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中國國家資產(chǎn)負債表(2018)
由李揚、張曉晶、常欣等著《中國國家資產(chǎn)負債表2018》,是繼2013年版和2015年版之后的第三本專著。本書編制了2000-2016年完整的中國國家資產(chǎn)負債表與各部門資產(chǎn)負債表,將家底和盤托出;并在編制方法、數(shù)據(jù)跨度及國際比較等方面取得重要進展,填補了國家資產(chǎn)負債表數(shù)據(jù)的空白,為分析中國國家能力、財富構(gòu)成與債務風險提供了權威依據(jù)。
應當關注債務密集度上升問題
(代序) 李揚 我們對國家資產(chǎn)負債表的研究,始自2011年。自那以來,我們以《中國國家資產(chǎn)負債表》為總題目,連續(xù)出版了三部專著,F(xiàn)在讀者諸君拿在手中的,就是這個系列成果的第三部。自2017年以來,回應社會各界希望更及時、更新統(tǒng)、更高頻率得到國家資產(chǎn)負債的資料及相關研究成果的需求,我們又以國家金融與發(fā)展實驗室《國衡論壇》之名,按季度發(fā)布國家資產(chǎn)負債表(主要是杠桿率)的分析報告,并可以在國家金融與發(fā)展實驗室的網(wǎng)站上免費獲得。 我們很高興地看到,當初被我們戲稱為帝王之術的這項枯燥的基礎性研究工作,如今產(chǎn)生了越來越大的政策影響,且為越來越多的現(xiàn)實問題和理論問題的研究提供了堅實的數(shù)據(jù)基礎和分析框架。很多研究人員在這項研究的基礎上,向相關領域擴大,并且衍生出一批新的成果。在這篇序言中,我擬同大家討論的債務密集度上升問題,便是這樣的衍生成果之一。 全球債務規(guī)模和杠桿率仍在上升 如所周知,從2007年開始的國際金融危機是一場債務危機。既然是債務危機,減少債務和降低杠桿率是走出危機的必要條件。然而,IMF、NIFD數(shù)據(jù)顯示,截至2018年4月,全球債務水平高達320萬億美元,遠遠超過2017年年底的237萬億美元,同比增長了83萬億美元。與此一致,全球的杠桿率也從2007年年底的209%,上升至2017年底的245%,躍增了36%。債務規(guī)模膨脹和杠桿率上升的直接后果,破壞了金融與實體經(jīng)濟的穩(wěn)定關聯(lián),降低了貨幣政策的效力,自不待言,甚至也對去杠桿的合理性,提出了質(zhì)疑。在一片言之鑿鑿的減少債務和降杠桿政策宣示中,債務和杠桿率卻穩(wěn)步上行,的確是對十年來全球宏觀經(jīng)濟政策的諷刺。 考量債務和杠桿率不降反增之現(xiàn)象并提出應對之策,可有兩種思路。第一種思路,因循傳統(tǒng)政策框架,密致地檢討過去減債和去杠桿政策的疏漏,動員更多的政策手段,并加強協(xié)同,把債務規(guī)模和杠桿率降下來。然而,在信用經(jīng)濟條件下,經(jīng)濟增長與債務增長保持著密切的正向?qū)P系,只要政策當局對經(jīng)濟穩(wěn)定和經(jīng)濟增長有所顧忌,債務水平下降顯然就十分困難。第二種思路是批判性的。鑒于債務和經(jīng)濟增長存在某種均衡關系,是否存在這種可能:某些條件的發(fā)展變化,使得這均衡點隨時間的推移而在緩緩上升?換言之,高債務和高杠桿,如今或許是一種新常態(tài)?這第二種思路,近年來頗為一些處在前沿上的研究者推崇,早在2015年,英國前金融服務管理局(FSA)主席阿代爾·特納勛爵在其著作《債務和魔鬼》 阿代爾·特納:《債務和魔鬼》,中信出版社2016年版。中明確提出了這一假說。在他看來,如果這個世界如本·富蘭克林1789年所說,除了死亡和稅收以外,沒有什么事情是確定無疑的,那么如今,在這確定無疑的事情清單中,顯然應當將債務加上去。 為了更好地刻畫債務與實體經(jīng)濟增長的關系,債務密集度概念應運而生。我們把為了支持某一水平的GDP增長,需要創(chuàng)造的債務增量定義為債務密集度,那么顯然,全球金融危機以來,全球各經(jīng)濟體的債務密集度都在穩(wěn)步上升(見圖1)。這一現(xiàn)象在實體經(jīng)濟領域中的鏡像,就是資本產(chǎn)出彈性持續(xù)下降,換言之,為了實現(xiàn)某一確定單位的GDP增長,我們現(xiàn)在比過去需要投入更多的資本。 債務密集度上升和資本產(chǎn)出彈性下降,意味著勞動生產(chǎn)率和全要素生產(chǎn)率下降?磥,這已不僅僅是一個金融現(xiàn)象。 圖1全球杠桿率仍在上升(20012017年) 資料來源:國家金融與發(fā)展實驗室。 債務密集度上升的趨勢潛含在貨幣金融的發(fā)展進程中 從歷史上看,人類社會脫離蒙昧時代,貨幣便出現(xiàn)了。貨幣的出現(xiàn)對經(jīng)濟發(fā)展有兩方面的作用。首先是對實體經(jīng)濟的促進作用,其主要體現(xiàn)就是,它解決了儲蓄和投資的跨期配置問題。也就是說,若無貨幣,每一個經(jīng)濟主體的當期儲蓄都必須而且也只能轉(zhuǎn)化為其當期投資,并且,這種轉(zhuǎn)化只能自我消化,其低效率顯而易見。貨幣的出現(xiàn),改變了這種狀況:生產(chǎn)者當年生產(chǎn)的東西若未完全消費(產(chǎn)生儲蓄),他可以將之賣出,從而用貨幣的形式保有其儲蓄,以備后用。 其次,貨幣的出現(xiàn)已經(jīng)醞釀著經(jīng)濟的虛擬化。第一,貨幣一經(jīng)產(chǎn)生,就有了價值和使用價值的分離,兩者就可能不相一致。第二,由于貨幣供應很可能而且經(jīng)常是與貨幣需求不對應的,通貨膨脹或通貨緊縮就有可能發(fā)生。事實上,一部貨幣史,就是探討貨幣供應怎樣與對貨幣的需求相吻合的歷史;所謂對貨幣供求的研究,其核心內(nèi)容就是努力尋找一種機制,使得貨幣的需求得以充分展示,使得貨幣的供應得以伸縮自如,進而,使得貨幣的供給和對貨幣的需求,經(jīng)常吻合。 在貨幣的基礎上,金融發(fā)展起來。在這里,金融指的是已經(jīng)提供到市場上的貨幣的有條件轉(zhuǎn)移。正因為有了金融,舉凡信用、期限和利率問題等,開始出現(xiàn)在經(jīng)濟生活中。 金融出現(xiàn)的革命性意義在于使得儲蓄資源可以跨主體(在赤字單位和盈余單位之間調(diào)節(jié)余缺)、跨空間(儲蓄從此單一地區(qū)向其他地區(qū)轉(zhuǎn)移)轉(zhuǎn)移,從而進一步提高了資源配置的效率。我們常說,市場經(jīng)濟條件下是物跟錢走,就是說,資源的配置現(xiàn)在體現(xiàn)為貨幣的配置,而貨幣的配置是通過貨幣的流通和金融交易完成的。在這里,虛擬的貨幣金融流動引領了實體經(jīng)濟因素的配置過程。 同時我們也看到,金融活動在貨幣流通的基礎上產(chǎn)生之后,經(jīng)濟活動進一步虛擬化了,金融上層建筑也顯著不斷膨脹。這不僅表現(xiàn)在經(jīng)濟資源的實際流轉(zhuǎn)逐漸被掩蓋在貨幣借貸的洪流之下,還表現(xiàn)在貨幣交易自身開始成為目的,一批以經(jīng)營貨幣為業(yè)的專門機構(gòu)和人群應運而生。與此同時,當我們用存款/貸款的方式、用發(fā)行債券的方式、用發(fā)行股票的方式等,更為有效地展開資源配置的時候,諸如信用風險、市場風險、利率風險等新的風險也產(chǎn)生了。更有甚者,金融產(chǎn)品一經(jīng)產(chǎn)生,其自身也就成為交易的對象;在其自身供求關系的左右下,金融產(chǎn)品的價格可以飆升、飆落,從而引起貨幣供求的盈縮,帶來社會的劇烈動蕩。 回到上文提及的債務密集度概念上來。金融發(fā)展的結(jié)果是經(jīng)濟增長的債務密集度顯著提高。 金融發(fā)展的下一階段就是金融衍生品的出現(xiàn)。這里所說的金融衍生品,指的是其價值是名義規(guī)定的,衍生于所依據(jù)的資產(chǎn)或指數(shù)的業(yè)務或合約。其中,所依據(jù)的資產(chǎn)指的是貨幣、股票、債券等原生金融工具。應當說,金融衍生工具的出現(xiàn)是有巨大積極作用的。通過遠期、調(diào)期、互換、期貨、期權等手段,通過一系列令人眼花繚亂的結(jié)構(gòu)性通道平臺操作,我們的經(jīng)濟社會得以大規(guī)模地規(guī)避和轉(zhuǎn)移風險,得以大大提高了流動性,進而得以大大提高了資源配置效率。 然而,衍生金融工具的產(chǎn)生和發(fā)展,在使金融上層建筑進一步膨脹的同時,產(chǎn)生了對經(jīng)濟進一步疏遠化的效果。如果說在金融原生品上,金融與實體經(jīng)濟的關系還是若即若離,在金融衍生產(chǎn)品上,這種聯(lián)系是徹底地被割斷了。因為金融衍生品本就不是根據(jù)實體經(jīng)濟來定義的,它的全部價值,都存在于其賴以產(chǎn)生的金融原生產(chǎn)品的價格波動之中。發(fā)展到這里,金融活動已經(jīng)變成了一個影子、一種稱呼、一種符號、一組數(shù)字。更有甚者,對金融產(chǎn)品價格變化的追求甚至操縱,在衍生品市場上可能成為無可厚非的常規(guī),因為它們本就是因應這些產(chǎn)品的價格波動而生的。 顯然,金融衍生品的發(fā)展,使得經(jīng)濟增長的金融密集度的提高獲得了幾乎無限的空間。 這里的討論無非是想提請研究者們注意這樣的事實:從貨幣到金融,再到金融衍生品,資源配置效率在不斷提高,實體經(jīng)濟亦日益發(fā)展;然而,經(jīng)濟增長的債務密集度也在不斷上升,這個過程不僅使金融與實體經(jīng)濟日漸疏離,而且逐步弱化了貨幣金融政策的效力。 經(jīng)濟金融化的影響 自20世紀下半葉,金融創(chuàng)新大行其道,經(jīng)濟金融化逐漸進入了人們的視野,并潛在地改造著我們的世界。經(jīng)濟金融化正是不斷提高債務密集度的主要驅(qū)動力。 不妨先從房地產(chǎn)市場說起。全球危機伊始,時任美聯(lián)儲主席伯南克便明確指出:危機的根源,在于金融對于實體經(jīng)濟日益疏遠。關于實體經(jīng)濟,他給出了一個頗出人意料的定義除了金融和投資性房地產(chǎn)之外的其他產(chǎn)業(yè)都是實體經(jīng)濟。這是一個非常有啟發(fā)意義的定義。在這里,伯南克事實上指出了一個很重要的發(fā)展趨勢隨著金融創(chuàng)新不斷發(fā)展,我們的經(jīng)濟正經(jīng)歷著一個不斷金融化的過程。 這個過程,在投資性房地產(chǎn)市場上最早表現(xiàn)出來。房地產(chǎn)的流動性是極差的。一旦金融因素介入,即一旦在流動性極差的不動產(chǎn)業(yè)之上累加出足夠多的創(chuàng)新金融產(chǎn)品,這個非流動的不動產(chǎn)便可能擁有足夠的流動性,F(xiàn)實發(fā)展就是如此。首先,銀行針對住房提供抵押貸款,其期限,美國最長可達50年,中國則是30年。長達3050年的貸款活動出現(xiàn)在銀行的資產(chǎn)負債表中,無疑會導致期限錯配,即借短用長問題;倘若住房抵押貸款規(guī)模上升到一個顯著水平,則會使提供抵押貸款的銀行陷入嚴重的流動性不足風險之中。開辟抵押貸款的交易市場,是解決問題的途徑之一。但是,抵押貸款期限過長、規(guī)模過大,以至于住房市場有一點風吹草動,市場交易便會停止,流動性風險將立即降臨。 金融工程的出現(xiàn),完美地解決了此處的期限錯配問題。我們可以把足夠數(shù)量和規(guī)模的抵押貸款聚合在一起,形成一個貸款池。進而,基于該貸款池中各貸款的現(xiàn)金流,對之進行分拆、重組、打包,形成符合要求的新的現(xiàn)金流,然后,以這些現(xiàn)金流為據(jù),發(fā)行新的債券(抵押貸款證券),如此,通過被稱作抵押貸款證券化的一系列操作,住房市場的流動性便奇跡般地提高了。 顯然,抵押貸款證券化的原理是可以大范圍復制和推廣的,于是我們就有了各式各樣的資產(chǎn)證券化。正是這樣一些證券化產(chǎn)品,構(gòu)成發(fā)達經(jīng)濟體影子銀行體系的主體,其規(guī)模,如今在美國已達其社會信用總量的30%左右。 債務密集度不斷提高的事實,還可以從各單個金融領域的發(fā)展及其同實體經(jīng)濟的關系的變化中觀察到。例如,經(jīng)濟的證券化率(各類證券總市值/GDP)上升,金融相關比率(金融資產(chǎn)總量/GDP)不斷提高,證券市場年交易量、信貸余額、年保費收入、外匯日交易量等對GDP的比率穩(wěn)步上升,貿(mào)易相關的資本流動與非貿(mào)易相關的資本流動的比率的逆轉(zhuǎn)(20世紀末已達1∶45),等等,都是佐證。 毫無疑問,債務密集度不斷提高,正逐步改變著人們之間的經(jīng)濟關系,使得債權/債務關系、股權/股利關系、風險/保險關系等金融關系,逐漸在經(jīng)濟社會中占據(jù)了主導地位。這種變化的潛在影響,仍待我們進行全面估計。 貧富差距擴大的影響 債務密集度提高,還同貧富差距加劇有關。 說到貧富差距,不能不提及法國年輕學者皮凱蒂(Thomas Piketty),以及他風靡一時的著作《21世紀的資本論》。正像其書名所顯示的那樣,皮凱蒂繼承了馬克思的分析思路,從資本和勞動兩個基本要素及其相互關系來展開其全部分析。不過,馬克思的理論興趣從而其分析起點在生產(chǎn)領域,他關心的是,在流通和交換過程背后的剩余價值的生產(chǎn)過程,搞清楚資本生產(chǎn)的秘密后,他再將自己的視野擴展至流通、分配和消費領域。皮凱蒂則不然,他的主要注意力集中于分配領域。他將經(jīng)濟高度抽象為資本和勞動力兩大基本要素,并假定兩者都被用于生產(chǎn)并分享產(chǎn)出的收益。在他的分析架構(gòu)中,資本與勞動力的區(qū)別在于,資本可買入、賣出、擁有,而且從理論上講可無限累積,勞動力是個人能力的使用,可獲得酬勞,但不能被別人所擁有。皮凱蒂認為,由于資本回報率總是高于經(jīng)濟增長率,所以貧富差距是資本主義固有現(xiàn)象。他由此預測,發(fā)達國家貧富差距將會繼續(xù)擴大。 根據(jù)皮凱蒂的研究,在可以觀察到的300年左右的數(shù)據(jù)中,資本主義世界的投資回報平均維持在每年4%5%,而GDP平均每年增長1%2%。投資回報率高達5%,意味著每14年財富就能翻番,而2%的經(jīng)濟增長,則意味著財富翻番需要35年。在100年的時間里,資本擁有者的財富翻了7番,是開始的128倍,而同期整體經(jīng)濟規(guī)模只比100年前增大8倍。長此以往的結(jié)果是:雖然擁有資本和不擁有資本的人都較過去變得更加富有,但貧富差距變得越來越大。 對于這里討論的問題而言,貧富差距擴大的意義是什么?其意義在于,窮人和富人處置自身收入和財富的方式存在根本性區(qū)別;正是這些區(qū)別,為債務密集度上升提供了又一基礎。一般而言,富人的消費傾向較低,因而他們更傾向于用理財方式來處置自己規(guī)模龐大且增長迅速的儲蓄;相反,窮人的消費傾向較高,他們用理財方式處置的儲蓄只占一個較小的比重;谏鲜龇峙浣Y(jié)構(gòu),隨著經(jīng)濟的增長,少數(shù)富人所擁有的國民收入和國民財富的比重將不斷增大,例如,在發(fā)達經(jīng)濟體中,約10%的人群擁有70%以上的國民收入和國民財富。然而,這一部分富裕的少數(shù)人并不把自己的收入和財富直接投入發(fā)展實體經(jīng)濟,而是用貨幣生產(chǎn)貨幣用金融生產(chǎn)金融,正是他們的這種偏好,促成了金融上層建筑日趨膨脹,并因而提高了債務的密集度。 問題的國際方面 全球債務密集度不斷提高,更同國際貨幣體系的演變有密切關系。 1971年之前,國際儲備貨幣與黃金掛鉤,當時實行的是雙掛鉤制,即美元與黃金掛鉤,各國貨幣與美元掛鉤。形象地說,基于這種復雜的掛鉤關系,1971年之前的國際貨幣體系存在一個黃金錨。 1971年《牙買加協(xié)議》以后,美元與黃金脫鉤。在那之后的幾年里,國際貨幣體系如無錨之舟,在全球危機的驚濤駭浪中風雨飄搖。最后,還是美國打開了新世界的大門,里根政府全面開啟了以債務為錨發(fā)行美元的機制。這種機制,在其國內(nèi),使得公開市場交易,即在公開市場上買賣政府債務,成為貨幣政策操作的主要手段;對外,則使得美國的貿(mào)易逆差,成為各國乃至整個世界經(jīng)濟不斷獲得新增儲備貨幣的主要途徑。換言之,《牙買加協(xié)議》之后的國際貨幣機制的核心是世界經(jīng)濟和全球貿(mào)易的正常發(fā)展,要以美國不斷產(chǎn)生貿(mào)易赤字,大多數(shù)國家不斷產(chǎn)生貿(mào)易順差為條件。 里根政府開創(chuàng)的新范式一經(jīng)發(fā)動,便一發(fā)不可收。1981年,美國國債余額為9979億美元。1983年星球大戰(zhàn)計劃實施時,美國國債余額為138萬億美元。1989年里根離任,該余額躍增為286萬億美元。這樣一種通過買賣政府債務而調(diào)控貨幣發(fā)行的新范式,為美國政府的宏觀調(diào)控開創(chuàng)了一種新模式,由于政府可以通過發(fā)債融資,支持其財政支出和貨幣體系運轉(zhuǎn),其對稅收的依賴下降。正是在這個意義上,里根經(jīng)濟學開啟的連續(xù)減稅計劃順利實施并大獲成功。 我們看到,以美國政府債務支撐美國國內(nèi)貨幣體系和國際貨幣體系的體制機制,在危機以后似乎進一步加強了。2018年美國政府債務創(chuàng)下了21萬億美元新高,但特朗普政府依然可以同時實施大規(guī)模減稅,其基本原因就在這里。 金融周期 金融密集度提高影響深遠。一個最顯著的影響就是經(jīng)濟周期變形了。近年來,大家的注意力都集中在金融周期上。 過去我們所知道的危機,都是生產(chǎn)過剩型危機。整個過程肇始于盲目生產(chǎn),導致產(chǎn)品過剩,進而引發(fā)物價劇烈波動,然后,企業(yè)倒閉、失業(yè)率上升、市場蕭條、銀行關門、金融市場狂瀉等,接踵而至。這種可以被稱作為古典型的危機,通常經(jīng)過危機蕭條復蘇繁榮四個階段。而如今我們看到的危機已經(jīng)有了顯著的變化,主要變化有二:其一,整個危機的進程只留下了上行和下走兩個階段,且波動劇烈;其二,這個周期和實體經(jīng)濟周期日漸脫離了關系。過去的危機,主要表現(xiàn)為GDP的增長出現(xiàn)劇烈波動,如今,即便在危機中,GDP的增長都相對平穩(wěn)(見圖2),但是,金融市場卻是天翻地覆、驟漲驟跌。 圖2全球經(jīng)濟增長(19802017年) 資料來源:國家金融與發(fā)展實驗室。 從20世紀70年代開始,隨著金融創(chuàng)新的全面開展,經(jīng)濟不斷金融化或類金融化,經(jīng)濟運行顯著受到金融的繁榮蕭條周期的影響,經(jīng)典的經(jīng)濟周期產(chǎn)生了大變形。主要表現(xiàn)在金融周期逐漸趨于主導,巨量的債務和貨幣源源不斷地注入并滯留于經(jīng)濟體系。這不僅加大了金融體系對實體經(jīng)濟的偏離程度,而且使得金融方面的扭曲往往先于實體經(jīng)濟的扭曲發(fā)生,導致傳統(tǒng)的經(jīng)濟危機機制發(fā)生了明顯改變:在過量的貨幣和信用在實體經(jīng)濟中轉(zhuǎn)化為全面通貨膨脹之前,由資產(chǎn)價格高位崩潰帶來的金融危機就已經(jīng)爆發(fā)。 這一變化,對傳統(tǒng)的中央銀行宏觀調(diào)控機制及其理論提出了挑戰(zhàn)。教科書告訴我們的貨幣政策傳導機制,主要有兩條線索,一條是影響物價,另一條是改變利率水平。物價變化,引起生產(chǎn)擴張或收縮;利率變動,提高或降低生產(chǎn)成本,這樣一些變化,進一步引導了企業(yè)和居民的行為變化,進而引起經(jīng)濟增長的變化。如今則不同,在貨幣政策的兩條傳統(tǒng)渠道尚未來得及起作用時,資產(chǎn)的價格就改變了,這一變化,直接改變了市場主體的資產(chǎn)負債表,從而引發(fā)市場主體經(jīng)濟行為的調(diào)整。這不免讓人想起《桃花扇》中的那句名吟:眼看他起高樓,眼看他宴賓客,眼看他樓塌了。 這個變化的影響,全面而深刻。它告訴我們,要驅(qū)動同樣水平的經(jīng)濟增長,如今需要提供越來越多的債務增量。債務的累積造成資產(chǎn)價格泡沫膨脹,形成金融周期。也就是說,在現(xiàn)代金融體系下,危機的發(fā)生可直接經(jīng)由資產(chǎn)價格路徑而非傳統(tǒng)的一般物價和利率路徑。這同時也回答了最近幾十年一直困擾貨幣經(jīng)濟學界的一個問題貨幣政策要不要管資產(chǎn)價格?過去的回答是不,現(xiàn)在的回答顯然是要了。如此,諸如房地產(chǎn)市場、資本市場,大宗產(chǎn)品市場等,都要進入貨幣政策的眼界。這意味著,如果債務密集度不斷提高的趨勢得到確認,我們中央銀行的宏觀調(diào)控理論就須改寫。 面向未來 以上,我們從多個角度,闡述了債務密集度上升的必然性和主要渠道,并初步討論了其可能產(chǎn)生的影響。如果認可這樣的趨勢,并接受我們的解釋,有一個終極之問便會提出:這個過程將把我們引向何方? 在2017年一個討論金融科技、數(shù)字貨幣的會議上,主持人曾問過我類似的問題,當時我的回答是,按照這樣的發(fā)展趨勢,貨幣的消滅就有了現(xiàn)實的途徑。在這里,我愿意用同樣的回答來回應上述終極之問。我認為,經(jīng)濟金融化的進程,在提高債務密集度的同時,逐漸將一切都數(shù)字化。正是數(shù)字化,使得人人金融、物物金融有了現(xiàn)實的可能。正是這人人金融、物物金融的發(fā)展,為我們展開了貨幣消亡的現(xiàn)實途徑。這讓我憶起恩格斯的一句著名的論斷:凡在歷史上產(chǎn)生的,必在歷史中滅亡。我們要做的,就是具體探討其消亡的條件、路徑和過程。 李揚 國家金融與發(fā)展實驗室理事長。中國社會科學院學部委員、經(jīng)濟學部主任,中國金融學會副會長,中國國際金融學會副會長,中國城市金融學會副會長,中國海洋研究會副理事長。第十二屆全國人大代表,全國人大財經(jīng)委員會委員。曾任中國社會科學院副院長,第三任中國人民銀行貨幣政策委員會委員。出版專著、譯著32部,發(fā)表論文500余篇,撰寫各類研究報告200余篇,主編《中國大百科全書》(財政、金融、物價卷)、《中華金融詞庫》、《金融學大辭典》等大型金融工具書7部。主持國際合作、國家及部委以上研究項目100余項。 張曉晶 國家金融與發(fā)展實驗室副主任、國家資產(chǎn)負債表研究中心主任。中國社會科學院經(jīng)濟研究所研究員、副所長,中國社會科學院研究生院教授、博士生導師,百千萬人才工程國家級人選,享受國務院特殊津貼。主要研究領域為開放經(jīng)濟宏觀經(jīng)濟學、增長理論與發(fā)展經(jīng)濟學。發(fā)表中英文學術論文100余篇,出版專著10余部。 常欣 國家金融與發(fā)展實驗室國家資產(chǎn)負債表研究中心副主任。中國社會科學院經(jīng)濟所宏觀經(jīng)濟研究室研究員、主任。發(fā)表學術論文10余篇,出版專著5部。
第一編總報告
SNA體系下中國國家資產(chǎn)負債表的編制 11SNA體系的發(fā)展與主要特征 12中國國家資產(chǎn)負債表的編制 13中國國家資產(chǎn)負債表的基本結(jié)果 20002016年中國國家資產(chǎn)負債表的主要發(fā)現(xiàn) 21國家資產(chǎn)負債表編制的最新進展 22本次編制的創(chuàng)新與重要突破 23來自國家資產(chǎn)負債表的主要發(fā)現(xiàn) 與皮凱蒂估算的對比 31居民部門 32非金融企業(yè)部門和金融部門 33政府部門 34小結(jié) 第二編部門分析 居民部門資產(chǎn)負債表 41編制方法 42居民資產(chǎn)的結(jié)構(gòu)變化 43居民債務杠桿動態(tài) 44居民住房貸款動態(tài)及相關風險 45居民債務的流動性風險 46互聯(lián)網(wǎng)金融與小額貸款:近年居民部門債務的 新形式 47結(jié)語與政策啟示 非金融企業(yè)部門資產(chǎn)負債表 51估算框架 52數(shù)據(jù)概覽 53估算過程及結(jié)果 54非金融企業(yè)部門資產(chǎn)負債分析 55總結(jié) 政府部門資產(chǎn)負債表 61政府部門資產(chǎn)負債表的編制及分析 62關于政府債務端風險的進一步分析 63未來政府債務端走向的若干影響因素分析 金融機構(gòu)部門資產(chǎn)負債表 71編制的基礎 72編制的說明 73資產(chǎn)負債表分析 對外部門資產(chǎn)負債表 81中國對外部門資產(chǎn)負債表 82中國國際收支平衡表與跨境資本流動 83對外投資收益和潛在風險分析 第三編專題分析 機關事業(yè)單位養(yǎng)老保險隱性債務 912015年改革以來養(yǎng)老保險的進展 92機關事業(yè)單位養(yǎng)老保險的收支缺口和隱性債務分析 93養(yǎng)老保險收支缺口、隱性債務與資產(chǎn)負債表的關系 中國的債務風險及其化解 101引言 102中國的債務不可能三角 103金融體系的復雜性 104金融不穩(wěn)定假說與潛在金融風險 105維護金融穩(wěn)定的政策建議 106防范金融風險:一個全球性課題 107結(jié)論 附錄一各國非金融資產(chǎn)的統(tǒng)計范圍 附錄二中國國土資源價值估算 附錄三中國國家資產(chǎn)負債表(20002006年) 參考文獻 后記 圖 目 錄 圖2-1居民部門資產(chǎn)凈值/GDP54 圖2-2政府部門資產(chǎn)凈值/GDP54 圖2-3政府部門資產(chǎn)凈值占全部國民財富的比例55 圖2-4社會凈財富/GDP56 圖2-5居民部門總資產(chǎn)/GDP57 圖2-6金融部門總資產(chǎn)/GDP58 圖2-7政府部門總資產(chǎn)/GDP58 圖2-8非金融企業(yè)部門總資產(chǎn)/GDP59 圖2-9金融資產(chǎn)、非金融資產(chǎn)和GDP的年增速64 圖2-10各國金融行業(yè)增加值/GDP66 圖2-11各國金融資產(chǎn)/GDP67 圖2-12直接融資和間接融資的定義70 圖2-132018年第2季度末地方政府債券到期日期限結(jié)構(gòu)77 圖3-1居民持有全部非金融資產(chǎn)的價值87 圖3-2居民持有住房資產(chǎn)的價值88 圖3-3居民持有全部金融資產(chǎn)的價值90 圖3-4居民部門負債的價值91 圖3-5居民部門的資產(chǎn)凈值91 圖3-6非金融企業(yè)部門持有各類資產(chǎn)的價值93 圖3-7非金融企業(yè)部門負債(不包括股票及股權)的價值93 圖3-8非金融企業(yè)部門股票及股權的價值94 圖3-9金融機構(gòu)部門持有金融資產(chǎn)的價值94 圖3-10金融機構(gòu)部門負債(不包括股票及股權)的價值95 圖3-11金融機構(gòu)部門股票及股權的價值95 圖3-12政府部門持有非金融資產(chǎn)的價值96 圖3-13公共部門和廣義政府的定義98 圖3-14政府部門持有金融資產(chǎn)的價值98 圖3-15政府部門負債的價值99 圖3-16政府部門的資產(chǎn)凈值100 圖3-17全社會(國內(nèi)部門 國外部門)金融資產(chǎn)與 負債的價值101 圖4-1居民住房資產(chǎn)在居民總資產(chǎn)中的占比:國際比較111 圖4-22016年居民金融資產(chǎn)項目構(gòu)成:國際比較114 圖4-3各部門貸款在全部境內(nèi)貸款中的占比(2013年1月 至2017年12月)118 圖4-4居民貸款余額與可支配收入比率國際比較(2013年 第1季度至2018年第2季度)119 圖4-5居民部門資產(chǎn)負債率國際比較(20042016年)119 圖4-6居民住房貸款與住房價值比率國際比較 (20082016年)122 圖4-7居民長期貸款相對規(guī)模國際比較(20132017年)124 圖4-8居民部門金融資產(chǎn)負債率國際比較 (20042016年)125 圖5-1主要數(shù)據(jù)框架132 圖5-2不同口徑非金融企業(yè)部門主要財務指標139 圖5-3中國非金融企業(yè)的負債率和債務率147 圖5-4主要經(jīng)濟體非金融企業(yè)資產(chǎn)負債率148 圖5-5主要經(jīng)濟體非金融企業(yè)債務率149 圖6-1歷年土地價格和土地出讓面積的變動157 圖6-2中國政府部門資產(chǎn)負債規(guī)模變動趨勢163 圖6-3中國政府部門非金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)164 圖6-4中國政府部門金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)165 圖6-5中國政府部門負債結(jié)構(gòu)166 圖6-6中國政府部門凈值與資產(chǎn)負債率變化趨勢166 圖6-7政府部門非金融資產(chǎn)的國際比較167 圖6-8政府部門金融資產(chǎn)的國際比較168 圖6-9政府部門負債的國際比較168 圖6-10政府部門凈資產(chǎn)與資產(chǎn)負債率的國際比較 (2016年年底)169 圖6-11政府部門凈金融資產(chǎn)占GDP比例的國際比較169 圖6-12PPP項目累計投資額和落地率的變化174 圖6-13PPP退庫項目的行業(yè)分布175 圖6-14PPP項目數(shù)和投資額按三種回報機制的分布情況176 圖6-1520152045年各地區(qū)PPP項目支出責任總額177 圖6-16PPP項目社會資本合作方的各種類型占比182 圖6-17信托貸款和委托貸款增速的變化185 圖6-18分類型固定資產(chǎn)投資完成額增速的變化185 圖6-19大中企業(yè)和小微企業(yè)貸款增速的變化與兩者 缺口的變動187 圖6-20貸款利率水平及浮動情況的變化188 圖6-21債券市場中主要券種規(guī)模及地方政府債券占比的 變化189 圖6-222017年地方政府債券加權平均發(fā)行利差情況(BP)191 圖6-23轉(zhuǎn)移支付的規(guī)模與地方財政對轉(zhuǎn)移支付的依存度 變化196 圖7-1銀證信合作模式下的企業(yè)融資流程201 圖7-2中美德三國金融部門總資產(chǎn)/GDP214 圖7-3金融部門總資產(chǎn)與M2和貸款之比215 圖7-4金融杠桿率與影子銀行信貸217 圖7-5廣義貨幣中各分項年增速218 圖7-6基礎貨幣與廣義貨幣增速219 圖7-7調(diào)整后的存款與M2中的存款增速220 圖7-8實體經(jīng)濟債務融資規(guī)模221 圖7-9實體經(jīng)濟債務融資規(guī)模的增速222 圖7-10銀行貸款與銀行存款的比例223 圖7-11貸存比與調(diào)整后的廣義貸存比225 圖8-1中國對外資產(chǎn)的構(gòu)成(20062016年)231 圖8-2中國外匯儲備資產(chǎn)幣種結(jié)構(gòu)變化232 圖8-3政府部門和私人部門持有對外資產(chǎn)比例233 圖8-4中國對外負債的構(gòu)成(20062016年)234 圖8-5中國外債的期限結(jié)構(gòu)235 圖8-6中國雙向直接投資238 圖8-7國際收支統(tǒng)計誤差與貿(mào)易總額之比240 圖8-8中國對外投資收益(19932016年)243 圖8-9中國持有的美國國債規(guī)模(20002017年)244 圖8-10政府和私人部門對外投資收益248 圖8-11中國對外投資資產(chǎn)收益率248 圖8-12中國政府和私人部門對外投資資產(chǎn)收益率249 圖9-1歷年城鎮(zhèn)企業(yè)和機關事業(yè)職工養(yǎng)老保險基金收入257 圖9-2機關事業(yè)單位養(yǎng)老保險退休人口(老人)260 圖9-3機關事業(yè)單位養(yǎng)老保險退休人口中人 和新人262 圖9-4機關事業(yè)單位養(yǎng)老保險繳費人口及贍養(yǎng)率262 圖9-5機關事業(yè)單位養(yǎng)老保險支出預測266 圖9-6機關事業(yè)單位養(yǎng)老保險收支和收支缺口267 圖9-7維持機關事業(yè)單位養(yǎng)老保險體系所需政府補貼 占GDP的比例268 圖9-8歷年轉(zhuǎn)軌成本支出額(當年價格)270 圖9-9留存轉(zhuǎn)軌成本額271 圖10-1去杠桿初見成效278 圖10-2中國的信用缺口明顯收縮279 圖10-3中國住戶部門銀行貸款:規(guī)模、增速及占GDP 比重變化281 圖10-4債券違約只數(shù)(按行業(yè))290 圖10-5各地區(qū)信用債違約主體個數(shù)292 圖10-62016年鐵物資事件對債券市場的擾動299 圖10-72016年違約背景下的信用債利差變動300 圖10-82017年有色金屬行業(yè)信用債利差變動301 圖10-93個月理財產(chǎn)品與貨幣市場、同業(yè)存單利率比較303 圖10-10不同類別金融機構(gòu)融資成本比較303 圖10-11全球債券市場違約率305 附圖1-1英國非金融資產(chǎn)的統(tǒng)計項目及各項在全部非金融 資產(chǎn)中的占比319 附圖1-2美國非金融資產(chǎn)的統(tǒng)計項目及各項在全部非金融 資產(chǎn)中的占比320 附圖1-3日本非金融資產(chǎn)的統(tǒng)計項目及各項在全部非金融 資產(chǎn)中的占比321 附圖1-4德國非金融資產(chǎn)的統(tǒng)計項目及各項在全部非金融 資產(chǎn)中的占比321 表 目 錄 表1-1歷年實物資金流量表7 表1-2銀行新增貸款的四式記賬法9 表1-3美國非金融企業(yè)資產(chǎn)負債表11 表1-4SNA標準下的經(jīng)常賬戶序列15 表1-5SNA體系下的積累賬戶序列15 表1-6SNA體系下的資產(chǎn)負債表賬戶16 表1-7G20經(jīng)濟體金融資產(chǎn)與負債統(tǒng)計數(shù)據(jù)18 表1-8G20經(jīng)濟體非金融資產(chǎn)與負債統(tǒng)計數(shù)據(jù)19 表2-1社會凈財富與GDP50 表2-2社會凈財富與GDP的國際比較51 表2-3包容性財富的國際比較52 表2-4資產(chǎn)凈值分布53 表2-5資產(chǎn)凈值分布的國際比較53 表2-6實體經(jīng)濟部門杠桿率60 表2-7實體經(jīng)濟部門杠桿率的國際比較61 表2-8金融資產(chǎn)的結(jié)構(gòu)與增速63 表2-9金融相關率65 表2-10金融相關率的國際比較66 表2-11直接融資占比的國際比較69 表2-12各類金融資產(chǎn)中金融部門持有比例的國際比較71 表2-13各部門資產(chǎn)年均增量的分解:資金流量與價值重估74 表2-14實體經(jīng)濟部門杠桿率的國際比較78 表4-1中國居民資產(chǎn)負債表(19932016年)105 表4-2中國居民資產(chǎn)負債大項107 表4-3居民固定資產(chǎn)細項107 表4-4居民總資產(chǎn)的構(gòu)成(20002016年)112 表4-5居民各資產(chǎn)項目的年化增速(20002016年)113 表4-6中國居民部門貸款概況 (2013年年底至 2017年年底)116 表4-7居民住房貸款規(guī)模及變化趨勢(20082016年)120 表4-815個熱點城市新建商品住宅同比價格指數(shù) (2017年6月至2018年6月)123 表4-9小額貸款概況(2011年至2017年第4季度)127 表5-1非金融企業(yè)部門資產(chǎn)負債表主體框架133 表5-2工業(yè)企業(yè)資產(chǎn)負債表135 表5-3國有企業(yè)資產(chǎn)負債表136 表5-4非金融上市公司資產(chǎn)負債表137 表5-5經(jīng)濟普查年份非金融企業(yè)部門資產(chǎn)負債概況140 表5-6資金流量表(非金融企業(yè))151 表5-7部分金融總量數(shù)據(jù)152 表5-8非金融企業(yè)部門資產(chǎn)負債表(20002016年)154 表6-1中國廣義政府部門資產(chǎn)負債表(20002016年)162 表7-1金融機構(gòu)部門各項資產(chǎn)(19932016年)208 表7-2金融機構(gòu)部門資產(chǎn)負債表(19932016年)209 表7-3金融機構(gòu)部門資產(chǎn)負債表(19521992年)211 表7-4銀行向企業(yè)發(fā)放貸款的四步式記賬法223 表8-1中國國際投資頭寸表(20062016年)229 表8-2中國私人部門跨境資本流動規(guī)模估算238 表8-3中國投資公司的資產(chǎn)結(jié)構(gòu)245 表9-1機關事業(yè)單位養(yǎng)老保險人口和收支情況264 表9-2機關事業(yè)單位養(yǎng)老保險轉(zhuǎn)軌成本估算的替代率設定269 表10-1銀行委外規(guī)模測算282 表10-2銀行委外投資的增長(20142017)283 表10-3商業(yè)銀行表外業(yè)務余額284 表10-4全社會資產(chǎn)管理規(guī)模285 表10-52017年債券市場信用債違約一覽287 表10-6債券市場違約情況概覽291 表10-7公募債違約處置情況(20152017年)293 表10-8違約債券兌付資金來源297 附表1-1英國主要非金融資產(chǎn)的部門分布占比319 附表1-2美國主要非金融資產(chǎn)的部門分布占比320 附表1-3日本主要非金融資產(chǎn)的部門分布占比321 附表2-1中國國土資源價值估算322 附表2-2國土資源價值估算比較323 附表3-1中國國家資產(chǎn)負債表(20002016年)326
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