譚中明，夏 琦

（江蘇大學(xué) 財經(jīng)學(xué)院 金融發(fā)展研究所，江蘇 鎮(zhèn)江212013）

一、引言

金融是現(xiàn)代經(jīng)濟的核心和血脈。金融既源于經(jīng)濟，又服務(wù)于經(jīng)濟，與經(jīng)濟之間具有緊密的共生共榮關(guān)系。然而，金融發(fā)展對經(jīng)濟增長具有重要推動作用的同時，也可能因金融自身內(nèi)在的脆弱性產(chǎn)生金融泡沫、剝離其與實體經(jīng)濟的有機聯(lián)系，最終引發(fā)金融風(fēng)險，給宏觀經(jīng)濟造成損害。因此，分析我國系統(tǒng)性金融風(fēng)險的狀態(tài)，準(zhǔn)確評估系統(tǒng)性金融風(fēng)險的各個風(fēng)險因子的狀況，探究其對宏觀經(jīng)濟的影響機理，厘清其與宏觀經(jīng)濟波動的關(guān)聯(lián)關(guān)系及對宏觀經(jīng)濟的影響程度，對于改進和加強金融監(jiān)管，打好防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險攻堅戰(zhàn)，推動金融業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，實現(xiàn)并保持宏觀經(jīng)濟穩(wěn)中向好發(fā)展趨勢具有重要意義。

二、文獻回顧

國內(nèi)外學(xué)者對于金融風(fēng)險對宏觀經(jīng)濟影響的問題進行了卓有成效的研究。在國外，Bernanke 等（1999）使用動態(tài)一般均衡模型，對信貸市場與宏觀經(jīng)濟波動的影響關(guān)系進行了研究，結(jié)果表明，信貸市場的內(nèi)生發(fā)展會加大對宏觀經(jīng)濟的沖擊，金融加速器對商業(yè)周期動態(tài)具有重要的影響[1]。Cecchetti 和Li（2008）運用PVAR 模型，對股價和房價等金融變量與以經(jīng)濟增長和通脹為代表的宏觀經(jīng)濟的影響關(guān)系進行了實證分析，得出了股價和房價的過度繁榮會對宏觀經(jīng)濟產(chǎn)生負(fù)面影響的結(jié)論[2]。Drehmann 等（2012）以信貸、股價和房價為代表變量，研究了金融周期的特征，并且對金融周期與宏觀經(jīng)濟周期之間的關(guān)系進行了研究[3]。Jin and Zeng (2014)認(rèn)為銀行風(fēng)險會導(dǎo)致宏觀經(jīng)濟的波動，構(gòu)建金融安全網(wǎng)和建立風(fēng)險分擔(dān)機制有助于緩解銀行風(fēng)險對宏觀經(jīng)濟的沖擊[4]。國內(nèi)學(xué)者對金融風(fēng)險和宏觀經(jīng)濟關(guān)系的研究主要從單一影響因素出發(fā)，分析金融風(fēng)險對宏觀經(jīng)濟的影響。劉金全和隋建利（2010）通過實證分析貨幣不確定性與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)由貨幣政策沖擊導(dǎo)致的貨幣增長不確定性能促進經(jīng)濟增長，而由宏觀經(jīng)濟沖擊導(dǎo)致的貨幣增長不確定性會抑制經(jīng)濟增長[5]。田祥宇和閆麗瑞（2012）以銀行信貸、貨幣供應(yīng)、資產(chǎn)價格為自變量，經(jīng)濟增長和物價水平為因變量，構(gòu)建VAR 模型，利用脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解方法研究金融變量對宏觀經(jīng)濟的影響，結(jié)果表明資產(chǎn)價格對宏觀經(jīng)濟的影響最重要[6]。陳守東等（2013）通過金融不穩(wěn)定指數(shù)和經(jīng)濟增長變量構(gòu)建馬爾可夫區(qū)制轉(zhuǎn)移自回歸模型，分析金融不穩(wěn)定對宏觀經(jīng)濟的非對稱影響，結(jié)果表明，在經(jīng)濟高速增長階段，金融不穩(wěn)定性對宏觀經(jīng)濟的影響加大[7]。劉瑞興（2015）合成金融壓力指數(shù)，構(gòu)建自回歸模型，通過實證分析得出金融壓力對宏觀經(jīng)濟存在長期負(fù)面影響[8]。鄧創(chuàng)等（2018）運用TVP-VAR 模型，對三個金融子市場的風(fēng)險與宏觀經(jīng)濟景氣之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進行了實證檢驗，結(jié)果表明，金融市場風(fēng)險與宏觀經(jīng)濟景氣的影響關(guān)系在金融危機爆發(fā)前后存在顯著的差異[9]。

綜上，國內(nèi)外對于金融風(fēng)險與宏觀經(jīng)濟關(guān)系的既有研究大多從單一因素出發(fā)，而缺乏對系統(tǒng)性金融風(fēng)險的綜合全面的度量及對金融系統(tǒng)整體風(fēng)險與宏觀經(jīng)濟關(guān)聯(lián)影響的研究。本文從多層次和多維度角度選取指標(biāo)來全面地度量系統(tǒng)性金融風(fēng)險水平，運用因子分析法析出5 類風(fēng)險因子，并相應(yīng)地給出風(fēng)險成因，然后運用向量自回歸模型（VAR 模型）分析5類風(fēng)險因子對宏觀經(jīng)濟波動的動態(tài)影響效應(yīng)。

三、我國系統(tǒng)性金融風(fēng)險度量指標(biāo)分析

（一）系統(tǒng)性金融風(fēng)險測度指標(biāo)體系

表1 系統(tǒng)性金融風(fēng)險測度指標(biāo)體系

注：適度指標(biāo)，如GDP增長率等的取值范圍。考慮到我國經(jīng)濟進入換擋期，以中低速為主要特征的新常態(tài)這一客觀現(xiàn)實，同時參考了“李正輝，馬守榮．金融風(fēng)險指數(shù)構(gòu)建與應(yīng)用：區(qū)域金融風(fēng)險監(jiān)測分析報告[M]．北京：中國金融出版社，2016”研究成果

多層次、多維度的金融風(fēng)險測度指標(biāo)體系是科學(xué)識別系統(tǒng)性金融風(fēng)險的基礎(chǔ)。本文借鑒郭娜（2018）[10]以及魏金明（2016）[11]的研究思路，從宏觀經(jīng)濟、銀行市場、外部市場、資產(chǎn)泡沫四個層面選取相關(guān)指標(biāo)構(gòu)建我國系統(tǒng)性金融風(fēng)險指標(biāo)體系，據(jù)此對系統(tǒng)性金融風(fēng)險的度量指標(biāo)進行分析。宏觀經(jīng)濟風(fēng)險指標(biāo)反映宏觀經(jīng)濟因素變化所產(chǎn)生的風(fēng)險，銀行市場風(fēng)險指標(biāo)反映貨幣流動性變化和銀行經(jīng)營狀況所產(chǎn)生的風(fēng)險，外部市場風(fēng)險指標(biāo)反映外部市場因素的變化所產(chǎn)生的風(fēng)險，資產(chǎn)泡沫風(fēng)險主要反映房地產(chǎn)市場和證券市場所帶來的風(fēng)險。系統(tǒng)性金融風(fēng)險測度指標(biāo)體系如表1所示。

（二）數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

本文以2002 年第一季度至2018 年第四季度的各指標(biāo)數(shù)據(jù)為研究樣本，數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局網(wǎng)站、中國宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)庫和Wind資訊數(shù)據(jù)庫。上述系統(tǒng)性金融風(fēng)險測度指標(biāo)按照功能性質(zhì)可分為正向指標(biāo)、負(fù)向指標(biāo)和適度指標(biāo)。正向指標(biāo)是指該指標(biāo)越大表示金融風(fēng)險越大，負(fù)向指標(biāo)則相反；適度指標(biāo)是指該指標(biāo)值在某一合適范圍內(nèi)是安全的，突破合適范圍即認(rèn)為有風(fēng)險存在。為了避免指標(biāo)不同向造成結(jié)果偏差、選取的不同指標(biāo)的數(shù)據(jù)無法統(tǒng)一度量，需要對指標(biāo)進行標(biāo)準(zhǔn)化的預(yù)處理，具體方法是：

適度指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化（指標(biāo)的適度區(qū)間為[q1,q2]）：

（三）系統(tǒng)性金融風(fēng)險度量指標(biāo)的量化判別

1．可行性檢驗

在對系統(tǒng)性金融風(fēng)險指標(biāo)數(shù)據(jù)進行因子分析之前，首先需要對其可行性進行檢驗，以判斷是否可以建立因子分析模型，運用KMO 和Bartlett 球形檢驗。根據(jù)KMO 檢驗標(biāo)準(zhǔn)，若KMO 檢驗統(tǒng)計數(shù)值大于0.6，則表明變量間的偏相關(guān)性較強，因子分析效果較好，所選取的數(shù)據(jù)樣本適宜用作因子分析。根據(jù)Bartlett 球形檢驗標(biāo)準(zhǔn)，若Sig.值小于指定的顯著性水平，則表明變量間存在相關(guān)性，適宜做因子分析。由KMO 和Bartlett 球形檢驗得出的結(jié)果（表2）表明，本文選取的數(shù)據(jù)樣本的KMO 值為0.79，Bartlett 的球形度檢驗中Sig.值為0，在1%的顯著性水平下顯著，表明本文指標(biāo)數(shù)據(jù)可以采用因子模型進行分析。

表2 因子分析可行性檢驗結(jié)果

2．因子模型求解

利用SPSS23.0 軟件，運用主成分分析法對上述22 個變量進行因子提取分析，得到相應(yīng)結(jié)果（見表3）。由表3 可知，前5 個因子的特征值都大于1 且累積方差貢獻率達到84.002 %，說明這5 個因子對系統(tǒng)性金融風(fēng)險的解釋能力較強，因此保留前5 個因子較為恰當(dāng)。

表3 主要因子的特征值及累計貢獻方差

表4 公共因子命名

為了進一步明晰各公共因子的經(jīng)濟學(xué)含義，對因子載荷矩陣進行因子旋轉(zhuǎn)操作，得到各個因子包含的評價指標(biāo)及其解釋程度和特征根。通過觀察分析每個因子包含的評價指標(biāo)，可對這5 個公共因子進行命名。對結(jié)果進行整理后形成表4。

3．公共因子命名

從表4 中可以看出，因子1 中的工業(yè)增加值增速、M1/M2、固定資產(chǎn)投資增長率、外匯儲備增長率、房地產(chǎn)投資增長率、國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率、企業(yè)景氣指數(shù)增長率、存貸比等指標(biāo)旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣系數(shù)較大，這些指標(biāo)反映中國經(jīng)濟持續(xù)增長的動力，所以因子1 可以命名為“經(jīng)濟增長動力風(fēng)險因子”。在因子2 中，股票總市值/GDP、實際利率和通貨膨脹率、股票市盈率的系數(shù)較大。股票總市值/GDP 與市盈率是反映股市證券化程度和泡沫風(fēng)險的重要指標(biāo)；實際利率和通貨膨脹率也在一定程度上反映證券市場的發(fā)展?fàn)顩r，儲蓄投資與證券投資之間有一定的代替性和流動性，利率的變動會引起股價的變動，故將因子2 命名為“證券市場泡沫風(fēng)險因子”。在因子3 中，實際有效匯率指數(shù)、短期外債/外債總額、短期外債/外匯儲備和經(jīng)常項目差額/GDP 的系數(shù)較大，這些指標(biāo)反映我國外部經(jīng)濟風(fēng)險，故將因子3 命名為“外部經(jīng)濟風(fēng)險因子”。在因子4 中，貸款增速、商品住宅售價增長率和國房景氣指數(shù)的系數(shù)較大，故將該因子命名為“房地產(chǎn)價格泡沫風(fēng)險因子”。在因子5 中，財政赤字率、資本充足率和不良貸款率的系數(shù)較大。財政赤字率是衡量財政風(fēng)險、反映一國財政穩(wěn)健性的指標(biāo)；資本充足率和不良貸款率是反映金融脆弱性的指標(biāo)，因而將該因子命名為“經(jīng)濟脆弱性風(fēng)險因子”。

4．系統(tǒng)性金融風(fēng)險及其公共因子得分趨勢分析

因子得分反映了公共因子的波動特征，本文根據(jù)因子得分，得出我國系統(tǒng)性金融風(fēng)險及其5 個風(fēng)險因子2002 年第一季度到2018 年第四季度的風(fēng)險相對得分趨勢圖，以反映系統(tǒng)性金融風(fēng)險及其各個風(fēng)險因子的波動狀況（見圖1）。其中，F(xiàn) 表示系統(tǒng)性金融風(fēng)險、F1 表示經(jīng)濟增長動力風(fēng)險、F2 表示證券市場泡沫風(fēng)險、F3 表示外部經(jīng)濟風(fēng)險、F4 表示房地產(chǎn)價格泡沫風(fēng)險、F5表示經(jīng)濟脆弱性風(fēng)險。

圖1 系統(tǒng)性金融風(fēng)險及其5個風(fēng)險因子得分趨勢圖

（1）經(jīng)濟增長動力風(fēng)險可以分為四個階段。第一階段為2002 年1 季度—2008 年2 季度，我國經(jīng)濟增長動力風(fēng)險處于較低水平。2002 年黨的十六大首次把“促進經(jīng)濟增長”作為宏觀調(diào)控目標(biāo)，中國經(jīng)濟實現(xiàn)了改革開放以來持續(xù)時間最長、最穩(wěn)定的經(jīng)濟增長。第二階段為2008 年3 季度—2011 年2 季度，我國經(jīng)濟增長動力風(fēng)險受國際金融危機的影響呈現(xiàn)出先上升后下降的倒V 形狀態(tài)。由美國“次債危機”與國內(nèi)因素共振引發(fā)了21 世紀(jì)以來最為嚴(yán)重的一次經(jīng)濟增長劇烈震蕩，“四萬億元”投資計劃等國家政策的刺激，使得2009 年1 季度經(jīng)濟增長觸底后迅速回升，經(jīng)濟形勢逐漸穩(wěn)定。第三階段為2011年3 季度—2016 年1 季度，經(jīng)濟增長動力風(fēng)險再次呈上升趨勢。反危機刺激政策退出后，我國出現(xiàn)經(jīng)濟內(nèi)生增長動力不足以及長期積累的結(jié)構(gòu)性矛盾問題，經(jīng)濟主要矛盾已經(jīng)轉(zhuǎn)移到供給側(cè)。第四階段為2016 年2 季度—2018 年4 季度，經(jīng)濟增長動力風(fēng)險小幅度下降并保持較為穩(wěn)定的水平。2015 年底，我國提出供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，增強經(jīng)濟持續(xù)增長動力。近幾年，我國深化供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，實體經(jīng)濟活力不斷釋放，這表明我國經(jīng)濟增長動力風(fēng)險保持在穩(wěn)定水平。

（2）證券市場泡沫風(fēng)險可以分為三個階段。第一階段為2002 年1 季度—2006 年4 季度，證券市場泡沫風(fēng)險保持較低水平。我國經(jīng)濟高速發(fā)展、人民幣匯率改革引起人民幣升值預(yù)期、2005 年股權(quán)分置改革，在這樣利好背景烘托下，我國股市出現(xiàn)恢復(fù)性上漲，股市風(fēng)險較低。第二階段為2007 年1 季度—2008 年4 季度，證券市場泡沫風(fēng)險呈現(xiàn)出“過山車”式的大幅度先升后降。股權(quán)分置改革成為股市繁榮的制度基礎(chǔ)，2007 年我國股市一片狂熱，上證指數(shù)創(chuàng)歷史新高。2008 年初受美國次貸危機的影響，我國股市風(fēng)險顯著上升。2008 年底，“四萬億元”投資政策和十大產(chǎn)業(yè)振興規(guī)劃的出臺，使得股市也迅速出現(xiàn)了恢復(fù)性上漲，股市風(fēng)險逐步降低。第三階段為2009 年1 季度—2018 年4 季度，證券市場泡沫風(fēng)險呈現(xiàn)“M”形狀態(tài)。2008年經(jīng)濟刺激計劃負(fù)面效應(yīng)逐步顯現(xiàn)，如通貨膨脹、資產(chǎn)價格泡沫等，貨幣政策在2009 年3 季度逐步開始收緊，股市也進入了新一輪下跌周期。2015 年上半年我國股市出現(xiàn)了極其嚴(yán)重的泡沫，在政府采取一系列重要救市政策后市場逐步穩(wěn)定。2018 年以來，我國加強對股市的監(jiān)管，堅持資本市場服務(wù)實體經(jīng)濟，股市泡沫風(fēng)險在一定程度上得到控制。

（3）外部經(jīng)濟風(fēng)險可以分為三個階段。第一階段為2002 年1 季度—2006 年4 季度，我國外部經(jīng)濟風(fēng)險持續(xù)降低。2001 年中國加入世貿(mào)組織，意味著中國將在世貿(mào)嚴(yán)格規(guī)則下處理事務(wù)，并且為我國對外貿(mào)易的發(fā)展提供新的契機。此外，我國基本解決了外匯短缺困難，并且國家制定了“保持國際收支平衡”的宏觀調(diào)控新目標(biāo)，外部市場風(fēng)險得到有效降低。第二階段為2007 年1 季度—2014 年4 季度，我國外部經(jīng)濟風(fēng)險先升后降。2008 年金融海嘯對我國外部市場產(chǎn)生了巨大的沖擊，2010 年我國匯率改革緩解了外部市場的風(fēng)險。第三階段為2015年1季度—2018 年4 季度，我國外部經(jīng)濟風(fēng)險大幅度上升并保持在高位。這一時期，全球經(jīng)濟遭受“全球性”逆風(fēng)，各種貿(mào)易保護主義不斷增加。2018 年中美貿(mào)易摩擦對我國外部經(jīng)濟風(fēng)險產(chǎn)生很大影響，風(fēng)險呈現(xiàn)上升趨勢。

（4）房地產(chǎn)價格泡沫風(fēng)險可以分為三個階段。第一階段為2002 年1 季度—2008 年3 季度，房地產(chǎn)價格泡沫風(fēng)險呈窄幅波動狀態(tài)。2004 年國家針對土地、信貸等方面出臺了一系列調(diào)控政策來應(yīng)對我國固定資產(chǎn)投資增長過快問題，使房地產(chǎn)市場的發(fā)展保持穩(wěn)定狀態(tài)。第二階段為2008年4季度—2009年4 季度，金融危機期間，我國房地產(chǎn)價格泡沫風(fēng)險先經(jīng)歷了大幅上升的階段，而后在政府房地產(chǎn)市場調(diào)控政策影響下又開始下降。第三階段為2010年1季度—2018 年4 季度，我國房地產(chǎn)價格泡沫風(fēng)險呈窄幅波動狀態(tài)。2010 年以來我國房地產(chǎn)市場的調(diào)控措施不斷加強，房地產(chǎn)市場的投機性行為得到遏制，房地產(chǎn)價格泡沫風(fēng)險下降。2018 年，政府不斷加大對房地產(chǎn)市場調(diào)控力度，房地產(chǎn)價格泡沫風(fēng)險在一定程度上得到控制。

（5）經(jīng)濟脆弱性風(fēng)險可以分為三個階段。第一階段為2002 年1 季度—2010 年2 季度，我國經(jīng)濟脆弱性風(fēng)險持續(xù)下降。此段時期，我國銀行資本充足率持續(xù)提升、不良貸款率持續(xù)下降，財政赤字率保持穩(wěn)定。2003 年，我國國有商業(yè)銀行剝離不良資產(chǎn)、解決歷史包袱、進行股份制改革，提高了風(fēng)險防范水平，降低了我國經(jīng)濟脆弱性風(fēng)險。第二階段為2010年3季度—2012年1季度，經(jīng)濟脆弱性風(fēng)險呈現(xiàn)“M”形狀態(tài)。原因是我國財政赤字率在2010 年第四季度和2011 年第四季度出現(xiàn)異常值，呈現(xiàn)高風(fēng)險態(tài)勢。第三階段為2012 年2 季度—2018 年4 季度，這一階段，風(fēng)險處于較低水平。

（6）系統(tǒng)性金融風(fēng)險整體上呈現(xiàn)先下降后上升的趨勢，在全球金融危機階段有向上躍升的異常值，系統(tǒng)性金融風(fēng)險變化可分為四個階段。第一階段為2002 年1 季度—2006 年4 季度，中國系統(tǒng)性金融風(fēng)險呈現(xiàn)出小范圍波動下降的趨勢。第二階段為2007 年1 季度—2009 年4 季度，系統(tǒng)性金融風(fēng)險呈現(xiàn)出先升后降再升再降的“M”形的異常波動趨勢。第三階段為2010 年1 季度—2013 年4 季度，系統(tǒng)性金融風(fēng)險保持在較低水平。第四階段為2014年1季度—2018 年4 季度，系統(tǒng)性金融風(fēng)險不斷攀升后保持在相對較高水平。

四、系統(tǒng)性金融風(fēng)險對宏觀經(jīng)濟的動態(tài)影響分析

金融的發(fā)展?fàn)顩r與宏觀經(jīng)濟的運行狀況密切相關(guān)，金融既能夠?qū)暧^經(jīng)濟的發(fā)展起到有效的助推作用，又能給經(jīng)濟發(fā)展帶來一定程度的損害。因此，在經(jīng)濟新常態(tài)下助力經(jīng)濟穩(wěn)健發(fā)展的關(guān)鍵是有效防控系統(tǒng)性金融風(fēng)險、平衡好“防風(fēng)險”與“穩(wěn)增長”的關(guān)系。本文首先構(gòu)建系統(tǒng)性金融風(fēng)險與經(jīng)濟增長的VAR 模型，實證分析系統(tǒng)性金融風(fēng)險與宏觀經(jīng)濟波動的動態(tài)關(guān)系；然后構(gòu)建系統(tǒng)性金融風(fēng)險5 個風(fēng)險因子與經(jīng)濟增長的VAR 模型，實證分析5 個風(fēng)險因子與宏觀經(jīng)濟波動的動態(tài)關(guān)系。

向量自回歸模型（VAR 模型）是一種常用的計量經(jīng)濟模型，其原理是把每個內(nèi)生變量作為系統(tǒng)中所有內(nèi)生變量滯后值的函數(shù)來構(gòu)造模型，VAR 模型具有預(yù)測相互聯(lián)系的時間序列間的關(guān)系以及分析隨機擾動項對變量系統(tǒng)動態(tài)影響的作用。

（一）變量選取與數(shù)據(jù)來源

因子得分反映公共因子的波動特征，可以作為進一步分析系統(tǒng)性金融風(fēng)險對宏觀經(jīng)濟動態(tài)影響的原始數(shù)據(jù)。本文選取的變量包括：我國系統(tǒng)性金融風(fēng)險及其5 個風(fēng)險因子（分別用F、F1、F2、F3、F4、F5表示）和經(jīng)濟增長（用國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP 表示，代表宏觀經(jīng)濟）。其中系統(tǒng)性金融風(fēng)險及其5 個風(fēng)險因子數(shù)據(jù)采用上文得出的因子得分，GDP 數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局網(wǎng)站。各變量均采用2002 年1 季度至2018年4季度的季度數(shù)據(jù)。

表5 各變量平穩(wěn)性檢驗結(jié)果

（二）平穩(wěn)性檢驗

在對時間序列數(shù)據(jù)進行計量分析時，首先要對各變量進行平穩(wěn)性檢驗，否則直接進行計量分析可能導(dǎo)致偽回歸現(xiàn)象。本文采用ADF 檢驗來確定各變量的穩(wěn)定性，檢驗結(jié)果如表5所示。

從表5 可以看出，F(xiàn)2、F3、F4、F5 是平穩(wěn)序列，而GDP、F 和F1不平穩(wěn)。分別對GDP、F 和F1進行差分計算，得到的DGDP、DF 和DF1 經(jīng)檢驗是平穩(wěn)序列。其中，DGDP表示經(jīng)濟增長的變化，DF表示系統(tǒng)性金融風(fēng)險F 的變化，DF1表示風(fēng)險因子F1（經(jīng)濟增長動力風(fēng)險因子）的變化。本文最終用DGDP 和DF，以及DGDP、DF1、F2、F3、F4和F5分別建立VAR模型。

（三）實證分析

1．系統(tǒng)性金融風(fēng)險對宏觀經(jīng)濟動態(tài)影響的實證分析

（1）VAR模型的建立及其穩(wěn)定性檢驗。

建立VAR 模型首先需要確定最優(yōu)滯后階數(shù)，這里從滯后10 期中選取最優(yōu)滯后期，不同于以往文獻中僅采用AIC 和SC 兩個評價指標(biāo)來選擇滯后階數(shù)，本文借鑒武鵬等（2016）[12]提出的采用LR、FPE、AIC、SC 和HQ 等5 個評價指標(biāo)來共同確定最優(yōu)滯后階數(shù)的方法，按檢驗顯著量少數(shù)服從多數(shù)原則，由表6 可以看出最優(yōu)滯后階數(shù)為8，所以建立VAR（8）模型。然后，對VAR模型進行穩(wěn)定性檢驗（見圖2）。

從圖2 可以看出，VAR 模型的特征根均位于單位圓之內(nèi)，表明模型是穩(wěn)定的，根據(jù)其得出的脈沖響應(yīng)函數(shù)的結(jié)果是穩(wěn)健可靠的。

圖2 平穩(wěn)性檢驗結(jié)果

表6 滯后10期的各種檢驗統(tǒng)計量

（2）格蘭杰(Granger)因果檢驗。

表7 格蘭杰因果檢驗結(jié)果

格蘭杰因果檢驗是一種用于判斷一個變量的變化是否是另一個變量變化的原因的方法，實質(zhì)上是檢驗一個變量的滯后變量是否可以引入到其他變量方程中，如果可以，則稱它們具有格蘭杰因果關(guān)系。格蘭杰因果檢驗結(jié)果表明：DF 對DGDP 存在10%顯著性水平上的單向因果關(guān)系，DGDP 對DF 存在1%顯著性水平上的單向因果關(guān)系（見表7）。

（3）脈沖響應(yīng)分析。

根據(jù)VAR 模型的結(jié)果，進一步做脈沖響應(yīng)分析和方差分解，研究系統(tǒng)性金融風(fēng)險與宏觀經(jīng)濟波動的動態(tài)關(guān)系。脈沖響應(yīng)函數(shù)刻畫的是：給某個變量1 個標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊后其對各變量的動態(tài)影響。用以描述系統(tǒng)對單位沖擊做出的動態(tài)反應(yīng)，判斷變量之間存在的互動關(guān)系及持續(xù)性。本文將響應(yīng)期數(shù)定為10 期，當(dāng)模型內(nèi)各個變量分別出現(xiàn)1 個標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊時，便得到經(jīng)濟增長的脈沖響應(yīng)函數(shù)（見圖3）。其中，橫軸表示沖擊作用的響應(yīng)期數(shù)（季度），縱軸表示單位沖擊引起的波動（以百分比表示）。

圖3 DGDP對來自各變量一個標(biāo)準(zhǔn)差沖擊的脈沖響應(yīng)

脈沖響應(yīng)分析結(jié)果表明：

①對于經(jīng)濟增長自身的沖擊，經(jīng)濟增長立刻有較強的正向波動，說明經(jīng)濟增長在前期具有比較大的慣性；但沖擊時間不長，隨后一期快速下降，之后趨于平穩(wěn)，說明隨著時間的推移，其對自身的影響迅速減弱。

②對于系統(tǒng)性金融風(fēng)險的沖擊，經(jīng)濟增長在前5 期變化不大，說明經(jīng)濟增長對系統(tǒng)性金融風(fēng)險的反應(yīng)存在時滯性；第5 期之后，系統(tǒng)性金融風(fēng)險對經(jīng)濟增長開始產(chǎn)生副作用；從第10 期開始，副作用逐漸消失，表明國家對系統(tǒng)性金融風(fēng)險進行控制，風(fēng)險被逐步化解。

2．系統(tǒng)性金融風(fēng)險的5 個風(fēng)險因子對宏觀經(jīng)濟動態(tài)影響的實證分析

（1）VAR模型的建立及其穩(wěn)定性檢驗。

這里從滯后5期中選取最優(yōu)滯后期，由于按AIC原則和SC原則選取的滯后階數(shù)不同，所以本文借鑒武鵬（2016）[12]提出的方法，按檢驗顯著量少數(shù)服從多數(shù)原則，由表8 可以看出最優(yōu)滯后階數(shù)為4，所以建立VAR（4）模型。然后，對VAR 模型進行穩(wěn)定性檢驗（見圖4）。

圖4 平穩(wěn)性檢驗結(jié)果

從圖4 可以看出，VAR 模型的特征根均位于單位圓之內(nèi)，表明模型是穩(wěn)定的，根據(jù)其得出的脈沖響應(yīng)函數(shù)的結(jié)果是穩(wěn)健可靠的。

表8 滯后5期的各種檢驗統(tǒng)計量

表9 格蘭杰因果檢驗結(jié)果

（2）格蘭杰(Granger)因果檢驗。

格蘭杰因果檢驗結(jié)果表明：F2 對DGDP、F2 對DF1、F4對DF1存在1%顯著性水平上的單向因果關(guān)系，DGDP 對DF1、DGDP 對F5、F2 對F3、F5 對DF1 存在5%顯著性水平上的單向因果關(guān)系，F(xiàn)5 對F3 存在10%顯著性水平上的單向因果關(guān)系（見表9）。

（3）脈沖響應(yīng)分析。

根據(jù)VAR 模型的結(jié)果，進一步做脈沖響應(yīng)分析和方差分解，研究系統(tǒng)性金融風(fēng)險的5 個風(fēng)險因子與宏觀經(jīng)濟波動的動態(tài)關(guān)系。脈沖響應(yīng)分析結(jié)果（見圖5）表明：

①對于經(jīng)濟增長自身的沖擊，經(jīng)濟增長立刻有較強的正向波動，說明經(jīng)濟增長在前期具有比較大的慣性；但沖擊時間不長，隨后一期快速下降，之后趨于平穩(wěn)，說明隨著時間的推移，其對自身的影響迅速減弱。

②對于經(jīng)濟增長動力風(fēng)險因子的沖擊，經(jīng)濟增長在前3 期處于負(fù)向波動，說明經(jīng)濟增長動力風(fēng)險因子在短期對經(jīng)濟增長具有明顯的阻滯作用；第4期轉(zhuǎn)為正向，之后趨于平穩(wěn)，說明在長期其對經(jīng)濟增長的影響逐漸減弱，表明我國可以及時地采取各種措施來逐步化解經(jīng)濟增長動力不足的風(fēng)險。

圖5 DGDP對來自各變量一個標(biāo)準(zhǔn)差沖擊的脈沖響應(yīng)

③對于證券市場泡沫風(fēng)險因子的沖擊，經(jīng)濟增長在前2 期沒有太大的變化，說明剛開始時證券市場泡沫風(fēng)險的發(fā)生并沒有立刻影響經(jīng)濟增長，經(jīng)濟增長對證券市場泡沫風(fēng)險的反應(yīng)存在一定的時滯性；第3期突然轉(zhuǎn)為負(fù)向波動且負(fù)向波動持續(xù)到第8期，在第9 期又轉(zhuǎn)為正向波動并且波動趨于平穩(wěn)。說明在長期中，證券市場泡沫風(fēng)險對經(jīng)濟增長產(chǎn)生負(fù)面影響且持續(xù)時間較長。

④對于外部經(jīng)濟風(fēng)險因子的沖擊，經(jīng)濟增長在前2 期沒有太大的變化，說明經(jīng)濟增長對外部經(jīng)濟風(fēng)險的反應(yīng)存在一定的時滯性；緊接著在第3 期突然大幅度轉(zhuǎn)為負(fù)向波動，說明外部經(jīng)濟風(fēng)險對經(jīng)濟增長產(chǎn)生較大的阻滯作用；在第4 期又轉(zhuǎn)為正向波動，隨后趨于平穩(wěn)，表明我國在面對外部經(jīng)濟風(fēng)險時能及時采取各種措施化解風(fēng)險，降低對經(jīng)濟增長的影響。

⑤對于房地產(chǎn)價格泡沫風(fēng)險因子的沖擊，經(jīng)濟增長在前5 期沒有大變化，說明經(jīng)濟增長對房地產(chǎn)價格泡沫風(fēng)險的反應(yīng)存在較長的時滯性；從第6 期開始轉(zhuǎn)為負(fù)向波動且波幅很小，并從第9 期開始趨于平穩(wěn)，說明房地產(chǎn)價格泡沫風(fēng)險對經(jīng)濟增長產(chǎn)生較小的負(fù)面影響，且隨著國家對房地產(chǎn)市場進行調(diào)控，風(fēng)險被逐步化解。

⑥對于經(jīng)濟脆弱性風(fēng)險因子的沖擊，經(jīng)濟增長在前3 期處于負(fù)向波動狀態(tài)，然后在正負(fù)向之間不斷波動，并且波動幅度逐漸減小。這說明經(jīng)濟脆弱性風(fēng)險在一開始便對經(jīng)濟增長產(chǎn)生負(fù)向作用，但在國家進行宏觀調(diào)控以及金融機構(gòu)進行自我調(diào)節(jié)之后，經(jīng)濟脆弱性風(fēng)險被緩釋，逐漸減小對經(jīng)濟增長的影響。

（4）方差分解。

方差分解是通過分析每一個結(jié)構(gòu)沖擊對內(nèi)生變量變化的貢獻度，進而評價不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性。這里對經(jīng)濟增長進行方差分解，分析系統(tǒng)性金融風(fēng)險的5 個風(fēng)險因子對經(jīng)濟增長波動的解釋程度，結(jié)果見圖6。

圖6 DGDP的方差分解

由經(jīng)濟增長的方差分解可以發(fā)現(xiàn)：除去經(jīng)濟增長自身的影響，前兩期經(jīng)濟脆弱性風(fēng)險解釋能力最強；第3 期至第5 期外部經(jīng)濟風(fēng)險解釋能力最強，證券市場泡沫風(fēng)險次之，經(jīng)濟增長動力風(fēng)險第三，經(jīng)濟脆弱性風(fēng)險第四，房地產(chǎn)價格泡沫風(fēng)險的解釋能力最??；從第6 期開始證券市場泡沫風(fēng)險的解釋能力超過外部市場風(fēng)險，其余變量的解釋能力保持穩(wěn)定水平。

五、結(jié)論與建議

本文主要結(jié)論如下：

（1）基于2002年到2018年季度數(shù)據(jù)的實證結(jié)果表明，我國系統(tǒng)性金融風(fēng)險的5 個風(fēng)險因子按重要性依次為：經(jīng)濟增長動力風(fēng)險、證券市場泡沫風(fēng)險、外部經(jīng)濟風(fēng)險、房地產(chǎn)價格泡沫風(fēng)險、經(jīng)濟脆弱性風(fēng)險。

（2）從系統(tǒng)性金融風(fēng)險整體來看，其對經(jīng)濟增長的影響存在時滯性，第5 期以后系統(tǒng)性金融風(fēng)險開始對經(jīng)濟增長產(chǎn)生副作用。

（3）證券市場泡沫風(fēng)險、外部經(jīng)濟風(fēng)險和房地產(chǎn)價格泡沫風(fēng)險對經(jīng)濟增長的影響存在時滯性，且房地產(chǎn)價格泡沫風(fēng)險的時滯最長，長達5 期；經(jīng)濟增長動力風(fēng)險和經(jīng)濟脆弱性風(fēng)險從第1 期開始便對經(jīng)濟增長產(chǎn)生負(fù)面影響，但從第4 期開始這些風(fēng)險得以緩釋。

（4）從影響程度上來看，外部經(jīng)濟風(fēng)險對經(jīng)濟增長的負(fù)面影響最大，其次是證券市場泡沫風(fēng)險；從影響時長上來看，證券市場泡沫風(fēng)險對經(jīng)濟增長的負(fù)面影響持續(xù)的時間最長，其次是房地產(chǎn)價格泡沫風(fēng)險。

針對上述研究結(jié)論，本文認(rèn)為要防范我國系統(tǒng)性金融風(fēng)險，降低其對宏觀經(jīng)濟波動的影響，應(yīng)采取以下對策。

（1）深化金融體制改革，著力提升監(jiān)管效能。隨著金融業(yè)的快速發(fā)展和以互聯(lián)網(wǎng)為特征的新的金融業(yè)態(tài)的不斷涌現(xiàn)，金融風(fēng)險的復(fù)雜性日益凸顯，如何應(yīng)對由多種因素導(dǎo)致的系統(tǒng)性金融風(fēng)險是我國監(jiān)管層首要考慮的問題。金融體制改革和防風(fēng)險是協(xié)調(diào)一致的，深化金融體制改革、增強金融服務(wù)實體經(jīng)濟能力是降低金融風(fēng)險的根本方法。要不斷健全金融混業(yè)經(jīng)營的統(tǒng)一監(jiān)管框架，引入線上線下先進科技，加強監(jiān)管的整體性、系統(tǒng)性、協(xié)調(diào)性、實時性。要平衡好“防風(fēng)險”和“穩(wěn)增長”之間的關(guān)系，切實保障金融安全，堅決守住不發(fā)生系統(tǒng)性風(fēng)險的底線[13]。

（2）重點防范證券市場金融系統(tǒng)性風(fēng)險的發(fā)生。監(jiān)管層應(yīng)密切跟蹤流動性的情況，謹(jǐn)防流動性過度涌入證券市場，導(dǎo)致股市產(chǎn)生大量泡沫，同時引導(dǎo)更多的流動性進入實體經(jīng)濟；監(jiān)管層應(yīng)轉(zhuǎn)變重上市輕退市的監(jiān)管理念，嚴(yán)格規(guī)范交易所的行為，促使其承擔(dān)起應(yīng)盡的督促退市的責(zé)任。同時，相關(guān)部門應(yīng)繼續(xù)加強對上市公司和機構(gòu)投資者的監(jiān)管，嚴(yán)厲查處操縱股價、披露虛假信息等行為，提高執(zhí)法效率；要從根本上防范我國股市暴漲暴跌，必須促進股票價格的市場化。此外，還要加強對投資者的教育，培養(yǎng)理性投資觀念，以維護股票市場的健康穩(wěn)定發(fā)展。

（3）謹(jǐn)防外部經(jīng)濟風(fēng)險對我國經(jīng)濟發(fā)展的沖擊。在全球經(jīng)濟金融一體化時代，世界各國經(jīng)濟金融的聯(lián)系日益緊密，風(fēng)險的傳導(dǎo)性也不斷增大。

首先，對我國跨境資本流動建立準(zhǔn)確的動態(tài)衡量機制，以防范美聯(lián)儲貨幣政策帶來的沖擊。

其次，繼續(xù)堅持匯率市場化改革，加強人民幣匯率彈性，有效引導(dǎo)匯率預(yù)期，使匯率能夠更好地發(fā)揮緩沖器的作用，降低外部沖擊對國內(nèi)宏觀經(jīng)濟和金融穩(wěn)定的影響。

（4）大力推進房地產(chǎn)金融“供給側(cè)改革”。

首先，完善多層次住房供應(yīng)和保障體系；設(shè)計合理、嚴(yán)密的房地產(chǎn)稅制，抑制土地的過度投機。

其次，積極拓展房地產(chǎn)企業(yè)多樣化融資渠道，支持符合條件的房企推進市場化債轉(zhuǎn)股。

再次，完善房地產(chǎn)金融監(jiān)管制度，加強房地產(chǎn)信貸監(jiān)管，合理控制房地產(chǎn)信貸規(guī)模，引導(dǎo)商業(yè)銀行改善信貸業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)，建立房地產(chǎn)金融風(fēng)險預(yù)警體系，有效管控信貸風(fēng)險。