违约与杠杆周期——一个带有救助的金融加速器模型
发布时间：2021-10-12 02:33
我国为应对2008年国际金融危机的冲击采取了一系列经济刺激政策,在发挥"稳增长"作用的同时,也在一定程度上导致我国企业部门杠杆水平快速上升,但与此同时,不良贷款率并没有随企业部门杠杆的上升而显著增加。为了解释企业部门违约与杠杆的周期特征,本文在金融加速器模型（Bernanke et al.,1999）基础上,引入政府对企业部门的违约救助机制,建立DSGE模型进行讨论。进一步地,本文还通过一个不合意的去杠杆政策试验表明,忽略资产价格稳定（或者说金融稳定）前提下的去杠杆政策,反而会使企业部门的杠杆和违约率同时上升到一个较高水平。最后,引入一个盯住预期资产价格的动态救助规则能够发挥稳定经济的作用,并提高社会福利水平。
【文章来源】：金融研究. 2020,(05)北大核心CSSCI
【文章页数】：20 页
【部分图文】：
技术冲击的影响
2008年国际金融危机以来,我国为应对外部冲击采取了一系列刺激政策,这些政策在发挥稳定经济增长作用的同时,也在一定程度上推动了我国经济各部门杠杆水平的上升。根据李扬等(2015)测算,我国全社会杠杆率从1996年的113%上升到2014年的235.7%,金融危机前6年间(2001—2007年)全社会杠杆率增加了25个百分点,而金融危机后6年间(2008—2014年)则增加了65.7个百分点。从杠杆率的分布结构和变化情况来看,金融危机后6年非金融企业部门(后文简称企业部门)的杠杆率增加了25.1个百分点,远高于同期其他三个经济部门的杠杆增加水平。此外,企业部门的杠杆率还是所有经济部门中杠杆水平最高的,2014年已高达123.1%。企业部门的高杠杆也是我国经济面临的较大风险点和“灰犀牛”,值得关注和研究。我国企业部门杠杆率在2008年以后呈现出较强的逆周期性,即企业杠杆率与经济增长率呈现出很强的负相关性(见图2-a)。正确理解企业部门杠杆的这一周期性特征,对“去杠杆”“稳增长”的政策设计至关重要。近几年相继出台的一系列“去杠杆”政策并未能有效阻止企业部门杠杆水平的上升。纪敏等(2017)认为我国高杠杆率的形成主要源自我国高储蓄支撑的投资增长模式,这种模式可以承受较高水平的杠杆。从长期来看,如果一个国家的主要融资模式以间接融资为主,高储蓄的结果必然是形成高杠杆;但是从中、短期来看,货币和财政等宏观经济政策也会通过改变企业的融资环境和融资激励,从而形成决定企业杠杆周期性波动的主要因素。胡志鹏(2014)考虑了一个“稳增长”与“控杠杆”双重目标下的货币政策,发现单纯依靠货币政策工具来降低杠杆率的效果并不理想。由于杠杆扩张的过程中,资产价格也会上涨,货币政策目标是否应“控杠杆”本质上等价于货币政策目标是否应该稳定资产价格,或者说,货币政策是否应该对资产价格做出反应,Bernanke and Gertler(2001)的答案是只有当资产价格影响到通货膨胀时,货币政策才应该对资产价格做出反应。因此,需要寻找企业部门高杠杆周期性特征除货币因素外的形成机制。由于外部融资需求决定了企业杠杆的形成,要理解企业杠杆形成机制和周期性特征,就需要理解外部融资通过何种摩擦和机制来影响企业杠杆。
从已有理论研究来看,Kiyotaki and Moore(1997,简称KM)的模型通过引入借入的抵押约束来解释外部融资溢价及其对杠杆的影响。KM模型通过施加一些约束条件使得模型中的融资抵押约束是紧的,基于该模型的很多宏观问题研究通常需要放宽这些约束条件,那么融资抵押约束则是一个偶而紧约束(Occasionally Binding Constraints)(如,Justiniano et al.,2015;Guerrieri and Iacoviello,2015,2017;Akinci and Chahrour,2018),外部融资需求的相对水平越高,杠杆水平也越高,越容易触及借入极限,直到约束是紧的时候,就产生了外部融资溢价。KM模型通过事前约束避免了事后的违约问题,即使可以解释企业的外部融资溢价和杠杆水平,也难以解释企业部门的违约特征。Bernanke et al.(1999,简称BGG)模型假设企业家所持有资本的收益存在异质性风险(idiosyncratic risk),那么事后存在一部分企业无法足额偿还外部融资的本息,由此产生违约问题。当考虑一个经济下行的外生冲击时(如负的技术冲击或正的风险冲击),由于资产价格的下降和外部融资溢价的上升,最终会导致BGG模型中的违约率上升。然而,从我国银保监会发布的数据来看,作为违约率代理变量的不良贷款率自2008年以来,在经济下行过程中不但没有表现出明显的上升趋势,反而呈现较强的下降趋势(图2-b)(1)。我国企业部门高杠杆形成的主要制度环境在于,政府对企业部门(主要是国有企业)在信贷违约时提供救助并由此形成杠杆的周期性特征。即在企业发生违约时,政府会通过一些政策直接或间接挽救一部分违约(并不一定是所有的)企业,偿还这部分企业的信贷缺口,从而降低违约率。首先,这种救助是基于金融稳定的需要。由于我国资本市场相对不发达,企业主要依靠银行渠道以间接融资来支持投资的扩张。银行承担了金融市场流动性提供和创造的职能,且银行部门几乎为国有资本所主导,而国有企业也是主要的信贷资源需求方,一旦企业发生大面积违约,将会对整个金融市场带来系统性冲击。比如,历史上对国有四大商业银行坏账的剥离,尽管直接表现为对银行体系的救助,但本质上是一种对产生坏账主体的企业部门的间接救助,这种救助也表现为中央政府的干预。其次,这种救助也是地方政府在“锦标赛”机制下开展GDP竞争的内在选择。由于地方政府有增加当地GDP的激励,而刺激商业银行的信贷投放来增加投资,在短期内是增加地方GDP最直接有效的手段。信贷的过度投放将增加信贷的风险,由于受到监管指标的约束和商业银行总行对各地方分支机构统一信贷分配的限制,地方商业银行或分支机构需要严格控制违约率(或不良贷款率)才能获得信贷持续大量投放的指标。因此,地方政府为在短期内维持大量信贷投放的持续性,有内在激励为部分潜在的违约企业在可能发生违约时提供必要的救助。救助的结果可直接降低会计意义上的违约率,外部融资溢价也会由此降低,这反过来又会刺激企业增加投资,从而导致企业杠杆率的上升。因此,这种救助本身发挥了一种杠杆加速器和违约减速器的作用。这可能是2008年国际金融危机以来,我国企业部门(特别是国有企业)杠杆水平快速上升但同时并没有发生大面积违约的重要原因之一。
本文编号：3431718
【文章来源】：金融研究. 2020,(05)北大核心CSSCI
【文章页数】：20 页
【部分图文】：
技术冲击的影响
2008年国际金融危机以来,我国为应对外部冲击采取了一系列刺激政策,这些政策在发挥稳定经济增长作用的同时,也在一定程度上推动了我国经济各部门杠杆水平的上升。根据李扬等(2015)测算,我国全社会杠杆率从1996年的113%上升到2014年的235.7%,金融危机前6年间(2001—2007年)全社会杠杆率增加了25个百分点,而金融危机后6年间(2008—2014年)则增加了65.7个百分点。从杠杆率的分布结构和变化情况来看,金融危机后6年非金融企业部门(后文简称企业部门)的杠杆率增加了25.1个百分点,远高于同期其他三个经济部门的杠杆增加水平。此外,企业部门的杠杆率还是所有经济部门中杠杆水平最高的,2014年已高达123.1%。企业部门的高杠杆也是我国经济面临的较大风险点和“灰犀牛”,值得关注和研究。我国企业部门杠杆率在2008年以后呈现出较强的逆周期性,即企业杠杆率与经济增长率呈现出很强的负相关性(见图2-a)。正确理解企业部门杠杆的这一周期性特征,对“去杠杆”“稳增长”的政策设计至关重要。近几年相继出台的一系列“去杠杆”政策并未能有效阻止企业部门杠杆水平的上升。纪敏等(2017)认为我国高杠杆率的形成主要源自我国高储蓄支撑的投资增长模式,这种模式可以承受较高水平的杠杆。从长期来看,如果一个国家的主要融资模式以间接融资为主,高储蓄的结果必然是形成高杠杆;但是从中、短期来看,货币和财政等宏观经济政策也会通过改变企业的融资环境和融资激励,从而形成决定企业杠杆周期性波动的主要因素。胡志鹏(2014)考虑了一个“稳增长”与“控杠杆”双重目标下的货币政策,发现单纯依靠货币政策工具来降低杠杆率的效果并不理想。由于杠杆扩张的过程中,资产价格也会上涨,货币政策目标是否应“控杠杆”本质上等价于货币政策目标是否应该稳定资产价格,或者说,货币政策是否应该对资产价格做出反应,Bernanke and Gertler(2001)的答案是只有当资产价格影响到通货膨胀时,货币政策才应该对资产价格做出反应。因此,需要寻找企业部门高杠杆周期性特征除货币因素外的形成机制。由于外部融资需求决定了企业杠杆的形成,要理解企业杠杆形成机制和周期性特征,就需要理解外部融资通过何种摩擦和机制来影响企业杠杆。
从已有理论研究来看,Kiyotaki and Moore(1997,简称KM)的模型通过引入借入的抵押约束来解释外部融资溢价及其对杠杆的影响。KM模型通过施加一些约束条件使得模型中的融资抵押约束是紧的,基于该模型的很多宏观问题研究通常需要放宽这些约束条件,那么融资抵押约束则是一个偶而紧约束(Occasionally Binding Constraints)(如,Justiniano et al.,2015;Guerrieri and Iacoviello,2015,2017;Akinci and Chahrour,2018),外部融资需求的相对水平越高,杠杆水平也越高,越容易触及借入极限,直到约束是紧的时候,就产生了外部融资溢价。KM模型通过事前约束避免了事后的违约问题,即使可以解释企业的外部融资溢价和杠杆水平,也难以解释企业部门的违约特征。Bernanke et al.(1999,简称BGG)模型假设企业家所持有资本的收益存在异质性风险(idiosyncratic risk),那么事后存在一部分企业无法足额偿还外部融资的本息,由此产生违约问题。当考虑一个经济下行的外生冲击时(如负的技术冲击或正的风险冲击),由于资产价格的下降和外部融资溢价的上升,最终会导致BGG模型中的违约率上升。然而,从我国银保监会发布的数据来看,作为违约率代理变量的不良贷款率自2008年以来,在经济下行过程中不但没有表现出明显的上升趋势,反而呈现较强的下降趋势(图2-b)(1)。我国企业部门高杠杆形成的主要制度环境在于,政府对企业部门(主要是国有企业)在信贷违约时提供救助并由此形成杠杆的周期性特征。即在企业发生违约时,政府会通过一些政策直接或间接挽救一部分违约(并不一定是所有的)企业,偿还这部分企业的信贷缺口,从而降低违约率。首先,这种救助是基于金融稳定的需要。由于我国资本市场相对不发达,企业主要依靠银行渠道以间接融资来支持投资的扩张。银行承担了金融市场流动性提供和创造的职能,且银行部门几乎为国有资本所主导,而国有企业也是主要的信贷资源需求方,一旦企业发生大面积违约,将会对整个金融市场带来系统性冲击。比如,历史上对国有四大商业银行坏账的剥离,尽管直接表现为对银行体系的救助,但本质上是一种对产生坏账主体的企业部门的间接救助,这种救助也表现为中央政府的干预。其次,这种救助也是地方政府在“锦标赛”机制下开展GDP竞争的内在选择。由于地方政府有增加当地GDP的激励,而刺激商业银行的信贷投放来增加投资,在短期内是增加地方GDP最直接有效的手段。信贷的过度投放将增加信贷的风险,由于受到监管指标的约束和商业银行总行对各地方分支机构统一信贷分配的限制,地方商业银行或分支机构需要严格控制违约率(或不良贷款率)才能获得信贷持续大量投放的指标。因此,地方政府为在短期内维持大量信贷投放的持续性,有内在激励为部分潜在的违约企业在可能发生违约时提供必要的救助。救助的结果可直接降低会计意义上的违约率,外部融资溢价也会由此降低,这反过来又会刺激企业增加投资,从而导致企业杠杆率的上升。因此,这种救助本身发挥了一种杠杆加速器和违约减速器的作用。这可能是2008年国际金融危机以来,我国企业部门(特别是国有企业)杠杆水平快速上升但同时并没有发生大面积违约的重要原因之一。
本文编号：3431718
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