金融杠杆、经济增长与金融发展——基于46 个国家面板数据的实证研究

张焕明，马昭君，马瑞祺

（1.安徽财经大学统计与应用数学学院，安徽蚌埠 233030；2.中国社会科学院大学经济学院，北京 102488）

一、引言

2008 年的金融危机使世界经济陷入了困局，在此背景下，对于金融和实体经济的理论探讨出现了新的研究重点，开始重新审视深层次的理论问题。早期的观点认为，金融业的发展有助于分散风险，拉动经济增长。基于过高的金融杠杆以及危机之后的反思，宏观经济学研究开始聚焦于金融杠杆与经济发展的关系。金融体系通过资金配置功能，帮助资金需求者以借贷等方式筹措资金，完成各类投资和交易，从而发挥金融杠杆的作用。纵观全球经济和金融的发展历程，金融杠杆的作用不可忽视，经济发展水平和国民收入的提升也加速了银行和股票市场的繁荣，全球私人部门国内信贷占GDP 的比重从1965年的64.89%上升至2020 年的147.99%。适当的金融杠杆有利于降低投资消费约束、增加市场活力，从而提高经济发展水平，但是在扩大投资和交易总额的同时也增加了金融生态的脆弱性，带来了高负债、高风险和资产价格泡沫等问题，甚至引发了经济危机（Wagner，2009）[1]。金融危机之前，以美国、欧洲国家为代表的发达经济体金融杠杆提升较快，危机之后以中国为代表的新兴经济体杠杆率经历了更加迅猛的增长。杠杆率的大幅提升说明资本在金融领域重复运转，金融部门的强关联特征导致系统性风险增加，给经济增长带来了不确定性（Miller，2018）[2]。从宏观经济运行的角度来看，合理稳定的投融资比例至关重要，金融杠杆的不断攀升以及波动性的不断加大可能意味着投融资行为的不稳定，同时加剧了经济波动，对经济增长存在潜在的负面影响。金融机构创新能力的提升以及金融工具的创新发展，使得杠杆水平随之提高。一方面，杠杆水平的提高加快了资金运转，提升了金融服务实体经济的效率；另一方面，可能会造成资金在虚拟经济领域空转，挤出对实体经济的投资，增加系统性风险，不利于经济的稳定健康发展。历史经验表明，“去杠杆”在对防范系统性金融风险的同时，可能会导致流动性趋紧。合理的“去杠杆”策略能够对宏观经济波动产生正面效应，促进金融业应时而变，加快经济结构转型升级。那么，金融杠杆与经济增长之间有着怎样的关系？金融发展因素对二者的动态效应如何？杠杆的波动会对经济波动产生怎样的影响？对这些问题的深入研究，一方面有助于明晰金融杠杆发展规律，加深对相关问题的认识；另一方面，根据金融发展状况厘清金融杠杆水平与经济发展之间的非线性关系，有助于从宏观角度为我国金融杠杆调控提供政策参考。

二、文献回顾

从现有文献来看，金融发展与经济增长一直以来都是学者们关注的焦点，对二者关系的研究已经初具规模。金融杠杆作为联系二者的重要纽带，相关研究也开始探讨其在经济增长中的作用。从微观层面来看，金融杠杆通过债务比率衡量金融机构的负债程度；从宏观层面来看，理论上金融杠杆率可以通过微观数据加总得到，但实际情况是各个国家或地区的微观数据获取难度较大且统计口径不一致，因而在以跨国数据为样本进行研究时，较多采用私人部门信贷在GDP 中的占比作为替代变量，来衡量经济体基于宏观角度的金融杠杆水平（张美丽、陈希敏，2020）[3]。早期研究中，大多认为金融杠杆对经济增长产生了积极的影响，金融发展对经济增长具有重要作用。Levine（1999）[4]阐述了金融体系的五大功能，认为金融发展对经济增长具有正面效应。之后的研究中，许多学者也证实了这一结论（King and Levine，1993；Beck 等，2000）[5，6]。同时也有部分学者认为，金融杠杆的攀升会对经济增长产生负面作用（Rioja and Valev，2004；Shen and Lee，2006）[7，8]。

近些年来，许多研究强调金融杠杆与经济增长之间可能存在非线性关系，金融发展的不同阶段对经济增长产生的作用存在差异。Rousseau 和Wachtel（2011）[9]在研究中强调过度的金融深化以及过快的信贷增长都可能加剧金融系统的脆弱性，同时发现，虽然在1960—1989 年之间金融发展对经济增长产生了正向的促进作用，但是在接下来的15 年这种促进作用逐渐削弱。原因在于，20 世纪90 年代以来，许多国家在相关法律体系和监管制度尚不完善之时放开金融市场，不利于金融深化发挥正向的促进作用。Mendoza（2010）[10]发现当经济周期处于扩张阶段时，杠杆比率也会有所上升，达到一定的水平后会产生约束效应，费雪的债务-通货紧缩理论作用于产出水平，从而抑制经济增长，信贷、资产价格及抵押资产的数量均会下降。Torre 等（2011）[11]的研究表明，金融杠杆超过一定水平，金融发展对经济增长的作用呈现边际递减特征，杠杆值过高甚至会对经济增长带来负面的影响。杨友才（2017）[12]、马勇和陈雨露（2017）[13]也进行了类似研究，他们以跨国数据为研究对象，认为金融杠杆对经济发展存在边际效应递减的非线性作用。

次贷危机爆发之后，金融杠杆过高被认为是主要诱因，合理的金融杠杆的阈值成为了学者们所关心的问题，此后关于杠杆水平的研究便着重于对其合理范围进行讨论。Arcand 等（2015）[14]基于1960—2010 年130 多个国家的跨国面板数据进行实证分析，计算出杠杆水平的门槛值为100%。一旦超过这一比重，金融杠杆会对经济发展产生抑制作用。Cecchetti 和Kharroubi（2012）[15]以1980—2009 年50个国家的面板数据为研究对象，发现在金融杠杆水平达到某个临界点之前，金融杠杆比率的提高对经济增长有正面效应，而超过该临界点之后，金融杠杆水平的继续攀升则会对经济增长产生负面效应。同时在研究中发现，对于发达国家，金融部门的快速发展不利于综合生产率的提高。Law 和Singh（2014）[16]、刘晓光等（2018）[17]也进行了类似研究。此外，也有学者分析了“去杠杆”策略的经济效应。Roxburgh 等（2010）[18]认为经历重大金融危机之后，许多国家会长时间地处于“去杠杆”过程中，经济发展水平不同的国家所采取的降杠杆手段具有差异性。同时，部分研究表明，“去杠杆化”会增加私人部门的信贷约束，从而对经济波动产生负面影响。Aghion 等（2010）[19]基于短期投资和长期投资两种投资类型，分析了不确定性和信贷约束对投资的周期性构成以及经济波动的影响，研究发现，信贷约束的增加通过影响投资周期的构成，导致经济波动加剧以及经济增长率下降。需要指出的是，通过分析“去杠杆”对经济发展的影响，发现金融“去杠杆”虽然能够在一定程度上降低金融风险，但是也给投资消费和经济增长带来了负面影响。一方面，居民部门的需求和消费降低；另一方面，资本投资受到不利影响，导致失业率增加，工资水平降低（Cuerpo et al.，2013）[20]。马勇等（2016）[21]对跨国面板数据进行了实证研究，在更大的样本范围内分析了金融杠杆对经济增长与金融稳定的影响，发现“去杠杆”过程和杠杆的波动均不利于经济增长，波动的加剧甚至会导致金融危机的发生，不利于经济发展和金融稳定。

在上述研究中，不少学者对金融杠杆和经济增长之间的关系进行了广泛深入的讨论，目前的研究尚未形成一致结论。但是，通过梳理文献我们不难发现，金融杠杆及其结构性调整会作用于经济发展水平。因此，厘清金融发展变化之下金融杠杆水平对经济增长的影响显得十分必要。本文可能的边际贡献在于两个方面。其一，各经济体的宏观杠杆率与经济增长之间可能存在的非线性关系并非一成不变，易受到一国或地区金融发展状况的影响。大多数国外文献将研究重点放在对银行部门微观层面的考察上，而忽视了金融结构等宏观层面的作用机制。因此，在国际金融自由化的背景之下，从双重视角考察金融发展水平，利用跨国样本分析金融杠杆对经济增长的影响，有助于我们对相关问题有更加深入的理解。其二，“去杠杆”策略会引发金融杠杆波动，而经济增长除了人均GDP 维度，还包括经济波动维度。从该角度而言，金融杠杆的提升以及“去杠杆”策略引发的杠杆波动与宏观经济波动之间的关系值得进一步分析和探讨，以加深对金融杠杆问题的理解。此外，“去杠杆”问题在中国备受关注，这些研究对于调整杠杆内部结构、增强金融服务实体经济的能力具有一定的现实意义。

鉴于此，本文基于46 个国家2000—2019 年的跨国面板数据，从金融发展变化的角度切入，借助门槛面板模型，从门槛效应视角分析了金融杠杆对经济增长的影响，丰富了对该领域的研究。与此同时，通过纳入经济波动水平变量和金融杠杆波动水平变量，采用系统广义矩估计方法，进一步分析了金融杠杆的稳定性对经济增长的潜在影响，弥补了已有实证研究的不足。

三、理论分析与研究假设

从宏观角度来看，金融中介的存在会产生金融杠杆，使得实体经济的融资更为便利，全要素生产率得到提升，但随之而来的是相应成本的提高，当金融周期与所处经济发展阶段相背离，过度攀升的金融杠杆率会给经济运行带来了较大的风险（郭红玉和李义举，2018）[22]。金融杠杆率深刻影响着经济的增长与衰退，金融杠杆的提升通过提高投资率、优化资源配置等方式拉动经济增长，但是当杠杆率上升到一定程度，以至于金融杠杆发挥的正向效应小于潜在的风险成本时，则会形成负面的冲击，即金融杠杆与经济增长之间呈现倒U 型关系。图1 绘制了各个国家或地区人均GDP 对数与金融杠杆水平之间的散点图，从简单的拟合效果来看，总体而言，二者的关系展现出明显的先上升后下降的趋势，存在较为显著的非线性效应。相关研究表明，这种非线性关系易受到金融发展程度的影响，即存在一个促进人均收入水平的最佳值（林进忠，2020）[23]。

图1 金融杠杆水平与国家经济增长的关系

从金融效率的角度来看，金融服务实体经济的关键点之一在于金融效率，换言之就是金融资源投入对经济增长的贡献程度。其中，金融资源的分配结构和运用效率起到了决定性作用（徐圆、赵莲莲，2015）[24]。金融资源分配合理表明将生产效率较高的经济主体或部门作为优先配置对象，提高了其流向生产性用途的效用度。不论是微观层面还是宏观层面，效率越高说明该国或地区储蓄转化成投资的能力越强，同时会对经济波动产生一定的抑制作用（刘兰凤、袁申国，2021；史贞，2021）[25，26]，有利于发挥金融杠杆推动经济发展的作用（刘晓光等，2019）[27]。从金融结构的角度来看，在经济金融发展的过程中，一个普遍被接受的规律是，经济繁荣时期，以股票市场为代表的直接融资比例呈现上升趋势，而间接融资比例则逐渐下降。金融的发展需要结构的优化升级，当金融发展水平较低时，银行主导型的结构需要通过扩大间接融资来使资金更多地流入实体经济，利用较高的杠杆率拉动经济增长。与此同时，对于高风险的企业和项目，银行中介机构有效投资不足，促使直接融资比例提升，资本市场能够提供一定的风险分担（刘晓光等，2019；郑乐凯等，2021）[27，28]，从而进一步提高了杠杆的利用效率，推动了经济转型。但是，随着金融结构的演化，市场导向型的结构下可能会出现金融市场与实体经济发展速度不匹配的情况，以间接融资为主的银行体系受到冲击，导致金融杠杆的边际效应递减，利用效率大幅下降。因此，本文提出了假设H1。

H1：金融杠杆对经济增长的推动作用因金融发展水平的变化而具有异质性，可能存在最优区间。金融效率视角下，效率水平越高，越有利于金融杠杆发挥对经济增长的正向促进作用；金融结构视角下，金融杠杆水平对经济增长的推动作用呈现出边际效应递减的特征。

当金融杠杆水平处于后拐点区域时，金融杠杆水平的继续提升将无法对我国经济增长起到有效的拉动作用，宏观经济面临下滑压力。从现实情况看，这符合现阶段我国经济处于次高速增长的特征。历史经验表明，大部分经济体在经历一段时间的高速增长后，都会出现经济增长的“次高速时代”。以美国和日本为例，分别从1946 年和1974 年开始，GDP增速由9%左右分别降至3.14%和3.92%，进入次高速增长时期。基于其他国家的发展经验，可以认为，我国经济的中高速增长符合一定的经济规律，同时提升金融资源配置效率和运用效率、平衡金融杠杆的变动尤为重要。金融杠杆的波动主要来源于信贷的供给和需求（张晓玫、罗鹏，2014）[29]，宏观政策的调控使得外部政策环境改变，交易主体的预期发生变化，交易双方的需求函数也会随之改变，影响信贷交易的均衡数量，进而提高实体经济的运行成本，破坏金融的稳定性，不利于经济稳定增长。此外，金融杠杆的波动会引起资产价格波动，同样会对信贷均衡数量产生影响。信贷资金通过“挤出效应”可能会导致金融资源错配现象的发生，同时投资成本提高，交易摩擦成本增加，实体经济投资下降，由此，实体经济通过投融资渠道对企业产出带来负面的效应。与此同时，银行业的风险变化导致金融系统的不稳定性增加，就业和收入也受到负面影响，引发经济波动，从而降低了经济增长速度。从金融“加杠杆”和“去杠杆”的角度来看，新兴经济体的过度“加杠杆”反而会导致经济平均增速的下降和通货膨胀的加剧，而金融体系过度的“去杠杆”可能会影响部门的正常产出，引发经济衰退。适度的金融杠杆波动，会使得要素价格更加合理，吸引企业更多有效的投资，同时资金配置更加规范高效，在经济中流动性增大的同时减少了资金在金融机构内部的循环，从而带动经济增长。因此，本文提出了假设H2。

H2：适度的金融杠杆水平有利于经济增长，而过度的金融杠杆波动会造成经济水平的剧烈波动。

四、研究设计

（一）研究样本与变量选择

基于实际数据的可获得性以及世界银行（The World Bank）的常用代表性国家样本，本文的实证分析样本为46 个国家2000—2019 年的面板数据。①本文数据均来源于世界银行数据库以及Wind 数据库，部分缺失数据采用插值法予以补齐。

对于本文涉及到的代理变量，作为被解释变量的经济发展水平，我们采用人均国内生产总值的对数（lnpgdp）予以衡量，从宏观层面反映了不同国家经济发展的阶段以及富裕程度。在核心解释变量方面，世界银行对私人部门信贷的定义反映了金融活动中资金最为活跃的部分，因此，本文选择私人部门信贷占GDP 的比重（fle）来衡量宏观金融杠杆水平，从理论上来说具有合理性，能够体现实体经济部门中金融杠杆产生的宏观经济效应。对于门槛变量的选择，如前文所述，金融杠杆是联系金融发展与经济增长的枢纽，金融体系的发展状况及动态变化也会影响其产生的效应，在不同阶段对经济发展表现出不同的影响。因此，本文选取金融效率（fe）、金融结构（fst）两个指标作为反映金融发展水平的门槛变量，具体分别利用储蓄投资转化率、股票市场交易总额与商业银行信贷余额之比来衡量。同时，为考察金融杠杆波动与经济波动之间的关系，被解释变量中加入经济波动项，解释变量中加入金融杠杆波动项，计算方法参考主流文献的做法，采用HP 滤波法对金融杠杆以及经济发展水平提取波动因子，得到周期波动项，再取其绝对值得到波动水平。金融杠杆和经济水平的波动项数值越大，相应的不稳定性也就越高。

除上述的核心解释变量和门槛变量外，我们还在分析中纳入一系列的控制变量。具体而言：在宏观经济层面，选择了贸易开放程度（open）和工业化程度（ind）；在金融层面，选择了人均资本量的对数（lncap）；在社会人口层面，选择了人口增长率（pop）和城镇化率（urb）。同时，这些变量也反映了经济发展的系统性和复杂性。上述回归变量的符号、含义和计算方法如表1 所示，表2 给出了各变量的描述性统计结果。

表1 变量说明

表2 变量的描述性统计

图2 为核心变量金融杠杆水平的国际比较，根据世界银行金融部门的数据，中国的金融杠杆率从2000 年的1.112 攀升至2019 年的1.654，同时超过了中等收入国家以及所处的中高等收入国家的平均水平。近30 年以来，中国国民经济年均增速超过9%，金融杠杆作为调整资源配置的重要手段，也随着经济的发展持续增长。中国是新兴市场经济体，同时也是世界第二大经济体，杠杆率水平仅次于美国和日本。同时可以发现，以2008 年金融危机爆发为节点，“四万亿”计划应运而生，我国的金融杠杆水平持续攀升，进入了加杠杆周期。

图2 私人部门信贷占GDP 比重的国际比较

我国作为金砖五国的成员国之一，金融杠杆率远高于印度、巴西和俄罗斯联邦。根据中国社会科学院国家金融与发展实验室发布的数据，2019 年中国实体经济的杠杆率达到245.4%，相较于2008 年的170%大幅增加。图3 展示了世界前三大经济体以及金砖五国2000—2019 年的金融杠杆波动情况。从金融杠杆的波动程度来看，次贷危机的爆发使得各个经济体均有较大幅度的波动，2015 年的股灾加剧了金融系统的脆弱性，中国的金融杠杆水平产生了小幅波动。2016 年进入到“去杠杆”的周期，金融杠杆波动呈现收敛趋势。

图3 金融杠杆波动情况的国际比较

以上对本文选取的核心解释变量进行了简要的描述性统计和初步分析。对于观察期内各变量的差异和变化，以及金融发展、金融杠杆对经济增长的作用，需要从近20 年来的跨国经验予以考察，以期发现金融杠杆影响经济增长的一般规律，对本文的研究目的给出更为清晰的答案。

（二）模型设定与估计方法

本文的研究目标是考察金融杠杆在经济发展中的门槛效应，这里使用Hansen（1999）[30]提出的固定效应面板门槛模型进行分析，该方法在模型中加入了门槛值作为未知变量，由多个临界值分割，确定样本分离点和分异区间，拟合非线性趋势。模型设定如下：

其中：i 表示国家；t 表示年份；被解释变量lnpgdp 为经济发展水平；解释变量fle 表示受到门槛变量影响的金融杠杆水平，随着非线性区间的变化，其影响系数也会发生变化；fd 为门槛变量，表示金融发展水平；γ 为待验证的门槛值；e 为随机误差项。门槛效应检验的原假设为β2=β3，备择假设为β2≠β3，通过对一般线性模型和门槛模型的比较，判断回归系数在不同区间的取值是否具有一致性，即门槛效应的存在性和估计情况的真实性。

双重门槛模型和多重门槛模型可在此基础上继续扩展。存在两个门槛值的模型可进一步拓展为：

具体而言，以单门槛模型为例，门槛模型的估计和检验包括三个步骤。首先，根据fd 进行逐点回归，随机选取一个门槛值进行OLS 估计，拟合模型，得到其他解释变量的参数估计值和残差平方和，对上述步骤进行重复，选择残差平方和最小时对应的门槛值γ。其次，检验门槛回归模型在统计意义上的显著性，直接在原假设下进行检验会导致门槛值不可识别。由于F 统计量的渐进分布不是标准正态的，因此使用自抽样法（Bootstrap）模拟检验统计量的渐进有效分布，得出近似有效的p 值后，对原假设进行判断。若结果显示拒绝原假设，则说明门槛模型通过了存在性检验。最后，利用似然比LR 统计量进行检验和估计，以判断门槛值的有效性与所在置信区间（黄倩等，2021）[31]。

进一步，在对金融杠杆波动与经济波动关系的讨论中，构建动态面板模型，具体形式如下：

本文还考虑经济增长可能存在一定的跨期依赖，因此引入了经济波动水平的一阶滞后项vpgdpi，t-1。此外，c 为常数项，Z 为一组控制变量，μi代表个体效应，εit表示残差项，α、β、γ、θ 为回归项系数。式（3）为一个动态面板模型，本文选择两步系统广义矩方法进行估计，该方法综合了水平方程和差分方程，同时在两步GMM 中引入一步GMM 的残差结果，放宽了残差的假设条件，使估计效率有所提高。

五、实证结果与分析

（一）基准模型回归结果

在不考虑金融发展水平的前提下，本文首先尝试使用静态面板模型分析金融杠杆在经济发展过程产生的边际作用。表3 给出了混合回归、固定效应、随机效应的检验结果。对固定效应和随机效应进行面板Hausman 检验，结果显示，固定效应优于随机效应。综合回归系数的显著性，选择了更为适合的个体和时间双固定效应模型。模型回归结果显示，金融杠杆水平的系数为0.116，且P 值在1%的水平下显著为零，初步判定在研究样本期内，金融杠杆对经济发展存在拉动作用。同时，其他控制变量均高度显著。

表3 基准回归结果

（二）门槛效应检验

基于前文式（2）、式（3）的模型设定，首先借助Hansen（1999）[30]提出的格点搜索方法确定门槛效应类型和相应的门槛值。在单一门槛、双重门槛和三重门槛的假定下，通过自抽样法（Bootstrap）反复进行500次抽样，得到检验结果（见表4）。由表4 可以发现，三重门槛均不显著，以金融效率为门槛变量时存在双重门槛，以金融结构为门槛变量时仅存在单一门槛。

表4 门槛效应检验结果

表5 给出了门槛值的估计结果及其95%的置信区间，同时绘制了两种门槛变量视角下似然比和门槛参数的关系图，见图4 和图5。由此得到，金融效率变量的双重门槛参数分别为0.850 5 和1.273，金融结构变量的单一门槛参数为0.872 4。同时，对应的似然比统计量均低于5%显著性水平下的临界值，说明门槛估计值在各自的区间内通过了真实性检验，估计门槛值与实际门槛值相等。

表5 门槛值估计结果

图4 金融效率的门槛估计值及95%的置信区间

图5 金融结构的门槛估计值及95%的置信区间

（三）计量结果分析

根据门槛效应的检验结果，估计不同金融发展水平之下对应门槛变量的门槛回归模型，具体结果见表6。

表6 门槛效应的估计结果

（续表6）

由表6 显示的门槛面板回归结果可知，以金融效率和金融结构变量为门槛时，除了金融效率第一个门槛参数对应的金融杠杆系数为负，其他均为正，且在1%或10%的水平上显著。由此可知，金融杠杆水平对经济增长的正向促进作用更为突出，金融效率的提高和金融结构的变化能够对经济增长起到推动作用，这与前文固定效应模型的估计结果较为一致。同时可以发现，门槛值的存在会使金融杠杆的经济推动作用发生变化，边际影响有所降低或升高，即门槛效应显著。根据金融杠杆回归系数的结果，以金融效率变量为门槛时，当效率水平低于第一个门槛值0.850 5 时，金融杠杆对经济增长的影响系数为-0.052，同时在10%的水平上显著为负，表明当金融效率处于较低的水平时，金融杠杆在经济发展中有较为明显的负向作用。当金融效率大于0.850 5 即超过第一个门槛值之后，系数变为0.095，金融杠杆系数由负转正说明金融杠杆发挥的经济增长效应从负向变为正向。当金融效率上升至1.273 即第二个门槛值之后，系数随之上升为0.166，且在1%的水平上显著，表明金融杠杆的作用效果和程度依赖于金融效率的大小。随着金融效率的不断提高，杠杆水平对经济增长的拉动作用表现得愈发明显，从而验证了假设1。从变量定义的角度来看，金融效率可以分为微观和宏观两个层面，涵盖了金融资源配置和运用两个方面，反映的是一个国家（地区）金融资源要素投入与经济产出之间的关系（Beck 等，2004）[32]。从金融效率对经济增长的作用机制来看，实体金融效率和金融市场效率都会对经济发展产生重要影响。一方面，当金融效率水平较低时，金融资源向实体经济转化能力较弱，使得对实体经济的服务能力不足，同时会出现资源配置不合理、利用效率低下等情况，此时杠杆的攀升反而会造成对金融资源的浪费，储蓄—投资转化率受到抑制，存在资金转化失效现象，金融运行质量降低，不利于经济的稳定增长。另一方面，当金融效率水平提高时，对经济波动存在一定的抑制作用，能够有效平滑金融开放带来的经济波动，从而金融杠杆能够发挥对经济增长的正向作用（袁申国等，2019；刘赟和莫斌，2021；张国发等，2021）[33-35]。

当金融结构作为金融发展水平的门槛变量时，结果显示，当金融结构低于和高于门槛值0.872 4时，金融杠杆的系数在1%或10%的水平上显著为正，但是系数由0.149 减小为0.034，表明金融杠杆对经济增长的拉动作用受到金融结构的影响，直接融资比例达到一定程度时，金融杠杆的促进作用有所削弱，从而进一步验证了假设1。金融结构反映了直接融资和间接融资的比重，具体表现为金融体系各组成部分的规模、分布以及相互的配合情况，对经济稳定增长具有重要影响（Yeh 等，2013；Kim 等，2016）[36,37]。金融结构的优化是一个较为平稳的动态变化过程，与经济发展所处阶段相适应至关重要，否则当虚拟资产高于初始货币过多时，不论是银行主导型经济体还是市场主导型经济体，金融体系不稳定性带来的微小震荡都可能会触发经济金融危机。由回归结果可以发现，当直接融资比例增加时，在银行主导型的金融结构中，融资渠道拓宽，实体经济的融资需求得到有力支撑，对银行信贷的依赖性降低，融资成本减少，有效投资增加，金融结构得到优化，金融杠杆在经济增长中的促进作用表现得较为明显。但是，金融非中介化的过度发展也可能使得金融行业乱象频生，杠杆利用率大幅削减，不利于金融业和经济的持续健康稳定发展。

对于纳入模型的控制变量，通过分析其回归系数可以发现：贸易开放程度的系数显著为正，说明外贸经济的发展加速了经济增长；工业化程度的系数显著为负，可能是由于工业化进程的加速降低了人口文化程度，人力资源结构的改变减少了未来技术型劳动力的人数；人均资本量的系数显著为正，意味着投资扩张和资本形成的加速是经济增长的重要动力；人口增长率的系数显著为负，说明人口增长虽然带来了劳动力供给的增加，但同时也会导致劳动生产率降低、社会投资率下降等问题，并对生态环境产生负面影响，从而不利于经济增长。总体来看，上述结论与经典宏观经济学的理论基本一致，也符合直觉和经验预期。

（四）稳健性检验

为了对上述估计结果进行验证，基于前文估计的门槛值，我们对门槛区间进行划分，对不同的区间设置对应的虚拟变量。在基准回归模型中加入金融杠杆水平与虚拟变量的交互项判断金融杠杆与经济发展之间的关系，验证门槛模型回归结果的可靠性，检验结果如表7 所示。

表7 基于调节效应的稳健性检验

表7 中模型（1）和模型（2）分别展示了金融效率和金融结构两个维度的金融发展状况，并对引入虚拟变量和金融杠杆交互项之后金融杠杆水平与经济增长之间的关系进行分析。在具体的虚拟变量设定中，由于前文分析中确定了显著的门槛值，因此对于双重门槛值，将门槛变量取值小于（或等于）第一个门槛参数时定义为d1（d1取值为0），大于第一个门槛参数时定义为d2（d2取值为1）。对于单门槛值，将门槛取值大于第一个门槛参数时定义为d1。由结果可知，不同的金融杠杆水平取值使得其在经济增长中发挥的效应有所不同。通过分析交互项的回归系数得到了与前文研究结果基本一致的结论，即金融效率的提升有助于拉动经济增长，过高的金融杠杆水平不会随着金融结构的改善而促进经济发展，从而表明原门槛回归结果稳健可靠，符合上述实证得到的研究结论。

（五）扩展分析

上述我们以经济发展水平为被解释变量，金融杠杆为核心解释变量，考察了杠杆水平对经济发展的影响。接下来，本文将经济波动作为被解释变量的代理变量，金融杠杆及其波动作为核心解释变量，进一步分析金融杠杆水平的波动与经济水平波动之间的关系。图6 呈现了二者之间简单的拟合效果，可以初步判断，金融杠杆波动与国家宏观经济波动存在一定的正相关关系。

图6 金融杠杆波动与宏观经济波动的关系

金融杠杆波动和经济波动研究中样本区间的设定与前文一致，首先采用静态面板估计方法进行回归，表8 分别给出了OLS、固定效应和随机效应的估计结果。可以看到，杠杆波动与经济波动在统计上具有显著的正相关关系，表明在控制了杠杆水平等变量后，杠杆波动会加剧经济波动。

表8 杠杆波动与经济波动的基准回归结果

为了更加清晰准确地判断两者之间的关系，基于静态面板的估计结果以及前文动态面板模型的设定，本文使用系统GMM 方法进行分析，这缓解了可能存在的变量与变量或变量与残差之间的内生性问题，同时相比差分GMM 方法能够减少估计误差，实证结果如表9 所示，模型（1）至模型（3）逐步引入了宏观层面、金融层面和社会人口层面的控制变量。

表9 系统GMM 估计结果

由表9 显示的结果可知，在不同的模型中，核心解释变量金融杠杆水平及其波动项均在1%的水平上通过了显著性检验，说明金融杠杆率的高低和波动性会对经济波动产生明显的影响。从具体的符号来看，金融杠杆水平的系数均为正数，在完整的回归模型（3）中其系数值为0.033，意味着整体而言，金融杠杆对经济增长存在明显的拉动作用，这与前文的回归结果一致。金融杠杆波动项的回归系数在模型（1）至模型（3）中也均为正数，在模型（3）中其系数值为0.354，说明前者波动一个单位会导致后者相应波动0.354 个单位，金融杠杆波动与经济波动之间存在显著的正相关关系，换言之，经济水平产生的波动随着金融杠杆波动性的加大而增加。同时，在一定程度上说明，金融杠杆的波动对经济发展存在潜在的风险，这与现实经验较为吻合，也验证了假设2。宏观经济的稳定运行需要健康稳定的金融环境和适度的融资供给，金融杠杆水平的剧烈波动意味着投资行为的不确定，势必会对经济持续稳定发展产生负面影响。从上述估计结果来看，其稳定性并未受到加入控制变量的影响。从回归结果的有效性来看，Hansen 检验的P 值均表示接受原假设，即工具变量选择恰当，同时扰动项的差分项不存在二阶自相关。因此，系统GMM 模型的设置是合理的。

六、研究结论与对策建议

本文基于46 个国家（地区）2000—2019 年的面板数据，以金融发展程度为门槛变量，通过构建门槛回归模型对金融杠杆与经济发展的非线性关系进行了研究。同时将经济波动率作为经济增长的代理变量，选择系统GMM 方法进一步讨论了金融杠杆波动与经济波动之间的关系。实证结果表明，金融杠杆对经济发展存在门槛效应，即随着门槛区制的变化，金融杠杆产生的效应呈现异质性。具体而言，金融效率的提升有利于金融杠杆发挥对经济增长的推动作用，而当金融杠杆达到门槛值之后，金融结构改善对金融杠杆的促进作用有所减弱，此时过高的杠杆率不利于经济增长。在扩展分析中，我们得出杠杆波动水平和经济波动水平之间存在正相关关系，经济增长的稳定性受到金融杠杆波动的显著影响。

对于转型时期的中国而言，经济发展步入“新常态”，面临着“三期叠加”的矛盾。国内的“去杠杆”政策对金融调控和风险防范成效显著，但处在刺激经济政策消化期的中国仍需应对杠杆率高企的挑战。与此同时，扩大金融对外开放等一系列金融改革也推动了金融业和经济的高质量发展。因此，如何维持金融业稳定发展以及增强其对中国经济的推动作用，是当前金融业发展的重要内容。为了充分发挥金融杠杆对于经济增长的拉动作用，适应新时代中国经济高质量发展的要求，结合实证分析本文提出了三点建议。

第一，调整金融杠杆结构，合理控制金融杠杆水平。根据“三去一降一补”五大结构性改革任务，对金融杠杆进行分类调控，不同区域适用不同的金融杠杆水平。对于产能过剩区域，宜实行“去杠杆”；对于金融资源匮乏的区域，应当适度“加杠杆”；对于经济金融发展较为协调的区域，应当“稳杠杆”。金融机构应积极转变经营战略，由粗放型盈利模式转向综合型盈利模式，根据实际情况降低融资成本，多渠道对新兴行业等提供金融支持。此外，我国经济波动幅度不是很大，结构性杠杆调整和经济增长的双重目标需要兼顾，应当完善内部控制机制和外部冲击应对机制，落实风险管理执行工作，实现金融杠杆分部门、分类型地调整优化。

第二，防止杠杆率大幅波动，强化金融杠杆预警机制。根据实证结果，金融杠杆的大幅波动不利于经济良性发展，因此，在政策实施过程中要维护金融安全稳定，防范系统性金融风险的发生。金融杠杆调控应注意总量控制与结构优化，建立金融杠杆监测预警体系，加强对地区杠杆水平的监控，循序渐进，注意节奏与方式，防范“去杠杆”带来的派生风险。同时，居民、非金融企业等部门的杠杆率也应该得到重视，探索内部协调机制，实现全方位的扫描预警，避免单一部门风险过高。

第三，提升金融资源配置效率，促进金融更好地服务实体经济。金融业回归本源和脱虚向实，离不开银行业金融体系的完善。具体而言，应注重融资结构的优化，有针对性地进行融资方式的创新。同时，金融监管部门需要加强政策支持，强化金融监管，制定差异化的考核机制，使得金融资源能够得到更优的配置。此外，推动更多金融资源通过资本市场进行配置，让资本市场以实体经济的内在需求为落脚点，引导要素在市场中有序流动，发挥其对经济增长的积极作用。

注释：

①本文选取了包括澳大利亚、奥地利、比利时、瑞士、智利、塞浦路斯、捷克共和国、德国、西班牙、法国、英国、希腊、克罗地亚、匈牙利、爱尔兰、以色列、意大利、日本、韩国、卢森堡、马耳他、荷兰、挪威、阿曼、波兰、葡萄牙、沙特阿拉伯、新加坡、美国、阿根廷、巴西、中国、哥伦比亚、哥斯达黎加、牙买加、约旦、墨西哥、毛里求斯、马来西亚、秘鲁、罗马尼亚、俄罗斯、塞尔维亚、泰国、土耳其、南非等全球各大洲共46 个国家。