张启迪:宏观杠杆率与经济增长

  内容提要:全球金融危机后,宏观杠杆率持续上升引起广泛关注。本文使用1980-2017年43个国家(地区)的面板数据为样本,研究表明宏观杠杆率对经济增长的影响存在稳健的阈值效应。政府、非金融企业、居民以及整体经济杠杆率的阈值水平分别为79.8%-81.1%、75.6%-76.9%、54.2%-57.8%和181.1%-195.1%。中国宏观杠杆率问题较为突出,非金融企业杠杆率大幅超过阈值,居民杠杆率已经超过阈值,政府杠杆率尚未超过阈值,但空间也已十分有限。中国应积极推进非金融企业去杠杆,抑制居民杠杆率进一步上升,珍惜政府有限的杠杆率空间。同时,应大力推进结构性改革,提高经济效率。本文结论为全球债务风险的评估以及中国宏观杠杆率政策的制定提供了重要决策参考。

  关键词:宏观杠杆率 经济增长 金融风险

  中图分类号:F813 文献标识码:A 文章编号:

  一、引 言

  2008年全球金融危机后,主要经济体均采取了大规模扩张性货币政策和财政政策,以稳定金融系统并刺激经济复苏。虽然扩张性政策的实施挽救了危机并推动全球经济持续增长,但同时也造成了宏观杠杆率大幅上升 。国际清算银行(BIS)的数据显示,2008-2018年,全球宏观杠杆率从199%上升至230%,几乎已达历史最高水平。2020年以来,受新冠肺炎疫情冲击,全球经济下行压力越来越大,主要经济体纷纷再度采取扩张性政策,进一步增大了全球宏观杠杆率上升的压力。从经济学角度来说,适度的杠杆率有利于经济增长。然而,当杠杆率超过一定水平时就会阻碍经济增长。此时债务风险也会上升,甚至可能引发金融危机。从诸多指标来看,当前全球宏观杠杆率水平可能已经对经济增长产生了负面影响。高杠杆是宏观金融脆弱性的总根源,IMF、BIS等国际机构多次提示全球宏观杠杆率上升可能蕴藏的金融风险。

  为了应对全球金融危机带来的外部冲击,中国也启动了大规模扩张性政策,导致宏观杠杆率大幅上升。BIS的数据显示,2008-2018年,中国居民杠杆率由17.9%上升至52.6%,非金融企业杠杆率由97.5%上升至151.6%,政府杠杆率由27.1%上升至49.8%,整体经济杠杆率上升高达111.5个百分点。目前,中国非金融企业杠杆率为全球最高水平,居民杠杆率在2015-2018年短短四年时间上升了16.9个百分点,并且迄今为止仍维持较快的上升势头。IMF连续四年(2016-2019年)在《第四条磋商》中提及中国的债务问题。中国宏观杠杆率快速上升也引起了决策层的高度重视,2015年以来,相关部门先后召开多次会议并出台多个重要文件整治这一问题。新冠肺炎疫情爆发后,随着宏观经济下行压力日益加大,中国也开始采用扩张性政策稳定经济,这又再度增加了宏观杠杆率上升的压力。然而,当前中国宏观杠杆率已经不低,如果宏观杠杆率继续上升,对经济会产生何种影响值得关注。

  关于宏观杠杆率的讨论仍然存在一些争议和悬念。与现有研究相比,本文的核心贡献主要体现在以下几个方面:一是证明了整体经济杠杆率对经济增长的影响存在稳定的阈值效应并对阈值进行了测算。现有文献对于宏观杠杆率的研究多集中于政府部门,较少涉及整体经济。然而,当前全球主要经济体宏观杠杆率已经不再是结构性问题,总量问题也较为突出。尤其是在宽松政策力度越来越大的情况下,明确整体经济杠杆率的阈值对于扩张性政策的制定和实施具有重要的指导意义。二是回答了现有文献中关于居民杠杆率是否仍有空间的争议。本文使用BIS最新的全球数据对居民杠杆率阈值的测算结果表明,当前中国居民杠杆率已无空间。三是对非金融企业杠杆率进行了测算,为后续非金融企业部门去杠杆率政策的制定提供了参考。现有文献中关于非金融企业部门杠杆率阈值的研究相对较少,而结构性去杠杆政策的实施需要有相对明确的杠杆率阈值作为参照,以便于确定相应的政策力度和手段。本文测算结果表明,当前中国非金融企业杠杆率已经大幅超过阈值,对杠杆率较高的非金融企业仍应坚持去杠杆。

  本文剩余部分的结构安排如下:第二部分是文献综述,主要是对研究宏观杠杆率水平与经济增长关系的相关文献进行回顾;第三部分是对中国宏观杠杆率的特征进行分析;第四部分是实证分析;最后是结论和政策建议。

  二、文献综述

  早期关于宏观杠杆率的研究可追溯至20世纪30年代。Fisher(1933)提出了债务通缩理论,认为当企业债务积累到一定水平时,企业将不得不减少生产和投资,同时会廉价售卖资产以偿还债务,导致资产价格下降,真实债务水平上升,最终引发债务通缩循环。明斯基(1986)将融资分为三种,分别是对冲性融资、投机性融资和庞氏融资。任何经济暂时的稳定都会转变成经济扩张,投机性融资和投资的外部融资都会增加,出现投资繁荣。此时债务和杠杆率都会不断上升。而当投资繁荣打破时就会导致金融危机、债务通缩或者是大萧条。Koo(2008,2011)认为,当资产价格泡沫破灭后,就会出现资产负债表衰退。此时企业将从利润最大化模式转变为负债最小化模式,最终导致整体经济陷入资产负债表衰退。全球金融危机后,随着宏观杠杆率水平不断上升,越来越多的研究开始关注杠杆率对经济增长以及金融风险的影响。中国宏观杠杆率在此期间也不断上升,国内学者相关研究成果也不断涌现。

  (一)关于全球宏观杠杆率的研究综述

  1.政府杠杆率与经济增长

  现有文献中关于政府杠杆率对经济增长的影响仍存在较大争议。总共有三种观点,分别是正效应论、负效应论和阈值论。第一,正效应论。Chang 和 Chiang(2009)研究发现无论在何种债务负担率的国家政府债务对经济增长都具有促进作用,其中在中等债务负担率国家政府债务对经济增长的促进效果最好。Afonso和 Jalles(2011)以及Eberhardt和Presbitero(2012)等也支持这一结论。第二,负效应论。Modigliani(1961)认为国家债务对于下一代是负担。政府债务的增长虽然对当代人有好处,但是对子孙而言也是有成本的。Calderón和Fuentes(2013)也支持负效应论,并且认为政府债务的负面影响会随着一国综合实力的增强而下降。此外,尹恒(2006)、Aizenman 等(2007)、Futagami等(2008)以及Dombi和Dedák(2018)等也得出了类似的结论。

  第三,阈值论。近年来,越来越多的文献认为政府债务对经济增长的影响存在阈值效应。Reinhart 和Rogoff(2010)以44个国家跨越200年数据为研究样本,研究发现当政府债务占GDP比率低于90%时政府债务与经济增长率之间的关系并不显著;超过90%时经济增长率中位数将下降1个百分点,平均经济增长率下降的更多。Woo 和 Kumar(2010)、Cecchetti 等(2011)、Baum 等(2012)、刘金林(2013)、张启迪(2015)等也支持阈值论。也有学者反对阈值论,认为Reinhart 和Rogoff的研究存在较大缺陷,不存在稳定的阈值使得当政府债务超过这一比率时对经济增长会产生负面影响(Krugman,2010;Irons 和 Bivens,2010;Herndon 等,2013)。

  2.居民杠杆率与经济增长

  次贷危机后,研究居民杠杆率与经济增长的文献逐渐增多。现有文献认为居民杠杆率对经济增长的影响主要有两种观点,分别是负效应论和阈值论。持负效应论的文献中,Dynan(2012)认为过量的债务会抑制消费。财富损失、收入增长疲弱、获取信贷困难、不确定性加大以及对未来前景悲观的预期都会对消费产生抑制作用。Dynan和Edelberg(2013)认为居民杠杆率对消费有负面影响。杠杆率过高时,家庭进一步取得消费信贷的可能性会降低,从而限制消费支出。当偿还负债时,现金流会减少,从而迫使家庭削减支出。同时,由于高杠杆家庭获得未来信贷的不确定性更高,也可能会减少支出以应对不确定性。Lau等(2016)认为高债务抑制消费主要有以下几个原因:首先,高杠杆家庭更加难以获得信贷。其次,受到收入负面冲击的高杠杆家庭,在危机爆发时消费下降也会更快。高杠杆家庭本身也会支付更多的利息以偿还债务。由于收入中更大比例被锁定,用于消费的收入也会更少。第三,经受危机冲击后,高杠杆家庭会有更大动力降低杠杆率以应对不确定性。

  持阈值论的文献中,Chmelar(2013)认为虽然居民债务是次贷危机前拉动经济增速的重要驱动力,但也会从结构上降低宏观经济的稳定性。首先,居民受利率的影响将更加敏感,进而影响宏观经济的稳定性。其次,债务水平越高,利率和收入变化对消费的影响就越大,经济危机时期总需求下降的幅度也会增大,进而加大经济衰退。存在理论上最优的债务水平可以最大化经济增长,但这个最优债务水平可能存在异质性并且是相对的。IMF(2017)认为当居民杠杆率低于10%时居民杠杆率的上升可以促进经济增长,而杠杆率超过30%时中期增长将受到影响,超过65%时则会影响金融稳定。伍戈等(2018)认为居民加杠杆对消费的影响是双刃剑。合理区间内一定程度的加杠杆将拉动经济增长,从而增加可支配收入并促进消费,表现为“收入效应”。但杠杆率高企可能加重居民负担并抑制消费,表现为“挤出效应”。也有文献认为居民债务的短期和长期影响存在不同。Lombardi 等(2017)认为短期内(通常为一年以内)居民债务可以促进消费和经济增长,但从长期来看,居民债务占GDP比率每上升1个百分点,会降低经济增速0.1个百分点。当居民债务占GDP比率超过60%时会对消费产生长期负面影响,而当超过80%时会对经济增长产生负面影响。

  3.整体经济杠杆率与经济增长

  关于整体经济杠杆率对经济增长影响的研究较少,并且研究结论存在分歧。有文献认为杠杆率对经济增长存在负面影响。Borio 等(2015)认为债务膨胀会引发劳动力再分配至低生产力的部门,进而降低全要素生产率增速,在长期内将对实际经济增速产生负面影响。刘晓光等(2018)研究表明杠杆率对经济增长有负效应,且该影响随着经济增速的提高而减弱,随着经济增速的下降而增强。并且,杠杆率总体上提高了发生经济衰退的概率。也有文献认为杠杆率对经济增长的影响存在阈值效应。Cecchetti等(2011)以1980-2010年间18个OECD国家的经济数据为样本,研究发现杠杆率对经济增长的影响存在显著的阈值效应,其中政府杠杆率为85%,非金融企业杠杆率为90%,居民杠杆率为85%。但也有文献认为阈值效应并不存在。黄益平(2019)认为,相比于杠杆率水平,杠杆率增速更加重要,并且不存在稳定的阈值使得阈值上下经济和金融表现存在显著的差异性。

  (二)关于中国宏观杠杆率的研究综述

  次贷危机后,随着中国宏观杠杆率的快速上升,对国内宏观杠杆率的关注和研究也不断增多,并且在诸多问题上并未达成一致意见。多数文献关注居民杠杆率以及整体经济杠杆率对经济增长的影响。关于居民杠杆率的研究方面,有文献认为中国居民杠杆率较低,仍有较大加杠杆的空间。伍戈等(2018)认为,虽然我国居民杠杆率增速较快,但绝对水平并不太高。居民杠杆率呈现出明显的分化特征,一二线城市相对较高而三四线城市相对较低。潘敏和刘知琪(2018)认为,从我国家庭部门杠杆率的现状来看,尽管2000年以来杠杆率上升速度较快,但相比于全社会杠杆率的上升而言,家庭部门杠杆率无论是绝对水平还是上升速度都不算高。也有文献持反对意见。刘哲希和李子昂(2018)通过构建含有高杠杆特征的动态一般均衡模型研究发现结构性去杠杆进程中居民部门不应加杠杆。居民部门加杠杆不仅难以促进反而会抑制居民消费支出的增长,而且可能会加剧资产泡沫风险,导致经济增速出现更大幅度的下滑。魏玮和陈杰(2017)认为居民部门加杠杆会导致房地产泡沫加剧。还有研究表明,居民债务对经济增长的短期和长期影响存在差异。田新民和夏诗园(2016)研究表明中国家庭债务规模的膨胀在长期内不利于国内生产总值的提高;但在短期,家庭债务对于国内生产总值起促进作用。谢云峰(2017)研究表明,短期内居民杠杆率上升对经济增长起促进作用,但持续时间仅为一年。长期来看,居民杠杆率上升已经对经济增长产生了负面效应。居民杠杆率每上升1个百分点,将拉低GDP增速0.21个百分点。

  此外,也有文献从整体经济杠杆率的角度进行了研究。中国人民银行杠杆率研究课题组(2014)认为当前中国经济杠杆率水平总体可控,最大风险并不是杠杆率的绝对水平,而是地方政府和非金融企业杠杆率较高的结构性风险。李扬等(2015)通过编制国家资产负债表,对各部门杠杆率水平和结构进行评估,探究其对经济增长和金融稳定的影响,认为中国债务风险总体可控但存在严重的结构性问题。张晓晶等(2018)认为当前中国宏观杠杆率主要面临的是结构性矛盾,未来应推进结构性去杠杆。居民杠杆率上升较快,但风险依然可控。朱小黄等(2017)认为当前中国全社会债务已经超过拐点,债务对经济增长的影响已经处于负向阶段。应将控制债务规模作为工作重点,从整体上控制中国全社会债务水平。刘穷志和白云(2020)认为中国宏观杠杆率表现出了替代效应,次贷危机后政府部门杠杆率的增加降低了企业杠杆率水平。

  (三)文献评述

  通过对现有文献进行梳理,本文发现现有研究主要存在以下不足。一是多数研究选择的样本范围较小,致使实证结果存在一定的波动性,一定程度上造成了不同研究关于阈值是否存在以及具体水平方面的差异性。二是关于整体经济杠杆率对经济增长影响的研究偏少,且实证研究较为缺乏。当前包括中国在内的全球主要经济体宏观杠杆率已经不仅仅是结构性问题,更是总量问题,因此对整体经济杠杆率阈值的测度更显重要。三是对非金融企业杠杆率的研究不多。虽然诸多研究通过与其他经济体的横向比较得出结论认为中国非金融企业杠杆率偏高,但是具体高多少并没有给出合理的参考。本文将从理论层面对宏观杠杆率与经济增长的关系进行全面阐述,之后,通过采用BIS最新最全的面板数据对各部门及整体经济杠杆率与经济增长之间的关系进行实证分析,全面测算各部门及整体经济杠杆率的阈值,以期对现有研究有所帮助。

  三、中国宏观杠杆率的典型特征

  (一)政府杠杆率不高,但隐性债务规模偏大

  从政府杠杆率来看,当前中国在主要经济体中处于较低水平。截至2018年末,中国政府杠杆率为49.8%,既低于主要发达经济体日本(202.5%)、美国(98.7%)、欧元区(85.1%)、德国(60.8%),也低于新兴经济体巴西(87%)、印度(67.2%)等。中国政府债务问题主要体现在地方政府隐性债务方面,不仅规模较大,而且风险点较多。BIS在对中国政府债务的核算中低估了隐性债务的规模。张明(2018)的测算结果显示,截至2017年末,地方政府隐性债务规模为23.57万亿元。如果再加上中央政府债务13.47万亿元和地方政府显性债务18.58万亿元,政府杠杆率将上升至67.26%。虽然经修正后的政府杠杆率有所上升,但横向比较来看,中国政府杠杆率在全球范围内仍为较低水平。从趋势来看,近年来政府杠杆率持续上升,但速度较为平均。2006-2018年每年上升1.85个百分点,未来仍可能继续上升。

  图1 2006-2018年主要经济体政府杠杆率变化趋势(%)

  数据来源:BIS。

  (二)非金融企业债务全球第一,但已开始出现下降

  中国宏观杠杆率高主要体现在非金融企业部门(周菲等,2019)。截至2018年末,中国非金融企业杠杆率高达151.6%,位列全球第一。横向比较来看,不仅高于发达经济体欧元区(105%)、日本(102.6%)、美国(74.4%)、德国(56.7%),而且高于主要新兴经济体印度(44.8%)、巴西(42.2%)等。

  从趋势来看,当前非金融企业杠杆率已经开始下降。2015年是非金融企业杠杆率的顶峰,截至2015年末高达158.3%,此后三年持续下降。2015-2018年,非金融企业杠杆率下降了6.7个百分点,显示结构性去杠杆政策已经初见成效,非金融企业杠杆率上升过快势头已经得到有效遏制。然而,当前中国非金融企业杠杆率仍远高于其他经济体。非金融企业杠杆率过高容易受到宏观经济和金融环境波动的影响,进而引发债务风险。

  图2 2006-2018年主要经济体非金融企业杠杆率变化趋势(%)

  数据来源:BIS。

  (三)居民杠杆率已经较高,且上升较快

  当前中国居民债务问题也较为突出。横向比较来看,截至2018年末,中国居民杠杆率已经超过主要新兴经济体巴西(28.2%)、印度(11.3%)等,并开始逐渐接近发达经济体。发达经济体中美国居民杠杆率最高(76.3%),其次是日本(58.1%)、欧元区(57.7%)、德国(52.9%)。中国居民杠杆率的问题不仅体现在绝对水平已经不低,而且上升速度较快。2015-2018年,居民杠杆率由39%上升至52.6%。上升幅度高达13.6个百分点,并且当前仍在以每个季度约1个百分点的速度上升。

  图3 2006-2018年主要经济体居民杠杆率变化趋势(%)

  数据来源:BIS。

  此外,居民杠杆率还存在被低估的问题。BIS居民债务的核算口径中未统计住房公积金贷款以及民间借贷数据,诸如小额贷款、P2P、亲友贷等。中国人民银行最新公布的居民部门贷款余额数据显示,截至2019年6月末,居民部门贷款余额是51万亿元,相比2018年末上涨了3.76万亿元。如果再加上住房公积金贷款余额5万亿元,居民部门债务已高达56万亿元,居民杠杆率已经高达62%,这一数据还未包含其他各种无法统计的民间借贷。根据这一数据,当前中国居民杠杆率不仅已经全面超过主要新兴经济体,而且超过多数发达经济体,仅次于美国。

  (四)整体经济杠杆率位居全球第二

  从整体经济杠杆率来看,中国杠杆率在主要经济体中位于较高水平。截至2018年末,中国整体经济杠杆率为254%,在全球主要经济体中排名第三,仅次于日本(375.3%),与欧元区基本相当(258.2%),高于美国(249.8%)。如果使用经修正后的政府和居民杠杆率,中国整体经济杠杆率为280.86%,超过欧元区位居全球第二位。

  图4 截至2018年末全球主要经济体宏观杠杆率(%)

  数据来源:BIS。

  四、研究设计

  (一)理论分析

  宏观杠杆率对经济增长的影响取决于二者之间的动态平衡。对政府来说,通过适当举债可以加大对基础设施的投资力度或者是转移支付。一方面,政府的支出活动本身就构成总需求,对经济增长能够起到促进作用,另一方面,政府投资本身对中长期经济增长有益。因此,政府支出的增加对经济增长会产生促进作用。而当政府杠杆率超过一定水平时,一方面,政府的融资活动将对实际利率有提升作用,进而挤出私人部门的消费和投资,另一方面,政府债务风险也将上升,影响政府的宏观调控能力和金融稳定。对非金融企业来说,通过适当举债可以扩大再生产,加大投资,加强技术研发,生产出更多更好的产品和服务,对经济增长也将产生促进作用。而当杠杆率超过一定水平时,不仅有息债务负担会上升,加大企业的财务负担,而且债务风险也会上升,企业经营不稳定性也将增加。对居民来说,通过适当举债可以推动房地产市场发展、刺激消费并拉动经济增长。而当居民杠杆率超过一定水平时,房地产繁荣可能终结,居民消费也将减少,进而不利于经济增长。对整体经济来说,当宏观杠杆率相对较低时,杠杆率的适当增加对于经济增长尤其是短期经济增长有很大的促进作用,而当宏观杠杆率超过一定水平时,整体经济有息债务负担将会越来越高,流动性风险也会加大,金融不稳定性也会增强。在这种情况下,杠杆率与经济增长之间的良性循环将被打破。如果杠杆率继续上升,将对经济增长产生阻碍作用,甚至引发金融危机。

  (二)模型设定与估计方法

  根据前述理论分析,本文提出以下假说:杠杆率对经济增长存在非线性影响。当杠杆率较低时促进经济增长,而当杠杆率超过一定水平时将阻碍经济增长。也就是说,杠杆率对经济增长的影响表现为类二次函数效应,因此,本文在模型形式的选择方面采用二次函数形式,以检验杠杆率对经济增长是否存在非线性影响。

  基于上述,本文构建的基准模型为:

  其中,μi代表国家效应,νt代表年度效应,εit代表扰动项。

  除了核心解释变量之外,我们还在分析中加入了其他变量,以控制不同经济体的异质性所带来的影响。在控制变量的选择方面,参考过往文献以及经济增长理论实证研究的基本框架,共选取了9个控制变量的指标,主要分为经济变量和金融变量两大类,具体说明参见表1。

  (三)样本的选择和数据来源

  目前,全球范围内关于宏观杠杆率数据的统计中BIS的统计涵盖国家最多,共有43个国家,其中包括27个发达经济体和16个新兴经济体,涵盖政府、居民、企业以及整体经济杠杆率四类数据。为了对宏观杠杆率问题进行更加全面和深入的研究,本文选择BIS的面板数据进行研究,分析宏观杠杆率与经济增长之间的关系。为了对经济发展程度不同的经济体进行对比分析,本文采用全样本、发达经济体、新兴经济体三个样本类别进行对比分析。

  数据来源方面,人均GDP增长率等数据来源于IMF,宏观杠杆率等数据来源于BIS,人口增长率等数据来源于宾夕法尼亚大学世界经济数据库(Penn World Table,简称“PWT”),固定资本形成总值等数据来源于世界银行(WB)(见表1)。

  表1 变量说明和数据来源

 
变量缩写
变量含义
数据来源
被解释变量
gdp_cap_g
人均GDP增长率
IMF
解释变量
gov_debt
政府债务/GDP
BIS
house_debt
居民债务/GDP
BIS
corp_debt
非金融企业债务/GDP
BIS
total_debt
全部债务/GDP
BIS
经济变量
pop
人口增长率
PWT
hc
人均人力资本指数
PWT
gfcf
固定资本形成总值/GDP
WB
ctfp
全要素生产率增长率
PWT
trade
对外贸易总额/GDP
IMF
金融变量
irr
长期实际利率
WB
inf
通货膨胀率
IMF
gs
总储蓄/GDP
WB
m2
广义货币增速
IMF

  (四)实证面临各种问题的处理

  第一,遗漏变量问题。为了降低遗漏变量对实证结果的影响,一是加入了较多的控制变量,二是在回归分析中采用了工具变量法。此外,由于面板数据同时具有横截面和时间两个维度,既可以提供更多的个体动态行为的信息,也能一定程度上解决遗漏变量的问题。第二,内生性问题。考虑到宏观杠杆率具有较强的内生性,尤其是诸多文献表明经济增长对宏观杠杆率也会产生影响,参考宏观经济研究中的一般做法,本文使用债务占GDP比率的滞后期作为工具变量对模型进行估计。此外,为了解决内生性问题,本文还使用广义估计方法(GMM)以及二阶段最小二乘法(2SLS)进行估计。第三,异方差和自相关问题。本文使用GMM和2SLS方法进行估计也能在一定程度上解决这两个问题。

  (五)主要回归结果

  表2至表5列示了政府、非金融企业、居民部门以及整体经济的回归结果 。模型(1)、(5)、(9)、(13)为基准回归结果,模型(2)-(4)、(6)-(8)、(10)-(12)以及(14)-(16)为稳健性检验结果。从回归结果来看,在对年度效应进行控制之后,宏观杠杆率与经济增长之间存在显著的非线性关系,政府、非金融企业、居民部门以及整体经济杠杆率的阈值水平分别为79.8%-81.1%、72.2%-76.9%、53.3%-57.8%和175.6%-195.1%。即当杠杆率低于各自阈值区间下限时促进经济增长,而当高于各自阈值区间上限时阻碍经济增长。而且,在选用不同的估计方法和估计变量的情况下,上述回归阈值水平和阈值区间也较为稳定。R2也均较高,显示各模型均具有较强的解释力。  

表2 政府债务模型估计结果及稳健性检验
 
模型(1)
模型(2)
模型(3)
模型(4)
估计方法
GMM
2SLS
GMM
GMM
工具变量
L.gov_debt
L.gov_debt
L2.gov_debt
L.gov_debt
变量
gdp__cap_g
gdp__cap_g
gdp__cap_g
gdp__cap_g
gov_debt
0.0377***
0.0377***
0.0414***
0.0376***
 
(0.00849)
(0.00615)
(0.0101)
(0.00859)
gov_debt2
-0.000236***
-0.000236***
-0.000255***
-0.000236***
 
(5.12e-05)
(3.52e-05)
(5.98e-05)
(5.16e-05)
pop
-79.26***
-79.26***
-77.23***
-79.36***
 
(14.80)
(10.59)
(15.16)
(14.83)
hc
0.00811
0.00811
0.0214
-
 
(0.145)
(0.164)
(0.150)
-
gfcf
0.201***
0.201***
0.198***
0.201***
 
(0.0181)
(0.00806)
(0.0194)
(0.0181)
ctfp
-1.796***
-1.796***
-1.917***
-1.786***
 
(0.406)
(0.356)
(0.432)
(0.345)
R2
0.681
0.681
0.678
0.681
债务阈值
79.8
79.8
81.1
79.8
95%置信区间
(70.5,89.2)
(71.7,88.0)
(71.8,90.3)
(70.5,89.2)

  注:*表示在10%的水平显著,**表示在5%的水平显著,***表示在1%的水平显著,回归系数下方为标准差。(下同)

表3 非金融企业债务模型估计结果及稳健性检验
 
模型(5)
模型(6)
模型(7)
模型(8)
估计方法
GMM
2SLS
GMM
GMM
工具变量
L.corp_debt
L.corp_debt
L2.corp_debt
L.corp_debt
变量
gdp__cap_g
gdp__cap_g
gdp__cap_g
gdp__cap_g
corp_debt
0.0546***
0.0546***
0.0624***
0.0456***
 
(0.0120)
(0.0113)
(0.0143)
(0.0107)
corp_debt2
-0.000361***
-0.000361***
-0.000406***
-0.000316***
 
(6.98e-05)
(6.78e-05)
(8.30e-05)
(6.38e-05)
pop
-85.41***
-85.41***
-86.75***
-79.88***
 
(12.18)
(10.74)
(12.81)
(12.18)
hc
-0.643**
-0.643***
-0.764***
-
 
(0.270)
(0.248)
(0.290)
-
gfcf
0.220***
0.220***
0.221***
0.220***
 
(0.0120)
(0.00934)
(0.0127)
(0.0123)
ctfp
-0.530
-0.530
-0.412
-1.214***
 
(0.457)
(0.477)
(0.469)
(0.362)
R2
0.700
0.670
0.689
0.698
债务阈值
75.6
75.6
76.9
72.2
95%置信区间
(66.5,84.8)
(66.9,84.4)
(68.3,85.4)
(62.0,82.3)
 
表4 居民债务模型估计结果及稳健性检验
 
模型(9)
模型(10)
模型(11)
模型(12)
估计方法
GMM
2SLS
GMM
GMM
工具变量
L.house_debt
L.house_debt
L2.house_debt
L.house_debt
变量
gdp__cap_g
gdp__cap_g
gdp__cap_g
gdp__cap_g
house_debt
0.0158**
0.0158*
0.0109
0.0122*
 
(0.00791)
(0.00858)
(0.00964)
(0.00695)
house_debt2
-0.000136**
-0.000136**
-0.000101
-0.000114**
 
(5.70e-05)
(6.68e-05)
(7.40e-05)
(5.12e-05)
pop
-73.67***
-73.67***
-74.40***
-
 
(12.44)
(10.69)
(11.08)
-
hc
-0.281
-0.281
-0.269
-71.30***
 
(0.253)
(0.245)
(0.258)
(12.56)
gfcf
0.229***
0.229***
0.226***
0.229***
 
(0.0118)
(0.00903)
(0.00953)
(0.0120)
ctfp
-1.043**
-1.043**
-0.925*
-1.315***
 
(0.475)
(0.477)
(0.489)
(0.405)
R2
0.693
0.693
0.684
0.658
债务阈值
57.8
57.8
54.2
53.3
95%置信区间
(37.2,78.5)
(35.7,79.9)
(21.7,86.7)
(28.6,78.0)
 
表5 整体经济杠杆率模型估计结果及稳健性检验
 
模型(13)
模型(14)
模型(15)
模型(16)
估计方法
GMM
2SLS
GMM
GMM
工具变量
L.total_debt
L.total_debt
L2.total_debt
L.total_debt
变量
gdp__cap_g
gdp__cap_g
gdp__cap_g
gdp__cap_g
total_debt
0.0136**
0.0136***
0.0181**
0.0119**
 
(0.00585)
(0.00427)
(0.00812)
(0.00551)
total_debt2
-3.76e-05***
-3.76e-05***
-4.63e-05***
-3.38e-05***
 
(1.33e-05)
(9.15e-06)
(1.75e-05)
(1.26e-05)
pop
-88.65***
-88.65***
-89.41***
-83.86***
 
(14.42)
(10.50)
(14.78)
(14.21)
hc
-0.356**
-0.356**
-0.400**
-
 
(0.166)
(0.165)
(0.191)
-
gfcf
0.205***
0.205***
0.205***
0.205***
 
(0.0179)
(0.00781)
(0.0195)
(0.0180)
ctfp
-1.028***
-1.028***
-1.200***
-1.378***
 
(0.356)
(0.366)
(0.363)
(0.321)
R2
0.686
0.686
0.678
0.685
债务阈值
181.1
181.1
195.1
175.6
95%置信区间
(134.5,227.7)
(145.4,216.8)
(151.7,238.5)
(123.5,227.8)

  (六)稳健性检验

  本文采取了以下几种方法测试模型及阈值的稳健性。一是更换估计方法。在估计方法的选择上同时采用GMM和2SLS进行估计,以对比估计结果。二是采用多个滞后期作为工具变量。本文分别采用滞后一期和滞后二期杠杆率作为工具变量,既可以解决杠杆率的内生性问题,同时也可以检验模型的稳健性。三是剔除控制变量。通过剔除人均人力资本指数后对基准模型进行回归,看实证结果有无重大变化。此外,本文还剔除了上下1%的极值数据进行回归,以检验极值结果对于实证结果的影响 。

  表2中模型(2)-(4)、表3中模型(6)-(8)、表4中模型(10)-(12)、表5中模型(14)-(16)分别给出了政府、非金融企业、居民杠杆率以及整体经济杠杆率模型的稳健性检验结果。从结果来看,无论是更换估计方法还是工具变量,抑或是剔除部分控制变量,上述模型的估计结果均表现出了较好的稳健性。关键解释变量基本较为显著,债务阈值以及置信区间也都非常稳定,显示上述模型的估计结果均较为可靠。

  此外,政府、非金融企业、居民杠杆率的阈值区间上下限分别加总后得到的总体阈值区间完全涵盖整体经济杠杆率得出的阈值区间,进一步证明了整体经济杠杆率模型实证结果的稳健性。

  (七)关于回归结果的进一步分析

  1.全球宏观杠杆率水平分析

  各部门杠杆率阈值水平如表6所示。从表中可以看出,全球各部门中政府和非金融企业杠杆率超过阈值的比例接近50%,居民杠杆率超过阈值的比例相对较低,只有29%,整体经济杠杆率超过阈值的比例高达58%,显示全球整体经济杠杆率已经位于较高水平。分地区来看,发达经济体各部门杠杆率超过阈值的比例均远超过新兴经济体。发达经济体政府杠杆率超过阈值的比例高达83%,而新兴经济体超过阈值的比例只有17%。发达经济体居民和非金融企业杠杆率超过阈值的比例也大大高过新兴经济体。整体经济方面则更为明显,发达经济体杠杆率超过阈值的比例为89%,而新兴经济体超过阈值的比例只有6%。总之,当前发达经济体面临的债务问题的严重程度要远高于新兴经济体。

表6 全球各部门宏观杠杆率阈值水平及分布
 
政府
非金融企业
居民
整体经济
阈值水平
79.8%-81.1%
72.2%-76.9%
53.3%-57.8%
175.6%-195.1%
超过阈值占比
总体样本
49%
51%
29%
58%
发达经济体
83%
74%
70%
89%
新兴经济体
17%
13%
13%
6%

  注:数据截至2018年末。

  2.中国宏观杠杆率水平分析

  基于2018年末中国宏观杠杆率数据,结合实证研究结果各部门阈值情况,本文发现,政府杠杆率为49.8%,离阈值区间下限79.8%尚有30个百分点的距离;非金融企业杠杆率为151.6%,超过阈值区间上限74.7个百分点;居民杠杆率为52.6%,离居民杠杆率空间下限53.3%尚有0.7个百分点的距离。也就是说,政府杠杆率空间最大,非金融企业杠杆率已经远超过阈值水平,居民杠杆率空间已经几乎消失。

  然而,BIS的数据中政府部门和居民杠杆率存在低估问题。使用前文经修正后的中国政府及居民杠杆率数据,结合各部门阈值水平,本文发现,经修正后的政府杠杆率为67.26%,依然没有超过阈值,但离阈值区间下限只有12.54个百分点,显示政府债务空间已被大大压缩。而经修正后的居民杠杆率数据为62%,已经超过阈值上限4.2个百分点,并且仍在以每个季度约1个百分点的速度上升。因此,当前居民杠杆率不仅面临绝对水平超过阈值的问题,而且面临上升速度过快的问题。

  综上所述,当前中国政府杠杆率没有超过阈值,但空间已经不大;非金融企业杠杆率已经大幅超过阈值,但上升势头已经得到遏制;居民杠杆率也已经超过阈值,并且上升速度仍然较快。

  五、结论与政策建议

  (一)本文结论

  本文基于43个国家(地区)1980-2017年的面板数据对宏观杠杆率与经济增长之间的关系进行了实证检验。实证结果表明:第一,政府、非金融企业、居民以及整体经济杠杆率对经济增长的影响均存在显著的阈值效应,且阈值效应较为稳定,阈值水平分别为79.8%-81.1%、72.2%-76.9%、53.3%-57.8%和175.6%-195.1%。即当宏观杠杆率低于阈值下限时表现为促进经济增长,而当高于阈值上限时阻碍经济增长。第二,从全球范围来看,三部门中非金融企业杠杆率超过阈值的经济体比例最高,政府次之,居民面临的债务问题最轻,并且整体经济面临的债务问题较为突出。第三,发达经济体面临严重的债务问题。三部门中政府面临的债务问题最为严重,大多数发达经济体超过阈值,其次是非金融企业部门,最后是居民部门,并且整体经济面临的债务问题也较为突出。而新兴经济体基本不存在这一问题,三部门杠杆率超过阈值的比例均较低。第四,中国宏观杠杆率问题也较为突出。除了政府杠杆率尚有一定空间以外,非金融企业和居民杠杆率均已经超过阈值,且政府杠杆率空间也已经十分有限。这意味着非金融企业和居民债务已经开始对经济增长产生了负面影响。

  (二)政策建议

  政策建议方面,第一,应避免政府杠杆率过快上升。虽然数据显示中国政府杠杆率尚有一定空间,但空间已经不大。考虑到未来人口老龄化问题逐渐加剧,再加上为应对不确定性政府应保有一定的政策空间,政府能用于稳定经济的杠杆率空间十分有限。因此,面对当前宏观经济下行压力,政府在实施扩张性政策时应注意控制节奏和力度,避免杠杆率过快上升,以便于节省宝贵的政策空间,同时最大限度地发挥政策效果。

  第二,严控居民杠杆率继续上升。本文实证结果表明,中国居民杠杆率已经位于阈值区间。如果再加上未被核算在居民杠杆率数据中的公积金贷款等各种债务,当前杠杆率已经超过阈值区间上限4.2个百分点。鉴于当前居民杠杆率的绝对水平已经较高,再加上上升速度较快,未来应严控居民杠杆率继续上涨,以避免对经济增长产生负面影响并造成金融风险。

  第三,非金融企业应继续坚持去杠杆。从总量角度来看,非金融企业杠杆率已经大幅超过阈值上限。因此,对杠杆率较高的非金融企业仍应采取多种措施继续降低其杠杆率。去杠杆幅度方面,需要将杠杆率从151.6%降至76.9%以下。鉴于需要去杠杆的幅度非常大,应设定较长的时间周期,以确保去杠杆过程平稳有序,降低对经济的冲击。

  第四,大力推进结构性改革,提高经济效率。鉴于当前整体经济杠杆率已经较高,并且各部门杠杆率水平已经不低,政府杠杆率空间已经不大。因此,通过推动某些部门加杠杆以换取其他部门去杠杆的思路已经几无可能。为了实现有效去杠杆,除了控制债务规模外,更应该加大力推进结构性改革,提高经济运行效率,通过做大“分母”的方式降低整体经济杠杆率水平,这样才能切实保证去杠杆可持续,实现有效去杠杆。

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关键词阅读:杠杆率 经济增长

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