张杰,胡浩然

• 1:太原理工大学经济管理学院
• 2:山东大学经济学院

摘要(Abstract)：

本文基于中国信贷市场中存在不完全信息与信贷寻租的现实背景，构建了融合正规型银行、寻租型银行以及信贷市场搜寻匹配过程的DSGE模型，解析中国信贷市场扭曲对信贷匹配与全要素生产率的影响机制，并对相关政策调控的作用机理和有效性进行了仿真模拟。研究发现：(1)企业资本回报率噪音信号与信贷寻租行为扭曲了信贷市场的价格配置机制，低效国企扩大生产的同时挤出高效非国企的信贷资金，对全要素生产率造成负面影响。(2)尽管监管机制纠正了银行授信预期的误差，引导银行按照利润最大化的最优决策路径分配信贷资金，有效促进了信贷资金的合理配置，进而提升全要素生产率；但金融反腐在抑制信贷寻租行为的同时，也加剧了非国企的融资难度，进而阻碍全要素生产率提升。(3)实证结果表明通过信贷市场化建设来消除信贷市场扭曲，能够促进信贷资金从国企向非国企配置，进而实现信贷资金高效配置和提升全要素生产率水平。基于以上研究结果，本文从完善信贷市场信息披露机制、建立信贷市场公平竞争机制、建立银行授信决策误差的监管机制以及加强金融反腐力度四个方面提出了政策建议。

关键词(KeyWords)： 信贷市场扭曲;信贷资金匹配;全要素生产率;DSGE;授信监管

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 教育部人文社会科学研究青年基金项目“信贷市场扭曲与全要素生产率——基于信贷资金搜寻匹配的动态模型研究”(21YJC790159)的资助

作者(Author): 张杰,胡浩然

参考文献(References)：

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• (1)信贷资金误配是指由于信贷市场扭曲等因素导致银行并未按照企业间信贷资金边际收益相等原则配置信贷资金，高生产率企业信贷资金配置不足而低生产率企业信贷资金配置过多，进而导致信贷资金配置偏离最优状态。
• (1)在第1部分理论分析中，本文阐明银企搜寻匹配过程、不完全信息以及信贷寻租行为在信贷市场扭曲对全要素生产率影响中的作用。
• (1)从上市企业的相关变量变动情况来看(图1)，国企政策性补贴占比与国企信贷占比的变动趋势相一致。在2008年全球金融危机期间与2020—2023年疫情期间，政府大幅提升政策性补贴，伴随着信贷资金向低效国企流动，全要素生产率大幅降低。在2017—2018年期间，政府实施结构性去杠杆政策，于是缩减对国企的政策性补贴，国企信贷占比随之降低，进而全要素生产率轻微提升。可见，信贷配置以及全要素生产率的变动和大规模政策的实施时点相关。
• (1)家庭的模型设定请见附录E。资本品生产企业、零售商、中央银行以及政府部门的模型设定较为常见，正文中不在给出，备索。
• (2)待融资项目未获得融资，其没有生产资本，并且不参与生产。
• (1)由于非国企的激励机制和管理制度更能适应市场机制的运行，故非国企生产效率高于国企(陈小亮和马啸，2016;陈小亮和陈伟泽，2017;王立勇和徐晓莉，2018)。
• (1)企业融资需求还可以表示为向正规型银行和寻租型银行提出的融资需求之和，即■
• (1)王立勇和徐晓莉(2018)以及Christiano et al.(2014)在建模中设定金融中介依据企业的预期资本回报来确定信贷额。
• (2)企业信贷寻租能够影响实际贷款额■
• (3)本文设定■的表达式为:■
• (4)企业经营状况属于企业的私人信息，银行并不了解企业经营状况。
• (1)本文设置寻租型银行监督成本为信贷额与违约率的反应函数。首先，随着信贷额的增加，寻租型银行的监督成本随之增加。其次，为防止企业信贷违约带来的金融风险，随着企业违约率的提高，银行监督成本随之增加。
• (2)■表示企业违约率。
• (3)Rt表示第t期的银行存款利率。
• (4)鉴于中国存款准备金利率波动频率较低，于是本文设定其为外生冲击。存款准备金率的变动规则备索。
• (5)银行信贷融资价值指的是银行贷出去的资金获得的价值，银行持有资金价值指的是银行未贷出去的资金的价值。
• (1)寻租型银行价值最大化问题的一阶条件请见附录A。
• (1)本文设置正规型银行监督成本为信贷额与违约率的反应函数。一方面，随着信贷额的增加，正规型银行的监督成本随之增加。另一方面，为防止企业信贷违约带来的金融风险，随着企业违约率的提高，银行监督成本随之增加。
• (1)正规型银行价值最大化问题的一阶条件请见附录B。
• (1)国企价值最大化问题的一阶条件请见附录C。非国企价值最大化问题请见附录D。
• (1)本文参考Giannetti et al.(2015)、程晨和王萌萌(2016)、赵健宇和陆正飞(2018)的OP方法计算企业生产率。然后，基于企业生产率估计结果，本文计算企业生产率的季度加权值(加权比重为企业资产占比)，据此获得全要素生产率的季度值。
• (2)另外，本文选择了两个变量作为非国有企业固定资产投资完成额的替代变量。一是非国有上市企业支付的其他与经营活动有关的现金和企业资产总计比值的季度均值，二是非国有上市企业营业利润与净利润比值的季度均值。本文利用替代变量重新进行参数校准与数值模拟分析，并没有改变原有实证分析结果的显著性。替代变量的时间跨度为2003年第一季度至2022年第四季度，数据来源为中经网统计数据库与CCER经济金融数据库。
• (1)计算资产与资本比值的数据来自于CCER一般企业财务季度数据库中2003年第一季度至2022年第四季度所有企业资产负债表下所有者权益合计值与资产总计值比值的季度均值。
• (2)数据为2003—2022年上市公司，数据来源于CCER金融经济统计数据库。
• (1)本文通过比较变量的实际数据与稳态模拟结果来判断模型模拟效果。核心变量包括资本与产出比值、消费与产出比值、政府支出与产出比值、产出与信贷比值和不同所有制企业投资与产出比值。通过比较结果可知，基准模型对核心变量一阶矩与二阶矩的模拟结果和实际数据非常接近，误差基本控制在1 %以内。由此可见，本文基准模型的模拟效果较好。
• (1)企业资本回报率噪音冲击的影响是短期影响，在20期之后，噪音冲击对TFP的影响趋近为零;由于低效国企偿债能力较弱，正规型银行逐步意识到国企的生产效率低下，进而逐步降低对国企的贷款幅度，导致国企生产对TFP的负面影响逐步降低。此外，非国企能够通过寻租型银行持续获得信贷资金，其对TFP逐步产生正面影响。综上，在20期后，TFP逐步出现正向波动。
• (1)限于篇幅，扩展后模型的估计结果与说明备索。
• (2)监管机制中违约率■是从不同类型银行融资的国企与非国企违约率的加权平均值，加权系数为不同所有制企业对全部企业的资产占比。之所以选择资产占比为加权系数，是因为大企业出现违约会对经济造成更大的负面影响，故监管机制更加关注资产规模大的企业的违约情况;■表达式中加权系数的选择依据同理。
• (1)限于篇幅，扩展后模型的估计结果与说明备索。
• (1)此项反事实研究中依然保留信贷寻租这一信贷市场扭曲。
• (2)本部分将“无噪音信号+存在信贷寻租”环境下的经济效应列为对照组。
• (1)本文阐明计算福利损失的理论基础与具体方法，具体请见附录F。Galí(2015)以及王曦等(2017)均使用类似式(55)的福利损失计算公式。在不了解具体的函数关系与变量取值的前提下，Gali的教材中需要使用二阶近似的福利损失函数表征福利变动。然而，本文通过数值模拟已经获得了每期的变量模拟值，故本文无需通过二阶近似来获得福利损失数值。
• (1)其中■表示包含■等变量的函数。
• (1)将式(A.5)代入式(A.1)得到■的表达式，并将式(A.6)代入式(A.2)得到■的表达式。
• (2)其中■表示包含■等变量的函数。
• (1)将式(B.5)代入式(B.1)得到■的表达式，并将式(B.6)代入式(B.2)得到■的表达式。
• (1)具体求解过程为:将■代入式(38)，并利用■可确定国企潜在融资额。
• (1)具体求解过程为:将■代入式(D.3)，并利用■可确定非国企潜在融资额。
• (1)Xt是式(E.2)的拉格朗日乘数。