基于調(diào)整后杠桿率的風(fēng)險(xiǎn)分布與評(píng)估

摘 要：基于資產(chǎn)負(fù)債率、資產(chǎn)產(chǎn)出比等測(cè)算數(shù)據(jù)，將常用的宏觀杠桿率指標(biāo)（負(fù)債/GDP）的分母收入項(xiàng)轉(zhuǎn)換為資產(chǎn)項(xiàng)，并考慮“短債長(zhǎng)用”為核心的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)因素，根據(jù)有效性的測(cè)試比較調(diào)整前后杠桿率對(duì)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的效能差異，通過(guò)對(duì)中國(guó)整體風(fēng)險(xiǎn)及宏觀各部門(mén)（企業(yè)部門(mén)、居民部門(mén)、政府部門(mén)）風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行研判，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：1995年以來(lái)中國(guó)調(diào)整后杠桿率整體呈現(xiàn)非單邊上行趨勢(shì)，在歷經(jīng)防風(fēng)險(xiǎn)攻堅(jiān)戰(zhàn)后，該指標(biāo)出現(xiàn)顯著回落，整體風(fēng)險(xiǎn)水平趨于緩釋；政府部門(mén)調(diào)整后杠桿率顯著高于原始杠桿率，并出現(xiàn)兩者大幅背離的剪刀差形態(tài)；中國(guó)微觀主體的“短債長(zhǎng)用”現(xiàn)象，導(dǎo)致市場(chǎng)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)隱患或?qū)@性化，基于負(fù)債匹配性調(diào)整的杠桿率指標(biāo)能夠更好地監(jiān)測(cè)綜合風(fēng)險(xiǎn)。

關(guān)鍵詞：調(diào)整后杠桿率；宏觀杠桿率；資本產(chǎn)出比；流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)；短債長(zhǎng)用

DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2024.10.001

中圖分類號(hào)：F832 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1003－9031（2024）10－0003－17

一、引言及文獻(xiàn)綜述

一直以來(lái)，宏觀風(fēng)險(xiǎn)狀況常與宏觀杠桿率（負(fù)債/GDP）聯(lián)系在一起。杠桿率越高表征特定凈資產(chǎn)承受的債務(wù)水平越高，一旦對(duì)應(yīng)資產(chǎn)產(chǎn)生的現(xiàn)金流收入無(wú)法覆蓋債務(wù)本息，則該資產(chǎn)主體將面臨違約甚至破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。債務(wù)過(guò)度積累是促使經(jīng)濟(jì)體陷入金融危機(jī)和經(jīng)濟(jì)衰退的主要誘因（Tobin，1975；Minsky，1986；Bernanke et al.，1999；魏曉琴等，2023），2008年次貸危機(jī)爆發(fā)印證了這一點(diǎn)。因此部分學(xué)者認(rèn)為，高杠桿率意味著高風(fēng)險(xiǎn)的可能性。

但直接將高杠桿等同于高風(fēng)險(xiǎn)仍較片面，從經(jīng)濟(jì)金融理論而言，債務(wù)或杠桿本身并不必然引發(fā)風(fēng)險(xiǎn)或?qū)е挛C(jī)爆發(fā)，關(guān)鍵要看債務(wù)或杠桿的用途及是否形成了優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)。在近三十年爆發(fā)過(guò)危機(jī)的國(guó)家樣本中，危機(jī)爆發(fā)時(shí)的宏觀杠桿率（負(fù)債/GDP）廣泛分布在100%～250%的范圍內(nèi)，同時(shí)也存在很多國(guó)家杠桿率已經(jīng)超過(guò)這一范圍上限卻仍未爆發(fā)危機(jī)，這表明在評(píng)估債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)方面，需要進(jìn)一步探討杠桿率指標(biāo)的構(gòu)成及適用條件。當(dāng)杠桿對(duì)應(yīng)形成的資產(chǎn)創(chuàng)收能力較強(qiáng)且持續(xù)增值，那么這部分杠桿并不一定會(huì)存在更高的風(fēng)險(xiǎn)隱患，反而能獲得倍化的收益，這與有效信貸能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的觀點(diǎn)相符（McKinnon，1973；Shaw，1973）。

中國(guó)人民銀行杠桿率研究課題組（2014）認(rèn)為宏觀杠桿率（負(fù)債/GDP）與微觀杠桿率（負(fù)債/資產(chǎn)）存在一定區(qū)別，從兩者計(jì)算公式上可以發(fā)現(xiàn)，宏觀杠桿率未采用“資產(chǎn)”作為分母，而是采用“收入”（名義GDP）進(jìn)行替代，這主要是受制于宏觀層面資產(chǎn)數(shù)據(jù)難以獲取的無(wú)奈之舉，因此，在研究杠桿率與風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系的過(guò)程中，宏觀杠桿率與微觀杠桿率存在一定“偏離”。以宏觀杠桿率評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)存在一定的局限性，主要是忽略了與償債相關(guān)的資產(chǎn)狀況（劉曉光和劉元春，2018），且未充分考慮杠桿效率對(duì)債務(wù)可持續(xù)性和金融穩(wěn)定的重要影響（紀(jì)敏等，2017）?，F(xiàn)有研究中常用的宏觀杠桿率（負(fù)債/GDP）指標(biāo)或許不是衡量債務(wù)水平和評(píng)估債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的完美指標(biāo)，而微觀杠桿率作為杠桿的原本涵義，納入了與負(fù)債相關(guān)的資產(chǎn)情況，有助于更好地評(píng)估債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況及債務(wù)可能引發(fā)的違約或破產(chǎn)問(wèn)題，因此在宏觀層面上討論杠桿與風(fēng)險(xiǎn)，有必要引入微觀杠桿率概念和框架進(jìn)行再檢驗(yàn)。作為宏觀杠桿率與微觀杠桿率的銜接，學(xué)者提出“資本產(chǎn)出比”調(diào)整（劉曉光和劉元春，2018）、“資產(chǎn)收益率”調(diào)整（紀(jì)敏等，2017）等方式，這為健全和運(yùn)用杠桿率指標(biāo)體系提供了依據(jù)。此外，對(duì)于宏觀各部門(mén)而言（企業(yè)部門(mén)、政府部門(mén)、居民部門(mén)等），在宏觀杠桿率轉(zhuǎn)換為微觀杠桿率的過(guò)程中，還應(yīng)考慮部門(mén)收入分配及資產(chǎn)結(jié)構(gòu)等因素（秦棟，2020）。

杠桿所帶來(lái)的潛在風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題，不僅包括違約及破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，還包括流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。在考慮杠桿與流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系時(shí)，應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注債務(wù)或杠桿結(jié)構(gòu)。如“短債長(zhǎng)用”強(qiáng)化了杠桿率的消極影響，惡化了企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)融資體征，提高了微觀主體的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)（俞雪芳，2015；劉曉光和劉元春，2019）；相反，長(zhǎng)債短用則具有更多的“安全墊”和可操作空間（馬紅等，2018）。因此在分析杠桿與風(fēng)險(xiǎn)的互動(dòng)關(guān)系時(shí)，有必要考慮流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)并納入負(fù)債匹配性特征。

回顧現(xiàn)有文獻(xiàn)可總結(jié)得出，風(fēng)險(xiǎn)狀況與傳統(tǒng)宏觀杠桿率水平（負(fù)債/GDP）、資本產(chǎn)出比、資產(chǎn)結(jié)構(gòu)占比、負(fù)債匹配性等方面有關(guān)，簡(jiǎn)單以傳統(tǒng)宏觀杠桿率（負(fù)債/GDP）來(lái)評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)存在一定不足和缺憾。這意味著在觀測(cè)和評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)的過(guò)程中，不僅要識(shí)別杠桿率的“數(shù)量”，還要考慮杠桿率的“質(zhì)量”?；凇百|(zhì)量”調(diào)整后的杠桿率或能更好地評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)狀況、厘清風(fēng)險(xiǎn)分布。值得一提的是，上述變量受經(jīng)濟(jì)周期（資本產(chǎn)出比、資產(chǎn)結(jié)構(gòu)占比）、金融周期（杠桿水平、負(fù)債匹配性）影響甚重，因此風(fēng)險(xiǎn)形成、積聚與爆發(fā)也與經(jīng)濟(jì)周期和金融周期密切相關(guān)。

本文聚焦杠桿率與風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系及互動(dòng)影響，從傳統(tǒng)常用的宏觀杠桿率（負(fù)債/GDP）出發(fā)，考慮可能影響風(fēng)險(xiǎn)的其他主要因素，對(duì)原始宏觀杠桿率進(jìn)行調(diào)整，并計(jì)算獲得調(diào)整后杠桿率（負(fù)債/資產(chǎn)）的數(shù)據(jù)序列，通過(guò)有效性的研究設(shè)計(jì)，從實(shí)證角度獲得調(diào)整前后杠桿率對(duì)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的效能差異，從而確認(rèn)評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)更有效的杠桿率指標(biāo)。本文能為當(dāng)前杠桿率理論發(fā)展和現(xiàn)實(shí)運(yùn)用作出邊際貢獻(xiàn)，杠桿率基礎(chǔ)數(shù)據(jù)亦能為相關(guān)后續(xù)研究奠定基礎(chǔ)。本文不僅通過(guò)中國(guó)自身縱向比較以及與全球主要國(guó)家橫向比較等多維度，深入評(píng)估當(dāng)前中國(guó)風(fēng)險(xiǎn)狀況及分布特點(diǎn)，相關(guān)結(jié)論有助于更好地掌握和評(píng)估當(dāng)前風(fēng)險(xiǎn)形勢(shì)；還考量了流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，將負(fù)債匹配性納入杠桿率調(diào)整中，進(jìn)一步將杠桿率所揭示各類主要風(fēng)險(xiǎn)予以必要涵蓋。

二、杠桿率的調(diào)整與比較：宏觀整體視角

為了表述的便捷性且不引起歧義，本文將現(xiàn)有文獻(xiàn)中常用的宏觀杠桿率（負(fù)債/GDP）稱為“原始杠桿率”，與資產(chǎn)相關(guān)聯(lián)的杠桿率（負(fù)債/資產(chǎn)）稱為“調(diào)整后杠桿率”。需要指出的是，調(diào)整后杠桿率與微觀杠桿率計(jì)算公式一致，但下文均為宏觀層面概念，是特定微觀主體的加總，因此本文不將其稱為微觀杠桿率，以示區(qū)別。

（一）杠桿率的調(diào)整方法

根據(jù)微觀杠桿率（負(fù)債/資產(chǎn)）的公式構(gòu)成，對(duì)原始杠桿率（負(fù)債/GDP）進(jìn)行分解，構(gòu)建宏觀層面能夠反映負(fù)債對(duì)應(yīng)資產(chǎn)情況的調(diào)整后杠桿率如下：

即：調(diào)整后杠桿率＝原始杠桿率÷資本產(chǎn)出比=原始杠桿率×資產(chǎn)收益率 （4）

其中，資本存量是滿足國(guó)際可比口徑中對(duì)資產(chǎn)衡量效果最好的指標(biāo)，且估計(jì)方法一致，能夠保證縱向可比性和橫向可比性，因此在具體衡量中，普遍采用資本存量作為一國(guó)資產(chǎn)的代理變量。

式（1）—式（4）展現(xiàn)了既有文獻(xiàn)中關(guān)于宏觀杠桿率與微觀杠桿率的關(guān)聯(lián)關(guān)系。資本產(chǎn)出比是一個(gè)宏觀可測(cè)算指標(biāo)，體現(xiàn)了廣義資本的利用效率，一般而言，該指標(biāo)會(huì)隨著資本積累和資本邊際產(chǎn)出下降而發(fā)生變化。部分學(xué)者使用資本產(chǎn)出比的倒數(shù)，即資產(chǎn)收益率對(duì)杠桿率進(jìn)行換算調(diào)整，但考慮到資產(chǎn)收益率測(cè)算數(shù)據(jù)可獲得性及測(cè)算精度較差，因此本文使用資本產(chǎn)出比作為調(diào)整指標(biāo)變量。

（二）調(diào)整前后杠桿率對(duì)比：中國(guó)

基于上述調(diào)整公式，下文將對(duì)整體宏觀杠桿率進(jìn)行處理，隨后對(duì)中國(guó)及世界主要國(guó)家調(diào)整前后杠桿率的情況進(jìn)行比較，并嘗試解釋兩者的可能差異。

原始杠桿率采用BIS和CNBS兩個(gè)年度測(cè)算值，數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)際清算銀行（BIS）以及中國(guó)社科院國(guó)家資產(chǎn)負(fù)債研究中心（CNBS）。

資本產(chǎn)出比是衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的重要參數(shù)，索羅模型認(rèn)為資本產(chǎn)出比是常量（Solow，1956），但在現(xiàn)實(shí)中，資本產(chǎn)出比在中長(zhǎng)期會(huì)發(fā)生變化，一般是呈下降趨勢(shì)（Tourette，1969），當(dāng)前估計(jì)資本產(chǎn)出比一般是用資本存量除以產(chǎn)出量或國(guó)民收入總量（K/Y），其中資本存量通用的方法是永續(xù)盤(pán)存法（郭慶旺和賈俊雪，2005）?；赑enn World Table（PWT10.0）數(shù)據(jù)庫(kù)①，以國(guó)家名義資本存量除以產(chǎn)出法GDP測(cè)算值可以獲得調(diào)整所需的資本產(chǎn)出比序列。

依據(jù)前述公式，測(cè)算得到中國(guó)原始杠桿率和調(diào)整后杠桿率。結(jié)果顯示，BIS和CNBS測(cè)算的原始杠桿率數(shù)值非常接近（見(jiàn)圖1）。從原始杠桿率結(jié)果來(lái)看，中國(guó)2020年杠桿率為280.07%，較1995年杠桿率99.30%增長(zhǎng)了182.00%。原始杠桿率是中國(guó)宏觀分析中的重要指標(biāo)之一，結(jié)合圖中原始杠桿率走勢(shì)，市場(chǎng)觀點(diǎn)普遍認(rèn)為中國(guó)杠桿率上升過(guò)快、杠桿率絕對(duì)水平較高、風(fēng)險(xiǎn)隱患突出。

調(diào)整后杠桿率顯示（使用BIS原始杠桿率進(jìn)行調(diào)整，見(jiàn)圖1），中國(guó)2019年杠桿率為63.28%，較1995年杠桿率37.49%增長(zhǎng)了68.80%，小于原始杠桿率同期的增幅水平（158.00%）。由此可見(jiàn)，調(diào)整后杠桿率與原始杠桿率在絕對(duì)值水平和變化幅度方面均存在差異。整體而言，調(diào)整后杠桿率在1995年以來(lái)有升有降、非單邊上行，增長(zhǎng)幅度也相對(duì)更平坦，難以從中得到中國(guó)杠桿率快速抬升并帶來(lái)了顯著風(fēng)險(xiǎn)隱患的結(jié)論，這與原始杠桿率走勢(shì)及所得到的結(jié)論存在一定差異。

關(guān)于原始杠桿率與調(diào)整后杠桿率差異的原因，主要是和調(diào)整式“資本產(chǎn)出比”的數(shù)值波動(dòng)有關(guān)。資本產(chǎn)出比越高，表明單位資產(chǎn)的收入（GDP）越??；資本產(chǎn)出比越低，表明單位資產(chǎn)的收入（GDP）越大。中國(guó)社科院的研究表明，1995—2007年中國(guó)資本產(chǎn)出比相對(duì)穩(wěn)定，2008年后資本產(chǎn)出比呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，亦即單位產(chǎn)出需要投入更多的資本。究其原因，理論上這與資本邊際報(bào)酬遞減有關(guān)，現(xiàn)實(shí)中還與“四萬(wàn)億”刺激政策（投資帶動(dòng)增長(zhǎng)而非技術(shù)進(jìn)步）有關(guān)。本文采集的資本產(chǎn)出比數(shù)據(jù)也印證了該觀點(diǎn)。

從經(jīng)濟(jì)意義上分析，調(diào)整后杠桿率可以大致看成全部微觀主體杠桿率的加總，微觀杠桿率一方面要考慮負(fù)債水平，另一方面還要考慮資產(chǎn)水平以及形成資產(chǎn)的能力（生產(chǎn)效率等）的情況，后者則與經(jīng)濟(jì)周期密切相關(guān)?？梢哉f(shuō)，調(diào)整后的杠桿率能夠一定程度顯示或預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)衰退概率。因此，在技術(shù)進(jìn)步等方式的促進(jìn)下，經(jīng)濟(jì)體生產(chǎn)率及增速實(shí)現(xiàn)提升，有利于促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和降低經(jīng)濟(jì)衰退風(fēng)險(xiǎn)，而非技術(shù)進(jìn)步等經(jīng)濟(jì)短期刺激政策（如基建投資等）則難有其功效，反而會(huì)導(dǎo)致杠桿率抬升、加劇債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

（三）調(diào)整前后杠桿率對(duì)比：主要國(guó)家

單從中國(guó)自身的數(shù)據(jù)來(lái)看，調(diào)整后杠桿率變化難以判斷其是否存在顯著風(fēng)險(xiǎn)隱患等結(jié)論，這需要將中國(guó)與世界其他主要國(guó)家進(jìn)行橫向比較?；贐IS和PWT10.0數(shù)據(jù)庫(kù)，剔除數(shù)據(jù)缺失較多的樣本國(guó)家，共獲得18個(gè)樣本國(guó)家，包括中國(guó)、美國(guó)、英國(guó)、日本、韓國(guó)、印度、新加坡、墨西哥、加拿大等主要經(jīng)濟(jì)體，數(shù)據(jù)年份為1995—2019年（部分樣本國(guó)家有個(gè)別年份數(shù)據(jù)缺失）。

結(jié)果顯示：中國(guó)方面，第一，原始杠桿率和調(diào)整后杠桿率的區(qū)間增幅差異不大，在1995—2019年的25年間，排序分別上升8位和7位。第二，截至2019年末，中國(guó)原始杠桿率（由高到低）在18個(gè)樣本國(guó)家中排序第8位，但調(diào)整后杠桿率排序第5位。可見(jiàn)，中國(guó)調(diào)整后杠桿率指標(biāo)在世界主要國(guó)家中相對(duì)較高，一定程度表明了中國(guó)當(dāng)前確實(shí)存在一定的潛在風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題。但從圖中走勢(shì)還可以看出，中國(guó)在2017—2019年，調(diào)整后杠桿率出現(xiàn)明顯下降，體現(xiàn)出中國(guó)整體風(fēng)險(xiǎn)水平逐步趨于緩釋，相關(guān)政策成效良好。

其他國(guó)家方面，第一，2019年與中國(guó)原始杠桿率水平（256.68%）最接近的國(guó)家是美國(guó)（251.25%）和西班牙（265.43%），與中國(guó)調(diào)整后杠桿率（63.28%）最接近的國(guó)家是新加坡（63.33%）和挪威（62.23%），其中，新加坡調(diào)整后杠桿率在1995—2019年的25年間走勢(shì)與中國(guó)最接近。第二，1995年日本原始杠桿率最高、調(diào)整后杠桿率也最高，特別是原始杠桿率長(zhǎng)期維持在高位，這是日本簽訂廣場(chǎng)協(xié)議后進(jìn)入“失去的十年”具體體現(xiàn)；2019年日本原始杠桿率仍為最高、美國(guó)調(diào)整后杠桿率升至最高，展現(xiàn)了美國(guó)在次貸危機(jī)后實(shí)施多年的量寬和低利率政策的經(jīng)濟(jì)后果。第三，墨西哥是全球主要國(guó)家中杠桿率最低的經(jīng)濟(jì)體，1995—2019年間，墨西哥原始杠桿率和調(diào)整后杠桿率均出現(xiàn)小幅下跌，且是唯一一個(gè)原始杠桿率下跌的國(guó)家。墨西哥長(zhǎng)期受制于毒品、腐敗、改革停頓等，國(guó)家負(fù)債能力及經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況不佳，并伴隨相對(duì)嚴(yán)重的通脹困擾。第四，2019年全球主要國(guó)家中，匈牙利、印度、馬來(lái)西亞、墨西哥、南非調(diào)整后杠桿率均較1995年出現(xiàn)了下降，除了墨西哥外，調(diào)整后杠桿率下降主要與上述國(guó)家資本產(chǎn)出比變化有關(guān)。

三、杠桿率的調(diào)整與比較：宏觀部門(mén)視角

宏觀部門(mén)主要分為企業(yè)部門(mén)、居民部門(mén)、政府部門(mén)，上文對(duì)宏觀整體杠桿率進(jìn)行了調(diào)整及比較分析，本部分則聚焦宏觀各部門(mén)，按照類似方法對(duì)杠桿率再次進(jìn)行調(diào)整與比較。這里仍沿用“原始杠桿率”和“調(diào)整后杠桿率”的表述。

（一）杠桿率的調(diào)整方法

對(duì)于宏觀部門(mén)（企業(yè)部門(mén)、居民部門(mén)、政府部門(mén)）而言，杠桿率調(diào)整關(guān)系如下：

即：調(diào)整后杠桿率＝原始杠桿率÷資本產(chǎn)出比÷部門(mén)資產(chǎn)占比 （8）

式（5）—式（8）可見(jiàn)，宏觀部門(mén)與宏觀整體的調(diào)整公式主要的不同之處在于，負(fù)債和資產(chǎn)均為宏觀特定部門(mén)而非整體全局，調(diào)整過(guò)程中納入了“部門(mén)資產(chǎn)占比”指標(biāo)，因而不能簡(jiǎn)單套用前文宏觀整體杠桿率的調(diào)整方法。

（二）調(diào)整前后杠桿率對(duì)比：中國(guó)

基于上述調(diào)整公式，下文將對(duì)各部門(mén)杠桿率進(jìn)行處理，隨后僅對(duì)中國(guó)調(diào)整前后杠桿率的狀況進(jìn)行比較（受限于數(shù)據(jù)可得性，無(wú)法對(duì)世界主要國(guó)家部門(mén)杠桿率進(jìn)行橫向比較）。

原始杠桿率使用的是CNBS測(cè)算的杠桿率指標(biāo)，數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)社科院國(guó)家資產(chǎn)負(fù)債研究中心官網(wǎng)。

資本產(chǎn)出比仍是基于Penn World Table（PWT10.0）數(shù)據(jù)庫(kù)（Feenstra et al.，2015），測(cè)算出中國(guó)資本產(chǎn)出比結(jié)果。值得一提的是，宏觀各部門(mén)的資本產(chǎn)出比均使用的是同一數(shù)據(jù)序列。

部門(mén)資產(chǎn)占比數(shù)據(jù)方面，基于國(guó)家總資產(chǎn)、非金融企業(yè)總資產(chǎn)、居民總資產(chǎn)、廣義政府總資產(chǎn)等數(shù)據(jù)，計(jì)算得到各部門(mén)資產(chǎn)占比指標(biāo)。數(shù)據(jù)來(lái)源于Wind數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)年份為2000—2019年共20年。

依據(jù)前述調(diào)整公式，本文測(cè)算得到了非金融企業(yè)部門(mén)、居民部門(mén)、政府部門(mén)的原始杠桿率和調(diào)整后杠桿率（見(jiàn)圖2—圖4）。

圖2—圖4的結(jié)果顯示：一是對(duì)于非金融企業(yè)部門(mén)而言，調(diào)整前后杠桿率較為接近，并出現(xiàn)交替領(lǐng)先的走勢(shì)。究其原因，中國(guó)政府為應(yīng)對(duì)金融危機(jī)沖擊，向市場(chǎng)投放了四萬(wàn)億加額外配套的資金，大多數(shù)資金流向大型國(guó)企及傳統(tǒng)行業(yè)，這也導(dǎo)致后續(xù)中國(guó)出現(xiàn)部分行業(yè)供給過(guò)剩、產(chǎn)能過(guò)剩、存貨過(guò)高的局面，這部分資產(chǎn)可能并非優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)，造成整個(gè)企業(yè)部門(mén)資產(chǎn)估值不高。隨著“三去一降一補(bǔ)”供給側(cè)改革等政策推出，相關(guān)行業(yè)和企業(yè)開(kāi)始持續(xù)出清，對(duì)應(yīng)資產(chǎn)開(kāi)始貶值，調(diào)整后杠桿率也相應(yīng)下降?；谡{(diào)整前后杠桿率在近幾年的回落態(tài)勢(shì)，得出中國(guó)去杠桿政策堅(jiān)定落地實(shí)施，整體執(zhí)行狀況良好、成效明顯。

二是對(duì)于居民部門(mén)而言，調(diào)整后杠桿率在近20年間始終低于原始杠桿率，這與中國(guó)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)實(shí)基本相符。具體而言，中國(guó)居民負(fù)債或杠桿主要配置于房地產(chǎn)領(lǐng)域，而調(diào)整后杠桿率指標(biāo)在資產(chǎn)端（分母部分）也納入了房?jī)r(jià)因素，那么房?jī)r(jià)上漲將提升居民部門(mén)資產(chǎn)水平，并帶動(dòng)居民部門(mén)調(diào)整后杠桿率下降。當(dāng)然，一旦中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)出現(xiàn)動(dòng)蕩，房?jī)r(jià)大幅下跌，那么屆時(shí)居民杠桿率也會(huì)相應(yīng)上揚(yáng)。

三是對(duì)于政府部門(mén)而言，調(diào)整后杠桿率持續(xù)顯著高于原始杠桿率，并出現(xiàn)兩者大幅背離的剪刀差形態(tài)。結(jié)合經(jīng)濟(jì)現(xiàn)實(shí)我們認(rèn)為，首先，危機(jī)之后的“四萬(wàn)億”刺激計(jì)劃和貨幣政策放松導(dǎo)致的流動(dòng)性充裕，這為地方政府舉債提供了充足的資金來(lái)源；其次，地方政府由于“GDP錦標(biāo)賽”以及財(cái)權(quán)事權(quán)不匹配，具有主動(dòng)和被動(dòng)的舉債沖動(dòng)；再次，地方政府擁有公權(quán)力的資源支配和隱性擔(dān)保，在借貸市場(chǎng)上更有吸引力；最后，地方政府大多將資金投入到回報(bào)率很低的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)上，或無(wú)法有效形成具有市場(chǎng)價(jià)值的可交易資產(chǎn)。上述因素疊加政府剛性支出、減稅降費(fèi)等，造成了調(diào)整前后杠桿率出現(xiàn)了明顯背離、調(diào)整后杠桿率高企。近年來(lái)，房企經(jīng)營(yíng)發(fā)展受到抑制，購(gòu)地拍地能力下降，政府以賣(mài)地作為主要財(cái)政收入來(lái)源的方案并不可持續(xù)。2020年全球爆發(fā)新冠疫情，疫情強(qiáng)外部沖擊造成企業(yè)生產(chǎn)困難、經(jīng)營(yíng)遇阻，企業(yè)納稅額明顯下降，但政府衛(wèi)生醫(yī)療等防疫投入反而大幅增長(zhǎng)，致使政府支出不減反增，造成了政府財(cái)政平衡壓力進(jìn)一步增大，舉債需求仍在提升。由此可見(jiàn)，調(diào)整后杠桿率指出了政府部門(mén)在三大宏觀部門(mén)中風(fēng)險(xiǎn)隱患最大，后續(xù)應(yīng)持續(xù)加以關(guān)注。

四、調(diào)整前后杠桿率的有效性測(cè)試

上文發(fā)現(xiàn)，原始杠桿率和調(diào)整后杠桿率在絕對(duì)值水平及相對(duì)變化水平方面均展現(xiàn)出一定差異，為了識(shí)別兩種杠桿率構(gòu)造方式上哪種有效性更高、風(fēng)險(xiǎn)揭示功能更強(qiáng)，本部分基于整體宏觀杠桿率數(shù)據(jù)，對(duì)調(diào)整前后杠桿率進(jìn)行有效性測(cè)試。

（一）不同杠桿率對(duì)危機(jī)的揭示能力分析

首先聚焦1997年和2008年兩次世界范圍內(nèi)影響較大的金融危機(jī)事件，觀察比較兩次危機(jī)時(shí)主要受影響國(guó)家杠桿率的排序情況。

結(jié)果顯示（見(jiàn)表1），1997年受亞洲金融危機(jī)影響的2個(gè)樣本國(guó)家中，原始杠桿率值更高、主要受影響國(guó)家排序更靠前，但較調(diào)整后杠桿率排序情況差異不大，調(diào)整前后杠桿率對(duì)于此次危機(jī)而言，風(fēng)險(xiǎn)揭示功能相當(dāng)、有效性相仿。2008年受次貸危機(jī)影響的3個(gè)樣本國(guó)家中，調(diào)整后杠桿率值更高、排序更靠前，特別是危機(jī)起源地美國(guó)，調(diào)整后杠桿率65.66%，在18個(gè)樣本國(guó)家中位列第2（僅次于挪威）。可見(jiàn)，對(duì)于兩次金融危機(jī)而言，調(diào)整后杠桿率較原始杠桿率的風(fēng)險(xiǎn)揭示功能更強(qiáng)、有效性更高。

為了進(jìn)一步探究調(diào)整前后杠桿率對(duì)危機(jī)爆發(fā)的揭示能力，本文引入是否發(fā)生金融危機(jī)的虛擬變量作為被解釋變量，杠桿率及影響金融風(fēng)險(xiǎn)的控制變量作為解釋變量，構(gòu)建面板Logit模型，以此估計(jì)調(diào)整前后杠桿率對(duì)金融危機(jī)的預(yù)測(cè)效果，從而分析調(diào)整前后杠桿率與金融危機(jī)的影響關(guān)系。具體模型見(jiàn)式（9）：

核心被解釋變量為是否發(fā)生金融危機(jī)虛擬變量（crisis），數(shù)據(jù)來(lái)源于Laeven and Valencia（2018）所搭建的金融危機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)，該數(shù)據(jù)庫(kù)具體給出了世界主要國(guó)家爆發(fā)銀行危機(jī)（Systemic Banking Crisis）、貨幣危機(jī)（Currency Crisis）與主權(quán)債務(wù)危機(jī)（Sovereign Debt Crisis）三種危機(jī)類型①，歷史數(shù)據(jù)表明三種危機(jī)往往出現(xiàn)伴生現(xiàn)象，因此本文對(duì)危機(jī)類型不作區(qū)分，統(tǒng)一視為金融危機(jī)（令為1）。核心解釋變量為原始杠桿率（leveage_old）、調(diào)整后的杠桿率（leveage_new）?？刂谱兞糠矫?，參考紀(jì)洋等（2021）的研究，納入了經(jīng)濟(jì)增速（即實(shí)際GDP同比增速，gdp）、通貨膨脹率（消費(fèi)者物價(jià)水平同比增速，inflation）、貿(mào)易開(kāi)放度（進(jìn)出口商品及服務(wù)的總額占GDP的比重，trade）、人口增速（人口同比增速，population）、固定資產(chǎn)投資占比（全部固定資產(chǎn)占GDP的比重，invest）、全要素生產(chǎn)率（固定價(jià)格全要素生產(chǎn)率，tfp），控制變量數(shù)據(jù)均來(lái)源于世界銀行。該部分基于前述18個(gè)樣本國(guó)家25年的面板數(shù)據(jù)，共有450個(gè)數(shù)據(jù)樣本點(diǎn)②。

為了展現(xiàn)杠桿率的預(yù)測(cè)功能，杠桿率變量在回歸中取滯后一期的數(shù)據(jù)。表2展示了金融危機(jī)與杠桿率的實(shí)證回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，調(diào)整后杠桿率的回歸結(jié)果在10%置信水平上顯著為正，表明調(diào)整后杠桿率越高，越易爆發(fā)金融危機(jī)事件，而原始杠桿率回歸系數(shù)不顯著，可見(jiàn)調(diào)整后杠桿率在預(yù)測(cè)金融危機(jī)方面功效要強(qiáng)于原始杠桿率。從回歸擬合性來(lái)看，調(diào)整后杠桿率回歸的準(zhǔn)R2值、LR卡方值均高于原始杠桿率回歸的準(zhǔn)R2值、LR卡方值，盡管在統(tǒng)計(jì)學(xué)上而言兩者差異不大，但在模型預(yù)測(cè)力方面來(lái)說(shuō)，還是能得到調(diào)整后的杠桿率指標(biāo)的預(yù)測(cè)效果至少不差于原始杠桿率。

為了驗(yàn)證回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，我們更換回歸方法，通過(guò)使用Logistic模型獲得odds ratio結(jié)果?；貧w結(jié)果同樣得到調(diào)整后杠桿率系數(shù)顯著為正、原始杠桿率系數(shù)不顯著，且調(diào)整后杠桿率在模型預(yù)測(cè)效能上要優(yōu)于原始杠桿率。odds ratio展現(xiàn)的是杠桿率相對(duì)金融危機(jī)的事件發(fā)生比，亦即調(diào)整后杠桿率增加1%后，金融危機(jī)的發(fā)生幾率增長(zhǎng)了0.97%。通過(guò)更換回歸方法，驗(yàn)證了結(jié)論具有穩(wěn)健性?？偟膩?lái)說(shuō)，通過(guò)設(shè)計(jì)實(shí)證模型，驗(yàn)證得到了調(diào)整后杠桿率在對(duì)金融危機(jī)的預(yù)測(cè)能力方面要顯著強(qiáng)于原始杠桿率的結(jié)論。

（二）不同杠桿率對(duì)經(jīng)濟(jì)衰退的預(yù)測(cè)分析

現(xiàn)實(shí)中關(guān)于杠桿率過(guò)高的潛在風(fēng)險(xiǎn)，除了金融危機(jī)之外，主要還是擔(dān)心高杠桿或高債務(wù)或?qū)⒁l(fā)國(guó)家經(jīng)濟(jì)衰退。對(duì)此，本部分基于世界主要國(guó)家杠桿率等數(shù)據(jù)和實(shí)證研究框架，驗(yàn)證兩種杠桿率對(duì)經(jīng)濟(jì)衰退的預(yù)測(cè)能力，以期獲得調(diào)整前后杠桿率有效性的更多證據(jù)。

模型方面，同樣引入面板Logit模型，構(gòu)建是否發(fā)生經(jīng)濟(jì)衰退的虛擬變量作為被解釋變量，杠桿率及影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的控制變量作為解釋變量，以此估計(jì)杠桿率對(duì)發(fā)生經(jīng)濟(jì)衰退概率的影響，從而分析調(diào)整前后杠桿率與經(jīng)濟(jì)衰退的影響關(guān)系。具體模型見(jiàn)式（10）：

變量方面，經(jīng)濟(jì)衰退虛擬變量（recession）定義為當(dāng)經(jīng)濟(jì)體t年實(shí)際GDP增長(zhǎng)率為負(fù)值令為1，否則為0。杠桿率包括原始杠桿率（leverge_old）、調(diào)整后杠桿率（leverge_new），均來(lái)自前文計(jì)算所得。參考Barro and Martin（2004）、Acemoglu（2009）、干春暉（2011）等做法，選取影響經(jīng)濟(jì)衰退的控制變量如下：一是經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)（gdp_per），采用人均實(shí)際GDP對(duì)數(shù)值來(lái)衡量；二是全要素生產(chǎn)率（tfp），采用固定價(jià)格全要素生產(chǎn)率來(lái)衡量；三是固定資產(chǎn)投資占比（invest），采用全部固定資產(chǎn)占GDP的比重來(lái)衡量；四是產(chǎn)業(yè)增加值（industry），采用工業(yè)（包括建筑）增加值占GDP的比重來(lái)衡量；五是國(guó)際貿(mào)易（trade），采用進(jìn)出口商品及服務(wù)的總額占GDP的比重來(lái)衡量；控制變量數(shù)據(jù)來(lái)源于世界銀行官網(wǎng)。

樣本數(shù)據(jù)方面，該部分仍是基于前述18個(gè)樣本國(guó)家25年的面板數(shù)據(jù)，共有450個(gè)數(shù)據(jù)樣本點(diǎn)①。

實(shí)證回歸中，為了充分體現(xiàn)杠桿率的預(yù)測(cè)功能，以及展現(xiàn)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)（gdp_per）的控制效果，杠桿率變量及經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)控制變量均取滯后一期的數(shù)據(jù)。

表3是經(jīng)濟(jì)衰退與杠桿率的實(shí)證回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，從杠桿率指標(biāo)系數(shù)顯著性來(lái)看，調(diào)整后杠桿率的回歸系數(shù)在5%置信水平上顯著為正，表明調(diào)整后杠桿率越高，國(guó)家出現(xiàn)經(jīng)濟(jì)衰退的概率越高，而原始杠桿率不顯著，可見(jiàn)調(diào)整后杠桿率在預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)衰退概率方面功效要強(qiáng)于原始杠桿率。從回歸擬合性來(lái)看，調(diào)整后杠桿率回歸的準(zhǔn)R2值、LR卡方值，均高于原始杠桿率，盡管在統(tǒng)計(jì)學(xué)上而言兩者差異不大，但在模型預(yù)測(cè)力方面來(lái)說(shuō)，還是能得到調(diào)整后的杠桿率指標(biāo)的預(yù)測(cè)效果至少不差于原始杠桿率。

為了驗(yàn)證回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，我們更換回歸方法，通過(guò)使用Logistic模型獲得odds ratio結(jié)果?；貧w結(jié)果同樣得到調(diào)整后杠桿率系數(shù)顯著為正、原始杠桿率系數(shù)不顯著，且調(diào)整后杠桿率在模型預(yù)測(cè)效能上要優(yōu)于原始杠桿率。odds ratio展現(xiàn)的是杠桿率相對(duì)經(jīng)濟(jì)衰退的事件發(fā)生比，亦即調(diào)整后杠桿率增加1%后，經(jīng)濟(jì)衰退的發(fā)生幾率增長(zhǎng)了0.97%。通過(guò)更換回歸方法，驗(yàn)證了結(jié)論具有穩(wěn)健性。

通過(guò)兩個(gè)不同角度的研究論證，驗(yàn)證了調(diào)整后杠桿率在對(duì)金融危機(jī)和經(jīng)濟(jì)衰退的預(yù)測(cè)能力方面要強(qiáng)于原始杠桿率，得出調(diào)整后杠桿率有效性更佳的結(jié)論。

五、拓展性研究：基于負(fù)債匹配性的杠桿率調(diào)整

前文關(guān)于杠桿與風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系，主要描述的是高杠桿率可能引致更高概率的違約及破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。本部分基于債務(wù)或杠桿的結(jié)構(gòu)特征，挖掘杠桿與風(fēng)險(xiǎn)的另外一層互動(dòng)關(guān)系，即杠桿結(jié)構(gòu)不合理可能帶來(lái)更高概率的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。

（一）基于負(fù)債匹配性調(diào)整的杠桿率分析

以短期負(fù)債、中長(zhǎng)期投資形態(tài)為主的期限錯(cuò)配易引發(fā)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，加大企業(yè)經(jīng)營(yíng)困難，甚至導(dǎo)致企業(yè)資金鏈斷裂而破產(chǎn)（Diamond，1991；Acharya et al.，2011；Gopalan et al.，2014）。當(dāng)前中國(guó)很多企業(yè)長(zhǎng)期用途資金均來(lái)自短期借款，需要不斷續(xù)做和滾動(dòng)來(lái)匹配久期，資金期限錯(cuò)配很容易在市場(chǎng)快速收緊等極端環(huán)境下爆發(fā)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而導(dǎo)致企業(yè)運(yùn)轉(zhuǎn)不善、經(jīng)營(yíng)陷入困境（胡援成和劉明艷，2011；鐘寧樺等，2016）。這種“短債長(zhǎng)用”的資金運(yùn)作模式會(huì)提升微觀主體在現(xiàn)金流管理方面的考驗(yàn)，加劇資金周轉(zhuǎn)的難度，還有可能步入借新還舊→借新還息→資產(chǎn)負(fù)債表惡化的陷阱中（劉曉光和劉元春，2019）。因此，研究中國(guó)債務(wù)或杠桿問(wèn)題，一個(gè)不容忽視的因素是中國(guó)微觀主體普遍存在的“短債長(zhǎng)用”現(xiàn)象，即債務(wù)與資產(chǎn)的期限結(jié)構(gòu)錯(cuò)配問(wèn)題。

目前國(guó)內(nèi)關(guān)于“短債長(zhǎng)用”的相關(guān)研究，主要集中于微觀層面，宏觀層面則是受限于“短債長(zhǎng)用”數(shù)據(jù)的不可獲得性，尚未有學(xué)者涉足研究。微觀層面上，衡量“短債長(zhǎng)用”相對(duì)權(quán)威的指標(biāo)構(gòu)造方法為：企業(yè)短期負(fù)債占比與短期資產(chǎn)占比之差（劉曉光和劉元春，2019），該指標(biāo)越大表明“短債長(zhǎng)用”情況越嚴(yán)重。在該方法基礎(chǔ)上，我們構(gòu)造了本文的“短債長(zhǎng)用”代理指標(biāo)：第一，按照該方法的計(jì)算規(guī)則，測(cè)算了2000—2019年度中國(guó)A股所有上市公司的“短債長(zhǎng)用”平均值，作為代理宏觀層面“短債長(zhǎng)用”的變量，并在前文調(diào)整后杠桿率基礎(chǔ)上，以“短債長(zhǎng)用”程度作為增（降）幅百分比的換算邏輯，納入調(diào)整后杠桿率數(shù)據(jù)序列中，從而獲得基于負(fù)債匹配性調(diào)整后的杠桿率（lev1）。第二，以中國(guó)金融機(jī)構(gòu)作為切入點(diǎn)，根據(jù)中國(guó)人民銀行公布的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，整理得到2003—2019年季度頻率中國(guó)金融機(jī)構(gòu)本外幣信貸收支情況，計(jì)算并獲得住戶活期存款占比、企業(yè)活期存款占比、住戶短期貸款占比、企業(yè)短期貸款占比等數(shù)據(jù)序列，參照上述衡量“短債長(zhǎng)用”的方法（短期負(fù)債占比與短期資產(chǎn)占比之差），測(cè)算并獲得代理宏觀層面“短債長(zhǎng)用”的變量，同樣在前文調(diào)整后杠桿率基礎(chǔ)上，以“短債長(zhǎng)用”程度作為增（降）幅百分比的換算邏輯，納入調(diào)整后杠桿率數(shù)據(jù)序列中，從而獲得基于負(fù)債匹配性調(diào)整后的杠桿率（lev2），值得一提的是，金融機(jī)構(gòu)視角切換成負(fù)債主體（如企業(yè)）視角時(shí)，短期負(fù)債占比與短期資產(chǎn)占比的方向需要進(jìn)行倒置。

根據(jù)上述兩種“短債長(zhǎng)用”計(jì)算方法，以及納入調(diào)整后杠桿率的邏輯，可以得到基于負(fù)債匹配性調(diào)整后的杠桿率lev1和lev2，隨后將其與前文調(diào)整后杠桿率進(jìn)行對(duì)比研究。結(jié)果顯示（見(jiàn)圖5），由于中國(guó)普遍存在“短債長(zhǎng)用”現(xiàn)象，因此納入“短債長(zhǎng)用”調(diào)整代理變量之后均展現(xiàn)為杠桿率正向增長(zhǎng)，即納入“短債長(zhǎng)用”的杠桿率整體要高于未納入的調(diào)整后杠桿率水平。

納入“短債長(zhǎng)用”與調(diào)整后杠桿率之間的差額可以理解為市場(chǎng)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)水平，圖5顯示，2002、2010、2017等年份兩者差額水平相對(duì)較高，暗含了這幾年流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題相對(duì)較突出。

（二）基于負(fù)債匹配性調(diào)整后的杠桿率有效性測(cè)試

為了驗(yàn)證基于負(fù)債匹配性的調(diào)整后杠桿率是否具有更強(qiáng)的綜合風(fēng)險(xiǎn)揭示效果，接下來(lái)設(shè)計(jì)實(shí)證模型進(jìn)行有效性測(cè)試。該部分有效性測(cè)試的關(guān)鍵點(diǎn)在于如何構(gòu)造和呈現(xiàn)綜合風(fēng)險(xiǎn)水平，參考許滌龍和陳雙蓮（2015）的研究，結(jié)合銀行業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)、股票市場(chǎng)、外部金融市場(chǎng)四個(gè)維度，選取18個(gè)相關(guān)經(jīng)濟(jì)金融指標(biāo)，利用CRITIC賦權(quán)方法，構(gòu)造我國(guó)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)（systemrisk）①，作為核心被解釋變量。

核心解釋變量為前文的原始杠桿率（leveage_old）、調(diào)整后杠桿率（leveage_new），以及基于兩種“短債長(zhǎng)用”方法調(diào)整后的杠桿率lev1、lev2。

控制變量方面，與前文保持一致，選取了經(jīng)濟(jì)增速（即實(shí)際GDP同比增速，gdp）、通貨膨脹率（消費(fèi)者物價(jià)水平同比增速，inflation）、貿(mào)易開(kāi)放度（進(jìn)出口商品及服務(wù)的總額占GDP的比重，trade）、人口增速（人口同比增速，population）、固定資產(chǎn)投資占比（全部固定資產(chǎn)占GDP的比重，invest）、全要素生產(chǎn)率（固定價(jià)格全要素生產(chǎn)率，tfp）。

構(gòu)建VAR模型，通過(guò)不同杠桿率對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的方差分解情況，來(lái)識(shí)別和判斷杠桿率對(duì)綜合風(fēng)險(xiǎn)的揭示效果。值得一提的是，本部分為了提高VAR模型的數(shù)據(jù)樣本量及回歸準(zhǔn)確性，選擇季度頻率數(shù)據(jù)，樣本區(qū)間為2003年第4季度至2019年第4季度①。

數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)除系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)（systemrisk）變量外，其余變量均為一階單整。各VAR模型均存在協(xié)整關(guān)系且均顯示平穩(wěn)，各檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)指向的最優(yōu)滯后階數(shù)為2。

方差分解結(jié)果如表4所示。結(jié)果顯示，一是在同時(shí)納入原始杠桿率（leveage_old）以及基于兩種“短債長(zhǎng)用”方法調(diào)整后的杠桿率lev1或lev2的VAR模型中，無(wú)論是lev1還是lev2，在10期以上的穩(wěn)定狀態(tài)下都比原始杠桿率（leveage_old）方差貢獻(xiàn)度要高，這表明，在系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)（systemrisk）的方差歸因上，主要可歸因?yàn)榧{入“短債長(zhǎng)用”的調(diào)整后杠桿率。二是在同時(shí)納入原始杠桿率（leveage_old）、調(diào)整后杠桿率（leveage_new），以及基于兩種“短債長(zhǎng)用”方法調(diào)整后的杠桿率lev1、lev2的VAR模型中，lev2在10期以上的穩(wěn)定狀態(tài)下比原始杠桿率（leveage_old）和調(diào)整后杠桿率（leveage_new）方差貢獻(xiàn)度要高，但該結(jié)論對(duì)于lev1在不成立，可見(jiàn)在負(fù)債匹配性調(diào)整方面，lev2的構(gòu)造方法比lev1構(gòu)造方法更佳。

結(jié)合脈沖響應(yīng)圖，來(lái)進(jìn)一步確認(rèn)lev2的構(gòu)造方法比lev1構(gòu)造方法更佳的結(jié)論。脈沖響應(yīng)結(jié)果顯示（見(jiàn)圖6），短期內(nèi)lev2對(duì)systemrisk的正向沖擊更強(qiáng)，且持續(xù)期更久、衰減速度更慢，相比之下lev1對(duì)systemrisk的正向沖擊更弱，在第2期就基本衰減至0附近?？梢?jiàn)，脈沖響應(yīng)結(jié)果再次印證了lev2的構(gòu)造方法比lev1構(gòu)造方法更佳的結(jié)論。

整體來(lái)說(shuō)，考慮負(fù)債匹配性的杠桿調(diào)整有利于更好地識(shí)別綜合風(fēng)險(xiǎn)水平，可見(jiàn)其風(fēng)險(xiǎn)揭示能力更強(qiáng)、有效性更高。究其原因，主要是負(fù)債匹配性調(diào)整的杠桿率不僅可以揭示違約破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，還能一定程度涵蓋流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)狀況，因此在評(píng)判系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)水平時(shí)，使用負(fù)債匹配性調(diào)整后的杠桿率是更優(yōu)的選擇。

六、結(jié)論與政策建議

（一）結(jié)論

目前常用的宏觀杠桿率指標(biāo)（負(fù)債/GDP）盡管數(shù)據(jù)可得性好、口徑可比性強(qiáng)，但由于未考慮資產(chǎn)增值及處置抵損等負(fù)債對(duì)應(yīng)資產(chǎn)端的情況，在刻畫(huà)風(fēng)險(xiǎn)狀況時(shí)存在一定的不足和缺憾。本文基于微觀杠桿率的構(gòu)成式，將資本產(chǎn)出比等作為調(diào)整項(xiàng)，對(duì)原始杠桿率進(jìn)行調(diào)整并得到調(diào)整后杠桿率指標(biāo)數(shù)據(jù)值，嘗試解決原始杠桿率因忽略資產(chǎn)端因素進(jìn)而可能對(duì)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別判斷出現(xiàn)不準(zhǔn)確等問(wèn)題。此外，本文基于宏觀各部門(mén)（企業(yè)部門(mén)、居民部門(mén)、政府部門(mén)）的差異化計(jì)算公式，將部門(mén)資產(chǎn)占比作為另一個(gè)調(diào)整項(xiàng)并納入進(jìn)來(lái)，對(duì)原始杠桿率再次進(jìn)行調(diào)整并得到各宏觀部門(mén)的調(diào)整后杠桿率指標(biāo)數(shù)據(jù)，這為我們掌握各部門(mén)風(fēng)險(xiǎn)狀況提供了依據(jù)。為了評(píng)判調(diào)整前后杠桿率的適用性，本文還設(shè)計(jì)了杠桿率對(duì)風(fēng)險(xiǎn)揭示功能的有效性測(cè)試，結(jié)果顯示，調(diào)整后杠桿率較原始杠桿率而言，能更好地揭示危機(jī)的爆發(fā)，更有效地預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)衰退，其風(fēng)險(xiǎn)揭示能力及整體有效性更突出。本文納入了負(fù)債匹配性因素，將流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)納入進(jìn)調(diào)整后杠桿率指標(biāo)中來(lái)，也進(jìn)一步將杠桿率所揭示各類主要風(fēng)險(xiǎn)予以必要涵蓋，研究結(jié)果還發(fā)現(xiàn)，較原始杠桿率和調(diào)整后杠桿率而言，基于負(fù)債匹配性調(diào)整后的杠桿率有效性更強(qiáng)、風(fēng)險(xiǎn)揭示能力更突出。

通過(guò)比較調(diào)整前后杠桿率水平，文章分析了當(dāng)前中國(guó)整體風(fēng)險(xiǎn)水平及風(fēng)險(xiǎn)分布情況，得到以下主要結(jié)論：一是調(diào)整后杠桿率1995年以來(lái)非單邊上行，增長(zhǎng)幅度相對(duì)更平坦，無(wú)法從中直接得出中國(guó)杠桿率持續(xù)抬升并帶來(lái)了顯著風(fēng)險(xiǎn)隱患的結(jié)論，這與原始杠桿率走勢(shì)及結(jié)論存在一定差異，主要是2008年后中國(guó)資本產(chǎn)出比持續(xù)上升等原因所致。二是中國(guó)調(diào)整后杠桿率指標(biāo)在世界主要國(guó)家中相對(duì)偏高，但歷經(jīng)防風(fēng)險(xiǎn)攻堅(jiān)戰(zhàn)后，中國(guó)調(diào)整后杠桿率出現(xiàn)顯著回落，整體風(fēng)險(xiǎn)水平趨于緩釋，在主要國(guó)家中，新加坡近25年調(diào)整后杠桿率走勢(shì)與中國(guó)最接近。三是政府部門(mén)調(diào)整后杠桿率顯著高于原始杠桿率，表明政府部門(mén)風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)狀較嚴(yán)峻，主因是“四萬(wàn)億”刺激政策、地方GDP錦標(biāo)賽、預(yù)算軟約束、隱性擔(dān)保等，疫情沖擊致使政府財(cái)政平衡壓力進(jìn)一步增大，相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)值得持續(xù)關(guān)注。四是由于中國(guó)微觀主體普遍存在“短債長(zhǎng)用”現(xiàn)象，導(dǎo)致市場(chǎng)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題不斷累積，在資金投放整體處于穩(wěn)中趨緊大環(huán)境下，后續(xù)市場(chǎng)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)隱患或?qū)@性化。

（二）政策建議

根據(jù)當(dāng)前中國(guó)的宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)和貨幣金融環(huán)境，本文建議：一是使用調(diào)整后杠桿率進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)，持續(xù)深化改革，不斷推動(dòng)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整。二是利用“盤(pán)活資產(chǎn)存量—拉動(dòng)消費(fèi)需求”相結(jié)合的舉措，逐步化解中國(guó)總杠桿率水平偏高的問(wèn)題。三是全面推行高質(zhì)量發(fā)展戰(zhàn)略，扭轉(zhuǎn)過(guò)去以GDP為核心目標(biāo)的政府“競(jìng)標(biāo)賽”激勵(lì)方式，同時(shí)持續(xù)推動(dòng)財(cái)稅制度改革，逐步摒棄土地財(cái)政的舊做法，發(fā)掘新的非稅收入來(lái)源，多措并舉緩釋政府部門(mén)杠桿水平。四是積極穩(wěn)妥地采取各項(xiàng)措施保障優(yōu)質(zhì)民營(yíng)企業(yè)、創(chuàng)新能力和成長(zhǎng)性較好的企業(yè)的融資需求，避免在強(qiáng)監(jiān)管下企業(yè)“短債長(zhǎng)用”和銀行惜貸矛盾激化而陷入流動(dòng)性困境。五是要持續(xù)關(guān)注當(dāng)前市場(chǎng)上流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)提前預(yù)警和防范，在制定貨幣政策時(shí)應(yīng)納入考慮市場(chǎng)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)水平，保持貨幣政策與流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的匹配性。

（責(zé)任編輯：夏凡）

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基金項(xiàng)目：本文系國(guó)家社科基金青年項(xiàng)目“金融擴(kuò)大開(kāi)放部署下我國(guó)金融風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)及防控研究”（20CJY065）階段性研究成果。

收稿日期：2024-09-27

作者簡(jiǎn)介：管 超（1990-），男，江西萍鄉(xiāng)人，現(xiàn)供職于中國(guó)人民銀行深圳市分行；

王 升（1982-），男，江蘇鹽城人，東北大學(xué)工商管理學(xué)院博士研究生；

余 博（1989-），男，安徽黃山人，南京財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院副教授、碩士生導(dǎo)師。

本文僅代表作者觀點(diǎn)，不代表所在單位意見(jiàn)。