■李宏瑾，任羽菲，張軼晴

2018年12月國際清算銀行（以下簡稱BIS）最新公布的中國宏觀杠桿率數據出現非常明顯的新變化：一方面，與9月公布的數據相比，非金融部門中的政府和住戶部門杠桿率變化較小，僅非金融企業(yè)杠桿率整體大幅下調；另一方面，2018年一季度非金融企業(yè)杠桿率較上年末大幅回升10.2個百分點，增幅遠高于BIS上一版本數據及社科院等機構估算的企業(yè)杠桿率數據。基于對BIS杠桿率統計口徑和方法的深入研究，并與BIS統計部門咨詢，本文通過還原統計序列、進行季節(jié)調整及與國內主流數據庫橫向對比等方法對BIS最新公布的中國非金融企業(yè)杠桿率出現兩點新變化的原因進行了深入探究，具體結論包括：BIS根據我國社融統計口徑修訂對企業(yè)進行調整，這是12月版杠桿率大幅下降的主要原因；一季度杠桿率上升主要是受信貸投放季節(jié)性因素的影響，并不意味著中國去杠桿進程的逆轉；BIS對2018年一季度中國斷點數據并未進行完善處理；表外業(yè)務回表也是2018年一季度杠桿率上升的重要原因。

一、引言

2008年金融危機以來，我國宏觀杠桿率（主要是非金融企業(yè)部門杠桿率）迅速上升，債務規(guī)模迅速膨脹，債務負擔日益沉重。快速攀升的沉重債務負擔不僅過早挖掘了未來經濟的潛力，還嚴重損害了企業(yè)的經營效益和整體經濟效率，形成大量潛在金融風險，威脅金融穩(wěn)定，對經濟的順利轉型提出了嚴峻挑戰(zhàn)。國際經驗和大量實證研究也都表明，杠桿率越高或上升越快，一國越有可能發(fā)生系統性金 融 危 機（Reinhart&Rogoff，2010；Gertler&Hofmann，2018）。為此，2015年12月，我國明確提出推進供給側結構性改革，“去杠桿”成為“三去一降一補”五大任務之一。之后，根據去杠桿的實際情況和結構性矛盾，我國相繼提出把降低企業(yè)特別是國有企業(yè)杠桿率作為重中之重，規(guī)范政府舉債行為，嚴控地方政府債務增量。2018年中央財經委員會提出“結構性去杠桿”，且要求分部門、分債務類型提出不同要求，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，努力實現宏觀杠桿率穩(wěn)定和逐步下降。

經過2016和2017兩年的努力，我國宏觀杠桿率上升趨勢得到控制，杠桿率處于全球中等水平（牛慕鴻，2018）。根據國家金融發(fā)展實驗室（NIFD，2018）數據，2017年中國總體杠桿率較上年僅上升2.3個百分點，非金融企業(yè)杠桿率為152.7%，較上年下降2.4個百分點。BIS的數據也表明，2017年中國非金融部門杠桿率與2016年基本持平，非金融企業(yè)部門杠桿率明顯回落。但是，無論是從NIFD的測算，還是從BIS公布的不同版本數據看，2018年以來中國非金融部門尤其是非金融企業(yè)部門的杠桿率都明顯反彈。2018年12月16日BIS公布的最新宏觀杠桿率數據中，出現了兩個新變化：第一，中國非金融部門2018年1季度杠桿率較上年第四季度突增高達12個百分點以上，其中非金融企業(yè)部門杠桿率上升了10.2%，杠桿率上升幅度明顯大于NIFD和BIS在2018年9月版本數據（2018年一季度非金融企業(yè)杠桿率分別上升3.8%和3.9%）。第二，該版數據較BIS在2018年9月公布的上一版數據下調約10個百分點，似乎中國去杠桿取得了明顯進展。

因此，在近期經濟增速趨勢性下降與周期性波動相互疊加、國內經濟轉型陣痛與國際經濟環(huán)境復雜交織、民營企業(yè)信心不足、預期管理難度上升的形勢下，市場出現了一些猜測去杠桿政策轉向，質疑去杠桿成果損失、進程倒退的聲音?；谝陨媳尘?，分析杠桿率數據出現的新變化，對于客觀認識當前去杠桿進程、回應社會質疑、穩(wěn)定市場信心具有至關重要的作用。本文將還原BIS的宏觀杠桿率測算方法，從計算口徑、季節(jié)規(guī)律、現實因素等方面對2018年杠桿率數據變化原因進行分析，進而對去杠桿進程是否發(fā)生逆轉這一問題做出回答。

二、BIS最新公布的中國宏觀杠桿率數據主要變化情況

2018年12月16日，BIS公布的最新一期宏觀杠桿率（以下稱12月版）數據出現兩點突出的新變化：第一，中國非金融部門2018年一季度杠桿率相較上年第四季度突增10個百分點以上。第二，除2018年前兩季度外，12月版非金融企業(yè)杠桿率數據整體較9月公布的上一版數據（以下稱9月版）下調了約10個百分點。

（一）一季度企業(yè)杠桿率大幅回升

12月版數據顯示，中國非金融部門2018年一、二季度杠桿率（信貸總額/GDP）分別為253.4和253.1，相較上年第四季度的241.5突增10個百分點以上。分部門看，2018年一、二季度住戶部門杠桿率分別為49.3與50.3，2017年四季度為48.4。政府部門杠桿率分別為46.9與47.6，2017年第四季度為46.2。非金融企業(yè)部門18年前兩個季度杠桿率分別為157.1和155.1，上年四季度為146.9，僅1期增加10余個百分點。說明拉動非金融部門杠桿率飆升的原因為企業(yè)部門。盡管2018年以來經濟下行壓力加大，外部環(huán)境發(fā)生深刻變化，但我國多次明確提出不搞“大水漫灌”式強刺激，并多次強調結構性去杠桿的政策方向并未改變。此次企業(yè)杠桿率數據的“逆風而上”無疑是與政策方向和市場預期并不一致，需要對其變化原因進行深入分析。

（二）企業(yè)杠桿率整體下調

2018年12月16日，BIS公布了各國宏觀杠桿率的最新數據，并且注明12月版數據對2015年一季度以來中國非金融企業(yè)債務數據進行了調整①Long serieson total credit and domestic bank credit to the private non-financial sector.Documentation on Data of BIS,December 2018.。12月的新版杠桿率中，2015年后的中國非金融企業(yè)杠桿率整體下調了約10個百分點，最高降幅出現在2016年四季度，下調13.8個百分點。如圖1所示，9月版數據與12月版趨勢變化不盡相同。9月版本中，企業(yè)杠桿率在2016年二季度達到166.9%的階段性高點后，呈下降趨勢，直至2018年一季度反彈至164.1%，較2017年末小幅上升3.8個百分點，去杠桿趨勢和反彈幅度相對更加溫和。12月版中，2016年一季度達到154.6%的階段性高點后緩慢下降，但在2016年4月出現了第二個峰值后才呈現明顯下降趨勢，直至2018年一季度驟然升至歷史最高水平157.1%，下降幅度和反彈幅度均高于9月版。因此，如何認識12月版BIS中國企業(yè)杠桿率數據的變化，對客觀認識中國去杠桿進程及更好引導公眾預期和制定下一步改革措施具有重要意義。

圖1 12月版與9月版BIS中國非金融企業(yè)杠桿率（%）

三、企業(yè)杠桿率變化原因分析

在經濟潛在增長率下滑的背景下，債務快速增長意味著債務中流向非生產性或低效部門的部分越來越大（徐忠，2017）。因此，在經濟下行壓力增大的背景下，杠桿率上升導致市場出現一些認為債務水平回升、去杠桿進程倒退的聲音。在2017年政府工作報告提出“把降低企業(yè)杠桿率作為重中之重”，2018年中央財經委員會提出“結構性去杠桿”，將去杠桿的關鍵點鎖定在國有企業(yè)和地方政府，2018年非金融企業(yè)部門杠桿率反而提升10個百分點，除現實因素外，更可能是統計口徑發(fā)生了調整。

（一）背景介紹：宏觀杠桿統計方法

在宏觀研究領域中，杠桿率是衡量宏觀經濟主體和債務可持續(xù)性的重要指標，定義為債務與收入之比，收入在核算方法上等同于國內總收入（GDP），故實際計算杠桿率時通常采用各宏觀部門債務總額與GDP之比（李揚等，2015）。對某經濟體宏觀杠桿率的測算可按住戶、非金融企業(yè)、金融和政府四個部門分別進行，其中住戶、非金融企業(yè)與政府合計為非金融/實體經濟部門，住戶與非金融企業(yè)合計為非金融私人部門，各部門杠桿率加總得到全社會杠桿率（李揚等，2015）。

宏觀資產負債表由于缺乏統一的表式結構和編制辦法，國際上對宏觀杠桿率的概念定義、指標估算尚缺乏一致的計算口徑。因為方便橫向比較，債務收入比方法被國內國際學者機構廣泛采用。例如，IMF于2015年公布了170余個經濟體公共部門杠桿率數據庫（Abbas et al.，2010），并在2016年對中國各部門杠桿率給出了單獨的測算（Lipton，2016）。其中企業(yè)部門杠桿率分為對內杠桿率和對外杠桿率兩部分。對內杠桿率為社會融資規(guī)模去除住戶部門負債、上年認定為地方政府負有償債責任的地方政府融資平臺、非金融企業(yè)境內股票，再合并當年地方政府債務置換得到的對內債務總和與GDP之比。對外杠桿率為外匯管理局全口徑外債情況表中的“其他部門”項加上外匯管理局國際投資頭寸表中“直接投資：關聯企業(yè)債務”的和與GDP之比。BIS在2013年3月公布了40余個經濟體非金融部門私人部門的長期年度和季度信貸序列（Dembiermont et al.，2013），在2015年9月補充了公共部門債務序列（Dembiermont et al.，2015），并持續(xù)發(fā)布更新。國內對宏觀杠桿率的測算以NIFD為代表，自2015年起對中國各部門年度杠桿率進行測算和公布（李揚等，2015），其中對非金融企業(yè)部門債務統計以企業(yè)通過傳統貸款渠道獲取的資金、利用債務類金融工具從金融市場直接獲得的資金、以及銀行信貸以外渠道的融資三個層次為基礎求和并扣除地方政府融資平臺債務獲得。

在諸多組織機構和學者對中國宏觀杠桿率的統計中，便于縱向及橫向比較的長序列和多樣本數據庫僅占一小部分，持續(xù)更新的僅包括如上所述的幾家大型機構等。將中國各部門歷史數據完整公布并持續(xù)更新的，目前僅BIS及國家金融與發(fā)展實驗室兩家。同時滿足完整性、連續(xù)性、橫向可比性，并將數據頻率提升到季度數據的，目前只有BIS。因此，國內宏觀杠桿率研究對BIS公布的杠桿率序列高度關注，學術界及市場均認可其權威性。故有必要針對BIS在12月最新版數據中做出的整體下調及2018年一季度杠桿率驟然上升的原因進行詳細分析。

（二）原因分析

BIS宏觀杠桿率數據庫通常于每季度末對兩季度前的數據進行更新，由于更新時進行季節(jié)調整，不同版本歷史數據間可能出現微小差異。在發(fā)現此次12月版數據更新出現較大調整后，筆者查閱了BIS網站更新的數據說明文件，并與BIS統計部門進行溝通，在嘗試還原了BIS 12月版非金融企業(yè)杠桿率序列的基礎上，從統計口徑、客觀規(guī)律、現實原因等方面對企業(yè)杠桿率變化的原因做出了分析。

1.社融統計口徑變化導致杠桿率整體下調

通常債務收入比的分子為存量指標，其分母GDP量級較大，且1期內變化幅度很小，杠桿率的驟升驟降更可能是由于統計口徑發(fā)生了調整。圖1所示，BIS 9月和12月公布的兩版非金融企業(yè)杠桿率數據的趨勢或絕對值的差別都較大。12月版本中，非金融企業(yè)部門2018年一、二季度的杠桿率分別為157.1和155.1，2017年四季度為146.9，上升12個百分點。而9月版本中，2018年一季度為164.1，比2017年四季度的160.3僅增加了3.8個百分點。這從側面證明了統計口徑調整是造成2018年一季度非金融部門杠桿率增幅異常的主要原因。

根據BIS在2018年12月10日公布的數據說明文件，12月數據對非金融企業(yè)部門的統計共有三個斷點：2006年第一季度、2015年第一季度以及2017年第一季度，推測2017年一季度斷點為12月版數據中首次出現。三個斷點中2006年一季度～2014年四季度，非金融企業(yè)部門信貸總額為中國人民銀行公布的金融機構信貸收支表中的本地銀行信貸、來自外國銀行的跨境信貸與非銀行融資（由社會融資規(guī)模流量數據推算得到，包括非銀行金融機構發(fā)放的委托貸款、信托貸款、境內債券市場發(fā)行的公司債券等）。2015年一季度～2016年四季度，非金融企業(yè)部門之和信貸總額為社會融資規(guī)模存量減去非金融企業(yè)境內股票①BIS數據說明中對非金融企業(yè)部門的說明直接使用社會融資規(guī)模扣除股權融資，口徑調整后又扣除了地方政府專項債券，但社融中包含家庭部門，故本文計算時除按照數據說明文件的方法對社融進行扣除外，還對BIS公布的家庭部門信貸總額進行了扣除。與來自外國銀行的跨境信貸之和。2017年一季度后，非金融企業(yè)部門信貸總額為社會融資規(guī)模存量減去非金融企業(yè)境內股票、地方政府專項債券、存款類金融機構資產支持證券以及貸款核銷與來自外國銀行的跨境信貸之和。

關于如何進行斷點調整，BIS（2013）公布方法如下：斷點發(fā)生時，斷點前觀測值全部按比例縮放。例如，一些國家在時點Z之后設立金融賬戶，其境外信貸數據在t=Z處由本地及國際銀行信貸（bt）變更為金融賬戶數據（ft），斷點調整序列如下：

關于跨境信貸的統計方法，BIS（2013）指出：基于BIS的國際銀行統計（IBS）中“地區(qū)銀行業(yè)務”及“綜合銀行業(yè)務”兩個版塊數據加總獲得。由于BIS未公布具體處理方法，本文在計算過程中采用直接加總的方式，將“地區(qū)銀行業(yè)務”版塊中表A6“交易對手位置”中的A6.1-F子表，即交易對手位于中國境內的境外地區(qū)銀行信貸總額與“綜合銀行業(yè)務”版塊表B4-S“中國境內交易對手的合并頭寸”，即交易對手位于中國境內的跨國銀行信貸總額加總，以當季匯率換算成人民幣得到跨境信貸總額。

2017年一季度后的境內信貸部分口徑調整與中國人民銀行公布的社會融資規(guī)模口徑調整有關。在2015年一季度后的基礎上額外扣除了地方政府專項債券、存款類金融機構資產支持證券以及貸款核銷三項。而社會融資規(guī)模口徑調整的時間為2018年7月，將“存款類金融機構資產支持證券”和“貸款核銷”納入社會融資規(guī)模統計；2018年9月，將“地方政府專項債券”納入社會融資規(guī)模統計。恰在BIS 9月和12月兩次公布信貸總額之間，一并公布了2017年一季度后的地方政府專項債券、存款類金融機構資產支持證券以及貸款核銷數據。因此，有充分的理由推測，12月非金融企業(yè)部門杠桿率整體比9月下降約10個百分點，或由此次社會融資規(guī)模統計口徑調整引起?？鄢胤秸畬ｍ梻⒋婵铑惤鹑跈C構資產支持證券以及貸款核銷三項之后，非金融企業(yè)部門信貸總額減少，杠桿率大幅下降。

本文根據BIS在2018年12月10日公布的數據說明文件及BIS公布的季節(jié)調整、斷點調整方法，對社融口徑調整后的非金融企業(yè)部門杠桿率進行了計算，結果與12月版數據大致相同。再按照社融口徑調整前的口徑計算②境外信貸部分按照BIS的做法，從BIS的IBS(International Banking Statistics)中的Locational banking statistics數據庫得到單一歸屬地境外銀行信貸數據，自Consolidated banking statistics版塊得到境外跨境銀行信貸數據，加總后得到境外信貸總額序列。，結果與9月版杠桿率數據基本一致（如圖2）。由于BIS未公布境外信貸部分計算方法，推測本文計算所得序列與BIS公布序列存在微小差異或為境外信貸總額計算誤差引起。

圖2 社融2次斷點調整計算的杠桿率與1次調整的杠桿率（%）

如圖2所示，經過兩次社融斷點調整的杠桿率數據相比經過一次調整的數據下降了約10個百分點，且經過兩次斷點調整的杠桿率序列在2018年一季度增幅顯著高于一次斷點調整的序列?？梢酝茢郆IS 12月非金融企業(yè)杠桿率比9月大幅降低10個百分點是因為社會融資規(guī)模口徑的調整；2018年一季度非金融企業(yè)杠桿率的上升可以由社會融資規(guī)?？趶秸{整部分解釋。

2.一季度杠桿率上升存在季節(jié)性因素

杠桿率的分子和分母均會受季節(jié)影響，其中在分母方面，季節(jié)性因素表現為一季度工作日較少，GDP在全年中的占比較低，CPI也常受春節(jié)消費影響而呈現季節(jié)性變化，導致1季度GDP經價格處理后，單看數值往往低于其他季度。分子方面，一方面銀行等金融機構在年初時的資金量以及放貸額度都較為充裕，且存在早放貸，早受益的信貸投放傾向。另一方面四季度處于年底，銀行需加強放貸余額管理，從而拉長審批周期，將貸款項目壓至下年初，業(yè)務方向轉向攬存，以便更好應對年初大量貸款申請需求。故一季度信貸投放往往較快，企業(yè)負債存在著明顯的季節(jié)效應。

圖3 GDP（左）與信貸總額（右）自相關與偏自相關系數

一些研究機構和學者認為，2018年一季度杠桿率上升可歸結于GDP的季度效應。如張曉晶（2018）認為，每年一季度由于節(jié)假日較多，季度GDP相應較低，將季度滾動GDP環(huán)比增速做出自相關和偏自相關圖，可以發(fā)現GDP有明顯的季度效應。但本文認為，BIS采用四個季度季節(jié)調整后GDP滾動加總作為杠桿率的分母實際上已經消除了其季節(jié)影響。如果存在季節(jié)影響，只能是通過分子，即BIS計算的信貸總額來影響。對此，本文使用BIS計算杠桿率時所采用的信貸總額環(huán)比增長率與滾動GDP環(huán)比增長率分別計算了序列的自相關和偏自相關系數，如圖3所示，GDP季度增長率AC呈正弦式衰減，PAC未顯示出明顯周期性。信貸總額季度增長率滯后4期PAC顯著高于置信上限，表明信貸總額增長率序列當期與滯后4期存在顯著正相關，該序列存在季節(jié)性。用譜分析方法處理季度信貸增量序列，窗函數采用Hamming窗，得到周期圖如圖4。從中可見主頻率在0.25左右，即主周期為4，也證明了非金融企業(yè)負債具有季節(jié)特征。

圖4 信貸增量序列周期圖

在對杠桿率歷史序列的分析中同樣發(fā)現，一季度杠桿率通常相對上年末有所回升，但主要是由信貸增量的季節(jié)性影響，而非GDP的季度效應。如圖5所示，從2008～2018年，一季度非金融企業(yè)杠桿率較上年上升的共有10年。唯一略有下降的2011年主要是受政策緊縮影響，處于降杠桿周期中，前3季度杠桿率持續(xù)下降，故一季度較上年也略微降低了0.1個百分點。不僅處于加杠桿周期中的年份1季度杠桿率高于上年末，處于降杠桿周期中的2008、2010、2016和2017年，即使二季度后多有回落，其一季度非金融企業(yè)杠桿率也高于上年末。包括去杠桿成效開始顯現，杠桿率下降明顯的2016及2017年，也表現出了年初反彈，之后逐季回落的變化趨勢。2017年末相比2016年去杠桿成果非常顯著，非金融企業(yè)部門杠桿率全年下降近6個百分點，但一季度比上年仍然高出近3個百分點。說明非金融企業(yè)杠桿率在每年一季度回升屬于大概率事件，2018年一季度的回升也受到季節(jié)因素影響。這一結論與董占斌（2007）以浙江省2002～2006年信貸投放為研究對象得出的結論相一致，即信貸投放具有明顯的季節(jié)規(guī)律性，早投放傾向明顯。

圖5 企業(yè)杠桿率環(huán)比變化情況（12月版數據，%）

進一步地，采用Census X12加法模型對非金融企業(yè)信貸總額季度增量序列進行季節(jié)調整處理，如6所示，一季度非金融企業(yè)貸款量明顯高于其余三個季度，且穩(wěn)定增強，但2018年度環(huán)比增幅反而較上年有所降低。將季節(jié)調整后的信貸總額序列除以滾動GDP得到季節(jié)調整后的非金融企業(yè)杠桿率，2017年全年分別為152.8、151.2、150.5以及148.1，2018年一季度為155.5，二季度為154.5，較調整前增幅明顯下降。故除去社融口徑調整的影響外，季度影響也是導致2018年1季度非金融企業(yè)杠桿率上升的重要原因。

圖6 非金融企業(yè)信貸總額季度增量季節(jié)因子

3.斷點調整尚未完善

目前看2018年12月公布的數據使非金融企業(yè)部門2018年一季度杠桿率激增，形成明顯斷點，數據連貫性和可比性較差，可能存在未對2018年一季度進行斷點調整的情況。將非金融企業(yè)信貸增長進行X12季節(jié)調整，去除趨勢項以及季節(jié)因子后得到不規(guī)則項，如圖7所示。2018年前該序列相對較平穩(wěn)，2018年后波動幅度突然增加，一季度的不規(guī)則項為明顯異常點，說明BIS于12月給出的非金融企業(yè)杠桿率有待進一步斷點調整以完善其連續(xù)性。BIS統計部門工作人員提供了考慮2018年一季度數據斷點之前的調整數據，并表示將在未來發(fā)布調整后數據。

圖7 非金融企業(yè)信貸增長季節(jié)調整不規(guī)則項

圖8 非金融企業(yè)杠桿率季節(jié)調整趨勢項

BIS調整后的序列相對12月版數據，2018年一、二季度杠桿率不變，2017年四季度及之前有大幅回調，整體趨勢在2018年前與12月版數據一致，介于9月版本與12月版本之間，更接近9月版本，如圖9所示。這說明在2019年3月即將公布的數據中，以2018年一季度為斷點對此前數據進行了回調。調整后的序列更連貫，2018年一季度相比2017年四季度僅略微上升0.3個百分點，二季度更是降至155.1%，回落至2015年一季度之前的水平，與2017年初相比已下降6.4個百分點。將調整后的杠桿率序列采用X12方法進行季節(jié)調整，得到剝離季節(jié)性因素的趨勢項如圖8所示，可見自2016年后非金融企業(yè)杠桿率始終呈現下降趨勢。結合國家金融與發(fā)展實驗室（NIFD）公布的中國企業(yè)杠桿率，盡管在2018年一季度較上年末反彈3.9個百分點，但之后二、三季度持續(xù)下降，這這充分說明2018年一季度非金融部門杠桿率的上升不具有可持續(xù)性，去杠桿取得的積極成效仍在持續(xù)顯現，去杠桿進程并未發(fā)生逆轉。盡管三季度以來經濟下行壓力加大，出現了一些對于去杠桿進程暫緩的討論，但政策方向并未轉變，降杠桿的趨勢依然明顯。

圖9 不同版本BIS企業(yè)杠桿率及其與NIFD數據比較（%）

4.統計方法對表外債務存在低估

雖然BIS對2015年后采用社會融資規(guī)模指標計算企業(yè)杠桿率，但社會融資規(guī)模中仍未完全涵蓋全部非金融企業(yè)債務表外融資。在企業(yè)部門境內非銀行融資方面，除企業(yè)債券、委托貸款和信托貸款外，BIS的統計口徑還包括保險公司賠償、投資性房地產、小額及貸款公司貸款，但沒有包括未貼現的銀行承兌匯票及證券、保險等金融機構表外對企業(yè)的債務融資。故，一方面在過去影子銀行體系過度發(fā)展階段低估了非金融企業(yè)部門的債務，另一方面在影子銀行風險得到治理前后存在趨勢性偏誤。

2018年以來，各項監(jiān)管政策逐步落實，銀保監(jiān)會《關于調整商業(yè)銀行貸款損失準備監(jiān)管要求的通知》，要求符合條件的銀行撥備覆蓋率監(jiān)管要求由150%調整為120%～150%，貸款撥備率監(jiān)管要求由2.5%調整為1.5%～2.5%，鼓勵銀行回表以及真實暴露不良資產。金融去杠桿政策使通道業(yè)務、嵌套業(yè)務明顯下降，影子銀行資管業(yè)務收縮6%左右，很多過去并未計入債務的表外業(yè)務逐步回表，在M2增速回落、社會融資規(guī)模下滑較快的情況下，2018年一季度人民幣貸款增加4.86萬億元，創(chuàng)下有記錄以來單季新增貸款新高，表外融資規(guī)模持續(xù)大幅回落占了主因。對表外業(yè)務整治并非讓表外業(yè)務強行回到表內，而是重點整治通道內空轉的表外業(yè)務，整體增強了對實體經濟的支持，使經濟整體債務結構更加健康。但這部分回表業(yè)務同時計入非金融企業(yè)部門新增債務，成為推高2018年一季度BIS統計的非金融企業(yè)杠桿率指標的原因之一。

2018年4月，中國人民銀行正式發(fā)布了《關于規(guī)范金融機構資產管理業(yè)務的指導意見》，進一步規(guī)范了商業(yè)銀行表外業(yè)務以及影子銀行。資管新規(guī)實施后，企業(yè)從影子銀行渠道獲得的貸款規(guī)模會進一步下降，由傳統信貸渠道獲得的融資更易被監(jiān)管部門管控。隨著各項監(jiān)管措施逐步到位，大量表外業(yè)務將繼續(xù)回歸表內，不僅是監(jiān)管的規(guī)范，也是債務結構的優(yōu)化。易綱（2018）指出，當前銀根不松不緊。同時，穩(wěn)健的貨幣政策和金融加強監(jiān)管效果得到顯現，表外債務得到明顯控制，表內融資增速有所提高，宏觀杠桿得到適當監(jiān)管①中國人民銀行調查統計司司長阮健弘在央行專家座談會上的講話，2019年2月21日。，而這種改進尚未反映在BIS的杠桿率統計數據中。

四、總結及政策建議

本文基于對BIS杠桿率統計口徑和方法的深入研究及與其統計部門工作人員的交流，對BIS最新公布的中國非金融部門杠桿率數據出現兩點新變化的原因進行了探究，得出結論：通過對BIS杠桿率序列的還原發(fā)現，12月版杠桿率較9月版整體大幅下調主要是因為BIS根據我國社會融資規(guī)模統計口徑調整縮小了企業(yè)部門負債的統計口徑。使用時間序列季節(jié)調整方法發(fā)現，一季度信貸投放上升導致杠桿率回升屬季節(jié)規(guī)律性變化，并不表示去杠桿進程發(fā)生了逆轉。與BIS統計部門工作人員交流及由原序列經X12方法處理后的不規(guī)則項進行分析后得知，BIS對2018年一季度中國非金融企業(yè)部門杠桿率斷點尚未進行妥善處理、以及BIS統計方法存在對表外債務的低估，不能準確反映表外業(yè)務回表這一有益變化，也導致了一季度企業(yè)杠桿率數據反彈。

基于以上結論可判斷，目前我國去杠桿進程并未發(fā)生根本性逆轉。2019年2月21日，中國人民銀行調查統計司司長阮健弘在央行召開的專家座談會上也表示，經初步測算，2018年杠桿率比2017年下降了1.5個百分點，其中企業(yè)部門杠桿率下降了5.8個百分點，是2012年以來我國首次實現杠桿率下降，去杠桿成效比較明顯。當前供給側結構性改革取得明顯成效，實體經濟穩(wěn)中向好，金融總量的水平，完全是穩(wěn)杠桿的水平，沒有大水漫灌。但對于數據口徑調整和季節(jié)性因素等導致杠桿率數據出現變化，可能會引起社會對中國去杠桿進程和供給側結構性改革效果的質疑，引發(fā)市場焦慮情緒，對預期管理效果產生不利影響。為此，在杠桿率統計與解讀方面，本文提出政策建議：第一，加強數據解讀和政策溝通，做好預期引導工作。應進一步加強政策溝通，加大政策解釋力度，明確非金融企業(yè)杠桿率在1季度回升屬于季節(jié)性規(guī)律，避免引發(fā)認識上的混亂，提高市場對去杠桿的信心和安全感。第二，積極與BIS開展有關杠桿率測算的技術協調工作。BIS未妥善處理數據斷點，對非金融企業(yè)杠桿率的分子——信貸總額的數據處理未能消除其季節(jié)性，以及沒有考慮表外業(yè)務回表等因素，導致12月公布的最新數據連續(xù)性較差，容易引發(fā)社會的誤讀，故其斷點調整后的數據仍存在以上季節(jié)處理和統計口徑方面的問題?；诖?，應加強與BIS有關杠桿率估算的技術協調，對相關統計工作加以完善。第三，在條件成熟時公布中國杠桿率官方數據。目前，中國人民銀行已在內部估算不同部門的杠桿率數據，在統計方法上與BIS、IMF及NIFD并不完全相同，考慮的因素更為全面，如對政府部門債務與企業(yè)部門債務重復部分的剔除等。因此，今后可以考慮在條件成熟時公布官方杠桿率統計數據，這有利于加強政策預期引導。

根據本文的分析，去杠桿進程并未發(fā)生逆轉，企業(yè)杠桿率過高的局面仍未得到根本扭轉，非金融企業(yè)杠桿率與其他主要經濟體相比仍然較高，不少企業(yè)還處在財務負擔重、債務風險高的困難境地。關于下一步如何守住供給側改革成果、進一步落實結構性去杠桿，本文提出以下建議：第一，要保持政策定力，承擔經濟轉型過程中的損失，將改革切實推進至深水區(qū)。2018年以來經濟下行壓力增加，在經濟增長減速、國內外因素同時作用的復雜背景下，要堅持以供給側改革為主線不動搖，通過靈活精準的政策組合推進結構性去杠桿。此外，如果企業(yè)盈利能力得到提升，隨著資產質量的提高以及資本金的充實，在資產負債率穩(wěn)定甚至下降的情況下，不必囿于短期的絕對負債規(guī)模大小，而應追求企業(yè)負債增長要與資產質量的提升相匹配，微觀主體盈利能力整體獲得改善后，銀行信貸資產質量也將得到提升。第二，貨幣政策要精準把握流動性投向。在總量適度的同時發(fā)揮結構性貨幣政策精準滴灌的作用，既要避免“大水漫灌”導致無差別各類企業(yè)債務無差別推升，資產泡沫擠壓投資回報率，也要防止流動性過緊迫使銀行信用收緊，抑制地方政府和國有企業(yè)的舉債沖動，降低流動性邊際收緊對民營企業(yè)的沖擊，提升資源配置效率和經濟增長潛力。第三，把握好去杠桿的節(jié)奏和力度，通過深化改革從根本上促進杠桿平穩(wěn)下降。堅持穩(wěn)中求進工作總基調，強化逆周期調節(jié)，避免政策操之過急帶來誤傷甚至引發(fā)市場動蕩，避免政策疊加形成收縮和共振效應，特別是當前生產領域通縮壓力加大，更應警惕去杠桿過快引發(fā)“債務—通縮”風險（紀敏等，2017；紀敏等，2018）。長期來看，堅持結構性去杠桿，必須強化體制機制建設，繼續(xù)通過推進財稅體制改革、硬化軟約束主體的預算約束等方式，提升產業(yè)資本的整體回報率。只有通過結構性改革提高資本回報率和全要素生產率，創(chuàng)造良好的營商環(huán)境，才能發(fā)揮市場機制作用，提高資金配置效率，避免高杠桿企業(yè)對債務融資的過度依賴，從根本上促進杠桿平穩(wěn)下降。