第2章
财政金融领域

摘要

本章是分领域研究的第一个部分，讨论外债对我国国家经济安全的影响，包括2016年监测和2017年预警两部分.2016年监测包括国内和国别（地区）分析两个部分.国内方面，2016年，负债率 为8.7%，安全得分为80分，较前一年有所上升；短期外债占外债的比重的数值为61.3%，安全得分为81分，较前一年小幅上升.国别（地区）方面，分析了美国、欧盟和日本三个地区.2017年预警部分：选用移动平均法预测2017年负债率为8.3%，安全得分为78分，较前一年略有下降；选用线性回归法预测2017年短期外债占外债的比重的数值为58.9%，安全得分为84分，较前一年小幅上升.总结和思考部分讨论了2016年预测 与实际情况对比、各国对中国经济安全影响的变化以及历年经济安全得分三个问题.

国家经济安全是指通过自身机制的建设，使得经济具备抵御外来冲击的能力，以保证经济在面临外来因素的冲击时，能够稳定运行，健康发展.顾海兵和夏梦（2011）从系统论的角度认为，国家经济安全应当分为两个维度：第一个维度是“经济安全条件”，分析的是能够显著影响中国经济运行的外部冲击；第二个维度是“经济安全能力”，衡量的是中国经济抵御外部冲击、维持自身稳定和发展的能力.本章是全书的第二章，也是分领域研究的第一个部分，主要研究经济安全条件维度下财政金融领域的经济安全情况，即财政金融领域的外部条件对我国经济安全的影响.在2014年至2016年三年的报告的基础上，2017年我们选择综合领域和国别（地区）两个视角来分析，即在分析经济安全条件和经济安全能力的基础上，进一步选择重要的国家或地区来分析其对我国经济安全条件的影响，以本章为例，就增加了美国、欧盟和日本三大国家或地区对我国财政金融领域的影响.

2.1 外债和国家经济安全的关系

在国家经济安全指标体系中，经济安全条件之财政金融领域部分包含了两个外债指标——外债负债率和短期外债占外债的比重.因此，要分析这个领域国家经济安全的状况，首先必须对外债和国家经济安全的关系进行说明，包括外债是怎样影响国家经济安全的，外债规模过高或过低会造成怎样的后果，以及外债的不同结构是否会对国家经济安全造成潜在的威胁.

首先是外债的定义.根据《外债统计监测暂行规定（1987）》和《外债管理暂行办法（2003）》的规定，我国外债的定义为：“境内机构对非居民承担的以外币形式表示的债务”.其中，境内机构指的是“在中国境内依法设立的常设机构，包括但不限于政府机关、境内金融机构（包括境内外资金融机构）、企业、事业单位和社会团体”；非居民指的是中国“境外的机构、自然人以及其在中国境内依法设立的非常设机构”.2015年10月6日，我国正式采纳国际货币基金组织IMF数据公布特殊标准（SDDS），根据其要求，修改我国的外债统计口径，开始统计“全口径外债”数据，将以人民币形式表示的外债纳入外债统计口径中.国家外汇管理局公布，截至2016年12月末，我国全口径外债余额为98 551亿人民币（等值14 207亿美元，不包括香港特区、澳门特区和台湾地区对外负债，下同），其中，本币外债余额为33 831亿元人民币（等值4 877亿美元），占34%；外币外债余额（含SDR分配）为64 720亿元人民币（等值9 330亿美元），占66%.尽管目前我国已采纳“全口径外债”的统计口径，但是由于其年度数据只有两年，数据的可获得性不足，故在下文的计算中，均采用原先的外债定义.

再对短期外债和中长期外债的概念加以区分.按照期限结构对外债进行分类，可以分为短期外债和中长期外债两种.短期外债由于其流动性和不稳定性，在国际收支形势发生变化时，短期外债项目下的资金容易发生逆转，对一国经济安全造成较大威胁.短期外债占外债的比重的国际警戒线为60%，而考虑到从2009年到2015年，我国短期外债占外债的比重较长一段时期保持在60%以上，但是我国并没有发生严重的债务危机，这是因为我国外债的短期化具有真实的贸易背景，其背后是由巨大的进出口贸易额催生的与大量贸易有关的信贷，因此我国短期外债占比的警戒线需要适当放宽至80%.此外，需要特别说明的是，划分中长期和短期外债有两种分类方法：一是按照签约期限划分，即合同期限在一年以上的外债为中长期外债，合同期限在一年或一年以下的外债为短期外债；二是按照剩余期限划分，即在签约期限划分的基础上，将未来一年内到期的中长期外债纳入短期外债中.我国外债统计工作中按照签约期限划分中长期外债和短期外债.

接下来说明外债同国家经济安全的关系.外债安全是国家经济安全的一个部分，衡量的是经济安全条件维度下的财政领域的安全状况.一国外债水平过低会对一国的经济安全造成威胁；另一方面，虽然引进外债可以提高一国的资本形成速度，增加国民收入，带来一定的经济收益，但是经济收益的获得同时伴随着一定的成本或者代价.举借外债在给债务国带来许多经济收益的同时，也带来了包括偿还债务的本金与利息、带有附加条件的外债、外资供应的不确定性等诸多成本和代价.

综上所述，作为一国参与国际金融市场链条中的重要环节，外债一旦出现问题，将会对一国产生极大的冲击，因此，外债安全是国家经济安全不可分割的部分.如表2-1所示，在国家经济安全研究指标体系中，经济安全条件部分的财政金融领域的两个指标分别是外债负债率和短期外债占外债的比重，两个指标都是衡量外债安全的基础指标.

2.2 经济安全条件中的财政金融领域：2016年监测

本节借助负债率和短期外债占外债的比重两个指标分析2016年外债对我国经济安全造成的影响和冲击.根据国家外汇管理局公布的数据，截至2016年12月末，我国全口径外债余额为98 551亿元人民币（等值14 207亿美元，不包括香港特区、澳门特区和台湾地区对外负债，下同）.

从期限结构看，中长期外债余额为38 137亿元人民币（等值5 498亿美元），占38.7%；短期外债余额为60 414亿元人民币（等值8 709亿美元），占61.3%.短期外债余额中，与贸易有关的信贷占47.5%.从币种结构看，本币外债余额为33 831亿元人民币（等值4 877亿美元），占34.3%；外币外债余额（含SDR分配）为64 720亿元人民币（等值9 330亿美元），占65.7%.

此外，根据2016年国民经济和社会发展统计公报，据初步核算，2016年全年国内生产总值为744 127亿元.据此算出，2016年末，我国负债率为8.7%，短期外债占外债的比重为61.3%.以负债率指标为例，计算其安全得分.2016年末负债率为8.7%，数值落在第二个区间，即5%~12.5%，其边界安全得分为60~100分.

将负债率的值设为 a %，将所求的安全得分值设为 x ，通过插值法得到指标对应的百分制安全得分：

（a-5）/（12.5-a）=（x-60）/（100-x）

（2.1）

将 a =8.7带入到（2.1），解得 x =80分.对照经济安全类型的判断标准，2016年我国负债率指标达到了“基本安全”类型.

同样计算短期外债占外债的比重的安全得分.2016年末短期外债占外债的比重为61.3%，数值落在第三个区间，及45%~80%，其边际安全得分为100~60分.

将短期外债占外债的比重的值设为 b %，将所求的安全得分值设为 y ，通过插值法得出安全得分：

（b-45）/（80-b）=（y-100）/（60-y）

（2.2）

本报告将 b =61.3带入到（2.2），解得 y =81 分.对照判断标准，2016年我国短期外债占外债的比重达到了“安全”类型.

总的来说，2016年我国负债率和短期外债占外债的比重两个指标的安全得分显示，外债风险处在安全可控的态势.同2015年相比较，外债的系统性风险降低了.从负债率指标来看，2015年负债率数值为7.0，对应的安全得分为71分，安全类型为基本安全；2016年，负债率数值为8.7%，安全得分为80分，安全类型为基本安全.从短期外债指标来看，2015年短期外债占外债的比重数值为65%，对应的安全得分为77分，安全类型为基本安全；2016年，短期外债占外债的比重数值为61.3%，对应的安全得分为81分，安全类型为安全.

对比2015年报告中预测的结果，发现低估了两个指标在2016年的安全得分.在2015年报告中，预测2016年负债率数值为8.0%，安全得分为76分，安全类型为基本安全；预测2016年短期外债占外债的比重为70.4%，安全得分为71分，安全类型为基本安全.具体见表2-2.

资料来源：作者计算与整理.

2.3 经济安全条件中的财政金融领域：国别（地区）分析

如前文所说，在今年的报告中，在分析经济安全条件和经济安全能力的基础上，我们增加了从国别（地区）视角的分析，在财政金融领域，本节选取了美国、欧盟和日本，来重点监测2016年这三个国家或地区对我国国家经济安全的影响.

2.3.1 经济安全条件之财政金融领域：美国

《中国外债报告（2011—2013）》上有2011年到2013年中国对美负债的数值，但是国家统计局、商务部、外债管理局、美国商务部、美国经济分析局等机构以及《中国外债报告》等杂志上，均无2014年到2016年中国对美负债的具体数额.尽管没有找到具体的数据，但是我们可以根据中国外债余额中的美元债务占比的增长率来近似估计美元债务的增长率.再代入《中国外债报告》中给出的2013年末中国对美负债的具体数据，依此来计算出2014年到2016年中国对美负债的具体数据（见表2-3）.

资料来源：国家外汇管理局.

负债率方面：计算2014年到2016年中国登记外债余额中美元债务占比的增长率，再以此增长率为中国对美负债的增长率的近似值，计算出中国对美负债，以及占外债余额的比重，并计算相应的不安全分（见表2-4）.

资料来源：作者整理与计算.

短期外债方面：根据外汇管理局数据，2014年以前，中国的短期外债余额中，与贸易有关的信贷占比均在70%以上，2015年后，由于全球贸易的低迷，中国也不可避免地受到影响，该比率降至略低于50%，但是仍然是短期外债余额中占比最大的部分.在短期外债中，贸易信贷 占据的比重最大，因此本报告根据中美双边贸易额在中国对外贸易总额的比重，来分解出中国短期外债里面中国对美短期外债的部分（见表2-5、表2-6）.

资料来源：国家统计局、商务部.

资料来源：国家统计局、商务部.

2012年到2016年因美国扣除的安全分数，负债率方面是4.2、1.0、1.1、1.9和1.1分，2012年到2013年断崖式的下降是统计方式的改变造成的 ，随着2013年资本项目信息系统上线，负债率不安全分中美国所占的份额陡降，而之所以直到2015年因美国扣除的负债率的不安全得分才发生巨变，是因为我国负债率发生了变化，简单来说是因为我国主动清偿外债，导致原本就不高的外债负债率更低了，因此降低了外债负债率方面的安全得分，但是随着2015年我国外债去杠杆进入尾声，2016年外债负债率有所回升，因此负债率方面的安全得分回升；短期外债占外债的比重方面为3.0、3.7、3.0、2.1和1.6分，美国在此部分所占份额稳定，故美国扣除的安全分数同我国不安全得分变化的趋势一致，先上升后下降.

2.3.2 经济安全条件之财政金融领域：欧盟

负债率方面：国家外汇管理局提供了2012—2016年中国外债币种结构的相关数据，其中有欧元债务占外债的比重.考虑到中国对欧盟负债并不仅以欧元货币形式存在，因此不能直接以欧元债务作为中国对欧盟的负债.由表2-7、表2-8可知，在欧盟范围内，德国、法国和英国是欧盟国家之中的主要债权国，但是本报告未能找到后续年份中有关中国外债国别分解的数据.因此，本报告考虑中国对德、法、英 三国的负债同中国的欧元债务占比之间是否存在较为稳定的比例关系.数据显示，2009—2013年中国对三国的负债占比与中国的欧元债务比例的比值分别为1.44、1.70、0.84、1.30和1.67，数值相对稳定，取这5个比值的算数平均数1.39作为乘数，结合2012年到2016年中国的欧元债务占比，来估算中国对欧盟的负债占比.

资料来源：国家外汇管理局.中国外债报告（2006—2010年）.北京：中国财政经济出版社，2012:16；国家外汇管理局.中国外债报告（2011—2013年）.北京：中国金融出版社，2015:17.

资料来源：作者整理与计算.

短期外债占外债的比重方面：同美国部分类似，根据中欧双边贸易额在中国对外贸易总额的比重，来分解出中国短期外债里面中国对欧盟短期外债的部分，见表2-9、表2-10.

资料来源：国家统计局、商务部.

资料来源：国家统计局、商务部.

2012年到2016年因欧盟扣除的安全分数，负债率方面为1.9、1.4、1.8、2.9和2.0分，数据相对平稳，欧盟所占份额也平稳；短期外债占外债的比重方面为3.4、4.0、3.3、2.1和1.7分，欧盟在此部分占的份额和我国不安全得分趋势一致，先上升后下降，二者相乘，故欧盟扣除的安全分数也是先上升后下降.

2.3.3 经济安全条件之财政金融领域：日本

负债率方面：国家外汇管理局提供了2012—2016年中国外债币种结构的相关数据，其中有日元债务占外债的比重.考虑到中国对日本负债并不仅以日元形式存在，因此不能直接以日元债务作为中国对日本的负债.本报告采用同第2.3.2节中预测负债率中欧盟所占份额相同的思路，考虑中国对日本的负债同中国的日元债务占比之间是否存在较为稳定的比例关系.数据显示，2009—2013年中国对日本的负债占比与中国的日元债务比例的比值分别为1.16、1.22、1.13、1.23和1.43，数据差距较小.取这5个比值的算数平均数1.23作为乘数，结合2012年到2016年中国的日元债务占比，来估算中国对日本的负债占比.具体见表2-11.

资料来源：作者计算与整理.

短期外债占外债的比重方面.同美国部分类似，根据中日双边贸易额在中国对外贸易总额的比重，来分解出中国短期外债里面中国对日本短期外债的部分（见表2-12、表2-13）.

资料来源：国家统计局、商务部.

资料来源：国家统计局、商务部.

2012年到2016年因日本扣除的安全分数，负债率方面为1.8、1.1、1.1、1.4和0.7分，数据缓慢下降，原因是日元债务比例下降；短期外债占外债的比重方面为2.0、2.2、1.7、1.0和0.9分，其下降趋势是日本所占份额逐步下降与不安全得分先上升后下降共同造成的.

2.4 经济安全条件中的财政金融领域：2017年预警

本节分别应用移动平均法和固定增长率法预测2017年负债率和短期外债占外债的比重两个指标的变化情况.

2.4.1 负债率预测

近五年负债率数据相对平稳，数据上下波动无规则且不太剧烈，可以用变异系数 β 来表示数据的平稳程度. β = ， s _x = ， = .经检验，变异系数 β 约等于0.11.按照变异系数的评价标准，当 β ≤0.2或0.3时，数据可以当作平稳型处理，显然无论是以0.2还是0.3为标准，近五年负债率的时间序列数据均可以被视作平稳型处理（见表2-14）.

资料来源：国家外汇管理局.

我们选择2016年为基年，分别为2016、2015、2014、2013、2012年赋予权重0.5、0.25、0.125、0.075和0.05.权重的赋予符合移动平均法的规则，对于距离预测年越近的数据赋予越大的权重，且权重之和为1.

因此，2017年负债率的预测公式为：

将2012—2016年负债率的数据代入式（2.3），可以得到2017年我国负债率的数值为8.3%（见表2-15）.

资料来源：作者整理与计算.

在预测完2017年负债率的数值后，后续步骤同2016年监测部分类似.负债率的数值落在第二区间，即5%~12.5%，对应的边界安全得分为60~100分，情况与2016年监测类似，可以参照式（2.1）.将 a =8.3代入式（2.1），解得 x =78 ，即2017年负债率指标的安全得分为78分，处在“基本安全”区间内.

2.4.2 短期外债占外债的比重预测

根据表2-16的数据，画出短期外债占外债的比重在2012—2016年的散点图2-1.

资料来源：国家外汇管理局.

从图2-1看，2012年到2016年期间，短期外债占外债的比重总体呈现线性趋势，可以考虑采用线性回归法预测2017年短期外债占外债的比重的数值.

资料来源：国家外汇管理局.

按照线性回归法的原理，得出线性回归方程为 y =-3.76 x +7642.8， R ² =0.74.由此，代入 x =2017，预测2017年我国的短期外债占外债的比重为58.9%（如表2-17所示）.

资料来源：作者整理与计算.

在预测完2017年短期外债占外债的比重的数值后，后续步骤同2016年监测部分类似.短期外债占外债的比重的数值落在第三区间，即45%~80%，对应的边界安全得分为60~100分，情况与2016年监测类似，可以参照式（2.2）.将 b =58.9代入式（2.2），解得 y =84 ，即2017年短期外债占外债的比重指标的安全得分为84分，处在“安全”区间内.

2.5 小结与思考

由于本章的第2到第4节中既包括两个外债指标2016年监测和2017年预警的内容，也包括对外债领域的国别（地区）分析的内容，内容较多，不利于让读者对2016年到2017年我国的外债安全情况有清晰的认识和把握，因此在本章的最后一节，对监测预警和国别（地区）分析的结果进行一个简单的梳理和总结，并对一些可能存在的问题进行更加充分的讨论.

对比2015年报告中预测的结果和2016年的实际情况，两个指标的安全得分均被低估了.在2015年报告中，预测2016年负债率安全得分为76分（8.0%），短期外债占外债的比重安全得分为71分（70.4%）；实际情况是，2016年两个指标的安全得分分别为80分（对应负债率指标为8.7%）和81分（对应短期外债占外债的比重指标为61.3%）.为什么在预测过程中会低估2016年的外债安全情况？直接原因当然是低估了负债率的值，而高估了短期外债占外债的比重的值.建立在2015年报告选择了恰当合适的预测方法的前提下，那么必然是2016年我国外债情况发生了转折.2016年年末，我国全口径外债余额呈稳步回升态势，外债余额比2015年年末增加了377亿美元.国家外汇管理局有关负责人表示 ：具体来看，2014年年末到2016年第一季度，是我国企业对外债务去杠杆化的阶段.在企业去杠杆化的过程中，2015年全年下降3 970亿美元，2016年第一季度下降515亿美元，但是从2016年第二季度之后，我国企业利用外债开始回升，2016年后三个季度分别回升了248亿美元、427亿美元和217亿美元，这主要是因为前期外债去杠杆化告一段落，全口径跨境融资宏观审慎管理等便利企业跨境融资的政策落地造成的.从2016年第二季度开始，我国的外债情况发生的这个转折是导致在2015年报告中的2016预测结果与实际情况不吻合的根本原因.

要分析美、欧、日对中国的影响的变化，需要分析在两个指标的不安全得分中美、欧、日所占的份额.先分析外债负债率方面，见表2-18.

资料来源：作者整理与计算.

美国所占的份额在2012年到2013年出现了一个断崖式的下降，在2013年后出现了一个新的较为稳定的所占份额，在5.7%左右波动.其主要原因是美国对于中国登记外债债权余额的快速下降，而债券余额下降的原因则是统计方式的改变：2013年资本项目信息系统上线前，银行外债数据采用手工录入报送，远期信用证等规模较大、业务发生较为频繁的外债数据按照汇总方式报送，无法进行债权国区分，因此均统计在美国项下.2013年资本项目信息系统上线后，外债数据采集方式变为逐笔进行，能够准确进行债权国区分，因此美国的债券余额出现一定幅度的下降，2013年年末的数据更为准确地反映了债权人国别（地区）结构.

从欧盟总体来看，欧盟所占份额在2012年到2016年期间相对平稳，基本围绕着9%左右波动.从欧盟各国来看，德国、法国和英国是欧盟国家之中的主要债权国，这一点依然没有变化.德国和法国对于中国登记外债债权余额下降，占比降低，而英国对于中国登记外债的债权余额和占比上升.虽然目前英国脱欧仍未完成，但是当英国脱欧之后，欧盟在外债负债率方面的不安全得分中所占的份额将会大打折扣.

日本所占份额在2012年到2016年期间不断下降，其主要原因是日元债务占外债总量的比重下降.

再看短期外债占比方面，见表2-19.

资料来源：作者整理与计算.

美国所占份额在2012年到2016年期间相对稳定，其背后的原因是中美贸易额在中国外贸总额中的占比不断小幅上升，对冲掉了我国短期外债余额占比的下降趋势.由于在这五年间，美国所占份额相对稳定，但是短期外债占比方面的不安全得分呈现先上升后下降的趋势，因此，因美国扣除的安全分数也是先上升后下降.

欧盟所占份额在2012年到2013年小幅上升，在2013年之后不断下降，背后的原因是中欧贸易额在中国外贸总额中的占比保持稳定，因此欧盟所占份额的变化趋势同我国短期外债占比变化趋势一致，均为先上升（2012—2013）后下降（2013年之后）.不安全分的变化趋势与这两者相同，故因欧盟扣除的不安全分也是先上升后下降.

日本所占份额在2012年到2015年间不断下降，其背后的原因是中日贸易额在中国外贸总额中的占比总体上呈现下降的趋势.中日贸易的萎缩要从进出口两方面分析，一方面，中国对日本的汽车、金属加工机械、电子家电等大部分商品的进口下滑；另一方面，由于中国生产成本上涨，部分生产环节转移到东南亚等地，比如服装类产品的对日出口也在减少.

最后讨论一下两个外债指标历年的安全得分的变化趋势.2012年到2017年 外债负债率和短期外债占比及其安全得分如表2-20所示.结合表2-20和图2-2的结果可知：

负债率的安全得分在2012年到2017年间不断上下波动，除了2015年短暂下降之外，其他时间安全得分均稳定在80分左右，这部分的外债风险敞口安全可控.2015年负债率的安全得分下降的直接原因是负债率下降到一个比较低的水平，这是我国外债去杠杆过程深化的结果.如前文讨论的，2014年到2016年第一季度是我国外债去杠杆的时期，2016年后三个季度，外债规模稳步回升，因此外债负债率及其安全得分都有稳步回升的趋势.

我国外债的去杠杆过程是为了规避外债的利率和汇率风险而主动加快偿还外债，特别是短期外债的行为导致的，因此在我国去杠杆的进程中，短期外债占外债的比重不断下降.此外，短期外债占外债的比重的下降也和我国与贸易有关的信贷占短期外债的比重下降有关，这部分外债具有贸易背景.短期外债占外债的比重的下降导致了其安全得分在2013年之后连续4年上升，这反映了我国外债管理的实际情况（见表2-20、图2-2）.

资料来源：作者整理与计算.

资料来源：作者整理与计算.

【本章执笔：李长治顾洲瑀顾海兵】 AXxlyPcUKAmj2a1dry85a7Vqnk3C9a8z3JrOJ5G2J86vxa7uu90YngyYWAbeizC7