1、新常态下商业银行和企业两部门杠杆联动的微观机制 古昕 崔庭菲 胡滢泉 段颖 浙江工商大学金融学院 浙江工商大学统计与数学学院 摘 要： 通过构建一个具备微观基础的局部均衡模型, 研究了企业和商业银行两部门杠杆联动与资本市场信贷风险溢价之间的动态关系。并将企业分为国有企业和民营企业, 运用 SVAR 模型进行实证分析, 发现国有企业杠杆率与商业银行杠杆率之间不存在明显的因果关系, 而民营企业杠杆率与商业银行杠杆率相互之间存在正相关关系, 且商业银行杠杆率的冲击是民营企业杠杆率变动的主要原因。宏观政策制定者应着重从企业和金融两部门关注当前“去杠杆”进程, 在保持相对宽松的货币政策前提下, 辅以预期
2、管理, 为经济转型造成良好的宏观环境。关键词： 信贷风险溢价; 杠杆; 局部均衡; 作者简介：古昕 (1982-) , 男, 浙江宁波人, 浙江工商大学金融学院讲师, 南开大学经济学博士, 研究方向:货币经济学收稿日期：2017-06-28基金：教育部人文社会科学研究青年基金项目“自我实现式经济波动背景下货币政策的有效性” (项目编号:16YJC90019) The Micro-mechanism of Co-movement of Leverages between Commercial Banks and Enterprises under New NormalGU Xin CUI Tin
3、g-fei HU Ying-quan DUAN Ying School of Finance, Zhejiang Gongshang University; School of Statistics and Mathematics, Zhejiang Gongshang University; Abstract： This paper analyses the dynamics of the relationship between the leverage of enterprises and commercial banks co-movement and credit premium s
4、pread by building a micro-foundation partial equilibrium model. Next, the empirical analysis is conducted by SVAR model to investigate leverage ratios between the enterprises into state-owned enterprises, private enterprise and commercial banks. It finds that there is no significant causal relations
5、hip between state-owned enterprises and commercial banks leverages, whereas the relationship is positive between private enterprises and commercial banks leverages. Furthermore, the leverage shock of commercial bank is the main cause of changes in private enterprises leverages. As policy suggestion,
6、 it is important to focus on “deleveraging”in both enterprises and financial sectors; relatively easy monetary policy plus expectation management is taken to generate a better macro environment for economic structural reform.Keyword： credit risk premium; leverage; debt-deflation; partial equilibrium
7、; Received： 2017-06-28一、引言经历了 2008 年国际金融危机之后, 中国经济主动进行结构性调整, 步入经济“新常态”。2016 年中国经济改革在“三去一补一降”这一主题下有序推进。其中, 企业的去产能和去杠杆又与金融部门 (中国企业更多依赖银行信贷, 以下论述皆以银行指代金融部门) 的去杠杆问题息息相关, 是当前经济改革和结构转型成功与否的关键之一。一方面, 近年来中国经济增速持续下降, 对于需偿还贷款的企业而言, 其偿债能力下降, 还款压力随之增大, 杠杆率不断上升, 杠杆效应加剧, 在融资成本高、融资难的情况下, 企业愿以更高的利率和代价获得贷款。惜贷时间的信息不对
8、称, 引发逆向选择, 从而造成银行“惜贷”现象, 在此情况下, 企业被迫转向其他融资渠道, 通常是通过新账还旧账, 使债务负担不减反增。企业杠杆率居高不下, 使得企业财务风险大幅度提高。另一方面, 企业利润空间收窄导致了企业的偿付能力不断下降这一点直接体现在了商业银行的坏账增加。近几年来银行杠杆率的不断增加, 资产端和负债端同业拆借业务快速增加等都成为各界学者普遍关注的要点。2010 年颁布的巴塞尔协议, 将杠杆率加入监管指标, 采用无风险加权的规模指标来加强对银行的监管。因此在“新常态”下, 常用杠杆率作为衡量银行流动性和风险的指标。笔者将结合数据分析, 研究国有企业、非国有企业, 国有商业
9、银行、股份制中小银行和外资银行的杠杆率变动趋势和商业银行间的同业存款和贷款趋势, 并结合 Bernanke、Gertler 和 Gilchrist (1999) (以下简称 BGG) 1以及Gertler 和 Karadi (2011) (以下简称 GK) 2的分析范式, 构建一个局部均衡模型, 对企业杠杆和银行杠杆两者之间的微观联系机理进行分析, 并通过这两种杠杆与金融市场上信贷溢价的联系, 对两种杠杆联动的宏观效应进行深入阐述, 同时在联动机制模型的基础上利用 SVAR 模型对不同性质企业的杠杆率变动对银行杠杆率的影响进行了实证研究。二、文献综述1. 国内文献综述目前国内学术界对这方面的研
10、究主要围绕商业银行杠杆和流动性问题以及企业杠杆和融资问题等方面分别展开。关于银行杠杆率的研究主要针对与商业银行杠杆的顺周期性以及与宏观经济的波动关系展开。吴国平 (2015) 提出, GDP缺口与杠杆率存在负相关关系, 即中国商业银行杠杆率存在显著顺周期性, 并且在金融危机中更为显著3。但是一方面, 不同性质的银行其顺周期性存在差异, 国有银行的特殊性质使得其顺周期性并不显著 (项后军、陈简豪和杨华, 2015) 4;另一方面, 资产负债规模较大的银行, 其杠杆越高, 顺周期性也越强 (刘青云, 2015) 5。我国商业银行业务主要是存贷款, 存贷款的占比在很大程度上影响了杠杆的顺周期性。商业
11、银行贷款占比的增加, 将会放大杠杆的顺周期, 而存款占比增加则会减缓杠杆的顺周期 (项后军、陈简豪和杨华, 2015) 4。但是, 由于经济发展存在不同的周期, 每一时期都有自己的特征, 因此, 影响杠杆顺周期性的因素不完全相同 (郑应寰和王玮璐, 2014) 6。刘信群和刘江涛 (2013) 则认为杠杆率与银行经营绩效呈现负相关的关系, 流动性与经营绩效则呈现正相关关系7。在 2008 年金融危机之后, 我国非金融企业的杠杆率持续快速上升引起研究关注。目前, 国内对于非金融企业的杠杆率研究较少。车青玲 (2015) 基于地方代表性企业的面板数据分析发现, 企业的经营管理状况以及对商业银行的依
12、赖性是导致杠杆率变动的主要原因8。王桂虎 (2016) 则将非金融企业的资产负债率和杠杆率与经济增长联系了起来, 然而他还是没有将商业银行和非金融企业杠杆率之间的联系理论化表达9。2. 国外文献综述作为最具影响力的企业杠杆理论, 啄食理论提出了企业由于逆向选择更倾向于内部融资而非外部融资的观点 (Myers and Majluf, 1984) 10。在检验啄食理论时, Smith and Watts (1992) 发现那些小资本企业 (快速发展的企业) , 特别是需要大量资金的企业, 会最终获得高借贷杠杆, 因为经理人并不愿意进行股权融资11。Titman and Wessels (1988)
13、 发现杠杆与企业规模、固定资产、非债务性税盾、投资机会有正相关关系, 而与波动、广告费用、破产可能性、利润和产品独特性呈负相关关系12。这些发现被随后的研究证实 (Morellec et al., 2012) 13。而有一批学者认为一些用来解释周期经济杠杆因素的观点和发现呈现一定差异, 除非研究了特定的企业投资组合才能够通过一个完美无瑕的方案或者所有因素完美的联合来揭开企业结构理论中的杠杆现象 (Myers, 197714;Welch, 200415) 。综上所述, 尽管国内对于商业银行杠杆率和流动性的研究很多, 但是现有的大部分研究都忽略了当下中国商业银行的负债变化从吸存为主转向逐步依赖于同
14、业拆借, 这增加了商业银行对于流动性的需求。因此笔者将银行的同业拆借变化纳入银行杠杆率变动的考虑因素。对于非金融企业杠杆率的研究, 多数学者研究了目前中小企业存在的融资难问题, 商业银行同业拆借杠杆的增加使得企业陷入融资困境, 从而使得货币政策与实体经济之间的传导机制失灵。而鲜有对于企业和银行的双杠杆联动分析, 大部分都是仅从一个角度来进行说明。因此, 对于此种现象, 笔者从微观机制入手, 详细阐述和分析商业银行和企业两部门双杠杆联动下宏观经济的影响。三、数据分析1.“新常态”背景分析经济增速换挡是中国经济“新常态”的主要特点, 在此笔者利用GDP、CPI、PPI 等指标分析中国在“新常态”背
15、景下的经济情况。2011 年之后GDP 增速开始逐步放缓, 原因之一是经济在前期刺激政策效应后缺乏持续增长动力。同期的 CPI 也呈现较为明显的下降趋势。这表明中国经济在 08 年刺激政策后缺乏内生的经济活力, 全社会展现出一定的通货紧缩从而使得经济增速放缓、经济发展疲软。与此同时, 对于企业而言, 自 2011 年 11 月至 2015 年 12月, PPI 连续下降 (如图 1 所示) , 这在一定程度上表明这一时期企业的利润空间逐步收窄, 而与之相关的是银行不良贷款的出现。银行作为我国企业最重要的资金来源, 企业盈利能力下降意味着其偿债能力下降, 直接体现在了银行的不良贷款率增长上。尽管
16、 PPI 在 2016 年逐步上升, 但是值得注意的是同期银行不良贷款率依旧处于上升趋势 (如图 2 所示) 。图 1 PPI 和 PPRIM 指数同比增速 (2008-2016) 下载原图图 2 商业银行不良贷款余额和不良贷款率 下载原图2. 企业杠杆变化趋势分析企业贷款是银行贷款的重要部分, 是影响银行杠杆率的重要因素。企业杠杆率 (杠杆率=总权益/总资产) 是衡量企业综合实力的指标之一。全社会的企业杠杆率处于相对较高的位置, 虽然前期处于下降趋势, 但是 2010 年后可见明显上升。大部分企业的杠杆率与银行杠杆率的变化呈现了同向的变动, 各企业由于性质不同, 不同类型的企业杠杆率也呈现出
17、一定的差别。主要国企自 2008 年起, 其杠杆率收敛于0.1, 0.6的区间, 波动较小, 整体均小于其他两类企业的杠杆率。我国民营企业的杠杆率呈现平稳波动的趋势, 但整体杠杆率仍旧处于一个较高的水平, 这一现象可能与我国企业融资环境有密切关系。考察中外合资企业的杠杆率发现, 其波动率远远大于国有企业与民营企业的杠杆率波动, 且杠杆率绝对值远大于国企与民企, 这可能与外资企业的政策与经营方式不同有关。3. 商业银行杠杆变化趋势分析总体而言, 在新常态下, 商业银行杠杆率呈现上升趋势, 国有与中小民营银行的杠杆率数据稳定于 6%左右。从银行杠杆率均值来看, 自 2000 年到 2015 年,
18、国有与中小民营银行的杠杆率均值从 3%左右上升到了 6.5%左右。不同的银行因其性质不同, 其杠杆率表现有所差异。国有银行从 2002 年到 2015 年, 杠杆率不断上升, 在 2008 年之后杠杆率显得更加稳定, 处于一个稳步上升的阶段, 总体而言波动较小与国有银行自身稳定性有关。对于中小商业银行而言, 近年来杠杆率处于平稳状态, 数值上与国有银行基本一致。但是, 中小银行在 2008 年金融危机之前杠杆率相对国有银行较高, 这是由于中小银行在经济上行时期普遍采取冒进进取的投资策略。我国外资银行杠杆率相对较高, 约是国有银行的4 倍左右且其波动性高于国有银行和中小商业银行。这与国内外银行的
19、运行体制不同有关, 国外商业银行体制和发展较为完善, 对于危机和经济发展趋势较为敏感且能迅速做出相对的反应, 并且根据自身业务特点进行自我调节。图 3 我国主要银行行业历年平均杠杆率比较 下载原图银行作为我国企业最重要的资金来源, 在杠杆率稍上升但总体趋于稳定的情况下, 其资产和负债端的结构却产生了巨大的变化。通过对中国 104 家商业银行的同业拆借业务在资产端和负债端的情况进行数据分析可以发现, 商业银行的同业拆借业务增长十分快速。尤其是在 2008 年金融危机之后, 银行的负债端、资产端和同业拆借业务都呈现了十分快速的上涨趋势。这表明, 我国商业银行负债从过去的吸纳存款为主逐步开始向同业拆
20、借转移。银行将业务着重于同业拆借, 而对企业借贷产生了相应的“挤兑”效应, 这一现象也大大增加了商业银行的利率风险。四、商业银行和企业两部门杠杆和信贷风险溢价的联动机制新凯恩斯主义动态随机一般均衡 (DSGE) 模型是当前具备坚实微观基础、也可用于宏观效应分析的主流经济模型之一。Bernanke、Gertler 和 Gilchrist (1999) (简称 BGG) 1是研究企业资产负债结构与金融市场上信贷风险溢价之间关系较为认可的一种研究范式。BGG 仅局限在实体部门的分析, 而对金融部门的融资行为并未做出细致的分析。换言之, 金融机构提供信贷资金在 BGG 模型中被设定为一种被动行为。但
21、2008 年爆发的金融危机却揭示了金融机构自身的资产负债结构对信贷风险溢价的波动也有很强的影响力。Gertler 和 Karadi (2011) 2将 BGG 研究思想运用到了金融部门, 通过研究其融资结构对信贷风险溢价的影响。在模型设定中, 金融机构的资产负债结构可表示为:其中, Q t是资产价格, K t是金融机构投资的资产总量, N t是金融机构的自有资产, B t则是通过发行债券 (如存款凭证) 在市场融资的总量。但是, 这种表述不太适合中国的情况:第一, 中国金融部门最核心的构成是商业银行;第二, 商业银行的核心资产是贷款, 而非投资银行式的证券资产;第三, 中国商业银行的主要收益来
22、源于贷款利息, 不是投资证券的价格溢价。因此, 一方面, 单纯地套用美国的模型分析范式并不能很好地解释中国问题;另一方面, 不论是 BGG 还是 GK 都侧重在实体企业或金融机构一个部门的资产负债结构, 而并没有将这两个部门非常有效地结合在一起。笔者将结合 BGG 和 GK 对企业和金融部门的分析, 从两个部门资产负债动态变化这一视角切入, 将其与金融市场的信贷风险溢价进行联系, 构成一个双部门杠杆联动到信贷风险溢价的微观传导机制。基于上述两点考虑, 笔者构建了一个两部门局部均衡模型, 侧重研究企业、银行两部门杠杆和金融市场风险溢价之间的动态关系。模型设定有资本品生产商 (近似当前中国实体部门
23、的投资行为) 和银行两个部门。具体模型设定如下:1. 资本品生产商假设模型经济中存在大量同质的资本品生产商, 将资本品以一定的租金形式租赁给产品生产商。具体设定为:资本品生产商每一期投资 数量的资本品。投资中除去其自有净资产 Nt, 生产商还需从银行借贷一定数额的资金。记 Qt是资本品价格, D t是银行借贷总额, 则资本品生产商的资产负债表可表示为:资本品生产商将资本品出租给中间产品生产商并赚取 Rt+1金额的租金。但资本品生产商的投资会受到风险冲击 t+1的影响。每期资本品生产商的投资收益为:其中, u t是资本利用率, 是折旧率, 而 a (ut) 是资本利用损耗。为表述简便, 记则 (
24、II) 式可简化为 。当投资冲击超过某一临界值时生产商有能力偿还借贷资金;相反, 则会发生违约。R t是双方借贷合同中所设定的利率, 资本生产商和银行之间借贷偿还的临界情况可表示为:由于借贷双方存在信息不对称, 银行部门必须支付固定金额的审核成本 f后才能了解借方 (资本品生产商) 的真实投资收益 。为激励借方安排偿还贷款, 并减少必要的审核成本支出, 银行制定最优信贷合同:这是银行的预期收益约束条件。当资本投资回报高于 时, 银行收益为固定利息和本金;如此, 资本品生产商不需向银行隐瞒真实收益, 而银行也不必支付审核成本。当投资回报低于 时, 资本品生产商宣布破产;银行则通过审核, 拍卖其资
25、产残值以清偿债务。银行的预期收益不得小于银行信贷的基本收益 RtDt, 其中 Rt是银行信贷收益率。在信贷合同约束下, 资本品生产商的所需优化的目标函数 (在 的情况下) 为:为后续表述的简便, 记:其优化一阶条件为:信贷风险溢价 与资本品生产商杠杆率 之间的关系为:参照 Gertler 等 (2007) 16, 将式 (VI) 简化为:其经济含义为信贷风险溢价与生产商的杠杆率变化成正比。其中, F是信贷风险溢价弹性。为避免资本品生产商自有资本持续积累而不需向银行借贷的问题, 假设资本品生产商存在一定的淘汰率。在 t 时期后, 有 c部分生产商会继续经营, 而 (1- c) 新的竞争者会加入该
26、行业。继续经营的生产商自有资本总量为:新加入的资本品生产商的自有资本总量为 Nt= (1- c) Fc, 其中 Fc是进入行业的固定成本投入。资本品生产商的自有资本动态演化过程可表示为:2. 银行部门Nf, t为银行的净资产, 为向资本市场提供 Dt数量的借贷资金, 银行需向家庭部门借贷 Bt数额的资金。如是, 银行的资产负债表可以表示为:银行的净资产积累主要是来源于信贷利差 (R t-Rt) , 其中 Rt是银行信贷收益率, 而 Rt是银行支付给家庭的利率, 为简便分析, 后者被设定为无风险利率。银行净资产积累过程可表示为:银行参与资本市场借贷的激励约束条件为:当上述条件束紧时, 记银行的杠
27、杆率 t=Dt/Nt, 则上式可表示为:为避免银行净资本积累过多而不需向家庭借贷的问题, 假定银行部门也存在淘汰率。每一期有 1- f部分银行会因为经营不善而退出, 而新的银行又会进入该行业。继续运营的银行净资产总量为 Nf, t= f (Rt-1Dt-1-Rt-1Bt-1) ;而新进的银行投资净资产的总量为 Nf, t= (1- f) Ff, Ff是行业的固定投入。银行部门的净资产动态变化过程可表述如下:3. 杠杆与信贷风险溢价的联动机制根据上述局部均衡模型的构建, 现将银行和企业两部门杠杆与信贷风险溢价联系在一起。首先, 将银行信贷利差 Rt/Rt与其杠杆之间的表达式以如下形式表述:其次, 将企业 (即模型中的资本品生产商) 的杠杆与信贷风险利差之间的关系表述为:上述两式相结合, 可以得到资本市场的信贷风险溢价 , 即资本投资回报与无风险利率之差, 与企业和银行两部门的杠杆联动表达式:对上述表述式在其稳态值附近进行一次泰勒近似, 得到由 (XIII) 式, 资本市场上的信贷风险溢价的变化幅度, 与企业的资产负债结构 变化以及银行部门的资产负债结构均呈现正相关。五、商业银行和企业两部门杠杆联动的宏观效应结合模型分析, 在经济增速下行的影响下, 企业的资产回报 受到下行压力, 从而削弱其偿债能力 Nt (其负债不变的情况下) 。在宏观视角下,
