資產(chǎn)負債表關(guān)聯(lián)視角下的政府債務違約風險傳染研究

李程 劉涵

[摘要]本文以政府部門為切入點，從理論和實證上分析政府債務對于宏觀經(jīng)濟部門的影響。根據(jù)不同的金融工具構(gòu)建分部門資產(chǎn)負債表關(guān)聯(lián)矩陣，并運用未定權(quán)益分析（CCA）模型測度2007—2019年間我國系統(tǒng)性金融風險，模擬了政府部門在遭受債務違約情況下各部門系統(tǒng)性金融風險傳染過程，研究結(jié)果表明：（1）考慮地方政府隱性債務后，政府部門的實際宏觀杠桿率正在加速攀升；（2）政府部門隱性債務掩蓋了部門內(nèi)部系統(tǒng)性風險的實際積累水平，存在約1～2年的時滯效應；（3）政府部門債務違約后，金融部門遭受的損失最大；但考慮隱性債務后，非金融企業(yè)部門遭受的損失最為嚴重且形成的系統(tǒng)性風險停留時間更長，化解難度更大，對經(jīng)濟體的損害更深。因此要將地方政府隱性債務控制在合理區(qū)間，更注重杠桿監(jiān)管的長期性，處理好經(jīng)濟部門間的債務轉(zhuǎn)化關(guān)系，為地方政府有效控制風險留出空間。

[關(guān)鍵詞] 資產(chǎn)負債表關(guān)聯(lián)；債務杠桿；地方政府隱性債務；部門間風險傳染

[中圖分類號] F222? ［文獻標識碼］A? ?［文章編號］1000-4211（2023）04-0056-21

[收稿日期] 2022-11-01

[基金項目]教育部哲社后期資助項目，資產(chǎn)負債表關(guān)聯(lián)與風險溢出雙重視角下的政府杠桿率結(jié)構(gòu)性優(yōu)化研究（批準號：21JHQ068）。

[作者簡介]李程，天津工業(yè)大學經(jīng)濟與管理學院副教授，研究方向：宏觀金融；劉涵，天津財經(jīng)大學統(tǒng)計學院碩士研究生，研究方向：金融統(tǒng)計。

一、引 言

新冠疫情以來，我國經(jīng)濟下行壓力不斷增大，中央出臺的減稅降費力度持續(xù)加大。2022年《政府工作報告》指出，本年度安排中央本級支出增長3.9%，其中中央部門支出繼續(xù)負增長。中央對地方轉(zhuǎn)移支付增加約1.5萬億元、規(guī)模近9.8萬億元，增長18%，為多年來最大增幅。相關(guān)政策的落地有效地降低了企業(yè)高杠桿的現(xiàn)狀，但政府部門的杠桿率被迅速抬升。2021年政府部門杠桿率為46.8%，達到歷史最高水平，并且這一趨勢仍會持續(xù)。同時，地方政府隱性債務違約率上升且規(guī)模難以測算。地方政府隱性擔保融資、地方融資平臺借款、參與PPP項目等，進一步加大了政府部門潛在杠桿率提高的風險。

宏觀杠桿發(fā)生結(jié)構(gòu)性變化，使得五大經(jīng)濟部門，即政府部門、非金融企業(yè)部門、金融部門、居民部門、外國部門之間的內(nèi)在關(guān)系和各部門之間的風險傳導也將產(chǎn)生新的變化。在政府部門加杠桿提速和地方政府隱性債務違約增多的情況下，過去以非金融企業(yè)部門為核心的宏觀杠桿率是否要被政府部門所取代。政府部門債務違約后產(chǎn)生的系統(tǒng)性風險會如何在各經(jīng)濟部門間傳導，這會對其他部門會產(chǎn)生多大的影響，以及如何進一步防范和化解這一風險是值得進一步研究的方向。

二、文獻綜述

針對宏觀經(jīng)濟部門杠桿率的變化，王梅婷（2021）研究了新冠疫情后各個經(jīng)濟部門加杠桿的新情況，認為非金融企業(yè)部門加杠桿主體從國有企業(yè)變?yōu)樗綘I企業(yè)， 政府和居民部門杠桿率出現(xiàn)一些積極的轉(zhuǎn)變，但債務規(guī)模的擴張也伴隨了金融風險的積聚。何德旭和馮明（2021）在對2008年金融危機后我國宏觀經(jīng)濟主體融資結(jié)構(gòu)的變化的研究后發(fā)現(xiàn)，居民部門凈融出和非金融企業(yè)部門凈融入相對收縮，廣義政府部門成為更重要的融資主體。毛振華等（2021）]在對比疫情前后我國經(jīng)濟部門去杠桿的特點后發(fā)現(xiàn)，疫情的沖擊使得地方政府隱性債務風險加速積累，因此，國家目前去杠桿的主要目標已由國有企業(yè)轉(zhuǎn)向了地方政府部門。政府債務視角對宏觀杠桿率的研究主要著眼于地方政府隱性債務所帶來的變化。根據(jù)李麗珍和安秀梅（2019）的研究，2017年政府部門的杠桿率為36%，但加上地方隱性債務后實際的政府杠桿率為55%，逼近歐盟60%的警戒線。而張明（2020）的研究顯示，2017年政府部門實際的杠桿率將高達82%。易奔等（2022）通過對2007—2018年俠義地方政府隱性債務和廣義地方政府隱性債務的測算，發(fā)現(xiàn)其債務規(guī)模巨大且年增速分別為4.44%和5.66%。雖然，針對政府部門杠桿率的變化已有相關(guān)的研究，但主要集中在宏觀現(xiàn)象的分析或是政府隱性債務的測算，缺乏針對其潛在債務違約風險及傳播的研究。

針對經(jīng)濟部門債務風險的研究，2008 年金融危機后，更多的研究者開始廣泛運用資產(chǎn)負債表方法 （Balance Sheet Approach）探尋經(jīng)濟部門債務風險的機理。辜朝明（2009） 利用“資產(chǎn)負債表衰退”一詞解釋了2008年美國金融危機是不同經(jīng)濟部門的資產(chǎn)負債表衰退而引發(fā)的。宮曉琳（2012）在分析我國2000—2008年國家資產(chǎn)負債表中資產(chǎn)、負債這些存量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，發(fā)現(xiàn)波動率和類似金融資產(chǎn)組合也會對部門間系統(tǒng)性風險傳染產(chǎn)生影響。Ad V.R. et al（2013）的研究是從資金流量的角度出發(fā)，認為金融部門與實體經(jīng)濟部門資產(chǎn)負債表變化存在高度相關(guān)，強調(diào)了資產(chǎn)負債變量和部門資產(chǎn)負債頭寸在危機演變過程中的重要作用。Jaime Caruana（2015；2016）認為金融危機催生了資產(chǎn)負債表衰退，且衰退過程是一個漫長的金融周期。中國人民銀行南京分行課題組等（2017）將去杠桿因素納入資產(chǎn)負債表衰退對貨幣政策影響理論框架內(nèi)，發(fā)現(xiàn)不同去杠桿方式使得資產(chǎn)負債表對貨幣政策傳導的影響不盡相同。張鑫（2020）的研究表明，金融機構(gòu)資產(chǎn)負債表變量擴張越快，市場風險越大，從而影響產(chǎn)出、通脹等宏觀變量。

針對金融風險及其傳播機制，目前相關(guān)文獻主要都基于Gray等 （2007；2008）以及Gray和Jobst （2010）構(gòu)建的分析框架，他們構(gòu)建了國民經(jīng)濟各部門基于市場數(shù)據(jù)的資產(chǎn)負債表，并將未定權(quán)益分析模型 （Contingent Claims Analysis，CCA） 拓展至宏觀層面，揭示了各經(jīng)濟部門系統(tǒng)性風險傳導機制。在此基礎(chǔ)上，宮曉琳（2012）、茍文均等 （2016）和王兆成（2021）運用 CCA 模型分析宏觀風險，并利用最大熵法構(gòu)建資產(chǎn)負債表關(guān)聯(lián)矩陣量化分析了我國宏觀金融風險的累積和傳染機制。鄭立君，黃友逵（2020）在宮曉琳和茍文均的基礎(chǔ)上，從中觀的經(jīng)濟部門視角切入，結(jié)合現(xiàn)有數(shù)據(jù)建立資產(chǎn)負債表關(guān)聯(lián)矩陣并對債務杠桿沖擊產(chǎn)生的風險傳染進行情景模擬。目前，運用CCA模型對宏觀杠桿與系統(tǒng)性風險研究已經(jīng)不少，研究方式方法也較為成熟，但大多數(shù)文章將五大宏觀經(jīng)濟部門放在一起進行研究，沒有特意針對某一部門的經(jīng)濟特性進行著重研究。

本文以政府部門作為研究切入點，在中觀視角下著重研究政府債務所引起的系統(tǒng)性風險傳播機制。同時，相比于熱門的非金融企業(yè)部門視角，本文考慮到，由于地方政府存在的隱性債務并未真正體現(xiàn)在其宏觀杠桿率上，而相關(guān)的隱性債務研究更聚焦于微觀。因此，本文用中觀的角度，將地方政府的隱性杠桿率納入到政府部門的杠桿率中，為政府部門債務風險傳播和化解提供全新視角。

三、我國各部門宏觀杠桿率現(xiàn)狀與分析

根據(jù)中國社科院編制的國家資產(chǎn)負債表，實體經(jīng)濟部門由非金融企業(yè)部門、政府部門和居民部門組成。自2008年金融危機以來中國實體經(jīng)濟部門杠桿率（實體經(jīng)濟部門債務/名義GDP）呈現(xiàn)逐漸上升的趨勢，其中在2008年金融危機和2020年新冠疫情的影響下，其杠桿率出現(xiàn)明顯增速。具體來看，如圖1所示，實體經(jīng)濟部門杠桿率在2008年金融危機前后，由2007年12月的145%上升至2019年12月173%，兩年上漲28個百分點；在2020年新冠疫情前后，由2019年12月的246%上升至2021年12月的263%，兩年上漲17個百分點。從2007年至2021年，實體經(jīng)濟部門杠桿率在過去的15年間累計上升101個百分點，上漲幅度接近45%，其中主要貢獻來自非金融企業(yè)部門，而政府部門和居民部門的杠桿率也在逐年穩(wěn)步上升。杠桿率的快速上升意味著金融泡沫的形成與積累，這是系統(tǒng)性金融風險產(chǎn)生的重要標志。劉瑞（2019）的研究認為，當單個部門的金融風險積累到一定臨界值時，經(jīng)濟社會就會產(chǎn)生“黑天鵝”與“灰犀牛”事件，并會造成金融風險在各部門之間傳染，從而嚴重威脅經(jīng)濟社會健康發(fā)展。

（一）非金融企業(yè)部門

一直以來，非金融企業(yè)部門杠桿率是影響我國實體經(jīng)濟杠桿率和總杠桿率的最重要因素，約占實體經(jīng)濟部門杠桿率的五分之三。如圖1所示，其發(fā)展的總體趨勢與實體經(jīng)濟部門的總體趨勢大體一致，2008年金融危機前，非金融企業(yè)部門杠桿率約為96.1%，而金融危機爆發(fā)后，其杠桿率迅速上升至2019年12月份的115.6%，直至2021年12月的154.8%。非金融企業(yè)部門的高負債主要來自國有企業(yè)和民營企業(yè)，其中最主要原因來自于國有企業(yè)加杠桿。但是譚小芬等（2020）發(fā)現(xiàn)，2017年以來企業(yè)償債能力有所惡化，部分民營企業(yè)和中小企業(yè)融資難度增大，杠桿率被動上升。隨著新冠疫情的沖擊，許多中小型企業(yè)面臨生存壓力，或是破產(chǎn)倒閉或是減少投資保證現(xiàn)金流充沛，這造成了非金融企業(yè)部門進入了一輪被動去杠桿的過程，從而弱化實體經(jīng)濟活力。

（二）政府部門

政府部門可以分為中央政府部門和地方政府部門，如圖2所示，在2008年金融危機爆發(fā)前政府部門的杠桿率約為30.1%，其中中央政府部門杠桿率約為19.6%，地方政府部門杠桿率約為10.5%；2011年初，地方政府部門杠桿率首次超過中央政府部門杠桿率并進入迅速攀升期；新冠疫情后，截至2021年12月，政府部門的杠桿率已達到46.8%，較2019年12月累計上漲8.3個百分點，其中中央政府部門杠桿率約為20.2%，已超過2008年金融危機時的最高值，地方政府部門杠桿率攀升至26.6%。由此可見，中央政府部門杠桿率較為平穩(wěn)而地方政府杠桿率已經(jīng)成為推動政府部門杠桿率上升的主要因素。

一方面，2015年后非金融企業(yè)部門和居民部門的杠桿率皆比政府部門的高，政府部門擁有較大的加杠桿空間。隨著經(jīng)濟下行壓力加大并伴隨新冠疫情的沖擊，適當增加政府部門杠桿率有利于緩解非金融企業(yè)部門和居民部門被動去杠桿的現(xiàn)狀，刺激經(jīng)濟活力。

另一方面，地方政府參與許多高杠桿的政府信用背書的公司合作項目（PPP項目）和對地方企業(yè)與地方融資平臺的隱性擔保，這些項目的違約率正在逐步上升，這就導致了政府的隱性債務的顯性化，從而推高了地方政府杠桿率的上升，加劇了政府部門債務違約風險。

（三）居民部門

居民部門的杠桿率主要集中在居民住房貸款上，如圖1所示，過去的15年間，我國的居民部門一直處于加杠桿的階段，其杠桿率已經(jīng)由2017年底的18.8%，暴漲至2021年12月的62.2%，累計上漲43.4個百分點，這其中還不包括未在金融機構(gòu)的住戶貸款，這種增速在世界主要經(jīng)濟體中是絕無僅有的。高企的居民部門杠桿率勢必削弱居民繼續(xù)加杠桿購房的能力，也削弱了居民的消費能力。隨著國家相繼出臺對房地產(chǎn)市場的調(diào)控措施和新冠疫情對居民消費能力的影響，如圖3所示，2022年第一季度的居民中長期貸款首次出現(xiàn)有記錄以來的負增長，其反映出居民主動去杠桿的態(tài)度。而房地產(chǎn)一直以來都是我國信用擴張的主要載體，在去杠桿的趨勢下“信貸塌方”的危機正在進一步逼近。

（四）金融部門

金融部門的風險主要來自中小金融機構(gòu)，如圖4所示，在2008年金融危機爆發(fā)前，我國金融部門資產(chǎn)方的杠桿率約為25.6%，金融部門負債方的杠桿率約為34%，之后一路攀升，在2016年底金融部門資產(chǎn)方的杠桿率約為77.9%，金融部門負債方的杠桿率約為67.4%達到近幾年的峰值，之后的3年金融部門在央行的調(diào)控下以“主動調(diào)結(jié)構(gòu)、主動去杠桿、主動防泡沫”的思想進入溫和去杠桿過程，但隨著新冠疫情的影響，一方面企業(yè)違約率升高導致銀行大量壞賬積累，尤其是中小型銀行由于體量小、抗風險能力弱、準備金不足以應對大規(guī)模債務違約，致使金融系統(tǒng)性風險不斷增加；另一方面，央行為盤活市場經(jīng)濟活力，采取寬松的貨幣政策，加速擴表進程。截至2021年12月，金融部門資產(chǎn)方杠桿率為48.9%，負債方杠桿率為62.7%，這就解釋了2020年以來，金融部門負債端資金出現(xiàn)大量融入而資產(chǎn)端資金融出放緩的相背離的現(xiàn)象。

總結(jié)以上各部門杠桿率的描述性分析，發(fā)現(xiàn)政府杠桿率總體上呈現(xiàn)上升趨勢，說明政府的債務負擔在增加，居民的貸款額度波動比較大，而企業(yè)和金融杠桿近年來都有小幅下降的趨勢，這不一定表示居民、企業(yè)和金融部門的風險在減弱，而可能是經(jīng)濟增加放緩、資產(chǎn)負債表收縮的表現(xiàn)，反而可能帶來風險的積聚。因此，政府債務杠桿率的變化可能存在著向企業(yè)、金融部門和居民的風險傳導，政府債務違約可能會放大其他部門的風險。下面對這個問題做理論分析。

四、理論分析

（一）政府部門債務杠桿引致的系統(tǒng)性風險傳染機制

政府部門債務對其他部門的影響可以通過多種渠道，例如政府部門債務可以通過貸款和債券來影響其他部門，因為其它部門通常會持有政府部門的貸款或債券，當政府部門違約時，其他部門就會遭受相應損失。政府部門債務也可以通過稅收來影響其他部門。當政府部門為了平衡赤字時，就傾向于運用稅收政策來達到效果。稅收的增加一方面使得政府產(chǎn)生更多收益，另一方面使得居民和企業(yè)的成本在不斷增加。政府部門債務也可以通過利率、匯率渠道來影響其他部門。孫長鵬和鄧曉蘭（2022）發(fā)現(xiàn)利率與政府債務率呈現(xiàn)正相關(guān)，即當政府債務升高時，利率將隨之上升，進而使人民幣與美元的匯率下降影響外國部門和進出口相關(guān)企業(yè)。

本文主要利用中國社科院編制的國家資產(chǎn)負債表對政府部門債務及其風險傳染進行研究。根據(jù)政府部門國家資產(chǎn)負債表，其負債以貸款和債券兩種金融工具為主。當政府部門債務發(fā)生違約時，所產(chǎn)生的系統(tǒng)性風險主要通過貸款和債券這兩條渠道傳染至其它經(jīng)濟部門，進而引發(fā)新一輪的傳染。具體而言：

金融部門、居民部門和外國部門持有政府部門的貸款，當政府部門的貸款違約時，這三個部門的資產(chǎn)將受到相應的損失，損失比例與其持有多少政府部門的貸款數(shù)量有關(guān)。根據(jù)逐日盯市原則，資產(chǎn)損失發(fā)生后，各部門會根據(jù)損失情況對其資產(chǎn)負債表進行調(diào)整，即對其負債方項目進行相應的減記，進而引發(fā)第二輪傳染。就金融部門而言，其并不對外發(fā)行貸款，因此其在第二輪沖擊造成的資產(chǎn)損失并不會繼續(xù)傳染至其它經(jīng)濟部門。居民部門和外國部門的貸款被金融部門、居民部門和外國部門所持有，因此在第二輪的沖擊中制造成了這三個部門的資產(chǎn)損失，從而引發(fā)第三輪沖擊。如此往復直至貸款違約引起的系統(tǒng)性風險在各地經(jīng)濟部門中得到化解。

五大經(jīng)濟部門都持有政府部門發(fā)行的債券。當政府部門由于債券違約引發(fā)系統(tǒng)性風險時，五大部門的資產(chǎn)都將受到不同程度的損失，損失的比例與其持有多少政府部門債券數(shù)量有關(guān)。各部門根據(jù)損失情況調(diào)整資產(chǎn)負債表從而引發(fā)新一輪沖擊。而居民部門并不對外發(fā)行債券，因此其遭受的資產(chǎn)損失并不會繼續(xù)傳染至其他經(jīng)濟部門。非金融企業(yè)部門、金融部門、政府部門、外國部門所發(fā)行的債券，五大經(jīng)濟部門均持有，因此這四大部門會成為新一輪沖擊的風險來源，繼續(xù)引發(fā)資產(chǎn)損失，如此往復直至系統(tǒng)性風險得到化解。

在國家資產(chǎn)負債表的視角下，政府部門債務損失引致的系統(tǒng)性風險傳染過程雖然體現(xiàn)在貸款和債券這兩條渠道上，但由于各部門還持有除貸款和債券外的其他金融工具，因此其實際傳播途徑將變得更為復雜且難以監(jiān)測。為了便于對政府債務違約風險傳染進行研究，本文對這一過程做出如下假設：（1）各個部門只通過貸款和債券兩條渠道傳染風險，其他金融工具引發(fā)資產(chǎn)損失但并不繼續(xù)發(fā)生傳染；（2）各部門每輪資產(chǎn)損失為總損失額與各部門負債總額所占比例的乘積；（3）各部門每輪發(fā)起沖擊的總額為該部門上一輪資產(chǎn)損失總額與該部門貸款與債券的總額所占比例的乘積。

在此假設的基礎(chǔ)上，可以進一步分析政府部門債務違約后系統(tǒng)性風險傳染的過程。政府部門債務違約后首先將風險傳染至五大經(jīng)濟部門，而后引發(fā)第二輪傳染。由于居民部門不對非金融企業(yè)部門和政府部門發(fā)行貸款和債券，因此居民部門之后的每一輪傳染，只導致金融部門、居民部門、外國部門的資產(chǎn)損失，其他四個部門會對所有經(jīng)濟部門產(chǎn)生沖擊，且每一輪的沖擊總量呈現(xiàn)出逐漸遞減的趨勢，直至沖擊總量遠遠低于初始損失，此時風險處于完全傳染狀態(tài)。

（二）債務杠桿引致的系統(tǒng)性風險積累與傳染機制

1.未定權(quán)益分析模型

未定權(quán)益分析模型（CCA）是在Black-Scholes-Merton期權(quán)定價模型（BSM模型）的基礎(chǔ)上拓展而來。其將原本用于分析微觀的金融產(chǎn)品風險和公司風險上升到用于分析宏觀金融風險。根據(jù)Gary和Jobst（2010），他們將整個經(jīng)濟看作是一個包含五個宏觀經(jīng)濟部門（非金融企業(yè)部門、政府部門、居民部門、金融部門、外國部門）的資產(chǎn)負債表集合。將金融市場信息和資產(chǎn)負債表信息結(jié)合起來，運用期權(quán)定價原理對風險債務進行定價，從而衍生出反映經(jīng)濟部門系統(tǒng)性風險的相關(guān)指標。

在CCA模型中，每個經(jīng)濟部門資產(chǎn)的市場價值恒等于高等索取權(quán)（通常是債權(quán)）和低等索取權(quán)（通常是股權(quán)）之和。

其中，由于債權(quán)（風險債務）會面臨違約的風險，因此又可以分解為無風險債務價值減去債務的預期損失。若B在期后到期，則有：

根據(jù)CCA模型，假設某一經(jīng)濟部門的總資產(chǎn)的市場價值不確定，即服從幾何布朗運動的過程，在到期日，資產(chǎn)的價值可能在債務危機臨界值（即當期應還的債務）之上或之下，表現(xiàn)為一個概率分布，而這一分布的均值與資產(chǎn)的預期增長率（即漂移率）密切相關(guān)。由于在實際操作中，經(jīng)濟部門的資產(chǎn)預期增長率難以估計，通常采用無風險利率進行替代，則有：

其中， 為無風險利率（漂移率），為資產(chǎn)的波動率（收益率的標準差），是標準維納過程的增量（即服從標準正態(tài)分布的過程）。運用BSM期權(quán)定價公式，將各經(jīng)濟部門資產(chǎn)負債表中預期損失看作標的資產(chǎn)為，到期日為，執(zhí)行價格為的歐式看跌期權(quán)。

將權(quán)益的市場價值看作標的資產(chǎn)為，到期日為，執(zhí)行價格為的歐式看漲期權(quán)。

其中， 是無風險利率，和為標準正態(tài)分布的累積分布率，進而得到。

在已知無風險利率、債務危機臨界值、股權(quán)市場價值及其波動率的情況下，運用Matlab軟件的迭代算法求出隱含資產(chǎn)價值及其波動率。根據(jù)伊藤引理，可以推導出債務違約概率和債務違約距離。

其中債務違約距離是度量債務違約風險的重要指標。當債務違約概率上升時，債務違約風險也隨之增高，體現(xiàn)的是債務違約距離的縮短，即越小，違約風險越高。

2.債務杠桿與系統(tǒng)性風險關(guān)系

通過 CCA 模型，可以從時間維度和截面維度兩個角度解釋債務杠桿與系統(tǒng)性風險之間的關(guān)系：

在時間維度上，各部門債務違約距離（） 與債務桿桿率 （）的關(guān)系解釋了債務杠桿引致系統(tǒng)性風險的傳染機制。具體來說，利用計算得到的隱含資產(chǎn)波動率和隱含資產(chǎn)價值可以得到不同經(jīng)濟部門在各個時間點上的債務違約距離和債務違約概率，將債務違約距離對債務杠桿率分別求一階導和二階導得到：

由式子（17）、（18）可知，債務違約距離對債務杠桿率的一階導數(shù)小于 0，二階導數(shù)大于0，這說明兩者呈現(xiàn)出負相關(guān)的關(guān)系，并且對風險積累的影響具有非線性特征。即債務杠桿率的提升會使得違約距離逐漸降低且這一速度在逐漸加快，這意味著各個部門的系統(tǒng)性風險將不斷積累，且隨著杠桿率水平的迅速上升，風險積累的速度也將加快。

在截面維度上，當某一經(jīng)濟部門債務杠桿率較高時，其違約概率將開始上升從而使該部門逐漸成為整個經(jīng)濟體的主要風險源。由于各個部門資產(chǎn)負債表的高度關(guān)聯(lián)性，一個經(jīng)濟部門受到的沖擊將通過部門間資產(chǎn)負債表的網(wǎng)絡渠道形成內(nèi)部連鎖沖擊，造成債務杠桿在各個部門之間的輪動與金融風險的傳染，各部門受到?jīng)_擊后又會產(chǎn)生新一輪的沖擊，最終導致各個部門的違約風險不斷提高。這一結(jié)論與實際經(jīng)濟活動中由于某一經(jīng)濟部門引發(fā)系統(tǒng)性風險而導致全經(jīng)濟部門爆發(fā)金融危機的事實高度吻合。

與此同時，債務杠桿的高低還會對各個經(jīng)濟部門的風險傳染路徑和分布情況產(chǎn)生一定的影響。由式（19）債務違約距離一階導和二階導可知，隨著違約距離的下降必然引致債務違約概率的上升，具體表現(xiàn)為債務違約概率對債務杠桿率的一階導數(shù)和二階導數(shù)皆大于 0，即：

在有效市場的前提假設下，風險債務的市場價值等于與賬面?zhèn)鶆諆r值的乘積。根據(jù)式（1），由于，等量的資產(chǎn)損失會導致受到?jīng)_擊的部門債務風險價值的下降幅度增加，同時該部門的權(quán)益價值下降幅度減少。即各個經(jīng)濟部門債務杠桿的差異會導致系統(tǒng)風險在傳導的過程中，通過債務渠道和權(quán)益渠道的傳導結(jié)構(gòu)出現(xiàn)差異。債務杠桿較低的部門，系統(tǒng)風險將更多的通過權(quán)益渠道對外傳導，致使持有其較多權(quán)益類資產(chǎn)的其他部門造成更大的損失；而債務杠桿較高的部門，系統(tǒng)風險更多的通過債務渠道對外傳導，致使持有其較多債務類資產(chǎn)的其他部門造成更大的損失。

在各經(jīng)濟部門的資產(chǎn)負債表中，金融部門和外國部門往往持有較高比例的債務類資產(chǎn)，而非金融企業(yè)部門、政府部門和家庭部門普遍持有較高比例的權(quán)益類資產(chǎn)。隨和債務杠桿率的提升，風險會更加偏向于通過債務渠道向金融部門匯聚，使得作為資產(chǎn)負債表網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)關(guān)鍵節(jié)點的金融部門積累過高的系統(tǒng)性風險從而大面積的向其他部門傳染引發(fā)金融危機。這就解釋了歷次系統(tǒng)性風險無論是由哪一個經(jīng)濟部門引發(fā)的最終都會傳導至金融部門從而引發(fā)金融危機。

在實際情況中，金融部門往往持有大量政府部門負債，因此政府部門債務違約勢必會對金融部門造成較大的沖擊。而在考慮到地方政府隱性債務后，情況或許會發(fā)生改變。具體來說，因為地方政府部門隱性債務多為與非金融企業(yè)部門合作，尤其是參與地方融資平臺借款、國企的隱性擔保融資和PPP項目。就地方融資平臺而言，該平臺上的企業(yè)一般都具有政府背景，當其發(fā)生違約時，產(chǎn)生的系統(tǒng)性風險必然會傳導至地方政府部門這一真正的借款主體。就國企或私企而言，當其債務發(fā)生違約時，由于地方政府與其簽訂了隱性擔保，因此產(chǎn)生的系統(tǒng)性風險將由企業(yè)傳導至地方政府。

反過來，由于地方政府部門隱性債務一般是建立在非金融企業(yè)資產(chǎn)基礎(chǔ)上，當政府隱性債務違約后，引起自身資產(chǎn)損失，同時也會向非金融企業(yè)傳導，使和政府關(guān)聯(lián)的企業(yè)資產(chǎn)出現(xiàn)損失，形成違約風險的傳染。由于本文將研究視角聚焦政府部門，因此在把隱性債務由非金融企業(yè)部門劃歸到政府部門后，政府部門債務違約除了對金融部門影響較大，勢必也會引起非金融企業(yè)部門大量資產(chǎn)損失。

在以上理論研究的基礎(chǔ)上，本文研究對研究的內(nèi)容提出如下假說：

假說1：在不考慮地方政府隱性杠桿的情況下，政府部門債務違約引致的系統(tǒng)性風險將通過資產(chǎn)負債表網(wǎng)絡傳導至各個經(jīng)濟部門，其中大量的風險將匯聚向金融部門，造成金融部門資產(chǎn)大幅度損失；

假說2：在考慮地方政府隱性杠桿后，政府部門債務違約引致的系統(tǒng)性風險將在資產(chǎn)負債表網(wǎng)絡中主要影響非金融企業(yè)部門和金融部門，并造成其資產(chǎn)大幅度損失。

五、政府債務違約風險在部門間傳染的實證分析

（一）實際政府部門杠桿率的估算

近年來，地方政府隱性杠桿率的估算已成為各大學者深入研究的方向，但由于各方統(tǒng)計口徑不同，估計方法有差異，因此估計結(jié)果也存在不一致。本文根據(jù)蘇振興等（2022）的研究，在2011—2018年間地方政府隱性債務的占比已由24.5%上升至43.4%，其中主要是由地方國有企業(yè)債務與融資平臺債務組成。本文按照此增長速度平均至每一年的每一季度，對2007年第一季度至2021年第四季的政府部門和非金融企業(yè)部門實際杠桿率進行估算。在實體經(jīng)濟部門杠桿率不變的情況下，將估算的隱性杠桿率由非企業(yè)部門劃歸至地方政府中，同時保持中央政府杠桿率不變，從而加總得出實際的宏觀政府部門杠桿率和實際非金融企業(yè)部門杠桿率。如圖5所示：

在不針對隱性杠桿率進行調(diào)整的時候，政府杠桿率保持在20%～40%的區(qū)間并緩慢增長，非金融企業(yè)部門的杠桿率由2007年初的100.5%逐步上升至2021年底的154.8%，兩個部門的杠桿率差距在逐步擴大。但是根據(jù)隱性杠桿率進行調(diào)整之后，政府部門杠桿率與非金融企業(yè)杠桿率的趨勢發(fā)生了明顯的變化。具體來看，政府部門的實際杠桿率迅速走高，由2007年初的37.5%攀升至2021年底的98.3%，而非金融企業(yè)部門的杠桿率則由2007年88.8%上升至2021年底的103.3%，兩個部門的實際杠桿率逼近一致。特別是2015年國家提出“三去一降一補”和2020年新冠疫情的影響，政府部門主動加杠桿和非金融企業(yè)部門被動去杠桿的現(xiàn)象突出。這預示著一方面國家在幫助非金融企業(yè)降低和控制其內(nèi)部系統(tǒng)性風險的努力取得了一定成效，但由于疫情的加持，其被動去杠桿速度過快也導致了非金融企業(yè)活力稍顯不足；另一方面，擴張性的財政政策和地方政府直接或間接參與的違規(guī)與變相舉債的項目不斷使得政府部門債臺高筑，這一主動加杠桿的行為促使政府違約概率將大幅上漲，系統(tǒng)性風險在其中不斷積累，對政府部門尤其是地方政府的正常運行造成極大的壓力。

（二）部門間資產(chǎn)負債表關(guān)聯(lián)矩陣的建立

1.矩陣構(gòu)建方法

為了識別經(jīng)濟沖擊在各部門間的傳染軌跡，系統(tǒng)性風險傳染機制可以通過建立各部門資產(chǎn)負債表關(guān)聯(lián)矩陣進行分析。根據(jù)中國社科院國家資產(chǎn)負債表研究中心編制的各部門國家資產(chǎn)負債表，其將金融工具一共分為十四個大類，分別為：通貨、存款、貸款、未貼現(xiàn)銀行承兌匯票、保險、金融機構(gòu)往來、準備金、債券、股票和股權(quán)、證券投資基金份額、中央銀行貸款、其他金融資產(chǎn)（或負債）、直接投資、國際儲備資產(chǎn)。假設為其中任意一種金融工具，該金融工具在五大經(jīng)濟部門間資產(chǎn)負債關(guān)聯(lián)關(guān)系可以通過構(gòu)建一個的矩陣來表示：

其中既表示為部門對部門的資產(chǎn)持有量，又表示為部門對部門的資產(chǎn)負債量。在各部門的資產(chǎn)負債表中，每一個部門持有所有部門的任意一種金融工具都有相應的資產(chǎn)總量與負債總量與之對應，即對于矩陣來說，已知該矩陣中每一行的和與每一列的和。具體表示為：

且總有如下等式恒成立

對資產(chǎn)負債表關(guān)聯(lián)矩陣的估計，通常使用的是Upper（2006）的最大熵法。因為在現(xiàn)有的統(tǒng)計數(shù)據(jù)中，缺少各部門對某一金融工具的持有量與負債量，而最大熵法可以在這種數(shù)據(jù)不健全的情況下，預測結(jié)果滿足全部已知的約束，同時概率分布最均勻，預測的風險最小，反映出最大量信息，有效降低數(shù)據(jù)處理量。具體而言：通過標準化，將資產(chǎn)和負債看作邊際分布函數(shù)和的實現(xiàn)值，看作聯(lián)合分布函數(shù)的實現(xiàn)值。在和相互獨立時，則有矩陣滿足市場結(jié)構(gòu)的假設：

通過最小化條件，使得矩陣與需要估計的矩陣中各元素平方差的和最小，從而達到兩個矩陣中元素差別最小，即：

在此基礎(chǔ)上，利用Lingo軟件在全局最優(yōu)的設定下求出最優(yōu)解。在使用最大熵法時，其矩陣的對角線數(shù)值應該全為0，這是因為微觀個體自身不會與自身產(chǎn)生債務債權(quán)關(guān)系。而本文構(gòu)建的資產(chǎn)負債表關(guān)聯(lián)矩陣反映的是宏觀經(jīng)濟部門間的資金融通關(guān)系，所以對角線元素不需要嚴格設置為0。在此基礎(chǔ)上得到的各個金融工具的資產(chǎn)負債表關(guān)聯(lián)矩陣，根據(jù)盯市會計原則，可以模擬在受到外部沖擊后，各經(jīng)濟部門資產(chǎn)的連鎖變化，進而對風險在部門間的積累和傳染進行分析。雖然最大熵法可能與實際情況產(chǎn)生一定的偏差，但是在缺乏相關(guān)數(shù)據(jù)的情況下依然具有可行性和實用性。

2.我國各部門資產(chǎn)負債表關(guān)聯(lián)矩陣的計算

根據(jù)社科院編制的國家資產(chǎn)負債表，本文沿用王兆成（2021）的做法，將資產(chǎn)負債表中的14類金融工具合并為5類金融工具，即通貨和存款、貸款、債券、股票和股權(quán)、其他賬戶。本文提取整合2019年國家資產(chǎn)負債表中的數(shù)據(jù)，得到中各部門內(nèi)部5類金融工具持有量，利用最大熵法構(gòu)建部門間資產(chǎn)負債表關(guān)聯(lián)矩陣，并在Lingo軟件中進行求解，刻畫出各部門內(nèi)部對不同金融工具資產(chǎn)與負債的所占比例，將構(gòu)建的五大部門資產(chǎn)負債表關(guān)聯(lián)矩陣的對應元素相加，得到基于全金融工具的部門間資產(chǎn)負債表關(guān)聯(lián)矩陣，如表1所示：

進一步的，依據(jù)圖5，2019年12月份政府部門隱性杠桿率水平為46.1%，將這一部分的非金融部門負債劃歸到政府部門負債中，從而提高非金融部門在政府部門負債總額中的占比。在實際中，政府部門的隱性債務存在一定的轉(zhuǎn)化率，但由于種種原因很難確定。因此，本文為簡化研究做出如下假設，即假設政府的隱性債務轉(zhuǎn)化率為100%，使政府隱性債務完全顯性化，使得政府部門的負債得到調(diào)整后的部門間資產(chǎn)負債表關(guān)聯(lián)矩陣如表2所示。

分析表1和表2可以發(fā)現(xiàn)，調(diào)整前后居民部門對非金融部門和政府部門的負債始終保持為0，這是因為從居民部門的負債端看，其在經(jīng)濟活動中幾乎不向非金融部門和政府部門借款，而是直接與金融部門發(fā)生借貸關(guān)系。從其資產(chǎn)端看，居民部門可以持有非金融企業(yè)部門和政府部門發(fā)行的金融工具，成為其債權(quán)人。觀察政府部門負債關(guān)系的變化可以發(fā)現(xiàn)，隨著政府部門通過加大地方政府融資平臺借款或者其他隱性擔保等手段，為非金融企業(yè)部門提供了更充足的流動性，一方面使得政府部門負債總額不斷上升，政府部門債務違約概率在逐漸變大；另一方面使得非金融部門與政府部門的關(guān)系更加緊密，政府部門與非金融部門債務資產(chǎn)負債聯(lián)動性更強。

在此基礎(chǔ)上，可以利用此關(guān)聯(lián)矩陣網(wǎng)絡針對不同的外部沖擊模擬各部門資產(chǎn)負債表演變情況，從而為進一步分析政府債務違約所帶來的系統(tǒng)性風險積累與傳播奠定基礎(chǔ)。

（三）各部門債務風險分析

1.數(shù)據(jù)選取與參數(shù)設定

根據(jù)CCA量化分析模型的設定，計算債務違約距離需要輸入四個參數(shù)變量，分別為無風險利率、債務危機臨界值、低等索取權(quán)（股權(quán)市場價值）及其波動率，進而求出隱含資產(chǎn)價值及其波動率，最后推導出債務違約距離。選取2007—2019年間的年度數(shù)據(jù)，各項數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫，具體參數(shù)設定如下表3所示：

（1） 無風險利率以我國一年期國債收益率度量；

（2） 債務危機臨界值用各部門各項債務之和度量；

（3） 低等索取權(quán)（即股權(quán)市場價值）用各部門所持有的股票和其它股權(quán)衡量。對于政府部門和居民部門而言，由于其不對外發(fā)行股票，因此參考Castren和Kavonius（2009）的做法，以金融資產(chǎn)凈值作為政府部門、居民部門和外國部門的股權(quán)市場價值。

（4） 低等索取權(quán)波動率以不同指數(shù)波動率衡量。其中，參考宮曉琳（2012）、茍文均（2016），同時借鑒鄭立君和黃友逵（2020）的方法，利用股票或債券指數(shù)的歷史波動率估計各部門股權(quán)收益的波動率，選取上證綜合指數(shù)波動率衡量非金融企業(yè)部門，中債指數(shù)波動率衡量政府部門和金融部門，上證金融指數(shù)波動率衡量金融部門，S&P500指數(shù)波動率衡量外國部門。

2.債務違約距離實證分析

（1） 各部門隱含資產(chǎn)波動率

圖 6顯示了各部門在12年間的隱含資產(chǎn)波動率軌跡。從時間縱向看，2008年金融危機以前，各部門的隱含資產(chǎn)波動率維持在較低水平，2008年的金融危機期間使得各部門的隱含資產(chǎn)波動率大幅上升。在出臺寬松的貨幣政策后，隱含資產(chǎn)波動率迅速下降并保持相對平穩(wěn)。2015年由于金融資產(chǎn)泡沫的破滅引發(fā)中國股票市場巨幅震蕩，使得各部門隱含資產(chǎn)波動率出現(xiàn)了自2008年金融危機以來最大的波動幅度。從各部門橫線對比看，除2008年金融危機之外，其余年份政府部門和居民部門的波動率相對平穩(wěn)，外國部門在2008年后其資本市場開啟了長達十余年的牛市，投資者對金融市場充滿了信心，其對應的隱含資產(chǎn)波動率保持在較低水平。金融部門和非金融企業(yè)部門對于市場的反應最為敏感，因此其隱含資產(chǎn)波動軌跡呈現(xiàn)出跌宕起伏的形態(tài)。

（2） 各部門債務違約距離

圖7展示了運用CCA模型得出的12年間各部門債務違約距離變化情況。總體而言，非金融企業(yè)部門、金融部門和外國部門違約距離遠低于政府部門和居民部門，其中非金融企業(yè)部門的違約距離最低。這意味著從宏觀層面看，政府部門和居民部門的系統(tǒng)性風險較低，而非金融企業(yè)部門的系統(tǒng)性風險較高，發(fā)生違約的可能性較大。從時間維度上分析，2008年金融危機造成各大部門的債務違約距離明顯下降，之后迅速反彈。截至2019年底，債務違約距離由大到小依次為政府部門、居民部門、外國部門、金融部門、非金融企業(yè)部門，各部門債務違約距離較前一年具有所提高。

（3） 政府隱性杠桿調(diào)整后的隱含資產(chǎn)波動率與債務違約距離

在如上結(jié)果的基礎(chǔ)上，對政府隱性債務杠桿的情況進行調(diào)整。將對應比例的非金融企業(yè)部門負債轉(zhuǎn)移至政府部門負債端，由此使得非金融企業(yè)債務危機臨界值下降，而政府債務危機臨界值上升。重新計算得到非金融企業(yè)部門和政府部門調(diào)整后的隱含資產(chǎn)波動率和債務違約距離如圖8和圖9所示。

兩個經(jīng)濟部門調(diào)整后的隱含資產(chǎn)波動率與調(diào)整前相比并沒有出現(xiàn)較大變化，因為調(diào)整后的債務臨界點雖然有所變化，但是整體變動軌跡與調(diào)整前基本保持一致，即隱含資產(chǎn)波動率更關(guān)注的是單個債務臨界點的變化對于整體軌跡的影響。政府部門和非金融部門的波動率有所上升，可能的原因是中美貿(mào)易摩擦導致企業(yè)的經(jīng)營受到影響，使得違約率波動，由于承擔了要為地方基礎(chǔ)設施建設融資的責任，地方政府債務不斷攀升，但加劇波動導致的財政收入不穩(wěn)定也加劇了政府違約概率的波動。

雖然調(diào)整前后兩個部門隱含資產(chǎn)波動率相差無幾，但是其對應的債務違約距離出現(xiàn)了較大改變。就政府部門而言，一是其實際債務違約距離大幅下降，2015年后基本與調(diào)整前的非金融企業(yè)部門債務違約距離相近水平，說明政府隱性債務掩蓋了政府部門內(nèi)的系統(tǒng)性風險，造成一部分風險被忽視；二是與調(diào)整前政府部門違約距離軌跡相比，調(diào)整后的政府部門債務違約距離軌跡呈現(xiàn)出較為明顯的滯后性，時間約為1～2年，這是因為地方政府部門存在大量隱性擔保融資，當非金融企業(yè)部門受到?jīng)_擊產(chǎn)生違約時，這一風險傳染并不會立刻傳導至政府部門，而是需要一定時間的轉(zhuǎn)化。就非金融企業(yè)部門而言，其調(diào)整后的實際債務違約距離比想象中的要高，特別是在2014年后超過了實際政府部門債務違約距離，而這一時期也對應了地方政府隱性債務快速擴張的時期。

（四）政府債務違約風險模擬分析

本節(jié)通過情景模擬的方式，著重描述政府部門在隱性杠桿率調(diào)整前后，政府債務違約產(chǎn)生的系統(tǒng)性風險對各大經(jīng)濟部門的影響作用，展示政府部門債務對于整個國民經(jīng)濟的影響作用。

情景一：政府部門10%的貸款和債券發(fā)生違約。

根據(jù)情景一的設定，由于政府部門的負債只含有貸款和債券兩項，根據(jù)表1資產(chǎn)負債表的政府部門負債總量，其在初期遭受了37957.7億元的損失占其總債務的10%，持有其相關(guān)債務的非金融企業(yè)部門、金融部門、居民部門、政府部門、外國部門會根據(jù)表1所示的持有比例造成相應資產(chǎn)損失，如表4所示，在第一輪的沖擊中非金融企業(yè)部門遭受600.4億元的損失，金融部門遭受34450.1億元的損失，居民部門遭受1132.4億元的損失，政府部門遭受354.91億元的損失，外國部門遭受1464.8億元的損失。

在逐日盯市原則下，各個經(jīng)濟部門會在資產(chǎn)負債表中顯示自身的損失情況，進而對自身的債務進行減記，進入去杠桿過程，再按照其持有的貸款和債券的比例確定新一輪沖擊額度，從而計算新一輪的傳染。由于居民部門并不對外發(fā)行債券，也不向非金融企業(yè)部門和政府部門發(fā)行貸款，因此在第二輪傳染中居民部門只向金融部門、居民部門和外國部門轉(zhuǎn)染，而其他部門則向所有經(jīng)濟部門傳染，如此往復。在忽略當輪資產(chǎn)損失低于最初損失總額1%的情況后，經(jīng)濟體一共受到了四輪沖擊，四輪累計資產(chǎn)損失44871億元，相當于最初損失的1.18倍。其中，金融部門資產(chǎn)損失占比最高，為86.91%，其他四大部門占比由高到低分別為居民部門5.04%、外國部門3.87%、非金融企業(yè)部門2.51%、政府部門1.67%。由于，金融部門持有政府部門大多數(shù)的負債，因此，政府部門債務違約對金融部門的沖擊遠大于其它經(jīng)濟部門。而政府部門所持有的其它經(jīng)濟部門負債較少，其中政府部門更是不持有居民部門的負債，因此，在之后的風險傳染過程中，對政府部門的受沖擊的幅度較小。

隨著每一輪的沖擊，各個經(jīng)濟部門的債務危機臨界點也在隨之調(diào)整，重新計算各個部門債務違約距離如表5所示。四輪沖擊后，各個部門的債務違約距離均出現(xiàn)了不同程度的下跌。具體來說，金融部門下跌比例最大為13.39%，因為金融機構(gòu)往往持有大量的政府貸款和債券，因此受到的沖擊也是最大的。非金融企業(yè)部門的債務違約概率下降了3.78%，政府部門下降了2.96%，居民部門下降最少，為0.02%。

情景二：隱性杠桿調(diào)整后，政府部門10%的貸款和債券發(fā)生違約。

根據(jù)表2建立的調(diào)整后的部門間資產(chǎn)負債表關(guān)聯(lián)矩陣，采取與情景一相同的分析方法進行模擬分析，結(jié)果如表6所示。在忽略當輪資產(chǎn)損失低于最初損失總額1%的情況后，經(jīng)濟體一共受到了六輪沖擊，累計資產(chǎn)損失359805.9億元，相當于最初損失的1.5倍，每輪資產(chǎn)損失總額呈現(xiàn)波動式下降。其中，非金融企業(yè)部門資產(chǎn)損失占比最高，為60.38%，其他四大部門占比由高到低分別為金融部門26.46%、居民部門8.04%、政府部門3.79%、外國部門1.33%。根據(jù)前文的假設，如果隱性債務完全顯性化，勢必建立在有政府隱性擔保的非金融部門項目發(fā)生違約的前提下，才會由政府部門進行償付，此時的非金融部門的資產(chǎn)勢必已經(jīng)遭受了損失，再進一步疊加政府部門債務違約，會使得非金融部門資產(chǎn)損失比想象中的更加嚴重。金融部門受到的沖擊較小，可能是由于近幾年政府的債券置換，改變了銀行的資產(chǎn)結(jié)構(gòu)，使得銀行的不良貸款出現(xiàn)可能性下降，使得政府部門違約對銀行的沖擊變小。從風險傳導的衰減過程看，金融部門的風險被消化的速度要慢于非金融部門，因此，也要重視金融部門在風險傳染過程中受沖擊的程度與時間。

表7顯示了重新計算后，各個部門債務違約距離。經(jīng)過六輪的沖擊后，各部門債務違約距離均出現(xiàn)不同程度下跌。其中，非金融企業(yè)部門下跌18.84%，跌幅最大；其次是金融部門4.60%，政府部門1.97%，居民部門1.91%，外國部門1.73%。

將兩個情景模擬結(jié)果對比分析可以看出，正常情況下政府部門違約造成的系統(tǒng)性風險會迅速向金融部門聚集，使金融部門成為吸收系統(tǒng)性風險的最大承載體，經(jīng)過4輪傳染造成金融部門資產(chǎn)大幅度損失，從而危害整個經(jīng)濟體系健康安全。這與金融部門往往作為政府債務最大債權(quán)方與系統(tǒng)性風險最終演變?yōu)榻鹑谖C的實際情況是相符合的。

而考慮到地方政府隱性債務的影響后，非金融企業(yè)部門與政府部門的關(guān)系大大加強，由于政府部門債務違約所產(chǎn)生的系統(tǒng)性金融風險致使五大經(jīng)濟部門的資產(chǎn)損失相較調(diào)整前進一步擴大，尤其是導致了非金融企業(yè)部門資產(chǎn)縮水超過一半和金融部門資產(chǎn)縮水超四分之一。同時，對比兩次情景模擬化解系統(tǒng)性風險的所用的時間可以發(fā)現(xiàn)，地方政府隱性債務的存在使得系統(tǒng)性風險在整個經(jīng)濟體系內(nèi)傳染的時間更長，需要經(jīng)過6輪傳染才能將政府部門所引發(fā)的系統(tǒng)性風險大部分化解，這也進一步提示地方政府隱性杠桿高企將會使得由政府部門引發(fā)的系統(tǒng)性風險會對國民經(jīng)濟造成更深更持久的傷害。

總之，本文使用最大熵法確定各個部門之間的債務聯(lián)系，然后用CCA計算的違約概率計算傳導后的債務聯(lián)系變化。當然，沖擊發(fā)生后，各個部門的債務聯(lián)系有可能發(fā)生變化，但是由于本文做的是模擬分析，原有的債務聯(lián)系是由金融系統(tǒng)覺得的，本文的研究僅僅建立在債務聯(lián)系穩(wěn)定的假設之上，而這種假設并不影響研究結(jié)果的適用性。

六、結(jié)論與政策建議

本文基于2007—2019年的分部門國家資產(chǎn)負債表數(shù)據(jù)，建立資產(chǎn)負債表關(guān)聯(lián)矩陣，運用CCA量化分析，從政府部門視角出發(fā)，考慮地方政府隱性債務這一因素對于各個經(jīng)濟部門的影響，量化分析了政府部門債務違約產(chǎn)生的系統(tǒng)性風險在各經(jīng)濟部門傳染的情況。主要結(jié)論如下：

第一，從宏觀杠桿率的角度看，在考慮隱性負債轉(zhuǎn)移后，近年來政府部門的實際宏觀杠桿率正在加速攀升，政府部門尤其是地方政府部門加杠桿速度亟需引起警惕；

第二，各個部門的資產(chǎn)負債表是相互關(guān)聯(lián)的，金融部門持有較高比例的債務類資產(chǎn)，而非金融企業(yè)部門、政府部門和家庭部門普遍持有較高比例的權(quán)益類資產(chǎn)。政府部門債務違約引致的系統(tǒng)性風險將通過資產(chǎn)負債表網(wǎng)絡傳導至各個經(jīng)濟部門，其中大量的風險將匯聚向金融部門和非金融企業(yè)；

第三，從債務違約距離的角度看，政府部門隱性債務掩蓋了政府部門系統(tǒng)性風險的實際積累水平，考慮隱性債務后會使得政府部門債務違約概率提高，且風險傳染的運動軌跡呈現(xiàn)出明顯的時滯效應，時間約為1～2年；

第四，從政府部門債務違約引致系統(tǒng)性風險的傳染角度看，政府部門債務違約后，在不考慮地方政府隱性杠桿的情況下，金融部門遭受的損失最大；但考慮到地方政府隱性債務的情況后，非金融企業(yè)部門遭受的損失最為嚴重，由隱性債務引發(fā)的風險傳染在經(jīng)濟整體中停留時間長，化解難度大，使得經(jīng)濟整體遭受的總損失進一步增加。

基于本文的分析和研究，提出以下政策建議：

一是地方政府隱性債務要拒絕增量，化解存量。厘清政府和國有企業(yè)的邊界，嚴格控制和防范地方政府參與各種變相舉債項目，嚴格區(qū)分政企信用擔保。建立市場化、法治化違約處置體系，尤其要建立針對隱性債務長期有效的監(jiān)測、跟蹤和預警體系，避免“短視效應”。

二是抑制各部門之間的風險傳染。針對經(jīng)濟部門而言，要處理好經(jīng)濟部門間的債務轉(zhuǎn)化關(guān)系，需要將政府部門和金融部門、非金融企業(yè)部門的關(guān)系作為防范金融風險的重點加以把握。隱性債務使得政府部門和金融部門、非金融企業(yè)部門之間債務債權(quán)聯(lián)動關(guān)系明顯，需要合理控制部門之間的債務轉(zhuǎn)化率，強化各部門主體責任，有效隔離債務風險的傳染。

三是針對政府部門杠桿率逐年遞增的問題，要保持“結(jié)構(gòu)性去杠桿”不動搖。在經(jīng)濟下行壓力加大的環(huán)境下，中央政府可以在安全的范圍內(nèi)適度加杠桿，實施更加積極有為的財政政策改善宏觀經(jīng)濟環(huán)境，適當提高中央對地方轉(zhuǎn)移支付比例，紓解地方政府的債務壓力，為地方政府有效控制風險，逐漸去杠桿留出空間。

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Research on Contagion of Government Debt Default Risk from

the Perspective of Balance Sheet Correlation

Li Cheng， Liu Han

（School of Economics and Management Tiangong University， Tianjin 300387;

School of Statistics Tianjin University of Finance and Economics， Tianjin 300222）

Abstract：This paper takes the government sector as the starting point， and analyzes the impact of government debt on the macroeconomic sector theoretically and empirically. According to different financial instruments， a sub-sectoral balance sheet correlation matrix is constructed， and the Contingent Claims Analysis （CCA） model is used to measure my country's systemic financial risk from 2007 to 2019， and simulate the systemic financial risk of each department when the government sector suffers from debt default. The research results show that： （1） after taking into account the implicit debt of local governments， the actual macro leverage ratio of the government sector is accelerating; （2） the implicit debt of the government sector conceals the actual accumulation level of systemic risks within the sector， and there are The time lag effect of about 1-2 years; （3） After the debt default of the government sector， the financial sector suffers the most losses; but after considering the implicit debt， the non-financial corporate sector suffers the most serious losses and the resulting systemic risk stays for a long time Longer， more difficult to resolve， and deeper damage to the economy. Therefore， it is necessary to control the implicit debt of local governments within a reasonable range， pay more attention to the long-term nature of leverage supervision， handle the debt transformation relationship between economic departments， and leave room for local governments to effectively control risks.

Key words： Balance Sheet Correlation; Debt Leverage; Implicit Local Government Debt; Risk Contagion between Sectors