公益建设项目，应当严格按照公司法的规定治理，充实公司资本，做大做强企业，由其自身盈利收入作为还款来源保证，以现金流测算为基础，制定均衡分期还贷计划，按季或者半年偿还贷款。具体来看，可以根据现金流覆盖程度和项目的建成达产等情况进行分类管理，大体上，现金流１００％覆盖的融资平台包括三种：第一种，项目已建成，且经营性收入能达到原先设计标准，如一条高速路已开通，车流：量和收费均可达到预期，此类贷款正常按季或按半年偿还即可，这是最理想的情况。第二种，项目已经建成，但收入未达预期，这种情况下，“可在原有贷款额度内进行再融资”，只要在４１基’ｒＬｏｇｉｓｔｉｃ州归模型的我国地方政府融资平台违约风险评价研究额度不超的情况下，“可以续贷，借新还旧。”第三种，贷款到期而项目尚未完：［的平台，在借款人的公司治理、抵押担保、还款方式等方面整改合理的前提下，经各总行审批后，可按工程建设实际周期合理确定贷款期限，一次性修订贷款合同，使贷款期限符合项目经济建成要求。对第二种和第三种平台给予优厚的信贷支持，Ｅｌ的是确保国家对重点项日有力支持和银行贷款重点投向，避免造成“半拉子”工程，避免对地方社会经济正常建设发展规划造成严重冲击。对于项目自身现金流难以１００％覆盖贷款本息的项目，又分了两类情形。第一种，能吸引社会资金的平台，银行应协助地方政府和借款人，制定资产重组、处置、转让或ｉ引入新投资者等市场化筹资方案，分期适时收回贷款。第二种，不宜吸引社会资金的平台，应“量化还款数额，纳入财政预算，分期清收贷款，已签订差额补足协议的，严格按协议执行，确保贷款足额清收。”４．３从银行层面防范４．３．１实行放贷前严格审批，优化信贷结构为规避风险，在发放平台贷之前，商业银行要进行详尽的贷前调查和风险评估，对地方融资平台还款来源作合理分析和安排，尽量落实合法、有效的土地房产抵押或提供有代偿能力的第三方保证担保。重点考察融资项目的盈利性和偿债能力，不能因为有政府信用做隐性担保从而放松贷款条件。对盈利能力和偿债能力的考察主要基于项目的投资利润率，回收周期和偿还周期，以及未来净现金流现值等财务指标，应选择投资回报率高、资金回笼快、现金流充足的项目发放贷款，从而减少银行的信贷风险。在授信对象选择上，应优先选择地区金融生态］不境好、资信状况良好、财政实力强的地方政府发起设立的融资平台，其自身应；具备法人治理结构健全、经营状况良好、客评信用等级Ａ级以上、诚信度高、无不良信贷记录、综合贡献度大的特质。在行业选择上，应优先选择行业不良贷款率较低、项目现金流有保证，国家产业政策大力支持的行业，这类行业通常具；卣较好的发展前景和较大的潜力。在项目选择上，重点选择符合国家产业政策、＝节能减排政策和对改善民生有较大贡献的项目，因为这类项目通常符合国民经济和社会发展总体规划，对行业和地区经济发展有重要影响，容易获得相关部门审批，且在中央和省级预算内所占投资额较大或比例较高，项目建设监管制度健全，；卣第四章化解地方融资平台违约风险的策略建议较强的还贷能力。在授信管理上，控制好授信总量，加强与当地政府及建设规划部门、土地管理部门等的有效沟通，摸清当地有关部门城建项目运作思路和城建领域投融资模式，对当地政府和财政近年的财政收入质量、收入状况、土地运作情况以及财政存量债务状况进行全面分析、合理授信，核定政府授信上限，科学合理地安排信贷投放节奏，防止出现银行信贷投放大起大落。优化信贷结构，做到有保有控，突出支持重点，新增贷款要重点支持在建项目，严格审批和控制新开工项目贷款，防止新的产能过剩和重复建设。要将信贷资金投向经济社会发展的短板领域，在支持城市化的同时，也要支持工业化和农业产业化，支持当前比较薄弱的“三农”和中小企业，以保证政府投融资平台公司的持续稳定发展。做好项目资金的测算，根据项目投融资规模、金融机构参与程度等，落实完善不同的项目融资方案，重视贷款的第二还款来源，有效落实项目贷款的担保条件。４．３．２加强资金流向监控和贷后跟踪管理综合运用签订资金封闭管理协议、开立偿债资金专夕ｊ和政府补贴资金专户等方式，掌握信贷资金用途的真实性，监控还款来源，：加强对客户资金流向的实时监控，严防挪用信贷资金。对于大额资金支付使用，必须提供真实交易背景资料，并按照银监会《固定资产贷款管理暂行办法》的要求，切实履行好贷款人“受托支付”职责，确保贷款资金直接支付给借款人交易对手。一旦发现资金流向明显不符合约定用途、账户资金异常变动等预警信号，及时预警并采取有效措施防控风险。尝试建立一套完备的政府背景类贷款风险评估体系，加强对地方经济发展的分析和预测，对已发放贷款项目未来现金流量的变化情况进行跟踪评估，对挪用贷款的平台公司采取必要的信贷制裁举措，确保贷款资金能做到“专款专用”。４．３．３组建银团贷款，加强银行间合作机制地方政府融资平台融资的金额一般都比较大，由一家银行单独贷款，贷款的风险集中度比较高，采用银团贷款方式，建立一个利益共享、风险共担的分摊机制，可以降低单家银行的贷款额度，减少“鸡蛋放在一个篮子里”的风险。其次，通过银行间沟通与协作，还可以发挥各参贷银行的信息收集优势，了解地方政府融资平台跨银行的资金流向，实现对政府融资平台授信额度的控制的同时有效防４３基二ＦＬｏｇｉｓｔｉｃ回归模型的我国地方政府融资、Ｆ台违约风险评价研究止贷款被挪用，避免多头授信和过度融资的问题，同时避免同业恶性：竞争。目前银团贷款已逐渐成为地方政府进行大型基础设施建设的融资渠道。４．３．４提高风险管理水平，适度利用资产证券化在平台贷款面临集中到期还款压力的情况下，商业银行应当推进更为审慎的风险管理举措，把投融资平台贷款纳入规范轨道，缓释平台贷风险。定期对平台贷进行梳理，开展重新评审和严密的风险排查，对其进行分类管理。按照“：分解数据、四方对账、分析定性、汇总报表”的思路，建立包括平台名单、贷款情况、风险定性等信息在内的台账管理体系，核准了风险底数，制定了平台贷款的审慎准入标准，增补抵押质押，缓释当期风险，积极推动平台贷款的整改。此外：．还要加强平台贷的期限管理，结合政设施收益期特点进行管理，避免地方政府流动性风险。通过要求平台贷落实土地抵押、收费权质押、应收款项质押、地方优质国企保证、地方人大批准地方财政纳入预算以及地方提供专项政策安排或偿债基金等方式加强还款约束，防范项目经营不利、偿债能力下降等风险。针对平台贷金额大，期限长，流动性差的特点，商业银行可采取资产证券化方式对存量投融资平台贷款进行打包出售，将表内的部分风险资产转移到表外，实现表外融资，充分利用具有退出机制的证券市场来提高商业银行的流动性水平，提前收回项目贷款资金，改善银行贷款的期限结构，使资产与负债的期限匹配更合理，提高银行资金使用效率，有效分散和降低由银行独自承担的投融资平台：贷款风险。资产证券化还带来了提高资本充足率的额外效用，在资本市场担忧银行大量再融资会“抽血”过多的当下，通过融资来提高银行核心资本充足率或会导致股价大幅波动，或会迟迟难以实施，而资产证券化将成为商业银行提高核心资本充足率的较好途径。４．４从融资平台自身建设层面防范４．４．１完善法人治理结构，转变融资平台职能定位按照政企分开、经营管理与监督约束相制衡的原则，遵循现代企业的运作：疗式，指导平台公司建立起“自我管理、自我经营、自我约束、自我发展”运转机制，同时明确其在筹建设立、经营决策、业务运作、内部控制、债务管理、外部第四章化解地方融资平台违约风险的策略建议监督等环节的要求、职责和责任主体，促**台公司的高效规范运行和可持续发展。对于具有稳定经营收入的公益性项目、非公益性建设项目所设立的融资平台，还可引入民营资本参与项目建设，实现股权多元化，克服行政化倾向。董事的任职资格需建立在相关工作从业经验和经营业绩考核上，针对兼任董事的行政官员，经营业绩不佳的，不得升迁。完善的法人治理结构不仅有利于化解风险，更有利于提高资金的使用效率，同时也有利于引入先进的管理经验。地方政府投融资平台的功能定位是统一的政府融资平台、国有资本运营平台、政策性投资平台，职能定位较广，承建业务也相对杂乱，导致经营效率不高，应推进融资平台职能朝专业化、明确化方向转变，进行资产剥离和重组，做大做强优质平台，淘汰掉一些债务沉重，又不能产生经济效益的平台，将有限的资源投入到优质项目中，实现资源优化配置，逐步形成专门承建公益性业务、准经营性业务和经营性业务的三类融资平台。４．４．２完善风险内控机制，提高融资平台自我发展能力融资平台内部应成立专门的风险管理部门，负责风险管理政策、规章制度的制定，确立风险识别及传递机制、预警机制，确定风险评估判断标准和判断机制，帮助平台公司建立风险管理制度并履行其政策督导的职能等。引入风险管理信息技术系统，建立包括平台公司母子公司或分公司、供应商、销售商和银行等金融机构在内的所有业务、财务和资产集成的统一、动态的数据平台，以实现各种数据编码的统一和实时生成。其次将风险控制流程化，把平台公司的的全部业务划分为若干条业务线，识别出各业务流程的风险点，在此基础上探索建立融资平台的债务风险预警体系，通过对债务规模、变动趋向做及时监控和分析评价，为科学识别平台的债务风险和偿债能力提供参考依据。同时建立融资平台的信用评级制度和债务统计报告制度，方便银行了解，消除信息．不对称造成的过度负债。此外，还应完善平台的投融资决策程序，建立专门的投资事业部负责投融资，及早甄别防范投资经营风险，对于重大投资决策需经管理层及最高决策层决议通过，减少盲目投资可能出现的风险。投融资平台在行使职能时，应充分利用市场化方式，不能过度依赖政府支持，盘活存量资源，拓宽融资渠道，募集未来投资经营的资金。除银行贷款外，平台公司可以选择发行企业债券、中期票据和短期融资券，发起设立产业投资基４５基１二Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型的我国地方政府融资平台违约风险评价研究金等方式融资，同时随着发展，可以通过ＩＰＯ上市融资，实现资产证券化等方式来降低成本，提高自身发展能力。４．４．３引入集团管控模式，由“外延式”发展向“内涵式＂发展转变过去的地方融资平台主要采用的是追求规模扩张的“外延式”发展模式，且同一政府背景下的融资平台存在管理混乱，职能定位不清晰的问题，在某些项目上还可能存在重复建设。引入集团管控模式，走集约化、内涵式经营发展道路，能够有效地实现资源优化配置，控制经营风险，通过对下属企业或部门采用层级的管理控制，使得集团组织架构和业务流程达到最佳运作效率，产生规模经济效益，实现集团总体战略目标。目前主要有三种管控模式，即财务管控型、战略管控型和操作管控型。财务管控型是指集团对下属子公司的管理控制主要通过财务手段来实现，对其具体经营运作管理基本不加干涉，也不会对下属子公司的战略发展方向进行限定，主要关注财务目标的实现。战略管控型侧重由集团总部进行整体的战略规划，子公司据此制定相应的业务战略规划，通过控制子公司的核心经营层，使子公司的业务活动服从于集团整体战略活动。操作管控型是指集团总部通过职能部门对下属子公司的日常经营运作进行直接管理。三种模式的区别主要在于管控的侧重点不同，但都抓住了一一个核心点进行管控，使下属子公司都紧紧围绕这个目标发展，在管控的同时又不失灵活性。在治理整顿的大背景下，地方政府的各类投融资平台正在实现不同方式的整合，并在新形势下出现了两种集团化趋势，一是战略控股趋势，二是金融控股趋势。战略控股通过全面的股权投资、综合化投资、市场化经营管理，对内部资源进行整合和分工协作，共同实现地方政府投资拉动的战略意图，保持地区经济持续发展。另一种集团化趋势是金融控股趋势，通过对地方大型企业实施“控股化”重组，或对地方金融机构进行换股、股权划拨，对原平台参股控股的方式，将分散的金融资源整合起来，形成金融控股集团，发挥金融的积聚效应。集团化摆脱了单一业务或职能带来的困扰，发挥规模经济效用，是融资平台壮大资产、实现可持续发展、走向市场化组织的必然选择。能有效地克服平台公司普遍存在的业务结构上公益性和盈利性不匹配、主导产业与辅助产业发展不协调，资源利用率偏低的问题。４６第四章化解地方融资平台违约风险的策略建议４．４．４拓宽融资渠道，构建多元化融资格局各平台公司在积极争取财政性资金补充公司资本金或增加收入现金流的同时，还要根据自身承受能力合理规划负债水平，积极优化负债结构，制定不同筹资渠道的资金筹措方案。区分经营性项目或非经营性项目性质，对经营机制健全、成长性较好的平台公司，要积极通过发行企业债券、中期票据、短期融资券等方式筹集资金；对市场前景好、预期业绩突出的经营性项目，可通过发行理财产品等形式募集资本金，主动吸纳民间资金参与项目投资；要切实加强与政策性金融、商业性金融机构以及保险基金、投资基金等的投融资合作，开展信贷融资或股权融资，从而减轻平台公司对财政资金或银行资金的过度依赖。通过多渠道注入资源，做大资产总量，做优资产质量，降低资产负债比率，推动投融资平台成为有主营业务，有稳定现金流，有盈利能力、融资凭能力和偿债能力的经济实体，实现由输血型向造血型转变、由投融资载体向市场主体转变，由单纯土地出让向金融控股转变，充分发挥金融杠杆的乘数效应和积极作用。基了二Ｌｏｇｉｓｔｉｃ同归模型的我国地方政府融资、Ｆ台违约风险评价研究参考文献［１］ＨａｎａＰｏｌａｋｏｖａＢｒｉｘｉ．ＣｏｎｔｉｎｇｅｎｔＧｏｖｅｒｎｍｅｎｔＬｉａｂｉｌｉｔｉｅｓ：ＡＨｉｄｄｅｎＲｉｓｋ：ｆｏｒＦｉｓｃａｌＳｔａｂｉｌｉｔｙ［Ｒ］．ＴｈｅｗｏｒｌｄＢａｎｋ，１９９８．［２］ＷｉＩｉＪａｍＥａｓｔｅｒｌｙ．ＷｈｅｎｉｓＦｉｓｃａｌＡｄｊｕｓｔｍｅｎｔ１１ｌｕｓｉｏｎ？［Ｊ］．ＥｃｏｎｏｍｉｃＰｏｌｉｃｙ，１９９９（４）．［３］ＡＩｌｅｎＳｃｈｉｃｋ．ＢｕｄｇｅｔｉｎｇｆｏｒＦｉｓｃａｌＲｉｓｋ［Ｒ］．ＴｈｅＷｏｒｌｄＢａｎｋ，２０００．［４］ＭａＪｕｎ．ＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇＦｉｓｃａｌＲｉｓｋｓｏｆＳｕｂ－ｎａｔｉｏｎａｌＧｏｖｅｒｎｍｅｎｔｓＥｘｐｅｒｉｅｎｃｅｓ［Ｍ］．ＴｈｅＷｏｒｌｄＢａｎｋａｎｄＯｘｆｏｒｄｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙＰｒｅｓｓ，２００２．［５］ＨａｎａＰｏｌａｋｏｖａＢｒｉｘｉａｎｄＡｌｌｅｎＳｃｈｉｃｋ．ＧｏｖｅｒｎｍｅｎｔａｎｄＦｉｓｃａｌＲｉｓｋ［Ｍ］．ＴｈｅＷｏｒｌｄＢａｎｋａｔａｅｌｅｃｔｅｄＣｏｕｎｔｒｙＲｉｓｋ：ＣｏｎｔｉｎｇｅｎｔＬｉａｂｉｌｉｔｉｅｓＰｒｅｓｓ，２００２．ａｎｄＯｘｆｏｒｄｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ［６］ＢｕｒｇｅｒａｎｄＷａｒｎｏｃｋ．ＬｏｃａｌＣｕｒｒｅｎｃｙＢｏｎｄａｎｄＭａｒｋｅｔｓ［Ｊ］．ＩＭＦＳｔａｆｆＰａｐｅｒｓ５３（ＳｐｅｃｉａｌＩｓｓｕｅ）：１１５—１３２，２００６［７］ＪｅａｎｎｅａｎｄＯｕｓｃｉｎａ．Ｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔｄｅｂｔｉｎｅｍｅｒｇｉｎｇｍａｒｋｅｔｃｏｕｎｔｒｉｅｓ：Ａ［Ｊ］．ＩＭＦＷｏｒｋｉｎｇＰａｐｅｒＮＯ．０６／９８，２００６［８］ＡｒｎａｕｄＭｅｈｌ，ＪｕｌｉｅｎＲｅｙｎａｕｄ．Ｒｉｓｋｙｐｕｂｌｉｃｄｏｍｅｓｔｉｃｄｅｂｔｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｅｍｅｒｇｉｎｇｅｃｏｎｏｍｉｅｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＭｏｎｅｙａｎｄＦｉｎａｎｃｅ，２０１０ｎｅｗｄａｔａｓｅｔ［９］周沅凡．地方政府投融资平台的产生背景及原因［Ｊ］．财政金融，２０１ｉ，（２３）［１０］邹剑锋．从政府财政收支状况看地方政府融资平台超速发展的原因［Ｊ］．云南财经大学学报，２０１ｌ，（５）．［１１］任署明，王洪静，季枫．地方政府发展投融资平台的羊群行为及治理［Ｊ］．哈尔滨商业大学学报，２０１ｌ，（１）。［１２］王修华，刘灿，金洁．地方政府融资平台风险测算与规范发展研究［Ｊ］．财经理论与实践，２０１１，（２）．［１３］毛建林．地方政府投融资平台：体制根源、风险机理与规范发展——基于委托代理理论的一个分析框架［Ｊ］．理论探讨，２０１ｌ，（４）［１４］黄全祥．地方政府融资平台的运行方式与问题——以四川省绵阳市为例［Ｊ］．西南金融，２００９，（１２）．［１５］计承江．关于地方融资平台发展问题的探索［Ｊ］．金融理论与实践，２０１０，（１）．［１６］贾银萍．关注地方政府融资平台贷款风险［Ｊ］．银行家，２００９，（７）［１７］巴曙松．地方政府投融资平台的发展及其风险评估［Ｊ］．西南金融，２００９，（９）［１８］赵永胜．地方政府融资平台的风险评价与思考［Ｊ］．西部金融，２０１ｌ，（１）４８参考文献［１９］耿松涛，王毅．地方政府投融资平台的集团管控模式研究［Ｊ］．现代管理科学，２０１１（１２）．［２０］姚领，谢家智．地方政府投融资平台发展困境与出路：一种新理念［Ｊ］．中共宁波市委党校学报，２０１１，（２）．［２１］谭长路．地方政府投融资平台建设的模式分析［Ｊ］．甘肃金融，２００９，（７）．［２２］尹宏祯．地方政府投融资平台可持续运作模式研究［Ｊ］．财政监督，２０１１，（１０）．［２３］肖玉香．地方政府投融资平台设立股权投资基金的可行性探讨［Ｊ］。云南师范大学学报，２０１０，（１）．［２４］陆岷峰，张惠．关于地方融资平台贷款的深层思考［Ｊ］．桂海论丛，２０１０，（３）．［２５］马金华，李国锋，谢兴春．每日地方政府债务管理及其对我国的启示［Ｊ］．创新，２０１０，（１）．［２６］王冀宁．我国地方政府融资平台的风险控制预警体系与市场化运作研究［Ｊ］．现代管理科学，２０１０，（１１）．［２７］王蕾．地方政府融资平台与区域经济发展关系研究［Ｊ］．金融发展评论，２０１０，（１０）．［２８］刘尚希．地方政府投融资平台：风险控制机制研究［Ｊ］．经济研究参考，２０１１，（１０）．［２９］王飞，熊鹏．我国地方融资平台贷款现状与风险：规模估算与情景模拟［Ｊ］．中国经济问题，２０１ｌ，（１）．［３０］张鹏．地方政府投融资平台风险分析［Ｄ］．电子科技大学。２０ｉＯ：１２—１３．［３１］吴慧娟．地方政府投融资平台信用评价及风险管理［Ｄ］．天津大学，２０１０：１０－１１．［３２］江涛．地方政府投融资平台金融风险研究［Ｄ］．河北大学，２０１１：９—１０．［３３］９．１万亿存量平台贷到期还款方案４月上报［Ｎ］．第一财经曰报，２０１２—０３—１９．［３４］赵优红，张宇飞．我国政府投融资体系的现状及完善［Ｊ］．财政研究，２００５，（１０）．［３５］周黎安．晋升博弈中政府官员的激励与合作——兼论我国地方保护主义和重复建设问题长期存在的原因［Ｊ］．经济研究，２００４，（６）．［３６］张友先，朱爱萍．治理我国地方政府融资平台的措施建议［Ｊ］．金融前沿，２０１０，（１２）．［３７］韩复龄．关注地方融资平台的债务风险［Ｊ］．中国金融家．２０１１，（１１）．［３ｓ］唐小梅．后危机时期商业银行拓展地方融资平台业务的理性思考［Ｊ］．金融实务，２０１０，（５）．［３９］２０１１年地方政府自行发债试点启动［Ｎ］．新华网，２０１卜１０—２Ｃ１．［４０］赵慧，梁洪波．加强地方政府投融资平台建设的调研报告［Ｊ］，．经济研究参考，２０１ｌ，（５）．［４１］银监会：规范地方政府融资平台贷款清理［Ｎ］．银监会网站，２０１２—０３一０１．［４２］银监会要求银行新一轮摸底，平台贷再掀清理风暴［Ｎ］．经济参考报，２０１２—０２－１５．［４３］新一轮摸底展开，银行被要求补充审查数据［Ｎ］．华夏时报，２０１２—０２—１８，［４４］张明志．商业银行地方政府融资平台贷款风险及防范［Ｊ］．金融经济，２０１０，（１０）．［４５］赵蕊．关注政府融资平台发展新趋势［Ｊ］．银行家，２００９，（１１）．［４６］王希宁．运用金融杠杆促进地方政府融资平台较快发展［Ｊ］．西南金融，２０１１，（５）．４９基。ｙ－Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型的我国地方政府融资平台违约风险评价研究附录附录１财务指标计算公式维度盈利能力财务指标计算公式营业利润率营业毛利率销售净利率息税前利润与资产总额比总资产净利润率营业利润／主营业务收入（主营业务收入一主营业务成本）／主营业务收入净利润／主营业务收入息税前利润／资产总额净利润／平均资产总额，平均资产总额＝（期初资产总额＋期末资产总额）／２净资产收益率长期资本收益率净利润／期末股东权益资本收益率＝息税前利润／（平均长期负债＋平均股东权益），平均长期负债＝（期初长期负债＋期末长期负债）／２，平均股东权益＝（期初股东权益＋期末股东权益）／２现金流量分析营业收入现金比率销售收到现金比率全部资产现金回收率经营现金流量净额／主营业务收入销售商品、提供劳务收到的现金／主营业务收入经营现金流量净额／期末资产总额主营业务收入／平均应收账款主营业务成本／平均存货，平均存货＝（期初存货＋期末存货）／２营运能力应收账款周转率存货周转率固定资产周转率总资产周转率偿债能力流动比率速动比率资产负债率营运资金与借款比利息保障倍数固定支出偿付倍数资本结构分析产权比率５０主营业务收入／固定资产平均净额主营业务收入／平均资产总额流动资产／流动负债（流动资产～存货）／流动负债负债总额／资产总额营运资金／借款息税前利润／利息费用息税前利润／［利息＋本息偿还／（１一所得税率）］负债总额／股东权益附录所有者权益比率经营发展能力净利润增长率利润总额增长率所有者权益／资产总额本期净利润／去年同期净利润一ｌ本期利润总额／去年同期利润总额一１附录２地方融资平台各因子得分公司名称深圳能源中信海直南京中北粤高速Ａ渝开发中天城投中原环保湖南投资大通燃气长春高新中山公用惠天热电漳少Ｉ，Ｉ发展华闻传媒桑德环境东莞控股湖北能源海南高速厦门港务华北高速南京港粤水电合肥城建海峡股份首创股份皖通高速中原高速上海电力中海发展福建高速四川路桥南京高科长航油运广州控股重庆路桥Ｆ１一１．３６５４５一０．４０６９６．０．５６４１５．０．８０５４．０．３２６０１０．０１０５１一１．４８５８６．０．６９９５６．１．００５３６一０．１４２６一１．２５１６８一０．２０５２４０．４０１３５５．０．７４３７２．２．５３８８５．３．４１８６２．２．４１４４４０．２０１４４一０．５９９２５．２．１５３８一３．３８７５２－０．２８４１５一０．１６２８４一２．４７１８２一０．３５１３１一２．３４００２．０。４０７７４．２．１６０５６．２．０２８４．１．４３１１０．２２０３６６一０．０１５２６一１．５３３８５一１．７７８６７．０．１２３５１Ｆ２—０．１５３３３Ｏ．２６４０１１—０．４１９５７－０．３８８５８０，０４９３６８—１．３８８２６—０．６１４０１—０．０４２２２．０．２３６０８－０．０１１２８．０．０９２６—０．４６７５５．０．３５４６１０．１４４５５２－１．２９９４８－１．０２５５６—１．４３５１５０．２７２３１５－０．０１９５１０．０８４１４７．１．０４９５２—０．６２３５３—０．４２１１５．０．３５２０４－０．２３９０２．Ｏ．７２１６４—１．０１７４８—１．４６６７２—０．５６５８４—０．７４０４１—１．５４６３８－０．５３２４１－１．１２０５９—０．２７２４１—０．５８５５８Ｆ３－０．３５６６１－０．４３２３８．１．５０１６８—０．９６７８９—０．４５８１７—１．３０９６４０．５３８１２１—０．７０１７３．０．７６２４５．０．８７４１９．０．５９２４．０。４０２１７－２．９８４１３－１．４６８６５１．６３０９９０．４５７９６５０．９７５８３—０．５３０３４．０．６３０４—１．４２２０８１．１７４４５３—１．２６８０２０．１１４９０２—０．３４１７８．０．２０７４１０．５３６７５４—０．３７３３５０．２１２７１７０．１３６１３７０．８３３７７２－１．２９０９７－０．８９３９９－０．０８３３５—０．６７４８８０．１８８８７Ｆ４．１．０７９７８．０．２７５２９．０．３３６８４．０．８８５８６—０．９７０１２０．Ｉｌｌ２１９．１．４７９０２．１．２８４９５．０．６１６４５—０．５３９８４．０．３９５１１．０．４４９９６．２．０２２４１．０．９８５０８．１．１６１３５．１．６２１１３．０．５８１１１．０．７２２８１．０。４４７３３—１．７３０８３．０．７６３１５．１．１０６４７．０．１９６５５．１．７１９７７．０．４８５７１．１．２９５８２—０．７２０２８．０．１９００３．１．５９３３６—０．６９５８３．０．６３７２２．０．６８９１２．１．２２７４９—１．７９１０１．０．４９２６３Ｆ５３．１８１５１９０．９２９４５９２．８３８１８９４。Ｊ，，５１Ｊ．１１０．０４４９１７２．１４８９４３２．１２４８０６１．２８４３６４２．８３９７３９０．９２１１９１３．７１．４８５２０．８４７０３６３．５６２１３４３．８７６７９５５．２０４０４２１０．４２５７９６．０２７０５４—０．０３９５５１．８２２７５１８．０１６１７８７．７１２７６５２．７１７２８２０．１５：１０９８８．２１３０５１０．９６８３９３６．７５１０２９２．６３８７１８６．２６７５８５５．２０６１０３ｍ５４１３７４２．２１６３７８】．４１３７６５４．７９７１２３５．７５９７１３０．８９０１８２Ｆ６．４．３２１１７．１．４６９３．５．４４２９９．７．８２０８４．２．３２０７７．５．３６５１９－１．４７５８２．３．２７５２－５．２８８２８—１．９２９３３．７．０７３０３．１．３１３８４－７．２８７５７．６．２７２２７．２．８２２３４．１４．４９２８．６．７０６１５—０．３４２５５—２．２０５５３—１３．２５５３．９．３３４８３—４．５３８２０．５０３３２７·１１．５２３３—０．６７３１８－７．８６４９６—４．１７７０８－８．３６８９４－６．２４８３５－４．４５０７１—３．６２３６４．３．２４２２８．５．４７８４５．７．８６７１５—０．５２８７１Ｆ７８．５６７５９４５．０３７２２９５．５４２２８５５．０５９３５１４．２８７９３２６．２５３０５９９．９０３９６２９．３５８３０４９．３２６５７８７．３８１０４９９．１０９３１４３．３２９４１８４．９７８２８４６．２９３９９９７．５１８９３３７．２６２８５７４．０４４６４２３。９８２１７６５．５０１５０８７．９２５７０９９．３１１０４３３．７７８３７５３．５４７００５６．１８４８６８３．８９１６７２６．５０５８８９３．１３８２２２４．５７７１８２６．３３３６２２４．５５１６１３．９４４２７３．５９７７０９２．０４８６４３５．６５８２５４３．７２７０１４５１基ｊ：Ｌｏｇｉｓｔｉｃ同归模型的我国地方政府融资ｊｒ台违约风险评价研究三峡水利郑州煤电联美控股武汉控股上海建工长春经开云南城投中昌海运路桥建设北京城建赣粤高速重庆港九浦东建设南海发展长春发展宁沪高速北京巴士洪城水业新疆城建芜湖港大众交通大众公用城投控股川投能源大连热电苏州高新巴士股份西藏城投中储股份隧道股份创业环保大秦铁路四川成渝深圳燃气重庆水务江南水务宁波建工中海集运国投新集一０．７７４２２一１．０８１２５一０．４８３３－０．３５８７７一０．６０３１４一２．５７９２７一０．４１６８７一１．７４７０３．０．４０９４４．０。０６５３—０．３８３１９０．０６５３４６０．１０３７２７２．４２５５２９０．０９８４２７—１３４１８１—１．７９４５４—０．３７２３８—０．４２５１１．０．７１７５２．０．５９３５３．０．５５８２６０．０５６７４７Ｏ．２７１８３５．０．０５９６７．１．１７６０７．０．３８４７９．１．６０９８５０．１０６９９６．０．４２２４３０．１０６９１３—０．５０７７—０．４２６３８—０．８４４９１０．６７０３８１—２．０３３２７－０．１８００３．０．９２７３—０．６９９５５．０．６１２４２—０．７４９７６．１．０３４６．０．３５８５５０．３２４７７９—０．５３９８４－０．６００８９．０．４７９７６—１．５０６０６—１．４５４８１．０．８８３０８．０．５０９７５—１。６１３５４０．３２６１４２—０．２６７９１Ｏ．７６５１４—０．４１７１．６．１．０９３１１—０．７２７２６．０．４１７８２０．０２９０４０．４９３０９８．２．３１９５６—１．２３２７６．Ｏ．６２１６６１．２８７６７２—０．６２５１２—０．１４１４８．１．４７２３８—１．２８８０４．１．０８２８４０．４５６０６０．０６８５５８．１．４３４２９０．５０９２５８．２．３０７８４．２．３２８９６—０。０９４０３０．８３１２８９—０．８８５０２０．９５２３９３．１．：１．５８０６０．７６７６８２—０．８９６４１—１．７６９８３０．１３２７３９．１．０９５９３．１．１３４８２—０．３４７１７—０．３８７１３—１．２４４５９．０。５９５３２２．４７６０５２０．１９２２６７—０．９９５７６一Ｏ．３１２６３—０．１５００９．０．９７８９３—０．０８６５—０．８２９９—１．８０７５２．２．１３５７２．０．６６２０：１．—０．９６６４．０．８０２１６．０．６８９４８．Ｏ．９７０５６—１．０３３４２－０．８６９２７—０．０１７６７．０．４０８８２—０．２９５４７一Ｏ，２２１５７１．５４５４６３—０．７８２２６．０．９８０５４—０．５４００２．０．５０８３．１．７２６５３—１１３１３１７—１．４３２６２－０．６５４：１．８—０．３８０５１—０．９１５２５—１．５６１５５一Ｏ．６０９７６４．３８４７８６３．３６８０４３２．７０２１０４１．０５５３７１３．１６０２７８—２．１４３３９—３．０８３５９４．５４４５４６２．１６２７９７３．９３９１７７４．７０２６６２２．３９５０６１０．３３２２０２４．８８９９３３．９６２４７３２．３１２７２４４．７７２２８８５．８２５１１３０．９１２３２４７．５０１４９１２．２２９６８３３．８８２６３２１．２２４５１７２．４４８５４３１．１２６４４１３．４７２０４３６．２７０９４３７．０５４１５４８．５６５９８６１．１３６７５１２．２２６３４９６．４０２２３６。１７５８６６７．９８８３８４．７１５６７６２．９５０６５３．１３７３３３６．６２９０２４３．０４１２４５．８．４６６１．５．７１５．５．６２７８９．１．１２７４．５．９１４０．７：１．９４９９．０．４０６２５—４．６２９３８—２．５９３９．６．０５０９８．８．８９０６２—３．８９０４６—０．１５０５９．５．７０８０１—１０．０３２４．５．７５５４４—６．１８３５５—５．７０９１７．１．８６４３—８．６５２０８．５．６０９１．８．３６１８４—３．１１６２４．２．７２８７９．０．８８８６４—６．７９３３６—１．４２３９１．１２．６７４１．１４．０６２６．０．３７２６７．１．５１６３５．１２．０６９．６．８３３２３—１２．３５０８—４．４５３４９．５．００６７．４．６９２７１．７．８４１４—６．６５９１８３．９４４９１１１０．５９８７９４．３２１３．２３７６７４５．７７６３９８３．８７４４９７８．１８１６５７３．９２６４４５３．２７３５４７５．５７９６２３９．４５４８８９３．６０４９８１３．２６１７５８７．０７９６８６８．９８６８６４８．３４５８４２５．５９３２４．４５：１．０４３．７９５６２２５．８６４０７８７．９４４８０３；９．５９７４７１．９．５４０３５３４．１８６７３１》０．１０９０２ｚｌ６．５２５４４８．２０８９５３８．３４４９４６１２．４８８２４４．２０１０３９４．１３６１１‘７７．０９８３９８．９６３６７７７．２６５９１１５．３２４８６１９．４０５１９１６．８０１１３４．０．０１６９７８．３９１０８．０．２０３８７．０．９５４６４一１．４１６１６。０．５７９８１０．０２１５９５一２．０４３８７．０．５２９２一０．４３００８．１．４９５０６一２．４７５９８一０．２２５３７一２．２８２７１．０．３９３１２．０．９５６３５－０．４９０４．０．９３４０８．０．４２７３６．０．６５７５３．３．５３５３８一０．８７４０９．２．４１７６３．０．３７６５２．１．０９６６６一１．４５０４３．２．６３７４９．２．０６１４．２．０３０１２一１．１０６９４．０．３７２９４．２．２００５３．０．６６３６６５２附录附录３地方政府投融资平台百分值信用得分及排名排名１公司名称四川路桥厦门港务海南高速漳州发展长春发展长春高新大众交通武汉控股中天城投渝开发重庆港九云南城投城投控股苏州高新南京高科惠天热电新疆城建湖南投资浦东建设重庆路桥隧道股份中信海直合肥城建首创股份江南水务大连热电宁沪高速宁波建工南京中北国投新集上海建工中原高速联美控股粤高速Ａ三峡水利路桥建设华闻传媒粤水电创业环保中原环保郑州煤电５３得分ｉｉｉ．１５１０９．７７１０８．５６１０６．５５１０６．１１１０５．７２１０４．３７１０４．３２１０３．４４１０３．２７１０３．ｉ１０２．３４１０２．ｉｉ１０２．０３１０１．６６１０１．４５１００．７５ｉ００．５ｉ００．４８９９．９１９９．８５９９．６３９９．１１９８．７６９８．５６９７．７５９７．７９５．５３９５．３５９５．０８９５．０５９４．８７９４．０７９３．６９２．６３９２．４４９１．９９９１．５１９０．３３８９．０７８８．９２３４５６７８９ｉ０ｉｉ１２１３１４１５１６１７１８１９２０２１２２２３２４２５２６２７２８２９３０３１３２３３３４３５３６３７３８３９４０４１基于Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型的我国地方政府融资、Ｆ台违约风险评价研究４２大通燃气西藏城投中山公用北京城建长春经开福建高速北京巴士川Ｉ投能源大众公用深圳能源重庆水务长航油运芜湖港大秦铁路赣粤高速广州控股中海集运中储股份南海发展深圳燃气湖北能源中昌海运华北高速上海电力四川成渝中海发展洪城水业皖通高速海峡股份南京港桑德环境东莞控股巴士股份８８．Ｓ５８８．０４８７．５１８７．０７８６．８４８５．５９８４．５８４．０９８３．１２８２．３２８１．７９８０．６３７８．７５７８。１６７７．９９７７．８５７７．７８７５．８８７５．７３７５．４９７３．９１７３．７８７２．７８７１．８７０．１３６８．８８６６．８８６３１３１５７．０７５５．９３５５．４５４７．８３３９．３７４３４４４５４６４７４８４９５０５１５２５３５４５５５６５７５８５９６０６１６２６３６４６５６６６７６８６９７０７１７２７３７４致谢致谢时光易逝，岁月如梭，转眼间我的研究生生活即将结束，在硕士学位论文完成之际，我想向曾经给过我帮助的老师同学表示衷，心的感谢。首先要感谢我的导师杜朝运教授。研究生三年的求学期间，能师从于杜老师，是我一生的荣幸。感谢杜老师三年来孜孜不倦的教诲和无微不至的关怀，他不仅教给了我知识，更让我学会了如何做人，这是我一生最宝贵的财富。在整个论文撰写过程中，从最初的选题到提纲的拟定，再到初稿的撰写，以及最终定稿的完成，杜老师都给予了我宝贵的意见和悉心的指导。导师渊博的知识、严谨的治学态度与侮人不倦的工作精神深深感染了我，永远值得我敬重与学习。再次衷心感谢杜老师的教导！同时还要感谢教导和帮助过我的金融系的所有老师们，他们精彩的讲述，深刻的见解让我了解和认识到金融学的博大精深，异彩纷：呈。他们循循善诱的教导和新颖独到的观点，耳濡目染中已经深深融入我的思想，构成我的知识体系和思维方式，让我终身受益，借此机会一并表示衷心的感谢！最后，研究生三年的学习还让我得以结识许多朋友，感谢黄敏大、林蔚、殷婧、王苗苗等诸位同学好友，能够与你们相识我感到很幸运，你们让我拥有了真挚友谊的同时，还让我的学习生活变得更加丰富多彩，与你们在一起的日子是读研期间最快乐的时光。三年硕士研究生生涯即将结束，我的求学旅程也将告一段落，临别之时心中竟是如此依依不舍。然而，面对新的征程，我会带着师长寄予的期望和鼓励，亲友给予的关心和祝福，开始新的奋斗，为了不辜负自己的努力，也为了不辜负所有人的帮助。吴晓２０１２年４月