12月26日，由国家金融与发展实验室、中国社会科学院经济研究所、中国社会科学出版社主办的“《中国国家资产负债表2018》新书发布暨高层研讨会”在北京召开。
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。12月26日，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年-2016年中国的资产、负债和财富的“家底”和盘托出，这项研究填补了中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依据。
中国国民财富全球排名第二
社会净财富规模和GDP都是衡量综合国力的重要指标，中国在这两个方面都取得重大突破。
2016年末，中国社会净财富（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，中国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。
中国金融资产的另一个特征在于增速快于非金融资产。2000年-2016年，中国非金融资产由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，反映出中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，基金和保险已成为中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。2000年-2015年，我国非金融资产年均增长23万亿元，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。中国对外净金融资产年均增长1万亿元，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。
政府部门占有大量社会净财富
政府部门占有大量社会净财富，是中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中国的主要体制因素。
2016年数据显示，中国社会净财富的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，也增加了政府财富的占比。
中国社科院经济研究所副所长张晓晶介绍，国际比较来看，发达经济体的政府净财富是很少的，美国、英国都为负数，日本、德国都不到5%。
中国政府资产净值占比明显高于发达经济体，主要有两个原因。一是政府主导的经济赶超，会形成很多政府性的资产。包括国有企业扩张，地方发展负债形成的基础设施；其次，土地国有也使得这些资源作为政府的资源纳入进来，使得这个政府资产规模比较大。
西方的发达经济体一般是公共财政，而不是生产性的财政，就不可能形成那么多的资产，同时土地私有化，这些都决定了政府的净值很低，甚至是负的。
如何评价这样的财富分布？
张晓晶指出，第一是从风险角度，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。第二，效率角度。风险角度政府掌握这么多资源，但是可以在经济不好的时候应对风险。但同时，由于政府掌握太多的资源，导致配置效率有所不足。未来可能在这方面应该要有所改变，国有企业股权是政府净资产的重要构成。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；长远看，中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。
产出效率不断下降
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。中国社会净财富与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。中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，中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有两个原因：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中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。
因此，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。
张晓晶介绍指出，财富收入比还有一个含义，它能解释为什么中国的宏观杠杆现在如此之高，但微观杠杆率却还比较温和。从公式来看，宏观杠杆就等于是微观杠杆率×财富收入比。如果中国的微观杠杆率跟国外相比处在同等水平，中国的财富收入比越高，宏观杠杆率就会越高，财富收入比是效率的衡量指标。换言之，最终是因为效率不足导致了中国的宏观杠杆率上升。
金融资产增长最快
张晓晶表示，所有资产中增长最快的资产是金融资产，2012年后持续高于非金融资产的增速，也高于GDP的增速。现实中，2012年以后我们应该是进行了大量的金融创新。
由于金融资产快速增长，就会使得金融资产占GDP的比重不断上升，金融业增加值占GDP比重成为世界第一。尽管中国的金融资产迅速增加，但是在金融资产的总体水平并不高。
张晓晶认为有以下几个原因导致中国金融业增加值非常高：
第一是政策导向，政府希望服务业增加值不断提高，金融业增加值的提高使得服务业增加值提高这是最便捷的方式；第二金融创新，也就是2012年以来有大量的金融创新；第三，金融服务收费较高，比较少的金融资产，但是有更多金融业的增加值，就意味着收费高，金融服务实体经济的成本高；第四是未经风险调整，未经风险调整也是重要原因，欧元区做了一个模拟，如果经过风险调整，金融业增加值会下降至少40%。
发展直接融资关键是突出市场的作用
张晓晶称，不能拘泥于直接融资的定义；中国国家资产负债表的研究通过提供基础数据，能够帮助厘清听起来像谜一样的概念，包括“直接融资”这样的概念。
其实中国直接融资的比重一点都不低，只是按照狭义指标来衡量，中国的直接融资占比是最低的。但是如果按照格利和肖的理论，中国直接融资比重还超过了美国。按照格力和肖的理论，只要来自于金融部门的，全部都看作是间接融资。其他部门是直接融资。按照这样的指标，中国直接融资达到42%。
中国的债务性融资偏向于以银行为主导，而股权融资中银行的占比较低，正是由于大量股票和股权未被金融中介持有而是由政府直接持有，导致按第二种理论，中国直接融资占比高于美英日德。
那么，现在说的大力发展直接融资指的是什么？张晓晶认为，最核心的是突出市场在金融资源配置中的决定性作用，而不是限定于某个定义。
拥有大规模的政府资产净值并不能保证可以高枕无忧
结合中国的国民净财富数据，2000年-2016年，政府负债从2万亿元上升至27万亿元，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，考虑到地方政府的隐性债务（按不同口径估算，约在30万亿-50万亿）以及机关事业单位养老金缺口（约25万亿），加上僵尸国企的无效资产，近120万亿的政府资产净值将会大幅缩水。
张晓晶介绍，根据测算，在信任替代率为40%的情况下，2016年机关事业单位养老保险中政府所应承担的隐性债务规模达到24.9万亿元，占当年GDP比重达33.5%；如果将新人替代率降低到35%或提升至45%，机关事业单位养老金缺口形成的隐性债务规模分别占到2016年GDP的28.8%和38%。对比OECD国家，2016年政府负债中的养老金占比较高的有澳大利亚（38%）、冰岛（31%）、美国（17%）等，其他国家这部分债务或者极小，或者未列入政府负债。
此外，以下因素也会对政府净财富造成冲击：政府资产的流动性，中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52万亿元，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23.9万亿元，占政府非金融资产的52.4%；其次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。这类风险也值得关注。
鉴于以上，报告认为，拥有规模较大的政府资产净值，并不能保证可以高枕无忧。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。
