杠桿率作為衡量債務總水平的指標，廣受市場關注。然而從微觀角度，杠桿率并不直接影響經(jīng)濟主體的行為決策，亦無法有效解釋總需求不足問題——舉債行為本身可以增加當期支出，甚至增加有效需求。償債比率計算一定時期內(nèi)利息支出以及債務本金攤銷之和與當期收入的比率，相比靜態(tài)衡量債務存量的杠桿率，提供了一種動態(tài)的流量指標，并且有效建立起了微觀行為體債務水平及其支出行為之間的聯(lián)系。國際清算銀行公布的測算值顯示，當私人非金融部門償債比率向上脫離其長期中樞時，可能引發(fā)危機或衰退，本文探討償債比率過高如何影響私人部門的總需求。

一、償債比率及其潛在預警上限

1.1 償債比率

2007年美國次貸危機暴發(fā)并擴散成為全球金融危機，引發(fā)了對于居民部門盲目加杠桿行為的反思，宏觀審慎管理逐漸將杠桿率[1] （Leverage Ratio）等衡量借款人債務水平的指標納入監(jiān)管體系。而杠桿率指標由于只考慮了債務總量的相對水平，因而存在兩項缺陷：其一，杠桿率僅計算債務本金，并未計入利息，因此無法體現(xiàn)利率變動對于債務人償債能力的影響；其二，杠桿率忽視了債務久期對于債務人支出行為的影響，因為即使相同本金、但不同還款期限的債務意味著截然不同的償付壓力。由于上述缺陷，部分學者認為杠桿率對于私人部門的支出行為并沒有直接影響（Juselius & Drehmann, 2015）。

為解決杠桿率的缺陷，充分體現(xiàn)利率以及久期因素的影響，償債比率（Debt Service Ratio）計算一定時期內(nèi)利息支出以及債務本金攤銷之和與當期收入的比率，從流量角度計量償債能力——每一期收入（流入）中用于償還債務（流出）的比例，并建立起了微觀行為體債務償付與支出決策之間的聯(lián)系。國際清算銀行（BIS）計量私人非金融部門的償債比率，并按季度發(fā)布，其中包括家庭部門以及非金融企業(yè)兩部分[2] 。經(jīng)過化簡后，BIS的償債比率公式如下：

其中，DSR_t代表t期的償債比率，D_t表示t期的剩余債務本金，Y_t表示t期的收入，i_t表示t期債務的加權(quán)平均利率，s_t表示t期的剩余久期。

1.2 潛在預警上限

BIS發(fā)布1999年至今的償債比率，時間序列數(shù)據(jù)縱向顯示：雖然私人非金融部門的杠桿率在長期內(nèi)呈現(xiàn)向上的趨勢，但是償債比率似乎存在著上限。2000年以來，盡管杠桿率整體上行，從世紀初的120%已提升至疫情期間的181%；但償債比率[3] 在2010年之后基本保持穩(wěn)定，長期維持在16%的水平，未能突破2018年末的峰值16.7%。

BIS發(fā)布的32個經(jīng)濟體的償債比率顯示：盡管不同經(jīng)濟體償債比率的絕對水平存在差異，但當一個經(jīng)濟體的償債比率明顯上行，背離其長期中樞時，往往容易誘發(fā)危機或是衰退。此外，32個經(jīng)濟體中，償債比率絕對水平能較長時間超過25%的經(jīng)濟體僅中國香港、挪威、荷蘭三例；對于絕大多數(shù)經(jīng)濟體而言，當償債比率逼近18-25%區(qū)間時，可能引發(fā)本國危機或衰退，并中斷償債比率的上行趨勢。

從美國來看，1999年至2000年美國私人非金融部門償債比率經(jīng)歷快速上行，于2000年第四季度達到階段峰值17.5%；而美國于2000年3月至2002年11月經(jīng)歷了互聯(lián)網(wǎng)泡沫的破裂，納斯達克指數(shù)跌幅超過75%，期間互聯(lián)網(wǎng)公司大量破產(chǎn)。自2005年起，美國私人非金融部門償債比率再度呈現(xiàn)明顯上行，2007年第三季度達到峰值18.3%；2007年第一季度，美國抵押貸款風險開始逐步暴露，次級債及金融衍生品估值劇烈下跌，諸多金融機構(gòu)申請破產(chǎn)保護，次貸問題引發(fā)的金融危機向世界范圍蔓延。

從葡萄牙來看，其私人非金融部門償債比率在2001年至2006年第三季度基本穩(wěn)定，始終低于18%。自2006年第四季度，償債比率開始背離長期中樞明顯上行，并向上突破18%，于2008年末達到峰值21.2%。2007年第四季度，葡萄牙GDP同比開始下行，在美國次貸危機的波及下，2008年第四季度同比轉(zhuǎn)負，并持續(xù)至2009年。之后償債比率的下行曇花一現(xiàn)，2010年第四季度起再度走高；此時歐債危機逐漸發(fā)酵，葡政府被迫開始緊縮措施，私人部門高償債比率的矛盾暴發(fā)，葡萄牙GDP于2011年再度轉(zhuǎn)負，陷入近3年的負增長。

從韓國來看，在亞洲金融危機的余震下，韓國私人部門償債比率自高位一路下行，從1999年年初的24.2%降至2004年末的15.6%。2005年開始，償債比率走勢逆轉(zhuǎn)上行，于2007年第二季度突破18%，截至2009年第三季度已走高至20.4%。2008年美國次貸引發(fā)全球金融危機，流動性大幅收緊伴隨資產(chǎn)價格下跌，加劇了私人部門的償債壓力，韓國GDP于2008年第四季度轉(zhuǎn)負，同期韓元大幅貶值，KOSPI股指下跌近50%。

二、償債比率過高引發(fā)危機的原因與機制

2.1 實體經(jīng)濟渠道

償債比率不僅僅衡量債務水平和償債能力，更重要地是通過計算私人非金融部門可支配收入中用于債務償付的比率，將經(jīng)濟主體的償債與支出決策聯(lián)系了起來。當私人非金融部門可支配收入中用于償債比例過高時，其用于消費和投資支出的比例將下降，對總需求形成抑制。

2.1.1 抑制居民部門消費

對于居民部門而言，可支配收入中有相當?shù)谋壤糜谙M支出。如果債務人的收入中，用于償債的比例過高，侵占到了原本的消費支出，會對債務人的消費行為產(chǎn)生抑制（Olney,1999）。整個居民部門層面，盡管債務人的償債支出很大程度轉(zhuǎn)化為債權(quán)人的收入，但由于債權(quán)人在該利率水平下，在當期消費和儲蓄中選擇了儲蓄，其邊際消費傾向低于舉債融資的債務人，資金從債務人向債權(quán)人轉(zhuǎn)移的過程中，總體消費需求降低。

美國的經(jīng)驗顯示，家庭部門償債比率與零售和食品服務銷售額同比增速之間存在反比關系。2003年至2007年上半年，美國家庭部門償債比率一路上行，而零售同比整體下滑；次貸危機結(jié)束后，償債比率持續(xù)回調(diào)，而后零售同比亦回升，且償債比率拐點存在一定領先關系；2013年至疫情前，償債比率與零售表現(xiàn)共同保持基本穩(wěn)定；疫情期間居民部門償債比率再度明顯下行，而零售同比亦同步走高?；诎臀餍庞每〝?shù)據(jù)的研究，償債比率較高的個人，其信用卡消費支出低于同質(zhì)的低償債比率群體（Garber et al., 2020）。除國別研究外，基于多國面板數(shù)據(jù)的實證研究亦驗證了償債比率對于私人部門支出的抑制作用（Juselius & Drehmann, 2015）。

2.1.2 抑制非金融企業(yè)部門投資

對于企業(yè)部門而言，當期營收除了用于支付必要成本外，亦有一部分資金可選擇用于投資。然而當企業(yè)償債比率過高時，營收中將剛性拿出一部分用于償債，導致可用于投資的自由現(xiàn)金流減少。此外，過高的償債比率在債權(quán)人眼中意味著更高的償付風險，亦將增加企業(yè)從資本市場融資的難度和成本，加劇企業(yè)資金緊張，兩者共同導致企業(yè)部門的投資不足。

美國的路徑顯示，非金融企業(yè)部門的償債比率與私人部門的投資同比增速之間存在明顯的反向關系，1999年至2022年期間兩者相關系數(shù)達到-0.42。次貸危機前，償債比率拐點一定程度領先于投資同比，次貸危機后領先關系有所減弱，但仍然保持著穩(wěn)定的負相關關系。

從實體經(jīng)濟的角度，過高的償債比率將抑制居民部門消費和企業(yè)部門投資，導致總需求不足，進而有可能引發(fā)經(jīng)濟的衰退。美國私人非金融部門的償債比率與美國GDP同比增速之間具有著負相關關系，當償債比率上行時經(jīng)濟增速放緩，且次貸危機之前償債比率對于經(jīng)濟拐點具有一定領先性。

2.2 銀行業(yè)渠道

在信貸周期中，當信貸擴張（credit boom）時，金融高景氣之下資產(chǎn)價格較高，使得抵質(zhì)押品估值增加，且整體市場回報率較高，債務人舉債能力和意愿都明顯增強，傾向于增加杠桿，導致償債比率提高。然而當信貸周期接近尾聲時，往往伴隨著貨幣政策逐漸正?；约百Y產(chǎn)價格回調(diào)，而此時的債務人由于債務總量較周期初期顯著增長，償債比率高企，對于利率的敏感性大大提高。利率上升拉高分子中的利息支出，資產(chǎn)價格回調(diào)負向影響債務人收入，進一步降低分母——兩者共同推動償債比率快速上行，私人部門償債能力明顯惡化，違約風險上升，導致銀行為代表的債權(quán)人資產(chǎn)質(zhì)量下行，進而易引發(fā)銀行業(yè)危機。

從巴西的經(jīng)驗看，2011年開始，其私人部門加杠桿意愿顯著提高，償債比率背離2004年以來的中樞持續(xù)走高，于2015年年初突破18%，并快速上行至2016年年初的24.4%。償債比率短期的快速上行，使得銀行背負了大量次級債務，資產(chǎn)質(zhì)量明顯惡化。

參考文獻：
1. Drehmann M. & Illes A. & Juselius M. & Santos M., How Much Income is Used for Debt Payments? A New Database for Debt Service Ratios, BIS Quarterly Review, September 2015, 89-103.
2. Drehmann M. & Juselius M., Do Debt Service Costs Affect Macroeconomic and Financial Stability?, BIS Quarterly Review, September 2012, 21-35.
3. Drehmann M. & Juselius M. & Korinek A., Accounting for Debt Service: the Painful Legacy of Credit Booms, BIS Working Papers No.645, 2017.
4. Juselius M. & Drehmann M., Leverage Dynamics and the Real Burden of Debt, BIS Working Papers No.501, 2015.
5. Garber G. & Mian A. & Ponticelli J. & Sufi A., Government Banks, Household Debt, and Economic Downturns: the Case of Brazil, BIS Working Papers No.876, 2020.
6. Ampudia M. & Fiore F. & Kharroubi E. & Manea C., Private Debt, Monetary Policy Tightening and Aggregate Demand, BIS Bulletin No.70, 2023.
7. Hofmann B. & Peersman G., Is There A Debt Service Channel of Monetary Transmisson?, BIS Quarterly Review, December 2017, 23-37.
8. Drehmann M. & Juselius M., Evaluating Early Warning Indicators of Banking Crises: Satisfying Policy Requirements, BIS Working Papers No.421, 2013.
9. Olney M., Avoiding Default: The Role of Credit in the Consumption Collapse of 1930, The Quarterly Journal of Economics 114 (1), 319-335.

注：
[1]杠桿率計算公式為債務總量除以名義GDP。
[2]私人非金融部門（total private non-financial sector, PNFS）包括：家庭部門（household sector）以及非金融企業(yè)（non-financial corporations, NFCs）。
[3]BIS計算償債比率的32個經(jīng)濟體中包括發(fā)達經(jīng)濟體和新興經(jīng)濟體。