Back

Artikel

Home

Meer schuld, minder groei; waarom China blijft stimuleren

1 jun 2016
Onderwerpen: Internationale handel, Macro-economische politiek

Het Chinese overheidsbeleid van omvangrijke stimuleringsmaatregelen om de crisis het hoofd te bieden heeft zijn effectiviteit verloren. Dit laat een analyse van Rabo-economen Hugo Erken en Jurriaan Kalf zien. Door de overheidsstimulering is de Chinese binnenlandse schuld tot een recordhoogte van 255 procent van het BBP gestegen en ligt de kredietgroei nog steeds fors boven de economische groei. De hoge schulden brengen grote risio's met zich mee.

 

Stimulering

Na de financiële crisis hebben Chinese beleidsmakers de kredietverlening gestimuleerd om de economische groei aan te jagen. Om de effecten van de mondiale crisis in 2008 en de daarmee gepaard gaande terugval in export zoveel mogelijk te mitigeren, heeft de overheid in 2009 een grootschalig stimuleringsprogramma opgetuigd om de binnenlandse bestedingen aan te jagen. Het stimuleringsprogramma vormde het startschot om op grote schaal kredieten te verstrekken (figuur 1). Hiermee zijn investeringen gefinancierd van staatsbedrijven die op grote schaal betrokken waren bij vastgoedprojecten, infrastructuurprojecten, woningbouw en productie in traditionele sectoren, zoals kolen en staal. Ook lokale overheden hebben net na de Grote Recessie veelvuldig gebruik gemaakt van allerlei speciale financieringsvehikels (LGFV) in het schaduwbankcircuit om toegang te krijgen tot het stimuleringsprogramma en vastgoed- en infrastructuurprojecten te financieren. [1]

Figuur 1: Stijging van de schuld van 150% naar 255% in zeven jaar tijd

Bron: Macrobond, berekeningen Rabobank

Figuur 2: Economische groei China volgens de Rabobank China Activity Indicator (CAI)

Bron: Macrobond, Rabobank 

Dit beleid heeft zijn vruchten afgeworpen na de crisis en de groei flink ondersteund (figuur 2). Net na het opvangen van de eerste klappen zagen we de groei begin 2012 echter toch weer terugvallen en begin 2015 kreeg de Chinese economie opnieuw een knauw (figuur 2). Onze schattingen op basis van de door ons ontwikkelde CAI laten zien dat de groei is afgenomen tot 4,5% j-o-j begin 2016. Deze schatting wijkt sterk af van de officiële cijfers die laten zien dat de groei 6,7% in dezelfde periode zou bedragen. Dit verschil laat zien hoezeer de Chinese beleidsmakers zijn geobsedeerd door economische groei, en verklaart daarmee ook waarom de kredietgroei zo hoog blijft terwijl de risico’s van de Chinese schuldenberg toenemen.

Meer schulden, minder groei

De vraag is hoeveel groei China momenteel nog koopt voor die enorme toename van de kredietverlening. Om deze vraag te beantwoorden, hebben we een eenvoudig model geschat waarbij de kredietverlening aan het bedrijfsleven wordt afgezet tegen de economische groeicijfers (zie appendix voor de technische onderbouwing). We zien dat in de periode tot aan de crisis iedere twee euro extra krediet aan het bedrijfsleven resulteerde in één euro extra toegevoegde waarde, een bescheiden impuls. Na de crisis waren ruwweg vijf euro’s extra kredietverlening nodig en momenteel lijkt kredietverlening aan het bedrijfsleven helemaal geen effect meer te hebben op de economische groei (figuur 3).

Figuur 3: Effect van extra bedrijfskrediet op economische groei nadert nulpunt

Bron: Rabobank

Daar komt bij dat een groot deel van de kredietverlening wordt gebruikt om staatsbedrijven (zogenoemde SOE’s: state-owned enterprises) aan de praat te houden. Veel SOE’s hebben door een lagere netto winstgevendheid steeds meer moeite om de renteverplichtingen van de schuldenlast te voldoen (zie figuur 4). Dit geldt vooral voor SOE’s in traditionele sectoren met veel overcapaciteit, zoals de kolen- en staalsector.

Figuur 4: Netto winst staatsbedrijven staat onder druk

Bron: Macrobond, Rabobank. Trendlijn is berekend met een HP-filter (lambda=1000).

Als de overheid het kredietkanaal echter afsnijdt en bestaande leningen niet meer kunnen worden doorgerold, zullen veel SOE’s hun verplichtingen niet meer kunnen voldoen, waardoor miljoenen Chinezen op straat komen te staan. Dit zal ontegenzeggelijk de sociale onrust aanwakkeren en dat is het laatste wat de Chinese overheid wil.[2] Hierdoor is de overheid terughoudend met het doorvoeren van pijnlijke hervormingen en deinst terug om via gedwongen ontslagen en faillissementen de overcapaciteit bij niet-levensvatbare SOE’s af te bouwen. Het gevolg van dit beleid van pappen en nathouden is echter dat de efficiëntie van de Chinese economie de afgelopen jaren is afgenomen (zie Erken en Blaauw, 2016). Door het in leven houden van zombiebedrijven (al dan niet met behulp van monetaire financiering) zal de markt voortdurend worden verstoord. Uit onderzoek blijkt namelijk dat dergelijke bedrijven de winstgevendheid van sectoren als geheel verslechteren en daarmee ook de markttoegang van gezonde bedrijven in de weg staan (Caballero et al., 2006.

Conclusie

De Chinese overheid heeft zich tijdens de presentatie van het dertiende vijfjarenplan op het Nationale Volkscongres in maart min of meer gecommitteerd aan een reële groeidoelstelling van 6,5%. Chinese beleidsmakers zijn sindsdien naarstig op zoek naar mogelijkheden om die groei te halen en hebben de afgelopen periode teruggegrepen op beproefde remedies, zoals het openzetten van de kredietkraan voor het bedrijfsleven. Ons model laat echter zien dat dit beleidsinstrument waardeloos is geworden en dat de hogere private schulden bovendien een risico vormen voor de stabiliteit van de Chinese economie. Aangezien de Chinese schuld nagenoeg geheel binnenlands van aard is, heeft de overheid nog wel veel armslag om de groei te stutten via monetaire financiering en daarmee de Chinese centrale bank een deel van de schuldenlast over te laten nemen. Op de lange termijn schaadt dat echter de efficiëntie van de economie en houdt het de structurele problemen in stand.

Appendix 1. Econometrische analyse effectiviteit schulden

Om de effectiviteit van kredietverlening aan het bedrijfsleven op de economische groei te onderzoeken, hebben we een heel eenvoudig model geschat. Deze heeft de volgende vormgeving:

waarbij y het nominale BBP-niveau op kwartaalbasis representeert, x de nominale kredietverlening aan het bedrijfsleven en c een constante. We schatten een vertraagde endogene mee in de vergelijking om rekening te houden met een sterke mate van niet-geobserveerde heterogeniteit. Kredietverlening is namelijk maar een van de determinanten van economische groei. Door het weglaten van deze brede set van andere determinanten wordt een veel te groot aandeel van de verklaringskracht toegerekend aan kredietverlening. Deze zogenoemde omitted variable bias kan worden ondervangen door het opnemen van een vertraagde endogene variabele. Dit mag econometrisch echter niet zonder te instrumenteren, waarvoor we de twee en drie kwartaal vertraagde afhankelijke variabele gebruiken. Uiteindelijke schatten we vergelijking (1) voor twee tijdsvakken: een periode voorafgaand aan de crisis (2004K1-2008K2) en een periode tijdens en na de crisis (2008K3-2016K1). Hierdoor kunnen we de effectiviteit van kredietverlening voor en na de crisis met elkaar vergelijken. In tabel 1 zijn de schattingsresultaten weergegeven.

Tabel 1. Schattingsresultaten effectiviteit kredietverlening

resultaten effectiviteit

Uit onze schattingen blijkt dat alle variabelen het verwachte teken hebben en een significante invloed op de nominale BBP-groei, zij het dat de autoregressieve term in de schatting voor de periode 2008K3-2015K4 alleen significant is op 10%. In de periode 2004K1-2008K2 zorgde 1% extra kredietverlening aan het bedrijfsleven nog voor ruwweg een ½%-punt extra economische groei. In de periode na de crisis was de effectiviteit geslonken tot 0,2%-punt. Dit betekent dat in de periode voorafgaand aan de crisis twee RMB nodig waren aan kredietverlening aan het bedrijfsleven om één RMB aan toegevoegde waarde voor de Chinese economie te generen. Na de crisis werden dat er vijf.

We hebben ook een zogenoemde eenvoudige rollende regressie uitgevoerd om te onderzoeken hoe coëfficiënt α2 over de tijd is veranderd. Het idee van een rollende regressie is dat een vergelijking (1) over een bepaalde tijdsperiode wordt geschat en dan telkens een of meer periodes vooruit wordt geschoven. Daarmee kan worden bekeken hoe coëfficiënten veranderen over de tijd. Het idee van een rollende regressie is grafisch afgebeeld in figuur A.1

Figuur A.1: Een opschuivende waarnemingshorizon om de effectiviteit te meten

De resultaten van de rollende regressie zijn weergegeven in figuur 3 van de hoofdtekst. Coëfficiënt α2 laat eerst een effect zien van ongeveer 0,5, zakt daarna naar 0,1 en – na een korte opleving in de periode 2012 tot midden-2014 – een gestage daling tot bijna 0. Dit geeft aan dat kredietverlening aan het bedrijfsleven de afgelopen anderhalf jaar steeds minder effectief is geworden.

Voetnoot

[1] Sinds 1994 zijn de mogelijkheden voor lokale overheden om zelfstandig inkomsten te genereren gelimiteerd tot louter de verkoop van grond en enkele heffingen voor lokale dienstverlening. Dit was bedoeld om lokale overheden meer uitgavendiscipline op te leggen.

[2] Het feit dat de overheid met handen en voeten gebonden is om de schuldproblematiek aan te pakken blijkt ook uit het feit dat nota bene een anonieme bron uit de Partij zelf op 9 mei in the People’s Daily heeft gewaarschuwd voor de gevaren van de sterke schuldaccumulatie voor de financiële stabiliteit (zie Bloomberg).

Gerelateerde artikelen

Volledig artikel
© copyright 2016 Mejudice
Privacybeleid Voorwaarden voor gebruik