胡振興

(重慶工商大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院， 重慶 400067)

2008年國際金融危機(jī)以來，我國金融杠桿率持續(xù)攀升。2015年習(xí)近平總書記在中央財經(jīng)領(lǐng)導(dǎo)小組首次提出供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，標(biāo)志著我國經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)的發(fā)展階段。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新時期面臨新機(jī)遇，也有新挑戰(zhàn)。當(dāng)前，我國正處在前期刺激經(jīng)濟(jì)的消化期，前期政策的累積效應(yīng)和溢出效應(yīng)還在發(fā)揮作用，這對我國當(dāng)前實施宏觀經(jīng)濟(jì)政策調(diào)控形成了掣肘，調(diào)控余地有所減小。為應(yīng)對這一系列問題，我國推出了供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，其中去杠桿成為供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的重要組成部分，要以去杠桿為手段，減小我國金融業(yè)系統(tǒng)性金融風(fēng)險發(fā)生的可能性，更要助力我國實體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，不斷推動我國經(jīng)濟(jì)向高質(zhì)量的方向發(fā)展，為我國實現(xiàn)“兩個一百年”奮斗目標(biāo)貢獻(xiàn)力量。

一、文獻(xiàn)綜述

(一)杠桿率的構(gòu)成研究

經(jīng)濟(jì)學(xué)中的杠桿率一般指債務(wù)與資產(chǎn)的比值。在不同條件下選取不同的分子、分母的替代指標(biāo)，杠桿率有不同的表現(xiàn)形式。在宏觀領(lǐng)域，通常以一個國家的債務(wù)水平與國內(nèi)生產(chǎn)總值的比值作為金融杠桿的代理變量[1]。馮明在研究一國宏觀杠桿率時對此進(jìn)行了分解，將債務(wù)與GDP的比值分解為“債務(wù)/總資本與總資本/GDP”的乘積，并認(rèn)為債務(wù)與總資本的比值才是真正意義上的金融杠桿率[2]。馬勇、陳雨露則認(rèn)為用反映經(jīng)濟(jì)社會中企業(yè)部門和居民部門的私人信貸總額與反映一個國家總體經(jīng)濟(jì)收入的國內(nèi)生產(chǎn)總值之比作為衡量一國金融杠桿的指標(biāo)更為準(zhǔn)確[3]。在微觀領(lǐng)域，尤其是在金融部門、非金融企業(yè)部門、政府部門以及居民部門，杠桿率的衡量標(biāo)準(zhǔn)差異很大。陳雨露認(rèn)為，用廣義貨幣(M2)與國內(nèi)生產(chǎn)總值的比值作為金融部門的杠桿率十分合適[4]；何德旭、王朝陽則認(rèn)為用金融業(yè)增加值與國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重、私人部門信貸與國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重來衡量金融部門的杠桿率更為合適[5]。

(二)杠桿率過高引發(fā)的經(jīng)濟(jì)后果

各國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的實踐經(jīng)驗表明，杠桿率過高會對一國經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生較大的影響，國內(nèi)外學(xué)者一致認(rèn)為杠桿率過高會導(dǎo)致實體經(jīng)濟(jì)對流動性的吸收能力下降、增大金融體系的不穩(wěn)定性并加劇企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險。自2008年我國實行有計劃的量化寬松政策以來，宏觀流動性持續(xù)寬松[6]，然而貨幣寬松并未轉(zhuǎn)化為信用寬松，相當(dāng)一部分的信貸資金和貨幣資金在金融機(jī)構(gòu)之間內(nèi)部循環(huán)，實體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展沒有得到全額的資金支持，社會融資規(guī)模下降[7]。金融杠桿在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中扮演著十分重要的角色，但當(dāng)杠桿率過高時就會危及經(jīng)濟(jì)發(fā)展，引發(fā)經(jīng)濟(jì)危機(jī)[8]。金融杠桿的存在放大了可使用資金的數(shù)量，但也帶來了一些問題。申廣軍等人研究發(fā)現(xiàn)杠桿率過高不僅會增加企業(yè)的償還債務(wù)的壓力、增加違約風(fēng)險引發(fā)經(jīng)濟(jì)危機(jī)，還會造成嚴(yán)重的資源錯配，產(chǎn)生大量的“僵尸”企業(yè)[9]。

(三)去杠桿的路徑探索

過高杠桿率威脅經(jīng)濟(jì)的健康運行，因此采取合理的手段降低經(jīng)濟(jì)部門的杠桿率成為世界各國必須解決的實際問題，這也成為許多學(xué)者的研究對象。潘敏、袁歌騁認(rèn)為金融部門在去杠桿時主要采取的去杠桿措施就是賣出問題資產(chǎn)、減少信貸供給以及籌集新資本[10]。劉一楠通過我國工業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，我國大型國有企業(yè)的杠桿率顯著高于私營企業(yè)，杠桿率存在企業(yè)所有制形式差異[11]；因此，在采取去杠桿手段時，必須考慮企業(yè)的所有制形式，對高杠桿的國有企業(yè)快速實現(xiàn)去杠桿，對杠桿率較低的私營企業(yè)平穩(wěn)去杠桿。劉一楠、宋曉玲通過構(gòu)造動態(tài)隨機(jī)均衡模型(DSGE)研究杠桿率失衡問題，認(rèn)為降杠桿必須從不同經(jīng)濟(jì)部門入手，采取結(jié)構(gòu)性去杠桿的解決辦法[12]。張曉晶、常欣等人認(rèn)為不同經(jīng)濟(jì)部門的負(fù)債能力、運行效率以及風(fēng)險防御能力等諸多方面存在差異，因此，我國去杠桿要采取結(jié)構(gòu)性去杠桿的方法，在保持宏觀總體杠桿率平穩(wěn)的條件下，改善各經(jīng)濟(jì)部門的杠桿率[13]。李豐團(tuán)對我國非金融企業(yè)的去杠桿進(jìn)行了深入研究，并提出企業(yè)兼并重組、盤活存量資產(chǎn)、優(yōu)化債務(wù)結(jié)構(gòu)、市場化債轉(zhuǎn)股、開展股權(quán)融資等措施[14]。

二、實證分析

(一)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展與杠桿率的范疇界定

本文在構(gòu)建經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展這一復(fù)合型指標(biāo)時，參考覃成林、黃建歡、梁流濤等人做法[15-17]，從經(jīng)濟(jì)自身發(fā)展質(zhì)量、經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展質(zhì)量、經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展質(zhì)量、經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展質(zhì)量、經(jīng)濟(jì)開放發(fā)展質(zhì)量、經(jīng)濟(jì)共享發(fā)展質(zhì)量六個維度構(gòu)建經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展評價指標(biāo)，如表1所示。經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)數(shù)據(jù)來自中國人民銀行、中華人民共和國國家統(tǒng)計局、EPS數(shù)據(jù)庫、RESSET數(shù)據(jù)庫。

表1 經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展綜合指標(biāo)

在對數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)上，運用熵權(quán)TOPSIS法計算出了各省市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)值。

本文參考王國剛[18]的做法，將金融企業(yè)和非金融的杠桿率指標(biāo)定義為：債務(wù)總額/資產(chǎn)總額(負(fù)債+所有者權(quán)益)。

(二)模型設(shè)定

現(xiàn)有的文獻(xiàn)研究顯示，金融杠桿與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展有著密不可分的聯(lián)系，本文假定金融杠桿與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展之間存在非線性關(guān)系。為了驗證和研究金融杠桿對我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的非線性影響，本文利用Hansen提出的門檻模型，構(gòu)建了門檻計量模型。門檻效應(yīng)是指當(dāng)某一經(jīng)濟(jì)參數(shù)達(dá)到并突破特定的臨界值之后，將會引起另一經(jīng)濟(jì)參數(shù)的結(jié)構(gòu)性突變。傳統(tǒng)門檻模型存在門檻值外生給定、置信區(qū)間無法估計以及估計結(jié)果的有效性不可靠等問題。為了克服傳統(tǒng)門檻模型存在的缺陷， Hansen通過將門檻值及其個數(shù)內(nèi)生化和基于漸進(jìn)分布理論來構(gòu)建置信區(qū)間構(gòu)建新的門檻回歸模型[19]。Hansen將門檻回歸模型的基本形式設(shè)定為(2)和(3)的形式，本文構(gòu)建的門檻面板模型為式(4)。

InHIGH=β0+β1Xi,t+β2FLi,t(FD<γ1)+β3FLi,t(FD>γ1)+εi,t

(4)

式(4)中，lnHIGH表示經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平；X為控制變量，包括通貨膨脹率、城鎮(zhèn)化水平、人口老齡化程度、貿(mào)易開放度、教育水平、外商投資水平、金融風(fēng)險等一系列影響經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的因素；FL為金融杠桿；FD為金融發(fā)展水平，作為模型的門檻變量，代表具體的門檻值；下標(biāo)i、t分別表示個體省份和時間；εi,t為隨機(jī)誤差項。當(dāng)存在兩個門檻值時，模型可進(jìn)一步擴(kuò)展為式(5)：

InHIGH=β0+β1Xi,t+β2FLi,t(FD<γ1)+β3FLi,t(FD≤γ2)+β2FLi,t(FD>γ2)+εi,t

(5)

(三)變量說明

1.被解釋變量

經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平使用熵值法得到的權(quán)重與原始數(shù)據(jù)相乘獲得。

2.核心解釋變量

在現(xiàn)有研究中，國內(nèi)外學(xué)者對一國宏觀杠桿率和微觀企業(yè)的杠桿率都進(jìn)行了研究，但采用的指標(biāo)不盡相同。分析一國宏觀杠桿率時普遍采用債務(wù)總額/GDP來衡量，分析微觀企業(yè)杠桿率時較客觀科學(xué)的指標(biāo)是采用債務(wù)總額/資產(chǎn)總額(負(fù)債+所有者權(quán)益)這一指標(biāo)。本文采用債務(wù)總額/資產(chǎn)總額作為金融杠桿的替代變量。

3.門檻變量

金融杠桿是金融影響經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要途徑，金融的發(fā)展變化必然會對其自身以及其作用產(chǎn)生一定的影響。因此，本文將金融發(fā)展水平作為門檻變量，以探究其對金融杠桿在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的門檻效應(yīng)。本文從金融規(guī)模、金融效率、金融結(jié)構(gòu)三個方面反映金融發(fā)展情況，具體選取的指標(biāo)分別為總資產(chǎn)占GDP 的比重、資本形成總額/總儲蓄、總資產(chǎn)/貸款余額。

4.控制變量

經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有系統(tǒng)性和復(fù)雜性，為了保證實證分析結(jié)果的科學(xué)性、嚴(yán)謹(jǐn)性與客觀性，本文采用通貨膨脹率、貿(mào)易開放度、城鎮(zhèn)化水平、人口老齡化程度、教育程度、外商投資水平、金融風(fēng)險等一系列指標(biāo)作為控制變量。各變量計算方法如表2所示。

(四)數(shù)據(jù)選擇及實證分析

考慮到數(shù)據(jù)的可得性和完整性，本文選擇我國長江經(jīng)濟(jì)帶11個省市2008—2017年的數(shù)據(jù)作為研究樣本。為了分析金融行業(yè)和非金融行業(yè)企業(yè)去杠桿對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響，所選公司剔除了ST、*ST、暫停退市、退市、三板市場及數(shù)據(jù)不完整公司。本文所采用的數(shù)據(jù)主要來源于中國國家統(tǒng)計局、EPS數(shù)據(jù)庫、RESSET數(shù)據(jù)庫。對于部分缺失數(shù)據(jù)，本文采用線性插值法進(jìn)行補(bǔ)充，盡量保證數(shù)據(jù)的連續(xù)性。

表2 門檻面板模型變量

在不考慮門檻變量和門檻效應(yīng)的前提下，本文首先采用靜態(tài)面板模型估計金融杠桿對我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響。本文根據(jù)豪斯曼(haus-man)檢驗判斷選用固定效應(yīng)模型，通過異方差檢驗判定固定效應(yīng)模型存在異方差，因此用FGLS對固定效應(yīng)模型進(jìn)行修正。根據(jù)表3的結(jié)果，F(xiàn)GLS回歸模型顯示非金融企業(yè)金融杠桿的系數(shù)為-0.00912，且在5%水平下顯著；FGLS回歸模型顯示金融企業(yè)金融杠桿的系數(shù)為-0.0951，且在1%水平下顯著，說明我國現(xiàn)階段的金融杠桿對我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生了一定的阻礙作用。固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型在不同程度上也說明金融杠桿的系數(shù)為負(fù)。

在對面板數(shù)據(jù)的基準(zhǔn)回歸分析中，本文發(fā)現(xiàn)變量之間表現(xiàn)出嚴(yán)重的內(nèi)生性問題。為了解決這一問題，進(jìn)一步檢驗結(jié)構(gòu)性去杠桿對我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響，本文采用差分廣義矩估計(差分GMM)和系統(tǒng)廣義矩估計(系統(tǒng)GMM)估計方法對金融企業(yè)與非金融企業(yè)的杠桿率進(jìn)行研究分析，以便可以很好地解決變量之間的內(nèi)生性問題。系統(tǒng)GMM是對差分GMM的擴(kuò)展，差分GMM是對原方程作差分，使用變量滯后階作為工具變量。系統(tǒng)GMM可以規(guī)避差分GMM的缺陷：差分時消除了非觀測截面?zhèn)€體效應(yīng)及不隨時間變化的其他變量，且有時變量滯后階并非理想工具變量。系統(tǒng)GMM相當(dāng)于聯(lián)立差分方程和原水平方程，使用變量滯后階作為差分方程的工具變量，同時使用差分變量的滯后項作為水平方程的工具變量。因此，系統(tǒng)GMM具備更好的回歸效果。本文回歸結(jié)果具體如表4所示。

在對非金融企業(yè)進(jìn)行差分GMM和系統(tǒng)GMM回歸時，回歸結(jié)果大致相同。差分GMM回歸結(jié)果顯示金融杠桿的系數(shù)為正，且在5%的統(tǒng)計水平上顯著；系統(tǒng)GMM回歸結(jié)果顯示金融杠桿的系數(shù)同樣為正。這與前文中用固定效應(yīng)模型與隨機(jī)效應(yīng)模型檢驗非金融企業(yè)杠桿率系數(shù)為正但不顯著形成對照，進(jìn)一步說明我國非金融企業(yè)杠桿率處于一種穩(wěn)定且有助于經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的水平。在對金融企業(yè)進(jìn)行差分GMM和系統(tǒng)GMM回歸時，回歸結(jié)果顯示金融杠桿均為負(fù)值，且在1%的統(tǒng)計水平上顯著，表明現(xiàn)階段我國金融企業(yè)杠桿率確實過高，不利于我國經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。

在對門檻效應(yīng)估計前，首先采用Hansen提出的格點搜索方法確定模型中存在的門檻值，并通過自抽樣法( Bootstrap) 對門檻效應(yīng)的顯著性進(jìn)行檢驗。按照上述方法，本文進(jìn)行400次反復(fù)抽樣后確定了門檻值并對其進(jìn)行顯著性檢驗。從表5、6門檻效應(yīng)檢驗結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，選擇不同的金融發(fā)展變量作為門檻變量時，在一定的顯著性水平下存在門檻效應(yīng)，說明金融杠桿對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用具有門檻效應(yīng)。具體來看，在對非金融企業(yè)進(jìn)行門檻檢驗時，金融規(guī)模、金融效率和金融結(jié)構(gòu)作為門檻變量時均不存在門檻效應(yīng)；在對金融企業(yè)進(jìn)行門檻效應(yīng)檢驗時發(fā)現(xiàn)，金融規(guī)模和金融結(jié)構(gòu)作為門檻變量時具有單重門檻效應(yīng)，但不具有多重門檻效應(yīng)，金融效率作為門檻變量不具有門檻效應(yīng)。具體如表5—7所示。

表3 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

注：***、**、*分別表示1%、5%和10%水平上顯著

根據(jù)門檻效應(yīng)檢驗結(jié)果，采用不同類型的門檻模型對金融杠桿的門檻效應(yīng)進(jìn)行檢驗分析。門檻面板模型回歸結(jié)果中，金融企業(yè)金融杠桿的系數(shù)均為負(fù)值，說明現(xiàn)階段我國金融企業(yè)的金融杠桿對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展有不利影響，這與靜態(tài)面板回歸結(jié)果一致。但隨著門檻變量取值范圍的不同，核心解釋變量的系數(shù)和顯著性發(fā)生了較大變化，說明金融杠桿對我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響發(fā)生了變化，由此可判定金融杠桿對我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展存在顯著的門檻效應(yīng)。

表8的第A列選取的是金融規(guī)模作為門檻變量進(jìn)行門檻面板模型回歸分析，估計結(jié)果顯示金融規(guī)模存在顯著的單門檻效應(yīng)：當(dāng)金融規(guī)模小于或等于門檻值0.0322時，金融杠桿的系數(shù)為-0.0777，并在1%統(tǒng)計水平上顯著，金融杠桿對我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生了阻礙作用；當(dāng)金融規(guī)模大于門檻值時，金融杠桿的系數(shù)上升為-0.0360，且在5%的統(tǒng)計水平上顯著。由此說明現(xiàn)階段我國金融企業(yè)杠桿率過高阻礙了我國經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展，金融規(guī)模的不斷擴(kuò)大會導(dǎo)致金融資金向金融企業(yè)聚集，實體企業(yè)缺乏資金支持。更嚴(yán)重的后果就是使得虛實經(jīng)濟(jì)發(fā)展嚴(yán)重不和，泡沫經(jīng)濟(jì)滋長。為了助力實體經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展、平衡發(fā)展金融企業(yè)和非金融企業(yè)，我國政府從2015年就推行結(jié)構(gòu)性去杠桿，力求削弱金融企業(yè)的杠桿率，促進(jìn)我國經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。表8的第B列選取的是金融結(jié)構(gòu)作為門檻變量進(jìn)行門檻面板模型回歸分析，估計結(jié)果顯示金融結(jié)構(gòu)有顯著的單門檻效應(yīng)：當(dāng)金融結(jié)構(gòu)小于或等于0.1194時，金融結(jié)構(gòu)的系數(shù)為-0.0793，并在1%

表4 非金融企業(yè)和金融企業(yè)GMM回歸結(jié)果

注：***、**、*分別示1%、5%和10%水平上顯著

表5 非金融企業(yè)門檻效應(yīng)檢驗結(jié)果

表6 金融企業(yè)門檻效應(yīng)檢驗結(jié)果

注：***、**、*分別示1%、5%和10%水平上顯著

表7 金融企業(yè)門檻估計值結(jié)果

統(tǒng)計水平上顯著，金融結(jié)構(gòu)的不均衡同樣阻礙了我國經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。金融結(jié)構(gòu)的不平穩(wěn)增長會使得虛擬資產(chǎn)超過初始貨幣，當(dāng)?shù)竭_(dá)一定程度時，金融系統(tǒng)的極小震蕩就會引發(fā)經(jīng)濟(jì)危機(jī)或者金融危機(jī)。

在對門檻模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗時，為了進(jìn)一步驗證金融杠桿的門檻效應(yīng)，本文重新選取指標(biāo)計算各省市的金融杠桿，采用的新杠桿率指標(biāo)為：銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)各項貸款/銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)各項存款。面板模型回歸結(jié)果顯示，非金融行業(yè)金融杠桿不具有門檻效應(yīng)，但金融行業(yè)的金融杠桿具有門檻效應(yīng)，與前文研究結(jié)果一致，門檻模型統(tǒng)計結(jié)果如表8的第C列和第D列所示。

三、結(jié)論與建議

(一)研究結(jié)論

金融企業(yè)的金融杠桿存在門檻效應(yīng)，即金融杠桿對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的阻礙作用會隨著金融發(fā)展水平的變動而顯著變化。具體來看， 以金融效率作為衡量金融發(fā)展水平的門檻變量時不具有門檻效應(yīng)；以金融規(guī)模衡量作為金融發(fā)展水平的門檻變量時，金融杠桿的阻礙作用呈現(xiàn)單重門檻效應(yīng)，金融杠桿系數(shù)值顯著為負(fù)，表明金融規(guī)模的擴(kuò)張會阻礙金融杠桿對經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展;金融結(jié)構(gòu)作為門檻變量時，金融杠桿的阻礙作用呈現(xiàn)單重門檻效應(yīng)，且顯著為負(fù)，說明金融結(jié)構(gòu)的不合理狀況不利于我國經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。差分GMM和系統(tǒng)GMM回歸結(jié)果顯示我國金融企業(yè)杠桿率現(xiàn)狀和非金融企業(yè)杠桿率現(xiàn)狀對我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有完全不同的影響。實證結(jié)果表明，金融企業(yè)的高杠桿不利于我國經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展，這與門檻面板模型回歸結(jié)果一致；非金融企業(yè)杠桿率水平處于一種合理水平，不僅有助于非金融企業(yè)自身的發(fā)展，對于助力我國經(jīng)濟(jì)整體的高質(zhì)量發(fā)展也有十分顯著的促進(jìn)作用。

表8 門檻效應(yīng)估計結(jié)果

注：***、**、*分別表示1%、5%和10%水平上顯著

(二)政策建議

1.大力提升非金融企業(yè)直接融資水平，完善健全投資者保護(hù)機(jī)制

無論是基于全國還是基于各省市的角度，都應(yīng)該大力提升直接融資水平，而對于非金融企業(yè)領(lǐng)域的實體企業(yè)，要結(jié)合其在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的作用提高金融服務(wù)的可得性，努力解決其融資難、融資貴的問題，提高資本配置效率，避免金融風(fēng)險過度集中于金融機(jī)構(gòu)或商業(yè)銀行。

2.促使金融企業(yè)去杠桿

重視金融去杠桿應(yīng)重點關(guān)注金融企業(yè)的杠桿率過高問題，防止過多的社會資金涌入資本市場；同時也要加強(qiáng)對跨市場和跨行業(yè)金融風(fēng)險傳染的控制，為金融企業(yè)去杠桿提供良好的金融環(huán)境，確保金融體系穩(wěn)定、高效的運行。

3.發(fā)揮政府對經(jīng)濟(jì)的調(diào)控作用

在金融制度和金融市場不斷完善的背景下，國家也應(yīng)通過相關(guān)政策實施，如政策性優(yōu)惠貸款、商業(yè)性貸款的政策性擔(dān)保等金融政策措施，結(jié)合相關(guān)的產(chǎn)業(yè)政策，鼓勵以高新技術(shù)企業(yè)為代表的新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展，進(jìn)一步加大對第二產(chǎn)業(yè)改造轉(zhuǎn)型和第三產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級的貸款投入和資金支持，改善資金供給水平和配置結(jié)構(gòu)，推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化。