銀行杠桿及其波動風(fēng)險對經(jīng)濟增長影響的異質(zhì)性

楊志輝 楊 嵩

(1.南京大學(xué) 商學(xué)院，江蘇 南京 210093；2.貴州財經(jīng)大學(xué) 數(shù)統(tǒng)學(xué)院，貴州 貴陽 550025)

一、引言

當前我國經(jīng)濟正從高增長階段向高質(zhì)量階段轉(zhuǎn)化，經(jīng)濟結(jié)構(gòu)調(diào)整與增長動力轉(zhuǎn)換矛盾較為突出，總體上經(jīng)濟增速呈現(xiàn)逐年放緩的態(tài)勢：2012～2019年我國GDP年增長率從7.9%降至6.1%。受2020年突如其來的新冠疫情影響，2020年GDP同比僅增長2.3%。為應(yīng)對經(jīng)濟增速的下滑，2020年貨幣政策延續(xù)了穩(wěn)健策略，且《政府工作報告》明確提出充分利用好“降準降息”手段，引導(dǎo)提高M2和社會融資的增速，并設(shè)定“大型商業(yè)銀行普惠型小微企業(yè)貸款增速要高于40%、貸款余額同比增速力爭不低于30%”的指標，這些措施給銀行去杠桿以及控制杠桿波動風(fēng)險帶來新的壓力，且這種壓力又會因為保障經(jīng)濟增長的內(nèi)在要求而長期存在。實際上，自2008年全球金融危機爆發(fā)以來，銀行杠桿及其波動風(fēng)險便成為政府部門及相關(guān)學(xué)者關(guān)注的重點，銀行杠桿水平的設(shè)定及其波動風(fēng)險的控制關(guān)乎金融穩(wěn)定以及經(jīng)濟增長目標的實現(xiàn)。因此，深入研究銀行杠桿及其波動風(fēng)險對經(jīng)濟增長的影響以及在不同地區(qū)、不同增速之間的差異性，從而為制定相關(guān)政策提供借鑒，具有重要理論研究和現(xiàn)實意義。

梳理銀行杠桿對經(jīng)濟增長影響的文獻發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)外相關(guān)學(xué)者的研究思路主要沿著兩條路徑：一條路徑是通過銀行信貸的渠道來研究銀行杠桿對經(jīng)濟增長的影響(促進或是抑制)；另一條路徑是通過金融風(fēng)險來研究銀行杠桿率波動對經(jīng)濟增長的影響(金融安全)。早期學(xué)者Rioja和Valev、Shen和Lee 研究發(fā)現(xiàn)，金融杠桿總體助推了經(jīng)濟增長，但過高的金融杠桿對經(jīng)濟增長會產(chǎn)生負面影響[1][2]。對于這個觀點，后期學(xué)者基本上給予了肯定。在金融杠桿對經(jīng)濟增長產(chǎn)生負面影響的具體原因分析上，Wagner和Menzoda 認為，高金融杠桿直接或間接地導(dǎo)致了社會資源的錯配，引發(fā)了社會過度投資，造成了虛擬經(jīng)濟和實體經(jīng)濟的不匹配，從而給經(jīng)濟增長帶來不利影響[3][4]。在金融發(fā)展方面，銀行是金融體系的主體，影響了社會信貸的派生和收縮速度，決定了社會貨幣供應(yīng)水平。銀行發(fā)展給經(jīng)濟發(fā)展輸送了“血液”，為經(jīng)濟發(fā)展提供了強有力的支撐，以銀行為代表的金融深化影響著經(jīng)濟增長的速度和質(zhì)量。Roulet認為，自2008年全球金融危機后，許多國家認識到了金融風(fēng)險的危害，加大了對銀行去杠桿的力度，這些國家銀行杠桿率的下降導(dǎo)致了社會貸款總額顯著下降[5]。王連軍認為，銀行去杠桿的程度主要體現(xiàn)在銀行信貸供給下降的速度[6]。劉喜和和王晶晶認為，銀行去杠桿導(dǎo)致了政府、企業(yè)和個人流動性相對過去變得短缺[7]。在金融風(fēng)險方面，學(xué)者主要從金融順周期的特性(金融變量圍繞某一趨勢值波動，順周期性增強會導(dǎo)致金融變量波動幅度增大，進而使得金融乃至經(jīng)濟運行風(fēng)險增加)出發(fā)，研究金融杠桿及其波動對金融風(fēng)險的影響。比如，Adrian和Shin通過構(gòu)建金融機構(gòu)資產(chǎn)負債表模型，明確提出金融機構(gòu)杠桿行為具有順周期性[8]。Baglioni等、Dewally等、汪莉以及王倩等的研究進一步為商業(yè)銀行杠桿行為具有順周期性提供了證據(jù)[9][10][11][12]。何山和彭俞超對比了中國銀行業(yè)杠桿率與全球銀行業(yè)杠桿率均值后發(fā)現(xiàn)，盡管2011年之后我國銀行業(yè)杠桿率出現(xiàn)了明顯的下降趨勢，但目前仍然高于世界平均水平[13]。Greenwood等以及方意等認為,銀行杠桿是銀行系統(tǒng)風(fēng)險的重要組成部分，銀行杠桿及其波動會放大金融風(fēng)險以及增加經(jīng)濟波動[14][15]。我國經(jīng)濟要實現(xiàn)健康持續(xù)發(fā)展，需要進一步平衡好銀行業(yè)杠桿率與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系，探索出銀行業(yè)杠桿率最優(yōu)調(diào)整方式。

綜上所述，盡管2008年金融危機后，學(xué)者們對銀行杠桿與經(jīng)濟增長關(guān)系進行了持續(xù)關(guān)注，但還存在一些不足，且分析問題的視角有待進一步拓展。首先，銀行杠桿和經(jīng)濟增長的關(guān)系是怎樣的？是線性的還是非線性的？其作用機理有哪些？這些有待進一步明確。其次，學(xué)者們主要考慮銀行杠桿對經(jīng)濟增長的影響，而對于銀行杠桿波動如何影響經(jīng)濟增長的討論還不充分。最后，一些學(xué)者發(fā)現(xiàn)銀行杠桿對經(jīng)濟增長在空間和時間上存在差異，卻沒有進一步研究其產(chǎn)生差異的原因。鑒于此，本文構(gòu)建動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型，在分析銀行杠桿對宏觀經(jīng)濟增長影響的同時，探索銀行杠桿波動對經(jīng)濟增長的空間異質(zhì)性。本文可能的邊際貢獻在于：第一，在研究銀行業(yè)杠桿水平對經(jīng)濟增長影響的基礎(chǔ)上，引入了銀行杠桿波動指標，分析了銀行杠桿波動對經(jīng)濟增長的影響，為相關(guān)研究提供一個新的視角；第二，從地域效應(yīng)及不同經(jīng)濟增速角度研究了銀行杠桿及其波動風(fēng)險對經(jīng)濟增長的異質(zhì)性，從而為政策的差異化制訂與執(zhí)行提供借鑒；第三，研究發(fā)現(xiàn)銀行杠桿波動風(fēng)險對經(jīng)濟增長會產(chǎn)生抑制作用，這為銀行杠桿波動風(fēng)險的控制提供理論依據(jù)。

二、理論分析與研究假設(shè)

銀行杠桿對經(jīng)濟增長的作用機制可以分為微觀和宏觀兩個方面，微觀作用機制通常對應(yīng)企業(yè)層面，通過企業(yè)成本和盈利水平進行傳導(dǎo)；宏觀作用機制包括消費、需求、風(fēng)險、債務(wù)和周期等多個方面，其相對于微觀作用機制，宏觀作用路徑更為廣泛。本文擬從宏觀角度探索銀行杠桿率及其波動對經(jīng)濟增長的作用機制。本文借鑒Grenier的研究，構(gòu)建家庭、政府兩部門模型，從資本變動角度分析銀行杠桿與經(jīng)濟增長的關(guān)系[16]。

(一)模型設(shè)定

1.家庭部門

假定經(jīng)濟社會由多個以無限期人均消費最大化為目標的理性同質(zhì)家庭構(gòu)成，其消費函數(shù)C(t)受預(yù)算約束的影響。若忽略時間影響，并將人口標準化為1，則家庭效用最大化函數(shù)可表達為：

(1)

式(1)中，δ表示貼現(xiàn)系數(shù)，效用函數(shù)取對數(shù)形式。預(yù)算約束條件：

(2)

式(2)中，Y表示總產(chǎn)出(或GDP)；r表示利率；K表示不考慮折舊的私人資本；D表示政府債務(wù)；φ表示對總產(chǎn)出所征的固定稅率，取值范圍為(0,1)。式(2)假設(shè)資本變動由政府債務(wù)和私人儲蓄共同構(gòu)成。本文將式(2)中的Y設(shè)定為Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)形式，并把公共資本P作為獨立的投入要素納入函數(shù)：

Y=AK1-αPα

(3)

式(3)中，A表示技術(shù)進步，α∈(0,1)表示公共資本P的產(chǎn)出彈性，1-α表示私人資本K的產(chǎn)出彈性。在均衡條件下，私人資本的凈邊際產(chǎn)出與利率相等，凈產(chǎn)出可表達為：

(1-φ)Y=(1-φ)AK1-αPα

(4)

利率水平通過對私人資本求導(dǎo)得出：

r=(1-φ)(1-α)AK1-αPα

(5)

2.政府部門

政府部門的約束條件為：

(6)

(7)

鑒于政府部門不僅需要遵守公共財政的“黃金法則”，還需要符合跨期預(yù)算約束limt→∞e-rtD(t)=0，則政府債務(wù)可表達為：

(8)

(二)模型求解與結(jié)果分析

在家庭部門最優(yōu)化條件下，人均消費增長率gC可表達為：

(9)

同理，私人資本增長率gK可表達為：

(10)

政府債務(wù)增長率gD可表達為：

(11)

(12)

(13)

從式(13)可以看出，均衡增長路徑上的經(jīng)濟增長率g與d之間存在非線性的“雙倒U”型關(guān)系，α=φ時，經(jīng)濟增長率g達到最大值。

通過上述模型分析可知，首先，銀行杠桿是銀行主體對于私人儲蓄和政府債務(wù)水平的調(diào)節(jié)，通過影響私人資本K和公共資本P進而影響經(jīng)濟增長g，其路徑是“銀行杠桿—私人和公共資本—經(jīng)濟增長”，中間作用變量是貸款成本r、資本產(chǎn)出彈性α和稅率φ。其次，銀行杠桿對于經(jīng)濟增長g的影響有兩種方向，既有正向促進作用也有反向抑制作用，因而銀行杠桿對經(jīng)濟增長的總體方向是不確定的。具體而言，銀行杠桿水平的上升(下降)使得可用于投資的資本數(shù)量P增加(減少)，而投資數(shù)量的增加(減少)在一定上能夠促進(抑制)經(jīng)濟增長；但是從投資效率和投資質(zhì)量的角度來看，效果卻是相反的，受政策執(zhí)行期的經(jīng)濟社會發(fā)展條件約束，銀行杠桿上升(下降)會相對減弱(提高)投資效率和投資質(zhì)量(α)，增加(控制)投資風(fēng)險，進而放大(平抑)經(jīng)濟增長的波動，不利于(促進)經(jīng)濟增長。我們用銀行去杠桿作為實例進行分析：一方面銀行杠桿的下降必然導(dǎo)致銀行縮減信貸投放，進而惡化融資環(huán)境，導(dǎo)致投資(個人和政府投資)縮減，經(jīng)濟增長下降；另一方面銀行杠桿的下降，反映銀行在信貸投放過程中更加謹慎，也提高了銀行對貸款的監(jiān)督能力，減少了無效的私人資本(K)和公共資本(P)，使得經(jīng)濟增長更加健康穩(wěn)定。兩方面的綜合影響，使得銀行去杠桿對經(jīng)濟增長的影響是復(fù)雜和不確定的。最后，從局部發(fā)展來看，各地區(qū)由于經(jīng)濟發(fā)展基礎(chǔ)、所處產(chǎn)業(yè)鏈地位以及制度環(huán)境等差異，導(dǎo)致其總體的投資機會和資本的凈邊際產(chǎn)出(α)不同，同一貨幣政策的執(zhí)行效果也不同，因此中央銀行等監(jiān)管機構(gòu)在銀行杠杠水平的選擇上也應(yīng)強調(diào)因時因地制定差異化政策，銀行杠桿水平保持適度水平，這樣才能保證經(jīng)濟增長處在一個相對較高的水平。在上述理論分析的基礎(chǔ)上，再結(jié)合其他學(xué)者研究的結(jié)果(比如Greiner認為銀行杠桿對經(jīng)濟增長既有正面的也有負面的影響)[16]，本文提出研究假設(shè)1。

假設(shè)1：總體上，銀行杠桿對于經(jīng)濟增長的影響不確定；局部上，在不同地區(qū)和不同經(jīng)濟增速下，銀行杠桿對經(jīng)濟增長的影響具有明顯的異質(zhì)性。

經(jīng)濟要保持持續(xù)穩(wěn)定較快的增長，在金融(銀行為主體)方面，要綜合考慮融資成本和融資后帶來的盈利水平(和經(jīng)濟環(huán)境及經(jīng)濟周期等有關(guān))，包括和金融有關(guān)的消費、需求、風(fēng)險、債務(wù)等多方面因素。從銀行主體來看，銀行杠桿波動與經(jīng)濟周期的演變?yōu)椋涸诮?jīng)濟繁榮時期，銀行對于潛在風(fēng)險的感知較弱，對未來經(jīng)濟增長持樂觀態(tài)度，對個人和政府的貸款意愿普遍較高，銀行內(nèi)部貸款審核松、門檻低、信貸規(guī)模大，繼而在銀行杠桿指標上表現(xiàn)出較高的特征，由此又推動經(jīng)濟增長，但是在這種經(jīng)濟增長中包含了潛在的風(fēng)險，或者說是一種不穩(wěn)定的經(jīng)濟增長，使得經(jīng)濟增長越發(fā)膨脹，越偏離最優(yōu)增長區(qū)域，然而在未來某一時刻，當潛在的風(fēng)險爆發(fā)時便會抑制經(jīng)濟增長；在經(jīng)濟蕭條時期，銀行對于潛在風(fēng)險的感知較強，對未來經(jīng)濟增長是悲觀的，對個人和政府的貸款意愿普遍較低，銀行內(nèi)部貸款審核嚴、門檻高、信貸規(guī)模小，繼而在銀行杠桿指標上表現(xiàn)出較低的特征，由此進一步抑制經(jīng)濟增長。銀行杠桿波動與經(jīng)濟周期作用的內(nèi)在邏輯在于：銀行基于對潛在風(fēng)險的感知，選擇了不同的風(fēng)險承擔(dān)水平和不同杠桿水平，進而產(chǎn)生杠桿波動，進而使得經(jīng)濟發(fā)展出現(xiàn)波動，其外在表現(xiàn)為經(jīng)濟周期的演變。從投資主體來看，投資主體通過對銀行杠桿波動風(fēng)險的感知，形成資本成本變動預(yù)期，并在此預(yù)期的指導(dǎo)下形成不同的投資水平和產(chǎn)出水平，但是此預(yù)期與實際銀行杠桿波動之間存在不匹配，使得投資主體的決策不是實際情況下的最優(yōu)水平，進而對經(jīng)濟增長產(chǎn)生抑制作用?，F(xiàn)實中，投資者(公共投資和私人投資者)一般基于對銀行杠桿波動的歷史風(fēng)險與未來風(fēng)險的感知形成自己投資風(fēng)險預(yù)期，從而表現(xiàn)出不同的投資水平，最終傳導(dǎo)到經(jīng)濟增長上，但是銀行杠桿波動風(fēng)險的加大會使得投資的各項資本預(yù)期和實際之間的扭曲度加大，資本使用成本加大和收益不確定性加大，使得投資主體的決策偏離實際情況下的最優(yōu)水平，進而對經(jīng)濟增長產(chǎn)生抑制作用；同樣，個人消費也是如此，個人基于銀行杠桿波動的歷史風(fēng)險與未來風(fēng)險的感知，具有不同的消費函數(shù)，表現(xiàn)不同時期的消費分配和消費效用，最終傳導(dǎo)經(jīng)濟增長上，銀行杠桿波動風(fēng)險的加大會使得個人消費更容易偏離理性決策和最優(yōu)模式，進而對經(jīng)濟增長存在一定的抑制作用。馬勇和陳雨露研究發(fā)現(xiàn)，金融杠桿波動會對經(jīng)濟的增長產(chǎn)生負面作用[17]?；诖耍疚奶岢鲅芯考僭O(shè)2。

假設(shè)2：銀行杠桿波動風(fēng)險對經(jīng)濟增長會產(chǎn)生明顯的抑制作用。

三、樣本與變量定義

(一)樣本選取與模型設(shè)定

在2008年全球金融危機爆發(fā)的背景下，世界各地金融與經(jīng)濟的發(fā)展受到了重挫，銀行業(yè)作為我國金融業(yè)發(fā)展的中流砥柱，為我國金融與經(jīng)濟發(fā)展做出巨大的貢獻，通過建立良好的金融發(fā)展模式保持了我國經(jīng)濟持續(xù)穩(wěn)定增長。本文選用金融危機前后共16年(2001～2016年)我國31個省(市、自治區(qū))的數(shù)據(jù)，分析我國銀行杠桿x及其波動sx對于經(jīng)濟增長y的影響，鑒于銀行杠桿波動指標的構(gòu)造需用到前后兩年標準差的移動平均值，因此最后整理為2003～2014年的年度面板數(shù)據(jù)，并建立如下形式的動態(tài)面板模型：

yi,t=α+βyi,t-1+γxi,t+δsxi,t+ηControli,t+μi+εi，t

(14)

式(14)中，被解釋變量為經(jīng)濟增長y，核心解釋變量分別為銀行杠桿x和銀行杠桿波動sx，Control為其他各個控制變量，α為常數(shù)，μi代表個體效應(yīng)，εit為殘差項，下標i和t分別表示個體和時間，β，γ，δ，η分別為對應(yīng)回歸變量的系數(shù)項。

(二)代理變量選取

對于被解釋變量(經(jīng)濟增長y)，本文按照通常宏觀經(jīng)濟增長變量選取慣例，選用地方年度GDP增長率(記為gdp)作為被解釋變量的代理變量，同時后期為了檢驗結(jié)果的穩(wěn)健性，選用了地方年度人均GDP增長率(記為gdpp)作為被解釋變量的輔助變量。

對于核心解釋變量(銀行杠桿x和銀行杠桿波動sx)，已有文獻依據(jù)《巴塞爾協(xié)議III》及中國銀監(jiān)會《商業(yè)銀行杠桿率管理辦法》中對杠桿率的定義(杠桿率=一級資本/調(diào)整后的表內(nèi)外資產(chǎn)余額)，并考慮數(shù)據(jù)的可獲得性，將杠桿率定義為總資產(chǎn)除以權(quán)益，同時將銀行杠桿定義為杠桿倍數(shù)，即杠桿率的倒數(shù)[18][19]，該銀行杠桿的定義可在整體層面上很好地體現(xiàn)銀行業(yè)的杠桿水平。然而，對于銀行業(yè)而言，各銀行的分支機構(gòu)遍布全國各個地區(qū)，且各地區(qū)銀行的所有者權(quán)益與總行層面的所有者權(quán)益均一致，此時總資產(chǎn)除以權(quán)益并不能很好地體現(xiàn)各地區(qū)銀行業(yè)杠桿水平的特征。存貸比作為銀行業(yè)流動性風(fēng)險的一項重要指標，不僅可用于監(jiān)控各地區(qū)銀行業(yè)的流動性風(fēng)險水平[20]，還可很好地體現(xiàn)各地區(qū)銀行業(yè)的差異特征[21]，并且在我國銀行業(yè)中，銀行存款與貸款仍為銀行總負債與總資產(chǎn)的主要組成部分，那么地區(qū)銀行業(yè)的存貸比可近似為地區(qū)銀行業(yè)的資產(chǎn)負債比，而杠桿倍數(shù)等于權(quán)益除以總資產(chǎn)，又等于1減去資產(chǎn)負債比，即杠桿倍數(shù)可近似為1減去存貸比。當存貸比越大，杠桿倍數(shù)越小，則杠桿率越高。因此，為更好地反映各地區(qū)銀行業(yè)的杠桿水平，本文選用各地區(qū)銀行業(yè)金融機構(gòu)貸款余額與存款余額的比值(記為leverage=銀行貸款余額/銀行存款余額，即存貸比)作為銀行杠桿x的代理變量。此外，為分析地區(qū)銀行杠桿波動風(fēng)險對當?shù)亟?jīng)濟增長的影響，在地方銀行業(yè)存貸比作為地方銀行杠桿指標的基礎(chǔ)上，將地方銀行業(yè)金融機構(gòu)存貸比的5年移動平均標準差(記為sigmalev)作為銀行杠桿波動sx的代理變量。

除了核心解釋變量，還需加入可能對經(jīng)濟增長產(chǎn)生影響的因素作為控制變量，本文主要參考馬勇、陳雨露的文獻，將控制變量分為宏觀經(jīng)濟、金融和社會人口狀態(tài)三個方面[18]。其中，宏觀經(jīng)濟變量包括工業(yè)化程度(記為ind=工業(yè)增加值)、地方政府一般公共預(yù)算支出占GDP比重(記為gov=政府一般公共預(yù)算支出/GDP)和資本形成率(記為cfr=資本形成總額/GDP)；金融變量包括存款與GDP的占比(記為sag=存款/GDP)和全球金融危機①(記為crisis，虛擬變量，數(shù)據(jù)年份為2008年全球金融危機時取1，否則取0)；社會人口狀態(tài)變量為人口增長率(記為popul)。因為這些控制變量對地區(qū)經(jīng)濟增長都會產(chǎn)生影響，所以通過對這兩方面因素加以控制，能夠更好地分析銀行杠桿及其波動對經(jīng)濟增長的影響程度?；貧w變量的定義和數(shù)據(jù)來源如表1所示。

表1 回歸變量定義

為觀察這些變量的基本性質(zhì)，我們將各變量進行了描述性統(tǒng)計(見表2)。

表2 回歸變量的描述性統(tǒng)計

由表2的變量描述性統(tǒng)計表可發(fā)現(xiàn)，我國各地區(qū)GDP人均增長率比GDP增長率的波動更大，且分布更散，說明人均GDP增長率由于受到各地區(qū)人口數(shù)量限制，使得各地區(qū)的增長率差異更大。而銀行杠桿率最高達到109%，最低為23.3%，平均為71.8%，這說明我國銀行杠桿率多數(shù)處于較高水平，另外銀行杠桿波動風(fēng)險主要介于0.4%～12.7%間。

四、實證結(jié)果及分析

(一)銀行杠桿及其波動風(fēng)險對GDP增長率的影響

為了分析我國銀行杠桿及其波動風(fēng)險對GDP增長率的影響，下文在動態(tài)面板模型式(14)的被解釋變量和核心解釋變量的基礎(chǔ)上，先添加工業(yè)化程度、資本形成率以及政府一般公共預(yù)算支出占GDP比重作為控制變量，得到模型1，然后，在模型1的基礎(chǔ)上，逐次添加存款與GDP的占比、金融危機以及人口增長率，分別得到模型2至模型4，回歸結(jié)果如表3所示。

從表3的AR(2)檢驗和Sargan檢驗可以看出，模型1至模型4都通過了AR(2)檢驗和Sargan檢驗，即表示模型的殘差項都不存在二階序列相關(guān)和模型過度使用工具變量的情況，說明模型估計過程中的工具變量選擇有效，同時模型的估計也是有效的。

由表3的回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，變量leverage與被解釋變量gdp在10%的置信水平上沒有表現(xiàn)出顯著的相關(guān)關(guān)系，這說明銀行杠桿對于經(jīng)濟增長的影響不顯著，支持了研究假設(shè)1的前部分。而變量sigmalev與被解釋變量gdp在10%的置信水平上均表現(xiàn)出顯著為負相關(guān)關(guān)系，這說明銀行杠桿波動風(fēng)險會對經(jīng)濟增長產(chǎn)生抑制作用，支持了研究假設(shè)2。

表3 銀行杠桿及其波動風(fēng)險對GDP增長率影響的回歸結(jié)果

總之，銀行杠桿率與經(jīng)濟增長無顯著相關(guān)關(guān)系，而銀行杠桿波動風(fēng)險卻會降低經(jīng)濟增長。換而言之，通過提高銀行杠桿率并不能有效促進我國經(jīng)濟增長，而有效控制銀行杠桿波動風(fēng)險卻可促進我國經(jīng)濟增長。

(二)穩(wěn)健性檢驗

從以上回歸分析得到結(jié)論：銀行杠桿率對經(jīng)濟增長無顯著影響，而銀行杠桿波動風(fēng)險卻會降低經(jīng)濟增長。為檢驗該結(jié)論的穩(wěn)健性，下文用被解釋變量的輔助代理變量(人均GDP增長率gdpp)替代表3中的變量gdp，然后逐次與核心解釋變量及控制變量進行回歸，得到模型5至模型8，回歸結(jié)果如表4所示。

從表4的AR(2)檢驗和Sargan檢驗也可以看出，模型5至模型8都通過了AR(2)檢驗和Sargan檢驗，即表示這些模型的殘差項都不存在二階序列相關(guān)和模型過度使用工具變量的情況，說明模型估計過程中的工具變量選擇有效，同時模型的估計也是有效的。

由表4的回歸結(jié)果同樣可以發(fā)現(xiàn)，變量leverage與被解釋變量gdpp在10%的置信水平上沒有表現(xiàn)出顯著的相關(guān)關(guān)系，這說明銀行杠桿對于經(jīng)濟增長的影響不顯著。而變量sigmalev的與被解釋變量gdpp在1%的置信水平上均表現(xiàn)出顯著為負相關(guān)關(guān)系，這說明銀行杠桿的波動會對經(jīng)濟增長產(chǎn)生抑制作用。

表4 銀行杠桿及其波動風(fēng)險對人均GDP增長率影響的回歸結(jié)果

以上結(jié)論與表3得到的結(jié)論相一致，這些進一步驗證了表3結(jié)論的穩(wěn)健性，也支持了研究假設(shè)1和研究假設(shè)2。

五、進一步分析

為了進一步分析我國銀行杠桿及其波動風(fēng)險對經(jīng)濟增長的影響，下文將在前文省際間分析的基礎(chǔ)上從三個方面來展開研究。第一，考慮地區(qū)杠桿水平及其波動風(fēng)險與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系除了地理空降層面的異質(zhì)性，還可能存在時變性，因此，引入空間杜賓模型(簡稱SDM)，從空間計量的角度同時討論了時間及空間上地區(qū)杠桿水平及其波動風(fēng)險對地區(qū)經(jīng)濟增長的影響；第二，考慮到我國各個地區(qū)差異較大，不同地區(qū)的金融環(huán)境以及經(jīng)濟發(fā)展也有所區(qū)別，因此我們針對我國各個省(市、自治區(qū))的不同情況，將我國31個省(市、自治區(qū))按照地理位置進行劃分，并針對不同地理區(qū)域中的情況進行詳細分析；第三，當各地區(qū)經(jīng)濟增長不同時，銀行杠桿松緊政策對經(jīng)濟的影響也會不同，因此，我們接著依據(jù)各地區(qū)2003～2014年各省(市、自治區(qū))的年均GDP增長率，將其劃分為三個不同經(jīng)濟區(qū)域②，然后針對不同經(jīng)濟區(qū)域的情況進行討論。

(一)時變效應(yīng)

為分析地區(qū)杠桿水平及其波動風(fēng)險對經(jīng)濟增長的空間影響及時變性，本文選用各省(市、自治區(qū))的省會城市或直轄市間的地理距離矩陣作為空間權(quán)重矩陣的參考，為簡化模型，暫不考慮跨區(qū)域的政策性影響，此時距離相近的省(市、自治區(qū))間的相互影響可能會更大，因此對非零的地理距離求倒數(shù)并乘上10000進行放大，使得原空間距離矩陣的取值與各區(qū)域間影響力度的大小同向化，然后用同向化后的空間距離矩陣作為空間權(quán)重矩陣。當空間權(quán)重選定后，基于SDM模型，進行空間面板回歸，得到回歸結(jié)果如表5所示。

從表5的回歸結(jié)果可知：(1)由于Hausman檢驗值小于0，因此接受隨機效應(yīng)的原假設(shè)，即采用隨機效應(yīng)模型的回歸結(jié)果進行分析。(2)無論是固定效應(yīng)還是隨機效應(yīng)，回歸結(jié)果的Spatial rho均顯著，這說明在我國31個省(市、自治區(qū))間地理空間差異顯著。(3)由隨機效應(yīng)SDM回歸結(jié)果可知，在同時考慮空間及時間效應(yīng)時，在10%的水平下，地區(qū)杠桿波動風(fēng)險對GDP增長會起到顯著的抑制作用，而地區(qū)杠桿水平對GDP增長的影響不顯著，此結(jié)論與前文得到結(jié)論一致。此外，在1%的水平下，地區(qū)杠桿波動風(fēng)險的一階滯后項會顯著促進GDP的增長，而地區(qū)杠桿水平的一階滯后項對經(jīng)濟增長的影響不顯著。這說明，地區(qū)杠桿水平對經(jīng)濟增長的影響不存在時變效應(yīng)，而地區(qū)杠桿波動風(fēng)險對經(jīng)濟增長則存在顯著的時變效應(yīng)，表現(xiàn)為當期的杠桿波動風(fēng)險可促進下一期的經(jīng)濟增長，但是當期的杠桿波動風(fēng)險卻會抑制當期的經(jīng)濟增長，即在不同區(qū)域，銀行杠桿及其波動風(fēng)險對經(jīng)濟增長的影響具有明顯的時變性。

表5 銀行杠桿及其波動風(fēng)險對GDP增長率影響的空間時變效應(yīng)

(二)地理區(qū)域效應(yīng)

為了詳細分析我國各個省(市、自治區(qū))的不同情況，本文依據(jù)我國31個省(市、自治區(qū))所處的地理位置，將其分為6大區(qū)域③，并將各區(qū)域的GDP增長率、人均GDP增長率、銀行杠桿及其波動風(fēng)險的均值進行統(tǒng)計，統(tǒng)計表如表6所示。

表6 不同地理區(qū)域的統(tǒng)計均值

由表6的統(tǒng)計結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，6大地理區(qū)域中，西北的GDP增長率均值最高，而東北的GDP增長率均值最低，而人均GDP增長率均值最高的地區(qū)為西北和西南，華東地區(qū)最低。此外，華東的銀行杠桿率均值最高，華北的銀行杠桿率均值最低，而華北的銀行杠桿波動風(fēng)險最高，華東的銀行杠桿波動風(fēng)險則最低。為直觀地觀察各地理區(qū)域中以上4個指標的差異及各指標間相關(guān)關(guān)系分布情況，我們給出各地理區(qū)域4個指標的散點分布圖、GDP增長率與銀行杠桿及其波動風(fēng)險的二維散點分布圖(圖1)。

由圖1可以發(fā)現(xiàn)，在不同地理區(qū)域，以華北和西北區(qū)域的GDP增長率、西南區(qū)域的人均GDP增長率、西北地區(qū)的銀行杠桿以及東北和西南區(qū)域的銀行杠桿波動風(fēng)險均呈較高趨勢。此外，GDP增長率與銀行杠桿及其波動風(fēng)險會呈現(xiàn)出不一樣的相關(guān)關(guān)系，如：在西南區(qū)域，隨著銀行杠桿率的增加，該地區(qū)的GDP增長率整體呈現(xiàn)上升趨勢；在西南區(qū)域，隨著銀行杠桿波動風(fēng)險的增加，該地區(qū)的GDP增長率又出現(xiàn)下降的情況。

圖1 不同地理區(qū)域各指標散點分布、GDP增長率與銀行杠桿及其波動風(fēng)險的二維散點分布圖

總之，經(jīng)濟增長與金融環(huán)境會隨著地理區(qū)域的改變而改變，因此，針對不同地理區(qū)域，分析銀行杠桿及其波動風(fēng)險對經(jīng)濟增長的影響很有必要，我們將該影響的差異稱為“地理區(qū)域效應(yīng)”。為了分析該地理區(qū)域效應(yīng)，本文在模型4的基礎(chǔ)上，添加銀行杠桿及其波動風(fēng)險的一階滯后項，依據(jù)不同地理區(qū)域篩選出各自的樣本，因每個區(qū)域回歸的個體數(shù)小于時間長度，不適合再采用差分GMM方法，所以采用偏差校正LSDV(簡稱LSDVC)法在不同的區(qū)域進行回歸，得到回歸結(jié)果如表7所示。

表7 銀行杠桿及其波動風(fēng)險對GDP增長率影響的地理區(qū)域效應(yīng)

由表7的回歸結(jié)果，可以得到以下兩點結(jié)論。(1)在西北區(qū)域，當期銀行杠桿水平在1%的水平下可顯著促進當期經(jīng)濟增長，但是當期銀行杠桿水平卻會抑制下一期經(jīng)濟增長。這說明在西北地區(qū)雖然當期銀行杠桿水平的提升可拉動經(jīng)濟增長，但是該增長的可持續(xù)性并不強，在下一期就會因當期的高杠桿而抑制經(jīng)濟增長。因此，在西北區(qū)域放寬銀行杠桿限制要求的政策要慎重，需長遠考慮。在華北、華東、中南和西南區(qū)域，在10%的水平上，當?shù)劂y行杠桿可顯著促進其經(jīng)濟增長，并且均不存在銀行杠桿的時變效應(yīng)。這說明，在華北、華東、中南和西南地區(qū)，可以通過適當放寬銀行杠桿要求，提升銀行杠桿來拉動當?shù)亟?jīng)濟增長。然而，因為在東北區(qū)域，銀行杠桿對經(jīng)濟增長的作用并不顯著，所以在東北區(qū)域不適合采用“放寬銀行杠桿要求”來拉動經(jīng)濟增長。(2)在華北和西南區(qū)域，當?shù)劂y行杠桿波動風(fēng)險在1%的水平下會抑制其經(jīng)濟增長。在西北區(qū)域，當?shù)劂y行杠桿波動風(fēng)險在5%的水平下會促進其經(jīng)濟增長，而其他區(qū)域中，銀行杠桿波動風(fēng)險對經(jīng)濟增長的影響并不顯著。這說明，在華北、中南和西南區(qū)域，當?shù)劂y行杠桿的大幅波動，會提升其流動性風(fēng)險，并抑制當?shù)亟?jīng)濟增長。而在西北區(qū)域，正因銀行杠桿的變動，降低了高銀行杠桿水平對經(jīng)濟增長的抑制作用，反而促進了經(jīng)濟增長，且在各個區(qū)域，銀行杠桿波動風(fēng)險對經(jīng)濟增長影響的時變效應(yīng)均不顯著。

為了進一步檢驗表7得到的結(jié)論，本文接著將表7中的被解釋變量替換為人均GDP增長率(gdpp)，得到的回歸結(jié)果如表8所示。

表8 銀行杠桿及其波動風(fēng)險對人均GDP增長率影響的地理區(qū)域效應(yīng)

由表8的回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)：在華東、中南、西南和西北區(qū)域，當?shù)禺斊诘你y行杠桿可促進當期經(jīng)濟增長，但是他們之間的時變效應(yīng)卻表現(xiàn)不同。在華東和中南區(qū)域，銀行杠桿對經(jīng)濟增長的影響并不存在顯著的時變效應(yīng)，在西南區(qū)域，當期銀行杠桿可促進下一期人均GDP的增加，而在西北區(qū)域，當期銀行杠桿卻會抑制下一期人均GDP的增加。同時，在其他兩個區(qū)域，銀行杠桿與經(jīng)濟增長間的關(guān)系并不顯著。此外，在華北和中南區(qū)域，當?shù)劂y行杠桿波動風(fēng)險在5%的水平下會抑制其經(jīng)濟增長，在西北區(qū)域，當?shù)劂y行杠桿波動風(fēng)險在5%的水平下會促進其經(jīng)濟增長，而其他區(qū)域中，銀行杠桿波動風(fēng)險對經(jīng)濟增長的影響并不顯著，且在各區(qū)域中，銀行杠桿波動風(fēng)險對經(jīng)濟增長影響的時變效應(yīng)也不顯著。

綜合表7和表8得到的結(jié)論可以發(fā)現(xiàn)，在華東、中南和西南地區(qū)，有關(guān)部門可以通過適當放寬銀行杠桿要求，提升銀行杠桿來拉動當?shù)亟?jīng)濟增長。但是，在西北地區(qū)，當期的高銀行杠桿雖然可拉動當期的經(jīng)濟增長 ，但是該增長并不持久，該高銀行杠桿在下一期會對當?shù)亟?jīng)濟增長產(chǎn)生抑制作用，因此政府在當?shù)夭扇　案咩y行杠桿拉動經(jīng)濟發(fā)展”的政策時需要慎重。此外，在調(diào)節(jié)銀行杠桿的同時，需重點檢測華北和中南區(qū)域，由于高的銀行杠桿波動風(fēng)險會抑制其經(jīng)濟增長，因此需加強對該區(qū)域銀行杠桿波動風(fēng)險的控制，避免銀行杠桿波動對當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生不良影響。上述發(fā)現(xiàn)進一步支持了研究假設(shè)1，即在不同區(qū)域銀行杠桿對經(jīng)濟增長的影響具有明顯的異質(zhì)性。

(三)不同經(jīng)濟增長區(qū)域效應(yīng)

在經(jīng)濟增速較高的地區(qū)，銀行機構(gòu)調(diào)整杠桿對經(jīng)濟增長的作用會有所降低，甚至?xí)?，因此，本文還需進一步針對不同的經(jīng)濟區(qū)域進行分析。首先，本文計算出2003～2014年我國31個省(市、自治區(qū))的年均GDP增長率；其次，提取出這31個數(shù)據(jù)排列后的上三分位點(值為0.1659)和下三分位點(值為0.1548)；最后，定義變量gdparea。當省(市、自治區(qū))的年均GDP增長率小于0.1548時，gdparea=1，表示該省(市、自治區(qū))為經(jīng)濟增長慢區(qū)域；當省(市、自治區(qū))的年均GDP增長率大于或等于0.1548并小于0.1659時，gdparea=2，表示該省(市、自治區(qū))為經(jīng)濟增長中區(qū)域；當省(市、自治區(qū))的年均GDP增長率大于或等于0.1659時，gdparea=3，表示該省(市、自治區(qū))為經(jīng)濟增長快區(qū)域。本文將各經(jīng)濟區(qū)域的GDP增長率、人均GDP增長率、銀行杠桿及其波動風(fēng)險的均值進行統(tǒng)計，統(tǒng)計如表9所示。

表9 不同經(jīng)濟區(qū)域的統(tǒng)計均值

由表9的統(tǒng)計結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，三類不同經(jīng)濟發(fā)展區(qū)域中，經(jīng)濟增長快區(qū)域的GDP增長率和人均GDP增長率均最高，經(jīng)濟增長中區(qū)域次之，經(jīng)濟增長慢區(qū)域則最低。與此同時，經(jīng)濟增長快區(qū)域的銀行杠桿最高，經(jīng)濟增長慢區(qū)域次之，經(jīng)濟增長中區(qū)域最低。此外，經(jīng)濟增長中區(qū)域的銀行杠桿波動風(fēng)險最大，其他兩個區(qū)域則大小無明顯差異。同樣地，為了直觀地觀察各經(jīng)濟區(qū)域的差異，我們給出各經(jīng)濟區(qū)域GDP增長率與銀行杠桿及其波動風(fēng)險的二維散點分布圖(見圖2)。

圖2 各經(jīng)濟區(qū)域GDP增長率與銀行杠桿及其波動風(fēng)險的二維散點圖

由圖2可發(fā)現(xiàn)，在不同經(jīng)濟區(qū)域，GDP增長率與銀行杠桿及其波動風(fēng)險的關(guān)系存在差異，如：經(jīng)濟增長快區(qū)域的GDP增長率分布比經(jīng)濟增長慢區(qū)域的GDP增長率分布更散，且前者的GDP增長率整體而言更高。雖然各經(jīng)濟區(qū)域間，銀行杠桿及其波動風(fēng)險與GDP增長率之間的關(guān)系存在差異，但是僅從圖形來看，它們之間的關(guān)系并不明顯。

因此，為了更詳細地分析銀行杠桿及其波動風(fēng)險與經(jīng)濟增長的經(jīng)濟區(qū)域效應(yīng)，在模型4和模型8的基礎(chǔ)上，依據(jù)不同經(jīng)濟區(qū)域篩選出各自的樣本，本文分別選用gdp和gdpp作為被解釋變量，采用偏差校正LSDV法進行回歸，得到回歸結(jié)果如表10所示。

表10 銀行杠桿及其波動風(fēng)險對GDP增長率影響的經(jīng)濟區(qū)域效應(yīng)

由表10的回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)以下三點：(1)經(jīng)濟增長慢區(qū)域，銀行杠桿及其波動風(fēng)險與經(jīng)濟增長不存在顯著的相關(guān)關(guān)系，即說明銀行杠桿對經(jīng)濟增長的促進效應(yīng)不顯著。(2)經(jīng)濟增長中區(qū)域，在10%水平上，銀行杠桿與經(jīng)濟增長顯著正相關(guān)，而銀行杠桿波動風(fēng)險與經(jīng)濟增長顯著負相關(guān)。這說明，在經(jīng)濟增長中區(qū)域，銀行杠桿可促進經(jīng)濟增長，而銀行杠桿波動風(fēng)險會抑制經(jīng)濟增長。那么，在經(jīng)濟增長中區(qū)域，相關(guān)部門可適當提高銀行杠桿，控制銀行杠桿波動風(fēng)險，進而促進該區(qū)域經(jīng)濟增長。(3)經(jīng)濟增長快區(qū)域，在10%水平上，銀行杠桿波動風(fēng)險與經(jīng)濟增長顯著負相關(guān)，而銀行杠桿與經(jīng)濟增長不存在顯著相關(guān)關(guān)系。這說明，在經(jīng)濟增長快區(qū)域，銀行杠桿波動風(fēng)險會抑制經(jīng)濟增長，而銀行杠桿本身對經(jīng)濟增長的作用不大。那么，在經(jīng)濟增長快區(qū)域，相關(guān)部門需要通過加強控制銀行杠桿波動風(fēng)險，以減少其對經(jīng)濟增長的抑制作用。

綜上所述，我國銀行杠桿及其波動風(fēng)險與經(jīng)濟增長存在地理區(qū)域效應(yīng)和經(jīng)濟區(qū)域效應(yīng)。通過整合各地理區(qū)域和經(jīng)濟區(qū)域的結(jié)論還發(fā)現(xiàn)，在7個省(自治區(qū))，包括江蘇、安徽、山東、河南、廣西、四川以及西藏，銀行杠桿可以促進該地區(qū)的經(jīng)濟增長；在11個省(市、自治區(qū))，包括天津、山西、內(nèi)蒙古、河南、湖北、湖南、廣西、重慶、四川、貴州以及西藏，銀行杠桿波動風(fēng)險會抑制該地區(qū)的經(jīng)濟增長?？傮w上，銀行杠桿對于經(jīng)濟增長的影響不顯著，不同地域和不同經(jīng)濟增速之間存在差異，但銀行杠桿波動風(fēng)險對經(jīng)濟增長會產(chǎn)生抑制作用，支持了研究假設(shè)1和研究假設(shè)2。

六、研究結(jié)論及啟示

本文通過2003～2014年年度面板數(shù)據(jù)，采用GMM、偏差校正LSDV法以及SDM空間面板模型進行回歸，研究了我國銀行杠桿及其波動風(fēng)險對經(jīng)濟增長的作用，同時，進一步通過地理區(qū)域和經(jīng)濟區(qū)域的劃分，發(fā)現(xiàn)我國銀行杠桿及其波動風(fēng)險對經(jīng)濟增長存在地理區(qū)域效應(yīng)和經(jīng)濟區(qū)域效應(yīng)。本文得到主要結(jié)論如下：

第一，整體而言，我國銀行杠桿對經(jīng)濟增長的影響并不顯著，這說明銀行杠桿不能作為拉動我國經(jīng)濟增長的主要動力。但對不同區(qū)域而言，在華東、中南、西南和西北區(qū)域，當?shù)劂y行杠桿的提高可促進當?shù)亟?jīng)濟增長；在西北地區(qū)，當期高銀行杠桿雖然可拉動當期經(jīng)濟增長，但是該增長并不持久，而且，高銀行杠桿在下一期會對當?shù)亟?jīng)濟增長產(chǎn)生抑制作用。在經(jīng)濟增長中區(qū)域，銀行杠桿也可促進經(jīng)濟增長。

第二，我國銀行杠桿波動風(fēng)險會顯著抑制經(jīng)濟增長。在華北和中南區(qū)域，該抑制作用最為顯著。同時，在經(jīng)濟增長中和經(jīng)濟增長快區(qū)域，當?shù)劂y行杠桿波動風(fēng)險對當?shù)亟?jīng)濟增長也會起到抑制作用。

第三，通過整合我國銀行杠桿及其波動風(fēng)險對經(jīng)濟增長的地理區(qū)域效應(yīng)和經(jīng)濟區(qū)域效應(yīng)發(fā)現(xiàn)，在7個省(自治區(qū))，包括江蘇、安徽、山東、河南、廣西、四川以及西藏，銀行杠桿可促進該地區(qū)的經(jīng)濟增長，而在11個省(市、自治區(qū))，包括天津、山西、內(nèi)蒙古、河南、湖北、湖南、廣西、重慶、四川、貴州以及西藏，銀行杠桿波動風(fēng)險會抑制該地區(qū)的經(jīng)濟增長。

基于以上結(jié)論，本文提出以下政策建議：首先，整體而言，我國銀行杠桿波動風(fēng)險對經(jīng)濟增長會產(chǎn)生抑制作用，需要出臺控制銀行杠桿波動政策，降低銀行杠桿波動風(fēng)險，特別是以下11個省(市、自治區(qū))，即天津、山西、內(nèi)蒙古、河南、湖北、湖南、廣西、重慶、四川、貴州以及西藏。其次，在7個省(自治區(qū))，包括江蘇、安徽、山東、河南、廣西、四川以及西藏，相關(guān)部門可通過適當提升當?shù)劂y行杠桿率來促進當?shù)亟?jīng)濟增長，但在提升銀行杠桿的同時，也要加強對銀行杠桿波動風(fēng)險的控制，特別是河南、廣西、四川以及西藏這4個省(自治區(qū))。再次，相關(guān)部門應(yīng)宏觀和微觀相結(jié)合、長期和短期相結(jié)合，差異化地、前瞻性地實施銀行杠桿的動態(tài)管理措施，同時嚴加防控銀行杠桿大幅波動對宏觀經(jīng)濟產(chǎn)生的沖擊，努力維護金融安全，實現(xiàn)經(jīng)濟增長健康持續(xù)穩(wěn)定。為促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，中央及地方各相關(guān)部門需要進一步平衡好銀行業(yè)杠桿率與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系，探索出銀行業(yè)杠桿率最優(yōu)調(diào)整方式。

本文從空間和時間的角度分析了地區(qū)銀行杠桿及其波動風(fēng)險對當?shù)亟?jīng)濟增長的影響，發(fā)現(xiàn)它們之間存在顯著的個體地區(qū)效應(yīng)和時變效應(yīng)。然而，在構(gòu)建空間權(quán)重矩陣時，僅考慮了各地區(qū)的地理距離，未針對國家跨區(qū)域的支持政策進行調(diào)整，如東部省份對西部省份的定向援助計劃就可縮短地理距離，加大被援助區(qū)域與援助區(qū)域間的影響力度，因此對于如何加入政策性因素進一步構(gòu)建空間權(quán)重矩陣，可作為未來研究的方向。

注釋：

①金融危機虛擬變量指的是2008年全球金融危機。

②經(jīng)濟區(qū)域劃分如下：經(jīng)濟增長慢區(qū)域：北京、河北、遼寧、黑龍江、上海、浙江、福建、廣東、海南、云南、甘肅；經(jīng)濟增長中區(qū)域：山西、吉林、江蘇、安徽、山東、河南、廣西、四川、西藏、新疆；經(jīng)濟增長快區(qū)域：天津、內(nèi)蒙古、江西、湖北、湖南、重慶、貴州、陜西、青海、寧夏。

③地理區(qū)域劃分如下：華北區(qū)域包括北京、天津、河北、山西、內(nèi)蒙古；東北區(qū)域包括遼寧、吉林、黑龍江；華東區(qū)域包括上海、江蘇、浙江、安徽、福建、江西、山東；中南區(qū)域包括河南、湖北、湖南、廣東、廣西、海南；西南區(qū)域包括重慶、四川、貴州、云南、西藏；西北區(qū)域包括陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆。