赵立三，刘立军

(1.河北大学 管理学院，河北 保定 071002；2.河北地质大学 经贸学院，河北 石家庄 050031)

杠杆率攀升与资产泡沫是金融风险的主要因素。为什么会出现杠杆率攀升与资产泡沫、导致高风险? 如何加强金融监管、防控金融风险、优化经济结构、转变经济增长动力和推进经济平稳健康发展? 金融风险往往是由于某一时点的某一系列信用违约事件所引发，进而演变成金融危机甚至是经济危机。因此，运用何种工具研判风险点或风险事项是防控与化解金融风险的关键。

利率是储蓄性货币资产的价格，同时也是储蓄性货币资产的收益率，当资产价格上涨、CPI持续走高之时，储蓄性货币资产的低收益率与投资、炒作房地产获得高回报、高收益率之间的差距不断拉大。本文把长期刺激经济增长过程中所形成的，储蓄性货币资产的低收益率与投资性房地产等资产价格过快上涨带来的高投资收益率之间的收益率差距持续、非正常拉大的经济现象称为收益率宽幅现象，用于判断宏观经济运行风险与杠杆率攀升的相互关系。

分期报告的会计收益信息是资本市场中的重要经济信息，诱导资本流动。宏观经济政策影响着微观企业、居民和其他经济组织的经营活动、投资活动和筹资活动，最终结果反映在企业、居民和经济组织的会计收益上。一个单体企业、个人和经济组织的收益好坏不能说明宏观经济政策的影响结果，如果不同类型的资产之间收益率持续、非正常拉大，出现不同行业之间资产收益率、不同领域之间的资产收益率持续拉大等非均衡现象，改变了微观经济主体的投融资行为，诱导社会资本流入高收益的资产项目、行业或领域，导致不同行业、不同领域的收益结构失衡，结果是行业结构、经济结构失衡，宏观经济运行风险加大。因此，运用收益率宽幅分析宏观经济运行风险是对宏观经济政策微观效应的有效验证，以期为宏观经济政策的制定提供微观支撑。

一、收益率宽幅与杠杆率的基本描述

从资产收益率的微观视角回顾中国经济增长的历程，刺激性货币政策推动中国经济保持了长期的高速度增长，取得了举世瞩目的成绩。然而，刺激经济增长的货币政策导致货币贬值、资产价格上涨，形成了不同类型的资产收益率差距持续拉大的经济现象，为杠杆率攀升与资产泡沫加剧提供了空间。

2000—2018年，M2同比年平均增速在16%左右，GDP每年平均增长8.8%左右，储蓄等货币性资产的年平均利率维持在3%以下，CPI年平均在3%左右。自1998年中国住房制度改革以来，房地产价格持续上涨与各部门宏观杠杆率不断攀升成为中国金融市场的突出特点。全国商品房平均销售价格由2000年的2 112元/平方米上升到2018年的8 737元/平方米，年均增长率为8.07%。随着房地产价格的快速上涨，中国的宏观杠杆率不断攀升。在国际上，衡量一国债务最直接的指标是债务总量与GDP的比率，即债务杠杆率或债务比率，并将杠杆率分解为政府部门、非金融企业部门、金融部门、居民部门四个部门的杠杆率[1]，将四个部门加总后获得全社会杠杆率[2]。根据中国社会科学院对各部门杠杆率的计算，中国2000—2018年的杠杆率如图1所示。居民部门杠杆率由2000年的12.39%上升到2018年的53.20%；非金融企业部门杠杆率由2000 年的92.04%上升到2018 年的153.55%；政府部门杠杆率由2000年的20.76%上升到2018年的36.95%。2015年召开的中央经济工作会议提出将去杠杆作为2016年经济社会发展的五大任务之一，政府部门和非金融企业部门的杠杆率实现负增长，分别由2016年的36.71%和158.48%回落至2017年的36.44%和158.19%，但是由高杠杆率所引发的金融风险始终存在。深入剖析可以发现，伴随着房地产价格的持续走高所带来的投资性房地产收益率的持续走高与货币性资产收益率的持续走低，形成了投资性房地产等资产的投资收益率和储蓄性货币资产收益率之间的收益率宽幅呈逐渐拉大的趋势。

图1 中国2000—2018年各部门杠杆率

从不同类型资产的收益率宽幅视角研究发现，不同类型资产的收益率宽幅由2000年的0.50%上升到了2018年的300.56%(图2)。收益率宽幅的持续拉大意味着投资或炒作房地产的收益率持续走高、储蓄性货币资产收益率持续走低，在CPI的作用下，货币性资产收益率有可能是负收益率。

收益是引导资本流动的核心动力，不同类型资产之间的收益率宽幅持续拉大，为资本的逐利性提供空间和机会。在保值、增值与收益率宽幅叠加效应的影响下，风险偏好者纷纷利用收益率宽幅，更多地运用杠杆投资房地产，推动房地产价格的进一步上升。投资性房地产与储蓄性货币资产之间的收益率宽幅继续拉大，杠杆率不断攀升，资产泡沫加剧，收益率宽幅与杠杆率、资产泡沫之间具有相互强化效应，致使宏观经济运行风险加大，实体经济与虚拟经济结构失衡。

图2 中国2000—2018年收益率宽幅

美国次贷危机之后，国内外学者都对杠杆率与风险等相关议题展开了研究。从宏观上来看，杠杆率主要是指债务收入之比。不同的科研机构和学者都对宏观杠杆率进行了测算，IMF、BIS 等国际机构和中国社科院以及学者采用“债务/GDP”作为杠杆率的评价指标，并对中国全社会杠杆率以及居民、非金融企业、政府和金融部门杠杆率作了估算[3-5]。虽然衡量债务的标准不同导致测算的结果并不完全一致，但是从测算结果上看趋势是一致的[6]。更多的学者对如何干预杠杆率的攀升风险等方面提出了不同的解决措施[7-9]。Feldstein[10]对新兴经济体防范金融风险做了12个政策方面的研究，从会计计价、信息披露方面展开研究，认为银行高估资产和收益而低估了负债，金融机构失去监管导致泡沫繁荣。马建堂等[3]认为高杠杆率带来的风险主要表现为，流动性风险与偿付性风险、金融失衡风险、实体经济倒闭风险和社会不稳定风险。Fostel等[11]提出杠杆率的高度取决于资产价格及其波动性，认为应采用稳健的货币和财政政策以保持杠杆率的稳定性。

本文从会计学收益的微观视角提出收益率宽幅的基本概念，为解读宏观经济运行风险与杠杆率之间的内在逻辑关系和传导机制提供新思路。在已有的研究基础上，进一步阐述了收益率宽幅与杠杆率、资产泡沫的作用机理，并利用中国2000—2018年的统计数据，检验了收益率宽幅和各宏观杠杆率之间的作用关系，实证结果显著支持了本文提出的理论假设。收益率宽幅的不断扩大为财务杠杆、金融创新泛滥、高利贷的产生创造了空间和机会，导致宏观经济运行波动与金融风险凸显。因此，既要遏制收益率宽幅的继续拉大、又要防止收益率宽幅突然收窄，平缓去杠杆以防止资产泡沫破裂、产生“债务—通缩”风险，为何时采用何种政策工具去杠杆、强监管、控风险提供微观支撑和靶向性新思路。

二、研究假设

从会计学收益的微观视角研究宏观经济波动、经济结构失衡，认为收益是诱导资本流动的核心动力，收益均衡是宏观经济平稳运行的基础。不同形态的资产之间收益率持续拉大为杠杆的使用提供了空间和机会。当资产价格上涨时，持有货币却会遭受损失，举借债务投资能够获取收益，正所谓“流动性越好损失越大”。货币性资产收益率与实物资产的收益率持续拉大是对“等量资本获得等量收益”的背离。举借债务按历史成本计价，举借债务所购买的实物资产或房地产等按公允价值计价，与历史成本相比，资产价格上涨的部分计为会计收益，向市场报告了乐观的经济信息，又进一步推动了资产价格的上涨。不同类型资产之间的收益率宽幅导致举借债务投资获取的收益大于债务成本。伴随收益率宽幅的持续、非正常拉大，杠杆率就会不断攀升，市场炒作、对赌性经济活动凸显。

收益率宽幅的持续拉大与杠杆率、资产泡沫具有相互强化效应，收益率宽幅越大，杠杆率攀升越快，资产泡沫就越大。杠杆率作为金融风险的主要风险因素，高杠杆率会给金融体系、实体经济和社会经济稳定带来不可分散的风险[3]。房地产投资收益率的不断提高，使得收益率宽幅不断扩大，投资者在不断分享由房地产价格上涨所带来的高额收益率的同时，利用房地产作为抵押，使其借贷能力也不断提升。在这个过程中，杠杆率不断升高，在催生资产泡沫的同时，反过来又进一步推动了房地产价格的上涨和收益率宽幅的不断扩大。伴随着收益率宽幅的持续拉大，不断攀升的杠杆率使得投资者降低自身的资本投资，能够在任何给定的资产价格变动中提高他们的资本回报率。于是，人们纷纷利用高杠杆、不断加杠杆进行市场炒作、对赌性经济活动以获取高杠杆收益，致使金融风险凸显。

首先，分析收益率宽幅与居民杠杆率之间的关系。2000—2018年中国居民杠杆率呈阶段性的上升趋势(图1)，具体来看，分为三个阶段。第一阶段：2000—2004年，此阶段为居民部门杠杆率缓慢上升阶段，由12.39%上升到17.41%，该阶段收益率宽幅与居民杠杆率变动呈明显的正相关关系。第二阶段：2005—2008年，该阶段居民部门杠杆率水平基本平稳，稳定在16.87%～17.87%之间，分别于2005年和2008年出现回落。此阶段，收益率宽幅呈稳步增长(图2)，由2005 年的43.97%上升到2008 年的69.12%，也于2008年出现回落。因此，该阶段收益率宽幅与杠杆率高低的相关关系不明显。第三阶段：2009—2018年，居民杠杆率稳步上升阶段，从2009年的23.44%上升到2018年的53.20%。与此同时，收益率宽幅也呈稳步上升趋势，从2009年的111.98%上升到2018年的300.56%，由此表明，该阶段收益率宽幅与居民杠杆率变动呈明显的正相关关系。

房地产价格持续走高和储蓄利率走低，带来了投资性房地产的高收益率与将持有货币存入银行所获取的低利息收益率形成的收益率宽幅，直接影响了居民的投资行为，迫使人们放弃储蓄，更多地选择购买投资性房地产获取投资收益。从中国实践来看，事实上形成的房价持续上涨使得人们都认为投资房地产是稳赚不赔的投资。当人们在茶余饭后，越来越多地谈论自己的房子现在值多少钱、自己买房子赚了多少钱的时候，工资收入便显得没有那么重要，越来越多的人开始投资房地产，越来越多的人利用杠杆买房，这使得居民杠杆率逐渐攀升，同时又反过来推动房地产价格的上涨。综上，提出本文的第一个研究假设：

H1：收益率宽幅与居民部门杠杆率呈显著的正相关关系，收益率宽幅越大，居民部门杠杆率越高。

其次，分析收益率宽幅与政府杠杆率之间的关系。中国政府部门杠杆率呈平稳上升趋势(图1)。政府杠杆率由2000年的20.76%上升到2014年的38.82%，由于2015年召开的中央经济工作会议提出将去杠杆作为2016 年经济社会发展的五大任务之一，政府杠杆率的去杠杆效果显著，2015 年下降至36.89%，2016—2018年政府杠杆率保持在36%左右。

在中国经济转轨过程中所形成的土地出让、城市建设与土地价格之间的互动机制和城市建设投融资模式，短期内可以解决地方政府的债务危机，长期来看，这种投融资模式加大了地方政府经济对房地产市场波动的敏感性[12]。由于房地产价格的不断攀升，使得土地在城市建设中成为稀缺的资源，土地价格也同房地产价格一样具有相同的上涨趋势。地方政府在融资的过程中，纷纷以土地作为抵押品进行债务融资，并以土地升值作为还款来源[13]。在持续的低利率货币政策和房地产价格不断上涨带来的房地产投资收益率持续走高的情况下，收益率宽幅不断扩大，带来地方政府的土地价格不断上涨，间接推动了地方债务规模的上升，使得地方政府的杠杆率上升。因此，本研究认为收益率宽幅与政府部门杠杆率之间存在着正相关关系，即收益率宽幅扩大，会促进地方政府杠杆率的提高。综上，提出本文的第二个研究假设：

H2：收益率宽幅与政府部门杠杆率呈显著的正相关关系，收益率宽幅越大，政府部门杠杆率越高。

再次，分析收益率宽幅与非金融企业杠杆率之间的关系。非金融企业杠杆率由2000年的92.04%上升到2014年的142.38%(图1)。虽然2015年召开的中央经济工作会议提出将去杠杆作为2016年经济社会发展的五大任务之一，但是非金融企业部门去杠杆效果不仅不显著，反而增速明显。这说明在收益率宽幅不断扩大的情况下，企业去杠杆任重而道远。

在房地产价格不断上涨，房地产投资收益率不断上升的吸引下，非金融企业纷纷利用杠杆涉足房地产，开始地产化、金融化和杠杆化，于是实体经济纷纷脱实向虚。据Wind资讯所披露的数据显示，自2009—2014年，每年平均有250家实体企业不同程度地进入金融或者房地产行业，这些企业在房地产和金融领域所获得的收入约占其主营业务收入的20%，并呈现逐渐上升的趋势[14]。当非金融企业投资金融和房地产行业所获取的收益率远远超出其主营业务的收益率的时候，便吸引着非金融企业通过加杠杆方式获取资本进行套利，于是非金融企业杠杆化程度加深。不同的是，实体企业加杠杆的目的不是为了进行主营业务的生产性投资，而是投资收益率更高的金融和房地产行业。非金融企业在金融化、房地产化和杠杆化的过程中，为了追逐高收益而逐渐偏离其主营业务，实体经济空心化，经济脱实向虚[15]。非金融企业跨行业套利的行为本质上属于一种加杠杆行为[14]，这种加杠杆行为的动力就来自于金融资本和房地产投资的高收益率[16]。因此，本研究认为收益率宽幅与非金融企业杠杆率之间存在正相关关系，即收益率宽幅越大，非金融企业的杠杆率越高，当收益率宽幅收窄时，非金融企业去杠杆显著。综上，提出本文的第三个研究假设：

H3：收益率宽幅与非金融企业部门杠杆率呈显著的正相关关系，收益率宽幅越大，非金融企业部门杠杆率越高。

按照中国社科院国家资产负债表研究中心的划分，实体经济部门包括居民部门、非金融企业部门和政府部门，因此利用政府部门杠杆率、居民部门杠杆率和非金融企业部门杠杆率加总获得中国实体经济部门杠杆率。近年来，中国实体经济回报率不断下降，与之相对应的是依靠资产价格不断上涨带来泡沫收益不断上涨。由于资产价格上涨带来的高收益率为政府、居民和非金融企业手中持有的资本寻求获得高收益回报的投资机会，直接影响了政府、居民和非金融企业的投资行为，当举债收益远高于举债成本时，便会诱导更多的人利用杠杆融资配置更多的房地产等金融资产，从而导致实体经济部门杠杆率不断攀升。综上，提出本文的第四个研究假设：

H4：收益率宽幅与实体经济部门杠杆率呈显著的正相关关系，收益率宽幅越大，实体经济部门杠杆率越高。

三、研究设计

(一)样本选取及数据来源

本研究的杠杆率数据来源中国社科院国家资产负债表研究中心所公布的中国2000—2018年政府部门杠杆率、居民部门杠杆率、非金融企业部门杠杆率和实体经济部门杠杆率。计算收益率宽幅所采用的房地产投资收益率数据和利率数据来源于国家统计局所公布的数据，由于杠杆率是累积的杠杆率，所以在这里，收益率宽幅也以1999年为基期计算2000—2018年收益率宽幅。具体数据来自于Wind资讯数据库。

(二)模型及变量

为了验证研究假设H1—H4，本研究利用几何无限分布滞后模型Koyck对杠杆率、收益率宽幅以及影响的滞后期限进行估计。模型的基本假设为：(1)收益率宽幅对政府部门、居民部门、非金融企业部门和实体经济部门杠杆率具有显著正向影响。(2)各部门杠杆率的攀升不仅受到当期收益率宽幅的影响，还受到上一期收益率宽幅的影响，并且其滞后期限是有限的。(3)假设ρ是收益率宽幅对各部门杠杆率影响的滞后衰减率，则1—ρ为调整速度，且在一定时期内是稳定的。(4)μt是模型的随机误差项，并符合经典线性回归模型的假设。

各部门杠杆率的攀升不仅受到当期收益率宽幅的影响，还受到以前各期收益率宽幅的影响，虽然随着期数的增加，这种影响会变弱，但是还是会有效应。对于这种滞后效应，本研究采用无限分布滞后Koyck模型对滞后期进行估计。图3反映了收益率宽幅与各部门杠杆率之间的关系。从t到t-k期的收益率宽幅都对t期的各部门杠杆率产生影响，并且收益率宽幅对各部门杠杆率的影响呈现出递减的趋势。

根据图3，建立各部门杠杆率与收益率宽幅的Koyck模型来分析收益率宽幅对政府部门、居民部门、非金融企业部门和实体经济部门杠杆率的影响，其中LRt代表GLRt、HLRt、NFLRt和RELRt，分别为政府部门杠杆率、居民部门杠杆率、非金融企业部门杠杆率和实体经济部门杠杆率，RSt为收益率宽幅，t为时间。假设首先构建Koyck模型，见方程(1)，则LRt-1为方程(2)。

图3 收益率宽幅与各部门宏观杠杆率的关系

方程(1)减去方程(2)得到：

假定模型中的滞后解释变量RSt-k对被解释变量的影响随着滞后期k(k=0，1，2，…)的增加呈几何级数衰减，也就是说模型中滞后系数的衰减服从于某种公比小于1的几何级数，见方程(4)。

方程(1)—(4)中，β0，β1，…βk为常数，ρ为待估参数，即分部滞后衰减率。ρ的大小决定了此模型的滞后衰减速度，ρ的值越接近于0，滞后衰减速度也快。则方程(3)为最终的Koyck 模型，其中：α′t=αt(1-ρ)；β′t=βt；β′t-1=ρ；μ′t=μt(1-ρ)。利用方程(3)还可以计算收益率宽幅对各部门宏观杠杆率影响的平均滞后期，方程(5)中T反映了收益率宽幅对各部门宏观杠杆率影响的平均滞后长度。

四、实证结果

(一)描述性统计分析

表1报告了各变量的描述性统计结果。收益率宽幅(RS)的均值和中位数分别为112.50和112.00。政府部门杠杆率(GLR)、居民部门杠杆率(HLR)、非金融企业部门杠杆率(NFLR)和实体经济部门杠杆率(RELR)的均值(中位数)分别为30.95(31.56)、26.80(23.44)、119.30(115.40)和177.00(172.70)。相关系数矩阵分析显示，RS和GLR、HLR、NFLR 和RELR 之间的相关系数分别为0.904、0.985、0.942和0.966，并且均通过1%水平的统计检验，初步支持了前文提出的H1—H4，但更为严格的证据还需要通过回归分析得到。

表1 各变量描述性统计分析

(二)Johansen协整检验

表2报告了收益率宽幅RS与各宏观杠杆率之间的Johansen协整检验结果。为了防止造成伪回归，首先要对各变量进行单位根检验，检验结果为RS、GLR、HLR、NFLR和RELR均为不平稳序列，在此基础上需进行协整检验，分析解释变量与被解释变量之间的长期协整关系。本研究采用Johansen协整检验各变量之间的协整关系。结果显示收益率宽幅(RS)分别与政府部门杠杆率(GLR)、居民部门杠杆率(HLR)、非金融企业部门杠杆率(NFLR)、实体经济部门杠杆率(RELR)之间均存在长期协整关系。

表2 Johansen协整检验

(三)回归分析

基本回归分析。表3报告了收益率宽幅(RS)分别与政府部门杠杆率(GLR)、居民部门杠杆率(HLR)、非金融企业部门杠杆率(NFLR)、实体经济部门杠杆率(RELR)的基本回归结果。结果显示，GLR、HLR、NFLR、RELR 与RS的回归系数分别为0.052、0.136、0.245和0.433，且均通过了1%水平的统计显著性检验。说明RS与各宏观杠杆率之间均存在着显著的正相关关系，随着RS的不断扩大，GLR、HLR、NFLR 和RELR 不断增长。

表3 基本回归结果

Koyck模型回归分析。表4报告了Koyck模型的回归结果。方程(1)显示，收益率宽幅对政府部门杠杆率即期贡献率为0.025，且在10%置信水平下显著。说明从收益率宽幅对政府部门杠杆率的短期影响来看，收益率宽幅每增加1个点，将会导致政府部门杠杆率增加2.5%。其中，衰减系数为0.451，从而得到收益率宽幅对政府部门杠杆率的长期贡献率为0.025/(1-0.451)=0.046，即从长期来看，收益率宽幅每增加1个点，政府部门杠杆率增加4.6%。调整后的R2统计量为0.850，自变量收益率宽幅对因变量政府部门杠杆率的解释能力较强。F 检验的值为49.253，并通过检验，说明所构建的方程具有合理性。方程(2)显示，收益率宽幅对居民部门杠杆率即期贡献率为0.043，且在5%置信水平下显著。说明从收益率宽幅对居民部门杠杆率的短期影响来看，收益率宽幅每增加1个点，将会导致居民部门杠杆率增加4.3%。其中，衰减系数为0.772，从而得到收益率宽幅对居民部门杠杆率的长期贡献率为0.043/(1-0.772)=0.189，即从长期来看，收益率宽幅每增加1个点，居民部门杠杆率增加18.9%。调整后的R2统计量为0.988，自变量收益率宽幅对因变量居民部门杠杆率的解释能力较强。F 检验的值为690.725，并通过检验，说明所构建的方程具有合理性。方程(3)显示，当期收益率宽幅对非金融企业部门杠杆率的影响并不显著，但是滞后变量L.NFLR 的影响较为显著并通过了检验，收益率宽幅对非金融企业部门杠杆率即期贡献率为0.074，未通过统计检验，从而得到收益率宽幅对非金融企业部门杠杆率的长期贡献率为0.074/(1-0.713)=0.258，即从长期来看，收益率宽幅每增加1 个点，非金融企业部门杠杆率增加25.8%。调整后的R2统计量为0.926，自变量收益率宽幅对因变量非金融企业部门杠杆率的解释能力较强。F检验的值为107.161，并通过检验，说明所构建的方程具有合理性。方程(4)显示，收益率宽幅对实体经济部门杠杆率即期贡献率为0.156，且在10%置信水平下显著。说明从收益率宽幅对实体经济部门杠杆率的短期影响来看，收益率宽幅每增加1个点，将会导致实体经济部门杠杆率增加15.6%。其中，衰减系数为0.662，从而得到收益率宽幅对实体经济部门杠杆率的长期贡献率为0.156/(1-0.662)=0.462，即从长期来看，收益率宽幅每增加1 个点，实体经济部门杠杆率增加46.2%。调整后的R2统计量为0.954，自变量收益率宽幅对因变量实体经济部门杠杆率的解释能力较强。F 检验的值为177.284，并通过检验，说明所构建的方程具有合理性。

表4 Koyck模型回归结果

表5报告了收益率宽幅对各宏观杠杆率影响的平均滞后期，根据表4方程(1)-(4)回归结果：ρ1=0.451、ρ2=0.772、ρ3=0.713、ρ3=0.662。利用公式(5)分别计算回归方程(1)—(4)的平均滞后期分别为0.82、3.39、2.48和1.96。

表5 收益率宽幅对各宏观杠杆率影响的平均滞后期

(四)稳健性检验

为了验证本文研究结果的稳健性，对本研究中的关键变量收益率宽幅的数据进行了替换。利用中国31省市2000—2018年房地产价格的数据计算收益率宽幅，构建面板数据固定效应模型，考察收益率宽幅与政府部门杠杆率、居民部门杠杆率、非金融企业部门杠杆率、实体经济部门杠杆率之间相关关系。如果回归结果为显著正相关，则显著支持了本研究的基本假设。表6报告了利用中国31省市的面板数据构建模型计算收益率宽幅与各宏观杠杆率的回归结果，符合预期的显著正相关的假设，表明本研究结果依然稳健。

表6 中国31省市面板数据回归结果

五、结论与启示

在刺激性货币政策推动中国经济保持高速度增长的同时，出现了货币性资产与投资性房地产等金融资产之间的收益率宽幅，为杠杆率攀升与资产泡沫提供了空间和机会。收益率宽幅与杠杆率、资产泡沫之间具有相互强化效应。当杠杆收益远远高于杠杆成本时，在投机动机的刺激下，政府、居民和企业纷纷涉足投资性房地产，获取投资性房地产的高收益率。收益率宽幅不断扩大，结果是催生资产泡沫、杠杆率不断攀升和金融风险凸显。在这种情况下，如果收益率宽幅突然收窄，那么依靠杠杆投资房地产的居民便会违约，无法偿还银行贷款，接下来银行便会有破产的风险；高度地产化、杠杆化的非金融企业由于无法再利用高杠杆融资，同样面临风险。因此，当收益率宽幅突然收窄时，有可能导致由金融风险而引发的整个宏观经济运行风险。

本文在进行理论分析和假设的基础上，利用中国近年来的经验数据进行了实证检验。收益率宽幅与各部门宏观杠杆率之间存在着显著正相关关系，即收益率宽幅越大，各部门宏观杠杆率越高。说明收益率宽幅的持续扩大，居民不仅会更愿意将持有货币投资房地产，还会更多地选择利用财务杠杆投资房地产。在房地产价格持续走高、财务杠杆收益远高于杠杆成本的情况下，刺激居民投资房地产的需求，导致收益率宽幅继续扩大。从非金融企业的角度来看，收益率宽幅的扩大，使得投资性房地产的收益率会远远大于其主营业务的资产收益率，诱导非金融企业纷纷利用高杠杆涉足房地产投资，逐渐偏离其主营业务。非金融企业逐渐杠杆化、地产化和金融化，导致实体经济空心化、经济结构失衡，宏观经济运行风险加大。

伴随着收益率宽幅持续拉大，风险偏好者为获取高收益，必然利用高杠杆进行市场炒作或进行对赌性经济活动，导致影子银行的产生和风险加大。金融创新泛滥、资产管理乱象难以治理和金融监管盲点丛生，致使金融风险日渐凸显。缺乏以实体经济为“支点”的虚拟经济，运用高杠杆炒作和对赌性经济活动获得的高收益是一种非正常超额泡沫收益，如此循环，必然导致高杠杆、金融风险以及宏观经济运行波动，产业结构、收入结构等经济结构失衡。

收益率宽幅揭示了货币政策与宏观经济运行风险之间的传导关系。因此，运用稳健的货币政策、财税政策等政府干预措施，有效管控收益率宽幅防控金融风险，以促进经济健康、持续的发展。