青島市金融、企業(yè)和政府部門的杠桿率及其風險防控研究

○ 楊繼梅，李典毓

（青島科技大學 經(jīng)濟與管理學院，山東 青島 266061）

一、引言

金融杠桿作為經(jīng)濟社會中推動資金有效配置的重要手段，通過投資放大效應幫助資金需求者完成交易、提高預期收益。金融杠桿可以降低投資消費約束、提高收入并增加市場活力以促進經(jīng)濟增長，但過高或增速過快的金融杠桿會集聚經(jīng)濟泡沫，積累金融風險隱患。過高金融杠桿引起的高負債、過度資產(chǎn)證券化以及資產(chǎn)價格泡沫等問題已成為誘發(fā)金融危機的重要因素，因而受到各國高度關注[1]。國家金融與發(fā)展實驗室研究表明，危機沖擊往往導致杠桿率迅速攀升，迅速攀升的杠桿率會蘊含巨大的經(jīng)濟金融風險[2]。自2015年以來，我國依實情布局杠桿調(diào)控任務，穩(wěn)步推進“去杠桿、結(jié)構性去杠桿及穩(wěn)杠桿”，2020年從跨周期調(diào)節(jié)的新視角提出“完善宏觀調(diào)控跨周期設計和調(diào)節(jié)，實現(xiàn)穩(wěn)增長和防風險長期均衡”目標。當前，宏觀杠桿率仍處在周期峰值附近，去杠桿是必然之選[3]。

杠桿率水平與金融風險和經(jīng)濟發(fā)展關系問題備受關注。金融危機爆發(fā)后，各國從理論和政策層面重新審視三者的中長期關系，并達成共識，在去杠桿以保持金融穩(wěn)定的同時必須兼顧經(jīng)濟增長的目標。學者也就此問題進行了細化研究，發(fā)現(xiàn)不同部門的杠桿水平對經(jīng)濟增長的沖擊具有結(jié)構性差異[4]，同時，不同部門和地區(qū)金融杠桿水平及其合理杠桿區(qū)間有較大差異[5]，杠桿調(diào)控應根據(jù)各部門和地區(qū)的實際情況采取動態(tài)和差異化的策略。青島市作為中國東部沿海重要的經(jīng)濟中心城市，近年來響應國家經(jīng)濟結(jié)構轉(zhuǎn)型升級的號召，第三產(chǎn)業(yè)特別是金融業(yè)發(fā)展迅速，因此，有必要測算青島市金融、企業(yè)和政府部門的杠桿率，并探究杠桿率、地方金融風險以及城市經(jīng)濟發(fā)展之間的關系，為政府制定具有針對性的風險防控措施提供參考。

二、文獻綜述

杠桿問題研究起始于企業(yè)資本結(jié)構研究，國有企業(yè)杠桿不均衡激增等現(xiàn)象使杠桿率的結(jié)構性問題暴露，分部門杠桿率的特征就引起了學界的關注。就單個部門杠桿率而言，有學者認為，居民部門的杠桿率水平提升不能有效地提高消費、改善消費結(jié)構進而促進經(jīng)濟增長[6]；私人部門或公共部門債務對經(jīng)濟增長具有門檻效應，杠桿率超過閾值后，債務繼續(xù)增長將會導致經(jīng)濟增速放緩[7]；企業(yè)杠桿率所表現(xiàn)的結(jié)構性特征和潛在風險與企業(yè)特征差異和宏觀經(jīng)濟政策環(huán)境演變有關[8]；還有學者認為，政府部門的杠桿率會對其他部門杠桿率產(chǎn)生溢出效應，政府部門加杠桿會推動全社會杠桿率的上升[9]。

杠桿率與經(jīng)濟增長關系的研究較為豐富。杠桿率與經(jīng)濟增長之間具有非線性關系，多項研究結(jié)果表明，金融杠桿與經(jīng)濟增長呈“倒U形”關系，經(jīng)濟增速會隨著杠桿率的增加先上升后下降[10-11]。在此基礎上，有學者致力于研究杠桿率變動閾值或合理區(qū)間，以助力經(jīng)濟增長和維持金融穩(wěn)定。當發(fā)達經(jīng)濟體、新興經(jīng)濟體公共債務占 GDP比重分別達到90%、60%時，其經(jīng)濟平均增速將分別下降4個、2個百分點[12]。除此之外，杠桿率與經(jīng)濟增長的關系還具有區(qū)域異質(zhì)性和時變特征，基礎條件不同使不同地區(qū)的負債承受能力存在顯著差異，且杠桿率與經(jīng)濟增長之間的關系會隨時間的推移發(fā)生變化[13]。

現(xiàn)實中杠桿率升高與金融風險爆發(fā)常常同時出現(xiàn)，這使更多學者重視起杠桿率升高的風險隱患。Hildebrand研究發(fā)現(xiàn)，高杠桿率是導致金融體系脆弱性和危機爆發(fā)的重要因素[14]。茍文均等認為債務杠桿攀升會使風險積聚于金融部門[15]，馬勇等研究發(fā)現(xiàn)金融杠桿波動與金融穩(wěn)定顯著負相關[16]，劉曉欣等認為宏觀金融杠桿率的增加反映了系統(tǒng)風險的累積和擴散[17]。杠桿率過高不僅會促使金融風險積累，還會影響宏觀政策的調(diào)控效果，馬亞明等認為，金融杠桿率持續(xù)升高增加了中國貨幣政策規(guī)則的實施難度[18]。

已有文獻為研究金融、企業(yè)和政府部門的杠桿率及其風險防控提供了理論和技術支撐。但現(xiàn)有杠桿率研究較多集中于國家或省級層面，城市層面的分部門細化研究相對較少；此外，已有文獻對于金融風險往往采用部門違約率、不良貸款率或股票指數(shù)波動率等單一性指標進行衡量。本文以依據(jù)地區(qū)金融發(fā)展特征構建的指標體系測算地方金融風險綜合指數(shù)，同時將金融風險納入城市分部門杠桿率與經(jīng)濟發(fā)展的研究體系中，以期對于調(diào)控城市杠桿率、防范金融風險以及增強地方經(jīng)濟發(fā)展韌性具有參考價值。

三、青島市分部門杠桿率及金融風險的度量

（一）杠桿率測算

根據(jù)杠桿率的主體或指標不同，可將杠桿率分為微觀杠桿率和宏觀杠桿率，宏觀杠桿率為金融意義上的杠桿率，微觀杠桿率主要利用主體的資產(chǎn)負債結(jié)構表示權益資本撬動總資本的倍數(shù)。目前學界和實務界對于杠桿率的測算并沒有一致的意見。國際清算銀行（BIS）和國家金融與發(fā)展實驗室均以“債務總額/國內(nèi)生產(chǎn)總值”計算杠桿率。本文測算的部門杠桿率亦分為微觀杠桿率和宏觀杠桿率，宏觀杠桿率用“部門債務/國內(nèi)生產(chǎn)總值”表示，微觀杠桿率用“負債/資產(chǎn)”表示。

1.金融部門杠桿率

金融部門較為特殊，是經(jīng)營金融商品的特殊企業(yè)，具有高負債經(jīng)營性特點，金融部門債務中的通貨和存款并不構成金融部門的主要風險，或者風險較小。為了更好地體現(xiàn)金融部門杠桿率風險效應，本文利用青島轄區(qū)銀行業(yè)金融機構本外幣負債總額來計算青島市金融部門杠桿率。另外，國內(nèi)生產(chǎn)總值是流量數(shù)據(jù)、金融機構負債總額是存量數(shù)據(jù)，其比值的季度時間序列各個觀測值可比性較小，因此利用青島轄區(qū)銀行業(yè)金融機構本外幣負債總額與本外幣資產(chǎn)總額的比值來計算青島市金融部門杠桿率，數(shù)據(jù)來源于中國銀行保險監(jiān)督委員會青島監(jiān)管局。

青島市金融部門杠桿率結(jié)果如圖1所示。整體來看2012年第一季度至2022年第四季度金融部門杠桿率較為穩(wěn)定，上下波動幅度不超過2個百分點。2011年末至2014年初，青島市金融部門杠桿率波動較大，2014—2016年，杠桿率波動幅度縮減，有下降趨勢，2017年第二季度至2018年第二季度，杠桿率呈明顯下降趨勢，從96.83%下降至95.97%，而后金融部門杠桿率基本穩(wěn)定，無明顯波動，直到2020年新冠肺炎疫情發(fā)生后，金融部門杠桿率再次回升。根據(jù)《巴塞爾協(xié)議》，商業(yè)銀行的風險資本核心充足率為8%，單個商業(yè)銀行的資產(chǎn)負債率在92%以下是一個正常的水平，除銀行業(yè)外其他金融機構資產(chǎn)負債率杠桿率通常會更高。近年來青島市金融部門杠桿率均在95%以上，保證流動性充裕，避免負債過高導致的金融機構資金周轉(zhuǎn)困難，將有利于減少金融風險隱患。

圖1 2012—2022年各季度青島市金融部門杠桿率

新冠肺炎疫情發(fā)生后，青島市積極落實《關于進一步強化金融支持防控新型冠狀病毒感染肺炎疫情的通知》《關于打贏疫情防控阻擊戰(zhàn) 強化疫情防控重點保障企業(yè)資金支持的緊急通知》等政策部署，金融機構對企業(yè)的信貸支持增加，對企業(yè)貸款利率進行貼息、幫助小微企業(yè)降低融資成本的一系列操作都會導致未來金融部門債務增速有所提高，因此金融部門杠桿率有所攀升，但仍低于2016年水平，且在疫情穩(wěn)定后，杠桿率很快再次回落。自2017年金融去杠桿調(diào)整以來，金融亂象得到有效治理，資管新規(guī)起到了非常有效的規(guī)范作用，青島市去杠桿、穩(wěn)杠桿成效顯著，金融部門整體波動幅度不大。新冠肺炎疫情期間，金融部門杠桿率靈活調(diào)整，為企業(yè)復工復產(chǎn)與經(jīng)濟維穩(wěn)提供了及時幫助，同時也保證了自身安全性。百年未有之大變局加速演進，宏觀經(jīng)濟環(huán)境較為嚴峻，在通過金融刺激經(jīng)濟活力的同時，也需警惕潛在風險的爆發(fā)。

2.非金融企業(yè)部門杠桿率

非金融企業(yè)部門的債務通常是由傳統(tǒng)貸款渠道、債務類金融工具渠道、信用中介渠道獲得。2010—2014年青島市統(tǒng)計年鑒中的貸款數(shù)據(jù)是按照短期、中長期以及票據(jù)融資分類的，2015—2018年是按照住戶、非金融企業(yè)及機關團體、非銀行業(yè)金融機構貸款分類的，前后口徑不一致且很難將非金融企業(yè)部門貸款等數(shù)據(jù)分離出來。因此，本文利用青島市41家上市公司（剔除兩家銀行機構）的平均資產(chǎn)負債率來代表青島市非金融企業(yè)部門杠桿率，計算2011年第四季度至2022年第三季度青島市非金融企業(yè)部門杠桿率季度水平。數(shù)據(jù)來源于中證網(wǎng)。

青島市非金融企業(yè)部門杠桿率測算結(jié)果如圖2所示。2011年第四季度至2022年第三季度，非金融企業(yè)部門杠桿率先波動下降后緩緩回升，上下波動的最大幅度為10個百分點左右，其波動幅度大于金融部門杠桿率的波動幅度，非金融企業(yè)部門杠桿率相對于金融部門杠桿率更加不穩(wěn)定。2016年是去杠桿任務的開端之年，青島市非金融企業(yè)部門杠桿率有明顯的回落，但在2017年第三季度又有所回彈。2020年末，非金融企業(yè)部門杠桿率大幅下降，企業(yè)投資意愿較弱，青島市固定資產(chǎn)投資累計增長率由2019年末的21.4%陡降至3.2%。2021年后，市場信用環(huán)境寬松，企業(yè)主動投資意愿提高，市場主體積極性有所恢復，非金融企業(yè)部門杠桿率回升。

圖2 2012—2022年各季度青島市非金融企業(yè)部門杠桿率

非金融企業(yè)部門杠桿率往往存在嚴重的結(jié)構性問題。2011—2022年，青島市非金融企業(yè)部門資產(chǎn)負債率約為42%，青島市規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)資產(chǎn)負債率約為58%，規(guī)模以上國有控股資產(chǎn)負債率約為64%。如圖3所示，規(guī)模以上國有控股資產(chǎn)負債率始終高于規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)資產(chǎn)負債率水平。從變化趨勢來看，規(guī)模以上國有控股資產(chǎn)負債率呈下降趨勢，且兩者間的差距逐漸減小，2019年兩者僅相差1.24個百分點，國有企業(yè)杠桿率帶來的結(jié)構性問題有所改善，但2020年新冠肺炎疫情打破了這一趨勢，兩者差距再次拉大。從行業(yè)差異來看，2019年青島市不同行業(yè)的資產(chǎn)負債率從37.14%到81.65%不等，2021年行業(yè)差距縮小，從40.86%到77.1%不等。資本密集型產(chǎn)業(yè)受經(jīng)濟波動的影響會更大，其杠桿率容易居高不下。隨著青島市工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的逐步推進，智能生產(chǎn)設備和機械器材的應用使得一部分勞動密集型產(chǎn)業(yè)逐漸轉(zhuǎn)化為資本密集型，這種機械化、智能化的改造推廣往往會推動企業(yè)杠桿率上升。

圖3 2009—2021年青島市規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)、規(guī)模以上國有控股企業(yè)資產(chǎn)負債率

3.政府部門杠桿率

地方政府杠桿率的測算一直是學術界關注的一個熱點，也是難點。地方政府債務數(shù)據(jù)的公開歷史較短，隱形債務更是難以觀測。國家資產(chǎn)負債表研究中心（CNBS）使用政府部門債務與國內(nèi)生產(chǎn)總值的比值來計算全國地方政府部門平均杠桿率。青島市財政局自2015年開始公開全市政府債務余額年度數(shù)據(jù)，因此本文利用青島市政府債務余額與國內(nèi)生產(chǎn)總值的比值來測算2015—2022年青島市政府部門杠桿率。

如圖4所示，無論是青島市政府部門杠桿率或全國地方政府杠桿率都經(jīng)歷了緩慢的先降后升的過程，新冠肺炎疫情后顯著上升，兩者的變化趨勢近似一致，絕對數(shù)值差從2016年起逐年縮小，青島市政府部門杠桿率低于全國地方政府平均杠桿率。這表明青島市政府債務余額均控制在財政部核定的政府債務限額之內(nèi)，近兩年政府部門一般公共預算收入增速高于一般公共預算支出，杠桿率風險整體可控。

圖4 2015—2022年青島市政府部門杠桿率

（二）金融風險指標測算

1.指標構建與測算方法

金融機構是金融體系的主體，其經(jīng)營狀況能夠在一定程度上反映區(qū)域金融風險，本文選取區(qū)域特征較為明顯的銀行業(yè)和保險業(yè)的6個指標為代表構建指標體系，對青島市區(qū)域金融機構風險進行測算。青島市主要證券公司與期貨公司在中國證監(jiān)會公布的公司分類中均為B及以上，其合規(guī)管理及風險管理能力處于與業(yè)務活動相適應的水平?？紤]到城市層面證券行業(yè)數(shù)據(jù)的難以獲得，未將證券行業(yè)納入指標體系。以區(qū)域金融機構因素為一級指標，以銀行業(yè)運營指標和保險業(yè)運營指標為二級指標，以不良貸款率、撥備覆蓋率、存貸比、保費收入增長率、賠付率和保險深度為三級指標構建指標體系，各指標同區(qū)域金融風險的變動關系如表1所示。

表1 金融風險指標選取

（1）確定指標臨界值及風險預警區(qū)間

不良貸款率能夠充分反映區(qū)域銀行業(yè)的資產(chǎn)質(zhì)量，指標數(shù)值過高則商業(yè)銀行的資產(chǎn)存在較大的風險，區(qū)域銀行業(yè)基本安全的不良貸款指標的警戒線為5%。撥備覆蓋率是衡量銀行損失準備金計提是否充足的重要指標。撥備覆蓋率本沒有權威的警戒線，依據(jù)《股份制商業(yè)銀行風險評級體系（暫行）》，撥備覆蓋率最佳狀態(tài)為100%，撥備覆蓋率大于150%是保證銀行應對損失的基本要求。存貸比是貸存款余額之比，當此比例過大時，銀行存在過度放貸可能，帶來潛在的金融風險。根據(jù)經(jīng)濟和金融發(fā)展需要，存貸比限制在2015年取消，銀保監(jiān)會于2018年發(fā)布了新的流動性管理辦法。鑒于存貸比對研究銀行流動性風險仍有一定的參考價值，結(jié)合現(xiàn)實發(fā)展，將原先的75%安全線提升至80%。保費收入是金融機構重要收入來源之一，其增速越快則金融部門資金越充足，有助于金融系統(tǒng)的穩(wěn)定。當保費收入增長率大于10%時基本安全。賠付率是保費支出與保費收入的比值，是反映保險企業(yè)經(jīng)營管理狀況的重要效益指標。一般認為，當賠付率小于50%時是安全的，當賠付率大于80%時則處于嚴重風險中。保險深度是區(qū)域的保費收入和區(qū)域國內(nèi)生產(chǎn)總值的比值，根據(jù)保監(jiān)會要求，這一指標的合理范圍應控制在2%～5%，保險深度大于4%則金融基本安全。

本文借鑒譚中明風險預警區(qū)間設置[19]，將區(qū)域金融預警體系分為安全、基本安全、中度風險、高度風險和嚴重風險5個預警區(qū)間，賦予各預警區(qū)間對應的分數(shù)范圍為80～100、60～80、40～60、20～40、0～20，分數(shù)越小風險越高。各指標的臨界值與預警區(qū)間如表2所示。

表2 指標的臨界值與預警區(qū)間

（2）層次分析法確定指標權重

首先，對同一級的n個指標與上一級指標的重要性進行兩兩對比，即可得出指標的判斷矩陣A=（aij）n*n。其中aij表示指標 i和指標j對上級指標影響的重要性的1～9標度值（見表3）。

表3 1～9標度值及含義

其次，根據(jù)判斷矩陣計算指標權重。第一，計算判斷矩陣每行元素的乘積：第三，計算指標權重n；第二，計算Bi的n次方根：最終得到W=（W1，W2，…Wn），其中W為特征向量，Wi為指標對所屬上一級指標的權重。

本文基于銀行業(yè)的重要地位及發(fā)展狀況，認為銀行業(yè)指標相對于保險業(yè)指標較重要。按照資產(chǎn)質(zhì)量優(yōu)先于風險應對、管理能力的原則，銀行業(yè)三級指標重要順序為不良貸款率、存貸比、撥備覆蓋率。保險業(yè)內(nèi)賠付率對保險業(yè)經(jīng)營狀況指標影響最大，保費收入增長率較大，保險深度對保險業(yè)經(jīng)營狀況指標影響最小。因此，假定賠付率對保費收入增長率的標度值為3，對保險深度的標度值為5，保費收入增長率對保險深度的標度值為5，各指標權重如表4所示。

表4 城市金融機構因素指標權重

（3）指標標準化處理

各個金融風險監(jiān)測指標的性質(zhì)和經(jīng)濟意義不同，存在指標計量單位不同、指標大小衡量標準不同、指標與金融風險的方向變動關系不同等問題，因此，采用映射分數(shù)法對各指標數(shù)值進行標準化處理，以便客觀統(tǒng)一地反映其風險程度大小。指標值越大，風險度越小的反向變動指標的標準化公式為：

指標值越大，風險度越大的同向變動指標的標準化公式為：

式（1）、（2）中，ZJ為指標值，ZL、ZR分別為各風險等級區(qū)間中指標的下限臨界值和上限臨界值，TL、TR分別為各風險等級區(qū)間對應的映射分數(shù)值的下限和上限。每個指標的分數(shù)值Hij居于0～100分，若分值大于100分或小于0分，則分別按100分和0分處理[20]。

（4）計算區(qū)域金融風險綜合指數(shù)

運用綜合指數(shù)法對區(qū)域金融風險進行計算，得出綜合風險度以反映區(qū)域金融風險水平。綜合風險度的計算公式為：

式（3）中，E為區(qū)域金融風險的綜合評價值，α、β分別為銀行業(yè)經(jīng)營指標維度和保險業(yè)經(jīng)營指標維度，Xi、Yj分別為上述兩個維度的下屬三級指標的映射分數(shù)值，Wi、Wj分別為對應三級指標的權重。

2.青島市區(qū)域金融風險測算結(jié)果

根據(jù)中國銀行保險監(jiān)督委員會青島監(jiān)管局的信息，整理出2012年第一季度至2022年第四季度的原始數(shù)據(jù)，計算出青島市6個指標數(shù)值，并利用Census X-12模型對各指標序列進行季節(jié)調(diào)整以消除季節(jié)因素影響。在按照上述映射分數(shù)法對青島市風險指標進行標準化處理后，計算得出2012年第一季度至2022年第四季度青島市金融風險綜合指數(shù)（見圖5）。2014年銀保新規(guī)的正式實施加大了銀保銷售渠道的監(jiān)管力度，行業(yè)效益下降，金融風險指數(shù)大幅下降，在市場調(diào)整后，風險指數(shù)整體穩(wěn)中有增。新冠肺炎疫情期間，金融風險指數(shù)下降，潛在風險增加，2021第四季度，充分發(fā)揮保險的保障功能，銀行存貸比和保險賠付率創(chuàng)歷史新高，同期保險深度大幅下降，金融風險有所增加。除2021第四季度外，青島市金融風險綜合指數(shù)均處于[60，80）基本安全區(qū)間內(nèi)，雖有波動但整體可控。

圖5 2012-2022各季度青島市金融風險綜合指數(shù)

四、杠桿率風險效應與經(jīng)濟增長效應的實證分析

本文建立VAR模型，檢驗青島市部門杠桿率的風險效應和經(jīng)濟增長效應，使用脈沖響應分析各部門杠桿率對金融風險和經(jīng)濟增長當前值及未來值的影響，并利用方差分解進一步分析杠桿率沖擊對金融風險和經(jīng)濟增長變化的貢獻度。

（一）模型設定

當同時對多個相關變量進行預測時，通常將這些變量作為一個“多變量時間序列”系統(tǒng)，向量自回歸將系統(tǒng)中的每個變量都當成其他全部內(nèi)生變量滯后值的函數(shù)。向量自回歸模型為：

本文利用青島市部門杠桿率、金融風險和經(jīng)濟增長三個變量來建立VAR模型。

（二）數(shù)據(jù)來源及處理

本文使用季度數(shù)據(jù)，樣本區(qū)間為2012年第一季度至 2021年第四季度。部門杠桿率均由前文所述方法測算。測算金融部門杠桿率的原始數(shù)據(jù)來源于中國銀行保險監(jiān)督委員會青島監(jiān)管局，測算非金融企業(yè)部門杠桿率的原始數(shù)據(jù)來源于中國證券網(wǎng)，測算政府部門杠桿率的原始數(shù)據(jù)來源于青島市財政局。為保證數(shù)據(jù)均為比值型，經(jīng)濟水平用人均國內(nèi)生產(chǎn)總值衡量，青島市季度國內(nèi)生產(chǎn)總值和人口數(shù)據(jù)均來自青島市統(tǒng)計局。個別缺失數(shù)據(jù)利用插值法補齊。為消除季節(jié)因素影響，所有季度序列采用Census X-12法進行季節(jié)調(diào)整。

（三）數(shù)據(jù)檢驗

1.序列平穩(wěn)性檢驗

將金融風險綜合指數(shù)定義為RISK，將人均國內(nèi)生產(chǎn)總值指數(shù)定義為EGDP，將金融部門杠桿率定義為FFLEV，將非金融企業(yè)部門杠桿率定義為CFLEV，將政府部門年度杠桿率線性分解為季度數(shù)據(jù)，定義為GFLEV。采用ADF進行時間序列的平穩(wěn)性檢驗，結(jié)果如表5表示。在5%顯著性水平下，金融風險綜合指數(shù)、人均國內(nèi)生產(chǎn)總值、金融部門杠桿率、非金融企業(yè)部門杠桿率通過了平穩(wěn)性檢驗，均為零階單整；對政府部門年度杠桿率進行一階差分得到DGFLEV，且DGFLEV通過平穩(wěn)性檢驗，為一階單整。

表5 時間序列平穩(wěn)性檢驗結(jié)果

2.系統(tǒng)單位根檢驗

綜合考慮LR、AIC、SC、HQ信息準則及模型殘差檢驗結(jié)果，確定模型最大滯后階數(shù)為2階。對模型進行單位圓和特征根的檢驗，結(jié)果如圖6所示。圖6中藍色的點表示AR特征多項式的根的倒數(shù)，這些點均位于單位圓之內(nèi)，因此，所估計的VAR模型是穩(wěn)定的，可進行下一步分析。

圖6 VAR系統(tǒng)特征根檢驗結(jié)果

（四）脈沖響應分析

脈沖響應函數(shù)用以衡量來自某個內(nèi)生變量隨即擾動項的一個標準差沖擊（脈沖）對目標當前值和未來取值的影響。金融部門杠桿率、非金融企業(yè)部門杠桿率、政府部門杠桿率對區(qū)域金融風險與經(jīng)濟增長的影響分別見圖7、圖8、圖9。脈沖響應圖中，橫軸表示時期數(shù)，縱軸表示脈沖函數(shù)的大小，虛線代表正負兩個標準差偏離帶。

圖7 金融風險和經(jīng)濟增長對金融部門杠桿率的脈沖響應

圖8 金融風險和經(jīng)濟增長對企業(yè)部門杠桿率的脈沖響應

圖9 金融風險和經(jīng)濟增長對政府部門杠桿率的脈沖響應

1.金融部門杠桿率對區(qū)域金融風險與經(jīng)濟增長的影響分析

在金融部門杠桿率、經(jīng)濟增長、金融風險的VAR系統(tǒng)中，由圖7（a）可知，當對金融部門杠桿率施加一個標準差的沖擊時，從第1期中部開始，金融風險對金融部門杠桿率沖擊產(chǎn)生負向響應，在第4期左右響應增加至最大值，一直持續(xù)到7期后接近0，說明金融部門杠桿率沖擊會對未來時期金融風險綜合指標產(chǎn)生負向的影響。由于金融風險綜合指標數(shù)值越大越安全，可以認為金融部門杠桿率沖擊會使未來一段時間的金融風險增加。

由圖7（b）可知，當對金融部門杠桿率施加一個標準差的沖擊時，從第1期末開始，人均國內(nèi)生產(chǎn)總值對金融部門杠桿率沖擊產(chǎn)生正向的響應，在第2期末人均國內(nèi)生產(chǎn)總值對金融部門杠桿率沖擊響應由正轉(zhuǎn)負，到第4期時達到負向最大，因此，金融部門杠桿率抑制經(jīng)濟增長的滯后期為2個季度，沖擊在7個季度之后趨于穩(wěn)定。這說明金融部門杠桿率在沖擊前期，對經(jīng)濟發(fā)展有一定的促進作用，隨著杠桿率的積累，弊端逐步顯現(xiàn)，對經(jīng)濟增長會造成負面影響。

2.非金融企業(yè)部門杠桿率對區(qū)域金融風險與經(jīng)濟增長的影響分析

相較于金融部門杠桿率，非金融企業(yè)杠桿率發(fā)揮的效應更顯著，且持續(xù)時間更久。由圖8（a）可知，當對非金融企業(yè)部門杠桿率施加一個標準差的沖擊時，從第1期后期開始，金融風險對非金融企業(yè)部門杠桿率沖擊產(chǎn)生正向響應。在第3期響應增加至最大值。隨著時間的推移，響應開始減弱，在第20期趨于0。非金融企業(yè)部門杠桿率引發(fā)金融風險的滯后期約為3個季度，沖擊完全消失在20個季度之后，說明金融風險綜合指標對非金融企業(yè)部門杠桿率沖擊有正向的響應。非企業(yè)部門杠桿率升高，金融風險反而下降，出現(xiàn)這種結(jié)果的可能原因是，計算非金融企業(yè)部門杠桿率所選取的青島市上市公司企業(yè)存續(xù)期長、實力較為雄厚、資金效益較好。

由圖8（b）可知，當對非金融企業(yè)部門杠桿率施加一個標準差的沖擊時，人均國內(nèi)生產(chǎn)總值對非金融企業(yè)部門杠桿率沖擊產(chǎn)生負向響應，在第6期左右響應增加至最大值。隨著時間的推移，脈沖影響開始下降，在第12期時趨于0。非金融企業(yè)部門杠桿率沖擊引發(fā)人均國內(nèi)生產(chǎn)總值響應的滯后期約為6個季度，沖擊響應在18個季度之后完全消失。非金融企業(yè)杠桿率沖擊下，經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生負向響應，并且這種影響相對于金融部門杠桿率影響來說速度更快、程度更強，通常在經(jīng)濟形勢低迷時企業(yè)部門杠桿率升高。因此，杠桿率的調(diào)整要與當前經(jīng)濟形勢相適應。

3.政府部門杠桿率對區(qū)域金融風險與經(jīng)濟增長的影響分析

由圖9（a）可知，當對政府部門杠桿率施加一個標準差的沖擊時，從第1期后期開始，金融風險對這一沖擊產(chǎn)生負向響應，第2期末時，響應由負轉(zhuǎn)正，在第5期時達到最大值，而后減弱，在10期時逐漸趨向于0。政府部門杠桿率對金融風險綜合指數(shù)的影響由負轉(zhuǎn)正，說明政府部門杠桿率增速提高，短期內(nèi)會增加金融風險，但從長期來看，會提升金融機構效益，降低金融風險。

由圖9（b）可知，當對政府部門杠桿率施加一個標準差的沖擊時，人均國內(nèi)生產(chǎn)總值產(chǎn)生正向響應，隨后響應逐漸減弱，在第10期時趨于0。由此可見，政府部門提高杠桿率會促進經(jīng)濟增長。短期內(nèi)政府部門杠桿提升過快有一定的風險隱患，但整體來看，現(xiàn)階段政府部門杠桿率增速仍在合理范圍內(nèi)。

（五）方差分解

1.金融風險波動方差分解

由圖10可知，金融風險預測方差中，金融部門杠桿率貢獻度百分比從第2期中間部分開始增加，最終穩(wěn)定在16%左右。非金融企業(yè)部門杠桿率變化對金融風險波動的貢獻度超過22%。政府部門杠桿率對金融風險波動的貢獻度在第5期趨于穩(wěn)定，最終達到11%。對于金融風險波動而言，各部門杠桿率變動對金融風險變化都起到明顯作用，且金融部門杠桿率與企業(yè)部門杠桿率貢獻度超過政府部門杠桿率，企業(yè)杠桿率波動對金融風險的貢獻度最高。企業(yè)適當調(diào)杠桿會增加金融機構的效益，但杠桿不合理攀升會對地方金融穩(wěn)定造成較大威脅。

圖10 各部門杠桿率對金融風險波動預測方差的貢獻度百分比

2.經(jīng)濟增長波動方差分解

由圖11可知，經(jīng)濟增長預測方差中，金融部門杠桿率貢獻度百分比從第1期開始，隨著時間推移逐漸增加并趨于平穩(wěn)，穩(wěn)定貢獻率約為9%。非金融企業(yè)部門杠桿率對經(jīng)濟增長波動具有約16%的貢獻度，政府部門杠桿率對經(jīng)濟增長波動的貢獻度在第6期趨于穩(wěn)定，超過20%。由此可見，各部門杠桿率變動對經(jīng)濟增長變化都有明顯貢獻，企業(yè)部門杠桿率與政府部門杠桿率對經(jīng)濟增長波動的貢獻度高于金融部門杠桿率，政府杠桿率波動對經(jīng)濟增長的貢獻度最高，政府杠桿率調(diào)控對國民經(jīng)濟的影響至關重要。

圖11 各部門杠桿率對經(jīng)濟增長波動預測方差的貢獻度百分比

五、主要結(jié)論與建議

本文測算了青島市金融部門杠桿率、非金融企業(yè)部門杠桿率和政府部門杠桿率，并基于2012—2021年數(shù)據(jù)構建VAR模型，探索青島市金融部門、非金融企業(yè)部門杠桿率對金融風險水平及經(jīng)濟增長影響的時變特征與結(jié)構差異。結(jié)果表明：金融部門杠桿率在新冠肺炎疫情期間靈活調(diào)整并迅速返回疫情前水平，面對金融杠桿率沖擊，區(qū)域金融風險產(chǎn)生滯后4季度的負向響應，經(jīng)濟增長響應則在第2季度內(nèi)由正轉(zhuǎn)為負，金融部門杠桿率提升在抑制經(jīng)濟增長的同時也會積累金融風險；非金融企業(yè)部門杠桿率結(jié)構性問題得到改善，但新冠肺炎疫情的沖擊弱化了這一成果，非金融企業(yè)部門杠桿率沖擊響應程度更高、持續(xù)性更強，區(qū)域金融風險產(chǎn)生滯后3季度正向響應，經(jīng)濟增長產(chǎn)生滯后6季度的負向響應，企業(yè)部門杠桿率提升不一定會積累金融風險，但往往伴隨著經(jīng)濟衰退；政府部門杠桿在新冠肺炎疫情后上升趨勢明顯，但一直低于全國地方政府部門杠桿率平均水平，面對政府部門杠桿率沖擊，區(qū)域金融風險響應在2季度內(nèi)由負轉(zhuǎn)正，經(jīng)濟增長產(chǎn)生正向響應，政府部門杠桿率增速仍在合理范圍內(nèi)，風險整體可控；各部門杠桿率對金融風險和經(jīng)濟增長波動均有明顯貢獻，但存在一定結(jié)構性差異，金融部門杠桿率與企業(yè)部門杠桿率對金融風險變化的貢獻度超過政府部門杠桿率，企業(yè)部門杠桿率與政府部門杠桿率對經(jīng)濟增長波動的貢獻度高于金融部門杠桿率。

基于以上結(jié)論，本文提出如下對策：第一，根據(jù)前文所述青島市各部門杠桿率現(xiàn)狀，穩(wěn)杠桿比去杠桿更加合適。應警惕金融部門杠桿率的風險積累效應；非金融企業(yè)部門在調(diào)整杠桿結(jié)構時注重與宏觀經(jīng)濟相適應，靈活實施杠桿率調(diào)控策略，合理發(fā)揮杠桿的資金配置作用；重視政府部門杠桿率對經(jīng)濟增長的貢獻，同時加強隱性債務監(jiān)測。第二，金融部門杠桿率風險積累效應較強，地方金融監(jiān)管部門應繼續(xù)跟進資管新規(guī)指導意見，持續(xù)推進金融機構資產(chǎn)管理業(yè)務有序整改和轉(zhuǎn)型。促進金融市場深化改革，提高服務質(zhì)量、創(chuàng)新產(chǎn)品，強化穩(wěn)定融資來源，增加融資規(guī)模，提高直接融資比例，增加企業(yè)融資的便利性。提升小微企業(yè)貸款比例和下調(diào)貸款利率是穩(wěn)定經(jīng)濟增長和結(jié)構性穩(wěn)杠桿的重要環(huán)節(jié)，應引導中小銀行回歸本質(zhì)，合理確定經(jīng)營半徑，發(fā)展普惠貸款，支持小微企業(yè)經(jīng)營和地方經(jīng)濟發(fā)展。第三，非金融企業(yè)部門需注重杠桿率結(jié)構性優(yōu)化，重點關注國企與融資平臺，完善債務風險監(jiān)測，實施負債規(guī)模和資產(chǎn)負債率雙約束，推進企業(yè)融資結(jié)構由表外融資向表內(nèi)中長期貸款的轉(zhuǎn)移，避免表外信用的套利行為。需關注企業(yè)債違約原因，讓企業(yè)債券違約監(jiān)管成為完善債券市場、促進信用風險價格發(fā)現(xiàn)過程的重要工具，同時重視破產(chǎn)法的完善，積極發(fā)揮破產(chǎn)審判挽救危困企業(yè)、規(guī)范市場主體退出的重要作用，幫助化解不良資產(chǎn)、盤活存量資產(chǎn)。第四，政府部門杠桿率現(xiàn)階段處于合理范圍內(nèi)，可以適當提升杠桿率以刺激經(jīng)濟增長，但也需警惕杠桿率增速過快短期內(nèi)對轄區(qū)內(nèi)金融機構的沖擊。此外，政府部門應重點檢測隱性債務，加強對融資平臺公司的綜合治理，嚴禁變相舉債行為，避免政府部門隱形債務風險轉(zhuǎn)移到國有企業(yè)部門。