邵宇为东方证券首席经济学家、总裁助理，中国首席经济学家论坛理事；陈达飞为东方证券财富研究中心总经理、博士后工作站主管
 
 
图片来自asianinvestor
 
写在前面的话
 
新冠疫情后对地产企业信用风险的关注在EverG等龙头房企中资美元债违约后升温，至今，地产企业的流动性风险仍未好转，违约企业数量还在增加。伴随着新冠断工、银行断贷、居民断供，前景令人堪忧。政策托底已超半年，但最新数据仍不乐观，史无前例。本文是笔者2020-2021年写的一个专题《从流动性冲击到金融危机：银行渠道》（摘选），阐述了从地产泡沫到银行资产负债表收缩的反馈，并选取美国大萧条和日本地产泡沫为例加以说明（2008年金融危机也是一个典型案例，后续整理书稿时会增加）。其中，日本1991-1996年的历史尤其值得关注。
 
 
目录：
 
一、金融中介的资产负债
 
二、美国商业银行资产负债表
 
三、美国历史上的3次银行业大洗牌
 
四、银行资产负债表重构的“蝴蝶效应”
 
五、流动性冲击的传导机制：银行渠道
 
六、案例一：美国大萧条
 
七：案例二：日本1990年大泡沫
 
预告：本周末会安排一次培训，专门讲解此专题（仅对知识星球会员开放，文末可加入）。 
 
银行的基本功能之一就是流动性创造，并以此赚取利润，但与此同时，它也承担了相应的流动性风险。
 
假想在一个没有银行的商业社会里，一家汽车企业要想融资，就只能向社会公众直接募集资金。由于汽车产业的投资期限比较长，假设发行的是5年期债券，而且是到期一次性还本付息，由于发行频率较低，这家车企的债券是极度缺乏流动性的，从而需要支付较高的流动性溢价。而在一个有银行的社会里，居民可以选择任意期限将资金存放在银行，再由银行购买公司债券，其所要求的流动性溢价一般情况下会低于个人投资者，这有助于降低企业的融资成本，同时也为居民创造了流动性。但是，它自身却承担了流动性风险，表现为资产负债表的两侧出现了期限错配（或流动性错配），利差其实就是对银行承担流动性风险的补偿。一般而言，银行的负债端的期限较短，对于活期存款，资金流出还存在不确定性，而资产端的期限相对较长，现金流的确定性相对较高。所以，其资产端与负债端对宏观经济的敏感性会不一样。
 
受新冠肺炎疫情的影响，美国各行业信贷隐含的违约率显著提升，且已经超过2008年金融危机之前的水平，这引发了人们对银行资产质量的担忧。这当然不只是局限于美国，评级机构惠誉称，疫情将导致中国商业银行坏账率显著提升，从其做出评级的样本出发，惠誉认为不良贷款率可能从2019年的1.5%升至3.5%。其中，中小银行的问题会更加突出。穆迪已经将中国6家中型银行的评级从“稳定”调为“负面”。本文将从银行资产负债表的流动性错配出发，梳理银行危机的发生机制。
 
金融中介的资产负债表
 
金融中介机构的一项核心管理工作就是现金流管理，以负债侧的现金流确定资产侧的流动性和风险敞口。短期债务需要有低风险和高流动性的资产与之匹配，长期债务所对应的资产则可以有一定的风险，流动性要求也可以降低。图表1为资产负债表的一个简化形式，假定低风险、高流动性资产与短期债务完全匹配，这类资产包括现金和货币市场基金等。在匹配好短期债务之后，金融中介在投资组合管理上会有一定的弹性，可将部分资产投资于有一定风险，但流动性又比较高的资产，如权益类投资。以此类推，还可以将部分资产投资于风险较高但流动性比较低的资产，如高收益非金融企业债券或另类投资等。
 
图表1：金融中介结构资产负债表
 
 
资料来源：笔者绘制 
 
这是一个简化的形式，不同种类的金融中介机构的资产负债表结构有非常大的区别。由于银行，尤其是系统重要性银行极易引发系统性金融风险和经济衰退，其所能投资的资产类别和流动性要求都有比较严格的规定。比如2008年金融危机之后，《巴塞尔协议 Ⅲ》就新增了两项对银行的流动性要求： 
 
（1）流动性覆盖比率（Liquidity Coverage 
Ratio，LCR），要求银行有足够的优质流动性资产（high-quality liquid 
asset，HQLA）来度过30天的标准化压力测试，即至少覆盖未来30天的净现金流出（net cash 
outflow，NCOF）。其中，优质流动资产包括两大类，一级资产包括现金、存放在中央银行的准备金和一些由国家、公共部门实体和央行支持的有价证券。一般情况下，这些资产没有限制性条款，也没有估值折扣（haircut），可以以市值进行抵押或者出售；二级资产包括2A级和某些2B级资产，这些资产一般有25-50%的折扣率，最高不超过15%。
 
（2）净稳定资金比例（NSFR），要求银行可用的稳定资金数量（available of stable funding，ASF）要超过维持银行一年以上正常运营所需要的必备稳定资金数量（RSF），侧重于维持长期流动性的安全边际（伯杰和鲍曼，2019）。
 
流动性覆盖比例于2015年1月1日开始在全球实施，初始最低要求为60%，而后每年增加10个百分点，到2019年1月1日开始以100%的比例执行。美国于2014年10月发布了最终规则，有两个版本，一个是全面的LCR监管，对象为国际活跃的大型银行及其在美国的子公司；另一个是相对宽松的、可调整的LCR监管，对象为大型区域性银行控股公司。规模较小的机构不受LCR约束。
 
美国对优质流动资产的定义比较严格，不包括公共部门发行或担保的证券，也不包括MBS，公司债券禁止纳入2A级债券，《多德-弗兰克法案》禁止使用外部评级。即使满足LCR监管要求，还要接受额外的资金流出峰值日期压力测试。美国实施的速度也更快，要求接受全面LCR监管的银行在2015年1月1日就要至少达到80%的水平。奥巴马时期制定的“沃尔克规则”将商业银行主营业务与自营交易账户分离，禁止银行利用参加联邦存款保险的存款进行自营交易，投资对冲基金或私募基金。由此可见，2008年金融危机以来，美国加强了对银行业的监管，这也是2020年美股崩盘并未波及到银行业的原因。
 
常态下，金融中介结构的资产负债表风险一般都是可控的，但在出现黑天鹅事件时，就容易出现流动性短缺，并导致资产抛售和挤兑的现象，比如在2008年金融危机中出现资不抵债而不得不接受政府救助的美国国际集团（AIG）和华盛顿互惠银行（WaMu），前者是美国最大的保险公司之一，后者是美国第二大商业银行，起因都是房地产抵押贷款出现问题，只不过前者是负债端的问题，后者是资产端的问题。到2008年中，AIG已累计为价值5000亿美元的债务抵押证券（CDOs）提供保险，而华盛顿互助银行则发放了大量的抵押贷款，还持有一定的抵押贷款资产组合。从2007年开始，美国房地产抵押贷款就陆续的出现违约事件，这增加了AIG负债端的现金流的负担，降低了WaMu资产端的质量和数量，但无论是对资产端还是负债端的流动性冲击，最终都会出现负债端现金流出压力和资产端抛售压力共振的情况。在这个过程中，资本金比率会不断下降，最后出现净资产为负的资不抵债的情况。
 
美国商业银行资产负债表
 
图表2为美国商业银行合并资产负债表，截至2020年2月，总资产规模为17.9万亿美元。其中，美国本土银行总资产为15.7万亿美元，占比87.7%。在本土银行中，大型银行总资产为10.3万亿美元，占比65.6%。资产端表示资金运用，占比从高到低排序依次为贷款与租赁（56.12%）、证券（21.55%）、现金（9.72%）、其他资产（8.68%）和联邦基金出售与回购（4.51%）。在贷款与租赁中，房地产抵押贷款占比最高，占总资产的比例为25.83%，商业和住宅约各占一半。在证券投资中，主要是国债和政府支持机构债权，比如房利美和房地美的债券。消费类贷款中主要是信用卡和汽车贷款，前者与占消费贷款中的一半。
 
 
负债端的结构较为单一，存款占到了四分之三；资本金比例为11.26%，相比于2008年金融危机之前有所提升，但相比于2010年又下降了1.5个百分点，这也意味着银行业整体上有9倍杠杆（总资产/资本金）。
 
图表2：美国商业银行资产负债表
 
 
数据来源：FED,CEIC,东方证券 说明：“其他负债”包含“付给有关外国在华公司的净应付款”
 
在约18万亿美元的银行业总资产中，前4大大商业银行——摩根大通、美国银行、富国银行和花旗银行等——的占比达到了40%（ 图表3），2011年9月的峰值为46%。其中，规模最大的是摩根大通，是目前唯一一家超过2万亿美元的银行，美国银行、富国银行和花旗银行的总资产分别为1.85、1.71和1.45万亿美元。 
 
图表3：美国银行业结构
 
 
数据来源：FED,CEIC,东方证券
 
以摩根大通为例来详细阐述美国商业银行资产负债表结构（图表3）。其资产侧规模最大的是贷款（及租赁），为0.96万亿美元，占其总资产的比重为41%，其中，住宅和商业房地产贷款约3700亿，占总资产的比重为16%；其次是证券（美国国债、政府支持债券、ABS和MBS等），约4000亿，占比17%；第三是现金及存放同业，规模约2600亿，占比11.28%；负债侧，存款约1.65万亿，占比70%；资本金为2500亿，权益资本比等于10.5%。
 
图表4：摩根大通银行资产负债表
 
 
说明：（1）时间节点为2019.12.31；（2）“所有者权益”包括：永续优先股及相关盈余、普通股、盈余(不包括与优先股有关的所有盈余)、其他（留存收益和其他综合收入）和子公司少数权益。构建方法参考伯杰和鲍曼，2019，p.32-33.资料来源：联邦金融机构审查委员会，东方证券
 
超大型商业银行还有可观的表外业务，摩根大通未使用的贷款承诺为1.16万亿，占总资产的比重约为50%，超过了表内贷款9个百分点，但相比于2008年之前以有大幅下降。信用衍生品合约的名义价值为1.2万亿。在《巴塞尔协议 Ⅲ》实施之前的2014年底，摩根大通的衍生品合约（名义价值）总规模为63.7万亿美元，是总资产的30.7倍（伯杰和鲍曼，2019）。这既包括了买方头寸，也包括了卖方头寸，而同类衍生品的买方头寸与卖方头寸基本可以对冲，故衍生品合约的净值比较小。2019年底，摩根大通在信用衍生品合约上净亏损2亿美元。
 
 
在美联储的统计数据中，大型商业银行共有31家，其他均为小银行。以储贷机构为例，其资产规模大多数在1亿美元以内，当然也有少数超过100亿美元的，比如前文所提到的华盛顿互助银行就是其中之一，另一家是印地麦克银行（IndyMac
 
Bank），这两家银行都在2008年金融危机中破产。大型商业银行和储蓄机构的业务边界越来越模糊，后者也可以发放贷款，吸收存款，但两者的资产负债表结构仍然存在比较的差异。一般而言，储蓄机构的商业地产贷款和MBS占比较高，现金及存放同业占比较低，且几乎没有什么工商业贷款和表外业务。也就是说，储蓄机构的资产端与房地产紧密相连，融资方式主要为储蓄存款和资本金。
 
美国历史上的3次银行业大洗牌
 
一百年前的1920年，美国有超过3万家银行，目前只剩下约5000家，而且银行业的集中度在不断提高，CR4超过了40%。每一次金融危机都是对银行业的洗牌。美国历史上有三次较为突出的银行业大洗牌：1929-1933年大萧条；始于1987年的储贷危机；2008-2009年金融危机。1920-1929年间，美国银行业以平均每年500家的规模破产。1929年大萧条爆发以前，美国银行的数量降到了2.5万，大萧条期间又破产了约1万家。1933年为峰值，当年破产了约4000家（图表2）。银行是最重要的创造流动性的金融中介，是金融服务实体经济的最终环节。银行倒闭的结果就是信用收缩，进而导致企业资金链的断裂。大萧条期间，美国有3.2万家企业倒闭，失业率也因此达到了25%。
 
图表5：金融危机与银行破产
 
 
大萧条期间的银行破产及其带来的信用收缩是经济长期萧条的原因，弥尔顿·弗里德曼因此而批评美联储放任信用收缩的行为，不但没有及时救助，反而还实施了紧缩性的货币政策。弗里德曼认为，如果没有信用收缩，大萧条就不会出现。为摆脱大萧条，《1933年紧急银行法》授予美联储和财政部空前的权力来救助金融机构和实体经济，联邦存款保险公司（FDIC）也因此而建立，目的是防止在危机期间出现银行挤兑，加速银行破产。实际上，当前的货币与财政政策的基本框架是在大萧条时期建立起来的，包括现在所谓的量化宽松（QE）政策早在大萧条时期就存在了。胡佛总统于1932年2月签署生效的银行法案——《1932年银行法》——授予了美联储购买美国国债的权力。
 
第二次突出的银行危机被称为“1987年储贷危机”，故事要从1970年代末开始讲起。大萧条之后，美国加强了对银行业的监管，如对跨州经营和存贷款利率都有严格的管制。随着货币体系和宏观经济环境的变化，上世纪70年代中后期开始，美国银行业开启了自由化进程。1980年通过的《存款机构放松管制和货币控制法案》首次允许储贷协会接受支票存款、发放浮动利率抵押贷款和消费贷款以及开展信托业务，这些原本都是属于商业银行的业务；1982年通过的《加恩-圣·杰曼法案》首次批准储贷协会可以做安全和不安全的商业贷款，包括垃圾债券；1986年又取消了存款利率上限约束——“Q条例”。这一系列刺激措施刺激了储贷协会的扩张。但1970到1980年代的滞胀和里根-沃尔克时期的紧缩性货币政策（提高联邦基金利率）使得以固定利率发放的住房抵押贷款成为不良贷款。
 
上世纪80年代初期，美国约有1.2万家银行。从1980年代初开始，银行就纷纷倒闭，倒闭潮持续了约10年，从1982年到1992年，共倒闭了约2800家，峰期为1989年，当年破产与和接受救援的银行数量为534家，其中被救助的仅4家。1980-1988年接受救助的银行占比较高，因为联邦储贷保险公司(FSLIC)还在运营，其保险基金于1987年耗尽。从出现问题的银行的结构可以看出，储贷协会是问题银行的主体，其次是州特许商业银行中的非美联储成员行，后者在2008年金融危机中是主体。值得强调的是，美国银行中毛总资产不超过10亿美元的小银行数量占比为90%（1980年代初的比例为96%）。但数量占比只有4%的大型商业银行在商业银行总资产中的占比却达到了50%，创造的流动性占比超过四分之三（伯杰和鲍曼，2019）。一者因为数量多，二者因为不具有系统重要性，所以每次金融危机，以储贷协会为代表的小银行都会大量破产。
 
最近的一次银行洗牌是2008年金融危机，但破产的银行数量要远小于大萧条或1987年储贷危机。从2008年到2012年，共有465家银行破产，2008和2009年还有13家银行接受救助。2009和2010年是银行破产的高峰期，平均每年有超过150家银行陷入流动性或偿付危机。虽然美国经济在2009年触底，并在2010年2季度显著复苏，GDP同比增速（折年数）恢复到2%以上，即便如此，到2012年，美国仍有51家银行破产。究其原因，仍然与房地产抵押贷款的违约密切相关。
 
美国金融体系发展至今，已演变成直接融资占绝对主导地位的结构。截至2019年底，未偿债券余额和公司股权总市值超过100万亿美元，而未偿贷款仅28万亿。银行集中度的提高和贷款（相对）规模的下降实际上有助于降低信用危机对实体经济的影响，因为只有建立了“大而不倒”的地位，才能获得足够多的资源，虽然这是一种对政策的绑架，但实际上也是市场自发形成的结果。从金融结构上来说，我国当前的
 形势更像是一百年前的美国，即以银行间接融资为主导，这也是我们选择以银行资产负债表调整为例来梳理流动性冲击的考虑，但实际上，这套分析框架很容易套用到其他金融中介机构，关键是看哪一种资产价格下跌引发的流动性冲击，从多头资产负债表着手即可。 
 
银行资产负债表重构的“蝴蝶效应”
 
几乎所有的银行危机都首先表现为流动性危机，集中表现为资产的价值损失。一旦损失超过资本金，流动性危机就演变成偿付危机。银行出现流动性危机的原因，恰恰在于创造了过多的流动性，以至于自身流动性的缺失。
 
流动性创造与流动性不足
 
在经济分析中，研究者常用银行的总资产或者信贷规模来衡量银行创造的流动性，这种方法存在下列问题：第一，忽视了表外业务，从整体上来说，表外业务可以解释美国商业银行体系流动性创造的一半左右（伯杰和鲍曼，2019，p.26）。如图表6所示，摩根大通的表外贷款承诺占总资产的比重就达到了49%；第二，忽视了不同类别的资产或贷款的流动性差异；第三，没考虑负债项目的流动性差异；只有当商业银行将非流动性资产（如商业贷款）转化为流动性负债（如交易性存款）的时候，才能称之为其创造了流动性，反之，如果是将流动性资产（如证券）转换成了非流动性负债（如次级债），或者是所有者权益，反而是毁灭了流动性。
 
也就是说， 如果商业银行的非流动性资产占比越高，流动性负债占比越低，并在满足监管要求的情况下保持最低限度的资本金比例，那么其创造的流动性就越多。但与此同时，它自身就面临着较高的流动性风险。在面临流动性冲击时，伴随着负债端的现金流出压力的增加，不得不以较高的折价率出售（或抵押）资产，当资产价值损失超过资本金时，就不得不进入到破产清算的环节。 
 
伯杰和鲍曼（2019）提出了银行“产品宽口径”的流动性测度方法。该方法将资产、负债（及所有者权益）和表外业务分别划分为流动性、半流动性和非流动性三类，并对其进行赋权、加总以得到所创造的总流动性。划分方法如表1所示，非流动资产、流动负债和表外非流动担保的权重都是1/2，流动资产、非流动负债、所有者权益和非流动担保的权重为-1/2，所有半流动性质的项目权重均为0。
 
图表6：商业银行表内和表外项目的流动性划分
 
 
权重设置为1/2的目的就是避免重复计算。如此一来，如果是将一笔1,000美元的商业房地产贷款转化为1,000美元的活期存款，那就创造了1,000美元的流动性；如果转换成1,000美元定期存款，那创造的流动性就是500美元；如果转换成了1,000美元的次级债，那创造的流动性就是0；如果银行将一笔1,000美元的流动资产（如交易性资产）转换成了对应金额的非流动资产或所有者权益，反而会毁灭1,000美元的流动性。
 
创造越多的流动性，就会获得越多的收益，但同时也要承担更大的风险。极端情况下，当银行的资产端全是非流动性资产，负债端全是流动性负债，同时保持最低限度的资本金比例,银行将实现收益最大化。但是，银行真正关心的是夏普比率，即经风险调整后的收益，而非绝对收益率。所以，银行必须保持一定比例的流动性资产，以与负债端的流动性负债的规模相匹配。
 
流动性冲击与资产负债表重构
 
一般而言，银行的资产负债表科目均以市值计价，所以，任何资产价格的变化都会引起资产负债表的被动调整。
 
银行资产负债表的特征是，资产的久期长，负债的久期短，所以，在利率下降时，资产价值的升值幅度会大于负债，相反，在利率上升时，资产价值缩水的幅度会超过负债。这就是为什么往往在美联储加息的过程中银行的资产负债表变得更加脆弱。
 
一旦某家银行出现流动性短缺的情况，它首先可以通过借入短期资金来缓解负债端的资金流出压力，既可以是非抵押借款，也可以是抵押借款。如果流动性冲击是系统性的，即大部分商业银行都需要借入资金，这时就不是一家银行的流动性危机，而是整个银行间市场。与此同时，随着资产价值的下降，其可以抵押借入的资金量也会下降，折扣率也可能会更高，比如在正常状态下折扣率为20%，但在流动性短缺状态下，折扣率可能提高至50%。
 
图表7以简化的资产负债表阐述了银行在遭遇流动性冲击后的反应。初始总资产为600，其中流动资产100，非流动资产500。初始存款为350，其他负债190，所有者权益60，故资本金比例为10%。宏观经济的波动使得非流动资产价值下100，至400，其他负债的价值下降50，至140，净亏损50，这体现在资本金上，即从60降到10，资本金比例降至2%，这不符合最低资本金要求。要想资本金比率回到初始水平，银行必须调整资产负债表。可选的方式包括：第一，调整负债侧的结构，比如债转股，将其他负债中的40转化为所有者权益；
 
图表7：流动性冲击与银行资产负债表重构
 
 
第二，主动扩表，比如引进新的战略投资者（45），将所有者权益升至55，与此同时，流动资产升至145。如果此时的流动资产大于流动负债，银行可将部分流动资产转变为非流动资产（如发放商业房地产贷款），以此获得收益；反之，如果流动资产仍小于流动负债，则需要将部分非流动资产转变为流动资产。
 
第三，缩表，既可以是主动的，也可能是被动的。主动缩表的方式就是出售资产，用现金来还债。这种方式和前面提到的两种方式都是比较良性的。如果流动性冲击是系统性的，其他单位也将调整资产负债表，负债侧可能就会出现挤兑的情况，从而不得不被动缩表。比如家庭部门或其他金融机构可能会担心银行破产，从而减少储蓄存款或同业存款的头寸，这将体现为存款金额的下降。如果负债侧的流动性需求在100以内，银行可由流动资产来支持。如果需求大于100，银行就必须出售非流动资产。当资产规模缩小至100，银行的资本金比例才会升到10%。这还是在假定资产价值并未出现折损的情况下实现的。如果资产价值出现折损，银行大概率会因为资不抵债而申请破产或救助。这就是图中展示的第四种情况。
 
图1中所展示的资产负债表重构的4种方式也可以被看作是递进的关系。由于价值损失（或折扣率）与资产的流动性水平呈反比，所以正常情况下银行总是先抛售流动资产，等到流动资产降至0，再抛售非流动资产。
 
在系统性流动性冲击的情况下，资产抛售的压力会不断压低资产的市场价格。但债务存却在名义刚性，如100元的存款在任何情况下都还是100元。在这个过程中，资本金逐渐被侵蚀，资本金比率越低的银行抵御冲击的能力越差。所以，银行能否经受住冲击，关键看冲击是否是系统性的，以及冲击的持续时间。从这个角度也就可以理解，为什么在金融市场出现流动性短缺时，各国央行一定要发挥“最后贷款人”的职能，这一方面可减小资产抛售的压力，因为可以将资产抵押给美联储以获得流动性；另一方面还能避免金融机构之间的挤兑。但是，获得央行流动性的前提是以安全资产作抵押，如果没有足够的安全资产，还是会走向破产。
 
流动性冲击的传导机制：银行渠道
 
系统性的流动性冲击多数时候是由某种重要资产价格大幅下跌而触发的。但是，一旦引发连锁反应，之后的演化路径就不只是与这种单一资产价格的变化有关系了，因为在流动性短缺的状态下，几乎所有风险资产的价格都会下降，而那些流动性风险低的资产就会受到市场的追捧。流动性短缺与资产价格的高波动性，以及风险资产价格的正相关性是并存的，在极端情况下，风险资产与安全资产的价格都会表现出一定的正相关，因为此时唯一有用的可能只有现金。从布雷顿森林体系建立至今，这种现金就是美元，从流动性上来说，其级别是最高的。在保证金交易制度下，补交保证金的只能是美元。
 
房地产贷款（住宅和商业）是银行最重要的资产，占美国银行业总资产的比例为25.83%。在小银行中，房地产贷款占比更是高达43%。所以，房地产市场是影响银行资产质量的重要源头。历史上，每一次大的银行危机，如1929年大萧条、日本1990大泡沫和美国2008年金融危机，都在不同程度上与房地产市场的崩盘密切相关。所以，房价下降常常是银行危机的导火索（图表8）。
 
图表8：从流动性冲击到经济衰退（银行渠道）
 
 
流动性冲击的信号可由流动性不同的资产价格变化来确定，因为流动性本质上也是一种商品，其定价的一般原理就是供求关系。在流动性短缺的状态下，高流动性资产的价格就会上升，低流动性资产的价格就会下降（或折扣率上升）。除了不动产类资产价格下降之外，在债券市场上，相对于企业债来说，国债的流动性（和信用）更高，所以国债利率会下降（价格上升）。一般而言，短期国债比长期国债的利率下行幅度和价格涨幅更大。当然，如前文所述，债券利率的变化并不全都是流动性溢价的变化，还有信用风险溢价。
 
银行面对系统性流动性冲击所作的调整会引发信用危机。在出现资本金不足时，银行要么寻求额外的权益投资，如公开或非公开发行股票，或定向增发等；要么用未分配利润补充资本金。但是，这两种方式都比较慢。所以，更为常见的方式是出售资产，并用所获得的资金还债，结果就是资产负债表的两侧同步收缩，资本金比率因分母的下降而得以提升。
 
如图1所示，遭受流动性冲击后，银行的资本金只剩下10，只有资产规模从500降至100，杠杆才能从50降到10。而且，这还是在资产价格与账面价格保持一致的情况下才能够实现。如果市场价格低于账面价值，资本金会进一步被侵蚀。反之，如果市场价格高于账面价值，所需出售的资产规模将低于400。除了资产规模的变化以外，银行还会调整资产结构，比如减少对低信用借款人的贷款，只出借资金给高信用借款人，以此降低对资本金的占用。因为，不同的资产所对应的资本缓冲比例是不一样的。
 
银行的资产负债表修复行为是信用危机的表现，结果就是实体经济可贷资金的减少，没有金融的支持，实体经济的生产、生活和消费行为都会受到影响。所以，伴随着信用收缩的还有企业的破产。1929-1933年大萧条期间，美国有约1万家银行破产，但企业却有3.2万家破产，失业率也高达25%，记录一直保持至今。
 
几乎所有的由信用危机导致的经济衰退或萧条都表现为GDP增速的下降、房地产投资锐减、失业率上升和物价整体下行。当然，具体情况还需要看政府的逆周期政策，以及流动性冲击的性质。如果流动性冲击是短暂的、非系统性的，同时，央行和财政部又及时出台了相应的救助措施，那么，就可以有效缓解信用收缩对实体经济的影响。（下篇文章会用1929-1933年大萧条的实例来阐述银行资产负债表调整的“涟漪效应”）。
 
美国大萧条
 
从资本市场的表现来看，本次冲击之后，银行股的表现与2008年雷曼兄弟破产之后非常类似，其股价下跌的深度甚至超过了能源类受疫情冲击最明显的行业。纳斯达克其他行业指数，如综合、保险和工业等，均有显著反弹，唯独银行股反弹力度最弱。另外，在银行业，那些资产负债表不够健康、盈利能力较弱的银行的信用违约互换利差和融资成本显著提升，信用评级已被降至负面，且覆盖面还将进一步扩大（Aldasoro
 等，2020）
 
下文分别以美国1929-1933年大萧条、日本1990年大泡沫为案例，来说明从流动性冲击到银行资产负债表调整引发信用危机，再到经济衰退和萧条的传导路径和表现。
 
繁荣
 
大萧条与日本1990年大泡沫的一个共同特征就是：技术革命驱动的资产价格泡沫，前者是第三次科技革命，代表性产业是电话、汽车、电视和收音机等（ 图表9），后者是包含第四次科技革命在内的多次技术革命成果的叠加，除了汽车和家用电器，还有石油化工和电子设备。 
 
图表9：第三次科技革命中的代表性创新在美国的扩散
 
 
在技术革命的不同阶段，金融资本与生产资本的收益率会有一定的差异，这影响着资本在不同形式之间进行切换。在科技革命的引入阶段，新旧“技术-经济范式”（佩雷斯，2007）更替，大量创新资本会涌向新领域，创新和新的产业集群也因此而诞生，他们也将造就一批伟大的企业和属于那个时代的“科技新贵”。资本市场是为未来定价的，产业的繁荣必然带来估值的提升，而金融资本天然具有投机属性，当越来越多的产业资本转变为金融资本。资本脱实向虚的结果就是资产价格的上涨、泡沫和崩溃，脱虚向实的结果就是产业的扩张、产能过剩和企业间的兼并重组。在不断轮回的周期中，资本的分工会不断地进行着。每一次科技革命都是一次财富大爆炸，也必然体现在资产价格上。
 
1897年前后，第三次工业革命也开始进入爆发期，钢铁、石油、电力和汽车等新兴产业开始形成。更为重要的是，美国是以中心国的身份开始了第三次工业革命。从1900年到1929年的30年间，美国GDP增长了2.7倍，按不变价格计算，年增长率为3.4%。这要归功于创新产品的扩散，大量新产品的销量年增长率达到了10%至30%，例如，粗钢在1885年至1900年间的年均增长率为12.5%，汽车在1910年至1925年间的增长率为22.4%，石油消费在1900年至1915年间的增长率为10.4%。此外，从1899年到1929年的30年间，电力消耗增加了31倍，无线电接收机产量增加了28倍。
 
泡沫
 
1925年之前，制造业生产指数与道琼斯工业指数的趋势基本保持一致，但在此之后，道琼斯指数的走势与工业生产指数开始背离，资本开始出现脱实向虚的倾向（ 图表10）。通用汽车公司的股价从1925年的21美元上升到1928年的46美元，3年间涨幅超过100%；道琼斯工业平均指数从1925年初的120点开始攀升，1929年9月初达到380，涨幅超过20%，而制造业却在大萧条开始之前就出现了疲软的迹象。上世纪20年代中期到大萧条爆发，汽车产量都稳定在370万辆，粗钢产量稳定在490万吨（Hirooka，2006），即在大萧条之前，第三次科技革命中的代表性产业——铁、石油、电力、汽车的增速就已经出现了拐点。
 
 
图表10：美国制造业和采矿业增加值指数（1919-1946）
 
 
财富积累和金融泡沫还体现在房地产市场。房地产市场的繁荣始于1918年，当年新屋开工数量为11.8万套，到1925年，增长到了93.7万套，7年间涨了8倍（图表11）。无论是房地产市场还是住房抵押贷款市场，价格上涨与债务杠杆的增长是同步的。同样是在1920年前后，美国1户至4户独栋住宅抵押贷款和商业银行房地产贷款快速增长。
 
图表11：大萧条前后的美国房地产市场
 
 
实际上，早在1925年，美国房地产市场就开始衰退，这无论是从房价上还是从新屋开工上都有体现，而银行抵押贷款的扩张直到股市崩盘之后才停止。银行之所以对房地产抵押贷款如此狂热，实际上也是一种无奈，因为工商企业开始越来越多地借助于企业内部现金流和债券以及股票市场融资，这使得商业贷款份额从1922年的47%下降到1929年的33%（2019年已经降到了13%）。与此同时，住房抵押贷款从9%升到了18%，证券融资从13%升至20%。这说明，美国银行业受房地产和证券市场的影响越来越大。而且，从那时起，美国银行业的关联程度就非常高了。1932年《美国银行业现状》就指出：“各个国家的银行都相互联系着”，纽约的一家银行与3000多家银行有业务往来。所以，一旦杠杆和资产价格的正反馈得以扭转，银行的流动性就会出现问题。
 
崩溃
 
1929年9月3日，美国股市触顶，到10月中旬，因货币政策进一步收紧，再叠加悲观情绪的蔓延，股市已经从高位下跌约10%。即使如此，乐观情绪仍占主导，著名经济学家欧文·费雪在10月15日声称，“股市似乎达到了永久性的高位。”4日后的10月19日，道琼斯工业指数急剧下跌，创下了周六历史上的最大跌幅，经纪人因此而收到补缴保证金的通知。
 
杠杆化的交易方式，使得股票市场出现挤兑。与此同时，房价也在加速下跌，引发了全球性大崩溃（ 图表12）。由于商业银行有大量房地产抵押贷款和证券投资，故资产侧严重受损，聚集性的负面冲击导致全市场出现流动性短缺的状况，高流动性资产与低流动性资产价格背离。低流动性资产，如住房和农场，由于集体抛售而出现价值折损，反之，高流动性资产则受到市场追捧而价格上扬，如短期国债和商业票据。如
 图表12所示，不动产价格与短期国债价格的反向变化标志着市场遭遇了流动性冲击。资产侧拥有房地产和股票等相关资产的部门不得不调整其资产负债表加以应对，首当其冲的就是银行。 
 
图表12：大萧条时期的房价
 
 
资产损失会侵蚀资本金，银行修复资产负债表的方式就是提高资产的流动性和质量，如增持现金和国债。从美联储成员银行来看（数量占比76%），商业贷款和证券贷款都出现了显著下降，而联邦和地方政府债券持有量则不断上升；此外，还需收缩资产负债表，抛售一部分资产来还债。如图6（左）所示，从1930年开始，银行信用就开始出现收缩，对私人部门贷款余额从1929年的500亿美元一直下降到1935年的240亿，信用收缩幅度达到了50%。其中，抵押贷款从200亿降到了120亿，收缩40%。那些资产端大幅折损和资本金比率较低的银行只能破产。
 
大萧条期间，美国破产银行数量接近10000家，占大萧条爆发前的40%（ 图表13，中图），最高峰时一年破产的银行数量接近4000家。从 右图中还可以看到，定期存款在向活期存款转化，表明居民部门的流动性偏好也在提升。存款挤兑、银行破产和信用收缩是信用危机的典型特征，这加深了实体经济的萧条程度。 
 
图表13：银行资产负债表修复与信用危机
 
 
“从华尔街到主街”
 
从金融泡沫破裂到实体经济衰退，被称为“从华尔街到主街”。银行信用的收缩导致实体经济可贷资金的减少，而且，很多情况下，信用收缩的主导原因在于银行收紧信贷条件，而非实体部门的融资需求。为了解公司信贷可得性，美国国家工业咨询委员会在1932年8-9月作了一项调查。当被问及为什么无法获得银行授信时，66%的案例表明银行提高了贷款条件。所以，一般情况下，在泡沫破裂之后，之前加杠杆的部门一般都会经历一个痛苦地去杠杆过程，大萧条期间去杠杆的主要是家庭和企业部门。1933年罗斯福就职之后，美国联邦政府开始加杠杆，居民和企业债务存量也进入到一个稳态，美国经济开始缓慢回升。
 
大萧条的底部为1932年3月。在此之前，美国实体经济的方方面面都受到了严重的冲击，陷入长期萧条。建筑行业的主要表现为：抵押贷款信用的收缩、房屋总市值锐减、止赎数量的提升和新房开工数量的下降。物价方面，消费价格指数从1929年开始下降，1932年通胀率降至-10%，这是比较严重的通货紧缩状况，直到1933年才开始扭转。对GDP和失业的影响经常被看作是金融市场的流动性冲击向实体经济传导的最末端，也是从1929年开始，工业生产和实际GDP开始下降，失业率飙升，整体失业率一度达到了25%。名义GDP增速低于名义利率的结果就是社会整体债务杠杆率的提升，从1930年的130%提高到了1933年的220%（
 图表14）。也就是说，虽然实体部门的债务存量在下降（主要是居民和企业），但由于GDP收缩的更快，而且还低于债务成本，这导致债务除以GDP的比例反而上升。 
 
图表14：美国大萧条与债务积累
 
 
数据来源：达利欧，《债务危机》
 
关于大萧条是如何发生的，学界有不同的看法。前文所描述的现象是客观事实，不一致的仅在于如何解读这些现象，我们认为，从流动性冲击和资产负债表修复的视角来理解不同参与者的行为可以提供一个一致性的分析框架，在本章节中，我们将银行和银行信用置于传导链条的核心节点。那么，从政策的角度来看，防止流动性危机转变为信用危机的关键就在于防止出现资产端的抛售和负债端的挤兑，前者要求中央银行更加灵活地履行“最后贷款人”职能，后者可通过扩大存款保险的覆盖范围（和提高保险额度）来实现。
 
日本1990年大泡沫
 
日本二战后的繁荣与美国大萧条之前的繁荣有共同点，两者都是由科技革命驱动的真实繁荣。但是，从繁荣到泡沫的过程，刺破泡沫的导火线，以及泡沫破裂之后的经济表现，都有较大的差异。日本（和韩国）的经验和教训尤其值得我们学习，因为从某种程度上说，所谓的“中国模式”实际上只是“东亚模式”的一个子集。虽然东亚经济体的崛起各有特色，但在工业化和金融自由化的整体战略框架和实践中仍有相似之处。中国与日本都是主银行的金融体系，这种以银行信贷为主导的融资模式尤其适合于发展型经济体，因为它方便国家以廉价的资金成本全面贯彻产业战略（希普，2017；齐斯曼，2009[1983]），其问题在于，产业层面易出现产能过剩，金融层面易累积系统性风险，且容易被掩盖。日本的房地产泡沫和股市泡沫于1990年破灭，但其金融系统的问题直到1997年亚洲金融危机期间才暴露，部分原因就在于，银行通过持续给僵尸企业和有不良贷款银行的公司授信——“常青贷款”，延迟了有毒资产的确认和进行资产负债表的修复，反而使得问题越来越严重（Chacko
 et 
al.,2011），严重削弱了银行配置资金的有效性。反观当下中国，也同样面临指令性信贷和僵尸企业的问题，而且问题的严重性和改革的压力不亚于日本。
 
繁荣
 
如同美国赶超英国借助了第二次和第三次科技革命一样，日本二战后的再工业化进程不仅赶上了第四次科技革命的浪潮，还吸收了第二次和第三次科技革命的动量。凭借着三次科技革命的力量，再加上有利的国际环境（美苏冷战），日本经济从1950年代初开始起飞，到1971年布雷顿森林体系开始瓦解期间的近二十年时间，是日本经济高速增长时期，GDP平均增速约10%；1971年之后，日元开始升值。由于日本的石油高度依赖进口，1973年和1979年两次石油危机使得日本和整个西方国家进入滞胀阶段，日本经济下台阶，到1990年底泡沫破裂之前，平均增速降至4.63%；第三阶段从1990年持续至今，平均增速只有1.03%，期间还频繁地出现负增长（图表15）。
 
图表15：日本经济增长的三个阶段
 
 
数据来源：日本内阁府，WIND,东方证券
 
日本1950-60年代高速增长来源于粗钢、汽车、家用电器，以及石油化工等基础性创新的扩散和产业的发展，1955年到1970年间，粗钢产量年均增长16.5%；1960到1975年间，汽车产量年均增长18.1%。1970年代的两次石油危机之后，由于塑料、合成纤维和电器等创新的扩散，以及电子和信息技术产业的贡献（1975到1990年，年均增长29.4%），日本经济快速复苏，但其高度显著低于第一阶段。1980年代中后期开始，许多创新步入成熟阶段，与此同时，制造业开始外迁至东亚其他国家，只有电子产业还在进一步发展。在房地产泡沫破裂之前，曾经支撑日本股市与房地产繁荣的基本面不再成立，钢铁制造、汽车和石油化工等产业在股价崩盘之前就出现了饱和的迹象，1985年后的货币宽松与财政刺激加速了资产价格与真实价值的背离，将泡沫越吹越大。泡沫破裂之后，日本陷入资产负债表衰退的困境，至今仍未恢复元气。
 
泡沫
 
1986年或可作为日本经济从真实繁荣变为虚假繁荣的转折点（图表16）；一方面，新产业的扩散进入尾声，市场趋于饱和；另一方面，1985年广场协议之后，为缓和美国保护主义和外需萎缩的压力，日本国内政策走向宽松，催生了股市和房地产的双重泡沫。以1978年为基期计算，到1985年，日本的GDP、工业生产、股价和土地价格分别上涨了56%、28%、117%和66%，其中，股市已经出现了一定程度的泡沫，因为从1983年开始，日经225指数就脱离了GDP增长的轨道。但是从1986年开始，股价和房价增长明显加速，到1989年底，股市出现峰值，相比于1986年初，涨幅约200%，6大核心城市土地价格的峰值出现较晚，为1991年12月，相比1986年初涨幅超200%。
 
图表16：从真实繁荣到虚假繁荣的进程
 
 
数据来源：CEIC,东方证券
 
关于日本金融泡沫形成的背景和原因已经形成共识，关注的焦点主要在于日本当局宏观政策、金融市场的自由化改革和创新和国际环境。布雷顿森林体系开始瓦解之后，日元开始升值。1985年广场协议签订之前，日元名义有效汇率涨幅127%，真实有效汇率涨幅50%，广场协议之后，日元继续升值。这给日本国内经济带来了显著的通缩压力。为此，日央行从1986年1月开始降息，一年内将贴现率从5%降到了3.25%。另一个重要的变化是金融自由化进程，既包括对外开放，例如资本账户开放，也包括对内去管制，如提高存款利率上限、降低股票发行门槛等。直接融资扩容和企业资本积累的一个直接结果就是银行业竞争的加剧，所以银行放贷更为激进，对小企业和居民的贷款迅猛增长（Hoshi和Kashyap，2000），所以在泡沫经济时期，银行对房地产市场的贷款、房地产和土地价格，以及非金融私人部门的杠杆率都同步增长。
 
图表17：货币宽松与信贷膨胀
 
 
崩溃
 
日本不同类型（或地域）金融资产价格的高位转折点在时间上和幅度上都有较大的差异，也因此，流动性冲击是徐徐拉开的，可将其划分为三个阶段。第一阶段是股票市场，其峰值出现在1989年12月底，日经225指数站上了38,915.87点，这也是至今为止的峰值，至1991年12月，日经指数已经跌破22,000，跌幅达43%。日本房地产市场的泡沫集中体现在6大核心城市，其价格峰值出现在1991年12月，到1993年，全国范围内的土地价格才开始下降。至1995年，相比于1991年的峰值，6大核心城市地价降幅约50%，全国平均地价降幅15%，前者下降趋势延续到2005年底，而后者则一直延续至今。
 
1993开始的房地产价格普跌使得住房按揭贷款风险开始暴露，开启了日本流动性危机的第二阶段。类似于2008年金融危机的两房，由日本银行设立的、以发放住房按揭贷款为主要业务的日本住宅金融专业公司（简称“住专”）首当其冲。到1995年，日本财务省预计的亏损金额达到了6.4万亿日元，不良贷款率达到了惊人的74%的水平。直到1996年破产清算之前，日本政府都还在采取措施试图重建。
 
由于银行资产持有大量房地产抵押贷款，房价下降所造成的流动性冲击增加了银行资产负债表的脆弱性。根据前文对流动性冲击传导机制的描述，预计银行贷款利差和企业信用利差会扩大，信贷会收缩。如图表18（右图）所示，银行的短期优惠贷款利率与短期国债收益率之差在泡沫化期间显著提升，企业信用利差上我们也能看到类似的证据。但相对于美国大萧条的案例，日本的不同之处在于，房地产泡沫破裂之后，虽然银行的总信用有所收缩，但房地产贷款并没有。查科等（2017）认为，这是由于银行业的乐观情绪导致的。二战之后，日本似乎进入到了永续繁荣的阶段，房价连续上涨了近40年，居民和银行对于房价还将继续上涨的预期已经固化，这有点类似于2008年之前的美国。
 
图表18：崩溃和流动性冲击
 
 
1997年11月3日三洋证券破产揭开了流动性冲击的第三阶段，银行间市场也因此而出现第一例违约事件。继三洋证券之后，银行也开始破产，比如同一天破产的北海道拓殖银行和11月26日的东京城市银行。金融机构违约事件的发生使得恐慌情绪迅速在日本国内和国际金融市场蔓延，导致日本国内的银行间市场融资成本和日本金融机构在欧洲日元市场的溢价率都大幅提升。进入到第三阶段后，金融机构前期积压的资产负债表风险开始暴露，前文所论述的“流动性冲击综合征”也开始在上演。
 
银行方面，总资产规模和对私人部门的信贷都开始收缩，评级下调，流动资产占比（增持央票）、不良贷款率和银行破产的数量开始提升长期金融资产价格下行，资本金被侵蚀；资产价格方面，非流动资产价格下降，短期资产的价格相对上升；企业信用利差也开始扩大；金融支持实体经济方面，针对金融机构和小企业的调研也发现，1997年之后，前者的贷款意愿和后者所反映的资金可得性都明显下降。辜朝明（2015；2018）将行为人的负债最小化行为引发的缩表称为“资产负债表衰退”，这个阶段在日本持续了近15年，直到2005年低才有好转，但受到2008年全球金融危机的冲击之后，类似的故事在又重演了3年（图表19）。
 
图表19：流动性冲击与资产负债表衰退
 
 
资料来源：Richard KOO，2018，p.19
 
如同金融市场的流动性冲击是分阶段展开的一样，实体经济不同指标的表现在不同时刻也有些许差异。房地产建设活动（新屋开工）在1990年触顶之后波动下行，1991年泡沫破灭的当年出现了下降，但1992-1995年又显著复苏，而后再次下行；工业生产指数（制造业和钢铁）的周期顶点也出现在1990年，直到2005年底才显著突破这一峰值；物价的第一波下行区间是1990年到1995年，后经历了短暂复苏，1997年的第三轮冲击使得物价一直进入到负增长区间；失业方面，失业率从1990年开始就持续上行，在2003年初达到5.8%的峰值。
 
图表20：从流动性冲击到经济衰退
 
 
数据来源：WIND,东方证券
 
整体而言，与大萧条时期的美国相比，日本金融资产（包括房地产和股票）的表现是下行区间更长，房地产市场与股市的相对表现与美国正好相反，日本的房地产业衰退更严重，股市下行幅度较小；实体经济的特征是“失落二十年”，持续时间更长，短期阵痛感更轻。匹克和罗森格林（2005）将日本所经历的失落称为“非自然选择”，并从激励机制和银行信用错配的角度做出了解释（Peek和Rosengren
 
，2005）。对比中国的实践来看，这种“非自然选择”的特征只会更加明显，而且，这种特征不仅表现在间接融资渠道，资本市场在退市制度的建设上也相当落后，退市率居全球末端。
 
当下，国内新一轮逆周期政策正在启动，间接融资又必将成为主要的融资手段，信贷同比开始回升，广义货币存量（M2）在2020年1月突破200万亿人民币，M2同比增速从1月的8.4%增长到了3月的10.1%，为近3年来新高。鉴于“四万亿”的经验教训，只有加强“自然选择”的力量，也就是市场在资源配置中的力量，才能够避免走日本的老路。
 
——————