金融摩擦、违约冲击与中国经济波动

赵米芸 余 力 张慧芳

金融摩擦、违约冲击与中国经济波动

赵米芸 余 力 张慧芳

[摘 要]本文构建了一个包含银行金融中介资金供求耦合金融摩擦的简单动态随机一般均衡(DSGE)模型，目的是考察非熟悉的违约冲击是如何造成资金资源在银行中介和非金融借款者之间重新配置，并最终加速传导到实体经济、引起经济波动的。运用中国微观经济数据进行模拟发现，商业银行不良贷款率表征的违约冲击造成了中国经济活动巨大而持久的下降：以2014年第一季度为基期，经过一年半时间截至2015年第三季度，经济总产出和资产价格都比基期下降了0.4%，商业银行存贷利差则从3%上升至6%左右，这一结果与当前中国经济现实基本吻合。因此，面临宏观经济和银行业资产质量下行压力，我们应警惕可能由源自金融中介自身的金融冲击及其资金供求耦合金融摩擦等金融市场因素诱发并加速传播的经济周期波动。同时，要密切关注金融中介资产负债表项目的变化，加强对金融行业的监管力度，从而保证金融经济稳定。

[关键词]金融摩擦 违约冲击 经济波动 DSGE模型

一、引言

不良贷款作为衡量银行信贷质量的重要指标，被国际货币基金组织认为是引发金融危机的主要原因。2007年发端于美国次级房屋信贷违约、信用紧缩的全球性金融危机已凸显金融摩擦、金融冲击和金融中介等金融市场因素在经济周期波动中扮演着举足轻重的角色。当前，受经济增速放缓、市场需求萎缩、企业经营困难等因素叠加作用，中国银行业资产质量下行压力增大。截至2015年第三季度末，中国商业银行不良贷款余额11 863亿元，比年初增加3 437亿元，已连续16个季度反弹；不良贷款率1.59%，比年初增加0.34个百分点。*资料来源于CEIC数据库，全称为司尔亚司数据信息有限公司数据库。因而，世界各国纷纷开始加强对金融行业的监管力度。2010年11月，全球统一的银行业资本监管新标准《巴塞尔协议(第三版)》通过；紧随其后，2012年6月中国银监会发布了《商业银行资本管理办法(试行)》，规定商业银行最低资本要求为8.9%。与此同时，学术界也清楚地意识到在宏观经济建模过程中植入金融摩擦、金融冲击和金融中介等金融因素至关重要。

所谓金融摩擦，是指由于金融市场在信息结构等方面不完善而导致交易成本增加。以银行为主的金融中介是金融市场能够运行的关键所在。银行通过吸收存款和发放贷款将闲置资金从无生产性用途的资金盈余者手中转移到有生产性用途的资金短缺者手里，从而提高了经济效率。当金融市场存在摩擦时，这种交易难度会随之加大。宏观经济学对金融摩擦进行建模由来已久，其被纳入主流宏观经济模型研究经济波动时，主要有以下三种形式：一是以Kiyotaki和Moore(1997)[1]抵押资产约束模型为代表，主要强调借贷数量方面受限情况。基于债务合约的有限执行约束，借款人外部融资规模存在一个受其资产负债表状况约束的上限，无法完全获取其期望的借款数量。Iacoviello(2005)[2]发表在美国经济评论(The American Economic Review)上的论文则引入与房价相关的企业抵押约束对其进行了扩展。Iacoviello和Neri(2010)[3]在Kiyotaki和Moore(1997)[1]模型的基础上，以房地产作为家庭和企业的借贷抵押物，研究了房价波动与家庭和企业消费支出之间的交互作用。二是以Bernanke和Gertler(1989)[4]、Bernanke等(1999)[5]金融加速器模型为代表，重点强调资金价格方面的存贷利差。贷款利率反映借款成本，存款利率表示储蓄收益。借助金融中介融通资金过程中，金融摩擦的存在使得存贷利差不再为零。基于信息不对称，贷款人需要支付高额核实成本，从而存在与借款人净值负相关、逆周期的外部融资溢价。三是以Gertler和Kiyotaki(2010)[6]、Gertler和Karadi(2011)[7]为代表的内生性金融摩擦模型，重在关注金融中介自身行为优化和源于金融中介本身的经济金融冲击对经济周期波动的影响。具体方法是在新凯恩斯主义模型框架下，通过嵌入受资产负债表内生约束的金融中介而植入金融摩擦，进而对美国次贷危机背景下的信贷市场摩擦和整体经济活动进行了全面的考察。他们研究发现，源自金融中介自身的冲击及银行资本规模会通过信贷作用影响真实经济。

然而我们注意到：(1)现有的大量估计模型要么忽略金融摩擦，要么分别独立考虑不同的金融摩擦。虽然这些做法有利于从直觉上进行建模，但忽略了恰当量化金融因素对经济周期波动影响的契机，特别是当几种金融摩擦能够相互强化、相互放大时。(2)关于银行中介金融摩擦与经济波动的理论研究大多致力于探讨包含金融摩擦的银行中介如何放大外生冲击对宏观经济波动的影响，虽然部分学者进一步地对直接影响金融因素的冲击进行了研究。如刘鹏和鄢莉莉(2012)[8]研究了融资效率等金融市场冲击对中国经济波动的影响；张伟进和方振瑞(2013)[9]、王国静和田国强(2014)[10]研究了单位抵押品可获得贷款量的外生变动，即贷款价值比冲击对金融市场信贷扩张情况的影响。但上述研究对源于银行中介本身的不良贷款方面的金融冲击鲜有涉及。(3)王国静和田国强(2014)[10]依据中国经济事实得出中国企业所面临的融资约束压力越来越大，可获得的贷款越来越少，企业的借贷能力由一个强制约束所限制。同时，考虑中国住房抵押贷款市场，当住房抵押贷款出现不良贷款等违约行为时，银行资本充足率将低于最低资本监管要求，违约损失则要求银行对此立刻做出反应——资产负债重组或去杠杆化操作。银行去杠杆行为将最初的违约冲击转化为信贷紧缩，进而在一定程度上严重依赖银行信贷进行融资的企业会强化、放大这些冲击，并最终传导到实体经济。

鉴于此，本文借鉴Iacoviello(2015)[11]基准理论模型框架，构建了一个简单动态随机一般均衡(DSGE)模型来分析金融摩擦、违约冲击与中国经济波动的问题。本文从下述两个方面对以往研究进行了拓展：一是将金融摩擦植入银行部门、家庭部门和企业部门，特别是允许银行部门包含双代理的金融摩擦，也就是说银行中介资金供求(吸收存款、发放贷款)耦合金融摩擦同时存在。在银行资金来源方面，银行从家庭吸收存款时受到信贷约束。在银行资金使用方面，企业从银行借款时也受到借贷约束。二是以商业银行不良贷款作为违约冲击的代理变量，研究植入金融摩擦时违约冲击对中国经济波动的影响。

二、经验事实

我们运用中国经济增长率和商业银行不良贷款比例这两个时间序列来考察不良贷款造成的违约冲击与国内生产总值(GDP)之间的现实关系。数据时间跨度为2005年第一季度至2015年第三季度。如图1所示，总体来看，不良贷款比例滞后于经济增长率，而且两者之间呈负相关关系。其中，国有商业银行经历了2005年上半年和2008年下半年两次由于剥离不良贷款而形成的不良贷款率下降5%左右。从长期趋势来看，中国经济下行趋势明显。与此同时，商业银行不良贷款比例从2013年第三季度至2015年第三季度呈逐渐上升态势。

接着，我们利用滤波器，分别提取出中国经济增长率和商业银行不良贷款比例的周期部分。从图2可以看出，GDP同比增长率偏离长期趋势的短期波动项波动比较剧烈，而商业银行不良贷款比例的周期项则相对比较缓和，先是正向波动随后转变成负向波动，最后再次进入了正向波动轨道。

图2 GDP同比增速与商业银行不良贷款比例的周期部分

同时，通过国际经验可知，经济波动与银行信贷资产质量之间具有较强的关联效应。根据统计数据显示，不良贷款率对GDP增速的平均弹性系数大约为0.5(如表1所示)。

表1 经济下行期不良贷款率对经济增长率的弹性系数

三、理论模型

本文将金融摩擦和违约冲击引入到标准的实际经济周期模型中。模型总体框架主要包括银行部门、企业部门和家庭部门。在模型中我们保持宏观经济建模的传统思想，设定银行部门作为储蓄者和借款者之间的金融中介，能够随着时间的推移实现资源在不同经济部门间的转移和重新配置。而银行部门活动的本质意味着：在讨论银行部门与家庭部门之间的关系时，银行部门是借款者；在讨论银行部门与企业部门之间的关系时，银行部门是贷款者。因此，本文植入两种共同存在、交互作用的金融摩擦，即银行发放贷款的过程中，借款人可能存在代理问题，形成银行资产负债表资产方的金融摩擦；银行吸收存款的过程中，银行自身可能存在代理问题，形成银行资产负债表负债方的金融摩擦，并以此探讨金融因素对中国经济波动的重要影响。我们首先描述银行部门的优化行为，而这也是本文模型区别于标准模型的地方，然后再分别介绍家庭部门、企业部门和市场均衡。

(一)银行部门

银行家选择最大化其私人消费CB,t。如果将CB,t解释为银行部门偿还存款和发放贷款后的剩余收益，这种表述方式与银行家利润最大化凸函数是等价的。因此，银行家最大化其跨期效用函数：

借鉴Gertler和Kiyotaki(2010)[6]、Gertler和Karadi(2011)[7]的建模思想，假设银行部门在获取存款时面临资产负债表约束，代表性银行家的预算约束为

CB,t+RH,t-1DH,t-1+LE,t+EB,t

=Dt+RE,tLE,t-1-εt

(1)

然而，除贷款投资组合调整成本外，银行部门的预算约束隐含地假设存款可以自由地转变为贷款。因此，为了更好地刻画经济事实，我们进一步假定银行贷款能力受其资产组合中自身权益资本(资产减负债后的余额)的约束。该约束可能由银行有限责任机制或监管担忧而引发，如巴塞尔银行监管委员会批准的典型监管要求——银行资本充足率，也就是说银行资本资产比率必须大于或至少等于最低资本要求。2008年美国次贷危机中暴露出的金融行业风险控制不足，引发世界各国纷纷开始加强对金融行业的监管力度：2010年11月，全球统一的银行业资本监管新标准《巴塞尔协议Ⅲ》通过；紧随其后，2012年6月中国银监会发布了《商业银行资本管理办法(试行)》，规定商业银行最低资本要求为8.9%。KB,t=LE,t-Dt-Etεt+1表示期初银行资本(违约冲击造成的损失已实现)，从而银行资本充足率要求可以表示为下面这个标准的借贷约束：

Dt≤ηBLE,t-Etεt+1

(2)

其中，式(2)左边表示银行部门负债Dt，右边表示银行部门抵押资产(已计入预期损失)。

我们令ΛB,t≡βBEtCB,t/CB,t+1表示银行部门随机贴现因子，λB,t表示拉格朗日乘子，那么银行部门存款、贷款的最优化一阶偏导分别为：

1-λB,t=EtΛB,tRH,t

(3)

(4)

(二)家庭部门

家庭部门参与劳动、消费、购买住房，并拥有一年期银行存款，其整体是净储蓄者。其在所面临的预算约束条件下，选择消费CH,t、拥有房屋HH,t以及供给劳动NH,t，最大化目标函数：

家庭部门预算约束为

CH,t+Dt+QtHH,t-HH,t-1

=RH,t-1Dt-1+WH,tNH,t+εt

(5)

其中，βH表示贴现因子且βH>βB，j表示房屋偏好比重，τ表示闲暇偏好比重，Qt表示房屋单位价格，Wt表示工资率。此处房屋不进行折旧处理。与银行部门的设置保持一致，εt表示违约冲击且εt>0意味着财富从银行部门转移到家庭部门。它刻画了家庭部门从银行部门遭受的损失中所获取的收益，但其对总体经济均衡不会造成任何影响。而且，从家庭角度来看，在其他条件不变时，这种违约冲击则是对家庭部门财富的有利冲击，进一步可以导致家庭部门消费比预期有所提高。

我们分别对消费/存款、房屋需求和劳动供给求一阶偏导数，可以得到下述最优化条件：

(6)

(7)

(8)

(三)企业部门

企业家积累商业地产，雇用劳动，并借入银行贷款。企业家选择消费CE,t最大化其目标函数。与银行部门类似，如果将CE,t解释为企业部门的总产出用于支付工资后的剩余收益，这种表述方式与企业家利润最大化凸函数是等价的。因此，代表性企业最大化其跨期效用函数：

借鉴Jermann和Quadrini(2012)[12]的建模思想，企业部门满足下述预算约束和借贷约束，即：

CE,t+QtHE,t-HE,t-1+RE,tLE,t-1+WH,tNH,t+EE,t

=Yt+LE,t

(9)

(10)

(11)

上述式(9)～式(11)分别是预算约束、生产函数和借贷约束。

式(10)表示企业家投入生产要素——商业不动产和劳动，生产最终产出Yt。

式(11)借贷约束表示企业从银行获得的贷款数额不能超出其抵押品价值(商业地产期望值)比例的mE。借鉴Neumeyer和Perri(2005)[13]的相关研究，假定工资比例的mN必须提前支付。

我们令λE,t表示拉格朗日乘子，那么贷款、商业不动产和劳动的一阶偏导分别为：

(12)

(13)

(14)

(四)市场均衡

Yt=CB,t+CH,t+CE,t

(15)

HH,t+HE,t=1

(16)

四、稳态特征与参数校准

(一)稳态特征

根据式(6)我们可以得出，当模型达到稳态均衡时，存款利率等于家庭部门贴现率的倒数。即

(17)

另外，在评估稳态均衡效应时，式(3)、式(4)隐含着以下假设：其一，如果βB<βH(银行家比家庭更缺乏耐心)，银行家将面临信贷约束；其二，如果ηB<1，存贷利差将为正，而且该利差会随着银行资本充足率约束的收紧而增大。从表达形式上来看，即

(18)

(19)

因此，对于企业部门而言，在贷款利率RE外生给定时，企业部门的必要约束条件是它的折现系数要小于贷款收益的倒数。当其满足这个条件(βERE<1)时，它的行为会被限制在稳定附近，换句话说，上述条件要求企业部门的折现率大于家庭部门和银行部门折现率的加权平均值，即

(20)

可见，银行部门和企业部门的借贷约束在不包含金融摩擦时的稳态产出和包含金融摩擦时的稳态产出之间形成了一个正楔子。这正是由于银行部门的借贷约束限定了可以转化为贷款的存款数量，而企业部门的借贷约束限定了能够形成投资性生产的贷款数量。上述存在的这两种约束最终导致了较低的稳态产出水平。类似的情形也出现在驱使经济偏离稳态的冲击作用过程中，因为在一定程度上，这些冲击会严重影响借贷约束的紧缩程度。

(二)参数校准

为了更好地模拟分析中国的经济波动事实，本文遵循大量国内外对中国经济实证研究的文献所选取的模型参数，采用标准校准技术对参数进行校准，模型参数校准结果详见表2。

表2 本文模型中的参数校准值

本文运用季度时间序列数据，家庭部门的贴现率βH，根据Zhang(2009)[14]的计算方法，由于从2005年至2015年一年期储蓄存款平均利率约为0.030 8，则稳态时的季度利率可折算为0.007 7。根据βH=1/RH，其中RH=1+r，计算可得βH=0.99，这也与国内大多数文献中的设定保持一致。与杠杆参数一起，可知稳态年化存款利率RH和贷款利率RE分别为3.08%和5.08%。与王爱俭和王璟怡(2014)[15]的校准值保持一致，房屋偏好比重j为0.99。

接下来，设定杠杆参数。假定所有工资都必须提前支付，取mN=1。与梁璐璐等(2014)[16]取值保持一致，并且依据中国住房按揭贷款30%首付比的现实，取企业贷款价值比mE为0.7。与2012年6月中国银监会发布《商业银行资本管理办法(试行)》规定的商业银行最低8.9%的资本要求保持一致，取银行杠杆参数ηB=0.9，且这个数字与根据银行资产负债表历史数据计算的近似为0.1的资本比率相一致。

五、违约冲击动态效应

(一)动态均衡分析

为了阐明并检验模型的主要运行方式，本文引入能够持续减少银行权益资本的违约冲击来探究其对中国经济波动的影响。考察时变的银行部门借贷约束是如何影响模型动态均衡的。

从价格视角来看，抽象掉投资组合调整成本后，银行部门贷款收益和存款成本之间的差额可以表示为

(21)

根据式(19)可知，当银行部门的借贷约束乘子λB,t提高时，企业贷款回报率和存款成本之间的利差会随之增大。当资本充足率约束更加严格时，如银行净值降低，贷款流动性比存款流动性高，银行部门则要求更高的资产回报率以区分存贷业务的不同。同时，通过式(2)(Dt≤ηBLE,t-Etεt+1)可知，当资本充足率ηB固定时，家庭部门在银行的存款减少1单位，则会要求银行部门的贷款减少1/ηB>1单位。因此，在银行部门净资产下降时，银行存贷利差则会上升，从而会提高经济主体的借款成本、阻碍经济活动。

从数量视角来看，当一个外生冲击导致银行资本减少时，为了恢复其杠杆比率，遵循资产负债表的逻辑，银行部门必须按资本乘数来紧缩信贷规模。当然，银行部门也可以通过增加新资本或减少自身消费来避免出现信贷紧缩。然而，银行家缺乏耐心，上述的两种替代性做法在现实中通常都难以实施。因此，外生冲击导致银行部门收缩信贷。如果经济中生产部门的活动严重依赖于银行信贷，则信贷收缩最终会导致经济衰退。

(二)动态脉冲响应

不良贷款违约冲击对中国经济波动的影响到底有多大？本文主要考察导致资源从银行部门转移到家庭部门的违约冲击εt对经济产生的影响。对违约冲击的一种解释是它捕捉到了银行部门由不良贷款而蒙受的损失。当然，贷款违约不是外生事件，它不仅可以对借款人的资产负债表造成冲击，而且还有更为广泛的影响。这是因为，一方面，与贷款违约相关的法律成本和社会成本都非常大；另一方面，违约是一些原始经济困境的自然症结。因此，本文采用由直接或间接违约而导致的银行贷款损失数据来设定违约冲击的大小。

本文所强调的非熟悉的违约冲击仅仅描述了金融衰退事件最终导致资源在不同经济主体之间重新配置的一种途径。此外，为了与中国经济中家庭部门的违约会造成银行部门严重损失的基本事实保持一致，本文在模型设定过程中重点关注的是驱使资源从银行部门转移到家庭部门的不良贷款违约冲击，而且主要强调的是财富从生产性部门到非生产性部门的重新配置，这是由于银行部门遭到不良贷款违约冲击出现违约损失时，它会削减企业的贷款规模，从而造成企业投资下降。相应地，银行部门的损失部分则是家庭部门(假定不进行生产性活动)的收益。

图3描述了经济模型中一系列影响银行资产负债表的违约冲击的动态模拟过程。设定随机过程εt如下：

εt=0.9εt-1+ζt

(22)

图3 贷款违约冲击下产出、资产价格和存贷利差的动态变化

(三)冲击结果分析

假设模型中一系列意想不到的冲击全部归入到ζt。在不良贷款率逐减恢复到零之前，违约冲击持续了大约6个季度，它造成了银行部门的损失从0增加到6个季度后国内生产总值GDP的0.55%，且每季度损失相当于GDP的0.09%。由于银行部门的损失与家庭部门的收益相等，因此，就经济整体而言，违约冲击没有创造也没有损毁财富；就违约冲击本身来说，它是一个纯粹的重新配置冲击。

而且，从银行部门的角度来看，不良贷款率确切地模拟了中国经济下行过程中银行等金融中介机构的损失。从2014年第一季度到2015年第三季度，中国商业银行贷款年化不良比例从1.04%上升到了1.59%，商业银行不良贷款率增加了0.55%。因此，本文设定的违约冲击正确模拟了近期中国商业银行贷款损失不断增加的现实状况。可见，违约冲击通过降低银行资产(贷款总额减掉贷款损失)相对于负债(家庭存款)的价值从而恶化了银行部门的资产负债表。假定违约冲击给定，在不考虑贷款或存款调整的情况下，银行资本充足率会低于最低资本监管要求。银行部门可以通过去杠杆化(吸收存款减少)或通过减少消费恢复其资本缓冲来达到最低资本资产比率。如果减少消费的成本高昂，银行部门可以选择削减贷款，但与此同时也引发了贷款和存款都同时减少的恶性动态循环，信贷紧缩开始传播并放大。特别是，经济中较严重依赖银行信贷的企业部门的贷款出现下降，伴随信贷供给的减少，受借贷约束的企业部门的商业不动产和劳动力需求会下降，而劳动力需求和企业投资的下降会进一步拖累消费和生产性投资，最终会导致总产出下降、消费支出减少。总之，违约冲击造成了经济活动巨大而持久的下降。一年半后，经济总产出和资产价格都相比基期下降了约0.4%，经济稳态时的存贷利差也从3%上升至6%左右。

六、小结

本文构建了一个包含银行中介部门资金供求的耦合金融摩擦的简单动态随机一般均衡模型(DSGE)来分析金融摩擦、不良贷款违约冲击与中国经济波动之间的联系。由于银行贷款违约并非外生事件，它不仅可以对借款人的资产负债表造成冲击，而且与贷款违约相关的法律成本和社会成本都很大；同时，违约是一些原始经济困境的自然症结。根据这些现象，本文根据由直接或间接违约而引发的中国商业银行不良贷款数据来设定违约冲击的大小。通过模型模拟发现不良贷款违约冲击造成了中国经济活动巨大而持久的下降。从2014年第一季度到2015年第三季度的一年半后，经济总产出和资产价格都相比基期下降了0.4%，经济稳态时的存贷利差也从3%上升至6%左右，这一结果与当前中国经济现实基本吻合。因此，面临宏观经济和银行业资产质量下行压力，我们应该警惕可能由金融中介、金融冲击和金融摩擦等金融市场因素所引发的宏观经济周期波动。同时，我们也要密切关注银行中介等微观经济主体资产负债表项目的变化，并加强对金融行业的宏微观审慎监管，从而保证金融经济稳定。

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Financial Frictions，Default Shocks and Chinese Economic Fluctuations

ZHAO Mi-yun YU Li ZHANG Hui-fang

Abstract:In order to study how default shocks redistribute fund resources between the banking intermediaries and non-financial borrowers,and ultimately how these shocks are accelerated and transmitted to the real economy and cause economic fluctuations,we incorporate the banking intermediary’s financial frictions coupling financial capital’s supply and demand into a simple dynamic stochastic general equilibrium(DSGE) model.Using China’s microeconomic data simulation,we found that the default shocks characterized by commercial banks non-performing loan ratio caused a huge and lasting decline in Chinese economic activity:ta-king the first quarter of 2014 as the basic period,economic output and asset prices dropped by 0.4%,commercial banks’ interest spreads of deposit and loan rose from 3% to 6% in the following year and a half until the third quarter of 2015.These results are basically consistent with the current Chinese economic realities.Thus,facing with the downward pressure of macroeconomic and the poor quality of banking sector,we should be alert to economic cyclical fluctuations which may be induced and accelerated by financial market factors such as the financial shocks coming from financial intermediaries themselves and financial frictions.At the same time,we should pay close attention to changes in financial intermediaries’ balance sheet and strengthen financial supervision to ensure financial and economic stability.

Key words：Financial frictions Default shocks Economic fluctuations DSGE model

[中图分类号]F830

A

1000-1549(2016)11-0076-08

[收稿日期]2016-02-19

[作者简介]赵米芸，女，1985年11月生，西安交通大学经济与金融学院博士研究生，研究方向为金融理论与货币政策；余力，男，1948年8月生，西安交通大学经济与金融学院教授，博士研究生导师，研究方向为金融理论与货币政策；张慧芳，女，1963年11月生，西安交通大学经济与金融学院副教授，经济学博士，博士研究生导师，研究方向为资源与环境经济学、消费经济学。

[基金项目]国家社会科学基金项目“消费主导的经济自主协调发展研究”(项目编号：12BJY003)；西安市软科学项目“西安市生态红线划定研究”(项目编号：SF1505(1))。

感谢匿名评审人提出的修改建议，笔者已做了相应修改，本文文责自负。

李 晟 张安平)