債務水平對系統性金融風險影響機制的實證研究

費亦多

摘要：2008年后我國的債務水平持續增長，這主要由于在全球金融危機的大環境下，中國政府發起了經濟提振計劃應對危機。雖然適度的債務規模是發展金融經濟的重要手段，但過多的債務可能會引發系統性金融風險。本文通過PVAR模型，從債務規模、期限結構、質量（償債能力）3個方面，對政府、非金融企業、居民3個部門分別研究債務水平對系統性金融風險的影響機制。研究表明：債務水平對系統性金融風險確實有一定影響，各部門的杠桿率水平越高、短期債務比例越多、債務質量越低（償債能力越弱），系統性金融風險越大。

關鍵詞：債務水平? 系統性金融風險? 影響機制

一、引言

目前，我國的債務規模增長較快，特別是非金融企業部門的杠桿率尤其之高，遠高于美、日等發達經濟體。雖然債務是發展經濟金融的重要手段，但債務過高不僅影響貨幣政策傳導效率和金融穩定，同時也會抑制經濟增長。宏觀杠桿率與系統性金融風險的演化存在密切聯系，高杠桿率通常是觸發一國金融危機的重要原因（Allen et al，2002）。方芳和黃汝南（2017）運用MS-VAR模型得出了結論：當宏觀杠桿率上升后，金融風險累積階段各類價格的反應程度強于金融風險釋放時期。王桂虎（2018）運用面板logit固定效應模型研究發現宏觀杠桿率與系統性金融風險之間存在非線性關系，當宏觀杠桿率偏低時，其對系統性金融風險的形成具有明顯的抑制作用; 在中等和偏高階段，呈現明顯的增強作用，二者之間呈現正反饋效應。由此，由于債務水平過高而導致系統性金融風險的爆發，再通過金融機構、金融市場間的相互傳導，引發大規模的金融危機。

許多學者還從實體經濟各部門的角度，具體分析了債務對系統性金融風險的影響。莊佳強、陳志勇和解洪濤（2017）證實了我國地方政府性債務與經濟增長率之間存在倒U型關系，當負債率較低時，地方政府性債務與經濟增長呈現正相關關系。隨著負債率的增加，債務對于地區經濟增長的影響會逐漸減弱。劉勇和白小瀅（2017）發現住戶和金融機構部門的去杠桿能顯著減小源自其部門內部負面沖擊的傳染乘數，多部門杠桿率聯動下非金融企業部門大幅度去杠桿能有效降低我國宏觀金融系統傳染性。馬萬里和張敏（2020）認為地方政府隱性債務擴張是觸發系統性金融風險的重要因素。

上述研究在分析債務杠桿風險對系統性金融風險的影響方面有重要參考價值，但大多數文獻仍從杠桿率水平視角討論債務問題，且局限于宏觀杠桿率對系統性金融風險的影響。其次，大多文獻僅僅研究單個部門，且主要從非金融企業和政府部門兩個角度進行研究，很少談及居民部門的債務影響。因此，本文的創新之處可能在于，分別對政府、非金融企業、居民3個部門來具體闡述債務水平對系統性金融風險的影響。同時，債務水平的度量從債務規模、期限結構、質量三個方面來考量。

二、研究設計

（一）系統性金融風險的測量方法

本文采用CoVaR方法對系統性金融風險進行度量，再根據Adrian and Brunnermeier（2014）的方法，采用5%的分位數水平，用△CoVaR量化單個金融機構對金融體系的系統性風險貢獻度。

首先，計算單個金融機構以及整個金融體系的周收益率。周收益率表示為：

Pt為金融機構股票的周收盤價。金融體系的收益率由選取樣本的周收益率加權得到，單個金融機構權重比例為單個金融機構股本數除以樣本金融體系總體股本數。

用歷史模擬法，采取q分位數，計算出的VaR可看作最大的預期損失率，用公式表示為：

為金融機構i的周收益率，可以表示為當金融機構i發生危機并且損失為的條件下，整個金融體系的在險價值。用公式表示為：

金融機構i對金融體系的風險貢獻用公式表示為：

估計單個金融機構對金融體系的系統性風險貢獻將利用分位數回歸，模型如下：

利用STATA進行回歸后，得到、，同時把前述用歷史模擬法所得到的都代入2-6式，得到。表示當金融機構i的收益率時的條件下，金融系統的預期收益率為。結合2-4和2-6式，求出單個金融機構對系統性金融風險的貢獻。

（二）PVAR模型

本文采用PVAR（面板向量自回歸）模型，PVAR模型結合了傳統面板數據模型和傳統向量自回歸模型，考察多個變量間的動態互動關系，將模型內的各個變量都視為內生變量，分析各個變量及其滯后項對模型中其他變量的影響。考察一組面板數據變量，，……，，向量形式為：

那么滯后p階的PVAR（p）模型的矩陣形式為：

本文將系統性金融風險用各個金融機構對整體系統性金融風險的貢獻程度，即△CoVaR來度量。其他三個債務變量分別是衡量債務規模的杠桿率（債務/GDP）、衡量債務期限結構的短期債務比例、衡量債務質量（償債能力）的指標（債務/可支配收入），再加入控制變量GDP增長率，即Yi是包含五個變量的向量組。為了去除序列的異方差性，對各部門的債務指標及GDP增長率的原序列取對數。在保證模型各個變量平穩的條件下，利用AIC、BIC、HQIC信息準則指標值最小的原則來選擇模型最優的滯后階數，通過GMM方法進行相關分析。

（三）樣本數據

本文選取的研究樣本數據來源于wind數據庫、中國人民銀行等，樣本期間為2011年至2017年，使用STATA14.0進行實證研究。

按照我國上市公司行業的分類，篩選出隸屬于金融行業的金融機構，選取每家金融機構2011年至2017年的周收盤價，剔除周收盤價嚴重缺失的個別金融機構，通過平穩性檢驗后，最終選取金融行業共39家上市公司的周收盤價數據，采用5%分位數水平，計算出每個年度單個金融機構對金融體系系統性金融風險的貢獻程度，即△CoVaR。

三、實證結果

（一）政府部門

是包含5個變量的向量組{△CoVaR、lng1、lng2、lng3、lnGDP}。（g1、g2、g3分別為政府部門的杠桿率、短期債務比例、債務質量指標。）

1.檢驗與估計。本文采用LLC檢驗進行平穩性檢驗，LLC在5%的顯著性水平下均通過檢驗。綜合考慮常見的AIC準則、BIC準則和HQIC準則以確定最優滯后階數。由表3-2可知，PVAR模型的最優滯后階數為1階。

最優滯后階數確定以后，本文將通過GMM方法進行模型估計。對模型進行格蘭杰因果關系檢驗，檢驗結果如表所示。除了lng1不是△CoVaR的格蘭杰原因外，其他變量都是△CoVaR的格蘭杰原因。

2.結果分析。政府部門的短期債務比例、債務/可支配收入的一階滯后項對△CoVaR有顯著地負向影響，表明當短期債務比例上升，以及償債能力變弱時，△CoVaR將變得越小，即系統性金融風險有顯著提升。而債務杠桿率水平對△CoVaR的影響不是很大。GDP增長率的一階滯后項對△CoVaR的回歸系數顯著為正，表明當GDP增長加快時，系統性金融危機發生的可能性會降低。

（二）非金融企業部門

Yi是包含5個變量的向量組{△CoVaR、lnb1、lnb2、lnb3、lnGDP}。（b1、b2、b3分別為非金融企業部門的杠桿率、短期債務比例、債務質量指標。）

1.檢驗與估計。同前述步驟，非金融企業部門各個序列都為平穩序列。最優滯后階數為1階。所有變量都是△CoVaR的格蘭杰原因。

2.結果分析。非金融企業部門杠桿率的一階滯后項對△CoVaR有顯著的負向影響，表明當杠桿率上升時，系統性金融風險會有顯著地提升。短期債務水平對△CoVaR的影響顯著為0。債務/可支配收入對△CoVaR出現了反常的正向影響。GDP增長率的一階滯后項對△CoVaR的回歸系數顯著為負，表明當GDP增長過快，經濟過度繁榮時，系統性金融危機發生的可能性會大大提升。

（三）居民部門

Yi是包含5個變量的向量組{△CoVaR、lnr1、lnr2、lnr3、lnGDP}。（r1、r2、r3分別為居民部門的杠桿率、短期債務比例、債務質量指標。）

1.檢驗與估計。同前述步驟，居民部門除lnr1為非平穩序列外，其余各序列均平穩，故排除lnr1后建立PVAR模型。最優滯后階數1階。所有變量都是△CoVaR的格蘭杰原因。

2.結果分析。居民部門短期債務比例和債務/可支配收入的一階滯后項對△CoVaR有顯著的負向影響，表明當短期債務比例以及債務質量變差（償債能力變弱）時，△CoVaR變得越小，即系統性金融風險顯著增大。GDP增長率一階滯后項對△CoVaR的回歸系數顯著為負，同樣表明當GDP增長過快時，系統性金融危機發生的可能性大大提升。

四、結論與啟示

本文以PVAR模型為基礎，得出債務水平對系統性金融風險確實有顯著影響的結論，三個部門得出的結果相似，而非金融企業部門相較其他兩個部門而言，債務水平對系統性金融風險的影響更顯著。

為有效防范債務杠桿大幅攀升導致風險傳染，守住不發生系統性風險的底線，引申出如下政策建議：政府部門加強內部監管體系，引進信用評級、信息披露等市場化約束條件，加強對地方政府債務的發行和管理，同時加強外部監管，做好防范和化解系統性金融危機的工作，比如為小微企業提供多種融資渠道;非金融企業部門要在現有高杠桿的水平上先穩杠桿，再去杠桿，逐步降低杠桿率;居民要量力而行，不能盲目加杠桿。總之，系統性金融風險的防范需要結合我國國情，具體問題具體分析，需要各個部門的相互配合與合作。

參考文獻

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