中國信貸配置效率實證分析與情景模擬研究

張晶晶 吳周恒

一、引言

現階段，中國進入經濟新常態，處于供給側結構性改革和金融市場雙向開放的關鍵發展進程中，且由于美國聯邦銀行處于貨幣緊縮周期，世界新興市場經濟體金融狀況趨緊，中國作為最大的新興市場經濟體亦受到此外部影響，在此背景下，維持金融穩定至關重要。2019年中央經濟工作會議指出：“今年要打好防范化解重大金融風險攻堅戰，要堅持結構性去杠桿的基本思路，防范金融市場異常波動和共振”。由于信貸市場是中國金融市場的主要融資陣地，亦是中國貨幣政策傳導的主要途徑，因此，本文對現階段中國信貸配置效率和中期前景進行分析，并對信貸市場金融風險防控提出相關政策建議。

二、中國信貸配置效率與中期前景

（一）2014年至今的信貸效率變化

根據表1所示，從實施供給側結構性改革以來，中國信貸融資增速持續放緩， 2018年下降至11.5%，根據國際貨幣基金組織（IMF）估算（本文中2019至2022年數據均為IMF預測值），中國信貸增速在未來4年將繼續放緩。然而，中國信貸融資占GDP的比率卻逐年升高，從2014年的190%上升至2018年的215%， 2019至2022年該比率將持續上升。那么，這是否意味著中國信貸效率降低呢？

首先，筆者使用信貸/GDP比率缺口分析中國信貸使用效率，信貸/GDP比率缺口為信貸使用效率的衡量標準之一，它是以信貸總量與信貸需求量之間的差額，該數值為正值表示信貸供給量超過需求量，反之，該數值為負值表示信貸供給量小于需求量，信貸需求量亦稱為信貸密度，以每產生1萬億名義GDP 所需的信貸量來衡量，國際清算銀行（BIS）每一年對世界各國信貸需求量進行估算。根據BIS估算的信貸密度，筆者計算信貸/GDP缺口，結果顯示：從2014至2016年，信貸/GDP缺口大幅上升，從18.9%上升至27.5%，但2016年之后，信貸/GDP缺口逐漸降低，2016至2018年信貸/GDP缺口從27.2%下降至24.7%，2019年信貸/GDP缺口將快速收窄至12.6%。由此可見，中國供給側改革的去杠桿化逐見成效，雖然信貸/GDP比率上升，但是信貸/GDP缺口卻呈下降趨勢，表明信貸使用效率有所上升。雖然2017年起中國信貸/GDP缺口有所改善，但與全國金融危機之前的水平相比仍然很高。

表1 中國社會融資總量

其次，筆者以儲蓄投資轉化率間接衡量中國信貸使用效率。根據表2所示，第一，從2014至2018年，國民儲蓄占GDP比例有所下降，從2014年的49%下降至2018年的45.2%，2019年后國民儲蓄比將持續下降；第二，從2014至2018年，資本形成總額占GDP比例亦所下降，從2014年的46.8%下降至2018年的44.3%，2019年后資本形成總額比率將持續下降；第三，儲蓄投資轉化率從2015年起持續上升，從2015年的94.1%上升至2018年的98%，2019年后，儲蓄投資轉化率將持續上升。由此可見，儲蓄投資轉化率數據顯示出中國信貸使用效率自供給側改革以來有所提高，該結論與信貸/GDP缺口數據分析所得到的結論一致。

表2 中國儲蓄投資轉化效率

（二）信貸效率提高的原因分析

首先，2016年以來名義投資總額和生產者價格指數（PPI）的增長使得名義GDP增長率得以支撐。 PPI在經歷長期通縮后，自2016 年中期以來有所反彈，2017 年增長6.3%，其增長可能源于國際大宗商品價格反彈、外部需求增加、政府支持基礎設施投資和房地產市場的一攬子刺激計劃。PPI 上升提高了名義投資和名義GDP ，導致信貸密度有所改善，信貸/GDP缺口下降。為了評估這種影響，筆者分析兩種情景：情景1：去除2017 年投資平減指數中PPI 的一次性大幅上升，用全球金融危機后的投資平減指數均值1.6%予以代替，這將使2017 年的名義GDP增速降低1.4 %，信貸效率仍將有所提高，但與實際數據相比，改善幅度較小。情景2：計算實際信貸密度（生產1萬億實際GDP所需的實際信貸量）。使用投資平減指數對信貸量進行縮減，2011至2016年，實際信貸密度惡化的程度遠遠超過名義值的惡化程度，至2017年實際信貸密度才有所改善，但與名義數據相比，改善幅度較小。以上兩種情景模擬分析均說明PPI通脹率的回升是近年來名義信貸效率提高的原因之一。

其次，國有企業之間的信貸配置有所改善。雖然國有企業與私營企業相比盈利能力明顯較低、債務負擔也較重，但自2015 年以來，虧損國有企業比例從28%下降到了24%，其負債利潤比和資產回報率均有所改善。為了評估這種影響，筆者進行以下情景分析：要實現中國信貸/GDP缺口的完全收緊，需要國企改革取得進展，并以市場化方式將信貸資源配置給最高效的企業。如果表現最差（生產率最低的10%）的產業部門的信貸效率改善達到每年10%，才會使得企業債務比例在2020 年穩定下來并在隨后開始下降，且不會影響經濟增長。因此，信貸效率能否進一步改善仍不確定，這將取決于國企改革和產能削減的進展，以及在更大程度上以市場為基礎開展信貸配置。

最后，向“新經濟”的轉型推進了信貸效率改善。通常，經濟增長將使得第三產業占經濟總量的比例逐漸增高，相對于工業部門，服務業部門的信貸密度較低。因此，產業服務的變動可能引起信貸密度降低，如果維持信貸總量穩定增長，可能增大信貸/GDP缺口，減低信貸使用效率。雖然向服務業的轉型預計將持續下去，然而，在企業層面，信息技術、醫療和制藥等制造業與服務業結合緊密（制造業服務化）的“新經濟”企業的信貸密度通常較高，近年來“新經濟”企業的發展有利于信貸密度的進一步提高。

（三）信貸效率變化的中期前景

根據非金融部門債務情況判斷中國去杠桿化和信貸效率變化的前景，根據表3所示，第一，非金融部門債務增長率從2016年起有所降低，然而，非金融部門債務占GDP的比例卻逐年升高；第二，非金融部門債務中由信貸市場提供的融資與其總額變化情況類似，對私人部門的國內信貸增長率從2016年起有所下降，但其占GDP的比例亦逐年提高；第三，從借款人類型來看，家庭債務占GDP的比例顯著上升，從2014年的35.4%上升至2018年的51%，未來將持續大幅上升。非金融企業國內債務占GDP的比例從2016年后則較為穩定?？梢?，我國中期非金融部門信貸可能由家庭部門債務驅動，未來的去杠桿政策應當有針對性的抑制家庭部門債務增長，而避免對流向生產力更高的企業部門的信貸產生擠出效應。

表3 中國非金融部門債務情況

三、結論與政策建議

本文對中國供給側結構性改革以來的中國信貸資金使用效率情況進行了實證分析和情景模擬分析，并對中國信貸市場中期情況進行了預測展望。盡管2016 年后我國信貸效率有所提高，但當前效率改善程度不足，實現中期增長目標仍需依靠大幅增加債務，而這是不可持續的。因此，需要進一步抑制信貸增長，持續改善信貸配置，以減少信貸擴張放緩對經濟增長造成的拖累。當局應繼續加強金融監管、鞏固宏觀金融環境，第一，應強化國企的預算約束，進一步改善信貸配置的整體效率；第二，監管機構應考慮收緊宏觀審慎政策，以控制家庭債務的快速增長；第三，應提高非金融債務的透明度，可按照借款人類型、信貸渠道、償債能力劃分建立官方數據，有助于監測微觀層面的杠桿變動和有針對性的制定去杠桿政策。