居民杠桿率對中國經濟增長及房地產發展水平的影響研究

陸岷峰，季子釗

（1.南京財經大學 中國區域金融研究中心，江蘇 南京 210046；2.彰銀商業銀行有限公司 風險管理部，江蘇 南京 210001）

一、引言

2017年以來，中國宏觀經濟杠桿率迅猛上升的勢頭得到了有效遏制，2018年全國兩會提出的金融工作更偏重于穩定宏觀杠桿率的變化趨勢，為了化解潛在金融風險和實現經濟穩增長，必須注重宏觀杠桿率（包括企業部門、政府部門及居民部門等）內部結構的調整。一直以來，很多人持有的觀點是中國居民部門杠桿水平仍然較低，加杠桿的空間還不小。1996—2016年，中國居民杠桿率（居民部門貸款與融資融券之和除以GDP）大幅上升，已從3.1%上升至44.8%，并仍在以約8.5%的增長速度持續上升①數據來源：國泰安數據庫。。從國際對比來看，截至2016年，同期發達國家的居民杠桿率水平遠高于中國，平均為76.4%，然而與發展中國家（35.9%）相比，中國的居民杠桿率是偏高的。因此，中國銀保監會在2018年1月召開的全國銀行業監督工作會議上，提出了要努力控制居民杠桿率的增長速度，必須嚴格控制中國高速增長的居民杠桿率，防范個人消費貸款的違規使用、個人信用卡的透支使用并流入股市和樓市，防止風險集中進一步提高。

對于中國居民杠桿率水平的高低，學界有不同的看法。從存量的角度看，目前中國的居民杠桿率雖然低于發達國家，表面看起來仍然有上升的空間，但從相對值的角度看，中國居民杠桿率水平幾乎是新興經濟體中最高的。因此，中國監管層提出抑制居民杠桿的政策，并不單是因為居民杠桿率過高，而是其攀升過快，這樣不利于經濟增長，加劇風險隱患。購房貸款是中國家庭負債的最主要部分，占50%以上，其中大量杠桿資金積聚在房地產行業。風險集中度過高的行業，一旦受到宏觀經濟下行、資產定價波動等影響，將會引發系統性風險事件。因此，研究居民部門杠桿率與資產定價、房地產市場及經濟增長的影響關系，可以清晰了解到杠桿率對宏觀經濟的影響力，也有利于判斷當前居民部門的杠桿空間和增長合理性。

二、文獻綜述

（一）關于杠桿率內涵的研究

在傳統經濟學理論中，杠桿率是指權益資本與總資產的比率。財務概念中，杠桿率等于息稅前利潤與營業利潤之比，也就是說，將資金放大，隨之資金成本也就很小了，收益和風險也會隨之放大。宏觀經濟學核算中，杠桿率又分為政府部門杠桿率（政府債務余額/GDP）、居民部門杠桿率（居民貸款余額/GDP）、金融企業部門杠桿率（金融機構間負債/GDP）以及全社會杠桿率（總債務占比）等。通過信貸市場的引入，經濟主體擁有了貸款的機會，因而提升了收益水平，同時也放大了風險，因此杠桿的作用不可忽視。李揚等（2012）通過對比分析債務的存量指標與國民收入的流量指標發現國家的長期累積經濟效應，若更深入地分部門類別來研究杠桿率結構、變動趨勢及各部門之間的關系，就可以從存量的視角剖析國家的經濟結構和特征[1]。

（二）關于中國居民杠桿率適度與否的爭議

1.認為中國居民杠桿率仍不高，有擴大空間。李若愚（2016）認為，居民舉債主要用于購買汽車、房子、消費以及子女教育等支出。雖然如今的金融市場所能提供給投資者的投資渠道越來越豐富，但居民融資渠道有限，可選擇的債務品種并不多，主要是通過商業銀行獲得貸款。他的觀點傾向于居民加杠桿，認為：第一，中國居民杠桿率仍有上升空間，絕對水平不高；第二，中國居民的債務收入比例較低，居民債務仍有擴大空間[2]。

2.認為居民杠桿率有較大空間但增速過快。秦銳（2017）認為，中國居民杠桿率的高速增長勢必積聚風險，杠桿率有上升的空間，但并不意味著可以放任杠桿率的持續攀升。雖然從存量角度看，中國居民杠桿率同發達國家相比處于較低水平，但從居民凈財富的角度看，發達國家居民的凈財富約占社會凈財富的80%，而中國居民只有約45%，相當于發達國家的一半。因此，如果以居民凈財富作為居民杠桿率的計算標準的話，中國居民杠桿率甚至超過了發達國家[3]。

3.認為居民杠桿率上升空間較小并增速過快。牛播坤等（2016）認為，第一，中國居民杠桿率的空間已所剩無幾；第二，中國居民杠桿率增速過快。目前中國經濟屬于投資導向型，居民部門在宏觀收入分配結構中占比較小，而中國居民的債務水平卻處于國際平均水平之上。由于居民舉債購入資產多集中于房地產市場，因此相較于歐美發達國家而言，中國居民對房屋價格的波動具有較強的敏感度，使得風險集聚[4]。孫丹等（2017）研究認為，增加居民部門杠桿率來去房地產庫存只能進一步惡化房地產價格泡沫風險，增加經濟金融的脆弱性[5]。李超等（2016）認為中國居民以銀行貸款為主的單一債務結構是引起杠桿率連續快速上漲的原因。自2008年金融危機爆發之后中國居民杠桿率開始持續迅速上升，這與居民的債務結構高度相關[6]。

越來越多的學者認為從豐富模式的角度避開簡單地加杠桿問題。張志元等（2018）提出，金融業需要依靠創新思維打造金融服務新模式，實現金融與多產業、多業態、多模式的深度融合[7]。巴曙松（2016）指出，中國居民加杠桿速度逼近次貸危機邊界。他認為居民杠桿率與房價波動高度一致，每輪房價大漲，居民杠桿率隨之增加。他從橫向分析對比了中國與其他國家的居民杠桿率，認為中國的居民杠桿率水平低于發達國家。通過交易杠桿的分析，他認為中國居民杠桿率上漲空間是有的，但不宜有樂觀的預期。通過美國房地產市場歷史數據對比來看，中國居民購房加杠桿的速度在逐步地逼近這個邊界[8]。

（三）關于居民杠桿率對經濟增長及房地產業的影響研究

1.居民杠桿率對經濟增長的影響。Mian等（2010）利用美國數據實證檢驗認為，居民部門杠桿率是預測美國經濟衰退早期的有效數據指標[9]。Mian等（2015）通過對30個國家1996—2012年的面板數據分析發現，若居民杠桿率具有連續4年上升的趨勢，那么相應的GDP將會顯著下降，雖然非金融企業部門杠桿率連續上升也會造成同樣的后果，但并沒有居民杠桿率的影響力大[10]。Lombardi等（2017）通過實證研究發現，居民杠桿率短期的增長有助于提升一國的消費水平和GDP水平，但就長期而言是不利的[11]。郭新華等（2013）主要通過實證分析了長期和短期的中國居民杠桿率與宏觀經濟波動之間的關系，發現短期內中國居民的債務水平越高則GDP水平越高[12]。田新民等（2016）通過實證研究認為，中國居民杠桿率水平與經濟增長之間有著長期均衡的關系，中國家庭的不斷加杠桿不利于中國長期的經濟增長，而短期內，家庭加杠桿可以一定程度刺激經濟增長[13]。郭新華等（2016）實證研究認為，短期和長期的居民杠桿率對中國經濟增長存在顯著影響，但長期的情況下，高水平的杠桿率將會阻礙經濟增長[14]。

2.居民杠桿率對房地產業的影響研究。2014年以來，我國曾一度為刺激經濟、推動加速房地產業去庫存進度，不斷推出利好政策，陸續提升了國民的購房需求，持續加大了居民杠桿率水平。孫丹等（2017）結合中國房地產業數據，利用格蘭杰因果關系檢驗考察了居民杠桿率與住房需求之間的關系，結論說明居民購房需求是居民部門杠桿率上升的重要原因[5]。劉金全等（2018）基于中國10年各房地產指標的月度數據構建向量自回歸模型檢驗房價上漲的主要動力是否為居民杠桿率，結論表明居民杠桿率對房價波動的影響并不顯著，而寬松的貨幣政策才是房價上漲的主要推動力[15]。

（四）關于居民去杠桿對策建議研究

池建宇等（2017）提出，一是應做到總量控制的前提下，監測并控制居民杠桿率絕對值過高，允許適度上漲，但注意過快或過度的現象；二是盡可能推動金融業的創新發展并保障市場環境的安全，進而提升居民融資效率，即杠桿效率。對于居民的負債水平和償還能力要做到跟蹤式的監控，事前防范風險事件。加強維護金融系統穩定性，只有金融市場穩定才能使居民舉債資金不會過度集中投資于房地產領域[16]。錢津（2017）認為，首先是要完善房地產市場的監管法規建設，建立多主體多渠道的住房制度，維護市場穩定；其次是做好投資者管理，抑制不合理的投機行為；第三是要謹慎使用居民部門加杠桿的手段來化解房地產庫存；第四是房地產行業監管部門應當健全房地產市場監測指標，以便做好事前預警和防范的準備；最后，商業銀行應吸取美國金融危機的歷史教訓，理性處理房地產市場過熱的現象，避免過度放貸[17]。

從前述居民杠桿率的研究綜述不難發現，學界在討論杠桿率的效應時，可以歸納成微觀經濟和宏觀經濟兩類視角。微觀方面，主要是杠桿率影響資產定價的問題（例如加或去杠桿對房地產市場、證券市場的影響）。宏觀方面，主要是杠桿率對國民經濟收入以及細分市場發展水平的影響。李莉等（2017）將關注的杠桿分為微觀和宏觀兩類：第一類是微觀層面的經濟主體杠桿形成，經濟主體從信貸市場通過抵押資產獲得額外的貨幣資金進行消費或投資。第二類是微觀經濟主體杠桿加總后得到的宏觀經濟杠桿[18]。

本文主要探討中國居民杠桿率與經濟增長、房地產市場、固定投資增速的關系，將分別從微觀和宏觀的角度，研究居民杠桿率的經濟效應。

三、居民杠桿的經濟理論基礎

本部分將闡明杠桿理論的原理、本質及杠桿理論形成的微觀決定機制。從微觀經濟主體異質信念出發解釋居民主動加杠桿行為的動因，從動態金融的視角通過構建簡單的居民杠桿率二叉樹模型刻畫杠桿率對資產價格及各經濟主體風險偏好的影響，為下文進一步分析杠桿率的宏觀經濟效應奠定微觀基礎。

（一）理論模型的構建和假設

利用二叉樹模型可以簡潔地刻畫各經濟部門加杠桿行為的動因，以微觀經濟視角分析動態的杠桿率對資產定價和各類經濟主體的風險偏好影響。

假設該模型只存在兩個時刻，起點和終點分別為時刻t0和時刻t1，經濟主體（居民，V）的風險程度連續分布于區間[0，1]，居民部門中越樂觀則V數值越大，相反地，越悲觀則V數值越小。主體V預期外來經濟繁榮的資產Y升值的概率為h，認為經濟衰退引起資產貶值的概率為1-h，由于不同居民存在不同的風險偏好（風險偏好型和風險厭惡型），主體V越樂觀，他對資產升值的預期則越強烈，其配置資產的欲望就越強，此時h→1；反之，主體V越悲觀，則對資產貶值的期望就越強，其出售資產的意愿就越強，此時h→0。由于未來資產變化的不確定性，Y的資產份數在未來升值和貶值的兩個狀態分別為yu和yd（如圖1所示）。

圖1 單時段居民杠桿率二叉樹模型

基于鄭嘉偉（2016）[19]提出的建模思想，假設時刻t0，不同風險偏好的居民自己決定買進或賣出可投資資產，并假設其初始財富為W0，其效用水平由資產組合價值來衡量，在時刻t1無借貸條件下主體V的資產組合價值為：

假設資產Y在時刻t0的價格為p0，風險偏好型的經濟主體V則傾向于認為資產在未來的時刻t1將獲得較高收益，則他們的期望是 hyu+（1-h）yd＞p0，因此會買入盡可能多的資產；風險厭惡型的經濟主體 V 期望為 hyu+（1-h）yd＜p0，他們將會盡可能多地賣出資產，持有貨幣；對于風險中性的經濟主體，其期望為hyu+（1-h）yd=p0，持有資產或是貨幣都無差異。在無借貸條件下，經濟主體V的預算約束為：

上述三等式（2）中，第一等式約束了經濟主體V的初始財富及收益的額度（此處不考慮實際經濟含義而簡化設定為1）；第二等式為經濟繁榮情況下的預期財富值；第三等式為經濟衰退情況下的預期財富值。

計算經濟主體V在預算條件下最大化資產組合價值時，考慮市場出清條件為：

（二）居民杠桿率的引入與確定

此處，引入信貸市場，利率為r，為簡化計算本文假定貨幣市場投資和借款利率相同，即在時刻t0在貨幣市場投入1元，在時刻t1可以收獲1+r元的收益；相反，若時刻t0從貨幣市場借入1元，時刻t1的負債為1+r元。假定經濟主體V在時刻t0買入或賣出m0份資產，為防止違約事件的發生，在貨幣市場引入抵押作為防止違約的惟一約束機制，即經濟主體借入資金需要用資產作為抵押，假定經濟主體V使用yh，0單位資產作為抵押獲得m0單位貨幣資金，并承諾在將來時刻t1償還債務D。最后，為了防止“零和博弈”的發生，這里經濟主體V在貨幣市場借入資金量低于其抵押資產的價值。在時刻t1，經濟主體的預算約束從（2）式變為：

當引入了金融中介，也就是信貸市場，風險偏好者就會根據自己的預期盡可能多地借款買入資產。由于存在違約的可能性，本文引入了抵押機制，即風險偏好者主體V要用自己的資產作為擔保進行借貸，發生違約后，抵押的資產將用來彌補投資損失。市場出清的條件由（3）式變為：

正因為存在信貸市場，經濟主體V才可以通過資產抵押獲得更多貨幣資金，擴大現在和未來的消費和投資，居民杠桿被內生地創造出來，此時居民杠桿率L為：

（三）數值模擬不同杠桿率下資產價格的變化

根據上文的理論假設和賦值，由于資產價格、負債以及違約事件在未來的變化是隨機的，因此本文應用Matlab軟件生成隨機數據進行數值模擬。

根據信貸市場的存在與否，市場均衡的穩態可以得到兩種結果，結合圖1的單時段二叉樹模型，著重分析存在信貸市場后的杠桿率對資產價值的影響。設定經濟主體V在時刻t0的資產份額y0=1和初始財富W0=1，資產在時刻t1的兩種狀態：yu=2，yd=0.5，根據上文設定，此處應有D≤0.5，市場均衡時的結果如表1所示。

1.居民無杠桿的情況。如表1所示，當居民杠桿率L=0時，說明居民無杠桿，即不存在信貸市場，經濟主體V購買或賣出資產只能使用自有資金，V＜0.51的經濟主體賣出資產，獲得3.09單位的貨幣資金，同時又有V≥0.51的經濟主體盡可能地使用自用資金買入資產，通過計算可得在初期的資產價格為p0=1.27。

表1 不同居民杠桿率下資產價格變化的數值模擬

2.居民存在杠桿的情況。當引入了信貸市場后，經濟主體V可以通過抵押資產從市場上獲得更多資金，以盡可能地達到自身效用最大化。通過計算得到，當居民杠桿率為0.5時，V＜0.62的經濟主體將會出售所有資產，并且會借給另一部分V≥0.62的主體，在市場出清后，期初資產價值p0將上升為1.48。若未來資產價格下跌，風險偏好型經濟主體將用自己抵押的所有資產償還債務，這也是他們使用貨幣資金的約束。而風險厭惡型經濟主體為了規避資產下跌的風險，愿意借給風險偏好型經濟主體。類似地，將居民杠桿率進一步提升至L=0.9，則存在V＜0.69的經濟主體愿意出售所有資產，并且會借給另一部分V≥0.69的主體，在市場均衡后，期初的資產價格p0將進一步上升為1.61。

通過上述研究對比，可以得到如下結論：

結論1：當居民沒有加杠桿時，不同風險偏好的居民的經濟活動趨向均勻分布。

結論2：當居民加杠桿之后，市場均衡時的居民杠桿率將會顯著提高，同時資產價格也會隨之上升。即居民杠桿率的提升將會推動資產價格的上升。

推論：對于存在不同風險偏好的經濟主體，市場均衡時，隨著居民杠桿率的不斷上升，V的分布邊界從0.62上升至0.69。即居民不斷加杠桿會使風險資產集中度不斷提高，加劇了市場的脆弱性。

四、居民杠桿率的宏觀經濟效應實證分析

上文從微觀的層面分析了加杠桿對居民資產價格的作用，進而延伸至對整體經濟的影響，例如風險集中。在這一部分本文將從宏觀經濟的層面探討居民杠桿率與GDP增長率、房地產市場等的關系。Lombardi等（2017）[11]、謝云峰（2017）[20]都通過構建面板ARDL模型實證研究短期內和長期內居民部門杠桿率與房地產發展水平和GDP增長的關系。因此本文亦采用ARDL模型。

（一）變量選取與數據描述

本文從WIND資訊、國家統計局網站中選取中國1996—2016年相關宏觀數據作為樣本基礎，選擇1996年作為數據年份的起點，原因是貨幣當局開始準許并鼓勵商業銀行向居民部門發放住房貸款，中國居民負債水平的真正上漲是從1996年開始的。本文數據指標有：

1.居民杠桿率（LEVER）。由（居民部門貸款+融資融券）/GDP計算而得。

2.經濟增長（GROWTH）。選取 GDP增長率作為代理指標，作為外生性系數。

3.固定資產投資增速（FIXED）。GDP增長率的影響因素有很多，本文選取固定資產投資增速（FIXED）作為控制變量。

4.房地產業前景指數（ESTATE）。房地產市場的發展水平由WIND資訊提供的房地產業前景指數（ESTATE）取對數作為代理指標。

具體數據的描述性統計如表2所示。

表2 變量的描述性統計

表3 數據平穩性檢驗結果

（二）研究方法與模型選取

根據宏觀經濟數據特點，現存在兩個難點：一是數據時間跨度不是很長，數據量不大；二是需要同時考慮到短期和長期的影響。這里，自回歸分布滯后模型（Autoregressive Distributed Lag Approach，ARDL）可以有效解決以上問題：（1）ARDL模型可以允許解釋變量為內生變量，并且更適合使用小樣本數據，得到的結果仍然可以是無偏估計；（2）不需要數據具有統一的單整性，可以使用協整檢驗來解釋控制變量之間的長期關系；（3）基于原模型可推導出動態誤差修正模型（ECM），方便檢驗變量之間的短期關系。因此本文采用ARDL模型進行實證研究。

本文將建立兩個模型分別對應居民杠桿率與GDP增長率、房地產市場的關系，首先檢驗各個變量的平穩性，然后進行ARDL邊限協整分析。

模型1：

模型2：

（三）平穩性檢驗

由于現有數據時間序列超過15年，為避免偽回歸現象，本文首先進行平穩性檢驗，結果如表3所示。

從表3的結果可看出，各解釋變量滿足ARDL邊限協整檢驗的條件。

（四）ARDL邊限協整檢驗

運用模型1和模型2，檢驗居民杠桿率與GDP增長率、固定投資增長率，居民杠桿率與房地產業前景指數是否存在長期穩定關系。檢驗采用的統計量為F統計量，使用Eviews統計軟件實現，結果如表4所示，模型1和模型2的F統計量均拒絕了原假設。因此，居民杠桿率與GDP增長率、固定投資增長率存在長期關系，同時居民杠桿率與房地產業發展水平也存在長期穩定關系。

表4 ARDL邊限協整檢驗結果

（五）居民杠桿率的長、短期效應

本文采用 HAC（Hewey-West）準則判斷，最大滯后限定為4。計算得到最優滯后期的長期動態關系方程：ARDL（3，3，4）和 ARDL（1，0），具體參數估計結果如表5所示。而居民杠桿率對經濟增長的短期效應如表6所示。

表5 ARDL的長期均衡系數估計

從表5的結果上看，模型估計系數的效果較好，模型 1的 R-squared=0.957，而模型 2的 R-squared=0.774相對較低，以及P值的拒絕原假設也不夠充分，這可能是模型設定出現偏誤，也可能是揭示房地產業發展的因素諸多，除了居民杠桿率，還有商業銀行業的支持程度、宏觀政策導向以及居民收入結構等等。結合表6的結果來看，居民杠桿率對經濟增長影響顯著，其估計系數為0.472，這說明在短期提升居民杠桿率水平對經濟增長有正的推動力。從歷史經驗及前人研究可知，房地產需求是居民部門負債擴張的重要原因之一，反過來加杠桿的行為必然會推動房價的上漲，刺激了經濟增長，然而這樣的相互作用具有短期性，房價螺旋上升將加劇樓市泡沫。

表6 居民杠桿率對經濟增長的短期效應（ARDL-ECM估計結果）

因此，第一，居民杠桿率的增長短期內與經濟增長呈正相關，而在長期中與經濟增長呈負相關關系，這意味著每提高1個百分點的居民杠桿率，將拉低GDP增長率0.264%，中國居民加杠桿對經濟增長的負效應已偏高。若要保持長期穩定的經濟增長，依靠加大居民杠桿率刺激房地產市場是不可取的。第二，居民杠桿率與房地產市場存在著正的相關性，這也驗證了上文中所闡述的實際現象。簡言之，加杠桿刺激房地產（或經濟）并不是單向性的作用，而是雙向的相互作用，呈現出螺旋上升的現象，若不采取有效措施，將難以遏制。巴曙松（2016）也指出中國居民杠桿率與房價高度相關，每一輪房價上升都會提高居民杠桿率[8]。

五、結論與建議

（一）結論

基于上文對居民杠桿的微觀形成機制和宏觀經濟效應的研究，得到以下結論：

1.居民加杠桿的利弊并存。通過上述經驗數據表明，在一定范圍內，中國居民加杠桿有利于經濟金融市場的繁榮和GDP的增長，但居民杠桿率增長過快，會拉低經濟增速，不利于經濟的長期穩定增長。

2.風險資產集中化的趨勢。利用增加居民杠桿率去房地產庫存的做法，只能進一步提高房地產資產價格，增加金融和經濟的脆弱性。在中國新常態經濟下，經濟增速換擋，實體部門收益率有所下滑，資產價格持續上升，金融資源具有向股票、房地產等部門集中的傾向，風險不斷積聚，將刺激固定資產價格、股市的繼續上漲，經濟泡沫將迅速膨脹。

（二）建議

1.注重調整宏觀杠桿率內部結構。本文研究表明，超出一定范圍的中國居民杠桿率增速不利于經濟的長期穩定增長。近兩年來，中國居民杠桿率的高速增長態勢已經得到了有效控制，2017年12月底舉行的中央經濟工作會議以及2018年全國兩會的金融工作更側重于保持宏觀杠桿率的穩定及穩增長，注重調整宏觀杠桿率內部結構關系以及控制居民部門杠桿率的增長速度，這樣才能實現經濟的長期穩定增長。

2.優化居民杠桿結構。雖然目前中國居民杠桿率已得到有效控制，但相對增速仍然較高，須進一步防范居民杠桿率增速過快。嚴厲限制投機性杠桿信貸資金流入房地產、股市等領域。“去杠桿”并不代表著消除杠桿，重點是抑制居民杠桿率的過快增長。除了儲蓄存款外，中國居民資產結構中的房地產資產占比超過60%，這種過于集中的資產配置容易受到價格波動的影響，加劇其脆弱性。一旦價格下跌，居民財富水平和社會福利將受到嚴重影響。應當調整居民杠桿結構，提升有真實經濟需求的“加杠桿”，充分發揮居民杠桿的平滑消費與投資波動、促進經濟增長、彌補居民收入與居民消費需求之間缺口等重要作用。

3.實行結構性減稅政策。供給側改革的其中一部分就是通過減稅來降低居民生活成本，進而提升工作積極性和創造性。另外，減稅有利于提升居民實際收入，降低居民負債率水平。引導居民的積極消費，改善居民杠桿結構，推動各領域發展和升級，包括教育培訓、健康保健、文化旅游等領域。

4.加強金融監管，修正居民風險偏好。金融市場的風險波動越大，就越會使居民加強避險預期，導致居民在金融市場等多元渠道的投資和消費進一步下降，而將更多的資產配置在安全邊際較高的房地產市場里，促使房市泡沫積累，房價仍然會不斷上漲。在經濟新常態下，最大的風險是各經濟主體形成經濟下滑的預期，進而不良循環下去。因此，要保證居民對經濟穩定增長的預期，穩定和規范金融市場，加強金融監管力度，提升各類風險資產的安全底線，才可以修正居民的風險偏好。

5.建立居民杠桿率全面風險評估體系。盡快構建符合中國國情的居民杠桿率的風險評估體系，在事前識別風險、防范和化解風險中起到關鍵作用。但目前我國缺乏一套完善的居民杠桿率的風險測算和風險評估體系。因此，健全杠桿風險評估體系，首先需要建立全面的杠桿風險預警指標，提升相關數據收集的準確性、客觀性、及時性。例如實時監控居民消費貸款使用情況、是否存在違規信用卡透支、個人貸款是否流入股市和樓市等行為。