本文是一篇金融管理论文，本文基于一个经济体投资需求是经济增长的要求（加速数效应）、投资来自储蓄转化（经济均衡和金融有效性）、企业投资的融资占比基于资本结构选择（资产负债率）等原理建立了一个决定宏观杠杆率的动态模型，其综合了杠杆率的多个决定因素，包括经济增长速度、利率、资本产出比、折旧率、企业资产负债率等。通过对动态模型分析得出五个推论：（1）经济增速越快，宏观杠杆率越低；（2）利率水平越高，宏观杠杆率越高；（3）资本产出比越高，宏观杠杆率越高；（4）资产折旧率高，宏观杠杆率越高；（5）企业资产负债率越高，宏观杠杆率越高。
1.绪论
1.1 研究背景与意义
按照国际清算银行做法——以未偿还的债务总额/GDP 作为考察国家和分部门的债务杠杆率指标，本文选择非金融部门债务/GDP 来作为衡量宏观杠杆率。这里，非金融部门包括非金融企业、政府部门和家庭部门。
长期以来，我国经济增长过于依赖投资拉动，资金来源主要以银行贷款等债务融资，以致宏观杠杆率持续上升——我国非金融部门（包括家庭、政府和非金融企业）负债余额与 GDP 之比，从 2008 年的 150%以下持续增长到 2015 年后的250%左右（参见图 1-1）。比如，2016 年底该比率达到 250%，其中，非金融企业债务/GDP 为 160.8%，家庭部门债务/GDP 为 44.6%，政府部门债务/GDP 为 44.6%（数据来源：国际清算银行 BIS）。
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1.2 文献综述
检索文献发现，有关经济杠杆率问题，国内外学界和有关研究机构积累了一些研究。
1.2.1 国外学者相关研究
Kornai（1978）提出预算软约束这个概念,认为社会主义经济中存在一个普遍现象:即政府承诺将会实施类似于财政补贴、信贷支持等一系列的措施去帮助亏损的国企。由于大型国企由于肩负着经济增长与稳定就业的社会重担,因此政府不得不将自己的信用作为企业融资的一种隐性担保。这么做的后果是政府负债过重,甚至于出现严重的债务问题[1]。
Schaltegger＆Feld（2008）基于瑞士的近20年的数据,对财政杠杆进行研究,认为地方财政杠杆迅速升高原因在于地方政府由于享有中央政府转移支付的隐性支持,无论是发达地区还是欠发达地区, 这种由于中央政府隐性激励的杠杆扩张都具有比较显著的影响[2]。
Geanakoplos（2010）认为繁荣时期的杠杆率在缺乏干预的情况下会变得很高,反之在经济衰退时期变得很低,因而在繁荣时期资产价格比较高,在危机时期资产价格相对比较低,杠杆周期就是这种资产价格、波动和杠杆三者之间反馈效应。同时也认为杠杆率是内生变化的,杠杆周期也会反复出现,杠杆高度在一定程度上会影响着杠杆波动。随着杠杆波动越大,杠杆率会上升,同时资产价格也会上升,在杠杆周期中资产价格会随着杠杆的波动而上下波动,然而这种杠杆率的急剧上升易造成资产泡沫,这种剧烈变化对实体经济来说都是令人不安的,因此它本身就是一种危险[3]。
Cecchetti＆Kharroubi（2015）认为,大型企业由于抵押品比较多比较容易获得银行的贷款，但大型企业的预期收益率总体上比较低。同时抵押品比较少的企业就不太容易获得银行的贷款 ，但这类企业预期收益率往往比较高，因此这类企业更加倾向于其他激进的方式获得资本。这样一来，实体经济的利润率在下降，企业面临实际负债压力在加大[4]。
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2.我国宏观杠杆率的历史变化和国际比较
2.1 我国宏观杠杆率的历史变化和现状
上世纪九十年代以来，我国过于依赖投资的经济增长模型和过于依赖负债融资的金融结构，以及宏观调控应对危机，导致宏观杠杆率快速上升。如图 2-1所示。从中可见，在 1995-2018 年间，除了 2003-2008 年外，其他两个时期——1995-2000 年和 2008-2019 年，我国宏观杠杆率处于快速增长状态。其中，2008-2009 年温家宝总理主政下的 “四万亿”投资在稳定经济局势的同时，也积累大规模债务，导致宏观杠杆率的大幅度提高。2009-2011 年，宏观杠杆率比较稳定。2011-2016 年，宏观杠杆率持续增加。
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2.2 我国宏观杠杆率的横向国际比较
横向对比更有助于判断我国非金融部门债务率的高低。否则，缺少适当判断的标准。
谭小芬（2016）对中国与主要发达国家和金砖国家的非金融部门借贷情况进行了比较。到 2015 年 6 月底，中国非金融部门总信贷/GDP 为 243.7%，低于主要发达国家，高于巴西、印度和俄罗斯等金砖国家。在主要发达国家中，美国非金融部门总杠杆率为 247.5%，欧元区非金融部门总杠杆率为 269.8%，日本非金融部门总杠杆率为 387.3%，韩国非金融部门总杠杆率为 231.9%。金砖国家中，巴西、俄罗斯和印度的该比率分别为 143%、92.1%、126.8%[24]。中国金融论坛课题组（2017）把本世纪以来 16 年的中国非金融部门总体杠杆率与主要发达国家及群组、新兴经济体、G20 和 42 样本国家的杠杆率进行了更大范围的比较（参见图 2-5），发现高杠杆率是国际上的普遍现象。该文指出，“截至 2016 年第 2二季度，中国非金融部门总的杠杆率为 254.9%，在 42 个样本国家中仅仅处于中等水平，远低于同时期发达经济体的 281.4%，仅分别比全部样本和 G20 国家的平均水平略高 7.6 和 7.7 个百分点”[25]。
通过与部分其他国家和国家组对比，总的来看，非金融部门杠杆率高在发达经济体中是普遍现象。但是，我们值得警惕的是，我们是相对收入较低的国家，人均 GDP 跟发达经济体还有不小的差距，但是达到了富国的债务水平，即所谓未富起来已经高负债了。所以说，控制我国宏观杠杆率，将其维持在一个稳定的水平是必要的。
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3.宏观杠杆率演变的动态模型构建与求解......................16
3.1 基本模型.........................16
3.2 模型求解过程.......................16
3.3 模型结论与推论.........................18
4.理论模型的实证检验：基于跨国数据......................... 20
4.1 数据的来源与选取...........................20
4.2 面板数据模型建立与分析.........................20
4.3 实证研究总结....................22
5.理论模型的实证检验：基于中国数据............. 24
5.1 数据的来源与选取.......................24
5.1.1 宏观杠杆率数据的选取.......................... 24
5.1.2 GDP 名义增速数据的选取................. 24
6.中国杠杆率的数值模拟
6.1 赋值及其依据
为模拟未来我国非金融部门的债务率，表 6-1 列出了模型有关参数的具体赋值情况。
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7.结论与政策建议
7.1 结论
2008 年以来，中国非金融部门（包括家庭、非金融企业和政府）债务余额/GDP 快速上升，并在近年超过 250%。高杠杆率引发政府与学界等广泛的担忧，“去杠杆”作为“三去一补一降”的重要部分，成为 2016 年以来我国重要的经济任务。然而，现实中该项工作成效并不显著。有关杠杆率是什么因素决定的？如何有效去杠杆？这些问题缺少系统的答案。
本文基于一个经济体投资需求是经济增长的要求（加速数效应）、投资来自储蓄转化（经济均衡和金融有效性）、企业投资的融资占比基于资本结构选择（资产负债率）等原理建立了一个决定宏观杠杆率的动态模型，其综合了杠杆率的多个决定因素，包括经济增长速度、利率、资本产出比、折旧率、企业资产负债率等。通过对动态模型分析得出五个推论：（1）经济增速越快，宏观杠杆率越低；（2）利率水平越高，宏观杠杆率越高；（3）资本产出比越高，宏观杠杆率越高；（4）资产折旧率高，宏观杠杆率越高；（5）企业资产负债率越高，宏观杠杆率越高。下面结合实证研究与数值模拟来验证动态模型以及推论。首先选取中国、加拿大、美国、日本、英国、德国、法国、意大利、澳大利亚共九个世界主要经济强国经济数据进行混合回归、面板数据随机效应模型回归、面板数据固定效应模型回归以及系统 GMM 回归验证动态模型中几个决定因素与宏观杠杆率的关系，再结合中国数据进行时间序列 VAR 模型进一步验证动态模型以及推论。最后进行数值模拟，运用控制变量法，给模型设定五种情形，取高中低三种路径与宏观杠杆率真实路径进行对比，进而量化未来债务率的演变路径。通过对宏观杠杆率未来路径进行演变表明：如果不改变融资投资模式和经济增长模式，不采取适当政策措施，在继续过去 10 多年的经济态势下，在不久的将来，中国宏观杠杆率将突破 300%、350%，甚至更高，指望经济迅速“去杠杆”是难以完成的任务。
参考文献（略）
