谢沛初:信贷配置的风险程度——金融脆弱性的一个来源

发布日期:2018-07-10 14:24:11    来源:北京大学国家发展研究院

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谢沛初:信贷配置的风险程度——金融脆弱性的一个来源

背景介绍: 2018年6月29日,北大国家发展研究院举办第127次【朗润•格政】讲座。本次讲座以“信贷配置的风险程度:金融脆弱性的一个来源?”为主题,邀请国际货币基金组织货币与资本市场部经济学家谢沛初博士分享他的见解。本文根据谢沛初博士在讲座的发言整理。

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近年来,长期宽松的金融环境引发了人们对金融稳定的担忧:金融中介机构和投资者为追求收益,可能对高风险的借款企业授信过多,这会对未来的金融稳定造成压力,导致未来的金融风险的潜在性增加。

从这一趋势出发,此项有关信贷配置的研究全面考察了自1991年来55个发达经济体和新兴市场经济体企业信贷配置风险的演变。研究发现,在信贷扩张较快的时期,信贷配置的风险会增高,尤其是在信贷扩张与贷款标准降低或金融环境放宽同时发生的时候。信贷配置风险的上升,预示着经济增长的下行风险加剧,出现银行危机和银行部门压力的可能性也相应增加。研究发现企业信贷配置风险的上升是金融脆弱性的一个独立来源——它提供的信息独立于信贷增速,同时更加强大。因此,这些结果突显了有必要将监测信贷配置风险列为宏观金融监督中不可或缺的一部分。最后,研究发现,一些政策和制度的安排可有助于政策制定者在信贷扩张较快时期减缓信贷配置风险的上升。这些因素包括:收紧宏观审慎政策立场、加强银行监管当局的独立性、减少政府对企业部门的影响,以及强化对小股东的保护等。

研究信贷配置风险程度的一个重要动机,源自对传统文献中有关金融风险研究的补充和推进。在全世界各主要金融稳定报告中,标准化的企业脆弱性指标从未将信贷流向分布纳入考量。可以说,传统评估企业脆弱性的指标是不够完善的,在金融稳定性分析方面存在不足。在现有的实证文献中,金融危机模型和经济增长在险模型将信贷总量的增速视作最关键的脆弱性指标,往往忽略信贷在不同企业间配置分布变化所起到的所用。

重新定义信贷配置的风险程度

何为信贷配置的风险程度?需要将微观企业层面上脆弱性指标与信贷在企业中流向分布结合在一起。首先,这一范畴是基于微观层面上企业脆弱性的一个信号,如考虑杠杆、债券市场上的预期、预期的违约风险等,此外,还需要考虑信贷等流向,即分析信贷是流向了风险更高的企业还是风险更低的企业,并将这两个方面结合起来。同时,由于这一重新定义的信贷配置风险程度,将信贷在企业间的分布考虑在内,因此它又与传统加总型的企业脆弱性指标是不同的。

对信贷配置风险程度的重新定义,为我们提供了一个可以跨国跨时衡量企业信贷配置风险程度的新的指标。同时,研究发现,在全球层面或国家层面上,信贷配置的风险程度有很强的顺周期性,特别是信贷配置风险增加,伴随着信贷扩张的增加。随着金融条件的宽松,这种关系会被加强,增强模型的预测力,真正把“量”和“质”纳入考量。一些政策和制度安排可以减缓信贷扩张较快时期信贷配置风险程度的上升。实证研究发现,将信贷配置风险程度纳入考量,可增进经济增长在险水平模型、金融危机模型以及金融部门压力模型的预测能力。

信贷配置的风险程度之所以会随着经济周期而变化,主要与三个机制相关。第一,金融加速器理论。当企业面临或者宏观经济面临一个正向冲击以后,企业的前景往往会变得更好,此时导致借贷双方之间的信息不对称程度下降,使得契约问题变得更容易,一些企业被认为风险很高,他们可以进入或者重新进入信贷市场并获得信任。第二,行为金融理论。当企业或者金融中介过度自信或对未来高收益、高回报有需求的时候,往往风险偏好变得更高,此时对风险的定价会变得更便宜,同时他们会降低自己的信贷借贷标准,导致很多企业可以重新借到钱,这些借贷人的平均风险增加。第三,金融中介或投资者筛选或甄别信息的能力下降,由于申请信贷或申请发债的人变得很多,此时他们也会降低自己筛选的意愿或借贷的标准,导致更多有风险的企业得到信贷。上述三方面的机制,综合决定了整个市场信贷的量,最后决定了宏观金融未来的走势。

如何衡量信贷配置的风险程度

借鉴哈佛两位教授在2013年对美国债券市场的研究,在此基础上合成了四个跨国指标,用以衡量每个国家在某年企业上的信贷分配的风险程度。首先,具体挑选一个企业的脆弱性指标进行风险系数排序。以杠杆率的利用为例,一般而言,杠杆率越高,风险率越高。第二,按照企业净发债占自己收入的比例进行排序,排序分成五等份。最高的20%的企业是净发债量最多的企业,发债最少的20%是净发债量最少的企业,这一过程相当于把企业进行分组。第三,计算企业的脆弱性指标,计算发债最多的20%的企业和发债最少的20%的企业的差值,差值越高说明发债最多的企业,其风险相对于发债最少的企业在增加,这一指标可以衡量整个信贷配置的风险。具体到企业脆弱性指标上,还需要纳入第四类信息——基于市场的信息,可以根据期权定价模型算出上市公司预期的违约风险。

 

信贷配置风险对宏观金融的影响

信贷配置风险与金融条件密不可分。信贷配置风险的提高预示经济增长下行风险的增加。而增长下行风险的增加并不是一个线性过程,增长下行风险会随着信贷扩张的减速而减弱。

信贷配置的风险程度有很强的顺周期性。首先,随着GDP的增长,信贷配置的风险程度也会增加,信贷配置的风险程度随着信贷配置扩张的加大而增加。这种顺周期的现象,会被信贷借贷条件的放宽以及金融条件的放宽而加强,这一结论和传统意义上的金融加速器的理论是一致的。其次,这一规律说明了信贷配置风险程度或信贷的扩张会影响未来的宏观经济。

信贷配置风险是企业脆弱性的一个新的来源,换言之,它至少为衡量企业脆弱性提供了一个新的信号。基于此,作为政策制定者或政策机构,应当关注哪些政策或制度安排可以减缓信贷配置的风险的影响程度。对于制度安排而言,金融监管机构的独立性可以减弱这种顺周期性。国家对于实体经济或者对于非银行金融体系的干预也会减弱,进而减弱这种顺周期性;增强法制建设,同样也会减缓这种信贷配置风险的顺周期性。

从政策制定的角度而言,中国的信贷配置风险更多的集中在利润率和企业效率上,因为国家对于银行、金融系统与实体经济有很大的参与度,导致有一定的隐性担保的存在,所以对信贷风险的担忧并不像别的国家那么强。但对信贷配置效率的担忧却很高。对中国信贷配置质量的思考离不开这一重要背景。

基于这样的出发点,除了考虑企业脆弱性的分布,更应当观察企业效率的分布。这里企业的效率以企业的利润率为衡量指标。同样地,计算发债最多的企业和发债最少的企业,其利润率间的差值,差值越高,说明企业信贷的配置效率越高,因为更多的信贷流向了利润率更高的企业。

如果把这个信贷配置风险进一步分解,按照企业所有制和行业分布来观察中国信贷配置的利润率。可以发现,2004年和2005年是整个信贷配置的最佳点,2012年出现分化,非国有企业有所改善,国有企业持续恶化,这种情况一直持续到2015年结束。从2016年起,国有企业开始改善。而按照产业来观察,近十年来,处于不同行业的企业之间的分化程度也在加强,通信、IT、新服务业、制药、生物科学等高科技行业的信贷质量改善,而轮船、造纸、汽车零部件加工、能源、材料等信贷质量不佳,这与发改委提出的过剩产能、僵尸企业等有一定的吻合度。

信贷配置风险程度研究的启示

从这项研究中,可以得到诸多政策建议和启示。首先,应当将监控信贷配置的风险纳入宏观金融监管的范围之内。其次,在信贷高速扩张和金融条件宽松的时期,应更加重视监管审查独立性和宏观审慎政策的作用。第三,宏观审慎政策在解决信贷高速增长带来的风险时,应将企业信贷配置风险增加的潜在影响纳入考量。比如实施逆周期资本缓冲时,应统筹考虑企业信贷配置风险程度的影响。最后,减少政府部门对企业的直接干预,强化法制建设和公司治理,可减弱信贷扩张时期信贷配置风险程度的上升,起到防范金融风险系统性爆发的作用。