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刘俏

1949年至今，中国金融体系走过了漫长的发展道路。七十年间，具有诸多中国元素、反映特定经济发展阶段和发展模式的中国金融在不断演进，演进过程是动态、非线性的。改革开放四十余年，金融发展的速度加快，尤其是最近二十五年，在中国经济改革的重心从农村转向城市之后，以土地（房地产）和基础设施为抵押品的社会信用增长迅速，为中国经济发展提供了大量的资金。房地产和基础设施具备的强大的信用创造能力一方面极大地促进了投资的形成和经济的增长；另一方面，在中国投资资本收益率（ROIC）普遍不高的情况下，也带来了高杠杆和系统性金融风险的汇聚，规模急剧扩张的同时，中国金融中介的成本始终没有降下来。这一略显尴尬的事实不断提醒人们，在中国经济实现从高速增长向高质量发展转型的过程中，中国金融发展的使命不再是进一步扩大规模，而是要建立起能够以更低的金融中介成本有效服务实体经济的好金融。

重塑这个时代的金融需要新的金融发展范式。这不仅包括果断革新金融机构的商业模式和它们所提供的产品和服务，改变金融市场的形态以及金融监管体系，更是升级金融思维，重新回归到千百年来已经形成的正确认知，坚守常识，在金融演进过程中涌现出的普世规律面前保持敬畏。建设好金融需要透过理性分析的视角去还原金融的本意，并以此为基础，重新定义并构建新一代的中国金融体系，找到破解“金融发展之谜”的中国方案。

图1 现代经济体系下的金融中介基准模型

上图是现代经济体系下一个高度凝练的金融中介基准模型，指出了完整描绘金融中介模式的五个重要维度：实体经济、金融体系、宏观政策、跨境资金流动和资产价格的动态变化。任何一种形式的金融中介都是通过这五个维度内部或是彼此之间错综复杂的动态交互来完成的。当这五个维度中的任何一个出现断裂点时，正常的金融中介过程就可能受到冲击，影响到金融体系以简单、直接、有效的方式向实体经济注入资金，严重时甚至触发金融危机的爆发。明确识别中国金融体系在这五个维度内部或是彼此链接上存在的断裂点，通过供给侧的改革去修复这些断裂点，夯实连接实体经济和金融系统的各个链条，是重新塑造这个时代中国金融的核心要义。

一、实体经济断裂点

金融是金融，金融又不仅仅是金融。影响金融体系正常运转的各类因素，除了分布于金融系统之内的，实体经济表现的好坏同样重要。实体经济表现不彰，会通过资产价格的起伏、宏观政策的变化，甚至资本的跨境流动最终影响到金融体系的健康。本文着重讨论中国实体经济中影响金融健康发展的四个潜在断裂点，包括：较低的投资资本收益率（ROIC）、收入分配不平等、人口老龄化和城市人口布局不合理。

(一)        相对较低的投资资本收益率

根据增长恒等式：增长率=投资率×投资资本收益率，投资率和投资资本收益率都能够推动一个国家的经济增长。中国改革开放以来经济快速增长的原因既包括要素投入的大幅增加，又包括科学技术的快速进步以及制度改革所带来的资源配置效率提升。

回顾中国最近一轮的工业化过程，作为全球化红利的受益者，庞大的国际市场和不断提升的国内消费需求使得大规模生产得以实现，产业能够迅速崛起。改革开放前三十年，中国保持了年均在3-4%之间的全要素生产率增速。中国自1870年满清洋务运动起就开始工业化的尝试，屡败屡战。终于，随着中国的改革开放，尝试了150年的工业化进程在中国几近完成。随着工业化进程接近完成，中国的全要素生产率的增速开始明显下滑。最近六年全要素生产率（TFP，Total Factor Production）的年均增长速度已从改革开放最初三十年的4%降到2%左右。这种情况下，未来中国的经济增长急需提升效率和质量——以银行信贷驱动的投资作为经济增长主要动力这种局面已经难以为继。

相对较低的投资资本收益率正是中国出现泡沫金融的根本原因。^[1] 经济高速增长时期，如果投资资本收益率不高，拉动增长只有靠投资率。高杠杆已经成为中国经济最大的风险点，而其根源正是相对脆弱的中国经济微观基础——具体体现为水平较低的投资资本收益率。只有当中国经济微观单位（企业）的投资资本收益率得到普遍提升时，中国经济整体的投资资本收益率才能得到大幅改善，中国经济增长才有可能摆脱对信用扩张驱动这种增长逻辑的依赖。低投资资本收益率是中国实体经济中最大的断裂点。未来，中国需要更多依靠提升投资资本收益率来维持增长。中国经济将经历艰苦的从投资拉动向效率驱动的转型。未来的增长将更多地来自于全要素生产率的提升，因为它能带来更高的投资资本收益率。提升投资资本收益率是提升中国金融中介质量的基础。

(二)        收入分配不平等

1.收入分配不平等的影响

收入分配不平等，贫富差距持续扩大，是导致金融乱象的重要原因。^[2]当一个社会的大量财富集中在一小部分人手里时，大量资金将被投入虚拟经济，直接后果就是金融资产价格的大幅变化，于是，房地产泡沫和股市泡沫相继出现，企业杠杆和家庭杠杆的大幅上升，最终，随着资产价格泡沫的破灭，金融体系稳定受到伤害，金融危机爆发。事实上，收入分配不平等及其带来的社会流动性的消失，是全球范围内导致历次金融危机爆发的最重要的原因之一，同样是中国金融稳定的最大威胁之一。

收入分配不平等还通过另外的渠道影响金融。经济学家们提供了大量的实证研究结果显示共同的宗教信仰和相同的价值观有助于信任的形成。收入分配不平等加剧了价值观或是生活态度等方面的割裂度，不利于信任的形成^[3]。降低金融中介成本的关键在于降低资金两端建立信任的成本。改善收入分配不平等的程度有利于信任的形成，从而有利于提升金融中介的质量。实现包容性的经济增长因而是建设中国好金融的重要背景。

2.收入不平等具体指标“基尼系数”

“基尼系数”和“后50%收入群体的收入份额”是两个备受关注的收入不平等指标，两者均体现出中国的收入不平等在不断扩大。基尼系数为0时代表完全平等，所有个体收入相同，为1时代表最后一单位群体拥有所有收入，收入极度不平衡。图2显示了根据不同数据来源计算的基尼系数，中国的基尼系数从2005年后持续上升。

图2 多个数据来源显示中国的基尼系数在上升

数据来源：Xie and Zhou (2014)

根据中国家庭追踪调查数据计算的基尼指数要高于国家统计局的数据，个别年份甚至高达0.6，意味着中国已经落入收入分配严重不平等的范畴。图2还显示，按基尼系数衡量收入不平等，中国在程度上已经超过美国；按中国家庭追踪调查的数据，中国收入不平等的程度更是远远超过美国。收入分配不平等是导致历次金融危机的重要底层原因之一:收入分配不平等大大增加社会的割裂度，使得建立“信任”变得更为困难，最终反映为上升的金融中介成本。采取有效措施减缓乃至降低中国的基尼系数，是建设中国好金融必需的基础工作。

3.收入不平等具体指标“后50%收入群体的收入份额”

基尼系数是衡量收入不平等最常用的指标。但该指数关注的更多是社会整体的平均水平，在政策实施上操作性不强。作为政策考虑的主要因素，政府更应该关注底层收入群体的实际收入增长速度。

法国经济学家Thomas Piketty和他的合作者在研究中国的收入分配时，利用个人所得税和免税资本收入对统计局的家庭收入调查进行修正，同时用财富榜单数据对高收入群体的财富进行修正。该研究发现，从1978年至2015年，中国“前10%收入群体的收入份额”占总收入的比例从27%上升至40%，“后50%收入群体的收入份额”则从27%下降至15%。2014年，中国“前10%收入群体的人均实际收入”是后50%群体的14倍。而这一比例在法国仅为7倍，在美国为18倍。

与此同时，世界各国内部的收入不平等在加剧——中国、法国、美国的后50%收入人群的收入份额都在下降。这种趋势在各国间又有区别：中国后50%收入群体的收入份额虽然下降，但是该部分人群的实际收入在改革开放后仍然增长了4倍，年均增长4.5%；而美国同期没有明显增长；法国增长只有39%，年均增长0.9%。这三个国家“前1%收入群体的实际收入”在同期都有增长，而“前0.001%收入群体的实际收入”的增长速度远远高于其他收入群体（参见图3）。

图3 各国各收入群体实际收入平均增速，1978-2015

数据来源：根据Piketty等（2017）数据绘制

4．收入不平等程度加剧的原因

如何让后50%收入的群体真正在经济发展过程中能够受益，是一个经济体实现包容性增长的核心要义。即使是在中国经济高速增长的改革开放阶段，这个群体的收入年均增速只有4.5%，远低于收入前10%群体的7.4%。这也是中国收入不平等程度在不断加剧的重要原因。如何在经济发展过程中增加中等收入群体的比例，同时增加低收入阶层的收入占比？金融在这个过程中能够扮演什么样的作用？定义这个时代的中国好金融，必须直面这一问题。而解决这个问题也有利于建设真正能够降低信任成本的好金融。

(三)        人口老龄化

人口结构的变化通过几个渠道影响金融中介的效率和金融体系的稳定。

首先，各国经验和实证研究都显示，人口老龄化导致国民储蓄率的下降，这将给中国未来的投资率带来负面影响，因此需要尽早将中国经济增长动能从投资率转向投资效率。投资不足以及因为储蓄率下降带来的企业融资成本的大幅上升，都将威胁到实体经济的稳健增长，增大实体企业还本付息的压力，给金融体系带来风险。

其次，人口老龄化的影响也反映在对房地产投资的需求方面。日本的经验说明，当人口老龄化程度加剧时，房地产投资和土地价格都会显著下降。中国未来如果出现类似变化，对现有经济增长的动能和地方财政收入都会带来负面冲击。以土地和房地产为抵押品形成的社会信用扩张，在中国经济高速成长时期为经济增长提供了投资所需的资本，但是因此形成的房地产经济在很大程度上绑架了中国经济，如果房价和地价出现大幅下滑，将危及金融体系的健康。

再次，人口老龄化将深刻地影响消费端，对医疗养老、财富管理和社会保障等提出大量需求，深刻影响未来产业结构的变迁。这些动态变化也将给金融系统带来不可预测的冲击。

表1 中国人口结构与预测

数据来源：世界银行数据和世界卫生组织数据，作者测算

分析显示，到2035年，中国老年人口抚养比将会达到36.9%；65岁以上人口将占到中国总人口的23.29%以上，达到3.35亿，人口老龄化带来的挑战非常严峻。如果做一个纵向比较，更容易发现中国人口老龄化程度之严重。按照笔者的估算，中国的人均GDP在2035年将达到3.5万国际元（按2011年购买力平价计算^[4]），相当于美国1988年和日本2004年的人均GDP水平，而中国2035年可能达到的23.29%的老年人口占比远远高于人均GDP达到相同水平时的美国和日本。中国“未富先老”趋势明显，这将给金融体系带来极大的压力和风险。

(四)        城市人口布局不合理

1.最优人口规模

随着城市化的推进和产业结构的升级，中国城市的规模在不断增长。但中国目前的城市人口结构不合理，城市人口规模普遍偏低，大城市人口数量不足。根据城市经济学理论和基于发达国家的研究，每个城市都存在一个最优人口规模。在该最优人口规模下，城市的人均福利能达到最高水平。每个城市的最优人口规模取决于该城市的技术、产业结构、交通设施、制度以及地理等因素，并且是动态变化的。城市经济学认为一个城市的居民福利水平与该城市人口规模密切相关。

具体说，人均福利随着城市总人口规模的增大而呈现出先增加后减小的趋势，即倒U型关系。这种关系是两种相反的力量作用的结果。一方面城市总人口的增加会带来正向规模经济，这主要来源于大城市的集聚效应和更多样化的中间品的服务，以及更大的本地市场所带来的贸易优势；但另一方面，更多的人口会导致通勤成本上升，交通拥堵和环境污染等负面影响。一开始，正面影响占优，居民福利随着城市规模的扩大而提高；当城市规模过大时，负面影响压倒了正面影响，居民福利随着城市规模的增加而降低。

2.中国城市人口规模现状

对上述关系的研究发现，中国只有10%的城市超过了最优规模，大部分城市远低于最优规模[5]。成人直播-成人直播室 课题组利用2010年227个地级市的数据估计出关键参数，计算出2010年中国城市人口规模合适度指数。中国2010年城市人口规模适合度分布情况图4所示。

图4 2010年中国城市人口规模合适度指数的分布情况

数据来源：中国城市统计年鉴，成人直播-成人直播室 课题组计算

实证研究结果显示，2010年中国城市的最优规模本身有很大提升，约为1997年最优城市规模的2-3倍。这主要是由于城市产业结构的提升和交通基础设施建设投资加大，大大增加了集聚效应和城市所能容纳的最优人口规模。但是，2001年开始的户籍制度改革并未使得大部分地级市人口实际规模小于最优规模的情况有大幅缓解。在2010年，约88%的地级城市的人口规模不到最优规模的40%。主要原因可能是生产要素的空间错配以及较高的隐形移民成本。此外，在绝大多数城市人口不足的同时，北京、上海、广州、深圳、天津、重庆、杭州等7座城市的人口规模显著偏大。

3.城市人口规模不合理可能导致的金融问题

城市人口规模不合理可能导致金融体系一系列问题的出现。首先，房地产和基础设施投资一直是中国经济增长的重要动能，以房地产和基础设施为抵押品的社会信用的扩张，也是中国金融资产规模迅速扩大的重要原因。随着城镇化率的提升、产业结构的变迁和劳动力的重新配置，现有的产业投资、公共服务体系建设、房地产投资和城市基础设施急需优化配置。但是，如果对城市的人口规模没有合理认识，很可能会导致大量不合理的房地产或是基础设施投资，带来金融资源的不当配置，而金融中介没有效率会导致金融体系风险的汇聚。

其次，目前大城市产业功能过于集中，没有形成和周边中小城市合理分工、功能互补、协同发展的区域一体化产业体系。规模适当的城市通过将各种资源集中起来实现专业分工、规模效应、集聚效应，可以促进产业结构多元化，提高人均收入，带动基础设施建设和消费升级，提高全要素生产率，促进城市的经济增长；而实体经济发展质量的提升最终将惠及金融体系。在现在以及可以预见的未来若干年，房地产和基础设施投资仍将是中国经济增长的重要动能。只有改善城市人口分布不合理的状况，才有可能提升房地产和基础设施投资的效率。

[1] 中国A股上市公司1998至2018年这二十一年平均的投资资本收益率只有3%。

[2]可参考刘鹤（2013）关于两次危机（1929年大衰退和2008-2009全球金融危机）的比较。

[3] 参见Alesina和Ferrara（2002)；Glaeser 等（2000）。

[4] 测算假设中国人均GDP在2019-2020年增速为5.5%，之后五年降到5%，2026-2030年保持在4.5%，而2031年起降到4%的水平。

[5] 详见Au与Henderson（2006）。