1、目錄報告緣起 1 HYPERLINK l _TOC_250011 地方債務演變：“開正門，控偏門” 2 HYPERLINK l _TOC_250010 開正門：標準化債券逐步成為地方政府債務的增量主體 2 HYPERLINK l _TOC_250009 控偏門：融資平臺主導的隱性債務增長明顯放緩 3 HYPERLINK l _TOC_250008 融資平臺經營：總體整固，關注尾部風險 3 HYPERLINK l _TOC_250007 資產負債表：經營杠桿穩中略升 3 HYPERLINK l _TOC_250006 現金流與盈利：投融資功能定位下，盈利能力有所弱化 5 HYPERLINK l

2、_TOC_250005 債務質量：現金流覆蓋有所下降 6 HYPERLINK l _TOC_250004 方法論：現金流覆蓋率與借新還舊敏感性分析 6 HYPERLINK l _TOC_250003 現金覆蓋水平：總體水平趨穩，關注尾部風險 7 HYPERLINK l _TOC_250002 償付缺口：有所擴大，借新還舊緩釋下風險可控 10 HYPERLINK l _TOC_250001 置換與新增，有助于進一步控制債務風險 11 HYPERLINK l _TOC_250000 銀行敞口：上市銀行審慎，個體差異明顯 11插圖目錄圖 1：2015 年以來，地方政府債券凈增量在 24 萬億以上 2

3、圖 2：截至 2020 年末，置換債券和再融資債券占比在 50%以上 2圖 3：測算發債融資平臺平均資產負債率趨勢 4圖 4：發債融資平臺主要有息負債/總負債比例 4圖 5：不同行政等級政府融資平臺資產負債率變化 4圖 6：不同行政等級政府融資平臺有息負債占比變化 4圖 7：投融資活動仍是地方政府融資平臺的主體功能 5圖 8：近年來，融資平臺自身盈利能有所弱化 5圖 9：融資平臺營業收入增長速度尚可 5圖 10：但近年融資平臺財務費用增長明顯加快 5圖 11：2019 年后，發債融資平臺的平均現金流覆蓋率有所下降 7圖 12：無覆蓋平臺債務占比仍有小幅抬升，反映尾部風險仍存 7表格目錄表 1：

4、測算社融口徑下融資平臺債務在地方政府總債務中占比已下降至 70%左右 3表 2：地方政府融資平臺的銀保監會劃分標準 6表 3：2020H 各省市融資平臺現金流覆蓋能力測算 7表 4：2017 年各省市融資平臺現金流覆蓋能力測算 8表 5：2020H 各省市融資平臺分行政等級現金流覆蓋率情況 9表 6：納入借新還舊償債率因素后的平臺債務償付缺口 10表 7：銀行業及主要上市銀行融資平臺敞口對比 12表 8：測算 A 股主要上市銀行“在 2241 家融資平臺用信/銀行總資產”情況（2020H） 12 報告緣起2018 年，我們在報告銀行業信用風險系列之地方債務分析篇尋找風險底線之旅（2018.8.

5、1）中，以彼時發行城投債的 2005 家政府融資平臺全量財務數據為基礎，對地方政府債務規模和風險以及對銀行體系的影響進行了全面測度和深入分析。站在當前時點，我們希望通過本篇報告對地方政府債務進行再次深度分析，主要是考慮到：政策重要性再提升。2020 年以來，化解地方政府隱性債務問題正成為更重要的政治任務。2020 年底的中央經濟工作會議明確，“抓實化解地方政府隱性債務風險工作”；2021 年國務院政府工作報告亦重點提及“穩妥化解地方政府債務風險”。市場關注度再提升。2018 年以來，地方政府債務管理“開正門、堵偏門”，債務結構發生明顯變化。近兩年來，財政部持續推進地方政府債務風險化解，地方債務

6、風險狀況發生新變化。尤其是地方債務分級管理模式下，今年以來市場頗為關注隱性債務的最新質量情況。分析視角再升級。2018 年報告中，我們主要是通過 2017 年末的時點數據，對當時地方債債務情況進行截面分析。本篇報告中，我們希望通過動態分析，關注2018年以來地方政府債務質量的演進情況。分析工具再升級。上篇報告中，我們重點對 2005 家存量發債主體進行分析。本篇報告中，我們將研究對象擴容到全部曾發行債務且公布最新經營數據的融資平臺，發債主體數量擴容至 2241 家。另外，我們通過數據庫升級，對 A 股主要上市銀行相關授用信記錄進行分析，以研究不同等級主體的風險敞口情況。本篇報告的研究結果表明：

7、地方債務規模結構“開正門，控偏門”下，以地方政府融資平臺有息負債為主的隱性債務占比 2020 年中下降至 70%左右，總體債務質量的透明度、可控性持續提高；融資平臺經營總體整固，但需要關注尾部風險的變化，尤其是低等級政府融資平臺資產負債率、有息債務近年呈現出更快的增長；現金流覆蓋率表征的融資平臺自身償債能力，2017 年以來有所弱化，但考慮到借新還舊政策支持以及多種形式“化債”政策的推進，短期償債壓力可控；上市銀行融資平臺敞口占比明顯低于整體銀行業，或意味著大量區域性銀行是政府融資平臺的主要授用信機構，上市銀行中郵儲銀行、中國銀行、招商銀行、建設銀行、農業銀行、常熟銀行等銀行融資平臺敞口占比相

8、對更低。 地方債務演變：“開正門，控偏門”地方債務規模與結構演變：“開正門，控偏門”。測算顯示，截至 2020 年中，地方政府相關債務約為 81 萬億左右，近年來債務結構呈現“顯性化”趨勢，意味著總體債務質量的透明度提高。1）開正門：債券逐步成為地方政府債務的增量主體。2020 年底地方政府債券余額達到 25.5 萬億，過去 6 年凈增量達 24 萬億，特別是用于置換和接續存量債務的置換債券和再融資債券占比超過 50%。2）控偏門：以融資平臺負債為代表的隱性債務規模增長收斂，但基于較高占比仍然是債務質量的關鍵環節。我們測算 2020 年中社融口徑地方政府融資平臺的債務規模在 57 萬億，隱性債

9、務增速下降至 10%左右，在地方政府相關總債務中的占比下降至 70%。開正門：標準化債券逐步成為地方政府債務的增量主體地方政府債券 2020 年底余額達到 25.5 萬億，過去 6 年凈增加近 24 萬億。地方政府債券存量余額由 2014 年末的 1.2 萬億，增加至 2020 年末的 25.5 萬億。其中，以一般公共預算作為還本付息來源的一般債券凈增加 12.4 萬億，以專項收入或政府性基金收入作為還本付息來源的專項債券凈增加 11.9 萬億。相比于過去的隱性債務，地方政府債券在額度管理、發行機制以及本息償還上，具備更高的透明度與可控性。置換及再融資債券余額占比超過 50%，“化債”效果明顯

10、。2015-16 年，集中發行地方政府債券（即，置換債券）用以置換非債券形式的存量債務（根據 Wind 統計，2020 年末存量置換債券存量規模近 15 萬億元）。2018 年開始，逐步發行“再融資債券”用于償還部分到期地方政府債券本金，下階段再融資債券用途有望擴容至隱性債務1。截至 2020 年末，置換債券和再融資債券占比在 50%以上，置換類債券在地方政府“化債”過程中起到了最為直接的作用。圖 1：2015 年以來，地方政府債券凈增量在 24 萬億以上圖 2：截至 2020 年末，置換債券和再融資債券占比在 50%以上地方政府一般債券地方政府專項債券新增債券置換債券再融資債券30.0025

11、.0020.0015.0010.005.000.00(萬億元）6.046.347.72014 2015 2016 2017 2018 2019 2020資料來源：Wind，中信證券研究部資料來源：Wind，中信證券研究部 注：由于部分債券同時涉及新增、置換、再融資中的兩項，而Wind 統計中對相應歸類均進行簡單加總，因此上述數據或存在小幅偏差1 2020 年底以來，部分省份地方政府再融資債的資金募集用途由“償還到期政府債券本金”擴容為“償還存量債務”或“償還存量政府債務”，預計再融資債券抑或成為融資平臺債務借新還舊的新方式。控偏門：融資平臺主導的隱性債務增長明顯放緩我們測算目前以融資平臺主導隱

12、性債務規模在 57 萬億左右，較 2015 年末增加近 25萬億。從債務兩端估算地方政府隱性債務規模：金融機構端，我們在報告銀行業金融市場深度研究系列之一社融和流動性：預期引導，收而有穩（2021.2.8）測算了社融類融資平臺融資規模數據，結果顯示 2020年中投向融資平臺的社融規模在 57 萬億左右；融資平臺端：我們統計了 2241 家發債融資平臺主體的有息負債（選取“短期借款”、“一年內到期的非流動負債”、“長期借款”和“應付債券”），數據顯示 2020 年中發債融資平臺有息負債規模在 43 萬億左右。比較來看，近年來二者趨勢基本一致，推測差額主要體現在部分未發行債券的地方政府融資平臺債務

13、當中。回溯來看，測算地方政府隱性債務占比逐步下降至 70%左右。將地方政府債券和測算融資平臺債務規模對比來看，地方政府債務管理政策思路下，近年來地方政府債券代表的“顯性債務”占比逐年提升至 30%左右。此外，從融資平臺債務結構來看，非發債主體的用信規模增速相對更緩，或反映了債務管理的效果。表 1：測算社融口徑下融資平臺債務在地方政府總債務中占比已下降至 70%左右地方政府債務合計#地方政府債券占比#測算融資平臺類社融余額#發債主體用信#非發債主體用信2015368,30548,26013%320,045217,962102,0832016485,139106,28122%378,858263,

14、790115,0682017592,855147,44825%445,407310,669134,7382018662,924180,69927%482,225341,050141,1742019746,040211,18228%534,858389,637145,2212020H812,339239,69430%572,645430,377142,268資料來源：Wind，中信證券研究部測算 注：（1）發債融資平臺計息負債選取“短期借款”、“一年內到期的非流動負債”、“長期借款”和“應付債券”；（2）融資平臺類社融余額計算詳見中信證券研究部銀行研究團隊報告銀行業金融市場深度研究系列之一社融和

15、流動性：預期引導，收而有穩（2021/2/8） 融資平臺經營：總體整固，關注尾部風險融資平臺經營：總體整固，關注尾部風險。1）資產負債率有所回升：資產負債率表征的經營杠桿水平由 2017 年末 59.1%，小幅升至 2020 年中 61%，其中省級平臺小幅上升 1pct，而市級和區縣級平臺上升幅度均在 2pct 以上；2）現金流量仍以投融資為主：投融資功能定位明顯，全部 2241 家發債融資平臺的投資活動凈現金流和融資活動凈現金流基本保持在每年 3-4 萬億元水平，而經營活動凈現金流多為負值；3）盈利水平基本穩定：2015 年以來融資平臺加權平均 ROA 由 1.2%左右下降至 2019 年的

16、 0.9%左右，是以利息支出為主的財務費用增長明顯構成拖累，其中中低等級平臺經營質量下行更為明顯。資產負債表：經營杠桿穩中略升截至 2020 年中，2241 家政府融資平臺發債主體的總資產達到 112 萬億，從近年來資產負債表擴張的趨勢看：總體經營杠桿水平增速放緩。從發債融資平臺的加權平均資產負債率水平來看，2017 年以來經營杠桿上升速度有所放緩（2017-19 年資產負債率分別為 59.1%/59.3%/59.8%），但受新冠疫情和逆周期政策影響，2020 年上半年杠桿水平上升幅度有所反彈；有息負債期限結構呈現短期化趨勢。2017 年以來，（短期借款+一年內到期的非流動負債）/總負債上升

17、1.3pct，（長期借款+應付債券）/總負債下降 1.2pct，預計近年來關于地方政府債務管理政策下，金融機構對于融資平臺的中長期用信更為審慎；中低等級平臺經營杠桿抬升更為明顯。2017 年至 2020 年中，我們測算省級平臺、市級平臺、區縣級平臺的資產負債率分別上行 1.0pct/2.4pct/2.7pct，中低等級主體的經營杠桿放大更為明顯。特別值得注意的是，從有息負債結構來看，區縣級 平臺的擴張速度明顯快于省級和市級平臺，更快的債務增長以及資產負債率提升，或意味著低等級平臺本身經營質量下行更明顯。圖 3：測算發債融資平臺平均資產負債率趨勢圖 4：發債融資平臺主要有息負債/總負債比例資產負

18、債率短期借款一年內到期長期借款應付債券62.0%61.0%60.0%59.0%58.0%57.0%56.0%55.0%54.0%53.0%54.956.457.858.561.059.1 59.3 59.8100.0%90.0%80.0%70.0%60.0%50.0%40.0%30.0%20.0%10.0%0.0%13.815.314.513.914.915.935.434.635.834.032.433.27.67.77.99.39.68.25.64.64.94.95.35.820152016201720182019 2020H資料來源：Wind，中信證券研究部測算 注：采用加權平均法資料來

19、源：Wind，中信證券研究部測算圖 5：不同行政等級政府融資平臺資產負債率變化圖 6：不同行政等級政府融資平臺有息負債占比變化64.0%62.0%60.0%58.0%56.0%54.0%52.0%50.0%省級平臺市級平臺區縣級平臺100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%市級平臺區縣平臺省級平臺201520162017201820192020H20152016201720182019 2020H20.820.720.521.020.519.329.732.133.233.935.134.544.144.845.645.847.451.0資料來源：Wind，中信證券研究

20、部測算資料來源：Wind，中信證券研究部測算現金流與盈利：投融資功能定位下，盈利能力有所弱化融資平臺定位于投融資功能，現金流“重融資、輕經營”現象明顯。從近五年情況看，全部 2241 家發債融資平臺的投資活動凈現金流和融資活動凈現金流基本保持在每年 4 萬億左右水平（地方債務管理政策下規模逐年小幅收斂），而經營活動凈現金流多為負值。從自身定位看，歷史沿革下地方政府融資平臺主要承擔地方政府投資項目融資功能，因此自身盈利和經營功能弱化。地方政府融資平臺的盈利能力仍有待提升。2015 年以來融資平臺加權平均 ROA 由%左右下降至 2019 年的 0.9%左右，2020 年疫情期間 ROA 呈現更明

21、顯的下行。分析來看，近年來融資平臺主營業務收入增長尚可，而凈利潤率拖累盈利能力的背后，主要是費用支出的負向作用，特別是以利息支出為主要內容的財務費用增長構成明顯拖累。圖 7：投融資活動仍是地方政府融資平臺的主體功能圖 8：近年來，融資平臺自身盈利能有所弱化經營活動凈現金流 投資活動凈現金流 融資活動凈現金流ROA凈利潤率（右）60,00040,00020,000-20,000-40,000-60,000(億元）20152016201720182019 2020H1.40%1.20%1.00%0.80%0.60%0.40%0.20%0.00%20152016201720182019 2020H1

22、2.010.08.06.04.02.00.0資料來源：Wind，中信證券研究部測算資料來源：Wind，中信證券研究部測算 注：2020H 數據經年化圖 9：融資平臺營業收入增長速度尚可主營業務利潤YoY（右軸）20,00018,00016,00014,00012,00010,0008,0006,0004,0002,000-2015 2016 2017 2018 2019 2020H資料來源：Wind，中信證券研究部20.0%15.0%10.0%5.0%0.0%-5.0%-10.0%-15.0%-20.0%圖 10：但近年融資平臺財務費用增長明顯加快財務費用YoY（右軸）8,0007,0006,

23、0005,0004,0003,0002,0001,000-2015 2016 2017 2018 2019 2020H資料來源：Wind，中信證券研究部25.0%20.0%15.0%10.0%5.0%0.0% 債務質量：現金流覆蓋有所下降債務質量：現金流覆蓋有所下降。1）自身償債能力有所下降，通過現金流覆蓋率指標來研判，結果顯示 2241 家融資平臺的平均現金流覆蓋率水平自 2017 年的 110.6%，小幅下降至 2020 年中的 85.3%，疫情影響下無覆蓋平臺占比反彈值得關注；2）考慮借新還舊因素后償債能力平穩，測算結果顯示，在 80%或以上借新還舊償債率假設下，各省政府融資平臺償付缺口

24、比例在 1%左右，相對風險可控；3）置換與新增有助于進一步控制債務風險，2020 年底以來，地方政府再融資債的資金募集用途由“償還到期政府債券本金”擴容為“償還存量債務”或“償還存量政府債務”，再融資債券以及其他“化債”模式的使用，有助于進一步控制隱性債務風險。方法論：現金流覆蓋率與借新還舊敏感性分析延續報告銀行業信用風險系列之地方債務分析篇尋找風險底線之旅（2018.8.1）中的方法，我們認為分析地方政府融資平臺債務質量的關鍵在于三個方面：研究融資平臺自身償債能力。核心是借鑒銀保監會對融資平臺現金流覆蓋債務本息的劃定思路：按照覆蓋比例將平臺劃分為全覆蓋、基本覆蓋、半覆蓋、無覆蓋四類。我們利用

25、如下公式對地方政府融資平臺財務數據進行分析：現金流覆蓋率 =貨幣資金+ 經營活動產生現金流凈額短期借款+ 一年內到期非流動負債+ 財務費用表 2：地方政府融資平臺的銀保監會劃分標準風險類別現金流覆蓋債務本息比例全覆蓋100%以上基本覆蓋70%-100%半覆蓋30%-70%無覆蓋30%以下資料來源：銀保監會，中信證券研究部 注：根據銀監辦發2011191 號，可計入現金流包括借款人自身經營性收入、已明確歸屬于借款人的專項規費收入、借款人擁有所有權和使用權的自由資產可變現價值。研究不同借新還舊假設下的償債缺口。我們繼續沿用償債能力分析中的現金流覆蓋債務本息的方法，來測算地方政府融資平臺自身償付缺口

26、。同時，考慮到借新還舊帶來的債務償還壓力緩釋，我們引入借新還舊償債率指標，用以測算不同融資環境下平臺自身償付缺口的規模，計算方法如下：此外，考慮到財務費用不能真實反映實際利息償還壓力，我們結合有息負債和利率假設（假設融資平臺有息負債平均成本為 5%），從而得到以下測算方法：融資平臺償付缺口=貨幣資金經營活動凈現金流（短期借款一年內到期非流動負債）(1 借新還舊償債率)預計未來一年利息支出研究置換和新增帶來的債務緩釋作用。在借新還舊的基礎上，存量隱性債務的置換及新增亦一定程度緩釋了融資平臺在轉型過程中的現金流壓力。我們將結合年度的地方政府債券發行計劃，分析研究對債務新增及置換的承受能力。現金覆蓋

27、水平：總體水平趨穩，關注尾部風險2017 年以來，2241 家融資平臺的平均現金流覆蓋率水平呈現小幅下降趨勢（無覆蓋、半覆蓋平臺債務占比分別由 15%/17%上升至 17%/22%），但下降幅度逐年放緩，背后一定程度反映了地方政府債務管理、融資成本下行的初步效果。此外，兩方面的局部風險仍值得重點關注：1） 中低等級融資平臺風險。現金流覆蓋率低于 30%的無覆蓋平臺，其有息負債占比仍呈現緩慢上升的趨勢。尤其是在新冠疫情影響下，部分中小平臺經營性現金流明顯惡化，無覆蓋平臺的有息負債占比提升至 17.2%，后續融資平臺尾部風險仍值得持續關注。圖 11：2019 年后，發債融資平臺的平均現金流覆蓋率有

28、所下降圖 12：無覆蓋平臺債務占比仍有小幅抬升，反映尾部風險仍存發債融資平臺平均覆蓋率無覆蓋平臺有息負債有息負債占比140.0%120.0%100.0%124.6128.980.0%60.0%40.0%20.0%0.0%110.696.187.785.38.07.06.05.04.03.02.01.00.020.0%17.214.815.315.212.010.518.0%16.0%14.0%12.0%10.0%8.0%6.0%4.0%2.0%0.0%201520162017201820192020H2015 2016 2017 2018 2019 2020H資料來源：Wind，中信證券研究部

29、測算 注：采用加權平均法資料來源：Wind，中信證券研究部測算2） 部分區域融資平臺風險。無覆蓋+半覆蓋融資平臺有息債務占比最高的 7 個省市自治區分別為陜西、福建、天津、湖南、浙江、內蒙古和重慶，上述省市占比均在 50%以上，一方面反映當地融資平臺自身現金流運營能力偏弱，另一方面部分中低等級平臺高占比的省份表現亦更明顯。此外，從動態回溯的視角來看，近三年以來湖南、福建等部分省份融資平臺尾部風險的反彈亦值得關注，尤其是上述省份區縣級平臺經營能力的弱化或是背后主要原因。表 3：2020H 各省市融資平臺現金流覆蓋能力測算（按全覆蓋+基本覆蓋占比由高至低排序，單位：億元）全覆蓋占比基本覆蓋占比半覆

30、蓋占比無覆蓋占比海南228100%-0%-0%-0%西藏342100%-0%-0%-0%甘肅4,13376%82915%1062%3557%湖北14,40671%3,30916%1,0825%1,5968%四川19,44858%9,24327%2,6718%2,2977%全覆蓋占比基本覆蓋占比半覆蓋占比無覆蓋占比寧夏38583%-0%-0%7817%新疆2,97366%59813%56813%3428%青海17119%50157%-0%20824%江西7,08754%2,68721%2,01615%1,2169%安徽8,05256%2,66219%1,66712%1,90813%黑龍江1,23

31、665%18410%22412%25714%山西1,06032%1,31640%36311%52916%北京9,96630%14,05542%5,50216%3,98612%云南5,12041%3,52528%1,38411%2,37819%吉林1,74629%2,26738%4027%1,58326%廣東8,51156%1,0047%4,10627%1,53910%河北3,96661%591%89814%1,53924%遼寧77340%39220%52527%22412%貴州3,11826%3,99733%3,25127%1,79615%山東9,02442%3,27415%5,79027%3

32、,58217%江蘇24,22837%12,23218%17,03626%12,84319%廣西3,65128%3,42126%5,44841%7356%河南6,66544%1,1978%4,34929%3,03320%上海4,26851%-0%1,57619%2,49030%重慶6,98441%1,3218%5,10130%3,83022%內蒙古53740%997%62246%876%浙江15,17538%3,5109%8,56322%12,47531%湖南7,13840%9385%6,16634%3,68321%天津5,64834%1,67210%8,22049%1,2457%福建3,583

33、29%1,79614%3,09725%4,03032%陜西4,12329%9327%4,86035%4,15730%合計 183,74743% 77,01718% 95,59222% 74,02217%資料來源：Wind，中信證券研究部測算表 4：2017 年各省市融資平臺現金流覆蓋能力測算（按全覆蓋+基本覆蓋占比由高至低排序，單位：億元）全覆蓋占比基本覆蓋占比半覆蓋占比無覆蓋占比海南118100%-0%-0%-0%青海980100%-0%-0%-0%西藏153100%-0%-0%-0%寧夏34797%-0%-0%123%廣東8,01783%8789%561%6977%江西4,33952%2,

34、87735%2483%82210%廣西6,82775%1,13512%1,07412%1081%內蒙古1,25785%-0%18212%342%河南6,38159%2,62324%4654%1,37113%貴州7,42469%1,35813%4304%1,50814%四川15,09169%2,83613%1,7278%2,29010%新疆2,72666%55714%1965%63215%河北1,65232%2,24544%1,16523%461%北京7,31229%11,83747%3,94616%2,3029%湖北8,36558%2,42817%2,48217%1,0737%全覆蓋占比基本覆

35、蓋占比半覆蓋占比無覆蓋占比甘肅2,52767%2176%75920%2447%上海4,39867%3485%95315%85113%江蘇22,24148%11,41425%5,87213%6,94915%福建2,89932%3,47239%5456%2,08623%山東6,82652%2,26717%1,42011%2,65020%云南5,45155%1,29013%2,86029%2212%重慶8,33259%7916%1,85813%3,17622%安徽5,42850%1,20811%2,77626%1,45613%湖南6,95551%1,0458%3,34525%2,27817%遼寧78

36、534%51422%1436%84937%黑龍江90856%-0%34421%36222%山西1,38850%1545%92733%33112%浙江9,43439%1,7177%5,58523%7,20330%吉林1,01726%64016%77520%1,45737%陜西4,02138%3774%3,48933%2,56725%天津2,70417%6564%9,92263%2,36515%合計 156,30350% 54,88518% 53,54317% 45,93815%資料來源：Wind，中信證券研究部測算表 5：2020H 各省市融資平臺分行政等級現金流覆蓋率情況（按全覆蓋+基本覆蓋占

37、比由高至低排序）省級平臺#半覆蓋#無覆蓋市級平臺#半覆蓋#無覆蓋區縣平臺#半覆蓋#無覆蓋海南100.0%0.0%0.0%0.0%0.0%0.0%0.0%0.0%0.0%西藏100.0%0.0%0.0%0.0%0.0%0.0%0.0%0.0%0.0%甘肅91.9%0.0%5.9%8.1%2.0%0.6%0.0%0.0%0.0%湖北62.2%3.8%2.8%22.8%0.5%2.6%15.0%1.0%2.5%四川58.0%0.0%0.4%17.4%2.9%1.2%24.5%5.0%5.2%寧夏100.0%0.0%16.8%0.0%0.0%0.0%0.0%0.0%0.0%新疆49.3%3.6%3.0

38、%33.1%7.3%1.2%17.6%1.8%3.4%青海87.1%0.0%15.3%8.3%0.0%8.3%4.6%0.0%0.0%江西31.1%0.0%0.4%49.6%15.5%4.6%19.3%0.0%4.4%安徽17.4%9.2%0.0%60.4%0.6%2.5%22.2%1.9%10.8%黑龍江44.3%0.0%13.5%55.1%11.8%0.0%0.6%0.0%0.0%山西73.9%0.0%13.6%19.5%4.4%2.6%6.7%6.7%0.0%北京68.3%6.1%6.6%0.0%0.0%0.0%31.7%10.3%5.3%云南91.9%10.8%14.6%2.3%0.2

39、%1.1%5.8%0.2%3.5%吉林75.7%6.4%2.5%23.5%0.0%23.5%0.5%0.0%0.4%廣東26.2%8.9%9.9%21.5%0.8%0.2%52.2%17.4%0.0%河北56.2%5.6%20.3%21.6%7.3%1.8%22.2%1.0%1.7%遼寧42.1%15.5%1.2%19.9%7.6%4.8%38.0%4.3%5.7%貴州55.5%14.3%0.3%27.8%9.4%10.3%16.6%3.1%4.2%山東34.7%14.1%2.7%14.3%2.0%1.5%51.0%10.6%12.4%江蘇10.1%2.4%0.6%32.8%9.0%4.4%5

40、7.1%14.3%14.3%廣西70.2%36.5%0.0%24.3%3.9%5.5%5.5%0.7%0.0%河南66.7%23.2%6.7%22.4%4.5%8.3%11.0%0.7%4.9%上海56.5%10.2%9.1%0.0%0.0%0.0%43.5%8.7%20.7%重慶48.4%18.3%6.3%0.0%0.0%0.0%51.6%11.3%16.0%省級平臺#半覆蓋#無覆蓋市級平臺#半覆蓋#無覆蓋區縣平臺#半覆蓋#無覆蓋內蒙古53.3%45.7%4.9%36.6%0.6%1.6%10.2%0.0%0.0%浙江18.1%1.8%3.5%14.6%4.2%3.3%67.2%15.5%2

41、4.7%湖南29.8%21.8%1.4%38.9%9.0%3.8%31.2%3.6%15.3%天津75.0%46.9%3.2%0.0%0.0%0.0%25.0%2.1%4.2%福建19.4%0.8%1.0%25.5%4.5%8.9%55.1%19.4%22.3%陜西69.6%31.3%25.2%15.1%3.1%3.7%15.3%0.1%0.6%資料來源：Wind，中信證券研究部測算償付缺口：有所擴大，借新還舊緩釋下風險可控測算結果顯示，在 80%或以上借新還舊償債率假設下，各省政府融資平臺償付缺口比例在 1%左右，相對風險可控。基于借新還舊率的償付缺口測算來看，當借新還舊償債率在 80%以上

42、時，融資平臺債務償付缺口能控制在 1450 億以內，對于測算未來一年到期的11.7 萬億債務本息而言，償付缺口率在 1.2%以內，影響相對較小。但需要注意的是，償付缺口對于借新還舊償債率高度敏感。敏感性分析顯示，償付缺口對于借新還舊償債率高度敏感，后者線性降低情況下，償付缺口呈現非線性增長。借新還舊償債率為 100%前提下，仍有少量償付缺口，說明部分經營水平低下的融資平臺，對于債務利息償付亦存在一定壓力。表 6：納入借新還舊償債率因素后的平臺債務償付缺口（單位：億元）借新還舊償債率0%20%40%60%80%100%海南-西藏-寧夏-0-青海-54-32-11-4-北京-2,461-987-3

43、91-89-0-黑龍江-172-123-76-30-1-廣東-819-452-187-51-2-內蒙古-89-61-32-14-3-湖北-632-332-115-31-5-江西-550-279-96-33-7-新疆-349-202-90-38-7-上海-706-508-325-150-16-甘肅-163-107-51-24-8-0遼寧-337-238-145-68-17-1云南-1,372-971-621-370-165-1山東-1,664-1,033-523-165-28-1山西-427-257-158-74-9-1安徽-588-258-95-25-9-2河南-1,019-633-349-1

44、79-65-3天津-1,904-1,312-749-311-36-4浙江-3,430-2,128-1,113-428-70-4江蘇-7,104-4,300-2,140-768-169-5借新還舊償債率吉林-785-518-346-223-102-10廣西-993-575-284-77-22-11四川-1,750-1,005-508-250-94-11重慶-1,571-1,011-542-252-76-17河北-356-233-139-80-38-20貴州-1,357-1,009-682-390-172-31福建-1,170-799-472-235-99-31陜西-1,173-770-434-2

45、22-104-40湖南-1,337-926-558-287-129-48合計-34,333-21,059-11,233-4,868-1,450-240資料來源：各省市財政局，中信證券研究部測算 注：（1）考慮到債務償付目標下平臺企業具有經營自主性，因此對于經營活動凈現金流為負的平臺我們統一取零；（2）償債后有盈余的平臺企業不對其他存在缺口企業進行抵償；（3）融資平臺債務付息成本按 5%假設計算置換與新增，有助于進一步控制債務風險除過往置換模式外，再融資債券及其他“化債”模式的使用，亦有助于進一步控制隱性債務風險。2015-19 年，我國累計發行地方政府置換債券近 16 萬億，對融資平臺為主的存

46、量隱性債務進行了集中的置換和接續。2020 年底以來，地方政府再融資債的資金募集用途由“償還到期政府債券本金”擴容為“償還存量債務”或“償還存量政府債務”，預計再融資債券亦有望成為融資平臺債務借新還舊的新方式。當前地方債券發行規模下，融資平臺債務潛在償債缺口覆蓋無憂。根據 2021 年政府工作報告內容，2021 年擬安排地方政府專項債券 3.65 萬億，赤字率擬按 3.2%左右安排，對應地方政府一般債券規模在 8200 億規模。因此，上述計算中，當借新還舊償債率為 80%時，潛在償付缺口 1450 億與全年地方政府債券規模相比，比例僅約為 3%左右。我們認為，再融資債券在存量隱性債務置換的使用

47、，以及其他多種方式“化債”工作的推進，對于確保地方融資平臺債務的良性接續將起到重要作用。 銀行敞口：上市銀行審慎，個體差異明顯銀行敞口：上市銀行審慎，個體差異明顯。我們梳理了 2241 家發債融資平臺歷史各期募集說明書披露的銀行授用信數據，結果顯示：1）上市銀行融資平臺敞口比重低于非上市銀行，2020 年中，主要 A 股上市銀行總資產和融資平臺用信占全行業比重分別為 61.4%/23.4%，或意味著其他區域性銀行是政府融資平臺的主要授用信機構；2）上市銀行融資平臺敞口亦有分化，大行中的建設銀行、農業銀行、中國銀行及郵儲銀行，股份行中的招商銀行，以及城農商行中的上海銀行和常熟銀行，融資平臺業務審慎，其他股份行及部分城商行融資平臺業務開展相對較集中。我們梳理了 2241 家發債融資平臺歷史各期募集說明書披露的銀行授用信數據（共計萬條），其中涉及 A 股主要上市銀行的授用信記錄共 10.5 萬條（我們清洗