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關(guān)鍵詞：匯率制度；多元排序logit模型；匯制選擇；人民幣
中圖分類號(hào)：F015 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1001-828X（2013）11-00-01
一、對(duì)于匯率制度選擇的研究綜述
匯率制度的選擇是全球宏觀經(jīng)濟(jì)里一個(gè)具有循環(huán)性熱度的問(wèn)題，對(duì)它的研究由來(lái)已久。直到今天，對(duì)于匯率制度的最佳選擇、決定因素、匯率制度的可持續(xù)與否都沒(méi)有達(dá)成一致的意見，主要原因是在實(shí)證研究中缺乏對(duì)一個(gè)具體模型的一致認(rèn)同，以及不同的研究采取橫截面或時(shí)間序列樣本的多樣性。
匯率制度選擇的實(shí)證研究始于19世紀(jì)70年代后期，早期的研究主要基于最優(yōu)貨幣區(qū)理論選取可能的決定因素，隨后的研究考慮加入能反映不同經(jīng)濟(jì)沖擊或穩(wěn)定化策略的變量，甚至把體制和政治變量作為可決變量進(jìn)行研究。近些年的研究更是采取了包含范圍廣泛的決定因素的綜合性方法1，這篇文章里我們所做的探討也正是基于此種方法。
二、決定匯率制度選擇的變量選取
同多數(shù)的研究一樣2，我們根據(jù)最佳貨幣區(qū)域理論選擇了衡量貿(mào)易開放性、經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度的經(jīng)濟(jì)變量，變量相應(yīng)為貿(mào)易占GDP的比重、人均GDP。另外，選取GDP的增長(zhǎng)率，衡量資本流動(dòng)性的FDI以及通貨膨脹率和外匯儲(chǔ)備這兩個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)變量。結(jié)合IsamuKato（2007）把貨幣區(qū)域、地理區(qū)域作為匯制選擇影響因素的研究顯示，GDP作為匯率制度選擇的決定因素，在所有貨幣區(qū)域樣本中都一致顯著，通脹率這一決定因素在1985年之后的數(shù)據(jù)樣本中顯著；貿(mào)易開放性、資本流動(dòng)性等也被作為決定因素進(jìn)行了比較，也是重要決定因素。
以上是解釋變量選取的理論依據(jù)，區(qū)別于以往的研究，本文側(cè)重點(diǎn)在于考察一個(gè)國(guó)家在匯率制度選擇時(shí)所受整體經(jīng)濟(jì)運(yùn)行、及自身開放性等特質(zhì)的影響。
三、數(shù)據(jù)來(lái)源
自變量樣本數(shù)據(jù)選取主要來(lái)源于World Bank公布的各國(guó)每年經(jīng)濟(jì)運(yùn)行數(shù)據(jù)。
因變量的數(shù)據(jù)選取，參考IMF2009-2011年公布的《Annual Report on Exchange Arrangements and Exchange Restrictions》。實(shí)證采用事實(shí)分類法而不是法定分類法的數(shù)據(jù)，主要是為了探究這些解釋變量對(duì)各國(guó)實(shí)際的匯率制度安排的影響，Agnieszka Markiewicz（2006）關(guān)于轉(zhuǎn)軌經(jīng)濟(jì)中匯率制度選擇的決定因素所作的研究也指出，考慮到經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況時(shí)，事實(shí)分類法能更好地描述運(yùn)用的匯率策略。
四、模型簡(jiǎn)介及數(shù)據(jù)處理
匯率制度的分類本身表現(xiàn)出從固定到浮動(dòng)的有序排列，殘差的分布經(jīng)統(tǒng)計(jì)分析與邏輯分布擬合性較好，因此實(shí)證選取多元離散排序logit模型。
依據(jù)IMF的實(shí)際分類并基于研究的普適性意義，把事實(shí)分類法的十種分類重新歸為三類4，簡(jiǎn)記為固定匯制、中間匯制和浮動(dòng)匯制。結(jié)合IMF近三年的年度報(bào)告里的細(xì)致分類（2010年有些許調(diào)整，減少為九種），我們將分類中前兩類較為固定的安排歸為固定匯制，在實(shí)際建模中作為因變量（REG），記作1；同樣的，后兩類較為浮動(dòng)的歸為浮動(dòng)匯制，記作3；把中間的分類統(tǒng)一歸為中間匯制，記作2。
模型簡(jiǎn)記為：
其中， DGDP為GDP的增長(zhǎng)率、INF為通貨膨脹率、TRA為貿(mào)易占GDP的比重、PGDP為人均GDP、RES和FDI分別為外匯儲(chǔ)備和對(duì)外直接投資，運(yùn)用Eviews對(duì)317個(gè)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行非平衡面板處理，得到如下表1的估計(jì)結(jié)果：
（2）符號(hào)***、**、*分別表示參數(shù)的估計(jì)值在1%、5%與10%的顯著性水平下顯著。
表1離散排序logit模型輸出結(jié)果
模型各自變量顯著性檢驗(yàn)結(jié)果良好，F(xiàn)DI統(tǒng)計(jì)量的p值未通過(guò)，但是其本身的系數(shù)過(guò)小，可以選擇忽略。并且我們首要關(guān)心的并不是各個(gè)自變量系數(shù)的大小，系數(shù)的大小可以用來(lái)衡量自變量變化對(duì)匯率在三種制度之間選擇的影響程度，而探究自變量與匯率制度選擇之間的相關(guān)性，主要關(guān)注系數(shù)本身的正負(fù)性。
依據(jù)高鐵梅5關(guān)于離散選擇模型的著作，可以看出，GDP的增長(zhǎng)率、通貨膨脹率、人均GDP以及對(duì)外直接投資（FDI）與匯制安排的靈活性呈正相關(guān)；外匯儲(chǔ)備和貿(mào)易占GDP比重與匯制安排的靈活性呈負(fù)相關(guān)。
簡(jiǎn)單分析，通貨膨脹率相對(duì)較高的國(guó)家，如果采取固定匯率制度，為了保持其競(jìng)爭(zhēng)力需不斷調(diào)整固定匯率，不如采用爬行釘住等一些中間匯率制度；貿(mào)易開放程度越高的國(guó)家越傾向于選擇固定匯制，可以減少由于外部沖擊所帶來(lái)的不利影響，保證本國(guó)進(jìn)出口商的資本穩(wěn)定性等；而金融開放性程度越高的國(guó)家越傾向于選擇靈活的匯率制度，可以確保其貨幣政策的獨(dú)立性，從而實(shí)施穩(wěn)定性政策3；人均GDP和GDP增長(zhǎng)率則反映出大部分經(jīng)濟(jì)實(shí)力較強(qiáng)發(fā)展前景較好的國(guó)家傾向于選擇靈活匯制，以減少通過(guò)匯率傳導(dǎo)的外部沖擊等；同樣的，外匯儲(chǔ)備較充裕的國(guó)家，有能力應(yīng)對(duì)這些外部沖擊，并且自身穩(wěn)定性需要，可能更傾向于選擇相對(duì)固定的匯率制度。
五、結(jié)論及對(duì)人民幣匯率制度選擇的理論支持
通常來(lái)講，一個(gè)國(guó)家的GDP增長(zhǎng)率、人均GDP、通貨膨脹率以及對(duì)外直接投資，與其做出相對(duì)較靈活的匯制安排的傾向呈正相關(guān)；而較充裕的外匯儲(chǔ)備和較高的貿(mào)易開放性則會(huì)使一個(gè)國(guó)家傾向于做出相對(duì)較固定的匯制安排。本文的獨(dú)特之處在于，我們從國(guó)家的整體經(jīng)濟(jì)運(yùn)行、及自身開放性等特質(zhì)這方面去探討其對(duì)匯率制度選擇的影響，并且從對(duì)近幾年的數(shù)據(jù)分析得出了與大多數(shù)學(xué)者基本一致的結(jié)論。
一些國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)人民幣匯改問(wèn)題做過(guò)探討，但是現(xiàn)階段要推行獨(dú)立浮動(dòng)匯率制度卻不現(xiàn)實(shí)，我國(guó)當(dāng)前的匯率制度是適合國(guó)情的，不存在某些國(guó)家所說(shuō)的操縱匯率情況。我國(guó)的人均GDP處在不容樂(lè)觀的中等水平，作為一個(gè)發(fā)展中國(guó)家，我們的金融體制也還不夠完善，資本流動(dòng)性不強(qiáng)，對(duì)外直接投資沒(méi)有想象中的高。雖然通貨膨脹現(xiàn)象一直存在，國(guó)家采取穩(wěn)健的貨幣政策，使通貨膨脹率在可控范圍內(nèi)，并不算太高。再考慮上我國(guó)充實(shí)的外匯儲(chǔ)備以及貿(mào)易開放性的提升，綜合上述國(guó)情，以模型所得結(jié)論來(lái)看，中國(guó)現(xiàn)階段類爬行釘住匯制安排是符合國(guó)情、有利于經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定與發(fā)展的。
參考文獻(xiàn)：
[1]Grace John and Paolo Mauro（2002），Long-Run Determinants of Exchange Rate Regimes： A Simple Sensitivity Analysis，IMF Working Paper No. 02/104
[2]Ahmet At1l As1c1， Exchange rate regime choice and currency crises[J]. Economic Systems， 2011， 35， P419-436.
[3]Shu Lin， Haichun Ye： The role of financial development in exchange rate regime choices [J]. Journal of International Money and Finance， 2011， 30， P641-659.
關(guān)鍵詞：國(guó)際黃金價(jià)格；自回歸模型；美元指數(shù)；嶺回歸
中圖分類號(hào)：F0 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1673-291X（2013）07-0011-03
引言
回顧歷史，黃金作為與現(xiàn)代信用貨幣對(duì)立的貨幣形態(tài)，其美元價(jià)格的漲落很大程度上體現(xiàn)了美元國(guó)際地位相對(duì)強(qiáng)弱?？v觀國(guó)際金價(jià)長(zhǎng)期變遷的歷史，可將之大致劃分為四個(gè)階段，即1970 年以前的穩(wěn)定期、20 世紀(jì)70 年代的快速上升期、20世紀(jì)80年代至2001年的穩(wěn)定緩慢下降期、2002 年以來(lái)的再次快速上漲期（見圖1）。國(guó)外研究表明，金價(jià)與多數(shù)金融資產(chǎn)價(jià)格負(fù)相關(guān)。史密斯（2004）研究顯示，金價(jià)與主要工業(yè)國(guó)家的股指負(fù)相關(guān)；卡派、米爾斯、伍德（2005）研究顯示，金價(jià)與主要貨幣匯率之間反向變動(dòng)；萊文（2004）等發(fā)現(xiàn)金價(jià)與美國(guó)CPI存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的正相關(guān)。國(guó)內(nèi)學(xué)者有楊葉（2007）、宋蕊、劉月來(lái)（2008）認(rèn)為金價(jià)和油價(jià)存在正向關(guān)系的主要原因是兩者都受美元匯率、通貨膨脹和國(guó)際重大事件等因素影響；張瑩、胥莉、陳宏民（2007）對(duì)金價(jià)和石油價(jià)格之間的關(guān)系進(jìn)行格蘭杰檢驗(yàn)，得出兩者同向變動(dòng)，并由石油價(jià)格向金價(jià)單向傳導(dǎo)。以往文獻(xiàn)研究主要側(cè)重各種因素的影響分析，本文在此基礎(chǔ)上考察逐步回歸和嶺回歸方法處理多重共線性問(wèn)題。
一、國(guó)際主要宏觀經(jīng)濟(jì)因素與國(guó)際黃金價(jià)格的關(guān)系分析
1.道瓊斯工業(yè)指數(shù)（DQS）。當(dāng)證券市場(chǎng)繁榮時(shí)，黃金投資與之相比有明顯的不足。當(dāng)股市泡沫破滅、虛擬經(jīng)濟(jì)走弱時(shí)，大量閑散資金和原來(lái)證券市場(chǎng)中的資金就極有可能轉(zhuǎn)向黃金等實(shí)物投資。因此兩者呈反向關(guān)系，但是這種反向關(guān)系也只應(yīng)該在主要股票市場(chǎng)中得到反映，比如DQS。
2.美元貨幣發(fā)行量（M2）。美國(guó)總是在維護(hù)美元國(guó)際地位、穩(wěn)定購(gòu)買力與超發(fā)美元占用世界資源之間搖擺。次貸危機(jī)以后，美聯(lián)儲(chǔ)進(jìn)行了兩輪QE，向市場(chǎng)總計(jì)放出1.6萬(wàn)億美元的資產(chǎn)，貨幣供應(yīng)量的增加超過(guò)經(jīng)濟(jì)基本面的承受能力。美元流動(dòng)性過(guò)剩導(dǎo)致金價(jià)也加速上漲。
3.國(guó)際原油的價(jià)格（OP）。石油是重要的戰(zhàn)略和經(jīng)濟(jì)資源，是衡量世界經(jīng)濟(jì)發(fā)展的指標(biāo)。石油價(jià)格過(guò)高往往會(huì)引發(fā)通貨膨脹。投資者就會(huì)買入黃金進(jìn)行保值，從而使得金價(jià)上漲。此外，石油價(jià)格波動(dòng)也會(huì)影響美國(guó)經(jīng)濟(jì)乃至世界經(jīng)濟(jì)，從而引發(fā)美元的漲跌，反過(guò)來(lái)對(duì)金價(jià)產(chǎn)生影響。
二、黃金價(jià)格模型的實(shí)證分析
（一）自回歸模型
數(shù)據(jù)的選取與處理。黃金期貨周末收盤價(jià)為被解釋變量，其滯后值為解釋變量，采用 COMEX黃金期貨價(jià)格，記為GP。時(shí)間選取2007年3月22日至2011年10月28日。根據(jù)ADF統(tǒng)計(jì)量可以判斷序列是非平穩(wěn)的，t值為0.05，p值為0.96。將GP序列取一階差分，得到序列DGP。根據(jù)ADF統(tǒng)計(jì)量，序列DGP平穩(wěn)，t值為-14.72，p值為0.00，且DGP是白噪聲序列，其內(nèi)部信息已被完全提取。對(duì)GP序列的分析，在自回歸模型意義下已經(jīng)結(jié)束。
（二）建立多元回歸模型
1.國(guó)際各種宏觀經(jīng)濟(jì)因素對(duì)國(guó)際金價(jià)影響的模型構(gòu)建。
變量選擇及多重共線性檢驗(yàn)。黃金期貨每周末的收盤價(jià)格作為被解釋變量，記為GP；解釋變量分別為DQS、美元指數(shù)（USI）、M2、CPI、OP。各變量都采用月度數(shù)據(jù)，時(shí)間為2007年3月至2011年9月。根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論分析，共選擇5個(gè)解釋變量。但是模型包含過(guò)多解釋變量易產(chǎn)生多重共線性。利用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件的特征值檢驗(yàn)可得如下結(jié)果：
由表1的方差比來(lái)看，第4個(gè)特征根既能解釋DQS的51%，也能解釋CPI的39%。第6個(gè)特征根既能解釋USI的90%，也可解釋DQS的38%，并從條件指數(shù)來(lái)看，變量間確實(shí)存在多重共線性。
2.逐步回歸方法。采用逐步回歸法建立模型得：GP=
-3017.524+0.412M2+0.062DQS+21.857CPI （1）
3.嶺回歸法。在SPSS統(tǒng)計(jì)軟件Syntax語(yǔ)法窗口輸入相應(yīng)命令后，從結(jié)果可以看出，自變量X4嶺回歸系數(shù)比較穩(wěn)定且絕對(duì)值很小，應(yīng)該刪除。我們?cè)儆脃與其余4個(gè)自變量做嶺回歸。把嶺參數(shù)步長(zhǎng)改為0.01，范圍減小到0.4，得圖2，發(fā)現(xiàn)當(dāng)嶺參數(shù)k在0.10～0.15之間時(shí)，嶺回歸系數(shù)已經(jīng)基本穩(wěn)定，再參照復(fù)決定系數(shù)R2，當(dāng)k=0.11時(shí)，R2=0.9057仍然很大，因此可以選擇嶺參數(shù)k=0.11。重新做嶺回歸，得到如下結(jié)果：
未標(biāo)準(zhǔn)化嶺回歸方程：GP=-2076.64+0.049DQS-3.69USI+
0.34M2+1.71OP （2）
標(biāo)準(zhǔn)化嶺回歸方程：GP=0.3443DQS-0.063USI+0.846M2+
0.127OP
三、計(jì)量結(jié)果分析
通過(guò)對(duì)比模型（1）和模型（2）有如下結(jié)果：運(yùn)用不同回歸方法，得到的解釋變量會(huì)有所不同。逐步回歸模型中，CPI、DQS、M2對(duì)模型有顯著影響。而嶺回歸模型中，DQS、USI、M2、OP對(duì)模型有顯著影響?？梢?，多重共線性問(wèn)題，會(huì)對(duì)模型產(chǎn)生結(jié)構(gòu)性變化。而且在逐步回歸的模型中，模型沒(méi)有考慮美元指數(shù)的影響；而在嶺回歸模型中，體現(xiàn)了美元指數(shù)的影響，且系數(shù)為負(fù)。結(jié)合實(shí)體經(jīng)濟(jì)各變量的聯(lián)系來(lái)看，由于美元指數(shù)下跌會(huì)顯示出美元疲軟，以美元計(jì)價(jià)的資產(chǎn)價(jià)格會(huì)大幅上升。因此，當(dāng)美元指數(shù)下降時(shí)，很可能會(huì)帶動(dòng)國(guó)際金價(jià)的上升，所以美元指數(shù)前系數(shù)為負(fù)可能更加符合實(shí)際情況，即采用嶺回歸模型更符合實(shí)際情況。而且在嶺回歸方法中，還包括了石油價(jià)格這一重要因素。從美國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展來(lái)看，每次石油價(jià)格的變化都會(huì)引起一定程度的通貨膨脹，投資者會(huì)尋求避險(xiǎn)工具，來(lái)減小通貨膨脹帶來(lái)的影響，而黃金是投資者通常的選擇。因此，嶺回歸模型更加符合實(shí)際經(jīng)濟(jì)狀況。
綜上所述，在本文中，在逐步回歸和嶺回歸兩者相比較時(shí)，我們傾向于選擇更加符合實(shí)際經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的嶺回歸結(jié)果作為最終的模型。采用標(biāo)準(zhǔn)化嶺回歸方程來(lái)具體分析，當(dāng)在其他解釋變量不變的情況下影響最顯著的變量是M2，M2每增加1%，會(huì)使國(guó)際金價(jià)增加0.846%。
參考文獻(xiàn)：
[1] 劉曙光，胡再勇.黃金價(jià)格的長(zhǎng)期決定因素穩(wěn)定性分析[J].世界經(jīng)濟(jì)研究，2008，（2）.
[2] 張瑩，胥莉.石油與黃金產(chǎn)業(yè)價(jià)格聯(lián)動(dòng)關(guān)系研究[J].財(cái)經(jīng)問(wèn)題研究，2007，（7）.
[3] 蔣立群.黃金價(jià)格波動(dòng)的決定因素探討[J].時(shí)代經(jīng)貿(mào)，2007，（12）：117-119.
[4] 周華林.黃金價(jià)格影響因素的實(shí)證分析[J].重慶交通大學(xué)學(xué)報(bào)：社科版，2008，（6）：42-46.
[5] 溫博慧，陳杰.國(guó)內(nèi)外黃金價(jià)格互動(dòng)關(guān)系的分階段實(shí)證研究——以中國(guó)上海和英國(guó)倫敦黃金市場(chǎng)為例[J].華北金融，2008，（11）：10-13.
[6] 范思琦，孫黎，白巖.影響黃金價(jià)格因素及應(yīng)對(duì)策略[J].黃金，2006，（12）：8-11.
[7] Graham Smith，The Price of Gold and Stock Price Indices for the United States （EB/OL）.http：//.au/pdf/gold_
關(guān)鍵詞：資產(chǎn)負(fù)債率；銀行實(shí)際貸款利率；經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率；通貨膨脹率
中圖分類號(hào)：F2
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A
doi：10.19311/ki.1672-3198.2016.29.005
1 問(wèn)題的提出
相對(duì)于從微觀角度分析對(duì)上市公司的影響的研究，各國(guó)從宏觀經(jīng)濟(jì)角度考慮影響上市資本結(jié)構(gòu)研究的理論出現(xiàn)的比較晚。直到從20世紀(jì)80年代開始，國(guó)內(nèi)外學(xué)者才重視到宏觀經(jīng)濟(jì)條件下的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r等因素對(duì)企業(yè)資本結(jié)構(gòu)的影響，并發(fā)現(xiàn)以下幾點(diǎn)：（1）在通貨膨脹的情況下會(huì)使企業(yè)的負(fù)債增多。一方面，通貨膨脹使物價(jià)上漲，貨幣貶值，實(shí)際的真實(shí)負(fù)債成本減少；而另一方面，通貨膨脹率降低，公司的債券收益高于股票收益，對(duì)債券需求上升。（2）銀行實(shí)際貸款利率變動(dòng)對(duì)上市公司融資的選擇具有重大影響?；赑robit模型的實(shí)證研究表明，有時(shí)利率期限這種結(jié)構(gòu)也會(huì)影響公司的資本的。經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)的情況體現(xiàn)在GDP增長(zhǎng)率的波動(dòng)，當(dāng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度較快時(shí)，上市公司預(yù)期會(huì)有較好的盈利，從而融資時(shí)偏向于債券，使得企業(yè)財(cái)務(wù)杠桿作用得到充分發(fā)揮。經(jīng)過(guò)江蘇省的上市公司與湖南民營(yíng)上市公司的比較和財(cái)務(wù)杠桿效應(yīng)的分析發(fā)現(xiàn)，湖南民營(yíng)上市公司存在很多不合理的地方，最顯著的問(wèn)題是湖南民營(yíng)上市公司的負(fù)債水平普遍偏低。當(dāng)利潤(rùn)率大于利率時(shí)，說(shuō)明湖南民營(yíng)上市公司的財(cái)務(wù)杠桿正面效應(yīng)在融資過(guò)程中充分的發(fā)揮了作用，但從下表的實(shí)際情況看，大多數(shù)企業(yè)在利潤(rùn)率高于利率時(shí)，實(shí)際的負(fù)債水平并沒(méi)有提高。說(shuō)明湖南民營(yíng)上市公司對(duì)財(cái)務(wù)杠桿效應(yīng)的利用還不充分，負(fù)債水平需要提高。
2 相關(guān)研究成果
經(jīng)過(guò)探討發(fā)現(xiàn)利率和GDP的增長(zhǎng)都會(huì)導(dǎo)致杠桿效應(yīng)的降低。通貨膨脹與杠桿效應(yīng)呈同向變化正相關(guān)。而且發(fā)達(dá)國(guó)家與發(fā)展中國(guó)家對(duì)杠桿效應(yīng)的使用還存在明顯差異，新起的市場(chǎng)國(guó)家對(duì)杠桿比率的利用對(duì)于發(fā)達(dá)國(guó)家來(lái)說(shuō)也還有很大的上升空間Cook和Tang（2010）以1977年至2006年以美國(guó)公司為研究對(duì)象，采用兩類二階段局部動(dòng)態(tài)調(diào)整模型進(jìn)行實(shí)證分析得出GDP增長(zhǎng)率、期限利差和信貸利差等宏觀經(jīng)濟(jì)狀況都影響著公司資本結(jié)構(gòu)的調(diào)整，公司資本結(jié)構(gòu)的調(diào)整速度符合Hackbarth，MM（2006）建立的理論模型，處于良好宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境中的公司向目標(biāo)結(jié)構(gòu)調(diào)整的速度比處于惡劣宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境中的公司要快。Chen（2010）認(rèn)為不同商業(yè)周期中的預(yù)期增長(zhǎng)率、經(jīng)濟(jì)不確定性和風(fēng)險(xiǎn)性是如何影響公司融資決定的，回歸結(jié)果表明宏觀經(jīng)濟(jì)條件是影響公司融資的重要因素之一。
3 研究方法
3.1 問(wèn)題的提出和假設(shè)
根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)和各研究者的研究成果，我們可以明顯的看出湖南民營(yíng)上市公司存在很多問(wèn)題，其中最明顯的就是負(fù)債水平的明顯偏低，在宏觀經(jīng)濟(jì)條件下為了研究影響負(fù)債水平高低的因素是什么，本文假設(shè)影響負(fù)債水平高低的因素主要有：銀行實(shí)際貸款利率、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率、通貨膨脹率、股票交易總額增長(zhǎng)率、利率這些因素。但是在實(shí)證研究中，根據(jù)研究過(guò)的資本組成結(jié)構(gòu)中，大多數(shù)研究者的數(shù)據(jù)是采用的橫截面數(shù)據(jù)，在社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不穩(wěn)定的情況下，這些數(shù)據(jù)也會(huì)受到經(jīng)濟(jì)的影響而上下波動(dòng)。為了解決減少由于這些因素的變動(dòng)而帶來(lái)的影響，本文采用SPSS的T檢驗(yàn)的方法，采用控制變量的方法剔除變量的影響，使得變量影響最小化，使數(shù)據(jù)更真實(shí)可靠。根據(jù)數(shù)據(jù)的顯著性的影響來(lái)分析相關(guān)性，而且數(shù)據(jù)采用了連續(xù)五年，也剔除了年份的偶然性。采用T統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)和線性相關(guān)性，假設(shè)資產(chǎn)負(fù)債率與的T檢驗(yàn)是相關(guān)的。用負(fù)債/總資產(chǎn)比率表示公司的資本結(jié)構(gòu)資產(chǎn)負(fù)債率，變動(dòng)指標(biāo)包括：實(shí)際貸款利率、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率、通貨膨脹率和利率的變動(dòng)。T檢驗(yàn)的相關(guān)性分析的置信度為95%，若顯著性值P小于α=0.05，則假設(shè)成立，反之則假設(shè)不成立。
3.2 被選擇變量的來(lái)源
本文中選取的42家作為樣本湖南民營(yíng)上市公司，選取時(shí)間為2011年到2015年。現(xiàn)在大部分公司的財(cái)務(wù)杠桿系數(shù)都是由研究者從公司的賬面價(jià)值入手進(jìn)行驗(yàn)算得到，但是由于市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的變動(dòng)，企業(yè)的賬面和實(shí)際價(jià)值經(jīng)常存在差異，不能真實(shí)的反映企業(yè)的現(xiàn)狀。本文聯(lián)系了宏觀經(jīng)濟(jì)條件下來(lái)確定資產(chǎn)負(fù)債率影響主要有哪幾個(gè)方面，以使得實(shí)證結(jié)果更加合理。在選擇被解釋變量的方面，本文從對(duì)資產(chǎn)負(fù)債率的影響大小選取了實(shí)際貸款利率、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率、利率、通貨膨脹率和股票交易總額增長(zhǎng)率這幾個(gè)數(shù)據(jù)：
實(shí)際貸款利率=商業(yè)銀行3到5年期貸款利率-當(dāng)年通貨膨脹率
通貨膨脹率=（現(xiàn)期物價(jià)水平―基期物價(jià)水平）/基期物價(jià)水平
經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率=（人均GDP-前年人均GDP）/前年人均GDP
股票市場(chǎng)年交易總額增長(zhǎng)率=（股票市場(chǎng)年交易總額-前年股票市場(chǎng)年交易總額）/前年股票市場(chǎng)年交易總額
3.3 數(shù)據(jù)模型的建立
模型具體形式如下：
TDRnt=C0+LRt+CPIt+GDPt+TORt
其中t=1，2，…72；t=2011，2012，…2015。TDRt表示了第n個(gè)企業(yè)在第t年的資產(chǎn)-負(fù)債比。C0為截距項(xiàng)，CPI表示了第t年的通貨膨脹率（按物價(jià)實(shí)際通脹計(jì)算），Rt表示第t年的實(shí)際貸款利率（由名義貸款利率減去當(dāng)年通貨膨脹率計(jì)算而得），LRt表示t-1年較t-2年的實(shí)際增長(zhǎng)率（計(jì)算方法同R3t-1），GDPt表示第t年實(shí)際的GDP增長(zhǎng)率（直接來(lái)自于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》）。LR、CPI、GDP、TOR均為宏觀經(jīng)濟(jì)變量，因此只隨時(shí)間變化而變化。
本文選定了42家湖南已經(jīng)上市的民營(yíng)公司作為樣本單位，數(shù)據(jù)如表2。
3.4 檢驗(yàn)結(jié)果
本文在接下來(lái)的分析中采用T檢驗(yàn)方法檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、利率、分析通貨膨脹和銀行實(shí)際貸款利率對(duì)資本結(jié)構(gòu)的影響。在T檢驗(yàn)方法中，將各觀測(cè)點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的通貨膨脹率和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率用置信度的大小做出顯著性表格來(lái)確定誰(shuí)的影響最大。從表中得出在不同的資產(chǎn)負(fù)債率水平下，假設(shè)通貨膨脹率、股票交易總額和銀行貸款利率對(duì)資產(chǎn)負(fù)債率有影響。在下表中，顯著性都是小于α=0.05有利率和通貨膨脹。所以，暫拒絕原假設(shè)，即通貨膨脹和利率對(duì)湖南民營(yíng)上市公司資本結(jié)構(gòu)沒(méi)有顯著影響，而銀行貸款利率在對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的T檢驗(yàn)結(jié)果中，假設(shè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率對(duì)資產(chǎn)負(fù)債率有影響，表中表示經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的顯著性均大于α=0.05，即暫不拒絕原假設(shè)，經(jīng)濟(jì)對(duì)資本結(jié)構(gòu)有影響。
3.5 結(jié)果分析
企業(yè)的整體經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)大致與宏觀經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)呈同向變化，同時(shí)企業(yè)想要進(jìn)一步發(fā)展也離不開宏觀經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。而且財(cái)務(wù)杠桿效應(yīng)也要求，流動(dòng)資金中流動(dòng)負(fù)債占大多數(shù)，而長(zhǎng)期資金中則是所有者權(quán)益和長(zhǎng)期負(fù)債。從湖南民營(yíng)上市公司資產(chǎn)負(fù)債表的結(jié)構(gòu)看，在已有資料的湖南民營(yíng)上市公司中，公司的流動(dòng)以負(fù)債為主，達(dá)到了總資產(chǎn)的38.7%，而長(zhǎng)期負(fù)債的比例很低，僅占總資產(chǎn)的9.7%，所以要想增加企業(yè)的流動(dòng)負(fù)債就必然伴隨著經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，使得企業(yè)提高負(fù)債水平。
根據(jù)比率分析可以得到所研究的42家企業(yè)的近五年（2011年―2015年）的企業(yè)發(fā)展?fàn)顩r，首先看股票市場(chǎng)對(duì)于資本結(jié)構(gòu)的影響。股票市場(chǎng)得總額無(wú)論是增多或是減少，所有GDP增長(zhǎng)率的系數(shù)都顯著為正的公司都利用了杠桿效應(yīng)，說(shuō)明了股票市場(chǎng)會(huì)與公司債務(wù)水平呈現(xiàn)順周期，公司負(fù)債率的下降（上升）也會(huì)受到經(jīng)濟(jì)的下行（上行）的影響。
由表中數(shù)據(jù)可以看出資產(chǎn)負(fù)債率總體來(lái)說(shuō)是下降的，說(shuō)明企業(yè)的融資能力下降，而且經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)率也下降的，進(jìn)一步說(shuō)明了經(jīng)濟(jì)的上行或下行會(huì)造成資產(chǎn)負(fù)債率的上升或下降。實(shí)際貸款利率與通貨膨脹成反比，由于貸款利率會(huì)影響企業(yè)貸款，所以資產(chǎn)負(fù)債率基本與實(shí)際貸款利率呈同向變化。利率與股票交易總額也是反向關(guān)系利率越高則股票交易總額增長(zhǎng)得越慢，說(shuō)明投資受到收入影響.
4 總結(jié)及建議
通過(guò)本文的分析可以得出以下結(jié)論：在已有的宏觀經(jīng)濟(jì)條件下，影響湖南民營(yíng)上市公司的資本結(jié)構(gòu)的最大因素是經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，而銀行貸款利率對(duì)資本結(jié)構(gòu)的影響是次要的。雖然股票市場(chǎng)交易總額的大小不影響資本結(jié)構(gòu)，但活躍程度會(huì)影響企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)：使湖南民營(yíng)上市公司可以利用活躍的股票市場(chǎng)獲得更多的股票融資。民營(yíng)上市公司從融資往往是更傾向于股權(quán)融資，其次是內(nèi)部融資，最后才是債務(wù)融資。并且在債務(wù)融資的次序中主要是銀行貸款、企業(yè)債券。而且公司的資本結(jié)構(gòu)更是受股票市場(chǎng)的直接影響，說(shuō)明我國(guó)湖南民營(yíng)上市公司在確定負(fù)債一權(quán)益融資的情況下會(huì)優(yōu)先選擇股權(quán)融資。因此在宏觀經(jīng)濟(jì)條件下，湖南民營(yíng)上市公司想要優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)主要從下幾個(gè)方面入手：一是增加長(zhǎng)期借款，減少股權(quán)融資，充分發(fā)揮財(cái)務(wù)杠桿效。二是提高留存收益比率，增加資本內(nèi)部積累，從而擴(kuò)大企業(yè)規(guī)模。三是加大公司的債務(wù)融資中債券融資，但是目前我國(guó)的債券市場(chǎng)還沒(méi)有取得很大的發(fā)展，所以不能充分利用債券籌資的避稅功能。因此，企業(yè)應(yīng)該意識(shí)到選擇恰當(dāng)?shù)馁Y本結(jié)構(gòu)的必然性，并且適當(dāng)?shù)恼{(diào)整企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)；而且從宏觀經(jīng)濟(jì)條件下的環(huán)境講，應(yīng)該把上市公司負(fù)債融資的渠道拓寬，特別是對(duì)于長(zhǎng)期負(fù)債的融資信息更完善和及時(shí)發(fā)展、完善債券市場(chǎng)的信用。
參考文獻(xiàn)
[1]張婭.信貸政策影響企業(yè)資本結(jié)構(gòu)機(jī)理及實(shí)證研究[D].長(zhǎng)沙：湖南大學(xué)，2014.
[2]姚瓊.宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境下對(duì)農(nóng)業(yè)上市公司資本結(jié)構(gòu)的影響[J].經(jīng)濟(jì)問(wèn)題探索，2004，（6）：102-106.
[3]蘇錫寶.宏觀經(jīng)濟(jì)因素影響上市公司資本結(jié)構(gòu)的實(shí)證研究[J].金融經(jīng)濟(jì)，2011，（22）：69-71.
[4]宮興國(guó)，于金鳳.股權(quán)融資與企業(yè)研發(fā)效率相關(guān)性研究―以創(chuàng)業(yè)板上市公司為例[J].會(huì)計(jì)之友，2015，（24）：18-20.
關(guān)鍵詞：宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)；投資；消費(fèi)；出口；SVAR模型
中圖分類號(hào)：F0641文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：2095-3283（2016）11-0083-05
[作者簡(jiǎn)介]邢國(guó)繁（1963-），男，朝鮮族，吉林省吉林人，教師，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，研究方向：國(guó)際貿(mào)易；王爽（1979-），女，蒙古族，遼寧朝陽(yáng)人，教師，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，研究方向：文化貿(mào)易，宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)；王濤（1980-），男，安徽合肥人，副院長(zhǎng)，研究方向：宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)，國(guó)際金融。
[基金項(xiàng)目]海南省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)規(guī)劃課題（項(xiàng)目編號(hào)：HNSK（YB）16-52）；三亞市哲學(xué)社會(huì)科學(xué)資助課題（項(xiàng)目編號(hào)：SYSK2016-22）。
一、變量選取、數(shù)據(jù)預(yù)處理與模型設(shè)定
（一）變量選取
本文以吉林省歷年國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的變動(dòng)代表吉林省宏觀經(jīng)濟(jì)的波動(dòng)；鑒于數(shù)據(jù)的可得性，以全社會(huì)固定資產(chǎn)投資代表總投資需求；考慮到民間固定資產(chǎn)投資對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要影響，將民間固定資產(chǎn)占全社會(huì)固定資產(chǎn)投資的比重也作為模型的一個(gè)重要影響因子；用社會(huì)消費(fèi)品零售總額代表消費(fèi)需求；用出口總額代表出口需求。因此，本文共選取5個(gè)變量，分別是：國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資（SI）、民間固定資產(chǎn)投資占全社會(huì)固定資產(chǎn)投資的比重（MI）、社會(huì)消費(fèi)品零售總額（SCP）和出口總額（EX）。
（二）數(shù)據(jù)預(yù)處理
本文采用的數(shù)據(jù)是1978―2014年吉林省年度數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《吉林統(tǒng)計(jì)年鑒2015》。為了消除價(jià)格變動(dòng)的影響，根據(jù)吉林省歷年國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值指數(shù)計(jì)算出實(shí)際GDP；采用固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)對(duì)全社會(huì)固定資產(chǎn)投資額進(jìn)行換算，其中1992年之前的固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)缺失，以100進(jìn)行補(bǔ)缺。采用居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)對(duì)社會(huì)消費(fèi)品零售總額、出口總額數(shù)據(jù)進(jìn)行換算，消除價(jià)格因素的影響。為了降低序列中可能存在的自相關(guān)性和異方差性，對(duì)上述序列取自然對(duì)數(shù)，分別記作LnGDP、LnSI、LnMI、LnSCP、LnEX。
（三）模型設(shè)定
SVAR模型是結(jié)構(gòu)向量自回歸模型的簡(jiǎn)稱，是對(duì)向量自回歸模型的改進(jìn)，這類模型采用多方程聯(lián)立的形式，在模型的每一個(gè)方程中用當(dāng)期內(nèi)生變量對(duì)模型中全部?jī)?nèi)生變量的滯后值進(jìn)行回歸，從而估計(jì)全部?jī)?nèi)生變量的動(dòng)態(tài)關(guān)系。本文采用SVAR模型，揭示吉林省宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)與投資、消費(fèi)、出口之間的關(guān)系，一個(gè)含k個(gè)內(nèi)生變量的p階SVAR模型可寫成如下形式：
Byt=C+Α1yt-1+Α2yt-2+…+Αpyt-p+μt， t=1，2，…，T（1）
其中，y為經(jīng)濟(jì)變量向量，C為常數(shù)向量，B和A均為系數(shù)矩陣，且都為k×k方陣，B的主對(duì)角線的元素為1，下標(biāo)t為時(shí)間變量，p為最大滯后階數(shù)，T為樣本個(gè)數(shù)，μ為結(jié)構(gòu)式?jīng)_擊，且μ～VMN（0，I）。
二、實(shí)證檢驗(yàn)與分析
（一）平穩(wěn)性檢驗(yàn)
SVAR模型要求時(shí)間序列數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的，因此，需要對(duì)5個(gè)經(jīng)濟(jì)變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)以確定其平穩(wěn)性。本文利用ADF檢驗(yàn)對(duì)序列LnGDP、LnSI、LnMI、LnSCP、LnEX進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示：
由表1可知，序列LnGDP、LnSI、LnMI、LnSCP、LnEX的ADF值均大于5%顯著性水平下的臨界值，且P值均大于005，因此，5個(gè)序列均是不平穩(wěn)的。在一階差分之后，序列LnGDP、LnSI、LnMI、LnSCP、LnEX的ADF值均小于5%顯著性水平下的臨界值，且P值均小于005，因此，5個(gè)時(shí)間序列均是平穩(wěn)的。從而可以將其帶入SVAR方程中進(jìn)行模型估計(jì)與脈沖響應(yīng)分析。
（二）滯后階數(shù)的選擇
SVAR模型的估計(jì)結(jié)果受到滯后階數(shù)選擇的影響，而滯后階數(shù)的選擇由其相對(duì)應(yīng)的簡(jiǎn)化式VAR模型決定，因此，首先需要構(gòu)建變量的簡(jiǎn)化式VAR模型，對(duì)其進(jìn)行滯后長(zhǎng)度標(biāo)準(zhǔn)的檢驗(yàn)，結(jié)果如表2所示：
從表2可知，LR、FPE、AIC標(biāo)準(zhǔn)均認(rèn)定應(yīng)選取滯后長(zhǎng)度為3。
（三）模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)
模型的穩(wěn)定性是判斷經(jīng)濟(jì)理論與模型滯后階數(shù)選擇合理性的標(biāo)準(zhǔn)，同時(shí)也是脈沖響應(yīng)函數(shù)分析的前提，圖1為AR特征根分布情況。
從圖1可知，被估計(jì)的模型所有根的倒數(shù)均小于1，即位于單位圓之內(nèi)，則說(shuō)明SVAR模型是穩(wěn)定的，可以用于脈沖響應(yīng)函數(shù)分析。
（四）施加限制性約束
如果SVAR模型能得到唯一的估計(jì)參數(shù)，則需要對(duì)結(jié)構(gòu)變量進(jìn)行限制性約束，否則會(huì)出現(xiàn)模型不可識(shí)別的問(wèn)題。k元SVAR模型需要對(duì)結(jié)構(gòu)式施加k（k-1）/2個(gè)約束條件才能識(shí)別出結(jié)構(gòu)式?jīng)_擊。而本文SVAR模型中包含5個(gè)內(nèi)生變量，因此，模型需要施加10個(gè)約束條件才能有效識(shí)別結(jié)構(gòu)式?jīng)_擊。
（五）脈沖響應(yīng)函數(shù)分析
本文選取滯后長(zhǎng)度為20期，圖中橫坐標(biāo)表示沖擊發(fā)生后的時(shí)間間隔，縱坐標(biāo)表示GDP對(duì)4個(gè)變量沖擊的反應(yīng)程度。
1全社會(huì)固定資產(chǎn)投資、民間固定資產(chǎn)投資、消費(fèi)、出口對(duì)GDP的20期脈沖沖擊（見圖2―5）
（1）從圖2可以看出，GDP受到全社會(huì)固定資產(chǎn)投資的一個(gè)沖擊后表現(xiàn)為上升―下降―上升的趨勢(shì)，第3期受到的沖擊最大，響應(yīng)為0011。第8期至第15期GDP受到?jīng)_擊后反應(yīng)為負(fù)，但負(fù)效應(yīng)在第10期達(dá)到最大，也僅為0003，16期之后，又恢復(fù)為正效應(yīng)。
（2）從圖3可以看出，GDP受到民間固定資產(chǎn)投資的一個(gè)沖擊后在前10期響應(yīng)波動(dòng)幅度比較明顯，表現(xiàn)為上下波動(dòng)。第10期之后波動(dòng)幅度非常小。第3期正效應(yīng)最大，為0010，第6期負(fù)效應(yīng)最大，為0006。
（3）從圖4可以看出，GDP受到消費(fèi)的一個(gè)沖擊后表現(xiàn)為上升―下降―上升的趨勢(shì)，在20期內(nèi)波動(dòng)幅度很小，第2期受到的沖擊最大，但響應(yīng)僅為0004。
（4）從圖5可以看出，GDP受到出口的一個(gè)沖擊后在第6期響應(yīng)達(dá)到最大，為0006，其余期幾乎沒(méi)有響應(yīng)，幅度波動(dòng)非常小。
2全社會(huì)固定資產(chǎn)投資、民間固定資產(chǎn)投資、消費(fèi)、出口對(duì)GDP的20期累積脈沖沖擊（見圖6―9）
（1）從圖6可以看出，長(zhǎng)期內(nèi)，全社會(huì)固定資產(chǎn)投資是影響吉林省宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的重要因素，對(duì)經(jīng)濟(jì)影響的長(zhǎng)期累積效應(yīng)較大，第8期達(dá)到最大值0037，且全社會(huì)固定資產(chǎn)投資的增加對(duì)吉林省宏觀經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)具有明顯的正向效應(yīng)，即具有較大地促進(jìn)作用。全社會(huì)固定資產(chǎn)投資短期內(nèi)有助于吉林省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，長(zhǎng)期內(nèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)影響的累積正效應(yīng)較大，說(shuō)明全社會(huì)固定資產(chǎn)投資對(duì)吉林省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)確實(shí)起到較大地的拉動(dòng)作用。因此，吉林省應(yīng)進(jìn)一步地突出全社會(huì)固定資產(chǎn)投資對(duì)穩(wěn)增長(zhǎng)、調(diào)結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵作用，加大對(duì)三大產(chǎn)業(yè)的固定資產(chǎn)投資，特別是加大對(duì)新興戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)，如新能源汽車、航天信息產(chǎn)業(yè)等領(lǐng)域的投資以及對(duì)服務(wù)業(yè)的固定資產(chǎn)投資，建設(shè)本省的服務(wù)外包基地、開展制造業(yè)信息服務(wù)、云計(jì)算及智慧城市云共享服務(wù)等業(yè)務(wù)?？傊?，吉林省仍處于典型的要素拉動(dòng)階段，在產(chǎn)能與內(nèi)需錯(cuò)位、出口能力有限的情況下，全省經(jīng)濟(jì)的持續(xù)穩(wěn)定增長(zhǎng)依然要依靠投資拉動(dòng)，因此，全省應(yīng)保持投資增長(zhǎng)的連續(xù)性，全社會(huì)固定資產(chǎn)投資更要保持適度規(guī)模增長(zhǎng)。
（2）從圖7可以看出，長(zhǎng)期內(nèi)，民間固定資產(chǎn)投資對(duì)吉林省宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的影響小于全社會(huì)固定資產(chǎn)投資，這是因?yàn)槊耖g固定資產(chǎn)投資是全社會(huì)固定資產(chǎn)投資的一部分，但其仍是吉林省宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的重要影響因素。第4期響應(yīng)達(dá)到最大，為0017，且民間固定資產(chǎn)投資的增加對(duì)吉林省宏觀經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)具有明顯的正向效應(yīng)，即具有一定程度的促進(jìn)作用。而這與吉林省民間投資呈現(xiàn)出的增速快、占比大、結(jié)構(gòu)優(yōu)的特征相一致，近年來(lái)吉林省民間投資主要投向高技術(shù)制造業(yè)和技術(shù)改造業(yè)。因此，兩大投資熱點(diǎn)對(duì)經(jīng)濟(jì)的拉動(dòng)作用較顯著。且從2006年開始，吉林省先后設(shè)立了產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新引導(dǎo)資金、服務(wù)業(yè)發(fā)展引導(dǎo)資金、科技創(chuàng)新、旅游發(fā)展等一批省級(jí)專項(xiàng)資金，引導(dǎo)民間投資進(jìn)入重點(diǎn)領(lǐng)域，有力推動(dòng)了全省民間投資的快速發(fā)展。從長(zhǎng)期來(lái)看，民間固定資產(chǎn)投資確實(shí)拉動(dòng)了吉林省經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。
（3）從圖8可以看出，長(zhǎng)期內(nèi)，消費(fèi)對(duì)吉林省宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的影響由正效應(yīng)轉(zhuǎn)為負(fù)效應(yīng)，第4期正效應(yīng)達(dá)到最大，為0008，第12期負(fù)效應(yīng)達(dá)到最大，為0004。從第9期開始，消費(fèi)對(duì)吉林省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)由拉動(dòng)作用開始轉(zhuǎn)變?yōu)樽璧K因素。究其原因，吉林省作為東北老工業(yè)基地，其主要是生產(chǎn)生產(chǎn)資料，而在生活消費(fèi)品產(chǎn)業(yè)方面并不發(fā)達(dá)。因此，消費(fèi)結(jié)構(gòu)與本省資源與生產(chǎn)制造能力結(jié)構(gòu)不符，存在錯(cuò)位現(xiàn)象。在對(duì)生產(chǎn)資料消費(fèi)低迷的情況下，吉林省資源不能得到充分利用，實(shí)際產(chǎn)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于潛在的產(chǎn)量，生產(chǎn)能力就不會(huì)轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；而當(dāng)吉林省對(duì)生活消費(fèi)品消費(fèi)過(guò)熱時(shí)，本省資源與生產(chǎn)能力與消費(fèi)需求存在錯(cuò)位，不能滿足其內(nèi)在的消費(fèi)需求，這種消費(fèi)需求又超出了本省資源和生產(chǎn)能力的約束，則“欲速而不達(dá)”，表現(xiàn)為通貨膨脹式的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，其實(shí)質(zhì)就是負(fù)增長(zhǎng)，由此導(dǎo)致消費(fèi)的增加對(duì)吉林省宏觀經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)起到一定的阻礙作用?？傊质↓嫶蟮漠a(chǎn)能沒(méi)有對(duì)接本省的消費(fèi)需求，消費(fèi)端的需求不能在本省得到較好的滿足，這在傳統(tǒng)意義上是產(chǎn)能過(guò)剩，而本質(zhì)上是市場(chǎng)形勢(shì)的變化帶來(lái)的產(chǎn)能與需求的錯(cuò)位。因此，吉林省消費(fèi)更多地是帶動(dòng)省外經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，長(zhǎng)期看，對(duì)吉林省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)還起到反作用。
（4）從圖9可以看出，長(zhǎng)期內(nèi)，出口也會(huì)對(duì)吉林省宏觀經(jīng)濟(jì)造成沖擊，但是影響較小。第7期達(dá)到最大值0009，出口增加對(duì)吉林省宏觀經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)具有一定的正向效應(yīng)，即促進(jìn)作用。但沖擊效果較小的原因主要是吉林省出口總量過(guò)小，以至于難以對(duì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生足夠的拉動(dòng)作用。1978―2014年吉林省出口總額占GDP的比重均值為59%，因此，吉林省應(yīng)重視發(fā)展外向型經(jīng)濟(jì)，在國(guó)家實(shí)施“一帶一路”戰(zhàn)略背景下，吉林省是向北開放的重要窗口，也是東北亞絲綢之路的源頭和起點(diǎn)，有多個(gè)城市沿邊近海，因此，吉林省要在國(guó)家“一帶一路”戰(zhàn)略布局中找到契合點(diǎn)；對(duì)外，打通向東出?？冢瑢?duì)內(nèi)，向西拓展，構(gòu)筑開發(fā)開放的戰(zhàn)略新格局，進(jìn)一步提升外向型經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平。
（六）方差分解
本文用于說(shuō)明全社會(huì)固定資產(chǎn)投資、民間固定資產(chǎn)投資、消費(fèi)、出口對(duì)吉林省宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的貢獻(xiàn)程度。具體方差分解結(jié)果如表3所示：
從表3可知，產(chǎn)出沖擊對(duì)吉林省宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的影響最大，其次是全社會(huì)固定資產(chǎn)沖擊和民間固定資產(chǎn)沖擊，二者是影響吉林省宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的重要因素，而消費(fèi)沖擊和出口沖擊的影響較小。根據(jù)20期沖擊均值可知，產(chǎn)出沖擊解釋了728%的自身波動(dòng)，全社會(huì)固定資產(chǎn)沖擊解釋了124%的產(chǎn)出波動(dòng)，民間固定資產(chǎn)投資沖擊解釋了108%的產(chǎn)出波動(dòng)，消費(fèi)沖擊解釋了19%的產(chǎn)出波動(dòng)，出口沖擊解釋了18%的產(chǎn)出波動(dòng)。由此可知，投資仍是拉動(dòng)吉林省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要驅(qū)動(dòng)力。以上方差分解的結(jié)果與脈沖響應(yīng)函數(shù)分析所得的結(jié)論一致，互相印證。
三、對(duì)策建議
（一）保持投資增長(zhǎng)的連續(xù)性。吉林省經(jīng)濟(jì)發(fā)展仍處于典型的要素拉動(dòng)階段。在產(chǎn)能與內(nèi)需錯(cuò)位、出口能力有限的情況下，全省經(jīng)濟(jì)的持續(xù)穩(wěn)定增長(zhǎng)依然要依靠投資拉動(dòng)。因此，全省應(yīng)保持投資增長(zhǎng)的連續(xù)性，全社會(huì)固定資產(chǎn)投資和民間固定資產(chǎn)投資更要保持適度規(guī)模增長(zhǎng)，進(jìn)一步優(yōu)化二者的投資結(jié)構(gòu)，不僅要加大對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施、社會(huì)民生、科技創(chuàng)新等領(lǐng)域的政府投資，更要引導(dǎo)民間投資投向戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)、現(xiàn)代服務(wù)業(yè)、重點(diǎn)制造業(yè)等新的領(lǐng)域，努力提高投資質(zhì)量與效益。
（二）加快供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革步伐，提高供給結(jié)構(gòu)對(duì)本省消費(fèi)需求變化的適應(yīng)性和靈活性。吉林省龐大的產(chǎn)能沒(méi)有對(duì)接本省的消費(fèi)需求，消費(fèi)端的需求不能在本省得到較好的滿足，這在傳統(tǒng)意義上是產(chǎn)能過(guò)剩，而本質(zhì)上是市場(chǎng)形勢(shì)的變化帶來(lái)的產(chǎn)能與需求的錯(cuò)位，這也正是供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的主要內(nèi)容，用改革的辦法推進(jìn)結(jié)構(gòu)調(diào)整，矯正要素配置扭曲，擴(kuò)大有效供給，提高供給結(jié)構(gòu)對(duì)需求變化的適應(yīng)性和靈活性，提高全要素生產(chǎn)率，更好地滿足廣大人民群眾的需要，使消費(fèi)拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。
（三）擴(kuò)大出口對(duì)經(jīng)濟(jì)的拉動(dòng)作用。出口是影響吉林省宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的次要因素，雖然表現(xiàn)為正效應(yīng)，但總體影響效果較小。為了進(jìn)一步提升出口對(duì)吉林省經(jīng)濟(jì)的拉動(dòng)作用，應(yīng)該繼續(xù)堅(jiān)定不移地實(shí)施“走出去”戰(zhàn)略，重點(diǎn)在裝備制造、農(nóng)林牧生產(chǎn)、食品加工和冶金建材等領(lǐng)域開展國(guó)際產(chǎn)能合作。大力發(fā)展服務(wù)貿(mào)易，推進(jìn)服務(wù)外包和跨境電子商務(wù)。完善出口服務(wù)體系，提升出口產(chǎn)品附加值。
[參考文獻(xiàn)]
[1]趙留彥.供給、需求與中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)[J].財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)，2008（3）：59-65.
[2]任希麗，張兵，李可愛(ài).中國(guó)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的影響因素分析[J].西安交通大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2013（2）：9-14.
[3]袁吉偉.外部沖擊對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的影響――基于BSVAR模型的實(shí)證研究[J].經(jīng)濟(jì)與管理研究，2013（11）：27-34.
2014年我國(guó)外貿(mào)進(jìn)出口的主要特點(diǎn)如下：
1、由商品進(jìn)出口貿(mào)易四個(gè)主要指標(biāo)觀之
2014年商品進(jìn)出口貿(mào)易額分為進(jìn)出口各自貿(mào)易額與進(jìn)出口總額、差額角度觀之，按美元計(jì)價(jià)，如下圖1-1換算為億元（人民幣，）[1]我國(guó)進(jìn)出口總值43，030億美元即286，282億元人民幣，比2013年增長(zhǎng)3.4%。[2]其中，2014年出口貿(mào)易額23，427億美元即155，861億元人民幣，比2013年22，100億美元增長(zhǎng)6%；進(jìn)口19603億美元即130，420億元人民幣，上升0.5%；貿(mào)易順差3824億美元即25，441.3億元人民幣，同比擴(kuò)大47.27%。我國(guó)進(jìn)出口、出口、進(jìn)口貿(mào)易順差額分別增長(zhǎng)3.4%、6%、0.5%和47.27%。[3]由此可見在四項(xiàng)類別中，中國(guó)對(duì)外貿(mào)易主要依賴于出口總額的增長(zhǎng)，因而由出口增加6%，進(jìn)而導(dǎo)致相對(duì)進(jìn)口減少，所以貿(mào)易順差大致超過(guò)40%，相較之下進(jìn)口總額只加了0.5%，說(shuō)明2014年我國(guó)對(duì)外貿(mào)易政策以出口導(dǎo)向性型為主導(dǎo)。
2、由商品進(jìn)出口貿(mào)易四個(gè)時(shí)間階段觀之
2014年四個(gè)季度觀之，2014年第1、2、3季度進(jìn)出口值分別為9754.1億美元、10220.2億美元、10629.4億美元，同比分別增長(zhǎng)13.5%、4.3%和6%。前三季度累計(jì)進(jìn)出口總值3.06萬(wàn)億美元，同比增長(zhǎng)7.7%。其中出口1.61萬(wàn)億美元，增長(zhǎng)8%；進(jìn)口1.45萬(wàn)億美元，增長(zhǎng)7.3%；貿(mào)易順差1694億美元，擴(kuò)大14.4%。其中，7、8月份外貿(mào)增速分別為7.8%、7.1%，9月份回落至3.3%。前三季度，我國(guó)出口價(jià)格總體下跌0.6%，進(jìn)口價(jià)格總體下跌1.8%。價(jià)格條件指數(shù)為1.01，表明我國(guó)對(duì)外貿(mào)易條件有所改善，對(duì)外貿(mào)易效益有所提升。[4]
二、固定匯率制國(guó)家宏觀經(jīng)濟(jì)政策對(duì)對(duì)外貿(mào)易層面
本處采用蒙代爾弗萊明模型，該模型相交于IS―LM模型考慮國(guó)際資本流動(dòng)因素，如上圖AR直線為所代表的r0為世界利率平均水平，AR直線之上，代表本國(guó)利率高于r0，資金流入本國(guó)；AR直線之下，代表本國(guó)利率低于r0，資金流出本國(guó)，三線同時(shí)相交，表示經(jīng)濟(jì)達(dá)到均衡狀態(tài)。而政府發(fā)行貨幣量不變處于LM1時(shí)，單純采取財(cái)政政策，因此固定匯率制度下，財(cái)政政策比較有效。如下圖2-1固定匯率下財(cái)政政策的效果圖。財(cái)政政策可以通過(guò)控制利率，進(jìn)而影響國(guó)際資金流動(dòng)。
而政府發(fā)行貨幣量不變處于LM1時(shí)，單純采取財(cái)政政策，由上圖財(cái)政政策效果圖可得出以下可能情況
1、政府若采取擴(kuò)張性的財(cái)政政策
政府投資增加，使IS1曲線向右移動(dòng)IS2曲線，在貨幣政策不變即貨幣供給不變的前提下，短期內(nèi)本國(guó)利率高于世界平均利率，即資金大量流入國(guó)內(nèi)，外匯流入量增加，即外匯在本國(guó)市場(chǎng)供過(guò)于求，國(guó)家應(yīng)增加本國(guó)貨幣的供給，因此會(huì)出現(xiàn)LM1曲線向右移動(dòng)至LM2曲線，本國(guó)貨幣供給量增加，在國(guó)民收入上升的同時(shí)，維持初始時(shí)的利率E，E'等于E，那么E'為新的經(jīng)濟(jì)均衡，財(cái)政政策的效果顯著。E上升至E''點(diǎn)，利率上升會(huì)吸引國(guó)際資金流入本國(guó)，給本國(guó)帶來(lái)升值壓力，政府必須賣出本幣，買進(jìn)外幣，進(jìn)而增加本國(guó)的貨幣供給，進(jìn)而采取擴(kuò)張性的貨幣政策的配合，因此使財(cái)政政策的擴(kuò)張效果進(jìn)一步增強(qiáng)。
2、政府若采取緊縮性的財(cái)政政策
政府投資減少，使IS2曲線向左移動(dòng)至IS1曲線，在貨幣政策不變即貨幣供給不變的前提下，短期內(nèi)本國(guó)利率低于世界平均利率，即資金大量流出本國(guó)，外匯流出量增加，即外匯在本國(guó)市場(chǎng)上供不應(yīng)求，中國(guó)應(yīng)減少本國(guó)貨幣供給，因此會(huì)出現(xiàn)LM2曲線向左移動(dòng)至LM1曲線位置，本國(guó)貨幣供給量減少，在國(guó)民收入下降的同時(shí)，維持初始時(shí)的利率E，即E為新的經(jīng)濟(jì)均衡，財(cái)政政策的效果顯著。E'上升至E''下降至E，利率水平會(huì)下降，這會(huì)使外國(guó)資本流出本國(guó)，政府需要減少本國(guó)的貨幣供給，相當(dāng)于配合緊縮性的貨幣政策，可使財(cái)政政策的緊縮效果有所加強(qiáng)。
因此，固定匯率下，貨幣政策趨于被支配地位，財(cái)政政策比較有效，處于主導(dǎo)地位。若實(shí)行固定匯率制度，貨幣政策無(wú)法獨(dú)立發(fā)揮作用，必須以財(cái)政政策作為支撐，政府無(wú)法實(shí)際控制本國(guó)貨幣供應(yīng)量。而政府可以通過(guò)對(duì)利率的影響進(jìn)而引導(dǎo)國(guó)際資金流動(dòng)，使財(cái)政政策效力增強(qiáng)。
財(cái)政政策具體體現(xiàn)層面在于：
（1）國(guó)際收支與國(guó)民收入層面。于是緊縮性的政策在貿(mào)易順差和國(guó)內(nèi)通貨膨脹并存的環(huán)境下，一般會(huì)導(dǎo)致順差的進(jìn)一步強(qiáng)化也即國(guó)際收支的不平衡加??；這也符合米德沖突關(guān)于內(nèi)外均衡沖突矛盾的論斷，雖然有利于穩(wěn)定物價(jià)，同時(shí)也造成順差擴(kuò)大；支出增減性政策有利于解決內(nèi)部均衡而對(duì)外部均衡不利的論斷也驗(yàn)證了這種效果。國(guó)際收支順差程度的增加必然導(dǎo)致本國(guó)貨幣國(guó)內(nèi)供給量的增加，這會(huì)使國(guó)內(nèi)過(guò)熱的經(jīng)濟(jì)更加深化，價(jià)格上漲的趨勢(shì)進(jìn)一步強(qiáng)化，人民幣內(nèi)貶外升造成國(guó)民收入水平的下降。
（2）人民幣幣值與國(guó)際進(jìn)出口層面。加大了人民幣升值的壓力，有可能造成未來(lái)國(guó)際收支逆差的急劇增加，不利于未來(lái)出口。
（3）國(guó)際貿(mào)易條件層面。加劇了國(guó)際貿(mào)易間的摩擦，貿(mào)易條件惡化并且增加了未來(lái)國(guó)際間經(jīng)濟(jì)交流的不確定性，尤其對(duì)中國(guó)這樣的以出口需求為主而不是內(nèi)需拉動(dòng)GDP的貿(mào)易大國(guó)更是加劇了未來(lái)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的波動(dòng)。
（4）機(jī)會(huì)成本層面。付出外匯儲(chǔ)備的機(jī)會(huì)成本，從而造成國(guó)民收入損失，降低貨幣政策的有效性；這對(duì)于未來(lái)的國(guó)際收支穩(wěn)定同樣不利。
三、浮動(dòng)匯率制國(guó)家宏觀經(jīng)濟(jì)政策對(duì)對(duì)外貿(mào)易層面
1、政府若采取擴(kuò)張性的貨幣政策
貨幣供給量的增加即順箭頭方向LM曲線向右移動(dòng)到LM'曲線，只考慮貨幣政策的影響，政府的投資曲線IS不變的前提條件下，均衡利率從E點(diǎn)下降到E'點(diǎn)，利率降低會(huì)刺激投資需求，進(jìn)而IS'曲線向右推至為IS'曲線，而IS'曲線與LM'曲線的交點(diǎn)為E''，即是政府投資增加，國(guó)民收入增加，而利率維持先前E點(diǎn)的均衡，達(dá)到世界利率的平均水平，利率下降導(dǎo)致本國(guó)貨幣大量外流，致使本國(guó)貨幣面臨貶值壓力，外幣由于數(shù)量相對(duì)較少，則出現(xiàn)外幣相對(duì)升值的局面，有利于本國(guó)出口增加，進(jìn)口相對(duì)減少，從而增加經(jīng)濟(jì)中的凈出口需求，進(jìn)而增強(qiáng)貨幣政策的擴(kuò)張性。
2、政府若采取緊縮性的貨幣政策
貨幣供給量減少進(jìn)而導(dǎo)致利率上升，抑制經(jīng)濟(jì)中的投資需求，并且利率提升，導(dǎo)致國(guó)外資金大量流入國(guó)內(nèi)市場(chǎng)，外幣貶值，本幣升值，降低經(jīng)濟(jì)中凈出口需求，加強(qiáng)貨幣政策的緊縮性。
若一國(guó)實(shí)行的浮動(dòng)匯率制，則貨幣政策在宏觀經(jīng)濟(jì)政策中具有導(dǎo)向性的作用，貨幣政策利用中介利率工具，對(duì)于進(jìn)出口貿(mào)易額產(chǎn)生影響，相較于財(cái)政政策相對(duì)有效。
【注 釋】
[1] 中美匯率1美元=6.65人民幣.
[2] 貿(mào)易額增長(zhǎng)率=2014年貿(mào)易額-2013年貿(mào)易額/2013年貿(mào)易額（單位忽略）.
宏觀經(jīng)濟(jì)超預(yù)期反彈的表現(xiàn)
在強(qiáng)大的刺激政策與存貨調(diào)整周期的作用下，2009年中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)成功走出了自2008年3季度以來(lái)深度下滑的低谷。雖然外貿(mào)形勢(shì)依然嚴(yán)峻，但在投資和消費(fèi)擴(kuò)張的引領(lǐng)下，實(shí)體經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)超預(yù)期反彈，通脹預(yù)期開始抬頭，資產(chǎn)價(jià)格快速提升，宏觀經(jīng)濟(jì)景氣快速回升，中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)整體開始進(jìn)入“政策刺激性反彈階段”向“市場(chǎng)需求反彈階段”的過(guò)渡階段，2009年的宏觀經(jīng)濟(jì)在超預(yù)期反彈的表現(xiàn)下呈現(xiàn)出以下幾大特點(diǎn)：
第一，各種GDP、投資、消費(fèi)、工業(yè)增加值、財(cái)政收入、企業(yè)利潤(rùn)以及總體宏觀經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)等指標(biāo)都出現(xiàn)了大幅度回升，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)各級(jí)經(jīng)濟(jì)主體的預(yù)期，中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)成功擺脫了世界經(jīng)濟(jì)危機(jī)沖擊下的深度下滑，實(shí)現(xiàn)了超預(yù)期的觸底反彈。
第二，從總量來(lái)看，GDP同比增速逐季提升，呈現(xiàn)“V”型反彈的態(tài)勢(shì)，但從環(huán)比增速來(lái)看，呈現(xiàn)“v”+“倒V”型，中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)并沒(méi)有出現(xiàn)2個(gè)季度以上的持續(xù)加速局面，環(huán)比增速的波動(dòng)表明中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)政策刺激效應(yīng)已經(jīng)度過(guò)其加速階段，開始步入平穩(wěn)增長(zhǎng)階段。
第三，從經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的因素來(lái)看，觸底回升與超預(yù)期反彈的因素是多元的，既有內(nèi)需擴(kuò)張、存貨調(diào)整的因素、也有基數(shù)效應(yīng)的因素，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的核心動(dòng)力源依然來(lái)源于政策刺激性反彈和存貨周期調(diào)整，市場(chǎng)性自發(fā)需求依然低迷，具有強(qiáng)烈的局部性和易變性，標(biāo)志著經(jīng)濟(jì)全面復(fù)蘇的核心指標(biāo)――“市場(chǎng)自我循環(huán)、自我驅(qū)動(dòng)的內(nèi)生增長(zhǎng)動(dòng)力機(jī)制”還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有形成。中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)處于“政策刺激性反彈階段”向“市場(chǎng)需求反彈階段”的過(guò)渡階段，具有強(qiáng)烈的結(jié)構(gòu)不平衡性、動(dòng)力不穩(wěn)定性、增長(zhǎng)要素缺少互動(dòng)性等特點(diǎn)。這決定了中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)具有“易變性”，產(chǎn)出缺口依然存在大幅波動(dòng)的可能。
第四，從經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)來(lái)看，經(jīng)濟(jì)下滑以及經(jīng)濟(jì)刺激的雙重作用使中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)出現(xiàn)了外需比重、重化工比重、東部比重以及單位GDP能耗等指標(biāo)下降的重大變化，但這些變化大部分具有短暫性和過(guò)渡性的特點(diǎn)，中國(guó)重化工業(yè)的率先反彈、下游產(chǎn)業(yè)和出口產(chǎn)業(yè)的持續(xù)低迷意味著中國(guó)結(jié)構(gòu)性問(wèn)題將進(jìn)一步凸現(xiàn)。
第五，在極度寬松的貨幣政策與流動(dòng)性向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)滲透性低下的雙重力量作用下，資產(chǎn)價(jià)格快速上漲，地產(chǎn)價(jià)格與房產(chǎn)價(jià)格同步提升的“正反饋機(jī)制”的形成將使房地產(chǎn)復(fù)蘇的可持續(xù)性受到挑戰(zhàn)。
第六，在貨幣極度擴(kuò)張、中國(guó)經(jīng)濟(jì)率先反彈、全球大宗商品價(jià)格恢復(fù)性上漲等因素的作用下，中國(guó)通貨膨脹預(yù)期抬頭，在引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)預(yù)期逆轉(zhuǎn)的同時(shí)，給中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇帶來(lái)了巨大的沖擊。
第七，雖然由于基數(shù)效應(yīng)、全球經(jīng)濟(jì)走出低谷等因素，自2009年第4季度起，進(jìn)出口同比增速將大幅度改進(jìn)，但進(jìn)口增速的反彈力度將明顯超過(guò)出口反彈的速度，中國(guó)外需的形勢(shì)依然較為嚴(yán)峻。
上述七大方面說(shuō)明了中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)目前超預(yù)期反彈具有“政策主導(dǎo)性”、“結(jié)構(gòu)不平衡性”、“動(dòng)力不穩(wěn)定性”、“增長(zhǎng)要素缺少互動(dòng)性”以及“總體發(fā)展方向的易變性”等特點(diǎn)，未來(lái)中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)將發(fā)生以下幾種變化：
經(jīng)濟(jì)將會(huì)呈現(xiàn)“雙W輪動(dòng)”的調(diào)整模式
在經(jīng)濟(jì)內(nèi)在慣性、政策持續(xù)刺激和世界經(jīng)濟(jì)反彈等多元因素的作用下，中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)將在2010延續(xù)增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)，但從周期角度來(lái)看，中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)整很可能呈現(xiàn)出“雙W輪動(dòng)”模式，即從GDP同比增速來(lái)看，中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)在短期為“V”型，但中期卻呈現(xiàn)為“W”型。中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)在2010雖然沒(méi)有“二次探底”的可能，但內(nèi)在矛盾累積的作用下，在2011-2012年依然存在較強(qiáng)的中期下行力量；從環(huán)比增速來(lái)看，中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)在2008-2010年將呈現(xiàn)“W”輪動(dòng)的模式，內(nèi)生的、持續(xù)加速的力量還沒(méi)有形成，產(chǎn)出缺口存在強(qiáng)烈波動(dòng)的趨勢(shì)。
2010年中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)將步入經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)力機(jī)制轉(zhuǎn)換的關(guān)鍵階段，“政策刺激性反彈階段”向“市場(chǎng)需求反彈階段”的全面過(guò)渡決定了2010年中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)及其政策選擇可能進(jìn)入一個(gè)“進(jìn)退兩難”的困境。一方面，刺激政策的持續(xù)或進(jìn)一步放大很可能帶來(lái)短期的快速回升和經(jīng)濟(jì)的過(guò)熱，但卻可能使政策主導(dǎo)性反彈壓制市場(chǎng)復(fù)蘇力量的培育，未來(lái)投資驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)模式的內(nèi)在矛盾越來(lái)越激化，結(jié)構(gòu)惡化、產(chǎn)能過(guò)剩將進(jìn)一步惡化，從而導(dǎo)致宏觀經(jīng)濟(jì)在中期的不可持續(xù)，甚至出現(xiàn)在中期的“第二次探底”；另一方面，簡(jiǎn)單采取退出政策將使政策刺激性需求急劇萎縮，剛剛啟動(dòng)的局部的、還沒(méi)有形成自我循環(huán)的市場(chǎng)動(dòng)力機(jī)制夭折，宏觀經(jīng)濟(jì)在短期內(nèi)出現(xiàn)“第二次探底”。因此，如何擺脫“進(jìn)退兩難”的困境，避免宏觀經(jīng)濟(jì)在短期或中期內(nèi)出現(xiàn)“第二次探底”，成為考驗(yàn)2010年宏觀經(jīng)濟(jì)政策組合和政策實(shí)施節(jié)奏的核心焦點(diǎn)。
“進(jìn)退兩難”困境需要“以進(jìn)為退”的策略
“進(jìn)退兩難”困境還集中體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：一是重工業(yè)主導(dǎo)的經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇與結(jié)構(gòu)調(diào)整力度加強(qiáng)之間的沖突；二是無(wú)就業(yè)復(fù)蘇與增加就業(yè)的刺激方案之間的困境；三是進(jìn)一步出口刺激、出口快速回升與不平衡調(diào)整之間的沖突；四是房地產(chǎn)作為民生產(chǎn)業(yè)與作為經(jīng)濟(jì)支柱產(chǎn)業(yè)之間的沖突；五是作為地方政府核心財(cái)源的房地產(chǎn)土地與作為中央政府農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)的土地之間的沖突；六是結(jié)構(gòu)調(diào)整進(jìn)程中“存量調(diào)整”與“增量調(diào)整”之間的沖突；七是匯率政策調(diào)整中“貶”與“升”兩難選擇；八是被中長(zhǎng)期投資項(xiàng)目和地方政府“雙重綁架”的貨幣政策在“數(shù)量主導(dǎo)型退出”與“價(jià)格主導(dǎo)型退出”上的兩難選擇；九是戰(zhàn)略調(diào)整問(wèn)題在短期戰(zhàn)術(shù)層面進(jìn)行獨(dú)立實(shí)施帶來(lái)的“長(zhǎng)”與“短”之間的沖突。
關(guān)鍵詞：宏觀經(jīng)濟(jì)政策；投資行為；投資效率
企業(yè)的投資活動(dòng)既是公司權(quán)益價(jià)值創(chuàng)造的驅(qū)動(dòng)力（Modigliani & Miller，1958），也是我國(guó)經(jīng)濟(jì)整體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的驅(qū)動(dòng)力。其投資效率的高低既關(guān)乎企業(yè)的成敗，也關(guān)乎一個(gè)國(guó)家的整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。
企業(yè)的投資效率受到內(nèi)外部環(huán)境的雙重影響，目前的大多數(shù)研究集中在內(nèi)部環(huán)境。例如公司治理水平、公司特征等等。改革開放以來(lái)我國(guó)經(jīng)濟(jì)取得了跨越式的巨大發(fā)展，對(duì)于微觀企業(yè)的投資效率，國(guó)家層面的宏觀經(jīng)濟(jì)政策發(fā)揮了一定的作用。宏觀經(jīng)濟(jì)政策是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的“調(diào)節(jié)器”，尤其是我國(guó)正處于轉(zhuǎn)型時(shí)期，宏觀經(jīng)濟(jì)政策更是發(fā)揮著巨大的導(dǎo)向作用。然而目前對(duì)于宏觀經(jīng)濟(jì)政策是如何影響微觀企業(yè)投資效率的研究不是很多，出現(xiàn)了一定的割裂現(xiàn)象。本文基于國(guó)內(nèi)外的文獻(xiàn)，對(duì)于宏觀經(jīng)濟(jì)政策如何影響微觀企業(yè)投資效率的文獻(xiàn)進(jìn)行了綜述。
一、宏觀經(jīng)濟(jì)政策
（一）宏觀經(jīng)濟(jì)政策的定義
宏觀經(jīng)濟(jì)政策是一個(gè)國(guó)家采取的對(duì)經(jīng)濟(jì)進(jìn)行干預(yù)的手段，是政府為了協(xié)調(diào)和發(fā)展整個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)而制定和實(shí)施的一系列政策。主要有經(jīng)濟(jì)周期、財(cái)政政策、貨幣政策、信貸政策、稅收政策、匯率政策、產(chǎn)業(yè)政策、監(jiān)管政策以及收入分配政策等。
（二）宏觀經(jīng)濟(jì)政策的作用
國(guó)家實(shí)行宏觀經(jīng)濟(jì)政策就是為了實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期穩(wěn)定發(fā)展、穩(wěn)定物價(jià)水平、平衡國(guó)際收支以及實(shí)現(xiàn)充分就業(yè)。為應(yīng)對(duì)2008全球金融危機(jī)對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)的巨大沖擊，緩和慘淡的經(jīng)濟(jì)局面，我國(guó)當(dāng)局實(shí)施了積極的財(cái)政政策以及寬松的貨幣政策，推出了4萬(wàn)億救市計(jì)劃并取得了預(yù)期效果，我國(guó)經(jīng)濟(jì)逐漸實(shí)現(xiàn)復(fù)蘇。自2010年以來(lái)我國(guó)GDP增速逐漸回落，進(jìn)入經(jīng)濟(jì)發(fā)展新常態(tài)的重要戰(zhàn)略時(shí)期，宏觀經(jīng)濟(jì)政策正逐漸引領(lǐng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)向集約型、質(zhì)量型轉(zhuǎn)變，不斷刺激需求，調(diào)整經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)。
二、企業(yè)投資效率
在新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)中，企業(yè)的投資取決于投資項(xiàng)目的邊際價(jià)值，只有邊際收益大于邊際成本，企業(yè)的投資活動(dòng)才是有效率的。在Modigliani等的完美市場(chǎng)假設(shè)中，投資機(jī)會(huì)是企業(yè)投資效率的決定性因素。抓住好的投資機(jī)會(huì)可以使企業(yè)獲得巨大的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。但是我國(guó)并不存在完美的市場(chǎng)機(jī)制，現(xiàn)實(shí)中的投資并不完全取決于投資機(jī)會(huì)，企業(yè)中的非效率投資即過(guò)度投資和投資不足現(xiàn)象也廣泛存在，影響企業(yè)價(jià)值最大化的實(shí)現(xiàn)，從長(zhǎng)遠(yuǎn)利益上不利于企業(yè)的生存和發(fā)展。根據(jù)資本成本的錨定效應(yīng)，企業(yè)進(jìn)行投資項(xiàng)目的選擇應(yīng)以資本成本為取舍率，只有企業(yè)的投資項(xiàng)目的預(yù)期報(bào)酬率大于企業(yè)的資本成本，投資才是有效率的，才應(yīng)被管理層采納。改善投資效率是企業(yè)財(cái)務(wù)管理的主要目標(biāo)，所以投資效率問(wèn)題至關(guān)重要，引起了國(guó)內(nèi)外學(xué)者和實(shí)務(wù)界的廣泛關(guān)注。
（一）企業(yè)投資效率的衡量
投資效率的衡量是投資決策的核心問(wèn)題。近年來(lái)國(guó)內(nèi)外學(xué)者運(yùn)用數(shù)學(xué)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)等原理對(duì)企業(yè)投資效率的的衡量方法和測(cè)度模型進(jìn)行了不斷地探索，主要有：（1）Fazzari等（1988）從融資約束角度提出的投資-現(xiàn)金流敏感度測(cè)量模型，基于信息不對(duì)稱理論，外源融資成本大于內(nèi)源融資成本。模型中的敏感性程度可以反映企業(yè)所受的外部融資約束情況。（2）Vogt（1994）在Fazzari等的測(cè)量模型基礎(chǔ)上提出了現(xiàn)金流與投資機(jī)會(huì)交互項(xiàng)測(cè)量模型，通過(guò)該模型中交互項(xiàng)的符號(hào)可以判斷企業(yè)是受融資約束出現(xiàn)了投資不足還是由于問(wèn)題出現(xiàn)了過(guò)度投資情況。（3）Richardson（2006）基于自由現(xiàn)金流與過(guò)度投資的關(guān)系提出的殘差項(xiàng)度量模型，通過(guò)模型中殘差項(xiàng)的符號(hào)可以判斷企業(yè)非效率投資的類型。（4）Biddle等（2009）提出的無(wú)條件測(cè)試模型，首先通過(guò)模型測(cè)度企業(yè)的預(yù)期投資水平，然后分行業(yè)逐年進(jìn)行回歸，再把殘差項(xiàng)按照小到大的順序分成四組，第一組是投資不足，中間兩組為正常的基準(zhǔn)組，最后一組為投資多度，再采用Multinomial Logit模型來(lái)測(cè)度企業(yè)投資出現(xiàn)在投資不足或過(guò)度投資組的概率，以此來(lái)衡量企業(yè)的投資效率。
（二）企業(yè)投資效率的影響因素
對(duì)于企業(yè)投資效率影響因素的研究可以分為公司內(nèi)部因素和外部宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境因素兩部分。
對(duì)于內(nèi)部環(huán)境因素，目前的研究主要有公司信息披露狀況、會(huì)計(jì)穩(wěn)健性、董事會(huì)以及管理者特征、公司治理水平、公司異質(zhì)性等方面。國(guó)內(nèi)外學(xué)者比較注重企業(yè)內(nèi)部對(duì)于其投資效率的研究，出現(xiàn)了一定程度的宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境與微觀企業(yè)投資行為的割裂現(xiàn)象，然而隨著金融危機(jī)的爆發(fā)以及國(guó)家相關(guān)政策的頒布，宏觀經(jīng)濟(jì)政策對(duì)企業(yè)投資效率的影響越來(lái)越得到理論界以及實(shí)務(wù)界的重視。外部宏觀環(huán)境對(duì)于企業(yè)投資效率的影響主要有環(huán)境不確定性、外部治理水平、經(jīng)濟(jì)周期、貨幣政策，信貸政策、以及財(cái)政政策等因素。
三、宏觀經(jīng)濟(jì)政策與企業(yè)投資效率
（一）宏觀經(jīng)濟(jì)政策對(duì)企業(yè)投資效率影響的傳導(dǎo)路徑
一個(gè)國(guó)家的宏觀經(jīng)濟(jì)政策對(duì)微觀企業(yè)投資效率影響的傳導(dǎo)路徑主要有兩條：（1）通過(guò)宏觀經(jīng)濟(jì)政策導(dǎo)向作用改變企業(yè)對(duì)國(guó)家經(jīng)濟(jì)、行業(yè)經(jīng)濟(jì)的整體判斷和預(yù)期進(jìn)而影響投資機(jī)會(huì)來(lái)影響企業(yè)投資行為（2）通過(guò)宏觀經(jīng)濟(jì)政策對(duì)利率等的影響進(jìn)而改變企業(yè)的資本成本來(lái)以及融資約束影響企業(yè)投資行為
（二）宏觀經(jīng)濟(jì)政策對(duì)企業(yè)投資效率的影響
不同的發(fā)展階段，國(guó)家為了更好地促進(jìn)企業(yè)的發(fā)展，采取了不同的宏觀經(jīng)濟(jì)政策來(lái)實(shí)施調(diào)控，但是這對(duì)企業(yè)的投資效率的影響效果到底如何，引起了學(xué)者的關(guān)注和研究。該部分依據(jù)劃分的宏觀經(jīng)濟(jì)政策影響微觀企業(yè)投資效率的兩條傳導(dǎo)路徑分別進(jìn)行了梳理。
1.路徑一：宏觀經(jīng)濟(jì)政策通過(guò)改變企業(yè)對(duì)國(guó)家經(jīng)濟(jì)、行業(yè)經(jīng)濟(jì)的整體判斷和預(yù)期進(jìn)而影響投資機(jī)會(huì)來(lái)影響企業(yè)投資行為
宏觀經(jīng)濟(jì)周期的變化會(huì)加大企業(yè)對(duì)未來(lái)預(yù)期的不確定性，影響企業(yè)投資機(jī)會(huì)的發(fā)現(xiàn)，加大企業(yè)對(duì)未來(lái)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)狀況以及信息的判斷的難度，進(jìn)而影響企業(yè)的投資支出。經(jīng)濟(jì)周期反映了一個(gè)國(guó)家總體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的波動(dòng)狀況，一般我們可把它劃分為擴(kuò)張和緊縮兩個(gè)階段。在經(jīng)濟(jì)危機(jī)階段，一般來(lái)說(shuō)企業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)前景預(yù)期會(huì)比較差，國(guó)家就會(huì)相應(yīng)實(shí)施寬松的財(cái)政貨幣政策來(lái)刺激投資和需求，緩解投資不足。在經(jīng)濟(jì)繁榮階段，一般來(lái)說(shuō)企業(yè)對(duì)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)前景預(yù)期會(huì)比較樂(lè)觀，國(guó)家也會(huì)相應(yīng)實(shí)施緊縮的宏觀經(jīng)濟(jì)政策來(lái)抑制盲目以及過(guò)度投資來(lái)提高企業(yè)的投資效率。此外宏觀經(jīng)濟(jì)政策也會(huì)通過(guò)影響企業(yè)的資本成本和融資能力等因素來(lái)間接影響企業(yè)的投資機(jī)會(huì)。
Bloom 等（2007）研究認(rèn)為宏觀環(huán)境的不確定性會(huì)影響企業(yè)管理層對(duì)企業(yè)信息的判斷能力，會(huì)更加保守和謹(jǐn)慎，從而影響投資。應(yīng)惟偉（2008）通過(guò)研究證實(shí)了經(jīng)濟(jì)周期與企業(yè)投資的相關(guān)關(guān)系，不同階段不同的財(cái)政貨幣政策會(huì)影響企業(yè)的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)和融資環(huán)境進(jìn)而影響企業(yè)的投資-現(xiàn)金流敏感性。陳艷（2013）通過(guò)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)的投資機(jī)會(huì)和投資支出與經(jīng)濟(jì)危機(jī)負(fù)相關(guān)，而寬松的宏觀貨幣政策會(huì)增加企業(yè)投資機(jī)會(huì)以及投資支出從而起到正的調(diào)節(jié)作用。邱靜（2014）實(shí)證研究證實(shí)了當(dāng)貨幣政策比較寬松時(shí)，會(huì)有較好的投資機(jī)會(huì)，進(jìn)而企業(yè)投資效率也會(huì)比較高。張超等（2015）研究了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)平穩(wěn)時(shí)期，貨幣供給和信貸供給與非效率投資的相關(guān)關(guān)系，貨幣政策會(huì)提高企業(yè)的投資效率。劉放等（2015）實(shí)證檢驗(yàn)了投資效率的順周期效應(yīng)，并且國(guó)有企業(yè)和處于低經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平地區(qū)企業(yè)的投資效率的順周期效應(yīng)更強(qiáng)。
2.路徑二：宏觀經(jīng)濟(jì)政策通過(guò)對(duì)利率等的影響進(jìn)而改變企業(yè)的資本成本來(lái)以及融資約束來(lái)影響企業(yè)投資行為
資本成本是企業(yè)在投資時(shí)所考慮的必須要達(dá)到的最低報(bào)酬率，也是企業(yè)通過(guò)有效的管理必須應(yīng)該達(dá)到的價(jià)值創(chuàng)造能力。國(guó)家的宏觀經(jīng)濟(jì)政策可以通過(guò)影響企業(yè)的資本成本來(lái)影響投資。而且企業(yè)投資與其外部融資能力密切相關(guān)，宏觀經(jīng)濟(jì)政策也會(huì)通過(guò)緩解企業(yè)的融資約束來(lái)影響投資效率，其中我國(guó)貨幣政策主要通過(guò)企業(yè)的貨幣渠道（又稱利率渠道或資本成本渠道）和信用渠道來(lái)發(fā)揮作用，這兩種渠道都是通過(guò)影響企業(yè)的融資成本以及融資規(guī)模來(lái)對(duì)企業(yè)投資效率產(chǎn)生影響。
Mojon 等（2002）通過(guò)對(duì)歐盟中的法國(guó)、德國(guó)、意大利和西班牙的研究發(fā)現(xiàn)利率政策會(huì)通過(guò)影響資本成本影響企業(yè)的投資行為。我國(guó)的彭方平等（2007）研究發(fā)現(xiàn)宏觀經(jīng)濟(jì)政策通過(guò)改變政策利率和國(guó)債到期收益率等來(lái)影響企業(yè)的資本使用成本來(lái)影響投資，進(jìn)而說(shuō)明了我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)政策微觀傳導(dǎo)機(jī)制的有效性。但是對(duì)于我國(guó)的資本成本與投資行為敏感性的問(wèn)題卻一直存在著爭(zhēng)議，其投資行為與資本成本的敏感性關(guān)系并不十分明顯，特別是在國(guó)有企業(yè)中。徐明東等（2012）研究發(fā)現(xiàn)貨幣政策通過(guò)資本成本影響企業(yè)投資決策的的作用比較微弱，而國(guó)有企業(yè)對(duì)資本成本不敏感。喻坤等（2014）揭示了我國(guó)的投資效率之謎，認(rèn)為我國(guó)貨幣政策加大了國(guó)有與非國(guó)有企業(yè)融資約束的不同，從而非國(guó)有企業(yè)的信貸資源被國(guó)有企業(yè)擠出，我國(guó)非國(guó)有企業(yè)的投資效率因此而降低。賀京同等（2015）通過(guò)對(duì)寬松的貨幣政策與企業(yè)非效率投資行為之間的關(guān)系進(jìn)行的研究得出，寬松的貨幣政策是否對(duì)企業(yè)非效率投資行為有抑制作用要取決于企業(yè)的產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和投資機(jī)會(huì)。
四、評(píng)述與展望
對(duì)于企業(yè)投資效率的影響因素，目前國(guó)內(nèi)外研究大多還是基于微觀層面，從而出現(xiàn)了一定程度的宏觀經(jīng)濟(jì)政策和微觀企業(yè)投資行為的割裂現(xiàn)象，但是對(duì)于宏觀經(jīng)濟(jì)政策的微觀效應(yīng)也逐漸得到了學(xué)者們的重視與深入研究。鑒于此本文對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)政策影響微觀企業(yè)投資效率的傳導(dǎo)路徑內(nèi)分為兩條分別進(jìn)行了梳理。未來(lái)對(duì)企業(yè)行為的研究應(yīng)該更加注重宏觀政策的調(diào)控作用，并且應(yīng)該在宏觀經(jīng)濟(jì)政策的具體傳導(dǎo)路徑方面應(yīng)該更加明確與深化。
對(duì)于企業(yè)投資效率的衡量模型方面，目前大多采用投資-現(xiàn)金流敏感度測(cè)量模型，投資-投資機(jī)會(huì)敏感度模型以及Richardson的殘差項(xiàng)模型，但是這些模型都各有利弊，能否真正測(cè)度企業(yè)的投資效率，其合理性和準(zhǔn)確性都有待于探討，期待能夠建立更加科學(xué)的測(cè)量模型。
對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，資本成本是其投資決策時(shí)必定要考慮的與其將擔(dān)負(fù)的風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)應(yīng)的必要報(bào)酬率率，其投資支出對(duì)資本成本的敏感性可以檢驗(yàn)貨幣政策的資本成本傳導(dǎo)路徑是否順暢。資本成本在公司財(cái)務(wù)決策中具有錨定作用，但是在我國(guó)尤其是國(guó)有企業(yè)中，資本成本敏感性并不高。因此要深化我國(guó)國(guó)有企業(yè)改革，并且加強(qiáng)我國(guó)宏觀政策傳導(dǎo)的通暢性和落實(shí)的有效性。
宏觀經(jīng)濟(jì)政策要指導(dǎo)轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的的同時(shí)要提高投資效率而不是投資率。在宏觀經(jīng)濟(jì)政策影響企業(yè)投資效率的同時(shí)，企業(yè)的投資效率也會(huì)影響宏觀經(jīng)濟(jì)的波動(dòng)和宏觀經(jīng)濟(jì)政策的制定，所以在研究時(shí)也應(yīng)注意投資效率的反作用機(jī)制。
宏觀經(jīng)濟(jì)政策在一定程度上會(huì)抑制或刺激企業(yè)的投資支出，從而影響企業(yè)的投資效率。由于我國(guó)正處于經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的特殊階段，針對(duì)不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的企業(yè)、不同類型的行業(yè)、不同的市場(chǎng)化程度的地區(qū)以及不同的現(xiàn)實(shí)宏觀環(huán)境，宏觀經(jīng)濟(jì)政策的制定和實(shí)施不應(yīng)出現(xiàn)“一刀切”的現(xiàn)象，而是應(yīng)更加細(xì)化。同時(shí)中央和地方更應(yīng)該有效的協(xié)調(diào)和配合，更好的建設(shè)服務(wù)型政府，更好地發(fā)揮財(cái)政政策和貨幣政策等的宏觀調(diào)控作用，以促進(jìn)我國(guó)企業(yè)投資效率的提高，實(shí)現(xiàn)我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)政策與微觀企業(yè)投資行為的更好融合以及協(xié)調(diào)運(yùn)轉(zhuǎn)。
參考文獻(xiàn)：
[1]Steven M.Fazzari，R.G.Hubbard and B.C.Petersen.Financing constraints and corporate investment[J]. Brookings Papers on Economic Activity， 1988，19（1）：141-206.
[2]Stephen C. Vogt.The Cash Flow /Investment Relationship：Evidence from U.S.Manufacturing Firms[J].Financial Management，1994，23（2）：3-20.
[3]Scott Richardson.Over-Investment of Free Cash Flow [J].Review of Accounting Studies，2006，11（2）：159-189.
[4]Gary C. Biddle，Gilles Hilary and Rodrigo S. Verdi.How Does Financial Reporting Quality Relate to Investment Efficiency？[J].Journal of Accounting and Economies，2009，48（2）：112-131.
[5]姜國(guó)華，饒品貴.宏觀經(jīng)濟(jì)政策與微觀企業(yè)行為-拓展會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)研究新領(lǐng)域[J].會(huì)計(jì)研究，2011（3）：9-18.
[6]應(yīng)惟偉.經(jīng)濟(jì)周期對(duì)企業(yè)投資影響的實(shí)證研究-基于投資現(xiàn)金流敏感性視角[J].財(cái)政研究，2008（5）：30-34.
[7]陳艷.宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、投資機(jī)會(huì)與公司投資效率[J].宏觀經(jīng)濟(jì)研究，2013（8）：66-72.
[8]邱靜.貨幣政策與我國(guó)上市企業(yè)投資效率研究[J].財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐，2014 （5）：34-39.
[9]張超，劉星，田夢(mèng)可.貨幣政策傳導(dǎo)渠道、宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與企業(yè)投資效率[J].當(dāng)代財(cái)經(jīng)，2015（8）：108-119.
[10]劉放，楊崢，楊曦.宏觀經(jīng)濟(jì)周期性波動(dòng)與公司投資效率-基于金融危機(jī)的自然實(shí)驗(yàn)[J].財(cái)會(huì)通訊，2014（7）：85-88.
[11]彭方平，王少平.我國(guó)利率政策的微觀效應(yīng)-基于動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型研究[J].管理世界，2007（1）：24-29.
[12]徐明東，陳學(xué)彬.中國(guó)工業(yè)企業(yè)投資的資本成本敏感性分析[J].經(jīng)濟(jì)研究，2012（3）：40-52.
[13]喻坤，李治國(guó)，張曉蓉，徐劍剛.企業(yè)投資效率之謎：融資約束假說(shuō)與貨幣政策沖擊[J]. 經(jīng)濟(jì)研究，2014（5）：106-120.
【關(guān)鍵詞】營(yíng)運(yùn)資本管理 宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境
一、引言
營(yíng)運(yùn)資本維持著企業(yè)日常的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)，是企業(yè)的血液，但是長(zhǎng)久以來(lái)并沒(méi)有得到與其地位相當(dāng)?shù)闹匾暋?guó)外對(duì)營(yíng)運(yùn)資本的研究早于我國(guó)，始于20世紀(jì)30年代，形成了一套比較完善的評(píng)價(jià)、管理體系，營(yíng)運(yùn)資本管理水平較高。營(yíng)運(yùn)資本管理現(xiàn)有的研究，主要集中在營(yíng)運(yùn)資本管理影響因素、營(yíng)運(yùn)資本管理評(píng)價(jià)指標(biāo)、營(yíng)運(yùn)資本管理政策、營(yíng)運(yùn)資本管理與企業(yè)盈利的關(guān)系和營(yíng)運(yùn)資本管理與企業(yè)價(jià)值最大化的關(guān)系上。其中營(yíng)運(yùn)資本管理因素可分為企業(yè)獲利能力、發(fā)展能力、償債能力、企業(yè)規(guī)模等內(nèi)在微觀因素和融資環(huán)境、宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、貸款利率、行業(yè)等企業(yè)外在宏觀因素。2008年金融危機(jī)爆發(fā)，營(yíng)運(yùn)資本的管理再一次引起國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界的關(guān)注。目前微觀環(huán)境對(duì)營(yíng)運(yùn)資本研究的影響研究較多，而宏觀環(huán)境對(duì)營(yíng)運(yùn)資本管理的影響及其作用機(jī)制研究相對(duì)較少。本文擬就國(guó)內(nèi)外宏觀環(huán)境對(duì)營(yíng)運(yùn)資本的相關(guān)研究進(jìn)行歸納和整理。
二、國(guó)外營(yíng)運(yùn)資本關(guān)于宏觀經(jīng)濟(jì)對(duì)營(yíng)運(yùn)資本管理的研究
全球化的競(jìng)爭(zhēng)壓力，資金的不確定性、融資的壓力，新的法規(guī)、新的政策和高昂的融資成本約束著營(yíng)運(yùn)資本的管理。尤其是2008年的金融危機(jī)后，職業(yè)經(jīng)理人發(fā)現(xiàn)合理高效地管理營(yíng)運(yùn)資本是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。
Merville和Tavis（1973）認(rèn)為，影響公司營(yíng)運(yùn)資本管理策略的一個(gè)非常重要的因素是持續(xù)的經(jīng)濟(jì)周期。由于不同行業(yè)其業(yè)務(wù)性質(zhì)的差異，在應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)周期時(shí)其采用的營(yíng)運(yùn)資本政策是不相同的。Nunn和Kenneth（1981）從企業(yè)所處行業(yè)環(huán)境就公司的應(yīng)收賬款和存貨進(jìn)行研究，認(rèn)為處在不同行業(yè)的公司營(yíng)運(yùn)資金策略存在較大差異。
Chiou et al（2006）、Zariyawati et al（2010）發(fā)現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)企業(yè)營(yíng)運(yùn)資本需求高，企業(yè)會(huì)將更多資金投入營(yíng)運(yùn)資本。而Lamberson（1995）探討了小型企業(yè)如何改變營(yíng)運(yùn)資本管理以應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境變化，他認(rèn)為經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張期小型企業(yè)傾向于減少流動(dòng)資產(chǎn)以較少流動(dòng)性，在經(jīng)濟(jì)衰減期反之。該研究在理論上進(jìn)行了解釋，由于實(shí)證上沒(méi)有得到驗(yàn)證，且該研究只包含1980-1991年的50個(gè)樣本企業(yè)，不具有普遍適用性，但Lamberson認(rèn)為中小企業(yè)和大型企業(yè)在應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變化時(shí)采取的營(yíng)運(yùn)資本管理政策是不同的，值得進(jìn)一步研究。
Baum et al（2006）認(rèn)為宏觀環(huán)境的波動(dòng)性會(huì)影響非金融企業(yè)對(duì)流動(dòng)資產(chǎn)的分配效率。環(huán)境的高度不確定性減弱經(jīng)理人員預(yù)測(cè)與公司相關(guān)信息的準(zhǔn)確性，使得他們做出的決策與當(dāng)前現(xiàn)金管理政策相似。相反，當(dāng)宏觀環(huán)境的波動(dòng)較為平和時(shí)，經(jīng)理人員有更強(qiáng)的意愿根據(jù)公司的具體需求調(diào)整流動(dòng)資產(chǎn)，使得資產(chǎn)的分配效率提高。而Sathyamoorthi et al（2008）調(diào)查發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)較大的環(huán)境下，企業(yè)傾向于選擇保守的營(yíng)運(yùn)資金管理模式。
Baum et al（2008）以制造業(yè)上市公司為研究對(duì)象，在研究宏觀經(jīng)濟(jì)的不確定時(shí)，還加入公司本身的不確定性。實(shí)證發(fā)現(xiàn)無(wú)論是宏觀經(jīng)濟(jì)還是公司自身不確定性的提高，均使公司的現(xiàn)金持有量增加，反之減少現(xiàn)金持有量。這種在經(jīng)濟(jì)衰退期間對(duì)信息不對(duì)稱的更加敏感，使得公司囤積大量現(xiàn)金，失去了潛在的投資機(jī)會(huì)，這在一定程度上減緩了宏觀經(jīng)濟(jì)的復(fù)蘇。
三、國(guó)內(nèi)關(guān)于宏觀經(jīng)濟(jì)因素對(duì)營(yíng)運(yùn)資本管理的研究
姜國(guó)華（2011）認(rèn)為宏觀經(jīng)濟(jì)政策研究與微觀企業(yè)行為研究普遍存在割裂現(xiàn)象。從宏觀經(jīng)濟(jì)出發(fā)，宏觀經(jīng)濟(jì)政策與微觀企業(yè)行為的關(guān)系主要表現(xiàn)為以下步驟：第一步，一項(xiàng)宏觀經(jīng)濟(jì)政策的推出首先會(huì)影響企業(yè)的行為（如增加企業(yè)的融資成本）；第二步，受到影響的企業(yè)影響其產(chǎn)出；第三步，企業(yè)產(chǎn)出的加總影響經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出；第四步，政府通過(guò)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的變化評(píng)估之前的宏觀政策并做出相應(yīng)的改變。會(huì)計(jì)學(xué)、財(cái)務(wù)學(xué)研究第二個(gè)步驟，研究企業(yè)行為與企業(yè)產(chǎn)出的關(guān)系，但忽略了宏觀環(huán)境對(duì)微觀企業(yè)行為的重大影響，不利于更好地預(yù)測(cè)企業(yè)未來(lái)的行為和產(chǎn)出。
王治安、吳娜（2007）以2003-2005年滬深兩市的所有A股上市公司作為研究樣本，發(fā)現(xiàn)我國(guó)上市公司不同行業(yè)之間的營(yíng)運(yùn)資本管理具有普遍明顯差異，并且這種差異不是由個(gè)別行業(yè)的差異引起的。
吳娜、孫宇（2013）采用2002-2011年在我國(guó)滬深兩市上市的73家鋼鐵行業(yè)公司的面板數(shù)據(jù)為樣本，發(fā)現(xiàn)營(yíng)運(yùn)資本的管理與國(guó)家貨幣政策相關(guān)，通過(guò)固定資產(chǎn)投資的調(diào)節(jié)，營(yíng)運(yùn)資本占總資產(chǎn)的比例與貨幣流量增速之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。
于博（2014）認(rèn)為當(dāng)企業(yè)面臨宏觀經(jīng)濟(jì)的沖擊式，營(yíng)運(yùn)資本往往通過(guò)降低營(yíng)運(yùn)資本的規(guī)模來(lái)減少現(xiàn)金流波動(dòng)對(duì)固定資產(chǎn)的負(fù)面影響，產(chǎn)生“平滑”效應(yīng)。這種平滑效應(yīng)增強(qiáng)了企業(yè)投資對(duì)金融供給的敏感性及貨幣政策對(duì)投資規(guī)模和投資效率的影響能力。因此，內(nèi)生平滑對(duì)外生調(diào)控具有正向協(xié)同作用，企業(yè)內(nèi)生治理（營(yíng)運(yùn)資本平滑）程度越高，越會(huì)提升貨幣政策對(duì)投資效率的影響程度。
肖明等（2013）以2001-2011年滬深兩市843家上市公司的平衡面板數(shù)據(jù)為樣本，就宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境對(duì)不同控股性質(zhì)上市公司現(xiàn)金持有行為的影響進(jìn)行了實(shí)證研究。表明上市公司現(xiàn)金持有量與經(jīng)濟(jì)周期和財(cái)政政策呈顯著負(fù)相關(guān)，而與貨幣政策呈顯著正相關(guān)；現(xiàn)金持有量調(diào)整速度與經(jīng)濟(jì)周期變化和財(cái)政政策變化正相關(guān)，而與財(cái)政政策變化顯著負(fù)相關(guān)。
張西征（2014）利用上市公司季度面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)宏觀經(jīng)濟(jì)因素發(fā)展?fàn)顩r、貨幣政策和通貨膨脹水平對(duì)中國(guó)上市公司商業(yè)信用周期性變化的影響機(jī)理。結(jié)果顯示，隨著宏觀經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張、貨幣政策寬松和通貨膨脹水平的增加，中國(guó)上市公司提供的商業(yè)信用凈額顯著降低。
[關(guān)鍵詞] 信用風(fēng)險(xiǎn)；宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境；信用循環(huán)指標(biāo)；違約概率
[中圖分類號(hào)] F830.2 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A [文章編號(hào)] 1006-5024(2008)01-0152-05
[基金項(xiàng)目] 國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目“中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)中期發(fā)展建模：預(yù)測(cè)方法與應(yīng)用研究”(批準(zhǔn)號(hào)：70531010)；國(guó)家自然科學(xué)基金“創(chuàng)新研究群體科學(xué)基金基于行為的若干社會(huì)經(jīng)濟(jì)復(fù)雜系統(tǒng)建模與管理”(批準(zhǔn)號(hào)：70521001)
[作者簡(jiǎn)介] 曹漢平，北京航空航天大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院博士生，中國(guó)銀行總行高級(jí)經(jīng)理，研究方向?yàn)榻鹑诠こ膛c風(fēng)險(xiǎn)管理；任若恩，北京航空航天大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)閲?guó)際競(jìng)爭(zhēng)力比較、金融工程與風(fēng)險(xiǎn)管理。(北京 100053)
一、問(wèn)題的提出
近20年來(lái)，信用風(fēng)險(xiǎn)的研究如雨后春筍，取得了長(zhǎng)足發(fā)展。但這些早期的信用風(fēng)險(xiǎn)模型大多集中對(duì)違約可能性(信用評(píng)分)的預(yù)測(cè)，主要強(qiáng)調(diào)對(duì)樣本截面數(shù)據(jù)，而不是從時(shí)間序列角度來(lái)分析辨別“好”或“壞”的公司，并且這些模型大部分僅僅考慮了公司本身的狀況與能力，而未將外在的環(huán)境因素納入其中。近年來(lái)，隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和經(jīng)營(yíng)環(huán)境的快速變遷，公司必須面對(duì)許多不確定性，增加了公司經(jīng)營(yíng)的風(fēng)險(xiǎn)。信用風(fēng)險(xiǎn)的時(shí)間序列或動(dòng)態(tài)行為分析已經(jīng)廣受學(xué)術(shù)界、業(yè)界以及監(jiān)管機(jī)構(gòu)的重視。
首先，信用風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)的流動(dòng)性越來(lái)越大。抵押證券(ABS)，如債券抵押證券(CBO)與貸款抵押證券(CLO)，與信用衍生產(chǎn)品(Credit Derivatives)相似，都允許金融機(jī)構(gòu)在不用破壞客戶關(guān)系的情況下降低信用風(fēng)險(xiǎn)敞口。這些新信用工具的定價(jià)需要利率、違約率、回收率、以及信用利差等的動(dòng)態(tài)行為的足夠數(shù)據(jù)。一般而言，可利用直接觀測(cè)這些變量的歷史數(shù)據(jù)，或者利用流動(dòng)性信用敏感工具定價(jià)模型來(lái)計(jì)量這些相關(guān)經(jīng)濟(jì)變量的動(dòng)態(tài)行為即為信用違約互換(credit default swaps)。其中信用衍生工具或證券有效性彌補(bǔ)了早期信用評(píng)分方法在管理信用風(fēng)險(xiǎn)時(shí)的適應(yīng)能力，同時(shí)它也使違約分析的重點(diǎn)從截面分析、時(shí)間點(diǎn)分析轉(zhuǎn)換到動(dòng)態(tài)的信用風(fēng)險(xiǎn)管理。
其次，信用風(fēng)險(xiǎn)組合管理需要?jiǎng)討B(tài)信用風(fēng)險(xiǎn)分析。雖然這些模型基本上都能作為分析信用風(fēng)險(xiǎn)組合的工具，但是對(duì)于不同風(fēng)險(xiǎn)種類的分析卻存在很大的差異。在可辨別的獨(dú)特性風(fēng)險(xiǎn)與系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)情況下，絕大多數(shù)獨(dú)特性風(fēng)險(xiǎn)都能被分散，系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)對(duì)信用組合最重要。而目前的信用組合模型，如CreditMetrics、CreditRisk+都較少關(guān)注系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)因素的行為。通常而言，系統(tǒng)信用風(fēng)險(xiǎn)因素經(jīng)常與宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境有關(guān)。因此，如果能將宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境與系統(tǒng)信用風(fēng)險(xiǎn)因素建立聯(lián)系，那么有關(guān)宏觀經(jīng)濟(jì)變量的趨勢(shì)與狀態(tài)的知識(shí)就可以幫助商業(yè)銀行評(píng)價(jià)組合信用風(fēng)險(xiǎn)。
第三，監(jiān)管的發(fā)展也需要對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析。新巴塞爾協(xié)議(Basel Committee on Bank Supervision (2003))建議銀行的資本需求(capital requirements)必須直接與交易雙方的履約能力(creditworthiness of the counterparties)相聯(lián)系。同時(shí)，新監(jiān)管架構(gòu)的一個(gè)主要關(guān)注點(diǎn)就是銀行資本需求的親周期性(pro-cyclical capital requirements)，并且按照這樣的方法來(lái)增加經(jīng)濟(jì)周期的沖擊，這可能會(huì)惡化經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)期間，銀行可能會(huì)降低經(jīng)濟(jì)資本水平，而經(jīng)濟(jì)資本水平的降低可能是受到基于近期違約概率估計(jì)的風(fēng)險(xiǎn)敏感性資本需求(risk sensitive capital requirements)的刺激。因此，在經(jīng)濟(jì)周期的波峰時(shí)，經(jīng)濟(jì)資本水平可能非常低以致于無(wú)法應(yīng)付后續(xù)的經(jīng)濟(jì)下降趨勢(shì)。而在經(jīng)濟(jì)下降期間，經(jīng)濟(jì)資本的積累同樣可能很低。此外，經(jīng)濟(jì)資本的增加可能會(huì)導(dǎo)致銀行信用緊縮(credit crunch)并且因此惡化已經(jīng)不利的經(jīng)濟(jì)環(huán)境。親周期(pro-cyclicality)的問(wèn)題進(jìn)一步凸現(xiàn)了對(duì)信用評(píng)級(jí)、違約概率、信用利差以及其它信用風(fēng)險(xiǎn)驅(qū)動(dòng)因子進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析的需要。
本論文主要嘗試將宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境和行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境納入信用風(fēng)險(xiǎn)模型，來(lái)辨別外在因素對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響程度。希望利用辨別出的外在因素對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響，為投資者在評(píng)估投資時(shí)提供多一層的考量，并建立一個(gè)能夠納入外在因素的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模式，以供后續(xù)研究與實(shí)務(wù)界應(yīng)用。
二、信用風(fēng)險(xiǎn)模型的發(fā)展歷程
信用風(fēng)險(xiǎn)分析最早起源于Beaver (1967) 和Altman (1968)的工作，并且在過(guò)去近四十年來(lái)取得了廣泛的研究與探討，發(fā)展出許多類型的信用風(fēng)險(xiǎn)模型。不同的模型具有不同的特性及相關(guān)的理論基礎(chǔ)，大致而言可以劃分為兩大類。第一類是基于會(huì)計(jì)信息與市場(chǎng)價(jià)值所發(fā)展出來(lái)的模型，如Altman，Haldeman and Narayanan(1977)的ZETA模型，第二類則是以股票價(jià)格為基礎(chǔ)的模型，如KMV、Moody’s等機(jī)構(gòu)用期權(quán)理論發(fā)展出來(lái)計(jì)算違約概率的模型。但到目前為止，并未有具體將宏觀經(jīng)濟(jì)因素納入信用風(fēng)險(xiǎn)模型的研究。不過(guò)，經(jīng)由Belkin，Suchower and Forest(1998)與Jongwoo Kim(1999)兩篇對(duì)信用轉(zhuǎn)移矩陣(credit transition matrix)的研究，替信用風(fēng)險(xiǎn)模型納入宏觀經(jīng)濟(jì)變量的方式提供了一個(gè)可行的研究方向。Belkin，Suchower and Forest(1998)首先將公司價(jià)值變動(dòng)的因素分成兩部分，個(gè)別公司單獨(dú)面對(duì)的風(fēng)險(xiǎn)與所有公司共同面對(duì)的風(fēng)險(xiǎn)，前者可稱為個(gè)別風(fēng)險(xiǎn)，后者則為系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)。Jongwoo Kim(1999)運(yùn)用前述研究的概念，進(jìn)一步建立較為具體的信用循環(huán)指標(biāo)。
近年來(lái)，一些學(xué)者對(duì)違約概率與宏觀經(jīng)濟(jì)變量的相關(guān)性展開了研究，較具有代表性的是Pesaran等(2005)建立的全球自回歸宏觀經(jīng)濟(jì)矩陣模型GVAR。該模型以Merton(1974)的期權(quán)理論為基礎(chǔ)架構(gòu)，以經(jīng)濟(jì)的全球化為背景，用橫跨25個(gè)國(guó)家、時(shí)間段為1979―1999的季度相關(guān)數(shù)據(jù)，通過(guò)建立模型，分析國(guó)內(nèi)宏觀經(jīng)濟(jì)變量，包括GDP、CPI、短期利率、匯率、以及全球變量(如石油價(jià)格等)的沖擊對(duì)資產(chǎn)信用組合風(fēng)險(xiǎn)的影響，證明銀行沖銷壞帳損失與國(guó)內(nèi)外宏觀經(jīng)濟(jì)變量的變化具有重要關(guān)系。另一個(gè)比較有代表性的是Koopman等(2005)直接應(yīng)用時(shí)間序列模型研究違約概率的周期性變化。
綜合以上文獻(xiàn)，我們可以發(fā)現(xiàn)信用風(fēng)險(xiǎn)作為商業(yè)銀行業(yè)所面臨的主要風(fēng)險(xiǎn)，一直是銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的核心內(nèi)容，同時(shí)也是監(jiān)管機(jī)構(gòu)及學(xué)術(shù)界研究的主要話題。目前我國(guó)商業(yè)銀行的信用分析和評(píng)估技術(shù)仍處于傳統(tǒng)的比率分析階段。隨著全球經(jīng)濟(jì)越來(lái)越相互依賴，商業(yè)銀行與中央銀行都必須面對(duì)并分析宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)(或損失分布)的影響。因此，在此領(lǐng)域，尤其是宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境與信用風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)性研究方面，將有大量的工作去做、值得深入研究。
三、基于宏觀經(jīng)濟(jì)因素的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型
考慮到本論文旨在嘗試將其忽略的外在因素(可分成宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境和行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境兩部分)納入信用風(fēng)險(xiǎn)模型，來(lái)辨別外在因素對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響程度，因此主要參照J(rèn)ong-woo Kim(1999)的研究方法建立宏觀經(jīng)濟(jì)模型，并利用宏觀經(jīng)濟(jì)變量(GDP增長(zhǎng)率，CPI通膨率、貨幣供應(yīng)量、失業(yè)率等)建立信用循環(huán)指標(biāo)(Z)值，來(lái)表示宏觀經(jīng)濟(jì)情況，然后以此信用循環(huán)指標(biāo)的結(jié)果搭配Belkin-Forest-Suchower(1998)的方法，去調(diào)整不同經(jīng)濟(jì)情況下企業(yè)信用質(zhì)量改變的概率，并修正研究期間銀行放款組合價(jià)值之信用風(fēng)險(xiǎn)的變動(dòng)型態(tài)。希望利用辨別出的外在因素對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響，為投資者在評(píng)估投資時(shí)提供多一層的考量，并建立一個(gè)能夠納入外在因素的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模式，以供后續(xù)研究與實(shí)務(wù)界應(yīng)用。
(一)模型的建立
本論文假設(shè)影響公司價(jià)值的因素有三個(gè)方面，分別為宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)(Z)、公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效(M)與個(gè)別公司風(fēng)險(xiǎn)(ε)?，F(xiàn)將此三種變量定義如下：
1.宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)
宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)以Z表示，為所有公司都必須面臨的風(fēng)險(xiǎn)，可視為系統(tǒng)性的。這種整體且全面性的風(fēng)險(xiǎn)可能導(dǎo)因于國(guó)內(nèi)GDP的變動(dòng)、貨幣供應(yīng)的變化、進(jìn)出口成長(zhǎng)或衰退、產(chǎn)值提升或下降等。為識(shí)別宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)，首先需要辨別哪些宏觀經(jīng)濟(jì)變量可以合理仿真未來(lái)宏觀經(jīng)濟(jì)狀態(tài)。不同的國(guó)家，其經(jīng)濟(jì)狀態(tài)各有其特定的全局變量組合代表，Wilson(1997)建議至少應(yīng)有3個(gè)以上的宏觀經(jīng)濟(jì)變量。此外，隨著行業(yè)、評(píng)級(jí)的差異，其辨別的解釋變量亦隨之不同。再者，在模型估計(jì)方法上，隨著模型設(shè)定而有所差異，其共同處則在于利用過(guò)去的變量資料來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)變量的可能。
本論文主要是依據(jù)Jongwoo Kim(1999)的研究方法，運(yùn)用宏觀經(jīng)濟(jì)變量建立信用循環(huán)指標(biāo)(Z)，來(lái)表示整體經(jīng)濟(jì)情況，再依據(jù)信用循環(huán)指標(biāo)的結(jié)果，去調(diào)整企業(yè)信用質(zhì)量改變的概率。以下是分析方法的介紹。
(1)建立復(fù)回歸模型
首先，分析投機(jī)級(jí)公司的違約概率與宏觀經(jīng)濟(jì)變量的線性回歸關(guān)系，再以變量分析(Analysis of variance)、系數(shù)估計(jì)(Parameter Estimates)、變量膨脹因子(Variance Inflation Fac-tors)三個(gè)方法作整體模型分析解釋。其中：變量分析(Analysis of variance)的主要目的是分析解釋變量與被解釋變量有無(wú)直線線性關(guān)系；而變量膨脹因子(Variance Inflation Factors，VIF)則作為該模型共線性(Multi-Collinearity)的判斷標(biāo)準(zhǔn)。
本研究先利用Probit函數(shù)對(duì)被解釋變量(投機(jī)級(jí)公司的違約概率)作轉(zhuǎn)換，得出的轉(zhuǎn)換值再與選定的宏觀經(jīng)濟(jì)變量做復(fù)回歸分析，并利用最小平方法(Ordinary Least Squares，OLS)推算宏觀經(jīng)濟(jì)變量的估計(jì)系數(shù)。
其中，Yt：表示第t期投機(jī)級(jí)公司的違約機(jī)率，Xi，t-1：表示第i個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)變量在t-1期的值，β：為未知的參數(shù)，εt：為隨機(jī)誤差項(xiàng)，h：為選定的宏觀經(jīng)濟(jì)變量個(gè)數(shù)。
(2)建立信用循環(huán)指標(biāo)表示宏觀經(jīng)濟(jì)狀況
由公式(1)估計(jì)下一期的投機(jī)級(jí)公司違約機(jī)率的轉(zhuǎn)換值后，即可建立信用循環(huán)指標(biāo)表示經(jīng)濟(jì)狀況。其公式可表示為：
其中，Zt表示第t期的信用循環(huán)指標(biāo)，Φ-1為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)之累積分配的反函數(shù)，Yt表示第t期投機(jī)級(jí)公司的違約概率，μ為平均數(shù)，σ為標(biāo)準(zhǔn)差。
2.公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效
公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效以M表示，本論文以稅前息前資產(chǎn)報(bào)酬率作為經(jīng)營(yíng)績(jī)效變量。Mt值的轉(zhuǎn)換主要應(yīng)用統(tǒng)計(jì)上標(biāo)準(zhǔn)差距離的計(jì)算公式：
其中，RAt表示t期公司資產(chǎn)報(bào)酬率，μ為平均數(shù)，σ為標(biāo)準(zhǔn)差。
為了符合Mt~N(0，1)的假設(shè)，本研究假定同行業(yè)內(nèi)各公司資產(chǎn)報(bào)酬率成標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。換句話說(shuō)，即公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效的好壞概率呈標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。式(3)分子中的μRAt即為行業(yè)平均資產(chǎn)報(bào)酬率，也可用ITAt表示，用數(shù)字式表示為：
其中，RAt表示t期公司資產(chǎn)報(bào)酬率，IRAt表示t期行業(yè)平均資產(chǎn)報(bào)酬率，N為同行業(yè)內(nèi)公司數(shù)量。
從式(3)可知，本研究將資產(chǎn)報(bào)酬率作為衡量公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效的指標(biāo)。為了將宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境對(duì)資產(chǎn)報(bào)酬率的影響剔除，并消除行業(yè)特性差異，將其減去行業(yè)平均資產(chǎn)報(bào)酬率后再除以行業(yè)資產(chǎn)報(bào)酬率標(biāo)準(zhǔn)差，得到的經(jīng)營(yíng)績(jī)效指標(biāo)Mt就等于該公司經(jīng)營(yíng)表現(xiàn)與行業(yè)平均間的標(biāo)準(zhǔn)差距離。若公司資產(chǎn)報(bào)酬率小于行業(yè)平均報(bào)酬率，則Mt0，表示有正面的經(jīng)營(yíng)績(jī)效。若兩者相等，則Mt=0。
3.個(gè)別風(fēng)險(xiǎn)
個(gè)別風(fēng)險(xiǎn)以ε表示，此風(fēng)險(xiǎn)僅與個(gè)別公司相關(guān)，如新產(chǎn)品開發(fā)等。
根據(jù)以上分析，那么可以以下列回歸式來(lái)估計(jì)宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)公司價(jià)值變動(dòng)的影響，并據(jù)此建立基于宏觀經(jīng)濟(jì)因素的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。
Rt=w1Mt+w2Zt+w3εt(5)
其中，Rt為t期公司價(jià)值變動(dòng)，Mt為t期公司的經(jīng)營(yíng)績(jī)效指標(biāo)，Zt為t期宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，εt為t期個(gè)別價(jià)值變動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)，w1、w2、w3分別為Zt、Mt、εt的權(quán)重。為了保證正態(tài)分布的假設(shè)，即Rt～N(0，1)，不失一般性，假設(shè)①M(fèi)t、Zt與εt也為N(0，1)的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，即Mt、Zt、εt～N(0，1)；②Mt、Zt與εt間相互獨(dú)立；③w12+w22+w33=1。
除了以數(shù)學(xué)式表示本研究模型外，也可以圖形表示(如圖1)。從圖1中可以發(fā)現(xiàn)，公司價(jià)值變動(dòng)可以區(qū)分為三部分，如同前文定義，分別為宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)、公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效與誤差限。圖中V0代表0期公司資產(chǎn)價(jià)值，Nt則為t期公司可能價(jià)值概率函數(shù)，Vt則代表其期望值。V0至Vt的變動(dòng)中，V0至V′為受公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效影響的部分，影響幅度為w1Mt；V′至Vt則是受宏觀經(jīng)濟(jì)影響的部分，影響幅度為w2Zt。
此圖的例子是當(dāng)Mt為負(fù)，而Zt為正，且w2Zt大于w1Mt的情況。若Mt與Zt兩者均為正，Vt、V′皆會(huì)位于V0右邊；反之，則Vt、V′皆會(huì)位于V0左邊。換句話說(shuō)，公司價(jià)值可能會(huì)因?yàn)镸t與Zt而變動(dòng)，變動(dòng)的幅度分別為wtMt與w2Zt，總變動(dòng)幅度則為w1Mt+w2Zt。
(二)模型的求解
在期權(quán)模式的信用風(fēng)險(xiǎn)模型中，違約率的估計(jì)是以低于臨界值的累計(jì)概率加以表示。該概率為：
其中，t為期間，V0為0期公司資產(chǎn)價(jià)值，Dt為t期負(fù)債帳面價(jià)值，μ為平均數(shù)，σ為標(biāo)準(zhǔn)差。
違約概率也能夠在圖形上看出。圖2為期權(quán)模式下t期的公司可能價(jià)值分布圖，公司可能價(jià)值為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，所以此公司價(jià)值線Nt代表的一樣是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的概率函數(shù)。圖中的橫軸并非公司絕對(duì)價(jià)值表示，而是期望值的距離，以一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差為單位。此時(shí)只要求出臨界值b的數(shù)值，即能得到臨界值以下的累計(jì)概率，以τ表示。
此臨界值也可稱為違約點(diǎn)(default point)，根據(jù)公式(6)，可得臨界值b為：
公式(7)所計(jì)算的臨界值隱含的假設(shè)為公司價(jià)值低于負(fù)債面值就發(fā)生違約，但在現(xiàn)實(shí)生活中，違約不會(huì)在低過(guò)負(fù)債時(shí)即刻發(fā)生，而是已經(jīng)低過(guò)負(fù)債一定程度之后。其中KMV的EDF模型也不根據(jù)上式，而是以公司長(zhǎng)期負(fù)債加上二分之一流動(dòng)負(fù)債來(lái)作臨界點(diǎn)。
本研究為求出更精確的信用組合風(fēng)險(xiǎn)及違約概率，將依KMV的方式以公司長(zhǎng)期負(fù)債加上二分之一流動(dòng)負(fù)債來(lái)作臨界點(diǎn)。因此，每家公司的臨界點(diǎn)均不同。
bt=IDt+ SDt(8)
為了不失一般性，假設(shè)t期年底公司普通股市價(jià)為P(ST)t；CSt為t期期末流通在外普通股數(shù)，則公司t期末的價(jià)值與公司價(jià)值變動(dòng)可分別表示為
Vt=P(ST)t×CSt(9)
根據(jù)Merton(1974)違約模型，在時(shí)間t-1的信息條件下，如果下式成立違約將在時(shí)間t發(fā)生：
假設(shè)：
那么λt將是正的違約門檻，它將隨著時(shí)間與企業(yè)的特定屬性(如行業(yè)區(qū)分)而變化。
因此，在末期t時(shí)的違約概率為：
τ=p(default)=p(Rt
綜合以上的敘述，本研究的信用風(fēng)險(xiǎn)模型將外在環(huán)境因素納入；外在環(huán)境因素又可以分成兩部分，一為宏觀經(jīng)濟(jì)因素，另一則為行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)因素。前者指的是宏觀經(jīng)濟(jì)狀況的影響，如資金是否寬松、進(jìn)出口貿(mào)易興衰、GDP增減等因素對(duì)公司信用風(fēng)險(xiǎn)的沖擊。后者為行業(yè)特性因素，如行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情況、行業(yè)特性等。
四、實(shí)證分析
本文選取的宏觀經(jīng)濟(jì)變量包括年度實(shí)際GDP、實(shí)際全社會(huì)總投資、信貸余額、匯率、全國(guó)實(shí)際零售總額、全國(guó)進(jìn)出口總額等。各變量均以各個(gè)指標(biāo)各年名義值除以各年相對(duì)于1985年的物價(jià)指數(shù)，折算為以1985年基準(zhǔn)的可比值，并以上海證券交易所上市公司為研究對(duì)象。由于論文篇幅的限制，本論文在行業(yè)與公司的選擇上只選擇了IT行業(yè)作相關(guān)分析研究。根據(jù)前文分析，我們可以利用最小平方法(OLS)來(lái)計(jì)算出方程(1)中的相關(guān)參數(shù)(如表1)
那么，我們可以得到投機(jī)級(jí)公司(SG)的違約概率與信用循環(huán)指標(biāo)的預(yù)測(cè)值(表2與圖3表示其預(yù)測(cè)值與實(shí)際的值非常接近)。
各風(fēng)險(xiǎn)因子的權(quán)重系數(shù)如表3所示。
因此，IT行業(yè)的條件信用風(fēng)險(xiǎn)模型(5)可以寫成：
Rt=0.277Mt-0.202Zt+0.939εt (14)
下面我們可選擇一家IT行業(yè)的上市公司進(jìn)行具體分析。假設(shè)該公司在1999年度與2000年度的基本信息如表4所示。
因此，在考慮宏觀經(jīng)濟(jì)與行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)因素后，該公司2000年的條件違約概率(PD)可表示為：
τ=p(default)=p(Rt
實(shí)證表明，利用本論文建立的信用風(fēng)險(xiǎn)模型，可以計(jì)算出公司的信用風(fēng)險(xiǎn)，即可能的違約概率，而且根據(jù)違約概率，也能看出信用風(fēng)險(xiǎn)的大小與其變動(dòng)。
五、結(jié)束語(yǔ)
本研究通過(guò)信用循環(huán)指標(biāo)表示宏觀經(jīng)濟(jì)景氣狀況，將宏觀經(jīng)濟(jì)周期因素納入到現(xiàn)有信用風(fēng)險(xiǎn)模型之中，分析了宏觀經(jīng)濟(jì)變量與行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境因素等對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響，建立了能夠納入外在因素的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模式。本論文的分析結(jié)果可以幫助我們思考在考慮宏觀經(jīng)濟(jì)與行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)因素后信用風(fēng)險(xiǎn)的度量問(wèn)題。在我國(guó)當(dāng)前經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，從信用風(fēng)險(xiǎn)管理的角度入手，將能夠測(cè)量到的不穩(wěn)定因素納入到信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型中去，使商業(yè)銀行能夠按照新巴塞爾協(xié)議的資本要求，建立具有長(zhǎng)遠(yuǎn)性、穩(wěn)定性、前瞻性的更為有效的信用風(fēng)險(xiǎn)管理體系，對(duì)增強(qiáng)金融體系和宏觀經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定性將具有非常現(xiàn)實(shí)的意義。需要指出的是：為了簡(jiǎn)化分析，本論文以上市流通的普通股股票價(jià)格計(jì)算公司價(jià)值，除必須假設(shè)國(guó)內(nèi)股票市場(chǎng)為完全市場(chǎng)外，又忽略了其他影響因素；另外，本研究雖然盡力依文獻(xiàn)或?qū)崉?wù)界的經(jīng)驗(yàn)去選擇合適的變量，并希望能找出最能解釋宏觀經(jīng)濟(jì)的經(jīng)濟(jì)變量，但由于宏觀經(jīng)濟(jì)變量的選取存在一定主觀性，容易遺漏重要的經(jīng)濟(jì)金融變量，使得選取變量與應(yīng)變量的關(guān)聯(lián)性不夠顯著，或多或少會(huì)影響模型的預(yù)測(cè)。
參考文獻(xiàn)：
[1] Altmen and Sironi.The link between default and re-covery rates：effects on the procyclicality of regulatory capital ra-tios，2002.
[2] Barry and Lawrence.A one-parameter representation of credit risk and transition matrices，1998.
[3] Basel Committee on Banking Supervision.Quantita
tive Study 3-Technical Guidance，Oct 2002.
[4] Jongwoo Kim.A way to condition the Transition Matrix on Wind，1998.
[5] Jose A. Lopez.The Empirical Relationship between Average Asset Correlation，F(xiàn)irm Probability of Default and Asset size，June 2002.
[6] Belkin-Forest -Suchower(1998). A One-Parame-ter Representation of Credit Risk and Transition Matrices.CreditMetrics Monitor，Third Quarter，JP Morgan，New York.
[7] Kim(1999).A Way to Condition the Transition Matrix on Wind， RiskMetrics Group.
[8]蔡方，孫文祥.信用風(fēng)險(xiǎn)的度量和實(shí)證分析[J].投資研究，2003，(7).
[9]龔樸，何旭彪.信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型與方法最新研究進(jìn)展[J].管理評(píng)論，2005，(5).
[10]趙玉旭.現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)量化模型在我國(guó)銀行中的應(yīng)用研究[D].長(zhǎng)沙：中南大學(xué)管理科學(xué)與工程系，2003.