去杠桿三因子模型：如何跨越信貸密集型增長

朱鴻鳴，趙昌文

（1. 國務院發展研究中心 金融研究所，北京 100010；2. 中國國際發展知識中心，北京 100010）

一、引 言

國際金融危機爆發后，中國宏觀杠桿率即債務余額與GDP 之比總體呈快速上升態勢，經濟增長的信貸密集型特征［1］1-13顯現，成為金融穩定和國民經濟良性循環的重大隱患。一方面，高杠桿是宏觀金融脆弱性的總根源［2］，宏觀杠桿率快速增加并達到較高水平，導致金融脆弱性不斷累積，易誘發系統性金融風險，從而給經濟增長帶來巨大沖擊。另一方面，高杠桿不僅導致實體經濟債務積壓，降低微觀主體活力，還通過金融過度膨脹扭曲金融與實體經濟報酬結構，導致金融部門長期占優。金融和實體經濟作為兩類獨立部門，在人才、企業家才能等創新要素方面產生激烈競爭［3］，報酬結構［4］失衡必然導致創新要素“脫實向虛”，侵蝕經濟增長向創新驅動轉型的根基。正是由于高杠桿的弊端和信貸密集型增長的不可持續性愈發凸顯，去杠桿成為供給側結構性改革的重要內容，維持宏觀杠桿率基本穩定成為堅決打好防范化解重大風險攻堅戰的核心任務之一。

去杠桿既是防范化解金融風險，更是經濟增長方式轉型。從計算公式看，宏觀杠桿率即“債務余額/GDP”，刻畫的是經濟增長的債務依賴度。高杠桿背景下，去杠桿是轉變經濟增長方式、跨越信貸密集型增長，擺脫經濟增長對信貸的過度依賴、尋找經濟增長非信貸動力的過程［5］115-142。現有關于去杠桿的分析框架，如部門分析法框架、“股權—債權融資”框架、“分子—分母”框架和“好杠桿—壞杠桿”框架等，要么是基于金融視角的分析框架，要么是短期分析框架，它們都缺乏經濟增長視角和長期視角。這些分析框架的缺陷一度導致去杠桿過程中出現“居民部門加杠桿換取企業部門去杠桿”“實施積極的股市政策去杠桿”等認識誤區。本文嘗試超越金融視角，從經濟增長視角出發，通過對宏觀杠桿率進行金融變異因子、金融效率因子和經濟效率因子的三因子分解，構建一個新的關于去杠桿的長期分析框架，以更好識別宏觀杠桿率的決定因素，打破去杠桿認識誤區，為去杠桿或跨越信貸密集型增長提供理論分析框架。

本文余下內容安排如下：第二部分評述現有四類去杠桿分析框架的優缺點；第三部分對宏觀杠桿率計算公式進行三因子分解，討論宏觀杠桿率的決定因素及三因子模型的適用性；第四部分利用三因子模型分析中國宏觀杠桿率快速攀升的原因；最后一部分提出去杠桿的政策思路。

二、現有四類去杠桿分析框架評述

國內外已有大量文獻討論去杠桿，這些文獻所遵循的分析框架大致可以分為四類：部門分析法框架、“股權—債權融資”框架、“分子—分母”框架和“好杠桿—壞杠桿”框架。

（一）部門分析法框架

部門分析法框架是基于國民經濟核算部門分類的分析框架，按照國民經濟核算部門對宏觀杠桿率進行相加式分解，即將宏觀杠桿率分解為政府部門杠桿率、居民部門杠桿率和企業部門杠桿率之和。這一框架運用廣泛，貫穿于宏觀杠桿率的統計測算及去杠桿的研究和實踐。國際清算銀行（BIS）和中國人民銀行都對宏觀杠桿率進行分部門統計，大量文獻進行了分部門宏觀杠桿率情況的研究及去杠桿對策的研究［6］3-19，［7-8］。

部門分析法框架的突出優勢在于有統計數據基礎，研究可行性強，研究者既可以直接運用國際清算銀行等機構提供的測算數據進行分析研究，也可基于現有金融統計數據和現有測算方法［9-10］進行獨立測算。該框架適用性也較強，既可用于宏觀杠桿率的部門結構分析，識別宏觀杠桿率的結構性問題；也可將去杠桿任務按部門分解，并自然引申出杠桿轉換或杠桿結構調整的去杠桿策略。

部門分析法框架的缺陷在于，對宏觀杠桿率的相加式分解不能解釋去杠桿的內在邏輯，容易將各部門杠桿率之間的關系單純理解為“此消彼長”，忽略部門杠桿率的聯動性和杠桿轉換效率，忽視杠桿轉換本身面臨的問題。從國內外去杠桿實踐看，部門分析法框架可能帶來兩類認識誤區。誤區一：居民部門加杠桿，企業部門去杠桿。作為私營部門的企業部門和居民部門，其行為均具有順周期性，面臨的信貸供給約束具有一致性，信貸擴張均依賴于抵押物機制，兩者往往不是此消彼長，而是同升同降，居民部門加杠桿的結果是企業部門同向加杠桿。同時，居民部門快速加杠桿極易造成經濟泡沫化。2015—2017 年，中國先后經歷了兩輪居民部門快速加杠桿。第一輪為股票市場加杠桿，集中體現為散戶（居民部門）通過融資融券、傘形信托和場外配資加杠桿，其結果是2015年股市異常波動。第二輪為房地產市場加杠桿。2016年和2017年，個人住房貸款增速分別達37%和22%，房價快速上漲。也就是說，居民部門加杠桿換來的不是企業部門去杠桿，而是加杠桿導致宏觀杠桿率水平進一步上升和結構明顯惡化，甚至誘發經濟泡沫化。誤區二：過度依賴政府部門加杠桿。政府部門作為逆周期調節部門，與順周期私營部門之間存在杠桿轉換的可能性，可以通過政府部門加杠桿為私營部門去杠桿創造空間。這也是國際金融危機后絕大部分主要經濟體所實施的杠桿轉換策略。值得警惕的是，政府部門與私營部門之間的杠桿轉換效率通常較低，杠桿轉換策略只能短期使用不能長期依賴。例如，日本由于陷入通縮或徘徊于通縮邊緣且內生增長動力不足，患上了政府部門加杠桿的依賴癥，其政府部門與私營部門之間的杠桿轉換效率很低。根據國際清算銀行的數據，2008 年第三季度末至2018 年末，日本政府部門杠桿率上升了67.3個百分點，但私營部門杠桿率僅下降了1.3個百分點。

（二）“股權—債權融資”框架

“股權—債權融資”框架是基于外源融資結構的分析框架，將融資分為債權融資和股權融資兩類，基于這一分析框架的研究認為，股權—債權融資結構決定杠桿率高低，股權融資越發達，杠桿率越低。相關文獻認為，中國宏觀杠桿率高特別是企業部門杠桿率高的原因在于債權融資過度而股權融資不足，去杠桿的關鍵是發展資本市場或股票市場［11-12］。

“股權—債權融資”框架直觀簡易，暗合中國金融結構的缺陷，即股權和債權融資失衡，股權融資市場發展滯后。這一框架的缺陷也十分明顯。一是將融資結構理解為“股權—債權融資”意義上的融資結構并不符合企業部門的實際。企業融資結構是一個雙層次結構，先是內源融資和外源融資之分，在此基礎上才有外源融資的股權融資和債權融資之分。從全球范圍看，內源融資才是企業的主要和首要融資方式［13］。二是局限于金融視角。企業內源融資能力在宏觀層面取決于經濟增長績效。去杠桿討論中對內源融資的忽略，很大程度上就是因為局限于就金融論金融，缺乏經濟增長視角。三是容易陷入政策誤區。股市從來都不是企業融資的主渠道［14］9，股市之于去杠桿不在于股權融資代替債權融資的替代效應，而在于激發整個實體經濟活力，通過增強內源融資能力實現對債權融資的替代［5］307。根據美聯儲提供的資金流量表數據，1994—2018 年，美國股市為美國非金融類上市公司提供的股權融資凈額為18 154 億美元，①其中，首次公開發行（IPO）規模為5 493億美元，再融資（SEO）規模為12 661億美元。這一數據與大多數人關于美國股票市場融資功能強大的印象存在明顯反差。造成這一反差的原因在于該數據的統計口徑為美國的非金融企業，不包括美國股市為美國金融類上市公司和在美上市的非美國公司提供的融資。僅高出同期中國股市融資額5.5萬億元人民幣左右。換言之，即便中國股市融資功能比肩美國，也只能推動2018年末中國宏觀杠桿率下降6 個百分點左右。短期內過度強調發展股票市場為企業提供盡量多的股權融資，不僅不能對去杠桿產生實質性貢獻，反而還可能陷入“積極的股市政策”誤區，容忍股市亂象，引發資產泡沫風險。2015年發生的股市異常波動已充分顯示了依靠股市去杠桿的巨大成本。

（三）“分子—分母”框架

“分子—分母”框架是直接基于宏觀杠桿率計算公式即“債務余額/GDP”的分析框架，基于這一分析框架的研究認為，宏觀杠桿率直接受到分子項（債務余額）和分母項（名義GDP）的影響，去杠桿要么從分子項著手，要么從分母項著手。已有不少文獻采用這一框架。Dalio［15］將去杠桿的方式分為四類：債務減記、節省開支、債務貨幣化和財富轉移，②財富轉移的一個例子是增加稅收。其中，債務貨幣化著眼于分母項，其他三項則著眼于分子項。李揚等［6］19提出去杠桿的分子對策和分母對策，其中分子對策包括償還債務、債務減記、政府或央行承接債務和降低利息支出等，分母對策包括結構性改革、擴大真實GDP規模和通過通貨膨脹擴大名義GDP規模等。

“分子—分母”框架直觀易懂，也是一個較有效的短期分析框架，可以用于分析短期內宏觀杠桿率變動的原因。此外，這一分析框架還對作為分子對策的債務風險處置給予了足夠關注，這是其他分析框架很少關注的。

“分子—分母”框架也存在不少缺陷。一是不能捕捉分子分母的聯動性。例如，著眼于分母的大規模經濟刺激政策，在擴大GDP 規模的同時也會對分子產生影響，導致債務余額快速增加。又如，著眼于分子的大規模清償債務會對價格水平形成巨大的下行壓力，從而對分母產生影響，降低名義GDP 增速，甚至可能導致陷入名義債務清償越多、實際債務負擔越重的“債務—通縮”循環［16］1-28。再如，大規模債務減記必然沖擊金融機構資產負債表，可能導致金融體系出現應激式的信用收縮，從而對分母產生嚴重負面影響。Dalio［15］與李揚等［6］19均認識到這一缺陷，前者強調要把握好四種去杠桿方式的平衡，避免出現“丑陋的通縮式去杠桿”；后者則提出去杠桿和穩增長兩難的命題。二是存在陷入政策誤區的風險。例如，將貨幣政策與去杠桿關聯，要么認為需要用緊縮性貨幣政策去杠桿，要么認為需要用寬松性貨幣政策去杠桿。中國貨幣政策框架的數量型特征明顯，廣義貨幣M2和社會融資規模存量增速等數量型指標是衡量貨幣政策松緊程度的主要指標。基于“分子—分母”框架，若過于強調分子對策，意味著去杠桿要實施緊縮性貨幣政策以降低M2或社會融資規模增速；若過于強調分母對策，則意味著去杠桿要實施寬松性貨幣政策以刺激經濟做大GDP 規模。國內外去杠桿的實踐均表明，在以信貸擴張速度衡量貨幣政策松緊程度的情況下，①在價格型貨幣政策框架下，衡量貨幣政策松緊程度的主要標準是利率水平。由于貨幣政策調控框架不同，中國語境下和美國語境下的寬松貨幣政策內涵并不相同。在中國，只要數量型指標增速明顯下降就會被認為是貨幣政策的收緊，而在美國，只要利率水平明顯下降就會被認為是貨幣政策的放松。國際金融危機后，美國實施量化寬松貨幣政策，利率水平較國際金融危機前大幅下降，但信貸增速卻大幅低于國際金融危機前。在2009—2014 年量化寬松政策實施的6 年間，美國非金融部門債務、企業部門債務和私營部門債務年均增速分別為3.6%、1.9%和0.8%，而國際金融危機爆發前6年（2003—2008年）的年均增速高達8.5%、7.2%和8.0%。若在中國語境下，以數量型指標來評價貨幣政策松緊程度，那么美國量化寬松政策期間的貨幣政策反而為極度緊縮的貨幣政策。無論是緊縮性貨幣政策還是寬松性貨幣政策都不利于去杠桿。三是缺乏結構化視角，很難直接從“分子—分母”框架推導出杠桿結構存在的問題及改善杠桿結構的建議。

（四）“好杠桿—壞杠桿”框架

“好杠桿—壞杠桿”框架強調債務的異質性，將杠桿區分為“好杠桿”與“壞杠桿”，基于這一分析框架的研究認為，去杠桿是去掉或反對“壞杠桿”，保留或鼓勵“好杠桿”。現有文獻對“好杠桿”與“壞杠桿”的區分標準主要有三種。一是債務主體償債能力標準。若債務主體經營效益相對較高，償債能力強，則為“好杠桿”，反之為“壞杠桿”。張一林和蒲明［17］以自生能力為判斷標準，將具有自生能力企業的杠桿歸為“好杠桿”，將不具有自生能力企業的杠桿歸為“壞杠桿”。黃益平［18］以杠桿率和利息備付率（息稅前利潤/利息費用）作為判斷標準，將低杠桿率和高利息備付率的地區、行業和企業的杠桿歸為“好杠桿”，反之則歸為“壞杠桿”，并總體上認為國有經濟的杠桿是“壞杠桿”，民營經濟的杠桿是“好杠桿”。二是債務作用標準。若杠桿有利于提高信貸資源配置效率，促進產業轉型升級和經濟發展，則為“好杠桿”，反之則為“壞杠桿”。婁飛鵬［19］從是否有利于提高經濟效益并促進經濟高質量發展的視角來區分“好杠桿”與“壞杠桿”；施康和王立升［20］將可以促進企業研發和產出、釋放生產活力、引導并推動產業轉型升級、提高信貸資源配置效率的杠桿歸為“好杠桿”，將阻礙資源優化配置、惡化產能過剩現象、降低信貸資源配置效率的杠桿歸為“壞杠桿”。三是杠桿風險特征標準。若杠桿本身蘊含巨大風險，則為“壞杠桿”，若風險不大則為“好杠桿”。葉蓁［21］認為，杠桿的好壞之分應更加重視資產負債結構的錯配程度，將流動性風險高的、用于支持長期投資的短期債務（即“短貸長投”）和匯率風險高的外債視為“壞杠桿”。

筆者認為，還可以從宏觀杠桿率初始水平的角度來區分“好杠桿”與“壞杠桿”，即初始杠桿率標準。國際金融危機后，大量關于經濟增長與金融發展關系的實證研究發現了兩者之間的倒U型關系，強調金融規模超過某個門檻值或門檻值區間后，金融發展對經濟增長的作用便由正轉負［22-24］。初始杠桿率標準下，在宏觀杠桿率未超過門檻值之前，可以認為杠桿總體上有利于金融深化，是“好杠桿”；超過門檻值后則是債務積壓，是“壞杠桿”。換言之，宏觀杠桿率具有二重性，低于門檻值時為金融深化指標，超過門檻值則為債務積壓指標［5］142。這一視角可以將“好杠桿”與“壞杠桿”的區分由結構性問題重新轉化為總量問題，有利于揭示“好杠桿”與“壞杠桿”之間的相互轉化規律。

“好杠桿—壞杠桿”框架直觀易懂。對杠桿進行區分有利于彌補將宏觀杠桿率作為總量指標不能反映結構性問題的不足，從而揭示債務的結構性問題。“好杠桿”與“壞杠桿”的區分還蘊含了分類施策、提高政策針對性的政策邏輯。這一框架的缺陷在于，在實踐中難以區分“好杠桿”與“壞杠桿”。

三、宏觀杠桿率的三因子分解：金融變異、金融效率和經濟效率

本文從經濟增長視角討論宏觀杠桿率，嘗試構建一個超越金融視角、彌補現有分析框架缺陷的新框架，以弄清宏觀杠桿率的決定因素。借鑒紀敏等［25］對資產負債率進行連乘式分解的思路，①紀敏等［25］為建立資產負債率（微觀杠桿率）與宏觀杠桿率之間的關系，將資產負債率分解為宏觀杠桿率（總債務/GDP）和資產收益率（GDP/總資產）之積。盡管這一分解混同了負債（Liability）和債務（Debt），但其連乘式分解思路為本文對宏觀杠桿率的分解提供了借鑒。本文先后引入生產性債務和資本存量兩個核心概念，對宏觀杠桿率分兩步進行連乘式分解，將宏觀杠桿率即“債務余額/GDP”分解為“債務余額/生產性債務余額”“生產性債務余額/資本存量”“資本存量/GDP”等三個因子之積。其中，“債務余額/生產性債務余額”為金融變異因子，“生產性債務余額/資本存量”為金融效率因子，“資本存量/GDP”為經濟效率因子。這是一個關于宏觀杠桿率和去杠桿的長期分析框架，本文稱之為三因子模型。

（一）金融變異因子：基于生產性與非生產性債務的劃分

先引入生產性債務概念，將債務區分為生產性債務和非生產性債務。引入生產性債務后，宏觀杠桿率可以分解為“債務余額/生產性債務余額”“生產性債務余額/GDP”兩個因子之積，如式（1）所示：

引入生產性債務概念的目的在于更準確地建立債務與GDP 之間的關系。從經濟增長的視角看，金融體系的功能在于為生產性投資提供融資［14］10。金融有效促進經濟增長的基本前提是為生產性投資②在英文文獻中，Productive Investment 也指有效率投資。例如，Bank of England［26］將Productive Investment 界定為社會回報（Social Return）大于資本的社會成本的投資。提供信貸支持，同時形成生產性債務。與經濟增長直接關聯的是生產性債務，而不是非生產性債務。③需要說明的是，盡管經濟增長視角下非生產性債務與GDP 并無直接關聯，但不少非生產性債務（如支持購買首套房的個人住房貸款）具有社會效用。若金融體系將資金配置到非生產性領域并形成非生產性債務，非生產性債務的增加并不能有效促進經濟增長。經過多年的演化，現實生活中的金融體系已在相當程度上偏離了經典教科書上描述的金融功能——為生產性投資機會提供融資。越來越多的信貸資金不是配置到生產性項目，而是用于支持非生產性活動，用于支持存量資產的交易［1］13。在經濟增長視角下，金融體系對非生產性投資提供越來越多的支持可以理解為金融變異或偏離金融功能，可將“債務余額/生產性債務余額”稱為金融變異因子。若所有債務均為生產性債務，則債務余額與生產性債務余額相等，金融變異因子（或變異系數）為1，金融體系不存在變異。若存在非生產性債務，金融變異因子會大于1。非生產性債務比重越高、生產性債務比重越低，金融變異因子就越大，金融體系變異程度就越高。

對債務進行生產性和非生產性的劃分，至少可以追溯到費雪的《繁榮與蕭條》［16］47-49《利息理論》［27］356-360中對生產性貸款和消費貸款的區分。④斯密和李嘉圖關于利息理論的研究已經建立了利息與生產事業或生產性投資之間的關聯性。根據龐巴維克［28］1-89的考證，斯密認為，利息是引誘資本運用在生產事業上所必需的，李嘉圖認為，利息的起源是引誘資本至生產事業上。此外，利息的合法化、合理化也與生產性相關聯。Fisher［27］360指出，原始社會的債務通常是非生產性債務，是出于消費目的而不是生產目的，因而收取利息通常被禁止。在古代和中世紀，借款主要是消費借款，因而對利息的傾向性態度仍是反對的［28］90。直到近現代以來，隨著債務與生產性投資的結合，生產性債務增加，社會對利息的態度才產生了根本性改觀。在費雪的界定中，生產性貸款與消費貸款的區別在于是否用于支持生產性投資機會。支持生產性投資機會的債務為生產性貸款，反之則為消費性貸款。對債務進行生產性和非生產性的劃分，可以揭示過去一個世紀以來債務結構所發生的巨大變化。在20 世紀早期，生產性債務在總債務中占絕對主導地位。Fisher［27］360引述Holmes 的估算結果顯示，當時的生產性債務比重超過90%。不過，近一個世紀以來，特別是最近幾十年來，無論以何種口徑衡量，生產性債務比重都大幅下降，非生產性債務大幅上升。盡管這一結構性變化如此明顯，但在金融化思潮下并未引起學術界和政策制定者的足夠重視，直到國際金融危機后才受到關注［1］12。

引入生產性債務概念后，一個伴生的問題是如何對生產性債務及非生產性債務進行統計或估算。宏觀杠桿率是債務與GDP 關系的一種表達式，可從GDP 創造的視角來把握生產性債務的內涵。與GDP 創造直接相關的債務是生產性債務，反之則是非生產性債務。國民經濟部門可分為四個部門：企業部門、居民部門、政府部門和金融部門。從GDP 核算的視角看，這些部門對GDP 均有貢獻。以2014 年為例，中國的企業部門、居民部門、政府部門和金融部門等四部門增加值占GDP比重分別為61.0%、24.3%、7.4%和7.2%。2015年，美國以上四部門的比重則分別為67.3%、12.4%、12.9%和7.4%。由于本文討論的是非金融部門債務，因而不用考慮金融部門債務，只需要對企業部門、居民部門和政府部門債務進行生產性債務與非生產性債務的區分。

企業部門是創造GDP 的主要部門。2014 年，中國企業部門創造的增加值比重超過60%。由于核算為金融部門和政府部門的增加值絕大部分都可以歸屬企業部門的價值創造，這一比重相對于企業部門的實際貢獻而言可能存在低估。企業部門債務大多是生產性的，其用途是為了維持或擴大生產，本文將企業部門債務全部歸為生產性債務。Fisher［27］360也將企業貸款（Business Loan）全部劃歸為生產性貸款。

由于個體經濟和小農經濟的存在，居民部門也作為所有者直接從事生產經營活動，也是創造GDP 的重要部門。2014年，中國居民部門創造的增加值①根據中國國民經濟核算體系（2002），居民部門增加值由除國營農場和農業公司之外的農業增加值、個體工業、個體經濟建筑業、個體經濟第三產業和住戶部門自有住房增加值等部分構成。比重為24.3%。可見，居民部門債務中既有與經營活動相關的生產性債務，也有不是用于經營活動的非生產性債務。就中國的情況而言，本文將居民部門經營性貸款劃歸生產性債務，將包括個人住房貸款在內的消費性貸款歸為非生產性債務。②值得注意的是，雖然本文強調從GDP 創造的視角來劃分生產性和非生產性債務，但并不能與GDP 的核算做到一一對應。例如，個人住房貸款與住戶部門自有住房增加值相關，但本文并不將其視為生產性債務。此外，公積金貸款、融資融券、以居民部門貸款為基礎資產的資產支持證券、保戶質押貸款等非銀行貸款類居民部門債務也可劃為非生產性債務。過去十多年來，在居民部門債務中，經營性貸款或生產性債務所占比重呈持續下降態勢。由于經營性貸款在居民部門債務中的占比相對較低，居民部門債務的大部分均可歸為非生產性債務。Alter等［29］發現，居民部門債務與GDP 之間呈負相關關系，一定程度上也佐證了將大部分居民部門債務歸為非生產性債務的合理性。

政府部門債務中既有生產性債務，也有非生產性債務。在Fisher［27］360的分類中，用于軍事目的及平衡政府收入支出的政府債務是消費性債務；用于鐵路、公路、橋梁、港口、市營自來水設備等基礎設施建造和改良的債務為生產性債務。沿用這一分類，可將中國的政府債務特別是大量用于基礎設施建設的地方政府性債務歸為生產性債務。

（二）金融效率因子：生產性債務的資本存量轉換效率

在引入生產性債務概念的基礎上，本文引入資本存量概念，將“生產性債務余額/GDP”進一步分解為“生產性債務余額/資本存量”和“資本存量/GDP”兩個因子，如式（2）所示：

引入資本存量概念的目的是在生產函數框架下，建立GDP 和生產性債務之間的關系。在常規的生產函數表達式中，經濟增長取決于勞動力、資本存量和全要素生產率。生產性債務是資本存量的重要來源。本文將“生產性債務余額/資本存量”稱為金融效率因子，度量的是生產性債務轉化為資本存量的效率，即金融體系提供的生產性債務在多大程度上最終轉化為資本存量。這一指標是對金融效率的負向度量，指標值越大，生產性債務轉化為資本存量的效率越低，反之則越高。生產性債務轉化為資本存量的效率主要取決于三個因素。

首先，融資鏈條長度，即資金到達最終使用者所需的鏈條長度。鏈條越長、環節越多，債務轉化為資本存量的效率越低，反之則高。比較以下兩種簡單情形。情形1：銀行將1 000 萬元貸款直接發放給中小企業，中小企業投資形成1 000萬元的資本存量。情形2：銀行將1 000萬元貸款發放給大企業、再由大企業委托銀行發放1 000 萬元委托貸款給中小企業，中小企業投資形成1 000 萬元的資本存量。情形1 形成1 000 萬元的生產性債務和資本存量，“生產性債務余額/資本存量”的數值為1。情形2則形成2 000萬元的生產性債務和1 000萬元的資本存量，“生產性債務余額/資本存量”的數值為2。由于生產性債務按照債務主體進行統計，鏈條長會導致生產性債務重復統計，若不考慮漏損，后者的債務轉化率僅為前者的1/2。考慮到銀行貸款、企業債券等類型債務的融資鏈條短，而信托貸款、委托貸款等影子銀行類債務的融資鏈條長，本文用影子銀行類債務占生產性債務余額比重的變化來觀測融資鏈條長度的總體變化。

其次，實際可支配資金比例，即融資主體支配資金占所融資規模的比例。實際可支配資金比例越高，債務轉化為資本存量的效率越高，反之則越低。在需留足一定比例銀行保證金的情況下，企業實際可支配的資金額度低于貸款規模，實際可支配資金比例低于100%。實際可支配資金比例主要受信貸市場買方賣方議價能力的影響。此外，融資成本也是影響實際可支配資金比例的因素，同等融資規模下，低成本融資比高成本融資的實際可支配資金比例高。融資鏈條長度也可通過融資成本機制影響債務轉化率，融資鏈條拉長會抬升融資成本，降低實際可支配資金比例。

最后，資金投放生產性項目比例，即實際可支配資金投放到生產性項目中的比例。資金投放生產性項目的比例越高，債務轉化資本存量的效率越高，反之則越低。以企業部門為例，雖然本文將企業部門歸為生產性部門，但企業并不一定將其獲得的信貸資金全部用于支持生產性活動。有兩類常見的非生產性用途。第一類非生產性用途是借新還舊并償付利息。龐氏型融資者［30］必須借助借新還舊式再融資和以貸養息才能維持資金流轉。若信貸資金大量配置到龐氏型融資者，則大量信貸不是用于生產性投資，而是用于償還債務和支付利息，債務無法形成新的投資，不能轉化為資本存量。第二類非生產性用途是投資金融資產。若非金融企業將所獲得資金大量用于投資金融產品，如購買銀行理財產品、上市公司股票等，以獲取金融投資收益，則債務也無法形成新的投資，并不能直接轉化為資本存量。①若間接轉化為資本存量，就屬于拉長融資鏈條的情形，也會影響債務轉化率。

用“生產性債務余額/資本存量”來度量金融效率也存在缺陷。缺陷之一：生產性債務余額是債務的累計值，而資本存量要扣減折舊。但是，這一缺陷的影響不大，債務核銷會令生產性債務余額下降，可將債務核銷視為生產性債務余額的一種“折舊”。缺陷之二：信貸或債務并非資本存量的唯一來源，內源融資和股權融資也是資本存量的重要來源，其變化會對金融效率因子產生影響。換言之，即便生產性債務最終轉化為資本存量的效率低，若內源融資能力和外源股權融資能力強，計算出的金融效率因子仍會顯示生產性債務轉化為資本存量的效率高，從而導致金融效率因子的值失真。不過，這種情形不太可能發生。內源融資能力和外源股權融資能力的提升，本身就意味著企業部門整體效益的回升，意味著融資者中龐氏型融資者的比重下降，對沖型和投機型融資的比重提升，即對長鏈條、多環節、高成本的融資需求低。換言之，內源融資能力和股權融資能力與債務轉化率之間呈同向變動關系。

（三）經濟效率因子：廣義資本回報率

“資本存量/GDP”是“GDP/資本存量”的倒數，可以用來衡量廣義資本回報率，即單位資本存量可以產生多少單位的GDP。為此，本文將“GDP/資本存量”稱為經濟效率因子，反映實體經濟運行效率。“資本存量/GDP”是衡量經濟效率的負向指標，該指標值越高，資本回報率越低，經濟運行效率越低；反之亦然。

除了受微觀企業經營效益、中觀層面產業競爭力和宏觀經濟運行質量等因素影響外，經濟效率因子或“資本存量/GDP”還受到兩個重要因素的影響。一是基礎設施投資的節奏。短期內大規模基礎設施投資所形成的資本存量對GDP 的貢獻，需要在一個較長的時期內才能得以充分釋放和體現。在大規模基礎設施投資熱潮期間，通常可以觀測到當期以“資本存量/GDP”衡量的廣義投資回報率顯著下降。但是，從長期看，這并不一定表明實際經濟運行效率的下降。二是價格水平。“資本存量/GDP”中的GDP是包含價格因素的名義值，價格水平會對經濟效率因子產生影響。短期內，若價格水平上升，經濟效率因子會下降；反之亦然。

根據式（1）和式（2），宏觀杠桿率便可以被分解為三個因子之積，如式（3）所示。

式（1）、式（2）和式（3）也可以表示為如圖1所示的宏觀杠桿率三因子分解示意圖，金融變異因子、金融效率因子和經濟效率因子是宏觀杠桿率水平的三大決定因素。金融變異程度越低，宏觀杠桿率越低；金融效率越高，宏觀杠桿率越低；經濟效率越高，宏觀杠桿率越低。

圖1 宏觀杠桿率三因子分解示意圖

（四）三因子之間的聯動關系

三因子之間，特別是金融效率因子與經濟效率因子之間、經濟效率因子與金融變異因子之間存在聯動關系。運用宏觀杠桿率三因子模型，需要識別和重視各因子之間的這種關系。

金融效率因子與經濟效率因子同向聯動。一方面，經濟效率正向影響金融效率。經濟效率提高會帶來企業盈利、居民收入和政府稅收的提升，各部門償債能力和內源融資能力均會增強。這既會降低龐氏型融資者（以貸養息融資主體）的比重，也為資本存量提供了信貸之外的融資渠道，從而表現為金融效率因子的改善；反之亦然。另一方面，金融效率正向影響經濟效率。金融效率提升意味著金融配置資源效率提升，將為經濟效率的提升提供有力支撐。

經濟效率因子與金融變異因子負向聯動。一方面，經濟效率負向影響金融變異。在經濟效率或實體經濟投資回報率下降的情況下，生產性債務需求會下降，實體經濟融資主體償債能力下降，金融體系更傾向于將資金投向安全性更高的房地產領域，從而導致非生產性債務增加、非生產性債務比重上升、生產性債務比重下降、金融變異程度提高。與之相反，經濟效率的提升則有利于金融體系將更多金融資源配置到生產性領域，推動金融變異程度下降。另一方面，金融變異負向影響經濟效率。金融變異度上升或非生產性債務的快速增加會導致經濟泡沫化和累積金融風險，會對金融服務生產性投資產生擠出效應，從而拉低經濟效率，而金融變異度下降則有助于提升經濟效率。

（五）三因子模型的優點與不足

三因子模型的優點主要表現為三個方面：

首先，三因子模型是一個超越金融視角的長期分析框架，基于經濟視角分析宏觀杠桿率的決定因素可以為去杠桿的政策思路提供理論支撐。在三因子模型下，去杠桿不僅僅是金融部門的工作，以提升經濟金融效率去杠桿，均是可以自然推導出的“常識”。

其次，三因子模型有助于彌補現有分析框架的缺陷。“分子—分母”框架最大的缺陷在于不能揭示債務余額與GDP 之間的聯動關系，而三因子模型通過引入生產性債務余額和資本存量概念，建立了債務余額與GDP 之間的聯系，這一聯系具有經濟含義和政策含義。“好杠桿—壞杠桿”框架的缺陷在于難以區分“好杠桿”與“壞杠桿”。三因子模型按照生產性—非生產性標準，為“好杠桿”與“壞杠桿”的區分提供了一個特例。“股權—債權融資”框架的缺陷在于忽略了內源融資對宏觀杠桿率的影響，而三因子模型則在經濟效率因子中考慮了這個影響。部門分析法框架最大的缺陷在于陷入杠桿轉換的誤區，而三因子模型由于是連乘式分解，強調金融效率和經濟效率對宏觀杠桿率的影響，不會陷入過度依賴政府部門與私營部門之間換杠桿的誤區。

最后，三因子模型有助于打破當前關于去杠桿的認識誤區。一是有利于打破以“居民部門加杠桿換取企業部門去杠桿”的方式推動去杠桿的認識誤區。針對這一誤區，三因子模型提供了比抵押物機制和經濟泡沫化機制更直觀的解釋。在三因子模型中，居民部門債務大都歸為非生產性債務，居民部門加杠桿的結果是提高非生產性債務比重、加劇金融異化并導致金融變異因子上升，從而導致宏觀杠桿率上升。考慮到金融變異因子與經濟效率因子的聯動性，即金融變異會降低經濟效率，居民部門加杠桿對宏觀杠桿率的推升作用更強。也就是說，在三因子模型中，根本不存在以居民部門加杠桿換取企業部門去杠桿理論的合理性。居民部門加杠桿只會異化金融功能、降低經濟效率，與去杠桿或維持宏觀杠桿率基本穩定的初衷南轅北轍。二是有利于打破將穩增長和去杠桿對立起來的認識誤區。近年來，在穩增長的同時，宏觀杠桿率出現同步攀升，從而引發了去杠桿和穩增長不可兼得的認識。在三因子模型中，兩者并不對立。金融變異因子意味著，宏觀杠桿率的提高可能并不預示著經濟增長需要越來越多的信貸，而是越來越多的信貸被配置到非生產性領域。金融效率因子意味著，宏觀杠桿率的提高可能不是經濟增長需要越來越多的信貸，而是越來越多的信貸被配置到了低生產率部門或被生產性部門用于非生產性領域。因此，在三因子模型中，通過減少信貸流向非生產性領域，減少融資鏈條和清理僵尸企業，避免非金融企業脫實向虛，就可以在去杠桿的同時兼顧穩增長。三是有利于打破依靠股票融資去杠桿的認識誤區。依靠股票融資去杠桿是“股權—債權融資”框架下的認識誤區。三因子模型并未從融資規模角度考慮股權融資。①從全球范圍看，股權融資在非金融企業融資的比重都比較低，在融資規模層面忽略股權融資并不會造成明顯的偏差。在三因子模型中，股票市場的作用不是“替代效應”，即在短期內提供大量股權融資以替代債權融資，而是一種“催化劑效應”，即支持創新型企業，推動經濟轉型和提高經濟效率，以內源融資替代外源性的債權融資。這有助于真正發揮股票市場的比較優勢，防范實施所謂的“積極的股市政策”帶來的股市泡沫化風險。

與此同時，也需要認識到三因子模型的不足。一是生產性債務和非生產性債務之間的區別有模糊性。例如，企業部門用于金融投資的債務是歸為非生產性債務，還是歸為債務轉化率極低的生產性債務，實際上還可進一步深化討論。同時，非生產性債務也并非對GDP 毫無貢獻。例如，消費貸款屬于非生產性債務，但生產和消費是經濟循環中相互關聯的環節，沒有了消費也就沒有了生產。又如，在現有GDP 核算體系中，居民部門利用個人住房貸款購買的自有住房也可以產生GDP。二是三因子模型抽象掉了去杠桿實踐中不少重要細節。當然，這也是簡潔的長期分析框架所固有的缺陷。例如，在三因子模型中難以尋找到債務處置的蹤跡，但在去杠桿的實際操作中，債務處置無處不在，也最為棘手。又如，三因子模型中除了生產性—非生產性意義上的債務結構，并無期限、幣種、成本、透明度、規范性和傳染性等意義上的債務結構，而這些結構性問題對于識別杠桿風險可能至關重要。Fisher［27］360就特別提醒，過度負債的測度并非只有債務總額這個簡單的維度，還必須包括即將到期債務的時間分布。2015 年股市異常波動和2018 年股權質押融資風險都表明，若債務傳染性特別強，即便杠桿總量有限，也可能誘發巨大風險，即存在“小杠桿、大危害”的情形。再如，盡管三因子模型中“資本存量/GDP”的GDP是名義GDP，已隱含了價格水平或債務貨幣化對宏觀杠桿率的影響，但由于這是一個經濟效率或投資回報率的概念，并不能直觀反映宏觀貨幣金融環境穩定或穩定價格水平的重要性。從日本去杠桿的教訓和中國2014—2016 年宏觀杠桿率大幅上升的經歷看，穩定的價格水平對于去杠桿至關重要，否則容易陷入“債務通縮”，出現宏觀杠桿率越去越高的怪圈。

四、國際金融危機后中國宏觀杠桿率攀升的原因：基于三因子模型的分解

根據朱鴻鳴和韓若愚［9］的方法，本文對新冠肺炎疫情前的中國宏觀杠桿率進行了測算。測算結果顯示，2008年以來，盡管2011年和2018年曾有所下降，但宏觀杠桿率總體上呈快速上升態勢。2018 年末中國宏觀杠桿率已達到249.5%，較2008 年末上升119.0 個百分點，平均每年提高11.9 個百分點（如表1 所示）。基于三因子模型，筆者發現，金融變異度上升、金融效率下降和經濟效率下降是中國宏觀杠桿率攀升的原因。

表1 國際金融危機以來中國金融變異因子、金融效率因子和經濟效率因子

第一，金融變異度上升。國際金融危機后，受房地產與實體經濟失衡的影響，房地產過度金融化、國有大行房地產化、①2016—2018 年，中國工商銀行、中國農業銀行、中國銀行、中國建設銀行、交通銀行和中國郵政儲蓄銀行等六大國有銀行的新增貸款中，個人住房貸款占比超過50%。信貸資金過多流入房地產市場，非生產性債務比重持續上升、生產性債務比重持續下降，金融變異因子明顯上升、金融變異度越來越高、金融體系偏離服務生產性投資本源的幅度越來越大。2018 年末，生產性債務比重已由2008 年末的89.4%下降至79.1%，非生產性債務比重則由10.6%上升至20.9%，金融變異因子由1.118 上升到1.265。若國際金融危機后金融變異度保持不變，2018年末宏觀杠桿率將降至220.6%，較實際值低28.9個百分點。

第二，金融效率下降。國際金融危機后，影子銀行規模膨脹拉長了融資鏈條，債務越來越多地配置到現金流覆蓋率低的地方政府融資平臺和高杠桿企業，生產性債務轉化為資本的效率總體呈下降態勢，負向表征金融效率的金融效率因子由2008 年末的0.677 持續上升至2017 年末的0.858。2018年，得益于去杠桿、去鏈條、去通道帶來的影子銀行規模萎縮和堅決遏制地方政府隱性債務膨脹，生產性債務轉化為資本的效率回升，金融效率因子回落至0.836。若國際金融危機后金融效率因子保持不變，宏觀杠桿率將降至202.1%，較實際值低47.4個百分點。

第三，經濟效率下降。國際金融危機后，受國民經濟重大結構性失衡和經常賬戶盈余占GDP 比重急劇收窄的影響，實體經濟經營困難持續，微觀主體活力不足，廣義資本回報率總體呈下降態勢，負向表征經濟效率的經濟效率因子由2008年末的1.724升至2018年末的2.360。這一期間，2017年曾階段性回落至2.351。若國際金融危機后經濟效率因子保持不變，2018年末宏觀杠桿率將降至182.2%，較實際值低67.3個百分點。

國際金融危機以來，三因子對宏觀杠桿率增幅的影響從大到小依次為經濟效率因子、金融效率因子和金融變異因子。2009—2018 年，經濟效率下降、金融效率下降和金融變異度上升分別推高宏觀杠桿率57.6、36.6 和24.7 個百分點，占同期宏觀杠桿率增幅的48.4%、30.8%和20.8%（如表2所示）。

表2 國際金融危機以來中國宏觀杠桿率增幅的三因子分解

不同階段各因子的相對重要性存在顯著差異。根據經濟發展階段和貨幣金融政策的變化，可以將過去10 年宏觀杠桿率的變化歷程劃分為三個階段：2009—2011 年，2012—2016 年和2017—2018 年。2009—2011 年，受反危機政策的實施和退出影響，宏觀杠桿率快速攀升后出現小幅回落，累計增幅為32.3 個百分點。這一時期，經濟效率下降和金融效率下降對宏觀杠桿率上升的影響幅度基本相當，兩者分別推高宏觀杠桿率14.1 和13.1 個百分點，貢獻率分別為43.7%和40.6%；金融變異影響幅度小，推高宏觀杠桿率5.1 個百分點，貢獻率為15.8%。2012—2016年，經濟發展進入新常態，在穩增長壓力持續凸顯的背景下，宏觀杠桿率持續大幅攀升，累計增幅達81.6 個百分點。這一時期，經濟效率下降對宏觀杠桿率上升的影響幅度最大，推高宏觀杠桿率43.7 個百分點，貢獻率為53.6%；金融效率下降和金融變異度上升分別推高宏觀杠桿率27.5 和10.4 個百分點，貢獻率為33.7%和12.7%。2017—2018 年，得益于經濟回升和強監管、去杠桿政策的推進，宏觀杠桿率增幅明顯趨緩并出現小幅回落，累計增幅為5.1個百分點。這一時期，金融變異因子上升為推高宏觀杠桿率的首要因素，宏觀杠桿率上升9.2個百分點，貢獻率為180.4%；金融效率因子和經濟效率因子的貢獻由正轉負，對宏觀杠桿率產生了拉低效應。

五、結論及建議

運用三因子模型，本文研究發現國際金融危機以來中國宏觀杠桿率攀升的原因在于三個方面：廣義投資回報率或經濟效率下降；金融效率或生產性債務轉化為資本存量的效率下降；金融體系出現變異，偏離了為生產性投資提供融資的本源，越來越多的信貸投放到非生產性領域。新冠肺炎疫情以來，中國宏觀杠桿率進一步上升，去杠桿推動經濟增長跨越信貸密集型增長仍將是未來一段時期經濟轉型的重要任務。除有序推進債務風險處置外，筆者建議從以下三個方面推進去杠桿。一是回歸本源，提升金融支持生產性投資的意愿。從金融變異因子看，去杠桿就是要控制和降低非生產性債務比重，實現資金從儲蓄者向具有生產性投資機會的資金需求者轉移。重構并建立以房價穩定為導向、有限規模住房金融市場、強化審慎性的住房金融制度，抑制個人住房債務過快增長。繼續堅持和優化房地產貸款集中度管理制度，針對當前個人住房貸款風險權重明顯低于一般公司類貸款的實際，可基于宏觀審慎的視角提高權重法銀行個人住房貸款風險權重和內部評級法銀行個人住房貸款風險權重的下限。二是推動金融供給側結構性改革，提升金融支持生產性投資的效率。提高金融支持生產性投資的效率或生產性債務轉化為資本存量的效率，有利于降低宏觀杠桿率。要繼續強化影子銀行治理、縮短融資鏈條，有序打破城投債剛性兌付、破除政府隱性擔保，大力發展有中長期資金參與的資本市場，提升金融體系對經濟轉型的適應性，在提升金融效率的過程中降低經濟增長對信貸擴張的依賴。三是增強微觀主體活力，提升整個經濟系統的運行效率。去杠桿絕不僅僅是金融部門的工作，更需要提升實體經濟部門或整個經濟系統的運行效率。從經濟效率因子看，就是要推進以增強微觀主體活力為導向的經濟體制改革，提高投資回報率，增強實體經濟的盈利能力、償債能力和內源融資能力。