text: 空间地理视角下的园区分析 | 国盛固收杨业伟团队
  地方加杠杆背景下地方园区建设活跃，在实现方式上则体现为各类园区。2008年以来我国经历了一轮地方政府加杠杆的历程，在此过程中地方政府在中西部省份和中小城市建设园区、成立大量园区城投平台，出现了所谓的园区建设。园区是承担特定职能的新城，包含经济技术开发区、高新技术产业开发区等，按行政层级则划分为国家级园区、省级园区以及园区。园区建设曾为我国城市建设和经济发展做出贡献。自园区建设兴起以来，我国城镇化进程与基建投资得以迅速提高，2008年至2011年是园区建设初期，园区城投累计成立近200家，基建投资增速在2009年创新高，达到50.77%；2012年至2017年是园区建设延续期，平均基建投资增速在20%左右，成为托底经济的重要手段；2018年后园区建设基本结束，至此我国城镇化率从2008年的45.89%提高到了2018年的58.52%。随着近年来地方政府财政实力下滑，园区债务压力凸显、平台负面舆情不断。2021年广义债务率高于400%的园区共有86个，其中江苏省分布最多，有16个；湖南省排名第二，有9个；而市场尤为关注的贵州省、山东省和重庆也各有3-4个园区广义债务率超过400%。在行政层级分布上，广义债务率超过400%的主要为国家级园区，有63个；其次为普通园区，有18个；省级园区最少仅有5个。另外，我们整理了2018年以来园区城投平台出现的负面舆情，其中包括非标违约、商票逾期等负面事件。贵州省园区平台负面事件数最多，高达13次，涉及园区平台7家；其次是云南省，有11次负面事件，涉及园区平台2家；山东省和湖南省并列第三，均有10次负面事件。从行政层级上看，普通园区负面事件发生的频率最高，2018年以来，平均每个国家级园区负面事件0.12次；而省级园区以及普通园区分别为0.04次和0.18次。影响园区资质的根本因素是空间地理经济学，这其中涵盖了园区与主城区距离、人口密度与主城区能级。对园区而言，离主城区距离越近，其产业阻力与人口迁移成本越小，越有利于提高园区财税收入；人口密度越大，当地的房价与地价也会越高，园区土地出让收入也随之提高；而主城区能级越大，表示主城区辐射能力越强，对距离较远、密度较小的园区也能提供更大支持。因而从根本上看，园区的空间地理经济学优势越大，其财政实力也越强。整体来看，全国近90%的园区与主城区距离小于65公里，我国园区离主城区平均距离为26.72公里，中位值为16.9公里。全国近90%园区人口密度不大于5500人/平方公里。在空间距离、人口密度和主城区能级均优于全国园区平均水平的只有福建省，而辽宁省、河北省和甘肃省的园区平均距离、人口密度和主城区能级均在全国园区平均水平以下。从行政层级来看，国家级园区表现最优，平均距离最近，平均主城区能级最高，在人口密度上也大于普通园区而小于省级园区。空间地理经济学有优势而估值高的园区具有高投资性价比，空间地理经济学较劣势而估值低的园区具有一定投资风险。我们选取有息债务规模超过500亿的园区40个，以园区与主城区距离和人口密度综合得到园区的空间地理经济学优势得分，具体是用人口密度/密度中位数、空间距离/距离中位数和主城区能级/能级中位数综合计算，调节权重为1：4.5：1令原点落于园区数量分布中心，该值越大表示园区拥有越大的空间地理经济学优势，即人口密度越大、与主城区距离越近、主城区经济辐射能力越强。全国园区平均估值的中位值为5.4%，我们以估值中位值与空间地理经济学优势得分为0处划分象限，得到气泡图，其中气泡大小反映园区有息债务规模。处于回归线以上的园区可以适当挖掘，如成都经开、金华经开等（详见正文）。风险提示：模型设计不合理；地方财力下滑1、园区建设下园区城投现状如何？1.1 地方加杠杆背景下地方园区建设“活跃”2008年以来我国经历了一轮地方政府加杠杆的历程，在此过程中园区是承担特定职能的新城，包含经济技术开发区、高新技术产业开发区等，按行政层级则划分为国家级园区、省级园区以及园区。自园区建设兴起以来，我国城镇化进程与基建投资得以迅速提高，2008年至2011年是园区建设初期，园区城投累计成立近200家，基建投资增速在2009年创新高，达到50.77%；2012年至2017年是园区建设延续期，平均基建投资增速在20%左右，成为托底经济的重要手段；2018年后园区建设基本结束，至此我国城镇化率从2008年的45.89%提高到了2018年的58.52%。1.2 园区建设后园区平台问题频现随着近年来地方政府财政实力下滑，园区债务压力凸显、平台负面舆情不断。2021年广义债务率高于400%的园区共有86个，其中江苏省分布最多，有16个；湖南省排名第二，有9个；四川省、浙江省、安徽省、湖北省、陕西省各有6-8个；而市场尤为关注的贵州省、山东省和重庆也各有3-4个园区广义债务率超过400%。有63个；其次为普通园区，有18个；省级园区最少仅有5个。另外，我们整理了2018年以来园区城投平台出现的负面舆情，其中包括非标违约、商票逾期等负面事件。贵州省园区平台负面事件数最多，高达13次，涉及园区平台7家；其次是云南省，有11次负面事件，涉及园区平台2家；山东省和湖南省并列第三，均有10次负面事件，涉及园区平台分别有9家和6家；江苏省、广西、陕西省和重庆负面事件各有4-9次，涉及园区平台也都不少于2家。2018年以来，全国436个国家级园区共发生52次负面事件，平均每个国家级园区发生0.12次；141个省级园区共发生6次负面事件，平均每个省级园区发生0.04次；137个普通园区共发生25次负面事件，平均每个普通园区发生0.18次。1.3 园区的市场关注点在哪里？园区城投债敞口集中分布于东部沿海地区。我们统计截至2022年城投债超过100亿的园区，从债券规模上看，江苏省内园区债券规模达到7777.42亿，远高于排名第二山东省的1540.72亿，浙江省、上海的园区债券规模也均超过1000亿。从园区数量上看，2022年债券规模超过100亿的园区共有93个，其中近40%集中在江苏省；排名第二是浙江省，有10个园区；上海、山东省、湖南省、重庆也均有5-6个的园区债券规模超100亿。园区建设热度定义为某省份或直辖市对园区建设的支持力度，可以用该省的园区城投总债券余额/省内城投总债券余额计算得到，我们统计截至2022年全国各省园区城投存量债券余额，并用作分子，全国各省城投存量债券余额用作分母，对计算后的园区建设热度排序。我们发现陕西省园区建设热度最高，园区城投债占比为51.47%，陕西省城投总债券余额3060亿中，有1575亿用于建设园区；其次是上海市，园区城投债占比为40.43%，上海市城投总债券余额2629亿中，有1063亿属于园区城投平台；排名第三是江苏省，园区城投债占比为1.57%，江苏省城投总债券余额29399亿中，园区债券余额占10592亿；辽宁省、天津市、新疆、湖南省、湖北省、重庆市、贵州省、青海省园区建设热度也均高于20%。2、园区资质几何？——基于空间地理经济学视角空间距离、人口密度和主城区能级这三个空间地理经济学指标是研究园区资质的核心。传统的园区研究思路是考察其产业导入、政府财政收入、债务率等指标，而这些都能归因于园区的空间地理经济学。陆铭、常晨（2017）[1]认为园区离主城区越近会逐年降低园区政府的债务率，人口密度越高越有利于降低园区政府的债务率。受此启发，我们验证空间地理经济学对园区债务率的影响，并探究其如何帮助我们判断园区资质。影响园区资质的根本因素是空间地理经济学，这其中涵盖了园区与主城区距离、人口密度与主城区能级。对园区而言，离主城区距离越近，其产业阻力与人口迁移成本越小，越有利于提高园区财税收入；人口密度越大，当地的房价与地价也会越高，园区土地出让收入也随之提高；而主城区能级越大，表示主城区辐射能力越强，对距离较远、密度较小的园区也能提供更大支持。因而从根本上看，园区的空间地理经济学优势越大，其财政实力也越强。2.1 密度越大、距离越近，园区债务率越小园区与主城区距离我们采用园区管委会与主城区市政府的距离进行测算，单位统一为公里，具体方法为高德地图导航，路线选取驾车最近的距离。若园区无管委会，则采用新城地标建筑，若市政府搬离主城区则用主城区区政府代替。至于，单位统一为人/平方公里。广义债务率与园区离主城区距离呈正向关系、与人口密度呈反向关系。我们选取2021年全国园区广义债务率作为因变量，园区与主城区距离、园区人口密度作为解释变量，对距离、密度和广义债务率的关系分别进行回归。排除部分极端值对整体数据分布的影响后，我们发现园区债务率与距离的回归线斜率为正，即随着园区与主城区距离的拉远，园区的广义债务率跟着提高；园区债务率与密度的回归线斜率为负，即人口密度大的园区，债务压力较轻，而人口密度小的园区，债务压力较重。空间地理经济学指标一定程度上决定园区土地财税实力，进而影响园区债务率高低。1）从空间距离角度看，园区离主城区距离近，交通和运输较为便利，与老城区之间的互动更紧密，因而产业导入阻力小，人口迁移成本低，随着劳动力与资本的进入，园区的企业生产规模扩大，园区政府财税收入也得以上升。，园区常驻人口密度大，住房需求旺盛，房价的抬升一定程度上推高当地地价，园区政府的土地出让收入也得以上升。同时人口是城市的命脉，人口密度越大，经济的规模优势得以发挥，企业也更可能招聘得到满意的员工。随着园区财税收入与土地出让收入的上升，广义债务率得以下降，这便是由空间地理经济学指标到债务率的传导链条。园区所在的主城区能级大，表示主城区的经济实力强，在企业生产和人力资源等方面具有更大辐射，对园区经济的正外部性也越大，在相同距离和密度下，高主城区能级的园区往往要比低主城区能级的园区财政实力更好。以赣州经开区和贵安新区为例，两者的主城区能级大致相同，但赣州经开区距离与密度较贵安新区更优，园区资质也更好。赣州经开区（赣州经济技术开发区）具有较大的空间地理经济学优势，从主城区能级来看，赣州经开区位于赣州市，GDP为4169.37亿，中心与主城区之间的距离仅有5.5公里，而且人口密度大，每平方公里约有1743人，这令赣州经开区具有发达的产业与丰富的劳动力，2021年地区生产总值达到346.6亿，平均房价也高达10181元每平米。因此，2021年赣州经开区政府的一般公共预算收入为24.35亿，政府性基金收入为50.87亿，可见园区土地财税实力强劲。这使得赣州经开区债务压力较轻，广义债务率为301.12%；而从主城区能级来看，贵安新区位于贵阳市，GDP为4711.03亿，中心与主城区之间的距离为36.9公里，是赣州经开区的6.7倍，人口密度为170人/平方公里，为赣州经开区的十分之一，这使得贵安新区产业导入阻力较大、劳动力紧缺。2021年贵安新区地区生产总值为150.2亿，不足赣州经开区一半，平均房价也仅为5666元每平米。至于园区政府土地财税，贵安新区一般公共预算收入为14.63亿，而政府性基金收入为99.36亿，反映了园区财政过度依赖土地出让收入，收入结构不均衡，其广义债务率也高达729.37%，债务压力较大。从园区净融资方面看，贵安新区表现也落后于赣州经开区。贵安新区自2020年开始，人口流失、经济下行、政府土地财税收入下滑等问题逐渐显露，引发市场担忧，在2021年与2022年连续两年净偿还41.37亿城投债。而赣州经开区自2018年至2021年连续净融资规模为正，融资表现良好，体现市场对其经济状况与政府财政实力具有充分信心，受2022年大量债券集中到期影响，赣州经开区出现净偿还。2.2 园区空间距离、人口密度与主城区能级的分布概况整体来看，全国近90%的园区与主城区距离小于65公里，我国园区离主城区平均距离为26.72公里，中位值为16.9公里。在全国317个园区中，数量最多的是与主城区距离为5-10公里的园区，有62个，约占总数的20%。，平均每个园区离主城区仅8.91公里；而距离最远的则是重庆市，平均每个园区离主城区85.72公里，约为全国园区距离平均水平的3.2倍；海南省、北京市、甘肃省的园区与主城区平均距离也均超过全国园区距离平均水平的2倍，分别为57.4、58和63.4公里。，仅23.56公里；其次是普通园区，平均距离为27.62公里，接近全国园区距离平均水平；平均距离离主城区最远的是省级园区，为37.23公里。整体上看，全国近90%园区人口密度不大于5500人/平方公里，我国园区平均人口密度为2540人/平方公里，中位值则为1494人/平方公里。在全国317个园区中，数量最多的是人口密度为500-1000人/平方公里的园区，有66个，约占总数的21%；，每平方公里常住人口为6942人；而甘肃省园区平均人口密度最小，每平方公里仅有287个常住人口，约为全国园区人口密度平均水平的十分之一；北京市、辽宁省、新疆、河北省、吉林省和天津市的园区平均人口密度均达不到全国园区人口密度平均水平的二分之一，各为1191、1090、1019、988、946以及919人/平方公里。，平均每平方公里有3655个常住人口；其次是国家级园区，平均人口密度为2402人/平方公里，接近全国园区人口密度平均水平；普通园区的人口密度最小，仅为1937人/平方公里。从主城区能级来看，全国平均主城区GDP为5329.15亿，中位值为3191.28亿。，分别是第一的上海市，GDP高达43214.85亿，第二是北京市，GDP高达40269.6亿，第三是重庆市，GDP为27894.02亿，第四是天津市，GDP为15695.05亿；其次，广东省、江苏省、浙江省、福建省和山东省的主城区能级也均高于全国平均主城区能级，拥有较强的园区辐射能力。平均GDP高达9209.28亿；省级园区的主城区能级次之，平均GDP为9184.74亿；普通园区的主城区能级最低，平均GDP为7354.61亿。综合上述三个指标的地区分布，我们发现，，而辽宁省、河北省和甘肃省的园区平均距离、人口密度和主城区能级均在全国园区平均水平以下。，平均距离最近，平均主城区能级最高，在人口密度上也大于普通园区而小于省级园区。高资质园区主要分布于我国东部地区。我们在园区资质打分模型中加入了园区与主城区距离、人口密度和主城区能级三个指标，并对91个资质排名前30%的园区进行统计。我们发现，高资质园区分布最多的地区是江苏省，有22个；其次是四川省，有12个高资质园区；第三是浙江省，有9个；湖南省、河南省、江西省也均有5个及以上的园区排名前30%。，有68个国家级园区排名在前30%；省级园区有13个进入高资质名单；普通园区最少，只有10个。3、投资建议与风险提示空间地理经济学有优势而估值高的园区具有高投资性价比，空间地理经济学较劣势而估值低的园区具有一定投资风险。我们选取有息债务规模超过500亿的园区40个，以园区与主城区距离和人口密度综合得到园区的空间地理经济学优势得分，具体是用人综合计算，调节权重为1：4.5：1令原点落于园区数量分布中心，该值越大表示园区拥有越大的空间地理经济学优势，即人口密度越大、与主城区距离越近、主城区经济辐射能力越强。全国园区平均估值的中位值为5.4%，我们以估值中位值与空间地理经济学优势得分为0处划分象限，得到气泡图，其中气泡大小反映园区有息债务规模。市场定价较准确的园区分布于二、四象限。处在二、四象限园区数量最多，共有26个，约占总数的63%，其中第二象限表示空间地理经济学处于劣势的园区估值偏高，市场定价较准确，典型例子如贵安新区空间地理经济学处于劣势，得分仅为-3.5，市场对贵安新区的平均估值也高于全国园区平均估值中位数690bp，为12.3%。第四象限表示空间地理经济学拥有优势的园区估值偏低，市场定价也较准确，典型例子如浦东新区，拥有较大的空间地理经济学优势，得分为2.9，市场对浦东新区的平均估值也低于全国园区平均估值中位数190bp，为3.5%。市场定价与空间地理经济学规律出现偏差的园区分布于一、三象限，我们认为位于第一象限的园区平均估值虽然偏高，但具有较优的空间地理经济学基础，根据上文的传导链条，园区的土地财政实力也较强，广义债务率偏低，这令园区的城投平台也具有较好的发展潜力，具有高投资性价比，如成都经济技术开发区（龙泉驿区）。而位于第三象限的园区则在空间地理经济学上处于劣势，但园区平均估值偏低，在未来或将暴露财政收入下滑、债务压力过大等问题，其园区的城投平台或受拖累，具有一定投资风险。位于第三象限的园区应重点关注未来抬头的债务压力。处于第三象限的园区平均估值虽低于全国园区平均估值中位数，但空间地理经济学处于劣势，以某中部园区为代表，园区距主城区45.7公里，人口密度805.19人/平方公里，主城区GDP为12691.02亿，空间地理经济学得分为-3.8。从广义债务率来看，该园区广义债务率从2018年至2021年逐年上涨，2019-2021三年债务率同比增速均超过15%，虽同比增速在放缓但趋势上看并未出现债务率拐点；从财政收入结构来看，该园区一般公共预算收入占比自2018年的14.97%，上升至2021年的45.1%，原因是政府性基金收入大幅下降，从2018年的240.62亿逐年下降至2021年的83.4亿，而一般公共预算收入并无较大增长，这反映了该园区核心收入来源被压缩，随着债务继续扩张，未来或将面临更大偿债压力。而处在第一象限的园区则是性价比较高的投资洼地，以成都经济技术开发区（龙泉驿区）则为例，其距离主城区仅17.8公里，且人口密度高达13763人/平方公里，主城区GDP为19916.98亿，空间地理经济学得分为2.9。从广义债务率来看，龙泉驿区在2017年至2020年虽有所上涨，但同比增速在2020年放缓，且在2021年债务率出现负增速-10.8%；从财政收入结构来看，龙泉驿区一般公共预算收入占比稳定，近5年均处于在50%附近，企业生产良好，带动财税收入稳步上升，园区债务压力有望得到释放。由于篇幅原因，下面我们按空间地理经济学优势进行排序，列出前10名有息债务规模超过500亿的园区及所属城投平台，如果需要具体园区情况或数据底稿，欢迎联系我们或对口销售。模型设计不合理：所设计的模型可能无法真实反映园区资质地方财力下滑：地方财力下滑可能进一步加剧园区风险参考资料：[1]陆铭 常晨：《新城之殇——密度、距离与债务》，经济学（季刊），2017年本文节选自国盛证券研究所于2023年3月2日发布的研报《空间地理视角下的园区分析》，具体内容请详见相关研报。杨业伟S0680520050001yangyewei@gszq.com赵增辉S0680522070005zhaozenghui@gszq.com相关报告一文读懂票据分析框架 | 国盛固收杨业伟团队特别声明：《证券期货投资者适当性管理办法》于2017年7月1日起正式实施。通过微信形式制作的本资料仅面向国盛证券客户中的专业投资者。请勿对本资料进行任何形式的转发。若您非国盛证券客户中的专业投资者，为保证服务质量、控制投资风险，请取消关注，请勿订阅、接受或使用本资料中的任何信息。因本订阅号难以设置访问权限，若给您造成不便，烦请谅解！感谢您给予的理解和配合。重要声明：本订阅号是国盛证券固收组团队设立的。本订阅号不是国盛固收组团队研究报告的发布平台。本订阅号所载的信息仅面向专业投资机构，仅供在新媒体背景下研究观点的及时交流。本订阅号所载的信息均摘编自国盛证券研究所已经发布的研究报告或者系对已发布报告的后续解读，若因对报告的摘编而产生歧义，应以报告发布当日的完整内容为准。本资料仅代表报告发布当日的判断，相关的分析意见及推测可在不发出通知的情形下做出更改，读者参考时还须及时跟踪后续最新的研究进展。本资料不构成对具体证券在具体价位、具体时点、具体市场表现的判断或投资建议，不能够等同于指导具体投资的操作性意见，普通的个人投资者若使用本资料，有可能会因缺乏解读服务而对报告中的关键假设、评级、目标价等内容产生理解上的歧义，进而造成投资损失。因此个人投资者还须寻求专业投资顾问的指导。本资料仅供参考之用，接收人不应单纯依靠本资料的信息而取代自身的独立判断，应自主作出投资决策并自行承担投资风险。版权所有，未经许可禁止转载或传播。