居民杠杆率、阈值与经济增长

陈蕾 陈梦

摘 要：基于居民杠杆率快速上涨和“结构性去杠杆”的背景，运用全国2007～2017年相关数据建立门限回归模型和SVAR模型，分析居民杠杆率对经济增长的影响。研究结果表明：①居民消费、固定资产投资、居民杠杆率和非金融企业杠杆率对生产总值具有典型的门限影响特征，我国居民杠杆率阈值为0.31。②居民杠杆率低于阈值的时候，其自身和居民消费对经济增长有促进作用;高于阈值的时候，居民杠杆率和居民消费对经济的促进作用明显下降。③居民杠杆率低于阈值的时候，固定资产投资对经济的负作用不能通过显著性检验;高于阈值的时候，固定资产投资能有效地对经济增长发挥作用。④无论居民杠杆率如何取值，非金融企业杠杆率对经济增长都有显著的抑制作用。⑤居民杠杆率的增加有利于消费短期增长;从长期来看，经济增长反而会下降。原因在于债务压力的积累抑制了消费，随着消费的减少，非金融企业部门不得不缩减生产，被动去杠杆使得经济增长受到抑制。

关键词：居民杠杆率;杠杆率阈值;经济增长

文章编号：2095-5960（2020）05-0001-09;中图分类号：F129.1，F126.1;文献标识码：A

2019年，我国春节黄金周零售和餐饮企业销售额同比增长8.5%，与去年同比下降了1.7个百分点，自2005年有统计以来首次跌至个位（商务部数据）。春节是中国人最重要的节日，该时段的消费能够在一定程度上体现居民的消费能力和消费意愿，而数据显示我国居民的消费已经进入一个较低的水平。有学者认为社会消费品零售增速的下降和居民杠杆率的过快上升有关。2015年中央经济工作会议提出“三去一降一补”的任务。2018年中央财经委员会第一次会议提出“结构性去杠杆”，目标有二：一个是关注各个部门之间杠杆率的差异，将地方政府和国有企业的降杠杆问题列为重中之重;第二个是尽量避免杠杆率调整过程中的经济波动，实现“稳增长”。在各部门杠杆率的调整过程中，中央政府和居民很有可能成为加杠杆的对象。根据国际清算银行的数据，我国居民杠杆率从2007年的18.8%上升至2018年2季度的50.3%，高于新兴经济体38.7%的平均水平，增长幅度近两倍，位列全球第一。Carmen M. Reinhart &Kenneth S.Rogoff[1] 对36个国家和地区1951年到2010年的债务和经济危机进行研究，138次危机中由居民杠杆率上升过快的危机占到100次，而由企业部门杠杆率快速上升引起的只有38次，这说明居民杠杆率的过快上涨有很大的风险。那么，如何评价当前我国的居民杠杆率，它是否还有上涨空间，是否可以成为企业转移杠杆的对象？這些问题既关系杠杆率调整中经济的“稳增长”，又关系国家的金融安全。

一些学者认为我国居民杠杆率还可以继续上升。周俊仰等[2]将居民与企业的杠杆率嵌入DSGE系统，当杠杆由企业转至居民时，产出与通胀下降，此时的社会总福利最大。马勇、陈雨露[3]用系统GMM估计法对68个国家的金融杠杆、波动及经济增长进行实证研究，发现金融杠杆与经济增长是倒“U”型关系，中国将在2019～2020年进入拐点区域，此前可以加杠杆。李若愚[4]通过杠杆率的国际比较得出我国居民杠杆率水平较低，有较大加杠杆空间，可以通过居民举债消费推动内需，缓解经济压力。周小川①①见周小川在中国发展高层论坛2016年年会的演讲“中国整个经济杠杆率偏高”。、李扬等[5]也持有类似的观点。

近些年来，更多学者开始反对居民部门加杠杆。谢保嵩等[6]以四川省居民信贷微观数据为样本分析得出居民杠杆率总体偏高，近30%的年收入用于偿还债务本息，消费没有扩张升级的空间。潘敏、刘知琪[7]认为居民加杠杆不能提高消费和促进消费升级。刘哲希、李子昂[8]构建高杠杆特征的DSGE模型发现居民加杠杆难以缓冲非金融企业去杠杆带来的经济下行压力，导致经济产出水平下滑幅度更大，消费率会在消费支出下滑的同时由于经济产出这一分母下降而“被动”上升，掩盖居民消费需求萎缩的事实;加杠杆会导致居民投机性行为增加，非金融企业杠杆转移效果减弱并加剧资产泡沫风险。牛播坤[9]认为居民杠杆率应该与本国的经济发展水平和社会福利的完善程度相匹配，中国与其他发展中国家相比，杠杆率水平偏高，居民加杠杆或许不能实现非金融企业去杠杆的目的。

综上所述，现有研究进展如下：其一，大多学者认为过高的杠杆率与经济衰退和金融危机有紧密的联系，且去杠杆过程会给经济带来较大的负面冲击，我国非金融企业部门杠杆率过高，急需去杠杆。但对于我国居民杠杆率是否过高，是否给经济带来负面影响，是否可以进一步增加还存在较大的争议。其二，直接研究居民杠杆率的相关文献较为缺乏，大多是从居民家庭债务的绝对额上进行研究，缺乏将杠杆率两大要素“债务”“生产总值”联动起来分析。本文试图结合我国居民杠杆率现状，通过分析房地产市场、居民消费两条路径，讨论居民增加杠杆是否能为非金融企业去杠杆提供较有利的环境。

一、我国居民杠杆率现状

勤俭持家一直是中国的优良传统，居民部门的高储蓄也是推动资本投资的重要基础。随着房地产市场的繁荣和借贷消费的兴起，如图1所示，居民杠杆率近10年来不断上升，从2007年的18.8%上升至2017年的48.4%，增长幅度超过一倍。高于新兴经济体39.8%的平均水平，更是远高于俄罗斯（16.2%）、巴西（24.7%）和印度（10.9%）等国家。虽然与日本（57.4%）、美国（78.7%）相比水平较低，但日本、美国自经济危机后，都经历了不同程度的去杠杆过程，发达国家整体居民杠杆率也略有下降。国际货币基金组织认为，当居民部门杠杆率超过30%时，中期经济发展会受到影响，超过65%时，金融稳定会受到冲击。[10]

目前，居民部门融资渠道包括存款类金融机构、小额贷款公司、互联网金融平台等，其中，银行借贷涵盖了居民部门大部分债务，从居民的举债用途来看，购买住房、汽车、教育是举债的主要目的。2017年末，我国居民金融机构总贷款余额是2007年5.07万亿元的8倍左右。从结构上看，由图2可知，居民借贷由消费贷和经营贷构成，其中中长期消费贷占比超过50%，并在2017年达到最高61%。住房贷款是中长期消费贷的主要组成部分，可见房地产市场的快速发展拉动着居民杠杆率的持续攀升。出于投机或保值的动机，居民增加债务水平进行住房投资，带来了房地产市场的繁荣发展，这又促使居民进一步增加杠杆购买更多的房产。

二、居民杠杆率影响经济增长的路径分析

图3所示，居民部门作为劳动力的供给者同时也是消费者，而非金融企业部门为居民提供就业机会，同时也是生产者，二者的相互作用共同影响经济波动。所以在考虑非金融企业部门去杠杆或者居民部门加杠杆时，不能独立进行讨论，而应把它们联合起来进行分析。

（一）居民加杠杆易使资产泡沫更为严重

在传统观念中房价只升不跌，居民的投资渠道有限，因此房地产在居民资产配置中一直占据主体地位。2007年以来，我国几个大型城市的房价不断上涨，可以推测，即使居民部门加杠杆也很大可能性是继续投资于房产。虽然当前房地产政策受限购、限贷的影响日益紧缩，随着互联网金融、消费金融公司等的兴起，居民能够获得更多的借贷资源，过多的资金追求有限的住房，容易使得房价进一步上升，增加泡沫风险。2017年短期消费贷款增速异常，同比增速由1月份的19.9%上升至10月份的40.9%，部分原因是购房者利用短期消费贷等渠道继续加杠杆。

（二）居民加杠杆不利于新兴产业发展

房地产在非金融企业的相关产业链中起着重要作用，无论是上游的钢铁、水泥、机械等产业还是下游的家具、家电产业，都深受房地产发展的影响;加上补充财政收入及该行业本身高回报等优势，房地产一直是政府重点发展的领域。近年来，房地产贷款余额占各项贷款余额都在20%以上，2017年更是达到26.8%，资源过度集中于房地产，无法有效引导资源流入新的增长动能。房地产吸引大量资金涌入的同时对其他实体部门造成了挤压。随着经济增长步入中高速，我国经济发展面临转型升级，以人工智能、新能源、新兴信息等产业为发展方向，从长期来看居民将杠杆加到房地产，会抑制这些新兴产业的建设，不利于经济转型升级。

（三）居民加杠杆挤出消费，抑制消费结构的升级

与大多数国家70%～75%的消费率水平相比，我国2017年53.6%的消费率处于低位。基于当期有限的财富存量和收入水平，居民往往难以按其意愿进行消费，适度的借贷能弥补现期消费支出和收入缺口。而借贷对消费的影响存在“财富效应”和“挤出效应”，适度规模的居民债务能够扩充财富总量来平滑消费，但当债务水平累积到一定程度后，刚性偿付的压力使居民不得不降低消费。2017年，居民杠杆率每升高1%，城镇家庭人均实际消费支出降低0.11%。[11]从图4也可看出，在2009年以前，消费增速持续上升，最高值达22%，之后增速不断下滑。2007～2017年间，居民借贷水平持续上升，借贷水平与消费增速的背离反映了家庭债务快速累积对居民消费的挤出作用。居民借贷以中长期为主，大多用于房地产投资，对非住宅类消费有一定的挤出影响。

居民消费主要由生存性消费和发展享受型消费组成，当还款压力增大时，需求弹性较大的发展享受型消费，如教育、医疗、娱乐等支出就会大幅度受到限制，而这些恰恰是我国消费升级、产业升级的重点方向。

（四）居民加杠杆、非金融企业去杠杆的负反馈效应会缩减总需求

居民加杠杆对消费的挤出传导到非金融企业，企业面临总需求下降、盈利能力减弱，最终不得不减少投资，缩减生产。企业为缩减支出而降低员工工资甚至裁员时，会影响居民部门的流动性，大大增加了高杠杆居民的偿债压力，有可能导致居民进一步加杠杆。在居民加杠杆、非金融企业去杠杆的负反馈作用下，虽然企业能降低杠杆，但带来的是总需求减弱和经济衰退。

三、居民杠杆率影响经济增长的实证分析

本部分首先通过门限回归模型判斷居民杠杆率的阈值，再通过SVAR模型，将非金融企业杠杆率、居民杠杆率、固定资产投资、消费和生产总值纳入同一系统，综合考虑居民杠杆率的变动是否会影响经济增长，居民加杠杆能否为非金融企业去杠杆提供一个较有利的环境。

（一）门限回归（TR）模型求居民杠杆率阈值

本文以居民杠杆率为门限变量，设立门限回归（TR）模型[12]，可较直观地体现出居民杠杆率在何处对经济增长的影响发生突变，以此来判断当下居民杠杆率所处的区间。

1.样本数据的选取和处理

由于居民杠杆率和非金融企业杠杆率是通过影响消费和投资对经济波动产生作用，故构建一个以生产总值GDP为被解释变量，居民消费CONS、固定资产投资INV、生产总值GDP、居民杠杆率HD和非金融企业杠杆率CD为解释变量的门限回归（TR）模型。

选取2007年第一季度至2017年第四季度的季度数据，其中非金融企业杠杆率和居民杠杆率数据来自BIS数据库，GDP、固定资产投资、居民消费数据来自国家统计局。居民消费数据仅有年度值，城镇居民消费有季度值，则通过年度城镇居民消费占比推算出居民消费的季度数据。

在处理数据中，首先通过X-13对数据进行季节调整，消除季节的趋势因素。其次，为了使分析更准确地反映实际情况，对各项数据进行调整，剔除通货膨胀因素。在处理GDP和居民消费数据中，由于《中国货币政策执行报告》所公布的季度CPI数据是以去年同期为基期，故将2006年各季度CPI定为100，则2007年各季度实际值是所公布的数据。而其他年份季度CPI是通过连乘转化为以2006年为基期的价格指数，进而对变量剔除物价因素的影响。同样，固定资产投资价格指数也是通过相同的方式得到。最后，考虑到GDP、居民消费、固定资产投资这三个变量水平差异较大，对处理后的数据取对数，分别表示成LNGDP、LNCONS和LNINV。

2.序列平稳性检验

运用ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验方法对各个变量进行单位根检验，检验结果如表1所示：

由表1可知，在10%显著水平下，各变量均拒绝原假设，各变量均通过平稳性检验，为平稳序列。

3.门限回归（TR）模型求解过程

以LNGDP为被解释变量，LNCONS、LNINV、HD和CD为解释变量，其中HD为门限变量，构建模型如式（1）所示：

通过对式（1）进行估计，得到估计结果如表2所示：

由表2显示，居民消费、固定资产投资、居民杠杆率和非金融企业杠杆率对于生产总值具有典型的门限影响特征。在居民杠杆率小于0.31时，居民消费系数为1.1633，属于第1区制。但当居民杠杆率大于等于0.31时，其对经济的促进作用缩小了近3倍，属于第2区制。在第1区制时，固定资产投资对经济的负作用不能通过显著性检验，在第2区制时，固定资产投资能有效地对经济增长发挥作用。对于非金融企业杠杆率而言，虽然在两个区制内，其对经济增长都是抑制作用，但在居民杠杆率大于0.31时，其抑制作用放大了近一倍。

实际上，从2013年开始，我国居民杠杆率开始大于0.31，到2017年底，居民杠杆率已达0.48。虽然距离发达国家平均0.6的水平还有一定距离，但当前的居民杠杆率已经处于第2区制，无论是自身还是居民消费对经济增长的促进作用有了明显下降，此时非金融企业杠杆率对经济增长的抑制作用更为明显。

（二）SVAR模型检验居民杠杆率能否成为非金融企业降杠杆的载体

将居民消费（LNCONS）、固定资产投资（LNINV）、生产总值（LNGDP）、居民杠杆率（HD）和非金融企业杠杆率（CD）这五个变量纳入同一系统，建立SVAR模型，探讨各变量间的相互影响，以此来解释为尽快降低非金融企业杠杆率，居民部门能否充当加杠杆主体。

结构VAR（SVAR）模型是在VAR模型基础上，纳入当期变量，全面考虑了其他变量当期与滞后期以及自身变量滞后期对主要研究对象的影响，在一定程度上对VAR模型进行了改进。[13]

1.构建SVAR模型

构建一个包含生产总值（LNGDP）、固定资产投资（LNINV）、居民消费（LNCONS）、企业杠杆率（CD）和居民杠杆率（HD）5个变量的SVAR模型。其中，五个变量间的单位冲击（μit）互不相关。故该SVAR模型可以表示为：

为了使SVAR（5）模型能够有效识别，还需施加k（k-1）/2=10个约束条件。这里对当期各变量间的相互影响设立一定的经济假设：

（5）国民经济生产总量受到其他四个变量的共同作用。

施加上述约束后，

2.滞后阶数的确定

居民消费（LNCONS）、固定资产投资额（LNINV）、生产总值（LNGDP）、居民杠杆率（HD）和非金融企业杠杆率（CD）均为平稳序列，而后进行滞后阶数的确定。多种判断准则综合得到最优滞后阶数检验结果如表3所示，每种检验方法对应的最优滞后阶数都为2阶，则模型设立的滞后阶数为2阶。

3.模型稳定性检验

被估计模型的特征根倒数的模都小于1，则SVAR（p）模型通过稳定性检验，检验结果如图5所示：

4.Granger因果检验

在估计SVAR模型前，可通过格兰杰因果检验对各变量的因果关系进行分析，探讨其他变量对该变量的预测是否有帮助。

由表4可知，除了LNCONS方程，LNGDP、LNINV、CD和HD方程对应的联合概率均小于10%，说明各自对应的其他四个变量的联合作用均可对其进行解释。

5.结构脉冲响应分析

脉冲响应指的是当某个干扰冲击模型后，对系统内各个变量当前和未来的影响。图6-9反映了各变量对居民杠杆率冲击的响应函数;图10-11反映了消费、投资两大动力对生产总值GDP的影响。其中，横轴表示各个冲击作用的滞后期数（单位：季度），纵轴表示各变量对冲击的响应程度;实线表示脉冲响应函数，虚线代表正负两倍标准差的偏离带。

图6表明，在受到一个标准单位的居民杠杆率冲击后，生产总值GDP的正向响应逐渐增加，并在第6期左右达到最大值后，逐渐下降。图7表明，非金融企业杠杆率在受到居民杠杆率的正向冲击后，虽在当期有正向响应，但之后逐渐减弱，并在第4期左右响应降为负值，在第8期达到最小后逐渐稳定。总的来看，居民杠杆率的正向冲击，能使非金融企业杠杆率出现较明显的下降。

图8表明，对于一个标准单位的居民杠杆率冲击，居民消费当期响应为正，但随即减小，并在第4期后，降为负值且逐渐稳定，总的说来，居民杠杆率正向冲击对居民消费的影响不大，虽在短期内会增大居民消费支出，但随后消费支出逐渐减少并与先前水平相比有轻微下降。图9表明，固定资产投资额在受到居民杠杆率正向冲击后，当期即出现负反应，虽在后两期有逐渐回升的趋势，但仍处于负值，且随后出现较明显的下降趋势。也就是说，非金融企业的固定资产投资对居民杠杆率的正向冲击有较大的负面影响。

图10表明，对于一个标准单位的居民消费正向冲击，生产总值GDP在前5期，会有较轻微的负响应，但随后会以较明显的态势逐渐增长，整体而言，居民消费对经济增长仍有促进作用。图11表明，生产总值GDP受到固定资产投资正向冲击后，会有一正响应，且在第3期达到最大值后逐渐下降，固定资产投资能够促进经济增长。

（三）结果分析

1.居民杠杆率对经济增长的影响存在显著的门限特征，适度的居民杠杆率会产生财富效应，促进经济增长;随着居民杠杆率越过阈值，替代效应逐渐增大，抵消了部分财富效应，对经济增长的促进作用降低。

2.固定资产投资包括房产、建筑物、机器、机械、运输工具，以及用于基本建设、更新改造和大修理等。除了規模要素，固定资产的结构与质量也十分重要，当居民杠杆率越过阈值，对应着2013年以后的经济发展，可见近些年固定资产的结构更加合理，质量持续提高，从而促进了经济增长。

3.非金融企业杠杆率在2007年到2017年中对经济增长的影响都是负面的，这与这段时间我国非金融企业杠杆来源和经济增速放缓有关。为了抵御2008年经济危机的不利影响，采用四万亿投资计划，大多资金投放于中上游和投资周期较长的产业，如电力设备、煤炭和房地产等，而与基础建设密切相关的钢铁、机械和建材等原本就产能过剩的产业也获得了进一步投资。随着改革步入深水区，经济增速整体放缓，错误的加杠杆难以拉动整体放缓的经济增长趋势，最终表现为对经济增长的负面影响。

4.确实可以将非金融企业杠杆率转移到居民杠杆率上，但是居民杠杆率只能在短期拉动经济增长，长期看来，这种拉动作用逐渐减少，原因同上，替代效应超过财富效应的影响，居民杠杆率通过消费渠道影响经济增长。可见，转杠杆的思路不能成为刺激经济增长的长效机制。

5.当非金融企业杠杆率转移到居民杠杆率之后，非金融企业很大程度减少了固定资产投资，固定资产投资能有效拉动经济增长，因此，过度转杠杆对经济增长的促进作用下降极有可能是囿于非金融企业降低了固定资产投资。

四、主要结论与政策建议

（一）主要结论

1.实证得出我国居民杠杆率阈值为0.31。自2013年开始，居民杠杆率开始大于0.31，无论是自身还是居民消费对经济增长的促进作用均有明显下降，且非金融企业杠杆率对经济增长的抑制作用更为明显，因此，当前我国居民杠杆率已经越过阈值，不适宜继续增加。

2.通过SVAR模型，将居民杠杆率、非金融企业杠杆率、居民消费、固定资产投资和生产总值纳入同一系统，考虑各变量间的相互影响，发现虽然短期内居民杠杆率的增加有利于促进消费增长，但长期而言，债务压力的积累会抑制消费，且随着消费的减少，非金融企业部门不得不缩减生产，被动去杠杆，经济增长受到抑制。

（二）政策建议

1.降低非金融企业杠杆率。我国非金融企业杠杆率主要表现在房地产业、建筑业、制造业等领域，非金融企业杠杆率早已过高，应当去掉不合理的部分，缩减无偿还能力的债务。减少政府对资源配置的直接干预，降低对基建、房地产行业的过度支持。僵尸企业盈利能力低下、债务高筑，过剩行业挤占优质产业资源，因此需加紧完善经营不善企业的退出机制，加快僵尸企业破产处理，通过破产实现市场出清。

在降低产能过剩行业和低效非金融企业杠杆率水平的同时，要以降低融资成本、积极提供融资机会等方式解决新兴企业、中小微企业融资难问题，积极引导资金流入新兴产业，实现杠杆在不同企业间的优化调整。金融机构提高对高效实体部门的信贷支持力度，改变以大型集团、国有企业为主的信贷结构，抑制低效的国有企业债务规模扩张，为我国经济发展新动力提供金融支持和保障。

2.管控居民杠杆率。当前的居民杠杆率增速过快和房地产市场过度发展及消费热点不足有关。建议抑制房地产过热、鼓励支持新的消费热点。

抑制房地产过热。由于房地产市场过热是非金融企业杠杆率、居民杠杆率升高的推手，为防止房地产市场泡沫破裂，应加强对房地产市场的监管，保持调控政策的稳定性和有效性。保证住房的有效供给，保持房价平稳，大力发展住房租赁市场，满足城市居民住房需求及改善型住房需求。并且大力发展其他投资点，降低对房地产的过度依赖。对于房价过快上升、投机炒作的现象，规范居民加杠杆行为，防止居民通过短期消费贷、信用卡等违规方式进入房地产市场，且制定更为严格的资质评估和贷款审批制度。

鼓励支持新的消费热点。合理控制居民杠杆率增速，完善消费信贷政策，鼓励资金流向真正有需求的居民，充分发挥借贷在平滑消费、改善生活中的作用，限制信贷资源过度流向投机性购房。未来应围绕非物质消费、绿色消费等热点，针对不同人群，个性化地提供消费金融产品和服务。充分运用互联网和大数据为消费者提供便捷、及时的服务，鼓励商业银行、互联网消费金融等在客户、功能方面的补充作用，通过各种金融服务和产品激发消费者消费欲望、科学引导信用消费。

3.防范居民部门加杠杆风险。由于我国居民杠杆率上升过快，需注意杠杆率上升带来的债务风险，防止过于积极的政策刺激，加剧风险隐患。加快个人征信体系建设，扩大征信系统覆盖范围，加强商业银行、小额贷款公司、消费金融公司等的信息共享、风险监测和防范。此外，扩大对商业银行、影子银行等的监管，加大金融机构的市场准入和资质管理，严厉打击没有金融牌照的机构为居民加杠杆。

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