Совокупная задолженность на современном этапе экономического развития КНР: анализ ключевых компонент и рисков

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В данной статье проведен анализ задолженности в китайской экономике в разрезе сегментов, которые ее формируют: домохозяйства, корпоративный нефинансовый сектор и центральное и местные правительства. Рассмотрена динамика относительных показателей долговой нагрузки к ВВП в период с 2018 г., в т.ч. в привязке к внешним шокам и внутренней экономической политике КНР, а также в сравнении с другими странами. Китай входит в Топ-10 стран по уровню задолженности к ВВП, опережая все развивающиеся страны. Основным заемщиком является сектор нефинансовых корпораций, 2-е место с учетом специально создаваемых фондов занимают правительства провинций, 3-е – домохозяйства. Рост долга домохозяйств помогает стимулировать внутреннее потребление, важное для трансформации экономики Китая. При этом высокие платежи по кредитам в дальнейшем могут привести к обратному эффекту. Рост долга нефинасовых корпораций уже привел к крупным банкротствам и ужесточению регулирования данного типа заимствований. Наибольшие риски создают заимствования местных правительств, т.к. они вытекают из системных проблем, связанных с бюджетным контролем.

Об авторах

В. П Борисова

ИМЭМО РАН

Email: vkulpina@gmail.com
ORCID iD: 0009-0003-9577-2993
соискатель степени кандидата экономических наук Сектора экономики и политики Китая Центра азиатско-тихоокеанских исследований Москва, Россия

Список литературы

  1. Вахрушин И.В. Проблемы долга в экономике Китая: подходы к оценке, сценарии, варианты решения. Проблемы Дальнего Востока. 2016. № 5. С. 63–74.
  2. Vakhrushin I.V. 2016. The Debt Problem in China’s Economy: Approaches to Assessment, Scenarios, Solutions. Far Eastern Studies. № 5. Pp. 63–74. Moscow. (In Russ.)
  3. Макеев Ю.А. Оценка рисков банковской системы Китая в связи с ростом совокупного накопленного долга. Восточная аналитика. 2015. № 2. C. 47–55.
  4. Makeev Y.A. 2015. Risk Assessment for the China’s Banking System in View of Growing Total Accumulated Debt. East Analytics. № 2. Pp. 47–55. Moscow. (In Russ.)
  5. Huo X., Bi S., Yin Y. 2023. The impact of fiscal decentralization and intergovernmental competition on the local government debt risk: Evidence from China. Frontiers in Environmental Science. Vol. 11. P. 1103822. doi: 10.3389/fenvs.2023.1103822
  6. Li Z., Wu F., Zhang F. 2024. The Political Economy of China’s Local Debt. The China Quarterly. Vol. 257. Pp. 100–118. doi: 10.1017/S0305741023000814
  7. Bao H.X.H., Wang Z., Wu R.L. 2024. Understanding local government debt financing of infrastructure projects in China: Evidence based on accounting data from local government financing vehicles. Land Use Policy. Vol. 136. P. 106964. doi: 10.1016/j.landusepol.2023.106964
  8. Zhou M., Jiang K., Chen Z. 2023. The side effects of local government debt: Evidence from urban investment bonds and corporate pollution in China. Journal of Environmental Management. Vol. 344. P. 118739. doi: 10.1016/j.jenvman.2023.118739
  9. Liu Q., Bai Y. 2022. Government debt and household wealth inequality: evidence from China. Economic Research – Ekonomska Istravzivanja. Vol. 36. Pp. 1–21. doi: 10.1080/1331677X.2022.2142633
  10. Заклязьминская Е.О. Новые риски и угрозы в экономике Китая: последствия санкционного давления или попадание в «ловушку среднего уровня дохода»? Азия и Африка сегодня. 2023. № 8. С. 23–31. DOI: 1031857/S032150750024796-7
  11. Zaklyazminskaya E.O. 2023. New Risks and Threats in China’s Economy: Consequences of Sanction Pressure or Falling into the “Middle Income Trap”? Asia and Africa today. № 8. Pp. 23–31. (In Russ.). DOI: 1031857/S032150750024796-7

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Российская академия наук, 2025


 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).