【“区域看债”之七】解读财政压力下的城投信仰|疫情_新浪财经

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来源：CITICS债券研究

文丨明明债券研究团队

报告要点

地方财政在新冠疫情下迎来压力测试，且各省答卷不尽相同，基本面边际改善的省份往往存在预期差的博弈机会。通过对比城市基本面和城市利差，我们刻画出区域内不同城投的“风险-收益”特征，为择券提供参考。

新冠疫情下，城投迎来多空分歧。城投研究根植于区域研究，“城投信仰”是“地方政府支持意愿”和“地方政府支持能力”的综合体现。新冠疫情下，逆周期调节的优先级提升，基建发力需要城投配合，地方政府保障城投偿债的意愿增强，但与此同时，疫情对企业、居民和政府三部门造成冲击，加剧了地方财政收支困境，地方政府支持城投的能力减弱。多空交织下，不假思索的“信仰”和不屑一顾的“摒弃”皆不可取，遵循基本面的价值挖掘仍是核心法则。

2019年全国31省市区基本面盘点。疫情之前，各省市区基本面便已呈现出不同的特点。经济层面：“四经普”下各省GDP修订方向不一，东部及中西部省份多为核增，华北及东北地区多为核减，多省GDP排名发生变化。财政层面：减税降费叠加房住不炒，2019年各省一般预算和政府性基金收入增速均以下行为主，中央补助成为地方综合财力的重要补充，各省财政自给程度多数下降。债务层面：各省显性债务保持较高增速，隐性债务则增势退却，体现债务管控下的地方债务结构优化，但广义债务规模仍在攀升，除西藏外的其余省市区调整后债务率均高于100%，天津、江苏、贵州、重庆和云南位居前5。

压力测试下，各省市区答卷各异。疫情对不同区域的冲击并不对等，压力测试下，一季度各省市区基本面的边际趋势各不相同。经济层面：各省GDP增速基本为负，但幅度各异，原因包括：①疫情严重性不同；②经济结构不同；③外来人口占比不同。财政层面：各省一般预算和政府性基金收入多为负增长，但财政大省的降幅较低，体现韧性。为弥补地方财政缺口，转移支付或将增加，类比2008年四川省，2020年湖北省获取的中央补助料将有明显增长。债务层面：债务率反映偿债能力，再融资影响流动性，最优组合是“低债务率+高再融资”，具备这一特征的包括福建、浙江、安徽等省，而体现“高债务率+低再融资”的区域诸如贵州和天津，则表面的债务偿付压力相对较大。

哪些省份基本面在边际改善？基于经济、财政和债务三维度下的七个指标，我们对各省2019年及2020年一季度基本面的边际变化进行打分，并根据得分高低将31省市区划分为3个梯队：①第一梯队的区域基本面有明显的边际改善，包括湖南、山西、浙江、福建、河北和陕西；②第二梯队的基本面相对稳定，包括安徽、宁夏等21个省市区；③第三梯队的区域基本面存在较为不利的变化，包括贵州、黑龙江、吉林和四川。城投择券的重心应放在基本面边际改善的区域，在价值与风险重新匹配的过程中，往往伴随着预期差的博弈机会。

城投择券框架：以福建省为例。以第一梯队的福建省为例，我们对经济、财政和债务指标分别赋予权重，对各市基本面量化打分，并计算各市的城市利差，用以反映收益水平。将基本面得分与城市利差结合，绘制出福建省各市的“风险-收益”四象限图，用以辅助城投择券：①第一象限包括龙岩和莆田，其基本面得分高于均值，且城市利差较高，兼具低风险和高收益，存在溢价空间；②第二象限包括南平和三明，其基本面得分较低，但城市利差较高，是下沉博收益之选；③第三象限包括宁德和漳州，其基本面弱于平均，同时也没有超额收益，估值调整的风险比较大；④第四象限包括厦门、福州和泉州，虽然超额收益并不明显，但其资质较好，风险与收益对等，是相对稳妥的投资选择。

风险因素：宏观经济恢复不及预期；财政转移支付不及预期；城投监管政策再度收紧；非标违约案例激增等

正文

地方财政在新冠疫情下迎来压力测试，且各省答卷不尽相同，区域基本面的边际分化引人关注。压力测试下，“城投信仰”是否改变？各省市区经济、财政和债务有何变迁？城投择券应如何进行？本篇报告将对以上问题逐一解答。

新冠疫情下，城投迎来多空分歧

地方政府是“城投信仰”的出发点

城投利差与自身财务指标的关联度并不高。城投的官方名称是地方政府融资平台，根据国务院定义，地方政府融资平台是由地方政府及其部门和机构通过财政拨付或注入土地、股权等资产设立，承担投资项目融资功能，并拥有独立法人资格的独立实体。从形式上看，城投属于企业法人，但其利差水平却与企业自身报表无显著关联，我们以存续城投债的个券利差为因变量，城投平台资产负债率为自变量，绘制回归曲线。结果显示，资产负债率对于城投个券利差的解释力度仅为0.09%，基本上没有相关性，换言之，城投平台内生的财务指标并非影响城投债定价的关键。

城投定价更多与区域基本面相关。城投平台作为我国中央和地方政府事权、财权分立下的特殊产物，在股权架构、组织人事、业务职能和资金往来等方面都与当地政府保持密切联系，且城投从事的基础设施建设和公用事业服务基本不以盈利为目的，其信用资质与区域基本面存在较为明显的联系。我们以省级城投平台为样本，绘制中国各省级行政单位的城投区域利差，可以看到，东部沿海省份的区域利差普遍较低，基本在150bps以下，中部地区省份的区域利差大多在150bps~200bps之间，而西部地区和东北地区各省的区域利差则大多在200bps以上，个别省份的区域利差甚至超过300bps。因此，城投定价主要与区域基本面相关，背后反映的是地方政府支持力度。

“城投信仰”是地方政府支持能力和支持意愿的综合反映。如前所述，城投债定价主要取决于地方政府支持力度，而非企业内生的偿债能力，因此市场上产生了所谓“城投信仰”的说法。将“城投信仰”进一步拆解，影响城投债定价的因素实际上可以总结为“地方政府支持能力”和“地方政府支持意愿”两部分，这一分析逻辑在境内投资者中的接受程度颇高，而一向注重企业本身经营和财务状况的穆迪投资者服务公司也于近期调整了对于城投平台的评级逻辑，分别从“政府支持能力”和“影响政府支持意愿的平台公司特征”两个层次出发，对我国城投平台进行打分评级，其实质与“城投信仰”不谋而合。

城投融资来源的最稳定“三角支架”

三条主线看城投资金来源，地方政府、银行系统和资本市场缺一不可。

（1）地方政府对于城投平台的直接支持反映为资产注入，在财务报表上体现为实收资本（或股本）和资本公积。2012年之前，地方政府可以将储备土地作为资产注入融资平台，使得该期间城投权益规模增速基本在20%以上，但财政部、国家发展改革委、中国人民银行、银监会在2012年12月发布的《关于制止地方政府违法违规融资行为的通知》对土地融资做出限制，2013~2019年地方政府直接注资城投的规模增速逐年下降，2019年甚至为负。

（2）银行系统对于城投的支持体现为贷款，我们以银行授信额度的同比增速作为代理变量，2006年至今，银行支持城投的力度出现过2个高点，第一次是2009年，时年3月央行和银监会发布92号文，支持有条件的地方政府组建投融资平台，第二次是2015~2016年，防风险的要求下，地方债务置换迎来银行支持。

（3）资本市场对于城投的支持主要体现为债券发行，此外还有非标融资和股票融资，我们以占比较高的债券融资为视角，城投平台应付债券余额的同比增速在2008~2016年期间始终维持在20%以上，城投平台在信用债市场不断扩容的背景下对于直接融资的使用逐渐深入，但2017年去杠杆之下，城投债券融资收缩，并延续至2018年，期间非标的收缩同样剧烈。不过2019年以来，逆周期调节下城投政策再迎宽松，资本市场对于城投平台融资的支持力度迎来反弹。

政策组合矛盾加剧，保城投意愿强化

逆周期调节、债务管控和房住不炒共同构成财政存在矛盾。在疫情发生之前，我国经济增速本就面临下行压力，存在逆周期调节的必要性，但与此同时，出于防风险和高质量增长的考虑，决策层同样对债务管控和房住不炒提出了要求。既要、又要、还要的政策目标往往存在一定的内在矛盾，“逆周期调节+债务管控+房住不炒”三者构成的政策组合实际上存在矛盾，逆周期调节需要资金来源，但若同时掐住新增债务和土地出让收入，则地方政府在减税降费的背景下并无财力大兴基建，逆周期调节也就成为无源之水。政策组合矛盾加剧情况下，债务管控是相对薄弱的一环，城投政策自2018年下半年开始转向宽松，城投平台的信用环境也持续向好，助力基建成为逆周期调节的主要抓手。

疫情之下政策组合矛盾加剧，城投信用环境进一步宽松。新冠疫情冲击下，本就处于寻底过程的经济增速受到进一步压制，2020年一季度GDP增速-6.8%也创造了历史新低。在此背景下，逆周期调节的优先级明显提升，政策组合矛盾实际上成为两难选择。一季度曾有部分观点认为地产政策将有明显放松以刺激经济，但4月17日政治局会议再次强调“房住不炒”，依靠土地出让收入支撑基建支出的模式大概率不会重现，此消彼长下，举债驱动投资的担子愈发沉重。显性债务方面，地方债规模明显增长，特别国债也将重现江湖，隐性债务方面，市场对于地方政府维护城投信用的预期得以强化，城投信用环境进一步宽松，债务置换和新增融资齐头并进。

财政收支恶化，保城投能力下降

减税降费与房住不炒下，地方财政收入本就面临压力。疫情发生之前，地方政府的财政收支矛盾已经有所凸显，减税降费之下，2019年各地一般公共预算收入增速普遍下行，31省区市中，仅有4个地区实现了一般公共预算收入增速的提升，多数地区都面临公共财政增收乏力的局面。而在房住不炒和因城施策的拉锯作用下，2019年各地政府性基金收入增速产生较大分化，31省区市中，12个地区实现了政府性基金收入增速提升，19个地区增速下降，其中8个地区甚至出现负增长。

疫情之下财政收支更加严峻，地方政府支持城投的能力弱化。新冠疫情导致的“大封锁”直接冲击企业和居民部门，企业经营受限传导至居民收入缩水，造成税基收缩，而居民消费和投资意愿的下降又进一步抑制了企业的复苏，两部门之间形成循环衰退的正反馈效应。在此背景下，政府部门除了面临税收减少的“自动稳定器”效应之外，还承担了主动补贴企业和居民部门的职责，在公共卫生等方面的支出也明显增加。2020年一季度，卫生健康支出的累计同比增速为4.8%，在财政支出各分项中居首，社会保障和就业支出的累计同比增速为-0.7%，同样明显高于其他分项的累计增速。财政减收与增支的合力下，一季度地方政府的财政收支困境愈发明显，可用于支持当地城投平台的“余粮”有所减少。

“城投信仰”随区域基本面而分化

支持能力是支持意愿得到执行的基础，前者占“城投信仰”的权重更高。如前所述，疫情对于城投的影响多空交织，地方政府保城投信用的意愿强化，但支持能力有所下降，“心”有余而“力”略显不足，多空因素孰轻孰重值得探讨。这个问题的答案实际上隐藏在“好区域次要平台”和“差区域主要平台”的对比中，市场对于这两类城投平台的优劣争论已久，我们认为前者的整体资质要强于后者，原因在于迄今为止的城投平台信用事件大多发生在基本面较弱的“差区域”内，且不乏当地的主要平台，而基本面较强的“好区域”则能较好地兼顾当地主要平台和次要平台的信用。因此，我们认为地方政府支持能力在“城投信仰”中的权重要高于支持意愿，若缺乏能力，则再强的意愿都只是空中楼阁。

区域基本面分化之下，“城投信仰”面临冰火两重天。市场并没有平白无故的“城投信仰”，随着各区域基本面的分化不断加剧，各地方政府支持当地城投的能力也产生了较大的区分度，近期引发市场广泛讨论的两起城投事件便是注脚。首先是3月至4月，江苏省若干城市发文要求清退存量高息债务，并规定新增债务成本上限，从而压降市属国企融资成本，此外还要求通过资产整合等方式提升城投信用评级，政府积极维护当地城投平台信用资质的能力可见一斑；另一案例则略显负面，4月8日，大连瓦房店城投债务置换引发市场争议，以旧债权认购新债券的方案虽然获发行人同意，但低利率环境下仍然提升的票息却暗示着当地平台资质的弱化。随着城投风险从非标逐渐蔓延至债券，市场已经意识到城投并没有不可打破的“金边属性”，遵循基本面的价值挖掘仍是核心法则。

基本面分化对城投债定价的影响立竿见影。我们将上述城投事件涉及的4个地级市作为样本，考察区域基本面分化对于城投债定价的影响。2020年初，大连市、盐城市、泰州市和常州市的城市利差分别为339bps、295bps、254bps和222bps，梯度在40bps左右，而在一多一空两例城投事件的冲击下，3月末开始，样本城市利差走势出现分化，截至4月30日，大连市、盐城市、泰州市和常州市的城市利差分别为470bps、342bps、293bps和251bps，江苏省内各市的利差梯度变化不大，但大连市与盐城市的城市利差分化明显，1个月内走阔30bps，区域基本面分化对于城投债定价的影响立竿见影。

2019年全国31省市区基本面盘点

区域研究是挖掘城投机会的切入点，实际上在疫情之前，各省市区基本面就已经呈现出不同的趋势，我们从经济、财政和债务三个维度分析2019年各省市区的边际变化。

“四经普”重塑各省GDP排名

第四次全国经济普查统一核算标准，2018年各省市区GDP修订喜忧参半。2019年第四次全国经济普查下，国家统计局对2018年全国以及各省市区生产总值的初步核算数据进行了统一修订。尽管从全国视角来看，2018年修订后现价GDP较初始数据增长2.1%，但仍有不少地区的GDP出现核减，其中山东省下修的规模最大，达到9821亿元，天津市下修的比例最高，占GDP初值的28.96%。GDP核增的省份则主要位于东部地区和经济后进的中西部地区，其中安徽省上修的规模最大，达到4004亿元，云南省上修的比例最高，占GDP初值的16.78%。整体而言，北方及东北各省为GDP下修多发区。

2018年GDP修订后，各省市区排名变化较大，2019年则保持稳定。经济总量是区域基本面的重要组成部分，GDP排名是各省市区“江湖地位”的直接体现。随着2018年GDP的统一修订，多个省级行政区的地区生产总值排名出现了变化，名次下降最多的依次是天津市（－4）、河北省（－4）和吉林省（－2），名次提升最多的则是贵州省（＋3），此外安徽省、福建省和云南省也分别提升2名。在修订后2018年GDP的基础上，2019年各省市区的GDP排名保持稳定。

虽然2019年GDP相对排名不变，但各省市区经济增速分化明显。近年来，我国经济增速放缓，各省市区GDP增速同样处于寻底过程。31省市区中，仅天津、河北、重庆、新疆和甘肃5省2019年GDP增速较2018年有所提升，且大多要归功于2018年经济挤水分导致的低基数效应。我们以GDP规模为依据，将31省市区划分为3个梯队：①第一梯队的广东、江苏和山东2019年GDP增速与全国平均水平接近，但山东省在挤水分之后依然没有企稳迹象，存在掉队风险；②第二梯队为浙江到河北共10个省份，2019年GDP增速整体较高，体现了经济规模的追赶效应；③第三梯队为GDP排名靠后的18个省份，2019年GDP增速分化显著，最高的为贵州（8.30%），最低的为吉林（3.00%），第三梯队中经济趋势较好的省份包括江西和云南，2018年GDP核增后在2019年依然能够保持较高的增速，而陕西、辽宁、黑龙江和吉林则是在2018年GDP核减后依然没能止住增速下滑，经济趋势相对弱化。

地方财政自给程度有所弱化

2019年各省市区一般预算收入增速多数下行。经济增速下行压力下，2019年减税降费继续推进，意在以积极财政刺激企业和居民部门，实现乘数效应以托底经济，但短期内不可避免地加剧了地方财政收支矛盾。31省市区中，仅天津、广西、内蒙古和湖南实现了一般预算收入增速的提升，且其中逆势提升最多的天津主要得益于2018年的低基数效应，以及国有股权转让带来的一次性收益。一般预算收入增速下滑最多的省份依次为西藏、山西和吉林，其中西藏由于基数较小，叠加一次性缴库因素，导致波动较大，而山西则主要是因为2018年煤炭行业高景气度下，探矿权和采矿权价款收入增加导致该年一般预算收入基数较高，吉林省一般预算收入增速下滑则更多体现了经济压力下的税基收缩。除西藏和吉林以外，2019年一般预算收入负增长的还包括重庆、甘肃和黑龙江。

税收占比整体下降，财政自给率边际弱化。减税降费虽然同时针对税收收入和非税收入，但目前的主要发力点仍在于税收减免，且在税收面临压力的情况下，地方政府通过两权价款收入、转让国企股权等方式扩充非税收入，使得2019年各省市区税收收入占一般预算收入比重多数下行。逆势上升的包括山西和陕西两个煤炭资源大省，2018年较高的两权价款收入导致了2018年非税收入占比较高，低基数效应下2019年税收占比有所回升。2019年各省财政自给率同样以下降为主，反映财政支出的刚性特征，降幅最大的三个省份为浙江、重庆和贵州，而仅有的三个财政自给率提升的地区为北京、上海和内蒙古。

2019年各省市区政府性基金收入增速分化较大。在房住不炒和因城施策的拉锯作用下，2019年全国政府性基金收入累计增速前低后高，全年实现12%的正增长，但各省市区存在较大的分化。政府性基金收入规模靠前的省份，2019年大多面临增速的下滑，例如浙江、江苏、山东等，而逆势提升的省份主要包括安徽、上海和北京，主要是2018年低基数所致。2019年政府性基金收入负增长的省份共有8个，而这些省份2018年的政府性基金收入增速平均为30.8%，充分体现土地出让收入波动性。值得关注的是连续2年实现政府性基金收入正增长，且增速仍在提升的省份，包括上海、贵州、辽宁、山西、吉林和黑龙江，我们认为2020年能否维持该势头与当地楼市景气度高度相关，可能会出现明显的分化。

近年来各省市区获取中央补助收入普遍增加。由于我国中央政府和地方政府在财权和事权上呈现出一定的不匹配，地方政府仅凭借本级的一般预算收入和政府性基金收入基本上无法覆盖刚性的财政支出压力，财政收支缺口需要靠转移支付弥补。因此，中央政府对地方政府的转移支付同样是构成地方财力的重要组成部分。我们将一般公共预算和政府性基金预算两本账中的中央补助收入合并考虑，并扣除地方上解中央的支出，得到各省获取中央补助收入的总规模。2017年至2019年，各省获取的中央补助收入普遍增加，获补助绝对规模较高的省份集中在中部地区，这些区域人口数量较多，导致财政刚性支出难以压降，同时经济发展后进，暂时无法凭借本级财政收入自给自足。此外，东北和西北区域虽人口密度不如中部省份，但其经济发展面临更大的压力，导致财政自给率低于全国平均水平，同样需要较多的中央补助以弥补地方财政缺口。

各省市区综合财力排名略有变动，且趋势有所分化。将一般预算收入、政府性基金收入和中央补助收入加总，即为地方综合财力。近年来，各省市区综合财力的排名有所变化，2018年至2019年排名上升较多的包括陕西（＋2）、云南（＋2）和贵州（＋2），下降最明显的则是重庆（－4）。我们以2019年综合财力为依据，将31省市区划分为3个梯队：①第一梯队的广东、江苏、浙江和山东综合财力均实现正增长，其中浙江的增速明显较高，主要是政府性基金收入持续增长所致；②第二梯队为河南到重庆共16个省市区，增速两极分化明显，湖南、陕西等省增速较高，重庆则连续两年出现负增长；③第三梯队为其余11省市区，由于基数较小，均实现综合财力正增长，其中天津、青海和海南增速较高。

各省市区综合财力结构差异较大，地方财政稳定性不尽相同。通常而言，一般预算收入与区域内生的经济发展更为相关，其稳定性也相对较高。而政府性基金收入与土地出让挂钩，受地产行业政策影响较大，波动性大于持续性。中央补助收入的量级虽然不会在短期内改变，但其增减的主动权依然受制于中央，地方政府难以左右。因此，地方综合财力中一般预算收入占比越高，则意味着综合财力的稳定性越高，2019年这一指标排名前三的分别是上海、北京和广东，一定程度佐证了这一判断，而浙江、江苏、山东和福建的政府性基金收入占比较高，需要密切关注当地土地出让市场能否保持活跃。

隐性与政府性债务此消彼长

2019年各省市区政府性债务余额继续上升。2017年至2019年，31省市区的地方政府性债务余额无一例外全部上升，主要与基建发力之下，地方政府专项债余额的持续增长相关。与2018年相比，2019年政府性债务余额增速普遍上行，其中提升最多的省份是西藏，主要与低基数相关，此外云南、广东、北京、上海的政府性债务余额增速同样有较大提升。政府性债务余额增速下降的仅黑龙江、浙江和新疆三省，但依然有19.2%、16.8%和17.8%的增长。整体而言，近年来地方政府显性债务持续增长，一定程度上是逆周期调节下发力基建的责任体现，另一方面也是因为隐性债务管控下，地方政府接回了一部分城投平台的举债职能，导致地方债务结构变化。

各省市区隐性债务规模分化明显，2019年隐性债务管控有所成效。我们用发债城投平台的有息债务作为测算地方政府隐性债务的依据，31省市区中，江苏省的隐性债务规模遥遥领先，2019年达到7.05万亿元，而位列第二的浙江省隐性债务规模为3.15万亿元。在隐性债务管控之下，近年来隐性债务增速逐年放缓，2017年至2019年全国隐性债务增速分别为15.6%、8.8%和4.7%。31省市区中，2019年隐性债务增速提升的区域仅10个，且多为基数较低的省份，大部分省份都呈现出隐性债务增速放缓的趋势，甚至有个别省份连续两年出现隐性债务规模的下降，包括天津、新疆、辽宁、内蒙古和海南。

各省市区广义债务多数正增长，但增速分化明显。将地方政府性债务和地方隐性债务加总，即为地方广义债务。近年来，各省市区的广义债务排名基本稳定，2018年至2019年排名提升最多的是吉林（＋2），下降最多的是天津（－2）。我们以2019年广义债务规模为依据，将31省市区划分为3个梯队：①第一梯队只有江苏省，其政府性债务和隐性债务均居全国首位，尤其是隐性债务规模远超其他省份；②第二梯队包括浙江到河北共18个省份，其隐性债务增速均值为8.2%，其中增速较低的包括天津和陕西；③第三梯队为其余12个省市区，由于基数较小，广义债务的增速普遍较高。

31省市区调整后债务率整体偏高，且分层明显。债务率通常指地方政府债务/地方财力，为了更真实地反映地方政府的债务压力，分子端我们采用广义债务，囊括地方显性债务和地方隐性债务，分母端我们采用地方综合财力，囊括一般预算收入、政府性基金收入以及中央补助收入，计算得到调整后债务率。经计算，2019年31省市区的调整后债务率中位数为236%，最低的省份为西藏，调整后债务率为21%，除西藏以外，其余省市区的调整后债务率均高于100%，实际上已经高于国际通行警戒值，存在一定的区域债务风险。调整后债务率最高的5个省份依次为天津（509%）、江苏（429%）、贵州（348%）、重庆（346%）和云南（282%），相关区域的偿债压力相对较大。

压力测试下，各省市区答卷各异

从疫情之前的2019年经济、财政和债务情况来看，各省市区的基本面禀赋并不相同，而疫情对于不同区域的冲击同样不对等，各省市区在压力测试下的答卷可能会有较大差别。我们从2020年一季度数据出发，研究2020年各省市区基本面的变化轨迹。

“三因素”拆解GDP增速分化

2020年一季度各省市区GDP多数负增长，但幅度各异。新冠疫情影响下，2020年一季度经济活动受到诸多限制，全国GDP同比下降6.8%，31省市区也多数录得GDP负增长，仅西藏实现1%的GDP增速。降幅最大的是湖北省，一季度GDP同比下降39.2%，紧随其后的是天津市，一季度GDP同比下降9.5%，降幅小于2%的省份则只有新疆、贵州和湖南。各省市区经济增速受疫情冲击的程度存在明显差异，我们认为背后的原因包括三点：①各省市区疫情本身的严重性不同，导致经济活动受限程度不同；②经济结构不同导致GDP对于疫情的敞口不同；③外来人口占比不同，导致交运受限下复工进度出现差异。这三点原因能够较好地解释疫情冲击下，各省市区一季度GDP增速的分化。

从确诊病例占常住人口比重进行判断，湖北、北京和上海疫情较为严重。新冠肺炎作为传染性疾病，以感染密度作为判断严重程度的标准有其合理之处，我们计算了各省确诊病例与其2019年常住人口的比值，得出常住人口确诊比例。可以看到，湖北省作为疫情最严重的省份，其确诊病例和确诊比例均大幅领先于其他省份，是导致其一季度GDP增速低至-39.2%的直接原因，而北京、上海的确诊比例紧随其后，一定程度上是高人口密度所致，北京和上海一季度GDP的降幅也处在全国前列。对比之下，疫情较温和的西藏、青海、新疆等省份一季度GDP降幅也相对较小，西藏甚至实现了1%的GDP增长。

疫情冲击有结构性，受冲击行业占比越高，则GDP对疫情敞口越大。2020年一季度GDP降幅第二的是天津市，但其疫情严重程度明显低于湖北、北京和上海，导致其GDP降幅较大的主要因素在于工业结构。从工业增加值占比来看，天津市最主要的6个工业行业中，除石油和天然气开采业之外，其余5个行业的工业增加值均在一季度录得大幅下滑，尤其是汽车制造业，在耐用品消费延后的环境下，一季度全国汽车制造业工业增加值同比增速为-26%，天津市汽车制造业工业增加值同比更是低至-35.7%，严重拖累工业乃至GDP表现。与天津市形成对比的是贵州省，后者一季度GDP降幅仅为1.9%，主要得益于支撑当地工业经济的烟酒行业并未过多受到疫情冲击。

各省市区外来人口占比不同，复工进程出现差异。影响一季度各省市区GDP分化的第三个重要原因在于各省市区的外来人口占比不同。我们用常住人口与户籍人口的比值衡量各省人口的结构特征，比值越高，则说明该省接收了越大比例的外来人口，比值为负，则说明该省处于人口净流出的状态。由于春节期间大量外地务工人员均返乡过年，疫情导致的交通停滞使得这些人员在一季度无法及时返工，因此，一省中外来人口越高，则一季度的复工进程越慢。指标显示，上海、北京、天津和广东是外来人口占比最高的四个省市，其2020年一季度GDP的降幅也均处在全国靠前位置。

2020年一季度GDP排位变化较大，关注全年角度下的格局演变。上述“三因素”的共同作用下，各省市区一季度GDP增速分化明显，直接导致2020年一季度GDP排名较2019年发生较大的变化。排名下降最多的是湖北省，由2019年的第7降至2020年一季度的第13，使得原本位居其后的6省市排名均提升1位。此外，辽宁和重庆排名下降，对应江西和云南排名上升，内蒙古、天津和黑龙江排名下降，对应贵州、新疆和吉林排名上升。2020年一季度GDP排名的变动一定程度上是疫情一次性冲击的体现，但也包含了一定的趋势性，需要关注各省市区在剩余三季度的反弹力度。2020年全年GDP的排名变化料将不会像一季度一般剧烈，但也大概率不会与2019年完全一致。

地方财政的韧性与中央补助

2020年一季度各省市区一般预算收入均为负增长，财政体量大的省份韧性较强。新冠疫情影响下，2020年一季度财政压力愈发严峻，已公布一季度财政数据的28省市区中，除西藏以外，其余均录得一般预算收入负增长。降幅最大的是湖北省，一季度一般预算收入同比下降47.6%，紧随其后的是海南省，主因土地增值税下降较多。财政体量较大的省份，2020年一季度的一般预算收入降幅也相对较小，广东、江苏和浙江一季度一般预算收入同比增速都不低于-10%，体现了当地财政较强的韧性，而财政收入排名靠后的省份则多体现出更为明显的负增长，除湖北外，降幅超20%的包括重庆、内蒙古、黑龙江和海南。

2020年一季度税收占比继续下降，财政自给率整体弱化。疫情冲击下，地方政府税源受影响较大，导致一般预算收入中的税收占比进一步降低。此外，从财政自给率来看，各省市区2020年一季度也普遍呈下降趋势，降幅较大的包括湖北省、山西省和海南省，财政自给率分别下降22pcts、17pcts和16pcts，但贵州省、湖南省、云南省、吉林省和江西省却逆势上升，体现当地在财政支出方面的管控有所成效。

2020年一季度各省市区政府性基金收入多数下降。新冠疫情同样对土地出让市场造成影响，一季度房企拿地行为有所收敛，导致政府性基金收入承压，已公布一季度政府性基金收入的省市区大多呈现下降趋势，基数较高的浙江省在2020年一季度的政府性基金收入同比下降17.8%，体现了土地出让收入的不稳定性。此外，湖北省、天津市、重庆市和辽宁省同样降幅较大，一季度政府性基金出让收入分别同比下降65.0%、53.2%、31.9%和26.6%，受挫明显。基数不低，且逆势实现正增长的省份包括福建、江西和广西，当地土地出让市场在疫情冲击下仍能保持坚挺，可持续性相对较强。

疫情较严重的地区，2020年获取的中央补助收入料将增加。疫情冲击下，构成地方综合财力的三要素中，一般预算收入和政府性基金收入均面临较大的下行压力，为弥补地方财政缺口，2020年中央对地方的转移支付料将继续增加，且根据受疫情影响程度的不同，各省市区获取的中央补助收入规模也将呈现结构化特征。可以对比的例子是2008年汶川地震之后，四川省2008年获得的中央专项转移支付达到1190亿元（含地震灾后恢复重建补助478.93亿元），较2007年增长202%。因此，虽然以湖北省为代表的多个省份在疫情之下财政收支矛盾加剧，但中央补助可以弥补一部分地方财政缺口。截至3月5日，中央对地方转移支付已达6.28万亿，同比增1.26万亿，预计湖北省2020年全年获取的中央专项转移支付会有明显的增长，财政压力无需过度担忧。但对于非疫情导致的地方财政缺口，仍然需要地方“勒紧裤腰带”，而非寄希望于中央的全盘兜底。

新增债务的结构和成本各异

2020年初至今地方政府债务净融资分化明显，低成本资金优化地方债务结构。受地方政府专项债提前下达的影响，2020年1~4月各省市区的地方政府显性债务余额普遍有所增长。地方政府债的发行票面相对于国债只有25bps的利差，在2020年的低利率环境下，地方政府债的低成本优势凸显，抓住时间窗口增加地方政府债净融资的省份实际上有效地把握住了这一轮红利，对于地方广义债务的结构优化具有积极意义。从地方政府债务余额的环比增速来看，31省市区中增速超过10%的有北京、新疆、江西、广东和福建，而负增长的则有辽宁、内蒙古、青海和云南，其余22省市区的增速介于0~10%之间。

各省市区隐性债务增速分化更加明显，规模和成本反映地区再融资环境。与地方政府债相比，城投债的发行利率更加市场化，与此相对应的是，城投债的发行规模也更加分化。在本轮债券牛市中，不同区域城投所面临的再融资环境堪称“一半是海水，一半是火焰”，城投债发行规模增速超20%，且发行票面较去年同期下降超100bps的省份包括江苏、浙江和福建，反映了这些区域城投较好的再融资环境。而发行规模收缩超20%的省份则包括吉林、甘肃、内蒙古、辽宁和青海，这些地区的城投再融资能力相对较弱，其中辽宁在2020年新发的城投债票面利率甚至比2019年同期高出85bps，再融资难度可见一斑。另一个提升城投债发行票面利率的省份是黑龙江，提升幅度达到86bps，在基准利率持续走低的环境下，部分省份城投债的融资成本依然走高，再融资环境不佳。

辩证看待地方债务率与新增债务。从公式上看，无论是地方政府显性债务，还是隐性债务，每一年的净融资额都会体现在年末的调整后债务率中，若广义债务的增速超出当年地方综合财力的增速，则会造成调整后债务率提升，偿债能力弱化，影响地区的长期基本面。但从中短期来看，债券投资者更关注的是区域债务的流动性问题，城投再融资渠道的畅通与否直接影响债务滚续，其重要程度不亚于区域基本面。因此，我们从地方债务率和新增债务两个维度出发，将各省市区划分为4类：①第一类是“低债务率+高再融资”，包括福建、浙江、安徽、山东等，这类区域的偿债能力和流动性都比较安全；②第二类是“低债务率+低再融资”，包括广东、上海和新疆，这类区域的债务压力较小，且没有加杠杆的诉求；③第三类是“高债务率+高再融资”，包括江苏、重庆、云南、湖南、湖北、北京等，区域风险的关注点在于再融资环境能否持续宽松；④第四类是“高债务率+低再融资”，典型例子包括贵州和天津，债务压力与流动性压力并存之下，区域风险相对较高。

投资策略：四象限挖掘城投平台

财政压力测试之下，各省市区基本面分化明显，城投债价值与风险进入重新匹配的过程。基于预期差的角度，建议重点关注基本面边际改善的省份，并深入地级市层面挖掘城投债的相对价值和投资机会。

哪些省份基本面在边际改善？

基于3个维度共7个指标，量化各省市区基本面的边际变化。结合我们对于31省市区经济、财政和债务情况的详细梳理，我们从这3个维度中选取7个主要指标，并以此为依据对各省市区基本面的边际变化进行量化打分。根据评分的高低，我们将31省市区划分为3个梯队：①第一梯队的评分为3分及以上，其区域基本面有明显的边际改善，包括湖南、山西、浙江、福建、河北和陕西；②第二梯队的评分为-2~2分，这些省市区基本面相对比较稳定，包括安徽、宁夏等21个省市区；③第三梯队的评分为-3分及以下，其区域基本面存在较为不利的边际变化，包括贵州、黑龙江、吉林和四川。

在基本面改善的区域中寻找预期差。在“城投信仰”分化的背景下，贸然涉足高风险区域需要胆识，更需要风控的配合，若能全身而退，则相当于完成一记logo shot，确实能够博取回报，但是风险收益比不佳。而对于基本面趋稳的区域而言，市场观点基本一致，没有预期差也就意味着超额收益的稀缺。因此，我们认为城投择券的重心应放在基本面边际改善的区域，在价值与风险重新匹配的过程中，往往伴随着预期差的博弈机会。

城投择券框架：以福建省为例

GDP规模呈现三个梯队，2020年一季度增速迥异。从2019年GDP来看，福建省各市的经济总量呈现出明显的三个梯队，泉州和福州GDP均超过9000亿元，为第一梯队，而厦门和漳州GDP在4000亿~6000亿之间，为第二梯队，龙岩、三明、莆田、宁德和南平的GDP均在3000亿以下，为第三梯队。但从增速来看，近年来福建省各市的经济增长趋势有所分化，且在疫情冲击下，2020年一季度各市GDP增速产生不同变化，增速下滑较大的包括泉州、南平、莆田、福州、厦门、漳州等，主因其经济结构中外贸占比较高，且当地劳动人口对于本省其他地市的输入较为依赖，复工受疫情影响较大。增速下滑较小的主要有宁德、龙岩和三明，当地经济均体现较强的内部循环特征，对疫情的抗性较好。

一般预算收入排名与GDP排名略有不同，2020年一季度增速变化大。从2019年一般预算收入来看，福建省各市排名与2019年GDP排名有所不同，GDP排名第三的厦门市一般预算收入规模居首位，而GDP排名第一的泉州市一般预算收入规模排名第三。从2020年一季度增速来看，疫情冲击下，各市一般预算收入增速产生了较大的变化，增速下滑较大的包括莆田、三明和南平等，而增速基本保持稳定的包括福州、龙岩和宁德，其中龙岩和宁德甚至在2020年一季度实现了一般预算收入正增长，与产业结构密不可分，例如龙岩市的重点产业有色金属、烟草等均未受到明显冲击，保障了财政收入的韧性。

政府性基金收入差异悬殊，2020年一季度厦门和龙岩比较坚挺。从2019年政府性基金收入来看，福州市达到1009亿元，遥遥领先，而其余超过200亿元的城市包括厦门、泉州和漳州，房价溢出效应明显。从2020年一季度增速来看，各市政府性基金收入增速分化明显，增速提升较多的有厦门和龙岩，而莆田和宁德则出现了一定的负增长。

各市债务规模和结构各不相同，调整后债务率分为四档。我们将福建省各市的政府性债务余额和隐性债务余额加总，得到2019年各市广义债务的规模与结构。泉州、福州、漳州和厦门的广义债务规模位居前列，且隐性债务占比都在40%以上，龙岩等其余5市的广义债务规模比较接近，其中龙岩和莆田的隐性债务占比在30%以下，债务结构相对较好。将广义债务与综合财力相除，我们计算出福建省各市的调整后债务率，最低一档为厦门和福州，调整后债务率在150%以下，第二档为莆田和宁德，调整后债务率在150%~200%之间，第三档为龙岩和漳州，调整后债务率在200%~250%之间，第四档为三明、泉州和南平，调整后债务率均超过250%。

基本面得分与城市利差结合，四象限辅助城投择券。我们对经济、财政和债务的各项指标分别赋予权重，对福建省各市基本面进行打分，与此同时，我们计算出各市存续城投债的个券利差，并取中位数作为城市利差，以反映收益水平。将基本面得分与城市利差相结合，我们绘制出福建省各市的“风险-收益”散点图，并划分4个象限，用以辅助城投择券：①第一象限包括龙岩和莆田，其基本面得分高于平均值，且城市利差处于较高水平，兼具低风险和高收益，存在溢价空间；②第二象限包括南平和三明，其基本面得分较低，但城市利差较高，是下沉博收益的选择；③第三象限包括宁德和漳州，其基本面弱于全省平均水平，同时也没有超额收益，估值调整的风险比较大；④第四象限包括厦门、福州和泉州，虽然超额收益并不明显，但其资质较好，风险与收益对等，是相对稳妥的投资选择。