杠桿率專題報告：保持定力推進(jìn)結(jié)構(gòu)性去杠桿

1、目錄 HYPERLINK l _TOC_250012 一、桿桿率及測算方法3 HYPERLINK l _TOC_250011 1、杠桿率的提出3 HYPERLINK l _TOC_250010 2、杠桿率的測算4 HYPERLINK l _TOC_250009 二、近 20 年我國杠桿率的演變7 HYPERLINK l _TOC_250008 1、平穩(wěn)加杠桿期（1993-2003 年）7 HYPERLINK l _TOC_250007 2、自主去杠桿期（2004-2008 年）8 HYPERLINK l _TOC_250006 3、快速加杠桿期（2009-2016 年）8 HYPERLINK

2、l _TOC_250005 4、全面去杠桿期（2017 年-2018 年 1 季度）9 HYPERLINK l _TOC_250004 5、結(jié)構(gòu)性去杠桿期（2018 年 2 季度至今）9三、杠桿率變化的國際比較與經(jīng)驗101、杠桿率的國際比較10 HYPERLINK l _TOC_250003 2、美國去杠桿經(jīng)驗13 HYPERLINK l _TOC_250002 四、堅持推進(jìn)結(jié)構(gòu)性去杠桿16 HYPERLINK l _TOC_250001 1、近 10 年我國杠桿率演化情況16 HYPERLINK l _TOC_250000 2、堅持推進(jìn)結(jié)構(gòu)性去杠桿19圖表目錄圖 1：杠桿率周期的各個階段4圖

3、 2：近 30 年中國 M2/GDP 總體上快速上升5圖 3：近年來中國 M2/GDP 持續(xù)高于多數(shù)主要國家5圖 4：近 20 年 BIS 公布的杠桿率變化情況6圖 5：我國杠桿率變化的 4 個階段（1993-2018）7圖 6：中國杠桿率在 2012 年后快速上升11圖 7：中國杠桿率水平在主要國家中排名靠前11圖 8：發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體與新興經(jīng)濟(jì)體非金融企業(yè)杠桿率分化12圖 9：中國非金融企業(yè)杠桿率高居主要國家之首12圖 10：中國不含城投的政府杠桿水平總體平穩(wěn)12圖 11：中國不含城投的政府杠桿低于多數(shù)主要國家12圖 12：中國居民部門杠桿率提升較快13圖 13：新興市場居民部門杠桿率上升較快1

4、3圖 14：2009 年后美國總杠桿率總體穩(wěn)定15圖 15：2010-2016 年美國居民部門杠桿率大幅回落15圖 16：2009-2012 年美國非金融企業(yè)杠桿率回落16圖 17：2009-2012 年美國政府杠桿率提升較快16圖 18：2008 年后我國非金融三大部門杠桿率均出現(xiàn)不同程度上升17圖 19：2018 年至今工業(yè)企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率有所反彈17圖 20：民營工業(yè)企業(yè)杠桿率接近國有企業(yè)17圖 21：2016 年后民營工業(yè)企業(yè)利潤占比趨勢性下降18圖 22：產(chǎn)能利用率較長時間徘徊在低位水平18圖 23：1 季度 GDP 在全年 GDP 中比重偏低19圖 24：社會融資規(guī)模存量增速有所回升

5、19圖 25：2019 年前 7 個月違約規(guī)模不減21圖 26：經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)債券違約只數(shù)與規(guī)模上升21圖 27：債券違約主要行業(yè)中制造業(yè)居多21圖 28：2015 后中國金融業(yè)占 GDP 比重持續(xù)超過美國23圖 29：2017 年后金融部門持續(xù)降杠桿23表 1：杠桿率變化的各個階段（1993 年至今）10一、桿桿率及測算方法1、杠桿率的提出杠桿率一般是指權(quán)益資本與資產(chǎn)負(fù)債表中總資產(chǎn)的比率，是一個用來衡量公司負(fù)債風(fēng)險的指標(biāo)，從側(cè)面反映公司的還款能力。具體到宏觀層面，宏觀杠桿率反映了金融與實體經(jīng)濟(jì)在宏觀層面上量的對比關(guān)系，該概念得到廣泛應(yīng)用是在 2008 年全球金融危機(jī)之后，這次危機(jī)的爆發(fā)使社會各

6、界意識到債務(wù)對經(jīng)濟(jì)運行的重要影響。為什么會有杠桿率的變化，前人有不同的見解。費雪在繁榮與蕭條中首次提出了著名的債務(wù)通貨緊縮理論。費雪將影響經(jīng)濟(jì)波動的因素歸納為 9 個變量。其中，債務(wù)和物價水平是最主要的兩個變量，其他 7 個變量(貨幣數(shù)量、貨幣流通速度、企業(yè)凈值、利潤、商品交易量、商業(yè)信心和利率因素) 的變動都源自于價格水平的下降。過度負(fù)債是經(jīng)濟(jì)由盛而衰的轉(zhuǎn)折點，引發(fā)通貨緊縮，由負(fù)債引起通貨緊縮又會反作用于負(fù)債， 這種自我強(qiáng)化式債務(wù)-通貨緊縮螺旋，已成為經(jīng)濟(jì)衰退的源頭。明斯基金融不穩(wěn)定理論認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)運行無法實現(xiàn)一個持續(xù)的、價格穩(wěn)定且充分就業(yè)的均衡，源自于經(jīng)濟(jì)內(nèi)在不穩(wěn)定的金融特征，而金融不穩(wěn)定最

7、終導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)周期的波動。其核心內(nèi)容包括：不確定條件下的投資決策、三種融資（對沖性融資、投機(jī)性融資與旁氏融資）結(jié)構(gòu)權(quán)重的變化、經(jīng)濟(jì)主體資產(chǎn)負(fù)債的變動。信貸周期理論認(rèn)為，在現(xiàn)代金融體系下，各類貸款是債務(wù)的主要資金來源，而房地產(chǎn)在借貸的發(fā)生過程中又扮演了非常重要的角色，因此杠桿周期、信貸周期和房地產(chǎn)周期緊密相連。信貸周期和房地產(chǎn)周期存在相互強(qiáng)化的關(guān)系。金融信貸因素對經(jīng)濟(jì)周期運行的影響顯著。與經(jīng)濟(jì)周期存在擴(kuò)張與緊縮的交替更迭一樣，加杠桿與去杠桿的循環(huán)往復(fù)構(gòu)成了杠桿周期。金融加速器理論認(rèn)為信貸市場存在摩擦問題，不完全信息對于借款者和貸款者關(guān)系的重要影響是它使銀行獲得關(guān)于企業(yè)項目信息的成本較高。而資產(chǎn)價格變

8、動會與信貸市場這種缺陷相互作用，產(chǎn)生“小沖擊，大波動”的金融加速器效應(yīng)。由于金融摩擦的存在，企業(yè)外部融資升水和融資杠桿系數(shù)會隨資本市場波動呈同方向變化，引致企業(yè)資本需求和投資規(guī)模更大幅度的波動，進(jìn)而形成新的凈資產(chǎn)效應(yīng)和杠桿效應(yīng)無限迭代的放大機(jī)制。創(chuàng)新對于增長的樂觀預(yù)期信貸擴(kuò)張對創(chuàng)新的消化降低增長預(yù)期危機(jī)超預(yù)期的信貸收縮違約（或通脹）去杠桿結(jié)構(gòu)性改革圖 1：杠桿率周期的各個階段資料來源：Buttiglione et al.2014， 2、杠桿率的測算如何測度宏觀杠桿率，尚存在一定分歧與爭議。在資產(chǎn)負(fù)債表中，負(fù)債相對具有剛性，而資產(chǎn)則可能不斷變化。債務(wù)償付的主要來源并不是當(dāng)前持有的金融資產(chǎn)而是未來

9、的現(xiàn)金流，但這并不能在資產(chǎn)負(fù)債表中充分體現(xiàn)。而且在實際操作中往往很難及時獲得某個部門完整的資產(chǎn)負(fù)債表， 存在數(shù)據(jù)缺失、時滯較長等一系列問題(人民銀行，2014)。Ray Dalio(2013)認(rèn)為宏觀杠桿率可以用債務(wù)余額與國民收入之比來衡量，它是一個經(jīng)濟(jì)體金融穩(wěn)定性的重要指標(biāo)，更高的債務(wù)水平意味著每年全社會的利息支付和本金償付的壓力更大，一旦經(jīng)濟(jì)增長出現(xiàn)波動， 則容易引發(fā)債務(wù)危機(jī)。實體經(jīng)濟(jì)杠桿率一般是由企業(yè)部門、政府部門和居民部門的杠桿率加總得到的，通常用于衡量經(jīng)濟(jì)運行中的債務(wù)風(fēng)險和債務(wù)負(fù)擔(dān)。通過“債務(wù)余額/GDP”來測算宏觀杠桿率，可以較好地反映債務(wù)的可持續(xù)性(李揚等，2015)。IMF、B

10、IS 等國際權(quán)威機(jī)構(gòu)也更多采用這一測算方法，以便對各個經(jīng)濟(jì)體的宏觀杠桿率進(jìn)行橫向比較研究。從目前情況看，市場中大多用 CNBS（中國社科院國家資產(chǎn)負(fù)債表研究中心）或 BIS（國際清算銀行）所公布的債務(wù)余額/GDP 數(shù)據(jù)，兩者均分為非金融部門總杠桿率、居民部門杠桿率、非金融企業(yè)部門杠桿率和政府部門杠桿率等四項指標(biāo)。其中非金融部門總杠桿率等于后三者加總。同時，市場中還有將 M2/GDP 作為衡量宏觀杠桿率的一種辦法，與上述方法配合使用。此外，債務(wù)收入比則是衡量債務(wù)可持續(xù)性的最重要指標(biāo)，收入流變化一方面會影響資產(chǎn)的價格進(jìn)而導(dǎo)致資產(chǎn)負(fù)債率發(fā)生變化，另一方面，收入流大小也是影響償債能力、債務(wù)持續(xù)性以及是

11、否存在潛在風(fēng)險的決定性因素。（1）M2/GDP這種測算方式的優(yōu)點在于數(shù)據(jù)獲取方便，便于比較。多個主要國家一般會公布 M2 的月度數(shù)據(jù)，GDP 一般為季度數(shù)據(jù)（少數(shù)國家公布月度數(shù)據(jù)），相對于其他方式測算的宏觀杠桿率，更為及時與便捷。也正是因為如此， 前些年這種測算方式是研究宏觀杠桿率的主要指標(biāo)。同時，中國的債務(wù)大體上可以分為兩類，即債券和貸款，其中又以貸款為主，M2/GDP 與非金融部門債務(wù)/GDP 基本具有相同的內(nèi)涵，兩者變化的原因及其經(jīng)濟(jì)后果大致相同，有一定相通性。從世界銀行公布的M2/GDP 來看，2018 年末主要國家中日本最高（252.1），中國次之（199.1），美國近 10 年大體

12、在 90左右（美國有更廣泛的 M3指標(biāo)等），巴西、印度等國基本在 100之下。但缺點也是明顯的：第一，由于融資體制及 M2 統(tǒng)計口徑的差異，各國M2/GDP 的可比性較差，部分國家還存在金融脫媒情況，因此 M2 不能全面且真實地反映融資供給，現(xiàn)在更多的從 M2/GDP 的趨勢變化對宏觀杠桿率的風(fēng)險加以判斷，目前市場機(jī)構(gòu)多用更具有廣泛代表性的社融/GDP 替代 M2/GDP 計算宏觀杠桿率水平。第二，M2 是存量指標(biāo)，GDP 是流量指標(biāo)，兩者相除在一定意義上并不科學(xué)。不過，存量與存量（比如用國家資產(chǎn)負(fù)債表負(fù)債方與資產(chǎn)方數(shù)據(jù)）指標(biāo)之比也只是反映了融資結(jié)構(gòu)狀況， 但對于揭示潛在風(fēng)險或償債能力意義并不

13、明顯，因此各有利弊。圖 2：近 30 年中國 M2/GDP 總體上快速上升圖 3：近年來中國 M2/GDP 持續(xù)高于多數(shù)主要國家%M2/GDP220190% 300250巴西中國英國印度日本OECD美國160130100199219941996199820002002200420062008201020122014201620187020015010050197919821985198819911994199720002003200620092012201520180資料來源：Wind， 資料來源：Wind， BIS 杠桿率BIS 統(tǒng)計了 40 多個經(jīng)濟(jì)體的非金融部門（2013 年 3 月開始

14、發(fā)布）和政府部門（2015 年 9 月開始發(fā)布）的季度債務(wù)數(shù)據(jù)，其中，政府部門債務(wù)數(shù)據(jù)平均覆蓋 20 年，私人非金融部門債務(wù)數(shù)據(jù)平均覆蓋 45 年以上，數(shù)據(jù)來自于機(jī)構(gòu)的金融賬戶、國內(nèi)銀行的資產(chǎn)負(fù)債表、國際銀行統(tǒng)計數(shù)據(jù)和非銀行金融機(jī)構(gòu)的資產(chǎn)負(fù)債表等。GDP 用的是 4 個季度的移動加總，當(dāng)歷史數(shù)據(jù)不足以計算名義國內(nèi)生產(chǎn)總值的季度數(shù)據(jù)時，使用線性插值將年度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為季度數(shù)據(jù)。統(tǒng)計政府部門債務(wù)時，BIS 使用線性插值將IMF 發(fā)布的世界經(jīng)濟(jì)展望中的政府債務(wù)數(shù)據(jù)以及OECD 發(fā)布的經(jīng)濟(jì)展望中的政府負(fù)債率數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為季度數(shù)據(jù)。此外，BIS 定義通貨和存款、貸款和債務(wù)證券總和為“核心債務(wù)”，對于政府部門而言

15、，核心債務(wù)通常占總債務(wù)的大部分。BIS 公布的杠桿率數(shù)據(jù)優(yōu)點在于可以進(jìn)行廣泛的國別比較，缺點在于相對滯后（一般滯后 2 個季度公布）。圖 4：近 20 年 BIS 公布的杠桿率變化情況%美國歐元區(qū)中國新興市場300260220180140200112200212200312200412200512200612200712200812200912201012201112201212201312201412201512201612201712201812100資料來源：Wind， CNBS 杠桿率CNBS 杠桿率的計算方法與 BIS 并無本質(zhì)差別，但在統(tǒng)計口徑上存在一些差異。考慮到 CNBS 對國

16、情更加了解和熟悉，尤其是地方隱性債務(wù)，而 BIS 對包含隱性債務(wù)在內(nèi)的全部政府債務(wù)或存在著重復(fù)計算可能，因而有可能高估總體杠桿率水平與非居民部門杠桿率水平。此外，CNBS 數(shù)據(jù)一般在報告期過后 2 個月左右發(fā)布（如 6 月初發(fā)布 1 季度數(shù)據(jù)），而 BIS 一般在報告期過后 5 個月左右發(fā)布（如 6 月初發(fā)布 2018 年 4 季度數(shù)據(jù)）。因此，考察國內(nèi)杠桿率水平用 CNBS 數(shù)據(jù)更為準(zhǔn)確與及時。此外，CNBS 還發(fā)布金融部門（資產(chǎn)方與負(fù)債方）杠桿率數(shù)據(jù)，對于分析金融部門杠桿升降有較好的參考作用。但無論用哪家機(jī)構(gòu)指標(biāo)或統(tǒng)計口徑來衡量，中國宏觀杠桿率 2008 年后持續(xù)較快上升已是不爭的事實，如

17、何調(diào)整杠桿率的方向與節(jié)奏關(guān)系到未來中國經(jīng)濟(jì)能否健康穩(wěn)定運行。綜合而言，本文使用 BIS 和 CNBS 數(shù)據(jù)作為分析中國杠桿率水平以及與國際比較的主要指標(biāo)。二、近 20 年我國杠桿率的演變從 1993 年至 2018 年，CNBS 的實體經(jīng)濟(jì)杠桿率由 107.8上升至 243.7，26 年間上漲了 135.9 個百分點。根據(jù)杠桿率（取每年年末值）變化的特點，大體上可以分為四個階段。圖 5：我國杠桿率變化的 4 個階段（1993-2018）%實體經(jīng)濟(jì)部門杠桿率149.4141.1107.8110.5101.2250244.02001501001993199419951996199719981999

18、200020012002200320042005200620072008200920102011201220132014201520162017201850資料來源：Wind， 1、平穩(wěn)加杠桿期（1993-2003 年）這 11 年里杠桿率共增長 41.6 個百分點，年均增長 3.8 個百分點，高點與低點相差 51.0 個百分點。盡管此階段杠桿率總體上升平穩(wěn)，但也經(jīng)歷了降-升-降的過程。1992-1994 年，國內(nèi)大量資金集中于沿海地區(qū)的房地產(chǎn)市場，銀行、金融機(jī)構(gòu)和地方政府為了實現(xiàn)各自不同的利益，逃避央行的規(guī)定和監(jiān)管，為房地產(chǎn)業(yè)大量融資，使得貨幣超量投放，信貸規(guī)模一再突破計劃。日益高漲的投資需

19、求，帶動財政赤字和貨幣供應(yīng)超常增長，使得通貨膨脹全面爆發(fā)，CPI 同比分別上漲6.4、14.7、24.1，GDP 同比分別增長14.2、13.9 、13.0 。由此，中央政府于 1993 年夏開始實行緊縮的貨幣政策，朱總理親自任人民銀行行長。貨幣政策在實施中一直遵循著“適度從緊” 的原則，最終于 1996 年成功地實現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)的“軟著陸”，杠桿率也從 1993年的 107.8降至 1995 年的 97.9。中國經(jīng)濟(jì)增速自 1996 年開始振蕩下行并在 1999 年 4 季度達(dá)到階段性低點 6.7，結(jié)束了上世紀(jì) 90 年代初期以來兩位數(shù)的高增長，疊加 1997 年東南亞金融危機(jī)爆發(fā)、90 年代末的

20、國有企業(yè)員工下崗分流，期間曾出現(xiàn)過連續(xù) 22 個月 CPI 負(fù)增長。此外，互聯(lián)網(wǎng)大泡沫在本世紀(jì)初破滅，2003 年非典蔓延，后者導(dǎo)致社會消費品零售總額增速創(chuàng)下歷史最低的 4.3。為了對沖上述不利影響，杠桿率出現(xiàn)較快上升，2003 年達(dá)到 149.4，年均提高 6.9 個百分點。2、自主去杠桿期（2004-2008 年）這 5 年里杠桿率持續(xù)回落，累計下降 9.8 個百分點，年均回落 2.0 個百分點。這個階段杠桿率的下降，并不是因為經(jīng)濟(jì)蕭條，而是因為產(chǎn)出效率提高以及價格因素引致的名義 GDP 增長較快，杠桿率計算公式中的分母項快速放大，從而拉低了杠桿水平。2004-2007 年是中國近 30

21、年來的黃金發(fā)展時期，實際 GDP 分別增長了10.1 、11.4 、12.7 、14.2 ，同期 CPI 分別增長了 3.9、1.8 、1.5 、4.8 ，成功實現(xiàn)高 GDP 與較為合理的 CPI 搭配組合，名義 GDP 則分別增長了 17.8、15.1 、17.1 、23.1 。即使是金融危機(jī)的 2008 年，名義GDP 增速仍高達(dá) 18.2（實際 GDP 增長 9.7）。由于名義 GDP 增速（年均18.5 ）超過債務(wù)和貨幣供應(yīng)增速（年均 16.5），實體部門的杠桿率水平有所下降。相比此后的去杠桿，本階段的去杠桿顯得格外成功，即在經(jīng)濟(jì)沒有收縮的情況下實現(xiàn)杠桿率的下降。3、快速加杠桿期（20

22、09-2016 年）這 8 年里杠桿率增長了 99.2 個百分點，年均增長 12.4 個百分點，2016年杠桿率達(dá)到 2008 年的 1.7 倍，創(chuàng)有數(shù)據(jù)以來最快記錄。2008 年金融危機(jī)來襲，為了對沖不利影響，國內(nèi)貸款投放從當(dāng)年 11 月開始提速，11-12 月同比分別增長 4.5、19.4 倍。2009 年全年新增貸款9.58 萬億元，同比增長 95.3，受此影響 M2 同比迅速在 2009 年 11 月飆升至創(chuàng)記錄的 29.7。根據(jù) CNBS 的數(shù)據(jù)，2009 年債務(wù)增速高達(dá) 34 ，但名義 GDP 增速僅為 9.2，杠桿率較 2008 年快速提高 31.6 個百分點。此后，債務(wù)與 GD

23、P 名義增速均有所回落，但后者下降更快，2015 年名義 GDP 同比增長 7.0（2000 年以來最低），由此杠桿率仍趨勢性上升，終于在2016 年達(dá)到 240.2的高位。其中，非金融企業(yè)杠桿率由 2008 年末的 95.2大幅上升 63.3 個百分點至 2016 年末的 158.5。中央在 2015 年末提出實體供給側(cè)改革，去杠桿涵蓋在三去一降一補(bǔ)中，但 2016 年杠桿率并未下降，反而上升 12.9 個百分點。究其原因，大概有以下幾個方面：第一，2016 年推進(jìn)供給側(cè)改革的側(cè)重點在去產(chǎn)能和去庫存，去杠桿雖然也在其中，但實踐層面或并未形成統(tǒng)一共識，即使是去產(chǎn)能，也是在當(dāng)年 6 月以后加速，

24、上半年并未取得太大進(jìn)展。第二，2015-2016 年流動性較為充裕，實體層面尤其是民企加杠桿有所提速， 債務(wù)剛性而資產(chǎn)擴(kuò)張速度放緩，2016 年GDP 平減指數(shù)較 2015 年擴(kuò)大 1.04個百分點，但名義 GDP 同比增長 7.9，僅比 2015 年上升 0.9 個百分點， 由此杠桿率得到進(jìn)一步提升。第三，在去庫存的大背景下，居民快速加杠桿，從而拉動整體杠桿率。2016 年居民部門杠桿率較 2015 年提高了5.8 個百分點，為歷史最高水平，即使是 4 萬億時代的 2009 年，也只是較上年提高了 5.5 個百分點。在上述平穩(wěn)加杠桿與自主去杠桿階段，居民部門杠桿率年增幅分別為 0.7、0.1

25、 個百分點，而快速加杠桿階段年增幅提升到 2.7 個百分點。正是因為上述原因，雖然 2016 年起推進(jìn)去杠桿，但總體效果不佳。4、全面去杠桿期（2017 年-2018 年 1 季度）在這近 1 年半的時間里，杠桿率增長了 4.21 個百分點，去杠桿效果仍然不明顯?？紤]到 2017 年名義 GDP 同比增長 10.9，創(chuàng) 2012 年以來最快增長，債務(wù)則呈更快速度增長。從 2016 年開始的去杠桿，經(jīng)歷了 2016 年 3 季度開始的金融去杠桿、2017-2018 年 1 季度的全面去杠桿，資管新規(guī)征求意見稿在 2017 年底出臺并在 2018 年正式實施。雖然非金融企業(yè)部門杠桿率仍在上升，但金

26、融部門的負(fù)債率有所下降。CNBS 發(fā)布的金融部門杠桿率數(shù)據(jù)顯示，無論是資產(chǎn)方還是負(fù)債方，杠桿率在 2016 年 4 季度達(dá)到頂峰后持續(xù)回落，2018 年 1 季度兩者分別較峰值回落 13.6、5.8 個百分點。5、結(jié)構(gòu)性去杠桿期（2018 年 2 季度至今）除了上述 4 個階段外，關(guān)于杠桿率的政策層面在 2018 年 2 季度有了新的變化。當(dāng)年 4 月 2 日，中央財經(jīng)委員會召開第一次會議，首次提出“結(jié)構(gòu)性去杠桿”，為“打好防范化解金融風(fēng)險攻堅戰(zhàn)”劃定基本思路。具體內(nèi)涵是要以結(jié)構(gòu)性去杠桿為基本思路，分部門、分債務(wù)類型提出不同要求，地方政府和企業(yè)特別是國有企業(yè)要盡快把杠桿降下來，努力實現(xiàn)宏觀杠桿

27、率穩(wěn)定和逐步下降。分部門并結(jié)合當(dāng)前實際情況，就是降杠桿（地方政府、非金融企業(yè)尤其是國企）、穩(wěn)杠桿（居民部門）與加杠桿（中央政府）并存。從這個思路出發(fā)，杠桿率在 2018 年有所回落，當(dāng)年 4 季度較前期高點（2017 年 9 月，245.23）下行 1.3 個百分點。不過，2019 年內(nèi)外不確定性增大，2019 年 1 季度對沖政策出臺，杠桿率出現(xiàn)比較明顯的反彈（248.8 ）并創(chuàng)下歷史新高。表 1：杠桿率變化的各個階段（1993 年至今）起始時間結(jié)束時間杠桿率變化()年均漲幅（ ）平穩(wěn)加杠桿1993200341.63.8自主去杠桿200420089.82.0快速加杠桿2009201699.2

28、12.4強(qiáng)制去杠桿20172018Q14.23.4結(jié)構(gòu)性去杠桿2018Q23.83.8資料來源：Wind，CNBS， 三、杠桿率變化的國際比較與經(jīng)驗1、杠桿率的國際比較（1）總杠桿率目前只有 BIS 發(fā)布了主要國家或地區(qū)的杠桿率連續(xù)數(shù)據(jù)，用其作為國際比較具有一定的代表性和權(quán)威性。我們在此選擇了日本、加拿大、美國、歐元區(qū)、新興市場國家整體、巴西等國家或地區(qū)以及中國進(jìn)行比較，最新數(shù)據(jù)截至 2018 年 4 季度。從下圖中可以清楚的看到，2002-2008 年，美歐杠桿率緩慢提升，中國與其他新興市場國家則同步趨緩。2008 年底至 2009 年，美歐杠桿率較之前明顯上升，中國與其他新興市場國家則大幅

29、急升，在經(jīng)歷了 2 年的平緩期后，分化更加明顯。中國杠桿率以幾乎 45 度持續(xù)大幅上升至 2017年，并在 2017 年 3 季度超過美國與歐元區(qū)；歐元區(qū) 2011-2015 年再度較大幅度加杠桿后趨于回落；美國自 2009 年下半年至今杠桿率基本保持在250 左右小幅波動；新興市場國家整體在 2012 年后加杠桿，但幅度遠(yuǎn)不及中國，兩者差距從 2009 年前的 30 個百分點左右擴(kuò)大至 2016 年后的80 個百分點左右。從 2018 年 4 季度橫向比較看，中國杠桿率（254.0）在主要國家里排第三，日本以 363.2高居榜首，所有報告國平均杠桿率為 214.9，新興市場國家平均為 176

30、.8，巴西則僅有 157.4。圖 6：中國杠桿率在 2012 年后快速上升圖 7：中國杠桿率水平在主要國家中排名靠前% 300260220180140100美國歐元區(qū)中國新興市場% 400350300250200150100502002122003122004122005122006122007122008122009122010122011122012122013122014122015122016122017122018120297.7254.0 249.4 247.8222.9 214.9176.8 170.4 157.4363.2實體部門杠桿率資料來源：BIS， 資料來源：BIS， （

31、2）非金融企業(yè)杠桿率2008 年后明顯加杠桿的是中國與新興市場國家，前者從 2008 年 4 季度的 97.5升至 2016 年 1 季度的 162.6（8 年上升了 65.1 個百分點），之后小幅回落至 2018 年 4 季度的 151.6 ；后者則從 2008 年 1 季度的 55.8升至 2016 年 1 季度的 93.7，之后持續(xù)小幅回落至 2018 年 4 季度的90.5 ，這 3 年內(nèi)的變化不大。從 2018 年 4 季度橫向比較看，中國杠桿率（151.6）在主要國家里居首，日本 102.6，而美國只有 83.6，所有報告國平均杠桿率為 90.9，新興市場國家平均為 90.5，巴西

32、則僅有 42.2。中國非金融企業(yè)債務(wù)率遠(yuǎn)高于其他主要國家，是因為其包含了城投平臺的債務(wù)情況。城投平臺雖然名義上是獨立的企業(yè)法人，但與地方政府有著千絲萬縷的聯(lián)系，尤其是 2009 年以后城投平臺開始大舉增加債務(wù)，為地方建設(shè)提供了大量資金。雖然財政部 43 號文提出剝離融資平臺的政府性融資職能，融資平臺公司不得新增政府債務(wù)，但城投仍然是地方政府舉債的重要載體，目前市場對城投相關(guān)債務(wù)還有著剛兌信仰。圖 8：發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體與新興經(jīng)濟(jì)體非金融企業(yè)杠桿率分化圖 9：中國非金融企業(yè)杠桿率高居主要國家之首美國歐元區(qū)% 170150130110907050中國新興市場% 1601401201008060402020

33、06122007122017122018120151.6非金融企業(yè)部門杠桿率117.2105.0 102.6 101.790.9 90.5 83.674.456.742.2200812200912201012201112201212201312201412201512201612資料來源：Wind， 資料來源：Wind， （3）政府部門杠桿率若不考慮中國城投平臺債務(wù)情況，2008 年后政府部門明顯加杠桿的是美歐等發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體，美國從 2008 年 2 季度的 58.2升至 2018 年 4 季度的98.7（10 年上升了 40.5 個百分點）；歐元區(qū)從 2008 年 1 季度的 65.7升至 2

34、014 年 2 季度的 93.1，之后持續(xù)小幅回落至 2018 年 4 季度的85.1 。從 2018 年 4 季度橫向比較看，中國杠桿率（49.8）在主要國家里排名靠后，日本高達(dá) 202.5，美國 98.7，所有報告國平均杠桿率為 71.7，新興市場國家平均為 49.5?？紤]到城投平臺通過發(fā)債（余額 8 萬億左右）、銀行貸款（若按此前銀監(jiān)會公布的占當(dāng)期貸款余額 14左右的比例計算大約為 20 萬億左右）、非標(biāo)融資（信托等）等渠道，其杠桿率將至少提升總體杠桿率 30 個百分點以上，疊加地方政府其他隱性債務(wù)，總體杠桿率水平接近或超過部分發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體。圖 10：中國不含城投的政府杠桿水平總體平穩(wěn)圖

35、11：中國不含城投的政府杠桿低于多數(shù)主要國家美國歐元區(qū)% 120100806040200中國新興市場%政府部門杠桿率250202.598.787.0 86.7 85.179.871.760.849.8 49.5200150100502006122007122008122009122010122011122012122013122014122015122016122017122018120資料來源：Wind， 資料來源：Wind， （4）居民部門杠桿率2008 年后居民部門明顯加杠桿的是中國，2009 年 4 萬億投資下達(dá)后，除了在 2011 年 4 季度小幅下行 0.2 個百分點，其他 38

36、個季度均持續(xù)上升，最終在 2018 年 4 季度達(dá)到 52.6，較 2008 年 4 季度上升 34.7 個百分點，年均增長 3.5 個百分點。新興經(jīng)濟(jì)體整體加杠桿，但是 11 年間僅上升 17.4 個百分點，年均增長 1.6 個百分點，不及中國一半。與新興經(jīng)濟(jì)體不同的是，美歐等發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體（加拿大為特例）普遍去杠桿，美國、德國、英國、歐元區(qū)分別下降了 22.3、8.9、8.8、6.4 個百分點。從 2018 年 4 季度橫向比較看，中國杠桿率（52.6）在主要國家里排名中后，加拿大（100.7）居首，美國 76.3，所有報告國平均杠桿率為52.3 ，新興市場國家平均為 36.8，巴西則僅有 2

37、8.2。圖 12：中國居民部門杠桿率提升較快圖 13：新興市場居民部門杠桿率上升較快% 120100806040200美國歐元區(qū)中國新興市場% 12000.7 97.787.176.358.1 57.7 52.9 52.6 52.336.828.211008060402020061220071220081220091220101220111220121220131220141220151220161220171220181202018Q42008Q4資料來源：Wind， 資料來源：Wind， 若考慮中國民間借貸相對發(fā)達(dá)，尤其是中東部地區(qū)，加上 P2P（2018 年末待還余額 8,000 億元左

38、右）等平臺仍然具有相當(dāng)規(guī)模，居民部門杠桿率在一定程度上被低估。總的來看，2008 年后發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體與新興經(jīng)濟(jì)體的杠桿率差距收窄，前者主要是政府部門加杠桿、居民與企業(yè)部門降杠桿，而后者則是政府、企業(yè)、居民部門均在不同程度上加杠桿。2、美國去杠桿經(jīng)驗20 世紀(jì) 90 年代，美國宏觀杠桿率先降后升但總體保持穩(wěn)定，1990-2001 年僅增加了 1.8 個百分點，同期居民收入增速較快，實體債務(wù)壓力不大。但是，美聯(lián)儲 1999-2000 年 6 次加息、2000 年互聯(lián)網(wǎng)泡沫破滅、2001 年“9.11 恐怖襲擊事件”等因素導(dǎo)致美國經(jīng)濟(jì)衰退，2001 年 GDP 同比增長1.0 ，較 2000 年大幅回落

39、 3.1 個百分點。隨后，美聯(lián)儲通過 13 次降息刺激經(jīng)濟(jì)增長，將聯(lián)邦基金利率水平從 2000 年的 6.5下調(diào)至 2003 年的1.0 ，幅度高達(dá) 550bp。同時，信貸開始回升，零首付、零文件等購房模式出現(xiàn)，次級抵押貸款市場迅速發(fā)展，多因素共同推高了房價，2006 年S&P/CS 房價指數(shù)較 2000 年大幅上漲 82.2，居民部門杠桿率持續(xù)攀升， 為次貸危機(jī)爆發(fā)埋下隱患。2001-2007 年，美國各部門杠桿率均出現(xiàn)不同程度上升，居民部門尤為明顯。其中，居民部門杠桿率由 74.3大幅提高 24.3 個百分點至 98.6；政府部門杠桿率由 51.3提高 9.4 個百分點至 60.7；企業(yè)部

40、門雖然在2001-2004 年有所下降，但隨后從 2004 年的 61.9提高 10.7 個百分點至 2008 年的 72.6；非金融企業(yè)部門總杠桿率從 187.8攀升至 226.3。之后，美聯(lián)儲連續(xù) 17 次加息，利率水平從 1.0快速升至 5.25，房地產(chǎn)市場持續(xù)降溫，購房者負(fù)擔(dān)日益加重，違約事件大量出現(xiàn)，危機(jī)從信貸市場（次級貸）傳遞到資本市場（次級債），再負(fù)反饋信貸市場，疊加其他因素，導(dǎo)致次貸危機(jī)爆發(fā)。次貸危機(jī)蔓延較快并通過金融市場連鎖反應(yīng)傳遞到其他發(fā)達(dá)國家與經(jīng)濟(jì)體，為了避免金融市場流動性困難，降低家庭部門和金融機(jī)構(gòu)的債務(wù)壓力，美國政府針對不同部門采取了一系列政策舉措，總體表現(xiàn)為政府加杠

41、桿、居民與企業(yè)部門降杠桿，尤其是居民部門杠桿率下降較快。其中， 2008-2012 年主要是企業(yè)部門去杠桿與政府部門加杠桿配合，而 2012 年至今則是企業(yè)加杠桿配合政府部門加杠桿減速，2016 年至今居民部門杠桿率較為穩(wěn)定。而且，即使是應(yīng)對金融危機(jī)，也不是無度加杠桿，總杠桿率在 2009 年較 2007 年提高 19.5 個百分點后保持平穩(wěn)，總體在 245 上下小幅波動。為了對沖居民部門與企業(yè)部門降杠桿對經(jīng)濟(jì)的影響，政府部門通過加杠桿，大幅提高預(yù)算赤字，實施大規(guī)模的經(jīng)濟(jì)刺激計劃以提振總需求。2008 年 10 月，美國政府提出 7,000 億美元的銀行不良資產(chǎn)救助方案，購買金融機(jī)構(gòu)的不良資產(chǎn)

42、并對其注資，向金融機(jī)構(gòu)提供更多的資本金。2009 年2 月，總統(tǒng)奧巴馬簽署了總額為 7,870 億美元的經(jīng)濟(jì)刺激方案。2008 年， 美國聯(lián)邦政府國債負(fù)債額為 1.3 萬億美元，而 2007 年僅為 2,708 億美元。企業(yè)部門（金融部門與非金融企業(yè)部門）降杠桿。為了幫助銀行與企業(yè)度過危機(jī)，美聯(lián)儲在 2008-2012 年推出 3 輪 QE，實施非常規(guī)貨幣政策； 財政部也根據(jù)實際情況調(diào)整 TARP，分別用 4,500 億美元、2,500 億美元收購金融機(jī)構(gòu)問題資產(chǎn)、向金融機(jī)構(gòu)注資等，收到了一定的效果。根據(jù)IMF 的估計，美國大型商業(yè)銀行的杠桿率從 2006 年 3 月的 20 倍上升至2008

43、 年 12 月的 28 倍，之后迅速下降至 2011 年 12 月的 15 倍。此外，2008 年 8 月底至 2017 年 9 月底，雖然美聯(lián)儲總資產(chǎn)增長 3.89 倍，但以商業(yè)銀行為代表的美國金融機(jī)構(gòu)總資產(chǎn)僅增長 0.5 倍，金融部門去杠桿成效明顯（婁飛鵬，2019）。與此同時，非金融企業(yè)部門杠桿率從 2008 年的 72.6降至 2011 年的 66.1。居民部門以降杠桿為主。危機(jī)爆發(fā)后，由于經(jīng)濟(jì)大幅下行，資產(chǎn)價格持續(xù)下跌，美國居民財富迅速縮水。美聯(lián)儲利用創(chuàng)新的結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具向市場及時注入流動性，緩解因家庭部門債務(wù)削減可能造成的過度信用緊縮；同時居民開始縮減負(fù)債，減少自己的提前消費，

44、逐漸改變一直以來靠借債維持的過度消費習(xí)慣。美國居民儲蓄存款占總可支配收入的比重在 2005 年僅為 3.2，2012 年提高至 8.9 ，居民部門杠桿率從 2007年的 98.6下行至 2018 年的 76.3。圖 14：2009 年后美國總杠桿率總體穩(wěn)定圖 15：2010-2016 年美國居民部門杠桿率大幅回落%美國總杠桿率%美國居民杠桿率26010098.6252.8248.3230.29524090220852001802001122002122003122004122005122006122007122008122009122010122011122012122013122014122

45、01512201612201712201812190.6807574.32001122002122003122004122005122006122007122008122009122010122011122012122013122014122015122016122017122018127076.3資料來源：Wind， 資料來源：Wind， 圖 16：2009-2012 年美國非金融企業(yè)杠桿率回落圖 17：2009-2012 年美國政府杠桿率提升較快美國企業(yè)負(fù)債率%美國政府杠桿率7674.7472706872.666 64.965.8646291101009096.298.78061.8200

46、1122002122003122004122005122006122007122008122009122010122011122012122013122014122015122016122017122018126070605050.72001122002122003122004122005122006122007122008122009122010122011122012122013122014122015122016122017122018124058.2資料來源：Wind， 資料來源：Wind， 從美國次貸危機(jī)解決經(jīng)驗看，有以下經(jīng)驗值得借鑒：第一，為了對沖經(jīng)濟(jì)下行，適當(dāng)?shù)募痈軛U是可行的，持

47、續(xù)加杠桿是不可取的，尤其是杠桿率仍處高位的情況下。第二，在金融部門和非金融部門去杠桿之間需要厘清優(yōu)先順序，金融部門加杠桿與去杠桿都較為迅速，如果金融部門持續(xù)加杠桿，很難期望其有動力去抑制非金融企業(yè)去杠桿，兩者均有順周期的沖動。同時，金融部門適度去杠桿有助于一定程度上解決資金在金融體系內(nèi)部循環(huán)出現(xiàn)空轉(zhuǎn)從而脫實向虛的問題。雖然次貸危機(jī)爆發(fā)的部分原因在于政策過于寬松與之后持續(xù)收縮帶來的沖擊，但金融機(jī)構(gòu)加杠桿是很重要的原因及導(dǎo)火索。第三，在實體部門去杠桿進(jìn)程中，并非三大部門全部去杠桿，全面去杠桿對經(jīng)濟(jì)沖擊較大，這個階段需要政府適度加杠桿來對沖企業(yè)部門和居民部門降杠桿的影響。四、堅持推進(jìn)結(jié)構(gòu)性去杠桿20

48、08 年次貸危機(jī)以來，歐美等發(fā)達(dá)國家總杠桿率上升幅度緩慢，新興市場國家雖然普遍加杠桿但幅度也相對有限，而中國卻在大幅提高杠桿水平，負(fù)債率持續(xù)上升，信用擴(kuò)張過快，債務(wù)風(fēng)險增大。國家將防風(fēng)險工作重要性提升至“打好防范化解重大風(fēng)險攻堅戰(zhàn)”的高度，主因就在于中國總體債務(wù)風(fēng)險持續(xù)偏高。1、近 10 年我國杠桿率演化情況（1）2008 年后杠桿率提升較快為了應(yīng)對次貸危機(jī)、對沖經(jīng)濟(jì)下行風(fēng)險，2008-2009 年、2011-2012 年、2015-2016 年國內(nèi)均采取了寬松的政策，杠桿率水平提升較快，2018 年較 2008 年提高了 102.6 個百分點。與美國政府加杠桿與企業(yè)、居民降杠桿搭配不同的是，

49、2008-2018 年我國三大部門杠桿率總體均趨于上升。其中，政府部門、居民部門、非金融企業(yè)部門杠桿率分別上升 8.9、35.3、58.4 個百分點。由于城投平臺大舉借債是 2008 年之后，如果把城投企業(yè)杠桿率數(shù)據(jù)歸于（地方）政府部門口徑之下，可以看出近 10 年杠桿率增速排序是居民部門政府部門 非金融企業(yè)部門。圖 18：2008 年后我國非金融三大部門杠桿率均出現(xiàn)不同程度上升政府部門杠桿率居民部門杠桿率%企業(yè)部門杠桿率（右軸）6050403020101996199820002002200420062008201020120% 18016014012010080604020201420162

50、0180資料來源：Wind， 從統(tǒng)計局公布的工業(yè)企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率的情況看，2002-2013 年在 59上下小幅波動，2014-2017 年有所回落，但 2018 年出現(xiàn)相對明顯的反彈，最高點（2019 年 3 月）較 2017 年末上升了 1.3 個百分點。圖 19：2018 年至今工業(yè)企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率有所反彈圖 20：民營工業(yè)企業(yè)杠桿率接近國有企業(yè)%工業(yè)企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率65%國有工業(yè)企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率民營工業(yè)企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率656362615959565755531999052001052003052005052007052009052011052013052015052017052019052015

51、022015052015082015112016022016052016082016112017022017052017082017112018022018052018082018112019022019055350資料來源：Wind， 資料來源：Wind， 為何杠桿率持續(xù)上升但資產(chǎn)負(fù)債率卻有所下降？兩者的背離可能說明了資源配置效率或產(chǎn)出效率的下降。資產(chǎn)負(fù)債率=總負(fù)債/總資產(chǎn)=（總負(fù)債/GDP）*(GDP/總資產(chǎn))，前者是杠桿率，后者則一定程度上表明資產(chǎn)產(chǎn)出效率（收益率）。資產(chǎn)負(fù)債率在保持穩(wěn)中趨降的同時，杠桿率上升則意味著效率的下降。從實體經(jīng)濟(jì)的實際情況來看，一是最有活力的民企在 2016 年

52、后表現(xiàn)不佳，利潤增速持續(xù)低于國企，利潤占比也趨于下降，后者也曾發(fā)生于2009-2011 年；二是過剩產(chǎn)能行業(yè)長期占用資源，較低的產(chǎn)能利用率明顯不利于社會整體效益的提高，上述情況在供給側(cè)改革后有所改善；第三，高房價與居民杠桿率形成螺旋式上升，從而擠壓消費。人民銀行在7 月 19 日發(fā)布的中國區(qū)域金融運行報告（2019）中指出，居民杠桿率水平對消費增長有負(fù)面影響，其計量分析結(jié)果表明，控制人均可支配收入、社會融資規(guī)模等因素后，居民杠桿率水平每上升 1 個百分點，社會零售品消費總額增速會下降 0.3 個百分點左右。這是官方首次以量化方式證實高房價確實在拖累消費。圖 21：2016 年后民營工業(yè)企業(yè)利潤

53、占比趨勢性下降圖 22：產(chǎn)能利用率較長時間徘徊在低位水平國有工業(yè)企業(yè)利潤占比%私營工業(yè)企業(yè)利潤占比60工業(yè)產(chǎn)能利用率:當(dāng)季值%7850774076307520741073020040320050120051120060920070720080520090320100120101120110920120720130520140320150120151120160920170720180520190320130320130820140120140620141120150420150920160220160720161220170520171020180320180820190120190672資料

54、來源：Wind， 資料來源：Wind， （2）2019 年 1 季度總杠桿率創(chuàng)歷史新高根據(jù) CNBS 最新數(shù)據(jù)，我國 2019 年 1 季度總杠桿率為 248.83，較 2018年 4 季度大幅上升 5.13 個百分點，創(chuàng)下歷史新高。分部門看，居民部門、非金融企業(yè)部門、政府部門分別上升 1.08、3.33、0.72 個百分點， 政府部門中地方政府與中央政府一升一降，前者杠桿率提高 1.0 個百分點，后者下降 0.28 個百分點。此外，M2/GDP 從 2018 年末的 202.9上升了3.4 個百分點至206.3；社會融資規(guī)模存量/GDP 從2018 年末的223.0上升 4.6 個百分點至

55、227.6。正是因為杠桿率的全面上升，推動了 1 季度數(shù)據(jù)超預(yù)期。1 季度杠桿率上升有季節(jié)性因素的影響。2011-2018 年歷年 1 季度 GDP 占全年比重均值為 21.8，主要受春節(jié)、元旦等假期因素影響較大，疊加2019 年 1 季度名義 GDP 增速部分受價格因素拖累降至 7.8，較 2018 年全年下行 1.8 個百分點，分母增長放緩導(dǎo)致整體比例上升。同時，1 季度杠桿率上升也有政策層面的因素。2008 年資管新規(guī)落地， 金融、實體領(lǐng)域去杠桿，表外業(yè)務(wù)收縮較快而表內(nèi)信貸增長力度有限， 難以有效對沖前者下滑，經(jīng)濟(jì)存有一定下行壓力。為了穩(wěn)增長、緩解融資難融資貴問題，2019 年 1 季度

56、信貸增長較快，財政支出前移明顯，專項債發(fā)行提前下達(dá)并發(fā)行，從而推動社融存量同比增速從 2018 年末低點（9.8 ）回升至 10.9，分子增速加快推動整體杠桿率趨升。圖 23：1 季度 GDP 在全年 GDP 中比重偏低圖 24：社會融資規(guī)模存量增速有所回升%1季度GDP在全年中占比2220181614121086420%社會融資規(guī)模存量:同比2420161220110620111220120620121220130620131220140620141220150620151220160620161220170620171220180620181220190682011201220132014

57、2015201620172018資料來源：Wind， 資料來源：Wind， 民營與國有企業(yè)分化之勢在 1 季度表現(xiàn)得尤為明顯，2 季度則稍有好轉(zhuǎn)。 2019 年 1-5 月，全部工業(yè)企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率（56.8）較 2018 年末上升了0.3 百分點，較 2018 年同期上升了 0.2 個百分點。其中，國有工業(yè)企業(yè)分別下降 0.4、1.2 個百分點；民營工業(yè)企業(yè)分別上升 1.7、2.3 個百分點。經(jīng)濟(jì)下行壓力尚存，民企融資難融資貴的問題沒有得到根本緩解， 如果民企仍在持續(xù)加杠桿，其質(zhì)量和持續(xù)性堪憂。2、堅持推進(jìn)結(jié)構(gòu)性去杠桿經(jīng)過近 10 年的持續(xù)加杠桿，國內(nèi)杠桿率已經(jīng)達(dá)到較高水平，而從國外的經(jīng)驗看，

58、無論是相對成功的美國案例還是失敗的日本案例，高杠桿帶來的風(fēng)險均較大且不可避免，只不過美國多措并舉、有升有降，日本則因為處理欠妥疊加人口等因素影響，陷入了“失去的二十年”。在凈出口迅速增長和人民幣升值、大規(guī)模資本流入的共同作用下，基礎(chǔ)貨幣迅速擴(kuò)張，為我國投資主導(dǎo)的經(jīng)濟(jì)增長提供了大量信貸支持，這也是我國能夠承受較高杠桿率的流動性支撐的主要原因。但在當(dāng)前全球貿(mào)易增速放緩、資本流入放緩、潛在產(chǎn)出下降的大背景下，高杠桿率帶來的可能不是高速增長而更可能是風(fēng)險的快速集聚。因此要清醒地看到，不適當(dāng)?shù)母吒軛U會引發(fā)風(fēng)險，但經(jīng)濟(jì)增長、社會發(fā)展仍需要杠桿，對杠桿率要客觀看待，分部門、分類型有針對性的去杠桿或能更好地實

59、現(xiàn)穩(wěn)增長與防風(fēng)險雙重目標(biāo)的平衡協(xié)調(diào)。由此，2018 年4 月中央財經(jīng)委員會召開第一次會議，首次提出“結(jié)構(gòu)性去杠桿”，為“打好防范化解金融風(fēng)險攻堅戰(zhàn)”劃定基本思路。首先，企業(yè)違約風(fēng)險不減對去杠桿提出了挑戰(zhàn)。2018 年，國家出臺多項政策，旨在緩解企業(yè)融資難融資貴的問題以及扶持民營企業(yè)與中小企業(yè)， 收到了一定的效果，信用環(huán)境惡化的情況有所緩解。2019 年上半年，整體信用環(huán)境改善延續(xù)，信用利差有所收斂，企業(yè)債券違約節(jié)奏邊際減緩， 但 6 月后期至 7 月又有所惡化。Wind 數(shù)據(jù)顯示，2018 年全年共有 125 只債券違約，規(guī)模達(dá)到 1209.6 億元；截至 2019 年 7 月 25 日，共有

60、 97 只債券違約，規(guī)模達(dá)到 718.6 億元，其中僅 6 月 17 日至 7 月 25 日就有 30只債券違約（小部分展期或后續(xù)兌付）。同時，與 2018 年同期相比，無論是債券違約只數(shù)，還是首次違約只數(shù)，均出現(xiàn)較大幅度上升。其中， 2019 年開年至 7 月 25 日首次違約 24 只，同比上升 140；首次違約的規(guī)模達(dá)到 136.5 億元，同比上升 121.5 。根據(jù) Wind 統(tǒng)計數(shù)據(jù)，截至 2019 年 7 月 25 日，債券違約余額達(dá)到 2343.8 億元。其中，從違約行業(yè)分布看，主要涉及制造業(yè)、批發(fā)零售、綜合、采掘、建筑與房地產(chǎn)業(yè)等；從違約企業(yè)所有制性質(zhì)看，民企占 59.7；從違