金融杠杆、杠杆波动与经济增长

摘 要：实验结果表明：金融杠杆和经济增长不是一种线性关系，而是倒U形曲线关系，随着金融杠杆水平的提高，经济增长速度会先升高后降低，去杠杆化会对经济增长产生负效应，去杠杆化进程增加，金融危机的概率也随之增加，金融杠杆的波动会与经济增长和金融稳定呈现负相关的关系，金融杠杆的波动程度越大，越会危害经济增长，同时也会危害金融体系的稳定性。宏观经济可能面临“保经济”和“去杠杆”两个基本问题，应加强金融杠杆的宏观管理，同时也应该采取循序渐进的“去杠杆化”的措施，尽可能避免经济衰退和金融不稳定的情况，努力实现经济杠杆波动、经济增长和金融稳定三者之间的平衡。本文通过对金融杠杆、杠杆拨动和经济增长三者的关系，以及金融杠杆的波动对经济增长的影响进行研究分析。

关键词：金融杠杆;杠杆波动;经济增长

一、样本、模型设定与估计

从微观的角度来研究，家庭、企业、金融机构或者政府部门的负债程度成为了金融杠杆主要衡量的对象，而且一般来说，各种债务比率就是金融杠杆主要使用的指标。在2008年国际金融危机之后出现较为严重的“崩溃”现象，然而这些现象的产生主要是因为金融危机之前金融杠杆较高，而金融危机之后，“去杠杆化”过程速度过快，较高的金融杠杆和急速化的“去杠杆化”过程都非常容易引发周期性的崩溃现象。对此，在模型设定等方面进行考察金融杠杆及其波动对经济增长的影响。

1.研究样本与模型设定

在代理变量的选择上，GDP增长率和人均GDP增长率作为被解释变量的宏观经济增长，分别从总量和平均量两个角度对宏观经济增長进行了描述。此外，在严格的检验中，能够作为宏观经济增长的代理变量的宏观经济变量共存有两个，一个称之为人均国民可支配收入，另一个称之为居民最终消费支出增速。对这两个指标进行选择有助于从生活质量提高的方面对经济增长的情况进行体现。然而，除了核心解释变量之外，还有很多比如工业化程度、资本形成率、形成总额、储蓄率、金融危机、人口增长率等其他的变量，可能会对经济增长产生影响的因素。对于上述的变量进行分析，可以控制不同经济体的异质性所带来的影响。

2.估计方法

根据本文的重要目标之一，通过考察金融杠杆及其波动对经济增长的影响，因此，可通过将被解释变量作为经济增长，将解释变量作为金融杠杆水平，如果要建立一个动态面板模型，则需要考虑受到的金融杠杆的波动性以其对经济增长的非线性影响。然而由于带估计的动态面板模型的特性，即使利用OLS估计或者传统的面板模型估计方法也不能够获得有效估计量。在获得估计量方面上，通过采用Arellano & Bover等广义矩估计方法对上文提到的动态面板模型进行估计，有利于获得有效的估计量。在为了较少估计误差方面，分为一步GMM和两步GMM的系统在差分GMM的基础上引入了水平方程。并且两步GMM是建立在一步GMM的基础之上的，为了建立一致的方差一协方差矩阵，两部GMM把一步GMM结果的误差算入到新的估计结果里，从而进一步放宽了对一步GMM残差同方差的假设。总的来看，为了可以有效避免变量与变量之间、变量与残差之间的问题，还可以使回归结果的可信度增加，采用两步系统广义矩方法进行对模型进行估计能够有效的对上述问题进行处理和加强。除此之外，主要用来检验工具变量的有效性的Sargan检验以及用来检验残差是否存在二阶序列相关的AR检验对GMM估计的结果进行检验。

二、实证分析与检验

相比于前文所叙述的角度，在实证分析角度进行考察，对金融杠杆及其波动对经济增长的影响进行分析和检验，以考察期间作为金融杠杆的代理变量，GDP对经济增长的影响为基础，多方面的对金融杠杆极其波动对经济增长进行分析。

1.基于GDP增长率的回归分析结构

通过对前文所述的动态面板模板的研究分析，笔者认为可以采用系统GMM估计方法对GDP增长率与金融杠杆的影响与联系进行回归分析。同时，采用逐步添加控制变量的方式对回归结果进行呈现，能够清晰显示控制变量的引入过程及其对回归结果的影响。由于金融杠杆和GDP增长率之间存在着非线性、“倒U型”的关系，便意味着当金融杠杆比率到达拐点之前，金融杠杆比例与GDP增速将会出现正比，GDP增速会随着金融杠杆比例的增加而上升，然而当金融杠杆比率越过拐点，GDP增速将与金融杠杆的比例将会出现反比。再从金融杠杆波动对GDP增长率的影响的角度来看，金融杠杆波动的加大将会对经济增长产生明显的负面影响，因此，这对于金融杠杆比率来讲，需要保持相对稳定的状态。

其实，对于金融杠杆和经济增长的非线性关系以及“倒U型”的关系和金融杠杆波动和经济增长的负相关关系来说，这两大关系都没有即使发生了改变，也不会是因为加入了控制变量。根据稳定性来看，在所有模型中作为控制变量的附带结果，资本形成率和人口增长率的值均保持在大于零的范围内，然而金融危机的系数却在所有模型中都保持在小于零的范围内，通过以上描述说明了资本形成率和人口增长率的上升对经济增长起到了十分重要的促进作用。

2.基于人均GDP增长率的回归分析结构

依据前文的分析结果，GDP增长率作为最常见的宏观经济增长指标，有利于从整体上来了解一个国家或地区所创造的总财富的增长速度，但是GDP增长率也存在较为严重的问题，就是无法对单个个体所创造财富的增长GDP增长率进行及时有效的衡量。因此，引入人均GDP增长率能够进一步在社会生活质量的角度下有效的评估经济增长。以人均GDP增长率作为经济增长的代理变量，采用系统GMM估计方法对GDP增长率与金融杠杆的影响与联系进行回归分析，从而使金融杠杆和经济增长之间的关系仍然成立。

3.稳健性检验

从严格的检验层面来讲，主要从经济增长、金融杠杆的其他度量、控制变量及其他等多个方面进行检验。首先在经济增长的度量主要采用了GDP增长率和人均GDP增长率两个代理变量，这有助于从社会福利的角度对经济增长的效果进行评价。其次从宏观角度分析金融杠杆，主要采用了两个代理变量：一个是最为常见的“私人部门信贷/GDP”最为代理变量，另一个是“M2/GDP”作为备选的代理变量指标，这有助于判断相关市政的稳健性。最后则是对于控制变量及其他，在研究者重点关注的主解释变量之外，往往需要加入各种控制变量以此对被解释变量产生影响。

三、总结

综上所述，本文基于众多国家从1981年到2012年的动态面板数据，对于金融杠杆及波动对经济增长的影响和金融杠杆、经济增长与金融稳定三者之间的关系，采用了系统GMM估计方法等方式来分析实证。经过相关研究人员的研究发现金融杠杆和经济增长不是一种线性关系，而是一种非线性的“倒U型”曲线关系，并且存在一个“拐点”，然而这个“拐点”也就意味着随着金融杠杆水平的提高，经济增速会先升高后下降。依据中国部门信贷近几年GDP的平均增长速度推算，中国将在两年内进入拐点区域，这种拐点区域的进入会导致中国宏观经济面临金融“去杠杆化”这一基本问题。根据“倒U型”的非线性关系，金融杠杆水平的提高会导致经济增长速度会出现先升高后降低的现象，不仅去杠杆化会对经济增长产生负效应，去杠杆化进程增加，而且金融杠杆的波动会与经济增长和金融稳定呈现负相关的关系。此外金融杠杆的波动程度越大，越会危害经济增长，同时也会危害金融体系的稳定性。

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作者简介：李沅漫（1998.02- ），女，汉族，籍贯：湖南郴州，本科，上海立信会计金融学院，研究方向：金融