3.4 小结

关于中国国家资产负债表的估算，我们的起步比较早，皮凯蒂的研究是基于我们的成果，这在他们的工作论文中有直接表述。不过，学术研究是一个交流互鉴的过程，我们通过与皮凯蒂团队的沟通交流，也完善了估算方法。

相较而言，我们的估算更符合国际惯例和更加切合中国的实际。

首先，我们的研究自始至终遵循了SNA体系。皮凯蒂的估算结果中，居民部门和政府部门比较细化，也基本遵循了SNA体系，但非金融企业和金融部门的估算没有细分项目。这导致其无法从整体上满足金融资产与负债恒等的基本关系。根据SNA体系，加入国外部门后，全部金融资产与负债应具有恒等的关系，但在大部分时候皮凯蒂所估算出的负债高于金融资产，如图3-17所示。这一矛盾来源于其估算方法的不统一。我们对相关估算方法做了改进，得到了完全遵循SNA恒等式的估算结果。

其次，我们的估算更切合中国的发展现状。这包括两个方面：一是关于农地资产的处理。鉴于农地归属在法理上还不是非常清晰，我们没有直接将农地资产（部分）归入居民部门；二是关于影子银行对各部门资产与负债方的影响，我们作了充分考虑，与现实更为相符，而皮凯蒂则涉及较少。

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[1]隶属中国社会科学院国家金融与发展实验室。

[2]根据SNA体系，金融资金流量表与资产负债表中的金融资产和负债指标一一对应，可以将资金流量表看作资产负债表中相应项目的单期变化量。

[3]本章中其他国家金融资产和负债数据全部来自 OECD（https://www.oecd-ilibrary.org/economics/national-accounts-of-oecd-countries-financial-balance-sheets_22214461），各国非金融资产来自各国统计当局。我们注意到各国统计当局所公布的最新数据与OECD数据库存在一些偏差。以美国为例，美国国民经济分析局（BEA）截至2018年11月时公布的国家资产负债表（https://www.bea.gov/data/special-topics/integrated-macroeconomic-accounts）显示，2016年美国国内各部门的金融资产和负债加总分别为202.6万亿美元和187.2万亿美元，净金融资产为15.5万亿美元，而OECD所公布的金融资产、负债和净金融资产分别为195.9万亿美元、191.9万亿美元和3.9万亿美元。这导致两种数据口径下总资产与资产净值（社会净财富）的数值并不一致。美国2016年BEA和OECD口径下的资产净值分别为97.4万亿美元和89.2万亿美元，分别占当年GDP的521%和477%。我们根据口径一致的原则，对各国金融资产和负债数据都直接采用 OECD 数据库。此外，一些国家的国家资产负债表存在某些“孤儿资产”，即金融资产与负债并不对应，这导致国内各部门资产净值加总并不等于非金融资产与对外净资产之和。仍以美国为例，根据OECD数据库，2016年各部门非金融资产与对外净资产之和仅为76.0万亿美元，小于各部门资产净值之和89.2万亿美元。我们忽略其他国家资产负债表的这些口径区别，都采用统一口径进行比较。

[4]财富收入比是非常粗略衡量效率的指标，只是众多效率指标中的一个有益补充，并不能与TFP等相提并论。

[5]这里的存款根据实质大于形式的原则，包含了银行非保本理财的部分，在第七章中会有具体介绍。如果将非保本理财排除在外，则2000—2016年的存款增速降为17.3%，并不影响本章结论。

[6]后来的部分研究也采用金融资产与 GDP之比来表示金融相关率，甚至直接以 M2/GDP来替代，这种替代只能是在数据缺乏条件下的权宜之计。由于金融相关率是完全来自资产负债表的指标，属于两个存量之比，其含义在主流经济学理论中较为模糊，故使用者较少。

[7]根据不同口径的估算，约为30万亿—50万亿元。

[8]皮凯蒂在计算中并非采用官方公布的GDP缩减指数，而是根据Young（2003）所建议的方法重新估算出缩减指数，我们同样以Young（2003）的方法进行还原。

[9]社会上不少关于住房价值的估算也都高于本书的结果，原因大致在于：有的是根本没有进行折旧；有的折旧率要低于本书。