■陳 敏，張樂樂

一、引言與文獻綜述

系統(tǒng)性金融風險不僅危及金融體系的穩(wěn)定，還會對實體經(jīng)濟造成嚴重的沖擊。防止發(fā)生系統(tǒng)性金融風險是金融工作的根本性任務。中共十九大報告提出，守住不發(fā)生系統(tǒng)性金融風險的底線；“十四五”規(guī)劃中提出要堅持“金融供給側(cè)結構性改革”戰(zhàn)略及方向；2020年政府工作報告中強調(diào)，金融領域風險有所積聚。從國際經(jīng)驗教訓看，1929年美國股市大崩盤引發(fā)了經(jīng)濟危機和大蕭條；1980年日本經(jīng)濟泡沫的幻滅導致日本經(jīng)濟下滑至谷底并長期處于低迷期；2008年美國房地產(chǎn)泡沫的破裂引發(fā)了蔓延至全球的金融危機。然而，資產(chǎn)價格泡沫的過度膨脹僅僅是危機爆發(fā)前的表象，實質(zhì)上每次資產(chǎn)價格泡沫的過度膨脹都伴隨著持續(xù)的信用擴張。系統(tǒng)性金融風險與資產(chǎn)價格之間存在著較強的關聯(lián)性。從我國實際情況看，2020年以來，為了應對新冠肺炎疫情對經(jīng)濟的沖擊，我國采取了定向降準、低成本再貸款、再貼現(xiàn)、貸款延期支持工具和貸款支持計劃等一系列“寬信用”的措施，信用規(guī)模明顯增大。因此，在信用擴張環(huán)境下，對資產(chǎn)價格與系統(tǒng)性金融風險的影響關系研究具有重要的現(xiàn)實意義。

資產(chǎn)價格對系統(tǒng)性金融風險的影響。關于國外學者研究的焦點以2008年為分水嶺。在此之前，國外學者將重點放在股市泡沫與金融危機之間的關聯(lián)上。Wilson（2002）研究了美國1870—1999年發(fā)生的4次股市泡沫破裂與金融危機之間的關系，結果表明股市泡沫與金融危機之間具有較高的相關性。S?hnke et al.（2007）提出可以通過監(jiān)測有效市場上的銀行股票價格變化情況對系統(tǒng)性金融風險進行預測。2008年之后，國外學者聚焦于房地產(chǎn)價格與系統(tǒng)性金融風險之間的關聯(lián)。Koetter&Poghosyan（2010）研究發(fā)現(xiàn)，房地產(chǎn)價格偏離均衡值會對金融系統(tǒng)的穩(wěn)定性造成影響。Capozza&Order（2011）驗證了房價波動引發(fā)主動違約導致的系統(tǒng)性金融風險的作用機制。

國內(nèi)研究方面，馬勇等（2009）以66個國家或地區(qū)的跨國數(shù)據(jù)為基礎，研究發(fā)現(xiàn)資產(chǎn)價格和金融監(jiān)管具有同周期性的特征。馬永坤和楊繼瑞（2011）認為資產(chǎn)價格波動對中國金融市場的不穩(wěn)定有著顯著的影響。相比較而言，國內(nèi)學者關于房價與系統(tǒng)性金融風險關系的研究較多，譚政勛和陳銘（2012）對29個發(fā)生過金融危機的國家或地區(qū)進行了實證研究，發(fā)現(xiàn)房價大幅上漲和房價偏離其真實價值均增加了金融危機發(fā)生的概率。徐榮等（2017）實證研究發(fā)現(xiàn)房價的大幅上漲是導致我國系統(tǒng)性金融風險積累的重要原因。白鶴祥等（2020）發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)市場已成為我國主要的系統(tǒng)性金融風險來源之一。單克強（2021）認為房地產(chǎn)價格泡沫的膨脹與破裂將會通過財富轉(zhuǎn)移加劇社會階層分化，由此引發(fā)的政治風險可能導致市場恐慌甚至形成金融危機。

信用擴張對資產(chǎn)價格的影響。關于Allen&Gale（2000）構建的基于信貸擴張的資產(chǎn)價格泡沫模型（AG模型）較好地解釋了信貸擴張和資產(chǎn)價格泡沫之間的關聯(lián)，認為由于借貸雙方之間存在代理問題和風險轉(zhuǎn)移問題，投資者可以運用貸款過度投資高風險金融資產(chǎn)，進而推高資產(chǎn)價格。沿著這一思路，國外學者對歷史上發(fā)生的幾次影響較大的資產(chǎn)價格泡沫事件進行了實證研究，結果表明信用擴張會助推資產(chǎn)價格泡沫的形成，例如Eichengreen&Mitchener（2003）對美國股市泡沫的研究、Malkiel（2010）對日本資產(chǎn)價格泡沫和美國房地產(chǎn)泡沫的研究等。

國內(nèi)學者通過案例分析和數(shù)據(jù)論證了信貸擴張和資產(chǎn)價格之間的關聯(lián)。從案例分析看，瞿強（2005）分析了主要泡沫經(jīng)濟歷史案例，認為雖然各種泡沫案例的形成年代、具體背景、經(jīng)濟后果不盡相同，但大量證據(jù)顯示，信貸擴張與泡沫之間存在高度的相關性。劉傳玉（2013）回顧分析了美國和日本三次典型泡沫案例，發(fā)現(xiàn)每次資產(chǎn)價格泡沫過度膨脹都伴隨著大規(guī)模的信用擴張。在實證分析方面，馬勇等（2009）認為經(jīng)濟繁榮時期的樂觀預期和過低的實際貸款利率引發(fā)了幾乎無節(jié)制的貸款供給和過剩的資金需求，從而對資產(chǎn)價格泡沫起到了推波助瀾作用。趙勝民等（2011）探究了信貸量與房價、股價之間的動態(tài)關系，結果表明信貸擴張與股價之間存在明顯的相關性。

通過上述文獻梳理可知，信用擴張會推動資產(chǎn)價格泡沫的實現(xiàn)且可能引發(fā)金融危機，資產(chǎn)價格泡沫的破裂是金融危機爆發(fā)時的典型現(xiàn)象。經(jīng)濟繁榮時，市場預期較為樂觀，企業(yè)會通過借款來增加投資，居民會通過貸款來增加消費，因此銀行信用規(guī)模會擴大，企業(yè)和居民的流動性過剩。而隨著經(jīng)濟開始衰退，實體企業(yè)利潤率下降，過剩的資金就會被收益率較高的金融資產(chǎn)所吸引，進而推動資產(chǎn)價格的上漲。根據(jù)AG模型，由于借貸雙方之間存在風險轉(zhuǎn)移問題，資產(chǎn)價格的上漲會吸引家庭和企業(yè)部門通過借貸進行過度投資，進一步助推資產(chǎn)價格上漲。同時，金融機構還會通過影子銀行、通道業(yè)務等加大信貸供給，致使信貸規(guī)模持續(xù)擴大，最終在信用擴張和資產(chǎn)價格上漲的相互作用下致使泡沫達到高潮。

為進一步論證上述事實，構建SV—TVP—VAR模型，在統(tǒng)一框架下分析信用擴張，資產(chǎn)價格和系統(tǒng)性金融風險間的動態(tài)關系。

二、模型設定

（一）SV-TVP-VAR模型設計

相較于常系數(shù)向量自回歸模型，伴有隨機干擾項的時變參數(shù)向量自回歸模型（SV-TVPVAR）有兩個顯著的優(yōu)點：一是能夠更充分地反映模型中變量間時變關系特征；二是能估計出特殊時點變量間的脈沖響應結果，其更貼近現(xiàn)實經(jīng)濟的運行過程。因此，采用SV-TVP-VAR模型進行實證研究分析，模型設計參考自Nakajima（2011）。SV-TVP-VAR模型方程設計如下：

其中，βt，At，∑t∈t均是時變參數(shù)。指定為at=（a21，a31，a41，…，ak，k-1）′，at表示為下三角矩陣At的堆疊向量；令ht=（h1t，h2t，…，hk，t）′，hjt=logσ2jt。假定所有的參數(shù)都服從隨機游走過程，則有，

為解決模型估計偏誤的問題，采用MCMC方法對SV-TVP-VAR模型的時變參數(shù)進行后驗分布估計。

（二）數(shù)據(jù)來源及指標選取

結合數(shù)據(jù)可得性，選定2004年第1季度至2020年第3季度的數(shù)據(jù)進行實證分析，研究區(qū)間包括了中國經(jīng)濟波動的關鍵時期和信用擴張的幾個階段。

1.信用擴張

由于我國的銀行信用在總信用中占比較大，足以作為我國總信用規(guī)模增長趨勢的代表，且信用擴張與否是相對于實體經(jīng)濟增長情況而言的。因此，采用了銀行信貸占GDP的比重作為信用擴張的衡量指標，數(shù)據(jù)來源于中國人民銀行和國家統(tǒng)計局。

2.資產(chǎn)價格

考慮到我國資產(chǎn)市場的發(fā)展情況以及不同資產(chǎn)之間的特性，選擇了股價（sp）和房地產(chǎn)價格（hp）代表資產(chǎn)價格。由于我國沒有官方公布的房地產(chǎn)價格數(shù)據(jù)，因此用商品房銷售額除以銷售面積計算出商品房銷售單價來代表，數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局；股價選取了上證指數(shù)月度收盤價，數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫。房地產(chǎn)價格和股價均剔除了物價指數(shù)（CPI）的影響。

3.系統(tǒng)性金融風險指數(shù)

系統(tǒng)性金融風險指數(shù)選擇采用主成分析方法計算得出。根據(jù)信用擴張影響以及我國的實際情況，參考譚中明和夏琦（2020）的做法，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指標構建我國系統(tǒng)性金融風險指標體系（如表1所示），數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局、國家外匯管理局、Wind數(shù)據(jù)庫、證監(jiān)會以及中國人民銀行網(wǎng)站。

表1 系統(tǒng)性金融風險測度指標體系

首先，為了使各類指標能夠統(tǒng)一度量，對正向、負向和適度指標分別進行了標準化的預處理。其次，利用SPSS軟件對指標數(shù)據(jù)進行可行性檢驗，KMO統(tǒng)計量為0.715，表明所選取的指標之間偏相關性較強，Sig.值為0，說明本文選取的指標適宜做因子分析。再次，對22個變量提取因子（見表3），前5個因子的特征值都大于1且累計方差貢獻率達到了78.372%，表明這5個因子對系統(tǒng)性金融風險的解釋力較強，因此保留前5個因子較為合理。最后，利用5個因子的特征根和方差貢獻率計算權重合成系統(tǒng)性金融風險指數(shù)。

表2 主要因子的特征值及累計方差貢獻率

由圖1可見，我國系統(tǒng)性金融風險變動過程分為三個階段。第一階段為2004—2007年，我國系統(tǒng)性金融風險在低位小幅波動。在此時期加快了金融體制改革的步伐，先后采取了商業(yè)銀行體制改革、資本市場改革等措施，提高了銀行風險防范水平、完善了資本市場。第二階段為2008—2009年，系統(tǒng)性金融風險表呈現(xiàn)出倒“V”形的異常波動。2008年世界金融危機嚴重沖擊了我國股市和匯市，出口大幅下降，經(jīng)濟增速放緩，系統(tǒng)性金融風險指數(shù)急速上升，但隨后“四萬億”經(jīng)濟刺激政策有效穩(wěn)住了經(jīng)濟，系統(tǒng)性金融風險顯著下降。第三階段為2010—2020年，系統(tǒng)性金融風險呈現(xiàn)波動上升的趨勢。2010—2011年積極的財政政策和適度寬松的貨幣政策使得系統(tǒng)性金融風險較為平穩(wěn)，2012—2016年信用擴張導致房地產(chǎn)泡沫飆升、影子銀行規(guī)模擴大、中小銀行表外資產(chǎn)無序擴張等導致了系統(tǒng)性金融風險的飆升。隨后，監(jiān)管部門頻發(fā)文件，MPA考核、資管新規(guī)等政策措施使得系統(tǒng)性金融風險上升勢頭得以控制。加之新冠肺炎疫情使經(jīng)濟遭受重創(chuàng)，系統(tǒng)性金融風險加速上漲，但我國政府采取了有效的防控措施，風險指數(shù)迅速下降。

圖1 系統(tǒng)性金融風險指數(shù)（sfr）變動

（三）模型的檢驗

通過X12季節(jié)調(diào)整法消除了季節(jié)因素的影響，對4個變量均取對數(shù)來消除量綱，分別對變量進行單位根檢驗，一階差分后各變量均為平穩(wěn)的時間序列，各變量均在1%的顯著水平上拒絕原假設，變量都一階平穩(wěn)。并且進行模型最佳滯后期檢驗，結果如表3所示。根據(jù)最優(yōu)滯后期檢驗標準，可以得到模型的最優(yōu)滯后期數(shù)為4。

表3 最優(yōu)滯后期數(shù)檢驗

三、實證分析

（一）模型的參數(shù)估計

借用OxMetrix6.0軟件運用蒙特卡洛模擬（MCMC）進行參數(shù)估計，進行10000次抽樣模擬。根據(jù)表4的顯示結果，參數(shù)的均值均位于95%的置信區(qū)間以內(nèi)，各個參數(shù)的Geweke收斂判斷值均顯著低于臨界值1.96，表明模擬參數(shù)收斂于后驗分布。結果中各參數(shù)無效因子均低于100，說明模擬取樣是有效的。圖2的上中下部分分別顯示了模型模擬檢驗參數(shù)的自相關系數(shù)圖、模擬路徑圖和后驗分布密度圖。自相關系數(shù)由高峰迅速下降收斂于0值，表明參數(shù)基本不具有自相關關系。參數(shù)路徑整體收斂于樣本參數(shù)估計均值，樣本數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出較好的穩(wěn)定性和收斂性，表明MCMC模擬的結果是有效的。

圖2 模型參數(shù)估計結果

表4 模型的參數(shù)估計結果

（二）等時間間隔沖擊的時變參數(shù)響應分析

時變參數(shù)向量自回歸模型可以得出等時間間隔沖擊的時變參數(shù)響應?？紤]到信用擴張的時效性，選擇了1個季度、2個季度和4個季度的脈沖響應時長來探究信用擴張、資產(chǎn)價格與系統(tǒng)性金融風險之間的短期、中期和長期的關系。

1.信用擴張的脈沖響應結果分析

由圖3（a）可知，股價對信用擴張的脈沖響應在短期、中期和長期的效應不同，面對1個季度和2個季度時長的脈沖響應分別出現(xiàn)了由正向轉(zhuǎn)向負向、由負向轉(zhuǎn)向正向的反轉(zhuǎn)趨勢，面對4個季度時長的沖擊結果顯示，信用擴張對股價起到了“促進”的作用，“促進”作用在2008年開始增強，在2015年之后隨時間逐漸減弱。出現(xiàn)這種現(xiàn)象的原因在于我國股票市場還不夠完善，短期、中期脈沖響應受到當期政策、制度等其他因素的影響較大。

由圖3（b）可知，房價對信用擴張的脈沖響應在短期的效應為正向波動，2010年以來中期和長期的效應出現(xiàn)負向波動，1個季度時長的響應值要明顯大于其他兩個時長的響應值，說明信用擴張對房價的影響在短期的正向沖擊較大。隨著時間的推移，這種影響逐漸削弱，且在政策等其他因素的干擾之下，甚至出現(xiàn)了信用擴張抑制房價上漲的情況。面對短期沖擊，房價對信用擴張的脈沖響應呈現(xiàn)兩大特點：一是脈沖響應值逐漸下降。原因在于我國房地產(chǎn)市場自1998年開啟之后投資增速加快，大量信貸資金進入房地產(chǎn)市場，但隨著投資收益率的下降，資金流入房地產(chǎn)領域的規(guī)模減小。二是脈沖響應降幅變化與我國房地產(chǎn)調(diào)控相關，調(diào)控政策越嚴格下降速度越快。2006—2007年房地產(chǎn)政策以穩(wěn)定市場為主，2006年出臺的《關于規(guī)范房地產(chǎn)市場外資準入和管理的意見》和2007年的5次加息等政策旨在抑制房地產(chǎn)投資過熱，此時脈沖響應降速較快。2008—2009年房地產(chǎn)政策調(diào)控基調(diào)為刺激消費，在“四萬億投資”等政策的影響下，大量信貸資金進入房地產(chǎn)市場，此階段脈沖響應降幅趨緩。2010—2013年收緊房地產(chǎn)政策頻發(fā)，“國四條”“國十條”“新國八條”“新國五條”等政策要求遏制房價過快上漲，但由于刺激政策的效果還在，本階段脈沖響應降幅繼續(xù)放緩。2014—2015年房地產(chǎn)的調(diào)控政策旨在刺激需求，相繼出臺的“930”新政、“1121”降息、“330”新政等政策，通過降低房貸利率、給予補貼等措施鼓勵購房，此階段脈沖響應出現(xiàn)上漲。2016—2020年房地產(chǎn)調(diào)控從刺激轉(zhuǎn)向收緊，堅持“房住不炒”“因城施策去庫存”等政策措施加強了地方政府的責任，調(diào)控政策更加精準有效，從抑制投資投機需求到供給側(cè)進行轉(zhuǎn)變。通過上述分析可知，我國嚴格有效的房地產(chǎn)調(diào)控政策能夠抑制信用擴張對房價的正向沖擊。

由圖3（c）可知，系統(tǒng)性金融風險對信用擴張的脈沖響應在短期、中期和長期的效應不同，1個季度時長的響應有明顯波動呈現(xiàn)出先升后降的趨勢；2個季度時長的脈沖響應較弱且為負，說明滯后2個季度的信用擴張會對系統(tǒng)性金融風險起到一應的抑制作用；4個季度時長的脈沖響應呈現(xiàn)上升的趨勢，表明信用擴張對系統(tǒng)性金融風險的影響存在時滯，在滯后4個季度仍然有顯著的影響效果。在短期沖擊響應中，2009年迅速上升并由負轉(zhuǎn)正，并于2015年達到最大值，之后下降。結合圖3（a）和（b），觀察縱軸數(shù)值可知，信用擴張對房價的影響要遠大于對股價的影響，本文認為這可能與實體經(jīng)濟增速和房價漲幅的關系有關。我國GDP經(jīng)濟增速在2007年達到了峰值14.2%之后一路下降，2015年、2019年分別降至7%、6%，而2009年我國房價漲幅達到了24.7%，之后增速雖有下滑但年均增速仍在8%以上，加之房地產(chǎn)投資具有杠桿效應，私人部門偏好投資于房地產(chǎn)市場，致使在實體經(jīng)濟下行時，大量信貸資金進入到房地產(chǎn)市場，導致“金融活水”難以發(fā)揮支持實體經(jīng)濟的作用，反而助推了房地產(chǎn)價格泡沫的形成，導致系統(tǒng)性金融風險的上升。2015年出現(xiàn)拐點的原因有兩個方面：一是2016年之后，房地產(chǎn)調(diào)控基調(diào)為“房住不炒，因城施策”，加強了地方政策主體責任，各地紛紛落實中央政策，房價上漲速度得到有效遏制。二是2016年之后，監(jiān)管部門對流向房地產(chǎn)資金金額進行控制，采取了包括提高首付比例、整治房地產(chǎn)行業(yè)非法集資活動、嚴禁影子銀行資金進入房地產(chǎn)市場等措施，2020年監(jiān)管部門給房企設置了“三道紅線”，以此來約束房企的債務率，對房地產(chǎn)貸款設置了“兩道紅線”，至此我國樓市“五道紅線”壓身。

圖3 等時間間隔脈沖響應結果（1）

2.資產(chǎn)價格的脈沖響應結果分析

由圖4（d）可知，在各個時間段中，系統(tǒng)性金融風險對股價的脈沖響應在短期、中期和長期均較為穩(wěn)定，短期和中期的脈沖響應為負、長期為正，從絕對值看，長期脈沖響應值自2014年以來幾乎接近于0，表明系統(tǒng)性金融風險對股價的變動在長期極不敏感。面對1個季度和2個季度時長的股價上漲沖擊會引起系統(tǒng)性金融風險的下降，主要原因有兩點：一是股價上漲有利于穩(wěn)定實體經(jīng)濟，一方面，股價上漲會通過財富效應帶動消費的增加，另一方面，根據(jù)托賓Q理論，股價上漲會使企業(yè)更傾向于發(fā)行股票籌集資金來進行實物投資，進而拉動投資的增長。二是股價上漲能夠提升金融機構的資產(chǎn)水平，在短期內(nèi)負債水平穩(wěn)定的情況下，會使其資產(chǎn)負債率下降，償債能力提高，進而引起系統(tǒng)性金融風險的下降。

圖4 等時間間隔脈沖響應結果（2）

由圖4（e）可知，系統(tǒng)性金融風險對房價的脈沖響應在短期、中期和長期的效應不同。1個季度時長的響應有明顯的波動呈現(xiàn)先升后平的趨勢，2007年開始上升，在2014年脈沖響應的值由負轉(zhuǎn)正，2015年達到峰值后轉(zhuǎn)為平穩(wěn)，這可能與房地產(chǎn)的屬性有關，在房價上漲期初，房地產(chǎn)價格處于低位，我國房地產(chǎn)還發(fā)揮著拉動實體經(jīng)濟的作用，房價的上漲有助于金融穩(wěn)定，之后隨著房價加快上漲吸引了大量的資金，房地產(chǎn)被注入了金融屬性，房價上漲會提升系統(tǒng)性金融風險水平。2個季度和4個季度時長的脈沖響應較強且為正，說明房價上漲在中長期內(nèi)會引起系統(tǒng)性金融風險的提高。

（三）不同時點沖擊的時變參數(shù)響應分析

選取了2009年1季度、2012年1季度和2015年1季度這三個時間點選取的主要原因在于：一是2008年全球金融危機沖擊經(jīng)濟，信貸擴大助力經(jīng)濟穩(wěn)定；二是經(jīng)濟增長下臺階，信貸寬松支持基建和房地產(chǎn)；三是工業(yè)產(chǎn)能過剩，信貸支持供給側(cè)結構性改革。信用擴張的重要時點沖擊響應結果如圖5所示。

圖5 不同信用擴張時點沖擊響應結果

圖5（a）不同時點股價對信用擴張的脈沖結果具有兩個特點：一是所有時點的脈沖響應運動軌跡基本一致，3期開始產(chǎn)生正向效果，6期之后轉(zhuǎn)為平穩(wěn)，說明信用擴張對股價的正向影響存在時滯。二是不同時點沖擊響應效果不同，2015年1季度的效果最顯著，2012年1季度次之，2009年1季度最弱，這可能與股市的行情有關，股市在2007年大跌之后轉(zhuǎn)入熊市，市場被悲觀情緒籠罩，即使信貸寬松，企業(yè)和居民也不愿進入股市，而2012年股市仍未走出低谷，2014年股市轉(zhuǎn)入牛市，此時寬松的信貸政策加上樂觀情緒，大量資金流入股市，信用擴張對股價上漲具有顯著推動作用。

圖5（b）代表房價對信用擴張的脈沖響應結果，分析可知，不同時點的脈沖結果運動軌跡基本一致，在10期之后才平穩(wěn)，說明信用擴張對房價的影響時效較長。信用擴張對房價的脈沖響應波動較大，這可能與我國頻繁的房地產(chǎn)周期性調(diào)控政策有關，在房價上漲過快時，調(diào)控政策會趨緊，而在經(jīng)濟下行時，房地產(chǎn)調(diào)控政策會有所放松，由于政策具有時滯性，對房價的影響表現(xiàn)為不同時期不同的方向。但從脈沖響應正負區(qū)間的時長和絕對值看，信用擴張對房價的促進作用較強，抑制作用較弱。

圖5（c）代表系統(tǒng)性金融風險對信用擴張的脈沖響應結果，系統(tǒng)性金融風險對信用擴張的沖擊響應整體呈正，1期開始迅速下降，說明信用擴張會促使系統(tǒng)性金融風險上升，且短期影響較大。不同時點的響應程度存在差異，可能與房價對系統(tǒng)性金融風險的影響有關。2015年1季度的正向效應最強烈，與圖4（e）中所示結果一致，2015年短期房價上漲對系統(tǒng)性金融風險的促進作用達到了峰值；而2009年1季度和2012年1季度，短期房價對系統(tǒng)性金融風險起到的是抑制作用。

四、研究結論與政策建議

本文研究了信用擴張環(huán)境下，資產(chǎn)價格對系統(tǒng)性金融風險的影響，利用伴有隨機干擾項的SV-TVP-VAR模型，對信用擴張、股價和房價、系統(tǒng)性金融風險時變關系進行動態(tài)識別。同時對近年來三個重要的信用擴張時點進行單獨分析。主要研究結論如下：

第一，信用擴張對股價、房價和系統(tǒng)性金融風險的影響均呈現(xiàn)明顯的時變特征。信用擴張對股價的影響在長期較為穩(wěn)定，且信用擴張會促進股價上漲，由于政策干擾，這種促進作用在2015年之后逐漸減弱。信用擴張會助推房地產(chǎn)價格上漲，2006年開始，這種助推作用開始下降，且下降幅度與我國房地產(chǎn)調(diào)控相關，房地產(chǎn)調(diào)控政策越嚴格下降速度越快。信用擴張對系統(tǒng)性金融風險的影響由抑制轉(zhuǎn)向促進，促進作用在2015年達到峰值。

第二，資產(chǎn)價格對系統(tǒng)性金融風險的影響效果不同。股價上漲對系統(tǒng)性金融風險有一定的遏制作用，而房價上漲會促使系統(tǒng)性金融風險提高。短期內(nèi)，股價上漲可以使上市企業(yè)融入更多資金進行投資生產(chǎn)，同時會降低金融機構的負債率，進而引起系統(tǒng)性金融風險的下降；房地產(chǎn)被注入金融屬性后，房價的短期過快上漲會提升系統(tǒng)性金融風險水平，此外，房價的上漲在中長期也會引起系統(tǒng)性金融風險的提高。

第三，不同信用擴張時點上，資產(chǎn)價格的變動情況以及對系統(tǒng)性金融風險的影響有所差別。分析三個信貸擴張重要時點房價、股價和系統(tǒng)性金融風險的影響，結果表明信用擴張對股價的抬升作用在股價上漲時更明顯。信用擴張對房價的影響滯后期長且波動明顯，可能與我國周期性房地產(chǎn)調(diào)控政策有關。短期內(nèi)信用擴張會促使系統(tǒng)性金融風險上升，不同信用擴張時點促進作用不同并與房價對系統(tǒng)性金融風險的影響有正相關性。

通過上述的主要結論可得到較為清晰地防控系統(tǒng)性金融風險的政策啟示。首先，基于我國資本市場發(fā)展的實際情況，應積極發(fā)展股票市場以修繕直接融資渠道，一方面，“高科創(chuàng)”等類型企業(yè)可以通過股市融入資金，助力我國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。另一方面，股市的適當繁榮能夠有效遏制系統(tǒng)性金融風險。其次，當前我國房價處于高位，實施嚴格的房地產(chǎn)調(diào)控政能抑制信用擴張對房價的正向影響。因此，在信用擴張環(huán)境下，應加強對信貸資金進入房地產(chǎn)市場的監(jiān)管，堅決落實“房住不炒”的底線，重點在于加強對金融機構創(chuàng)新的監(jiān)管，嚴防影子銀行等問題卷土重來。最后，應大力發(fā)展實體經(jīng)濟。實體經(jīng)濟是金融穩(wěn)定的“基石”，以金融支持實體為出發(fā)點，進行金融支持實體的結構性改革，源源不斷地將金融資源向產(chǎn)業(yè)鏈升級等方面進行傾斜，以暢通國內(nèi)產(chǎn)業(yè)循環(huán)為落腳點，不斷加大支持實體經(jīng)濟的精準度和力度。