張兵, 魏瑋

摘要：? 首先，運(yùn)用貝葉斯方法估計(jì)不可觀測(cè)成分模型得到債務(wù)率缺口，對(duì)比貝葉斯債務(wù)率缺口與國(guó)際清算銀行（Bank for International Settlements，BIS）采用HP濾波法估計(jì)的債務(wù)率缺口，發(fā)現(xiàn)貝葉斯債務(wù)率缺口與BIS債務(wù)率缺口變化同步且方向一致，其中貝葉斯債務(wù)率缺口更貼近現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)，二者均反映出當(dāng)前我國(guó)債務(wù)率缺口呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。其次，通過對(duì)比不同國(guó)家的債務(wù)率缺口，發(fā)現(xiàn)我國(guó)債務(wù)率缺口較高，隨后分析貝葉斯債務(wù)率缺口與經(jīng)濟(jì)變量的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)通過貸款利率調(diào)節(jié)過高的債務(wù)率缺口較為有效。最后，本文建議政府通過“供給側(cè)改革”、國(guó)有企業(yè)改革、完善住房制度以及調(diào)節(jié)貸款利率等政策降低我國(guó)債務(wù)率缺口。

關(guān)鍵詞：? 貝葉斯估計(jì); 不可觀測(cè)成分模型; 債務(wù)率缺口; 脈沖響應(yīng); 方差分解

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A? 文章編號(hào)： 1002-2848-2018（06）-0074-07

一、引 言

近年來我國(guó)債務(wù)率增長(zhǎng)迅速，其中私營(yíng)非金融部門債務(wù)率于2015年第四季度突破200%，又于2016年第四季度超過210%，2018年第一季度已高達(dá)213.4%。而當(dāng)前巴西債務(wù)率為68.4%、印度債務(wù)率為58%、俄羅斯債務(wù)率為65%、南非債務(wù)率為71.4%，中國(guó)債務(wù)率水平已高達(dá)其他金磚國(guó)家債務(wù)率的三倍。此外，美國(guó)的債務(wù)率為150.9%、日本債務(wù)率為156.2%、歐元區(qū)的債務(wù)率為161.6%①，可見我國(guó)債務(wù)率水平甚至遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于典型發(fā)達(dá)國(guó)家。我國(guó)過高的債務(wù)率以及過快的債務(wù)率增長(zhǎng)速度引起了各方關(guān)注，防范我國(guó)發(fā)生債務(wù)危機(jī)已迫在眉睫。十九大報(bào)告強(qiáng)調(diào)要“堅(jiān)持總體國(guó)家安全觀，統(tǒng)籌傳統(tǒng)安全和非傳統(tǒng)安全”。其中經(jīng)濟(jì)安全是非傳統(tǒng)安全的重要組成部分。通過估計(jì)我國(guó)的債務(wù)率缺口，判斷我國(guó)債務(wù)率偏離潛在債務(wù)率的程度，分析導(dǎo)致我國(guó)債務(wù)率缺口升高的原因并提出相關(guān)的政策建議，這對(duì)于降低我國(guó)債務(wù)率水平、維護(hù)我國(guó)經(jīng)濟(jì)安全、防范金融風(fēng)險(xiǎn)、保障新時(shí)代的國(guó)家安全具有重要意義。

目前，研究債務(wù)率缺口的文獻(xiàn)較少，但研究產(chǎn)出缺口的文獻(xiàn)較多，基于債務(wù)率與產(chǎn)出都是描述一個(gè)國(guó)家發(fā)展?fàn)顩r的重要宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，本文將借鑒估計(jì)產(chǎn)出缺口的方法研究我國(guó)的債務(wù)率缺口。國(guó)內(nèi)外學(xué)者估計(jì)產(chǎn)出缺口大多將實(shí)際產(chǎn)出分解為潛在產(chǎn)出和產(chǎn)出缺口兩部分，常用濾波方法進(jìn)行分解，潘海峰等[1]采用HP濾波法估計(jì)我國(guó)的產(chǎn)出缺口，Baxter等[2]采用BK濾波法、Christiano等[3]采用CF濾波法、Scacciavillani等[4]和楊天宇等[5]采用小波降噪法分別估計(jì)了產(chǎn)出缺口，其中小波降噪法結(jié)合了濾波與小波轉(zhuǎn)換。由于濾波法所用指標(biāo)較為單一，而且HP濾波對(duì)于如何選取退勢(shì)參數(shù)λ尚存在爭(zhēng)議，所以本文并未采用濾波法估算中國(guó)的債務(wù)率缺口。Scheibe[6]以及中國(guó)人民銀行營(yíng)業(yè)管理部課題組[7]分別采用生產(chǎn)函數(shù)法估計(jì)了產(chǎn)出缺口，趙留彥[8]及趙昕東[9]分別采用菲利普斯曲線法估計(jì)了產(chǎn)出缺口，趙昕東[10]以及郭紅兵等[11]采用結(jié)構(gòu)向量自回歸（SVAR）模型對(duì)產(chǎn)出缺口進(jìn)行估計(jì)，雖然這三種方法均有經(jīng)濟(jì)理論基礎(chǔ)，但是SVAR方法對(duì)時(shí)間序列長(zhǎng)度要求太高，生產(chǎn)函數(shù)法假定生產(chǎn)函數(shù)較為穩(wěn)定與中國(guó)經(jīng)濟(jì)復(fù)雜多變的實(shí)際不符，因而使用這些方法的文獻(xiàn)較少。近年來，Christiano等[12]及馬文濤等[13]開始采用新凱恩斯動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡（DSGE）模型法對(duì)產(chǎn)出缺口進(jìn)行估計(jì)，這種方法既有理論基礎(chǔ)又有強(qiáng)大的預(yù)測(cè)功能，一開始得到較高推崇，但是目前對(duì)于其預(yù)測(cè)效果與VAR模型相差無幾的爭(zhēng)論較大，而且其估計(jì)步驟十分繁瑣，其中一些參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)初始值是否適用于中國(guó)變量也有待考證。Harvey[14]、Watson[15]、Clark[16]較早采用不可觀測(cè)成分模型估計(jì)法對(duì)產(chǎn)出缺口進(jìn)行估計(jì)，鄭挺國(guó)等[17]選用六種常用的退勢(shì)方法估計(jì)了我國(guó)的產(chǎn)出缺口，研究發(fā)現(xiàn)不可觀測(cè)成分模型對(duì)產(chǎn)出缺口的測(cè)度最為可靠，而其他方法的產(chǎn)出缺口估計(jì)不可信，尤其是HP濾波。周曉艷等[18]系統(tǒng)整理了估計(jì)不可觀測(cè)成分模型的貝葉斯估計(jì)法相對(duì)于極大似然估計(jì)（MLE）的四個(gè)優(yōu)勢(shì)，并運(yùn)用不可觀測(cè)成分模型及貝葉斯方法估計(jì)了中國(guó)的潛在GDP和產(chǎn)出缺口，研究發(fā)現(xiàn)產(chǎn)出缺口能較為精確地反映中國(guó)經(jīng)濟(jì)所面臨重要事件的沖擊效應(yīng)以及經(jīng)濟(jì)周期的變化信息。

雖然我國(guó)的債務(wù)率過高問題引起了廣泛關(guān)注，但是目前研究債務(wù)率缺口的資料十分有限，比較權(quán)威的是國(guó)際清算銀行（BIS）所公布的私營(yíng)非金融部門債務(wù)率缺口，BIS采用HP濾波法將債務(wù)率分解為潛在債務(wù)率（趨勢(shì)成分）和債務(wù)率缺口（周期成分）進(jìn)而對(duì)債務(wù)率缺口進(jìn)行估計(jì)，但是HP濾波法的估計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)確性尚待考證，如果債務(wù)率缺口的估計(jì)結(jié)果不準(zhǔn)確，據(jù)此采取的相關(guān)措施的效果也將大打折扣。值得注意的是，債務(wù)率缺口較大時(shí)，即使降低了我國(guó)的債務(wù)率，這一政策效果也無法維持。所以為了準(zhǔn)確估計(jì)出我國(guó)的債務(wù)率缺口，進(jìn)而提出有效的政策建議，本文采用不可觀測(cè)成分模型和貝葉斯方法估計(jì)債務(wù)率缺口，據(jù)此分析了債務(wù)率缺口的影響因素并提出對(duì)應(yīng)的政策建議，這正是本文的創(chuàng)新之處以及研究意義所在。

二、估計(jì)方法與估計(jì)結(jié)果概述

（一）數(shù)據(jù)處理

本文采用BIS公布的我國(guó)私營(yíng)非金融部門債務(wù)率的季度數(shù)據(jù)，時(shí)間維度為1986年第一季度至2017年第一季度。本文首先對(duì)季度債務(wù)率進(jìn)行X-12季節(jié)調(diào)整，并以調(diào)整后的債務(wù)率作為貝葉斯估計(jì)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

值得注意的是，我國(guó)學(xué)者對(duì)于產(chǎn)出缺口的研究大都基于將產(chǎn)出缺口定義為：實(shí)際產(chǎn)出和潛在產(chǎn)出的差值占潛在產(chǎn)出的比例，并將其近似為實(shí)際產(chǎn)出的對(duì)數(shù)減去潛在產(chǎn)出的對(duì)數(shù)。但是若將實(shí)際債務(wù)率和潛在債務(wù)率的對(duì)數(shù)形式代入不可觀測(cè)成分模型中，估計(jì)出的產(chǎn)出缺口也將是對(duì)數(shù)形式。為了方便與BIS公布的債務(wù)率缺口進(jìn)行對(duì)比，本文將債務(wù)率缺口定義為現(xiàn)實(shí)債務(wù)率與潛在債務(wù)率的差值，從而可將結(jié)果與BIS公布的債務(wù)率缺口直接比較。

（二）不可觀測(cè)成分模型描述

（三）貝葉斯估計(jì)方法描述

其中，π（θ|y 1：n）為后驗(yàn)分布，π（yt|θ）為似然函數(shù)，π（θ）為先驗(yàn)分布。則式（4）意味著，后驗(yàn)分布與似然函數(shù)和先驗(yàn)分布的乘積成比例。

在用貝葉斯方法估計(jì)不可觀測(cè)成分模型時(shí)，因?yàn)锳R（2）中的參數(shù)1和2必須處于穩(wěn)定區(qū)間內(nèi)，借鑒Petris等[19]學(xué)者的研究，本文分別選取 N（0，（2/3）2）和N（0，（1/3）2）作為1，2的先驗(yàn)分布。本文假定三個(gè)方差（σ2ε，σ2z，σ2u）的倒數(shù)服從均值為a=1，方差為b=1000的伽馬分布Γ（[SX（]a2[]b[SX）]，[SX（]a[]b[SX）]），也就是σ2ε、σ2z和σ2u的先驗(yàn)分布為：σ-2ε～Γ（0.001，0.001），σ-2z～ Γ（0.001，0.001），σ-2u～Γ（0.001，0.001）。通過在R語言平臺(tái)上使用馬爾科夫鏈蒙特卡羅（MCMC）算法對(duì)后驗(yàn)分布進(jìn)行抽樣，得到5個(gè)參數(shù)和潛在債務(wù)率、債務(wù)率缺口的估計(jì)值。

（四）貝葉斯方法對(duì)不可觀測(cè)成分模型的估計(jì)結(jié)果

通過貝葉斯方法抽樣30000次，舍棄預(yù)熱（Burn-in）3000次而估計(jì)出的不可觀測(cè)成分模型的5個(gè)參數(shù)如圖1至圖5所示?？梢钥闯觯惾~斯估計(jì)的參數(shù)值在抽樣次數(shù)位于0至10000區(qū)間時(shí)波動(dòng)較為劇烈，此時(shí)貝葉斯估計(jì)值尚不可信;當(dāng)抽樣次數(shù)為10000至20000時(shí)，參數(shù)估計(jì)值稍有波動(dòng)，但已趨于穩(wěn)定;抽樣次數(shù)達(dá)到20000次后，參數(shù)估計(jì)值的波動(dòng)幅度不超過0.2，則抽樣30000次的貝葉斯估計(jì)值較為可信。

（五）對(duì)比不同的債務(wù)率缺口

本文通過比較貝葉斯方法估計(jì)出的債務(wù)率缺口和國(guó)際清算銀行公布的債務(wù)率缺口的變化趨勢(shì)，以及貝葉斯債務(wù)率缺口與歷史發(fā)生的國(guó)內(nèi)外各大經(jīng)濟(jì)沖擊的匹配程度，判斷所得債務(wù)率缺口的可靠性。

由于數(shù)據(jù)可得性受限，BIS僅公布了1996年第一季度至2017年第一季度的債務(wù)率缺口。從圖6可以看出，1996年第一季度至2009年第一季度期間，兩種債務(wù)率缺口的變化趨勢(shì)基本一致，但是BIS公布的債務(wù)率缺口的波動(dòng)幅度稍大一些。2009年第一季度至今，兩種債務(wù)率缺口出現(xiàn)了較大程度的偏離。因此，本文將通過三個(gè)不同時(shí)間段，討論貝葉斯債務(wù)率缺口的可靠性。

在1986年第一季度至1996年第一季度，僅考察貝葉斯估計(jì)的債務(wù)率缺口是否與歷史經(jīng)濟(jì)事件相匹配。在這10年間，債務(wù)率缺口發(fā)生了2.5個(gè)起伏期。1987年第一季度至1989年第二季度，我國(guó)通貨膨脹較為嚴(yán)重，國(guó)家實(shí)施緊縮性經(jīng)濟(jì)政策，壓縮社會(huì)需求，投資需求隨之下降，與債務(wù)率缺口緩慢下降的趨勢(shì)符合;1989年第二季度至1991年第一季度，我國(guó)“三角債”問題嚴(yán)重，企業(yè)流動(dòng)資金嚴(yán)重不足需要大量貸款，與債務(wù)率缺口上升趨勢(shì)一致;1991年第一季度至1992年第一季度債務(wù)率缺口短暫下降，又于1992年第一季度至1993年第一季度發(fā)生短暫上升，前一時(shí)期與我國(guó)大力清理“三角債”稍見成效匹配，后一時(shí)期與我國(guó)自1992年初鄧小平同志南巡講話掀起的改革熱潮，公眾借貸投資熱情高漲相一致;1993年第二季度至1996年第一季度，政府出臺(tái)“16條措施”嚴(yán)控信貸規(guī)模，緩解經(jīng)濟(jì)過熱的壓力，與債務(wù)率缺口緩慢下降符合。由此可見，1986年第一季度至1996年第一季度貝葉斯方法估計(jì)的債務(wù)率缺口與相關(guān)經(jīng)濟(jì)政策和經(jīng)濟(jì)事件相符合，在這一階段債務(wù)率缺口波動(dòng)較為穩(wěn)定，除了1995年第三季度債務(wù)率缺口達(dá)到-5.0981，其他時(shí)期均位于[-5，5]區(qū)間內(nèi)。此階段我國(guó)的開放程度較低，國(guó)際重大事件對(duì)我國(guó)債務(wù)率的沖擊較小，我國(guó)債務(wù)率未發(fā)生重大風(fēng)險(xiǎn)。

在1996年第一季度至2009年第一季度，兩種債務(wù)率缺口均發(fā)生了兩次完整的起伏期。具體表現(xiàn)為：1996年第一季度至2000年第一季度，我國(guó)順利進(jìn)行了市場(chǎng)化改革，并且受1997年爆發(fā)的亞洲經(jīng)濟(jì)危機(jī)影響我國(guó)國(guó)有企業(yè)虧損問題層出不窮，產(chǎn)能過剩問題也十分嚴(yán)峻，這與債務(wù)率缺口緩慢上升的趨勢(shì)符合;2000年第一季度至2001年第三季度，我國(guó)國(guó)有企業(yè)債轉(zhuǎn)股基本完成，去產(chǎn)能成效較好，與債務(wù)率缺口急劇下降的趨勢(shì)相符合;2001年第三季度至2003年第四季度，我國(guó)加入WTO，外需增長(zhǎng)迅速，并且在這一時(shí)期我國(guó)采取寬松的貨幣政策，制造業(yè)投資熱情高漲。雖然2003年爆發(fā)的“非典”對(duì)消費(fèi)造成一定沖擊，但對(duì)投資的影響不明顯，債務(wù)率缺口急劇上升趨勢(shì)較為合理;2003年第四季度至2008年第四季度債務(wù)率缺口發(fā)生了迄今為止持續(xù)時(shí)間最長(zhǎng)、幅度最大的下降，而且在這一時(shí)期，兩種債務(wù)率缺口的吻合程度最高。2003年第3季度央行為抑制我國(guó)信貸增速過快，提高了法定存款準(zhǔn)備金率，于2004年4月又進(jìn)一步提高了法定存款準(zhǔn)備金率，企業(yè)信貸急劇收縮。2006年至2007年我國(guó)貨幣政策不斷收緊以調(diào)控信貸過熱，至2007年8月美國(guó)次貸危機(jī)開始波及其他發(fā)達(dá)國(guó)家，我國(guó)外需緊縮導(dǎo)致國(guó)內(nèi)投資漸漸冷卻。2008年一整年兩種債務(wù)率缺口都超過了-10的下界，達(dá)到1986年至今的最低點(diǎn)。在這一階段，貝葉斯估計(jì)的債務(wù)率缺口（以下簡(jiǎn)稱貝葉斯債務(wù)率缺口）和BIS公布的HP濾波法債務(wù)率缺口（以下簡(jiǎn)稱BIS債務(wù)率缺口）變動(dòng)趨勢(shì)一致，都與經(jīng)濟(jì)事件相符合，但是BIS債務(wù)率缺口的波動(dòng)幅度均大于貝葉斯債務(wù)率缺口。

2009年第一季度至2017年第一季度兩種債務(wù)率缺口發(fā)生明顯偏離，但仍保持變化同步、方向一致。在這一階段，兩種債務(wù)率缺口均呈現(xiàn)出1.5個(gè)起伏期。2009年第一季度至2010年第一季度我國(guó)出臺(tái)了“四萬億”救市計(jì)劃，造成嚴(yán)重的產(chǎn)能過剩，這與債務(wù)率缺口短暫的急速上升趨勢(shì)匹配;2010年第一季度至2012年第一季度歐洲發(fā)生債務(wù)危機(jī)，企業(yè)整體投資需求降低，與債務(wù)率缺口下降趨勢(shì)一致;2012年第一季度至2016年第三季度我國(guó)不斷擴(kuò)大內(nèi)需，消費(fèi)者信貸急劇擴(kuò)張，與債務(wù)缺口上升趨勢(shì)相符合。

綜上所述，貝葉斯債務(wù)率缺口與BIS債務(wù)率缺口的變化同步且方向一致，與經(jīng)濟(jì)事件較為匹配。兩種債務(wù)率缺口均顯示出當(dāng)前我國(guó)債務(wù)率缺口水平過高，BIS債務(wù)率缺口甚至達(dá)到前所未有的25的高位;而貝葉斯債務(wù)率缺口僅在2003年第二季度至2004年第二季度、2016年第一季度至2016年第三季度超過了5的水平值，前一個(gè)時(shí)期隨后發(fā)生了嚴(yán)重的全球性金融危機(jī)，所以當(dāng)下我國(guó)應(yīng)警惕債務(wù)率過高隱含的風(fēng)險(xiǎn)。

除此之外，貝葉斯債務(wù)率缺口還反映出一個(gè)具有啟示意義的信息：2012年第一季度至2016年第三季度的債務(wù)率缺口與1996年第一季度至2000年第一季度的債務(wù)率缺口的緩慢增長(zhǎng)趨勢(shì)十分近似，雖然在這兩個(gè)時(shí)間段之間債務(wù)率缺口仍經(jīng)歷了兩個(gè)上升期，但由于外部沖擊較為劇烈，中間經(jīng)歷的兩個(gè)上升期均十分陡峭，期間的政策建議對(duì)當(dāng)下的借鑒意義有限。而1996年至2000年與當(dāng)下的上升期均受到了一定的外部沖擊（亞洲經(jīng)濟(jì)危機(jī)、歐洲債務(wù)危機(jī)）并同時(shí)面臨國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整，由圖7可以看出，我國(guó)在這兩個(gè)時(shí)期都承受著經(jīng)濟(jì)增速放緩的壓力。1996年第一季度至2000年第一季度我國(guó)政府出臺(tái)了一系列改革措施，包括1996年的國(guó)家安居工程關(guān)于住房制度的改革以及各種市場(chǎng)化改革措施，推動(dòng)了結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型。2012年第一季度至2016年第三季度政府同樣采取了較為寬松的經(jīng)濟(jì)政策，同時(shí)政府也意識(shí)到了我國(guó)嚴(yán)重的產(chǎn)能過剩問題，提出“供給側(cè)改革”并將“三去一降一補(bǔ)”作為重要任務(wù)，與1996年至2000年一樣尋求結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型。

三、我國(guó)債務(wù)率缺口的國(guó)際比較及其影響因素分析

（一）債務(wù)率缺口的國(guó)際比較

通過對(duì)債務(wù)率缺口進(jìn)行分析可以發(fā)現(xiàn)我國(guó)債務(wù)率缺口在近五年呈現(xiàn)出上升趨勢(shì)，這反映出我國(guó)實(shí)際債務(wù)率偏離潛在債務(wù)率的程度日益加深，這在國(guó)際上是否屬于正常范圍，我國(guó)債務(wù)率缺口是否如同我國(guó)債務(wù)率一般已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過其他國(guó)家，從而存在進(jìn)一步惡化我國(guó)債務(wù)問題的隱患，這均需要通過進(jìn)一步對(duì)比我國(guó)與其他典型國(guó)家的債務(wù)率缺口進(jìn)行相應(yīng)分析。

本文選取與中國(guó)發(fā)展速度相近的其他“金磚國(guó)家”成員以及亞洲發(fā)達(dá)國(guó)家日本和典型發(fā)達(dá)國(guó)家美國(guó)作為對(duì)比國(guó)家。通過圖8可以發(fā)現(xiàn)，日本的債務(wù)率缺口水平在2010年前都處于負(fù)值，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于其他國(guó)家。1996年第一季度至2009年第一季度，中國(guó)的債務(wù)率缺口都較為正常。在1996年第一季度至2005年第一季度期間，中國(guó)債務(wù)率缺口水平與其他四個(gè)“金磚國(guó)家”以及美國(guó)的債務(wù)率缺口都十分近似，在2005年第一季度至2009年第一季度期間，中國(guó)債務(wù)率缺口甚至遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于以上五個(gè)國(guó)家的債務(wù)率缺口，呈現(xiàn)負(fù)值，這意味著在此期間中國(guó)債務(wù)率水平低于債務(wù)率的長(zhǎng)期趨勢(shì)。但是自2009年第二季度以來，中國(guó)的債務(wù)率缺口持續(xù)高于其他四個(gè)“金磚國(guó)家”以及美國(guó)、日本的債務(wù)率缺口，且差距不斷增大。雖然自2016年第一季度以來，我國(guó)的債務(wù)率缺口開始出現(xiàn)下降趨勢(shì)，但是截至2017年第一季度，我國(guó)的債務(wù)率缺口水平仍是遠(yuǎn)遠(yuǎn)高出所選代表性國(guó)家的債務(wù)率缺口。這側(cè)面反映出我國(guó)當(dāng)下不僅債務(wù)率水平偏高，而且我國(guó)債務(wù)率偏離其長(zhǎng)期趨勢(shì)的程度也十分嚴(yán)重，債務(wù)率缺口較高將進(jìn)一步惡化我國(guó)偏高的債務(wù)率水平，僅從債務(wù)率層面入手并不能徹底解決我國(guó)債務(wù)率過高的問題，如果債務(wù)率缺口較大即使快速降低了債務(wù)率，這一效果也無法維持。應(yīng)該在保證我國(guó)債務(wù)率缺口處于合理區(qū)間前提下再調(diào)節(jié)我國(guó)債務(wù)率，所以分析影響我國(guó)債務(wù)率缺口的經(jīng)濟(jì)變量具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

（二）我國(guó)債務(wù)率缺口與經(jīng)濟(jì)變量的關(guān)系分析

本文選取我國(guó)的經(jīng)濟(jì)周期、貸款利率、M2增長(zhǎng)率等主要宏觀經(jīng)濟(jì)變量，分析其與貝葉斯估計(jì)得到的我國(guó)債務(wù)率缺口的相關(guān)關(guān)系。首先，本文采用ADF單位根檢驗(yàn)對(duì)三個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)變量以及貝葉斯債務(wù)率缺口的平穩(wěn)性進(jìn)行判斷，并依據(jù)分析結(jié)果對(duì)貸款利率和M2增長(zhǎng)率進(jìn)行一階差分。然后對(duì)貝葉斯債務(wù)率缺口、經(jīng)濟(jì)周期以及一階差分后的貸款利率、M2增長(zhǎng)率構(gòu)建VAR模型，得到脈沖響應(yīng)圖和方差分解圖，見圖9和圖10。

由圖9、圖10可以看出，該VAR模型的擬合效果較好，脈沖響應(yīng)圖中各變量趨于0的走勢(shì)較為明顯，反映出經(jīng)濟(jì)周期、貨幣供應(yīng)量增長(zhǎng)率以及貸款利率對(duì)債務(wù)率缺口的影響傳導(dǎo)速度較快。由方差分解圖可以看出債務(wù)率缺口對(duì)自身波動(dòng)的貢獻(xiàn)最大，但隨著時(shí)間推移，貸款利率對(duì)債務(wù)率缺口波動(dòng)的貢獻(xiàn)逐漸增大并趨近于債務(wù)率缺口對(duì)本身的影響，經(jīng)濟(jì)周期對(duì)債務(wù)率缺口波動(dòng)的影響也明顯上升，而貨幣供應(yīng)量對(duì)債務(wù)率缺口的影響較小。通過分析債務(wù)率缺口與經(jīng)濟(jì)周期、M2增長(zhǎng)率、貸款利率的相關(guān)系數(shù)（見表1），印證了VAR模型方差分解得出的結(jié)果，債務(wù)率缺口與貸款利率之間的相關(guān)關(guān)系最為顯著，經(jīng)濟(jì)周期其次，M2增長(zhǎng)率與債務(wù)率缺口的相關(guān)性最小，此外債務(wù)率缺口與三個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)變量的相關(guān)系數(shù)均為負(fù)值，這意味著債務(wù)率缺口與三個(gè)經(jīng)濟(jì)變量都呈反向相關(guān)關(guān)系，則政府通過提高貸款利率以期減少債務(wù)率缺口將較有成效。

五、結(jié)論與政策建議

當(dāng)前，中國(guó)的債務(wù)杠桿問題突出，對(duì)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)安全構(gòu)成了威脅。本文分析發(fā)現(xiàn)，我國(guó)當(dāng)前債務(wù)率缺口過高，2012年第一季度至2016年第三季度的債務(wù)率缺口與1996年第一季度至2000年第一季度的債務(wù)率缺口走勢(shì)十分近似，1996年第一季度至2000年第一季度我國(guó)成功進(jìn)行了結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型，隨后迎來很長(zhǎng)一段時(shí)間的經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)期，則當(dāng)前的“供給側(cè)改革”有望成為降低我國(guó)債務(wù)率、釋放經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)力的有效手段?！叭ギa(chǎn)能”、“去杠桿”等政策均是降低我國(guó)債務(wù)率缺口以及債務(wù)率水平的良好方法。我國(guó)政府應(yīng)加快國(guó)有企業(yè)改革，加大對(duì)國(guó)有企業(yè)呆壞賬的處理力度，用好市場(chǎng)化、法治化債轉(zhuǎn)股工具，發(fā)展私募股權(quán)投資基金（PE）等多元化投資主體，切實(shí)幫助企業(yè)降低債務(wù)杠桿率，努力推動(dòng)“僵尸企業(yè)”市場(chǎng)出清。我國(guó)政府還應(yīng)該完善資本市場(chǎng)，逐漸放開直接融資渠道，進(jìn)而降低企業(yè)債券融資的比重。為了遏制家庭債務(wù)率過快上漲趨勢(shì)，政府應(yīng)進(jìn)一步完善我國(guó)的住房制度，堅(jiān)持“房子是用來住的、不是用來炒的”定位，嚴(yán)厲打擊房地產(chǎn)投機(jī)行為，加快建立多主體供給、多渠道保障、租購(gòu)并舉的住房制度，切實(shí)穩(wěn)定房?jī)r(jià)，這將有利于控制我國(guó)家庭債務(wù)率過快的上升速度，這些舉措對(duì)于防范化解我國(guó)債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)均具有重要意義。通過貝葉斯債務(wù)率缺口與經(jīng)濟(jì)變量的相關(guān)分析表明，提高貸款利率可以有效降低債務(wù)率缺口，則在致力于降低我國(guó)過高的債務(wù)率的同時(shí)，通過調(diào)節(jié)貸款利率將債務(wù)率缺口控制在合理范圍，將有利于維持調(diào)節(jié)債務(wù)率水平的政策效果。

我國(guó)債務(wù)率水平以及債務(wù)率缺口值均遠(yuǎn)超其他國(guó)家，而且均呈現(xiàn)出進(jìn)一步增長(zhǎng)的趨勢(shì)，這警醒我們降低債務(wù)率缺口以及債務(wù)率水平值的重要性與迫切性，但這并不意味著我國(guó)已經(jīng)發(fā)生了債務(wù)危機(jī)，對(duì)債務(wù)危機(jī)產(chǎn)生恐慌還為時(shí)尚早。我國(guó)的儲(chǔ)蓄率較高，而且外匯儲(chǔ)備規(guī)模較大，債務(wù)問題主要是“國(guó)民間”的借貸問題，政府的政策引導(dǎo)可以有效地應(yīng)對(duì)我國(guó)的債務(wù)問題。由本文分析可知，“供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革”、國(guó)企改革以及調(diào)節(jié)貸款利率均是解決我國(guó)債務(wù)問題較為有效的方法。十九大以來，我國(guó)政府高度重視“總體國(guó)家安全觀”，防患于未然遠(yuǎn)比亡羊補(bǔ)牢更節(jié)省成本，在我國(guó)尚未發(fā)生債務(wù)危機(jī)之前，政府應(yīng)采用有效手段及時(shí)消除我國(guó)的債務(wù)隱患，保障我國(guó)的經(jīng)濟(jì)安全。

參考文獻(xiàn)：

[1] 潘海峰， 李志民. 我國(guó)產(chǎn)出缺口的關(guān)聯(lián)性及脈沖響應(yīng)分析 ?[J]. 統(tǒng)計(jì)與決策， 2014（19）： 141-144.

[2] Baxter M， King R G. Measuring business cycles： approximate band-pass filters for economic time series ?[R]. NBER Working Papers， No.5022， 1995.

[3] Christiano L J， Fitzgerald T J. The band pass filter ?[R]. NBER Working Papers， No.7257， 1999.

[4] Scacciavillani F， Swagel P. Measures of potential output： an application to Israel ?[R]. IMF Working Papers， No.WP/99/96， 1999.

[5] 楊天宇， 黃淑芬. 基于小波降噪方法和季度數(shù)據(jù)的中國(guó)產(chǎn)出缺口估計(jì) ?[J]. 經(jīng)濟(jì)研究， 2010（1）： 115-126.

[6] Scheibe J. The Chinese output gap during the reform period 1978-2002 ?[R]. University of Oxford Department of Economics Discussion Paper Series， No.179， 2003.

[7] 中國(guó)人民銀行營(yíng)業(yè)管理部課題組. 基于生產(chǎn)函數(shù)法的潛在產(chǎn)出估計(jì)、產(chǎn)出缺口及與通貨膨脹的關(guān)系： 1978～2009 ?[J]. 金融研究， 2011（3）： 42-50.

[8] 趙留彥. 中國(guó)核心通脹率與產(chǎn)出缺口經(jīng)驗(yàn)分析 ?[J]. 經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊）， 2006（4）： 1197-1218.

[9] 趙昕東. 基于菲利普斯曲線的中國(guó)產(chǎn)出缺口估計(jì) ?[J]. 世界經(jīng)濟(jì)， 2008（1）： 57-64.

[10]趙昕東. 基于SVAR模型的中國(guó)產(chǎn)出缺口估計(jì)與應(yīng)用 ?[J]. 經(jīng)濟(jì)評(píng)論， 2008（6）： 90-108.

[11]郭紅兵， 陳平. 基于SVAR模型的中國(guó)產(chǎn)出缺口估計(jì)及評(píng)價(jià) ?[J]. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究， 2010（5）： 116-128.

[12]Christiano L J， Eichenbaum M， Evans C L. Nominal rigidities and the dynamic effects of a shock to monetary policy ?[J]. Journal of Political Economy， 2005， 113（1）： 1-45.

[13]馬文濤， 魏福成. 基于新凱恩斯動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡模型的季度產(chǎn)出缺口測(cè)度 ?[J]. 管理世界， 2011（5）： 39-65.

[14]Harvey A C. Trends and cycles in macroeconomic time series ?[J]. Journal of Business and Economic Statistics， 1985， 3（3）： 216-227.

[15]Watson M W. Univariate detrending methods with stochastic trends ?[J]. Journal of Monetary Economics， 1986， 18（1）： 49-75

[16]Clark P K. The cyclical component of U. S. economic activity ?[J]. The Quarterly Journal of Economics， 1987， 102（4）： 797-814.

[17]鄭挺國(guó)， 王霞. 中國(guó)產(chǎn)出缺口的實(shí)時(shí)估計(jì)及其可靠性研究 ?[J]. 經(jīng)濟(jì)研究， 2010（10）： 129-142.

[18]周曉艷， 張杰， 李鵬飛. 中國(guó)季度潛在產(chǎn)出與產(chǎn)出缺口的再估算——基于不可觀測(cè)成分模型的貝葉斯方法 ?[J]. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究， 2012（10）： 3-19.

[19]Petris G， Petrone S， Campagnoli P. Dynamic linear models with R ?[M]. Springer， 2009.