從微觀到宏觀的定量測算：利率上升對實體經濟的非對稱沖

擊明明++呂品

摘要：2016年底以來，貨幣市場與債券市場融資成本不斷抬升。本文采取自下而上的研究方法，基于企業財務報表計算利率上升對實體經濟融資成本的影響，并分別對利率抬升帶來的總量沖擊，以及利率抬升對不同信用資質、不同規模、不同所有性質、不同行業企業的結構沖擊進行了定量分析，最后對宏微觀結果的不一致進行了原因分析。

關鍵詞：國債利率 企業融資成本 凈利潤 沖擊

2016年底債市大幅調整以來，貨幣市場與債券市場融資成本不斷被抬升。首先是利率市場短端劇烈調整；隨后從二級市場傳導至一級市場，債券推遲或取消發行激增與企業債券融資成本的抬升，導致這段時間在貸款與發債的天平上，企業更傾向于貸款融資而不是發債融資；之后，銀行負債成本的提高逐步從總行層面傳達到下面分支行，使得企業貸款成本也整體被抬升。諸多現象表明，從金融去杠桿到實體去杠桿的傳導已經在確確實實地發生了。

雖然我們認同去杠桿的經濟學內涵，認為它是中國經濟中長期健康發展的必要舉措，但同時也應當認識到利率抬升與信貸收縮對實體經濟有短期負面沖擊，而且更重要的是其沖擊存在結構上的不對稱。那么利率上升對實體經濟的沖擊到底如何？從結構上看，對不同資質企業的沖擊效應如何？貨幣政策是否會因此受到掣肘？國債利率保持在什么水平更有利于實體經濟？以上是本文試圖解決的問題。

自下而上：從企業財務報表開始

（一）為什么要自下而上？

總量數據相對抽象、韌性較強，且難以看清結構。我們都知道“利率上升→實體經濟融資成本上升→侵蝕企業利潤和投資意愿”這一傳導途徑，但是究竟在每一道環節上傳導的效應到底有多少，很難從總量數據中得出。

更重要的是，債券市場上行的幅度并非簡單加點到貸款市場，而貸款市場成本的上升對于不同企業的沖擊是非對稱性的，個體數據比總量數據更能看清結構。這就是為何要自下而上、從企業的財務報表開始進行分析。

（二）計算方法

考慮到過短的時間序列統計易失真，且債市是單邊牛市，而過長時間情況下，諸多債券發行人與上市公司數據缺失，所以本文分析的時間區間為2013—2016年，其間債市經歷了一輪長波牛熊切換。本文選取上市公司與發債公司這4年的財務數據，并剔除數據缺失、財務異常的公司及資產規模大于5000億元的公司，最終留存2468家樣本，進行如下操作。

步驟1：利用利息支出/有息負債，計算公司每年的平均負債利率。

步驟2：計算4年的國債利率年度平均值，獲得1組4個國債利率。

步驟3：計算每家公司的4年平均負債利率對年度國債平均利率的彈性。假設企業負債成本對國債利率的彈性為信用資質的單一函數，以企業平均貸款利率作為企業信用資質的代理變量，對每家企業來說：

?負債成本=彈性×?國債利率

步驟4：根據上述假設，以不同區間平均負債利率范圍求得彈性的平均值，并對平均負債利率—彈性的散點圖進行對數擬合（見圖1）。

步驟5：對2017年國債平均利率進行預測并與2016年對比，計算利率在假設條件下（假設2017年國債利率中樞在3.5%）企業的平均融資利率變化：

〖負債成本〗_2017E=〖負債成本〗_2016+彈性×（〖國債利率〗_2017E-〖國債利率〗_2016）

步驟6：假設息稅前利潤（EBIT）、其他財務費用、稅費比率不變，計算在僅有利息支出的條件下企業凈利潤的變動，得出個別公司、分行業加總的凈利潤變動與資產收益率（ROA）變動。

步驟7：對不同信用資質、不同規模、不同所有性質、不同行業企業的結構沖擊進行分析。

從總量到結構：中低資質企業受沖擊最大

（一）總量沖擊：預計抬升企業負債成本80BP～85BP，影響凈利潤-18.8%

總量上看，假設10年期國債利率（下簡稱“國債利率”）2017年中樞在3.5%（截至2017年6月，中樞為3.41%），較2016年2.86%的中樞水平上行65BP，傳導到企業端負債成本將抬升80BP～85BP，即從3.91%～4.08%上升至4.75%～4.89%，利息負擔增加21.5%；考慮到稅收因素，凈利潤將降低18.8%，ROA則下降約0.3～0.4個百分點，從2.25%～2.50%下行至1.83%～2.22%（見表1）。

負債成本傳導至ROA，令ROA中位數從2.5%下降到2.2%。由于企業有較強的動機將盈利調節到0以上，所以ROA的分布將體現較強的0點截斷特征（見圖3），不過這并不影響總體結論。總體來看，全樣本ROA從2.27%下降到1.86%，凈利潤降低18%，可見國債利率上升對整體工業利潤有較強的負面沖擊。

（二）信用資質結構視角：負債成本在7%～8%的中低信用資質企業受沖擊最大

邏輯上看，當利率上行時，貸款的可得性降低，勢必會帶來分化，與其說是大企業和小企業之間的分化，不如說是在信用資質上的分化，即信用資質好的企業所受信貸沖擊較小，信用資質差的企業所受信貸沖擊較大。而衡量信用資質有多種方式：一種是對經營數據與財務數據進行打分，此種方法在跨行業比較時相對較難；第二種是采用評級/隱含評級比較，但是諸多上市公司缺乏相關數據，所以較困難。本文采用企業貸款利率作為其信用資質的替代指標，隱含的含義是，貸款利率很大程度上反映了企業的信用資質，這也是在步驟3采用企業平均負債成本作為單一變量的原因。

計算結果顯示，利率上升對負債成本在7%～8%的中低信用資質企業沖擊最大，利潤負面沖擊甚至在-40%（見圖4）。此類企業有兩大特點，一是負債成本較高，導致其對利率變動的敏感性較高；二是ROA較低，多數在1%～2%，凈利潤對利息變動的保護不足。對于更低信用資質的企業，即當平均負債利率高于8.5%時，企業負債規模相對偏小，所以利率彈性相對較大，對于ROA的沖擊相對變小。

（三）企業規模結構視角：對資產規模在500億～900億元的企業沖擊最大

理論上，我們認為企業規模與利率水平應該是負相關的，但實際中兩者相關性并不明顯。其原因在于很多小規模上市公司盈利較好、負債也不多，更多地依靠股權融資，業績增速高，所以平均借款利率也比較低；而大型企業多為強周期、上游企業，銀行和債券市場對其融資成本有一定折價，所以利率水平也較低。從彈性來說，仍然是規模較大的企業彈性較低，表明雖然其在平均利率水平上并無太大優勢，但是國有企業屬性和規模因素使得銀行對其貸款利率的穩定性相對較高（見圖5）。

利率上升對資產在500億～900億元的中等規模企業沖擊最大（見圖6）。這些企業的特點是：一是重資產企業較多，資產負債率高，規模大；二是周期類行業偏多，近年來盈利較差，雖然大部分在2016年下半年有所回暖，但一些歷史負擔重的企業仍在盈虧平衡點左右徘徊，致使利率變動對其凈利潤影響較大。資產規模在1000億元以上的企業有較多是大型央企綜合集團，本身負債成本對利率并不敏感，雖然負債規模高，但是利率上升對其凈利潤的沖擊并不是特別大。

所以這也決定了在本輪融資難中，民營企業遭受的沖擊更大。尤其是對于近兩年通過公開市場發行債券替代大量銀行貸款的民營企業，負債管理能力并不是很強，在債市認購情緒較差的時候，短期內回到銀行信貸又有量與價的掣肘，不得不選擇較高利率發債，所面臨的流動性沖擊可能比本文估計的更大。

（五）行業結構視角：盈利能力偏低、資產負債率高的周期類行業受沖擊較大

利率上升對鋼鐵、采掘（主要是煤炭）、有色周期類行業影響最大（見表3）。我們看到雖然經歷了去年下半年周期行業的回暖，但樣本行業中的采掘、鋼鐵全行業凈利潤仍然在盈虧平衡點左右徘徊，回暖主要是大型、優質企業在回暖，一些歷史負擔重的企業雖然虧損在收窄，但仍需消化歷史包袱，疊加高企的資產負債率，利率變動對其影響較大。

利率上升對下游消費品行業影響較小。下游消費品行業（如家電、汽車、醫藥生物等行業）的資產負債率偏低，績優白馬企業較多，ROA對于利率波動的保護較大。

宏微觀的背離與折中

（一）國債利率上升或將對實體經濟盈利產生-11%的沖擊

從微觀財務數據校準到宏觀數據有兩種方法：（1）先計算分行業的數據，再進行加總；（2）直接由分行業的比率數據推算出總量數據。我們根據證監會行業分類方法計算分行業利息變動數據，得到分行業利息支出增加都在20%～23%，比率較為接近，所以本文采用第二種方法，即直接由分行業比率數據推算出總量數據。在此方法下，假設2017年國債利率中樞在3.3%～3.7%，則可推算出利率上升對工業企業利潤的沖擊在-4.62%～-2.42%（見表4）。

我們看到雖然利率上行對于工業企業利潤有所沖擊，但沖擊并不如前文微觀數據研究顯示得那么強烈。微觀數據結果表明，利率在3.5%中樞水平，將對樣本公司凈利潤產生-18.8%的沖擊。工業企業利潤數據相對韌性更強，在于其樣本公司利息/利潤比相對較低，國家統計局工業企業利潤數據統計中樣本公司的這一比值只有16%左右，而本文微觀樣本公司中的利息/利潤比高達70%。

那么，當宏觀數據與微觀結果相背離時，到底該相信是-4%的沖擊還是-18%的沖擊呢？我們認為經濟數據的韌性往往不意味著經濟本身的韌性。相對而言，宏觀數據由于統計樣本、統計方式、時滯等因素，其準確程度和敏感性往往不如自下而上的微觀數據。

綜合來看，我們認為折中一下或許更接近真實情況，即若國債利率中樞今年在3.5%左右，則對實體經濟利潤沖擊將在-11%左右（對于凈利潤沖擊需要考慮稅盾），經濟表現較弱的時候沖擊更大。

（二）關注負債能力管理較差的個別民營企業

應當注意，上文推斷的前提是國債全年平均中樞為3.5%。即便是只從工業企業利潤數據上看，預計其沖擊也在-4.62%～-2.42%；考慮到上游周期行業產成品如煤炭、鋼鐵的價格在下半年有較大的下行壓力，相關行業盈利持續提高或將受阻，疊加年底的基數效應，工業企業利潤回暖的同比數據將比有所降低，屆時-4.62%～-2.42%的沖擊將不會再那么微不足道。

實體經濟融資壓力反饋到債市，或將成為債市的一層天花板。若10Y國債利率下半年中樞頂部達到3.6%，全年中樞將推到3.5%，屆時貨幣市場的壓力將會較完全地反映到全社會融資成本上。

從長周期視角來看，去杠桿對利率的影響更可能是一個先上后下的過程。去杠桿導致金融機構資金在量上縮表、價上抬升；傳導到實體經濟，則是融資成本上升。而其中的非對稱沖擊更令強者恒強、弱者恒弱，將影響企業投資意愿與利潤，可能引致實體經濟下行；實體經濟下行的結果又可能導致實際利率或者操作利率被迫下行。所以對于國債市場，3.6%或將是貨幣政策下半年的中樞頂部。

對于信用債，需要著重關注前文所提受影響最大的發行人。經依次排查，其主要包括那些利率本來就較高的低資質企業、負債管理能力和經驗不足的民營企業，以及徘徊在盈虧平衡點的某些周期類行業。

作者單位：中信證券研究部

責任編輯：羅邦敏 劉穎