宏观杠杆率，宏观杠杆率要基本稳定的落脚点是
宏观杠杆率，宏观杠杆率要基本稳定的落脚点是
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近日央行调查统计司杠杆率课题组在《中国金融》2021年第17期上刊发了一篇文章“宏观杠杆率测算及分析”，披露了2016年以来整体及各部门（包括居民部门、非金融企业部门以及政府部门）的年度宏观杠杆率数值及变化情况，为我们更准确地分析各部门宏观杠杆率变化情况提供了支撑（先前用到的各部门宏观杠杆率数据均源于中国社科院国家资产负债表研究中心）。
一、基本内涵：宏观杠杆率的高低代表着债务压力的轻重
（一）宏观杠杆率是指各部门从金融体系（含金融市场和金融机构）等各领域获得的债务余额与年度国内生产总值的比例。因此宏观杠杆率代表着各部门承受的债务压力，数值越高、债务负担越重。
可以看出，杠杆率主要取决于两个方面，一是名义经济增长情况，二是债务增长情况。2020年受疫情影响，名义经济总量相较于债务增长出现了一定落后、导致杠杆率大幅抬升，今年名义经济总量反弹较多、导致杠杆率亦有所下降，因此2020-2021年（甚至包括后面几年）的名义经济总量均应理性看待。
（二）通常情况下，债务或杠杆推动下的增长模式是常态，关键在于把握其中的度，即债务或杠杆应保持在可承受的范围内。因此宏观杠杆率如果过高，则意味着债务压力过大，而如果宏观杠杆率过低，则意味着金融杠杆的潜力还未被充分挖掘。事实上“防风险”便主要是指在宏观杠杆率上面做文章，即所谓的稳杠杆或降杠杆。近年来央行频繁强调的“保持M2、社融增速与名义经济增速基本一致”正是稳杠杆这一政策导向的重要体现。
（三）政策层面通常希望能够用相对较少的债务资金、推动经济较快恢复，即致力于提升金融体系服务实体经济的效率。其中的举措包括但不限于提升债务资金的使用效率、压降高成本或不易被观察追踪的表外债务、提高直接融资占比以更便利于实现市场化定价等方面。
二、关注宏观杠杆率三个口径的差异：居民部门和政府部门宏观杠杆率差异较大
目前对于宏观杠杆率这一指标，主要有三个口径，分别为央行口径、中国社科院口径以及国际清算银行（BIS）口径。整体看，
（一）社科院口径的时效性最强，央行口径准确度高但一般不会定期对外公布、时效性略差，BIS口径按季公布、但时效性较差。
（二）三种口径在非金融企业部门杠杆率上并无明显差异，数值上基本相当，社科院口径略高、央行口径次之、BIS口径*。
（三）三种口径的差异主要体现在居民部门杠杆率和政府部门杠杆率。
1、就居民部门杠杆率而言，央行口径远高于另外两种口径（社科院口径与BIS口径数值上相当），平均高出10个百分点左右，且趋势上一致。
2、就政府部门杠杆率而言，BIS口径远高于另外两种口径（央行口径与社科院口径数值上相当），平均高出21-22个百分点左右。并且BIS口径下的政府部门杠杆在趋势上亦呈现明显上升的特征，与另外两个口径在趋势与方向上差异较大。
三、中国各部门宏观杠杆率水平和主要经济体对比（BIS口径）
进一步讨论宏观杠杆率之前，有必要掌握中国各部门的宏观杠杆率水平在全球主要经济体中的位置。这里以BIS口径进行讨论分析。
（一）企业部门宏观杠杆率：处于高位，远高于发达经济体和新兴市场
中国宏观杠杆率偏高，主要体现在非金融企业部门。中国企业部门杠杆率不仅高于发达经济体的104.40%，亦远高于新兴市场经济体的119.40%。如2020年12月中国非金融企业部门杠杆率高达160.70%，远高于日本的115.60%、韩国的111.10%、美国的84.60%以及印度的57.50%。这表明相较于其它经济体，我国非金融企业部门的债务压力更大，这应主要与大型民企、国企及融资平台有关。
（二）政府部门杠杆率：相对适中，与新兴市场平均水平相当
如果不考虑政府隐性债务，则中国政府部门的宏观杠杆率处于可控位置，2020年12月为67.10%，和新兴市场经济体的66.40%以及德国的69.90%基本相当，低于印度的85.60%和美国的122.80%。
（三）居民部门杠杆率：整体适中，但远高于新兴市场平均水平
1、2020年12月中国居民部门的杠杆率为61.70%，和德国的58.80%基本相当，低于日本的65.30%和美国的79.50%，高于新兴市场的53.90%。因此从数值上看似乎中国居民部门的宏观杠杆率比较适中。但从央行公布的数据来看，BIS口径下的居民部门杠杆率存在明显低估，若以央行口径来说，中国居民部门杠杆率2020年已达到72.50%，较美国仅低7个百分点。
2、我国居民部门的债务主要体现在信贷端，特别是住户贷款、消费贷款、经营贷款与民间借贷等领域，同时居民部门债务的区域分布亦值得关注。因此近年来在民间借贷、个人住户按揭借款以及经营贷等领域的政策亦比较频繁，如抑制投机性炒房、打压个人经营贷与消费贷违规流入房市和股市等领域、加强对消费行为真实性的审查力度、分区域分层次监测居民债务风险变化等等。
四、我国去杠杆的主要历程回溯：从全面去杠杆到结构性去杠杆的演变
从和其它经济体对比发现，中国的宏观杠杆率主要体现在非金融企业部门较高、政府部门与居民部门相对适中，因此去杠杆的最初目标便锁定了非金融企业。去杠杆在经济和金融领域有不同的体现，经济领域主要体现为“三去一降一补”的供给侧改革“五大任务”，而金融领域则主要体现为金融供给侧改革（即金融体系内部去杠杆、去通道、去嵌套、去链条、破刚兑、回归本源等等）。
（一）我国的去杠杆历程始于2015年，2015年10月26-29日召开的十八届五中全会第一次提出降低杠杆率的目标，并将去杠杆目标上升到国家战略层面。随后2015年12月18-21日召开的中央经济工作会议则提出“去产能、去库存、去杠杆、降成本、补短板”的供给侧改革“五大任务”，算是正式拉开了“去杠杆”的序幕。随后2016-2017年便进入激烈的去杠杆阶段。
2016年5月9日，权威人士在***刊登《开局首季问大势—权威人士谈当前中国经济》文章中正式提出“三去一降一补”五大重点任务，奠定了接下来几年的工作基调，随后货币政策与监管政策便开始趋于收紧。同年10月10日国务院公布《关于积极稳妥降低企业杠杆率的意见》及其附件《关于市场化银行债权转股权的指导意见》。2017年7月，第五次全国金融工作会议提出要推动经济去杠杆，并把国有企业降杠杆和地方政府隐性债务作为重中之重。
（二）2018年4月，中央财经委员会第一次会议正式提出“结构性降杠杆”，随后这一提法成为过去较长一段时期内的表述（即“降杠杆”转向“稳杠杆”、并针对部分领域专门执行去杠杆政策）。同年8月8日，发改委、一行两会和国资委等五部委联合发布的《2018年降低企业杠杆率工作要点》提出了降低企业杠杆率的要点。同年9月13日中共中央办公厅和国务院办公厅联合印发《关于加强国有企业资产负债约束的指导意见》，明确要求推动国有企业平均资产负债率到2020年末较2017年末降低2个百分点左右。
五、控制宏观杠杆率的基本逻辑
高杠杆是宏观经济金融脆弱性的根源，在实体经济部门体现为过度负债，在金融领域则体现为信用过快扩张。因此控制宏观杠杆率，实际上是指控制债务增速，简单地可以理解来控制资产负债率。
（一）08年金融危机以来，企业部门和居民部门的宏观杠杆率上升较快
08年金融危机以来，我国非金融企业部门和居民部门的杠杆率上升较快。其中，居民部门杠杆率已从2008年的17.90%大幅升至2021年6月的62%，12年的时间里累计上升了44个百分点；非金融企业部门杠杆率则从2008年的95.20%大幅升至目前的158.80%，12年的时间里累计上升了63.60个百分点。
（二）宏观杠杆率上升过快的几个原因
我们推测，大致有以下几个原因导致我国宏观杠杆率上升较快：
1、我国非金融企业部门杠杆率较高，且主要体现在国有企业和融资平台领域，其背后多是体制机制原因，如国企的资本金补充机制不完善、资产负债自我约束和外部约束机制不健全、降杠杆内生动力不足以及商业银行规模偏好强、垒大户现象突出等等。
2、在储蓄转化为投资的过程中，间接融资增长更快，但由于间接融资以债务为主，因此也意味着债务增长更快，且债务使用效率不高。
3、我国在市场化经济推进的过程中主要借助于债务融资，且城镇化、棚改、城市更新、城镇化、基建、房地产市场以及外向型经济等使货币化进程较快。
3、金融深化和监管不完善导致交叉金融业务发展较快，以交叉金融业务为主要代表的影子银行在发展模式上多以资金空转和加杠杆为代表。
4、国有企业、平台公司以及地方金融机构承担了大量政府融资职能，导致地方政府隐性债务放量增长，并形成恶性循环。
5、以股权融资为代表的直接融资体系未能真正发展起来，存量债务的风险释放只能通过债转股来延期或违约来释放，增量债务对存量债务的置换需要货币政策与监管政策的周期性配合，直接融资的土壤未能真正形成。
（三）企业部门降（稳）杠杆：债务增速不高于ROE数值
理论上，在企业没有进一步补充资本的情况下，只有当企业的债务增速小于其ROE数值，才能保证其杠杆率有所下降，当然二者之间有一定制约关系。也即当企业盈利水平提高时，其资产负债率自然而然会内生性的下降，但是盈利水平的提升往往需要债务融资给予支持。从下面的推算中可以看出，企业部门杠杆率的下降只需要债务增速不高于ROE数值即可。
（四）宏观部门杠杆率：社融增速不高于名义GDP增速
1、参照企业部门的杠杆率推算方式，宏观部门杠杆率的变化主要由债务增长率和名义GDP增长率相对变化来决定，即只要债务融资（以扣掉股票融资后的社会融资规模代替）的增长率小于GDP的增长率，便可基本保证整个宏观部门的杠杆率水平处于下降的过程，这实际上也是近年来政策层面一直强调“保持社会融资规模、货币供应量与名义经济增速相一致”的大背景。
很显然稳住并控制宏观部门杠杆率的前提是要保持社会融资规模存量的增速与名义GDP增速相一致，并容忍存量债务风险的释放（也即违约），因为违约本身也是一种融资路径（只不过是机会成本无穷大的融资方式）。
2、显然我们可以基于社会融资规模指标（剔除股票融资）来计算对应宏观杠杆率，并与央行口径下的宏观杠杆率进行对比，结果发现二者在数值上约存在10个百分点以内的差异，这意味着剔除股票融资后的社会融资规模与实体经济承受的整体债务水平还存在一定的差异。不过这种差异比较稳定，说明社会融资规模指标具有一定代表性，未来社会融资规模指标口径上还需要扩容，以匹配宏观杠杆率指标的计算，毕竟社会融资规模指标代表着实体经济从金融体系获得的资金，其内涵中便包括实体经济承担的债务规模。
六、控制宏观杠杆率的路径选择
政策层面来看，控制宏观杠杆率的路径包括但不限于债转股、混合所有制改革、股权融资、提高直接融资比例、兼并重组、资产证券化等，当然还包括违约（即破刚兑）和破产清算。具体来看，
（一）通过约束资产负债率来防范企业债务风险，具体包括建立国有企业资产负债约束机制（如严格按预警线和重点监管线来进行约束）、做好大型企业风险监测预警和联合处置机制、避免过度授信等债务融资的聚集。
（二）通过补充资本来降低企业杠杆率，具体包括增加资本积累、增资扩股、引入战略投资者、市场化债转股、推动企业上市（如近年来政策层面着力推动的国家经开区和高新区内企业上市便是一例）、兼并重组等。
（三）通过扩大新设机构、拓宽资金来源、加大政策支持力度来推动债转股政策的实施，具体来看大致包括扩大债转股实施机构、拓宽债转股资金来源（如理财资金、货币政策资金）以及加大政策支持力度（如试点非上市公司债转优先股、放开债转股实施机构相关约束）等。
（四）提高直接融资特别是股权融资比例，如在股权融资、兼并重组、IPO、定向增发、可转债、重大资产重组等资本市场操作要给予监管支持，鼓励通过资本市场的兼并重组来优化企业融资结构。
（五）通过高质量发展来提升债务资金的使用效率，充分利用产权市场、区域市场处置相关资产、资金集中管理、压降应收账款和存货等手段以达到回收资金、提高资金利用效率的目的，避免大水漫灌式的债务扩张性模式，有助于杠杆率下行或杠杆率更有质量、更可持续的上升。
（六）实施大力度减税降费政策，同时夯实地方政府部门责任，通过地方专项债来降低企业债务压力，实际企业部门债务水平向地方政府转移。
（七）推动金融机构向实施让利、降低企业综合融资成本，大力度鼓励推动债务置换（如2020年7月30日沪深交易所发布《关于开展公司债券置换业务有关事项的通知》等），以减轻企业存量和增量债务压力。
（八）聚焦重点领域的债务风险，如监测大型企业债务风险、抑制影子银行业务、遏制房地产金融化泡沫化趋势、限制部分领域的货币化进程、约束地方政府隐性债务、打破债市刚兑信仰以及居民部门领域抑制投机性炒房、打压个人经营贷与消费贷违规流入相关领域、加强对消费行为真实性的审查力度、分区域分层次监测居民债务风险变化等等。
【有车大师：用车知识】根据天津市公安局于今年4月发布的公告显示，从2019年4月8日一直到2020年4月5日，工作日每天7时至19时，除了因法定节假日放假调休而调整为上班的周末两天，按车牌尾号实行区域限行交通管理措施。
以下为天津限行的详细内容：
一、自2019年4月8日起，工作日(因法定节假日放假调休而调整为上班的星期六、星期日除外)每日7时至9时和16时至19时，禁止外埠牌照机动车(北京牌照小型、微型载客汽车除外)在外环线(不含)以内道路通行。
二、自2019年4月8日至2020年4月5日，工作日(因法定节假日放假调休而调整为上班的星期六、星期日除外)每日7时至19时，本市及外埠牌照机动车在外环线(不含)以内道路，继续实施按车牌尾号区域限行交通管理措施。
三、根据上述第二条规定，按车牌尾号工作日(因法定节假日放假调休而调整为上班的星期六、星期日除外)区域限行的机动车号牌(含临时号牌)尾号分为5组，定期轮换限行日，分别为：
(一)自2019年4月8日至2019年7月7日，星期一至星期五限行机动车号牌尾号(机动车号牌尾号为英文字母的按0号管理，下同)分别为5和0、1和6、2和7、3和8、4和9
(二)自2019年7月8日至2019年10月6日，星期一至星期五限行机动车号牌尾号分别为4和9、5和0、1和6、2和7、3和8
(三)自2019年10月7日至2020年1月5日，星期一至星期五限行机动车号牌尾号分别为3和8、4和9、5和0、1和6、2和7
(四)自2020年1月6日至2020年4月5日，星期一至星期五限行机动车号牌尾号分别为2和7、3和8、4和9、5和0、1和6
以下机动车不受上述措施限制：
(一)警车、消防车、救护车、工程救险车等4类特种车辆
(二)大中型客车(含公共汽车、班车、长途汽车等)、出租汽车(不含租赁车辆)、邮政专用车(持公安交管部门核发的邮政通行证)
(三)各国驻华使、领馆和国际组织驻华机构机动车(“使”字号牌车辆)
(四)环卫、园林、道路养护的作业车辆
(五)殡仪馆的殡葬车辆
(六)本市核发号牌的新能源汽车
大师总结：另外，大家更关心的是违反限行的处罚了，一对于“闯限行”违法，将处以200元罚款；二对于违反禁令标志指示的，处以100元罚款记3分处罚；三对于涉牌违法，根据具体情节分别处以200元至5000元罚款记12分处罚，其中伪造、变造或者使用伪造、变造号牌违法的，还将处15日以下拘留处罚。可以看到天津对于限行的处罚还是比较严厉的，而另一方面，能看到这一限行政策更倾向新能源车型，显然这一举动能极大地促进当地的新能源市场的发展，从进一步降低空气中的污染。
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内容提要：全球金融危机后，宏观杠杆率持续上升引起广泛关注。本文使用1980-2017年43个国家（地区）的面板数据为样本，研究表明宏观杠杆率对经济增长的影响存在稳健的阈值效应。政府、非金融企业、居民以及整体经济杠杆率的阈值水平分别为79.8％-81.1％、75.6％-76.9％、54.2％-57.8％和181.1％-195.1％。中国宏观杠杆率问题较为突出，非金融企业杠杆率大幅超过阈值，居民杠杆率已经超过阈值，政府杠杆率尚未超过阈值，但空间也已十分有限。中国应积极推进非金融企业去杠杆，抑制居民杠杆率进一步上升，珍惜政府有限的杠杆率空间。同时，应大力推进结构性改革，提高经济效率。本文结论为全球债务风险的评估以及中国宏观杠杆率政策的制定提供了重要决策参考。
中图分类号：F813 文献标识码：A 文章编号：
一、引 言
2008年全球金融危机后，主要经济体均采取了大规模扩张性货币政策和财政政策，以稳定金融系统并刺激经济复苏。虽然扩张性政策的实施挽救了危机并推动全球经济持续增长，但同时也造成了宏观杠杆率大幅上升 。国际清算银行（BIS）的数据显示，2008-2018年，全球宏观杠杆率从199％上升至230％，几乎已达历史*水平。2020年以来，受新冠肺炎疫情冲击，全球经济下行压力越来越大，主要经济体纷纷再度采取扩张性政策，进一步增大了全球宏观杠杆率上升的压力。从经济学角度来说，适度的杠杆率有利于经济增长。然而，当杠杆率超过一定水平时就会阻碍经济增长。此时债务风险也会上升，甚至可能引发金融危机。从诸多指标来看，当前全球宏观杠杆率水平可能已经对经济增长产生了负面影响。高杠杆是宏观金融脆弱性的总根源，IMF、BIS等国际机构多次提示全球宏观杠杆率上升可能蕴藏的金融风险。
为了应对全球金融危机带来的外部冲击，中国也启动了大规模扩张性政策，导致宏观杠杆率大幅上升。BIS的数据显示，2008-2018年，中国居民杠杆率由17.9％上升至52.6％，非金融企业杠杆率由97.5％上升至151.6％，政府杠杆率由27.1％上升至49.8％，整体经济杠杆率上升高达111.5个百分点。目前，中国非金融企业杠杆率为全球*水平，居民杠杆率在2015-2018年短短四年时间上升了16.9个百分点，并且迄今为止仍维持较快的上升势头。IMF连续四年（2016-2019年）在《第四条磋商》中提及中国的债务问题。中国宏观杠杆率快速上升也引起了决策层的高度重视，2015年以来，相关部门先后召开多次会议并出台多个重要文件整治这一问题。新冠肺炎疫情爆发后，随着宏观经济下行压力日益加大，中国也开始采用扩张性政策稳定经济，这又再度增加了宏观杠杆率上升的压力。然而，当前中国宏观杠杆率已经不低，如果宏观杠杆率继续上升，对经济会产生何种影响值得关注。
关于宏观杠杆率的讨论仍然存在一些争议和悬念。与现有研究相比，本文的核心贡献主要体现在以下几个方面：一是证明了整体经济杠杆率对经济增长的影响存在稳定的阈值效应并对阈值进行了测算。现有文献对于宏观杠杆率的研究多集中于政府部门，较少涉及整体经济。然而，当前全球主要经济体宏观杠杆率已经不再是结构性问题，总量问题也较为突出。尤其是在宽松政策力度越来越大的情况下，明确整体经济杠杆率的阈值对于扩张性政策的制定和实施具有重要的指导意义。二是解答了现有文献中关于居民杠杆率是否仍有空间的争议。本文使用BIS*的全球数据对居民杠杆率阈值的测算结果表明，当前中国居民杠杆率已无空间。三是对非金融企业杠杆率进行了测算，为后续非金融企业部门去杠杆率政策的制定提供了参考。现有文献中关于非金融企业部门杠杆率阈值的研究相对较少，而结构性去杠杆政策的实施需要有相对明确的杠杆率阈值作为参照，以便于确定相应的政策力度和手段。本文测算结果表明，当前中国非金融企业杠杆率已经大幅超过阈值，对杠杆率较高的非金融企业仍应坚持去杠杆。
本文剩余部分的结构安排第二部分是文献综述，主要是对研究宏观杠杆率水平与经济增长关系的相关文献进行回顾；第三部分是对中国宏观杠杆率的特征进行分析；第四部分是实证分析；最后是结论和政策建议。
二、文献综述
早期关于宏观杠杆率的研究可追溯至20世纪30年代。Fisher（1933）提出了债务通缩理论，认为当企业债务积累到一定水平时，企业将不得不减少生产和投资，同时会廉价售卖资产以偿还债务，导致资产价格下降，真实债务水平上升，最终引发债务通缩循环。明斯基（1986）将融资分为三种，分别是对冲性融资、投机性融资和庞氏融资。任何经济暂时的稳定都会转变成经济扩张，投机性融资和投资的外部融资都会增加，出现投资繁荣。此时债务和杠杆率都会不断上升。而当投资繁荣打破时就会导致金融危机、债务通缩或者是大萧条。Koo（2008,2011）认为，当资产价格泡沫破灭后，就会出现资产负债表衰退。此时企业将从利润*化模式转变为负债最小化模式，最终导致整体经济陷入资产负债表衰退。全球金融危机后，随着宏观杠杆率水平不断上升，越来越多的研究开始关注杠杆率对经济增长以及金融风险的影响。中国宏观杠杆率在此期间也不断上升，国内学者相关研究成果也不断涌现。
（一）关于全球宏观杠杆率的研究综述
1.政府杠杆率与经济增长
现有文献中关于政府杠杆率对经济增长的影响仍存在较大争议。总共有三种观点，分别是正效应论、负效应论和阈值论。第一，正效应论。Chang 和 Chiang（2009）研究发现无论在何种债务负担率的国家政府债务对经济增长都具有促进作用，其中在中等债务负担率国家政府债务对经济增长的促进效果*。Afonso和 Jalles（2011）以及Eberhardt和Presbitero（2012）等也支持这一结论。第二，负效应论。Modigliani（1961）认为国家债务对于下一代是负担。政府债务的增长虽然对当代人有好处，但是对子孙而言也是有成本的。Calderón和Fuentes（2013）也支持负效应论，并且认为政府债务的负面影响会随着一国综合实力的增强而下降。此外，尹恒（2006）、Aizenman 等（2007）、Futagami等（2008）以及Dombi和Dedák（2018）等也得出了类似的结论。
第三，阈值论。近年来，越来越多的文献认为政府债务对经济增长的影响存在阈值效应。Reinhart 和Rogoff（2010）以44个国家跨越200年数据为研究样本，研究发现当政府债务占GDP比率低于90％时政府债务与经济增长率之间的关系并不显著；超过90％时经济增长率中位数将下降1个百分点，平均经济增长率下降的更多。Woo 和 Kumar（2010）、Cecchetti 等（2011）、Baum 等（2012）、刘金林（2013）、张启迪（2015）等也支持阈值论。也有学者反对阈值论，认为Reinhart 和Rogoff的研究存在较大缺陷，不存在稳定的阈值使得当政府债务超过这一比率时对经济增长会产生负面影响（Krugman，2010；Irons 和 Bivens，2010；Herndon 等，2013）。
2.居民杠杆率与经济增长
次贷危机后，研究居民杠杆率与经济增长的文献逐渐增多。现有文献认为居民杠杆率对经济增长的影响主要有两种观点，分别是负效应论和阈值论。持负效应论的文献中，Dynan（2012）认为过量的债务会抑制消费。财富损失、收入增长疲弱、获取信贷困难、不确定性加大以及对未来前景悲观的预期都会对消费产生抑制作用。Dynan和Edelberg（2013）认为居民杠杆率对消费有负面影响。杠杆率过高时，家庭进一步取得消费信贷的可能性会降低，从而限制消费支出。当偿还负债时，现金流会减少，从而迫使家庭削减支出。同时，由于高杠杆家庭获得未来信贷的不确定性更高，也可能会减少支出以应对不确定性。Lau等（2016）认为高债务抑制消费主要有以下几个原因：首先，高杠杆家庭更加难以获得信贷。其次，受到收入负面冲击的高杠杆家庭，在危机爆发时消费下降也会更快。高杠杆家庭本身也会支付更多的利息以偿还债务。由于收入中更大比例被锁定，用于消费的收入也会更少。第三，经受危机冲击后，高杠杆家庭会有更大动力降低杠杆率以应对不确定性。
持阈值论的文献中，Chmelar（2013）认为虽然居民债务是次贷危机前拉动经济增速的重要驱动力，但也会从结构上降低宏观经济的稳定性。首先，居民受利率的影响将更加敏感，进而影响宏观经济的稳定性。其次，债务水平越高，利率和收入变化对消费的影响就越大，经济危机时期总需求下降的幅度也会增大，进而加大经济衰退。存在理论上*的债务水平可以*化经济增长，但这个*债务水平可能存在异质性并且是相对的。IMF（2017）认为当居民杠杆率低于10％时居民杠杆率的上升可以促进经济增长，而杠杆率超过30％时中期增长将受到影响，超过65％时则会影响金融稳定。伍戈等（2018）认为居民加杠杆对消费的影响是双刃剑。合理区间内一定程度的加杠杆将拉动经济增长，从而增加可支配收入并促进消费，表现为“收入效应”。但杠杆率高企可能加重居民负担并抑制消费，表现为“挤出效应”。也有文献认为居民债务的短期和长期影响存在不同。Lombardi 等（2017）认为短期内（通常为一年以内）居民债务可以促进消费和经济增长，但从长期来看，居民债务占GDP比率每上升1个百分点，会降低经济增速0.1个百分点。当居民债务占GDP比率超过60％时会对消费产生长期负面影响，而当超过80％时会对经济增长产生负面影响。
3.整体经济杠杆率与经济增长
关于整体经济杠杆率对经济增长影响的研究较少，并且研究结论存在分歧。有文献认为杠杆率对经济增长存在负面影响。Borio 等（2015）认为债务膨胀会引发劳动力再分配至低生产力的部门，进而降低全要素生产率增速，在长期内将对实际经济增速产生负面影响。刘晓光等（2018）研究表明杠杆率对经济增长有负效应，且该影响随着经济增速的提高而减弱，随着经济增速的下降而增强。并且，杠杆率总体上提高了发生经济衰退的概率。也有文献认为杠杆率对经济增长的影响存在阈值效应。Cecchetti等（2011）以1980-2010年间18个OECD国家的经济数据为样本，研究发现杠杆率对经济增长的影响存在显著的阈值效应，其中政府杠杆率为85％，非金融企业杠杆率为90％，居民杠杆率为85％。但也有文献认为阈值效应并不存在。黄益平（2019）认为，相比于杠杆率水平，杠杆率增速更加重要，并且不存在稳定的阈值使得阈值上下经济和金融表现存在显著的差异性。
（二）关于中国宏观杠杆率的研究综述
次贷危机后，随着中国宏观杠杆率的快速上升，对国内宏观杠杆率的关注和研究也不断增多，并且在诸多问题上并未达成一致意见。多数文献关注居民杠杆率以及整体经济杠杆率对经济增长的影响。关于居民杠杆率的研究方面，有文献认为中国居民杠杆率较低，仍有较大加杠杆的空间。伍戈等（2018）认为，虽然我国居民杠杆率增速较快，但*水平并不太高。居民杠杆率呈现出明显的分化特征，一二线城市相对较高而三四线城市相对较低。潘敏和刘知琪（2018）认为，从我国家庭部门杠杆率的现状来看，尽管2000年以来杠杆率上升速度较快，但相比于全社会杠杆率的上升而言，家庭部门杠杆率无论是*水平还是上升速度都不算高。也有文献持反对意见。刘哲希和李子昂（2018）通过构建含有高杠杆特征的动态一般均衡模型研究发现结构性去杠杆进程中居民部门不应加杠杆。居民部门加杠杆不仅难以促进反而会抑制居民消费支出的增长，而且可能会加剧资产泡沫风险，导致经济增速出现更大幅度的下滑。魏玮和陈杰（2017）认为居民部门加杠杆会导致房地产泡沫加剧。还有研究表明，居民债务对经济增长的短期和长期影响存在差异。田新民和夏诗园（2016）研究表明中国家庭债务规模的膨胀在长期内不利于国内生产总值的提高；但在短期，家庭债务对于国内生产总值起促进作用。谢云峰（2017）研究表明，短期内居民杠杆率上升对经济增长起促进作用，但持续时间仅为一年。长期来看，居民杠杆率上升已经对经济增长产生了负面效应。居民杠杆率每上升1个百分点，将拉低GDP增速0.21个百分点。
此外，也有文献从整体经济杠杆率的角度进行了研究。中国人民银行杠杆率研究课题组（2014）认为当前中国经济杠杆率水平总体可控，*风险并不是杠杆率的*水平，而是地方政府和非金融企业杠杆率较高的结构性风险。李扬等（2015）通过编制国家资产负债表，对各部门杠杆率水平和结构进行评估，探究其对经济增长和金融稳定的影响，认为中国债务风险总体可控但存在严重的结构性问题。张晓晶等（2018）认为当前中国宏观杠杆率主要面临的是结构性矛盾，未来应推进结构性去杠杆。居民杠杆率上升较快，但风险依然可控。朱小黄等（2017）认为当前中国全社会债务已经超过拐点，债务对经济增长的影响已经处于负向阶段。应将控制债务规模作为工作重点，从整体上控制中国全社会债务水平。刘穷志和白云（2020）认为中国宏观杠杆率表现出了替代效应，次贷危机后政府部门杠杆率的增加降低了企业杠杆率水平。
（三）文献评述
通过对现有文献进行梳理，本文发现现有研究主要存在以下不足。一是多数研究选择的样本范围较小，致使实证结果存在一定的波动性，一定程度上造成了不同研究关于阈值是否存在以及具体水平方面的差异性。二是关于整体经济杠杆率对经济增长影响的研究偏少，且实证研究较为缺乏。当前包括中国在内的全球主要经济体宏观杠杆率已经不仅仅是结构性问题，更是总量问题，因此对整体经济杠杆率阈值的测度更显重要。三是对非金融企业杠杆率的研究不多。虽然诸多研究通过与其他经济体的横向比较得出结论认为中国非金融企业杠杆率偏高，但是具体高多少并没有给出合理的参考。本文将从理论层面对宏观杠杆率与经济增长的关系进行全面阐述，之后，通过采用BIS*最全的面板数据对各部门及整体经济杠杆率与经济增长之间的关系进行实证分析，全面测算各部门及整体经济杠杆率的阈值，以期对现有研究有所帮助。
三、中国宏观杠杆率的典型特征
（一）政府杠杆率不高，但隐性债务规模偏大
从政府杠杆率来看，当前中国在主要经济体中处于较低水平。截至2018年末，中国政府杠杆率为49.8％，既低于主要发达经济体日本（202.5％）、美国（98.7％）、欧元区（85.1％）、德国（60.8％），也低于新兴经济体巴西（87％）、印度（67.2％）等。中国政府债务问题主要体现在地方政府隐性债务方面，不仅规模较大，而且风险点较多。BIS在对中国政府债务的核算中低估了隐性债务的规模。张明（2018）的测算结果显示，截至2017年末，地方政府隐性债务规模为23.57万亿元。如果再加上中央政府债务13.47万亿元和地方政府显性债务18.58万亿元，政府杠杆率将上升至67.26％。虽然经修正后的政府杠杆率有所上升，但横向比较来看，中国政府杠杆率在全球范围内仍为较低水平。从趋势来看，近年来政府杠杆率持续上升，但速度较为平均。2006-2018年每年上升1.85个百分点，未来仍可能继续上升。
图1 2006-2018年主要经济体政府杠杆率变化趋势（％）
数据BIS。
（二）非金融企业债务全球第一，但已开始出现下降
中国宏观杠杆率高主要体现在非金融企业部门（周菲等，2019）。截至2018年末，中国非金融企业杠杆率高达151.6％，位列全球第一。横向比较来看，不仅高于发达经济体欧元区（105％）、日本（102.6％）、美国（74.4％）、德国（56.7％），而且高于主要新兴经济体印度（44.8％）、巴西（42.2％）等。
从趋势来看，当前非金融企业杠杆率已经开始下降。2015年是非金融企业杠杆率的顶峰，截至2015年末高达158.3％，此后三年持续下降。2015-2018年，非金融企业杠杆率下降了6.7个百分点，显示结构性去杠杆政策已经初见成效，非金融企业杠杆率上升过快势头已经得到有效遏制。然而，当前中国非金融企业杠杆率仍远高于其他经济体。非金融企业杠杆率过高容易受到宏观经济和金融环境波动的影响，进而引发债务风险。
图2 2006-2018年主要经济体非金融企业杠杆率变化趋势（％）
数据BIS。
（三）居民杠杆率已经较高，且上升较快
当前中国居民债务问题也较为突出。横向比较来看，截至2018年末，中国居民杠杆率已经超过主要新兴经济体巴西（28.2％）、印度（11.3％）等，并开始逐渐接近发达经济体。发达经济体中美国居民杠杆率*（76.3％），其次是日本（58.1％）、欧元区（57.7％）、德国（52.9％）。中国居民杠杆率的问题不仅体现在*水平已经不低，而且上升速度较快。2015-2018年，居民杠杆率由39％上升至52.6％。上升幅度高达13.6个百分点，并且当前仍在以每个季度约1个百分点的速度上升。
图3 2006-2018年主要经济体居民杠杆率变化趋势（％）
数据BIS。
此外，居民杠杆率还存在被低估的问题。BIS居民债务的核算口径中未统计住房公积金贷款以及民间借贷数据，诸如小额贷款、P2P、亲友贷等。中国人民银行*公布的居民部门贷款余额数据显示，截至2019年6月末，居民部门贷款余额是51万亿元，相比2018年末上涨了3.76万亿元。如果再加上住房公积金贷款余额5万亿元，居民部门债务已高达56万亿元，居民杠杆率已经高达62％，这一数据还未包含其他各种无法统计的民间借贷。根据这一数据，当前中国居民杠杆率不仅已经全面超过主要新兴经济体，而且超过多数发达经济体，仅次于美国。
（四）整体经济杠杆率位居全球第二
从整体经济杠杆率来看，中国杠杆率在主要经济体中位于较高水平。截至2018年末，中国整体经济杠杆率为254％，在全球主要经济体中排名第三，仅次于日本（375.3％），与欧元区基本相当（258.2％），高于美国（249.8％）。如果使用经修正后的政府和居民杠杆率，中国整体经济杠杆率为280.86％，超过欧元区位居全球第二位。
图4 截至2018年末全球主要经济体宏观杠杆率（％）
数据BIS。
四、研究设计
（一）理论分析
宏观杠杆率对经济增长的影响取决于二者之间的动态平衡。对政府来说，通过适当举债可以加大对基础设施的投资力度或者是转移支付。一方面，政府的支出活动本身就构成总需求，对经济增长能够起到促进作用，另一方面，政府投资本身对中长期经济增长有益。因此，政府支出的增加对经济增长会产生促进作用。而当政府杠杆率超过一定水平时，一方面，政府的融资活动将对实际利率有提升作用，进而挤出私人部门的消费和投资，另一方面，政府债务风险也将上升，影响政府的宏观调控能力和金融稳定。对非金融企业来说，通过适当举债可以扩大再生产，加大投资，加强技术研发，生产出更多更好的产品和服务，对经济增长也将产生促进作用。而当杠杆率超过一定水平时，不仅有息债务负担会上升，加大企业的财务负担，而且债务风险也会上升，企业经营不稳定性也将增加。对居民来说，通过适当举债可以推动房地产市场发展、刺激消费并拉动经济增长。而当居民杠杆率超过一定水平时，房地产繁荣可能终结，居民消费也将减少，进而不利于经济增长。对整体经济来说，当宏观杠杆率相对较低时，杠杆率的适当增加对于经济增长尤其是短期经济增长有很大的促进作用，而当宏观杠杆率超过一定水平时，整体经济有息债务负担将会越来越高，流动性风险也会加大，金融不稳定性也会增强。在这种情况下，杠杆率与经济增长之间的良性循环将被打破。如果杠杆率继续上升，将对经济增长产生阻碍作用，甚至引发金融危机。
（二）模型设定与估计方法
根据前述理论分析，本文提出以下假说：杠杆率对经济增长存在非线性影响。当杠杆率较低时促进经济增长，而当杠杆率超过一定水平时将阻碍经济增长。也就是说，杠杆率对经济增长的影响表现为类二次函数效应，因此，本文在模型形式的选择方面采用二次函数形式，以检验杠杆率对经济增长是否存在非线性影响。
基于上述，本文构建的基准模型为：
其中，μi代表国家效应，νt代表年度效应，εit代表扰动项。
除了核心解释变量之外，我们还在分析中加入了其他变量，以控制不同经济体的异质性所带来的影响。在控制变量的选择方面，参考过往文献以及经济增长理论实证研究的基本框架，共选取了9个控制变量的指标，主要分为经济变量和金融变量两大类，具体说明参见表1。
（三）样本的选择和数据来源
目前，全球范围内关于宏观杠杆率数据的统计中BIS的统计涵盖国家最多，共有43个国家，其中包括27个发达经济体和16个新兴经济体，涵盖政府、居民、企业以及整体经济杠杆率四类数据。为了对宏观杠杆率问题进行更加全面和深入的研究，本文选择BIS的面板数据进行研究，分析宏观杠杆率与经济增长之间的关系。为了对经济发展程度不同的经济体进行对比分析，本文采用全样本、发达经济体、新兴经济体三个样本类别进行对比分析。
数据来源方面，人均GDP增长率等数据来源于IMF，宏观杠杆率等数据来源于BIS，人口增长率等数据来源于宾夕法尼亚大学世界经济数据库（Penn World Table，简称“PWT”），固定资本形成总值等数据来源于世界银行（WB）（见表1）。
表1 变量说明和数据来源
（四）实证面临各种问题的处理
第一，遗漏变量问题。为了降低遗漏变量对实证结果的影响，一是加入了较多的控制变量，二是在回归分析中采用了工具变量法。此外，由于面板数据同时具有横截面和时间两个维度，既可以提供更多的个体动态行为的信息，也能一定程度上解决遗漏变量的问题。第二，内生性问题。考虑到宏观杠杆率具有较强的内生性，尤其是诸多文献表明经济增长对宏观杠杆率也会产生影响，参考宏观经济研究中的一般做法，本文使用债务占GDP比率的滞后期作为工具变量对模型进行估计。此外，为了解决内生性问题，本文还使用广义估计方法（GMM）以及二阶段最小二乘法（2SLS）进行估计。第三，异方差和自相关问题。本文使用GMM和2SLS方法进行估计也能在一定程度上解决这两个问题。
（五）主要回归结果
表2至表5列示了政府、非金融企业、居民部门以及整体经济的回归结果 。模型（1）、（5）、（9）、（13）为基准回归结果，模型（2）-（4）、（6）-（8）、（10）-（12）以及（14）-（16）为稳健性检验结果。从回归结果来看，在对年度效应进行控制之后，宏观杠杆率与经济增长之间存在显著的非线性关系，政府、非金融企业、居民部门以及整体经济杠杆率的阈值水平分别为79.8％-81.1％、72.2％-76.9％、53.3％-57.8％和175.6％-195.1％。即当杠杆率低于各自阈值区间下限时促进经济增长，而当高于各自阈值区间上限时阻碍经济增长。而且，在选用不同的估计方法和估计变量的情况下，上述回归阈值水平和阈值区间也较为稳定。R2也均较高，显示各模型均具有较强的解释力。
表2 政府债务模型估计结果及稳健性检验
注：*表示在10％的水平显著，**表示在5％的水平显著，***表示在1％的水平显著，回归系数下方为标准差。（下同）
表3 非金融企业债务模型估计结果及稳健性检验
表4 居民债务模型估计结果及稳健性检验
表5 整体经济杠杆率模型估计结果及稳健性检验
（六）稳健性检验
本文采取了以下几种方法测试模型及阈值的稳健性。一是更换估计方法。在估计方法的选择上同时采用GMM和2SLS进行估计，以对比估计结果。二是采用多个滞后期作为工具变量。本文分别采用滞后一期和滞后二期杠杆率作为工具变量，既可以解决杠杆率的内生性问题，同时也可以检验模型的稳健性。三是剔除控制变量。通过剔除人均人力资本指数后对基准模型进行回归，看实证结果有无重大变化。此外，本文还剔除了上下1％的极值数据进行回归，以检验极值结果对于实证结果的影响 。
表2中模型（2）-（4）、表3中模型（6）-（8）、表4中模型（10）-（12）、表5中模型（14）-（16）分别给出了政府、非金融企业、居民杠杆率以及整体经济杠杆率模型的稳健性检验结果。从结果来看，无论是更换估计方法还是工具变量，抑或是剔除部分控制变量，上述模型的估计结果均表现出了较好的稳健性。关键解释变量基本较为显著，债务阈值以及置信区间也都非常稳定，显示上述模型的估计结果均较为可靠。
此外，政府、非金融企业、居民杠杆率的阈值区间上下限分别加总后得到的总体阈值区间完全涵盖整体经济杠杆率得出的阈值区间，进一步证明了整体经济杠杆率模型实证结果的稳健性。
（七）关于回归结果的进一步分析
1.全球宏观杠杆率水平分析
各部门杠杆率阈值水平如表6所示。从表中可以看出，全球各部门中政府和非金融企业杠杆率超过阈值的比例接近50％，居民杠杆率超过阈值的比例相对较低，只有29％，整体经济杠杆率超过阈值的比例高达58％，显示全球整体经济杠杆率已经位于较高水平。分地区来看，发达经济体各部门杠杆率超过阈值的比例均远超过新兴经济体。发达经济体政府杠杆率超过阈值的比例高达83％，而新兴经济体超过阈值的比例只有17％。发达经济体居民和非金融企业杠杆率超过阈值的比例也大大高过新兴经济体。整体经济方面则更为明显，发达经济体杠杆率超过阈值的比例为89％，而新兴经济体超过阈值的比例只有6％。总之，当前发达经济体面临的债务问题的严重程度要远高于新兴经济体。
表6 全球各部门宏观杠杆率阈值水平及分布
注：数据截至2018年末。
2.中国宏观杠杆率水平分析
基于2018年末中国宏观杠杆率数据，结合实证研究结果各部门阈值情况，本文发现，政府杠杆率为49.8％，离阈值区间下限79.8％尚有30个百分点的距离；非金融企业杠杆率为151.6％，超过阈值区间上限74.7个百分点；居民杠杆率为52.6％，离居民杠杆率空间下限53.3％尚有0.7个百分点的距离。也就是说，政府杠杆率空间*，非金融企业杠杆率已经远超过阈值水平，居民杠杆率空间已经几乎消失。
然而，BIS的数据中政府部门和居民杠杆率存在低估问题。使用前文经修正后的中国政府及居民杠杆率数据，结合各部门阈值水平，本文发现，经修正后的政府杠杆率为67.26％，依然没有超过阈值，但离阈值区间下限只有12.54个百分点，显示政府债务空间已被大大压缩。而经修正后的居民杠杆率数据为62％，已经超过阈值上限4.2个百分点，并且仍在以每个季度约1个百分点的速度上升。因此，当前居民杠杆率不仅面临*水平超过阈值的问题，而且面临上升速度过快的问题。
综上所述，当前中国政府杠杆率没有超过阈值，但空间已经不大；非金融企业杠杆率已经大幅超过阈值，但上升势头已经得到遏制；居民杠杆率也已经超过阈值，并且上升速度仍然较快。
五、结论与政策建议
（一）本文结论
本文基于43个国家（地区）1980-2017年的面板数据对宏观杠杆率与经济增长之间的关系进行了实证检验。实证结果表明：第一，政府、非金融企业、居民以及整体经济杠杆率对经济增长的影响均存在显著的阈值效应，且阈值效应较为稳定，阈值水平分别为79.8％-81.1％、72.2％-76.9％、53.3％-57.8％和175.6％-195.1％。即当宏观杠杆率低于阈值下限时表现为促进经济增长，而当高于阈值上限时阻碍经济增长。第二，从全球范围来看，三部门中非金融企业杠杆率超过阈值的经济体比例*，政府次之，居民面临的债务问题最轻，并且整体经济面临的债务问题较为突出。第三，发达经济体面临严重的债务问题。三部门中政府面临的债务问题最为严重，大多数发达经济体超过阈值，其次是非金融企业部门，最后是居民部门，并且整体经济面临的债务问题也较为突出。而新兴经济体基本不存在这一问题，三部门杠杆率超过阈值的比例均较低。第四，中国宏观杠杆率问题也较为突出。除了政府杠杆率尚有一定空间以外，非金融企业和居民杠杆率均已经超过阈值，且政府杠杆率空间也已经十分有限。这意味着非金融企业和居民债务已经开始对经济增长产生了负面影响。
（二）政策建议
政策建议方面，第一，应避免政府杠杆率过快上升。虽然数据显示中国政府杠杆率尚有一定空间，但空间已经不大。考虑到未来人口老龄化问题逐渐加剧，再加上为应对不确定性政府应保有一定的政策空间，政府能用于稳定经济的杠杆率空间十分有限。因此，面对当前宏观经济下行压力，政府在实施扩张性政策时应注意控制节奏和力度，避免杠杆率过快上升，以便于节省宝贵的政策空间，同时*限度地发挥政策效果。
第二，严控居民杠杆率继续上升。本文实证结果表明，中国居民杠杆率已经位于阈值区间。如果再加上未被核算在居民杠杆率数据中的公积金贷款等各种债务，当前杠杆率已经超过阈值区间上限4.2个百分点。鉴于当前居民杠杆率的*水平已经较高，再加上上升速度较快，未来应严控居民杠杆率继续上涨，以避免对经济增长产生负面影响并造成金融风险。
第三，非金融企业应继续坚持去杠杆。从总量角度来看，非金融企业杠杆率已经大幅超过阈值上限。因此，对杠杆率较高的非金融企业仍应采取多种措施继续降低其杠杆率。去杠杆幅度方面，需要将杠杆率从151.6％降至76.9％以下。鉴于需要去杠杆的幅度非常大，应设定较长的时间周期，以确保去杠杆过程平稳有序，降低对经济的冲击。
第四，大力推进结构性改革，提高经济效率。鉴于当前整体经济杠杆率已经较高，并且各部门杠杆率水平已经不低，政府杠杆率空间已经不大。因此，通过推动某些部门加杠杆以换取其他部门去杠杆的思路已经几无可能。为了实现有效去杠杆，除了控制债务规模外，更应该加大力推进结构性改革，提高经济运行效率，通过做大“分母”的方式降低整体经济杠杆率水平，这样才能切实保证去杠杆可持续，实现有效去杠杆。
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进入新发展阶段，我国经济工作和宏观政策配置格局正在发生深刻变化。以2021年底召开的中央经济工作会议为转折点，一个以市场主体为重心的宏观政策和微观政策深度融合之势，已经趋于形成。今年政府工作报告，将“着力稳市场主体保就业，加大宏观政策实施力度”作为要扎实做好的各项工作之一。
由“主动脉”深入到“毛细血管”
既往的宏观经济分析，多聚焦企业特别是大中型企业。近几年特别是2020年以来，作为一个与企业近似的全新概念，市场主体逐步进入到宏观经济分析视域。先是企业和市场主体两个概念交替使用，继而以市场主体涵盖企业，到今天，除非有特别指向，举凡以往使用企业概念的场合，几乎都改为了市场主体。
市场主体和企业之间的最重要差异在于，前者既包括法人，也包括自然人和非法人组织。后者则仅包括法人。按照2021年8月24日发布、2022年3月1日施行的《中华人民共和国市场主体登记管理条例》规定，在中华人民共和国境内以营利为目的、从事经营活动的下列法人、自然人和非法人组织，均为市场主体：1.公司、非公司企业法人及其分支机构；2.个人独资企业、合伙企业及其分支机构；3.农民专业合作社（联合社）及其分支机构；4.个体工商户；5.外国公司分支机构；6.法律、行政法规规定的其他市场主体。
国家市场监管总局近期通报的数据显示，企业和市场主体分别为4600万户和1.5亿户，其中的差值便是1亿以上的个体工商户和200多万农民专业合作社。由企业到市场主体，其核心变化体现在：以个体工商户和农民专业合作社为代表且量大面广的小微经济体，进入了宏观经济的分析视域。
传统的宏观经济分析相对粗放，习惯于“抓大放小”——聚焦于企业特别是大中型企业，侧重于主要经济体或GDP主要贡献者的分析，而对以个体工商户和农民专业合作社为代表且量大面广的小微经济体和GDP非主要贡献者，则关注较少。即便关注，也往往呈“蜻蜓点水”或“浅尝辄止”状，至少不能如关注企业那般深入而细致。在我国发展内外环境相对平稳，可以顺势而上且机遇容易把握、挑战容易识别的情况下，这样的宏观经济分析或许能够满足需要，但面临世界局势动荡，需逆流而上且把握机遇和识别风险的难度明显加大的情况下，宏观经济分析必须由“抓大放小”走向“大小通抓”——既聚焦主要经济体和GDP主要贡献者，也关注小微经济体和GDP非主要贡献者。
如果将企业特别是大中型企业喻为经济活动的“主动脉”，那么，个体工商户和农民专业合作社等小微经济体便是经济活动的“毛细血管”。宏观经济分析由“主动脉”延伸至“毛细血管”的这一显著变化启示我们，进入新发展阶段的经济工作和宏观政策配置，要全面覆盖包括企业、个体工商户、农民专业合作社等在内的所有经济体，囊括参与GDP创造的所有经济单元。换言之，“西瓜”不能丢，“芝麻”也要捡，一个都不能少。
围绕市场主体关切而转
既往的经济工作和宏观政策配置，多围绕诸如经济增长、就业、物价、国际收支之类的宏观经济主要指标而展开。近几年特别是2020年以来，相关指标已突破上述范围，进一步深入到市场主体层面。紧扣市场主体布局经济工作和宏观政策，不仅在理论上而且在实践中越来越成为贯穿始终的一条逻辑主线。
一个极其突出的例子，就是对“六保”“六稳”工作的重视。毋庸赘言，至少自2020年以来，我国经济工作和宏观政策配置是围绕“六保”“六稳”而展开的。无论“六保”还是“六稳”，都是建立在首先保住、稳住市场主体基础之上的，都以首先保住、稳住市场主体为优先选项。
就“六保”而言，在其所覆盖的保居民就业、保基本民生、保市场主体、保粮食能源安全、保产业链供应链稳定、保基层运转中，相对于“后三保”，“前三保”分量更重、要求更硬。在“前三保”中，保市场主体又最为关键，系基础所在。其基本逻辑在于，只有保住了市场主体，才能保住居民就业；只有保住了居民就业，才能保住基本民生；只要保住了市场主体，保住了居民就业，保住了基本民生，也就保住了经济基本盘，以此为基础，才能保住粮食能源安全、保住产业链供应链稳定、保住基层运转。
就“六稳”而言，在其所涉及的稳就业、稳金融、稳外贸、稳外资、稳投资、稳预期中，稳就业是排在第一位的优先选项。稳就业的基础和前提，又在于稳市场主体。这是因为，基于与前述“六保”类似的逻辑，只有稳住了市场主体，才能稳住就业。只要稳住了就业，也就稳住了基本民生，进而稳住经济基本盘。在此基础上，便可进一步稳住金融、稳住外贸、稳住外资、稳住投资、稳住预期。
另一个突出的例子，就是“放管服”改革。党的十八大以来持续推进的“放管服”改革，从其启动的那一天起，就是围绕着市场主体关切而展开的，也都是奔着优化营商环境、培育和激发市场主体活力而去的。
作为“放管服”改革的目标定位，无论是“放出活力”，还是“管出水平”，或是“服出效率”，所针对的都是市场主体的切身需求。政府之所以要通过“简政放权”放掉该放的权力，之所以要通过“放管结合”管好该管的事情，之所以要通过“优化服务”提升公共服务效能，就在于坚持“放”“管”“服”三者相辅相成、互为支撑，都是为了增强市场主体的活力和内生动力。
“放管服”改革的着力点和着重点，所聚焦的都是市场主体的痛点和难点。政府之所以要增加水电气热、交通、电信等基础设施方面的供给，之所以要保障好基本民生，织密织牢社会保障“安全网”，就在于要为市场主体经营发展创造良好条件，让市场主体敢于创新发展，并不断催生新的市场主体。
“放管服”改革的主攻方向，所瞄准的就是市场主体最在意、最关心的事情——营商环境。政府之所以要坚持依法行政，之所以要力行简政之道、秉持公平公正监管、持续优化服务，之所以要坚持提升改革综合效能，就在于为市场主体排忧解难，为市场主体营造稳定、公平、透明、可预期的营商环境，让市场主体更加活跃、公平竞争。
着眼于从根上“浇水施肥”
事实上，近几年特别是2020年以来，我国宏观政策配置的着力点和着重点，从总体上来看就是扎根在市场主体身上的。直面市场主体需求，围绕市场主体*实施财政政策、货币政策、就业政策，着眼于从根上为市场主体的发展“浇水施肥”，成为我国宏观政策配置的全新景观。
比如，作为积极财政政策主要举措的减税降费，其运行机理和行动路线与既往大不相同：其一，在给谁减降税费的问题上，锁定的主要是市场主体而非一般意义上的纳税人。明确作为重点减降对象的，是涉市场主体税费而非涉自然人税费。其二，在减降什么税费的问题上，锁定的主要是市场主体缴纳的流转性税费而非所得性税费。明确纳入减降范围的，主要是发生在生产经营过程中的增值税、社会保障费而非利润分配环节的企业所得税。其三，在以什么方式减降税费的问题上，锁定的主要是制度变革而非政策调整。明确减降可持续的时间具有稳定性和长期性，而非阶段性、临时性。这表明，近两年的减税降费是以市场主体为中心、奔着为市场主体降成本而非扩需求而去的。
再如，在灵活*、合理适度要求下实施的稳健货币政策，体现出一系列于既往大不相同的显著特点：其一，不仅把服务实体经济放在更突出的位置，而且将服务实体经济作为重要出发点和落脚点。其二，无论是保持流动性合理充裕，还是保持宏观杠杆率基本稳定，抑或是保持人民币汇率在合理均衡水平上基本稳定，目的都在于进一步解决中小微企业融资难题。其三，综合运用降准降息、再贷款手段，创新直达实体经济的货币政策工具，大型商业银行普惠小微企业贷款增长30%等政策，都是基于使小微企业融资更便利、综合融资成本稳中有降的考量而推出的。其四，包括延续普惠小微企业贷款延期还本付息、加大再贷款再贴现支持延长小微企业融资担保降费奖补、完善贷款风险分担补偿机制、适当降低小微企业支付手续费等在内的一系列政策安排，也都是为了进一步解决中小微企业融资难题，使资金更多流向小微企业、个体工商户、新型农业经营主体，对受疫情影响的行业企业给予定向支持而特殊设计的。这表明，近两年稳健的货币政策在很大程度上是围绕市场主体特别是实体经济而展开的。
又如就业优先政策，在将其作为先行指标而位居宏观政策目标首位的同时，涉及保就业、稳就业、扩就业的几乎所有举措，都是以市场主体为基点、落实于市场主体之上的。其中具有代表性的有：其一，通过支持大众创业、万众创新，带动就业。其二，通过支持新增市场主体，创造就业岗位。其三，通过给予对不裁员、少裁员企业必要财税、金融政策支持，稳定现有就业岗位。其四，通过拓宽市场化就业渠道，促进创业。其五，通过健全就业公共服务体系，实施提升就业服务质量工程。其六，运用就业专项补助等资金，支持发展各类劳动力市场、人才市场、零工市场。这表明，近两年的就业优先政策是从保住、稳住市场主体入手，建立在市场主体稳定基础之上的。
契合新发展阶段经济发展实情
从宏观经济分析视域由“主动脉”伸展到“毛细血管”，到紧扣市场主体关切布局经济工作和宏观政策，再到围绕市场主体需求*实施财政政策、货币政策、就业政策，着眼于从根上“浇水施肥”，透过这些既往通常被视为宏观要素、放在宏观层面加以研判的问题同作为微观基础的市场主体紧密对接、无缝对接的变化，可以十分清晰地发现，我国经济工作和宏观政策配置的着力点和着重点越来越向微观基础层面转移和集聚。
引申一步讲，之所以要越来越多地使用市场主体概念，之所以要紧扣市场主体关切布局经济工作和宏观政策，之所以要围绕市场主体需求*实施财政政策、货币政策、就业政策，表面上是宏观经济分析视域和聚焦点的延伸性调整，实质则是经济工作和宏观政策配置格局的深刻变化。
作为这种调整变化的一个重要成果，不仅在于宏观经济分析视域和聚焦点可以延伸至所有经济体，更为重要的是，经济工作和宏观政策配置可以“一竿子插到底”，扎根于包括企业、个体工商户和农民专业合作社在内的所有经济体，从而实现宏观政策和微观政策的深度融合。
2021年底召开的中央经济工作会议关于“微观政策要持续激发市场主体活力”的部署，正是在这样一种背景下作出的，其目的在于实现宏观政策和微观政策的深度融合。将微观政策置于“稳字当头、稳中求进”以及“稳定宏观经济”的语境之下，并且同宏观政策、科技政策、改革开放政策、区域政策、社会政策等一一对接，可以作出的一个基本判断是，持续激发市场主体活力不仅是微观政策的发力点，而且是微观政策同其他各方面政策的交汇点，更是宏观政策和微观政策深度融合的支撑点。
如果把经济社会发展比喻为一棵参天大树，那么，市场主体就是经济社会发展的根基所在。从某种意义上可以说，在新冠肺炎疫情冲击之下，正是因为我们将经济工作和宏观政策配置的主要聚焦点放在了市场主体身上，直接面向市场主体出台政策，始终围绕市场主体深化改革，夯实了市场主体这个支撑发展、应对经济运行困难的基础，进而实现了宏观政策和微观政策的深度融合，我国经济社会的恢复才能走在世界前列，“十四五”良好开局才能顺利实现，才能取得经济社会健康平稳发展的骄人业绩。
前瞻2022年以及今后一个时期的经济工作和宏观政策配置，可以预期，按照2021年中央经济工作会议的部署，在坚持“稳字当头、稳中求进”总基调的前提下，无论是“继续做好‘六稳’‘六保’工作，持续改善民生”，还是“着力稳定宏观经济大盘，保持经济运行在合理区间，保持社会大局稳定”；无论是聚焦“提升效能，更加注重*、可持续”而“继续实施积极的财政政策”，还是聚焦“灵活适度，保持流动性合理充裕”而“继续实施稳健的货币政策”；无论是“财政政策和货币政策要协调联动”，还是“跨周期和逆周期宏观调控政策要有机结合”，都要继续坚持以市场主体为重心，把经济工作和宏观政策配置的着力点和着重点扎根于市场主体，围绕激发市场主体活力持续发力。
就此而言，以市场主体为重心，实现宏观政策和微观政策的深度融合，实乃一条契合新发展阶段中国经济发展实情的必由之路。
《光明日报》（ 2022年03月15日11版）
光明网-《光明日报》
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