如何看待本轮财政贴息

8月12日，多部门推出《个人消费贷款财政贴息政策实施方案》，其大致内容是在未来1年内，对居民个人的消费贷款中实际用于消费的部分提供财政贴息。有关负责人表示，“该政策相当于每年补贴1%的贷款利率，理论上1元财政补贴有可能带动约100元的信贷资金”用于消费。但这种杠杆效应的计算方式和实际效果引发市场争议。

本文回答三个问题：
1、财政贴息的乘数应该如何计算。
2、什么情况下财政贴息有效，什么情况下无效？
3、当前财政贴息的实际效果和本质是什么

1、财政信贷贴息的“乘数”该怎么算？

在财政贴息乘数的分析实践中，存在一种普遍的认知误区：即认为1%的贴息率对应1单位财政资金可撬动100单位信贷投放，据此推算贴息政策的杠杆倍数为100倍。按照这一逻辑，贴息比例与杠杆倍数呈反比关系——贴息比例越低，杠杆倍数越高，财政贴息政策的"效率"反而越优。极端情况下，当贴息比例趋近于零时，杠杆倍数将趋向无穷大。

这一推论显然与经济学基本原理相悖，其根源在于混淆了微观杠杆概念与宏观财政乘数概念。

在微观层面，杠杆倍数可通过"投入资本"与"形成资产规模"的比值直接计算。基于此逻辑，1单位财政资金对应形成100单位信贷资产，杠杆倍数确实为100倍，在会计核算层面并无不妥。

但在宏观层面，政策效应分析必须建立在一般均衡（general equilibrium）框架之上。具体而言，需要在政策充分传导并达到新均衡状态后，对比财政政策相对于无政策干预的反事实情形，以评估计算政策实施所产生的"边际增量"（marginal effect）。因此，宏观财政乘数特指均衡状态下，1单位财政净支出相较于无支出的基准情形所额外撬动的信贷增量或经济增长。

举个更具体的例子。假设小张本就计划贷款1万元购买手机（无论有无贴息），而小李完全没有贷款消费需求（无论有无贴息），那么无论有无贴息，当期的信贷投放都是1万元。此时，贴息政策的边际撬动效应以及相应的财政乘数为0，而非按微观杠杆逻辑计算的100倍。

那么应该如何计算贴息的财政乘数？

财政贴息本质上是一种财政主导的"定向降息"，因此可以通过引入信贷需求对利率的弹性来计算。考虑一个简单的静态模型，假设无财政贴息时中国的总消费信贷量为L=L_0，假设信贷需求对信贷利率的半弹性（semi-elasticity）为ε(L)，则信贷增长与贴息幅度的关系可表示为公式1（或图1）

∆L/L_0 =ε(L)*∆I （1）

这里的∆I是财政贴息幅度，对应本次的1%。在下文中，我们将这里的ε统一简称为“弹性”。

在新均衡形成后，财政的支出增量是(∆L+L_0 )*∆I，因此实际的乘数（额外的贷款增长与财政支出增幅之比）是公式2（图2）

∆L/((∆L+L_0 )*∆I)=(ε(L))/((ε(L)*∆I+1)) （2）

在ε为常数且贴息率相对较低的假设下（ΔI << 1），上式可近似为ε。也就是说，财政贴息乘数实际上是一个不取决于贴息率的常数——信贷的利率弹性。因此，“补贴率越低，乘数反而越大”的悖论也就自然不存在了。

2、什么情况下财政贴息有效，什么情况下无效？

上述分析表明，在信贷需求弹性很低的时候，财政贴息的乘数是很低的。当信贷需求弹性很低或接近零时，财政贴息的乘数接近零——居民只是将旧的信贷置换成新的贴息信贷（相当于财政转移支付），而没有增加新增信贷需求。这对应于宏观经济学中的"流动性陷阱"：既然央行降息无法刺激信贷，那么财政定向降息也难以奏效。更甚者，财政的定向降息无法降低存款利率，甚至还面临李嘉图等价约束（当期宽松财政意味着未来紧缩），效果可能还不如货币政策降息。

什么情况下财政贴息相对有效？ 大致有两种情形。

一是融资约束情境。当借款人“想要借钱”，但又因押品不足或资产负债表恶化，银行因风控考虑无法提供充分的低息贷款时，财政介入能够有效缓解信贷配给问题（Stiglitz and Weiss，1981，Lucas and Nicolini, 2015）。

二是货币政策已经降至零利率下限（ZLB）或者有效利率下限（ELB）。这时，由于名义利率已经无法继续下降，如果居民和企业的信贷需求还比较有弹性（降息还有用），那么贴息从理论上的确能够打破这个物理约束，可能产生明显效果。不过目前大多数文献对ZLB下财政乘数的研究集中在政府支出而非贴息（Christiano et al，2011； Eggertsson，2011；Ravn and Uhlig, 2011），因此对贴息政策的单独讨论不多。

3、当前的财政贴息本质是一种针对债务人的转移支付，而非刺激政策

需要明确的是，任何扩张性财政政策措施都值得鼓励，哪怕是"挤牙膏式"的渐进推进，都具有积极的信号意义。从海外经验看，财政政策思路的根本性转变是一个渐进过程，不可能一蹴而就，当前最重要的是打破观念桎梏，迈出实质性的第一步。但一些量化估算和讨论仍然是必要的。

对于中国信贷的利率弹性的文献并不多，而且大多集中在疫情前。例如，Breitenlechner and Nuutilainen（2019）利用VAR模型估算显示，中国信贷需求对利率的弹性大约在-1到-2，Turvey et al. (2012)研究了中国陕西和甘肃农村的信贷需求弹性，结论是大约在-0.6左右。这些结论和对海外的研究相对一致。例如Karlan and Zinman (2013) 在墨西哥的随机实验发现，墨西哥居民对信贷需求的利率弹性约为-1至-3。DeFusco and Paciorek (2014) 估算美国抵押贷款需求弹性为-2 到-3。

如果按上述文献计算，即1%的贴息对信贷的刺激幅度大约是0.6-2%，考虑到目前消费信贷存量已经连续2年震荡走平在约10万亿左右，因此预计额外提振信贷的幅度在600至2000亿，占中国年消费总额的0.08%-0.26%（图3）。进一步考虑到有在消费类别、参与机构和额度都有限制，因此实际支出力度可能更低。

更重要的是，过去几年中国信贷需求的疲软并非源于融资约束或零利率下限，而是收入预期下行、债务压力增加所导致的“主动去杠杆”。在这种环境下，居民信贷的利率弹性可能比疫情前进一步下降。正如Albanesi et al. (2017) 对2008年金融危机的研究所示，在家庭去杠杆周期中，传统的信贷刺激政策效果有限。盛松成（2023）则认为，“由于经济主体预期尚未实质性改善、风险偏好下降，以及资产价格较为低迷，目前我国消费和投资的利率弹性并不高，短期内进一步降息对刺激消费和投资的作用有限。”

综上，在当前宏观环境下，财政贴息政策本质上是对既有借贷意愿群体的成本补贴，类似于定向财政转移支付，难以发挥传统意义上的财政乘数效应。其政策价值更多体现在减轻债务负担和释放积极信号，而非刺激增量消费需求。