舒長(zhǎng)江+胡援成+樊嬙

[摘要] 本文基于資金循環(huán)理論基礎(chǔ)，利用2010Q4—2015Q4季度相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)，構(gòu)建了包含金融市場(chǎng)多項(xiàng)資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的FCI指數(shù)和商業(yè)銀行脆弱性代理變量，建立了兩者之間多元線性回歸與VAR模型，并通過(guò)脈沖響應(yīng)函數(shù)，得出FCI指數(shù)的表達(dá)式。研究結(jié)果一致表明，無(wú)論是線性回歸模型還是VAR模型，房地產(chǎn)價(jià)格、人民幣有效匯率價(jià)格波動(dòng)是造成商業(yè)銀行脆弱性的主要擾動(dòng)源，其擾動(dòng)貢獻(xiàn)值高達(dá)71%；同時(shí)進(jìn)一步分析得出FCI指數(shù)是商業(yè)銀行脆弱度的單項(xiàng)格蘭杰原因，并就當(dāng)下正確處理好房地產(chǎn)去庫(kù)存與防風(fēng)險(xiǎn)、人民幣國(guó)際化改革與國(guó)內(nèi)金融穩(wěn)定、金融分業(yè)監(jiān)管與加強(qiáng)協(xié)調(diào)溝通之間的關(guān)系提出了相關(guān)對(duì)策建議。

[關(guān)鍵詞]資金循環(huán) 金融窖藏 FCI指數(shù) 商業(yè)銀行脆弱性

Abstract：This paper based on the theory of capital circulation， using 2010Q4 - 2015Q4 quarter data，Construct containing the financial markets， a number of assets price fluctuation FCI index and commercial bank fragility proxy variables， between multiple linear regression and the VAR model is established， and through the impulse response function， index （FCI） expressions are derived. Consistent results show that， regardless of the linear regression model and VAR model， the real estate price， price fluctuation of RMB effective exchange rate is caused by a commercial bank fragility of the main disturbance sources with the disturbance with values up to 71%；At the same time， it is concluded that the FCI index is the single reason for the weakness of commercial banks Granger.And on the right now to deal with real estate to inventory and anti risk， the internationalization of the RMB reform and domestic financial stability， financial supervision and strengthen the coordination of the relationship between the communication and the relevant countermeasures and suggestions.

Keywords：Capital circulation； financial hoarding； FCI index； commercial bank fragility

一 引 言

2008年的美國(guó)次貸危機(jī)發(fā)生至今，學(xué)界和實(shí)務(wù)界一直在反思一個(gè)問題：在利率、物價(jià)和國(guó)內(nèi)實(shí)體經(jīng)濟(jì)運(yùn)行平穩(wěn)的情況下，為什么會(huì)突然出現(xiàn)金融危機(jī)，因而引發(fā)經(jīng)濟(jì)崩潰？通過(guò)梳理20世紀(jì)80年代日本“泡沫經(jīng)濟(jì)”破滅引發(fā)的經(jīng)濟(jì)蕭條、90年代末東南亞爆發(fā)的經(jīng)濟(jì)危機(jī)和二十一世紀(jì)初的南美金融危機(jī)，不難發(fā)現(xiàn)它們有一個(gè)共同的特征：金融危機(jī)擾動(dòng)源不是來(lái)自熟悉的宏觀經(jīng)濟(jì)直接構(gòu)成要素，而是金融市場(chǎng)，特別是資產(chǎn)價(jià)格的大幅波動(dòng)。近年來(lái)國(guó)內(nèi)資產(chǎn)價(jià)格的劇烈波動(dòng)，引發(fā)了社會(huì)的廣泛關(guān)注。典型的事例如2014年11月20日到12月8日，短短12個(gè)交易日時(shí)間，經(jīng)歷漫漫7年熊市的中國(guó)股市暴漲20%多，迎來(lái)了一場(chǎng)轟轟烈烈的“瘋牛”行情；但好景不長(zhǎng)，2015年6月15日到7月8日，短短17個(gè)交易日，A股從5178點(diǎn)暴跌到3507點(diǎn)，股指暴跌了1671點(diǎn)，出現(xiàn)連續(xù)多日的千股跌停的壯觀場(chǎng)面；在匯市， 2015年8月11日央行意外讓人民幣貶值2%，創(chuàng)逾20年來(lái)最大跌幅，觸及三年新低。第二日人民幣續(xù)跌，人民幣兌美元即期跌至6.44元，創(chuàng)2011年8月以來(lái)最低，引發(fā)市場(chǎng)波瀾。不難發(fā)現(xiàn)，這些資產(chǎn)價(jià)格劇烈波動(dòng)背后都伴隨著資金的頻繁流動(dòng)，嚴(yán)重危害整個(gè)金融體系的穩(wěn)定性，極易引發(fā)整個(gè)金融系統(tǒng)的脆弱性風(fēng)險(xiǎn)。目前，我國(guó)的金融體系是以銀行為主導(dǎo)的，銀行在整個(gè)金融體系發(fā)揮著舉足輕重的作用，由資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)引發(fā)的我國(guó)金融體系的脆弱性，主要表現(xiàn)為商業(yè)銀行脆弱性。前我國(guó)商業(yè)銀行已經(jīng)發(fā)展為大型國(guó)有控股商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行以及家農(nóng)村商業(yè)銀行等多種類型商業(yè)銀行并存格局，并且商業(yè)銀行存款保險(xiǎn)制度已于2015年5月1日起正式實(shí)施，表明國(guó)家不再對(duì)商業(yè)銀行進(jìn)行信用背書。與此同時(shí)，現(xiàn)有實(shí)體經(jīng)濟(jì)宏觀數(shù)據(jù)表明，曾出現(xiàn)于上世紀(jì)80年代西方國(guó)家的“現(xiàn)代市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)之謎”現(xiàn)象在我國(guó)有顯露的跡象，即出現(xiàn)了低通脹與資產(chǎn)價(jià)格迅速上升并存。在此背景下，從資金循環(huán)新視角研究資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行的脆弱性影響，避免可能由此引發(fā)的系統(tǒng)性金融危機(jī)具有重大的現(xiàn)實(shí)意義。

鑒于此，本文依據(jù)資金循環(huán)理論，對(duì)我國(guó)資產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)深層次原因進(jìn)行理論上的系統(tǒng)推導(dǎo)，揭示資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的擾動(dòng)源進(jìn)而傳導(dǎo)商業(yè)銀行脆弱性的內(nèi)在機(jī)理，然后用FCI指數(shù)（金融條件指數(shù)）作為整個(gè)金融市場(chǎng)資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的代理變量；通過(guò)量化指標(biāo)分析方法和因子分析法提取商業(yè)銀行脆弱性代理變量，建立計(jì)量模型，利用我國(guó)2004Q2至2015Q3度數(shù)據(jù)，對(duì)資產(chǎn)價(jià)格多向性波動(dòng)與商業(yè)銀行脆弱性進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。本文的新意在于：（1）從資金循環(huán)視角剖析資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的擾動(dòng)源，進(jìn)而分析資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)與商業(yè)銀行脆弱性的關(guān)系，使得分析結(jié)果更具微觀基礎(chǔ)；（2）首次采用FCI指標(biāo)作為金融市場(chǎng)資產(chǎn)價(jià)格的聯(lián)合代理變量來(lái)分析商業(yè)銀行脆弱性，優(yōu)于現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)單個(gè)市場(chǎng)進(jìn)行考慮的局限。

本文包括六部分，余下的結(jié)構(gòu)安排如下：第二部分為文獻(xiàn)回顧，第三部分為基本理論模型，第四部分為模型構(gòu)建，第五部分為實(shí)證結(jié)果分析，第六部分為結(jié)論和建議。

二 文獻(xiàn)回顧

通過(guò)對(duì)比歷次經(jīng)濟(jì)危機(jī)或貨幣危機(jī)，不難發(fā)現(xiàn)一個(gè)共同點(diǎn)：危機(jī)期間及其前后資金頻繁流出入該國(guó)境內(nèi)形成外部沖擊，滯留資金反復(fù)炒做，資產(chǎn)交易量明顯放大，資產(chǎn)價(jià)格大幅波動(dòng)，經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定性遭受重挫，國(guó)家經(jīng)濟(jì)安全面臨空前挑戰(zhàn)。這些現(xiàn)象已經(jīng)引起了學(xué)術(shù)界的高度重視，現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)交易量與資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)之間關(guān)系進(jìn)行了詳細(xì)闡述。Lamoureux & Lastrapes（1990）[1]首次把交易量引入GARCH 模型的條件方差方程中，研究發(fā)現(xiàn)交易量的系數(shù)變得非常顯著，而以前對(duì)價(jià)格波動(dòng)產(chǎn)生沖擊的影響因素卻變得不顯著，論證了交易量和股價(jià)波動(dòng)是由某個(gè)共同的因素驅(qū)動(dòng)的，同時(shí)也證明了交易量對(duì)股價(jià)波動(dòng)有很強(qiáng)的解釋作用；Brailsford（1996）[2]通過(guò)對(duì)澳大利亞股票市場(chǎng)的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后得出了一致的結(jié)論；Marsh & Wagner（2000）[3]利用 GARCH-M模型分析了七個(gè)發(fā)達(dá)國(guó)家股市交易量與價(jià)格波動(dòng)之間的關(guān)系，研究表明在絕大多數(shù)的市場(chǎng)上，交易量對(duì)收益率條件方差具有一定的解釋作用，然而在美國(guó)市場(chǎng)上，交易量可以完全解釋 GARCH 效應(yīng)；Lee et al.（2001）[4]研究了中國(guó)股票市場(chǎng)上的量?jī)r(jià)關(guān)系，發(fā)現(xiàn)在中國(guó)市場(chǎng)上交易量對(duì)股票價(jià)格波動(dòng)的影響并不顯著；此外，還有學(xué)者通過(guò)將交易量細(xì)化成了平均單筆交易的數(shù)量和交易頻率，分別研究它們與價(jià)格波動(dòng)之間的關(guān)系。Back & Baruch（2007）[5]、Ozsoylev & Takayama（2010）[6]等認(rèn)為股價(jià)波動(dòng)與平均單筆交易的數(shù)量之間存在正相關(guān)關(guān)系，而Louhichi（2011）[7]認(rèn)為股價(jià)波動(dòng)與交易頻率之間存在正相關(guān)關(guān)系。國(guó)內(nèi)學(xué)者李雙成等（2006）[8]利用非對(duì)稱成分 GARCH-M 模型研究了滬深股市的量?jī)r(jià)關(guān)系，研究表明在深市短期內(nèi)價(jià)格波動(dòng)持續(xù)性的部分可以由交易量來(lái)解釋，而在滬市短期內(nèi)的價(jià)格波動(dòng)持續(xù)性可以完全由交易量來(lái)進(jìn)行解釋；在滬深兩市上，短期內(nèi)的價(jià)格波動(dòng)主要可以由非預(yù)期的交易量來(lái)解釋；相對(duì)于相同程度的負(fù)的交易量，正的交易量沖擊對(duì)短期內(nèi)價(jià)格波動(dòng)的影響程度更高；王春峰等（2007）[9]基于信息不對(duì)稱理論對(duì)滬市的交易行為與價(jià)格波動(dòng)的之間關(guān)系進(jìn)行了分析，研究表明相對(duì)于交易的頻率，平均單筆交易的數(shù)量含有較多價(jià)格波動(dòng)持續(xù)性的信息，對(duì)價(jià)格的波動(dòng)具備更好的解釋作用，并且交易的規(guī)模不同，它們對(duì)價(jià)格波動(dòng)的沖擊作用也就不同，其中最大筆的交易對(duì)價(jià)格波動(dòng)的沖擊作用最大。

資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)與商業(yè)銀行脆弱性之間是否存在重要關(guān)系？現(xiàn)有文獻(xiàn)主要兩方面進(jìn)行闡述。一是資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的傳遞效應(yīng)與金融脆弱性。Kaminsky & Reinhart（1999）[10]以墨西哥金融危機(jī)和亞洲金融危機(jī)為例，分析了銀行危機(jī)與貨幣危機(jī)的關(guān)系；Wilson（2002）[11]通過(guò)對(duì)美國(guó)早期歷史上四次主要的股票市場(chǎng)崩潰和金融危機(jī)分析，發(fā)現(xiàn)在資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)與金融危機(jī)之間存在高度的相關(guān)性；Goetz von Peter（2004）[12]建立了一個(gè)世代交替的宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，探討了資產(chǎn)價(jià)格與銀行脆弱新機(jī)構(gòu)之間的雙向互動(dòng)機(jī)理，分析結(jié)果表明，在資產(chǎn)價(jià)格的下降與銀行危機(jī)之間存在一個(gè)非線性的、間接的和相互反饋的關(guān)系；Shin（2006）[13]圍繞資本金變動(dòng)的影響，分析了房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)與金融穩(wěn)定之間的關(guān)系；Danfelessson & Zigrand（2008）[14]建立了引入異質(zhì)投資者的多資產(chǎn)定價(jià)均衡模型，發(fā)現(xiàn)過(guò)度杠杠化與搭便車行為引致的過(guò)度風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)是系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的原因，進(jìn)而說(shuō)明資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)是引發(fā)金融脆弱的重要原因；桂荷發(fā)、鄒朋飛、嚴(yán)武（2008）[15]運(yùn)用我國(guó)1996年第一季度至2006年第四季度的數(shù)據(jù)，采用五變量的VAR模型對(duì)我國(guó)銀行信貸與股票價(jià)格之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)股票價(jià)格的上漲會(huì)導(dǎo)致銀行信貸的擴(kuò)張，但信號(hào)信貸的增加并不必然導(dǎo)致股票價(jià)格指數(shù)的顯著上漲。二是資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的不對(duì)稱性與金融脆弱性。Bernanke、Gertler和Gilchrist（1996）[16]從金融加速器的角度分析資產(chǎn)價(jià)格與銀行信貸相互加強(qiáng)的作用機(jī)制。他們從抵押物的視角分析了資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)與銀行信用擴(kuò)張、收縮相互影響機(jī)理。研究認(rèn)為，金融資本的短缺與借款者財(cái)務(wù)質(zhì)量的下降共同導(dǎo)致了銀行信貸規(guī)模的縮減；Koriinek（2009）[17]構(gòu)建了一個(gè)考慮外部性的資產(chǎn)定價(jià)模型，分析了強(qiáng)負(fù)向沖擊的金融加速效應(yīng)，進(jìn)而驗(yàn)證了資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)對(duì)金融脆弱性的引發(fā)和放大作用；胡援成、舒長(zhǎng)江（2015）[18]利用2005 年1 季度至2014 年1 季度數(shù)據(jù)，基于金融加速器原理檢驗(yàn)了利率沖擊對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行脆弱性的影響。研究結(jié)果表明，面對(duì)利率沖擊，基于脆弱性的不同類型商業(yè)銀行不僅存在差異顯著的的金融加速器效應(yīng)，并且還呈現(xiàn)出顯著的非線性、非對(duì)稱性差異特征。

現(xiàn)有文獻(xiàn)表明，資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)與商業(yè)銀行脆弱性之間存在緊密互動(dòng)關(guān)系，但現(xiàn)有研究表現(xiàn)于側(cè)重單項(xiàng)影響關(guān)系，缺乏針對(duì)互動(dòng)關(guān)系的融合多項(xiàng)關(guān)鍵變量的分析框架和相關(guān)研究；隨著金融體系的日益完善，多種金融資產(chǎn)市場(chǎng)，包括股票市場(chǎng)、房地產(chǎn)市場(chǎng)、外匯市場(chǎng)、貨幣市場(chǎng)等相互交織、相互影響，具有“共振效應(yīng)”，這些資產(chǎn)的波動(dòng)呈現(xiàn)雙向性，現(xiàn)有研究往往僅關(guān)注資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的方向單一和資產(chǎn)價(jià)格單一影響，對(duì)多種資產(chǎn)價(jià)格聯(lián)合波動(dòng)與商業(yè)銀行脆弱性相互作用全過(guò)程的完整分析較少；同時(shí)，現(xiàn)有文獻(xiàn)僅僅把資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)當(dāng)成一種表面現(xiàn)象來(lái)看待，缺乏對(duì)資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)成因的深入分析，因此研究還需要深入。

三 基本理論模型

本文從實(shí)體經(jīng)濟(jì)與金融虛擬經(jīng)濟(jì)的關(guān)系出發(fā)，以資金循環(huán)流動(dòng)為紐帶，借鑒Binswanger（1997）建模思路構(gòu)建了一個(gè)包括家庭部門、企業(yè)部門、金融部門、政府部門和國(guó)外部門的五部門資金循環(huán)流量模型（如圖1）。與Binswanger用來(lái)分析金融部門對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的影響不同，本文嘗試運(yùn)用資金循環(huán)流量模型來(lái)解釋資產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)，從而有機(jī)地搭建起與實(shí)體經(jīng)濟(jì)運(yùn)行相關(guān)聯(lián)的資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的擾動(dòng)源。模型重點(diǎn)關(guān)注的是實(shí)體經(jīng)濟(jì)的貨幣流量如何“漏”進(jìn)出金融循環(huán)中去的，并且希望能通過(guò)研究流進(jìn)或流出的貨幣量來(lái)解釋金融市場(chǎng)中資產(chǎn)價(jià)格的變動(dòng)。

模型假設(shè)：

（1）資金循環(huán)發(fā)生在兩個(gè)時(shí)期，時(shí)期長(zhǎng)短不影響分析結(jié)果；

（2）資金能夠在五部門之間連續(xù)循環(huán)流動(dòng)；

（3）居民通過(guò)向企業(yè)提供勞動(dòng)力獲取收入，并通過(guò)購(gòu)買商品進(jìn)行消費(fèi)；

（4）企業(yè)部門通過(guò)利用循環(huán)中的貨幣來(lái)發(fā)放工資，這些資金在不同時(shí)期不會(huì)消失；

那么，根據(jù)一定時(shí)間內(nèi)資金供給的流量應(yīng)該等于資金需求的流量原則，得出一般均衡式：

其中，等式左邊反映了 時(shí)期資金的需求， 是總投資， 是消費(fèi)， 是從產(chǎn)業(yè)循環(huán)進(jìn)入金融循環(huán)的貨幣量， 、 、 分別代表政府的公共支出、稅收收入和轉(zhuǎn)移支付。等式右邊表示 時(shí)期資金的供給， 是總貨幣收入， 是折舊的貨幣融資， 是從金融循環(huán)中退出的資金， 是資金供給變化量， 表示經(jīng)常項(xiàng)目的盈余， 為當(dāng)期資本項(xiàng)目的盈余。進(jìn)行移項(xiàng)后，可以得到：

通過(guò)模型可知，貨幣現(xiàn)金通過(guò)金融機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)化為信用后，在現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)中形成了兩個(gè)既有聯(lián)系，又相互獨(dú)立的循環(huán)系統(tǒng)，即用于經(jīng)濟(jì)實(shí)體的“產(chǎn)業(yè)循環(huán)”和用于金融交易的“金融循環(huán)”。我們定義在一定時(shí)期內(nèi)流入金融部門而沒有全部從金融部門流出的資金稱之為“金融窖藏”，其包含國(guó)內(nèi)資金“金融窖藏”和國(guó)外資金“金融窖藏”。由式（2）可知，從產(chǎn)業(yè)循環(huán)進(jìn)入金融循環(huán)的“金融窖藏”有兩個(gè)來(lái)源，一是國(guó)內(nèi)資金“金融窖藏”，即儲(chǔ)蓄盈余 和貨幣增量 ，其大小分別取決于真實(shí)基準(zhǔn)利率與貨幣政策的寬松；二是國(guó)外資金“金融窖藏”，經(jīng)常項(xiàng)目的盈余 和資本項(xiàng)目的盈余 ，二者大小取決于匯率水平和資本開放水平。這些“金融窖藏”脫實(shí)向虛，滯留在金融體系內(nèi)（股市、債市、房市、期市等）空轉(zhuǎn)，必然導(dǎo)致實(shí)體經(jīng)濟(jì)因融資不足而萎縮，同時(shí)也會(huì)造成金融體系資產(chǎn)價(jià)格大幅上漲，通過(guò)資產(chǎn)價(jià)格泡沫的傳導(dǎo)，制造虛假繁榮的景象，一旦這些“金融窖藏”大量從金融體系逃離，泡沫破滅，引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)（傳導(dǎo)機(jī)理見圖2）。

四 計(jì)量模型

由式（2）可知，資金頻繁流動(dòng)而形成的“金融窖藏”是導(dǎo)致資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的擾動(dòng)源，資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)通過(guò)銀行體系和金融市場(chǎng)的傳導(dǎo)，造成了整個(gè)金融的脆弱性。下面通過(guò)上述理論原理，遵循“金融窖藏”資金來(lái)源，構(gòu)建資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)與商業(yè)銀行脆弱性的計(jì)量模型。鑒于數(shù)據(jù)的可獲性，本文選取2010Q4—2015Q4數(shù)據(jù)。

（一）變量選取與數(shù)據(jù)說(shuō)明

（1）資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)代理變量的選取

根據(jù)資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)擾動(dòng)源的分析，本文認(rèn)為FCI指數(shù)是資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)比較合適的代理變量，根據(jù)Goodhart、Hofmann（2000）[19]的定義，F(xiàn)CI為短期利率、有效匯率、房地產(chǎn)價(jià)格和股票價(jià)格的加權(quán)平均數(shù)，用公示表示為：

其中， 是 中資產(chǎn) 的相對(duì)權(quán)重，且 ； 是資產(chǎn) 在 時(shí)期的價(jià)格， 是資產(chǎn) 的長(zhǎng)期趨勢(shì)或均衡值， 為缺口變量，表示變量實(shí)際值與其長(zhǎng)期趨勢(shì)或均衡值的偏離。由于貨幣供應(yīng)量對(duì)商業(yè)銀行也具有沖擊，現(xiàn)有文獻(xiàn)也有把貨幣供應(yīng)量考慮進(jìn)來(lái)，但鑒于短期利率、匯率等指標(biāo)暗含了貨幣供應(yīng)量，本文不考慮貨幣供應(yīng)量，相關(guān)數(shù)據(jù)技術(shù)處理如下（見表1）：

（1）真實(shí)短期利率（Rr）：采用銀行間7天同業(yè)拆借利率的季度加權(quán)平均數(shù)減去同期的CPI通脹率作為事后真實(shí)短期利率的代理指標(biāo)，標(biāo)記為 ，數(shù)據(jù)來(lái)源于中宏經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)；

（2）真實(shí)房地產(chǎn)價(jià)格（Rh）：采用國(guó)房景氣指數(shù)作為房地產(chǎn)價(jià)格的代理變量。由季度環(huán)比數(shù)據(jù)計(jì)算得到以2009年為定基的真實(shí)國(guó)房景氣指數(shù)的季度數(shù)據(jù)， 標(biāo)記為 ，數(shù)據(jù)來(lái)源于中宏經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)；

（3）人民幣真實(shí)有效匯率指數(shù)（Re）：數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)際貨幣基金組織的《國(guó)際金融統(tǒng)計(jì)》，匯率采用間接標(biāo)價(jià)法，標(biāo)記為 ；

（4）真實(shí)股權(quán)價(jià)格指數(shù)（Rs）：股票價(jià)格指數(shù)采用上證綜合指數(shù)，數(shù)據(jù)來(lái)源于上海證券交易所。真實(shí)股權(quán)價(jià)格指數(shù)由名義指數(shù)除以同期CPI指數(shù)得到，標(biāo)記為 ；

（5）估計(jì)長(zhǎng)期趨勢(shì)：本文采取封北麟、王貴民（2006）的做法，利用樣本期內(nèi)真實(shí)短期利率均值作為其長(zhǎng)期趨勢(shì)，其余變量使用Hodrick—Prescott濾波計(jì)算長(zhǎng)期趨勢(shì)或者均衡值。

（6） 權(quán)重估計(jì)：根據(jù)國(guó)際經(jīng)驗(yàn)，本文將采用VAR模型廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)來(lái)估計(jì)各資產(chǎn)變量在FCI指數(shù)中的權(quán)重斌，從而得到我國(guó)FCI的經(jīng)驗(yàn)表達(dá)式。

其中： 分別代表相關(guān)指標(biāo)的均衡值。

（2）商業(yè)銀行脆弱性代理變量的選取

關(guān)于商業(yè)銀行脆弱性的度量，現(xiàn)有文獻(xiàn)主要有以下三種方法：一是Kaminsky等（1997）提出的信號(hào)分析法；二是Frankel、Rose（1996）提出的概率單位模型，如Logit模型和Probit模型；三是Sachs等（1996）提出的橫截面回歸模型，簡(jiǎn)稱STV模型。在具體指標(biāo)的選取上，目前理論界沒有一致的看法。本文借鑒國(guó)外通行做法，結(jié)合脆弱性概念和數(shù)據(jù)的可獲性，選取不良貸款率（NPLA）、資本充足率（CAR）、存貸款比率（DLA）、資產(chǎn)利潤(rùn)率（ROA）、累計(jì)外匯敞口頭寸比率（CFEER）等微觀量化指標(biāo)對(duì)商業(yè)銀行脆弱度進(jìn)行測(cè)度。其中不良貸款率反映了銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)、資本充足率反映了銀行資本充足指標(biāo)、存貸款比率反映了銀行流動(dòng)性指標(biāo)、資產(chǎn)利潤(rùn)率反映了銀行資產(chǎn)的盈利指標(biāo)、累計(jì)外匯敞口頭寸比率反映了銀行資產(chǎn)的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，所有數(shù)據(jù)來(lái)源于Wind數(shù)據(jù)庫(kù)（見表2）。根據(jù)Mckinnon、Pill（1997）[20]以及巴塞爾協(xié)議Ⅲ關(guān)于商業(yè)銀行脆弱性指標(biāo)和相應(yīng)的臨界值（見表3），將上述分指標(biāo)原始數(shù)據(jù)映射為相應(yīng)的脆弱程度值。例如：2010Q4不良貸款率為1.14%，對(duì)照表3，現(xiàn)將其對(duì)應(yīng)到區(qū)間0-5，計(jì)算可得：（1.14-0）÷（5-0）=22.8%，，按相同比例將其映射到脆弱性程度區(qū)間0—20，故其賦值結(jié)果為：0+（20-0）×22.8%=4.6，脆弱性程度在安全范圍內(nèi)，其他指標(biāo)賦值過(guò)程為同樣原理；然后利用因子分析法，獲得不良貸款率、資本充足率、存貸款比率、累計(jì)外匯敞口頭寸比率等權(quán)重分別為0.52、0.27、0.12、0.05、0.04，計(jì)算商業(yè)銀行脆弱性測(cè)度的最終指標(biāo)BF（見表4）。

（3）模型設(shè)立

本文首先建立商業(yè)銀行脆弱性與FCI指數(shù)之間的多元線性回歸基準(zhǔn)模型，分析多個(gè)金融市場(chǎng)對(duì)商業(yè)銀行脆弱性的影響，由于選取的各個(gè)市場(chǎng)指標(biāo)之間的數(shù)值相差較大，所有數(shù)據(jù)采用標(biāo)準(zhǔn)化法對(duì)其進(jìn)行無(wú)量綱化處理?；鶞?zhǔn)模型設(shè)立如下：

其中 代表商業(yè)銀行脆弱性， 代表真實(shí)利率缺口， 代表真實(shí)房地產(chǎn)缺口，

代表人民幣真實(shí)有效匯率指數(shù)缺口， 代表真實(shí)股權(quán)價(jià)格指數(shù)缺口； 代表隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。 代表回歸系數(shù)。

基準(zhǔn)模型（5）沒有考慮其它宏觀經(jīng)濟(jì)變量與金融環(huán)境變量對(duì)商業(yè)銀行脆弱性的影響，容易造成分析結(jié)果偏頗，因此，本文依據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)模型 （5）進(jìn)行擴(kuò)展，引入一些宏觀經(jīng)濟(jì)與金融環(huán)境控制變量，深入研究不同金融市場(chǎng)對(duì)商業(yè)銀行脆弱性的影響。這些控制變量包括宏觀控制變量：國(guó)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率，全社會(huì)固定資產(chǎn)投資增長(zhǎng)率；金融環(huán)境變量：銀行業(yè)市場(chǎng)集中度，貸款增長(zhǎng)率。擴(kuò)展模型如下：

其中， 代表國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率， 代表全社會(huì)固定資產(chǎn)投資增長(zhǎng)率， 代表銀行業(yè)市場(chǎng)集中度， 代表貸款增長(zhǎng)率，其它變量與式（5）相同。

最后，本文采用VAR模型，借用脈沖相應(yīng)函數(shù)、格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)、方差分解等方法進(jìn)一步分析我國(guó)金融市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)與商業(yè)銀行脆弱性間的相互關(guān)系。VAR模型克服了原始的聯(lián)立方程組的不足，不需要事先把一些變量設(shè)定為內(nèi)生變量和外生變量，它的本質(zhì)在于如果一組變量之間有真實(shí)的聯(lián)立性，那么這些變量就應(yīng)平等地加以對(duì)待，而不應(yīng)該事先區(qū)分內(nèi)生和外生變量。

五 實(shí)證結(jié)果分析

（一）多元回歸分析

在回歸之前，所有數(shù)據(jù)進(jìn)行了單位根檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果表明所有數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的，可以進(jìn)行回歸分析。同時(shí)為了防止變量?jī)?nèi)生性問題造成的偽回歸，在正式進(jìn)行回歸之前通過(guò)Hausman檢驗(yàn)法對(duì)變量進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果表明，變量之前存在內(nèi)生性問題，所以本文采用TSLT方法進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果表明（見表5），在不考慮控制變量的情況下，房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)波動(dòng)對(duì)商業(yè)銀行具有顯著的負(fù)向影響，房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)上升有助于降低商業(yè)銀行脆弱性，人民幣有效匯率指數(shù)和上證指數(shù)價(jià)格波動(dòng)對(duì)商業(yè)銀行脆弱性具有顯著的正向影響；研究結(jié)果還表明，利率價(jià)格變動(dòng)對(duì)商業(yè)銀行脆弱性沒有顯著影響，這可能與我國(guó)利率市場(chǎng)化沒有完全放開有很大的關(guān)系。在分別加入宏觀與金融環(huán)境等控制變量后，將方程二、方程三與方程一對(duì)比，發(fā)現(xiàn)各變量系數(shù)都有所增大，尤其是房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)和人民幣有效匯率指數(shù)對(duì)商業(yè)銀行的脆弱性影響顯著性增強(qiáng)，對(duì)比方程二和方程三，發(fā)現(xiàn)無(wú)論是加入宏觀控制變量還是加入金融環(huán)境控制變量，房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)對(duì)商業(yè)銀行脆弱性影響都顯著增強(qiáng)。在將宏觀和金融環(huán)境控制變量同時(shí)加入后，通過(guò)方程四與方程一、方程二、方程三一一對(duì)比，發(fā)現(xiàn)所有變量回歸系數(shù)都在增大，變量更為顯著和具有經(jīng)濟(jì)意義。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了確保上述結(jié)果的可靠性，考慮我國(guó)資本管制現(xiàn)實(shí)，本文采用不良貸款率、資本充足率、存貸款比率指標(biāo)替代原先的銀行脆弱性，作為回歸方程的因變量，進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)（見表6a）。另外，考慮到在樣本區(qū)間內(nèi)，2013年6月的“錢慌”事件對(duì)市場(chǎng)產(chǎn)生了巨大的影響，整個(gè)市場(chǎng)資金狀況在這個(gè)時(shí)間點(diǎn)出現(xiàn)了一個(gè)大的轉(zhuǎn)折，因此本文采用CHOW分割點(diǎn)來(lái)檢驗(yàn)不同的子樣本估計(jì)方程是否具有顯著的差異（見表6b）。限于篇幅，本文只報(bào)告了基準(zhǔn)模型（5）的回歸結(jié)果。從表6a可以看到，結(jié)果與上文沒有明顯區(qū)別，盡管回歸系數(shù)的數(shù)值略有變化，但不影響基本結(jié)果。表6b的Chow分割點(diǎn)檢驗(yàn)表明，基準(zhǔn)模型（5）無(wú)顯著的結(jié)構(gòu)變化。因此，所有穩(wěn)健性檢驗(yàn)的結(jié)果都表明，本文的實(shí)證結(jié)果是穩(wěn)健與可靠的。

（三）VAR模型分析

（1）平穩(wěn)性檢驗(yàn)

本文建立一個(gè)包含5個(gè)變量的結(jié)構(gòu)化VAR模型：商業(yè)銀行脆弱性測(cè)度指標(biāo)BF、真實(shí)短期利率缺口GRR、真實(shí)房地產(chǎn)價(jià)格缺口GRH、真實(shí)股權(quán)價(jià)格指數(shù)缺口GRS、實(shí)際有效匯率缺口GRE。建立VAR模型的前提條件是要求各變量是平穩(wěn)的或者各變量之間滿足協(xié)整關(guān)系。通過(guò)對(duì)VAR模型進(jìn)行滯后結(jié)構(gòu)的單位根檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)被估計(jì)的VAR模型所有根模的倒數(shù)均小于1，即位于單位圓內(nèi)，表明以上各變量是平穩(wěn)的（如圖3所示）。

（2）脈沖響應(yīng)分析

脈沖響應(yīng)函數(shù)可以提供給隨機(jī)誤差項(xiàng)上施加一個(gè)新息沖擊后對(duì)內(nèi)生變量的動(dòng)態(tài)影響。按照AIC 準(zhǔn)則和 SC 準(zhǔn)則，借助計(jì)量軟件eviews6.0，采用10期滯后，可以獲得各個(gè)資產(chǎn)變量沖擊于商業(yè)銀行脆弱度之上的脈沖響應(yīng)函數(shù)。分析結(jié)果表明（見圖4）：所有變量對(duì)商業(yè)銀行脆弱性的影響具有滯后性，在第三期影響開始。房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)（GRH） 的單位新息擾動(dòng)對(duì)商業(yè)銀行脆弱度沖顯著擊為負(fù)，直到第八期才開始為正，影響非常大，同時(shí)呈現(xiàn)出很強(qiáng)的周期性；人民幣實(shí)際有效匯率缺口（GRE）的單位新息擾動(dòng)對(duì)商業(yè)銀行脆弱度的正向沖擊效應(yīng)很大，具有很長(zhǎng)的持續(xù)性，說(shuō)明境外資本頻繁流動(dòng)會(huì)對(duì)商業(yè)銀行脆弱性具有明顯的短期擾動(dòng)；真實(shí)股權(quán)價(jià)格指數(shù)缺口（GRS）的單位新息擾動(dòng)對(duì)商業(yè)銀行脆弱性具有持續(xù)的正向沖擊效應(yīng)；真實(shí)短期利率缺口（GRR）的單位新息擾動(dòng)對(duì)商業(yè)銀行脆弱度影響很微弱。

然后，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)的Cholesky分解識(shí)別結(jié)構(gòu)沖擊，可以得到向量自回歸模型商業(yè)銀行脆弱度的脈沖響應(yīng)函數(shù)，進(jìn)而得到真實(shí)短期利率缺口GRR、真實(shí)房地產(chǎn)價(jià)格缺口GRH、真實(shí)股權(quán)價(jià)格指數(shù)缺口GRS、實(shí)際有效匯率缺口GRE、真實(shí)貨幣供應(yīng)量缺口GRM等5個(gè)變量1-10期具體反應(yīng)值的累計(jì)，以各變量累計(jì)值占總累計(jì)值的比重為權(quán)數(shù)，根據(jù)式（4），可以得到FCI表達(dá)式：

通過(guò)式（7）可知，在FCI指數(shù)構(gòu)成中，房地產(chǎn)價(jià)格所占比重最大，表明房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)對(duì)商業(yè)銀行脆弱性影響最大，這符合當(dāng)前我國(guó)實(shí)際經(jīng)濟(jì)事實(shí)；其次是匯率，表明盡管在我國(guó)資本和金融賬戶還沒有完全放開情況下，匯率波動(dòng)對(duì)商業(yè)銀行脆弱性影響不容忽視，股權(quán)價(jià)格指數(shù)所占比重位居第三，表明股指價(jià)格波動(dòng)對(duì)商業(yè)銀行脆弱度的影響沒有我們經(jīng)驗(yàn)想象的那么大，這與當(dāng)下我國(guó)金融行業(yè)實(shí)行分業(yè)經(jīng)營(yíng)有關(guān)；短期利率所占比重最小，表明其對(duì)商業(yè)銀行脆弱度影響最低。

（3）FCI指數(shù)與商業(yè)銀行脆弱度格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)

在對(duì)FCI和商業(yè)銀行脆弱度進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)之前，需要確定滯后階數(shù)，本文通過(guò)計(jì)算滯后8期以內(nèi)的各種信息標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)AIC（赤池信息）準(zhǔn)則確定滯后階數(shù)為8。格蘭杰檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示，金融條件指數(shù)FCI不是商業(yè)銀行脆弱度Z的原因的概率僅為1.5%，非常小，相反， 商業(yè)銀行脆弱度Z不是FCI的原因的概率卻高達(dá)38.1%。因此，可以推斷FCI是引致商業(yè)銀行脆弱度Z的單向格蘭杰原因。

六 結(jié)論和建議

本文基于資金循環(huán)視角，利用相關(guān)指標(biāo)的2010Q4—2015Q4季度數(shù)據(jù)，構(gòu)建了包含金融市場(chǎng)多項(xiàng)資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的FCI指數(shù)和商業(yè)銀行脆弱度代理變量，建立了兩者之間多元線性回歸與VAR模型，通過(guò)脈沖響應(yīng)函數(shù)和格蘭杰因果關(guān)系分析，得出FCI指數(shù)的表達(dá)式。研究結(jié)果一致表明，無(wú)論是線性回歸模型還是VAR模型，房地產(chǎn)價(jià)格、匯率價(jià)格波動(dòng)是造成商業(yè)銀行脆弱性的主要擾動(dòng)源，其擾動(dòng)貢獻(xiàn)值高達(dá)71%；同時(shí)進(jìn)一步分析得出FCI指數(shù)是商業(yè)銀行脆弱度的單項(xiàng)格蘭杰原因。研究結(jié)論對(duì)當(dāng)下我國(guó)金融市場(chǎng)改革具有重要的借鑒意義，要正確處理好以下三方面之間的關(guān)系。

（1）要處理好房地產(chǎn)去庫(kù)存與防風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系。從當(dāng)前房地產(chǎn)行業(yè)融資渠道來(lái)看，其絕大多數(shù)資金來(lái)源于商業(yè)銀行的信貸，當(dāng)下房地產(chǎn)去庫(kù)存無(wú)疑會(huì)加劇房企資金鏈緊張，容易引發(fā)更多房企倒閉、跑路以及產(chǎn)生大量的不良貸款問題，這必然會(huì)加劇商業(yè)銀行的脆弱性。要在有效控制風(fēng)險(xiǎn)的前提下，加大對(duì)那些經(jīng)營(yíng)效率高、庫(kù)存去化速度快的房企給予資金支持，協(xié)助房企之間并購(gòu)重組，堅(jiān)決防范由去庫(kù)存而引起的銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

（2）要處理好人民幣國(guó)際化改革與銀行穩(wěn)定之間的關(guān)系。當(dāng)下人民幣國(guó)際化是趨勢(shì)所然，也是目前我國(guó)金融體制改革的重要方向。人民幣國(guó)際化可以降低匯率風(fēng)險(xiǎn)、緩解外匯儲(chǔ)備壓力、獲取鑄幣稅、推動(dòng)金融體系建設(shè)、提高國(guó)際地位。與此同時(shí)，人民幣國(guó)際化后，我國(guó)資本和金融賬戶完全放開，境外資本可以隨時(shí)流入和流出，人民幣會(huì)時(shí)刻成為國(guó)際炒家狙擊的對(duì)象，加大匯率的波動(dòng)性，這勢(shì)必加大銀行的脆弱性。因此，在加快人民幣國(guó)際化的進(jìn)程中，前提是必須要提升好我國(guó)銀行機(jī)構(gòu)抗擊匯率波動(dòng)的承受力，做好銀行機(jī)構(gòu)匯率波動(dòng)壓力測(cè)試，健全銀行機(jī)構(gòu)監(jiān)管指標(biāo)，夯實(shí)銀行機(jī)構(gòu)微觀穩(wěn)定基礎(chǔ)。

（3）要處理好金融分業(yè)監(jiān)管與加強(qiáng)協(xié)調(diào)溝通之間的關(guān)系。近來(lái)頻繁顯露的局部風(fēng)險(xiǎn)特別是近期資本市場(chǎng)的劇烈波動(dòng)充分說(shuō)明，現(xiàn)行分業(yè)監(jiān)管框架已不適應(yīng)我國(guó)金融業(yè)發(fā)展的需求，金融機(jī)構(gòu)“跨界”的綜合化經(jīng)營(yíng)的現(xiàn)實(shí)，需要加強(qiáng)監(jiān)管部門之間的協(xié)調(diào)，應(yīng)建立完善包括貨幣政策、信貸政策和金融監(jiān)管政策在內(nèi)的“三位一體”的宏觀審慎政策框架體系，并通過(guò)各種政策之間的合理協(xié)調(diào)和有效搭配，促進(jìn)金融和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定運(yùn)行。

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