从微观到宏观的定量测算利率上升对实体经济的非对称冲.docVIP

从微观到宏观的定量测算利率上升对实体经济的非对称冲 　　摘要：2016年底以来，货币市场与债券市场融资成本不断抬升。本文采取自下而上的研究方法，基于企业财务报表计算利率上升对实体经济融资成本的影响，并分别对利率抬升带来的总量冲击，以及利率抬升对不同信用资质、不同规模、不同所有性质、不同行业企业的结构冲击进行了定量分析，最后对宏微观结果的不一致进行了原因分析。 　　关键词：国债利率 企业融资成本 净利润 冲击 　　2016年底债市大幅调整以来，货币市场与债券市场融资成本不断被抬升。首先是利率市场短端剧烈调整；随后从二级市场传导至一级市场，债券推迟或取消发行激增与企业债券融资成本的抬升，导致这段时间在贷款与发债的天平上，企业更倾向于贷款融资而不是发债融资；之后，银行负债成本的提高逐步从总行层面传达到下面分支行，使得企业贷款成??也整体被抬升。诸多现象表明，从金融去杠杆到实体去杠杆的传导已经在确确实实地发生了。 　　虽然我们认同去杠杆的经济学内涵，认为它是中国经济中长期健康发展的必要举措，但同时也应当认识到利率抬升与信贷收缩对实体经济有短期负面冲击，而且更重要的是其冲击存在结构上的不对称。那么利率上升对实体经济的冲击到底如何？从结构上看，对不同资质企业的冲击效应如何？货币政策是否会因此受到掣肘？国债利率保持在什么水平更有利于实体经济？以上是本文试图解决的问题。 　　自下而上：从企业财务报表开始 　　（一）为什么要自下而上？ 　　总量数据相对抽象、韧性较强，且难以看清结构。我们都知道“利率上升→实体经济融资成本上升→侵蚀企业利润和投资意愿”这一传导途径，但是究竟在每一道环节上传导的效应到底有多少，很难从总量数据中得出。 　　更重要的是，债券市场上行的幅度并非简单加点到贷款市场，而贷款市场成本的上升对于不同企业的冲击是非对称性的，个体数据比总量数据更能看清结构。这就是为何要自下而上、从企业的财务报表开始进行分析。 　　（二）计算方法 　　考虑到过短的时间序列统计易失真，且债市是单边牛市，而过长时间情况下，诸多债券发行人与上市公司数据缺失，所以本文分析的时间区间为2013―2016年，其间债市经历了一轮长波牛熊切换。本文选取上市公司与发债公司这4年的财务数据，并剔除数据缺失、财务异常的公司及资产规模大于5000亿元的公司，最终留存2468家样本，进行如下操作。 　　步骤1：利用利息支出/有息负债，计算公司每年的平均负债利率。 　　步骤2：计算4年的国债利率年度平均值，获得1组4个国债利率。 　　步骤3：计算每家公司的4年平均负债利率对年度国债平均利率的弹性。假设企业负债成本对国债利率的弹性为信用资质的单一函数，以企业平均贷款利率作为企业信用资质的代理变量，对每家企业来说： 　　?负债成本=弹性×?国债利率 　　步骤4：根据上述假设，以不同区间平均负债利率范围求得弹性的平均值，并对平均负债利率―弹性的散点图进行对数拟合（见图1）。 　　步骤5：对2017年国债平均利率进行预测并与2016年对比，计算利率在假设条件下（假设2017年国债利率中枢在3.5%）企业的平均融资利率变化： 　　〖负债成本〗_2017E=〖负债成本〗_2016+弹性×（〖国债利率〗_2017E-〖国债利率〗_2016） 　　步骤6：假设息税前利润（EBIT）、其他财务费用、税费比率不变，计算在仅有利息支出的条件下企业净利润的变动，得出个别公司、分行业加总的净利润变动与资产收益率（ROA）变动。 　　步骤7：对不同信用资质、不同规模、不同所有性质、不同行业企业的结构冲击进行分析。 　　从总量到结构：中低?Y质企业受冲击最大 　　（一）总量冲击：预计抬升企业负债成本80BP～85BP，影响净利润-18.8% 　　总量上看，假设10年期国债利率（下简称“国债利率”）2017年中枢在3.5%（截至2017年6月，中枢为3.41%），较2016年2.86%的中枢水平上行65BP，传导到企业端负债成本将抬升80BP～85BP，即从3.91%～4.08%上升至4.75%～4.89%，利息负担增加21.5%；考虑到税收因素，净利润将降低18.8%，ROA则下降约0.3～0.4个百分点，从2.25%～2.50%下行至1.83%～2.22%（见表1）。 　　负债成本传导至ROA，令ROA中位数从2.5%下降到2.2%。由于企业有较强的动机将盈利调节到0以上，所以ROA的分布将体现较强的0点截断特征（见图3），不过这并不影响总体结论。总体来看，全样本ROA从2.27%下降到1.86%，净利润降低18%，可见国债利率上升对整体工业利润有较强的负面冲击。 　　（二）信用资质结构视角：负债成本在7%～8%的中低信用资质企业受冲击最大 　　逻辑上看