我国金融加速器经济效应的区域异质性及其成因

周铁

内容摘要：本文以动态随机一般均衡模型为蓝本，对我国长三角、京津冀和西南经济区金融加速器的经济效应进行实证分析，结果表明，三大区域金融加速器的经济效应存在较明显的区域异质性，且金融加速器对不同区域外生冲击的作用也存在差异，产业结构和资本效率则是金融加速器经济效应呈现区域特征的重要影响因素。

关键词：金融加速器 区域异质性 成因

金融加速器理论最早由Bemanke等人（1996）提出，并采用BGG模型在动态随机一般均衡模型框架下研究了金融加速器的运行机制。随后有许多学者采用金融加速器的相关理论，从不同角度对其经济效应进行了系统研究。但是，它们的研究大都是基于全国层面的，鲜有学者从区域层面进行具体分析。由于我国区域经济发展极不平衡，资源禀赋等存在时空上的差异，因此金融加速器的经济效应可能因区域而异。本文尝试以三大区域为例，研究金融加速器经济效应的区域异质性。

模型设计及数据来源

（一）模型设计

本文基于前人的研究，采用动态随机一般均衡模型对我国长三角（简化为浙江、江苏和上海三省市组成）、京津冀（包括北京、天津与河北）、西南经济区（包括云南、贵州、四川、重庆、广西共三省一市一区）三大区域金融加速器的经济效应进行数值模拟。首先对动态随机一般均衡模型进行简要的说明。假设在一个开放的经济环境中，共有家庭部门、企业部门和货币当局三个经济体参与经济活动。

1.家庭部门。家庭部门通过劳动、消费以及货币盈余来实现自身效用的最大化，效用函数如下：

（1）

其中，Mt表示到t期货币盈余量，pt表示消费的价格指数，Mt/pt即实际的货币盈余量。ct表示t期的消费水平，ht表示t期的劳动供给，βt为折现因子。家庭部门有如下预算约束：

ptct+Mt+Dt ≤ wtht+（1+rt -1）Dt-1+ Mt+Tt+Πt （2）

其中，Dt表示家庭部门到t期的存款，rt表示利率，wt 表示t期名义工资水平，Tt表示t期的政府转移支付，Πt表示家庭部门收到的额外奖励。于是，家庭部门在式（2）的条件下，通过调整ct、Mt、ht、Dt这四个变量来实现效用最大化。

2.企业部门。在一个动态随机一般均衡模型中，企业部门一般由生产商、资本供给商和零售商三个部门组成。

生产商。生产商通过调整生产和资金来实现自身利益最大化，其中资金一部分来自企业自身积累，一部分来自外部贷款。由于存在一定的不对称性，因此企业往往涉及代理成本，于是有外部借贷成本高于内部融资成本，即出现外部融资溢价。根据Bemanke等（1996）的观点，外部融资溢价是金融加速器存在的一个重要因素。生产商外部融资成本将满足以下方程：

Etft=Et{[ zt+1+（1-δ）qt+1] /qt} （3）

Etft+1=Et [S（·）Rt /πt+1] （4）

S（·）= S（nt+1 /qtkt+1） （5）

其中，Et [Rt /πt+1 ]表示t期的预期实际利率，πt+1表示t期的预期通货膨胀率，kt+1表示所需总资金，qt表示下一期使用资金kt+1时所需的单位成本，δ表示资本的折旧率。在S（·）中，本文已经将金融加速器引入生产运作。生产商可不断调整资金和劳动力需求来实现成本最小化，目标函数如下：

min EC = wtht+ztkt （6）

生产商面临如下的约束：

yt≤ ktα（Atht）1-α （7）

其中，α∈（0，1），kt表示边际资本产出率，At表示技术生产率。

资本供给商。根据托宾q理论，资本供给商在t时期的利润为π（Kt）-It-C（It），其中π（Kt）表示收益，It表示t期的投入成本，C（It）表示该成本的调整成本。设资本价格为Qt，则t期收益可表示为：π（Kt）= QtIt。又设资本调整成本受二次资本调整的约束，于是调整成本可表示为：C（It）= [ ζ（It / Kt-δ）2 Kt ]/2，其中，ζ表示调整成本参数。于是，资本生产商的利润最大化函数可表示为：

max Et [Qt It-It-（ζ /2）（It / Kt-δ）2 Kt ] （8）

资本供给商可用过调整投入成本It来达到利润最大化，其一阶条件为：

Et [Qt-1-ζ（It / Kt-δ）] = 0 （9）

零售商。假定生产商的所有产品都销售给零售商，且所有产品都是同质的，零售商将产品销售给家庭、资本供给商和政府部门。根据Bemanke等（1996）的研究，假定每个零售商以概率（1-θ）来重新确定零售价格，于是每个时期内有（1 -θ）比例的零售商重新调整价格。因此，t时期价格保持不变的预期时间为1/（1 -θ），而t时期的国内通胀率可表示为：

πt =-ρξ+ βEtπt+1 （10）

其中，πt=pt-pt-1，ρ=（1-θ）（1 -βθ）/θ，ξ为风险规避系数，β为消费贴现因子。

3.货币当局。银行制定货币政策的依据为通货膨胀率、产出水平、名义利率和汇率等对稳态的偏离程度，参考前人的研究，设定货币政策规则的模型如下：

Rt/R=（πt /π）Qπ（yt / y）Qy（et/e）Qe exp（εRt） （11）

其中，et为t期汇率。π、y、e都是稳态值，εRt为货币政策冲击项。

以上是动态随机一般均衡模型中各个经济体之间的传导机制，也反映了金融加速器的形成机理。参考已有研究，对3大区域的部分参数进行设定，其他参数设定参考刘兰凤、袁申国（2012）、王立勇等（2012）的设定值，具体如表1所示。稳态通胀率根据各大区域的消费价格指数进行设定，投资产出比率i/y和消费产出比率c/y也都根据各个区域的具体情况进行设定。endprint

（二）数据来源

本文采用长三角、京津冀和西南经济区各个省市自治区的面板数据为样本，时间跨度为2000-2011年。对动态随机一般均衡模型进行参数估计时，输入的观测变量主要包括产出水平（yt）、通货膨胀率（πt）、消费水平（ct）、固定资产投资（It）等。产出水平用地区生产总值表示，通货膨胀率用各地区消费品价格指数CPI表示，消费水平用各地区的全社会零售品销售总额表示，固定资产投资用各地区固定资产投资净值年平余额表示。以上变量的数据来自历年中国统计年鉴及各省市自治区统计年鉴。

实证结果及成因分析

（一）三大区域金融加速器经济效应的实证分析

根据设定的参数值，结合动态随机一般均衡模型原理，对各区域金融加速器的参数进行估计，然后对FA和NoFA两种形式分别进行模拟，并对结果进行比较。其中，FA表示含金融加速器的冲击贡献率分解结果，NoFA表示不含金融加速器的冲击贡献率分解结果。

首先，考察三大区域金融加速器参数的估计值，通过动态随机一般均衡模型模拟得到，长三角经济区的金融加速器参数为0.0316，京津冀经济区的金融加速器参数为0.0284，西南经济区的金融加速器参数为0.0379，由此可见，三大区域金融加速器的参数存在区域差异性，金融加速器参数估计值大小依次为西南经济区、长三角经济区和京津冀经济区。为了进一步分析各个区域金融加速器的经济效应，笔者根据Bemanke等人的研究，采用公式得到金融加速器的效应变化趋势，具体如图1所示。

从图1可以发现，三大区域金融加速器经济效应的变化趋势有明显的差异性。在2000-2005年间，长三角经济区金融加速器经济效应的波动尤为明显，仅6年金融加速器波峰与波谷就相差7.4；京津冀经济区和西南经济区金融加速器的变化经历了先下降后上升的变化趋势，不同的是6年间西南经济区金融加速器经济效应基本保持为正。但观察2005年之后的趋势发现，长三角经济区金融加速器的经济效应变化趋于缓和，但京津冀和西南经济区金融加速器经济效应分别出现了不同时期和不同程度的剧烈波动。2009年以后西南经济区金融加速器的经济效应总体高于另两大经济区。综上所述，三大区域金融加速器的经济效应存在一定的区域异质性。

其次，根据参数模型计算各变量对产出的冲击贡献率，结果如表2所示。从表2的结果可以发现，金融加速器的作用使得消费、投资、技术等对区域产出产生一定的外生冲击，且这些冲击也存在区域差异性。京津冀和西南经济区经济波动的冲击来源比较集中（京津冀为投资冲击，西南经济区为投资和技术冲击），长三角经济区经济波动的冲击来源分布却较散。

（二）金融加速器经济效应区域异质性的成因分析

1.金融加速器的经济效应与产业结构之间存在重要关系。2000年以来，长三角和京津冀两大经济区第三产业占比不断增加，但年均增幅极为有限（分别仅0.4和0.5个百分点），第二产业占比则基本保持稳定；西南经济区的情况则存在差异，表现为第三产业占比持续放缓，第二产业占比增速持续提高。尤其是2008年金融危机后，仅西南经济区第二产业占比增速仍见上升，这也意味着西南经济区第二产业发展亟需注入更多资金，也亟需更多贷款融资。这也解释了2009年以后西南经济区金融加速器经济效应较高的原因。

2.金融加速器的经济效应与资本效率之间也存在紧密联系。图2描绘了三大区域单位产值投资消耗的变化趋势。西南经济区的单位产值固定资产投资消耗较低，且走势较平缓，而京津冀和长三角经济区的单位产值固定资产投资消耗较高，且京津冀的走势较其他两大经济区更为陡峭。这种现状意味着技术进步成为长三角和京津冀经济区经济发展的关键因素，而投资短缺便成为制约西南经济区发展的主要因素。在不考虑金融加速器时，长三角和京津冀经济区的技术冲击对经济波动的贡献率分别达到44.83%和47.70%，而西南经济区的投资冲击对经济波动的贡献率达到53.09%。西南经济区第二产业的迅猛发展亟需更多融资贷款作补充，这也与投资冲击对该经济区的影响较大的结论相呼应。

综上所述，本文采用动态随机一般均衡模型对我国长三角、京津冀和西南经济区金融加速器的经济效应进行实证分析，结果显示，三大区域金融加速器的经济效应存在较明显的区域异质性，且金融加速器对不同区域外生冲击带来的影响也存在差异。深入分析金融加速器经济效应呈现区域特征的成因，笔者认为至少在产业结构和资本效率两个方面导致了金融加速器经济效应的区域异质性。因此，政府在制定金融、经济政策时，要注重产业结构调整和资本效率提升，促进金融加速器效应为经济发展服务。

参考文献：

1.刘兰凤，袁申国.中国经济金融加速器效应的DSGE模型分析[J].南方经济，2012（8）

2.王立勇，张良贵，刘文革.不同粘性条件下金融加速器效应的经验研究[J].经济研究，2012（10）endprint

（二）数据来源

本文采用长三角、京津冀和西南经济区各个省市自治区的面板数据为样本，时间跨度为2000-2011年。对动态随机一般均衡模型进行参数估计时，输入的观测变量主要包括产出水平（yt）、通货膨胀率（πt）、消费水平（ct）、固定资产投资（It）等。产出水平用地区生产总值表示，通货膨胀率用各地区消费品价格指数CPI表示，消费水平用各地区的全社会零售品销售总额表示，固定资产投资用各地区固定资产投资净值年平余额表示。以上变量的数据来自历年中国统计年鉴及各省市自治区统计年鉴。

实证结果及成因分析

（一）三大区域金融加速器经济效应的实证分析

根据设定的参数值，结合动态随机一般均衡模型原理，对各区域金融加速器的参数进行估计，然后对FA和NoFA两种形式分别进行模拟，并对结果进行比较。其中，FA表示含金融加速器的冲击贡献率分解结果，NoFA表示不含金融加速器的冲击贡献率分解结果。

首先，考察三大区域金融加速器参数的估计值，通过动态随机一般均衡模型模拟得到，长三角经济区的金融加速器参数为0.0316，京津冀经济区的金融加速器参数为0.0284，西南经济区的金融加速器参数为0.0379，由此可见，三大区域金融加速器的参数存在区域差异性，金融加速器参数估计值大小依次为西南经济区、长三角经济区和京津冀经济区。为了进一步分析各个区域金融加速器的经济效应，笔者根据Bemanke等人的研究，采用公式得到金融加速器的效应变化趋势，具体如图1所示。

从图1可以发现，三大区域金融加速器经济效应的变化趋势有明显的差异性。在2000-2005年间，长三角经济区金融加速器经济效应的波动尤为明显，仅6年金融加速器波峰与波谷就相差7.4；京津冀经济区和西南经济区金融加速器的变化经历了先下降后上升的变化趋势，不同的是6年间西南经济区金融加速器经济效应基本保持为正。但观察2005年之后的趋势发现，长三角经济区金融加速器的经济效应变化趋于缓和，但京津冀和西南经济区金融加速器经济效应分别出现了不同时期和不同程度的剧烈波动。2009年以后西南经济区金融加速器的经济效应总体高于另两大经济区。综上所述，三大区域金融加速器的经济效应存在一定的区域异质性。

其次，根据参数模型计算各变量对产出的冲击贡献率，结果如表2所示。从表2的结果可以发现，金融加速器的作用使得消费、投资、技术等对区域产出产生一定的外生冲击，且这些冲击也存在区域差异性。京津冀和西南经济区经济波动的冲击来源比较集中（京津冀为投资冲击，西南经济区为投资和技术冲击），长三角经济区经济波动的冲击来源分布却较散。

（二）金融加速器经济效应区域异质性的成因分析

1.金融加速器的经济效应与产业结构之间存在重要关系。2000年以来，长三角和京津冀两大经济区第三产业占比不断增加，但年均增幅极为有限（分别仅0.4和0.5个百分点），第二产业占比则基本保持稳定；西南经济区的情况则存在差异，表现为第三产业占比持续放缓，第二产业占比增速持续提高。尤其是2008年金融危机后，仅西南经济区第二产业占比增速仍见上升，这也意味着西南经济区第二产业发展亟需注入更多资金，也亟需更多贷款融资。这也解释了2009年以后西南经济区金融加速器经济效应较高的原因。

2.金融加速器的经济效应与资本效率之间也存在紧密联系。图2描绘了三大区域单位产值投资消耗的变化趋势。西南经济区的单位产值固定资产投资消耗较低，且走势较平缓，而京津冀和长三角经济区的单位产值固定资产投资消耗较高，且京津冀的走势较其他两大经济区更为陡峭。这种现状意味着技术进步成为长三角和京津冀经济区经济发展的关键因素，而投资短缺便成为制约西南经济区发展的主要因素。在不考虑金融加速器时，长三角和京津冀经济区的技术冲击对经济波动的贡献率分别达到44.83%和47.70%，而西南经济区的投资冲击对经济波动的贡献率达到53.09%。西南经济区第二产业的迅猛发展亟需更多融资贷款作补充，这也与投资冲击对该经济区的影响较大的结论相呼应。

综上所述，本文采用动态随机一般均衡模型对我国长三角、京津冀和西南经济区金融加速器的经济效应进行实证分析，结果显示，三大区域金融加速器的经济效应存在较明显的区域异质性，且金融加速器对不同区域外生冲击带来的影响也存在差异。深入分析金融加速器经济效应呈现区域特征的成因，笔者认为至少在产业结构和资本效率两个方面导致了金融加速器经济效应的区域异质性。因此，政府在制定金融、经济政策时，要注重产业结构调整和资本效率提升，促进金融加速器效应为经济发展服务。

参考文献：

1.刘兰凤，袁申国.中国经济金融加速器效应的DSGE模型分析[J].南方经济，2012（8）

2.王立勇，张良贵，刘文革.不同粘性条件下金融加速器效应的经验研究[J].经济研究，2012（10）endprint

（二）数据来源

本文采用长三角、京津冀和西南经济区各个省市自治区的面板数据为样本，时间跨度为2000-2011年。对动态随机一般均衡模型进行参数估计时，输入的观测变量主要包括产出水平（yt）、通货膨胀率（πt）、消费水平（ct）、固定资产投资（It）等。产出水平用地区生产总值表示，通货膨胀率用各地区消费品价格指数CPI表示，消费水平用各地区的全社会零售品销售总额表示，固定资产投资用各地区固定资产投资净值年平余额表示。以上变量的数据来自历年中国统计年鉴及各省市自治区统计年鉴。

实证结果及成因分析

（一）三大区域金融加速器经济效应的实证分析

根据设定的参数值，结合动态随机一般均衡模型原理，对各区域金融加速器的参数进行估计，然后对FA和NoFA两种形式分别进行模拟，并对结果进行比较。其中，FA表示含金融加速器的冲击贡献率分解结果，NoFA表示不含金融加速器的冲击贡献率分解结果。

首先，考察三大区域金融加速器参数的估计值，通过动态随机一般均衡模型模拟得到，长三角经济区的金融加速器参数为0.0316，京津冀经济区的金融加速器参数为0.0284，西南经济区的金融加速器参数为0.0379，由此可见，三大区域金融加速器的参数存在区域差异性，金融加速器参数估计值大小依次为西南经济区、长三角经济区和京津冀经济区。为了进一步分析各个区域金融加速器的经济效应，笔者根据Bemanke等人的研究，采用公式得到金融加速器的效应变化趋势，具体如图1所示。

从图1可以发现，三大区域金融加速器经济效应的变化趋势有明显的差异性。在2000-2005年间，长三角经济区金融加速器经济效应的波动尤为明显，仅6年金融加速器波峰与波谷就相差7.4；京津冀经济区和西南经济区金融加速器的变化经历了先下降后上升的变化趋势，不同的是6年间西南经济区金融加速器经济效应基本保持为正。但观察2005年之后的趋势发现，长三角经济区金融加速器的经济效应变化趋于缓和，但京津冀和西南经济区金融加速器经济效应分别出现了不同时期和不同程度的剧烈波动。2009年以后西南经济区金融加速器的经济效应总体高于另两大经济区。综上所述，三大区域金融加速器的经济效应存在一定的区域异质性。

其次，根据参数模型计算各变量对产出的冲击贡献率，结果如表2所示。从表2的结果可以发现，金融加速器的作用使得消费、投资、技术等对区域产出产生一定的外生冲击，且这些冲击也存在区域差异性。京津冀和西南经济区经济波动的冲击来源比较集中（京津冀为投资冲击，西南经济区为投资和技术冲击），长三角经济区经济波动的冲击来源分布却较散。

（二）金融加速器经济效应区域异质性的成因分析

1.金融加速器的经济效应与产业结构之间存在重要关系。2000年以来，长三角和京津冀两大经济区第三产业占比不断增加，但年均增幅极为有限（分别仅0.4和0.5个百分点），第二产业占比则基本保持稳定；西南经济区的情况则存在差异，表现为第三产业占比持续放缓，第二产业占比增速持续提高。尤其是2008年金融危机后，仅西南经济区第二产业占比增速仍见上升，这也意味着西南经济区第二产业发展亟需注入更多资金，也亟需更多贷款融资。这也解释了2009年以后西南经济区金融加速器经济效应较高的原因。

2.金融加速器的经济效应与资本效率之间也存在紧密联系。图2描绘了三大区域单位产值投资消耗的变化趋势。西南经济区的单位产值固定资产投资消耗较低，且走势较平缓，而京津冀和长三角经济区的单位产值固定资产投资消耗较高，且京津冀的走势较其他两大经济区更为陡峭。这种现状意味着技术进步成为长三角和京津冀经济区经济发展的关键因素，而投资短缺便成为制约西南经济区发展的主要因素。在不考虑金融加速器时，长三角和京津冀经济区的技术冲击对经济波动的贡献率分别达到44.83%和47.70%，而西南经济区的投资冲击对经济波动的贡献率达到53.09%。西南经济区第二产业的迅猛发展亟需更多融资贷款作补充，这也与投资冲击对该经济区的影响较大的结论相呼应。

综上所述，本文采用动态随机一般均衡模型对我国长三角、京津冀和西南经济区金融加速器的经济效应进行实证分析，结果显示，三大区域金融加速器的经济效应存在较明显的区域异质性，且金融加速器对不同区域外生冲击带来的影响也存在差异。深入分析金融加速器经济效应呈现区域特征的成因，笔者认为至少在产业结构和资本效率两个方面导致了金融加速器经济效应的区域异质性。因此，政府在制定金融、经济政策时，要注重产业结构调整和资本效率提升，促进金融加速器效应为经济发展服务。

参考文献：

1.刘兰凤，袁申国.中国经济金融加速器效应的DSGE模型分析[J].南方经济，2012（8）

2.王立勇，张良贵，刘文革.不同粘性条件下金融加速器效应的经验研究[J].经济研究，2012（10）endprint