張成思等:金融化、槓桿率與系統性金融風險

2022-07-13     人大重陽

原標題:張成思等:金融化、槓桿率與系統性金融風險

作者張成思系中國人民大學財政金融學院教授,賈翔夫系中國人民大學財政金融學院博士研究生,廖聞亭系中國人民大學財政金融學院助理教授,本文轉自2022年7月8日IMI財經觀察公眾號,原文刊於《財貿經濟》2022年第6期。

本文為《IMI宏觀經濟月度分析報告》(2022年6月)的宏觀經濟專題,節選自《宏觀經濟專題——金融化、槓桿率與系統性金融風險》一文。本文研究我國經濟金融化對槓桿率以及系統性金融風險的影響,從宏觀和微觀兩個層面測度槓桿率水平,基於8個經濟部門的24個相關因子抽取系統性金融風險信息,利用時變參數因子增強向量自回歸(TVP-FAVAR)模型構建槓桿率、金融化和系統性金融風險間的動態關係,並進一步研究槓桿率和金融化的溢出效應及其對系統性金融風險的影響。基於2004—2019年季度數據的經驗分析結果表明:金融化程度的提升對宏觀槓桿率產生正向衝擊,對微觀槓桿率產生負向衝擊,且衝擊在2008年後快速減小;宏觀槓桿率在2008年金融危機前對系統性金融風險產生負向衝擊,而在2008年後轉為正向且衝擊逐漸增大,微觀槓桿率對系統性金融風險的衝擊與宏觀槓桿率相反。這些結果表明,綜合考慮宏觀和微觀槓桿率對系統性金融風險的差異化影響,可以更好地防範和化解系統性金融風險。

2008年全球金融危機後,我國曾採取以「四萬億」信貸計劃為代表的宏觀政策,對及時穩定經濟增長起到了關鍵性作用。與此同時,宏觀槓桿率水平也出現明顯提升。學界對高槓桿率可能加劇金融體系脆弱性具有普遍共識。因此,如果經濟發展過程中槓桿率過高,可能帶來一系列經濟風險並最終引發系統性金融風險,使經濟陷入衰退。

與宏觀槓桿率水平上升同時出現的是微觀企業槓桿率的上升。2008年金融危機後,全球經濟增長率下降,非金融企業盈利能力降低,投資率也開始下滑。為了維持現金流及流動性,企業需要在信貸市場和債券市場進行融資,資產負債率大幅上升。根據國際清算銀行(BIS)的數據,截至2019年,我國實體經濟槓桿率達到257.3%,在其統計的46個國家、地區和經濟體中排名第16位。儘管與已開發國家相比我國槓桿率尚處於中等偏高水平,但由於我國債務增長速度較快且包含較多隱性債務,經濟運行中的潛在風險仍然不容忽視(馬建堂等,2016)。

為了說明問題,圖1刻畫了1993—2019年我國真實GDP同比增長率和實體經濟部門槓桿率的走勢,其中實體經濟部門槓桿率為居民部門、非金融企業部門和政府部門的槓桿率之和。圖1表明,真實GDP同比增長率在 1993—2000 年逐漸下降,在2000—2008年快速上升,而在2008年全球金融危機後出現明顯下降,但在2009年開始反彈並在2010年後呈緩慢下降趨勢。與此同時,我國實體經濟部門的槓桿率則持續上升,在1993-2000年的上升幅度較大,而在2000-2008年以較小幅度上升,2008年金融危機後持續快速上升。截至2019 年,國家資產負債表研究中心測算的我國實體經濟槓桿率為245.4%,與國際清算銀行測算的257.3%較為接近。

從圖1還可以看出,在經濟增長率處於上升階段的年份,實體經濟部門的槓桿率水平保持平穩,而在經濟增長率處於下降階段的年份,實體經濟部門槓桿率上升較快,這一時期也正對應著金融行業的快速發展,金融的深化和發展降低了企業獲取資金的難度,從而推動企業槓桿率持續上升。宏觀槓桿率和企業微觀槓桿率的上升會增加各部門的風險,且會將風險傳導至金融部門,進而使系統性金融風險的爆發成為可能(苟文均等,2016)。

圖1 我國真實GDP同比增長率和實際經濟部門槓桿率

(資料來源:國家資產負債表研究中心、國家統計局)

已有學者從多種角度研究我國槓桿率水平及其演變過程(李揚等,2015;馬建堂等,2016),主要包括槓桿率的測算、槓桿率對系統性金融風險影響的理論分析等,研究對象以宏觀槓桿率為主,得出了非金融企業部門和地方政府槓桿率較高、居民部門槓桿率快速上升、我國當前系統性金融風險可控的結論。事實上,宏觀槓桿率存在存量與流量直接對比缺乏合理性和實踐適用性等缺陷(王國剛,2017),在實際應用中可能存在不全面之處,而現有研究對微觀企業槓桿率及其對系統性風險的影響關注較少,此外,關於我國各層次槓桿率與系統性金融風險關係的經驗研究也相對缺乏。

為探究經濟金融化條件下我國槓桿率與系統性金融風險的關係,本文從宏觀和微觀兩個層面測度我國槓桿率水平,基於8個經濟部門的24個相關因子抽取系統性金融風險信息,利用時變參數因子增強向量自回歸(TVP-FAVAR)模型構建槓桿率與系統性金融風險間的動態關係,同時採用A股上市公司的金融部門和非金融部門的利潤增長率之差衡量經濟金融化程度,並進一步研究槓桿率和金融化的溢出效應及其對系統性金融風險的影響。本文引入時變參數因子增強向量自回歸(TVP-FAVAR)模型分析槓桿率對系統性金融風險的溢出效應,解決了傳統VAR模型無法對存在結構突變的非線性關係進行解釋以及多變量信息集難以估計的問題。

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文章來源: https://twgreatdaily.com/zh-cn/f3e42f58bef2862f83050ea5bbee63b7.html