张明 李曦晨 王喆 张明宏观金融研究

注：本文全名为“全面剖析中国企业杠杆率的异质性：规模、周期与盈利能力——基于三大数据库的比较分析”，作为卷首文章发表于《金融评论》2020年第2期。由于篇幅限制，这里仅给出内容提要、引言与结论。转载请务必注明出处。

内容提要：本文基于Wind上市企业数据库、工业企业数据库和BVD Oriana亚太企业数据库对中国企业杠杆率的结构特征和风险进行测算、对比和分析，试图全面的了解中国企业杠杆率的现状。从宏观结构来看，大企业的杠杆率是顺周期的，而且上市企业顺周期性更为明显，而小企业杠杆率的周期特征并不明显；中国企业长期杠杆率分化而短期杠杆率趋同；制造业行业降杠杆比整体更为显著。从微观结构来看，高盈利企业的杠杆率更低，且这个特征在民营企业中更突出；僵尸企业的杠杆率水平远高于普通企业；国有企业杠杆率水平更高，但去杠杆趋势并不显著。目前，风险债务的杠杆率较高，但是中国企业的信贷资源风险和收益的匹配情况持续改善。短期来看，去杠杆的政策主要应该落实在僵尸企业和低盈利企业中，并对建筑业、房地产、批发零售业和采矿业等高杠杆行业加强控制；中期来看，解决小企业和民营企业的融资约束问题有助于改善杠杆率；长期来看，只有促进供给侧结构改革与提高生产率水平，才能从根本上防范企业债务风险。

一、引言

2015年以来，“去杠杆”成为中国供给侧改革和经济结构调整的重要内容。尽管中国整体杠杆率较为可控，但值得关注的是企业部门杠杆率显著高于世界其他主要国家（李扬等，2012；谭小芬等，2018）。企业的高杠杆和背后的金融资源错配已经成为制约中国经济可持续增长的重要因素，而缺乏经济基本面支持的企业高杠杆可能会引发金融系统性风险（Cecchetti等，2011），这一问题已引起了IMF和BIS等机构对中国企业债务风险的警示。因此企业部门杠杆率高企是“去杠杆”政策的主要对象。

事实上，关于企业杠杆率的认识和政策重点也在逐渐细化和明确。2016年10月国务院发布了《关于积极稳妥降低企业杠杆率的意见》。2016年12月中央经济工作会议强调“要在控制总杠杆率的前提下，把降低企业杠杆率作为重中之重”。之后，企业“去杠杆”政策更加侧重于内部的结构性问题。国有企业，特别是僵尸企业的高杠杆问题已经成为社会共识。在2017年7月的全国金融工作会议上，习近平总书记强调“把国有企业降杠杆作为重中之重，抓好处置‘僵尸企业’工作”。随后2018年4月中央财经委员会提出“结构性去杠杆”，将“分部门、分债务类型”进行去杠杆，政策针对性和有效性大大提高。目前，“去杠杆”政策的思路和方向已逐渐明晰，企业“去杠杆”更应关注内部的杠杆结构平衡，依据国家经济发展和企业效率对杠杆质量进行好坏区分（叶蓁，2018），去掉不利于经济发展，影响金融稳定的“坏杠杆”，而鼓励、扶持符合产业结构升级方向、具有经济效率的“好杠杆”。

在这一背景下，如何有效实施结构性去杠杆，规避系统性金融风险，是“去杠杆”政策需要考虑的重要内容。其中，企业杠杆率水平的度量是“结构性”去杠杆政策实施和进一步分析研究的首要工作。目前，已有诸多文献对这一问题进行了讨论。首先，一个较为普遍的发现是：企业的宏微观杠杆率存在背离趋势（纪敏等，2017；高爱武，2018），即企业的宏观杠杆率呈现高杠杆特征，但是微观杠杆率却在下行。纪敏等（2017）从资本收益率变化和经济周期角度进行了解释，此外数据统计口径差异和企业结构分布也是可能的原因。其次，更多的文献对企业杠杆率的结构特征进行了较为细致的讨论。在所有制方面，国有企业和非国有企业的杠杆率存在差异。钟宁桦等（2016）发现在金融危机前国企和非国企的杠杆率均呈现上升趋势，而在金融危机后二者出现“国进民退”的变化，（显著加杠杆的是少数大型、国有、上市公司）。在企业规模方面，大中型企业趋向于加杠杆，而中小企业则在去杠杆（钟宁桦等，2016；谭小芬和尹碧娇，2016；潘晶，2016）。在上市与否方面，钟宁桦等（2016）发现上市公司具有显著加杠杆特征，Huang和Msong（2006）认为低盈利能力、规模更大、风险更高的上市企业的杠杆率更高；而纪敏等（2017）则认为上市公司的杠杆率相比非上市企业处于更低的水平。在行业方面，普遍认为房地产、建筑、能源等产业显著加杠杆，而高科技新兴产业、消费服务业则出现去杠杆（钟宁桦等，2016；潘晶，2016；陈卫东和熊启跃，2017；陆岷峰和葛和平，2016；高爱武，2018）。对于制造业，高爱武（2018）、陆岷峰和葛和平（2016）等认为制造业杠杆率较为健康，而陈卫东和熊启跃（2017）、纪敏等（2017）认为工业杠杆率较高，谭小芬等（2018）则从宏观角度发现制作业杠杆率在下降。从地区来看，钟宁桦等（2016）认为东北、中部地区企业的去杠杆明显，东部发达地区企业的杠杆率相对稳定，陈卫东和熊启跃（2017）认为东北、西北和西南地区的高杠杆问题较为突出。

综上可以发现，企业杠杆率水平的异质性特征是比较明显的，而不同文献得出的具体结构分布特征却存在一些差异，目前关于结构性杠杆率水平还没形成一个较为统一的认识。其中的一个重要的原因是以上文献研究的企业样本不同。例如钟宁桦等（2016）基于工业企业数据库进行分析，谭小芬和尹碧娇（2016）、陈卫东和熊启跃（2017）等则主要以上市公司作为样本。工业企业数据库虽然企业数量众多，但仍仅限于规模以上的工业企业；WIND、CSMAR数据库更加局限于经过筛选的上市公司。仅就单个数据库样本对企业杠杆率的度量仍具有一定的片面性。因此本文选择具有代表性的不同企业数据库样本，对企业杠杆率进行全面测算和横向比较，希望通过不同数据库的比较发现企业杠杆率分布的核心特征，并尝试形式对中国企业杠杆率水平更为全面和细致认识，为下一步的政策实施和风险防范提出有益建议。

本文主要的贡献在于：第一，首次基于工业企业数据库、Oriana数据库和Wind数据库，对不同企业样本的杠杆率特征进行比较，从不同数据库的样本差异中寻找企业杠杆率的普遍性特征，并对不同数据库表现出的结果差异进行分析，探究背后可能的原因；第二，从企业规模和杠杆率周期性的关系对不同类型中国企业杠杆率宏观特征进行对比分析。第三，结合企业收益能力、所有制和规模对杠杆质量进行初步探讨，尝试区分好坏杠杆，希望根据企业杠杆质量来进行信贷资源的有效配置。第四，试图从风险债务和信贷资源配置的角度分析目前企业杠杆率可能的风险和收益。

文章剩余部分的结构安排如下：第二部分介绍不同数据库的差异和样本处理过程；第三部分总结不同数据库企业杠杆率的周期性特征，以及期限结构、行业和地区等宏观结构特征；第四部分从盈利能力、所有制和企业规模角度比较了不同数据库的企业杠杆率，并测算了僵尸企业杠杆率水平；第五部分测算了风险债务占比及其杠杆率风险、不同数据库企业信贷资源配置的风险和收益；第六部分为结论和建议。

六、结论与建议

当前，企业部门的高杠杆是潜在系统性风险的主要源头之一，本文通过对比工业企业数据库、BVD Oriana数据库和Wind上市企业数据库中杠杆率特征和风险的异同，试图对中国企业杠杆率的宏微观结构特征以及风险与收益做一个全面的分析。

首先本文比较了三个数据库中企业的特点，工业企业规模最小、盈利能力最强、国有企业占比较高、集中于制造业企业；BVD企业规模较大、盈利能力最低、国有企业占比最低、制造业和批发零售业企业最多，Wind上市企业规模最大、国有企业占比最高。

企业杠杆率最重要的宏观特征是其周期性，本文发现大企业杠杆率是顺周期的，而小企业杠杆率的周期性并不明显，在2011年之前都在降杠杆，这可能与不同规模企业融资能力和需求的匹配程度相关。此外，期限结构方面，不同数据库企业的长期杠杆率根据企业规模进一步分化，而短期杠杆率趋同。行业方面，建筑业、房地产、批发零售业和采矿业都是高杠杆行业，而卫生和社会工作都是低杠杆行业。

而企业杠杆率最明显的微观特征则是盈利能力的影响，高盈利企业的杠杆率水平远低于低盈利企业，而且这种差异在民营企业中尤为突出，相对盈利能力而言企业规模对杠杆率的影响较小；而且，僵尸企业的杠杆率水平远高于普通企业。企业所有制也会影响其杠杆率，国有企业杠杆率水平高于非国有企业，而且非国有企业去杠杆趋势显著，而国有企业杠杆率水平基本不变。

最后本文比较了企业债务的风险和收益，从风险债务角度来看，近年来，风险债务占比下降并趋于稳定，但是其杠杆率风险位于较高水平，其中非上市企业情况更为严峻。从信贷资源配置的风险和收益来看，四万亿计划期间信贷配置风险和收益错配情况最为严峻，不过近年来逐渐好转，信贷配置风险不断下降，而信贷配置收益则转负为正。

整体来看中国当前的企业杠杆率风险较高，但是信贷资源配置效率正在好转。在目前的经济结构调整转型阶段，短期内去杠杆的政策主要应该落实在僵尸企业和低盈利企业中，并对建筑业、房地产、批发零售业和采矿业等高杠杆行业加强控制。中期来看，需要提高市场化程度，着力于解决中小企业和民营企业融资歧视问题。长期来看，促进供给侧结构改革，推动生产率增长，才能从根本上防范企业债务风险。