金融周期狀態識別、貨幣政策不確定性與宏觀經濟波動

黃華繼，李 暢

（安徽財經大學 金融學院，安徽 蚌埠 233030）

金融周期波動研究的熱潮涌于08年全球性金融危機爆發。應對危機帶來的經濟衰退，各國政府相機抉擇的經濟政策調整，伴隨著政策不確定性上升。中國金融改革日益深化，市場規模擴大，各類金融摩擦及摩擦導致的金融沖擊，對宏觀經濟的影響渠道日益增多，影響程度也逐漸增強。經濟在結構優化、質量效益提升的過程中，貨幣政策多目標間轉向，使貨幣政策不確定性加劇，影響宏觀經濟發展進而宏觀經濟的運行。一方面使對市場主體前景的判斷復雜，導致投資決策困難影響宏觀經濟；另一方面，借助金融市場通過金融摩擦渠道，加劇了對宏觀經濟影響。

既有研究表明貨幣政策不確定性、金融周期與宏觀經濟波動兩兩之間存在著復雜的關聯特征，但是缺乏進一步統籌綜合考量三者之間的聯動效應。為深入理解金融周期規律和貨幣政策不確定性，本文基于當前中國金融周期狀態分析貨幣政策不確定性對于金融周期及宏觀經濟產生的非對稱影響，對制定科學有效的貨幣政策提供參考。本文相關的主要研究包括兩方面：一是金融周期波動特征及其對宏觀經濟影響研究。國內外研究中，金融周期度量指標、方法上存在差異，雖在金融周期的波動特征上得到一些基本共識，對宏觀經濟影響結果卻大相庭徑。二是貨幣政策不確定性度量及其對宏觀經濟波動研究。現有研究回顧，多局限于二元研究中，尚未結合金融周期狀態研究貨幣政策不確定性對宏觀經濟影響進行分析。

一、理論分析與研究假設

（一）金融周期與宏觀經濟

金融周期的產生主要源于存在金融摩擦及金融加速器機制，金融摩擦通過金融加速器效應影響實際產出，金融市場上存在各類摩擦以及由于金融摩擦導致的金融沖擊，引起價格變化，對宏觀經濟造成了顯著影響。而且金融市場中摩擦限制了外部融資，導致資金不可完全獲得。金融周期呈現順周期性，對經濟運行的影響也是一個動態過程。對金融周期的度量及循環特征的研究發現，金融周期具有“長收縮、短擴張”的非對稱特征①朱太輝、黃海晶：《中國金融周期：指標、方法和實證》，《金融研究》2018年第12期，第55-71頁；金成曉、李夢嘉：《金融周期狀態識別、雙支柱政策調控與產出響應》，《西安交通大學學報》（社會科學版）2020年第4期，第1-12頁；孫晨童、陳磊、李俊杰：《中國金融周期與經濟周期測度及動態關系研究》，《東北財經大學學報》2020年第6期，第12-21頁。。陳雨露等（2016）將金融周期劃分不同區制后，發現金融周期對實體經濟影響顯著②陳雨露、馬勇、阮卓陽：《金融周期和金融波動如何影響經濟增長與金融穩定》，第1-22頁。。基于上述分析，本文提出以下假設：

假設1：金融周期呈現“收縮階段多，擴張階段少；收縮持續長，擴張持續短”的雙重非對稱特征。

假設2：金融周期不同狀態下對宏觀經濟存在順周期性的非線性影響。

（二）貨幣政策不確定性、金融周期與宏觀經濟

宏觀經濟形勢不明確和貨幣政策一再調整等因素，導致貨幣政策的取向和傳導的不可預測，產生的貨幣政策不確定性通過影響公眾預期進而產生宏觀經濟波動。第一，當貨幣政策不確定性提升，影響信貸決策，公眾的預期會根據政策的變動而不斷進行調整，決策者在當期為未來制定的最優政策，在實施時未必是最優的。公眾預期調整使得政策具有不確定性，造成信貸規模降低，融資困難。第二，金融市場作為不確性沖擊的重要渠道，貨幣政策不確定性會借助金融摩擦對經濟造成非對稱性沖擊，周磊等（2021）研究發現，貨幣政策不確定性對經濟產生緊縮效應，而考慮金融摩擦情形下，不確定性沖擊引起了價格水平上升，促進了投資，削弱了不確定性帶來緊縮效應③周磊、孫寧華、張舒蕾、張嘉偉：《貨幣政策不確定性、金融摩擦與經濟緊縮效應——基于ВGG-DSGЕ模型的分析》，第145-156頁。。也有研究發現若經濟政策過度關注于降低產出波動，政策不確定性將會抑制產出；若經濟政策既能平抑產出波動又能促進經濟的穩健運行，經濟政策的不確定性將會促進產出增加④孫永強、尹力博、杜勇宏：《經濟政策不確定性對經濟波動的動態影響》，《經濟社會體制比較》2018年第6期，第129-137頁。。基于上述分析，本文提出以下假設：

假設3：貨幣政策不確定性與金融周期呈非線性關系。

假設4：在不同金融周期狀態下，貨幣政策不確定性對宏觀經濟具有非線性影響。

二、研究設計

（一）金融周期度量

目前研究中對金融周期指標構建選取和測度方法尚未統一，主要圍繞危機后較為關注的金融指標開展。借鑒已有的研究成果，綜合考慮了七個基本覆蓋金融體系主要方面的核心金融指標，作為構建金融周期的指標，能夠全面反映金融體系在不同時期的波動情況。具體見表1。

表1 金融周期構造指標選取

（二）貨幣政策不確定性代理變量

本文采用Huang and Luk（2019）基于文本挖掘方法所構建中國貨幣政策不確定性指數①Huang Y, Luk P：Measuring economic policy uncertainty in China, p.101367。，代理貨幣政策不確定性，變量名設為MPU。

（三）宏觀經濟代理變量

宏觀經濟因素可分為產出增長（量的因素）和物價穩定（價格因素），本文選取經濟增長與物價穩定兩方面變量。

經濟增長（Y）：因中國缺乏GDP相關月度統計數據，選擇工業增加值同比增長率作為代理指標。

物價穩定（CPI）：選擇居民消費價格指數同比增長率作為代理指標。

（四） 模型構建

三、實證結果與分析

（一）基于主成分分析法的金融周期度量

1.數據選擇與處理。本文選擇表1金融周期構建指標體系運用主成分分析法構建金融周期指數（FCI），數據均為月度時間序列指標，對各指標數據進行X-12季節調整，再利用HP濾波方法將季節調整后的TC序列分離得出循環成分，進行主成分分析。

2.金融周期指數構建。將處理后金融周期體系指標變量進行主成分分析，根據篩選標準，前四個主成分的累積貢獻率為87.52%，能夠較為全面地描述金融市場的變動趨勢。由4個主成分方差貢獻率得到金融周期各個指標的權重，綜合評價獲得金融周期指數（FCI），擬合出中國金融周期的循環特征，衡量中國金融周期波動情況。如圖1所示。

圖1 金融周期的變動趨勢

通過對原始序列的循環成分進行主成分分析得到金融周期指數，可以直觀反映出金融環境的變動情況。FCI處于零附近時，表明金融環境平穩。向上（向下）則金融狀態處于高漲繁榮（緊縮蕭條）的狀態。由圖1所示的金融周期變動結果來看，2003年，中國股權分制改革前，股市下跌，企業融資難，金融狀況蕭條，改革之后金融狀況開始景氣。從2003年下半年開始，物價上漲，過度投放信貸資金，為金融系統隱患出現，中國進行緊縮性的宏觀調控措施，金融環境持續趨緊。之后，股票市場持續繁榮。2008年，全球金融危機爆發，金融狀況急劇惡化，2008年下半年達至低點。隨后，宏觀經濟政策由緊轉松，在“4萬億”投資刺激下，迅速從低點攀升到年底的高點。2011年，中國實施穩健的宏觀政策調控，FCI在適度緊縮區間波動。2014年至2015年，加強股票市場場外監管和股災爆發，金融周期持續處于蕭條狀態。此后，政府采取措施穩定經濟運行，FCI一度持續上行。2017年之后，政府為控制系統性金融風險，主動降低總體杠桿率，金融處于蕭條狀態。2019年，疫情重創實體經濟，企業停產，家庭消費萎縮，經濟持續下行，FCI跌至谷底。疫情發生以后，貨幣政策和財政政策迅速響應，緩解疫情防控期間的財政壓力，FCI得到迅速反彈上升，經濟雖然呈現穩定復蘇態勢，但消費、生產等內生動能恢復持續緩慢，2020年下半年FCI持續低迷。

（二）基于MS模型分析金融周期的波動特征

由于金融風險沖擊的類型、金融市場開放程度和宏觀經濟政策調控針對性等差異，金融狀況存在著結構性差異。本節基于馬爾科夫區制轉移模型進一步研究金融周期波動的動態路徑和非線性特征。本文運用Oxmetrics軟件完成模型參數的極大似然估計。

通過對金融周期指數進行馬爾科夫區制轉換，劃分為金融擴張與金融收縮兩種狀態。數據進行一階差分處理后，通過ADF檢驗，判斷為平穩。MS模型滯后階段設定為0。金融周期區制劃分如表2所示，區制一表示金融收縮狀態，區制二表示金融擴張狀態。

表2 模型轉移概率

如表3所示，金融周期處于收縮和擴張的平均持續時間為13.66個月和13.09個月，表明我國金融周期波動呈現“收縮階段多，擴張階段少”的特點。

表3 不同區制樣本個數、概率與持續期

根據Hamilton（1989）的研究思路，將收縮階段的平滑概率與0.5水平線的交點作為區制轉換的時點以識別金融周期轉折點①Hamilton,J.D：A New Approach to the Economic Analysis of Nonstationary Time Series and the Business Cycle，Econometrica，1989年第57卷第2期，第357-384頁。。如圖2所示，金融周期為實線左軸序列，收縮階段的平滑概率為虛線右軸，灰色部分為收縮階段。同時，依據景氣分析方法對判斷周期持續階段不少于半年的標準，按照“谷”至“谷”的方法，計算出金融周期循環測定結果。整體來看，金融周期的擴張和收縮階段交替出現，收縮期持續時間大于擴張期持續時間體現出非對稱性的波動特征，如表4所示。綜上，假設1成立。

圖2 金融周期與收縮階段的平滑概率

表4 金融周期景氣循環測定結果

結合圖2和表4所示，在2003年股權分制改革后中國金融周期進入迅速擴張期，然而下半年物價上漲，經濟局部過熱，政府實施緊縮性宏觀政策調控，金融周期處于收縮期，一直持續到2005年初，完成第一輪景氣循環。之后，中國股票市場一度繁榮，中國金融周期處于第二輪景氣循環擴張階段，但2008年，受全球金融危機爆發影響，金融環境惡化，金融周期進入第二輪景氣循環收縮期。此后中國宏觀經濟政策進行了重大調整，由緊轉松，并提出了4萬億的刺激計劃，金融周期進入第三輪擴張期。2011年，中國進行穩健地宏觀調控政策，金融周期處于收縮階段，持續到2011年底。2012年后，金融周期開始第四輪景氣循環，金融周期適度波動。2014年后股票市場加強場外監管和股災爆發，金融周期進入收縮階段。在此之后，中國政府采取多種措施穩定經濟運行，金融周期進入下一輪景氣循環。2017年之后，中國政府為控制系統性金融風險而主動降低總體杠桿率，金融周期處于收縮期，2018后，金融周期短暫擴張后，2019年新冠疫情爆發，實體經濟重創，經濟持續下行，金融周期進入收縮期降至谷底。疫情后，為緩解資金壓力，經濟政策快速響應，金融周期迅速反彈擴張，進入新一輪景氣循環擴張期。但是消費、生產等經濟內生動能恢復持續偏慢，2020年下半年，金融周期再進入收縮階段，在適度的區間內波動，處于第六輪的收縮期。

（三）金融周期狀態識別、貨幣政策不確定性與宏觀經濟波動的互動影響分析

1.數據選取。本文選擇金融周期、貨幣政策不確定性與宏觀經濟變量構建四變量的MS-VAR模型。具體指標見表5。

表5 指標選取

2.平穩性檢驗。進行ADF檢驗，各指標序列在5%顯著性水平下均通過平穩性檢驗，滿足模型對數據平穩性的要求。

3.模型選擇。本文構建四個變量的模型，根據對數似然比、AIC、HQ和SC準則判定及不同形式模型結果進行比較，最終確定最優模型形式：MSIH(2)-VAP(1)。LR檢驗結果顯示，模型存在非線性特征，卡方統計量的P值和Davies檢驗P值均為零，說明模型選擇較為合理。此外，比較各準則結果，均顯示非線性模型優于線性模型，如表6所示。

表6 MS-VAR模型擬合效果及檢驗

4.基于模型的區制特征分析。模型的參數估計結果如表7所示，可以看出不同區制下FCI的截距項差異相對于別的變量較大，因此不同區制主要反映了金融周期狀態的變化，標準差顯示區制一均大于區制二，即區制一為高波動期，區制二為低波動期。

表7 模型估算結果

為進一步分析模型的區制特征，進行模型的轉換平滑概率估算，如圖3。結果顯示整個系統的聯合波動呈現明顯的階段性特征，區制一為系統的聯合波動處于高區制，區制二為系統的聯合波動處于低區制。其中，區制突然轉換主要在2008年、2016年和2019年，與之前金融周期狀態識別的結果一致。

圖3 MS-VAR模型區制圖

5.宏觀經濟對金融周期的脈沖響應分析。不同區制下宏觀經濟對金融周期沖擊的脈沖響應，如圖4所示。宏觀經濟因素可分為產出增長（量的因素）和物價穩定（價格因素），本文分別對兩方面因素受貨幣政策不確定性沖擊進行分析，當給定金融周期以一單位標準差正向沖擊時,（1）在不同區制下，Y與CPI都呈現先上升后下降的變動特征且收斂速度接近，但是高區制下的響應程度要均大于低區制。（2）金融周期對宏觀經濟呈現順周期性且主要是正向沖擊，一方面，繁榮的金融市場能夠加快金融資源配置的優化程度，進而擴寬了融資渠道，提升了社會資本的流動性，促進宏觀經濟增長。另一方面，當金融周期蕭條時，貨幣流動性不足，投資預期下降，融資難度較大，低區制時，金融周期負向影響持續較長。（3）在不同區制下金融周期對宏觀經濟價格因素的影響均大于對量的因素，金融沖擊對價格因素的影響更為直接，體現了政策調控更注重維持物價穩定。綜上，假設3成立。

圖4 不同區制下宏觀經濟對金融周期沖擊的脈沖響應

6.金融周期對貨幣政策不確定性的脈沖響應分析。不同區制下貨幣政策不確定性對金融周期的影響，如圖5所示。當給定貨幣政策不確定性以一單位標準差正向沖擊時,（1）在高波動區制下，政策偏向緊縮，金融周期呈現先下降后上升的正向響應，說明貨幣政策的不確定性能夠一定程度抑制波動，促進金融市場穩健運行。（2）在低波動區制下，貨幣政策不確定性對我國金融周期沖擊的呈現先上升后下降的變動特征，在金融蕭條，經濟下行時，貨幣政策不確定性具有促進作用。（3）貨幣政策不確定性沖擊具有較長的持續期，金融周期呈現結構性變化。綜上，假設2成立。

圖5 不同區制下金融周期對貨幣政策不確定性沖擊的脈沖響應

7.宏觀經濟對貨幣政策不確定性沖擊的脈沖響應分析。不同區制下貨幣政策不確定性對宏觀經濟變量的影響，如圖6所示。當給定貨幣政策不確定性一單位標準差的正向沖擊，（1）在高波動區制下，宏觀經濟因素都呈現先下降后上升的變動特征且對宏觀經濟對貨幣政策不確定性沖擊短期響應為正，中長期響應為負。根據Lucas理性預期理論，經濟人理性預期行為積極影響貨幣政策調控，提高貨幣政策不確定性，經濟調控更有效力，在短期內，有效促進經濟增長和通脹水平①Jr R：Expectations and the Neutrality of Money：Journal of Economic Theory，1972年第4卷第2期，第103-124頁。，既有研究也發現類似結論②③鄧創、徐曼：《中國的金融周期波動及其宏觀經濟效應的時變特征研究》，《數量經濟技術經濟研究》2014年第31卷第9期，第75-91頁。。（2）在低波動區制下，貨幣政策不確定性對宏觀經濟因素均有負向影響，金融環境蕭條時，資產溢價上升，融資難度大，同時頻繁調整的貨幣政策加劇了金融市場的不利信息不確定性，理性預期影響下，會減少投資和消費，進一步使金融經濟運行狀況惡化。(3) 從響應程度來看，貨幣政策不確定性對物價穩定（價格因素）的沖擊大于對產出（量的因素）的沖擊，我國應該完善利率傳導機制，推動貨幣政策從數量型向價格型轉換。（4）貨幣政策不確定性沖擊對總體宏觀經濟，均呈現出高區制響應程度大于低區制響應程度，且具有明顯的非線性特征，說明不確定性沖擊會加劇市場間流動性的聯動。綜上，假設4成立。

圖6 不同區制下宏觀經濟對貨幣政策不確定性沖擊的脈沖響應

四、穩健性檢驗

為驗證實證結果穩健，本文進行以下穩健性檢驗④篇幅有限，省略了穩健性檢驗的脈沖響應結果，感興趣的讀者向作者索取。：

（一）使用金融狀況指數衡量金融周期

借鑒Drehmann et al.(2012)的“最小一籃子指標”構建金融周期體系⑤Drehmann M，Borio C，Tsatsaronis K： Characterising the financial cycle: don't lose sight of the medium term!，Bis Working Papers 2012年第68卷第3期，第1–18頁。，參考金成曉和李夢嘉（2020）的做法，構建出金融狀況指數⑥金成曉、李夢嘉：《金融周期狀態識別、雙支柱政策調控與產出響應》，第1-12頁。。該指數走勢與前文構造的金融周期指數走勢相似，基本能夠反映出中國金融周期的變化走勢。

本文利用金融狀況指數作為金融周期指數的代替變量，對實證結果進行穩健性檢驗，結論依然成立。

（二）調整內生變量順序

本文的模型中將金融周期排在首位，理解為金融周期波動對貨幣政策不確定性經濟效應的影響。為檢驗變量的排列順序會在多大程度上影響模型結果，本文按照貨幣政策不確定性、金融周期和宏觀經濟變量這樣的排列順序重新估計模型，脈沖響應結果與前文結果基本一致，表明改變變量的排序不影響實證分析的核心結論。

（三）引入消費者信心指數

本文選取的貨幣政策不確定性代理指標基于新聞計算得到。新聞可能改變公眾的預期，因此，為驗證實證結果是否受到預期的影響，在模型中引入消費者信心指數作為預期的代理指標，考察貨幣政策不確定性沖擊對金融周期和宏觀經濟的影響是否發生了顯著變化。脈沖結果與前文結果基本一致，之前結論依然成立。

五、結論與建議

本文在分析金融周期、貨幣政策不確定性與宏觀經濟波動之間關聯影響的基礎上，運用主成分分析法構建了金融周期系統，并采用馬爾科夫區制轉移模型,識別出金融周期狀態并分析其動態特征。然后通過構建金融周期、貨幣政策不確定性與宏觀經濟變量的馬爾科夫區制向量自回歸模型來探究之間的非線性動態關系。

研究發現：第一，金融周期呈現出“收縮階段多，擴張階段少；收縮持續長，擴張持續短”的雙重非對稱性的波動特征。第二，金融周期呈現出順周期性，且金融周期處在高波動擴張狀態對宏觀經濟的影響強于低波動收縮狀態對宏觀經濟的影響。第三，金融周期是外生沖擊對宏觀經濟影響的傳導渠道。貨幣政策不確定性通過對金融市場上的摩擦影響進而金融周期導致宏觀經濟波動。不同區制下，貨幣政策不確定性對金融周期和宏觀經濟沖擊的響應程度不同，且高波動的金融繁榮擴張期的沖擊影響強于低波動的金融蕭條收縮期沖擊影響，并呈現出非線性沖擊。

基于以上研究結論，應對中國金融周期波動和不確定性沖擊對金融周期及宏觀經濟影響有重要啟示作用。第一，采取宏觀調控政策,降低具有重大影響的經濟沖擊并及時應對突發事件，實施逆周期政策，緩沖在金融周期峰谷轉折處對經濟的影響，同時，考慮在貨幣政策中加入對金融周期波動的措施，注意調控政策不能急轉彎。第二，注重政策調整的內在邏輯和目標，增加政策調控透明度，加強政策的預期管理，維護公眾信心，推動價格型貨幣政策轉向。