中國債務率缺口估計及其影響因素分析

張兵, 魏瑋

摘要：? 首先，運用貝葉斯方法估計不可觀測成分模型得到債務率缺口，對比貝葉斯債務率缺口與國際清算銀行（Bank for International Settlements，BIS）采用HP濾波法估計的債務率缺口，發現貝葉斯債務率缺口與BIS債務率缺口變化同步且方向一致，其中貝葉斯債務率缺口更貼近現實經濟，二者均反映出當前我國債務率缺口呈現上升趨勢。其次，通過對比不同國家的債務率缺口，發現我國債務率缺口較高，隨后分析貝葉斯債務率缺口與經濟變量的關系，發現通過貸款利率調節過高的債務率缺口較為有效。最后，本文建議政府通過“供給側改革”、國有企業改革、完善住房制度以及調節貸款利率等政策降低我國債務率缺口。

關鍵詞：? 貝葉斯估計; 不可觀測成分模型; 債務率缺口; 脈沖響應; 方差分解

文獻標識碼： A? 文章編號： 1002-2848-2018（06）-0074-07

一、引 言

近年來我國債務率增長迅速，其中私營非金融部門債務率于2015年第四季度突破200%，又于2016年第四季度超過210%，2018年第一季度已高達213.4%。而當前巴西債務率為68.4%、印度債務率為58%、俄羅斯債務率為65%、南非債務率為71.4%，中國債務率水平已高達其他金磚國家債務率的三倍。此外，美國的債務率為150.9%、日本債務率為156.2%、歐元區的債務率為161.6%①，可見我國債務率水平甚至遠遠高于典型發達國家。我國過高的債務率以及過快的債務率增長速度引起了各方關注，防范我國發生債務危機已迫在眉睫。十九大報告強調要“堅持總體國家安全觀，統籌傳統安全和非傳統安全”。其中經濟安全是非傳統安全的重要組成部分。通過估計我國的債務率缺口，判斷我國債務率偏離潛在債務率的程度，分析導致我國債務率缺口升高的原因并提出相關的政策建議，這對于降低我國債務率水平、維護我國經濟安全、防范金融風險、保障新時代的國家安全具有重要意義。

目前，研究債務率缺口的文獻較少，但研究產出缺口的文獻較多，基于債務率與產出都是描述一個國家發展狀況的重要宏觀經濟指標，本文將借鑒估計產出缺口的方法研究我國的債務率缺口。國內外學者估計產出缺口大多將實際產出分解為潛在產出和產出缺口兩部分，常用濾波方法進行分解，潘海峰等[1]采用HP濾波法估計我國的產出缺口，Baxter等[2]采用BK濾波法、Christiano等[3]采用CF濾波法、Scacciavillani等[4]和楊天宇等[5]采用小波降噪法分別估計了產出缺口，其中小波降噪法結合了濾波與小波轉換。由于濾波法所用指標較為單一，而且HP濾波對于如何選取退勢參數λ尚存在爭議，所以本文并未采用濾波法估算中國的債務率缺口。Scheibe[6]以及中國人民銀行營業管理部課題組[7]分別采用生產函數法估計了產出缺口，趙留彥[8]及趙昕東[9]分別采用菲利普斯曲線法估計了產出缺口，趙昕東[10]以及郭紅兵等[11]采用結構向量自回歸（SVAR）模型對產出缺口進行估計，雖然這三種方法均有經濟理論基礎，但是SVAR方法對時間序列長度要求太高，生產函數法假定生產函數較為穩定與中國經濟復雜多變的實際不符，因而使用這些方法的文獻較少。近年來，Christiano等[12]及馬文濤等[13]開始采用新凱恩斯動態隨機一般均衡（DSGE）模型法對產出缺口進行估計，這種方法既有理論基礎又有強大的預測功能，一開始得到較高推崇，但是目前對于其預測效果與VAR模型相差無幾的爭論較大，而且其估計步驟十分繁瑣，其中一些參數的經驗初始值是否適用于中國變量也有待考證。Harvey[14]、Watson[15]、Clark[16]較早采用不可觀測成分模型估計法對產出缺口進行估計，鄭挺國等[17]選用六種常用的退勢方法估計了我國的產出缺口，研究發現不可觀測成分模型對產出缺口的測度最為可靠，而其他方法的產出缺口估計不可信，尤其是HP濾波。周曉艷等[18]系統整理了估計不可觀測成分模型的貝葉斯估計法相對于極大似然估計（MLE）的四個優勢，并運用不可觀測成分模型及貝葉斯方法估計了中國的潛在GDP和產出缺口，研究發現產出缺口能較為精確地反映中國經濟所面臨重要事件的沖擊效應以及經濟周期的變化信息。

雖然我國的債務率過高問題引起了廣泛關注，但是目前研究債務率缺口的資料十分有限，比較權威的是國際清算銀行（BIS）所公布的私營非金融部門債務率缺口，BIS采用HP濾波法將債務率分解為潛在債務率（趨勢成分）和債務率缺口（周期成分）進而對債務率缺口進行估計，但是HP濾波法的估計結果的準確性尚待考證，如果債務率缺口的估計結果不準確，據此采取的相關措施的效果也將大打折扣。值得注意的是，債務率缺口較大時，即使降低了我國的債務率，這一政策效果也無法維持。所以為了準確估計出我國的債務率缺口，進而提出有效的政策建議，本文采用不可觀測成分模型和貝葉斯方法估計債務率缺口，據此分析了債務率缺口的影響因素并提出對應的政策建議，這正是本文的創新之處以及研究意義所在。

二、估計方法與估計結果概述

（一）數據處理

本文采用BIS公布的我國私營非金融部門債務率的季度數據，時間維度為1986年第一季度至2017年第一季度。本文首先對季度債務率進行X-12季節調整，并以調整后的債務率作為貝葉斯估計的基礎數據。

值得注意的是，我國學者對于產出缺口的研究大都基于將產出缺口定義為：實際產出和潛在產出的差值占潛在產出的比例，并將其近似為實際產出的對數減去潛在產出的對數。但是若將實際債務率和潛在債務率的對數形式代入不可觀測成分模型中，估計出的產出缺口也將是對數形式。為了方便與BIS公布的債務率缺口進行對比，本文將債務率缺口定義為現實債務率與潛在債務率的差值，從而可將結果與BIS公布的債務率缺口直接比較。

（二）不可觀測成分模型描述

（三）貝葉斯估計方法描述

其中，π（θ|y 1：n）為后驗分布，π（yt|θ）為似然函數，π（θ）為先驗分布。則式（4）意味著，后驗分布與似然函數和先驗分布的乘積成比例。

在用貝葉斯方法估計不可觀測成分模型時，因為AR（2）中的參數1和2必須處于穩定區間內，借鑒Petris等[19]學者的研究，本文分別選取 N（0，（2/3）2）和N（0，（1/3）2）作為1，2的先驗分布。本文假定三個方差（σ2ε，σ2z，σ2u）的倒數服從均值為a=1，方差為b=1000的伽馬分布Γ（[SX（]a2[]b[SX）]，[SX（]a[]b[SX）]），也就是σ2ε、σ2z和σ2u的先驗分布為：σ-2ε～Γ（0.001，0.001），σ-2z～ Γ（0.001，0.001），σ-2u～Γ（0.001，0.001）。通過在R語言平臺上使用馬爾科夫鏈蒙特卡羅（MCMC）算法對后驗分布進行抽樣，得到5個參數和潛在債務率、債務率缺口的估計值。

（四）貝葉斯方法對不可觀測成分模型的估計結果

通過貝葉斯方法抽樣30000次，舍棄預熱（Burn-in）3000次而估計出的不可觀測成分模型的5個參數如圖1至圖5所示。可以看出，貝葉斯估計的參數值在抽樣次數位于0至10000區間時波動較為劇烈，此時貝葉斯估計值尚不可信;當抽樣次數為10000至20000時，參數估計值稍有波動，但已趨于穩定;抽樣次數達到20000次后，參數估計值的波動幅度不超過0.2，則抽樣30000次的貝葉斯估計值較為可信。

（五）對比不同的債務率缺口

本文通過比較貝葉斯方法估計出的債務率缺口和國際清算銀行公布的債務率缺口的變化趨勢，以及貝葉斯債務率缺口與歷史發生的國內外各大經濟沖擊的匹配程度，判斷所得債務率缺口的可靠性。

由于數據可得性受限，BIS僅公布了1996年第一季度至2017年第一季度的債務率缺口。從圖6可以看出，1996年第一季度至2009年第一季度期間，兩種債務率缺口的變化趨勢基本一致，但是BIS公布的債務率缺口的波動幅度稍大一些。2009年第一季度至今，兩種債務率缺口出現了較大程度的偏離。因此，本文將通過三個不同時間段，討論貝葉斯債務率缺口的可靠性。

在1986年第一季度至1996年第一季度，僅考察貝葉斯估計的債務率缺口是否與歷史經濟事件相匹配。在這10年間，債務率缺口發生了2.5個起伏期。1987年第一季度至1989年第二季度，我國通貨膨脹較為嚴重，國家實施緊縮性經濟政策，壓縮社會需求，投資需求隨之下降，與債務率缺口緩慢下降的趨勢符合;1989年第二季度至1991年第一季度，我國“三角債”問題嚴重，企業流動資金嚴重不足需要大量貸款，與債務率缺口上升趨勢一致;1991年第一季度至1992年第一季度債務率缺口短暫下降，又于1992年第一季度至1993年第一季度發生短暫上升，前一時期與我國大力清理“三角債”稍見成效匹配，后一時期與我國自1992年初鄧小平同志南巡講話掀起的改革熱潮，公眾借貸投資熱情高漲相一致;1993年第二季度至1996年第一季度，政府出臺“16條措施”嚴控信貸規模，緩解經濟過熱的壓力，與債務率缺口緩慢下降符合。由此可見，1986年第一季度至1996年第一季度貝葉斯方法估計的債務率缺口與相關經濟政策和經濟事件相符合，在這一階段債務率缺口波動較為穩定，除了1995年第三季度債務率缺口達到-5.0981，其他時期均位于[-5，5]區間內。此階段我國的開放程度較低，國際重大事件對我國債務率的沖擊較小，我國債務率未發生重大風險。

在1996年第一季度至2009年第一季度，兩種債務率缺口均發生了兩次完整的起伏期。具體表現為：1996年第一季度至2000年第一季度，我國順利進行了市場化改革，并且受1997年爆發的亞洲經濟危機影響我國國有企業虧損問題層出不窮，產能過剩問題也十分嚴峻，這與債務率缺口緩慢上升的趨勢符合;2000年第一季度至2001年第三季度，我國國有企業債轉股基本完成，去產能成效較好，與債務率缺口急劇下降的趨勢相符合;2001年第三季度至2003年第四季度，我國加入WTO，外需增長迅速，并且在這一時期我國采取寬松的貨幣政策，制造業投資熱情高漲。雖然2003年爆發的“非典”對消費造成一定沖擊，但對投資的影響不明顯，債務率缺口急劇上升趨勢較為合理;2003年第四季度至2008年第四季度債務率缺口發生了迄今為止持續時間最長、幅度最大的下降，而且在這一時期，兩種債務率缺口的吻合程度最高。2003年第3季度央行為抑制我國信貸增速過快，提高了法定存款準備金率，于2004年4月又進一步提高了法定存款準備金率，企業信貸急劇收縮。2006年至2007年我國貨幣政策不斷收緊以調控信貸過熱，至2007年8月美國次貸危機開始波及其他發達國家，我國外需緊縮導致國內投資漸漸冷卻。2008年一整年兩種債務率缺口都超過了-10的下界，達到1986年至今的最低點。在這一階段，貝葉斯估計的債務率缺口（以下簡稱貝葉斯債務率缺口）和BIS公布的HP濾波法債務率缺口（以下簡稱BIS債務率缺口）變動趨勢一致，都與經濟事件相符合，但是BIS債務率缺口的波動幅度均大于貝葉斯債務率缺口。

2009年第一季度至2017年第一季度兩種債務率缺口發生明顯偏離，但仍保持變化同步、方向一致。在這一階段，兩種債務率缺口均呈現出1.5個起伏期。2009年第一季度至2010年第一季度我國出臺了“四萬億”救市計劃，造成嚴重的產能過剩，這與債務率缺口短暫的急速上升趨勢匹配;2010年第一季度至2012年第一季度歐洲發生債務危機，企業整體投資需求降低，與債務率缺口下降趨勢一致;2012年第一季度至2016年第三季度我國不斷擴大內需，消費者信貸急劇擴張，與債務缺口上升趨勢相符合。

綜上所述，貝葉斯債務率缺口與BIS債務率缺口的變化同步且方向一致，與經濟事件較為匹配。兩種債務率缺口均顯示出當前我國債務率缺口水平過高，BIS債務率缺口甚至達到前所未有的25的高位;而貝葉斯債務率缺口僅在2003年第二季度至2004年第二季度、2016年第一季度至2016年第三季度超過了5的水平值，前一個時期隨后發生了嚴重的全球性金融危機，所以當下我國應警惕債務率過高隱含的風險。

除此之外，貝葉斯債務率缺口還反映出一個具有啟示意義的信息：2012年第一季度至2016年第三季度的債務率缺口與1996年第一季度至2000年第一季度的債務率缺口的緩慢增長趨勢十分近似，雖然在這兩個時間段之間債務率缺口仍經歷了兩個上升期，但由于外部沖擊較為劇烈，中間經歷的兩個上升期均十分陡峭，期間的政策建議對當下的借鑒意義有限。而1996年至2000年與當下的上升期均受到了一定的外部沖擊（亞洲經濟危機、歐洲債務危機）并同時面臨國內經濟結構調整，由圖7可以看出，我國在這兩個時期都承受著經濟增速放緩的壓力。1996年第一季度至2000年第一季度我國政府出臺了一系列改革措施，包括1996年的國家安居工程關于住房制度的改革以及各種市場化改革措施，推動了結構轉型。2012年第一季度至2016年第三季度政府同樣采取了較為寬松的經濟政策，同時政府也意識到了我國嚴重的產能過剩問題，提出“供給側改革”并將“三去一降一補”作為重要任務，與1996年至2000年一樣尋求結構轉型。

三、我國債務率缺口的國際比較及其影響因素分析

（一）債務率缺口的國際比較

通過對債務率缺口進行分析可以發現我國債務率缺口在近五年呈現出上升趨勢，這反映出我國實際債務率偏離潛在債務率的程度日益加深，這在國際上是否屬于正常范圍，我國債務率缺口是否如同我國債務率一般已經遠遠超過其他國家，從而存在進一步惡化我國債務問題的隱患，這均需要通過進一步對比我國與其他典型國家的債務率缺口進行相應分析。

本文選取與中國發展速度相近的其他“金磚國家”成員以及亞洲發達國家日本和典型發達國家美國作為對比國家。通過圖8可以發現，日本的債務率缺口水平在2010年前都處于負值，遠遠低于其他國家。1996年第一季度至2009年第一季度，中國的債務率缺口都較為正常。在1996年第一季度至2005年第一季度期間，中國債務率缺口水平與其他四個“金磚國家”以及美國的債務率缺口都十分近似，在2005年第一季度至2009年第一季度期間，中國債務率缺口甚至遠遠低于以上五個國家的債務率缺口，呈現負值，這意味著在此期間中國債務率水平低于債務率的長期趨勢。但是自2009年第二季度以來，中國的債務率缺口持續高于其他四個“金磚國家”以及美國、日本的債務率缺口，且差距不斷增大。雖然自2016年第一季度以來，我國的債務率缺口開始出現下降趨勢，但是截至2017年第一季度，我國的債務率缺口水平仍是遠遠高出所選代表性國家的債務率缺口。這側面反映出我國當下不僅債務率水平偏高，而且我國債務率偏離其長期趨勢的程度也十分嚴重，債務率缺口較高將進一步惡化我國偏高的債務率水平，僅從債務率層面入手并不能徹底解決我國債務率過高的問題，如果債務率缺口較大即使快速降低了債務率，這一效果也無法維持。應該在保證我國債務率缺口處于合理區間前提下再調節我國債務率，所以分析影響我國債務率缺口的經濟變量具有重要的現實意義。

（二）我國債務率缺口與經濟變量的關系分析

本文選取我國的經濟周期、貸款利率、M2增長率等主要宏觀經濟變量，分析其與貝葉斯估計得到的我國債務率缺口的相關關系。首先，本文采用ADF單位根檢驗對三個宏觀經濟變量以及貝葉斯債務率缺口的平穩性進行判斷，并依據分析結果對貸款利率和M2增長率進行一階差分。然后對貝葉斯債務率缺口、經濟周期以及一階差分后的貸款利率、M2增長率構建VAR模型，得到脈沖響應圖和方差分解圖，見圖9和圖10。

由圖9、圖10可以看出，該VAR模型的擬合效果較好，脈沖響應圖中各變量趨于0的走勢較為明顯，反映出經濟周期、貨幣供應量增長率以及貸款利率對債務率缺口的影響傳導速度較快。由方差分解圖可以看出債務率缺口對自身波動的貢獻最大，但隨著時間推移，貸款利率對債務率缺口波動的貢獻逐漸增大并趨近于債務率缺口對本身的影響，經濟周期對債務率缺口波動的影響也明顯上升，而貨幣供應量對債務率缺口的影響較小。通過分析債務率缺口與經濟周期、M2增長率、貸款利率的相關系數（見表1），印證了VAR模型方差分解得出的結果，債務率缺口與貸款利率之間的相關關系最為顯著，經濟周期其次，M2增長率與債務率缺口的相關性最小，此外債務率缺口與三個宏觀經濟變量的相關系數均為負值，這意味著債務率缺口與三個經濟變量都呈反向相關關系，則政府通過提高貸款利率以期減少債務率缺口將較有成效。

五、結論與政策建議

當前，中國的債務杠桿問題突出，對國家的經濟安全構成了威脅。本文分析發現，我國當前債務率缺口過高，2012年第一季度至2016年第三季度的債務率缺口與1996年第一季度至2000年第一季度的債務率缺口走勢十分近似，1996年第一季度至2000年第一季度我國成功進行了結構轉型，隨后迎來很長一段時間的經濟繁榮時期，則當前的“供給側改革”有望成為降低我國債務率、釋放經濟增長動力的有效手段。“去產能”、“去杠桿”等政策均是降低我國債務率缺口以及債務率水平的良好方法。我國政府應加快國有企業改革，加大對國有企業呆壞賬的處理力度，用好市場化、法治化債轉股工具，發展私募股權投資基金（PE）等多元化投資主體，切實幫助企業降低債務杠桿率，努力推動“僵尸企業”市場出清。我國政府還應該完善資本市場，逐漸放開直接融資渠道，進而降低企業債券融資的比重。為了遏制家庭債務率過快上漲趨勢，政府應進一步完善我國的住房制度，堅持“房子是用來住的、不是用來炒的”定位，嚴厲打擊房地產投機行為，加快建立多主體供給、多渠道保障、租購并舉的住房制度，切實穩定房價，這將有利于控制我國家庭債務率過快的上升速度，這些舉措對于防范化解我國債務風險均具有重要意義。通過貝葉斯債務率缺口與經濟變量的相關分析表明，提高貸款利率可以有效降低債務率缺口，則在致力于降低我國過高的債務率的同時，通過調節貸款利率將債務率缺口控制在合理范圍，將有利于維持調節債務率水平的政策效果。

我國債務率水平以及債務率缺口值均遠超其他國家，而且均呈現出進一步增長的趨勢，這警醒我們降低債務率缺口以及債務率水平值的重要性與迫切性，但這并不意味著我國已經發生了債務危機，對債務危機產生恐慌還為時尚早。我國的儲蓄率較高，而且外匯儲備規模較大，債務問題主要是“國民間”的借貸問題，政府的政策引導可以有效地應對我國的債務問題。由本文分析可知，“供給側結構性改革”、國企改革以及調節貸款利率均是解決我國債務問題較為有效的方法。十九大以來，我國政府高度重視“總體國家安全觀”，防患于未然遠比亡羊補牢更節省成本，在我國尚未發生債務危機之前，政府應采用有效手段及時消除我國的債務隱患，保障我國的經濟安全。

參考文獻：

[1] 潘海峰， 李志民. 我國產出缺口的關聯性及脈沖響應分析 ?[J]. 統計與決策， 2014（19）： 141-144.

[2] Baxter M， King R G. Measuring business cycles： approximate band-pass filters for economic time series ?[R]. NBER Working Papers， No.5022， 1995.

[3] Christiano L J， Fitzgerald T J. The band pass filter ?[R]. NBER Working Papers， No.7257， 1999.

[4] Scacciavillani F， Swagel P. Measures of potential output： an application to Israel ?[R]. IMF Working Papers， No.WP/99/96， 1999.

[5] 楊天宇， 黃淑芬. 基于小波降噪方法和季度數據的中國產出缺口估計 ?[J]. 經濟研究， 2010（1）： 115-126.

[6] Scheibe J. The Chinese output gap during the reform period 1978-2002 ?[R]. University of Oxford Department of Economics Discussion Paper Series， No.179， 2003.

[7] 中國人民銀行營業管理部課題組. 基于生產函數法的潛在產出估計、產出缺口及與通貨膨脹的關系： 1978～2009 ?[J]. 金融研究， 2011（3）： 42-50.

[8] 趙留彥. 中國核心通脹率與產出缺口經驗分析 ?[J]. 經濟學（季刊）， 2006（4）： 1197-1218.

[9] 趙昕東. 基于菲利普斯曲線的中國產出缺口估計 ?[J]. 世界經濟， 2008（1）： 57-64.

[10]趙昕東. 基于SVAR模型的中國產出缺口估計與應用 ?[J]. 經濟評論， 2008（6）： 90-108.

[11]郭紅兵， 陳平. 基于SVAR模型的中國產出缺口估計及評價 ?[J]. 數量經濟技術經濟研究， 2010（5）： 116-128.

[12]Christiano L J， Eichenbaum M， Evans C L. Nominal rigidities and the dynamic effects of a shock to monetary policy ?[J]. Journal of Political Economy， 2005， 113（1）： 1-45.

[13]馬文濤， 魏福成. 基于新凱恩斯動態隨機一般均衡模型的季度產出缺口測度 ?[J]. 管理世界， 2011（5）： 39-65.

[14]Harvey A C. Trends and cycles in macroeconomic time series ?[J]. Journal of Business and Economic Statistics， 1985， 3（3）： 216-227.

[15]Watson M W. Univariate detrending methods with stochastic trends ?[J]. Journal of Monetary Economics， 1986， 18（1）： 49-75

[16]Clark P K. The cyclical component of U. S. economic activity ?[J]. The Quarterly Journal of Economics， 1987， 102（4）： 797-814.

[17]鄭挺國， 王霞. 中國產出缺口的實時估計及其可靠性研究 ?[J]. 經濟研究， 2010（10）： 129-142.

[18]周曉艷， 張杰， 李鵬飛. 中國季度潛在產出與產出缺口的再估算——基于不可觀測成分模型的貝葉斯方法 ?[J]. 數量經濟技術經濟研究， 2012（10）： 3-19.

[19]Petris G， Petrone S， Campagnoli P. Dynamic linear models with R ?[M]. Springer， 2009.