市级城投的风险定价存在怎样的区域分化？
—基于区域利差定位的第二、三梯队省份企业定价分析
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太平洋固收专题研究
证券分析师：李云霏
电话：021-61376547
E-MAIL: liyf@
执业资格证书编码：S1190518050003
相关研究：《城投并非“一省一价”，区域
利差呈三梯队分布》
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太平洋固收专题研究
核心观点：
为何关注市级投资平台？2015年之后基建投资向城市公共设施集中以及地方财力下滑
产生的财政资金不足，公共导致了隐性债务问题在市级城投身上的进一步体现。政策
不确定性对信用风险的定价影响如何，短期视角下市级城投是回答这个问题的重要样
本。
以各城市主要投融资平台为样本，研究发现：以地级市城投为主的AA评级企业，在同
一梯队范围内的风险定价高低排序，与城市的平均财力水平存在一定的相关性，但不
同梯队内表现出相关系数的不同：第三梯度内部存在一些地域主观定价，前期负面信
息较多的东三省企业仍是市场认可度偏低，而第二梯队的地区排序则能更直观地通与
城市GDP、公共财政收入以及债务压力等指标确定；
在AA+评级主体的地区筛选中，第三梯队省份存在明显的省会企业地位优势，因此财
力、债务等指标对地区排序的解释度进一步降低，这一现象在第二梯队的广西、江西
省亦有体现。但总体上，第二梯队划分中城投企业的定价相对更为市场化因素主导，
“政府信仰”的影响不明显。
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核心观点：
近期市场的变化在市级城投中明显的地区差异。7月18日之后的15个交易日内，第二
梯队AA主体、AA+主体分别实现了40BP左右、50BP左右的利差下行，而第三梯队中，
多数地区两个评级的信用利差都是以20-30BP的幅度下行。考虑到期
间两个梯队划分中AA评级利差均走阔了100-120BP，近期的利差分化其实是对前期无
差异下跌的修复。
理解政策的不同，下沉资质需谨慎。与过去“松于财政，紧于货币”的政策影响，
2017年以来针对城投的政策调整则不同，企业的面临的则是财政方面的“制度性收紧
”，与此对应的企业资质恢复更需要明确的制度性放松，一个是确定企业投资职能的
合理性和可行性，其次是操作上为企业如何参与项目投融资提供更多的规范指引。
融资政策层面，货币政策虽有微调，但“遏制隐性债务增量”的前提不变。隐性
债务问题在不同地区各有侧重，需优先“化解存量” 的部分地区，如第三梯队弱财
力、高债务省份，弱资质主体的市场认可度仍然较低，这一群体的信用利差压缩需要
的是更具普适性的流动性宽松。
风险提示：部分地区隐性债务过高，政策风险担忧下企业再融资持续偏紧。
太平洋固收专题研究
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引言：政策微调下风险偏好的提升
数据分析的样本及影响因素选择
当前市场定价及分析：第三梯队
当前市场定价及分析：第二梯队
不同梯队企业风险溢价对市场化因素的敏感度
近期市场的变化：风险偏好的择区调整
目录
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引言：政策微调下风险偏好的提升
政策微调后的风险偏好提升：
7月23日国常会明确“保障市场化原则保障融资平台公司合理融资需求”,确定市
场对于城投利差修复的预期，中长久期“城投-产业”相对利差明显压缩；
从区域选择的角度观察，在省级投资平台所在建设领域（主要是交通运输、能源
建设）“稳投资”作用提高的情况下，多数地区企业信用利差下行超过40BP，其中
又以湖南、青海、广西、贵州等中西部省份为主，发达经济省份中仅浙江、福建表
现较为突出。
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AAA AA+ AA
图1：3年期“城投债-中票”利差波动 图2：各地省级投资平台利差压缩幅度对比
数据来源：Wind，太平洋证券 数据来源：Wind，太平洋证券
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前期我们提出，省级城投在投融资模式的规范方面为市级城投提供了一
个样本，中长期可作为区域利差趋势变化判断的重要参考。今年4月之后城
投债信用利差的逐渐提高，是伴随着部分地区隐性债务负面舆论或者平台风
险事件暴露而逐渐演进的，而当前的市场变化似乎反映了其对于隐性债务压
力偏高地区政策风险预期的转向，这一变化是否也发生在更低市一级的企业
身上？
考虑到2015年之后基建投资向城市内部公共设施集中以及地方财力下滑
产生的财政资金不足，公共导致了隐性债务问题在市级城投身上的进一步集
中。那么，在此背景下，市级城投风险定价的地区差异如何？正在变化的市
场偏好在市级城投身上又如何体现？这是我们要讨论的问题。
由于涉及城市和主体偏多，我们首先对区域利差分化中的第三、第二梯
队的省份进行讨论。
引言：政策微调下风险偏好的提升
数据分析的样本及影响因素选择
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选择标准—各城市主城投
职能代表性：主要是业务类型的判断，城市基础设施建设或准公益性资
产经营主体，前者为主，缺乏投资主体的情况下选择第二类；
区域重要性：与同区域城投企业对比，同期的投资项目规模较大且民生
项目为主，自主性投资占比低甚至为0，唯一的投资主体最佳，额外参考
企业评级、资产规模以及成立时间。
投资或者经营稳定性：投资业务或者经营业务的长期稳定性以及近3年投
资收入的稳定性；
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首先，当前城投公司尤其是基层企业，在投资项目多数缺乏经营收入的
约束下，需要通过与地方政府形成规范“委托代理”关系确认的投资回
报作为偿债主要保障。这决定基层的市级城投信用资质相比省级企业更
依赖地方财力数据分析。
考虑的数据可得性，由于要做的是区域之间的对比，就需要保证各地之
间获取的经济数据相同、可比。目前包括两类数据，基础财力数据可通
过地方政府统计公报获得，包括GDP、公共财政收入与支出等，其次是可
由当地城投公开信息计算得出的隐性债务的大致规模和分布。
关于债务压力测度，由于名义债务数据公开太少，而主要体现在城投身
上的隐性债务同样是需要地方政府通过一定经济资源化解的问题，故以
此观察地区债务压力是可取的。
数据分析的样本及影响因素选择
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样本选择结果：
第三梯队范围内共10个省份，我们以主城投作为城市利差定位的代表
，共筛选出76家主体。主体最多的是湖南省，确定14家样本企业，青海省
最少，仅有2家。个券方面，最终确定为160只不同期限的公开发行债券。
第二梯队同样有10个省份，筛选出样本企业115家，除了海南1家、河
北5家以外，其他省份均有超过10家的样本企业作为各城市的主要投资平
台代表。个券方面，最终确定为300只不同期限的公开发行债券。
数据分析的样本及影响因素选择
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评级分布：
湖南省在众多省份中经济总量领先，这
也体现在企业的评级获取方面，样本中
包括1家AAA、5家AA+以及8家AA主体。
中高评级企业分布在长沙、常德、株洲
、岳阳以及衡阳5个城市。
湖南省、贵州以外，其他省份AA+企业
均为省会城市投资主体。内蒙古自治区
的市级城投的主体评级则全部在AA及以
下。
图3：各省市级代表性城投评级分布
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AAA AA+ AA AA-
第三梯队省份市级城投的特征
数据来源：Wind，太平洋证券
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企业资产规模的对比：
绝对资产规模部分体现城市经济规模所需的投资体量及其在企业身上的映射。
观察占比最高的AA主体，企业的平均资产规模在个省份之间差异明显。贵州、青海
最高，甘肃、吉林省偏低。从省份内部对比看，同一评级的企业资产规模也存在波
动，尤其在贵州、青海、山西等地区，AA评级主体的资产规模跨度较大。
AA+ AA
企业资产规模分布 平均水平 企业资产规模分布 平均水平
甘肃省 —
贵州省 —
湖南省 — —
吉林省 — —339
辽宁省 419— —
内蒙古自治区 —
青海省 —
山西省 —
陕西省 — —
云南省 —
表1：第三梯队省份AA+、AA主体的资产规模水平
第三梯队省份市级城投的特征
数据来源：Wind，太平洋证券
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AA主体的地区利差排序及近期变化：
首先观察样本量最多的AA主体利差，年初以来地区之间的利差排序相对稳定，近1月平
均利差从高到低排序为：吉林>甘肃/辽宁>青海>内蒙古/贵州/湖南>山西>云南/陕西。
中期看个别地区利差变动较为明显：4月后青海省AA评级利差与前期可比的内蒙古地逐
渐拉开距离区，山西省与云南/陕西的相对利差也在5月之后有所提高。
7月中下旬政策微调后，原先风险溢价较低的地区下行更多。
图4：第三梯队AA主体评级利差的地区分化
当前市场定价及分析：第三梯队
数据来源：Wind，太平洋证券
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AA+主体的地区利差排序：
样本差异略显突出，湖南省、贵州省AA+主体为地级市企业，其他省份则集中于省会城
市。近1月信用利差从高到低排序：贵州/山西>云南>吉林>青海/辽宁>甘肃/湖南>陕西
辽宁省相关个券逐渐实现提前偿还，导致地区利差压缩较大；6月底之后湖南省AA+利
差升高；7月中下旬之后甘肃省兰州城投利差更快压缩导致排序调整。
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2018/01 2018/02 2018/03 2018/04 2018/05 2018/06 2018/07 2018/08
甘肃省 贵州省 湖南省 吉林省 辽宁省
青海省 山西省 陕西省 云南省
图5：第三梯队AA+主体评级利差的地区分化
当前市场定价及分析：第三梯队
数据来源：Wind，太平洋证券
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评级利差区域排序的较大波动：
对比AA评级利差与AA+评级利差的地区（从高到底）排序，贵州、山西、云南等地
AA+市级企业/省会城投利差相对抬高，意味着某些因素拉低了其与当地非省会投资平
台的相对优势，甘肃、辽宁、青海等地AA+主体/省会城市主体的相对利差则是相反的
情形。
当前市场定价及分析：第三梯队
城市GDP平均水平 一般预算收入平均水平 经济财力对比 债务压力及分布
省会和计划单
列市
地级市
省会和计划单
列市
地级市
省会及计划单
列市GDP占比
省会及计划单列
市公共财政收入
占比
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务率
非省级企业
债务占比
非省级债务中
省会、计划单
列市占比
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内蒙古自治区 % % % % %
贵州省 % % % % %
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表2：第三梯队省份城市的财力与债务压力对比
注：平均财力数据计算的是涉及发债主体的城市；“经济财力对比”计算的是所有发债城市财力数据加总后省会及计划单列市的占比。由于
隐性债务本身计算的就是有发债企业的城市，因此债务数据的占比与财力数据的占比是可比的。 数据来源：Wind，太平洋证券
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地区排序的关注要素：
区域之间的对比下，AA评级的投资排序与城市平均财力水平相关度较高，财力偏低
的吉林、甘肃、辽宁以及青海与平均财力较高的内蒙古、贵州、湖南以及山西等地
形成对比，但市场的具体选择中也呈现一定的地域分歧，东三省的市场认可度还是
偏低的。
AA评级利差中陕西、云南排序较低，可能源自区域内部整体发债主体远远低于贵州
、湖南，内蒙古虽然发债企业数量与云南相近，但集中于地级市亦会抬高整体AA评
级利差中枢。
由于发债企业的特殊结构，第三梯队AA+评级利差也是省会城市与地级市之间的行
政级别利差。关于AA+评级利差区域排序的较大幅度调整，具体看其中山西、贵州
两地省会城市与地级市财力差距偏小是区别于其他省份的主要特征，其次在债务与
财力的匹配度上，两地省会也不具备优势。相比之下甘肃、青海、辽宁三地省会城
市即使绝对财力一般，但区域内部对一般地级市的优势十分突出。
当前市场定价及分析：第三梯队
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评级分布：
区域利差处于第二梯队的省份，其城市投资
平台发债积极性更高，多数省份涉及10个以
上城市发行债券。
从评级上看，AA评级依然是市级城投的主流
定位，其次为AA+。AAA评级的获取主体主要
是省会城市投资平台。因此行政级别对第二
梯队“AA+-AA”评级利差的可能变化不存在
明显影响。
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AAA AA+ AA AA-
图6：第二梯队各省市级代表性城投评级分布
当前市场定价及分析：第二梯队
数据来源：Wind，太平洋证券
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AA主体的地区利差排序：
与第三梯队AA评级利差相比，第二梯队的区域排序要更为稳定，近1月的地区利差从
高到低的排序为:黑龙江>新疆>广西/四川>江西/安徽/湖北>河南>河北>海南。
中期看，5月份开始新疆地区AA评级主体与最初的可比地区相对利差逐渐拉开；
海南省AA评级样本企业为洋浦经开区投资平台，行政级别及经济地位突出，非市场因
素导致较低的风险溢价。
当前市场定价及分析：第二梯队
图7：第二梯队AA主体评级利差的地区分化
注：黑龙江AA主体信用利差超过
400BP，未在图中显示。
数据来源：Wind，太平洋证券
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AA+主体的地区利差排序：
利差从高到低的排序为:新疆/黑龙江>四川>安徽>广西>湖北>江西/河南/河北；
不同于第三梯队的省份区域排序变化，第二梯队中AA+评级利差与AA评级利差的地区排
序基本保持一致，中间排位的省份中广西、江西排序有所下降，对应安徽排序上调。
近期市场变化中，安徽省AA+主体的利差上升较多。
图8：第二梯队AA+主体评级利差的地区分化
当前市场定价及分析：第二梯队
数据来源：Wind，太平洋证券
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地区财力与债务分布特征：
从GDP、一般预算收入等指标看，第二梯队省份的省会城市或地级市之间的差距依然
明显，且存在如湖北、河南、四川这样省会与地级市财力差距明显的省份；
从隐性负债率这一指标看，除了河北省低至5%以外，其他地区的隐性负债率仅有
“10%+”、“30%+”两档，差异度明显低于第三梯队。湖北、河南以及江西负债指标
位于较低的“10%+”一档。
城市GDP平均水平 一般预算收入平均水平 经济财力对比 债务压力及分布
省会和计划单
列市
地级市
省会和计划单
列市
地级市
省会及计划单
列市GDP占比
省会及计划单
列市公共财政
收入占比
全省隐性债
务率
非省级企业债
务占比
非省级债务中
省会、计划单
列市占比
黑龙江 % % % % %
新疆维吾尔族自
治区
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广西省 % % % % %
四川省 % % % % %
江西省 % % % % %
安徽省 % % % % %
湖北省 % % % % %
河南省 % % % % %
河北省 % % % % %
海南省 % % % % 0
表3：第二梯队省份城市的财力与债务压力对比
当前市场定价及分析：第二梯队
数据来源：Wind，太平洋证券
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当前市场定价及分析：第二梯队
地区排序的关注要素：
AA评级利差的排序，能够比较明显的通过地级市的绝对财力水平对比得出大致
结论，财力相近的条件下河南省企业利差略微偏低可能与地区整体债务压力较
低、地级市财力分配高于债务分配有关。
相比第三梯队，第二梯队的区域划分中，AA+评级利差的地区排序对比AA评级调
整幅度较小，地区利差向下调整相对明显的是广西、江西两地，而四川、安徽
的AA+主体利差则是向上调整。但需要注意其中样本的区别，江西、广西两地的
AA+主体包括了省会城市，四川、安徽以及湖北仅涉及地级市，行政级别的影响
会对结果有一定的影响。
针对AA+评级利差的变动，可以看出，当同一外部评级分别被赋予经济实力存在
差距的两个省份，行政级别更高的主体依然能够在市场定价中实现相对风险溢
价的压缩。
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不同梯队企业风险定价对市场化因素的敏感度
如果将二、三梯队区域划分中的市级城投共同对比，省份之间的定价区间虽有
重合，但可比的AA地级市城投利差仍然能够对应显示出梯队的划分；
在不同梯队内部，评级利差区间的跨度显示了投资选择的关注点需要依情况调
整：第三梯队中经济弱势地区中，发债主体欠缺而中央财政支持力度高，在财
力集中度突出的情况下，过低的风险溢价被赋予省会城投的身上，如青海、甘
肃、吉林等。
第二梯队内部，财力数据、债务
指标对于地区排序的解释度明显
高于第三梯队，意味着市场增加
了市场化因素对企业风险定价决
定作用。
图9：AA+主体利差上下限的省份对比
数据来源：Wind，太平洋证券
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近期市场的变化：风险偏好的择区调整
风险偏好的部分抬升可从两方面数据对比观察
首先是样本企业对比，7月18日之后的15个交易日内，第二梯队各评级信用利差
均比第三梯队有更大幅度的压缩，前者AA主体、AA+主体分别实现了40BP左右、
50BP左右的利差下行，而第三梯队中，多数地区两个评级的信用利差都是以20-
30BP的幅度下行。
其次，与同期中债城投收益率曲线的利差相比，后者1年期的AA+、AA评级分别
降低6BP、33BP，3年期的两个评级利差则分别下行32BP、58BP，显示出当前风
险溢价的压缩主要还是来自第二甚至第一梯队的中高评级相关企业。
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20BP以下
20-30BP
30-40BP
40-50BP
50BP以上
二梯队：AA+ 二梯队：AA 三梯队：AA+ 三梯队：AA
图10：不同范围利差压缩的省份个数分布
数据来源：Wind，太平洋证券
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如何理解利差的不均衡修复？
将观察时间向前拉长，4月之后负面事件或舆论的持续增加引发市场对于城投债
务风险的一致性悲观，但债务信息的普遍模糊性带来的则是不分级别、不分地区
的利差走扩。，第二、第三梯队两个区域划分中，AA评级利差
均走阔了100-120BP，区域之间的优劣对比并不大。
当前的市级城投相比省级企业更为明显的地区利差分化，其实是对前期利差无差
异走阔的修复。央行窗口指导增加中低评级信用债投资、国常会明确保障融资平
台合理融资需求均为有效触发因素。
近期市场的变化：风险偏好的择区调整
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理解此次政策调整的不同，下沉资质需谨慎
以往的政策周期中，企业最先感受的“宽松”源自积极财政实施下货币宽松的
配合，而“紧缩”压力则是积极财政逐渐退出过程中货币政策的针对性收紧，简单
总结为“松于财政，紧于货币”。
2017年以来针对城投的政策调整则不同，企业的面临的则是财政方面的“制度
性收紧”，与此对应的企业资质恢复更需要明确的制度性放松，一个是确定企业投
资职能的合理性和可行性，其次是操作上为企业参与项目提供更多的规范指引。
融资政策层面，货币政策虽有微调，但“遏制隐性债务增量”的前提不变，意
味着即使财政积极，融资放松也是克制的、以结构性调整为主，因此分化的逻辑不
变。隐性债务问题在不同地区各有不同，而以“化解存量”优先的地区，如第三梯
队弱财力、高债务省份，弱资质主体的市场认可度仍然较低，这一群体的信用利差
压缩需要的是更具普适性的流动性宽松。
近期市场的变化：风险偏好的择区调整
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重要声明
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