去产能企业债务风险防范与化解对策

作为供给侧结构性改革的首要任务,去产能必然要涉及企业的债务处置,由于去产能的具体操作方式不同,去产能后企业的资产结构、组织结构和债务结构也必然要发生变化,债务风险隐患随之出现。做好去产能企业的债务风险防范要注意区分企业的金融性负债与非金融性负债,从企业的微观层面和政府的宏观层面协同采取措施,实现去产能企业债务风险的有效化解。     

中国制造业上市公司资本杠杆演进研究——基于微观资本杠杆的宏观杠杆率测度与评价

现行宏观杠杆率的测度方法一般用非金融企业部门、政府部门、住户部门的债务余额与国内生产总值(GDP)之比来衡量。本文以中国制造业上市公司为对象,在校正传统的微观资本杠杆率的基础上,提出基于微观资本杠杆的宏观杠杆率测度方法,并对中国制造业上市公司2008～2017年宏观杠杆率的演进趋势进行评价。结果表明:中国制造业上市公司资本杠杆总体水平较低,债权人风险低于股权所有者;制造业上市公司细分行业、不同产权、不同市场化进程下资本杠杆存在不同,结构化去杠杆政策应具体到非金融企业的各个行业乃至制造业等行业的细分行业,而不应"一刀切";现行的宏观杠杆率测度方法缺乏基础支撑,微观杠杆率亦存在扭曲,而基于微观资本杠杆的宏观杠杆测度方法更能够准确测度非金融企业部类的宏观杠杆率。     

招投标方式对非金融企业债务融资工具发行人的影响分析

《银行间市场非金融企业债务融资工具发行规范指引》从制度层面进一步夯实了市场发展的基础，有助于促进非金融企业债务融资工具市场更加规范健康发展，提高直接融资比重，充分发挥债券市场服务实体经济发展的功能。有助于非金融企业在银行间市场以招标方式、簿记建档方式及非公开定向方式发行的债务融资工具。     

我国企业部门杠杆率及其债务风险的辩证分析

我国企业部门杠杆率及其潜在债务风险受到国内外的广泛关注。本文在考察我国杠杆率的历史变动并进行国际比较的基础上,分析了造成企业部门杠杆率高企的周期性和结构性因素、国有企业高负债的特殊原因,以及宏观和微观杠杆率之间的背离与联系。本文还对我国债务风险进行了评估,并提出了推动我国企业"去杠杆"的具体建议。本文认为,应辩证看待我国债务风险:由于各国经济发展特征和债务结构各异,高杠杆率并不意味着债务危机的必然爆发;但过高的杠杆水平可能导致经济金融环境更加复杂,从而引发金融和实体经济的不稳定。对此,应对杠杆率的分子端和分母端同时采取有效措施,在分子端做减法,在分母端做加法。     

非金融企业“去杠杆”与风险承担

本文以供给侧改革为背景,以2011—2017年我国非金融上市公司作为研究样本,实证检验了非金融企业"去杠杆"对风险承担的影响,研究发现非金融企业"去杠杆"与风险承担呈U型关系。不同企业"去杠杆"对企业风险承担影响不同:过度负债企业"去杠杆"会降低企业风险承担,而负债不足企业"去杠杆"会提高企业风险承担;高盈利企业"去杠杆"会提高企业风险承担,而低盈利企业"去杠杆"会降低企业风险承担。     

法律环境、社会资本与企业债务期限结构

文章以沪深股市2010—2015年非金融行业上市公司为研究样本,结合我国特殊的法律环境,实证检验社会资本是否会影响企业的债务期限结构。研究结果发现:社会资本与企业债务期限结构呈正相关关系;法律环境与企业债务期限结构呈负相关关系;相对于法律环境好的地区,社会资本对企业债务期限结构的促进作用在法律环境差的地区表现更加显著。     

债务异质性与公司投资——基于成长性视角

本文选取2012～2016年在沪深两市A股上市的非金融行业公司作为研究样本,基于成长性视角,从商业信用、银行短期借款和银行长期借款三个角度探讨了债务异质性对公司投资的影响。实证结果显示:从整体样本上观察商业信用与投资支出呈负相关关系,银行短期借款与投资支出也呈负相关关系,而银行长期借款与投资支出呈正相关关系。从分组样本上看,在高成长性上市公司中,商业信用与投资支出呈负相关,短期借款、长期借款和投资支出同向变化;在低成长性上市公司中,商业信用和短期借款能够有效地约束企业投资,而长期借款对公司投资作用不显著。     

后金融危机时代建筑工程企业债务风险分析与防范

在后金融危机时代的背景下,以建筑工程企业债务风险为研究对象,通过对建筑工程行业上市公司2009~2013年财务数据的分析,指出债务风险的来源包括高负债融资模式、关联方债权债务、应收账款管理和担保,并分析每种债务风险来源的成因,最后针对性地提出规避债务风险的对策。     

债转股中的道德风险

实行债权转股权是国有企业减轻债务负担的主要途径之一，但在实施过程中存在着来自企业、银行、地方政府三方面的道德风险。为规避风险，需要建立一套约束企业、银行、地方政府的机制。     

金融风险与风险传染——基于CCA方法的宏观金融网络分析

本文用CCA模型来分析基于SNA体系的中国各部门资产负债表,并通过改进宏观金融网络模型,借鉴谷歌网页排名算法,重新构建了网络调整后的各部门金融风险指数,用于综合考虑风险在部门间的传染。研究结果表明,实体经济部门中的主要风险集中于非金融企业,其资产和负债两端所蕴含的风险都为最大。2009年—2015年,各部门以资产负债率为代表的风险指标并未出现显著变化,资产与负债以相似的速度上升。但2015年后,各项风险指标都出现恶化,应予以充分重视,有必要继续推进结构性去杠杆。本文研究得出的市场隐含的无效资产占比,大于官方公布的规模,但并不十分夸张。研究结果还表明,当前宏观金融网络有利于部门间风险的分散,居民部门在网络中吸收了一定的风险。