【统计应用研究】
金融周期下中国货币政策时变反应特征与调控效应研究
解瑶姝，吴丽燕
（东北师范大学 经济与管理学院，吉林 长春130117）
摘要： 在传统货币政策规则基础上，引入金融周期，运用时变参数向量自回归的方法分析了金融周期下中国货币政策的时变反应特征与调控效果，结果表明：货币政策对金融周期的调控受宏观经济形势的影响。在金融危机时期，利率对金融周期更为敏感，而经济平稳发展时期，利率波动较小。同时，货币政策短期内能够起到维护金融稳定的效果，长期效果趋于弱化。因此，要根据金融周期与经济周期之间的匹配关系，利用相机抉择的货币政策调节金融形势，并做好相关政策的协调配合，以维护好长期金融稳定。
关键词： 金融周期；货币政策；TVP-SV-SVAR模型
一、引 言
金融对于经济而言是一把“双刃剑”。合理有效的金融体系可以促进储蓄到投资的转化，进而能够通过优化市场资源配置等途径促进实体经济发展。然而由于金融风险的客观存在，金融发展过程中往往伴随着大量的不稳定因素，这又反过来加剧经济波动并阻碍实体经济增长。2008年美国“次贷危机”爆发，其后这场金融危机逐渐演化成为全球实体经济危机。而后2011年，欧债危机的爆发又一次揭示了金融市场的波动对实体经济的影响。金融市场急剧震荡和产出急速缩减等问题不仅困扰着发达经济体，也让大多数发展中国家经济发展面临衰退风险。危机前，各国一般将稳定物价作为货币政策的首要目标。但回顾近几次的金融危机发现，危机爆发前经济体大多处于低通货膨胀的状态。由此可见，稳定物价是经济增长的必要条件，而非充分条件。学术界和政策制定者都重新审视金融和实体经济的关系，并对以往的宏观调控政策提出了质疑，即传统盯住物价稳定的货币政策是否忽视了物价稳定时金融部门过度繁荣所蕴含的风险。
651 Analysis of asthma phenotypes in children: an update
综上所述，传统的货币政策规则已经不能满足当前经济和金融稳定发展的需要。在主流宏观经济学框架下，各国中央银行基于泰勒规则制定货币政策，以产出和通胀作为盯住目标调整利率，并未对金融市场给予过多的关注。然而，随着中国金融改革的不断深化，金融市场规模逐渐扩大，各种金融冲击对中国宏观经济的影响渠道日益多样化和复杂化，当金融活动受到冲击时由金融体系向外传导拓展而对实体经济产生的影响不仅具有一定持续性，还呈现出周期性变化特征。同时目前在学术界普遍认为，中央银行应该充分考虑金融稳定对实体经济的影响，仅盯住通货膨胀的货币政策调控模式难以兼顾经济和金融的双重稳定，构建包含金融稳定目标的宏观经济调控框架十分必要［1－3］。因此，合理评估金融状况的周期波动特征以及金融周期波动对宏观经济周期、主要宏观经济目标变量的影响机理，对于进一步判断和理解宏观经济运行态势和科学制定宏观经济调控政策有着极为重要的意义。一方面，在理论上有助于弥补主流宏观经济学在稳定的宏观经济基本面数据掩盖之下，对金融因素的忽视，提高经济和金融理论的科学性；另一方面，在实践上能够增强货币政策的有效性，防范系统性金融风险，为新时代金融支撑实体经济发展提供新的调控思维和调控模式。
二、文献综述
20世纪70年代，石油危机爆发，促进了以Kydland和Prescott为代表的实际经济周期（RBC）理论迅速发展，该理论认为技术冲击是经济波动的根源，而未将金融部门对经济的影响纳入考量。然而，正如前文所述，20世纪末以来出现的种种危机往往从金融市场爆发进而波及实体经济。事实上，关于金融因素对经济波动影响的研究已经存在，但早期未引起主流经济学家重视。而目前学界和政策制定者已经逐渐认识到金融因素对经济周期波动的重要影响，开始探究二者间的关联，找到更为适宜的调控方式，确保经济平稳发展。
无论是国内研究还是国外研究、理论分析还是实证分析都表明金融因素在宏观经济波动中扮演着重要的作用，故研究的核心在于各金融变量对实体经济的影响。关于金融周期的研究可以追溯到19世纪70年代，但直到Bernanke等在20世纪80年代修改金融中性理论的前提假设后，金融因素在经济周期中的重要作用得以确立，金融周期理论才取得突破性进展。Bernanke提出了金融加速器理论，认为由于信息不对称，金融冲击的力度通过信贷渠道会被显著放大，进而对实体经济产生较大的影响［4］。Bagehot认为银行信贷的增长与资产价格的攀升会造成资产泡沫，进而危及实体经济运行［5］。Fisher认为杠杆的扩张与收缩往往伴随着经济繁荣与萧条［6］。Silva运用广义矩估计的方法对40个国家的经济周期和金融周期关系进行研究，发现一个国家的金融系统越发达，其抵制金融冲击的能力越强，从而经济的波动率也越低［7］。Claessens等运用1960—2007年44个国家的金融周期和经济周期数据进行研究发现，经济周期和金融周期在不同发展阶段均有密切联系，经济衰退和金融周期下行在时间上具有一致性，而经济复苏时信贷也会增加［8］。陈雨露等针对泡沫、实体经济和金融危机之间的相互作用机制，构建了一个周期性框架模型，发现当实体经济活动的一些标准（如实体投资的机会成本）需要由金融交易来确定时，金融部门就在很大程度上主导了实体经济［9］。邓创等通过构建中国的金融形势指数，用实证方法分析了金融周期波动对宏观经济的时变影响，认为中国金融周期波动先于宏观经济景气波动［10］。
总而言之，研究普遍认为，金融系统的波动会产生放大实体经济波动的加速器效应或顺周期效应，延缓宏观经济向其稳定状态回归的速度。因此有必要深入理解金融周期的波动特征，以提高对经济周期拐点的预测精度并制定合适的宏观经济政策。信贷是金融因素传导的重要环节，故货币政策规则及其变化必然会对金融系统产生巨大影响，名义利率和货币供给等金融工具均会影响金融市场运行的稳定性，进而金融因素也影响货币政策的制定。鉴于此，一些学者开始讨论货币政策是否应该考虑金融周期的变动。支持需要将金融周期纳入货币政策制定过程的学者认为，即使短期内实现了物价稳定，中央银行也需要维持金融稳定以减少周期性波动。
就国内研究而言，徐国祥等直接构建反映中国金融稳定状况的指数并分析其对宏观经济指标的领先能力，研究发现该指数领先GDP指数、工业生产者价格指数等宏观经济指标约四个季度，可以作为中国货币政策的参考指标［11］。卞志村等以1996—2011年的季度数据为基础，利用状态空间模型构建了具有时变系数的中国金融形势指数，并将其作为衡量整体金融形势宽松程度指标纳入泰勒规则，采用广义矩估计对货币政策反应函数测算，结果表明利率对FCI偏离变量的反应为负，即货币政策具有逆周期操作特征［12］。刁节文等运用非线性逻辑平滑转换回归模型（LSTR2）对泰勒规则进行拓展后，发现当通货膨胀到达一定程度（2．25%），利率随FCI的上行而提高［13］。马勇等利用数值模拟方法探究了货币政策对金融周期的反应力度，认为只要中央银行反应程度在合理范围内，增加对金融不稳定的反应程度有利于平抑主要经济和金融变量的波动，维护金融和实体经济的“双稳定”［14］。综上所述，随着对金融和实体经济间密切联系的认识加深，学者和政策制定者逐渐考虑将金融周期纳入货币政策反应函数以创新和完善宏观调控方式。
金融危机的影响尚未完全消退，世界经济复苏乏力，同时，随着中国金融市场开放程度的提高，金融周期与宏观经济周期之间的动态关联程度上升。金融周期的任何微小变化都可能通过金融市场的放大和加速作用对宏观经济产生巨大冲击。因此，要重视金融部门在宏观经济波动中的作用，创新和完善货币政策调控模式，为经济发展保驾护航。基于此，本文将扩展原有泰勒规则形式，把金融周期指标纳入泰勒规则，在方法上选用包含随机波动的时变参数向量自回归（TVP-SV-SVAR）模型分析货币政策对金融周期的时变反应特征，以实证分析的方式，探究了金融周期冲击下中国货币政策传导的动态响应机制，以期给货币政策调控模式的选择提供新思路。
三、模型构建与数据处理分析
（一）基本理论模型
Taylor提出中央银行应当以产出缺口（实际产出和潜在产出的偏离）和通货膨胀缺口（当前通货膨胀水平和目标通货膨胀率的偏离）为基准调整利率，成为各国制定货币政策的重要依据［15］。具体而言，泰勒规则的一般形式如下：
（2）采用活性炭进行脱色处理。活性炭吸附被视为最经济实用的脱色去杂方法，经过反复试验，不同类型的活性炭均不能吸附双乙烯酮中的有色物质，初步判定双乙烯酮中的有色物质和双乙烯酮的性质极为相似，活性炭对其不具选择吸附性。因此，该方法并不适用于双乙烯酮分析的预处理。
其中，ρ∈ ［0，1］是利率平滑参数，代表平滑程度，εt是白噪声扰动项，rt代表当前利率水平。将式（1）代入（2）中，可得考虑利率平滑特征的泰勒规则：
将式（3）进一步简写为：
其中，β0 ＝ （1－ρ）r、β1＝α（1－ρ）、β2＝β（1－ρ），分别表示截距项、利率对通货膨胀和产出的调整参数。将FCI纳入式（4），得到拓展形式的泰勒规则：
给定一个复可分Hilbert空间η,其中内积范数分别记为〈·,·〉和|·|,且设{en}为η的一组标准正交基。本文用L2(Γ;η)表示Γ上的η值平方可积函数全体,按如下内积,记为《·,·》,所成的Hilbert空间,即
（二）TVP-SV-SVAR模型
自Sims开创性的使用向量自回归（VAR）模型研究经济问题，分析货币供给存量和国民生产总值（GNP）的关系以来，VAR模型及其拓展形式被广泛地运用到宏观经济计量。传统的VAR模型假定参数是固定的，当经济系统发生突变时限制了各变量之间均衡关系的解释。随后，有学者放宽了模型的限制条件，提出了漂移系数和时变方差的VAR模型，Primiceri等对模型进一步拓展，提出了系数、方差、协方差均随时间变动的非线性时变分析工具——带随机波动的时变参数向量自回归模型（TVP-SV-SVAR），能够准确地分析在不同时间点下变量间的作用关系，提高模型估计的准确度［16］。
首先定义一个标准的结构向量自回归（SVAR）模型：
其中，rt＊是泰勒规则的目标利率，r是长期均衡利率，πt是t期通货膨胀水平，π＊是目标通货膨胀率，（πt－π＊）即通货膨胀缺口，yt是t期实际产出，yt＊是t期的潜在产出，（yt－yt＊）代表产出缺口，α、β分别表示利率对通货膨胀缺口和产出缺口的调整参数。为维护中央银行信誉和减小对宏观经济的扰动，中央银行倾向采取利率平滑的方式渐进调整利率，利率平滑过程为：
其中，yt是k＊1维观测向量，A是k＊k维联立系数矩阵，F1…Fs是k＊k维滞后系数矩阵，μt是扰动项，代表了k＊1维的结构性冲击，假定μt～N（0，Σt）。同时，假定结构性冲击关系服从递归识别，即系数矩阵A是下三角形矩阵。继而，模型（7）能整理为下式：
这里Bi＝A－1Fi，i＝1，2，…，s。将矩阵B 每一行元素进行拉直处理，变为k2s＊1维向量β，令Xt＝Is（yt－1，…，yt－s），其中 是克罗内克积，模型能进一步简化为如下形式：
以上是对经典的SVAR模型的描述，其参数是唯一的，接下来对模型系数进行时变推广，扩展为TVP-SV-SVAR模型，模型的具体形式如下：
其中系数βt、联立方程的系数At和随机波动协方差矩阵t均是时变的，即随时间变动而更新。采用Nakajima Jouchi的处理方式对模型参数进行变换，将下三角阵At中的非0和1的元素拉直为列向量，令at ＝ （a21，a31，a32，a41，…，ak，k－1），ht ＝ （h1t，…，hkt），其中hit＝logσ2it，i＝1，2，…，k；t＝s＋1，…，n。同时，假设式（10）的参数变动服从以下过程：
并且，βs＋1 ～ N（μβ0，Σβ0），as＋1 ～ N（μa0，Σa0），hs＋1 ～ N（μh0，Σh0）
（三）变量的选取及处理
1996年经济实现“软着陆”，经济的各项指标比较平稳，故选取1996年第一季度至2018年第四季度的数据进行建模分析，数据来自中经网和国际清算银行（BIS）官网。
4.3 采购申请统计 采购申请统计可按科室或设备种类对指定日期内所提交的设备采购申请目前的状态进行统计，采购申请统计的运行界面见图6。
1．名义利率。根据利率市场化程度，选取银行间7天同业拆借利率作为名义利率的代理变量，将月度数据取算术平均得到季度利率。
如图4所示，在1996年经济“软着陆”之初，利率对通货膨胀缺口的反应最为显著，相较于1994年CPI上涨了24．1%的高水平，通货膨胀得到了控制，但仍保持在8．3%的高位，中央银行对货币政策调控依旧持谨慎态度，脉冲响应函数值为样本期内最大。而后在东南亚金融危机和国内增长乏力的双重作用下，1998—2002年之间经济经历了一轮通货紧缩，中央银行执行稳健宽松的货币政策，多次下调存贷款利率和外币存款利率，故这段时期的脉冲响应函数呈现出下降走势。2002—2007年期间，虽然CPI呈缓慢增长态势，但物价涨幅均在5%警戒线之内，加上经济进入新一轮上升周期，宏观经济形势乐观，消化掉了部分价格“水分”，所以货币政策并没有立刻收紧。而在2010年左右，受危机时期大规模刺激计划影响，CPI上升至6．5%，中央银行两次上调存贷款基准利率，累计上调幅度达到0．5%，期间还数次上调人民币存款准备金率和再贷款利率等以稳定物价。总结几次调整过程，脉冲响应函数的波动幅度逐渐减小，这表明中国货币政策更加平滑，避免大起大落给经济带来潜在福利损失。经济进入新常态之后，这一特征更为明显，脉冲响应函数基本在0值附近小幅波动。现阶段，为稳定经济增长，推进供给侧结构性改革，中央银行执行稳健偏松的货币政策，但增加的货币投放较少流向实体经济，而是更多地流向虚拟经济领域，由此对金融稳定造成负面影响。因此，中央银行采用公开市场操作和多种货币创新工具来温和地收紧货币政策，放慢货币供应增速，推动利率缓慢攀升。
2．通货膨胀缺口。通货膨胀率由消费者价格指数（CPI）计算得到。首先将季度内各月度CPI进行算术平均得到季度CPI，再根据公式πt＝（CPI－1）×100%得到季度通货膨胀率。中国目前未实行目标通货膨胀制，所以官方没有公布过目标通货膨胀率，但从每年的政府工作报告中可以找到对下一年CPI涨幅的调控目标。对于没有给出CPI目标值的年份，选用生产者价格指数（PPI）代替。为了得到长期的通货膨胀目标水平，本文将样本期内每年通货膨胀目标的平均值作为潜在通货膨胀水平，计算得到1996年至2018年的目标通货膨胀率为3．687%［17］。
营养支持治疗主要包括肠内营养、肠外营养,根据患者的身体情况可选择适合患者的治疗方式。根据临床相关数据显示,传统的营养治疗只是单纯的将氨基酸、脂肪乳以及葡萄糖输入患者体内,认为这样既可达到营养支持的目的。但由于患者的性别、年龄、体质等外部因素均有所差异,所以营养支持治疗应当根据患者的实际情况而有所差别[4]。个体化营养支持治疗,在传统营养治疗的基础上,根据患者的实际情况,适当加入微量元素、电解质、维生素等营养物质,真正做到“对症下药”。
3．产出缺口。选取1996年作为基期，根据GDP实际增速计算出各季度实际GDP，为避免季节成分的干扰，采取X－12季节调整法对季度GDP进行调整，而后用H-P滤波测算出潜在产出（y＊t），最终得到
如图1所示，1996－2018年样本期间内，中国FCI的走势跌宕起伏，究其成因可以发现，每一次的金融波动都有着不同的宏观经济背景。1997年受亚洲金融危机影响，中国经济运行整体处于低谷，内需严重不足，金融形势指数持续下降，为扩大内需和缓解通货紧缩压力，中央银行取消了对商业银行贷款限额的控制，信贷投放和货币供应量明显增加，金融形势也逐步好转。2003年前后因经济基本面好转，经济进入新一轮上升周期，投资和消费需求强劲，国有商业银行增加贷款投放支持经济发展，导致金融环境相对宽松，出现了经济局部过热的趋势，FCI上升。2006年针对投资增长率居高不下、金融机构信贷增加额和货币供应量都处于较高水平的问题，中央银行三次提高法定存款准备金率，金融形势迅速趋紧，FCI下行。2008年次贷危机爆发，金融状况急剧恶化，为防止危机的进一步蔓延，中央银行采取了一系列的扩张性货币政策，例如四万亿的投资刺激、下调各类金融机构基准利率等，致使FCI快速回升。随着经济的复苏，货币政策由“积极”转为“稳健”，2011年FCI开始缓慢下降。而后的新常态时期，中央银行的货币政策操作更加审慎，FCI在合理区间平稳波动。可见，本文构建的金融形势指数能较好地反映中国的金融运行情况。
根据Goodhart等对金融形势指数的定义，FCI的计算公式如下：
Xit是变量i在t期的缺口值（真实值与长期均衡值的差），wi是各变量在FCI中的权重，为避免估计结果对模型的过度依赖，并参考马勇等对FCI加权方法的比较，认为基于简单算术平均方法构建的FCI对总需求的解释能力更强，故本文也采取等权重的方法，即对各金融变量简单算术平均得到金融形势指数［14］。指数的变大和变小分别对应着金融周期的上行和下降。
4．金融形势指数（FCI）的构建。与单一的金融变量相比，金融形势指数（FCI）更能综合反映金融体系的运行状况。本文选取6个代表性金融变量，构建金融形势指数作为金融周期的代理变量。参照邓创等的做法，具体为：（1）股价，选用上证综合指数来表示；（2）房价，以国房景气指数来表示；（3）利率，选取银行间7天同业拆借利率来表示；（4）汇率，选取国际清算银行（BIS）公布的实际有效汇率来表示；（5）货币供应量，选取广义货币供应量（M2）来表示；（6）信贷规模，选取金融机构各项贷款月末余额来表示［18］。首先，利用算术平均将各变量转化为季度数据；其次，以1996年的CPI作为基准，消除价格影响得到实际值，而后利用X－12季节调整法、H-P滤波等技术得到各变量的实际缺口值。由于这6个金融变量在数据类型和计量单位上存在差异，为避免FCI的计算结果过分依赖某一市场的动态变化，在计算综合性金融指数前，需要先标准化以消除量纲上的差异。
图1 金融形势指数
四、基于TVP-SV-SVAR模型的实证分析
（一）数据平稳性检验
首先对各时间序列进行单位根检验，由表1可知，各变量在5%的显著性水平下为平稳序列，满足建模的要求。根据VAR模型滞后阶数的判定标准，选取2阶滞后构建模型。
表1 ADF检验和PP检验
（二）模型估计
在构建TVP-SV-SVAR模型实证研究时，并没有采用产出缺口变量，而是引用GDP同比增速作为替代。因为采用常用的H－P滤波估算产出缺口时，忽视数据信息的可获得性会错误的估计货币政策反应函数［19］。并且中央银行在调整名义利率时，也会考虑GDP同比增速。最终，实证部分选取利率（r）、通货膨胀缺口（π－π＊）、GDP增速（y）、金融形势指数（FCI）构建 TVP-SV-SVAR模型，蒙特卡洛马尔科夫链（MCMC）抽样次数设定为10000，为避免初值不平稳对模型估计造成影响，前1000次作为预烧舍去。模型的实证部分由Oxmetrics6．0完成，估计结果见表2。
9月10日，中国编制机构网发布了《国家卫生健康委员会职能配置、内设机构和人员编制规定》（以下简称《规定》），国家卫健委机构职能大调整，工作重点予以明确。
CD统计量和无效因素是判断模型估计和MCMC模拟有效性的重要依据。CD统计量能够检测马尔科夫链是否收敛，估计结果表明，CD统计量值远低于5%显著性水平的临界值1．96，不能拒绝参数收敛于后验分布的原假设；无效影响因子可以识别MCMC随机抽样的不相关样本数，值越小表明抽样越有效，表2中无效影响因子的最大值为84．15，表明至少可以生成118个不相关样本，模型估计有效。
按照实验方法测定不同高硫铝土矿试样中的硫酸根，并将分光光度法与重量法[9]的测定结果进行了对比，结果见表3。由表3可见，两种方法的测定结果基本一致。
表2 TVP-SV-SVAR模型参数估计结果及检验
（三）货币政策对金融周期、产出增长率和通货膨胀缺口的时变反应函数
冲击响应函数描述扰动项信息变化一个标准差在当期及未来各期对系统内各变量的影响。与传统的脉冲响应函数不同，TVP-SV-SVAR模型的参数在每一期都重新估计，因而函数具有时变特性。下面选用时变等间隔冲击反应函数，从时间维度分析利率对金融周期、产出增长率和通货膨胀缺口的脉冲响应。图2～图7是时变等间隔冲击响应函数，其中实线、长虚线、短虚线分别表示4期（1年）滞后、8期（2年）滞后和12期（3年）滞后，同时也对应着短期、中期和长期的冲击反应函数走势。
图2 利率对金融周期的冲击反应函数
如图2所示，在1996—2002年和2008—2018年两个时间段中，利率对金融周期冲击的响应为正；而在2002—2007年之间，利率对金融周期冲击的响应为负。在1996—2002年，利率对金融周期的反应不仅为正，而且从脉冲响应函数的变化幅度来看，利率对金融周期的反应也更为敏感。该时期国内经济调整，增长乏力，国际上受亚洲金融风暴的冲击，金融风险凸显，因此中央银行对金融市场的反应更为敏感。自1996年连续7次调低银行存贷款利率、银行间拆借利率，伴随着经济金融环境的好转，中央银行的利率调整也呈现出阶段性下滑走势，与脉冲响应函数的走势基本一致。2002—2007年，从2002年开始，中国经济迈入新一轮增长周期，经济增速连续5年在10%以上，房地产业的快速发展是这一轮周期的主要推力，房地产行业规模扩大和产业升级也带动了金融、钢铁水泥等行业的发展，此时宽松的货币政策更能为国内产业发展提供资金支持；同时为了充分发挥股市的融资功能，中央银行制定货币政策时，也会将资本市场纳入考量，引导股市发展，故该阶段利率对金融形势的反应不敏感。2008—2018年，受2008年国际金融危机的冲击，加之前一阶段股票和房地产等资产价格大幅上涨致使泡沫破裂风险不断累积，中央银行对于货币政策的实施更加谨慎，采取了逆周期调整的方式，以遏制金融风险蔓延。而随着经济迈入新常态阶段，利率波动趋于微波化，这一方面与新常态时期政府调控思路转变有关，另一方面源于宏观审慎政策的实施，中央银行开始利用商业银行资本充足率、流动性比例和金融机构超额准备金率等政策工具，共同调节金融周期，维护金融稳定，弱化利率波动性。
如图3所示，利率对产出的冲击反应走势与图2基本一致，但波动幅度大于利率对金融周期的反应。以次贷危机时期为例，利率对产出波动的峰谷落差为3．60%，对金融周期波动的峰谷落差为3．28%。造成这一现象的原因在于金融与实体经济有着很强的相关性，方芳等采用格兰杰因果检验的方法分析了1978年改革开放以来中国金融周期和经济周期之间的关系，发现金融周期有显著的顺周期特征，当金融周期和经济周期叠加时，金融周期对产出的作用力度会深，即会放大产出扩张或收缩的幅度，这使利率调整更显著［20］。
图3 利率对产出的冲击反应函数
图4 利率对通货膨胀缺口的冲击反应函数
综上所述,临床妇科给予患者施行腹腔镜手术过程中选择全麻复合硬膜外麻醉的麻醉效果明显高于单纯全麻的麻醉效果,可以减少术中麻醉药物使用量,有效缩短手术时间及术后苏醒时间,有重要临床应用价值。
综合三幅图来看，脉冲响应函数走势有一定的相似性。在1996—2002年经济的调整阶段，利率对金融形势、产出增长率和通货膨胀缺口均比较敏感，反应力度较大。随着经济金融形势好转，脉冲响应函数走势才缓慢下降。2002—2007年之间，经济进入新一轮上升周期，股票和房地产市场火热，乐观的经济形势在往往造成对金融风险的忽视，所以这一时期货币政策对金融形势、产出和通货膨胀更为宽松，脉冲响应函数为负。在2008年至今这一时间段，前期为了消除金融危机冲击及其经济刺激计划负面影响，利率经历了阶段性上涨，但相比第一阶段，脉冲响应函数变化幅度更小。伴随危机影响的消退，三幅图的脉冲响应函数调整更为稳健，表明引导利率微波化波动正成为中央银行货币调控的一种新常态。
（四）金融周期、产出增长率和通货膨胀缺口对货币政策的时变反应函数
从图5来看，不同期限的脉冲函数走势差异较大，4期滞后的函数值基本为负，8期滞后的函数值介于4期和12期之间，而12期滞后的函数值基本为正，表明利率提高，短期内会使金融周期下行，长期会使金融形势上行。先看短期脉冲函数，样本期内金融周期对利率冲击的反应虽然有过几次短暂的回调，但总体上呈明显的下降走势，表示利率对金融周期的调控力度越来越强。这源于利率市场的成熟和资本市场的日益完善，利率接收供求信号进行调整能够比较顺畅的传导到资本市场，通过影响资产价格进而调节金融周期。再看长期脉冲函数，利率提高会促进金融形势指数上行，可见，利率对金融周期的逆周期调控有利于金融健康发展。虽然提高利率，短期内会造成金融资产价格下降，投资减少，但能抑制资产泡沫，维护金融体系的健康运转，因而长期是有益的。
图5 金融周期对利率的冲击反应函数
进一步观察金融周期对利率冲击的脉冲响应函数值，基本在－0．05至0之间，而产出和通胀缺口对利率冲击的脉冲响应函数值均在－0．2至0这一区间内波动，响应区间是金融周期的四倍，表明金融周期对利率冲击的反应较弱。换言之，对金融周期、产出和通胀缺口这三个变量都给予一单位标准差的利率冲击，利率对金融周期的冲击力度较弱。可能的原因是现阶段中国货币政策传导的主要渠道是信贷渠道，利率变动通过影响银行信贷供给调节产出，对金融市场的直接作用较小，故调控效果较弱。因此，有效的调控金融周期还需要金融监管、信贷等相关方面政策的配合。
图6 产出对利率的冲击反应函数
从图6来看，提高利率会使产出下降，符合经济学规律，即利率与实际产出呈反方向变动关系。同时，从脉冲响应函数的反应程度来看，利率变动对产出影响最大，所以要慎用利率这一工具调节产出。如图7所示，利率反向作用于通货膨胀的效果较好，尤其是在1997年和2008年两次重大金融危机期间，调控效果更为显著。危机时期，政府往往会动用货币政策和财政政策联合调控，利率的调节作用也会被放大，对通货膨胀的作用力度更强。而在2004—2006年，利率对通货膨胀的调节出现了短暂的顺周期，可能的原因是经济增长势头强劲，股票市场高歌猛进，人们对未来预期乐观，利率小幅上升对抑制旺盛的消费需求作用有限，使得利率调节能力减弱。但总体而言，利率对产出和通货膨胀的调节效果符合预期，有助于实现经济增长、物件稳定的宏观调控目标。
作为关照，程瀚也获得了价值不菲的回报。从2012年开始，程瀚陆续向仰某“借”手表，先后“借”其6块手表和一块翡翠。而其中有一块价值达1300万港币的瑞士“百达翡丽”5002P手表更是让程瀚“垂涎三尺”。当时程瀚说让仰某把这块表放在安全的地方，保证他以后想玩这块表的时候，随时能拿出来。仰某就把这块“百达翡丽”表放在合肥家中的保险柜里。
图7 通货膨胀缺口对利率的冲击反应函数
（五）稳健性检验
为探究使用不同的方法来构建FCI时，实证结论是否可靠，采用新的加权方法，即以各金融变量与产出水平的相关系数为权重，重新测算了中国的金融周期指数。新的金融周期指数与等权重的FCI相比，在数值上差异很小，走势高度一致，表现出了相同的波动特征，基于不同方法构建的金融周期指数具有本质上的一致性，均反映了金融市场的运行状况。接下来，将采用不同测算方法得到的金融周期指数带入到上述模型中，大多数无效因子的数值没有发生显著变化，并且时变脉冲响应分析得到了类似的结论。如图8所示，货币政策对金融周期、产出和通胀缺口的脉冲响应函数走势与图2～图4的脉冲响应函数走势极为一致，并在2002—2007年的经济上升周期与2008年金融危机期间都出现了阶段性的波谷和波峰；而金融周期、产出和通胀缺口对利率的冲击反应函数，仅有金融周期对利率冲击的4期滞后响应函数在2002—2007年间出现了短暂的不一致，可能的原因是在新的加权方式下，房价在金融形势指数中占比最大，因房地产市场的调整对利率变动存在时滞，加上这一时期经济形势乐观，当利率调整时，房地产市场短期反应不足，使得FCI出现了短暂的背离，而后恢复到正常水平。余下的脉冲响应函数无论是在反应方向还是反应力度上，与基于等权重的FCI构建的模型实证结果基本一致，表明在采用非等权重方法构建中国金融形势指数（FCI）时，实证分析的结论仍是稳健的。
“村委会这儿一共安了几个喇叭？”“8个。”“都是哪些部门给安的？”“我也说不清，都是上面来人说安就安了。”
图8 稳健性检验
五、结论与政策建议
现代金融体系的发展和金融市场的扩大，进一步为金融影响宏观经济波动创造了条件，由金融部门爆发的危机能够演化为实体经济危机，对中央银行的政策调控也提出了新的要求。基于此，以金融形势指数（FCI）作为金融周期的替代变量，构建TVP-SV-SVAR模型分析金融周期下中国货币政策时变反应特征和作用机制，得到以下结论与建议：
第一，货币政策对金融周期的调控效果会受到宏观经济形势影响，在金融危机和非金融危机时期存在显著差异。从利率对金融形势指数的冲击反应来看，在金融危机时期，经济面临收缩风险，利率对金融周期更为敏感，变动幅度较大。此时，中央银行对金融周期的上行更为谨慎，避免金融风险累积给实体经济造成负面影响。而在宏观经济形势乐观时期，利率对金融周期较为宽容，小幅调整，金融周期上行也是对经济繁荣的一种反映，金融和实体经济良性互动，货币政策要为经济增长提供资金支持，故此时利率不会大幅攀升，反而会有所下降。上述分析表明中央银行对金融周期的调控态度与所处的经济环境有关。所以，当利用货币政策对金融周期进行逆向调整时，应根据金融周期与政策目标之间的联动关系，进行相机抉择，明确金融调控的最终目的是为经济发展服务，引导金融运行与经济增长相匹配，平衡好稳增长和防风险之间的关系，使经济运行保持在合理区间。
选取我院2016年6月～2018年6月收治的624例危重疾病患者，回顾分析其临床资料：①男377例，女247例；②年龄16～92岁，平均（59.25±12.34）岁。
第二，与利率对产出和通货膨胀的调控效果相比，利率对金融周期的调控不够稳健。依靠货币政策来维护金融稳定短期效果显著，提高利率会使金融周期快速下行，但长期效果趋于弱化。传统货币政策作为总量型调控手段，一经使用会影响信贷市场、股票市场和房地产市场等多个市场，带动金融状况迅速调整。但正因为其总量调控的特点，不能解决经济中具体的结构性问题，也就无法从根源上解决金融失衡，故长期内效果有所弱化，这也显露了货币政策调控金融周期的局限性。因此，需要辅助如宏观审慎政策等措施来进一步维护金融稳定。发挥好宏观审慎的结构引导作用，增设专项指标，考察金融机构支持民营、小微企业融资的情况，精准有效地支持实体经济，不让资金空转或脱实向虚，缓解结构性的金融失衡，平衡好总量和结构之间的关系，货币政策可作为短期工具来调节金融周期。
第三，利率对金融周期的冲击力度较弱。从历史经验来看，由于金融和实体经济之间存在着密切的联系，金融的发展很大程度上取决于实际经济运行情况，故对金融的调控从来不是孤立进行的。仅依靠货币政策来调节金融周期是不充足的，需要财政政策、产业政策、房地产政策、监管政策等各方面的协调配合，才能有效地调控金融运行。鉴于目前中国货币政策传导渠道主要是信贷渠道，利率对金融周期调控较弱，需要拓展货币政策传导渠道，完善资产价格渠道、利率渠道和汇率渠道，增强货币政策调控金融周期的能力。
第四，新常态以来，面对经济下行压力，利率波动呈现出微波化特征。以往面对经济增速下滑的压力，中央银行“大水漫灌”式刺激经济的方式短期内固然可以促使经济增速回升，但是在长期内，这类刺激政策的负面效应也会逐渐显现，产能过剩和信贷资金错配等问题终将影响经济增长。因此，当前中国虽然面临着多年少有的复杂国内外形势，也不能采取会造成长期福利损失的短期刺激政策。在货币政策的执行过程中，既要把握好货币供给增速和规模，又要灵活运用多种货币政策工具，疏通货币政策传导渠道，保持流动性合理充裕，切实解决经济中的结构性问题，防范化解金融风险。
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参考文献：
［1］ White W．Should Monetary Policy“Lean or Clean”？［R］．Dallas：FRBD Working Paper，2009．
［2］ Gameiro I，Soares C，Sousa J．Monetary Policy and Financial Stability：An Open Debate［R］．Economic Bulletin and Financial Stability Report Articles，2011．
［3］ 陆岷峰，葛和平．中国互联网金融生态足迹、承载力及效率的测算与评价研究［J］．管理学刊，2018，31（1）．
［4］ Bernanke B，Gertler M，Gilchrist S．The Flight to Quality and The Financial Accelerator［J］．Review of Economics and Statistics，1996（78）．
［5］ Bagehot W．Lombard Street，A Description of the Money Market［M］．London：Henry S．King，1873．
［6］ Irving F．The Debt-Deflation Theory of Great Depressions［J］．Econometrica，1933（1）．
［7］ Silva G F D．The Impact of Financial System Development on Business Cycles Volatility：Cross-Country Evidence［J］．Journal of Macroeconomics，2002（24）．
［8］ Claessens S，Kose M A，Terrones M E．How Do Business and Financial Cycles Interact？［J］．Journal of International Economics，2012（87）．
［9］ 陈雨露，马勇．泡沫、实体经济与金融危机：一个周期分析框架［J］．金融监管研究，2012（1）．
［10］邓创，徐曼．中国的金融周期波动及其宏观经济效应的时变特征研究［J］．数量经济技术经济研究，2014（9）．
［11］徐国祥，郭建娜，陈燃萍．中国金融稳定指数的构建及其领先能力分析［J］．统计与信息论坛，2017（4）．
［12］卞志村，孙慧智，曹媛媛．金融形势指数与货币政策反应函数在中国的实证检验［J］．金融研究，2012（8）．
［13］刁节文，章虎．基于金融形势指数对我国货币政策效果非线性的实证研究［J］．金融研究，2012（4）．
［14］马勇，张靖岚，陈雨露．金融周期与货币政策［J］．金融研究，2017（3）．
［15］Taylor J B．Discretion Versus Policy Rules in Practice［J］．Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy，1993（39）．
［16］Primiceri G E．Time Varying Structural Vector Autoregressions and Monetary Policy［J］．The Review of Economic Studies，2005（72）．
［17］刘金全，解瑶姝．“新常态”时期货币政策时变反应特征与调控模式选择［J］．金融研究，2016（9）．
［18］邓创，滕立威，徐曼．中国金融状况的波动特征及其宏观经济效应分析［J］．国际金融研究，2016（3）．
［19］郑挺国，王霞．中国产出缺口的实时估计及其可靠性研究［J］．经济研究，2010（10）．
［20］方芳，刘鹏．中国金融顺周期效应的经济学分析［J］．国际贸易问题，2010（8）．
Research on Time-varying Response Characteristics and Regulation Effects of China Monetary Policy under the Financial Cycle
XIE Yao-shu，WU Li-yan
（School of Economics and Management，Northeast Normal University，Changchun 130117，China）
Abstract： The financial cycle into traditional monetary policy rules is introduced by using the timevarying parameter vector auto-regressive method to analyze the time-varying response characteristics and regulation effects of China's monetary policy under the financial cycle，the results show that the regulation of the financial cycle by the monetary policy is affected by the macroeconomic situation．During the financial crisis，interest rates are more sensitive to the financial cycle．During the period of steady economic development，interest rate fluctuates less．At the same time，monetary policy can play the role of maintaining financial stability in the short term，and the long-term effects tend to be weakened．Therefore，according to the matching relationship between the financial cycle and the economic cycle，the monetary policy chosen by the discretionary choices is used to adjust the financial situation．And coordinate the relevant policies to maintain long-term financial stability．
Keywords： financial cycle；monetary policy；TVP-SV-SVAR model
中图分类号： F822．0
文献标志码： A
文章编号： 1007－3116（2019）11－0035－10
收稿日期： 2019－05－24
基金项目： 教育部人文社会科学研究青年基金项目《“去杠杆”背景下财政政策的总量与结构调控研究》（18YJC790064）；中央高校基本科研业务费专项资金《“去杠杆”背景下货币政策宏观调控模式和冲击异质性研究》（2412018QD025）
作者简介： 解瑶姝，女，吉林长春人，经济学博士，讲师，研究方向：经济周期与经济政策计量；吴丽燕，女，山东威海人，硕士生，研究方向：经济周期与经济政策计量。
（责任编辑：姚树俊）