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估算中國(guó)的R*
時(shí)間:2024-09-15 作者:張景初
中性利率為什么重要?

  中性利率,或者自然利率,或者中央銀行和學(xué)術(shù)界最經(jīng)常使用的術(shù)語(yǔ)R*,指的是經(jīng)濟(jì)處于充分就業(yè)、通脹處于目標(biāo)水平時(shí)的(短期)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)真實(shí)利率。

  中性利率明顯是一個(gè)無(wú)法直接衡量的利率,因?yàn)榻?jīng)濟(jì)處于充分就業(yè)和通脹處于目標(biāo)水平幾乎從來(lái)不可能同時(shí)成立,即使同時(shí)成立也未必為人所知,即使為人所知也可能僅僅存在于很短的時(shí)間窗口。

  與此同時(shí),無(wú)風(fēng)險(xiǎn)真實(shí)利率本身也是一個(gè)抽象的概念,并不能在彭博或者wind的終端上直接找到。當(dāng)然,這樣的情況在經(jīng)濟(jì)學(xué)中并不少見(jiàn),對(duì)短期宏觀分析十分關(guān)鍵的潛在產(chǎn)出也是這樣一個(gè)無(wú)法直接衡量的抽象概念。

  但中性利率又是一個(gè)非常重要的概念和指標(biāo)。從市場(chǎng)的角度說(shuō),(短期)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)真實(shí)利率是所有資產(chǎn)定價(jià)中的關(guān)鍵因素之一,而中性利率是影響或者決定(短期)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)真實(shí)利率的一個(gè)核心因素。

  從分析的角度說(shuō),中性利率是理解利率體系的一個(gè)基準(zhǔn),類(lèi)似于坐標(biāo)軸的原點(diǎn)。如果這個(gè)坐標(biāo)軸的原點(diǎn)并不是固定不動(dòng)的,知道這個(gè)點(diǎn)(大概)在什么位置、為什么會(huì)變化就非常關(guān)鍵。

  從政策的角度說(shuō),中性利率是判斷貨幣政策松緊和政策空間的重要參考系,真實(shí)利率高于中性利率,表明貨幣政策相對(duì)緊縮,消費(fèi)和投資被抑制,通貨膨脹率下降,貨幣政策對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)產(chǎn)生了緊縮效應(yīng);真實(shí)利率低于中性利率,表明貨幣政策相對(duì)寬松,刺激了消費(fèi)和投資,通貨膨脹率上升,貨幣政策對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)產(chǎn)生了擴(kuò)張效應(yīng)。


  所以,1931年,哈佛大學(xué)的經(jīng)濟(jì)學(xué)教授約翰·威廉姆斯(與現(xiàn)在的紐約聯(lián)儲(chǔ)主席同名)在《經(jīng)濟(jì)學(xué)季刊》上寫(xiě)道:“自然利率是一個(gè)抽象的存在。就像信仰一樣,它只能通過(guò)它發(fā)揮的作用被觀察到。人們只能說(shuō),如果(中央)銀行政策成功的穩(wěn)定了價(jià)格,銀行利率必然是被調(diào)整到了和自然利率一致的水平。如果沒(méi)有成功,銀行利率則必然沒(méi)有(與自然利率相一致)?!?br />
  盡管中性利率無(wú)法直接觀察,但真實(shí)利率是可以直接觀察的??偟膩?lái)看,20世紀(jì)八十年代中期至2020年以前,全球真實(shí)利率呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。圖1展示了1980年以來(lái)全球真實(shí)利率走勢(shì)。一般認(rèn)為,全球真實(shí)利率在1980-1985年左右達(dá)到峰值,然后持續(xù)下降(Summers and Rachel,2019;IMF,2014)。


資料來(lái)源:Summers, L. H., & Rachel, L. (2019, March). On falling neutral real rates, fiscal policy and the risk of secular stagnation. In Brookings Papers on Economic Activity BPEA Conference Drafts, March 7 (Vol. 8).

  全球金融危機(jī)以來(lái),以薩默斯、克魯格曼為代表的一些經(jīng)濟(jì)學(xué)家對(duì)長(zhǎng)期增長(zhǎng)停滯(secular stagnation)達(dá)成共識(shí)的定義是,“需要負(fù)的真實(shí)利率才能促成投資與儲(chǔ)蓄的平衡和充分就業(yè)。在低通脹和政策名義利率零下限環(huán)境下,真實(shí)利率可能不足以下降到促成充分就業(yè)的負(fù)真實(shí)利率水平,經(jīng)濟(jì)運(yùn)行將因此持續(xù)低于潛在產(chǎn)出水平”。

  全球真實(shí)利率下降可以歸因于全球增長(zhǎng)放緩以及儲(chǔ)蓄和投資的變化。20世紀(jì)80年代中后期至2020年以前,主要有三股力量推動(dòng)全球真實(shí)利率下降。

  首先,人口結(jié)構(gòu)變化導(dǎo)致儲(chǔ)蓄增加。以人口結(jié)構(gòu)中的預(yù)期壽命為例,預(yù)期壽命延長(zhǎng)會(huì)導(dǎo)致退休時(shí)間延長(zhǎng),從而誘使人們?cè)黾觾?chǔ)蓄,而更高的收入水平增加了有能力儲(chǔ)蓄的人口比例。

  其次,資本回報(bào)率降低帶來(lái)的投資需求減少。全球金融危機(jī)以來(lái),歐元區(qū)、日本、英國(guó)等發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體的投資收益率急劇下降,是導(dǎo)致真實(shí)利率下降的重要因素(IMF,2014)。雖然當(dāng)前全球產(chǎn)業(yè)鏈開(kāi)始轉(zhuǎn)移或者回流,綠色投資、國(guó)防支出也在增加,可能會(huì)拉動(dòng)未來(lái)投資增加,但要扭轉(zhuǎn)真實(shí)利率的趨勢(shì),則需要非常強(qiáng)勁的投資熱潮,這顯然不是短期內(nèi)可以實(shí)現(xiàn)的。

  最后,全球不確定性增加帶來(lái)投資者風(fēng)險(xiǎn)偏好降低。地緣政治局勢(shì)緊張和大國(guó)競(jìng)爭(zhēng)加劇引發(fā)的全球不確定性增加也會(huì)導(dǎo)致更多的預(yù)防性?xún)?chǔ)蓄,全球更多的財(cái)富將持有高流動(dòng)性以及安全資產(chǎn)。

  然而,與發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體真實(shí)利率持續(xù)走低不同,中國(guó)真實(shí)利率在2011年之后顯著上升。圖2展示了我國(guó)2000-2023年真實(shí)利率的走勢(shì)情況。真實(shí)利率通過(guò)名義利率減去預(yù)期通脹率衡量。


數(shù)據(jù)來(lái)源:WIND

  其中,長(zhǎng)期名義利率采用10年期國(guó)債收益率。而對(duì)于價(jià)格水平指標(biāo),本文采用兩個(gè)通脹率水平:一個(gè)是統(tǒng)計(jì)局公布的CPI同比數(shù)據(jù),預(yù)期通脹率以下一期的實(shí)際值替代;另一個(gè)參考CF40研究·簡(jiǎn)報(bào)《重新思考CPI和真實(shí)利率》中的思路,在CPI核算中考慮了自由住房租金后重新計(jì)算得到調(diào)整后的CPI,可以得到基于調(diào)整后CPI的真實(shí)利率,預(yù)期通脹率同樣以下一期的實(shí)際值替代。

  從結(jié)果來(lái)看,2010年之前,我國(guó)真實(shí)利率整體呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。2011年之后,真實(shí)利率逐步上升,在2020年后出現(xiàn)了明顯的抬升,截至2023年為2.2%??紤]住房因素后,通過(guò)調(diào)整后通脹水平計(jì)算得到的真實(shí)利率上行趨勢(shì)更加直觀。2016年開(kāi)始,真實(shí)利率的上升趨勢(shì)明顯,2023年攀升至4.6%的高位。這表明,當(dāng)前名義利率下降的幅度小于價(jià)格水平下行的幅度,使得真實(shí)利率持續(xù)攀升。

  張斌等(2020)分析了我國(guó)真實(shí)利率的變化和原因,基于通脹的表現(xiàn),認(rèn)為2011年以前中國(guó)真實(shí)利率低于中性利率,2011年以后真實(shí)利率高于中性利率。這種觀察符合直覺(jué),但并未能夠給出中性利率的具體估算。

  那么,如何估算中國(guó)中性利率?中性利率走勢(shì)是否與真實(shí)利率相一致,以及其中的原因,值得深入探究。

我國(guó)中性利率的估計(jì)

  本文通過(guò)三種方法來(lái)重新審視中性利率的變化。

  第一種方法是通過(guò)上市公司資產(chǎn)回報(bào)率看中性利率走勢(shì)。根據(jù)新古典增長(zhǎng)理論,長(zhǎng)期均衡狀態(tài)下,資本邊際產(chǎn)出應(yīng)與真實(shí)利率相等。因此,通過(guò)觀察上市公司的資產(chǎn)回報(bào)率變化,可以從微觀樣本推斷中性利率的大致走勢(shì)。

  第二種方法是通過(guò)從增量資本產(chǎn)出比看中性利率趨勢(shì)。這是從宏觀層面推測(cè)資本回報(bào)率的一種簡(jiǎn)單直接的方法,可以幫助推斷中性利率的走勢(shì)。

  第三種方法是通過(guò)跨國(guó)經(jīng)驗(yàn)估計(jì)中國(guó)的中性利率。這一估計(jì)方法建立在所有樣本國(guó)家整體的真實(shí)利率不會(huì)與中性利率發(fā)生系統(tǒng)性偏離的基礎(chǔ)上。即便某個(gè)國(guó)家在某些年份的真實(shí)利率可能會(huì)持續(xù)高于或低于中性利率,但所有樣本國(guó)家構(gòu)成的整體不會(huì)與中性利率發(fā)生系統(tǒng)性偏離,這構(gòu)成了實(shí)證依據(jù)。通過(guò)選取決定和影響中性利率的相關(guān)變量,如人口結(jié)構(gòu)、生產(chǎn)率增長(zhǎng)、儲(chǔ)蓄傾向、財(cái)政政策等,采用跨國(guó)面板回歸對(duì)中性利率進(jìn)行估計(jì)。

  從上市公司資產(chǎn)回報(bào)率看中性利率走勢(shì)

  圖3和圖4展示了2000-2022年A股上市企業(yè)資產(chǎn)回報(bào)率變化趨勢(shì),分別為通過(guò)凈利潤(rùn)與總資產(chǎn)計(jì)算得到的ROA,以及通過(guò)凈利潤(rùn)與凈資產(chǎn)(股東權(quán)益)計(jì)算得到的ROE來(lái)衡量。樣本剔除所有已退市公司、ST公司樣本、金融類(lèi)企業(yè)樣本(行業(yè)代碼J)。


數(shù)據(jù)來(lái)源:CSMAR

  無(wú)論是從簡(jiǎn)單平均、營(yíng)業(yè)收入加權(quán)平均還是樣本的中位數(shù)都可以看出,21世紀(jì)以來(lái)上市公司回報(bào)率經(jīng)歷了先上升后下降的趨勢(shì)。特別是,2010年后,ROA和ROE兩條曲線(xiàn)都呈現(xiàn)出明顯下降趨勢(shì)。

  具體而言,2010-2022年期間,上市公司平均ROA下降了174個(gè)基點(diǎn),加權(quán)平均ROA下降了154個(gè)基點(diǎn),樣本公司ROA的中位數(shù)下降了77個(gè)基點(diǎn)。這一時(shí)期,ROE的下降幅度更高,簡(jiǎn)單平均、加權(quán)平均以及中位數(shù)分別下降了569、431和274個(gè)基點(diǎn)。

  上市企業(yè)資產(chǎn)回報(bào)率的持續(xù)下降可能意味著整體經(jīng)濟(jì)的資本邊際產(chǎn)出下降,反映出了中性利率所面臨的下行壓力。理論上,資本邊際產(chǎn)出的下降應(yīng)該導(dǎo)致中性利率的下降,因?yàn)檫@表明投資的收益率在下降,經(jīng)濟(jì)體需要更低的利率來(lái)維持投資和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

  從增量資本產(chǎn)出比看中性利率走勢(shì)

  增量資本產(chǎn)出比(Incremental Capital-Output Ratio,ICOR)用于衡量一個(gè)國(guó)家或地區(qū)新增投資與新增產(chǎn)出之間的關(guān)系。ICOR指標(biāo)反映了一個(gè)經(jīng)濟(jì)體的資本使用效率,較高的ICOR通常被認(rèn)為投資效率較低,可以作為分析和判斷資本邊際回報(bào)的另一個(gè)重要參考。

  我們通過(guò)每年固定資本形成總額代表新增投資除以GDP增量計(jì)算ICOR指標(biāo),如圖5所示。從結(jié)果來(lái)看,ICOR整體呈現(xiàn)上升趨勢(shì),特別是2011年之后,表明投資效率可能有所下降。


數(shù)據(jù)來(lái)源:WIND

  具體來(lái)看,2010年以前,ICOR相對(duì)穩(wěn)定也處于較低水平。每增加1單位的GDP,最少需要2.1單位的投資,這表明這一時(shí)期投資效率相對(duì)較高。而2011年之后,ICOR明顯上升。每增加1單位的GDP,最多需要6.5單位的投資。這意味著投資效率開(kāi)始下降,可能反映了經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型期的特征。

  新冠疫情之后,ICOR一度升至12.6,后回落至2023年的9.9,仍處于較高水平。ICOR的上升趨勢(shì)意味著從宏觀層面看每單位產(chǎn)出所需的資本投入增加,邊際資本回報(bào)率下降,同樣反映出中性利率的下行壓力。

  從跨國(guó)視角來(lái)估計(jì)中性利率

  估算中性利率的另一種方法就是進(jìn)行跨國(guó)比較。系統(tǒng)性的跨國(guó)比較就是本文所采用的跨國(guó)面板分析,通過(guò)混合廣義最小二乘法(GLS)對(duì)中性利率直接進(jìn)行估計(jì)。樣本國(guó)家包含了43個(gè)發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體和新興市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體,時(shí)間跨度為1980-2019年。

  我們構(gòu)建了一個(gè)多層次的分析框架,將影響中性利率的因素分為三個(gè)主要層面,包含基本面因素(宏觀經(jīng)濟(jì)和結(jié)構(gòu)性因素)、政策因素以及周期性因素。

  具體而言,宏觀經(jīng)濟(jì)變量包括勞動(dòng)技術(shù)生產(chǎn)率、國(guó)民儲(chǔ)蓄率、經(jīng)常賬戶(hù)占GDP比重、資本品相對(duì)價(jià)格;結(jié)構(gòu)性變量考慮GINI系數(shù)、人口增長(zhǎng)、老年撫養(yǎng)比、主要儲(chǔ)蓄者占比、預(yù)期壽命等長(zhǎng)期影響;政策變量包含政府債務(wù)率、醫(yī)療保障支出、全球風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避態(tài)度、資本開(kāi)放程度等因素;周期性變量包含產(chǎn)出缺口、信貸缺口影響。

  跨國(guó)面板估計(jì)方法相比DSGE方法和狀態(tài)空間模型法等經(jīng)濟(jì)學(xué)模型有兩方面改進(jìn)。

  一方面,將影響中性利率的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)性因素變化納入考慮。以L(fǎng)aubach-Williams模型為代表的常用模型本質(zhì)是一種濾波方法,主要通過(guò)GDP增長(zhǎng)、產(chǎn)出缺口、通脹缺口等宏觀經(jīng)濟(jì)變量來(lái)估算中性利率,模型難以抓住一些關(guān)鍵結(jié)構(gòu)性因素的變化,比如人口結(jié)構(gòu)、資本回報(bào)率、家庭時(shí)間偏好等等。而恰恰是這些因素的變動(dòng),驅(qū)動(dòng)了近年來(lái)中國(guó)中性利率的快速變化。

  另一方面,避開(kāi)基于中國(guó)市場(chǎng)利率數(shù)據(jù)估計(jì)得到的中性利率與真實(shí)的中性利率的系統(tǒng)性偏離。我國(guó)金融市場(chǎng)正處于逐步開(kāi)放和完善的過(guò)程中,利率形成機(jī)制和金融市場(chǎng)運(yùn)作還有進(jìn)一步市場(chǎng)化的空間,這在一定程度上影響了貨幣政策通過(guò)價(jià)格渠道的傳導(dǎo)效率。在當(dāng)前的市場(chǎng)環(huán)境下,一些借款主體對(duì)利率變化的反應(yīng)可能不如完全市場(chǎng)化條件下敏感,利率調(diào)整也呈現(xiàn)出一定的粘性。因此,通過(guò)中國(guó)的市場(chǎng)利率來(lái)估算中性利率難以避免會(huì)存在系統(tǒng)性的偏差。

  本文采用的跨國(guó)面板分析,根據(jù)其他國(guó)家利率變動(dòng)的經(jīng)驗(yàn),代入中國(guó)的基本面數(shù)據(jù)、政策面數(shù)據(jù)和周期性數(shù)據(jù),得到中國(guó)的中性利率水平存在趨勢(shì)性下降。

  圖6展示了我們對(duì)我國(guó)10年國(guó)債中性利率的估計(jì)值以及和真實(shí)利率的比較。從結(jié)果可以看出,2010年之前中國(guó)真實(shí)利率波動(dòng)較大、整體呈現(xiàn)出下行趨勢(shì)。但在2011年之后,真實(shí)利率反而開(kāi)始上升,截至2023年為2.2%。但通過(guò)模型得到的中性利率估計(jì)值,2000年以來(lái)持續(xù)處于下降趨勢(shì),截至2023年為-1.1%。

  這意味著,雖然中國(guó)的真實(shí)利率在過(guò)去二十年走出了一個(gè)先降后升的曲線(xiàn),但通過(guò)跨國(guó)數(shù)據(jù)估計(jì)的中國(guó)中性利率水平則出現(xiàn)了趨勢(shì)性下降,而這一結(jié)果與我們通過(guò)上市公司的微觀數(shù)據(jù)以及增量資本產(chǎn)出比這樣的宏觀數(shù)據(jù)看到的趨勢(shì)是一致的。


數(shù)據(jù)來(lái)源:作者估計(jì)

  中國(guó)人口結(jié)構(gòu)變化和儲(chǔ)蓄率變動(dòng)可以解釋中性利率一半以上的降幅。

......


本文節(jié)選自《估算中國(guó)的R* 》,作者張景初系中國(guó)金融四十人研究院青年研究員。微信掃碼可閱讀完整文章。
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