货币政策对我国系统性金融风险的动态影响机制研究*

宋玉臣 乔木子

系统性金融风险的防范对于克服宏观经济的异常波动乃至避免金融危机的发生具有重要作用。各国的中央银行意识到仅仅凭借控制通货膨胀和价格稳定已经难以维持整个宏观经济的稳定运行，而随着金融体系在整个经济中的作用和地位愈发突出，维护和促进金融稳定已经逐渐成为各国央行的首要政策目标。其中，系统性金融风险监管成为国内外学者普遍关注的热门话题，也成为全球金融监管改革面临的重点和难题。党的十九大报告中更是提出了要健全货币政策和宏观审慎政策双支柱调控框架，深化利率和汇率市场化改革，健全金融监管体系，守住不发生系统性金融风险的底线。a

随着金融改革的日益深化，我国金融市场遭受经济冲击的可能性和冲击程度有所增加，同时，金融市场也是经济发展状况的风向标。而货币政策是央行为实现既定的经济目标而采取的一系列举措，货币政策工具的调整主要集中在信贷、利率、存款准备率、公开市场操作和基础货币等方面，是国家进行宏观调控的政策性措施，更是监管机构维护金融市场稳定的重要工具。为维护经济和金融市场的稳定，降低系统性金融风险，仅2015年为维护经济和金融市场的稳定，央行就进行了五次降准和五次降息，由此可见，货币政策的调整对金融体系的影响日益凸显，与金融市场之间存在紧密的联系。

然而，货币政策工具对控制我国系统性金融风险，维护金融稳定究竟有何种程度的影响，相关的研究文献却相对较少，这就需要政策制定者和学者们更多的关注货币政策如何对系统性金融风险产生影响，以及如何防范系统性金融风险，避免金融危机的发生。因此，笔者从“数量型”货币政策和“价格型”货币政策的角度出发，实证分析货币政策对系统性金融风险的冲击效应及其影响机制，对于维护金融稳定和完善央行职能具有重要的理论与现实意义。

一、理论分析

传统的观点认为货币政策的制定与金融稳定之间存在一致性，即中央银行将政策目标专注于货币和价格水平的稳定减少了银行危机发生的可能性，进而提高了金融的稳定性。同时，在现有经济金融条件下，金融的不稳定所造成的巨大经济成本会通过外部性渗透到宏观经济各个方面，长期的金融不稳定性必然会导致货币的不稳定。这意味着必须将金融的稳定考虑到货币政策的制定框架当中，a马勇：《基于金融稳定的货币政策框架：理论与实证分析》，《国际金融研究》2013年第11期。尤其是金融危机的发生支持了货币稳定与金融稳定之间的长期稳定趋势的观点。这促使学者们更加关注对金融体系整体的研究，适宜的货币政策需要充分考虑其对金融稳定的影响。

一般来说，当银行资本状况恶化时，货币政策的效果较为明显，紧缩性货币政策通过降低净利息收益率来限制银行的贷款增长速度，bBolton, Patrick, and Xavier Freixas,“Corporate Finance and the Monetary Transmission Mechanism”，The Review of Financial Studies, vol.19, no.3, 2006, pp.829-870.起到稳定银行体系和维持金融稳定的作用。然而，宽松的货币政策通过货币政策的风险承担渠道容易引导金融机构过度承担风险，过度扩张的货币政策是美国次贷危机爆发的重要原因，影响金融稳定。cdeAngeloni, Ignazio, and Ester Faia,“Capital Regulation and Monetary Policy with Fragile Banks”，Journal of Monetary Economics, vol.60, no.3, 2013, pp.311-324.货币政策实施规则的准确界定是决定其干预措施如何影响市场流动性以及系统性风险的关键因素，例如实施扩张性货币政策，流动性供给的增加润滑了银行的交易关系，降低了流动性短缺的可能性；另外短期流动性的提高会刺激对高风险资产的投资，增加银行的风险偏好和风险承担；在面对负面冲击时，银行可能会预料到货币当局会以折扣价格来提供流动性，而风险则是由隐含的货币政策担保触发道德风险所导致的。由此可以看出货币当局对货币市场的干预通常会增加系统性金融风险。fBluhm, Marcel, E. Faia, and J. Krahnen，“Monetary Policy Implementation in An Interbank Network: Effects on Systemic Risk”，Social Science Electronic Publishing, no.46, 2014.

此外，学者们逐渐意识到，当宏观经济处于低通货膨胀率的条件下，货币政策的制定与金融稳定之间的关系需要重新考虑。为控制通货膨胀所采用的高利率货币政策将会恶化金融机构的资产负债表，降低企业的净值。gMishkin, Frederic S.,“The Channels of Monetary Transmission: Lessons for Monetary Policy”，National Bureau of Economic Research, 1996.如果金融机构不能快速地转换资产与负债，那么利率的不匹配促使其面临更大的金融风险，造成金融稳定性受挫。可见，低通胀下的以货币稳定为目的的货币政策将会造成金融体系的动荡。综上所述，现有研究既有侧重于研究货币稳定与金融稳定的关系，又有侧重于研究货币政策与银行风险承担行为的关系，但是两者的研究结论却存在较大的分歧，并且货币政策实施对金融体系系统风险有何影响尚无定论。央行的政策利率水平与市场风险承担之间的关系并未得到深入研究，究其原因为货币政策规则并未对金融风险及其潜在的产出和稳定影响进行考量。事实上，央行的货币政策决定着整个市场的资金成本“底线”，不仅会对金融稳定产生重要影响，而且这种影响注定是系统性的。

最后，就研究方法层面而言，近期的研究则开始采用动态随机一般均衡模型、内生性网络模型和仿真模拟技术等模型对货币政策与金融稳定之间关系进行研究等。abc张屹山、孟宪春、李天宇：《我国货币政策转型机制研究——基于国际经验视角》，《数量经济研究》2017年第8期。但是，以往的研究多聚焦于对货币政策规则的基本形式进行非线性拓展，却鲜有文献从货币政策规则的动态调整模式对系统性金融风险的影响进行具体解析，而且货币政策对系统性金融风险有何具体影响尚无定论。此外，本文考虑到中国经济形势的复杂性，在多变的经济状态下货币政策工具的运用都会导致货币政策实施效果的差异，这对系统性金融风险所呈现的作用会不同。有鉴于此，在方法上本文采用时变TVP-VAR模型的时点脉冲响应函数和等间隔脉冲响应函数，利用该模型能够有效捕捉时间序列时变性的特征，避免出现传统的固定回归模型存在的检验偏差。对此，本文将货币供应量、7日同业拆借利率de刘金全、解瑶姝：《“新常态”时期货币政策时变反应特征与调控模式选择》，《金融研究》2016年第9期。以及系统性金融风险综合指数纳入统一的分析框架，利用SV-TVP-VAR模型考察“数量型”和“价格型”货币政策对系统性金融风险影响的差异及时变特征，在探讨货币政策调整问题的同时，为科学制定维持金融市场的稳定提供有益的经验参考和政策启示。

二、SV-TVP-VAR模型选择

SV-TVP-VAR模型是在传统的SVAR模型的基础上发展而来。SVAR模型是一个静态的模型，表示为：

则公式（1）的传统SVAR模型转变为递归的SVAR，表示为：

整理公式（2），模型变换为：

此时的公式（3）中的参数并不具有时变性，而是固定参数形式。对此，Primiceri（2005）fPrimiceri, Giorgio E.,“Time Varying Structural Vector Autoregressions and Monetary Policy”，The Review of Economic Studies, vol.72, no.3, 2005, pp.821-852.提出了时变的TVP-VAR模型，将公式（3）中的参数设定为时变性特征，将模型进一步扩展，转变为：

那么，公式（4）为存在随机扰动项的时变参数向量自回归模型。令为下三角堆积向量，有对数随机波动率矩阵为且对于所有的j=1, 2, 3，t=q+1, …, n，设那么SV-TVP-SVAR模型中所有参数均服从随机游走过程，即有：

三、实证分析

（一）数据处理与描述

1. 数据选取和处理。

在数据的选取过程中，本文综合了指标池中的27个指标，将数据选取区间最后确定为2006年10月至2017年6月，共计129个观测值，检验货币政策对我国系统性金融风险的调控作用。笔者将7日期同业拆借加权平均利率、广义货币供给增长率和系统性金融风险指标纳入到SV-TVP-VAR系统中，用以对比“价格型”货币政策和“数量型”货币政策对系统性金融风险的影响差异。其中，七日同业拆借利率为消除通货膨胀后的实际利率。为避免模型出现伪回归，对所采用的变量检验ADF单位根，检验结果显示变量都在5%的置信水平下平稳。

鉴于指标之间在频度和量纲上存在差异，则需要对各个指标进行预处理，具体为：第一，由于各指标频度不同，需要进行频度转换。本文中的数据都是选取月度指标，而部分指标例如不良贷款、金融机构外币计值贷款等是季度数据，需要从低频率数据向高频率数据进行转化。第二，指标之间的量纲不同，例如：指数、利差、平均值、增长率和比率等具有不同的量纲和量级，如果直接使用会导致最终指标信息倾向于量级大的基础指标信息，因此笔者对基础指标进行标准化处理，消除量纲量级的影响。

2. 系统性金融风险指标构建。

2002年国际货币基金组织（IMF）提出金融稳健指标（FSIs）体系，aSundararajan, Vasudevan, et al., Financial Soundness Indicators: Analytical Aspects and Country Practices, vol.212,Washington, DC: International Monetary Fund, 2002.通过比较和分析发现，在金融市场发展不完全、数据量有限的情况下，FSIs对发展中国家来说非常适用，可作为衡量系统性风险的重要依据，并于2013年对指标体系进行了更进一步的改进和完善，使得FSIs更适用于监测发展中国家金融市场的稳定。根据我国的经济和金融状况，国内学者试图建立适合我国的监测预警指标体系。叶永刚和张培（2009）b叶永刚、张培：《中国金融监管指标体系构建研究》，《金融研究》2009年第4期。在系统性的定量分析框架基础上选取了14个指标，运用主成分分析法建立了金融监管指数。刘金全等（2016）c刘金全、徐宁、潘长春：《金融稳定与宏观审慎政策的非线性关联机制研究》，《经济问题探索》2016年第7期。分析宏观审慎政策工具与经济增长、金融稳定之间的关系，并且基于主成分分析法（PCA）从金融机构资产质量、资本冲击性、金融市场流动性、房地产市场发展状况入手，共13个指标构建我国金融体系稳定性指数。因此，结合IMF的金融稳健指标体系，并根据我国的经济与金融状况，借鉴国内学者的相关研究，本文从四个层面共选取27个指标来构建度量我国系统性金融风险综合指标（SEC）。为避免构建系统性金融风险综合指标（SEC）的代理指标之间存在多重共线性，防止数据所信息出现重叠，本文利用主成分分析筛选指标，通过降维的方式将信息转化为互补相关的部分，最终构建综合指数用以反映所有指标信息。笔者将度量我国系统性金融风险的相关指标划分为四个维度：金融机构、房地产市场、证券市场和利率市场，具体指标如表1所示。本文首先通过对这四个维度分别进行主成分分析，得到各维度的复合指数及走势图。然后对四个复合指标再次进行主成分分析，并最终得到SEC指数，其各自的时间序列走势图如图1所示。为节约文章篇幅，忽略ADF单位根和主成分分析的检验结果，下面对四个维度进行简单介绍。

图1 SEC与构成SEC的四个维度指标时间序列

（1）金融机构包括存款吸收机构和其他金融机构，在任何金融体系中都起到核心作用。存款吸收机构在支付系统中处于核心地位，其他金融公司主要是那些从事金融中介或者与金融中介关系紧密的辅助性金融业务。这些机构通常是存放和出借资金的场所，为经济体其他部门提供流动性，同时也为经济实体提供所需的支付服务。金融机构的高风险状态将会严重影响到其他金融以及非金融机构的正常运行，严重时会波及整个金融体系。可见，对存款吸收机构和其他金融机构的健康状况及稳健性的分析对于维持金融体系稳定至关重要。（2）房地产市场是影响金融稳定的一个重要因素，可以进行房地产相关的投资和债权的交易，还能进行相关的融资活动。在短期内，同建筑一样，土地是一种固定的资源，因此当需求和价格在短期内大幅度上升时，房地产自身有助于投机性活动的产生，并且经常与大额融资流动相关联。对于大多数家庭而言，其所拥有房地产价值的变动会显著地影响其经济行为。（3）股票市场是我国金融体系中不可或缺的组成部分。股票市场的发展在一定程度上能反映我国的金融和经济发展状况，同样地，股票市场的剧烈波动也会在一定程度上影响我国的实体经济发展。可以说，股票市场是一国经济发展和金融稳定的风向标，它能快速地对一些市场行为和风险状况做出反应，是度量我国系统性金融风险不可忽视的重要指标之一。（4）利率市场同样是金融市场的重要组成部分，利率相关的指标反映银行部门的盈利能力，可提早反映存款吸收机构对信用风险的担忧。利率的作用是为了维持资金的流动性，通过短期资金融通工具连接资金需求方和资金供给方。利率不仅是银行和企业灵活的管理手段，也是央行实行“价格型”货币政策调控宏观经济、维持币值的重要手段，对金融市场的稳定性发挥重要作用。

表1 构建综合指数所选取的最终指标池

（二）实证结果

根据理论研究分析，SV-TVP-VAR模型的变量为我国系统性金融风险指标（SEC）、利率（R）和货币供给增长率（M2）。SV-TVP-VAR模型是通过软件OxMetrics6进行处理，并根据传统的信息准则（边际似然函数）的计算结果，将模型的滞后阶数设定为2。应用MCMC算法连续抽样10000，舍弃作为预烧值（Burn-in Period）的前1000次，后9000次抽样用于计算后验均值和标准差。MCMC算法的估计结果如表2所示。表2给出MCMC模拟结果的参数估计值，分别为后验均值、标准差、95%的置信区间、CD统计量以及非有效性因子。从表2可以看出，参数估计值的均值都在95%的置信区间内，表明其收敛于后验分布。此外，非有效影响因子数值较小，最大只有160.84，非有效影响因子越小，说明模拟拟合的越好，模型参数估计的后验分布较为合理。

下面运用SV-TVP-VAR模型的时点脉冲响应函数和等间隔脉冲响应函数，分别从时间维度和时点维度来分析和比较“价格型”和“数量型”货币政策与我国系统性金融风险的冲击效应。时点脉冲响应函数刻画不同经济环境下货币政策对系统性金融风险的影响差异；等间隔脉冲响应函数具体阐述在不同时期间隔内货币政策对系统性金融风险的短期和长期效应的差异，以获取比总体样本更加合理的估计结果。对于时点脉冲响应函数，本文选取2008、2011和2014年作为不同时点，用以研究不同时点上“价格型”和“数量型”货币政策对系统性金融风险的冲击差异。具体原因为：首先，由于我国从2008至2010年期间利率的变化率呈现上升趋势，我国货币政策一直处于扩张性阶段，并且金融危机的全球化影响必然会导致脉冲响应函数形成结构性改变；其次，我国于2011年实现了紧缩性货币政策，此后的利率的增长幅度并不规律；最后，2014年10月以来的六次降准和五次降息标志着价格调控手段在现阶段的货币政策调控过程中作用日趋凸显。综上，本文采用的不同时点脉冲响应函数选择2008、2011和2014年三个时点。

表2 MCMC模拟参数估计结果

图2（a）和图2（b）分别描述了“数量型”和“价格型”货币政策对系统性金融风险的时点冲击函数，描述了系统性金融风险对货币供给和利率一个标准大小正向冲击的响应动态。观察图2（a）可以看出，不同时点的“数量型”货币政策对于系统性金融风险的影响呈现出显著的正向冲击，表现为倒“U”型，在第2期达到最大值，并且脉冲响应强度在第10期之后基本接近为零，三者走势基本一致。一方面，这说明货币供给的增加会进一步提高我国系统性金融风险程度，即在短期内供应量的增加对我国宏观经济和金融稳定带来显著冲击，会增加我国金融机构筹资成本的可能性，意味着更低的投资收益。另一方面，相较于2011年和2014年，2008年“数量型”货币政策对我国系统性金融风险的时点脉冲响应影响持续的时间更长，波动的幅度更大。这归因于金融危机后从紧到宽的货币政策直接导致了我国资产类商品价格急剧上升，产生巨大泡沫，形成对自身财富过度乐观的预期，刺激投机性行为和借贷的发生，此时的货币供应量增加对系统性金融风险的正向冲击反应较为明显。可见，货币的不稳定引发金融的不稳定，并且资产类商品价格的上升进一步恶化金融的不稳定。那么，货币政策决策的前瞻性可以增强对金融风险影响的提前预警，这就要求央行采用合适的时点有效政策工具，用以加强对金融风险的预测，进而防止货币政策的滞后性所造成对系统性金融风险的持续增强影响。

针对“价格型”货币政策，如图2（b）所示，我国系统性金融风险在短期内对利率冲击呈现显著的负向响应，表明利率的降低（上升）在短期内造成我国系统性金融风险的急剧增长（下降），且在第2期达到最大值，并随之趋于零。这说明央行可以通过降低利率等手段的“价格型”货币政策引起长短期利差的变化，而利率越低越能够刺激投资者产生投机性行为，破坏金融市场的稳定性。短视的利率政策往往受到政府的频繁使用，“有形的手”所创造的市场繁荣会加剧金融市场未来风险和稳定性的破坏程度。事实上，从2011年下半年以来我国“价格型”货币政策逐渐收紧，利率水平得到一定的增长，其目的主要是为了防范金融风险，降低金融体系杠杆和久期错配风险，降低市场的投资过热状态，为经济的稳定发展提供适宜的货币金融环境。值得注意的是在经济局部过热和平稳发展阶段，“价格型”货币政策调控效果趋于弱化。可见，“价格型”货币政策与系统性金融风险之间在大多程度上为负向相关关系，具有明显的现实性。一个可能的解释是，在金融市场出现不稳定状态时，政府往往会采用积极的财政政策配合货币政策进行调控，放大了利率对金融市场稳定的调节作用。

图3（a）和图3（b）描述的是货币政策对系统性金融风险的等间隔脉冲响应函数，即选择相等的时间间隔下，自变量的单位变动对于该时间间隔下对因变量所形成的冲击效应。对比图3（a）和图3（b）的走势可以看出，一方面我国系统性金融风险的波动受到明显的货币政策冲击效应。在2008年金融危机以及2014年新常态刚具雏形的时间段内，货币供应量对于系统性金融风险的冲击反应尤为强烈，出现了阶段性的波峰，冲击变动幅度达到了0.75%左右。这归因于我国于2008年至2010年期间利率变化呈现上升趋势，采取的是扩张性货币政策，在我国实体经济和虚拟经济受到金融危机严重影响的基础上，短期内流动性的释放以及经济的低迷都造成了金融风险的急剧增长。另一方面，相比较“数量型”、“价格型”货币政策对于系统性金融风险的影响程度更大，可见，央行的利率定价体系显著地影响整个金融体系的风险承担，其利率水平决定了整个市场的资金成本底线。对于“数量型”货币政策而言，经济处于新常态时期，货币供应量对于系统性金融风险的冲击出现弱化。事实上，对于货币政策工具的运用越发谨慎，现阶段央行更倾向于结合结构性工具进行调整。从2006年至2014年期间，货币政策从宽松转向紧缩的过程正是“数量型”货币政策对系统性金融风险的影响逐渐下降的阶段，体现出“繁荣只不过是流动性枯竭的镜像”。

图2 货币政策对我国系统性金融风险的时变冲击

此外，从图3（b）可以观察到在金融危机发生之前以及2015年后，这一阶段的系统性金融风险对“价格型”货币政策的响应程度最大，达到波谷且在短期内响应程度最深，此时的利率正处于较低水平。而宽松的“价格型”货币政策会诱使拥有大量资金的投资者对收益的过度风险承担，表现为低利率刺激了投资者寻求高收益的动机，以及所带来的资产收益和估值会导致投资者追求高风险投资行为的产生，进而提高产生系统性金融风险的可能性，从而提高了整个金融体系的风险承担水平。这往往会形成较高的杠杆效应，促使资产价格的过度偏离。aDe Nicolo, Gianni, et al.，“Monetary Policy and Bank Risk Taking”，Social Science Electronic Publishing，vol.9,2010, pp.975-1009.金融危机之前，长期的低利率在一定程度上误导了投资、消费以及投资者的心理预期，导致其风险偏好发生转变，这是诱发系统性金融风险的一个重要根源。

综上所述，“数量型”货币政策与“价格型”货币政策对金融稳定的作用呈现非一致性特征，这就需要两种货币政策进行搭配使用，进而降低金融危机发生的可能性。以币值稳定为目标的货币政策不仅能够为宏观经济提供可预测的利率环境，降低利率的不匹配风险，还能够降低金融市场风险，维系金融体系的稳定。金融市场的稳定与货币政策目标之间既要独立运作，彼此之间又存在关联，要在当前金融稳定和货币稳定之间做出决策，这就要求政府必须从货币政策稳定性以及金融稳定两个视角评估当前经济形势，以更好地做出相机抉择。

四、结论

在不同的经济背景下，“数量型”和“价格型”货币政策对我国系统性金融风险的影响力度和方向上存在显著差异。为此，本文在文献梳理和总结的基础上，利用SV-TVP-VAR模型的时点脉冲响应函数和等间隔脉冲响应函数具体研究货币政策调控对于系统性金融风险影响的时变性，最终得到以下结论。

首先，基于时点脉冲响应函数，结果表明在我国经济处于转轨时期，货币政策的频繁变动对系统性金融风险的影响持续增大，央行通过诸如扩大货币发行规模和降低利率等手段为标志的扩张性货币政策会引发金融资产价格出现非理性繁荣和长短期利差的扩大，这种短期内流动性的释放造成了金融风险的急剧增长，对我国金融市场的稳定造成严重影响。在“价格型”货币政策的调控下金融体系的系统性金融风险随利率的下调而上升。此外，我国系统性金融风险的波动受到明显的货币政策冲击效应，在2008年金融危机以及2014年新常态刚具雏形的时间段内，货币供应量对于系统性金融风险的冲击反应尤为强烈，冲击变动幅度达到了0.75%左右，短期内流动性的释放以及经济的低迷都造成了金融风险的急剧增长。宽松货币政策的实施应该搭配使用流动性和缓冲资本约束等多个工具，用以降低其对系统性金融风险的影响。其次，货币政策的调整对于系统性金融风险的冲击影响存在响应速度差异，即系统性金融风险受到“价格型”货币政策的正向冲击时衰减速度更快，而受到“数量型”货币政策的单位正向冲击时衰减速度较慢，这也在一定程度上表明了金融市场对于利率调整更为敏感。因此，加快我国利率市场化进程，增加“价格型”货币政策在市场流动性方面的应用是维护我国金融体系安全的重要前提。最后，根据货币政策与系统性金融风险之间的等间隔冲击实证结果，表明“数量型”和“价格型”货币政策对于系统性金融风险的影响机制并不一致，尤其是货币政策与金融稳定之间的协调问题主要来自宽松货币政策增加了系统性金融风险。特别是在某一极端金融失衡阶段，必须考虑调节货币政策力度与方向对系统性金融风险的影响，协调好货币政策与金融稳定之间的调控目标。同时，央行不能仅仅关注于单一货币政策目标而实施货币政策，这可能会导致经济金融的结构性失衡，不利于整体经济的长期稳定，故而需要协调好货币政策目标和金融稳定之间的关系。

图3 货币政策对我国系统性金融风险的等间隔冲击

由此，笔者结合本文实证结果，针对外部宏观环境和金融市场发展的不同阶段，建议在货币政策决策过程中要密切关注金融体系的风险波动，有针对性地选择适时调控，不应当短期内过度增加或者降低资本流动性，导致金融风险的急剧增长，甚至影响经济的稳定运行。在系统性金融风险的相关问题上，需要通过综合运用“价格型”和“数量型”货币政策缓解经济下行压力，通过适当的提高金融机构的流动性以及资本缓冲要求等监管参数，降低宽松货币政策对金融体系稳定的不利影响。这就需要积极采用“价格型”货币政策，并结合“数量型”货币政策实现维持金融稳定发展的目的。而货币政策的透明化能够降低金融市场主体所面临政策的不确定性，使其形成合理的市场预期，促进金融市场的成熟化程度。此外，要进一步构建和完善金融风险的处置机制，充分调动金融体系自身资源优化配置的能力，展现其在我国金融体系安全和经济改革创新方面的积极作用。