金融周期、金融效率及金融产能研究

金融是经济的血液，金融业的发展不仅增大血液融通量，更重要的是增强血液流通的良性循环，为实体经济的生产和扩大再生产提供必要的货币资金支持。但如果金融行业发展不当，比如过快也会产生货币资金脱实向虚，从而对实体经济产生副作用。比如循环脱节，增大运作货币资本的成本等。我国经济进入新常态以后，经济从过去的高速增长转型为中高速增长，金融业怎样增强对实体经济支持的力度，需要研究。这方面的研究，既要关注总体，也要关注结构，更要关注效率。但对金融行业效率的相关研究，国际上是个薄弱环节，国内学者的研究应当说才开始。本文力图在回顾总结已有研究成果的基础上，从金融周期发展阶段的视角出发分析我国的金融业的产能及其效率以抛砖引玉。

一、金融周期理论提出的视角

应当说完整的金融周期理论，始于费雪的“债务—通缩理论”。1933年美国经济学家费雪（Irving·Fisher, 1867—1947年）在《大萧条的债务通缩理论》一文中，首次提出了“债务—通缩”理论。该理论的逻辑是：①在经济发展的一定时期，企业家认为投资前景极好从而过度负债；②到经济发展到一定阶段，债权人会出于谨慎而高压式清收债务；③由于清收债务存款货币减少，货币流通速度下降，通货紧缩；④由于存款货币减少、通货紧缩，使得资产价格大幅下降；⑤资产价格大幅下降使得企业利润下降或亏损；⑥企业利润下降转为亏损，引发破产和失业；⑦企业破产和失业使人们的信心丧失；⑧人们的信心丧失，使得货币和商品的流通速度继续下降；⑨在以上8个进程中，利率受到影响，名义利率下降，实际利率上升。由于利率最直接影响到企业家的投资决定，这样的债务通缩循环并不能自我调整回到充分就业的均衡状态，只能逐渐走入经济萧条，爆发经济危机（Fisher, 1933）。费雪的这一理论是他观察、分析了20世纪30年代的危机过程后得出的，是分析这场危机产生原因的一家之言。

值得我们重视的是，过度负债与通货紧缩之间的相互作用，尤其增加了债务人的多重负担。一是债权人催收负债——还本付息的负担；二是资产价值萎缩，实际债务价值更高；三是实际利率上升——企业财务成本上升。费雪计算了20世纪大萧条时期美国社会的债务变化情况，根据他的计算，到1933年3月由于价格下降和资产价值萎缩，整个社会的真实负债比1929年初大约上升了40%。所以，他说“债务人还的越多，欠的也越多”（Fisher, 1933），这是经济危机的根本原因。

还值得我们思考的是，费雪的“债务—通缩”理论得以成立的假定条件。他假定的条件至少有：①经济繁荣时期企业家过度负债；②价格因此下跌，资产价值萎缩。也就是说，在他看来，过度负债和价格水平是这一理论的内生变量。换句话说，如果负债没有过度，价格水平因其他因素并未下跌，反而上涨，结果则另当别论。此外，这一理论还包含人的心理因素：企业家预期看好，债权人强势收债，企业家丧失信心。心理因素交织支配人的行为，行为导致结果。所以应当说，费雪的“债务—通缩”理论，既升华了当时美国的经济状况，又反映了人们的心理因素。

费雪的“债务—通缩”理论虽然对20世纪30年代大萧条做出了合理解释，成了一家之言，但由于人们对古典经济理论的逆反和对罗斯福新政的褒奖，这一理论没有得到应有的重视，而使得凯恩斯（John Maynard Keynes, 1883—1946年）的观点流行起来。凯恩斯认为30年代的危机的主要原因不是过度负债和通货紧缩，而主要是因为30年代时在生产和投资领域的投机风潮。这样的认知也是从这场大危机的实际出发的：①这场危机持续的时期长达5年，造成了长期萧条的局面，生产下降、失业增加；②不仅是一场生产危机，而且是一场金融危机，表现为股票暴跌、股票交易破产、向银行挤提存款、抢购黄金、银行倒闭、货币政策失灵。面对这种状况，他认为导致萧条的根源不是需求的缺乏，而是信心的缺乏。他主张要恢复经济就必须恢复金本位的信心，同时削减政府开支。

与费雪的认知相比，凯恩斯着力从宏观层面和更宽广的视角去观察问题，而不是仅局限于债务—通缩。但他们有一个共同点，即对心理活动的分析：从最开始的投机风潮，到最终对商业信心的缺乏。

但在相当长的时期中，费雪的理论被忽视了。重新引发对这一理论重视和讨论的是20世纪末和21世纪初的两位经济学家。一位是沃夫森（Martin H. Wolfson，美国圣母大学副教授，其研究方向主要是激进经济学，包括马克思主义理论等），另一位是明斯基（Hyman P. Minsky, 1919—1996年）。沃夫森（1996）从三个方面对费雪理论进行了讨论：①价格水平下降这一假设不一定是必然的，因为价格波动是常态，通货膨胀也是一种历史趋势；②这一理论没有全面纳入银行体系的作用因素，费雪只把银行体系视为“债务—通缩”作用的结果而并没有作为原因，事实上银行在债务危机中起着推波助澜的作用；③这一理论没有着力分析引起过度负债的原因，只强调过度负债导致高压式的债务清偿。

着力分析引起过度债务原因的经济学家是明斯基。他在1985年出版的《稳定不稳定的经济——一种金融不稳定视角》一书中提出“在我们这种类型的经济中，是什么因素使经济运行状况产生如此剧烈的变化？”“要回答这个问题，就需要弄清楚那些追逐利润的商人和银行家如何把一个最初稳定的金融体系（不易引发金融危机）变成一个脆弱的金融体系（容易导致金融危机）。决定融资关系和资产价值的市场机制所发出的信号促进发展那些容易产生不稳定性的融资关系，并最终使不稳定性变为现实”（Minsky, 1986）。明斯基在这一段话中指出了4点：①经济的不稳定性起源于金融的不稳定性；②金融不稳定性源于商人和银行家对利润的追逐；③引发金融走向不稳定的因素是那些决定融资关系和资产价值的市场机制所发出的信号；④这种信号会促进那些容易产生不稳定性的融资关系，并最终使不稳定性变为现实。他所指出的融资关系包括三个阶段或三个时期，即“对冲性融资”“投机性融资”和“庞氏融资”。“对冲性融资”也可称作“投资性融资”，是指债务人能够从投资中获得足够的“现金流”，以此还本付息后还有盈余，此时的融资关系是健康的。“投机性融资”是指债务人能够从投资中获得的“现金流”只能付息，不能还本，此时的融资关系已出现不稳定因素。“庞氏融资”是指债务人从投资中所获得“现金流”已无法满足付息的要求，只能通过出售资产偿还债务或者“借新还旧”“寅吃卯粮”，这种融资关系无法持续，最终会导致金融危机的爆发。在这样的分析中，明斯基强调投资获得“现金流”的波动性对企业资产负债活动的影响。对于“决定融资关系和资产价值的市场机制所发出的信号”，明斯基的认知是：“资本主义市场机制不能产生持续的、价格稳定的以及充分就业的均衡，”“严重的经济周期是源于对资本主义至关重要的内生特性。”这两点是明斯基认识金融不稳定的两个假定前提。前者指出：由于市场机制的不均衡，使得“现金流”波动，改变着企业家和银行家的行为，尤其是其融资方式；后者强调这种不稳定的内生性，非外生性，而且这种不稳定性呈现为经济周期。明斯基特别关注在经济“高涨时期”人的经济行为，他指出：人的经济行为为什么向较容易发生金融危机的方向转化？因为在繁荣的经济中危机容易被抑制住，在这种状况下“高危机，是正确的”。所以，这种倾向发生在投机性繁荣中，有着内在的、本质的不稳定性。现行经济的不稳定性源于金融的不稳定，或者说金融的脆弱性，这是明斯基在经济学领域的巨大贡献，也是他继承发展了前人学术思想和研究成果的体现。他说：“金融不稳定性理论的基本原理可以从凯恩斯的《通论》、费雪对‘债务—通缩’的描述，以及从西蒙的著作中推导出来。那些经历了20世纪30年代的经济学家们在解释当时的经济现象时，不会忽略金融崩溃及其前期的投机行为。”（Minsky, 1986）

由明斯基的金融不稳定性理论，西方经济学家保罗·麦考利提出了“明斯基时刻”假说。所谓“明斯基时刻”假说是指资产价值崩溃的时刻。随着投资者所承受的风险水平越来越大，直到入不敷出，超过了收支不平衡点而崩溃。由于处于投机融资的阶段，放贷者会尽快收回贷款，“就像引导到资产价值崩溃的时刻”。“明斯基时刻”表示了市场繁荣与衰退之间的转折点：好日子的时候，投资者敢于冒险；好日子时间越长，投资者冒险越多，直到过度冒险。从而使得投资者逐渐到达临界点，资产产生的现金流无法偿还债务，投机性资产的损失促使放贷者收回贷款，最终导致资产价值崩溃。由此，我们能够说所谓的金融周期也就是债务周期，是债务危机被抑制住直到债务危机总爆发的时期。

继明斯基“金融不稳定理论”之后，1981年诺贝尔经济学奖得主托宾提出了“银行体系关键论”，该理论指出：银行在金融危机中起关键作用。其逻辑是：企业过度负债，银行风险增大，银行贷款管理从严，企业投资减少，经济发展减慢，企业被迫出售资产清偿债务，资产价格下降，资产缩水，债务链条断裂，出现连锁反应，银行业发生危机。托宾认为在这一过程中银行是关键：只要银行能够继续放款，企业资金链就不会断裂，危机就不会发生。这实际上是指出了金融危机的货币因素。换句话说，在过度负债的状况下，如果银行能够提供贷款，可以避免“债务—通缩”的过程。由此，我们能够说，金融周期既是过度负债的过程，也是避免通货紧缩的过程。

金融周期理论始于费雪，深化于明斯基和托宾。这一理论被学术界普遍用来解释2007年发生在美国后来发展至全球的金融危机。我国央行的周小川行长最近也发出警告，要避免“明斯基时刻”的到来，守住不发生系统性金融风险的底线。

二、金融周期的特征及我国当前所处阶段

在对金融周期进行理论分析的同时，学术界试图从实证角度分析和刻画金融周期的特征。具有代表性的是国际清算银行（Bank of International Settlement）的众多经济学家，如Drehmann等（2012）对金融周期现象做了大量实证性分析。国内一些学者也较早就开始关注金融周期与金融稳定性问题，如张晓晶和孙涛（2006）用实证方法度量的中国房地产周期的影响因素。近年来，一些学者对中国的金融周期问题进行实证分析和讨论，这包括彭文生（2017）、陈雨露等（2016）、张晓晶和王宇（2016）、伊楠和张斌（2016）、昌忠泽和曹沁（2017）等，对金融周期问题进行了有益探索。众多实证分析表明了金融周期独立于经济周期的存在性，并因此而强调了宏观审慎监管的重要性。

金融周期着力以信用规模、房地产价格和资本市场价格波动来刻画，反映的是全社会的信用总量以及资本市场价格的周期性特征。Drehmann等人（2012）推荐使用设定频率的滤波分析（Frequencybased filter analysis）和拐点分析（turning-point analysis）这两种方法来构造金融周期指标。在此基础上用图描绘了美国、德国、英国、挪威、瑞典、澳大利亚和日本这七个国家的金融周期现象，并总结出各国金融周期的普遍特征。由此得出的两个主要特征是：①金融周期的跨度和波幅都大于经济周期；②金融周期的波峰一般对应着金融危机。对于第一个特征，从图中可以明显地看出经济周期一般为1～8年一个轮回，而金融周期则平均长达16年。20世纪70年代至今，美国走完了3轮完整的金融周期，而经济周期则超过6轮。并且自80年代后期，金融周期的波幅明显高于经济周期的波幅。对于第二个特征，当金融周期达到顶峰的时刻一般都会对应着一定程度的金融危机，此顶峰也就是所谓的“明斯基时刻”。这七个国家自1985年以来的波峰共发生过12次，其中仅有3次没有爆发金融危机（1998年的德国，2009年的澳大利亚和挪威）。但这三次例外，实际上也伴随着银行业的巨大压力。德国的银行系统，尤其是互助银行系统在2000年左右面临了巨大压力；挪威当局在2009年向28个挪威银行注入4.1万亿挪威克朗以缓解其压力；澳大利亚当局也在2008年采取了相应的稳定举措。

金融周期的另一个重要特征是股票价格、房地产价格和信用规模（占GDP的比例）总是按照一致的顺序先后见顶。以美国为例，1987年10月19日是著名的“黑色星期一”，股市暴跌，而房地产价格是推迟到1989年初才见顶回落，之后到1990年才出现信用见顶回落，宏观经济也在1990—1991年出现了衰退。2008年的次贷危机更为明显：纳斯达克泡沫破灭出现在2000年年末，但之后很长一段时间房地产价格和信用规模依然在上涨；房地产价格在2006年初见顶，而信用规模直至2009年才开始回落；与信用规模见顶回落相伴随的是2008年开启的全球金融危机。1990年和2009年是两次信用周期的波峰时刻，相隔19年，远远超过一般经济周期的跨度。

关于股票价格、房地产价格和信用规模按照顺序先后见顶的原因有很多解释，Drehmann偏向于用所谓的“未完成的衰退（Unfinished Recession）”理论来解释。简单地说，就是当股市和房地产价格先后见顶后，货币当局总是喜欢采取逆周期的货币政策，在信用规模偏向于紧随资产价格见顶回落的时候，一般都会有较为宽松的流动性环境。货币当局之所以在此时采用宽松政策，依据的是传统央行货币政策理论。传统货币政策理论认为物价稳定与实际产出等于潜在产出是央行货币政策的最重要的两个目标。Blanchard和Gali（2007）在一个大国封闭模型中证明了稳定的通胀率可以使得产出水平自动满足潜在产出，因此最理想的央行应实行通胀目标制。由于现实中存在的一些金融扭曲会使物价稳定和产出位于潜在产出水平这两个目标不一定能同时达到，甚至有可能相互冲突，央行普遍采用通胀率与就业率的双目标制，但仍主要以通胀率稳定作为其首要的政策目标。在这样的理论指导下，当资产价格开始下降时，物价趋于下降，而失业率趋于上升，央行自然首先考虑的是降低利率以抬高通胀率和降低失业率。美国在1989年和2006房地产价格见顶后，都是开启了降息周期，实际利率不断下降。但宽松的货币政策并不能阻止金融周期本身的见顶回落，其所能够做到的仅仅是将周期后延。被流动性环境拖延的时间越长，金融危机的破坏性越猛烈。因此，在2008年全球金融危机发生后，央行开始反思传统货币政策框架，并普遍都将宏观审慎政策作为货币当局的重要工作之一。

中国的房地产价格有自身的特殊因素。一般认为我国商品房制度改革的准备阶段是1988—1998年，1988年国务院房改领导小组引发了《关于在全国城镇分期分批推行住房制度改革的实施方案》，开启了住房商品化进程。1998年则是在经历了亚洲金融危机所带来的低谷后，商品房全面改革以及住房面积大规模开工提升的开始。从股市价格来看，1998年至今至少在2007年和2015年经历两次波峰，但房地产价格却没有明显的回落。虽然2008年受全球金融危机的影响，全国房价有短暂的回调，但随着2009年“4万亿”投资的开始，房价很快又回到了上升趋势中。因此，从房地产价格来看，我国尚未走完一轮完整的金融周期。这主要是由于过去20年，中国经历了从计划经济向市场经济的转型，商品房市场从无到有，同时还伴随着城市化进程。房地产价格本身就有着较为明显的上涨趋势，其周期性特征故而并不明显。

我们以银行贷款余额与GDP的比例关系来表示信用规模，当前这一比例为146%，两次较为明显的顶峰是2003年末和2010年。股票价格的三次顶峰发生在2001年、2007年和2015年，前两次都一定程度上领先了信用规模的顶峰。虽然当前政府已经将降杠杆作为防控金融风险、增强金融稳定性的重要任务，但信用规模依然在温和上升。

根据信用规模的波动，我们认为2003年和2010年是两次周期的顶点。但伴随着相应的经济刺激政策和宽松货币环境，2010年出现的下降被大规模信用投放和基础设施建设而终止。再叠加房地产市场改革和城市化进程的特殊性，可以说我国尚未走完一轮完整的金融周期。而当前则有周期见顶的可能：股市率先在2015年6月达到顶点，之后房地产价格在“去库存”的政策支持下继续快速上涨，随着2017年房地产调控政策趋严，房价已出现企稳的迹象。如果按照金融周期的典型特征，之后便会出现房价和杠杆率的回落。在一些文献中，也将这一阶段称之为“金融周期的下半场”（彭文生，2017），我们认为用“周期见顶前夕”的状态来描述会更为清晰。

总之，金融周期现象是客观存在的，其跨度和波幅都显著大于经济周期，并且波峰与金融危机的对应关系紧密。虽然在理论层面，对金融周期的解释仍存在分歧，但国际经验中反复发生的金融变量周期波动现象已充分说明了金融周期的存在性和规律性。其对实体经济的影响，简要来说，就是在发展中起推动作用，在出现风险时会产生一定的破坏作用。信贷周期是金融周期最为直接的表示，微观经济主体的杠杆率是反映信贷周期的重要指标。国际货币基金组织在对中国2017年的第四条磋商报告中指出，其找到43条信贷与GDP的比例在5年间上升30个百分点以上的经济体案例，其中有38个经济体在信贷扩张的同时立刻出现了增长大幅放缓或爆发金融危机，只有5个经济体幸免。而如果考虑在信贷激增的初期其信贷与GDP的比例已经超过100%的案例，则没有任何一个经济体幸免（IMF, 2017）。根据中国社科院国家金融与发展实验室公布的数据，中国当前实体经济杠杆率为238%，相比2011年末增长了60个百分点，属于明显的信贷激增（张晓晶等，2017）。这符合金融周期的客观规律，但需要引起我们的充分重视。为了减少金融周期带来的副作用，提高金融业效率，需要进一步考察我国金融业现阶段的效率和产能。

三、对金融业效率的考察

金融业属于第三产业中的服务业，其作用概括地说：筹集资金、分担风险、转移资源、产生信息和提供激励，促进资金在社会中的流动，进而服务于实体经济的增长。在这个过程中，金融中介也为提供这些服务而获得补偿。从全社会的角度看，金融中介所获得的收入是整个社会的金融中介成本，是金融业效率的一种反映。金融中介的成本也是企业以及家庭财务成本的一部分，企业借贷、发行债券和股票，居民借贷或享受资产管理服务所支付的成本是金融中介增加值的一部分。这部分成本过高，一方面表示了金融中介所提供服务数量和质量的增长，另一方面也会影响到企业的费用和居民可支配收入，进而影响到经济效率。

关于金融中介效率的研究可以分为微观角度和宏观角度两种体系。在微观角度的研究中，金融效率主要指的是金融发展的经济增长效率，着眼于金融发展对经济增长的影响。这里的关键因素是金融发展过程中金融中介的成本的测度。相关测度方法，包括数据包络分析法、非参数Malmquist指数法和随机非参数数据包络分析法等。云鹤等（2012）将金融效率区分为分置效率、转化效率和配置效率，并建立了经济增长模型，以此来测算金融效率。此外，也有学者研究金融效率的风险调整测度方法。利用这些测度方法，一些学者对不同国家、区域之间金融业发展对经济增长的促进作用进行了对比（Rajan和Zingales, 1998）。关于金融效率影响因素的研究也是重要的一部分，金融结构的优化、二元经济结构失衡、所有制结构变迁和金融市场的培育等宏观因素都是影响金融效率的重要因素。

具体到金融产业的发展研究中，Philippon和Reshef（2012）从历史的角度考察了金融业劳动力的组成，Greenwood等人（2013）分析了美国现代金融的发展，指出在过去30年里，资产管理和家庭信贷的供应是主要的增长点，对资产管理而言，个人费用通常会下降，但资产配置向高收费管理部门转移，管理下的资产平均每美元的费用仍然保持不变。国内研究中，李晓庆和刘湘斌（2005）运用数据包络分析法，以商业银行的营业费用、利息支出等为投入指标，银行税前利润、利息收入等为产出指标，对我国商业银行2002—2004年的效率进行了测算及影响因素分析，发现主要是配置效率较低导致了银行成本效率低下。杨茜琳（2012）利用参数法中的随机前沿分析法对我国1995—2010年金融业的投入产出数据进行分析，指出我国金融业的平均技术效率水平较高，但在2003年与2008年有两次下降的过程。李苍舒（2014）使用非参数的Malmquist指数法，对我国金融业2007—2011年的各项效率指标进行测算，发现我国金融业技术进步不明显，金融业技术效率保持稳定水平。

在宏观角度的研究中，Philippon（2015）对金融业的效率水平进行了分析。他分别测度了1880—2010年美国金融业的收入和整个社会中被中介的金融资产数量，并用它们之间的比值求得金融中介的单位成本，以此来衡量美国的金融业是否有效率。学者对金融业单位成本并没有随信息技术的改善而下降这一事实进行理论解释。Glode等人（2012）认为当代理人试图通过投资金融专业知识来保护自己不受投机行为的影响时，“军事竞赛”就会发生，进而导致了单位成本的增加。Bolton等人（2016）指出一个市场的“撇脂定价策略”会降低其他市场的资产质量，允许金融公司收取更高的租金。Pagnotta和Philippon（2011）提出，由于交易速度的提高可以让交易所区分和收取更高的价格，因而带来了在交易速度上的过度投资。Gennaioli等人（2015）将信任作为一种稀缺资源，指出被信任的金融中介因增加了投资的风险承担能力而获得更高的收益，信息技术的进步并不会改变这种现状，因而也不一定会使得金融中介成本降低。

从已有的文献中可以看出，现阶段关于金融效率的研究主要关注于金融发展对经济增长的影响，具体到金融行业发展的研究相对较少，而且现有关于金融行业效率水平的测度也主要是基于微观数据进行的分析，缺乏宏观视角的分析，既有宏观角度的研究也是针对美国数据进行的，缺少对中国实际情况的分析。此外，一些学者提出金融中介单位成本并没有随着信息技术的提高而降低，并对此加以分析，中国是否也存在类似的情况，中国的金融业效率是怎么变化的，这都值得研究。

金融业效率反映了金融业对实体经济的服务情况，本文参考Philippon（2015）的测度方法，以社会中被中介的总金融资产代表金融业对实体经济提供的服务量，用金融业增加值来指代其在服务实体经济过程中的收入，这一变量从社会的角度看也即是金融中介的中介成本。通过计算金融业增加值和被中介总资产的比值可以得到金融业服务实体经济的单位成本，这一指标是对金融业效率水平的综合衡量。

从历史的角度看，金融机构业务随着市场需求及监管的变化而变化，银行、保险公司、基金公司、证券公司等各金融机构的业务差别很大，很难从金融业内部结构的角度去分析行业收入情况，因而本文把重点放在综合衡量所有金融中介的收入水平上。金融业GDP包含了金融业劳动收入和利润收入，是一个金融业的增值指标。金融业GDP与整个经济体的GDP比值可以衡量金融业收入水平，也即使对整个金融中介成本的度量。从1990—2016年，金融业收入占比呈现出前期缓慢下降，其后呈快速升高的趋势（以2005年为拐点）。近两年有趋稳的态势，加入房地产后基本情况相同。进一步看，金融业收入在第三产业中的占比在2005年之前快速下降，其后逐渐升高。

关于被中介的金融资产量的测量，参考Philippon用到的测度方法，采用消费者的信贷余额、非金融企业的信贷余额、股票市场市值和社会中持有的流动性资产数量这几项指标加总，来表示金融机构为实体经济提供金融服务的总量。1993—2016年，流动性资产量占GDP的比值与消费者和非金融企业的信贷总额变化情况基本相同，以2003年和2008年为两个分界点，经历了快速增加，接着缓慢下降，其后又保持高速增长的变化。股票市场市值整体呈上升的趋势，2007年突然变高，其后回落。从被中介的金融资产的总量上看，与GDP的比值整体呈上升趋势，在2008出现了一个大的回落，目前被中介的金融资产总量已经是GDP的5倍。

金融中介的单位成本，用金融业收入与被中介的金融资产的比值来测量。从趋势上看，金融中介的单位成本在前期逐步下降，以2003年为拐点，其后略有上升，基本维持稳定，这是由于前期金融收入降低而被中介的金融资产升高，从而单位成本降低，2003年后金融收入和被中介的金融资产之间基本保持一个同步变化，金融业单位成本也就变动很小。从整体上看，金融中介的单位成本值变动幅度不大，稳定在1%～3%，在一定程度上体现了金融业规模报酬不变的特征。

美国金融业收入占GDP的份额在1880—1930年间从2%增长到6%，其后开始下降，1950年已经不足4%，之后开始缓慢增加并于1980年达到了5%，其后增长速度明显加快；被中介的金融资产数量的变化与金融业收入的变化情况大体相同，也即是美国金融业收入占GDP的份额的变化绝大部分可以用被中介的金融资产量占GDP份额的变化来解释。在金融中介的单位成本测度中，Philippon先用金融业收入与被中介的金融资产数量来衡量，其后将借款者的类型变化纳入考虑，根据金融资产的不同质量对被中介的金融资产的数量进行了调整，从而重新计算得到了金融中介的单位成本。1880—2010年间，美国金融中介的单位成本稳定在被中介金融资产的1.5%～2%之间，金融业的效率随时间变化不大，金融业显现出规模报酬不变的特征。

因此，金融行业的单位成本并未表现出趋势性变化。美国的单位成本自20世纪以来，始终在1.5%～2%之间波动；而我国这一测算的成本自2000年以来也基本在1.5%～2%之间，当前为1.7%。根据常识的推测，随着科技尤其是信息技术的发展，金融业效率应具有提高的趋势。一些学者也对这一现象尝试进行解释，Hasbrouck（2009）指出交易成本随着技术的发展确实降低了，但交易量增加的更多；French（2008）认为虽然交易成本降低了，但主动型的资产管理成本升高，投资者平均花了0.67%的资产价值击败市场，总的单位成本仍然保持不变。可见，金融行业的效率并未因为产能的扩大而上升，这自然提出了我国当前金融行业是否存在产能过剩问题的疑问。

四、对金融行业产能过剩的考察

金融业的本质是中介，是服务于实体经济的部分。在当前中国经济进入新常态，金融也是否存在过度膨胀，是否需要在金融行业去产能是需要重点回答的。我们认为在金融周期的大背景下考察金融行业的产能过剩需要从三个方面去考察。

（一）首先要界定金融产能的含义和范围

金融产能，顾名思义，通俗地说指金融作为产业发挥出的能量。这里需要界定在什么范围内发挥出的能量，对谁发挥出的能量。金融产能通过金融活动发生，通过一定的组织推动。如果把这一定的组织称作金融机构，则金融机构活动的范围就是金融产能作用的范围。但什么是金融机构，什么不是金融机构，则需要界定。

据我们有限的了解，海外对金融机构的界定大都依法行事，或者由法律授权。英国有《2000年金融服务与市场法》，美国有《联邦金融机构监察委员会工作条例》，德国有《银行法》，我国香港有《银行业条例》，我国台湾有所谓“金融监督管理委员会组织法”。制定颁布这些法规、条例旨在规范有关部门行使职责的工作范围，而非从理论上确立什么是金融机构，什么不是金融机构？在制定颁布的法律条例中，虽然也明确了什么是金融机构，什么是“信用机构”？这样的机构能够从事什么业务，不能从事什么业务，但这样的规定完全是为了监管的需要。

在我国，金融机构的活动，也是依法行事由法律授权。通常认为：金融机构是指依法设立和从事金融业务的机构。这样的认定，其逻辑关系是：因为你经营金融业务所以是金融机构。按这样的逻辑，考察金融产能是否过剩？其焦点就集中到有多少机构在从事金融业务活动上来，无论是经过有关部门批准的机构，还是没有被批准的机构。

我国现阶段的现实是从事经营金融业务不仅是机构，而且还有自然人。其中既有依法合规准入的各种金融机构，也有非金融机构和主要由自然人组成的组织，如蚂蚁金融、京东白条、众筹、共享单车押金、委托代理、借贷宝、各种基金（风险投资基金、股权投资基金、母基金等）。能够说，不论是机构还是自然人，从事经营金融业务活动的形式，“五花八门”，不胜枚举。这些业务活动美其名曰：“金融创新”“金融业的新业态”，对推动经济社会的发展有正面效应，也有负面效应。对此，在这里我们存而不论。在这里我们要指出的是：大势所趋，不可避免。

之所以大势所趋，不可避免，重要的原因是在当代，货币以信用为基础。信用关系包含着权利与义务的关系。货币数字的流通也就是权利与义务的关系的建立与消除。它的优越性是取代了法定货币，就完成了交易。既节约了成本，又提高了效率。更重要的是增进了社会成员的信用观念，提高了社会成员的信用素质。

数字货币的出现，改变了真实货币的供求，强化了货币供求的不确定性。货币问题是个信用问题，社会成员既是货币需求者，也是货币供给者。给货币政策调控带来巨大的挑战。它的出现，拓展了金融服务的局面，也存在潜在的金融风险。

设想一下，如果数字货币就是信用关系的量化，货币流通就是权利与义务关系的建立和消除，则表明货币问题就是信用问题。在这种状况下，数字货币对金融业的挑战，就是社会信用状况对金融业的挑战。当年（1976年），美国经济学家哈耶克曾著述《货币的非国家化》，旨在消除因货币的国家垄断有碍市场的自由竞争。现代，哈耶克的预言逐步展现在人们面前，数字货币不是国家创造的，不存在垄断，但这种发展趋势却发人深思。

（二）要考察金融业发展的深度和广度

考察金融业发展的深度，要研究：金融与经济的关系。是经济发展决定金融发展，还是金融发展决定经济发展。对这一问题不同的国家应有不同的回答，同一国家在不同时期也应有不同的回答。

我国改革开放以后在相当长的时期，经济呈两位数增长，经济增长要靠货币资金推动，货币资金也是货币，多年来靠增加货币供给推动经济增长也是不争的事实，所以要承认在这段时期是金融发展决定经济发展。如果这样的结论成立，就要承认，我国金融的发展已经有相当的深度。这种深度，是否导致金融产能过剩？这要确定，与谁比较？如果确定与实体经济发展比较，应当承认金融产能是过剩的。具体表现是，供给的货币相当大的一部分没有在实体经济领域形成货币资金作用于实体经济的生产流通。在现实中的表现是：银行难找到好项目，中小微企业特别是民营经济融资难、融资贵的局面还未消除。

考察金融发展的广度，通常以货币供给的速度和金融机构的规模去衡量。对于金融机构的规模过去以每一个金融机构服务于多少人去衡量。中国人多，且现在是网络时代，人均金融机构的数字没有多大意义了。但以货币供给的速度去衡量金融发展的广度仍具有意义。供给的货币，除了作为支付手段外，还要形成储蓄手段，储蓄手段的货币绝大部分作为货币资金发挥作用。但实际经济需要的货币资金是有限的，按经典作家如马克思的揭示，是取决于流通过程，进一步说作用于再生产过程的货币资金取决于流通过程的时间跨度和作为交易的商品流通总量。这个领域需要的货币量大体以M1表示。我国的实际是M1是逐步增长的且大体稳定的，而准货币M2-M1，则增长得快。这样的货币并不闲置，而是作为货币资金发挥作用。货币资金要保值增值。在没有好的途径求得保值增值条件下，就不可避免地“以钱炒钱”。我们之所以强调金融要支持实体经济的发展，要把银行的钱落实到支持实体经济的发展中，其重要原因：一是金融活动必须以实体经济为依托；二是资金的价格必须以实体经济的利润率为基础。离开了这两点，金融活动就缺乏承受力，就会带来经济、金融危机，其最终结果是国民收入的不合理的再分配拉大贫富差距，造成社会的不稳定。

（三）要考察金融业发展的效率

金融业发展效率是考察金融产能是否过剩的核心指标。对此IMF有关人士编制了一个“金融发展指数”。这样的指数是基于发达市场经济国家的历史背景，因此，它能用来说明什么问题，不能用来说明什么问题，有待研究。上一个问题中，我们结合国内外学术界研究的状况，对怎样考察金融效率进行了评介，其主要内容是方法论比较。在这里，结合中国的实际，进行进一步分析。我国金融体系的状况是：高度集中垄断；无论是中央还是地方金融机构都摆脱不了政府的控制；财政与金融的功能难以划分，相互替代；这也许是中国金融体系的特色。有了这样的特色，要编制什么样的金融发展指数才管用，必须从信息层面和技术层面上研究。

不过IMF专家编制金融发展指数的指导思想有可取之处，有值得借鉴的地方，在这方面的核心内容就是“要遏制金融发展给社会带来的负面影响”。其负面影响有：拖累实体经济发展和社会进步；排挤其他部门协调发展，造成资源浪费，环境污染，导致人们的生活质量下降；带来经济金融危机；加大两极分化；影响社会安定和稳定。

与金融负面影响相关的是：金融支持资源的开发，是否是绝对的好事？Auty（1993）在研究矿产国经济发展问题时，首次提出了“资源诅咒”（Resource curse）这一概念，其含义大体是“丰富的自然资源可能是经济发展的诅咒而不是祝福”。提出这一概念的背景是20世纪80年代发生在荷兰的经济危机。20世纪50年代，荷兰发现沿海岸线储藏着丰富的天然气，于是大肆开发扩大出口。这样，导致国内其他工业逐步萎缩，创新能力下降，削弱了在国际市场上的竞争力。结果至20世纪80年代初期，荷兰经历了一场前所未有的经济危机。经济学界称之为“荷兰病”（Dutch Disease），因为这场病是与矿产资源大肆开发相关引起的经济社会问题，所以Auty称之为“资源诅咒”。资源诅咒是基于自然资源丰富，由于大肆开发带来的拖累经济发展的一种经济理论。经济学家以此来警告：过分依赖某种资源来促进经济增长存在危险性。为了避免可能发生的危险性，经济学家们强调资源的开发一定要产权清晰，法律制度完善，市场规则健全，要避免“机会主义”行为和设租寻租活动的产生，要避免掠夺性开采。这应当是学术界新近提出的有关金融效率的理性认知。针对这一点，经济学界提出了绿色金融概念，倡导实施绿色金融。从金融领域本身去考察金融效率，要关注：金融资源分配负担的成本；金融服务供给所付出的成本；金融机构的收益。从中国当前的实际判断，总的来说，金融资源分配所负担的成本和金融服务供给所付出的成本增加，收益下降。从结构上说，这种状况不同地区、行业、部门有所差别。总的来说，经济发展，从而业务发展向好的地区、行业部门倾斜是从优的趋势；相反，则是从劣的趋势。这也是经济效率决定金融效率的集中表现。用它来考察金融产能是否过剩，是值得重视的一个方面。

五、理性认知

要解决货币资金脱实向虚，降低实体经济成本，让金融业切实回归到服务实体经济的原本上来，结合金融周期理论以及我国的经济发展特色，我们仅提出以下理性认知。

第一，协同各方，实行双支柱调控政策，稳定金融。

2014年国际货币基金组织在一篇题为《新常态下的货币政策》的报告中认为，以单一通胀目标为核心的传统货币政策框架存在问题，既无法避免金融危机的发生，也不适应新常态下所面临的新约束。这是对金融危机的反思和总结（IMF, 2014）。

然而究竟采用怎样的新货币政策框架才能避免金融危机，在各国央行间以及学者间存在巨大的争议。在这些争议之中，唯一能达成共识的一点是应将金融稳定性纳入新的货币政策的目标之中，即在传统货币政策的基础上纳入宏观审慎政策。国际货币基金组织首席经济学家布兰查德认为宏观审慎的特殊性在于其状态依赖的规则，也就是说宏观审慎并非单一不变的指标约束，而是可以根据不同经济状态去调整监管规则的政策框架。例如，按揭贷款的首付比例可以根据房地产市场的具体状态进行调节。因此，如果能够应用得当，宏观审慎政策可以在货币政策和财政政策的配合下用来应对多种不同类型的金融风险。

虽然各国货币当局对宏观审慎政策的重要性已有充分认识，但在具体实践中仍有巨大的分歧。这些分歧包括该发展哪些宏观审慎工具、如何应用这些工具、如何评价每种工具的效果以及该由哪个部门来实行宏观审慎政策等，这都需要研究制定和具体落实。例如，制定一个随经济状态变化的政策规则还是制定一个较为严格的监管比例，政策当局的不同选择表达了对宏观审慎政策的不同理解。另一个例子是，究竟是由货币政策当局来执行宏观审慎政策，还是由监管当局来执行，不同的制度设计也表达了当局对宏观审慎政策的理解。一部分国家采用的是央行负责制，即央行同时负责物价、就业和金融稳定的管理。这种框架下，一般会在央行内部建立防火墙以防止传统货币政策与宏观审慎政策间的冲突而影响其独立性。例如英国央行、欧央行、新加坡货币当局都设立了独立的金融部门。另一部分国家偏向采用分隔管理的方式，即央行依然以物价和就业为政策目标，而监管当局独立负责宏观审慎政策，但二者应在政策上加强沟通。例如澳大利亚是由金融监管委员会统领央行和财政部；巴西的情况是由其国家货币委员会负责宏观审慎政策，由央行负责传统货币政策，而国家货币委员会是由财政部长所领导，由央行行长和计划管理部部长等官员构成；美国的金融稳定监督委员会由财政部长任主席，由联储主席以及多位金融监管机构领导共同构成。

我们国家实践探索的是由央行发展出了“货币政策+宏观审慎政策”双支柱政策框架，将过去的差别准备金动态调整机制“升级”为宏观审慎评估（MPA）。从组织结构上也形成以“一行三会”、财政部、国家发展和改革委员会构成的国务院金融稳定发展委员会。从而形成了我国的监管体系。为了加强金融稳定性、防范金融风险，尤其是在当前金融周期接近顶点时可能出现的金融不稳定性，应加强金融稳定发展委员会对宏观审慎政策的操作和管理，并协调好央行的宏观审慎与银监会所主导的微观审慎之间的关系。同时，还应继续丰富和发展宏观审慎的框架，以加强动态管理机制，应对不同类型的金融风险。

第二，增强金融系统的稳定性，积极稳妥地降低各种微观经济体杠杆的比率，避免“明斯基时刻”的到来。

2017年10月19日，周小川行长在国际货币基金组织和世界银行年会上，强调提出了中国要着力守住不发生系统性风险的底线，重点防治“明斯基时刻”的发生。这是对2017年国际货币基金组织在对中国的第四条磋商报告中重点提示的回应。因为IMF（2017）认为：中国所发生的信贷激增现象，提升了金融风险。2017年的5月份和9月份，穆迪公司与标普公司全部下调了中国的主权信用评级，其下调的重要理由也在于政府部门，尤其是地方政府债务规模增长过快。这种情况提醒我们：对于金融风险与金融稳定，必须引起足够的重视。

加强对债务风险的消化，稳定实体经济杠杆率的关键在于对国有企业和僵尸企业的处理上。根据中国社会科学院国家金融与发展实验室的估算，国企债务占全部非金融企业债务规模的比例高达62%。且国有企业本身拥有更高的资产负债率，国企资产负债率为61%，而非国有企业仅为52%。与此同时，国企的盈利能力普遍低于非国有企业，2017年2季度末，规模以上工业企业中的国有企业总负债与营业收入的比值达到101%，而非国有企业仅有35%。可见，主要债务偿付风险集中于国有企业（张晓晶等，2017）。

由于存在国有企业负债率高、盈利能力差的问题，金融监管当局仅仅把眼光放在金融机构上是远远不够的。金融风险表现于金融部门，但其产生的根本原因在于实体经济。以银行减记一笔不良贷款为例，表面上看是银行的资产负债表受损，银行的自有资本下降。但如果从全社会角度来分析，这笔不良贷款实际上是从银行的自有资本向企业自有资本的转移，实质上是银行的股东将资金转移给了企业的股东，在社会上发生了一次资本转移，并未产生损失。而真正的损失其实并非发生于减记不良贷款这一时刻，而在于企业用这笔贷款做了无效投资，且投资并没有带来应有的收入。换句话说，由于这些无效投资的存在，会虚增GDP。这是值得重视的中国经济当前存在的状况之一。进而论之，大量国有僵尸企业存在，银行为这些企业输血，产生无效投资，在这种状况下，就会产生GDP增长的同时，隐蔽着相当大的一部分金融风险。因此当前，降低金融风险的关键在于对国有僵尸企业债务的清理和处理。

第三，加强协同监管，规范金融创新，有效降低金融行业产能。

正如前所述，从一定角度说我国当前金融行业存在产能过剩，主要表现为五花八门的金融创新现象。不规范的任意的金融创新极大地扩张了金融行业的产能，同时也拉升了实体经济融资成本。在一些地区，表面上银行的流动性充裕，却难以找到好项目；与此同时中小微企业融资难、融资贵问题仍然存在。这也是金融行业产能过剩的另一种表现。因此，为了满足这些中小企业的融资需求，银行资金需要借助其他通道，甚至是多重通道的转移再将资金提供给实体经济的最终需求部门，特别是科技型、创新型的中小企业。

参考文献：

[1] 昌忠泽，曹沁．金融顺周期性对中国金融宏观调控的影响及对策研究[J]．经济学家，2017（1）:70-78.

[2] 陈雨露，马勇，阮卓阳．金融周期和金融波动如何影响经济增长与金融稳定？[J]．金融研究，2016（2）:1-22.

[3] 李苍舒．我国金融业效率的测度及对应分析[J]．统计研究，2014（1）:91-97.

[4] 李晓庆，刘湘斌．我国商业银行效率测度及影响因素分析[J]．上海财经大学学报，2005（4）:16-22.

[5] 彭文生．渐行渐近的金融周期[M]．北京：中信出版社，2017.

[6] 杨茜琳．金融业技术效率的参数法估计[J]．特区经济，2012（10）:78-80.

[7] 伊楠，张斌．度量中国的金融周期[J]．国际金融研究，2016（6）:13-23.

[8] 云鹤，胡剑锋，吕品．金融效率与经济增长[J]．经济学（季刊），2012（11）:595-612.

[9] 张晓晶，常欣，刘磊．中国去杠杆进入第二阶段[N]经济观察报，2017-11-04.

[10] 张晓晶，孙涛．中国房地产周期与金融稳定[J]经济研究，2006（1）:23-33.

[11] 张晓晶，王宇．金融周期与创新宏观调控新维度[J]经济学动态，2016（7）:12-20.

[12] Auty R., 1993, Sustaining Development in Mineral Economies: The Resource Curse Thesis, Published by Oxford University Press.

[13] Blanchard O. and J. Gali, 2007, “Real Wage Rigidities and the New Keynesian Model”, Journal of Money, Credit, and Banking,39（1），pp. 36-65.

[14] Drehmann M., C. E. V. Borio and K. Tsatsaronis, 2012, “Characterising the Financial Cycle:Don't Lose Sight of the Medium Term”, BIS Working Paper, No. 380.

[15] Fisher I., 1933, “The Debt-Deflation Theory of Great Depressions”, Econometrica, 1（4），pp. 337-357.

[16] French K. R., 2008, “Presidential Address: the Cost of Active Investing”, The Journal of Finance,63（4）:1537-1573.

[17] Gennaioli N., A. Shleifer and R. Vishny, 2015, “Money Doctors”, The Journal of Finance,70（1），pp. 91-114.

[18] Glode V., R. C. Green and R. Lowery, 2012, “Financial Expertise as an Arms Race”, The Journal of Finance,67（5），pp. 1723-1759.

[19] Greenwood J., J. M. Sanchez and C. Wang, 2013, “Quantifying the Impact of Financial Development on Economic Development”, Review of Economic Dynamics,16（1），pp. 194-215.

[20] Hasbrouck J., 2009, “Trading Costs and Returns for US Equities: Estimating Effective Costs from Daily Data”, The Journal of Finance，64（3），pp. 1445-1477.

[21] IMF, 2014, “Monetary Policy in the New Normal”, IMF Staff Discussion Note, 2014 April.

[22] IMF, 2017, “People's Republic of China:Selected Issues”, IMF Country Report No. 17/248.

[23] Minsky H., 1986, Stabilising an Unstable Economy, Published by Yale University Press.

[24] Pagnotta E. and T. Philippon, 2011, “Competing on Speed”, NBER Working Paper, No. w17652.

[25] Philippon T., 2015, “Has the US Finance Industry Become Less Efficient? On the Theory and Measurement of Financial Intermediation”, The American Economic Review,105（4），pp. 1408-1438.

[26] Philippon T. and A. Reshef, 2012, “Wages and Human Capital in the US Finance Industry:1909-2006”, The Quarterly Journal of Economics,127（4），pp. 1551-1609.

[27] Rajan R. G. and L. Zingales, 1998, “Financial Dependence and Growth”, The American Economic Review,88（3），pp. 559-586.

[28] Wolfson M., 1996, “A Post Keynesian Theory of Credit Rationing”, Journal of Post Keynesian Economics, 18（3），pp. 443-470.