非金融企業部門杠桿率、經濟增長與政策調控
——基于VECM模型的實證分析

2023-01-09 12:40:38戚逸康

天府新論 2023年1期

戚逸康

一、引言

“去杠桿”作為我國經濟發展中面臨的重要問題，自在2015年中央經濟工作會議上被提出以來，至今仍是我國宏觀經濟調控的核心任務之一。高杠桿讓經濟運行處于風險之中，2015年底，根據國際清算銀行的數據，以非金融部門信貸/名義GDP計算，我國杠桿率已達到約240%(見圖1)，位居世界較靠前的位置。之后，雖然政策調控追求去杠桿，但杠桿率依然緩慢上升，尤其是自新冠肺炎疫情沖擊以來，杠桿率攀升速度較快，截至2021年第三季度杠桿率上升至285%左右。高杠桿問題如不能有效化解，可能使未來經濟發展面臨較大的不確定性。從構成結構角度看，非金融部門分為三部分——居民、政府和非金融企業。其中，我國以非金融企業部門杠桿率為最高，居民部門和政府部門的杠桿率在世界上處在相對較低水平，對經濟運行的威脅較小。因此，處理高杠桿的重點在于處理非金融企業部門的過高杠桿率。2015年之后，非金融企業部門杠桿率雖然存在一定的波動，但整體趨勢上沒有明顯上升，去杠桿成效可喜。

圖1 2006年3月1日—2021年8月1日我國非金融部門杠桿率

不過，2015年之后，我國經濟進入新常態，伴隨著中美貿易爭端以及2020年以后新冠肺炎疫情沖擊，國內經濟增速始終承壓。在這種局面之下，去杠桿力度一直受限。一定程度上會以犧牲經濟增速為代價的去杠桿操作無法得到徹底貫徹，去杠桿問題無法在短期內得到解決，高杠桿問題長期化，這也使非金融企業部門一直高杠桿運行，風險仍然存在。更重要的是，在問題長期化的條件下，考察杠桿率與經濟增長之間的長期均衡關系就很有必要，杠桿率問題不再僅僅只是經濟運行波動問題。此外，在政策調控方面，同樣應從長期的視角審視不同政策操作對杠桿率的影響，這樣既貼合實際也更具實踐價值。因此，本文將采用VECM模型，從長期視角，以非金融企業部門為考察對象，一方面研究杠桿率對經濟增長的影響，另一方面考察貨幣供應量調整和財政支出調整兩種政策操作對杠桿率的影響。本文的主要創新點和理論貢獻有以下三點：一是目前對杠桿率的研究雖然已有不少采用了向量自回歸類模型，但尚存在兩個問題，即采用SVAR模型的較多、少部分采用VECM模型的在模型構造上不夠考究。本文構建的VECM模型將線性時間趨勢考慮在內，在模型構建上更加考究。此外，本文在模型分析部分將說明采用SVAR模型存在估計偏誤的問題。二是在分析杠桿率對經濟增長的影響時，加入對投資擴張影響資本積累過程的考量，分析更為深入。三是在分析兩種政策操作對杠桿率的影響時，重點考察了兩者之間的差異。

二、文獻綜述

(一)對去杠桿問題的研究

自去杠桿被確立為五大任務伊始，去杠桿就成為學術研究中的焦點。現有文獻對去杠桿的內涵、如何去杠桿、去杠桿與經濟增長或波動的關系，以及去杠桿對經濟運行的影響等方面均展開了較為詳盡的研究。總體來說，從時間維度上看，伴隨著外部環境以及中國經濟增長內在屬性的變化，去杠桿經歷了兩個階段。(1)毛振華、袁海霞、王秋鳳等：《我國近年兩輪結構性去杠桿的比較與思考》，《財政科學》2021年第5期。第一階段從2016年至2018年初。該階段強調單純去杠桿，當時經濟增長進入新常態、增速下行，經濟內部積累的過量債務風險逐漸暴露，因此需要壓低宏觀杠桿率，降低經濟運行風險。第二階段從2018年初至今(2)《加強黨中央對經濟工作的集中統一領導打好決勝全面建成小康社會三大攻堅戰》，2021-03-16，http://www.cntheory.com/zycjwyhlchy/zycjwyhhy/202110/t20211008_20147.html，訪問日期：2022-07-26。。該階段強調穩杠桿或者結構化去杠桿，即在穩定杠桿率的基礎上，分部門、分債務類型差異化去杠桿。這一階段的背景為在宏觀杠桿率已經得到一定程度控制的基礎上，經濟面臨著增速持續不振、下行壓力愈發顯著的宏觀形勢，難以再承受單純去杠桿所引發的對經濟增速的負向沖擊。

在去杠桿第一階段，研究思路遵循過高杠桿率是有害的，比如有學者認為宏觀杠桿率較高會抑制經濟自由度，增大金融體系的不穩定性，甚至提高金融危機爆發的概率，因此需要找到杠桿率的“閾值”，政策上根據閾值施行去杠桿。(3)王桂虎、郭金龍：《宏觀杠桿率、結構性扭曲與系統性金融風險——基于跨國面板數據的經驗研究》，《證券市場導報》2018年第12期。這類研究同時認為，低杠桿至少是無害于經濟的，當杠桿率超過某一閾值時，經濟會受到危害，所以有必要找到這一閾值并作為政策標的。(4)劉哲希、王兆瑞、劉玲君等：《降低間接融資占比有助于去杠桿嗎——金融結構與杠桿率關系的檢驗》，《財貿經濟》2020年第2期。(5)羅能生、劉文彬、王玉澤：《杠桿率、企業規模與企業創新》，《財經理論與實踐》2018年第6期。對于如何去杠桿，不同學者的觀點不一。有學者認為，實體企業去杠桿的關鍵在于調整債務結構，減少短期負債，提高中長期負債，債務結構的調整則有賴于資本市場結構調整，需提高直接金融比重。(6)王國剛：《“去杠桿”:范疇界定、操作重心和可選之策》，《經濟學動態》2017年第7期。另有學者認為，去杠桿的關鍵在于，控制國有企業預算軟約束，清理僵尸企業，并對產能過剩產業中的優質企業進行重組，構建現代企業制度與降低杠桿率長效機制。(7)王一鳴、宋龑娜：《降低企業杠桿率的重點》，《中國金融》2017年第4期。還有研究分析財政與貨幣政策去杠桿的效果，例如有學者指出直接進行信用緊縮不是理想的去杠桿方法，尤其在債務資本比偏高的情況下；(8)王韌、李志偉：《貨幣政策操作類型差異與制造類公司的杠桿響應機制變化》，《當代經濟科學》2020年第3期。而另有學者則認為增加赤字有潛能實現整個社會去杠桿。(9)劉柏惠、寇恩惠：《促進社會去杠桿的財政政策研究——國際經驗和可行性測算》，《經濟社會體制比較》2017年第4期。

第一階段的研究顯然存在一定的片面性，尤其是對于中國這類結構性問題較為突出的經濟體而言，任何大一統的結論都可能是偏頗的，統一的政策操作會是低效的。(10)鐘寧樺、劉志闊、何嘉鑫等：《我國企業債務的結構性問題》，《經濟研究》2016年第7期。所以，在去杠桿第二階段，研究導向轉為如何結構化去杠桿。此類研究存在兩種思路：一是對不同部門、行業或地區采取不同措施，如有學者認為去杠桿差異化能夠放松企業的融資約束，比一刀切去杠桿效果更優；(11)胡金焱、水兵兵：《去杠桿背景下差別化債務政策緩解了小微企業融資貴嗎?——基于自然實驗的設計》，《東岳論叢》2020年第2期。另有學者認為，企業去杠桿不能“一刀切”，而要結合地區具體情況進行合理安排。(12)王竹泉、譚云霞、宋曉繽：《“降杠桿”、“穩杠桿”和“加杠桿”的區域定位——傳統杠桿率指標修正和基于“雙重”杠桿率測度體系確立結構性杠桿率閾值》，《管理世界》2019年第12期。二是在時間維度上統籌短期與長期，短期內需要統籌考慮去杠桿的收益與成本，一年內非金融企業部門凈債務償還比例不能超過6.4%；(13)李連發、戚逸康：《企業債務與經濟增長:基于增長理論的量化分析》，《中山大學學報(社會科學版)》2020年第2期。短期內去杠桿如果過猛則會破壞企業的正常經營，因此去杠桿需適度，需建立與企業正常運營節奏相適應的長效機制。(14)劉偉、李連發：《企業杠桿率、債務期限與貨幣政策》，《經濟學家》2018年第10期。對于如何更具體地結構化去杠桿，不僅需要數量型和價格型貨幣政策的密切配合，還需要總量型和結構型貨幣政策的相機抉擇；(15)殷興山、易振華、項燕彪：《總量型和結構型貨幣政策工具的選擇與搭配——基于結構性去杠桿視角下的分析》，《金融研究》2020年第6期。應允許企業根據自身特征自由選擇最合適的去杠桿方式，政府可以適當進行引導促進企業去杠桿更加“積極”“穩妥”；(16)周茜、許曉芳、陸正飛：《去杠桿，究竟誰更積極與穩妥？》，《管理世界》2020年第8期。國有企業與非國有企業在去杠桿時需采取不同的方式。目前，企業去杠桿的動機仍局限于政府壓力，需要建立企業內部優化杠桿結構的動力。(17)沈昊旻、程小可、楊鳴京：《去杠桿、穩杠桿與企業資本結構——基于實施效果與實現路徑的檢驗》，《財經論叢》2021年第1期。此外，去杠桿還應考慮外部沖擊因素。(18)梅冬州、宋佳馨：《金融業開放與宏觀經濟去杠桿》，《中國工業經濟》2021年第10期。

(二)向量自回歸模型在去杠桿研究中的應用

實踐中，向量自回歸模型被廣泛應用于涉及宏觀變量的計量分析，對杠桿率的研究自不例外。但現有研究多采用SVAR模型(19)李志輝、王近、李源：《銀行信貸、資產價格與債務負擔》，《國際金融研究》2016年第9期。(20)王愛儉、杜強：《穩增長、降杠桿:政策悖論下央行貨幣政策如何選擇》，《現代財經(天津財經大學學報)》2018年第3期。(21)張志敏、羅茜、趙雪婷：《宏觀經濟、金融市場與政府債務——基于中國20年歷史數據結合DAG和SVAR分析》，《宏觀經濟研究》2019年第1期。(22)陳蕾、陳夢：《居民杠桿率、閾值與經濟增長》，《貴州財經大學學報》2020年第5期。，這些研究比較系統地分析了居民、企業以及政府杠桿率對金融系統波動、經濟運行波動以及經濟增長的影響。相比之下，采用VECM模型的文獻較少(23)孫少巖、吳尚燃：《實體經濟債務杠桿對經濟增長的影響研究——基于VECM模型的實證分析》，《經濟問題探索》2019年第7期。，這類研究從結構化視角考察杠桿率對經濟增長的影響。一個顯而易見的問題是，如果協整關系存在，則基于差分序列的SVAR模型會帶來估計偏誤，(24)Engle R. F. and C. W. Granger, “Co-integration and Error Correction: Representation, Estimation, and Testing，” Econometrica: Journal of the Econometric Society, Vol.55, No.2, 1987.本文將在模型分析部分做具體說明。

(三)現有研究存在的不足

現有文獻除了較多采用基于差分序列構建的SVAR模型而存在估計偏誤這樣一個問題之外，還存在兩點不足需要解決。一是關于杠桿率對經濟增長影響的研究中，對兩者具體作用機制的分析不夠透徹，即杠桿率究竟通過什么渠道影響經濟增長，對這一問題的回答不夠充分。本文在所構建的VECM模型中，將試圖探索杠桿率上升通過投資擴張渠道和增加資本積累進而刺激經濟產出提高的效應。二是現存采用VECM模型的研究，模型構造上不夠考究，本文將加入對線性時間趨勢的考量。

三、實證模型構建、數據選取說明與數據預處理

(一)實證模型

簡化式VAR模型(25)Stock J. H. and M. W. Watson., “VECM for Autoregressions，” Journal of Economic Perspectives, Vol.15, No.4, 2001.的一般形式如下：

(1)

其中，Yt為K×1維。μ是截距項，et是隨機誤差項 (服從白噪聲過程)，兩者同為K×1維。Φi是K×K維系數矩陣。

簡化式VAR模型的隨機誤差項之間潛存同期相關性。具體來看，式(1)右側不包括變量的當期值(Yt)，而如果變量之間存在同期相關性，則將潛存于隨機誤差項中。同期相關性存在的負面影響包括脈沖響應和方差分解無實際意義等。

為解決此問題，途徑之一是構建結構化VAR模型(SVAR)，形式為

(2)

其中，C0是K×K維矩陣。ν和εt分別是截距項和隨機誤差項，同為K×1維。Γi是K×K維系數矩陣。與式(1)不同的是，εt的協方差矩陣是單位陣。如果將式(1)和式(2)都化成移動平均的形式，則

Yt=A(L)et

(3)

Yt=B(L)εt

(4)

其中，A(L)和B(L)是滯后算子多項式，顯然有

A(L)et=B(L)εt

(5)

展開滯后算子多項式，可得：

C0et=IKεt

(6)

其中，IK是K維單位陣。式(6)是AB型SVAR模型的基本表達式。

VECM能夠處理非平穩(協整)時間序列。如果序列之間存在協整關系，采用差分的方法強行將這些序列調整為平穩的，而后建立SVAR模型，不僅會損失有用信息，模型估計也存在偏誤。VECM模型的具體形式由式(1)經變換可得：

(7)

(8)

其中，β是協整方程系數向量，α是誤差修正系數向量，γ是常數項，ρ是時間趨勢項系數。

(二)數據選取說明

數據由以下五組構成：名義GDP、國家工業企業資產合計、廣義貨幣存量(M2)、公共財政支出總額、非金融企業部門杠桿率。本文把實際GDP經GDP平減指數調整得到相應名義量，由此使得所有數據都統一為名義尺度。對于杠桿率，實踐中存在宏微觀杠桿率的定義差別。宏觀杠桿率存在債務/GDP、M2/GDP等不同口徑，微觀杠桿率的口徑則要更為多樣，體現資產負債比例關系的財務指標基本都可用。本文主要聚焦宏觀杠桿率，沿用文獻中的一般定義，即總債務/名義GDP。基于這種定義，目前數據有國家資產負債表研究中心(Center for National Balance Sheet，CNBS)和國際清算銀行(Bank for International Settlements，BIS)公布的兩組。前者由國內研究機構制定，應能更準確地反映國內情況，且樣本量更大，所以為本文采用。國家工業企業資產合計是反映資本積累情況的變量，由國家統計局編制并發布。廣義貨幣存量體現央行貨幣政策取向，公共財政支出總額體現財政政策取向。

數據搜集來自萬得數據庫、國家統計局網站和國家資產負債表研究中心官網，受限于杠桿率數據的最低頻次為季度，所以所有序列的頻次統一為季度。不同序列處理方式為：序列原為季度頻次的不需處理，包括名義GDP、公共財政支出總額和杠桿率；為月度頻次的廣義貨幣存量和國家工業企業資產合計取季度末值。考察期從1998年第二季度到2020年第一季度。考察期內，中國非金融企業部門杠桿率從約94.4%上升至約152.5%，日趨高企(見圖2)。

圖2 CNBS公布的非金融企業部門杠桿率

本文采用國際上比較通用的X12-ARIMA法對名義GDP、國家工業企業資產合計和公共財政支出總額序列進行季節調整。之后，對M2以及上述季節調整后的序列取自然對數。

(三)數據預處理

對所有序列及其差分序列進行平穩性(ADF)檢驗，檢驗結果如表1所示。由檢驗結果可得，五組序列均為一階單整，滿足構建VECM模型的條件。

表1 ADF檢驗結果

考慮到本文的兩個研究目的：一是考察杠桿率與經濟增長的長期相關性，并重點探索投資擴張渠道；二是考察貨幣供給與財政支出調整對杠桿率的影響。對于第一個研究目的，將以GDP、CAPI和LEV序列構建VECM模型，脈沖響應分析中喬里斯基分解的順序為LEV→GDP→CAPI，原因是LEV為研究標的，并且資本存量的變動相較于經濟產出更為困難。

四、杠桿率與經濟增長的長期相關性

(一)滯后階數的確定與協整檢驗

協整檢驗之前需先確定滯后階數，本文采用AIC、HQIC和SBIC信息準則、似然比統計量(LR)和最終預測誤差(FPE)等標準，結果如表2所示。SBIC標準顯示2階為最優，HQIC、FPE、LR和AIC標準顯示5階為最優。本文采取折中方式，選定滯后階數為4階，而且從長期均衡視角考慮，4階滯后涵蓋一年的時間，能夠比較充分地將資本存量變化因素包含在內。

表2 VECM模型滯后階數的確定(其一)

協整檢驗結果見表3。經過模型篩選，這里選用無線性時間趨勢的協整方程設定形式。存在2個線性無關的協整向量得到Johansen檢驗跡統計量5%的顯著性水平下的支持，這樣的結果不能拒絕GDP、CAPI和LEV序列間協整關系的存在性，VECM模型構建條件滿足。

表3 協整檢驗(其一)

(二)協整模型構建和估計

VECM模型估計結果見表4。特征多項式的逆根存在一個單位根(26)VECM模型的單位根個數應等于變量數減去協整秩，在這里即為1。，其余均在單位圓之內(詳見圖3)，可以認為所構建模型是穩定的。殘差自相關性檢驗(見表5)顯示，模型殘差不存在自相關性，說明模型設定恰當。

表4 VECM模型估計結果(其一)

圖3 VECM特征多項式的逆根圖(其一)

協整方程一是描述杠桿率和資本積累長期相關關系的，其有效性與系數符號表明兩者之間存在正相關長期均衡關系；協整方程二是描述資本積累和經濟增長的，其有效性與系數符號表明兩者之間也存在正相關長期均衡關系。資本積累和經濟產出之間的正相關性并不令人意外，這符合傳統增長理論，即資本要素增加是產出提高的決定因素之一。再進行格蘭杰因果關系檢驗，結果顯示在5%的顯著性水平下，杠桿率是資本積累的格蘭杰原因，而反過來則不顯著。由此再結合協整方程一給出的實證結果，本文得到結論：杠桿率的提升存在增進資本積累的效應。而資本要素的增加必然導致產出水平的提高。由此可知，杠桿率經由增加資本積累進而提高產出的所謂投資擴張渠道的存在性得到了實證結果的支持。

對于杠桿率，協整方程一的誤差修正項系數顯著且為負，這表明誤差修正機制的存在性，平均每季度恢復對長期均衡偏離的9.1%；協整方程二的誤差修正項系數顯著且為正，這表明產出和資本積累之間長期均衡的均衡誤差對杠桿率有刺激作用。對于資本積累，協整方程一和二的誤差修正項系數均不顯著，這意味著資本積累的短期波動與各變量之間長期均衡的均衡誤差無關。對于經濟產出，協整方程二的誤差修正項系數為負，因此誤差修正機制同樣得到支持，每季度平均恢復對長期均衡偏離的5.5%；協整方程一的誤差修正項系數為正，這表明杠桿率和資本積累之間長期均衡的均衡誤差對經濟產出同樣有刺激作用。

表5 VECM殘差自相關性檢驗(其一)

(三)脈沖響應分析與預測誤差方差分解

為進一步分析杠桿率對資本積累和經濟產出的影響，這里以杠桿率為沖擊變量、其余變量為響應變量作出脈沖響應圖(見圖4)。一個單位正向的杠桿率沖擊對資本積累和產出的影響都是永久性的。沖擊發生后，產出和資本積累受到短暫的負向影響之后逐步恢復，并分別在第二期和第三期轉為正向，且隨著時間推移，正向影響的幅度逐漸增大。杠桿率正向沖擊對資本積累和產出的正向永久性影響也從另一個方面支持了前文述及的所謂投資擴張渠道的存在性。

圖4 脈沖響應圖(其一)

方差分解結果見圖5。杠桿率的總方差起初主要受自身擾動的影響，但所占比重逐期下降，受產出擾動影響的部分逐期升高，由第一期的近乎0逐漸上升至第十期的73.1%；受資本積累擾動影響的部分始終維持在2%以內。經濟產出的總方差自始至終均主要受到自身擾動的影響，雖然由第一期的93.5%降至第十期的84.2%，但所占比重卻始終處在高位；受資本積累擾動影響的部分最高僅達到1.03%；受杠桿率擾動影響的部分有上升趨勢，由第一期的6.5%上升至第十期的15.5%。資本積累的總方差也主要受自身擾動的影響，但隨著時間推移有明顯下降，由第一期的99.1%下降至第十期的36.9%；受產出擾動影響的部分有明顯上升趨勢，由第一期的0.69%上升至第十期的51.5%；受杠桿率擾動影響的部分穩健提升，由第一期的0.21%上升至第十期的11.5%。杠桿率對資本積累變動的影響力隨著時間推移有越來越大的趨勢，投資擴張渠道的存在性同樣得到了支持。

圖5 預測誤差方差分解圖(其一)