2021中国宏观经济形势分析与预测年中报告.docx
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1、概述上海财经大学高等研究院“中国宏观经济形势分析与预测”课题组基于上财高等 研究院中国量化准结构宏观预测模型(IAR-CMM)所建立的情景分析和政策模拟,分别 从基准情景(假设新冠疫情仍在全球流行,主要经济体增速较2020年有所回升,美联 储2021年下半年联邦基金利率仍将维持在00.25%区间、人民币汇率在6.5附近双向波 动;国内疫情延续2021年以来的发展状况、家庭杠杆率2021年再上升4个百分点、基 础设施建设投资和房地产投资增速较缓、二季度不良贷款率小幅下降、财政政策保持适 度支出强度以及实行稳健的货币政策)、情景I(疫情冲击和贸易保护主义长期影响下, 外部环境面临恶化风险)、情景n
2、 (大宗商品价格大幅上涨)、情景ni (房地产景气度下 降)、情景IV (企业违约风险增加导致银行系统不良贷款率上升)、情景V (国外疫苗接 种有效率不及预期)进行数值模拟,所得预测结果显示,2021年中国宏观经济需要同步 进行逆周期政策调节与改革开放深化,以应对当前的复杂局面。立足中长期视角来看,中国国民经济发展面临诸多挑战:一是要素驱动红利大幅下 降。支撑要素驱动传统经济发展模式的人口、资源、环境等红利日益衰减,面临人口老 龄化少子化、收入差距贫富差距过大、家庭部门债务持续攀升、地方政府债务居高不下、 关键高新技术瓶颈等一系列结构性问题,发展不平衡不充分,亟待向效率驱动、创新驱 动发展模式
3、转变;二是长期受益的全球化红利减弱。新冠肺炎疫情加速了世界百年变局 的演进,一些大中型经济体开始实施“产业备胎战略”,中国亟需挖掘内需潜力;三是美 国对中国进行技术封锁、脱钩的态势短期内恐难以扭转。尤其是一些核心、关键领域高 新技术的短板,使得中国经济的供应链、产业链安全问题凸显。这些问题的解决,需要 通过深化供给侧结构性改革,加大需求侧改革和注重需求侧管理,以及更全方位、深层 次、高水平的对外开放来实现。(-)经济走势及主要问题1.消费潜力稳定释放2021年上半年社会消费品零售总额呈现潜力稳定释放的局面。1-5月社会消费品零 售总额174318.5亿元,同比增长25.7%,高出2020年同期
4、39.2个百分点,说明消费潜 力正稳定释放。5月社会消费品零售总额35945.1亿元,同比增长12.4%;比2019年5 月高出15.2个百分点,两年平均增速为4.5%。剔除价格因素,5月社会消费品零售总额 实际同比增长10.1%,两年平均增长3.0%。GDP平 减指数%1.6-0.10.60.50.72.42.52.92.72.6数据来源:CEIC WIND 上海财经大学高等研究院在基准情景下的预测,课题组对2021年的基准预测的外部环境主要假设条件包括:课题组对2021年基准预测的外部环境主要假设条件包括:(1)新冠疫情仍在全球 流行,主要经济体增速较2020年有所回升。(2)2021下半
5、年全球经济将保持复苏步调, 世界银行预测年度全球经济实际增长5.6%;美国、日本和欧元区的实际增速分别为6.8%、 2.9%和4.4%;根据国际货币基金组织预测,德国、法国和英国的全年增速为3.6%、5.8% 和5.3%;新兴市场和发展中经济体总体增长6.7%,其中东盟五国实际年增速为4.9%O (3)美联储2021年下半年联邦基金利率仍将维持在00.25%区间。(4)人民币兑美元 汇率2021下半年将继续在6.5附近宽幅双向波动,仍处在合理区间。基于前面对中国经济形势与风险的分析,课题组对2021年基准预测的内部环境主 要假设条件包括:(1)国内疫情延续2021年以来的发展状况。(2)居民杠
6、杆率攀升,继 续对消费形成负面影响,假定受家庭新增贷款趋势未变但GDP增速下滑的影响,家庭 杠杆率2021年再上升4个百分点。(3) 2021年制造业投资和房地产投资随着基数效应 减弱增速放缓,基础设施建设投资增速乏力。(4)根据银保监会公布的相关数据,截止 2021年一季度末,商业银行不良贷款率为1.80%o课题组假设截止2021年二季度末我 国商业银行不良贷款率将下降至1.78%。(5)财政政策保持适度的支出强度,强调提质 增效和可持续性,全年财政赤字将达3.57万亿元,赤字率约降低至3.15%。(6)货币政 策,继续保持稳健的货币政策,预计2021年下半年将维持基准利率和准备金率不变。考
7、虑到中美贸易摩擦、国际各个主要经济体极度宽松的货币政策传导、房价调控、 商业银行不良贷款率、国外疫情发展等因素,课题组作出如下5种情景分析:情景I: 外部环境恶化;情景n:大宗商品价格大幅上涨;情景III:房地产景气度下降;情景IV: 商业银行不良贷款率上升;情景V:国外疫苗接种有效率不及预期。课题组根据IAR-CMM量化准结构模型的模拟探讨各种假设情景下的政策力度选 项。假设主要通过调整准备金率和提高财政赤字的需求管理政策来实现基准情景下的经 济增速,则在不同情景下所需的政策力度分别为:表2各情景假设下实现经济指标增速目标所需的政策力度情景I.外部环境恶化IV.商业银行不良贷款率上升保守悲观
8、悲观保守悲观悲观1悲观2的是,在商业银行整个经营过程中还需要考虑结转产品的跨期影响,固定资产作为期望 的结转产品,在第一阶段中,/-1时期产生的固定资产在/时期作为一种动态要素继续使 用。不良贷款是一种非期望的结转产品,对两个阶段都会产生影响,在1时期第二阶 段的不良贷款作为一种非期望产出会结余到,时期,在,时期又作为第一阶段的非期望投 入。商业银行经营过程的动态网络生产结构如图96所示。第1期第2期第t期非利息支出非利息支出非利息支出固定资产利息支出第一阶段第二阶段非利息收入利息支出第一阶段第:阶段T固定资产一固定资产A非利息收入,不良贷款利息支出第一阶段A非利息收入第二阶段贷款贷款贷款净利
9、息收入净利息收入净利息收入图96商业银行的两阶段动态网络结构(数据来源:上海财经大学高等研究院)根据以上分析,课题组采用两阶段动态网络方向距离函数构造Malmquist- Luenberger (ML)指数,分析各类商业银行全要素生产率的变化,从中可以发现,各类 商业银行ML指数呈现略微上升趋势,说明我国商业银行整体全要素生产率有所提升; 另外,全国性银行(大型国有商业银行和股份制商业银行)ML指数高于地方性银行(城 市商业银行和农村商业银行),这也意味着全国性银行全要素生产率高于地方性银行。2010201120122013201420152016201720182019T大型国有商业银行 -
10、股份制商业银行 城市商业银行 -农村商业银行图97各类商业银行的两阶段动态网络Malmquist-Luenberger指数(数据来源:上海财经大学高等研究院)(2 )地方政府债务对银行全要素生产率的影响为探究地方政府债务对银行全要素生产率的影响,课题组设定如下静态面板数据计 量模型:TFPi,j,t=/3o+/3LGDj,t + OY.t + 4 +(1)其中,下标/和,分别表示银行、地区和年份;被解释变量77阴表示位于地区 j的银行,在,年的全要素生产率;核心解释变量LG。),表示地区,在,年的地方政府债 务;X“为银行层面控制变量集合;匕,为地区宏观经济金融层面控制变量集合;4为银 行固定
11、效应,用以控制不随时间变化且不可观察的银行固有特征;3/为多维度随机误 差项。考虑到数据的可得性和连续性,课题组选取2010-2019年我国187家商业银行共 1420个年度观测值构成的非平衡面板数据为研究样本,其中包括5家大型国有商业银 行、12家股份制商业银行、107家城市商业银行和63家农村商业银行。数据来源方面, 银行层面数据主要来源于国泰安(CSMAR)数据库和中国研究数据服务平台(CNRDS), 对部分变量缺失的数据手动查阅全球银行与金融机构分析库(ORBIS Bank Focus)、各 银行历年年报以及历年中国金融年鉴最大限度地将其补齐完善。各地区宏观经济金 融层面数据主要来源于
12、各地区历年统计年鉴和中国人民银行官方网站。在变量定义与测度方面,课题组采用两阶段动态网络Malmquist-Luenberger指数衡 量银行全要素生产率。对于地方政府债务变量,据我国审计署统计地方性政府债务口径, 地方性政府债务主要包括政府负有直接偿还责任的债务、政府承担担保责任的债务以及 政府负有救助责任的债务。由于后两者债务并不需要地方政府当期直接偿还,且仅限于 接受专门债务审计的地区存在,数据缺失较为严重,故课题组采用地方政府负有直接偿 还责任的债务衡量地方政府债务规模。考虑到不同地区的经济总量存在较大差异,直接 采用地方政府债务的绝对规模进行研究所得结论可能不具普适性。因此,课题组采
13、用地 方政府债务余额占地区GDP的比值,即地方政府负债率(LGD)衡量政府债务规模。为有效识别地方政府债务对银行全要素生产率的影响,有必要控制其他因素的影响。 课题组选取的控制变量包括银行层面的变量和地区宏观经济金融层面的变量。其中,反 映银行层面的变量主要有:(1)银行总资产回报率ROA),采用银行净利润与总资产的 比值表示;资本充足率(CAR),采用银行资本净额与风险加权资产的比值衡量;不良 贷款率(NPL),采用不良贷款占总贷款余额的比值表示;存贷比(LDA),采用银行贷 款总额与存款总额的比值表示;成本收入比(C/R ),采用运营成本与总收入的比值表示; 银行流动性(LR),采用银行现
14、金及存放中央银行款项与总资产的比值表示;银行收入 结构(WV),采用银行净利息收入与营业收入比值表示;银行规模(AvseQ,采用年 末银行总资产的自然对数表示。地区宏观经济金融层面的变量包括:(1)地区经济发展 水平(GDPR),采用各地区GDP增长率表示。需要说明的是,由于样本中地方性银行 (城市商业银行和农村商业银行)数目占比高达89.15%,且不同地区经济发展水平存在 较大差异,故对于全国性银行(大型国有商业银行和股份制商业银行)用全国层面的GDP 增长率与其特征变量匹配,地方性银行用其所在省份的GDP增长率与其特征变量匹配。0 货币政策(MP),采用准货币增速表示。表10报告了各变量的
15、描述性统计结果。结果显示,样本期间内,商业银行的全要 素生产率整体呈增长趋势,平均年增长率为1.1%,且银行间全要素生产率水平存在较大 差异。地方政府负债率均值为0.201,最小值为0014,最大值为0.957,意味着不同地 区间政府债务规模差异明显,即解释变量具有较大变异性。其余控制变量的分布具有较 高的离散度,初步表明课题组选择的控制变量是合理的,此处不再赘述。表10变量的描述性统计变量变量含义与说明观测值均值标准差最小值最大值TFP银行全要素生产率14201.0110.1030.6051.29LGD地方政府负债率14200.2010.0990.0140.957ROA总资产回报率()142
16、00.9320.3760.1392.057CAR资本充足率()142013.142.11610.5123.12NPL不良贷款率()14201.4760.8090.1214.78LDR银行存贷比(%)142065.2412.1932.1698.13CIR成本收入比()142033.937.0718.4955.35LR银行流动性比率()142013.614.1736.49426.33DIV收入结构()14202.2470.8310.3074.615Asset银行总资产的自然对数142025.641.5812330.6GDPR各地区GDP增长率()14208.22.1490.517.2MP准货币增速
17、()142012.483.9776.418.88数据来源:上海财经大学高等研究院表11报告了地方政府债务对银行全要素生产率影响的全样本基准估计结果。其中, 第(1)列为单独考察地方政府债务对银行全要素生产率的影响,不难发现,地方政府负 债率(LGD )的回归系数显著为负,说明地方政府债务扩张会降低银行全要素生产率。 紧接着,第(2)列和第(3)列为依次控制银行层面以及地区宏观经济金融层面变量的 估计结果,可以看出,地方政府负债率(LG。)均显著为负,这进一步证实地方政府债 务扩张会抑制银行全要素生产率上升。从经济意义上看,以表中第(3)列为例,地方政 府负债率的估计系数为一0.0575,意味着
18、地方政府负债率每提高1个百分点,银行全要素 生产率将降低0.0575个百分点。综合以上回归结果,可以认为地方政府债务扩张仍是造 成银行全要素生产率低下的原因,且这一结论无论是统计意义上还是经济意义上都是十 分显著的。表11地方政府债务与银行全要素生产率:基准估计结果变量(1)(2)(3)TFPTFPTFPLGD-0.1043*(0.0273)-0.0784*(0.0276)-0.0575*(0.0283)ROA-0.0369*(0.0117)-0.0385*(0.0117)CAR0.0012(0.0013)0.0011(0.0013)NPL-0.0259*(0.0042)-0.0233*(0.
19、0043)LDR0.0004(0.0003)0.0005*(0.0003)CIR0.0003(0.0005)0.0003(0.0005)LR-0.0011(0.0008)-0.0019*(0.0009)DIV0.0095*(0.0045)0.0084*(0.0045)Asset0.0044*(0.0021)0.0049*(0.0021)GDPR0.0042*(0.0017)MP0.0008(0.0010)年份固定效应是是是银行固定效应是是是常数项1.0111*(0.0061)0.9072*(0.0696)0.4346*(0.1997)银行数187187187观察值142014201420调整R
20、20.00950.04370.0499注:表内数字为变量的回归系数,对应小括号内的数字为稳健性标准误;*、*、*分别表示在10%、5%和1% 水平上显著。数据来源:上海财经大学高等研究院为排除地方政府债务指标测度方式差异对研究结论的影响,课题组将采用其他方式 测度地方政府债务以确保研究结论的可信性。一是考虑到地方政府债务的偿还主要以地 方综合财力为基础,这里采用地方政府债务与地区综合财力的比值,即地方政府债务率 (LGD)衡量地方政府债务。二是为了排除人口规模因素的干扰,将采用人均地方政 府债务规模(LGD2 )作为地方政府债务的另一个度量指标。表12报告了替换地方政府债务指标测度方式的估计结
21、果。数值显示,地方政府债 务率(LGLH)和人均地方政府债务规模(LGD2 )的估计系数均显著为负,说明无论以 哪种方式测度地方政府债务,地方政府债务扩张均能显著降低银行全要素生产率,替换 地方政府债务指标的测度方式研究结论依然稳健。表12稳健性检验:替换地方政府债务指标测度方式变量(1)(2)(3)(4)TFPTFPTFPTFPLGD1-0.0427*(0.0241)-0.0474*(0.0243)LGD2-0.0097*(0.0035)-0.0068*(0.0036)ROA-0.0376*(0.0117)-0.0385*(0.0117)-0.0395*(0.0117)-0.0404*(0.
22、0117)CAR0.0013(0.0013)0.0012(0.0013)0.0011(0.0013)0.0010(0.0013)NPL-0.0273*(0.0042)-0.0236*(0.0043)-0.0262*(0.0042)-0.0236*(0.0043)LDR0.0004*(0.0003)0.0005*(0.0003)0.0004(0.0003)0.0005*(0.0003)CIR0.0003(0.0005)0.0003(0.0005)0.0002(0.0005)0.0003(0.0005)LR-0.0010(0.0008)-0.0019*(0.0009)-0.0014(0.0008)
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