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好债务?坏债务?没有这种事

彭博社:


人们经常在个人财务和公共支出方面区分“好债务”和“坏债务” :根据理论,好债务是随着时间的推移会得到回报的借款,而坏债务则不会。因此,购买新车以换取更好的工作收入,或者投票支持新的联邦借款以刺激经济增长,这些都无妨,但尽量不要为了理个漂亮的发型或为官僚加薪而借贷。

事实上,这种逻辑是有缺陷的。只要世界充满不确定性,就没有好债务或坏债务之说。只有好的风险管理和坏的风险管理。这是一个至关重要的概念,因为美国的公共债务不断增加,过去二十年里,美国公共债务增加了两倍,达到近 36 万亿美元。

为了解释清楚,我们假设现在是 2010 年,你已预先获得一笔 20 万美元的贷款。你会用这笔钱购买一项用途不明确的新资产,还是用这笔钱支付世界上最受尊敬的高等教育机构之一的学费?

如果你购买了比特币,那么你当时的 20 万美元现在的价值将超过 2180 亿美元。如果你选择获得麻省理工学院的本科学位,那么几年后,你的收入将比你没有上大学时多出约 150 万美元。麻省理工学院学位的回报率约为 14%;而比特币的回报率则超过 1,000,000%。

因此,借钱购买比特币是一个非常好的主意,而贷款去麻省理工学院就读……就没那么好了。对吧?

不一定。这种分析忽略了可控风险的概念。几乎每个麻省理工学院的学位都能带来更高的终身工资,而且你可以获得低息、固定利率的贷款(甚至可能获得政府减免)来资助它。比特币只是投机——有时确实能带来回报,就像所有风险资产一样,但也有很大的运气成分。

这种逻辑在政治背景下也适用。民主党倾向于通过举债为政府支出提供资金,用于高速公路或芯片工厂等有助于维持和发展经济的项目。共和党通常支持减税,因为将更多资金投入私营部门可以促进经济增长。

在这两种情况下,基本论点是相同的:好的债务足以提高经济增长率 g,使其超过实际利率 r。

2010 年代,一些经济学家认为,由于利率如此之低,政府应该承担更多债务,并根据 g 大于 r 的理论增加支出。这一论点的缺陷在于,r 和 g 都会随时间而变化。

没人说风险管理很容易

利率和经济增长的预测对于债务决策至关重要,但两者都是出了名的难以预测

资料来源:克利夫兰联邦储备银行、美国经济分析局

仅仅争论政府应该借债增加支出或减税是不够的。无论利率是多少,财政健康的真正考验在于风险管理。良好的风险管理会增加你的赌注获得回报的几率,或者至少不会让你陷入更深的债务。这需要选择正确的投资并管理你的债务成本——也就是说,试图在一个不确定的世界中管理风险和收益。

良好的风险管理始于将借来的钱投资于可能带来回报的项目。一些经济学家认为,任何政府支出都值得借债——甚至付钱给人们挖洞然后重新填满——因为它创造了就业机会。

事实并非如此。政府支出一美元的回报可能在五美分到五美元之间。仅仅在短期内刺激经济并不总能创造价值——不仅仅是因为有些项目比其他项目更好,还因为机会成本。把钱花在挖洞和补洞上意味着花在更有生产力的追求上的资金和劳动力会减少,而这些追求随着时间的推移会带来更多的增长。

即使你选择了一个预计会创造价值的项目,比如安装电动汽车充电站,你也需要确保项目的执行能带来正回报。《基础设施投资和就业法案》、《CHIPS 法案》和《通货膨胀削减法案》的许多支持者感到沮丧,因为过度的监管和安抚不同政治团体的需要削弱了这些法案对纳税人的价值,这增加了成本和时间。

与此同时,许多反对该法案的人对政府能否有效执行法案表示怀疑,这也是许多共和党人支持减税的原因之一。但问题也在于细节:减税可以促进增长——但很少足以收回成本。这取决于现行税率是多少、减税如何构建等等。与支出一样,税法的修改也受到政治压力。

风险管理的另一个优点是它考虑到了时间框架。一个投资项目可能在头五年看起来能带来回报,但收益最终会逐渐减弱,而债务仍然存在。也许政府对受青睐行业的最初投资浪潮立即为人们带来了工作并促进了 GDP 增长,但随着时间的推移,扭曲和浪费会破坏整体经济的生产力。

然后还有一些细节,比如债务结构,这与投资本身一样重要。风险管理在这里很少是直截了当的。期限较短的票据通常支付较低的利率,因此如果你预计未来利率会较低,那么发行短期债券并在到期时展期会更便宜。但你也可能对利率的未来下错赌注,而政府最近就下了一些错误的赌注。

有时申请长期贷款是值得的

政府未能利用 2010 年代创纪录的低利率发行长期债券

资料来源:美国财政部公报、美国联邦储备委员会

上图显示了政府债务的平均期限与 10 年期利率的关系。2010 年代的大多数时期利率都低于 3%,甚至在末期接近于零,但政府债务的平均期限刚好超过 5 年。政府本可以发行更多 10 年期、20 年期或 30 年期债券,如今的偿付能力更低。但政府并没有这样做,现在利率更高了。随着利率下降,债务期限确实有所增加,但增幅并不大。政府没有充分利用创纪录的低利率。

也许政策制定者认为低利率是新常态,并将持续很长时间。如果是这样,那就是风险管理不善。没有一种市场状况能永远持续下去,良好的风险管理就是原因。

债务狂热者喜欢说,在举债方面,你不能把政府比作家庭:政府可以印钞来支付账单。但这并不意味着风险管理就没有必要;事实上,风险管理变得更加重要,尽管更加困难。与家庭不同,政府债务支出(即使是在好的项目上)会增加通货膨胀,从而进一步推高借贷成本。因此,政府需要更加谨慎地进行投资以及如何管理债务——因为他们的债务将持续数十年,并可能给子孙后代带来更大的负担。

未来几十年,美国的债务将不断增加。人们非常关注这个问题有多值得担心。但很少有人关注政府如何管理这种风险:政府正在采取哪些措施提高现有支出的生产力和效率,是否正在构建债务以最大程度地降低利率风险,以及如何管理风险以避免未来利率上升。

所以,尽管去担心国家的债务吧。但同时也要关注国家的风险管理。



文章摘要:

主要讨论了公共和个人债务的概念,强调在不确定的世界中,没有所谓的 “好债务” 或 “坏债务”,关键在于风险管理。

在这篇文章中,作者 Allison Schrager 提出了对传统 “好债务” 与 “坏债务” 分类的批判思考。她认为,无论是个人还是政府借款,都应该更多地关注风险管理,而不是潜在的回报。Schrager 通过一个假设的例子说明了这一点:如果在 2010 年获得了 20 万美元的贷款,用于购买比特币或获得麻省理工学院(MIT)的教育,尽管比特币的回报远远超过了 MIT 学位的回报,但这并不意味着借钱购买比特币是一个更好的决定。因为 MIT 学位带来的是稳定的收入增长和可能的政府宽恕计划,而比特币则是纯粹的投机。

此外,作者还探讨了政治背景下的债务问题,民主党倾向于通过政府支出来促进经济增长,而共和党则支持减税以增加私人部门的增长。然而,Schrager 指出,无论是支出还是减税,都需要良好的风险管理,这包括选择正确的投资项目、管理债务成本以及考虑时间框架。她还指出,美国政府在债务管理方面的一些不足,例如没有充分利用低利率发行长期债券,以及在基础设施投资和晶片法案等立法中因政治压力而导致成本和时间的增加。

Schrager 强调,政府债务的风险管理尤为重要,因为它可能会导致通货膨胀,并对未来几代人产生长期影响。她呼吁,人们在担心国家债务的同时,也应该关注国家的风险管理能力。


观点

风险管理的重要性:在不确定的世界中,没有绝对的 “好债务” 或 “坏债务”,关键是要通过有效的风险管理来提高投资回报的可能性,并减少陷入更深债务的风险。


政府债务与投资:政府借款进行投资时,应该选择那些可能产生积极回报的项目,并确保项目的执行能够带来正面效果。


债务管理的复杂性:债务管理不仅包括选择正确的投资项目,还需要考虑债务成本、时间框架以及如何最小化利率风险。


政府债务与通货膨胀:政府债务的增加可能会导致通货膨胀,进一步推高借款成本,因此政府需要更加谨慎地选择投资项目并有效管理债务。


美国政府的债务管理不足:美国政府在过去的债务管理中存在问题,例如没有充分利用低利率期间发行更多长期债券,以及在执行基础设施和晶片产业投资时未能有效控制成本和时间。


长期债务影响:政府的债务决策将对未来几代人产生长期影响,因此需要更加前瞻

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                                    中华人民共和国 2024 年国民经济和社会发展统计公报 [1]   国家统计局 2025年2月28日      2024 年是中华人民共和国成立 75 周年,是实现“十四五”规划目标任务的关键一年。面对外部压力加大、内部困难增多的复杂严峻形势,在以习近平同志为核心的党中央坚强领导下,各地区各部门坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,全面贯彻落实党的二十大和二十届二中、三中全会精神,按照党中央、国务院决策部署,坚持稳中求进工作总基调,完整准确全面贯彻新发展理念,加快构建新发展格局,着力推动高质量发展,全面深化改革开放,加大宏观调控力度,经济运行总体平稳、稳中有进,高质量发展扎实推进,新质生产力稳步发展,改革开放持续深化,重点领域风险化解有序有效,民生保障扎实有力,中国式现代化迈出新的坚实步伐。     一、综合     初步核算,全年国内生产总值 [2] 1349084 亿元,比上年增长 5.0% 。其中,第一产业增加值 91414 亿元,比上年增长 3.5% ;第二产业增加值 492087 亿元,增长 5.3% ;第三产业增加值 765583 亿元,增长 5.0% 。第一产业增加值占国内生产总值比重为 6.8% ,第二产业增加值比重为 36.5% ,第三产业增加值比重为 56.7% 。最终消费支出拉动国内生产总值增长 2.2 个百分点,资本形成总额拉动国内生产总值增长 1.3 个百分点,货物和服务净出口拉动国内生产总值增长 1.5 个百分点。分季度看,一季度国内生产总值同比增长 5.3% ,二季度增长 4.7% ,三季度增长 4.6% ,四季度增长 5.4% 。全年人均国内生产总值 95749 元,比上年增长 5.1% 。国民总收入 [3] 1339672 亿元,比上年增长 5.1% 。全员劳动生产率 [4] 为 173898 元 / 人,比上年提高 4.9% 。           年末全国人口 [5] 140828 万人,比上年末减少 139 万人,其中城镇常住人口 94350 万人。全年出生人口 954 万...

调查数据 | 2019年中国城镇居民家庭资产负债情况调查

  中国人民银行调查统计司城镇居民家庭资产负债调查课题组于2019年10月中下旬在全国30个省(自治区、直辖市)对3万余户城镇居民家庭开展了资产负债情况调查。从当前掌握的资料看,这是国内关于城镇居民资产负债情况最为完整、详实的调查之一。 根据《2019年中国城镇居民家庭资产负债情况调查》显示: 第一,城镇居民家庭户均总资产317.9万元,资产分布分化明显;家庭资产以实物资产为主,住房占比近七成,住房拥有率达到96.0%;金融资产占比较低,仅为20.4%,居民家庭更偏好无风险 金融资产。 第二,城镇居民家庭负债参与率高,为56.5%,负债集中化现象明显,负债最高20%家庭承担总样本家庭债务的61.4%;家庭负债结构相对单一,负债来源以银行贷款为主,房贷是家庭负债的主要构成,占家庭总负债的75.9%。 第三,城镇居民家庭净资产均值为289.0万元,分化程度高于资产的分化程度。与美国相比,我国城镇居民家庭财富分布相对均衡(美国净资产最高1%家庭的净资产占全部家庭净资产的比重为38.6%,我国为17.1%)。 第四,城镇居民家庭资产负债率为9.1%,总体稳健,少数家庭资不抵债;居民家庭债务收入比为1.02,略高于美国居民水平(0.93);偿债能力总体较强,偿债收入比为18.4%,居民家庭债务风险总体可控。 第五,需关注两方面问题。一是居民家庭金融资产负债率较高,存在一定流动性风险。二是部分家庭债务风险相对较高,主要表现在以下几个方面:部分低资产家庭资不抵债,违约风险高;中青年群体负债压力大,债务风险较高;老年群体投资银行理财、资管、信托等金融产品较多,风险较大;刚需型房贷家庭的债务风险突出。 城镇居民家庭资 产分化明显,金融资产占比低,房产占比超七 成 城镇居民家庭资产分化明显 调查数据显示,城镇居民家庭总资产均值为317.9万元,中位数为163.0万元。均值与中位数之间相差154.9万元,表明居民家庭资产分布不均。居民家庭资产分布不均衡主要体现在以下四个方面。 第一,居民家庭资产的集中度较高,财富更多地集中在少数家庭。 将家庭总资产由低到高分为六组,最低20%家庭所拥有的资产仅占全部样本家庭资产的2.6%,而总资产最高20%家庭的总资产占比为63.0%,其中最高10%家庭的总资产占比为47.5%。 第二,区域间的家庭资产分布差异显著,经济发达地区的居民家庭资产...

中国月之暗面新模型加剧华尔街芯片股抛售

WSJ: 中国上周五出人意料地发布了一款突破性的人工智能(AI)模型,加剧了美国芯片股的抛售,引发了市场对AI领域竞争以及支撑AI建设的巨额企业支出的担忧。 这种焦虑情绪将费城半导体指数推入熊市区域,该指数成分股包括英伟达(Nvidia)、博通(Broadcom)和美光科技(Micron Technology)等行业重量级企业。该指数上周重挫10%,创下2025年4月以来最大单周跌幅。熊市的定义是从近期高点下跌20%或以上。 科技股引领了上周五的抛售,到后市尾段,抛售范围已扩大至标普500指数11个板块中的10个。该基准指数下跌1%,当日仅能源股走高,而科技股集中的纳斯达克综合指数下跌1.4%。 最新的导火索是中国的月之暗面(Moonshot AI),该公司上周五发布了其Kimi K3大语言模型。这家总部位于北京的初创公司声称,该模型优于一些尖端的美国系统,引发了一些分析师所称的“DeepSeek 2.0担忧”——指的是去年初震动全球市场的另一家中国AI初创公司。 “这令人担忧,”总统科学技术顾问委员会联合主席大卫·萨克斯(David Sacks)在社交媒体上谈到月之暗面领先美国顶级模型时写道。 月之暗面称其发布的Kimi K3是全球最大开源模型。在某些编码基准测试中,它超越了一些知名的美国同类产品,包括Anthropic的Opus 4.8和OpenAI的GPT 5.5。 编码能力被视为模型性能的基准,因为它们使许多AI系统能够接管计算机操作或自主完成耗时较长的任务。像Kimi K3这样所谓的开放权重模型可供用户免费下载,用户可以使用公司特定的数据对其进行定制,并大幅降低成本。 更便宜、可定制的模型的兴起威胁到了像Anthropic和OpenAI这样的前沿模型开发商,这些开发商对计算资源的需求支撑了大量资本支出,而这些支出帮助推动了美国经济。 随着开放模型开始能与开发专有系统的顶级AI初创公司的模型相抗衡,许多美国公司正转向更便宜的选项以控制AI成本。英伟达、法国的Mistral AI以及其他美国和欧洲公司也已开始开发开放权重模型。 处理AI查询的初创公司OpenRouter表示,在2025年秋季至2026年春季期间,在其支出最高的客户中,开放模型的使用量增长速度是专有模型的四倍。该公司还看到超过500家组织转向开放模型。“性价比实在好太多了,”代码安全公司Semg...