我國金融經(jīng)濟(jì)周期的區(qū)制效應(yīng)分析

鄭小琴

(華僑大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與金融學(xué)院,福建 泉州 362000)

2008 年由美國次貸危機(jī)引發(fā)的金融危機(jī),給全球經(jīng)濟(jì)造成了巨大的影響,金融成為影響經(jīng)濟(jì)周期波動的重要因素。所謂金融經(jīng)濟(jì)周期,正是指金融因素導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)周期波動。對于我國來說,隨著金融自由化程度的加深,影子銀行規(guī)模的擴(kuò)大、金融結(jié)構(gòu)的變遷以及金融創(chuàng)新的增加,必然導(dǎo)致金融對經(jīng)濟(jì)波動的影響程度以及傳導(dǎo)機(jī)制發(fā)生變化。特別是,當(dāng)前我國面臨“需求收縮、供給沖擊、預(yù)期轉(zhuǎn)弱”的三重壓力,國內(nèi)外政治經(jīng)濟(jì)不確定因素增加,金融經(jīng)濟(jì)風(fēng)險交織,如何保持金融和經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定成為當(dāng)前央行面臨的一個重要且棘手的任務(wù)。因此,研究不同時期金融對經(jīng)濟(jì)波動的影響機(jī)制及作用大小的不同,對于央行有針對性地實(shí)施宏觀經(jīng)濟(jì)政策具有重要的理論和實(shí)踐意義。

本文聚焦不同時期金融對經(jīng)濟(jì)波動影響效應(yīng)的大小及傳導(dǎo)機(jī)制的不同,在構(gòu)建金融周期和經(jīng)濟(jì)周期指數(shù)基礎(chǔ)上,基于馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換向量自回歸模型,對金融影響經(jīng)濟(jì)周期波動的區(qū)制特征進(jìn)行實(shí)證研究,重點(diǎn)探討造成這種區(qū)制性的緣由,最后給出有針對性的政策建議。

一、文獻(xiàn)評述

事實(shí)上,在金融危機(jī)發(fā)生以前,經(jīng)濟(jì)學(xué)界已有很多人關(guān)注金融因素對經(jīng)濟(jì)波動的影響。Fisher[1]的債務(wù)通縮理論、Mishkin[2]的金融不穩(wěn)定理論以及近期的金融加速器理論[3]都從不同角度闡述了金融因素是如何導(dǎo)致產(chǎn)出波動的。前兩者主要是從宏觀角度討論了金融因素對經(jīng)濟(jì)波動的影響,而金融加速器理論是基于微觀層面探討金融放大經(jīng)濟(jì)波動的機(jī)制。

近年來DSGE 成為宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)界流行的研究方法,Bernanke et al.[4]最先將信貸市場不完善和企業(yè)凈值引入帶有價格剛性的DSGE 模型中,分析金融市場沖擊是如何影響經(jīng)濟(jì)波動的,這就是著名的BGG 模型。很多學(xué)者都是基于此模型將更多部門的金融摩擦加入DSGE 的分析框架,進(jìn)而討論金融影響經(jīng)濟(jì)波動的不同傳導(dǎo)機(jī)制。如: Gertler et al.[5]、Brunnermeier et al.[6]研究了金融中介的資產(chǎn)負(fù)債表約束是如何導(dǎo)致實(shí)體經(jīng)濟(jì)波動的;而Eggertsson et al.[7]、Guerreri et al.[8]研究了家庭部門的資產(chǎn)負(fù)債表約束是如何導(dǎo)致實(shí)體經(jīng)濟(jì)波動的。也有學(xué)者(如Iacoviello et al.[9]、Justiniano et al.[10]、Calza et al.[11])將房地產(chǎn)價格引入DSGE 模型,認(rèn)為房地產(chǎn)作為信貸約束的抵押品,其價格的波動對宏觀經(jīng)濟(jì)具有金融加速器作用,顯著放大了外生沖擊對經(jīng)濟(jì)波動的影響。國內(nèi)也有很多學(xué)者(如梅東洲等[12]、高然等[13])基于DSGE 框架研究了房地產(chǎn)價格、影子銀行等放大我國經(jīng)濟(jì)波動的機(jī)制。盡管DSGE 能夠從微觀機(jī)制上描述金融放大經(jīng)濟(jì)波動的機(jī)制,然而DSGE 框架也有諸多不足。首先,DSGE模型是基于理性預(yù)期。Borio[14]指出,在對金融失衡的累積建模時,假設(shè)經(jīng)濟(jì)個體對經(jīng)濟(jì)有完全的理解是人為的,因?yàn)椴淮_定性是經(jīng)濟(jì)行為的關(guān)鍵驅(qū)動力。Keynes[15]也說,影響將來的人的決策不可能單純?nèi)Q于精確的數(shù)學(xué)期望,推動社會車輪運(yùn)行的正是我們內(nèi)在的沖動。Bordalo et al.[16]在一個新古典模型中引入非理性預(yù)期,得出經(jīng)濟(jì)主體對于消息、信貸利差等的非理性預(yù)期導(dǎo)致了信貸和宏觀經(jīng)濟(jì)變量的波動。該文指出,現(xiàn)有文獻(xiàn)中所述的金融沖擊對經(jīng)濟(jì)波動具有放大作用,其“金融沖擊”的來源正是非理性預(yù)期,經(jīng)濟(jì)繁榮和衰退時的非預(yù)期沖擊會放大經(jīng)濟(jì)周期的波動。其次,DSGE 模型是基于均衡分析,假設(shè)在受到外生變量沖擊時,經(jīng)濟(jì)最終會回到均衡狀態(tài)。然而,金融對經(jīng)濟(jì)波動的影響有時是非線性的,金融風(fēng)險是隨著經(jīng)濟(jì)狀態(tài)變化而變化的[17]。上述文獻(xiàn)啟迪我們研究金融和經(jīng)濟(jì)波動之間的關(guān)系要考慮二者之間的非線性關(guān)系,這是本文研究的思想來源之一。

近期也有文獻(xiàn)從銀行風(fēng)險承擔(dān)的角度論證了金融對經(jīng)濟(jì)波動的影響機(jī)制。如方意等[18]通過考察經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張與收縮對銀行風(fēng)險承擔(dān)的差異性影響,驗(yàn)證了明斯基的“金融不穩(wěn)定假設(shè)”。Coimbra et al.[19]則構(gòu)建了一個基于異質(zhì)性銀行風(fēng)險承擔(dān)的一般均衡模型,指出時變的內(nèi)生宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險源于金融中介機(jī)構(gòu)的風(fēng)險轉(zhuǎn)移行為。也就是說,隨著融資成本的變化,如監(jiān)管放松或者貨幣政策寬松,風(fēng)險會在不同的銀行之間發(fā)生轉(zhuǎn)移。承擔(dān)風(fēng)險最小的中介機(jī)構(gòu)通過去杠桿化減少了對風(fēng)險資產(chǎn)的敞口,而承擔(dān)風(fēng)險的中介機(jī)構(gòu)則增加了其資產(chǎn)負(fù)債表規(guī)模和杠桿率,這導(dǎo)致了金融的脆弱性。上述文獻(xiàn)從另一個側(cè)面說明,金融風(fēng)險是隨著時間的變化而變化的,因而金融對經(jīng)濟(jì)波動的影響也是時變的。

除了探討金融對經(jīng)濟(jì)波動影響的理論機(jī)制外,經(jīng)濟(jì)學(xué)家們還采用實(shí)證分析的方法,探討信貸、房地產(chǎn)價格等金融變量對經(jīng)濟(jì)周期波動的影響效應(yīng)及機(jī)制。此類研究主要以發(fā)達(dá)國家為主,得出的主要結(jié)論是:金融變量和實(shí)體經(jīng)濟(jì)變量的相互作用確實(shí)放大了經(jīng)濟(jì)的波動,并且在繁榮期和衰退期表現(xiàn)為不對稱性,衰退期的加速作用更加明顯[20-22]。這啟發(fā)我們,在不同時期,金融對經(jīng)濟(jì)波動的影響是不同的,這是本文研究的思想來源之二。

Borio[14]提出的金融周期理論從一個新的視角解釋了金融對經(jīng)濟(jì)波動的影響。根據(jù)該文,金融周期是在一個有金融約束的環(huán)境中,經(jīng)濟(jì)參與者權(quán)衡風(fēng)險和收益過程中所形成的經(jīng)濟(jì)行為自我強(qiáng)化的交互作用,而這種交互作用會放大經(jīng)濟(jì)波動。描述金融周期最簡單的變量是信貸和房地產(chǎn)價格,房地產(chǎn)作為信貸的抵押品,其與信貸的相互加強(qiáng)作用會放大經(jīng)濟(jì)周期的波動。金融周期理論不僅從理論上闡明金融和經(jīng)濟(jì)波動之間的關(guān)系,還為我們?nèi)绾味攘亢瓦x擇金融變量提供了依據(jù)。

Borio[14]還指出,金融自由化降低了融資限制,支持了價值和風(fēng)險認(rèn)知、風(fēng)險態(tài)度和融資條件之間自我增強(qiáng)的交互作用,這表明金融自由化助推了金融對經(jīng)濟(jì)波動的放大作用。而我國當(dāng)前正處在金融市場化的進(jìn)程中,金融結(jié)構(gòu)的變化、影子銀行的發(fā)展、外部因素的沖擊甚至金融監(jiān)管的強(qiáng)弱等都會影響到金融對經(jīng)濟(jì)波動的影響。這是本文研究的實(shí)踐依據(jù)。

另外,也有一些文獻(xiàn)研究了我國金融與經(jīng)濟(jì)波動之間的關(guān)系。鄧創(chuàng)等[23]利用主成分分析法測算了中國的金融周期指數(shù),結(jié)果表明,中國金融周期波動先于經(jīng)濟(jì)周期,且存在長擴(kuò)張短收縮的非對稱效應(yīng)特征。方芳等[24]通過VAR 模型證實(shí)中國的金融周期存在順周期效應(yīng),經(jīng)濟(jì)波動與金融周期之間存在著較強(qiáng)的格蘭杰因果關(guān)系。張超等[25]運(yùn)用BP濾波和VAR 等方法考察了我國的金融周期特征及其與經(jīng)濟(jì)周期的關(guān)系,得出金融周期與經(jīng)濟(jì)周期在大多數(shù)時候同時上升、同時下降,且二者在互動影響過程中房地產(chǎn)等資產(chǎn)價格發(fā)揮著關(guān)鍵的傳導(dǎo)作用。上述研究主要側(cè)重金融周期的測度以及金融周期與經(jīng)濟(jì)周期先后關(guān)系的辨別,未從理論上探討金融對經(jīng)濟(jì)波動影響的時變特征。本文將在這一點(diǎn)上進(jìn)行改進(jìn),結(jié)合我國金融發(fā)展的現(xiàn)實(shí)特點(diǎn),研究不同時期內(nèi)金融對經(jīng)濟(jì)波動影響機(jī)制及作用大小的不同。這是本文研究的重點(diǎn)。

為此,我們將區(qū)制分析引入金融對經(jīng)濟(jì)波動影響的研究,將時間序列區(qū)分為兩個不同的時間區(qū)間,采用馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換向量自回歸模型,從宏觀維度上研究不同時間區(qū)間內(nèi)金融變量與經(jīng)濟(jì)變量之間的相互關(guān)系。這是本文研究的特點(diǎn)。這一研究的理論意義在于,拓展了DSGE 模型僅從微觀層面解釋金融與經(jīng)濟(jì)波動之間關(guān)系的不足,也豐富了現(xiàn)有文獻(xiàn)在金融對經(jīng)濟(jì)波動影響方面的研究。實(shí)踐意義在于,2008 年美國金融危機(jī)后,央行不僅要用貨幣政策調(diào)控經(jīng)濟(jì)系統(tǒng),還要用宏觀審慎政策調(diào)控金融系統(tǒng)。把區(qū)制分析引入金融與經(jīng)濟(jì)波動關(guān)系的研究,央行可以針對不同時期金融與經(jīng)濟(jì)波動關(guān)系的不同,制定更有針對性的貨幣政策和宏觀審慎政策,減少金融對經(jīng)濟(jì)波動的負(fù)面影響。

本文可能的創(chuàng)新是:(1)借鑒金融周期概念和度量方法,將區(qū)制思想引入金融經(jīng)濟(jì)周期的研究,把整個時間序列劃分為經(jīng)濟(jì)劇烈波動期和平穩(wěn)期,并運(yùn)用馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換向量自回歸模型對不同時間區(qū)間內(nèi)的金融對經(jīng)濟(jì)波動的影響機(jī)制及作用大小進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。(2)將金融經(jīng)濟(jì)周期與金融加速器理論相聯(lián)系,從宏觀層面對金融加速器理論進(jìn)行拓展。(3)將金融經(jīng)濟(jì)周期與不確定性、公眾預(yù)期以及金融發(fā)展等我國的實(shí)際經(jīng)濟(jì)形勢相聯(lián)系,探討了我國金融經(jīng)濟(jì)周期存在區(qū)制性特征的緣由。

二、我國不同時期金融對經(jīng)濟(jì)波動影響的實(shí)證分析

根據(jù)以上文獻(xiàn)分析,首先借鑒金融周期的概念和測度方法,分別構(gòu)建金融周期和經(jīng)濟(jì)周期指數(shù)作為金融與經(jīng)濟(jì)波動的代表性變量,其次通過馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換向量自回歸模型,對金融影響經(jīng)濟(jì)波動的區(qū)制特征進(jìn)行實(shí)證研究,最后得出估計結(jié)果。

(一)金融周期指數(shù)的構(gòu)建

關(guān)于金融周期指數(shù),主要依據(jù)信貸、房地產(chǎn)價格和宏觀杠桿率來度量我國的金融周期指數(shù)。信貸和房地產(chǎn)價格是金融周期最主要的評判指標(biāo),前者代表融資條件,后者反映投資者對風(fēng)險的預(yù)期和態(tài)度。此外,由于BIS 官方網(wǎng)站將宏觀杠桿率指標(biāo)相對常態(tài)的偏離或缺口作為衡量系統(tǒng)性金融風(fēng)險的一個重要指標(biāo)。而且,宏觀杠桿率應(yīng)保持在一個臨界值之內(nèi),一旦超過了該臨界值,就會對經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生破壞性的影響[26]。因此,我們也選取宏觀杠桿率作為構(gòu)建金融周期指數(shù)的一個變量。具體來說,選擇非金融私人部門信貸作為信貸的代理變量,非金融私人部門主要包括非金融企業(yè)、居民及為居民服務(wù)的非營利機(jī)構(gòu),選擇全國范圍內(nèi)各類商品房銷售價格為房地產(chǎn)價格指標(biāo)的代理變量,非金融私人部門信貸與GDP 的比重為宏觀杠桿率指標(biāo)的代理變量。非金融私人部門信貸及宏觀杠桿率指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于國際清算銀行BIS 網(wǎng)站,其他指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局網(wǎng)站,其中房地產(chǎn)價格數(shù)據(jù)由全國商品房銷售額除以全國商品房銷售面積所得。

如何將上述三個變量合成金融周期指數(shù),現(xiàn)有文獻(xiàn)提供了很多種方法,如主成分分析[23]、HP 濾波[27]、帶通濾波[28-29]以及轉(zhuǎn)折點(diǎn)法[30]。由于測度金融周期不是本文的主要目的,因此,我們選擇較簡單的HP 濾波來計算金融周期指數(shù)。首先,以2000 年價格為基準(zhǔn),將各指標(biāo)的名義值算為實(shí)際值,計算出各個指標(biāo)的增長率。其次,采用平滑因子為1 600 的HP 濾波取得各指標(biāo)對其趨勢值的偏離或缺口值,將該缺口值作為指標(biāo)值。由于金融周期指數(shù)的代表性變量一共有3 個,還需要將各指標(biāo)合成一個綜合性指標(biāo)。合成的方法主要有簡單的加總平均和主成分分析,本文對兩種方法都作了嘗試,結(jié)果基本相同,這里只給出經(jīng)過簡單加總平均得到的金融周期指數(shù)。此外,經(jīng)濟(jì)波動的代表性變量為國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP,我們也采用上述同樣的方法處理,得到經(jīng)濟(jì)周期指數(shù)。計算結(jié)果見圖1。

圖1 金融周期和經(jīng)濟(jì)周期

如圖1 所示,金融周期的波動幅度明顯大于經(jīng)濟(jì)周期,在兩個時期特別明顯,一個時期是2001 年至2005 年,另一個時期是2008 年到2011 年。受新冠疫情影響,經(jīng)濟(jì)周期在2020 年下降幅度較大。為了進(jìn)一步觀察金融波動和經(jīng)濟(jì)波動之間的關(guān)系,我們還測算了金融周期指數(shù)與經(jīng)濟(jì)周期指數(shù)4 年的移動標(biāo)準(zhǔn)差,作為金融和經(jīng)濟(jì)波動幅度的度量,如圖2所示。從圖2 中可以看出,2001 到2005 年,金融波動幅度是下滑的,在2005 年到達(dá)低谷,而經(jīng)濟(jì)波動幅度在2002 年已經(jīng)達(dá)到低谷,2003 年后開始回升。從2005 到2014 年,金融和經(jīng)濟(jì)的波動幅度都經(jīng)歷了一個從上升到下降的過程;2015 年之后,經(jīng)濟(jì)的波動幅度反而超過了金融的波動幅度。由此,二者在不同的時間區(qū)間,其波動幅度及其變化趨勢是不同的,這也啟發(fā)我們,金融波動與經(jīng)濟(jì)波動在不同的時間區(qū)間關(guān)系是不同的。

圖2 金融周期與經(jīng)濟(jì)周期的4 年移動標(biāo)準(zhǔn)差

(二)MSVAR 模型介紹及估計

研究金融對經(jīng)濟(jì)波動的影響,就是在上述構(gòu)建金融周期和經(jīng)濟(jì)周期指數(shù)的基礎(chǔ)上,采用所計算出的經(jīng)濟(jì)周期和金融周期數(shù)據(jù),通過建立計量模型,對不同時期金融放大經(jīng)濟(jì)波動的效應(yīng)進(jìn)行估計,并對其機(jī)制進(jìn)行分析。

根據(jù)圖2 的基本事實(shí),由于金融周期與經(jīng)濟(jì)周期的波動幅度及其變化趨勢在不同的時間區(qū)間表現(xiàn)不同,因此不宜采用線性VAR 模型。線性VAR模型假設(shè)現(xiàn)實(shí)的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)不會改變,所以模型的系數(shù)在整個時期是一致的,無法得到系數(shù)隨時間的變化情況。馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移向量自回歸模型(Markov Switch Vector Auto Regressive Model),簡稱MSVAR 模型。自Krolzig[31]提出MSVAR 模型以來,該模型成為研究時間序列數(shù)據(jù)的一種重要研究方法。其本質(zhì)上是根據(jù)數(shù)據(jù)之間本身存在的非線性關(guān)系,將整個時間序列區(qū)分為不同的時間段,分別研究各個時間段內(nèi)二者之間的關(guān)系。這樣,不同的時間區(qū)間就對應(yīng)不同的區(qū)制。本文正是利用MSVAR 模型的優(yōu)勢,研究不同時間區(qū)間內(nèi)金融對經(jīng)濟(jì)波動的作用及傳導(dǎo)機(jī)制。以下首先介紹MSVAR 模型本身,其次設(shè)定模型的區(qū)制,最后估計出結(jié)果。

1.MSVAR 模型。MSVAR 模型假定在不同的時期,宏觀經(jīng)濟(jì)時間序列的結(jié)構(gòu)會發(fā)生變化,即VAR模型的截距項(xiàng)、均值、系數(shù)及殘差方差會發(fā)生變化。具體來說,該模型假定經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)存在多個機(jī)制,即存在一個不可觀測的區(qū)制變量St,St∈{1,…M},M為區(qū)制的數(shù)量,不同的區(qū)制代表不同的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)。

可觀測時間序列向量yt的條件概率密度表示為:

θm為區(qū)制m=1,2,…M時的VAR 模型系數(shù),Yt-1為時間序列向量觀測值

因此,P階滯后、具有M個區(qū)制的VAR 模型可以表示為:

其中,均值向量μ;系數(shù)矩陣A1,A2,…Ap;擾動向量ut的方差是可變的,即μt～NID(0,∑(st)),μ(st),A1(st),…Ap(st),∑(st) 依賴區(qū)制變量st。

區(qū)制變量St∈{1,…M}服從離散時間、離散狀態(tài)的一階馬爾科夫過程,各狀態(tài)間的轉(zhuǎn)變通過轉(zhuǎn)移概率表示,從區(qū)制i到區(qū)制j的轉(zhuǎn)移概率為:

因此,St的轉(zhuǎn)移概率矩陣為:

其中,pi1+pi2+…+piN=1,i=1,2,…N。

對一個兩區(qū)制的模型而言,其區(qū)制變量的轉(zhuǎn)移概率矩陣為:

根據(jù)均值、截距、自回歸參數(shù)和方差是否依賴于區(qū)制變量St所處的狀態(tài),MSVAR 模型又可以區(qū)分為多種形式:MSM-VAR(均值依賴)、MSI-VAR(截距依賴)、MSA-VAR(回歸系數(shù)依賴)、MSHVAR(方差依賴)。同時,不同組合搭配起來又可分為:MSIA、MSIH、MSMA、MSMAH 等多種形式,例如MSMAH 表示模型均值、自回歸系數(shù)和殘差方差都隨區(qū)制變量St的變化而變化。

究竟采用哪種形式,還需要進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。通過模型回歸的對數(shù)似然值(log-likelihood)、AIC 準(zhǔn)則(Akaike Information Criterion)、SC 準(zhǔn)則(Schwarz Criterion)和HQ 準(zhǔn)則(Hannan-Quinn Criterion)等確定具體的模型形式。似然值越大,AIC 準(zhǔn)則、SC 準(zhǔn)則和HQ 越小,則表明該模型回歸結(jié)果越可靠。具體的估計方法參照Krolzig[31,由于篇幅關(guān)系,這里不再給出。

2.MSVAR 模型的區(qū)制設(shè)定。所謂區(qū)制設(shè)定,就是依據(jù)經(jīng)濟(jì)事實(shí)或數(shù)據(jù)本身將整個時間序列劃分為不同的時間區(qū)間,然后探討在不同區(qū)間內(nèi)時間序列之間的關(guān)系。與Claessens et al.[20]、Mendoza et al.[21]和Claessens et al.[22]等文獻(xiàn)將時間序列分為繁榮期和衰退期不同,本文重點(diǎn)關(guān)注金融因素對經(jīng)濟(jì)波動的作用,并假設(shè)金融因素對經(jīng)濟(jì)波動的作用在不同的時間區(qū)間是不同的。依據(jù)圖1 和圖2 的數(shù)據(jù)事實(shí),即不同時間區(qū)間金融和經(jīng)濟(jì)波動幅度大小以及關(guān)系的不同,我們將整個時間區(qū)間劃分為劇烈波動期和平穩(wěn)期兩個時間區(qū)間,分別對應(yīng)MSVAR模型的區(qū)制1 和區(qū)制2 這2 個區(qū)制。

3.模型選擇。雖然上述根據(jù)經(jīng)濟(jì)事實(shí)對區(qū)制進(jìn)行了設(shè)定,但是還需要判斷究竟采用MSVAR 模型的具體哪一種形式。因此,我們構(gòu)建了包含金融周期和經(jīng)濟(jì)周期指數(shù)兩個變量的MSVAR 模型,并對表1 中9 種具體的模型形式分別進(jìn)行檢驗(yàn)。MSVAR 各種具體形式的含義前述已經(jīng)介紹,每一種具體的模型括號中的數(shù)字分別代表區(qū)制數(shù)和滯后期數(shù)。檢驗(yàn)結(jié)果見表1。

表1 模型選擇依據(jù)

依據(jù)對數(shù)似然值、AIC、HQ 和SC 準(zhǔn)則,可以看到MSIAH(2)-VAR(2)(截距、系數(shù)和方差依賴、2區(qū)制MSVAR 模型)的回歸結(jié)果優(yōu)于其他模型。此外,我們還對模型的非線性特征進(jìn)行了檢驗(yàn),依據(jù)選定的MSIAH(2)-VAR(2)模型,LR 線性統(tǒng)計量的值為79.039 5,卡方統(tǒng)計量的P值為0.000 0,Davies 檢驗(yàn)的P值為0.000 0,統(tǒng)計結(jié)果均拒絕線性模型的假設(shè),說明將模型設(shè)定為非線性模型是合適的。因此,我們認(rèn)為MSIAH(2)-VAR(2)是最合適的模型形式。

4.模型的估計結(jié)果。利用OX-MSVAR 軟件包對包含金融周期和經(jīng)濟(jì)周期指數(shù)兩個變量的MSIAH(2)-VAR(2)模型進(jìn)行了估計和檢驗(yàn),所用算法為EM 算法。

回歸結(jié)果。表2 給出了模型的估計結(jié)果。finance代表金融周期指數(shù),finance(-1)和finance(-2)分別為金融周期指數(shù)的滯后一期和滯后二期。gdp代表經(jīng)濟(jì)周期指數(shù),gdp(-1)和gdp(-2)分別為經(jīng)濟(jì)周期指數(shù)的滯后一期和滯后二期。Const是常數(shù)項(xiàng)。每一行的數(shù)值代表回歸系數(shù)的估計結(jié)果。從回歸結(jié)果來看,金融周期和經(jīng)濟(jì)周期二者的數(shù)量關(guān)系在區(qū)制1 和區(qū)制2 是不同的,也就是在區(qū)制1和區(qū)制2 分別以金融周期和經(jīng)濟(jì)周期為被解釋變量,二者的滯后項(xiàng)作為解釋變量時,回歸系數(shù)的估計值是不同的。由于本文主要研究金融對經(jīng)濟(jì)波動的影響,因此,我們重點(diǎn)關(guān)注以經(jīng)濟(jì)周期為被解釋變量時,金融周期作為解釋變量的系數(shù)大小及顯著性。在區(qū)制1 即劇烈波動期,以經(jīng)濟(jì)周期為被解釋變量時,金融周期滯后項(xiàng)finance(-1)的系數(shù)為0.21。在區(qū)制2 即平穩(wěn)期,經(jīng)濟(jì)周期為被解釋變量時,金融周期滯后項(xiàng)finance(-1)的系數(shù)為0.05,而且這兩個系數(shù)均通過了顯著性檢驗(yàn)。系數(shù)大于0 表明,金融對經(jīng)濟(jì)波動的影響為正。區(qū)制1 的系數(shù)大于區(qū)制2,表明在區(qū)制1 的區(qū)間金融對經(jīng)濟(jì)波動的影響大于區(qū)制2 的區(qū)間。

表2 MSIAH(2)-VAR(2)模型估計結(jié)果

濾波概率圖。圖3 給出了區(qū)制1 和區(qū)制2 分別對應(yīng)的概率濾波圖及平滑圖。圖3 最上面是金融周期與經(jīng)濟(jì)周期指數(shù)的原序列圖,下面分別對應(yīng)區(qū)制1 和區(qū)制2 的概率濾波圖。概率濾波圖表達(dá)的是上述模型結(jié)果處于區(qū)制1 和區(qū)制2 的概率,其含義是如果某個時期屬于某區(qū)制概率大于0.5,表明該時期金融周期與經(jīng)濟(jì)周期的關(guān)系對應(yīng)該區(qū)制的回歸結(jié)果。比如,2020 年第1 季度至第2 季度這個時間區(qū)間,處于區(qū)制1 的概率大致等于1,那么這一時期金融周期和經(jīng)濟(jì)周期二者之間的數(shù)量關(guān)系對應(yīng)區(qū)制1 的回歸結(jié)果。

圖3 區(qū)制1 和區(qū)制2 的概率濾波

表3 給出了區(qū)制1 和區(qū)制2 分別對應(yīng)的時間區(qū)間。處于區(qū)制1 的時間區(qū)間有三段,2008 年第1 季度至2009 年第4 季度、2017 年第1 季度和2020 年第1 季度至2020 年第2 季度,其他時期則處于區(qū)制2。模型結(jié)果得出的區(qū)制劃分區(qū)間與前述區(qū)制的設(shè)定基本相同。前述根據(jù)金融和經(jīng)濟(jì)的波動幅度將整個時間序列劃分為劇烈波動期和平穩(wěn)期。而模型結(jié)果得出的區(qū)制1 對應(yīng)的第一個時間區(qū)間,即2008 年第1 季度至2009 年第4 季度正好是金融危機(jī)之后,第三個時間區(qū)間即2020 年第1 季度至第2 季度正好是新冠疫情發(fā)生之后,二者均為經(jīng)濟(jì)周期的劇烈波動期,這表明我們的模型設(shè)定是合理的。

表3 模型結(jié)果的區(qū)制劃分

轉(zhuǎn)移概率矩陣。表4 給出了區(qū)制轉(zhuǎn)移概率矩陣和各區(qū)制狀態(tài)持續(xù)期的估計結(jié)果。轉(zhuǎn)移概率矩陣的每一個具體數(shù)值表示從一個區(qū)制轉(zhuǎn)移到另外一個區(qū)制的概率。表中0.314 表示從區(qū)制1 轉(zhuǎn)移到區(qū)制2 的概率,0.082 6 表示從區(qū)制2 轉(zhuǎn)移至區(qū)制1 的概率;0.686 表示經(jīng)濟(jì)維持在區(qū)制1 的概率,0.917 4表示經(jīng)濟(jì)維持在區(qū)制2 的概率。當(dāng)維持在某一區(qū)制的概率越大時,說明經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)處于該區(qū)制的狀態(tài)是比較穩(wěn)定的,持續(xù)期也較長。該表說明經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)處于區(qū)制2 即平穩(wěn)期的狀態(tài)最穩(wěn)定,持續(xù)時間也最長,為12.11 個季度。

表4 區(qū)制轉(zhuǎn)移概率矩陣

脈沖響應(yīng)分析。為比較不同區(qū)制下我國的金融對經(jīng)濟(jì)波動的放大效應(yīng),按照表2 的回歸結(jié)果,圖4 給出了金融因素沖擊引起經(jīng)濟(jì)波動的脈沖響應(yīng)函數(shù),脈沖響應(yīng)函數(shù)表明金融的一個單位的正向沖擊引起經(jīng)濟(jì)波動的作用。從圖4 中可以看出,無論是區(qū)制1 還是區(qū)制2,金融的一個正沖擊都會對經(jīng)濟(jì)波動產(chǎn)生正向的影響,換句話說,金融因素確實(shí)放大了經(jīng)濟(jì)波動。但是,區(qū)制1 的放大效應(yīng)遠(yuǎn)大于區(qū)制2。這證明了我國金融對經(jīng)濟(jì)波動的放大效應(yīng)確實(shí)存在區(qū)制的特征,即劇烈波動期的放大效應(yīng)大于平穩(wěn)期。

圖4 金融沖擊引起經(jīng)濟(jì)波動的脈沖響應(yīng)函數(shù)

三、金融經(jīng)濟(jì)周期區(qū)制特征的原因

上文通過MSVAR 模型證明了金融對經(jīng)濟(jì)波動放大效應(yīng)的區(qū)制特征,即在經(jīng)濟(jì)的劇烈波動期內(nèi),金融對經(jīng)濟(jì)波動的放大作用大于平穩(wěn)期。這里的劇烈波動期和平穩(wěn)期對應(yīng)的具體時間主要包括兩個時間段,一個是2008 年第1 季度到2009 年第4季度,另一個是2020 年第1 季度到2020 年第2 季度。然而究竟是什么原因?qū)е逻@兩個時間區(qū)間內(nèi)金融對經(jīng)濟(jì)波動的放大效應(yīng)比其他區(qū)間更大? 其中的傳導(dǎo)機(jī)制是什么? 要回答這個問題,一方面需要聯(lián)系金融加速器的理論機(jī)制,另一方面需要將金融加速器理論與我國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)實(shí)相結(jié)合。

金融加速器理論告訴我們,資產(chǎn)價格的變化會通過企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債表的途徑傳導(dǎo)至實(shí)體經(jīng)濟(jì),放大實(shí)體經(jīng)濟(jì)的波動。由于受到外部沖擊以及新冠疫情的影響,2008 年第1 季度到2009 年第4 季度和2020 年第1 季度到2020 年第2 季度,這兩個時間區(qū)間的資產(chǎn)價格波動都較大,因而由于金融加速器效應(yīng)導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)波動也較大。尤其是房地產(chǎn)作為信貸重要的抵押品,其價格的大幅度波動會與信貸相互加強(qiáng)而放大經(jīng)濟(jì)波動。

然而,金融對經(jīng)濟(jì)波動的放大效應(yīng)之所以在上述兩個區(qū)間更顯著,還有其現(xiàn)實(shí)方面的原因。

首先,金融危機(jī)后我國經(jīng)濟(jì)的不確定因素增加。近年來,不確定性頻繁出現(xiàn)在各大媒體報刊,學(xué)術(shù)界將其定義為未來可能發(fā)生的事件中無法預(yù)測概率分布的部分[32]。不確定性的大小在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不同階段是不同的,也就是具有時變性。根據(jù)Baker et al.[33]、胡成春等[34]等對我國政策不確定指數(shù)的計量結(jié)果,2008 年至2010 年我國的不確定指數(shù)較高,正是較高的不確定性導(dǎo)致了金融對經(jīng)濟(jì)波動產(chǎn)生更大的放大作用。這一時期不確定性指數(shù)較高的原因主要體現(xiàn)在兩個方面:一是財政政策的不確定性,為應(yīng)對國際金融危機(jī)的沖擊,我國財政政策出現(xiàn)較大調(diào)整,2008 年11 月我國啟動了4萬億投資刺激計劃;二是貨幣政策的不確定性。為應(yīng)對國際金融危機(jī)的沖擊,央行先是采取了較寬松的貨幣政策,2009 年M2同比增長高達(dá)28.5%。沒過多久,央行為避免發(fā)生系統(tǒng)性風(fēng)險,貨幣政策又轉(zhuǎn)為收緊,從2010 年1 月到2011 年6 月上調(diào)存款準(zhǔn)備金12 次。財政政策和貨幣政策的“較大變動”使得經(jīng)濟(jì)政策的不確定性增加,這一不確定性傳導(dǎo)至房地產(chǎn)市場和金融市場,使得房地產(chǎn)價格和信貸的波動變大,從而通過金融加速器效應(yīng)進(jìn)一步放大了經(jīng)濟(jì)的波動。

其次,不同時期內(nèi)公眾的不同預(yù)期會導(dǎo)致金融對經(jīng)濟(jì)波動作用的不同。當(dāng)經(jīng)濟(jì)處于平穩(wěn)期時,央行會采取“一如既往”的經(jīng)濟(jì)政策,經(jīng)濟(jì)人對房地產(chǎn)價格、股票等資產(chǎn)價格所作的預(yù)期變化不大,因之對經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的影響變化不大,導(dǎo)致金融因素對經(jīng)濟(jì)波動的放大作用也變化不大。但經(jīng)濟(jì)處于劇烈波動期時,不確定因素增加導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)人的預(yù)期發(fā)生突變,甚至出現(xiàn)金融恐慌,經(jīng)濟(jì)人對房地產(chǎn)價格、股票等資產(chǎn)價格所作的預(yù)期會大幅度偏離正常價格,嚴(yán)重影響到經(jīng)濟(jì)系統(tǒng),導(dǎo)致該時期的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生較大的波動。

再次,隨著我國金融改革的不斷深化,金融結(jié)構(gòu)即直接融資和以銀行信貸為主的間接融資比例發(fā)生了較大的變化,這會導(dǎo)致金融與經(jīng)濟(jì)波動之間的關(guān)系發(fā)生改變。根據(jù)較權(quán)威文獻(xiàn)研究,2007 年之前,中國直接融資占比總體呈現(xiàn)上升態(tài)勢,其中股票市場的發(fā)展起到了關(guān)鍵帶動作用,但2008 年后,受內(nèi)外多種因素影響,直接融資占比反而下降[35]。這意味著金融危機(jī)后我國以銀行信貸為主的間接融資金融結(jié)構(gòu),不僅沒有改善,反而進(jìn)一步加劇,這使得商業(yè)銀行在經(jīng)濟(jì)波動中的作用凸顯,對經(jīng)濟(jì)波動的作用變大。

最后,影子銀行的快速發(fā)展也使得金融對經(jīng)濟(jì)波動的作用變大,影子銀行被認(rèn)為是2008 年金融危機(jī)的“罪魁禍?zhǔn)住敝籟36]。根據(jù)孫國鋒等[37]對我國影子銀行規(guī)模的測算結(jié)果,以2008 年金融危機(jī)為分界線,影子銀行規(guī)模在2008 年10 月之前較為平穩(wěn),占銀行創(chuàng)造貨幣總量的比重呈下降態(tài)勢,2008 年11月之后逐漸增加。影子銀行主要通過兩個層面影響經(jīng)濟(jì)波動:一是不斷推高杠桿率水平,2008 年之后,中國債務(wù)水平持續(xù)升高,影子銀行發(fā)揮了“關(guān)鍵”作用[36],較高的債務(wù)水平可能觸發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險,引發(fā)經(jīng)濟(jì)的劇烈波動;二是助長了房地產(chǎn)價格的上升,如趙勝民等[38]指出,相比銀行信貸,影子信貸對房價影響更迅速也更強(qiáng)烈,而房地產(chǎn)價格和影子銀行規(guī)模相互促進(jìn)對金融穩(wěn)定產(chǎn)生顯著的不利影響[39]。

綜上所述,金融加速器理論與不確定性、公眾預(yù)期的變化、金融結(jié)構(gòu)以及影子銀行的發(fā)展等因素結(jié)合在一起,造成了我國不同時期內(nèi)金融對經(jīng)濟(jì)波動作用的不同。

四、政策應(yīng)對

不同時期金融對經(jīng)濟(jì)波動影響效應(yīng)的不同,為政府制定更有針對性的穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)和金融的政策提供了理論指導(dǎo)。我們可以通過金融周期和經(jīng)濟(jì)周期指數(shù)的變化數(shù)據(jù)作為反饋信號來修訂政策制定,設(shè)計出更細(xì)致的、更有可操作性的和更為協(xié)調(diào)的政策方案。

一是我們可以根據(jù)金融周期和經(jīng)濟(jì)周期本身的走向和相互關(guān)系設(shè)計有區(qū)別的政策措施。李拉亞[40]指出央行可把經(jīng)濟(jì)周期曲線和金融周期曲線放在同一張圖上,依據(jù)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)和金融系統(tǒng)各自在圖中曲線的位置,安排適合的貨幣政策和宏觀審慎政策,對兩大系統(tǒng)進(jìn)行聯(lián)合調(diào)控。他依據(jù)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)和金融系統(tǒng)在經(jīng)濟(jì)周期和金融周期的四種位置和趨勢,設(shè)計了四種協(xié)調(diào)配合的聯(lián)合調(diào)控規(guī)則。第一種是,如果經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)和金融系統(tǒng)均趨近谷頂,同時收緊貨幣政策和宏觀審慎政策。第二種是,如果經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)和金融系統(tǒng)均趨近谷底,同時放松貨幣政策和宏觀審慎政策。第三種是,經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)趨近谷底,金融系統(tǒng)均趨近谷頂,放松貨幣政策,啟動宏觀審慎政策的有選擇貸款配給功能,將資金優(yōu)先安排到經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)。第四種是,經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)趨近谷頂,金融系統(tǒng)均趨近谷底,收緊貨幣政策,啟動宏觀審慎政策的有選擇貸款配給功能,將資金優(yōu)先安排到金融系統(tǒng)。這一調(diào)控規(guī)則對公眾起導(dǎo)向作用,讓公眾知道下一步央行的政策方向。這一規(guī)則彈性較大,公眾知道政策方向但不知道步子有多大,給央行決定政策力度留下相機(jī)決策空間。但這也能在一定程度上引導(dǎo)公眾預(yù)期,減少公眾對央行政策制定的盲目感,從而減少公眾對策的不確定性,有利于公眾安排自己的經(jīng)濟(jì)活動。這一調(diào)控規(guī)則有利于貨幣政策和宏觀審慎政策的協(xié)調(diào)配合形成合力,減少兩大政策的摩擦與沖突,降低兩大政策的成本,提高兩大政策的效率。

二是我們可利用不同時期金融對經(jīng)濟(jì)波動放大效應(yīng)的不同在兩個方面進(jìn)一步改進(jìn)這一調(diào)控規(guī)則,減少這一規(guī)則的彈性,增加這一規(guī)則的可預(yù)期性。一方面,在不同的區(qū)制采取不同的政策力度,并把這一點(diǎn)明確告訴公眾,減少公眾因政策較大變化帶來的不確定性,以有利于穩(wěn)定公眾預(yù)期,從而穩(wěn)定金融和經(jīng)濟(jì),減小金融對經(jīng)濟(jì)波動的負(fù)面影響。另一方面,央行應(yīng)研制出圖1 和圖2 那樣的經(jīng)濟(jì)周期和金融周期圖表,作為政策制定的坐標(biāo),時刻觀測經(jīng)濟(jì)周期和金融周期的波動幅度。一旦金融周期出現(xiàn)劇烈波動,央行就需要加大宏觀審慎政策力度,以穩(wěn)定金融周期,從而減輕金融周期對經(jīng)濟(jì)周期的放大作用。同時,央行也要增加貨幣政策力度,防止金融劇烈波動對經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生不利影響。一旦觀察到金融周期和經(jīng)濟(jì)周期波動趨于平穩(wěn),央行就可以降低宏觀審慎政策和貨幣政策的強(qiáng)度。

以上兩個層面的政策設(shè)定一個是關(guān)注金融周期和經(jīng)濟(jì)周期本身的變化趨勢,另一個層面是關(guān)注金融周期和經(jīng)濟(jì)周期的波動幅度,二者相輔相成,缺一不可。

我們依據(jù)不同時期金融放大經(jīng)濟(jì)波動的不同效應(yīng),可以有針對性選用預(yù)期管理政策。一方面央行通過“行為”進(jìn)行預(yù)期管理,即通過各種公開市場操作工具,向外界傳達(dá)貨幣政策漸進(jìn)變化和維持不變的信號,從而影響市場預(yù)期;另一方面,央行通過“語言”形式進(jìn)行預(yù)期管理,包括央行定期公布的貨幣政策報告和貨幣政策委員會會議決議、召開新聞發(fā)布會、發(fā)表關(guān)于未來貨幣政策取向以及定期的媒體采訪[41]。Born et al.[42]通過實(shí)證的方法證明了央行演講和采訪對金融市場回報率和減輕市場波動方面的影響較小,但其在金融危機(jī)發(fā)生時起到了實(shí)質(zhì)性的作用。當(dāng)經(jīng)濟(jì)處于平穩(wěn)期時,央行可較多采用“行為”式的預(yù)期管理,但是當(dāng)經(jīng)濟(jì)處于劇烈波動期時,央行可較多采用“語言”式的預(yù)期管理,盡力增加政策的透明度,降低政策的不確定性,增加政策的導(dǎo)向作用。除了在貨幣政策方面進(jìn)行有針對性的預(yù)期管理以外,政府也要加強(qiáng)對財政政策的預(yù)期管理,增加公眾對財政政策的可預(yù)期性,從而減輕其不確定性對經(jīng)濟(jì)波動的放大作用。

五、結(jié)論

本文借鑒金融周期理論的概念與度量方法分析了金融對經(jīng)濟(jì)波動影響的區(qū)制效應(yīng)。在構(gòu)建金融周期與經(jīng)濟(jì)周期指數(shù)的基礎(chǔ)上,通過構(gòu)建馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換向量自回歸模型,對我國的金融經(jīng)濟(jì)周期的區(qū)制特征進(jìn)行了實(shí)證研究。結(jié)果表明,在經(jīng)濟(jì)的劇烈波動期和平穩(wěn)期,金融對經(jīng)濟(jì)波動的放大效應(yīng)是不同的。當(dāng)經(jīng)濟(jì)處于劇烈波動期時,金融對經(jīng)濟(jì)波動的放大作用更強(qiáng)。

一方面,從理論上來看,金融加速器理論是造成不同時期金融放大經(jīng)濟(jì)波動效應(yīng)不同的原因。由于不同時間區(qū)間內(nèi)資產(chǎn)價格波動幅度不同,其通過資產(chǎn)負(fù)債表途徑傳導(dǎo)至實(shí)體經(jīng)濟(jì),從而放大了經(jīng)濟(jì)周期的波動。另一方面,從現(xiàn)實(shí)原因來看,由于國際金融危機(jī)的沖擊,我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展形勢發(fā)生了很大的變化。首先是不確定因素增加。其次是公眾預(yù)期發(fā)生了很大的變化,這些因素均會導(dǎo)致資產(chǎn)價格發(fā)生較大的波動,因而通過金融加速器原理也放大了經(jīng)濟(jì)周期的波動。最后,隨著我國金融市場的發(fā)展,以間接融資為主的金融結(jié)構(gòu)以及影子銀行規(guī)模的擴(kuò)大使得金融對經(jīng)濟(jì)周期波動的放大作用變大。

基于以上研究結(jié)論,我們主張央行通過金融周期和經(jīng)濟(jì)周期指數(shù)的變化數(shù)據(jù)作為反饋信號來修訂政策,依據(jù)不同時期金融對經(jīng)濟(jì)周期波動放大效應(yīng)的不同,采取不同的政策力度。當(dāng)金融周期出現(xiàn)劇烈波動時,央行應(yīng)加大宏觀審慎政策的調(diào)控力度,以避免由于金融劇烈波動對經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生的不利影響。同時,央行應(yīng)較多采用“語言”式的預(yù)期管理政策,增加政策的透明度,以穩(wěn)定公眾的預(yù)期,增加政策的效果。