结构性改革下政府调控对于股票市场的影响分析

马薇++张卓群

摘要：2015年以来，我国进一步进行经济结构转型，国内股票市场也出现了异常波动。近期金融市场的重要事件如政策调控与资金调控对于股票市场都产生了较大影响。分析表明，两种调控手段的力度和有效性略显不足，并存在较长的时滞问题。因此，应进一步改善政府调控措施的方式和方法，完善金融市场法规机制，适度进行金融衍生品创造和创新，推进经济结构性改革，促进金融市场健康发展。

关键词：结构性改革；政策调控；资金调控；EGARCH模型；非对称效应；“熔断”机制

中图分类号：F830.9 文献标识码：A 文章编号：1007-2101（2016）04-0092-06

一、引言

随着中国经济结构性改革不断深入，金融市场的平稳性和有效性对保证整个国家经济体系的运转发挥着越来越重要的作用。20世纪以来，由金融危机导致的经济危机引发了失业、社会萧条等较为严重的经济问题，这给相关国家的政策调控提出了新的挑战。以2008年的次贷危机为例，在这次危机中，我国经济受到了较为严重的冲击，股票指数持续下跌，失业率有所上升，长三角、珠三角出口导向型的中小型加工企业大量倒闭等，可以看出，金融市场对实体经济良好健康的发展有着十分重要的作用，金融市场的繁荣和萧条反映了民众对经济情况的信心水平；而实体经济则直接影响一国人民的生活水平，影响整个社会秩序的稳定情况，反过来也影响金融市场的稳定和繁荣程度。金融市场和实体经济之间有着非常密切的双向影响关系。

一般情况下，在金融市场中政府发挥着管理者的作用，通过制定和颁布法律法规，规范利益相关者行为，保证金融市场的有效运行，一般不做强制性干预。而当金融市场发生异常波动时，政府是否应该直接或间接调控市场，则成为学术界和经济界多年来争论的热点问题之一。在西方资本主义社会，以资本家为代表的资产阶级利益集团为了寻求利益最大化，极力反对政府干预经济，插手金融市场；而西方经济学家则按照自己拥护的经济学派，对此抱有不同的态度。从我国的情况来看，1978年后，我国由计划经济逐步转变为符合我国特殊国情的市场经济体制，对于金融市场始终保持着支持调控的态度。以1997年亚洲金融危机为例，国际资本出于投机需要进入并扰乱了东南亚金融市场，使得泰铢急剧贬值，各国股市和汇市大幅震荡，经济秩序一片混乱。香港特区政府动用外汇储备进入股票和期货市场，保持了香港金融市场秩序的稳定和经济体系的平稳运行。

从我国的经验来看，政府对金融市场的适度调控有利于整体市场的良好健康发展。而对于经济结构性改革时期，针对我国股票市场出现的新情况，政府调控的方式和力度有待进一步研究。笔者以2015年以来国内股票市场呈现出新一轮的交替上涨和下跌为研究对象，分析了政府的政策调控和资金调控对股票市场的影响，为股票市场的良好发展提出了政策性建议。

二、文献综述

政府对于金融市场的调控从根本上来讲，来源于西方经济学派对政府是否应该主动调控经济的争论。亚当·斯密的《国富论》中最早提出了“看不见的手”的原理。此原理认为，以个人利益最大化为目标的个体，总体上可以产生经济体系有效运转的结论。他反对政府调控，主张经济自由，信赖经济体系的内在运转机制。需要注意的是，斯密的观点建立在一系列理想假设的基础上，如市场完全竞争，经济体系达到一般均衡等。早期这些观点得到了认同，但由于其过于理想化，在现实中很难实现。1929年美国大萧条使得20世纪30年代兴起了凯恩斯主义。凯恩斯主张政府应积极调控经济。他认为，经济体系中达到均衡的调节速度十分缓慢，价格存在刚性，必须采取与经济体系反向的货币政策和财政政策，才能减缓经济波动，使得经济平稳增长。这在一定程度上和罗斯福新政的观点相合，并的确在二战后的特定时期发挥了积极的作用。直到1973年石油危机爆发，凯恩斯主义无法解释和解决滞胀问题，主流经济学派又发生了变化。弗里德曼的货币供给学派和以卢卡斯为代表的理性预期学派逐渐成为主要学派。货币供给学派认为，货币政策和财政政策加剧了经济体系的不稳定性，主张采取单一的货币供给政策，保持经济体系稳定。理性预期学派认为，政府发布政策后，个体的理性预期会抵消政府政策的效用，政府调控最终会趋于无效。[1]

以上经济学派对于政府调控经济都是抱着绝对肯定或者绝对否定的态度。到了20世纪80年代后新凯恩斯主义学派诞生。此学派在一定程度上吸收了一些非凯恩斯学派的观点，承认不完全市场和不完全竞争，主张政府采取适度的政策调控经济，这在一定程度上走了融合的中间路线。从以上各种学派可以看出，目前西方经济学家还是承认政府调控可以在一定程度上对经济起到积极的作用，而对经济体系的调控则会直接影响到金融体系。2008年次贷危机中，美国政府对于金融市场进行了直接调控，并联合世界各大金融机构大规模救市，增加了全球市场流动性，挽回了部分经济损失，防止了经济形势进一步恶化。

国内对政策和金融市场关系的研究大部分集中在货币政策方面的影响。孙华妤、马跃（2003）利用Rolling VAR模型分析了货币供给和利率对股票价格的影响。[2]结果表明，基础货币、狭义货币和广义货币对股票价格均没有显著影响，而利率对股票价格的影响较为显著。总体来看股票市场能够起到传导作用，使得货币政策影响实体经济运行，但这种渠道并不十分顺畅。杨新松、龙革生（2006）研究了狭义货币、广义货币、实际利率、名义利率和股市流通总值之间的影响关系。[3]结果表明狭义货币、广义货币与股市之间存在互相影响的因果关系，实际利率和名义利率对股市有单向影响。结论认为，利用货币供给对股市进行调控的不确定性较大，建议使用利率。

除了货币政策以外，对宏观政策与股票市场之间关系的研究也有一些。宏观政策的含义十分广泛，可以包括法律、制度、政策和经济等多种手段。胡金焱（2003）基于法玛（1965）的有效市场假说，将政策分为利好和利空两类，效果分为无反应、反应不足、过度和充分四种状态。研究表明，宏观政策的“好消息”和“坏消息”对股市的影响都较为显著，并且时滞较长。其认为这种现象是由于股票市场政策法规存在制度性缺陷。[4]

以上研究或是专注于单一的货币政策或是广泛的宏观政策，并且都是以研究中长期效应为主，对于短期、即时效应的研究稍显不足，并且相对于本世纪初的实际情况而言，目前政策调控的手段也呈现出多样化的趋势。基于以上原因，笔者将政策调控和资金调控放在一个综合框架下进行分析，通过政策调控突出短期时效性，通过资金调控反映中长期效应，进而对政府调控股票市场的影响进行进一步的分析和研究。

三、实证分析

股票市场的运行和波动情况既受市场本身的内在运行机制影响，又受政府调控影响，而政府调控可以分为政策和资金两个方面。在不同的市场和不同的时间阶段，这两类调控所反映的力度和方向也有所不同。下面将根据上证指数的最新波动情况，分析2015年7月份以来我国政府对股票市场调控的有效性，为政策建议提供准确的判别依据。

（一）数据和事件的选取及预处理

选取2015年3月2日至9月2日的上证指数作为样本，共130组数据。原因是3月后股票市场呈现出缓慢上升趋势，至6月12日，其收盘价上升至最高5 166.35点，后呈剧烈震荡下跌趋势，因此选用此区间时间点进行研究较为适合。

事件时间点的选取分为政策调控和资金调控两类。2015年6月12日股指达到最高值后，至6月底股指几乎处于连续下跌状态。证监会6月26日表示，大幅度下跌是市场自身回调机制运行的结果，直到7月1日，证监会才开始采取一系列的调控措施。表1给出了政策调控的时间点。

与政策调控不同，此次资金调控具有频繁、连续调控的特征。从2015年7月3日开始，证金公司宣布增资扩股；5日，央行提出将给予证金公司流动性支持；8日，流动性到位，证金公司加大中小市值股票购买力度，申购公募基金。此后证金公司更是在市场上频繁操作，加上多家大型券商响应政府政策，大量的流动性注入了市场。据高盛估计，至8月6日，政府已经投入9 000亿元救市，至9月8日，救市资金进一步上升至1.5万亿元人民币。因此可以认为，从7月3日起，资金调控一直存在，并具有很强的连续性。

（二）模型选取

论文选用指数广义自回归条件异方差模型（EGARCH）作为工具，对政府调控的效果进行研究。主要依据是Engle（1982）、Bollerslev（1986）和Nelson（1991）的研究成果。传统观点认为，金融时间序列具有显著的自相关效应，而异方差效应不明显，Engle的研究打破了这个观点。他发现股票市场波动存在“集群”现象，即一个大的波动后易存在一系列大的波动，一个小的波动易存在一系列小的波动。根据此特点，Engle提出了利用极大似然的方法同时建立一阶矩和二阶矩方程，以便消除异方差效应，更为准确地进行金融计量分析。[5]

Bollerslev在此基础上进一步提出了效果更好的GARCH模型，加入了σt2的滞后项，在一定程度上反映了数据中存在的长记忆性，并减少了u2t的阶数，降低了由于阶数过高导致的多重共线性风险。[6]不过GARCH模型也有缺点，此模型将正负冲击看做具有相同的影响，不能反映金融市场存在的非对称性冲击现象。大量研究表明，在股票市场出现负的冲击时，股票价格下降，恐慌传导会使得金融资产收益率的波动上升；出现正的冲击时，股票价格上升，市场信心会使得金融资产收益率的波动下降，这与人们的心理行为相合。Nelson基于上述原因，提出了EGARCH模型，引入了杠杆效应，区分研究了正负冲击对金融资产的影响力度。[7]此模型较为适合本文的研究。

关于模型的具体形式，结合本文中所研究的实际问题，在均值方程中引入了两个虚拟变量，用于表示政策调控和资金调控。当政策调控发生时，记为1，无政策调控为0。本轮资金调控具有连续性，因此7月3日之后取1，之前取0。同时引入股票指数的滞后项作为解释变量，研究政府调控的方向和力度。

（三）建立模型

本文主要研究政府的政策调控和资金调控对股票市场影响的方向和力度，因此需要建立EGARCH模型。建立此模型的前提是模型具有异方差效应，如无此效应，则应建立最小二乘回归模型。ARCH效应检验结果见表2。

由表2可以看出，在滞后阶数为1、3、5阶时，均拒绝无ARCH效应的零假设。在确定ARCH效应存在的情况下，引入政策调控（ZC）、资金调控（ZJ）和上海股票指数（SH）的滞后变量，建立EGARCH模型如下，拟合效果见图1。

均值方程：

R2=0.893 7对数似然值=240.855 3 AIC=-3.638 4

从估计结果可知，均值方程和方差方程的拟合效果均较好。在5%的显著性水平下，除了方差方程的杠杆项外，各参数均显著。而方差方程杠杆项计算得到的P值为0.103 7，刚刚超出10%，因此同样可以认为其拟合效果较好。从图1中也可知，与上证指数对数的实际值相比，估计值的拟合效果也较好。下一步，将拟合方程所得到的残差提取出来，再进行ARCH效应检验，结果见表3。

从表3检验结果可知，模型残差无ARCH效应。通过建立EGARCH模型，成功消除了异方差效应。与先前的分析结果相结合，总体来看，模型拟合较为适当。

（四）模型的经济意义分析

通过建立EGARCH模型可以看出，模型符合理论意义。关于模型的经济意义有如下几个方面。

从政策调控和资金调控来看，其模型中的参数均显著，说明两种调控对股票市场均有显著作用。需要注意的是，政策调控和资金调控的符号均为负值。从经济意义上来看，在短期内，两种调控的力度有限，并不能够使得股票指数迅速回升，甚至还会进一步下降。这可能有以下几个方面的原因：第一，此次股票市场下跌的市场压力较大，政策的力度不够，不能使得股票指数立刻回升。第二，此次市场下行的成因与以往不同。1997年亚洲金融危机主要是由国际资本投机导致，2008年金融危机则来源于美国房地产泡沫，而此次股票市场下跌中上述因素的影响不明显，而是多种因素复合发挥作用。其中包括股票市场快速上涨后，内在市场机制的进一步回调；国内股票市场进一步开放后，国际资本流入导致的风险性加大；还包括经济结构性改革带来的股票市场调整等。因此，传统的政策和资金调控方法可能不能很好地发挥作用。第三，政策调控的短期效应和资金调控的连续效应都存在较长时滞。随着政府调控措施的出台，市场走势和投资者的信心需要一段较长的时间才能够恢复。最近的股票市场走势印证了这种观点，2015年9月2日至9月17日，上证指数基本稳定在3 080～3 250点，并没有大幅度波动，说明前期的调控政策已经在一定程度上发挥了效果，股票市场逐渐趋于平稳。

从股票市场的非对称性来看，方差方程的杠杆项参数为-0.181 9，存在较强的非对称效应。当股票市场出现一个正的信息冲击时，对条件方差对数有一个0.602 0-0.187 9=0.414 1倍的冲击；当股票市场出现一个负的信息冲击时，对条件方差对数有一个0.602 0-（-0.187 9）=0.789 9倍的冲击。这说明，负的冲击带来的股票市场波动是正冲击的1.9倍。在进行政策和资金调控时，要对这种非对称冲击性有足够的考虑，在以下的政策分析中，特别是对“熔断”机制的讨论中，将根据此特性进行进一步研究。

综合来说，政策和资金调控都存在调控方式和方法上改进的空间，也存在较强的时滞，并且我国股票市场表现出强烈的非对称冲击效应。根据以上研究的结论，下面给出了改进和完善我国股票市场平稳性和有效性的几点建议。

四、对政府调控及完善我国股票市场的几点建议和展望

（一）进一步改善政府调控措施的方式和方法

由实证分析可知，政府的政策调控和资金调控在股市长期持续下跌的情况下效果不是太好，政策起效也存在一定的时滞，这就需要政府改变调控的方式和方法。可以采用相机调控，实时监控股票市场风险波动；可以采用预期调控，这需要对市场波动存在一定的预判。政策调控不宜过于频繁，能够保证市场风险波动处于一个合理区间即可；资金调控不能过于依赖“国家队”直接入市操作，要通过多种渠道进行组合调控，分散和降低金融风险。总体来说，政府调控要尽量做到精准、有效，保证金融体系平稳运行。

（二）完善金融市场法规机制

除了政府调控之外，股票市场和金融市场的良好稳定运行必须依靠健全的金融法规制度，依靠金融体系良好的自我调节能力。随着我国改革开放进入深水区和经济全球化进程的进一步推进，金融制度完善必须得到足够重视。在这方面，我国已经逐步开始向发达国家学习。如最近两年对于上市公司注册制代替证监会审核制的的构想已经经过社会的广泛讨论，有望在今后两年被提上日程。

完善金融制度需要注意两个方面的问题，一是法规必须具有时效性和可操作性。以温州为例，2011年，温州民间资本受宏观经济影响，出现了一系列债务危机，这次危机严重破坏了当地金融体系，阻碍了区域经济发展。2013年，浙江省人大通过了我国首部地方性金融法规《温州市民间融资管理条例》。这部法规要求民间大额借贷必须经过政府登记，在一定程度上防范和降低了金融风险，具有很强的时效性和可操作性。2015年，央行提倡借鉴温州经验，扩大到15省份进行金融制度改革试点，说明温州模式还是较为成功的。二是要加强执法力度，使得严格执法常态化、机制化。从表1可以看出，证监会为了稳定市场，连续下发了几次加大执法力度的通知，而这种临时的举措效果可能不是非常明显。这就需要建立严格执法长效机制，同时也要增加违法成本，降低利益相关者的侥幸心理。2015年9月11日，证监会对5家金融机构开出2.4亿元人民币罚单就符合这种思路。当然完善金融市场制度不仅限于以上两个问题，还需要顶层设计，需要金融行业参与者的意识水平提高等。

（三）适度进行金融衍生品创造和创新

金融市场的自我调节机制还可以通过金融衍生品发挥效用，如股指期货就对股票市场未来行情有一定的先导和反馈。金融衍生品是一把“双刃剑”，从正的方面来讲，可以起到吸收民间资本、增加市场流动性、稳定金融和实体经济的作用。从反的方面来讲，容易放大杠杆效应，可能脱离监管，引发衍生品传导危机，如次贷危机等。因此，在适当时候根据我国的具体国情，适度引入和进行金融衍生品创新就显得十分重要。以信贷资产证券化为例，2013年至今，国内就这方面的业务开展了试点工作。根据我国经济结构性调整的具体情况，现阶段的政策倾向于向棚户区改造、“三农”、小微企业和基础设施建设方面释放有效信贷，同时控制风险，限制风险大的资产证券化。这种衍生品降低了融资成本，分散了信用风险，增强了金融体系稳定性。

（四）推进经济结构性改革，促进金融市场健康发展

2015年9月10日，李克强总理在夏季达沃斯论坛指出：一方面，中国经济有巨大潜力和内在韧性；另一方面，中国推进结构性改革正在源源不断释放改革红利。①2011年后，中国的经济增速放缓，改革由第一阶段粗放式增长向第二阶段可持续增长转变。目前我国经济正处于转型阶段。转型的关键就在于结构性改革。结构性改革必须限制“两高一剩”产业，积极鼓励和培育以创新为驱动的新型产业。而结构性改革与金融市场改革创新密切相关，2015年5月8日颁布的“新国九条”就给出了经济转型时期发展和规范金融市场的政策性指导。“新国九条”主要从发展多层次股票市场、规范债券市场、培育私募市场、促进公平竞争和防范金融风险等几个方面指明了金融市场在未来几年的发展方向。“新国九条”有利于资源进一步优化配置，促进了经济结构性改革。

（五）关于“熔断”机制的讨论

“熔断”机制严格说来属于法规方面的内容，在这里单独讨论是因其可能对未来股市波动方式产生较大的影响。“熔断”是指在交易日，股票指数涨跌超过一定幅度时，股票市场会暂时停止交易一段时间的机制。从历史渊源来讲，这种制度起源于1987年股灾后美国股票市场对自身的一种保护。2015年9月7日晚，上交所、深交所和中金所对我国股市股指“熔断”机制发布了征求意见，引发了国内金融界和学术界的热烈讨论。简单来说，拟以沪深300指数为标的，当涨跌幅超过5%，暂停交易半个小时；超过7%时，暂停交易至收市。

关于“熔断”机制的优缺点，有以下几个方面：从优点来看，“熔断”机制可以起到市场减震器的作用，使得市场处于一个冷静阶段，能够在一定程度上防止市场整体出现暴涨或暴跌的极端情况，能够降低股票指数波动风险，使得市场回归理性。从缺点来看，我国股市已经实行了涨跌停制度，“熔断”机制的效果可能因此而降低，并且从中长期来看，“熔断”机制能否阻止市场连续上涨和连续下跌有待进一步研究。基于以上分析，对在国内股票市场实行“熔断”机制提出以下建议：第一，根据实证分析来看，股票市场存在非对称效应，股指下跌引起的风险波动要高于上涨，因此可以对下跌和上涨采用非对称熔断点，控制市场风险。第二，建立市场风险监测机制，根据不同的股票市场行情和走势，对“熔断”点实行动态管理，动态微调。第三，在开展试点期间，可以对“熔断”方式进行多种探索，并对个股的“熔断”机制进行进一步研究。

注释：

①来源于李克强总理在2015年夏季达沃斯论坛上的致辞。

参考文献：

[1]Blaug M.Economic theory in retrospect[M].Cambridge university press，1997.

[2]孙华妤，马跃.中国货币政策与股票市场的关系[J].经济研究，2003，（7）：44-53，91.

[3]杨新松，龙革生.货币政策是否影响股票市场：基于中国股市的实证分析[J].中央财经大学学报，2006，（3）：39-44.

[4]胡金焱.中国股票市场宏观政策效应的实证研究[J].经济学动态，2003，（6）：22-24.

[5]Engle R F.Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation[J].Econometrica：Journal of the Econometric Society，1982：987-1007.

[6]Bollerslev T.Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity[J].Journal of econometrics，1986，（3）：307-327.

[7]Nelson D B.Conditional heteroskedasticity in asset returns：A new approach[J].Econometrica：Journal of the Econometric Society，1991：347-370.

责任编辑、校对：艾 岚