關(guān)鍵詞：居民財務(wù)杠桿；Dagum基尼系數(shù)；Kernel核密度；Markov概率轉(zhuǎn)移矩陣

一、引言

習(xí)總書記在2022年10月黨的二十大報告中指出，未來要深入推進金融體制改革，進一步加強和完善現(xiàn)代金融監(jiān)管體系，強化金融穩(wěn)定和金融保障能力，同時依法對各類金融活動進行全盤監(jiān)管，以保證國民經(jīng)濟不會發(fā)生系統(tǒng)性的金融風(fēng)險。隨后，在2022和2023年底的中央經(jīng)濟工作會議中，均把持續(xù)有效防范化解重點領(lǐng)域風(fēng)險，切實保障和改善民生列為重點工作內(nèi)容。作為國民經(jīng)濟的重要一環(huán)，居民部門的金融穩(wěn)定不僅影響著居民的消費和儲蓄行為，直接關(guān)系到經(jīng)濟穩(wěn)定和經(jīng)濟增長，對于維護社會和諧穩(wěn)定，保障國計民生具有重要意義。自2015年中央經(jīng)濟工作會議提出結(jié)構(gòu)性去杠桿和房地產(chǎn)去庫存目標(biāo)，并將企業(yè)部門和地方政府作為降杠桿的重點領(lǐng)域（張曉晶，2018），為維持國內(nèi)總杠桿的相對平穩(wěn)，在房地產(chǎn)去庫存的趨勢下，通過增加居民的購房需求，驅(qū)動居民部門加杠桿（康遠志，2023），由此使得中國居民部門財務(wù)杠桿率在短時間內(nèi)得到快速提升。根據(jù)中國社會科學(xué)院金融研究所發(fā)布的宏觀數(shù)據(jù)，中國居民部門的杠桿率已由2008年初的18.8%．上升至2023年的63.3%，年均增長率高達8.43%，在所有部門中排名第一。利用國際清算銀行（BIS）公布的家庭信貸總額占GDP百分比數(shù)據(jù)進行比較，2022年中國家庭杠桿率為61.3%，已高于德國、比利時、新加坡、以色列等多個發(fā)達國家。國際貨幣基金組織在2017年10月所發(fā)布的《全球金融穩(wěn)定報告》中指出．當(dāng)住戶部門的杠桿率超過65%時，將會影響到金融穩(wěn)定，當(dāng)前我國住戶部門杠桿率已接近警戒水平，需要時刻注意居民杠桿率上漲所帶來的金融風(fēng)險。

現(xiàn)有文獻對于中國居民杠桿率的研究，主要集中于杠桿率的邏輯成因和潛在風(fēng)險，例如張江濤（2018）和康遠志（2023）等認為居民加杠桿的驅(qū)動因素來源于購房需求，并且存在債務(wù)違約風(fēng)險加大的問題，曾子樾（2023）分析CHFS數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)家庭存在“舉債還債”的情況；或是研究居民杠桿率的影響因素，阮健弘（2020）指出房價、住房銷售、金融發(fā)展水平以及老年人撫養(yǎng)比均對居民杠桿率的上升有顯著的正向影響，劉喜和等（2023）研究認為平臺經(jīng)濟金融化和媒體關(guān)注程度同樣會對居民杠桿率產(chǎn)生推動作用：抑或是致力于探索杠桿率變化對經(jīng)濟社會所造成的影響，符明愷（2023）、陳清華（2022）等認為適度提升居民杠桿有助于提高消費率拉動消費增長，黃寶竹（2023）則指出不斷上升的家庭財務(wù)杠桿率將會影響居民消費能力，張敏鋒（2022）認為居民債務(wù)會通過抑制消費進而阻礙共同富裕。然而學(xué)者針對中國居民杠桿率內(nèi)部分異情況和動態(tài)演進趨勢的研究卻較為匱乏，為準(zhǔn)確把握居民杠桿率的發(fā)展特征，完善中國居民財務(wù)杠桿率的研究體系，本文分別從GDP口徑、可支配收入口徑和存貸款口徑指標(biāo)出發(fā)，對中國居民杠桿率進行測度，并利用Dagum基尼系數(shù)分解方法、Kernel核密度估計和Markov鏈概率轉(zhuǎn)移矩陣對2015-2022年中國居民財務(wù)杠桿率的空間分異和動態(tài)演進情況進行實證分析。

本文的邊際貢獻在于以下三個層面：第一，基于不同口徑指標(biāo)測度了中國居民財務(wù)杠桿率水平，并綜合利用多種研究方法，從空間分異和演進趨勢方面對居民財務(wù)杠桿率的動態(tài)特征進行分析，擴充學(xué)術(shù)界現(xiàn)有研究內(nèi)容；第二，根據(jù)李國平（2020）所提出的“十四五”時期優(yōu)化空間結(jié)構(gòu)的建議，將中國劃分為五大經(jīng)濟區(qū)域，分區(qū)域?qū)用窀軛U率的空間分異和動態(tài)演進情況進行實證分析，梳理中國不同地區(qū)居民的加杠桿特點；第三，考慮到中國不同地區(qū)的居民杠桿水平、加杠桿速度和杠桿率變化特征存在區(qū)域差異，有針對性地提出了相應(yīng)的穩(wěn)定居民杠桿、促進經(jīng)濟發(fā)展的政策建議。不足之處在于，受數(shù)據(jù)可得性的限制，本文所研究的居民財務(wù)情況僅包含金融機構(gòu)本外幣存貸款額，未能將居民內(nèi)部的民間借貸、網(wǎng)絡(luò)貸款或其它隱性借貸情況納入研究范疇，后續(xù)研究將對居民財務(wù)情況進行更全面的統(tǒng)計分析。

二、居民財務(wù)杠桿率的測度與數(shù)據(jù)來源

（一）居民財務(wù)杠桿率的測度

杠桿率最初是指企業(yè)使用借貸資金進行投資活動的比例，用來評估公司的投資風(fēng)險并側(cè)面反映其財務(wù)穩(wěn)定性，屬于微觀層面的指標(biāo)范疇，隨著經(jīng)濟社會發(fā)展的需要，被逐步引入到政府機構(gòu)、居民住戶等部門中去，并逐漸演變成為監(jiān)測各部門財務(wù)狀況的宏觀數(shù)據(jù)。目前，金融研究領(lǐng)域有代表性的杠桿率數(shù)據(jù)主要包括由中國社會科學(xué)院金融研究所發(fā)布的宏觀杠桿率數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)以季度為周期，定期公布居民、政府、實體經(jīng)濟等8個部門的宏觀杠桿率水平，在計量國民經(jīng)濟四大部門債務(wù)水平時，金融研究所采用了國際通用的全社會杠桿比率的計算方式，根據(jù)政府、居民、金融部門及非金融企業(yè)總債務(wù)占GDP的比重進行杠桿率的計算。由此拆分出來的宏觀居民杠桿率（居民債務(wù)/GDP）便成為學(xué)者研究居民債務(wù)整體水平的重要指標(biāo)，并受到學(xué)術(shù)界的普遍認可。

與此同時，田國強（2018）、陳彥斌（2018）等認為，我國GDP與居民收入的關(guān)聯(lián)性較小，采用居民債務(wù)/GDP衡量我國居民杠桿率，將會對我國家庭債務(wù)情況產(chǎn)生較為嚴(yán)重的低估，不能準(zhǔn)確地反映中國家庭部門的償債壓力。這些學(xué)者認為，居民償還債務(wù)的主要來源取決于居民的可支配收入，而不是地區(qū)生產(chǎn)總值，使用債務(wù)收入比（居民債務(wù)／居民可支配收入）能夠更準(zhǔn)確地反映我國居民的債務(wù)償還壓力，從而更直觀地揭露居民部門債務(wù)問題的嚴(yán)重性。

除此之外，還有部分學(xué)者認為隨著資本主導(dǎo)收入時代的到來，居民部門杠桿率風(fēng)險不宜被夸大。張曉晶、常欣、劉磊（2018）提出，我國居民每年的債務(wù)負擔(dān)（年還本付息額）占可支配收入比重還不足10%，并且根據(jù)我國居民高儲蓄率的特點，居民部門當(dāng)前存款足夠償還所欠債務(wù)。因此主張采用住戶現(xiàn)金（活期）存款資產(chǎn)和定期存款資產(chǎn)對自身負債償還的支撐能力，即居民部門存貸比（貸款余額／存款余額）來衡量居民部門所面臨的流動性風(fēng)險。

綜上所述，在國民經(jīng)濟核算體系框架下，可以從下面三種不同口徑出發(fā)來測度居民財務(wù)杠桿率（陳杏雅，2022）：

GDP口徑：宏觀居民杠桿率=居民債務(wù)/GDP（1）

可支配收入口徑：債務(wù)收入比=居民債務(wù)／居民可支配收入（2）

存貸款口徑：居民部門存貸比=居民貸款余額／居民存款余額（3）

現(xiàn)階段我國居民債務(wù)的來源以銀行信貸為主，銀行信貸占居民總債務(wù)比例高達90%以上?？紤]到其余民間借貸、網(wǎng)絡(luò)借貸等數(shù)據(jù)的獲取難度較大且所占比重極小，本文參考國際清算銀行對于居民債務(wù)的統(tǒng)計口徑：采用居民部門從存款類金融機構(gòu)獲得的住戶貸款來衡量居民債務(wù)情況。后續(xù)對于居民財務(wù)杠桿率的研究數(shù)據(jù)，均是基于上述公式計算所得，其中以宏觀居民杠桿率為研究主體，債務(wù)收入比和居民部門存貸比作為輔助研究對象。如未特殊說明，本文所指的中國居民杠桿，均默認為宏觀居民杠桿率。

（二）數(shù)據(jù)來源及區(qū)域劃分

本文采用2015-2022年中國31個省級行政區(qū)（不含港澳臺）的平衡面板數(shù)據(jù)，原始指標(biāo)包含住戶年末在金融機構(gòu)的本外幣存貸款余額、年度地區(qū)生產(chǎn)總值、全體居民人均可支配收入及年末常住人口等數(shù)據(jù)，其中住戶部門存貸款余額數(shù)據(jù)主要來源于中國人民銀行各省市分行在官方網(wǎng)站所公布的金融數(shù)據(jù)，年度地區(qū)生產(chǎn)總值、人均可支配收入及年末常住人口等數(shù)據(jù)則來源于各省級行政區(qū)的官方統(tǒng)計年鑒或統(tǒng)計公報，后續(xù)研究所使用的中國居民財務(wù)杠桿率數(shù)據(jù)均是基于上述原始指標(biāo)計算所得。

由于中國各省市在自然特征和經(jīng)濟發(fā)展方面均存在較大的差距，為考察居民杠桿率水平在不同地域的差異性特征，劃分不同經(jīng)濟區(qū)域進行對比分析就顯得尤為必要。本文參考李國平（2020）的研究建議，南北以秦嶺淮河、東西以“胡煥庸線”為界，同時考慮自然地理條件．歷史發(fā)展基礎(chǔ)、經(jīng)濟發(fā)展現(xiàn)狀、地區(qū)社會文化以及未來發(fā)展方向等因素，將我國劃分為華北（北京、天津、山東、山西、河北、河南6省市）、東南（上海、江蘇、浙江、安徽、福建、廣東、湖北、湖南、江西、海南10省市）、東北（黑龍江、吉林、遼寧3?。?、西北（陜西、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、青海、新疆、西藏7省區(qū)）及西南（四川、重慶、云南、貴州、廣西5省區(qū)市）五大區(qū)域。

三、居民財務(wù)杠桿率的基本特征與地區(qū)差異

首先對中國居民財務(wù)杠桿率進行發(fā)展水平測度與基本特征分析，再參考Dagum（1997）的研究內(nèi)容，使用Dagum基尼系數(shù)及其分解方法，將中國劃分為華北、東南、東北、西北及西南五大經(jīng)濟區(qū)域，從總體差距、地區(qū)內(nèi)差距、地區(qū)間差距以及差距來源4個方面，分析了2015-2022年中國居民財務(wù)杠桿率水平的地區(qū)差異。

（一）居民財務(wù)杠桿率水平測度

基于上文居民杠桿率測度的三種口徑，分別計算2015-2022年各省份宏觀居民杠桿率（居民債務(wù)／地區(qū)生產(chǎn)總值）、債務(wù)收入比（居民債務(wù)／居民可支配收入）和居民部門存貸比（居民貸款余額／居民存款余額）來測度中國居民財務(wù)杠桿率水平，用于本文的實證分析。為初步判斷居民杠桿率是否與經(jīng)濟區(qū)域相關(guān)，按照李國平（2020）的劃分標(biāo)準(zhǔn)，將我國劃分為五大經(jīng)濟區(qū)域，對計算出的居民杠桿率結(jié)果進行區(qū)域統(tǒng)計。宏觀居民杠桿率作為本文的主要研究對象，其均值計算結(jié)果如表1所示，發(fā)展基本動態(tài)情況見圖1。債務(wù)收入比和居民部門存貸比數(shù)據(jù)則用于輔助研究，故具體測度結(jié)果省略，不在此進行過多分析。

由表1可知，除2015和2016年未能看出明顯特征外，觀測期內(nèi)其余年份居民杠桿率均值大致按照東南、西南、華北、東北和西北的順序排列，其中東南和西南地區(qū)的財務(wù)杠桿率均值高于全國平均水平，華北、東北和西北地區(qū)則處于全國均值以下。東南地區(qū)的居民杠桿率均值顯著高于全國及其它區(qū)域，同時西北地區(qū)的杠桿率均值為五大區(qū)域內(nèi)最低。杠桿率整體呈現(xiàn)南高北低的分布特征，究其原因，主要與經(jīng)濟總體發(fā)達程度和經(jīng)濟增速有關(guān)，地區(qū)經(jīng)濟越發(fā)達、融資條件越寬松，居民加杠桿的意愿和能力也越強，杠桿率水平則相對越高。從圖1的變化過程來看，2015-2020年全國及五大區(qū)域的整體走勢均呈現(xiàn)快速上升的發(fā)展態(tài)勢，2020-2022年發(fā)展趨勢則出現(xiàn)分異，東南和西南地區(qū)表現(xiàn)為增速減緩，但總體仍處于上升階段，全國及其它地區(qū)的杠桿率水平則由上升驟轉(zhuǎn)為下降狀態(tài)。本文認為造成上述變化的主要原因是疫情對居民消費的影響存在一定的滯后性，疫情初期住戶尚未降低收入預(yù)期，消費信心仍保持較高水準(zhǔn)，導(dǎo)致居民杠桿率水平并未立刻受到疫情沖擊，而是后延至2021年。同時由于經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)居民的金融理念相對保守，受到疫情影響時，更易降低收入預(yù)期，收縮消費需求，因此放棄利用加杠桿進行超前消費的行為，從而表現(xiàn)為全國及華北、東北和西北地區(qū)的杠桿率水平波動更明顯。

（二）居民財務(wù)杠桿率水平地區(qū)差異及其來源

1．總體差距及其演變趨勢。圖2展示了2015-2022年三種計算口徑下中國居民財務(wù)杠桿率的基尼系數(shù)變化情況，從宏觀居民杠桿率角度來看，中國各地區(qū)的居民財務(wù)杠桿率差距呈現(xiàn)波動下降的變化趨勢，基尼系數(shù)經(jīng)歷了“下降一上升一下降一上升”，最終從2015年的0.141降至2022年的0.13，說明我國居民杠桿率地區(qū)差異雖處于波動變化，但整體仍呈現(xiàn)逐步縮小的態(tài)勢，從債務(wù)收入比角度同樣能夠證實上述結(jié)論。然而，從存貸款口徑指標(biāo)來看，居民部門存貸比的地區(qū)差異則表現(xiàn)為逐年擴大，直到2022年出現(xiàn)小幅下降，且年均變化幅度顯著大于另外兩種口徑指標(biāo)。存貸比的區(qū)間差異變化，從側(cè)面反映了中國不同地區(qū)居民的金錢觀念變動。在經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)，隨著現(xiàn)代金融體系的建設(shè)與發(fā)展，越來越多的居民放棄傳統(tǒng)的存錢習(xí)慣，轉(zhuǎn)而將自己的積蓄投入當(dāng)前的消費，并且隨著信貸水平的提高，借貸門檻逐步降低，居民流動性約束得到了有效緩解，經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)的居民更易于接受使用貸款來滿足購房需求，平滑生命周期消費（何啟志和李家山，2022）。因此造成了存貸比視角下，中國居民杠桿率地區(qū)差異逐漸擴大的趨勢現(xiàn)象。

2．地區(qū)內(nèi)差距及其演變趨勢。如表2所示，華北、東北和西南地區(qū)內(nèi)部杠桿率差異呈現(xiàn)為波動上升的發(fā)展趨勢，東南和西北地區(qū)則表現(xiàn)為波動下降，且東北和西北地區(qū)變化速度較快。從差距水平來看，樣本觀察初期西北地區(qū)內(nèi)部差異最大，東北地區(qū)最小，截至2022年底，演變?yōu)闁|南地區(qū)內(nèi)部差距最大，西南地區(qū)內(nèi)部差距水平最小，東北和西南的基尼系數(shù)大小明顯低于其它三個地區(qū)，說明東北和西南地區(qū)內(nèi)部財務(wù)杠桿率的分化差距相對較小。從演變過程來看，東北地區(qū)變化幅度最大，呈現(xiàn)“下降一上升一下降一上升”的演變趨勢，從2015年的0.01上升到2022年的0.078，年均增長率高達34.1%。與東北地區(qū)相反，西北地區(qū)內(nèi)部差異經(jīng)歷前四年的小幅波動后表現(xiàn)為快速下降，在觀察期內(nèi)差異水平從0.162降至0.114，年幾何平均下降率為4.9%。

3．地區(qū)間差距及其演變趨勢。表3展示了樣本觀察期內(nèi)，三種口徑指標(biāo)下各地區(qū)居民的平均財務(wù)杠桿率及其排名情況。發(fā)現(xiàn)東南和西南地區(qū)在三種統(tǒng)計口徑下，杠桿率水平均穩(wěn)定在一、二位，由此可以得出結(jié)論，我國東南地區(qū)整體居民財務(wù)杠桿率水平最高，西南地區(qū)次之，且該結(jié)論具備一定的穩(wěn)定性。計算各地區(qū)的平均組間基尼系數(shù)（結(jié)果略），發(fā)現(xiàn)以0.125為界，將五大地區(qū)間的差異分為兩組。從地區(qū)間差距來看，考察期內(nèi)東南一西北、華北一西北、東南一華北的差異大小位于前列，說明這類經(jīng)濟區(qū)的居民杠桿率水平協(xié)同性較弱，東北一西南、東北一華北、東南一西南的地區(qū)間差異則處于較小的位置，說明協(xié)同發(fā)展表現(xiàn)較好。從發(fā)展過程來看，各地區(qū)之間的變化情況并不一致，東南一西北之間的地區(qū)差異表現(xiàn)為逐年的波動上升，華北一西北之間則顯示出平穩(wěn)下降的變化態(tài)勢。李國平（2020）所拆分的西部地區(qū)內(nèi)部，西北一西南之間的杠桿率差距呈現(xiàn)小幅度的“下降一上升一下降”變化，最終地區(qū)間差距與基期相比出現(xiàn)一定程度的縮小?？梢园l(fā)現(xiàn)，相鄰地區(qū)間的區(qū)域差異普遍處于較低水平，不相鄰的地區(qū)間差異則相對較大，地理位置將會對地區(qū)間的協(xié)同發(fā)展產(chǎn)生一定的影響。根據(jù)上述分析，中國各地區(qū)在居民杠桿率發(fā)展進程中步調(diào)未能保持一致，且變化特征各異，存在不平衡、不同步的地區(qū)發(fā)展差異問題。

4．地區(qū)差距的來源及其貢獻率。圖3展示了不同口徑指標(biāo)下杠桿率的基尼系數(shù)貢獻率，目前我國居民杠桿率水平的整體差異以區(qū)域間差異的貢獻為主，超變密度貢獻率次之，區(qū)域內(nèi)部的差異貢獻率水平最低。首先從區(qū)域間差異及其貢獻率來看，在樣本觀察期內(nèi)，宏觀居民杠桿率和債務(wù)收入比的組間貢獻率均是從最初第二位的水平，逐漸超越排名第一的超變密度貢獻率，最終成為總體基尼系數(shù)的主要來源。而對于居民存貸比來講，組間基尼系數(shù)則一直是導(dǎo)致差異的主要來源，并且始終保持較高水平。這表明區(qū)域間的差異是導(dǎo)致我國居民部門杠桿率整體差異的主要因素。其次，從超變密度及其貢獻率角度分析，三種口徑計算出的超變密度貢獻，雖然變化速度方面存在差異，但整體均是呈現(xiàn)下降的趨勢，其中宏觀居民杠桿率和債務(wù)收入比視角下降幅較大．8年間占比減少了20%．這意味著不同省份之間的交叉重疊現(xiàn)象對整體差異的影響正在逐步縮小，說明杠桿率的地區(qū)內(nèi)部分布更加均衡，區(qū)域內(nèi)的不平等水平得到了一定程度上的改善。最后，從區(qū)域內(nèi)的差異及其貢獻率來看，樣本觀察期內(nèi)所有口徑指標(biāo)的組內(nèi)差異雖經(jīng)歷小幅度的波動，但貢獻率水平始終維持在20%左右，說明區(qū)域內(nèi)差異對總體差異的影響較小且相對穩(wěn)定，即五大區(qū)域內(nèi)居民杠桿率的水平分布較為一致。與傳統(tǒng)的四大經(jīng)濟區(qū)域劃分結(jié)果對比，劃分為五大經(jīng)濟區(qū)域擁有更低的組內(nèi)差異貢獻，側(cè)面驗證了李國平的經(jīng)濟空間劃分具備一定的科學(xué)性和必要性。

四、居民財務(wù)杠桿率的動態(tài)特征與空間格局

首先以宏觀居民財務(wù)杠桿率為研究對象，繪制三維核密度曲線，從分布位置、分布形態(tài)、分布延展性和極化趨勢四個方面，分析2015-2022年宏觀居民杠桿率的動態(tài)演進情況和空間分布格局。再利用四分位法將所有樣本劃分為低水平、中低水平、中高水平和高水平地區(qū)，分別構(gòu)造傳統(tǒng)Markov和空間Markov概率轉(zhuǎn)移矩陣，探究在一般情況及加入空間交互效應(yīng)后，居民杠桿率水平的轉(zhuǎn)移變化趨勢。

（一）核密度估計

為進一步探討全國及五大經(jīng)濟區(qū)域內(nèi)部居民杠桿率水平的動態(tài)演進特征，本部分采用Kernel核密度估計方法，以宏觀居民財務(wù)杠桿率為研究對象，從分布位置、分布形態(tài)、分布延展性和極化趨勢四個方面對中國宏觀居民杠桿率水平的三維核密度曲線進行分析，具體變化趨勢如圖4所示。

1．分布位置。首先，圖中各地區(qū)核密度曲線的演進形態(tài)各異，曲線總體均呈現(xiàn)向右側(cè)移動的發(fā)展趨勢，且右移的幅度不盡相同，說明樣本觀察期內(nèi)中國及五大經(jīng)濟區(qū)域的居民杠桿率水平都有所提升，但加杠桿的速度存在地區(qū)方面的差異。其中華北和西北地區(qū)的右移幅度相對較大，表明這兩類地區(qū)在居民加杠桿的進程中整體發(fā)展速度較快。其次，核密度曲線的主峰位置也不盡相同，說明橫向?qū)Ρ认拢鞯貐^(qū)目前的杠桿率發(fā)展水平同樣存在一定差距。這主要是由于各地區(qū)整體的經(jīng)濟發(fā)展水平所引起的差異，一般情況下，經(jīng)濟越發(fā)達的地區(qū)居民杠桿率水平則相對越高（康遠志，2023）。

2．分布形態(tài)。首先從主峰高度變化的視角來看，主峰高度反映了數(shù)據(jù)的集中趨勢，高度上升體現(xiàn)了杠桿率數(shù)據(jù)的分布更加集中，高度下降則表現(xiàn)為杠桿率水平趨于分散。全國、華北和東南地區(qū)杠桿率水平的核密度曲線變化較為一致，均表現(xiàn)為先下降后上升的趨勢，東北和西北地區(qū)表現(xiàn)為“上升一下降一上升一下降”的波動趨勢，西南地區(qū)經(jīng)歷波動變化后又呈現(xiàn)小幅上升。從波寬幅度角度分析，全國、華北、東南、東北和西南地區(qū)均呈現(xiàn)寬度變窄的趨勢，這表明全國及大部分經(jīng)濟區(qū)的居民杠桿率水平的絕對差異呈現(xiàn)縮小趨勢。根據(jù)上述分析，隨著經(jīng)濟和社會的不斷發(fā)展，我國不同省份之間居民杠桿率水平的絕對差異正在逐步縮小，這對于促進各個地區(qū)經(jīng)濟資源的協(xié)調(diào)均衡發(fā)展，保障國民經(jīng)濟穩(wěn)定具有重要意義。

3．分布延展性。在共性方面，總體看來全國及五大經(jīng)濟區(qū)域的居民杠桿率水平均呈現(xiàn)一定程度的右拖尾特征，這表明全國及各經(jīng)濟區(qū)域杠桿率水平存在逐步提高的趨勢。并且與樣本基期相比，報告期的核密度曲線延展性均有所收斂，說明居民杠桿率差異整體有一定程度的減小。即全國居民杠桿率整體水平存在同步上升的傾向，且發(fā)展過程中各省份間的杠桿率差距在逐步縮小。在差異性方面，不同地區(qū)居民的核密度曲線在觀察期內(nèi)的延展特征存在明顯的不同，主要分為兩類。其中全國、華北、東南和西南經(jīng)濟區(qū)呈現(xiàn)延展性逐漸收斂的趨勢，即居民杠桿率水平較高的省份和水平較低的省份之間的地區(qū)差距在逐步縮小，杠桿率水平分布更為集中。東北和西北地區(qū)的演進特征則波動較大，表現(xiàn)為先上升再下降再上升再下降的波動縮小，說明該地區(qū)的杠桿率變化情況并不穩(wěn)定，應(yīng)當(dāng)采取系列措施，保障居民杠桿率在健康可控的水平下平穩(wěn)發(fā)展。

4．極化趨勢。根據(jù)圖4中全國及五大經(jīng)濟區(qū)域的核密度曲線可知，在波峰數(shù)量變化和極化趨勢方面，全國及各個地區(qū)均表現(xiàn)出各自的變化特征。其中全國和東南地區(qū)在觀察期內(nèi)從單峰演變?yōu)殡p峰現(xiàn)象，并且新高峰所對應(yīng)的杠桿率水平明顯高于原始狀態(tài)，說明該區(qū)域內(nèi)有部分省市的居民杠桿率處于顯著的高水平位置，下一步應(yīng)著重落實區(qū)域內(nèi)部杠桿率水平的協(xié)同發(fā)展，避免極化現(xiàn)象進一步擴大，進而影響區(qū)域內(nèi)部的金融穩(wěn)定。華北地區(qū)一直表現(xiàn)為輕微的雙峰現(xiàn)象，但杠桿率水平整體有所提高，逐漸接近全國平均水平。西北和西南地區(qū)則是從雙峰、多峰狀態(tài)向單峰趨勢演變，說明區(qū)域內(nèi)極化現(xiàn)象有所改善，杠桿率協(xié)同發(fā)展水平有了一定的提高。與其它地區(qū)相比，東北和西北地區(qū)的居民杠桿率仍處于較低水平，尚未達到警戒狀態(tài)，因此還存在一定的利用居民加杠桿推動地方經(jīng)濟發(fā)展的上升空間。

（二）Markov鏈的動態(tài)分析

1．基于傳統(tǒng)Markov鏈的動態(tài)分析

根據(jù)計算出的中國居民杠桿率的數(shù)據(jù)特點，以四分位法將我國2015-2022年31個省份的居民杠桿率水平劃分為低水平、中低水平、中高水平和高水平四種類型，在表中分別用1、2、3、4表示，計算得出不同口徑指標(biāo)下時間跨度為1年的中國居民財務(wù)杠桿率水平的轉(zhuǎn)移概率矩陣，結(jié)果如表4所示。從表4中可以看出，不論在何種口徑指標(biāo)下，我國居民杠桿率水平最大的轉(zhuǎn)移概率一直集中在對角線上，即杠桿率水平傾向于保持原有狀態(tài)，并且所有轉(zhuǎn)移情況均表現(xiàn)為向臨近類型轉(zhuǎn)移，并未出現(xiàn)跨類型轉(zhuǎn)移的現(xiàn)象，說明杠桿率水平流動性較低，發(fā)展較穩(wěn)定。觀察轉(zhuǎn)移概率矩陣的分布特點能夠發(fā)現(xiàn)，杠桿率水平向下轉(zhuǎn)移的概率遠小于保留或向上轉(zhuǎn)移的概率，演進趨勢主要表現(xiàn)為向高水平發(fā)展。并且在4種保留狀態(tài)下，中低水平的保留概率最低，中低水平的地區(qū)呈現(xiàn)較為明顯地向杠桿率中高水平發(fā)展的趨勢。具體來看，宏觀居民杠桿率視角下，當(dāng)年處于杠桿率高水平的地區(qū)，在下一年仍處于高水平的概率是100%：當(dāng)年處于中高水平的地區(qū)，在下一年仍處于中高水平的概率為71.7%，發(fā)展為高水平的概率為26.41%，水平降低的概率為1.89%。債務(wù)收入比視角下，高水平地區(qū)的保持概率同樣是100%，并未顯露下降的趨勢；當(dāng)年處于中低水平的地區(qū)，在下一年仍處于中低水平的概率為66.67%，發(fā)展為中高水平的概率為33.33%。從居民部門存貸比的轉(zhuǎn)移概率來看，下一年低水平地區(qū)保持原水平的概率為75.93%，剩余24.07%的概率向中低水平發(fā)展；高水平地區(qū)保持現(xiàn)有水平的概率為90.91%，下降至中高水平的概率為9.09%。

綜合來看，中國居民財務(wù)杠桿率水平呈現(xiàn)以下特征：第一，居民杠桿率水平在一定時期內(nèi)較為穩(wěn)定，不會輕易發(fā)生水平變動，即杠桿率狀態(tài)組間流動性較差，且水平較高的地區(qū)保留能力相較于低水平地區(qū)更強；第二，轉(zhuǎn)移均發(fā)生在相鄰狀態(tài)中，并未出現(xiàn)跨狀態(tài)轉(zhuǎn)移，這表明我國居民杠桿率水平發(fā)展較為穩(wěn)?。旱谌?，整體來看，低水平地區(qū)的保留概率相對較低，且轉(zhuǎn)移概率大多集中在保留現(xiàn)狀或向上發(fā)展，說明中國居民杠桿率降低態(tài)勢并不顯著，總體呈現(xiàn)向高水平發(fā)展的演進趨勢。

2．基于空間Markov鏈的動態(tài)分析

在上文傳統(tǒng)轉(zhuǎn)移概率矩陣的基礎(chǔ)上，引入空間Markov轉(zhuǎn)移概率矩陣，探尋空間交互效應(yīng)下中國居民財務(wù)杠桿率的狀態(tài)躍遷特征，具體結(jié)果如表5所示。加入空間因素后，概率轉(zhuǎn)移矩陣分布仍舊表現(xiàn)為對角線元素大于非對角線元素，其中高水平地區(qū)的保留概率最強，并且仍然呈現(xiàn)為相鄰狀態(tài)轉(zhuǎn)移的現(xiàn)象，未出現(xiàn)跨狀態(tài)轉(zhuǎn)移情況。與傳統(tǒng)概率轉(zhuǎn)移矩陣結(jié)果相比，加入空間因素會對杠桿率狀態(tài)躍遷產(chǎn)生一定的影響，以宏觀居民杠桿率結(jié)果為例，P3314=0.8462gt;P33=0.7170，傳統(tǒng)概率矩陣中杠桿率處于中高水平地區(qū)的保留概率為71.7%．當(dāng)與高水平地區(qū)相鄰時，中高地區(qū)的保留概率則升至84.62%，轉(zhuǎn)移為高水平地區(qū)的概率為15.38%，并且未發(fā)生傳統(tǒng)Markov鏈中出現(xiàn)的水平下降情況。從債務(wù)收入比和居民部門存貸比視角分析，分別為P=0.8750gt;P=0.7308和P%=0.9231gt;P=0.6981，與上述結(jié)論一致。說明與高水平地區(qū)相鄰時，中高水平地區(qū)的保留概率將會提高。同時，不同空間滯后類型下的4個轉(zhuǎn)移概率矩陣也不同，說明杠桿率變化情況還與臨近省份的水平有關(guān)。對于債務(wù)收入比，P=0.5gt;P=0.4，當(dāng)與中高水平地區(qū)相鄰時，中低地區(qū)杠桿率水平上升至中高水平的概率比與低水平地區(qū)相鄰時上升至中高水平的概率更高，說明與高水平地區(qū)相鄰，將會對地區(qū)的杠桿率提升產(chǎn)生一定的促進作用。觀察不同滯后情況下的樣本分布（結(jié)果略），與低水平地區(qū)為鄰的樣本普遍表現(xiàn)為低水平，而高水平的樣本則集中于與高水平地區(qū)為鄰，進一步說明居民杠桿率表現(xiàn)出一定程度的空間集聚現(xiàn)象。

綜合傳統(tǒng)Markov概率轉(zhuǎn)移矩陣和空間概率轉(zhuǎn)移矩陣分析結(jié)果，總結(jié)得出以下結(jié)論：第一，中國居民杠桿率總體發(fā)展較為穩(wěn)健，并未出現(xiàn)大幅度的劇烈變化。第二，隨著時間推移，居民杠桿率水平呈現(xiàn)逐步升高的發(fā)展趨勢。第三，居民杠桿率水平會受到空間交互效應(yīng)的影響，出現(xiàn)一定的空間集聚現(xiàn)象，并且會因為周圍的區(qū)域環(huán)境，表現(xiàn)出“近朱者赤”的發(fā)展效應(yīng)，與高水平地區(qū)為鄰，本地區(qū)杠桿率也傾向于保持較高水平，與低水平地區(qū)為鄰則易于保持較低水平的居民杠桿率。

五、結(jié)論與建議

（一）研究結(jié)論

2015年中央經(jīng)濟工作會議后，在結(jié)構(gòu)性去杠桿和房地產(chǎn)去庫存的背景下，加杠桿重心逐漸偏向居民部門。本文使用2015-2022年中國31個省級行政區(qū)（不含港澳臺）的金融機構(gòu)本外幣存貸款余額和GDP等數(shù)據(jù)，對去杠桿和去庫存目標(biāo)下中國居民財務(wù)杠桿率的變化水平進行了測度，并探討了在此期間中國居民杠桿率的空間分異情況和動態(tài)演進趨勢。研究發(fā)現(xiàn)：第一，樣本觀察期內(nèi)中國居民財務(wù)杠桿率水平整體有所提升，并且在東南和西南地區(qū)呈現(xiàn)較高水平，在東北和西北地區(qū)呈現(xiàn)較低水平，表現(xiàn)出南高北低的空間分布特征；第二，2015-2022年全國居民杠桿率內(nèi)部整體差異在逐漸縮小，其中組間差異為主要因素，中國不同地區(qū)在杠桿率發(fā)展水平、加杠桿速度和杠桿率變化特征方面均存在區(qū)域差異：第三，中國居民杠桿率整體發(fā)展較為穩(wěn)健，傾向于保持現(xiàn)有水平，短時間內(nèi)不會出現(xiàn)較大幅度的變化情況，并且會受到空間交互效應(yīng)的影響，表現(xiàn)出一定的空間集聚現(xiàn)象。

（二）政策建議

居民部門杠桿率的長期平穩(wěn)和健康發(fā)展對中國的金融穩(wěn)定、經(jīng)濟穩(wěn)定、消費穩(wěn)定、社會穩(wěn)定和未來發(fā)展都具有重要意義，根據(jù)上述研究結(jié)論，為保障國民經(jīng)濟平穩(wěn)運行，保證金融市場穩(wěn)定發(fā)展，本文在此提出以下三點政策建議。

第一，結(jié)合地區(qū)發(fā)展特征，制定特色金融戰(zhàn)略?？紤]到中國居民財務(wù)杠桿率的南高北低特征，各級政府應(yīng)針對不同地區(qū)的發(fā)展情況，制定適合本區(qū)域金融發(fā)展的戰(zhàn)略措施。對于東南和西南地區(qū)的居民，考慮到其杠桿率水平較高，應(yīng)當(dāng)加強金融風(fēng)險防范和家庭債務(wù)管理方面的教育宣傳，鼓勵合理消費和理性投資，避免過度借貸給家庭帶來較大的金融風(fēng)險。東北和西北地區(qū)由于杠桿率水平較低，可以考慮適當(dāng)降低借貸門檻，推出更為積極的金融政策和信貸支持，促進合理的杠桿投資和居民創(chuàng)業(yè)，通過適度加杠桿的方式促進經(jīng)濟增長和民眾就業(yè)。

第二，關(guān)注區(qū)域發(fā)展差異，完善金融監(jiān)管體系。由于中國在杠桿率各方面均存在一定的地域差異，中央統(tǒng)一監(jiān)管難以滿足不同地區(qū)的金融預(yù)警需要，各省市應(yīng)當(dāng)根據(jù)本地區(qū)的居民杠桿水平、加杠桿速度和杠桿率變化特征，有針對性地提高金融監(jiān)管機構(gòu)對本地區(qū)重點風(fēng)險領(lǐng)域的執(zhí)法能力和監(jiān)管水平。對于加杠桿速度快、杠桿率波動大的地區(qū)，金融監(jiān)管機構(gòu)應(yīng)當(dāng)提高風(fēng)險監(jiān)測頻率，加強借款者征信查詢，根據(jù)住戶的家庭資產(chǎn)和收入水平，限制居民信貸總量，設(shè)置貸款利率上限，確保居民借貸行為合法合規(guī)，以防范不良債務(wù)積累和金融風(fēng)險積聚。

第三，推動信息資源共享，促進區(qū)域協(xié)同發(fā)展?？紤]到空間因素對居民財務(wù)杠桿率所造成的影響效應(yīng)，政府應(yīng)積極推動跨地區(qū)的工作聯(lián)系與業(yè)務(wù)合作。通過建立金融信息共享機制，降低區(qū)域聯(lián)合監(jiān)管難度，同時打破行政壁壘，強化政策協(xié)同，加強相鄰省市間的相關(guān)工作學(xué)習(xí)與經(jīng)驗交流。打造跨地區(qū)的金融發(fā)展協(xié)同示范區(qū)，鼓勵更多的金融和經(jīng)濟資源向杠桿率低水平地區(qū)傾斜，以促進資源和投資的均衡流動，進而彌補不同地區(qū)的發(fā)展不平衡現(xiàn)象，縮小地區(qū)之間的財務(wù)杠桿率差距，在保證金融穩(wěn)定和經(jīng)濟增長的前提下，實現(xiàn)區(qū)域間加杠桿水平的協(xié)調(diào)同步。