研究报告 (2019 年第 9 期总第 69 期 ) 清华大学国家金融研究院 2019 年 05 月 25 日 2019 上半年中国系统性金融风险报告 政策转向与经济复苏 货币政策与金融稳定研究中心 周皓, 何碧清, 赵靖 摘要 本报告借鉴国内外系统性金融风险的学术研究成果, 从宏观和微观两个层面度

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1 研究报告 (2019 年第 9 期总第 69 期 ) 清华大学国家金融研究院 2019 年 05 月 25 日 2019 上半年中国系统性金融风险报告 政策转向与经济复苏 货币政策与金融稳定研究中心 周皓, 何碧清, 赵靖 摘要 本报告借鉴国内外系统性金融风险的学术研究成果, 从宏观和微观两个层面度量了我国系统性金融风险的动态变化, 并以此为基础讨论我国宏观经济走势与相关政策 最新测算结果表明, 我国宏观层面系统性金融风险指标较 2018 年水平大幅下降, 处于历史较低水平, 但微观层面指标仍然高企 2018 年年中以来的政策转向是近期宏观经济企稳的主要原因, 民营企业融资等问题得到部分缓解 但经济周期的滞后效应以及支持民营企业 小微企业融资的政策负担均可能使银行业不良贷款较快显现, 构成经济复苏中的潜在风险 我们认为, 中国经济同时面对内 外两方面的压力, 但主要矛盾还是在内部, 解决内部结构性 导向性的问题是抵御外部风险冲击的最有效手段, 中长期的经济政策仍必须以改革和开放作为主线, 例如进一步确立民营经济的重要地位 构建竞争中性的营商环境等, 同时以中短期的宏观周期性宽松政策稳定国内经济走势 对冲外部贸易摩擦的负面影响, 为正处于关键期 攻坚期的改革和开放赢得足够的时间窗口 - 1 -

2 一 背景介绍供给侧结构性改革和防控系统性金融风险是自 2016 年以来我国经济和金融工作的政策主线, 在持续两年高强度的 去杠杆 和 防风险 工作后, 部分企业遭遇了融资困难, 信用违约不断发生, 金融市场股权质押流动性风险突显, 叠加中美贸易摩擦影响, 我国实体经济与金融市场在 2018 年全年都处于高风险 高波动的环境中 在 2018 年我国经济面对的各项问题和矛盾中, 非公有制经济在我国经济社会发展中的作用和地位这一主题受到了最广泛的关注和讨论 中共中央总书记 国家主席 中央军委主席习近平主持召开民营企业座谈会并发表重要讲话, 肯定了民营经济 五六七八九 的贡献, 并明确表示将毫不动摇鼓励 支持 引导非公有制经济发展, 将为非公有制经济发展营造良好环境和提供更多机会 中共中央办公厅 国务院办公厅于今年年初印发了 关于加强金融服务民营企业的若干意见, 并发出通知, 要求各地区各部门结合实际认真贯彻落实 随即, 银保监会发布 关于进一步加强金融服务民营企业有关工作的通知, 旨在进一步缓解民营企业融资难融资贵问题, 切实提高民营企业金融服务的获得感 我 - 2 -

3 们可以期待, 随着相关政策落地, 竞争中性的市场环境将得到巩固, 民营经济将会在中国经济供给侧改革和高质量发展中扮演更重要的角色 2019 年开年以来, 宏观经济回暖, 一季度的经济统计数据也印证了经济的阶段性企稳 中共中央政治局 4 月 19 日召开的会议指出, 在充分肯定成绩的同时, 要清醒看到, 经济运行仍然存在不少困难和问题, 外部经济环境总体趋紧, 国内经济存在下行压力, 这其中周期性 结构性 体制性的因素没有根本解决 如何巩固阶段性的复苏, 如何在对外经贸摩擦的负面影像中有效防控风险依然是我们面对的首要挑战 本报告引入金融巨灾风险指标 (CATFIN) 系统性预期损失值 (SES) 条件在险价值 (ΔCoVaR) 以及系统性风险指标 (SRISK), 结合公开宏观经济数据, 度量我国系统性金融风险水平, 旨在识别经济复苏过程中潜在的高风险点, 以及为后续经济金融政策提供科学的参考依据 - 3 -

4 二 宏观层面 : 系统性金融风险指标较 2018 年高点显著回落, 远低于长期风险警戒阈对比于长期历史走势 (2006/ /05)( 图 1 1 ), 中国金融体系的巨灾风险指标 (CATFIN) 较 2018 年高点回落明显, 远低于基于长期数据计算的风险警戒阈 因为巨灾风险指标对实体经济和金融市场都具有前瞻性, 我们认为中国在未来一段时间发生系统性金融风险的概率较低, 宏观经济的复苏也将进一步持续 图 1 中国金融体系巨灾风险指标 (CATFIN) 动态变化 (2006/ /05) ( 数据来源 : 清华大学国家金融研究院 ) 注 : 图中浅灰色区域代表区间为全球金融危机时期 (2007/ /11), 深灰色区域所代表区间为 2015 年 A 股异常波动期间 (2015/5-2015/09); 红色实线为 风险警戒阈, 巨灾风险指标趋势值的历史均值加上两倍标准差 1 所选取的样本包括金融业与房地产业的 203 家个体上市机构 ; 以每个月各家机构的月度超额收益 ( 月度收益减去当期无风险利率 ) 构建横截面数据库, 采用广义帕累托分布 (GPD) 广义极值理论 (GEV) 和非参数方法等分别计算横截面的极端尾部风险值 ; 对上述三个指标值进行标准化处理后, 取其主成分部分, 继而构造得到金融体系巨灾风险指标 (CATFIN) - 4 -

5 截取短期 高频的数据来看 ( 图 2 1 ), 巨灾风险指标自 2018 年 10 月达峰值之后波动下行, 一直低于风险警戒阈 ; 但自 4 月底开 始攀升较快, 受中美贸易争端事件驱动明显, 仍需要密切关注 图 2 中国金融体系巨灾风险指标 (CATFIN) 动态变化 (2017/ /05) ( 数据来源 : 清华大学国家金融研究院 ) 注 : 风险警戒阈 为巨灾风险指标趋势值的历史均值加上两倍标准差 第一季度, 国民生产总值 (GDP) 同比增长 6.40%, 高于市场 预期 全国居民消费价格指数 (CPI) 在 3 月显著回升至 2.30%, 时隔四个月重回 2.00% 以上 采购经理指数 (PMI) 在 3 月份为 50.50%, 自去年 11 月份以来首次高于荣枯线 人民币呈现升值趋 势, 美元兑人民币中间价从开年的 6.85 下降到 3 月底的 6.73 贸 易方面, 以人民币计价的出口金额从 2 月的同比负增长 -16.6% 触 1 指标构造方法同上, 但此处观测时间区间较短, 测算时使用了频率更高的每周数据 ; 因为相邻数据间隔变短, 计算趋势值时使用了相对较大的衰减因子 与图 1 中指标值与警戒阈相对关系的差异, 也来源于数据频率和衰减因子选取的差异 - 5 -

6 底反弹至 3 月的 20.80%, 第一季度的平均月度同比增长为 6.27% 股市方面,3 月份 A 股账户新增开户数环比增长 105%, 同比增长 36%, 达到近三年最高值 A 股的总成交量也在 3 月到达了 2015 年 8 月以来最高值, 上证综指在第一季度涨幅约为 25% 4 月份以来, 多项宏观指标均不同程度地回落, 工业增加值同比增长 5.4%, 低于前值 8.5%; 采购经理人指数降至 50.1%; 出口金额同比增长仅 3.10%; 社会消费品零售额实际同比增长 5.1%, 低于前值 6.67% 进入 5 月以来, 随着中美贸易争端激烈化, 美元兑离岸人民币汇率跌破 6.90 关口, 股票市场强烈震荡, 最大单日跌幅达 5.58% 4 5 月宏观数据的波动主要由前期数据的高基数 降税预期导致的提前备货 春节及节假日因素 中美贸易摩擦等导致, 经济企稳的大环境没有改变 宏观层面系统性风险指标与这一阶段经济数据与金融市场走势相互印证, 既反映出前一阶段所出台政策的良好效果, 加强了对中国经济的韧性和决策层丰富有效的政策工具箱的信心, 同时也精准识别了短期内对市场造成巨大负面效应的外部事件和可能造成系统性金融风险的内部冲击来源 - 6 -

7 三 微观层面 银行业系统性风险指标在近期达到峰值 本报告测算了我国上市金融机构的微观系统性风险指标 系 统性预期损失值 SES 条件在险价值 ΔCoVaR 以及系统性风 险指标 SRISK 并将它们按照银行业 证券业 保险业三个行 业来做子样本分析 图 3 与处于低位的宏观指标形成鲜明对比 的是 多项微观指标在 2019 年初达到历史峰值 传达出经济阶段 性复苏下的潜在高风险 从总体样本来看 SES 总值在近期达到了 历史最高值 SRISK 总值也逼近历史峰值 分行业来看 银行业金 融机构对系统性金融风险的边际贡献最大 其系统性风险指标的 上升趋势也最为明显 图 3 不同子行业系统性金融风险指标边际贡献对比 数据来源 清华大学国家金融研究院 -7-

8 分行业比较指标的绝对值并不足以为高风险点的识别 监测和化解提供足够的参考信息, 各机构因其业务侧重 经营风格 股权结构的不同, 面对冲击所受影响的程度和抵御风险的能力也存在差异, 我们在银行业内部再次做拆分, 以国有行 股份行和城商行三个子样本做更细致的测算分析 银行业的预期损失覆盖程度 ( 市值 /SRISK) 在 2019 年开年稳步上升, 在一季度中期经历了大幅下降, 随后又迅速回升值 100% 以上 ( 图 4), 体现出银行业抵御风险冲击的能力较强 但从 2018 年以来的数据来看, 股份行和城商行的预期资本损失覆盖程度在较长时间区域处于 100% 以下, 值得监管部门密切关注 图 4 银行业金融机构系统性金融风险覆盖能力对比 ( 数据来源 : 清华大学国家金融研究院 ) - 8 -

9 国有行系统性金融风险指标自 2019 年开年以来大幅跳升, 其 SES 值在一季度达到历史峰值 ( 图 5) 股份行指标值上扬更为显著, 其 SRISK 值与 SES 值在一季度同时达到历史最高点, 突破 2015 年股市异常波动时期的水平 ( 图 6) 城商行在 2016 年下半年陆续上市, 到 2017 年样本才较为稳定, 截取 2017 年后的数据来看, 其指标值也均在今年一季度达到了历史峰值 ( 图 7) 总体而言, 微观层面系统性风险指标近期上扬快 幅度大, 但在短期内又明显回落, 并未形成持续性的高风险区间, 体现出市场对经济阶段性企稳的信心和对潜在风险的担忧这两种情绪的矛盾和博弈 图 5 国有商业银行系统性金融风险边际贡献 ( 数据来源 : 清华大学国家金融研究院 ) 注 : 得到系统性风险指标 (SES/ CoVaR/SRISK) 的均值序列后, 分别除以相应的标准差得到其标准值 红色虚线表示 SES 标准值的峰值水平 - 9 -

10 图 6 股份制商业银行系统性金融风险边际贡献 ( 数据来源 : 清华大学国家金融研究院,wind 金融终端 ) 注 : 蓝色虚线表示股份制银行 SRISK 标准值的峰值水平, 红色虚线表示其 SES 标准值的峰值水平, 均超过 2015 年股市异常波动时期 图 7 城市商业银行系统性金融风险边际贡献 ( 数据来源 : 清华大学国家金融研究院,wind 金融终端 ) 注 : 蓝色虚线表示城商行 SRISK 标准值的峰值水平, 红色虚线表示其 SES 标准值的峰值水平 2017 年以前上市的城商行数量较少,2017 年后的样本较稳定

11 四 政策转向 经济复苏与遗留风险 A. 政策转向与经济复苏从 2018 年下半年至今, 为应对经济下行压力, 化解经济中存在的高风险点, 各部门出台了一系列政策和措施, 从货币 财政 房地产 影子银行 股票市场建设等多个维度协同作用 从目前的数据来看, 这一系列政策措施对保持实体经济稳定运行, 稳定金融市场情绪起到了关键作用 这一阶段, 货币政策较好地做到了前瞻性和独立性, 主要着眼于解决民营经济融资困难等我国经济的内部问题, 及时地由 保持中性 转变为 松紧适度 合理充裕 中国人民银行在年初全面降准 1%, 广义货币 M2 在 3 月同比增加 8.6%, 为 2018 年 3 月以来最高值 社会融资规模和新增人民币贷款 ( 图 8) 在年初显著上升, 前四个月加总规模分别较去年上升 25.3% 和 20.5%, 信贷扩张状况良好 配合 加强金融服务民营企业 的各项利好政策, 民营企业和中小微企业的融资环境和经营状况得到改善 中国企业经营状况指数 ( 图 9) 在 2019 开年以来稳步上升 同时, 对比于大型企业, 中型和小型企业 PMI 大幅反弹 ( 图 10) 工业生产方面 ( 图

12 11), 工业增加值在 3 月跃增, 当月同比增长 8.5%, 虽然 4 月增速降至 5.4%, 但主要是由于春节因素消退 前值的高基数, 以及降税预期导致的提前备货造成, 工业生产并没有实质性走弱, 而较为滞后的工业企业利润指标也在 3 月份大幅反弹, 增速由负转正, 进一步确认经济的复苏 50,000 40,000 30,000 20,000 10, 社会融资规模 : 当月值 新增人民币贷款 : 当月值 图 8 社会融资规模 ( 亿元 ) ( 数据来源 : 中国人民银行 ) 图 9 中国企业经营状况指数 (BCI) ( 数据来源 : 中国长江商学院,Wind 金融终端 ) 注 : 中国企业经营状况指数的英文名为 Business Conditions Index, 简称 BCI BCI 的调查对象是长江商学院的校友企业, 这些企业主要是民营中小企业 BCI 是扩散指数, 以 50 为分界点,50 以上代表改善或变好,50 以下代表恶化或变差 该指数来源于销售 利润 融资环境和库存这 4 个分指数的算术平均值

13 大型企业中型企业小型企业 图 10 中国制造业采购经理指数 (PMI)(%) ( 数据来源 : 国家统计局,Wind 金融终端 ) 工业企业利润总额 : 当月同比 ( 左轴 ) 工业增加值 : 当月同比 ( 右轴 ) 图 11 工业增加值及企业利润 : 当月同比 (%) ( 数据来源 : 国家统计局,Wind 金融终端 ) 李克强总理在两会 政府工作报告 中提出全年减轻企业税 收和社保缴费负担近 2 万亿元, 并计划扩大财政赤字, 以更积极

14 的财政政策为深化供给侧改革护航 固定资产投资完成额同比增加率在今年前 3 个月逐步上升,3 月份较去年同期上升 6.3% 地方政府债券发行规模第一季度同比增长 541%, 环比增长 285%, 预示地方政府将加大基础设施建设力度, 为经济的持续复苏在规模层面打好基础, 体现了 稳增长 的决心 北京 广州 深圳 杭州等城市响应 2018 中央经济工作会议提出的 因城施策, 在限购 限价 限售 房贷利率做出不同程度的放松 从数据来看, 房地产投资和商品房销售回升显著 ( 图 12), 大中城市住宅价格也自 2018 下半年开始逐步攀升 ( 图 13) 房地产行业作为宏观经济的调控手段, 发挥了明显作用 房地产开发投资完成额 : 累计同比 ( 左轴 ) 商品房销售额 : 累计同比 ( 右轴 ) 图 12 房地产投资与销售 (%) ( 数据来源 : 国家统计局,Wind 金融终端 )

15 个大中城市二手住宅价格指数 : 当月同比 70 个大中城市新建商品住宅价格指数 : 当月同比 图 个大中城市房屋价格指数 : 当月同比 (%) ( 数据来源 : 国家统计局,Wind 金融终端 ) B. 潜在风险今年以来, 中国经济阶段性企稳的信号已较为明显, 但近期仍处于高点的微观层面系统性风险指标提示我们仍需关注前期的遗留风险与潜在的新风险点 信贷资源流向民营 中小企业的政策导向强烈, 但应考虑到民营 中小企业缺少信用担保及足够的抵押资产的基本情况没有改善, 民营 中小企业的效率虽然普遍高于国有企业, 但其违约风险也比国有企业高, 过于强烈的导向政策恐成为银行业新的政策负担 2019 年一季度, 银行业整体不良贷款增速攀升 ( 图 14), 与处于高位的微观层面系统性风险指标

16 相互印证 考虑到上述政策负担和经济周期的滞后效应, 监管部 门应特别注意因银行业不良贷款过高在经济周期复苏阶段的滞后 显现所引发的个体风险事件, 倾向适度宽松的货币政策 国有行股份行城商行 图 14 银行业不良贷款余额增速 : 季度同比 (%) ( 数据来源 : 中国银保监会,Wind 金融终端 )

17 五 政策建议 4 月 19 日的政治局会议指出, 做好全年经济工作, 要统筹国内国际两个大局, 做好稳增长 促改革 调结构 惠民生 防风险 保稳定 我们认为, 中国经济同时面对内 外两方面的压力, 但主要矛盾还是在内部, 解决内部结构性 导向性 体制性的问题是抵御外部风险冲击的最有效手段, 中长期的经济政策仍必须以高水平 高质量 全方位的改革和开放作为主线, 同时以中短期的宏观周期性政策稳定国内经济走势 对冲外部经贸冲击带来的负面影响, 为正处于关键期 攻坚期的改革开放做好铺垫, 并赢得足够的时间窗口 我们在 2018 年已经看到, 中美贸易争端虽然涉及的商品规模有限, 但在国内金融监管政策和民营企业定位模糊不清的政策环境下, 贸易争端对金融市场和投资者信心的负面影响给处于转型期的中国经济带来了冲击, 阻碍了我们的改革步伐 对此, 我们应抓住主要矛盾, 用高水平对外开放促进深层次改革, 以自身的高质量发展抵御外部冲击 虽然民营企业融资难 融资贵的问题在近期得到部分缓解, 但构建竞争中性的市场环境 进一步明确非公有制经济在我国经济发展中的重要地位还需要一系列长效措施 除了在金融支持的

18 效率和成本以及企业运营的税费上做出改善以外, 民营企业在生产要素获取 行业准入 政府项目招投标等方面也需要被公平对待 另一方面针对国有企业, 应打破其预算软约束 隐性补贴以及政府隐性担保, 加大引入民营资本参与国企混改, 稳步推行 政企分离 弱化国企的政府色彩 政策措施唯有在融资 补贴 税收 准入 监管等各方面保持 中性, 才能使国企和民企参与真正意义上的 竞争, 充分激发经济活力 降低短期波动 缓解内外冲击与长期改革开放 经济转型并不存在必然矛盾, 但有时确实面临取舍和优先顺序的选择 在一季度宏观经济阶段性企稳的背景下, 应继续巩固经济增长的基础, 争取将阶段性企稳延伸为长期复苏 为协调短期稳定增长和长期转型改革, 宏观经济政策的主基调仍应坚持稳中求进, 货币政策应倾向适度宽松, 吸取过去两年 去杠杆 过快过猛引致负面冲击的教训, 在经济稳健复苏的前提下审慎推进供给侧结构性改革

19 附录 : 系统性金融风险指标的技术文档 本报告所采用的系统性金融风险指标包括宏微观两个层面, 其中宏观维度的系统性风险指标包括金融体系巨灾风险 (CATFIN), 而微观维度的系统性风险指标包括系统性预期损失值 (SES) 条件在险价值(ΔCoVaR) 以及系统性风险指标 (SRISK) 金融体系巨灾风险 (CATFIN) 是由 Allen et al.(2012) 提出的, 该指标采用极值理论 (Extreme Value Theory) 测度金融 ( 房地产 ) 行业内各机构的巨灾风险 ( 极端尾部风险 ), 进而描述对应经济体的系统性风险动态变化 该指标能够显著地预测未来六个月的宏观经济下行压力, 且对银行信贷紧缩和银行利润的下滑具有较好的预测性, 因此该指标在学术界 实务界及监管机构均得到了广泛的应用 另外,Chen et al.(2017) 证明该指标在中国金融市场同样具有较好的应用性 系统性预期损失值 (SES) 是由 Acharya et al.(2017) 提出的, 其核 1 心思想是测度单一金融机构在系统性危机条件下的预期资本损失值, 指标值越大表示金融机构对系统性危机的贡献值越高, 即该机构的系统性金融风险越大 Acharya et al.(2017) 还证明了系统性 1 这里系统性危机 (systemic crisis) 被定义为金融系统实际资本低于最低监管基本要求

20 预期损失值 (SES) 与边际预期损失和财务杠杆率呈线性相关性 传统金融监管核心指标在险价值 (VaR) 只能度量单一机构的尾部风险, 未考虑金融外部性的特点, 且具有较强的顺周期性, 不符合微观审慎监管的基本原则 为了克服这些缺点, 纽约联储的 Adrian 和 Brunnermeier(2016) 对在险价值 (VaR) 进行改进, 并提出条件在险价值 (ΔCoVaR) 该指标的核心思想是度量在单一金融机构出现尾部事件条件下金融系统的预期在险价值, 即单一机构的尾部事件引起金融系统出现预期尾部损失值越大, 则该机构的系统性风险越大 系统性风险指标 (SRISK) 是由 Brownlees 和 Engle(2016) 提出的 该指标的核心构造思想与系统性预期损失值 (SES) 是一致的, 二者都是测度单一金融机构在系统性危机条件下的预期资本损失值, 但在系统性风险指标 (SRISK) 的框架下, 系统性危机被定义为股票市场在 6 个月内出现 40% 的下滑

21 参考文献 [1] Acharya, V. V., Pedersen, L. H., Philippon, T., et al. (2017). Measuring systemic risk. The Review of Financial Studies, 30(1), [2] Adrian, T., & Brunnermeier, M. K. (2016). CoVaR. American Economic Review, 106(7), [3] Allen, L., Bali, T. G., & Tang, Y. (2012). Does systemic risk in the financial sector predict future economic downturns? Review of Financial Studies, 25(10), [4] Brownlees, C., & Engle, R. F. (2016). SRISK: A conditional capital shortfall measure of systemic risk. The Review of Financial Studies, 30(1), [5] Chen, X., Zhou, H., & Zhu, H. (2017). Systemic risk of China s financial system 1Q17. Working Paper, Tsinghua University National Institute of Financial Research

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