李程 劉涵

[摘要]本文以政府部門為切入點(diǎn)，從理論和實(shí)證上分析政府債務(wù)對(duì)于宏觀經(jīng)濟(jì)部門的影響。根據(jù)不同的金融工具構(gòu)建分部門資產(chǎn)負(fù)債表關(guān)聯(lián)矩陣，并運(yùn)用未定權(quán)益分析（CCA）模型測(cè)度2007—2019年間我國系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，模擬了政府部門在遭受債務(wù)違約情況下各部門系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)傳染過程，研究結(jié)果表明：（1）考慮地方政府隱性債務(wù)后，政府部門的實(shí)際宏觀杠桿率正在加速攀升；（2）政府部門隱性債務(wù)掩蓋了部門內(nèi)部系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)際積累水平，存在約1～2年的時(shí)滯效應(yīng)；（3）政府部門債務(wù)違約后，金融部門遭受的損失最大；但考慮隱性債務(wù)后，非金融企業(yè)部門遭受的損失最為嚴(yán)重且形成的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)停留時(shí)間更長，化解難度更大，對(duì)經(jīng)濟(jì)體的損害更深。因此要將地方政府隱性債務(wù)控制在合理區(qū)間，更注重杠桿監(jiān)管的長期性，處理好經(jīng)濟(jì)部門間的債務(wù)轉(zhuǎn)化關(guān)系，為地方政府有效控制風(fēng)險(xiǎn)留出空間。

[關(guān)鍵詞] 資產(chǎn)負(fù)債表關(guān)聯(lián)；債務(wù)杠桿；地方政府隱性債務(wù)；部門間風(fēng)險(xiǎn)傳染

[中圖分類號(hào)] F222? ［文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼］A? ?［文章編號(hào)］1000-4211（2023）04-0056-21

[收稿日期] 2022-11-01

[基金項(xiàng)目]教育部哲社后期資助項(xiàng)目，資產(chǎn)負(fù)債表關(guān)聯(lián)與風(fēng)險(xiǎn)溢出雙重視角下的政府杠桿率結(jié)構(gòu)性優(yōu)化研究（批準(zhǔn)號(hào)：21JHQ068）。

[作者簡(jiǎn)介]李程，天津工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院副教授，研究方向：宏觀金融；劉涵，天津財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院碩士研究生，研究方向：金融統(tǒng)計(jì)。

一、引 言

新冠疫情以來，我國經(jīng)濟(jì)下行壓力不斷增大，中央出臺(tái)的減稅降費(fèi)力度持續(xù)加大。2022年《政府工作報(bào)告》指出，本年度安排中央本級(jí)支出增長3.9%，其中中央部門支出繼續(xù)負(fù)增長。中央對(duì)地方轉(zhuǎn)移支付增加約1.5萬億元、規(guī)模近9.8萬億元，增長18%，為多年來最大增幅。相關(guān)政策的落地有效地降低了企業(yè)高杠桿的現(xiàn)狀，但政府部門的杠桿率被迅速抬升。2021年政府部門杠桿率為46.8%，達(dá)到歷史最高水平，并且這一趨勢(shì)仍會(huì)持續(xù)。同時(shí)，地方政府隱性債務(wù)違約率上升且規(guī)模難以測(cè)算。地方政府隱性擔(dān)保融資、地方融資平臺(tái)借款、參與PPP項(xiàng)目等，進(jìn)一步加大了政府部門潛在杠桿率提高的風(fēng)險(xiǎn)。

宏觀杠桿發(fā)生結(jié)構(gòu)性變化，使得五大經(jīng)濟(jì)部門，即政府部門、非金融企業(yè)部門、金融部門、居民部門、外國部門之間的內(nèi)在關(guān)系和各部門之間的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)也將產(chǎn)生新的變化。在政府部門加杠桿提速和地方政府隱性債務(wù)違約增多的情況下，過去以非金融企業(yè)部門為核心的宏觀杠桿率是否要被政府部門所取代。政府部門債務(wù)違約后產(chǎn)生的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)會(huì)如何在各經(jīng)濟(jì)部門間傳導(dǎo)，這會(huì)對(duì)其他部門會(huì)產(chǎn)生多大的影響，以及如何進(jìn)一步防范和化解這一風(fēng)險(xiǎn)是值得進(jìn)一步研究的方向。

二、文獻(xiàn)綜述

針對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)部門杠桿率的變化，王梅婷（2021）研究了新冠疫情后各個(gè)經(jīng)濟(jì)部門加杠桿的新情況，認(rèn)為非金融企業(yè)部門加杠桿主體從國有企業(yè)變?yōu)樗綘I企業(yè)， 政府和居民部門杠桿率出現(xiàn)一些積極的轉(zhuǎn)變，但債務(wù)規(guī)模的擴(kuò)張也伴隨了金融風(fēng)險(xiǎn)的積聚。何德旭和馮明（2021）在對(duì)2008年金融危機(jī)后我國宏觀經(jīng)濟(jì)主體融資結(jié)構(gòu)的變化的研究后發(fā)現(xiàn)，居民部門凈融出和非金融企業(yè)部門凈融入相對(duì)收縮，廣義政府部門成為更重要的融資主體。毛振華等（2021）]在對(duì)比疫情前后我國經(jīng)濟(jì)部門去杠桿的特點(diǎn)后發(fā)現(xiàn)，疫情的沖擊使得地方政府隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)加速積累，因此，國家目前去杠桿的主要目標(biāo)已由國有企業(yè)轉(zhuǎn)向了地方政府部門。政府債務(wù)視角對(duì)宏觀杠桿率的研究主要著眼于地方政府隱性債務(wù)所帶來的變化。根據(jù)李麗珍和安秀梅（2019）的研究，2017年政府部門的杠桿率為36%，但加上地方隱性債務(wù)后實(shí)際的政府杠桿率為55%，逼近歐盟60%的警戒線。而張明（2020）的研究顯示，2017年政府部門實(shí)際的杠桿率將高達(dá)82%。易奔等（2022）通過對(duì)2007—2018年俠義地方政府隱性債務(wù)和廣義地方政府隱性債務(wù)的測(cè)算，發(fā)現(xiàn)其債務(wù)規(guī)模巨大且年增速分別為4.44%和5.66%。雖然，針對(duì)政府部門杠桿率的變化已有相關(guān)的研究，但主要集中在宏觀現(xiàn)象的分析或是政府隱性債務(wù)的測(cè)算，缺乏針對(duì)其潛在債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)及傳播的研究。

針對(duì)經(jīng)濟(jì)部門債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的研究，2008 年金融危機(jī)后，更多的研究者開始廣泛運(yùn)用資產(chǎn)負(fù)債表方法 （Balance Sheet Approach）探尋經(jīng)濟(jì)部門債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的機(jī)理。辜朝明（2009） 利用“資產(chǎn)負(fù)債表衰退”一詞解釋了2008年美國金融危機(jī)是不同經(jīng)濟(jì)部門的資產(chǎn)負(fù)債表衰退而引發(fā)的。宮曉琳（2012）在分析我國2000—2008年國家資產(chǎn)負(fù)債表中資產(chǎn)、負(fù)債這些存量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，發(fā)現(xiàn)波動(dòng)率和類似金融資產(chǎn)組合也會(huì)對(duì)部門間系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染產(chǎn)生影響。Ad V.R. et al（2013）的研究是從資金流量的角度出發(fā)，認(rèn)為金融部門與實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門資產(chǎn)負(fù)債表變化存在高度相關(guān)，強(qiáng)調(diào)了資產(chǎn)負(fù)債變量和部門資產(chǎn)負(fù)債頭寸在危機(jī)演變過程中的重要作用。Jaime Caruana（2015；2016）認(rèn)為金融危機(jī)催生了資產(chǎn)負(fù)債表衰退，且衰退過程是一個(gè)漫長的金融周期。中國人民銀行南京分行課題組等（2017）將去杠桿因素納入資產(chǎn)負(fù)債表衰退對(duì)貨幣政策影響理論框架內(nèi)，發(fā)現(xiàn)不同去杠桿方式使得資產(chǎn)負(fù)債表對(duì)貨幣政策傳導(dǎo)的影響不盡相同。張?chǎng)危?020）的研究表明，金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)負(fù)債表變量擴(kuò)張?jiān)娇欤袌?chǎng)風(fēng)險(xiǎn)越大，從而影響產(chǎn)出、通脹等宏觀變量。

針對(duì)金融風(fēng)險(xiǎn)及其傳播機(jī)制，目前相關(guān)文獻(xiàn)主要都基于Gray等 （2007；2008）以及Gray和Jobst （2010）構(gòu)建的分析框架，他們構(gòu)建了國民經(jīng)濟(jì)各部門基于市場(chǎng)數(shù)據(jù)的資產(chǎn)負(fù)債表，并將未定權(quán)益分析模型 （Contingent Claims Analysis，CCA） 拓展至宏觀層面，揭示了各經(jīng)濟(jì)部門系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)機(jī)制。在此基礎(chǔ)上，宮曉琳（2012）、茍文均等 （2016）和王兆成（2021）運(yùn)用 CCA 模型分析宏觀風(fēng)險(xiǎn)，并利用最大熵法構(gòu)建資產(chǎn)負(fù)債表關(guān)聯(lián)矩陣量化分析了我國宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)的累積和傳染機(jī)制。鄭立君，黃友逵（2020）在宮曉琳和茍文均的基礎(chǔ)上，從中觀的經(jīng)濟(jì)部門視角切入，結(jié)合現(xiàn)有數(shù)據(jù)建立資產(chǎn)負(fù)債表關(guān)聯(lián)矩陣并對(duì)債務(wù)杠桿沖擊產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)傳染進(jìn)行情景模擬。目前，運(yùn)用CCA模型對(duì)宏觀杠桿與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)研究已經(jīng)不少，研究方式方法也較為成熟，但大多數(shù)文章將五大宏觀經(jīng)濟(jì)部門放在一起進(jìn)行研究，沒有特意針對(duì)某一部門的經(jīng)濟(jì)特性進(jìn)行著重研究。

本文以政府部門作為研究切入點(diǎn)，在中觀視角下著重研究政府債務(wù)所引起的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)傳播機(jī)制。同時(shí)，相比于熱門的非金融企業(yè)部門視角，本文考慮到，由于地方政府存在的隱性債務(wù)并未真正體現(xiàn)在其宏觀杠桿率上，而相關(guān)的隱性債務(wù)研究更聚焦于微觀。因此，本文用中觀的角度，將地方政府的隱性杠桿率納入到政府部門的杠桿率中，為政府部門債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)傳播和化解提供全新視角。

三、我國各部門宏觀杠桿率現(xiàn)狀與分析

根據(jù)中國社科院編制的國家資產(chǎn)負(fù)債表，實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門由非金融企業(yè)部門、政府部門和居民部門組成。自2008年金融危機(jī)以來中國實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門杠桿率（實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門債務(wù)/名義GDP）呈現(xiàn)逐漸上升的趨勢(shì)，其中在2008年金融危機(jī)和2020年新冠疫情的影響下，其杠桿率出現(xiàn)明顯增速。具體來看，如圖1所示，實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門杠桿率在2008年金融危機(jī)前后，由2007年12月的145%上升至2019年12月173%，兩年上漲28個(gè)百分點(diǎn)；在2020年新冠疫情前后，由2019年12月的246%上升至2021年12月的263%，兩年上漲17個(gè)百分點(diǎn)。從2007年至2021年，實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門杠桿率在過去的15年間累計(jì)上升101個(gè)百分點(diǎn)，上漲幅度接近45%，其中主要貢獻(xiàn)來自非金融企業(yè)部門，而政府部門和居民部門的杠桿率也在逐年穩(wěn)步上升。杠桿率的快速上升意味著金融泡沫的形成與積累，這是系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的重要標(biāo)志。劉瑞（2019）的研究認(rèn)為，當(dāng)單個(gè)部門的金融風(fēng)險(xiǎn)積累到一定臨界值時(shí)，經(jīng)濟(jì)社會(huì)就會(huì)產(chǎn)生“黑天鵝”與“灰犀牛”事件，并會(huì)造成金融風(fēng)險(xiǎn)在各部門之間傳染，從而嚴(yán)重威脅經(jīng)濟(jì)社會(huì)健康發(fā)展。

（一）非金融企業(yè)部門

一直以來，非金融企業(yè)部門杠桿率是影響我國實(shí)體經(jīng)濟(jì)杠桿率和總杠桿率的最重要因素，約占實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門杠桿率的五分之三。如圖1所示，其發(fā)展的總體趨勢(shì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門的總體趨勢(shì)大體一致，2008年金融危機(jī)前，非金融企業(yè)部門杠桿率約為96.1%，而金融危機(jī)爆發(fā)后，其杠桿率迅速上升至2019年12月份的115.6%，直至2021年12月的154.8%。非金融企業(yè)部門的高負(fù)債主要來自國有企業(yè)和民營企業(yè)，其中最主要原因來自于國有企業(yè)加杠桿。但是譚小芬等（2020）發(fā)現(xiàn)，2017年以來企業(yè)償債能力有所惡化，部分民營企業(yè)和中小企業(yè)融資難度增大，杠桿率被動(dòng)上升。隨著新冠疫情的沖擊，許多中小型企業(yè)面臨生存壓力，或是破產(chǎn)倒閉或是減少投資保證現(xiàn)金流充沛，這造成了非金融企業(yè)部門進(jìn)入了一輪被動(dòng)去杠桿的過程，從而弱化實(shí)體經(jīng)濟(jì)活力。

（二）政府部門

政府部門可以分為中央政府部門和地方政府部門，如圖2所示，在2008年金融危機(jī)爆發(fā)前政府部門的杠桿率約為30.1%，其中中央政府部門杠桿率約為19.6%，地方政府部門杠桿率約為10.5%；2011年初，地方政府部門杠桿率首次超過中央政府部門杠桿率并進(jìn)入迅速攀升期；新冠疫情后，截至2021年12月，政府部門的杠桿率已達(dá)到46.8%，較2019年12月累計(jì)上漲8.3個(gè)百分點(diǎn)，其中中央政府部門杠桿率約為20.2%，已超過2008年金融危機(jī)時(shí)的最高值，地方政府部門杠桿率攀升至26.6%。由此可見，中央政府部門杠桿率較為平穩(wěn)而地方政府杠桿率已經(jīng)成為推動(dòng)政府部門杠桿率上升的主要因素。

一方面，2015年后非金融企業(yè)部門和居民部門的杠桿率皆比政府部門的高，政府部門擁有較大的加杠桿空間。隨著經(jīng)濟(jì)下行壓力加大并伴隨新冠疫情的沖擊，適當(dāng)增加政府部門杠桿率有利于緩解非金融企業(yè)部門和居民部門被動(dòng)去杠桿的現(xiàn)狀，刺激經(jīng)濟(jì)活力。

另一方面，地方政府參與許多高杠桿的政府信用背書的公司合作項(xiàng)目（PPP項(xiàng)目）和對(duì)地方企業(yè)與地方融資平臺(tái)的隱性擔(dān)保，這些項(xiàng)目的違約率正在逐步上升，這就導(dǎo)致了政府的隱性債務(wù)的顯性化，從而推高了地方政府杠桿率的上升，加劇了政府部門債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)。

（三）居民部門

居民部門的杠桿率主要集中在居民住房貸款上，如圖1所示，過去的15年間，我國的居民部門一直處于加杠桿的階段，其杠桿率已經(jīng)由2017年底的18.8%，暴漲至2021年12月的62.2%，累計(jì)上漲43.4個(gè)百分點(diǎn)，這其中還不包括未在金融機(jī)構(gòu)的住戶貸款，這種增速在世界主要經(jīng)濟(jì)體中是絕無僅有的。高企的居民部門杠桿率勢(shì)必削弱居民繼續(xù)加杠桿購房的能力，也削弱了居民的消費(fèi)能力。隨著國家相繼出臺(tái)對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)的調(diào)控措施和新冠疫情對(duì)居民消費(fèi)能力的影響，如圖3所示，2022年第一季度的居民中長期貸款首次出現(xiàn)有記錄以來的負(fù)增長，其反映出居民主動(dòng)去杠桿的態(tài)度。而房地產(chǎn)一直以來都是我國信用擴(kuò)張的主要載體，在去杠桿的趨勢(shì)下“信貸塌方”的危機(jī)正在進(jìn)一步逼近。

（四）金融部門

金融部門的風(fēng)險(xiǎn)主要來自中小金融機(jī)構(gòu)，如圖4所示，在2008年金融危機(jī)爆發(fā)前，我國金融部門資產(chǎn)方的杠桿率約為25.6%，金融部門負(fù)債方的杠桿率約為34%，之后一路攀升，在2016年底金融部門資產(chǎn)方的杠桿率約為77.9%，金融部門負(fù)債方的杠桿率約為67.4%達(dá)到近幾年的峰值，之后的3年金融部門在央行的調(diào)控下以“主動(dòng)調(diào)結(jié)構(gòu)、主動(dòng)去杠桿、主動(dòng)防泡沫”的思想進(jìn)入溫和去杠桿過程，但隨著新冠疫情的影響，一方面企業(yè)違約率升高導(dǎo)致銀行大量壞賬積累，尤其是中小型銀行由于體量小、抗風(fēng)險(xiǎn)能力弱、準(zhǔn)備金不足以應(yīng)對(duì)大規(guī)模債務(wù)違約，致使金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)不斷增加；另一方面，央行為盤活市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)活力，采取寬松的貨幣政策，加速擴(kuò)表進(jìn)程。截至2021年12月，金融部門資產(chǎn)方杠桿率為48.9%，負(fù)債方杠桿率為62.7%，這就解釋了2020年以來，金融部門負(fù)債端資金出現(xiàn)大量融入而資產(chǎn)端資金融出放緩的相背離的現(xiàn)象。

總結(jié)以上各部門杠桿率的描述性分析，發(fā)現(xiàn)政府杠桿率總體上呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，說明政府的債務(wù)負(fù)擔(dān)在增加，居民的貸款額度波動(dòng)比較大，而企業(yè)和金融杠桿近年來都有小幅下降的趨勢(shì)，這不一定表示居民、企業(yè)和金融部門的風(fēng)險(xiǎn)在減弱，而可能是經(jīng)濟(jì)增加放緩、資產(chǎn)負(fù)債表收縮的表現(xiàn)，反而可能帶來風(fēng)險(xiǎn)的積聚。因此，政府債務(wù)杠桿率的變化可能存在著向企業(yè)、金融部門和居民的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)，政府債務(wù)違約可能會(huì)放大其他部門的風(fēng)險(xiǎn)。下面對(duì)這個(gè)問題做理論分析。

四、理論分析

（一）政府部門債務(wù)杠桿引致的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染機(jī)制

政府部門債務(wù)對(duì)其他部門的影響可以通過多種渠道，例如政府部門債務(wù)可以通過貸款和債券來影響其他部門，因?yàn)槠渌块T通常會(huì)持有政府部門的貸款或債券，當(dāng)政府部門違約時(shí)，其他部門就會(huì)遭受相應(yīng)損失。政府部門債務(wù)也可以通過稅收來影響其他部門。當(dāng)政府部門為了平衡赤字時(shí)，就傾向于運(yùn)用稅收政策來達(dá)到效果。稅收的增加一方面使得政府產(chǎn)生更多收益，另一方面使得居民和企業(yè)的成本在不斷增加。政府部門債務(wù)也可以通過利率、匯率渠道來影響其他部門。孫長鵬和鄧曉蘭（2022）發(fā)現(xiàn)利率與政府債務(wù)率呈現(xiàn)正相關(guān)，即當(dāng)政府債務(wù)升高時(shí)，利率將隨之上升，進(jìn)而使人民幣與美元的匯率下降影響外國部門和進(jìn)出口相關(guān)企業(yè)。

本文主要利用中國社科院編制的國家資產(chǎn)負(fù)債表對(duì)政府部門債務(wù)及其風(fēng)險(xiǎn)傳染進(jìn)行研究。根據(jù)政府部門國家資產(chǎn)負(fù)債表，其負(fù)債以貸款和債券兩種金融工具為主。當(dāng)政府部門債務(wù)發(fā)生違約時(shí)，所產(chǎn)生的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)主要通過貸款和債券這兩條渠道傳染至其它經(jīng)濟(jì)部門，進(jìn)而引發(fā)新一輪的傳染。具體而言：

金融部門、居民部門和外國部門持有政府部門的貸款，當(dāng)政府部門的貸款違約時(shí)，這三個(gè)部門的資產(chǎn)將受到相應(yīng)的損失，損失比例與其持有多少政府部門的貸款數(shù)量有關(guān)。根據(jù)逐日盯市原則，資產(chǎn)損失發(fā)生后，各部門會(huì)根據(jù)損失情況對(duì)其資產(chǎn)負(fù)債表進(jìn)行調(diào)整，即對(duì)其負(fù)債方項(xiàng)目進(jìn)行相應(yīng)的減記，進(jìn)而引發(fā)第二輪傳染。就金融部門而言，其并不對(duì)外發(fā)行貸款，因此其在第二輪沖擊造成的資產(chǎn)損失并不會(huì)繼續(xù)傳染至其它經(jīng)濟(jì)部門。居民部門和外國部門的貸款被金融部門、居民部門和外國部門所持有，因此在第二輪的沖擊中制造成了這三個(gè)部門的資產(chǎn)損失，從而引發(fā)第三輪沖擊。如此往復(fù)直至貸款違約引起的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)在各地經(jīng)濟(jì)部門中得到化解。

五大經(jīng)濟(jì)部門都持有政府部門發(fā)行的債券。當(dāng)政府部門由于債券違約引發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，五大部門的資產(chǎn)都將受到不同程度的損失，損失的比例與其持有多少政府部門債券數(shù)量有關(guān)。各部門根據(jù)損失情況調(diào)整資產(chǎn)負(fù)債表從而引發(fā)新一輪沖擊。而居民部門并不對(duì)外發(fā)行債券，因此其遭受的資產(chǎn)損失并不會(huì)繼續(xù)傳染至其他經(jīng)濟(jì)部門。非金融企業(yè)部門、金融部門、政府部門、外國部門所發(fā)行的債券，五大經(jīng)濟(jì)部門均持有，因此這四大部門會(huì)成為新一輪沖擊的風(fēng)險(xiǎn)來源，繼續(xù)引發(fā)資產(chǎn)損失，如此往復(fù)直至系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)得到化解。

在國家資產(chǎn)負(fù)債表的視角下，政府部門債務(wù)損失引致的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染過程雖然體現(xiàn)在貸款和債券這兩條渠道上，但由于各部門還持有除貸款和債券外的其他金融工具，因此其實(shí)際傳播途徑將變得更為復(fù)雜且難以監(jiān)測(cè)。為了便于對(duì)政府債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)傳染進(jìn)行研究，本文對(duì)這一過程做出如下假設(shè)：（1）各個(gè)部門只通過貸款和債券兩條渠道傳染風(fēng)險(xiǎn)，其他金融工具引發(fā)資產(chǎn)損失但并不繼續(xù)發(fā)生傳染；（2）各部門每輪資產(chǎn)損失為總損失額與各部門負(fù)債總額所占比例的乘積；（3）各部門每輪發(fā)起沖擊的總額為該部門上一輪資產(chǎn)損失總額與該部門貸款與債券的總額所占比例的乘積。

在此假設(shè)的基礎(chǔ)上，可以進(jìn)一步分析政府部門債務(wù)違約后系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染的過程。政府部門債務(wù)違約后首先將風(fēng)險(xiǎn)傳染至五大經(jīng)濟(jì)部門，而后引發(fā)第二輪傳染。由于居民部門不對(duì)非金融企業(yè)部門和政府部門發(fā)行貸款和債券，因此居民部門之后的每一輪傳染，只導(dǎo)致金融部門、居民部門、外國部門的資產(chǎn)損失，其他四個(gè)部門會(huì)對(duì)所有經(jīng)濟(jì)部門產(chǎn)生沖擊，且每一輪的沖擊總量呈現(xiàn)出逐漸遞減的趨勢(shì)，直至沖擊總量遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于初始損失，此時(shí)風(fēng)險(xiǎn)處于完全傳染狀態(tài)。

（二）債務(wù)杠桿引致的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)積累與傳染機(jī)制

1.未定權(quán)益分析模型

未定權(quán)益分析模型（CCA）是在Black-Scholes-Merton期權(quán)定價(jià)模型（BSM模型）的基礎(chǔ)上拓展而來。其將原本用于分析微觀的金融產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)和公司風(fēng)險(xiǎn)上升到用于分析宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)。根據(jù)Gary和Jobst（2010），他們將整個(gè)經(jīng)濟(jì)看作是一個(gè)包含五個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)部門（非金融企業(yè)部門、政府部門、居民部門、金融部門、外國部門）的資產(chǎn)負(fù)債表集合。將金融市場(chǎng)信息和資產(chǎn)負(fù)債表信息結(jié)合起來，運(yùn)用期權(quán)定價(jià)原理對(duì)風(fēng)險(xiǎn)債務(wù)進(jìn)行定價(jià)，從而衍生出反映經(jīng)濟(jì)部門系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)指標(biāo)。

在CCA模型中，每個(gè)經(jīng)濟(jì)部門資產(chǎn)的市場(chǎng)價(jià)值恒等于高等索取權(quán)（通常是債權(quán)）和低等索取權(quán)（通常是股權(quán)）之和。

其中，由于債權(quán)（風(fēng)險(xiǎn)債務(wù)）會(huì)面臨違約的風(fēng)險(xiǎn)，因此又可以分解為無風(fēng)險(xiǎn)債務(wù)價(jià)值減去債務(wù)的預(yù)期損失。若B在期后到期，則有：

根據(jù)CCA模型，假設(shè)某一經(jīng)濟(jì)部門的總資產(chǎn)的市場(chǎng)價(jià)值不確定，即服從幾何布朗運(yùn)動(dòng)的過程，在到期日，資產(chǎn)的價(jià)值可能在債務(wù)危機(jī)臨界值（即當(dāng)期應(yīng)還的債務(wù)）之上或之下，表現(xiàn)為一個(gè)概率分布，而這一分布的均值與資產(chǎn)的預(yù)期增長率（即漂移率）密切相關(guān)。由于在實(shí)際操作中，經(jīng)濟(jì)部門的資產(chǎn)預(yù)期增長率難以估計(jì)，通常采用無風(fēng)險(xiǎn)利率進(jìn)行替代，則有：

其中， 為無風(fēng)險(xiǎn)利率（漂移率），為資產(chǎn)的波動(dòng)率（收益率的標(biāo)準(zhǔn)差），是標(biāo)準(zhǔn)維納過程的增量（即服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的過程）。運(yùn)用BSM期權(quán)定價(jià)公式，將各經(jīng)濟(jì)部門資產(chǎn)負(fù)債表中預(yù)期損失看作標(biāo)的資產(chǎn)為，到期日為，執(zhí)行價(jià)格為的歐式看跌期權(quán)。

將權(quán)益的市場(chǎng)價(jià)值看作標(biāo)的資產(chǎn)為，到期日為，執(zhí)行價(jià)格為的歐式看漲期權(quán)。

其中， 是無風(fēng)險(xiǎn)利率，和為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的累積分布率，進(jìn)而得到。

在已知無風(fēng)險(xiǎn)利率、債務(wù)危機(jī)臨界值、股權(quán)市場(chǎng)價(jià)值及其波動(dòng)率的情況下，運(yùn)用Matlab軟件的迭代算法求出隱含資產(chǎn)價(jià)值及其波動(dòng)率。根據(jù)伊藤引理，可以推導(dǎo)出債務(wù)違約概率和債務(wù)違約距離。

其中債務(wù)違約距離是度量債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)的重要指標(biāo)。當(dāng)債務(wù)違約概率上升時(shí)，債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)也隨之增高，體現(xiàn)的是債務(wù)違約距離的縮短，即越小，違約風(fēng)險(xiǎn)越高。

2.債務(wù)杠桿與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系

通過 CCA 模型，可以從時(shí)間維度和截面維度兩個(gè)角度解釋債務(wù)杠桿與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系：

在時(shí)間維度上，各部門債務(wù)違約距離（） 與債務(wù)桿桿率 （）的關(guān)系解釋了債務(wù)杠桿引致系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的傳染機(jī)制。具體來說，利用計(jì)算得到的隱含資產(chǎn)波動(dòng)率和隱含資產(chǎn)價(jià)值可以得到不同經(jīng)濟(jì)部門在各個(gè)時(shí)間點(diǎn)上的債務(wù)違約距離和債務(wù)違約概率，將債務(wù)違約距離對(duì)債務(wù)杠桿率分別求一階導(dǎo)和二階導(dǎo)得到：

由式子（17）、（18）可知，債務(wù)違約距離對(duì)債務(wù)杠桿率的一階導(dǎo)數(shù)小于 0，二階導(dǎo)數(shù)大于0，這說明兩者呈現(xiàn)出負(fù)相關(guān)的關(guān)系，并且對(duì)風(fēng)險(xiǎn)積累的影響具有非線性特征。即債務(wù)杠桿率的提升會(huì)使得違約距離逐漸降低且這一速度在逐漸加快，這意味著各個(gè)部門的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)將不斷積累，且隨著杠桿率水平的迅速上升，風(fēng)險(xiǎn)積累的速度也將加快。

在截面維度上，當(dāng)某一經(jīng)濟(jì)部門債務(wù)杠桿率較高時(shí)，其違約概率將開始上升從而使該部門逐漸成為整個(gè)經(jīng)濟(jì)體的主要風(fēng)險(xiǎn)源。由于各個(gè)部門資產(chǎn)負(fù)債表的高度關(guān)聯(lián)性，一個(gè)經(jīng)濟(jì)部門受到的沖擊將通過部門間資產(chǎn)負(fù)債表的網(wǎng)絡(luò)渠道形成內(nèi)部連鎖沖擊，造成債務(wù)杠桿在各個(gè)部門之間的輪動(dòng)與金融風(fēng)險(xiǎn)的傳染，各部門受到?jīng)_擊后又會(huì)產(chǎn)生新一輪的沖擊，最終導(dǎo)致各個(gè)部門的違約風(fēng)險(xiǎn)不斷提高。這一結(jié)論與實(shí)際經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中由于某一經(jīng)濟(jì)部門引發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)而導(dǎo)致全經(jīng)濟(jì)部門爆發(fā)金融危機(jī)的事實(shí)高度吻合。

與此同時(shí)，債務(wù)杠桿的高低還會(huì)對(duì)各個(gè)經(jīng)濟(jì)部門的風(fēng)險(xiǎn)傳染路徑和分布情況產(chǎn)生一定的影響。由式（19）債務(wù)違約距離一階導(dǎo)和二階導(dǎo)可知，隨著違約距離的下降必然引致債務(wù)違約概率的上升，具體表現(xiàn)為債務(wù)違約概率對(duì)債務(wù)杠桿率的一階導(dǎo)數(shù)和二階導(dǎo)數(shù)皆大于 0，即：

在有效市場(chǎng)的前提假設(shè)下，風(fēng)險(xiǎn)債務(wù)的市場(chǎng)價(jià)值等于與賬面?zhèn)鶆?wù)價(jià)值的乘積。根據(jù)式（1），由于，等量的資產(chǎn)損失會(huì)導(dǎo)致受到?jīng)_擊的部門債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的下降幅度增加，同時(shí)該部門的權(quán)益價(jià)值下降幅度減少。即各個(gè)經(jīng)濟(jì)部門債務(wù)杠桿的差異會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)在傳導(dǎo)的過程中，通過債務(wù)渠道和權(quán)益渠道的傳導(dǎo)結(jié)構(gòu)出現(xiàn)差異。債務(wù)杠桿較低的部門，系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)將更多的通過權(quán)益渠道對(duì)外傳導(dǎo)，致使持有其較多權(quán)益類資產(chǎn)的其他部門造成更大的損失；而債務(wù)杠桿較高的部門，系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)更多的通過債務(wù)渠道對(duì)外傳導(dǎo)，致使持有其較多債務(wù)類資產(chǎn)的其他部門造成更大的損失。

在各經(jīng)濟(jì)部門的資產(chǎn)負(fù)債表中，金融部門和外國部門往往持有較高比例的債務(wù)類資產(chǎn)，而非金融企業(yè)部門、政府部門和家庭部門普遍持有較高比例的權(quán)益類資產(chǎn)。隨和債務(wù)杠桿率的提升，風(fēng)險(xiǎn)會(huì)更加偏向于通過債務(wù)渠道向金融部門匯聚，使得作為資產(chǎn)負(fù)債表網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的金融部門積累過高的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)從而大面積的向其他部門傳染引發(fā)金融危機(jī)。這就解釋了歷次系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)無論是由哪一個(gè)經(jīng)濟(jì)部門引發(fā)的最終都會(huì)傳導(dǎo)至金融部門從而引發(fā)金融危機(jī)。

在實(shí)際情況中，金融部門往往持有大量政府部門負(fù)債，因此政府部門債務(wù)違約勢(shì)必會(huì)對(duì)金融部門造成較大的沖擊。而在考慮到地方政府隱性債務(wù)后，情況或許會(huì)發(fā)生改變。具體來說，因?yàn)榈胤秸块T隱性債務(wù)多為與非金融企業(yè)部門合作，尤其是參與地方融資平臺(tái)借款、國企的隱性擔(dān)保融資和PPP項(xiàng)目。就地方融資平臺(tái)而言，該平臺(tái)上的企業(yè)一般都具有政府背景，當(dāng)其發(fā)生違約時(shí)，產(chǎn)生的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)必然會(huì)傳導(dǎo)至地方政府部門這一真正的借款主體。就國企或私企而言，當(dāng)其債務(wù)發(fā)生違約時(shí)，由于地方政府與其簽訂了隱性擔(dān)保，因此產(chǎn)生的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)將由企業(yè)傳導(dǎo)至地方政府。

反過來，由于地方政府部門隱性債務(wù)一般是建立在非金融企業(yè)資產(chǎn)基礎(chǔ)上，當(dāng)政府隱性債務(wù)違約后，引起自身資產(chǎn)損失，同時(shí)也會(huì)向非金融企業(yè)傳導(dǎo)，使和政府關(guān)聯(lián)的企業(yè)資產(chǎn)出現(xiàn)損失，形成違約風(fēng)險(xiǎn)的傳染。由于本文將研究視角聚焦政府部門，因此在把隱性債務(wù)由非金融企業(yè)部門劃歸到政府部門后，政府部門債務(wù)違約除了對(duì)金融部門影響較大，勢(shì)必也會(huì)引起非金融企業(yè)部門大量資產(chǎn)損失。

在以上理論研究的基礎(chǔ)上，本文研究對(duì)研究的內(nèi)容提出如下假說：

假說1：在不考慮地方政府隱性杠桿的情況下，政府部門債務(wù)違約引致的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)將通過資產(chǎn)負(fù)債表網(wǎng)絡(luò)傳導(dǎo)至各個(gè)經(jīng)濟(jì)部門，其中大量的風(fēng)險(xiǎn)將匯聚向金融部門，造成金融部門資產(chǎn)大幅度損失；

假說2：在考慮地方政府隱性杠桿后，政府部門債務(wù)違約引致的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)將在資產(chǎn)負(fù)債表網(wǎng)絡(luò)中主要影響非金融企業(yè)部門和金融部門，并造成其資產(chǎn)大幅度損失。

五、政府債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)在部門間傳染的實(shí)證分析

（一）實(shí)際政府部門杠桿率的估算

近年來，地方政府隱性杠桿率的估算已成為各大學(xué)者深入研究的方向，但由于各方統(tǒng)計(jì)口徑不同，估計(jì)方法有差異，因此估計(jì)結(jié)果也存在不一致。本文根據(jù)蘇振興等（2022）的研究，在2011—2018年間地方政府隱性債務(wù)的占比已由24.5%上升至43.4%，其中主要是由地方國有企業(yè)債務(wù)與融資平臺(tái)債務(wù)組成。本文按照此增長速度平均至每一年的每一季度，對(duì)2007年第一季度至2021年第四季的政府部門和非金融企業(yè)部門實(shí)際杠桿率進(jìn)行估算。在實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門杠桿率不變的情況下，將估算的隱性杠桿率由非企業(yè)部門劃歸至地方政府中，同時(shí)保持中央政府杠桿率不變，從而加總得出實(shí)際的宏觀政府部門杠桿率和實(shí)際非金融企業(yè)部門杠桿率。如圖5所示：

在不針對(duì)隱性杠桿率進(jìn)行調(diào)整的時(shí)候，政府杠桿率保持在20%～40%的區(qū)間并緩慢增長，非金融企業(yè)部門的杠桿率由2007年初的100.5%逐步上升至2021年底的154.8%，兩個(gè)部門的杠桿率差距在逐步擴(kuò)大。但是根據(jù)隱性杠桿率進(jìn)行調(diào)整之后，政府部門杠桿率與非金融企業(yè)杠桿率的趨勢(shì)發(fā)生了明顯的變化。具體來看，政府部門的實(shí)際杠桿率迅速走高，由2007年初的37.5%攀升至2021年底的98.3%，而非金融企業(yè)部門的杠桿率則由2007年88.8%上升至2021年底的103.3%，兩個(gè)部門的實(shí)際杠桿率逼近一致。特別是2015年國家提出“三去一降一補(bǔ)”和2020年新冠疫情的影響，政府部門主動(dòng)加杠桿和非金融企業(yè)部門被動(dòng)去杠桿的現(xiàn)象突出。這預(yù)示著一方面國家在幫助非金融企業(yè)降低和控制其內(nèi)部系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的努力取得了一定成效，但由于疫情的加持，其被動(dòng)去杠桿速度過快也導(dǎo)致了非金融企業(yè)活力稍顯不足；另一方面，擴(kuò)張性的財(cái)政政策和地方政府直接或間接參與的違規(guī)與變相舉債的項(xiàng)目不斷使得政府部門債臺(tái)高筑，這一主動(dòng)加杠桿的行為促使政府違約概率將大幅上漲，系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)在其中不斷積累，對(duì)政府部門尤其是地方政府的正常運(yùn)行造成極大的壓力。

（二）部門間資產(chǎn)負(fù)債表關(guān)聯(lián)矩陣的建立

1.矩陣構(gòu)建方法

為了識(shí)別經(jīng)濟(jì)沖擊在各部門間的傳染軌跡，系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染機(jī)制可以通過建立各部門資產(chǎn)負(fù)債表關(guān)聯(lián)矩陣進(jìn)行分析。根據(jù)中國社科院國家資產(chǎn)負(fù)債表研究中心編制的各部門國家資產(chǎn)負(fù)債表，其將金融工具一共分為十四個(gè)大類，分別為：通貨、存款、貸款、未貼現(xiàn)銀行承兌匯票、保險(xiǎn)、金融機(jī)構(gòu)往來、準(zhǔn)備金、債券、股票和股權(quán)、證券投資基金份額、中央銀行貸款、其他金融資產(chǎn)（或負(fù)債）、直接投資、國際儲(chǔ)備資產(chǎn)。假設(shè)為其中任意一種金融工具，該金融工具在五大經(jīng)濟(jì)部門間資產(chǎn)負(fù)債關(guān)聯(lián)關(guān)系可以通過構(gòu)建一個(gè)的矩陣來表示：

其中既表示為部門對(duì)部門的資產(chǎn)持有量，又表示為部門對(duì)部門的資產(chǎn)負(fù)債量。在各部門的資產(chǎn)負(fù)債表中，每一個(gè)部門持有所有部門的任意一種金融工具都有相應(yīng)的資產(chǎn)總量與負(fù)債總量與之對(duì)應(yīng)，即對(duì)于矩陣來說，已知該矩陣中每一行的和與每一列的和。具體表示為：

且總有如下等式恒成立

對(duì)資產(chǎn)負(fù)債表關(guān)聯(lián)矩陣的估計(jì)，通常使用的是Upper（2006）的最大熵法。因?yàn)樵诂F(xiàn)有的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中，缺少各部門對(duì)某一金融工具的持有量與負(fù)債量，而最大熵法可以在這種數(shù)據(jù)不健全的情況下，預(yù)測(cè)結(jié)果滿足全部已知的約束，同時(shí)概率分布最均勻，預(yù)測(cè)的風(fēng)險(xiǎn)最小，反映出最大量信息，有效降低數(shù)據(jù)處理量。具體而言：通過標(biāo)準(zhǔn)化，將資產(chǎn)和負(fù)債看作邊際分布函數(shù)和的實(shí)現(xiàn)值，看作聯(lián)合分布函數(shù)的實(shí)現(xiàn)值。在和相互獨(dú)立時(shí)，則有矩陣滿足市場(chǎng)結(jié)構(gòu)的假設(shè)：

通過最小化條件，使得矩陣與需要估計(jì)的矩陣中各元素平方差的和最小，從而達(dá)到兩個(gè)矩陣中元素差別最小，即：

在此基礎(chǔ)上，利用Lingo軟件在全局最優(yōu)的設(shè)定下求出最優(yōu)解。在使用最大熵法時(shí)，其矩陣的對(duì)角線數(shù)值應(yīng)該全為0，這是因?yàn)槲⒂^個(gè)體自身不會(huì)與自身產(chǎn)生債務(wù)債權(quán)關(guān)系。而本文構(gòu)建的資產(chǎn)負(fù)債表關(guān)聯(lián)矩陣反映的是宏觀經(jīng)濟(jì)部門間的資金融通關(guān)系，所以對(duì)角線元素不需要嚴(yán)格設(shè)置為0。在此基礎(chǔ)上得到的各個(gè)金融工具的資產(chǎn)負(fù)債表關(guān)聯(lián)矩陣，根據(jù)盯市會(huì)計(jì)原則，可以模擬在受到外部沖擊后，各經(jīng)濟(jì)部門資產(chǎn)的連鎖變化，進(jìn)而對(duì)風(fēng)險(xiǎn)在部門間的積累和傳染進(jìn)行分析。雖然最大熵法可能與實(shí)際情況產(chǎn)生一定的偏差，但是在缺乏相關(guān)數(shù)據(jù)的情況下依然具有可行性和實(shí)用性。

2.我國各部門資產(chǎn)負(fù)債表關(guān)聯(lián)矩陣的計(jì)算

根據(jù)社科院編制的國家資產(chǎn)負(fù)債表，本文沿用王兆成（2021）的做法，將資產(chǎn)負(fù)債表中的14類金融工具合并為5類金融工具，即通貨和存款、貸款、債券、股票和股權(quán)、其他賬戶。本文提取整合2019年國家資產(chǎn)負(fù)債表中的數(shù)據(jù)，得到中各部門內(nèi)部5類金融工具持有量，利用最大熵法構(gòu)建部門間資產(chǎn)負(fù)債表關(guān)聯(lián)矩陣，并在Lingo軟件中進(jìn)行求解，刻畫出各部門內(nèi)部對(duì)不同金融工具資產(chǎn)與負(fù)債的所占比例，將構(gòu)建的五大部門資產(chǎn)負(fù)債表關(guān)聯(lián)矩陣的對(duì)應(yīng)元素相加，得到基于全金融工具的部門間資產(chǎn)負(fù)債表關(guān)聯(lián)矩陣，如表1所示：

進(jìn)一步的，依據(jù)圖5，2019年12月份政府部門隱性杠桿率水平為46.1%，將這一部分的非金融部門負(fù)債劃歸到政府部門負(fù)債中，從而提高非金融部門在政府部門負(fù)債總額中的占比。在實(shí)際中，政府部門的隱性債務(wù)存在一定的轉(zhuǎn)化率，但由于種種原因很難確定。因此，本文為簡(jiǎn)化研究做出如下假設(shè)，即假設(shè)政府的隱性債務(wù)轉(zhuǎn)化率為100%，使政府隱性債務(wù)完全顯性化，使得政府部門的負(fù)債得到調(diào)整后的部門間資產(chǎn)負(fù)債表關(guān)聯(lián)矩陣如表2所示。

分析表1和表2可以發(fā)現(xiàn)，調(diào)整前后居民部門對(duì)非金融部門和政府部門的負(fù)債始終保持為0，這是因?yàn)閺木用癫块T的負(fù)債端看，其在經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中幾乎不向非金融部門和政府部門借款，而是直接與金融部門發(fā)生借貸關(guān)系。從其資產(chǎn)端看，居民部門可以持有非金融企業(yè)部門和政府部門發(fā)行的金融工具，成為其債權(quán)人。觀察政府部門負(fù)債關(guān)系的變化可以發(fā)現(xiàn)，隨著政府部門通過加大地方政府融資平臺(tái)借款或者其他隱性擔(dān)保等手段，為非金融企業(yè)部門提供了更充足的流動(dòng)性，一方面使得政府部門負(fù)債總額不斷上升，政府部門債務(wù)違約概率在逐漸變大；另一方面使得非金融部門與政府部門的關(guān)系更加緊密，政府部門與非金融部門債務(wù)資產(chǎn)負(fù)債聯(lián)動(dòng)性更強(qiáng)。

在此基礎(chǔ)上，可以利用此關(guān)聯(lián)矩陣網(wǎng)絡(luò)針對(duì)不同的外部沖擊模擬各部門資產(chǎn)負(fù)債表演變情況，從而為進(jìn)一步分析政府債務(wù)違約所帶來的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)積累與傳播奠定基礎(chǔ)。

（三）各部門債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析

1.數(shù)據(jù)選取與參數(shù)設(shè)定

根據(jù)CCA量化分析模型的設(shè)定，計(jì)算債務(wù)違約距離需要輸入四個(gè)參數(shù)變量，分別為無風(fēng)險(xiǎn)利率、債務(wù)危機(jī)臨界值、低等索取權(quán)（股權(quán)市場(chǎng)價(jià)值）及其波動(dòng)率，進(jìn)而求出隱含資產(chǎn)價(jià)值及其波動(dòng)率，最后推導(dǎo)出債務(wù)違約距離。選取2007—2019年間的年度數(shù)據(jù)，各項(xiàng)數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫，具體參數(shù)設(shè)定如下表3所示：

（1） 無風(fēng)險(xiǎn)利率以我國一年期國債收益率度量；

（2） 債務(wù)危機(jī)臨界值用各部門各項(xiàng)債務(wù)之和度量；

（3） 低等索取權(quán)（即股權(quán)市場(chǎng)價(jià)值）用各部門所持有的股票和其它股權(quán)衡量。對(duì)于政府部門和居民部門而言，由于其不對(duì)外發(fā)行股票，因此參考Castren和Kavonius（2009）的做法，以金融資產(chǎn)凈值作為政府部門、居民部門和外國部門的股權(quán)市場(chǎng)價(jià)值。

（4） 低等索取權(quán)波動(dòng)率以不同指數(shù)波動(dòng)率衡量。其中，參考宮曉琳（2012）、茍文均（2016），同時(shí)借鑒鄭立君和黃友逵（2020）的方法，利用股票或債券指數(shù)的歷史波動(dòng)率估計(jì)各部門股權(quán)收益的波動(dòng)率，選取上證綜合指數(shù)波動(dòng)率衡量非金融企業(yè)部門，中債指數(shù)波動(dòng)率衡量政府部門和金融部門，上證金融指數(shù)波動(dòng)率衡量金融部門，S&P500指數(shù)波動(dòng)率衡量外國部門。

2.債務(wù)違約距離實(shí)證分析

（1） 各部門隱含資產(chǎn)波動(dòng)率

圖 6顯示了各部門在12年間的隱含資產(chǎn)波動(dòng)率軌跡。從時(shí)間縱向看，2008年金融危機(jī)以前，各部門的隱含資產(chǎn)波動(dòng)率維持在較低水平，2008年的金融危機(jī)期間使得各部門的隱含資產(chǎn)波動(dòng)率大幅上升。在出臺(tái)寬松的貨幣政策后，隱含資產(chǎn)波動(dòng)率迅速下降并保持相對(duì)平穩(wěn)。2015年由于金融資產(chǎn)泡沫的破滅引發(fā)中國股票市場(chǎng)巨幅震蕩，使得各部門隱含資產(chǎn)波動(dòng)率出現(xiàn)了自2008年金融危機(jī)以來最大的波動(dòng)幅度。從各部門橫線對(duì)比看，除2008年金融危機(jī)之外，其余年份政府部門和居民部門的波動(dòng)率相對(duì)平穩(wěn)，外國部門在2008年后其資本市場(chǎng)開啟了長達(dá)十余年的牛市，投資者對(duì)金融市場(chǎng)充滿了信心，其對(duì)應(yīng)的隱含資產(chǎn)波動(dòng)率保持在較低水平。金融部門和非金融企業(yè)部門對(duì)于市場(chǎng)的反應(yīng)最為敏感，因此其隱含資產(chǎn)波動(dòng)軌跡呈現(xiàn)出跌宕起伏的形態(tài)。

（2） 各部門債務(wù)違約距離

圖7展示了運(yùn)用CCA模型得出的12年間各部門債務(wù)違約距離變化情況?？傮w而言，非金融企業(yè)部門、金融部門和外國部門違約距離遠(yuǎn)低于政府部門和居民部門，其中非金融企業(yè)部門的違約距離最低。這意味著從宏觀層面看，政府部門和居民部門的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)較低，而非金融企業(yè)部門的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)較高，發(fā)生違約的可能性較大。從時(shí)間維度上分析，2008年金融危機(jī)造成各大部門的債務(wù)違約距離明顯下降，之后迅速反彈。截至2019年底，債務(wù)違約距離由大到小依次為政府部門、居民部門、外國部門、金融部門、非金融企業(yè)部門，各部門債務(wù)違約距離較前一年具有所提高。

（3） 政府隱性杠桿調(diào)整后的隱含資產(chǎn)波動(dòng)率與債務(wù)違約距離

在如上結(jié)果的基礎(chǔ)上，對(duì)政府隱性債務(wù)杠桿的情況進(jìn)行調(diào)整。將對(duì)應(yīng)比例的非金融企業(yè)部門負(fù)債轉(zhuǎn)移至政府部門負(fù)債端，由此使得非金融企業(yè)債務(wù)危機(jī)臨界值下降，而政府債務(wù)危機(jī)臨界值上升。重新計(jì)算得到非金融企業(yè)部門和政府部門調(diào)整后的隱含資產(chǎn)波動(dòng)率和債務(wù)違約距離如圖8和圖9所示。

兩個(gè)經(jīng)濟(jì)部門調(diào)整后的隱含資產(chǎn)波動(dòng)率與調(diào)整前相比并沒有出現(xiàn)較大變化，因?yàn)檎{(diào)整后的債務(wù)臨界點(diǎn)雖然有所變化，但是整體變動(dòng)軌跡與調(diào)整前基本保持一致，即隱含資產(chǎn)波動(dòng)率更關(guān)注的是單個(gè)債務(wù)臨界點(diǎn)的變化對(duì)于整體軌跡的影響。政府部門和非金融部門的波動(dòng)率有所上升，可能的原因是中美貿(mào)易摩擦導(dǎo)致企業(yè)的經(jīng)營受到影響，使得違約率波動(dòng)，由于承擔(dān)了要為地方基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)融資的責(zé)任，地方政府債務(wù)不斷攀升，但加劇波動(dòng)導(dǎo)致的財(cái)政收入不穩(wěn)定也加劇了政府違約概率的波動(dòng)。

雖然調(diào)整前后兩個(gè)部門隱含資產(chǎn)波動(dòng)率相差無幾，但是其對(duì)應(yīng)的債務(wù)違約距離出現(xiàn)了較大改變。就政府部門而言，一是其實(shí)際債務(wù)違約距離大幅下降，2015年后基本與調(diào)整前的非金融企業(yè)部門債務(wù)違約距離相近水平，說明政府隱性債務(wù)掩蓋了政府部門內(nèi)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，造成一部分風(fēng)險(xiǎn)被忽視；二是與調(diào)整前政府部門違約距離軌跡相比，調(diào)整后的政府部門債務(wù)違約距離軌跡呈現(xiàn)出較為明顯的滯后性，時(shí)間約為1～2年，這是因?yàn)榈胤秸块T存在大量隱性擔(dān)保融資，當(dāng)非金融企業(yè)部門受到?jīng)_擊產(chǎn)生違約時(shí)，這一風(fēng)險(xiǎn)傳染并不會(huì)立刻傳導(dǎo)至政府部門，而是需要一定時(shí)間的轉(zhuǎn)化。就非金融企業(yè)部門而言，其調(diào)整后的實(shí)際債務(wù)違約距離比想象中的要高，特別是在2014年后超過了實(shí)際政府部門債務(wù)違約距離，而這一時(shí)期也對(duì)應(yīng)了地方政府隱性債務(wù)快速擴(kuò)張的時(shí)期。

（四）政府債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)模擬分析

本節(jié)通過情景模擬的方式，著重描述政府部門在隱性杠桿率調(diào)整前后，政府債務(wù)違約產(chǎn)生的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)對(duì)各大經(jīng)濟(jì)部門的影響作用，展示政府部門債務(wù)對(duì)于整個(gè)國民經(jīng)濟(jì)的影響作用。

情景一：政府部門10%的貸款和債券發(fā)生違約。

根據(jù)情景一的設(shè)定，由于政府部門的負(fù)債只含有貸款和債券兩項(xiàng)，根據(jù)表1資產(chǎn)負(fù)債表的政府部門負(fù)債總量，其在初期遭受了37957.7億元的損失占其總債務(wù)的10%，持有其相關(guān)債務(wù)的非金融企業(yè)部門、金融部門、居民部門、政府部門、外國部門會(huì)根據(jù)表1所示的持有比例造成相應(yīng)資產(chǎn)損失，如表4所示，在第一輪的沖擊中非金融企業(yè)部門遭受600.4億元的損失，金融部門遭受34450.1億元的損失，居民部門遭受1132.4億元的損失，政府部門遭受354.91億元的損失，外國部門遭受1464.8億元的損失。

在逐日盯市原則下，各個(gè)經(jīng)濟(jì)部門會(huì)在資產(chǎn)負(fù)債表中顯示自身的損失情況，進(jìn)而對(duì)自身的債務(wù)進(jìn)行減記，進(jìn)入去杠桿過程，再按照其持有的貸款和債券的比例確定新一輪沖擊額度，從而計(jì)算新一輪的傳染。由于居民部門并不對(duì)外發(fā)行債券，也不向非金融企業(yè)部門和政府部門發(fā)行貸款，因此在第二輪傳染中居民部門只向金融部門、居民部門和外國部門轉(zhuǎn)染，而其他部門則向所有經(jīng)濟(jì)部門傳染，如此往復(fù)。在忽略當(dāng)輪資產(chǎn)損失低于最初損失總額1%的情況后，經(jīng)濟(jì)體一共受到了四輪沖擊，四輪累計(jì)資產(chǎn)損失44871億元，相當(dāng)于最初損失的1.18倍。其中，金融部門資產(chǎn)損失占比最高，為86.91%，其他四大部門占比由高到低分別為居民部門5.04%、外國部門3.87%、非金融企業(yè)部門2.51%、政府部門1.67%。由于，金融部門持有政府部門大多數(shù)的負(fù)債，因此，政府部門債務(wù)違約對(duì)金融部門的沖擊遠(yuǎn)大于其它經(jīng)濟(jì)部門。而政府部門所持有的其它經(jīng)濟(jì)部門負(fù)債較少，其中政府部門更是不持有居民部門的負(fù)債，因此，在之后的風(fēng)險(xiǎn)傳染過程中，對(duì)政府部門的受沖擊的幅度較小。

隨著每一輪的沖擊，各個(gè)經(jīng)濟(jì)部門的債務(wù)危機(jī)臨界點(diǎn)也在隨之調(diào)整，重新計(jì)算各個(gè)部門債務(wù)違約距離如表5所示。四輪沖擊后，各個(gè)部門的債務(wù)違約距離均出現(xiàn)了不同程度的下跌。具體來說，金融部門下跌比例最大為13.39%，因?yàn)榻鹑跈C(jī)構(gòu)往往持有大量的政府貸款和債券，因此受到的沖擊也是最大的。非金融企業(yè)部門的債務(wù)違約概率下降了3.78%，政府部門下降了2.96%，居民部門下降最少，為0.02%。

情景二：隱性杠桿調(diào)整后，政府部門10%的貸款和債券發(fā)生違約。

根據(jù)表2建立的調(diào)整后的部門間資產(chǎn)負(fù)債表關(guān)聯(lián)矩陣，采取與情景一相同的分析方法進(jìn)行模擬分析，結(jié)果如表6所示。在忽略當(dāng)輪資產(chǎn)損失低于最初損失總額1%的情況后，經(jīng)濟(jì)體一共受到了六輪沖擊，累計(jì)資產(chǎn)損失359805.9億元，相當(dāng)于最初損失的1.5倍，每輪資產(chǎn)損失總額呈現(xiàn)波動(dòng)式下降。其中，非金融企業(yè)部門資產(chǎn)損失占比最高，為60.38%，其他四大部門占比由高到低分別為金融部門26.46%、居民部門8.04%、政府部門3.79%、外國部門1.33%。根據(jù)前文的假設(shè)，如果隱性債務(wù)完全顯性化，勢(shì)必建立在有政府隱性擔(dān)保的非金融部門項(xiàng)目發(fā)生違約的前提下，才會(huì)由政府部門進(jìn)行償付，此時(shí)的非金融部門的資產(chǎn)勢(shì)必已經(jīng)遭受了損失，再進(jìn)一步疊加政府部門債務(wù)違約，會(huì)使得非金融部門資產(chǎn)損失比想象中的更加嚴(yán)重。金融部門受到的沖擊較小，可能是由于近幾年政府的債券置換，改變了銀行的資產(chǎn)結(jié)構(gòu)，使得銀行的不良貸款出現(xiàn)可能性下降，使得政府部門違約對(duì)銀行的沖擊變小。從風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)的衰減過程看，金融部門的風(fēng)險(xiǎn)被消化的速度要慢于非金融部門，因此，也要重視金融部門在風(fēng)險(xiǎn)傳染過程中受沖擊的程度與時(shí)間。

表7顯示了重新計(jì)算后，各個(gè)部門債務(wù)違約距離。經(jīng)過六輪的沖擊后，各部門債務(wù)違約距離均出現(xiàn)不同程度下跌。其中，非金融企業(yè)部門下跌18.84%，跌幅最大；其次是金融部門4.60%，政府部門1.97%，居民部門1.91%，外國部門1.73%。

將兩個(gè)情景模擬結(jié)果對(duì)比分析可以看出，正常情況下政府部門違約造成的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)會(huì)迅速向金融部門聚集，使金融部門成為吸收系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的最大承載體，經(jīng)過4輪傳染造成金融部門資產(chǎn)大幅度損失，從而危害整個(gè)經(jīng)濟(jì)體系健康安全。這與金融部門往往作為政府債務(wù)最大債權(quán)方與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)最終演變?yōu)榻鹑谖C(jī)的實(shí)際情況是相符合的。

而考慮到地方政府隱性債務(wù)的影響后，非金融企業(yè)部門與政府部門的關(guān)系大大加強(qiáng)，由于政府部門債務(wù)違約所產(chǎn)生的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)致使五大經(jīng)濟(jì)部門的資產(chǎn)損失相較調(diào)整前進(jìn)一步擴(kuò)大，尤其是導(dǎo)致了非金融企業(yè)部門資產(chǎn)縮水超過一半和金融部門資產(chǎn)縮水超四分之一。同時(shí)，對(duì)比兩次情景模擬化解系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的所用的時(shí)間可以發(fā)現(xiàn)，地方政府隱性債務(wù)的存在使得系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)在整個(gè)經(jīng)濟(jì)體系內(nèi)傳染的時(shí)間更長，需要經(jīng)過6輪傳染才能將政府部門所引發(fā)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)大部分化解，這也進(jìn)一步提示地方政府隱性杠桿高企將會(huì)使得由政府部門引發(fā)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)會(huì)對(duì)國民經(jīng)濟(jì)造成更深更持久的傷害。

總之，本文使用最大熵法確定各個(gè)部門之間的債務(wù)聯(lián)系，然后用CCA計(jì)算的違約概率計(jì)算傳導(dǎo)后的債務(wù)聯(lián)系變化。當(dāng)然，沖擊發(fā)生后，各個(gè)部門的債務(wù)聯(lián)系有可能發(fā)生變化，但是由于本文做的是模擬分析，原有的債務(wù)聯(lián)系是由金融系統(tǒng)覺得的，本文的研究?jī)H僅建立在債務(wù)聯(lián)系穩(wěn)定的假設(shè)之上，而這種假設(shè)并不影響研究結(jié)果的適用性。

六、結(jié)論與政策建議

本文基于2007—2019年的分部門國家資產(chǎn)負(fù)債表數(shù)據(jù)，建立資產(chǎn)負(fù)債表關(guān)聯(lián)矩陣，運(yùn)用CCA量化分析，從政府部門視角出發(fā)，考慮地方政府隱性債務(wù)這一因素對(duì)于各個(gè)經(jīng)濟(jì)部門的影響，量化分析了政府部門債務(wù)違約產(chǎn)生的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)在各經(jīng)濟(jì)部門傳染的情況。主要結(jié)論如下：

第一，從宏觀杠桿率的角度看，在考慮隱性負(fù)債轉(zhuǎn)移后，近年來政府部門的實(shí)際宏觀杠桿率正在加速攀升，政府部門尤其是地方政府部門加杠桿速度亟需引起警惕；

第二，各個(gè)部門的資產(chǎn)負(fù)債表是相互關(guān)聯(lián)的，金融部門持有較高比例的債務(wù)類資產(chǎn)，而非金融企業(yè)部門、政府部門和家庭部門普遍持有較高比例的權(quán)益類資產(chǎn)。政府部門債務(wù)違約引致的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)將通過資產(chǎn)負(fù)債表網(wǎng)絡(luò)傳導(dǎo)至各個(gè)經(jīng)濟(jì)部門，其中大量的風(fēng)險(xiǎn)將匯聚向金融部門和非金融企業(yè)；

第三，從債務(wù)違約距離的角度看，政府部門隱性債務(wù)掩蓋了政府部門系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)際積累水平，考慮隱性債務(wù)后會(huì)使得政府部門債務(wù)違約概率提高，且風(fēng)險(xiǎn)傳染的運(yùn)動(dòng)軌跡呈現(xiàn)出明顯的時(shí)滯效應(yīng)，時(shí)間約為1～2年；

第四，從政府部門債務(wù)違約引致系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的傳染角度看，政府部門債務(wù)違約后，在不考慮地方政府隱性杠桿的情況下，金融部門遭受的損失最大；但考慮到地方政府隱性債務(wù)的情況后，非金融企業(yè)部門遭受的損失最為嚴(yán)重，由隱性債務(wù)引發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)傳染在經(jīng)濟(jì)整體中停留時(shí)間長，化解難度大，使得經(jīng)濟(jì)整體遭受的總損失進(jìn)一步增加。

基于本文的分析和研究，提出以下政策建議：

一是地方政府隱性債務(wù)要拒絕增量，化解存量。厘清政府和國有企業(yè)的邊界，嚴(yán)格控制和防范地方政府參與各種變相舉債項(xiàng)目，嚴(yán)格區(qū)分政企信用擔(dān)保。建立市場(chǎng)化、法治化違約處置體系，尤其要建立針對(duì)隱性債務(wù)長期有效的監(jiān)測(cè)、跟蹤和預(yù)警體系，避免“短視效應(yīng)”。

二是抑制各部門之間的風(fēng)險(xiǎn)傳染。針對(duì)經(jīng)濟(jì)部門而言，要處理好經(jīng)濟(jì)部門間的債務(wù)轉(zhuǎn)化關(guān)系，需要將政府部門和金融部門、非金融企業(yè)部門的關(guān)系作為防范金融風(fēng)險(xiǎn)的重點(diǎn)加以把握。隱性債務(wù)使得政府部門和金融部門、非金融企業(yè)部門之間債務(wù)債權(quán)聯(lián)動(dòng)關(guān)系明顯，需要合理控制部門之間的債務(wù)轉(zhuǎn)化率，強(qiáng)化各部門主體責(zé)任，有效隔離債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的傳染。

三是針對(duì)政府部門杠桿率逐年遞增的問題，要保持“結(jié)構(gòu)性去杠桿”不動(dòng)搖。在經(jīng)濟(jì)下行壓力加大的環(huán)境下，中央政府可以在安全的范圍內(nèi)適度加杠桿，實(shí)施更加積極有為的財(cái)政政策改善宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境，適當(dāng)提高中央對(duì)地方轉(zhuǎn)移支付比例，紓解地方政府的債務(wù)壓力，為地方政府有效控制風(fēng)險(xiǎn)，逐漸去杠桿留出空間。

參考文獻(xiàn)：

[1]Ad V.R. et al. A Flow-of-Funds Perspective on the Financial Crisis [M]. Palgrave Macmillan UK， 2013.

[2]Castren O， Kavonius I K. Balance Sheet Inter-linkages and Macro － Financial Risk Analysis in the Euro Area[J]. Social Science Electronic Publishing， 2009．

[3]Gray D F， Jobst A. New Directions in Financial Sector and Sovereign Risk Management[J]. Social Science Electronic Publishing， 2010：7.

[4]Gray D F， Loukoianova E， Malone S W， et al. A Risk－Based Debt Sustainability Framework： Incorporating Balance Sheets and Uncertainty[J]. Imf Working Papers， 2008， 08 /40．

[5]Gray， Dale F， Bodie， Zvi， Merton， RobertC. Contingent Claims Approach to Measuring and Managing Sovereign Risk[J]. Social Science Electronic Publishing， 2007， 5（4）：1.

[6]Jaime Caruana. Global Economic and Financial Challenges： a Tale of two Views [R]. Bank for International Settlements， 2016.

[7]Jaime Caruana. Taking a Longer -term Perspective[R]. the Banks Annual General Meeting， Basel， 28 June 2015.

[8]Upper， C.， 2006， Contagion Due to Interbank Credit Exposures： What Do We Know， Why Do We Know It， and What Should We Know？ [R]. Working paper， Bank for International Settlements， 2006.

[9]宮曉琳.宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)動(dòng)綜合傳染機(jī)制[J].金融研究，2012（05）：56-69.

[10]宮曉琳.未定權(quán)益分析方法與中國宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)度分析[J]. 經(jīng)濟(jì)研究， 2012（3）：76-87.

[11]茍文均，袁鷹，漆鑫.債務(wù)杠桿與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染機(jī)制——基于 CCA 模型的分析 [J]. 金融研究， 2016， No.429（03）：78-95.

[12]辜朝明.全球衰退真相：資產(chǎn)負(fù)債表陷阱[J]. 新華月報(bào)， 2009（7）：2.

[13]何德旭，馮明.中國宏觀融資結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型特征[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)動(dòng)態(tài)，2021（08）：17-32.

[14]李麗珍，安秀梅.地方政府隱性債務(wù)：邊界、分類估算及治理路徑[J].當(dāng)代財(cái)經(jīng)，2019（03）.

[15]劉瑞.防范“灰犀?！薄昂谔禊Z”風(fēng)險(xiǎn)事件[J].人民論壇，2019（06）：77-79.

[16]毛振華，袁海霞，王秋鳳，汪苑暉.我國近年兩輪結(jié)構(gòu)性去杠桿的比較與思考[J].財(cái)政科學(xué)，2021（05）：21-30.

[17]蘇振興，扈文秀，章偉果.地方政府隱性債務(wù)轉(zhuǎn)化率測(cè)算與債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別[J].運(yùn)籌與管理，2022，31（02）：191-197.

[18]孫長鵬，鄧曉蘭.財(cái)政赤字率、政府債務(wù)率、利率與匯率作用機(jī)制——基于MSAR-TVP-VAR模型的分析[J].經(jīng)濟(jì)問題探索，2022（04）：164-179

[19]譚小芬，徐慧倫，董兵兵.中國非金融企業(yè)杠桿率的結(jié)構(gòu)性特征及其演變趨勢(shì)[J].國際經(jīng)濟(jì)評(píng)論，2020（02）：124-146+7.

[20]王梅婷.我國宏觀杠桿率的新變化、風(fēng)險(xiǎn)與對(duì)策[J].經(jīng)濟(jì)縱橫，2021（04）

[21]王兆成.杠桿率對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染機(jī)制的影響研究——基于CCA模型的視角[J].經(jīng)濟(jì)問題探索，2021（11）：135-149.

[22]易奔，盧彥瑾，歐陽勝銀，馬守榮.地方隱性債務(wù)規(guī)模的統(tǒng)計(jì)核算與成因分析[J].財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐，2022，43（01）：95-103.

[23]張明.中國宏觀杠桿率的演進(jìn)特點(diǎn)、部門輪動(dòng)與應(yīng)對(duì)之策[J].上海金融，2020（04）.

[24]張?chǎng)?金融結(jié)構(gòu)性杠桿、資產(chǎn)回報(bào)與經(jīng)濟(jì)波動(dòng)[J].經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯，2020，37（01）：159-166.

[25]鄭立君，黃友逵.債務(wù)杠桿與部門間風(fēng)險(xiǎn)傳染機(jī)制的研究——基于國家資產(chǎn)負(fù)債表的未定權(quán)益分析（CCA）[J].上海金融，2020（07）：45-55.

[26]中國人民銀行南京分行課題組，郭新明，高愛武.資產(chǎn)負(fù)債表衰退、去杠桿與貨幣政策傳導(dǎo)[J].上海金融，2017（10）.

Research on Contagion of Government Debt Default Risk from

the Perspective of Balance Sheet Correlation

Li Cheng， Liu Han

（School of Economics and Management Tiangong University， Tianjin 300387;

School of Statistics Tianjin University of Finance and Economics， Tianjin 300222）

Abstract：This paper takes the government sector as the starting point， and analyzes the impact of government debt on the macroeconomic sector theoretically and empirically. According to different financial instruments， a sub-sectoral balance sheet correlation matrix is constructed， and the Contingent Claims Analysis （CCA） model is used to measure my country's systemic financial risk from 2007 to 2019， and simulate the systemic financial risk of each department when the government sector suffers from debt default. The research results show that： （1） after taking into account the implicit debt of local governments， the actual macro leverage ratio of the government sector is accelerating; （2） the implicit debt of the government sector conceals the actual accumulation level of systemic risks within the sector， and there are The time lag effect of about 1-2 years; （3） After the debt default of the government sector， the financial sector suffers the most losses; but after considering the implicit debt， the non-financial corporate sector suffers the most serious losses and the resulting systemic risk stays for a long time Longer， more difficult to resolve， and deeper damage to the economy. Therefore， it is necessary to control the implicit debt of local governments within a reasonable range， pay more attention to the long-term nature of leverage supervision， handle the debt transformation relationship between economic departments， and leave room for local governments to effectively control risks.

Key words： Balance Sheet Correlation; Debt Leverage; Implicit Local Government Debt; Risk Contagion between Sectors