■姚登寶，施 騰，鄧瀟瀟

一、引言與文獻綜述

隨著2008年金融危機和2010年歐債危機的“霧霾”漸漸消散，我國股市迎來了新一輪“牛市”，“改革?！薄皣遗！钡葌餮猿涑庵麄€股票市場，大量資金涌入股市，金融杠桿化程度日益加深，股市流動性逐漸從短缺狀態(tài)轉為過剩狀態(tài)。然而，流動性過剩往往隱藏著巨大的風險。2015年6月中旬，證監(jiān)會清查場外配資拉開了本輪“股災”序幕，上證指數(shù)在短短三周內跌幅高達32%，A股市值瞬間蒸發(fā)超過25萬億元。高杠桿的場外配資在股市下跌時紛紛要求追加保證金，而流動性逆轉導致保證金無法及時補充而被強制平倉，引發(fā)股市進一步下挫，產生系列連鎖反應，形成金融“去杠桿”與流動性緊縮的惡性循環(huán)。從在滬深港上市的40多家國內大型證券公司中選取資產規(guī)模最大、實力最強的8家證券公司（華泰、中信、國泰君安、廣發(fā)、海通、申萬宏源、招商、中金），以2007年12月至2018年6月半年期的凈資本/負債和總資產/股權分別作為證券公司的流動性和杠桿狀況的指標，通過加權平均法算得平均流動性與平均杠桿如圖1所示。

圖1 平均杠桿與平均流動性

圖1為證券公司平均杠桿與平均流動性的散點圖，其中實線為散點圖的擬合曲線。可以發(fā)現(xiàn)，券商的杠桿與流動性之間存在著明顯的負相關關系。隨著杠桿的不斷上升，企業(yè)資產的流動性會逐漸下降，而隨著金融杠桿上升，企業(yè)流動性下降幅度逐漸減小，最終流動性趨于穩(wěn)定。說明金融杠桿可以通過微觀層面的證券公司杠桿交易行為間接影響企業(yè)資產的流動性變化。金融過度杠桿化將會導致銀行信用擴張、投資者情緒高漲、資產價格泡沫等結果，并最終表現(xiàn)為流動性過剩。泡沫一旦破裂，金融機構紛紛縮減或停止杠桿交易，引發(fā)信貸收縮、資產價格暴跌和市場低迷等現(xiàn)象，流動性瞬間從過剩變?yōu)榫o縮。自2015年12月開始，去杠桿政策逐漸從實體經(jīng)濟領域向金融領域深化，金融市場在國家強監(jiān)管政策背景下維持著較低的流動性水平。2018年12月24日中央經(jīng)濟工作會議再次強調堅持結構性去杠桿的基本思路，保持流動性合理充裕，防范和化解可能出現(xiàn)的重大金融風險。因此，揭示金融杠桿影響我國股市流動性的內在機理，分析金融杠桿驅動股市流動性在不同狀態(tài)之間轉換的動態(tài)過程，具有重要的理論價值和現(xiàn)實意義。

金融杠桿本質上是金融機構、金融資產或金融市場中總資產與其自有資本的比值，是投資者進行杠桿交易的結果。國內外學者對金融杠桿的測度方法進行了廣泛研究?？傮w來說，金融杠桿的測度方法主要包括私人部門信貸/GDP（Era&Narapong，2013）、M2/GDP（陳雨露等，2014；馬勇和陳雨露，2017）、全社會總負債/GDP（譚海鳴等，2016）、扣除股票的社會融資規(guī)模存量/GDP（譚海鳴等，2016）、金融機構總債務/GDP（馬建堂，2016）、（金融機構各項貸款余額+債券余額）/GDP（方芳和黃汝南，2017）等。通過對這些代理指標進行總結，筆者將從宏觀層面和微觀層面兩個方面測度金融杠桿。

股票市場作為資本市場的重要組成部分，其流動性強弱直接影響著股票市場的運行效率及其穩(wěn)定性。然而，流動性又是一個多維度概念，正如Kyle（1985）曾指出流動性是一個含糊的、難以刻畫的概念，包含了寬度、深度、即時性和彈性等多方面特征。市場流動性概念的多元化導致了其測度方法也有所差別，主要可分為兩類：一類是從寬度、深度、緊度和彈性等方面進行測度，如Kyle（1985）、北京大學宏觀組等（2008）；另一類是從交易價格、交易量和市場沖擊等方面進行分析，如Amihud（2002）、Chung&Chuwonganant（2014）、葉 莉 等（2019）。結合我國實際，基于姚登寶（2017）等學者“價量結合”的思想，筆者將利用收益率和換手率來構建股市流動性指標。

金融杠桿化或去杠桿過程會對股票市場及其流動性產生重要影響，Tepper&Borowiecki（2014）發(fā)現(xiàn)金融杠桿導致的爆發(fā)性行為及其順周期性波動會引發(fā)金融市場的不穩(wěn)定；Adrian&Boyarchenko（2015）認為金融機構面臨的風險約束會引發(fā)金融杠桿的順周期波動，信貸的波動和風險定價的調整會導致內生性的系統(tǒng)性風險；Dell et al.（2017）基于美聯(lián)儲1997—2011年關于商業(yè)貸款數(shù)據(jù)研究了銀行杠桿與貨幣政策風險的傳導渠道。國內學者也做了相關研究，如劉信群和劉江濤（2013）利用2004至2011年中國上市商業(yè)銀行面板數(shù)據(jù)分析了杠桿率、流動性與經(jīng)營績效之間的關系；陳雨露等（2014）和馬建堂等（2016）分析了我國金融杠桿與系統(tǒng)性風險之間的關系及其防范策略等。

已有文獻大多分析宏觀金融杠桿經(jīng)由信貸、消費、投資和社會需求等渠道對股票市場及其穩(wěn)定性的間接影響，鮮有從金融杠桿的多維視角直接分析其對股市流動性狀態(tài)的動態(tài)影響。鑒于此，筆者擬從宏觀和微觀兩個層面測度金融杠桿，在理論上揭示金融杠桿影響股市流動性及其狀態(tài)變化的內在機理，并利用MS-VAR模型檢驗金融杠桿影響股市流動性的狀態(tài)轉換效應。主要的創(chuàng)新點和貢獻之處包括：第一，從金融杠桿的多維視角來系統(tǒng)揭示股票市場流動性的狀態(tài)轉換機制；第二，從理論和實證上直接分析金融杠桿影響股市流動性的狀態(tài)轉換機制；第三，為豐富流動性理論，提高流動性監(jiān)管的科學性、政策方向和調整力度提供一個新的研究視角。

二、金融杠桿影響股市流動性狀態(tài)的內在機理

金融杠桿是一個多維度概念，總體來說，可以從宏觀和微觀兩個層面進行理解，其中宏觀層面的金融杠桿主要來自經(jīng)濟周期中一國貨幣市場的貨幣超發(fā)，而微觀層面的金融杠桿主要來自金融機構內部的投資杠桿。兩類金融杠桿通過貨幣供給、投資者行為、市場預期等渠道對股市流動性及其狀態(tài)產生深遠影響（如圖2所示）。

圖2 金融杠桿影響股市流動性狀態(tài)的作用機制

第一，宏觀層面上，金融杠桿擴張往往與貨幣供應量增加密切相關，主要通過直接影響股票市場中的資金量引發(fā)股市流動性的波動。一方面，投資者可用于投資股票的資金量增加，另一方面，貨幣過量供給導致利率下降，投資者參與股市的意愿大幅提升，大量資金進入股市，推高整體股價，強化股市流動性，股市流動性向更強的狀態(tài)發(fā)生轉換。然而，增發(fā)的大量貨幣被資產價格而非實物價格所“吸收”，貨幣供應量超過GDP的增長會引發(fā)“資產泡沫”，導致風險積聚。一旦受到外部沖擊，過度杠桿化所產生的“資產泡沫”被擠壓，大量資金撤出股市，引起股價大跌，股市流動性顯著減弱，其狀態(tài)也由過剩變?yōu)榫o縮，甚至枯竭，嚴重時可能會引發(fā)股市流動性危機。

第二，微觀層面上，金融杠桿主要通過金融機構自身的杠桿運作，即資產負債表的擴張和收縮間接影響股市流動性狀態(tài)。具體而言，金融機構依賴資本市場開展信貸業(yè)務，通過向股市提供融資融券、分級基金、單一賬戶結構化信托、場外配資等服務擴充其資產負債表，而投資者可以借助一定的杠桿買入數(shù)倍于自有資金價值的股票，股票市場的成交量被成倍放大，股市流動性隨之變強，其狀態(tài)也由平穩(wěn)轉換為過剩。反之，當金融機構“去杠桿”時，保證金比率將進一步上升，杠桿資金風險敞口加大，投資者將通過出售股票來降低杠桿以控制風險，金融杠桿調整的反饋機制導致股價大幅下跌，推動資本流出股市，進而導致成交量銳減和股市流動性萎縮。同時，股市的羊群效應將加劇投資者恐慌情緒的蔓延，增加股市流動性由過剩向緊縮轉換的程度，容易引起“流動性踩踏”。此外，金融機構杠桿還會通過影響融資成本，進而影響企業(yè)投資意愿和資金運作效率，對股市流動性水平及其狀態(tài)產生影響。

三、計量模型與估計

Golfeld&Quandt（1973）將 Markov狀態(tài)轉換機制引入到VAR模型中，提出MS-VAR模型，并經(jīng)Hamilton（1989）、Krolzig（1997）等學者逐步發(fā)展，已成為研究經(jīng)濟變量之間非線性關系的重要方法。因此，筆者將采用MS-VAR模型深入分析不同狀態(tài)下金融杠桿對股市流動性的動態(tài)影響。

假設模型的回歸參數(shù)主要依賴于一個不可觀測的時變狀態(tài)變量st，且該變量服從一個嚴平穩(wěn)的Markov-Switching過程。這里給出m個狀態(tài)、滯后n階的MS（m）-VAR（n）模型如下：

其中，v為常數(shù)向量，Aj為不同狀態(tài)下各變量滯后值的系數(shù)，ut為擾動項且滿足正態(tài)分布，st={1，2，3，…，m}為不可觀測的時變狀態(tài)變量，m為狀態(tài)數(shù)。

根據(jù) Krolzig（1997），v、At、ut取值隨狀態(tài)變量 st的變化而變化，且st遍歷不可約的m個狀態(tài)的轉換概率可用Markov轉換矩陣表示：

此外，根據(jù)式（1）中均值、截距、回歸系數(shù)以及擾動項方差是否隨著st變化，可將式（1）演化出MSM-VAR，MSI-VAR，MSA-VAR和MSH-VAR等形式。其中根據(jù)均值或截距項是否和方差同時隨st變化，還可細分為MSMH-VAR和MSIH-VAR等形式。實際應用中，可利用EM算法實現(xiàn)MS-VAR模型的參數(shù)估計，并根據(jù)AIC、LL、HQ和SC等準則選擇最優(yōu)模型。

四、金融杠桿與股市流動性的測度方法

（一）金融杠桿

理論上，金融杠桿通常用私人部門信貸總額/GDP（陳雨露等，2014）、M2/GDP（馬勇等，2017）、總債務/GDP（譚海鳴等，2016；馬建堂等，2016）等指標來測度。然而，金融杠桿本質上是金融機構、金融市場中總資產與其自有資本的比值，體現(xiàn)了金融產品交易的“乘數(shù)效應”。因此，在兼顧宏觀層面的貨幣市場與微觀層面的金融機構兩個方面金融杠桿因素的基礎上，從宏觀和微觀兩個層面來構建金融杠桿指標。

其中，F(xiàn)L、FB分別表示金融機構各項貸款和債券的余額，當MFLt或MFOLt越大時，表示對應的金融杠桿越高，反之則越低。

（二）股市流動性

姚登寶（2017）指出股市流動性應兼顧“時間尺度”和“價格尺度”的雙重屬性，鑒于我國股票市場以指令驅動交易制度為主，沒有做市商制度，故以價格與換手率為基礎，結合“量價結合”的思想，構建如下的股市流動性指標（SL）：

其中，Pt和Turnt分別為t時刻股票的收盤價和換手率。當SLt越大時，說明單位換手率引起了更大的價格波動，則股市流動性越弱，反之則越強。

五、基于MS-VAR模型的實證分析

（一）變量選擇和統(tǒng)計分析

采用的研究樣本為2005年10月至2018年8月的月度數(shù)據(jù)，用M2/GDP和金融機構信貸總額/GDP來測度金融杠桿水平。其中，M2、GDP、金融機構貸款余額和金融機構債券余額等數(shù)據(jù)來自中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫。同時，M2、GDP數(shù)據(jù)采用CensusX12方法進行季節(jié)性調整，而GDP則通過線性插值將季度數(shù)據(jù)轉換為月度數(shù)據(jù)。股市流動性指標中的收盤價和換手率數(shù)據(jù)來自同花順金融數(shù)據(jù)庫。

利用式（3）-（5）可以計算得到兩類金融杠桿指標和股市流動性指標，各變量的描述性統(tǒng)計如表1所示：

表1 各變量的描述性統(tǒng)計

圖3 金融杠桿（上）和股市流動性（下）的趨勢圖

從表1和圖3可知，MFL的均值最大，MFOL波動最強，而SL的均值最小且波動也最弱，三個變量大致滿足正偏且峰度較大，呈現(xiàn)金融時間序列常見的“尖峰厚尾”特征，J-B統(tǒng)計量顯示在1%顯著性水平下均拒絕服從正態(tài)分布的原假設。此外，由圖3可得，自2006年來，我國宏微觀金融杠桿總體上呈波動上升趨勢，但近年來，隨著金融供給側改革的實施，我國宏觀金融杠桿有較為明顯的下降，而微觀金融杠桿繼續(xù)上升，宏觀金融杠桿與微觀金融杠桿出現(xiàn)了背離，說明分別從宏觀和微觀兩個層面研究金融杠桿影響股市流動性的狀態(tài)轉換效應是有意義的。

為了對不同口徑的金融杠桿指標進行比較，需要對所有指標進行標準化處理，標準化方法如下：

其中，X為各個指標變量，X為變量的平均值，s（X）為指標變量的標準差，Xsd為生成的均值為0、方差為1的標準化指數(shù)。由于SL是負向指標，因此先對其進行正向化處理，再將正向化后的股市流動性數(shù)據(jù)和宏觀金融杠桿、微觀金融杠桿數(shù)據(jù)帶入式（6）進行標準化，為簡化標記，標準化后的變量名保持不變。

為了防止出現(xiàn)偽回歸，需要對各變量數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗，如表2所示，股市流動性在1%的顯著性水平下是平穩(wěn)的，而宏觀金融杠桿、微觀金融杠桿都是在1%的顯著性水平下一階差分平穩(wěn)。因此，筆者選擇兩類金融杠桿的一階差分和股市流動性一起構建MS-VAR模型。

表2 各變量的平穩(wěn)性檢驗

（二）MS-VAR模型選取

利用宏觀金融杠桿（MFL）、微觀金融杠桿（MFOL）和股市流動性（SL）構建三個變量的MSVAR模型。為了確定模型的截距、均值、方差是否具有時變狀態(tài)效應，這里根據(jù)AIC、SC、LL等準則進行模型比較，從而選出最優(yōu)的MS-VAR模型，如表3所示。

表3 MS-VAR模型的選擇

由表3可知，根據(jù)AIC、SC和LL等準則，MSIH（3）-VAR（3）的擬合效果最好，即存在3個狀態(tài)、滯后3階且截距和異方差均具有狀態(tài)效應。另外，MSIH（3）-VAR（3）模型 的 LR 線 性 檢驗值 為281.2042，卡方統(tǒng)計量的P值小于1%，顯著地拒絕線性系統(tǒng)的原假設，因此選擇MSIH（3）-VAR（3）是相對合適的。

（三）MS-VAR模型的參數(shù)估計

表4給出了MSIH（3）-VAR（3）模型的參數(shù)估計結果，通過比較三種不同狀態(tài)下模型的截距項和標準差可以發(fā)現(xiàn)，狀態(tài)1表示的是股市處于低迷期、股價波動較大、股市流動性最小且宏微觀金融杠桿水平均較低的狀態(tài)。狀態(tài)3表示的是股市處于膨脹期、股價波動也較大、股市流動性最好且宏微觀金融杠桿水平最高的狀態(tài)。而狀態(tài)2則表示處于狀態(tài)1和狀態(tài)3之間的狀態(tài)，即股市處于平穩(wěn)期、股價波動較小、流動性較好，且宏微觀金融杠桿較高的狀態(tài)。另外，值得注意的是，在SL方程中，MFL的滯后二期和MFOL的滯后一期對SL的影響尤為顯著，說明宏微觀金融杠桿的調整對股市流動性波動具有一定的引導和領先作用。

表4 MSIH（3）-VAR（3）模型參數(shù)估計結果

圖4給出了MSIH（3）-VAR（3）模型的狀態(tài)轉換概率圖，結果表明，市場流動性具有較明顯的狀態(tài)效應，在所有151個時點中（2006年2月—2018年8月）大致可劃分為三種狀態(tài)區(qū)間。表5給出了各種狀態(tài)的時間區(qū)間分布?？傮w上看，除了在年初年末的6個時點上股市流動性處于狀態(tài)3，其他時間上系統(tǒng)基本都處于狀態(tài)1與狀態(tài)2相互轉換的過程。從股市流動性的走勢看，在樣本期內，2007—2008年和2015年兩個股市大起大落的重要時點，系統(tǒng)都從狀態(tài)2向狀態(tài)1進行了轉換，這也符合股市流動性由強變弱的事實。而且，加杠桿以及去杠桿的時間點，也與國家杠桿調整政策的實施節(jié)點大致吻合。

圖4 MSIH（3）-VAR（3）模型的狀態(tài)轉換概率圖

表5 三種狀態(tài)的時間區(qū)間分布

表6給出了不同狀態(tài)之間的轉換概率及狀態(tài)特性。首先，從轉換概率可知，系統(tǒng)維持在狀態(tài)1、狀態(tài)2和狀態(tài)3的概率分別為0.7815、0.8305和0.1261，且在不同狀態(tài)之間進行轉換的概率也有所差別，表明系統(tǒng)在不同狀態(tài)之間轉換存在明顯的非對稱性，且系統(tǒng)維持在狀態(tài)1或狀態(tài)2內的穩(wěn)定性較高，而維持在狀態(tài)3內的穩(wěn)定性較低。其次，從狀態(tài)特性可知，系統(tǒng)39.58%的時間處于狀態(tài)1，54.45%的時間處于狀態(tài)2，5.97%的時間處于狀態(tài)3。因此，系統(tǒng)在樣本期內處于狀態(tài)2的持續(xù)時間最長，而處于狀態(tài)3的持續(xù)時間最短。所以，金融杠桿過低時股市流動性會緊縮不足，此時適度提高金融杠桿，流動性增強并合理充裕，而金融杠桿的過度提高會驅動股市流動性狀態(tài)由充裕轉為過剩，導致股價暴漲且波動增大，會造成股市流動性瞬間緊縮枯竭。

表6 狀態(tài)轉換概率和狀態(tài)特性

（四）不同狀態(tài)下金融杠桿對股市流動性的脈沖響應分析

脈沖響應函數(shù)可以進一步分析系統(tǒng)中單個內生變量受到一單位標準差沖擊時，對系統(tǒng)中其他內生變量的動態(tài)影響。筆者采用正交化脈沖響應函數(shù)來分析宏、微觀金融杠桿沖擊對股市流動性狀態(tài)的影響及其差異。

1.微觀金融杠桿沖擊對股市流動性的狀態(tài)影響

圖5反映了系統(tǒng)受到一單位標準差的微觀金融杠桿正向沖擊時的脈沖響應圖?？梢园l(fā)現(xiàn)，在狀態(tài)1（股市低迷期）下，股市流動性立即下降并瞬間達到最小值，隨后反彈并由負轉正，在第3期達到最大值，隨后又迅速下降，之后一直在正負響應之間徘徊直至穩(wěn)定。在狀態(tài)2（股市平穩(wěn)期）下，股市流動性的脈沖響應變動類似狀態(tài)1。在狀態(tài)3（股市膨脹期）下，股市流動性立即上升，隨后又迅速下降到最小值，之后又反彈上升達到最大值，隨后又下降并在正負響應之間徘徊直到穩(wěn)定。因此，提高微觀金融杠桿，向股票市場注入流動性，在三種狀態(tài)下當期均會降低股市流動性，但滯后期內增強股市流動性的效果開始顯現(xiàn)。而且，在不同狀態(tài)下，微觀金融杠桿對股市流動性的影響不同，在股市平穩(wěn)狀態(tài)下市場流動性當期下降最明顯，且長期看增強效果較弱，而在股市低迷期市場流動性當期下降幅度較小，且長期增強流動性的效果較強。但在股市膨脹期下市場流動性當期會增強，滯后期內先減弱再增強，且相較其他時期幅度更大。從脈沖響應的累積效果看，在三種狀態(tài)下股市流動性對于微觀金融杠桿正向沖擊的累積脈沖響應均為負，即在三種狀態(tài)下提高微觀金融杠桿產生的累積沖擊最終均會減弱股市流動性。

圖5 微觀金融杠桿沖擊股市流動性的脈沖響應

2.宏觀金融杠桿沖擊對股市流動性的狀態(tài)影響

圖6反映了系統(tǒng)受到一單位標準差的宏觀金融杠桿正向沖擊時的脈沖響應圖?？梢园l(fā)現(xiàn)，在狀態(tài)1（股市低迷期）下，股市流動性立即下降并在當期達到最小值，隨后上升由負轉正，并在第2期達到最大值后迅速下降出現(xiàn)一次較大的負響應，之后股市流動性主要在正負響應之間徘徊，逐漸達到穩(wěn)定。在狀態(tài)2（股市平穩(wěn)期）下，股市流動性當期上升到最大值，隨后迅速下降又反彈上升，并開始增減波動在正負響應之間徘徊，直至穩(wěn)定。在狀態(tài)3（股市膨脹期）下，股市流動性立即下降并當期達到最小值，隨后反彈上升，并在第2期達到最大值后開始下降，之后在正負響應之間徘徊且逐漸穩(wěn)定。因此，宏觀金融杠桿增加會導致股市流動性減弱或增強，在不同狀態(tài)下影響不同，且增強效果可能存在滯后性。股市平穩(wěn)期的市場流動性增強表現(xiàn)得最明顯，其次是股市低迷期，而股市膨脹期最不明顯。從脈沖響應的累積效果來看，在狀態(tài)1和狀態(tài)2下股市流動性對于宏觀金融杠桿正向沖擊的累積脈沖響應均為正，而在狀態(tài)3下則為負。換言之，當股市處于低迷期和平穩(wěn)期時，宏觀金融杠桿的提高最終導致股市流動性增強，而在股市膨脹期時，宏觀金融杠桿的提高最終會使得股市流動性收縮。

圖6 宏觀金融杠桿沖擊股市流動性的脈沖響應

（五）金融杠桿驅動股市流動性狀態(tài)轉換的誘因分析

表7 股市流動性狀態(tài)轉換的時點及其誘因

由圖4和表5可知，股市流動性處于狀態(tài)3的時間區(qū)間主要集中于2008—2016年的年末或年初，這說明市場流動性出現(xiàn)狀態(tài)3主要是由股票市場和宏觀經(jīng)濟政策的“年末效應”導致的。表7給出了導致股市流動性在這兩種狀態(tài)之間轉換的可能原因，不難發(fā)現(xiàn)，受到金融市場的突發(fā)風險事件或金融去杠桿政策的沖擊時，會引起我國宏微觀金融杠桿下降，二者的疊加作用會驅動我國股市流動性由強向弱轉換，而受到宏觀經(jīng)濟的基本面向好或適度寬松貨幣政策的沖擊時，則會導致我國宏微觀金融杠桿上升，二者的疊加效應驅動我國股市流動性由弱向強轉換。但是，受到過度寬松的貨幣政策和信貸政策沖擊時，宏微觀金融杠桿會過度提高從而引發(fā)股市非理性繁榮，造成流動性過剩等情形，容易造成風險積聚。

六、結論與政策建議

文章從理論上解釋了金融杠桿影響股市流動性狀態(tài)的內在機理，并結合MS-VAR模型檢驗了金融杠桿影響股市流動性的狀態(tài)轉換效應。主要結論包括：第一，理論上金融杠桿可以通過宏觀層面的貨幣供給和微觀層面的金融機構杠桿交易行為來影響股市流動性水平及其狀態(tài)；第二，在不同狀態(tài)下，宏觀金融杠桿和微觀金融杠桿對股市流動性影響的持續(xù)期和程度存在顯著差異；第三，金融市場的突發(fā)風險事件或金融去杠桿政策的沖擊會引起我國宏微觀金融杠桿下降，二者的疊加作用會驅動我國股市流動性由強變弱，而宏觀經(jīng)濟的基本面向好或適度寬松貨幣政策的沖擊則會導致我國宏微觀金融杠桿上升，二者的疊加效應驅動我國股市流動性由弱變強。

根據(jù)上述結論提出如下對策建議：第一，股市低迷時期，可采用擴張的貨幣政策，降低保證金比率，鼓勵金融產品創(chuàng)新，適當放松金融監(jiān)管，避免對股票市場的過度緊縮；第二，股市平穩(wěn)時期，宏觀金融杠桿的波動對股市流動性影響較大，應謹慎調整貨幣政策，防止流動性向過?；蚓o縮轉換，但可以適當加大金融部門杠桿刺激股市發(fā)展；第三，股市膨脹時期，金融部門杠桿水平變化會引起股市流動性產生波動幅度較大的不規(guī)律變動，為防止股市流動性迅速萎縮甚至枯竭，引發(fā)市場恐慌情緒，應當從宏觀角度入手，上調存款準備金率，減少入市資金，循序漸進控制股市過熱發(fā)展；第四，還應將更多的影響因素（如宏觀貨幣金融杠桿、金融機構杠桿率等）納入到政府調控股市流動性的政策框架中來，建立完善的保護機制以避免市場流動性大幅波動，警惕流動性風險在股市中的積聚，加強對市場流動性的多維度監(jiān)控，為我國股市長期穩(wěn)定健康發(fā)展奠定基礎。