一、引言
2015年12月的中央经济工作会议首次提出“三去一降一补”（去产能、去库存、去杠杆、降成本、补短板）的供给侧结构性改革任务。2017年10月，党的十九大报告指出，“从现在起到2020年，是全面建成小康社会决胜期”，“特别是要坚决打好防范化解重大风险、精准脱贫、污染防治的攻坚战”。2019年1月，习近平总书记在中央党校省部级领导干部专题研讨班上强调，“要坚持底线思维，增强忧患意识、提高防控能力，着力防范化解重大风险，保持经济持续健康发展和社会大局稳定”。从中不难看出，防范化解系统性金融风险，已经成为党中央国务院近年来格外关注的政策重点之一。
根据欧洲中央银行的定义，系统性金融风险是指可能会对一些系统重要性金融机构或金融市场产生严重负面影响的系统性事件爆发的风险，而导致风险爆发的扳机性因素既可能是外生性冲击、也可能来自内部（European Central Bank，2009）。根据伦敦经济学院系统性风险研究中心的定义，系统性金融风险是指整个金融体系发生崩溃的风险，这是由金融体系内部各种连接所传递与放大的一连串危机，并且通常会导致严重的经济衰退。[1]而自2016年年底以来至今，去杠杆与严监管一直是中国政府应对系统性金融风险的主基调，这说明杠杆率居高不下是中国系统性金融风险的主要表现。
杠杆率有微观与宏观之分。微观杠杆率一般是指某个企业资产负债表中总资产与所有者权益的比率，这衡量了一个企业的举债程度。宏观杠杆率则是指一个经济体（或经济部门）的总负债与该经济体GDP的比率，这衡量了一个经济体的举债程度。系统性金融风险关注的杠杆率无疑是指一个经济体的宏观杠杆率。如图1所示，中国的宏观杠杆率由1995年的100%左右上升至2018年的250%上下。其中，宏观杠杆率在2009年以及2012至2016年期间上涨得尤其迅速：2009年中国宏观杠杆率上升了36.8个百分点，而在2012年至2016年这五年间，平均每年上升13.5个百分点（根据BIS口径结算的结果）。
杠杆率上升本身并不可怕，人们担心的是与杠杆率上升通常所伴随的一系列风险：一是随着债务水平的上升，借债主体还本付息的压力将会不断增强，从而最终导致债务违约的风险。这种风险在市场利率显著升高的环境下将变得尤为突出；二是如果若干高负债主体同时发生债务违约，这一方面将给债权人造成重大资产损失（如果商业银行是主要债权人的话，这可能造成银行业危机），另一方面可能导致信贷市场停止运转（债务人举借新的债务遭遇困难）甚至逆向运动（例如债权人竞相提前抽回贷款），从而造成危机的传递与放大，甚至酿成债务危机、金融危机乃至经济危机；三是即使高杠杆率并未导致债务危机的爆发，其自身也可能导致中长期经济增速的下滑。例如，Reinhart与Rogoff（2010）的研究指出，如果一个国家的政府债务与GDP之比上升至90%的阈值，那么这个国家经济增长率的中位数将下降1个百分点，而平均增长率将会下降得更多。
目前研究中国高杠杆率的文献已经很多，但大多数文献是从企业高杠杆角度展开研究（钟宁桦等，2016；马建堂等，2016；纪敏等，2017）。本文的创新之处在于，沿着张明（2014）的逻辑进行拓展，试图从企业部门、政府部门与居民部门杠杆率轮动的角度出发，对未来中国宏观杠杆率的演变及其后果进行情景分析，并在此基础上给出应对策略。本文剩余部分的结构安排如下，第二部分从部门杠杆率演变角度梳理中国宏观杠杆率变化的若干特征事实；第三部分分析中国宏观杠杆率的部门轮动及其后果；第四部分给出政策建议；最后一部分为结论。
通过比较中国与新兴市场国家整体的宏观杠杆率（图2），可以总结出以下特征事实：第一，在2008年全球金融危机爆发后，中国与新兴市场国家的宏观杠杆率均出现了快速上升，但中国杠杆率的上升幅度远大于新兴市场国家。2008年底至2018年底，中国宏观杠杆率累计上升了112个百分点，而新兴市场国家宏观杠杆率累计上升了76个百分点；第二，截至2018年年底，中国宏观杠杆率要比新兴市场国家高出72个百分点，其中主要贡献来自企业部门杠杆率（中国企业部门杠杆率比新兴市场国家高出57个百分点）。[2]
通过比较中国与发达国家整体的宏观杠杆率（图3），可以总结出以下特征事实：第一，在2008年全球金融危机爆发后，中国宏观杠杆率快速上升，而发达国家宏观杠杆率大致不变，以至于截至2018年底，中国宏观杠杆率已经非常接近于发达国家平均水平；第二，虽然当前中国与发达国家宏观杠杆率总体水平相当接近，但两者的部门分布存在显著差异。中国企业部门杠杆率远高于家庭部门与政府部门杠杆率，而发达国家三个部门的杠杆率更加接近，且政府部门杠杆率相对最高。
与中国宏观杠杆率上升相伴随的另一个特征事实是，由于商业银行是中国金融市场最重要的融资主体，因此中国宏观杠杆率的上升必然伴随着银行信贷规模的上升。如图4所示，中国商业银行信贷余额与GDP的比率由2008年底的95%快速攀升至2018年底的148%。在2002年至2008年期间，银行信贷年均增速（15.3%）显著低于名义GDP增速（16.4%）；而在2009年至2018年期间，银行信贷年均增速（16.3%）显著高于名义GDP增速（11.2%）。[3]
更重要的是，自2010年至今，银行表内信贷的增长还不能充分刻画真实银行信贷的增长状况，这两者之间的差额即是中国影子银行体系提供的融资。中国影子银行体系从2010年起开始发端，主要目的是为了规避中国政府对商业银行向地方政府与房地产开放商提供融资的种种限制。迄今为止，中国影子银行的发展可以分为“通道融资”与“同业融资”两个阶段（王喆等，2017）。2010年至2016年，中国影子银行体系处于快速发展阶段。如图4所示，银行理财产品资金余额到2016年年底上升至30万亿人民币，大致占到同期银行贷款余额的30%左右，其中同业理财产品余额占到银行理财产品余额的五分之一强。换言之，如果考虑到2010年至2016年期间影子银行的快速发展，则同期内银行广义信贷占GDP比率增长得更为迅猛：2016年年底银行广义信贷余额占GDP比率高达185%，要比银行表内信贷余额占GDP比率高出40个百分点。
综上所述，我们可以总结出中国宏观杠杆率演进的三大特征事实：第一，自2008年全球金融危机爆发后，中国宏观杠杆率快速攀升，其上升速度显著高于新兴市场与发达国家各自的平均水平；第二，从分部门结构来看，中国企业杠杆率之高在全球范围内非常突出，而政府与居民杠杆率似乎处于较为合理的水平（略高于新兴市场国家平均水平，但略低于发达国家平均水平）；第三，作为中国宏观杠杆率快速攀升这枚硬币的另一面，是银行信贷余额的飙升与影子银行体系的膨胀。
在本节，笔者将通过四个环节来分析中国宏观杠杆率的部门轮动。首先，笔者将估算地方政府隐性债务与全口径真实政府杠杆率；其次，笔者将分析从企业与地方政府杠杆率到居民杠杆率的轮动；再次，笔者将分析从企业、地方政府、居民杠杆率到银行不良资产、最终再到中央政府杠杆率的轮动；最后，笔者将进行部门杠杆率轮动引发系统性金融风险的情景分析。
1、真实的地方政府杠杆率
笔者认为，要更加准确地分析中国宏观杠杆率的部门轮动，首先必须把政府部门杠杆率拆解为中央政府杠杆率与地方政府杠杆率。这是因为，中国中央政府与地方政府的行为逻辑存在很大的区别。在经济发展领域，受中央指挥棒的影响，地方政府有很强的动力去参加所谓的“GDP锦标赛”（周黎安，2007）。由于自身财政资金有限，因此地方政府有着强烈的冲动去通过举债来促进地方投资（尤其是基础设施投资）与经济增长。
根据Wind的数据，2017年年底，中央财政债务余额为13.48万亿元，占到当年GDP（82.08万亿元）的16%；地方政府债务余额为16.47万亿元，占到当年GDP的20%。加总起来，2017年年底政府总债务与GDP的比率为36%。然而，官方的地方政府债务数据可能存在明显低估：一方面，地方政府有很大一部分债务是通过地方融资平台举借的（地方政府对此给与了显性或隐性的担保），这在统计中被计入了企业部门债务、而非地方政府债务；另一方面，近年来地方政府参与了大量的PPP项目，其中大部分向银行举借的债务也含有政府担保，从而事实上构成了地方政府的隐性债务。
这里我们引用两种估算结果。第一，根据平安证券的估算，截至2017年年底，地方融资平台的存在使得大约占GDP30%左右的债务应该从企业部门债务划归地方政府，而地方政府通过PPP新增隐性债务可能达到GDP的15%。这就意味着，真实的地方政府债务占GDP比率将会达到65%，而真实的全口径政府债务杠杆率将由36%上升至81%（张明等，2018）；第二，根据太平洋证券的估算，截至2017年年底，全国地方政府隐性债务的规模约在38万亿元左右，占到当年GDP的46%。这意味着，2017年年底中国政府部门杠杆率约为82%，其中地方政府杠杆率约为66%（魏涛等，2018）。不难看出，尽管以上两种估算的方法迥异，但最终结果是相当接近的。
如果用上述地方政府隐性债务的估算来修正中国的宏观杠杆率，那么，截至2017年年底，中国的宏观杠杆率高达290%，其中企业、政府与居民部门杠杆率分别为128%、82%与49%。换言之，真实的中国企业部门杠杆率并没有看上去那么危险，而真实的中国政府部门杠杆率也并没有看上去那么安全。
这里需要指出的是，中国地方政府债务的分布并不是均匀的。总体而言，东部地区政府债务压力较低，而西部地区政府债务压力较高。例如，根据太平洋证券的估算，从包含了隐性债务的负债率（债务/各地GDP）来看，截至2017年年底，东部地方政府债务率平均为45.9%，风险整体可控；中部地方政府债务率平均为68.2%，略高于全国水平；西部地方政府债务率高达110.4%，需要重点关注。其中西藏债务率高达218.3%，位居全国之首，而青海、内蒙古、甘肃、贵州与宁夏的债务率也超过了120%（魏涛等，2018）。很明显的一个事实是，除非地方政府违约或者中央政府提供救助，否则仅靠西部地区自身是很难足额偿还如此之高的债务的。
2、从企业与地方政府杠杆率到居民杠杆率的轮动——房地产市场的角色
如前所述，从分部门杠杆率来看，中国目前值得担心的是企业与地方政府杠杆率，然而过去10年来居民部门杠杆率的快速上升也不容忽视。例如，2008年底至2018年底，中国居民部门杠杆率由18%上升至53%，上升了35个百分点。此外，在2017年与2018年，随着金融去杠杆、严监管的进行，企业部门杠杆率已经稳中略降（由2016年的158%降至2018年的154%），政府部门杠杆率的官方数据也稳定在36-37%左右，但居民部门杠杆率却由2016年底的45%上升至2018年底的53%。
过去10年来居民部门杠杆率快速攀升的主要原因，是城市居民通过贷款购买房地产。而居民购买房地产的过程，从杠杆率部门轮动的视角出发，其实也是房地产企业与地方政府去杠杆（前者通过售房回笼资金、后者通过卖地获得资金）、而居民部门相应加杠杆（居民通过借入住房抵押贷款以及与房产相关的消费贷）的过程。换言之，房地产价格不断上升、房地产交易持续火爆，造成了宏观杠杆率从企业部门与地方政府向居民部门的轮动。
居民部门杠杆率（居民部门负债/GDP）仅是衡量居民部门负债状况的一种指标，我们还可以用居民部门负债/居民可支配收入这一指标来衡量居民部门负债状况（张明，2017；中国人民银行金融稳定小组，2019）。如图5所示，中国居民部门负债与居民可支配收入之比，已经由2008年底的31%快速上升至2018年底的100%，这一水平已经和发达国家基本持平。
居民部门债务高企至少有两个不利后果。其一，由于居民举债形成的资产主要集中在房地产。如果未来房价显著下行，那么举债购房的居民可能会面临资不抵债的格局，从而导致违约加剧，这既会给居民造成财富损失，也会给商业银行带来坏账压力；其二，如果居民大量举债的结果造成当期收入的很大一部分不得不用于还本付息，那么这就会导致居民还本付息之后的可支配收入增速下降，最终导致消费增速下降。如图5所示，从2009年至2018年，中国社会消费品零售总额的实际增速已经由17%左右持续下降至7%上下，这与居民部门债务水平的持续上升形成了鲜明的负相关。一个相关例证是，中国人民银行货币政策分析小组（2019）发现，在控制了人均可支配收入、社会融资规模等因素后，居民杠杆率水平每上升一个百分点，社会消费品零售总额的增速会下降大概0.3个百分点。
3、从企业、地方政府、居民杠杆率到中央政府杠杆率的轮动——通过银行危机的渠道
中国金融市场迄今为止依然是一个商业银行间接融资主导的市场。证据之一，是虽然银行贷款在社会融资规模中的占比显著下降，但迄今为止依然占到大半壁江山，且在金融监管强化的背景下有重新上升之势。例如，新增人民币贷款占社会融资规模的比重一度由2002年的92%下降至2013年的51%，但到2018年重新上升至81%。证据之二，是银行资金依然是各种影子银行融资（例如银信合作、银行同业拆借等）的最重要的最终资金来源。如前所述，硬币的一面，是企业、地方政府与居民杠杆率的持续上升，而硬币的另一面，则是银行信贷余额的快速攀升。如果未来企业、地方政府与居民部门发生普遍违约现象，这必然会导致中国商业银行的坏账率显著增加、资本充足率显著下行与资产利润率显著下降。在严重的情形下，实体经济的大面积违约可能会引爆系统性银行危机。
如图6所示，尽管从2013年起至今，中国商业银行的不良贷款率有所上行、资产利润率有所下降，但总体上还处于可控范围。此外，反映商业银行杠杆率的若干指标（例如资产负债率、资本充足率、权益资本比重等）还有所上升。换言之，银行部门杠杆率的“向好”与宏观杠杆率的堪忧形成了鲜明的反差。然而正如刘瑶等（2019）所指出的，考虑到影子银行体系的广泛存在，中国银行部门的真实杠杆率可能被严重低估。此外，银行信贷质量的普遍下降、金融机构之间存在着千丝万缕的联系等因素，可能成为未来商业银行面临的重要风险点。如果特定冲击导致中国企业、地方政府与居民部门违约率显著上升，那么中国商业银行将会面临集中负面冲击，部分规模较小、融资渠道单一、抵御危机风险较弱的商业银行（特别是城商行与农商行）可能会爆发严重危机。
考虑到银行体系整体健康对于中国金融市场顺畅运转的重要性，一旦商业银行爆发危机，中国政府势必要介入进行救援。而不论中国政府采用何种救援方法（例如帮助银行剥离不良资产、为银行提供显性或隐性偿债担保、注入新的资本金等），中国政府都必须注入财政资金帮助银行纾困，而这意味着中央政府杠杆率的上升（地方政府的财政资金本就捉襟见肘，基本上没有资金实力来帮助大中型商业银行纾困）。换言之，通过中央政府对商业银行进行危机救援的方式，最终实现了企业、地方政府与居民杠杆率向中央政府杠杆率的轮动。为了抵御企业、地方政府与居民部门被动去杠杆行为对金融体系与实体经济可能造成的负面影响，中央政府不得不通过自身加杠杆的方式进行对冲。
4、系统性金融风险爆发的情景分析
在上述分析的基础上，可以进行中国爆发系统性金融风险的情景分析。
引爆危机的扳机性因素可能是外生的，也可能是内生的。外生冲击可能源自国际利率（特别是美国利率）的上升，由于中国资本账户已经日益开放，如果要维持人民币兑美元汇率的基本稳定，国内利率也需要与国际利率同步上升。因此，国际利率上升导致国内利率被动上升，从而成为引爆系统性风险的扳机性因素。内生冲击则可能来自经济增速与工业品价格（PPI）的过快下降，这会导致企业、地方政府与居民部门还本付息的能力下降，从而导致违约率上升，也即所谓“债务—通缩”螺旋（陆婷等，2015）。
危机的传导步骤之一，是随着国内利率显著上升（外生冲击）或者国内经济增速过快下降（内生冲击），企业、地方政府与居民还本付息能力下降，出现大规模违约情形（被动去杠杆），且违约在企业（尤其是房地产企业）与地方政府之间交织传递，导致违约案例不断增加。
危机的传导步骤之二，是随着借款主体违约加剧，无论商业银行、非银行金融机构还是债券市场，都拒绝为借款者提供新的融资，或者为融资要求太高的价格，导致借款者不能大规模借新还旧，从而导致更大面积的债务违约出现。
危机的传导步骤之三，是随着企业、地方政府与居民部门违约加剧，中国银行体系出现大量坏账，导致资本充足率不断下降、资产收益率不断降低，首先是规模较小、脆弱性较强的中小商业银行（城商行、农商行）开始出现挤兑与危机，随后挤兑扩展至部分股份制银行。较大规模的银行业危机形成并爆发。
危机的传导步骤之四，是为了避免银行业危机的爆发，中央政府不得不介入进行救援。首先是央行发挥最后贷款人职能，为商业银行提供流动性支撑。其次是财政介入，或者帮助商业银行剥离不良资产、或者对商业银行部分债务实现政府担保、或者对商业银行提供新的资本金支持。而无论中央政府采取何种救援措施，最终均会导致财政赤字的扩大与政府债务的上升。换言之，企业、地方政府与居民的被动去杠杆行为，最终通过银行业危机的爆发与救援，引发了中央政府的被动加杠杆行为。
危机的传导步骤之五，是随着中央政府杠杆率的快速上升，市场主体将会产生未来中央政府可能通过加税或者制造通胀来实施去杠杆的预期。而在加税与通胀预期驱使下，私人主体选择将自己的资本转移至境外，从而产生大规模资本外流。持续的资本外流将会加剧人民币贬值压力，而人民币贬值压力反过来又会加剧持续的资本外流。
危机的传导步骤之六，是为了避免持续的资本外流，中央银行被迫提高国内利率。而国内利率的提高将会进一步加大企业、地方政府与居民的还本付息压力，从而导致更大规模的违约行为。这就重新回到了危机的传导步骤之一，也即形成了一个可能不断往复、自我强化的恶性循环。
当然，从目前的状况来看，中国爆发沿着上述情景演进的系统性风险的概率仍然较低。不过正如习总书记所强调的“要坚持底线思维，增强忧患意识、提高防控能力”，我们仍应高度重视针对系统性金融风险爆发情景的预判、诊断与防范。
四、如何从杠杆率部门轮动的角度防范系统性金融风险的爆发
在上述针对特定部门无序去杠杆引发系统性金融危机的情景分析中，放大危机的关键因素在于杠杆率的部门轮动，因此应对策略的关键也在于削弱甚至切断杠杆率的部门轮动。沿着这一思路，笔者在此提出如下政策建议：
第一，尽量避免发生引爆系统性金融危机的扳机性因素。一方面，为了避免国外利率上升导致国内利率被动上升，中国央行应该加大人民币汇率形成机制的市场化，增强人民币汇率形成机制的弹性。这一做法有助于增强国内货币政策的独立性，避免国内利率跟随国外利率被动上升。另一方面，中国政府应该尽可能通过加快结构性改革与逆周期宏观政策来实现经济增速的平稳增长。即使人口老龄化加剧等长期不利因素将会导致潜在经济增速不可避免地下滑，中国政府也应该努力使经济增速的下滑变得更加平稳，以避免形成“债务—通缩”螺旋。
第二，继续坚持“房住不炒”原则，建立房地产调控的长效机制，既避免房地产泡沫继续膨胀，也要防止房价过快下跌。坚持当前房地产调控政策的最重要目的之一，是避免居民部门杠杆率进一步快速上升。目前中国房地产市场已经形成了分化格局，也即一二线城市房价依然面临上涨压力，而三四线城市房价已经开始面临下跌压力。这就需要中国政府坚持“因城施策”的调控思路，在一二线城市通过增加多样化房产供给来降低上涨压力，而三四线要通过限制无序开发来避免过度供给。
第三，中国商业银行要为即将到来的大规模债务违约潮做好准备，未来应该采取“三管齐下”的方式来处置不良资产，以避免中央政府以全额买单的方式过快地加杠杆。一方面，中国商业银行应该利用目前利润率依然较高的优势，尽可能多计提拨备与坏账准备金。此外，商业银行业应该抓住当前的时间窗口（在系统性违约爆发之前），通过多种方式（包括上市、增发股票、发行长期债券与夹层债券等）去补充资本金。另一方面，在不良资产显著增长后，商业银行应该采用“三管齐下”的方式来进行应对：首先，商业银行应该动用自身拨备、坏账准备金与自有资本来冲销不良资产；其次，商业银行应该通过市场价格将部分不良资产转移给具有专业经验的第三方不良资产处理机构进行处置；再次，等到商业银行的资产负债表已经变得较为干净，同时资本金严重匮乏的时候，中央政府再动用财政资金进行注资。
第四，针对部分地方政府债务压力实在太高、自身不可能足额偿还的情况，中央政府可以采取与地方政府达成协议，对部分具有纯粹公共产品性质的基础设施投资产生的债务代为偿还，但这一过程应该采用透明化与新老划断的方式。中国地方政府高债务的原因之一，是用非常高的市场化利率去为长周期低收益的公益项目融资。为了避免地方政府违约导致银行危机、从而最终不得不加杠杆，中央政府提前介入、积极处置地方政府债务，实施公开、透明、新老划断地帮助地方政府偿还部分债务的方式，是以时间换空间，最终降低自身加杠杆幅度的明智选择。换言之，在早期积极介入、部分买单，可以避免最终被动入场、全额买单的局面。
第五，为了避免加税与通胀预期引发私人部门大规模资本外流，一方面，中国政府应该承诺维持企业与居民所面临各项税收的税率稳定、以及维持通货膨胀率稳定，以此来稳定企业与居民的相关预期；另一方面，中国政府应该保持对短期资本流动的合理管制，避免未来形成短期资本持续流出与人民币贬值预期加剧之间的相互强化机制。
五、结论
防范化解重大风险是中国政府在全面建成小康社会决胜期的三大攻坚战之一。而防范化解以高杠杆为特征的系统性金融风险，则是中国政府在当前面临的最关键任务之一。
中国宏观杠杆率演进具有如下三个特征：第一，自2008年全球金融危机爆发后，中国宏观杠杆率快速攀升，其上升速度显著高于新兴市场与发达国家的平均水平；第二，分部门来看，中国企业杠杆率之高在全球范围内非常突出，而政府与居民杠杆率似乎均处于较为合理的水平；第三，中国宏观杠杆率的攀升伴随着银行信贷余额的飙升与影子银行体系的膨胀。
要系统深入分析中国宏观杠杆率的部门轮动，必须单独分析地方政府杠杆率。截至2017年底，中国地方政府的真实杠杆率高达65-66%。房地产市场的持续火爆，事实上是居民部门通过加杠杆的方式帮助企业与地方政府实现了去杠杆或者稳杠杆，但居民部门杠杆率的过快上升已经造成消费增速的显著下降。考虑到商业银行在中国金融市场中扮演的核心角色，未来企业、地方政府与居民部门大规模被动去杠杆必然会导致商业银行经营状况显著恶化、甚至引爆银行危机。
从杠杆率部门轮动的视角出发，中国爆发系统性金融风险的可能情景是：第一，国外利率上升或者国内经济增速过快下降，导致企业、地方政府与居民还本付息压力上升、违约率增加，开始被动去杠杆；第二，违约率上升导致金融市场过度反应，新的融资来源收缩或者被切断，造成违约率进一步加剧并蔓延开来；第三，企业、地方政府与居民集体去杠杆引爆银行危机；第四，为避免银行系统性危机，中央政府被迫介入，通过自身加杠杆的方式来缓解其他部门被动去杠杆所造成的负面影响；第五，中央政府杠杆率的过快上升加剧私人部门关于加税与通胀的预期，进而引发大规模资本外流；第六，为了避免大规模资本外流，中国央行被迫提高国内利率，从而导致债务违约进一步加剧，最终形成恶性循环。
为避免中国系统性金融危机沿着上述逻辑链条爆发，关键在于切断杠杆率在部门之间的轮动。我们提出的政策建议包括：第一，通过加大人民币汇率形成机制市场化，以及保持经济增速平稳增长，来消除引爆危机的扳机性因素；第二，坚持房住不炒、因城施策的原则，完善房地产调控的长效机制，以稳定居民部门杠杆率；第三，商业银行应增强自身财务实力，并采取自身消化、市场化处置与政府注资相结合的三管齐下方式来应对未来的不良贷款浪潮；第四，中央政府应该采取透明化与新老划断的方式，帮助地方政府及时处置一部分债务，通过主动提前买单的方式来避免未来被动全额买单的局面；第五，中央政府应稳定私人部门的税收与通胀预期，并保持合理的资本账户管制。
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[1] http://www.systemicrisk.ac.uk/systemic-risk.
[2]本文中的企业部门杠杆率均指非金融企业，不包含金融机构在内。
[3]以上数据为笔者根据Wind数据计算的结果。
