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降杠杆不只是减负债——中国企业部门债务风险再考察

2018年01月11日 09:17 来源于 财新网
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中国非金融企业部门杠杆率高的原因不只在于企业(包括国有企业)资产负债率过高,而是源于企业的盈利能力(相对于债务规模)明显偏低,其中,国有企业盈利能力相对低下
根据我国宏观杠杆率的结构特征,企业部门无疑是管控的核心,而国有企业又是重中之重。图/视觉中国

  国家金融与发展实验室 曾刚 栾稀

  习近平总书记在第五次全国金融工作会议指出,“金融风险的源头在高杠杆”,把当下及未来一段时间我国管理金融风险的重点,聚焦到了去杠杆上。2017年12月召开的中央政治局会议和中央经济工作会议,在部署2018及随后几年的经济工作时,也明确提出要“使宏观杠杆率得到有效控制”“打好防范化解重大风险攻坚战”。根据我国宏观杠杆率的结构特征,企业部门无疑是管控的核心,而国有企业又是重中之重。

  作为一个被高度关注的概念,宏观杠杠率与企业层面常用的债务风险指标(如资产负债率)之间有什么区别和联系?宏观杠杆率高是否只是因为负债过多?控制企业负债,是否就能达到降低宏观杠杆率的目的?在拟定去杠杆对策时,对上述这些问题还需更深入的分析。

  企业部门杠杆率与资产负债率的变化趋势

  根据国家金融与发展实验室的数据,中国非金融企业部门杠杆率从2011年起快速上升,从2011年9月的100%上升至2017年一季度的157.7%。2016年以来,随着供给侧结构性改革的有效推进,通过去产能、去杠杆、降成本等多重措施,从2017年二季度起,非金融企业杠杆率开始下降。截至2017年三季度,中国非金融企业杠杆率下降至154.8%。

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图1 非金融企业杠杆率

  数据来源:国家金融与发展实验室

  与非金融企业杠杆率不断上升相比,规模以上工业企业资产负债率自2008年以来一直呈下降趋势,规模以上工业企业的资产负债率由2008年的59.24%下降至2016年的55.79%,2017年9月降至55.72%。此外,工业企业的资产负债率与企业的融资管理、资金管理以及商业银行的贷款投放力度相关,比如,商业银行在年初的贷款投放力度较大,工业企业也更倾向于在年初融资年中还款,这些原因都造成了工业企业的资产负债率有一定的季节效应。然而,宏观杠杆率(非金融企业杠杆率)就没有这样的季节性。

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  注:左图为年度和2017年的季度数据,右图为月度数据,呈现出一定的季节效应

  根据上市公司数据,上市公司(非金融企业)资产负债率从56%(2007年)上升至60.78%(2013年)。先于供给侧结构性改革,2014年起上市公司(非金融企业)资产负债率就开始下降,2016年底降至59.91%,比2013年的60.78%累计下降约0.8个百分点,2017年一季度进一步下滑至59.63%。非金融地产企业的资产负债率下降幅度更为明显,2016年(57.29%)较2013年(59.31%)累计下降逾两个百分点,2017年一季度降至56.80%。但是,从2017年下半年开始,非金融企业的资产负债率较2016年同期再次出现上升,三季度末,非金融上市公司资产负债率(60.33%),比2016年同期上升约0.4个百分点,非金融地产企业资产负债率虽然也出现了季节性的上升,但较2016年同期比依然小幅下降。

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  可以明显看到,非金融企业部门杠杆率与企业资产负债率的变化并不完全同步,此外,工业企业和上市公司因为所对应的样本不同,导致二者的资产负债率趋势上也存在差异。部分时间段内,非金融企业部门杠杆率和资产负债率甚至出现了背离,2014年之后,工业企业和上市公司口径的资产负债率均下降之后,宏观层面的企业部门杠杆率仍在快速上升。

  企业部门债务指标的国际比较

  简单描述我国企业部门杠杆率和资产负债率变动趋势之后,我们再与其他国家企业部门的负债状况做一个简要的比较。

  1、非金融企业部门杠杆率的国际比较

  为了结果的可比较性,本文此处用BIS的数据对中国与世界其他主要国家及地区的宏观杠杆率加以比较。

  截至2017年上半年,从非金融部门整体杠杆率上看,中国(255.9%)并不是最高的,低于发达国家的整体水平(274.5%),除了德国,日本、欧元区、英国、美国的宏观杠杆率均高于或持平于中国。但是,在新兴市场国家中,中国的宏观杠杆率高于南非、巴西等其他主要新兴市场国家,也高于新兴市场国家的整体水平(190%)。

  各国杠杆率的内部结构不一。美国的政府杠杆率稍高些,欧元区的企业杠杆率稍高些,但总体来看,当前美国、英国、欧元区各部门杠杆率差异不大,政府、企业、居民部门的杠杆率基本上都在100%左右或以下。日本的政府杠杆率极高,2017年6月,日本的政府杠杆率达到201.7%。

  中国的非金融企业部门杠杆率明显高于主要发达国家和新兴市场国家。根据BIS的数据,截至2017年6月,中国非金融企业部门的杠杆率达163.4%,远高于其他国家和地区。新兴市场国家非金融企业部门整体杠杆率104%,南非、巴西的企业杠杆率均在50%以下;发达国家非金融企业部门整体杠杆率90%,其中,欧元区、英国、美国、日本、德国的企业杠杆率分别为103.4%、81.8%、73.3%、102.1%、53.8%。

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数据来源:BIS

  2、非金融企业资产负债率的国际比较

  本文根据上市公司的数据,选取A股上市公司、海外中国概念股以及美股和标普500指数企业的总资产和总负债数据,用整体法算出各比较对象的平均资产负债率,对企业的微观杠杆率进行国际比较。结果发现,中国企业的微观资产负债率并不比美国高。

  截至2017年9月,A股非金融上市公司平均资产负债率为60.33%,海外中资概念股平均资产负债率为59.61%,在美国上市的非金融中资概念股平均资产负债率为50.42%,而同期在美国上市的非金融美国股票平均资产负债率为63.47%,标普500非金融企业平均资产负债率为64.63%,均高于在各市场上市的中国股票平均资产负债率水平。从上市公司数据看,中国上市公司的资产负债率水平在50%-60%之间,依然处于合理的财务杠杆区间。

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  进一步比较A股和美股主要行业的资产负债率,根据2017年9月底的数据,房地产、建筑业的A股上市公司平均资产负债率高于美股上市公司,而其他主要行业,如采矿业、制造业、交通运输、零售和文化娱乐业的A股上市公司平均资产负债率低于美股上市公司。

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  3、国有企业的资产负债率与国际比较

  根据中共十八届三中全会决定,中国实行的是以公有制为主体、多种所有制经济共同发展的基本经济制度。公有制为主体的经济制度使得中国的企业债务结构也有别于其他国家。根据相关数据,国企债务的比重自2015年起呈现较明显的上升,当前国有企业总债务约占全部非金融企业债务的60%左右。

  本文用2017年9月全部国有企业(含金融业)资产负债率、工业国有企业资产负债率、A股上市国有企业资产负债率与民营企业及国外企业加以比较,结果表明,中国国有企业的资产负债率明显高于民营企业,但剔除金融业后,上市的地方国企、上市的中央企业以及统计局公布的工业国有企业的资产负债率水平均略低于美国上市企业水平。

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  企业部门杠杆率与资产负债率的关系

  从前文的描述可以看到,企业部门杠杆率(企业部门总负债/GDP)和工业企业、上市公司的资产负债率在趋势、季节效应等方面并非完全同步,有很多时候甚至是背离的。在两个债务风险指标相背离的情况下,企业部门的债务风险变化趋势究竟如何?此外,中国企业(尤其是常被人诟病的国有企业)的资产负债率似乎并不比美国更高,那为何中国企业部门的宏观杠杆率会明显高于美国?

  要回答这两个问题,就有必要探究一下企业部门杠杆率和其产负债率两个指标的关联。为此,本文对宏观杠杆率的指标进行了如下拆解:

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  从公式1可以看出,企业部门的杠杆率不仅与企业部门的资产负债率水平有关,还会受企业部门盈利能力(ROA)、薪酬水平和折旧等因素的影响。假定薪酬和折旧等因素不变(根据粗略的估算,中国薪酬水平实际的变化倾向于降低企业部门杠杆率而不是提高),我们认为,我国企业部门杠杆率的持续上升,主要决定于两个因素,一是资产负债率的上升,二是资产回报率(企业盈利能力)的下降。

  如果公式1成立,可以直接推导出的一个结论是:去杠杆甚至是稳杠杆都不应理解为只是减负债,提高企业资产回报率同样重要(如果不是更重要的话)。负债水平下降,但企业整体的盈利能力没有实质性改善,分子减少带来了分母的加速下降,那么去杠杆实际上没有达到最终的目的。在货币总量规模控制的情况下,去杠杆最终应该起到优化金融资源配置的作用,降低占用大量信贷资源的低效企业的杠杆率,为处于成长期的盈利空间更大的行业和企业腾挪出金融资源,分子的减少不仅仅是总量的减少,同时也要看到资金投向结构的变化,用分子的减少带动分母的增加,提高整体资产回报率、优化产业结构。

  企业部门债务风险的再认识

  基于上文关于宏观杠杆率与资产负债率的讨论,再回到前文提到的企业部门杠杆率与资产负债率变动不一致情形,加入资产回报率因素后,我们就能更好地理解这种阶段性背离。如2014年之后上市公司的资产负债率已出现下降,但非金融企业杠杆率依然在上升,其主要原因就是因为企业资产回报率在2014-2015年出现了明显下降,根据境内A股上市公司的数据,2014-2015年上市公司资产回报率(ROA)持续下降,从2013年底的8.95%下降至2015年6.16%,两年下降近三个百分点。直至2016年,企业的资产回报率出现企稳回升(2016年,6.35%),非金融企业杠杆率才结束快速上升趋势。

  盈利能力的差异也能够解释国际比较中企业部门杠杆率与企业资产负债率的背离。为统一财务标准,本文按照全球会计准则计算的净利润除以资产总额(资产净利率)衡量中国和美国非金融企业的盈利能力。根据上市公司2016年年报和2017年三季报的数据以及国家统计局公布的工业企业数据,A股非金融企业的盈利能力明显低于美国非金融企业,其中,A股上市民营企业的盈利能力与美股相当,甚至略高于美股的整体水平,但是,国有企业盈利能力明显偏低,统计局公布的工业国有企业的数据也证明了这一点。根据2016年底的数据,美股全年资产净利率约4.1%,而A股2016年的资产净利率仅有2.67%,其中,2016年A股上市民营企业资产净利率为4.28%,A股上市地方国有企业资产净利率为2.71%,A股上市中央国有企业资产净利率仅1.37%,工业国有企业在2016年的资产净利率为2.9%。从多个数据途径看,当前,我国国有企业的盈利能力均明显低于同期的民营企业和美国上市公司。

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  行文至此,可以大体得出结论,中国非金融企业部门杠杆率高的原因不只在于企业(包括国有企业)资产负债率过高,而是源于企业的盈利能力(相对于债务规模)明显偏低,其中,国有企业盈利能力相对低下。同样的负债水平难以带来同样的利润回报,从分母的角度抬高了中国非金融企业的宏观杠杆率。由此,管控企业部门杠杆率的关键,不只是控制企业的资产负债水平,更重要的是要有效提升企业(尤其是国有企业)的经营效率。

  当然,需要指出的是,国有企业盈利能力偏低并不只是因为企业自身经营能力低下,也源于国有企业承担了国家战略实施以及维护社会稳定的公共职责,在很大程度上牺牲了短期的经济利益。认识到这一点,对我们厘清降低国有企业杠杆率的边界至关重要。

  有效管控企业杠杆率的建议

  本文通过对宏观杠杆率与微观负债率的关系进行拆解,发现宏观杠杆较高的成因源于负债与盈利两个方面,中国非金融企业宏观杠杆率较高更多源于盈利能力较低。同时,微观杠杆率(资产负债率)的上升也与盈利能力有关,资产负债率主要取决于负债与权益的变化,而权益的变动又主要来自利润和资本补充,如果利润和资本补充的上升速度低于负债的上升速度,负债率就会上升。

  基于上述逻辑,要实现对企业部门杠杆率的管控就应该从两个大的方面入手,一是管控资产负债率,其中不仅包括控制债务规模的进一步扩张,也包括补充资本、增加权益;二是多管齐下提高企业的盈利能力。具体建议包括:

  一是继续推进供给侧结构性改革。“去杠杆”不仅仅是减负债,只要负债的增速低于利润的增速,企业杠杆率就可能下降。供给侧改革的主要任务“三去一降一补”是相辅相成的,比如去产能、降成本、补短板均有利于企业负债的降低和利润的好转,有助于企业部门杠杠率的降低。加快推进供给侧结构性改革,通过去除不符合社会需求的无效供给、创造适应新需求的有效供给,实现新的动态均衡,从根本上解决供求关系失衡,提高企业的盈利能力。此外,还应深入推进简政放权、放管结合、优化服务,持续清理规范涉企经营服务性收费,以降低市场交易成本和企业负担,增强企业盈利能力。

  二是深化国有企业改革,强化企业管理。国有企业盈利偏低是宏观杠杆率居高不下的重要原因,未来需要在确保各项功能正常发挥的前提下,深化国有企业改革,提升经营效率:一是进一步健全现代企业制度,完善公司治理结构,加强财务杠杆约束,形成合理稳健的资产负债结构;二是强化国有企业内部管理,加强成本费用对标和精细化管理,增强盈利能力;三是加快对传统产业的技术改造,积极培养新兴产业,深入实施创新驱动发展战略,推进新旧动能转换,实现产业转型升级;四是盘活存量资产,提高资产运行效率。

  三是坚决处置“僵尸企业”。对“僵尸企业”应分类处置,按形成的途径、负债程度、经营前景等进行分类,对不同类企业有针对性地提出解决方法。对于那些必须要退出市场的“僵尸企业”,相关管理部门应该列出清单,坚决破产清算,避免这类企业利用分类处置的政策得以继续存活。同时,充分运用好国有资本预算,国有资本预算不应仅行使收取国企利润的权利,也应该履行解决国企负债问题的义务,应针对“僵尸企业”淘汰的职工补偿费用提前做出相应的财政预算安排。

  四是拓宽国有企业资本补充渠道。一方面是在确保国有资本控股的前提下,继续推进国有企业混合所有制改革,在补充国有企业资本的同时,完善国有企业的公司治理机制,并提升经营管理效率;另一方面是完善国有企业资本补充渠道,通过财政资助、国企出资以及社会出资等方式成立国有资本补充基金,对负债率较高但企业营收良好的国有企业给予必要的资本补充,降低企业资产负债率,使得企业在更安全的财务环境下更好地运营。

  五是建立多维度差异化的预算管控体系。设置多维度的企业(尤其是国有企业)债务风险监控指标,以资产负债率为主,配合带息负债占比、债务增速、现金比率、速动比率、利息倍数等多个衡量企业负债水平的指标,并对主要偿债能力指标设置警戒线、管控线、指导线等阈值,将企业债务水平的动态变化控制在合理区间,避免过度的风险积累。

责任编辑:杨哲宇 | 版面编辑:张柘
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