资产价格波动如何影响实体经济波动？ ——金融危机传导的资产负债表渠道 王义中 陈雪 （浙江大学经济学院，310027） 摘 要：资产价格波动会影响企业净资产，尤其在金融危机期间，会恶化企业资产负债表，提高企业融资成本和降低企业资金需求，引起投资和产量萎缩，实体经济下滑。本文得到的宏观经验事实是资产价格波动单向影响实体经济波动，为此构建资产价格波动影响企业投资行为的微观理论模型，并进一步提供微观经验证据。结果表明：资产价格波动通过资产负债表渠道并没有显著影响融资能力较强的企业，而只是冲击到融资能力弱的企业；实施新会计规则之后，资产价格波动借助资产负债表渠道影响企业投资行为的效果更明显。政策内涵是：公允价值会计规则会借助资产负债表放大资产价格波动效应，需要通过资本缓冲、前瞻性储备和更加透明的信息披露来解决；扩张性宏观经济政策需考虑私人经济主体是否具有资金需求，纳入资产负债表信息到政府经济政策框架中。 关键词：资产价格 金融危机 资产负债表 How do Fluctuations in Asset Prices affect the Real Economic Dynamics? ——The Balance Sheet Channel of Financial Crisis TransmissionWang Yi-zhong Chen Xue （School of Economics，Zhejiang University）Abstract: Fluctuations in asset prices will vary the net asset value of a firm from time to time. Especially in the period of financial crisis, it is the deteriorating balance sheet conditions that raise financing costs, reduce cash flow demand and cause both investment expenditure and production to shrink down. And such sufferings to thousands of firms make for the whole depression of real economy eventually. Considering two basic financing methods for firms, we establish a model to describe the effect of fluctuations in asset prices on corporate investment behavior. In according to the theoretical prediction, We also find empirical evidence that the effect of asset price fluctuations through the channel of the balance sheet will be more significant to the firms whose financing ability is high than the ones whose is low. And by the channel of balance sheet, asset price fluctuations have a greater impact on corporate investment behavior since the new accounting rules have been carried out. At last two policy implications are induced as follows: Firstly, firms should be allowed to set buffer capital or reserves and required to improve their information disclosure procedures more transparent to weaken the effect of fair value accounting rule on balance sheet with asset price volatility; Secondly, for the actual financial needs from private economic agents will determine the effectiveness of expansionary policies it is necessary to take the effect of balance sheet into the government's economic policy framework. Key Words: Asset Prices；Financial Crisis；The Balance Sheet JEL Classification: E00 *王义中，男，安徽安庆人，经济学博士、博士后，浙江大学经济学院金融系讲师。通讯地址：浙江大学玉泉校区经济学院，邮编：310027，电话：13758253764，邮箱：wangyizhong@； 陈雪，女，陕西渭南人，浙江大学经济学院博士生。通讯地址：浙江大学玉泉校区经济学院，邮编：310027；电话，13758193241，邮箱：snowxuechen@。
资产价格波动如何影响实体经济波动？ ——金融危机传导的资产负债表渠道 摘 要：资产价格波动会影响企业净资产，尤其在金融危机期间，会恶化企业资产负债表，提高企业融资成本和降低企业资金需求，引起投资和产量萎缩，实体经济下滑。本文得到的宏观经验事实是资产价格波动单向影响实体经济波动，为此构建资产价格波动影响企业投资行为的微观理论模型，并进一步提供微观经验证据。结果表明：资产价格波动通过资产负债表渠道并没有显著影响融资能力较强的企业，而只是冲击到融资能力弱的企业；实施新会计规则之后，资产价格波动借助资产负债表渠道影响企业投资行为的效果更明显。政策内涵是：公允价值会计规则会借助资产负债表放大资产价格波动效应，需要通过资本缓冲、前瞻性储备和更加透明的信息披露来解决；扩张性宏观经济政策需考虑私人经济主体是否具有资金需求，纳入资产负债表信息到政府经济政策框架中。 关键词：资产价格 金融危机 资产负债表 一、引言 经典投资理论强调“股市是经济的晴雨表”，实体经济的好坏决定着资产价格波动。然而，资产价格的暴涨暴跌会引起实体经济的大幅度波动，尤其金融危机期间，资产价格暴跌致使实体经济大幅度下滑。1929-1933年的大萧条，上世纪90年代初日本的泡沫经济破灭，2008年美国次贷危机，都昭示出资产价格的向下波动会带来实体经济的衰退。问题是：资产价格波动影响到实际经济波动的传导渠道是什么？非理性的资产价格大幅度波动如何演化为一场实体经济危机？这些问题在金融危机期间显得尤为突出。 既有文献强调资产价格波动首先影响到企业投资行为，接着影响到实体经济。Fisher（1933）指出：资产价格下跌时，抵押物价值缩水，企业资信水平被削弱，偿债能力降低，外部融资成本提高，投资和产出减少。反之，资产价格膨胀时，外部融资成本降低，企业投资和产出增加（Bernanke and Gertler, 1990；Kiyotaki and Moore,1997）。另外，资产价格波动会影响到企业资产负债表的资产方，会使净资产的价值发生变化。由于企业和债权人之间存在信息不对称，在净资产价格越高时，企业为获得外部融资，消除信息不对称所需支付的代理成本越低（Bernanke and Gertler，1989），企业投资会增加。对于涉及净出口贸易的企业来说，汇率波动直接影响到企业对外债务规模，导致资产负债表出现变化，最终影响到企业投资行为（ Krugman，1999）。 内部融资的资金约束效应也会对企业投资行为产生影响（Fazzari, et al.，1988）。当企业的资产净值提高时，可以通过出售资产而获得内部融资，从而降低了企业资金约束水平（Bernanke and Gertler，1989）。一般来说，对于存在资金约束的企业，随着抵押物价值增加，资产负债表和投资现金流敏感度增强，而对于不存在资金约束的企业，投资现金流敏感 1
度与抵押物价值的比重没有关系（Kaplan and Zingales，1997；Almeida and Campello，2004）。更进一步，Gomes（2001）和Alti（2003）认为有些企业即使不面临资金约束，有关现金流丰裕程度的信息仍会影响企业的投资水平。 由此，资产价格波动会影响企业净资产，尤其在金融危机期间，会恶化企业资产负债表，提高企业融资成本和降低企业资金需求，引起投资和产量萎缩，实体经济下滑。金融危机传导的资产负债表渠道最直接机制是公允价值会计规则，该规则确保购买资产或清偿债务时采用现时价值。资产价格暴跌后，许多企业和银行需要将市场价格迅速下降的资产价格反映在财务报表中，导致与抵押有关的证券资产巨额减计，从而使得资产负债表恶化，这在某种程度上加剧或放大了金融危机，但很多时候，目前受打压的价格反映不了这些资产的长期价值或真实价值。 尤为注意的是，国际货币基金组织2008年的《全球金融稳定报告》中明确指出：“当前混乱（注：指美国次贷危机）不仅仅是简单的流动性问题，而反映的是深层次的资产负债表脆弱性和虚弱的资本基础，而这意味着它的影响可能是广泛的、纵深的和更持久的”。同样，Krugman（1999）曾提到：既有理论难以解释新出现的金融危机，因而要将决定着公司投资能力的资产负债表变量纳入到金融危机模型中。Koo（2008）强调美国次贷危机会引起家庭、银行和企业的债务增加，出现资产负债表衰退，其结果可能是重蹈日本上世纪90年代的覆辙。Krishnamurthy（2009）突出金融危机的放大机制：对资产负债表的负面冲击会引起流动性约束和资产价格下跌，然后进一步恶化资产负债表，危机加剧。 本文在以下几个方面不同于既有文献：区分内部融资和外部融资方式，构建了资产价格波动影响企业投资行为的理论模型；在理论基础上，将资产负债表效应纳入到传统的投资计量模型中，并结合两种不同的融资方式进行了经验分析；将微观的资产负债表效应同宏观①经济政策相联系，考察了金融危机资产负债表传导渠道的宏观经济政策内涵。文章结构安排如下：接下来部分从宏观经济层面，运用经验分析方法，检验资产价格波动与实体经济之间的关系；第三部分为微观的理论传导机制；第四部分用微观数据进一步进行经验分析；第五部分是资产价格波动传导渠道的宏观经济政策内涵；最后为总结性评论。 二、宏观经验事实 （一）资产价格与宏观实体经济的短期及长期关系 在宏观层面，检验股票价格指数变动（SP）与工业生产（IP）之间关系（取对数后）。样本期间为2001年1月到2008年12月，SP来自IFS，IP来自Wind数据库。首先剔除季节趋势，然后对每个变量的数据序列的平稳性采用ADF和PP检验方法，分别就每个变量的时间序列数据的水平和一阶差分形式进行检验，其中，检验过程中滞后期的确定采用AIC ①本文考虑的资产价格波动传导实体经济的资产负债表渠道，只是限制在企业投资行为。实际上，资产价格波动还会通过家庭和银行资产负债表渠道影响到实体经济，而这是后续的进一步研究。 2
最小准则，以保证残差值非自相关性，避免“伪回归”。由表1可知所有变量均为一阶单整序列。 表1 单位根检验 变量 检验类型(C，T，L) ADF统计量 概率值 PP检验 概率值 SP （C*，0，2） IP （C*，0，1） D SP （0，0，1） D IP （C***，0，1） 注：检验结果用Eviews 软件计算得出。检验类型（C，T，L）分别表示单位根检验方程包括常数项，时间趋势和滞后阶段，0表示无时间趋势。D表示差分算子，以下同。*、**、***分别表示ADF检验下在10%、5%、1%的水平下常数项和趋势项显著。 然后采用Johansen提出的方法来检验变量之间的协整关系（或长期均衡关系）。因为协整关系很大程度上依赖于滞后期的选择，文献中一般根据无约束的VAR模型确定。而VAR模型稳定性是判断模型好坏的关键条件，而且随滞后期增长模型稳定性越差，所以当VAR模型不符合稳定性条件时的前推1期为最长滞后期，然后根据残差检验逐期剔除不显著模型，通过残差自相关、正态性和异方差检验的模型为最终模型（金雪军、王义中，2008）。依据上述思路（VAR模型残差检验结果见表2），最终确定最优滞后期为5。 表2 VAR（2）残差检验 自相关检验 滞后期 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 LM统计量 值 异方差检验 χ=28 （P值=） (195)-B正态性检验 χ= （P值=） (9)注：异方差检验时不含交叉项，J-B正态性检验采用的是残差协方差矩阵的平方根方法，以下同。 协整方程的几种形式，如是否包含截距项和线性趋势，我们选择的检验形式为协整变量具有线性趋势而且截距项限制在协整空间里，则线性协整关系是唯一的。表3是协整检验的具体结果，可以得知：迹统计量和最大特征值统计量都表明在5%的显著性水平下两变量之间无协整关系。 表3 协整检验结果 特征值 迹统计量 5%临界值特征值 最大特征值统计量5%临界值 协整秩 r=0 r<=1 协整关系检验表明股票价格指数变动同工业生产之间无长期均衡关系。为此，检验运用基于VAR模型的脉冲响应检验两者之间是否存在短期动态关系。由图1，股票价格指数变动对于工业生产变动的一个正向冲击，几乎无反应，而工业生产总值变动对于股票价格指数变动的一个正向冲击，呈增加趋势并持续。在某种程度上，表明在短期内，资产价格波动（以股票价格指数变动表示）影响着实体经济波动（以工业生产总值变动表示），而后者并没有在短期内影响到前者。 3
Accumulated Response of DSP to DIPAccumulated Response of DIP to 图1 脉冲响应图 （二）估计结果的稳定性检验 VAR模型滞后期的选择会影响到经验结果，遵从大多数文献中的处理方法，以AIC最小准则选择最优滞后期。由表4，VAR模型最优滞后期为2期。 表4 最优滞后期的选择 Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 NA -06 1 -06 * 2 * -06* * * 3 -06 4 -06 5 -06 6 -06 滞后期为2期时的协整检验结果见表5，同根据滞后期5得到结果（表3）相一致，即资产价格波动（股票价格指数变动）与实体经济波动（工业生产变动）之间不存在长期均衡关系。 表5 协整检验结果 特征值 迹统计量 5%临界值特征值 最大特征值统计量5%临界值 协整秩 r=0 r<=1 由此得到的基于VAR模型的短期动态关系，见图2，结果同图1相一致，即资产价格 波动会在短期内影响到实体经济波动，而反之不成立。 Accumulated Response of DIP to DSPAccumulated Response of DSP to 图2 脉冲响应图 为进一步揭示出两者间双向因果关系，进行格兰杰因果检验。由表6能看出，工业生产 4
波动不是股票价格指数波动的格兰杰成因的零假设难以被拒绝（拒绝的概率值只有7%），而股票价格指数波动不是工业生产波动的格兰杰成因能以85%的概率值拒绝。验证了前面的实证结果：资产价格波动与实体经济之间的关系是单向影响的。 表6 格兰杰因果检验 零假设 观察值F-统计量 概率值 工业生产波动不是股票价格指数波动的格兰杰成因 93 股票价格指数波动不是工业生产波动的格兰杰成因 三、理论模型 （一）基本假设 1．企业的生产经营期划分为3个时期，分别为-1、0和1。企业进行投资决策的时期为第0期，企业在第1期才能从投资中获得收益。而投资之前的状态归属于第-1期；企业的生产函数为f(I)，此处忽略劳动力投入对产出的影响。′′′f(I)>0,f(I)<0，企业生产的产品价格为P，单位成本为0。折现率为0；企业在第0期还需偿还第-1期到期的负债，仍g假设总资产中负债的比率为τ，因为企业的经营具有连续性，负债比率τ不变。则企业在第0期需偿还的上期负债额为τA。 2．企业在第0期投资I，I的融资可通过内源融资和外源融资两种方式获得。假设内源性融资是从企业留存收益中获得投资资金在资产负债表上表现为出售α∈(0,1)比率的资产。简化起见，视企业持有自身股票作为资产（或所有者权益），不考虑其他形式的资产。企业在第-1期的总资产为A，资产价格的平均水平为1，到第0期变化率为p，（p>0表示资产价格上升，p<0表示资产价格下降）。根据讨论的需要，也会将资产价格的变动设G为向量 p，其中n为资产项目的种类；企业的外源融资B是通过信贷市场取得的，排除n*1了通过增发新股进行融资的情况。信贷资金提供者（银行）按照企业投资I中的可抵押资产的比率τ∈(0,1)出借资金，τ越高，从银行能够获得的贷款占总投资额的比率就越大。 （二）基本模型 企业在第1期追求收益最大化，P表示企业生产的产品价格，成本为零。企业最大化g问题为： maxPf(I)−I （1） gI . I≤αpA−τA+τI （2） FBFBFB则投资′I的一阶最优条件需满足：f(I)=1/P，并且αpA−τA+τI≥I。 gFB企业在第0期的最优投资I是资产负债表中αA的资产以p的价格出让所获得的资FB金（也包含对企业所持现金的使用），在偿还贷款τA后所剩余额和通过银行的借款τI两 5
部分筹集实现的。此时企业不存在资金约束。投资额可以达到一阶最优的投资额度。 FBFB I=I 当αpA−τA≥(1−τ)I （3） ∂IFB =0 当αpA−τA≥(1−τ)I ∂p（4） 即企业可使用现金或者可变现资产较多时，企业不会面临资金约束；或者企业产品销路不畅，或者市场需求不旺时，企业投资需求降低时，也会出现投资资金不受约束的状态。一FBFB种特殊的情况是P→′0，f(I)→∞，I=0。这说明当企业产品售价和成本持平时，g投资扩大的意愿为0。 在上面两种情况下，企业资产价格的波动对企业投资没有影响。只有当企业的最优投资*FB水平I<I时，即企业存在资金约束，无法达到一阶最优的投资水平，即当FBαpA−τA<(1−τ)I，企业面临资金约束，投资水平为： αpA−τA I= （5） 1−τFB当αpA−τA<(1−τ)I 。则资产价格p对投资的影响为 ∂IαA = （6） ∂p1−τFB当αpA−τA<(1−τ)I；（6）式表明，企业在受到资金约束时，资产价格变化Δp对投资ΔI的影响： ΔI=αAΔp+τΔI （7） αA ΔI=Δp （8） 1−τ则企业资产负债表中资产方的价格变化Δp时，企业的投资变增量ΔI与Δp同向变化（αA/1−τ>0），相关系数k为αA/1−τ>0。当Δp>0，企业投资的资金会增加αA/1−τΔp，当Δp<0，企业的投资资金减少αA/1−τΔp。相关系数k对总资产A、()()可出售的资产比率α和抵押品比率τ求导可得： 2∂Iα = （9） ∂p∂A1−τ 6
2∂IA = （10） ∂p∂a1−τ2∂IαA = （11） 2∂p∂τ1−τ()其中，（9）表示资产价格波动对投资影响系数k与总资产A的变化成正比（相关度为α/1−τ>0）；（10）表示资产价格波动对投资影响系数k与可出售的资产比率α的变化成正比（相关度为A/1−τ>0）；这表示企业通过内源性融资出售资产——使用现金或变现资产的意愿和能力越强，资产价格的波动对投资影响越大。（11）表示资产价格波动对投资影2响系数k与负债比率τ成正比（相关度为αA>1−τ>0）。为了偿还-1期的债务，企业()在第0期就必须出售一定量的资产，已获得还债的资金，这样在资产价格上涨时，获得的盈余和下跌时，承担的损失，都会对企业的投资行为产生影响。 基本模型的讨论建立在企业仅能通过选择内源性融资调节资金的约束度，外源性融资的由可抵押物占总投资的比率决定，融资成本不受资产价格波动的影响。 （三）拓展讨论 基本模型是满足的假设较多，下面的讨论是通过放宽——所有资产价格波动一致和仅存在抵押借贷——这两个假设条件。分别给出了不同资产的价格波动存在差异时、存在非抵押贷款时、非抵押贷款与资产价格波动差异同时存在时，三种情况下，资产价格波动对企业投资的影响。 （1）不同资产的价格波动存在差异时 G 假设第0期，资产价格p的向量为（p,p...p），为了简化模型，将资产分为现金、12n除现金之外的流动资产和非流动性资产3大类。并假设非流动性资产全部为可抵押资产。当αA中现金资产比率为c，现金在不考虑通货膨胀的情况下，价格p为1；当αA中流动性1资产比率为l，如持有的金融资产：股票、债券、应收账款、存货等，在第0期的价格为p；2当αA中非流动资产性比率为′τ，这里仅考虑固定资产等可以作为抵押物的资产，价格为TTp；则′′αpA=(c,l,τ)(1,p,p)A，=(c+lp+τp)A，其中c+l+τ=α。 32323 根据基本模型，在企业面临资金约束时的投资额I为 ′′αpA−τA(c+lp+τp)A23 I== （12） 11−对（12）式关于p,p分别求导得 23 7
∂IlA = （13） ∂p1−τ2′∂IτA = （14） ∂p1−τ3其中，（13）和（14）式表明流动性资产价格的变化和抵押物资产价格的变化对企业投资增量的影响与他们在可出售资产中所占的比率不同而存在差异。这说明：企业的资产配置比率对企业的投资与资产价格波动的相关性有明显的影响。例如，金融资产占总资产比重较高的企业，在金融资产价格上升（下降）时，投资额度增长（下降）幅度较大；房地产占总资产比重较高的企业，在房地产价格上升（下降）时，投资额度增长（下降）幅度较大。 考虑一种特殊的情况是企业在-1期的债务全部依赖与出售抵押物来进行偿还的，则∂IτA⎡⎤′c=l=0，即τ=1,α=τ。I=τ(p−1)A/1−τ，=。则I=τ(p−1)A+τI，()33⎣⎦∂p1−τ3ΔI=τAΔp+τΔI表示企业的实际投资额与企业在第0期获得的新的抵押借贷融资额度有3关外，还在偿还-1期贷款时的抵押物资产出售的价值盈余或亏损有关有直接的关系。 （2）存在非抵押贷款时 企业通过外源性融资获得的借款B不仅来源于抵押贷款τI，还有一部分来源于非抵押贷款。一般来说，抵押贷款能够缓解信息不对称问题，利息率较低，这里可忽略贷款成本，而非抵押贷款通过收取较高的利息费用，来弥补信息不对称问题而产生的逆向选择和道德风险问题（Bernanke and Gertler, 1989）。 假设非抵押贷款的利息费用成本为C=E⋅C(τ,p)， E表示非抵押贷款的额度。τ表ET示可抵押品占总资产的比率，τ=(0,1)(A,A)/A，其中A表示不可抵押资产，A表示llff可抵押资产。p=(p,p)，其中p表示在第0期非抵押资产的价格，p表示可抵押资产lflf的价格。 企业的最优决策是： maxPf(I)−I−E*C(τ,p) （15） gI . I≤E+αpA−τA+τI−C （16） ∂C∂CEE其中C表示每单位E承担的融资成本。假设<0，<0分别表示随着资产价格提E∂p∂τ高和可抵押物比率的提高，非抵押借贷的边际成本降低。 FB若E+αpA−τA+τI−C<I时，企业会面临资金约束时，则有 8
I−τI=E−αpA+τA+E⋅C(τ,p) （17） E对（17）关于p求导，可得 ∂CEαA−E∂I∂p = （18） p1−τ∂CEαA−E∂pΔI=Δp （19） 1−τ其中，（19）式表示企业资产负债表中资产价格变化Δp时，企业的投资变动量ΔI与Δp同⎛∂C⎞∂C⎛∂C⎞EEE向变化αA−E/1−τ>0，因为<0），相关系数′k为αA−E1−τ。()()⎜⎟⎜⎟∂p∂p∂p⎝⎠⎝⎠与基本模型中的相关系数′k相比，k>k，即由于p的增加（降低）非抵押贷款成本降低（增加），使投资与资产价格的相关性增强。 （19）式也可写成： ∂CE ΔI=τΔI+αAΔp−EΔp （20） ∂p上式意味着随着企业持有资产价格p的增加（降低），企业投资的增加（减少）主要来源于①3个方面：一是抵押贷款获得的投资增（减）量τΔI，此项与p无关。二是企业在出售α比例的资产时，由于资产价格p的增加（降低），会获得的溢价收入（损失）增加（减少）了企业的可支配资金，由此造成的投资变化量为αAΔp；三是资产价格p的增加（降低）使企业非抵押性借贷融资需求的单位成本C降低（增加），通过影响非抵押性借贷总额E而E对投资产生的直接影响。 非抵押贷款额度E大小对价格-资产相关系数的影响也是正向的。信贷控制较松，非抵押贷款额度E会较大，会增加投资对资产价格波动的敏感度。反之，会降低。当E→0时，′k→。从空间上来看，信贷控制强度，会影响′kk，而从时间上来看，在经济繁荣时，资产价格上涨，银行信贷要求放松，非抵押借贷E增加，对投资的放大作用进一步增强（Chaney et al.，2007）。而经济衰退，资产价格下跌时，银行会提高信贷要求，E比重降低，对投资的影响会有所削弱。但在经济从高点回落时，由于繁荣时积累的E存量较大，此时还是会放大对I的缩减量的影响效应。 （3）非抵押贷款和资产价格波动差异同时存在 ① 抵押物资产价值提高，获得抵押贷款比率的概率提高，进而增加企业的可抵押贷款比例，可以降低抵押贷款和非抵押贷款的平均借贷成本。本文在分析时，将此效应也归入非抵押贷款成本的降低效应中。因为借款成本为0的抵押贷款在现实中实际是不存在的。 9
若只考虑不可抵押资产l和可抵押资产f两种情况，上面的讨论中，认为不同资产的价JG格是同方向同比率进行变动的，即在向量 p=(p,p)中，p=p。 lflf不同的资产的价格变动幅度在实际中是存在差异的。企业在尚未发生偿付困难时，不需要出售抵押资产来获得现金流，所以对于考虑通过出售流动资产来获得现金流时，可将p看JG作是向量p=(p,0)，企业获得非抵押信贷的成本为C=E⋅C(τ,p)，C(τ,p)中的p、lEEJG就要同时考虑可抵押资产和不可抵押资产的价格p=(p,p)。 lfp>p>0，企业在可出售资产中，会提高变现能力强的资产的使用比例，以内源性lf融资的资金。通过资产价格膨胀p>p>0，也会进一步降低非抵押借贷的融资成本，进lf一步扩大投资额。而p>p>0，企业出售资产获得资金内源动力就不强，而更倾向于通fl过银行获得借贷资金。p<p<0，企业的可贷押和不可抵押资产都出现了贬值，而不可lf抵押资产的贬值幅度较大，企业的投资额度降低，一是因为企业通过内源性融资出售资产获得的现金额度意愿减少，二是因为企业非抵押性贷款的成本提高。而p<p<0时，企业fl通过出售流动资产来获得投资资金的意愿会稍强于前一种情况。p<0<p，表示可抵押lf物资产价格上升而不可抵押物的价格下降，此时会增强企业进行借贷融资的意愿，抑制通过出售流动性强的资产获得内源融资。p<0<p表示不可抵押物资产价格上升而可抵押物fl的价格下降，企业通过出售流动性强的资产获得资金意愿增强，借贷融资的意愿有所减弱。 若考虑p,p的波动方差，能进一步探讨企业跨期经营的稳定性问题。一般来说，金融lf类资产（非抵押物）的价格波动率高于一般的固定资产投资（抵押物），所以金融资产占总资产比重较高的企业，投资行为的稳定性较弱，投资额易于受到金融市场价格波动的影响，会提高在下一期出现偿付困难的概率。 四、微观证据 （一）研究假设 由理论模型可知，资产价格上升期，企业通过银行借贷或其他方式购买股票和不动产价格（或以这些资产作为抵押），比如说购买土地。但当资产价格暴跌，原来价值x亿人民币的土地现在只值λx（λ<1）亿，而在资产负债表上依然保持着与资产价格上升期相同的负债规模（或者抵押品价值大大缩水），净负债大大增加。企业要么以新债还旧债，要么不增加新的融资需求，其结果必然是投资萎缩。更为严重的是，在金融危机期间及之后，资产收益降低，因为资产只能在企业破产时抵偿债务，所以资产不能产生收益，要还债，企业用获得的生产利润的现金流还债，新投资会大大萎缩。 在这一过程中，若企业具备较强的外部融资能力，资产负债表效应并不会显著影响到企业的投资行为，但这并不代表其他负面冲击不会影响投资。而企业外部融资能力弱，负面外部冲击会恶化资产负债表，企业降低投资需求，投资相应萎缩。 10
资产负债表渠道影响实体经济的直接作用机制是公允价值规则。公允价值将当前利润与为实现的资本利得与损失混在一起，增加了公司和银行资产负债表的不确定性，公司价值更容易波动，加大股票价格与基本面价值间的差距，使得长期经济价值与当前金融资产价格间出现持久差异。而且，随着金融全球化趋势增强，不同国家金融市场的联系日益密切，金融危机就会从一个市场溢出到另一个市场。在金融危机过程中，公允价值规则起着“会计加速器”作用，增加公司和银行资产负债表变量的波动性，导致金融不稳定（Boyer，2007）。 我们将上述推论归结为以下二个研究假设： 假设1：实施新会计规则之后的资产负债表效应比之前更显著。 假设2：低利息倍数公司，资产负债表效应显著；高利息倍数公司，不显著。 （二）微观计量模型 ①基于理论模型，在既有的企业投资模型中，纳入资产负债表效应变量，计量模型为如下形式： ⎛⎞IISCFA−D⎛⎞i,ti,t−1i,ti,t=θ+θΔ(P)⋅+θQ+θ+θ+ε （21） ⎜⎟12i,t⎜⎟3i,t−145tKKKKK⎝⎠i,t−1i,t−2i,ti,t−1i,t−1⎝⎠其中，I、K分别表示投资和资本存量（资本存量=年初总资产）。ΔP为资产价格波动，A、D分别表示资产和债务，Q为托宾Q，S为销售收入，CF是现金流。由理论分析，资产价格下跌会使得净资产缩水，恶化资产负债表，从而导致投资萎缩，反之投资增加。所以，θ的预期符号为正，也即存在资产负债表效应。根据既有文献，其他系数（θ、θ、θ、2134θ）符号也预期为正。 5（三）数据和变量 1.变量选择 遵从文献处理方法，投资（I）=固定资产+长期投资+在建工程（增量）；资产价格波动（P）=（每家上市公司股票年末收盘价-上年股票收盘价）/上年公司股票收盘价；托宾Q=（流动市值+负债总额）/总资产；销售额（S）=主营业收入/总资产；现金流（CF）等于经营性现金流量净额/总资产。 已获利息倍数是企业息税前利润与利息支出之比，反映企业偿付利息的能力。该指标越高表明企业偿债能力越强，反之越弱。换句话说，企业的外部融资成本是已获得利息倍数的减函数，即已获得利息倍数越高，企业外部融资成本越低，外部融资能力越强，融资易获得。相反，已获得利息倍数越低，企业外部融资成本越高，融资获得性降低，企业更多依赖内部融资（Guariglia，1998）。 遵从文献中的处理方法，本文选择已获得利息倍数大于等于5的企业，衡量其外部融资能力强，而选择小于5的企业，衡量其外部融资能力弱，需依赖内部融资。并选择已获得利息倍数大于等于3或者小于3进行稳定性检验。 ① 既有文献都是基于Fazzari et al.（1988）的计量模型，自变量和控制变量一般包括投资占资本存量比的滞后期，托宾Q，销售收入占总资产比，现金流占总资产比。 11
2.数据选取 选取1999年1月1日以前上市且仅发行A股的公司，因为模型中有2阶滞后变量，所以整个样本期间实际上为2001-2008年；剔除金融类、ST／PT类公司、净资产为负以及数据缺失和奇异点的公司；剔除总负债率大于100％，事实上已经资不抵债的公司，为防止兼并或重组的影响，剔除样本区间内总资产成长率或销售成长率大于100％的公司。所有数据均来自于Wind数据库。 （四）描述性统计 表7列出了样本期间2001-2008、2001-2006和2007-2008年的三组各变量的描述性统计信息。从中可看出，就资产负债表效应的变量来说，2001-2006年的标准差和均值要小于2007-2008年，这可能与2007年开始实施新会计规则有关。新会计准则体系中，上市公司投资股票计价方式、债务重组损益确定、资产减值规定、投资性房地产规定等都出现了变化，导致企业资产、权益、损益和利润的改变和股票估值重新评估，投资机会增多。 表7 描述性统计结果（分区间） 分组 N 最小值 最大值 均值 标准差 2001-2008 5936 投资/总资产 2001-2006 4452 2007-2008 1484 2001-2008 5936 资产负债表效应变量2001-2006 4452 2007-2008 1484 2001-2008 5936 托宾Q 2001-2006 4452 2007-2008 1484 2001-2008 5936 销售收入/总资产 2001-2006 4452 2007-2008 1484 2001-2008 5936 现金流/总资产 2001-2006 4452 2007-2008 1484 由表8可看出几点。首先，低利息倍数公司的投资/总资产指标的最大值和标准差略高于高利息倍数公司，说明外部融资约束的确会限制企业投资行为。其次高利息倍数公司现金流最大值和标准差均小于低利息倍数公司，表明后者获得外部融资有限，主要通过内部资金累积。再次，高利息倍数公司资产负债表效应变量的最大值和标准差都大于低利息倍数公司，但均值要小，说明前者的净资产更易受股票价格波动影响，但正因为高利息倍数公司具有较 12
强的偿债能力和外部融资能力，这种影响并没有被放大而致使投资萎缩，而低利息倍数公司净资产受资产价格波动影响，只是融资能力差，影响结果被放大而致使投资萎缩。 表8 描述性统计结果（区分利息倍数） 分组 N 最小值 最大值 均值 标准差 低利息倍数 3128 投资/总资产 高利息倍数 2808 资产负债表低利息倍数 3128 效应 高利息倍数 2808 低利息倍数 3128 托宾Q 高利息倍数 2808 销售收入/总低利息倍数 3128 资产 高利息倍数 2808 现金流/总资低利息倍数 3128 产 高利息倍数 2808 （五）经验分析 首先进行简单的面板回归分析，并以2007年实施新会计规则为界限，区分2001-20056年和2007-2008年两个不同的样本期间。由表9的基准回归结果可以看出，在整个样本期间内（2001-2008年），回归系数θ、θ、θ、θ、θ全为正，与预期符号一致。而在2001-200612345年的样本回归结果中，某些变量不显著。2007-2008年的回归结果中，所有变量系数都显著。值得注意的是，与2001-2006年相比，2007-2008年的bs效应（即系数θ）更显著，而且值2更大。在某种程度上说明，实施新会计规则后，资产价格波动的资产负债表效应增强。在整个样本期间（2001-2008），低利息倍数公司的资产负债表效应变量系数（θ）很显著，而2高利息倍数公司不显著，说明低利息倍数公司因其融资能力差而易受资产负债表表效应影响。另外，除常数项，其他变量都是显著的。 表9 基准回归结果 区分样本期间 区分内外融资（2001-2008） 2001-2008 2001-2006 2007-2008 低利息倍数 高利息倍数 *** *** *** *** *** ik （） （） （） （） （） *** *** *** bs （） （） （） （） （） *** ** * *** *** tq （） （） （） （） （） *** * *** *** ss （） （） （） （） （） *** *** *** *** *** cf （） （） （） （） （） 13
c （） （） （） （） （） Dummy ind Yes Yes Yes Yes Yes Dummy yerYes Yes Yes Yes Yes D-W F [] [] [][] [] obs 5936 4452 1484 3128 2808 注：（）内为t值，[]内为p值，*、**、***分别表示10%、5%、1%的显著性水平，以下同。 接着，考虑整个样本期间内的固定效应和随机效应。由表10的结果能看出，无论是选择固定效应还是随机效应模型，回归系数为正，而且全都显著。但Hausman检验结果说明，模型具有固定效应。基于此，进一步进行动态GMM估计，又因为与差分GMM相比，系统（S-GMM）能提高估计的准确度和克服有限样本估计偏差问题，因此选择S-GMM来解决内生问题。从表10的结果得知，S-GMM并没有改变资产负债表效应（θ）的符号方向，只2是显著性水平有所下降。 表10 固定、随机效应和动态面板（2001-2008） 固定效应 随机效应 S-GMM *** *** *** ik （） （） （） *** *** * bs （） （） （） *** *** *** tq （） （） （） *** *** *** ss （） （） （） *** *** ** cf （） （） （） *** *** c （） （） （） Dummy ind Yes Yes Yes Dummy yerYesYesYes F test *** Hausman [] Wald [][] F [] AR（1） [] AR（2） [] Hansen [] 14
obs 593659365936 注：对于S-GMM模型，选择行业和年度哑变量为外生变量，其他变量为内生变量以控制内生性问题。 最后，按照已获得利息倍数区分融资能力强（外部融资）和融资能力弱（内部融资）的公司进行分析。表11的结果显示，无论是固定效应、随机效应还是动态面板回归，低利息倍数公司的资产负债表效应（bs）都是显著的，而高利息倍数公司不显著。 表11 区分内外融资方式（2001-2008） 低利息倍数公司 高利息倍数公司 固定效应 随机效应 S-GMM 固定效应 随机效应 S-GMM *** *** *** *** *** ik （） （） （） （） （） （） *** *** ** bs （） （） （） （） （） （） *** *** *** *** tq （） （） （） （） （） （） *** *** ** *** *** ss （） （） （） （） （） （） *** *** *** *** ** cf （） （） （） （） （） （） *** *** c （） （） （） （） （） （） Dummy ind Yes Yes Yes Yes Yes Yes Dummy yerYes Yes Yes Yes Yes Yes F test *** *** Hausman [][] Wald [][] [] []F [] [] AR（1） [] [][（2） [] ] Hansen [] [] obs 3128 3128 3128 2808 2808 2808 （六）稳定性检验 为检验模型估计结果的稳定性，我们加入财务杠杆变量（le，即t期总负债/t期总资产）进行估计。表12的结果表明，系数估计符号同表9和表10相一致，加入新变量后并未改变模型估计结果，资产负债表效应依然存在。 表12 稳定性检验结果（2001-2008） 固定效应 随机效应 S-GMM ik ********* 15
（） （） （） *** *** * bs （） （） （） *** *** *** tq （） （） （） *** *** *** ss （） （） （） *** *** ** cf （） （） （） *** *** * le （） （） （） *** *** c （） （） （） Dummy ind Yes Yes Yes Dummy yerYesYesYes F test *** Hausman [] Wald [] F [] AR（1） [] AR（2） [] Hansen [] 5936 5936 5936因为已获得利息倍数指标大小的选择也会影响到经验结果，为此将3作为已获得利息倍数的基准。大于等于3的公司为外部融资能力强的公司，而小于3的公司为外部融资弱的公司。由表12可看出，系数估计符号同表9和表11的结果相一致，资产负债表效应依然存在。 表12 区分内外融资方式（2001-2008） 低利息倍数公司 高利息倍数公司 固定效应 随机效应 S-GMM 固定效应 随机效应 S-GMM *** *** *** *** *** ik （） （） （） （） （） （） *** *** ** bs （） （） （） （） （） （） *** *** *** *** tq （） （） （） （） （） （） *** *** ** *** *** ss （） （） （） （） （） （） *** *** *** *** ** cf （） （） （） （） （） （） *** *** c （） （） （） （） （） （） 16
Dummy ind Yes Yes Yes Yes Yes Yes Dummy yerYes Yes Yes Yes Yes Yes F test *** *** Hausman [][] Wald [][] [] [] F [] [] AR（1） [] [] AR（2） [] [] Hansen [] [] obs 2168 2168 2168 3768 3768 3768 五、资产负债表传导渠道的宏观政策内涵 由理论模型和计量结果，存在着资产价格波动影响实际经济的资产负债表渠道。资产价格（股票市场）不断上涨期间，显示出利润增长机会，企业扩大投资，并且外部融资（银行借款）远远超过内部资金和股票发行。而当股票市场大幅度下挫后，高负债占权益比停留在了资产负债表上。 当经济进入衰退期，尤其是金融危机之后，随着信贷紧缩，贷款支付、债务负担和融资成本都大大提高，使得家庭、企业和银行资产负债表恶化，总支出水平减少，市场交易清淡，内部现金流减少。家庭减少花费，消费行为变得谨慎。而企业投资计划和设备购置花费大幅度削减，减少和停止雇用劳动力，低价倾销存货。这是企业为了尽快改善现金流和增强资产负债表。因此，利率、现金流和资产负债表决定每个部门的金融风险。在经济衰退期，金融风险限制部门开支和信贷可获得性，会导致银行破产，加剧经济下滑（Eckstein and Sinai，1986）。 但是，即使是在金融危机期间，外部融资能力强的企业（高利息倍数公司）依然能够获得融资来源，所以资产负债表效应不存在，即资产价格波动所导致的资产负债表恶化而引起投资萎缩的效应不存在。只是对于外部融资能力弱的企业而言，资产价格的大幅度波动会使①得投资降低。因此，在金融危机期间，外部融资能力弱的企业因其资产负债表恶化，虽有投资及资金需求，但难以获得融资，投资必然减少。而外部融资能力强的企业，虽然资产负债表恶化，依然能够获得资金来源，但经济环境的变坏会使得其投资行为变得谨慎，无投资需求，其资金需求也就降低。 如果以上市公司长期借款和短期借款之和表示外部资金需求，图3和图4中是高利息倍 ①1995年到2002年，欧洲地区的公司经历着一个空前繁荣、萧条期。。非金融部门股票市值从1995年占GDP的90%上升到2000年的155%，但2002年又缩水至90%。根据美林证券的2003年3月的调查报告，当时的大部分（62%）欧洲地区的企业选择增加债务偿付，而只有12%的企业表示会增加投资（王义中、金雪军，2008）。 17
数公司和低利息倍数公司资金需求变动与国际货币基金组织公布的中国股票价格指数变动。可以看出，高利息倍数公司资金需求与股价指数变动几乎一致，股价上涨，资金需求上升，投资需求也上升（图5）；股价下跌，资金需求下降，投资需求也降低。而对于低利息倍数公司而言，2000到2001年和2007-2008年的股价指数下跌，而资金需求却没有降低，但图①6中的投资需求显著降低。其他时间，股票价格指数变动同资金需求变动相一致。 进一步，将经济周期划分为“阴阳”两阶段可以更好地理解这个问题（Koo，2008）。“阳”态经济周期中，私人部门资产负债表状况良好，以利润最大化为目标，企业有旺盛的资金需求。此时政府的扩张性货币政策能够满足企业需求，而财政政策由于对私人投资具有挤出效应，需要尽量回避。一旦经济周期进入“阴”态阶段，特别是金融危机期间及之后，企业面临着资产价格暴跌带来的资产负债表问题，所以必须极力缩减债务来维持财务状况。当众多企业同时追求负债最小化时，导致合成谬误，经济进入资产负债表衰退之中。此时企业无资金需求，扩张性货币政策是无效的，而扩张性财政政策能够部分替代萎缩的私人投资来刺激经济复苏。 资金需求变动资金需求变动股价指数变动股价指数变动图3 高利息倍数公司资金需求与股价指数变动 图4 低利息倍数公司资金需求与股价指数变动 投资需求变动投资需求变动股价指数变动股价指数变动 图5 高利息倍数公司投资需求与股价指数变动 图6 低利息倍数公司投资需求与股价指数变动 六、总结性评论 资产价格波动会影响企业净资产，尤其在金融危机期间，会恶化企业资产负债表，提高企业融资成本和降低企业资金需求，引起投资和产量萎缩，实体经济下滑。本文考虑不同的 ① 投资需求即前文的投资（固定资产+长期投资+在建工程），短期和长期借款数据来自Wind数据库，股票价格指数数据来自IFS数据库（2005年=100）。 18
融资方式，构建资产价格波动影响企业投资行为的理论模型，研究发现资产价格波动对投资行为的影响只有在企业面临资金约束时才会出现，投资与资产价格波动之间呈正相关关系，内部融资意愿和负债比率会使两者之间的相关性增强。在放宽了对所有资产价格一致波动的假设后，发现企业的资产配置结构对企业的投资与资产价格波动的相关性有明显的影响。 在理论基础上的经验分析结果表明：资产价格波动通过资产负债表渠道并没有显著影响融资能力较强的企业，而只是冲击到融资能力弱的企业；实施新会计规则之后，资产价格波动借助资产负债表渠道影响企业投资行为的效果更明显。 理论和经验结果的政策内涵是：（1）要重新审视公允价值会计规则。该规则固然能提高财务信息的相关性和有用性，能预防金融风险，但在资产价格暴涨暴跌的情景下，会迅速放大或缩小企业资产负债表规模。公允价值会计规则会借助资产负债表放大资产价格波动效应，需要通过资本缓冲、前瞻性储备和更加透明的信息披露来解决；（2）要谨慎使用扩张性货币政策，推行扩张性财政政策。金融危机传导的资产负债表渠道突出企业在金融危机后资金需求降低，央行无视资金需求而单方面扩大货币供应量只会陷入流动性陷阱，而只有通过扩张性财政政策，用政府投资支出替代萎缩的私人投资，经济才能复苏。（3）政府宏观经济政策框架中应该包涵资产负债表信息。只有这样，才能从微观和宏观层面，从国内和外部视角透视金融危机，理解经济运行。 参考文献 Almeida, H. and Campello,M.,2004,“Financial constraints,Asset Tangibility and Corporate Investment”,NBER Working Paper W12087. Alti, A., 2003,“How sensitive is investment to cash flow when financing is frictionless?”，Journal of Finance ,,–722. Bernanke, Gertler, M., 1990,“Financial Fragility and Economic Performance”，Quarterly Journal of Economics,105,pp. 87–114. Bernanke, B. and Gertler, M., 1989,“Agency Costs, Net Worth, and Business Fluctuations”，American Economic Review,, –31. Boyer,R.,2007,“Assessing the Impact of Fair Value upon Financial Crises”，Socio-Economic Review,,-807. Chaney,T., Sraer,D. and Thesmar,D.,2007,“The Corporate Wealth Effect: From Real Estate Shocks to Corporate Investment”，Working Paper. Eckstein,O. and Sinai,A.,1986,“The Mechanisms of the Business Cycle in the Postwar Era”，in Robert Gordon,ed.,The American Business Cycles:Continuity and Change,University of Chicago Press for NBER. Fisher, I., 1933,“The Debt–Deflation Theory of Great Depressions”，Econometrica,4, –35. Fazzari, S., Hubbard, G. and Petersen, B., 1988,“Financing Constraints and Corporate Investment”，Brooking Papers of Economic Activities, –195. Guariglia,A.,1998,“The Effects of Financial Constraints on Inventory Investment:Evidence from a Panel of UK Firms”，Economica,,-62. Gomes, J., 2001,“Financing investment”，American Economic Review,91, –1263. Krugman,P.,1999, “Balance Sheets, the Transfer Problem and Financial Crises”，International Tax and Public Finance,（4），-472. 19
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