青岛市金融、企业和政府部门的杠杆率及其风险防控研究

○ 杨继梅，李典毓

（青岛科技大学 经济与管理学院，山东 青岛 266061）

一、引言

金融杠杆作为经济社会中推动资金有效配置的重要手段，通过投资放大效应帮助资金需求者完成交易、提高预期收益。金融杠杆可以降低投资消费约束、提高收入并增加市场活力以促进经济增长，但过高或增速过快的金融杠杆会集聚经济泡沫，积累金融风险隐患。过高金融杠杆引起的高负债、过度资产证券化以及资产价格泡沫等问题已成为诱发金融危机的重要因素，因而受到各国高度关注[1]。国家金融与发展实验室研究表明，危机冲击往往导致杠杆率迅速攀升，迅速攀升的杠杆率会蕴含巨大的经济金融风险[2]。自2015年以来，我国依实情布局杠杆调控任务，稳步推进“去杠杆、结构性去杠杆及稳杠杆”，2020年从跨周期调节的新视角提出“完善宏观调控跨周期设计和调节，实现稳增长和防风险长期均衡”目标。当前，宏观杠杆率仍处在周期峰值附近，去杠杆是必然之选[3]。

杠杆率水平与金融风险和经济发展关系问题备受关注。金融危机爆发后，各国从理论和政策层面重新审视三者的中长期关系，并达成共识，在去杠杆以保持金融稳定的同时必须兼顾经济增长的目标。学者也就此问题进行了细化研究，发现不同部门的杠杆水平对经济增长的冲击具有结构性差异[4]，同时，不同部门和地区金融杠杆水平及其合理杠杆区间有较大差异[5]，杠杆调控应根据各部门和地区的实际情况采取动态和差异化的策略。青岛市作为中国东部沿海重要的经济中心城市，近年来响应国家经济结构转型升级的号召，第三产业特别是金融业发展迅速，因此，有必要测算青岛市金融、企业和政府部门的杠杆率，并探究杠杆率、地方金融风险以及城市经济发展之间的关系，为政府制定具有针对性的风险防控措施提供参考。

二、文献综述

杠杆问题研究起始于企业资本结构研究，国有企业杠杆不均衡激增等现象使杠杆率的结构性问题暴露，分部门杠杆率的特征就引起了学界的关注。就单个部门杠杆率而言，有学者认为，居民部门的杠杆率水平提升不能有效地提高消费、改善消费结构进而促进经济增长[6]；私人部门或公共部门债务对经济增长具有门槛效应，杠杆率超过阈值后，债务继续增长将会导致经济增速放缓[7]；企业杠杆率所表现的结构性特征和潜在风险与企业特征差异和宏观经济政策环境演变有关[8]；还有学者认为，政府部门的杠杆率会对其他部门杠杆率产生溢出效应，政府部门加杠杆会推动全社会杠杆率的上升[9]。

杠杆率与经济增长关系的研究较为丰富。杠杆率与经济增长之间具有非线性关系，多项研究结果表明，金融杠杆与经济增长呈“倒U形”关系，经济增速会随着杠杆率的增加先上升后下降[10-11]。在此基础上，有学者致力于研究杠杆率变动阈值或合理区间，以助力经济增长和维持金融稳定。当发达经济体、新兴经济体公共债务占 GDP比重分别达到90%、60%时，其经济平均增速将分别下降4个、2个百分点[12]。除此之外，杠杆率与经济增长的关系还具有区域异质性和时变特征，基础条件不同使不同地区的负债承受能力存在显著差异，且杠杆率与经济增长之间的关系会随时间的推移发生变化[13]。

现实中杠杆率升高与金融风险爆发常常同时出现，这使更多学者重视起杠杆率升高的风险隐患。Hildebrand研究发现，高杠杆率是导致金融体系脆弱性和危机爆发的重要因素[14]。苟文均等认为债务杠杆攀升会使风险积聚于金融部门[15]，马勇等研究发现金融杠杆波动与金融稳定显著负相关[16]，刘晓欣等认为宏观金融杠杆率的增加反映了系统风险的累积和扩散[17]。杠杆率过高不仅会促使金融风险积累，还会影响宏观政策的调控效果，马亚明等认为，金融杠杆率持续升高增加了中国货币政策规则的实施难度[18]。

已有文献为研究金融、企业和政府部门的杠杆率及其风险防控提供了理论和技术支撑。但现有杠杆率研究较多集中于国家或省级层面，城市层面的分部门细化研究相对较少；此外，已有文献对于金融风险往往采用部门违约率、不良贷款率或股票指数波动率等单一性指标进行衡量。本文以依据地区金融发展特征构建的指标体系测算地方金融风险综合指数，同时将金融风险纳入城市分部门杠杆率与经济发展的研究体系中，以期对于调控城市杠杆率、防范金融风险以及增强地方经济发展韧性具有参考价值。

三、青岛市分部门杠杆率及金融风险的度量

（一）杠杆率测算

根据杠杆率的主体或指标不同，可将杠杆率分为微观杠杆率和宏观杠杆率，宏观杠杆率为金融意义上的杠杆率，微观杠杆率主要利用主体的资产负债结构表示权益资本撬动总资本的倍数。目前学界和实务界对于杠杆率的测算并没有一致的意见。国际清算银行（BIS）和国家金融与发展实验室均以“债务总额/国内生产总值”计算杠杆率。本文测算的部门杠杆率亦分为微观杠杆率和宏观杠杆率，宏观杠杆率用“部门债务/国内生产总值”表示，微观杠杆率用“负债/资产”表示。

1.金融部门杠杆率

金融部门较为特殊，是经营金融商品的特殊企业，具有高负债经营性特点，金融部门债务中的通货和存款并不构成金融部门的主要风险，或者风险较小。为了更好地体现金融部门杠杆率风险效应，本文利用青岛辖区银行业金融机构本外币负债总额来计算青岛市金融部门杠杆率。另外，国内生产总值是流量数据、金融机构负债总额是存量数据，其比值的季度时间序列各个观测值可比性较小，因此利用青岛辖区银行业金融机构本外币负债总额与本外币资产总额的比值来计算青岛市金融部门杠杆率，数据来源于中国银行保险监督委员会青岛监管局。

青岛市金融部门杠杆率结果如图1所示。整体来看2012年第一季度至2022年第四季度金融部门杠杆率较为稳定，上下波动幅度不超过2个百分点。2011年末至2014年初，青岛市金融部门杠杆率波动较大，2014—2016年，杠杆率波动幅度缩减，有下降趋势，2017年第二季度至2018年第二季度，杠杆率呈明显下降趋势，从96.83%下降至95.97%，而后金融部门杠杆率基本稳定，无明显波动，直到2020年新冠肺炎疫情发生后，金融部门杠杆率再次回升。根据《巴塞尔协议》，商业银行的风险资本核心充足率为8%，单个商业银行的资产负债率在92%以下是一个正常的水平，除银行业外其他金融机构资产负债率杠杆率通常会更高。近年来青岛市金融部门杠杆率均在95%以上，保证流动性充裕，避免负债过高导致的金融机构资金周转困难，将有利于减少金融风险隐患。

图1 2012—2022年各季度青岛市金融部门杠杆率

新冠肺炎疫情发生后，青岛市积极落实《关于进一步强化金融支持防控新型冠状病毒感染肺炎疫情的通知》《关于打赢疫情防控阻击战 强化疫情防控重点保障企业资金支持的紧急通知》等政策部署，金融机构对企业的信贷支持增加，对企业贷款利率进行贴息、帮助小微企业降低融资成本的一系列操作都会导致未来金融部门债务增速有所提高，因此金融部门杠杆率有所攀升，但仍低于2016年水平，且在疫情稳定后，杠杆率很快再次回落。自2017年金融去杠杆调整以来，金融乱象得到有效治理，资管新规起到了非常有效的规范作用，青岛市去杠杆、稳杠杆成效显著，金融部门整体波动幅度不大。新冠肺炎疫情期间，金融部门杠杆率灵活调整，为企业复工复产与经济维稳提供了及时帮助，同时也保证了自身安全性。百年未有之大变局加速演进，宏观经济环境较为严峻，在通过金融刺激经济活力的同时，也需警惕潜在风险的爆发。

2.非金融企业部门杠杆率

非金融企业部门的债务通常是由传统贷款渠道、债务类金融工具渠道、信用中介渠道获得。2010—2014年青岛市统计年鉴中的贷款数据是按照短期、中长期以及票据融资分类的，2015—2018年是按照住户、非金融企业及机关团体、非银行业金融机构贷款分类的，前后口径不一致且很难将非金融企业部门贷款等数据分离出来。因此，本文利用青岛市41家上市公司（剔除两家银行机构）的平均资产负债率来代表青岛市非金融企业部门杠杆率，计算2011年第四季度至2022年第三季度青岛市非金融企业部门杠杆率季度水平。数据来源于中证网。

青岛市非金融企业部门杠杆率测算结果如图2所示。2011年第四季度至2022年第三季度，非金融企业部门杠杆率先波动下降后缓缓回升，上下波动的最大幅度为10个百分点左右，其波动幅度大于金融部门杠杆率的波动幅度，非金融企业部门杠杆率相对于金融部门杠杆率更加不稳定。2016年是去杠杆任务的开端之年，青岛市非金融企业部门杠杆率有明显的回落，但在2017年第三季度又有所回弹。2020年末，非金融企业部门杠杆率大幅下降，企业投资意愿较弱，青岛市固定资产投资累计增长率由2019年末的21.4%陡降至3.2%。2021年后，市场信用环境宽松，企业主动投资意愿提高，市场主体积极性有所恢复，非金融企业部门杠杆率回升。

图2 2012—2022年各季度青岛市非金融企业部门杠杆率

非金融企业部门杠杆率往往存在严重的结构性问题。2011—2022年，青岛市非金融企业部门资产负债率约为42%，青岛市规模以上工业企业资产负债率约为58%，规模以上国有控股资产负债率约为64%。如图3所示，规模以上国有控股资产负债率始终高于规模以上工业企业资产负债率水平。从变化趋势来看，规模以上国有控股资产负债率呈下降趋势，且两者间的差距逐渐减小，2019年两者仅相差1.24个百分点，国有企业杠杆率带来的结构性问题有所改善，但2020年新冠肺炎疫情打破了这一趋势，两者差距再次拉大。从行业差异来看，2019年青岛市不同行业的资产负债率从37.14%到81.65%不等，2021年行业差距缩小，从40.86%到77.1%不等。资本密集型产业受经济波动的影响会更大，其杠杆率容易居高不下。随着青岛市工业互联网的逐步推进，智能生产设备和机械器材的应用使得一部分劳动密集型产业逐渐转化为资本密集型，这种机械化、智能化的改造推广往往会推动企业杠杆率上升。

图3 2009—2021年青岛市规模以上工业企业、规模以上国有控股企业资产负债率

3.政府部门杠杆率

地方政府杠杆率的测算一直是学术界关注的一个热点，也是难点。地方政府债务数据的公开历史较短，隐形债务更是难以观测。国家资产负债表研究中心（CNBS）使用政府部门债务与国内生产总值的比值来计算全国地方政府部门平均杠杆率。青岛市财政局自2015年开始公开全市政府债务余额年度数据，因此本文利用青岛市政府债务余额与国内生产总值的比值来测算2015—2022年青岛市政府部门杠杆率。

如图4所示，无论是青岛市政府部门杠杆率或全国地方政府杠杆率都经历了缓慢的先降后升的过程，新冠肺炎疫情后显著上升，两者的变化趋势近似一致，绝对数值差从2016年起逐年缩小，青岛市政府部门杠杆率低于全国地方政府平均杠杆率。这表明青岛市政府债务余额均控制在财政部核定的政府债务限额之内，近两年政府部门一般公共预算收入增速高于一般公共预算支出，杠杆率风险整体可控。

图4 2015—2022年青岛市政府部门杠杆率

（二）金融风险指标测算

1.指标构建与测算方法

金融机构是金融体系的主体，其经营状况能够在一定程度上反映区域金融风险，本文选取区域特征较为明显的银行业和保险业的6个指标为代表构建指标体系，对青岛市区域金融机构风险进行测算。青岛市主要证券公司与期货公司在中国证监会公布的公司分类中均为B及以上，其合规管理及风险管理能力处于与业务活动相适应的水平。考虑到城市层面证券行业数据的难以获得，未将证券行业纳入指标体系。以区域金融机构因素为一级指标，以银行业运营指标和保险业运营指标为二级指标，以不良贷款率、拨备覆盖率、存贷比、保费收入增长率、赔付率和保险深度为三级指标构建指标体系，各指标同区域金融风险的变动关系如表1所示。

表1 金融风险指标选取

（1）确定指标临界值及风险预警区间

不良贷款率能够充分反映区域银行业的资产质量，指标数值过高则商业银行的资产存在较大的风险，区域银行业基本安全的不良贷款指标的警戒线为5%。拨备覆盖率是衡量银行损失准备金计提是否充足的重要指标。拨备覆盖率本没有权威的警戒线，依据《股份制商业银行风险评级体系（暂行）》，拨备覆盖率最佳状态为100%，拨备覆盖率大于150%是保证银行应对损失的基本要求。存贷比是贷存款余额之比，当此比例过大时，银行存在过度放贷可能，带来潜在的金融风险。根据经济和金融发展需要，存贷比限制在2015年取消，银保监会于2018年发布了新的流动性管理办法。鉴于存贷比对研究银行流动性风险仍有一定的参考价值，结合现实发展，将原先的75%安全线提升至80%。保费收入是金融机构重要收入来源之一，其增速越快则金融部门资金越充足，有助于金融系统的稳定。当保费收入增长率大于10%时基本安全。赔付率是保费支出与保费收入的比值，是反映保险企业经营管理状况的重要效益指标。一般认为，当赔付率小于50%时是安全的，当赔付率大于80%时则处于严重风险中。保险深度是区域的保费收入和区域国内生产总值的比值，根据保监会要求，这一指标的合理范围应控制在2%～5%，保险深度大于4%则金融基本安全。

本文借鉴谭中明风险预警区间设置[19]，将区域金融预警体系分为安全、基本安全、中度风险、高度风险和严重风险5个预警区间，赋予各预警区间对应的分数范围为80～100、60～80、40～60、20～40、0～20，分数越小风险越高。各指标的临界值与预警区间如表2所示。

表2 指标的临界值与预警区间

（2）层次分析法确定指标权重

首先，对同一级的n个指标与上一级指标的重要性进行两两对比，即可得出指标的判断矩阵A=（aij）n*n。其中aij表示指标 i和指标j对上级指标影响的重要性的1～9标度值（见表3）。

表3 1～9标度值及含义

其次，根据判断矩阵计算指标权重。第一，计算判断矩阵每行元素的乘积：第三，计算指标权重n；第二，计算Bi的n次方根：最终得到W=（W1，W2，…Wn），其中W为特征向量，Wi为指标对所属上一级指标的权重。

本文基于银行业的重要地位及发展状况，认为银行业指标相对于保险业指标较重要。按照资产质量优先于风险应对、管理能力的原则，银行业三级指标重要顺序为不良贷款率、存贷比、拨备覆盖率。保险业内赔付率对保险业经营状况指标影响最大，保费收入增长率较大，保险深度对保险业经营状况指标影响最小。因此，假定赔付率对保费收入增长率的标度值为3，对保险深度的标度值为5，保费收入增长率对保险深度的标度值为5，各指标权重如表4所示。

表4 城市金融机构因素指标权重

（3）指标标准化处理

各个金融风险监测指标的性质和经济意义不同，存在指标计量单位不同、指标大小衡量标准不同、指标与金融风险的方向变动关系不同等问题，因此，采用映射分数法对各指标数值进行标准化处理，以便客观统一地反映其风险程度大小。指标值越大，风险度越小的反向变动指标的标准化公式为：

指标值越大，风险度越大的同向变动指标的标准化公式为：

式（1）、（2）中，ZJ为指标值，ZL、ZR分别为各风险等级区间中指标的下限临界值和上限临界值，TL、TR分别为各风险等级区间对应的映射分数值的下限和上限。每个指标的分数值Hij居于0～100分，若分值大于100分或小于0分，则分别按100分和0分处理[20]。

（4）计算区域金融风险综合指数

运用综合指数法对区域金融风险进行计算，得出综合风险度以反映区域金融风险水平。综合风险度的计算公式为：

式（3）中，E为区域金融风险的综合评价值，α、β分别为银行业经营指标维度和保险业经营指标维度，Xi、Yj分别为上述两个维度的下属三级指标的映射分数值，Wi、Wj分别为对应三级指标的权重。

2.青岛市区域金融风险测算结果

根据中国银行保险监督委员会青岛监管局的信息，整理出2012年第一季度至2022年第四季度的原始数据，计算出青岛市6个指标数值，并利用Census X-12模型对各指标序列进行季节调整以消除季节因素影响。在按照上述映射分数法对青岛市风险指标进行标准化处理后，计算得出2012年第一季度至2022年第四季度青岛市金融风险综合指数（见图5）。2014年银保新规的正式实施加大了银保销售渠道的监管力度，行业效益下降，金融风险指数大幅下降，在市场调整后，风险指数整体稳中有增。新冠肺炎疫情期间，金融风险指数下降，潜在风险增加，2021第四季度，充分发挥保险的保障功能，银行存贷比和保险赔付率创历史新高，同期保险深度大幅下降，金融风险有所增加。除2021第四季度外，青岛市金融风险综合指数均处于[60，80）基本安全区间内，虽有波动但整体可控。

图5 2012-2022各季度青岛市金融风险综合指数

四、杠杆率风险效应与经济增长效应的实证分析

本文建立VAR模型，检验青岛市部门杠杆率的风险效应和经济增长效应，使用脉冲响应分析各部门杠杆率对金融风险和经济增长当前值及未来值的影响，并利用方差分解进一步分析杠杆率冲击对金融风险和经济增长变化的贡献度。

（一）模型设定

当同时对多个相关变量进行预测时，通常将这些变量作为一个“多变量时间序列”系统，向量自回归将系统中的每个变量都当成其他全部内生变量滞后值的函数。向量自回归模型为：

本文利用青岛市部门杠杆率、金融风险和经济增长三个变量来建立VAR模型。

（二）数据来源及处理

本文使用季度数据，样本区间为2012年第一季度至 2021年第四季度。部门杠杆率均由前文所述方法测算。测算金融部门杠杆率的原始数据来源于中国银行保险监督委员会青岛监管局，测算非金融企业部门杠杆率的原始数据来源于中国证券网，测算政府部门杠杆率的原始数据来源于青岛市财政局。为保证数据均为比值型，经济水平用人均国内生产总值衡量，青岛市季度国内生产总值和人口数据均来自青岛市统计局。个别缺失数据利用插值法补齐。为消除季节因素影响，所有季度序列采用Census X-12法进行季节调整。

（三）数据检验

1.序列平稳性检验

将金融风险综合指数定义为RISK，将人均国内生产总值指数定义为EGDP，将金融部门杠杆率定义为FFLEV，将非金融企业部门杠杆率定义为CFLEV，将政府部门年度杠杆率线性分解为季度数据，定义为GFLEV。采用ADF进行时间序列的平稳性检验，结果如表5表示。在5%显著性水平下，金融风险综合指数、人均国内生产总值、金融部门杠杆率、非金融企业部门杠杆率通过了平稳性检验，均为零阶单整；对政府部门年度杠杆率进行一阶差分得到DGFLEV，且DGFLEV通过平稳性检验，为一阶单整。

表5 时间序列平稳性检验结果

2.系统单位根检验

综合考虑LR、AIC、SC、HQ信息准则及模型残差检验结果，确定模型最大滞后阶数为2阶。对模型进行单位圆和特征根的检验，结果如图6所示。图6中蓝色的点表示AR特征多项式的根的倒数，这些点均位于单位圆之内，因此，所估计的VAR模型是稳定的，可进行下一步分析。

图6 VAR系统特征根检验结果

（四）脉冲响应分析

脉冲响应函数用以衡量来自某个内生变量随即扰动项的一个标准差冲击（脉冲）对目标当前值和未来取值的影响。金融部门杠杆率、非金融企业部门杠杆率、政府部门杠杆率对区域金融风险与经济增长的影响分别见图7、图8、图9。脉冲响应图中，横轴表示时期数，纵轴表示脉冲函数的大小，虚线代表正负两个标准差偏离带。

图7 金融风险和经济增长对金融部门杠杆率的脉冲响应

图8 金融风险和经济增长对企业部门杠杆率的脉冲响应

图9 金融风险和经济增长对政府部门杠杆率的脉冲响应

1.金融部门杠杆率对区域金融风险与经济增长的影响分析

在金融部门杠杆率、经济增长、金融风险的VAR系统中，由图7（a）可知，当对金融部门杠杆率施加一个标准差的冲击时，从第1期中部开始，金融风险对金融部门杠杆率冲击产生负向响应，在第4期左右响应增加至最大值，一直持续到7期后接近0，说明金融部门杠杆率冲击会对未来时期金融风险综合指标产生负向的影响。由于金融风险综合指标数值越大越安全，可以认为金融部门杠杆率冲击会使未来一段时间的金融风险增加。

由图7（b）可知，当对金融部门杠杆率施加一个标准差的冲击时，从第1期末开始，人均国内生产总值对金融部门杠杆率冲击产生正向的响应，在第2期末人均国内生产总值对金融部门杠杆率冲击响应由正转负，到第4期时达到负向最大，因此，金融部门杠杆率抑制经济增长的滞后期为2个季度，冲击在7个季度之后趋于稳定。这说明金融部门杠杆率在冲击前期，对经济发展有一定的促进作用，随着杠杆率的积累，弊端逐步显现，对经济增长会造成负面影响。

2.非金融企业部门杠杆率对区域金融风险与经济增长的影响分析

相较于金融部门杠杆率，非金融企业杠杆率发挥的效应更显著，且持续时间更久。由图8（a）可知，当对非金融企业部门杠杆率施加一个标准差的冲击时，从第1期后期开始，金融风险对非金融企业部门杠杆率冲击产生正向响应。在第3期响应增加至最大值。随着时间的推移，响应开始减弱，在第20期趋于0。非金融企业部门杠杆率引发金融风险的滞后期约为3个季度，冲击完全消失在20个季度之后，说明金融风险综合指标对非金融企业部门杠杆率冲击有正向的响应。非企业部门杠杆率升高，金融风险反而下降，出现这种结果的可能原因是，计算非金融企业部门杠杆率所选取的青岛市上市公司企业存续期长、实力较为雄厚、资金效益较好。

由图8（b）可知，当对非金融企业部门杠杆率施加一个标准差的冲击时，人均国内生产总值对非金融企业部门杠杆率冲击产生负向响应，在第6期左右响应增加至最大值。随着时间的推移，脉冲影响开始下降，在第12期时趋于0。非金融企业部门杠杆率冲击引发人均国内生产总值响应的滞后期约为6个季度，冲击响应在18个季度之后完全消失。非金融企业杠杆率冲击下，经济发展产生负向响应，并且这种影响相对于金融部门杠杆率影响来说速度更快、程度更强，通常在经济形势低迷时企业部门杠杆率升高。因此，杠杆率的调整要与当前经济形势相适应。

3.政府部门杠杆率对区域金融风险与经济增长的影响分析

由图9（a）可知，当对政府部门杠杆率施加一个标准差的冲击时，从第1期后期开始，金融风险对这一冲击产生负向响应，第2期末时，响应由负转正，在第5期时达到最大值，而后减弱，在10期时逐渐趋向于0。政府部门杠杆率对金融风险综合指数的影响由负转正，说明政府部门杠杆率增速提高，短期内会增加金融风险，但从长期来看，会提升金融机构效益，降低金融风险。

由图9（b）可知，当对政府部门杠杆率施加一个标准差的冲击时，人均国内生产总值产生正向响应，随后响应逐渐减弱，在第10期时趋于0。由此可见，政府部门提高杠杆率会促进经济增长。短期内政府部门杠杆提升过快有一定的风险隐患，但整体来看，现阶段政府部门杠杆率增速仍在合理范围内。

（五）方差分解

1.金融风险波动方差分解

由图10可知，金融风险预测方差中，金融部门杠杆率贡献度百分比从第2期中间部分开始增加，最终稳定在16%左右。非金融企业部门杠杆率变化对金融风险波动的贡献度超过22%。政府部门杠杆率对金融风险波动的贡献度在第5期趋于稳定，最终达到11%。对于金融风险波动而言，各部门杠杆率变动对金融风险变化都起到明显作用，且金融部门杠杆率与企业部门杠杆率贡献度超过政府部门杠杆率，企业杠杆率波动对金融风险的贡献度最高。企业适当调杠杆会增加金融机构的效益，但杠杆不合理攀升会对地方金融稳定造成较大威胁。

图10 各部门杠杆率对金融风险波动预测方差的贡献度百分比

2.经济增长波动方差分解

由图11可知，经济增长预测方差中，金融部门杠杆率贡献度百分比从第1期开始，随着时间推移逐渐增加并趋于平稳，稳定贡献率约为9%。非金融企业部门杠杆率对经济增长波动具有约16%的贡献度，政府部门杠杆率对经济增长波动的贡献度在第6期趋于稳定，超过20%。由此可见，各部门杠杆率变动对经济增长变化都有明显贡献，企业部门杠杆率与政府部门杠杆率对经济增长波动的贡献度高于金融部门杠杆率，政府杠杆率波动对经济增长的贡献度最高，政府杠杆率调控对国民经济的影响至关重要。

图11 各部门杠杆率对经济增长波动预测方差的贡献度百分比

五、主要结论与建议

本文测算了青岛市金融部门杠杆率、非金融企业部门杠杆率和政府部门杠杆率，并基于2012—2021年数据构建VAR模型，探索青岛市金融部门、非金融企业部门杠杆率对金融风险水平及经济增长影响的时变特征与结构差异。结果表明：金融部门杠杆率在新冠肺炎疫情期间灵活调整并迅速返回疫情前水平，面对金融杠杆率冲击，区域金融风险产生滞后4季度的负向响应，经济增长响应则在第2季度内由正转为负，金融部门杠杆率提升在抑制经济增长的同时也会积累金融风险；非金融企业部门杠杆率结构性问题得到改善，但新冠肺炎疫情的冲击弱化了这一成果，非金融企业部门杠杆率冲击响应程度更高、持续性更强，区域金融风险产生滞后3季度正向响应，经济增长产生滞后6季度的负向响应，企业部门杠杆率提升不一定会积累金融风险，但往往伴随着经济衰退；政府部门杠杆在新冠肺炎疫情后上升趋势明显，但一直低于全国地方政府部门杠杆率平均水平，面对政府部门杠杆率冲击，区域金融风险响应在2季度内由负转正，经济增长产生正向响应，政府部门杠杆率增速仍在合理范围内，风险整体可控；各部门杠杆率对金融风险和经济增长波动均有明显贡献，但存在一定结构性差异，金融部门杠杆率与企业部门杠杆率对金融风险变化的贡献度超过政府部门杠杆率，企业部门杠杆率与政府部门杠杆率对经济增长波动的贡献度高于金融部门杠杆率。

基于以上结论，本文提出如下对策：第一，根据前文所述青岛市各部门杠杆率现状，稳杠杆比去杠杆更加合适。应警惕金融部门杠杆率的风险积累效应；非金融企业部门在调整杠杆结构时注重与宏观经济相适应，灵活实施杠杆率调控策略，合理发挥杠杆的资金配置作用；重视政府部门杠杆率对经济增长的贡献，同时加强隐性债务监测。第二，金融部门杠杆率风险积累效应较强，地方金融监管部门应继续跟进资管新规指导意见，持续推进金融机构资产管理业务有序整改和转型。促进金融市场深化改革，提高服务质量、创新产品，强化稳定融资来源，增加融资规模，提高直接融资比例，增加企业融资的便利性。提升小微企业贷款比例和下调贷款利率是稳定经济增长和结构性稳杠杆的重要环节，应引导中小银行回归本质，合理确定经营半径，发展普惠贷款，支持小微企业经营和地方经济发展。第三，非金融企业部门需注重杠杆率结构性优化，重点关注国企与融资平台，完善债务风险监测，实施负债规模和资产负债率双约束，推进企业融资结构由表外融资向表内中长期贷款的转移，避免表外信用的套利行为。需关注企业债违约原因，让企业债券违约监管成为完善债券市场、促进信用风险价格发现过程的重要工具，同时重视破产法的完善，积极发挥破产审判挽救危困企业、规范市场主体退出的重要作用，帮助化解不良资产、盘活存量资产。第四，政府部门杠杆率现阶段处于合理范围内，可以适当提升杠杆率以刺激经济增长，但也需警惕杠杆率增速过快短期内对辖区内金融机构的冲击。此外，政府部门应重点检测隐性债务，加强对融资平台公司的综合治理，严禁变相举债行为，避免政府部门隐形债务风险转移到国有企业部门。