中华人民共和国: 若干问题

货币基金组织国家报告第 24 / 276 号 中华人民共和国 选定的问题 2024 年 8 月 这篇关于中华人民共和国的论文由国际货币基金组织的工作人员团队准备，作为与成员国定期咨询的背景文件。它基于截至2024年7月3日完成时可获得的信息。 本报告的副本可从以下位置向公众提供 国际货币基金组织 • 出版物服务邮政信箱 92780 • 华盛顿特区 20090 电话 ：(202) 623 - 7430 • 传真 ：(202) 623 - 7201 电子邮件 ：publications @ imf. orgWeb:http: / / www. imf. org价格 ： 每本打印 18.00 美元 国际货币基金组织华盛顿特区 中华人民共和国 选定的问题 July 1, 2024 批准人亚洲及太平洋部 由Sonali Jain-Chandra带领的团队编制，各章节分别由Natalija Novta、Yizhi Xu、Ashique Habib（所有来自APD）、Simon Black、Anthony Liu、James Roaf和Karlygash Zhunussova（所有来自FAD）、Andrea Presbitero和Robert Zymek（RES）、Dmitry Plotnikov（SPR）以及Phakawa Jeasakul（香港特别行政区居民代表）撰写。 CONTENTS 通货紧缩易损性和风险通货膨胀 _ 4 References _________________________________________________________ 11 附件 A. 引言 ________________________________________________________________________ 13 B. 经验总结________________________________________________________________________ 14 C. 服务部门再平衡对总体生产力的影响 __________________ 16 D.资源配置效率与创新 ________________________________________________ 17 E. 提升资源配置效率和生产力的政策 ________________________________ 20 F. 结论与政策建议_________________________________________________ 22 附件 一、部门分类 _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 中国排放交易系统 (ETS) 的改革 _A. 引言与中国ETS及可再生能源政策详情 ________________________ 27 B. 改革情景 ________________________________ 28 C. 结果 _________________________________ 30 D.结论与政策建议 _______________________________________ 34 附件 I. CPAT 和发电厂模块的技术细节 _ Figure TABLE 1. 中国对外直接投资的引力模型估计结果 _ 49 中国企业分部险情评估 _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ A. 引言 ___________________________________________________________________________ 52 B. 非金融企业财务状况_______________________________________________ 53C. 房地产开发商财务状况_____________________________________________ 58 D. 结论_____________________________________________________________________________ 60 Figures 1. Corporate and LGFV Debt _________________________________________________________________________________________________ 53 2. 非金融公司的公司杠杆 _________________ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 3. 非金融企业的财务脆弱性 ________________________________________________ 564. 小企业的财务脆弱性 ___________________________________________________ 585. 房地产企业 的财务脆弱性 ________________________________________________ 59 APPENDIX 通货紧缩易损性和通货膨胀风险1 近期，中国经济受到包括房地产行业调整在内的经济冲击，导致通缩压力增大和低通胀环境。本文评估了基准情景下通胀下行风险。具体而言，我们开发了一个通缩脆弱性指数（DVI），该指数结合了可能引起通缩压力的各种因素的数据。通缩风险分析表明，产出缺口和通胀预期是影响中国核心通缩尾部风险的关键组成部分。根据基准情景估算，当前中国发生通缩的概率约为7%，但在DVI发生一个标准差波动后的9个月内，这一概率可能上升至27%（发生两个标准差波动后的9个月内则可能达到54%）。 A. 导言 1. 近年来 ， 中国一直受到低通货膨胀的困扰。核心通胀的下降趋势始于大流行之前 ， 即 2010 年代末信贷繁荣结束时 (陈和康 2018尽管面临不确定的环境，但其持续了正在进行的房地产市场调整和随之而来的债务负担。具体而言，房地产市场的多年调整，加上疫情的影响，导致家庭预防性储蓄增加，进一步抑制了通胀。此外，地方政府高比例的债务以及土地销售收入减少限制了政府支出，也对价格产生了下行压力。自疫情以来，核心通胀月度结果的整个分布已向左移动，月度核心通胀数据范围在0.4%至1.3%之间，左侧尾部更宽，与疫情前1%至2.5%的范围相比。同时，疲软的商品价格也导致生产者价格指数、消费者价格指数和GDP缩减指数下降。 我们关注通胀下行风险，因为担心某些负面冲击可能对通胀分布的左尾产生更大的或更持久的影响，而不仅仅是影响中位数。COVID-19封锁冲击（分别在2020年和2022年）以及自2021年以来的房地产市场下滑导致了显著且持续的负产出缺口，并且这些事件与较低的通胀预期同时发生。这些因素中的一些可能还对中国经济通胀分布的左侧尾部加宽有所贡献。本文旨在分析关键因素以预测中国通胀下行风险，并量化未来短期内核心通胀滑入负区间的概率。 3. 为了评估通货膨胀的下行风险 ， 我们制定了通货紧缩脆弱性指数(DVI)(B 节) 。该指数基于五个类别变量来预测各国的通缩风险，包括商品价格、产出缺口、金融资产价格、汇率和通胀预期，与Kumar等人（2003）类似。根据动态通缩指标（DVI），中国目前正经历着最长的去通胀压力期，最初是由资产价格下降（尤其是房地产市场的调整）驱动的，现在则越来越多地受到负面产出缺口的影响。 我们使用DVI进行分位数回归以预测通胀的下行风险（即，通胀风险，IaR），并量化中国未来发生通缩的概率（C部分）。典型计量经济学方法侧重于平均通胀率的影响因素（IMF 2024a，附录1）。然而，下行风险涉及分 布低端的变化。DVI 的负面冲击与第 10 百分位下的更大降幅相关。th比在 50 th核心通胀分布的百分位数进一步凸显了通货膨胀面临的下行风险。产出缺口和通胀预期是决定动态通缩风险指数（DVI）的关键组成部分，这些因素对中国未来核心通缩尾部风险产生了重要影响。尽管在基线情景下进入通缩的风险有限，但IaR估计结果显示，在遭遇大规模负面冲击的情况下，未来通缩概率将显著增加。本部分最后总结了相关政策含义。 B. 通货紧缩脆弱性指数 ： 方法和数据 5. 过去的文献确定了通货紧缩风险的几个关键决定因素。库马尔等人（2003）提出了五类通缩风险指标，包括商品价格、产出缺口、金融资产价格、汇率和货币供应量。为了减少维度，他们基于35个经济体的样本为每个指标制定了固定阈值，并根据有多少个指标超过或低于阈值构建了一个通缩脆弱性指数。德克森和拉克顿（2009）在此基础上进一步扩展，将住房价格和通胀预期纳入考虑。 6. 本文细化了通缩风险指标列表 ， 以更好地反映中国的通缩压力。Starting 与Kumar等（2023）相同，我们使用了五大类变量，同时将猪肉价格加入商品价格组，突出了猪周期对中国食品通胀驱动作用的重要性。此外，我们还基于70个城市的房价数据和家庭调查通胀预期，纳入了中国的次级市场房价指标。最后，由于货币供应量指标高度内生性，将其排除在外。除了产出缺口和通胀预期（分别由单一指标监控）外，其他三大组中均包含多个指标，这与先前的研究一致。详细的指标定义和来源见Text Table 1和Appendix I。 7. 基于修正降维方法构建了新的通货紧缩脆弱性指数 (DVI) 。预设的、国家不变且时间不变的阈值（如Kumar等人（2003）所采用的），可能会随着时间的推移变得过时，或者在应用于原始样本之外的国家（例如中国）时不适合使用。相反，我们利用主成分分析（PCA）来提取每个通缩风险指标组内的共同因素。首先，在每个指标组内进行PCA，将这些指标转换为标准正态分布，以基于前两个主成分得出通缩脆弱性因子（DFV）。在第二步中，使用所有五个DFV再次进行PCA，以获得能够综合所有数据信息为一个指数的DFI（通缩风险指数）。表1总结了两步PCA中的聚合权重。2 8. 根据 DVI ， 中国目前正在经历有记录以来最长的 通胀下行压力自2003年以来，中国经历了多个通缩压力时期，DVI（名义国内生产总值减实际国内生产总值）持续为负。然而，在过去的通缩压力时期，这些压力通常较为短暂，主要由金融资产价格疲弱和通胀预期下降所驱动。在最近的一次通缩压力时期（始于2020年），最初是由2021-2022年的资产价格下跌所驱动，随后逐渐转为由负产出缺口所驱动。2023年，食品价格的下跌和通胀预期进一步加剧了通缩压力，导致通胀持续下行。 中华人民共和国 C. 有风险的通货膨胀 9. 通胀风险（Inflation-at-Risk, IaR）框架用于评估当前去通胀脆弱性之间的关系。 中国未来核心通胀的分布。 基于Adrian等人（2019）和Adrian等人（2022）中的增长风险分析，我们依赖于以下局部投影估计分位数回归来估算DVI对中国未来核心通胀分布的影响： 表示的第 - 个百分位数h- 未来一个月核心通胀分布 ，其中通货紧缩脆弱性指数如 B 节所述 ， 以及−1 +ℎℎℎ过去 12 个月平均核心通胀率和 年 +ℎ 包括滞后控制，如上年增通下行的影响。我们在分析中主要侧重于分位数回归，这在增长风险（GaR）文献中是典型的。3