本文作者:linbin123456

日照莒縣城投債權2023融資計劃(莒縣城市投資集團招聘)

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日照莒縣城投債權2023融資計劃(莒縣城市投資集團招聘)摘要: 摘 要 2018上半年日照莒縣城投債權2023融資計劃,在城投融資政策收緊日照莒縣城投債權2023融資計劃的背景下日照莒縣城投債權2023融資計劃,城投非標開始發生政信,雖然20...
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摘 要

2018上半年日照莒縣城投債權2023融資計劃,在城投融資政策收緊日照莒縣城投債權2023融資計劃的背景下日照莒縣城投債權2023融資計劃,城投非標開始發生政信 ,雖然2018下半年政策邊際放松,但城投非標政信 事件并未減少,反而逐漸常態化。2021年以來,城投融資政策再次進入收緊周期,城投非標政信 事件有所增加。從省份分布來看,城投非標政信 事件主要集中在經濟財政實力較弱、債務壓力較大的區域。

城投非標政信 高發的區域,一方面反映了該區域對債務管控重視程度不夠,另一方面可能導致該區域信用環境惡化,城投再融資受到較大負面影響,從而形成惡性循環。在目前城投政策依然偏緊的背景下,區域信用環境的重要性進一步提升。 因此投資者需格外關注區域及城投本身的債務結構,本文將聚焦分析城投有息債務結構,一方面關注品種結構:警惕非標債務或債券占比過高的區域及城投; 另一方面關注期限結構:警惕短期債務占比過高的區域及城投。

整體來看,2021年全國城投非標占有息債務的平均比例為8.2%,與2020年持平;債券平均占比為31.0%,相較2020年上升1個百分點。非標占比偏高的省份以中西部地區為主,而債券占比偏高的省份集中在華東及華北地區。 期限結構方面,2021年全國城投短期債務平均占比為23.7%,相較2020年上升1.1個百分點。

分省份來看,貴州、黑龍江、云南、天津和四川城投的非標債務占比位于全國前列,均在11%以上。2021年近半數省份同比改善,非標占比有所下降。 山西、江蘇、浙江、西藏、湖南和江西城投有息債務中債券占比偏高,均在35%以上。2021年超半數省份債券占比下降,海南、內蒙古、黑龍江、山西、甘肅、天津債券占比下降超過5個百分點。

此外,我們以城投債余額排名前10的江蘇、浙江、山東、四川、湖南、湖北、江西、廣東、安徽和河南為例,對其地級市債務結構及非標占比變化進行詳細分析??傮w來看,江蘇、浙江、湖北、江西和廣東大部分地級市債務結構較好,超75%地級市非標債務占比在10%以下,有息債務主要由銀行貸款組成。江蘇、四川、湖南、江西和河南均有超半數地級市2021年債務結構改善,非標占比下降。

核心假設風險。非標債務統計有偏差。

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2021年城投非標政信 進一步增加

2018上半年,在城投融資政策收緊的背景下,城投非標開始發生政信 ,雖然2018下半年政策邊際放松,但城投非標政信 事件并未減少,反而逐漸常態化。2021年以來,城投融資政策再次進入收緊周期,城投非標政信 事件有所增加。據我們不完全統計,2018年1月1日-2022年7月31日,全國累計已有174例城投非標政信 事件,涉及115家城投平臺。其中,2021年發生54例城投非標政信 事件,為2018年以來最高。

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從省份分布來看,城投非標政信 事件主要集中在經濟財政實力較弱、債務壓力較大的區域。其中,2018年以來,貴州每年都有城投發生非標政信 ,事件數高達97例,占全國非標政信 事件的50%以上,涉及57家城投平臺。內蒙古、云南和河南城投非標政信 事件數也較多,均為13例。

2021年,在城投融資政策收緊的背景下,內蒙古、河南、甘肅和山東受影響較大,其中內蒙古和河南城投非標政信 事件較往年明顯增加,甘肅和山東新增非標政信 主體。2022年1-7月,貴州、陜西、云南、河南、山東依然有城投非標政信 。

城投非標政信 高發的區域,一方面反映了該區域對債務管控重視程度不夠,另一方面可能導致該區域信用環境惡化,城投再融資受到較大負面影響,從而形成惡性循環。在城投政策依然偏緊的背景下,區域信用環境的重要性進一步提升。當某一區域城投非標政信 事件增多,可能陷入“非標政信 發生-投資者規避-再融資難度上升-非標政信 再爆發”的惡性循環。

因此投資者需格外關注區域及城投本身的債務結構,本文將聚焦分析城投有息債務結構,一方面關注品種結構:警惕非標債務或債券占比過高的區域及城投,關注債券是因為債券融資受市場整體行情以及負面信息影響較大,因而借新還舊不確定性較大。與此同時,由于債券融資市場公開程度和關注度很高,如果政信 對區域影響很大,債券占比過高的區域及城投,未來剛性兌付壓力也較大。 另一方面關注期限結構:警惕短期債務占比過高的區域及城投,短期償債壓力可能較大。

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貴州、黑龍江、云南、天津和四川城投非標債務占比偏高

整體來看,2021年全國城投非標占有息債務的平均比例為8.2%,與2020年持平;債券平均占比為31.0%,相較2020年上升1個百分點。非標占比偏高的省份以中西部地區為主,而債券占比偏高的省份集中在華東及華北地區。

從非標占比來看,貴州、黑龍江、云南、天津和四川城投的非標債務占比位于全國前列,占比均在11%以上,除黑龍江以外其余四省非標債務規模也較大。其次是西藏、安徽和山東,非標占比在10%-11%。青海、內蒙古、新疆、海南和上海非標占比較低,均在4%以下。

從非標占比變化來看,近半數省份同比改善,非標占比有所下降。其中,內蒙古2021年非標債務占比下降最多,達7.8個百分點,主要由于公募債城投樣本的變化導致2021年城投非標債務規模下降66.1%,而總有息債務規模大幅提升(64.7%)。陜西和貴州非標債務占比下降幅度在2-3個百分點,吉林、新疆和江西下降1-2個百分點。

從債券占比來看,山西、江蘇、浙江、西藏、湖南和江西城投有息債務中債券占比偏高,均在35%以上。而內蒙古、甘肅、遼寧、寧夏、云南和河北債券占比較低,均在20%以下,其中內蒙古僅為6.4%。

從債券占比變化來看,超半數省份下降。海南、內蒙古、黑龍江、山西、甘肅、天津債券占比下降超過5個百分點,除山西和海南外,其余4個省份2021年城投債凈融資為負,當年債券余額下降均超過20%,是被動收縮的結果。此外,吉林、寧夏、遼寧、云南和新疆2021年債券占比下降超過3個百分點。

青海、上海和西藏2021年債券占比上升幅度較大,均在5個百分點以上。其中青海因為有存量公募債的城投變化,導致2021年2家債券占比相對較低的城投未納入樣本統計。上海和西藏主要由于2021年城投凈融資分別為646億元、50億元,城投債券融資規模較2020年大幅增加。浙江、江西和江蘇2021年城投債凈增也較多,債券占比上升3-5個百分點。

從短期債務占比來看,2021年全國短期債務占比平均水平在23.7%,相較2020年上升1.1個百分點。其中,天津城投短期債務占比居全國首位,為36.4%,江蘇和山西短期債務占比也在30%以上。而內蒙古短期債務占比最低,僅為8.7%。

從短期債務占比變化來看,多數省份有所上升。其中,青海、山東、云南和西藏城投的短期債務占比上升幅度相對較大,均在3個百分點以上。而海南、新疆、內蒙古和黑龍江短期債務占比下降較多,分別下降了11.7、5.3、4.0和3.1個百分點。

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城投債大省的地級市債務結構有何變化日照莒縣城投債權2023融資計劃?

我們以城投債余額排名前10的江蘇、浙江、山東、四川、湖南、湖北、江西、廣東、安徽和河南為例,對其地級市債務結構及非標占比變化進行詳細分析??傮w來看,江蘇、浙江、湖北、江西和廣東大部分地級市債務結構較好,超75%地級市非標債務占比在10%以下,有息債務主要由銀行貸款組成。江蘇、四川、湖南、江西和河南均有超半數地級市2021年債務結構改善,非標占比下降。

(一)江蘇省

日照莒縣城投債權2023融資計劃(莒縣城市投資集團招聘)

2021年江蘇省各地級市城投非標債務占比均在15%以下,銀行貸款占比均在50%以上。其中,連云港市、鹽城市和揚州市非標債務占比居全省前三,分別為14.6%、12.0%和11.9%,其余地級市均在10%以下。無錫市、南通市和淮安市債券占比相對偏高,均在40%以上,其余地級市債券占比在30%-40%。

2021年江蘇省多數地級市債務結構有所改善,非標債務占比下降。其中,南通市非標債務占比降幅最大,為4.2個百分點,主要由于有息債務規模同比增長16.4%的同時,非標債務規模下降(-33.6%)。此外,宿遷市、無錫市、徐州市和常州市2021年非標債務占比也下降了1-3個百分點。

(二)浙江省

2021年浙江省各地級市城投非標債務占比相對較低,均在13%以下。其中,湖州市非標債務占比達12.1%,為全省最高,其余地級市均小于10%。債券占比普遍較高,超半數地級市債券占比在40%以上,其中金華市、嘉興市和湖州市超過45%。除湖州市和紹興市以外,其余地級市2021年銀行貸款占比均在50%以上,其中杭州市和溫州市超過60%。

2021年湖州市、溫州市、杭州市和衢州市非標債務占比下降,降幅分別為4.2、2.5、1.1和0.4個百分點。其中,溫州市是由于非標債務規模下降的同時有息債務規模增加,湖州市、杭州市和衢州市則是因為非標債務增速小于有息債務增速。

(三)山東省

2021年山東省日照市、聊城市和濰坊市城投非標債務占比較高,均在20%以上,泰安市、威海市、濱州市、淄博市和濟寧市非標債務占比在15%-20%。而棗莊市和德州市非標債務占比較低,均在5%以下,并且銀行貸款占比在50%以上。

從非標債務占比變化來看,2021年山東省超過一半的地級市非標債務占比上升,日照市、青島市、東營市、臨沂市、濟寧市、威海市和濰坊市非標占比下降,均是由于非標債務增速小于有息債務增速。其中,日照市、青島市、東營市、臨沂市非標債務占比下降幅度相對較大,超過2個百分點。

(四)四川省

2021年四川省南充市、內江市、自貢市、攀枝花市和成都市城投非標債務占比在15%以上。而達州市、雅安市、樂山市和巴中市城投非標債務占比較低,均在3%以下,除了巴中市其余三市銀行貸款占比均在60%以上,主要由于巴中市債券占比高達58.8%。此外,廣安市和眉山市債券占比也在40%以上的較高水平。

2021年四川省超半數地級市非標債務占比下降,其中宜賓市、遂寧市、巴中市和達州市下降幅度較大,均在4個百分點以上。廣元市、資陽市、樂山市和成都市非標債務占比下降幅度在1.5-3個百分點。

(五)湖南省

2021年湖南省各地級市城投非標債務占比均在15%以下,其中湘潭市、婁底市、常德市和長沙市非標占比在10%-15%之間,郴州市和湘西州非標占比則不到5%。婁底市、常德市、懷化市、株洲市和衡陽市由于債券占比偏高(40%以上),導致銀行貸款占比不足50%,其余地級市銀行貸款占比均在50%以上。

2021年湖南省超半數地級市非標債務占比下降,其中婁底市降幅最大,為5.8個百分點,主要得益于非標債務規模大幅下降。張家界市、邵陽市、懷化市和湘西州非標占比下降幅度超過2個百分點,均是由于非標債務規模減小的同時,有息債務規模仍增長。

(六)湖北省

2021年湖北省大部分地級市非標債務占比小于10%,只有武漢市、恩施州和黃石市非標債務占比超過10%。鄂州市、荊州市、荊門市和孝感市2021年非標債務占比在5%以下,且鄂州市和荊州市債券占比小于30%,銀行債券占比在70%以上,債務結構較為合理。

2021年湖北省多數地級市城投非標債務占比有所上升,但黃石市、荊門市、咸寧市、鄂州市和襄陽市下降。其中,黃石市降幅最大,為4個百分點,荊門市下降1.8個百分點,其余3個地級市下降幅度均在1個百分點以內。

(七)江西省

2021年江西省各地級市城投非標債務占比普遍較低,大部分小于7%。九江市和上饒市非標占比相對偏高,在9%以上,主要受區縣級平臺拖累。鷹潭市、撫州市、新余市和宜春市非標債務占比較低,均在3%以下,但鷹潭市、撫州市和新余市債券占比較高,在40%以上。此外,上饒市債券占比也超過40%。

2021年江西省多數地級市城投非標債務占比有所下降,僅上饒市、景德鎮市和吉安市非標占比上升,不過上升幅度較小,均在1個百分點以內。其中,新余市非標債務占比大幅下降24.4個百分點,主要由于2021年審計報告信息披露不完整,難以獲取準確非標數據。其余地級市2021年非標占比下降幅度均在3個百分點以內。

(八) 廣東 省

2021年廣東省多數地級市城投非標債務占比較低,僅有韶關市、肇慶市、陽江市和湛江市非標占比超過10%。9個地級市非標占比小于4%,其中云浮市、深圳市、汕尾市、梅州市和中山市均在0.5%以下。東莞市、佛山市和惠州市有息債務主要來自銀行貸款,占比均在70%以上。汕頭市、湛江市、云浮市和深圳市債券占比偏高,均在45%以上。

從非標債務占比變化來看,多數地級市2021年非標債務占比有所上升,而汕頭市、湛江市、梅州市、韶關市和惠州市債務結構改善,非標債務占比下降。其中,汕頭市和湛江市非標占比下降幅度在3個百分點以上,汕頭市是由于非標債務規模降幅(-58.1%)大于有息債務降幅(-37.5%),湛江市則是因為非標債務減少的同時有息債務增加。

(九) 安徽 省

2021年安徽省有7個地級市城投非標債務占比在15%以上,其中淮南市最高,為20.1%,蚌埠市、馬鞍山市、宣城市、銅陵市、宿州市和阜陽市在15%-20%之間。黃山市、蕪湖市和合肥市非標債務占比較低,均在5%以下,并且黃山市和合肥市債券占比在30%以下,因此銀行貸款占比超過65%,債務結構較為合理。

2021年安徽省多數地級市非標債務占比略有上升。其中,淮北市非標債務規模有所下降,因此非標占比下降3.2個百分點。蕪湖市和黃山市在本身非標債務占比較低的情況下債務結構進一步優化,非標債務占比下降1個百分點。

(十) 河南 省

2021年河南省大部分地級市城投非標債務占比在10%以上,其中開封市、焦作市、商丘市和濮陽市高于15%。而周口市、南陽市、鄭州市、新鄉市、鶴壁市和三門峽市非標占比小于10%,其中三門峽市、鄭州市和南陽市債券占比也較低,因此銀行貸款占比在60%以上。

2021年河南省多數地級市債務結構改善,非標債務占比下降,其中許昌市和開封市非標占比分別大幅下降15.7、14.4個百分點。許昌市是由于2021年審計報告信息披露不完整,難以獲取準確非標數據。開封市則是因為公募債城投樣本變化導致有息債務規模大幅增加(68.0%),而非標債務規模增幅較?。?.7%)。此外,鶴壁市、商丘市、濮陽市、信陽市和新鄉市非標債務占比下降超過3個百分點。

風險提示:

非標債務統計有偏差:由于我們主要根據審計報告、募集說明書等公開資料進行統計,披露詳細程度及口徑可能會有差異,因此非標最終結果與實際情況可能存在一定偏差。

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