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报告执笔人

■殷剑峰 国家金融与发展实验室副主任

■张 旸 国家金融与发展实验室宏观金融研究中心助理研究员

■王蒋姜 国家金融与发展实验室宏观金融研究中心助理研究员

摘要

■2019年我国非金融部门信用总量为250.5万亿元，同比增长9.8%，增速较上年末回升0.3个百分点。随着逆周期调节力度加大，稳增长政策成效显著，同时结构性风险逐渐凸显。

■非金融企业部门去杠杆有所减速，融资结构明显改善。从规模以上工业企业看，值得关注的是地方国企，其资产利润率不断下滑，但负债规模依然很高。

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■政府部门信用总量同比升幅明显，在“减收增支”的扩张财政政策影响下，中央和地方的财政收支更加分化，各地区之间的横向财政不均衡加剧。

■包商银行被接管事件引发中小银行流动性分层，监管层面的流动性支持使得金融体系内部的同业活动明显增加。

■新冠疫情发生在我国经济趋势性下滑的时期，非金融部门将面临更加严峻的偿债压力。

目录

一、我国非金融部门信用总量整体变动情况

二、各部门信用总量变化情况

（一）企业部门：融资结构明显改善，结构性去杠杆成效显著

（二）居民部门：受房地产调控趋严的影响，居民信用同比持续下降

（三）政府部门：财政政策积极作用，地方财政收支面临严峻挑战

（四）金融部门：中小银行流动性风险加大，银行体系内部的同业活动明显增加

三、应对疫情冲击须实施非常之策

（一）新冠病毒疫情对经济的冲击

（二）新冠疫情下非金融部门的偿债率分析

报告正文

一、我国非金融部门信用总量整体变动情况

随着金融市场的不断发展，广义货币M2早已不能反映我国全部的信用规模。为了体现包含非银行金融机构在内的整个金融部门的金融能力，我们于2013年构建了一个宏观金融指标：“信用总量”，从金融部门资产方的角度，对金融部门为包括政府、企业、居民在内的整个非金融部门创造的债务性融资工具进行了统计。

2019年底，我国非金融部门信用总量为250.5万亿元，同比增长9.8%，增速较上年末回升0.3个百分点。同期，广义货币供应量M2余额为198.7万亿元，同比增长8.7%，增速较上年末回落0.2个百分点；社会融资规模存量为251.3万亿元，同比增长10.7%，增速较上年末回升0.4个百分点。三者规模及增速差异较大的原因在于统计角度不同。M2和社会融资规模分别从金融机构的负债方和资产方进行统计，而信用总量从金融部门为非金融部门创造的债务融资工具角度进行统计。银行投向非银行金融机构的资金（贷款及购买资管产品）会派生M2，但不会增加社融规模，若这部分资金流向了实体经济，那么会相应计入信用总量。以委托贷款和信托贷款为代表的表外融资会增加社融规模和信用总量，但不会派生M2。境内股票融资会增加社融规模，但不会计入信用总量中。2019年12月央行将“国债”和“地方政府一般债”纳入社会融资规模统计，与原有的“地方政府专项债”合并为“政府债券”指标，进一步完善了社融在政府部门方面的统计。相比社会融资规模，信用总量还统计了证券公司、基金子公司、信托公司和保险公司对非金融企业部门、政府部门的非标投资，涵盖了“影子银行”范畴内的信用创造。

图1 M2、信用总量、社融存量同比增速

2016年起的金融去杠杆政策使得银行通过非银行金融机构的信用投放持续收缩，信用总量和M2的同比增速均呈现明显下降，但社融增速没有受到太大影响。随着金融监管加强，表外融资规模（委托贷款、信托贷款和未贴现的银行承兑汇票等）大幅萎缩，“影子银行”的信用增速由正转负，信用总量和社会融资规模增速显著下降。虽然信用总量规模高于社会融资存量规模，但前者的同比增速却持续低于后者。

2019年逆周期调节力度加大，货币政策稳健偏宽松，表外融资降幅收窄，年初新增政府债务限额提前下达，一季度社融和信用总量增速均出现大幅反弹，并与M2形成背离。随后，受到新增地方政府债务限额用尽的影响，三季度信用总量和社融存量增速出现明显回落。四季度社融扩容后首次超过了信用总量规模。

国际清算银行（BIS）统计下的2019年二季度我国非金融部门信用总量规模为244万亿元（其中家庭部门、非金融企业部门、政府部门的信用分别为51万亿、144万亿、49万亿），与我们统计的2019年二季度信用总量规模242万亿元相近（其中家庭部门、非金融企业部门、政府部门的信用分别为53万亿、140万亿、50万亿）。通过分析，我们认为BIS的非金融部门信用总量中可能存在重复统计的现象，即地方政府融资平台的部分债务既统计在了地方债务中，又统计在了非金融企业债务中，导致各部门的信用总量出现部分偏差。

二、各部门信用总量变化情况

❑企业部门：融资结构明显改善，结构性去杠杆成效显著

2019年末，非金融企业部门的信用总量为142.8万亿元，同比增速从一季度的8.7%不断下降至四季度的8.2%，全年增速降幅为0.5个百分点，较去年降幅收窄了1.4个百分点，企业部门去杠杆有所减速。

图2 企业部门信用总量同比增速

从融资工具的角度来看，非金融企业部门的融资结构明显改善。首先，企业中长期贷款增速于三季度止跌回升，并于四季度进一步提高至11.6%，这不仅意味着企业的生产经营活动逐步恢复，也意味着银行信贷结构出现积极变化，由传统的信贷支持转变为培养企业的经营能力。中长期贷款增速拐点确立的背后，政策面支持力度较大。

从规模以上工业企业的资产端和负债端来看，国企和民企在去杠杆的方向上持续分化，体现了非金融企业部门结构性去杠杆的成效。2019年末工业企业资产总额为119.1万亿元，其中国有及国有控股企业占比从2018年末的44.5%下降至2019年末的41.4%，私营企业占比从2018年末的21.1%上升至2019年末的23.1%。2019年末工业企业负债总额67.4万亿元，其中国有及国有控股企业占比从2018年末的45.6%下降至2019年末的42.8%，私营企业占比从2018年末的21%上升至2019年末的23.4%。国企的资产和负债占比明显下降，私企的资产和负债占比明显上升。

受到工业产品出厂价格下降及生产销售增速放缓的影响，工业企业的利润同比大幅下降，但私营工业企业的利润增速明显好转。2019年末，PPI累计同比从2018年末的3.5%下降至-0.3%，规模以上工业增加值累计同比从2018年末的6.2%下降至5.7%，工业企业营业收入累计同比从2018年末的8.5%下降至3.8%，工业企业利润总额累计同比从2018年末的10.3%下降至2019年末的-3.3%，其中国有及国有控股企业的累计利润同比全年处于负区间，而私营企业的累计利润同比除了年初两个月为-5.8%外，已经稳定转正，其盈利能力明显优于国企。民营经济是创造就业和激发市场活力的重要主体，近年来国家出台了减费降税、定向降准等一系列促进民营企业发展的政策，在一定程度上缓解了民企的融资困境。我们认为，应进一步完善普惠金融政策，压减低效行政审批，维护民营企业的合法权益，加强对民营企业的产权保护，降低重点行业对其的准入门槛，营造更加中性的竞争环境。

虽然国有企业去杠杆明显，但是地方国企和中央国企的债务规模及资产利润率却明显背离。从全年数据来看，2018年末全国国有企业负债规模为115.6万亿元，占GDP的比重从2015年末的117%持续上升至128%，其中中央国有企业负债占GDP的比重从2015年末的65%持续下降至60%，地方企业负债占GDP的比重从2015年末的52%升至68%。虽然地方国企的负债规模逐渐超过了中央国企，但是地方国企的资产利润率却从2014年起持续低于中央国企，这说明地方国企扩张效率较低。

❑居民部门：受房地产调控趋严的影响，居民信用同比持续下降

2019年末，居民部门的信用总量为55.6万亿元，同比增速从2017年初的25.6%连续三年下降至2019年末的13.5%，其中短期消费贷款同比从2017年三季度的38.1%持续下降至2019年末的12.7%；中长期消费贷款同比从2017年初的34.9%下降至2019年末的17.4%。

图3 短期消费贷款、中长期消费贷款同比增速

2017年以来居民信用总量增速持续下降，主要是受到了房地产调控趋严的影响。2016年底各地区相继出台了房地产调控政策，2017年居民中长期消费贷款增速大幅下降，而同期短期消费贷款却出现爆发式增长，同比增速从2016年底的20.3%猛增至2017年三季度的38.1%，全年升幅将近18个百分点。理论上讲，短期消费贷款对应着居民的日常消费，但社会消费品零售总额同比却从2016年末的10.4%微降至2017年末的10.2%，说明大量消费贷资金并没有流入零售品消费，而是违规流入了房地产、投资等非消费领域。2017年9月，多家银行启动消费贷再筛查程序，严防消费贷的违规使用，同时中央坚持“房住不炒”的基调，持续收紧楼市调控政策。在严格整治下，房地产市场调控成效逐步显现，短期消费贷款和中长期消费贷款同比大幅回落，居民信用同比持续下降。

❑政府部门：财政政策积极作用，地方财政收支面临严峻挑战

2019年末，政府部门的信用总量为52.1万亿元，同比增速为10.4%，较去年同期上升了1.6个百分点，其中中央政府的信用总量同比增速为11.8%，较去年同期上升了1.2个百分点；地方政府的信用总量同比增速为9.8%，较去年同期上升了1.8个百分点。从信用占比的角度来看，中央政府信用占比从2018年末的31.7%提高至2019年末的32.1%，地方政府信用占比从2018年末的68.3%降低至2019年末的67.9%，

图4 中央及地方政府信用总量同比增速

全年地方政府发债进度明显前置，基建投资同比缓慢回升。经过全国人大的授权，2019年起国务院可提前下达部分新增地方政府债务限额，地方债券的发行和使用进度全面提速。2019年新增地方政府债务限额为3.08万亿元，前三季度新增地方政府债券分别完成了全年新增地方债务限额的38%、71%和98.6%。一季度地方政府债券余额较去年同期多增8714亿元，同比增速从2018年末的22.6%升高至28.1%，而后随着债务限额用尽，同比增速逐步回落至四季度的16.9%。受到2018年金融去杠杆的冲击，基建投资同比从2017年末的14.93%大幅下滑至2018年末的1.79%。通过2019年政府资金尤其是专项债资金的精准发力，基建投资同比缓慢回升至3.33%。

在财政政策的引导下，城投债和政信合作规模的同比增速均出现明显回升。继2008年的四万亿投资计划及2009年92号文件鼓励地方政府组建融资平台后，城投债同比增速在2009年二季度达到峰值145%，政信合作同比也在2013年一季度达到峰值160%。随后违规担保、债务违约等弊端逐渐显露，中央开始逐步收紧对融资平台的政策并限制了地方政府的非标融资渠道。2010年国务院19号文开始对融资平台公司债务进行全面清理，2013年银监会10号文禁止新增融资平台的贷款规模，2014年国务院43号文剥离了融资平台的政府融资职能，2016年国务院88号文进一步厘清了政府和市场的边界。在一系列政策的围堵之下，2018年3月份城投债和政信合作同比增速分别跌落至3.3%和-21.9%的最低点。然而面临经济下行的严峻挑战，政府融资政策调控方向逐渐转向。2018年10月份国务院发布101号文要求完善地方政府专项债券制度并合理保障融资平台公司的正常融资需求，为地方政府市场化融资释放了积极信号。2019年城投债新增规模超过1.1万亿元，同比增速回升至15.1%；政信合作新增规模超过700亿元，同比回升至6.9%。

2019年以来，国家将普惠性减税与结构性减税并举，重点减轻小微企业、小规模纳税人以及重点行业的税收负担，全年减税降费规模超过了2万亿元，2019年我国税收收入累计同比为1%，较去年同期下降了7.3个百分点，其中增值税、企业所得税和个人所得税的累计同比较去年同期分别下降了近8个、4个和41个百分点。

除了中央与地方的财政收支分化外，不同省份和地区间的财政收支逆差不平衡现象加剧。截至2019年11月份，地方财政收支逆差同比增速最大的前五个省份分别是浙江省、天津市、广东省、江苏省、山西省。其中，浙江省、江苏省、山西省主要受到财政大规模减收的影响，其财政收入同比较去年同期分别下降了6个百分点、4个百分点和18个百分点。而天津市主要受到财政增支的影响，其财政收入和支出同比较去年同期分别上升了19个百分点和25个百分点。广东省同时受到财政减收和增支的影响，其财政收入和支出同比较去年同期分别下降了3个百分点和上升了7个百分点。我们认为，针对各地区的不同情况，一方面中央应进一步完善财政转移支付制度，侧重实现地方财政均衡；另一方面各地方政府应加强预算管理，发展特色经济优势，持续优化支出结构和产业结构，促进财政可持续发展。同时各地区还要强化债务管理，妥善化解隐性债务存量，严格把控地方政府债务风险。

❑金融部门：中小银行流动性风险加大，银行体系内部的同业活动明显增加

近年严厉的监管格局在促进银行业脱虚向实、合规经营方面取得了显著成效。2016年下半年开始的金融强监管对金融杠杆扩张、多层嵌套、非标投资等起到了明显的制约作用，银行同业业务、理财业务规模大幅下降。2017年开展的专项治理活动强化了交叉金融监管，年底发布的资管新规和两个配套细则进一步封堵了非标投资渠道。2018年银监会发布委托贷款新规，从资金源头上遏制非标套利乱象。在一系列严监管政策下，影子银行的信用创造占比从2015年末的19%降至2019年末的12%，其中2018年的降幅将近3个百分点。非标业务明显收缩，金融体系内的资金空转现象大为缓解，表外融资持续回流表内。从金融部门内部融资渠道来看，金融部门通过同业业务、持有金融债券等方式的相互负债规模也大幅缩减，同比增速从2016年一季度的39.2%下降至2019年二季度的-0.39%，其中银行对其他金融机构债权的同比增速从2016年一季度的73.4%骤降至2019年二季度的-7.4%。

图5 金融部门负债同比增速

2019年5月包商银行被接管事件打破了同业刚兑预期，中小银行通过同业业务融资的难度明显加大。以6个月同业存单为例，城商行与股份制银行的发行利差从5月初的3个BP迅速攀升至6月下旬的83个BP，农商行与股份制银行的发行利差也从5月初的10个BP扩大至7月下旬的102个BP。中小银行间的利差走扩，可能会加剧银行业间的流动性分层现象，进一步影响实体经济的融资成本。为了保证金融体系的流动性和稳定性，监管部门密集出台系列政策并强调针对非银市场的流动性提供支持，促使同业业务进一步回归流动性风险管理的本源。此后，金融体系内部的同业活动明显增加。2019年下半年，金融部门内部相互负债的同比增速由负转正至4.7%，其中银行对其他金融机构债权的同比增速回升2.7个百分点至-4.7%；对其他金融性公司负债（存款、拆入项等）同比回升15个百分点至7.9%。我们认为，一方面应持续加强对中小银行的流动性管理，适度进行定向流动性投放；另一方面继续推进利率市场化改革，进一步疏通货币政策传导机制，推动货币政策调控方式从数量型调控向价格调控转化，从结构上缓解流动性分层的矛盾。

2019年的另一重点是LPR机制改革。为了提高货币政策利率传导效率，推进利率并轨进程，8月份央行提出对贷款市场报价利率(LPR)进行改革，增加中长期LPR品种，并要求商业银行的新增贷款锚定LPR进行定价。这标志着利率市场化改革的重要突破。一方面，央行可以通过中期借贷便利(MLF)对LPR进行适度引导，另一方面，各银行可以根据自身因素浮动加点以深化利率市场化程度。自2019年以来，LPR迎来了三次下调。8月20日央行公布1年期LPR利率为4.25%，较原先的LPR下降6个BP；5年期以上LPR利率为4.85%。9月份1年期LPR降低5个BP至4.20%。11月份1年期及5年期以上LPR各降5个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变动，体现了货币当局在降低实体融资成本和严控房地产市场方面的政策灵活性。

2019年我国基准利率多次下行，净息差收窄成为了银行业普遍面临的严峻挑战。为了缓解息差压力，各类银行主动优化资产负债结构，其净息差走势出现明显分化。2019年3季度，商业银行的非利息收入占比为23.3%，较去年同期上升0.3个百分点。股份制银行和城市商业银行的净息差同比分别提高24个BP和14个BP，而大型商业银行、民营银行、农村商业银行和外资银行的净息差同比普遍收窄，其中民营银行的净息差降幅最大，同比收窄43个BP，

随着多层次金融市场体系的不断完善，金融脱媒趋势加剧。在市场的强烈金融需求之下，影子银行得以快速发展起来。由于影子银行是金融创新的产物，长期游离在银行业的监管体系之外，因此逐渐成为了违规套利的主要通道，引发了资金空转、多层嵌套、杠杆抬升等金融乱象。为了防范金融体系内的系统性风险，近年来金融监管力度持续加强，影子银行体系的资产和负债规模剧烈收缩。非银行金融机构的总资产占银行业金融机构的比重从2013年末的29.4%大幅下降至2019年三季度的16.5%，同期总负债占比也从29.2%大幅下降至16.1%。我们认为，影子银行是金融改革深化的重要推力，不仅弥补了实体经济的融资缺口，缓解了民营和小微企业的融资难问题，也重塑了金融市场的竞争格局，推进了利率市场化进程。面对经济下行的严峻挑战，更应积极引导影子银行健康发展。首先，加强对影子银行业务的监测预警工作，推动影子银行“阳光化”。其次，深化金融体系的结构性改革，针对影子银行的金融风险进行精准施策，同时引导影子银行更多得服务于实体经济，尤其是民营和小微企业。

三、应对疫情冲击须实施非常之策

❑ 新冠病毒疫情对经济的冲击

今年一月份，新型冠状病毒（以下简称新冠病毒）疫情在全国各地区大规模爆发，并向全球多个国家蔓延。从控制SARS疫情的情况推测，“新冠”病毒疫情的高峰期最快要到2月下旬。SARS和“新冠”病毒疫情同样爆发于12月左右，都面临春运传播的挑战。但是，SARS疫情期间，迟至2003年4月下旬才采取大规模隔离措施，此后确诊案例约在20天左右接近峰值，疑似病例大幅下降。与SARS时期不同，对于“新冠”病毒疫情，我国已经拥有了先进的防治手段，且早在2020年1月下旬就推出了各种管控措施。鉴于“新冠”病毒的传染性较强，乐观地推断，自1月下旬国家交通管控、延长假期后，此次疫情的确诊案例将在2月下旬接近峰值。

2003年SARS重挫了我国经济，主要表现在二季度的实际GDP增长率直接下滑2个百分点。与SARS相比，新冠疫情防控措施的提前和更加严格也意味着对经济的冲击提前，冲击程度提高。

图6 疫情地区各项指标占全国比重

首先，“新冠”病毒疫情扩散范围更广，疫情地区人口规模远大于SARS时期，对企业复工和就业带来更大的挑战。2003年SARS传播主要集中在广东、北京及北京周边的少数省市，其余地区受影响较小，很多省份完全未受到影响。而此次疫情是以湖北为中心的全国性扩散，大陆31个省份都受到波及，而且患者在100人以上的省份有23个，大部分的省份情况较为严重，影响区域远远超出当年的非典影响范围。我们将确诊患者超过100人的省、直辖市定义为“疫情地区”，分别以2003年5月份和2020年2月10日统计SARS和“新冠”病毒的疫情地区，可以看到（图6），SARS的疫情地区人口仅占全国人口的18%，而“新冠”病毒的疫情地区人口占全国人口的比重高达90%。这不仅意味着此次疫情的防疫压力远高于SARS时期，也意味着疫情防控对企业复工和劳动力就业造成的困难将远远高于SARS时期。当前，由于私营企业和个体工商户的就业人数远高于SARS时期（2018年3.74亿人，2004年仅为9600万人），需要密切关注疫情防控对就业的影响。

其次，“新冠”病毒疫情几乎涵盖了我国所有经济活跃和发达的省市，疫情地区经济规模要比SARS时期大得多，完全不能以SARS对经济的冲击来简单推断当前情况。2003年SARS疫情地区的GDP占全国GDP的比重仅为26%，此次疫情地区GDP占比高达92%，近乎为2003年的3.5倍（参见图6）。从经济的产业结构看，受疫情影响最大的是第三产业，SARS时期疫情地区的第三产业增加值只占全国的28%，此次疫情地区第三产业占比高达92%。从经济的需求结构看，消费是直接受到疫情打击的领域，SARS时期疫情地区的消费只占全国消费的25%，此次疫情地区消费占比高达91%。从政府的财政收入来看，2003年SARS疫情地区的财政收入在全国的占比为24%，此次疫情地区的财政收入占比为86%。

最后，“新冠”病毒疫情爆发正值我国经济下行阶段，且产业结构、就业结构也发生了巨大变化，经济承受疫情冲击的能力较SARS时期大幅度下滑。2003年SARS疫情时，我国经济正处于人口红利和加入WTO的双重利好时期，因此，尽管第三产业受SARS冲击在2003年二、三季度放缓了增长步伐，但第二产业保持了极高的增速。加之2003年时第三产业就业比重和增加值占GDP比重分别只有29%和42%（第二产业两项指标分别为22%和46%），疫情对经济的冲击有限。

基于以上分析，我们认为，在最好的情况下，当前疫情对经济的冲击也不会弱于当年的SARS，而在最坏的情况下，其冲击力度可能会接近2009年全球金融危机。考虑到防控期间央行加大流动性支持，叠加地方债券提前发行，

❑新冠疫情下非金融部门的偿债率分析

我们根据信用总量数据进一步计算了非金融部门的季度本息偿付额，并将新增债务本息偿付额与新增GDP之比定义为偿债率，进而测算各部门的偿债压力。继2015年底中央提出去杠杆目标以来， 2016年至2017年非金融部门偿债率大幅下降了23个百分点至135.91%，其中企业部门偿债率降幅高达27个百分点。2018年在金融去杠杆的基础上重点强化地方政府债务管理，政府和企业部门偿债率均有所下降，而居民部门债务扩张速度较快，偿债率提高3个百分点，推动非金融部门偿债率升至137.6%。2019年财政扩张政策力度加大，非金融部门的偿债率提高2个百分点至139.6%，其中企业部门持续杠杆去化，偿债率下降2个百分点至92.8%，低于2012年水平；政府部门偿债率回升0.5个百分点至7.5%，居民部门偿债率继续升高3个百分点至39.3%，这两个部门均达到了2007年以来的最高水平。

图7 非金融部门偿债率

2008年全球金融危机爆发后，2009年一季度名义GDP同比较去年同期大幅下降了15个百分点至6.9%。期间央行加大流动性支持力度，信用总量同比较去年同期升高超过2个百分点至21.9%。相应地，非金融部门偿债率较去年同期提高了10个百分点至103%。下面将以2009年全球金融危机对于非金融部门的冲击力度为参考，分析新冠疫情下各部门偿债压力的变化。

图8 金融危机时期M2、信用总量及名义GDP同比增速

1. 企业部门

金融危机对企业部门偿债率的影响主要体现在2009年的前两个季度。2009年一季度企业部门的偿债率为86.1%，较去年同期提高了11个百分点，本息偿付金额为6万亿元；二季度企业部门的偿债率为83.5%，较去年同期提高了12个百分点，本息偿付金额为6.5万亿元。下面以2019年一季度为例进行分析。从融资工具的角度看，信贷本息偿付额占比高达84%，其次是同业业务本息偿付额占比14%。为了降低企业的资金成本，我国加权平均贷款利率从2008年四季度的6.23%下行至2009年一季度的4.76%，同时三个月银行同业拆借加权平均利率也从3.66%下降至1.64%。若按照2018年末的贷款利率和同业拆借利率来计算，那么一季度企业部门的本息偿付总金额为6.14万亿元，也就是说一季度的利率调整减轻了企业约1400亿的偿债压力。

若以2009年全球金融危机对于企业部门的冲击力度为参考， 2020年一季度企业部门的偿债率可能会从去年同期的104.3%进一步升至105%左右，超过2018和2019年的最高水平，也就说，在最坏的情况下，过去两年企业部门去杠杆进程会明显后退。

从企业类型的角度来看，国企和中小企业的信用风险高增。2008年第二产业对GDP的累计同比贡献率为48.6%，其中工业的贡献率高达43%，在全国经济中具有一定的代表性。工业企业中，国有及国有控股企业的负债规模占比为60%，中小企业的负债占比62%。以该比例进行测算，2009年一季度国有及国有控股企业的偿债率为51.6%，中小企业的偿债率为53.3%。2019年国有工业企业去杠杆力度较大，其在工业企业中的负债占比已大幅下降至43%。不过，近年来第三产业对GDP的累计同比贡献率已远远超过第二产业，工业在全国经济中的代表性有所降低。鉴于2016年全国国有企业在第三产业负债规模便已达到第二产业的1.9倍，暂时以2008年的比例进行假设，即国有企业负债占比60%，中小企业负债占比62%。测算后，2020年一季度国有及国有控股企业的偿债率将达到63%，中小企业的偿债率将达到65%。

2. 政府部门

政府部门对于金融危机的反应持续时间较长，主要集中在2009年和2010年两年，一方面是由于财政政策持续发力，另一方面是由于政府部门的融资渠道逐渐增加。2009年政府部门偿债率环比上升0.5个百分点至3.6%，全年本息偿付金额为1.2万亿元。而后2010年政府部门偿债率进一步上升0.4个百分点至3.9%，全年本息偿付额为1.6万亿元。以2009年为例，全国公共财政收入环比下降7.8个百分点，财政收支逆差从2018年末的1262亿元增至7782亿元。从各级政府的角度来看，中央政府公共财政收入环比下降7.9个百分点，财政收支顺差环比下降12个百分点至7%；地方政府公共财政收入同比下降7.7个百分点，由于2008年地方财政减收增支导致财政缺口环比增长39%，2009年的金融冲击使得地方财政缺口环比增长保持了38%的高位。

若以2009年全球金融危机对于政府部门的冲击力度为参考，叠加经济下行时期财政政策逆周期调节力度加大，

3. 居民部门

受金融危机的影响，2009年城镇失业率明显上升，居民收入和支出环比大幅下降，消费信心明显减弱。2009年居民部门本息偿付金额为5.1万亿元，环比增速为15%，较2008年下降了14个百分点。从价格指数的角度来看，CPI同比从2008年的5.9%降至2009年的-0.7%，商品零售价格指数从2008年的105.9%降至2009年的98.8%，工业出厂价格指数从2008年的106.9%降至2009年的94.6%，物价指数大幅回落，经济从通胀进入通缩。从居民收支的角度来看，2009年居民可支配收入环比增速较2008年下降了5.8个百分点至11.5%，居民消费支出环比增速较2008年下降了5.8个百分点至9.8%。从就业角度来看，2009年一季度城镇失业率为4.3%，较去年同期上升了0.3个百分点，直到2010年一季度城镇失业率才开始逐步回落。

若以2009年全球金融危机对于居民部门的冲击力度为参考，2020年居民的收入和支出环比会有所下降，全年的本息偿付额增速将低于2019年水平，但GDP的大幅回落可能会将2020年一季度居民部门的偿债率推升至44%左右，居民的偿债压力不减。近年来城镇失业率持续下降，2020年一季度城镇失业率同比可能出现小幅回升，但总体仍保持在负区间水平。考虑到近年来居民部门杠杆升幅明显，现阶段居民消费信心的减弱会影响消费增长，进而对经济增长形成一定制约。

4. 金融部门

除了对非金融部门的影响之外，疫情也会导致金融机构的流动性和盈利能力承压。以招商银行为例，2009年四季度净息差较去年同期下行了119bp至2.23%，流动性比例较去年同期下降了8.7个百分点至34.5%，非息收入占比较去年同期提高了6.3个百分点至21.54%。现阶段防疫期间，企业开工普遍延期，中小企业还款逾期等情况会加剧金融机构的流动性风险。此外，监管层指导金融机构通过压降成本费率来加大对小微企业的支持力度，加大了金融机构的经营压力。若央行采取降息降准措施，还会导致银行净息差进一步缩窄。

5. 具体措施

当前必须在遏制疫情的同时保障就业和民生，以中央财政为基础，实行大规模财政扩张，并辅之以适应性的货币政策。具体需要采取以下措施：第一，采取严格的防控措施，争取将“新冠”病毒疫情遏制在3月份，为后续经济刺激措施腾出足够时间；第二，实施以中央财政为主导的财政扩张政策，放宽中央财政赤字，大幅度提高国债的发行规模，提高中央事权比重，增加中央财政在基础教育、基本医疗、社保和养老领域的支出；第三，中央财政和地方财政紧密配合，加大中央财政对疫情地区地方财政的一般转移支付力度，缓解地方财政压力；第四，对受疫情影响较大的行业和企业、尤其是中小企业实行全面减税降费，对因疫情而停工失业的中小企业就业人员、困难家庭实施补贴政策；

中国社会科学院国家金融与发展实验室设立于2005年，原名“中国社会科学院金融实验室”。这是中国第一个兼跨社会科学和自然科学的国家级金融智库。2015年6月，在吸收社科院若干其他新型智库型研究机构的基础上，更名为“国家金融与发展实验室”。2015年11月，被中国政府批准为首批25家国家高端智库之一。

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财富管理研究中心（Research Center for Wealth Management of the NIFD, CASS）是中国社科院金融研究所、国家金融与发展实验室的下属单位，始创于2005年。

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