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刘俏:金融风险防控与高质量发展
2018-4-14 11:14:00 来源:北京大学光华管理学院 文字: | |
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  从中共十九大开始到2017年底的中央经济工作会议,再到刚刚闭幕的全国两会,“我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段”被决策层反复提及。

  实际上,任何一个宏观现象背后都有诸多微观因素。

  薄弱的投资资本回报率

  中国经济在过去40年高歌猛进,到目前为止应该说是完成了工业化过程。但是值得注意的是,中国经济的微观基础仍比较薄弱,企业的投资资本回报率(简称ROIC)较低。该指标是衡量企业基本面的重要指标,也是衡量一个企业是否比其竞争对手有更高竞争力的指标。从这一角度来看,中国上市公司投资资本回报率乏善可陈。

  例如,中国A股主板上市公司在1998~2015年的ROIC平均值仅为3%。这也就意味着这些公司1元的投资资本产生的税后利润为3分。对比美国,在过去38年中,用同样方式测算出来的投资资本收益率平均值为11.6%,差异显著。

  拉动经济增长主要靠两大驱动力,一个是投资率,另一个则是投资资本回报率。在中国投资效益不高或者是比较低的情况下,中国要想实现很高的经济增长目标,就必须依靠投资率,事实上,这几乎是中国过去很长一段时间的增长逻辑。

  这种增长逻辑下的确可以实现一个很好的增长数字,比如说每年将经济增长目标设定为6.9%或是6.7%,甚至可以定得更高一些。但带来的后果是加剧了经济结构失衡,金融系统风险不断汇聚。

  在过去数十年中国高投资率的背后,是大量的银行信贷以及资源的非有效配置。中国经济要实现由高速增长阶段转向高质量发展阶段,就需要寻找新动能来提升企业的ROIC,以减少对投资率的过度依赖,这才是中国经济高质量发展应有的逻辑。

  那么,为什么说高质量发展对中国经济而言特别重要?可以说,到去年为止,中国经济增长逻辑还是传统逻辑。比如我们常常会提及,2017年是了不起的一年,在全球经济复苏乏力的背景下,中国经济增长高达6.9%,比2016年的6.7%有所回升。据此,很多学者认为中国经济已经正式走出“L形”的底部,并且开始触底反弹。

  然而在6.9%这一高增长率的背后,有两个数字极其重要却往往被忽略:2017年,社会融资总量约为19.4万亿元,而GDP净增长量不到6万亿元,换言之,将近3元的融资拉动了1元的GDP,这也证实了宏观经济政策的边际效应在减弱,意味着投资效率打了很大折扣,其背后的微观基础正是企业薄弱的投资资本回报率。

  脆弱的微观基础

  决策层将防范化解重大风险列为今后三年决胜全面建成小康社会的三大攻坚战之首,并明确“重点是防控金融风险”。要找到解决之道,必须了解其原因。笔者认为,金融风险不断地汇聚,主要有三个原因:一是经济的微观基础比较脆弱,具体反映为企业的投资资本收益不高,这一点是大家基本公认的。二是许多企业与地方政府对金融的认知是有偏差的,总认为金融越多越好,这是一个最大的谬误,但对于这一点的认识大家还存在争议。三是对制度基础设施投资的不足,例如信用风险不合理的评估与定价机制,带来了一系列的套利机会、监管漏洞,甚至出现金融的乱象。正是上述原因造成了系统性金融风险的汇聚。

  我们在前文中谈到了经济增长逻辑,经济增长取决于投资率和投资效率,假如投资效率不高只有靠投资率,经济增长依靠大量的银行信贷和资金来支撑,最后形成风险在各领域汇聚。比如,我们在过去一段时间,在尚未找到经济增长新动能之前,GDP的拉动力量主要来自房地产和基础设施投资,这其中大量的投资项目投资回报率并不高,大量资金汇聚就极有可能变成系统性风险。这是很重要的原因。

  我们说中国企业的质量不高,特别是上市公司的质量不高,还有一个数据也能印证这一点。在统计学中,上市公司的净资产收益率(简称ROE)的正常分布应该叫“正态分布”,从美国2014~2016年的上市公司ROE分布情况看,有好的企业,也有坏的企业,两端都有;而中国上市公司ROE的分布情况则明显不符合“正态分布”的规律,这说明公司信息披露存在问题,并非完全真实可信,上市公司的总体质量可见一斑。这也间接地说明了中国经济脆弱的微观基础,它是金融风险汇聚一个重要的原因。

  好金融和坏金融

  我们再分析第二大原因,看看另一个指标,金融附加值占GDP的比重。社会上一般对金融的认知,总认为越多越好。

  比较美国和中国,通过对1952~2016年金融附加值占GDP的比较分析得出,中国金融业起点低,1952年金融附加值占GDP比重仅为2.1%,但从去年情况看,中国约有28个省市自治区金融业增加值占GDP比重达到5%以上,金融业成为了一个重要的行业。从全国经济近年的情况来看,2015年、2016年、2017年金融附加值在中国GDP中的占比分别为8.4%、8.3%、8%,也就是说,100元的GDP中有8元是金融行业贡献的;而在美国,金融附加值在GDP中占比最高的两次数据为7.7%、7.6%。

  中国金融行业的附加值为何对GDP增长贡献如此之大?金融行业的工资、奖金、租金、利润等合在一起,数据越大就表明金融行业越赚钱;但换一个角度看,它也表明金融行业收费太高,中间成本太高,这是金融中介效率低下的一个反映。

  2017年北京的金融附加值占GDP的比例为17%,上海这一数据也是17%,天津是12%,而纽约、伦敦、香港的金融附加值在GDP占比为14%。按这个标准,北京应该是全世界最大的金融中心,是金融最发达的地方,但事实并非如此。这只能说明我们金融中介的效率不高,而收费太高。我们的利差,即贷款利率与存款利率之间的差距,长时间保持在3%左右,最近才逐渐降下来。利差本身是金融附加值很重要的一个部分,简单地说,即银行提供了贷款服务,因而需要收3%的利差。利差越大表明金融越赚钱,对GDP贡献越大。但是实体经济在此过程中是受伤的,因为融资成本提高了。从这一角度,可以看到中国金融附加值占GDP比例过高的本身,已经反映出中国传统的增长模式,靠债务驱动的增长模式非常不合理。

  金融资产与GDP的比例,是衡量金融发展程度的一个重要指标,这也是国际惯用的。我们通过对中国大约300个地级市做了样本分析,发现这两者呈现正相关的关系,说明金融资产越多,自然对城市的资源有效配置是有好处和帮助的。

  我们再把金融资产分解成市场主导和政府主导两部分。按道理说,这两部分对资源配置的效率都应该是正相关的关系,但结果发现,政府主导的部分,尽管在GDP贡献率中的占比远远大于市场主导的比例,但其对资源配置效率提升却呈负相关关系,而市场主导的部分,则对资源效率提升呈现正相关关系,符合基本逻辑。

  由这个分析我们需要反思的是:中国当前需要的不是更多的金融,而是更好的金融。

  再看看制度基础设施的问题,由于信息不对称、制度设计短板等原因,我们目前仍无法对信用风险做出正确的评估。同种情况下,国有企业的融资利差较民营企业低138个基点。这就是典型的定价失效,让价格调整资源配置的功效丧失。

  因此,要防范金融风险汇聚,在提升企业的质量和投资资本收益率的同时,加大研发力度和能力,并对金融形成一个正确的认知;更长远来看,增加对制度基础设施的投资,共同合力才可以真正消除系统性金融风险的汇聚,使得中国经济在未来10年、20年、30年甚至更长的时间里始终处于健康良性的高质量发展阶段。

  如何寻找经济新动能?

  中国以往的增长模式,即简单的投资驱动增长模式已经难以为继了,这是为什么我们谈中国经济面临增长模式的转型。要实现高质量的增长,我想最重要的一点在于提升全要素生产率,即我们对生产要素的使用效率应该大幅提升。

  具体到微观的企业主体,就不能简单追求投资规模的盲目扩张,而要追求投资收益率的优化提升;不仅仅依靠人口红利、资源优势等初级生产要素,而是要打造盈利能力、价值创造能力和具有竞争力的商业模式。

  通过深化改革来提升全要素生产率,最直接的源泉有两个:一方面,进一步激活市场主体的活力,去培养和维护企业家精神;另一方面重视研发,通过提升研发水平,不断产生新的产品、新的服务,甚至催生新的产业,不断培育新的市场。

  进入高质量发展阶段,中国企业亟需升级转型;为规避金融风险、提升企业ROIC,我们需重新审视现有的金融发展路径与对企业的投资方式,企业家精神和创新是重塑微观基础的关键。在研发(R&D)中,中国过去比较重视开发(D),不够重视研究(R),这一点尤其需要改变。目前,中国的研发经费支出5年增加五成,跃居世界第二,日益培育着新动能、新业态。但也要看到,研发不仅要看总量支出,更要看研发主体的质量和效率;不仅要有国家级的大工程,也需要鼓励更多企业成为多元研发主体。通过科技研发创造新的产品、新的服务,并由此产生新的产业、新的市场,企业的活力将推动提升全要素生产率。

  实现高质量发展,同样涉及企业自身认知的转变,需要摆脱对规模的依赖,思考如何提高质量和效益。当企业通过不断创新提升投资收益率和要素使用率,就能以市场活力支撑起中国的高质量发展。

  刘俏

  北京大学光华管理学院院长,金融学教授、博士生导师。他于2013年获得国家自然科学基金杰出青年奖,2014年入选教育部长江学者特聘教授,2017年担任中国证监会第十七届发审委委员。

  刘俏教授在公司金融,实证资产定价、市场微观结构和中国经济研究等方面拥有众多著述,发表在《金融经济学期刊》,《金融和数量分析期刊》,《管理科学》,《会计研究期刊》,《经济学期刊》等顶级学术期刊。此外,他最近出版的英文书籍包括Corporate China 2.0: The Great Shakeup以及Finance in Asia: Institutions, Regulation and Policy。

  刘俏于中国人民大学获得经济应用数学学士学位,于中国人民银行金融研究所获得国际金融硕士学位,并于加州大学洛杉矶分校(UCLA)获得博士学位。


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