货币政策与异质性企业杠杆率——基于纵向产业结构的视角

当前,高杠杆已成为我国金融风险的重要源头,围绕结构性去杠杆来防范化解金融风险的基本思路,各方提出了一系列去杠杆措施。在此背景下,本文建立了一个包含“金融摩擦”与“资产负债表衰退”双重机制的动态随机一般均衡(DSGE)模型,探讨了中央银行紧缩性货币政策对国有企业与民营企业杠杆率的影响机制。本文研究认为,第一,中央银行提高政策利率会降低国有企业杠杆率,但会以民营企业杠杆率上升与总产出略微下降为代价;第二,伴随着政策利率上升,纵向产业联结度下降将会扩大国有企业与非金融企业整体杠杆率下降幅度,并减小民营企业杠杆率上升幅度;第三,货币政策对非金融企业杠杆率进行响应有助于提高社会福利,但效果并不显著。由此,本文研究认为,推动经济去杠杆需要在管住“货币”的同时,深入研究财政政策、宏观审慎等其他政策选项的可行性。在推动去杠杆的总过程中,货币政策要管住货币“总闸门”,宏观审慎政策要把住风险“总关口”。     

企业杠杆率、宏观经济景气指数与系统性金融风险

打赢防范化解重大金融风险攻坚战是打好"三大攻坚战"的重要任务之一。本文在对企业杠杆率、宏观经济景气指数与系统性金融风险关联性进行理论分析的基础上,利用复合系统性压力指数法测度了我国系统性金融风险,并建立了马尔可夫区制状态转换模型,以挖掘企业杠杆率、宏观经济景气指数及系统性金融风险之间的非线性动态关联机制。研究表明,样本期内我国系统性金融风险水平波动明显;企业杠杆率、宏观经济景气指数与系统性金融风险间存在动态关联,且两区制特征明显,高压力时期的关联效应比低压力时期更显著;企业杠杆率对系统性金融风险的直接影响不显著,但会通过影响宏观经济对系统性金融风险产生间接影响;宏观经济景气指数与系统性金融风险相互间存在负向影响。鉴此,现阶段应控制好从"结构性去杠杆"向"稳杠杆"转变的节奏,利用"双支柱调控"熨平局部金融失衡和杠杆结构性问题;同时,密切关注部门间金融风险的交叉传染,提升经济发展质量,进而从根本上防范化解系统性金融风险。     

基于MS-VAR模型的居民杠杆率与系统性金融风险动态关联研究

居民杠杆率过快攀升与系统性金融风险之间是否存在关联已引起广泛的社会关注。本文基于货币、股票、债券、外汇市场数据测度我国系统性金融风险,建立非线性MS-VAR模型探究我国居民杠杆率与系统性金融风险间是否存在时变动态关联。研究结果表明:金融危机后我国居民杠杆率与系统性金融风险之间存在明显的两区制"棘轮效应";居民杠杆率和系统性金融风险都对自身具有粘性;居民杠杆率与系统性金融风险间存在由负转正的时变动态关联,并且风险释放期的关联程度显著大于风险累积期;居民杠杆率对系统性金融风险的影响显著,而系统性金融风险对居民杠杆率的影响甚微。因此,不能简单地将居民部门作为企业、金融部门转移杠杆的对象,需警惕居民杠杆飙升对系统性金融风险的诱发影响。     

金融高杠杆业务模式、潜在风险与去杠杆路径研究

"去杠杆"是供给侧结构性改革的一项重要内容。伴随着社会资金"脱实向虚"、资产泡沫过度膨胀等突出问题,金融领域的"去杠杆"成为了供给侧改革"去杠杆"的主要着力点。当前的金融高杠杆属于宏观的系统杠杆,表现为金融体系资产负债表的快速膨胀,实质上是货币信用机制的再造。本文首先就此轮金融高杠杆的发展成因在业务模式及内在动因上进行了微观解析,再就金融高杠杆与金融体系脆弱性的逻辑关系进行分析,最后对金融"去杠杆"的现有路径与未来的政策框架进行归纳和展望。本文的研究表明:金融高杠杆主要源于同业资金流转链条,依靠同业存单、同业理财、银行委外与表外业务的比较优势,形成了资金空转的套利机制;金融杠杆的快速上升潜藏着系统性风险,导致广义货币增速被低估,同时会引发交易性资产价格波动。逐步出台的金融"去杠杆"监管政策,短期内强化了监管,去杠杆初见成效;但长期看,未来应该着力于制度化监管长效机制的建设。下一步,应持续地改革和完善适应现代金融市场发展的金融监管框架,实现金融监管的统一协调与金融风险的全覆盖。     

中国科技创新结构如何影响杠杆率?

杠杆率水平与系统性金融风险息息相关。杠杆率的高低与科技创新结构存在着密切关系,已有文献忽略了科技创新结构对杠杆率作用机理的研究。科技创新结构如何影响杠杆率?对此问题,本文进行系统性的理论分析,并以省际面板数据为对象进行实证检验。研究表明,我国省级科技研发劳动投入比例结构,以及创新产出结构对杠杆率具有重要影响,两类创新劳动投入对于杠杆率都具有显著作用,但影响方向相反;我国省级杠杆率具有空间效应,既有共性因子,又存在异质性特征。以上发现对于现阶段降低我国系统性金融风险,特别是为从创新的角度设计、制定和完善我国有关杠杆率的金融政策提供了科学的理论指导和实证证据。     

部门杠杆率、部门储蓄与我国宏观金融系统传染性北大核心CSSCISSCI

我国国民经济的部门杠杆率及负面冲击在部门间的传染路径对我国宏观金融系统稳定和去杠杆政策的制定及执行具有重要参考价值。既往研究由于忽视部门储蓄的内生再平衡机制,可能高估部门杠杆导致的总体风险传染性。本文基于宏观金融网络分析框架,首次通过构建传染乘数,在部门储蓄终止损失传染的模式下测度了我国宏观金融系统的传染性,并进而量化模拟了去杠杆与系统传染性之间的关系。模型研究发现,传染乘数由冲击的平衡效应和反弹效应构成,部门去杠杆可通过直接和间接两种效应降低系统传染性。量化模拟结果表明,国外、住户和金融机构部门的去杠杆能显著减小源自其部门内部负面冲击的传染乘数,而政府与非金融企业部门的去杠杆效果较弱;多部门杠杆率联动下非金融企业部门大幅度去杠杆能有效降低我国宏观金融系统传染性。     

杠杆要去也要优

<正>去杠杆是推进供给侧结构性改革的重要内容之一。2017年总理政府工作报告明确提出:"积极稳妥去杠杆。要在控制总杠杆率的前提下,把降低企业杠杆率作为重中之重。"这是对去杠杆提出的总体要求。高杠杆率不利于经济转型发展,增加了金融系统性风险。然而,去杠杆不是简单的全面压降杠杆率,要去的是不合理的高杠杆率。在控制杠杆率的同时优化杠杆的分布,杠杆率该降的必须要降,过低杠杆率该加的也要合理增加,要在去杠杆的同时引导资     

我国四部门金融杠杆对系统性金融风险的影响——基于空间溢出视角

基于金融杠杆对系统性金融风险的区域内和区域间作用机制的理论分析,运用空间偏微分方法,依据测算出的2010—2019年我国各省（区、市）四部门金融杠杆和系统性金融风险数据,考量我国四部门金融杠杆对系统性金融风险的空间溢出。结果显示：我国系统性金融风险具有较强的空间趋同性特征;由于金融杠杆部门结构和所在区域的不同,其对系统性金融风险的区域内溢出存在显著差异;此外,金融杠杆对系统性金融风险的区域间外溢效应明显,忽视该区域间溢出,将不利于准确评估金融杠杆对系统性金融风险的冲击。     

数字金融对企业结构性去杠杆的影响研究

结构性去杠杆要求在精准识别企业杠杆率和经营状况的基础上分类施策,有针对性地去杠杆、稳杠杆和加杠杆,而数字金融可以缓解信息不对称,有助于政府和金融机构准确识别企业杠杆率和经营状况,为企业结构性去杠杆提供可行思路。本文根据修正MM理论和权衡理论,利用中国数字普惠金融发展指数和2011-2018年上市企业数据,研究数字金融对企业结构性去杠杆的影响。研究发现,数字金融对企业具有加杠杆效应;进一步研究表明,数字金融对优质企业具有加杠杆效应,对普通企业具有稳杠杆效应,而对劣质企业具有去杠杆作用。政府应充分利用数字金融,强化数字金融监管,稳步推动企业结构性去杠杆;企业应提高发展质量,保持合理的杠杆率水平。     

天津市非金融企业杠杆率水平测算及风险防范

本文采用宏观和微观相结合的方式研究天津市非金融企业杠杆率问题.经测算,在宏观杠杆率方面,天津市非金融企业杠杆率远高于全国平均水平,主要融资工具杠杆率均处于上升通道,其中间接融资杠杆占主导地位.在微观杠杆率方面,天津市非金融企业杠杆率高于全国平均水平及其他直辖市水平,且呈现“国进民退”、“顾大失小”、“避轻就重”、“喜旧厌新”四个特征和趋势.究其原因,天津市良好的经济发展环境,投资驱动型增长模式,经济结构偏重,企业规模偏大、国企比例偏高等微观企业结构,股权融资参与度不足、利率水平较低等金融生态造就了天津市非金融企业杠杆率过高.在简要分析了高杠杆率所带来的潜在风险后,本文立足于中央银行角度,从维持适应的货币环境、促进企业主体转型升级、减轻企业利息负担和有效防范金融风险等四个方面给出政策建议.     

企业高杠杆率一定会引发银行系统性风险吗?——基于企业资产质量视角的再检验

既有研究关于企业杠杆率对系统性风险的影响存在争论,而以银行资产质量表征企业资产质量存在一定的缺陷。本文基于企业实际经营情况测度资产质量,分别从风险边际贡献和尾部关联两个维度测算中国上市银行系统性风险水平,并最终建立门限面板模型考察企业杠杆率水平和结构对银行系统性风险的非线性影响,以及企业资产质量在其中起到的调节效应。实证检验发现:在研究企业杠杆率对银行系统性风险的影响时需要考虑企业资产质量的作用,并且银行规模使得三者之间的关联关系带有非线性特征;企业杠杆率从边际贡献和关联溢出两维度对银行系统性风险产生不同的影响,且企业资产质量的调节效应亦存在差异。研究结果还表明:在系统性风险不同维度下,企业资产质量的调节效应也会因企业性质不同而存在显著差异性。鉴于企业资产质量所起到的重要调节作用,监管部门可考虑将国有、非国有企业资产质量分别纳入宏观审慎体系实现动态监管,并为防范金融风险提供分类施策工具。     

储蓄率与杠杆率:一个U型关系

近年来,中国呈现典型的“高储蓄—高杠杆”特征,高储蓄率也被认为是中国杠杆率偏高的主要原因之一。能否通过降低储蓄率的方式来去杠杆成为了广泛讨论的问题。为此,本文构建了一个含有融资约束的动态宏观模型,研究了储蓄率对杠杆率的影响机理。并且,基于41个代表性经济体1966-2017年的面板数据,对储蓄率与杠杆率之间的关系进行了实证分析,主要有两点研究发现:(1)虽然高储蓄率会导致高杠杆率,但是储蓄率与杠杆率不是简单的正相关关系,而是呈现显著的U型关系。结合测算的U型曲线拐点值与中国实际情况,预计储蓄率下降在降低杠杆率方面的作用效果有限。(2)高杠杆下,较高的储蓄率可以有效降低发生金融危机的概率,而储蓄率下降则会加大发生金融危机的概率。基于此,本文认为中国不能通过降低储蓄率的方式来降低杠杆率,反而需要对近年来储蓄率下滑的现象予以高度重视,从而更好地守住不发生系统性金融风险的底线。     

为什么国有企业是我国经济去杠杆的重中之重

本文从三个方面论述我国经济去杠杆的核心是国有企业。首先,杠杆率结构的国际比较表明,非金融企业是实体部门杠杆率快速上升的主因,而国有企业杠杆率过高则是非金融企业债务问题的关键;其次,国有企业高杠杆本质上是资产周转率大幅下降的体现;再次,实证结果显示,国有企业杠杆率高企已对投资产生"抑制效应",而非国有经济仍有较大的投资增长潜能。因此,国有企业是去杠杆改革的主要着力点。最后,本文系统性地提出降低国有企业杠杆率的政策措施。     

加杠杆是否一定会成为房价上涨的助推器?——来自省际面板门槛模型的证据北大核心CSSCISSCI

对于近年房价暴涨的原因业界多归因于"高杠杆"。然而加杠杆是否一定会成为房价上涨的助推器,一直以来并没有严格的理论证明与实证证据。文章通过对最优跨期消费理论模型的拓展推导出房价对房贷杠杆率的上调会呈现出负向、免疫和正向三种反应区间。随后,运用面板门槛模型对我国2006~2015年省际面板数据的实证分析,证实房贷杠杆对房价的影响存在显著的非线性双重门槛效应。但较之中西部地区,东部地区的双重门槛效应出现得更早,东部地区房价对房贷杠杆率变动也最为敏感。文章所得结论对如何合理运用金融和房地产市场政策工具对冲区域房价波动风险有一定现实指导意义。     

中国系统性金融风险度量与货币政策影响机制分析

本文从宏观总体层面构建中国系统性金融风险指数,以SV-TVP-VAR模型分析国内外货币政策对系统性金融风险的影响。结果表明,2001-2018年中国系统性金融风险基本维持在较为稳定的状态并呈现下降趋势;国内货币政策对系统性金融风险产生重要影响,数量型货币供给量的冲击效应更加直接;国外货币政策在金融危机期间对系统性金融风险的冲击较强但冲击在不断减弱。     

企业杠杆、杠杆操纵与经济高质量发展

在系统分析我国企业杠杆率变化趋势和特征、“去杠杆”过程面临的矛盾和冲突以及企业杠杆操纵动机与状况的基础上,探讨了企业杠杆和杠杆操纵对经济高质量发展的影响机理并进行了实证检验。研究表明,过高的企业杠杆推高了金融机构不良贷款率,加大了金融机构系统性金融风险;去杠杆过程中的杠杆操纵,则降低了企业全要素生产率增长幅度。因此,为防控系统性金融风险、提升企业全要素生产率,从而实现经济高质量发展,我们建议：正确理解和有序推进结构性去杠杆,助推平稳发展;优化公司治理和增强自我约束,避免过度负债;加强表外负债、名股实债等信息披露,缓解信息不对称;强化金融机构监管和处罚力度,防范杠杆操纵风险。     

实体经济各部门杠杆率、房地产价格与金融风险联动研究

本文首先从资产负债表关联的视角,对实体经济各部门杠杆率和金融风险的联动进行了理论分析;然后利用或有权益分析法和预期损失法测度了我国系统性金融风险;最后基于门限结构向量自回归(T-SVAR)模型,刻画了在不同房价区制下杠杆率和金融风险的相互影响.研究表明:(1)房地产价格与各部门杠杆率互相推动;(2)总体上居民在一定程度上承担了政府和企业的债务风险,并推高了金融风险;(3)低房价阶段,各部门杠杆率和金融风险互相降低,说明银行信贷此时投放比较理性,有加杠杆的空间;(4)在高房价阶段,政府杠杆率上升导致企业杠杆率和金融风险提高,金融风险则降低了政府杠杆率,说明此时应该侧重控制政府债务积累;(5)各部门杠杆率增速上升也会提高系统性金融风险.因此,对居民杠杆率增速过快、政府债务和高房价的联动需格外关注;同时,应该稳定房价,促进金融稳定.     

系统性金融风险成因、度量及监管研究综述

在当今经济社会中,防范系统性金融风险,提高金融业抗风险能力,受到了国内外政府机构和学者的空前关注.本文从系统性金融风险的成因、度量、监管三个角度,对国内外文献进行了分析整理.其中,系统性金融风险的成因有溢出效应、金融业的过度创新、信息不对称和金融市场的高杠杆性;系统性金融风险的度量办法主要有指标法和模型法;系统性金融风险的监管措施则主要包括监管主体、监管手段和宏观审慎监管三个方面.最后,就系统性金融风险成因的识别、度量和监管的优化以及宏观审慎框架的建立健全方面提出了建议.     

汇率变动对政府杠杆率影响的机理与效应——来自全球158个经济体的证据北大核心

本文基于跨期账户分析方法,构建一个包含家庭和财政部门的小国开放经济模型,通过居民融资约束建立汇率变动与政府杠杆率之间的联系,揭示了汇率变动通过经常账户渠道影响政府杠杆率的传导机制,并使用全球158个经济体的宏观数据对国家和地区广义政府杠杆率进行实证检验。结果显示,汇率变动对政府杠杆率存在显著影响,该效应在不同类型经济体之间保持稳健。进一步分析表明,该效应存在异质性,且政府杠杆率的变动程度受到融资约束与金融发展水平的影响。在机制检验中,本文验证了经常账户是汇率变动影响政府杠杆率水平的一个重要中介渠道。本文从理论和实证两个方面证明了汇率变动对政府债务决策的重要影响,为政府部门“去杠杆”提供有益参考。     

数字金融赋能是否促进了企业结构性去杠杆?——基于金融错配视角的微观证据

数字金融的快速发展纠正了金融错配,为结构性去杠杆提供新机遇。文章以2011-2020年A股上市企业为研究对象,借助北京大学数字普惠金融指数,考察数字金融赋能对企业结构性去杠杆的助推效应。研究发现,数字金融赋能可以显著降低企业的杠杆率水平,这一结论在使用工具变量法、系统GMM、分位数回归来缓解内生性问题后依然稳健。进一步从企业内部视角检验发现,数字金融赋能更有利于企业调整短期杠杆率;从企业间异质性的视角检验发现,数字金融赋能促进国有企业以及低盈利企业去杠杆更加显著。进一步机制分析表明,数字金融通过校正金融错配这条路径,引导信贷资源合理配置,从而促进企业结构性去杠杆。