居民杠桿率、閾值與經(jīng)濟(jì)增長

陳蕾 陳夢

摘 要：基于居民杠桿率快速上漲和“結(jié)構(gòu)性去杠桿”的背景，運(yùn)用全國2007～2017年相關(guān)數(shù)據(jù)建立門限回歸模型和SVAR模型，分析居民杠桿率對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響。研究結(jié)果表明：①居民消費(fèi)、固定資產(chǎn)投資、居民杠桿率和非金融企業(yè)杠桿率對(duì)生產(chǎn)總值具有典型的門限影響特征，我國居民杠桿率閾值為0.31。②居民杠桿率低于閾值的時(shí)候，其自身和居民消費(fèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長有促進(jìn)作用;高于閾值的時(shí)候，居民杠桿率和居民消費(fèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用明顯下降。③居民杠桿率低于閾值的時(shí)候，固定資產(chǎn)投資對(duì)經(jīng)濟(jì)的負(fù)作用不能通過顯著性檢驗(yàn);高于閾值的時(shí)候，固定資產(chǎn)投資能有效地對(duì)經(jīng)濟(jì)增長發(fā)揮作用。④無論居民杠桿率如何取值，非金融企業(yè)杠桿率對(duì)經(jīng)濟(jì)增長都有顯著的抑制作用。⑤居民杠桿率的增加有利于消費(fèi)短期增長;從長期來看，經(jīng)濟(jì)增長反而會(huì)下降。原因在于債務(wù)壓力的積累抑制了消費(fèi)，隨著消費(fèi)的減少，非金融企業(yè)部門不得不縮減生產(chǎn)，被動(dòng)去杠桿使得經(jīng)濟(jì)增長受到抑制。

關(guān)鍵詞：居民杠桿率;杠桿率閾值;經(jīng)濟(jì)增長

文章編號(hào)：2095-5960（2020）05-0001-09;中圖分類號(hào)：F129.1，F(xiàn)126.1;文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

2019年，我國春節(jié)黃金周零售和餐飲企業(yè)銷售額同比增長8.5%，與去年同比下降了1.7個(gè)百分點(diǎn)，自2005年有統(tǒng)計(jì)以來首次跌至個(gè)位（商務(wù)部數(shù)據(jù)）。春節(jié)是中國人最重要的節(jié)日，該時(shí)段的消費(fèi)能夠在一定程度上體現(xiàn)居民的消費(fèi)能力和消費(fèi)意愿，而數(shù)據(jù)顯示我國居民的消費(fèi)已經(jīng)進(jìn)入一個(gè)較低的水平。有學(xué)者認(rèn)為社會(huì)消費(fèi)品零售增速的下降和居民杠桿率的過快上升有關(guān)。2015年中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議提出“三去一降一補(bǔ)”的任務(wù)。2018年中央財(cái)經(jīng)委員會(huì)第一次會(huì)議提出“結(jié)構(gòu)性去杠桿”，目標(biāo)有二：一個(gè)是關(guān)注各個(gè)部門之間杠桿率的差異，將地方政府和國有企業(yè)的降杠桿問題列為重中之重;第二個(gè)是盡量避免杠桿率調(diào)整過程中的經(jīng)濟(jì)波動(dòng)，實(shí)現(xiàn)“穩(wěn)增長”。在各部門杠桿率的調(diào)整過程中，中央政府和居民很有可能成為加杠桿的對(duì)象。根據(jù)國際清算銀行的數(shù)據(jù)，我國居民杠桿率從2007年的18.8%上升至2018年2季度的50.3%，高于新興經(jīng)濟(jì)體38.7%的平均水平，增長幅度近兩倍，位列全球第一。Carmen M.?Reinhart &Kenneth S.Rogoff[1] 對(duì)36個(gè)國家和地區(qū)1951年到2010年的債務(wù)和經(jīng)濟(jì)危機(jī)進(jìn)行研究，138次危機(jī)中由居民杠桿率上升過快的危機(jī)占到100次，而由企業(yè)部門杠桿率快速上升引起的只有38次，這說明居民杠桿率的過快上漲有很大的風(fēng)險(xiǎn)。那么，如何評(píng)價(jià)當(dāng)前我國的居民杠桿率，它是否還有上漲空間，是否可以成為企業(yè)轉(zhuǎn)移杠桿的對(duì)象？這些問題既關(guān)系杠桿率調(diào)整中經(jīng)濟(jì)的“穩(wěn)增長”，又關(guān)系國家的金融安全。

一些學(xué)者認(rèn)為我國居民杠桿率還可以繼續(xù)上升。周俊仰等[2]將居民與企業(yè)的杠桿率嵌入DSGE系統(tǒng)，當(dāng)杠桿由企業(yè)轉(zhuǎn)至居民時(shí)，產(chǎn)出與通脹下降，此時(shí)的社會(huì)總福利最大。馬勇、陳雨露[3]用系統(tǒng)GMM估計(jì)法對(duì)68個(gè)國家的金融杠桿、波動(dòng)及經(jīng)濟(jì)增長進(jìn)行實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)金融杠桿與經(jīng)濟(jì)增長是倒“U”型關(guān)系，中國將在2019～2020年進(jìn)入拐點(diǎn)區(qū)域，此前可以加杠桿。李若愚[4]通過杠桿率的國際比較得出我國居民杠桿率水平較低，有較大加杠桿空間，可以通過居民舉債消費(fèi)推動(dòng)內(nèi)需，緩解經(jīng)濟(jì)壓力。周小川①①見周小川在中國發(fā)展高層論壇2016年年會(huì)的演講“中國整個(gè)經(jīng)濟(jì)杠桿率偏高”。、李揚(yáng)等[5]也持有類似的觀點(diǎn)。

近些年來，更多學(xué)者開始反對(duì)居民部門加杠桿。謝保嵩等[6]以四川省居民信貸微觀數(shù)據(jù)為樣本分析得出居民杠桿率總體偏高，近30%的年收入用于償還債務(wù)本息，消費(fèi)沒有擴(kuò)張升級(jí)的空間。潘敏、劉知琪[7]認(rèn)為居民加杠桿不能提高消費(fèi)和促進(jìn)消費(fèi)升級(jí)。劉哲希、李子昂[8]構(gòu)建高杠桿特征的DSGE模型發(fā)現(xiàn)居民加杠桿難以緩沖非金融企業(yè)去杠桿帶來的經(jīng)濟(jì)下行壓力，導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出水平下滑幅度更大，消費(fèi)率會(huì)在消費(fèi)支出下滑的同時(shí)由于經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出這一分母下降而“被動(dòng)”上升，掩蓋居民消費(fèi)需求萎縮的事實(shí);加杠桿會(huì)導(dǎo)致居民投機(jī)性行為增加，非金融企業(yè)杠桿轉(zhuǎn)移效果減弱并加劇資產(chǎn)泡沫風(fēng)險(xiǎn)。牛播坤[9]認(rèn)為居民杠桿率應(yīng)該與本國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和社會(huì)福利的完善程度相匹配，中國與其他發(fā)展中國家相比，杠桿率水平偏高，居民加杠桿或許不能實(shí)現(xiàn)非金融企業(yè)去杠桿的目的。

綜上所述，現(xiàn)有研究進(jìn)展如下：其一，大多學(xué)者認(rèn)為過高的杠桿率與經(jīng)濟(jì)衰退和金融危機(jī)有緊密的聯(lián)系，且去杠桿過程會(huì)給經(jīng)濟(jì)帶來較大的負(fù)面沖擊，我國非金融企業(yè)部門杠桿率過高，急需去杠桿。但對(duì)于我國居民杠桿率是否過高，是否給經(jīng)濟(jì)帶來負(fù)面影響，是否可以進(jìn)一步增加還存在較大的爭議。其二，直接研究居民杠桿率的相關(guān)文獻(xiàn)較為缺乏，大多是從居民家庭債務(wù)的絕對(duì)額上進(jìn)行研究，缺乏將杠桿率兩大要素“債務(wù)”“生產(chǎn)總值”聯(lián)動(dòng)起來分析。本文試圖結(jié)合我國居民杠桿率現(xiàn)狀，通過分析房地產(chǎn)市場、居民消費(fèi)兩條路徑，討論居民增加杠桿是否能為非金融企業(yè)去杠桿提供較有利的環(huán)境。

一、我國居民杠桿率現(xiàn)狀

勤儉持家一直是中國的優(yōu)良傳統(tǒng)，居民部門的高儲(chǔ)蓄也是推動(dòng)資本投資的重要基礎(chǔ)。隨著房地產(chǎn)市場的繁榮和借貸消費(fèi)的興起，如圖1所示，居民杠桿率近10年來不斷上升，從2007年的18.8%上升至2017年的48.4%，增長幅度超過一倍。高于新興經(jīng)濟(jì)體39.8%的平均水平，更是遠(yuǎn)高于俄羅斯（16.2%）、巴西（24.7%）和印度（10.9%）等國家。雖然與日本（57.4%）、美國（78.7%）相比水平較低，但日本、美國自經(jīng)濟(jì)危機(jī)后，都經(jīng)歷了不同程度的去杠桿過程，發(fā)達(dá)國家整體居民杠桿率也略有下降。國際貨幣基金組織認(rèn)為，當(dāng)居民部門杠桿率超過30%時(shí)，中期經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)受到影響，超過65%時(shí)，金融穩(wěn)定會(huì)受到?jīng)_擊。[10]

目前，居民部門融資渠道包括存款類金融機(jī)構(gòu)、小額貸款公司、互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)等，其中，銀行借貸涵蓋了居民部門大部分債務(wù)，從居民的舉債用途來看，購買住房、汽車、教育是舉債的主要目的。2017年末，我國居民金融機(jī)構(gòu)總貸款余額是2007年5.07萬億元的8倍左右。從結(jié)構(gòu)上看，由圖2可知，居民借貸由消費(fèi)貸和經(jīng)營貸構(gòu)成，其中中長期消費(fèi)貸占比超過50%，并在2017年達(dá)到最高61%。住房貸款是中長期消費(fèi)貸的主要組成部分，可見房地產(chǎn)市場的快速發(fā)展拉動(dòng)著居民杠桿率的持續(xù)攀升。出于投機(jī)或保值的動(dòng)機(jī)，居民增加債務(wù)水平進(jìn)行住房投資，帶來了房地產(chǎn)市場的繁榮發(fā)展，這又促使居民進(jìn)一步增加杠桿購買更多的房產(chǎn)。

二、居民杠桿率影響經(jīng)濟(jì)增長的路徑分析

圖3所示，居民部門作為勞動(dòng)力的供給者同時(shí)也是消費(fèi)者，而非金融企業(yè)部門為居民提供就業(yè)機(jī)會(huì)，同時(shí)也是生產(chǎn)者，二者的相互作用共同影響經(jīng)濟(jì)波動(dòng)。所以在考慮非金融企業(yè)部門去杠桿或者居民部門加杠桿時(shí)，不能獨(dú)立進(jìn)行討論，而應(yīng)把它們聯(lián)合起來進(jìn)行分析。

（一）居民加杠桿易使資產(chǎn)泡沫更為嚴(yán)重

在傳統(tǒng)觀念中房價(jià)只升不跌，居民的投資渠道有限，因此房地產(chǎn)在居民資產(chǎn)配置中一直占據(jù)主體地位。2007年以來，我國幾個(gè)大型城市的房價(jià)不斷上漲，可以推測，即使居民部門加杠桿也很大可能性是繼續(xù)投資于房產(chǎn)。雖然當(dāng)前房地產(chǎn)政策受限購、限貸的影響日益緊縮，隨著互聯(lián)網(wǎng)金融、消費(fèi)金融公司等的興起，居民能夠獲得更多的借貸資源，過多的資金追求有限的住房，容易使得房價(jià)進(jìn)一步上升，增加泡沫風(fēng)險(xiǎn)。2017年短期消費(fèi)貸款增速異常，同比增速由1月份的19.9%上升至10月份的40.9%，部分原因是購房者利用短期消費(fèi)貸等渠道繼續(xù)加杠桿。

（二）居民加杠桿不利于新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展

房地產(chǎn)在非金融企業(yè)的相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈中起著重要作用，無論是上游的鋼鐵、水泥、機(jī)械等產(chǎn)業(yè)還是下游的家具、家電產(chǎn)業(yè)，都深受房地產(chǎn)發(fā)展的影響;加上補(bǔ)充財(cái)政收入及該行業(yè)本身高回報(bào)等優(yōu)勢，房地產(chǎn)一直是政府重點(diǎn)發(fā)展的領(lǐng)域。近年來，房地產(chǎn)貸款余額占各項(xiàng)貸款余額都在20%以上，2017年更是達(dá)到26.8%，資源過度集中于房地產(chǎn)，無法有效引導(dǎo)資源流入新的增長動(dòng)能。房地產(chǎn)吸引大量資金涌入的同時(shí)對(duì)其他實(shí)體部門造成了擠壓。隨著經(jīng)濟(jì)增長步入中高速，我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展面臨轉(zhuǎn)型升級(jí)，以人工智能、新能源、新興信息等產(chǎn)業(yè)為發(fā)展方向，從長期來看居民將杠桿加到房地產(chǎn)，會(huì)抑制這些新興產(chǎn)業(yè)的建設(shè)，不利于經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)。

（三）居民加杠桿擠出消費(fèi)，抑制消費(fèi)結(jié)構(gòu)的升級(jí)

與大多數(shù)國家70%～75%的消費(fèi)率水平相比，我國2017年53.6%的消費(fèi)率處于低位。基于當(dāng)期有限的財(cái)富存量和收入水平，居民往往難以按其意愿進(jìn)行消費(fèi)，適度的借貸能彌補(bǔ)現(xiàn)期消費(fèi)支出和收入缺口。而借貸對(duì)消費(fèi)的影響存在“財(cái)富效應(yīng)”和“擠出效應(yīng)”，適度規(guī)模的居民債務(wù)能夠擴(kuò)充財(cái)富總量來平滑消費(fèi)，但當(dāng)債務(wù)水平累積到一定程度后，剛性償付的壓力使居民不得不降低消費(fèi)。2017年，居民杠桿率每升高1%，城鎮(zhèn)家庭人均實(shí)際消費(fèi)支出降低0.11%。[11]從圖4也可看出，在2009年以前，消費(fèi)增速持續(xù)上升，最高值達(dá)22%，之后增速不斷下滑。2007～2017年間，居民借貸水平持續(xù)上升，借貸水平與消費(fèi)增速的背離反映了家庭債務(wù)快速累積對(duì)居民消費(fèi)的擠出作用。居民借貸以中長期為主，大多用于房地產(chǎn)投資，對(duì)非住宅類消費(fèi)有一定的擠出影響。

居民消費(fèi)主要由生存性消費(fèi)和發(fā)展享受型消費(fèi)組成，當(dāng)還款壓力增大時(shí)，需求彈性較大的發(fā)展享受型消費(fèi)，如教育、醫(yī)療、娛樂等支出就會(huì)大幅度受到限制，而這些恰恰是我國消費(fèi)升級(jí)、產(chǎn)業(yè)升級(jí)的重點(diǎn)方向。

（四）居民加杠桿、非金融企業(yè)去杠桿的負(fù)反饋效應(yīng)會(huì)縮減總需求

居民加杠桿對(duì)消費(fèi)的擠出傳導(dǎo)到非金融企業(yè)，企業(yè)面臨總需求下降、盈利能力減弱，最終不得不減少投資，縮減生產(chǎn)。企業(yè)為縮減支出而降低員工工資甚至裁員時(shí)，會(huì)影響居民部門的流動(dòng)性，大大增加了高杠桿居民的償債壓力，有可能導(dǎo)致居民進(jìn)一步加杠桿。在居民加杠桿、非金融企業(yè)去杠桿的負(fù)反饋?zhàn)饔孟?，雖然企業(yè)能降低杠桿，但帶來的是總需求減弱和經(jīng)濟(jì)衰退。

三、居民杠桿率影響經(jīng)濟(jì)增長的實(shí)證分析

本部分首先通過門限回歸模型判斷居民杠桿率的閾值，再通過SVAR模型，將非金融企業(yè)杠桿率、居民杠桿率、固定資產(chǎn)投資、消費(fèi)和生產(chǎn)總值納入同一系統(tǒng)，綜合考慮居民杠桿率的變動(dòng)是否會(huì)影響經(jīng)濟(jì)增長，居民加杠桿能否為非金融企業(yè)去杠桿提供一個(gè)較有利的環(huán)境。

（一）門限回歸（TR）模型求居民杠桿率閾值

本文以居民杠桿率為門限變量，設(shè)立門限回歸（TR）模型[12]，可較直觀地體現(xiàn)出居民杠桿率在何處對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響發(fā)生突變，以此來判斷當(dāng)下居民杠桿率所處的區(qū)間。

1.樣本數(shù)據(jù)的選取和處理

由于居民杠桿率和非金融企業(yè)杠桿率是通過影響消費(fèi)和投資對(duì)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)產(chǎn)生作用，故構(gòu)建一個(gè)以生產(chǎn)總值GDP為被解釋變量，居民消費(fèi)CONS、固定資產(chǎn)投資INV、生產(chǎn)總值GDP、居民杠桿率HD和非金融企業(yè)杠桿率CD為解釋變量的門限回歸（TR）模型。

選取2007年第一季度至2017年第四季度的季度數(shù)據(jù)，其中非金融企業(yè)杠桿率和居民杠桿率數(shù)據(jù)來自BIS數(shù)據(jù)庫，GDP、固定資產(chǎn)投資、居民消費(fèi)數(shù)據(jù)來自國家統(tǒng)計(jì)局。居民消費(fèi)數(shù)據(jù)僅有年度值，城鎮(zhèn)居民消費(fèi)有季度值，則通過年度城鎮(zhèn)居民消費(fèi)占比推算出居民消費(fèi)的季度數(shù)據(jù)。

在處理數(shù)據(jù)中，首先通過X-13對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行季節(jié)調(diào)整，消除季節(jié)的趨勢因素。其次，為了使分析更準(zhǔn)確地反映實(shí)際情況，對(duì)各項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整，剔除通貨膨脹因素。在處理GDP和居民消費(fèi)數(shù)據(jù)中，由于《中國貨幣政策執(zhí)行報(bào)告》所公布的季度CPI數(shù)據(jù)是以去年同期為基期，故將2006年各季度CPI定為100，則2007年各季度實(shí)際值是所公布的數(shù)據(jù)。而其他年份季度CPI是通過連乘轉(zhuǎn)化為以2006年為基期的價(jià)格指數(shù)，進(jìn)而對(duì)變量剔除物價(jià)因素的影響。同樣，固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)也是通過相同的方式得到。最后，考慮到GDP、居民消費(fèi)、固定資產(chǎn)投資這三個(gè)變量水平差異較大，對(duì)處理后的數(shù)據(jù)取對(duì)數(shù)，分別表示成LNGDP、LNCONS和LNINV。

2.序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)

運(yùn)用ADF（Augmented Dickey-Fuller）檢驗(yàn)方法對(duì)各個(gè)變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示：

由表1可知，在10%顯著水平下，各變量均拒絕原假設(shè)，各變量均通過平穩(wěn)性檢驗(yàn)，為平穩(wěn)序列。

3.門限回歸（TR）模型求解過程

以LNGDP為被解釋變量，LNCONS、LNINV、HD和CD為解釋變量，其中HD為門限變量，構(gòu)建模型如式（1）所示：

通過對(duì)式（1）進(jìn)行估計(jì)，得到估計(jì)結(jié)果如表2所示：

由表2顯示，居民消費(fèi)、固定資產(chǎn)投資、居民杠桿率和非金融企業(yè)杠桿率對(duì)于生產(chǎn)總值具有典型的門限影響特征。在居民杠桿率小于0.31時(shí)，居民消費(fèi)系數(shù)為1.1633，屬于第1區(qū)制。但當(dāng)居民杠桿率大于等于0.31時(shí)，其對(duì)經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用縮小了近3倍，屬于第2區(qū)制。在第1區(qū)制時(shí)，固定資產(chǎn)投資對(duì)經(jīng)濟(jì)的負(fù)作用不能通過顯著性檢驗(yàn)，在第2區(qū)制時(shí)，固定資產(chǎn)投資能有效地對(duì)經(jīng)濟(jì)增長發(fā)揮作用。對(duì)于非金融企業(yè)杠桿率而言，雖然在兩個(gè)區(qū)制內(nèi)，其對(duì)經(jīng)濟(jì)增長都是抑制作用，但在居民杠桿率大于0.31時(shí)，其抑制作用放大了近一倍。

實(shí)際上，從2013年開始，我國居民杠桿率開始大于0.31，到2017年底，居民杠桿率已達(dá)0.48。雖然距離發(fā)達(dá)國家平均0.6的水平還有一定距離，但當(dāng)前的居民杠桿率已經(jīng)處于第2區(qū)制，無論是自身還是居民消費(fèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用有了明顯下降，此時(shí)非金融企業(yè)杠桿率對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的抑制作用更為明顯。

（二）SVAR模型檢驗(yàn)居民杠桿率能否成為非金融企業(yè)降杠桿的載體

將居民消費(fèi)（LNCONS）、固定資產(chǎn)投資（LNINV）、生產(chǎn)總值（LNGDP）、居民杠桿率（HD）和非金融企業(yè)杠桿率（CD）這五個(gè)變量納入同一系統(tǒng)，建立SVAR模型，探討各變量間的相互影響，以此來解釋為盡快降低非金融企業(yè)杠桿率，居民部門能否充當(dāng)加杠桿主體。

結(jié)構(gòu)VAR（SVAR）模型是在VAR模型基礎(chǔ)上，納入當(dāng)期變量，全面考慮了其他變量當(dāng)期與滯后期以及自身變量滯后期對(duì)主要研究對(duì)象的影響，在一定程度上對(duì)VAR模型進(jìn)行了改進(jìn)。[13]

1.構(gòu)建SVAR模型

構(gòu)建一個(gè)包含生產(chǎn)總值（LNGDP）、固定資產(chǎn)投資（LNINV）、居民消費(fèi)（LNCONS）、企業(yè)杠桿率（CD）和居民杠桿率（HD）5個(gè)變量的SVAR模型。其中，五個(gè)變量間的單位沖擊（μit）互不相關(guān)。故該SVAR模型可以表示為：

為了使SVAR（5）模型能夠有效識(shí)別，還需施加k（k-1）/2=10個(gè)約束條件。這里對(duì)當(dāng)期各變量間的相互影響設(shè)立一定的經(jīng)濟(jì)假設(shè)：

（5）國民經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)總量受到其他四個(gè)變量的共同作用。

施加上述約束后，

2.滯后階數(shù)的確定

居民消費(fèi)（LNCONS）、固定資產(chǎn)投資額（LNINV）、生產(chǎn)總值（LNGDP）、居民杠桿率（HD）和非金融企業(yè)杠桿率（CD）均為平穩(wěn)序列，而后進(jìn)行滯后階數(shù)的確定。多種判斷準(zhǔn)則綜合得到最優(yōu)滯后階數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示，每種檢驗(yàn)方法對(duì)應(yīng)的最優(yōu)滯后階數(shù)都為2階，則模型設(shè)立的滯后階數(shù)為2階。

3.模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)

被估計(jì)模型的特征根倒數(shù)的模都小于1，則SVAR（p）模型通過穩(wěn)定性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如圖5所示：

4.Granger因果檢驗(yàn)

在估計(jì)SVAR模型前，可通過格蘭杰因果檢驗(yàn)對(duì)各變量的因果關(guān)系進(jìn)行分析，探討其他變量對(duì)該變量的預(yù)測是否有幫助。

由表4可知，除了LNCONS方程，LNGDP、LNINV、CD和HD方程對(duì)應(yīng)的聯(lián)合概率均小于10%，說明各自對(duì)應(yīng)的其他四個(gè)變量的聯(lián)合作用均可對(duì)其進(jìn)行解釋。

5.結(jié)構(gòu)脈沖響應(yīng)分析

脈沖響應(yīng)指的是當(dāng)某個(gè)干擾沖擊模型后，對(duì)系統(tǒng)內(nèi)各個(gè)變量當(dāng)前和未來的影響。圖6-9反映了各變量對(duì)居民杠桿率沖擊的響應(yīng)函數(shù);圖10-11反映了消費(fèi)、投資兩大動(dòng)力對(duì)生產(chǎn)總值GDP的影響。其中，橫軸表示各個(gè)沖擊作用的滯后期數(shù)（單位：季度），縱軸表示各變量對(duì)沖擊的響應(yīng)程度;實(shí)線表示脈沖響應(yīng)函數(shù)，虛線代表正負(fù)兩倍標(biāo)準(zhǔn)差的偏離帶。

圖6表明，在受到一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)單位的居民杠桿率沖擊后，生產(chǎn)總值GDP的正向響應(yīng)逐漸增加，并在第6期左右達(dá)到最大值后，逐漸下降。圖7表明，非金融企業(yè)杠桿率在受到居民杠桿率的正向沖擊后，雖在當(dāng)期有正向響應(yīng)，但之后逐漸減弱，并在第4期左右響應(yīng)降為負(fù)值，在第8期達(dá)到最小后逐漸穩(wěn)定?？偟膩砜?，居民杠桿率的正向沖擊，能使非金融企業(yè)杠桿率出現(xiàn)較明顯的下降。

圖8表明，對(duì)于一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)單位的居民杠桿率沖擊，居民消費(fèi)當(dāng)期響應(yīng)為正，但隨即減小，并在第4期后，降為負(fù)值且逐漸穩(wěn)定，總的說來，居民杠桿率正向沖擊對(duì)居民消費(fèi)的影響不大，雖在短期內(nèi)會(huì)增大居民消費(fèi)支出，但隨后消費(fèi)支出逐漸減少并與先前水平相比有輕微下降。圖9表明，固定資產(chǎn)投資額在受到居民杠桿率正向沖擊后，當(dāng)期即出現(xiàn)負(fù)反應(yīng)，雖在后兩期有逐漸回升的趨勢，但仍處于負(fù)值，且隨后出現(xiàn)較明顯的下降趨勢。也就是說，非金融企業(yè)的固定資產(chǎn)投資對(duì)居民杠桿率的正向沖擊有較大的負(fù)面影響。

圖10表明，對(duì)于一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)單位的居民消費(fèi)正向沖擊，生產(chǎn)總值GDP在前5期，會(huì)有較輕微的負(fù)響應(yīng)，但隨后會(huì)以較明顯的態(tài)勢逐漸增長，整體而言，居民消費(fèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長仍有促進(jìn)作用。圖11表明，生產(chǎn)總值GDP受到固定資產(chǎn)投資正向沖擊后，會(huì)有一正響應(yīng)，且在第3期達(dá)到最大值后逐漸下降，固定資產(chǎn)投資能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。

（三）結(jié)果分析

1.居民杠桿率對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響存在顯著的門限特征，適度的居民杠桿率會(huì)產(chǎn)生財(cái)富效應(yīng)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長;隨著居民杠桿率越過閾值，替代效應(yīng)逐漸增大，抵消了部分財(cái)富效應(yīng)，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用降低。

2.固定資產(chǎn)投資包括房產(chǎn)、建筑物、機(jī)器、機(jī)械、運(yùn)輸工具，以及用于基本建設(shè)、更新改造和大修理等。除了規(guī)模要素，固定資產(chǎn)的結(jié)構(gòu)與質(zhì)量也十分重要，當(dāng)居民杠桿率越過閾值，對(duì)應(yīng)著2013年以后的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，可見近些年固定資產(chǎn)的結(jié)構(gòu)更加合理，質(zhì)量持續(xù)提高，從而促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)增長。

3.非金融企業(yè)杠桿率在2007年到2017年中對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響都是負(fù)面的，這與這段時(shí)間我國非金融企業(yè)杠桿來源和經(jīng)濟(jì)增速放緩有關(guān)。為了抵御2008年經(jīng)濟(jì)危機(jī)的不利影響，采用四萬億投資計(jì)劃，大多資金投放于中上游和投資周期較長的產(chǎn)業(yè)，如電力設(shè)備、煤炭和房地產(chǎn)等，而與基礎(chǔ)建設(shè)密切相關(guān)的鋼鐵、機(jī)械和建材等原本就產(chǎn)能過剩的產(chǎn)業(yè)也獲得了進(jìn)一步投資。隨著改革步入深水區(qū)，經(jīng)濟(jì)增速整體放緩，錯(cuò)誤的加杠桿難以拉動(dòng)整體放緩的經(jīng)濟(jì)增長趨勢，最終表現(xiàn)為對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的負(fù)面影響。

4.確實(shí)可以將非金融企業(yè)杠桿率轉(zhuǎn)移到居民杠桿率上，但是居民杠桿率只能在短期拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長，長期看來，這種拉動(dòng)作用逐漸減少，原因同上，替代效應(yīng)超過財(cái)富效應(yīng)的影響，居民杠桿率通過消費(fèi)渠道影響經(jīng)濟(jì)增長?？梢?，轉(zhuǎn)杠桿的思路不能成為刺激經(jīng)濟(jì)增長的長效機(jī)制。

5.當(dāng)非金融企業(yè)杠桿率轉(zhuǎn)移到居民杠桿率之后，非金融企業(yè)很大程度減少了固定資產(chǎn)投資，固定資產(chǎn)投資能有效拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長，因此，過度轉(zhuǎn)杠桿對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用下降極有可能是囿于非金融企業(yè)降低了固定資產(chǎn)投資。

四、主要結(jié)論與政策建議

（一）主要結(jié)論

1.實(shí)證得出我國居民杠桿率閾值為0.31。自2013年開始，居民杠桿率開始大于0.31，無論是自身還是居民消費(fèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用均有明顯下降，且非金融企業(yè)杠桿率對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的抑制作用更為明顯，因此，當(dāng)前我國居民杠桿率已經(jīng)越過閾值，不適宜繼續(xù)增加。

2.通過SVAR模型，將居民杠桿率、非金融企業(yè)杠桿率、居民消費(fèi)、固定資產(chǎn)投資和生產(chǎn)總值納入同一系統(tǒng)，考慮各變量間的相互影響，發(fā)現(xiàn)雖然短期內(nèi)居民杠桿率的增加有利于促進(jìn)消費(fèi)增長，但長期而言，債務(wù)壓力的積累會(huì)抑制消費(fèi)，且隨著消費(fèi)的減少，非金融企業(yè)部門不得不縮減生產(chǎn)，被動(dòng)去杠桿，經(jīng)濟(jì)增長受到抑制。

（二）政策建議

1.降低非金融企業(yè)杠桿率。我國非金融企業(yè)杠桿率主要表現(xiàn)在房地產(chǎn)業(yè)、建筑業(yè)、制造業(yè)等領(lǐng)域，非金融企業(yè)杠桿率早已過高，應(yīng)當(dāng)去掉不合理的部分，縮減無償還能力的債務(wù)。減少政府對(duì)資源配置的直接干預(yù)，降低對(duì)基建、房地產(chǎn)行業(yè)的過度支持。僵尸企業(yè)盈利能力低下、債務(wù)高筑，過剩行業(yè)擠占優(yōu)質(zhì)產(chǎn)業(yè)資源，因此需加緊完善經(jīng)營不善企業(yè)的退出機(jī)制，加快僵尸企業(yè)破產(chǎn)處理，通過破產(chǎn)實(shí)現(xiàn)市場出清。

在降低產(chǎn)能過剩行業(yè)和低效非金融企業(yè)杠桿率水平的同時(shí)，要以降低融資成本、積極提供融資機(jī)會(huì)等方式解決新興企業(yè)、中小微企業(yè)融資難問題，積極引導(dǎo)資金流入新興產(chǎn)業(yè)，實(shí)現(xiàn)杠桿在不同企業(yè)間的優(yōu)化調(diào)整。金融機(jī)構(gòu)提高對(duì)高效實(shí)體部門的信貸支持力度，改變以大型集團(tuán)、國有企業(yè)為主的信貸結(jié)構(gòu)，抑制低效的國有企業(yè)債務(wù)規(guī)模擴(kuò)張，為我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動(dòng)力提供金融支持和保障。

2.管控居民杠桿率。當(dāng)前的居民杠桿率增速過快和房地產(chǎn)市場過度發(fā)展及消費(fèi)熱點(diǎn)不足有關(guān)。建議抑制房地產(chǎn)過熱、鼓勵(lì)支持新的消費(fèi)熱點(diǎn)。

抑制房地產(chǎn)過熱。由于房地產(chǎn)市場過熱是非金融企業(yè)杠桿率、居民杠桿率升高的推手，為防止房地產(chǎn)市場泡沫破裂，應(yīng)加強(qiáng)對(duì)房地產(chǎn)市場的監(jiān)管，保持調(diào)控政策的穩(wěn)定性和有效性。保證住房的有效供給，保持房價(jià)平穩(wěn)，大力發(fā)展住房租賃市場，滿足城市居民住房需求及改善型住房需求。并且大力發(fā)展其他投資點(diǎn)，降低對(duì)房地產(chǎn)的過度依賴。對(duì)于房價(jià)過快上升、投機(jī)炒作的現(xiàn)象，規(guī)范居民加杠桿行為，防止居民通過短期消費(fèi)貸、信用卡等違規(guī)方式進(jìn)入房地產(chǎn)市場，且制定更為嚴(yán)格的資質(zhì)評(píng)估和貸款審批制度。

鼓勵(lì)支持新的消費(fèi)熱點(diǎn)。合理控制居民杠桿率增速，完善消費(fèi)信貸政策，鼓勵(lì)資金流向真正有需求的居民，充分發(fā)揮借貸在平滑消費(fèi)、改善生活中的作用，限制信貸資源過度流向投機(jī)性購房。未來應(yīng)圍繞非物質(zhì)消費(fèi)、綠色消費(fèi)等熱點(diǎn)，針對(duì)不同人群，個(gè)性化地提供消費(fèi)金融產(chǎn)品和服務(wù)。充分運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)為消費(fèi)者提供便捷、及時(shí)的服務(wù)，鼓勵(lì)商業(yè)銀行、互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融等在客戶、功能方面的補(bǔ)充作用，通過各種金融服務(wù)和產(chǎn)品激發(fā)消費(fèi)者消費(fèi)欲望、科學(xué)引導(dǎo)信用消費(fèi)。

3.防范居民部門加杠桿風(fēng)險(xiǎn)。由于我國居民杠桿率上升過快，需注意杠桿率上升帶來的債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，防止過于積極的政策刺激，加劇風(fēng)險(xiǎn)隱患。加快個(gè)人征信體系建設(shè)，擴(kuò)大征信系統(tǒng)覆蓋范圍，加強(qiáng)商業(yè)銀行、小額貸款公司、消費(fèi)金融公司等的信息共享、風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測和防范。此外，擴(kuò)大對(duì)商業(yè)銀行、影子銀行等的監(jiān)管，加大金融機(jī)構(gòu)的市場準(zhǔn)入和資質(zhì)管理，嚴(yán)厲打擊沒有金融牌照的機(jī)構(gòu)為居民加杠桿。

參考文獻(xiàn)：

[1]Reinhart C， Rofoff K..From Financial Crash to Debt Crisis[J].American Economic Review， 2011，101（5）：1676～1706.

[2]周俊仰，汪勇，韓曉宇.去杠桿、轉(zhuǎn)杠桿與貨幣政策傳導(dǎo)[J]，國際金融研究，2018（5）：24～34.

[3]馬勇，陳雨露.金融杠桿、杠桿波動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長[J].經(jīng)濟(jì)研究，2017（6）：31～45.

[4]李若愚.居民部門杠桿率的國際比較與啟示[J].金融與經(jīng)濟(jì)，2016（1）：23～27.

[5]李揚(yáng)，張曉晶，常欣，等.中國國家資產(chǎn)負(fù)債表2015[M].北京：中國社會(huì)科學(xué)出版社，2015.

[6]謝保嵩，李鑫，呂璐.基于微觀數(shù)據(jù)對(duì)四川省居民杠桿率水平及風(fēng)險(xiǎn)閾值的研究[J].西南金融，2019（2）：2～15.

[7]潘敏，劉知琪.居民家庭“加杠桿”能促進(jìn)消費(fèi)嗎？——來自中國家庭微觀調(diào)查的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].金融研究，2018（4）：71～87.

[8]劉哲希，李子昂.結(jié)構(gòu)性去杠桿進(jìn)程中居民部門可以加杠桿嗎[J].中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2018（10）：42～60.

[9]牛播坤，甄茂生.居民加杠桿的悖論與政策取向[J].銀行家，2016（9）：45～48.

[10]Svirydzenka，K..Introducing A New Broad～based Index of Financial Development[R]，IMF Working Paper， 2016：No WP/16/5.

[11]田國強(qiáng)，黃曉東，寧磊，等.防范金融風(fēng)險(xiǎn)當(dāng)警惕家庭債務(wù)危機(jī)[N].社會(huì)科學(xué)報(bào)，2018（9）.

[12]Andrews， D. &W Ploberger.Optimal Tests When a Nuisance Parameter Is Present Only under the Alternative[J]，Econometrica ，1994，62（6）：6～24.

[13]郭新華，石朝輝，伍再華.基于SVAR模型的中國家庭債務(wù)與企業(yè)債務(wù)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的影響[J].貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2016（1）：1～9.