从资产回报率看企业杠杆 ——兼论宏微观杠杆的两层背离
摘要
Abstract
本文节选自国家金融与发展实验室年度旗舰成果《管理结构性减速过程中的金融风险》第四章。 《管理结构性减速过程中的金融风险》是实验室“中国金融与发展报告”系列研究成果的首部，已于3月24日在博鳌亚洲论坛2017年年会上发布，并受到普遍好评。报告基于连续12年中国国家资产负债表的翔实数据，深度剖析了企业、居民、政府、金融系统、对外等部门的主要风险，并从完善供给侧结构性改革的角度，提出了宏观调控和改革建议。其它主要章节将相继在国家金融与发展实验室微信公众号推出，敬请关注！正文
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从资产回报率看企业杠杆
——兼论宏微观杠杆的两层背离
蔡真
国家金融与发展实验室高级研究员
中国社会科学院金融研究所副研究员
栾稀
民生证券研究院研究员
黎紫莹
北京航空航天大学金融系学士
编者按：
本文节选自国家金融与发展实验室年度旗舰成果《管理结构性减速过程中的金融风险》第四章。
《管理结构性减速过程中的金融风险》是实验室“中国金融与发展报告”系列研究成果的首部，已于3月24日在博鳌亚洲论坛2017年年会上发布，并受到普遍好评。报告基于连续12年中国国家资产负债表的翔实数据，深度剖析了企业、居民、政府、金融系统、对外等部门的主要风险，并从完善供给侧结构性改革的角度，提出了宏观调控和改革建议。其它主要章节将相继在国家金融与发展实验室微信公众号推出，敬请关注！
本章要点：
l 2001年以来中国上市公司的资产回报率呈持续下降态势，这与外需疲软、人口红利消失、经济转型升级不到位有关。
l 在资产回报持续下降背景下，企业总体却采取了加杠杆的行为。上市国有企业是加杠杆的主力，这与国有企业对要素资源垄断从而扭曲微观资本回报有关。另外，经济下行期往往伴随着企业兼并重组，产业集中度随之提高。面对更多大型上市公司出现，银行通常会增加授信，行业杠杆率因产业集中度提高而上升。
l 中国企业部门的宏微观杠杆还出现了两层背离：第一层背离是A股上市公司杠杆率与统计局工业企业杠杆率发生背离，这主要是因为上市公司中国有成分比例较高，而全部工业企业中民营成分较高，前者加杠杆，后者去杠杆；第二层背离是工业企业的微观杠杆率与宏观杠杆率发生背离，这一方面是由于资产回报率下降幅度超过微观去杠杆幅度，另一方面与经济泡沫化程度有关。
自2008年金融危机以来，我国债务规模增长较快，杠杆率水平迅速上升，尤其是企业杠杆率。2013年习近平主席作出中国经济进入“新常态”的判断，此后党中央、国务院做出供给侧结构性改革的战略部署，这其中“三去一降一补”任务中“去杠杆”是重中之重。本文从资本回报率的微观视角考察企业杠杆问题，试图通过结构分析的方法阐明当前企业部门高杠杆的原因，并提出相应对策。
资产回报率是指资产回报与创造资产回报所用资产值之间的比例关系，可用公式表示为：资产回报率 = 资产回报/资产存量。这一指标反映了微观企业的盈利能力，从宏观角度则反映了经济增长的潜力。资产回报率的测算包括应用要素收入的宏观方法和基于企业的微观方法。本文的计算方法采用CCER“中国经济观察”研究组（2007）的微观方法，研究对象为全部A股上市公司中非农业公司，计算时间段为2001年至2015年。依照国家统计局公布的工业行业分类标准，本文在申万三级行业分类的基础上，将工业企业整合为33个行业，将第三产业划分为10个主要行业（具体合并方法见附表1和附表2）。
图1给出了全产业资产回报率的情况：自2002年开始全产业ROA一直上升，金融危机期间急剧下跌，危机后ROA呈趋势性下降态势。这一结果与GDP增速几乎保持一致。白重恩、张琼（2014）的测算不仅给出类似的结果，还给出金融危机后ROA下降的原因，具体包括：第一，政府干预加强；第二，中国投资率大幅攀升；第三，第二产业比重下降对回报率的负面冲击超过第三产业比重上升带来的正面影响。就第一点而言，政府作为投资主体确实存在低效率的问题，金融危机期间投资存在大量重复建设的可能。就第二点而言，投资率大幅上升导致回报率下降，这是经典的凯恩斯主义关于边际资本报酬递减的解释。然而，改革开放以来中国经济经历了持续的高投资高增长的现象，许多文献（蔡昉（2004），李扬、殷剑峰（2005）等）从人口转变、劳动力转移等因素阐述了资本回报率持续上升以及中国转型过程中的高储蓄和高投资并存之谜。如果关于资本回报率的理论解释发生转变，则很可能意味着相关前置条件发生了变化。根据国家统计局的数据，中国适龄劳动人口占比在2010年达到峰值74.5%，此后呈下降趋势，现实的人口数据与ROA的转变几乎完全吻合，这意味着中国人口红利窗口已经关闭，资本回报呈递减态势。就第三点而言，中国经济增长前沿课题组（2013）指出，中国的产业结构向发达经济阶段收敛，但服务业生产率长期低下并且二三产业效率全面失衡，这也导致中国的资本回报呈下降趋势。
图1 全产业资产回报率
数据来源：ROA根据非农业上市公司数据计算，GDP同比来自国家统计局。
本文对二三产业以及细分行业的资产回报率进行了测算并绘制了若干典型行业的走势（见图2，详细数据参见附表3和附表4）。从图中可以看出，第二产业ROA在金融危机前保持高位，危机后呈趋势性下降；第三产业呈趋势性上升态势；由于第三产业资产在总资产中的占比保持在20%-30%之间，加之第三产业ROA较低（不超过1%），因而全行业ROA走势与第二产业走势趋同。
图2 分行业资产回报率情况
数据来源：作者根据相关行业上市公司数据整理计算。
从第二产业内部看，食品类相关行业中饮料制造行业一直呈上升趋势，食品制造行业在危机后ROA保持在7%的水平，农副食品加工这一低端行业ROA一直下降；纺织行业以及服装服饰行业的ROA维持在低位并有进一步下降趋势。重化工业方面，石油和天然气开采以及煤炭开采业的ROA分别在危机前的2005年和2006年达到峰值，分别为17.6%和11.7%；在危机后重化工业的ROA又有所反弹，但很快进入下降通道。重化工业ROA的拐点比食品纺织行业出现的晚，反映了产业结构迁移的一般规律。设备制造行业的ROA走势也具有典型性，通用设备和电器机械及器材制造业ROA出现拐点最早，为2009年；汽车制造业在2010年出现拐点；专用设备制造业在2011年出现拐点，这反映了资本密集型行业向技术密集型行业的转变。水、电、燃气行业是具有垄断性质的公共服务行业，其ROA在金融危机后基本保持了平稳态势；同时这三个行业也属于上游行业，在危机前ROA呈下降趋势可能是因为下游行业的资本回报也呈现下降趋势。与整体走势表现不同的包括医药制造、家具行业以及房地产及建筑业：医药行业ROA在危机前即呈上升趋势，危机后略有下降，但依然保持高位；家具行业呈平稳上升态势；房地产及建筑行业的ROA在危机后尽管呈现略微下降态势，但考虑到房地产行业高杠杆的属性，我们计算了其固定资产回报率，在整个样本区间一直呈上升态势，且2015年达到74.2%。上述三个行业的ROA走势反映了人们在基本的食物、衣物以及日常消费品需求得到满足后，转向医疗以及住房等相关领域更高层次的需求。
第三产业内部也表现出类似的规律。交通运输行业在整个计算区间几乎呈下降态势；零售贸易行业ROA在危机前一直上升，危机后呈趋势性下降；餐饮旅游行业似乎没有表现出较长时间的下跌，这主要归功于旅游业的贡献。整体而言，资本密集型的低端服务业表现出衰退迹象，与之形成对比的技术密集型的高端服务业。医疗养老服务和文化传媒业的ROA分别从2004年和2006年开始强劲上升态势，软件和互联网行业的ROA长期保持在3%-4%的水平。值得关注的是金融行业：总体而言金融行业的ROA水平不高，这是由这个行业的高杠杆属性决定的；但值得注意的是，金融行业的ROA一直呈上升趋势，甚至包括在危机后实体经济的恢复期。依照传统的政治经济学观点，金融行业是不创造剩余价值的，它的利润是一种租金形态，是对整个社会产生的剩余价值的再分配。从这个视角看，金融行业对实体经济形成了较强的市场势力，构成了“去杠杆”和“降成本”的主要障碍。
微观杠杆，即负债与资产之间的比例关系，是衡量债务风险的重要财务指标。图3绘制了A股上市公司的资产负债率情况，整体而言从2000年至2015年杠杆水平由45.7%上升至65.2%，仅危机前的2007年有所下降。第二产业资产负债率的走势与整体趋同，总体保持上升趋势；第三产业资产负债率的走势与整体略有差异，2005年至2007年持续下降，2013年至2015年也持续下降。
图3 二、三产业资产负债率情况
数据来源：作者根据第二、三产业上市公司数据整理计算。
本文重在考察资产回报与微观杠杆之间的关系，我们估计了两者相关性，第二产业资产回报率与杠杆水平的相关系数为-46.8%，第三产业两者相关系数为20.7%，由于第三产业资产在整个产业比重占比较小，全行业的两者相关系数更接近第二产业，为-52.4%。我们以2015年的截面数据为基础对资产负债率和ROA的关系进行了线性回归估计，两者负向关系更为明显（见图4）。从时间序列上看，我们对各个行业的资产负债率和ROA的相关性进行了计算，结果表明大部分行业为负（见表1）。
图4 资产负债率与ROA在2015年的截面估计
数据来源：作者整理计算。
表1 分行业资产负债率与ROA相关性
行业名称 | 相关性 | 行业名称 | 相关性 |
煤炭开采 | -0.312 | 铁路、船舶、航空航天和其他运输设备 | 0.746 |
石油和天然气开采 | -0.855 | 电气机械及器材 | 0.669 |
其他采矿业 | -0.690 | 计算机、通信和其他电子设备 | -0.479 |
黑色金属 | -0.887 | 仪器仪表 | 0.539 |
有色金属 | -0.634 | 电力 | -0.906 |
非金属 | 0.055 | 燃气 | 0.235 |
石油加工 | 0.017 | 水 | -0.145 |
农副食品加工 | 0.069 | 房地产及建筑 | 0.622 |
食品制造 | -0.687 | 家具 | 0.026 |
饮料制造 | -0.606 | 服装服饰 | -0.121 |
纺织制造 | -0.387 | 鞋帽 | -0.615 |
医药制造 | -0.921 | 造纸 | -0.738 |
化学原料和制品 | -0.169 | 包装印刷 | -0.627 |
化学纤维 | -0.404 | 文娱用品 | -0.984 |
塑料和橡胶 | -0.660 | 零售贸易 | 0.294 |
通用设备 | 0.438 | 餐饮旅游 | -0.376 |
专用设备 | 0.197 | 医疗养老 | 0.086 |
其他制造业 | -0.707 | 金融业 | -0.611 |
汽车制造 | 0.337 | 文化传媒 | -0.908 |
数据来源：作者整理计算。
根据杜邦财务分析体系：
资产收益率=利润/资产=ROE×权益/(负债+权益)
=ROE×权益/资产=ROE×(1-资产负债率)
从理论上，ROA和资产负债率本身就是负相关的。也即从微观上看，资产的回报会因杠杆的作用被稀释。从宏观角度看，在人口红利消失后，技术条件不变的情况下，资本边际报酬递减，产出增速下降，资本规模报酬下降，ROE不但不会增加，反而会降低。2011年以后我国劳动人口占比下降、人力成本不断上升，M2/GDP、新增信贷/新增GDP比重不断上升，货币条件逐渐恶化，资产回报率持续下行。在这样的背景下，非金融企业部门为什么采取与理论逻辑不一样的行动呢？要回答这一问题，我们需考察谁在加杠杆？
所有制的分类方法是一个很好的切入口。图5左图给出了不同所有制企业的资产负债率情况，民营企业的资产负债率在危机后呈下降趋势，由2011年的54.6%下降至2016年的50.7%；与此相反，国有企业资产负债率却由低谷时的64.5%上升至高峰时的66.4%。进一步的分析表明，所有制比例与资产负债率呈正向关系，即国有成分占比越高，行业的杠杆水平越高（见图5右图）。
图5 不同部门的杠杆水平以及与所有制的关系
数据来源：作者整理计算。
国有企业的高杠杆水平可以用“晋升锦标赛”模式解释（周黎安，2007），地方官的升迁取决于GDP，在分税制财政体制下，地方政府和国有部门通过各种方式控制土地、矿产等要素的价格，通过扭曲微观资本回报的或是获得信贷资源，而银行部门也认为这是最好的抵押品。当国有部门的目标异化为资产规模最大化而不是利润最大化时，其经济行为对自然利率、货币利率等经济变量都不再敏感。当宏观经济穿行拐点进入下行通道时，企业盈利将不再能覆盖债务利息支出时，国有企业还会采取向银行借款、借新还旧、滚动展期等方式维持其规模目标，其行为危如累卵。
从库存周期变化也可以洞悉国有企业和民营企业的差异。一般而言，主动补库存和加杠杆以及主动去库存和去杠杆是相互联系的。由于经济下行压力较大，11-12年、14-15年央行均重启宽松货币政策以刺激经济，库存周期均在货币宽松之后的三个季度至一年时间内止跌回升，库存企稳之后，企业去杠杆也会暂缓，资产负债率企稳甚至回升。从图6可以看出，私营企业的资产负债率水平基本和库存水平同趋势变动，但国有企业的资产负债率对库存变动完全不敏感。
图6 不同部门的杠杆水平与库存变化关系
数据来源：Wind。
观察杠杆水平的另一个切入口是产业集中度，其理论基础是MM定理。在无摩擦环境下，MM定理表明了企业融资结构与融资成本及公司价值无关。但是在信息不对称的扩展情形下，通常大企业比小企业更容易获得银行贷款。因为大企业财务制度更为健全，信息不对称程度小，在相同融资溢价条件下，银行出于节省监督和交易成本的考虑，更倾向于向大企业贷款，因而大企业的杠杆率更高。作为这一理论的动态表述，则表现为金融加速器效应，即在经济下行期，小企业因不确定性及信息不对称将面临更严重的信用挤压状态。
我们考虑从产业层面对上述理论进行检验，其逻辑思路为：在经济下行期往往伴随着企业兼并重组，产业集中度随之提高，同时更多的大企业出现，银行针对大企业的授信会增加。因而产业集中度与行业杠杆率应呈现正相关关系。本报告参考刘小玄（2003）的做法，选取行业内最大的4家企业的市场份额之和CR4反映该行业集中度；然后在每一年的截面测算行业集中度与资产负债率的相关性；最后将各年的相关系数绘制在图中，观察其变化趋势。ROA与产业集中度的相关性采用同样的方法绘制。
图7左图给出了ROA与产业集中度的相关关系。在2009年之前，ROA和产业集中度的相关系数为正，相关系数在30%左右；而在2010年之后，ROA和产业集中度的相关系数为负，相关系数保持在-20%左右。这说明当ROA下行到一定程度后，企业的兼并重组加剧，产业集中度提高。这个转变的时点恰好危机期间（图中2008年至2010年）从相反的角度看，当经济下行、总需求萎缩之后，高竞争低产业集中度的行业中的中小企业更容易也更有动力调整产品结构和战略方向，提高企业的盈利水平，这恰恰是酝酿着创新型企业的行业。
图7右图给出了资产负债率与产业集中度的相关关系。从2001年至2015年，相关系数由负到正，在2009年之前，相关系数均为负值、相关性较弱，在2009年之后，产业集中度和资产负债率相关性由负转正，相关性保持在20%-30%之间，即产业集中度较高的行业，其资产负债率相对也会较高。在2010年之后，经济增速逐步下台阶，相对于产业集中度不高竞争度更强的行业里的小企业，产业集中度高的行业的龙头企业更容易获得银行授信。
图7 产业集中度、ROA及杠杆水平
数据来源：作者根据各行业数据整理计算ROA、负债率和行业集中度，再计算相关性。
综合以上研究，2001年以后我国上市公司ROA整体呈下行趋势，在这样的背景下企业的微观杠杆却呈现出上升态势。根据杜邦财务分析的原理，逆市加杠杆会进一步恶化资产回报率。具体原因包括两点：第一，国有企业加杠杆，因为国有企业目标由利润最大化异化为规模最大化，因而对资本回报率的变动并不敏感；第二，在ROA下降的趋势下，企业通过兼并重组寻求规模经济和范围经济，在规模扩大的过程中大企业获得了更大的市场势力，因而杠杆水平进一步上升。
在研究过程中，我们发现宏微观杠杆两层背离的现象：第一层背离是A股上市公司杠杆率与统计局工业企业杠杆率发生背离，第二层背离是工业企业的微观杠杆率与宏观杠杆率发生背离。下面我们对这一现象进行解释。
A股上市公司杠杆率与统计局工业企业杠杆率的背离是指，上市公司资产负债率自2000年的45.7%上升至2015年的65.2%；但统计局公布的工业企业资产负债率在相同时间段却是下降的（见图8）。
图8 上市公司杠杆率与统计局杠杆率的背离
数据来源：上市公司数据来源于作者计算，工业企业数据来源于Wind。
对这一现象的解释依然从不同部门的杠杆水平着手，上文的分析已经表明在ROA下行通道背景下，国有企业是逆市加杠杆的，而民营企业是去杠杆，我们统计了2015年上市公司和工业企业在不同企业类型中的资产分布情况。上市公司中国有企业占比达到56.7%，公众企业占比达到35.5%，这两类企业在经济下行期几乎不面临信贷约束，属于加杠杆的部门，而民营企业占比只有4.8%，因而A股上市公司整体加杠杆就不难理解了。整个工业企业的资产分布类型几乎完全与之相反，私营企业占比达到22.4%，有限责任公司这类小规模企业占比36.6%，国有企业占比仅为7.0%，因而整个工业行业是去杠杆的。
根据统计局公布的结果，我国工业企业资产负债率由2000年的61.2%下降至2015年的56.2%；根据中国社科院国家资产负债表课题组的统计，我国非金融企业杠杆率上升很快，2015年底已高达131%（见图9）。如果将融资平台未计划置换的债务纳入，非金融部门杠杆率达156%。而2008年中国非金融企业杠杆率仅为96.3%。这意味着微观杠杆率与宏观杠杆率出现了相背离的走势。
图9 微观杠杆率与宏观杠杆率的背离
数据来源：宏观杠杆率来自于Wind，微观杠杆率来自于作者计算。
对于这一现象，中国金融论坛课题组（2017）给出了一种解释。资产负债率=总债务/总资产=（总债务/GDP）×（GDP/总资产），“总债务/GDP”就是宏观杠杆率指标，“GDP/总资产” 反映的是总资产所创造的产品和劳务价值，相当于增加值表示的资产效益。因此，
微观杠杆率=宏观杠杆率×资产收益率
或
宏观杠杆率=微观杠杆率/资产收益率
微观杠杆率和宏观杠杆率在不同的经济周期阶段既可能表现一致，也可能出现背离。对此，他们以朱格拉周期进行考察。以经济停滞阶段为例：当创新的技术贡献下降，或价格上涨引发的生产成本增加足以抵消技术进步生产率提高所带来的超额利润。同时，在经济扩张阶段价格上涨下，银行也逐步提高贷款利率，导致融资成本上升。正是由于资产收益率下降和融资成本上升，企业开始收缩信贷规模，微观杠杆率开始下降。尽管企业的微观资产负债表已经收缩，但下降幅度不如资本收益率下降的幅度，这在宏观上就表现为杠杆水平的上升，于是微观杠杆率与宏观杠杆率就出现了背离（见图10）。
图10 经济周期与宏微观杠杆率
转引自：中国金融论坛课题组（2017）：《杠杆率结构、水平和金融稳定：理论与经验》，中国人民银行工作论文，No.1。
中国金融论坛课题组（2017）将宏观杠杆率的上升归结为微观去杠杆幅度不如资产收益率下跌幅度快这一时滞效应，在人口红利消失以及外需疲软的大背景下，工业企业的资产回报率确实出现了大幅下滑，这与当前的现实吻合。
然而，除了这一解释外，本报告再提出一种基于泡沫的解释。
根据杜邦财务分析体系：
上述公式的含义是：如果某一年的所有者权益的增加幅度大于资产的增加幅度或者所有者权益下降的幅度小于资产下降的幅度，当年就可能会出现ROA下降、资产负债率也下降的情况。将利润R理解成宏观中的GDP，并假定债务水平不变，结合上文宏微观杠杆率的公式可得：权益的增加会产生资产回报率和微观杠杆下降的结果，但宏观杠杆水平保持不变；假定债务水平适当增加，但增幅不超过权益增幅，利润R保持不变，那么可得到如下结果：ROA下降、宏观杠杆率上升、微观杠杆率下降。
本报告认为房地产（土地）增值、股本增值、理财投资收益等所有者权益增加是导致当前宏微观杠杆背离的主要原因。房地产市场、资本市场的资产价格泡沫化从2010年就已经开始显现：地产和土地方面，百城大中城市房价持续上涨；股本方面，虽然2015年股市经历了大幅调整，但当前上证综指（3200点左右）依然是2010-2011年2000点左右的指数水平的1.5倍；理财方面，从上市公司数据来看，2016年全年，全部A股上市公司共发布理财相关公告4790条，认购理财资金余额超1100亿美元。由此可见，债务杠杆问题、实体经济资产荒与资产泡沫之间并不是一个互相独立的关系，由于低ROA，企业高杠杆融入的资金没有投资去向，于是投向金融资产和银行理财，银行理财再投入资本市场，推高了包括房地产、股市、债市在内的资本泡沫，造成了宏微观杠杆的背离。
在正确的时间做对的事情。上文的分析表明，经济泡沫化是导致宏微观杠杆背离的重要原因，因此去杠杆首当其冲是金融去杠杆。金融去杠杆不仅要去表内杠杆，也要去表外杠杆。过去几年的经验表明，只要有调控的决心并且相关配套政策到位，单个市场（如股市、债市）的去杠杆是迅速的，对实体经济造成的负面影响也是可控的。具体而言：第一，应夯实股票市场与银行的防火墙，避免各种理财资金加链条投向非标准化债权最终投向资本市场；第二，严控房地产市场，提高首付比例、压缩二套房需求，抑制房价泡沫，这也有利于外部均衡并释放汇率风险。第三，加强互联网金融监管，避免各类影子资金进入股市楼市。
本报告的分析表明，国有企业是当前加杠杆的主力。因此，去杠杆必须深化国有企业改革。国有企业作为我国经济的中流砥柱，为中国经济的飞速发展做出了不可磨灭的贡献，但在经济面临结构性下滑、亟需转型的阶段，部分过剩产能国企由于关乎地方民生和稳定，反而陷入了“大而不能倒”的状态。从利率定价上来看，银行和市场对国企的态度依然比民企宽容。在财政政策稳增长和供给侧改革去产能的背景下，PPI持续回升，部分国有企业又重新加杠杆补库存。
从长期看，调结构、促发展，引导资金脱虚向实是关键。从各行业的ROA数据看，本文发现ROA上升的行业基本集中在TMT、医疗、大消费行业，基本也符合产业结构调整的方向，即由劳动密集向技术密集转型、由工业拉动向服务业拉动转型、由投资拉动向消费拉动转型。由于资本边际报酬递减，在人口红利消失后，如果资本继续流向过剩产能等ROA已经接近0甚至为负的行业，实体经济的投资收益率必然仍会继续下滑。如果要发展实体经济、引导资金脱虚向实，光靠金融去杠杆倒逼资金流向不是长久之计，更重要的仍是提高实体经济收益率，而要提高实体经济收益率，就必须要提高ROA仍在上升的行业的比重，产业结构调整势在必行。
