金融不稳定性是外生冲击引起的吗，本文主要内容关键词为：不稳定性论文,金融论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
美国次贷危机所引发的金融海啸对于实体经济的冲击已告一段落，但是其引起的讨论在中国学术界方兴未艾。其中讨论或关于次贷危机的原因，或关于金融开放，或关于金融创新。随着中国经济改革的不断深化，中国经济开放力度逐渐加大，中国经济在分享开放成果的同时也面临国际经济金融变化所带来的冲击。
这次经济危机的直接导火索是由于利率的冲击，具体来说是美联储进入加息周期，对房地产以及以房地产为标的的系列金融衍生品市场造成重创。在市场利率较低的时候，美国房地产商为了尽可能获得利润，给信用评级得分者提供次级住房按揭贷款(Subprime Mortgage Loan，SML)。为了提高了资金周转率，房地产金融机构将大量的抵押贷款债权组成一个资产池，以该资产池所产生的现金流为基础发行定期还本付息的债券，这种债券就是抵押贷款支持证券(Mortgage Backed Securities，MBS)，而为了使MBS获得更高的信用评级，投资银行设计出一种担保债务凭证(collateralied Debt Obligation，CDO)，这实际是一种将MBS再次证券化并细分为信用风险不同的产品，并将CDO出售给保险公司，商业银行，养老机构，这样通过这些金融衍生工具，贷款违约就转移到投资者身上去了。为了使以上衍生品更具流动性，投行又设计出信贷违约互换(Credit Defaut Swap，CDS)，通过CDS，违约风险变转移到保险机构手中。由于利率的上升，导致抵押贷款利率上升，于是开始出现次级贷款违约率，金融危机就会顺着证券化的方向蔓延，并影响实体经济。
以上是从微观原因分析这次金融危机的起源，更多的经济思想家则是从金融危机本质角度来说明金融危机的。根据吴晓求[1]的总结，金融不稳定的学说分为：制度说、政策说、市场说、周期说。而笔者进一步将金融不稳定的原因分为两类：第一类，金融不稳定性是内在的，这一派以Minsky[2-5]为代表人物，制度说和周期说都可以划分到此类；第二类，金融的不稳定性是外生冲击的结果，这类是以Lucas[6]和Prescott[7]为代表的新古典宏观经济学派，政策说和市场说都可以划入此学派。那么金融危机以及其造成的宏观经济学不稳定的根源到底是什么呢？本文正是从此问题出发来探究金融发展和宏观经济稳定的问题。
本文的安排如下：第二部分是对相关研究文献的综述；第三部分是在微观基础上建立模型分析金融发展对于经济的影响；第四部分是实证分析各种冲击对于宏观经济的影响；最后是本文的结论部分。
二、相关文献回顾
金融发展对于经济增长的作用不言而喻。Schumpeter[8]认为功能健全的银行系统可以识别和资助那些最有可能成功进行产品创新和过程创新的企业，这样就可以促进技术的进步。King，Levine和Loayza[9-11]的实证结果都支持Schumpter[8]的结论，认为作为外生元素的金融中介机构的发展可以促进经济增长，并且跨国之间的法律和会计账户的不同可以解释金融发展水平的不同。当然也有学者认为金融发展对于经济增长的作用被过度夸大了，比如Lucas[6]，Anand Chandavarkar[12]。另外Mckinnon[13]针对发展中国家欠发达的金融市场和落后的管理提出著名的“金融抑制论”，他认为应该放松对金融市场的价格和数量控制，要进行金融自由化，这样就可以筹集到经济发展所需要的资金。另外有一种与“金融抑制论”相对应的理论是“金融约束论”。Hellman[14]认为，存款监管、控制存贷款利率以及限制证券市场的竞争等一系列金融政策可以保持经济稳定并促进经济增长。
由“金融抑制论”和“金融约束论”引起了另外一个令人关注的话题即金融体系的脆弱性，因为金融的发展和自由化过程会加剧金融体系的脆弱性。Minsky[2-4]最早提出金融脆弱性，认为金融不稳定性是内生的。他的两个著名定理对其思想作了最好的诠释：金融不稳定假说第一定理，经济在一些融资机制下是稳定的，在一些融资机制内是不稳定的。金融不稳定假说第二定理，经过一段长时间的繁荣，经济会从有助于稳定系统的金融关系转向有助于不稳定系统的金融关系。在次贷危机爆发的时候，有人惊呼“明斯基时刻”到来了。金融不稳定假说是一个资本主义经济的模型，并不依靠外生的冲击来产生剧烈程度不同的商业周期。而以Lucas[6]，Prescott[7]为代表的新古典宏观经济学派将金融的不稳定性归结于外来冲击，这类模型的代表就是动态随机一般均衡模型(DSGE)，实际经济周期(RBC)就是一种特殊的DSGE模型，不过DSGE拥有更加坚实的微观基础，它不仅引入了RBC经常使用的技术冲击，而且将利率、债券收益率冲击也引入到模型中。Gregory de Walque[15]建立了一个拥有多种银行部门的DSGE模型，将企业和银行部门的违约可能性内生化，而且还引入银行监管部门以及加入央行对流动性进行注入，通过校准参数的方法，这个模型很好地描述了金融中介和宏观经济的相互作用，并说明监管以及货币当局在恢复金融稳定性中的重要性。Borio和Zhu[16]也使用了DSGE模型评估了金融系统和实体经济之间的动态影响。
次贷危机之前，大量文献都认为金融的发展和创新可以促进经济的发展和减少宏观经济波动。例如Johann Scharler[17]表明金融部门对于宏观经济稳定的作用在于可以将利率对于实体的经济冲击隔离，通过平滑利率的冲击减少宏观经济的波动。Denizer和Iyigun[18]研究表明，具有发达金融部门的国家的宏观经济可能经历比较小的波动，同时在减小宏观经济波动方面私人金融部门可能发挥了更为重要的作用。Dynan，Douglas和Sichel[19]的实证研究表明金融创新可以降低居民和商业部门对于收入和现金流下降的消费敏感性，不过他同时指出不同的宏观经济指标对于经济稳定的敏感性不一样。Jermann和Quadrini[20]指出由于金融创新使得公司的股权结构发生很大变化，公司的金融结构变得很不稳定，但是同时美国经济的商业周期的波动却大幅降低。Bekaert，Harvey和Lundblad[21]的文章表明，股票市场自由化和资本市场的开放可以减少实际消费增长率的影响。在次贷危机之后，有部分学者开始反思金融的发展和创新对于宏观经济稳定的作用。Hyun Song Shin[22]认为在次贷危机之前，金融创新尤其是资产证券化消除信贷风险以及增强资产流动性的作用被过分强调，但是资产证券化允许不良贷款这个“烫手山芋”传达到无辜的投资者身上，这个风险却被忽视。吴晓求[1]更是指出金融创新并没有把风险转移出金融体系内部，更有甚者是部分金融机构，例如对冲基金进行反风险规避的方向进行操作，进行投机。
综上所述，国内外现有研究都是把内因和外因割裂开来，而我们认为内因是根本，外因驱动内因发挥作用。本文结合Minsky金融内生脆弱性和新古典宏观经济学外生冲击的观点，认为金融的不稳定性是由于金融本身的脆弱性受到外生冲击而诱发的。
三、理论模型
这一部分我们在经济体系中引入金融中介，主要研究金融制度的发展和实体经济的联系以及通过哪些渠道直接或间接地影响实体经济。与Shubik和Wison[23]，以及Gregory de Walque[15]的模型不同，本文的模型并未将金融中介细分为投资银行和商业银行，而是将其看成一个混业经营的机构，因此金融机构的资金来源有：居民的存款；通过发行有价证券在社会上募集，包括债券，股票等等；自有资金。金融机构的资金去向有：贷款给厂商，支付储户和有价证券的孳息。模型中亦不引入中央银行，因为我们将货币的发行或者流动性注入看成一个外生的变量，引入央行并不会改变均衡结果。
(一)家户
和一般均衡模型一样，我们选择的是代表性家户，并且认为家户通过选择生命周期中的消费和储蓄是实现自己效用最大化。我们认为代表性家户的效用函数为对数形式，于是有：
从式(3)可以看出，最大问题的消费也会受到存款利率的冲击。
(二)厂商
我们仍使用代表性厂商的概率，厂商的最优化问题就是利润最大化了，厂商的全要素生产率为A，投入资本K，劳动力N，并且从金融机构融资L单位资本。利润最大化问题可以用下列代数式表示：
(三)金融中介
传统的经济均衡模型中并未考虑金融中介的作用，将金融中介纳入均衡模型也是本文的一大创新。Bencivenga和Smith[24]，Greenwood和Smith[25]，levin[10]指出金融中介具有提高风险管理能力、提供流动性、提供融资渠道以及动员储蓄的作用。本文中的金融中介一方面通过从家户吸收储蓄以及发行有价证券进行融资，另一方面也为厂商提供融资渠道，为厂商提供资金支持。金融机构通过自己的利润最大化在金融市场进行资源配置。具体可以通过下面目标函数②实现：
我们从家户，厂商以及金融机构的最优解来看，都会受到存款利率、证券收益率以及融资成本的影响。我们参考RBC模型，设定这些利率也是服从AR(1)的随机过程，整个经济会受到利率、证券收益率波动的冲击，下一章来考察各种经济变量变化对于宏观经济波动的影响。
四、估计方法和数据
(一)估计的方法
根据上面的讨论，金融具有脆弱性，外生的冲击会诱发经济的不稳定性，那么稳定到底指的是什么呢？中国政府指的经济稳定就是经济增长率的稳定，本文从经济核算方程式Y=C+I+G+NX出发，认为宏观经济稳定是指消费、投资、进出口以及政府支出的稳定。我们用宏观经济变量的标准差衡量经济是否稳定，计量分析框架如下：
对于测度金融发展的指标findev，我们参考King和Levin[9]以及Arestis和Demetriades[26]的指标，用m2/gdp表示金融发展水平，严格地说，m2/gdp并不能完全测度出中国金融发展水平，有被过度测度的嫌疑，这与中国的外汇管制制度⑤有关。用deposit来表示各类存款总额，这表明银行业在金融发展中的重要作用。另外股市是宏观经济的晴雨表，同时也是衡量一个地区金融发展水平的重要指标，一般一个国家股市市值越大，证明这个国家的金融发展水平越高，我们用stock表示股票总市值。当然金融衍生品更加能说明一个国家的金融发展水平，其具有套期保值、价格发现、分散风险的功能，我们用f/gdp表示中国三大期货交易所总交易额和GDP的比值，此指标衡量金融衍生品的发展水平。另外股市的换手率(turnover)、市盈率(pe)、股市收益率(returns)、债券收益率都反映了金融市场发展的成熟水平，一个发达的金融市场应该是换手率较低，市盈率、股市收益率以及证券收益率波动率较小。股市的收益率我们用中国股市指数收益率表示，发达的金融市场上，股市收益率、证券收益率和国债收益率会趋同。
我们的控制变量包括：消费、固定资产投资以及进出口总额增长率的方差，还有通货膨胀率。用inf表示通货膨胀的财富效应和收入效应会影响到社会的消费倾向；政府财政支出占GDP的份额用govspend表示，政府的财政支出对于宏观经济影响也很大，比如说“挤出效应”等利率，用inte表示，由于中国利率市场化程度不高，我们用上海银行业同业隔夜拆借利率(Shibor)的加权数表示，利率会影响到投资、有价证券等经济变量；汇率用fx表示，同样由于中国有一段时间是实行盯住美元汇率，我们采用市场化程度较高的加权汇率来表明中国汇率的时间情况，引入汇率是为了考虑外部的冲击对于国内宏观经济波动的影响。
除了检验中国金融发展对于宏观经济的影响，我们还要考察金融冲击对于宏观经济的影响，而在VAR基础上建立的脉冲反应函数也可以很好地反映金融创新是如何影响宏观经济。
(二)数据
我们使用从1998年1月到2010年12月的月度数据。数据主要来源于国泰安经济金融研究数据库、中经数据库和天相投资分析系统。为了计算出测度消费、投资以及进出口总额波动的标准差，同时也不至于让标准差随着时间的增加而累积，我们选择每6个月计算一次的标准差，并将数据的起点设置为1998年12月份。例如，1998年12月消费的波动的测算是计算1998年7月份到1998年12月份消费的标准差。其他的波动指标亦是根据此方法计算出来的。
以下系列图描述了宏观经济波动以及金融市场波动情况。
从图1和图2中可以看出投资和消费的波动率自1998年初到2010年底有减小的趋势，可以说明中国经济波动是减缓的，这从总体上反映宏观经济波动的情况。
从图3和图4可以看到金融市场是剧烈变动的，市盈率和换手率在2007年达到最高，变动幅度达到三倍以上，这充分说明金融市场具有脆弱性。
中国m2/gdp的值一直在增加，这说明中国广义货币的增长幅度不逊于GDP的增长速度。某种程度说明中国的金融市场也在不断地发展。除此之外中国的股市和期货市场得到了极大的发展，融资和投资渠道实现了多元化。
图1 投资波动率
图2 消费波动率
图3 市盈率
图4 换手率
从组图中我们可以得出两点结论：1.中国的金融市场得到了极大的发展。具体而言，2010年底广义货币M2达到61万亿人民币，股票总市值达到26.5万亿人民币，期货交易额达60万亿人民币，融资和股指期货市场也得到充分发展；2.我国宏观经济渐趋稳定，消费增长率和投资增长率的波动范围逐渐收窄，汇率和利率的市场化程度也越来越高。以上分析似乎意味着与部分文献的结论一致，即金融的发展可以减少宏观经济的波动且有利于经济的稳定，那么实际的情况又是如何？下面我们分别用最小二乘法(OLS)和两步矩估计方法检验各经济变量是如何影响宏观经济的。Cameron(2008)建议对于过度识别的模型最好使用两步矩估计(Two-Step GMM)⑥，他证明了两步GMM估计比较有效。
如表1所示，金融发展的各项指标对于宏观经济波动影响不尽相同，股票市场的发展对于投资的波动具有负效应，意味着股票市场越发达越有利于减少投资的波动，这从侧面反映了股市对于厂商融资的重要性，与此同时股票市场的发展却加剧了消费的波动，说明家户为了实现自己的效应最大化会经常做出投资股票或消费的抉择。从总体上看，股市的发展加剧了中国经济的波动，中国股市发展还处于不成熟阶段，“三高问题”集中体现，很多时候中国股市变成了投机场所。中国期货市场发展迅速，由于大都涉及粮食、食品等关系国计民生的商品的交易，国家管制较为严格，所以中国期货市场有助于减缓宏观经济波动，这说明期货市场真正发挥了套期保值和分散风险的功能。通常被金融学家理解为金融深化指标的m2/gdp却加剧了宏观经济波动，这可能是和中国的外汇管制制度有关，投放了过多的基础货币，导致了经济波动。
金融市场的波动对于投资波动具有正的效应，说明金融的波动可以传递到宏观经济。在控制变量中，利率和外汇对于宏观经济波动都有影响，说明金融部分可以通过利率渠道，国外金融部门可以通过汇率渠道影响中国的实体经济。投资和进出口的波动对于宏观经济波动的影响很大，而消费波动对于宏观经济的波动有限，结果不显著，这从侧面说明消费在中国经济中所起的作用也很有限。
由于存在变量的内生性问题，OLS的估计结果肯定会有偏误，进一步使用效率较高的两步矩估计方法，结果如表2所示。
使用两步GMM估计可以有效地解决变量内生性的问题，使得估计结果较OLS精确很多。第一，绝大多数估计量的显著性水平提高了，如股票市场发展程度对于消费率的波动使用二步GMM估计的方法比最小二乘的显著性水平从5％提高到1％；第二，OLS的某些参数估计没有通过检验，而两步的GMM通过，证明GMM的效率比较高，如对于总加权波动率来说，股市波动率指标换手率没有通过OLS的检验，但是通过两步GMM。但是总体上，OLS的结论也适用于两步GMM。
总体来看，金融发展会影响到宏观经济稳定，同样金融的波动也会传递到宏观经济，而传递的中介主要有利率、汇率以及流动性指标。下面我们主要使用建立在VAR基础之上的脉冲反应函数来看利率、汇率等冲击对于实体的影响。Sims(1980)撇开变量内生性的问题，直接采用了VAR模型⑦，主要看经济变动的双向动态影响。我们使用VAR模型来表明受金融市场发展以及创新而引起的汇率和利率的变动进而影响到实体经济。图1它表示某个宏观经济指标收到某个金融指标冲击后所受到的影响。汇率冲击对于加权波动率的影响来说，当汇率变动一个标准差单位，在当期对于加权波动率的影响为零，第二期使得加权波动率提高0.002487个单位，第四期达到峰值使加权波动率提高0.013423单位，并且汇率对于波动率一直都具有正效应。给出了脉冲反应图。
图1 脉冲反应图
图2 累积脉冲反应轨迹
从累积脉冲反应轨迹（见图2）来看，汇率(fx)、利率(r)的冲击都会造成宏观经济的不稳定，而且会持续较长的时间；而股市发展(sv)的变化可以减缓宏观经济的波动；比较特殊的是金融的波动(turnover)先会减少宏观经济的波动，而后加剧宏观经济波动，这可能是由于金融中介作为一个缓冲地带先让波动停留在金融体系内部，然后传递到实体经济。
最后我们看到脉冲反应函数中的汇率、利率以及股市的发展对于实体经济的影响和我们用两阶段GMM估计的结果基本一致，这佐证了我们估计结果的有效性。
五、结论
本文认同Minsky金融本身具有脆弱性的说法，但是对于Minsky金融不稳定性是内生的说法持保留态度。Minkey定义了三种企业资产负债表的类型：对冲型、投机性和旁氏型，并认为随着人类的心理活动周期，企业最终会进入旁氏型融资，以致金融不稳定。而本文认为金融乃至宏观经济的不稳定性是由于金融内在的脆弱性和外在冲击共同作业所导致的，内因是通过外因发挥作用。
本文在经典的一般均衡模型中引入了金融中介，并解出各个经济主体的最优函数，得出利率、有价证券收益率的变化会影响到经济主体的最优经济行为，而有价证券的收益率和金融市场的发展以及创新有着千丝万缕的联系，具体来说就是金融本身的脆弱性会影响到有价证券的收益率以及利率。而金融市场的发展规模以及程度都会通过利率和证券收益率影响了宏观经济稳定。
本文分别使用OLS和两步GMM方法估计金融发展对于宏观经济波动的影响，结果表明股票市场的发展对于投资的波动具有负效应，意味着股票市场越发达越有利于减少投资的波动，期货市场的发展也有助于减缓宏观经济的波动。这说明金融中介确实发挥了其动员储蓄、方便融资和套期保值的作用。但是另一方面金融体系受到外生冲击会引起汇率、利率等工具的变化，汇率和利率的变动会造成宏观经济波动，于是金融内生的脆弱性和外生冲击导致了不稳定。美国此次的次贷危机就是这样造成的，由于美联储的货币政策收紧以及利率调整进入“上升通道”，导致房地产还贷压力过大，次贷违约率上升，然后造成次债危机，随后各金融机构分别上调减记资产，由于信心的缺失和恐慌的蔓延导致金融市场大举抛售有价证券，各金融机构损失惨重，股市亦大跌，最后传递到宏观经济，造成宏观经济不稳定。为了进一步了解外生冲击是如何影响到宏观经济稳定，我们构建了VAR模型，脉冲响应函数表明汇率(fx)、利率(r)的冲击都会造成宏观经济的不稳定，而且还会持续较长的时间；而股市的发展(sv)的变化可以减缓宏观经济的波动；金融的波动(turnover)先会减小宏观经济的波动，而后加剧宏观经济波动，这样的结果和我们上述两种方法估计的结果非常耦合。
本文认为虽然金融本身具有脆弱性，但是我们不能因噎废食，在发展金融市场和鼓励金融创新上踯躅不前。本文的计量结果支持金融发展和创新有利于减小宏观经济波动，例如股市和期货市场就是很好的例子，当然我们也要注意股票和期货市场投机行为以及沿着分散风险的反方向操作的行为会造成宏观经济的不稳定，我们应该加大市场监管力度和培育金融从业人员的风险意识。
附录A：
厂商的利润最大化问题明显是一个动态最优化问题，原问题可以写成：
用同样的方法我们可以求出金融中介利润最大化的条件。
注释：
①具体的求解过程参见附录A。
②确切地说，我们的最优化问题是实现金融机构的资产最大化。
③为了使模型的简化，我们认为金融中介只在证券市场上融资并不在金融市场进行套利。
④我们可以用具体的公式表示为：
⑤根据中国的法律，进出口企业要进行结汇，这样净出口每增加一单位货币，央行就要多发行一单位基础货币从外贸企业收回外汇，这样通势必造成超过金融发展所需要的M2。
⑥Cameron对一步GMM以及迭代GMM和两步GMM有详细对比，具体比较参考Microecometrics Methods and Applications,P746-P747。
⑦Wold定理表明任何时间序列向量在较为宽松的条件下都有一个VAR形式，具体的证明参见Canova(2005) Methodsfor Applied Macroeconomic Reserch,P104-106
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