任碧云（博士生導師），關(guān) 秋

一、引言

2008 年國際金融危機后，我國宏觀杠桿率迅速上升，一度被認為是宏觀經(jīng)濟重要的風險隱患。根據(jù)中國社會科學院國家資產(chǎn)負債表研究中心（CNBS）的數(shù)據(jù)，2022 年9 月末我國宏觀杠桿率（債務/GDP）為273.2%，較2008 年末增加了132.0個百分點。其中，非金融企業(yè)部門杠桿率（非金融企業(yè)部門債務/GDP）為160.9%，較2008 年末增加了65.7 個百分點，是宏觀杠桿率的主體部分和主要增長動力。2015 年以來，宏觀杠桿率特別是非金融企業(yè)部門杠桿率成為我國金融宏觀調(diào)控的重點。2015 年12 月的中央經(jīng)濟工作會議首次提出“去杠桿”政策，2018 年4 月的中央財經(jīng)委員會會議進一步提出“以結(jié)構(gòu)性去杠桿為基本思路”“企業(yè)特別是國有企業(yè)要盡快把杠桿降下來”，2019 年12 月的中央經(jīng)濟工作會議要求“保持宏觀杠桿率基本穩(wěn)定”，2022年12月的中央經(jīng)濟工作會議強調(diào)“要著力穩(wěn)增長穩(wěn)就業(yè)穩(wěn)物價，保持經(jīng)濟運行在合理區(qū)間”?？梢钥闯觯瑢暧^杠桿率的調(diào)控思路逐漸從“去杠桿”轉(zhuǎn)變?yōu)椤胺€(wěn)杠桿”，更加注重在宏觀杠桿率水平保持基本穩(wěn)定的情況下，對非金融企業(yè)部門的杠桿結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化，防范非金融企業(yè)部門杠桿率風險。

非金融企業(yè)部門債務主要是銀行向企業(yè)（包括國有企業(yè)和民營企業(yè)）發(fā)放的貸款。近年來，銀行信貸特別是中小民營企業(yè)的信貸發(fā)生了重大變化，一個重要影響因素就是金融科技（Fintech）。根據(jù)金融穩(wěn)定理事會（FinancialStabilityBoard，F(xiàn)SB）的定義，金融科技是技術(shù)驅(qū)動的金融創(chuàng)新，是運用現(xiàn)代科技成果創(chuàng)造或創(chuàng)新金融產(chǎn)品、經(jīng)營模式、業(yè)務流程等，推動金融發(fā)展提質(zhì)增效。在新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革加速演變中，金融與科技的相互賦能是創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展的重要一環(huán)，有力推動了銀行信貸模式的轉(zhuǎn)變。銀行利用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈、人工智能等創(chuàng)新技術(shù)，在設(shè)計信貸產(chǎn)品、積累客戶數(shù)據(jù)、加強信用風險管理等方面加快轉(zhuǎn)型，對信貸特別是中小民營企業(yè)的信貸產(chǎn)生了較大影響。

一個值得思考的問題是，金融科技是否能夠通過增加中小民營企業(yè)信貸，對非金融企業(yè)部門杠桿率的結(jié)構(gòu)和風險產(chǎn)生影響？本文基于國有企業(yè)和民營企業(yè)信貸錯配特征構(gòu)建動態(tài)隨機一般均衡（DSGE）模型，分析金融科技影響中小民營企業(yè)信貸的作用機理，刻畫金融科技減輕信貸錯配程度、降低非金融企業(yè)部門杠桿率風險的作用。文章余下部分安排如下：第二部分梳理有關(guān)文獻并分析作用機理，第三部分構(gòu)建DSGE模型，第四部分進行模擬分析，第五部分是研究結(jié)論和政策含義。

二、文獻綜述和理論分析

已有研究對于宏觀杠桿率風險的擔憂，歸根結(jié)底是擔心高杠桿對經(jīng)濟總產(chǎn)出的負面影響。許多文獻指出，過高的杠桿率水平或增速會導致債務的邊際貢獻由正轉(zhuǎn)負，加劇產(chǎn)出的波動水平。Reinhart 和Rogoff（2009）提出了“90、60”標準，即當公共債務占GDP 的比重超過90%時，公共債務每增長1%，GDP 增長率的中樞大致下降1%；外債規(guī)模占GDP之比的閾值則約為60%。Arcand等（2012）的研究表明，當宏觀杠桿率超過100%之后，產(chǎn)出波動將明顯加大。同時，高杠桿還會引起金融風險不斷累積，在房地產(chǎn)市場、資本市場等中催生泡沫，泡沫一旦破裂將導致“債務—通縮”循環(huán)或“資產(chǎn)負債表衰退”，引發(fā)總產(chǎn)出大幅下降和經(jīng)濟衰退（Martin 和Ventura，2012；馬勇等，2016）。就非金融企業(yè)部門而言，杠桿率風險具體體現(xiàn)在國有企業(yè)和民營企業(yè)信貸錯配對總產(chǎn)出的負面影響。國有企業(yè)和民營企業(yè)并存的“二元”結(jié)構(gòu)是我國非金融企業(yè)部門的主要特征，兩者在生產(chǎn)率和信貸約束等方面存在差異（余雪飛和宋清華，2013；聶輝華等，2016）。國有企業(yè)生產(chǎn)率較低，但由于受到隱性政府擔保，其更易獲得低利率的信貸支持；而民營企業(yè)雖然生產(chǎn)率較高，但面臨著更加嚴格的融資約束。鐘寧樺等（2016）認為，我國高杠桿問題主要集中于大型國有企業(yè)，信貸資源錯配阻礙了全要素生產(chǎn)率的提升。伍戈和李斌（2016）認為，國有企業(yè)過度融資和非理性投資可能擠出民營企業(yè)信貸資源，造成經(jīng)濟結(jié)構(gòu)扭曲和產(chǎn)出損失。劉一楠和宋曉玲（2018）發(fā)現(xiàn)，以房地產(chǎn)與地方平臺為代表的國有企業(yè)部門生產(chǎn)效率較低但得到信貸支持，以制造業(yè)為代表的民營部門生產(chǎn)效率較高但受到信貸抑制，降低了經(jīng)濟體產(chǎn)出水平與經(jīng)濟效率。綜上所述，非金融企業(yè)部門杠桿率風險主要表現(xiàn)為，在國有企業(yè)和民營企業(yè)信貸錯配的情況下，經(jīng)濟體總產(chǎn)出較不存在信貸錯配時更低?？紤]到在當前推動經(jīng)濟運行穩(wěn)步回升的總體要求下，簡單壓降國有企業(yè)信貸可能對經(jīng)濟恢復增長特別是基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資造成一定沖擊，因此，設(shè)法支持中小民營企業(yè)有效信貸需求既是穩(wěn)增長、保就業(yè)的重要手段，可能也是緩解非金融企業(yè)部門杠桿率風險的現(xiàn)實選擇。

近年來許多研究認為，金融科技能夠增加銀行對中小民營企業(yè)的信貸支持。金融科技相關(guān)概念還包括數(shù)字金融、互聯(lián)網(wǎng)金融等，而這些概念基本相似（黃益平和黃卓，2018）。金融科技增加中小民營企業(yè)信貸的作用機理包括以下三個方面：

1. 金融科技能夠緩解信息不對稱問題，降低民營企業(yè)的融資溢價。中小民營企業(yè)普遍存在財務信息不完善、信息披露不健全等問題，銀行由于信息不對稱難以識別企業(yè)的償債能力，傾向于選擇較高的風險溢價，金融科技則有助于緩解這一問題：第一，金融科技能夠幫助銀行全面、準確地收集各類信息，對企業(yè)銷售、信用、納稅、用水用電等行為數(shù)據(jù)進行挖掘和處理，有效降低信息不對稱程度（Mocetti 等，2017；黃浩，2018）。第二，銀行基于大數(shù)據(jù)、分布式記賬等技術(shù)構(gòu)建智能風控系統(tǒng)，提升了各類風險識別和管理的有效性，通過精準化企業(yè)畫像、精細化風險管理，降低了合規(guī)成本和不良率（Norden 等，2014；Demertzis 等，2018）。第三，金融科技能夠促進融資業(yè)務全流程的線上化、自動化，節(jié)省了人工成本，減少了尋租空間和道德風險（Gomber等，2018；李春濤等，2020）。

2. 金融科技能夠提高企業(yè)生存率。流動性不足是中小企業(yè)生命周期短的主要原因，特別是在疫情的沖擊下，大量中小民營企業(yè)營業(yè)收入下降、流動資金不足，如果缺少有效的金融支持，將發(fā)生資金鏈斷裂使得企業(yè)退出市場。金融科技則拓寬了中小企業(yè)流動性資金來源，緩解了疫情等外部沖擊的影響。第一，金融科技減少了傳統(tǒng)信貸模式對企業(yè)抵押品的需求、增加了信用貸款占比，提高了民營企業(yè)信貸資源可得性（肖宇等，2020；任碧云和鄭宗杰，2021）。第二，金融科技加劇了銀行業(yè)市場競爭，促進了銀行信貸資源下沉和擴散，便利了延期還本付息等優(yōu)惠政策的實施（孟娜娜和粟勤，2020；盛天翔和范從來，2020）。第三，金融科技促使產(chǎn)生了新的產(chǎn)品種類、商業(yè)模式和金融業(yè)態(tài)，增加了金融服務供給和流動性補充的渠道（唐松等，2019；李天宇和王曉娟，2021）。

3. 金融科技有助于促進企業(yè)創(chuàng)新，提升企業(yè)生產(chǎn)效率。第一，金融科技加強了銀行對企業(yè)使用融資進行生產(chǎn)和投資的監(jiān)督（Sutherland，2018），反過來也促進了中小民營企業(yè)加強內(nèi)部管理、嚴肅財務紀律，推動企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營更加規(guī)范高效。第二，金融科技幫助企業(yè)獲得了充裕的資金，滿足了創(chuàng)新活動產(chǎn)生的大量資金需求，增強了開展創(chuàng)新活動的動力（馬紅和李小萍，2022；王平和王凱，2022）。第三，銀行在開展融資業(yè)務的過程中，還會通過互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)為企業(yè)提供金融信息服務，有助于提升企業(yè)管理決策水平和企業(yè)生產(chǎn)效率（Philippon，2016）。

因此，金融科技能夠增加銀行對中小民營企業(yè)的信貸支持，可能有助于減輕國有企業(yè)和民營企業(yè)信貸錯配對經(jīng)濟總產(chǎn)出的負面影響，降低非金融企業(yè)部門杠桿率風險。盡管金融科技也可能使得信貸風險更具傳染性、隱蔽性和復雜性，但考慮到我國金融科技正處于發(fā)展初期，大部分應用還是在傳統(tǒng)金融基礎(chǔ)上拓展金融服務范圍（唐松等，2020），且金融監(jiān)管部門同樣應用金融科技推動監(jiān)管科技（Regtech）的發(fā)展，風險監(jiān)測預警和處置能力不斷提升，2021 年以來也逐步將互聯(lián)網(wǎng)平臺企業(yè)的金融業(yè)務納入監(jiān)管并嚴格規(guī)制，風險呈現(xiàn)收斂態(tài)勢。因此，從整體上來看，現(xiàn)階段金融科技對降低融資溢價、提高生存率和生產(chǎn)效率的正面作用要遠遠大于其負面作用。

已有研究闡述了金融科技緩解企業(yè)特別是中小民營企業(yè)融資約束、促進經(jīng)濟發(fā)展的積極作用，而民營企業(yè)融資又與信貸錯配和非金融企業(yè)部門杠桿率風險密切相關(guān)。雖然相關(guān)文獻已對這一問題的許多層面進行了富有意義的探討，但尚未發(fā)現(xiàn)將金融科技和非金融企業(yè)部門杠桿率風險放在同一框架內(nèi)的研究。與現(xiàn)有研究相比，本文可能的貢獻主要有以下兩點：一是將金融科技與非金融企業(yè)部門杠桿率風險置于同一框架下考慮，梳理金融科技通過增加中小民營企業(yè)信貸影響杠桿率風險的作用機理，拓展對金融科技影響的研究維度；二是構(gòu)建了一個包含信貸錯配的DSGE模型，分析非金融企業(yè)部門杠桿率風險，并模擬金融科技的作用，從而豐富了對杠桿率風險的研究。

三、模型構(gòu)建與參數(shù)設(shè)定

（一）模型構(gòu)建

本文構(gòu)造的模型以Christensen 和Dib（2008）的研究為基礎(chǔ)，刻畫了代表性家庭、中間產(chǎn)品生產(chǎn)商（國有企業(yè)和民營企業(yè)）、資本品生產(chǎn)商、零售商、銀行機構(gòu)、政府和中央銀行的經(jīng)濟行為。各部門的內(nèi)在關(guān)系是：代表性家庭向國有企業(yè)和民營企業(yè)提供勞動、獲得工資收入，在金融機構(gòu)進行儲蓄，通過決策消費、勞動供給和儲蓄實現(xiàn)自身終生效用最大化；國有企業(yè)和民營企業(yè)從金融機構(gòu)獲得信貸資金，從資本品生產(chǎn)商購買資本并從家庭部門雇傭勞動，進行中間產(chǎn)品生產(chǎn)；銀行機構(gòu)作為資金中介，吸收家庭部門的儲蓄并全部以信貸形式提供給國有企業(yè)和民營企業(yè)；資本品生產(chǎn)商進行資本積累并提供給國有企業(yè)和民營企業(yè)使用；零售商購買同質(zhì)的中間品并加工成差異化的零售品，設(shè)定零售品的價格并進行銷售；中央銀行根據(jù)經(jīng)濟運行情況和一定規(guī)則制定貨幣政策；政府向非金融企業(yè)部門征稅并進行政府支出。

與常見的分析居民部門、非金融企業(yè)部門、政府部門三部門杠桿率的DSGE 模型相比，本文的模型加入了信貸錯配的設(shè)定，區(qū)分了生產(chǎn)效率較低、融資約束寬松的國有企業(yè)部門和生產(chǎn)效率較高、融資約束較緊的民營企業(yè)部門，從而能夠反映非金融企業(yè)部門的“二元”結(jié)構(gòu)對其杠桿率風險的影響。

1. 家庭。代表性家庭向企業(yè)提供勞動力，獲得工資并進行消費，在金融機構(gòu)儲蓄并持有現(xiàn)金，家庭的優(yōu)化問題為：

約束條件為：

其中，β是貼現(xiàn)因子，Ct是家庭消費，Dt是實際儲蓄，Mt是現(xiàn)金余額，Pt是最終商品價格，Wt是實際工資率，Lt是勞動投入，Tt是實際稅收，Rt是實際無風險利率，是名義無風險利率。此問題的一階條件（FOCs）為：

2. 中間產(chǎn)品生產(chǎn)商。中間產(chǎn)品生產(chǎn)商將資本和勞動按照C-D生產(chǎn)函數(shù)進行生產(chǎn)，即：

中間產(chǎn)品生產(chǎn)商j 由兩種異質(zhì)行為人構(gòu)成，j∈{s，p}，其中j=s代表國有企業(yè)，j=p代表民營企業(yè)。Aj，t為全要素生產(chǎn)率，假設(shè)民營企業(yè)生產(chǎn)率的穩(wěn)態(tài)水平高于國有企業(yè)，即As，ss＜Ap，ss。

中間產(chǎn)品生產(chǎn)商將中間產(chǎn)品出售給零售商，零售商將中間產(chǎn)品提價Xt后進行銷售。勞動力工資為勞動的邊際產(chǎn)出：

資本的預期邊際收益率由資本的邊際產(chǎn)出和增值收益構(gòu)成：

其中，δ表示資本折舊率，Qt表示資本價格。

中間產(chǎn)品生產(chǎn)商權(quán)益資本為Nj，t，需向金融機構(gòu)借款Qj，tKj，t-Nj，t。根據(jù)金融加速器原理，銀行與企業(yè)間存在信息不對稱，銀行通過觀察企業(yè)的資產(chǎn)負債表決定借貸利率，企業(yè)杠桿率Qj，tKj，t/Nj，t越高，融資溢價越高。企業(yè)獲取資金的實際外部融資成本等于資本的預期邊際回報率：

企業(yè)實際外部融資成本等于無風險利率乘以風險溢價，風險溢價由企業(yè)的杠桿率決定。企業(yè)杠桿率升高會導致外部融資溢價上升、融資成本增加，進而抑制企業(yè)投資、減少企業(yè)產(chǎn)出，導致自身杠桿率進一步升高和融資溢價進一步上升。

設(shè)每期中間產(chǎn)品生產(chǎn)商自然存活的概率為γj，則存活企業(yè)的凈利潤（收益減去借款利息支出）將積累成為下一期的凈資產(chǎn)：

兩類企業(yè)行為方程定義完畢，隨后對兩類企業(yè)的投入和產(chǎn)出進行復合。設(shè)兩類企業(yè)中預算軟約束企業(yè)比例為p，則兩類企業(yè)的資本、勞動、工資和產(chǎn)出的關(guān)系為：

由于兩類企業(yè)的產(chǎn)出存在異質(zhì)性，用λ≥1 表示兩類產(chǎn)出的替代彈性。另假設(shè)勞動供給與企業(yè)性質(zhì)無關(guān)，即Ls，t=Lp，t=Lt。

3.資本品生產(chǎn)商。資本品生產(chǎn)商利用扣除折舊后的上期資本和本期投資生產(chǎn)新的資本品，企業(yè)的資本積累方程可以寫作：

其中，It是實際投資，Φ 是投資轉(zhuǎn)化函數(shù)，滿足Φ′＞0，Φ″＜0，即投資邊際效益遞減，且在穩(wěn)態(tài)處滿足Φ（Iss/Kss）=δ。資本品生產(chǎn)商決定投資額度以獲得利潤最大化，其優(yōu)化問題為：

一階條件為：

為簡化分析，本文假設(shè)穩(wěn)態(tài)時資本品價格為1，即Φ′（Iss/Kss）=1。

4. 零售商。零售商從中間產(chǎn)品生產(chǎn)商處買入中間產(chǎn)品，進行無成本的差異化并提價，轉(zhuǎn)化為最終商品進行銷售，最終商品價格為中間產(chǎn)品價格的Xt倍。借鑒Calvo（1983）的研究，每期進行價格調(diào)整的零售商占比為1-θ，調(diào)整后新價格為，其余零售商保持價格為Pt-1不變。可以調(diào)整價格的零售商將在k=1/（1-θ）的時間內(nèi)最大化其貼現(xiàn)收益，零售商的最優(yōu)化問題為：

其中，Ω=Ct/Ct+k。

最終，商品的價格水平為：

5. 銀行機構(gòu)。商業(yè)銀行以無風險利率從家庭部門吸收存款，并以一定的風險溢價貸給企業(yè)，銀行資產(chǎn)負債表平衡需滿足以下條件：

6. 政府和中央銀行。加入財政政策和貨幣政策是為了分析信貸錯配情況下“穩(wěn)增長”等宏觀調(diào)控政策對總產(chǎn)出的影響，刻畫非金融企業(yè)部門杠桿率的風險表現(xiàn)，并分析引入金融科技后宏觀調(diào)控政策對總產(chǎn)出影響的改變。

（1）財政政策。政府財政平衡要求財政支出等于凈稅收和鑄幣稅之和，即：

經(jīng)濟體供需平衡要求：

（2）貨幣政策。假設(shè)中央銀行按照帶有利率調(diào)整“慣性”的泰勒規(guī)則制定貨幣政策，即中央銀行根據(jù)產(chǎn)出缺口、通貨膨脹缺口和上期利率調(diào)整利率，從而保持較低且穩(wěn)定的通脹水平，同時避免產(chǎn)出水平劇烈波動。

其中，Rss、Yss、Pss分別表示穩(wěn)態(tài)時的名義利率、產(chǎn)出和價格，ρn為利率平滑系數(shù)，ρy、ρp表示貨幣政策對產(chǎn)出和通脹的反應系數(shù)，滿足ρp＞1。表示貨幣政策面臨的隨機沖擊，。上式說明，本期名義利率與上期名義利率、本期產(chǎn)出和預期價格水平有關(guān)。

（二）參數(shù)設(shè)定

根據(jù)已有文獻和實際數(shù)據(jù)對模型進行參數(shù)校準和參數(shù)估計，模型中1期對應現(xiàn)實中1個季度。

1. 利用能夠收集的實際數(shù)據(jù)對有明確經(jīng)濟含義的參數(shù)進行計算。根據(jù)現(xiàn)有文獻的一般做法和一年期國債利率數(shù)據(jù)，將主觀貼現(xiàn)因子β 設(shè)為0.995，意味著年化無風險利率約為2%。根據(jù)方程（6）（7）可得資本產(chǎn)出彈性系數(shù)與勞動者報酬占比的關(guān)系為α=1-WssLss/Yss，由于有數(shù)據(jù)統(tǒng)計的2008 ～2017年我國GDP收入法構(gòu)成中勞動者報酬占比均值WssLss/Yss約為0.5，因此本文將資本產(chǎn)出彈性系數(shù)α取0.5。與大多數(shù)文獻保持一致，勞動厭惡系數(shù)η 取1.315，投資轉(zhuǎn)化函數(shù)的彈性φ取值0.25，資本折舊率δ取0.025，對應每年資本折舊率為10%，這也與部分研究采用永續(xù)盤存法估算的年度資本折舊率接近。根據(jù)國家統(tǒng)計局公布的2008 ～2020年支出法核算的生產(chǎn)總值及其分項數(shù)據(jù)可以計算得到居民消費率、私人部門投資率和政府支出率分別為39%、43%、18%，因此穩(wěn)態(tài)時的消費率Css/Yss、投資率Iss/Yss、政府支出率Gss/Yss分別取0.4、0.4、0.2。參照DSGE標準的Calvo定價法，將零售商中不進行價格調(diào)整的廠商比例θ取0.75。利率平滑系數(shù)ρn取0.98，貨幣政策對產(chǎn)出的反應系數(shù)ρy和對通脹的反應系數(shù)ρp分別取0.78、1.31，財政沖擊系數(shù)ρg取0.95。貨幣政策沖擊和財政政策沖擊的標準差均為0.01。

2. 結(jié)合已有文獻和對兩類企業(yè)的調(diào)查數(shù)據(jù)對異質(zhì)性企業(yè)相關(guān)參數(shù)進行取值。根據(jù)中國人民銀行營業(yè)管理部課題組（2017）的研究，穩(wěn)態(tài)時的資本產(chǎn)出比Ys，ss/Ks，ss和Yp，ss/Kp，ss分別取1/4 和1/3，穩(wěn)態(tài)時的提價率Xss取1.2，可得深度參數(shù)vs和vp分別為0.9 和0.86。根據(jù)中國財政科學研究院《2019年“降成本”總報告》①中的數(shù)據(jù)，樣本國有企業(yè)短期貸款利率約為5.06%～5.17%，民營企業(yè)的相應值為6.05%～6.14%，這一結(jié)果也與2020年上半年中國人民銀行《區(qū)域金融運行報告》②中對全國957 家企業(yè)問卷調(diào)查的結(jié)果相近。據(jù)此，本文將國有企業(yè)年化貸款利率設(shè)定為5%，民營企業(yè)年化貸款利率設(shè)定為6%，則季度貸款利率分別為1.25%和1.5%，可計算出穩(wěn)態(tài)時兩類企業(yè)實際外部融資成本Fs，ss和Fp，ss分別為1.0125和1.015。借鑒劉一楠和王亮（2018）的研究，企業(yè)平均權(quán)益乘數(shù)一般為2，因此本文將兩類中間品生產(chǎn)商的杠桿率χs和χp取值為2，即在相近的資產(chǎn)負債率水平下，國有企業(yè)和民營企業(yè)由于融資溢價的系數(shù)不同，實際融資成本也存在較大差別。兩類企業(yè)融資溢價對杠桿率的彈性系數(shù)ψs和ψp取值分別為0.05 和0.07，表示杠桿率每上升1%會使得外部融資溢價穩(wěn)態(tài)上升的程度。由于政府擔保的存在，國有企業(yè)自然生存率高于民營企業(yè)，γs和γp分別取0.97 和0.95。根據(jù)中國人民銀行營業(yè)管理部課題組（2017）的研究，穩(wěn)態(tài)時兩類中間產(chǎn)品生產(chǎn)商的資本、工資、產(chǎn)出比Ks，ss/Kp，ss、Ws，ss/Wp，ss、Ys，ss/Yp，ss分別取1.2、0.8、0.8，產(chǎn)出替代彈性λ取1.5，國有企業(yè)占比p取0.5，可得深度參數(shù)μk、μw、μy分別為0.55、0.44、0.42。國有企業(yè)和民營企業(yè)技術(shù)沖擊一階自相關(guān)系數(shù)ρas、ρap均取0.89，技術(shù)沖擊標準差均取0.01。校準參數(shù)取值見表1。

表1 模型參數(shù)校準值

四、非金融企業(yè)部門杠桿率風險和金融科技影響分析

本文模擬不同參數(shù)下經(jīng)濟系統(tǒng)的沖擊響應，探討非金融企業(yè)部門杠桿率風險和金融科技的影響。模型模擬展示了在國有企業(yè)和民營企業(yè)信貸錯配的情況下，不利外部沖擊和“穩(wěn)增長”政策對經(jīng)濟總產(chǎn)出波動的影響（包括外部沖擊對總產(chǎn)出的負向影響更大或正向影響更?。瑥亩从吵龇墙鹑谄髽I(yè)部門杠桿率風險；隨后加入金融科技的影響，引入其加大銀行對中小民營企業(yè)信貸支持、減輕信貸錯配程度的機制，從而反映其緩解外部沖擊不利影響、防范化解非金融企業(yè)部門杠桿率風險的作用。下文將通過模型進行具體的模擬分析。

（一）非金融企業(yè)部門杠桿率風險的表現(xiàn)

1. 信貸錯配下不利沖擊對產(chǎn)出的影響。通過對民營企業(yè)融資溢價進行賦值，模擬不利外部沖擊對非金融企業(yè)部門產(chǎn)出和總產(chǎn)出的影響。為了在一次模擬中納入對兩類企業(yè)生產(chǎn)率的沖擊，假設(shè)國有企業(yè)生產(chǎn)率是民營企業(yè)生產(chǎn)的0.9倍，即兩類企業(yè)生產(chǎn)函數(shù)的線性化方程分別為和?？紤]ψs={0.07，0.05}兩種情形，本文模擬一次性不利沖擊的影響（圖1）。

圖1 信貸錯配下不利沖擊對產(chǎn)出的影響

ψs=ψp=0.07 時，生產(chǎn)率發(fā)生未預期到的外生下降，國有企業(yè)產(chǎn)出、民營企業(yè)產(chǎn)出減少，總產(chǎn)出下降（實線）。當存在“二元”經(jīng)濟結(jié)構(gòu)時，民營企業(yè)融資溢價仍然較高而國有企業(yè)融資溢價較低，信貸資源發(fā)生扭曲，設(shè)ψs=0.05，ψp=0.07；此時，生產(chǎn)率負向沖擊導致國有企業(yè)產(chǎn)出、民營企業(yè)產(chǎn)出更大幅度的減少，總產(chǎn)出也出現(xiàn)更大幅度的下降（虛線）。

近年來國際國內(nèi)局勢復雜嚴峻，此類供給側(cè)的沖擊并不少見。由上述模擬可以看出，在信貸錯配情況下，民營企業(yè)融資溢價高于國有企業(yè)、信貸資源發(fā)生扭曲，在面臨貿(mào)易摩擦、疫情等外部不利沖擊時，總產(chǎn)出（相比不存在信貸錯配的情況下）會發(fā)生更大幅度的下降，不利沖擊的負面影響更大。

2.信貸錯配下“穩(wěn)增長”政策對產(chǎn)出的影響。2021年12月的中央經(jīng)濟工作會議指出，宏觀經(jīng)濟面臨需求不足、供給沖擊、預期轉(zhuǎn)弱三重壓力，要繼續(xù)實施積極的財政政策和穩(wěn)健的貨幣政策。2022 年以來，國務院多次強調(diào)把“穩(wěn)增長”放在更加突出的位置，以穩(wěn)住經(jīng)濟大盤。那么，信貸錯配下“穩(wěn)增長”政策對非金融企業(yè)部門產(chǎn)出的拉動作用是否受到影響？本文通過對國有企業(yè)占比進行賦值模擬實體經(jīng)濟信貸扭曲的程度，并分析擴張性宏觀政策對總產(chǎn)出的調(diào)控效果。

圖2 不同信貸錯配程度下擴張性貨幣政策對產(chǎn)出的影響

圖3 不同信貸錯配程度下擴張性財政政策對產(chǎn)出的影響

由此可見，國有企業(yè)和民營企業(yè)信貸錯配導致擴張性貨幣政策和擴張性財政政策對產(chǎn)出增長的推動作用下降。信貸錯配程度越大，“穩(wěn)增長”政策的有效性就越弱。

綜上，我國非金融企業(yè)部門杠桿率的風險主要表現(xiàn)為信貸錯配對總產(chǎn)出的負面影響：一是國有企業(yè)由于隱性政府擔保等原因可獲得畸低的融資溢價，而民營企業(yè)則需要承擔較高的融資成本，在面對貿(mào)易摩擦、疫情等不利沖擊時，總產(chǎn)出下降幅度相比于兩類企業(yè)市場化融資時更大；二是生產(chǎn)率較低的國有企業(yè)吸收了更多的信貸資源，生產(chǎn)率較高的民營企業(yè)融資則被擠出，導致擴張性貨幣政策和財政政策對總產(chǎn)出的拉動作用較小，“穩(wěn)增長”宏觀政策調(diào)控效果被削弱。

（二）金融科技對非金融企業(yè)部門杠桿率風險的影響

根據(jù)上文分析，金融科技能夠降低銀行對民營企業(yè)的融資溢價、提高民營企業(yè)生存率和生產(chǎn)效率，減輕信貸錯配程度，從而降低不利外部沖擊對產(chǎn)出的負面影響、提高“穩(wěn)增長”政策對產(chǎn)出的調(diào)控效果，降低非金融企業(yè)杠桿率風險。本文在模型中引入金融科技，并進一步分析其影響。

1. 改善融資溢價結(jié)構(gòu)。金融科技能夠緩解借貸雙方的信息不對稱，提升風險管理有效性，節(jié)省人工成本，從而降低中小民營企業(yè)的融資溢價。本文設(shè)定民營企業(yè)實際融資溢價受到金融科技的影響，公式如下：

其中，m1∈（ψs/ψp，1）代表金融科技應用強度，m1越小代表金融科技應用越強，民營企業(yè)實際融資利率與國有企業(yè)的偏離越小。此處將m1下限設(shè)置為ψs/ψp而不是0，是由于民營企業(yè)缺乏擔保等原因，其平均融資利率不太可能顯著低于國有企業(yè)，且本文主要關(guān)注的是兩類企業(yè)融資溢價差異問題，所考察的也是金融科技如何降低信貸錯配程度。下文將模擬金融科技降低中小民營企業(yè)融資溢價、減輕不利外生沖擊影響的作用。

在國有企業(yè)融資溢價較低的情況下，考慮m1={ψs/ψp，1}兩種情形，此時ψp={0.07，0.05}，假設(shè)經(jīng)濟體受到不利的利率沖擊（圖4）。當利率突然上升1%時，國有企業(yè)產(chǎn)出和民營企業(yè)產(chǎn)出均不同程度下滑，總產(chǎn)出有較大幅度降低，但當金融科技完全消除了民營企業(yè)與國有企業(yè)的融資溢價差異后，即民營企業(yè)融資溢價較低（ψp=0.05）時，由于民營企業(yè)產(chǎn)出的下滑受到明顯緩解，總產(chǎn)出下降的幅度較?。▽嵕€）。由此可見，金融科技降低民營企業(yè)融資溢價，可以使民營企業(yè)與國有企業(yè)在市場上公平競爭，由于民營企業(yè)生產(chǎn)率較高，面對不利沖擊時能夠減小產(chǎn)出的波動，從而有效增強了經(jīng)濟體韌性。

圖4 金融科技改善融資溢價結(jié)構(gòu)前后不利沖擊對產(chǎn)出的影響

2.提升企業(yè)生存率。金融科技降低了民營企業(yè)獲得融資的門檻，促進信貸資源下沉和擴散，增加了金融服務供給，使民營企業(yè)能夠獲得必要的流動性、享受延期還本付息等優(yōu)惠政策，提高了企業(yè)生存率。與上文類似，本文設(shè)定企業(yè)實際生存率受到金融科技的影響，公式如下：

其中，m2∈（1，γs/γp）代表金融科技強度，m2越大代表金融科技應用程度越高，則民營生存率與國有企業(yè)的偏離越小。類似地，此處設(shè)定m2上限以控制的最大值為γs。下文將模擬金融科技通過提升民營企業(yè)生存率減輕不利外部沖擊影響的作用。

本文考慮m2∈（1，γs/γp）兩種情形，此時γp={0.95，0.97}，模擬擴張性貨幣政策和財政政策的沖擊影響（圖5 和圖6）。如圖5 所示，當民營企業(yè)生存率較低（γp=0.95）時，面對貨幣政策1%的負向沖擊，國有企業(yè)、民營企業(yè)提高投資水平，兩類企業(yè)產(chǎn)出和總產(chǎn)出均增加（虛線）。當民營企業(yè)生存率提升（γp=0.97）時，貨幣政策1%的負向沖擊導致兩類企業(yè)特別是民營企業(yè)產(chǎn)出增加，總產(chǎn)出增加幅度更大（實線）。財政政策效果類似：由于民營企業(yè)生存率提升，財政支出增加總需求，1%的正向沖擊導致總產(chǎn)出增加，且民營企業(yè)生存率較高時產(chǎn)出增加幅度較大（圖6）。綜上可知，金融科技緩解了民營企業(yè)融資難、流動性緊張問題，提高了民營企業(yè)生存率，因而增加了社會投資和需求，提升了“穩(wěn)增長”政策的調(diào)控效果。

圖5 金融科技提升民營企業(yè)生存率前后擴張性貨幣政策對產(chǎn)出的影響

圖6 金融科技提升民營企業(yè)生存率前后擴張性財政政策對產(chǎn)出的影響

3.提升企業(yè)生產(chǎn)效率。金融科技能促進企業(yè)加強內(nèi)部管理，增強企業(yè)創(chuàng)新能力和管理決策水平，從而提高國有企業(yè)和民營企業(yè)全要素生產(chǎn)率。此時金融科技深化可以用兩類企業(yè)生產(chǎn)率沖擊代替，即：

通過放松國有企業(yè)生產(chǎn)率與民營企業(yè)生產(chǎn)率的倍數(shù)約束，分別對兩類企業(yè)生產(chǎn)率施加沖擊，再次模擬總產(chǎn)出變動（圖7）。當金融科技應用導致國有企業(yè)全要素生產(chǎn)率提高時，國有企業(yè)產(chǎn)出增加，民營企業(yè)產(chǎn)出減少；民營企業(yè)全要素生產(chǎn)率提高時，民營企業(yè)產(chǎn)出增加，國有企業(yè)產(chǎn)出減少?？梢?，由于資源的有限性，兩類企業(yè)之間存在擠出效應；但由于民營企業(yè)生產(chǎn)率高于國有企業(yè)，生產(chǎn)率提高導致總產(chǎn)出增加的幅度更大、速度更快?？紤]到銀行對國有企業(yè)的融資很大程度上依賴于政府隱性擔保和抵押物，金融科技應用更多地與中小民營企業(yè)信貸等普惠金融業(yè)務有關(guān)，因此金融科技應用對中小民營企業(yè)生產(chǎn)率提升作用更大，在促進民營企業(yè)發(fā)展、增加總產(chǎn)出方面發(fā)揮了顯著作用。

圖7 金融科技提升企業(yè)生產(chǎn)率對產(chǎn)出的影響

以上結(jié)果表明，金融科技的應用可以從三個方面減輕國有企業(yè)和民營企業(yè)的信貸錯配，降低非金融企業(yè)部門杠桿率風險：一是降低中小民營企業(yè)融資溢價，使經(jīng)濟體在面對不利外部沖擊時產(chǎn)出下降幅度更小，增強抵御風險的能力；二是提高中小民營企業(yè)生存率，使擴張性貨幣政策和擴張性財政政策對產(chǎn)出的提升幅度更大，增強“穩(wěn)增長”政策的有效性；三是提高兩類企業(yè)生產(chǎn)率，從而提高全社會產(chǎn)出，其中對民營企業(yè)總產(chǎn)出的提升引發(fā)的總產(chǎn)出增長更為顯著。

五、研究結(jié)論和政策含義

（一）研究結(jié)論

近年來，金融科技迅速發(fā)展，并在緩解企業(yè)融資約束、促進企業(yè)創(chuàng)新方面發(fā)揮了重要作用。本文梳理了金融科技增加中小民營企業(yè)融資、減輕國有企業(yè)和民營企業(yè)信貸錯配的作用機理，構(gòu)建了包含信貸錯配特征的DSGE 模型，研究了金融科技對非金融企業(yè)部門杠桿率風險的影響，最終得到一些有意義的結(jié)論。一是，我國非金融企業(yè)部門杠桿率風險主要表現(xiàn)為在信貸錯配下，不利沖擊對經(jīng)濟總產(chǎn)出的負面影響較大，而“穩(wěn)增長”政策對總產(chǎn)出的拉動作用較小。防范化解非金融企業(yè)部門杠桿率風險并實現(xiàn)“穩(wěn)增長”“穩(wěn)杠桿”的目標，關(guān)鍵在于加大銀行對中小民營企業(yè)的信貸支持、減輕信貸錯配。二是，金融科技的深入應用能緩解非金融企業(yè)部門杠桿率風險，其作用機理是降低中小民營企業(yè)融資溢價、提高中小民營企業(yè)生存率和生產(chǎn)效率。DSGE模型模擬顯示，在考慮金融科技影響后，國有企業(yè)和民營企業(yè)“二元”結(jié)構(gòu)導致的信貸錯配有所減輕，經(jīng)濟體面對不利沖擊時總產(chǎn)出下降幅度減小、經(jīng)濟韌性增強，“穩(wěn)增長”政策對總產(chǎn)出的拉動作用也有所提升。

（二）政策含義

本研究具有比較重要的政策含義。當前政策目標中，防范化解非金融企業(yè)部門杠桿率風險和穩(wěn)住經(jīng)濟大盤是相互統(tǒng)一的，核心在于加大對中小民營企業(yè)的信貸支持，保住市場主體、保護經(jīng)濟韌性，而金融科技在其中能夠發(fā)揮重要作用。金融監(jiān)管部門應當持續(xù)推動金融科技應用深化、促進金融機構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，推動銀行加大民營企業(yè)信貸支持、防范化解非金融企業(yè)債務風險，增強“穩(wěn)增長”政策有效性。

【注 釋】

①參 見https：//www.chineseafs.org/ckynewsmgr/newsContent_queryOne-NewsRecord？retVal=cnzkcgxw&zyflag=1&searchFlag=2&newsid=0720223910_42791542。

②參 見http：//www.pbc.gov.cn/goutongjiaoliu/113456/113469/4030508/index.html。