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伯南克:信贷紊乱对实体经济的影响 来自本轮全球金融危机的教训

来源于 《比较》 2019年第1期 出版日期 2019年02月01日
文|本·伯南克

二、对信贷因素和实体经济活动的关系所做的近期研究

  本节首先将回顾关于信贷因素发挥作用的新的微观经济学证据,然后转向危机后纳入此类因素的宏观经济学模型研究。

  微观经济学证据:居民。危机酝酿阶段出现了居民债务的显著扩张,尤其是抵押债务。急于成为房主的人们期待进入火热的房产市场,宽松的贷款标准让更多居民家庭得到了抵押贷款,现有的房主也利用住房资产借入资金。图2显示了2002—2012年的抵押债务的偿债收入比(servicetoincome ratio)和房利美公司的独栋住房抵押贷款违约率。该图清楚地表明,自住房市场繁荣在2006年发生逆转及之后,居民家庭的偿债负担提高,财务压力增加。  

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注:阴影竖条代表NBER认定的衰退期。

  资料来源:Haver Analytics,Fannie Mae,Federal Reserve Board Z.1 Financial Accounts of the United States。

  在没有摩擦的世界中,不存在信贷限制,由于居民能够用借款和储蓄熨平财富随时间变化带来的影响,住房价格下降可能只会给消费支出造成较小影响。另外住房价格下跌对财富的负面影响,理论上,大部分会由与居住有关的用户成本的相应下跌抵消。简而言之,如果没有信贷限制,住房财富带来的边际消费倾向应该较小。

  可是,当居民面临的外部融资溢价取决于其资产负债表状况时,住房财富下跌对支出的影响可能会大得多,这有两方面相互关联的原因:第一,住房财富下跌会减少居民可用于熨平支出的净财富积累;第二,净财富和住房抵押价值减少会提高房主的有效信贷成本(effective cost of credit,EFP)。请注意,住房价格涨跌对消费的影响可能是不对称的。在信贷约束不算太紧的住房资产水平上,住房财富增量带来的边际消费倾向可能较小,而导致信贷约束收紧的住房财富下降则可能导致消费显著减少。这一不对称的特点可以帮助我们解释,为什么住房市场繁荣对消费的促进效应似乎不及住房市场萧条带来的负面效应(Guerrieri and Iacoviello,2014)。

  危机以来的这段时期出现了大量新的研究成果,旨在探讨有关居民资产负债表和居民支出的关系。阿蒂夫·迈恩(Atif Mian)和阿米尔·苏非(Amir Sufi)及其合作者在这一课题上尤其高产。例如,他们利用国家层面和邮政区域层面的数据,证实了理论上的基本预测,即住房财富的边际消费倾向比标准的生命周期理论的解释力高得多,而且较为贫穷、杠杆率较大的居民的住房财富的边际消费倾向更高(Mian、Rao and Sufi,2013)。他们还发现,与住房资产和信贷获取之间的联系相一致,住房价格降幅较大的地区平均而言在信用评分和信贷限额上恶化更严重,开展抵押再融资的概率降幅也更大。

  迈恩和苏非别强调居民资产负债表恶化对触发大衰退的作用。例如,他们证明在2002—2006年出现住房市场繁荣伴随居民杠杆率大幅提升的国家,耐用品消费从2006年下半年开始收缩得更为猛烈(Mian and Sufi,2010)。类似地,他们还利用美国各郡的横截面数据发现,居民资产负债表的恶化与2007—2009年衰退期的就业减少有重要关联(Mian and Sufi,2014b)。这些研究很多都把住房市场的繁荣和萧条作为给定条件,集中分析其经济后果。不过迈恩和苏非(2018b)在最近的研究中也探讨了住房繁荣的信贷市场根源,他们发现,在2003年的私人企业的(private label)抵押贷款证券化市场加速中卷入最深的邮政区域,随后出现了抵押贷款发放和住房价格的突然提升,继而是住房价格的急剧崩盘。

  其他研究者也分析过居民资产负债表与居民支出决策的关系。迈恩和苏非主要利用地理单位的综合数据开展研究,而贝克则采用了数百万户居民家庭的数据,并与雇主进行匹配(Baker,2018)。他认为居民的收入变化和其雇主所受的冲击有关,因此这些冲击对居民而言是外生的。该研究发现,高负债居民的消费明显对收入更敏感,而且这些差异几乎完全由借款和流动性约束决定。贝克估计,相对于20世纪80年代的居民资产负债表状况,2007—2009年衰退造成的消费降幅提高了20%。与迈恩和苏非的结论一致,另有研究发现偿债比率较高的房主,其住房财富边际消费倾向明显更高(Aladangady,2014)。卡普兰等人(Kaplan、Mitman and Violante,2016)的研究同样发现住房财富有较高的边际消费倾向,但与迈恩和苏非及其他研究者不同,他们并未发现杠杆率发挥了独立的作用。还有研究发现,居民资产负债表状况是其支出和储蓄行为对财政政策变化做出反应的一个关键影响因素(Sahm、Shapiro and Slemrod,2015)。

  一段时间以来,我们已经知道居民资产负债表影响创业行为,因为许多小型初创企业是由个人资金支持的,包括利用住房资产借款。有研究发现,与这种“抵押融资渠道”一致的是,在本轮危机前的时期,小企业创业和小企业就业的增速在房产价格和杠杆率提高的地区最为突出(Adelino、Schoar and Severino,2015)。该研究并未在大企业的就业人数上发现类似的相对增长,这些企业的融资应该并不依靠住房抵押。

  微观经济证据:非金融企业。非金融企业的资产负债表在衰退前和衰退中并未像居民资产负债表那样急剧恶化,但非金融企业确实也经历了资金紧张加剧的过程。图3显示了危机前后的公司偿债和违约状况。2001年衰退过去后,公司资产负债表有所改善,但从2006年左右起,非金融企业的偿债比率开始提高,到大衰退出现后,工商业贷款的违约率大大增加。  

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 注:非金融企业的偿债压力由相对于税前利润的比例测算。违约率为商业银行提供的工商业贷款中逾期30天以上的部分所占的比例。

  资料来源:Haver Analytics,Call Report,BIS。

  与对居民家庭的研究一样,对危机期间非金融企业的横截面研究为我们观察不同资产负债表状况如何影响这些企业在经济下行期的反应提供了机会。同居民对财富或收入改变的反应类似,初期资产负债表状况较差的企业(杠杆率较高、内部现金较少、可利用的抵押品较少)对收入或需求变化的反应更敏感——例如表现在雇佣和投资上。还有,每单位借款通常需要更多贷款人筛查和监督的较小型或较新的企业,对财务状况恶化的反应也更为敏感。

  危机后的研究普遍证实了上述理论预测。例如,有研究发现在大衰退期间,面对本地消费者需求下降,高杠杆率企业裁员的幅度明显超过其他企业(Giroud and Mueller,2017),其结论是企业的资产负债表是最终需求与就业之间联系的重要组成部分。另有研究发现,危机对现金储备较少或短期净负债较高的企业的投资影响最严重(Duchin、Ozbas and Sensoy,2010)。吉尔克里斯特等人对之前的理论做了新的应用(Gilchrist et al.,2017),分析企业资产负债表对其定价行为的影响,发现内部流动性较少、经营杠杆率较高的企业在2008年紧缩中倾向于提价,而非降价。该研究把降价解释为维持客户关系的投资,发现财务紧张的企业付出此类投资的能力相对较低。

  近期有关非金融企业研究的有趣之处是,研究者采用了不同的识别方法。例如,延续拉詹等人在危机前的考察思路(DellAriccia、Detragiache and Rajan,2005),有多项研究比较分析了较为依赖外部融资和较为依赖自有资金的不同产业的企业。采用这一方法(及其他方法)并发现更依赖外部融资的产业对危机反应更激烈的研究包括达钦等人(Duchin、Ozbas and Sensoy,2010;Laeven and Valencia,2013;以及Haltenhof、Lee and Stebunovs,2014)。另一种识别方法是利用房地产价格的地区变化作为拥有房地产的企业的抵押品价值变化的代理变量,发现企业层面的新资本投资同抵押品价值变化有强烈关联(Chaney、Sraer and Thesmar,2012)。还有一种识别方法是利用有长期负债的企业样本,发现有较大比例长期负债在危机期间到期的企业,相比其他方面类似但债务到期时间不同的企业,其投资削减幅度明显更大(Almeida et al.,2009)。不过持相反看法的另一项研究发现,更依赖银行信贷的企业在危机早期阶段的资本支出削减幅度并不高于其他方面类似的企业(Kahle and Stulze,2013)。

  关注企业行为的学者还利用了调查数据。例如,有研究基于对全球1050位首席财务官的调查发现,说自己在危机期间信贷受约束的企业计划裁减员工和资本支出的幅度更大,包括放弃原本有吸引力的投资机会,以及取消或推迟投资计划等(Campello、Graham and Harvey,2010)。

  小企业应该对信贷供给减少更为敏感,有关研究也证实这些企业在本轮危机中受创严重。例如,有学者借助企业层面的数据发现,2007—2009年衰退期,在控制了总需求和其他因素的影响后,金融约束造成的小企业雇员减少幅度明显超过大企业(Siemer,2014)。针对信贷约束对小企业的产业进入、增长和生存影响的其他研究包括马奇和沃尔肯等人(Mach and Wolken,2012;Kennickell、Kwastand Pogach,2015;以及DuyganBump、Lekov and MontoriolGarriga,2015)。另有研究(Chen、Hanson and Stein,2017)发现,美国规模最大的银行在2008—2010年由于面临危机压力,有针对性地从小企业急剧撤回了大量贷款。

  微观经济证据:银行和非银行贷款人。如前文所述,有关理论认为中介机构的资产负债表同样会影响外部融资溢价和信贷流动。危机后的研究普遍证实了这一预测,特别是发现贷款人在初始资本、融资来源和抵押贷款相关损失敞口等方面的横截面差异影响它们发放非抵押贷款的意愿和能力。虽然部分借款人有能力转向其他信贷来源,包括贸易信贷,但现有证据表明许多借款人做不到这点,或者必须支付高得多的利率。因此,贷款人的财务健康度所受冲击会对实体经济造成影响,包括消费、投资和就业等。图4显示了美国的商业银行在危机前后的资本金和不良贷款水平。尽管资本有所增加,银行的一级资本金比率(普通股与贷款之比)在2007—2008年仍急剧下跌,违约率随之提高。另外有研究分析了投资银行在本轮危机中的快速去杠杆化过程(Gertler and Gilchrist,2018,图3)。  

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注:不良贷款的定义是逾期90天以上的贷款所占的比例。

  资料来源:Haver Analytics,Federal Reserve Bank of New York。

  在许多研究中,本轮危机的冲击同样提供了帮助改善识别的一次天然实验。例如,由于若干原因,银行在住房和次级债市场崩溃导致的抵押贷款损失敞口各不相同。离开资产负债表效应,没有充分理由认为这些风险敞口的差异会影响各家银行发放非抵押贷款的意愿。然而许多研究发现,抵押贷款敞口与非抵押贷款之间存在联系,或许是因为与抵押贷款有关的损失冲减了银行的资本金。例如,有研究在控制了企业特定因素后,发现从次级债损失较大的银行借款的企业,相比从其他银行借款的企业支付的利率溢价更高、获得的金额更少(Santos,2011)。另有学者在英国获得了类似结果,发现在危机前住房抵押贷款风险敞口更多的英国银行在危机期间及之后更多减少了非抵押贷款(Zhang、Uluc and Bezemer,2017)。还有研究发现,在其他条件相同时,服务于大都市地区的银行因为在其他市场的抵押贷款损失而减少了它们在当地发放的抵押贷款(Berrospide、Black and Keaton,2016)。

  前文提到,有证据表明资产负债表状况对居民支出的影响是不对称的,资产负债表恶化的影响大于改善的影响。银行似乎也存在类似效应。例如,有学者利用匹配的银行样本,并控制了若干影响因素后发现,银行资本变化对贷款的影响是非线性的。同理论预测相同,当资本金水平较高时较为温和,当资本金水平较低时更显著(Carlson、Shan and Warusawitharana,2013)。

  有研究者分析了银行的贷款意愿同流动性来源以及资本金水平的关系。尤其是若干研究发现,能够通过小额存款而非批发融资来筹款的银行削减的贷款水平相对较少(Ivashina and Scharfstein,2010;Cornett et al.,2011;Dagher and Kazimov,2015;Irani and Meisenzahl,2014)。

  如果借款人能轻松找到补偿方式,如转向其他贷款人或贸易信贷等其他信贷来源,则个别银行的贷款供给变化不会有多大影响。但如前文所述,这在大多数情况下似乎并不成立。有项出色的研究利用雷曼兄弟危机后贷款人财富的离散状况作为对借款人的信贷供给的外生变化根源(ChodorowReich,2014),借助在危机前与银行有往来的2000家非金融企业的数据,发现相关贷款人更为脆弱的企业比其他企业借款更少,支付的利率更高,削减的雇员人数更多。就业效应在中小型企业表现得最明显。发现银行资产健康状况、信贷扩张和实体经济活动存在明显联系的其他研究还包括戈茨等人(Goetz and Gozzi,2010;Falato and Liang,2016;Kandrac,2014;Alfaro GarciaSantana and MoralBenito,2018)。另有研究发现,某些大型非金融企业可以通过发行债券弥补一部分的银行贷款减少,但必须支付较高的利率(Adrian、Colla and Shin,2012)。这些学者认为,信贷危机对实体经济活动的影响是通过风险溢价的相应提高而非贷款总量的减少来起作用。不过,这一发现与关注外部融资溢价的方法得到的结论相吻合,如图1所示,外部融资溢价在危机期间确实显著提高。

  在美国,非银行贷款人是重要的贷款提供方,许多非银行贷款人受到了危机的严重冲击。若干有意思的研究辨识出了非银行贷款同经济活动的关系。例如,有人利用美国每笔汽车销售同相关汽车信贷供应商相联系的数据库,找到了资产支持商业票据市场的崩溃同汽车销售之间的实证关联(Benmelech、Meisenzahl and Ramcharan,2017)。资产支持商业票据市场的崩溃对非银行汽车贷款人的融资能力的打击尤其严重(如捆绑租赁公司)。研究者发现,在非银行贷款人传统上占主导的美国各郡,汽车销售下滑比其他郡更为剧烈。另一项有意思的研究利用全国信用合作社的独特分层结构来识别信贷供给效应(Ramcharan、van den Heuvel and Verani,2016)。顶层机构的资产支持证券损失给地方信用合作社带来了成本,这种机制应该同各地的市场状况无关。可是学者发现,遭受此类损失的信用合作社,相比没有此类损失的信用合作社,对本地客户的消费信贷展期的收缩幅度更大。

  微观经济证据:跨境银行。跨境效应是说某个国家的金融紧缩影响到另一个国家的信贷供给和经济活动,这是危机潜在的重要国际传导渠道。对这些效应的研究是弄清银行资产负债表、贷款和经济后果之间关系的另一种方法。

  皮克和罗森格伦的经典论文是最早利用跨境联系来识别资产负债表效应的文章之一(Peek and Rosengren,2000)。他们借助了以下事实:(1)日本的银行在20世纪90年代的美国是活跃的贷款人;(2)那个10年的日本银行业危机可以视为美国经济发展的外生因素,从而构成了一次自然实验。利用日本的银行在美国不同商业房地产市场的贷款份额变化,他们发现,来自日本的贷款供给冲击对美国的经济活动产生了实际影响。

  根据类似思路,本轮危机的证据表明,在海外遭受损失或承受外国资金来源压力的银行,其国内贷款的削减幅度超过其他银行。例如,有学者分析了德国的储蓄银行在2006—2008年的国内零售贷款,比较了在美国次级抵押贷款中是否有较大间接风险敞口的储蓄银行的情况(Puri et al.,2011),结果发现有较大敞口的银行拒绝的贷款申请明显更多。同样针对德国的另一项研究分析了德国商业银行(Commerzbank)——在国际交易中损失惨重的一家大型银行——削减国内贷款的影响(Huber,2018),发现该银行在德国削减的贷款并没有被其他贷款来源抵消,并且在危机前该银行占有较大市场份额的企业和地区,给产出、就业和生产率造成了持续的负面效应。

  若干研究者在其他许多国家发现了类似的结果,包括英国(Aiyar,2011,2012)、意大利(Albertazzi and Merchetti,2010)、葡萄牙(Iyer et al.,2014)和丹麦(Jensen and Johannesen,2017)等。另一项跨国研究分析了雷曼兄弟破产后75家银行对59个国家的跨境银团贷款,发现被迫冲销次级资产或为大笔长期债务再融资的银行削减了对海外的贷款(De Haas and van Horen,2012)。并非所有跨境研究都关注美国的事件对外国经济的影响,例如有的研究发现,欧洲的主权债务危机影响了美国,欧元区银行在美国的分行遭受流动性紧缩后,对美国企业的贷款的削减幅度大于总部在欧洲之外的外国银行在美国的分行(Correa、Sapriza and Zlate,2013)。另有研究关注跨国银行在金融条件的国际传递中发挥的作用(Shin,2011)。

  大萧条。有趣的是,本轮危机似乎还激发了对另一场全球范围的金融和银行危机——20世纪30年代大萧条——的新研究。笔者以前对大萧条的研究分析了银行与借款人的资产负债表恶化的实际影响(Bernanke,1983),还以国际比较作为研究证据(Bernanke and James,1991;Bernanke,1994)。不过,笔者当时的实证研究主要依靠总量时间序列数据,容易受常见的内生问题和识别问题的困扰。而值得注意的是,近期的研究开发出了有关30年代微观经济横截面的新数据库,便于采用更为接近自然实验的研究方法。

  例如,有学者利用新收集的大型工业企业的数据,分析了当债券市场冻结、银行纷纷破产时,企业外部融资需求的既定变化(Benmelech、Frydman and Papanikolaou,2017),发现金融摩擦对大型企业的就业有较大的负面影响。之前有研究发现,20世纪30年代的银行业困境在这些银行的经营区域造成了贷款供给和经济活动减少(Calomiris and Mason,2003)。以此为基础,新的研究分析了在两次大战间歇期的银行业发挥了重要作用的代理银行的影响(Mitchener and Richardson,2016),并发现银行的财务困境不只会使该银行减少对客户提供的信贷,还会使银行在各地区的代理行减少对客户的信贷,使代理行不得不面对流动性需求大增的局势。利用横截面数据研究大萧条时期银行困境的影响还有很多其他相关论文(Carlson and Rose,2015;Ramcharan and Rajan,2014;Cohen、Hachem and Richardson,2018等)。总体而言,此类文献认为,银行业与信贷市场紊乱能帮助解释大萧条的严重性、持续时间和国际传染。

  量化宏观经济模型中的信贷因素。微观经济研究得出的证据表明,居民、企业和银行的行为受资产负债表状况和关于信用的非对称信息的影响。但这些研究本身是局部均衡性质的。资产负债表效应尽管在横截面上很重要,却可能在总量时间序列中被“冲洗掉”(Jones、Midrigan and Philippon,2018)。例如,对总体经济而言,财务受约束企业的投资和雇佣减少可能被财务状况较好的企业的扩张所抵消。要评估信贷因素对宏观经济指标的重要性,不可避免地要求将这些因素纳入量化的一般均衡模型。

  前文提到,在本轮危机之前,有少量研究文献把信贷因素纳入了标准模型,通常得到的结论是这样做可以改进模型与数据的吻合度(Bernanke、Gertler and Gilchrist,1999;Carlstrom and Fuerst,1997)。不过这些论文并不认为信贷因素是产出和就业变化的主要根源之一。更重要的是,早期的模型没有反映偶发的间断式严重危机,或者其他非线性效应。

  本轮危机之后的研究在把信贷因素纳入动态宏观模型上取得了显著进步。这些研究支持两个独立但相关的重大结论。第一,信贷因素对理解大衰退非常关键。借用某些学者的话说:“大衰退期间的总量实体经济活动的变动有很大部分是由于和(短期利率)零下限的金融摩擦”(Christiano、Eichenbaum and Trabandt,2014)。其他许多研究也得出了类似结论。大衰退在很大程度上是金融和信贷市场紊乱所致,此刻看来当然并不令人意外,但在标准模型中证实信贷冲击对实体经济的量化影响,依然具有重要意义。

  上述观察,加上斯托克等人的结论(Stock and Watson,2012)——大衰退与战后的其他商业周期在程度上有差别,但性质上相同——可以推导出第二个重大结论:即使在通常的商业周期里,信贷因素也可能发挥了比之前设想的更为重要的作用。作为对此的补充,基于模型的分析发现信贷冲击在大衰退与普通商业周期中都有核心作用的研究还包括诺兰等人的研究(Nolan and Thoenissen,2009;Hall,2010,2011;Jermann and Quadrini,2012;Gilchrist and Zakraj.ek,2012b;Iacoviello,2014;Del Negro et al.,2017),以及其他很多人的研究。近期的一项相关研究指出,居民信贷供给的周期性扩张是全球商业周期的一个主要根源,而不限于美国的大衰退(Mian and Sufi,2018a,2017)。另有研究则显示,信贷市场摩擦可以帮助模型拟合宏观经济横截面数据(如不同企业的投资和雇佣分布)以及时间序列数据(Arellano、Bai and Kehoe,2018)。克鲁格曼等人利用典型化的宏观模型讨论了居民杠杆率同利率零下限之间的相互作用(Eggertsson and Krugman,2012)。还有研究利用两国模型分析了恐慌在不同经济体间的传导(Bacchetta and van Wincoop,2016)。

  我们(Bernanke、Gertler and Gilchrist,1999)与其他同类论文探讨了围绕稳态的对数线性近似,由此分析了信贷因素在正常周期运动中的作用,但不包括经济活动剧烈的非连续变动。如前文所述,金融恐慌本质上是非连续的(即经济体从一种均衡跳跃到差异很大的另一种均衡),而下文将展示的实证分析正是基于这种非连续性进行识别。近期的建模已显示了如何重现这一重要的数据特征。其中两项研究把银行恐慌纳入了量化宏观经济模型(Gertler and Kiyotaki,2015;Gertler、Kiyotaki and Prestipino,2017),发现恐慌可以造成经济活动严重的高度非线性收缩。如前所述,这一效应的作用机制是剧烈去中介化和外部融资溢价攀升。在某些理论模型中,金融摩擦会造成经济活动的高度非线性收缩,并导致偶发的危机事件(Brunnermeier and Sannikov,2014)。其他研究中的模型也得出了非线性结果(如He and Krishnamurthy,2013;Boissay、Collard and Smets,2016)。近期的研究还在一般均衡条件下给住房市场涨跌建模方面取得了进展(例如Favilukis、Ludvigson and Van Nieuwerburgh,2010)。

  总之,在把信贷因素纳入量化宏观经济模型方面(包括金融危机潜在的巨大而非线性效应),近期取得了丰硕成果。这些研究文献表明,为弥补本轮危机中凸显的模型和预测方面的缺陷,我们已经前进了一大步。

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版面编辑:刘潇
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