企業(yè)債務(wù)與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系研究

張宇

摘 要：企業(yè)債務(wù)的快速上升為金融市場和經(jīng)濟(jì)增長帶來了極大的安全隱患，因此研究企業(yè)債務(wù)和經(jīng)濟(jì)增長之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系對(duì)于我國去杠桿進(jìn)程具有重要意義。文章選取我國29個(gè)省市自治區(qū)2015—2017年共計(jì)12個(gè)季度的數(shù)據(jù)，應(yīng)用面板VAR模型的方法，檢驗(yàn)了企業(yè)債務(wù)與經(jīng)濟(jì)增長之間的面板Granger因果關(guān)系，并通過方差分解說明兩者間的相互影響程度。研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)債務(wù)不是經(jīng)濟(jì)增長的Granger原因，而經(jīng)濟(jì)增長是企業(yè)債務(wù)的Granger原因;方差分解結(jié)果顯示企業(yè)債務(wù)和經(jīng)濟(jì)增長的波動(dòng)都主要受自身的影響。研究結(jié)果表明：企業(yè)債務(wù)的積累在長期阻礙經(jīng)濟(jì)增長;在經(jīng)濟(jì)增長率較高時(shí)，企業(yè)債務(wù)趨于下降。雖然企業(yè)債務(wù)不利于經(jīng)濟(jì)增長，但在方差未來預(yù)測中，企業(yè)債務(wù)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響較小，說明在樣本觀測期內(nèi)我國去杠桿進(jìn)程彰顯成效。

關(guān)鍵詞：企業(yè)債務(wù);經(jīng)濟(jì)增長;面板VAR;債務(wù)增長率;去杠桿中圖分類號(hào)：F 124.8

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-7312（2019）05-0580-07

Abstract：The rapid rise of corporate debt has brought great security risks to financial markets and economic growth.Therefore，studying the dynamic relationship between corporate debt and economic growth is of great significance to China’s deleveraging process.This paper selects 12 quarters of data from 2015 to 2017 from 29 provinces，cities and autonomous regions in China.Using the panel VAR model method，the panel Granger causality between corporate debt and economic growth is tested，and the variance decomposition is used to illustrate the difference between the two.The study found that corporate debt is not the Granger cause of economic growth，and economic growth is the Granger cause of corporate debt;the results of variance decomposition show that corporate debt and economic growth are mainly affected by their own.The research results show that the accumulation of corporate debt hinders economic growth in the long run;when the economic growth rate is high，corporate debt tends to decline.Although corporate debt is not conducive to economic growth，in the future forecast of variance，corporate debt has little impact on economic growth，indicating that China’s deleveraging process has demonstrated results during the sample observation period.

Key words：corporate debt;economic growth;panel VAR;debt growth rate;deleveraging

0 引 言

美國智庫麥肯錫全球研究院在2015年提出中國債務(wù)水平增長過高，已超過發(fā)展中國家的平均水平，企業(yè)債務(wù)快速上升令人擔(dān)憂。債務(wù)的高額積累可能會(huì)引發(fā)貸款違約潮，最終通過銀行系統(tǒng)帶來金融危機(jī)。自2008年的金融危機(jī)之后，債務(wù)的不斷攀升迅速引起學(xué)者的關(guān)注。通常將債務(wù)分為政府債務(wù)和私人債務(wù)，私人債務(wù)又分為企業(yè)債務(wù)和家庭債務(wù)。在不同債務(wù)部門中，企業(yè)債務(wù)所占比重最大。依據(jù)國際清算銀行的統(tǒng)計(jì)，截至2017年年底，中國非金融部門債務(wù)占GDP的比值為241.5%，其中政府債務(wù)占GDP的比值為46.2%，企業(yè)債務(wù)占GDP的比值為146.9%，其余為家庭債務(wù)。Terrones（2008）通過研究新興市場中工業(yè)企業(yè)的信貸特征，發(fā)現(xiàn)大多數(shù)新興市場危機(jī)與信貸繁榮有關(guān)[1]。楊攻研等（2014）提出企業(yè)債務(wù)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響大于政府債務(wù)，由此可見，企業(yè)債務(wù)的上升是個(gè)不容忽視的話題[2]。在金融危機(jī)之后，各國政府都積極采用營救措施，如采取擴(kuò)張性財(cái)政政策，從而導(dǎo)致政府債務(wù)的增加，因此，多數(shù)學(xué)者關(guān)注于政府債務(wù)。Ugo Panizza等（2014）提出政府債務(wù)與經(jīng)濟(jì)增長之間存在負(fù)向相關(guān)關(guān)系，但如果糾正了其中的內(nèi)生性，則債務(wù)與經(jīng)濟(jì)增長之間的聯(lián)系會(huì)消失 [3]。程宇丹等（2014）研究提出，發(fā)展中國家無法承受過高的政府債務(wù)，但在一個(gè)適當(dāng)?shù)姆秶鷥?nèi)，政府債務(wù)的增加會(huì)提高投資率 [4]。潘俊等（2015）研究了金融生態(tài)環(huán)境與政府債務(wù)融資成本的關(guān)系，結(jié)果表明金融生態(tài)環(huán)境越好，政府債務(wù)的融資成本越低 [5]。Coupet等（2017）認(rèn)為赤字支出對(duì)經(jīng)濟(jì)增長存在負(fù)面影響，且在不同負(fù)債水平國家，影響程度不同 [6]。對(duì)于企業(yè)債務(wù)的研究不局限于某一角度，而是從多個(gè)方面展開。

由已有文獻(xiàn)可知，研究企業(yè)債務(wù)與經(jīng)濟(jì)增長的文獻(xiàn)集中于采取多部門債務(wù)國家層面的數(shù)據(jù)，而文中將利用國內(nèi)省級(jí)層面數(shù)據(jù)單獨(dú)探討企業(yè)債務(wù)與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系。

1 企業(yè)債務(wù)和經(jīng)濟(jì)增長的變動(dòng)分析

1.1 國內(nèi)總債務(wù)規(guī)模與國內(nèi)生產(chǎn)總值的變化近些年，隨著國內(nèi)生產(chǎn)總值的增加，債務(wù)總規(guī)模也在逐漸擴(kuò)大。由圖1可知，自2008年以來，社會(huì)總債務(wù)在不斷上漲，從2008年的441 391.26億元增加到了2017年的1 994 009.8億元，年平均增長率高達(dá)39.08%;國民生產(chǎn)總值從2008年的319 515.5億元增加到了2017年的827 121.7億元，年平均增長率17.65%.社會(huì)總債務(wù)的增長速度明顯高于國民生產(chǎn)總值增長速度。

依據(jù)國際清算銀行的標(biāo)準(zhǔn)，債務(wù)占GDP的比值是衡量債務(wù)發(fā)展規(guī)模的一個(gè)重要指標(biāo)，圖2展示了自1995年以來中國總債務(wù)占GDP比值的變化情況。從圖2中可以看出，債務(wù)的發(fā)展?fàn)顩r可以分為2個(gè)階段：1995年至2008年，債務(wù)增長平緩，1995年債務(wù)占GDP的比值為99.4%，2008年債務(wù)占GDP的比值為138.4%，13年間的平均增長率僅為3%;2008年至2017年是債務(wù)高速增長階段，2017年債務(wù)占GDP的比值為241.5%，2008—2017年間平均增長率為11.46%.截至2017年底，中國總債務(wù)占GDP的比值已經(jīng)接近許多發(fā)達(dá)國家的債務(wù)水平。

1.2 企業(yè)債務(wù)規(guī)模的變化及對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響徐云松（2018）通過理論研究得出我國企業(yè)債務(wù)的主要特點(diǎn)為：增長過快、結(jié)構(gòu)性差異化較大和債務(wù)融資結(jié)構(gòu)失衡;債務(wù)來源渠道主要為銀行貸款[17]。企業(yè)債務(wù)在社會(huì)總債務(wù)規(guī)模中所占比值最大，圖3展示了2008—2017年企業(yè)債務(wù)占GDP比值的變化情況。由圖3可以看出企業(yè)債務(wù)占GDP的比值變化在近9年間也分為2個(gè)階段，在2008—2011年間，從93.1%增長到了115.9%，增長較為平穩(wěn);在2011—2017年間，增長到了146.9%，6年間年平均增長率為5.17%.

企業(yè)債務(wù)的上升在短期內(nèi)保證了企業(yè)資金的流動(dòng)性，有利于企業(yè)維持正常經(jīng)營。但在長期，企業(yè)債務(wù)過高會(huì)帶來金融安全隱患。洪朝偉等（2018）研究表明在長期內(nèi)，債務(wù)通貨緊縮的危機(jī)值得警惕[18]。在我國，企業(yè)債務(wù)主要來源于銀行貸款（譚小芬等2018）[19]，企業(yè)將資產(chǎn)抵押給銀行來獲取資金，當(dāng)資產(chǎn)價(jià)格下降時(shí)，企業(yè)融資能力不足，不得不出售資產(chǎn)換取資金，這將進(jìn)一步降低企業(yè)資產(chǎn)價(jià)格，發(fā)生“債務(wù)通縮”現(xiàn)象。高負(fù)債企業(yè)在長期面臨流動(dòng)性不足的風(fēng)險(xiǎn)，如果影響到企業(yè)活力，則會(huì)產(chǎn)生無法按時(shí)歸還貸款問題，使得銀行不良貸款上升，進(jìn)而影響整個(gè)金融體系的安全，不利于經(jīng)濟(jì)增長。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 變量的選擇與數(shù)據(jù)說明文中選取我國29個(gè)省市自治區(qū)，2015—2017年共計(jì)12個(gè)季度的數(shù)據(jù)（由于河南和天津公布的數(shù)據(jù)不全，港澳臺(tái)地區(qū)的數(shù)據(jù)無法獲得，所以剔除）。由于中國人民銀行自2015年起，才開始將貸款分為住戶貸款、企業(yè)貸款和其他等幾個(gè)部分，所以文中選取2015—2017年季度數(shù)據(jù)。文中主要研究企業(yè)債務(wù)與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系。因此選取的變量有：經(jīng)濟(jì)增長、企業(yè)債務(wù)、家庭住宅投資和固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)。家庭住宅投資反應(yīng)出房地產(chǎn)市場的規(guī)模，房地產(chǎn)市場的擴(kuò)張不利于實(shí)體經(jīng)濟(jì)企業(yè)債務(wù)融資（安磊等，2018）。資本支出是決定企業(yè)債務(wù)的一項(xiàng)重要因素，固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)能夠較好地反應(yīng)企業(yè)固定投資中價(jià)格變動(dòng)情況（艾洪德等，2004）[20]。具體指標(biāo)解釋見表1.

依據(jù)國際清算銀行算法，非金融公司的總信貸應(yīng)包括公司債券、商業(yè)票據(jù)、銀行債務(wù)、其他債務(wù)和墊款以及總抵押債務(wù)。其中銀行貸款在企業(yè)債務(wù)中占最大比例（譚小芬等，2018），且中國人民銀行只公布各省市銀行信貸余額，其他項(xiàng)目沒有存量只有增量，所以企業(yè)債務(wù)規(guī)模選用銀行信貸數(shù)據(jù)除以連續(xù)四季度GDP之和（Víctor M.González，2015）[21]。

2.2 模型設(shè)計(jì)文中選用面板VAR模型來研究企業(yè)債務(wù)對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響。VAR模型能夠很好的解釋多變量之間的聯(lián)系。由于文中選取的數(shù)據(jù)涉及各個(gè)省份所以是面板數(shù)據(jù)，因此選用面板VAR模型。模型設(shè)定公式如下其中：zit為內(nèi)生變量矩陣;xit-j為zit的滯后項(xiàng)。yi為個(gè)體效應(yīng)，文中使用前向均值差分法，即“Helmert”過程消除前向均值。這種變換保留了變換后的變量與滯后變量的正交性，因此可以使用滯后變量作為工具進(jìn)行系統(tǒng)GMM估計(jì)系數(shù)。 dc，t為時(shí)間虛擬變量，通過各省市各季度的變量減去每個(gè)變量的平均值來消除這個(gè)假設(shè)。α為截距項(xiàng);β為待估系數(shù);et為誤差項(xiàng)（Inessa Love等，2006）[22]。zit為{gdp，cdt，fi，pi}，依次是經(jīng)濟(jì)增長，企業(yè)債務(wù)規(guī)模、家庭住宅投資和固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)。

3 實(shí)證結(jié)果分析文中通過29個(gè)省市12個(gè)季度數(shù)據(jù)來探究經(jīng)濟(jì)增長（gdp）、企業(yè)債務(wù)（cdt）、家庭家庭住宅投資（hi）和固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)（pi）之間的相互關(guān)系。

3.1 面板單位根檢驗(yàn)在使用面板VAR模型時(shí)，應(yīng)先進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，以保證數(shù)據(jù)為平衡面板與結(jié)果的準(zhǔn)確性。文中數(shù)據(jù)為29個(gè)省市12個(gè)季度的數(shù)據(jù)，屬于短面板，所以選用HT檢驗(yàn);又因?yàn)槊總€(gè)省市之間存在差異性，所以用IPS檢驗(yàn)。檢驗(yàn)后結(jié)果顯示多個(gè)變量為非平穩(wěn)序列，因此對(duì)變量進(jìn)行一階差分。一階差分后4個(gè)變量均通過HT和IPS準(zhǔn)則說明4個(gè)變量都為一階單整序列。

3.2 面板數(shù)據(jù)協(xié)整檢驗(yàn)面板單位根檢驗(yàn)保證了所有變量為一階平穩(wěn)序列。進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)來判斷變量之間是否存在長期均衡關(guān)系。通過KAO檢驗(yàn)，結(jié)果顯示4個(gè)變量序列之間存在協(xié)整關(guān)系。

3.3 選擇最佳滯后階數(shù)在進(jìn)行面板VAR分析之前，要依據(jù)AIC，BIC和HQIC準(zhǔn)則來判斷最佳滯后階數(shù)，依據(jù)表2結(jié)果，文中選擇滯后3階為最佳滯后階數(shù)。

3.4 面板GMM估計(jì)使用面板VAR模型時(shí)，應(yīng)先用Helmert方法消除樣本中的固定效應(yīng)，避免因一階差分而帶來的誤差。設(shè)定滯后階數(shù)為3階，用GMM估計(jì)方法得到gdp，cdt，hi和pi之間參數(shù)回歸的結(jié)果。結(jié)果見表3.

從表3的結(jié)果中可以看出

1）在經(jīng)濟(jì)增長的方程中，企業(yè)債務(wù)的滯后一期對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響為正，在滯后二期對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響為負(fù)，說明在短期內(nèi)，企業(yè)債務(wù)的上升會(huì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，但在長期并不利于經(jīng)濟(jì)增長。

2）在企業(yè)債務(wù)的方程中，經(jīng)濟(jì)增長的滯后三期對(duì)企業(yè)債務(wù)存在顯著的負(fù)向影響，說明在良好的經(jīng)濟(jì)環(huán)境中，企業(yè)貸款會(huì)有所減少;家庭住宅投資的滯后一期對(duì)企業(yè)債務(wù)的影響為負(fù)，滯后三期則相反，說明房地產(chǎn)市場的繁榮在短期內(nèi)會(huì)擠占企業(yè)債務(wù)融資。

3）在家庭住宅投資方程中，企業(yè)債務(wù)在滯后一期、二期和三期的系數(shù)在逐漸減小，說明企業(yè)債務(wù)對(duì)房地產(chǎn)市場的影響是一個(gè)逐步減弱的過程;固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)在滯后一期和二期都對(duì)家庭住宅投資有著正向影響，說明固定資產(chǎn)投資價(jià)格變動(dòng)較大時(shí)，房地產(chǎn)市場的規(guī)模在擴(kuò)大，但這種影響隨著時(shí)間的變化在顯著減少。

4）在固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)中，經(jīng)濟(jì)增長在滯后一期對(duì)固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)存在負(fù)向影響，說明經(jīng)濟(jì)增長較好時(shí)，固定資產(chǎn)投資價(jià)格波動(dòng)較小。

3.5 脈沖響應(yīng)分析脈沖響應(yīng)函數(shù)是分析在其他變量當(dāng)前和前各期值不變的情況下，擾動(dòng)項(xiàng)的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊對(duì)其他變量當(dāng)期和未來取值的影響。為了精準(zhǔn)的分析各因素沖擊對(duì)其他變量序列的動(dòng)態(tài)影響，在滯后3期報(bào)告10個(gè)預(yù)測期的沖擊反應(yīng)，通過Monte Carlo模擬1 000次得到分析結(jié)果。結(jié)果如圖4所示。

由圖4可知：①給cdt一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊，gdp在起初會(huì)產(chǎn)生比較激烈的正向反應(yīng)，并在第一期達(dá)到最大，從第二期開始，產(chǎn)生負(fù)向反應(yīng)，最終趨于較小的負(fù)向值，說明企業(yè)債務(wù)的上升在短期內(nèi)會(huì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，但在長期不利于經(jīng)濟(jì)增長;②給gdp一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊，cdt會(huì)產(chǎn)生比較激烈的負(fù)向反應(yīng)，并在第三期達(dá)到最大，說明，在經(jīng)濟(jì)增長較快的環(huán)境中，企業(yè)債務(wù)融資會(huì)減少;給fi一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊，cdt總體反應(yīng)為負(fù)，說明房地產(chǎn)市場的發(fā)展使的企業(yè)貸款降低;給pi一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊，cdt存在顯著的負(fù)向反應(yīng)，說明固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)越高，企業(yè)債務(wù)融資越少;③給cdt一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊，fi存在顯著的正向反應(yīng)，說明當(dāng)企業(yè)債務(wù)增加時(shí)，房地產(chǎn)市場會(huì)進(jìn)一步擴(kuò)張;④給gdp一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊，pi會(huì)產(chǎn)生比較激烈的負(fù)向反應(yīng)，并在第一期達(dá)到最大，說明經(jīng)濟(jì)增長較快時(shí)，固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)較低。

3.6 方差分解分析為了更好地預(yù)測變量之間的相互影響程度，文中通過方差分解，得到不同VAR方程的沖擊反應(yīng)對(duì)內(nèi)生變量波動(dòng)的貢獻(xiàn)程度。結(jié)果見表4.

由表4可知，在未來10期，企業(yè)債務(wù)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)程度為5.3%，家庭住宅投資和固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)程度分別為4.4%和5.6%，說明在未來一段時(shí)期內(nèi)企業(yè)債務(wù)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響程度不大。經(jīng)濟(jì)增長對(duì)企業(yè)債務(wù)的波動(dòng)解釋程度為14.9%，說明經(jīng)濟(jì)增長的快慢對(duì)企業(yè)債務(wù)的變化有著較為顯著的影響。家庭住宅投資和固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)對(duì)企業(yè)債務(wù)的貢獻(xiàn)程度分別為2%和2.9%，說明它們對(duì)于企業(yè)債務(wù)的變化影響并不大。家庭住宅投資和固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)在未來10期的變化趨勢(shì)主要依賴于自身。

3.7 Granger因果檢驗(yàn)為了更好的判斷變量間是否存在顯著的因果關(guān)系，文中進(jìn)行Granger因果檢驗(yàn)，結(jié)果見表5.

從表5結(jié)果所示，企業(yè)債務(wù)和固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)都不是經(jīng)濟(jì)增長的Granger原因，家庭住宅投資是經(jīng)濟(jì)增長的Granger原因。經(jīng)濟(jì)增長和家庭住宅投資都是企業(yè)債務(wù)的Granger原因，而固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)不是企業(yè)債務(wù)的Granger原因。企業(yè)債務(wù)和固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)都是家庭住宅投資的Granger原因，經(jīng)濟(jì)增長不是家庭住宅投資的Granger原因。經(jīng)濟(jì)增長和家庭住宅投資是固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)的Granger原因，而企業(yè)債務(wù)不是固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)的Granger原因。

4 結(jié) 語文中選取國內(nèi)29個(gè)省市自治區(qū)2015年第一季度到2017年第四季度的面板數(shù)據(jù)，使用面板VAR模型，研究企業(yè)債務(wù)與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系。分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)

1）企業(yè)債務(wù)的上升在短期內(nèi)會(huì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，但在長期阻礙經(jīng)濟(jì)增長;經(jīng)濟(jì)保持良好的增長速度時(shí)，企業(yè)債務(wù)會(huì)隨著時(shí)間下降。通過方差分解可知，經(jīng)濟(jì)增長的變動(dòng)84.7%與自身有關(guān)，只有5.3%與企業(yè)債務(wù)的波動(dòng)有關(guān)。同樣，企業(yè)債務(wù)的變化也主要與自身有關(guān)，只有14.9%的變動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長有關(guān)。

2）房地產(chǎn)市場的繁榮將擠占企業(yè)融資，增加實(shí)體經(jīng)濟(jì)企業(yè)貸款的難度;而企業(yè)債務(wù)對(duì)房地產(chǎn)市場的影響較弱。由Granger檢驗(yàn)可知企業(yè)債務(wù)和家庭住宅投資互為Granger原因，可見，房地產(chǎn)對(duì)企業(yè)債務(wù)的影響雖然較低，但不可忽略。

3）固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)較高時(shí)，企業(yè)債務(wù)融資也會(huì)下降;固定資產(chǎn)投資價(jià)格與企業(yè)債務(wù)都不是彼此的Granger原因。我國企業(yè)債務(wù)在近幾年的快速上升引起了國內(nèi)外學(xué)者的高度關(guān)注，目前我國企業(yè)債務(wù)的增幅較緩，但依然處于較高水平。2015年政府提出去杠桿的目標(biāo)，并強(qiáng)調(diào)去杠桿的重點(diǎn)在于企業(yè)，旨在遏制企業(yè)債務(wù)過高而帶來的危機(jī)。從文中的結(jié)果來看，雖然企業(yè)債務(wù)的上升不利于經(jīng)濟(jì)增長，但它不是經(jīng)濟(jì)增長的Granger原因，而且由方差分解的結(jié)果可得企業(yè)債務(wù)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響較小，可見在樣本觀測期內(nèi)我國去杠桿政策初見成效，杠桿率趨于穩(wěn)定。

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