經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)部門杠桿率結(jié)構(gòu)性特征研究

崔 婕，關(guān)詩燁

(山西財經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院，太原 030000)

一、引言

當(dāng)前宏觀經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)出三期疊加態(tài)勢，我國采取各類經(jīng)濟(jì)政策組合來應(yīng)對經(jīng)濟(jì)新常態(tài)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性有所上升。截至2020年末，非金融企業(yè)部門杠桿率為162.3%，位列三大部門杠桿率之首，成為宏觀杠桿調(diào)控重點。經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升會使銀行采取緊縮的信貸政策(Guangli Zhang et al，2015)[1]，對于高風(fēng)險企業(yè)而言，需要以更高的融資成本獲得資金，最終導(dǎo)致高低風(fēng)險企業(yè)部門杠桿率出現(xiàn)結(jié)構(gòu)性分化的特征。

金融危機(jī)以來，企業(yè)杠桿率的結(jié)構(gòu)性特征十分明顯，宏觀政策因素對企業(yè)杠桿率的影響重新受到眾多學(xué)者的審視。目前，宏觀經(jīng)濟(jì)政策對企業(yè)資本結(jié)構(gòu)的影響已經(jīng)在文獻(xiàn)中得到印證。Korajczyk and Levy(2003)首次研究宏觀經(jīng)濟(jì)因素對微觀企業(yè)債務(wù)行為的影響，研究企業(yè)資本結(jié)構(gòu)在不同經(jīng)濟(jì)周期下的選擇問題[2]。對于財政政策來說，企業(yè)部門杠桿率持續(xù)推高與財政擴(kuò)張有關(guān)，且存在異質(zhì)性(周菲等，2019)[3]。財政補(bǔ)貼對非國企以及地方國企有效，而對央企無顯著影響(李建軍和張書瑤，2018)[4]，產(chǎn)業(yè)鏈上下游的國企、民企的杠桿率水平會因政府投資建設(shè)性支出增加而出現(xiàn)異質(zhì)性分化(呂煒等，2016)[5]。利率雙軌制會阻礙貨幣政策通過商業(yè)銀行向影子銀行傳導(dǎo)進(jìn)程，使信貸資源配置不均等，最終加劇兩類企業(yè)間的杠桿率差異(馬亞明等，2018)[6]。在加息條件下，高風(fēng)險企業(yè)利潤下滑幅度大且貸款規(guī)模出現(xiàn)短暫“超調(diào)”，促使其杠桿率攀升幅度、持續(xù)時間明顯高于低風(fēng)險企業(yè)(陳麗萍等，2019)[7]。

此外，由于經(jīng)濟(jì)政策發(fā)布時間、政策的公眾預(yù)期等方面均存在顯著的不確定性(Gulen and Ion，2016)[8]，因而在研究政策對轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)體中企業(yè)杠桿的影響時，引入經(jīng)濟(jì)政策不確定性更符合當(dāng)下的實際情況(劉金全和艾昕，2019)[9]。

經(jīng)濟(jì)政策的不確定性會對企業(yè)外部融資環(huán)境產(chǎn)生負(fù)面影響，企業(yè)的現(xiàn)金持有、金融資產(chǎn)價格減少，債券的信用評級等級降低，融資成本增加(Pan et al.，2018)[10]，代理成本高、融資約束嚴(yán)重的企業(yè)對宏觀經(jīng)濟(jì)不確定性的反應(yīng)更劇烈(顧研等，2018)[11]。同時政策不確定性會產(chǎn)生信息不對稱，影響投資者信心(Ilut and Schneider，2014)[12]，決策者會更傾向于流動性高的金融資產(chǎn)。企業(yè)的債務(wù)融資成本提高，預(yù)防性動機(jī)增強(qiáng)，決策更傾向于穩(wěn)健的“現(xiàn)金為王”，企業(yè)的投資水平及融資需求受到?jīng)_擊(王紅建等，2014)，最終導(dǎo)致企業(yè)杠桿率下降[13]。

經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升時，金融中介的放大效應(yīng)同樣會對企業(yè)杠桿產(chǎn)生影響。政策不確定性與金融市場風(fēng)險息息相關(guān)，金融中介作為債權(quán)人在面臨經(jīng)濟(jì)政策不確定性沖擊時，會更謹(jǐn)慎地選擇債務(wù)人。研究表明，經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升會使銀行采取緊縮的信貸政策，企業(yè)融資成本提高。與此同時，銀行更傾向于將信貸資源分配給具有隱形違約擔(dān)保的企業(yè)，以規(guī)避風(fēng)險，進(jìn)一步導(dǎo)致杠桿分化(紀(jì)洋等，2018)[14]。

二、經(jīng)驗事實

根據(jù)裘翔(2014)的理論分析，假定“影子銀行可直接向高風(fēng)險企業(yè)提供融資，而商業(yè)銀行只向低風(fēng)險企業(yè)貸款”[15]。本文將構(gòu)建包含經(jīng)濟(jì)政策不確定性、影子銀行規(guī)模和高風(fēng)險企業(yè)杠桿率,經(jīng)濟(jì)政策不確定性、商業(yè)銀行貸款和低風(fēng)險企業(yè)杠桿率的MS-VAR模型。從實證角度驗證上述變量之間的互動關(guān)系，從經(jīng)驗上更直觀地把握中國經(jīng)濟(jì)政策變動對企業(yè)部門杠桿率的影響機(jī)制。

(一)數(shù)據(jù)來源與變量選取

本文采用2007—2019年季度數(shù)據(jù)作為研究樣本。指標(biāo)定義及數(shù)據(jù)來源如表1所示。

表1 指標(biāo)定義

(二)實證結(jié)果分析

對上述變量進(jìn)行相關(guān)處理，各變量波動率均為平穩(wěn)序列。分別構(gòu)建包含經(jīng)濟(jì)政策不確定性、影子銀行規(guī)模和高風(fēng)險企業(yè)杠桿率，經(jīng)濟(jì)政策不確定性、商業(yè)銀行貸款和低風(fēng)險企業(yè)杠桿率的MSVAR模型。利用馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移模型，分別識別出經(jīng)濟(jì)政策不確定性的高低兩個區(qū)制。對不同模型分析比較，確定出最優(yōu)模型為MSIH(2)-VAR(3)和MSIH(2)-VAR(1)(1)受篇幅所限，模型具體估計結(jié)果可向作者索取。。變量排列順序為經(jīng)濟(jì)政策不確定性、金融中介信貸規(guī)模變量、高低風(fēng)險企業(yè)杠桿率，估計結(jié)果如表2、表3所示。

由表2估計結(jié)果可知，在經(jīng)濟(jì)政策不確定性較低的背景下，影子銀行的規(guī)模較大，高風(fēng)險企業(yè)的杠桿率較高；而在經(jīng)濟(jì)政策不確定性較高的背景下，影子銀行的規(guī)模收縮，高風(fēng)險企業(yè)杠桿率降低。結(jié)合實際來看，影子銀行處于監(jiān)管的灰色地帶，其違法違規(guī)亂象一度非常嚴(yán)重。2018年資管新規(guī)落地實施，影子銀行規(guī)模大幅度減少，向影子銀行借貸的高風(fēng)險企業(yè)的債務(wù)比也不可避免地受到影響。

由表3估計結(jié)果可知，在經(jīng)濟(jì)政策不確定性較低的背景下，商業(yè)銀行的貸款規(guī)模較小，低風(fēng)險企業(yè)的杠桿率較高；而在經(jīng)濟(jì)政策不確定性較高的背景下，商業(yè)銀行向企業(yè)的貸款規(guī)模擴(kuò)張，低風(fēng)險企業(yè)杠桿率卻降低。結(jié)合實際來看，在經(jīng)濟(jì)政策不確定性低區(qū)制下，金融市場對實體經(jīng)濟(jì)的直接融資及政府債券融資大幅增加，低風(fēng)險企業(yè)杠桿率增加。而在經(jīng)濟(jì)政策不確定性較高時，金融中介機(jī)構(gòu)會在相關(guān)政策支持下增加對低風(fēng)險企業(yè)的各類貸款額度，擴(kuò)大對低風(fēng)險企業(yè)的貸款覆蓋面，支持實體經(jīng)濟(jì)發(fā)展。但受不確定性風(fēng)險影響，低風(fēng)險企業(yè)自身融資需求減少，杠桿率有所下降。

表2 高風(fēng)險企業(yè)杠桿率的MSVAR模型估計結(jié)果

表3 低風(fēng)險企業(yè)杠桿率的MSVAR模型估計結(jié)果

(三)脈沖響應(yīng)分析

為進(jìn)一步考察經(jīng)濟(jì)政策不確定性指標(biāo)、金融中介信貸變量和高低風(fēng)險企業(yè)杠桿率變量間的動態(tài)關(guān)系，本文采用脈沖響應(yīng)函數(shù)進(jìn)行分析。如圖1、圖2所示。

1.經(jīng)濟(jì)政策不確定性對金融中介信貸規(guī)模的動態(tài)影響

對結(jié)果進(jìn)行縱向比對發(fā)現(xiàn)，在區(qū)制1下，經(jīng)濟(jì)政策不確定性沖擊導(dǎo)致兩類金融中介貸款規(guī)模都發(fā)生正向變動，但影子銀行的響應(yīng)速度更快、波動幅度更大，其經(jīng)過5個單位時間達(dá)到最大值0.04，經(jīng)過30個單位時間后收斂，商業(yè)銀行貸款則經(jīng)過10個單位達(dá)到最大值0.0065后收斂。對結(jié)果進(jìn)行橫向比對發(fā)現(xiàn)，商業(yè)銀行的貸款規(guī)模更容易受到經(jīng)濟(jì)政策不確定性的影響。在兩區(qū)制轉(zhuǎn)換中，商業(yè)銀行貸款規(guī)模收斂值從0.0065變動到0.0136，而影子銀行貸款規(guī)模的收斂值為0.028。這反映出，影子銀行常處于監(jiān)管的灰色地帶，其形成的非正規(guī)金融市場對經(jīng)濟(jì)政策的敏感性低，會削弱相關(guān)經(jīng)濟(jì)政策的有效性。

2.金融中介規(guī)模沖擊對高低風(fēng)險企業(yè)杠桿率的動態(tài)影響

對結(jié)果進(jìn)行組間比對發(fā)現(xiàn)，高風(fēng)險企業(yè)杠桿率對影子銀行規(guī)模沖擊的響應(yīng)，更容易受到經(jīng)濟(jì)政策不確定性區(qū)制變化的影響。較區(qū)制1而言，區(qū)制2下高風(fēng)險企業(yè)杠桿率的收斂絕對值是區(qū)制1的20倍左右，而低風(fēng)險企業(yè)杠桿率在兩區(qū)制下的響應(yīng)變動較小。這表明，高風(fēng)險企業(yè)從影子銀行融資這一渠道更容易受到經(jīng)濟(jì)政策不確定性的影響，也從側(cè)面反映出影子銀行管理機(jī)制不完善，市場信貸風(fēng)險上升。

三、理論模型

為解釋上述經(jīng)驗事實，本文將Christiano et al. (2005)包含銀行體系的動態(tài)隨機(jī)一般均衡模型作為基礎(chǔ)的分析工具，構(gòu)建一個同時包含經(jīng)濟(jì)政策不確定性沖擊和影子銀行體系的DSGE模型。

(一)家庭部門

考慮一個包含大量永續(xù)生命期家庭的經(jīng)濟(jì)體，每個家庭通過提供勞動獲得收入，并持有證券來抵御工資收入的差別。代表性家庭部門效用最優(yōu)化問題可以表示為：

(1)

基于t期信息對未來經(jīng)濟(jì)變量的期望值為Et；βt是跨期貼現(xiàn)因子；Ct表示消費(fèi)；ψL表示勞動負(fù)效應(yīng)的權(quán)重；hj,t表示勞動時間；σL表示勞動彈性。

(二)企業(yè)部門

借鑒裘翔(2014)對企業(yè)風(fēng)險的異質(zhì)性劃分，按照企業(yè)信用風(fēng)險大小將其分為高風(fēng)險企業(yè)和低風(fēng)險企業(yè)。

1.低風(fēng)險企業(yè)與商業(yè)銀行系統(tǒng)

(2)

(3)

其利潤最大化目標(biāo)函數(shù)為：

(4)

(5)

2.高風(fēng)險企業(yè)與影子銀行系統(tǒng)

同低風(fēng)險企業(yè)家保持一致，高風(fēng)險企業(yè)家最優(yōu)資本利用率的一階條件為：

(6)

(7)

因為影子銀行完全競爭，所以其經(jīng)濟(jì)利潤為0即：

(8)

對于影子銀行資本金的動態(tài)過程而言，其當(dāng)期的凈值為：

(9)

(三)最終產(chǎn)品生產(chǎn)部門

假定最終產(chǎn)品生產(chǎn)商是完全競爭，最終產(chǎn)品生產(chǎn)商購入中間品Yi,t，最終產(chǎn)品Yt：

(10)

其中，1≤λf≤∞為中間品生產(chǎn)商的加成。通過Yi,t實現(xiàn)利潤最大化。假設(shè)給定最終產(chǎn)品的價格Pt和投入的中間品價格Pi,t，代表性最終產(chǎn)品生產(chǎn)商的利潤最大化為：

(11)

在完全競爭環(huán)境下，價格水平可以表示為：

(12)

(四)中間產(chǎn)品生產(chǎn)商

假定中間品生產(chǎn)商是壟斷競爭，采取柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)Yi,t=Ki,tαLi,t1-α生產(chǎn)異質(zhì)性中間產(chǎn)品i，中間品生產(chǎn)商生產(chǎn)成本最小化條件為：

(13)

(14)

(五)資本品生產(chǎn)商

(15)

求解可得：

(16)

(六)政府與中央銀行

中央銀行對銀行進(jìn)行監(jiān)管，并通過貨幣政策對經(jīng)濟(jì)進(jìn)行調(diào)節(jié)。假設(shè)中央銀行依據(jù)泰勒規(guī)則設(shè)定均衡利率：

(17)

(18)

另外，本文采用一個簡單外生的財政支出規(guī)則，ηg為政府的財政支出占GDP的比率。

Gt=(ηgYt)exp(μgt)

(19)

(20)

μgt刻畫了財政政策的不確定性，當(dāng)σσgc上升時，表明財政政策沖擊μgt的方差變大，即財政政策不確定性上升。

(七)資源約束與市場出清

國內(nèi)產(chǎn)品的市場出清條件為：

(21)

(22)

(23)

四、參數(shù)校準(zhǔn)及數(shù)值模擬

(一)參數(shù)估計、參數(shù)校準(zhǔn)

本文對有關(guān)經(jīng)濟(jì)政策不確定性的參數(shù)進(jìn)行貝葉斯估計。采用經(jīng)過季節(jié)調(diào)整的我國2000年第一季度至2017年第四季度 CPI值，將其環(huán)比值作為通貨膨脹率的代表變量。參數(shù)的先驗假設(shè)參考馬亞明、徐洋(2017)等的研究[16]。相關(guān)先驗分布和估計結(jié)果、部分參數(shù)校準(zhǔn)取值的匯總結(jié)果詳見表4、表5。

表4 相關(guān)參數(shù)的貝葉斯估計情況

表5 部分參數(shù)校準(zhǔn)數(shù)值

(二)數(shù)值模擬

本文用隨機(jī)波動率來代表經(jīng)濟(jì)政策的不確定性，并將經(jīng)濟(jì)政策的不確定性分為貨幣政策、財政政策兩個方面。以下是兩類政策不確定性沖擊對企業(yè)部門杠桿率的影響，如圖3、圖4所示。

1.貨幣政策不確定性沖擊

圖3為給定貨幣政策波動率的隨機(jī)擾動項一個標(biāo)準(zhǔn)單位正向沖擊時，高低風(fēng)險企業(yè)杠桿率等企業(yè)情況的脈沖響應(yīng)圖。在貨幣政策不確定性沖擊下，影子銀行向高風(fēng)險企業(yè)貸款利率增加、貸款規(guī)模減少，高風(fēng)險企業(yè)家利潤大幅減少，資本收益率下降，杠桿率升高。對低風(fēng)險企業(yè)家而言，在貨幣政策不確定性沖擊下，商業(yè)銀行向低風(fēng)險企業(yè)的貸款規(guī)模減少，導(dǎo)致低風(fēng)險企業(yè)家的杠桿率在短時間內(nèi)有所上升。值得注意的是，雖然在貨幣政策不確定性的沖擊下高低風(fēng)險企業(yè)杠桿率均會有所提升，但高風(fēng)險企業(yè)的杠桿率波動明顯高于低風(fēng)險企業(yè)，這表明貨幣政策不確定性的沖擊對高風(fēng)險企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債情況影響更大[17]。

2.財政政策不確定性沖擊

圖4為給定財政政策波動率的隨機(jī)擾動項一個標(biāo)準(zhǔn)單位正向沖擊時，高低風(fēng)險企業(yè)杠桿率等企業(yè)情況的脈沖響應(yīng)圖。從圖中可以看出，在財政政策不確定性沖擊下，影子銀行向高風(fēng)險企業(yè)的貸款利率增加，影子銀行的貸款規(guī)模減小，高風(fēng)險企業(yè)家利潤急劇下降。高風(fēng)險企業(yè)杠桿率在3期左右產(chǎn)生穩(wěn)態(tài)偏差，達(dá)到最高點0.025后，回歸穩(wěn)態(tài)；商業(yè)銀行的貸款規(guī)模前期快速偏離穩(wěn)態(tài)值，達(dá)到最低點-0.002后開始增加。低風(fēng)險企業(yè)家杠桿率在3期左右達(dá)到最高點0.005，然后慢慢回落。值得注意的是，雖然在財政政策不確定性的沖擊下高低風(fēng)險企業(yè)杠桿率均會有所提升，但高風(fēng)險企業(yè)的杠桿率波動明顯高于低風(fēng)險企業(yè)，這表明財政政策不確定性的沖擊對高風(fēng)險企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債情況影響更大[18]。

五、結(jié)論與建議

本文通過MS-VAR模型實證檢驗和DSGE模型理論推導(dǎo)，從企業(yè)作為金融中介資金需求者的視角出發(fā)，構(gòu)建同時包含經(jīng)濟(jì)政策不確定性和影子銀行體系的實證和理論模型,研究經(jīng)濟(jì)政策不確定性對中國非金融企業(yè)部門杠桿率結(jié)構(gòu)性特征的影響。研究結(jié)論表明:(1)高風(fēng)險企業(yè)部門與低風(fēng)險企業(yè)部門會在經(jīng)濟(jì)政策的不確定沖擊下產(chǎn)生明顯分化,在經(jīng)濟(jì)政策不確定性沖擊下, 高風(fēng)險企業(yè)從影子銀行的融資成本變高、高風(fēng)險企業(yè)的利潤快速降低是造成企業(yè)部門杠桿率結(jié)構(gòu)性特征的重要原因。(2)影子銀行的存在會給宏觀經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定性造成潛在威脅。在經(jīng)濟(jì)政策不確定性沖擊下,高風(fēng)險企業(yè)從影子銀行融資這一渠道受到的影響更大,高風(fēng)險企業(yè)杠桿率上升幅度也遠(yuǎn)大于低風(fēng)險企業(yè)杠桿率,從而導(dǎo)致市場信貸風(fēng)險加劇。(3)貨幣政策不確定性與財政政策不確定性對企業(yè)杠桿率的影響效果不同,總體而言財政政策不確定性沖擊對企業(yè)杠桿率的影響更劇烈。

對于我國宏觀杠桿的調(diào)控而言,本文的分析結(jié)果具有以下啟示:一是在“去杠桿”政策目標(biāo)制定過程中,防止“一刀切”戰(zhàn)略,要考慮企業(yè)部門杠桿率的結(jié)構(gòu)性特征,并充分認(rèn)識到經(jīng)濟(jì)政策不確定性對企業(yè)杠桿率結(jié)構(gòu)性分化的影響。二是要提高政策透明度,引入前瞻性政策工具,在宏觀經(jīng)濟(jì)政策方面,加強(qiáng)公眾溝通和預(yù)期管理,減少經(jīng)濟(jì)政策不確定性發(fā)生,主動防范、化解不確定性沖擊的負(fù)面影響。三是要推進(jìn)適應(yīng)多層次經(jīng)濟(jì)主體需要的資本市場,引導(dǎo)影子銀行體系健康發(fā)展。四是要完善跨周期宏觀調(diào)控設(shè)計,實現(xiàn)穩(wěn)增長和防風(fēng)險長期均衡,有效應(yīng)對經(jīng)濟(jì)形勢中的不確定性問題。