后金融危机时代我国居民杠杆率现状和风险研究

赵合金 蓝海峰 张莎莎

（中国人民银行钦州市中心支行，广西 钦州 535099）

一、引言

2008年国际金融危机爆发后，经济金融界对于私营部门高杠杆对金融安全的影响展开深刻的反思，对居民部门债务风险扩散到金融系统进而引发金融危机进行大量研究。美国通过政府部门加杠杆转移非金融企业和居民部门杠杆的方式开启去杠杆的进程，坚定地去杠杆取得良好成效，美国在发达经济体中率先实现复苏。同期，我国也推出以“4万亿”为代表的大规模经济刺激计划，在积极的财政政策和宽松的货币政策刺激下，我国居民部门杠杆呈现快速上升的态势，10年间我国居民部门杠杆增长近3倍，已经到达一个相对较高的位置。居民部门加杠杆是经济发展的一个必经阶段，有助推经济转型、减轻经济下行压力等积极作用，但也有不利的一面。居民部门杠杆的飙升导致房地产市场量价齐升的过度繁荣，对其他领域产生明显的挤出效应，居民房贷收入比的快速增长，不仅催生房地产泡沫，也对居民产生较大的偿债压力，更是加大金融体系的风险（鲁存珍，2019）。本文以后金融危机时代我国居民部门杠杆率为研究对象，深入分析我国居民部门杠杆率现状，就居民杠杆与金融风险的关系展开研究，并就如何防范居民高杠杆导致的金融风险提出建议，为居民杠杆调控和供给侧改革提供参考。

二、文献综述

（一）居民杠杆率与房地产风险

Kiyotaki&Moore（1997）认为，由于金融机构将房地产视为优质抵押品，当房价上涨，居民以房地产作为抵押品进行借贷的难度及成本将会降低。在此模式下，信贷规模、居民杠杆率和房价将呈螺旋式上升趋势，楼市泡沫将不断加剧。黄燕芬等（2016）认为，居民部门加杠杆导致资金加速流入房地产领域，不利于我国实体经济发展及经济转型升级，而且推动房价攀升，不利于房地产市场稳健发展。李宇嘉（2016）指出，随着房地产价格逐步走高，商品住房成为我国居民的重要资产，部分居民通过增加杠杆的方式投资住房领域。一旦房价下跌，居民资产负债状况恶化，可能出现恶性循环的结果。孙丹和李宏瑾（2017）通过格兰杰因果检验，发现购房需求是居民杠杆率上升的重要原因，而采取加杠杆的方式解决我国房地产库存积压问题，只会加剧房地产价格泡沫，闵晓鸣和欧阳秋（2018）认为要严防居民杠杆率过度向房地产市场集中，防范化解潜在的房地产金融风险。

（二）居民杠杆率与经济衰退

Mian&Sufi（2010）利用2002～2006年美国数据进行实证分析，发现居民部门杠杆率是美国经济衰退的早期预警指标，其快速上升导致2007～2009年汽车消费量下降42%、失业率上升20%。Dynan（2012）认为，美国居民债务过高，若让居民去杠杆，经济发展将会受到制约。Dynan&Edelberg（2013）指出，居民杠杆率对消费存在负向影响，因为高杠杆率将会降低居民消费信贷的获得性、减少居民持有现金，从而限制消费，对经济发展产生阻碍作用。田新民和夏诗园（2016）利用VECM模型，实证发现，长期内家庭债务规模扩张导致居民偿债负担加重，抑制消费支出从而拖累经济增长。谢云峰（2017）构建ARDL-ECM模型进行实证分析，发现居民部门杠杆率对经济增长存在显著的负面效应，居民杠杆率每提高1个百分点，将拉低GDP增速0.21个百分点；当居民杠杆率超过60%，其对经济增长的拖累作用更大，极可能导致经济衰退。

（三）居民杠杆率与金融风险

Stein（2012）认为，居民部门杠杆率是金融体系风险的指向标，当居民部门杠杆率大于阈值时，金融体系将出现系统性风险。Elekdag&Wu（2011）认为，杠杆率快速上升是金融危机的先行指标。沈悦等（2016）实证发现，居民部门杠杆率对通货膨胀、广义货币M2存在正向影响，超高的杠杆率水平将导致严重的资产泡沫，从而影响金融体系的稳定。伍再华和张雄（2016）对30个省份家庭债务状况进行实证分析，发现家庭负债率过高将引发系统性金融风险。李佩珈和梁婧（2015）指出，居民部门加杠杆，显著加剧资产泡沫风险，从而导致金融危机爆发概率加大。朱妮（2016）认为，投资渠道匮乏及依靠居民加杠杆来推动楼市去库存，导致我国居民部门杠杆率快速上升，须警惕按揭贷款风险。迟松和常琳（2018）认为，居民杠杆率上升会增大金融风险，以呼伦贝尔市为例，农牧民不良贷款新增1亿元左右，造成牧区法人银行信贷资产质量恶化、区域金融风险增加。刘磊和王宇（2018）认为，居民部门加杠杆是美国次贷危机的导火索。房地产市场繁荣导致居民杠杆率上升，但是高杠杆率易受房价负向冲击，从而引发金融风险。

（四）我国居民杠杆率水平测算及风险状况

牛播坤和甄茂生（2016）认为，评估居民部门杠杆率水平所处风险等级，应综合考虑经济发展水平和社会保障体系建设情况。目前，我国居民部门杠杆率水平偏高。马勇等（2016）认为，我国居民年债务负担占可支配收入的比值小于10%，此水平不会影响金融稳定，同时由于我国居民部门高储蓄率的现状，居民杠杆率仍有较大提升空间。李若愚（2016）对不同国家的居民杠杆率进行比较分析，认为我国居民部门债务规模快速扩张，但是与发达国家相比，仍处于较低水平。姜超和周霞（2017）认为，虽然我国居民部门杠杆率水平相对偏低，但是近年来房地产市场升温，居民部门通过按揭贷款等方式购房，导致杠杆率快速攀升。王育森（2017）发现，我国居民杠杆率低于全球及发达国家平均水平，但是目前增速较快，若按照过去10年30%的增长速度，我国居民杠杆率将很快赶超发达国家，不利于金融环境发展及金融稳定。张晓晶等（2018）按照国际清算银行标准，计算得出2017年末我国居民杠杆率为49%，相对于主要经济体居民杠杆率均值（61.2%）而言处于较低水平，仍存在加杠杆空间。

三、我国居民杠杆基本情况

（一）居民债务的主要构成

1.住户部门贷款快速增长，占各项贷款比例上升。2019年末，我国金融机构本外币住户部门贷款余额为55.33万亿元，同比增加7.43万亿元，增长15.52%，较2008年增长8.69倍；本外币住户部门贷款占各项贷款的比例为34.89%，同比提高1.1个百分点，较2008年提高17.05个百分点。从结构上看，以消费贷款为主，其中消费贷款余额为43.98万亿元，占住户部门贷款的比例为79.48%，生产经营贷款余额为11.35万亿元，占住户部门贷款的比例为20.52%。从期限上看，以中长期贷款为主，其中短期贷款余额为15.46万亿元，占住户部门贷款的比例为27.93%，中长期贷款余额为39.87万亿元，占住户部门贷款的比例为72.07%。自1997年银行业金融机构开办个人住房抵押贷款业务后，个人住房贷款逐渐成为住户部门贷款的主体。截至2019年末，个人住房贷款占住户部门贷款的比例为54.35%。住户部门的负债情况与房地产价格之间呈现较强的相关性，房地产市场价格快速上升，个人住房贷款快速增长，住户部门负债也随之保持同向变动。

表1 2019年住户部门贷款余额及增长情况

2.互联网金融及民间借贷成为居民负债的重要渠道。除被中国人民银行正式纳入统计范围的住户部门贷款外，民间借贷、典当行、互联网金融业也是居民获取资金的渠道。随着互联网技术的迅猛发展，2013年以来互联网金融呈现井喷式发展，互联网金融凭借着大数据、低成本、高效率等优势，提供低门槛、短期限、小金额的贷款服务。网络小贷公司、P2P平台以及有牌照的消费金融公司已经日渐成为个人从互联网获取资金的重要渠道。据中国互联网金融协会不完全统计，2013～2018年，互联网贷款行业贷款余额年均复合增长率超过100%。互联网金融在满足人们不断增长的金融服务需求，弥补传统金融业覆盖面不足的同时，也产生P2P金融平台倒闭、恶意借款引发暴力催收事件等诸多问题。此外，部分居民通过民间借贷、典当行等非正规渠道获取资金，根据联讯证券的测算，居民部门实际债务规模远大于货币信贷收支报表中的住户部门贷款，前者约为后者的1.4倍。

（二）居民杠杆的现状

居民杠杆率是衡量家庭债务的重要指标，常用的居民杠杆率计算方法主要有四种：一是资产负债法。用居民债务除以居民资产，该方法为全口径居民杠杆率测算，但是居民资产负债的精确统计存在较大的困难导致此种方法运用受到限制。二是GDP法。用居民负债除以GDP。该种方法因数据口径统一、数据获取方便而被广泛采用，但由于GDP并不会全部分配给居民部门，导致此种方法计算的居民杠杆率通常比实际情况小。三是可支配收入法。可支配收入是居民用于消费、偿还债务、储蓄的总和，体现债务偿还的能力和风险，且数据获取较为方便、操作简便，是较为理想的计算居民杠杆率的方法。四是抽样调查法。通过实际抽样调查获取居民杠杆率的详细信息，但此种方法工作量大，易受调查人员水平影响，同时存在被瞒报、误导调查的可能。

1.居民杠杆率整体相对较高，且呈快速上升态势。根据国际清算银行口径（住户部门贷款/地区生产总值），2019年末，我国居民杠杆率为55.84%，同比上升3.74个百分点，较2008年上升37.96个百分点，若以住户部门贷款/居民可支配收入计算，2019年我国居民杠杆率为128.59%，同比上升6.99个百分点。分区域看，东部沿海地区杠杆率较高，中西部地区相对较低，其中厦门、杭州、南京居民杠杆率超过100%。横向国际对比上看，据国际清算银行统计，2018年末，发展中国家居民部门杠杆率平均为39.9%，发达国家居民部门杠杆率平均为72.1%，我国居民部门杠杆率高于发展中国家平均水平12.7个百分点，低于发达国家19.5个百分点。从纵向国际对比来看，以人均GDP为指标，对比不同经济体的相同发展阶段，在人均GDP接近1万美元时，美国、日本、新加坡等国的居民杠杆率低于我国。

图1 2008～2019年我国居民杠杆率

2.住户部门存贷比快速上升。住户贷款可以视为居民的主要债务，住户存款也可以近似认为是居民的资本，住户存款代表居民的流动性资产，因此住户存贷比可以视为另一种口径的居民杠杆率。截至2019年末，我国住户存贷比为67.37%，同比上升1.26个百分点，较2008年上升42.07个百分点，而同期银行业存贷比仅上升13.14个百分点。从时间上看，住户存贷比上升较快的是2009、2010、2016、2017年四个年份，增长均超过5%。主要是因为2008年国际金融危机后，我国政府积极的财政政策和适度宽松的货币政策对居民部门产生较强的刺激，居民积极购房以及贷款消费带动住户存贷比快速上升。随着金融危机的影响逐渐减弱，我国从适度宽松的货币政策转向稳健中性的货币政策，2011～2015年住户存贷比增速逐渐趋缓。2016年后，我国经济下行压力增大，对外贸易摩擦频发，提振内需、鼓励消费又成为我国政策重点，受此影响住户贷款又快速增长，带动住户存贷比上升。

图2 2008～2019年我国住户存贷比

3.居民债务负担较重。一是从存量角度上看居民债务负担较重。在评价居民债务水平时，居民负债与可支配收入之比是一个常用的指标，可以消除不同国家和地区之间因经济总量不同造成的影响。2019年末，我国居民负债与可支配收入之比为128.59%，同比提高6.99个百分点。2008年国际金融危机爆发后，英美等国居民负债与可支配收入之比不同程度下降，日本和法国居民负债与可支配收入之比整体保持平稳，而我国居民负债与可支配收入之比快速上升。二是从偿债支出角度看，居民还贷压力较大。应偿还负债本息与可支配收入之比为偿债比率。联讯证券研究显示，若按等额本金还本付息，首付比例为30%，贷款25年，按5%房贷利率计算，居民偿还房贷本金约占可支配收入的17%～28%，利息支出约占可支配收入的11%～18%，本息合计约占可支配收入的28%～46%，考虑到恩格尔系数接近30%，则我国普通家庭收入的60%～75%被日常基本生活和住房支出占用，可用于消费、医疗、教育、储蓄的支出十分有限。

四、居民杠杆快速上涨的原因

（一）购房是推动居民杠杆上升的主要动力

2008年全球金融危机爆发后，我国采取积极的财政政策和适度宽松的货币政策，房地产市场受到较强的刺激，随后房价进入快速上升通道，受此影响，个人住房贷款快速增长。截至2019年末，我国个人住房贷款余额30.07万亿元，占住户部门贷款的54.35%，同比增长16.78%，连续多年保持高速增长。个人住房贷款推动居民杠杆率快速上升主要通过两个渠道：一是住房价格快速上升，刚需购房者被动增加购房支出。2008年我国住宅商品房均价为3576元/平方米，经过10年时间的持续上涨，到2019年末住宅商品房均价上升至9287元/平方米，我国住宅商品房均价在11年间上涨2.6倍。对于刚需购房者而言，购买相同面积的住房需要支付的价格更高，贷款金额更大，背负的债务更多。二是房价快速上涨，引发更多投资、投机资金流入。房价进入快速上升通道，已经购买房产的投资、投机者持续地从房价的上升中获取高额收益，全社会普遍的看涨预期使得房产从消费品转变成投资品，房地产投资收益远高于同期证券、期货、国债等金融产品，房地产成为主要投资品种，大量居民通过贷款、信用卡套现、民间借贷等方式加杠杆炒房，使得房产价格不断暴涨，居民债务膨胀。

（二）人口结构变化是推动居民杠杆率上升的内生动力

一是不同年龄层次的人群风险偏好、消费习惯、对借贷消费的态度不同。年龄偏大的人普遍对于风险较为谨慎，日常生活中更注重储蓄，消费偏好相对较低，多持量入为出的消费态度。年轻人则易于接受新生事物，习惯于借贷消费，部分年轻人还追求超前消费，乐于“花明天的钱圆今天的梦想”。2019年，麦肯锡等多家全球管理咨询公司调查显示，80、90后年轻客户是汽车等耐用消费贷款的主要人群。二是人口抚养比变化影响居民杠杆率。我国当前面临着人口老龄化和出生率下降的问题，学者郭新华等通过对少年人口抚养系数和老年人口抚养系数的分析认为，少年人口抚养比下降和老年人口抚养比上升均会导致家庭杠杆率增加。

（三）对消费贷款的大力支持是居民杠杆率上升的重要因素

一是政策鼓励居民消费。我国经济经过近30年的投资拉动后，投资对于经济增长的拉动能力不断减弱，继续依靠传统的大型基础设施建设和房地产投资已经难以支撑经济的稳健发展，扩大消费日益成为驱动经济增长的重要力量。国家不断破除政策阻碍，优化消费环境，大力发展文化体育、养老、健康等服务消费，鼓励线上线下互动，推动传统商业模式转型，允许消费金融公司在多地试点，推动金融机构创新消费金融产品。二是金融机构大力开拓消费金融业务。经济增长动能转换以及经济结构调整为金融机构业务开拓带来一片新的蓝海，消费金融成为新的增长领域，众多银行业金融机构为争夺这一新兴市场，基于大数据、互联网等优势推出“快贷”“秒贷”等智能化、规模化的金融消费产品，为消费者快速获取资金提供便利。

五、居民杠杆对银行风险影响的实证分析

（一）银行业压力指数模型的构建

银行业压力指数是测度系统性银行风险的重要方法，不需要设置严格的假设条件，能够综合多方面的影响反映整个银行体系在预期变化或受到各种因素影响时承受的压力情况。银行压力指数从信用风险、操作风险、流动性风险、盈利能力等维度选取具有代表性的指标综合计算而成，其计算如公式（1）所示：

BSIt表示t期的银行压力指数，Wit表示t期中第i个变量对应的权重，Xit表示t期中第i个变量。由银行压力指数的计算公式可以看出，变量权重的大小对于银行压力指数的构建十分重要，目前常见的确定变量权重的方法主要有以下四种：一是主成分分析法。通过分析各变量间的相关关系，挑选对变化贡献最大的主成分，剔除贡献较低的因素，简化研究难度。二是等方差权重法。首先对各变量进行标准化处理，随后针对赋值的大小确定权重，此种方法操作简单，但理论和现实可能存在偏差，导致研究结果不准。三是CDF转换法。对各变量的样本累积分布函数的百分位进行取值，确定相应权重。四是信用加总权重法。以变量所在市场规模的大小来确定其权重。

（二）银行业压力指数的测算

本文选择上市银行2012～2019年拨备覆盖率、不良贷款率、流动性比例、净息差、成本收入比、资本充足率6个指标的季度数据，数据主要来源为Wind资讯、国家统计局和中国人民银行网站。通过主成分分析法确定权重，测算我国银行业压力指数。在进行主成分分析前，首先对逆向指标作正向处理，使其代表的数值大小与银行业压力指数大小呈正向关系。

1.指标的相关性检验。表2显示商业银行拨备覆盖率、不良贷款率、净息差等指标存在较强的相关关系，但这仍不能直接进行主成分分析，需要进一步进行KMO和Bartlett检验。表3显示，KMO为0.681，Bartlett检验的P值为0.000，符合主成分分析的要求，可以进行主成分分析。

表2 各指标相关矩阵

表3 KMO和Bartlett检验

2.主成分分析。主成分的提取主要有三个方法：一是提取λ＞1特征根对应的主成分；二是累计方差贡献度达到80%以上的λ对应的主成分；三是根据特征根拐点决定主成分的数量。根据表4可知，拨备覆盖率和不良贷款率两个主成分的累计方差贡献度达到86.95%，其中拨备覆盖率为71.97%，不良贷款率为14.98%，因此提取这两个变量作为主成分，并参考其方差贡献度作为权重计算银行业压力指数。

表4 解释的总方差

3.银行业压力指数的测算结果。参考各主成分的方差贡献度为权重构建银行业压力指数，由图3可知，我国银行业压力呈现两个显著的特点：一是在2013年至2015年间快速增长。2013年在外需疲软、内需不振的背景下，房地产刺激政策再次出台，居民部门杠杆率在此期间快速增长，叠加宏观经济不稳定等因素影响，银行压力指数快速上升。二是自2016年开始进入高位盘整。2016年后，房地产开发贷款、个人按揭还款负担率、住房交易杠杆率等均进入历史高位并引起国家高度重视，中央坚持“房住不炒”的原则，把防范和化解金融风险摆在更突出的位置，将打好金融风险攻坚战列为“三大战役”之首，大力推动金融供给侧改革、去杠杆，有效地遏制银行业压力指数快速上升的势头。

图3 2012～2019年银行业压力指数

（三）居民杠杆率对银行业风险影响的实证研究

选择居民部门杠杆率（RLR）作为内生变量，通过构建VAR模型研究内生变量与银行业压力指数之间的变动关系。

1.数据平稳性检验。VAR模型要求数据平稳，否则会造成伪回归使得模型失去意义，由表5可以看出，BSI和RLR经过ADF检验发现原始数据不平稳，但是一阶差分数据在5%的置信度内均是平稳的，可以进行模型构建。

表5 ADF检验结果

2.Johansen协整检验。Johansen协整检验是常用的检验变量是否存在长期均衡关系的方法。表6显示，检验结果在5%的置信度上拒绝不存在协整关系的原假设，DBSI和DRLR存在长期均衡关系，可以进行下一步分析。

表6 Johansen协整检验结果

3.Granger因果关系检验。Johansen协整检验仅说明DBSI和DRLR存在长期均衡关系，但确定二者之间因果关系仍需要借助Granger因果关系检验。表7显示，在5%置信度水平上DRLR是DBSI的Granger原因，而DBSI不是DRLR的Granger原因。

表7 Granger因果关系检验结果

4.模型稳定性检验。VAR模型对于稳定性具有较高的要求，只有模型稳定，得出的结果才会可靠，因此需要通过AR根图对模型稳定性进行检验。由图4可知，所有点都落在单位圆内，所以该模型满足稳定性假设。

图4 模型平稳性检验图

5.脉冲响应分析。脉冲响应分析主要用于分析误差项对于内生变量的冲击方向和力度。DRLR对DBSI的脉冲响应分析如图5所示，DBSI受到DRLR正向冲击后快速上升，在第二期达到最高点（0.063），随后逐渐回落，在第九期逐渐接近于0。综上所述，居民部门杠杆率增速对于银行业压力指数的增速有着明显的正向冲击效应，居民杠杆率增速越快，银行业压力指数的增速也越大，对金融系统稳定性造成的压力就越大。

图5 脉冲响应分析图

六、政策建议

（一）坚持房住不炒定位，防止房地产市场过热

房地产市场过热是导致居民杠杆率攀升的主要原因之一。因此，为合理调节居民家庭杠杆结构，应坚决贯彻落实中央决策部署，坚持“房子是用来住的，不是用来炒的”工作基调，保持现有房地产市场调控政策的稳定性和有效性，引导社会预期回归理性，防止房地产投机过热的现象，并加强对房地产市场的监管，规范居民加杠杆行为，防范居民利用短期消费贷、信用卡等违规进入房地产市场。地方政府应结合当地经济发展实际，加大经济结构调整力度，积极培育新的业态，增加税源新的增长点，合理调整财政收入结构，降低对房地产税收收入的过度依赖，减少土地财政的杠杆效应。同时，合理规划土地供应，加快住房制度改革和房地产市场健康发展长效机制建设，建立多主体供应、多渠道保障、租购并举的住房制度，适时启动房地产税收改革，引导房价回归合理区间。

（二）强化信贷管理，合理控制杠杆率增速

合理控制居民杠杆率增长速度，银行业金融机构要认真贯彻落实稳健货币政策，根据宏观经济金融发展形势，综合考虑居民储蓄、消费、投资、社会保障等状况，合理控制居民部门信贷投放结构与节奏，确保居民家庭债务增速与国民经济、人均可支配收入等增速相匹配，避免债务杠杆失衡。对于居民个人贷款，应实行差别化杠杆调控政策，优化居民部门的杠杆结构，提升居民杠杆效率；支持个体工商户加杠杆，为其经营性发展提供资金支持；合理支持居民家庭刚需和改善型住房需求。严格控制消费性贷款过度膨胀，特别是个人按揭贷款导致的快速加杠杆，要执行严格的贷款审查制度，详细审核贷款人资产、家庭收入、支出和贷款用途等，加强个人信用评级、房地产价值评估，严格限制投机性房贷。同时，完善消费信贷政策，强化信用卡审批及信贷资金流向管理，防止居民部门盲目透支及信贷资金违规流入房地产市场等行为的发生，合理控制居民杠杆率增速。

（三）强化社会保障，提升居民风险意识和偿债能力

一是培育居民风险意识。我国金融化程度不高，居民部门存在非理性消费投资的行为，“羊群效应”的发生不利于我国金融消费者保护及经济社会的和谐稳定。因此，应加强金融知识宣传、强化对居民部门风险意识的培育，引导居民家庭根据总体收入水平，合理安排投资消费，理性规划债务结构。此外，为规范居民金融消费行为，应进一步完善个人征信体系，引导居民保持个人资产负债总体稳健。二是提高居民收入水平。维持居民部门收入及来源的稳定是去杠杆及化解居民债务风险的基础及保障。政府应采取优化产业结构、促进就业、降低税赋、完善收入分配制度等措施，推动居民收入稳定增长、缩小不同地域及行业之间的收入差距，增强偿债能力、降低违约风险。三是加强保障。建立健全完善的教育、医疗、养老等社会保障保险体系，扩大公共服务的普惠范围，从根本上改善民生，切实提高居民家庭可支配收入水平，提升其抗风险能力。

（四）加强监测预警，提升居民杠杆风险防范处置能力

统计、金融监管、征信等部门应加强工作协调和信息共享，建立健全我国居民家庭债务信息和杠杆风险监测预警系统，在综合考虑我国实际经济发展水平和社会保障体系建设国情的前提下，选取科学合理的监测预警指标，加强对居民家庭债务规模、杠杆率水平、偿债能力的监测分析及评判，将杠杆风险预警关口前移，为提前介入干预杠杆风险提供完备的信息支持。此外，采取差别化措施，防范化解居民部门债务风险。通过分析居民部门杠杆率发展趋势及加杠杆原因等，对债务负担重、潜在债务风险高的居民家庭要加大减杠杆力度，同时发挥普惠金融效能，适当为低杠杆居民提供资金支持，分类型合理防控居民部门债务风险。最后，进一步完善与居民部门密切相关的消费金融、经营信贷等资金风险管理制度及措施，强化金融消费者权益保护及社会保险保障工作，积极应对居民部门“加杠杆”及相关借贷风险，维护金融系统和社会经济的稳定。