國家金融與發(fā)展實驗室副主任

浙商銀行首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家，中國首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家論壇理事 殷劍峰

目前,，金融界有兩個令人撓頭的問題：“錢”從哪兒來,？到哪兒去？要回答上述問題,，可引入筆者2013年構(gòu)造的一個宏觀金融指標(biāo)——信用總量,。在金融部門的資產(chǎn)方，這一指標(biāo)涵蓋金融部門為包括政府,、企業(yè),、居民在內(nèi)的整個非金融部門創(chuàng)造的債務(wù)融資工具；在金融部門的負(fù)債方,，這一指標(biāo)既對應(yīng)著貨幣——銀行的負(fù)債,，也對應(yīng)著銀行和非銀行金融機(jī)構(gòu)為資產(chǎn)業(yè)務(wù)融資而發(fā)行的各種契約型或者準(zhǔn)契約型金融工具。同時,，筆者還想回答一個規(guī)范經(jīng)濟(jì)學(xué)必須回答的問題：“錢”應(yīng)該去哪,？

“錢”到哪兒去了

（一）“錢”的規(guī)模和流向

根據(jù)筆者調(diào)查,，廣義貨幣M2早已經(jīng)不能反映“錢”的全部規(guī)模了：2009年，信用總量還只有M2的88%,，而到2016年,，信用總量相當(dāng)于M2的1.2倍。換言之,，有20%的“錢”不在M2的統(tǒng)計范疇內(nèi),。如果進(jìn)一步考慮隨后討論的金融部門負(fù)債，則M2遺漏的信息就更多了,。所以,，我們看到最近幾年中原來以M2為中間目標(biāo)的貨幣政策發(fā)生了重大轉(zhuǎn)變。

至于“錢”去哪兒了,，信用總量的部門分布提供了清晰的觀察,。2016年，在全部近182萬億元的信用總量中,，政府部門為36.8萬億元,，占比20%，較2009年上升5個百分點,，其中：中央政府占比由2009年的11%下降到2016年的7%，而地方政府占比則由4%上升到14%,；非金融企業(yè)為110.8萬億元,，占比從71%下降到61%；居民部門為72.2萬億元,，占比從15%上升到19%,。信用總量的部門分布變化清晰地表明，雖然企業(yè)仍然是“錢”流向的大頭,，但危機(jī)后“錢”更多地流到了地方政府和居民部門,。與應(yīng)對危機(jī)的擴(kuò)張財政政策相一致，其他國家都是由中央政府增加負(fù)債,。然而在我國,，相對于其他部門，中央政府事實上是“往后縮”的,。同時,，創(chuàng)造財富、推動經(jīng)濟(jì)增長的企業(yè)部門在危機(jī)后也采取了相對謹(jǐn)慎的負(fù)債策略,。相反,，地方政府和居民部門成為增加負(fù)債、抵消經(jīng)濟(jì)周期性下滑的主力,。

（二）“錢”的流向與非金融企業(yè)杠桿

以信用總量來刻畫的“錢”實質(zhì)為非金融部門的負(fù)債,，因此,，“錢”的流向變化決定了杠桿率（負(fù)債/GDP）的分布。2016年,，非金融部門總體杠桿率（信用總量/GDP）依然在上升,，但增速趨緩。2016年杠桿率為244%,，較2015年上升13個百分點,，而2015年較2014年上升21個百分點。與上述信用總量部門變化一致,，杠桿率增速趨緩主要源于非金融企業(yè)去杠桿取得進(jìn)展,，與此同時，中央政府杠桿率保持不變,，地方政府杠桿率和居民部門杠桿率則分別比2015年上升8個和5個百分點,。

2016年非金融企業(yè)（不含地方平臺貸款和城投債券）杠桿率為149%，較2015年下降1個百分點,。事實上,，2009年“四萬億”之后，除了2011—2012年有一個短期回升之外,，非金融企業(yè)負(fù)債增速總體上是下降趨勢——這個特點與危機(jī)后美國的情況類似,，說明在扣除地方平臺和城投公司之后，我國非金融企業(yè)部門的資產(chǎn)負(fù)債表并非許多人想象的那么糟糕,。例如,，考察工業(yè)企業(yè)的“微觀杠桿率”、即企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率,，可以發(fā)現(xiàn),，全球危機(jī)后工業(yè)企業(yè)總體上呈現(xiàn)去杠桿的趨勢，其中,，私營企業(yè)表現(xiàn)得更加明顯,。股份制企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率則是典型的（理性的）順周期行為：在2008年危機(jī)前加杠桿，危機(jī)后去杠桿,。就國有工業(yè)企業(yè)來說,，雖然在2009年后為應(yīng)對危機(jī)而迅速加杠桿，但自2013年后也在去杠桿,。目前,，國有工業(yè)企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率已經(jīng)接近2007年的最低水平。

在剔除地方的平臺企業(yè)和城投公司之后,，非金融企業(yè)去杠桿的問題并沒有目前輿論所說的那么迫切——尤其是進(jìn)一步剔除非金融企業(yè)負(fù)債中涉及基建和房地產(chǎn)的部分之后,。相反，隨著經(jīng)濟(jì)的反彈復(fù)蘇,，非金融企業(yè)需要加杠桿,。從2017年一季度數(shù)據(jù)看,，恰恰如此：非金融企業(yè)債務(wù)增速達(dá)到11.6%，高于2016年四季度的9.4%,。不過,，從債務(wù)融資工具結(jié)構(gòu)看，非金融企業(yè)債務(wù)融資增速反彈主要依靠非銀行金融機(jī)構(gòu)的信用供給,，而貸款增速和債券增速均低于,、甚至大大低于去年四季度的水平。由此看來,，如果當(dāng)前金融去杠桿過快,，不僅會提高市場利率水平，還會減少非金融企業(yè)的信用可得性,。

（三）“錢”的流向與地方政府和居民部門杠桿

地方政府是2016年杠桿上升最快的部門,，其風(fēng)險值得高度關(guān)注。我國地方政府本級財政收入一直低于本級財政支出,，地方財政赤字的彌補(bǔ)一靠中央財政轉(zhuǎn)移支付,，二靠地方基金收入中的土地出讓金收入。近些年,，土地出讓金占地方本級財政收入的比重穩(wěn)定地保持在40%左右,，它已經(jīng)成為許多地方政府、尤其是中西部地方政府主要的可支配財力,。因此,，房地產(chǎn)的狀況對地方政府償債能力非常關(guān)鍵。

關(guān)于中國的房地產(chǎn)市場,，再去討論泡沫問題就顯得太幼稚了，當(dāng)前的要點是防止發(fā)生區(qū)域性風(fēng)險事件,。從“房子是給人住的”角度去思考,，人口多少是決定區(qū)域房價能否“挺住”的基礎(chǔ)，因此,，我們可以將各地房價與當(dāng)?shù)厝丝谥笜?biāo)做一比較,。可以看到,，以房價漲幅與外地戶籍人口之比看,，位于前列的均為中西部和東北地區(qū)的省份，而上海,、北京,、浙江、廣東等東部地區(qū),，盡管房價遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于中西部地區(qū),，但此指標(biāo)卻是最低的,。這一狀況說明，東部地區(qū)房價上漲在相當(dāng)程度上反映了人口向本地集聚的趨勢,，而中西部地區(qū)房地產(chǎn)市場則主要還是取決于區(qū)域性因素,。進(jìn)一步用房價漲幅與人口漲幅之比來觀察，其結(jié)論基本一致,，只不過黑龍江,、廣西、吉林三省因為人口負(fù)增長而導(dǎo)致這一比值為負(fù)值,。

居民部門也是迅速加杠桿的部門,，其風(fēng)險同樣不容忽視。2016年居民部門的一個顯著變化是新增居民債務(wù)超過了新增儲蓄,，居民部門成為凈融入資金部門,。這一現(xiàn)象在2007年也曾經(jīng)發(fā)生過，當(dāng)時我國房地產(chǎn)市場也處于歷史頂點,。判斷居民部門風(fēng)險的一個指標(biāo)是居民部門負(fù)債與勞動者報酬之比,，2016年我國這一指標(biāo)已經(jīng)達(dá)到90%，大體相當(dāng)于美國1994年的水平——似乎問題還不大,。不過,，美國居民部門有大量的財產(chǎn)性收入，而中國居民部門的財產(chǎn)收入微不足道,。進(jìn)一步從國民收入的部門間分配看,，我國居民部門的可支配收入只占國民可支配收入的60%，低于美國的70%,。就個人間收入分配差距而言,，我國基尼系數(shù)高達(dá)0.46，早已經(jīng)超過0.4的警戒線,。從存量資產(chǎn)分配看,，全國120萬高凈值人群的可投資資產(chǎn)相當(dāng)于全部可投資資產(chǎn)的近30%。所有這些關(guān)于收入和財產(chǎn)分配的指標(biāo),，其含義只有一個：負(fù)債向收入中低端家庭累積,，資產(chǎn)向收入中高端家庭累積。所以對于居民部門的風(fēng)險需要分區(qū)域,、分家庭進(jìn)行分析,，不能依靠總量平均指標(biāo)。

“錢”從哪兒來

（一）“錢”的來源分布

以信用總量來研究“錢”,，它一方面對應(yīng)于非金融部門的負(fù)債,，另一方面則對應(yīng)于金融部門的資產(chǎn)。因此，“錢”的來源就必然與金融部門的結(jié)構(gòu)變化密切相關(guān),。2009年以來我們金融體系的一個重大變化就是非銀行金融機(jī)構(gòu)和非金融債券市場的崛起,。按理說，這種變化將對“錢”的來源結(jié)構(gòu)產(chǎn)生同樣重大的影響,。但是揭開面紗之后發(fā)現(xiàn),，“錢”還是主要來自銀行。一方面,，作為傳統(tǒng)銀行業(yè)務(wù),，銀行信貸的規(guī)模占整個銀行信用創(chuàng)造的比重下降；另一方面,，隨著銀行非信貸業(yè)務(wù)的發(fā)展,，傳統(tǒng)信貸之外的信用創(chuàng)造活動成為銀行資產(chǎn)業(yè)務(wù)增長的動力。例如,，盡管這些年我國非金融債券市場快速發(fā)展,，但非金融債券的主要持倉機(jī)構(gòu)還是銀行。2016年,，銀行持有的非金融債券高達(dá)26.8萬億元,，占非金融債券存量的60%以上。此外,，銀行通過表外業(yè)務(wù)（如銀信政合作,、委托貸款）進(jìn)行的信用創(chuàng)造活動也快速發(fā)展。所以,，總體上看,，在非金融部門的信用總量中，銀行信用依然高達(dá)近88%,。

雖然“錢”還是主要來自于銀行,，但非銀行金融機(jī)構(gòu)的份額確實存在上升趨勢。從非銀行金融機(jī)構(gòu)的信用創(chuàng)造活動看,，其持有的非金融債券最為重要,，但占非銀行金融機(jī)構(gòu)信用合計的份額不斷下降，份額上升的主要是委托貸款,、信托和保險的信用創(chuàng)造,。至2016年,，在非金融部門的信用總量中,，非銀行金融機(jī)構(gòu)信用占比已經(jīng)上升到11%強(qiáng)。

（二）“錢”的來源與金融部門杠桿

隨著傳統(tǒng)銀行信貸下降,、非傳統(tǒng)銀行業(yè)務(wù)和非銀行金融機(jī)構(gòu)份額的上升,，“錢”的來源日益多樣化，這也導(dǎo)致金融部門內(nèi)部的相互負(fù)債不斷增加和金融部門杠桿持續(xù)上升。

與非金融部門杠桿率的變化類似,，我國金融部門杠桿率（不含存款的金融部門負(fù)債/GDP）呈現(xiàn)繼續(xù)上升,、但增速趨緩的態(tài)勢。2016年金融部門杠桿率為97%,，較2015年上升9個百分點,，而2015年較2014年上升11個百分點。

從金融部門內(nèi)部相互負(fù)債看,，非銀行金融機(jī)構(gòu)對銀行的負(fù)債自2015年一季度起就成為最大科目,，并且上升也最為迅速，這也進(jìn)一步說明,，非銀行金融機(jī)構(gòu)的“錢”有很多依然是銀行的“錢”,。

就銀行而言，“對其他金融性公司債權(quán)”已經(jīng)成為近些年資產(chǎn)擴(kuò)張的主要科目,。從2009年“四萬億”之后,，這一科目的增速由20%上升到2011年的60%，并一直維持到2016年的三季度,。至今年一季度,，“對其他金融性公司債權(quán)”已經(jīng)接近28萬億元，占銀行部門總資產(chǎn)的11%左右,。此外,，銀行部門資產(chǎn)中另一個值得關(guān)注的科目是“對政府債權(quán)”，這一科目自2015年一季度實施地方政府債務(wù)置換開始加速上漲,。今年一季度,，“對政府債權(quán)”的規(guī)模達(dá)到17.5萬億元，較2015年一季度增加超過10萬億元,，這增加的部分基本上就是地方政府債券,。

（三）“錢”的來源與金融資源錯配

雖然“錢”的來源多樣化，但“錢”的流向還是偏好房地產(chǎn),，包括與此直接相關(guān)的房地產(chǎn)企業(yè)貸款,、個人按揭貸款和間接相關(guān)的基建項目等。非銀行金融機(jī)構(gòu)在獲得包括銀行資金在內(nèi)的融資之后,，其資金運(yùn)用又有相當(dāng)部分進(jìn)入到地方政府的基建和房地產(chǎn)項目,。粗略估算，在目前非銀行金融機(jī)構(gòu)給實體部門提供的25萬億元資金中,，至少有30%,、即8萬億元左右與地方政府基建和房地產(chǎn)相關(guān)。除了非銀行金融機(jī)構(gòu)的資金運(yùn)用偏好基建房地產(chǎn),，傳統(tǒng)的銀行信貸也是如此,。

近期的金融去杠桿進(jìn)程有助于扭轉(zhuǎn)資源錯配的格局,。隨著金融同業(yè)負(fù)債增速的急速下降，2017年一季度金融負(fù)債增速已經(jīng)下降到過去十年來僅高于2008年的水平,。不過,，即便如此，增速也在13%左右,。如果全年GDP增速保持在6.9%左右,，并考慮到金融去杠桿速度不能過快，預(yù)計2017年我國的金融杠桿率還將有所上升,。

“錢”應(yīng)該去哪

（一）美國的案例啟示

美國次貸危機(jī)前的經(jīng)歷與我國2009年后的情況有頗多相同之處,。美國在2000年信息技術(shù)泡沫破裂后，由于實體領(lǐng)域投資回報下降,、投資機(jī)會匱乏,，而金融創(chuàng)新非常活躍,，加之貨幣金融管理當(dāng)局在相當(dāng)程度上的默許,，“錢”的來源日益多樣化，規(guī)模不斷上升,，但最終流向都是去了房地產(chǎn),。危機(jī)后，美國“錢”的流向和來源都發(fā)生了深刻變化,。就杠桿的變化看,，就是杠桿在部門間——而不是簡單的去杠桿。

觀察美國非金融部門的杠桿結(jié)構(gòu)可以發(fā)現(xiàn),，危機(jī)后迄今的家庭部門和州政府一直處于去杠桿的過程：前者杠桿率從2007年的98%下降到2016年的79%,；后者則從20%下降到17%。相比之下,，家庭部門是去杠桿的主力——這也很容易理解,，因為次貸危機(jī)爆發(fā)本身就是源于家庭部門過度加杠桿。非金融企業(yè)部門在2008—2011年間也在去杠桿,，杠桿率由73%下降為66%,；但是，從2012年開始,，非金融企業(yè)部門開始加杠桿,，其杠桿率上升到2016年的76%。由于危機(jī)應(yīng)對措施,，聯(lián)邦政府一直在加杠桿,，2007年聯(lián)邦政府的杠桿率為42%，2016年達(dá)到86%,。

杠桿在部門中進(jìn)行騰挪的過程中,，整個非金融部門的杠桿并未下降。不過,，這種騰挪對經(jīng)濟(jì)的恢復(fù)卻起到至關(guān)重要的作用：一方面,，過度負(fù)債的家庭部門逐漸修復(fù)資產(chǎn)負(fù)債表，同時,，聯(lián)邦政府加杠桿,、并與美聯(lián)儲量化寬松政策一起實施擴(kuò)張的財政貨幣政策，以穩(wěn)定市場,；另一方面,，起初資產(chǎn)負(fù)債表就相當(dāng)健康的企業(yè)部門在經(jīng)歷短暫去杠桿后，加杠桿推動經(jīng)濟(jì)增長,。

對于金融部門來說,，則出現(xiàn)了總體性的金融去杠桿。不過,，即使在金融部門內(nèi)部,，也并非所有部門去杠桿。將金融部門分為銀行,、非銀行金融機(jī)構(gòu)和資產(chǎn)證券化產(chǎn)品等三類,，筆者發(fā)現(xiàn)僅有資產(chǎn)證券化產(chǎn)品發(fā)生了大幅度萎縮，實則是次貸證券化產(chǎn)品出現(xiàn)了大幅度萎縮,。

因此,，綜合危機(jī)后美國杠桿結(jié)構(gòu)的變化，一個顯著的特點就是,，去杠桿“去”的都是與房地產(chǎn)相關(guān)的杠桿,，包括家庭部門的杠桿和次貸證券化。非金融企業(yè)先去杠桿,、后加杠桿,，扣除證券化后的金融部門則是穩(wěn)杠桿，為經(jīng)濟(jì)向上轉(zhuǎn)折提供了條件,。

（二）新興產(chǎn)業(yè)需要“錢”

美國的經(jīng)驗教訓(xùn)告訴我們,，“錢”至少不應(yīng)該那么“熱情地”擁抱房地產(chǎn)。然而,，我國的“錢”恰恰是在2009年危機(jī)后更多地流向與房地產(chǎn)直接,、間接相關(guān)的行業(yè)、部門,。這其中部分原因確實在于危機(jī)打擊之下,，實體產(chǎn)業(yè)投資機(jī)會匱乏、投資回報低迷,。不過種種跡象表明,，當(dāng)前我國乃至全球經(jīng)濟(jì)都處于一個向上轉(zhuǎn)折的時點,。在經(jīng)過多年的痛苦調(diào)整之后，我國的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)生了深刻的變化,，這些產(chǎn)業(yè)正在產(chǎn)生大量投資機(jī)會,，這些產(chǎn)業(yè)需要“錢”。

從2015年開始,，我國第三產(chǎn)業(yè)對GDP增長的貢獻(xiàn)就大幅超過了制造業(yè),。2016年第三產(chǎn)業(yè)拉動GDP3.9個百分點，第二產(chǎn)業(yè)僅有2.5個百分點,。我國已經(jīng)進(jìn)入工業(yè)化后的服務(wù)業(yè)化階段,，這個階段后有一個令人擔(dān)憂的問題就是“鮑莫爾病”：由于服務(wù)業(yè)的勞動生產(chǎn)率和全要素生產(chǎn)率低于制造業(yè)，服務(wù)業(yè)化將導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)增長放慢,，甚至陷入停滯,。發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體和所謂“中等收入陷阱”國家的經(jīng)驗教訓(xùn)表明，服務(wù)業(yè)的勞動生產(chǎn)率是否能夠超過制造業(yè),，決定了經(jīng)濟(jì)體能否邁過門檻進(jìn)入高收入階段,。根據(jù)統(tǒng)計，在我國的二產(chǎn)和三產(chǎn)勞動生產(chǎn)率中,，三產(chǎn)一直低于二產(chǎn),，但一個良好的跡象是兩者的差距在不斷縮小。2016年三產(chǎn)人均產(chǎn)值已經(jīng)相當(dāng)于二產(chǎn)人均產(chǎn)值的90%,。如果這種差距縮小的趨勢能夠維持,，在2018年三產(chǎn)勞動生產(chǎn)率就能夠與二產(chǎn)持平。

目前制約三產(chǎn)勞動生產(chǎn)率的關(guān)鍵因素是科教文衛(wèi)等現(xiàn)代生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)依然處于“事業(yè)單位”的體制束縛之中,，效率相對較低,。如果今后能夠加快事業(yè)單位體制改革，三產(chǎn)將迎來更快的發(fā)展,。

（三）新興技術(shù)吸引“錢”

無論哪個行業(yè)被歸為“新興”之列,，“錢”的流向歸根到底取決于投資回報，而投資回報歸根到底取決于技術(shù)進(jìn)步,。近些年,，我國技術(shù)進(jìn)步的成就顯著。按照世界知識產(chǎn)權(quán)組織的統(tǒng)計,，中國專利申請數(shù)量自全球危機(jī)后加速上升,，2013年超過德國，2016年同比增加46%,，接近日本的水平,。

在專利申請數(shù)量加速上升的背后，是大量的研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入,。2016年我國研發(fā)經(jīng)費(fèi)達(dá)到1.55萬億元,，較2009年增長近3倍,，規(guī)模僅次于美國。從研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度（研發(fā)經(jīng)費(fèi)/GDP）看,，2015年超過了2%,，與美國（2.74%）、德國（2.84%）和日本（3.59%）相比,，還有很大的上升空間。在研發(fā)經(jīng)費(fèi)的來源方面,，政府經(jīng)費(fèi)占比從2000年的29%下降到2015年的15%,，企業(yè)經(jīng)費(fèi)占比由60%上升到77%。我國已經(jīng)成為世界上少數(shù)幾個企業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)占比超過75%的國家,。

從制造業(yè)內(nèi)部看,，研發(fā)投入強(qiáng)度超過制造業(yè)平均水平的均為技術(shù)和資本密集型行業(yè)，這些也是近些年我國技術(shù)進(jìn)步非常顯著的行業(yè),。

除了技術(shù)進(jìn)步之外,，資本投資的效率也是決定投資回報的重要因素。資本投資的效率,、即資本邊際報酬隨資本產(chǎn)出比遞減,，其直觀含義非常明顯：資本過多，則資本投資的回報就較小,。我國較低的資本產(chǎn)出比意味著較高的資本邊際報酬,，從而資本投資還將成為經(jīng)濟(jì)增長的主要動力。（本文摘編自作者所著《錢去哪了——大資管時代的資金流向和機(jī)制》,，社會科學(xué)文獻(xiàn)出版社,，2017年）

責(zé)任編輯：印穎 鹿寧寧

專家簡介

殷劍峰，國家金融與發(fā)展實驗室副主任,、浙商銀行首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家,、中國保險行業(yè)協(xié)會首席金融專家、中國金融學(xué)會中國金融論壇成員,、中國首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家論壇理事,、中國城市金融學(xué)會常務(wù)理事和學(xué)術(shù)委員會委員、中國世界經(jīng)濟(jì)學(xué)會常務(wù)理事,。享受國務(wù)院“政府特殊津貼”,，曾榮獲孫冶方經(jīng)濟(jì)科學(xué)獎（第十二屆）和胡繩青年學(xué)術(shù)獎（第四屆），多次獲得中央部委頒發(fā)的科研成果獎,。2013年入選國家“百千萬人才工程”國家級人選,，并獲“有突出貢獻(xiàn)中青年專家”榮譽(yù)稱號，2017年入選對外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)“惠園特聘教授”

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