时间：2023-06-21 08:45:05
绪论：在寻找写作灵感吗？爱发表网为您精选了8篇宏观经济因素，愿这些内容能够启迪您的思维，激发您的创作热情，欢迎您的阅读与分享！
中国的对外直接投资经历了从无到有的过程，自2000年“走出去”战略开始实施，对外直接投资规模迅速扩大，与此同时，中国各地区也经历了经济发展水平提高、引进外资规模扩大、产业结构调整升级、鼓励民营经济大力发展的转型时期。国内宏观经济环境的变化是否是导致中国对外直接投资规模扩大的影响因素?这些因素对OFDI的影响是否具有阶段性的差异?针对这两个问题的探讨，将对中国对外直接投资的发展历程给出合理解释，对处于不同发展阶段的国家或地区制定差异化的对外直接投资政策具有借鉴意义。
一、影响地区对外直接投资的内在机理及门槛条件的提出
(一)对外直接投资的宏观影响因素内在机理考察
20世纪90年代以前，基于对外直接投资主要发生在发达国家的事实，以海默的垄断优势理论、巴克莱的内部化理论、小岛清的边际产业转移理论、邓宁的国际生产折中理论为代表的对外直接投资理论都是以发达国家为研究对象;随着发展中国家对外直接投资的兴起，威尔士的小规模技术理论、拉奥的技术地方化理论和坎特威尔的技术创新产业升级理论也相继提出，在发展中国家开展对外直接投资实践中提供了理论指导。就中国而言，自从“走出去”战略开始实施，对外直接投资得到快速增长，但区域间发展不平衡，经济发达地区的对外直接投资规模远远超出经济欠发达地区。2011年，地方对外非金融类对外直接投资流量合计235.6亿美元，其中东部地区174.35亿美元，中部地区30.7亿美元，西部地区30.55亿美元，中西部地区的投资规模之和只占东部地区的1/3。由此可以看出，对外直接投资的演变历程与投资母国或地区的经济发展水平一致。Dunning提出的IDP理论阐述了对外投资的发展路径[1]，并被后来的研究加以验证[2]。Andreff用一个包含176个发达国家和发展中国家在内的截面样本再次验证IDP理论，发现对外直接投资和母国经济发展水平之间存在函数关系[3]。
研究表明，投资国会通过对外直接投资获得东道国具有而母国不具有或者相对东道国处于劣势的资源，包括自然资源、人力资源、管理经验、营销水平、技术效率等。Dunning总结了对外投资的4种类型：一是市场寻求型，即需求导向型OFDI，是为产品寻找海外市场以弥补国内市场需求不足;二是资源寻求型，即供给导向型OFDI，是为了获得母国所需的矿产、农产品、非熟练劳动力等资源;三是效率寻求型，是为了提高国际分工的效率，促进跨国公司资产组合更加专业化，通常发生在市场寻求型或资源寻求型的投资阶段之后;四是战略资源寻求型，是以增强自身投资公司所有权优势为目的OFDI[4]。某些国家(如瑞士和荷兰)比其他国家(如俄罗斯)具有更强的动机进行对外直接投资，主要是因为其经济发展基础、国内企业的核心竞争力、市场规模、海外市场经验、不具有流动性资源的吸引力等方面存在明显差异。
(二)宏观影响因素及门槛条件的提出
在有关中国对外直接投资影响因素的实证研究方面，阎大颖等以2006-2007年中国对外直接投资的微观数据为样本，从制度方面发现政府政策扶植、海外关系资源及自身融资能力对企业对外直接投资的动机和能力有重要影响[5]。张为付运用内部张力、外部引力和环境支撑力范式对影响对外直接投资的各作用力进行了理论分析和实证检验，作用力包括经济规模、外贸依存度、与贸易伙伴国的摩擦、经济成分结构、政府对外直接投资的政策、人民币对美元的汇率[6]。田巍和余淼杰采用企业层面的微观数据考察了生产率与对外投资的关系[7]。借鉴已有研究，本文将从国内的经济发展水平、吸引外资水平、产业结构、经济成分组成4个方面论述和分析有关OFDI影响因素的门槛条件。
首先，从母国的经济发展水平看，Dunning以母国的人均GDP为指标，采用分组的方法把1971年67个国家分为4组[4]。第一组是人均GDP低于400美元的贫穷的发展中国家，外商投资极少，没有对外投资。第二组包含25个国家，其人均GDP在400～1 500美元之间，外商投资迅速增长，出现对外直接投资。第三组是人均GDP在2 000～4 750美元之间的国家，对外直接投资依然低于外商投资，这一阶段会出现两种情况：一是对外直接投资保持不变，外商投资开始下降;二是对外直接投资的增速超过了外商投资。第四组是人均GDP位于2 600～5 600美元之间的少数发达国家，对外直接投资规模开始超过外商投资，可能是因为对外直接投资的增速远远超过了外商投资的增速。
其次，从吸引外商投资的能力看，某地区吸引外商投资规模的大小在一定意义上反映了该地区的对外开放度。FDI的技术溢出效应对东道国企业的国际化经营和管理模式起到了良好的示范作用，是推动经济发展强有力的工具，有利于地区经济发展模式实现
从“引进来”到“走出去”的转变;而大量外资的引进无疑会在一定程度上解决地区的劳动力剩余问题，增加该地区的财政收入，这种现象极有可能导致地方政府把吸引外资作为地方发展的核心动力，而忽略了本地企业自身能力的培养，导致外商投资对地方OFDI产生挤出效应。
再次，从母国的产业结构看，Andreff研究发现：一方面，对于经济发展良好的发展中国家、资源丰富的国家、新兴工业化国家和发达国家而言，母国的产业结构是影响对外直接投资的重要因素;另一方面，对于经济发展落后的发展中国家和经济转型国家，母国的产业结构对OFDI的影响在5%和10%的显著性水平下均不显著[3]。说明母国产业结构的发展对OFDI的影响存在门槛特征。
最后，从经济成分组成结构看，张为付发现民营企业固定资产投资占全社会固定资产投资比重每变动1%，中国对外直接投资额将变动9.1689%，二者呈现明显的正效应关系，这是因为民营企业正在成为中国对外直接投资的新生主力[6];但是从投资金额占比上看，中国的对外直接投资存在“国升民降”现象，这是因为对外直接投资需要资金实力和信息优势作支撑[8]。这就意味只有实力雄厚的民营企业才能在国际竞争中占有一席之地。
二、对外直接投资宏观影响因素的模型设定及数据来源
对外直接投资规模在中国各地区存在明显差异是不争的事实，这种现象发生的根源来自于中国区域经济发展的不平衡性。由于地理位置不同，对外开放程度存在差异，经济基础迥异导致各地区的经济发展动力不同，国家政策倾斜导致不同地区的经济成分组成不同、产业结构调整方向不同，诸多因素影响了各地区企业“走出去”的积极性。部分越过经济发展门槛的地区，企业在自身经济实力和政策支持下，凭借企业特定优势或国家特定优势能够顺利进行国际化经营[9];而另一些低于经济发展门槛的地区，对企业国际化经营不但无法提供经济支持，还以吸引外商投资的方式加快自身经济发展，从而对本地区的OFDI产生了挤出效应。这就意味着影响对外直接投资规模的因素存在一定的门槛特征，即当一地区的综合经济实力达到一定的水平时，经济发展的提高会使对外直接投资规模迅速扩大。
(一)模型设定
近年来，解决这一非线性计量经济问题的方法从“分组检验”发展到“门限回归”。Hansen建立了关于技术外溢的面板门槛模型[10]，Girma在Hansen的基础上利用面板数据验证了技术外溢中吸收能力的门槛效应[11]。国内学者延续了非线性面板数据计量经济模型的研究[12]。同样地，本文借鉴Hansen的面板数据门槛模型，将模型设定为如下形式：
Ofdiit=a0+a1qitI(qit<γ1)+a2qitI(qit≥γ1)+a3xit+eit(1)
在式(1)的基础上，我们将其扩展为双门槛模型甚至多门槛模型：
Ofdiit=a0+a1qitI(qit<γ1)+a2qitI(γ1≤qit<γ2)+a3qitI(qit≥γ2)+a4xit+eit
其中，i表示地区，t表示年份，γ1和γ2为待搜索的门槛值，且有γ1<γ2，I(·)为指标函数，eit为随机干扰项。Ofdiit表示各地区非金融类对外直接投资流量，年度OFDI流量不存在滞后，能更有效地刻画当期经济状况的发展和变化[13]。qit为本文研究的核心变量，设定为影响OFDI的主要因素，包括：第一，经济发展水平，采用国内生产总值(GDP)和人均国内生产总值(PGDP)来测度地区的经济发展的综合实力;第二，对外开放度，用吸引的外商投资企业投资总额(FDI)来表示该地区对外经贸往来的密切程度;第三，产业结构，用第二产业从业人数(seclab)和第三产业从业人数(thirlab)来衡;第四，经济成分，选取民营经济的固定资产投资(pinve)来测度，通过内资企业固定资产投资总额和国有经济固定资产投资总额相减得到。xit表示本文选取的控制变量，具体包括：第一，出口，以exp表示，用地区的出口总额代表;第二，政府支持，以fisc表示，用各地区政府的财政支出总额代表;第三，研发支出，以rd表示，用地方部门R&D经费内部支出代表。
(二)数据来源
本文所选取的数据为中国29个省区市2003-2011年的面板数据
由于西藏和贵州两省的非金融类对外直接投资流量数据缺失年份较多，故未被包含在检验样本中。，地区的非金融类对外直接投资数据来自历年的《中国对外直接投资统计公报》，其他指标数据来自历年的《中国统计年鉴》和《地区统计年鉴》。其中，以美元统计的出口和外资企业投资总额指标用人民币兑美元的年平均价换算;回归检验之前，用标准化公式：zi=(xi-minx)/(maxx-minx)，对各指标数据进行标准化处理。表1为变量的基本统计量。
(三)影响因素分布的地区差异
把样本划分为东、中、西3个地区，东部地区包括北京、天津、河北、上海、广东、浙江、辽宁、福建、山东、江苏、广西、海南12个省、自治区、直辖市;中部地区包括山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖南、湖北9个省、自治区;西部包括重庆、四川、云南、陕西、甘肃、宁夏、青海、新疆8个省、自治区、直辖市。
图1、图2中的纵轴表示各省市的对外直接投资流量和影响因素位于均值及其以上(均值以下)的比例。从图1和图2可以看出，各变量位于均值以上的省市主要集中在东部地区，西部地区占比在0.2以下，中部地区各变量规模处于均值以上的比例低于均值以下的比例。另外，我们发现，各地区对外直接投资规模与区域经济发展水平的变动趋势一致。对外直接投资规模和GDP水平、引进外资水平、产业结构、民营经济发展轨迹一样，在区域经济发展较好的东部地区处于全国平均水平之上的比例最高，在中部地区次之，在西部地区最低;相反，低于全国水平的各个变量比例在西部地区最高，中部地区次之，东部地区最低。对外直接投资规模及其影响因素从东部发达地区到中西部欠发达地区均呈现明显的递减趋势。
三、对外直接投资影响因素的门槛检验与实证结果
(一)弱外生性检验
目前，检验变量弱外生性的方法主要有两种：一是EHR方法，基于模型所有变量的联合分布函数定义了与模型中重要参数相关联的弱外生变量;二是Johansen方法，在协整框架内，构建无条件误差修正模型和条件误差修正模型，依据ECM模型修正参数的显著性来检验变量是否具有弱外生性。EHR方法不仅可以检验出变量的弱外生性、强外生性及超外生性，还可以进行政策评价，在金融研究领域得到了广泛应用。EHR检验步骤如下：先将待检验变量作为被解释变量，其他可以解释贷款余额的变量以及其本身的滞后一期变量作为解释变量进行最小二乘回归估计，然后把所生成的残差序列加入原等式作为新的解释变量，最后对估计残差进行Lagrange Multiplier检验，确定是否具有弱外生性。
依循惯例，采用上述EHR方法依次检验门槛变量的弱外生性，检验结果如表2所示。从P值可以看到，无法拒绝门槛变量具有弱外生性的零假设。意味着在5%的显著性水平上，市场规模、外商直接投资、产业结构和经济成分均具有弱外生性，把这些影响因素设定为门槛变量是有效的。
(二)门槛条件检验
为了选择恰当的门限个数和门限值，依次估计线性模型、单门限模型、双门限模型和三门限模型，Hansen提出了“格栅搜索法”(Grid Search)，目的是减少在搜索门槛值中执行的回归次数。这种搜索方法把待搜索的门槛值限定在某特定的分位数或者整数值，并分别对搜索结果进行回归并计算相应模型的残差平方和，最小残差平方和所对应的门槛值就被认为是最接近门槛水平的真实门槛值[14]。因此可构造出门槛估计值在95%置信区间的图形，如图3所示。
为了检验门槛效应在统计上的显著性，Hansen提出采用自举法(Bootstrap)模拟似然比检验的渐进分布，得到相应的概率Bootstrap P值，据此判断门槛值的真实性。表3给出了单门槛模型各因素的自抽样检验结果和95%显著性水平下的置信区间。人均GDP和第二产业从业人员的门槛值在5%的水平上显著，其余变量的门槛值均在1%水平上显著。同时为了检验模型中是否有双门槛效应甚至多门槛效应，表4则给出了各影响因素双门槛效应的相关检验结果。由表4的检验结果可知，各个变量的统计量均未能通过显著水平的检验可知。由此可知，不存在双门槛效应甚至多门槛效应，整个模型只存在单门槛效应。(三)模型估计结果
针对各地区的经济发展特征，本文将影响该地区企业对外直接投资的因素归纳为经济发展水平、外商投资规模、市场结构及地区的经济成分结构4个方面，分别对其具体的影响进行门槛回归检验
为了保证门槛值选取及回归的有效性，在实际检验当中，排序后保留样本中最大的10%和最小的10%，只把样本中间80%个变量的值作为门槛值的候选来源。，检验结果(如表5所示)表明这些影响因素存在明显的单门限特征。
(1)经济发展水平。当GDP总量超过27 698.18亿元时，经济总量对OFDI具有显著的正向促进作用，而当GDP总量低于这一水平时，经济总量对OFDI的作用不明显。同样，当一个地区的人均GDP水平超过39 985.07元时，对OFDI的正向促进系数达到0.17，而当人均GDP低于这一水平时，对OFDI的负向影响系数达到了0.26。一国或地区的经济发展水平越高，该国或地区的企业越容易形成对外直接投资的所有权优势、内部化优势和区位优势，一切投资行为都离不开母国的经济发展。
(2)外商投资规模。当一个地区吸引的外商投资规模超过9 145.061亿元时，外商投资对OFDI具有显著的正向影响，系数达到0.66;而当一个地区吸引的外商投资规模低于这一水平时，外商投资对OFDI具有显著的负向影响，系数为0.81。FDI的技术溢出效应使东部地区内资部门的技术得以提升，中部地区得到有效发挥，西部地区的外溢效应为负。提高外商投资的技术溢出效应，增强本地企业的吸收能力，是有效促进本地企业实行国际化经营的有效途径之一。
(3)产业结构。当第二产业从业人数超过610.85万人时，第二产业从业人员会对OFDI具有显著的促进作用，其变量的估计系数在1%显著水平上达到了0.39;当第三产业从业人数超过905.81万人时，此时产业结构的估计系数为0.33，并且通过了1%显著水平的检验，这充分表明第三产业从业人员的增加会对OFDI产生明显的促进作用。相反，当，第二产业从业人员和第三产业从业人数分别低于各自的门槛水平时，会对地区的OFDI流量产生明显的抑制作用，双方的估计系数分别为-0.53和-0.34，并且均通过了5%显著水平的检验。第二产业从业人数和第三产业从业人数对OFDI具有基本相同的作用机理，这与对外直接投资行业分布广泛(中国对外直接投资统计公报，2011)的特点相符。这意味着中国企业在海外市场形成的产业集聚，更多是依靠外部的行业规模优势而不是企业自身具有的特定优势。
(4)民营经济发展。目前，国有或国有控股企业依然是中国进行对外直接投资的主体，但未来，随着民营企业实力不断趋向壮大，国有企业的OFDI占比在达到高峰点之后将逐渐回落。企业对外直接投资的内在经济动力和国家政策导向共同奠定了民营经济在中国对外直接投资中的重要地位。当民营经济固定资产投资规模超过7 414.01亿元时，对OFDI具有显著的正向影响，影响系数为0.36;当民营经济固定资产投资规模低于这一水平值时，对OFDI具有相同程度的反向影响效应。随着民营经济的发展，对OFDI的影响由抑制作用转变为促进作用，体现了民营经济在中国对外直接投资中的强劲后力。
从控制变量可以看出，出口规模对OFDI具有显著的正向影响，与张为付的研究结论一致，说明中国对外直接投资类型是以出口替代、市场寻求型为主。政策支持与企业对外直接投资规模成正相关关系，这与事实情况相符：一方面，国有企业担负着国家的战略发展、能源资源寻求的责任，更多地体现了国家的经济利益，多属于政府政策驱动型的对外直接投资;另一方面，国家积极执行“走出去”战略，大力支持民营企业发挥自身机动灵活的体制优势。研发投入对地区的OFDI规模具有明显的促进作用，说明中国对外直接投资企业研发投入不足、技术水平亟待提高。
(四)结果分析
实证结果显示，国内宏观经济影响因素达到或超过一定门槛值时，对OFDI具有积极的促进作用。以人均GDP为例，如图4所示，从地区看，除内蒙古外，跨越门槛值的省、区、直辖市主要集中在东部沿海发达地区;从时间看，跨越门槛值的省份主要集中在2006-2008年和2009-2011年，而2003-2005年人均GDP跨越门槛值省份很少，仅有上海。由此表明随着时间推移，更多省份的人均GDP对OFDI的促进作用明显在更大范围内显现出来。同样地，中国对外直接投资在近期才得到迅速发展，并且主要集中在东部沿海地区。这是因为经济基础薄弱的地区往往同时存在着对外开放度低、缺乏具有国际经营经验的专门人才、地理位置闭塞、技术水平低、产业结构不合理等内在问题，导致企业很难形成特定的所有权优势、区位优势、内部化优势;另外，经济欠发达地区一切以发展为目的，在现阶段促进对外直接投资带来的经济效益远不如引进外资带来的经济效益大，从而形成对OFDI的“挤出”效应。在政策优惠方面，对民营企业的鼓励政策缺乏针对性，民营企业融资难、规模小、难以形成集中优势等问题仍未得到解决。因此，要合理调整产业结构，积极参与西部大开发战略，结合中西部地区的特色资源努力促进经济发展，转变对外直接投资促进经济增长的思路，把促进对外直接投资和经济增长并重发展，以缩小东、中、西部地区之间的差距。
四、基本结论与政策建议
本文借鉴Hansen的门槛模型，选用中国2003-2011年间29个省区市的面板数据对中国OFDI的宏观影响因素进行估计，得到以下实证分析结论。
其一，中国不同地区的对外直接投资流量规模不同。由于各地区的地理位置、经济基础、国家政策导向不同导致影响中国对外直接投资的宏观因素存在差异，经济发达地区比经济欠发达地区的对外直接投资出现得更早、规模更大。在现有研究的基础上，归纳总结了这些因素影响OFDI的内在机制，并提出这些影响因素具有一定的门槛特征。
其二，本文分别选择了地区的经济发展水平、外商投资、产业结构、经济成分组成等4方面的6个因素，检验这些因素对中国对外直接投资规模所产生的影响，并测算了国内生产总值、人均国内生产总值、外商投资、产业结构及经济成分组成等影响因素的门槛值。只有当这些指标达到或超过门槛值时，对中国OFDI才具有显著的促进作用，反之，则不存在影响甚至对OFDI会产生挤出效应，即中国对外直接投资的宏观影响因素表现出了明显的门限特征。
综合上述结论，本文认为在促进中国企业积极实施“走出去”战略时，需要考虑以下4方面：第一，依据中国各个地区具体的经济实力，对不同地区实行差别化的鼓励政策。为了充分调动中国企业国际化经营的积极性，最根本的途径是促进经济发展，对外直接投资规模的扩大离不开母国或地区经济实力的增强，尤其应对中西部地区加大扶持力度，转变发展思路，实现对外直接投资和经济同时发展以缩小地区间的差距。第二，各地区在引进外资时不但要避免外资企业在国内形成垄断优势阻碍本地企业发展，更要把技术溢出效应作为评估外资质量的重要指标，增强自身吸收能力，加快中国从“引进来”到“走出去”发展模式的转变。第三，中国对外直接投资涉及行业广泛，大多依靠外部行业的规模优势，企业自身缺乏所有权优势，这就要求政府在加快产业结构升级的同时注重优势产业的政策引导，加大研发投入，创造良好的创新环境。第四，政府应充分结合民营企业自身特点培养民营企业的竞争优势，充分利用财税、金融等措施为民营企业提供融资支持和信贷保证，完善对外投资信息服务系统，为民营企业对外直接投资提供强大的资金和信息支撑。
【关键词】宏观经济发展；影响要素
引言
经济发展最注重的就是经济发展的协调性、可靠性以及稳定性，随着近几年来经济的快速发展，经济发展质量也受到了各国的高度重视。要想从根本上做好紧急发展，最主要的就是转变经济发展方式，根据实际需要促进其实现成功转型。本文从不同的层面以及不同的社会视角对发展经济学做了研究和探索，提出影响宏观经济发展波动的主要因素。
一、人口、资源、环境与经济发展
一个国家经济发展要想得到实质性的提升，基础要素就是人口、资源与环境。尤其是人口发展，对现代经济发展有着重要的现实意义。
1 .人口与经济发展
一直以来，人口经济的核心问题同发展经济学的核心问题都是相同的，即经济发展与人口因素之间的关系。最近几年以来，人口质量、人口结构与经济发展之间的关系随着发展经济学由经济增长理论向经济发展理论的转变而逐渐受到了更高的重视。
（1）人口增长与经济发展
1978年马尔萨斯提出了“低水平均衡的人口陷阱”理论，表示人口数量的变化对一个国家的经济发展有着重要影响，从此这也就成为了一个颇受各国关注的问题。直到目前为止，人类对于经济发展和人口数量之间的关系主要表分为两种观点，一种是人口增长阻碍经济发展；另一种是人口增长有助于经济增长。这些结论并不适用于每个国家，但是从普遍上看来，不同国家、不同地区人口数量的波动对于经济发展的影响也是不同的，由此可见，经济发展所处的水平环境不同，人口增长对经济的影响作用也就不同。
（2）人口质量与经济发展
确定人口质量主要是从两个方面来决定，一是人口身体健康素质，其中包括婴儿出生死亡率、人口发病率、青少年营养状况和发育状况；二是人口的文化科学素质指，其中包括文盲率、各级院校毕业生数量等。相关数据显示，人口质量对于经济发展的影响也是十分重要的，很明显，人口质量越高经济发展越快。
（3）人口构成与经济发展
人口结构包含了很多方面的内容，其中有经济结构、自然结构、社会结构以及地域结构，每一种结构所涉及到的指征均不相同。随着近几年来相关研究的日益增多，可以发现其中人口的城乡结构、性别结构、年龄结构以及区域问题是影响经济发展最大的问题。
2 .自然资源与经济发展
自然资源为人类生存提供了一定的物质条件。随着人类社会的不断发展，自然资源也在不断的被消耗，由于并不是所有的自然资源都是可再生的，使得经济发展和自然资源之间的矛盾逐渐加剧。主要表现为：
（1）自然资源的无限利用是实现可持续发展的基本条件。
（2）自然资源的利用与经济发展有着密切关系，必须要合理利用，不能过度开采、盲目限制、或停止利用。
（3）实现可持续发展的关键问题就是实现资源的可持续利用。
3 .环境与经济发展
环境与人类的生活与生产息息相关，不仅是人类赖以生存的空间与基本条件，也是人类生产活动产生的废弃物和各种作用的结果，不可否认它在很大程度上关系着一个国家的经济发展。
二、资本形成与经济发展
发达国家早期经济发展过程都经历了持续的资本积累的过程。资本积累是一个国家经济转型的基本要素，由此可见，经济发展的好坏离不开资本积累的影响，也是促进经济学研究的重要内容。良性的资本积累机制可以有效促进一个国家经济发展的速度和质量，成功实现经济转型。
三、对外贸易与经济发展
眼下经济发展呈现全球化趋势发展，对外贸易在国家经济发展中也就越来越重要，不同模式的对外贸易对经济发展的影响也不尽相同。发展经济学的国际贸易理论从不同的角度研究了发展中国家如何从对外贸易中获得可持续发展的动力，国际贸易也体现了经济发展质量的基本思想。发展经济学理论中涉及到了多方面问题，其中包括贸易条件问题、贸易保护问题、剩余的出路问题等，通常发展中国家主要是从这几个方面进行对外贸易研究。
四、结束语
对于目前我国的经济状况来说，经济发展的根本目的所在就是经济发展质量的提升，发展经济学实际上一直基于发展中国家经济发展的现实。综合现有的经济状况来看，一个国家人口数量变化、人口结构变化、对外贸易模式、自然资源利用等是影响经济发展水平的主要因素，因此必须要通过资本积累来实现经济起飞，加大研究力度，提高科学技术，根据国家的实际情况选择合理的经济发展模式，这样才能保证经济发展质量，实现经济可持续发展。除此之外也要适当加强发展经济学理论研究，进行理论创新，根据一国经济发展的实际，创建有利于各类要素促进经济发展质量的机制，最终转化成动自身经济发展的动力，建立更为合理和完善的经济发展模式，从根本上保证国家的经济实现健康发展。
【参考文献】
【1】任希丽，张兵，李可爱.中国经济波动的影响因素分析[J].西安交通大学学报（社会科学版），2013（2）：9-14.
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关键词：外汇占款；物价水平；协整检验
一、引言
宏观经济学中的汇率传导机制指出，一国汇率发生变动，对本国物价水平的影响分直接和间接作用。该理论的假定前提为：整体世界价格水平保持不变，在现实生活中，这个假定前提并不成立，而且中国的外汇占款数量变化的影响因素也很多，导致人民币汇率变动的因素更是繁多。中国的外汇占款持续增长，CPI增长幅度却并没有与其同步，当前的国际经济环境中，人民币升值预期不断增加，本文运用2005年到2014年的年度数据，旨在探究外汇占款、外商直接投资、人民币名义有效汇率的变动对CPI增长的影响机制、影响程度。
二、文献综述
近年来，国内外学者对于外汇储备的研究较多。朱孟楠、赵茜（2012）的研究表明，相比较外汇占款而言，汇率变动更能解释国内物价波动，能解释其波动的75%，外汇占款的贡献度就相对较少，但是也能解释10%。吉翔、陈曦（2012）的实证研究指出，外汇占款对宏观经济的影响不仅能从实践得到证明，更存在坚定的理论基础。其研究中运用协整检验、格兰杰因果检验多种计量方法，选取2001年1季度至2011年4季度的季度数据，进行分析。在协整模型中，发现外汇占款和物价水平并非呈现正相关，这说明在中短期内，中国物价上涨的大部分原因并非是外汇占款的急剧增加。而在之后的格兰杰因果检验中，再一次证明外汇占款规模和物价水平没有直接关系。张开宇（2014）在其研究中进一步引入理论依据，利用抛补平价说和蒙代尔――弗莱明模型从理论出发，分析表明外汇占款对货币供应量的影响正在逐渐加强，但是外汇占款大幅增加使得整个市场流动性过度增加，对于货币政策的实施具有一定的阻碍作用。
本文准备在前人的研究基础上进一步探究，采取2005年至2014年的年度数据，进行比较系统的宏观分析验证，探究近年来外汇占款与我国物价水平之间是否存在较明显的关系。
三、模型建立与数据选取
（一）数据选取与说明。本文采用协整检验、格兰杰因果检验等计量方法，分析外汇占款、人民币汇率、CPI、GDP、M2的关系，对其进行实证研究。本分析时，根据前人经验仅将人民币与美元的汇率作为考虑对象，令美元兑人民币汇率为E，考察其对外汇占款变化的影响。
为了剔除季节因素影响，文中采取的都是年度数据，分别对数据进行处理，GDPG是将每年的季度数据进行加权平均取得最终值，FX为年度外汇占款数据，CPI为年度同比消费者物价水平。为了减少FX和M2由于是时间序列而存在波动，且其绝对值相差较大，因此对其取对数，记为LOGFX、LOGM2。本文所有数据为2005年至2014年的年度数据，数据来源于中国国家统计局网站。
（二）序列平稳性检验。对于选取的变量，需要先确定是否平稳，在不存在单位根的情况下，才能进行协整检验，检验变量之间是否存在协整关系。因此下文对各变量进行ADF检验，检验的原假设是各变量存在单位根，得出的结果中LOGFX的P值为0.0015，ADF值为-6.288820，1%临界值为-4.582648，原始数列平稳，不存在单位根；CPI的P值为0.0054，ADF值为-5.116556，1%临界值为-4.582648原始数列平稳，不存在单位根。而GDPG、LOGM2、E则要进行相应处理后，才能使其变为相应的平稳序列。通过ADF检验，确定了各变量的最优滞后期。
（三）协整检验。在建立模型时，通过上文检验，出广义基础货币M2的最优滞后期为2期外，其他变量的最优滞后期均为一期。得出协整方程如下：
LOGFX=6.584875+0.137031LOGM2-0.009671CPI+3.209987GDPG-0.337692E
从协整方程中可以看出，在长期均衡中，外汇占款FX、广义货币M2、GDP增速是呈现正相关关系，而外汇占款FX、物价水平CPI、美元兑人民币汇率并没有呈现正相关关系。外汇占款和物价水平没有呈现正相关，说明国内物价水平变化和外汇占款增加没有直接联系，2005年至2014年外汇占款数量持续增长，但是国内物价水平同比增长速度波动不大，从协整方程中也可以看出，国内物价水平上涨并非是外汇储备增长推动的，物价水平变化的推动因素有多种。虽然外汇占款直接影响广义货币，持续增长的外汇占款推动了M2的大量投放，但是在这个过程中，央行为了减小通货膨胀的影响，也采取了一系列市场操作，比如提高准备金率，发行央票等，这些行为对外汇占款进行了一定程度的冲销，一定程度上对外汇占款所释放的过度流动性进行了稀释，因此使之对国内物价水平并未造成直接的影响。
（四）格兰杰因果检验
在上文得出外汇占款FX、广义货币M2、居民消费水平CPI、GDP增速、人民币汇率E，这五个内生变量在长期是存在线性关系的基础上，对它们进行了格兰杰因果检验，主要是为了考察它们之间是否存在先导滞后关系。
检验结果表明：第一，外汇占款为广义货币M2的格兰杰成因，表明，在某种程度上，外汇占款的增加会促进广义货币M2的增长。第二，外汇占款为人民币汇率的格兰杰成因，随着中国外汇占款数额的增大，国际上对人民币升值的预期加强，在一定程度上使得人民币的汇率有上升的压力。表明外汇占款确实对人民币汇率存在推动作用。第三，外汇占款同时还是GDP增速的格兰杰成因，说明中国国内生产总值的增长中有外汇占款的一定程度的有利影响。第四，外汇占款和CPI并没有互为格兰杰成因，这一结果和前文提到的，外汇占款与中国国内的物价水平没有直接联系相呼应，表明物价水平上涨的内外推动原因多元化，外汇占款对其的影响因子过小，因此，没有必要在分析物价水平变化时，对外汇占款赋予过多权重。第五，广义货币是GDP增速的格兰杰成因，按照宏观经济学理论可以推导，市场基础货币增加，在某种程度上会促进投资，刺激消费，推动经济发展。实证结果与理论相符。
四、实证结果与政策建议
实证结果表明，从2005年人民币汇率改革之后，中国经济始终保持稳健的增长趋势，外汇占款持续增加，在货币乘数的作用下，市场投放的基础货币增加，广义货币，GDP均对其有正向推动作用；人民币汇率对其也有影响，但是二者并不是正向变化的；更进一步地，在分析外汇占款和CPI的关系时，发现二者并没有十分明显的直接关系。这一点和宏观经济学的相关理论有些出入，深入研究后，发现在实际经济环境中，存在央行为了维持国内物价水平稳定，减少通货膨胀压力而采取了一系列措施，对外汇占款进行了冲销。实证研究结果和相关政策建议如下：第一，在我国目前的市场环境中，人民币汇率并没有实现完全的市场化，在很大程度上还是由政府进行主导。第二，外汇占款对经济增长具有促进作用，在某种程度上，是通过货币传导机制起的作用，因为广义货币是GDP增速的格兰杰成因。第三，外汇占款虽然对CPI没有直接影响，但是中国的经济发展比较特殊，整体经济对于外部环境的依赖程度较高，因此持续增长的外汇占款对于国内的物价水平的影响还是值得注意的。
（作者单位：中国民航大学经济与管理学院）
参考文献：
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但是另一方面,人们也看到了,随着政府调控操作的持续和深入,调控效率也出现了种种不如人意的情况。无论是政府基本取向的调控,例如积极提高内需的增长拉动;还是针对部门领域的调控,例如控制房地产价格过高增长;抑或是货币工具的调控,例如提高利率控制投资过热趋势、调整汇率水平,等等,调控效率的到位水平都存在种种问题,有些政策甚至迟迟未能奏效。这是为什么呢?我认为,一个非常重要的原因就是宏观调控效率遇到了既定增长结构的刚性制约。这种增长结构制约就像一个屏障,把调控政策的可能性效率限制在一个相当有限的范围内。以下仅从四方面进行分析。
数据分析表明,国民收入的增长结构明显向工业企业利润和政府财政收入倾斜,居民收入项目的增长相对缓慢,这是一个对调控政策效率具有基本性制约的重要因素。
国民收入的增长结构,是影响和制约政府宏观调控的一个基础性因素。由此,我们选择了国民收入中具有代表性的三组重要项目:工业企业利润、中央财政和地方财政收入、城市单位报酬和城乡居民收入,对它们1998年到2005年的平均增长水平进行了综合比较。
统计数据显示,从1998年到2005年,我国国民收入的增长在不同领域呈现出明显的差异。这8年的平均年增长水平,工业企业利润的年均增长为30.5%,高居榜首;中央财政和地方财政的年均增长分别为18.6%和16.6%,也具有相当高的增长水平;城镇单位劳动报酬的年均增长为9.9%,远低于前两项的水平;城市居民和农村居民的年均收入增长分别为8.7%和4.6%,居于同期最低位。GDP的同期平均年增长为8.9%。从积累角度考察国民收入增长结构,这也同时可以显示为是社会财富的增长结构。
另一项有关对劳动所得在国民经济分配中比重的研究数据,也为上述状况提供了一种印证。这个研究数据表明,劳动所得在国民经济分配中的比重是持续下降的。1978年到1983年,劳动所得比重从42.1%上升到56.5%,之后从1983年到2005年持续下降,其中只在1993年到1996年中略有上升,2005年的比重为37%,比1983年下降了19.5个百分点。这项研究数据还显示出,同期内资本收入在国民经济分配中比重是持续大幅上升的。1978年,以经营盈余和折旧资本所得及生产税净额为代表的资本收入,在GDP的比例为57.9%,2005年上升到63.3%,加上其他因素,资本比重实际上升了大约20个百分点。
这种国民收入增长结构和社会财富积累增长结构的状况,首先决定了政府管理当局最希望“提高内需拉动”,即较大幅度提高社会消费对国民经济的增长拉力,是很难真正奏效的。1990年到2005年的15年间,国内投资率的年均增长为20.8%,同期消费率的增长只有4.1%。1980年―1990年,最终消费占GDP的比例为62%,之后逐步下降,2005年仅为52.1%。1991年,居民消费率为48.8%,2005年下降为38.2%。这种情况,显然是上述国民收入增长结构状况的必然结果。因为,维持宏观经济高增长的主导力量,肯定只能是投资而不会是社会消费。经济分析的基本学理告诉我们,拉动消费增长的第一个充分必要条件就是居民收入水平的增长状态,而可供分配的国民收入在一定时期永远是一个定量,当资本收入和政府财政收入增长大幅持续提高时,就决定了国民收入用于居民收入的增长不可能太多。
资本收入持续增长,特别是工业企业年均利润增长30.5%的高位水平(尽管不同行业表现出差别),也足以解释为什么货币当局屡屡用提高利率来抑制投资过快增长而屡屡收效甚微。在如此高水平的企业利润增长激励下,降低25个或27个基本点的利率调节,或者再高一点也罢,对企业投资冲动不可能起到具有实际约束力的降温作用。再者,反过来说,有这种高水平的利润增长激励,企业又有什么理由要紧缩自己的投资活动呢?
居民家庭收入的等级结构差异越拉越大,中等和中高收入层的收入持续高速增长、中低收入层的增长明显迟缓,这就使当前一些涉及消费活动的宏观调控政策左右为难。
从2001年到2005年,按照国家统计局五等份分组的城镇居民家庭收入增长统计:高收入、中高收入、中收入、中低收入和低收入的城镇居民家庭年均收入增长,分别为15.23%、11%、9.31%、7.83%、5.35%。在这里,不但高收入层和低收入层之间的增长差距有3倍之多,而且高收入、中高收入和中等收入三个阶层,同低收入和中低收入层的平均差距也相当明显。据有关方面统计,2006年中等收入的居民家庭在2006年的年平均收入已经达到47000元,低收入家庭只有13000元,相差3.62倍。这种情况告诉我们,在经济高速增长中,中高收入阶层的收入持续高速增长、中等收入阶层的收入持续较快增长、中低收入阶层则明显增长迟缓。
这种社会收入阶层的明显分化,常常使我们目前看到一些涉及消费活动的宏观调控政策左右为难,甚至进退维谷。这里仅以政府有关部门对房地产的管理政策为例。近年来国内商品房的价格水平快速增长,引起普遍关注。这里的原因当然很复杂,确有房地产企业高额盈利问题、市场操作失范问题、政府财政资源过分依赖房地产开发问题、境外热钱炒作问题,等等,但我的分析说明,对这种商品房价格高位增长的基本性支撑,可能还是来自市场内部的需求增长力量。以2004年和2005年为例,国内高档住宅和普通住宅的销售价格指数上升最快,两年平均售价增长9.75%和9%,但同时高收入、中高收入和中等收入家庭在2001年-2005年的平均增长分别为15.23%、11%、9.31%,仍然高于前者。这就提供了一个支持高增长价格买房的高增长收入群体,应当不存在买房基础的需求缺失的问题。这里的矛盾仅仅在于,中低收入和低收入家庭的同期收入增长只有7.83%和5.35%,完全不能适应房价高速增长。由此,政府限制房价增长就很难奏效,因为存在市场需求的基本支撑;政府用控制售房面积来满足大多数人住房需求的办法也很难奏效,因为只要还是市场性房价就不可能满足大量中、低收入家庭的住房需求。
国内三次产业的结构变化相当缓慢,第二产业仍然是高速增长的最强大支持,其产值比重甚至出现了稳中微升的状况,这就使加快转变增长方式的各项调控政策执行难度很大。
中国经济的高速持续增长主要依赖第二产业的强大支撑,这种基本增长格局不但没有改变,而且还有进一步稳定和强化的趋势。数据分析显示,进入新世纪的2000年到2006年,第一产业的产值比重是下降的,从2000年的15%下降到2006年的12%;第三产业的产值比重变动极小,2000年为39%,之后在3个百分点上下变动,2006年又回位到39%。第二产业的产值比重在2000年为39%,2001年和2002年下降了一个百分点,2003年之后逐步微升,2006年上升到49%。结论是,中国三次产业的产值结构变化甚微,第二产业的产值比重稳中有升,对经济高速增长继续起着主导性支撑的作用。
这种三次产业结构增长格局的基本状况,就可以在更深层的经济原因上解释,为什么政府宏观调控关于加快转变增长方式的各项政策,在执行力方面的难度很大。例如关于降低能耗和减少污染排放的政府调控目标很不理想,当然可以在法律法规、资源价格、生态补偿等方面找到原因,但是,在目前第二产业如此强劲的增长势头背景下,在目前第二产业的增长还需要依赖我们最重要的比较优势――主要不是依赖技术进步而是依赖资源产品、初级产品和廉价劳动力大量投入的情况下,以高耗能和高污染为特征的增长活动可能发生根本性的改变吗?再以控制土地开发政策为例,在第二产业的主导性产值拉动如此强大的吸引下,对土地资源的扩张开发必然成为地方政府(无论是东部地区还是中西部地区)拉动经济增长最有效的手段之一。
进一步的深入研究还会告诉我们,中国的工业化进程可能仍然处在急剧扩张性发展时期,由此,目前三次产业的增长结构或许并非是不合理的,人为的改变结构恐怕很难,问题在于我们怎样把这个过程的阵痛减少到最低限度。
既然增长结构已经成为影响宏观调控效率的一个重要制约因素,改进的思路就应是:在调控政策实施中考虑增加结构性操作;积极改变目前增长结构中不合理的东西。
任何政府的宏观调控操作,实际上都是在既定增长结构条件下进行的。当调控方向和工具的使用可以基本达到调控目标时,几乎可以不考虑增长结构的问题,但如果这种调控工具的选择和使用总是较多偏离调控目标,对增长结构的重新认识和由此考虑对调控方向和工具的使用进行新的选择,或者进行部分新的选择,就是一个应当认真研究的问题了。我认为思考当前政府的宏观调控操作及其效率,就已到了这样一个时候。
我们应当首先在政策实施中考虑进一步增加结构性操作的内容。例如利率工具的调控,如前所述,在工业企业利润高达30%的条件下,投资持续高速增长很难避免,不断微调利率的办法值得商榷,如果有针对性的提高产能风险大的部门利率,其他部门利率水平不变,效果可能更好。又如政府的房地产管理政策,也需要考虑进行结构性调整,既然高速增长的商品房价格有中等收入以上家庭的市场需求支撑,那么政府除了努力做好规范市场交易的法律法规外,市场房价变化似应不再纳入管理范围之内,政府的着力点应转而放在解决中低收入家庭的住房问题上。
关键词：宏观经济因素 公司资本结构 房地产公司
一、引言
公司资本结构指的是公司各种资本，包括长期债务、普通股、优先股及留存收益的价值构成及其比例。狭义的资本结构即长期的股权资本与债权资本的构成及其比例关系。合理的资本结构对于降低公司加权平均资本成本，提高公司价值具有重要的意义。1952 年，美国财务学家 David Durand 在美国国家经济研究局召开的“公司理财研究学术会议”上发表名为《企业债务和股东权益成本：趋势和计量问题》的论文，拉开了资本结构理论研究的序幕。在随后的 50 多年中，以著名的 MM理论为代表，有关资本结构的理论和实证研究的文章层出不穷，资本结构的研究成为了公司理财的焦点问题之一。国外对于资本结构的实证研究十分活跃，但是其研究主要集中在发达国家，对于发展中国家的探索较为局限。国内对于中国的资本结构研究也不甚完善。20 世纪 90 年代以来，随着我国社会主义市场经济体制的建立和不断发展，以证券市场为代表的资本市场逐步发展壮大，我国的企业在资金来源的选择上有了更多的自由和选择余地。我国的公司也不仅仅可以通过银行贷款的方式获取资金，还可以通过发行股票和债券进行直接融资。新的形势使我国的公司面临着资本结构选择和优化的新问题，也使得当前对资本结构进行新的以及进一步的研究成为一种必要。研究对于了解我国公司当前资本结构选择状况以及改善不合理资本结构具有重要的意义。
二、文献综述
（一）国外文献 Marsh（1982）以 1959 到 1974 年间发行股票和债券的英国企业为样本，采用 Logit 和 Probit 模型进行实证分析，证明公司资本结构的选择受到市场状况和历史股价的严重影响，看起来公司在做财务决策时脑海里有目标的债务比率，且企业的目标债务比率与公司规模、破产风险和资产构成具有函数关系。Bradley等（1984）建立了一个综合现代权衡理论的最优资本结构模型，并通过对 25 个行业 821 家企业和 21 个行业 655 家非管制企业进行回归分析，考虑了使用行业虚拟变量和不使用行业虚拟变量两种情况，证明行业因素对公司杠杆具有显著影响，公司盈利的变化性、广告研究开发费用与企业 杠杆显著负相关，而非债务税盾与企业杠杆显著正相关。 Titman &Wessels（1988）采用因子分析模型，使用 1974 到 1982 年间 469 家公司的数据检验了 8 个属性对公司资本结构的影响，发现公司独特性、公司规模、盈利性与杠杆负相关，强调了交易成本对公司资本结构选择的影响，没有提供非债务税盾、收入变异性、资产担保价值或成长性对于负债比率影响的实践支持。Harris &Raviv（1991） 通过总结相关资本结构影响因素的实证研究后得出固定资产、非债务税盾、投资机会、公司规模与负债比率正相关，公司变异性、广告费用、破产可能性、产品特殊性与负债比率负相关。Rajan & Zingales（1995）采用 1987 到 1991年间 G7 国家的数据做出对资本结构的国际比较研究，发现 G7 国家公司杠杆率比之前设想的更为相似；同时他们通过四个解释变量分析 G7 国家资本结构的影响因素，得到结论：有形资产比率与杠杆比率正相关，投资机会与杠杆比率负相关，除少数国家外，公司规模与杠杆比率正相关，盈利能力与杠杆比率负相关。Booth 等（2001）对 10 个发展中国家的相关数据进行研究，用静态权衡理论、融资顺序理论和理论框架解释资本结构差异，发现国家因素对资本结构选择的影响与平均税率、商业风险、资产有形性、公司规模等财务变量一样重要。
（二）国内文献 陆正飞和辛宇（1998）选取了机械及运输设备业 35 家上市公司的横截面数据进行多元线性回归分析，发现企业获利能力与资本结构显著负相关，但企业规模、资产担保价值、成长性对资本结构影响并不显著。陈维云和张宗益（2002）发现，企业资本结构与企业规模、成长能力正相关，与盈利能力、资产流动性、资产运营能力负相关。肖作平（2004）采用 1995 到 2001 年间 239 家上市公司的面板数据，采用动态计量方法，得出有形资产比率、企业规模、产品独特性与杠杆正相关，成长性、资产流动性、现金流量与杠杆负相关。
通过回顾公司资本结构决定因素相关文献发现，国内外主流文献在这方面的研究主要考虑公司特征、行业等因素，对于宏观经济因素的专门探讨，尤其是对中国公司的实证研究比较罕见。尤其是以我国的公司为对象的研究，在宏观经济因素方面存在缺失，而一些学者又曾经在其文献中证实宏观经济因素的影响性。促使笔者对此问题进行研究。为了排除行业因素的影响，研究只从房地产公司获得了相关数据；选取房地产公司为研究对象的原因在于，房地产行业为资金密集型，资本结构的选择对于该行业的公司来说具有特殊的意义。对房地产公司在变化的宏观经济状况下选择优化资本结构具有一定的实践意义。
三、研究设计
（一）理论分析 （1）传统资本结构理论。传统资本结构理论由 David Durand（1952）总结提出，主要包括：净收益理论、净营业收益理论和传统理论。净收益理论认为，债务融资和权益融资的资本成本保持不变且债务融资的资本成本小于权益融资的资本成本，公司可以通过使用债务融资降低平均资本成本，因此最优的资本结构为 100%的负债。净营业收入理论认为，虽然债务融资的资本成本小于权益融资的资本成本，但当债务融资的比例上升时，权益成本会随之上升，加权平均资本成本将维持不变，而不会因为负债率提高而降低；因此公司不存在最优的资本结构。而传统理论采取了折中的观点，认为尽管权益成本随着财务杠杆的增加而增加，然而这在一定的程度内不会抵消债务融资带来的好处。随着债务融资的增加，公司的加权资本成本是一个先下降后上升的过程，因此公司的价值先增加后减少。在一定的债务融资水平上公司达到最优的资本结构，实现价值最大化。（2）现代资本结构理论。MM 理论，Modigliani 和 Miller 1958 年出版的杰出文献标志了现代资本结构理论的开端（Harris & Raviv， 1991）。最初的 MM 理论由 Modigliani 和 Miller 于 1958 年 6 月发表于《美国经济评论》的“资本结构、公司财务与资本”一文中所阐述的基本思想构成。该理论认为，在不考虑公司和个人所得税，没有破产风险，资本市场有效等理想条件下，公司的市场价值与其资本结构无关。即杠杆公司的价值与无杠杆公司的价值相等，公司价值为未来期望收益按一个合适资本化比率的贴现，与财务杠杆无关。该模型的表达式为：VL=Vu=EBIT/K=EBIT/Ku （VL 为有杠杆公司的价值，Vu 为无杠杆公司的价值；K=Ku 为合适的资本化比率，即贴现率；EBIT 为息税前净利）。修正的 MM 理论由两位教授于 1963 年提出，该理论放宽了初始模型的假设条件，将公司所得税纳入考虑范围。他们发现，考虑公司所得税之后，由于负债利息可以抵税而产生税收利益，公司价值会随着债务融资的增加而增加。在其他因素保持不变的情况下，公司的债务融资越多，税盾越大，公司价值越大。因此公司在 100%负债的情况下价值最大。该模型的表达式为：VL=Vu + DT（D 为债务总额，T 为公司所得税率）。MM 理论进一步发展于 1977 年，Miller 进一步将个人所得税引入模型，说明由于债券持有者需要支付个人所得税，这将提高其所要求的利息率，在一定程度上会抵减债务的抵税作用。Miller 模型的表达式为：VL=Vu + [1-（1-Tc）（1-Ts）/（1-Td）]D（Tc 为公司所得税率，Ts 为股票所得税率，Td 为债券所得税率）。权衡理论，MM 理论对于债务融资只考虑到负债的税收利益。而权衡理论的创新之处在于考虑到了负债可能带来的风险与额外费用，把公司最优资本结构的决定看成是负债的税收利益和负债的相关成本之间的权衡。公司的债务融资主要会带来两大类的成本，一是亏空破产所带来的成本，二是破产风险的增加所导致的成本等。早期的权衡理论把公司最优资本结构的决定看成是负债的税收利益和破产成本之间的权衡；而后期的权衡理论则扩大了税收利益和成本的范畴，认为税收利益除负债税收利益之外还有非负债税收利益，同时认为成本不但包括破产成本，还包括成本、非负债利益损失、财务困境成本等。后期的权衡理论把公司最优资本结构的决定建立在了一个更为全面的权衡的基础之上。（3）新资本结构理论。除经典的 MM 理论以及权衡理论之外，新的资本结构理论不断涌现。Jensen & Meckling（1986）提出了基于成本的资本结构理论。在该理论中，Jensen 和 Meckling 定义了两类冲突，即股东和经营者之间的冲突以及股东和债权人之间的冲突。随着负债率的增加，股权成本减小而债权成本增加，因此使得总成本最小的负债水平即最优负债水平。Ross（1977）提出了建立在信息不对称基础上的信号传递理论，认为公司资本结构的选择将内部信号传递给了外部投资者。Myers & Majuf（1984）进一步考察了不对称信息对于公司融资方式的影响，认为负债率上升表明公司对未来境况的预期较高，公司市场价值也会随之增加。Myers 据此提出了著名的优序融资理论，认为公司在融资时一般遵循先进行内部股权融资，然后进行债务融资，最后进行外部股权融资的顺序。近年来研究公司资本结构的理论不断出现，包括控制权理论、产品/要素市场理论以及市场相机抉择理论等。
（二）研究假设 随着市场经济以及资本市场的不断完善，以上市公司为代表的我国微观经济主体对于市场经济的适应能力不断增强。地产作为强周期行业，同时也是资金密集型行业，其资本结构的调整必须考虑到宏观经济因素。宏观经济因素在地产公司的资本结构决定中，具有显著影响。因此本文提出研究假设：
假设1：通货膨胀率及实际贷款利率与公司杠杆率显著负相关
假设2：股票市场规模与公司杠杆率显著正相关
假设3：实际经济增长率与公司杠杆率正相关
（三） 变量定义与模型构建 第一，被解释变量。本文的研究目的在于探索宏观经济环境变化对于公司资本结构的影响，因此被解释变量应当反映公司资本结构状况。根据通行的研究方法，本文用负债-权益比来代表公司资本结构。第二，解释变量。宏观经济因素所包含的范围十分广泛。根据前人的相关研究，本文选取通货膨胀率、实际贷款利率、实际经济增长率、股票市场价值与 GDP 之比等因素作为解释变量，观察其对公司资本结构选择的影响。由于本文研究对象为房地产行业的所有上市公司，仅根据数据情况作出筛选而非随机抽样，因此应该选择固定效应模型。建立模型如下：
B/Sit = α + u（i） + β1Pt-1 + β2R t-1 + β3GDP t-1 + β4K t-1 + εit
其中，i = 1， 2， 3，……37， t = 1994， 1995，1996，……2007。B/Sit 表示第 i 个公司在第 t 年的负债-权益比，α 为截距项，Pt-1 为第 t-1 年的通货膨胀率，Rt-1 为第 t-1年的实际贷款利率，GDP t-1 为第 t-1 年的经济实际增长率，K t-1 为第 t-1 年的股票市场价值与 GDP 之比。εit 为随机误差项。
（四）样本选取与数据来源 本文的研究对象为我国的房地产业上市公司，查阅沪深交易所发现目前正常上市的房地产公司共有 68 家。由于各公司的上市时间不同，所能获得的公司相关情况的年限也不同。经过筛选，去除上市时间较短以及年报中包含不正常极端值的样本，最终选择了 34 家公司从 1999 到 2012 年 14 年的年报数据作为实证分析所用数据。研究所用数据来源于中国统计年鉴及 RESSET 金融研究数据库。
四、实证检验分析
（一）描述性统计 变量的描述性统计信息如表（1）所示。
（二）回归分析 采用 Eviews3.1 对面板数据模型进行估计，为减少截面数据造成的异方差影响，在估计时采用了广义最小二乘法（GLS）。具体估计结果如表（2）。从估计的结果可以看到，模型的 P 值为 0.000000，在整体上显著性良好。虽然模型的 R2 值仅为 0.567908，但由于该模型的截面数据量大于时间序列的数据量，对于这种情况的模型来说，大于 0.5 的 R2 值已经说明模型的拟合度很高。同时除变量 K 以外，模型中各个解释变量的系数符号符合经济理论的预期。但是，解释变量 GDP 的系数未能通过检验。将 GDP 从模型中删除，得到修正的模型：
B/Sit = α + u（i） + β1Pt-1 + β2R t-1 + β4K t-1 + εit
重新进行回归，得到结果如表（3）。改进后模型的估计结果 R2 值增加，拟合度更佳；且各个变量的系数都在显著性 0.01 的水平上显著。两次回归表明，通货膨胀率及实际贷款利率与公司杠杆率显著负相关，股票市场价值/GDP 与公司杠杆率显著正相关，而实际经济增长率与公司杠杆率正相关但不具有显著性。股票市场规模与公司杠杆率的正相关与前人的实践检验结果不一致，可能的解释是在股票市场的公开上市提高了公司的透明度，因而反而为公司的债务融资提供了更多可能性。
五、结论
本文研究表明，随着社会主义市场经济以及资本市场的不断完善，以上市公司为代表的我国微观经济主体对于市场经济的适应能力不断增强，已经基本能够依据宏观经济环境的变化而调整企业的资本结构。但是，模型中 GDP变量的不显著性，以及股票市场规模与公司杠杆率反常的呈现正相关，也说明公司资本结构的调整不仅受到宏观环境的影响，更受到经济制度等多方面因素的制约；我国的宏观经济制度及条件距离完善还有一定的发展空间。对于上市公司来说，在资本结构决策中充分考虑宏观经济因素十分必要。然而在根据市场变化而调整负债比率时，也应当把握好度，注意资本结构的平衡性，以免跟随有利的经济环境一味增加负债率导致破产风险增加，或者一味减少负债率导致税收利益的流失。本文达到了预想的研究目的，但是由于不可避免的因素，仍然存在一些不足：由于数据的局限，模型所考虑的宏观经济变量较少，因此对于宏观经济环境的考察不够全面；同时鉴于知识水平所限，构建的模型较为简单，没有控制公司自身因素，对于宏观因素的估计也较为粗略。若条件允许，笔者将通过进一步的学习来完善相关模型以进行进一步的研究。
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关键词：基尼系数；IS-LM模型；消费；产出；政策效果
中图分类号：F126文献标识码：A文章编号：1003-4161(2007)04-0023-04
近些年来，我国的收入差距不断扩大，基尼系数呈不断上升的趋势，从上个世纪五六十年代不到0.2，到1980年的0.33攀升至2006年的0.47①，超过了0.4的国际警戒线，已经成为影响社会稳定和可持续发展的制约因素。由于农民和城市低收入者的收入增长缓慢，贫富差距不断扩大，产生了有效需求不足，供需失衡，使得经济增长乏力，同时也滋生了一系列的社会不稳定因素，已经引起了社会各界、特别是经济学界的广泛关注。目前，国内经济学界对基尼系数（收入分配）的研究比较零散，主要讨论基尼系数不断增大对社会稳定产生消极影响方面，对于基尼系数不断增大对宏观经济影响多为定性分析，模型化的数理分析则很少。本文正是通过将基尼系数引入经典的IS-LM宏观经济分析模型来说明基尼系数的变动对宏观经济的影响。
1.加入基尼系数的IS-LM 模型
1.1 模型运用的说明
学术界普遍认为基尼系数不能反映整体收入水平的高低，只能反映收入分配的均等情况，特别是在平均收入水平比较高的情况下，基尼系数更不能作为衡量宏观经济运转效率的指标。然而，由于目前我国整体收入水平还比较低（见下表），还处于发展中国家之列，和发达国家还有很大的差距。因而，在“蛋糕”不大的情况下，作为衡量“蛋糕”分配均等程度的基尼系数仍然是衡量宏观经济运行的重要指标。
1.2 加入基尼系数的IS-LM 模型
1.2.1 对基尼系数的重新表述
1.2.2 加入基尼系数的IS曲线②
IS曲线反映的是产品市场均衡下利率和产出之间的关系，包含收入函数、消费函数和投资函数，其均衡条件是投资等于储蓄。下面将基尼系数引入IS曲线。
收入函数。假定全社会的收入为Y，基尼系数为φ，那么占人口一定比例的最富有的人口收入就是φY，其余人口的收入就是
1.2.3 加入基尼系数的LM曲线
LM曲线反映的是货币市场均衡下利率和产出之间的对应关系，包含货币供给函数和货币需求函数，均衡条件是货币供给等于货币需求。基尼系数将通过影响货币需求函数进入LM曲线。
货币需求函数。根据凯恩斯的货币需求理论，货币需求来源于三个方面：交易需求，预防动机和投机动机，为方便起见，将预防动机归到交易需求中。根据剑桥方程式，货币的交易需
为均衡利率，I为当前利率。在我国随着基尼系数φ的增大，财富将越来越集中于少数富人的手中，而富人的货币投机需求对利率的敏感程度显然要大于其余人员，因而整个社会的投机需求对利率的变动将更加敏感，所以R'(φ) ＞0 。因而，可以得到全社会的货币需求函数：
货币供给为Ms/P， Ms为货币的名义供给量，P为价格水平， Ms/P为实际货币供给。货币市场均衡，货币供给等于货币需求即Ms/P= MD，因而可以得到加入基尼系数的LM曲线：
这个加入基尼系数的IS-LM 模型只是改变了边际消费倾向、货币需求的系数（投机性需求和交易性需求），而基尼系数φ的变化正是通过这两个渠道影响政策的效果和产出的。
2.模型分析及政策含义
2.1 基尼系数φ的变化对政策效果的影响
随着基尼系数φ的增大，IS曲线变得陡峭，意味着货币政策效应减弱；LM曲线变得平滑，意味着财政政策效应增强。
近些年来，我国的基尼系数不断增大，全社会的边际消费倾向降低，IS变得更为陡峭，这就降低了我国货币政策的有效性，也验证了近几年来虽然货币当局多次降低利率来刺激消费，扩大内需，但效果并不明显的现象。对于LM曲线，由于我国正处于体制转变的过程中，货币的交易性需求由基尼系数增加而引起的减小将被由体制转变引起的不确定性增加而抵消，这可以从我国不断增加的居民储蓄存款中看出。而对于货币的投机性需求，由于近几年我国的股市存在诸多问题，缺乏投机的环境，因而对利率的变动并不敏感。所以我国的LM曲线对基尼系数φ的变动反映并不大。基尼系数的增大对我国的影响主要体现在降低全社会的消费能力，减少全社会的消费，产生需求不足，制约经济的增长。而近些年我国积极的财政政策的作用更多地体现在增加需求和向社会传递信号上。
2.2 基尼系数φ的变化对产出的影响
因而，基尼系数的增大最终引起产出增加还是减小取决于（7）和（8）的大小，当（7）＞（8）时，产出将减小，当（7）＜（8）时，产出将增加。
在上面的分析中我们知道，根据我国的实际情况，基尼系数φ的增大引起消费的减小导致的产出减小的效应（7）要明显大于基尼系数φ的增大引起货币交易性需求的减小和投机性需求增加导致的产出增加的效应（8）。因而，在我国现行状况下，基尼系数的增加将导致我国产出的减小（增量减小）。
3.对模型假设前提的验证
下面本文将用自1986年以来我国的数据来说明模型的部分假设前提和结论。
31 占全社会20%最富有人口的消费和其余人口消费的关系
从下图中可以看出，自1986年以来，整个社会的消费支出占其收入的比重都呈下降的趋势，说明了我国居民整体生活水平的提高。同时，我国20%最富有人口的消费占其收入的比重明显高于其余人口，其中1991年以来20%最富有人口的消费占其收入的比例为72.62%，其余人员为84.14%。这就验证了本文前面对于占社会总人口20%的富有人口的边际消费倾向明显小于其余人口的假设。
3.2 基尼系数与产出
本文使用脉冲反映函数来分析基尼系数的变动对产出变动的影响， GDPI代表经济增长率，GINI代表基尼系数，使用我国1987―2006年的数据，由Eviews 软件产生下图。从下图可见，基尼系数的变动持续地对经济增长率产生负面的影响，并且这种负面影响随着时间推移不断增大。可见在我国现阶段，基尼系数的不断增大将持续地对经济增长产生负面的影响。
3.3 经济增长与消费
用C20代表收入最高的20%人群的消费，C80代表其余80%人群的消费，GDPI代表经济增长率，根据我国1987―2006年的数据，由Eviews产生的脉冲反映函数可以看出，收入最高的20%人群和其余80%人群的消费在前三期里都对经济增长有正向效应，这种效应在两年时达到最大，之后便逐渐减弱,在第四期消失。消费的增加都能够带来经济增长的增加，但比较而言，收入最高的20%人群的消费对经济增长的正向作用显然要小于其余80%人群消费对经济增长的正向作用。
3.4 最高20%人群收入与固定资产投资
由于最高20%人群的边际消费倾向较小，其收入的部分可能用于投资，特别是固定资产投资。用INVEST代表私人的固定资产投资额，INCOME20代表最高20%人群的收入，根据我国1987～2006年的数据，用Eviews产生的脉冲反映函数。由图可以看出，最高20%人群收入对私人固定资产投资产生持续的正向作用，并且这种正向作用不断增大。由于固定资产投资一般金额较大，收入向高收入人群集中，随着时间的推移，收入累积对固定资产投资的作用将不断增强。
4.结论、政策建议
随着基尼系数φ的增大，IS曲线变得更加陡峭，LM曲线将变得更加平滑，使得货币政策效应减弱，财政政策效应增强。通过脉冲反应函数检验我国的数据，我们发现：基尼系数的不断增加已经对经济增长产生了持续的负面影响；高收入人群的消费相对于低收入人群的消费而言，对经济增长的正面效应较小；高收入群体收入的增加将导致固定资产投资的持续增加。
目前，我国的基尼系数呈日益上升的趋势，虽然国内有的学者认为这是工业化进程中的一般规律③，但我们不能忽略基尼系数的增大已经使消费萎缩，内需不足，经济发展缺乏动力，同时也增加了社会不稳定因素。收入的集中固然能够增加固定资产的投资，但这必将进一步引起收入的集中和消费的萎缩，从而导致经济增长乏力。因而，必须采取相应的措施来扭转这种趋势，那么就有必要先弄清我国基尼系数不断增大的根源所在。在基尼系数不断增大的原因上，目前国内学者的研究已经比较充分，可以从制度层面和管理层面两个层面进行分析。在制度层面上，主要有三个方面：一是由生产资料的初始占有不同造成的诸如电信、电力行业的行业或部门垄断，从而产生不合理的高收入；二是由于政策倾斜造成的城乡差异、东西部地区差异；三是再分配功能没有得到充分利用，从而使得低收入者没有得到相应的转移支付。在管理层面上，一是由于管理上存在漏洞，导致部分的国有资产流入不法分子的腰包，腐败现象严重；二是由于税收征管不力，一方面大量税收的流失使得财政转移支付缺乏资金，另一方面产生了利用偷逃税富裕起来的不法分子。
因而，目前切实可行的就是在不断加强相关的制度和法律建设的同时，一方面，由于不同收入层次人口的消费的内容不同，其消费对产出的贡献也不同[5]，因而要有针对性地引导消费的市场化、多元化、个性化发展，鼓励高收入者积极消费，从而减小基尼系数的增大对消费和产出的负面影响。另一方面要加强财政的转移支付功能，切实保障低收入者的基本生活，保持社会的稳定。当然，最重要的就是要把“蛋糕”做大，让分得最小一块蛋糕的人都能过上比较富裕的生活。关于如何刺激富裕阶层的消费、保障低收入者的基本生活，如何做大“蛋糕”，国内学术界已有比较充分的研究，提出了很好的应对措施，本文不再赘述。
注 释：
① 由于各方统计的口径不尽相同，因而得出的结果大不相同，但都表明了我国基尼系数不断增大的事实。
②在本文中，为方便代入IS-LM模型，基尼系数用φ表示，φ代表一定比例最富有的人口的收入占全社会收入的比重(也可以理解为库茨涅兹指数，即最富有的20%人口的收入占全社会总收入的比重)。φ和G虽然在数值上不太相同，但两者表示的意义相同。
③认为发展中国家在工业化过程中，基尼系数会呈现先上升再下降的趋势。
参考文献：
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［8］A. Sen,“On Economic Inequality,”Clarendon Press, Oxford, 1973.
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［10］Persson. T. and G. Tabllini, Is Inequality harmful for Grow? Theory and Evidence, American Economic Review, 84(3):600-621.
［11］我国恩格尔系数的下降与基尼系数的上升［EB/OL］.中宏网， 省略.
［12］基尼系数批判［EB/OL］.国研网，省略，2002-01-23.
［作者简介］黄德权（1972-），男，河南信阳人，广东商学院金融学院讲师，经济学硕士，研究方向：金融理论与政策。
【关键词】银行信贷 风险管理 经济因素
一、引言
银行是聚集和经营风险的企业，控制好风险是商业银行存在和发展的基本前提，因此建立健全风险管理体系是商业银行重要的职责之一。尽管各国的银行监管部门都相当重视银行业的风险管理，但是美国投资银行――雷曼兄弟公司的破产，还是引起了全球各国对商业银行的防范和抵抗金融风险能力的担忧。2010年9月，由27个国家银行业监管部门和中央银行高级代表组成的巴塞尔银行监管委员会，制定并通过了《巴塞尔协议Ⅲ》，对银行风险进行更为严格的管理。由此可见，防范和抵抗商业银行信贷风险是全球金融行业关注的核心课题。本文正基于此建立起其微宏观经济因素与商业银行信贷风险的实证模型，以确定各经济因素对商业银行信贷风险的相关关系，以助于我国商业银行建立科学、有效的风险控制体系，以增强商业银行在经营中抵御风险的能力。
二、影响银行信贷风险的因素
（一）微观变量对银行信贷的影响因素
1.贷款比例（LOAN）。在微观方面，贷款比例对银行不良贷款率的变化有着重要的代表意义。一般认为，过快的信贷扩张是比较容易产生信贷风险，但信贷量的增加相当于加大了不良贷款率的分母。因而，对于贷款比例，本文假设H1：贷款比例与银行信贷风险呈负相关关系。
2.资产规模（SIZE）。一般而言，资产规模越大的银行拥有更多的分支机构和网点数量，这样在发挥各网点的地理优势时，可以起到因地制宜、取长补短的作用，以实现风险的分散化，有效降低信贷风险。因而，本文假设H2：资产规模与银行信贷风险呈负相关关系。
3.管理费用支出比例（OR）。银行管理费用的大小直接体现出银行运行效率水平的高低。如果管理费用的支出水平较高，说明企业未能有效利用企业资源，低下的管理效率水平将会增加银行的风险。因而，本文假设H3：管理费用支出比例与银行信贷风险呈正相关关系。
4.资本充足率（CAR）。资本充足率是指资本总额与加权风险资产总额的比例。如果资本充足率越高，说明商业银行抵抗风险水平越强，商业银行风险就越低。因此，本文假设H4：资本充足率与银行信贷风险呈负相关关系。
5.净利息收入占总资产的比例（NIC）。银行的存贷差历来是我国商业银行生存和发展的基础。一般认为，净利息收入比重越大，风险越高。因此，本文假设H5：净利息收入占总资产的比例与银行信贷风险呈正相关关系。
6.不良贷款率（NPL）。当前较为常见的衡量商业银行信贷资产安全的有两个指标：一是违约率，二是不良贷款率。本文将采用不良贷款率作为衡量商业银行资产状况的指标。
（二）宏观变量对银行信贷的影响因素
1.GDP增长率（GDPG）。一般而言，宏观经济越好，社会的消费水平就越高，企业就更渴望扩大投资，以提高产出水平。同时，银行也会在预期良好的宏观经济条件下，扩大企业的信贷规模，增加信贷供应量。因而，本文假设H6：GDP增长率与银行信贷风险呈负相关关系。
2.贷款利率（INR）。贷款利率是衡量资本市场信贷资金的供需状况。一般而言，贷款利率越高，资金的供应量就会越多，而资金的需求量就会越少。本文是选取六个月至一年贷款利率水平作为衡量贷款利率的高低水平，并假设H7：贷款利率与银行信贷风险呈负相关关系。
3.广义货币供应量增长率（M2G）。广义货币供应量是反应货币当局投放到货币市场的货币数量。如果广义货币供应量增长率越大，说明市场资金投放量就越多，相对的信贷基数就越大，不良贷款率就越低。由于货币供应量对市场作用有一个时滞过程，因此本文作了滞后一期的处理，用M2G（-1）表示，并假设H8：广义货币供应量增长率与银行信贷风险呈负相关关系。
三、计量模型与数据选取
（一）计量模型设定
结合微宏观经济因素对商业银行信贷资产风险的影响，建立如下模型：
NPLit=α+β1LOANit+β2SIZEit+β3ORit+β4CARit+β5NICit+ γ1GDPGt+γ2M2G（-1）t+γ3INRt+εit；（i=1，2，…，N；t=2005，2006， …，2011）
（二）样本选取与数据来源
本文选取2005～2011年7年期间在沪深两市上市的国有商业银行、股份制商业银行、城市商业银行以及农村商业银行作为研究样本。样本数据来源于RESSET金融研究数据库、中经网统计数据库。其中中国农业银行在05～07年的资本充足率数据缺失，因此该数据为非平衡面板数据。
（三）实证检验
本文是利用EViews6.0软件对模型进行实证检验。首先，检查多重共线性问题，通过方差扩大因子计算公式：VIF=1/（1-R2），计算出方差扩大因子（VIF）值，如表1所示。由于各个变量的VIF值均低于10，可见，多重共线性对模型的影响很小，基本不存在多重共线性的问题。
关键词：宏观经济；银行信用风险
美国经济一向都是全球经济的发动机，但是自去年九月至今，以次级房贷为诱因，美国经济发生了大幅波动，由此造成了严重后果。实体经济的恶化必将对商业银行信用风险产生不利影响。回顾历史，1929年10月的美国，20世纪80年代的日本，以及1997年亚洲金融危机之后的韩国等都在经历了一个经济快速增长、资产价格快速上扬和信用快速扩张的阶段之后，金融体系却遭遇了一场全面危机。我们可以看出，宏观经济周期的循环对商业银行信用风险具有极其巨大的影响。对于经济可能发生的转变，我国商业银行需要吸取各国之经验教训，提前做好准备，控制信用风险，防患于未然。宏观经济波动对商业银行信用风险的影响并不是凭空产生的，而是通过一定的机制以及各个相关因素进行传递的。从宏观的角度来看，一个国家的宏观经济条件、宏观经济政策以及金融监管等在很大程度上决定该国商业银行风险的大小。宏观经济中的通货膨胀和经济周期等是商业银行的主要风险来源之一。下面通过对数据进行分析评估宏观经济波动对我国商业银行信用风险的影响。
（一）评估指标体系的初步选择
在变量的选择上，本文选取不良贷款率作为模型的被解释变量，来反映我国历年的信用风险状况。由于众多影响因素不可量化以及某些指标数据的可获得性问题，本文根据《商业银行风险监管核心指标(试行)》，从信用风险、宏观经济及影响因素等方面考虑选取了7个指标。统计年份从1993-2007年，由于我国银行业起步比较晚，因此数据有限。具体如下:
（1）信用风险通过不良贷款率(Y)来反映：其反映商业银行不良资产的沉淀情况。
（2）GDP增长率(X1)：反映我国经济总体波动情况。
（3）全社会固定资产投资增长率(X2)：反映以货币表现的建造和购置固定资产活动的工作量的变化情况，从一方面反映我国企业生产经营状况。
（4）进出口总额增长率(X3)：对外贸易活动规模变化情况，从一方面反映国际经济波动对我国的影响。
（5）通货膨胀率(X4)：从一方面反映原材价格变化情况。
（6）M2增长率(X5)：反映每年货币供应量的变化情况。
（7）全国规模以上企业利润增长率(X6)：反映我国企业总体盈利变化情况。
注:本文的相关指标数据都来源于历年的《中国统计年鉴》以及《中国金融年鉴》并加以整
理所得，部分来自施华强(2005)《国有商业银行账面不良贷款、调整因素和严重程度:1994-2004》。
根据所选的指标，本文建立多元线性回归模型:
其中，由实际观测值构成，为参数向量，为随机误差向量。
（二）研究假设的提出
需要说明的是：GDP增长率、全社会固定资产投资增长率、进出口总额增长率总是随着经济的变化而发生同向变化；由于我国体制的关系，我国政府总是在经济向好时控制货币投放量，而在经济出现向下的趋势时加大货币投放量。且不良贷款率通常是滞后与经济变化的。因此，本文假设:
H1:GDP增长率与不良贷款率呈负相关。
H2:全社会固定资产投资增长率与不良贷款率呈负相关。
H3:进出口总额增长率与不良贷款率呈负相关。
H4:通货膨胀率与不良贷款率呈负相关。
H5:MZ增长率与不良贷款率呈正相关。
H6:全国规模以上企业利润增长率与不良贷款率呈负相关。
（三）多元回归及实证分析
用EVIEWS软件进行回归，在经过对方程一系列的检验之后，本文得到如下模型结果:
通过t检验发现：除X3（进出口总额增长率）以外其余解释变量均通过了置信度5%的t检验，说明除了假设H3（进出口总额增长率与不良贷款率呈负相关）不支持外，其余假设都得到了支持。本文对历年数据进行了相关性分析、Granger因果分析的结果得出：
(1)GDP增长率与不良贷款率呈负相关，假设H1成立，GDP增长率是影响我国商业银行信用风险的重要因素。这表明，在我国总体经济情况较好时，商业银行信用风险比较小；而当经济运行情况不良时，商业银行信用风险高。我国商业银行信用风险呈现一定的周期性，即经济稳步增长时，随着信贷不断增加，风险在不断积累，至经济增长放缓时，风险逐渐释放。我国商业银行应防范在“好”的经济环境下的风险积累，降低贷款集中度，控制风险。
(2)全社会固定资产投资增长率与不良贷款率呈负相关，假设H2成立。全社会固定资产投资增长率较高，说明企业投资意愿较强，反映出企业的生产经营状况良好，有充足的资金进行扩大再生产，因此这一时期不良贷款率呈下降趋势。反之，当全社会固定资产投资增长率较低时，说明企业没有充足的资金扩大再生产，或者企业投资意愿不强，反映出企业的生产经营状况可能恶化或者仅仅能维持当前水平，此一时期的不良贷款率可能出现上升趋势。
(3) 进出口总额增长率对我国商业银行不良贷款率之间没有显影响，假设H3不成立。当对两者单独分析时，两者呈现出负相关。但是综合各指标进行分析时，没有进入最后的回归方程。原因可能是因为，这一变量可能主要通过其它变量对我国商业银行信用风险产生间接影响，直接的正向影响很小。我国贷款主要流向房地产业，交通运输，仓储和邮政等行业，导致国际经济的变化对商业银行信用风险产生不大影响。
(4)通货膨胀率与不良贷款率呈负相关，假设H4成立，明通货膨胀率是影响我国商业银行信用风险的重要因素。这表明在通胀率高的时候，银行信用风险比较低。不良贷款率对过去的违约事件进行统计。当政府对通货膨胀率开始重视，并进行有效的调控时，通胀率趋势开始向下，而总体经济发展速度趋缓，违约概率开始呈现上升趋势。因此，我国商业银行应密切注意通胀率变化，一旦发现通胀率有异常变化，商业银行就应进行适当的信贷政策调整。
(5)M2增长率与不良贷款率呈正相关，假设H5成立。当银行的索取权受损的时候，银行就会有更大的投机冲动。由于这种效应在经济衰退的时候变得更加强烈，银行的风险程度将会以一种不对称的方式出现。我国商业银行应该在经济增长放缓，违约率增加的同时，制订更加严格的信贷政策，以减少损失的发生。另一种可能是，由于我国的货币投放在更大程度上受到政策的影响，当经济增速放缓，政府出于维持经济稳定的考虑，采用更加积极的货币政策，加大货币投放，来刺激经济。
(6)全国规模以上工业企业利润增长率与不良贷款率呈负相关，假设H6成立，表明全国规模以上企业利润增长率是影响我国商业银行信用风险的重要因素。当企业生产经营状况良好，盈利能力较强时，有充足的资金用于按期偿还银行贷款本息，所以银行不良贷款率较低。当企业盈利能力减弱，利润下降时，其偿债能力随之下降。
（四）研究结论与建议
通过对1993年至2007年数据的分析表明，在这15年间，在我国商业银行信用风险与宏观经济密切相关。当我国宏观经济高速增长时往往伴随着商业银行信用风险的下降；当经济速度缓慢时，信用风险也往往有所增加，即存在一种亲周期性。
针对以上研究结论，现提出以下几点建议以供我国商业银行参考:
1.建立健全全社会范围内的征信体系。我国商业银行应该及早建立健全包括受信企业的历史信用数据、项目效益、贷款用途及还款意愿在内的一系列数据，以便借鉴过去的经验，将受信企业借款后一个阶段的经济波动影响完全考虑进去，降低贷款信用风险。2.完善内部管理机制。制定更加严格的内部风险控制和管理机制，不能随着经济的波动而盲目的放松或执行更加严格的信贷标准。3.加大对宏观经济形势以及国家政策的研究。密切关注反映宏观经济波动的指标，特别是那些能够提前反映宏观经济走势的指标，将会对商业银行下一步的信贷政策提供指引。4.进一步完善风险量化管理。商业银行要将宏观经济波动因素考虑进去，最终要落实到风险度量上去，使风险控制做到量化和动态化。5.加快金融创新。我国商业银行业务的单调，造成起受经济波动的影响极大，要不断进行金融创新探索出适应我国情况的新产品、新工具，以更好的适应经济的波动。必须注意的是，在信贷衍生品开发运用的过程中，要防止出现类似美国次贷危机的情况。
参考文献：
[1]施华强，国有商业银行账面不良贷款、调整因素和严重程度:1994-2004[J]，2005
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