實體經濟杠桿水平與經濟增長的關系研究

程晉魯，方榮慧

（1.中國人民銀行濟南分行，山東 濟南250021；2.國家開發銀行山東省分行，山東 濟南250014）

一、引言

衡量各國負債水平有多種方式，最通行的指標是杠桿率，該指標一般隨著各國所處的經濟周期、信貸周期的變化而變化。國際上的通行做法是，以一國或一地區非金融部門的杠桿率來衡量實體經濟的杠桿率，它等于政府、非金融企業和居民三部門杠桿率的加總。一般來說，杠桿率是順周期的。一方面，如果各經濟體的債務得到合理配置和使用，那么適度增加杠桿率是有助于提高金融資源的邊際產出的，從而對經濟增長產生助推作用，可以說，杠桿率是經濟增長的“推進器”；另一方面，在杠桿水平過高的情況下，往往會伴隨一系列副作用，比如經濟過熱、資產價格上漲過快、資不抵債等，嚴重情況下會造成債務危機，如不加以及時遏制，往往會發展為金融危機，帶來曠日持久的債務積壓效應，大大放緩經濟復蘇的進程。

中國經濟發展步入新常態以來，前期債務的過快增長，逐漸給經濟發展造成一定影響。根據國家資產負債表研究中心發布的數據，中國宏觀債務杠桿率已經由2000 年的125.2%提高到了2020 年一季度末的259.3%，增長了2.07 倍。關于近年來我國杠桿率較高這一現象，國內學者從不同角度進行了研究解讀。普遍認為的原因有中國貨幣化進程較快、我國銀行貸款為主的間接融資結構、儲蓄率高且儲蓄與投資不匹配、危急事件影響等，但究竟多高杠桿率將處于經濟增長合理區間，達到怎樣的杠桿水平對經濟增長將帶來較大的風險，目前的研究還沒有給出測度；且較高杠桿率對于經濟增長究竟產生怎樣的負面影響，目前的研究尚沒有給出清晰的判斷。

從金融危機的實踐看，宏觀債務的快速增加、經濟杠桿率的大幅提高，往往會導致“明斯基時刻”：過度舉債將會導致爆發金融危機和漫長的去杠桿化過程。2016 年，針對中國經濟存在杠桿率過高、脫實向虛等諸多矛盾，決策者提出供給側結構性改革的宏觀調控思路，降低杠桿水平成為經濟發展的重要任務，逐步推動結構性去杠桿和穩杠桿。宏觀債務快速增長、杠桿率高企的現象顯然已成為決策者經濟治理關注的重要方面和焦點。

目前，理論和實踐都已充分認識到，杠桿率的高低，對一個經濟體能否穩健發展意義重大。各經濟體決策者平衡好經濟增長和杠桿水平的關系，將杠桿水平控制在合理范圍內，在后危機時代也顯得越來越重要。為更好分析這一問題，本文選取發達國家和主要發展中國家為樣本，試圖對經濟增長和實體經濟杠桿水平之間的動態關系進行系統剖析，同時，考慮發達國家和發展中國家的異質性，盡可能汲取各國發展經驗，以期對我國合理控制杠桿水平，實現經濟高質量發展提供有益參考。

二、國內外文獻綜述

從國內外學者關于實體經濟杠桿率（包括居民部門、政府部門和非金融企業杠桿率等）與經濟增長之間的關系研究看，主要分為三種觀點。

一種觀點認為實體經濟杠桿率與經濟增長，是一種正相關的關系。實體經濟杠桿率的增長將帶動基礎設施建設等公共投資、完善基礎公共服務并帶動私人投資（包括企業部門和非企業部門投資），對經濟增長產生促進作用。如Mendoza & Terrones（2008）從周期性視角，發現企業杠桿率的抬升與經濟運行周期相關。經濟向好時信貸資源增加，企業杠桿率上漲快，銀行風險性增加；相反信貸規模減少，企業杠桿率有所下降，銀行風險性降低[1]。Cuerpo& Drumond（2013）認為去杠桿化會降低居民部門的需求水平，減少私人投資和消費，還可能會導致資本投資、工資水平下降，并提高失業率，這些都不利于經濟增長[2]。Dewally&Shao（2012）研究了全球49 個國家或地區企業杠桿率順周期變化后，發現企業杠桿率和資產增長呈正相關[3]。許桂華（2013）運用擴展的LC-PIH 模型研究表明，家庭債務、收入和財富的持久性變動等能促進經濟增長[4]。田新民和夏詩園（2016）研究認為居民杠桿率水平與經濟增長之間是長期均衡的，居民的加杠桿行為不利于長期的經濟增長，但對短期的經濟增長是有幫助的[5]。譚海鳴和姚余棟等（2016）構建了“長周期”可計算一般均衡模型，引入理性預期因素研究杠桿率與經濟增長的關系，發現金融杠桿率在確定長期杠桿率上限的基礎上，短期內靈活運用杠桿工具對經濟增長有幫助[6]。

第二種觀點認為實體經濟杠桿率與經濟增長呈負相關關系。實體經濟杠桿率的增長尤其是政府部門杠桿率的增長擠占了私人投資，過高的政府債務將導致稅收的扭曲性和通貨膨脹，同時，各部門杠桿率的增長將對金融系統的穩定產生沖擊，對經濟增長產生負面作用。如Cochrane（2011）認為地方政府債務可以通過稅收、利率以及通貨膨脹等路徑產生“擠出效應”，給國家或地區的經濟發展帶來明顯壓力[7]。Bruce& Hank（2011）創新出一種新的衡量公共部門債務水平的指標，并運用實證方法研究39 個經濟體數據，得出公共部門債務與GDP 的比值為85%時，是公共部門債務水平與經濟增長負相關關系的拐點，當超過這個拐點，二者之間的負相關性更為明顯[8]。Sutherland&Hoeller（2012）研究發現非金融企業的杠桿率與經濟增長的關聯度較高，高杠桿率削弱了經濟復蘇動力并影響經濟增長[9]。Mian&Sufia（2010）研究了30 個國家的面板數據，發現如果居民部門杠桿率連續3—4 年上升，經濟增長會明顯下降，非金融企業杠桿率上升更易引起經濟下行，但下滑幅度卻低一點[10]。劉煜輝和張櫸成（2010）認為地方政府債務規模過大將導致遠期稅費增多，疊加土地財政推高房價的負外部性，增加了企業的經營成本和居民的生活負擔，將不利于經濟增長[11]。王桂虎（2016）運用SVAR 等模型驗證了非金融企業杠桿率和經濟增長之間的動態關系，認為非金融企業杠桿率上升在短期內不利于經濟增長，但穩定的經濟增長能夠降低非金融企業的杠桿率[12]。宋亞等（2017）運用我國31 個省區市的杠桿率數據，采用面板門檻模型研究了省域杠桿率對經濟增長的影響，認為當前高杠桿率拉低了經濟增長，并降低了經濟的潛在增長能力[13]。

第三種觀點認為實體經濟杠桿率與經濟增長之間存在非線性關系。如“倒U 形”關系，在臨界值以內，實體經濟杠桿率的增長將有利于經濟增長，但在臨界值以外將不利于經濟增長。Michael（2012）通過梳理1979—2011 年27 個歐盟國家實體經濟不同部門的杠桿水平，認為杠桿率在低位時對經濟增長有促進作用，但在高位時會對經濟增長形成掣肘[14]。Harry & David（2013）分析了36 個OECD 經濟體數據，認為實體經濟債務水平對經濟增長的影響是一種非線性關系，并且這種關系存在一個拐點，在這個拐點之前，債務的上升對經濟增長是有所裨益的，而超過這個拐點則會產生反作用[15]。Lombardi et al.（2017）通過構建面板ARDL 模型研究發現，短期內居民部門杠桿率抬升對消費和經濟增長有利，但從長期看居民部門杠桿率的抬升將不利于經濟增長[16]。馬勇和陳雨露（2017）運用系統GMM 估計方法，通過分析68個國家1981—2012年的動態面板數據，系統探討債務水平對經濟增長的影響，認為經濟增長和金融部門杠桿水平構成“倒U 形”關系，即金融杠桿水平提高，經濟增速會先升高后降低，存在一個“拐點”[17]。劉曉光等（2018）對全球179 個國家（地區）1960—2015 年跨國面板數據進行了分析，發現杠桿率變化對經濟增長影響是非線性的，存在發展階段和債務類型的異質性[18]。

通過以上梳理發現，2008 年金融危機以前，國內外學者主要從理論或實證角度證明了實體經濟杠桿率與經濟增長之間的正相關或負相關關系。而2008 年金融危機以后，國內外學者對實體經濟杠桿率與經濟增長的關系研究則聚焦到了兩者的非線性關系上，且大部分學者認為兩者之間存在“倒U 形”的非線性關系。與既有文獻相比，本文的創新點主要體現在以下兩個方面：一是明確了杠桿水平的閾值；二是對杠桿水平與經濟增長的非線性關系進行了更細致的描述，有助于部分地彌補目前主流文獻在此方面的不足。同時，本文的研究成果對理解中國的相關問題也會有一定幫助。主要研究不足在于，考慮到各經濟體的復雜特性和不同國家的異質性特征，對我國與其他國家的差異性分析仍有提升空間。

三、經濟增長與杠桿率聯動效應實證分析

為進一步驗證杠桿率與經濟增長的相互關系，為當前頂層設計穩杠桿與去杠桿政策思路提供對策建議，本文利用跨國面板數據對各國經濟增長與杠桿率間關系進行閾值效應檢驗，期望得出杠桿率影響經濟增長的閾值區間，并進一步分析債務水平變化對宏觀經濟及金融穩定的影響。

（一）模型構建與估計

1．模型構建

在實證模型構建上，參考Michael（2012）等學者研究思路，本文將債務杠桿作為重要的解釋變量納入經濟增長模型中，來考察債務杠桿對經濟增長的影響，具體的模型設定如下：

其中，被解釋變量y 代表經濟增長率；主要解釋變量lev 代表實體杠桿水平；X 用來表示其他對經濟增長產生影響的變量，在模型中起到控制變量的作用，目的是使模型的回歸結果能更好反映現實狀況。c 是常數項，μi代表個體效應，ε 是隨機誤差項，不同個體和時間項分別用i 和t 代表。此外，鑒于現有研究成果更傾向認為經濟增長和實體杠桿水平是非線性的關系，我們豐富了回歸模型形式，將杠桿水平（lev）平方項lev2也納入其中，目的是驗證實體杠桿水平是否會以非線性的方式對經濟增長產生影響。改進后的實證回歸模型表示為：

由式（2）可知，如果實體杠桿水平與經濟增長之間不是簡單的線性關系，則lev2系數β2應當顯著不為0，這就意味著，如果實體杠桿水平發生變化，那么經濟增長水平也會對這種變化產生明顯的反應。

為進一步探求不同杠桿水平對經濟增長的影響區間，本文借鑒Harry（2013）采用的閾值回歸方法，在構建面板模型時，把金融發展水平處理為閾值變量，模型設定采用如下形式：

式中，I(?)代表指示函數，fd 代表金融發展水平（即閾值變量），此外，γ 代表閾值的具體水平，模型中其他變量的含義與式（1）中保持一致。具體展開來說，該模型本質是一個分段函數模型，意味著lev的系數隨著fd 與γ 相對大小的變化而變化，當fd≤γ時，lev的系數為β1，而當fd＞γ時，lev的系數為β2。

根據以上模型，在金融發展水平大于閾值γ 的情況下，并且β1的系數估計值顯著為負，意味著實體杠桿水平的提高會推動經濟增長；而在系數lev的估計值β1顯著為正的情況下，意味著實體杠桿水平的提高不利于經濟增長。同理，當金融發展水平小于或等于閾值γ 時，lev 系數的估計值顯著為正（或為負），意味著實體杠桿水平會對經濟增長產生推動（或阻礙）效用。此外，除了系數的符號差異會影響實體杠桿水平對經濟增長的閾值效應，數值β1和β2的相對大小也會產生相應影響。這就是說，在金融發展水平處在不同閾值區間的情況下，即使β1和β2的符號相同，但兩者之間的數值差距較大，那就可以判斷實體杠桿水平對經濟增長產生了“非對稱效應”。

2．模型估計

面板固定效應模型（1）和模型（2）采用的處理方法相對簡單，為了去除個體效應μi，需要對方程兩邊進行一階差分處理，這樣就可以通過OLS 方法估計模型內參數并獲得參數的無偏估計量。而閾值面板模型（3）的處理方法則要更為繁復一些。第一步是決定模型中合意的閾值γ，第二步需要通過模型參數估計，得出解釋變量的估計值和模型的殘差平方和S(γ)。需要注意的是，回歸模型中得到的閾值y如果越偏離實際閾值，那么殘差平方和S(γ)就越大。那么，最優閾值就是當模型殘差平方和S(γ)在不同閾值設定下，求得最小結果時所對應的閾值。第三步需要對閾值效應的顯著性以及閾值的真實性進行檢驗。具體方法為，令原假設為H0∶β1=β2，即模型中的閾值效應不存在；而如果拒絕原假設，則備擇假設H1∶β1≠β2成立，意味著模型中存在閾值效應。設定如下統計量：

在式（4）中，原假設和備擇假設成立時，回歸模型的殘差平方和分別用S0和Sn表示，閾值效應模型估計殘差的方差以σ?2表示。為了得到最優閾值的漸近分布和其ρ 值的構成，可以采用“自抽樣法”（bootstrap）。通過顯著性檢驗后，為檢測閾值的真實性，可通過構造似然比統計量的方法，令原假設和備擇假設分別為H0∶γ0=γ1、H1∶γ0≠γ1，那么：

其中，原假設和備擇假設如成立，回歸模型的殘差平方和分別表示為Sn(γ)和Sn(γ*)。當LRn(γ)＞c(α)=-代表顯著性水平時，則可以拒絕原假設，表明真實閾值并不等于模型估計出的閾值。

（二）變量選擇與數據說明

考慮到各國的經濟杠桿率和其金融市場所處的階段特征與市場機構的結構有很大關系，而且不同國家央行的貨幣政策規則也存在差異，直接影響到對杠桿的監管。為盡可能擴大實證樣本的代表性，提高實證結果的準確性，本文參考馬勇、陳雨露（2017）的研究利用跨國面板數據構建模型方法，選擇了包括31 個發達經濟體國家①歐洲23 個：英國、愛爾蘭、法國、荷蘭、比利時、盧森堡、德國、奧地利、瑞士、挪威、冰島、丹麥、瑞典、芬蘭、意大利、西班牙、葡萄牙、希臘、斯洛文尼亞、捷克、斯洛伐克、馬耳他、塞浦路斯。亞洲4 個：日本、韓國、新加坡、以色列。北美洲2 個：美國、加拿大。大洋洲2個：澳大利亞、新西蘭。和16 個新興經濟體②“金磚五國”包括巴西、俄羅斯、印度、中國和南非；“金鉆十一國”包括墨西哥、印尼、尼日利亞、韓國、越南、土耳其、菲律賓、埃及、巴基斯坦、伊朗和孟加拉。共47個國家作為實證樣本。這是因為盡管中國已是世界第二大經濟體，美日歐等國經驗對我國的借鑒意義可能更大，但中國金融深化與創新目前仍處于相對低級階段，其他小型經濟體的發展經驗對中國也有參考意義。相關數據的時間序列為2000—2018 年的年度數據，有關數據來源于世界銀行（WB）、國際清算銀行（BIS）及Wind系統。

表1 回歸變量釋義表

表2 描述性統計結果

在宏觀杠桿對經濟增長影響的實證分析中，模型中被解釋變量、核心解釋變量、閾值變量以及控制變量應選取合意的代理變量。根據數據的可得性和時間序列性，我們選擇經濟增長（y）為被解釋變量，考慮到通脹因素，以實際GDP 增長率為代理變量；以宏觀債務杠桿（lev）為核心解釋變量；在閾值變量金融發展（dfi）代理變量選擇上，分別以金融規模（fsc）、金融效率（fef）為代理變量，其中金融規模（fsc）主要以銀行信貸余額與股票市場價值之和/GDP 的比重、金融效率（fef）以儲蓄投資轉化率為代表。另外，因為經濟發展狀況是一個復雜的系統，回歸結果的可靠與科學還須考慮多種因素，因此在模型處理過程中，本文將實體杠桿水平以及其他可能影響經濟增長的變量，綜合處理為控制變量。具體參考陳雨露和馬勇（2013）的研究，將工業化程度（工業增加值/GDP，記為ind）、貿易開放度（進出口貿總額/GDP，記為to）、儲蓄率（國內總儲蓄/GDP，記為depos）、人口增長率（popul）、通貨膨脹（按GDP 平減指數計算的通貨膨脹率，記為inf）作為控制變量。這些因素綜合反映了一個經濟體的經濟基本面狀況、金融生態環境和社會發展水平等，會從各種渠道和機制影響該經濟體的杠桿水平和經濟發展，能較好地作為模型的控制變量來使用。各回歸變量的表達形式、經濟釋義和數據來源見表1，變量的統計分布結果見表2。

（三）實證分析

1．實證模型的回歸分析

基于上述的面板回歸模型，本部分對跨國面板數據進行實證分析，探討在不同的金融發展水平下，實體杠桿對經濟增長產生的影響及閾值效應。為驗證分析結果的可靠性和準確性，將采用多種不同方法進行穩健性檢驗。

表3 債務杠桿與經濟增長的GMM回歸結果

對于動態面板回歸模型，通過普通最小二乘估計以及傳統的面板估計方法，無法獲得有效的估計量。為獲得有效估計量，本文采用了系統廣義矩估計（系統GMM）方法對回歸模型進行估計。使用此方法，目的是規避變量之間以及變量和殘差之間可能存在的內生性問題。此外，參考標準文獻慣例，需要采用兩種檢驗方法評估GMM估計的結果。第一，為檢驗所選取的工具變量的有效性，須進行Sargan檢驗；第二，為檢驗殘差是否存在序列相關性，須進行AR（2）檢驗。回歸結果如表3所示。

由表3 的實證回歸結果可以看出，在線性回歸結果中，債務杠桿（lev）系數在顯著性水平為5%的情況下顯著為正，這意味著從總體角度看，提高實體杠桿水平有助于宏觀經濟增長；債務杠桿（lev）二次項系數在1%的顯著性水平下高度顯著，這意味著實體杠桿水平與經濟增長的關系具有非線性特點。在系數符號上，可以看出債務杠桿的一次項（lev）系數是正的，而二次項（lev2）系數是負的，這就可以推導出實體杠桿水平與經濟增長之間是一種“倒U形”的非線性關系，那就意味著在債務杠桿水平不斷提高的情況下，GDP增速呈現先上升再下降的態勢，其間有一個拐點，使得杠桿水平可以在最大程度上有助于經濟增長。而通過動態面板回歸方程中債務杠桿（lev）和債務杠桿二次項（lev2）的系數值，可以得出實體杠桿水平為1.636時，即是大致所處的拐點位置，意味著當債務杠桿水平在達到163.6%前，隨著債務杠桿水平的提高，宏觀經濟增速也會相應提高，債務杠桿增長能夠對經濟增長起到正向推動作用；但在實體杠桿水平達到該拐點后，繼續加杠桿對宏觀經濟增長的作用會逐漸減弱，到一定程度會對經濟增長呈現阻礙作用。因此，為了維護經濟的平穩發展，應將實體杠桿水平保持在一個合意的水平，使得杠桿對經濟的撬動作用可以充分發揮。

從表3 中也可以看到，控制變量回歸結果方面，通貨膨脹的系數為負，貿易開放度、儲蓄率、工業化程度和人口增長率的系數均為正。也就是說，在當前條件下適度的貿易開放度、儲蓄率、工業化程度和人口增長率在一定程度上有助于宏觀經濟的發展，而通貨膨脹率上升則會對經濟增長產生明顯抑制。回歸結果的結論，既符合經濟理論通識，也與歷史經驗保持基本一致。

2．金融發展視角下的閾值效應分析

通過以上動態面板模型的回歸結果能夠得出，隨著實體杠桿水平的變動，杠桿對經濟增長的影響會發生明顯變化，表現為“倒U形”形態。據此，為了探究在不同金融發展水平下，實體杠桿水平對經濟增長產生的閾值效應，接下來將以閾值面板回歸模型進行實證研究。第一步先做好數據處理，我們采用“格點搜索法”，確定模型的閾值估計值等于殘差平方和最小的閾值。第二步應用自抽樣法，驗證閾值的真實性以及閾值效應的顯著性。通過檢驗可得，在模型相應的顯著性水平下，金融發展代理變量應用不同的變量時，閾值效應顯著存在。金融規模閾值變量（fsc）通過雙閾值效應檢驗，金融效率變量（fef）通過單閾值效應檢驗，結果如表4和表5所示。

表4 閾值效應檢驗（bootstrap=300，300）

表5 閾值估計值（level=95%）

通過對模型的閾值效應進行顯著性檢驗，可以得出閾值模型的類型，接下來要檢驗閾值的真實性和可靠性。通過檢驗結果可知，金融規模（fso）的閾值為109.46、134.34，分別對應的95%置信區間為［108.38，112.26］、［132.42，135.7］，金融效率（fef）的單一閾值為66.7349，對應的95% 置信區間為［65.8537，67.0382］。

表6 顯示了閾值面板模型的回歸結果，表明閾值變量采用不同的金融發展代理變量時，實體杠桿水平的系數符號也會出現不同的變化，且閾值變量取值范圍區間不同，實體杠桿水平系數的大小及顯著性也都存在明顯差別。即當金融發展情況超過一定值后，杠桿對經濟增長的影響也會發生顯著的變化，意味著存在金融發展的閾值效應。

表6 中第（1）列，在閾值變量為金融效率（fef）時，回歸結果表明，金融效率的閾值為65.85%。而杠桿水平的系數大小及顯著性在閾值兩側變化明顯，意味著金融效率水平不同，實體杠桿水平會對經濟增長產生截然不同的作用效果：在金融效率較低的情況下，小于65.85%的閾值時，杠桿水平對經濟增長的影響系數為-0.0224，表明在金融效率水平較低時，儲蓄轉化投資率較低，金融資源分配結構不合理，杠桿率的增長會對經濟增長起到一定的抑制作用；當金融效率較高的情況下，即超過65.85%閾值時，債務杠桿的系數下降為-0.0156，也就是說隨著金融效率的提高，儲蓄轉投資率提高，此時通過進一步加杠桿對經濟增長的負作用減弱，當金融效率進一步提高時，杠桿率的適度提高會對經濟增長的作用進一步增強。

表6 面板閾值模型分析結果

表6 中第（1）列的回歸結果表明，在金融規模處于不同的閾值區間的情況下，實體杠桿水平的回歸系數在5%的顯著性水平上均顯著，意味著加杠桿總體上會對經濟增長帶來促進效果。應注意，實體杠桿水平的回歸系數的數值及顯著性，會在不同的閾值區間內存在顯著差別。這就意味著，隨著金融規模水平的變化，加杠桿的經濟增長效應具有明顯的閾值特征。從回歸結果看，在金融規模≤第一閾值109.46%的情況下，得到杠桿水平的回歸系數是-0.0142，這意味著當金融規模較小時，杠桿水平的上升會對經濟增速有一定的抑制作用；而當金融規模位于（109.46，134.34］區間時，債務杠桿系數為0.0127，此時債務杠桿上升對經濟起到正向刺激作用；而當金融規模大于134.34 時，債務杠桿的回歸系數為-0.0153，此時債務杠桿上升又會對經濟增速起到抑制作用，且抑制程度還要大于金融規模小于第一閾值時的情況。這說明，隨著金融規模的逐步擴大，并且在合理的閾值區間或附近，債務杠桿對經濟增長的促進作用會逐漸加強，但當金融規模超過合理閾值區間達到一定極限后，金融杠桿的上升反而對經濟起到抑制作用。原因在于，雖然金融在經濟發展中發揮了至關重要的作用，且隨著金融規模在社會經濟中的比重不斷上升，金融資源的配置效率會得到不斷提高，當處于最佳的規模與效率區間時，杠桿率的提高會有助于推動經濟增長；但隨著金融規模的進一步膨脹和經濟回報率的邊際下降，會產生“資產荒”的情況，這時大量資金為了逐利，特別是在金融監管機制不健全的情況下，很可能會脫離實體經濟部門，發生資金在金融體系內空轉的情況，嚴重浪費金融資源。這時，進一步提高杠桿水平，并不能真正地將金融資源注入實體經濟中，推動經濟增長，相反大量的金融資本流入金融等虛擬經濟領域來進行投機套利，在進一步加長資金的流轉鏈條、提高融資成本的同時，不僅不利于實體經濟的發展，而且進一步加杠桿還會加大金融風險，造成一定程度上金融不穩定，甚至發生系統性金融風險。

通過上文對跨國面板數據的實證分析表明，實體杠桿水平與經濟增長之間形成“倒U形”的非線性關系，這意味著在某一個合意的杠桿水平下（即拐點），加杠桿對經濟增長的促進作用可以更充分發揮，杠桿水平低于該拐點，債務對經濟有促進作用；反之，則有阻礙作用，且債務過高最終有可能使得經濟體陷入國內外學界擔憂的“明斯基時刻”。金融效率與金融規模處于不同階段，都會通過杠桿率的變化影響經濟增長。

四、近年來我國宏觀杠桿變化與經濟增長關系分析

改革開放以來，我國經濟連續30 余年保持高速增長。經濟總量不斷擴大，在2010 年超過日本后成為僅次于美國的全球第二大經濟體。經濟的高速增長和體量的不斷擴大，客觀上使我國相對其他經濟體對貨幣的需求更多一些，特別是在住房貨幣化、社會融資模式單一和金融深化程度進一步加深等諸多外部因素相互掣肘下，使全社會各部門的債務杠桿率不斷攀升，在促進經濟快速增長的同時，也為近年來經濟的高質量發展帶來一定隱憂（見圖1）。

圖1 我國杠桿率和經濟增長率變化情況

從圖1 可看出，近20 多年我國經濟發展表現出較強的杠桿依賴效應，即經濟的高速增長，特別是固定資產投資的強勁增勢高度依賴杠桿的擴張。從我國近20 多年的杠桿與經濟增長趨勢看，二者呈現出顯著的階段性變化，大致呈現四個階段。

第一階段（1995—2003 年），杠桿率與經濟增長協調發展階段。從圖1看，1995—2003年間，我國宏觀債務杠桿率保持相對較低增長水平，年均杠桿率僅有121.6%，宏觀債務杠桿水平與經濟增長保持同步，即杠桿率的穩步提高對拉動經濟增長，特別是固定資產投資增長有顯著的正向效應。在杠桿率對經濟增長的正向效應作用下，GDP 增速在2003 年達到了1996年以來的第一個峰值10.04%，固定資產投資增幅也同步達到新中國成立以來的最高增長峰值27.7%，2003 年年末我國的宏觀杠桿率為149.4%，基本接近上述實證分析閾值效應分析“倒U形”的臨界點。從金融發展水平看，該階段我國金融規模（fsc）小于第一閾值109.46%，金融規模的擴張有利于增強杠桿率的經濟增長效應。

第二階段（2003—2008 年），短期穩杠桿階段。在經歷了第一階段的杠桿率與經濟增長良性互動后，2003 年我國開始進入了短期的穩杠桿階段。2003—2008 年5 年間我國的宏觀杠桿率平均穩定控制在145%左右，由于杠桿率的逐年小幅回落，也導致了經濟增長和固定資產投資增速保持同步小幅回落態勢。受滯后效應影響，其間我國GDP 增速在2007年達到14.2%的歷史最高位后開始回落到個位數9%的水平上。此階段我國杠桿率水平與經濟增長總體上仍保持穩定協調增長態勢。從金融發展水平看，該階段我國金融規模（fsc）位于（109.46，134.34］區間，金融規模處于合理的水平，能最大化地發揮杠桿率的經濟增長效應。

總體而言，1995—2008 年間，我國的宏觀債務杠桿水平與經濟增速呈現出明顯的同向增長關系，杠桿率增長對經濟增長的正面作用大于負面作用，而總體為正的經濟增長效應更多得益于金融規模的擴張以及金融效率的改進。

第三階段（2008—2017 年），宏觀杠桿率快速增長與經濟增速持續下滑背離階段。2008 年金融危機爆發后，在政府“四萬億元”強刺激政策的作用下，我國宏觀債務杠桿水平從2008年的141.24%快速攀升到2009 年的173%，一年間杠桿率攀升31.8 個百分點，此后繼續快速增長，直到2017 年達到峰值241.2%后才進入穩杠桿階段。值得注意的是，此輪的快速加杠桿沒有像前兩個階段那樣帶來經濟的正向增長，而是出現了杠桿的大幅攀升與經濟的持續下滑并存的局面，債務杠桿對經濟增長的拉動效應明顯減弱。金融危機特別是后危機時代國內外諸多影響經濟發展的不確定因素加劇以及我國自身經濟發展模式的轉變，是導致經濟增速放緩的主要原因。另外，2009 年以后，隨著我國金融創新特別是金融市場及各種影子銀行業務創新步伐的不斷加快，在實體經濟發展轉型、有效信貸資金需求乏力的背景下，大量的金融資本流向了房地產、貨幣市場等虛擬經濟領域，金融脫實向虛現象明顯，最終導致了全社會的宏觀杠桿率繼續大幅攀升、實體經濟增長乏力的背離態勢。從金融發展水平看，該階段我國金融規模（fsc）大于第二閾值134.346%，杠桿率的提升對經濟增長作用有限。

第四階段（2017 年至今），穩杠桿階段。2008 年以來我國宏觀杠桿率的快速擴張與經濟增長不同步問題，引起了黨中央、國務院的高度關注。2015 年12 月中央經濟工作會議首次將去杠桿作為“三去一降一補”五大任務之一被提出，此后各部門積極行動，取得初步成效，但因結構性因素也出現了中小企業融資難、融資貴的問題。因此，去杠桿逐步向穩杠桿轉變。經過努力，我國的宏觀杠桿率自2017 年開始進入了穩杠桿時期，2018 年杠桿率回落到239.3%。不過，隨著宏觀經濟形勢更加復雜多變，主要是2019年的中美貿易摩擦，以及2020年以來面臨的新型冠狀病毒肺炎疫情對供需兩端的沖擊，決策層有針對性地加大逆周期調控對沖經濟下行壓力，杠桿率的影響因素趨于復雜。但總體來看，宏觀杠桿率總體穩定，上行速度明顯低于2008—2009 年的過快增長時期，預計隨著實體經濟的逐步回暖，宏觀杠桿率將穩中趨緩、穩中有降。

綜合上述實證分析和對我國近20 多年債務杠桿水平與經濟增長情況變化分析，杠桿率與經濟增長的“倒U 形”關系特征明顯。2009 年以來，我國金融規模擴張過快，影響了加杠桿對經濟增長的邊際效應，所以在落實穩杠桿政策的同時，合理調節金融規模，進一步提升金融效率，有助于增強我國杠桿的經濟增長效應。

五、政策建議

一個經濟體杠桿率對經濟增長的效用，與杠桿率的總量與結構、增量與存量、水平與速度等各方面密切相關。結合上文對中國杠桿率歷史演變軌跡的分析，提出如下政策建議。

（一）保持杠桿水平總體平穩，防止政策操之過急

從國際經驗看，杠桿率增速對風險影響更大，杠桿率增速的重要性超過了杠桿率水平的重要性。如杠桿率增速得以控制，杠桿的結構得到優化，那么就可以認為穩杠桿工作成效明顯，而不必過度追求杠桿總量的較快下降。因此，建議宏觀杠桿管理應采取如下策略：以總體穩杠桿、結構性去杠桿為基本思路，避免一刀切，分部門、分債務類型提出不同要求，在長期努力實現宏觀杠桿率穩定和逐步下降；在當前特殊時期，應以時間換空間，容忍宏觀杠桿率的適度上升，綜合運用財政、貨幣等各項逆周期調控舉措以應對疫情對經濟造成的較大沖擊。

（二）構建企業穩杠桿的長效機制，完善頂層設計

當前，我國大量國有企業經濟決策的自主性雖然得到了顯著增強，但仍然存在預算軟約束的問題，在一定程度上占據了較多的信貸資源，造成了企業部門杠桿率的過快增長。改變這種現狀涉及要素市場的深層變革，對進一步提升我國經濟活力意義非常重大，這需要從頂層制度設計、社會各方管理以及企業公司治理等多層次進行改革。建議相關決策部門加強頂層設計，進一步推動要素市場化改革，顯著提高企業經濟決策的獨立性和市場主體地位，推動企業公司治理水平提升。如深化國有企業和政府融資平臺改革，減少儲蓄主體與投資主體不匹配；做好國企兼并重組、僵尸企業出清、化解過剩產能等結構性改革；厘清政府和企業事權邊界和債務邊界，推動平臺公司市場化轉型等。

（三）深化金融供給側結構性改革，優化各部門融資機制

在企業層面，發展多層次資本市場，提高企業股權融資比重；規范金融市場交易行為，推動形成制度完善、功能完備、運轉高效的多層次融資服務體系；積極支持企業市場化、法治化債轉股，加大企業股權融資力度；加大對逃廢債行為的打擊力度，優化金融生態環境，降低民營小微企業融資的風險溢價。在家庭層面，金融供給側結構性改革的重要一環，就是改善家庭部門的融資環境。一方面，要推動金融機構創新面向個人業務的金融產品，規范家庭金融領域各種亂象，提高家庭獲得金融資源的便捷性，優化消費者所面臨的金融生態環境。另一方面，要進一步深化房地產領域改革，嚴格落實中央精神，通過多種途徑引導社會預期，堅定實施因城施策的房地產市場管理和差別化住房信貸政策，避免家庭部門過度加杠桿投機房地產市場。

（四）完善全口徑的地方政府債務管理機制

在新型冠狀病毒肺炎疫情嚴重沖擊經濟增長的情況下，2020 年《政府工作報告》提出：積極的財政政策要更加積極有為。2020 年的財政赤字大幅增加，從去年的2.8%增加至3.6%以上，短期內財政赤字率或仍有上升空間。但從長期來看，在度過疫情沖擊、經濟活力逐步恢復正常之后，各級地方政府仍須嚴格落實中央債務管理各項精神和要求，嚴格預算管理，綜合考慮地方財政實力、償債來源等因素，有計劃、有步驟地管理債務水平，進一步優化債務結構，降低債務增速，控制債務風險，尤其要注意負債水平要控制在中央規定的限額之內。建議推動完善地方政府債務監測體系，實時動態管控政府債務水平；同時，進一步理順央地兩級財稅來源和行政職責，從機制上推動地方政府債務水平的可管、可控、可持續。