《中国国家资产负债表2018》
ISBN：978-7-5203-3651-2
出版社：中国社会科学出版社
作者：李扬、张晓晶、常欣等
装帧：平装
版次：2018年11月第1版
开本：16开（710×1000）
字数：35.4万字
定价：95元
作者简介：
李扬：国家金融与发展实验室理事长。中国社会科学院学部委员、经济学部主任，中国金融学会副会长，中国国际金融学会副会长，中国城市金融学会副会长，中国海洋研究会副理事长。第十二届全国人大代表，全国人大财经委员会委员。曾任中国社会科学院副院长，第三任中国人民银行货币政策委员会委员。出版专著、译著32部，发表论文500余篇，撰写各类研究报告200余篇，主编《中国大百科全书》（财政、金融、物价卷）、《中华金融词库》、《金融学大辞典》等大型金融工具书7部。主持国际合作、国家及部委以上研究项目100余项。
张晓晶：国家金融与发展实验室副主任、国家资产负债表研究中心主任。中国社会科学院经济研究所研究员、副所长，中国社会科学院研究生院教授、博士生导师，百千万人才工程国家*人选，享受国务院特殊津贴。主要研究领域为开放经济宏观经济学、增长理论与发展经济学。发表中英文学术论文100余篇，出版专著10余部。
常欣：国家金融与发展实验室国家资产负债表研究中心副主任。中国社会科学院经济所宏观经济研究室研究员、主任。发表学术论文10余篇，出版专著5部。
内容简介：
2011年以来，李扬、张晓晶、常欣等以“中国国家资产负债表”为总题目，在中国社会科学出版社连续出版了三部专著。2018年11月，这个系列的第三部《中国国家资产负债表2018》面世。本书承继前两部专著，将2000~2016年中国的资产、负债和财富的“家底”和盘托出，同时，还在编制方法、数据跨度以及国际比较等方面进行了重大改进，取得了新进展。
这项研究填补了我国国家资产负债表数据的空白，为分析中国的国家能力、要素配置、财富构成与债务风险等提供了权威依据，为提高宏观调控的科学性和有效性，完善发展成果考核评价体系，进而，为提高国家治理体系和治理能力现代化，提供了科学的数据基础。
《中国国家资产负债表2018》的主要发现包括：
一、财富规模与增速
我国净国民财富全球排名第二。2016年末，我国社会净财富（非金融资产与对外净资产之和）总计437万亿元，其中，国内非金融资产424万亿元，对外净资产13万亿元。中国社会净财富水平，相当于美国同期财富水平的70.7%，位居世界第二。同期，我国GDP为74.4万亿元，相当于美国同期水平的57.2%，亦位居全球第二。社会净财富规模和GDP都是衡量综合国力的重要指标，中国达到如此水平，彰显了改革开放的巨大成就。
金融资产增速快于非金融资产。2000~2016年，我国非金融资产由37.5万亿元增长至424.5万亿元，增长了10.3倍；金融资产由53.2万亿元增长至786.2万亿元，增长了13.8倍。金融资产增速显著高于非金融资产，导致金融行业增加值占GDP的比例快速上升。金融资产中平均增速最高的是证券投资基金、保险和未贴现银行承兑汇票，平均增速分别为44.2%、26.7%和25.2%。这三项资产的增速领先和占比提高，反映出我国非银行金融体系的快速发展以及我国金融结构的不断优化：如今，基金和保险已成为我国居民储存财富的重要方式，同时，银行表外业务也有了长足的发展。
投资对财富积累的贡献最大。社会净财富的增长来自投资和价值重估。投资来源于储蓄，是总收入中未被消费的部分，形成了社会净财富在物量上的增加。价值重估则是由于资产价格变化导致的财富名义价值增长。2000~2015年，我国非金融资产年均增长23万亿，其中68%来自投资的贡献，32%归因于价值重估。企业上市后估值提升、住房价格上涨等因素，是价值重估的主要原因。我国对外净金融资产年均增长1万亿，其中，投资贡献了171%，价值重估的贡献则为-71%。由于对外净资产用人民币计价，所以，汇率的变化对其产生直接影响；2005年以来，人民币持续升值，导致我国以外汇储备为主的对外资产的人民币价格减值。
二、财富分配
2016年，我国社会净财富的73%归居民所有，剩余27%由政府持有。有两种不同方向上的力量影响居民和政府在净财富上的分配：一个是所有制多元化改革的不断推进，这会降低政府财富的占比；另一个是政府部门掌握的资产经历了较大程度的价值重估，尤其是2000年以来内大量国有企业上市，这会增加政府财富的占比。
政府部门占有大量社会净财富，是我国与发达经济体的显著差异。2016年，英美政府净资产均为负，而日德政府净资产占社会净财富比重均不足5%。中国独特的财富持有结构，既反映了现阶段政府主导经济发展的特点，也体现了公有制为主体的制度性特征。政府主导的经济赶超，积累了大量的政府性资产，这包括国有企业扩张和地方政府大量负债所形成的基础设施等资产；而公有制为主体，则使得土地等重要资源为政府所有，也导致政府资产规模庞大。奉行公共财政（而非建设性财政）、土地私有化和国企占比很小，是西方发达经济体政府资产规模显著小于我国的主要体制因素。
从风险维度看，政府部门拥有大量净资产是国家能力的重要体现；它使得我们能够有底气地应对风险。但是，从效率维度看，政府直接拥有和配置大量资产，也致经济的整体效率下降。长远看，我国需要盘活和重置政府存量资产，这包括，大幅减少政府对资源的直接配置，创新配置方式，更多引入市场机制和市场化手段，提高资源配置的效率和效益。鉴于国有企业股权也是政府净资产的重要构成，推进国有企业改革和僵尸国企的退出，应是优化配置政府资产的题中应有之义。
三、财富效率
财富存量是产生收入流量的基础。财富收入比越高，单位财富所产生的收入越低，产出效率相对越低。我国社会净财富与GDP之比自2000年的380%上升到2016年的590%，折射出产出效率不断下降。
国际比较发现，财富收入比最大差距来自于非金融企业部门。我国非金融企业总资产与GDP之比，自2000年的280%上升到2016年460%。而英德均稳定在250%左右。2000年，我国的这一比例只略高于美英德，但2008年以后大幅攀升。非金融企业财富收入比过快上升可从两个角度理解：一是无效投资。大量僵尸企业的存在，过去投资所形成的固定资产并非真正意义上的资产，仅是账面资产。这些无效资产，既推高了企业部门资产占比，也拉低了企业生产效率。二是财富积累方式。高储蓄带来高投资。投资拉动增长模式是我国财富积累主要形式，大量投资的结果只能形成企业部门大量资产存量。可见，降低财富收入比的关键，在于提高非金融企业生产效率、降低无效投资、改变投资拉动的增长模式。
四、资产负债表视角下的债务风险
资产负债表分析方法强调净财富是应对风险能力的重要体现，需综合考察资产、负债和净财富。这意味着，仅从债务或杠杆率角度来讨论债务风险，结论可能偏颇。
结合中国的国民净财富数据，在应对债务风险问题上，我们有足够的信心。2000~2016年，主公政府负债从2万亿上升至27万亿，规模扩大至原来的13倍；政府资产也同步增长，从11万亿元上升至146万亿元，规模扩大至原来的12.8倍。这样，中国政府所拥有的净财富就从9万亿元上升到119万亿元，规模亦扩大至原来的12.7倍。毫无疑问，近120万亿的政府部门净财富，构成应对债务风险的雄厚基础。
不过，也需要考虑以下因素对政府净财富的冲击：一是未直接计入的各类隐性债务。这包括地方政府大量的隐性债务（按不同口径估算，约在30~50万亿之间）；以及机关事业单位养老保险中政府所应承担的隐性债务（我们估算约为25万亿）。二是政府资产的流动性。我国政府部门净资产中，剔除掉变现能力较差的非金融资产，净金融资产也达到73.0万亿元；其中国有企业股权为52万亿，占政府净资产的44%。政府非金融资产中，政府土地储备具有较强的流动性，其规模为23.9万亿，占政府非金融资产的52.4%。总体上，政府资产的变现能力较强。三是资产价格的顺周期性。过去十几年来，全部非金融资产增量中有三成的比例来自于价值重估的贡献；金融资产中的股票和投资基金等权益类资产具有更强的顺周期性，其估值水平与经济周期密切相关。这类风险值得关注。
鉴于以上，我们认为，拥有规模较大的政府资产净值，并不能保证我们高枕无忧，面对可能到来的“惊涛骇浪”，我们必须将困难估计充分，并做好预案。长远看，不断优化存量财富配置，才是迈向高质量发展的关键，在这方面，我们尚有大量改革任务需要完成。
目录：
第一编总报告
SNA体系下中国国家资产负债表的编制
11SNA体系的发展与主要特征
12中国国家资产负债表的编制
13中国国家资产负债表的基本结果
2000—2016年中国国家资产负债表的主要发现
21国家资产负债表编制的最新进展
22本次编制的创新与重要突破
23来自国家资产负债表的主要发现
与皮凯蒂估算的对比
31居民部门
32非金融企业部门和金融部门
33政府部门
34小结
第二编部门分析
居民部门资产负债表
41编制方法
42居民资产的结构变化
43居民债务杠杆动态
44居民住房贷款动态及相关风险
45居民债务的流动性风险
46互联网金融与小额贷款：近年居民部门债务的
新形式
47结语与政策启示
非金融企业部门资产负债表
51估算框架
52数据概览
53估算过程及结果
54非金融企业部门资产负债分析
55总结
政府部门资产负债表
61政府部门资产负债表的编制及分析
62关于政府债务端风险的进一步分析
63未来政府债务端走向的若干影响因素分析
金融机构部门资产负债表
71编制的基础
72编制的说明
73资产负债表分析
对外部门资产负债表
81中国对外部门资产负债表
82中国国际收支平衡表与跨境资本流动
83对外投资收益和潜在风险分析
第三编专题分析
机关事业单位养老保险隐性债务
912015年改革以来养老保险的进展
92机关事业单位养老保险的收支缺口和隐性债务分析
93养老保险收支缺口、隐性债务与资产负债表的关系
中国的债务风险及其化解
101引言
102中国的“债务不可能三角”
103金融体系的复杂性
104“金融不稳定假说”与潜在金融风险
105维护金融稳定的政策建议
106防范金融风险：一个全球性课题
107结论
附录一各国非金融资产的统计范围
附录二中国国土资源价值估算
附录三中国国家资产负债表（2000—2006年）
参考文献
后记
图 目 录
图2-1居民部门资产净值/GDP54
图2-2政府部门资产净值/GDP54
图2-3政府部门资产净值占全部国民财富的比例55
图2-4社会净财富/GDP56
图2-5居民部门总资产/GDP57
图2-6金融部门总资产/GDP58
图2-7政府部门总资产/GDP58
图2-8非金融企业部门总资产/GDP59
图2-9金融资产、非金融资产和GDP的年增速64
图2-10各国金融行业增加值/GDP66
图2-11各国金融资产/GDP67
图2-12直接融资和间接融资的定义70
图2-132018年第2季度末地方政府债券到期日期限结构77
图3-1居民持有全部非金融资产的价值87
图3-2居民持有住房资产的价值88
图3-3居民持有全部金融资产的价值90
图3-4居民部门负债的价值91
图3-5居民部门的资产净值91
图3-6非金融企业部门持有各类资产的价值93
图3-7非金融企业部门负债（不包括股票及股权）的价值93
图3-8非金融企业部门股票及股权的价值94
图3-9金融机构部门持有金融资产的价值94
图3-10金融机构部门负债（不包括股票及股权）的价值95
图3-11金融机构部门股票及股权的价值95
图3-12政府部门持有非金融资产的价值96
图3-13公共部门和广义政府的定义98
图3-14政府部门持有金融资产的价值98
图3-15政府部门负债的价值99
图3-16政府部门的资产净值100
图3-17全社会（国内部门 国外部门）金融资产与负债的价值101
图4-1居民住房资产在居民总资产中的占比：国际比较111
图4-22016年居民金融资产项目构成：国际比较114
图4-3各部门贷款在全部境内贷款中的占比（2013年1月至2017年12月）118
图4-4居民贷款余额与可支配收入比率国际比较（2013年第1季度至2018年第2季度）119
图4-5居民部门资产负债率国际比较（2004—2016年）119
图4-6居民住房贷款与住房价值比率国际比较（2008—2016年）122
图4-7居民长期贷款相对规模国际比较（2013—2017年）124
图4-8居民部门金融资产负债率国际比较（2004—2016年）125
图5-1主要数据框架132 图5-2不同口径非金融企业部门主要财务指标139
图5-3中国非金融企业的负债率和债务率147 图5-4主要经济体非金融企业资产负债率148
图5-5主要经济体非金融企业债务率149
图6-1历年土地价格和土地出让面积的变动157
图6-2中国政府部门资产负债规模变动趋势163
图6-3中国政府部门非金融资产结构164
图6-4中国政府部门金融资产结构165
图6-5中国政府部门负债结构166
图6-6中国政府部门净值与资产负债率变化趋势166
图6-7政府部门非金融资产的国际比较167
图6-8政府部门金融资产的国际比较168
图6-9政府部门负债的国际比较168
图6-10政府部门净资产与资产负债率的国际比较（2016年年底）169
图6-11政府部门净金融资产占GDP比例的国际比较169
图6-12PPP项目累计投资额和落地率的变化174
图6-13PPP退库项目的行业分布175
图6-14PPP项目数和投资额按三种回报机制的分布情况176
图6-152015—2045年各地区PPP项目支出责任总额177
图6-16PPP项目社会资本合作方的各种类型占比182
图6-17信托贷款和委托贷款增速的变化185
图6-18分类型固定资产投资完成额增速的变化185
图6-19大中企业和小微企业贷款增速的变化与两者缺口的变动187
图6-20贷款利率水平及浮动情况的变化188
图6-21债券市场中主要券种规模及地方政府债券占比的变化189
图6-222017年地方政府债券加权平均发行利差情况（BP）191
图6-23转移支付的规模与地方财政对转移支付的依存度变化196
图7-1银证信合作模式下的企业融资流程201
图7-2中美德三国金融部门总资产/GDP214
图7-3金融部门总资产与M2和贷款之比215
图7-4金融杠杆率与影子银行信贷217
图7-5广义货币中各分项年增速218
图7-6基础货币与广义货币增速219
图7-7调整后的存款与M2中的存款增速220
图7-8实体经济债务融资规模221
图7-9实体经济债务融资规模的增速222
图7-10银行贷款与银行存款的比例223
图7-11贷存比与调整后的广义贷存比225
图8-1中国对外资产的构成（2006—2016年）231
图8-2中国外汇储备资产币种结构变化232
图8-3政府部门和私人部门持有对外资产比例233
图8-4中国对外负债的构成（2006—2016年）234
图8-5中国外债的期限结构235
图8-6中国双向直接投资238
图8-7国际收支统计误差与贸易总额之比240
图8-8中国对外投资收益（1993—2016年）243
图8-9中国持有的美国国债规模（2000—2017年）244
图8-10政府和私人部门对外投资收益248
图8-11中国对外投资资产收益率248
图8-12中国政府和私人部门对外投资资产收益率249
图9-1历年城镇企业和机关事业职工养老保险基金收入257
图9-2机关事业单位养老保险退休人口（老人）260
图9-3机关事业单位养老保险退休人口——“中人”和“新人”262
图9-4机关事业单位养老保险缴费人口及赡养率262
图9-5机关事业单位养老保险支出预测266
图9-6机关事业单位养老保险收支和收支缺口267
图9-7维持机关事业单位养老保险体系所需政府补贴占GDP的比例268
图9-8历年转轨成本支出额（当年价格）270
图9-9留存转轨成本额271
图10-1去杠杆初见成效278
图10-2中国的信用缺口明显收缩279
图10-3中国住户部门银行贷款：规模、增速及占GDP比重变化281
图10-4债券违约只数（按行业）290
图10-5各地区信用债违约主体个数292
图10-62016年铁物资事件对债券市场的扰动299
图10-72016年违约背景下的信用债利差变动300
图10-82017年有色金属行业信用债利差变动301
图10-93个月理财产品与货币市场、同业存单利率比较303
图10-10不同类别金融机构融资成本比较303
图10-11全球债券市场违约率305
附图1-1英国非金融资产的统计项目及各项在全部非金融资产中的占比319
附图1-2美国非金融资产的统计项目及各项在全部非金融资产中的占比320
附图1-3日本非金融资产的统计项目及各项在全部非金融资产中的占比321
附图1-4德国非金融资产的统计项目及各项在全部非金融资产中的占比321
表 目 录
表1-1历年实物资金流量表7
表1-2银行新增贷款的四式记账法9
表1-3美国非金融企业资产负债表11
表1-4SNA标准下的经常账户序列15
表1-5SNA体系下的积累账户序列15
表1-6SNA体系下的资产负债表账户16
表1-7G20经济体金融资产与负债统计数据18
表1-8G20经济体非金融资产与负债统计数据19
表2-1社会净财富与GDP50
表2-2社会净财富与GDP的国际比较51
表2-3包容性财富的国际比较52
表2-4资产净值分布53
表2-5资产净值分布的国际比较53
表2-6实体经济部门杠杆率60
表2-7实体经济部门杠杆率的国际比较61
表2-8金融资产的结构与增速63
表2-9金融相关率65
表2-10金融相关率的国际比较66
表2-11直接融资占比的国际比较69
表2-12各类金融资产中金融部门持有比例的国际比较71
表2-13各部门资产年均增量的分解：资金流量与价值重估74
表2-14实体经济部门杠杆率的国际比较78
表4-1中国居民资产负债表（1993—2016年）105
表4-2中国居民资产负债大项107
表4-3居民“固定资产”细项107
表4-4居民“总资产”的构成（2000—2016年）112
表4-5居民各资产项目的年化增速（2000—2016年）113
表4-6中国居民部门贷款概况 （2013年年底至2017年年底）116
表4-7居民住房贷款规模及变化趋势（2008—2016年）120
表4-815个热点城市新建商品住宅同比价格指数（2017年6月至2018年6月）123
表4-9小额贷款概况（2011年至2017年第4季度）127
表5-1非金融企业部门资产负债表主体框架133
表5-2工业企业资产负债表135
表5-3国有企业资产负债表136
表5-4非金融上市公司资产负债表137
表5-5经济普查年份非金融企业部门资产负债概况140
表5-6资金流量表（非金融企业）151
表5-7部分金融总量数据152
表5-8非金融企业部门资产负债表（2000—2016年）154
表6-1中国广义政府部门资产负债表（2000—2016年）162
表7-1金融机构部门各项资产（1993—2016年）208
表7-2金融机构部门资产负债表（1993—2016年）209
表7-3金融机构部门资产负债表（1952—1992年）211
表7-4银行向企业发放贷款的四步式记账法223
表8-1中国国际投资头寸表（2006—2016年）229
表8-2中国私人部门跨境资本流动规模估算238
表8-3中国投资公司的资产结构245
表9-1机关事业单位养老保险人口和收支情况264
表9-2机关事业单位养老保险转轨成本估算的替代率设定269
表10-1银行委外规模测算282
表10-2银行委外投资的增长（2014—2017）283
表10-3商业银行表外业务余额284
表10-4全社会资产管理规模285
表10-52017年债券市场信用债违约一览287
表10-6债券市场违约情况概览291
表10-7公募债违约处置情况(2015—2017年)293
表10-8违约债券兑付资金来源297
附表1-1英国主要非金融资产的部门分布占比319
附表1-2美国主要非金融资产的部门分布占比320
附表1-3日本主要非金融资产的部门分布占比321
附表2-1中国国土资源价值估算322
附表2-2国土资源价值估算比较323
附表3-1中国国家资产负债表（2000—2016年）326
前言
应当关注“债务密集度”上升问题（代序）
李扬
我们对国家资产负债表的研究，始自2011年。自那以来，我们以《中国国家资产负债表》为总题目，连续出版了三部专著。现在读者诸君拿在手中的，就是这个系列成果的第三部。自2017年以来，回应社会各界希望更及时、更新统、更高频率得到国家资产负债的资料及相关研究成果的需求，我们又以国家金融与发展实验室《国衡论坛》之名，按季度发布国家资产负债表（主要是杠杆率）的分析报告，并可以在国家金融与发展实验室的网站上免费获得。
我们很高兴地看到，当初被我们戏称为“帝王之术”的这项枯燥的基础性研究工作，如今产生了越来越大的政策影响，且为越来越多的现实问题和理论问题的研究提供了坚实的数据基础和分析框架。很多研究人员在这项研究的基础上，向相关领域扩大，并且衍生出一批新的成果。在这篇序言中，我拟同大家讨论的“债务密集度”上升问题，便是这样的衍生成果之一。
全球债务规模和杠杆率仍在上升
如所周知，从2007年开始的国际金融危机是一场债务危机。既然是债务危机，减少债务和降低杠杆率是走出危机的必要条件。然而，IMF、NIFD数据显示，截至2018年4月，全球债务水平高达320万亿美元，远远超过2017年年底的237万亿美元，同比增长了83万亿美元。与此一致，全球的杠杆率也从2007年年底的209%，上升至2017年底的245%，跃增了36%。债务规模膨胀和杠杆率上升的直接后果，破坏了金融与实体经济的稳定关联，降低了货币政策的效力，自不待言，甚至也对去杠杆的合理性，提出了质疑。在一片言之凿凿的“减少债务”和“降杠杆”政策宣示中，债务和杠杆率却稳步上行，的确是对十年来全球宏观经济政策的讽刺。
考量债务和杠杆率不降反增之现象并提出应对之策，可有两种思路。第一种思路，因循传统政策框架，密致地检讨过去减债和去杠杆政策的疏漏，动员更多的政策手段，并加强协同，把债务规模和杠杆率降下来。然而，在信用经济条件下，经济增长与债务增长保持着密切的正向对应关系，只要政策当局对经济稳定和经济增长有所顾忌，债务水平下降显然就十分困难。第二种思路是批判性的。鉴于债务和经济增长存在某种均衡关系，是否存在这种可能：某些条件的发展变化，使得这均衡点随时间的推移而在缓缓上升？换言之，高债务和高杠杆，如今或许是一种新常态？这第二种思路，近年来颇为一些处在前沿上的研究者推崇，早在2015年，英国前金融服务管理局(FSA)主席阿代尔·特纳勋爵在其著作《债务和魔鬼》(阿代尔·特纳：《债务和魔鬼》，中信出版社2016年版。)中明确提出了这一假说。在他看来，如果这个世界如本·富兰克林1789年所说，“除了死亡和税收以外，没有什么事情是确定无疑的”，那么如今，在这确定无疑的事情清单中，显然应当将债务加上去。
为了更好地刻画债务与实体经济增长的关系，债务密集度概念应运而生。我们把“为了支持某一水平的GDP增长，需要创造的债务增量”定义为债务密集度，那么显然，全球金融危机以来，全球各经济体的债务密集度都在稳步上升（见图1）。这一现象在实体经济领域中的镜像，就是资本产出弹性持续下降，换言之，为了实现某一确定单位的GDP增长，我们现在比过去需要投入更多的资本。
债务密集度上升和资本产出弹性下降，意味着劳动生产率和全要素生产率下降。看来，这已不仅仅是一个金融现象。
债务密集度上升的趋势潜含在货币金融的发展进程中
从历史上看，人类社会脱离蒙昧时代，货币便出现了。货币的出现对经济发展有两方面的作用。首先是对实体经济的促进作用，其主要体现就是，它解决了储蓄和投资的跨期配置问题。也就是说，若无货币，每一个经济主体的当期储蓄都必须而且也只能转化为其当期投资，并且，这种转化只能“自我消化”，其低效率显而易见。货币的出现，改变了这种状况：生产者当年生产的东西若未完全消费（产生储蓄），他可以将之卖出，从而用货币的形式保有其储蓄，以备后用。
其次，货币的出现已经酝酿着经济的虚拟化。第一，货币一经产生，就有了价值和使用价值的分离，两者就可能不相一致。第二，由于货币供应很可能而且经常是与货币需求不对应的，通货膨胀或通货紧缩就有可能发生。事实上，一部货币史，就是探讨货币供应怎样与对货币的需求相吻合的历史；所谓对货币供求的研究，其核心内容就是努力寻找一种机制，使得货币的需求得以充分展示，使得货币的供应得以伸缩自如，进而，使得货币的供给和对货币的需求，经常吻合。
在货币的基础上，金融发展起来。在这里，金融指的是已经提供到市场上的货币的有条件转移。正因为有了金融，举凡信用、期限和利率问题等，开始出现在经济生活中。
金融出现的革命性意义在于使得储蓄资源可以跨主体（在赤字单位和盈余单位之间调节余缺）、跨空间（储蓄从此单一地区向其他地区转移）转移，从而进一步提高了资源配置的效率。我们常说，市场经济条件下是“物跟钱走”，就是说，资源的配置现在体现为货币的配置，而货币的配置是通过货币的流通和金融交易完成的。在这里，虚拟的货币金融流动引领了实体经济因素的配置过程。
同时我们也看到，金融活动在货币流通的基础上产生之后，经济活动进一步虚拟化了，“金融上层建筑”也显著不断膨胀。这不仅表现在经济资源的实际流转逐渐被掩盖在货币借贷的洪流之下，还表现在货币交易自身开始成为目的，一批以经营货币为业的专门机构和人群应运而生。与此同时，当我们用存款/贷款的方式、用发行债券的方式、用发行股票的方式等，更为有效地展开资源配置的时候，诸如信用风险、市场风险、利率风险等新的风险也产生了。更有甚者，金融产品一经产生，其自身也就成为交易的对象；在其自身供求关系的左右下，金融产品的价格可以飙升、飙落，从而引起货币供求的盈缩，带来社会的剧烈动荡。
回到上文提及的“债务密集度”概念上来。金融发展的结果是经济增长的债务密集度显著提高。
金融发展的下一阶段就是金融衍生品的出现。这里所说的金融衍生品，指的是其价值是名义规定的，衍生于所依据的资产或指数的业务或合约。其中，“所依据的资产”指的是货币、股票、债券等原生金融工具。应当说，金融衍生工具的出现是有巨大积极作用的。通过远期、调期、互换、期货、期权等手段，通过一系列令人眼花缭乱的“结构性”“通道”“平台”操作，我们的经济社会得以大规模地规避和转移风险，得以大大提高了流动性，进而得以大大提高了资源配置效率。
然而，衍生金融工具的产生和发展，在使金融上层建筑进一步膨胀的同时，产生了对经济进一步疏远化的效果。如果说在金融原生品上，金融与实体经济的关系还是若即若离，在金融衍生产品上，这种联系是彻底地被割断了。因为金融衍生品本就不是根据实体经济来定义的，它的全部价值，都存在于其赖以产生的金融原生产品的价格波动之中。发展到这里，金融活动已经变成了一个影子、一种称呼、一种符号、一组数字。更有甚者，对金融产品价格变化的追求甚至操纵，在衍生品市场上可能成为无可厚非的常规，因为它们本就是因应这些产品的价格波动而生的。
显然，金融衍生品的发展，使得经济增长的金融密集度的提高获得了几乎无限的空间。
这里的讨论无非是想提请研究者们注意这样的事实：从货币到金融，再到金融衍生品，资源配置效率在不断提高，实体经济亦日益发展；然而，经济增长的债务密集度也在不断上升，这个过程不仅使金融与实体经济日渐“疏离”，而且逐步弱化了货币金融政策的效力。
经济金融化的影响
自20世纪下半叶，金融创新大行其道，经济金融化逐渐进入了人们的视野，并潜在地改造着我们的世界。经济金融化正是不断提高债务密集度的主要驱动力。
不妨先从房地产市场说起。全球危机伊始，时任美联储主席伯南克便明确指出：危机的根源，在于金融对于实体经济日益疏远。关于实体经济，他给出了一个颇出人意料的定义——除了金融和投资性房地产之外的其他产业都是实体经济。这是一个非常有启发意义的定义。在这里，伯南克事实上指出了一个很重要的发展趋势——随着金融创新不断发展，我们的经济正经历着一个不断金融化的过程。
这个过程，在投资性房地产市场上最早表现出来。房地产的流动性是极差的。一旦金融因素介入，即一旦在流动性极差的不动产业之上累加出足够多的创新金融产品，这个非流动的不动产便可能拥有足够的流动性。现实发展就是如此。首先，银行针对住房提供抵押贷款，其期限，美国最长可达50年，中国则是30年。长达30—50年的贷款活动出现在银行的资产负债表中，无疑会导致期限错配，即借短用长问题；倘若住房抵押贷款规模上升到一个显著水平，则会使提供抵押贷款的银行陷入严重的流动性不足风险之中。开辟抵押贷款的交易市场，是解决问题的途径之一。但是，抵押贷款期限过长、规模过大，以至于住房市场有一点风吹草动，市场交易便会停止，流动性风险将立即降临。
金融工程的出现，完美地解决了此处的期限错配问题。我们可以把足够数量和规模的抵押贷款聚合在一起，形成一个贷款池。进而，基于该贷款池中各贷款的现金流，对之进行分拆、重组、打包，形成符合要求的新的现金流，然后，以这些现金流为据，发行新的债券（抵押贷款证券），如此，通过被称作抵押贷款证券化的一系列操作，住房市场的流动性便奇迹般地提高了。
显然，抵押贷款证券化的原理是可以大范围复制和推广的，于是我们就有了各式各样的资产证券化。正是这样一些证券化产品，构成发达经济体影子银行体系的主体，其规模，如今在美国已达其社会信用总量的30%左右。
债务密集度不断提高的事实，还可以从各单个金融领域的发展及其同实体经济的关系的变化中观察到。例如，经济的证券化率（各类证券总市值/GDP）上升，金融相关比率（金融资产总量/GDP）不断提高，证券市场年交易量、信贷余额、年保费收入、外汇日交易量等对GDP的比率稳步上升，贸易相关的资本流动与非贸易相关的资本流动的比率的逆转（20世纪末已达1∶45），等等，都是佐证。
毫无疑问，债务密集度不断提高，正逐步改变着人们之间的经济关系，使得债权/债务关系、股权/股利关系、风险/保险关系等金融关系，逐渐在经济社会中占据了主导地位。这种变化的潜在影响，仍待我们进行全面估计。
贫富差距扩大的影响
债务密集度提高，还同贫富差距加剧有关。
说到贫富差距，不能不提及法国年轻学者皮凯蒂（Thomas Piketty），以及他风靡一时的著作《21世纪的资本论》。正像其书名所显示的那样，皮凯蒂继承了马克思的分析思路，从资本和劳动两个基本要素及其相互关系来展开其全部分析。不过，马克思的理论兴趣从而其分析起点在生产领域，他关心的是，在流通和交换过程背后的剩余价值的生产过程，搞清楚资本生产的秘密后，他再将自己的视野扩展至流通、分配和消费领域。皮凯蒂则不然，他的主要注意力集中于分配领域。他将经济高度抽象为资本和劳动力两大基本要素，并假定两者都被用于生产并分享产出的收益。在他的分析架构中，资本与劳动力的区别在于，资本可买入、卖出、拥有，而且从理论上讲可无限累积，劳动力是个人能力的使用，可获得酬劳，但不能被别人所拥有。皮凯蒂认为，由于资本回报率总是高于经济增长率，所以贫富差距是资本主义固有现象。他由此预测，发达国家贫富差距将会继续扩大。
根据皮凯蒂的研究，在可以观察到的300年左右的数据中，资本主义世界的投资回报平均维持在每年4%—5%，而GDP平均每年增长1%—2%。投资回报率高达5%，意味着每14年财富就能翻番，而2%的经济增长，则意味着财富翻番需要35年。在100年的时间里，资本拥有者的财富翻了7番，是开始的128倍，而同期整体经济规模只比100年前增大8倍。长此以往的结果是：虽然拥有资本和不拥有资本的人都较过去变得更加富有，但贫富差距变得越来越大。
对于这里讨论的问题而言，贫富差距扩大的意义是什么？其意义在于，穷人和富人处置自身收入和财富的方式存在根本性区别；正是这些区别，为债务密集度上升提供了又一基础。一般而言，富人的消费倾向较低，因而他们更倾向于用“理财”方式来处置自己规模庞大且增长迅速的储蓄；相反，穷人的消费倾向较高，他们用“理财”方式处置的储蓄只占一个较小的比重。基于上述分配结构，随着经济的增长，少数富人所拥有的国民收入和国民财富的比重将不断增大，例如，在发达经济体中，约10%的人群拥有70%以上的国民收入和国民财富。然而，这一部分富裕的少数人并不把自己的收入和财富直接投入发展实体经济，而是“用货币生产货币”“用金融生产金融”，正是他们的这种偏好，促成了金融上层建筑日趋膨胀，并因而提高了债务的密集度。
问题的国际方面
全球债务密集度不断提高，更同国际货币体系的演变有密切关系。
1971年之前，国际储备货币与黄金挂钩，当时实行的是“双挂钩”制，即美元与黄金挂钩，各国货币与美元挂钩。形象地说，基于这种复杂的“挂钩”关系，1971年之前的国际货币体系存在一个“黄金锚”。
1971年《牙买加协议》以后，美元与黄金脱钩。在那之后的几年里，国际货币体系如无锚之舟，在全球危机的惊涛骇浪中风雨飘摇。最后，还是美国“打开了新世界的大门”，里根政府全面开启了以债务为锚发行美元的机制。这种机制，在其国内，使得公开市场交易，即在公开市场上买卖政府债务，成为货币政策操作的主要手段；对外，则使得美国的贸易逆差，成为各国乃至整个世界经济不断获得新增储备货币的主要途径。换言之，《牙买加协议》之后的国际货币机制的核心是世界经济和全球贸易的正常发展，要以美国不断产生贸易赤字，大多数国家不断产生贸易顺差为条件。
里根政府开创的“新范式”一经发动，便一发不可收。1981年，美国国债余额为9979亿美元。1983年“星球大战”计划实施时，美国国债余额为138万亿美元。1989年里根离任，该余额跃增为286万亿美元。这样一种通过买卖政府债务而调控货币发行的新范式，为美国政府的宏观调控开创了一种新模式，由于政府可以通过发债融资，支持其财政支出和货币体系运转，其对税收的依赖下降。正是在这个意义上，里根经济学开启的连续减税计划顺利实施并大获成功。
我们看到，以美国政府债务支撑美国国内货币体系和国际货币体系的体制机制，在危机以后似乎进一步加强了。2018年美国政府债务创下了21万亿美元新高，但特朗普政府依然可以同时实施大规模减税，其基本原因就在这里。
金融周期
金融密集度提高影响深远。一个最显著的影响就是经济周期变形了。近年来，大家的注意力都集中在金融周期上。
过去我们所知道的危机，都是生产过剩型危机。整个过程肇始于盲目生产，导致产品过剩，进而引发物价剧烈波动，然后，企业倒闭、失业率上升、市场萧条、银行关门、金融市场狂泻等，接踵而至。这种可以被称作为“古典型”的危机，通常经过危机—萧条—复苏—繁荣四个阶段。而如今我们看到的危机已经有了显著的变化，主要变化有二：其一，整个危机的进程只留下了“上行”和“下走”两个阶段，且波动剧烈；其二，这个周期和实体经济周期日渐脱离了关系。过去的危机，主要表现为GDP的增长出现剧烈波动，如今，即便在危机中，GDP的增长都相对平稳（见图2），但是，金融市场却是天翻地覆、骤涨骤跌。
从20世纪70年代开始，随着金融创新的全面开展，经济不断“金融化”或“类金融化”，经济运行显著受到金融的“繁荣—萧条”周期的影响，经典的经济周期产生了大变形。主要表现在金融周期逐渐趋于主导，巨量的债务和货币源源不断地注入并滞留于经济体系。这不仅加大了金融体系对实体经济的偏离程度，而且使得金融方面的扭曲往往先于实体经济的扭曲发生，导致传统的经济危机机制发生了明显改变：在过量的货币和信用在实体经济中转化为全面通货膨胀之前，由资产价格高位崩溃带来的金融危机就已经爆发。
这一变化，对传统的中央银行宏观调控机制及其理论提出了挑战。教科书告诉我们的货币政策传导机制，主要有两条线索，一条是影响物价，另一条是改变利率水平。物价变化，引起生产扩张或收缩；利率变动，提高或降低生产成本，这样一些变化，进一步引导了企业和居民的行为变化，进而引起经济增长的变化。如今则不同，在货币政策的两条传统渠道尚未来得及起作用时，资产的价格就改变了，这一变化，直接改变了市场主体的资产负债表，从而引发市场主体经济行为的调整。这不免让人想起《桃花扇》中的那句名吟：“眼看他起高楼，眼看他宴宾客，眼看他楼塌了。”
这个变化的影响，全面而深刻。它告诉我们，要驱动同样水平的经济增长，如今需要提供越来越多的债务增量。债务的累积造成资产价格泡沫膨胀，形成金融周期。也就是说，在现代金融体系下，危机的发生可直接经由资产价格路径而非传统的一般物价和利率路径。这同时也回答了最近几十年一直困扰货币经济学界的一个问题——货币政策要不要管资产价格？过去的回答是“不”，现在的回答显然是“要”了。如此，诸如房地产市场、资本市场，大宗产品市场等，都要进入货币政策的眼界。这意味着，如果债务密集度不断提高的趋势得到确认，我们中央银行的宏观调控理论就须改写。
面向未来
以上，我们从多个角度，阐述了债务密集度上升的必然性和主要渠道，并初步讨论了其可能产生的影响。如果认可这样的趋势，并接受我们的解释，有一个“终极之问”便会提出：这个过程将把我们引向何方？
在2017年一个讨论金融科技、数字货币的会议上，主持人曾问过我类似的问题，当时我的回答是，按照这样的发展趋势，货币的消灭就有了现实的途径。在这里，我愿意用同样的回答来回应上述终极之问。我认为，经济金融化的进程，在提高债务密集度的同时，逐渐将一切都数字化。正是数字化，使得人人金融、物物金融有了现实的可能。正是这人人金融、物物金融的发展，为我们展开了货币消亡的现实途径。这让我忆起恩格斯的一句著名的论断：“凡在历史上产生的，必在历史中灭亡。”我们要做的，就是具体探讨其消亡的条件、路径和过程。
（编稿：张佶烨，审校：王砚峰）