宏观经济的风险范文

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篇1

突破口是解决结构性问题

中国经济当前存在的主要问题是结构性问题，出路是供给侧结构性改革。我国经济运行面临的突出矛盾和问题，根源是重大结构性失衡，必须从供给侧结构性改革上想办法。

2016年，供给侧改革取得了良好成绩，但是也存在一些问题。2016年国企去杠杆进展良好。下半年重工业去产能加速，部分行业的去产能速度快于计划进度。同时，根据具体情况，已开始通过关闭僵尸企业、不良贷款核销、债转股并出售给资产管理公司等方式去杠杆。

2017年，将推动“三去一降一补”取得实质性进展。“去产能”方面，继续推动钢铁、煤炭行业化解过剩产能，处置“僵尸企业”，防止已经化解的过剩产能死灰复燃，做好其他产能严重过剩行业去产能工作；“去库存”方面，坚持分类调控、因城因地施策，把去库存和促进人口城镇化结合起来；“去杠杆”方面，把降低企业杠杆率作为重中之重；“降成本”方面，在减税、降费、降低要素成本上加大工作力度；“补短板”方面，既补发展短板也补制度短板。

此外，2017年供给侧结构性改革的一个亮点是农业。农业将成为供给侧结构性改革重要一环。2017年要深入推进农业供给侧结构性改革，并从增加绿色优质农产品供给、改革重要农产品价格形成和收储机制、深化农村产权制度改革等方面，全面确定了农业供给侧结构性改革的施力重点。

财政金融政策稳中有进

长期以来，我们习惯于从需求侧想办法，单纯靠投资拉动和增发货币来解决经济问题，但这一传统的调控理念、方式和增长路径已经难以为继，例如，货币发行和实体经济增长率已严重不一致。目前，化解经济下行压力主要不是靠政策刺激，而是需要推进相应的制度调整与制度创新。

对于财政政策，必须突出财政支出要与供给侧结构性改革相配合，“预算安排要适应推进供给侧结构性改革、降低企业税费负担、保障民生兜底的需要”。这表明，宏观调控政策不仅自足于短期的稳增长，还要照顾到长期的结构改革，在短期的调控政策中贯彻落实长期的改革部署，要弱化短期增长的总量平衡，强化长期增长的结构均衡和升级。

对于货币政策，基调是货币不能过于宽松，“调节好货币闸门”“维护流动性基本稳定”。大水漫灌可能带来股市、楼市或大宗商品一时的大涨，也可能取得暂时的高增长，但是与长期结构调整的改革精神相违背。经济工作会议还指出货币政策要保持稳健中性，与以往不同，增加了“中性”的说法。事实上，相比以往的“稳健”，“中性”有更强的经济理论支撑，中性特指不影响实体经济的发展，言下之意2016年的“脱实向虚”必须遏制，相关的经济风险必须防控。

还要指出的是，稳增长在2017年经济工作中的地位有所下降。2015年中央经济工作会议提出“要在适度扩大总需求的同时，着力加强供给侧结构性改革”，2016年变为“坚持以推进供给侧结构性改革为主线，适度扩大总需求”，调整了改革和扩大需求的顺序。这不仅是改革与增长地位的对调，而且是政策协调性的增强，要在宏调中落实改革。既要做好短期风险防范和应对，更要注重挖掘中长期增长潜力；既要扩大总需求，也要改善供给质量。

金融改革重中之重是防控风险

2016年，中国经济增长路径呈现“债务―投资”驱动模式，央行增发货币、财政发债、地方发债和PPP的债务融资方式明显，并且资金主要流向央企、地方投融资平台和地方国企，投资于铁路、公路等传统的过剩产能行业而非创新型的高科技行业，投资效率低、债务风险累积高。

现阶段的金融业分业监管已无法适应混业经营的需要。目前银行理财产品余额已突破20万亿元，其中表外理财超过14万亿元，表外理财等影子银行成为我国金融市场的一支重要力量。很多短期资金成为国内游资，在各金融市场寻找套利机会，险资到处举牌，也成为这一轮股市暴涨暴跌的重要推力。而由于分业监管，很难形成监管合力。

篇2

重新审视宏观经济波动与信用风险之间关系

重新审视宏观经济波动与信用风险之间的关系，还需以以往的宏观经济波动为研究的基础。拉美国家、日本、亚洲等国纷纷经历了一个经济急速增长，资产快速升值、涌入，信用与杠杆化快速扩张，而后外部经济撤出，自身金融体系遭遇严重衰退的宏观经济波动。现在已经有人意识到很多经济体在经济扩张的时候都会为之后的系统性危机留下种子。在经济乐观时，信用风险看起来很小，而此时银行对于前景过于乐观，会更倾向加快资金的流转速度，不稳定因素也会在此时悄然产生，如果金融体系不稳定，那么在经济扩张之后，经济在顶部区间或衰退的时候，这种不稳定就会释放出来，宏观经济将会遭到重创。而商业银行天然具有这种性质，会让经济周期产生更大的振幅，在宏观经济好的时候，信贷质量会很好，而在宏观经济下行的时候，信贷违约就会显著增加。

根据人们以往对宏观经济的看法，通常都有增长期、繁荣期、下降期、萧条期四个周期，而信用风险在第一阶段事实上非常小，因为增速普遍大于成本及银行的利率，在第二阶段信用风险开始来临，但此时人们会更加疯狂的增加自己的信贷额度，而第三第四阶段就是泡沫的破灭，大量利用泡沫和炒作形成的虚假繁荣相继破灭，给本来已经摇摇欲坠的实体经济最后一击。而由于大量的信贷危机产生的复合效应，拉美国家、日本、亚洲等进入萧条期之后至今无法重现当年的盛况。全球经济发展的不均衡导致信用风险的蔓延，再加上上述的情况严重损害了全球经济的发展，在不可控的宏观经济波动中，发展中国家的信用风险问题也面临着严峻的考验。

宏观经济波动对于信用风险的影响

拉美国家：上世纪40年代中期，阿根廷经济学家提出发展主义理论，即世界资本主义体系由两部分组成：中心和。而造成他们不同的原因就是技术进步和应用均衡的原因，中心国家科技进步快，应用普及，国家技术进步慢，应用不普及，一些稍稍先进的技术则要依赖进口，而且只生产中心国家需要材料的廉价部分。中心国家贸易条件优于国家，原材料出口便宜，成熟工业商品进口价格高。拉美国家要摆脱现有处境就要改变当前不合理的经济结构，提出进口替论，把国家战略定位内向的工业发展，发展民族经济，面向国内市场，扶持民族工业，这个政策持续的三十年时间，拉美国家每年的经济增速都达到5%。而在1973年之后，欧美经济停滞，通胀并发，大量资金融入拉美，为保住经济增速，拉美一些国家提出债务发展模式，通过外债来实现国内的现代化，该模式主要内容是借钱来扩大再生产，增加出口，增加收入，然后还债并进行资本输出，上世纪70年代，巴西、墨西哥、阿根廷等都走上了这一模式 。

而后，阿根廷等国家实现了全面私有化，大量的美欧资金一波一波的进入阿根廷，他们廉价收购了阿根廷所有战略行业及廉价出卖的产业，然后推高本地股市，让阿根廷本地投资者疯狂追捧，把并购来的企业在资本市场进行兑现，当他们把财富掠夺的差不多的时候，这些资金带着丰厚利润大规模撤离，导致了阿根廷的金融危机。从其中，我们不难看到宏观经济波动对信用风险的影响，宏观经济波动越大，可能带来的信用风险就越大。

日本：上世纪80年代末，日本经济迎来了新一轮的增长，实际GDP增长达到5%以上，而个人住房投资和随之而来的家电消费也迎来了一个繁荣的新时代。而且，当时的物价水平并没有跟随货币供应量而迅猛的上升，一直处于较低的状态，这点有些像今天的中国，高增长、宽货币、低通胀。但是不能掩饰的是，当时日本的经济爆发引发了西方市场的恐惧，于是通过操纵汇率，使日元进行升值，以此让热钱涌入日本，炒高日本本土房价股价。

而后，资产价格上升无法支撑实体经济，一些投机者失去了投机的热情，土地和股票的价格下降，导致账面资本亏损，由于很多企业和投机者将上升的账面资本考虑在内进行了更大规模的融资和投资，从而带来大量的信贷问题，随着金融缓和政策的结束，日本国内资产已不可能维持原价。而大幅度衰退的可怕之处在于各种投资标的都存在大量的信贷问题，从房屋、土地到股市、融资都有人或公司大量破产，之后产生的恐慌心理使得消费和投资紧缩的加乘效应，不只毁掉泡沫成分也砍伤了实体经济，且由于土地与股市的套牢金额通常极大，一般都超过一个人一生才能积累的财富，导致许多家庭发生悲剧，而多数的高价买房的一般家庭则成为背债者，对以后长达一代人的日本社会消费萎缩经济不振种下了因子。

我国：上世纪90年代以来，我国GDP每年的增速平均达到了8%以上，而近年来，人民币多次提高存款准备金率以实现更集中的货币政策，也表达了政府已经关注到了信用风险。根据我国目前的信用风险形式我有以下看法，国有银行主导的政府债和国企债可能会产生较大的逾期风险。我国的银行将贷款分为正常、关注、次级、可疑和损失五级，而其中大量的本应该是次级可疑甚至是损失级的贷款被分为正常和关注中，银行这么做毫无疑问会让账面的信息更好看，但是其中借给地方政府和国有企业的债务很难在预期时间还上。于是银行就会把债务整体出售给信托公司，然后由信托公司把债务分割为理财产品在银行等地销售，而这种拆东墙补西墙的庞氏骗局也就解释了为什么信托类的理财产品通常周期很短，并且很多都是非保本类型的，而信托公司的资产是持有一些银行的股份等标的，有些信托公司会把手中某些股份作为质押标的质押多次，而信托类理财产品也沦为地方债务和地方融资平台，也就是我国证监会主席肖钢所说的理财产品就是庞氏骗局。

另一方面：按揭房贷也在国内占据了很大比重。从上世纪90年代起，我国对房地产市场一直实行放松的经济政策，长时间的政策惯性助长了房地产投机商的高回报预期，致使房价一张再涨，而借贷双方信息不对称，假按揭造成了银行的不良资产，而早期的宽松制度更让一些投机客用一套房子的贷款再买一套以此来推及更多房源来推高房价，而这种由于信贷扩张所推动的畸形房价上涨也在近年来问题凸显，去年各地政府分别限制第二套房首付比例提高就是政府的应对之策，而在房价上升时这种高杠杆比例的信贷暂时不会有问题，但房价一旦停止上行，就会由于高利息等产生更多的信贷违约问题，信用风险凸显，会对整个宏观经济造成大的冲击。

2014年3月4日是中国债券史上值得铭记的一天，*ST超日当晚公告称，公司因资金原因无法按时支付债券的到期利息，中国债券市场首次实质性违约宣告诞生。这是一个里程碑式的事件，代表着我国债市的刚性兑付就此终结，政府不再兜底，其中的信用风险会得到释放，而信托募集量将会下降，导致民企债券价格下降，这会进一步地增加企业债券的兑付风险。很多人对我国的债务有一种乐观的估计，而这种乐观的估计是建立在虚幻的资产价格基础之上的，如果资产价格发生下挫，利润下降甚至亏损，则必然导致系统性风险。2014年2月，我国罕见的出现了贸易逆差，这预示着更多的出口企业将会面临较大的风险，而其中的债务风险将会逐步得到释放。国企与地方政府债务则由于2014年国内部分城市将会面临的土地价格下降而出现兑付风险。2014年，美国政府会逐渐退出量化宽松，其下一步必然是更加紧缩的货币政策，例如加息，一旦加息资金会加速回流美国，国内债务成本上升，企业个人实际债务上升，消费者不敢消费，进一步增加经济困境，这会引发更大的宏观经济波动。

宏观经济波动影响整体信用风险的因素

（一） 政府宏观调控因素

为减少在宏观经济波动中整体市场经济受到的打击，国家会基于自身的国情通过宏观调控的方式将经济周期性波动的危害程度降低到最小。与此同时，在国家宏观调控下，信用风险会受到一定的影响。无论是宽松的宏观经济政策还是紧缩的宏观经济政策，都是与宏观经济波动相辅相成的，并且随着宏观经济发展不断调整国家宏观经济政策，宏观经济政策的大幅度调整对于信用风险来说也是一种负担和挑战。宏观经济政策的制定直接影响到银行的决策，如若在根源上就不合理，那么最直接的后果就是银行处于一个不可知的经济环境中，任何风险值都在上升，信用风险也不例外。宏观经济波动带动了国家宏观经济政策的波动，同时，不理性的政府宏观调控会加剧信用风险。

（二） 主体因素

宏观经济波动会影响信用风险的主体因素在于商业银行应对不同时期的宏观经济波动做出的信贷政策不同，它体现出一种亲周期的态势，带来的后果是信用风险增加，并容易陷入信贷紧缩时不良贷款增长的窘境中。如若商业银行没有掌握住整体的宏观经济波动的规律，就很难制定出正确的信贷政策，同时也很难调整资质较好的放贷对象，这些不确定性已经增加了信用风险。在经济过热时期，实际上增加了风险的指数，相比较下，经济紧缩时期，受宏观经济波动较大影响的周期性行业的信用风险剧增，又由于部分的中小企业的自身抗风险能力较弱，使得银行层面的信用风险暴露出很多问题，而这些因素都会影响整体的信用风险提升。

（三）客体因素

宏观经济波动会影响信用风险的客体因素在于借款人在不同时期的宏观经济波动下偿还能力与借款数量的不平衡，如在经济上行的周期内，随着经济的上行信用风险呈现逐渐增大的态势，而一旦宏观经济停滞上行或有所减缓，那么由于借款者对于之后宏观经济盲目乐观所造成的大量信用风险堆积就会成为压垮借款者的稻草，从而产生一系列的连锁反应，而且借款者们普遍存在互相担保的情况，如果有一部分借款者违约，那么就会对整个信用风险体系产生"蝴蝶效应"般的系统性风险。

研究总结

（一）不同经济阶段违约距离或违约概率不同

通过实证性的发现，随着时间的变化，在我国上市公司的违约距离随之变动，并且总的来说违约距离表现出一种继续拉大的态势，这表明信用风险存在着持续下降的可能。而此种现象与我国宏观经济的运行周期在大体上保持了一致。分析宏观经济的运行，首先从违约距离与它相关的关系进行分析。因为GDP 对宏观经济与违约距离的关系有重要影响，所以对其分析：信用风险与GDP总量呈现出负相关，也就是说违约距离与其存在正相关；信用风险与GDP增长速度呈现出负相关，进一步解释说违约距离与其呈现负相关。

（二）不同信用等级受经济周期影响不同

实证研究表明，不同信用等级受经济周期的影响不同。信用等级越高，对宏观经济变化的反应越不敏感。 与此同时，不同信用等级的借款人的违约概率受到宏观经济波动影响的程度也有所不同。

依据上文对于宏观经济波动与信用风险之间关系的分析，又深入探析了宏观经济波动下影响信用风险的各个因素，从宏观角度入手得出在日益波动的宏观经济下，要掌握好国家的宏观经济政策，使得国家经济的大方向是与宏观经济波动相匹配的，反之会严重影响国家的经济发展及对信用风险造成巨大危害，从而需重视国家的政府宏观调控；再者，影响信用风险的主体和客体因素也应引起注意，调节好之间的关系，加强防范信用风险的意识和措施。

参考文献：

1.贾文学.商业银行信用风险与宏观经济周期关系研究[J].浙江金融，2007（7）

2.李悦.经济周期对信用风险的影响[J].浙江金融，2006（8）

3.王欣昱，张浩博.中国宏观经济波动与信用变化比的相关性研究[J].云南社会科学，2013 年第 1 期

篇3

[中图分类号] F830.2 [文献标识码] A [文章编号] 1006-5024(2008)01-0152-05

[基金项目] 国家自然科学基金重点项目“中国宏观经济中期发展建模：预测方法与应用研究”(批准号：70531010)；国家自然科学基金“创新研究群体科学基金基于行为的若干社会经济复杂系统建模与管理”(批准号：70521001)

[作者简介] 曹汉平，北京航空航天大学经济管理学院博士生，中国银行总行高级经理，研究方向为金融工程与风险管理；任若恩，北京航空航天大学经济管理学院教授，博士生导师，研究方向为国际竞争力比较、金融工程与风险管理。(北京 100053)

一、问题的提出

近20年来，信用风险的研究如雨后春笋，取得了长足发展。但这些早期的信用风险模型大多集中对违约可能性(信用评分)的预测，主要强调对样本截面数据，而不是从时间序列角度来分析辨别“好”或“坏”的公司，并且这些模型大部分仅仅考虑了公司本身的状况与能力，而未将外在的环境因素纳入其中。近年来，随着经济的快速发展和经营环境的快速变迁，公司必须面对许多不确定性，增加了公司经营的风险。信用风险的时间序列或动态行为分析已经广受学术界、业界以及监管机构的重视。

首先，信用风险市场的流动性越来越大。抵押证券(ABS)，如债券抵押证券(CBO)与贷款抵押证券(CLO)，与信用衍生产品(Credit Derivatives)相似，都允许金融机构在不用破坏客户关系的情况下降低信用风险敞口。这些新信用工具的定价需要利率、违约率、回收率、以及信用利差等的动态行为的足够数据。一般而言，可利用直接观测这些变量的历史数据，或者利用流动性信用敏感工具定价模型来计量这些相关经济变量的动态行为即为信用违约互换(credit default swaps)。其中信用衍生工具或证券有效性弥补了早期信用评分方法在管理信用风险时的适应能力，同时它也使违约分析的重点从截面分析、时间点分析转换到动态的信用风险管理。

其次，信用风险组合管理需要动态信用风险分析。虽然这些模型基本上都能作为分析信用风险组合的工具，但是对于不同风险种类的分析却存在很大的差异。在可辨别的独特性风险与系统风险情况下，绝大多数独特性风险都能被分散，系统性风险对信用组合最重要。而目前的信用组合模型，如CreditMetrics、CreditRisk+都较少关注系统风险因素的行为。通常而言，系统信用风险因素经常与宏观经济环境有关。因此，如果能将宏观经济环境与系统信用风险因素建立联系，那么有关宏观经济变量的趋势与状态的知识就可以帮助商业银行评价组合信用风险。

第三，监管的发展也需要对信用风险进行动态分析。新巴塞尔协议(Basel Committee on Bank Supervision (2003))建议银行的资本需求(capital requirements)必须直接与交易双方的履约能力(creditworthiness of the counterparties)相联系。同时，新监管架构的一个主要关注点就是银行资本需求的亲周期性(pro-cyclical capital requirements)，并且按照这样的方法来增加经济周期的冲击，这可能会恶化经济周期波动。经济增长期间，银行可能会降低经济资本水平，而经济资本水平的降低可能是受到基于近期违约概率估计的风险敏感性资本需求(risk sensitive capital requirements)的刺激。因此，在经济周期的波峰时，经济资本水平可能非常低以致于无法应付后续的经济下降趋势。而在经济下降期间，经济资本的积累同样可能很低。此外，经济资本的增加可能会导致银行信用紧缩(credit crunch)并且因此恶化已经不利的经济环境。亲周期(pro-cyclicality)的问题进一步凸现了对信用评级、违约概率、信用利差以及其它信用风险驱动因子进行动态分析的需要。

本论文主要尝试将宏观经济环境和行业竞争环境纳入信用风险模型，来辨别外在因素对信用风险的影响程度。希望利用辨别出的外在因素对信用风险的影响，为投资者在评估投资时提供多一层的考量，并建立一个能够纳入外在因素的信用风险评估模式，以供后续研究与实务界应用。

二、信用风险模型的发展历程

信用风险分析最早起源于Beaver (1967) 和Altman (1968)的工作，并且在过去近四十年来取得了广泛的研究与探讨，发展出许多类型的信用风险模型。不同的模型具有不同的特性及相关的理论基础，大致而言可以划分为两大类。第一类是基于会计信息与市场价值所发展出来的模型，如Altman，Haldeman and Narayanan(1977)的ZETA模型，第二类则是以股票价格为基础的模型，如KMV、Moody’s等机构用期权理论发展出来计算违约概率的模型。但到目前为止，并未有具体将宏观经济因素纳入信用风险模型的研究。不过，经由Belkin，Suchower and Forest(1998)与Jongwoo Kim(1999)两篇对信用转移矩阵(credit transition matrix)的研究，替信用风险模型纳入宏观经济变量的方式提供了一个可行的研究方向。Belkin，Suchower and Forest(1998)首先将公司价值变动的因素分成两部分，个别公司单独面对的风险与所有公司共同面对的风险，前者可称为个别风险，后者则为系统风险。Jongwoo Kim(1999)运用前述研究的概念，进一步建立较为具体的信用循环指标。

近年来，一些学者对违约概率与宏观经济变量的相关性展开了研究，较具有代表性的是Pesaran等(2005)建立的全球自回归宏观经济矩阵模型GVAR。该模型以Merton(1974)的期权理论为基础架构，以经济的全球化为背景，用横跨25个国家、时间段为1979―1999的季度相关数据，通过建立模型，分析国内宏观经济变量，包括GDP、CPI、短期利率、汇率、以及全球变量(如石油价格等)的冲击对资产信用组合风险的影响，证明银行冲销坏帐损失与国内外宏观经济变量的变化具有重要关系。另一个比较有代表性的是Koopman等(2005)直接应用时间序列模型研究违约概率的周期性变化。

综合以上文献，我们可以发现信用风险作为商业银行业所面临的主要风险，一直是银行风险管理的核心内容，同时也是监管机构及学术界研究的主要话题。目前我国商业银行的信用分析和评估技术仍处于传统的比率分析阶段。随着全球经济越来越相互依赖，商业银行与中央银行都必须面对并分析宏观经济波动对信用风险(或损失分布)的影响。因此，在此领域，尤其是宏观经济环境与信用风险相关性研究方面，将有大量的工作去做、值得深入研究。

三、基于宏观经济因素的信用风险评估模型

考虑到本论文旨在尝试将其忽略的外在因素(可分成宏观经济环境和行业竞争环境两部分)纳入信用风险模型，来辨别外在因素对信用风险的影响程度，因此主要参照Jong-woo Kim(1999)的研究方法建立宏观经济模型，并利用宏观经济变量(GDP增长率，CPI通膨率、货币供应量、失业率等)建立信用循环指标(Z)值，来表示宏观经济情况，然后以此信用循环指标的结果搭配Belkin-Forest-Suchower(1998)的方法，去调整不同经济情况下企业信用质量改变的概率，并修正研究期间银行放款组合价值之信用风险的变动型态。希望利用辨别出的外在因素对信用风险的影响，为投资者在评估投资时提供多一层的考量，并建立一个能够纳入外在因素的信用风险评估模式，以供后续研究与实务界应用。

(一)模型的建立

本论文假设影响公司价值的因素有三个方面，分别为宏观经济风险(Z)、公司经营绩效(M)与个别公司风险(ε)。现将此三种变量定义如下：

1.宏观经济风险

宏观经济风险以Z表示，为所有公司都必须面临的风险，可视为系统性的。这种整体且全面性的风险可能导因于国内GDP的变动、货币供应的变化、进出口成长或衰退、产值提升或下降等。为识别宏观经济风险，首先需要辨别哪些宏观经济变量可以合理仿真未来宏观经济状态。不同的国家，其经济状态各有其特定的全局变量组合代表，Wilson(1997)建议至少应有3个以上的宏观经济变量。此外，随着行业、评级的差异，其辨别的解释变量亦随之不同。再者，在模型估计方法上，随着模型设定而有所差异，其共同处则在于利用过去的变量资料来预测未来变量的可能。

本论文主要是依据Jongwoo Kim(1999)的研究方法，运用宏观经济变量建立信用循环指标(Z)，来表示整体经济情况，再依据信用循环指标的结果，去调整企业信用质量改变的概率。以下是分析方法的介绍。

(1)建立复回归模型

首先，分析投机级公司的违约概率与宏观经济变量的线性回归关系，再以变量分析(Analysis of variance)、系数估计(Parameter Estimates)、变量膨胀因子(Variance Inflation Fac-tors)三个方法作整体模型分析解释。其中：变量分析(Analysis of variance)的主要目的是分析解释变量与被解释变量有无直线线性关系；而变量膨胀因子(Variance Inflation Factors，VIF)则作为该模型共线性(Multi-Collinearity)的判断标准。

本研究先利用Probit函数对被解释变量(投机级公司的违约概率)作转换，得出的转换值再与选定的宏观经济变量做复回归分析，并利用最小平方法(Ordinary Least Squares，OLS)推算宏观经济变量的估计系数。

其中，Yt：表示第t期投机级公司的违约机率，Xi，t-1：表示第i个宏观经济变量在t-1期的值，β：为未知的参数，εt：为随机误差项，h：为选定的宏观经济变量个数。

(2)建立信用循环指标表示宏观经济状况

由公式(1)估计下一期的投机级公司违约机率的转换值后，即可建立信用循环指标表示经济状况。其公式可表示为：

其中，Zt表示第t期的信用循环指标，Φ-1为标准正态之累积分配的反函数，Yt表示第t期投机级公司的违约概率，μ为平均数，σ为标准差。

2.公司经营绩效

公司经营绩效以M表示，本论文以税前息前资产报酬率作为经营绩效变量。Mt值的转换主要应用统计上标准差距离的计算公式：

其中，RAt表示t期公司资产报酬率，μ为平均数，σ为标准差。

为了符合Mt~N(0，1)的假设，本研究假定同行业内各公司资产报酬率成标准正态分布。换句话说，即公司经营绩效的好坏概率呈标准正态分布。式(3)分子中的μRAt即为行业平均资产报酬率，也可用ITAt表示，用数字式表示为：

其中，RAt表示t期公司资产报酬率，IRAt表示t期行业平均资产报酬率，N为同行业内公司数量。

从式(3)可知，本研究将资产报酬率作为衡量公司经营绩效的指标。为了将宏观经济环境对资产报酬率的影响剔除，并消除行业特性差异，将其减去行业平均资产报酬率后再除以行业资产报酬率标准差，得到的经营绩效指标Mt就等于该公司经营表现与行业平均间的标准差距离。若公司资产报酬率小于行业平均报酬率，则Mt0，表示有正面的经营绩效。若两者相等，则Mt=0。

3.个别风险

个别风险以ε表示，此风险仅与个别公司相关，如新产品开发等。

根据以上分析，那么可以以下列回归式来估计宏观经济风险对公司价值变动的影响，并据此建立基于宏观经济因素的信用风险评估模型。

Rt=w1Mt+w2Zt+w3εt(5)

其中，Rt为t期公司价值变动，Mt为t期公司的经营绩效指标，Zt为t期宏观经济指标，εt为t期个别价值变动风险，w1、w2、w3分别为Zt、Mt、εt的权重。为了保证正态分布的假设，即Rt～N(0，1)，不失一般性，假设①Mt、Zt与εt也为N(0，1)的标准正态分布，即Mt、Zt、εt～N(0，1)；②Mt、Zt与εt间相互独立；③w12+w22+w33=1。

除了以数学式表示本研究模型外，也可以图形表示(如图1)。从图1中可以发现，公司价值变动可以区分为三部分，如同前文定义，分别为宏观经济风险、公司经营绩效与误差限。图中V0代表0期公司资产价值，Nt则为t期公司可能价值概率函数，Vt则代表其期望值。V0至Vt的变动中，V0至V′为受公司经营绩效影响的部分，影响幅度为w1Mt；V′至Vt则是受宏观经济影响的部分，影响幅度为w2Zt。

此图的例子是当Mt为负，而Zt为正，且w2Zt大于w1Mt的情况。若Mt与Zt两者均为正，Vt、V′皆会位于V0右边；反之，则Vt、V′皆会位于V0左边。换句话说，公司价值可能会因为Mt与Zt而变动，变动的幅度分别为wtMt与w2Zt，总变动幅度则为w1Mt+w2Zt。

(二)模型的求解

在期权模式的信用风险模型中，违约率的估计是以低于临界值的累计概率加以表示。该概率为：

其中，t为期间，V0为0期公司资产价值，Dt为t期负债帐面价值，μ为平均数，σ为标准差。

违约概率也能够在图形上看出。图2为期权模式下t期的公司可能价值分布图，公司可能价值为标准正态分布，所以此公司价值线Nt代表的一样是标准正态分布的概率函数。图中的横轴并非公司绝对价值表示，而是期望值的距离，以一个标准差为单位。此时只要求出临界值b的数值，即能得到临界值以下的累计概率，以τ表示。

此临界值也可称为违约点(default point)，根据公式(6)，可得临界值b为：

公式(7)所计算的临界值隐含的假设为公司价值低于负债面值就发生违约，但在现实生活中，违约不会在低过负债时即刻发生，而是已经低过负债一定程度之后。其中KMV的EDF模型也不根据上式，而是以公司长期负债加上二分之一流动负债来作临界点。

本研究为求出更精确的信用组合风险及违约概率，将依KMV的方式以公司长期负债加上二分之一流动负债来作临界点。因此，每家公司的临界点均不同。

bt=IDt+ SDt(8)

为了不失一般性，假设t期年底公司普通股市价为P(ST)t；CSt为t期期末流通在外普通股数，则公司t期末的价值与公司价值变动可分别表示为

Vt=P(ST)t×CSt(9)

根据Merton(1974)违约模型，在时间t-1的信息条件下，如果下式成立违约将在时间t发生：

假设：

那么λt将是正的违约门槛，它将随着时间与企业的特定属性(如行业区分)而变化。

因此，在末期t时的违约概率为：

τ=p(default)=p(Rt

综合以上的叙述，本研究的信用风险模型将外在环境因素纳入；外在环境因素又可以分成两部分，一为宏观经济因素，另一则为行业竞争因素。前者指的是宏观经济状况的影响，如资金是否宽松、进出口贸易兴衰、GDP增减等因素对公司信用风险的冲击。后者为行业特性因素，如行业竞争情况、行业特性等。

四、实证分析

本文选取的宏观经济变量包括年度实际GDP、实际全社会总投资、信贷余额、汇率、全国实际零售总额、全国进出口总额等。各变量均以各个指标各年名义值除以各年相对于1985年的物价指数，折算为以1985年基准的可比值，并以上海证券交易所上市公司为研究对象。由于论文篇幅的限制，本论文在行业与公司的选择上只选择了IT行业作相关分析研究。根据前文分析，我们可以利用最小平方法(OLS)来计算出方程(1)中的相关参数(如表1)

那么，我们可以得到投机级公司(SG)的违约概率与信用循环指标的预测值(表2与图3表示其预测值与实际的值非常接近)。

各风险因子的权重系数如表3所示。

因此，IT行业的条件信用风险模型(5)可以写成：

Rt=0.277Mt-0.202Zt+0.939εt (14)

下面我们可选择一家IT行业的上市公司进行具体分析。假设该公司在1999年度与2000年度的基本信息如表4所示。

因此，在考虑宏观经济与行业风险因素后，该公司2000年的条件违约概率(PD)可表示为：

τ=p(default)=p(Rt

实证表明，利用本论文建立的信用风险模型，可以计算出公司的信用风险，即可能的违约概率，而且根据违约概率，也能看出信用风险的大小与其变动。

五、结束语

本研究通过信用循环指标表示宏观经济景气状况，将宏观经济周期因素纳入到现有信用风险模型之中，分析了宏观经济变量与行业竞争环境因素等对信用风险的影响，建立了能够纳入外在因素的信用风险评估模式。本论文的分析结果可以帮助我们思考在考虑宏观经济与行业风险因素后信用风险的度量问题。在我国当前经济环境下，从信用风险管理的角度入手，将能够测量到的不稳定因素纳入到信用风险计量模型中去，使商业银行能够按照新巴塞尔协议的资本要求，建立具有长远性、稳定性、前瞻性的更为有效的信用风险管理体系，对增强金融体系和宏观经济的稳定性将具有非常现实的意义。需要指出的是：为了简化分析，本论文以上市流通的普通股股票价格计算公司价值，除必须假设国内股票市场为完全市场外，又忽略了其他影响因素；另外，本研究虽然尽力依文献或实务界的经验去选择合适的变量，并希望能找出最能解释宏观经济的经济变量，但由于宏观经济变量的选取存在一定主观性，容易遗漏重要的经济金融变量，使得选取变量与应变量的关联性不够显著，或多或少会影响模型的预测。

参考文献：

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篇4

中图分类号：F293.3 文献标识码：A 文章编号：1003-5192(2008)04-0001-05

Risk Assessment of China’s Real Estate Market: Basing on

Cointegration of Price and Macroeconomics

TIAN Cheng-shi, LI Hui

（Statistics College, Dong Bei University of Finance & Economic, Dalian 116025, China）

Abstract:In the long-term, real estate prices should be in coordinating with the social economic level, if the tendency of real estate price has departed from the macroeconomics support, then the market may hide risk. The paper analyzes the dynamic relations of the China’s real estate price index and main macroeconomic indexes in recent years under the cointegration and error correction model frame.The finding is that real estate price has the support of macroeconomic background, real estate market risk is not severe.

Key words:real estate; risk; cointegration; macroeconomic

1 引言

房地产业产业关联度高、具有先导性和基础性的特点，是我国国民经济的支柱产业。但近年来我国部分地区出现了房地产投资增幅过高、商品房空置面积增加、房价上涨过快、海外热钱纷纷涌入等现象，房地产市场发展有过热的苗头［1～3］。因此，如何评价中国房地产市场风险问题目前已经成为政府、学者和消费者关注的热点。但从现有的研究成果看，房地产市场风险的评价大多是通过数据比较，以是否存在地产泡沫来衡量。如谢经荣、朱勇提出了指标体系法，他们通过对相关数据的比较分析来判断是否发生地产泡沫及其严重程度［4］。李维哲、曲波采用功效系数法计算泡沫的综合比测度地产风险的大小［5］。刘琳等提出综合指数法来判断房地产业是否存在风险及风险程度［6］。而从宏观经济调控的角度出发，将房地产发展纳入宏观经济运行，从房地产市场与宏观经济运行的协调性来评价房地产市场风险的研究还未发现。众所周知，房地产市场的发展应该与宏观经济发展相协调，如果房地产市场发展偏离了宏观经济运行的正常轨道，则表明市场有非理存在，市场隐藏着风险。

虽然例如房屋空置面积、房地产投资额等多个指标都能够衡量房地产市场的发展状况，但由于价格是商品供求关系的最集中反映，因此房地产业与宏观经济发展相协调最主要表现为房地产价格与整体社会经济水平相协调。从长期看，房地产价格不会稳定不变，但是在一定时期内价格变化所呈现出的某种变动趋势应该由宏观经济如GDP、人均收入水平和利率等因素变化所影响和决定。也就是说，房地产价格的趋势变化应该有宏观经济背景的支持，即房地产价格变化趋势和宏观经济变化应保持一种长期稳定的动态关系。因此，从长期看，如果房地产价格走势和宏观经济变化是协整的，则说明房地产价格波动有经济背景的支持，可以认为房地产市场是健康和理性的；反之，如果房地产价格走势和宏观经济变化严重背离则预示着房地产市场潜伏着风险。

具体地，本文在协整和误差校正模型的框架下，通过分析房地产价格变化与宏观经济发展（包括GDP、城镇居民人均可支配收入、市场化利率指标）是否协整来判断中国房地产市场是否存在潜在风险。

2 中国房地产价格与宏观经济协整关系的实证研究

2.1 指标选取

本文选取了可能影响房地产价格的多个变量：GDP、通货膨胀率、收入水平和市场化利率。由于我国房地产价格只是在近年来才出现迅速上涨的势头，故我们尽可能地选取了近期的季度数据，样本区间为2000年第1季度到2006年第4季度。

(1)房地产价格指标

在房地产业与社会经济千丝万缕的联系中，房地产价格是其中最有影响力，也是最关键的一个因素。从微观角度来看，房地产价格的波动关系到人们的生活水平。从宏观角度来看，房地产价格对国民经济的产业结构、产业政策、产业协调发展等方面都有着重要的影响。能否保证房地产价格与社会经济协调发展是摆在各国政府面前的一个难题，一旦处理不慎，将对社会经济产生巨大的负面影响。目前中国的房地产价格指数主要包括房屋销售价格指数、土地交易价格指数和房屋租赁价格指数三大类，其中，房屋销售价格指数与公众对房地产价格波动预期的相关性最强，所以本文选择房屋销售价格指数来反映房地产价格指数的整体性变化，用PI表示。

(2)经济发展水平指标

经济发展水平与房地产业有重要的互动影响［7］。房地产价格是由房地产市场的供给和需求所决定。如果经济发生衰退，市场上供出售的土地和建筑大量增加，存量住房的供给会上升。同时，居民由于失业和收入下降，对增量住房的需求也会大量减少，供给与需求的不匹配将导致价格的下降。相反，在经济高速增长期间，人们对未来有良好的预期，房地产市场一般会供销两旺、价格稳步上升。本文选用国内生产总值代表我国经济发展水平，用GDP表示。

(3)居民收入指标

房地产销售价格与居民收入水平息息相关［8］。当人均可支配收入较高时，人们会增加对房地产的购买，这将直接带动房地产市场的繁荣。当人均可支配收入降低时，对房地产的需求也会相应地降低，进而导致房价下跌。由于目前中国房地产市场主要是针对城镇居民，因此居民收入指标选用城镇居民人均可支配收入，用IN表示。

(4)市场化利率指标

房地产业是资金密集型产业，其供给和需求都离不开信贷支持，因此，利率对房地产市场具有非常重要的影响［9］。当利率下降时，房地产开发投资和房地产抵押贷款将源源不断地涌入房地产业，推动房地产价格持续上涨。反之，利率提高将导致房地产价格下跌。在发达的市场经济国家，国债利率是金融市场的基础利率，中国国债市场虽然得到一定的发展，但总体规模尚小，还不足以引导市场利率。而我国同业拆借市场自1984年建立以后，得到了长足的发展，能够迅速反映货币市场的资金供求状况［10］，故将同业拆借利率作为市场化利率的变量，用I表示。

(5)通货膨胀率指标

由于消费者价格指数包含了服务价格的变化，能更全面地反映物价变化，故我们用消费者价格指数来衡量通货膨胀率［11］，用CPI表示。

为了消除通货膨胀的影响，我们利用消费者价格指数CPI分别将名义GDP，收入指标和利率指标转化为实际值。同时，为了在分析中避免出现季节性的影响，我们用目前最广泛使用的X-11方法消除了序列的季节性。

2.2 单位根检验

在检验变量间是否具有协整关系之前，首先要检验数据的平稳性。本文采用ADF检验法。检验方程为

Δyt=α+βt+γyt-1+∑kj=1δjΔyt-j+εt

其中α,β,γ,δj为参数， εt为随机误差项，是服从独立同分布的白噪声过程，t为趋势因素。在检验中，本文采用麦金农（Mackinnon）临界值。解释自相关性的Δyt-j的最优滞后期k的选取标准为：保证残差项不相关的前提下，同时采用AIC准则与SC准则，将使二者同时为最小值时的k作为最佳滞后期。关于检验方程中是否包括常数项和线性趋势项或二者都不包括，本文的标准为，通过变量的时序图观察，如果序列好像包含有趋势（确定的或随机的），序列回归中应既有常数又有趋势项。如果序列没有表现任何趋势且有非零均值，回归中应仅有常数项。如果序列在零均值波动，检验回归中应既不含有常数又不含有趋势项。ADF检验结果如表1所示。

从表1可以看出，变量lnPI，lnGDP，lnIN，lnI的ADF统计量在5%的显著水平上接受原假设，表明它们均为非平稳的时间序列，同时它们又都在一阶差分检验中拒绝了原假设，因此，它们均是单位根过程，可以检验lnPI与lnGDP，

lnIN，lnI之间是否具有协整关系。

2.3 房地产价格指数与各经济变量长期均衡关系（协整）检验

关于协整关系的检验与估计，本文采用Johansen检验法。考虑阶数为p的VAR模型

其中yt是一个含有非平稳的I (1)变量的k维向量； xt是一个确定的d维的向量。VAR模型可改写为

Granger定理指出：如果系数矩阵Π的秩r

协整检验对滞后阶尤为敏感，不当的滞后阶可能导致虚协整。我们采用AIC准则和SC准则对p值进行选择，即选取当二者同时为最小值时的阶数。在p值确定后，再对协整回归中是否具有常数项和(或)时间趋势进行验证。

Johansen检验结果见表2。从表中看到，在1%的显著水平上只有一个协整向量，也就是说，从长期而言，房地产价格指数与国内生产总值、人均收入水平与市场化利率之间存在唯一的协整关系。

基于我国的数据特征，即使协整存在，也可能含常数和时间趋势，因此我们在作Johansen极大似然估计检验时均考虑了含有常数和（或）时间趋势情况，并根据SC准则、AIC准则确定最佳滞后阶数的方程形式。我们从可能的解释变量组成的多维空间开始分析，并逐步将不相关的解释变量去掉，最终我们选取最大化特征根对应的协整方程

由方程可以看出：在长期，若其它条件不变，当GDP上升1％，房地产价格指数将上升0.2126%，当人均收入水平增加1％，房地产价格指数上升0.4275％，当市场化利率增长1％，房地产价格指数下降0.1038％。而且从房地产价格指数的长期均衡方程看出：人均收入水平和经济增长水平对房地产价格指数的影响较大，尤其是人均收入水平，而市场化利率的调整对房地产价格指数影响最小。

2.4 房地产价格指数的误差校正模型

E-G两步法协整检验虽已证明变量之间存在协整关系，但无法度量变量偏离共同随机趋势时的调整速度，为此引入误差校正模型，误差修正项EC的大小表明了从短期非均衡向长期均衡状态调整的速度。我们首先取最大滞后阶数为4，使残差满足白噪声的要求，然后逐步去掉不显著和可以忽略的变量，得到如下的最终模型

ΔlnPI=-3.6525+0.04541•ΔlnGDP(-1)+0.01583•ΔlnGDP(-2)+0.1036•ΔlnIN+

（-5.7322）（2.4162）（1.9129）（2.9743）

0.05411•ΔlnIN(-1)-0.01054ΔI(-1)-0.2341EC(-1)

（-1.7172）（-1.9743）（-2.5219）

其中EC是误差修正项，Δ表示一阶差分，lnGDP(-1)表示GDP的滞后一期值，EC(-1)表示多元回归方程残差的滞后一期值。下面括号里的值是各系数的t检验值，各系数均在5%的水平上显著。从模型拟合值与实际值的比较看，模型的拟合精度较高。

误差校正模型显示：房地产价格指数、GDP和人均可支配收入三者之间存在紧密关系。从模型的系数可以看出，滞后一期与二期的GDP对房地产价格指数的弹性系数分别是0.04541和0.01583，而当期与滞后一期的人均收入对房地产价格指数的弹性系数分别是0.1036和0.05411，滞后一期的市场化利率对房地产价格指数的影响系数为-0.01054。由此可见，在短期，人均收入对房地产价格的贡献是最为显著的。同时，模型中误差修正系数是表示误差修正项对房地产价格指数的调整速度，系数值为-0.2341，说明四者间的长期稳定关系以-0.2341的调整力度将非均衡状态拉回到均衡状态，即房地产价格指数的实际值与均衡值的差距能很快被校正。由于误差修正项的系数为负，这个结果与误差修正的负反馈机制相一致，即前一期房地产价格指数的值高于（或低于）其均衡点的值时，误差修正项的负值系数对当期值起反向调整作用，从而导致当期房地产价格指数回落（或上升）。

3 结论

通过协整和误差校正模型我们得出结论：从长期看，我国房地产价格指数与国内生产总值、市场化利率及人均收入存在长期稳定的均衡关系。从短期看，误差修正项系数表明四者间由非均衡状态向均衡状态的调整速度很快。也就是说，通过房地产价格指数与宏观经济变量的长期和短期动态关系，我们得到如下判断：目前，我国房地产价格的变化基本符合现阶段我国经济高速增长的要求，并没有出现价格严重脱离经济发展水平和居民支付能力的现象。即从总体上看，宏观经济的增长可以解释我国房地产价格的增长，房地产价格的增长得到了宏观经济基本面的支撑。

当然，本文只是提出了通过考察房地产价格指数与宏观经济协整关系来评价房地产市场风险的一种思路，并得出了中国目前房地产价格受宏观经济支持，市场风险还不大的结论。但应该注意的是，由于缺少数据的支持，本文只对全国房地产价格指数进行分析，并没有针

对具体区域或城市。也就是说，从全国范围看，房地产市场的潜在风险不大并不意味着局部地区房地产风险也不大。近年来，个别区域尤其是部分大中城市的房地产价格的快速上涨可能存在与宏观经济发展相背离的风险，应该引起警惕。

4 控制我国房地产市场风险的宏观政策及建议

房地产价格的高低对一个地区甚至国家的整体社会经济的协调稳定起着非常重要的作用。如果房地产资产价格过高，将导致生产和生活成本的上升，影响生产性投资者的积极性，降低地区或国家的整体竞争力。因此，我们必须即时监控房地产价格与宏观经济的关系，使房地产价格稳定在合理的、与整体社会经济协调的水平。

第一，加强房地产土地市场的宏观调控。各级政府要明确政府职能，规范政府行为，保证土地的开发与整个经济发展速度相适应，与居民收入和购买力水平相适应。要平衡好土地一级市场总量、结构和区域，建立土地储备制度。改进土地供应方式，平衡好二级市场规模、节奏、档次，杜绝单纯炒卖地皮的谋利行为。制约土地价格的过快增长，规范行政收费与交易行为，减少房地产开发项目的行政收费，加强交易过程的监督，制定合理的土地拍卖规则。

第二，改善我国房地产产品结构。应根据社会各层次的消费能力和需求特点，选取合适的地段进行建设，形成与工薪阶层购买力相适应的多层次供应体系。此外，发展房地产二级市场，完善房地产市场体系，分层次提供住宅产品，促进房屋商品的流通，实现新房市场和旧房市场的滚动发展。

第三，完善房地产市场风险预警机制。完善房地产市场风险预警机制是预防房地产风险的有效途径。房地产市场风险预警机制包括四个方面，一是对宏观经济的预测机制，这是房地产市场风险预警的前提条件。二是房地产市场的预测机制，这是风险预警的基础。三是房地产类贷款的预测机制，这是风险预警的关键。最后是风险控制机制，这是风险预警的目标所在。

参 考 文 献：

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篇5

国内已有的对第三发支付的研究，主要集中在第三方支付的创新模式、微观运行风险，以及对电子商务和商业银行的影响等方面。李育林（2009）运用道德风险和信号传递模型对第三方支付的业务模式进行了分析，认为第三方支付作为独立的信用中介，可以有效减少电子商务活动中的信息不对称；欧阳卫民（2010）通过分析第三方支付机构的支付服务创新及相应的风险，提出实施支付业务许可制度、保障客户备付金安全等方面的监管思路；贝为智（2011）认为第三方支付在促进商业银行网银业务向广度和深度拓展的同时，在很大程度上又对银行的存贷款业务、资金结算业务以及传统中间业务构成威胁和替代。本文力图在前人研究的基础上，从宏观角度深入分析第三方支付的运行机制，揭示其存在的宏观经济风险，并提出宏观审慎监管。

一、第三方支付的运行机制及特点

我国当前的支付清算体系为中央对手清算模式，即以人民银行为主导，各商业银行在人民银行支付系统开设清算账户，跨行支付要通过人民银行转发，即所有的成员银行都与人民银行进行清算。与银行之间两两清算的对手网状模式相比，中央对手星状清算大大提高了支付系统效率，清算风险也大为降低。因为中央银行本身具有货币创造能力，商业银行在央行存放准备金，从而减小信用与流动性风险。

然而，电子商务的飞速发展引发了单笔数额小、交易频率高的支付清算需求。尽管国内现有的以中央银行为主导的支付体系也能满足这种需要，但在单位处理成本上却无法与电子商务的特点相匹配。在没有第三方支付平台时（见图1），商户需要与各家商业银行分别签订合作协议，由商业银行网银专用接口向商户提供客户资金到账信息和订单信息，跨行支付则通过商业银行在中央银行支付清算系统进行结算，这种模式下商户的系统开发成本高昂，且资金分散不便于管理；第三方支付介入电子商务后（见图2），其支付平台通过多点连接商业银行，一点连接商户，简化了商户的在线收款方式，并且这种第三方支付平台可以同时为其他商户服务，容易形成规模效应，从而降低了单笔业务支付清算的成本。图1传统模式图2第三方支付模式

由此可见，在传统模式下，中央银行为商业银行提供的是星状的中央对手清算模式，但为商户提供的则是金字塔形的清算模式，由于他们不能在中央银行开设账户，因此商户与商业银行之间是网状的清算模式；而第三方支付模式下，第三方支付系统在商户与商业银行之间搭建了一个平台，前端以商户界面直接面对网上客户，后端则连接各家商业银行，因此，在进行网上跨行支付时，第三方支付系统的清算模式与上述星状的中央对手清算模式基本相同，只是各家商业银行和商户都以第三方支付平台为对手进行清算。

具体而言，传统电子商务中，买卖双方通过各自开户的商业银行，在人民银行的大小额支付系统进行支付清算；第三方支付机构介入后，会在各家商业银行开立中间账户，当买家向卖家付款时，第三方支付机构通知A行将买方账户上的货款扣除（借记）并在其中间账户上增加（贷记）同样金额，然后通知B行将其中间账户扣除（借记）同样金额并在卖家账户上增加（贷记）同样金额（见图3）。最后，第三方支付机构在不同银行开立的中间账户对大量交易资金实现轧差，再通过少量的跨行支付完成大量小额资金的支付清算。

图3电子商务支付清算示意图可见，第三方支付通过采用二次结算的方式，实现了大量小额交易在第三方支付平台的轧差后清算，在一定程度上承担了类中央银行的支付清算职能。这样，第三方支付机构不但获得了原本属于中央银行的收益，同时也可以借以监控买卖双方的履约情况。也正是基于此，第三方支付机构高效地帮助网络用户完成了电子商务过程中的资金流转，并借此获得了突飞猛进的发展。

二、第三方支付的宏观经济风险

（一）第三方支付系统的外部性风险

外部性(externality)是指经济主体的经济活动对他人和社会造成的非市场化的影响，分为正外部性和负外部性。正外部性是经济行为个体的活动使他人或社会受益，而受益者无须花费代价；负外部性是经济行为个体的活动使他人或社会受损，而却无须为此承担成本。负外部性往往构成监管的必要性之一。

支付体系连接着货币市场、债券市场、资本市场等多个资金市场（见图4），也连接着资金市场和实体经济。作为现代市场经济最核心的金融基础设施，支付系统有着很强的外部性。完善、发达的支付系统可以加速社会资金周转，改善金融服务质量，有助于提高实体经济的资源配置。其负外部性则集中体现在两个层面：一是对资金链的溢出效应，即单家机构的风险往往会感染整个系统甚至其他金融行业；二是对实体经济的溢出效应，即资金层面的问题很容易感染实体经济。

图4我国第三方支付体系总体构架如前所述，第三方支付具有特有的运行机制及特点，一方面构成我国原有支付系统的有益补助，有效弥补了传统支付结算体系在网络小额、频繁支付方面的不足，其便捷、高效的支付清算服务促进了国内电子商务的繁荣发展；另一方面，作为一种新型的支付清算组织，它的诞生也为现代支付清算体系带来了新的外部性风险。

首先，在第三方支付模式下，第三方支付机构承担了类中央银行的支付清算职能，但与中央银行的支付清算系统相比，其风险控制和金融服务意识等相对较弱，而商业性和盈利动机较强，容易在支付履约过程中产生道德风险。第三方支付作为商业行为，更注重追求利益和支付系统的创新和效率，而容易忽视风险控制、系统安全和应急措施的完善，一旦支付系统出现漏洞、崩溃或损坏，在没有系统备份和交易信息记录不完全的情况下，将使大量的网络支付、预付卡消费和POS机业务无法正常完成，导致电子商务等经济活动的瘫痪。

其次，传统模式下，中央银行支付清算系统主要提供实时全额结算（RTGS, Real Time Gross Settlement），因此不会产生信用风险。而第三方支付模式下，主要采取的是延迟净额结算②（DNS, Deferred Net Settlement），其特点是在双边或多边轧差的基础上以净额完成资金结算，因此对支付清算的时效性要求不严，可以批量支付，故支付处理成本较低。DNS系统的特点与电子商务实物流和资金流不一致的特点相匹配，但由于该模式下支付与结算之间存在时滞，参与者在这段时间内可能故意或因为不可抗因素而无法完成最终的结算，引发信用风险。同时，由于第三方支付机构之间以及与商业银行之间存在复杂的资金链关系，在极端情况下，小范围的信用风险可能引发金融系统大范围的流动性风险，进而引发整个支付体系的系统性风险。此外，由于第三方支付主要依托于电子商务，其支付系统的风险还容易影响供货商的生产与销售，使金融体系的风险外溢到实体经济的相关部门，甚至危及整个国民经济的正常运行。

（二）第三方支付机构具有部分货币创造功能的顺周期风险

第三方支付在电子商务过程中承担资金流转和债务债权清算等职能，将在事实上保留相当的沉淀资金，在一定条件下可以产生货币创造效应。当客户备付金可以游离于银行账户之外时（即不完全准备时），买方在交易初始注入第三方虚拟账户中的资金可以看作是存款，第三方支付机构利用这些沉淀资金进行放贷或投资可以看作是贷款和自营业务，这样，第三方支付机构就具有了银行业最基础的存贷款业务。虽然，这些“存款”都是短期的，不符合银行长存短贷的期限匹配原则，但由于电子商务交易笔数较大，并且也不存在提前取款的风险，因此在第三方支付平台中可以维持稳定的沉淀资金量。③因此，在对客户备付金挪用监管不善的情况下，第三方支付机构具有部分货币创造的功能，但这种货币创造机制游离于现有的监管体系之外，对货币政策和金融稳定造成了一定的影响。

首先，第三方支付所发行的虚拟货币在特定使用范围内对基础货币有替代性。与第三方支付密切相关的另一概念是“虚拟货币”或“电子货币”，它与基础货币的组成部分“流通中的通货”存在一定的替代关系。因此，第三方支付的发展扩大了基础货币的范畴，但目前的统计分析和政策研究均未将虚拟货币考虑在内，在一定程度上造成了统计数据的不准确和政策制定的偏差。

其次，第三方支付的发展在一定程度上可以提高货币乘数。从第三方支付自身角度来看，由于第三方支付机构具有准商业银行的性质，因此也具有一定的货币创造能力，进而对货币乘数造成影响。当第三方支付机构将更多的客户资金用于放贷和投资，即相应的“存款准备”降低时，其货币创造能力将增强，货币乘数也将相应增大，反之亦然。第三方支付机构对货币乘数的影响将不受中央银行的控制，这将改变货币政策传导机制和政策变量之间的数量关系，对货币政策的制定造成了一定的干扰。

从第三方支付对外部的影响来看，可以通过改变个人持有现金和商业银行持有超额存款准备的行为来影响货币乘数。狭义的货币乘数为：k=(1+c)/(r+e+c) ，其中c、r、e分别代表现金漏损率、法定存款准备金率和超额存款准备金率，其中r由货币当局规定，属于外生变量，而第三方支付和虚拟货币的应用和发展将对c和e产生影响。首先，第三方支付的便捷性和虚拟货币对现金的高替代性，会降低人们对现金持有的需求，使现金漏损率下降，货币乘数上升；其次，第三方支付促进了商业银行中间业务和网上银行业务的发展，减少了传统现金流转的资金在途时间，提高了资金清算效率，在一定程度上会降低商业银行持有超额准备金的交易性需求，使超额存款准备金率下降，货币乘数上升。可见预见，第三方支付以及虚拟货币的进一步发展将会使货币乘数持续上升。

第三，第三方支付的迅速发展提高了货币流通速度。第三方支付的便捷性以及虚拟货币替代现金流转的发展趋势，大大加快了货币流通速度。第三方支付的发展和虚拟货币的应用减少了货币和非货币资产之间的转换成本，人们对持有现金的机会成本变得更敏感，将降低货币的交易需求和预防需求，并增加货币需求对利率的敏感性，这导致人们降低持有收益率较低的现金、活期存款的意愿，从而增加货币流通速度。

随着第三方支付和虚拟货币的不断扩大应用和发展创新，加快了货币的空间和时间转移，虚拟货币对传统现金的替代会逐渐增强，使货币由贮藏手段快速向支付手段转化。未来第三方支付和虚拟货币持续创新、发展的结果就是导致货币流通速度加快，从长远来讲将会影响到货币政策的监管和调控，放大商业银行和金融体系潜在的负外部性，对传统金融体系形成一定挑战。

综上所述，第三方支付机构不仅具有扩张基础货币的能力，同时还具有类似于商业银行的货币创造能力，并在一定程度上改变了传统金融市场的运行及传导机制，使货币乘数和货币流通速度上升，增加了金融业的整体杠杆率和风险。因此，随着第三方支付的蓬勃发展，势必会对货币政策和金融稳定造成更大的影响。

三、国外对第三方支付的宏观审慎监管

目前关于宏观审慎监管的研究主要集中在空间维度和时间维度两个方面，即针对系统重要性的金融机构和金融机构行为的顺周期性采取必要的宏观审慎监管。欧美针对第三方支付的宏观经济风险，采取了相应的宏观审慎监管对策，对我国完善第三方支付监管体系具有重要的借鉴意义。

（一）针对第三方支付系统的外部性风险

空间维度方面，作为金融基础设施之一的第三方支付系统，连接着金融市场以及金融市场与实体经济，具有较大的外部性，随着其不断地发展和创新，具有潜在成为系统重要性金融机构的可能。第三方支付作为商业机构承担类中央银行支付清算的公共职能以及采取的延迟净额结算，兼具了资金链的溢出效应和对实体经济的溢出效应，是其外部性的根源。因此，针对第三方支付系统的外部性风险，欧美监管当局均确立了宏观审慎的监管目标，旨在使金融机构行为的溢出成本内部化，并对第三发支付行业实施了一定的准入监管和动态监测，从而在适当的制度框架下减小其商业性和逐利性对金融业和实体经济的负面影响。

首先，在准入监管方面，欧美均致力于引导第三方支付机构实现公益性与商业性的统一，以及第三方支付系统安全与效率的统一。通过在信息系统的技术支持、内控制度、应急措施等方面制定一定的准入要求，确保建立和维护一个稳定、健全和高效的第三方支付体系。美国的《统一货币服务法》④在州层面大多要求第三方支付机构取得从事货币转移业务的营业许可证，申请许可证需要满足拥有可靠的投资主体、雄厚的资金实力、良好的财务状况以及丰富的业务经验等准入要求。欧盟的《电子货币指令》⑤对第三方支付机构的准入监管主要强调自有资本、充足的流动资金、完善的风控制度和必要的报告等因素，如要求电子货币机构必须具备不低于100万欧元的初始资本金，并且必须是持续性地持有，且其自有资金在任何时候都不得少于其现存电子货币债务或前六个月月均对外电子货币债务中较高值的2%。可见，欧美对第三方支付设置了较高的准入门槛，以确保获得许可证的第三方支付机构在获取合理商业利润的基础上，最大限度地承担金融基础设施的公益性和服务性职责。

其次，在动态监测方面，欧美均认识到电子商务的虚拟性和第三方支付平台操作的隐蔽性对监管形成的挑战，因此需要对其实施持续的过程监管，增强监管的动态性。一是加强对消费者的保护。美国的《隐私权法》⑥禁止联邦机构在未获得本人书面同意的前提下，将存储在其计算机系统内的个人信息透露给任何第三人，同时《电子资金转移法》⑦对账单错误的调查与解决、消费者与发卡人间对未经授权而使用消费者存取工具所造成损失的责任分担等做出了详细规定。欧盟规定，第三方支付机构应向网络支付和电子货币的使用者提供透明的权责界定和争议解决程序的指南，并考虑欺诈和伪造的风险；二是防范洗钱等违法活动的发生，以维护使用者的信心。美国在9・11事件后颁布的《爱国者法案》⑧规定，第三方支付机构需要在美国财政部的金融犯罪执行网络（FinCEN）注册，接受联邦和州两级的反洗钱监管，同时需要及时汇报可疑交易，保存交易记录并形成报告文件提交。

欧美通过对第三方支付机构的准入监管和动态监测，较好地限制了其道德风险的发生，从而降低了对金融系统的潜在负外部性。

（二）针对第三方支付机构具有部分货币创造功能的顺周期风险

时间维度方面，由于第三方支付机构具有部分商业银行的货币创造功能，在一定程度上也具有内在的顺周期倾向。欧美针对第三方支付机构具有部分货币创造功能的顺周期风险，采取了不同的监管理念。其中美国并不强调第三方支付机构的准商业银行性质，因此以存款延伸保险的方式在银行业内部来化解沉淀资金挪用带来的外部性风险。而欧盟则倾向于强化第三方支付机构的准商业银行性质，以类似对商业银行的存款准备金要求来减少其外部性风险。

1美国的功能性监管。美国对第三方支付实行的是功能性监管，⑨将监管的重点放在交易的过程而不是从事第三方支付的机构。1999年颁布的《金融服务现代化法》认为第三方支付机构不属于银行或其他类型的金融机构，而将第三方支付业务视为货币转移业务，因此不需要获得银行业务许可证。

由于美国将第三方支付机构定位为非金融机构，因此没有针对其准商业银行的性质施加特别的监管，而是在其原有的金融监管体系内，通过对商业银行监管的延伸来实现对第三方支付系统的监管。

第三方支付机构的准商业银行性质主要表现在其对客户沉淀资金的运作，美国对第三方支付机构的沉淀资金监管，由美国联邦存款保险公司（FDIC）提供存款延伸保险。第三方支付平台的客户沉淀资金必须存放在FDIC开设的无息账户中，保险费用由沉淀资金所产生的利息来覆盖。这样，一方面解决了平台和用户之间的利息分配问题，另一方面当该支付平台资金出现问题时，可以用存款保险金来弥补客户的损失。此外，FDIC还规定第三方支付机构必须将客户账户与公司账户严格分开，第三方支付机构只是客户资金的人，无权将客户资金进行贷款、移作公司经营之用，或在公司破产时用于清偿债务。

2欧盟的机构监管。与美国的功能监管模式不同，欧盟对第三方支付的监管为机构监管，倾向于对第三方支付机构给出明确的界定，欧盟规定第三方支付机构只有在获得银行或者电子货币机构营业执照的前提下才能从事相关业务。

由于欧盟将第三方支付机构界定为银行或其他存款机构，因此对沉淀资金的监管采取了与对银行机构类似的准备金措施。法律规定第三方支付机构必须在中央银行开设专门账户，并在此账户上存入足够的准备金，以此来防范可能发生的金融风险。同时，沉淀资金的运用虽然受到严格限制，但仍能用于低风险的储蓄和债券投资。

四、政策建议

在深入分析我国第三方支付的宏观经济风险和借鉴国际经验的基础上，本文认为我国对第三方支付的监管应该遵循监管与创新并重的原则，并提出以下政策建议：一是将第三方支付纳入到我国支付清算系统建设的总体构架中。充分考虑第三方支付系统外部性风险，加强对第三方支付的准入监管和动态监管，在兼顾支付系统公益性与第三方支付商业性的前提下，实现支付体系创新过程中安全与效率的统一。二是将第三方支付和虚拟货币对支付体系的影响纳入到货币政策制定和研究过程中。通过关注沉淀资金，改善货币统计监测，充分考虑第三方支付对实体经济和货币政策传导的影响。三是将对第三方支付的监管纳入到宏观审慎监管的框架中。鉴于第三方支付机构宏观经济风险，以及潜在的金融创新要求与混业经营的发展趋势，加强对其宏观审慎监管是未来防范第三方支付系统性风险的主要方向。

注释：

①数据来源：艾瑞咨询《2010-2011年中国网上支付行业发展报告》。

②在20世纪80年代，各国中央银行支付系统也普遍采用延迟净额结算，但随着信息技术的发展，逐渐被实时全额结算所取代，或者仅仅作为后者的补充结算形式，如我国的中国人民银行小额支付系统。

③以支付宝为例，根据其官方网站数据显示，截止2011年9月，日均交易额超过30亿元人民币，假定每单交易平均需要4天时间完成，其沉淀资金就达百亿元水平，相当于上百亿的长期稳定存款。

④Money Service Business Act ,

⑨现代金融理论认为，相对于金融机构而言，金融功能更稳定，金融机构的发展就是跟随金融功能的创新而不断变化。主要参考文献：

［1］欧阳卫民.我国支付清算系统的特点和发展趋势［J］. 财经科学,2009(2)．

［2］欧阳卫民.非金融机构支付服务的创新与监管［J］. 中国金融, 2010(15)．

［3］李育林.第三方支付作用机理的经济学分析［J］. 商业经济与管理, 2009(4)．

［4］贝为智.第三方支付平台对商业银行经营的影响与对策［J］. 区域金融研究, 2011(1)．［5］赵昕,王静.金融监管的新课题：第三方支付［J］. 电子商务世界, 2006(7)．

［6］BIS, The Interdependencies of Payment and Settlement Systems, June 2008.省略/publ/cpss84.pdf

［7］Crockett A., Marrying the micro- and macro-prudential dimensions of financial stability ［R］.BIS Speeches, 21 September, 2000.