对去杠杆的研究中，研究领域包括宏观杠杆率和微观杠杆率的比较，四个部门各自杠杆率上升的原因，结构性去杠杆的实施效果，各部门之间转移杠杆的研究等，直接剖析杠杆率结构性特征的形成原因的文献较少。比如钟宁桦等（2016），刘海明和曹廷求（2018）、张一林和蒲明（2018）、王宇伟（2018）、胡悦和吴文锋（2019）的研究将杠杆率结构性特征的原因归于宏观经济的不确定和扭曲的资金配置效率上，这为本书从融资领域切入提供了基础，但是，没有从影子银行这一新的融资渠道分析其对杠杆率结构性特征的影响。对影子银行和债务形成原因的研究中，单独研究两个问题的文献较多。比如，影子银行的研究领域主要集中在概念界定、规模测算、信用扩张机制、货币政策以及企业融资的影响上，而债务的形成主要从预算软约束、银行信用扩张的角度，是从企业总体来看的，并未剖析企业部门内部的杠杆率的差异。

首先，影子银行对企业部门融资影响的文献中，存在正面影响和负面影响两方面，并且以负面影响居多，因为中国的影子银行具有明显的体制特征，是利率双轨制下的产物，主要以“银行的影子”为主。在研究方法上，由于缺乏详细的企业从影子银行融资的数据，一些文献采用实际调研的数据，得出影子银行利率要高于银行贷款利率，以此判断影子银行对企业产生的负面的影响。然而，2008年全球金融危机后，中国影子银行的快速扩张除了利率双轨制的因素以外，部分学者忽略了全球金融危机这个大背景，到底是经济“新常态”的趋势导致杠杆率攀升还是影子银行导致的？在2008年全球金融危机后的十年时间里，每次杠杆率的攀升都是影子银行的作用吗？这些都是本书要具体分析的问题。在第5章，通过实际数据的分析，将中国企业部门杠杆率攀升的三个时期逐一进行分析，发现其中既有“债务—通缩”理论中所阐述的经济下滑阶段，杠杆攀升的原因，也有影子银行的加速器作用，提高了企业杠杆率波动的风险。

其次，在理论研究方面，2008年全球金融危机以后，研究系统性金融风险传染机制的研究大量涌现。代表性的文献是Christiano等（2010）、Verona等（2012）裘祥和周强龙（2014）、Meeks等（2013）及Gennaioli等（2013）。Christiano等（2010）、Verona等（2012）的研究适合金融市场主导型的国家，直接融资是主要的融资渠道，金融创新水平较高。Verona等（2012）、裘祥和周强龙（2014）的研究则将影子银行看成是复制银行贷款功能的实体，其资金来自自有资金和商业银行借入资金。Mazelis（2015）根据资金限制来区分影子银行和商业银行，假设影子银行受到可用资金的约束，不能创造信贷，通过向家庭出售基金份额来融资。裘祥、周强龙（2014）借鉴了Christiano等（2010）、Verona等（2012）对发达金融市场的研究，认为中国是银行主导，中国的影子银行产生于2010年信贷大幅紧缩的背景下，更多的是监管套利，其经营本质与商业银行类似，通过信用转换、流动性转换和期限转换，不同的是不能吸收存款、缺少监管以及最后贷款人的保障。以上的理论研究中，Christiano等（2010）、Verona等（2012）、Mazelis（2015）的研究适合金融市场主导型的国家，直接融资是主要的融资渠道，金融创新水平较高，但是不符合中国影子银行的通道模式和资金池—资产池模式。Meeks等（2013）模型中，对影子银行负债的两种渠道的扩张的设计思路可以延伸到影子银行和商业银行之间主动管理和被动管理的渠道中，更符合中国的情况。本书将商业银行、影子银行、高风险企业和低风险企业之间的关系体现在资产负债表的关系中，既体现了符合中国实际情况的“通道”模式，又体现了企业作为影子银行资金需求方和供给方的双重角色，这些关系的理论描述将对影子银行带来的积极影响和消极影响进行客观评述。(www.daowen.com)

再次，对影子银行测算方面，大部分文献集中在2013年前后，由于数据不透明，只能通过间接方法测算。存在三种方法：第一种方法是从资金需求者的角度，影子银行规模等于社会融资规模中的委托贷款、信托贷款、未贴现的承兑汇票加总，代表文献有李扬等（2013）。第二种方法是李建军（2010）从信贷需求角度测算了包括民间金融、地下金融、住户内部借贷活动在内的未观测信贷规模。第三种方法是测算“银行的影子”规模。殷剑峰和王增武（2013）采用《其他存款性公司概览》中对其他存款性公司和对其他金融公司的净债权直接测算，而孙国峰和贾君怡（2015）虽然采用扣除法，实际上测算数据与殷剑峰和王增武类似。三种方法中，第一种是监管当局最常用的方法，第三种是建立在货币理论基础上，更加有说服力。在数据缺乏、学术界和监管层对影子银行的界定尚不明晰之前，以上的研究给了本书很多的启示。然而，2012年以后资产管理规模扩张迅速，非金融机构主动管理的影子银行规模不能再忽视。第一种方法测算的规模与银行表内监管趋势相符，比如2013年“钱荒”以后，信托贷款和票据规模大幅下跌，这与银行表内同业纳入流动性框架有关；第二种方法测算的非正规金融与影子银行不属于一个层次；第三种方法是以“银行的影子”规模替代全部。2018年4月发布的《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》中将资产管理业务定性为金融机构表外业务，实施跨机构监管，进一步明确了中国影子银行业务的范围。同时，2012年中国证券投资基金业协会的成立，资产管理业务数据逐渐充实，为影子银行规模的测算提供了理论和实践的支持。因此，本书测算的影子银行规模等于各金融机构资产管理业务的总规模，然后从资产管理产品的资金来源和资金运用两个层面分别测算通道规模和空转规模，与已有研究做对比，分析影子银行隐含的潜在金融风险。

最后，对非金融企业金融化行为的研究中，存在一些不足：一是到底是由于在实体经济下滑、有效需求不足的背景下，企业自身存在创新不足、实业投资不足的问题逐渐暴露，从而反衬出金融收益占比过高，还是金融行业和房地产行业利润太高，造成非金融企业跨行业套利，从而导致实业投资率下降和创新不足？这是两种不同的逻辑，前一种的改革着力点在于进行供给侧结构性改革，后一种的改革着力点在于整顿金融行业和房地产行业。二是非金融企业配置金融资产是否能在短期内提高利润，在长期内对实业投资存在挤出效应，关键在于金融资产配置的比例有多高以及金融行业和房地产行业的高额利润能否长期保持。根据本书的统计，2007—2013年上市和非上市公司配置金融资产的比例平均保持在4%，增速缓慢；2014—2015年增速上升，主要与配置银行理财规模扩大和股市上涨有关。2008年全球金融危机后，影子银行发展迅速；2014年以后监管趋严，增速缓慢；近年来，银行业利润因为不良贷款的问题不断下降，这表明金融行业的高额利润并不持续，是否对实业投资率长期产生影响尚未可知。三是现有的研究主要关注资产方金融资产对经营资产的替代，未综合考虑资产负债表两方的关系。从投资的角度，比如个人的收入用于购买金融产品来获得投资收益，这种投资行为无可厚非。但是非金融企业不同，资产负债表上，资金来源于自有资金和借入资金，资金运用于金融资产和经营资产。如果是自有资金购买金融资产获得收益，则与个人购买金融资产并无区别，关键在于企业借入资金和自有资金是无法区分的，难以保证为了追求高额的金融资产回报而加杠杆的行为。更重要的是，非金融企业的资金规模较大，对金融市场的影响面较广，即便是上市公司一边募集资金一边用于金融资产配置，也容易引起投资者对非金融企业金融化行为的质疑。张光利（2015）研究了2006—2012年449家上市公司参股银行，与没参股企业相比，参股银行的企业提供委托贷款的可能性更高，表明一些企业没有将资金投入实体经营中，而是将资金做第二次周转，充当了影子银行的角色。刘珺等（2014）研究了2000—2012年2448家上市公司参与类金融业务，表明非金融企业有大量超募资金留在影子银行。综合这些研究，为本书提供了思路，这与之前的研究不同，企业异质性的特征不仅在融资领域体现，在金融投资领域也会体现。影子银行的大发展实际上为资金充裕的企业提供了大量的金融工具，造成了“强者更强、弱者更弱”的局面，当资金充裕的企业和资金短缺的企业在配置金融资产后，在盈余效应和替代效应的综合作用下，会拉大两者之间的杠杆率差距，造成杠杆率结构性特征。