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篇1
為了測度各種內外因素對宏觀經濟波動的相對影響程度，本文對脈沖響應函數進行方差分解。方差分解通過分析每一個結構式沖擊對內生變量變化(以方差度量)的貢獻度，進一步評價不同結構式沖擊的重要性。表3列示了宏觀經濟波動方差分解結果。我國產出波動的方差分解表明：⑴在預測期內，由投資波動引起的我國產出的波動并不大，但卻有隨著滯后期逐漸增加的趨勢。一方面，中央政府投資沖擊對產出波動的解釋能力要大于地方政府投資沖擊，這說明了中央政府的經濟政策或投資決策代表了我國政府決策層對當前經濟狀況的態度和看法，會對以后的經濟形勢起到很大的指示和影響；另一方面，中央政府投資沖擊引致產出波動的速度也要快于地方政府投資沖擊。這說明中央投資政策的出臺大多是針對當時經濟形勢的短期行為。⑵與投資波動一樣，國外需求的波動對我國實際產出的波動影響并不大，其解釋能力隨滯后期的增加逐漸增大到穩定狀態時的8.7%。這說明雖然我國的經濟對外依存度較高，但國際經濟狀況對我國經濟的影響并不大。這可以歸因于我國國內較強的經濟活力和穩健的經濟增長。⑶國內消費需求波動在短期內解釋了我國實體經濟的絕大部分波動，雖隨滯后期的延長而有所下降，但得穩態時仍然有66.5%的解釋能力。這也再次驗證了擴大內需對我國經濟持續較快增長的極端重要性，同時也提示我們，通過擴大內需來推動經濟增長，應該作為一項長期政策來實施。
3穩健性檢驗
本文的實證分析結果受到我們根據一般經濟理論設定的約束條件和Cholesky分解強加給經濟變量的次序的影響，為了說明以上實證結果的可靠性，需要對模型的設定和估計進行穩健性檢驗。具體做法是：我們首先調整SVAR模型中的經濟變量順序，但不改變約束條件，依次進行模型估計、脈沖響應分析和方差分解；其次，我們對原有的約束條件作適當修正，但不調整SVAR模型中的經濟變量順序，再依次進行脈沖響應分析和方差分解；最后，我們既調整SVAR模型中的經濟變量順序又對約束條件作出適當修正，依次進行模型估計、脈沖響應分析和方差分解。經過多次模型調整和實證分析后，我們發現，實證結果并沒有大的變化(限于篇幅，具體檢驗過程省略)。這表明，本文所使用SVAR模型具有穩健性，得出的實證結果是比較穩定可靠的。
篇2
一、影響地區對外直接投資的內在機理及門檻條件的提出
(一)對外直接投資的宏觀影響因素內在機理考察
20世紀90年代以前，基于對外直接投資主要發生在發達國家的事實，以海默的壟斷優勢理論、巴克萊的內部化理論、小島清的邊際產業轉移理論、鄧寧的國際生產折中理論為代表的對外直接投資理論都是以發達國家為研究對象;隨著發展中國家對外直接投資的興起，威爾士的小規模技術理論、拉奧的技術地方化理論和坎特威爾的技術創新產業升級理論也相繼提出，在發展中國家開展對外直接投資實踐中提供了理論指導。就中國而言，自從“走出去”戰略開始實施，對外直接投資得到快速增長，但區域間發展不平衡，經濟發達地區的對外直接投資規模遠遠超出經濟欠發達地區。2011年，地方對外非金融類對外直接投資流量合計235.6億美元，其中東部地區174.35億美元，中部地區30.7億美元，西部地區30.55億美元，中西部地區的投資規模之和只占東部地區的1/3。由此可以看出，對外直接投資的演變歷程與投資母國或地區的經濟發展水平一致。Dunning提出的IDP理論闡述了對外投資的發展路徑[1]，并被后來的研究加以驗證[2]。Andreff用一個包含176個發達國家和發展中國家在內的截面樣本再次驗證IDP理論，發現對外直接投資和母國經濟發展水平之間存在函數關系[3]。
研究表明，投資國會通過對外直接投資獲得東道國具有而母國不具有或者相對東道國處于劣勢的資源，包括自然資源、人力資源、管理經驗、營銷水平、技術效率等。Dunning總結了對外投資的4種類型：一是市場尋求型，即需求導向型OFDI，是為產品尋找海外市場以彌補國內市場需求不足;二是資源尋求型，即供給導向型OFDI，是為了獲得母國所需的礦產、農產品、非熟練勞動力等資源;三是效率尋求型，是為了提高國際分工的效率，促進跨國公司資產組合更加專業化，通常發生在市場尋求型或資源尋求型的投資階段之后;四是戰略資源尋求型，是以增強自身投資公司所有權優勢為目的OFDI[4]。某些國家(如瑞士和荷蘭)比其他國家(如俄羅斯)具有更強的動機進行對外直接投資，主要是因為其經濟發展基礎、國內企業的核心競爭力、市場規模、海外市場經驗、不具有流動性資源的吸引力等方面存在明顯差異。
(二)宏觀影響因素及門檻條件的提出
在有關中國對外直接投資影響因素的實證研究方面，閻大穎等以2006-2007年中國對外直接投資的微觀數據為樣本，從制度方面發現政府政策扶植、海外關系資源及自身融資能力對企業對外直接投資的動機和能力有重要影響[5]。張為付運用內部張力、外部引力和環境支撐力范式對影響對外直接投資的各作用力進行了理論分析和實證檢驗，作用力包括經濟規模、外貿依存度、與貿易伙伴國的摩擦、經濟成分結構、政府對外直接投資的政策、人民幣對美元的匯率[6]。田巍和余淼杰采用企業層面的微觀數據考察了生產率與對外投資的關系[7]。借鑒已有研究，本文將從國內的經濟發展水平、吸引外資水平、產業結構、經濟成分組成4個方面論述和分析有關OFDI影響因素的門檻條件。
首先，從母國的經濟發展水平看，Dunning以母國的人均GDP為指標，采用分組的方法把1971年67個國家分為4組[4]。第一組是人均GDP低于400美元的貧窮的發展中國家，外商投資極少，沒有對外投資。第二組包含25個國家，其人均GDP在400～1 500美元之間，外商投資迅速增長，出現對外直接投資。第三組是人均GDP在2 000～4 750美元之間的國家，對外直接投資依然低于外商投資，這一階段會出現兩種情況：一是對外直接投資保持不變，外商投資開始下降;二是對外直接投資的增速超過了外商投資。第四組是人均GDP位于2 600～5 600美元之間的少數發達國家，對外直接投資規模開始超過外商投資，可能是因為對外直接投資的增速遠遠超過了外商投資的增速。
其次，從吸引外商投資的能力看，某地區吸引外商投資規模的大小在一定意義上反映了該地區的對外開放度。FDI的技術溢出效應對東道國企業的國際化經營和管理模式起到了良好的示范作用，是推動經濟發展強有力的工具，有利于地區經濟發展模式實現
從“引進來”到“走出去”的轉變;而大量外資的引進無疑會在一定程度上解決地區的勞動力剩余問題，增加該地區的財政收入，這種現象極有可能導致地方政府把吸引外資作為地方發展的核心動力，而忽略了本地企業自身能力的培養，導致外商投資對地方OFDI產生擠出效應。
再次，從母國的產業結構看，Andreff研究發現：一方面，對于經濟發展良好的發展中國家、資源豐富的國家、新興工業化國家和發達國家而言，母國的產業結構是影響對外直接投資的重要因素;另一方面，對于經濟發展落后的發展中國家和經濟轉型國家，母國的產業結構對OFDI的影響在5%和10%的顯著性水平下均不顯著[3]。說明母國產業結構的發展對OFDI的影響存在門檻特征。
最后，從經濟成分組成結構看，張為付發現民營企業固定資產投資占全社會固定資產投資比重每變動1%，中國對外直接投資額將變動9.1689%，二者呈現明顯的正效應關系，這是因為民營企業正在成為中國對外直接投資的新生主力[6];但是從投資金額占比上看，中國的對外直接投資存在“國升民降”現象，這是因為對外直接投資需要資金實力和信息優勢作支撐[8]。這就意味只有實力雄厚的民營企業才能在國際競爭中占有一席之地。
二、對外直接投資宏觀影響因素的模型設定及數據來源
對外直接投資規模在中國各地區存在明顯差異是不爭的事實，這種現象發生的根源來自于中國區域經濟發展的不平衡性。由于地理位置不同，對外開放程度存在差異，經濟基礎迥異導致各地區的經濟發展動力不同，國家政策傾斜導致不同地區的經濟成分組成不同、產業結構調整方向不同，諸多因素影響了各地區企業“走出去”的積極性。部分越過經濟發展門檻的地區，企業在自身經濟實力和政策支持下，憑借企業特定優勢或國家特定優勢能夠順利進行國際化經營[9];而另一些低于經濟發展門檻的地區，對企業國際化經營不但無法提供經濟支持，還以吸引外商投資的方式加快自身經濟發展，從而對本地區的OFDI產生了擠出效應。這就意味著影響對外直接投資規模的因素存在一定的門檻特征，即當一地區的綜合經濟實力達到一定的水平時，經濟發展的提高會使對外直接投資規模迅速擴大。
(一)模型設定
近年來，解決這一非線性計量經濟問題的方法從“分組檢驗”發展到“門限回歸”。Hansen建立了關于技術外溢的面板門檻模型[10]，Girma在Hansen的基礎上利用面板數據驗證了技術外溢中吸收能力的門檻效應[11]。國內學者延續了非線性面板數據計量經濟模型的研究[12]。同樣地，本文借鑒Hansen的面板數據門檻模型，將模型設定為如下形式：
Ofdiit=a0+a1qitI(qit<γ1)+a2qitI(qit≥γ1)+a3xit+eit(1)
在式(1)的基礎上，我們將其擴展為雙門檻模型甚至多門檻模型：
Ofdiit=a0+a1qitI(qit<γ1)+a2qitI(γ1≤qit<γ2)+a3qitI(qit≥γ2)+a4xit+eit
其中，i表示地區，t表示年份，γ1和γ2為待搜索的門檻值，且有γ1<γ2，I(·)為指標函數，eit為隨機干擾項。Ofdiit表示各地區非金融類對外直接投資流量，年度OFDI流量不存在滯后，能更有效地刻畫當期經濟狀況的發展和變化[13]。qit為本文研究的核心變量，設定為影響OFDI的主要因素，包括：第一，經濟發展水平，采用國內生產總值(GDP)和人均國內生產總值(PGDP)來測度地區的經濟發展的綜合實力;第二，對外開放度，用吸引的外商投資企業投資總額(FDI)來表示該地區對外經貿往來的密切程度;第三，產業結構，用第二產業從業人數(seclab)和第三產業從業人數(thirlab)來衡;第四，經濟成分，選取民營經濟的固定資產投資(pinve)來測度，通過內資企業固定資產投資總額和國有經濟固定資產投資總額相減得到。xit表示本文選取的控制變量，具體包括：第一，出口，以exp表示，用地區的出口總額代表;第二，政府支持，以fisc表示，用各地區政府的財政支出總額代表;第三，研發支出，以rd表示，用地方部門R&D經費內部支出代表。
(二)數據來源
本文所選取的數據為中國29個省區市2003-2011年的面板數據
由于西藏和貴州兩省的非金融類對外直接投資流量數據缺失年份較多，故未被包含在檢驗樣本中。，地區的非金融類對外直接投資數據來自歷年的《中國對外直接投資統計公報》，其他指標數據來自歷年的《中國統計年鑒》和《地區統計年鑒》。其中，以美元統計的出口和外資企業投資總額指標用人民幣兌美元的年平均價換算;回歸檢驗之前，用標準化公式：zi=(xi-minx)/(maxx-minx)，對各指標數據進行標準化處理。表1為變量的基本統計量。
(三)影響因素分布的地區差異
把樣本劃分為東、中、西3個地區，東部地區包括北京、天津、河北、上海、廣東、浙江、遼寧、福建、山東、江蘇、廣西、海南12個省、自治區、直轄市;中部地區包括山西、內蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖南、湖北9個省、自治區;西部包括重慶、四川、云南、陜西、甘肅、寧夏、青海、新疆8個省、自治區、直轄市。
圖1、圖2中的縱軸表示各省市的對外直接投資流量和影響因素位于均值及其以上(均值以下)的比例。從圖1和圖2可以看出，各變量位于均值以上的省市主要集中在東部地區，西部地區占比在0.2以下，中部地區各變量規模處于均值以上的比例低于均值以下的比例。另外，我們發現，各地區對外直接投資規模與區域經濟發展水平的變動趨勢一致。對外直接投資規模和GDP水平、引進外資水平、產業結構、民營經濟發展軌跡一樣，在區域經濟發展較好的東部地區處于全國平均水平之上的比例最高，在中部地區次之，在西部地區最低;相反，低于全國水平的各個變量比例在西部地區最高，中部地區次之，東部地區最低。對外直接投資規模及其影響因素從東部發達地區到中西部欠發達地區均呈現明顯的遞減趨勢。
三、對外直接投資影響因素的門檻檢驗與實證結果
(一)弱外生性檢驗
目前，檢驗變量弱外生性的方法主要有兩種：一是EHR方法，基于模型所有變量的聯合分布函數定義了與模型中重要參數相關聯的弱外生變量;二是Johansen方法，在協整框架內，構建無條件誤差修正模型和條件誤差修正模型，依據ECM模型修正參數的顯著性來檢驗變量是否具有弱外生性。EHR方法不僅可以檢驗出變量的弱外生性、強外生性及超外生性，還可以進行政策評價，在金融研究領域得到了廣泛應用。EHR檢驗步驟如下：先將待檢驗變量作為被解釋變量，其他可以解釋貸款余額的變量以及其本身的滯后一期變量作為解釋變量進行最小二乘回歸估計，然后把所生成的殘差序列加入原等式作為新的解釋變量，最后對估計殘差進行Lagrange Multiplier檢驗，確定是否具有弱外生性。
依循慣例，采用上述EHR方法依次檢驗門檻變量的弱外生性，檢驗結果如表2所示。從P值可以看到，無法拒絕門檻變量具有弱外生性的零假設。意味著在5%的顯著性水平上，市場規模、外商直接投資、產業結構和經濟成分均具有弱外生性，把這些影響因素設定為門檻變量是有效的。
(二)門檻條件檢驗
為了選擇恰當的門限個數和門限值，依次估計線性模型、單門限模型、雙門限模型和三門限模型，Hansen提出了“格柵搜索法”(Grid Search)，目的是減少在搜索門檻值中執行的回歸次數。這種搜索方法把待搜索的門檻值限定在某特定的分位數或者整數值，并分別對搜索結果進行回歸并計算相應模型的殘差平方和，最小殘差平方和所對應的門檻值就被認為是最接近門檻水平的真實門檻值[14]。因此可構造出門檻估計值在95%置信區間的圖形，如圖3所示。
為了檢驗門檻效應在統計上的顯著性，Hansen提出采用自舉法(Bootstrap)模擬似然比檢驗的漸進分布，得到相應的概率Bootstrap P值，據此判斷門檻值的真實性。表3給出了單門檻模型各因素的自抽樣檢驗結果和95%顯著性水平下的置信區間。人均GDP和第二產業從業人員的門檻值在5%的水平上顯著，其余變量的門檻值均在1%水平上顯著。同時為了檢驗模型中是否有雙門檻效應甚至多門檻效應，表4則給出了各影響因素雙門檻效應的相關檢驗結果。由表4的檢驗結果可知，各個變量的統計量均未能通過顯著水平的檢驗可知。由此可知，不存在雙門檻效應甚至多門檻效應，整個模型只存在單門檻效應。(三)模型估計結果
針對各地區的經濟發展特征，本文將影響該地區企業對外直接投資的因素歸納為經濟發展水平、外商投資規模、市場結構及地區的經濟成分結構4個方面，分別對其具體的影響進行門檻回歸檢驗
為了保證門檻值選取及回歸的有效性，在實際檢驗當中，排序后保留樣本中最大的10%和最小的10%，只把樣本中間80%個變量的值作為門檻值的候選來源。，檢驗結果(如表5所示)表明這些影響因素存在明顯的單門限特征。
(1)經濟發展水平。當GDP總量超過27 698.18億元時，經濟總量對OFDI具有顯著的正向促進作用，而當GDP總量低于這一水平時，經濟總量對OFDI的作用不明顯。同樣，當一個地區的人均GDP水平超過39 985.07元時，對OFDI的正向促進系數達到0.17，而當人均GDP低于這一水平時，對OFDI的負向影響系數達到了0.26。一國或地區的經濟發展水平越高，該國或地區的企業越容易形成對外直接投資的所有權優勢、內部化優勢和區位優勢，一切投資行為都離不開母國的經濟發展。
(2)外商投資規模。當一個地區吸引的外商投資規模超過9 145.061億元時，外商投資對OFDI具有顯著的正向影響，系數達到0.66;而當一個地區吸引的外商投資規模低于這一水平時，外商投資對OFDI具有顯著的負向影響，系數為0.81。FDI的技術溢出效應使東部地區內資部門的技術得以提升，中部地區得到有效發揮，西部地區的外溢效應為負。提高外商投資的技術溢出效應，增強本地企業的吸收能力，是有效促進本地企業實行國際化經營的有效途徑之一。
(3)產業結構。當第二產業從業人數超過610.85萬人時，第二產業從業人員會對OFDI具有顯著的促進作用，其變量的估計系數在1%顯著水平上達到了0.39;當第三產業從業人數超過905.81萬人時，此時產業結構的估計系數為0.33，并且通過了1%顯著水平的檢驗，這充分表明第三產業從業人員的增加會對OFDI產生明顯的促進作用。相反，當，第二產業從業人員和第三產業從業人數分別低于各自的門檻水平時，會對地區的OFDI流量產生明顯的抑制作用，雙方的估計系數分別為-0.53和-0.34，并且均通過了5%顯著水平的檢驗。第二產業從業人數和第三產業從業人數對OFDI具有基本相同的作用機理，這與對外直接投資行業分布廣泛(中國對外直接投資統計公報，2011)的特點相符。這意味著中國企業在海外市場形成的產業集聚，更多是依靠外部的行業規模優勢而不是企業自身具有的特定優勢。
(4)民營經濟發展。目前，國有或國有控股企業依然是中國進行對外直接投資的主體，但未來，隨著民營企業實力不斷趨向壯大，國有企業的OFDI占比在達到高峰點之后將逐漸回落。企業對外直接投資的內在經濟動力和國家政策導向共同奠定了民營經濟在中國對外直接投資中的重要地位。當民營經濟固定資產投資規模超過7 414.01億元時，對OFDI具有顯著的正向影響，影響系數為0.36;當民營經濟固定資產投資規模低于這一水平值時，對OFDI具有相同程度的反向影響效應。隨著民營經濟的發展，對OFDI的影響由抑制作用轉變為促進作用，體現了民營經濟在中國對外直接投資中的強勁后力。
從控制變量可以看出，出口規模對OFDI具有顯著的正向影響，與張為付的研究結論一致，說明中國對外直接投資類型是以出口替代、市場尋求型為主。政策支持與企業對外直接投資規模成正相關關系，這與事實情況相符：一方面，國有企業擔負著國家的戰略發展、能源資源尋求的責任，更多地體現了國家的經濟利益，多屬于政府政策驅動型的對外直接投資;另一方面，國家積極執行“走出去”戰略，大力支持民營企業發揮自身機動靈活的體制優勢。研發投入對地區的OFDI規模具有明顯的促進作用，說明中國對外直接投資企業研發投入不足、技術水平亟待提高。
(四)結果分析
實證結果顯示，國內宏觀經濟影響因素達到或超過一定門檻值時，對OFDI具有積極的促進作用。以人均GDP為例，如圖4所示，從地區看，除內蒙古外，跨越門檻值的省、區、直轄市主要集中在東部沿海發達地區;從時間看，跨越門檻值的省份主要集中在2006-2008年和2009-2011年，而2003-2005年人均GDP跨越門檻值省份很少，僅有上海。由此表明隨著時間推移，更多省份的人均GDP對OFDI的促進作用明顯在更大范圍內顯現出來。同樣地，中國對外直接投資在近期才得到迅速發展，并且主要集中在東部沿海地區。這是因為經濟基礎薄弱的地區往往同時存在著對外開放度低、缺乏具有國際經營經驗的專門人才、地理位置閉塞、技術水平低、產業結構不合理等內在問題，導致企業很難形成特定的所有權優勢、區位優勢、內部化優勢;另外，經濟欠發達地區一切以發展為目的，在現階段促進對外直接投資帶來的經濟效益遠不如引進外資帶來的經濟效益大，從而形成對OFDI的“擠出”效應。在政策優惠方面，對民營企業的鼓勵政策缺乏針對性，民營企業融資難、規模小、難以形成集中優勢等問題仍未得到解決。因此，要合理調整產業結構，積極參與西部大開發戰略，結合中西部地區的特色資源努力促進經濟發展，轉變對外直接投資促進經濟增長的思路，把促進對外直接投資和經濟增長并重發展，以縮小東、中、西部地區之間的差距。
四、基本結論與政策建議
本文借鑒Hansen的門檻模型，選用中國2003-2011年間29個省區市的面板數據對中國OFDI的宏觀影響因素進行估計，得到以下實證分析結論。
其一，中國不同地區的對外直接投資流量規模不同。由于各地區的地理位置、經濟基礎、國家政策導向不同導致影響中國對外直接投資的宏觀因素存在差異，經濟發達地區比經濟欠發達地區的對外直接投資出現得更早、規模更大。在現有研究的基礎上，歸納總結了這些因素影響OFDI的內在機制，并提出這些影響因素具有一定的門檻特征。
其二，本文分別選擇了地區的經濟發展水平、外商投資、產業結構、經濟成分組成等4方面的6個因素，檢驗這些因素對中國對外直接投資規模所產生的影響，并測算了國內生產總值、人均國內生產總值、外商投資、產業結構及經濟成分組成等影響因素的門檻值。只有當這些指標達到或超過門檻值時，對中國OFDI才具有顯著的促進作用，反之，則不存在影響甚至對OFDI會產生擠出效應，即中國對外直接投資的宏觀影響因素表現出了明顯的門限特征。
篇3
一、人民幣匯率與出口額的關系
從1989年～2006年我國的匯率變化（見圖1）可以分為三個階段：第一階段從1989年～1994年，這段期間人民幣對美元持續貶值，從初期100美元對377元人民幣到期末100美元對862元人民幣；第二階段從1994年～2005年中期，人民幣對美元保持在100美元對825元人民幣左右；第三階段從2005年中期～2006年底，人民幣對美元升值，100美元在初期兌換820元人民幣到期末兌換781元人民幣。
圖11989年～2006年100美元兌人民幣數量的走勢圖
資料來源：國家外匯管理局
在第一階段，人民幣對美元貶值促進了我國出口額的增長。對1989年～1994年我國出口額和人民幣匯率數據（見圖2）進行簡單相關性分析（Pearson）得知，在0.01顯著性水下下，兩者存在顯著的相關性，其相關系數高達0.968。因此，這期間人民幣的持續貶值是我國出口額增長的一項重要因素。但從1995年開始人民幣對美元匯率保持穩定到2005年中期開始的人民幣升值說明在第二、第三階段我國出口額的不斷增長不是靠貨幣貶值起作用的。
圖21989年～2006年我國出口額和人民幣匯率數據
資料來源：國家統計局
二、國內物價水平與出口額的關系
國內物價水平的高低會直接影響出口商品的價格，進而影響出口額。如果國內的物價水平較高，在匯率一定的情況下，用外幣表示的出口商品價格較高，不利于出口；反之，則較低，有利于出口。從1989年～2006年期間，我國通貨膨脹率的變化有以下一些特點：
1.20世紀90年代前中期是經濟過熱時期，我國經歷了高通貨膨脹率，1994年達到高峰，通貨膨脹率將近25％左右。
2.從此之后通貨膨脹率開始下降，到1997年宏觀經濟成功實現軟著陸，該年通脹率降到5％以下，只有2.8%。
3.接下來的幾年通脹率維持較低的水平，有些年份甚至出現通貨緊縮的現象（見圖3）。
圖31989～2006年我國的通貨膨脹變動情況
資料來源：國家統計局
因此，我們可以發現在1994年后至新世紀初，在人民幣匯率保持穩定的情況下出口額仍然不斷擴大，說明穩定、甚至下跌的國內物價水平對這段時期出口的增長起到了重要作用，經過簡單相關性分析（Pearson）可知，在0.05顯著性水下下，兩者存在明顯的負相關，其相關系數為-0.707。
三、全球經濟增長與加入WTO對我國出口額的影響
從圖2可以看出，從2002年開始我國出口額開始快速增長，2006年的年均增長率達到30％左右，這期間的出口額增長與全球經濟復蘇有著密切的關系。2001年的911事件使美國經濟受到重創，世界經濟出現不景氣現象，但不久之后，美、日等國經濟開始復蘇，帶動全球經濟的增長。正是由于全球經濟的大好形勢，更重要的是我國成為了WTO的成員國后對出口的極大促進作用（有大量的文獻對此作過研究），使我國在最近的5年左右時間里，出口額取得了前所未有的高增長。
表1世界及美、日等國在2001年～2005年間經濟增長速度（％）
四、全球突發經濟事件對我國出口額的影響及結論
篇4
一、文獻綜述
（一）國外研究現狀
Bagehot（1873）提出了銀行信貸量是引發經濟周期波動的一個重要的金融因素。Aftelion（1913）第一次提出了像這樣經濟沖擊能夠被加速和放大的狀況。Haberler（1937）在對宏觀經濟波動周期的研究中，發現了金融市場中有可以放大沖擊的效應存在。muelson（1939）提出了傳統的金融加速器效應的觀點，增加消費或投資對國民收入的提升有推動作用。Christiano等人（2004）估計了大蕭條時期的美國的金融加速器效應。Jacobsen與Hammersland（2008）采用誤差修正模型，對金融加速器效應進行了檢驗。Nadeau和Wasmer（2011）驗證了在美國勞動力市場中存在金融加速器效應。Gatti和Gallegati（2012）建立了一個信貸網絡，該網絡包含了銀行體系以及上、下游企業。
（二）國內研究現狀
蔣冠（2004）在微觀基礎上，利用金融摩擦理論，分析了貨幣政策的傳導機制。龔六堂和杜清源于震，劉森以及趙振全（2007）對我國金融加速器效應進行了驗證。袁申國（2010）研究分析了我國不同省市的房地產信貸市場中的金融加速器效應的差異。崔光燦（2011）通過在BGG模型的基礎上建立包含金融加速器的兩部門動態宏觀經濟學模型研究了我國資產價格變動對我國宏觀經濟的金融加速器效應。汪川、周鎮峰以及黎新（2012）在DSGE模型中引入金融加速器機制，分析了我國信貸因素對宏觀經濟波動的影響。
二、理論模型
非參數模型
設Y為被解釋變量，X=（X1，X2，…，Xd）為解釋變量，給定樣本檢測值，假定（Yi，Xi）獨立同分布，建立非參數回歸模型：
Yi=m（Xi）+σ（Xi）εi，i=1，2，…，n （1）
其中m（·）是未知的函數，m（Xi）=E（Yi|Xi），εi是均值為零，方差為1，且與Xi獨立的序列，隨機誤差項μi=σ（Xi）εi，其條件方差為σ2（Xi）=E（μ2i|Xi）。
窗寬hn>0，核權函數K■（u）=h■■（uh■■），核函數K（u）？叟0。回歸函數核估計的漸近方差隨著窗寬減少而增大，漸近偏隨著窗寬減少而減少。所以，非參數估計就是在估計的偏和方差中尋求平衡，使得漸近均方誤最小，漸近均方積分誤差，AIMSE=？蘩AMSE（x）dx，最小化漸近均方積分誤差，得到最優的全局窗寬為：
h■=■n■ （2）
其中，A=？蘩■dx，B=？蘩2D■■（x）D■（x）f（x）■+trH■（x）■dx。
使得AMSE（x）最小的核函數為使式R■（K）μ■■（K）達到最小的核函數。
三、實證分析
金融加速器效應是一個復雜的系統，各個變量對宏觀經濟的影響既可能是線性的，也可能是非線性的。這時基于線性設定的回歸分析模型可能存在較大誤差。本文建立非參數模型來考察金融加速器機制中各金融變量對宏觀經濟波動的影響效應。
（一）變量選取與處理
本文中所采用的變量有：產出、消費、投資、價格水平、M1、M2以及金融機構貸款額。
（二）實證結果
1.貨幣市場沖擊對宏觀經濟的影響。產出（GDP）分別對M1、M2的線性以及非參數回歸結果如以下四圖所示：
圖1產出對M1的線性回歸 圖2產出對M1的非參數回歸
圖3產出對M2的線性回歸 圖4產出對M2的非參數回歸
圖1、3為產出對M1、M2的簡單線性回歸，圖2、4為非參數回歸。可以看出，非參數回歸的擬合效果明顯優于簡單的線性回歸，擬合值更接近于實際值，因此采用非參數回歸方法能夠得到更精確的回歸結果。
非參數回歸模型的斜率在不同的時點是變化的，因此以上非參數回歸方程在每個時間節點都對應一個相應的斜率估計值。產出對各個金融變量的平均彈性系數的估計值。M1增長所導致的產出增加的彈性系數為0.4094，即在其他條件不變的情況下，M1增長一單位，能夠導致產出增長0.4094個單位。而M2與金融機構貸款增長一單位，僅能分別帶動產出增長0.0027和0.0050個單位。這說明在我國金融市場中，M1的變動對產出的影響最為明顯，因此在制定宏觀經濟政策時應著重考慮M1因素，以更好的傳導貨幣政策，保證產出的平穩增長。
2.信貸市場沖擊對宏觀經濟的影響。產出、消費、投資以及價格水平分別金融機構貸款額的線性以及非參數回歸結果如以下圖：
圖5產出對貸款的線性回歸 圖6產出對貸款的非參數回歸
圖7消費對貸款的線性回歸 圖8消費對貸款的非參數回歸
以上圖分別為產出、消費、投資以及價格水平對金融機構貸款額的簡單線性回歸，同樣的，非參數回歸的擬合效果更優于線性回歸，其擬合值更接近于實際值，非參數回歸方法能夠估計出更為精確的回歸系數。
以上四個非參數回歸方程在不同的時間節點對應著不同的回歸系數，我國信貸市場對宏觀經濟的影響較貨幣市場更低。信貸規模增加一億，能夠分別拉動產出、消費和投資增加0.0050、0.0021和0.1676個單位，而信貸規模增加一萬億，能夠拉動價格水平增加0.0746個單位。因此，在促進我國宏觀經濟平穩快速發展的金融政策方面，應更多地考慮貨幣市場，特別是M1因素，而可以相對減少對信貸政策的依賴。
四、結論
第一，我國貨幣與信貸市場以及企業資產的變化能夠通過金融加速器效應對宏觀經濟產生影響，其中，企業資產的影響作用較貨幣和信貸市場更為明顯。政府部門在制定相關經濟政策中應更多地考慮企業因素。
第二，在我國的貨幣和信貸市場變量中，其中M1對產出、消費以及投資的影響相對較大，金融機構貸款額對價格水平的影響相對較大。因此對M1的宏觀調控應是我國貨幣政策中最先被考慮與重視的工具。
第三，我國貨幣、信貸市場以及企業因素對產出、消費、投資的影響相對較大，而對價格水平的影響很小。因此可主要通過對金融市場及企業資產的調控實現產出、消費以及投資的穩定增長，而不會使價格水平產生較大變化。
參考文獻
[1]Bagehot Walter.Lombard Street：A Deseription of the Money Market[J].London：Henry S King Co，1873.
[2]Wicksell Knut.Interest and Prices.New York： Augustus M Kelley[M].1898：11-44.
篇5
國民收入的增長結構,是影響和制約政府宏觀調控的一個基礎性因素。由此,我們選擇了國民收入中具有代表性的三組重要項目:工業企業利潤、中央財政和地方財政收入、城市單位報酬和城鄉居民收入,對它們1998年到2005年的平均增長水平進行了綜合比較。
統計數據顯示,從1998年到2005年,我國國民收入的增長在不同領域呈現出明顯的差異。這8年的平均年增長水平,工業企業利潤的年均增長為30.5%,高居榜首;中央財政和地方財政的年均增長分別為18.6%和16.6%,也具有相當高的增長水平;城鎮單位勞動報酬的年均增長為9.9%,遠低于前兩項的水平;城市居民和農村居民的年均收入增長分別為8.7%和4.6%,居于同期最低位。GDP的同期平均年增長為8.9%。從積累角度考察國民收入增長結構,這也同時可以顯示為是社會財富的增長結構。
另一項有關對勞動所得在國民經濟分配中比重的研究數據,也為上述狀況提供了一種印證。這個研究數據表明,勞動所得在國民經濟分配中的比重是持續下降的。1978年到1983年,勞動所得比重從42.1%上升到56.5%,之后從1983年到2005年持續下降,其中只在1993年到1996年中略有上升,2005年的比重為37%,比1983年下降了19.5個百分點。這項研究數據還顯示出,同期內資本收入在國民經濟分配中比重是持續大幅上升的。1978年,以經營盈余和折舊資本所得及生產稅凈額為代表的資本收入,在GDP的比例為57.9%,2005年上升到63.3%,加上其他因素,資本比重實際上升了大約20個百分點。
這種國民收入增長結構和社會財富積累增長結構的狀況,首先決定了政府管理當局最希望“提高內需拉動”,即較大幅度提高社會消費對國民經濟的增長拉力,是很難真正奏效的。1990年到2005年的15年間,國內投資率的年均增長為20.8%,同期消費率的增長只有4.1%。1980年―1990年,最終消費占GDP的比例為62%,之后逐步下降,2005年僅為52.1%。1991年,居民消費率為48.8%,2005年下降為38.2%。這種情況,顯然是上述國民收入增長結構狀況的必然結果。因為,維持宏觀經濟高增長的主導力量,肯定只能是投資而不會是社會消費。經濟分析的基本學理告訴我們,拉動消費增長的第一個充分必要條件就是居民收入水平的增長狀態,而可供分配的國民收入在一定時期永遠是一個定量,當資本收入和政府財政收入增長大幅持續提高時,就決定了國民收入用于居民收入的增長不可能太多。
資本收入持續增長,特別是工業企業年均利潤增長30.5%的高位水平(盡管不同行業表現出差別),也足以解釋為什么貨幣當局屢屢用提高利率來抑制投資過快增長而屢屢收效甚微。在如此高水平的企業利潤增長激勵下,降低25個或27個基本點的利率調節,或者再高一點也罷,對企業投資沖動不可能起到具有實際約束力的降溫作用。再者,反過來說,有這種高水平的利潤增長激勵,企業又有什么理由要緊縮自己的投資活動呢?
居民家庭收入的等級結構差異越拉越大,中等和中高收入層的收入持續高速增長、中低收入層的增長明顯遲緩,這就使當前一些涉及消費活動的宏觀調控政策左右為難。
從2001年到2005年,按照國家統計局五等份分組的城鎮居民家庭收入增長統計:高收入、中高收入、中收入、中低收入和低收入的城鎮居民家庭年均收入增長,分別為15.23%、11%、9.31%、7.83%、5.35%。在這里,不但高收入層和低收入層之間的增長差距有3倍之多,而且高收入、中高收入和中等收入三個階層,同低收入和中低收入層的平均差距也相當明顯。據有關方面統計,2006年中等收入的居民家庭在2006年的年平均收入已經達到47000元,低收入家庭只有13000元,相差3.62倍。這種情況告訴我們,在經濟高速增長中,中高收入階層的收入持續高速增長、中等收入階層的收入持續較快增長、中低收入階層則明顯增長遲緩。
這種社會收入階層的明顯分化,常常使我們目前看到一些涉及消費活動的宏觀調控政策左右為難,甚至進退維谷。這里僅以政府有關部門對房地產的管理政策為例。近年來國內商品房的價格水平快速增長,引起普遍關注。這里的原因當然很復雜,確有房地產企業高額盈利問題、市場操作失范問題、政府財政資源過分依賴房地產開發問題、境外熱錢炒作問題,等等,但我的分析說明,對這種商品房價格高位增長的基本性支撐,可能還是來自市場內部的需求增長力量。以2004年和2005年為例,國內高檔住宅和普通住宅的銷售價格指數上升最快,兩年平均售價增長9.75%和9%,但同時高收入、中高收入和中等收入家庭在2001年-2005年的平均增長分別為15.23%、11%、9.31%,仍然高于前者。這就提供了一個支持高增長價格買房的高增長收入群體,應當不存在買房基礎的需求缺失的問題。這里的矛盾僅僅在于,中低收入和低收入家庭的同期收入增長只有7.83%和5.35%,完全不能適應房價高速增長。由此,政府限制房價增長就很難奏效,因為存在市場需求的基本支撐;政府用控制售房面積來滿足大多數人住房需求的辦法也很難奏效,因為只要還是市場性房價就不可能滿足大量中、低收入家庭的住房需求。
國內三次產業的結構變化相當緩慢,第二產業仍然是高速增長的最強大支持,其產值比重甚至出現了穩中微升的狀況,這就使加快轉變增長方式的各項調控政策執行難度很大。
中國經濟的高速持續增長主要依賴第二產業的強大支撐,這種基本增長格局不但沒有改變,而且還有進一步穩定和強化的趨勢。數據分析顯示,進入新世紀的2000年到2006年,第一產業的產值比重是下降的,從2000年的15%下降到2006年的12%;第三產業的產值比重變動極小,2000年為39%,之后在3個百分點上下變動,2006年又回位到39%。第二產業的產值比重在2000年為39%,2001年和2002年下降了一個百分點,2003年之后逐步微升,2006年上升到49%。結論是,中國三次產業的產值結構變化甚微,第二產業的產值比重穩中有升,對經濟高速增長繼續起著主導性支撐的作用。
這種三次產業結構增長格局的基本狀況,就可以在更深層的經濟原因上解釋,為什么政府宏觀調控關于加快轉變增長方式的各項政策,在執行力方面的難度很大。例如關于降低能耗和減少污染排放的政府調控目標很不理想,當然可以在法律法規、資源價格、生態補償等方面找到原因,但是,在目前第二產業如此強勁的增長勢頭背景下,在目前第二產業的增長還需要依賴我們最重要的比較優勢――主要不是依賴技術進步而是依賴資源產品、初級產品和廉價勞動力大量投入的情況下,以高耗能和高污染為特征的增長活動可能發生根本性的改變嗎?再以控制土地開發政策為例,在第二產業的主導性產值拉動如此強大的吸引下,對土地資源的擴張開發必然成為地方政府(無論是東部地區還是中西部地區)拉動經濟增長最有效的手段之一。
進一步的深入研究還會告訴我們,中國的工業化進程可能仍然處在急劇擴張性發展時期,由此,目前三次產業的增長結構或許并非是不合理的,人為的改變結構恐怕很難,問題在于我們怎樣把這個過程的陣痛減少到最低限度。
既然增長結構已經成為影響宏觀調控效率的一個重要制約因素,改進的思路就應是:在調控政策實施中考慮增加結構性操作;積極改變目前增長結構中不合理的東西。
任何政府的宏觀調控操作,實際上都是在既定增長結構條件下進行的。當調控方向和工具的使用可以基本達到調控目標時,幾乎可以不考慮增長結構的問題,但如果這種調控工具的選擇和使用總是較多偏離調控目標,對增長結構的重新認識和由此考慮對調控方向和工具的使用進行新的選擇,或者進行部分新的選擇,就是一個應當認真研究的問題了。我認為思考當前政府的宏觀調控操作及其效率,就已到了這樣一個時候。
篇6
國民收入的增長結構，是影響和制約政府宏觀調控的一個基礎性因素。由此，我們選擇了國民收入中具有代表性的三組重要項目：工業企業利潤、中央財政和地方財政收入、城市單位報酬和城鄉居民收入，對它們1998年到2005年的平均增長水平進行了綜合比較。
統計數據顯示，從1998年到2005年，我國國民收入的增長在不同領域呈現出明顯的差異。這8年的平均年增長水平，工業企業利潤的年均增長為30．5％，高居榜首；中央財政和地方財政的年均增長分別為18．6％和16．6％，也具有相當高的增長水平；城鎮單位勞動報酬的年均增長為9．9％，遠低于前兩項的水平；城市居民和農村居民的年均收入增長分別為8．7％和4．6％，居于同期最低位。GDP的同期平均年增長為8．9％。從積累角度考察國民收入增長結構，這也同時可以顯示為是社會財富的增長結構。
另一項有關對勞動所得在國民經濟分配中比重的研究數據，也為上述狀況提供了一種印證。這個研究數據表明，勞動所得在國民經濟分配中的比重是持續下降的。1978年到1983年，勞動所得比重從42．1％上升到56．5％，之后從1983年到2005年持續下降，其中只在1993年到1996年中略有上升，2005年的比重為37％，比1983年下降了19．5個百分點。這項研究數據還顯示出，同期內資本收入在國民經濟分配中比重是持續大幅上升的。1978年，以經營盈余和折舊資本所得及生產稅凈額為代表的資本收入，在GDP的比例為57．9％，2005年上升到63．3％，加上其他因素，資本比重實際上升了大約20個百分點。
這種國民收入增長結構和社會財富積累增長結構的狀況，首先決定了政府管理當局最希望“提高內需拉動”，即較大幅度提高社會消費對國民經濟的增長拉力，是很難真正奏效的。1990年到2005年的15年間，國內投資率的年均增長為20．8％，同期消費率的增長只有4．1％。1980年1990年，最終消費占GDP的比例為62％，之后逐步下降，2005年僅為52．1％。1991年，居民消費率為48．8％，2005年下降為38．2％。這種情況，顯然是上述國民收入增長結構狀況的必然結果。因為，維持宏觀經濟高增長的主導力量，肯定只能是投資而不會是社會消費。經濟分析的基本學理告訴我們，拉動消費增長的第一個充分必要條件就是居民收入水平的增長狀態，而可供分配的國民收入在一定時期永遠是一個定量，當資本收入和政府財政收入增長大幅持續提高時，就決定了國民收入用于居民收入的增長不可能太多。
資本收入持續增長，特別是工業企業年均利潤增長30．5％的高位水平（盡管不同行業表現出差別），也足以解釋為什么貨幣當局屢屢用提高利率來抑制投資過快增長而屢屢收效甚微。在如此高水平的企業利潤增長激勵下，降低25個或27個基本點的利率調節，或者再高一點也罷，對企業投資沖動不可能起到具有實際約束力的降溫作用。再者，反過來說，有這種高水平的利潤增長激勵，企業又有什么理由要緊縮自己的投資活動呢？
居民家庭收入的等級結構差異越拉越大，中等和中高收入層的收入持續高速增長、中低收入層的增長明顯遲緩，這就使當前一些涉及消費活動的宏觀調控政策左右為難。
從2001年到2005年，按照國家統計局五等份分組的城鎮居民家庭收入增長統計：高收入、中高收入、中收入、中低收入和低收入的城鎮居民家庭年均收入增長，分別為15．23％、11％、9．31％、7．83％、5．35％。在這里，不但高收入層和低收入層之間的增長差距有3倍之多，而且高收入、中高收入和中等收入三個階層，同低收入和中低收入層的平均差距也相當明顯。據有關方面統計，2006年中等收入的居民家庭在2006年的年平均收入已經達到47000元，低收入家庭只有13000元，相差3．62倍。這種情況告訴我們，在經濟高速增長中，中高收入階層的收入持續高速增長、中等收入階層的收入持續較快增長、中低收入階層則明顯增長遲緩。
這種社會收入階層的明顯分化，常常使我們目前看到一些涉及消費活動的宏觀調控政策左右為難，甚至進退維谷。這里僅以政府有關部門對房地產的管理政策為例。近年來國內商品房的價格水平快速增長，引起普遍關注。這里的原因當然很復雜，確有房地產企業高額盈利問題、市場操作失范問題、政府財政資源過分依賴房地產開發問題、境外熱錢炒作問題，等等，但我的分析說明，對這種商品房價格高位增長的基本性支撐，可能還是來自市場內部的需求增長力量。以2004年和2005年為例，國內高檔住宅和普通住宅的銷售價格指數上升最快，兩年平均售價增長9．75％和9％，但同時高收入、中高收入和中等收入家庭在2001年－2005年的平均增長分別為15．23％、11％、9．31％，仍然高于前者。這就提供了一個支持高增長價格買房的高增長收入群體，應當不存在買房基礎的需求缺失的問題。這里的矛盾僅僅在于，中低收入和低收入家庭的同期收入增長只有7．83％和5．35％，完全不能適應房價高速增長。由此，政府限制房價增長就很難奏效，因為存在市場需求的基本支撐；政府用控制售房面積來滿足大多數人住房需求的辦法也很難奏效，因為只要還是市場性房價就不可能滿足大量中、低收入家庭的住房需求。
國內三次產業的結構變化相當緩慢，第二產業仍然是高速增長的最強大支持，其產值比重甚至出現了穩中微升的狀況，這就使加快轉變增長方式的各項調控政策執行難度很大。
中國經濟的高速持續增長主要依賴第二產業的強大支撐，這種基本增長格局不但沒有改變，而且還有進一步穩定和強化的趨勢。數據分析顯示，進入新世紀的2000年到2006年，第一產業的產值比重是下降的，從2000年的15％下降到2006年的12％；第三產業的產值比重變動極小，2000年為39％，之后在3個百分點上下變動，2006年又回位到39％。第二產業的產值比重在2000年為39％，2001年和2002年下降了一個百分點，2003年之后逐步微升，2006年上升到49％。結論是，中國三次產業的產值結構變化甚微，第二產業的產值比重穩中有升，對經濟高速增長繼續起著主導性支撐的作用。
這種三次產業結構增長格局的基本狀況，就可以在更深層的經濟原因上解釋，為什么政府宏觀調控關于加快轉變增長方式的各項政策，在執行力方面的難度很大。例如關于降低能耗和減少污染排放的政府調控目標很不理想，當然可以在法律法規、資源價格、生態補償等方面找到原因，但是，在目前第二產業如此強勁的增長勢頭背景下，在目前第二產業的增長還需要依賴我們最重要的比較優勢主要不是依賴技術進步而是依賴資源產品、初級產品和廉價勞動力大量投入的情況下，以高耗能和高污染為特征的增長活動可能發生根本性的改變嗎？再以控制土地開發政策為例，在第二產業的主導性產值拉動如此強大的吸引下，對土地資源的擴張開發必然成為地方政府（無論是東部地區還是中西部地區）拉動經濟增長最有效的手段之一。
進一步的深入研究還會告訴我們，中國的工業化進程可能仍然處在急劇擴張性發展時期，由此，目前三次產業的增長結構或許并非是不合理的，人為的改變結構恐怕很難，問題在于我們怎樣把這個過程的陣痛減少到最低限度。
既然增長結構已經成為影響宏觀調控效率的一個重要制約因素，改進的思路就應是：在調控政策實施中考慮增加結構性操作；積極改變目前增長結構中不合理的東西。
任何政府的宏觀調控操作，實際上都是在既定增長結構條件下進行的。當調控方向和工具的使用可以基本達到調控目標時，幾乎可以不考慮增長結構的問題，但如果這種調控工具的選擇和使用總是較多偏離調控目標，對增長結構的重新認識和由此考慮對調控方向和工具的使用進行新的選擇，或者進行部分新的選擇，就是一個應當認真研究的問題了。我認為思考當前政府的宏觀調控操作及其效率，就已到了這樣一個時候。
篇7
自20世紀70年代末,英、美等發達國家開始放松金融監管,也由此加劇了銀行危機。尤其是90年代以來,金融危機更是頻頻爆發,1992年的英鎊危機、1994年的美國利率風暴及中南美洲比索風暴、1997年的亞洲金融危機,特別是2007年始于美國的次貸危機最終演變成全球性的金融危機。這些危機的產生,很大一部分都是由銀行的信用風險直接導致的。巴塞爾銀行監督委員會秘書處成員Svoronos(2002)指出,銀行面臨的風險中以信用風險的比例最高,約占60%。信用風險已成為銀行風險監管的最主要方面。
從宏觀的角度來看,一個國家的宏觀經濟條件、宏觀經濟政策以及金融監管等在很大程度上決定該國商業銀行風險的大小。宏觀經濟中的通貨膨脹和經濟周期等是影響商業銀行信用風險的主要因素。下面本文就宏觀經濟因素與我國商業銀行信用風險的關系進行研究。
二、相關文獻回顧
近年來,已有國內學者研究了宏觀經濟因素與商業銀行風險之間的關系。蔣鑫(2008年)對我國商業銀行信用風險與宏觀經濟因素之間的關系進行了研究,表明我國商業銀行信用風險具有親周期性的特征。譚燕芝、張運東(2009)基于中國、美國、日本部分銀行的基礎數據對影響銀行信用風險的宏觀經濟因素進行了研究,表明我國銀行信用風險與失業率呈顯著負相關關系。李紅梅、李劍(2010)研究了宏觀經濟變量對國有商業銀行和股份制商業銀行信用風險的影響。本文利用2005-2009年的季度基礎數據研究我國商業銀行不良貸款率與宏觀經濟因素之間的關系。
三、模型建立與實證分析
本文利用宏觀經濟因素來分析我國商業銀行(國有商業銀行、股份制商業銀行、城市商業銀行、農村商業銀行和外資銀行)的信用風險,宏觀經濟因素包括:物價(用CPI來表示)、M2增長率(M2R)、國內生產總值增長率(GDPR)、失業率(UN)。商業銀行的信用風險用不良貸款率(NPLR)來衡量。宏觀經濟變量的數據來自《中國統計年鑒》和國研網宏觀經濟數據庫,不良貸款率的數據來自中國人民銀行和中國銀行業監督管理委員會網站,經整理而成。在此基礎上,建立多元線性回歸模型,模型如下:
NPLR=β0+β1CPI+β2M2R+β3GDPR+β4UR+u
通過EVIEWS5.0對模型進行回歸,結果如下:
NPLR=52.31-0.76CPI+0.28M2R-
(9.62)(-8.24) (3.62)
0.59GDPR+0.07UN+u
(-2.81)(1.34)
由上式可以發現模型中CPI、M2R和GDPR均通過置信度為5%的t檢驗,說明它們對被解釋變量NPLR有顯著影響;而UN沒有通過t檢驗,說明它對NPLR沒有顯著影響。CPI、GDPR均與NPLR呈負相關關系,它們越大,NPLR越小;M2R與NPLR呈正相關性,它越大,NPLR也越大。消費者價格指數較高時,信用風險較小,此時,政府會進行有效調控,來降低消費者價格指數,經濟增速放緩,違約概率開始上升。GDP增長率較高時,信用風險小,但隨著信貸的不斷增加,至經濟增長放緩時,原來累積的風險將釋放出來,信用風險增大;當經濟增長較慢,政府將采取較為積極的貨幣政策來刺激經濟,M2供給迅速增加,同時違約風險也增大。
四、結論和建議
通過上面的研究可以發現,總體上宏觀經濟因素對商業銀行的信用風險有顯著影響,當宏觀經濟處于繁榮期時,信貸質量良好,違約概率低;而當經濟處于衰退期時,信貸質量較差,違約概率較高,即商業銀行的信用風險表示出一種親周期性。
針對以上研究結論,現提出以下幾點建議供我國商業銀行參考:一是加大對宏觀經濟形勢及國家相關政策的研究。我國商業銀行的不良貸款率受宏觀經濟波動的影響比較大,因此商業銀行應密切關注反映宏觀經濟變動的指標,特別是那些能夠提前反映宏觀經濟變化趨勢的指標。二是改進不良貸款的分類方法,現行的五級分類法已不能夠有效區分正常貸款與不良貸款,應制定更加精細、有效的分類方法。目前,中國銀行、中國工商銀行等銀行正在嘗試在現在五級分類法的基礎上,將貸款細化為十二級分類,這是一個發展的方向。三是進一步量化風險管理,商業銀行在構建信用風險度量模型時,應該把宏觀經濟因素考慮進去,提高模型的準確度。
參考文獻:
1、蔣鑫.影響商業銀行信用風險的宏觀經濟因素分析[J].財經研究,2008.
篇8
銀行是聚集和經營風險的企業，控制好風險是商業銀行存在和發展的基本前提，因此建立健全風險管理體系是商業銀行重要的職責之一。盡管各國的銀行監管部門都相當重視銀行業的風險管理，但是美國投資銀行――雷曼兄弟公司的破產，還是引起了全球各國對商業銀行的防范和抵抗金融風險能力的擔憂。2010年9月，由27個國家銀行業監管部門和中央銀行高級代表組成的巴塞爾銀行監管委員會，制定并通過了《巴塞爾協議Ⅲ》，對銀行風險進行更為嚴格的管理。由此可見，防范和抵抗商業銀行信貸風險是全球金融行業關注的核心課題。本文正基于此建立起其微宏觀經濟因素與商業銀行信貸風險的實證模型，以確定各經濟因素對商業銀行信貸風險的相關關系，以助于我國商業銀行建立科學、有效的風險控制體系，以增強商業銀行在經營中抵御風險的能力。
二、影響銀行信貸風險的因素
（一）微觀變量對銀行信貸的影響因素
1.貸款比例（LOAN）。在微觀方面，貸款比例對銀行不良貸款率的變化有著重要的代表意義。一般認為，過快的信貸擴張是比較容易產生信貸風險，但信貸量的增加相當于加大了不良貸款率的分母。因而，對于貸款比例，本文假設H1：貸款比例與銀行信貸風險呈負相關關系。
2.資產規模（SIZE）。一般而言，資產規模越大的銀行擁有更多的分支機構和網點數量，這樣在發揮各網點的地理優勢時，可以起到因地制宜、取長補短的作用，以實現風險的分散化，有效降低信貸風險。因而，本文假設H2：資產規模與銀行信貸風險呈負相關關系。
3.管理費用支出比例（OR）。銀行管理費用的大小直接體現出銀行運行效率水平的高低。如果管理費用的支出水平較高，說明企業未能有效利用企業資源，低下的管理效率水平將會增加銀行的風險。因而，本文假設H3：管理費用支出比例與銀行信貸風險呈正相關關系。
4.資本充足率（CAR）。資本充足率是指資本總額與加權風險資產總額的比例。如果資本充足率越高，說明商業銀行抵抗風險水平越強，商業銀行風險就越低。因此，本文假設H4：資本充足率與銀行信貸風險呈負相關關系。
5.凈利息收入占總資產的比例（NIC）。銀行的存貸差歷來是我國商業銀行生存和發展的基礎。一般認為，凈利息收入比重越大，風險越高。因此，本文假設H5：凈利息收入占總資產的比例與銀行信貸風險呈正相關關系。
6.不良貸款率（NPL）。當前較為常見的衡量商業銀行信貸資產安全的有兩個指標：一是違約率，二是不良貸款率。本文將采用不良貸款率作為衡量商業銀行資產狀況的指標。
（二）宏觀變量對銀行信貸的影響因素
1.GDP增長率（GDPG）。一般而言，宏觀經濟越好，社會的消費水平就越高，企業就更渴望擴大投資，以提高產出水平。同時，銀行也會在預期良好的宏觀經濟條件下，擴大企業的信貸規模，增加信貸供應量。因而，本文假設H6：GDP增長率與銀行信貸風險呈負相關關系。
2.貸款利率（INR）。貸款利率是衡量資本市場信貸資金的供需狀況。一般而言，貸款利率越高，資金的供應量就會越多，而資金的需求量就會越少。本文是選取六個月至一年貸款利率水平作為衡量貸款利率的高低水平，并假設H7：貸款利率與銀行信貸風險呈負相關關系。
3.廣義貨幣供應量增長率（M2G）。廣義貨幣供應量是反應貨幣當局投放到貨幣市場的貨幣數量。如果廣義貨幣供應量增長率越大，說明市場資金投放量就越多，相對的信貸基數就越大，不良貸款率就越低。由于貨幣供應量對市場作用有一個時滯過程，因此本文作了滯后一期的處理，用M2G（-1）表示，并假設H8：廣義貨幣供應量增長率與銀行信貸風險呈負相關關系。
三、計量模型與數據選取
（一）計量模型設定
結合微宏觀經濟因素對商業銀行信貸資產風險的影響，建立如下模型：
NPLit=α+β1LOANit+β2SIZEit+β3ORit+β4CARit+β5NICit+ γ1GDPGt+γ2M2G（-1）t+γ3INRt+εit；（i=1，2，…，N；t=2005，2006， …，2011）
（二）樣本選取與數據來源
本文選取2005～2011年7年期間在滬深兩市上市的國有商業銀行、股份制商業銀行、城市商業銀行以及農村商業銀行作為研究樣本。樣本數據來源于RESSET金融研究數據庫、中經網統計數據庫。其中中國農業銀行在05～07年的資本充足率數據缺失，因此該數據為非平衡面板數據。
（三）實證檢驗
篇9
在企業行為中，履行企業的社會責任是一種獨特的行為方式，并且該行為的決策以及制定都是從企業的實際發展情況出發。因此當外部的宏觀環境產生變動時，企業就會根據環境變化，通過改變自身的一系列行為來應對外部環境變化帶來的潛在風險。具體來說就是企業會通過縮減開支等方式，應對宏觀環境變化帶來的風險，以此來減少企業的社會責任。
二、企業社會責任概述
企業社會責任指的就是企業在創造了利潤，以及對股東承擔相應法律責任的同時，還要承擔對企業員工、消費者以及社區的一系列責任。因此，企業的社會責任要求企業必須要改變傳統的管理理念，不再將經濟效益作為企業經營的唯一目標，在生產過程中應該重視企業員工的價值，并且關注企業對消費者、對社會的貢獻。因此企業在履行社會責任時就應該遵循以下原則：第一，企業應該在其所能影響的范圍內，尊重并支持對國際社會做出維護人權的宣言。第二，在生產過程中，不包庇、不隱藏侵犯人權的行為。第三，禁止任何形式的強制勞動行為。第四，切實有效的廢除童工。第五，杜絕在用工或者是職業方面的歧視行為。
三、我國宏觀經濟因素對企業社會責任的影響
1.宏觀經濟對企業資本結構的影響
在宏觀經濟背景下，企業的一系列行為必定會受到宏觀經濟因素的影響，并且我國的研究人員對此也進行不少研究。從企業自身的發展角度出發，通過分析企業資本結構與宏觀經濟兩者的關系我們可以知道，我國企業的資本結構與宏觀經濟因素之間具有極強的關聯性，并且上市企業的資本結構調整行為存在一定的反周期現象。此外，通過進一步分析，我們還可以發現包括實際貸款利率、通貨膨脹率在內的一系列宏觀經濟因素與我國上市企業的資本結構也具有一定關聯。
2.宏觀經濟對信貸風險的影響
根據具體事例可知，在發生金融危機的時候，企業以及廣大人民群眾關注的重點就是信貸風險。經過一系列的研究可以發現，在宏觀經濟因素的影響下，商業銀行的貸款質量呈現出了順周期性的現象。同時，還發現股份制商業銀行的不良貸款率與社會商品零售總額的增長率之間存在正相關關系。由此我們可以看出，在宏觀經濟因素的持續影響下，企業通常都會更加重視自身的經濟效率，并以增加自身權益為主要內容，從而忽略了通過改善外部環境應對經濟風險的方式，就像商業銀行在面臨宏觀經濟影響時，為了保證自身的貸款額度，而放寬對貸款質量的要求。
3.宏觀經濟與企業進出口行為
在企業的進出口貿易中，影響其增長率的宏觀經濟因素有許多，比如：第一，國民經濟的收入情況，以及外匯收入的情況等等。通常來說，從國外進口商品在一定程度上會增加企業的經濟收入，而外匯收入的增加會使國內的出口商增加。第二，國內商品價格的變化以及國外商品。假如國內商品的價格相對便宜，那么價格優勢就會在國際市場得以凸顯，出口量就會增加。反之，如果外國商品的價格相對較低，則國內的進口量就會增加。由此可見，宏觀經濟因素可以直接影響我國企業的進出口行為。
4.宏觀經濟因素與市場價格
在金融發展中，股票市場價格作為金融指標之一，宏觀經濟因素對其具有重要影響。在研究過程中，我們可以將宏觀經濟因素進行細分，從而分為固定資產投資、外商直接投資、生產者價格指數、工業增加值貨幣供應量以及制造業采購
指數，然后對以上幾點進行透徹分析就可發現上述指標都與股票市場價格有著十分緊密的聯系。同時，商品的零售價格指數、居民消費的價格指數、進出口貿易的順差值等相關變量對股票市場的收益都具有不利影響。而國民生產總值、企業景氣指數以及城鎮居民經濟收入等變量對于股票市場的收益具有積極影響。此外，不僅是股票價格，對于產品市場價格而言，宏觀經濟因素對其也有著一定的影響。
5.宏觀經濟對其他因素的影響
在企業行為的具體實施過程中，宏觀經濟因素不僅對上述行為具有一定的影響，對于企業的“股權債務”也有影響。在宏觀經濟上行時，企業的融資偏向于“股權-債務”；而在宏觀經濟下行時，企業的融資便會偏向于“債務-股權”。由此可見，宏觀經濟因素對企業的一系列行為具有非常重要的作用，并且在不同的宏觀經濟因素影響下會產生截然不同的后果，且影響程度并不一致。
四、結論
綜上所述，在宏觀經濟因素的影響下企業更好的履行社會責任可以使整個產業進一步提升，甚至還有可能促進國家的經濟發展。但是從我國的企業行為來看，大多數企業更愿意通過以縮減成本的方式來面對危機。這是因為我國企業對履行社會責任仍處在發展階段，并且對此并沒有詳細的了解，因此從發展角度來看，我國企業應該對履行社會責任進行全面的了解，從而促進企業健康發展。
參考文獻：
篇10
金融危機對我國宏觀經濟波動帶來較大沖擊，客觀上要求我國商業銀行更加重視宏觀經濟波動可能造成的不利影響。另外，我國商業銀行不良貸款資產規模巨大，在一定程度上也影響了我國金融體系的安全與穩定。隨著世界金融全球化進程的加快、商業銀行風險管理問題日益突顯。商業銀行作為我國國民經濟活動的重要組成部分，其穩健性關乎著國民經濟發展的命脈，一旦商業銀行出現信用危機，將會對我國金融體系的穩定性造成致命打擊，而不良貸款是商業銀行信用風險主要的衡量指標之一。當前，我國商業銀行的不良貸款規模正在加速擴大，同時也面臨著巨額資金消耗的風險，這不僅嚴重影響到了我國商業銀行的健康發展，同時還對我國的經濟建設帶來巨大的負面效應。因此，巨額不良貸款己成為我國經濟發展和金融改革過程中必須面對的嚴峻問題。
二、相關文獻研究
隨著社會經濟的不斷發展，金融業在經濟生活中所占比重不斷增加，而銀行作為金融業的主要組成部分，對保證金融業健康、穩定發展起著至關重要的作用。國內外諸多學者、政府機構和銀行家都對銀行不良貸款的影響因素進行研究，并對不良貸款的成因、解決對策進行論證。
（一）國外文獻綜述
Olaniyan（2000）[1]研究發現：通貨膨脹是衡量宏觀經濟波動的重要指標，政府應采取有效措施抑制通貨膨脹。Christopher和Bamidele（2009）[2]的運用五個指標對宏觀經濟波動加以反映，商業銀行可以通過這些宏觀指標的波動來調整其信貸政策。Bnrros C.P.，Managi S.[3]
等（2012）把不良貸款作為商業銀行效率考察的因素之一，測算了銀行業技術效率和生產率的變動情況。
（二）國內文獻綜述
在我國，間接融資處于核心地位。銀行信貸之所以特殊性，體現在銀行不僅影響宏觀經濟的運行，另一方面還是宏觀經濟運行的結果。近些年，隨著我國商業銀行信貸市場化程度的逐漸提高，越來越多的學者對宏觀經濟與商業銀行不良貸款率之間的關系做了一系列探索性的研究。
王光偉、童元松[4]通過選取2005～2013年季度數據，通過統計描述分析、多元回歸法等計量方法，對影響我國商業銀行不良貸款率的具體因素進行了深入研究。謝冰（2009）[5]通過收集2004年1季度～2009年1季度的數據，運用相關分析、主成分回歸分析等方法分析了宏觀經濟因素對商業銀行不良貸款的影響。李思慧，顏向農（2007）[6]從宏觀角度來分析銀行不良貸款率的影響因素，對不良貸款與宏觀經濟指標的關系進行了統計分析。岳蓓蓓、鄭循剛（2011）[7]通過對商業銀行不良貸款率進行實證分析的基礎上。建立了經濟增長與不良貸款率波動的VAR模型，得出經濟增長與商業銀行不良貸款率波動之間的相關性結論。
三、商業銀行不良貸款的相關理論
（一）信用論
“金融活動本質上是一種信用過程，而經濟中存在著多種不確定性因素，如匯率、利率、價格等經濟變量，當其實際值與人們的預期水平不一致時，借款人就會遭受不同程度的損失，當這種損失累計到一定程度，借款人就可能出現違約，從而導致銀行不良貸款的出現。由于銀行內部期限錯配原因的存在，不良貸款成為了銀行經營過程中的必然產物。信用使得借貸雙方有了資金的融通與往來，然而信用并不是單一存在的，其往往是作為國民經濟中各部分相互依存、共謀發展的網絡中連接的形式，因此無論信用狀況如何，企業或者銀行都會受到影響而陷入信用混亂的局面之中。所以，由于信用具有的依存性，如果出現銀行內部貸款資金使用和償還時間上的分離，就可能引起不良貸款的發生。與此同時，信用的依存性和廣泛連鎖性引發的連鎖違約也會導致銀行業出現不良貸款的規模不斷擴大[8]。
（二）不良資產證券化
不良資產證券化（NPAS）包括不良貸款（NPL）、準履約貸款（SPL）、重組貸款、不良債券和抵債資產的證券。就其含義而言，不良資產證券化就是資產擁有者將一部分流動性較差的資產經過一定的組合，使這組資產具有比較穩定的現金流，再經過提高信用，從而轉換為在金融市場上流動的證券的一項技術和過程。不良資產證券化是處理我國商業銀行不良貸款的較好方法。商業銀行將不良貸款剝離給資產管理公司，由資產管理公司將不良資產證券化，這種做法有利于降低商業銀行的不良貸款率水平，減少了相應的成本。不良貸款證券化是商業銀行降低自身不良貸款率水平的顯著方式，商業銀行應提高不良貸款證券化進程。
四、我國不良貸款現狀及其產生因素分析
不良貸款率是我國監管商業銀行信用風險的重要指標，不良貸款是非正常貸款或還款環節存在問題的貸款，主要是指借款人未能按原定的貸款協議按時償還商業銀行的貸款。自2002年我國全面實行貸款五級分類制度，將銀行信貸資產分為五大類：正常類貸款、關注類貸款、次級類貸款、可疑類貸款、損失類貸款。其中商業銀行的不良貸款主要指次級類貸款、可疑類貸款和損失類貸款。不良貸款之所以惡性循環，一個重要原因就在于銀行自身的經營存在很大問題。對貸款項目不負責、對企業償還能力、貸款運行質量沒有仔細探究，貸款管理制度不完善等都是產生不良貸款的重要因素，所以我國商業銀行存在不良貸款的潛在危機。信用風險是銀行系統性風險的重要組成部分，不良貸款率的上升在一定程度上反映了銀行業信用風險的積累，通過分析不良貸款率對銀行業的影響，引導商業銀行采取有效的手段應對不良貸款率對商業銀行帶來的影響，從而控制銀行業的信用風險和系統性風險。
商業銀行在運作過程中，不良貸款的出現是不可避免的，而且企業經營決策失誤、經濟周期下的資源錯配都會一定程度上產生不良貸款。但不良貸款的大小應控制在一定范圍內，國際警戒線一般定為10%左右，中國的監管標準要求其不超過15%。銀行產生不良貸款原因是多種多樣的
首先，在早期，我國銀行形成不良貸款的主要原因是各級政府行政干預和向國有企業提供大規模的政策性貸款，而隨著經濟發展，我們認為現階段和未來的一段時間內我國銀行業不良貸款產生的主要原因是經濟結構轉型和社會信用體系的完善，同時受經濟下行周期的影響，我們認為我國商業銀行不良貸款仍將保持快速增長。
其次，在商業銀行貸款中，商業銀行需要對貸款人和擔保人的貸款資金和償還能力進行審查，并對貸款人的貸款去向進行跟蹤，但在實際的貸款過程中，個人或企業為獲得貸款，可能會存在一定程度的虛報，而銀行并不能對個人或企業的實際情況進行完全的了解，從而導致商業銀行和貸款人之間的信息不對稱。
最后，當前我國社會信用體系不夠完善，各個信用體系之間還沒有建立良好的信息體系，這就導致商業銀行在對個人或企業進行信用評估時，不能充分評估其可依賴程度，在一定程度上也可能導致不良貸款的產生。
五、政策建議
銀行業作為經營貨幣特殊的金融行業，其穩定性至關重要，而不良貸款作為衡量信用風險的重要指標一直受到人們的高度關注，我國銀行業不良貸款率的影響因素較多，容易受經濟政策，利率變化，貸款集中度等因素的影響。因此，分析宏觀經濟因素對不良貸款率的影響顯得尤為重要。
中國銀行業不良貸款率的防范建議：
第一、加強宏觀經濟波動的風險控制，建立全面的風險管理體系。同時應加強管制各商業銀行的貸款五級分類，特別是不良貸款的情況，及時合理地處理存量不良資產的進程，關注國家及監管機構的經濟政策。減少宏觀經濟波動對銀行業不良貸款造成的系統性風險，督促商業銀行風險內控制度改善，增強抵御各種風險的能力，為國民經濟的長期平穩較快發展創造良好的金融服務環境。
第二、深入推動我國國有商業銀行改革，建立有前瞻性的風險監管體制，積極推進國有商業銀行產權制度，加強風險預測。完善銀行內部激勵和競爭制度。通過建立完善的風險準備制度，提供銀行自身的抗風險能力。通過建立足夠的風險準備金制度，以防止不良貸款的發生給商業銀行帶來的持續性影響。另外，還需要加強信貸資金的審批力度，不能為了保持持續增長的信貸量，一味地擴大貸款量而不注重信貸項目的當前風險和潛在風險。商業銀行應完善不良貸款的經營模式，優化內部控制，針對不良貸款建立管理體系以對其進行適度的管控。
第三、加強對社會信用體系和銀行業的監管，完善我國的信用環境，為商業銀行不良貸款的監管奠定基礎，此外還需建立信用信息管理系統，完善失信的處罰機制，加強政府對信用體系的監督與管理，打造信用環境。監管部門應該加強監管力度，完善監管措施，全面完善商業銀行的監管制度和體系。創造法律環境，進行強制性的約束。企業的信用等級、投融資能力、經營管理能力、盈利能力、資產負債率等問題都將是商業銀行著重考慮的問題，所以銀行在選擇發放企業之前，均要對企業進行充分的風險評估，謹慎防范風險。這樣不僅能從本質上改善銀行的不良貸款狀況，還會減少新增貸款中不良貸款量，進一步增加了銀行經營的穩定性和安全性。
第四、保持經濟穩定發展，加強對宏觀經濟的研究。保持健康穩定、平穩發展的宏觀經濟環境有助于銀行系統的穩定，可以減少不良貸款的產生。政策制定部門應關注資產價格波動
情況，防止泡沫的形成與破裂。因此準確把握宏觀經濟走勢。密切關注反映宏觀經濟波動的指標，特別是那些能夠提前反映宏觀經濟走勢的指標，將會對商業銀行下一步的信貸政策提供指引。另外還需要加大對宏觀經濟形勢以及國家政策的研究，要建立能夠針對宏觀經濟波動提前反應的機制，加強宏觀經濟運行和國家政策分析。
第五、城市商業銀行要擴大自身的規模，提高總資產，通過銀行相對規模的增加來加強抵御風險的能力。隨著利率市場化的深入，按照市場規律合理配置自己的資金，提高自身總資產收益。深化財稅體制改革，加強地方政府融資的市場約束，避免地方政府融資平臺貸款風險，從而避免銀行不良貸款的產生。在利率市場化情況下要加強監管，因為銀行可能會由于利潤空間的下降尋求更大的風險投資，增加了不良貸款率。在利率市場化進程中，需要把握好改革的節奏和力度，保持金融體系的穩定性，避免對銀行的盈利能力產生沖擊，導致銀行不良貸款風險的增加。所以，在新的金融環境與監管環境下探討商業銀行不良貸款的成因及影響因素，不僅給不良貸款的控制以及存量的處置提供了解決思路，而且也對商業銀行信用風險的控制具有重要意義。
第六、加快金融創新，我國商業銀行受經濟波動的影響較大，因此需要增強適應宏觀經濟周期變化的競爭能力，要不斷進行金融創新探索出適應我國情況的新產品、新工具，從而更好的適應經濟的波動。商業銀行的不良貸款率取決于商業銀行的不良資產總額和貸款余額的總額。當同一家銀行隨著時間的推移，不良資產率降低并不一定是該銀行不良貸款減少，也有可能是該家商業銀行增加貸款的發放量，雖然不良貸款總額沒有變化甚至增加，但表現出來的不良貸款率卻是降低的。所以商業銀行應該真正實現自身不良貸款率的降低。要降低不良貸款的總額，爭取發放優質貸款，使商業銀行在盈利的水平上保持最小的信貸風險，提高自身的風險管理能力。
參考文獻
[1]Olaniyan，O.The Effects of Instability on A ggregate Investment in Nigerria [J]The Nigerian Journal of Social and Economic Studies，2000，42（1）：23-26.
[2]Christoper，S.and Bamidele，I.The Impact of Macroeconomic Instability on the Banking Sector Lending Behavior in Nigeria，Journal of Money [J]. Investment and Banking，2009（7）：88-100.
[3]Bnrros C.P.，Managi S，Matousek R.The technical efficiencyof the Japanese banks：Non―radial directional performance meas-with undesirable
[4]王光偉.童元松.WANG Guang-wei.TONG Yuan-song 我國商業銀行不良貸款率的影響因素研究――基于2005～2013年宏觀季度數據的實證分析[期刊論文]-湖北工業職業技術學院學報 2014（3）.
[5]謝冰.商業銀行不良貸款的宏觀經濟影響因素分析[J].財經理論與實踐，2009（6）：22-25.
篇11
據國家統計局相關數據顯示，從 2003年至2010年全國房價累計上漲了200.3% 。房價持續大幅度上漲，已超出普通老百姓的承受能力，引發了一系列的社會問題。本文通過定量分析影響我國房價的宏觀經濟因素，為政府宏觀調控部門進行合理決策提供一定參考，以實現房地產行業的健康、穩定和可持續發展。
二、影響商品房價格的理論模型
房地產資產投資額（INVEST）是以貨幣形式表現的在一定時期內建造和購置固定資產的工作量以及與此有關的費用的總稱。它綜合反映了房地產資產投資規模、結構和發展速度。從理論上看，房地產投資增加，將導致房地產市場供給的增加，在需求不變，房價將下降。
土地供給價格（LAND）是房地產成本的重要組成部分，土地價格的波動直接影響著房價的走勢。據統計，土地價格占房價的35%~45%，主要原因在于政府壟斷性賣地，多家土地需求方競爭，抬高土地出讓價格。
考慮到我國商品房銷售主要集中在城鎮地區，用城鎮居民人均可支配收入（INCOME）來反映其實際購買能力，進而反映了居民住房消費能力。城鎮居民可支配收入的增加將使得居民用來購房的資金增加，同時也使居民有了改善居住水平的愿望，這樣就刺激了對房地產的需求，推動了房價的上漲。
房地產開發商的資產中大部分是通過債務融資獲得的，因此貸款余額（LAND）的多少勢必會影響商品房的供給。同時，自國家鼓勵發展個人住房消費信貸后，個人住房信貸消費逐漸發展成為住房消費最主要的形式，對商品房的需求有直接影響。
現實生活中經濟學的理性假設往往是不成立的，房地產行業的景氣程度（FUTURE）會影響消費者的預期。在房地產行業景氣時期，消費者會預期房價會進一步上漲，為了不愿在將來支付更多的貨幣來購買同樣的商品房，那么會有更多的消費者選擇現期購買，這樣會刺激房地產需求。
三、實證分析及結論
本文選取2003年2月至2010年6月的月度數據為樣本，研究影響我國商品房價格的宏觀經濟因素。被解釋變量選取商品房價格（PRICE）（當期商品房銷售額/當期商品房銷售面積）。解釋變量從商品房供給、需求，政府政策和消費預期四個方面選取代表變量。根據經濟學理論及相關分析，本文構建如下模型：
從回歸結果看，各解釋變量系數符合理論分析，同時通過相關統計檢驗。即收入的增加提高了商品房的需求，房地產投資額的增加提高了商品房的供給，房地產貸款增多促進了商品房投機動機的增強，土地價格的上升提高了商品房的成本，房地產景氣指數的變動影響著消費者的預期。利用上述回歸結果，根據2010年第三季度的相關數據，對2010年7月至9月的房價進行預測：
由以上回歸分析可知，土地供給價格的變動對房價的影響最大。據其原因在于土地供給價格是房地產成本的重要組成部分，土地價格的波動直接影響著房價的走勢。幾年來我國房價持續上漲，很大的原因在于人們對房價的預期是不斷上升的，使得越來越多的人把購買商品房作為一種資產保值增值的重要手段，同時銀行寬松的貸款環境，加劇了貸款購房炒房的現象，從而不斷地抬升房價。
盡管通過廣義最小平方方法能夠有效地分析我國房價變化的影響因素及其重要度，但各影響因素對房價變化的作用是否具有滯后效應以及滯后效應的作用大小未能考慮到我們的研究框架中，因此有待進一步的研究。
篇12
一、宏觀經濟因素對企業財務困境風險影響的理論分析
企業的生產經營和財務運作均是在大的經濟背景當中，必然受到宏觀經濟因素的影響。而其財務健康程度和財務困境風險是否受到宏觀經濟因素的影響，就需要首先通過理論層面的假設論證和分析。
對于整體經濟環境而言，如宏觀經濟環境惡化，則居民收入下降，購買力降低，企業的業績也就相應下滑，且銀行放貸難度加大，企業出現財務困境風險的概率也就越大。由此可假設整體經濟環境與企業財務困境風險為負相關的關系。具體來看，以宏觀經濟因素中貸款利率和實際GDP增長率兩個主要因素進行針對性分析。
首先，就貸款利率來看，如貸款利率越高，企業在相當的市場基礎和條件下，其借貸成本也就同步上升，債務負擔也就更加厚重。在出現經營不善情況時，無法進行及時的資金償還，財務困境也就同步來臨。基于此推斷，可假設出貸款利率和企業財務困境風險之間存在關聯性，且應為正相關；其次，如GDP增長越快，則市場經濟繁榮，人們的購買力上升，企業的生產和銷售均保持較高水平，收益較大，資金的流動性也就更強，財務困境風險發生率越低。由此可假設，GDP增長率與企業財務困境風險呈負相關。基于此理論分析和研究可得出，實際GDP增長率和貸款利率兩個主要的宏觀經濟因素均對企業財務困境風險產生巨大影響。
二、宏觀經濟因素對企業財務困境風險影響的實證分析
為確保相關研究的科學性和準確性，應在完成理論研究的基礎上，通過實證分析，綜合判斷宏觀經濟因素對企業財務困境風險的影響。
選取我國非ST制造業上市公司作為實證研究樣本，將該公司前一年的年報數據作為數據分析對象，并選取該公司的財務變量和非財務變量作為預警指標。財務變量包括盈利能力、營運能力和現金流量、成長能力等方面的財務比率，非財務變量則為消費者物價指數、GDP增長率和M1年度增長率、加權平均一年其貸款利率。綜合面板數據，以面板Logit模型作為分析和計算模型。經過模型估計結算，最終得出了非財務變量中的實際GDP增長率和一年期貸款利率。
就非財務變量中實際GDP增長率和一年期貸款利率而言，二者是宏觀經濟因素中的兩個重要因素。一年期貸款利率在研究中的參數估計值為正，置信水平為5%時十分明顯，由此得出一年期貸款利率和企業財務困境風險存在相關性，且相互關系為正相關。在研究當中，實際GDP增長率參數估計值結果顯示為負，同時其置信水平在1%時十分明顯，則其與企業財務困境風險為負相關的關系。綜合可知，宏觀經濟因素中貸款利率和實際GDP增長率對于企業的財務困境風險有著顯著的影響。
綜合理論分析和實證分析的結果，可總結出，宏觀經濟因素對于企業財務困境風險的影響顯著，且貸款利率和實際GDP增長率與企業財務困境風險分別呈正相關和負相關。
三、企業在經營過程中應對宏觀經濟環境的有效策略
（一）時刻關注宏觀經濟環境
關注貸款利率變化情況，當利率提高，則相關貸款業務應進行適當延緩，從其它途徑實現資金的籌措。關注GDP增長率，如增長率較高，則在應在分析市場狀況的基礎上，適當擴大生產和銷售。同時，將宏觀經濟環境作為財務管理的重要參考指標。
（二）建立財務危機預警機制
基于以上研究，為確保經營的安全性，防范財務困境帶來的巨大風險，就需要在注重自身財務狀況的有效管理的同時，時刻關注宏觀經濟環境。最為關鍵的一點，即建立起企業的財務危機預警機制。基于市場調研和企業財務管理分析結果，及時發現財務狀況，并針對危機因素制定及時的處理措施，盡可能避免財務困境。
（三）重點關注關鍵性指標
重點關注企業經營管理中的關鍵性指標，使得企業在進行財務風險預防工作上能夠把握重點，最大限度地避免關鍵指標造成的財務困境風險。如企業的總資產周轉率、資產負債率和成本費用利潤率等。在此基礎上，做好企業信用管理和資金回收利用，實現經營效率的提高。
四、結束語
在綜合理論分析和實證分析之后，可知宏觀經濟環境對企業財務困境風險有著巨大影響，且主要體現在貸款利率和GDP增長率上。為了避免企業陷入嚴重的財務困境，除做好自身的財務管理工作外，還應當時刻關注宏觀經濟環境的變化情況，建立財務危機預警機制，抓住關鍵性指標，才能將宏觀經濟環境的負面影響降到最低，使企業走上安全、健康、可持續的發展道路。
參考文獻：
[1]盧永艷.宏觀經濟因素對企業財務困境風險影響的實證分析[J].宏觀經濟研究，2013，05：53-58
篇13
利率期限結構是指在某一時點上，不同期限資金的收益率與到期期限之間的關系，它反映了不同期限的資金供求關系，揭示了市場利率的總體水平和變化方向。隨著我國金融市場化改革的推進，金融市場對外開放程度的不斷加深等原因，利率作為金融市場上最重要的價格變量及貨幣當局制定和執行貨幣政策的主要觀測變量，其在金融市場上所起的杠桿功能顯得日趨重要。
對于利率期限結構的理解長久以來都是金融家和宏觀經濟學家研究的主題，但是，二者的研究存在一定的區別。一方面，金融家主要集中在有價證券利率的預測和定價上，并沒有指明利率期限結構與其他經濟變量之間的關系。另一方面，宏觀經濟學家專注于理解利率、貨幣政策和宏觀經濟基本面的關系，為了了解它們之間的關系，他們往往信賴“預期假說”，而不管其貧乏的實證記錄。結合這兩條線的研究似乎是富有成效的，因為兩種方式都有潛在收益（Hordahl等，2006）。
因此，本文的目的是通過借鑒國內外學者將利率期限結構與宏觀經濟進行聯合研究的成果，從金融學和宏觀經濟學的角度審視利率期限結構，以此加強對利率期限結構的理解。本文主要包括加入宏觀因素的利率期限結構模型，利率期限結構與單一宏觀經濟變量的關系，以及利率期限結構與宏觀經濟關聯性的研究。
二、加入宏觀經濟因素的利率期限結構模型
傳統的利率期限結構模型主要是針對期限結構本身的研究，沒有考慮宏觀經濟因素對利率期限結構的影響。隨著利率在宏觀經濟中的重要性日益突顯，人們開始重視利率期限結構中包含的宏觀經濟信息，并嘗試將宏觀經濟變量引入利率期限結構模型，發現在模型中加入宏觀經濟變量后，對利率變動的解釋度顯著增強（Kozicki和Tinsley，2001；陳哲，2008）。
1.國外研究現狀
泰勒規則和新凱恩斯理論的提出，引發并促進了加入宏觀因素的利率期限結構模型，即宏觀-金融模型（Macro-finance Model）的研究。Kozicki和Tinsley（2001），Ang和Piazzesi（2003）首次在期限結構模型中加入宏觀經濟變量并證明這樣做是合適的。Ang和Piazzesi認為宏觀經濟變量對收益率起到重要的解釋作用，這些變量在期限結構模型中能改善其預測效果，在這一開創之作后，宏觀-金融模型得到了更多學者的關注并不斷被修正和發展。
Hordahl等（2006），Rudebusch和Wu（2008）將期限結構模型追加到新凱恩斯宏觀模型中。Hordahl等構造了一項完全基于宏觀經濟因素的動態期限結構模型，模型包括通貨膨脹率、產出缺口和短期利率三個關鍵的宏觀經濟變量，考慮了短期利率到宏觀經濟產出的明確反饋。Rudebusch和Wu的建模與前者類似，他們均在建模過程中將定價核心看做是外生決定的，但二者都在供給和需求方程中添加了帶有幾分任意性的滯后結構。
由于大多數的宏觀模型中的關鍵變量是通貨膨脹、產出缺口和短期利率，但是由于這類模型的過度簡化揭示了非常有限的有關貨幣權威性和私下部分（private sector）的信息量。眾所周知，貨幣政策的運行環境是需要大量的數據的，所以，通貨膨脹、產出缺口和短期利率難以充分地預測貨幣政策未來的表現。因此，Bekaert等（2010）完善了帶有無套利仿射期限結構模型的結構化新凱恩斯宏觀經濟框架，與前面所提研究不同，除了通貨膨脹、去趨勢化的產出和短期利率以外，他們在潛在的宏觀模型中引進了兩個不可觀測的變量——隨時間變化的通脹目標和輸出的自然增長率，構建了一個五因素的清晰的結構化模型，促成了期限結構動力的一個有意義的經濟解釋。
此外，學者通過不斷修正和完善，將宏觀—金融模型進行拓展。例如，achter和Iania（2011）通過引入額外的流動性相關和回歸預測因素，擴展了僅包含標準宏觀經濟因素的基準宏觀-金融模型，模型在使用橫截面數據修正收益率曲線上，顯著優于Dew大多數的結構性和非結構性宏觀-金融收益率曲線模型。Benchimol和Fourcans（2012）遵循新凱恩斯主義動態隨機一般均衡框架，提出并測試歐元區的模型，特別強調了風險規避和貨幣的作用。Dewachter等（2012）開發了空間向量自回歸模型，在模型中同時考慮了經濟沖擊的時間和空間維度，通過這一框架來分析歐洲地區通過宏觀經濟沖擊（通貨膨脹，產出缺口和利率）的空間和時間進行的傳播。
2.國內研究現狀
與國外相比，國內對于利率期限結構的研究起步較晚，因而有關宏觀-金融模型這一領域的理論及建模方面的研究還較缺乏，新起的研究都是基于國外學者的理論及模型框架上進行的。
朱波，文興易（2010）根據宏觀經濟結構和微觀金融模型的結合方式，對國外新近的宏觀-金融模型進行區分，主要分為僅在仿射期限結構模型的基礎上增加宏觀經濟變量的簡約型宏觀金融模型，以及對利率期限結構和宏觀經濟變量之間的相互影響進行了考慮的結構化宏觀金融模型兩種類型。沈根祥，閆海峰（2011）也是在國外文獻的基礎上，按照利率期限結構模型的因子來源將其分為內基模型和外基模型。其中內基模型的因子不可觀測，其經濟含義往往難以解釋，而外基模型中的因子為宏觀經濟變量，模型具有明確的經濟含義。
孫皓，石柱鮮（2011a，2011b）首次使用宏觀-金融模型進行實證研究，但他們并沒有構建新的模型，而是基于Oda和Suzuki（2007）的模型框架，先是對我國利率期限結構動態過程中的時變宏觀經濟風險價格進行定量估計，隨后探討了我國貨幣政策對利率期限結構的影響。
三、利率期限結構與宏觀經濟因素的關系
利率期限結構中包含了宏觀經濟的信息，同時，宏觀經濟因素會對利率期限結構產生一定的影響。學者們主要從以下兩個方面來探討利率期限結構與宏觀經濟因素的關系。
1.利率期限結構與單一宏觀經濟變量的關系
目前，研究宏觀經濟所涉及的范圍已經相當廣泛，主要包括生產、消費、投資、經濟增長、通貨膨脹、貨幣供給等。本文通過對相關文獻進行梳理，選取了最具有代表性的三個宏觀經濟因素，分析了近年來國內外學者對利率期限結構與它們之間關系的研究情況。
（1）利率期限結構與通貨膨脹的關系。利率期限結構包含通貨膨脹的信息（Mishkin，1990a，1990b；Fama，1990），對通貨膨脹具有一定的預測功能（Ang等，2006），李宏瑾，鐘正生，李曉嘉（2010）通過對中國銀行間市場國債利率期限結構進行研究，發現中國短期利率期限結構（特別是中短端）包含了未來通貨膨脹變動的信息，可以作為預測變量用來判斷未來通貨膨脹走勢。
但是，不同學者關于利率對通貨膨脹的預測功能的研究結果并不一致。Ribba（2011）通過將預期通脹對利率沖擊的瞬間響應限制到零，發現短期名義利率不能作為通貨膨脹的預測器來解釋，至少不是長期預測器。陳鵬，徐煒（2009）則認為10年期與7年期利率差對未來3個月的通貨膨脹預測能力最強，利差增大預示著未來的通貨膨脹率增大，而陳紅霞等（2011）表明市場利差與未來通脹存在長期協整關系，對未來通脹具有持續顯著的負效應。
除了能夠對通貨膨脹進行預測功能外，利率與通貨膨脹之間還存在相互作用和影響。Yuksel和Akdi（2009）就探討了不同通貨膨脹對美國利率不確定性測度的影響，脈沖的不確定性對短期和長期利率有負面影響，而結構的不確定性對短期和長期利率有正面影響。Tillmann（2011）在新凱恩斯主義菲利普斯曲線框架內，根據貨幣傳導成本渠道，評估了利率對通貨膨脹動態的影響，研究表明，更高的利率轉換成更高的邊際生產成本，并最終成為更高的通貨膨脹。Hagedorn（2011）根據理性預期和全可信度下的標準新凱恩斯主義貨幣模型預測，名義利率應該下降以實現低通貨膨脹目標，而實際利率大致維持不變。Ehrmann等（2011）使用高頻率債券收益率數據來研究歐元區的通脹預期，發現更低的長期利率，更高的穩定性，以及更好的錨定反應，能夠大幅增加長期通脹預期的錨定。Wright（2011）提供了期限溢價，通脹不確定性和二者關系的跨國實證證據，這些證據表明長期通脹率在很大程度上可以對收益率曲線斜率向上進行解釋。
（2）利率期限結構與實際經濟增長的關系。關于利率期限結構與宏觀經濟的聯系，早在Estrella和Hardouvelis（1991）就通過美國季度數據，證明10年期和3個月期的國債收益率之差能夠很好地預測未來的消費、投資和產出情況。Haubrieh和Dombrosk（1996）通過研究說明利差對GDP增長也有很好的預測作用。國內對這方面的研究起步較晚，學者通過實證研究結果表明，我國利率期限結構對宏觀經濟走勢具有一定的預測能力（孫皓，石柱鮮，2011），利率期限結構是宏觀經濟波動態勢的“指示器”（孫皓等，2012）。
于鑫（2008）認為長短期利差對我國未來經濟變化具有一定的可預測性，但利差的邊際預測效果較差。況山（2009）研究發現銀行間市場不同長短期利差結構對宏觀經濟景氣一致指數的預測能力不同。其中，2年期國債利率與同業拆借1天的利差對一致指數解釋力度較強，且一致指數與利差呈負相關關系系，利差越大，未來10個月的一致指數越小。陳鵬，徐煒（2009）則認為10年期與3年期利差對經濟增長的預測能力最強，利差增大預示著未來經濟的增長。此外，利率期限結構對還能對經濟周期波動進行預測，孫皓，石柱鮮（2011）研究表明，我國利率期限結構變動能夠較為穩定地指示未來3個月的經濟周期波動狀態。
最新的研究由Favero等（2012）等做出，他們提供了一個統一的狀態空間模型框架，用來分析無套利和大型信息集的預測功能，發現非套利模型在較短的期限較短的范圍內更有用，大型信息集則在較長的范圍和較長的期限內更有用；收益率曲線模型可以利用宏觀經濟變量來預測宏觀經濟。
（3）利率期限結構與貨幣政策的關系。大量文獻都表明利率期限結構與貨幣政策之間存在密不可分的聯系。利率期限結構中蘊含著貨幣政策信息（徐小華，何佳，2007；郭濤，宋德勇，2008），通過利率期限結構的變化，中央銀行可以獲得金融市場對未來通貨膨脹以及利率變化的預期信息，從而制定合理的貨幣政策。同時，貨幣政策可以通過它的具體操作和傳導機制對利率期限結構產生一定的影響（Dai和Philippon，2006）。另外，賈德奎（2010）還從貨幣政策透明度角度上進行研究，發現提高貨幣政策透明度更有利于引導市場預期和形成穩定合理的利率期限結構。
不同期限利率受貨幣政策的影響不同，貨幣政策對我國短期利率的影響要遠大于對中長期利率的影響（劉海東，2006）。貨幣政策對期限結構不同因子的影響效果也具有顯著差異，孫皓，石柱鮮（2011）表明貨幣政策作用下，利率期限結構水平和曲率因子減小，而斜率因子增大。在貨幣政策的寬松期和緊縮期，面臨貨幣政策從緊的沖擊，水平因子的響應分別為正向和負向，而斜率的響應均為負向；當貨幣政策由寬松期轉向緊縮期時，水平因子變大，斜度變小（潘敏等，2012）。但是沈根祥（2011）的研究指出，貨幣政策和利率期限結構之間的短期動態影響表現出非對稱性，即債券市場對貨幣政策變化的反應較為遲緩，但貨幣政策對市場利率的變化反應敏銳。而長期均衡關系則表明，貨幣政策對銀行間債券市場利率期限結構有顯著影響，但銀行間債券市場對央行的利率調控目標不敏感，不能形成明確預期。
2.利率期限結構與宏觀經濟關聯性的研究
除了分別研究利率期限結構與通貨膨脹、宏觀經濟或貨幣政策等宏觀經濟因素的關系外，國內外學者也嘗試著探索利率期限結構與多種宏觀經濟因素間的動態關系，從整體上分析它們之間的關聯性。胡雪琴，陳勇（2010）采用主成分分析法構建我國國債市場的三因子動態模型，分析利率期限結構、貨幣政策和宏觀經濟三者的關系。Reschreiter（2011）研究貨幣政策制度的轉變對英國實際利率、通貨膨脹目標的影響，結果表明隨著貨幣政策改變為通貨膨脹目標制，實際利率的均值回歸水平下降，實際利率的波動性也降低了，實際利率偏離均值的持久性則增加了。Orphanides和Wei（2012）則探索了宏觀經濟結構對利率期限結構的影響，表明實際GDP增長、通貨膨脹和名義短期利率的遞歸估計的VAR產生與調查預測更為一致的預測。
宏觀沖擊對利率期限結構的影響也引起學者的關注，但宏觀沖擊對不同期限利率產生的影響存在差異，貨幣沖擊、供給沖擊和價格沖擊對短期利率具有持續顯著的影響，而對長期利率則沒有顯著作用（劉金全等，2007）。同時，不同類型宏觀沖擊對利率期限結構的影響也不一致，于鑫（2009）認為利率的水平因子受價格水平的影響最大，貨幣政策變化主要引起傾斜和曲度因子的變化，但季紹波等（2010）則認為貨幣政策主導水平因子變化，實際經濟變化才是傾斜和曲度因子變化的主要原因。孫皓，石柱鮮（2011）模擬了宏觀經濟對利率期限結構的沖擊效應，認為宏觀沖擊長期對利率期限結構的整體水平具有明顯影響，而對坡度的影響僅在短期內有效。
