嚴(yán)超超，周海林

（安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院，安徽蚌埠 233000）

一、引言

現(xiàn)階段，中美貿(mào)易爭(zhēng)端和突發(fā)的新型冠狀病毒肺炎疫情（以下簡(jiǎn)稱新冠肺炎疫情）等事件加劇了世界各國(guó)的經(jīng)濟(jì)政策不確定性（Economic policy uncertainty，EPU）和系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)（Systemic financial risk，SFR）。研究表明，系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)將會(huì)對(duì)國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展和金融穩(wěn)定造成重大負(fù)面影響（陶玲和朱迎，2016）。經(jīng)濟(jì)政策不確定性的提高會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生消極影響，加劇短期國(guó)際資本的波動(dòng)，并對(duì)股票市場(chǎng)和房地產(chǎn)市場(chǎng)造成顯著影響，進(jìn)而影響一國(guó)的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。另外，宏觀杠桿率的快速提高也已經(jīng)成為金融風(fēng)險(xiǎn)上升的重要原因之一。

本文選取30 個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)度量系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，基于2005年第一季度至2020年第三季度的數(shù)據(jù)，構(gòu)建TVP-SV-VAR 模型研究經(jīng)濟(jì)政策不確定性、宏觀杠桿率和系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)和時(shí)變特征。本文研究了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)宏觀杠桿率的波動(dòng)和影響，以及經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的短期和中長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)影響，為我國(guó)防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生提供了較為可靠的參考依據(jù)。

本文的邊際貢獻(xiàn)在于：第一，本文從2005年第一季度至2020年第三季度選取30 個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，進(jìn)一步完善了系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)構(gòu)建和度量。第二，本文構(gòu)建TVPSV-VAR 模型研究經(jīng)濟(jì)政策不確定性、宏觀杠桿率和系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)和時(shí)變特征，從經(jīng)濟(jì)政策不確定性角度理解宏觀杠桿率和系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)具有重要理論和現(xiàn)實(shí)意義。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）經(jīng)濟(jì)政策不確定性與系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)

現(xiàn)有文獻(xiàn)關(guān)于經(jīng)濟(jì)政策不確定性和系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的研究，主要涉及三個(gè)方面：（1）系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的度量問(wèn)題。陶玲和朱迎（2016）分別選取與系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的主要經(jīng)濟(jì)變量，使用主成分方式對(duì)中國(guó)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行計(jì)算和分析。郭娜等（2018）從宏觀層面選取23 個(gè)變量使用主成分方法完善和度量系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，郭娜等（2020）在此基礎(chǔ)上實(shí)證分析貨幣政策與系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)。（2）經(jīng)濟(jì)政策不確定性的度量問(wèn)題。如Baker 等（2016）開(kāi)創(chuàng)性地構(gòu)建了主要國(guó)家的EPU 指數(shù)，Huang 和Luk（2020）在其基礎(chǔ)上優(yōu)化度量了新的中國(guó)EPU 指數(shù)。（3）經(jīng)濟(jì)政策不確定性與系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系問(wèn)題。楊子暉等（2019）對(duì)中國(guó)金融各部門的極端風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效測(cè)度，并使用混頻因果關(guān)系檢驗(yàn)方法進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性與中國(guó)金融部門風(fēng)險(xiǎn)存在雙向Granger 因果關(guān)系。楊子暉等（2020）使用前沿網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浞椒ㄑ芯堪l(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性的上升將會(huì)顯著提高一國(guó)的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。劉玚等（2019）從短期跨境資本流動(dòng)的角度構(gòu)建MS-VAR 模型，分析全球EPU 的上升對(duì)于系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的非線性影響，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性通過(guò)短期跨境資本流動(dòng)進(jìn)而影響一國(guó)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，但是并沒(méi)有直接度量系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)進(jìn)而分析全球EPU 的上升對(duì)于系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的影響。馮燕妮等（2020）構(gòu)建貝葉斯估計(jì)時(shí)變參數(shù)模型，發(fā)現(xiàn)EPU 指數(shù)的提高是股市系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)提高的重要原因。劉玚等（2020）測(cè)度了全球重要國(guó)家的極端金融風(fēng)險(xiǎn)溢出水平，并建立面板門限模型，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)于短期跨境資本流動(dòng)具有門檻效應(yīng)。王金明和王心培（2021）實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性的提高將會(huì)對(duì)金融穩(wěn)定性產(chǎn)生負(fù)向影響。

（二）經(jīng)濟(jì)政策不確定性與宏觀杠桿率

關(guān)于經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)于宏觀杠桿率的影響效果，學(xué)者們觀點(diǎn)尚未統(tǒng)一。（1）不少學(xué)者對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性如何影響杠桿率進(jìn)行了研究。紀(jì)洋等（2018）、司登奎等（2020）認(rèn)為經(jīng)濟(jì)政策不確定指數(shù)升高顯著提高了企業(yè)的杠桿率水平。Istiak 和Serletis（2020）構(gòu)建6 變量的SVAR 模型，實(shí)證分析經(jīng)濟(jì)政策不確定性、銀行業(yè)杠桿率以及影子銀行杠桿率的動(dòng)態(tài)關(guān)系，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性會(huì)顯著提高銀行業(yè)杠桿率。宮汝凱等（2019）則認(rèn)為經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)杠桿率產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響。王愛(ài)儉和石振宇（2020）實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，EPU 指數(shù)的提高會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展造成消極影響，政府實(shí)施寬松的財(cái)政政策導(dǎo)致財(cái)政赤字?jǐn)U大和政府杠桿率上升。張斌等（2018）研究發(fā)現(xiàn)，債務(wù)的上升引起的GDP 增速邊際效力下降和資本回報(bào)率下降導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)增速放緩，不斷增加的財(cái)政赤字會(huì)進(jìn)一步提升宏觀杠桿率。（2）學(xué)者們研究了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)杠桿率的非線性關(guān)系。如劉金全和艾昕（2020）將經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)作為門限變量來(lái)構(gòu)建T-SVAR 模型，發(fā)現(xiàn)中國(guó)貨幣政策與財(cái)政政策對(duì)宏觀杠桿率具有門檻效應(yīng)。（3）也有學(xué)者對(duì)不同經(jīng)濟(jì)政策不確定性時(shí)期分部門杠桿率的聯(lián)動(dòng)關(guān)系進(jìn)行了研究。如崔惠穎（2020）利用馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移模型研究居民杠桿率、政府杠桿率、企業(yè)杠桿率和金融部門杠桿率在不同經(jīng)濟(jì)政策不確定性時(shí)期的動(dòng)態(tài)關(guān)系。

（三）宏觀杠桿率與系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)

現(xiàn)有文獻(xiàn)關(guān)于宏觀杠桿率與系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系的研究，主要集中于如下幾個(gè)方面：（1）杠桿率波動(dòng)是否會(huì)引起系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。茍文均等（2016）構(gòu)建CCA 模型，系統(tǒng)分析了債務(wù)杠桿的提高顯著提高了國(guó)民經(jīng)濟(jì)各部門的金融風(fēng)險(xiǎn)。馬勇等（2016）運(yùn)用跨國(guó)面板數(shù)據(jù)實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)宏觀杠桿率的變動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出和宏觀經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定產(chǎn)生顯著的負(fù)面影響。紀(jì)敏等（2017）系統(tǒng)分析了杠桿率結(jié)構(gòu)對(duì)于金融穩(wěn)定的影響。劉瑤和張明（2019）系統(tǒng)分析了中國(guó)銀行業(yè)杠桿率的現(xiàn)狀和對(duì)于系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的影響。陳彥斌等（2019）利用41 個(gè)代表性經(jīng)濟(jì)體的面板數(shù)據(jù)分析了“杠桿率/投資率”和宏觀杠桿率對(duì)于系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)影響的差異。（2）杠桿率波動(dòng)是否對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)具有非線性關(guān)系。方芳和黃汝南（2017）構(gòu)建MSVAR 模型實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)宏觀杠桿率的波動(dòng)對(duì)于系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的非線性影響。王桂虎和郭金龍（2019）實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，宏觀杠桿率對(duì)于系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)具有門檻效應(yīng)。江紅莉和劉麗娟（2020）構(gòu)建Markov Switching-VAR 模型，研究企業(yè)杠桿率、宏觀經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)與系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的非線性關(guān)系。李程等（2020）構(gòu)建Markov Switching-VAR 模型和TVP-VAR 模型，研究房地產(chǎn)價(jià)格、杠桿率與金融壓力指數(shù)的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)和非線性影響。（3）宏觀杠桿率影響系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的渠道以及如何預(yù)防系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。如鄒靖（2020）基于我國(guó)去杠桿的背景對(duì)于防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生進(jìn)行了詳細(xì)分析。黃倩等（2021）利用省級(jí)面板數(shù)據(jù)從 “銀行信貸渠道”和“資產(chǎn)價(jià)格渠道”分析了金融杠桿對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和金融風(fēng)險(xiǎn)的影響。

綜上所述，現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性、宏觀杠桿率和系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了研究，但尚有一些不足之處。一是現(xiàn)有文獻(xiàn)大多從經(jīng)濟(jì)政策不確定性的跨境溢出效應(yīng)及其對(duì)微觀經(jīng)濟(jì)主體影響的角度出發(fā)進(jìn)行理論研究和實(shí)證分析，從時(shí)變視角分析經(jīng)濟(jì)政策不確定性和系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)關(guān)系及影響機(jī)制的研究還很少；二是經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)于杠桿率影響的影響尚未得到一致結(jié)論；三是經(jīng)濟(jì)政策不確定性能否驅(qū)動(dòng)宏觀杠桿率、進(jìn)而影響系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，尚需進(jìn)一步從理論和實(shí)證方面進(jìn)行分析。本文構(gòu)建TVP-SV-VAR 模型研究經(jīng)濟(jì)政策不確定性、宏觀杠桿率和系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)和時(shí)變特征，旨在通過(guò)研究三者之間關(guān)系，為防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)提供參考意見(jiàn)。

三、實(shí)證模型和變量選取

（一）TVP-SV-VAR 模型的構(gòu)建

與傳統(tǒng)的VAR 模型相比，Primiceri（2005）提出的TVP-SV-VAR 模型可以更加有效地分析經(jīng)濟(jì)變量之間的時(shí)變特征。Nakajima（2011）認(rèn)為，將TVP-SV-VAR 模型和隨機(jī)波動(dòng)率結(jié)合運(yùn)用，可以使經(jīng)濟(jì)模型能夠靈活、穩(wěn)健地捕捉經(jīng)濟(jì)潛在結(jié)構(gòu)的可能變化。因此本文選取TVP-SV-VAR 模型進(jìn)行分析。

TVP-SV-VAR 模型可以從SVAR 模型出發(fā)分析。SVAR 模型如下：

其中，ut代表誤差項(xiàng)或結(jié)構(gòu)沖擊，ut～N(0,ΣΣ)，此處Σ表示為

根據(jù)Nakajima（2011）做法，設(shè)定A 是下三角矩陣。

將模型（1）中的SVAR 模型轉(zhuǎn)化為VAR 模型的形式:

其中Bi=A-1F)i，i=1,2··· ,s ， 通過(guò)將Bi中元素排列為k2s×1 維的列向量β。令Xt=表示克羅內(nèi)克乘積。式（2）可以化為：

當(dāng)(3)式中所有參數(shù)隨時(shí)間發(fā)生動(dòng)態(tài)變化時(shí)，式（3）即擴(kuò)展為TVP-VAR-SV 模型：

同時(shí)，本文的模型參數(shù)服從如下形式

（二）變量選取和說(shuō)明

1.經(jīng)濟(jì)政策不確定性

參考Huang 和Luk（2020）的做法，采用經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)度量經(jīng)濟(jì)政策不確定性，變量記為EPU。EPU指數(shù)通過(guò)eviews 調(diào)整為季度變量。

2.宏觀杠桿率

參考崔惠穎（2020）的做法選取宏觀杠桿率指標(biāo)，變量記為ML。宏觀杠桿率數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家金融與發(fā)展實(shí)驗(yàn)室。

3.系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)

本文借鑒陶玲和朱迎（2016）、郭娜等（2018）、郭娜等（2020）的做法，并加入了宏觀杠桿率、短期國(guó)際資本流動(dòng)波動(dòng)率等指標(biāo)，由宏觀經(jīng)濟(jì)、貨幣市場(chǎng)、外部市場(chǎng)和資產(chǎn)價(jià)格四個(gè)層面30 個(gè)細(xì)分經(jīng)濟(jì)變量作為系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的度量指標(biāo)，運(yùn)用主成分分析方法全面度量中國(guó)的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，變量記為F。系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的度量指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)源于wind、中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)、銳思金融數(shù)據(jù)庫(kù)和國(guó)家金融與發(fā)展實(shí)驗(yàn)室的數(shù)據(jù)庫(kù)。

系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)各變量的方向參考陶玲和朱迎（2016）、郭娜等（2018）和郭娜等（2020）的做法進(jìn)行設(shè)定。參考王勁松和任宇航（2021）對(duì)于運(yùn)用主成分分析度量綜合指數(shù)對(duì)于數(shù)據(jù)的處理方法，本文將系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的反向變量變?yōu)檎?，具體方法為：對(duì)于如GDP增長(zhǎng)率類型的百分比變量指標(biāo)，采用A*=1-A轉(zhuǎn)化為正向指標(biāo)；對(duì)于如消費(fèi)者信心指數(shù)類型的數(shù)值型變量指標(biāo)，采用倒數(shù)轉(zhuǎn)化為正向指標(biāo)。最后，本文對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化處理。

系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的具體度量指標(biāo)見(jiàn)表1，表2 給出了變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。由表2 可以看出，經(jīng)濟(jì)政策不確定性的最小值和最大值分別為72.09 和194.91，標(biāo)準(zhǔn)偏差為30.27656；宏觀杠桿率的最小值和最大值分別為141.20 和270.10，標(biāo)準(zhǔn)偏差為39.93444；系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的最小和最大值分別為-3.22 和2.78。這些數(shù)據(jù)表明我國(guó)的經(jīng)濟(jì)政策不確定性和宏觀杠桿率波動(dòng)較大，因此應(yīng)當(dāng)重視經(jīng)濟(jì)政策不確定性和宏觀杠桿率波動(dòng)對(duì)于系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的影響。

表1 系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)

表2 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行主成分分析所得到的特征值和方差貢獻(xiàn)率如表3 所示，前7 個(gè)主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率超過(guò)88%，可以很好地代表原始數(shù)據(jù)。本文選取前7 個(gè)主成分得分計(jì)算系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。

表3 主成分分析的特征值和方差貢獻(xiàn)率

圖1 展示了我國(guó)2005年第一季度至2020年第三季度的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的動(dòng)態(tài)分析結(jié)果。2008－2009年，由于美國(guó)金融危機(jī)對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)造成的巨大沖擊，我國(guó)的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)急劇上升。之后，中國(guó)政府出臺(tái)積極財(cái)政政策和貨幣政策穩(wěn)定了中國(guó)經(jīng)濟(jì)，系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)隨之下降。2014－2015年，由于股市泡沫的影響，我國(guó)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)也隨之波動(dòng)上升。2018年以后，由于美國(guó)挑起的貿(mào)易戰(zhàn)和2020年的新冠肺炎疫情對(duì)經(jīng)濟(jì)的負(fù)面沖擊，我國(guó)的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)處于歷史高位且在波動(dòng)中上升。

圖1 中國(guó)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)趨勢(shì)

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）模型檢驗(yàn)和參數(shù)估計(jì)

1.平穩(wěn)性檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)

本文對(duì)變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化以消除量綱影響，進(jìn)而構(gòu)建經(jīng)濟(jì)政策不確定性、宏觀杠桿率與系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的TVP-SV-VAR 模型。

首先對(duì)變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，結(jié)果如表4 所示，可以看出，經(jīng)濟(jì)政策不確定性和系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)是平穩(wěn)變量；宏觀杠桿率是一階單整變量。最后，本文對(duì)模型的最優(yōu)滯后階數(shù)進(jìn)行分析，模型最優(yōu)滯后階數(shù)的結(jié)果如表5 所示，根據(jù)LR、FPE、AIC、SC、HQ 最小原則，本文選擇最優(yōu)滯后階數(shù)為2 階。

表4 變量的平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果

表5 模型最優(yōu)滯后期數(shù)

本文進(jìn)行Johansen 協(xié)整檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)、宏觀杠桿率與系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)是否具有協(xié)整關(guān)系。協(xié)整檢驗(yàn)最終結(jié)果如表6 所示，表中第一行跡統(tǒng)計(jì)量所對(duì)應(yīng)的P 值小于0.05，這說(shuō)明在5%顯著性水平下，經(jīng)濟(jì)政策不確定性、宏觀杠桿率與系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)至少存在1 個(gè)協(xié)整向量。因此，可以使用原始變量進(jìn)行建模分析。

表6 Johansen 協(xié)整檢驗(yàn)

2.TVP-SV-VAR 模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果分析

本文使用OXMetrics6 軟件分析TVP-SV-VAR 模型，模型始燃燒次數(shù)為1000 次，MCMC 的重復(fù)次數(shù)為10000 次。表7 為TVP-SV-VAR 模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果，可以看出，模型的Geweke 統(tǒng)計(jì)量小于5%顯著性水平下的臨界值1.96，說(shuō)明本文構(gòu)建的TVPSV-VAR 模型收斂效果好。同時(shí)，無(wú)效因子最大值為177.05，說(shuō)明模型有效。TVP-SVVAR 模型的MCMC 抽樣結(jié)果見(jiàn)圖2，可以看出，模型樣本路徑抽樣穩(wěn)定，樣本的自回歸系數(shù)穩(wěn)定下降，這說(shuō)明本文模型的MCMC 抽樣結(jié)果符合要求。

圖2 TVP-SV-VAR 模型的MCMC 抽樣結(jié)果

表7 TVP-SV-VAR 模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果

（二）TVP-SV-VAR 模型的脈沖響應(yīng)分析

1.經(jīng)濟(jì)政策不確定性、宏觀杠桿率與系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)等間隔脈沖響應(yīng)

選擇滯后4 期、8 期和12 期分別代表經(jīng)濟(jì)政策不確定性、宏觀杠桿率與系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)在短期、中期和長(zhǎng)期的動(dòng)態(tài)沖擊的影響。圖3 是宏觀杠桿率對(duì)于經(jīng)濟(jì)政策不確定性正向沖擊的脈沖響應(yīng)圖，從中可以看出，經(jīng)濟(jì)政策不確定性的正向沖擊在短期、中期和長(zhǎng)期顯著提高了宏觀杠桿率，且長(zhǎng)期影響大于短期影響。經(jīng)濟(jì)政策不確定性的正向沖擊提高宏觀杠桿率的理論機(jī)制在于：第一，經(jīng)濟(jì)政策不確定性的提高會(huì)顯著增加國(guó)有企業(yè)杠桿率，同時(shí)降低非國(guó)有企業(yè)杠桿率，且國(guó)有企業(yè)杠桿率增幅顯著大于非國(guó)有企業(yè)杠桿率的降幅，最終導(dǎo)致宏觀杠桿率的上升（紀(jì)洋等，2018）。第二，經(jīng)濟(jì)政策不確定性將會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生負(fù)面影響，政府推出的擴(kuò)張性財(cái)政政策提高了政府的債務(wù)水平。政府債務(wù)的上升帶來(lái)的GDP 增速邊際效力的下降進(jìn)一步提升了宏觀杠桿率水平（張斌等，2018；王愛(ài)儉和石振宇，2020）。

圖3 宏觀杠桿率對(duì)于經(jīng)濟(jì)政策不確定性正向沖擊的脈沖響應(yīng)

圖4 是系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)對(duì)于經(jīng)濟(jì)政策不確定性正向沖擊的脈沖響應(yīng)圖，從中可以看出，經(jīng)濟(jì)政策不確定性的提高對(duì)于系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)具有時(shí)變特征，整體上在短期、中期和長(zhǎng)期均提高了系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。其原因在于：第一，經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)的提高通過(guò)實(shí)物期權(quán)效應(yīng)抑制了企業(yè)投資的增加；第二，經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)的提高通過(guò)金融摩擦提高了企業(yè)的融資成本；第三，經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)的提高通過(guò)儲(chǔ)蓄效應(yīng)抑制了家庭消費(fèi)的增加。

圖4 系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)對(duì)于經(jīng)濟(jì)政策不確定性正向沖擊的脈沖響應(yīng)

圖5 是系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)對(duì)于宏觀杠桿率正向沖擊的脈沖響應(yīng)圖，從中可以看出，宏觀杠桿率的提高對(duì)于系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的影響在短期、中期和長(zhǎng)期具有一致性，均顯著提高了系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的水平。宏觀杠桿率影響系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的理論機(jī)制在于：第一，宏觀杠桿率的變動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出和宏觀經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定產(chǎn)生顯著的負(fù)面影響（馬勇等，2016）；第二，宏觀杠桿率的提高從“銀行信貸渠道”“資產(chǎn)價(jià)格渠道”影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展，導(dǎo)致資產(chǎn)價(jià)格泡沫，進(jìn)而提高系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)（黃倩等，2021）。

圖5 系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)對(duì)于宏觀杠桿率正向沖擊的脈沖響應(yīng)

2.經(jīng)濟(jì)政策不確定性、宏觀杠桿率與系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的時(shí)點(diǎn)脈沖響應(yīng)

經(jīng)濟(jì)政策不確定性、宏觀杠桿率與系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)關(guān)系在不同時(shí)間上會(huì)發(fā)生顯著的變化，本文選擇2008年第四季度（T=16）、2015年第三季度（T=43）和2020年第一季度（T=61）三個(gè)時(shí)點(diǎn)進(jìn)行，其原因在于：2008－2010年，由于國(guó)際金融危機(jī)，中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性迅速上升，宏觀杠桿率也隨之快速上升；2015年，我國(guó)貨幣政策較為寬松，股市泡沫現(xiàn)象較為嚴(yán)重，且中國(guó)政府進(jìn)一步改革人民幣匯率制度；2020年，新冠肺炎疫情給中國(guó)經(jīng)濟(jì)造成負(fù)向沖擊。

圖6 反映的是宏觀杠桿率對(duì)于經(jīng)濟(jì)政策不確定性正向沖擊的時(shí)點(diǎn)動(dòng)態(tài)關(guān)系。從中可以看出，經(jīng)濟(jì)政策不確定性的正向沖擊對(duì)于宏觀杠桿率的影響具有時(shí)變特征。具體來(lái)看，經(jīng)濟(jì)政策不確定性的上升在2008Q4、2015Q3 和2020Q1 三個(gè)時(shí)點(diǎn)對(duì)宏觀杠桿率均產(chǎn)生正向影響，且隨著時(shí)間推移逐漸加大。經(jīng)濟(jì)政策不確定性在2008Q4 時(shí)點(diǎn)的沖擊的前3 期是負(fù)向影響，第3 期之后由負(fù)轉(zhuǎn)正，這說(shuō)明經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)于宏觀杠桿率的影響可能存在滯后效應(yīng)。綜合來(lái)看，經(jīng)濟(jì)政策不確定性在這三個(gè)時(shí)點(diǎn)對(duì)宏觀杠桿率在整體上產(chǎn)生顯著的正向影響。因此，我國(guó)應(yīng)該保持經(jīng)濟(jì)政策穩(wěn)定，避免宏觀杠桿率的大幅波動(dòng)。

圖6 宏觀杠桿率對(duì)于經(jīng)濟(jì)政策不確定性正向沖擊的時(shí)點(diǎn)動(dòng)態(tài)關(guān)系

圖7 反映的是系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)與經(jīng)濟(jì)政策不確定性的時(shí)點(diǎn)動(dòng)態(tài)關(guān)系，從中可以看出，經(jīng)濟(jì)政策不確定性的提高對(duì)于系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的影響具有時(shí)變效應(yīng)，在2008Q4、2015Q3 和2020Q1 三個(gè)時(shí)點(diǎn)上均提高了系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。但是，經(jīng)濟(jì)政策不確定性在2008Q4 時(shí)點(diǎn)的第2 期之前對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)是負(fù)向影響，這說(shuō)明經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的影響可能存在滯后效應(yīng)。綜合來(lái)看，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)于系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)在這三個(gè)時(shí)點(diǎn)上主要是正向影響。因此，我國(guó)應(yīng)該重視經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)于系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的正向沖擊。

圖7 系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)對(duì)于經(jīng)濟(jì)政策不確定性正向沖擊的時(shí)點(diǎn)動(dòng)態(tài)關(guān)系

圖8 反映了系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)對(duì)于宏觀杠桿率正向沖擊的時(shí)點(diǎn)動(dòng)態(tài)關(guān)系，從中可以看出，宏觀杠桿率的正向沖擊在2008Q4、2015Q3 和2020Q1 三個(gè)時(shí)點(diǎn)上均顯著地提高了系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，且在2015Q3 和2020Q1 兩個(gè)時(shí)點(diǎn)的沖擊影響大于在2008Q4 時(shí)點(diǎn)的沖擊影響，原因在于近年來(lái)我國(guó)宏觀杠桿率在不斷上升，對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的影響逐漸增強(qiáng)。另外，在2015Q3 和2020Q1 兩個(gè)時(shí)點(diǎn)，宏觀杠桿率對(duì)于系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的影響出現(xiàn)先下降又逐漸上升的現(xiàn)象，其原因可能在于：2015年國(guó)家去杠桿政策降低了系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，但是后來(lái)由于國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變化，尤其是中美貿(mào)易爭(zhēng)端和新冠肺炎疫情的發(fā)生嚴(yán)重影響我國(guó)經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)發(fā)展，導(dǎo)致宏觀杠桿率對(duì)于系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的影響出現(xiàn)先下降又逐漸上升的現(xiàn)象。綜合來(lái)看，宏觀杠桿率在2008Q4、2015Q3 和2020Q1 三個(gè)時(shí)點(diǎn)上都對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生顯著正向影響，這說(shuō)明防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)該重視宏觀杠桿率上升的影響。

圖8 系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)對(duì)于宏觀杠桿率正向沖擊的時(shí)點(diǎn)動(dòng)態(tài)關(guān)系

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文參考郭娜等（2020）的做法，使用相反數(shù)處理反向變量，重新計(jì)算系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，以進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)記為FW。穩(wěn)定性檢驗(yàn)結(jié)果如圖9 和圖10 所示?？梢钥闯?，檢驗(yàn)結(jié)果與前文一致，因此本文的實(shí)證結(jié)果穩(wěn)健。

圖9 經(jīng)濟(jì)政策不確定性、宏觀杠桿率與系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)等間隔動(dòng)態(tài)關(guān)系

圖10 經(jīng)濟(jì)政策不確定性、宏觀杠桿率與系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)時(shí)點(diǎn)動(dòng)態(tài)關(guān)系

五、研究結(jié)論和政策建議

本文基于2005年第一季度至2020年第三季度數(shù)據(jù)，選取30 個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)度量系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，構(gòu)建TVP-SV-VAR 模型研究經(jīng)濟(jì)政策不確定性、宏觀杠桿率和系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)和時(shí)變特征。實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)：經(jīng)濟(jì)政策不確定性、宏觀杠桿率和系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的影響具有時(shí)變特征，具體表現(xiàn)為：經(jīng)濟(jì)政策不確定性的正向沖擊在短期、中期和長(zhǎng)期顯著提高了宏觀杠桿率，經(jīng)濟(jì)政策不確定性的提高在短期、中期和長(zhǎng)期從整體上提高了系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，宏觀杠桿率的正向沖擊在短期、中期和長(zhǎng)期顯著提高了系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的水平。

在此基礎(chǔ)上，本文提出如下政策建議：

第一，經(jīng)濟(jì)政策不確定性的上升會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的提高，因此，我國(guó)的經(jīng)濟(jì)政策應(yīng)該保持穩(wěn)定性和持續(xù)性，強(qiáng)化對(duì)于小微企業(yè)的金融支撐力度，避免經(jīng)濟(jì)政策的急轉(zhuǎn)彎。要完善貨幣政策和宏觀審慎政策對(duì)經(jīng)濟(jì)的聯(lián)合調(diào)控機(jī)制，穩(wěn)定市場(chǎng)對(duì)于經(jīng)濟(jì)政策的預(yù)期，降低經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)于系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)影響。

第二，加強(qiáng)經(jīng)濟(jì)政策的精準(zhǔn)導(dǎo)向和資金運(yùn)用監(jiān)管，防治資金在金融系統(tǒng)空轉(zhuǎn)和杠桿套利。為了應(yīng)對(duì)疫情對(duì)經(jīng)濟(jì)的沖擊，財(cái)政赤字的增加和宏觀杠桿率的上升難以避免。但是寬松的經(jīng)濟(jì)政策下資金過(guò)度流入房地產(chǎn)市場(chǎng)和股票市場(chǎng)會(huì)引發(fā)資產(chǎn)價(jià)格的快速上升甚至產(chǎn)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。因此，我國(guó)政府部門應(yīng)該嚴(yán)格控制政策資金流入股市和房地產(chǎn)市場(chǎng)，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)發(fā)展和金融穩(wěn)定。

第三，完善宏觀調(diào)控跨周期設(shè)計(jì)和調(diào)節(jié)機(jī)制，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)長(zhǎng)期均衡。當(dāng)前，應(yīng)對(duì)疫情對(duì)于經(jīng)濟(jì)的負(fù)面沖擊，恢復(fù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展是第一要?jiǎng)?wù)，但是也要同樣關(guān)注金融風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生以及寬松的經(jīng)濟(jì)政策對(duì)長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)潛力的抑制作用。同時(shí)，完善我國(guó)經(jīng)濟(jì)政策的跨周期設(shè)計(jì)和調(diào)節(jié)機(jī)制，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展和防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的動(dòng)態(tài)平衡。