宏观经济因素汇总十篇

序论：好文章的创作是一个不断探索和完善的过程，我们为您推荐十篇宏观经济因素范例，希望它们能助您一臂之力，提升您的阅读品质，带来更深刻的阅读感受。

篇（1）

[中图分类号] F830.9 ［文献标识码］ A [文章编号] 1673-0461（2011）12-0084-04

一、引 言

2011年4月我国CPI同比上涨5.3%，食品价格上涨11.5%。根据美联储编制的美元对主要货币的汇率指数变化，2009年美元汇率贬8.5%，同时依据国际货币基金组织统计的全球储备结构数据，非美元储备资产占到近四成，2009年美元资产相对美元升值导致以美元计值的外汇储备余额增加。采用市场上常用的巴克莱全球债券综合指数收益率，2005年～2009年的年均收益率为4.8%。今年以来央行连续出台上调存款准备金率和加息等政策，经济增速放缓，通胀压力未减，货币政策“偏紧”，新股融资也相对密集，股票市场难以寻找良好的系统性投资机会。在这样的宏观经济紧缩背景下，债券市场尤其受到关注。通货膨胀和紧缩政策对债券市场产生什么影响？在加息周期中，债券的收益率是否受到影响？

学者们已经对影响债券收益率的因素进行了一些研究，如王一鸣和李剑峰[1]将宏观经济变量对收益率曲线的几个特征有如何影响进行了实证分析,发现宏观经济变量更多的是对整个收益率曲线的位置有影响。谢海玉[2]发现受经济周期和通货膨胀溢价要求的影响，超长期债券的利率敏感性应弱于短期债券。蔡跃明和平新乔[3]分析了经济增长与环境的新型债券的相关性。王海灵和阚丽萍[4]分析了我国宏观经济因素对债券收益率的影响。庄哗[5]分析了宏观经济信息对中国债券市场收益率结构的影响。白丽健[6]研究了近代中国债券市场价格变动的成因。

本文用主成分分析方法分析宏观因素对政府债券收益的影响。债券收益来自三个方面，债券的利息收益、资本利得和再投资收益。而到期收益率既考虑了利息收益，也考虑了资本损益和再投资收益。

宏观经济分析可以通过一系列经济指标的计算、分析和对比来进行。选取了8个常用的经济指标：生产者物价指数（PPI）、消费者信心指数（CCI）、消费者物价指数（CPI ）、国内生产总值（GDP）、货币供应量M1、汇率、利率、通货膨

胀率。

主成分分析在分析宏观经济对国债收益率的影响方面有其独特的优点。在实际问题的研究中，往往会涉及众多有关的变量。但是，变量太多不但会增加计算的复杂性，而且也给合理地分析问题和解释问题带来困难。一般来说，虽然每个变量提供了一定的信息，但其重要性有所不同，而在很多情况下，变量间有一定的相关性，从而使得这些变量所提供的信息在一定程度上有所重叠。因而人们希望对这些变量加以“改造”，用为数较少的互不相关的新变量来反映原来变量所提供的绝大部分信息，通过对新变量的分析达到解决问题的目的。主成分分析便是在这种降维的思想下产生的处理高维数据的方法。

二、实证分析

（一）样本选取

国债0213是财政部2002年发行的记账式（十三期）国债，期限是15年。由于该国债的剩余期限较长，其属于长期国债。而宏观经济增长对长期国债收益率的影响比较大。因此，本文研究宏观经济对国债0213到期收益率的影响。

一般来说，研究的区间长度越长越好，宏观经济中的某些因素对债券的收益影响大小越准确。但由于数据收集的困难，可供研究的时间区间长度有限。因此国债季度期的到期收益率时间段为2004年6月至2010年12月，对应的宏观经济指标也是季度数据。

（二）宏观经济指标分析

分析用因子分析的可能性。通过使用SPSS软件分析，由表1可知KMO检验统计量值为0.656，说明进行因子分析的效果尚可，比较适宜做因子分析；Bartlett's球形检验的显著性概率为

0.000

1. 确定提取因子数量

在确定可以用因子分析法后，确定因子的数量和方差解释，如下图所示。

下面利用方差解释表2提取主成分因子。提取的原则是主成分的累积贡献率和特征根。

分析表2可知：第一个因子的贡献率为54.397%，第二个因子的贡献率为28.238%，前两个因子的累计贡献率达到了82.636%，说明提取前两个主成分可以解释原有变量82.636%的信息；第一个因子的特征根为4.352，第二个因子的特征根是2.259，其余因子的特征根均小于1，因此，选择提取前两个主成分。

2. 主成分表达式

再利用旋转后的因子负荷矩阵和因子得分系数矩阵确定主成分变量。

由表3和表4得，主成分一为变量x3、x4、x5、x6、x7的线性组合，主成分二为变量x1、x2、x8的线性组合。用SAS软件进行主成分分析各因子的特征向量，据此可以写出由标准化变量所表达的主成分的关系式为：

由表5可知，成分1和成分2不相关，因此，可以分别研究每个成分的影响因素，而不考虑二者之间的相关因素。

3. 因子解释

Z1是反映消费者信心指数（CCI）、国内生产总值（GDP）、货币供应量M1、汇率、利率的综合指标。其中货币供应量M1、汇率、利率都是中央银行宏观经济调控的货币工具。CCI反映消费者信心强弱，综合反映并量化消费者对当前经济形势评价和对经济前景、收入水平、收入预期以及消费心理状态的主观感受，可以一定程度上衡量消费者对宏观经济调控的反应。而GDP是宏观经济调控的反应结果，反映一个国家一定时期内的经济表现。综上所述，将Z1定义为宏观调控影响综合指标。

Z2是反映PPI、CPI和通货膨胀率的综合指标。PPI、CPI和通货膨胀率都在一定程度上反映一定时期内的通货膨胀。通货膨胀决定消费者花费多少来购买商品和服务，左右着商业经营的成本，极大地破坏着个人或企业的投资，影响着退休人员的生活质量。对通货膨胀的分析有助于设立劳动合同和制定政府的财政政策。综上所述，将Z2定义是通货膨胀影响综合指标。

（三）线性回归分析

根据以上主成分关系式将8个宏观经济变量降低为两个综合指标变量，即宏观调控影响综合指标Z1、通货膨胀影响综合指标Z2。用Stepwise方法分别对国债0213的到期收益做线性回归分析。

分别绘制国债与主成分Z1和Z2的散点图（见图2、图3）。

通过观察图2和图3中的散点布局可以判断，国债0213的到期收益率与宏观经济综合影响指标Z1，通货膨胀影响综合指标Z2都有一定的线性关系。

下面我们用逐步回归方法对国债0213的到期收益率和Z1、Z2两个指标进行回归分析，得到结果如下表6所示：

由表6结果可以知道，国债0213的到期收益率与通货膨胀影响综合指标Z2线性回归的负相关系数是0.62073，拟合优度为0.307。

通过表7结果可知，国债0213的到期收益率与通货膨胀影响综合指标Z2线性回归模型的显著性概率为0.04，在显著性水平α=0.05上该模型显著。

由表8结果知道，国债0213的到期收益率与通货膨胀影响综合指标Z2线性回归的模型为：y1=0.554Z2，其中Z2的显著性概率为0.04。因此，国债0213的到期收益率与通货膨胀影响综合指标正相关。

篇（2）

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.

篇（3）

消费、投资和出口被称为拉动经济增长的三驾马车，一国经济保持持续增长的重要因素之一就是出口额的增长，本文结合最近十几年来的相关数据，对影响我国出口额的一些主要因素做了分析。

一、人民币汇率与出口额的关系

从1989年～2006年我国的汇率变化（见图1）可以分为三个阶段：第一阶段从1989年～1994年，这段期间人民币对美元持续贬值，从初期100美元对377元人民币到期末100美元对862元人民币；第二阶段从1994年～2005年中期，人民币对美元保持在100美元对825元人民币左右；第三阶段从2005年中期～2006年底，人民币对美元升值，100美元在初期兑换820元人民币到期末兑换781元人民币。

图11989年～2006年100美元兑人民币数量的走势图

资料来源：国家外汇管理局

在第一阶段，人民币对美元贬值促进了我国出口额的增长。对1989年～1994年我国出口额和人民币汇率数据（见图2）进行简单相关性分析（Pearson）得知，在0.01显著性水下下，两者存在显著的相关性，其相关系数高达0.968。因此，这期间人民币的持续贬值是我国出口额增长的一项重要因素。但从1995年开始人民币对美元汇率保持稳定到2005年中期开始的人民币升值说明在第二、第三阶段我国出口额的不断增长不是靠货币贬值起作用的。

图21989年～2006年我国出口额和人民币汇率数据

资料来源：国家统计局

二、国内物价水平与出口额的关系

国内物价水平的高低会直接影响出口商品的价格，进而影响出口额。如果国内的物价水平较高，在汇率一定的情况下，用外币表示的出口商品价格较高，不利于出口；反之，则较低，有利于出口。从1989年～2006年期间，我国通货膨胀率的变化有以下一些特点：

1.20世纪90年代前中期是经济过热时期，我国经历了高通货膨胀率，1994年达到高峰，通货膨胀率将近25％左右。

2.从此之后通货膨胀率开始下降，到1997年宏观经济成功实现软着陆，该年通胀率降到5％以下，只有2.8%。

3.接下来的几年通胀率维持较低的水平，有些年份甚至出现通货紧缩的现象（见图3）。

图31989～2006年我国的通货膨胀变动情况

资料来源：国家统计局

因此，我们可以发现在1994年后至新世纪初，在人民币汇率保持稳定的情况下出口额仍然不断扩大，说明稳定、甚至下跌的国内物价水平对这段时期出口的增长起到了重要作用，经过简单相关性分析（Pearson）可知，在0.05显著性水下下，两者存在明显的负相关，其相关系数为-0.707。

三、全球经济增长与加入WTO对我国出口额的影响

从图2可以看出，从2002年开始我国出口额开始快速增长，2006年的年均增长率达到30％左右，这期间的出口额增长与全球经济复苏有着密切的关系。2001年的911事件使美国经济受到重创，世界经济出现不景气现象，但不久之后，美、日等国经济开始复苏，带动全球经济的增长。正是由于全球经济的大好形势，更重要的是我国成为了WTO的成员国后对出口的极大促进作用（有大量的文献对此作过研究），使我国在最近的5年左右时间里，出口额取得了前所未有的高增长。

表1世界及美、日等国在2001年～2005年间经济增长速度（％）

四、全球突发经济事件对我国出口额的影响及结论

篇（4）

中图分类号：F015 文献标识码：A

文章编号：1005-913X（2015）11-0183-02

一、引言

金融发展和经济增长之间的关系一直是经济学中极富争议的一个问题。作为金融市场重要组成部分的股票市场和经济增长，以及由此引申而出的股票市场和宏观经济变量的关系，也是最近研究热点之一。我国股票市场发展非常迅速，已经成为影响社会经济生活的重要因素。在这种背景之下，研究股票市场表现和宏观经济变量的经验关系，具有很大的理论意义和实践意义。

国外学者对股票市场表现和宏观经济变量的关系进行了大量的经验研究。这些研究大多数表明在宏观经济变量和股票价格之间存在明显的相关关系， 但结论并非是完全一致的。例如，Chen， Rol和Ros（1986）研究发现可以显著解释股票收益率的因子有风险溢价变化以及通货膨胀率等；但消费支出、原油价格和股票收益率之间却没有明显关系。Mukherjee和Naka（1995）用误差修正模型研究了东京股票交易所（TSE）和日本宏观经济变量之间的动态关系。

他们研究发现，TSE股票价格指数和六个宏观经济因子之间存在协整关系。而Binswanger （2000）对20世纪80年代以来的美国经济，用子样本滚动回归方法研究发现，股票收益率和实质经济活动之间的关系不成立。

国内学者也在这方面进行了一些经验研究，谈儒勇（1999）研究了中国金融发展和经济增长之间的关系，其中涉及了股市发展和经济增长之间的实证研究。研究表明，我国股市发展的三个指标（市价总值/GDP、成交金额/GDP和成交金额/市价总值） 在回归模型中都不显著， 这意味着我国股市发展对经济增长的作用极其有限。郑江淮、袁国良等（2000）的经验研究认为，虽然我国股市规模对经济增长的作用效果不明显，但股市发展与储蓄之间的正相关关系表明存在股票市场对经济增长的作用机制。李广众（2002）的经验研究认为中国银行、股市发展的主要作用在于促进投资规模扩大，股市发展对经济增长的作用并不显著。

从上述国内研究文献可以看出，研究重点大多放在金融发展和经济增长关系上，股票市场发展和经济增长之间的关系仅仅是研究中的一部分，很少涉及关于宏观经济和股票市场表现之间的经验检验。

从研究方法上来看，大部分用的是比较简单的回归分析，很少考虑时间序列不平稳带来的谬回归问题。基于上述考虑， 研究将根据月度数据，在宏观经济变量与股市价格的理论关系和经验研究结论的基础上，利用VAR模型对上海股票市场表现和宏观经济变量的关系进行实证研究。结构如下：第二部分介绍模型形式、变量和数据选取， 第三部分给出实证结果， 第四部分是总结和结论。

二、模型设定及数据选取

宏观经济对股指波动的影响主要体现政府宏观调控、市场变化以及消费者行为方面，因此建立一个包含货币政策、宏观经济情况、房屋价格变动、通货膨胀及消费者信心指数的VAR模型，模型形式如下：

Yt=C1Xt-1+……CnXt-n+ξt

其中，Yt=[AINDEXt]Xt=[AINDEXt，Rt，M2，GDPt，HGINDESt+HOUSEINDEXt，CPIt，CCIt]，C表示常数项。其中AINDEX表示上证收盘综合指数；R分别表示利率水平和M2同比增长率，用以衡量货币政策；GDP分别表示GDP增长率和HGINDES宏观经济景气指数，两者结合衡量宏观经济变动；HOUSEINDEX表示国房景气指数，CPI衡量通货膨胀，与宏观经济变量一起表示市场变化；CCT表示消费者信心指数。样本区间为2001年1月―2013年12月共计156个样本。

三、实证结果

建立VAR模型，先对数据进行平稳性检验。经过检验，所有的变量都可以通过平稳性检验，可以用来构建VAR模型，在此基础上，为了保证模型的稳定性，进行AR根检验，检验结果表明模型具有稳定性，如图1所示。

（一）滞后阶的确定

进行VAR模型检验的最后一步就是确认滞后阶，模型滞后阶的选择过程如表1所示（最大试算阶数为2）。

根据表中所示，LR、FPE、AIC准则都显示最优滞后阶数为2，SC、HQ准则显示最优滞后阶数为1，根据少数服从多数原则，我们选取最优滞后阶数为2。

（二）VAR模型和脉冲响应

我们得到VAR模型形式如下：

AINDEX=0.857088397461*AINDEX（-1）+

0.126504716401*AINDEX（-2）-0.00230273338677*CCI（-1）

-0.000963551505897*CCI（-2）+0.0093385588814*CPI（-1）

-0.0195604202722*CPI（-2）+0.00942041778789*HGINDEX（-1）-0.0140177132655*HGINDEX（-2）+0.0138781296713

*GDP（-1）+0.00954420314823*GDP（-2）-0.000221171008889

*HOUSEINDEX（-1）-0.00501632789264*HOUSEINDEX（-2）+

0.0043259281095*M2（-1）-0.00657125075722*M2（-2）+

0.00636285095489*R（-1）-0.00643171398778*R（-2）-

0.007661618

R2=0.96

模型的拟合效果较好，较能对被解释变量做出解释。从估计结果中我们可以看出，上证指数具有较强的惯性特征，上一期对本期的解释高达0.857，再前一期对被本期的解释达到0.1265，二者结合就解释了全部的0.98，表明上证指数受自身影响最强，而其他变量对其解释力较弱，这也从一定程度上解释了我国经济连续增长多年而股票市场却熊冠全球。再看其他变量，其余变量中，消费者信心指数影响最弱且负相关，几乎可以忽略不计；前两期的CPI对本期上证股指影响较强，达到0.02，且呈负相关，表明上两期的CPI指数如果上升，则会一定程度上导致本期股票市场的下跌，而上一期的CPI指数则对本期股票市场呈微弱正相关；除此之外，宏观经济景气指数的前一期和两期也表现出明显的分野现象，与CPI相同的是都是前两期呈现明显的负相关，而前一期呈现微弱的正相关，表明宏观经济指数与CPI相关性较强；前一期的GDP对本期股指影响呈现正相关，而且相关指数达到0.014，前两期的相关就变得微弱，表明当期GDP的增加能明显增强下一期的股指，但之后影响就逐渐减小；货币政策在前一期对本期呈正相关，前两期对本期则呈负相关，也具有一定的分野现象。

四、结论与建议

通过利用VAR模型对宏观经济环境、政府调控政策、市场变化和中国股票市场波动性之间的关系进行实证研究，得到了如下的主要研究结果：宏观经济环境本身的发展状况将对中国股票市场波动性产生显著的正向影响，而宏观经济环境变化对中国股票市场波动性的影响是不确定的，这在一定程度上证明了中国股票市场价格变动对经济基本面变化的反映功能的缺失；货币供应量变化将对中国股票市场波动性产生影响较为微弱，宏观经济环境不会对货币供应量调整政策调控中国股票市场的效果产生本质性的影响。这个结论既是中国股票市场资金拉动型特征的直接结果，同时也为中国股票市场具有的资金拉动型特征提供了实证证据；市场变化对中国股票市场波动性产生的负向影响更大，而且不会受到宏观经济环境因素的影响。中国股票市场的弱市场有效性特征和噪音交易特征为这个结论的合理性提供了依据，而且中国股票市场的政策调控实践也反复证明了这个结论的正确性；利率调整政策对中国股票市场产生的调控效果受到宏观经济环境的明显影响。宏观经济环境因素的存在使得利率调整政策调控股票市场的效果变得不确定和不可预测。产生这种结果的主要原因在于，不考虑宏观经济环境的理想情况下，投资者的入市决策和股票交易决策都会受到利率变化的显著影响，而在考虑宏观经济环境的现实情况下，中国宏观经济环境状况对中国股票市场条件波动性产生的显著正向影响可能对利率调整政策调控股票市场的效果产生了替代作用，从而致使利率变化对中国股票市场波动性产生的影响不显著。利率调整政策对中国股票市场影响的近似随机的现实现象也证明了该结论与中国股票市场现实情况的一致性。研究结论启示我们，加大理性市场主体的培育力度，改革政策机制、降低政策信息的获取成本，建立和完善股票市场相关制度、特别是信用交易制度，加大金融衍生产品的开发和上市力度，科学制定调控政策、提高政策调控能力、规范政府调控行为是提高政策调控效率、保障中国股票市场健康、稳定、持续发展的有效途径。当然，研究工作仅仅是笔者有关宏观经济环境、政府调控政策与中国股票市场关系研究的一项阶段性实证研究成果，还有很多相关问题有待于进一步研究。

参考文献：

[1] 陆 蓉，徐龙炳.“牛市”和“熊市”对信息的不平衡性反应研究[J].经济研究，2004（3）.

[2] 赵振全，张 宇.中国股票市场波动和宏观经济波动关系的实证研究[J].数量经济技术经济研究，2003（6）.

[3] 郭金龙，李文军.我国股票市场发展与货币政策互动关系的实证分析[J].数量经济技术经济研究，2004（6）.

[4] 许均华，李启亚.宏观政策对我国股市影响的实证研究[J].经济研究，2001（9）.

篇（5）

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。

参考文献：

[1]蔡男：《宏观经济因素与上市公司资本结构选择》，《贵州财经学院学报》2013年第4期。

[2]陈维：《对资本结构财务影响因素的实证研究》，《财经理论与实践》2012年第1期。

[3]李中海：《中国企业资本结构研究》，《经济研究》2008年第12期。

[4]冯根福：《我国上市公司资本结构形成的影响因素分析》，《经济学家》2009年第5期。

篇（6）

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。

篇（7）

一、引言

目前我国对于商业银行的资产管理也越来越重视，自1999年起，政府曾多次出面对商业银行进行坏账剥离，国有银行的坏账数额在其中是占了绝大多数。目前四家国有商业银行均已上市，资产状况良好，同时我国的股份制商业银行的发展也呈现出良好的态势，不良贷款余额和比例连续保持“双降”。本文将以一个不同的视角，从宏观经济的层面对不良贷款进行深度剖析，从而对其有一个更为深刻地了解，也对商业银行贷款的管理提出相应建议。

二、文献综述

（一）传统的不良贷款产生理论

银行之间的贷款竞争模型是在1986年提出的，该理论的核心观点可表述为，银行在贷款市场开展的竞争，促使银行通过贷款而获取的利润减少，降低了银行的收益率和获利能力，最终导致利润为零，严重削弱了银行的抗风险能力和谋求发展的能力。

勉强贷款是指银行在一定利率水平下向借款人提供超过其意愿需求的贷款。勉强贷款形成的原因大致有两个：一是能促进出口时，银行倾向于提供超量跨国贷款；二是当银行经理的升迁与其经营业绩紧密相关，而衡量经营业绩的一个重要指标是贷款量的情况下，银行经理倾向于超量贷款。

（二）宏观层面分析

中国人民银行淮南市中心支行课题组针对淮南市这一特定的对象做了不良贷款与宏观经济的灰色关联分析。

李红梅、李剑采用国民生产总值、投资、消费、居民消费物价指数，分别对剔除政策性坏账剥离因素的国有商业银行不良贷款率以及股份制商业银行不良贷款率进行实证分析，并提出了相应的对策及建议。

三、理论基础与数据来源

（一）理论基础

宏观经济指标是体现经济情况的一种方式，主要指标包括国民生产总值、通货膨胀与紧缩、投资指标、消费、金融以及财政指标等。

（二）数据来源

本文应用施华强《固有商业银行账面不良贷款、调整因素和严重程度》的统计方法进行调整得出调整后数据，即从2004年开始每年不良贷款余额均加上18756亿元，2005年开始不良贷款余额再加7050亿元，从而得到剔除剥离影响后的不良贷款余额及不良贷款率。

四、实证检验与结果分析

（一）相关性检测

GDP和投资、消费有很强的相关性，7天同业拆借利率和货币供应量增长率有一定的相关性，CPI和失业率的相关性也较为显著。以下，本文将尝试用两种不同的方法去除多重共线性，优化拟合曲线。

（二）逐步回归分析去除多重共线性

在GDP、投资和消费中选择拟合程度最好的GDP为这一组的代表性变量，而其余四个变量由于相关性不是很强，难以确定是否能够相互替代，故本文将变量逐一加入，逐步回归。

找出最简单的回归形式，作NPLR2与GDP的回归：

NPLR2 = 53.85 – 0.0004GDP

选该方程为初始的回归模型。

因此，最终的国有商业银行不良贷款率函数应以NPLR2 = f （ GDP，I，UR ） 为最优，拟合结果如下：

NPLR2 = 54.27 – 0.0004GDP + 0.803I – 0.623UR （1）

（三）主成分分析去除多重共线性

解释变量与主成分之间的线性方程组，假设提取出来的两个主成分分别为F1、F2，则构造出来的线性方程组如下：

F1 = 0.3GDP + 0.124CPI + 0.296INVEST+

0.299CONSUME + 0.04I + 0.147M2R + 0.005UR

F2 =-0.008GDP - 0.341CPI + 0.03INVEST +

0.022CONSUME - 0.351I + 0.281M2R + 0.436UR

通过以上方程组可以看到，F1对于GDP、投资和消费的指标显示出较强的关系，因此F1可以作为描述宏观经济发展趋势的变量，而F2对于CPI、利率、M2增长率以及失业率显示出较强的关系，F2则显示出国家政策导向和宏观经济发展的波动情况。

五、总结与建议

根据实证分析表明，我国的国有商业银行不良贷款间接受宏观经济因子的影响，因此，要降低商业银行不良贷款余额，首先需要加大对宏观经济形势及国家相关政策的研究，尤其是那些能够提前反映宏观经济变动的指标，加强政府对经济的宏观调控。其次要大力发展经济，扩大内需，拉动消费，间接降低不良贷款。另外，同时还要加强改善国有商业银行外部环境，发挥政府在处理不良贷款中的引导作用，给予政策、资金等方面的支持，缓解不良贷款。最后，还要完善相关的法律制度，积极支持银行部门保全资产，规范市场经济秩序，完善社会信用体系，为商业银行提供良好的信用环境。

参考文献

[1]高铁梅.计量经济分析方法与建模——Eviews应用及实例（第二版）[M].北京：清华大学出版社，2011.

篇（8）

 

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：

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一、引言

在企业行为中，履行企业的社会责任是一种独特的行为方式，并且该行为的决策以及制定都是从企业的实际发展情况出发。因此当外部的宏观环境产生变动时，企业就会根据环境变化，通过改变自身的一系列行为来应对外部环境变化带来的潜在风险。具体来说就是企业会通过缩减开支等方式，应对宏观环境变化带来的风险，以此来减少企业的社会责任。

二、企业社会责任概述

企业社会责任指的就是企业在创造了利润，以及对股东承担相应法律责任的同时，还要承担对企业员工、消费者以及社区的一系列责任。因此，企业的社会责任要求企业必须要改变传统的管理理念，不再将经济效益作为企业经营的唯一目标，在生产过程中应该重视企业员工的价值，并且关注企业对消费者、对社会的贡献。因此企业在履行社会责任时就应该遵循以下原则：第一，企业应该在其所能影响的范围内，尊重并支持对国际社会做出维护人权的宣言。第二，在生产过程中，不包庇、不隐藏侵犯人权的行为。第三，禁止任何形式的强制劳动行为。第四，切实有效的废除童工。第五，杜绝在用工或者是职业方面的歧视行为。

三、我国宏观经济因素对企业社会责任的影响

1.宏观经济对企业资本结构的影响

在宏观经济背景下，企业的一系列行为必定会受到宏观经济因素的影响，并且我国的研究人员对此也进行不少研究。从企业自身的发展角度出发，通过分析企业资本结构与宏观经济两者的关系我们可以知道，我国企业的资本结构与宏观经济因素之间具有极强的关联性，并且上市企业的资本结构调整行为存在一定的反周期现象。此外，通过进一步分析，我们还可以发现包括实际贷款利率、通货膨胀率在内的一系列宏观经济因素与我国上市企业的资本结构也具有一定关联。

2.宏观经济对信贷风险的影响

根据具体事例可知，在发生金融危机的时候，企业以及广大人民群众关注的重点就是信贷风险。经过一系列的研究可以发现，在宏观经济因素的影响下，商业银行的贷款质量呈现出了顺周期性的现象。同时，还发现股份制商业银行的不良贷款率与社会商品零售总额的增长率之间存在正相关关系。由此我们可以看出，在宏观经济因素的持续影响下，企业通常都会更加重视自身的经济效率，并以增加自身权益为主要内容，从而忽略了通过改善外部环境应对经济风险的方式，就像商业银行在面临宏观经济影响时，为了保证自身的贷款额度，而放宽对贷款质量的要求。

3.宏观经济与企业进出口行为

在企业的进出口贸易中，影响其增长率的宏观经济因素有许多，比如：第一，国民经济的收入情况，以及外汇收入的情况等等。通常来说，从国外进口商品在一定程度上会增加企业的经济收入，而外汇收入的增加会使国内的出口商增加。第二，国内商品价格的变化以及国外商品。假如国内商品的价格相对便宜，那么价格优势就会在国际市场得以凸显，出口量就会增加。反之，如果外国商品的价格相对较低，则国内的进口量就会增加。由此可见，宏观经济因素可以直接影响我国企业的进出口行为。

4.宏观经济因素与市场价格

在金融发展中，股票市场价格作为金融指标之一，宏观经济因素对其具有重要影响。在研究过程中，我们可以将宏观经济因素进行细分，从而分为固定资产投资、外商直接投资、生产者价格指数、工业增加值货币供应量以及制造业采购

指数，然后对以上几点进行透彻分析就可发现上述指标都与股票市场价格有着十分紧密的联系。同时，商品的零售价格指数、居民消费的价格指数、进出口贸易的顺差值等相关变量对股票市场的收益都具有不利影响。而国民生产总值、企业景气指数以及城镇居民经济收入等变量对于股票市场的收益具有积极影响。此外，不仅是股票价格，对于产品市场价格而言，宏观经济因素对其也有着一定的影响。

5.宏观经济对其他因素的影响

在企业行为的具体实施过程中，宏观经济因素不仅对上述行为具有一定的影响，对于企业的“股权债务”也有影响。在宏观经济上行时，企业的融资偏向于“股权-债务”；而在宏观经济下行时，企业的融资便会偏向于“债务-股权”。由此可见，宏观经济因素对企业的一系列行为具有非常重要的作用，并且在不同的宏观经济因素影响下会产生截然不同的后果，且影响程度并不一致。

四、结论

综上所述，在宏观经济因素的影响下企业更好的履行社会责任可以使整个产业进一步提升，甚至还有可能促进国家的经济发展。但是从我国的企业行为来看，大多数企业更愿意通过以缩减成本的方式来面对危机。这是因为我国企业对履行社会责任仍处在发展阶段，并且对此并没有详细的了解，因此从发展角度来看，我国企业应该对履行社会责任进行全面的了解，从而促进企业健康发展。

参考文献：

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一、引言

股票价格指数是指股价指数，动态地反映某个时期股市总价格水平的一种相对指标，它是由金融服务公司根据市场上一些有代表性的公司股票的价格加权平均后计算的平均数值编制而成的。宏观经济走势是影响证券市场大盘走势的最基本因素，股市的运行与宏观的经济运行应当是一致的，股份指数在影响着国内宏观经济的同时，也深受宏观经济因素的影响。进入2000年以后，我国股市经历了四年的大熊市。但2005年4月30日股权分置改革试点正式启动后，2005年夏天开始，我国股市开始进行股改。从2006年开始，股指一路上扬，到2007年10月16日达到6124.04的至高点。2008年，全球遭遇百年一遇的金融危机，全球股市暴跌，严重影响实体经济，我国股市也遭遇长达半年多的大跌。所以宏观经济是影响股市的根本原因，本文通过量化通货膨胀（居民消费指数和生产者价格指数）及货币政策（利率及货币供给量）来研究宏观经济对股价指数的影响。

二、文献回顾

国外学者已有比较多的相关研究。Balduzzi(1995)和Bakshi(1996)等对美国以及其他工业同家的实证研究发现股票价格与通货膨胀之问呈负相关关系。国内学者刘金全等(2004)对中国的实证研究认为我国股票价格与通货膨胀率之间存在负相关关系。段军山、邹伟卫、白茜（2010）通过建立股价波动、通货膨胀与固定资产投资的协整关系和VEC模型，得出我国固定资产投资的波动会受到上证综合指数与存款利率水平自身变动的影响。由此可知股价指数的变动确实受到较为显著的宏观经济的影响。

三、变量选取及数据处理

物价水平，用我国消费者价格指数（CPI）及生产者价格指数（PPI）来衡量；狭义货币供给量（M1）是经济周期波动和价格波动的先行指标，人民银行的基准利率采用中国人民银行对金融机构收取的20天的利率，二者用来量化我国货币政策；以上变量的数据来源于中经网数据库及中国人民银行网站。股价指数采用上证综合指数（SP），来源于上海证券交易所网站。所有序列对数处理消除序列的波动性，并对CPI、PPI和M1采用X12季节指数法进行处理以消除季节性。

四、实证分析

1.数据平稳性检验

在作实证分析前，为了避免出现伪回归，首先针对每个变量的序列是否存在单位根进行检验，这里使用ADF检验方法。

经对数处理后，序列LSP、LCPI、LPPI、LR和LM1进行ADF检验的t检验值分别为0.261、2.688、-2.101、-1.415和-2.525，均大于5%显著性水平下的临界值，所以原序列均不平稳。而序列的五个差分形式的t检验值分别为-5.711、-11.316、-3.525、-14.251和-4.319，均小于临界值，所以原序列的差分形式均平稳，说明这五个序列都为一阶平稳。

2.协整检验

ADF检验结果表明，所有原序列都为一阶平稳。然后用Johansen协整检验方法进行检验原序列间是否存在协整关系，这里零假设为协整关系的个数。

首先，确定模型的滞后阶数。在Eviews软件中，根据AIC和SC信息标准，选择AIC和SC取最小值时的滞后阶数。这里使最大滞后阶数为4时AIC最小，而最大滞后阶数为1时SC最小，所以采用LR检验进行取舍，所以选取CPI时合适的滞后阶数为3，而选取PPI时合适的滞后阶数为2。

从协整检验结果中看到，当选取CPI来描述物价指数时，零假设为不存在协整关系的P值为0.0001，至多存在一个协整关系的P值为0.017，而至多存在两个协整关系的P值为0.170，大于0.1，所以存在两个协整关系。

当选取PPI来描述物价指数时，不存在协整关系的P值为0.007，而至多存在一个协整关系的P值为0.147，大于0.1，所以只存在一个协整关系。

协整方程如下：

LSP=0.21LR+3.47LM1-22.00LCPI

(0.578)(0.588) (3.684)

LSP=15.70LR+20.17 LM1-103.08LPPI

(-6.956)(-5.014)

(-27017)

以上的协整关系表明上证综指与基准利率和货币供应量之间长期为正相关关系，而与CPI和PPI之间长期呈负相关关系。表明基准利率和货币供给量的上升会促进上证综合指数的上升，而物价指数（CPI和PPI）的上升会促使上证综合指数下降。

五、结论和政策建议

从以上结果可以看出，股价包含有未来通货膨胀的信息。股价可以作为未来通货膨胀预期的一个先行指示器，因此。在经济衰退时，中央银行可以利用货币供给量、基准利率与上证综指的正向关系，采取扩张性货币政策，即提高法定存款准备金率来提高货币供给量，或提高基准利率，稳定并推动股市价格的上涨，通过发挥股市的财富效应带动实体经济的复苏。而股价指数与物价指数的反向关系则表明，当国内通货膨胀较为严重时，抑制通货膨胀也可以促进股指的上升。

参考文献：

［1］Bakshi，G.S.and Chen，Z.Inflation，asset prices，and the term structure of interest rates in monetary economies［J］.Review of Financial Studies，1 996，9

［2］Granger，C.Investigating causal relations by econometric models and cross spectral methods［J］.Econometrica，1969，37，July