宏观经济专题是《IMI宏观研究月报》的特色，主要针对一些具有重大现实意义的经济金融问题进行深入的理论分析，提高了本报告的学术内涵。本文作者是对外经济贸易大学讲师刘哲希，中国人民大学教授陈彦斌及博士研究生王兆瑞、硕士研究生刘玲君。文章运用新古典增长模型系统分析了间接融资占比与杠杆率之间关系，并利用跨国数据进行实证检验发现，间接融资占比与杠杆率之间是呈现U型关系，而非已有多数研究认为的正相关关系；间接融资占比与杠杆率之间U型曲线的拐点值会受到信贷资金配置效率的影响。信贷资金配置效率越高，U型曲线的拐点值越高。我国的高杠杆问题不能简单地归因于间接融资占比偏高，信贷资金配置效率偏低才是更为重要的原因。通过深化利率市场化改革等相关举措来提高信贷资金配置效率，更有助于推动中国杠杆率的下降。

以下为文章全文：

1 内容摘要

中国以间接融资为主的金融结构通常被认为是杠杆率高企的主要原因，由此，降低间接融资占比也被视为去杠杆的有效手段。然而，本文运用新古典增长模型系统分析了间接融资占比与杠杆率之间关系，并利用跨国数据进行实证检验之后，认为这一论断有待商榷。（1）间接融资占比与杠杆率之间是呈现U型关系，而非已有多数研究认为的正相关关系，间接融资占比并非越低越好。（2）间接融资占比与杠杆率之间U型曲线的拐点值会受到信贷资金配置效率的影响。信贷资金配置效率越高，U型曲线的拐点值越高。反之，U型曲线的拐点值越低，间接融资占比上升更容易推动杠杆率上升。具体到中国的实际情况，高杠杆问题不能简单地归因于间接融资占比偏高，信贷资金配置效率偏低才是更为重要的原因。通过深化利率市场化改革等相关举措来提高信贷资金配置效率，更有助于推动中国杠杆率的下降。

2 引言

宏观杠杆率（一国债务总额/GDP，本文简称杠杆率）高企是中国迈向高质量发展过程中所需亟待解决的重要问题。国际清算银行的数据显示，截至2018年末，中国的杠杆率水平达到了254.6%，远高于新兴经济体182.8%的平均水平。其中，非金融企业部门的杠杆率更是高达152.2%，在主要经济体中位居首位。当前，普遍存在的一个观点是将中国的高杠杆问题归因于以间接融资为主的金融结构。2017年政府工作报告也指出“我国非金融企业杠杆率较高，与储蓄率高、以信贷为主的融资结构有关”。这一观点的核心逻辑在于，如果一国的金融结构以间接融资为主，那么私人部门的资金来源主要是银行信贷，而信贷最终会转化为债务，从而推高杠杆率；反之，如果一国的金融结构以直接融资尤其是股权融资为主，那么私人部门的资金来源主要会是股权投资，这不仅不会增加债务压力，还可以增加资本金，从而有利于降低杠杆率。也正因如此，降低间接融资占比，大力发展股权融资，就成为了当前中国降低杠杆率的主要方向。“十三五”规划明确指出要“提高直接融资比重，降低杠杆率”。

尽管间接融资占比高会导致高杠杆的观点已经广泛存在，但本文认为这一论断是否成立还是一个疑问。从国际经验来看，至少有以下三个典型事实不支持上述推断。一是，对于大多数国家而言，间接融资的重要性都显著大于直接融资，以银行为代表的金融中介是企业外部资金最重要的来源（Mishkin，2012）。因此，间接融资占比高于直接融资占比是一个普遍现象，而在此情况下，各国的杠杆率水平则是差异较大。二是，同样作为以间接融资为主的典型国家，德国的杠杆率明显低于其它发达经济体。截至2018年末，德国的杠杆率仅为177.9%，远低于发达经济体265.5%的平均水平，非金融企业部门的杠杆率更只有57.2%。三是，作为直接融资占比较高的代表性国家之一，美国也面临过较为严重的高杠杆问题，2008年金融危机的爆发就主要是源于当时的杠杆率过高（Reinhart 和 Rogoff，2009）。基于以上典型事实可知，一个经济体的间接融资占比与杠杆率之间可能并非是一个简单的线性关系。

事实上，从已有研究来看，对一国金融结构与杠杆率两者之间的关系尚未达成统一共识。早期的MM定理指出，在一个理想的完美市场中，企业的融资结构（债务融资与股本融资占比）与融资成本和企业价值无关，换言之，企业的杠杆率不会受到外部因素的影响（Modigliani 和 Miller，1959）。但现实中，由于存在市场摩擦等因素，杠杆率不可避免地会受到外部因素的影响，所以什么因素会影响企业部门的杠杆率就引起了广泛的关注（Jong，Kabir和Nguyen，2008）。Borio（1990）等是较早从一国金融体系视角出发的研究，其基于G7国家的数据研究发现，金融系统由银行主导的国家企业部门杠杆率高于金融系统是由股票等直接融资市场主导的国家。不过，Rajan 和 Zingales（1995）等研究认为，各国金融体系的差异不是影响企业部门杠杆率的重要因素，税法、破产法与所有制差异等因素更为重要。随后，一些研究将样本从G7国家扩大至新兴经济体，但同样未得到统一结论。Kayo 和 Kimura（2011）运用40个国家的企业数据研究表明，金融结构对企业杠杆率并未产生显著影响。谭小芬等（2019）基于47个国家和地区非金融上市企业的财务数据，则发现金融结构市场化程度每上升1个百分点，将使企业杠杆率下降0.44个百分点。

通过对已有研究的分析，本文认为造成已有结论分歧的原因主要在于以下两个方面。一是，已有研究大多默认一个经济体的间接融资占比与杠杆率两者之间是线性关系。然而，本文从资金配置效率的视角，倾向于认为两者是一种非线性关系。这是因为，无论是间接融资占比过高（由金融抑制导致）还是直接融资占比过高（由金融创新过度发展导致），都可能会造成金融体系的资金配置效率下降，这就会加剧信贷资金的错配程度。当间接融资占比过高时，单位信贷资金对产出水平的促进作用下降，从而推高一国的杠杆率水平。当直接融资占比过高时，可能会刺激更多的信贷资金“脱实向虚”，从而也会降低信贷资金配置效率，推高一国的杠杆率水平。二是，已有研究在衡量一个经济体的金融结构时往往采取0-1虚拟变量，或者基于股票市场的市值与交易额等数据构建金融结构指数。0-1虚拟变量的做法难以刻画一国金融结构随时间的变化情况，无法捕捉金融结构对杠杆率的动态影响。基于股票市场市值或交易额构建的金融结构指数也难以较准确地反映一个经济体真实的直接融资占比。以中国“重交易、轻融资”的股票市场为例，2018年股票市场交易额90.3万亿元，但股票市场的融资规模不到0.4万亿元。

有鉴于此，本文在已有研究的基础上进行一定的改进，主要包括以下几个方面。一是，本文利用新古典经济增长模型，构建了一个可以刻画一国金融结构与杠杆率之间关系的分析框架，对于间接融资占比与杠杆率之间的关系进行了较为系统的论证。二是，本文采取国际清算银行测算的一国非金融私人部门债务中来源于银行部门信贷的比重这一指标，对各国的间接融资占比直接进行衡量。该指标更接近于现实中间接融资所占比重。三是，在验证间接融资占比与杠杆率两者U型关系的基础上，本文进一步采用门限回归模型，对影响U型关系拐点值的因素进行详细讨论。本文基于以上研究发现，一国的间接融资占比与杠杆率之间是呈现U型关系，而信贷资金配置效率会对U型曲线的拐点值产生影响。信贷资金配置效率越高，U型关系的拐点值越高，这意味着即使间接融资占比高一些，也不会对杠杆率水平产生显著的推动作用。结合中国高杠杆问题的具体情况，本文认为通过加快利率市场化等相关改革，以提高间接融资市场的资金配置效率更为重要。

本文的主要创新在于以下三点。一是，相比于已有研究大多局限于实证检验，本文基于新古典增长模型阐释了一国金融结构与杠杆率之间的内在关系，在此方面弥补了已有研究的不足，并且突破了已有研究认为间接融资占比与杠杆率是一种线性关系的局限。二是，不同于已有研究大多采取虚拟变量或构建指数以刻画金融结构的方法，本文基于国际清算银行统计的非金融私人部门债务中来源于银行部门信贷的比重这一指标，直接测算了各主要经济体的间接融资占比，以使得到的结论更为准确。三是，在发现一般规律的基础上，本文进一步考虑各国的差异性，对间接融资占比与杠杆率U型关系拐点值的影响因素展开分析，这是以往研究较少涉及的，得到的结论对中国也具有较强的现实意义。

3 间接融资占比与杠杆率之间关系的理论分析

本文考虑一个封闭的经济体，其生产函数为常用的柯布—道格拉斯形式：

其中，Y代表该经济体的产出水平，K代表资本存量，L代表劳动力的总体规模，A代表全社会的全要素生产率水平。α为资本份额，β为劳动收入份额，假设生产函数具有规模报酬不变的特征，由此α+β=1。同时，本文假设该经济体的技术进步中性，经济结构保持稳定。

由于金融部门的核心作用是为实体部门提供资金，所以在资本积累过程中，金融部门承担着重要的作用。基于现实情况，本文设定模型中资本积累的资金就来源于直接融资与间接融资市场两个渠道。其中，由直接融资市场筹集的资金所积累的生产资本为，由间接融资市场筹集资金所积累的生产成本为，于是有：

现实中，无论是从直接融资市场募集得到的资金，还是从间接融资市场得到的信贷资金，它们转化为最终的投资都需要一个过程。要最终得到和的资本规模，可能分别需要和的资金规模。也就是说，和衡量了直接融资市场和间接融资市场的资金配置效率，其数值越大，表明相应的市场资金配置效率越低。假设该经济体的金融结构是外生给定的，即间接融资占比为，于是可以得到下式：

模型中假设直接融资市场均来自于股权融资，所以从直接融资得到的资金不需要偿还，进而不会形成债务。相比之下，间接融资市场的资金则来源于银行部门的信贷，从而会形成债务，这也是已有观点认为间接融资占比偏高会导致一个经济体债务率偏高的主要依据。由此可知，该经济体的总体债务规模为：

其中，代表从间接融资市场获得的信贷总规模，为资本回报率，根据生产函数形式可知，。无论是从直接市场融资形成的资本还是从间接融资市场形成的资本，其资本回报均能用于偿还债务，所以与总体资本存量相乘。将债务规模除以经济体的总产出就可以得到该经济体的杠杆率，记为：

将（2）式与（3）式结合，可以得到：

将（6）式代入到（5）式之中，同时结合，可以得到：

从（7）式可以看到，资本回报率是影响一个经济体杠杆率的重要因素，一个经济体的资本回报率越高，该经济体的杠杆率越低，资本回报率下降也是近年来中国杠杆率攀升的主要原因之一（陆婷、余永定，2015）。与此同时，一个经济体的金融结构，即间接融资占比，也是影响杠杆率的重要因素。不过，金融结构究竟如何影响杠杆率水平，需要对进行求解：

由（8）式可知，间接融资占比对杠杆率的影响效果会受到两个融资市场的相对资金配置效率影响。由此，进一步对求解可以得到：

（9）式表明，当；反之，如果当

。这意味着，间接融资市场的资金配置效率相对较低时，间接融资占比上升对杠杆率的推动作用会更为明显。反之，间接融资占比上升对杠杆率的推动作用会较小。这一结论背后的机制较为清晰。间接融资与直接融资本身不存在孰优孰劣之说（Levine，2002），关键的影响因素在于两个市场的资金配置效率。如果间接融资市场的资金配置效率较高，信贷资金能够有效地配置到高回报领域，那么即使间接融资占比偏高，也不会导致该经济体杠杆率处于偏高状态。如果一个经济体的间接融资市场配置效率偏低，间接融资占比又处于较高水平，那么就会产生较为严重的高杠杆问题。

事实上，最优金融结构理论也指出，在经济发展过程中的每个阶段，都有与之相适应的最优金融结构。如果金融体系的实际结构背离了其最优路径，则会降低金融体系的效率，进而对经济活动产生不良影响，甚至引发金融风险（林毅夫等，2009；张成思、刘贯春，2015）。比如，如果一个经济体存在金融抑制问题，那么就会导致间接融资占比偏高，同时信贷资源的配置效率较差。如果一个经济体存在金融过度创新的问题，虽然会推高直接融资占比，但是可能引发资产泡沫等问题，从而也会导致高杠杆的问题。[1]由此可见，间接融资占比过低或者过高都可能会引发高杠杆问题。决定间接融资与直接融资两者最优比重的关键性因素，在于资金的配置效率。基于此，本文提出如下两个有待检验的命题：

命题1：间接融资占比与杠杆率之间呈现U型关系。

命题2：间接融资占比与杠杆率U型曲线的拐点值会受到间接融资市场的资金配置效率影响，资金配置效率越高，拐点值越高。

4 间接融资占比与杠杆率的关系检验：一个U型关系设定

1、计量模型设定与数据选取

为了验证一个经济体的间接融资占比与杠杆率之间是否呈现命题1所提出的U型关系，本部分将基于跨国数据对两者关系进行实证分析，构建了如下形式的回归方程：

其中，i表示国家，t表示年份。被解释变量代表国家i在t期的杠杆率水平，解释变量代表间接融资占整个社会融资规模的比重，加入平方项是为了捕捉间接融资占比对杠杆率可能存在的非线性影响。同时，在具体的回归分析中，本文会进一步取滞后一期的解释变量，以克服由潜在的反向因果问题。是一个包含其他控制变量的向量。α为常数项，和分别代表个体效应和时间效应，为残差项。按照之前的理论分析，预计。

在代理变量的选择上，对于被解释变量debtp，本文是采用非金融私人部门信贷总额占GDP的比重来表示，它等于居民与非金融企业两个部门的杠杆率之和。该数据来源于国际清算银行。之所以没有考虑政府部门债务，是因为除了中国等较特殊的国家之外，政府债务大多以国债的形式存在，是依靠政府信用发行，较少受到金融结构的影响。在稳健性检验中，本文还进一步采用非金融企业部门信贷总额占GDP的比重（debtnfc）作为杠杆率的代理变量，进一步研究金融结构对企业部门杠杆率的影响是否与对非金融私人部门的影响一致。

核心解释变量inf的代理变量选择上，本文是采用国际清算银行统计的由银行部门提供的信贷占非金融私人部门债务的比重来衡量，其计算方法为“非金融私人部门的银行信贷总额 / 非金融私人部门债务总额”。由于银行信贷为间接融资，除银行信贷之外的债务往往来源于直接融资市场，所以该指标与一国的间接融资占比相接近。当然，该指标会遗漏股权融资部分（这部分融资不形成债务），但是因为股权融资通常占一国的融资比重较小，所以不会产生较为显著的影响。在稳健性检验中，本文会将股票市场考虑在内，构建一个新指标进行检验。

其他控制变量方面，参考马勇、陈雨露（2017）与谭小芬等（2019）等相关研究，本文主要考虑以下几个变量的影响。一是，经济增长率（gdp），以人均GDP增长率进行衡量，从而纳入经济周期波动对杠杆率的影响。二是，银行部门的不良贷款率（bnloan），以控制银行部门的资金配置效率对杠杆率的影响。三是，人口增长率（pop），以考虑人口等社会因素对杠杆率的影响。四是，储蓄率（savings）和工业增加值占GDP的比重（industrial），以考虑经济增长方式与经济结构对杠杆率的影响。五是，通胀率（inflation），以控制价格因素对杠杆率的影响。六是，赤字率（deficit），以控制政府支出对杠杆率的影响。七是，城镇化率（urban），以控制经济发展阶段对杠杆率的影响。八是，房地产价格指数（pp），以控制金融周期对杠杆率的影响。以上变量的数据均来自于国际清算银行和世界银行数据库，基于数据的可获得性，本文选取了国际清算银行的39个常用代表性国家作为样本，数据跨度为2001至2017年。

2、基准回归结果

本文分别使用了固定效应模型和随机效应模型对（10）式进行了回归，Hausman检验支持采用固定效应模型。回归结果如表2所示，（1）至（4）列是以非金融私人部门杠杆率为被解释变量的回归结果。其中，第（1）列是没有加入控制变量的结果。可以看到，间接融资占比的一次项均在1%的水平上显著为负，二次项在1%的水平上显著为正，与之前理论分析的预期结果相一致。随后的（2）至（4）列，控制变量的加入没有对回归结果产生显著影响，表明回归结果具有较强的稳健性。由此表明，一个经济体的间接融资占比与杠杆率之间确实存在显著的U型关系，即命题1可以得到了初步验证。

表2中的（5）至（8）列是以非金融企业杠杆率为被解释变量的回归结果。这样可以更好地与已有研究结果进行比较，因为Kayo 和 Kimura（2011）等已有研究也主要是探讨企业部门杠杆率与一个经济体中间接融资占比之间的关系。而且，由于本文理论分析是在新古典增长模型下展开，并未包含居民部门的消费，只考虑了企业部门的投资。因此，实证分析中将被解释变量设定为企业部门杠杆率，可以更加与理论分析部分相对应。从（5）至（8）列的回归结果可以看到，间接融资占比一次项的系数仍均显著为负，二次项的系数显著为正。由此进一步表明，一个经济体的间接融资占比与杠杆率之间呈现显著的U型关系。

控制变量的附带结果也基本符合预期。比如，经济增长速度与杠杆率负相关，即较快的经济增长有利于推动降杠杆，这也是Dalio（2018）所提出的完美去杠杆策略。不良贷款率与杠杆率呈现显著的正相关关系，这是因为，不良贷款率越高意味着更多债务难以得到偿还，从而加大了经济体的债务压力。人口增速加快会降低杠杆率，与人口老龄化会加剧一个经济体债务负担的结果相一致（陈雨露等，2014）。储蓄率与杠杆率的负相关性主要源于当一个经济体储蓄较多时，它拥有较为充足的自有资金以应对收支缺口，不需要过多地借贷。房地产价格则与杠杆率正相关，即房价上涨往往会带动私人部门加杠杆，这也是金融周期的主要特征（Borio，2014）。

3、稳健性检验

为了进一步验证结论的稳健性，本文采取了如下几种稳健性检验的方式。一是，考虑到G7国家的金融体系较为完善，金融抑制程度较低，从而可能会对金融结构与杠杆率之间的检验造成一定影响（谭小芬等，2019）。为此，在稳健性检验中，本文将G7国家剔除，对金融结构与杠杆率之间的关系重新进行检验，回归结果如表3的（1）、（2）列所示。二是，考虑到离群值可能对回归结果造成的影响。在稳健性检验中，本文对核心解释变量前5%与后5%的数据进行剔除，回归结果如表3的（3）、（4）列所示。三是，本文对核心解释变量进行了一定拓展，将股票市场考虑在内。参照已有研究做法，本文以股市市值占GDP比重衡量股票市场规模（Levine，2002；张成思和刘贯春，2015），对核心解释变量指标进行重新构建：

其中，debtp代表非金融私人部门的债务总额，inf代表非金融私人部门的债务总额中银行信贷占比，stock代表股票市场规模。由此，newinf为新构建的衡量间接融资占比的指标。回归结果如表3的（5）、（6）列所示。可以看到，（1）至（6）列中间接融资占比的一次项均显著为负，二次项系数显著为正，由此表明，本文基准回归中得到的结论具有较强的稳健性。

5 U型曲线拐点值的进一步分析

既然一个经济体的间接融资占比与杠杆率之间存在显著的U型关系，那么随之而来的一个问题是，U型曲线的拐点值是多少？对于不同的经济体，U型曲线的拐点是否有所不同？是否如前文命题2所提出的，如果一个经济体的信贷资金配置效率越高，U型曲线的拐点值也就越高。为此，本部分进一步使用门限回归的方法对命题2进行检验。

1.门限回归模型设定

门限回归主要就是针对实证检验过程中出现的如何确定临界值这一问题而产生的一种分析方法。与含有二次项的固定效应面板模型相比，门限回归的优势在于对非线性影响的检验不存在较强的前提假设，而且可以捕捉解释变量在不同的区制内对被解释变量影响的具体变化。Hansen（1999）提出的非动态门限面板回归模型，更是克服了传统研究方法（外生设定门限值）的不足，不仅可以针对多重门限给出门限值，还可以对门限值的显著性进行检验。具体而言，门限回归模型设定如下：

其中，γ为待估计的门限值，I(·)为指示函数，当括号中的条件满足时，示性函数的值为1，条件不满足时，示性函数的值为0。其余变量与基准回归方程中相应变量的含义相同。门限值是通过自助抽样（Bootstrap）的方法得到，不断尝试γ的可能取值，以残差项的平方和最小的原则，确定的γ取值。为了检验是否存在门限效应，Hansen（1999）提出了自助抽样F检验的方法，该检验的原假设和备择假设分别为

和

原假设下，面板模型没有结构性的变化；在备择假设下，系数发生变化，门限效应存在，解释变量对被解释变量的影响分为两个不同的阶段。2.门限检验结果分析

门限回归结果如表4所示，当使用总样本时，F的检验值为46.9，在1%的显著性水平下拒绝了“线性模型”的原假设。由此可见，一个经济体的间接融资占比与杠杆率之间的门限效应在统计上是显著的，[1]这与前文的结论一致。根据测算结果，门限值为间接融资占比为81.2%。在此基础上，本文将经济体分为发达经济体和新兴经济体两类，以验证不同经济体间接融资占比与杠杆率之间的门限值是否有所不同。表4中F检验均在1%的显著性水平下拒绝了原假设，即可以认为不同类别国家的融资结构与杠杆率之间都存在门限效应。值得注意的是，发达经济体和新兴经济体的门限值存在明显不同，前者显著高于后者。对于新兴经济体而言，间接融资占比高于58.7%时，间接融资占比提高就会导致杠杆率水平攀升，发达经济体的门限值仍在81.2%。

这一门限值的差异可能就主要源于金融体系发展程度的不同。发达经济体的金融体系发展程度较高，信贷资源的配置效率较高，即使间接融资占比偏高一些，也不会带来高杠杆的问题。相比之下，新兴经济体的金融体系发展程度较低，金融抑制与金融摩擦问题较为突出，所以信贷资源的配置效率较差。间接融资占比偏高，就可能导致较大规模的信贷资源配置低效率领域，难以形成较好的回报，自然会带来高杠杆等问题。不过，无论对于发达经济体还是对于新兴经济体，间接融资占比与杠杆率之间U型曲线的拐点值均显著高于50%。这意味着，对于大多数经济体而言，间接融资还是应该作为主要的融资渠道，直接融资更多是起到一个补充作用，因而要避免间接融资与直接融资占比应该大致相等的观念误区。

为了进一步验证信贷配置效率是否为影响间接融资占比与杠杆率之间U型曲线拐点值的重要因素，本文对各经济体按信贷配置效率进行分组。从已有研究来看，不良贷款率被视为信贷配置效率的一个重要代理指标（Gutiérrez-Nieto，Serrano-Cincaa和Molinero，2007；张建华、王鹏，2011），因此，本文首先以不良贷款率的平均数为标准对样本进行划分，将不良贷款率低于平均数的经济体归为一类，可以视为信贷配置效率较高的一组，反之则视为信贷配置效率较低的一组，然后比较两类样本中间接融资占比门限值的大小。如表5所示，对于不良贷款率水平较低的一组，间接融资占比的门限值仍保持在0.812的较高水平之上。相比之下，不良贷款率水平较高的一组门限值仅为0.285，远低于不良贷款率水平较低的一组，由此表明，信贷资金配置效率越高，间接融资占比与杠杆率之间U型曲线的拐点值越高。

考虑到商业银行有粉饰不良贷款率的激励，一些经济体的银行部门不良贷款率可能难以反映真实的信贷资金配置效率。为此，本文借鉴于已有研究，从银行部门的竞争程度与银行部门的盈利能力两个维度来反映信贷资金配置效率（粟芳、初立苹，2015；申创、赵胜民，2017；张大永、张志伟，2019）。银行部门的竞争程度方面，本文以全球金融发展数据库测算的H指数来反映，[1]该指数越大表明银行部门的竞争程度越高，对应于相对较高的资金配置效率。反之则意味着银行部门的竞争程度较低，存在寡头垄断等特征。从表5中可以看到，以H指数对各经济体进行分类的结果与以不良贷款率进行分类的结果基本一致，H指数高的一组间接融资占比的门限值高于H指数低的一组。银行部门的盈利能力方面，本文选择银行部门的资产回报率作为代理指标，[2]资产回报率越高表明银行部门的盈利能力较强，通常意味着资金的使用效率较高。从表5中同样可以看到，银行部门资产回报率较高的一组间接融资占比的门限值显著高于资产回报率较低的一组。由此，本文提出的命题2得到了较为充分的论证，即间接融资占比与杠杆率U型曲线的拐点值会受到银行资金配置效率的影响，资金配置效率越高，拐点值越高。

最后，本文还以各经济体的投资率平均数为标准对样本进行划分，将投资率高于平均数的经济体归为一类，这些经济体可视为采取的投资驱动发展模式，将投资率低于平均数的经济体归为一类，这些经济体可视为采取的消费驱动发展模式。从表5的门限回归的结果来看，投资率高的一组间接融资占比的门限值高于投资率低的一组。究其原因，企业是投资的主体，而信贷资金是企业最重要的外部资金来源（Mishkin，2012）。因此，就对投资依赖程度更大的经济体而言，需要间接融资市场占据更大的比例。相比之下，居民是消费的主体，发展更为繁荣的股票市场等直接融资市场能够给居民部门带来财富效应，从而推动消费的增长。这一结果意味着对于依靠投资驱动的经济体而言，不能简单地以依靠消费驱动的经济体作为参照样本，间接融资占比偏高有一定合理性。

6 对中国高杠杆问题的启示

基于前文研究与中国的实际情况，本文将对间接融资占比偏高究竟是不是中国高杠杆的主要原因这一问题进行回答。总体上，本文认为，中国的高杠杆问题不能简单地归因于间接融资占比偏高，主要有以下三方面理由。

第一，间接融资占比与杠杆率之间不是简单的线性关系，而是呈现U型关系，目前没有找到中国间接融资占比明显处于U型曲线右端的证据。现有观点之所以将高杠杆归因于间接融资占比偏高，是因为他们认为两者是正相关关系。如果一国的融资结构以间接融资为主，那么私人部门的资金来源主要将是银行信贷，而信贷最终会转化为债务，从而推高杠杆率。但是，本文基于理论和实证分析的结果表明，一个经济体的间接融资占比与杠杆率之间呈现显著的U型关系。这是因为，无论是间接融资占比过高（由金融抑制所致）还是直接融资占比过高（由金融创新过度发展所致），都可能会造成金融体系的资源配置效率下降，这就会加剧资源错配程度。当间接融资占比过高时，单位信贷资金对产出水平的促进作用下降，从而推高一国的杠杆率水平。当直接融资占比过高时，可能会刺激更多的信贷资金“脱实向虚”，从而也会降低信贷资金配置效率，推高一国的杠杆率水平。如果间接融资占比并未处于U型曲线的右端，那么降低间接融资占比，难以起到降低杠杆率的作用，反而可能会推动杠杆率的上升。

从本文测算的间接融资占比与杠杆率的U型曲线拐点值来看，中国的间接融资占比并未明显地处于U型拐点值的右端。基于国际清算银行的数据测算得到，2017年中国间接融资占比为74.8%，在样本国家中处于中等偏上的水平，并未超过由门限回归模型测算的U型曲线81.2%的拐点值。事实上，无论对于发达经济体还是对于新兴经济体而言，间接融资占比与杠杆率之间U型曲线的拐点值均是显著高于50%。这意味着，对于大多数经济体而言，间接融资还是应该作为主要的融资渠道，直接融资更多是起到一个补充的作用，因而要避免间接融资与直接融资占比应该大致相等的观念误区。如果进一步考虑各个国家之间的差异性，之前的门限回归分析模型表明，依靠投资驱动的国家拐点值会显著高于依靠消费驱动的国家。因此，现阶段中国也不能简单地以美英等国家作为参照标准。

第二，中国杠杆率高企的主要问题不在于间接融资占比偏高，而在于间接融资市场的信贷资源配置效率偏低。本文的研究结果表明，间接融资市场的资金配置效率会显著影响间接融资占比与杠杆率之间U型关系的拐点值。如果一个经济体的间接融资市场资金配置效率较高，即使间接融资的占比高一些，也不会对杠杆率水平产生显著的推动作用。反之，如果一个经济体的间接融资市场的信贷资金配置效率较低，那么较高的间接融资占比就会显著地影响资金配置效率，导致过多的信贷资源配置于低回报的领域。这就会加剧信贷资源错配，推高一个经济体的杠杆率水平，导致该经济体陷入高杠杆的困境之中。

与其他主要经济体相比，中国的间接融资市场的信贷资金配置效率偏低是不争的事实。一是，从信贷资金的供给端来看，中国的银行业还是以国有商业银行为主，商业银行的数量较少，竞争程度本身就有所不足。再加上长期以来政府对存贷款利息差的保护，这就使导致商业银行更多只是追求信贷规模的扩张，对信贷资源是否得到有效配置的关注度不够，由此，信贷资源的错配问题较为严重（徐忠，2018）。二是，从信贷资金的需求端来看，以国有企业和地方政府为主的借贷主体，在隐性担保与预算软约束的影响下，更容易受到银行部门的青睐。相比之下，中小企业的信贷需求始终难以得到有效满足，长期面临着融资难与融资贵的问题。

信贷资金配置效率偏低也是造成中国杠杆率偏高，特别是杠杆率呈现结构性特征的主要原因。由于中国的信贷资金配置效率偏低，所以大量信贷资金配置到低回报领域，难以得到有效偿还。这就表现为大量的债务负担积压在国有企业与地方政府之上，两者的债务规模接近于占到中国总体债务规模的60%以上。相比之下，家庭部门与民营企业的杠杆率水平还处于相对安全的范围之中（钟宁桦等，2016；张晓晶等，2018）。由此可见，只从降低间接融资占比入手，是不能从实质上降低中国的杠杆率水平，提高信贷资源配置效率才是解决中国杠杆率偏高的根本之道。

第三，直接融资市场的快速发展过程中，也可能会加剧高杠杆问题，甚至会加大系统性金融危机爆发的概率。直接融资包含债券融资和股权融资两类，通过债券市场融得的资金依然会转化为债务，因此，当前我国所提的提高直接融资占比，主要是提高股权融资占比，即“十三五”规划指出的发展多层次股权融资市场。不可否认，股权融资市场有助于拓宽企业的融资渠道，而且通过股权融资得到的资金不会转化为企业的债务，反而是会扩大企业的资本规模，有助于缓解企业的债务问题。

但是，直接融资市场快速发展过程中的风险也不容忽视。具体而言，提高股权融资占比的前提是活跃的资本市场，即资产价格处于上涨态势或至少处于上涨预期之中。需要注意的是，资产价格上涨是会起到放松企业融资约束的作用，由此可能会推动信贷规模的快速扩张，进一步推动杠杆率上升。不仅如此，相比于由信贷资源错配形成的高杠杆（由间接融资占比偏高所致），由资产价格上涨驱动的高杠杆（由直接融资占比偏高所致）更容易引发系统性金融风险。这是因为，前者主要是造成经济运行效率的损失，即使出现了局部的坏账情况，政府也有能力去阻止其进一步蔓延。后者则会导致经济面临资产泡沫风险，一旦资产泡沫破裂造成资产大幅减值，是会对各个金融机构造成同步影响，由此引发的资产抛售、流动性短缺等一系列问题将会迅速扩散到整个金融体系，不仅加大了政府的应对难度，也会对经济运行造成更严重的伤害。比如，“债务-通缩”陷阱是一国高杠杆问题所带来最为严重的后果，该陷阱的出现往往都是以资产泡沫破裂为导火索。

7 主要结论与政策建议

高杠杆是中国经济面临的突出问题，也是迈向高质量发展过程中亟待解决的问题。现有研究对于中国高杠杆的成因进行了较多的讨论，普遍存在的一个观点是中国的高杠杆问题一定程度上源于中国以间接融资为主的金融结构。为此，发展直接融资市场，提高直接融资占比，就成为了中国解决高杠杆问题的手段之一。

然而，本文通过理论和实证分析发现，一个经济体的间接融资占比与杠杆率水平之间并非简单的正相关关系，而是一个U型关系。换言之，间接融资占比对杠杆率的影响存在一个拐点值，当间接融资占比高于拐点值时，才会对杠杆率起到显著地正向作用。从拐点值的测算结果来看，间接融资占比的拐点值在80%附近，而非间接融资与直接融资保持大致相等的规模。具体到中国而言，间接融资占比没有明显地处于U型曲线的右端。因此，中国的高杠杆问题不能较为简单地归因于中国间接融资占比过高。

更进一步地，本文通过门限回归模型发现，一国经济的增长模式与间接融资市场的信贷配置效率均会对间接融资占比与杠杆率的U型曲线拐点值产生影响。具体而言，一国的投资率越高、间接融资市场的资金配置效率越高，U型关系的拐点值也就越高，这给予了我们两点重要启示。一是，中国作为对投资依赖程度更大的经济体，不能简单地以美国等消费驱动发展模式的经济体作为参照样本，间接融资占比高一些是合理的。二是，就中国的高杠杆问题而言，通过加快利率市场化等相关改革以提高间接融资市场的资金配置效率，相比于降低间接融资所占比重更为重要。

基于本文得到的结论，主要有以下几点针对性建议。一是，现阶段不宜将降低间接融资占比作为解决高杠杆问题的主要手段，更不能因此对信贷规模进行严格控制，银行信贷是企业尤其是中小企业最重要的资金来源。二是，中国间接融资市场的核心问题在于效率偏低，要解决这一问题，一方面应加快推进利率市场化，进一步增加银行部门的竞争程度，加快市场化利率形成机制的构建，另一方面应加快硬化国企和地方政府的融资约束，尽快解决由融资软约束带来的信贷错配问题，双管齐下地解决中国高杠杆问题。三是，推动直接融资市场发展过程中，应注意防范资产泡沫与金融部门过度膨胀等问题，守住不发生系统性金融风险的底线。

注：本文选自原载于《财贸经济》 2020 年第 2 期的《降低间接融资占比有助于去杠杆吗？——金融结构与杠杆率关系的检验》

编辑 李昂

来源 《财贸经济》2020年第2期

责编 金天、蒋旭

监制 朱霜霜

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