王琳璘，王學(xué)亮，張 群

(1.國(guó)網(wǎng)能源研究院， 北京 102209； 2.國(guó)家電網(wǎng)公司， 北京 100031；3.國(guó)家電網(wǎng)海外投資有限公司， 北京 100031)

一、引言

2007年美國(guó)次貸危機(jī)不斷演化為國(guó)際金融危機(jī)后，全球經(jīng)濟(jì)受到巨大的沖擊和震蕩，歐美許多國(guó)家出現(xiàn)了不同程度的經(jīng)濟(jì)衰退，不少新興發(fā)展中國(guó)家的經(jīng)濟(jì)也因此而長(zhǎng)期低迷。為了減緩金融危機(jī)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的影響，許多國(guó)家采取了一系列非傳統(tǒng)的信貸貨幣干預(yù)政策，如增加貨幣發(fā)行、改善金融機(jī)構(gòu)的資產(chǎn)負(fù)債表、提高銀行資產(chǎn)質(zhì)量等。這場(chǎng)國(guó)際金融危機(jī)使人們更加認(rèn)識(shí)到金融危機(jī)、信貸政策等金融因素對(duì)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的影響，同時(shí)也引發(fā)了人們對(duì)于經(jīng)濟(jì)理論與信貸政策的深入思考：在考慮到金融因素后，金融危機(jī)的外生沖擊是如何引起經(jīng)濟(jì)下行和動(dòng)蕩的？非常規(guī)的信貸政策能夠在多大程度上有效緩解金融危機(jī)？事前用于維護(hù)金融穩(wěn)定的宏觀(guān)審慎政策能否起到穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)的作用？對(duì)這些問(wèn)題的定量分析對(duì)中國(guó)未來(lái)的金融宏觀(guān)調(diào)控與管理具有重要的啟示作用。

由于傳統(tǒng)的宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)框架假定金融因素不影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)，從而無(wú)法用于模擬金融機(jī)構(gòu)的崩潰及中央銀行的介入，因此，要研究以上問(wèn)題，需要采用包含金融機(jī)構(gòu)、金融摩擦等因素的宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)研究框架。Bernanke 和Gertler[1]，Kiyotaki 和 Moore[2]，以及Bernanke,Gertler 和 Gilchrist(簡(jiǎn)稱(chēng)BGG)[3]等是最早從宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)角度研究金融摩擦且最有影響力的文獻(xiàn)，將非金融部門(mén)金融摩擦融入傳統(tǒng)框架，認(rèn)為在金融摩擦下，外生沖擊對(duì)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)具有放大的作用(即金融加速器效應(yīng)，也叫企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債表效應(yīng))。Christiano,Motto和Rostagno(簡(jiǎn)稱(chēng)CMR)[4-5]，Jermann 等[6]，Merton[7]構(gòu)建了包含金融部門(mén)的宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)模型，也得出了類(lèi)似結(jié)論。在這類(lèi)研究框架下，促使危機(jī)爆發(fā)的關(guān)鍵因素是商業(yè)銀行嚴(yán)重依賴(lài)于銀行存款，從而使得這些金融機(jī)構(gòu)受到不良資產(chǎn)負(fù)債狀況所造成的風(fēng)險(xiǎn)的威脅，這與近期的經(jīng)驗(yàn)相一致。

然而，在以上研究框架下，它們無(wú)法解釋金融機(jī)構(gòu)最初為何采用這樣具有風(fēng)險(xiǎn)的資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)，而對(duì)這個(gè)問(wèn)題的解釋對(duì)于刻畫(huà)信貸政策產(chǎn)生的道德風(fēng)險(xiǎn)副作用，從而設(shè)計(jì)出合適的政策措施是非常重要的。在這方面，Gertler 和Kiyotaki[8]，Gertler 和 Karadi[9]開(kāi)了先河，他們?cè)跇?gòu)建宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)框架時(shí)首次將商業(yè)銀行與儲(chǔ)戶(hù)之間代理問(wèn)題造成的金融摩擦內(nèi)部化，這樣不僅可以在金融機(jī)構(gòu)極易受到風(fēng)險(xiǎn)時(shí)捕捉到危機(jī)，而且還可以解釋金融機(jī)構(gòu)最初為何采用這樣一種風(fēng)險(xiǎn)敞口，從而為在考慮信貸政策道德風(fēng)險(xiǎn)副作用的情況下定量分析信貸干預(yù)政策的效果以及宏觀(guān)審慎政策的影響提供了新的研究平臺(tái)。

不少?lài)?guó)內(nèi)學(xué)者也將金融機(jī)構(gòu)、金融摩擦引入到了對(duì)中國(guó)宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)的研究中。其中，大部分文獻(xiàn)都強(qiáng)調(diào)了非金融企業(yè)信貸約束造成的金融加速器效應(yīng)，例如：杜清源等、呂朝鳳等在實(shí)際經(jīng)濟(jì)周期(RBC)模型的基礎(chǔ)上引入了信貸約束，證實(shí)金融加速器效應(yīng)會(huì)加大外生沖擊對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響[10-11]；崔光燦[12]、李成等[13]、袁申國(guó)等[14]、汪川等[15]、梅冬州等[16]、李雪松等[17]、劉蘭鳳等[18]在BGG模型的基礎(chǔ)上，通過(guò)不同程度的改進(jìn)建立了動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(DSGE)模型，并在此基礎(chǔ)上分別分析了資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)、匯率升值以及貨幣政策等幾類(lèi)沖擊對(duì)中國(guó)宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)的影響，為傳統(tǒng)貨幣政策的選擇提供了實(shí)證依據(jù)；劉斌、羅英等基于CMR模型擴(kuò)展并建立了適用于中國(guó)的帶有金融加速器機(jī)制的DSGE模型，并分別對(duì)貨幣政策和財(cái)政政策的效應(yīng)進(jìn)行了評(píng)價(jià)[19-20]。朱培金采用貝葉斯推斷方法估計(jì)DSGE模型，比較了金融加速器存在與否、不同杠桿率和利率市場(chǎng)化3種情況下對(duì)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的影響[21]。

此外，還有學(xué)者從銀行信貸渠道或是銀行資本渠道對(duì)傳統(tǒng)的非金融企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債表渠道的金融加速器效應(yīng)進(jìn)行了補(bǔ)充。例如，許偉等、汪川、周炎等通過(guò)將商業(yè)銀行視為貨幣當(dāng)局實(shí)施貨幣政策的中介機(jī)構(gòu)引入了銀行信貸渠道對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響[22-24]；又如余雪飛將銀行資本渠道引入到了BGG模型中，發(fā)現(xiàn)了企業(yè)外部融資升水的變動(dòng)除了取決于企業(yè)杠桿率還取決于銀行資本變動(dòng)時(shí)的流動(dòng)性升水，巴塞爾協(xié)議對(duì)銀行資本的要求反而會(huì)進(jìn)一步放大金融加速器效應(yīng)[25]。陳詩(shī)一等在多部門(mén)DSGE模型中引入帶有金融摩擦的銀行部門(mén)，研究貨幣政策影響房地產(chǎn)價(jià)格的傳導(dǎo)機(jī)制，以及降低社會(huì)融資成本的政策對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)中金融加速器效應(yīng)的影響[26]。

雖然上述文獻(xiàn)考慮了外部政策通過(guò)商業(yè)銀行信貸或資本渠道對(duì)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的影響，但是與前面重點(diǎn)關(guān)注非金融企業(yè)金融摩擦的文獻(xiàn)一樣，它們?nèi)匀粵](méi)有考慮商業(yè)銀行與儲(chǔ)戶(hù)之間代理問(wèn)題產(chǎn)生的金融摩擦。根據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn)，只有艾瑤等強(qiáng)調(diào)了這一代理問(wèn)題對(duì)經(jīng)濟(jì)可能產(chǎn)生的影響，該文在構(gòu)建家庭、企業(yè)和商業(yè)銀行的兩期理論模型時(shí)引入了商業(yè)銀行凈值和違約門(mén)檻對(duì)商業(yè)銀行吸收存款的約束作用，得到了商業(yè)銀行道德風(fēng)險(xiǎn)對(duì)存款、家庭效用等變量均衡值的影響[27]。盡管如此，艾瑤等并沒(méi)有將其引起的金融摩擦內(nèi)生化，因而也就無(wú)法刻畫(huà)基本經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)期和信貸政策預(yù)期如何影響商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)敞口選擇，從而也無(wú)法用于準(zhǔn)確評(píng)估事后的信貸政策效果以及事前的宏觀(guān)審慎政策效用。

本文基于Gertler and Kiyotaki[8]，Gertler and Karadi[9]的研究，通過(guò)允許商業(yè)銀行在吸收存款和發(fā)行銀行股票之間權(quán)衡來(lái)將金融機(jī)構(gòu)的金融摩擦內(nèi)生化，建立一個(gè)適用于解釋中國(guó)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)和危機(jī)形成機(jī)制的DSGE模型，通過(guò)該模型可以解釋金融機(jī)構(gòu)最初為何采用具有較大風(fēng)險(xiǎn)的資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)，從而在信貸政策預(yù)期會(huì)產(chǎn)生道德風(fēng)險(xiǎn)副作用的情況下，更好地刻畫(huà)出金融危機(jī)對(duì)宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)的影響和評(píng)估信貸政策對(duì)緩解金融危機(jī)的效果，并探索事前減少商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為的宏觀(guān)審慎政策效用。

二、基準(zhǔn)模型

本文建立開(kāi)放經(jīng)濟(jì)條件下含有金融加速器的多部門(mén)DSGE模型，其中包含4類(lèi)經(jīng)濟(jì)體，分別為家庭、生產(chǎn)企業(yè)、商業(yè)銀行和政府，下面將分別對(duì)這4類(lèi)經(jīng)濟(jì)體行為設(shè)定進(jìn)行闡述。

(一)居民行為

假設(shè)經(jīng)濟(jì)體由完全相同的家庭居民組成，居民不獲取資本，也不直接向生產(chǎn)企業(yè)提供資本，而是向商業(yè)銀行提供資金。商業(yè)銀行向居民發(fā)行兩類(lèi)證券：商業(yè)銀行存款(相當(dāng)于商業(yè)銀行向居民發(fā)行的債券)和商業(yè)銀行股票。為簡(jiǎn)便起見(jiàn)，本文對(duì)商業(yè)銀行股票進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理，標(biāo)準(zhǔn)化后，每一單位股份對(duì)應(yīng)每一單位商業(yè)銀行凈資產(chǎn)的所有權(quán)，如果用Zt和qt分別表示t期每單位商業(yè)銀行資產(chǎn)所產(chǎn)生的收益和股票的價(jià)格，那么在t-1期持有的股票在t期所獲得的每股收益等于[Zt+(1-δ)qt]ψt，該收益表達(dá)式對(duì)商業(yè)銀行資產(chǎn)中資本可能遭受到的實(shí)體性貶值和資本質(zhì)量沖擊進(jìn)行了調(diào)整。

其中Et是基于t時(shí)期信息的條件期望算子，γ>0，該過(guò)程受制于以下資金流約束：

(1)

其中：Wt是工資率，Tt是總稅額，Πt是因?yàn)閾碛猩虡I(yè)銀行部分股權(quán)而得到的凈分配，Rt=1+it，it為存款利率。這是一個(gè)典型的隨機(jī)離散動(dòng)態(tài)規(guī)劃問(wèn)題，因此，根據(jù)隨機(jī)的離散動(dòng)態(tài)規(guī)劃理論，可求出居民的最優(yōu)行為方程：

(2)

(3)

(4)

式(2)為跨期消費(fèi)的歐拉方程；式(3)的含義為效用最大化要求消費(fèi)和閑暇所得來(lái)的邊際效用相等；式(4)給出了均衡時(shí)的“商業(yè)銀行股票”股收益需滿(mǎn)足的條件等式。

(二)企業(yè)部門(mén)

假定代表性企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)中性，每期企業(yè)存活到下一期的概率為η，同時(shí)假定新企業(yè)的出生概率能夠保證企業(yè)的總數(shù)不變，并且排除企業(yè)依賴(lài)自身資金積累實(shí)現(xiàn)完全內(nèi)部融資的可能，即企業(yè)必須在一定程度上依賴(lài)外部融資。假設(shè)企業(yè)以資本Kt和勞動(dòng)Lt作為投入，通過(guò)柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)生成產(chǎn)出Yt，其形式為：

(5)

(6)

其中：δ為折舊率，Φ(It/Kt)Kt為資本品的生產(chǎn)函數(shù)，Φ(0)=0，Φ′(·)>0，Φ″(·)<0。在均衡條件下，企業(yè)通過(guò)選擇投資It來(lái)最大化其預(yù)期收益Et[Qt+1ΔKt+1-It]，對(duì)其求一階導(dǎo)數(shù)，可以得出單位資本價(jià)格滿(mǎn)足的條件式：

(7)

另外，本文還借鑒了相關(guān)金融類(lèi)文獻(xiàn)(如Merton[7])的作法，通過(guò)引入資本質(zhì)量沖擊來(lái)引入資本價(jià)值變動(dòng)的外生機(jī)制，資本質(zhì)量沖擊ψt+1可被視為反映了某種形式的經(jīng)濟(jì)性損耗，是資產(chǎn)價(jià)格動(dòng)態(tài)化的外生動(dòng)因，假定資本質(zhì)量沖擊ψt+1服從非條件單位均值的獨(dú)立同分布過(guò)程。此外，本文還通過(guò)資本質(zhì)量大幅萎縮的形式來(lái)反映突發(fā)性災(zāi)難，這點(diǎn)在后文有詳細(xì)討論，這類(lèi)災(zāi)難沖擊將促成金融危機(jī)的爆發(fā)*還有一種可替代的方法是引入影響當(dāng)期資產(chǎn)價(jià)值的“消息”沖擊，Gertler和Karadi[9]闡述了兩者的相似性。。

根據(jù)Bernanke，Gerlter和Gichrist[3]的研究，在信貸市場(chǎng)存在摩擦的條件下，企業(yè)最優(yōu)投資規(guī)模滿(mǎn)足企業(yè)資本收益率等于其外部融資成本，即：

(8)

在企業(yè)資產(chǎn)收益率確定的條件下，企業(yè)的凈資產(chǎn)的演化路徑可以求得：

(9)

其中η為每期企業(yè)存活到下一期的概率，這種假設(shè)可以有效避免因企業(yè)生產(chǎn)者積累足夠凈資產(chǎn)而影響金融加速器機(jī)制的運(yùn)行*若企業(yè)生產(chǎn)者自身的凈資本足夠購(gòu)買(mǎi)新的固定資產(chǎn)，那么企業(yè)就無(wú)需進(jìn)行外部融資，從而設(shè)定的金融加速器機(jī)制就無(wú)從發(fā)揮其效應(yīng)。。

(三)商業(yè)銀行

為了每期向生產(chǎn)企業(yè)提供資金，商業(yè)銀行通過(guò)吸收存款和發(fā)行股票的方式從居民部門(mén)汲取資金，此外，商業(yè)銀行還擁有來(lái)自累積留存收益的凈值，在獲取到資金后，商業(yè)銀行會(huì)通過(guò)貸款向生產(chǎn)企業(yè)提供資金。

(10)

商業(yè)銀行t期的凈值nt等于扣除掉股票持有人和存款人收益之后的t-1期投資資產(chǎn)的總收益。如果用Rkt表示單位商業(yè)銀行資產(chǎn)自t-1期到t期的總收益率，那么有：

(11)

為了對(duì)商業(yè)銀行獲取資金的能力施加一定的內(nèi)生約束機(jī)制，本文借鑒Gertler和Kiyotaki[8]的做法，引入了如下的代理問(wèn)題：假定在商業(yè)銀行募集到資金后，管理商業(yè)銀行的銀行家會(huì)將一部分資產(chǎn)轉(zhuǎn)移到家庭中，而基于對(duì)這種可能性的認(rèn)知，居民可能會(huì)對(duì)自己借給商業(yè)銀行的資金量進(jìn)行限制。

此外，本文假定商業(yè)銀行轉(zhuǎn)移資金的多少取決于其負(fù)債結(jié)構(gòu)。具體地，本文假定多轉(zhuǎn)移一單位由商業(yè)銀行存款募得的資產(chǎn)的難度要高于由商業(yè)銀行股票募得的資產(chǎn)(商業(yè)銀行存款對(duì)商業(yè)銀行具有非相機(jī)支付的要求，而股票紅利支付則由于與商業(yè)銀行資產(chǎn)的績(jī)效表現(xiàn)有關(guān)從而難以受到外部人的有效監(jiān)管)，正是由于商業(yè)銀行存款對(duì)商業(yè)銀行支付的要求更嚴(yán)，因此商業(yè)銀行存款對(duì)銀行家施加的約束要強(qiáng)于商業(yè)銀行股票。

記xt為從股票募集到的商業(yè)銀行資產(chǎn)比重：

(12)

假定商業(yè)銀行在獲得資金后會(huì)轉(zhuǎn)移h(xt)比例的資產(chǎn)，其中h(xt)是xt的凸函數(shù)：

(13)

本文對(duì)商業(yè)銀行外部融資約束假定如下：商業(yè)銀行剛開(kāi)始采用股票方式進(jìn)行融資時(shí)可能會(huì)在一定程度上提高監(jiān)管效率(即ε為負(fù))；當(dāng)用股票融資替代存款融資時(shí)，商業(yè)銀行轉(zhuǎn)移資產(chǎn)的能力會(huì)增加，切點(diǎn)θ(ε+kxt)為正值；如果商業(yè)銀行為了私人利益轉(zhuǎn)移資產(chǎn)，那么就會(huì)導(dǎo)致債務(wù)違約和倒閉，存款人會(huì)對(duì)剩余的1-h(xt)資金進(jìn)行追索。由于商業(yè)銀行的存款人認(rèn)識(shí)到商業(yè)銀行具有轉(zhuǎn)移資金的動(dòng)機(jī)，因此他們會(huì)限制借給商業(yè)銀行的資金量，在這樣的情況下商業(yè)銀行就會(huì)面臨外部的融資約束。

記Vt(st,xt,nt)是給定t期末資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)(st,xt,nt)的商業(yè)銀行特許權(quán)價(jià)值，為了確保商業(yè)銀行不轉(zhuǎn)移其資產(chǎn)，須施加如下約束：

Vt≥h(xt)Qtst

(14)

式(14)意味著商業(yè)銀行的特許權(quán)價(jià)值必須至少與其轉(zhuǎn)移資金獲得的收益一樣大，居民才會(huì)愿意向商業(yè)銀行提供資金。

結(jié)合式(11)、式(12)可以得到商業(yè)銀行t期的凈值nt，它是st-1，xt-1和nt-1的函數(shù)：

nt=[Rkt-xt-1Ret-(1-xt-1)Rt]Qt-1st-1+Rtnt-1

(15)

根據(jù)Gertler和Karadi[9]的研究，商業(yè)銀行在t-1期末的特許權(quán)價(jià)值要求滿(mǎn)足以下貝爾曼方程：

(16)

其中，等式右邊考慮到了商業(yè)銀行以(1-σ)概率退出和以σ概率繼續(xù)存活的可能性。相應(yīng)地，商業(yè)銀行每期都會(huì)在動(dòng)機(jī)約束式(14)和凈值積累規(guī)律式(15)的約束下，通過(guò)選擇st和xt來(lái)使Vt(st,xt,nt)最大化。記φt為能夠滿(mǎn)足動(dòng)機(jī)約束的商業(yè)銀行資產(chǎn)凈值比率(杠桿率)的最大值，可以構(gòu)建如下方程：

Qtst=φtnt

(17)

式(17)是商業(yè)銀行部門(mén)的重要關(guān)系式，它意味著在存在借款約束時(shí)，商業(yè)銀行能夠融通的私人資產(chǎn)數(shù)目將受到凈值nt的限制。根據(jù)商業(yè)銀行收益最大化目標(biāo)，可推導(dǎo)出以下一階均衡條件：

(18)

(19)

其中，

μs,t=Et[Λt,t+1Ωt+1(Rk,t+1-Rt+1)]

(20)

μe,t=Et[Λt,t+1Ωt+1(Rt+1-Re,t+1)]

(21)

Ωt+1=1-σ+σ[Et1(Λt,t+1Ωt+1+φt+1(μs,t+1+xt+1·μe,t+1))]

(22)

式(18)—(22)說(shuō)明：(1)隨著影響商業(yè)銀行特許權(quán)價(jià)值的兩個(gè)因素——商業(yè)銀行資產(chǎn)超額價(jià)值的貼現(xiàn)值(μs,t+xtμe,t)和增加單位凈值所節(jié)省的存款成本Et(Λt,t+1Ωt+1)Rt+1這兩個(gè)因素增加，杠桿率φt會(huì)增加，這是因?yàn)檫@兩個(gè)因素的增加會(huì)使商業(yè)銀行的特許權(quán)價(jià)值增加，從而減少商業(yè)銀行轉(zhuǎn)移資金的動(dòng)機(jī)，也就使得居民更愿意在商業(yè)銀行存款；相反，隨著商業(yè)銀行能夠轉(zhuǎn)移的資產(chǎn)比例h(xt)的增加，φt會(huì)減小。

(2)杠桿率的變化與風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知也存在著反向關(guān)系，尤其是商業(yè)銀行在估計(jì)它的預(yù)期回報(bào)時(shí)會(huì)采用擴(kuò)展的隨機(jī)貼現(xiàn)因子，即居民隨機(jī)貼現(xiàn)因子Λt,t+1和隨機(jī)因子邊際凈值Ωt+1的乘積。值得注意的是，后者是逆周期變化的：由于對(duì)商業(yè)銀行動(dòng)機(jī)的約束在衰退期比在繁榮期更強(qiáng)，因此在衰退時(shí)期每增加一單位的凈值所帶來(lái)的價(jià)值要比在繁榮時(shí)期更高；相應(yīng)地，由于Ωt+1和Λt,t+1都具有逆周期性，因而擴(kuò)展的隨機(jī)因子也是逆周期的。由此可知，由于實(shí)現(xiàn)的資產(chǎn)超額收益Rk,t+1-Rt+1是順周期變化的，商業(yè)銀行隨機(jī)貼現(xiàn)因子的波動(dòng)性增大將會(huì)導(dǎo)致商業(yè)銀行資產(chǎn)超額價(jià)值的減少繼而會(huì)導(dǎo)致其持續(xù)價(jià)值減少，由此可見(jiàn)，不確定性會(huì)影響商業(yè)銀行獲取資金的能力。

(3)關(guān)于對(duì)負(fù)債結(jié)構(gòu)的選擇，當(dāng)用商業(yè)銀行股票替代存款融資的超額價(jià)值μe,t與資產(chǎn)相對(duì)存款的超額價(jià)值μs,t的比值增大時(shí)，用股票融資的資產(chǎn)比重會(huì)增大，融資約束的存在使得商業(yè)銀行比居民的風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度更高，因此商業(yè)銀行發(fā)行股票會(huì)增加超額價(jià)值。從式(21)可以看出，μe,t是擴(kuò)展隨機(jī)貼現(xiàn)因子與存款和股票收益率差異(Rt+1-Re,t+1)乘積的期望值； 另一方面，居民的投資組合策略使得存款利率和股票報(bào)酬率之間存在如下套利關(guān)系：

Et[Λt,t+1(Rt+1-Re,t+1)]=0

(23)

可見(jiàn)，居民用隨機(jī)因子Λt,t+1對(duì)收益進(jìn)行貼現(xiàn)，商業(yè)銀行則用Λt,t+1Ωt+1作為貼現(xiàn)因子。由于后者比前者的波動(dòng)性更大、逆周期性更強(qiáng)，所以當(dāng)商業(yè)銀行從存款融資轉(zhuǎn)換為股票融資時(shí)會(huì)獲得對(duì)沖價(jià)值。如果發(fā)行或有負(fù)債不需要任何成本，那么商業(yè)銀行將會(huì)百分之一百地采用股票融資。然而，正如式(13)所示，增加股票融資比重使得銀行家更容易轉(zhuǎn)移資金，從而會(huì)帶來(lái)更加嚴(yán)重的代理問(wèn)題，因此商業(yè)銀行對(duì)于股票的發(fā)行量需要進(jìn)行權(quán)衡，一般說(shuō)來(lái)，股票融資的比重為內(nèi)生變量。

發(fā)行股票有助于商業(yè)銀行提高對(duì)沖凈值波動(dòng)的能力，而能夠獲得的外部融資總量除了取決于可行杠桿率最大值φt外，還取決于商業(yè)銀行凈值的多少。由于φt不受商業(yè)銀行特有因素的影響，因而通過(guò)加總式(17)可以得到不考慮央行信貸政策下的商業(yè)銀行貸款總需求Sp,t和商業(yè)銀行部門(mén)的總凈值Nt的關(guān)系式：

QtSp,t=φtNt

(24)

相應(yīng)地，Nt的變化對(duì)于模型經(jīng)濟(jì)動(dòng)態(tài)化起著很重要的作用。

(四)政府(中央銀行)

當(dāng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)明顯減緩或者出現(xiàn)金融危機(jī)兆頭時(shí)，政府往往通過(guò)中央銀行采取一系列信貸政策進(jìn)行干預(yù)，這樣的信貸政策相當(dāng)于政府大規(guī)模購(gòu)買(mǎi)評(píng)級(jí)較高的商業(yè)銀行證券，其主要目的是在金融危機(jī)高峰期時(shí)起到穩(wěn)定信貸市場(chǎng)的作用*相應(yīng)地，本文集中關(guān)注政府通過(guò)央行的直接借款政策，Gertger和 Kiyotaki認(rèn)為這是央行資產(chǎn)負(fù)債表活動(dòng)中最重要的一個(gè)方面，也是許多政府在危機(jī)中所實(shí)施的各種信貸市場(chǎng)干預(yù)政策的主要手段[8]。。記QtSgt為政府通過(guò)央行所提供給商業(yè)銀行的資金，QtSt為商業(yè)銀行機(jī)構(gòu)融通持有的總資產(chǎn)價(jià)值，則有：

QtSt=QtSp,t+Sg,t

(25)

假設(shè)中央銀行愿意為ζt比重的融通資產(chǎn)提供資金：

Sgt=ζtSt

(26)

這樣，在金融危機(jī)爆發(fā)時(shí)，通過(guò)增加ζt，中央銀行能夠減少超額收益Rk,t-Rt+1，通過(guò)這種方式，信貸政策將減少資金的成本，從而可以刺激投資。

政府需要滿(mǎn)足一定的預(yù)算約束，其預(yù)算約束為：

Gt+QtSg,t=Tt+Zt+1-δQtψtSg,t-1+NFBt

(27)

其中：Tt是稅收總額，NFBt是新增財(cái)政赤字。本文假定政府支出是一個(gè)外生變量，作為政府對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)進(jìn)行調(diào)控的財(cái)政政策手段，其增長(zhǎng)率服從AR(1)過(guò)程，即：Gt=egtGt-1

(28)

(五)經(jīng)濟(jì)的總體資源約束

本文建立的是開(kāi)放的經(jīng)濟(jì)體模型，由于總產(chǎn)出包括居民消費(fèi)Ct、政府消費(fèi)Gt、投資支出It和凈出口NEt4部分，因此有

(29)

本文假定凈出口NEt是外生變量，反映世界經(jīng)濟(jì)對(duì)國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)的影響，其增長(zhǎng)也服從AR(1)過(guò)程，即：NEt=ejtNEt-1

(30)

(六)均衡市場(chǎng)

(31)

其中股票融資占資產(chǎn)的比重xt由式(22)給出。最后，還有一個(gè)均衡條件為勞動(dòng)力需求等于勞動(dòng)力供給，這意味著：

(32)

當(dāng)沒(méi)有引入信貸市場(chǎng)摩擦?xí)r，模型可以簡(jiǎn)化為在習(xí)慣形成和浮動(dòng)投資調(diào)整成本方面進(jìn)行了改進(jìn)的實(shí)際經(jīng)濟(jì)周期(RBC)模型，但是，在引入信貸市場(chǎng)摩擦后，商業(yè)銀行的資產(chǎn)負(fù)債表約束將可能會(huì)限制實(shí)物投資支出，從而會(huì)影響到實(shí)體經(jīng)濟(jì)活動(dòng)；當(dāng)資產(chǎn)負(fù)債表衰退嚴(yán)重影響了信貸流，從而遏制了實(shí)體經(jīng)濟(jì)活動(dòng)時(shí)，一場(chǎng)金融危機(jī)就可能會(huì)爆發(fā)。

式(1)—(9)，式(11)，式(15)，式(16)，式(18)，式(19)，式(23)，式(25)—(32)構(gòu)成了一個(gè)完整、開(kāi)放式的模擬金融信貸政策的動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡模型，共同決定了這23個(gè)內(nèi)生變量的均衡穩(wěn)態(tài)解及其對(duì)外生沖擊的響應(yīng)變化軌跡。

三、危機(jī)模擬及政策實(shí)驗(yàn)

本文選用的數(shù)據(jù)為中國(guó)季度數(shù)據(jù)，時(shí)間區(qū)間為1998年第1季度至2017年第4季度，共572個(gè)數(shù)據(jù)樣本，數(shù)據(jù)來(lái)源于CEIC數(shù)據(jù)庫(kù)和Wind數(shù)據(jù)庫(kù)。本文主要的可觀(guān)測(cè)值為GDP、固定資產(chǎn)投資、居民消費(fèi)(以社會(huì)品消費(fèi)總額衡量)以及以M0度量的貨幣供給量。為了得到波動(dòng)序列，需要對(duì)以上4個(gè)序列進(jìn)行如下處理：首先，用GDP縮減指數(shù)對(duì)GDP進(jìn)行平減，用消費(fèi)價(jià)格指數(shù)對(duì)M0和居民消費(fèi)進(jìn)行平減，用投資品價(jià)格指數(shù)對(duì)固定資產(chǎn)投資平減；其次，對(duì)這4個(gè)序列進(jìn)行季節(jié)調(diào)整；第三，對(duì)這4個(gè)序列取對(duì)數(shù)；最后，使用HP濾波器對(duì)取過(guò)對(duì)數(shù)的4個(gè)序列去勢(shì)，從而得到本文所需要的波動(dòng)序列。模型中的參數(shù)按照劉斌[19]所采用的規(guī)則進(jìn)行賦值，即一般靜態(tài)參數(shù)用校準(zhǔn)的方法進(jìn)行賦值，動(dòng)態(tài)參數(shù)用貝葉斯估計(jì)的方法進(jìn)行估計(jì)。校準(zhǔn)參數(shù)取值一是參照文獻(xiàn)中的慣例，二是根據(jù)我國(guó)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)直接估算。

(一)部分參數(shù)的基本校準(zhǔn)

對(duì)于折現(xiàn)因子β的季度值，國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)大多數(shù)取值為0.96～0.99，劉斌取值為0.985[19]，李成等取值為0.984[13]；汪川取值為0.96[23]，本文參照以上文獻(xiàn)，取均值為0.98。物質(zhì)資本折舊率δ的季度值，文獻(xiàn)大多在0.025～0.035[12]，崔光燦取值為0.025[12]，劉斌取值為0.035[19]，余雪飛取值為0.025[25]，本文參考以上文獻(xiàn)，取均值為0.03。資本份額α的季度值，文獻(xiàn)大多在0.3～0.4[12]，崔光燦取值為0.33[12]，劉斌取值為0.4[19]，仝冰取值為0.4，袁申國(guó)等取值為0.327[14]，汪川取值為0.4[23]，梅東洲等取值為0.4[16]，余雪飛取值為0.326[25]，本文參照以上文獻(xiàn)，取均值為0.35。企業(yè)存活概率η的季度值，BGG[3]取值為0.972 8，李成等也取值為0.972 8[13]，本文也遵循這一取值?，F(xiàn)金份額參數(shù)ξ的取值，借鑒Gertler和kiyotaki，取值為0.135[8]。

(二)部分參數(shù)的貝葉斯估計(jì)

本文需要通過(guò)貝葉斯估計(jì)的參數(shù)共有11個(gè)，這些參數(shù)的貝葉斯估計(jì)結(jié)果如表1所示。

最后，關(guān)于對(duì)經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)的度量，本文借鑒Gertler和kiyotaki[8]的研究，并根據(jù)中國(guó)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的實(shí)際情況，假設(shè)低風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)濟(jì)的特征*中國(guó)經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)發(fā)展時(shí)期(2000—2005)的一年期貸款利率平均標(biāo)準(zhǔn)差為0.046 3(根據(jù)貸款利率的月度數(shù)據(jù)計(jì)算)，而1997—1998年、2007—2008年的一年期貸款利率平均標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.699 8和0.484 4；另外，結(jié)合年度GDP增速，相對(duì)而言，中國(guó)在2000—2005年經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為平穩(wěn)，波動(dòng)較?。欢?997—1998年、2007—2008年經(jīng)濟(jì)波動(dòng)較大，風(fēng)險(xiǎn)較高，為簡(jiǎn)便起見(jiàn)，本文的高低風(fēng)險(xiǎn)下貸款利率標(biāo)準(zhǔn)差分別取值為0.6和0.05，不過(guò)，這里的經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)高低是相對(duì)而言的。為：貸款利率標(biāo)準(zhǔn)差小于等于0.05，每期企業(yè)存活到下一期的概率大于等于0.99；而高經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)的特征為：貸款利率標(biāo)準(zhǔn)差大于等于0.6，每期企業(yè)存活到下一期的概率小于等于0.90。

模型的一個(gè)重要特征是商業(yè)銀行資產(chǎn)負(fù)債表結(jié)構(gòu)會(huì)受到風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知的影響。為此，在模型的計(jì)算中需要將風(fēng)險(xiǎn)考慮進(jìn)來(lái)。為了實(shí)現(xiàn)這一目的，本文構(gòu)建了一個(gè)經(jīng)過(guò)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整的穩(wěn)態(tài)點(diǎn)，在該穩(wěn)態(tài)點(diǎn)下，給定機(jī)構(gòu)認(rèn)知觀(guān)念的二階矩，如果實(shí)現(xiàn)的(均值為零)外生干擾為零，那么變量將不會(huì)發(fā)生變化，經(jīng)過(guò)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整的穩(wěn)態(tài)點(diǎn)與非隨機(jī)穩(wěn)態(tài)點(diǎn)的不同僅僅在于二階項(xiàng)上，這些受到內(nèi)生變量方差和協(xié)方差影響的二階項(xiàng)將會(huì)最終影響到資產(chǎn)負(fù)債表結(jié)構(gòu)的確定。為了分析模型的動(dòng)力系統(tǒng)，本文還將觀(guān)察在經(jīng)過(guò)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整穩(wěn)態(tài)點(diǎn)附近的一階對(duì)數(shù)線(xiàn)性近似。值得注意的一點(diǎn)是，由于收緊動(dòng)機(jī)約束會(huì)產(chǎn)生成本(隨著資本超額收益的增加而增加)，商業(yè)銀行的股票不僅會(huì)受到二階矩(商業(yè)銀行股票的對(duì)沖價(jià)值)的影響而且還會(huì)受到一階矩的影響。

表1 低風(fēng)險(xiǎn)情景下的部分參數(shù)的貝葉斯估計(jì)結(jié)果

四、模擬結(jié)果比較分析

通過(guò)設(shè)計(jì)幾個(gè)數(shù)值實(shí)驗(yàn)來(lái)闡明以下問(wèn)題：模型如何刻畫(huà)出不同經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)下主要宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)變量均衡狀態(tài)下的數(shù)值特征，金融危機(jī)對(duì)不同經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)下實(shí)體經(jīng)濟(jì)的沖擊影響，以及信貸政策和宏觀(guān)審慎政策如何減緩了危機(jī)。本文分別考慮了低風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)濟(jì)和高風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)濟(jì)兩種情景，并分別在這兩種情景下對(duì)信貸政策及宏觀(guān)審慎政策的實(shí)施效果進(jìn)行檢驗(yàn)。

(一)信貸政策響應(yīng)

從已經(jīng)發(fā)生的歷次金融危機(jī)(美國(guó)金融危機(jī)、墨西哥金融危機(jī)、東南亞金融危機(jī)、俄羅斯金融危機(jī))來(lái)看，政府采取應(yīng)對(duì)金融危機(jī)的措施多種多樣，其中中央銀行直接貸款是減緩危機(jī)影響的一種常見(jiàn)的政策措施，本文的信貸政策就是指中央銀行對(duì)商業(yè)銀行的直接貸款救助行為。一般來(lái)說(shuō)，預(yù)期資本收益與無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率之間的價(jià)差大幅增加是金融危機(jī)下的企業(yè)財(cái)務(wù)困境的典型特征之一；而在現(xiàn)實(shí)中，各類(lèi)市場(chǎng)上信貸息差的急劇擴(kuò)大將會(huì)引起中央銀行采用信貸政策進(jìn)行干預(yù)；相應(yīng)地，假定央行根據(jù)價(jià)差EtRkt+1-Rt+1與穩(wěn)態(tài)值ERk-R的差值來(lái)調(diào)整它融通的商業(yè)銀行信貸比重ζt，具體為：

ζt=vgEtRkt+1-Rt+1-ERk-R

(33)

為了將這一規(guī)則參數(shù)化，本文借鑒Gertler和Kiyotaki[8]、Gertler 和 Karadi[9]的研究，將vg賦值為100。

信貸政策的引入會(huì)影響商業(yè)銀行的資產(chǎn)負(fù)債表結(jié)構(gòu)，本文首先將分別在低風(fēng)險(xiǎn)和高風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)濟(jì)情景下檢驗(yàn)政策規(guī)則對(duì)穩(wěn)態(tài)值產(chǎn)生的影響。表2中間兩列展示了政府干預(yù)預(yù)期如何影響低風(fēng)險(xiǎn)和高風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)濟(jì)中的隨機(jī)穩(wěn)態(tài)值：① 由于對(duì)政府干預(yù)的預(yù)期將會(huì)導(dǎo)致對(duì)資產(chǎn)價(jià)格下跌風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知度的降低，因此，相對(duì)于無(wú)政策干預(yù)的情形，信貸政策情境下商業(yè)銀行會(huì)更依賴(lài)于央行直接貸款，從而導(dǎo)致高風(fēng)險(xiǎn)情景下對(duì)政府干預(yù)的預(yù)期所造成的效應(yīng)比低風(fēng)險(xiǎn)情景下要高；相比無(wú)政策干預(yù)情景，信貸政策下高風(fēng)險(xiǎn)情境的股票比重x下降了12.0%，而在低風(fēng)險(xiǎn)情景下只有4.8%；② 信貸政策下各種情形中的實(shí)體經(jīng)濟(jì)變化的一階效應(yīng)均為正：低風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)濟(jì)中產(chǎn)出、消費(fèi)、勞動(dòng)和資本分別增加1.6%、1.4%、1.2%和3.7%；高風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)濟(jì)中的產(chǎn)出、消費(fèi)、勞動(dòng)和資本分別增加1.4%、1.1%、1.0%和3.4%，這是股票發(fā)行減少和私人部門(mén)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知度降低的聯(lián)合效應(yīng)造成的，因?yàn)樗鼈兙沟蒙虡I(yè)銀行的借貸約束有所放松，從而促進(jìn)了實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

表2 不同政策下低經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)和高經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)的部分內(nèi)生變量穩(wěn)態(tài)值

圖1為低風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)濟(jì)和信貸政策情景下，資本質(zhì)量受到一個(gè)負(fù)的標(biāo)準(zhǔn)差的模擬沖擊結(jié)果。在低風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)濟(jì)中，信貸政策對(duì)經(jīng)濟(jì)具有很強(qiáng)的穩(wěn)定作用，該政策下，產(chǎn)出、投資、消費(fèi)及勞動(dòng)等實(shí)體經(jīng)濟(jì)變量的降幅均比無(wú)信貸政策下的降幅明顯減小。另外，中央銀行信貸的增加會(huì)顯著抑制價(jià)差的擴(kuò)大，繼而會(huì)減緩?fù)顿Y的下降，央行信貸與資本存量最大比重約為18%。

圖2為高風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)濟(jì)和信貸政策情景下，資本質(zhì)量受到一個(gè)負(fù)的標(biāo)準(zhǔn)差的模擬沖擊結(jié)果。高風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)濟(jì)中信貸政策的作用相對(duì)較弱，其原因在于：在高風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)濟(jì)中，即便沒(méi)有信貸政策，商業(yè)銀行也可以通過(guò)股票發(fā)行來(lái)吸收掉部分沖擊，從而對(duì)政策的預(yù)期會(huì)造成道德風(fēng)險(xiǎn)，商業(yè)銀行會(huì)提高它們各自的杠桿率，商業(yè)銀行更期望通過(guò)公共信貸政策來(lái)降低風(fēng)險(xiǎn)。

通過(guò)假定商業(yè)銀行不會(huì)預(yù)期到信貸政策的情況，可以側(cè)面觀(guān)察到商業(yè)銀行道德風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題。在政策可被預(yù)期到時(shí)，本文的基準(zhǔn)政策是vg=100，為了能讓未被預(yù)期到的信貸政策起到同樣程度的穩(wěn)定作用，本文需要設(shè)定該類(lèi)信貸政策的強(qiáng)度，即反饋參數(shù)vg。

圖1 低風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)濟(jì)和信貸情景下經(jīng)濟(jì)對(duì)危機(jī)沖擊的響應(yīng)

圖2 高風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)濟(jì)和信貸情景下經(jīng)濟(jì)對(duì)危機(jī)沖擊的響應(yīng)

圖3為高風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)濟(jì)不同預(yù)期政策下，資本質(zhì)量受到一個(gè)負(fù)的標(biāo)準(zhǔn)差的模擬沖擊結(jié)果。如圖3所示，預(yù)期政策(νg=100)和一個(gè)非預(yù)期政策(νg=50)下的投資、消費(fèi)和產(chǎn)出的政策反應(yīng)圖幾乎完全重合。這說(shuō)明：如果政策不會(huì)被預(yù)期，那么采用相對(duì)較小的干預(yù)就可以實(shí)現(xiàn)大致相同的穩(wěn)定程度，在這種情況下，央行需要融通的信貸比重大約僅為完全預(yù)期政策情形下比重的一半。但問(wèn)題在于，如果沒(méi)有一定形式的承諾，央行聲稱(chēng)其在危機(jī)中不會(huì)進(jìn)行干預(yù)就是不可信的。進(jìn)一步說(shuō)，商業(yè)銀行部門(mén)的杠桿率越高，干預(yù)政策的事后效應(yīng)就會(huì)越大，并且商業(yè)銀行部門(mén)的高杠桿率會(huì)增加央行進(jìn)行干預(yù)的動(dòng)機(jī)。因此，商業(yè)銀行預(yù)期央行在危機(jī)中會(huì)采用信貸政策是合乎理性的，而這又使得商業(yè)銀行會(huì)進(jìn)一步增加它們的風(fēng)險(xiǎn)敞口。

圖3 高風(fēng)險(xiǎn)下的預(yù)期和非預(yù)期政策反應(yīng)

(二)宏觀(guān)審慎政策

在本文的框架下，通過(guò)實(shí)施宏觀(guān)審慎政策來(lái)鼓勵(lì)商業(yè)銀行多發(fā)行股票少發(fā)行商業(yè)銀行債券主要出于兩種動(dòng)因：一是由于資產(chǎn)價(jià)格對(duì)融資約束的影響，經(jīng)濟(jì)體中存在金融外部性，也就是說(shuō)商業(yè)銀行不會(huì)將其資產(chǎn)負(fù)債表結(jié)構(gòu)決策所產(chǎn)生的外部性進(jìn)行合理的內(nèi)部化。由于金融市場(chǎng)摩擦?xí)?dǎo)致投資和儲(chǔ)蓄回報(bào)率之間差異的逆周期變化，商業(yè)銀行無(wú)法將發(fā)行股票的外部收益內(nèi)部化，因而福利減少。是由于預(yù)期到金融危機(jī)下政府會(huì)進(jìn)行信貸市場(chǎng)干預(yù)，因此商業(yè)銀行的負(fù)債結(jié)構(gòu)更傾向于使用短期債務(wù)。

(34)

(35)

Christiano， Motto和Rostagno[4]證明了在上述假設(shè)下，商業(yè)銀行發(fā)行股票的邊際收益等于發(fā)行股票所獲的超額價(jià)值與補(bǔ)貼之和，即：

(36)

上述這種補(bǔ)貼/稅收方案其實(shí)是一種逆周期的資本要求，一方面，補(bǔ)貼增加了xt的穩(wěn)態(tài)水平，從這一角度來(lái)看它是對(duì)資本的要求；另一方面，xt的水平依然還像分散均衡中那樣是逆周期性變動(dòng)。

這種宏觀(guān)審慎政策的好處在于它可以減小整體的波動(dòng)性，但同時(shí)，它也具有一定的成本：由于股票增加會(huì)對(duì)商業(yè)銀行的動(dòng)機(jī)約束產(chǎn)生一定的影響，因此增加商業(yè)銀行股票的要求會(huì)付出一定的代價(jià)。假定轉(zhuǎn)移比率hxt隨著xt的增加而增加，并且hxt是凸函數(shù)，那么增加股票所付出的成本將是邊際遞增的，這意味著理想的補(bǔ)貼政策應(yīng)該能使x的穩(wěn)態(tài)水平高于分散經(jīng)濟(jì)下的水平，但同時(shí)又能保證其不會(huì)導(dǎo)致商業(yè)銀行完全利用股票融資。經(jīng)計(jì)算，在宏觀(guān)審慎政策下，x在高風(fēng)險(xiǎn)情景中的穩(wěn)態(tài)值將增加大約65%(從16.3%到26.8%)，在低風(fēng)險(xiǎn)情景中則增加一倍左右(從11.8%到22.9%)，詳見(jiàn)表2最后兩列。

當(dāng)在高風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)濟(jì)情景中施行如上所說(shuō)的宏觀(guān)審慎政策時(shí)，資本質(zhì)量受到一個(gè)負(fù)的標(biāo)準(zhǔn)差的模擬沖擊影響(圖4)。通過(guò)觀(guān)察可知，如果實(shí)施了宏觀(guān)審慎政策，那么相對(duì)于只實(shí)施信貸政策的情況，只需要使用更小力度的信貸政策干預(yù)就可以實(shí)現(xiàn)對(duì)經(jīng)濟(jì)同樣程度的穩(wěn)定作用。在實(shí)施宏觀(guān)審慎政策的情形下，中央銀行需要融通的信貸比重(ζt)僅是沒(méi)有實(shí)施宏觀(guān)審慎政策情況下的三分之一，直觀(guān)地看，宏觀(guān)審慎政策要求增加的股票發(fā)揮了一定的緩沖作用，從而減少了危機(jī)中向央行借款的需求。此外，當(dāng)將兩項(xiàng)政策結(jié)合起來(lái)使用時(shí)，其產(chǎn)生的穩(wěn)定作用可能更大些，年均產(chǎn)出的收縮將減少大約0.25%。

圖4 高風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)濟(jì)情景下實(shí)施宏觀(guān)審慎政策和信貸政策的各變量反應(yīng)

在低風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)濟(jì)中，對(duì)信貸政策的預(yù)期不會(huì)對(duì)商業(yè)銀行事前的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為有太大影響。如前所述，由于對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)知度較低，故短期債務(wù)水平較高；然而，當(dāng)存在金融外部性時(shí)，由于該外部性導(dǎo)致商業(yè)銀行無(wú)法將其杠桿經(jīng)營(yíng)決策的效應(yīng)合理內(nèi)部化——尤其是由于成本太高或是政治上無(wú)法實(shí)現(xiàn)而導(dǎo)致無(wú)法使用信貸政策作為穩(wěn)定工具時(shí)，宏觀(guān)審慎政策也依然會(huì)非常有用。圖5考慮了沒(méi)有信貸政策時(shí)低風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)濟(jì)中出現(xiàn)危機(jī)的狀況，僅實(shí)施宏觀(guān)審慎政策就可以使經(jīng)濟(jì)在危機(jī)中得到很大程度的穩(wěn)定，這仍然是由于初始狀態(tài)時(shí)商業(yè)銀行股票水平較高而形成的穩(wěn)定機(jī)制。

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文在構(gòu)建DSGE模型時(shí)，在參數(shù)選擇、函數(shù)形式選擇上作了一些假設(shè)，這些假設(shè)無(wú)疑會(huì)對(duì)模型運(yùn)行結(jié)果產(chǎn)生影響，從而導(dǎo)致模型結(jié)果發(fā)生變化，但這些變化是否是顯著的，或者說(shuō)模型的穩(wěn)定性如何，這是評(píng)價(jià)模型及其結(jié)果的重要標(biāo)準(zhǔn)。從表2結(jié)果可以看出，在不同政策和不同經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)條件下，模型內(nèi)生變量變化穩(wěn)健，說(shuō)明模型具有較好的穩(wěn)定性。下面從另外一個(gè)角度，即改變數(shù)據(jù)樣本估計(jì)區(qū)間來(lái)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛥?shù)的穩(wěn)健性，表3分析了不同數(shù)據(jù)區(qū)間對(duì)模型參數(shù)的影響*為節(jié)省篇幅，本文僅列出低風(fēng)險(xiǎn)情景下的貝葉斯估計(jì)結(jié)果，其他情景下的參數(shù)穩(wěn)定性檢驗(yàn)類(lèi)似，若感興趣可向筆者索要。。

圖5 低風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)濟(jì)情景下實(shí)施宏觀(guān)審慎政策和不實(shí)施信貸政策的各變量反應(yīng)

表3 低風(fēng)險(xiǎn)情景下不同樣本期的參數(shù)貝葉斯估計(jì)結(jié)果

參數(shù)含義1995Q1—2010Q4事后均值事后90%置信區(qū)間2000Q1—2017Q4事后均值事后90%置信區(qū)間γ風(fēng)險(xiǎn)厭惡參數(shù)1.745 4[1.646 2,1.844 7]1.865 9[1.793 7,1.938 1]χ勞動(dòng)效用權(quán)重0.257 1[0.249 8,0.264 5]0.246 5[0.232 4,0.260 7]λ習(xí)慣參數(shù)0.760 6[0.756 2,0.765 1]0.737 3[0.710 5,0.764 2]φ勞動(dòng)供給彈性的倒數(shù)0.318 5[0.302 1,0.334 8]0.327 6[0.308 6,0.346 5]θ資產(chǎn)轉(zhuǎn)移規(guī)模參數(shù)0.275 9[0.268 3,0.283 5]0.279 2[0.260 2,0.298 3]ε資產(chǎn)轉(zhuǎn)移一階參數(shù)-1.262 0[-1.272 9,-1.251 2]-1.237 5[-1.254 9,-1.220 1]ω資產(chǎn)轉(zhuǎn)移二階參數(shù)0.265 3[0.255 5,0.275 0]0.246 2[0.237 2,0.255 4]ρa(bǔ)技術(shù)沖擊的一階自回歸系數(shù)0.784 4[0.769 8,0.799 1]0.819 1[0.765 3,0.872 9]ρg政府消費(fèi)的一階自回歸系數(shù)0.320 8[0.312 6,0.329 0]0.345 3[0.317 8,0.372 9]ρj凈出口的一階自回歸系數(shù)0.406 5[0.390 2,0.422 8]0.425 9[0.400 4,0.451 4]lnp(YT)-109.73-106.25非參數(shù)Kendall檢驗(yàn)Pr=0.754 8

注：采用Metropolis-Hastings算法抽樣50 000次，并將前5 000次抽樣作為burn-in舍去；邊際數(shù)據(jù)密度近似使用Geweke[29]所提出的調(diào)和平均數(shù)估計(jì)；邊際數(shù)據(jù)密度越大，意味著總體時(shí)間序列對(duì)隨機(jī)增長(zhǎng)模型的擬合效果越好

表3是基于不同樣本時(shí)期(1995年第1季度—2010年第4季度、2000年第1季度—2017年第4季度)的參數(shù)估計(jì)結(jié)果，根據(jù)非參數(shù)Kendall檢驗(yàn)，概率值遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于0.05，說(shuō)明不同樣本期估計(jì)的這兩組參數(shù)沒(méi)有顯著差別，結(jié)構(gòu)參數(shù)基本保持平穩(wěn)，因此數(shù)據(jù)估計(jì)區(qū)間的變化對(duì)于模型參數(shù)的影響基本可以忽略不計(jì)，模型具有較好的穩(wěn)定性；從邊際數(shù)據(jù)密度上看，第二個(gè)時(shí)期的邊際數(shù)據(jù)密度稍大，表明該模型在2000年第1季度—2017年第4季度的擬合效果更好。

六、結(jié)論

(1)在信貸政策下，高、低經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)情景下實(shí)體經(jīng)濟(jì)變化的一階效應(yīng)均為正，產(chǎn)出、消費(fèi)、勞動(dòng)和資本的均衡穩(wěn)態(tài)值均有所提高，說(shuō)明面對(duì)金融危機(jī)的沖擊，實(shí)施相應(yīng)的信貸政策可以減緩危機(jī)的負(fù)面影響，促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。面對(duì)金融危機(jī)的沖擊，低風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)濟(jì)情景中的信貸政策對(duì)經(jīng)濟(jì)具有較強(qiáng)的穩(wěn)定作用：產(chǎn)出、投資、消費(fèi)及勞動(dòng)等實(shí)體經(jīng)濟(jì)變量的降幅均比無(wú)信貸政策下的降幅明顯減小，中央銀行信貸的增加會(huì)顯著抑制價(jià)差的擴(kuò)大，繼而會(huì)減緩?fù)顿Y的下降，而高風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)濟(jì)中信貸政策的作用相對(duì)較弱。

(2)在宏觀(guān)審慎政策下，信貸政策對(duì)經(jīng)濟(jì)具有很強(qiáng)的穩(wěn)定作用，產(chǎn)出、投資、消費(fèi)及勞動(dòng)等實(shí)體經(jīng)濟(jì)變量的降幅均比無(wú)信貸政策下的降幅明顯減?。粚?duì)信貸政策的預(yù)期不會(huì)對(duì)商業(yè)銀行事前的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為有太大影響，僅實(shí)施宏觀(guān)審慎政策就可以使經(jīng)濟(jì)在危機(jī)中得到很大程度的穩(wěn)定[30]；另外，中央銀行信貸的增加會(huì)顯著抑制價(jià)差的擴(kuò)大，繼而會(huì)減緩?fù)顿Y的下降速度。

(3)在高風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)濟(jì)情景中，同時(shí)實(shí)施信貸政策和宏觀(guān)審慎政策，只需要使用更小力度的信貸政策干預(yù)就可以實(shí)現(xiàn)對(duì)經(jīng)濟(jì)同樣程度的穩(wěn)定作用；在低風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)濟(jì)情景中，僅實(shí)施宏觀(guān)審慎政策就可以使經(jīng)濟(jì)在危機(jī)中得到很大程度的穩(wěn)定。