新常態(tài)下的中國經(jīng)濟周期波動
2017-06-27 11:54:21劉金全王譯興劉子玉??
商業(yè)研究 2017年6期
劉金全+王譯興+劉子玉??
內(nèi)容提要：美國次貸危機過后，金融摩擦在經(jīng)濟增長和經(jīng)濟周期波動中的作用引起社會高度重視。本文利用帶有金融中介部門的新凱恩斯DSGE模型，定量刻畫中國經(jīng)濟新常態(tài)下金融摩擦對經(jīng)濟周期波動的影響機制。研究發(fā)現(xiàn)，金融摩擦將通過資產(chǎn)負債表渠道加速和放大金融沖擊，金融摩擦系數(shù)與經(jīng)濟波動乘數(shù)效應(yīng)呈反向依存關(guān)系；資本質(zhì)量沖擊對經(jīng)濟周期波動的影響具有記憶性，而貨幣政策調(diào)控僅在短期內(nèi)有效。在金融摩擦存在的情況下，這說明貨幣政策對金融沖擊的調(diào)整將面臨著周期匹配失調(diào)的約束，有關(guān)部門不僅要采用貨幣政策進行短期調(diào)控，還應(yīng)高度重視中國資本市場發(fā)展的階段性特征，加強資本質(zhì)量管理，在最大程度發(fā)揮虛擬經(jīng)濟的資源優(yōu)化配置作用，進而帶動實體經(jīng)濟復(fù)蘇。
關(guān)鍵詞：經(jīng)濟新常態(tài)；金融摩擦；經(jīng)濟周期波動；DSGE模型
中圖分類號：F2240文獻標識碼：A文章編號：1001-148X（2017）06-0107-08
一、引言
2008年的次貸危機使銀行名義利率在短期內(nèi)的迅速攀升導(dǎo)致大量次級債務(wù)違約，這使得美國資本市場在短期內(nèi)出現(xiàn)了大量的信貸萎縮，并最終傳染至整個經(jīng)濟系統(tǒng)，造成較大的經(jīng)濟波動。這種金融市場中的流動性缺失所導(dǎo)致的市場摩擦稱之為金融摩擦[1-3]。次貸危機的例證表明，金融市場在經(jīng)濟運行中并非始終保持中性作用，這使得研究者逐漸認識到在對宏觀經(jīng)濟進行模擬時，只有廠商與家庭兩個部門無法體現(xiàn)整個經(jīng)濟系統(tǒng)的運行特征，因此需要考慮金融摩擦對實體經(jīng)濟的影響。實際上，金融摩擦產(chǎn)生的根源在于金融市場上交易雙方信息不對稱所產(chǎn)生的成本，例如信息成本、監(jiān)督成本和控制成本等。特別是在我國這種資本市場起步較晚，金融監(jiān)管仍存在缺口的國家，金融市場的成本交易相對較高[4-8]。因此，在我國經(jīng)濟新常態(tài)時期，探究金融摩擦對實體經(jīng)濟的影響對未來一定時期內(nèi)的系統(tǒng)性緊縮風險防范和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整都將具有重要的理論價值和實踐意義。
迄今為止，大量金融摩擦與經(jīng)濟波動的研究文獻主要是基于三個基本模型的延伸。第一種是BGG模型，其最初起源于Bernanke和Gertler（1989）[9]的研究，主要認為信息不對稱引起的委托代理現(xiàn)象將提高生產(chǎn)成本，從而影響信貸流動性并最終放大經(jīng)濟波動，即“金融加速器”理論的雛形。Carlstrom和Fuerst（1997）[10]進一步將金融摩擦融入到新凱恩斯框架之中，并逐漸成為研究金融摩擦與金融加速器的主要研究框架。此后，Bernanke等（1999）[11]構(gòu)建了BGG模型，并進一步完善了“金融加速器”理論。但是第一種模型側(cè)重于非金融部門造成的金融摩擦，卻忽視了金融部門內(nèi)生波動的外溢性。第二種模型源于Kiyotaki和Moore（1997）[12]，其將貸款回收的不確定性因素所引起信貸流動性緊縮作為金融摩擦。Iacoviello（2005）[13]在原有研究的基礎(chǔ)之上，通過信貸約束條件將金融摩擦因素融入進新凱恩斯模型中。但這種模型忽視了調(diào)節(jié)性存貨（Buffer Stock），即為了防范未來不確定性而保留的存貨，從而造成模型有所偏誤。第三種模型源于Gertler和Karadi（2011）[14]的研究，其引入內(nèi)生信貸約束作為金融摩擦，并度量金融沖擊等外生沖擊對經(jīng)濟的影響。Justiniano等（2010）[15]將投資沖擊引入模型中，進而將投資轉(zhuǎn)換為實物資本過程中的摩擦作為衡量金融市場摩擦的形式。第三種模型雖然將內(nèi)生信貸約束融入模型中，但是決定金融摩擦系數(shù)的外生變量表明，信貸約束條件未能完全內(nèi)生化，從而需要進一步拓展。
與此同時，國內(nèi)有許多文獻研究了金融摩擦對經(jīng)濟周期波動影響與貢獻率。杜清源和龔六堂（2005）[16]、趙振全等（2007）[17]和袁申國等（2011）[2]都從不同方面把“金融加速器”融入真實經(jīng)濟周期模型并對現(xiàn)實數(shù)據(jù)進行分析，表明原有理論模型無法有效擬合新的經(jīng)濟現(xiàn)實，金融市場已成為影響經(jīng)濟的重要組成部分，但未對金融摩擦是否會對實際經(jīng)濟變量產(chǎn)生影響進行分析。為解決這一問題，劉斌（2008，2010）[5-6]構(gòu)建具有金融中介部門的開放經(jīng)濟模型并證明金融摩擦能夠令名義沖擊對實體經(jīng)濟造成實際影響。不過，這些研究認為金融部門是一種傳導(dǎo)渠道，而金融摩擦僅放大非金融部門沖擊對經(jīng)濟系統(tǒng)的影響，而未對金融部門內(nèi)部沖擊的傳導(dǎo)與放大進行系統(tǒng)闡述。陳曉光和張宇麟（2010）[18]將金融摩擦融入到信貸約束中，從而對金融部門沖擊的傳導(dǎo)與放大進行系統(tǒng)闡述。此后，康立等（2013）[19]與康立和龔六堂（2014）[20]分別對金融摩擦在國內(nèi)各部門之間與不同國家之間經(jīng)濟波動的傳播與放大作用進行探討，從而進一步完善金融摩擦理論。通過文獻回顧發(fā)現(xiàn)，以往的研究僅是利用數(shù)值模擬分析經(jīng)濟動態(tài)變化，并且存在理論缺陷。鑒于此，本文在文獻綜述的基礎(chǔ)上，對模型進行拓展，集中探討金融摩擦對經(jīng)濟的影響，以期為“新常態(tài)”時期內(nèi)的資本質(zhì)量監(jiān)管、金融風險控制和系統(tǒng)性緊縮風險防范提供相應(yīng)的理論支撐與政策建議。
二、模型設(shè)定
借鑒Gertler和Karadi（2011）[14]的研究框架，本文進一步拓展，整個經(jīng)濟系統(tǒng)由六個部門組成：家庭、金融中介部門、產(chǎn)品生產(chǎn)部門、資本生產(chǎn)部門、零售商與政府。其中內(nèi)生信貸約束的金融中介部門不僅表示具有金融摩擦的金融市場，而且還調(diào)控著社會信貸規(guī)模。
（一）家庭
假設(shè)家庭在第t期通過提供勞動獲得相應(yīng)報酬，并將去除消費后的全部收入存入銀行等金融中介部門，從而在第t+1期獲得利息[6-7]。因此，家庭效用最大化公式如下：
maxCt，LtEt∑
SymboleB@ i=0βiln（Ct+i-hCt+i-1）-χ1+φL1+φt+i（1）
其中，Ct表示家庭消費，Lt表示家庭所提供的勞動，β表示效用貼現(xiàn)因子，χ表示閑暇系數(shù)，φ表示勞動系數(shù)，h表示習慣持續(xù)參數(shù)，并且0<β<1、0
Ct+Bt+1=WtLt+RtBt+Πt-Tt（2）
其中，Bt表示由銀行或者政府以真實利率Rt提供的債券，Wt表示勞動工資，Tt表示應(yīng)繳稅款和廠商凈利潤Πt。家庭最優(yōu)化決策的一階條件如下：
ρt=（Ct-hCt-1）-1-βhEt（Ct+1-hCt）-1（3）
ρtWt=χtLφt（4）
βEtΛt，t+1Rt+1=1（5）
Λt，t+1≡ρt+1/ρt（6）
其中，ρt表示消費的邊際效用，也即拉格朗日乘子，式（3）表示消費歐拉方程，式（4）表示勞動供給方程，式（5）表示儲蓄方程。
（二）金融中介部門
t期初，銀行等中介部門以無風險利率Rt+1從家庭部門獲得存款Bjt，并在t+1期償還。此后，以價格Qt從生產(chǎn)部門購買St的金融債券。t期末，銀行家的凈資產(chǎn)為資產(chǎn)與債務(wù)的差額，表示為Nt。因此，金融中介j的資產(chǎn)負債表為：
Nj，t=QtSj，t-Bj，t（7）
在t+1期，非金融企業(yè)的債券需要以回報率Rk，t+1償還。其中，Rk，t+1和Rt+1都為內(nèi)生變量。銀行的凈資產(chǎn)表示為資產(chǎn)的利息收入減去負債的利率支付：
Nj，t+1=Rj，t+1QtSj，t-Rt+1Bj，t=Rt+1Nj，t+（Rk，t+1-Rt+1）QtSj，t（8）
其中，（Rk，t+1-Rt+1）表示利率差額，即外部融資溢價。凈資產(chǎn)以Rt+1速度增長，并且來自超額回報（Rk，t+1-Rt+1）QtSj，t，從而表明該缺口與金融摩擦相關(guān)。銀行家在退出前累計凈資產(chǎn)，并且在第t期時，以Vj，t表示最大化預(yù)期資本價值。其公式如下：
Vj，t=max{（1-θ）Et[∑
SymboleB@ i=0θiβi+1Λt，t+1+i（Rt+1+iNj，t+i+（Rk，t+1+i-Rt+1+i）Qt+iSj，t+i）]}（9）
同時，假設(shè)銀行凈資產(chǎn)方程為線性：
Vj，t=νtQtSj，t+ηtNj，t（10）
νt=Et{（1-θ）（Rk，t+1-Rt+1）+βΛt，t+1θxt，t+1νt+1}（11）
ηt=Et{（1-θ）Rt+1+βΛt，t+1θzt，t+1ηt+1}（12）
其中，νt和ηt為結(jié)構(gòu)參數(shù)，并且νt為t期末總資產(chǎn)貼現(xiàn)邊際收益且ηt為銀行凈資產(chǎn)貼現(xiàn)邊際收益。xt，t+i=Qt+1Sj，t+1/QtSj，t為總資產(chǎn)增長率，zt，t+i=Nj，t+1/Nj，t為凈資產(chǎn)t+i期相對于t期的增長率。
為了限制銀行無節(jié)制借貸行為，本文將金融摩擦以道德風險的形式引入模型。在每一期，銀行家可以選擇將其全部資產(chǎn)的一部分λQtSj，t轉(zhuǎn)移到家庭。如果銀行以個人利益來轉(zhuǎn)移資金，那么銀行會破產(chǎn)，債權(quán)人也會追回剩余部分（1-λ）QtSj，t。與此同時，因為債權(quán)人已了解這種風險，所以他們會控制借貸給銀行的金額。根據(jù)t期末資產(chǎn)負債表的狀況，設(shè)Vt（Sj，t，Bj，t）為最大化的Vt值。此外，道德風險約束也保證銀行不會任意轉(zhuǎn)移資金：
Vt（Sj，t，Bj，t）λQtSj，t（13）
上式表示銀行家保證自身不破產(chǎn)的價值必須大于轉(zhuǎn)移資金價值。當加上約束后，會存在一個凈資產(chǎn)的杠桿率（φt）：
QtSj，t=ηtλ-νtNj，t=φtNj，t（14）
其中，φt=ηt/（λ-νt）為金融中介杠桿率，λ為銀行凈資產(chǎn)轉(zhuǎn)移系數(shù)，也是金融摩擦系數(shù)。
現(xiàn)有銀行家凈資產(chǎn)為：
Nt=θ[（Rk，t-Rt）φt+Rt]Nt-1（15）
在每一期，（1-θ）的銀行退出并將累計凈資產(chǎn)QtSt轉(zhuǎn)移到家庭，這部分資金中的ω/1-θ部分會給予t+1期的新進銀行家，并成為其初始資本Nnt：
Nnt=ω1-θ（1-θ）QtSt-1=ωQtSt-1（16）
t期總資產(chǎn)凈值為新進銀行家（Nnt）與現(xiàn)有銀行家（Net）凈資產(chǎn)之和：
Nt=Net+Nnt=θ[（Rk，t-Rt）φt+Rt]Nt-1+ωQtSt-1（17）
（三）產(chǎn)品生產(chǎn)部門
非金融產(chǎn)品生產(chǎn)企業(yè)具有完全競爭性，并通過柯布-道格拉斯常數(shù)規(guī)模報酬技術(shù)生產(chǎn)中間產(chǎn)品Yt。t期末，企業(yè)發(fā)行等于其需要資本數(shù)量的股票St。為了獲得下一期生產(chǎn)用資本，他們以價格Qt賣出債券。因此，根據(jù)套利條件，資產(chǎn)如下所述：
QtKt+1=QtSt（18）
其中，價格Qt由資本生產(chǎn)部門的利潤最大化公式內(nèi)生解出。資產(chǎn)固定而勞動在各個企業(yè)間自由流動，這保證總產(chǎn)出Yt能夠由有效總資本Kt和總勞動工時Lt表示。此外，Ut為時變資本利用率且ξtKt為資本有效數(shù)量：
Yt=At（UtξtKt）αL1-at（19）
logAt=ρAlogAt-1+σAεA，t，logξt=（1-ρξ）logξss+ρξlogξt-1+σξεξ，t（20）
其中，α表示生產(chǎn)過程中資本的比重。At為總生產(chǎn)率為AR（1）過程且平穩(wěn)，并且服從馬爾可夫過程，即εA，t～i.i.d.N（0，1）。ξt為資本質(zhì)量沖擊，即對折舊率的擾動，并且能夠捕捉到微觀層面波動對跨期資本積累的影響。ξt服從AR（1）的隨機外生過程，且εξ，t～i.i.d.N（0，1）。生產(chǎn)過程發(fā)生在t+1期，中間商品以價格Pm，t+1賣給零售企業(yè)。中間廠商利潤如下：
Υt+1=EtβΛt，t+1[Pm，t+1Yt+1+（Qt+1-δ（Ut+1））ξt+1Kt+1-Rk，t+1QtKt+1-Wt+1Lt+1]（21）
假設(shè)折舊資本替換價格單位化，在給出資本價格Qt的情況下，（Qt+1-δ（Ut+1））ξt+1Kt+1為剩余資產(chǎn)價值。折舊率為效用的函數(shù)，如下所示：
δ（Ut）=δss+b1+ζU1+ζt（22）
其中，δss有穩(wěn)態(tài)決定且ζ為效用成本彈性。工資Wt、效率Ut和租金率Rkt由企業(yè)利潤最大化的一階條件分別為：
Wt=Pm，t（1-α）YtLt，Rkt+1Qt=Pm，t+1αYt+1Kt+1+（Qt+1-δ（Ut+1））ξt+1，Utδ′（Ut）ξtKt=Pm，tαYt（23）
（四）資本生產(chǎn)部門
資本生產(chǎn)部門具有完全競爭性。在t期末，他們從產(chǎn)品部門以價格Q-t收購折舊資產(chǎn)，并以價格Qt賣出翻新與新資產(chǎn)。設(shè)It為投資支出，資本積累由下式給出：
Kt+1=（1-δ（Ut））ξtKt+Φ（ItKt）Kt（24）
假設(shè)生產(chǎn)資本具有遞增的邊際調(diào)整成本，并以投資支出It產(chǎn)出Φ（IK）Kt表示，其中Φ（·）為增函數(shù)和凹函數(shù)且Φ（0）=0。因此，在給出調(diào)整成本函數(shù)的情況下，每單位資本價格如下所示：
Qt=Φ′（It/Kt）-1，Φ（It/Kt）=[1-S（It/It-1）]ItKt，S（It/It-1）=ηi2（It/It-1-1）2（25）
其中，S（·）表示投資調(diào)整成本，且S′（·）>0，S″（·）>0，S（1）=S′（1）=0。ηi為投資對資產(chǎn)價格彈性的倒數(shù)。資本積累方程為：
Kt+1=ξt（1-δ（Ut））Kt+1-SItIt-1It（26）
t時期資本生產(chǎn)企業(yè)的單位資本利潤為：
Ψt=QtΦItKt-ItKt-（Q-t-Qt）（27）
企業(yè)最大化貼現(xiàn)收益：
maxIt{Et[∑
SymboleB@ i=tβiΛt，i（QiΦ（IiKi）Ki-Ii-（Q-i-Qi）Ki）]）}（28）
通過求解資本生產(chǎn)企業(yè)的利潤最大化問題，可以得到資本價格Qt：
Qt1-SItIt-1-S′ItIt-1ItIt-1+βEtQt+1Λt，t+1S′It+1ItIt+1It2=1（29）
（五）零售部門
零售部門的價格決定具有Calvo價格粘性[21]。在t期內(nèi)，完全競爭企業(yè)以價格Pmt買入中間產(chǎn)品Pmt。產(chǎn)出為：
Yt=YmtDt（30）
其中，Dt為價格分布，如下所示：
Dt=γDt-1π-γPεt-1πεt+（1-γ）1-γπ-γP（1-γ）t-1πγ-1t1-γ-ε1-γ（31）
γ為Calvo概率，其表示為保持價格固定的概率。γP用來衡量價格指數(shù)化并且ε為替代彈性。
此外，通貨膨脹的變動如下所示：
π1-εt=γπγP（1-ε）t-1+（1-γ）π*（1-ε）t+pt（32）
logpt=ρplogpt-1+σpεp，t（33）
其中p為通脹沖擊為AR（1）過程且平穩(wěn)，并且服從馬爾可夫過程，即εp，t～i.i.d.N（0，1）。
（六）政府與總體約束
貨幣政策服從帶有利率平滑的泰勒規(guī)則[22]：
iti*=it-1i*ρτπtπ*κπYtY*tκy（1-ρτ）eσiεi，t（34）
其中，ρτ為利率平滑程度且0<ρτ<1，i*為總名義利率的穩(wěn)態(tài)。此外，利率受到通脹由穩(wěn)態(tài)下偏離程度和產(chǎn)出缺口的影響，κπ和κy為相應(yīng)的控制變量。最后，貨幣政策規(guī)則也受到貨幣政策沖擊的擾動，表示為εi，t～i.i.d.N（0，1）。名義利率和無風險利率滿足費雪方程：
it=Rt+1Etπt+1（35）
其中，Rt為真實利率。此外，產(chǎn)出可分為消費、投資、投資調(diào)整成本和政府支出，其中政府支出設(shè)定為固定值。因此，總體資源約束為：
Yt=Ct+It+SItIt-1It+G（36）
三、參數(shù)校準與估計
首先對模型中的部分結(jié)構(gòu)參數(shù)進行校準，然后結(jié)合1996年第一季度至2016年第三季度中國的宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)，并利用貝葉斯方法對其余參數(shù)進行估計①。
（一）參數(shù)校準
家庭部門效用的貼現(xiàn)因子設(shè)定為099；將生產(chǎn)函數(shù)中資本份額設(shè)定為04[23]；將勞動對效用影響參數(shù)設(shè)定為34，從而保證勞動供給在03左右[20]；將勞動供給彈性設(shè)定為0275，同時將替代彈性設(shè)定為41[24]；均衡時的折舊率設(shè)定為0025，即每年10%；最后均衡時外部融資溢價與均衡時政府支出份額設(shè)定為0025和02[14]。表1為模型中部分結(jié)構(gòu)參數(shù)的先驗賦值。
（二）參數(shù)估計
參數(shù)的先驗與后驗分布如表2所示，對于貨幣政策先驗參數(shù)利用最小二乘估計得出。由于中國金融市場退出機制仍未完善且市場管制嚴格，因此將銀行存留市場概率的均值設(shè)定為07。零售部門的價格粘性的均值設(shè)定為05，代表價格的變動頻率為半年一次。價格指數(shù)化參數(shù)為粘性價格中通脹因素的平滑因子，其均值設(shè)定為05。Gertler和Karadi（2011）[14]為了保證均衡時杠桿率在合理范圍內(nèi)而將銀行轉(zhuǎn)移資金概率，即金融摩擦參數(shù)設(shè)定為038，本文將參數(shù)均值設(shè)定為03。但是后驗均值顯示為00297，小于外國文獻中的參數(shù)值，這表明由于中國金融市場仍處于深化改革階段并且金融市場由央行、證監(jiān)會、銀監(jiān)會與保監(jiān)會共同監(jiān)督，所以道德風險發(fā)生概率低于美國。消費效用習慣參數(shù)的均值設(shè)定為07，表示消費者的上一期消費對本期效用有顯著影響。折舊對資本利用率彈性與投資對資本價格彈性的倒數(shù)的均值根據(jù)Gertler和Karadi（2011）[14]分別設(shè)定為72和17。最后，第三部分設(shè)定外生沖擊服從AR（1）過程，因此設(shè)定外生沖擊的系數(shù)均值為05，標準差為01。沖擊的標準差則設(shè)定為均值為01，標準差為1。
四、脈沖響應(yīng)函數(shù)與方差分解分析
（一）脈沖響應(yīng)函數(shù)
圖1為各個外生沖擊的脈沖相應(yīng)圖，橫軸為持續(xù)時期，縱軸為內(nèi)生變量相對于穩(wěn)態(tài)的偏離，為考慮不同金融摩擦水平下，經(jīng)濟變量對外生沖擊的動態(tài)反應(yīng)機制，本文模擬了兩種不同金融摩擦水平下的脈沖響應(yīng)狀況。其中實線代表金融摩擦系數(shù)λ=038時的脈沖響應(yīng)，虛線代表λ=00297時的脈沖響應(yīng)。
第1行為產(chǎn)出、投資、利率與通貨膨脹率受到一單位正向技術(shù)沖擊時的脈沖響應(yīng)圖。其中產(chǎn)出波動與投資波動在受到?jīng)_擊后正向偏離穩(wěn)態(tài)值，并于10個季度后趨于穩(wěn)態(tài)值，而利率波動與通貨膨脹率變動則在受到?jīng)_擊后發(fā)生負向偏離，經(jīng)歷先負后正的變動后，于6個季度后趨于穩(wěn)態(tài)值。圖中可以明顯觀測到金融摩擦系數(shù)減小后，脈沖響應(yīng)函數(shù)的變化并不明顯。表明金融摩擦水平的變化并不會顯著改變技術(shù)沖擊對實際經(jīng)濟行為的影響（產(chǎn)出、通脹、利率、投資），因此，政府和有關(guān)部門仍應(yīng)高度重視自主技術(shù)研發(fā)的重要性，它是提振實體經(jīng)濟活力的根本，而并不會受到金融系統(tǒng)有效性變化的顯著影響。
第2行為各經(jīng)濟變量受到一單位負向資本質(zhì)量沖擊時的脈沖響應(yīng)圖。其中產(chǎn)出波動發(fā)生負向偏離后逐漸趨于穩(wěn)態(tài)；投資波動負向偏離后，經(jīng)歷了先負后正的變化，最終同樣趨于收斂；利率波動與通脹波動都發(fā)生負向偏離后正向移動，最后收斂于穩(wěn)態(tài)。圖中可以明顯觀測到金融摩擦系數(shù)減小后，脈沖響應(yīng)函數(shù)的初始偏離增大且波動最大值也有所提高，并且具有長記憶性。這說明金融摩擦減小后資本質(zhì)量沖擊的脈沖響應(yīng)函數(shù)變化顯著。這是由如下兩點原因造成的，一是隨著摩擦系數(shù)下降，金融中介部門的杠桿率隨之上升。二是當負向資本質(zhì)量沖擊發(fā)生后銀行等金融中介部門凈資產(chǎn)降低，再次在高杠桿的作用下，社會信貸總量急劇下降，從而造成各部門生產(chǎn)力不足，最終導(dǎo)致產(chǎn)出迅速下滑。因此，資本質(zhì)量沖擊是“新常態(tài)”時期不可忽視的波動因素，隨著我國金融市場改革深化與金融摩擦進一步發(fā)展，政府與央行需要加大資本質(zhì)量監(jiān)管，提高信用審核力度，防止債務(wù)通貨緊縮危機。
第3行為各經(jīng)濟變量受到一單位正向利率緊縮沖擊的響應(yīng)圖。其中產(chǎn)出波動、投資波動與通貨膨脹率波動在受到?jīng)_擊后負向偏離穩(wěn)態(tài)值，并于5個季度后趨于穩(wěn)態(tài)，而利率波動在受到?jīng)_擊后正向偏離穩(wěn)態(tài)值，并于5個季度后趨于穩(wěn)態(tài)。圖中可以明顯觀測到金融摩擦系數(shù)減小后，產(chǎn)出與投資脈沖響應(yīng)函數(shù)的初始偏離增大。這主要是因為貨幣政策沖擊對投資和資產(chǎn)價格的影響相對較大，一方面由于利率上升導(dǎo)致投資需求降低，另一方面由于利率上升造成資產(chǎn)價格下降，兩者共同造成投資減少。此外，隨著金融摩擦系數(shù)下降與杠桿率上升，投資波動幅度將經(jīng)由銀行資產(chǎn)負債表通道放大與傳導(dǎo)，最終擴散到實體經(jīng)濟并造成產(chǎn)出波動幅度隨之放大。但是需要指出，貨幣政策沖擊的脈沖響應(yīng)函數(shù)具有顯著的逆周期性與短期調(diào)控性，所以政府可以將其作為短期政策工具調(diào)控經(jīng)濟。
第4行為各經(jīng)濟變量受到一單位正向通脹沖擊的脈沖響應(yīng)圖。其中，產(chǎn)出波動、投資波動與通貨膨脹率波動在受到?jīng)_擊后負向偏離，在10個季度后逐漸趨于穩(wěn)態(tài)值，而利率波動則在受到?jīng)_擊后正向偏離，在10個季度后趨于穩(wěn)態(tài)值。圖中可以明顯觀測到金融摩擦系數(shù)減小后，各個脈沖響應(yīng)函數(shù)的初始偏離都有不同幅度的增大。這是因為，通脹與產(chǎn)出間的負向變動關(guān)系遵循于菲利普斯曲線。而在金融摩擦存在的情況下，通脹沖擊經(jīng)由銀行資產(chǎn)負債表通道的放大與傳導(dǎo)，造成了菲利普斯曲線的扁平化，從而體現(xiàn)出放大經(jīng)濟波動的作用。
（二）方差分解
由于脈沖響應(yīng)函數(shù)每次只考慮一個沖擊對于經(jīng)濟的影響，而未能關(guān)注多個沖擊同時存在對經(jīng)濟內(nèi)生變量的影響。與脈沖響應(yīng)函數(shù)不同，方差分解分析能夠更好地測量外生沖擊對于內(nèi)生變量波動的影響程度。本文將對比金融摩擦系數(shù)λ=00297與Gertler和Karadi（2011）[14]中所設(shè)定的038之間的變量動態(tài)差異，進一步檢驗金融摩擦放大并傳導(dǎo)金融沖擊對實體經(jīng)濟的作用。
表3是各主要經(jīng)濟變量的方差分解結(jié)果。這里我們主要關(guān)注產(chǎn)出與投資波動的具體構(gòu)成。其中，影響產(chǎn)出波動的主要因素為技術(shù)沖擊、資本質(zhì)量沖擊與通脹沖擊，三種沖擊的能夠解釋80%以上的波動，貨幣政策沖擊的貢獻率較小，由于從長期來看貨幣屬于中性，因此貨幣政策沖擊對于產(chǎn)出波動的影響較小。在對比兩個不同參數(shù)值下產(chǎn)出波動的方差分解后，可以發(fā)現(xiàn)由于金融摩擦系數(shù)減少，從而導(dǎo)致銀行等金融中介部門的凈資產(chǎn)杠桿率上升，最終放大金融部門沖擊并傳導(dǎo)到其他部門，這部分與BGG（1999）所提出的“金融加速器”理論相符。資本質(zhì)量沖擊由2058%上升到2501%，但是資本質(zhì)量沖擊在產(chǎn)出波動中的比例小于Sanjani（2014）[24]對美國經(jīng)濟波動的分析結(jié)果，這是由于美國市場經(jīng)濟已經(jīng)發(fā)展了上百年，其市場化程度已經(jīng)高度發(fā)達，而我國市場化進程雖然已經(jīng)取得突破性進展，但是政府管制仍然存在，因此金融沖擊對于實體經(jīng)濟的影響還有所限制。技術(shù)沖擊的貢獻率有所下降，由3920%下降到3255%，表明技術(shù)沖擊的影響作用下降。
影響投資波動的重要因素為資本質(zhì)量沖擊，占有50%以上的比例，而其他三種沖擊的影響相對較小。當金融摩擦系數(shù)由038降至00297時，資本質(zhì)量沖擊的貢獻率將進一步上升，由5673%上升至7276%，結(jié)果顯示隨著金融摩擦系數(shù)下降，銀行杠桿率上升導(dǎo)致銀行可借貸資本上升，從而提升了市場中的信貸總量，最終帶動投資水平上升。與此同時，資本質(zhì)量沖擊將影響除去折舊資本的凈投資，從而影響總體投資。然而，貨幣政策沖擊對于投資波動的影響極小為140%，且技術(shù)沖擊與通脹沖擊分別為1325%與1259%，表明在投資波動中，三者的長期效果較弱。
五、結(jié)論
目前，我國經(jīng)濟已經(jīng)進入系統(tǒng)性調(diào)整階段，其中如何統(tǒng)籌虛擬經(jīng)濟和實體經(jīng)濟的協(xié)調(diào)發(fā)展，抑制金融風險和經(jīng)濟緊縮風險的聯(lián)合爆發(fā)已經(jīng)成為當前經(jīng)濟金融領(lǐng)域工作的重中之重。有鑒于此，本文分別從理論和實證兩個方面考察新常態(tài)時期內(nèi)金融摩擦對經(jīng)濟周期波動的系統(tǒng)性影響。在理論方面，通過加入金融中介部門的新凱恩斯DSGE模型分析金融摩擦對經(jīng)濟波動的影響，并考察外生沖擊是如何通過資產(chǎn)負債表放大并擴散到其他部門。而在實證方面，利用我國宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)對模型內(nèi)結(jié)構(gòu)參數(shù)進行參數(shù)校準與參數(shù)估計，然后對比不同金融摩擦系數(shù)下脈沖響應(yīng)函數(shù)與方差分解分析的結(jié)果。在此基礎(chǔ)上，能夠得到以下結(jié)論：
第一，新常態(tài)下，由于經(jīng)濟增速換擋與結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型等多重矛盾并存，我國經(jīng)濟波動有所上升。其中，由金融市場摩擦所導(dǎo)致的波動提升顯著，并且具有顯著的傳染性。各個部門的波動通過金融中介部門的資產(chǎn)負債表傳導(dǎo)到實體經(jīng)濟當中，并在內(nèi)生杠桿率的作用下放大。
第二，目前我國金融中介部門杠桿率過高，社會融資規(guī)模偏大。這也就從客觀上表明，為了防止新常態(tài)時期下經(jīng)濟失速下跌，政府將面臨去杠桿和去庫存的雙重壓力和政策約束。
第三，以資本質(zhì)量沖擊為代表的金融沖擊具有顯著的長記憶性并且已然成為經(jīng)濟波動的重要影響因素。在新常態(tài)時期，隨著金融市場的不斷發(fā)展和影子銀行的逐漸膨脹，僅靠貨幣政策進行逆周期調(diào)控已經(jīng)難以完全平抑經(jīng)濟周期波動。因此，政府和有關(guān)部門不僅需要采取積極的財政政策，同時還需要大力推動對企業(yè)基本面進行監(jiān)督的宏觀審慎體系，進一步降低融資成本與融資風險。
注釋：
①本文選取真實國內(nèi)生產(chǎn)總值、真實固定資產(chǎn)投資完成額度、7天同業(yè)拆借利率與居民消費價格指數(shù)季度數(shù)據(jù)分別作為產(chǎn)出、投資、利率與通貨膨脹率的觀測變量，并對四組數(shù)據(jù)取對數(shù)。利用X-12方法將真實變量中的季節(jié)趨勢去除，然后利用HP濾波去除所有變量的趨勢，從而得到各個觀測變量相對于穩(wěn)態(tài)的偏離。所有數(shù)據(jù)均來自于中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫。
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China′s Business Cycle Fluctuations in New Normal： An Empirical Study
based on Financial Frictions
LIU Jin-quan， WANG Yi-xing， LIU Zi-yu
（Quantitative Economics Center， Jilin University， Changchun 130012，China）
Abstract：After the Subprime Crisis， the role of financial frictions in economic growth and business cycle fluctuations has aroused great social attention. Based on a new Keynes DSGE model with the financial intermediary sector， the paper quantitively describes the influence mechanism of financial frictions on China′s business cycle fluctuations in New Normal. Research finds financial frictions could accelerate and amplify financial shocks through the balance sheet channel， and financial friction coefficient is inversely related to the business fluctuation multiplier effect； the capital quality shock has a long-term impact on business cycle fluctuations，but the monetary policy is only available in the short-term， which suggest that as long as the financial frictions exist， the monetary policy would have less effects on financial shocks. Relevant departments should not only depend on monetary policy for short-term regulation， but also focus on the characteristics of China capital market development and improve its management to maximize the role of virtual economy in optimizing the allocation of resources， and thus promote the recovery of real economy.
Key words：New Normal；financial frictions；business cycle fluctuations；DSGE model
（責任編輯：周正）
