漆　佳

(1.中国社会科学院　研究生院，北京　102488；2.中国银行　总行授信管理部，北京　100818)



投机性杠杆率的变动机制及其对资产价格的影响

漆佳1，2

(1.中国社会科学院研究生院，北京102488；2.中国银行总行授信管理部，北京100818)

对投机性杠杆率的变动机制及其对资产价格的影响进行实证分析，研究结果表明：中国金融市场参与者的杠杆率是高度顺周期的，金融市场杠杆投资者的交易对沪深股市的波动率和收益率有显著影响。因此，监管机构应加强对各类金融市场参与者杠杆率的监测和控制，缓解杠杆率周期导致的泡沫和危机。

杠杆率；流动性；资产价格；顺周期

金融危机之后，杠杆率成为热门词汇，诸多研究机构和学者都在讨论杠杆率过高和如何去杠杆的问题。本文将重点探讨金融市场投机性杠杆率的变动机制及其对资产价格波动、宏观经济的影响，并提出治理建议。

一、文献回顾

吉纳科普洛斯(Geanakoplos，1997)开创性地提出了杠杆率周期模型，该模型描述了杠杆率和押品价值的变动规律，强调了杠杆率周期对金融系统的重要影响[1]。由于该模型描述的杠杆率的形成和变动与实体经济无关，仅与获得买卖价差的投机性动机相关，因此本文将其称为投机性杠杆率。阿德里安和信(Adrin & Shin，2010)则进行了巧妙的实证研究，证明了金融机构(以美国大型投资银行为代表)的杠杆率呈顺周期性，且这种顺周期的行为对资产价格产生了影响[2]。由于金融部门是其他部门借款的对手方，金融部门的资产是债务的重要指标。随着金融市场自由化，金融资产规模持续增加。约达等(Jorda et al.，2011)发现金融或经济危机前，金融部门的资产负债表通常扩张得非常迅速。而激进的信贷扩张后的衰退通常持续更长且衰退幅度更大。银行部门的顺周期性将放大真实经济的周期，金融市场的不稳定性可能导致严重经济衰退[3]。易格特(Égert，2010)采用银行层面的数据研究，发现银行系统越来越顺周期，这与银行有目标杠杆率一致[4]。大型银行通常杠杆率更高。自1970年开始，银行资产占GDP的比重与周期变动更加一致，且银行的杠杆率呈增加趋势，银行危机发生的频率也更高。阿德里安等(Adrian et al.，2013)从模型和实证两个角度证明金融中介杠杆率是资产定价的重要参数[5]。包含金融中介杠杆率参数的定价模型的表现优于使用金融中介净资产作为变量的定价模型，也优于基准定价模型。

当金融中介调整杠杆率时，通常是减少贷款发放，而不是增加资本。实证研究发现去杠杆，尤其是金融危机期间的去杠杆主要通过信贷紧缩来实现。基恩和莫伊(Keen & Mooij，2012)研究发现金融机构的去杠杆进行得非常迅速[6]。当流动性蒸发且银行杠杆率较高时，银行将不得不通过“甩卖”资产去杠杆，从而给资产价格带来更大的压力。清泷和穆尔(Kiyotaki & Moore，2004)进一步指出，“甩卖”资产导致负的财富效应，押品价值降低，影响银行的资产负债表和提供贷款的能力[7]。约达等(Jorda et al.，2015)进一步研究了资产价格泡沫、杠杆率对宏观经济和金融稳定性的影响。实证发现，伴随着信贷扩张的资产价格泡沫更易导致金融危机，泡沫破灭后易导致深度和长时间衰退[8]。

李扬等(2013)率先开展中国主权资产负债表的相关研究，估算了历年来中国总体杠杆率和分部门杠杆率水平，认为中国近年债务风险主要集中于房地产信贷、地方债务以及银行不良贷款等方面，而中长期债务风险则集中在对外资产、企业债务以及社保欠款等方面[9]。中国人民银行杠杆率研究课题组(2014)则认为当前的最大风险不是杠杆率的绝对水平，而是结构性风险，主要体现在地方政府和企业杠杆率较高。当前不宜实施过急的去杠杆行为，而应该注重优化债务结构，在经济增长过程中逐步降低杠杆率水平[10]。毛菁和李轩(2012)等用中国的实证数据发现，在风险价值方法被广泛使用时，金融中介主要根据风险价值的变化来调整杠杆率，杠杆率与风险价值呈倒数关系。可以通过设置杠杆率的上限水平来防范金融中介的道德风险[11]。肖崎(2010)关注到了金融机构的杠杆率具有明显的顺周期特征，放大了金融周期的波动；并且由于杠杆率与流动性存在反馈机制，易导致总体流动性在短期内出现逆转，放大了金融体系的不稳定性。因此，政策制定者应该将杠杆率和流动性纳入监管范围[12～13]。

二、投机性杠杆率的变动机制

杠杆率周期模型描述了以押品为核心的借贷均衡，强调了杠杆率与资产价格的相互作用。杠杆率水平由经济系统内生决定，随投资者情绪而波动。杠杆率水平与不确定性，即资产市场的波动性相关。缓解杠杆率周期导致的泡沫和危机，理想的政策选择是监管而不是控制利率水平。该模型可以有效地解释2008年次贷危机前后美国金融市场和住房市场的价格波动。

衡量杠杆率水平的指标包括保证金率、贷款与价值比率、抵押率、杠杆率等。如果某人用房产作抵押申请贷款，房产价值为100万元，贷款为80万元，其余20万元用现金支付，则保证金比率(margin)为20%，贷款与价值比率(LTV，loan to value)为80%，抵押率(collateral)为100/80=125%，杠杆率(leverage)为100/20=5。这一杠杆率理论所涉及的杠杆率仅限于“证券杠杆率”，即抵押物的价值除以购买该资产的首次交款，而不是“投资者杠杆率”，即公司的负债与权益之和除以权益。

本文通过信(Shin，2009)[14]的简化模型来展示杠杆率周期理论的关键机制。杠杆率理论假设机构存在异质性，即投资者对未来预期是不一致的。在该假设下，杠杆率变动对资产价格的影响更为显著。最乐观者对资产未来价值抱有最乐观的预期，倾向于向悲观者借入资金购买资产。贷出资金方需要借款者支付一定的首付或保证金以保证贷款安全。资产价格上涨时，乐观者得到可观的回报。但当坏消息到来时，财富则由乐观者向悲观者转移。一些最乐观者，也即杠杆率最高者，由于资产价格的波动导致自有资产损失惨重，只能被迫出售资产还债(又称被动平仓)，市场上的边际买家就比没有杠杆时的边际买家更悲观或更贫穷。因此，资产价格的波动通过财富效应或边际买家的变动效应被放大[15]。

从以上分析可推断，杠杆率的变动对资产价格影响巨大，并助长了泡沫的形成和破灭。传统经济学认为，资产价格反映了其基本价值，而杠杆率周期理论认为，市场上的投资者对资产价格的观点是不一致的，总有一些人比其他人更乐观，认为资产更值钱。这些投资者愿意出更高的价格来购买资产。如果他们可以通过更高的杠杆率进行融资，即通过更少的抵押物获得更多的贷款，他们用借来的钱购买资产并推动资产价格上涨。如果他们遭受损失，或失去融资能力，只能减少购买，因此资产由更悲观的投资者所拥有，定价也更低。

在无外界干预的情况下，杠杆率在经济繁荣时总是上升得过高，在经济衰退时又总是下降得过低。因此，资产价格在繁荣时期总是太高，在危机期间又总是太低，这就是杠杆率周期。杠杆率周期理论建议，为减少经济的波动性，中央银行应该像管理利率一样，对杠杆率进行监控和干预，在繁荣期抑制，在危机期则刺激。

三、计量模型构建与实证分析

首先，考察金融市场上的主体是否确实表现出了顺周期的杠杆率行为。由于数据的可获得性，本文选择证券公司，即主要经营资本市场业务的金融机构，进行实证研究。在当前的会计准则下，金融机构资产负债表上大部分的资产科目是按市价计量的，因而资产价格的变动会迅速反映在资产负债表上，并立刻对金融市场所有参与者的净资产产生影响。如果投资者是被动型的，不因净资产的变动而调整资产负债表，资产价格的上升将导致杠杆率的下降，杠杆率的变动和资产规模存在负相关关系。然而，数据表明杠杆率和资产规模呈显著的正相关，金融机构不是被动地而是非常主动地调整资产负债表。具体表现在，繁荣期时，杠杆率升高，而萧条期时，杠杆率却回落。因此，杠杆率是顺周期的。

观察证券公司的资产负债规模与杠杆率的关系，可以发现，证券公司的杠杆率是高度顺周期的，杠杆率的主动调整主要是通过回购和逆回购交易来实现的。

此外，本文还将进一步考察这种顺周期的杠杆率对资产价格的影响。顺周期的杠杆率是单个机构对价格波动和风险变动进行主动的资产负债管理的结果。对单个机构而言，导致顺周期的决策机制是合理的；然而，对于整个金融系统来说，这种顺周期的行为将对资产价格和波动率产生重要影响。数据表明，融资交易金额对于沪深股市的波动率和收益率影响显著。

(一)金融市场参与者顺周期的杠杆率行为

如果投资者是被动型的，不因为净资产的变动而调整资产负债表，资产价格的上升将导致杠杆率的下降。如果投资者是主动型的，则资产价格的上升将导致更多的资产购买和杠杆率上升。此处，以一个贷款购买住房的家庭为例，来说明杠杆率与资产负债规模的关系。假定房屋价格为100万元，贷款金额为90万元，则房屋所有者的净资产为10万元。

杠杆率定义为总资产/权益，因此此处对应的杠杆率为100/10=10。

资产价格的波动将对杠杆率产生显著的影响。将总资产的市场价值记为A，杠杆率记为L。假定资产价格的小幅波动不引起贷款市场价格的大幅变动，仍保持在90万元左右，则整体的杠杆率可表示为L=A/(A-90)。

因此，对被动投资者来说，杠杆率与总资产负相关；对主动投资者来说，杠杆率与总资产正相关。从证券公司的散点图来看，其资产增速与杠杆率增速几乎呈完全正相关关系，证券公司是主动性投资者，其杠杆率是顺周期变动的。

顺周期性的杠杆率影响资产价格的机制。假定金融机构主动管理资产负债，将杠杆率维持在10倍的固定水平，以此为例来说明保持固定杠杆率的交易策略对资产价格的影响。如金融机构的杠杆率是顺周期的，则其对资产价格的影响将更大。

假定初始资产负债表如下：金融机构持有证券100亿元，通过债务融资90亿元，则杠杆率为10。

假定总资产价格的细微改变不影响债务的价值。如证券价格上升1%至101亿元，则杠杆率下降为101/11=9.18。由于金融机构的目标杠杆率为10，因此该机构将额外借入D亿元债务以购买D亿元证券，使杠杆率恢复到10。即(101+D)/11=10，D=9。因此，证券价值1亿元的上升导致金融机构9亿元的加仓行为。在加仓之后，该机构的杠杆率又回到了10。

反之亦然。如目前所持证券价值跌到了109亿元，由于债务价值基本不变，则杠杆率为109/(109-99)=10.9。

金融机构需要通过卖出证券偿还债务来减杠杆。卖出证券后，杠杆率回到10，资产负债表也回到了初始水平。

若金融机构的杠杆率是顺周期的，则对资产价格变动的反应更为强烈。若证券价格上升，增加杠杆率将导致购买更多的证券。

如果金融市场不是完全流动的，价格上升导致的新增购买需求将对价格产生压力，可能引发正反馈效应，即资产价格上升导致资产负债表改善，改善的资产负债表产生对资产的更大需求，从而导致资产价格的上升和资产负债表的改善。在繁荣时期存在这种正向的扩大效应，反之，在经济下行期也一样。如果金融市场不是完全流动的，价格下降导致的新增卖出需求也将对价格产生压力。资产价格下降导致资产负债表恶化，恶化的资产负债表引起更多的资产卖出，从而导致资产价格的进一步下跌和资产负债表的进一步恶化。因此，如果市场不是完全流动的，购买和卖出行为均会对资产价格产生影响，杠杆率调整和价格变动存在正反馈机制，并相互增强，从而将扩大金融周期。

(二)回购交易、融资交易是市场参与者杠杆率变动的重要调整工具

实证研究将主要关注资本市场参与者的杠杆率行为及其对资产价格的影响。由于计算杠杆率需要资产负债表信息，而上市公司每季度才披露一次资产负债信息，个人投资者的杠杆率水平更是没有公开数据，因此，需要寻找能够代表市场参与者杠杆率水平的高频数据。

表1　证券公司的杠杆率与总资产、回购的回归

证券公司是典型的主要经营资本市场业务的金融机构，在资产方，交易性资产按市场价值计量，在负债方，通过回购进行短期借贷。实证发现，证券公司杠杆率的变动与总资产规模正相关，而总资产规模的变动又主要通过回购来进行调节。每日的回购交易数据均可获得，因此，在下文的实证中将使用回购交易的变动代表证券公司杠杆率的变动。

此处采用8家有代表性的上市证券公司*此处选取的8家证券公司分别是东北、国海、长江、中信、西南、海通、广发、国金证券。的季报数据进行回归，回归方程为：

glevt=a1lg(levt-1)+a2gassett+εt+C

(1)

glevt=a1lg(levt-1)+a2grepot+εt+C

(2)

其中，glev代表杠杆率增速，lev代表杠杆率水平，gasset代表资产增速，grepo代表回购增速，ε为随机扰动项。

回归结果详见表1。其中，列Ⅰ表明总资产与杠杆率是同向变动的；列Ⅱ表明杠杆率的变动与回购的变动正相关。回归结果表明用回购交易的变动作为证券公司杠杆率变动的替代性指标是可行的。

融资融券交易是资本市场的个人投资者及基金等机构投资者增加杠杆的重要方式。融资融券是指投资者向具有融资融券业务资格的证券公司提供担保物，借入资金买入证券(融资交易)或借入证券并卖出(融券交易)的行为。2010年3月31日，上交所、深交所正式启动了融资融券业务。2013年4月，多家证券公司将两融最新门槛调整为客户资产达10万元、开户满6个月。证券公司大幅降低两融门槛，提高了这一市场的交易活跃度。本文假定通过融资融券加杠杆进入证券市场的个人投资者和机构投资者也遵循类似与证券公司的主动投资策略，即资产价格上升时加杠杆，资产价格下降时减杠杆的行为。下文的实证中将使用融资余额的变动代表资本市场的个人及基金投资者杠杆率的变动。

(三)回购及融资交易等杠杆融资对股市收益率及波动率的影响

1.回购交易对股市收益率及波动率的影响

本文采用券商月度回购交易额与上证综指的月度收益率进行分析，未发现显著的相关关系。令r代表股市月度收益率，grepo代表回购增速，ε为随机扰动项。回归方程如下：

基准方程，假定股市月度收益率符合AR(1)模型：

rt=a1rt-1+εt

(3)

在基准方程上增加一个解释变量——券商回购增速，以检验回购交易数据是否有助于解释股市收益率的变动：

表2　股市收益率与券商回购

rt=a1rt-1+a2grepot+εt

(4)

实证发现券商月度回购交易与股市的月度收益率未显示出显著的相关关系(见表2)，这可能是由于中国资本市场上券商自营行为并未对价格产生显著性影响，即券商自营行为不是价格波动的主要原因；也可能是由于月度数据无法正确地揭示出券商的交易行为对资产价格的影响，因为买卖行为对价格的压力多体现为价格的短期偏离，月度数据的时间间隔过长，市场已自动纠正了买卖造成的价格偏离。由于数据来源有限，目前所能获得的频率最高的券商回购数据仅为月度数据，更进一步的分析有待高频数据的获得。

2.融资交易对股市收益率及波动率的影响

本文用上证综指(000001.SH)、中小板综指(399101.SZ)、创业板综指(399102.SZ)的对数收益率代表股市的收益率，用沪深300期权隐含波动率(即CVX指数，由中金所发布)代表股市的波动率，用沪深两市的融资余额、融资买入额、融资卖出额代表融资交易情况(以上数据均来自于WIND)数据库。由于融资交易数据从2010年3月31日才开始有记录，因此样本的时间区间为2010年3月31日至2015年12月30日，数据频率为日度。

令r代表股市日度收益率，grzye代表融资余额增速，grzb代表融资买入额增速，grzs代表融资卖出额增速，ε为随机扰动项。回归方程如下：

基准方程，假定股市日度收益率符合AR(1)模型：

rt=a1rt-1+εt+C

(5)

在基准方程上增加一个解释变量——融资余额增速，以检验融资余额增速是否有助于解释股市收益率的变动：

rt=a1rt-1+a2grzye+εt+C

(6)

在基准方程上增加一个解释变量——融资买入增速，以检验融资买入增速是否有助于解释股市收益率的变动：

rt=a1rt-1+a2grzbt+εt+C

(7)

在基准方程上增加两个解释变量——融资买入增速、融资卖出增速，以检验融资买入增速、融资卖出增速是否有助于解释股市收益率的变动：

rt=a1rt-1+a2grzbt+a3grzst+εt+C

(8)

实证结果表明，融资余额对于市场整体的收益率具有显著的解释作用，且这个结果是较为稳健的。使用融资买入额、融资卖出额来替代解释变量融资余额，其结果也是类似的。从实证结果还可看出，融资余额变动对于主板、中小板、创业板的影响程度并无显著差异。无论是从系数大小，还是回归的R2来看，三个市场的回归结果都较为类似(见表3至表6)。

波动率是期权定价的重要因素，也是市场情绪的反映指标。通过实证分析发现，融资余额变动对于次日期权交易价格的隐含波动率有较好的预测作用，说明了融资余额变动将进一步影响次日的资产价格变动。

表3　融资余额与上证综指收益率

表4　稳健性检验：融资余额与中小板收益率

表5　稳健性检验：融资余额与创业板收益率

表6　融资余额与沪深300期权隐含波动率

四、案例分析：美国的次贷危机及中国股市2015年的剧烈波动

(一)美国次贷危机的教训[16]

美国的资产价格从1999年开始一路上升，在2006年达到顶峰，然后经历了2007—2009年的下跌。有研究认为次贷危机中发生的现象与杠杆率周期理论预测的情形一致，即价格上升的过程伴随着杠杆率的显著上升，随后的价格下跌则伴随着杠杆率的急剧下降。

首先看美国的房屋市场。选取标普Case-Shiller国家住房价格指数作为衡量指标，该指数从2000年一季度的100上升为2006年二季度的190，而2009年一季度跌回到130。同时期美国住房抵押贷款的首付比例也呈现先跌后升的走势，据估算，2000年一季度首付比例为13%，对应的杠杆率为7.7；2006年二季度首付比例为2.7%，对应的杠杆率为37，与住房价格同时到达顶峰；之后，首付比例迅速上升到2008年底的18%左右。杠杆率的变动与价格变动高度一致，且危机发生后，杠杆率下降的速度和幅度均大于价格波动的速度和幅度。

再看美国的债权市场。对冲基金埃灵顿(Ellington)资本管理公司记录了持有AAA级住房抵押债权需支付的保证金比例。在经济平稳时期，保证金比率维持在10%～20%的范围内，在1997—1998年新兴市场危机时期，保证金比率大幅增加至40%左右，随后迅速回到平均水平。2006—2007年，债权保证金比率达到其最低点，约5%左右；此后迅速上升，2008年升至65%，2009年进一步升至72%，领先于住房抵押债券价格的下跌。

美国住房抵押贷款市场的泡沫还传染到股票市场。S&P500的隐含波动率指数(VIX指数)，又被称为市场恐慌指数，于2008年危机期到达了顶峰，其上一次到达波峰则是在1998年的危机期。

以下因素导致了此轮杠杆率周期比大萧条还要严重：

1.债券投资的杠杆率较以往增加得更多，危机后的下跌也较以往严重。如上文所述，住房抵押债券保证金比例一般为10%左右，而2006年则下降到了5%的水平。杠杆率从2007年开始下跌，两年以后，也仍然保持在较低的水平，然而1998年的危机后杠杆率迅速恢复到了其平均水平。在此轮金融危机前期，金融创新(如资产池和证券化)增加了可以被当做抵押品的资产种类，因此，即使传统品种的抵押物保证金比例并未下降，社会整体的杠杆率也有所上升。

2.双重杠杆率叠加加重了危机的深度。危机发生后，住房价格下跌，住房抵押贷款机构提高借款者首付比例，持有住房抵押债券所需的保证金比例也再上升。这两个杠杆率互相作用，加重了危机。

3.在错误的时间推出信用违约互换。在2005年推出的针对抵押贷款的信用违约互换(CDS)加重了市场的波动。2005年正处于杠杆率周期的波峰，此时推出CDS，使得悲观者可以用加杠杆的形式表达他们的观点，从而对资产价格造成巨大的下行压力。如果在价格上升的初始阶段就存在CDS市场，价格可能就不会上升到如此高的水平。

4.监管缺位，放任杠杆率的过度上升。在经济长期繁荣的背景下，监管者对于未来存在较为乐观的预期，没有主动采取措施来管控房屋市场杠杆率、消费市场杠杆率、企业杠杆率和证券市场杠杆率。银行可以大规模开展表外业务，将资产负债转至表外，成功规避了监管者对于最低资本金的要求。此外，金融监管的放松导致CDS的规模和杠杆率的无序增长。CDS作为一种衍生工具，规模远超其标的资产规模，超越了作为信用风险的管理或转移工具的范畴，成为投机者对市场方向下注的赌博工具。法律严格管制过度保险和赌博行为，却未对CDS交易进行及时有效的监管。政府的监管缺位还在于对房地美和房利美提供了隐性担保，导致“两房”杠杆率高达30倍以上，融资利率却低至国债利率水平，扩张为“大而不能到”的机构。若没有政府的隐性担保，“两房”不可能凭如此少的准备金获得如此巨额的资金。

(二)中国2015年股市大幅波动的教训

中国股市于2015年上演了一轮“过山车”行情。自从2007年的大跌之后，中国股市一直在熊市中徘徊，2012年至2014年上半年，上证综指在2000点左右震荡。新一轮牛市从2014下半年开始启动。2014年7月1日，上证指数为2050点，2014年底上升到3235点，半年增幅达58%。2015年继续上涨，6月12日达到5178点，为本轮牛市的最高点。之后，股市开启了暴跌模式，7月9日跌至3373点，8月25日更下探至2947点。即使在政府铁腕救市的情况下，股市仍多次上演千股跌停的行情，下跌之凶猛远超预期。

融资余额的变化呈明显的顺周期性，在股市上涨期快速上涨，在股市下跌期迅速下跌。2014年6月底，本轮牛市开启时，融资余额为4 000亿元左右，到2014年12月底，融资余额已突破万亿元规模，达到6月底的2.5倍。2015年6月12日，融资余额更是达到了2万亿元的规模，较年初又翻了一倍。2014年6月底，融资净买入额占A股成交额的10%，2015年3月，这一比例上升至18%。融资买入已经成为股票市场一种重要的交易方式。2015年6月，市场掉头向下后，融资余额则迅速下跌，9月2日仅余9 592亿元，已不足万亿元，此后也基本保持在9 000亿元至12 000亿。上述分析和上文中的实证结果显示，股市中的融资交易呈显著的顺周期性，且由于规模巨大，影响了股市流动性，放大了股市波动，涨时助涨，跌时助跌。监管者对于融资业务的发展，起初是放任无视，后变为提示警告，最后转为严控，但由于出手太晚，错过了最佳时机。

随融资业务一起火爆的还有场外配资、伞形信托等加杠杆业务。据估计，高峰时期，场外配资规模约达到了1万亿元，平均杠杆率为4～5倍，伞形信托规模达7 000亿元，平均杠杆率为2～3倍。监管对场外配资和伞形信托的态度与对两融的态度类似，从放任无视到提示警告，最后彻底禁止。

在2015年这一轮股市波动中，中国监管机构实际上重蹈了美国次贷危机的覆辙，在杠杆率上升期并未对杠杆实现有效的监测和控制，出手时又太晚太重，引发了迅猛的去杠杆过程，导致了资产价格的猛烈下跌。后期，监管机构意识到了杠杆率对资产价格的重大影响，及时调整了政策方向，缓和了杠杆率剧烈波动对市场的负面影响。

1.在融资余额快速上升期，证监会意识到存在风险隐患，但又有所顾虑，唯恐扼杀了牛市行情，并未出手严控，可谓是“雷声大，雨点小”。

2.股市泡沫已经形成，融资余额高企，监管者骤然加强了融资业务的监管要求，叫停场外配资数据端口服务，触动价格下跌的“多米诺骨牌”。

3.在错误时间推出股指期货新品种。2010年4月16日沪深300股指期货合约正式上市交易，2015年4月16日，上证50指数期货和中证500指数期货在中金所上市交易。沪深300成分股主要为蓝筹股，上证50成分股主要为大市值企业，而中证500的成份股主要为中小市值企业。本轮牛市中上涨最快的就是中小盘股票。股价高企时推出股指期货新品种，为空头下注提供了更好的工具和更好的时机。

4.股市暴跌，政策反转，放松两融，严控股指期货交易以配合救市。2015年7月，监管者牵头开展了护盘行动，多家券商也纷纷降低两融保证金比例，提高两融标的股折算率，降低两融债权的平仓线和警戒线等。

五、结论及政策建议

资产价格泡沫、杠杆率会给宏观经济和金融稳定性带来风险。不同类型的泡沫对宏观经济的影响是不同的，伴随着信贷扩张的资产价格泡沫更易引发金融危机，泡沫破灭后经历的经济衰退更为严重且持续时间更长。由信贷扩张催生的住房价格泡沫较股票市场泡沫更危险，对经济的负面效应更显著。因此，建议中央银行摒弃对信贷扩张、资产价格泡沫视而不见的做法，权衡“事先干预”和“事后收摊”的利弊，选择最优的政策策略。金融市场参与者，无论是机构还是个人投资者，其杠杆率均表现出明显的顺周期性，即资产价格上升时，杠杆率同时上升；资产价格下降时，杠杆率也下降。市场参与者的这种顺周期杠杆率行为，反过来又对市场流动性、资产价格产生影响，放大价格波动，延长价格周期。

对中国政府而言，在大力发展资本市场的同时，应警惕资本市场参与者杠杆率的顺周期性，避免陷入“实体经济杠杆未去，金融市场杠杆又失控”的尴尬局面。监管当局应尤其注意以下几点：

1.宏观政策的出台应考虑到微观层面市场参与者的行为模式，才能达到预期的政策效果。目前中国资本市场已为参与者提供了加杠杆的工具，“慢牛”政策就不再适用。资本市场参与者一致预期资产价格将上升，则会通过加杠杆加速购买资产。市场情绪的高涨将推动资产价格持续上升并严重偏离内在价值，产生泡沫。一旦预期扭转，投资者们争相降杠杆出逃，又容易引发市场流动性紧张和资产价格崩塌。在投机性杠杆存在的条件下，“慢牛”行情可能只是政府一厢情愿的想法。

2.金融市场是不完善的，单个市场参与者利润最大化的行为并不能带来整体社会福利的最大化。金融市场需要中立而清醒的监管者来保护公众利益。理智看待金融创新，设定底线监管原则，防止创新产品异化为对市场下注的工具。应进一步加深对期权期货、资产证券化、信用违约互换、资产证券化等金融创新产品的研究，探索最优的监管策略。

3.监测并控制各类市场参与者的杠杆率水平。无论是机构投资者还是个人投资者，都应纳入监测范围。在资产价格上升阶段，防止杠杆率过高；在资产价格下跌阶段，防止杠杆率过快下降，引发资产价格的进一步下跌。

4.扩大资本市场容量。在及时、真实披露信息的基础上，加快推进股票注册制改革。股票价格波动受买卖行为影响的程度与市场流动性密切相关。增加股票供给和市场容量，将有效提高市场的流动性，并且有利于股票价格回归基础价值。中国A股市场已经过了20多年的发展，但截至2015年年底，却仅有2 800家左右的上市公司。与中国庞大的经济规模相比，股市容量太小，买卖行为较易引发价格的大幅波动。

5.完善上市公司治理和信息披露机制，加强投资者教育，营造公平、透明、有序的市场环境，进而降低市场参与者杠杆率的顺周期性。

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(责任编辑：姚望春)

The Changing Mechanism of Speculative Leverage and Its Influence on Asset Price

QI Jia1，2

(1.Chinese Academy of Social Sciences，Beijing 102488，China；2.Bank of China,Beijing 100818,China)

This paper explains the changing mechanism of speculative leverage ratio and its influence on asset price.The empirical results show that the leverage ratio of financial market participants is highly cyclical，which has a significant impact on the return and the volatility of Shanghai and Shenzhen stock markets.

leverage; liquidity; asset price; procyclicality

10.13504/j.cnki.issn1008-2700.2016.04.014

2016-03-26

国家自然科学基金项目“我国企业创新结构化差异的动因：高管激励与再分配效应”(71572151)

漆佳(1986—)，女，中国社会科学院研究生院博士研究生，中国银行总行授信管理部风险经理，研究方向为宏观经济学、金融市场等。

F125.4

A

1008-2700(2016)04-0102-09