不妨从资产端分析中国的债务问题

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1、不妨从资产端分析中国的债务问题    中国债务水平是否“危险”,时常被全球热议,IMF8月发表的报告再次对中国的债务问题提出警告。不过,在观察中国宏观杠杆率方面,IMF所倚重的债务/GDP之比为核心的“国际经验”存在缺陷。对于拥有庞大国有资产的中国,包含广义政府资产端信息的资产负??关系是分析债务问题一个更加关键的视角。可惜这方面的研究有限,现在迫切需要提高统计水平,改进统计方法,发布具权威性和高质量的国家和地方资产负债表。下载论文网  国际货币基金组织(IMF)在8月15日发布的国别评估报告中,大幅提高了对近期中国经济增长的预测,预计今年中国的GDP增

2、长将达%,而之前的预测是%;预计2018至2020年的平均增幅将达到%,而之前的估计为6%。  不过,IMF在承认近期中国经济前景增强的同时,也认为中期面临的压力在上升。其中隐含的意思是中国经济之所以可以实现快于预期的增长,原因是政府不愿遏制“危险”水平的债务,其结果是到2022年中国的非金融部门债务将超过GDP的290%。IMF严厉地指出,“国际经验表明,目前中国的信贷发展趋势十分危险,出现破坏性调整和/或经济增速显著放缓的风险不断上升”。  IMF所说的国际经验,是根据非金融部门债务与GDP之比判断一国债务风险的高低。这个指标我们可以称之为宏观杠杆率

3、。IMF测算中国的宏观杠杆率2016年底为235%,其中,国企部门74%,私人企业54%,广义政府46%,地方平台18%,家庭部门18%。国际清算银行(BIS)则认为是257%,其中,非金融企业部门杠杆率为%,家庭部门%,政府部门杠杆率%。  这些年来,政策制定者和分析人员对债务危机和系统性风险的警觉性日益提升。而债务/GDP指标作为“国际经验”很自然成为我们借鉴的东西,很少有所质疑。这是很有趣的现象,值得刨根问底细细深究。一是为什么选用这个杠杆率指标?二是它具有什么样的分析意义?三是分析中国这样一个特殊的经济体,有什么要留意的地方?四是还有什么其它指标

4、可以辅助我们看清经济杠杆率的本质?  国际上为什么使用债务/GDP之比来观察宏观杠杆率?  国际间通常使用债务/GDP这个数据来判断宏观杠杆率之高低,其实是别无更好的选择。  我们知道,研究微观杠杆率最好的指标是债务/资产之比,即资产负债率。对于一个经济体而言,债务数据比较容易获得,而资产数据在统计上相当困难。资产有名义价值(nominalvalue)和市场价值(marketvalue)之分,在资产负债的分析意义上,后者更加重要,却几乎不可获得。  另一个原因在于,分析杠杆率的核心是政府公共债务问题。从财务角度而言,债务与收入之比并不是很好的分析指标,更

5、应该关注资产负债关系即债务/资产之比。但这里的困难在于,对于崇尚私有产权的自由市场体系而言,政府的赤字开支几乎全部都是消费性的支出,例如医疗、教育、福利以及国防开支。换言之,在典型的市场经济国家,政府举债的目的并非投资性的,没有形成可观的资产。政府债务所对应的资产端规模很小,债务的偿还主要依靠未来的税收现金流,而非资产端所产生的现金流。从这种意义上,将债务与收入相比就有其合理性。而债务与GDP相比,在微观上类似债务与收入之比。所以,从分析政府债务的角度,这一指标有其内在的道理。  还有一个小问题需要解释:为什么国际间特别关注政府债务而不是全社会债务水平呢

6、?这就牵涉到自由经济体系下,如何认识私人部门(企业和家庭)的杠杆率。在私利与理性假设下,私人部门的杠杆率可以在市场机制中自动调节达致均衡。对私人部门而言,一个单位的负债注定是另一个单位的资产,市场理性之下无须第三者操心。因此,我们看到的海外分析几乎都是围绕政府公共债务问题,例如欧洲债务危机、美国国债上限、日本债务问题等等,无不如此。政府虽然是私利的,但不适用于理性假设,预算软约束导致借贷行为并非理智,可能会做出出格的事情来,比方说过度借贷,借钱不还。根本上,政府与市场互相矛盾,政府债务不完全是市场行为,其合理性就值得怀疑。  宏观杠杆率分析的学术风波: 

7、 存在触发风险的临界阈值吗?  很多国际组织和研究学者试图寻找宏观杠杆率与经济增长和债务风险的关系。迄今为止,这方面的努力收效不彰。直观上,以2016年底宏观杠杆率数据为例,日本高达371%,加拿大为298%,法国297%,英国280%,香港地区374%,新加坡292%,似乎都看不到即时的债务危机风险。学术界对经济宏观杠杆率高低没有多少研究,真正关心的是政府债务问题,几年前还发生过一场学术风波。  故事是这样的。2010年初,哈佛大学的两名经济学教授莱因哈特(CarmenReinhart)和罗格夫(KennethRogoff)联名发表了名为《债务时代的增

8、长》(GrowthinaTimeofDebt)的学术论文,研究公共债务与经济增长

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