供給側結構性改革背景下企業經營狀況與企業杠桿率關系研究
——以重慶企業為例

李 群，劉 濤,b

(中國社會科學院 a.數量經濟與技術經濟研究所，北京 100732； b.研究生院，北京 102488)

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供給側結構性改革背景下企業經營狀況與企業杠桿率關系研究
——以重慶企業為例

李 群a，劉 濤a,b

(中國社會科學院 a.數量經濟與技術經濟研究所，北京 100732； b.研究生院，北京 102488)

降低杠桿率是供給側改革的主要任務之一，提升企業經營水平是降低非金融企業杠桿率水平的重要手段，也是培養經濟新動力的前提條件。通過分析重慶市經濟增長指標和TFP增長率同重慶上市企業整體杠桿率水平，研究杠桿率和宏觀經濟指標與技術進步率之間的關系。在此基礎上建立動態面板模型對重慶部分具備代表性企業的杠桿率水平同企業經營相關指標進行定量分析，綜合得出降低杠桿率對經濟宏觀和企業微觀的影響。

動態面板模型；杠桿率；供給側結構改革；重慶

一、引言

降低杠桿率是當前供給側改革五大任務之一，也是和降低系統性風險最為緊密相關的任務。杠桿率作為風險資本管理和資本充足率監管的有效補充，是衡量一個地區經濟安全穩定的重要指標。2013—2015年是中國三期疊加狀態較為明顯的一個時期，特別是前期大規模經濟刺激政策消化壓力較大。杠桿率指標同房地產去庫存、過剩產能消減、降低企業經營成本密切相關，同時又相互制約。

IMF公布的2015年《全球金融穩定報告》顯示，主要新興市場經濟體企業債務水平急劇上升，報告認為杠桿率大幅度提升的原因是更為寬松的金融條件而非經濟基本面改善。在中國，一些機構和學者對當前中國的杠桿率進行了分析，如任澤平等經過測算得出金融危機之后中國全社會杠桿率為260.8%，以及2008—2015年杠桿率上升90.28%的結論[1]；吳敬璉指出中國的杠桿率風險有自身特色，中國居民、企業債務占比相對于日本、美國等發達經濟體都要高，因此償債風險更高，降低杠桿率的必要性也更高[2]。

為此，2014年《國務院關于加強地方政府性債務管理的意見》(國發〔2014〕43號)出臺，并且實施了新的預算法，嚴格控制地方政府債務。重慶市在2016年6月發布《重慶市金融去杠桿風險專項方案》，嚴格控制高息融資操作和其他高風險投資型金融產品。

2014年重慶市全年GNP同比增長10.9%，為全國之首。深入研究重慶市企業杠桿率水平和相關政策的影響，歸納總結重慶供給側改革經驗，分析降低杠桿率的作用，對推進全國范圍內的供給側結構性改革、防范系統性風險和培育經濟增長新動能有十分重要的意義。

二、文獻綜述

杠桿率(Leverage Ratio)是指權益資本與資產負債表中總資產的比率，它是一個衡量公司負債風險的指標，能從側面反映公司的還款能力。過高的杠桿率是系統性經濟危機的根源。杠桿率計算方法為：

杠桿率=總資產/權益資本×100%

杠桿率= 1/(1-資產負債率)×100%

在2008年之后，巴塞爾委員會給出了一個關于資本監管的非常重要的建議，即對商業銀行實施杠桿率限制。國內外學者圍繞杠桿率展開了充分的研究。國外學者對杠桿率和經濟增長做出了一些定量研究，Cecchetti在對18個OECD國家的政府、居民1980—2010年債務水平進行分析后得出當企業債務水平達到90%時會對經濟增長產生抑制作用的結論[3]；Cuerpo等在分析歐洲私營部門債務水平的基礎上建立了去杠桿工作對經濟活動影響的定量分析框架，通過DSGE 模型仿真，得出經濟結構的靈活性和經濟新動能對去杠桿有顯著的正面促進作用，這兩點也是推動經濟走向新的均衡狀態的重要原因[4]。

與此同時，國內學者大多從宏觀方面對國家整體杠桿率進行分析，并通過模擬、推演等方法分析在不發生系統風險的前提下杠桿率應當維持在何種水平上才能夠保證企業的充分發展。劉信群等基于2002—2012年全國面板數據對杠桿率和經營績效進行了定量分析[5]。諸建芳等分析了2012年杠桿率結構，認為居民杠桿率的上升速度需要控制、政府的杠桿率則需要保持穩定，未來幾年中國杠桿率可能略有下降，這將對經濟增長有所抑制[6]。

在杠桿率的結構研究方面，中國人民銀行杠桿率研究課題組對2014年中國杠桿率進行評估和結構分析，認為當前中國最大的風險不是杠桿率的絕對水平，因而可以靈活運用目前仍然存在的杠桿率空間優化債務結構，并在經濟增長過程中逐步降低杠桿率水平[7]。張明等比較分析了惠譽和穆迪對中國主權信用評級變化的原因，認為過高的企業杠桿率是中國經濟兩大潛在風險之一[8]。譚海鳴等在中國長周期一般均衡模型中，結合杠桿率分析和人口老齡化、人口遷移等因素得出金融杠桿率在確定上限基礎上不應該過度壓制杠桿率自然上升的結論[9]。

目前，杠桿率的研究主要集中在金融企業和政府部門，對一般性、非金融實體企業的研究較少[10]。對一般企業的杠桿率水平進行定量分析，是對供給側結構性改革推進過程中進行效果評估、風險分析，尋找工作著力點的重要前提性工作。針對重慶地區具有代表性企業的分析是進行全國范圍內供給側結構性改革中去杠桿工作前期工作經驗的歸納與總結。本文在對比分析重慶市非金融企業杠桿率、重慶整體杠桿率與經濟產出、潛在增長率基礎上，構建了動態面板回歸模型并進行GMM回歸分析。

三、重慶市杠桿率水平和經濟增長潛力

中國供給側結構性改革是應對中國經濟增速不斷下探、破解中等收入陷阱難題的必然選擇，衡量供給側改革的成功與否，需要綜合考慮當期的經濟增長率和未來的潛在經濟增長率。潛在經濟增長率的測算方法較多，較為常用的方法是通過索洛經濟增長模型對包含多種投入的Cobb-Douglas 模型變形并計算全要素生產率。如張林通過包含人力資源的Cobb-Douglas模型，推算出2012—2020年我國GDP增長率大致在6.6%～7.8%[11]。

首先對重慶市杠桿率水平和兩個主要經濟增長指標——TFP和GNP進行對比分析。本文對TFP的測算采用Cobb-Douglas函數，僅考慮勞動力與資本投入，見式(1)。

(1)

本文選取2004—2014年《中國統計年鑒》中各省GDP面板數據為經濟產出(Y)，以城鎮單位就業人數、私營企業就業人數、個體戶就業人數之和為勞動力投入(L)。資產投入采用永續盤點法測算，以1987年固定資產總額作為基期，以《中國統計年鑒》中固定資產形成額作為資本增量，根據會計習慣將資產折舊率設定為20%。

式(1)中α值一般根據一個國家或地區的投資拉動與勞動力投入之比進行估計，國外學者根據經驗在20世紀90年代將公式中的α值一般設定為0.3。而一些國內學者對α的取值提出質疑，認為西方國家將α值放在較低水平會夸大TFP增長率在經濟增長中的作用。

為保證計算的合理性，本文分別在α=0.3、0.5、0.6水平上進行測算。通過觀察各省TFP增長率我們發現，將α值設定在0.6是一個較為合理的選項，能夠反映近年來中國的實際情況。測算結果顯示：中國全要素生產率總體上來說是增長的，但是全要素增長率的增長速度在2008年由于經濟危機出現了很大下降；在2009年短暫的回升之后2010年至2013年逐步下降，甚至在2013年部分省份出現了負增長；隨著2013年中國開始大力推進供給側結構性改革，大部分省份全要素增長率逐步回升。

重慶市在制造業產業升級和控制杠桿率水平上采取了一系列有力措施，保證了經濟發展潛力。通過對比2007—2014年全國TFP增長率算數平均值和重慶TFP增長率可以發現，自2012年后的3年時間重慶TFP增長率優于全國水平。

數據來源：《中國統計年鑒》，經Cobb-Douglas模型計算索洛殘差所得。

圖1 全國與重慶地區TFP增速對比

同時對比經濟增長率，重慶GNP自2013年開始一直維持高增長率，優于全國水平，見表1。

表1 重慶GNP與全國GDP對比 %

數據來源：《中國統計年鑒》。

自開展供給側結構性改革以來，重慶市經濟表現和經濟潛力是優于全國的，在杠桿率測量上我們采用重慶市44家*截至2016年9月，重慶市上市企業共45家，由于本文研究對象集中在實體企業，故將西南證券排除在外。上市企業的財務數據來代表重慶市企業的杠桿率水平，采用算術平均法測算平均杠桿率水平。截至2015年12月，重慶市44家上市企業整體資產負債率為66.51%，大大低于A股市場企業的平均值84.73%。從經營業績來看，重慶市上市企業流動資產比例為58.09%，高于全國水平8個百分點。從償債能力來看，重慶市上市企業歸屬母公司股東的權益/負債合計0.477 9,高于全國0.166 0。從時間上來看，重慶市上市企業自2013年開始資產負債率水平一直維持在66%左右。

從上市企業財務數據來看，自2013年起，全國企業總體短期借款水平上升，是杠桿率上升的主要推動因素，重慶企業各類負債水平都低于全國水平，但是自2012年以來上升速度較快，見表2。

可見，重慶良好的GDP與TFP增速表現同重慶企業較低的杠桿率水平有著共同的趨勢。分析重慶企業杠桿率水平較低的成因和對經濟發展的積極影響是供給側結構性改革工作的重要方面。重慶市企業杠桿率水平不僅同外部整體經濟相關，也和企業內部經營狀況有密切聯系。因此，對企業內部的經營狀況和企業杠桿率水平關系進行定量分析十分必要。

表2 重慶上市企業資產負債水平

數據來源：萬德FA數據庫。

四、重慶市企業杠桿率與經營狀況實證分析

面板數據模型是建立在面板數據之上、用于分析變量之間相互關系的計量經濟模型。我們將重慶企業分季度財務報表作為時間方向，將不同企業作為截面方向構建面板模型。

回歸模型設定必須根據面板數據的特性來分析回歸模型設定是否有效，因此對模型的隨機效應模型(Random-Effect Model)、固定效應模型(Fixed-Effect Model)進行檢驗，并且如果一個模型同時存在時間和個體兩種效應，就稱作雙向固定效應。在時間和個體效應的估計上一般通過F統計量檢驗來判斷模型的有效性，對混合估計和隨機效應通常使用LM檢驗來判斷有效性，對固定效應和隨機效應模型應采取豪斯曼檢驗(Hausman Test)[12]。

首先判斷是應當選取固定效應模型還是隨機效應模型，構建面板數據模型如式(2)所示：

Yi,t=∑βtXi,t+μi,t

(2)

其中，Y代表該企業資產負債率，X向量為公司內部經營和財務系列指標。本文選取了歸屬母公司股東的權益、管理費用、流動比率、存貨周轉天、長期負債占比代表公司的內部治理、股權結構、資金狀況和經營狀況等。豪斯曼檢驗(Hausman Test)是一種一般性檢驗，用于模型選擇時通過設定原假說為非觀測效應與解釋變量不相關來進行檢測。為判斷兩種模型的有效性，本文采用豪斯曼檢驗，分別運用面板數據根據模型(2)進行固定效應模型回歸和隨機效應模型回歸，獲得回歸結果WI、RE，將固定效應回歸結果(WI)與隨機效應回歸結果(RE)統一進行豪斯曼檢驗，結果見表3。

表3 Hausman檢驗(固定效應與隨即效應模型)

豪斯曼檢驗結果P值極小，因此選取固定效應模型。進一步判斷是否存在個體或時間上的效應。通過R語言PLM包提供針對池數據的單位根檢驗方法，分別對個體效應和時間效應進行檢驗，結果見表4。

表4 POOL數據單位根檢驗(時間效應與個體效應)

個體效應和時間效應檢驗結果P值均小于0.01，表明面板數據中時間效應和個體效應都非常明顯，因此應當選擇建立雙向(two-ways)模型。

由于資產負債率和其他指標的關聯度因為數據報告期等因素較易產生數據滯后和影響滯后，因此需要對模型是否存在序列相關性進行檢查。目前序列相關檢驗方法有DW檢驗、自回歸檢驗、LM檢驗、Wooldridge檢驗、Breusch-Godfrey檢驗等方法。本文采用Wooldridge檢驗和Breusch-Godfrey檢驗，兩者的結果P值小于0.01，均表示存在序列相關性，見表5。

表5 序列相關性檢驗

構建動態面板回歸模型是分析本文數據中關于控制杠桿率和企業運行成本關系的有效方法。我們認為杠桿率對企業經營活動的影響時間較短，因此企業運行其他指標設定一階滯后。根據上述檢驗結果，應當建立動態面板回歸模型如式(3)：

Yi,t=αYi,t-1+∑βt-1Xi,t-1+ξi+μi,t-1

(3)

同時考慮到本文X向量當期相關的情況，構建了僅有自變量滯后一期的動態面板數據回歸模型，見式(4)：

Yi,t=αYi,t-1+∑βt-1Xi,t+ξi+μi,t

(4)

考慮到一些變量可能同資產負債比是指數型相關，因此在模型(3)的基礎上進行指數變形，設計模型(5)用來分析可能存在的指數相關性。

lnYi,t=lnYi,t-1+∑βt-1lnXi,t-1+μi,t-1

(5)

對上述動態面板數據的估計，可以采用OLS、LM等一般估計方法和WLS等針對異方差情況的調整方法。由于GMM方法不需要考慮數據分布差異問題，因此本文采用雙向固定效應模型(two-ways within model)，并通過GMM方法回歸。回歸結果見表6～8。

式(3)回歸統計量中，調整后的R2為0.103 91，模型解釋力較好，F統計量在自由度DF6～338中為7.808 99，模型整體P值為小于0.01，模型整體可信度較高。回歸指標中，資產負債率和母公司股東權益滯后一期回歸結果顯著。資產負債率財務流動比率有相關性，但P值超過0.01。

式(4)回歸統計量中，調整后R2為0.081 434，模型具有解釋力，F統計量在自由度DF6～338中為5.941 53，模型整體P值為小于0.01，模型整體可信度較高。回歸指標中，公司杠桿率和母公司股東權益當期回歸結果顯著，財務流動比率和長期負債占比有一定相關性。

式(5)回歸統計量中，調整后R2為0.046 205，模型具有解釋力，F統計量在自由度DF6～338中為3.224 03，模型整體P值為小于0.01，模型整體可信度較高。回歸指標中，公司杠桿率和管理費用與資產負債率呈現一階指數顯著正相關。

表6 模型(3)回歸結果

表7 模型(4)回歸結果

表8 模型(5)回歸結果

五、結論與展望

總體上，我國近十年潛在增長率增速不斷下降，中國經濟發展動力不足的情況普遍存在。如何優化產業結構，需要對不同地區的供給側結構性改革的相關政策制定與實施效果評價進一步研究。降低杠桿率水平是供給側結構性改革中較為緊迫的任務，牢牢守住不發生系統性風險的底線是供給側結構性改革能夠順利實施、保持經濟社會穩定的前提條件。通過對比分析重慶企業和全國企業的財務構成可以發現，較低的杠桿率水平是經濟潛力提升和經濟穩定高速增長的先決性條件，重慶企業的財務數據體現了重慶市主動將杠桿率控制在合理水平的決心。

通過建立定量模型，我們發現降低杠桿率水平同企業內部資本形成、企業治理水平密切相關，這為供給側結構性改革提供了從企業內部降低杠桿率水平的一些思路和手段。企業杠桿率本身是一把雙刃劍，過低的杠桿率水平會影響企業資本形成，從而抑制經濟增長。

降低杠桿率是一項系統而艱巨的工程，杠桿率過高的問題不僅是政府部門、金融企業和一般居民所面臨的問題，非金融企業同樣受杠桿率的影響，但這種影響存在時間上的滯后。

杠桿率在金融機構、政府、不同行業間的傳導機制對供給側結構性改革和非金融企業的影響是顯著的，也是供給側結構性改革中降低杠桿率這一重要任務的重點研究方向。

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[4] CUERPO C,DRUMOND I,LENDVAI J,et al.Private sector deleveraging in Europe[J].Economic Modelling, 2015,44:372-383.

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[6] 諸建芳，孫穩存.中國降杠桿的新思路[J].銀行家，2014(9)：65-67.

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[8] 張明，賀軍.中國經濟去杠桿化的潛在風險[J].金融市場研究，2013(5)：4-9.

[9] 譚海鳴，姚余棟，郭樹強，等.老齡化、人口遷移、金融杠桿與經濟長周期[J].經濟研究,2016(2):69-81.

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[12]HAUSMAN J A，TAYLOR W E.Panel data and unobservable individual effects[J].Econometrica，1981，49：1377-1398.

(責任編輯 魏艷君)

Study on the Relationship Between Enterprise Management and Enterprise Leverage Ratio Under the Background of Supply Side Structural Reform:Taking Chongqing Enterprise as an Example

LI Quna, LIU Taoa,b

(a.Institute of Quantitative and Technical Economics, Chinese Academy of Social Sciences, Beijing 100732, China; b.Graduate School, Chinese Academy of Social Sciences, Beijing 102488, China)

Reducing leverage ratio is one of the main tasks of supply side structural reforms. Enhancing the management level of enterprises is an important means to reduce the level of non-financial enterprises leverage ratio and the prerequisite for cultivating new economic force. Through analyzing of Chongqing economic growth indicators and TFP growth of the listed companies with Chongqing overall leverage levels, based on this level we construct dynamic panel model to make quantitative analysis on the level of the leverage ratio of some representative enterprises in Chongqing with the related index of enterprise management. It concludes that reducing the leverage ratio may have macroscopic effect on economic and microscopic effect on enterprise.

dynamic panel model; leverage ratio; supply side structural reform; Chongqing

2017-01-06 基金項目：國家社會科學基金項目“經濟發展方式轉變成效評價研究及其實證分析”(11BTJ015)；中國社會科學院哲學社會科學創新工程基礎研究學者資助項目“經濟評價的理論、方法與實證分析”(2014—2018)

李群(1961—)，男，山東臨清人，中國社會科學院基礎研究學者，數量經濟與技術經濟研究所研究員，博士生導師，綜合研究室主任，研究方向：經濟預測與評價、人力資源與經濟發展。

李群，劉濤.供給側結構性改革背景下企業經營狀況與企業杠桿率關系研究——以重慶企業為例[J].重慶理工大學學報(社會科學)，2017(4):51-57.

format：LI Qun, LIU Tao.Study on the Relationship Between Enterprise Management and Enterprise Leverage Ratio Under the Background of Supply Side Structural Reform:Taking Chongqing Enterprise as an Example[J].Journal of Chongqing University of Technology(Social Science)，2017(4):51-57.

10.3969/j.issn.1674-8425(s).2017.04.008

F121

A

1674-8425(2017)04-0051-07