资本效应（共11篇）
资本效应 篇1
资本形成是促进经济发展最重要的因素之一, 分析FDI的各种效应, 首先需要考察其对东道国资本形成的贡献。改革开放之前, 我国在资源禀赋方面劳动力丰富而资本短缺, 资本形成对经济增长的推动作用显是其他经济要素所无法比拟的。我国改革开放初期, FDI的流入对缓解资金紧张起到了很大作用, 但随着时间的推移, FDI的资本挤出效应日趋明显, FDI也成为导致资本外逃的重要原因。
一、FDI的资本供给效应
美国经济学家钱纳里和斯特劳特 (1966) 提出的“两缺口理论”认为发展中国家作为东道国可以利用外资有效弥补自身资源供给与经济发展目标之间的储蓄和外汇缺口。FDI的资本供给效应即是指FDI弥补东道国储蓄和外汇的双缺口, 促使外资利用国国内投资水平提高、促进经济增长的作用。
(一) 从储蓄和投资的角度看
我国改革开放初期, 国内有效资金供应相对不足, 建设资金和技术引进所需外汇极度匮乏。从表1-1可以看出, 假设上一年的储蓄可以在下一年全部转化为投资, 1978年至1988年中国城乡居民储蓄也是难以满足投资需要的;中国的外汇储备在20世纪80年代和90年代的前半期相对也较少。这段时期FDI处于起步和持续发展阶段, 对弥补中国资本短缺和外汇不足起到了至关重要的作用, 增加了中国现有的资金存量, 加速了资本的形成, 大大提高了中国的投资水平。
(二) 从实际利用外资额角度看
1992年FDI进入高速发展阶段后, 在我国资本形成中的地位和作用日益提高。政策深化和开放范围的空前扩大, 推动了FDI规模的迅速增长。这段时期我国实际利用外资金额 (外商直接投资部分) 占全社会固定资产的比重总体上呈现上升趋势, 绝大部分年份都占据10%以上的份额。
FDI的资本供给效应给资本质量的提高也起到了一定作用。资本要素必须和其他要素结合在一起才能发挥作用, FDI作为一种包含先进技术和管理经验的资本, 无论是绿地投资还是收购兼并, 都能整合国内资本, 使资本要素重新配置。其中, FDI的前向关联和后向关联作用, 可以将资本链条结合得更加紧密, 充分发挥资本的集聚效应, 从而提高资本效率。
二、FDI的资本挤出效应
FDI对中国资本的效应存在着挤入和挤出双向作用, 并且随着FDI的增加, 挤出效应日趋显著。FDI通过前后向关联效应促进东道国储蓄转化为投资是正向的挤入效应, 但随着东道国内资的增加, FDI可能挤占东道国内资的投资机会, 形成挤出效应。
从1989年开始中国国内储蓄已经可以满足投资需要, 并且20世纪90年代中期以来, 中国外汇储备大幅上升, 外汇短缺已成历史。中国目前不仅不存在储蓄和外汇缺口, 相反是在大量储蓄和外汇剩余的同时, FDI流入量持续增长, “两缺口理论”已经不能解释FDI在中国的资本作用。中国高储蓄、双顺差与FDI流入持续增长的产生, 一是由于中国资本市场发育滞后, 国内储蓄难以转化为有效投资;二是政府基于防范金融风险和扶持国有经济的政策取向, 形成了制度性的双顺差和非国有经济融资困难;三是由于FDI的资本挤出效应。
1999年《世界投资报告》中联合国贸发会议提供了以下方程用于计量检验FDI的资本挤出:It=α+β1Ft+β2Gt+εt。该方程中It为t年投资总额I与GDP的比率 (%) , Ft为t年FDI与GDP的比率 (%) , Gt为t年的GDP增长率 (%) , εt为随机误差项。如果β1小于1则存在挤出效应, 大于1存在挤入效应, 等于1则FDI对国内投资的影响为中性。其采用1970-1996年的相关数据进行了验证, 发现FDI对中国国内资本的影响是中性的。近年来国内一些学者也就这一问题进行了经验研究。陆建军 (2003) 利用1987~2001年的数据进行验证, 发现总体上FDI存在着挤入效应, 但FDI的资本形成效应不尽相同:在资本密集度高的东部地区, 如广东、江苏等地存在挤出效应, 而在中西部地区的安徽、江西、云南等地存在挤入效应。薄文广 (2006) 对1985年~2003年间面板数据的经验分析发现FDI在整体上对内资投资产生挤入效应。王志鹏和李子奈 (2004) 、雷辉 (2006) 、杜江等 (2009) 对该问题的研究却得出相反的结论, 对内资投资整体上存在显著的挤出效应, 通过对东中西部进一步细分的计量检验, 仅中部地区有较为显著的挤入效应, 东部和西部地区则发生FDI对内资的挤出。FDI对中国资本形成的作用, 是地区FDI挤入和挤出效应的综合反映。由于改革开放前中国基本没有外资进入, 所以联合国贸发中心以1970年作为起始年份进行计量分析不是十分准确, 而国内学者的计量检验期间更为合理。
从理论上看, FDI资本挤出效应存在于资本密集度较高的地区, 是由于投资机会的有限性和资本竞争的激烈性。在资本短缺的地区资本的供给不能满足投资需求, 不会存在挤出效应, 但在资本充足的地区投资大于需求, 可能存在资本的挤出。因为FDI对国内竞争性资本会同时有挤出和挤入两种效应, 如果能对FDI的挤出效应进行有效抑制, 那么FDI对我国资本形成和资本积累的促进或“挤入”作用还会更加明显。
三、FDI的资本外逃效应
目前学术界没有对资本外逃统一的概念界定, 金德尔伯格 (1937) 提出资本外逃的概念是“由恐惧和怀疑所驱动的资本流出”, 是为了躲避战争风险或政治动荡而进行的异常的资本流动。卡丁顿 (1986) 将资本外逃视为短期资本流出中的游资部分, 是对投资风险高度敏感、流动性大的投机性资本。世界银行 (1985) 将资本外逃定义为“债务国的居民将其财富转移到国外的任何行为”, 这就大大扩展了资本外逃的范围。
(一) 我国FDI和资本外逃规模
据一些学者计算, 1995年中国已是世界第八大资本输出国。除了政府批准的对外直接投资和证券投资以外, 还存在着大量灰色的资本外逃。从表3-1可以看出, 1992年以前, 资本外逃数额随着我国FDI的增加而上升, 二者呈现出明显的同步性;但在1992—1998年, 虽然FDI数额仍在逐年增加, 但资本外逃呈现出波动性大的特点;1998年以后, 我国FDI也出现短期的波动, 主要受东南亚金融危机的影响和人民币贬值的预期, 这一阶段资本外逃的波动幅更大, 无明显规律可循, 表现出明显的投机性。
单位:亿美元
资料来源:黄卫红:《基于协整分析及格兰杰因果性检验的外商直接投资与我国资本外逃关系探析》, 《现代农业科技》2010年第5期。
(二) FDI与资本外逃的关系
造成资本外逃的因素很多, 一是金融制度安排因素, 比如中国严格的资本账户管制、企业用汇途径受到限制等;二是资本安全性因素, 比如贪污、受贿、寻租等非法行为获得的资金担心存放于国内不安全;三是内外资在国内的差别待遇因素, 比如外资企业在税收、外汇管理等方面都享受到“超国民待遇”, 导致内外竞争不公平。
从导致资本外逃的第一和第三个因素来看, FDI是导致资本外逃的重要原因。例如中国资本账户不开放, 使得微观经济主体不能自由兑换到购买外国资产的外汇, 它们对外国资产的需求得不到满足, 就会利用FDI这样一个国际收支的开放项目获得外汇。而国内对FDI的税收等优惠政策则会导致资本外逃, 以寻求税率更低的地区, 获得更高的资本回报。国内一些研究在计量分析上证实了FDI和资本外逃的正相关关系, 如陈珍 (2004) 、靳玉英 (2004) 、陈卫国和李杰 (2006) 、钱科 (2010) 等对FDI与资本外逃之间的关系进行的研究都表明FDI是引发中国资本外逃的关键因素。
因为FDI享受税收优惠政策而带来的资本外逃, 大部分在改头换面之后, 通过正常渠道以外资身份投资于国内, 以谋取差别待遇, 形成资金迂回现象。2008年中国吸引FDI总共924亿美元, 前五个国家和地区分别是中国香港、英属维尔京群岛、新加坡、日本、开曼群岛、韩国。《2006年外商投资报告》指出2005年来自英属维尔京群岛、开曼群岛、萨摩亚群岛三大自由港的FDI中, 来自中国内地5.50亿美元, 占4.46%;来自中国香港60.16亿美元, 占48.83%;来自中国台湾有41.92亿美元, 占34.02%, 来自这三地的资金占3个自由港对华投资总额近90%。虽然这些来自自由港的FDI不全是国内外逃资本的回流, 但确实包含了国内资本的迂回, 尽管确切的数据难以获得。
参考文献
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资本效应 篇2
[关键词]资本结构;战略效应;农业上市公司
1 引 言
在西方国家,资本结构与产品市场的相互作用已经越来越受到理论界和实务界的重视,资本结构的战略使用也逐渐成为西方国家上市公司非常普遍的现象。在我国,产品市场无序竞争现象严重,资本市场存在一定的信贷约束,企业的经营风险以及财务风险较大,在不确定条件下的竞争市场环境中,企业如何从竞争战略以及降低风险的角度出发进行债务融资决策,已经成为理论界和实务界亟待解决的问题。
2 样本选择与变量选取
2.1 样本筛选和数据来源
本文以2002—20我国深沪两市A股农业上市公司为研究对象。其中选择标准具有以下几点：①剔除了样本时间段内数据不全个体;②剔除了ST公司。共选出了15家符合条件的农业上市公司,获得了105个样本观测值。数据主要从深沪两家证券交易所披露的年报中获得。本文对原始数据进行了整理,采用EVIEWS5.0软件包进行分析处理。
2.2 解释变量
资本结构(DEBT)。由于我国大多数公司都存在短期负债长期化现象,不能仅仅将长期资金来源的构成情况作为资本结构,因此本文将资产负债率作为资本结构的替代变量。
2.3 被解释变量
(1)需求不确定(DEM)。根据Brander和Lewis的观点,由于负债的有限责任效应,且负债能够强化公司的竞争行为,使其在产品市场上保持一定策略优势,因此当处于产量竞争中的公司面临需求不确定因素时,公司有动力提高债务水平来扩大产出,从而降低对手的边际利润和均衡产量,以在市场中获得有利的地位。所以需求不确定因素与公司的资产结构正相关。Showalter认为即使公司之间存在的是价格竞争,当需求不确定时,高水平的负债对公司保持竞争优势仍是有利的。公司可以通过增加负债在一个较高的需求和价格水平上实现利润最大化。
本文采用Showalter的方法来量化需求的不确定。假设公司的销售收入以一种可预测的固定的模式增长(或下滑),当销售收入偏离这种趋势较大时,就代表了需求的不确定性。Showalter的研究表明三次方程较好地捕捉了这种波动,本文借鉴他的研究方法,构建如下销售趋势：
2.4 控制变量
影响公司资本结构的因素很多,因此有必要对一些主要变量进行控制来增强模型的解释能力。本文选取公司规模(Log(总资产))、经营风险(DEV/EBIT)和赢利能力(息税前利润/总资产)作为控制变量。其中公司规模预期与公司资本结构正相关,而经营风险和赢利能力预期与公司资本结构负相关。这里经营风险的量化公式为公司在一段时间内息税前利润一阶差分的标准差(DEV)与其平均息税前利润(EBIT)的比值。
3 实证分析
3.1 变量的描述性统计分析
在进行实证分析之前,我们先对主要研究变量进行描述性统计分析。考虑到极值的影响,本文以各指标的中位数代替均值进行分析。
(1)负债比率水平差异不大
样本公司总负债比率水平为0.514,其中最小值为0.122,而最大值达到了9.151,表明有些公司负债持有量是其总资产的9倍之多。总体来看标准差为0.861,公司之间负债比率的差异不是很大。
(2)经营风险差异较大
RISK的标准差为38.711,波动性较大,说明虽然同属于农业上市公司,但是面临的经营风险仍然存在很大差异性。
(3)赢利能力普遍偏低
我国农业上市公司赢利水平普遍偏低,平均水平仅为0.035,标准差为0.055,行业内赢利水平差异性不大。
(4)面临的市场不确定因素差异不大
需求不确定和成本不确定两个变量的标准差分别为0.682和0.491,说明行业内公司面临的市场不确定因素较为一致,不存在较大的差异性。
3.2 回归结果分析
为了对比说明模型的有效性,本文分别采用混合最小二乘法、固定效应和随机效应三种回归方法加以比较,其结果如下表所示。
(1)模型整体较为显著
由表对比可知,采用固定效应模型的回归效果较好。R?2等于0.8225,即模型整体解释能力达到了82.2%。F统计值为97.302,通过了1%水平的显著性检验。表明回归方程整体上是显著的。
(2)公司规模系数符号与预期相背
公司规模系数符号为-0.5832,在1%水平上显著,表明我国农业上市公司规模与其负债水平成显著的负相关关系,即公司规模越大,负债水平反而越低,与预期不符。主要有两种可能性解释：一是规模较大的公司赢利能力也会随之增强,公司本身资金充裕,无须进行较多的债务融资;二是目前我国农业上市公司“背农”现象较为严重,盲目进行规模扩张,并没有起到规模经济的效果,反而造成了规模不经济,致使公司产生了融资困难。
(3)赢利能力与资本结构负相关
赢利能力系数为-4.3242,通过了1%水平的显著性检验,表明公司的赢利能力与公司资本结构存在显著的负相关关系,公司赢利能力较强,就会减少负债融资,与融资优序理论相一致,符合理论预期。
(4)需求不确定因素
需求不确定因素的系数为-1.6445,在1%水平上显著。表明我国农业上市公司在进行资本结构决策时,考虑到了产品市场上的不确定因素,但是需求不确定因素对我国农业上市公司资本结构决策影响方向与理论预期并不一致,当存在需求不确定时,我国农业上市公司并没有增加负债融资来增强自己在产品市场上的竞争力,反而减少了负债融资。即我国农业上市公司资本结构的战略效应没有显现出来。由此看出,我国农业上市公司普遍采用了保守的财务融资策略。虽然与理论预期不一致,但是也具有一定的现实意义,当出现需求不确定因素时,虽然负债能够促使公司在产品市场上保持战略优势,但是这种不确定性也会增大高负债公司破产的概率,特别是对于赢利能力较弱的农业上市公司。
(5)成本不确定与资本结构正相关
成本不确定对我国农业上市公司的负债水平具有正向的影响,且在1%的水平上显著。Showalter的研究结论表明,我国农业上市公司之间普遍存在着数量竞争而不是价格竞争。
4 结 论
资本效应 篇3
关键词：银行规模；资本；货币政策传导
一、 引言
银行信贷渠道是货币政策传导的重要渠道，因而商业银行是货币政策传导的重要载体。然而，规模和资本水平不同的商业银行在货币政策传导中的效应存在差异。本文拟就我国银行业的数据实证检验银行规模、资本与货币政策传导的效应之间的关系。
二、 模型设定与数据处理
本文以中国银行业的具体情况来进行研究。在银行规模代理变量的选择方面，借鉴Kashyap和Stein（2000）和Gunjia和Yuan（2010）的研究，商业银行的总资产（total assets） 来表示银行的规模。银行资本情况代理变量的选择以杠杆率（E/A，即权益总额/总资产规模）和风险加权资本充足率?茁来表示，杠杆率和风险加权资本充足率越大，银行的资本越充足。
货币政策代理变量的选择对于货币政策的传导效应十分重要。目前在中国，利率市场化程度较低，中央银行主要是以货币供应量为中介目标，对银行的调控主要是通过调节法定存款准备金率，存贷款基准利率和公开市场操作进行。因此，我们选择法定存款准备率?灼、一年期贷款基准利率rL和狭义货币供应量M1等三个货币政策代理变量。考虑到对商业银行的贷款需求受经济周期的影响，本实证研究除了货币政策之外还考虑到经济增长和通货膨胀等宏观经济变量对商业银行贷款规模的影响。在数据处理上，对商业银行的总资产、货币供应量M1均通过取自然对数来表示，这样可以消除异方差和取增长率；对实际GDP取自然对数来代理经济增长，CPI代理通货膨胀，并引入一些宏观经济的控制变量。
于是，本研究的实证模型如下所示：
?驻ln（Lit）=ci+?琢1?驻ln（TAi，t-1）+?琢2（EC/TAi，t-1）+?琢3?茁i，t-1+?琢4MPi，t-1*?驻ln（TAi，t-1）+?琢5MPi，t-1*?驻ln（ECi，t-1）+?琢6MPi，t-1*（EC/TAi，t-1）+?琢7MPi，t-1?茁i，t-1+?琢8?驻ln（GDPi，t-1）+?琢9?驻ln（CPIi，t-1）+?着it（1）
其中，MPi，t-1为货币政策代理变量，分别为法定存款准备率?灼i，t-1、一年期贷款基准利率rLi，t-1和狭义货币供应量?驻ln（M1i，t-1）。在实证模型中，分别考察贷款基准利率、货币供应量等货币政策变动对银行信贷的影响。并探讨银行规模和银行资本充足情况对银行信贷的影响，具体就体现在系数?琢i，i=1，…，10上。
对于商业银行的数据，本文选取中国工商银行、中国农业银行、中国银行、中国建设银行、交通银行5家国有控股银行和招商银行、中信银行、中国民生银行、上海浦东发展银行、兴业银行、光大银行、华夏银行、深圳发展银行等8家股份制商业银行2003年～2010年期间的财务报表中的资产总额、资本总额、资本资产杠杆比率、加权风险资本充足率相关数据，数据来源于Bankscope数据库子库，其中部分数据的缺失值，通过2004年～2011年的《中国金融年鉴》计算得到。法定存款准备率?灼、一年期贷款基准利率rL和狭义货币供应量M1等数据来源于中国人民银行，其中一年期贷款利率和法定存款准备金率按照调整的时间权重进行计算；GDP和CPI等宏观经济数据来源于中经网统计数据库。在具体的实证过程中，本文采用了所有银行、国有控股银行和股份制商业银行分三组进行实证模型估计。样本银行在2005年～2010年期间均成功上市，募集大量资本金，相应地此期间的银行资产规模扩张也是最快的。为了比较上市融资对银行信贷扩张和对货币政策信贷传导机制的影响，本文把上市前和未上市的数据分为一组，上市后的数据分为一组，进行回归分析。
考虑到样本银行上市融资的影响，并假设银行上市（IPO）为哑变量（Dummy Variable）， （已上市IPO为1，未上市IPO为0）。对模型（1）式进行修订为：
?驻ln（Lit）=ci+?琢1?驻ln（TAi，t-1）+?琢2（EC/TAi，t-1）+?琢3?茁i，t-1+?琢4MPi，t-1*?驻ln（TAi，t-1）+?琢5MPi，t-1*?驻ln（ECi，t-1）+?琢6MPi，t-1*（EC/TAi，t-1）+?琢7MPi，t-1?茁i，t-1+?琢8?驻ln（GDPi，t-1）+?琢9?驻ln（CPIi，t-1）+?琢10 IPO+?琢11IPO*?茁i，t-1+?着it（2）
三、 实证研究
从银行各代理变量的描述性统计分析结果（见表1） 来看，从 2003年～2010 年，样本商业银行贷款平均额度为14 466 亿元，中国工商银行 2010 年的贷款总额 67 905亿元为最大值。从总资产来看，样本银行的平均资产为 27 800亿元，最大值为中国工商银行 2010 年总资产值134 586亿元。样本银行的杠杆率的均值为 4.58%，加权风险资本充足率的均值为 10.05%。本文把所有样本商业银行分全部样本银行、国家控股商业银行和股份制商业银行分三组，依照模型（2）式分别进行混合和固定效应面板回归分析。具体回归结果分别如表2～4所示，我们可以得到如下结论。
1. 银行贷款规模波动与其规模正相关。即银行的规模越大，借款人对该银行的贷款需求弹性就越大，其贷款利率的微小下降，将导致贷款规模的大幅扩大。可以说，银行贷款规模波动的程度主要由银行的规模决定，结合三表中全部样本银行以及国有控股银行和股份制商业银行的贷款和总资产的关系，我们可以看出，国有控股商业银行信贷的规模变量回归系数较之全部样本银行平均水平和股份制商业银行为低，这说明同样幅度的资产规模变化所产生的信贷规模扩张股份制商业银行要高于国有控股商业银行。
2. 银行信贷增长率与银行的杠杆率（资本资产比）负相关。以狭义货币供应量为代理变量时对三组均显著（见表4），以法定存款准备金率为货币政策代理变量时对国有控股商业银行显著（见表3），以一年期贷款基准利率为货币政策代理变量时不显著（见表3）。两者负相关的原因我们可以从商业银行的资本构成进行分析。一般地，商业银行的资本金主要由实收资本或股本、资本公积、盈余公积、未分配利润、资产损失准备金和重估储备等。《巴塞尔协议》是国际银行的通用准则之一，它是用来限定银行业这个与一般投资企业完全不同的行业风险规模的。《巴塞尔协议》推行以来，对商业银行资产扩张的风险管理的要求趋严，银行资产规模的扩张必须满足所要求的最低资本充足率水平。资本充足率可以通过自有积累来进行补充，但是事实证明处在高速扩张期的上市银行要做到这一点很困难。那么通过资本市场补充资本充足率也就成为其必然选择。IPO是银行充实资本金的一个有效渠道，发行可转换债券也是如此，如，2004年11月10日招商银行发行65亿元可转换债券、2010 年 6 月 2 日中国银行 400亿元可转换债券、2010年8月31日中国工商银行发行250亿可转换债券等。
3. 风险加权资本充足率和银行信贷规模呈现显著的正相关。对银行的最低资本充足率要求越高，银行贷款对资本充足率的弹性将越大。故从货币政策传导机制的角度，资本充足率管理能进一步放大货币政策的效果。从分组实证的结果进行分析，三组的结果有一定的差异。首先总的来看，最低资本充足率要求对股份制商业银行的影响较大，远高于对国有控股银行的影响，如表4以狭义货币供应量增长率为货币政策代理变量的混合面板回归分析当中，股份制商业银行系数0.756而国有控股商业银行的系数为0.314。这在一定程度上可以说，中国基于资本充足率的货币政策银行信贷传导渠道，通过股份制商业银行这部分的作用效果要优于通过国有控股商业银行。具体原因或许是规模巨大的国有控股商业银行在资本市场配股、增发、发行可转债、次级债等融资渠道要多于股份制商业银行，因此，它们所受到的资本约束就小于规模较小的股份制商业银行。
4. IPO和信贷增长率之间呈正相关。从回归结果来看，通过IPO可以导致银行信贷规模扩张。三种货币政策代理变量下的实证结果显示，国有控股商业银行和股份制商业银行相比，IPO对前者的影响不显著，对后者的信贷扩张弹性系数分别为 0．195、0.149和0.169，全部样本银行的信贷扩张弹性系数分别是0.114、0.074和0.079。结合IPO*?茁的交叉项分析，可以发现：尽管IPO对国有控股商业银行信贷扩张的直接影响不显著，但是对其IPO*?茁的系数影响显著且为正。这说明，对于国有控股商业银行来说，资本充足率越高的银行通过IPO募集资本后，其信贷规模扩张的越明显。当其可以通过上市进行资本金积累时，其就能更少后顾之忧的选择一些高风险和高预期回报率的贷款项目。而对于股份制商业银行，IPO*?茁的系数却显著为负，这表明资本充足率越高的银行，IPO导致其信贷扩张的程度也就越低。如前所述，规模大的国有控股商业银行融资渠道多于股份制商业银行，股份制商业银行上市是其补充必要资本金的主要途径甚至是唯一途径，因此，极为看重这来自不易的资本金，在信贷扩张上较为谨慎。
进一步分析发现，在总体上，项与银行贷款变动比例均显著相关，的交叉项显著性不明显。
对全部样本银行而言，从三个货币政策代理变量与银行杠杆率、资产充足率和银行资本规模的交叉相关系数来看，货币政策代理变量与银行杠杆率交叉项的系数为正，即对于杠杆率较高的银行，货币政策的变动更容易引起银行贷款的波动；而货币政策代理变量与资本充足率交叉项的系数为负值，这说明资本充足率越高的银行，货币政策对其贷款的冲击就越小。分组回归结果显示：国有控股商业银行的系数几乎都不显著，意味着货币政策在这些银行的传导效果十分有限，股份制商业银行的系数虽然显著，但是系数的绝对值较小，即弹性系数小。这说明在2002年～2010年这段时间内中国国有控股银行的货币政策传导效果几乎不存在，股份制商业银行的传导效果尽管有但较弱。
四、 政策建议
对商业银行自身而言，战略应放到创新业务模式、提升服务质量、打造核心竞争力上。银行过度的信贷扩张，只能带来经营规模的扩大，并不一定有益于经营水平的提高，并且极具危害；2007年美国次贷危机的爆发就是最好的明证。因为过度的信贷扩张积聚了高度的金融风险，一旦风险爆发，会带来巨大的负外部性，对实体经济造成损害；这会让银行陷入一种发展路径依赖--越来越严重地依赖于规模的扩张，而不在最求经营管理水平的提升和竞争力的提高。对管理当局而言，防范银行体系的金融风险不应仅盯住“资本充足率”，而应关注银行的上市融资、信贷扩张等微观行为。对于监管当局来讲，仅仅盯住资本充足率来防范银行体系的金融风险可能使得其反，因为银行过度的资本扩张会导致过度的信贷扩张，会积累跟多的金融风险。货币当局和监管部门应通过有效协调，规范和引导中国银行业的微观行为，重点对国有控股银行的行为规范和引导，以疏通梗塞货币传导机制的栓塞，提高货币政策的有效性。
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作者简介：沈小胜，厦门大学经济学院金融系博士生。
资本效应 篇4
随着国际贸易的迅速发展, 国际资本流动的发展逐渐加快, 各国资本管制的效率也明显下降。自20世纪80年代以来, 大部分发达国家相继开放了本国的资本账户, 资本账户开放也推动了本国经济的增长。此后, 发展中国家纷纷效仿发达国家, 力图通过开放资本账户促进本国经济发展, 但发展中国家实行这一政策所带来的效果却不尽相同。发展中国家开放资本账户的实践也对资本账户开放能够促进经济增长提出了质疑。在中国的资本账户开放的进程中, 流入国内的资本是否真正融入到中国的经济发展当中, 流入国际市场的国内资本是否优化了资源配置, 资本流动在多大程度上提高了中国资本的使用效率, 这些都是需要明确解释的问题。
面对世界各国资本账户开放的经济增长效应有所差别的现实情况, 理论界与实务界对资本账户开放与经济增长的关系问题的认识也经历了从“华盛顿共识”到“华盛顿分歧”再到“华盛顿新的共识”的反复争论, 涌现了大量的研究成果。早期研究认为资本账户开放能够促进经济增长。Quinn (1997) 运用自己构建的Quinn指标进行分析, 证明资本账户的开放程度对样本国家人均实际GDP增长具有显著正向影响。Caprio、Honohan和Stigilitz (2001) 基于30个样本国家的数据, 对金融自由化过程中利率变化对经济的影响进行研究, 结果表明金融自由化与金融脆弱性之间具有显著的正相关性。此外, 他们还提出金融自由化的短期效果存在不确定性, 有时可能是灾难性的副作用, 不应当完全自由化。尤其是对发展中国家而言, 多资本账户进行适当的管制要好于完全自由化。因此, 他们认为完全资本开放至少在短期内不利于发展中国家的经济增长。Kraay (1998) 采用包括Share指标、Quinn的指标和基于实际资本净流量的资本开放程度指标, 分析了1985—1997年各国资本账户开放与经济增长之间的关系, 发现资本账户开放与经济增长没有显著的相关性。在中国资本账户开放与经济增长的研究方面, 金洪飞和李子奈 (2001) 研究了开放经济条件下的小国资本流入, 发现外资流入可以缓解新兴市场国家的资本短缺, 进而促进国内经济的发展。但是, 他们认为这种通过外资流入缓解资本短缺的状况是不可能长期维持的, 现阶段外资的大量流入必然会埋下国际资本流动逆转的隐患, 甚至引发货币危机。孙立坚等 (2002) 构建了动态的一般均衡理论模型, 用于分析一国出现内外均衡时的调整机制及该机制的阶段特征, 详细分析了资本账户开放对宏观经济体系的影响。胡晓炼 (2002) 分析了开放资本账户的潜在收益, 指出资本账户开放有助于调整经济结构、提高国民经济质量、实施“走出去”的发展战略。
目前的研究大都采用单方程模型进行分析, 认为资本账户开放和其他一些相关变量的变动可用于解释经济增长。此外, 上述研究采用的数据样本、相关变量以及计量方法不同, 导致他们得出的结论也不尽相同。为了准确地刻画资本账户开放与经济增长相互关系, 本文将采用联立方程组估计, 分析资本账户开放与经济增长之间的关系, 并具体分析资本流入与资本流出对经济增长的影响。
一、中国资本账户开放的总体经济增长效应
有关资本账户开放能否促进经济增长的研究结论大相径庭, 究其原因, 目前的研究大都采用单方程模型进行分析, 认为资本账户开放和其他一些相关变量的变动可用于解释经济增长。但由于各个研究采用的数据样本、相关变量以及计量方法不同, 得出的结论也不尽相同。此外, 如果资本账户开放会对单方程模型中的部分变量产生影响, 那么得出的估计量就是有偏估计量, 并在标准的t检验中增加接受零假设的似然率。因此, 单方程模型无法准确地得出资本账户开放与经济增长相互关系的显著性。Eichengreen (2001) 以及Edison、Klein、Ricci&Slok (2002) 都指出, 目前有关资本账户开放能否促进经济增长的实证研究都无法得出稳健的、系统性的结论。因此, 为了区分和界定资本账户开放与部分相关变量的相互关系, 本文利用面板数据作联立方程组估计, 分析资本账户开放与经济增长之间的关系。
(一) 模型的设定与数据的选取
一般来说, 资本账户开放需要通过提升金融效率、吸引资本流入、扩大对外贸易等途径来促进经济增长。因此, 本文采用经济增长、金融发展和贸易开放作为被解释变量, 建立包括三个方程的联立方程组, 进行基于面板数据的联立方程估计。其中, 资本账户开放能够对金融发展和贸易开放产生显著影响, 而金融发展和贸易开放能够对经济增长产生影响, 即资本账户开放通过金融发展和贸易开放两个渠道影响经济增长。因此, 本文构建联立方程组来探讨资本账户开放能否促进经济增长:
其中, y是人均GDP增长率, x是资本账户开放度, f是金融发展程度, s是贸易开放程度, M、N和L均为列向量, 代表影响被解释变量的其他因素, i代表样本国家, t代表时间, ε、υ和ξ是为随机干扰项。在实证数据的选取中, 资本账户开放度采用资本账户开放的流量指标, 金融发展程度采用狭义货币供应量占GDP的比重代替, (1) 贸易开放程度用进出口总额占GDP的比重代替。
资本账户开放不但会通过金融发展和贸易开放两个渠道对经济增长产生间接影响, 资本账户开放本身对经济增长也具有残余效果。在 (1) 式中, 资本账户开放度x与金融发展程度f、贸易开放程度s同时作为人均GDP增长率y的解释变量。因此, 系数α1表示除金融发展和贸易开放两个渠道之外, 资本账户开放对经济增长的残余效果。在金融发展促进经济增长的研究方面, Edison、Levine、Ricci&Slok (2002) 和Schularik&Stegel (2006) 的相关研究具有较大影响力, 并被大量文献引用。 (2) 参照上述两篇文献的相关论述, (1) 式中的M包括滞后的人均GDP (对数形式) 、政府消费支出占GDP的比重以及人口增长率。
在 (2) 式中, γ1代表资本账户开放度对金融发展程度的影响, γ2代表经济增长对国内金融体系的反馈, γ3代表金融发展程度与贸易开放程度的内生关系。Rajan&Zingales (2003) 和Balatagi, Demitriades&Law (2007) 的研究指出, 影响金融发展的因素N主要包括人均GDP (对数形式) 、通货膨胀率。 (3)
在 (3) 式中, ω1代表资本账户开放度对贸易开放程度的直接影响, ω2代表经济增长对贸易开放程度的反馈, ω3代表金融发展程度与贸易开放程度的内生关系。Alesina&Waiczarg (1998) 认为影响贸易开放程度的因素L主要包括总人口 (对数形式) 、国土面积 (对数形式) 和人均GDP (对数形式) 。 (4)
此外, 研究某个变量对经济增长的促进作用, 主要分析该变量对潜在经济增长率的促进作用。因此, 笔者均用潜在人均GDP和潜在人均GDP增长率代替人均GDP和人均GDP增长率进行分析。由于潜在人均GDP和潜在人均GDP增长率无法直接观测, 所以笔者用Eviews5.0将其从均GDP和人均GDP增长率中分离出来。首先分离出潜在人均GDP, 利用Eviews5.0, 对1982—2009年各国的人均GDP进行HP滤波分解, 分解出人均GDP的趋势成分和周期成分, 并以趋势成分作为潜在人均GDP的代理变量。其中, HP滤波中的λ取Backus and Kehoe建议的100。运用同样的方法, 估计出人均GDP增长率的趋势成分作为潜在人均GDP增长率的代理变量。
(二) 模型的估计
由于中国从1982年才开始公布国际收支数据, 因此笔者采用中国1982—2009年的相关数据进行研究, 所有数据均以世界银行统计数据库 (以下简称WDI) , 或根据WDI提供的数据进行测算所得。由于中国的金融发展程度和贸易开放程度是否是外生变量同样存在不确定性, 笔者继续采用GMM进行估计。利用Eviews5.0估计该方程组, 并选取方程组中三个方程的外生变量作为工具变量进行估计, 估计结果 (如下页表1所示) :
在下页表1中, 第一列为γ2=ω2=0时联立方程组 (1) 式~ (3) 式的估计结果。此时, 估计所得的α2、α3、ω1和γ1均为正数, 并且在统计上是显著的。这意味着金融发展和贸易开放能够促进中国经济增长, 而且资本账户开放能够推动金融发展和贸易开放。因此, 金融发展和贸易开放是资本账户开放促进经济增长的两个渠道。第一列中的系数估计值意味着资本账户开放度每增加1个百分点, 狭义货币供应量和进出口总额占GDP的比重将分别上升0.19和0.15个百分点, 潜在人均GDP则在金融发展和贸易开放这两个渠道的作用下上涨0.039个百分点。此外, 资本账户开放度增加1个百分点, 其本身还能促进经济增长0.03个百分点。因此, 资本账户开放度每增加1个百分点, 能够促进中国潜在人均GDP上涨0.069个百分点。
注:***、**和*分别表示在1%、5%和10%显著性水平下通过检验。
第二列为γ2≠0、ω2≠0时联立方程组 (1) 式~ (3) 式的估计结果。此时, 估计所得的α1、α2和α3也均为正数, 且在1%的显著性水平下通过检验;ω1和γ1均为正数, 且分别在5%和10%显著性水平下通过检验。这意味着中国资本账户开放不但能够通过推动金融发展和贸易开放两个渠道促进经济增长, 而且资本账户开放本身在促进经济增长方面的残余效应不容忽视。第二列中的系数估计值意味着资本账户开放度每增加1个百分点, 狭义货币供应量和进出口总额占GDP的比重将分别上升0.13和0.1个百分点, 潜在人均GDP则在金融发展和贸易开放这两个渠道的作用下上涨0.027个百分点。此外, 资本账户开放度增加1个百分点, 其本身还能促进经济增长0.02个百分点。因此, 资本账户开放度每增加1个百分点, 能够促进中国潜在人均GDP上涨0.047个百分点。
二、中国资本账户开放中资本流入与资本流出的经济增长效应
中国1982—2009年的时间序列数据表明, 资本账户开放能在总体上促进中国的经济增长。但是, 资本账户本身的项目组成比较复杂, 每一子项目都有资本流入和资本流出。中国长期以来实行的资本管制的特点是吸引长期资本流入、严格限制短期资本的流入和资本流出的非对称性管制。要想真正了解资本账户的开放对经济增长的影响, 就需要对资本账户中的资本流入和资本流出进行剖析, 分别研究资本流入和资本流出如何影响经济增长、在多大程度上影响经济增长。因此, 笔者以中国国际收支表中的资本和金融项目的贷方作为资本流入量, 资本和金融项目的借方作为资本流出量, 分别分析中国资本账户开放中资本流入和资本流出的经济增长效应。
(一) 资本流入的经济增长效应
笔者首先采用pearson相关检验法检验中国1982—2009年的潜在GDP和资本流入量之间的相关性;在此基础上, 建立误差修正模型, 分析资本流入量和潜在GDP的动态增长弹性, 探讨短期波动偏离长期均衡时的调整力度。
首先, 笔者采用Pearson检验分析潜在GDP和资本流入量的相关性。分析结果 (见表2) 表明, 潜在GDP和资本流入量的关系数达到了0.897, 并在5%的显著性水平下通过检验, 二者具有较强的相关性较。因此, 潜在GDP和资本流入量有较强的相互作用, 两者存在明显的相互联系。
注:**表示在5%的显著性水平下通过检验。
相关分析只是表明了实际GDP和资本流入量之间的直接联系, 但不能完全刻画出外资利用对经济增长的影响机理。以下建立误差修正模型, 进一步研究实际GDP和资本流入量的关系。在建立误差修正模型之前, 首先需要分析实际GDP和资本流入量的平稳性以及二者之间的协整关系。笔者采用ADF检验分析实际GDP (对数形式) 和资本流入量 (对数形式) 的平稳性。ADF检验的结果 (见表3) 表明实际GDP (对数形式) 和资本流入量 (对数形式) 是不平稳的, 实际GDP的。因此, 可以进一步分析二者之间是否具有协整关系。对实际GDP (对数形式) 和资本流入量 (对数形式) 进行最小二乘估计, 然后对其残差序列进行ADF检验, 检验结果 (见表4) 表明残差序列在1%的显著性水平下通过检验, 即实际GDP (对数形式) 和资本流入量 (对数形式) 之间存在协整关系。
注:**和*分别表示在5%和10%显著性水平下通过检验。 (对数形式) 和资本流入量 (对数形式) 的一阶差分都是平稳
传统经济模型主要用于分析各变量之间的“长期均衡”关系, 但实际经济数据一般却是由“非均衡过程”生成的。因此, 笔者采用误差修正模型 (ECM) 来进行分析中国潜在GDP和资本流入量之间的动态关系。如果用INF表示资本流入量, 则可计算出误差修正模型为:
由误差修正模型 (4) 式可以看出, 潜在GDP和资本流入量的短期弹性为0.129。误差项的系数反映了对偏离长期均衡调整的力度, (4) 式中误差项的系数为-0.813, 表明在短期波动偏离长期均衡时, 误差修正机制将以-0.813的调整力度将非均衡状态拉回到均衡状态。
(二) 资本流出的经济增长效应
本节笔者继续采用上文的思路分析中国资本账户开放中资本流出的经济增长效应。笔者采用Pearson检验分析潜在GDP和资本流出量的相关性。分析结果 (见表5) 表明, 潜在GDP和资本流出量的关系数达到了0.857, 并在1%的显著性水平下通过检验, 二者具有较强的相关性较。因此, 潜在GDP和资本流出量有较强的相互作用, 两者存在明显的相互联系。
注:***表示在1%的显著性水平下通过检验。
分析实际GDP (对数形式) 和资本流出量 (对数形式) 的ADF检验的结果 (见表6) 表明, 实际GDP (对数形式) 和资和资本流出量 (对数形式) 的一阶差分都是平稳的。因此, 可以进一步分析二者之间是否具有协整关系。协整检验结果 (见表7) 表明残差序列在1%的显著性水平下通过检验, 即实际GDP (对数形式) 和资本流出量 (对数形式) 之间存在协整关系。
注:**和*分别表示在5%和10%显著性水平下通过检验。本流出量 (对数形式) 是不平稳的, 实际GDP (对数形式)
同样, 笔者采用误差修正模型来进行分析中国潜在GDP和资本流出量之间的动态关系。如果用out表示资本流出量, 则可计算出误差修正模型为:
由误差修正模型 (5) 式可以看出, 潜在GDP和资本流出量的短期弹性为0.028。误差项的系数反映了对偏离长期均衡调整的力度, (5) 式中误差项的系数为-0.937, 表明在短期波动偏离长期均衡时, 误差修正机制将把非均衡状态拉回到均衡状态, 的调整力度为-0.937。
结论
从中国资本账户开放的总体经济增长效应来说, 中国资本账户开放本身能够促进经济增长, 而且还能通过金融发展和贸易开放这两个渠道对经济增长产生间接影响。从资本账户开放中资本流入与资本流出的经济增长效应来看, 实际GDP与资本流入、资本流出均有较强的相互作用, 但实际GDP与资本流入的相关性更强, 这主要是由于中国的资本账户开放政策主要服务于利用外资政策, 特别是利用外商直接投资, 形成了“宽进严出”的管理模式。直到2006年推出QDII, 才代表着中国开始逐步放宽资本流出的限制, 资本流出的数量相比流入量较小。随着中国资本流出限制的减少, 中国的对外投资逐渐成为世界市场对外投资的新生力量, 资本流出将对中国经济增长产生越来越大的影响。
摘要：随着国际贸易的迅速发展和国际资本流动逐渐加快, 世界各国开始推动资本账户开放。然而, 各国在资本账户开放在促进经济增长方面的作用却不尽相同。为了更加准确地得出中国资本账户开放与经济增长相互关系, 基于中国1982—2009年的时间数据, 首先利用联立方程估计中国资本账户开放的总体经济增长效应, 然后从资本账户中的资本流入和资本流出这两个角度分别剖析资本流动的经济增长效应。
关键词：资本账户,经济增长,联立方程
参考文献
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资本效应 篇5
关键词：产业集群；社会资本；政策竞争优势；效应
相对于分散分布的企业，除了可能的特有的地理、物质资源优势外，产业集群发展更多地依靠的是分工协作优势和创新能力。产业集群实质上是以内部协作网络为基础的产业体系，仅仅因为企业的地理集中性不能自动形成良好的协作网络，必须要建立在相互认同、互惠与信任的社会资本基础上。产业集群竞争优势根本在于创新能力，创新需要加强集群学习与知识传递，这都需要集群社会资本来发挥“黏合剂”作用。具体而言，社会资本对产业集群竞争优势的正效应主要表现在以下几个方面：
一、降低交易费用，提高经济效率
产业集群的发展不仅需要完善的基础设施、便利的交通条件等硬条件的支持，还需要企业间正式与非正式的交流沟通、社会人文环境等软环境的配套。集群的效率来自于内部生产上细致的分工，其分工甚至细化到每个企业只占生产工艺的一个环节、只生产产品中最细小的一个配件，大多数企业规模很小，离开集群根本无法存在，因此需要与其他企业紧密协作、联合行动，这样企业间必然会产生大量交易行为。而市场中的企业合约几乎都是不完全的，如果缺乏社会资本，合约执行过程中可能出现的道德风险常常导致企业合约产生高额的交易费用，包括信息搜寻、谈判、监督、偏差的纠正等，费用过高使合约最终无法签订或履行。而相反，如果集群社会资本比较发达，企业的机会主义行为就容易被抑制，企业间交易费用就会降低，经济交往变得活跃且富有效率。产业集群运行中非文字性契约的“口头承诺”和交换中的“延缓性支付”大量使用，其基础就是企业之间的社会资本，集群内信任的存在有效降低了交易费用，提高了效率。反之，相互信任一旦被破坏，集群内所有业主就会发生连锁戒备心理，交易费用骤增，甚至可使产业集群完全瘫痪。因此，对于集群中大量独立的企业，如何降低企业间的交易费用，减少不确定性和风险，作为产业集群软环境的重要组成部分的集群社会资本在其中发挥着极其重要的作用。
集群企业之间的信任关系不仅受地缘关系、亲缘关系、文化背景等社会性因素的影响，而且也与集群中特有的市场选择和市场竞争有关。
美国47号街的钻石交易为我们提供了一个实例(Cohen，2000)。进入美国市场的钻石约有80%都要经过位于曼哈顿第五大道和第六大道之间的47号街的钻石商人之手。这里是一个钻石交易的集群。令人惊讶的是，在那里数额巨大的大部分钻石交易用不着什么书面合同，也没有确保交易的收据，只是通过口头就可以达成价格协议，这种钻石交易方式已经延续了几十年。钻石商人相互之间的信任关系使得他们不仅可以免受书面文件的制约，也用不着承受那些书面合同造成的延缓及使得交易复杂化的负担，从而大大提高了交易效率。在这些钻石商人中间高度信任之所以能够延续，是因为他们形成了一个相对稳定的圈子，一个商人一旦失信将受到非常严重的惩罚，一个有过欺诈行为的商人不但会被永久地排除在这一地区的钻石行业之外，而且还会被他的朋友、邻居以及家人所排斥，并会被隔离在宗教和社交圈子之外。正如一个老钻石商人所言，47号街钻石交易集群的信任源于团体和长久的实践，并为欺诈行为制造了高昂的代价。
因此，产业集群的社会资本减少了产业集群组织的复杂性和不确定性，鼓励交易各方的合作行为，企业之间以及相关服务机构的关系较为稳定，有效地防止了机会主义、逆向选择和道德风险，降低了产业集群组织内的交易成本，提高了交易效率，并有利于吸引新的交易伙伴。从这个意义上说，集群社会资本是促进产业集群发展的基础。
二、促进知识、信息交流，增强创新能力
现在是一个知识经济和经济全球化的时代，环境的快速变化使得任何的竞争优势都是短暂的，只有不断地创新才能实现竞争优势的持续性。对于集群来说，创新需要综合运用资金、人才、知识、信息等多种资源。集群社会资本增加了集群企业之间的关联，提高了人际交往的频度，使创新主体更容易获得所需的经验丰富的员工、专业化的技术、信息的支持，可以优先享受政府或其他部门、金融机构提供的优惠待遇、资金融通等条件，从而大大提高了创新数量和速度。
资源共享是产业集群的一个重要特征。当今社会信息量庞大而且复杂，每一个成员不可能掌握全部信息，而且信息的收集、处理会耗费大量的时间与资源，而集群社会资本作用的发挥有利于成员企业及时获取可靠的信息。因此，集群内成员之间“社会距离”的缩短，会大大提高信息传递与扩散的速度，降低信息的失真程度，从而降低社会信息搜集的成本，增加集群信息积累，为创新提供素材。
对于创新而言，隐性知识资源对企业来说意义最为重大。而隐性知识往往具有较高的粘滞性，其溢出需要各个主体之间形成有效的转移机制和高度的信任，也就是说需要有深厚的社会资本积累。对于隐性知识的获取，不仅是知识本身，知识发挥作用所依赖的情景、文化、团队合作以及相关支持性的资源和设施同样十分重要。影响企业间知识吸收能力差异的因素主要有两个，一个是以前的相关知识水平，这决定了企业对所接受的知识的熟悉程度，进而影响到企业消化新知识的能力；一个是接受知识单元与知识来源单元之间的同一程度，同一程度越高，行动主体间的语言系统和理解能力就越相似，越能有效地获取、消化和运用知识。集群内企业主之间有相同的文化背景、价值观念和行为规范，集群社会资本的积累有利于企业之间基于共同获益的目的来相互利用彼此的隐性知识来为自己的创新活动提供支持，同一程度高效促进了知识的积累、扩散、消化、吸收，加快了集群创新进程。
对于大部分企业和个人而言，评价一项创新最有效的方式并不是靠专家们科学研究的结论，而是更相信已采用了该创新的同行们的主观判断，因为同一集群内的创新观念易于趋同，这缩小了观念上的差距，使潜在采用者更易于认同或接受创新者的创新理念，因此这些同伴的行为起了示范作用，从而使这种创新活动得以快速地开展。
现代的创新需要投入的资源越来越多，一家企业独立完成的难度越来越大，需要与同行的合作，来分享本行业的知识和信息。集群社会资本起到促进合作的重要的“胶合剂”作用， 它使合作网络运行顺畅。随着集群社会资本量的不断积累，集群内部可以形成各种形式的技术联盟、虚拟企业、合作网络等，企业、机构间通过集体学习，增加了横向联系、纵向联系和其他外部社会联系，促使大量集成创新、合作创新的出现，创新成果迅速增加；另外，通过发达的社会资本，集群内的企业可以更好地调配和获得创新所需的人员、信息、资金等资源，为创新过程的顺利实施提供保障，从而提高创新能力。
三、增强集群的根植性
集群的本地根植是指集群的经济行为深深嵌入于当地的社会关系和制度、地理环境当中。根植性可以增加集群内部组织间的信任，有利于秘密信息的传递，有助于集体行动的产生。产业集群的根植性是与社会资本的地区专用性密切相关的。具有本地根植性的产业集群必然与该地区的社会关系和文化制度环境融为一体、不可分离，使得集群发展对本地的社会资本存在高度的依赖关系。由于每一个地方的社会资本具有其独特的地域性和专用性，因此一个地区的社会资本在一定程度上决定了该地区产业集群的发展模式。一个地区社会资本越丰富，则产业集群
越发达。社会资本越具有本地特色，则产业集群根植性越强。
参考文献：
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［2］李红艳,储雪林,常宝.社会资本与技术创新的扩散［J］科学学研究.2004,(03):333-336.
［3］杨黛.社会资本专用性对产业集群的影响分析［J］.经济问题,2006,(08):9-11.
资本效应 篇6
一、西方学者对交叉上市资本成本效应的研究
1. 基于市场反应衡量交叉上市资本成本效应的研究。
早期的研究发现交叉上市会导致非正常的股票价格效应。按照传统的观点, 股票价格的市场反应与股权资本成本的变化相关, 甚至认为二者是等效的。因此, 大量文献采用事件研究法, 通过研究交叉上市这一事件对公司在交叉上市公告日或实际上市日之前、当日以及之后股票价格产生的影响, 计算非正常收益, 间接衡量交叉上市对公司资本成本产生的影响。
此阶段的实证研究可以分为三类:研究非美国公司在美国交叉上市、研究美国公司在境外交叉上市以及研究非美国公司在美国以外的市场交叉上市。对于非美国公司在美国交叉上市, 西方学者普遍认为可以降低资本成本。对于美国公司在境外交叉上市, 西方学者存在不一样的结论。大部分学者, 如Torabzadeh等 (1992) 、Damodaran等 (1993) 、Varela和Lee (1993) , 认为美国公司在境外交叉上市后要求的报酬率微弱降低, 资本成本将下降, Howe和Kelm (1987) 、Lau等 (1994) 则认为美国公司在境外交叉上市后市场没有明显反应或反应消极, 资本成本会上升。对非美国公司在美国以外的市场交叉上市进行的实证检验研究很少。事件研究法通过股价变动产生的收益影响间接度量交叉上市资本成本效应, 随着研究的深入, 越来越多的学者开始对这一实证思路提出质疑。Howe和Kelm (1987) 指出, 标准的事件研究法假设在评估期与事件期公司的β系数保持不变, 但境外上市的要求与单纯国内上市不同, 会造成公司未来的不确定性, 股价将产生相应调整。虽然事件研究与交叉上市资本成本降低相关, 但这些结论没有提供在美国交叉上市可以降低公司资本成本的直接证据。
2. 采用股权资本成本计量模型衡量交叉上市资本成本效应的研究。
交叉上市对公司权益资本成本的影响很难进行定量, 因为这要求一个人们都能够认同的预期收益模型, 而事实上, 这样的模型并不存在 (Karolyi, 1998) 。根据Karolyi (2006) 的总结, 资本成本与估值效应是交叉上市尚未探明的重要因素。
(1) 国际资本资产定价模型 (ICAPM) 。在国际资本市场中, 完全的一体化尚未实现, 各国投资者以本国货币进行投资, 且其风险偏好存在差异, 市场分割因素、汇率因素等都会影响资产定价。经过Black (1974) 、Solnik (1974) 、Stulz (1981) 、Adler和Dumas (1983) 等学者的不懈努力, ICAPM已逐渐形成资本资产定价理论中一个独立的理论分支, 并在逐步放松基本假设的过程中先后形成了单因素模型、两因素模型、多因素模型等多个拓展模型。这些理论模型成功地应用于实证检验, 对交叉上市公司资本成本效应的解释能力也在不断增强。
早期的研究将封闭条件下的国内CAPM扩展运用到开放环境中的国际资本市场, 除满足CAPM的假设条件以外, ICAPM还要增加两条使得市场趋于完美的基本假设:一是国际资本市场是完全一体化的, 世界各国投资者具有相同的消费机会集合, 不存在任何对外国投资者的人为或自然的投资障碍;二是在任意时点上, 国际间购买力平价 (PPP) 都严格成立, 两国价格水平 (通货膨胀水平) 变动通过汇率及时进行反映, 不存在汇率风险。这样投资者可以自由进出各国资本市场, 以任意币种自由拆入或拆出资金。由于国际范围内投资者的投资机会扩大, 形成国际投资组合, 风险资产的要求报酬率成为国际投资组合的函数。单因素ICAPM的基本公式如下:E (Ri) =Rf+βiw[E (Rw) -Rf]。其中:E (Ri) 表示资产i的预期报酬率;Rf表示国际市场无风险报酬率;E (Rw) 表示国际市场投资组合的预期报酬率;βiw是资产i的国际β系数, 表示其在国际资本市场上的系统风险, 反映了资产i对国际市场的敏感度, 定义为:Cov (Ri, Rw) /Var (Rw) 。
1973年, 布雷顿森林体系彻底瓦解, 汇率风险成为国际资产定价中不容忽视的重要因素, 国际风险资产的价格均衡关系更加复杂。Solnik (1974) 指出单因素ICAPM与传统的国内CAPM中关于投资者具有相同收益预期以及存在无风险资产的假定均面临挑战。Adler和Dumas (1983) 认为, 在汇率与PPP相背离的情况下, 汇率风险是应该被定价的。假设国际上有N+1种货币, 两因素ICAPM就有N+1个系统风险———国际市场投资组合的市场风险和N个汇率风险。因此, 资本资产的要求报酬率由国际市场风险因素和不同国家汇率变动的协方差所决定, 超额期望报酬率是市场风险溢价与汇率风险溢价之和。
在国际范围内, 具有相似风险特性的资产在不同市场上价格往往不同, 市场分割是一种普遍存在的市场状态。Solnik (1974) 在对两因素ICAPM的分析中发现, 仅用国际市场风险和汇率风险不足以充分解释资本资产的超额期望报酬率, 市场分割成为国际资产定价的重要影响因素。Errunza和Losq (1985) 、Bekaert和Harvey (1995) 等人提出将市场分割划分为三种状态:完全分割、完全整合和介于中间状态的温和分割或部分分割。国际资本市场的发展证明, 完全分割与完全整合的市场都不存在, 部分分割市场才真正符合当今世界各国的实际状态, 只是在不同时间这种分割状态在完全整合和完全分割之间偏离的程度不同。Bekaert和Harvey (1995) 认为这个权重是随时间而变化的, 即市场有时走向整合, 有时走向分割。他们把每个国家的期望收益分为两部分:一部分受该国与国际基准证券组合的协方差的影响, 另一部分受该国收益方差的影响。前者对应着整合市场, 后者对应着分割市场。Solnik (1974) 、Sercu (1980) 、Bekaert和Harvey (1995) 等在两因素模型基础上引入不同国家的市场分割因素, 构建了多因素ICAPM, 即超额期望报酬率由国际市场风险溢价、本国市场风险溢价和汇率风险溢价共同构成。从本质上讲, 多因素ICAPM是两因素ICAPM与国内CAPM的结合。
对于资本资产定价的理论模型, 一些学者试图通过实证检验证实不同版本的差异性。Koedijk等 (2002) 和Dijk (2004) 通过实证检验证实两因素ICAPM、多因素ICAPM与国内CAPM在交叉上市资本成本估算方面不会产生显著差异, 这为交叉上市资本成本估算提供了坚实的理论基础。
根据Karolyi (2006) 的总结, 西方学者大量的实证研究可以分为两类:一类是研究美国公司在境外市场上市, 另一类是研究非美国公司在美国上市。这两类实证检验得到的结论是不同的。Karolyi (1998) 指出, 跨境上市显著地降低了风险, 特别是非美国公司首次在美国上市。大量西方学者利用国内或国际版本的CAPM, 将市场风险溢价的不同计算在资本成本中。对于在美国上市的公司, 系统性风险 (以β系数衡量) 既和它们的母国市场指数相关, 又和上市的海外市场指数相关。一般而言, 母国市场风险溢价通常比国际市场风险溢价要高, 因此通过到美国市场上市可以成功地分散本国的市场风险暴露, 平均来看, 资本成本会降低。
Errunza和Miller (2000) 认为, 理论模型可以预测存托凭证 (DR) 的发行可以降低资本成本, 但很难对其经济效益进行数学计量。他们研究了在不存在汇率风险条件下的ICAPM, 分别建立在完全分割市场和部分分割市场引入美国存托凭证 (ADR) 后的预期报酬 (资本成本) 模型。在完全分割市场中, 当公司跨境上市时, 股票预期报酬取决于国际风险价格和国际投资组合风险。通常, 国际风险价格低于国内风险价格, 国际投资组合变动性小于国内投资组合变动性, 当来自分割市场的公司在一个整合市场 (国际市场或美国市场) 发行ADR后, 其预期报酬 (资本成本) 会下降。在部分分割市场中, 交易的公司进入美国市场发行ADR后, 预期报酬率取决于外国证券的进入和公司多样化潜力之间的相互作用。ADR宣告之前这种证券的收益与和它高度相关的本国多样化投资组合的相关性越高, 多样化潜力越低, 预期收益 (资本成本) 下降得越低。他们从1985~1994年的32个国家选取126家公司为样本, 发现资本成本可以显著降低42%, 且这种资本成本降低效应是由于美国投资者在外国公司交叉上市之前对该证券的熟悉引起的。
除了对交叉上市后母国市场和国际市场或上市国市场系统风险进行比较, 少数学者还研究了汇率风险在交叉上市后对资本成本产生的影响。Dumas和Solnik (1995) 指出, 汇率风险是期望收益的重要因素。Foerster和Karolyi (1996) 在分析本国市场和美国市场β系数的基础上, 还深入验证了交叉上市公司股票收益对汇率波动敏感性的重要变化, 结果是在161家在美国上市的样本公司中, 大部分外汇β系数显著增加。
从以上文献可以看出, 大多数西方学者采用CAPM或ICAPM证实了非美国公司在美国交叉上市可以降低资本成本, 但不同国家的公司交叉上市后资本成本效应存在差异。Karolyi (1998) 提出, 理论上讲, 海外上市的资本成本效应是不确定的, 它取决于当地市场风险溢价和美国市场风险溢价以及当地市场β系数和美国市场β系数规模的变化。他将研究范围扩展到多个国家, 从澳大利亚、加拿大、欧洲 (除英国) 、亚洲和英国在美国上市的公司中选取样本。Karolyi估算出上市前后各风险因素溢价、当地与美国市场β系数以及相应的资本成本, 得出以下结论:第一, 风险溢价随地区不同而有显著不同, 美国风险溢价为4.39%, 低于其他地区风险溢价 (澳大利亚6.32%、英国10.12%) , 而且波动性 (标准离差率) 也很低, 平均为15.18%;第二, 国内市场β系数显著降低, 澳大利亚公司国内β系数从1.414降低到0.991, 而欧洲股票则下降得少些, 从0.646降低到0.627;第三, 美国市场β系数平均来看是上升的, 但是结果不一 (对于加拿大、亚洲和英国的公司, 美国市场β系数是下降的) , 且增加幅度不及国内市场β系数下降的幅度;第四, 公司资本成本平均降低了126个基点 (1.26%) 。英国公司资本成本降幅最大, 降低了264个基点 (2.64%) , 亚洲公司资本成本下降了207个基点 (2.07%) 。
相对而言, 只有为数不多的学者利用CAPM与ICAPM对美国公司交叉上市的资本成本效应进行实证检验。Howe和Madura (1990) 、Varela和Lee (1993) 、Reily等 (1990) 、Lau等 (1994) 验证了在欧洲、日本等地上市的美国公司交叉上市后股票在美国市场的β系数和境外市场的β系数, 证实交叉上市不会引起β系数的显著变化, 即美国公司交叉上市对系统性风险没有显著影响。
(2) Fama-French三因素模型。少数学者使用Fama-French三因素模型估算交叉上市的资本成本效应。Rothman (1995) 研究了1965~1993年在伦敦和东京上市的美国公司, 与先前的研究不同, 他发现上市后母国市场β系数上升, 但会被公司规模和账面价值对市场价值风险因素的显著降低所抵消。Sundaram和Logue (1996) 也通过Fama和French (1995) 检验了76只ADR的资本成本的变化, 他们评估了上市前后市价对账面价值比、市价对现金盈余比、市盈率等。相对于他们所在国家与行业基准, 这些指标在上市后六个月上升大约10%。市价对账面价值比和市盈率与戈登增长模型的股票要求报酬成反向关系。这些学者以他们的发现来解释上市后资本成本下降。
(3) 预期资本成本模型。随着对交叉上市的资本成本效应研究的逐渐深入以及资本成本估算方法的进一步演进, 学术界力求探索运用新的资本成本估算技术研究交叉上市对预期资本成本的影响。Hail和Leuz (2009) 认为, 以往的研究结论都是建立在已实现的股票收益 (或股利支付) 上, 对资本成本的降低效应估计过大。他们采用了四个与股利贴现模型相一致的隐含资本成本模型, 其中, Claus Thomas (2001) 和Gebhardt等 (2001) 的两个模型是Ohlson Juettner (1995) 的剩余收益估价模型的特例, Easton (2004) 的模型是建立在Ohlson Juettner (2005) 的非正常盈余增长估价模型的基础上, 其主要思想是将市场价格和分析者预期代入估价等式, 推导出作为内部收益率的资本成本, 它使得股票当前市价等于剩余收益或预期未来非正常盈余。这一收益率是权益资本成本的事先预期, 它通过控制未来成长的市场预期来实现。Hail和Leuz (2006) 认为, 通过这种方法可以精确地解释交叉上市引起市场成长预期的变化。他们通过充分的实证数据表明:第一, 在交易所交叉上市的公司资本成本明显降低, 平均降低0.7%~1.2%, 这一点在经济上具有重要性和持续性;第二, 在OTC市场交叉上市的公司资本成本下降效应并不像交易所上市那么明显, 平均下降0.3%~0.7%;第三, 私募具有相反的资本成本效应, 会导致资本成本的上升。这一结论与Miller (1999) 和Doidge等 (2004) 对私募分析得出相反的估价效应相一致。他们解释, 原因可能是私募可以和一些小的机构投资者进行私下交流, 从而加重了交易者的信息不对称。
二、我国学者的相关研究
我国的证券市场和上市公司发展起步较晚, 公司交叉上市只有短短的16年时间。2006年以来, 交叉上市的资本成本效应问题开始引起我国学者的关注。Guo和Tang (2006) 对在中国国内发行A股和在香港证券交易所发行H股的29家交叉上市公司的资本成本和流动性进行实证研究, 结论是大陆A股股东要求的收益率低于外国投资者要求的收益率, 即境内外交叉上市导致资本成本上升, 这一结论颠覆了传统交叉上市降低资本成本的结论。他们认为, 在控制了A股和H股的需求弹性、信息不对称、国内投资者和外国投资者投机程度不同以及中国公司非流通股范围等因素后, A股相对于H股的溢价是导致境外上市相对于境内上市资本成本上升、流动性下降的主要原因。
沈红波 (2007) 在国内首次采用Ohlson Juettner (2005) 模型计算了中国A股上市公司2004年预期资本成本, 并深入分析了AH股、AB股以及A股公司在资本成本上的差异。研究发现, 在市场分割和双重披露的作用下, AB股和AH股的预期资本成本比A股的预期资本成本分别降低2.2%和3.7%, 由于AH股面临着比AB股资本成本更严格的法律监管, 导致AH股资本成本比AB股资本成本更低。其结论支持交叉上市可以显著地降低资本成本。
Sami和Zhou (2008) 从信息披露和信息不对称角度对交叉上市公司的信息不对称风险、资本成本和公司价值进行了研究。他们在假设实现收益的均衡预期收益的无偏估计前提下, 可以使用周平均实现收益来衡量资本成本。他们发现H股 (交叉上市股票) 平均实现收益比A股 (非交叉上市股票) 平均实现收益低0.185。虽然变化不显著, 但确实证明H股通过交叉上市实现了资本成本的降低。沈红波等 (2008) 以托宾Q值计量公司价值, 通过配对检验证实公司在香港上市后提升了公司价值, 降低了资本成本。肖珉、沈艺峰 (2008) 将含H股的A股上市公司与同行业配对样本和同规模配对样本进行对比, 采用GLS模型估算我国AH股交叉上市公司的权益资本成本。在控制权益资本成本的其他影响因素的情况下, 含H股的A股公司的权益资本成本显著低于配对公司的权益资本成本, 平均下降约1.47%。
三、未来研究方向
总体来看, 大量实证检验结果表明来自不发达市场的公司到发达市场实现交叉上市可以降低资本成本。通过对中外相关文献的全面、细致的梳理可以看出, 随着各国学者对交叉上市的资本成本效应研究不断深入, 理论模型与实证方法日益创新。与国际上关于交叉上市的资本成本效应研究方兴未艾相对照, 我国学者在这方面的研究相当匮乏, 理论研究与实证检验明显滞后于实践的发展。笔者认为, CAPM是权益资本成本估算的经典模型, 采用ICAPM精确计量我国公司境内外交叉上市的资本成本变化应该是未来我国学术界研究的方向之一。
摘要：近十年来西方学者采用事件研究法和股权资本成本计量模型进行了大量理论探索与实证检验, 但是国际资本市场上资本成本的计量是财务领域长期未解决的一个重要而棘手的问题, 因此时至今日, 交叉上市的资本成本效应在国际范围内仍未取得公论。本文全面梳理了交叉上市的资本成本效应相关文献, 分析了我国这方面研究的不足, 并为今后的研究指明了方向。
关键词：交叉上市,资本成本效应,资本资产定价模型
参考文献
[1].沈红波.市场分割、跨境上市与预期资本成本——来自Ohlson Juettner模型的经验证据.金融研究, 2007;2
我国银行业资本充足监管效应分析 篇7
2008年美国次贷危机引爆的全球金融危机, 金融创新过度以及金融监管的过度放松和落后成为次贷危机演变为全球金融危机的主要原因之一。从国内的情况来看, 过度的管制和金融的不完全开放成为避过这次危机的重要原因。在这次金融危机之后, 金融机构切实体会到过度杠杆化的苦果, 最先倒下的往往是那些资本充足率不足的金融机构。危机过后, 资本充足率监管的战略意义再次凸显, 对我国银行业资本充足监管的研究也更具有现实意义。
以资本充足率为标准的资本监管早已在国际金融监管领域获得了很高的认知度。随着我国金融体制改革的不断深入和金融对外开放的逐步推进, 银行业的经营管理必须努力适应国际准则。根据巴塞尔协议的主要内容, 2004年我国银监会出台了《商业银行资本充足率管理办法》。《办法》规定商业银行必须达到的资本充足率指标是:包括核心资本和附属资本的资本总额与风险加权资产总额的比率不得低于8%, 其中核心资本与风险加权资产总额的比率不低于4%。
自《办法》出台以来, 加大了资本监管在银行监管领域的应用, 商业银行资本充足水平逐步提高。如图 (1) 所示2003年我国商业银行仅有3家达到资本监管要求, 而至2009年底, 239家商业银行资本充足率全部达标, 达标银行资产占商业银行总资产的比例达到100%。银行业金融机构资产总额78.8万亿元, 比年初增长26.2%;商业银行整体加权平均资本充足率11.4%。
二、资本监管效应文献回顾
金融机构内部管理者和外部投资者之间的信息不对称, 银行倾向于提高杠杆比率或增加资产的风险水平, 从而产生了道德风险问题, 因此资本充足率监管为解决这种道德风险问题应运而生。近年来学术界有关于资本充足率监管有效性的讨论逐渐升温。伴随着银行资本监管实践, 经济学家对银行资本监管问题进行了大量的理论研究和实证分析。
RobertC.Mer.ton (1993) 提出了功能性监管这一概念, 他认为, 金融监管的最重要目标应是保证金融因素在经济发展中起到良好稳定持续的促进作用和最优化地实现资源的跨地域和时间配置, 资本充足监管同样如此。Blum (1995) 首次使用了动态的研究框架, 认为资本监管可能导致银行风险的增加, 不过, 其研究没有考虑资本要求权对股权未来价值的影响。Aggarwal&Jacques (1998) 认为, 风险资本要求促使商业银行减少贷款的投放, 导致了信贷收缩, 而信贷收紧会给对贷款利息收入有一定程度依赖的商业银行带来不利影响。Harker and Zenios (2000) 对影响金融机构业绩进行了三因素分析, 指出金融管制放松会导致金融效率的提高, 相反金融管制会在一定程度上降低金融效率。MarcQuintynand Mich ael W.Taylor (2002) 指出, 具有一定责任的独立监管会使得银行监管更有效、更具竞争力、更健康、结构更严谨, 并认为, 在20世纪9O年代发生的几乎所有的金融危机中, 来自于政府干预的影响并最终导致监管当局独立性的丧失被认为是加深危机程度的重要因素之一。Hov—akimian and Kane (2000) 对资本风险监管有效性进行了实证研究。Hellmann等人 (2000) 的资本充足率监管与银行存款利率限制相结合的理论, 他们认为最低资本要求除了使银行有更多的自有资金不承担风险之外, 也有一个负面效益, 即通过昂贵的资本增加融资会降低银行在每个时期的收益, 从而降低其预期收益。众多学者的研究和相关理论的提出都显示, 资本充足监管的有效性研究在上世纪9O年代后正成为研究的热点, 如何提高资本充足监管的有效性成为包括学者、政府和世界银行、IMF等国际组织共同研究的重点。
张旭 (2004) 利用Demirguc—Kunt and Huizinga (1999) 的研究方法, 运用3家国有商业银行和2家股份制商业银行在1998~2002年间的数据, 进行了实证研究。结果发现, 以盈利能力和资本充足率为代表的风险因素呈现出显著的市场约束, 而以流动性为代表的风险指标则表现出显著的非市场约束, 总体的市场约束较弱。周小川 (2004) 指出, 我国引入巴塞尔协议资本监管制度后, 资本约束迫使银行以自身资本承担损失, 可以强化对信贷扩张的资本约束效应, 有利于提高商业银行的风险意识, 避免银行规模的片面扩张, 从而维持银行体系的稳定。陈海勇和姚先国 (2006) 对资本充足监管与银行破产概率之间关系进行静态比较, 认为资本充足监管的实施可以明显降低银行破产概率。何问陶和邓可斌 (2004) 用计量模型估计了我国上市银行资本充足率的变化对其收益率变化的影响, 资本充足率的变化对收益率及其变化的影响均不明显, 资本充足率并没有成为投资者判断银行经营状况的有效信号。奚君羊, 谭文 (2004) 指出随着我国经济的发展, 资本充足率监管对银行贷款扩张的制约作用将会进一步显现。谭文 (2004) 指出, 市场奖罚的约束机制可以有效地促进银行为了获得更多的资金和发放更多的贷款而去保持较高的资本充足率, 进而确保银行的稳定运营。
本文在参考相关研究基础上, 采用实证分析研究方法, 采用我国10家上市银行2006~2010年间的面板数据, 就资本充足率监管对银行利润的影响进行实证研究。
三、模型与数据
(一) 模型
本文研究资本充足率监管的效应, 以资本充足率为自变量, 以银行资产收益率为被解释变量来分析资本充足率要求的监管效应。本研究认为资本充足率提高, 有利于提高银行风险管理水平, 最终能提高银行的盈利能力。考虑到银行经营所处的外在环境以及银行的规模效应可能对我国银行盈利能力产生较大影响, 因此建立回归模型如下:
其中, C0-C3为回归系数, 而E为残差。ROA为银行资产收益率, CZL为银行资本充足率, GDP为GDP的年度增长率, ZC为银行总资产增长率。
样本数据为2006—2010年十家上市银行数据。考虑到仅五年的数据难以进行面板分析, 用单一年度进行截面数据分析又略显单薄, 本文采用混合数据进行回归分析。
(二) 数据来源及描述
本文选取中国银行、工商银行、建设银行、招商银行、交通银行、民生银行、深圳发展银行、浦东发展银行、兴业银行、中信银行十家上市银行作为样本, 这些银行的总资产占整个银行业总资产的比重较大, 具有一定的代表性。数据搜集整理结果如下:
各银行的资本充足率在曲折中呈现出上升的趋势。工行的资本充足率一直处在较高的水平, 深发展资本充足率上升幅度最大, 其他银行这几年都相对平稳。
四、模型结果及分析
使用EVIEWS5软件, 采用混合数据分析方法, 得出以下结论。
被解释变量:各银行资产收益率 (ROA)
计量结果表明, 资本充足率对银行资产收益率产生显著影响, 每提高1%, 总资产收益率提高0.058%。样本选取期间正处于次贷危机引发的全球金融危机时段, 此时银行业对外投资遭受一些损失, 国内经济环环境恶化, 在此情况下, 我国银行业不仅没有出现挤兑、动荡的情况, 而且能够稳健地获得利润的增长, 可见2004年以来的资本要求监管去得了明显的效果。与之相比的是, 计量结果显示GDP增长率、银行总资产增长率对银行绩效的影响不明显。从数据描述我们可以看到GDP增长率在2008年出现了比较明显的下降, 但是各银行的资产收益率基本上保持了继续上升的趋势, 这说明我国的银行的经营受国民经济整体发展趋势的影响较小, 有很强的盈利能力。我国商业银行的逆周期现象可能与银行市场的垄断、利率的管制有关, 可以在以后的研究中进一步分析。同时, 银行总资产的增长速度和银行资产收益率相关性也较小, 说明银行规模效应并不显著。由于变量选取的局限性、影响银行经营业绩因素的多样性, 我国银行的绩效还取决于其他未能量化以及难以量化的因素。
五、结论
从模型结果看来我国银行资本充足率监管对银行的经营业绩存在着较明显的正相关, 表明资本充足监管产生了较好的影响。巴塞尔协议Ⅲ的出台, 标志着资本监管要求的提高以及银行流动性管理的加强。我国在实现资本监管数量要求的基础上, 应当进一步完善制度建设, 如加强市场的约束功能、完善银行业公司治理等, 使得资本监管从数量和质量上都达到巴塞尔协议Ⅲ的要求。
参考文献
[1]李松涛.《商业银行资本充足率管理办法》实施的影响与对策分析[J].新金融, 2004.
[2]黄敏.银行监管制度研究——国际经验的借鉴[M].经济科学出版社, 2009.10
[3]刘夏、蒲勇健.银行资本监管研究[M].经济管理出版社, 2009, 03
[4]2006-2010中国金融年鉴.[M].中国金融年鉴出版社
[5]商业银行资本充足率管理办法.中国银行业监督管理委员会令 (2004年第2号)
[6]钱海刚、王常雄、孔貌.我国银行业资本充足监管有效性分析[.J].金融分析, 2009
[7]刘廷伟、曹龙骐.资本监管制度、充足率计量与资本监管有效性[.J].西部金融, 2008
资本效应 篇8
资本易变性意味着资本流动的不稳定性, 已有的文献主要从两个方面阐述了资本易变性对经济运行造成的负面作用:
1.增加金融体系的风险, 引发货币及国际收支危机, 甚至有可能引发跨国界的金融危机。Calvo和Mendoza (1996) 认为, 墨西哥国际收支危机的根源在于高度的资本易变性以及金融全球化。Kaminsky和Reinhart (1999) 认为, 国际资本流动的易变性会增加金融危机发生的可能。Ozan Sula对38个新兴市场国家1990—2003年的实证分析表明以证券投资为主的短期资本流入激增会增加之后资本急停的可能性, 资本流入激增和其后的资本逆转或急停是新兴市场国家货币危机的特征。Calvo (1998) 的研究认为, 资本急停会导致金融危机与国际收支危机。Calvo和Mendoza (2000) 的分析指出金融全球化有可能弱化投资主体收集信息的动力, 强化羊群行为, 从而推动危机在市场间的相互传染。
2.损害相关经济体的经济稳定, 放大宏观经济变量及经济周期的波动幅度, 增加经济增长的不确定性。Alejandro (1998) 认为短期内国际资本净流入激增会导致总需求的过度膨胀, 推动通货膨胀及实际汇率提高, 增加经常账户赤字。Calvo (1998) 认为资本流入的高度易变性会破坏资本及信贷渠道, 导致相对价格的剧烈变动。Easterly、Islam和Stiglitz (1999) 认为国际资本的剧烈波动有可能带动国内资本随之外逃, 从而严重影响本国的投资和储蓄。Firat Demir (2006) 对阿根廷、墨西哥、土耳其的面板数据进行研究得出短期资本流动易变性对私人部门的新增投资及国内投资率有负向的影响。Michael M.Hutchison和Ilan Noy (2006) 对24个新兴市场国家1975—1997年的面板数据进行分析, 得出资本急停 (sudden stop) 对产出有负向冲击, 且累积效应明显。
二、非FDI资本流动易变性的经济效应分析
学术界对于非FDI资本易变性对东南亚地区宏观经济的影响做出了较多的定性研究, 尤其关注非FDI资本易变性在东南亚金融危机前后对其经济运行的影响, 而这方面的定量研究并不多。本文选取了八个亚洲国家 (中国、印度、印度尼西亚、日本、韩国、马来西亚、新加坡、泰国) 1989—2002年的面板数据, 研究东南亚金融危机前后非FDI资本流动的易变性对宏观经济变量GDP的影响, 探讨非FDI资本流动的易变性在扰动宏观经济指标GDP方面的作用。
(一) 模型设置、指标选择和数据来源
根据相关经济理论, 一国的GDP增长呈现一种趋势性, 当期GDP的增长与前一期的GDP增长有较高的相关关系。同时, 影响GDP的经济变量的效应可能存在时滞效应, 当期的GDP变化不仅与当期非FDI资本流动易变性有关, 还有可能受前一期的非FDI资本流动易变性的影响。因此, 本文考虑建立模型:
其中, i代表不同截面 (各个样本国家) , t代表不同时期;ci为截距项;lgdpit为各国每年以1990年不变价格计算的实际GDP的自然对数值, 为模型的被解释变量;lgdpi, t-1、lcvit、lcvi, t-1分别为各国t-1期以1990年不变价格计算的实际GDP的自然对数值、各国t期的非FDI资本流动易变系数的自然对数值、各国t-1期非FDI资本流动易变系数的自然对数值, 为模型的解释变量。其中, lgdpt-1是模型的控制变量, 模型表达的是在剔除了GDP趋势性变动的情况下, 非FDI资本流动的易变性对GDP的扰动。b1、b2、b3为待估计参数, εit为模型误差项。
本文原始数据来源于UNdata (KeyGlobal Indicators) (http://data.un.org/) , 非FDI资本流动易变系数按照本文公式1计算得到, 同时对变量取对数消除异方差的影响。
(二) 面板数据模型的选择
为了使计量估计的效果更加准确, 我们需要选择合适的面板数据模型。我们用Eviews 7.0对模型选择进行统计检验:
1. 混合回归还是固定效应模型。
对面板数据进行Redundant Fixed Effects-Likelihood Ratio检验, 结果 (如表1所示) , 此时拒绝个体效应为0的原假设, 认为个体效应不为0, 即固定效应模型较合适。
2. 固定效应还是随机效应模型。
对面板数据进行Correlated RandomEffects-Hausman Test检验, 结果 (如表2所示) , 此时拒绝原假设 (非观测的个体效应与解释变量无关, 应建立随机效应模型) , 接受备选假设 (非观测的个体效应与解释变量有关) , 建立固定效应模型。
通过Eviews7.0的检验, 我们发现固定效应模型更能说明所研究的经济问题。一般来说, 影响GDP的因素有很多, 该模型中只考虑了前一期GDP、当期及前期非FDI资本易变性因素, 而固定效应模型中不同组别的各自不同的常数项, 较好的度量了模型遗漏的变量, 以解释各个经济水平不同的国家间程度不完全相同的GDP变动。
(三) 面板数据异方差处理、计量结果及分析
面板数据较有可能出现异方差, 如果模型出现异方差, 估计量的分布则会受到影响, 有可能对t检验与F检验产生严重的误导。为了保证模型估计量的准确性, 我们对面板数据异方差进行处理。由于我们选取的面板数据截面较窄, 样本期较长, 因此跨截面SUR方法对面板数据异方差处理的效果较好。跨截面SUR加权处理后模型估计结果 (如表3所示) 。
注:括号内为t统计量, *代表通过5%的显著性检验。
从表3可以看出, 各解释变量前的系数相对稳定, 均通过了5%的显著性检验。前一期的GDP和当期及前一期的非FDI资本流动的易变性能很好的解释GDP的变动, 非FDI资本流动的易变性能显著影响GDP的波动。非FDI资本流动的易变性与宏观经济变量GDP呈现一种负向的关系, 非FDI资本流动的易变性越高, 会对一国GDP的增长造成越严重的负向冲击, 这与我们做计量回归之前的估计是吻合的。
从回归结果中我们还得出一个结论:非FDI资本的易变性对GDP增长造成的负面作用的滞后效应要大于当期非FDI资本的易变性对GDP增长造成的负面效应。由此, 我们可以看出, 非FDI资本流动的易变性导致的对于一国经济增长的冲击不仅是即期的, 其后续冲击效果更是不容忽视, 而且这种滞后冲击的效果大于其当期对经济增长的冲击。在经济体受到即期的非FDI资本流动易变性冲击的一段时间后, 相关经济体系会对这种易变性做出一系列的反应。从相关经济体外汇储备、国际收支及货币供应量的角度来看, 在浮动汇率制度下, 非FDI资本流动的易变性不会对一国的外汇储备和货币供给量造成影响, 但会引起汇率的波动, 进而对经常项目及国际收支产生影响, 继而传导到一国的经济运行;在固定汇率制度下, 非FDI资本流动短时间内的剧烈变动会对经济体的外汇储备和货币供应量产生冲击, 进而影响其经济体系内部的利率、投资, 进而影响其产出, 导致经济的波动。从相关经济体内部经济体系的角度考虑, 投机性资本的大规模涌入有可能推高国内资产价格, 催生房地产、股市泡沫, 一旦这些泡沫破灭, 金融体系及经济将会遭受巨大打击;易变性对相关经济体的金融体系造成的冲击会破坏经济系统中的流动性, 诱发货币危机, 导致债务积聚和实体经济的缩水;经济体系中的流动性不足又会导致银行等金融机构紧缩银根, 影响相关经济体的信贷状况, 减少社会投资;非FDI资本流动的易变性引起的相关经济体相对价格的波动, 会引起总需求的波动;易变性带来本国汇率的波动使其发生贸易渠道的传导效应, 不利于贸易的发展。在影响微观经济主体行为方面, 非FDI资本流动易变性会使微观经济主体产生对经济运行前景的消极预期, 从事生产、消费、投资的积极性降低。总的来说, 非FDI资本的易变性造成的经济系统内部银行体系的非健康运行、货币及流动性危机、相对价格的剧烈变动、汇率及利率水平的波动会对总需求、投资、贸易及消费产生冲击, 阻碍经济增长;同时前期资本剧烈的变动性使得国内外微观主体对于相关经济体的经济前景产生消极预期, 导致投资和消费的不确定性, 从而延长经济从衰退转向复苏的时间。也正是因为非FDI资本流动易变性这种长久的杀伤力, 其无论是对各国的经济运行, 还是对相关受损经济体的经济复苏都会产生负作用。
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资本效应 篇9
一、资本监管亲周期效应的作用机制
银行的资本充足率具有周期性的特征, 经济繁荣时, 银行盈利能力提高, 资本充足率提高;经济衰退时, 资本大量冲销坏账, 资本充足率下降, 如果资本监管要求随着贷款质量而变化, 那么资本监管也将影响经济波动。在经济衰退时期信用等级恶化将使得资本标准提高, 资本标准提高则会减少银行信用供给, 影响经济复苏。在发展中国家, 由于其企业更加依赖于银行贷款, 上述循环更加明显。“资本监管亲周期效应不仅取决于最低资本要求的波动性, 而且取决于商业银行实际资本充足率的水平。实际资本充足率水平与最低资本要求之间的差额 (即超额资本) 的大小, 决定了亲周期效应的程度。”不同资本监管制度下亲周期的形成机制有所差异, 下面就1988年巴塞尔协议和新资本协议下的资本监管的亲周期机制来做分析。
1. 1988年巴塞尔协议框架。
1988年资本协议中最低资本要求的风险敏感性差, 其按照债务人身份简单地将资产分为五大类, 而信用风险权重的区别仅分了四档:0%、20%、50%、100%, 对商业贷款采用同一权重且在整个经济周期内保持不变, 无法反映出客户信用风险的恶化对于银行风险承担的影响, 银行的最低资本要求保持稳定。因此资本监管的亲周期效应主要取决于银行资本充足率水平的变动。
在经济繁荣时期, 银行信贷损失下降, 盈利能力增强, 由内部留存收益增加资本的能力提高, 同时, 又由于盈利能力提高, 市场融资环境较好, 也容易获得外部资本的支持, 资本充足率水平上升;在经济衰退时期, 银行信贷损失增加, 银行用资本冲销损失, 且融资环境的恶化使外部筹资困难, 资本充足率水平下降。
具体原因如下:由于资本监管的风险敏感度低, 信贷资产质量下降时, 监管资本无法随资产质量及时调整, 如果银行在信贷扩张前期识别和计量贷款损失的能力不强, 贷款损失准备计提不足, 经济衰退导致资产质量迅速恶化时损失就会大幅度上升, 银行被迫使用资本冲销损失, 使得资本充足率水平明显下降。继而, 银行信贷投放下降, 加剧了经济衰退。因此在1988巴塞尔协议框架下, 经济衰退时的监管资本的亲周期效应主要是由于信贷质量的恶化导致的。
2. 新资本协议框架。
新资本协议大幅度提高了资本监管的风险敏感性, 实施内部评级法加大了银行最低资本要求的波动, 从而对信贷周期、经济周期产生放大效应。在经济繁荣时期, 企业经营状况良好, 盈利能力增强, 用于抵押的土地、房产等抵押品价值也较高。在这种情况下, 银行对违约概率、违约损失率等风险要素的估值较低, 对借款人内部评级级别较高, 导致监管资本要求下降, 进而银行进一步扩大信贷规模。而信贷的快速增长又对经济的持续扩张起到了放大作用。反之, 当经济衰退时, 企业经营效益较差、盈利能力下降, 抵押品价值也出现下降;借款人出现违约, 贷款损失增加, 违约概率、违约损失率上升, 借款人评级级别下降。在这种情况下, 对监管资本要求上升, 而银行资本金又由于冲销损失出现下降;银行在受到强资本约束的情况下不得不收缩贷款, 而信贷紧缩又加速了经济衰退。内部评级法下, 信贷等级迁移与经济周期密切相关, 经济周期衰退期信贷等级下降很快, 因此对信贷评级敏感的资本要求增加了资本监管的波动性。
以内部评级结果为基础, 新资本协议提供了一个三阶段的风险权重计算公式:以违约概率为解释变量的基准风险权重公式;以违约损失率和基准风险权重为解释变量的风险权重计算公式;以及反映到期日长度效应的风险权重调整公式。基准风险权重公式是整个内部评级法模型的技术关键, 第一个公式中, 假设面对的是公司敞口, 基准风险权重的计算公式为:
其中:N (x) 表示一个标准正态随机变量的累积分布函数;G (x) 表示一个标准正态随机变量的逆积分分布函数。从公式可以推导出, 风险权重 (BRW) 是与违约概率 (PD) 成正向关系的, 违约概率越大, 风险权重就越大。巴塞尔委员会也提供了基准风险权重和违约率之间的对应关系。图1是风险权重与PD对应关系图, 其中债项的违约损失率假设为50%。
内部评级法下的风险权重函数由巴塞尔委员会统一设定, 输入变量PD、LGD、EAD决定风险权重的数值, 因此, 要考察内部评级法下监管资本的亲周期效应, 就要考察这三个变量与经济周期变动之间的关系。在初级内部评级法下, 银行需自行估计违约概率, 而违约损失率和违约暴露额由监管当局给出, 由上面的分析看出, 违约率和基础风险权重呈正比例关系, 因此, 在初级内部评级法下考察违约率的周期波动性, 就能看出最低监管资本要求的周期波动性, 而在高级内部评级法下, 银行需自行估计PD、LGD、EAD, 所以, 除了考察违约率, 还要考察违约损失率和违约暴露额的周期波动。
(1) 变量PD违约概率, 指借款人未来一定时期内不能按合同要求偿还贷款本息或履行相关义务的可能性。违约率亲周期效应的大小依赖于银行的内部评级模型和数据, 银行内债务人的评级模型可以分为时点评级法和跨周期评级法, 时点评级法主要根据债务人的当前信息, 以借款者当前的资产价格和杠杆比率等信息来评估风险, 计算PD并进行评级。在经济萧条时期, 度量的风险上升;在经济繁荣时期, 度量的风险下降。这种方法是对借款者在经济周期中某一时点风险的度量, 仅预测未来几个月或一年的信用状况, 没有考虑经济周期对企业违约风险的影响。跨周期评级法主要使用与债务人有关的长期信息来估计整个经济周期内债务人的偿债能力, 对企业的违约概率进行情景测试, 估计在各种可能的不利情景中企业的偿债能力, 按照长期的完整周期的历史平均值计算不同信用等级的违约率。与时点法相比, 跨周期法在经济周期中相对比较稳定, 且只有实际的经济萧条对特定借款者违约的风险恶化超过了预期, 才会下调评级结果。时点评级模型对风险的敏感度要远高于跨周期模型, 因此亲周期影响也更明显。
巴塞尔银行业监督管理委员会对十国集团主要银行内部评级系统的调查发现, 大多数银行的内部评级采用时点评级法, 即以客户当前的信用状况作为客户信用评级的基础。采用这种内部评级法的银行一般会认为, 经济扩张时期信用风险是较低的, 倾向增加信贷投放;经济衰退时期信用风险是大大增加的, 从而紧缩信贷投放。这种方法忽视了客户未来违约风险变化的可能性, 没有考虑到繁荣之后很可能随之而来的是衰退, 衰退之后很可能随之而来的是复苏, 使得银行贷款的投放具有较强的亲周期性。
Altman和Brady (2001) 研究违约概率与宏观经济状况的关系, 发现美国在1993~1998年经济繁荣期违约率较低, 在2000年进入衰退期后, 违约率显著增加。Grohy, Galai和Mark (2001) 研究表明, 经济周期对违约风险的影响是非对称的, 即经济衰退时违约概率显著增加, 但经济扩张时违约概率不会显著减少。Catarineu Rabelletal (2005) 对银行内部评级模型的选择问题进行了研究。他们发现, 如果银行使用跨周期模型来进行内部评级, 在经济衰退期, 监管资本要求的上升幅度约在15%左右;而如果采用时点模型, 监管资本要求上升的幅度将在40%~50%之间, 差距达到了3倍左右。
(2) 变量LGD是违约损失率, 即违约发生时风险暴露的损失程度。它指债务人一旦违约将给债权人造成的损失数额占风险暴露的百分比, 即损失的严重程度。从贷款回收的角度看, 违约损失率决定了贷款回收的程度, 违约损失率=1-回收率。在实施高级内部评级法下, LGD对监管资本水平也起着重要作用, Frye (2000) 通过对穆迪的数据进行分析发现, 萧条时期的回收率大约比扩张时期的回收率低1/3。Schuermann (2004) 利用穆迪违约数据, 对1970~2003年衰退期与繁荣期的回收率进行统计对比, 从表1中可以看到明显的差别, 衰退期的回收率更低且更不稳定。
3. 变量EAD是客户债项在违约时的风险暴露, 违约风险暴露是对某项贷款承诺而言, 发生违约时可能被提取的贷款额。
对于表内业务, 所有债项的EAD被定为资产负债表上名义未清偿值, 对表外项目, EAD按照已承诺但未提数量乘以信用风险转换系数CCF来计算。估计信用风险转换系数有两个方法:初级法和高级法。初级法中对各种工具规定了一定的转换因子, 而高级法中则允许银行使用自己的内部评级系统确定各种债项的EAD。
EAD=[现有余额+K× (额度-现有余额) ]×CCF
Asarnow和Marker (1995) 的实证表明, 债务人违约情况下, 贷款承诺的提取比例大幅度增加, 这种效应对于评级高的债务人更加强烈。Collin, Dufresne和Coldstein对宏观经济与公司杠杆率间的函数关系的实证表明, 经济衰退时公司负债水平上升, 杠杆率的亲周期性导致了EAD的亲周期。
二、我国银行资本充足率的亲周期行为研究
我国过去十余年的资本监管主要是遵照1988年的巴塞尔协议。由上一部分的亲周期形成机制的分析可知, 在1988巴塞尔协议框架下, 监管资本的亲周期效应主要取决于银行资本充足率的周期变动。
为了验证我国资本充足率水平和宏观经济变动之间的关系, 构建一个实证验证模型, 用资本充足率作为被解释变量, GDP作为解释变量, 同时考虑可能影响银行资本充足率的其他因素:上一期的资本充足率水平、总资产、资产收益率, 不良贷款率, 构建计量模型:
其中:CAR为银行资本充足率, GDP为相应年份的GDP增长率, ASSET为总资产, ROA为资产收益率, NPL为不良贷款率。数据选用我国五大国有商业银行和八家全国性股份制商业银行1998~2009年的可得数据, 数据处理及分析采用Eviews软件, 结果发现常数项、总资产、不良贷款率对被解释变量影响不显著, 所以剔除这三项。剔除后, 再对模型进行回归, 回归结果如下:
从回归结果看, 可决系数R2=0.624 712在调整后为0.618 128, 模型拟合度比较令人满意。GDP增长率的系数为正, 这表明银行的资本充足率与经济波动呈显著的正相关性, 这说明从整体上来看, 这13家商业银行的资本充足率呈现明显的亲周期效应。从系数0.22可以看出, GDP增长率每提高1个百分点, 资本充足率提高约0.22个百分点。
三、新资本协议框架下我国商业银行资本监管的亲周期性研究
2007年3月, 中国银监会印发了《中国银行业实施新资本协议指导意见》, 要求在其他国家或地区设有业务活跃的经营性机构, 国际业务占相当比重的大型商业银行应从2010年底, 最迟不得晚于2013年底开始实施新资本协议, 其他商业银行自2010年底开始实施经修订后的资本监管规定。因此, 研究在新资本协议下监管资本的亲周期行为对于我国银行业实施新资本协议有着重要的意义。由于缺少实践经验, 我们只能从理论上做一探讨。
1. 违约率。
从2002~2008年, 我国经济实现了持续快速增长:企业资产净值上升、盈利大幅增加、企业借款人的偿债能力增强, 作为银行借款人其违约概率和违约损失率均呈下降趋势。鹿波在《中国上市公司违约率的顺周期效应实证研究》中利用上市公司的交易数据发现我国上市公司在2007年以后具有明显的亲周期效应, 2007年以前此效应不明显的原因主要是我国股市与实体经济的背离, 也就是说用资本市场交易所产生的股票市值继而计算得到的公司总价值并不反映实体经济的情况。贾海涛、邱长溶在《宏观因素对贷款企业违约率影响的实证分析》中发现经济不景气时, 大多数的企业经营状况不佳, 盈利减少, 企业融资困难、信用等级下降。GDP增长率与违约率呈负相关关系, GDP增长率下降1%时, 违约概率升高0.37%。
2. 违约损失率。
由于数据的可得性差, 我国学者对LGD的研究较少, 汪办兴在《我国银行贷款违约损失率影响因素的实证分析》中, 对违约损失率用SPSS软件进行主成因子分析, 得到经济周期对违约损失率的贡献度为3.21%, 亲周期效应不明显。
3. 抵押品的市值评估。
对抵押品的市值评估使得抵押品价值呈现亲周期波动, 抵押贷款是我国金融机构一种重要的信贷方式。抵押品作为一种信用风险缓释工具, 其价值的亲周期波动增强了评级的亲周期效应。我国的抵押贷款主要是以房地产和土地使用权为主的不动产抵押, 而这两者的价值同经济周期有着明显的关联。图2为我国1998年至2009年GDP增长率、房屋销售价格指数、土地交易价格指数示意图, 从中可以看出, 房屋销售价格指数、土地交易价格指数的变动趋势同GDP增长率有很强的同步性。特别是在我国实施新会计准则后, 以公允价值计量标的物, 更增强了这种亲周期效应 (图中数据来源:国家统计局网站) 。
四、降低我国监管资本亲周期效应的相关政策建议
1. 由此次金融危机可以看出, 在经济衰退期, 由于银行资本水平下降导致信贷紧缩, 进而加深了经济衰退, 因此, 夯实资本基础是降低资本监管亲周期效应的重要因素。银行应保持充足的资本特别是通过自身内部资本留存来提升抗风险能力, 监管当局可以对商业银行提出一个超额资本目标, 在银行未达到此目标时, 限制发放红利和高额奖金, 提高内部资本积累。
2. 在现阶段我国银行还未完全实行新资本协议的情况下, 主要应采取措施降低银行资本充足率的亲周期性。可以要求银行在经济繁荣期保持更高的资本充足率, 增强金融体系的稳定性, 以应付经济衰退时资本监管约束强化可能导致的冲击。经济繁荣时期, 若贷款增速超过正常水平, 可要求银行按照贷款增速偏离正常水平程度计提超额资本。因为在经济繁荣期, 增加资本金较衰退期更容易且成本更低, 其增加的资本金可以缓解衰退时期银行资本不足的问题, 从而削弱经济衰退时期银行信贷的亲周期影响。在经济衰退期, 视具体情况, 可以适当降低监管资本要求。
3. 动态准备金制度。银行往往在经济繁荣时低估风险, 经济衰退时高估风险, 动态准备金制度能够在事前有效判别风险, 在经济繁荣期更多地计提准备, 可以为未来可能增加的损失提供缓冲, 降低贷款损失准备的波动性, 且有助于平滑监管资本的周期性波动, 抑制经济上升期贷款的快速增长和避免衰退期贷款过度收缩。但是其处理方法与会计原则有分歧。西班牙于2000年开始实施动态准备金制度, 并取得良好的效果, 我们可以借鉴其经验建立我国动态准备金制度。
4. 在我国银行业实施新资本协议过程中, 要降低内部评级的亲周期性。因为PD、LGD和EAD作为风险权重函数的输入变量决定贷款的风险权重。因此, 多数学者认为, 应该降低PD、LGD和EAD的周期性波动, 主要采用跨周期评级法, 从而减少信用等级迁移周期性。用于计算资本要求的PD、LGD、EAD的数据应至少包含一个完整的经济周期。
这就要求银行应当准备多种模式计算PD、LGD和EAD, 应同时具有时点评级和跨周期评级方案, 时点评级用于风险管理, 跨周期评级用于资本计提。银行采用何种程度的跨周期评级法而使银行持有的超额资本数额, 应当在权衡持有超额资本的降低亲周期效应的功效和持有超额资本的成本之后做出, 这也是理论界今后需要研究的方向。
5. 巴塞尔新资本协议还要求, 监管当局应检查银行压力测试的执行情况, 直接运用压力测试结果判断银行是否持有高于第一支柱计算的资本要求, 确保资本水平能同时满足第一支柱的资本要求和压力测试反映的结果。我国银行有必要实施压力测试来削弱资本监管的亲周期影响。通过压力测试, 可以帮助采用内部评级的银行考察经济衰退情形下的违约概率、违约损失率等风险因素的估值, 分析不利市场情形下可能发生的资产组合损失, 从而平滑资本充足率的波动性, 缓解内部评级的亲周期效应。
6. 在经济高涨时期, 对于价格泡沫和贷款集中风险采取抑制手段。经济高涨期由于资产价格膨胀, 往往脱离了其实质价值, 因此有必要对抵押资产设定最大的抵押率, 以抑制经济高涨期由于资产价格膨胀而导致的贷款过快增长。同时, 在经济高涨期, 往往银行贷款有向特定高风险行业聚集的趋势, 这样, PD、LGD和EAD都将明显上升, 监管当局可以要求增加对此类高风险行业的贷款风险权重, 提高银行监管资本。
7. 银行采取内部评级法和实现跨周期评级以及进行压力测试, 需要具备横跨多个周期历时很多年的历史数据。而我国商业银行在这方面的数据储备严重不足且缺乏规范性, 数据质量难以保证。较长时期历史数据的收集和整理已经成为银行能否有效实施内部评级法的一个重要因素, 所以必须采取积极措施加快银行内部的数据库建设。同时, 外部数据库建设比如人民银行信贷咨询系统的建设也十分重要。为此, 我国银行应下大力气, 推进数据搜集工作, 实行更为规范、严格、一致的数据标准, 制定数据质量管理规章, 确保业务数据的及时性、准确性和全面性。
摘要：金融危机对各国的金融体系和实体经济造成了巨大的冲击, 此次危机后, 对现有金融监管体系进行改革和加强监管是必然的。其中, 金融监管改革一个重要的原则和方向就是抑制金融体系尤其是银行行为的亲周期性。金融危机的形成及发生, 在一定程度上暴露出现行资本监管体系的亲周期缺陷, 加剧了信贷扩张和泡沫形成、加深了经济衰退的程度。资本监管亲周期的研究对于形成适合我国国情的商业银行资本监管安排、促进金融稳健具有重要的意义。
关键词：监管资本,亲周期效应,新资本协议,内部评级
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资本效应 篇10
关键词：资本效应；商品金融化；产业安全；关系
文章编号：2095-5960（2016）06-0073-09；中图分类号：F113；文献标识码：A
无可否认企业竞争优势的强弱直接决定着其自身在市场中所处的位置和所占份额，但竞争优势的获取则直接来源于企业自身对核心技术的独自占有，这就意味着真正决定企业市场竞争实力的关键性因素还是其自身在关键领域中的技术、技能水平，以及对于该技能的完全占据，它甚至直接影响着一国在全球经济中的经济地位和本国经济发展的安全问题。可见，在关注一国企业竞争优势获取与维持的同时还应关注产业安全体系的构建，这就涉及产业安全状况的衡量、判断和评价体系的建立。
事实上早在15世纪，重商主义贸易保护理论就明确提出一国贸易顺差的实现建立于国家必要的政策干预基础上，通过必要的贸易政策建立必要的国家产业安全保护体系从而实现对利益的最大掘取。[1]古典经济学的典型代表学者亚当·斯密则在倡导自由、公平竞争的同时指出，这种公平、自由不是市场天然实现的，而是建立于政府“守夜人”职责基础上，即政府能够实现对本国社会安全的有效维护，这种维护强调的是对于某一产业（当时主要指关系国防安全的制造业）优势的维持必须在于政府以税收等形式予以鼓励与支持，实现对其优势期限的有效延伸[2]，即必须通过税收等政府调控手段实现对产业发展的维持。待至19世纪李斯特等学者又专门针对处于萌芽期的产业发展提出产业安全理论，其基于当时的德国经济特点指出，对于关系民族经济发展的某些产业，政府必须在产业发展之初给予必要且有效的扶持，以实现对这些产业顺利成长的有效经济保护屏障，只有帮助其成功渡过成长期才能使其最终发展成国家的主要支柱产业，以及具备必要的市场竞争实力。[3] 以Ellison等为代表的美国经济学者则在20世纪60、70年代直接将产业安全的实现与国家经济安全相关联，他们关注资本市场投资行为可能产生的经济影响，发现来自于境外的跨国资本投资行为将直接对美国的整体经济安全产生影响。[4]这一观点随后得到了B.K.先恰戈夫的支持，他将本国经济顺利运转对外资依赖度的衡量直接上升为评判国内经济安全度的标准，虽然其合理性有待进一步的验证，但却为后续研究开辟了新的视角，开始将资本市场的运营行为与产业安全进行有效的联系。我国学者景玉琴、曹秋菊、何维达等也都基于我国经济实际状况，专门探讨了影响产业安全的内部因素以及其与国际贸易方面的关联及关系。[5] [6] [7]虽然对于产业安全问题的关注已经引起了国内外学者的关注，但对于其与资本市场间相互关系的探讨尚未深入，基于此，本文拟以商品交易行为为基本研究对象，结合其金融化现状，实现资本市场与产业安全的关联研究，即将商品金融化现象视为当前较为普遍的金融环境，在此基础上专门分析其可能对产业安全产生的影响，以期为我国产业安全体系的构建提供更具实践性的理论启示。
一、商品金融化的定义及其对产业的影响
“金融化”的定义由Epstein率先提出，Krippner、Domanski等在此基础上逐步完善并相继提出“商品金融化”的概念，但不同的学者形成了彼此各异的观点：以Krippner为代表的部分学者认为商品金融化强调的是金融对于商品整个生产、交易过程的影响，因此其本质也应该回到“过程”上。[8]而以Domanski为代表的学者则将商品金融化限定为大宗商品范围内的、发生于期货市场中的交易和定价行为，即更具局限性和专门性。我国研究者史晨昱则在Domanski研究结论的基础上进一步放宽限制，认为商品金融化指对冲基金、投资银行等金融机构参与商品交易后使商品价格不再仅受供求关系影响，它同时具备了金融特性。[9]可见，对于商品金融化的概念目前理论界尚未形成定论，但对其本质的认识却基本一致，即均认为是金融特性与商品交易行为的融合，使得原本仅决定于市场供求关系的交易行为开始表现出资本市场产品的特性，且这种金融的特性会随着行为的不断发生而居于主导地位。这也就是说对于“商品金融化”的全面认识至少包含两个方面：一是，“商品”的范围并非涵盖所有种类，而是专指达到一定规模的、可集中、大批量交易的大宗商品，具体而言常常包括能源类、工业基础原料和农副类产品；二是，对于“金融化”的界定，这主要强调商品交易过程中价格的影响因素，它不仅仅是产品市场供求关系的变化因素，还包括来自于资本市场的影响，由于资本市场中各类投资者资金的大量涌入通常决定了该市场的交易规模远远甚于产品市场，这也进一步导致来自于资本市场的影响在商品价格决定方面具有比产品市场更大的效应，表现出金融市场决定商品定价体系的新特征。
事实上伴随经济一体化和金融全球化趋势的加强，原本仅决定于产品市场供求关系的商品价格形成机制已经开始发生变化，其主导层开始由传统的实物供需因素转变为效用更为显著的资本要素。这一资本要素的参与在美国次贷危机和欧债危机后表现得更为直接和显著，来自于机构投资者的大量资本为寻求更为稳定和安全的收益更偏好于对实物商品的投资，其庞大的资金规模更容易选择不易进行零售交易的大宗商品，进而加速了商品金融化的进程。以国际清算银行相关统计数据为基础不难发现，开始于2002年的国际商品交易发展至2005年时其交易规模已经增长了近3倍，到2007年更是达到90000亿美元，较2002年增加了近6倍。仅流入商品领域的资本投资额就从2006年的90亿美元增长到2009年的600亿美元之多。而我国的商品期货交易业发展迅速，自2009年起至今一直位居全球首位，商品期货交易量约占全球总量的40%。但必须同时意识到伴随商品期货交易业的迅速发展，我国商品市场价格也越来越受到资本因素的影响，来自于资本市场的影响已经远超实物市场，那么其可能面临的潜在风险也随之增加，即来自于资金流动性的影响开始成为影响实物交易的主要因素，其实质就是最终商品生产权与定价权的分离，在商品中所体现出的金融特性开始成为主导产品生产与销售行为的关键因素。此时，回归实物产业发展来看，其安全与否主要在于评判其遭受外部冲击后能否通过自我的迅速调整而重回平衡发展轨道，如此实物产品已经受到外部资金很大程度的影响，自然无法仅通过自我调整而摆脱危机，它还必须决定于外部资金的安全与否，此时可以断定其产业安全受到威胁，这也意味着商品的金融化程度越深其越需要关注自身产业的安全。
二、商品金融化与产业安全的实证分析
在对商品金融化与产业安全关系的探讨中，段一群等学者以数据包络分析法为基础，将产业受控程度、对外资的依赖程度和自身的波动性视为模型输入变量，而将其最终的国际竞争优势和企业业绩视为模型最终输出变量，运用投入产出方法评价产业安全度和产业自身发展间的关系，本文参考该研究思路选择具体的行业进行实证检验。
（一）产业分类与数据
参考何维达和何昌的研究，在构建产业安全评价指标体系方面主要参考该产业国际竞争优势、该产业目前的外资依赖程度、该产业对自身发展运营的控制力三个方面，以此为基础参考各产业与金融市场联系最为密切的产业为基本研究对象，主要包括农产品制造业、纺织品制造业和冶金工业，其具体的分类标准和数据采集则以《中国统计年鉴》为参考。
在输入指标上，主要选择产业产品对外依赖度，包括进出口两方面（以M1，M2表示），产品生产外资依赖度（以M3表示）和大宗商品金融化程度（以M4表示）四个指标，其中，产业进口对外依存度，反映产业进口总额在产业总产值所占比重，即本国该类产业生产中来自于国际市场的原材料、零部件等所占比重，该值越大表明在产品生产中对外部原材料的依赖性越强，越容易受外界因素的影响；产业出口对外依存度，反映产业出口总额在该产业总产值所占比重，即本国产业发展对出口产品的依赖程度，该值越大说明本产业出口额受外界影响越大，产业安全度自然也就越低；外资市场占有率，反映了来自于外部投资者的工业总产值在我国工业总产值所占的比重，即我国国内产业市场受外资影响的程度，具体来说这种来自于外资的控制可以是直接的股权控制，也可以是经营决策权控制，甚至是直接的技术控制，该值越大说明本国企业在发展中越受制于外部投资者，产业安全度越低；大宗商品金融化程度，主要反映商品期货市场对该行业的影响程度，考虑到数据的可收集性和指标的可计量性，专门选择期货合约滚动收益率，再从期货合约收益的本质来看，其反映的是承担风险所获得的补偿，根据“高风险，高收益”的原则行业受期货收益率波动影响的大小将直接反映在收益率上，那么收益的高低也就可以直接反映产业的安全程度。
在输出指标选择上，主要选择绩效类指标即综合经济效益指数（以N1表示）和对外贸易竞争指数（以N2表示），其中，综合经济效益指数的计算将参照现行工业经济效益综合指数的计算方法，综合反映企业在利润获取、自身发展、债务偿还和运营方面的情况；对外贸易竞争指数则主要反映产业净出口额在进出口总额中所占的比重，该值越大表明产业贸易竞争力就越强，反之则表明产业在国际竞争中实力较弱。
（二）实证结果
通过构建上述指标体系运用DEA模型对所述行业进行测算，具体结果见表1。
从表1可以发现，自2002年开始各产业产品金融化趋势的加强并未对自身的产业安全度产生负面影响，其产业安全度总体表现出上升趋势，但细分到各个具体的行业领域则呈现出多样化态势。具体而言，纺织品制造业，冶金工业中的黑色金属冶炼及压延加工业、有色金属冶炼及压延加工业以及农产品制造业中的农副食品加工业自2002年起产业安全度始终处于上升态势在2008年达到了最优状态；农产品制造业中的食品制造业、饮料制造业的产业安全状态相较于上述产业而言则显得较弱，为所处行业中的最低状态，虽然自2007年以来表现出上升态势但其整体的波动率仍然较大，这就意味着这些行业产品的价格除受市场供求关系影响外，受外资影响的程度更大。
（三）投影分析
上述数据分析显示了各产业在商品金融化过程中自身产业安全度的变化状况，从分析可见各产业并未全都到达最优状态，以至于整个产业系统也处于非最优状态。为了形成有效的改进措施有必要从理论角度首先明确产业整体状态达到最优时应实现的方案策略，基于此对上述DEA方案进行投影分析，使系统在不断的调整中实现最优。
基于DEA 投影定理可知，决策单元首先为达到有效时，即当λ*0<1时，意味着该DMU单元的投入值相较于整体产出来说过大，则令：
从表2，表3，表4中g-i0和g+r0的具体数值反映出了如下基本特点：首先，从各输入指标的改进值来看其均为小于0的数值，这就意味着在现实生产中应该减少这些因素的投入值，而结合本文所选择的输入指标来看均为对外资的依赖度指标，这就表明企业应减少在生产销售过程中对外部资本市场因素的依赖；其次，对于商品金融化程度的改进值相对较小，尤其是纺织品制造业和冶金工业基本无需改进，而农产品制造业中也仅是食品和饮料制造业可进行适度的修改；在输出指标上，所选择的产业均需要进行改进，具体到社会实践即意味着输出方面仍需要不断改善，提升企业自身的综合经济效益和对外贸易竞争实力。
三、商品金融化对产业生产环节的具体影响路径
综上所述明晰了商品金融化与产业安全间的关系，但商品金融化影响产业安全的具体路径则仍需要进行更深入的分析，以便揭示其作用的主要机理和关键环节。具体来说，可以区分不同的生产运营环节进行细致分析。
一是，对于产品生产环节的影响主要在于外部资本流入对于产品定价权的把持所导致的生产权与定价权的分类，即资金与实物间的仓单分离；加之资本市场的强杠杆效应对产品贸易模式的影响。具体而言，在贸易环节上，商品金融化趋势的加强使得原本居于主导地位的贸易量转变为商品交易所中的金融因素，即原本交易双方所关注的价格谈判主要围绕进出口绝对量，都希望通过对贸易绝对量的占据而实现自身优势的成功获取，但商品金融化后来自于资金流的巨大冲击使得价格的主要影响因素发生变化，交易双方都必须遵从交易中心价格，尤其是大宗商品的国际贸易业务中现货交易频率的大幅下降，其均转变为对金融交易链的有效融合，实现了实物流和资金流深度融合，极大地提升了国际商品交易中心的地位和作用。
这对银行信贷体系也产生了不可避免的冲击和影响，由于大宗商品交易过程中资金与实物的分离，交易方为实现对商品价值的获取必须支付一定的保证金，这就必然导致金融风险一定程度的放大，而银行保证金服务的提供又加大了本国银行体系遭受外部资本市场风险的概率，一旦本国资金使用成本增加，利用仓单抵押贷款以获取资本利差就将成为大部分交易者的选择，而这必然增加本国金融机构的潜在风险。在汇率环节，相较于传统贸易而言，商品金融化趋势的强化将提供更多的金融衍生工具，使交易者避开汇率波动而带来的不确定性，使得进口量与汇率间原本显著存在的剪刀差逐渐淡化，即当交易者面临本国货币贬值风险时，其将不会再通过提升自我的进口额而避免未来损失的扩大，他会重新选择相关的金融工具抵消汇率波动所造成的价值减少额；在成本环节，来自于商品金融化的影响主要是所提供的套期保值效应，即有效消除了传统贸易中对于产品原材料价格走势无法准确预测的风险，使其可以通过期货合约等方式对商品价格进行的有效的延伸，这样对生产商而言更能准确把握自我的成本支出，进而准确制定未来的生产计划。
二是，对于产业发展阶段的影响则必须回到对产业发展外部环境的分析中，事实上，商品金融化影响产业安全的实质就在于商品生产或流通领域中来自于金融要素影响的研究，这就必须清楚商品的交易所处的外部环境和整个运行轨迹。而这之中因商品金融属性而导致的参与者交易行为改变和政府监管行为变化，则均需从资本市场角度进行更为深入的研究，以把握影响产品价格的新增金融因素。具体来说，这种来自于商品金融化的价格影响以至于最终对产业发展的影响可从以下方面分别阐述：在商品贸易保护阶段，源于特定的产业扶持政策其基本不会使得产品的价格受到太多外界因素的影响，这就意味着商品金融化中金融因素也不会对产品价格的最终形成产生太多的影响，此阶段来自于政府的政策扶持实现了产品稳定的成本投入和严格的价格管制，保障了产业的稳定发展；在国内商品交易中心发展阶段，虽然产业发展达到了一定规模，对于生产材料的需求也不断提升，使得来自于政府的最初价格管制有了一定程度的放宽，但并未真正完全实现市场自我调节，这就导致了在产品和原材料供求方面有限的金融杠杆调节效应的发挥，可以说虽然此时企业建立自身的商品交易中心但金融化调节产业运营的力度却十分有限；在国内外商品交易中心的同步过渡阶段，交易市场范围的开放不仅使得国内企业可以融入国际市场中，国外企业也开始通过金融中介实现对国内市场的渗透，这一时期政府的价格管制已基本失效，来自于商品金融属性而产生的套利行为使得国内外商品交易中心必须同步发展，此阶段产业生产销售计划的制定将主要依据具体的市场数据而开展，而期货市场的套期保值效应逐渐显现；在商品定价中心成熟阶段，此时国内商品交易中心已经能成功实现对国内外金融流与实物流经济活动的全面涵盖，并实现市场对价格的主导，即参与交易的企业可以根据交易中心所提供的市场信息掌握目前及潜在的生产运营状况，而政府也能通过交易中心的信息适时调整自我的监管政策。
四、政策建议
综上所述，商品金融化对于产业安全具有不可规避的影响，但随着经济一体化趋势的加强，商品交易将越来越与资本市场彼此关联，即实物流与资金流的融合趋势不可避免，这就要求政府管理部门必须采取必要的政策措施实现对产业安全的有效维护，具体而言应从以下方面着手：
一是，通过自我创新能力的提升实现产业发展的高科技特性。从产业可持续发展优势的构建来看，应依赖于自身技术的创新而非原材料的低价优势，具体到我国就意味着应逐步国际产业链下游的位置，实现对高端上游产业链的有效占据。这就要求政府有必要专门扶持一批基础性的、产业关联度高的、市场前景较好的核心产业为突破口，实现对整个产业体系的改善，对于发展基础较好的大型企业则应选择其成为核心技术的突破口；对于中小企业则应鼓励其增加产品的原创性和再创造性，通过加强与外资的交流与合作，实现对自我创新水平的逐步提升。
二是，立足我国原材料市场的地缘优势，积极发展一批新兴行业。结合我国基本国情和经济发展状况可知，虽然在自然资源储备量上具备一定的优势但对其的保护要具有前瞻性，不能将经济增长建立于资源的高耗费基础上，而应通过就近原则，实现对地域原材料优势的充分利用，进而逐步形成地域性竞争优势，为企业最终实现最大动态利益创造基础。
三是，构建社会化服务体系，不断完善产业所处的社会服务水平。从社会化服务的本质来看，其所强调的就是对企业间经济行为的协调配合，其服务水平的高低将直接影响最终的企业交易效率。事实上，作为社会化服务体系一部分的商品交易所，各参与企业不可能在每一笔交易中都做到完善的面对面交易，其更多多时候都需要各类中介、咨询公司为其提供相关的服务，这就要求政府要逐步下放行政审批权，通过盘活社会化服务体系，实现对社会服务体系的不断完善和发展
四是，根据经济运行状况适时调整国家具体的宏观经济治理行为，实现对商品金融化过程中相关风险的有效防范。这就要求政府部门应积极鼓励商品市场不断进行自我金融创新，在逐渐丰富创新产品的基础上，实现市场对价格的精准反映，这也有助于为国家宏观经济政策的制定提供更具价值的信息参考。
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资本效应 篇11
一、指标选取与数据来源
影响就业的主要因素是生产要素的投入, 如资本、劳动、技术、人力资本等可以量化的因素, 还有体制、机构、社会结构成本投入这些难以量化的因素。此外, 在考察各个要素的时候也存在一定的困难, 例如工资可以表示劳动力的资本投入, 但是人力资源附着在劳动者身上, 一些高薪人员所表示的人力资源成本往往又体现在工资报酬中, 劳动力成本和人力资源成本难以直接划分开来单独计算;技术进步可以用科学技术的投入成本表示, 但是技术的运用往往表现在机器的更新、设备的更换和其他资本的投入, 很难和资本投入直接分开, 所以研究者往往以劳动生产效率或者研发费用等相关数据来表示技术投入量。基于以上原因, 本文按照两个原则选取影响就业的投入要素:第一, 选取比较基本的投入要素和生产率贡献率较大的要素;第二, 能够从现有的资料中找到相应数据便于进行定量分析的要素, 实践证明这些要素也是影响经济发展的主要因素。基于此, 本文选取资本、工资、技术三大要素来分析其对我国就业量的影响。
本文选取1995～2010年作为样本区间;资本存量的估算方法很多, 本文选择将历年的资本投入总量作为资本投入量, 实际数据选取历年固定资产投资总额。由于2003年之前和之后的统计口径不一致, 2003年之后数据是根据固定资产投资和固定资产更新改建投资等相关数据计算得到, 由于农村企业的资本投入数据不全面, 对应的就业人数统计也不全面, 且农村企业的口径多次变化, 所以1995～2010年的企业资本投入量是用城镇企业的资本投入代替。劳动力成本是各年工资支出汇总。技术要素的投入没有直接对应的数据, 量化科学技术要素最直接的数据就是研发成本 (R&D) 的投入。研究和开发费用可以作为资本支出列入到会计核算当中, 虽然近几年的具体核算规定有所不同, 但是研发费用依然是可以资本化的对象, 所以可以近似地将研究和开发支出作为技术进步的因素。工资是劳动的成本, 选取了所有企业的平均工资作为参数, 与之对应的是所有企业的就业人数 (不包含事业单位和机关单位的就业人数) 。就业量选取对应企业的就业总量。需要说明的是, 在研究要素投入的时候, 没有考虑产业结构和所有制结构对它的影响, 而是从总量上做相关分析, 由于历年年鉴的统计口径时有变化, 有些数据是推算所得。
统计数据显示资本和技术要素递增趋势明显, 我国每年8%的经济增长速度都是依赖资本投入的增加。但是从投入的增长速度而言, 技术要素投入递增趋势十分明显。资本要素增长迅速, 从1995年的15643.7亿元到2009年的193920.4亿元, 这期间共增长了178276.3亿元, 增长了11倍之多。工资相对资本和技术要素增长缓慢, 在剔除通货膨胀的情况下, 人均工资从1995年的5345元/年增长到2009年的32244元/年, 增长了5倍。同期, 技术要素投入增长迅速, 翻了26倍。就业量的变化和各要素投入量的变化方向完全不一致 (详见图1) 。1995～2005年期间, 我国企业的就业人数一直是下降的, 且下降趋势明显;从2005年开始到2010年, 就业人数开始缓慢上升。我国在1995年开始国企改革, 近千万的国企职工下岗, 给我国的劳动力就业市场造成了巨大压力。资本和技术投入对于就业有溢出效应, 这种合力造成了我国1995～2005年连续十年的就业人数减少。从2006年开始, 企业就业人数开始上升, 但是速度缓慢, 可见我国就业压力仍然很大。
二、实证分析
为了避免分析数据因单位不一致导致异方差, 对资本、工资、技术、就业量序列经过价格指数调整之后取自然对数, 再采用eviews5.0进行数据分析, 下文中L表示就业量, k表示资本, w表示工资, a表示技术, Δ表示一阶差分, ΔΔ表示二阶差分。本文对回归方程中所涉及到的经济变量首先进行单位根检验和协整检验, 在此基础上建立影响就业量的长期均衡方程和短期误差修正模型。首先, 对资本、工资、技术、就业量这些变量做一个简单的两两相关性分析, 建立资本、工资、技术对就业量的回归模型, 分析资本、工资、技术要素对就业量的正负相关性和影响的显著性。其次, 时间序列变量有可能存在“伪回归”问题, 需要对非平稳的时间序列变量进行平稳性检验, 本文采用ADF方法对时间序列进行单位根检验。再次, 通过检验二阶残差序列的平稳性, 建立误差修正模型, 该修正模型将一阶差分序列和二阶差分序列均作为自变量进入模型方程。最后, 分析短、长期方程的动态特征和长期关系。[12]
(一) 相关分析和OSL模型
表1为各变量间的相关分析系数表, 结果显示:企业平均劳动工资与就业量的相关系数为-0.459, 对应的P值为0.045, 小于0.05, 具有显著的统计学意义, 因为相关系数为负数, 因此认为企业平均劳动工资与就业量具有显著的负相关性, 即企业平均劳动工资越高, 就业量越低;而资本、技术投入与就业量的相关系数分别为-0.323、-0.372, 对应的P值均大于0.05, 不具有统计学意义, 因此认为资本、技术投入与就业量的相关性不显著。
建立OSL模型, 回归方程如下:
上式中, R2=0.8294表明方程拟合性较好, 就业量和工资、技术呈反向变化, 与资本呈同方向变化。资本的T值为1.3288, 对应的P值为0.2108, 大于0.05, 没有显著的统计学意义。工资的T值为-1.8545, 对应的P值为0.0906, 大于0.05, 也没有显著的统计学意义。技术的P值为-2.4394, 对应的P值为0.0329, 小于0.05, 有显著的统计学意义, 说明技术投入对就业量产生显著的负性影响作用。而资本、技术对就业量的影响作用不显著。
(二) ADF单根检验和基于回归方程残差的协整检验
对各变量时间序列进行ADF单位根检验 (见表2) , 结果显示L、k、w、a序列和对应的一阶序列在1%和5%的显著水平下均拒绝了原假设, 说明它们均存在单位根, 都是非平稳序列。对各变量序列取二阶差分并进行平稳性检验, 发现所有二阶差分序列均是平稳的, 不存在单位根。再次对序列的二阶差分残差进行单位根检验, 检验结果0.016小于临界值0.05, 显示残差序列平稳。基于模型可以认为变量之间存在二阶协整关系。
(三) 协整检验和误差修正模型
由于前面已经列出了回归方程, 根据E-G两步检验法可以直接对回归方程的残差序列进行单位根检验, 若残差序列不存在单位根, 那么所得回归方程中的变量之间是协整的。方程二阶残差序列的ADF检验统计值是-3.78518, 检验类型为 (C, 0, 1) , 显著性水平为5%的临界值是-3.1199。检验值P为0.016, 小于0.05, 通过了显著性检验。但是, 需要注意的是, 协整性检验的过程是对时间序列不断进行差分之后建模, 检验模型残差序列的平稳性, 直到残差序列是平稳序列为止, 这样经过差分之后的序列所建立的模型往往会丢失一些长期信息, 而这也正是建立短期修正模型的原因, 短期修正模型能更好地模拟数据的短期动态特征。
协整的短期动态特征可以通过建立误差修正模型来分析, 误差修正模型如下:
其中, 方程中的ecm (-1) 和ecm (-2) 分别是来自于协整回归的一阶、二阶滞后残差。回归方程中R2=0.98037, 说明方程的拟合性良好。误差修正项ecm (-2) 和ecm (-1) 的系数分别为-1.2214和0.6926, 这说明长、短期中的三要素对就业量的影响差别不大, 资本、工资、技术要素短期内对就业的影响调整至长期状态不需要太长时间。资本的系数为-11.6993, 工资系数为-12.9375, 说明资本和工资对就业量有排挤作用, 技术系数为3.4378, 说明技术和就业之间是正相关关系。从显著性上看, 资本对应值为0.2845, 大于0.05, 说明短期资本对就业量的影响不显著, 而其他变量对应的P值均大于0.05, 对短期修正模型中的就业量指标影响显著。
三、结论与启示
综合以上分析可以得到以下主要结论: (1) 资本对于就业量的直接相关性并不显著, 虽然短期内资本投入会对就业产生排挤效应, 但在长期状态下对就业量的增加并没有显著影响。我国的经济增长主要依靠投资推动, 由于产业结构升级的需要, 在投资的方向上, 主要趋向于资本密集型和技术密集型的产业, 这些产业对劳动者的素质要求高, 对劳动者的数量要求少, 所以使得由投资拉动的经济增长抑制了就业的同步增长。虽然有文献表明资本投入是我国经济增长的主要因素, 但从本文的实证研究结果看来是就业量并未因资本的增加而有效增加。 (2) 工资作为劳动力的价格表示, 和就业量之间的关系也应该是呈反向变化的。检验结果显示工资与就业量有着直接的显著相关性, 短期内工资对于就业量呈显著负相关, 表现出工资有着易涨不易降的刚性特征;而长期模型中工资对于就业量并无显著影响, 从长远看来, 工资必定呈上涨趋势, 工资很难决定就业量的多少, 检验结果和理论上的推测是吻合的。 (3) 技术与就业量相关性显著, 值得注意的是, 短期技术投入和就业量之间呈显著同向变动趋势, 长期下技术和就业量之间呈显著反向变动趋势。可见技术进步对就业有补偿和替代双重效应, 一方面技术进步会促进就业量的增加。生产技术的提高可以促进产业结构优化, 技术创新能够带动产业创新, 扩展就业渠道, 增加就业行业继而增加就业岗位, 例如信息科技的发展带动了大量相关产业的繁荣, 增加了就业;另一方面技术进步会排挤就业量, 生产率的提高最终会导致机器生产代替人工劳动, 减少对就业量的需求。
综上所述, 短期资本的增加会加速失业, 技术进步可以带来新的工作岗位, 促进就业, 但是从长期角度看来, 资本、工资不能促进就业量的增加, 技术投入的增加会加速失业。因此资本、工资和技术三要素中没有能够促进就业量稳定增长的要素机制。资源是有限的, 生产资料的配置水平必须与劳动力资源相适应。要素投入除了能够直接影响产出和经济增长之外也影响着就业量。我国工业化过程中, 资本和技术的投入比重增长较快, 但是就业量却难以增加。要解决我国的就业问题需要寻找要素投入之外的更深层次原因。
摘要：近年来, 我国经济在飞速增长的同时面临着失业量上升的巨大压力, 尤其在国际金融危机的影响下, 我国的就业形势日益严峻。影响就业量的因素很多, 既有宏观因素和微观因素, 也有可量化的因素和不可量化的因素。资本、技术、工资、劳动力均是决定产出的投入要素, 充分就业是宏观经济目标之一, 研究相关投入要素对于就业量的影响具有现实意义。本文运用19952010年的数据, 分析资本、技术、工资三个投入要素对就业量的影响, 并建立长短期模型, 寻求影响我国就业效应的深层次原因。