中国债务水平是否“危险”，时常被全球热议，IMF最新发表的报告再次对中国的债务问题提出警告。不过，在观察中国宏观杠杆率方面，IMF所倚重的债务/GDP之比为核心的“国际经验”存在缺陷。对于拥有庞大国有资产的中国，包含广义政府资产端信息的资产负债关系是分析债务问题一个更加关键的视角。可惜这方面的研究有限，现在迫切需要提高统计水平，改进统计方法，发布具权威性和高质量的国家和地方资产负债表。
来源：新财富杂志（ID：newfortune）
原标题：《不妨从资产端分析中国的债务问题》
作者：丁安华，招商银行首席经济学家
国际货币基金组织（IMF）在8月15日发布的国别评估报告中，大幅提高了对近期中国经济增长的预测，预计今年中国的GDP增长将达6.7%，而之前的预测是6.2%；预计2018至2020年的平均增幅将达到6.4%，而之前的估计为6%。
不过，IMF在承认近期中国经济前景增强的同时，也认为中期面临的压力在上升。隐含的意思是中国经济之所以可以实现快于预期的增长，原因是政府不愿遏制“危险”水平的债务，其结果是到2022年中国的非金融部门债务将超过GDP的290%。IMF严厉地指出，“国际经验表明，目前中国的信贷发展趋势十分危险，出现破坏性调整和/或经济增速显著放缓的风险不断上升”。
IMF所说的国际经验，是根据非金融部门债务与GDP之比判断一国债务风险的高低。这个指标我们可以称之为宏观杠杆率。IMF测算中国的宏观杠杆率2016年底为235%，其中，国企部门74%，私人企业54%，广义政府46%，地方平台18%，家庭部门18%。国际清算银行（BIS）则认为是257%，其中，非金融企业部门杠杆率为166.3%，家庭部门44.4%，政府部门杠杆率46.4%。
这些年来，政策制定者和分析人员对债务危机和系统性风险的警觉性日益提升。而债务/GDP指标作为“国际经验”很自然成为我们借鉴的东西，很少有所质疑。这是很有趣的现象，值得刨根问底细细深究。一是为什么选用这个杠杆率指标？二是它具有什么样的分析意义？三是分析中国这样一个特殊的经济体，有什么要留意的地方？四是还有什么其它指标可以辅助我们看清经济杠杆率的本质？
01
国际上为什么使用债务/GDP之比来观察宏观杠杆率？
国际间通常使用债务/GDP这个数据来判断宏观杠杆率之高低，其实是别无更好的选择。
我们知道，研究微观杠杆率最好的指标是债务/资产之比，即资产负债率。对于一个经济体而言，债务数据比较容易获得，而资产数据在统计上相当困难。资产有名义价值（nominal value）和市场价值（market value）之分，在资产负债的分析意义上，后者更加重要，却几乎不可获得。
另一个原因在于，分析杠杆率的核心是政府公共债务问题。从财务角度而言，债务与收入之比并不是很好的分析指标，更应该关注资产负债关系即债务/资产之比。但这里的困难在于，对于崇尚私有产权的自由市场体系而言，政府的赤字开支几乎全部都是消费性的支出，例如医疗、教育、福利以及国防开支。换言之，在典型的市场经济国家，政府举债的目的并非投资性的，没有形成可观的资产。政府债务所对应的资产端规模很小，债务的偿还主要依靠未来的税收现金流，而非资产端所产生的现金流。从这种意义上，将债务与收入相比就有其合理性。而债务与GDP相比，在微观上类似债务与收入之比。所以，从分析政府债务的角度，这一指标有其内在的道理。
还有一个小问题需要解释：为什么国际间特别关注政府债务而不是全社会债务水平呢？这就牵涉到自由经济体系下，如何认识私人部门（企业和家庭）的杠杆率。在私利与理性假设下，私人部门的杠杆率可以在市场机制中自动调节达致均衡。对私人部门而言，一个单位的负债注定是另一个单位的资产，市场理性之下无须第三者操心。因此，我们看到的海外分析几乎都是围绕政府公共债务问题，例如欧洲债务危机、美国国债上限、日本债务问题等等，无不如此。政府虽然是私利的，但不适用于理性假设，预算软约束导致借贷行为并非理智，可能会做出出格的事情来，比方说过度借贷，借钱不还。根本上，政府与市场互相矛盾，政府债务不完全是市场行为，其合理性就值得怀疑。
02
宏观杠杆率分析的学术风波：存在触发风险的临界阀值吗？
很多国际组织和研究学者试图寻找宏观杠杆率与经济增长和债务风险的关系。迄今为止，这方面的努力收效不彰。直观上，以2016年底宏观杠杆率数据，日本高达371%，加拿大为298%，法国297%，英国280%，香港374%，新加坡292%，似乎都看不到即时的债务危机风险。学术界对经济宏观杠杆率高低没有多少研究，真正关心的是政府债务问题，几年前还发生的一场学术风波。
故事是这样的。2010年初，哈佛大学的两名经济学教授莱因哈特（Carmen Reinhart）和罗格夫（Kenneth Rogoff）联名发表了名为《债务时代的增长》（Growth in a Time of Debt）的学术论文，研究公共债务与经济增长的关系。他们研究了44个国家200年来的数据后发现：第一，政府债务超过GDP的90%时，经济增长的速度就会下降一个百分点；第二，对新兴市场而言，外部债务（公共和私人）超过GDP的60%时，经济增长的速度下降两个百分点；第三，对发达经济体而言，通胀与公共债务水平没有明显的关系，但对新兴市场而言，债务水平上升会导致通胀上升。这份研究报告，特别是90%和60%的两个“阀值”，迅速成为那些主张紧缩公共财政的政客和学者的理论依据。特别在当时欧元区主权债务危机背景之下，紧缩公共财政成为治理危机的主要药方。
遗憾的是，他们的研究出了点故障。马萨诸塞大学阿默斯特分校的博士研究生赫恩登（Thomas Herndon）在一次功课练习中发现了问题，他无法重复这些运算，更无法得出同样的结果。重复性检验证明莱因哈特和罗格夫的研究有三大缺陷：一是数据计算错误；二是方法错误，某些数据被赋予更大的权重，而另一些数据却被忽略；第三，重新计算的结果是，那个导致经济增长率骤降的阀值（90%）是不存在的。后来，克鲁格曼加入辩论，通过他的财经专栏，连续发文严厉批评莱因哈特和罗格夫所倡导的紧缩政策观点，其嬉笑怒骂的行文引发了一场不大不小的笔墨官司。
这场辩论的启示在于，虽然我们大致知道过高的杠杆率是危险的，但是我们不知道究竟多高（阀值）才会引发债务危机或经济衰退。在我看来，其原因可能就在于被忽视的资产端。从微观角度看，债务与收入之比是存量（债务）与流量（收入）相比，不能完全而准确地评价债务风险。正是由于政府资产端的规模和构成不同，导致无法单独依靠债务端的宏观杠杆率指标得出具有意义的分析结论。
针对宏观杠杆率仅仅关注负债端的不足，国际组织、政策研究部门和学术界开始思考如何改善分析方法。一种尝试是引入净杠杆率作为辅助指标：即考虑政府资产对杠杆率的影响，用政府净资产除以GDP得出净杠杆率来评价公共债务的风险。这种方法计算出来的净杠杆率，对日本、挪威、瑞士等国的影响特别大，因为这些国家的资产负债表上有相当多的金融资产，甚至改变了方向（拥有正的净资产）；另一些国家例如美国、意大利影响较小，它们的政府资产负债表上只有少量的金融资产，因此它们的净杠杆率和总杠杆率相近（图1）。
图1：主要国家的政府总杠杆率与净杠杆率
资料来源：National Accounts at a Glance, 2015 (OECD)。中国政府净杠杆率根据李扬等《中国国家资产负债表2015》狭义政府净资产6.4万亿计算与当年名义GDP之比。
03
中国债务问题的关键不同在于广义政府的资产端
在分析债务的可持续性时，债务/GDP之比的缺陷在于只考虑到债务一端，而没有考虑到资产端，至少只说明了部分问题。除了一般财政收入可以用于偿还债务之外，资产收入或资产出售也可以由于偿还债务。杠杆水平高但资产负债表上有大量资产，显然比杠杆水平低但几乎没有资产要好，包含资产端信息的资产负债关系是分析债务问题的一个更加关键的视角。理解这一点对中国尤为重要，因为我们现阶段债务用于固定资产的投资特性，形成规模庞大的政府和国有资产，是与国际经验所不同的地方。
我们将焦点放在广义政府部门，因为这是目前中国债务问题的关键所在（图2）。根据IMF的估算，2016年底中国广义政府部门的杠杆率为138%（国企部门74%，广义政府46%，地方平台18%），这个数据从国际经验来看显然是偏高的。然而，如果考虑广义政府资产负债的资产端，可能会得出不同的结果。
图2：公共部门和私人部门的结构
分析总债务和广义政府资产债务问题，需要高质量的国家资产负债表数据。几年前曾有四个团队对中国的国家资产负债表进行了开创性的研究：一是人行金融研究所课题组，二是博源基金会组织和资助的马骏团队，三是社科院李扬教授团队，四是中国银行曹远征团队。虽然数据结论有所出入，但是有助于我们深刻理解中国的资产负债状况。根据人行金融研究所的数据，2013年底中国广义政府净资产92.3万亿元，占当年GDP的162%，这应该是全球主要经济体中最高的。可惜的是，这项研究工作没有持续下去，缺乏高质量高频度的国民账户数据一直是我们经济分析工作中面临的主要困难之一。
在探讨中国的宏观杠杆率和债务可持续性方面，以债务/GDP之比为核心的国际经验方法是有缺陷的，尤其是针对我们这个拥有庞大国有资产的国家，这一分析框架对中国的适用性存疑，可能形成误导。我们知道宏观杠杆率过快上升的危险性，我们也知道广义政府的资产端收益率可能正在下降，但是不能对资产端视而不见。全国金融工作会议强调，要推动经济去杠杆，把国有企业降杠杆作为重中之重，将降低杠杆率政策细化到降低国有企业杠杆率。应该说，政策制定者对当前的高杠杆问题有清醒的认识。但是，我们不应该惊慌失措，更不应该受所谓“国际经验”的绑架。中国的债务问题是一个长期的演变过程，现在迫切需要的是改进统计方法，提高数据质量，尽快启动中央和地方政府资产负债表的制定工作。
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