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中國杠桿率為什么這么高
時間:2017-10-29 作者:黃益平

  “2007年后,國企和民企的杠桿率走向出現了明顯分化。2016年政府說要去杠桿,我猜測如果要取得成績,政策目標應該是國企而不是民企。”在10月26日由上海浦山新金融發(fā)展基金會與上海新金融研究院聯(lián)合主辦的浦山講壇上,CF40學術委員會主席、北京大學國家發(fā)展研究院副院長黃益平針對上海浦山新金融發(fā)展基金會學術委員會主席、中國金融四十人論壇(CF40)學術顧問、中國社會科學院學部委員余永定的主題演講(詳情點擊:痛批標普、建言去杠桿……余永定浦山講壇演講干貨來啦)進行點評時如是說。

  黃益平舉例說,正常和非正常之間企業(yè)的杠桿率相差了20個百分點。假如今天真的把僵尸企業(yè)都取消掉了,企業(yè)杠桿率在短時間內會下降4個百分點,“也就是說其實去杠桿是有可能的,而且有可能對經濟增長和就業(yè)不會造成太大的影響。”

  現在杠桿率到底為什么這么高?有什么辦法可以改變?黃益平認為,針對杠桿率高一個簡單的批評就是錢發(fā)多了,借貸變成了負債,但更值得關注的是中國企業(yè)負債率高有特定的原因,其中一個原因就是融資結構主要是依賴于間接融資,尤其是銀行信貸。他指出,2007年以來資本產出率一直在上升,也就是資本效率在下降。其中一個很重要的原因就是僵尸企業(yè)的比例開始上升,導致資本利用效率下降、資本產出率也在下降,最后導致杠桿率增高。

  他認為,余永定與社科院世界經濟與政治研究所陸婷博士的研究得出了一個很重要的結論,“目前的經濟模式會導致企業(yè)杠桿率持續(xù)直線上升,明斯基時刻的到來只是時間問題(不過作者還多次說明近期內不會發(fā)生危機)。這對我們來說警示意義是非常重要的。”

  以下是黃益平演講實錄:

高杠桿率帶來的直接和間接影響

  金融風險的問題確實很重要,這一點在十九大報告中也提到了。2016年中央政策之一就是去杠桿,其中很重要的一點就是企業(yè)去杠桿。為什么企業(yè)去杠桿很重要?剛才余永定老師已經介紹了,最初引發(fā)世界性的關注是在全球金融危機爆發(fā)以后,尤其是兩位美國經濟學家寫的《這次不一樣:八百年金融危機史》,這本書總結了人類八百年的金融危機歷史,最后總結成一句話就是“錢借多了是要出問題的”,這句話聽起來很簡單,實際上是很深刻的。

  這一次真的不一樣?我們說中國企業(yè)杠桿率很高,但是可以提出很多中國企業(yè)不會出問題的理由。如果看八百年的歷史,每一次的金融危機都有人跟我說情況不太一樣,但最后卻大多都出了問題,我們認為這確實是一個問題。

  杠桿率高對經濟既會產生直接影響也會有間接影響。簡單來說,我們不能把杠桿率變成一個完全負面的東西。杠桿是金融的一部分,沒有杠桿也就沒有金融,杠桿也有很多積極的因素,但是杠桿率太高的問題是“錢借多了會出問題”。正常情況下,錢借多了會幫助企業(yè)利潤翻番,不正常的情況下企業(yè)的流動性會出問題,資產負債表會惡化,更嚴重會爆發(fā)金融危機。后來一些研究顯示,除了直接的影響還可能會有間接影響,就是外部性的問題,比如資源配置失效等。

  杠桿率太高的問題不是一個簡單的線性問題,并不是說一個國家的杠桿率達到50%就有問題,49%就沒有問題。我們一直擔心資金流動停止會導致金融危機,日本確實是一個特例,但我認為日本也有問題,只不過爆發(fā)形式不太一樣,日本的問題不是金融系統(tǒng)崩潰,而是效率降低、增長停滯,所以是不同的形式,其實也是有問題的。

  中國的杠桿率在世界范圍內受到關注可能是和上面說的這本書有關系,其實在這本書中有一個數據算錯了。這本書中提到,一個國家政府的杠桿率從60%增加到了90%,就有可能使該國家的GDP增長從2.3%下降到負0.3%,也就是說杠桿率超過90%就可能帶來災難性的后果。因此,2009年以后很多國家大幅度地采取貨幣擴張政策,但沒有采取財政擴張政策,其中一個原因就是擔心財政擴張、杠桿率上升,經濟就不再增長了。后來美國的一個博士生發(fā)現這個數據算錯了,本來GDP應該是從2.3%降到2%,而不是從2.3%降到負0.3%。不管怎么說,這是一個有影響的問題。

  關于對中國杠桿率的關注,國內的很多學者在2011年到2014年一直在討論這個問題,就是杠桿率高了最后也會有問題。我猜測全球范圍內對中國杠桿率引起的關注主要是麥肯錫在2015年的時候寫的一份報告,具體的數字我忘記了,根據世界各國總體杠桿率在全球危機以后變化的情況,得出一個基本的結論:中國的杠桿率是最高的之一,在全球危機以后2007年到2014年之間中國總體的杠桿率大概上升了80個百分點,這是在全世界絕無僅有的,也就是說杠桿率本來就很高,上升速度又很快,中國的杠桿率問題就變得非常突出了。

  討論中國杠桿率時,有一個通用的流行觀念,就是周圍總的杠桿率比較高,但主要問題集中在非金融企業(yè),而不是在政府部門和家庭。這是為什么今天我們討論非金融企業(yè)的杠桿率,余老師和陸婷做的研究非常重要,也是非常恰當的。但這也并不是沒有可以探討的空間,居民杠桿率是不是完全不值得擔心?現在政府的杠桿率和企業(yè)的杠桿率的界限是不是很清楚?有的學者提出我們很多的杠桿率是以企業(yè)杠桿率的形式出現的,也就是說很高的企業(yè)杠桿率里面有相當一部分是地方政府負債,這個不是我們今天要討論的問題。

明斯基時刻的到來只是時間問題

  兩位作者到底做了什么?我的理解其實是四個假設、一個公式。四個假設簡單來說就是新增負債等于投資減去股權融資再減去留存利潤,投資取決于增長目標(和資本產出比率),股權融資是總產出的一個比例,留存利潤等于利潤扣除利息支出。

  留存利潤和總利潤之間是什么關系我不是特別清楚,就是總利潤扣除利息開支以后這個利潤是完全留在企業(yè)還是分配給了股東?假如分配給了股東,應該是用什么形式計入?這里可能是有不同的計算,但是不影響它的結果。最后的公式是這樣測算的:

 

  我想特別說明一下,這里的用詞和原文可能有些區(qū)別,因為有些希臘字母打不出來,但內容是一樣的。β是企業(yè)債占GDP的比例,v是資本產出比,n是經濟增長率,q是股權融資與產出比,w是利息前利潤率,r是名義利率,p是通貨膨脹率。通過這樣的公式推算中國企業(yè)杠桿率的動態(tài)路徑。

  我覺得這個工作非常重要,因為在方法上做了很多改進,不能說隨便做一個數字結論大概是這樣就一定是對的。最重要的應該是一個資本框架,這是很多政策分析不太容易做到的。推算的過程當中是做了一個迭代,也就是說很多人的測算可能是我有一個公式,未來五到十年GDP的增長是多少,資本產出比是多少,然后得出一個基本結論,根據每年得出的結論再推算下一年,因為每年推算的時候其中的一些變量是會發(fā)生變化的,我覺得這確實是有很大的改進。

  另一個很重要的結論是他們預測,如果現在這種模式不改變,到2021年企業(yè)債對GDP之比會超過200%,2027年會達到304%(債務利息成本分別達到當年GDP的43.7%和63.5%)。目前的經濟模式會導致企業(yè)杠桿率持續(xù)直線上升,明斯基時刻的到來只是時間問題(不過作者還多次說明近期內不會發(fā)生危機)。我認為這是非常重要的一個結論,對我們來說警示意義是非常重要的。

  不過,我認為這個研究仍有改進空間。之前我和余老師溝通過一次,就是做這樣的預測有什么意義。剛才余永定老師說批判IMF、高盛做得不對,但最后的結論其實也差不多,二者的結論可能一個是200%,一個180%或者220%,差別在什么地方?除了告訴我們這個問題確實很嚴重,如果不改變經濟是會出大問題的。

  個人更關注的問題是,我們其實知道300%這個數字是不會出現的,主觀原因也好、被動原因也好,我們沒有計算過,但這里可能缺少一些東西。余永定老師剛才說到國債占GDP的比例當中有一個最高值,我懷疑企業(yè)債和GDP之比可能也是有一個最高值。這個最高值有可能是政策導致,因為高到一定程度政策就會調整,也有可能就是高到一定程度自動爆發(fā)金融危機了,所以不會上去。這個可能不是一個簡單線性的過程,能不能測算出來最高值是什么?現在我們距離那個還有多遠?

  我只是把問題提出來,但一個客觀的事實是,浙商銀行殷劍鋒的研究發(fā)現,2016年企業(yè)杠桿率比上一年已經下降了1個百分點,也就是說杠桿率已經有所調整了。假如這個調整不是一個短期的波動,而是一個新的曲線開端,我們做這樣的測算有多大的意義?這個測算告訴我們如果這樣持續(xù)下去,中國要出大問題?,F在這一點我們已經知道了,我們更想知道的是有什么辦法可以讓這個曲線變得更可接受,還可以做什么?如何讓這個過程變得更加平穩(wěn)?當然,這個基本的測算是什么都不變,就是這樣一個狀況,假如我們對一些參數做了調整,如果利率水平不一樣杠桿率水平就不一樣,但對我來說更重要的參數不是利率,而是資本產出率和股權融資占總融資的比重。

  為什么這樣說?因為中國經濟今天已經處在一個結構轉型的重大關口,過去的這種模式無論是哪一個方面來看都不會有問題,關鍵是未來要怎么走,這一點是很多人關注的。今天中國碰到的經濟問題是新舊產業(yè)更替的問題,高企業(yè)杠桿率都是集中在過去傳統(tǒng)企業(yè)、舊企業(yè)中。中國杠桿率最高的是什么行業(yè)?礦產、重工業(yè)、建筑業(yè)、房地產,這些會不會成為引領中國下一輪經濟增長的引擎?我們其實不知道,但無論是從經濟學家的分析還是從決策者的預料來說顯然不是把這些作為未來中國經濟增長要依賴的主要推動力量,如果是這樣來看的話,這個測算很重要,但我認為這個情形真正發(fā)生的概率非常的低,其實我們已經處在一個很重要的結構轉型關口。

企業(yè)杠桿率風險主要是國企問題

  現在杠桿率這么高,到底為什么這么高?有什么辦法可以改變?杠桿率很高的一個簡單的批評就是錢發(fā)多了,借貸變成了負債,但更值得關注的是中國企業(yè)負債率高有特定的原因,其中的一個原因就是融資結構主要是依賴于間接融資,尤其是銀行信貸。經濟發(fā)展了金融支持主要是通過銀行信貸體現,銀行信貸就是借貸,這和中國的金融結構有關系。中國的股權融資占總融資的比重非常低,反過來看,杠桿率曲線會不會發(fā)生變化?就是這個q(股權融資與產出比)不容易變化,而且變化已經開始了。那么v(資本產出比)會不會變化?

  這不是一個簡單的問題,我認為現在資本產出率是在下降的,從2007年以來資本產出率一直是在上升的,也就是資本效率在下降。這里有很多的原因,包括刺激政策等因素,我覺得一個很重要的原因就是僵尸企業(yè)的比例開始上升,導致資本利用效率下降、資本產出率也在下降,最后導致杠桿率增高。我們發(fā)現這些僵尸企業(yè)恰恰是杠桿率負債比較高的企業(yè),所以就有怎么改變q和v的問題。

中國上市公司的資產負債率變化

 

  企業(yè)杠桿率不是一個籠統(tǒng)的問題,從上圖可以看到2007年前國企和民企的杠桿率走向,在2007年以后兩者出現了明顯分化,其實民企已經在去杠桿了。2016年政府說要去杠桿,我猜測如果要取得成績,政策目標應該是國企而不是民企。民企的杠桿率大家可以看到,紫色和橙色的的這兩條線已經在往下走背后也有很多政策和其它方面的因素,也就是說假如我們擔心企業(yè)杠桿率的問題,并不是同一性的問題,不同的企業(yè)問題是不一樣的,更不要說剛才我說的僵尸企業(yè)的問題。所以資本的效率是可以變化的,其中的一個變化途徑就是微觀層面的變化。

  舉個最簡單的例子,如果用國家統(tǒng)計局所有規(guī)模以上的企業(yè)數據做一個簡單的比較,僵尸企業(yè)的平均資產負債率是71.6%,非僵尸企業(yè)正常的資產負債率是51.4%,也就是說正常和非正常之間企業(yè)的杠桿率相差了20個百分點。假如今天真的把僵尸企業(yè)都取消掉了,企業(yè)杠桿率在短時間內會下降4個百分點,也就是說其實去杠桿是有可能的,而且有可能對經濟增長和就業(yè)不會造成太大的影響。這個時候,中國需要的是結構調整,這種變化同時會導致v的數值變化,資本產出率就會發(fā)生變化。

杠桿率的分子和分母:增長目標與貨幣政策

  余老師的研究有一個特別有意思的結論,如果增長目標定得太高反而會抬高杠桿率。這是一個分子和分母的故事,分子是杠桿率,分母是GDP,杠桿率是增長目標定得太高,為什么導致杠桿率上升?其實說的就是增長目標太高就強迫刺激經濟增長,資本的效率會進一步下降,所以需要用更多的錢來獲得新的GDP的增長,這個新的百分點的GDP增長要求的杠桿率是非常高的,遠遠超過原來已經有的,所以杠桿率是會上升的。

 

  由此我想到,杠桿率和增長目標之間可能不是一個簡單的線性關系,如果增長目標太低也有同樣的問題,最后就是看分子和分母哪一個變得快。分子如果是上升得比分母還快,杠桿率就在上升,分子如果是比杠桿率跌得更慢一些,杠桿率也會有變化,其實中間有可能有一個相對比較優(yōu)勢的地方。

  為什么說這是一個很重要的概念?其實反過來想到我們自己以前做過的研究,因為我們是在說去杠桿,往往想到的是錢發(fā)多了所以杠桿率提高了,所以第一條政策建議就是要收緊貨幣政策。我們往往會發(fā)現貨幣政策收緊了杠桿率反而上升了,因為貨幣政策收緊了CPI價格指數會往下走,分子漲得慢了,分母漲得更慢,最后總的杠桿率其實是上升的。

  這里有兩個很重要的含義:一個含義是,貨幣政策和增長目標肯定要合在一起考慮,這不是一個單一的問題。另一個含義是,無論是看貨幣政策還是看增長目標,它和杠桿率之間可能是一個非線性的關系,不是簡單的、一一對應的關系,我們在政策上其實是有很多空間的。

  總結一下,我個人覺得這是一個非常重要的研究,也是一個非常嚴肅的分析,而且結論和我們大致的預期是一致的。雖然是一致的,但是用很嚴謹的方法證明這個增長模式是持續(xù)不下去的。我認為這個研究非常好,方法和含義都非常重要。如果說有一點批評的話,我的感覺是有一點意猶未盡,相當于用很嚴謹的方法證明了一個我已經知道的結論,收獲就不是那么多。

  我認為可以做得更有意思的是,假如在這個基礎上進一步往外推,經濟結構真的像我們現在說的產業(yè)升級換代變化,某些變量在發(fā)生改變,怎么才能導致我們杠桿率的軌跡發(fā)生什么改變?有些改變可能不足以導致杠桿率的回落,有些改變會導致明顯的回落,這里當然還有一個很重要的速度的問題,但是簡單的判斷是,假如能夠對這些參數,尤其是可以通過政策因素改變的參數做一些模擬分析,得出一些不同的結論,最后提出一些政策建議,我覺得這個文章就更加十全十美了。


作者黃益平系CF40學術委員會主席、北京大學國家發(fā)展研究院副院長。

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