張欣怡 張斕小熙

摘 要：本文基于2003年至2019年企業(yè)杠桿率的季度面板數(shù)據(jù)，從具有代表性的采掘業(yè)、制造業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)、零售業(yè)出發(fā)，從貨幣政策及其傳導(dǎo)中介的角度探討貨幣政策對非金融企業(yè)杠桿率的影響，就杠桿的期限結(jié)構(gòu)進(jìn)行探討，并且針對不同的經(jīng)濟(jì)狀況討論貨幣政策對非金融企業(yè)杠桿率的差異性影響。研究結(jié)果表明：第一，貨幣政策對企業(yè)杠桿率的影響呈現(xiàn)出期限結(jié)構(gòu)差異性，即對企業(yè)的短期負(fù)債率的抑制作用較為顯著，而對企業(yè)的長期負(fù)債率卻幾乎沒有影響;第二，在寬松的貨幣政策下，作為傳統(tǒng)貨幣政策工具的公開市場操作通過影響準(zhǔn)備金與基礎(chǔ)貨幣規(guī)模的方式，拓寬企業(yè)的信貸渠道，促進(jìn)企業(yè)杠桿率的上升;第三，相比正常情況，緊縮的貨幣政策在經(jīng)濟(jì)基本面較差時對企業(yè)杠桿率的抑制作用較小。針對本文的研究結(jié)論，提出以下政策建議：第一，在利用緊縮的貨幣政策降低企業(yè)長期杠桿率時，更應(yīng)當(dāng)權(quán)衡思考“穩(wěn)增長”與“去杠桿”之間的均衡取舍;第二，對企業(yè)杠桿率與經(jīng)濟(jì)增長之間進(jìn)行取舍時，可以考慮創(chuàng)新貨幣政策工具，通過改變中介效應(yīng)的方式對過高的企業(yè)杠桿率進(jìn)行精準(zhǔn)打擊，以便更好地在保證經(jīng)濟(jì)增長的同時控制企業(yè)杠桿率，防范與化解系統(tǒng)性風(fēng)險;第三，在新冠疫情期間，政府可以在“穩(wěn)增長”與“防風(fēng)險”中暫時對“穩(wěn)增長”給予更多的側(cè)重，當(dāng)經(jīng)濟(jì)基本面逐漸恢復(fù)之后，再對企業(yè)杠桿率進(jìn)行更精準(zhǔn)有力的控制。

關(guān)鍵詞：貨幣政策;杠桿率;非金融企業(yè);中介效應(yīng);期限結(jié)構(gòu)

一、引言

2008年危機(jī)期間，我國為緩解由海外次貸危機(jī)所引發(fā)的國內(nèi)短期需求沖擊與隨之而來的經(jīng)濟(jì)低迷，短期之內(nèi)采取了大量財政刺激政策。這些政策雖然有效避免了經(jīng)濟(jì)“硬著陸”，但是卻留下了后遺癥。2008年之后，我國總負(fù)債增長迅速，債務(wù)負(fù)擔(dān)也迅速累積。近年以來，我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展增速逐漸放緩，配合快速增長的企業(yè)債務(wù)，導(dǎo)致了我國如今的企業(yè)杠桿率（企業(yè)債務(wù)與GDP的比例）迅速攀升，而與之伴隨的債務(wù)風(fēng)險也令人擔(dān)憂。

中國上市企業(yè)杠桿率的變化具有期限結(jié)構(gòu)、行業(yè)結(jié)構(gòu)、所有制結(jié)構(gòu)差異等等的特點。比如，企業(yè)的短期負(fù)債率呈現(xiàn)出先上升后下降的趨勢，而長期負(fù)債率出現(xiàn)小幅升高;房地產(chǎn)與建筑業(yè)企業(yè)的杠桿率不斷上升，而采掘業(yè)企業(yè)的杠桿率出現(xiàn)大幅波動（宮汝凱等人，2019）。因此，若研究中國企業(yè)杠桿率的結(jié)構(gòu)與時變，則應(yīng)當(dāng)結(jié)合企業(yè)的微觀特征。此外，目前已有文獻(xiàn)對貨幣政策的衡量大多從貨幣供給量和利率出發(fā)。其中，廣義貨幣供應(yīng)量作為貨幣政策的中介目標(biāo)，企業(yè)的信貸渠道——其增量對企業(yè)杠桿率起到促進(jìn)作用;而利率作為貨幣政策的中介目標(biāo)，企業(yè)的利率渠道——其增量對企業(yè)杠桿率起到抑制作用。在簡單地對促進(jìn)、抑制進(jìn)行討論之外，有學(xué)者指出，中央銀行通過公開市場操作對基礎(chǔ)貨幣規(guī)模進(jìn)行調(diào)整，而該過程造成的利率變化與杠桿率呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系（巴曙松等人，2020）。同時，在貨幣政策對企業(yè)杠桿率的影響在線性關(guān)系之外還存在著非線性關(guān)系。如今，新疫情經(jīng)濟(jì)環(huán)境和與之伴隨的低利率環(huán)境引起的“杠桿悖論”引人深思。以往研究中，劉曉光等人指出企業(yè)杠桿率與基礎(chǔ)貨幣的增長率呈現(xiàn)出倒“V”型的趨勢（劉曉光、張杰平，2016），因此簡單地施行貨幣緊縮政策并不能緩解企業(yè)日益增高的杠桿率。同時，張東陽等人認(rèn)為貨幣政策對非金融企業(yè)杠桿率的影響存在著顯著的門限效應(yīng)，且國有企業(yè)的加杠桿行為存在顯著的擠出效應(yīng)（張東陽、崔建軍，2020），但該論文并沒有討論貨幣政策在不同經(jīng)濟(jì)基本面下對非金融企業(yè)杠桿率所存在的門限效應(yīng)。

本文在回顧相關(guān)文獻(xiàn)并進(jìn)行理論關(guān)系探討后，發(fā)現(xiàn)描述企業(yè)杠桿率期限結(jié)構(gòu)差異的文章很多，研究貨幣政策與總杠桿率之間線性、非線性關(guān)系的文章也不少，但是將二者結(jié)合起來并研究貨幣政策對不同期限杠桿的差異性影響、在不同的經(jīng)濟(jì)基本面下對杠桿率的差異性影響的文獻(xiàn)則十分鮮有。因此，本文在前人文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，將非金融企業(yè)中介目標(biāo)的微觀模型針對杠桿的期限結(jié)構(gòu)進(jìn)行延展，探討貨幣政策（以公開市場操作為例）與信貸渠道、利率渠道兩中介目標(biāo)對非金融企業(yè)杠桿影響的傳導(dǎo)機(jī)制，并在不同的經(jīng)濟(jì)基本面下分析貨幣政策對企業(yè)杠桿率的差異性影響，對目前的疫情形勢形成貨幣政策建議。

二、理論框架與研究假說

1.杠桿率與貨幣供應(yīng)量

本文的非金融企業(yè)杠桿率衡量的是企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率，即企業(yè)資產(chǎn)與負(fù)債的比率。在理論框架與研究假說中對宮汝凱等人的模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行拓展與延伸。

當(dāng)企業(yè)的負(fù)債貨幣彈性大于資產(chǎn)貨幣彈性時，上式導(dǎo)數(shù)為正，企業(yè)杠桿率會隨著貨幣供給的增長而上升。同時，由于公開市場操作相對靈活、精準(zhǔn)、容易實施且容易被中央銀行控制，因此中央銀行通過公開市場操作主動實施寬松貨幣政策時，帶來貨幣供給量的提升。

另外，由于非金融企業(yè)的財務(wù)狀況在短期內(nèi)受到公司流動性負(fù)債的強(qiáng)制性或其他特殊因素的影響，因此非金融企業(yè)長期杠桿對貨幣供給的敏感性會相比短期負(fù)債更大。因此，當(dāng)企業(yè)的負(fù)債貨幣彈性大于資產(chǎn)貨幣彈性時，寬松的貨幣政策對企業(yè)長期杠桿率的影響更大。因此，我們提出以下兩點假設(shè)：

H1：貨幣供給量的提升會提高企業(yè)的杠桿率。

H2：貨幣供給量對企業(yè)杠桿率的影響隨著企業(yè)杠桿時限的增大而增大。

2.杠桿率與利率

在上文的杠桿率模型中，對貨幣供應(yīng)量R進(jìn)行求導(dǎo)，得到：

H3：利率的提升會降低企業(yè)的杠桿率。

H4：利率對企業(yè)杠桿率的影響隨著企業(yè)杠桿時限的增大而增大。

同時，基于對貨幣政策工具、貨幣政策中介目標(biāo)、企業(yè)杠桿率之間的傳導(dǎo)模式的思考，我們提出第五、六條假設(shè)：

H5：寬松的貨幣政策通過拓寬企業(yè)信貸渠道、利率渠道的方式，促進(jìn)企業(yè)杠桿率上升。

H6：緊縮的貨幣政策對非金融企業(yè)杠桿率的抑制作用在經(jīng)濟(jì)低迷期間被減弱。

三、實證模型設(shè)定及變量說明

1.數(shù)據(jù)來源與樣本選擇

本文數(shù)據(jù)全部來自于CSMAR、國家統(tǒng)計局、瑞思金融數(shù)據(jù)庫等。在樣本的選擇上，參考宮汝凱、徐悅星、王大中等（2019）的研究，以最具代表性的四個行業(yè)——采掘業(yè)、制造業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)、零售業(yè)內(nèi)A股上市的企業(yè)作為行業(yè)總和。將行業(yè)內(nèi)部公司合并報表中的資產(chǎn)負(fù)債率、長期資產(chǎn)負(fù)債率的中位數(shù)作為對公司杠桿（DA_M）、長期杠桿率（LTDA_M）的衡量。在時間選擇上，選擇2013年第一季度到2019年第四季度的季度數(shù)據(jù)。對采掘業(yè)、制造業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)、零售業(yè)的資產(chǎn)率、長期資產(chǎn)負(fù)債率進(jìn)行可視化處理，發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)業(yè)的杠桿率無論在長期、短期均處于較高水平，雖然近年來呈現(xiàn)出波動，但總體上呈現(xiàn)上升態(tài)勢。同時，行業(yè)的長期杠桿波動率小于短期杠桿，但是也呈現(xiàn)出逐漸上升的趨勢。

對核心解釋變量的選取參考王旭鵬（2019）的做法，選取7天銀行間同業(yè)拆借利率的100倍的對數(shù)（lnShiD7）作為對貨幣政策中介目標(biāo)——利率渠道的度量;選取滯后一階貨幣供應(yīng)量（lnLM2）在3月、6月、9月、12月供應(yīng)量的同比增長作為對貨幣政策中介目標(biāo)——信貸渠道的度量。同時，選取質(zhì)押式回購債券的三天滑動平均利率（lnMAI3）在季度結(jié)尾處的數(shù)據(jù)作為對貨幣政策工具（公開市場操作）的度量，用中小機(jī)構(gòu)的存款準(zhǔn)備金率的對數(shù)（lnReMS）作為對信貸渠道的替換指標(biāo)，用于穩(wěn)健性檢驗。

同時，本文對變量的控制從宏觀、微觀兩部分進(jìn)行。其中，選取以2002年為基年處理后的季度GDP指數(shù)（lnS_GDP）、滯后一階企業(yè)家信心指數(shù)（LlnEcon）、滯后一階消費者信心指數(shù)（LlnCcon）來控制宏觀環(huán)境;選取企業(yè)存貨周轉(zhuǎn)率（ITR），息稅前營業(yè)利潤率（SProBIT）從企業(yè)運營能力、盈利能力兩方面來控制微觀環(huán)境。

各變量的描述性統(tǒng)計分析如表1所示：

考慮到個別變量標(biāo)準(zhǔn)差較大，為減少奇異值的干擾，利用Winsorize程序?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行縮尾處理（1%和99%分位數(shù)）。

2.模型設(shè)定

（1）固定效應(yīng)模型

本文建立面板數(shù)據(jù)模型來驗證假設(shè)1與假設(shè)3。具體模型如下所示：

其中，lnShiD7t為t時刻的銀行間同業(yè)拆借利率（7天），lnLM2t為t時刻的一階滯后貨幣供應(yīng)量，第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重，lnS-GDPt為t時刻處理后的季度GDP指數(shù)，LlnEcont為t時刻的一階滯后的企業(yè)家信心指數(shù)，LlnCcont為t時刻之后一階的消費者信心指數(shù)，ITRit為行業(yè)i在t時刻的存貨周轉(zhuǎn)率，SProBITit為行業(yè)i在t時刻的息稅前營業(yè)利潤率，λt為行業(yè)i在t時刻的為個體固定效應(yīng)，為隨機(jī)擾動項。

若上述三式核心解釋變量、中介變量的系數(shù)都較為顯著，符合假設(shè)1、3，則本文在此基礎(chǔ)上將通過中介效應(yīng)分析進(jìn)一步解釋貨幣政策的中介目標(biāo)——信貸渠道、利率渠道對企業(yè)杠桿率的影響。

（2）中介效應(yīng)模型

檢驗方法參考Judd和Kenny（1981）提出的逐步檢驗法。具體模型如下所示：

若上述三式核心解釋變量、中介變量的系數(shù)都較為顯著，符合假設(shè)2、4。

（3）門限效應(yīng)模型

當(dāng)經(jīng)濟(jì)狀況非常糟糕時，哪怕中央銀行采取非常寬松的貨幣政策——增大貨幣供給并減小利率，人們?nèi)匀辉敢獬钟鞋F(xiàn)金而銀行則會儲備超額準(zhǔn)備金。此時，企業(yè)的融資難度和融資成本將會提高，面對難以應(yīng)對的流動性危機(jī)，企業(yè)的凈資產(chǎn)將因基本面的惡化而進(jìn)一步縮水，導(dǎo)致企業(yè)杠桿率的提高。此時，惡化經(jīng)濟(jì)環(huán)境下企業(yè)杠桿率的縮水將會抵消一部分寬松貨幣政策對企業(yè)杠桿里增加的促進(jìn)作用?；趯ι鲜龅乃伎?，本文引入門限效應(yīng)模型，思考經(jīng)濟(jì)沖擊（比如疫情）導(dǎo)致的低經(jīng)濟(jì)增長環(huán)境下，貨幣政策對企業(yè)杠桿率的影響。

目前存在的大部分研究傾向于用GDP衡量經(jīng)濟(jì)情況。但是本文認(rèn)為，我國GDP從2003年-2019年基本處于不斷上漲的情況，因此用GDP衡量經(jīng)濟(jì)情況具有向上的趨勢性，不能很好地反映出經(jīng)濟(jì)情況較差的年份。因此，本文采用滯后一階的企業(yè)家信心指數(shù)（LlnEcon）來度量經(jīng)濟(jì)情況的好壞：

進(jìn)行三階門限效應(yīng)回歸時，回歸結(jié)果如下：

四、實證結(jié)果分析

1.固定效應(yīng)模型的實證結(jié)果分析

由表3中固定效應(yīng)模型的回歸結(jié)果可以看出，核心解釋變量貨幣供應(yīng)量對非金融企業(yè)杠桿率、長期杠桿率的影響系數(shù)均顯著為正，且對長期杠桿率的影響系數(shù)顯著大于短期，系數(shù)差在99%的水平下顯著，因此認(rèn)為假說H1、H2成立，即貨幣供給量的提升會提高企業(yè)的杠桿率，且貨幣供給量對企業(yè)杠桿率的影響隨著企業(yè)杠桿時限的增大而增大;同時，核心解釋變量——以銀行間同業(yè)拆借利率（7天）為工具變量的利率渠道對企業(yè)杠桿率、長期杠桿率的解釋系數(shù)均為負(fù)數(shù)，對杠桿率的解釋系數(shù)在1%的概率下顯著，說明利率的提升會降低非金融企業(yè)的杠桿率。由于利率對長期杠桿率的解釋系數(shù)并不顯著，且兩個模型下回歸系數(shù)接近，因此無法利率對長期杠桿率的影響是否大于短期。

對宏觀控制變量的回歸結(jié)果可以看到，以lnS_GDP為工具變量的經(jīng)濟(jì)增長水平對非金融企業(yè)杠桿率、企業(yè)長期杠桿率的影響皆顯著，且對長期杠桿率的影響顯著較大，這一結(jié)果也同樣印證了長期杠桿率對宏觀環(huán)境的依賴性較大——短期內(nèi)企業(yè)由于受到短期負(fù)債的強(qiáng)制性以及企業(yè)自身因素的影響，對杠桿率的調(diào)節(jié)靈活性較低。在長期內(nèi)，企業(yè)杠桿率的調(diào)整空間更大，因此會根據(jù)宏觀政策調(diào)整最適合企業(yè)長期發(fā)展水平的長期杠桿率。同時，我們看到企業(yè)家信心指數(shù)對非金融企業(yè)杠桿率、長期杠桿率的影響顯著為正，但是消費者信心指數(shù)則對非金融企業(yè)杠桿率、長期杠桿率的解釋系數(shù)為負(fù)。本文將消費者信心指數(shù)替換為消費者滿意指數(shù)、消費者期待指數(shù)（數(shù)據(jù)來源：CSMAR），發(fā)現(xiàn)解釋系數(shù)均為負(fù)數(shù)——說明消費者信心指數(shù)的增加將帶來非金融企業(yè)杠桿率的降低。由于此處不是本文分析重點，故不作深入探討。

對微觀控制變量的回歸結(jié)果來看，非金融企業(yè)存貨周轉(zhuǎn)率、息稅前營業(yè)利潤率的增加會降低企業(yè)的杠桿率、長期杠桿率。雖然系數(shù)在回歸結(jié)果中并不顯著，但是本文將存貨周轉(zhuǎn)率替換為總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、現(xiàn)金周轉(zhuǎn)率時，將息稅前營業(yè)利潤率替換為營業(yè)利潤率，發(fā)現(xiàn)回歸系數(shù)均為負(fù)數(shù)。該結(jié)果說明企業(yè)運營能力、盈利能力等基本面情況的提升會促進(jìn)企業(yè)降低杠桿率。該過程的邏輯可以解釋為：當(dāng)企業(yè)基本面良好時，為了降低成本，企業(yè)通常選擇進(jìn)行成本較低的內(nèi)部股權(quán)融資以進(jìn)一步擴(kuò)大生產(chǎn)、提升利潤。同樣，當(dāng)企業(yè)進(jìn)行債券融資時，資本市場通常會將該舉措解釋為企業(yè)管理層對公司發(fā)展?jié)摿Φ牟蛔孕牛@種推斷會對企業(yè)的股價產(chǎn)生不利影響。因此，當(dāng)企業(yè)基本面向好，發(fā)展?jié)摿^大時，企業(yè)會尋求內(nèi)部股權(quán)融資進(jìn)而導(dǎo)致杠桿率的下降。

2.中介效應(yīng)模型的實證結(jié)果分析

盡管MacKinnon等（2002）提出——當(dāng)中介效應(yīng)較弱時，逐步檢驗回歸很難檢驗出顯著的中介效應(yīng)，因此逐步檢驗的檢驗力較低，但是溫忠麟等人（2014）認(rèn)為，若逐步回歸法已經(jīng)得到顯著的結(jié)果，那么檢驗力較低這一結(jié)論將不再成立。下面研究進(jìn)一步驗證了本文結(jié)果的有效性。

由于央行通過質(zhì)押式回購、買斷式回購等公開市場操作來調(diào)整市場流動性，因此回購利率的高低可以反映貨幣政策的松緊。參考王旭鵬（2019）的做法，引入銀行間質(zhì)押式回購的三天加權(quán)平均利率（lnMAI3）作為貨幣政策工具（公開市場操作）的工具變量，數(shù)據(jù)來源為CSMAR。對（一）中的固定效應(yīng)模型進(jìn)行分布回歸，由表4中的模型3和模型4的回歸結(jié)果可以看出，lnMAI3對lnLM2的解釋系數(shù)為-0.183，在0.99的置信區(qū)間下顯著為負(fù)，說明擴(kuò)張的貨幣政策會增大貨幣供應(yīng)量，拓寬企業(yè)的信貸渠道。同時，lnMAI3對lnShiD7的解釋系數(shù)為0.799，在0.99的置信區(qū)間下顯著為正，說明擴(kuò)張的貨幣政策會降低利率，拓寬企業(yè)的利率渠道。同時，在企業(yè)杠桿率對貨幣政策工具的回歸中，lnMAI3對DA_M的解釋系數(shù)顯著為負(fù)數(shù)，說明利用公開市場操作采取寬松的貨幣政策會提高企業(yè)的杠桿率，這一結(jié)論與上文中的結(jié)論相一致。

綜上，寬松的貨幣政策工具通過增大貨幣供應(yīng)量，降低借貸利率的方式拓寬企業(yè)的信貸渠道與利率渠道，進(jìn)而導(dǎo)致企業(yè)杠桿率的增大。這一結(jié)論驗證了假說H5，它是“防風(fēng)險”與“穩(wěn)增長”之間的主要矛盾源。

3.門限效應(yīng)的回歸結(jié)果

由一階門限回歸結(jié)果可以看出，模型（一）與模型（二）得出的主要解釋系數(shù)符號沒有發(fā)生變化，說明門限效應(yīng)模型結(jié)果具備可靠性。我們看到，在門限的兩側(cè)，貨幣供給量對非金融企業(yè)杠桿率的影響均顯著為正，分別在10%、5%的水平上顯著，且當(dāng)企業(yè)家信心指數(shù)較大時，貨幣供給量的解釋系數(shù)較大。這說明，當(dāng)滯后一階的企業(yè)家指數(shù)較低，即經(jīng)濟(jì)低迷時，貨幣政策對企業(yè)杠桿率的促進(jìn)作用小于經(jīng)濟(jì)繁榮的時刻。

對于其他核心解釋變量與控制變量的解釋沒有發(fā)生較大變化，這里不再進(jìn)行贅述。

在門限模型結(jié)果中，LlnEcon小于4.82的經(jīng)濟(jì)狀態(tài)被定義為“經(jīng)濟(jì)不景氣”時期。實際上，這一指標(biāo)與實際生活是吻合的。由2001年到2020年的數(shù)據(jù)來看，由LlnEcon所顯示的“經(jīng)濟(jì)不景氣”時期分別包含了網(wǎng)絡(luò)泡沫時期（2002）、非典時期（2003）、次貸危機(jī)時期（2008）與新冠疫情時期（2020）。其中，新冠疫情時期企業(yè)家信心指數(shù)之低，堪比次貸危機(jī)時期。以上進(jìn)一步說明了新冠疫情期間應(yīng)先采取寬松貨幣政策，等經(jīng)濟(jì)社會狀況恢復(fù)秩序之后，再采取緊縮貨幣政策以限制企業(yè)杠桿率的重要性。

五、穩(wěn)健性檢驗

為了保證以上實證結(jié)論的穩(wěn)健性和可靠性，本文通過替代核心解釋變量的方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。其中，再貼現(xiàn)、調(diào)整存款準(zhǔn)備金均是中央銀行貨幣政策工具。由于我國再貼現(xiàn)利率自2010年12月26日起由1.8%調(diào)整到2.25%后便一直延續(xù)至今，無法反映出貨幣政策的松緊情況，因此本文選擇存款準(zhǔn)備金率替代銀行間同業(yè)拆借利率來進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。檢驗結(jié)果顯示，當(dāng)新的核心解釋變量帶入模型后，本文主要結(jié)論并沒有受到影響。因此，本文認(rèn)為所建立的模型具有一定的穩(wěn)健性。

六、結(jié)論與政策啟示

首先，貨幣政策對非金融企業(yè)杠桿率的影響具有期限特點，即非金融企業(yè)的長期杠桿率與中短期杠桿率相比，將會受到貨幣政策更強(qiáng)烈的影響。因此，在利用緊縮的貨幣政策降低企業(yè)長期杠桿率時，更應(yīng)當(dāng)權(quán)衡思考“穩(wěn)增長”與“去杠桿”之間的均衡取舍。

其次，貨幣政策通過企業(yè)的信貸渠道、利率渠道來影響企業(yè)的杠桿率。寬松的貨幣政策將帶來貨幣供給量的下降與利率的提升，進(jìn)而導(dǎo)致非金融企業(yè)杠桿率的提升。因此，在對企業(yè)杠桿率與經(jīng)濟(jì)增長之間進(jìn)行取舍時，可以考慮創(chuàng)新貨幣政策工具，通過改變中介效應(yīng)的方式對過高的企業(yè)杠桿率進(jìn)行精準(zhǔn)打擊，以便更好地在保證經(jīng)濟(jì)增長的同時控制企業(yè)杠桿率，預(yù)防“明斯基時刻”，防范與化解系統(tǒng)性風(fēng)險。

最后，當(dāng)經(jīng)濟(jì)低迷時，企業(yè)由于受到外部的負(fù)面沖擊與內(nèi)部的企業(yè)家信心降低、基本面惡化，杠桿率將會由于凈資本的縮水、融資成本與難度的上升而提高。此時，緊縮的貨幣政策不會有效地降低企業(yè)杠桿率，反而會令經(jīng)濟(jì)惡化，加劇沖擊對經(jīng)濟(jì)的破壞?；谏鲜鲇懻摚疚恼J(rèn)為在新冠疫情期間，政府可以在“穩(wěn)增長”與“防風(fēng)險”中暫時對“穩(wěn)增長”給予更多的側(cè)重，將社會正常運轉(zhuǎn)作為主要目標(biāo)，致力于盡早令經(jīng)濟(jì)回暖。當(dāng)經(jīng)濟(jì)基本面逐漸恢復(fù)之后，再對企業(yè)杠桿率進(jìn)行更精準(zhǔn)有力的控制。

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