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論文與報告
去杠桿背景下工業企業的結構分化
2019-03-27 18:02:00

  本文發表在《國際經濟評論》2019年第2期

  去杠桿背景下工業企業的結構分化

  徐奇淵

  2018年,由于融資成本的急劇分化,工業企業經營狀況也出現了顯著分化。這體現為國有、民營企業的分化,還體現在不同規模、不同細分行業的分化。這可能影響短期宏觀經濟穩定,還可能影響到新興產業的發展空間,進而影響到中長期增長動能。政策需跳出短期宏觀調控框架,回到、并且審視供給側結構性改革的視角,通過構建有效的市場機制,保護和激發企業家精神,培育微觀主體的活力,從而增強中國經濟系統的韌性。

  2018年中國經濟面臨一定下行壓力,與此同時工業企業利潤增速仍然維持在高位,這引發了一些爭論。不過,即便工業企業利潤增速數據可信,工業企業經營狀況的分化也是當前不容忽視的重要矛盾。如何看待這種分化?如何理解分化的原因?進而如何看待可能產生的影響?本文將嘗試進行分析。

  經濟下行壓力背景下,工企利潤數據面臨兩大懸疑

  2018年,中國經濟運行“穩中有變、變中有憂,外部環境復雜嚴峻,經濟面臨下行壓力”。2018年第四季度,GDP增速回落到6.4%,創出多年以來的新低。2018年12月,中國制造業采購經理人指數(PMI)于29個月以來首次跌至榮枯線50以下,一些企業經營困難的新聞不時見諸報端。在此背景下,工業企業利潤增速雖然也有下滑,但卻仍然維持了兩位數增長,因而受到了廣泛關注。關注點主要圍繞以下兩個懸疑展開。

  第一,統計局官方發布的工業企業利潤增速,是否真實反映了工業企業的經營狀況?

  官方發布的工業企業利潤增速相對穩定,甚至在2018年全年保持了兩位數增長。但是,根據利潤金額計算得到的同比增速,為何與官方數據相去甚遠?工業企業利潤變化的實際情況到底如何?利潤指標影響到企業對未來投資、就業崗位數量的選擇。因此,對這些問題的回答,關系到對經濟形勢能否做出正確的前瞻性判斷。

  第二,如果基于工業企業的分化來回答第一個問題,那么在工業企業利潤總體增速穩定的背后,各類企業的分化到底有多大?這種結構性分化的主要原因是什么?是幸存者偏差,是去產能過程中不同行業的工業品出廠價格指數分化,還是另有其他原因?如果分化繼續加劇,會對短期經濟波動、長期增長動能產生何種后果?這方面的結構分析,將有助于理解中國宏觀經濟的未來變化趨勢。本文通過對工業企業利潤結構分化的現象進行分析,將嘗試對結構分化背后的原因及其后果進行闡釋。

  工業企業利潤增速是否反映了真實情況?

  根據國家統計局發布的數據,2018年全年規模以上(下文簡稱“規上”)工業企業利潤累計總額為66351億元,較2017年的75187億元減少8836億元,所以增速應為-11.8%。為何官方公布的可比增速仍為10.3%,與前者相差超過20個百分點?一種回答是:符合規模以上標準的工業企業范圍、數量一直在發生變化。根據國家統計局的規上工業企業數據庫,2018年1至12月,退出規上行列的企業凈數量超過6929家。可見,計算利潤總額所基于的統計樣本發生了前后變化,因而不具有可比性,而官方公布的增速10.3%則基于可比樣本計算,所以兩種口徑之間存在差異。但是這又引發了一個新的問題:規上企業的凈退出數量接近7000家,這種現象本身是否就體現了經濟周期的波動?如果回答是確定的,那么這種“幸存者偏差”是否高估了工業企業利潤增速?對這些問題的回答非常重要,關系到對經濟形勢能否作出正確判斷。對此,我們可以做如下分析。

  首先,根據利潤金額計算的同比增速,其口徑確實不可比。

  對于上述兩個口徑數據的矛盾,國家統計局的解釋稱,各項指標的同比增速和增量均按可比口徑計算,其結果與金額推算的增速存在差異,主要原因是統計單位范圍發生變化。2018年工業企業利潤總額低于2017年,這是由于規上企業數量凈減少了6929家,樣本范圍發生了較大變化。按照基于存活企業的可比統計口徑,則2018年利潤較2017年增長了10.3%。

  不過,這雖然可以解釋兩種數據口徑的差異,但還是無法回答以下這種質疑,即:由于存在“幸存者偏差”,在忽略了降級、關閉的企業,只統計健康企業的情況下,可比增速有可能高估了整體工業企業的盈利水平,而低估了經濟下行壓力。如前所述,畢竟還是有凈的6929家企業降級或者關閉。這正是經濟周期當中下行壓力的具體表現。因此這種質疑認為,可比增速受到幸存者偏差的影響,這必然會高估整體工業企業的盈利能力。這是否會產生誤導?

  其二,可比增速的偏離,在理論上是逆周期的,但實際并不顯著。

  在經濟下行周期當中,如果說幸存者偏差會導致工業企業利潤增速被高估,那么在相反條件下也會導致其低估。因此,即使幸存者偏差會導致可比增速口徑出現偏差,那結果也不是系統性的高估,而是會呈現出逆周期的偏離。具體地,在經濟下行階段,經營不善的企業被淘汰,規上企業數量呈現為減少,存活下來的都是更為健康的企業,此時可比增速將高估整體利潤狀況。在經濟周期的上行階段,一些既有企業經營狀況較好而實現升級,同時又有一些新建企業達到規上水平。這時候,上行階段的可比增速反而會低估整體工業企業的盈利增速。

  從實際情況來看,可能存在的高估、低估程度都很小,或者說在大多數情況下,可比口徑并沒有表現出明顯的高估或低估(圖1)。圖1標出了4個特殊時期,下文將會對這些特殊時期進行專門分析。但是除了這4個特殊時期之外,上述兩種口徑的利潤增速幾乎完全重合。如果剔除這4個特殊時期,在過去20多年當中,兩種口徑的差異絕大部分時間都在1個百分點范圍之內。兩種口徑的增速差異非常之小,這可能是由于,規上企業降級的數量,大大多過規上企業直接關閉的情況,或者規下企業入規的數量大大多于新建企業直接入規的情況。而規上企業降級、規下企業入規,這兩種情況的企業都有上期的可比基數,因此新入規、新降級的情況對利潤增速差異的影響并不大。

  第三,為何歷史上兩種增速還是發生過4次較大差異?

  為了理解這些差異,可以觀察規上企業標準的相關調整時間,從而理解兩種口徑的前3次歷史差異。前兩個差異較大的時期,是1998年和2000年。1998年開始,規上企業的統計范圍發生了重要調整,并且該過程不是馬上完成,而是持續了一段時間,不同地方采用新標準的時間不完全一致。具體地,在1998年以前,工業統計范圍不是按照企業規模,而是只統計鄉及鄉以上獨立核算的工業企業,1998年及以后,工業統計范圍才被調整為規模以上工業企業。這一時期,規上工業企業范圍是指主營業務收入在500萬元以上的非國企和全部國企,該標準一直執行到2006年。而且,1998年的調整并非一步到位,部分省份在1998年開始調整,例如河南省,部分則是在2000年才調整,例如北京市。

  另外,由于1998年之前的統計范圍只涉及鄉及鄉以上的范圍,漏掉村辦的規上企業。而在當時,這類企業在一些沿海地區相當活躍。由于沒有基數,1998年之后這些企業被納入統計后,依據利潤金額計算的同比增速就大大超過了可比口徑增速。

  第三個差異較大的時期是2011年。在當時,統計局大幅提高了規上工業企業的統計起點標準,具體地,主營業務收入從500萬元提高到2000萬元。調整后,比較利潤總額推算的增速,可比增速略有上調。此外在2007年,規上企業的統計范圍也有所調整。在該年,統計局將主營業務收入不足500萬元的國有企業做了剔除處理。不過在圖1中,這一次口徑調整的影響并不明顯。

  最后需要解釋的是,2018年兩種增速口徑為何出現較大差異?

  如前所述,有觀點指出,大量企業退出了規上企業,導致了兩種增速不可比。具體數據是,2018年12月與上年同期相比,規上企業數量確實減少了6929家。這個絕對數值看起來確實較大。不過也要注意到,與上一年的同期相比,2017年4月、2015年4月和2016年4月,上述3個時間規上企業數量分別凈減少4262家,凈增加約1.3萬家,凈增加約1.4萬家。這些數量或與6929家處于同一量級,甚至大大超過了6929家。但是,從2015年到2017年,上述3個時間段前后企業數量的較大變化,并沒有帶來前述兩種增速的明顯差異。相反,兩種增速仍然保持高度一致(在圖1中這一時期的兩條線幾乎完全重合)。所以,沒有充分的證據表明,規上企業的數量變化可以解釋2018年目前兩個增速的顯著差異。

  2018年兩種增速口徑為何出現較大差異?本文的解釋是,2017年以來,統計局對規上工企數據進行了執法檢查、核查清理。2018年6月,在十三屆全國人大常委會第三次會議上,全國人大常委會副委員長王東明的報告指出,2017年開始,統計局根據舉報線索進行核查,發現有1195家企業、2775個投資單位的統計數據存在編造、虛報,其中部分企業、項目統計數據的編造、虛報倍數還很高。

  在2018年年初,當時統計局的核查工作已經初步完成。同時,對規上企業的統計數據也進行了核查和清理。因此,2018年規上企業的一些財務數據、經營狀況,如果僅僅用總額來進行比較,其可比性問題就很大,兩個口徑的增速必然存在較大差異。

  總體上,使用兩種增速的差異來對官方發布的利潤可比增速進行質疑,并不具有充分的證據。目前的差異尚能夠找到合理解釋。

  工企利潤增速穩定背后的國企、民企分化及其原因

  在2017年上半年之前,去產能導致了工業企業的第一輪分化。毋庸置疑,去產能確實取得了重大成績。不過在相當大程度上,去產能也帶來了工業品出廠價格指數(PPI)的行業分化,并進一步引致了不同行業間的利益再分配。具體地,上游企業的利潤上升,一定程度上甚至抬高了下游企業的生產成本,進而擠壓了下游企業的利潤和投資。這不但在當期扭曲了資源配置,而且從中期來看,如果外需擴張受阻,則去產能的可持續性也將面臨挑戰。從更長期的角度來看,不同行業間的資源配置扭曲,不但可能削弱工業的整體固定資產投資,也可能對潛在產出增速產生沖擊。

  進入2018年以來,工業企業的利潤增速再次出現分化。在此過程中,國企與民企的分化進一步加強,但是其分化原因與此前去產能的背景有較大差異。

  首先,國企和民企的分化較2017年進一步擴大。2018年年初以來,國有企業與民營企業的分化成為廣受關注的焦點。2018年1至11月,在所有盈利企業中,國有及國有控股企業的盈利同比增速為16.1%,民營企業的盈利同比增速僅為10.0%,低于前者。而在所有虧損企業中,國有及國有控股企業的虧損額同比增速為-7.1%,虧損額明顯下降。同時,民營企業的虧損額增速為21.5%,虧損額大幅上升。

  從行業角度來看,2018年的前11個月,在規模以上工業企業中,石油和天然氣開采行業利潤增長333%,鋼鐵行業增長50%,非金屬礦物制品業增長44%,化工原料和化學制品制造業增長19%,專用設備制造業增長21%。在39個工業細分行業的同期利潤增量當中,以上5個行業的貢獻率就超過了76%。

  其次,2018年以來的工業企業利潤出現分化,其原因不在于PPI分化,而在于融資成本分化。在去產能背景下的2017年,工業企業利潤狀況出現大幅分化,其直接原因是分行業PPI的大幅分化。但是這一現象在2018年得到了大幅緩解,分行業的PPI差異有明顯收斂。從行業PPI累計同比增速的標準差來看,2018年1至11月,行業PPI的標準差是4年以來的次低,僅高于2016年同期。如果從變異系數來看,則2018年1至11月的行業PPI分化程度是4年來最低的。因此,從PPI角度難以解釋2018年的新一輪分化,因此需要從成本角度進行觀察。

  而從工業企業的四大類成本來看,利息支出成本的變化最大。2017年至今,特別是2018年以來,其他三大類成本的累計同比增速較為穩定,甚至主營業務的成本增速還出現了一定程度的下降(圖2)。唯有利息支出的累計同比增速出現了大幅躍升,并從2018年初以來穩定在高位(圖2)。2017年末,利息支出的累計同比增速僅為4%,2018年8月這一增速則超過了10%,到2018年末仍然維持在接近10%的水平。

  還可以看到,利息支出增速上升主要是對民營企業造成了沖擊。2017年全年,民營企業產業債和央企產業債兩者的利差,一直在110到150個基點之間波動。2018年年初開始一路攀升,在11月甚至一度突破280個基點(圖3)。這種利差結構,不僅僅反映了債券市場上民企和央企之間融資成本的相對變化,而且和商業銀行貸款等其他融資渠道的融資成本相對變化也是一致的。

  不過,國有企業(或央企)與民營企業的融資成本差異,是否反映了企業規模的差異?因為國有企業往往規模更大,而民營企業規模往往偏小。因此,兩者的融資成本差異,可能不完全是由于所有制性質帶來的,也可能和企業規模有關。不過,主流研究表明,在控制了企業規模等各種影響因素的前提下,國有企業和民營企業的融資成本仍然表現出系統性的差異。但是這一點也并不是毫無爭議,欒小華認為,企業的規模差異在信貸獲取中是非常重要的因素,遠比企業所有制性質重要。在控制了企業規模等其他相關因素之后,進一步的研究發現,國有企業的屬性并沒有幫助企業獲取信貸、或降低信貸的獲取成本,恰恰相反的是,如果控制了企業規模等影響因素,則會發現國企獲得信貸資源的可能性反而低于非國企。

  但是李旭超等的研究表明,企業規模這個變量并不是一個外生變量,“國企和非國企都受到了嚴重扭曲的影響,資源錯誤配置傾向于降低國企的要素成本,在此情況下,國企規模將超過其最優規模;同時,資源錯誤配置更傾向于提高非國企的要素成本,使非國企規模小于其最優規模水平”。給定這樣的規模格局,國企、民營的融資成本出現差異則是必然結果。更重要的是,國企、民企在規模上的差異是一直以來都存在的、而且在中短期這種差異較為穩定,其只能解釋國企、民企融資成本一直以來的分化狀態。但無法解釋兩者相對融資成本在2018年以來的巨大變化,而2018年以來的相對變化,恰恰是本文所強調的。

  現階段,二元的產權結構必然內生出利率雙軌制的制度安排。這種利率的雙軌制,從根本上說依然是產權問題,僅僅推行利率市場化改革而沒有相配套的產權改革,利率雙重雙軌制問題將難以解決。而在2018年以來,由于金融監管加碼和經濟周期面臨下行壓力 ,這種利率雙軌制以更強的壓力得以外化體現。

  工業部門國企、民企分化帶來的關切點

  關切點之一:民營企業的發展空間。

  在前述背景下,國企、民企的分化引發了市場的擔憂情緒。2018 年前9個月,已有22家上市公司通過股權轉讓協議、將公司轉讓給國資﹐接盤總市值已經超過1330億元;其中僅9月上半月﹐就有6家上市公司計劃向國資轉讓股份、控制權。這一現象引起了廣泛關注。徐林認為,這種接盤行為本身是市場機制在起作用,有利于保護民企的有效生產力,不能簡單理解為“國進民退”。

  但是,不論前述接盤行為的性質如何,這些行為都是企業間、行業間出現大幅分化的結果。而本輪周期中,國企、民營工業企業出現的分化,有其更為深刻的原因。從堅持社會主義市場經濟改革方向,推動中國經濟可持續發展的角度來看,我們需要繼續深化供給側結構性改革,通過構建有效的市場機制,來保護和激發企業家精神,從而培育微觀主體的活力、增強中國經濟系統的韌性。

  關切點之二:行業分化加劇可能阻礙固定資產投資和產業升級。

  2018年年初以來,國企、民企的融資成本出現了系統性分化,這種分化在很大程度上與工業企業的行業分化也是一致的。我們對包括工業、農業、服務業在內的所有38個行業進行觀察(以工業細分行業為主體),分析所有行業信用利差中位數的年度變化情況,即2018年平均水平相對于2017年平均水平的變化。可以發現,部分行業的信用利差變化較小,受融資成本的沖擊也較小;而有一些行業的信用利差變化較大,受融資成本的沖擊也較大。

  先來看第一類行業,即總體上受融資成本變化沖擊較小的行業有:專用設備、機械設備、煤炭開采、高速公路、水泥制造、交通運輸、建筑材料、采掘業、鋼鐵業、鐵路運輸、航運、公用事業。與2017年的信用利差平均水平相比,上述行業在2018年的信用利差水平全部表現為下降。這些行業一般都是重工業、上游企業,尤其是國有企業較為集中的行業。

  再看第二類行業,即受到融資成本沖擊較大的行業有:輕工制造、機場、紡織服裝、通信、電子、醫藥生物、電氣設備、家用電器、農林牧漁、計算機等。與2017年的信用利差平均水平相比,這些行業在2018年的情況,分別上升了46至173個基點不等,是受到融資成本上升沖擊最大的一些行業。除個別例外,這些行業一般都是輕工業、下游的最終產品行業,尤其是民營企業更為集中的行業。

  上述兩類行業的融資成本出現了較大分化,其中后者不但是民企較為集中的行業,同時也包括了部分新興產業、戰略性產業。因此,上述行業的分化,不但可能在中短期影響到相關行業企業的固定資產投資需求,進而影響到短期宏觀經濟的穩定,而且還可能影響到相關新興產業的發展,進而影響到中長期經濟增長的動能。

  結論與展望:需以結構政策應對工業企業分化

  目前工業企業總體利潤增速穩定,但是與此同時,要充分重視其背后隱藏的結構問題。目前,利潤負增長的行業、虧損企業數量均有顯著增加,行業間和企業間分化正在擴大。

  對于2018年的行業結構分化,行業間的PPI分化并不具有足夠的解釋力。實際上我們已經看到,財務成本的上升是目前工業企業利潤大幅分化的重要原因。具體地,財務成本大幅上升體現為,利息支出加速上升、應收賬款周期的明顯拉長。而且,財務成本的上升也在企業性質維度體現出明顯的分化,民營和央企的產業債利差大幅攀升就揭示了這一特點。

  在去杠桿的過程當中,如果流動性呈現出趨緊,則民營企業、中小企業的融資成本將首當其沖面臨上行壓力。此外,很多民營企業、中小企業的現金流,通過供應鏈或金融關聯而依附于地方城投公司、地方國有企業。因此,地方政府的融資條件收緊,也會間接而惡化民營企業、中小企業的融資狀況。再加上股票質押等傳導機制,一些大型民企也被卷入到了困境之中,這也是本輪國企、民企經營狀況出現分化的重要特征。

  結構性去杠桿是供給側改革的重要內容,也是防范系統性風險的重要一環。但是,從目前較為尷尬的結構分化局面來看,融資成本方面遭受最大沖擊的仍是民營企業、其次是地方國有企業,而央企或大型國有企業幾乎沒有受到融資成本上升的沖擊。這種行業間分化、企業間分化的蔓延,值得警惕。這一問題的加劇,可能會拖累、甚至改變現有的增長勢頭。

  展望2019年,如果中美貿易沖突持續升級,則外部出口需求的透支效應將宣告結束,出口需求的下滑將進一步使得國內經濟承壓。同時,工業企業的結構分化問題將使國內固定資產投資也面臨相當的壓力。因此,有效緩解、改變工業企業結構分化的局面,將成為化解外部沖擊的重要配套政策。

  在結構性去杠桿的背景下,如何解決目前的新引發的結構分化問題?一個對應的短期政策組合是“穩貨幣+結構性寬松的財政”組合。一方面,需要穩住貨幣政策,或者根據市場情況使其向寬松的方向微調。另一方面,則需要財政政策真正發揮作用,以應對目前的結構分化問題。目前,一系列政策已經陸續出臺、或正在醞釀之中。這些政策能否在短期內緩解結構分化問題,還有待觀察。不過,從長期視角來看,財政政策和貨幣政策都是總需求調控工具,兩者都難以承擔過多的結構性調整責任。我們確實需要跳出財政、貨幣政策的短期穩定框架,回到、并且審視供給側改革的視角,通過構建有效的市場機制,保護和激發企業家精神,從而培育微觀主體的活力、增強中國經濟系統的韌性。

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