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報告執筆人

■殷劍峰 國家金融與發展實驗室副主任

■張 暘 國家金融與發展實驗室宏觀金融研究中心助理研究員

■王蔣姜 國家金融與發展實驗室宏觀金融研究中心助理研究員

摘要

■2019年我國非金融部門信用總量為250.5萬億元，同比增長9.8%，增速較上年末回升0.3個百分點。隨著逆週期調節力度加大，穩增長政策成效顯著，同時結構性風險逐漸凸顯。

■非金融企業部門去槓桿有所減速，融資結構明顯改善。從規模以上工業企業看，值得關注的是地方國企，其資產利潤率不斷下滑，但負債規模依然很高。

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■政府部門信用總量同比升幅明顯，在“減收增支”的擴張財政政策影響下，中央和地方的財政收支更加分化，各地區之間的橫向財政不均衡加劇。

■包商銀行被接管事件引發中小銀行流動性分層，監管層面的流動性支持使得金融體系內部的同業活動明顯增加。

■新冠疫情發生在我國經濟趨勢性下滑的時期，非金融部門將面臨更加嚴峻的償債壓力。

目錄

一、我國非金融部門信用總量整體變動情況

二、各部門信用總量變化情況

（一）企業部門：融資結構明顯改善，結構性去槓桿成效顯著

（二）居民部門：受房地產調控趨嚴的影響，居民信用同比持續下降

（三）政府部門：財政政策積極作用，地方財政收支面臨嚴峻挑戰

（四）金融部門：中小銀行流動性風險加大，銀行體系內部的同業活動明顯增加

三、應對疫情衝擊須實施非常之策

（一）新冠病毒疫情對經濟的衝擊

（二）新冠疫情下非金融部門的償債率分析

報告正文

一、我國非金融部門信用總量整體變動情況

隨著金融市場的不斷髮展，廣義貨幣M2早已不能反映我國全部的信用規模。為了體現包含非銀行金融機構在內的整個金融部門的金融能力，我們於2013年構建了一個宏觀金融指標：“信用總量”，從金融部門資產方的角度，對金融部門為包括政府、企業、居民在內的整個非金融部門創造的債務性融資工具進行了統計。

2019年底，我國非金融部門信用總量為250.5萬億元，同比增長9.8%，增速較上年末回升0.3個百分點。同期，廣義貨幣供應量M2餘額為198.7萬億元，同比增長8.7%，增速較上年末回落0.2個百分點；社會融資規模存量為251.3萬億元，同比增長10.7%，增速較上年末回升0.4個百分點。三者規模及增速差異較大的原因在於統計角度不同。M2和社會融資規模分別從金融機構的負債方和資產方進行統計，而信用總量從金融部門為非金融部門創造的債務融資工具角度進行統計。銀行投向非銀行金融機構的資金（貸款及購買資管產品）會派生M2，但不會增加社融規模，若這部分資金流向了實體經濟，那麼會相應計入信用總量。以委託貸款和信託貸款為代表的表外融資會增加社融規模和信用總量，但不會派生M2。境內股票融資會增加社融規模，但不會計入信用總量中。2019年12月央行將“國債”和“地方政府一般債”納入社會融資規模統計，與原有的“地方政府專項債”合併為“政府債券”指標，進一步完善了社融在政府部門方面的統計。相比社會融資規模，信用總量還統計了證券公司、基金子公司、信託公司和保險公司對非金融企業部門、政府部門的非標投資，涵蓋了“影子銀行”範疇內的信用創造。

圖1 M2、信用總量、社融存量同比增速

2016年起的金融去槓桿政策使得銀行通過非銀行金融機構的信用投放持續收縮，信用總量和M2的同比增速均呈現明顯下降，但社融增速沒有受到太大影響。隨著金融監管加強，表外融資規模（委託貸款、信託貸款和未貼現的銀行承兌匯票等）大幅萎縮，“影子銀行”的信用增速由正轉負，信用總量和社會融資規模增速顯著下降。雖然信用總量規模高於社會融資存量規模，但前者的同比增速卻持續低於後者。

2019年逆週期調節力度加大，貨幣政策穩健偏寬鬆，表外融資降幅收窄，年初新增政府債務限額提前下達，一季度社融和信用總量增速均出現大幅反彈，並與M2形成背離。隨後，受到新增地方政府債務限額用盡的影響，三季度信用總量和社融存量增速出現明顯回落。四季度社融擴容後首次超過了信用總量規模。

國際清算銀行（BIS）統計下的2019年二季度我國非金融部門信用總量規模為244萬億元（其中家庭部門、非金融企業部門、政府部門的信用分別為51萬億、144萬億、49萬億），與我們統計的2019年二季度信用總量規模242萬億元相近（其中家庭部門、非金融企業部門、政府部門的信用分別為53萬億、140萬億、50萬億）。通過分析，我們認為BIS的非金融部門信用總量中可能存在重複統計的現象，即地方政府融資平臺的部分債務既統計在了地方債務中，又統計在了非金融企業債務中，導致各部門的信用總量出現部分偏差。

二、各部門信用總量變化情況

❑企業部門：融資結構明顯改善，結構性去槓桿成效顯著

2019年末，非金融企業部門的信用總量為142.8萬億元，同比增速從一季度的8.7%不斷下降至四季度的8.2%，全年增速降幅為0.5個百分點，較去年降幅收窄了1.4個百分點，企業部門去槓桿有所減速。

圖2 企業部門信用總量同比增速

從融資工具的角度來看，非金融企業部門的融資結構明顯改善。首先，企業中長期貸款增速於三季度止跌回升，並於四季度進一步提高至11.6%，這不僅意味著企業的生產經營活動逐步恢復，也意味著銀行信貸結構出現積極變化，由傳統的信貸支持轉變為培養企業的經營能力。中長期貸款增速拐點確立的背後，政策面支持力度較大。

從規模以上工業企業的資產端和負債端來看，國企和民企在去槓桿的方向上持續分化，體現了非金融企業部門結構性去槓桿的成效。2019年末工業企業資產總額為119.1萬億元，其中國有及國有控股企業佔比從2018年末的44.5%下降至2019年末的41.4%，私營企業佔比從2018年末的21.1%上升至2019年末的23.1%。2019年末工業企業負債總額67.4萬億元，其中國有及國有控股企業佔比從2018年末的45.6%下降至2019年末的42.8%，私營企業佔比從2018年末的21%上升至2019年末的23.4%。國企的資產和負債佔比明顯下降，私企的資產和負債佔比明顯上升。

受到工業產品出廠價格下降及生產銷售增速放緩的影響，工業企業的利潤同比大幅下降，但私營工業企業的利潤增速明顯好轉。2019年末，PPI累計同比從2018年末的3.5%下降至-0.3%，規模以上工業增加值累計同比從2018年末的6.2%下降至5.7%，工業企業營業收入累計同比從2018年末的8.5%下降至3.8%，工業企業利潤總額累計同比從2018年末的10.3%下降至2019年末的-3.3%，其中國有及國有控股企業的累計利潤同比全年處於負區間，而私營企業的累計利潤同比除了年初兩個月為-5.8%外，已經穩定轉正，其盈利能力明顯優於國企。民營經濟是創造就業和激發市場活力的重要主體，近年來國家出臺了減費降稅、定向降準等一系列促進民營企業發展的政策，在一定程度上緩解了民企的融資困境。我們認為，應進一步完善普惠金融政策，壓減低效行政審批，維護民營企業的合法權益，加強對民營企業的產權保護，降低重點行業對其的准入門檻，營造更加中性的競爭環境。

雖然國有企業去槓桿明顯，但是地方國企和中央國企的債務規模及資產利潤率卻明顯背離。從全年數據來看，2018年末全國國有企業負債規模為115.6萬億元，佔GDP的比重從2015年末的117%持續上升至128%，其中中央國有企業負債佔GDP的比重從2015年末的65%持續下降至60%，地方企業負債佔GDP的比重從2015年末的52%升至68%。雖然地方國企的負債規模逐漸超過了中央國企，但是地方國企的資產利潤率卻從2014年起持續低於中央國企，這說明地方國企擴張效率較低。

❑居民部門：受房地產調控趨嚴的影響，居民信用同比持續下降

2019年末，居民部門的信用總量為55.6萬億元，同比增速從2017年初的25.6%連續三年下降至2019年末的13.5%，其中短期消費貸款同比從2017年三季度的38.1%持續下降至2019年末的12.7%；中長期消費貸款同比從2017年初的34.9%下降至2019年末的17.4%。

圖3 短期消費貸款、中長期消費貸款同比增速

2017年以來居民信用總量增速持續下降，主要是受到了房地產調控趨嚴的影響。2016年底各地區相繼出臺了房地產調控政策，2017年居民中長期消費貸款增速大幅下降，而同期短期消費貸款卻出現爆發式增長，同比增速從2016年底的20.3%猛增至2017年三季度的38.1%，全年升幅將近18個百分點。理論上講，短期消費貸款對應著居民的日常消費，但社會消費品零售總額同比卻從2016年末的10.4%微降至2017年末的10.2%，說明大量消費貸資金並沒有流入零售品消費，而是違規流入了房地產、投資等非消費領域。2017年9月，多家銀行啟動消費貸再篩查程序，嚴防消費貸的違規使用，同時中央堅持“房住不炒”的基調，持續收緊樓市調控政策。在嚴格整治下，房地產市場調控成效逐步顯現，短期消費貸款和中長期消費貸款同比大幅回落，居民信用同比持續下降。

❑政府部門：財政政策積極作用，地方財政收支面臨嚴峻挑戰

2019年末，政府部門的信用總量為52.1萬億元，同比增速為10.4%，較去年同期上升了1.6個百分點，其中中央政府的信用總量同比增速為11.8%，較去年同期上升了1.2個百分點；地方政府的信用總量同比增速為9.8%，較去年同期上升了1.8個百分點。從信用佔比的角度來看，中央政府信用佔比從2018年末的31.7%提高至2019年末的32.1%，地方政府信用佔比從2018年末的68.3%降低至2019年末的67.9%，

圖4 中央及地方政府信用總量同比增速

全年地方政府發債進度明顯前置，基建投資同比緩慢回升。經過全國人大的授權，2019年起國務院可提前下達部分新增地方政府債務限額，地方債券的發行和使用進度全面提速。2019年新增地方政府債務限額為3.08萬億元，前三季度新增地方政府債券分別完成了全年新增地方債務限額的38%、71%和98.6%。一季度地方政府債券餘額較去年同期多增8714億元，同比增速從2018年末的22.6%升高至28.1%，而後隨著債務限額用盡，同比增速逐步回落至四季度的16.9%。受到2018年金融去槓桿的衝擊，基建投資同比從2017年末的14.93%大幅下滑至2018年末的1.79%。通過2019年政府資金尤其是專項債資金的精準發力，基建投資同比緩慢回升至3.33%。

在財政政策的引導下，城投債和政信合作規模的同比增速均出現明顯回升。繼2008年的四萬億投資計劃及2009年92號文件鼓勵地方政府組建融資平臺後，城投債同比增速在2009年二季度達到峰值145%，政信合作同比也在2013年一季度達到峰值160%。隨後違規擔保、債務違約等弊端逐漸顯露，中央開始逐步收緊對融資平臺的政策並限制了地方政府的非標融資渠道。2010年國務院19號文開始對融資平臺公司債務進行全面清理，2013年銀監會10號文禁止新增融資平臺的貸款規模，2014年國務院43號文剝離了融資平臺的政府融資職能，2016年國務院88號文進一步釐清了政府和市場的邊界。在一系列政策的圍堵之下，2018年3月份城投債和政信合作同比增速分別跌落至3.3%和-21.9%的最低點。然而面臨經濟下行的嚴峻挑戰，政府融資政策調控方向逐漸轉向。2018年10月份國務院發佈101號文要求完善地方政府專項債券制度併合理保障融資平臺公司的正常融資需求，為地方政府市場化融資釋放了積極信號。2019年城投債新增規模超過1.1萬億元，同比增速回升至15.1%；政信合作新增規模超過700億元，同比回升至6.9%。

2019年以來，國家將普惠性減稅與結構性減稅並舉，重點減輕小微企業、小規模納稅人以及重點行業的稅收負擔，全年減稅降費規模超過了2萬億元，2019年我國稅收收入累計同比為1%，較去年同期下降了7.3個百分點，其中增值稅、企業所得稅和個人所得稅的累計同比較去年同期分別下降了近8個、4個和41個百分點。

除了中央與地方的財政收支分化外，不同省份和地區間的財政收支逆差不平衡現象加劇。截至2019年11月份，地方財政收支逆差同比增速最大的前五個省份分別是浙江省、天津市、廣東省、江蘇省、山西省。其中，浙江省、江蘇省、山西省主要受到財政大規模減收的影響，其財政收入同比較去年同期分別下降了6個百分點、4個百分點和18個百分點。而天津市主要受到財政增支的影響，其財政收入和支出同比較去年同期分別上升了19個百分點和25個百分點。廣東省同時受到財政減收和增支的影響，其財政收入和支出同比較去年同期分別下降了3個百分點和上升了7個百分點。我們認為，針對各地區的不同情況，一方面中央應進一步完善財政轉移支付制度，側重實現地方財政均衡；另一方面各地方政府應加強預算管理，發展特色經濟優勢，持續優化支出結構和產業結構，促進財政可持續發展。同時各地區還要強化債務管理，妥善化解隱性債務存量，嚴格把控地方政府債務風險。

❑金融部門：中小銀行流動性風險加大，銀行體系內部的同業活動明顯增加

近年嚴厲的監管格局在促進銀行業脫虛向實、合規經營方面取得了顯著成效。2016年下半年開始的金融強監管對金融槓桿擴張、多層嵌套、非標投資等起到了明顯的制約作用，銀行同業業務、理財業務規模大幅下降。2017年開展的專項治理活動強化了交叉金融監管，年底發佈的資管新規和兩個配套細則進一步封堵了非標投資渠道。2018年銀監會發布委託貸款新規，從資金源頭上遏制非標套利亂象。在一系列嚴監管政策下，影子銀行的信用創造佔比從2015年末的19%降至2019年末的12%，其中2018年的降幅將近3個百分點。非標業務明顯收縮，金融體系內的資金空轉現象大為緩解，表外融資持續迴流表內。從金融部門內部融資渠道來看，金融部門通過同業業務、持有金融債券等方式的相互負債規模也大幅縮減，同比增速從2016年一季度的39.2%下降至2019年二季度的-0.39%，其中銀行對其他金融機構債權的同比增速從2016年一季度的73.4%驟降至2019年二季度的-7.4%。

圖5 金融部門負債同比增速

2019年5月包商銀行被接管事件打破了同業剛兌預期，中小銀行通過同業業務融資的難度明顯加大。以6個月同業存單為例，城商行與股份制銀行的發行利差從5月初的3個BP迅速攀升至6月下旬的83個BP，農商行與股份制銀行的發行利差也從5月初的10個BP擴大至7月下旬的102個BP。中小銀行間的利差走擴，可能會加劇銀行業間的流動性分層現象，進一步影響實體經濟的融資成本。為了保證金融體系的流動性和穩定性，監管部門密集出臺系列政策並強調針對非銀市場的流動性提供支持，促使同業業務進一步迴歸流動性風險管理的本源。此後，金融體系內部的同業活動明顯增加。2019年下半年，金融部門內部相互負債的同比增速由負轉正至4.7%，其中銀行對其他金融機構債權的同比增速回升2.7個百分點至-4.7%；對其他金融性公司負債（存款、拆入項等）同比回升15個百分點至7.9%。我們認為，一方面應持續加強對中小銀行的流動性管理，適度進行定向流動性投放；另一方面繼續推進利率市場化改革，進一步疏通貨幣政策傳導機制，推動貨幣政策調控方式從數量型調控向價格調控轉化，從結構上緩解流動性分層的矛盾。

2019年的另一重點是LPR機制改革。為了提高貨幣政策利率傳導效率，推進利率並軌進程，8月份央行提出對貸款市場報價利率(LPR)進行改革，增加中長期LPR品種，並要求商業銀行的新增貸款錨定LPR進行定價。這標誌著利率市場化改革的重要突破。一方面，央行可以通過中期借貸便利(MLF)對LPR進行適度引導，另一方面，各銀行可以根據自身因素浮動加點以深化利率市場化程度。自2019年以來，LPR迎來了三次下調。8月20日央行公佈1年期LPR利率為4.25%，較原先的LPR下降6個BP；5年期以上LPR利率為4.85%。9月份1年期LPR降低5個BP至4.20%。11月份1年期及5年期以上LPR各降5個BP至4.15%和4.80%。1年期及5年期以上LPR在降息方向上的不同變動，體現了貨幣當局在降低實體融資成本和嚴控房地產市場方面的政策靈活性。

2019年我國基準利率多次下行，淨息差收窄成為了銀行業普遍面臨的嚴峻挑戰。為了緩解息差壓力，各類銀行主動優化資產負債結構，其淨息差走勢出現明顯分化。2019年3季度，商業銀行的非利息收入佔比為23.3%，較去年同期上升0.3個百分點。股份制銀行和城市商業銀行的淨息差同比分別提高24個BP和14個BP，而大型商業銀行、民營銀行、農村商業銀行和外資銀行的淨息差同比普遍收窄，其中民營銀行的淨息差降幅最大，同比收窄43個BP，

隨著多層次金融市場體系的不斷完善，金融脫媒趨勢加劇。在市場的強烈金融需求之下，影子銀行得以快速發展起來。由於影子銀行是金融創新的產物，長期遊離在銀行業的監管體系之外，因此逐漸成為了違規套利的主要通道，引發了資金空轉、多層嵌套、槓桿抬升等金融亂象。為了防範金融體系內的系統性風險，近年來金融監管力度持續加強，影子銀行體系的資產和負債規模劇烈收縮。非銀行金融機構的總資產佔銀行業金融機構的比重從2013年末的29.4%大幅下降至2019年三季度的16.5%，同期總負債佔比也從29.2%大幅下降至16.1%。我們認為，影子銀行是金融改革深化的重要推力，不僅彌補了實體經濟的融資缺口，緩解了民營和小微企業的融資難問題，也重塑了金融市場的競爭格局，推進了利率市場化進程。面對經濟下行的嚴峻挑戰，更應積極引導影子銀行健康發展。首先，加強對影子銀行業務的監測預警工作，推動影子銀行“陽光化”。其次，深化金融體系的結構性改革，針對影子銀行的金融風險進行精準施策，同時引導影子銀行更多得服務於實體經濟，尤其是民營和小微企業。

三、應對疫情衝擊須實施非常之策

❑ 新冠病毒疫情對經濟的衝擊

今年一月份，新型冠狀病毒（以下簡稱新冠病毒）疫情在全國各地區大規模爆發，並向全球多個國家蔓延。從控制SARS疫情的情況推測，“新冠”病毒疫情的高峰期最快要到2月下旬。SARS和“新冠”病毒疫情同樣爆發於12月左右，都面臨春運傳播的挑戰。但是，SARS疫情期間，遲至2003年4月下旬才採取大規模隔離措施，此後確診案例約在20天左右接近峰值，疑似病例大幅下降。與SARS時期不同，對於“新冠”病毒疫情，我國已經擁有了先進的防治手段，且早在2020年1月下旬就推出了各種管控措施。鑑於“新冠”病毒的傳染性較強，樂觀地推斷，自1月下旬國家交通管控、延長假期後，此次疫情的確診案例將在2月下旬接近峰值。

2003年SARS重挫了我國經濟，主要表現在二季度的實際GDP增長率直接下滑2個百分點。與SARS相比，新冠疫情防控措施的提前和更加嚴格也意味著對經濟的衝擊提前，衝擊程度提高。

圖6 疫情地區各項指標占全國比重

首先，“新冠”病毒疫情擴散範圍更廣，疫情地區人口規模遠大於SARS時期，對企業復工和就業帶來更大的挑戰。2003年SARS傳播主要集中在廣東、北京及北京周邊的少數省市，其餘地區受影響較小，很多省份完全未受到影響。而此次疫情是以湖北為中心的全國性擴散，大陸31個省份都受到波及，而且患者在100人以上的省份有23個，大部分的省份情況較為嚴重，影響區域遠遠超出當年的非典影響範圍。我們將確診患者超過100人的省、直轄市定義為“疫情地區”，分別以2003年5月份和2020年2月10日統計SARS和“新冠”病毒的疫情地區，可以看到（圖6），SARS的疫情地區人口僅佔全國人口的18%，而“新冠”病毒的疫情地區人口占全國人口的比重高達90%。這不僅意味著此次疫情的防疫壓力遠高於SARS時期，也意味著疫情防控對企業復工和勞動力就業造成的困難將遠遠高於SARS時期。當前，由於私營企業和個體工商戶的就業人數遠高於SARS時期（2018年3.74億人，2004年僅為9600萬人），需要密切關注疫情防控對就業的影響。

其次，“新冠”病毒疫情幾乎涵蓋了我國所有經濟活躍和發達的省市，疫情地區經濟規模要比SARS時期大得多，完全不能以SARS對經濟的衝擊來簡單推斷當前情況。2003年SARS疫情地區的GDP佔全國GDP的比重僅為26%，此次疫情地區GDP佔比高達92%，近乎為2003年的3.5倍（參見圖6）。從經濟的產業結構看，受疫情影響最大的是第三產業，SARS時期疫情地區的第三產業增加值只佔全國的28%，此次疫情地區第三產業佔比高達92%。從經濟的需求結構看，消費是直接受到疫情打擊的領域，SARS時期疫情地區的消費只佔全國消費的25%，此次疫情地區消費佔比高達91%。從政府的財政收入來看，2003年SARS疫情地區的財政收入在全國的佔比為24%，此次疫情地區的財政收入佔比為86%。

最後，“新冠”病毒疫情爆發正值我國經濟下行階段，且產業結構、就業結構也發生了巨大變化，經濟承受疫情衝擊的能力較SARS時期大幅度下滑。2003年SARS疫情時，我國經濟正處於人口紅利和加入WTO的雙重利好時期，因此，儘管第三產業受SARS衝擊在2003年二、三季度放緩了增長步伐，但第二產業保持了極高的增速。加之2003年時第三產業就業比重和增加值佔GDP比重分別只有29%和42%（第二產業兩項指標分別為22%和46%），疫情對經濟的衝擊有限。

基於以上分析，我們認為，在最好的情況下，當前疫情對經濟的衝擊也不會弱於當年的SARS，而在最壞的情況下，其衝擊力度可能會接近2009年全球金融危機。考慮到防控期間央行加大流動性支持，疊加地方債券提前發行，

❑新冠疫情下非金融部門的償債率分析

我們根據信用總量數據進一步計算了非金融部門的季度本息償付額，並將新增債務本息償付額與新增GDP之比定義為償債率，進而測算各部門的償債壓力。繼2015年底中央提出去槓桿目標以來， 2016年至2017年非金融部門償債率大幅下降了23個百分點至135.91%，其中企業部門償債率降幅高達27個百分點。2018年在金融去槓桿的基礎上重點強化地方政府債務管理，政府和企業部門償債率均有所下降，而居民部門債務擴張速度較快，償債率提高3個百分點，推動非金融部門償債率升至137.6%。2019年財政擴張政策力度加大，非金融部門的償債率提高2個百分點至139.6%，其中企業部門持續槓桿去化，償債率下降2個百分點至92.8%，低於2012年水平；政府部門償債率回升0.5個百分點至7.5%，居民部門償債率繼續升高3個百分點至39.3%，這兩個部門均達到了2007年以來的最高水平。

圖7 非金融部門償債率

2008年全球金融危機爆發後，2009年一季度名義GDP同比較去年同期大幅下降了15個百分點至6.9%。期間央行加大流動性支持力度，信用總量同比較去年同期升高超過2個百分點至21.9%。相應地，非金融部門償債率較去年同期提高了10個百分點至103%。下面將以2009年全球金融危機對於非金融部門的衝擊力度為參考，分析新冠疫情下各部門償債壓力的變化。

圖8 金融危機時期M2、信用總量及名義GDP同比增速

1. 企業部門

金融危機對企業部門償債率的影響主要體現在2009年的前兩個季度。2009年一季度企業部門的償債率為86.1%，較去年同期提高了11個百分點，本息償付金額為6萬億元；二季度企業部門的償債率為83.5%，較去年同期提高了12個百分點，本息償付金額為6.5萬億元。下面以2019年一季度為例進行分析。從融資工具的角度看，信貸本息償付額佔比高達84%，其次是同業業務本息償付額佔比14%。為了降低企業的資金成本，我國加權平均貸款利率從2008年四季度的6.23%下行至2009年一季度的4.76%，同時三個月銀行同業拆借加權平均利率也從3.66%下降至1.64%。若按照2018年末的貸款利率和同業拆借利率來計算，那麼一季度企業部門的本息償付總金額為6.14萬億元，也就是說一季度的利率調整減輕了企業約1400億的償債壓力。

若以2009年全球金融危機對於企業部門的衝擊力度為參考， 2020年一季度企業部門的償債率可能會從去年同期的104.3%進一步升至105%左右，超過2018和2019年的最高水平，也就說，在最壞的情況下，過去兩年企業部門去槓桿進程會明顯後退。

從企業類型的角度來看，國企和中小企業的信用風險高增。2008年第二產業對GDP的累計同比貢獻率為48.6%，其中工業的貢獻率高達43%，在全國經濟中具有一定的代表性。工業企業中，國有及國有控股企業的負債規模佔比為60%，中小企業的負債佔比62%。以該比例進行測算，2009年一季度國有及國有控股企業的償債率為51.6%，中小企業的償債率為53.3%。2019年國有工業企業去槓桿力度較大，其在工業企業中的負債佔比已大幅下降至43%。不過，近年來第三產業對GDP的累計同比貢獻率已遠遠超過第二產業，工業在全國經濟中的代表性有所降低。鑑於2016年全國國有企業在第三產業負債規模便已達到第二產業的1.9倍，暫時以2008年的比例進行假設，即國有企業負債佔比60%，中小企業負債佔比62%。測算後，2020年一季度國有及國有控股企業的償債率將達到63%，中小企業的償債率將達到65%。

2. 政府部門

政府部門對於金融危機的反應持續時間較長，主要集中在2009年和2010年兩年，一方面是由於財政政策持續發力，另一方面是由於政府部門的融資渠道逐漸增加。2009年政府部門償債率環比上升0.5個百分點至3.6%，全年本息償付金額為1.2萬億元。而後2010年政府部門償債率進一步上升0.4個百分點至3.9%，全年本息償付額為1.6萬億元。以2009年為例，全國公共財政收入環比下降7.8個百分點，財政收支逆差從2018年末的1262億元增至7782億元。從各級政府的角度來看，中央政府公共財政收入環比下降7.9個百分點，財政收支順差環比下降12個百分點至7%；地方政府公共財政收入同比下降7.7個百分點，由於2008年地方財政減收增支導致財政缺口環比增長39%，2009年的金融衝擊使得地方財政缺口環比增長保持了38%的高位。

若以2009年全球金融危機對於政府部門的衝擊力度為參考，疊加經濟下行時期財政政策逆週期調節力度加大，

3. 居民部門

受金融危機的影響，2009年城鎮失業率明顯上升，居民收入和支出環比大幅下降，消費信心明顯減弱。2009年居民部門本息償付金額為5.1萬億元，環比增速為15%，較2008年下降了14個百分點。從價格指數的角度來看，CPI同比從2008年的5.9%降至2009年的-0.7%，商品零售價格指數從2008年的105.9%降至2009年的98.8%，工業出廠價格指數從2008年的106.9%降至2009年的94.6%，物價指數大幅回落，經濟從通脹進入通縮。從居民收支的角度來看，2009年居民可支配收入環比增速較2008年下降了5.8個百分點至11.5%，居民消費支出環比增速較2008年下降了5.8個百分點至9.8%。從就業角度來看，2009年一季度城鎮失業率為4.3%，較去年同期上升了0.3個百分點，直到2010年一季度城鎮失業率才開始逐步回落。

若以2009年全球金融危機對於居民部門的衝擊力度為參考，2020年居民的收入和支出環比會有所下降，全年的本息償付額增速將低於2019年水平，但GDP的大幅回落可能會將2020年一季度居民部門的償債率推升至44%左右，居民的償債壓力不減。近年來城鎮失業率持續下降，2020年一季度城鎮失業率同比可能出現小幅回升，但總體仍保持在負區間水平。考慮到近年來居民部門槓桿升幅明顯，現階段居民消費信心的減弱會影響消費增長，進而對經濟增長形成一定製約。

4. 金融部門

除了對非金融部門的影響之外，疫情也會導致金融機構的流動性和盈利能力承壓。以招商銀行為例，2009年四季度淨息差較去年同期下行了119bp至2.23%，流動性比例較去年同期下降了8.7個百分點至34.5%，非息收入佔比較去年同期提高了6.3個百分點至21.54%。現階段防疫期間，企業開工普遍延期，中小企業還款逾期等情況會加劇金融機構的流動性風險。此外，監管層指導金融機構通過壓降成本費率來加大對小微企業的支持力度，加大了金融機構的經營壓力。若央行採取降息降準措施，還會導致銀行淨息差進一步縮窄。

5. 具體措施

當前必須在遏制疫情的同時保障就業和民生，以中央財政為基礎，實行大規模財政擴張，並輔之以適應性的貨幣政策。具體需要採取以下措施：第一，採取嚴格的防控措施，爭取將“新冠”病毒疫情遏制在3月份，為後續經濟刺激措施騰出足夠時間；第二，實施以中央財政為主導的財政擴張政策，放寬中央財政赤字，大幅度提高國債的發行規模，提高中央事權比重，增加中央財政在基礎教育、基本醫療、社保和養老領域的支出；第三，中央財政和地方財政緊密配合，加大中央財政對疫情地區地方財政的一般轉移支付力度，緩解地方財政壓力；第四，對受疫情影響較大的行業和企業、尤其是中小企業實行全面減稅降費，對因疫情而停工失業的中小企業就業人員、困難家庭實施補貼政策；

中國社會科學院國家金融與發展實驗室設立於2005年，原名“中國社會科學院金融實驗室”。這是中國第一個兼跨社會科學和自然科學的國家級金融智庫。2015年6月，在吸收社科院若干其他新型智庫型研究機構的基礎上，更名為“國家金融與發展實驗室”。2015年11月，被中國政府批准為首批25家國家高端智庫之一。

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財富管理研究中心（Research Center for Wealth Management of the NIFD, CASS）是中國社科院金融研究所、國家金融與發展實驗室的下屬單位，始創於2005年。

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