沈 麗，劉 晴

(山東財(cái)經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院，濟(jì)南 250002)

一、引言

近年來(lái)，我國(guó)工業(yè)行業(yè)主動(dòng)適應(yīng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展新常態(tài)的要求，在落實(shí)穩(wěn)增長(zhǎng)、促改革、調(diào)結(jié)構(gòu)等各項(xiàng)政策措施中發(fā)揮了突出作用，為國(guó)民經(jīng)濟(jì)保持穩(wěn)定增長(zhǎng)發(fā)揮著重要支撐作用。但是由于具有生產(chǎn)周期長(zhǎng)、融資需求大等突出特點(diǎn)，我國(guó)工業(yè)增長(zhǎng)始終對(duì)金融體系的依賴(lài)較大，為此國(guó)家不同部門(mén)均出臺(tái)了多項(xiàng)政策措施加大金融對(duì)工業(yè)增長(zhǎng)的扶持力度，增強(qiáng)金融服務(wù)工業(yè)增長(zhǎng)的能力。2016年，央行等八部委印發(fā)《關(guān)于金融支持工業(yè)穩(wěn)增長(zhǎng)調(diào)結(jié)構(gòu)增效益的若干意見(jiàn)》，提出要加大金融對(duì)工業(yè)增長(zhǎng)的支持力度。2017年，黨的十九大報(bào)告進(jìn)一步明確提出要“增強(qiáng)金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)能力”。2019年中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議強(qiáng)調(diào)要繼續(xù)加大金融對(duì)工業(yè)制造業(yè)的支持力度，推動(dòng)工業(yè)穩(wěn)定增長(zhǎng)。2020年2月1日，為應(yīng)對(duì)突發(fā)疫情對(duì)工業(yè)增長(zhǎng)的沖擊，央行等五部門(mén)進(jìn)一步提出金融部門(mén)要采取一系列措施，強(qiáng)化金融對(duì)工業(yè)增長(zhǎng)的支持力度，支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展。官方數(shù)據(jù)顯示，2020年4月份，我國(guó)規(guī)模以上工業(yè)增加值同比增長(zhǎng)3.9%，由負(fù)轉(zhuǎn)正，但是從2020年1月至2020年4月的總體數(shù)據(jù)來(lái)看，這一期間我國(guó)規(guī)模以上工業(yè)增加值仍然同比下降4.9%。因此，增強(qiáng)金融服務(wù)工業(yè)增長(zhǎng)的能力仍然是當(dāng)前金融工作的重點(diǎn)。

而隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度略有放緩和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的持續(xù)改善，我國(guó)金融體系自身潛在的壓力逐漸顯現(xiàn)，并進(jìn)一步在工業(yè)行業(yè)間積聚和釋放，不僅影響著金融體系自身的穩(wěn)定，也給金融服務(wù)工業(yè)增長(zhǎng)的能力造成了沖擊。在此背景下，金融壓力的釋放會(huì)對(duì)工業(yè)增長(zhǎng)產(chǎn)生怎樣的沖擊，這種沖擊又是通過(guò)什么渠道傳導(dǎo)的？對(duì)該問(wèn)題的解答，有助于深入理解我國(guó)金融壓力對(duì)工業(yè)增長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)影響機(jī)制，為制定更有針對(duì)性的發(fā)展戰(zhàn)略及相關(guān)政策提供相關(guān)理論依據(jù)和決策參考。

二、文獻(xiàn)綜述

自從加拿大經(jīng)濟(jì)學(xué)家Illing和Liu提出金融壓力這一概念以來(lái)，大多數(shù)學(xué)者認(rèn)為金融壓力是反映整個(gè)金融體系由于自身脆弱性和預(yù)期變化以及外部沖擊等因素影響而承受的總體壓力水平的綜合性指標(biāo)[1-4]。此外，也有學(xué)者從刻畫(huà)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的角度定義金融壓力，認(rèn)為可以通過(guò)測(cè)度給定時(shí)期內(nèi)的金融壓力來(lái)分析風(fēng)險(xiǎn)的相對(duì)水平[5-6]。本文中關(guān)注的主要是第一種，即定義金融壓力是指金融體系受各種因素影響所承受的總體壓力水平。

學(xué)術(shù)界普遍認(rèn)為金融壓力可以通過(guò)金融壓力指數(shù)來(lái)衡量[7]，構(gòu)建金融壓力指數(shù)的關(guān)鍵在于子系統(tǒng)指標(biāo)的選取和權(quán)重的確定兩方面。由于各國(guó)金融環(huán)境的差異，國(guó)外學(xué)者在構(gòu)建金融壓力指數(shù)時(shí)，學(xué)者們所考慮的微觀(guān)指標(biāo)有所不同，但大多都會(huì)涵蓋銀行部門(mén)、股票市場(chǎng)、外匯市場(chǎng)和債券市場(chǎng)等金融部門(mén)[8-10]。國(guó)內(nèi)大多數(shù)學(xué)者主要從股票、債券和外匯市場(chǎng)以及銀行業(yè)四個(gè)金融部門(mén)選取指標(biāo)構(gòu)建我國(guó)的金融壓力指數(shù)[11-13]。此外，也有不同的學(xué)者根據(jù)研究的問(wèn)題對(duì)指標(biāo)的選取作了相應(yīng)的調(diào)整，在構(gòu)建我國(guó)的金融壓力指數(shù)時(shí)從保險(xiǎn)市場(chǎng)、貨幣市場(chǎng)和金融政策環(huán)境中選取相關(guān)指標(biāo)[14-16]。通過(guò)梳理已有文獻(xiàn)可以發(fā)現(xiàn)，學(xué)術(shù)界對(duì)于指標(biāo)的選取尚未形成共識(shí)，受數(shù)據(jù)可得性和操作復(fù)雜性的約束，要結(jié)合所研究的問(wèn)題并綜合考慮多種因素來(lái)進(jìn)行具體指標(biāo)的選取。

金融壓力指數(shù)是通過(guò)對(duì)不同金融部門(mén)子壓力指數(shù)加權(quán)得到的，因此權(quán)重的確定至關(guān)重要。已有研究在確定權(quán)重時(shí)大多使用信用總量權(quán)重法[17]、主成分分析法[18-19]和等方差權(quán)重法[18]幾種賦權(quán)方法。而隨著研究的深入，這幾種方法的局限性也逐漸顯露出來(lái)，為了確保構(gòu)建的金融壓力指數(shù)的準(zhǔn)確性，一些學(xué)者開(kāi)始對(duì)確定權(quán)重的方法進(jìn)行改進(jìn)。閆先東和朱迪星[20]等先后使用CRITIC客觀(guān)賦權(quán)法構(gòu)建了我國(guó)的金融壓力指數(shù)，并進(jìn)一步通過(guò)分析得出使用該賦權(quán)方法構(gòu)建的金融壓力指數(shù)能夠較為準(zhǔn)確地反映我國(guó)的金融壓力狀況。CRITIC賦權(quán)法同時(shí)考慮到了指標(biāo)的變異性和各指標(biāo)之間的沖突性，確定的權(quán)重更為準(zhǔn)確、更具有現(xiàn)實(shí)意義。

從金融壓力對(duì)工業(yè)增長(zhǎng)動(dòng)態(tài)影響的研究進(jìn)展來(lái)看，學(xué)術(shù)界普遍認(rèn)為金融壓力對(duì)工業(yè)增長(zhǎng)具有顯著的負(fù)面影響[17]。國(guó)外相關(guān)研究起步較早，Apostolakis和Papadopoulos通過(guò)研究得出，金融壓力對(duì)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定性具有負(fù)向影響[20]。Hubrich和Tetlow 、Cambón和Estévez基于馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移模型的研究認(rèn)為，金融壓力指數(shù)越高對(duì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行越不利[21-22]。劉瑞興[15]研究表明我國(guó)金融壓力對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)存在單向的負(fù)面沖擊，鄧創(chuàng)和趙珂[3]實(shí)證得出金融壓力的積聚會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)景氣具有抑制效應(yīng)。相關(guān)研究多關(guān)注金融壓力對(duì)工業(yè)增長(zhǎng)的沖擊，而何青、江紅莉等指出缺乏良好經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)的支撐會(huì)導(dǎo)致金融體系脆弱性增強(qiáng)，這又會(huì)進(jìn)一步導(dǎo)致金融壓力增加[23-24]。此外，現(xiàn)有研究大多從線(xiàn)性影響的角度考察金融壓力對(duì)工業(yè)增長(zhǎng)的影響，忽視了近幾年來(lái)我國(guó)金融壓力和工業(yè)增長(zhǎng)表現(xiàn)出來(lái)的非線(xiàn)性特征[25-26]。從實(shí)證方法來(lái)看，早期學(xué)者大多通過(guò)建立VAR模型并結(jié)合格蘭杰因果檢驗(yàn)方法進(jìn)行研究[15]，但是由于傳統(tǒng)的線(xiàn)性檢驗(yàn)方法考察的是兩個(gè)變量之間的線(xiàn)性因果關(guān)系，當(dāng)所考察的變量間存在非線(xiàn)性特征時(shí)，采用該檢驗(yàn)方法可得到的結(jié)論可能不夠準(zhǔn)確[27]。

回顧和整理相關(guān)文獻(xiàn)可以發(fā)現(xiàn)，眾多學(xué)者在金融壓力的識(shí)別以及金融壓力與工業(yè)增長(zhǎng)的關(guān)系問(wèn)題上為我們提供了扎實(shí)的基礎(chǔ)，但也存在一定的不足。已有研究主要基于線(xiàn)性因果關(guān)系檢驗(yàn)方法方法對(duì)我國(guó)金融壓力對(duì)工業(yè)增長(zhǎng)的影響展開(kāi)研究，但是金融壓力和工業(yè)增長(zhǎng)的非線(xiàn)性特征日益顯現(xiàn)，傳統(tǒng)的線(xiàn)性檢驗(yàn)方法可能因?yàn)楹鲆暳俗兞块g實(shí)際存在的非線(xiàn)性因果關(guān)系而影響其推測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。鑒于已有研究的局限，本文的主要?jiǎng)?chuàng)新之處在于，通過(guò)采取非線(xiàn)性Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)方法對(duì)我國(guó)金融壓力以及不同金融部門(mén)子壓力和工業(yè)增長(zhǎng)間的非線(xiàn)性因果關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)，避免了傳統(tǒng)的線(xiàn)性因果關(guān)系檢驗(yàn)方法因忽視我國(guó)金融壓力和工業(yè)增長(zhǎng)間實(shí)際存在的非線(xiàn)性因果關(guān)系而可能導(dǎo)致的誤差，以便更為準(zhǔn)確深入地揭示我國(guó)金融壓力對(duì)工業(yè)增長(zhǎng)動(dòng)態(tài)影響的作用機(jī)制。

三、我國(guó)金融壓力的測(cè)度

通過(guò)構(gòu)建我國(guó)的金融壓力指數(shù)對(duì)我國(guó)金融體系的壓力進(jìn)行測(cè)度，從銀行部門(mén)、證券市場(chǎng)、保險(xiǎn)市場(chǎng)和外匯市場(chǎng)選取共11個(gè)指標(biāo)分別測(cè)度了我國(guó)不同金融部門(mén)的壓力，在此基礎(chǔ)上采用CRITIC客觀(guān)賦權(quán)法對(duì)我國(guó)金融壓力進(jìn)行了測(cè)度和分析。

(一)構(gòu)建金融壓力指數(shù)的指標(biāo)選取

綜合考慮指標(biāo)的代表性、規(guī)范性、可獲得性以及互補(bǔ)性，該部分從銀行部門(mén)、證券市場(chǎng)、保險(xiǎn)市場(chǎng)以及外匯市場(chǎng)四個(gè)金融部門(mén)選取了共11個(gè)指標(biāo)構(gòu)建我國(guó)的金融壓力指數(shù)。數(shù)據(jù)的樣本區(qū)間為2006年3月至2019年9月，所有數(shù)據(jù)來(lái)源于Wind數(shù)據(jù)庫(kù)、中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)、中國(guó)人民銀行官網(wǎng)和統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)。選取的具體指標(biāo)如表1所示。

表1 我國(guó)金融壓力指數(shù)的指標(biāo)體系

(二)不同金融部門(mén)壓力的測(cè)度

首先對(duì)銀行部門(mén)、證券市場(chǎng)、保險(xiǎn)市場(chǎng)以及外匯市場(chǎng)四個(gè)金融部門(mén)的子壓力進(jìn)行測(cè)度。運(yùn)用極值法對(duì)各金融部門(mén)的基礎(chǔ)金融指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以消除不同指標(biāo)維度和幅度差異對(duì)計(jì)算結(jié)果的影響，借鑒相關(guān)研究，根據(jù)與金融壓力指數(shù)的關(guān)系，將指標(biāo)分為正向指標(biāo)和負(fù)向指標(biāo)。正向指標(biāo)與金融壓力指數(shù)正相關(guān)，負(fù)向指標(biāo)則相反。對(duì)正向指標(biāo)和負(fù)向指標(biāo)分別按式(1)和式(2)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理：

(1)

(2)

在對(duì)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后，本文借鑒相關(guān)學(xué)者的研究成果[3，6]，采用標(biāo)準(zhǔn)差倒數(shù)法，如式(3)所示，計(jì)算各金融部門(mén)基礎(chǔ)指標(biāo)的權(quán)重，由此可分別獲得銀行部門(mén)、證券市場(chǎng)、保險(xiǎn)市場(chǎng)以及外匯市場(chǎng)四個(gè)金融部門(mén)各自的壓力指數(shù)CFSIt1、CFSIt2、CFSIt3和CFSIt4：

(3)

(三)我國(guó)金融壓力的測(cè)度結(jié)果及分析

(4)

我國(guó)金融壓力指數(shù)CFSI在2006年3月至2019年9月間的走勢(shì)大致可以劃分為五個(gè)階段第一階段是2006年3月至2007年11月，在此期間我國(guó)金融壓力指數(shù)波動(dòng)幅度比較小，整體處于較低水平。這主要是由于這段時(shí)間正處于亞洲金融危機(jī)和美國(guó)次貸危機(jī)之間，亞洲金融危機(jī)的影響已經(jīng)基本消退，新的危機(jī)也尚未到來(lái)。第二階段為2007年12月至2010年12月，受金融危機(jī)影響，我國(guó)金融體系潛在的壓力增大并到達(dá)峰值，且在一年多的時(shí)間里一直維持高位，說(shuō)明在這段時(shí)期我國(guó)受?chē)?guó)際金融環(huán)境的影響，金融體系面臨前所未有的壓力狀態(tài)。此后經(jīng)過(guò)我國(guó)政府的一系列穩(wěn)定措施，國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展逐漸得到恢復(fù)，金融壓力指數(shù)開(kāi)始回落且相對(duì)保持穩(wěn)定。第三階段為2011年1月至2013年11月，我國(guó)金融體系受到歐洲爆發(fā)的主權(quán)債務(wù)危機(jī)的負(fù)面影響，我國(guó)的金融壓力指數(shù)表現(xiàn)出小幅度的反彈。第四階段為2013年12月至2017年12月，我國(guó)股票市場(chǎng)發(fā)生大幅度波動(dòng)并對(duì)債券市場(chǎng)等其他金融市場(chǎng)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)造成沖擊，金融壓力指數(shù)在此期間迅速上升。此后隨著政府一系列救市措施的實(shí)施，金融體系趨于穩(wěn)定，金融壓力指數(shù)也逐漸下降。第五階段為2018年3月至今，受中美貿(mào)易摩擦的影響，我國(guó)的金融壓力指數(shù)波動(dòng)較為劇烈，整體處在較高的水平。

四、我國(guó)金融壓力對(duì)工業(yè)增長(zhǎng)動(dòng)態(tài)影響的實(shí)證檢驗(yàn)

在測(cè)度了我國(guó)金融壓力的基礎(chǔ)上，借助非線(xiàn)性Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)方法、廣義脈沖響應(yīng)分析和方差分解方法進(jìn)一步對(duì)我國(guó)金融壓力對(duì)工業(yè)增長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)影響進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。工業(yè)增長(zhǎng)的衡量指標(biāo)選用的是工業(yè)增加值的月度增長(zhǎng)率(IP)，數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)。

(一)我國(guó)金融壓力與工業(yè)增長(zhǎng)的因果關(guān)系分析

1.非線(xiàn)性Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)?zāi)Ｐ驮O(shè)定

Bake和Brock指出[29]，當(dāng)變量間存在非線(xiàn)性特征時(shí)，使用檢驗(yàn)線(xiàn)性因果關(guān)系的方法來(lái)進(jìn)行考察變量間的因果關(guān)系，會(huì)導(dǎo)致準(zhǔn)確率大大降低。為此，他們提出一種非參數(shù)的統(tǒng)計(jì)方法檢驗(yàn)變量間的非線(xiàn)性關(guān)系。隨后，Hiemstra和Jones修正了Bake和Brock關(guān)于變量必須獨(dú)立同分布的假設(shè)，提出了非參數(shù)的TVAL統(tǒng)計(jì)量，拓展了這種檢驗(yàn)方法的適用性[30]。他們的研究表明，在“不存在Granger因果關(guān)系”原假設(shè)下，對(duì)于給定的m、Lx≥1與Ly≥1以及e>0,以下TVAL檢驗(yàn)量服從漸進(jìn)正態(tài)分布：

(5)

與此同時(shí)，為了克服TVAL檢驗(yàn)方法可能產(chǎn)生的“過(guò)度拒絕”的問(wèn)題，Diks和Panchenko在此基礎(chǔ)上提出了非參數(shù)的Tn檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量[31]。該方法首先基于VAR模型過(guò)濾掉變量序列間存在的的線(xiàn)性“預(yù)測(cè)能力”，然后從殘差序列中提取相應(yīng)信息來(lái)分析變量間的非線(xiàn)性Granger因果關(guān)系。

(6)

其估計(jì)為

(7)

(8)

2.單位根檢驗(yàn)

借助ADF單位根檢驗(yàn)方法，該部分對(duì)IP、CFSIt1、CFSIt2、CFSIt3、CFSIt4這5個(gè)變量的時(shí)間序列進(jìn)行了平穩(wěn)性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

從表2可以看出，這5個(gè)變量的原始時(shí)間序列在1%、5%和10%的臨界值上均為非平穩(wěn)序列，所以各變量的原序列是不平穩(wěn)的。進(jìn)一步對(duì)這些變量的一階差分序列進(jìn)行檢驗(yàn)得出，各變量的一階差分序列均為平穩(wěn)序列。接下來(lái)本文分別構(gòu)建了如下雙變量VAR模型，根據(jù)式(8)中的Tn統(tǒng)計(jì)量依次對(duì)該模型中的兩個(gè)估計(jì)殘差序列進(jìn)行非線(xiàn)性因果檢驗(yàn)：

表2 ADF單位根檢驗(yàn)結(jié)果

(10)

3.BDS非線(xiàn)性檢驗(yàn)

進(jìn)行非線(xiàn)性Granger因果檢驗(yàn)的前提是變量間必須存在非線(xiàn)性變化關(guān)系，因此需要首先對(duì)殘差序列進(jìn)行非線(xiàn)性檢驗(yàn)，本文采用的是BDS檢驗(yàn)方法。表3顯示了嵌套維數(shù)m=2至6時(shí)，分別對(duì)五對(duì)變量進(jìn)行BDS檢驗(yàn)的結(jié)果。根據(jù)表3可知，在10%的顯著性水平下，基于方程殘差的BDS檢驗(yàn)均拒絕“線(xiàn)性關(guān)系”的原假設(shè)，這意味著五對(duì)變量之間均存在顯著的非線(xiàn)性變化關(guān)系。在此基礎(chǔ)上，接下來(lái)本文將采用非線(xiàn)性Granger因果檢驗(yàn)方法分別考察我國(guó)金融壓力與工業(yè)增長(zhǎng)以及不同金融部門(mén)子壓力與工業(yè)增長(zhǎng)的的非線(xiàn)性因果關(guān)系。

表3 BDS檢驗(yàn)結(jié)果

4.我國(guó)金融壓力與工業(yè)增長(zhǎng)的非線(xiàn)性Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)

使用前文介紹的非參數(shù)的Tn檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，此部分對(duì)CFSI和IP經(jīng)過(guò)線(xiàn)性成分過(guò)濾得到的兩個(gè)殘差序列進(jìn)行非線(xiàn)性Granger檢驗(yàn)，借鑒相關(guān)學(xué)者研究，帶寬設(shè)置為e=1.5σ，滯后階數(shù)設(shè)置為1至6階，結(jié)果如表4所示(該檢驗(yàn)結(jié)果只是數(shù)理統(tǒng)計(jì)意義上的判斷)。

表4 金融壓力與工業(yè)增長(zhǎng)的非線(xiàn)性因果檢驗(yàn)結(jié)果

從表4的檢驗(yàn)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，在表4左側(cè)“CFSI不是IP的Granger原因”的檢驗(yàn)中，在1至5階下，檢驗(yàn)結(jié)果均可以拒絕“CFSI不是IP的非線(xiàn)性Granger原因”的原假設(shè)，說(shuō)明我國(guó)金融壓力是工業(yè)增長(zhǎng)的非線(xiàn)性Granger原因，我國(guó)金融壓力對(duì)工業(yè)增長(zhǎng)存在著顯著的非線(xiàn)性效應(yīng)。而在表4右側(cè)的檢驗(yàn)中，在1至6階下，檢驗(yàn)結(jié)果均不能拒絕原假設(shè)，即接受原假設(shè)“IP不是CFSI的非線(xiàn)性Granger原因”，說(shuō)明我國(guó)工業(yè)增長(zhǎng)不是金融壓力的非線(xiàn)性Granger原因。從非線(xiàn)性因果關(guān)系檢驗(yàn)的結(jié)果來(lái)看，工業(yè)增長(zhǎng)的變動(dòng)對(duì)金融體系的正常運(yùn)行不能帶來(lái)直接的影響，與與之相反，可以得出金融壓力會(huì)對(duì)工業(yè)增長(zhǎng)造成影響。這與我們對(duì)于金融壓力的認(rèn)識(shí)也是一致的，金融系統(tǒng)受到自身或者外部的沖擊的影響，這種影響在金融體系內(nèi)不斷積累，最終通過(guò)對(duì)工業(yè)增長(zhǎng)的負(fù)面影響得到體現(xiàn)。如果繼續(xù)任其發(fā)展，有可能導(dǎo)致金融危機(jī)，進(jìn)而促使經(jīng)濟(jì)危機(jī)的形成。

5.不同金融部門(mén)子壓力與工業(yè)增長(zhǎng)的非線(xiàn)性Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)

該部分進(jìn)一步對(duì)不同金融部門(mén)子壓力與工業(yè)增長(zhǎng)的非線(xiàn)性Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)。使用前文介紹的非參數(shù)的Tn檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，此部分分別對(duì)CFSIt1和IP、CFSIt2和IP、CFSIt3和IP以及CFSIt4和IP經(jīng)過(guò)線(xiàn)性成分過(guò)濾得到的四對(duì)殘差序列進(jìn)行非線(xiàn)性Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)，結(jié)果如表5所示(該檢驗(yàn)結(jié)果只是數(shù)理統(tǒng)計(jì)意義上的判斷)。

從表5左側(cè)的檢驗(yàn)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，在1至6階下，檢驗(yàn)結(jié)果均可以拒絕“CFSIt1不是IP的非線(xiàn)性Granger原因”“CFSIt2不是IP的非線(xiàn)性Granger原因”的原假設(shè)，說(shuō)明在1至6階下，銀行部門(mén)子壓力和證券市場(chǎng)子壓力均是工業(yè)增長(zhǎng)的非線(xiàn)性Granger原因。在1至5階下，檢驗(yàn)結(jié)果均可以拒絕“CFSIt3不是IP的非線(xiàn)性Granger原因”、“CFSIt4不是IP的非線(xiàn)性Granger原因”的原假設(shè)，說(shuō)明在1至5階下，保險(xiǎn)市場(chǎng)子壓力和外匯市場(chǎng)子壓力均為工業(yè)增長(zhǎng)的非線(xiàn)性Granger原因。從表5右側(cè)的檢驗(yàn)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，在1至5階下，檢驗(yàn)結(jié)果均不能拒絕“IP不是CFSIt1的非線(xiàn)性Granger原因”原假設(shè)，即接受原假設(shè)“IP不是CFSIt1的非線(xiàn)性Granger原因”，說(shuō)明在1至5階下，工業(yè)增長(zhǎng)均不是銀行部門(mén)子壓力的非線(xiàn)性Granger原因；在1至6階下，檢驗(yàn)結(jié)果均不能拒絕“IP不是CFSIt2的非線(xiàn)性Granger原因”“IP不是CFSIt3的非線(xiàn)性Granger原因”以及“IP不是CFSIt4的非線(xiàn)性Granger原因”的原假設(shè)，說(shuō)明在1至6階下，我國(guó)工業(yè)增長(zhǎng)不是證券市場(chǎng)子壓力、保險(xiǎn)市場(chǎng)子壓力以及外匯市場(chǎng)子壓力的非線(xiàn)性Granger原因。從非線(xiàn)性因果關(guān)系檢驗(yàn)的結(jié)果來(lái)看，銀行部門(mén)子壓力、證券市場(chǎng)子壓力、保險(xiǎn)市場(chǎng)子壓力和外匯市場(chǎng)子壓力均分別為工業(yè)增長(zhǎng)的單向非線(xiàn)性Granger原因。

表5 不同金融部門(mén)子壓力與工業(yè)增長(zhǎng)的非線(xiàn)性因果檢驗(yàn)結(jié)果

(二)我國(guó)金融壓力對(duì)工業(yè)增長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)影響分析

非線(xiàn)性Granger因果檢驗(yàn)確定了我國(guó)金融壓力以及不同金融部門(mén)子壓力和工業(yè)增長(zhǎng)間的非線(xiàn)性因果關(guān)系，得出不同金融部門(mén)壓力的變動(dòng)均會(huì)對(duì)工業(yè)增長(zhǎng)造成影響，但是并未得出這種影響的強(qiáng)弱程度、正負(fù)方向、調(diào)整時(shí)滯和穩(wěn)定過(guò)程等信息，為此我們使用廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)對(duì)我國(guó)金融壓力對(duì)工業(yè)增長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)影響機(jī)制進(jìn)行進(jìn)一步探究。

1.我國(guó)金融壓力與工業(yè)增長(zhǎng)的廣義脈沖響應(yīng)分析

我國(guó)金融壓力和工業(yè)增長(zhǎng)的廣義脈沖響應(yīng)結(jié)果顯示，首先，來(lái)自其本身的標(biāo)準(zhǔn)差沖擊會(huì)對(duì)金融壓力帶來(lái)正向效應(yīng)，進(jìn)一步觀(guān)察可以得出，在滯后1期時(shí)正效應(yīng)最大，滯后1至5期迅速下降，滯后5期后下降趨勢(shì)變換并趨于平穩(wěn)。其次，對(duì)于來(lái)自工業(yè)增長(zhǎng)的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊，金融壓力表現(xiàn)為負(fù)向響應(yīng)且具有一定的滯后性。滯后1期，金融壓力對(duì)于來(lái)自工業(yè)增長(zhǎng)的標(biāo)準(zhǔn)差沖擊初始響應(yīng)為0，滯后2至5期，沖擊效應(yīng)逐漸增加，滯后4期時(shí)達(dá)到-0.7%的最大響應(yīng)后開(kāi)始呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，此后逐漸趨于平穩(wěn)。綜合來(lái)看，來(lái)自金融壓力自身沖擊的影響要遠(yuǎn)大于來(lái)自工業(yè)增長(zhǎng)沖擊的影響。

類(lèi)似地，滯后1期時(shí)，工業(yè)增長(zhǎng)對(duì)來(lái)自其本身的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊也具有正效應(yīng)，此后一直呈現(xiàn)下降態(tài)勢(shì)，并在滯后18期以后趨向于0。而對(duì)于來(lái)自金融壓力的標(biāo)準(zhǔn)差沖擊，工業(yè)增長(zhǎng)表現(xiàn)為更為強(qiáng)烈的負(fù)向響應(yīng)。在第1期時(shí)的初始響應(yīng)速度為-0.7%，此后負(fù)向沖擊效應(yīng)持續(xù)增加，滯后4期時(shí)，工業(yè)增長(zhǎng)做出-2.4%的最大響應(yīng)且滯后14期以前一直維持在-1%的水平之上?？傮w來(lái)看，滯后1至3期，工業(yè)增長(zhǎng)自身產(chǎn)生的正向沖擊大于金融壓力導(dǎo)致的負(fù)向沖擊，但從滯后4期開(kāi)始，金融壓力產(chǎn)生的負(fù)向影響要遠(yuǎn)大于工業(yè)增長(zhǎng)自身產(chǎn)生的正向影響，所以總體影響效果應(yīng)該為負(fù)。這一結(jié)果表明，金融壓力對(duì)工業(yè)增長(zhǎng)總體有負(fù)的影響效應(yīng)，長(zhǎng)期來(lái)看，金融壓力的負(fù)向效應(yīng)遠(yuǎn)大于工業(yè)自身積累帶來(lái)的正向效應(yīng)。

2.不同金融部門(mén)子壓力對(duì)工業(yè)增長(zhǎng)的廣義脈沖響應(yīng)分析

該部分進(jìn)一步對(duì)銀行部門(mén)、證券市場(chǎng)、保險(xiǎn)市場(chǎng)和外匯市場(chǎng)四個(gè)不同金融部門(mén)子壓力變動(dòng)對(duì)工業(yè)增長(zhǎng)影響的程度、正負(fù)方向以及持續(xù)時(shí)間等進(jìn)行了檢驗(yàn)。觀(guān)察當(dāng)分別給定一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊時(shí)，工業(yè)增長(zhǎng)對(duì)于各金融部門(mén)子壓力做出的響應(yīng)。

由檢驗(yàn)結(jié)果可知，對(duì)于來(lái)自銀行部門(mén)壓力的兩倍標(biāo)準(zhǔn)差信息沖擊，工業(yè)增長(zhǎng)在滯后1期的初始響應(yīng)速度為-0.7%，滯后2期以后銀行部門(mén)壓力對(duì)工業(yè)增長(zhǎng)的負(fù)向沖擊效應(yīng)迅速增加，滯后3期達(dá)到最大，此后負(fù)向沖向效應(yīng)略有減弱但并未消失，長(zhǎng)期以后趨于穩(wěn)定。這表明銀行部門(mén)的壓力，經(jīng)各種途徑傳遞給工業(yè)增長(zhǎng)，并帶來(lái)長(zhǎng)期顯著的負(fù)效應(yīng)。對(duì)于來(lái)自證券市場(chǎng)壓力的兩倍標(biāo)準(zhǔn)差信息沖擊，工業(yè)增長(zhǎng)在第1期以-0.6%的初始響應(yīng)速度迅速下降，在滯后2期達(dá)到-2.3%，此外負(fù)向沖擊效應(yīng)始終持續(xù)在較高水平。由此說(shuō)明證券部門(mén)壓力的沖擊對(duì)工業(yè)增長(zhǎng)的變化也有明顯的負(fù)影響，在短期和長(zhǎng)期內(nèi)都會(huì)對(duì)工業(yè)增長(zhǎng)造成負(fù)面影響。對(duì)于來(lái)自保險(xiǎn)市場(chǎng)壓力的兩倍標(biāo)準(zhǔn)差信息沖擊，工業(yè)增長(zhǎng)在第1期的初始響應(yīng)速度為-0.9%，滯后4期達(dá)到-1.3%，此后保險(xiǎn)市場(chǎng)壓力對(duì)工業(yè)增長(zhǎng)的負(fù)向沖向效應(yīng)逐漸減弱，第8期后逐漸在負(fù)低位趨于平穩(wěn)。對(duì)于來(lái)自外匯市場(chǎng)壓力的兩倍標(biāo)準(zhǔn)差信息沖擊，工業(yè)增長(zhǎng)在第1期的初始響應(yīng)速度為-0.7%，滯后5期達(dá)到-1.3%，與保險(xiǎn)市場(chǎng)類(lèi)似，此后外匯市場(chǎng)壓力對(duì)工業(yè)增長(zhǎng)的負(fù)向沖向效應(yīng)也逐漸減弱，第9期后逐漸在負(fù)低位趨于平穩(wěn)。

通過(guò)以上分析可以看出，首先，工業(yè)增長(zhǎng)對(duì)于分別來(lái)自銀行部門(mén)壓力、證券市場(chǎng)壓力、保險(xiǎn)市場(chǎng)壓力和外匯市場(chǎng)壓力的標(biāo)準(zhǔn)差沖擊，所做出的的響應(yīng)方向是相同的，均表現(xiàn)為負(fù)向響應(yīng)，說(shuō)明這四個(gè)金融部門(mén)的子壓力均會(huì)對(duì)工業(yè)增長(zhǎng)造成負(fù)面沖擊。其次，工業(yè)增長(zhǎng)對(duì)于分別來(lái)自銀行部門(mén)壓力、證券市場(chǎng)壓力、保險(xiǎn)市場(chǎng)壓力和外匯市場(chǎng)壓力的標(biāo)準(zhǔn)差沖擊，所做出的的響應(yīng)程度和持續(xù)時(shí)間存在差異。對(duì)于來(lái)自銀行部門(mén)壓力和證券市場(chǎng)壓力的標(biāo)準(zhǔn)差沖擊，工業(yè)增長(zhǎng)表現(xiàn)出更為強(qiáng)烈的負(fù)向響應(yīng)且持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)，在較長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)維持在較高的水平。而對(duì)于來(lái)自保險(xiǎn)市場(chǎng)壓力和外匯市場(chǎng)壓力的標(biāo)準(zhǔn)差沖擊，工業(yè)增長(zhǎng)的負(fù)向響應(yīng)相對(duì)較小，且會(huì)逐漸在負(fù)低位趨于平穩(wěn)。

3.不同金融部門(mén)子壓力對(duì)工業(yè)增長(zhǎng)影響的方差分解

為進(jìn)一步分析銀行部門(mén)、證券市場(chǎng)、保險(xiǎn)市場(chǎng)和外匯市場(chǎng)各部門(mén)金融壓力對(duì)工業(yè)增長(zhǎng)影響的貢獻(xiàn)度，本文進(jìn)一步對(duì)工業(yè)增長(zhǎng)、銀行部門(mén)子壓力、證券市場(chǎng)子壓力、保險(xiǎn)市場(chǎng)子壓力和外匯市場(chǎng)子壓力這五個(gè)變量進(jìn)行了方差分解，結(jié)果如表6所示。

從表6的預(yù)測(cè)方差分解結(jié)果可以看出，第1至2期，我國(guó)工業(yè)增長(zhǎng)的預(yù)測(cè)方差自身影響占比更大，分別為61.410 1和55.669 2。隨著時(shí)間的變動(dòng)，銀行部門(mén)壓力、證券市場(chǎng)壓力、保險(xiǎn)市場(chǎng)壓力和外匯市場(chǎng)壓力對(duì)工業(yè)增長(zhǎng)預(yù)測(cè)方差變動(dòng)的貢獻(xiàn)率逐漸變大，第8期，工業(yè)增長(zhǎng)自身對(duì)預(yù)測(cè)方差的影響占比為27.273 9，而銀行部門(mén)壓力和證券市場(chǎng)壓力對(duì)工業(yè)增長(zhǎng)預(yù)測(cè)方差變動(dòng)的貢獻(xiàn)占比分別為28.781 3和29.342 1，銀行部門(mén)壓力和證券市場(chǎng)壓力對(duì)工業(yè)增長(zhǎng)預(yù)測(cè)方差變動(dòng)的貢獻(xiàn)率超過(guò)了工業(yè)增長(zhǎng)自身的貢獻(xiàn)率。此后，銀行部門(mén)壓力和證券市場(chǎng)壓力對(duì)工業(yè)增長(zhǎng)預(yù)測(cè)方差變動(dòng)的貢獻(xiàn)率繼續(xù)增大。通過(guò)分析可以得出以下結(jié)論：第一，短時(shí)間內(nèi)，工業(yè)增長(zhǎng)自身對(duì)其預(yù)測(cè)方差變動(dòng)的貢獻(xiàn)率更大，隨著時(shí)間變動(dòng)，銀行部門(mén)壓力和證券市場(chǎng)壓力對(duì)工業(yè)增長(zhǎng)預(yù)測(cè)方差變動(dòng)的貢獻(xiàn)率占比逐漸提高并超過(guò)了工業(yè)增長(zhǎng)自身對(duì)其預(yù)測(cè)方差變動(dòng)的貢獻(xiàn)率。第二，綜合來(lái)看，如果不考慮工業(yè)增長(zhǎng)自身變動(dòng)對(duì)其預(yù)測(cè)方差變動(dòng)的貢獻(xiàn)率，2至10期內(nèi)銀行部門(mén)壓力和證券部門(mén)壓力對(duì)工業(yè)增長(zhǎng)預(yù)測(cè)方差變動(dòng)的貢獻(xiàn)率最大，且隨著時(shí)期的增長(zhǎng)持續(xù)增加，而除第1期外，保險(xiǎn)市場(chǎng)壓力和外匯市場(chǎng)壓力對(duì)工業(yè)增長(zhǎng)預(yù)測(cè)方差變動(dòng)的貢獻(xiàn)率始終占比較小。這說(shuō)明在我國(guó)，工業(yè)增長(zhǎng)的波動(dòng)除受自身波動(dòng)影響外，主要受銀行部門(mén)壓力和證券市場(chǎng)壓力的沖擊影響。

表6 IP的預(yù)測(cè)方差分解

五、結(jié)論

本文提出我國(guó)金融壓力對(duì)工業(yè)增長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)影響研究這一課題，深入探究了我國(guó)金融壓力對(duì)工業(yè)增長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)影響機(jī)制，最后提出相應(yīng)的政策建議。通過(guò)理論分析與實(shí)證研究，我們主要有以下結(jié)論：

第一，對(duì)金融壓力的測(cè)度結(jié)果表明，2006年3月至2019年9月期間我國(guó)金融壓力指數(shù)呈現(xiàn)出了較為復(fù)雜的階段性變化特征且大致可以分為五個(gè)階段。通過(guò)分析可以得出本文構(gòu)建的金融壓力指數(shù)能夠較好地測(cè)度我國(guó)的金融壓力。

第二，對(duì)我國(guó)金融壓力與工業(yè)增長(zhǎng)的因果關(guān)系進(jìn)行分析可以得出，我國(guó)金融壓力對(duì)工業(yè)增長(zhǎng)施加影響的渠道是金融體系的各個(gè)主要子部門(mén)，銀行部門(mén)、證券市場(chǎng)、保險(xiǎn)市場(chǎng)以及外匯市場(chǎng)四個(gè)金融部門(mén)子壓力均會(huì)對(duì)工業(yè)增長(zhǎng)產(chǎn)生負(fù)面影響，這會(huì)最終表現(xiàn)為整個(gè)金融體系壓力會(huì)對(duì)工業(yè)增長(zhǎng)造成負(fù)面效應(yīng)。

第三，對(duì)我國(guó)金融壓力對(duì)工業(yè)增長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)影響分析得出，總體上金融壓力的負(fù)向效應(yīng)大于工業(yè)自身積累帶來(lái)的正向效應(yīng)，長(zhǎng)期來(lái)看金融壓力的存在最終會(huì)導(dǎo)致工業(yè)增長(zhǎng)的不斷下降。進(jìn)一步分析得出，不同金融部門(mén)的子壓力均會(huì)對(duì)工業(yè)增長(zhǎng)造成負(fù)面沖擊，但是沖擊的影響程度和持續(xù)時(shí)間存在差異。銀行部門(mén)和證券市場(chǎng)子壓力會(huì)對(duì)工業(yè)增長(zhǎng)產(chǎn)生更為強(qiáng)烈的負(fù)向沖擊且持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)，工業(yè)增長(zhǎng)的預(yù)測(cè)方差變動(dòng)在長(zhǎng)期內(nèi)也主要由銀行部門(mén)子壓力和證券部門(mén)子壓力來(lái)解釋。