金融周期、金融供给侧改革与经济增长——基于中国省际面板门槛模型的研究

刘尧成 战文清

（无锡太湖学院，江苏 无锡 214064；复旦大学，上海 200000）

一、引言

中国经济增长在近年来呈现放缓趋势，经济增长率从2010 年的10.7%降至2019 年的6.1%，进入经济新常态下的中低速增长模式，受新冠肺炎疫情的影响，2020 年中国经济增长率进一步下降为2.1%。经济增速的下滑在一定程度上引发了理论界和政策界的关注，尤其是担心是否会陷入“中等收入陷阱”，因此经济增速的下滑给政策层面带来压力，特别是受到疫情冲击以及国际经济持续疲软的拖累，稳定经济增长成为当前中国经济的重要目标。2020年8月，习近平总书记在经济社会领域专家座谈会上发表讲话时指出，要推动形成以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局，中国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，更为注重经济增长效率的提高。因此，当前中国经济面临着经济增长速度和经济增长质量的双重目标。

在当前经济需求端较为乏力的情况下，实施上述经济目标的一项重要举措是推进经济的供给侧改革，供给侧改革旨在通过调整经济结构，使要素实现最优配置，以提升经济增长的质量和数量。经济供给侧改革涉及的范围较为广泛，从金融层面来看，就是要推行金融供给侧结构性改革。2019年2月，习近平总书记在中央政治局第十三次集体学习时，对深化金融供给侧改革进行了详细论述，包括调整优化金融体系，构建多层次、广覆盖、有差异的银行体系和完善资本市场基础性制度等方面。随着金融供给侧改革的推进，其影响中国经济增长的方式也会发生变化：一方面，金融供给侧改革注重金融资源配置效率的提高，会避免以往那种“大水漫灌”式的货币投放，通过结构性货币政策缓解特定企业的融资约束，能够激发整体经济的活力，从而会对中国经济增长速度造成影响；另一方面，通过对金融资源的整合，助推金融服务制造业高质量发展，提升中国经济增长的质量。因此，金融供给侧改革能够同时对经济增长速度与经济增长质量产生影响。

与此同时，金融供给侧改革的效果依赖于金融体系施加的外在约束条件，特别是金融周期所处阶段的变化。其逻辑在于，金融供给侧改革旨在通过调整货币政策的方向、发展长期资本市场等措施改变微观企业的融资约束条件，以及调整企业的资金在投资和技术研发等方面的决策，从而影响宏观经济的增长速度和增长质量；而金融周期具有“快降慢升”的特点，且不同的金融周期阶段对应于银行信贷不同的扩张或者收缩情况，以及企业不同的资产负债情况，这些都会影响货币政策的实施以及资本市场功能的发挥，从而会对金融供给侧改革的效果产生缩小或者放大的效果，甚至改变其影响的方向，这也是“金融加速器”理论的思想和观点。当前中国金融周期已经处于阶段性高位（彭文生，2019），其会对中国的金融供给侧改革施加何种外在约束，与当前中国的经济增长与增长质量的目标实现高度相关，在此背景下，本文将结合中国的实际数据，实证研究随着金融周期的阶段性变化，金融供给侧改革对于中国经济增长速度和增长质量产生的动态影响。

二、文献综述

本部分将从金融供给侧改革、金融周期以及经济增长相互关联性的视角，对既有相关文献进行综述，并展开评论。

首先，自近些年来国内研究聚焦金融供给侧改革之后，很多学者对其展开了理论研究，这些研究基本集中在中国金融供给侧的结构和总量失衡方面，并由此提出了一些政策建议。在结构方面，一般认为中国直接融资占比偏低，尤其是股权融资发展严重滞后（郭威和周轶海，2019）；金融业中银行业相对发展较快，保险业和证券业相较银行业而言资产规模较小，并且银行业内部发展不平衡，少数大银行集聚了大量金融资源，因此应优化大中小金融机构的布局，增加非银行金融机构数量的占比，增加中小金融机构业务的比重（陈湘满和喻科，2019；黄涛和李浩民，2019）。在总量方面，主要表现为金融体量太大，金融行业及其附加值占GDP 的比例偏高，随着金融体系资产负债规模的扩张，其超越实体经济规模越来越多，金融资产的边际收益逐渐下降而金融负债的边际成本逐渐上升，使得宏观杠杆率居高不下，企业家庭部门负债率高（彭文生，2019）。

上述研究表明，中国金融系统存在一定程度的结构与总量失衡，这会对中国经济增长产生广泛的影响。一是从对中国经济增长速度产生的影响来看，金融领域的总量失衡会使得货币的运行效率下降，当银行业的金融资产问题没有得到充分暴露、化解和处置时，会导致很多其他问题，比如僵尸企业、信贷资源被占用、新的产业和新的增长点缺乏金融资源支持等，从而造成经济增速下降（王群勇和陆凤芝，2018）；与此同时也有研究认为，在特定的情况下，金融抑制的存在有助于提升中国的经济增速（刘峻峰和张卫峰，2020）。二是对中国经济增长质量产生影响的研究方面，陈湘满和喻科（2019）认为，金融领域的结构失调会抑制直接融资形态的金融市场的发展，使得资本市场发展不充分，并难以提供真正有效的风险识别机制，使得有效资本供给不足，产业升级缺乏长期资本供给，从而导致企业经营急功近利，不利于总体经济质量的提高。郭威和周轶海（2019）认为，金融结构失衡产生了无效金融供给，银行等金融机构更愿意将资金投放到有政府隐性担保的国有企业、基建工程以及市政工程等，而对经济增长具有重要贡献的中小企业的金融供给严重不足。同时，高度依赖间接融资以及股权融资长期缺位的金融形态会推高制造行业的杠杆率，不利于服务业的发展。由此可知，金融领域存在的结构失调与总量失衡问题，对于中国经济的增长速度和增长质量都产生了一定程度的影响，但目前来看，有关具体的影响方向和影响程度尚没有一致的研究结论。

其次，在有关金融周期与经济增长的关联性方面，近些年来也有一些文献进行了研究。2008 年爆发于美国的金融危机，使得学术界对金融系统的周期性运动及其对于经济产生的影响高度关注，Drehmann et al.（2012）、Borio（2014）以及Juselius &Claudio（2017）等人较早对此展开了研究。在这些研究中，Borio（2014）提出，金融周期是指资产价值、风险偏好与融资约束三者间的自我强化作用，表现为银行信贷与房地产价格的同步繁荣与萧条。此后越来越多的学者开始研究金融周期与实体经济的关系，这些研究主要集中于分析金融周期与经济周期的关联性及其对于经济增长产生的影响。其中，伊楠和张斌（2016）研究认为，中国金融周期的长度显著大于经济周期，具有“慢升快降”的特征，金融周期波峰与经济增速下滑紧密相关；范小云等（2017）研究发现，中国金融周期比经济周期持续时间更长、波动幅度更大，在当前金融周期与经济周期叠加下行期内，相关部门不仅应关注实体经济增速，更须防范过度刺激政策所引发的金融失衡风险。Borio（2019）研究发现，经济低增长是金融周期波动尤其是金融危机损害实体经济的主要表现，彭文生（2019）分析指出，房地产作为信贷抵押品，会与信贷相互催生而滚动放大，再加上监管不到位，导致金融周期的顺周期性，加剧经济周期的波动。

综上所述，既有文献已经就金融周期与金融供给侧改革对于实体经济产生的影响展开了研究，但是总的来说，这些研究仍然存在如下几个方面的不足：首先，现有文献基本上缺乏同时考虑金融系统的周期性波动、金融供给侧改革与经济增长之间的内在关联性。而实际上，处于金融周期的不同阶段时，实施金融供给侧改革的金融环境是不一样的，这种内在联系会使得金融供给侧改革对经济增长产生的影响与金融周期所处的阶段高度相关；其次，目前相关研究主要侧重于理论传导机制方面的分析，而量化实证方面的研究尚不多见，而且结论并不一致，需要展开进一步研究；再次，目前有关金融系统影响实体经济的研究中，主要侧重于分析对于经济增长速度的影响，对于经济增长质量的研究不多，但在目前中国经济结构深化调整时期，在关注对经济增长速度产生影响的同时，更应关注对经济增长质量产生的影响。基于这些考虑，本文将实证分析在金融周期的不同阶段，金融供给侧改革对中国经济增长速度和经济增长质量产生的影响，从而能够更为全面地评价金融供给侧改革对中国经济增长产生的影响，并提出更有针对性的政策建议。

三、数据与变量

为了研究金融周期阶段性变化带来的结构性影响，本文采用面板门槛模型进行研究，为此，本部分将首先对被解释变量、解释变量、门槛变量和控制变量进行界定，并说明变量构造和数据处理的过程。本文数据皆来自Wind 和同花顺金融统计数据库（Ifind），样本时段为2006至2020年，数据频度为年度数据。

（一）被解释变量

为了分析金融周期影响下金融供给侧改革对中国经济增长产生的影响，本文分别选取了中国经济的增长速度和增长质量作为被解释变量。首先，在经济增长速度方面，由于西藏及港澳台地区数据缺失，故将其剔除。本文选取中国30个省份的人均GDP增长率作为被解释变量，以衡量经济的增长速度。其次，在经济增长质量方面，参照既有文献的做法（刘瑞翔和夏琪琪，2018；王群勇和陆凤芝，2018），将全要素生产率作为衡量经济增长质量的指标。在增长质量具体测算方法方面，考虑到样本时段内中国不同省份的全要素生产率可能发生了一些结构性的变化，本文参考余泳泽（2017）的研究，采用超越对数随机边界模型（SFA）计算各省份的全要素生产率。这种方法对全要素生产率进行分解，包括生产效率变化率、技术进步率以及规模效率，依次经过检验无效率项uit是否存在、检验生产函数的形式、检验模型是否存在技术变化、检验模型技术变化是否为希克斯中性以及检验技术效率是否具有随时间变化的特征，以检测中国TFP测算是否应该采用超对数生产函数的随机边界模型。模型设定形式如下：

式（1）至（3）中i和t分别为不同省份的个体和时间标示；y表示产出，K表示物质资本，L表示劳动力数量，β为待估参数，v为随机干扰项；u为技术无效率项，服从0截断的半正态分布；γ为无效率波动项在总波动方差中所占的比率，其取值越接近1，表明采用SFA模型进行测算拟合度越高。

对上述模型的估计结果如表1 所示。由表1 可知，γ 的取值达到了0.9975，在统计上非常显著，说明技术无效率项明显，此外考虑到模型的似然比检验结果也显著，因此用随机前沿分析方法进行效率测算是合适的。在表1给出了各系数值的估计结果之后，即可测算各省份的全要素生产率，具体方法与步骤可以参见余泳泽（2017）的相关研究。

表1 超越对数SFA生产函数估计结果

（二）门槛变量以及主要解释变量

为分析在不同的金融周期阶段金融供给侧改革所产生的影响，本文选取的门槛变量是金融周期，主要的解释变量是金融供给侧改革，以下分别介绍这两个变量的构造及数据处理。

1.门槛变量。参考范小云等（2017）以及刘尧成和李想（2019）等人的研究，本文选取非金融私人部门信贷、非金融私人部门信贷占GDP 比值以及房地产价格三个变量进行主成分分析，选取累积贡献率达85%以上的前几个主成分进行加权，从而合成金融周期变量（FC）。选取上述三个指标构造金融周期的逻辑在于：首先，由于金融体系的顺周期性更多地表现为银行信贷的顺周期性，因此非金融私人部门信贷可以作为融资约束的替代变量；其次，根据Borio（2014）对金融周期的描述，房地产价格代表对资产价值和风险的识别，而房地产作为信贷最常见的抵押品，二者的同步繁荣与萧条可以很好地描述资产价值、风险偏好与融资约束三者间的自我强化作用；最后，信贷占GDP的比率可以衡量经济中的宏观杠杆率，也可以作为衡量金融系统吸收损失能力的间接指标，因此非金融私人部门信贷/GDP与房地产价格的同步偏离也可以有效地衡量金融周期。

2.主要解释变量。参考张志元等（2018）以及董竹和周悦（2019）等人的研究，本文选取直接融资比率、银行不良贷款率、金融产业增加值占GDP 的比率以及保险深度四个变量来构建金融供给侧改革效率指标。选用上述指标的原因在于：首先，直接融资比例反映了中国的金融结构，用以衡量资本市场对实体部门投融资发挥的作用大小，而发展普惠金融、提高直接融资占比、解决民营以及小微企业融资难问题是金融供给侧改革的重点和难点；其次，金融产业增加值占GDP 的比率反映了金融业在国民经济中的地位以及金融体系的发展程度；除了总量指标，还需要结构性指标，当前进行金融供给侧改革的任务之一就是要规范金融增量，化解存量，即进一步加强不良资产的处置，降低银行业的不良贷款率；最后，保险深度反映了保险业在国民经济中的地位，其取决于一国经济总体发展水平和保险业的发展规模，中国的保险深度水平与发达国家相比还有较大的发展空间，保险深度的增加能够服务经济社会发展，并且保险资金还可以参与地方经济建设、支持经济转型升级等。得到上述四个指标之后，先对金融产业增加值占GDP 的比重以及银行不良贷款率进行正向化处理，然后再进行标准化以及主成分分析，得到金融供给侧改革效率指标，记为Fr，该指标数值越大，说明金融供给侧改革程度越高。

（三）控制变量

除了选取主要解释变量指标金融供给侧改革效率水平，还需要加入其他控制变量来解释经济增长速度以及经济增长质量的变化。

首先，参考刘尧成和李想（2019）的相关研究，本文选取如下变量来解释经济增长速度的变化：人力资本（Lnedu），选用平均受教育年限的对数来衡量；固定资产投资增长率（Fix），选取固定资产投资同比增长率来衡量；人口因素（Pop），用各省份人口的增长率来衡量；物价指数（Cpi），采用居民消费物价指数来衡量；消费水平（Consume），以城镇居民家庭人均支出增长率来衡量；外商投资（Fdi），用外商投资占GDP的比率来衡量；产业结构（Str），用第二产业增加值和第三产业增加值占GDP 的比率来衡量。其次，参考刘瑞翔和夏琪琪（2018）的研究，本文选取以下控制变量来解释经济增长质量的变化：城市化水平（Lnurb），本文采用各省城镇人口占总人口的比重取对数进行衡量；人力资本（Lnedu），采用平均受教育水平取对数来进行衡量；固定资本投资效率（Inv），以各省份地区生产总值比固定资本形成总额来进行衡量；公路交通密度（Tra），用各省份公路里程数除以各省份面积来衡量；区域经济增长水平（Lnpgdp），通过各省份人均GDP取对数来衡量。

在进行上述变量构造和数据处理之后，本文在表2中对这些变量进行了描述性统计。其中“模型1”和“模型2”分别对应于上述两种不同的被解释变量和解释变量。从表2 来看，金融供给侧改革指标和金融周期指标在不同省份间表现出了较大的波动性，而其他变量在不同省份间的差异性相对来说较小。

表2 变量描述性统计

四、实证分析

（一）实证模型简介

为了研究在金融周期不同阶段金融供给侧改革对经济增长速度与经济增长质量产生的影响，本文采用Hansen（1999）提出的面板门槛模型，运用中国省际面板数据进行实证分析。面板门槛模型能够依据数据自身结构性变化特征来决定不同的门槛值，有效避免了主观判定分界点所引起的偏误。本文将重点介绍单一门槛模型，多重门槛模型可以据此进行扩展。参考已有文献的做法，本文将单一门槛模型设定成如下形式：

其中，FCit表示金融周期，为门槛变量，pgdpit为被解释变量，Frit为解释变量，xit为控制变量，uit为个体效应，εit～i.i.d(0,σ2)为随机干扰项，I(·)为一个指标函数，其取值根据FCit和门槛值γ的情况而决定。当FCit≤γ成立时，(FCit≤γ)=1，反之亦然。为了去除个体效应uit，需要采用组内去心的方法对式（1）中的每个观察值进行变换，从而得到：

Hansen（1999）建议采用最小二乘法来估计γ，通过最小化（6）式来得到γ对应的估计值，即：

式（8）中F1的渐进分布是非标准的，完全不同于卡方分布。而且，一般而言其分布依赖于样本的矩（如均值、方差、峰度和偏度等），所以临界值无法查表得到。Hansen（1999）的研究表明，采用“自体抽样法”可以获得其一阶渐进分布，基于此构造的p值也将是渐进有效的。

在已经确认存在门槛效应的情况下（即β1≠β2），是真实值的一致估计量，然而其渐进分布是高度非标准的。构造γ的置信区间的最佳方法是利用似然比统计量构造出“非拒绝域”。对于原假设而言，似然比统计量为：

其中，S1(γ)为门槛值取γ0时的残差平方和，S1()为门槛值取γ时的残差平方和。但是该似然比统计量具有非标准分布，Hansen（1999）构造了计算临界值的公式，当LR1(γ)＞c(α)时，拒绝原假设，反之亦然。

（二）实证过程分析

基于以上变量与模型，本部分首先对门槛效应进行检验，然后结合门槛值对门槛区间进行划分。

1.门槛效应检验。针对经济增长速度模型，本文分别估计了单一门槛模型以及双重门槛模型，按照上述模型估计方法，对两个模型分别进行了300次自抽样（bootstrap），并且分别计算对应的F值、P值以及临界值；针对经济增长质量模型，本文分别检验了单一门槛、双重门槛以及三重门槛模型，估计方法同上。

由表3 的F 值和P 值可知，在经济增长速度模型中，单一门槛效应非常显著，在1%的显著水平下拒绝原假设，而双重门槛效应则不显著，因此，本文选择单一门槛模型来研究在金融周期的不同阶段金融供给侧改革对经济增长速度的影响；在经济增长质量模型中，双重门槛非常显著，而单一门槛与三重门槛并不显著，其p 值分别为0.4467 和0.8900，因此，选择双重门槛模型来研究在金融周期的不同阶段金融供给侧改革对经济增长质量的影响。

表3 门槛效应检验

为了进一步验证表3 中门槛的阶段划分是正确的，本文在图1给出了经济增长速度模型的门槛估计值以及置信区间，并在图2给出了经济增长质量模型的门槛估计值以及置信区间。图1和图2中实线为似然比统计量LR 值，计算公式为式（9），虚线对应的刻度为7.35的临界值，虚线以下的部分即为待选门槛值在5%显著水平下的置信区间，当统计量LR等于0时对应的门槛参数值即为门槛估计值。由图1可知，选择的单一门槛以及对门槛值的估计是比较准确的，第二个门槛整个LR 曲线都落在虚线以下，说明第二个门槛并不显著；同理，由图2可知，在经济增长质量双重门槛模型中，选择的双重门槛以及对门槛值的估计也是准确和合理的。

图1 模型1的门槛估计值和置信区间

图2 模型2的门槛估计值和置信区间

2.门槛区间划分。完成上述对门槛效应的检验后，需要确定门槛估计值，并根据门槛估计值对门槛区间进行划分。在经济增长速度模型中，单一门槛值为0.9824，根据该门槛值，将金融周期分为两个阶段，即［-2.6938，0.9824］和［0.9824，2.7845］。根据金融周期的定义，上述单一门槛对应的两个阶段可分别对应于金融周期的萧条阶段与繁荣阶段，前一个阶段对应于金融系统的收缩期，后一个阶段对应于金融系统的扩张期；而在经济增长质量模型中，双重门槛值FC1和FC2分别为-1.6776和1.0170，根据该门槛值，可将金融周期分为三个阶段，即［-2.6938，-1.6776］、［-1.6776，1.0170］以及［1.0170，2.7845］，分别对应金融周期的萧条期、平稳期与繁荣期。表4 为模型1 和模型2 的门槛区间划分结果，为了进行后续分析，表4 中列出了模型2的单一门槛值。比较模型1和模型2的门槛值及门槛区间，可以发现模型2的第二个门槛值与模型1 的单一门槛值非常接近，与模型2 的单一门槛值也非常接近，因此，在模型2中，如果将前两个门槛区域视为萧条期，则可以大体认为模型1 和模型2 的门槛值和门槛区间一致。

表4 门槛值估计结果及区间划分

（三）基本的实证结果

经过上述对门槛效应的检验以及门槛区间的划分后，本部分将进行具体的回归分析，并列示出基本的实证结果。以下也分两个模型分别进行介绍。

1.经济增长速度模型。表5 展示了以人均GDP增长率为被解释变量的单一门槛模型回归结果，即模型1 的估计结果，结果包括回归系数及其显著性，显著性水平包括不考虑异方差条件下的t 值（即tols），以及考虑异方差条件下的t 值（即twhite）。由于中国的省份经济增长率存在区别，与此同时，表1 的估计表明中国的经济增长存在随时间而变化的随机冲击，因此在进行回归时对省份的固定效应和时间的固定效应进行了控制，即进行双向固定效应模型估计。从回归的F值和调整的R2来看，模型的总体估计结果比较好。

表5 模型1的参数估计结果

首先，从控制变量的估计结果来看，模型的回归结果显示，物价水平、消费水平以及固定资产同比增长率对经济增长的提高具有显著的正向作用，这符合理论预期；外商直接投资对经济增长速度的提高也有正向作用，但并不显著；除此之外，人口增长率的提高以及产业结构的升级与经济增长速度之间存在负相关关系，但不显著；平均受教育年限的增长与经济增长速度存在显著的负相关关系，可能的原因在于，随着平均受教育年限的增加，第三产业的劳动力资源将会逐渐增加，而研究表明，第三产业的劳动生产率远远低于第二产业，因此中国整体经济的劳动力生产率将会趋于下降，所以中国的经济增长速度也将趋于下降，这是一种结构性调整。

其次，观察分析当金融周期处于不同的阶段时，金融供给侧改革对经济增长速度的影响结果。表5中的Fr_1和Fr_2分别表示金融周期处于萧条期与繁荣期的金融供给侧改革变量，其对应的系数值表示金融供给侧改革对中国经济增长速度影响的估计值。该系数估计值有如下两个特点：一是从影响的方向来看，在金融周期处于萧条期与繁荣期两个阶段时，Fr_1 和Fr_2 的系数分别为正和负，系数值分别为0.1049091 和-0.0700492，说明在金融周期的不同阶段，金融供给侧改革对于经济增长会产生非对称的影响；二是从影响的数量和统计的显著性程度来看，在金融周期的萧条期，系数在1%的显著性水平下显著，而在金融周期的繁荣期，统计上并不显著。因此，在金融周期的不同阶段，金融供给侧改革对于中国经济增长速度的影响存在着非对称的门槛效应。

2.经济增长质量模型。表6中左侧的“双重门槛模型”展示了对经济增长质量模型的双重门槛效应的回归结果，即模型2的估计结果。首先观察控制变量产生的影响，表6 的结果显示人力资本、固定资本投资效率以及公路交通密度对经济增长质量的影响都是正向的，与理论预期相符；城市化水平对经济增长质量的影响是负向的，但并不显著；各省份人均GDP的对数对经济增长质量的影响显著为负，说明经济增长率的高速增长未能有效地提升经济增长的质量，也从侧面说明样本时段内中国经济增长还是以粗放式为主。

表6 模型2的参数估计结果

其次，再重点讨论在金融周期的不同阶段金融供给侧改革对于中国经济增长质量产生的影响。在表6 的“双重门槛模型”中，Fr_1、Fr_2 和Fr_3 的系数值分别对应金融周期处于萧条期、平稳期和繁荣期，金融供给侧改革变量对中国经济增长质量产生影响的估计值，该系数估计值具有以下两个特点：一是从影响的方向来看，金融周期处于萧条期和平稳期，金融供给侧改革对于经济增长质量产生的影响为负，系数值分别为-0.1074219 和-0.1131108，而金融周期处于繁荣期时，金融供给侧改革对经济增长质量的影响为正，系数值为0.1 206996；二是从影响的程度和显著性水平来看，当金融周期处于萧条期和平稳期时，金融供给侧对经济增长质量产生的影响在统计上并不显著；而当金融周期处于繁荣期时，金融供给侧改革对于经济增长质量产生的影响在1%显著性水平下显著。这个回归结果说明，金融供给侧改革对经济增长质量的影响与金融周期所处的阶段存在着高度关联性，与上述对于经济增长速度的影响一样，这种影响随着金融周期的变化而存在着非对称性的门槛效应。

五、稳健性检验

经过第四部分的实证分析可知，在金融周期的不同阶段，金融供给侧改革对于中国经济增长速度和增长质量都存在着非对称的门槛效应。由于对经济增长速度的影响存在单一门槛效应，因此本文以此门槛值将金融周期划分为金融周期的萧条期和繁荣期，但是对经济增长质量的影响存在着双重门槛值，以此将金融周期划分成三个阶段，即萧条期、平稳期和繁荣期。在本部分研究中，将对模型2 进行单一门槛分析，即将金融周期简化为萧条期和繁荣期两个阶段，以对模型2得到的上述结论进行稳健性检验。

进行这种简化的原因和合理性在于：首先，既有文献关于金融周期的划分基本上都是划分为萧条期和繁荣期，包括本文对于模型1 的分析也是如此，因此本文希望对于模型2的分析也与此统一，从而使得所得研究结论与政策意义更为明晰；其次，根据表4显示，模型2 的第二个门槛值与模型1 的单一门槛值非常接近，与模型2 中的单一门槛值也非常接近，而且在模型2中前两个门槛区域内，金融供给侧改革对于经济增长质量产生的影响从方向和统计显著性水平上看都非常相似，在此情况下，将前两个金融周期阶段进行合并分析是合理的。因此，对于模型2进行了重新估计，估计的模型为表4 中的单一门槛模型，门槛值为0.9927，估计结果为表6 中右侧的单一门槛模型。

对比表6 中双重门槛模型和单一门槛模型的估计结果可以发现，当金融周期从三个阶段简化为两个阶段之后，单一门槛模型中的Fr_1 和双重门槛模型中的Fr_1和Fr_2的回归系数从数值大小和显著性水平方面都没有很大的差异，说明在估计模型2 的时候，将金融周期简化为萧条期和繁荣期两个阶段是合适的。因此，与表5 所示的结论一致，金融供给侧改革对于经济增长质量产生的影响也是非对称性的，影响系数在金融周期的萧条期为负，统计上并不显著，而在金融周期的繁荣期为正，统计上显著。

六、对非对称性影响的解释

根据表5 和表6 的结论，可以将金融周期处于不同门槛区域时金融供给侧改革对于中国经济增长速度和增长质量产生的影响进行总结，结果如图3 所示。该图显示，金融供给侧改革对于中国经济增长速度和经济增长质量的影响存在着非对称性效应，这种效应可以从横向和纵向两方面进行对比分析。首先，从横向对比分析来看，金融供给侧改革对于中国经济增长速度和增长质量产生的影响都随着金融周期阶段性的变化存在着门槛效应，体现为随着金融周期的阶段变化，金融供给侧改革对于二者产生影响的方向和程度都会发生改变。由于模型1的门槛值和模型2的单一门槛值非常接近，因此在图3中用同一条虚线划分门槛区间。其次，从纵向对比来看，在金融周期的同一阶段，即金融周期处于萧条期或者繁荣期时，金融供给侧改革对于经济增长速度和增长质量产生的影响刚好相反，呈现镜像对称，将其称为金融供给侧改革对于中国经济增长速度和增长质量影响的“替代效应”。以下将分别对这两种效应的成因进行解释，以理解金融供给侧改革产生的非对称性影响。

图3 金融供给侧改革对中国经济增长的非对称影响示意图

（一）门槛效应

首先，分析金融供给侧改革对于经济增长速度产生门槛效应，其主要原因在于金融周期所处的不同阶段为金融供给侧改革提供的金融环境不同。具体来说，当金融周期处于萧条阶段时，银行信贷的急速收缩以及资产价格下降加剧了企业尤其是中小企业的融资约束，此时进行金融供给侧改革，包括实施定向的货币政策以及发挥风投、创投等机构的作用为急需资金的企业纾困等措施，缓解企业尤其是中小企业的融资约束，稳定企业的投资水平，从而会对经济增长速度产生结构性的正向影响；而当金融周期处于繁荣阶段时，信贷持续扩张，企业受到融资约束的程度不高，金融供给侧改革对于释放整体企业活力的功效有限，此时推进金融供给侧改革，进一步提升金融产值的比率，会催生金融加速器机制，使得金融系统过于繁荣，引致部分资金脱实向虚，形成金融空转，整体资金的使用效率出现下降，甚至会通过资产泡沫引发金融危机，对经济增长速度产生结构性负向影响，但从统计上来看此时影响并不显著。

其次，分析金融供给侧改革对经济增长质量产生的门槛效应。与上述逻辑类似，产生这种门槛效应的原因也与金融周期的不同阶段提供的金融环境高度相关。当金融周期处于萧条期时，银行信贷紧缩，金融信贷资源匮乏，企业的资金主要用于维持短期内既有的投资和生产水平，用于期限长和风险高的技术研发投资的资金受到挤压；此时金融系统较为脆弱，推行金融供给侧改革会在短期内对金融稳定性造成冲击，不利于提高对企业生产效率的资金支持。这两方面的原因都会使得此时金融供给侧改革对整体宏观经济增长质量的结构性影响为负。而当金融周期处于繁荣期时，企业的投资资金需求容易得到满足，此时推行金融供给侧改革，能够发挥资本市场对于企业技术革新的长期和高风险的资金支持，从而能够促进整体宏观经济增长质量的提高。

（二）替代效应

从上述对于门槛效应的分析可以看出，金融供给侧改革会对经济增长速度和经济增长质量产生此消彼长的替代效应，其主要原因在于对应于金融周期的不同阶段，企业在资金使用上的期限、优先顺序以及效率不同。首先，当金融周期处于萧条阶段时，企业面临着较为严重的融资约束，外部融资成本过高，尤其是获取用以支持企业技术开发的期限较长的资金非常困难，此时进行金融供给侧改革，释放的资金主要用来维持企业短期的投资水平，从而会从资金上对其长期的技术革新造成挤出效应，因此会分别对经济增长速度和增长质量产生正向和负向的结构性影响；其次，当金融周期处于繁荣阶段时，企业可能更易获得维持既有的投资水平和扩大再生产的资金支持，此时推进金融供给侧改革，提高总体金融资产的占比，会降低资金使用的效率，从而会对经济增长速度产生负向的结构性影响；但在此时资本市场会得到发展，从而会对技术革新等长期资本的需求提供支持，进而对经济增长质量产生正向的结构性影响。

七、结论与建议

本文通过构造相关经济变量和数据，应用面板门槛模型，研究2006年至2020年间中国30个省份的金融周期处于不同阶段时，金融供给侧改革对中国经济增长产生的影响。研究发现，随着金融周期的阶段性变化，金融供给侧改革对于中国经济增长速度和增长质量的影响存在着非对称性，主要体现为如下两点：一是从横向比较来看，在金融周期的不同阶段，金融供给侧改革分别对中国经济增长速度和增长质量产生的影响都存在着门槛效应，具体体现为随着金融周期从萧条期向繁荣期转化时，对二者产生的影响方向和影响程度都发生了显著改变；二是从纵向对比来看，在金融周期的同一阶段，金融供给侧改革对于中国经济增长速度和经济增长质量的影响存在着替代效应，体现为对二者的影响方向刚好相反。

上述结论对于当前中国高度关注的金融供给侧改革以及促进经济向高质量发展模式转变等议题都具有良好的政策含义。在当前受到外围经济疲软拖累以及疫情的影响下，中国实施稳健货币政策，则在目前中国金融周期已经高企的情况下，有可能使得中国的金融周期持续处于繁荣阶段，从而会给当前的中国金融供给侧改革增加约束条件。根据本文的结论，金融供给侧改革对于经济增长速度和经济增长质量的影响存在着替代效应，当处于金融周期繁荣阶段时，推进金融供给侧改革对于提升经济增长的质量有利，但也有可能会降低经济的增长速度，从而对中国目前的经济增速造成新的压力，需要在稳定经济增长和推进经济向高质量发展模式转变这两个政策目标之间进行权衡和选择。从短期来看，推进金融供给侧改革可能会对中国经济的增长速度造成压力，适当调整增速也是经济结构升级优化的必然结果；而从长期来看，通过推进金融供给侧改革，提升中国经济的发展质量，应是中国经济增长的更优选择。因此，建议充分考虑增长速度与质量间可能存在的矛盾，做好长短期的政策搭配，以应对当前国内外经济形势。