汇率制度、金融加速器和经济波动，本文主要内容关键词为：加速器论文,汇率论文,制度论文,金融论文,经济论文，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
最近针对人民币面临升值压力，不少专家倾向于中国实行灵活、有管理的浮动汇率制度。厉以宁(2010)①指出：“人民币升值预期危害更大，人民币应小步快行升值。”胡晓炼(2010)撰文指出：“完善人民币有管理的浮动汇率制度，逐步增强汇率灵活性，有助于增强货币政策的灵活性和有效性，改善宏观调控能力。”佟大木(2009)研究经济波动与汇率制度关系时得出：如果金融发展水平是内生的，则浮动汇率更可能有利于中国经济稳定增长。这些论点似乎表明人民币有管理的浮动汇率制度更利于中国经济稳定增长。中国虽然还没有实行完全市场化的自由浮动汇率制度，但人民币汇率形成机制在不同时期差别明显。其中1997年1月—2005年7月人民币汇率浮动的幅度非常小，这段时期实行近似固定汇率制度。2005年8月—2008年人民币浮动幅度较大，其浮动主要以市场供求为基础，政府进行适当管理和调节，应该说更接近浮动汇率制度。中国在这两个时期实行的汇率制度有较大差异，这两个时期主要宏观经济变量的波动性也表现出明显差异。第一阶段各宏观变量的波动幅度基本大于第二阶段的波动幅度。那么这是否意味着中国对人民币汇率实行有管理的浮动汇率制度会更有利于经济稳定呢？本文研究的目的之一就是通过建立DSGE模型来验证这个判断。
汇率制度与经济稳定的关系一直是宏观经济学研究的重要课题。一国实行固定汇率制度还是实行浮动汇率制度更有利于经济平稳发展，学术界一直未取得一致结论。1973年布雷顿森林体系解体后各国相继实行浮动汇率制度代替固定汇率制度，标志着世界开始进入“浮动汇率时代”。许多学者开始对单个国家的汇率制度与经济波动关系进行研究，得出的结论不尽相同。归纳起来有这样几种观点：(1)汇率制度“无关论”。持该观点的学者认为汇率制度与经济波动无关或相关性小。如Baxter et al.(1989)、Ghosh(1997)。(2)固定汇率制度“有利论”。持该观点的学者认为固定汇率有利于经济稳定。如Eichengreen et al.(1996)认为固定汇率在稳定经济波动方面胜于浮动汇率。Calvo(2000)认为发展中国家更适合实行固定汇率制度。(3)浮动汇率制度“有利论”。持该观点的学者认为浮动汇率更有利于经济稳定。其中凯恩斯主义和货币主义理论上就是浮动汇率制度拥护者。持该观点的学者还有：Prasard et al.(2004)、Edwards et al.(2005)。(4)汇率制度“不定论”。持该观点的学者认为经济体不能单一地固定实行哪种汇率制度，而要根据不同的经济条件和需要来判断选择汇率制度。如Hausmann et al.(1999)、Yoshitomi et al.(2001)。刘振林等(2004)指出新兴市场经济体比较适合实行有管理的浮动汇率制度。而中国作为新兴市场经济体之一，人民币汇率制度应该如何安排还需要实践来加以证实，同时也需要从理论和实证两方面进行深入研究。
对经济波动的研究同样一直是宏观经济学的重要课题。在经济波动的早期研究中一直存在一个令人迷惑不解的问题：经济总量的巨大波动有时竟然是由某些经济变量相对微小的冲击所引起。如投资支出和产出的大幅度波动可能是由适度的货币政策比如利率较小变动造成的；20世纪70年代经济出现严重衰退可能是由石油价格的冲击引起的。Bernanke et al.(1994)将该问题称为“小冲击、大波动”之谜，他们认为解决该谜的一个可能方法是需要改变信贷市场与实际经济波动不相关的假设条件，且认为是信贷市场放大并传导了初始实际或货币冲击效应。因为以往研究经济波动的理论通常认为金融、信贷市场不影响实际经济，如实际经济周期模型和凯恩斯IS-LM模型都认为信贷市场是完美的。Bernanke et al.(1989)指出信贷市场不完美会引起借贷双方代理成本、企业资产负债、企业投资和产量变化，最终使得经济出现更大的波动，他们将这种效应称为“金融加速器”效应或者“信贷乘数”效应。1994年，Bernanke et al.正式提出了金融加速器概念，1998年他们又采用动态新凯恩斯模型分析框架将信贷市场不完美和企业净值纳入主流宏观经济模型中分析了金融加速器在经济周期中的作用，从而使金融加速器理论趋于完善，他们建立的模型后来称为BGG模型。此后许多学者在BGG模型的基础上建立DSGE模型研究各国经济中金融加速器机制，如Gertler et al.(2003)、Dib et al.(2006)、Christensen et al.(2008)、López et al.(2008)。也有一些文献研究了中国经济金融加速器效应，如崔光灿(2006)、赵振全等(2007)、袁申国等(2010)。他们分别从不同角度证实了中国信贷市场确实存在金融加速器效应。
前述分析发现不同汇率制度对经济波动产生的影响可能出现差异，金融加速器机制因信贷市场摩擦可能放大经济中冲击对经济波动的影响程度，这使得我们面临一个新的研究课题：当将金融加速器理论和汇率制度结合起来分析经济波动时，金融加速器机制在固定汇率制度和浮动汇率制度下对经济中冲击的传播和放大作用是否会存在差异？许多国家在布雷顿森林体系解体后都经历了不同的汇率制度安排，前文已经指出不少文献证实各国都存在一定程度的金融加速器效应，因而将二者结合起来研究其与经济波动的关系具有可行性和现实意义。在作者所掌握的文献中将汇率制度、金融加速器和经济波动联系起来进行研究的文献较少，只出现几篇文献研究了汇率制度与金融危机的联系。如对于不同汇率制度与金融危机的关联性，国外出现了一些文献：Gertler et al.(2003)建立了一个包含金融加速器机制的小型开放动态宏观经济模型探讨汇率制度和金融危机之间的联系，使用韩国数据对模型参数进行校准。研究发现模型很好地解释了1997年到1998年期间韩国借款利率急剧增加和产出、投资、生产率大规模下降的事实。证实了固定汇率因束缚货币权威机构的手脚而恶化了金融危机，相对浮动汇率来说固定汇率下伴随着金融危机的福利损失明显更大些。López et al.(2008)使用含信贷市场不完美的小型开放经济DSGE模型研究哥伦比亚经济周期波动的原因，结果验证了金融加速器机制的存在是20世纪90年代后期哥伦比亚投资剧烈和持续下降的重要因素，还证实了固定汇率制度在1998-1999年恶化了金融危机对哥伦比亚经济的影响。还有一些文献研究了不同汇率制度与经济波动的关联性。如Kaminsky et al.(1999)研究证实国内金融紧张和货币危机两者有很强的相关性，必须维持汇率固定的国家更可能遭受严重的金融危机。其中原因很明显，为维持汇率固定通常要求中央银行按照增强危机的方向调整利率；Eichengreen(1992)证明大萧条期间坚持使用黄金标准的国家比很早不使用该标准的国家遭受金融和经济危机要深远且严重得多。
国外学者研究金融加速器效应选择的对象基本上是发达国家，对于发展中国家研究得较少。国内学者对我国金融加速器效应的研究无论是理论建模还是实证分析相应的文献都较少。尤其是对我国固定汇率、浮动汇率下的金融加速器效应的研究目前还没有。其中理论上的研究也只是研究封闭经济情形，如崔光灿(2006)，这与现实经济有一定距离。为更进一步分析我国金融加速器效应，使之更接近于我国经济现实，本文欲建立一小型开放动态宏观经济模型，将汇率制度、金融加速器和经济波动之间的内在关系联系起来，通过数值模拟中国经济在两种汇率制度下金融市场存在不完美情形时经济的运行特征。研究重点有两个：一是探究中国开放经济环境下金融加速器的存在性；二是针对中国1997年到2008年间宏观经济波动特征分析中国经济在不同汇率制度下金融加速器效应的差异性，以验证相对浮动汇率来说中国实行人民币固定汇率制度是否会加大经济的波动性，以便为人民币汇率制度安排提供理论依据和实证参考。本文接下来的结构为：第二部分分析中国汇率制度和不同汇率制度下宏观经济运行特征；第三部分阐述小型开放宏观经济模型；第四部分对模型参数进行校准和估计；第五部分从三个方面分析模型数值模拟结果；最后一部分是小结和政策建议。
二、人民币汇率制度及中国宏观经济运行特征
1994年1月1日人民币官方汇率与外汇调剂价格正式并轨，我国开始实行以市场供求为基础的、单一的、有管理的浮动汇率制。2005年7月21日中国出台了完善人民币汇率机制改革，人民币汇率不再钉住单一美元，而是以市场供求为基础参考一篮子货币计算人民币多边汇率指数的变化对人民币汇率进行管理和调节，维护人民币汇率在合理均衡水平上的基本稳定。图1显示了1994年1月至2008年6月人民币汇率去除趋势后的变动情形。为使研究结果更准确，我们将研究样本选为1997年第一季度到2008年第二季度，1994-1996年不作为研究范畴。因为从图1看出1997年1月-2005年7月基本上是实行固定汇率制度，该段时期可作为固定汇率制度分析，而2005年8月-2008年6月人民币汇率制度更偏向浮动汇率制度，所以把这段时期近似作为浮动汇率制度进行分析。图2到图6分别显示了中国经济20世纪90年代以来到2008年6月之间实际经济运行情形。所有变量都取了对数并去除趋势。从图中可以看出这两段时期中国宏观经济运行特征具有较明显的差异。1997年到2005年第三季度前，几乎所有经济变量的波动幅度都明显大于2005年第三季度以后的波动幅度，说明与汇改前的经济波动相比中国在2005年实行人民币汇改后经济波动更趋平稳。2005年汇改后实际GDP季度增长率基本保持在4％；实际固定投资额的季度变动率基本在2％—10％之间；城镇从业人员没有出现大幅度变动，进一步说明企业投资变动幅度较温和，没有出现失业或就业急剧增加情形；家庭人均现金支出的变动幅度较小，说明消费支出受经济变动的影响未出现大起大落。
图1 1994-2008年人民币汇率月度变动率
图7到图10描述了对外贸易情形。美元加权平均实际汇率在2005年第三季度后逐渐上升，虽然有些季度变动出现贬值但总体趋势表现出人民币不断升值。人民币汇率升值并没有使出口季度增速呈现明显下降，相反在这段时期出口的季度变动率比2005年第三季度前的变动反显平稳，季度增速幅度在3％—7％之间。进口季度变动率也没有因汇率升值而出现明显上升，同时也表现出更平稳的变动，除2006年第四季度增速为1％外，其他季度增速维持在3％—7％之间。净出口占GDP的比例在2005年汇改后增速呈现显著上升，说明汇改后人民币浮动汇率形成机制更利于中国经济的发展。
图11到图13描述了中国1997年到2008年第二季度各金融变量运行特征。可以看出2005年第三季度后金融机构贷款变动幅度相对较小，没有出现大幅度下降或上升，一定程度上暗示了企业投资的波动性在减少；CPI通货膨胀率变动率基本维持在1％以内，说明价格总水平的变动相对汇率改革前要温和些；股票市场交易迅速上升。总之，中国在2005年7月实行汇改允许汇率在更大范围有管理的浮动后宏观变量的变动相对汇率固定时期更平稳，波动幅度也相对缩小。这一定程度上说明中国经济在不同汇率制度下的波动程度存在差异：实行固定汇率时期经济波动更剧烈些，而在允许汇率有更大幅度浮动的汇率形成机制下经济波动更缓和，宏观经济变动更趋平稳些。
三、小型开放宏观经济模型②
(一)家庭
四、参数校准和模型估计
(一)数据
本文先使用最大似然法对模型中的部分参数进行估计，估计参数的变量分别是产出、消费、投资、利率、实际货币余额、通货膨胀率、进口和出口。样本范围为1997年第一季度到2008年第二季度。所有变量序列都经过季节调整和H-P滤波去除趋势。产出由实际GDP衡量，消费用社会消费品零售总额实际值衡量，投资由国内实际私人总投资衡量，实际货币余额使用基础货币M0除以CPI指数衡量，通货膨胀使用CPI指数环比增速确定；短期名义利率用银行同业拆借利率衡量。产出、消费、实际货币余额、投资、出口和进口都是人均值。使用8个序列估计了含金融加速器(FA)和不含金融加速器(NoFA)两个模型。所有数据序列都来源于中国经济统计数据库。
(二)部分参数校准
根据数据的可获得性和相关文献，模型参数值由三种方式设定：(1)参考研究文献选择参数值；(2)由经济运行的实际数据确定参数值；(3)使用最大似然方法估计获得。由于无就业数据所以效用函数中参数ξ根据一般文献设为1.315。根据黄赜琳(2005)方法将均衡劳动供给校准为0.524，季度贴现率β校准为0.9921，故R为1.0159。稳态时总通货膨胀率π为1.0079，与所估计的样本期目标通货膨胀率均值一致。稳态时总外部融资成本S设为1.0056，等于样本期内商业借贷利率与3个月国库券利率差额均值。⑥国外消费所占比重参数1-γ校正为0.26，与1978-2006年进口占总消费比例均值一致。货币需求常数Ω校准为0.92。⑦设企业生存到下期的概率v=0.9728，每个企业预期存活时间为36年。⑧设衡量零售商垄断程度参数θ=6，稳态时价格加成20％。⑨测量消费跨期替代弹性参数ρ校准为1，出口需求弹性к校准为0.791，⑩出口需求中消费惯性所占权重参数τ参考Gertler et al(2003)校准为0.75。(11)稳态时资本与资产净值比率K/N设为2.38。(12)消费、投资和净出口占总支出比由样本期数据均值决定。
(三)其他相关参数估计(13)
估计结果见表1。金融加速器关键参数ψ的估值为0.01，通过了1％的显著性检验。(14)资本份额α估值与文献设定值相近。不变替代弹性γ在两模型中的估值差别甚小。FA和NoFA模型中参数η的估值统计上都显著。(15)参数χ在两模型中的估值统计上显著且没出现显著差别。粘性价格参数θ在两模型中的估值表明预期价格大约持续3.75-3.81个季度不变，与相关文献使用值0.75较接近。两模型中测量货币政策对通货膨胀、产出、汇率和货币增长偏离稳态反应的系数估值都为正且统计上显著。FA模型中
的估值大表明金融加速器起了更重要作用，这是中国经济中存在金融加速器的证据之一。因为金融加速器的存在加大了投资波动性，从而传播和放大了对通货膨胀与产出的冲击。与不存在金融加速器相比货币当局为稳定经济需要对通货膨胀和产出的变化作出更主动的反应。货币政策冲击标准差
的估值在两模型中差别较大。FA模型中投资效率冲击标准差
的估值大于NoFA模型中的估值，不过FA模型中投资效率冲击的持久性与NoFA模型接近。从估计结果可以看出，偏好、货币需求和技术冲击自回归系数估值在两模型中存在一定差异，说明两模型冲击的持久性会有一定差别。政府、国外收入、国外利率和国外价格冲击自回归系数估值在两模型中差别不大，说明这四种冲击在两模型中的持久性不会有太大差别。自回归系数的估值表明国外三种冲击都是持久性不强。为检验FA模型能否更好地捕捉到实际数据中各变量的协同变化，这里使用似然率检测NoFA模型和FA模型。令
分别为FA模型和NoFA模型的对数似然函数最大值。零假设下NoFA是有效的，似然率统计量-2(
)服从自由度为1的
分布。计算得到检验统计量值为117.4。(1)在1％的临界值为6.64。故拒绝NoFA模型而接受FA模型。显然金融加速器的引入提高了模型拟合数据的能力。
五、模拟结果分析
不少文献指出分析模型模拟后各经济变量的标准差、脉冲响应图和方差分解，可以了解到模型中金融加速器机制的重要性。本文也将从这几个方面对开放经济模型中金融加速器机制的重要程度进行分析。除验证金融加速器效应的存在性外，还比较分析固定汇率和浮动汇率制度下FA模型和NoFA模型中各经济变量波动幅度大小差异。
(一)模拟数据序列波动性比较
表2第2列显示了实际数据标准差及其他变量相对产出的波动性，3-6列显示了所有冲击起作用时FA模型和NoFA模型在不同汇率下各变量模拟数据标准差及相对波动性。实际数据投资波动性是产出波动性的4.36倍，消费波动性是产出波动性的1.7倍；进口和出口的波动性大于其他变量波动性；短期名义利率的波动性最小；实际货币余额和通货膨胀率的波动性也较小。模拟结果显示所有冲击起作用时金融加速器作用显著。具体表现为：FA模型中产出波动性与实际数据波动性很接近，投资波动性相对NoFA模型而言与实际数据波动性也更接近；FA模型中消费、实际货币余额和利率波动性模拟值与实际数据吻合得更好；浮动汇率下FA模型中投资相对波动性最大，更靠近实际数据；FA模型中消费、实际货币余额和利率的相对波动性也与实际数据更接近。这些结果都表明带金融加速器机制的模型对实际数据模拟得更好，也验证了金融加速器机制的存在性。模拟数据还验证了本研究的另一目的：固定汇率制度下经济变量的波动性大于浮动汇率下各变量的波动性。在所研究的8个变量中，除通货膨胀率和出口外，其余6个变量在两模型中都表现出固定汇率下的标准差更大。通货膨胀和出口则表现出浮动汇率下波动性更大，主要原因是这两个变量受到国外冲击的影响是最大的，所以国外冲击引起汇率变动就会对这两个变量产生较大影响。7-10列显示了只有国外冲击时各变量的波动性。相对产出来说金融加速器机制传播和放大国外冲击对投资的影响明显，因为FA模型中投资的波动性和相对波动性都大于NoFA模型情形。很显然只有国外冲击情形时固定汇率下NoFA模型中除利率和通货膨胀外其他变量的波动性更大，FA模型中产出、投资和利率的波动性更大。只有国内冲击时模拟数据表明两模型中产出和投资波动性在两种汇率下几乎无差别，但其他变量(16)都表现出固定汇率下的波动性更大，再次验证了相对浮动汇率而言固定汇率可能加大经济波动的观点。模拟数据表明金融加速器机制作用明显，因为FA模型中产出的标准差都为1.5，大于NoFA模型两种汇率下的标准差，且前者非常接近产出实际数据标准差。FA模型中投资标准差也比NoFA模型中投资标准差大，与实际数据标准差也更接近。见表2中11—14列。
由上述分析得知金融加速器更多是传播和放大国内冲击对投资和产出的影响，传播和放大国外冲击对产出和投资产生的影响较小。出现该情况的原因之一可能是模型构建问题，因为模型中企业净值方程没有考虑国内和国外贷款两种情况。(17)原因之二是企业投资中外资占比很小，根据1988-2006年数据计算该比例均值为6.74％。由于相对国内借款来说企业在国外借款额有限所以国外冲击引起企业国外借款波动较少，故金融加速器作用不大。因为金融加速器机制核心是由于各种未预期冲击造成企业资产负债表变化，引起资产净值变动而使企业到金融中介借款受到较大影响最终造成投资和产出波动加大。企业国外借款波动较少，投资和产出受国外冲击自然就减少了。
(二)脉冲响应分析
为说明金融加速器机制的动态特征，现对两模型在货币政策冲击后的脉冲响应图进行分析。图14显示了利率上升1％后，产出、投资、消费、短期名义利率、资本价格、资产净值、外部融资成本、进口和出口偏离稳态值的百分数。显然紧缩性货币政策冲击使短期名义率上升，产出、投资、消费、资本价格、资产净值、进口和出口都下降。各变量脉冲响应体现出明显的金融加速器效应。紧缩性货币政策后由于资本收益下降和现有债务实际利率上升引起企业资产净值下降，直接造成企业外部融资成本上升。成本增加抑制了企业对新资本的需求，故资本预期价格持续低于稳态值。金融加速器明显传播和放大了货币政策冲击对产出、投资、资本价格和进口的影响。因为FA模型中投资、资本价格响应值是NoFA模型中的2倍强，FA模型中进口响应值远大于NoFA模型中的响应值，产出响应值在两模型中差异也较明显，FA模型的响应值更大。另外，FA模型中变量响应持续时间更持久。两模型消费都下降，因为名义利率上升后消费者会减少消费增加储蓄。NoFA模型消费下降更大，因为名义利率上升引起企业减少投资，FA模型因金融加速器造成企业投资减少更大，用于消费的资源也就更多。两模型中浮动汇率制度下各变量的响应值基本都小于固定汇率制度下的响应值，说明在浮动汇率下金融加速器效应更温和些，再一次验证了浮动汇率有助于减少经济波动。固定汇率下国内名义利率上升到与外部融资成本相适应，由于名义价格粘性实际利率也显著上升。实际利率上升引起资产价格下降增加了杠杆率和外部融资成本造成投资和产出缩减，在金融加速器作用下会进一步促使投资和产出下降。浮动汇率下国内名义利率不再受外国利率约束，相反通过反馈规则方程(25)调整，为应对通货膨胀中央银行提高名义利率。该货币政策意味着实际利率只适度上升，投资适度下降。因此浮动汇率制度下产出明显更稳定。
图14 名义利率冲击后的脉冲响应
(三)方差分解分析
表3显示了两模型模拟后的产出、投资、消费、通货膨胀、实际货币余额、利率、进口和出口等变量预期误差的方差分解。两模型中投资效率冲击是产出和投资波动的主要因素，再次证实金融加速器机制主要是放大和传播投资效率和货币政策冲击对产出和投资的影响。因为两种汇率下FA模型中投资效率和货币冲击对产出和投资波动性的影响都大于NoFA模型情形，而FA模型中技术、偏好和政府支出冲击对产出和投资波动性影响都小于NoFA模型情形。金融加速器机制对货币需求冲击的影响也有一定的放大作用，FA模型中货币需求冲击对产出和投资波动的贡献率略微高于NoFA模型。各种冲击对产出和投资的影响在不同汇率下也明显不同。货币政策和投资效率冲击在浮动汇率下对产出和投资的影响更大，FA模型和NoFA模型中这两个冲击分别可以解释产出波动的91％和78％以上；解释投资波动的77％和73％以上，而固定汇率下分别解释产出波动的大约87％和74％，投资波动大约74％和71％是由这两个冲击引起的。技术、偏好、货币需求和政府支出冲击对产出和投资的影响在不同汇率制度下也存在差异。国外冲击对产出和投资的影响有明显差异。固定汇率制度下国外冲击对二者的影响显著大于浮动汇率制度下的影响。FA模型中浮动汇率下国外冲击对产出和投资波动方差的贡献分别是2.13％和3.14％，而固定汇率下则分别为5.8％和6.66％。NoFA模型中浮动汇率下国外冲击对产出和投资波动方差的贡献分别是3.8％和1.93％，而固定汇率下分别为9.38％和4.07％。该结果进一步说明固定汇率下产出和投资受国外冲击的影响将增大。利率波动主要是由货币政策和货币需求冲击引起的，引起货币余额波动的主要因素在两模型中有差别，但货币政策和货币需求冲击同样是引起其变动的主要原因。国外冲击对通货膨胀和出口波动起了主要作用。FA模型中进口80％以上的波动是由货币政策、投资效率、偏好和货币需求冲击引起，但NoFA模型中货币政策和偏好冲击解释了进口变动的60％以上。消费在NoFA模型中主要是由偏好冲击引起的，而在FA模型中货币政策、投资效率和货币需求冲击解释了其波动的绝大部分。从方差分解明显看出不同汇率制度下引起各宏观经济变量波动的因素存在着差异。这进一步说明汇率制度对经济波动有着显著影响。
六、小结与政策建议
本文将研究中国经济金融加速器效应模型由封闭经济拓展成小型开放经济后的一般均衡分析框架。分析框架包含了货币、名义价格黏性和金融加速器机制特征。目的之一是验证中国开放经济下金融加速器机制的存在性，二是比较研究中国经济在不同汇率制度下金融加速器效应大小差异，以此解释中国1997年1月到2005年7月和2005年8月到2008年6月中国宏观经济在不同汇率制度下各经济变量波动性的差异。虽然两个时期宏观变量波动程度差异的原因复杂，但从金融加速器角度分析这种差异性可以为研究中国经济周期波动提供一条新思路和一种创新方法。本文首先对模型参数进行校准，除部分参数采用相关文献使用的经验值外，绝大部分参数都是使用带H-P滤波器的最大似然方法估计得到。估计结果表明金融加速器机制的重要参数——外部融资成本关于企业杠杆率弹性ψ的估计值统计上显著，其数值小于典型校正的带有金融加速器的DSGE模型通常使用的值。似然率统计量检验结果明显拒绝不带金融加速器机制模型而接受带有金融加速器机制模型。因此带金融加速器机制的DSGE模型对数据的拟合有一定程度的改进，更适合分析实际数据波动性。将估计的参数值运用到带金融加速器机制和不带金融加速器机制的DSGE模型中，对样本期的经济运行特征进行模拟，然后对模拟结果从标准差、脉冲响应和方差分解三方面进行分析。结果验证了中国经济在开放经济模型中金融加速器机制的存在性，金融加速器机制的存在显著地传播和放大了货币政策和投资效率冲击对投资、资本价格和产出的影响，对货币需求和国外冲击的影响也有一定的放大作用，对技术和偏好冲击的放大作用不明显。再次证实金融加速器机制在投资和产出波动中的作用由冲击的特性所决定。另外还发现固定汇率制度下金融加速器效应强于浮动汇率情形。FA模型在固定汇率下模拟后的经济变量波动性基本上都大于浮动汇率下的波动性。模拟结果可以部分解释1997-2008年宏观经济变量波动特征，也验证了相对浮动汇率来说实行固定汇率制度可能会加大经济波动性的观点。
基于本文对我国不同汇率制度下金融加速器效应的分析结论，我们提出如下政策建议：(1)对制定货币政策的建议：一是适当调整利率有利于减弱金融加速器效应。信贷市场存在摩擦时企业的贷款成本由两部分构成：无风险利率和外部融资成本。而金融加速器机制的运行就是因为企业外部融资成本上升引起企业贷款成本上升所致。如果央行能在企业资产负债表因受到利率以外的冲击恶化使得企业外部融资成本上升时，适当调低利率，则可以减少企业的贷款成本，企业贷款能力受影响程度下降，投资波动减弱，金融加速器效应大小受到影响。央行的这种操作在应对除货币政策冲击之外的其他冲击和国际金融危机方面作用可能会较明显。二是加快完善中国金融市场体系建设。Mishkin(1996)指出，在金融市场发展程度低、间接金融占主导地位、金融管制比较严重的情况下，信贷渠道是最重要的货币政策传导渠道。那么一旦建立健全发达的金融市场，企业以直接融资为主，货币政策就不再以信贷渠道传导为主，信贷市场不完美对货币政策冲击的放大作用也就会大大减弱。(2)对信贷政策的建议：一是政府在适当时候为企业融资提供担保。因信贷市场摩擦引起的代理成本呈反经济周期特性，代理成本的这种变化对经济周期中波动具有放大效应。政府可以对这种情形进行适当调控。如果政府要鼓励或重点发展一些行业，则可以根据行业中各企业资产负债表情况给予适当的优惠和支持。二是建立企业信用评级体系减轻借贷双方信息不对称问题。金融加速器机制放大未预料到的冲击对经济波动的影响的关键就是信贷市场信息不对称。三是为企业提供多条融资渠道。信贷市场摩擦对中小型、民营企业投资的影响更大，所以为了降低这类企业的金融加速器效应可以通过其他融资渠道解决这类企业的融资问题。(3)对汇率制度的建议：由于固定汇率下金融加速器效应强于浮动汇率而使经济波动加大，这在一定程度上说明了固定汇率制度会加大经济的波动性。因而从中国目前的经济发展角度看，为了减少宏观经济的波动中国可以进一步实行有管理的浮动汇率制度。同时还要注意加强汇率制度与经济波动的关联性研究。
最后需要强调，近年来有不少文献指出如果私人债务以外国货币单位计价，(18)则固定汇率制度可能比浮动汇率制度更适合些，因为贬值会使借方的资产负债表状况变差。前面已指出中国企业在国外借款数额有限，所以本文只考虑以本国货币计价的债务作为基准情形。随着中国改革开放进一步深化，国内企业在国外借贷的比例将会逐渐增加，探究以外国货币计价的债务将是有益的。
注释：
①2010年5月厉以宁教授在北京举行的“中国证券市场20年回顾与展望论坛”上提出该观点。
②本文模型的建立参考了BGG(1998)、Fukunaga(2002)、Ireland(2003)、Christensen et al.(2008)、López et al.(2008)等文献。
③具体推导可参见Gertler et al.(2003)。
⑧该参数值的设定参考了以下文献：BGG(1998)、Fukunaga(2002)、Gertler et al.(2003)、崔光灿(2006)。
⑨如此设定该参数的文献有López et al(2008)、Christensen et al(2008)、Gertler et al.(2003)。
⑩陈彪如(1992)和范金等(2004)得出中国出口需求价格弹性为-0.724和-0.8579，这里取二者均值。
(11)我们比较中国和韩国1997年第1季度到2008年第2季度出口额的趋势成分和周期成分时，发现两个国家的出口额趋势和波动非常相似，所以参考该文献设定该参数为0.75。
(12)本研究计算了1999-2008年572个企业负债与资产比的均值为0.58。所以设定K/N=1/(1—0.58)=2.38。
(13)我们使用Dynare 4.0.4版本软件包估计和模拟我们的DSGE模型，在此感谢免费提供软件包的开发者。
(14)该参数估计值与文献使用的值有差异。Christensen et al.(2008)估计得到该参数为0.042；Bernanke et al(1998)、Bernanke et al(2000)、Fukunaga(2002)、Gilchrist(2004)设定该参数为0.05。Meier et al(2006)报告该参数的估计值更高，为0.067，不过发现统计上不显著。
(15)该参数的估计值小于Christensen et al.(2008)的估计值0.0598和0.0857。
(16)在固定汇率下通货膨胀和出口的标准差约为0，说明这两个变量更多地是受到国外冲击的影响。
(18)近年来许多新兴市场经济出现了私人债务以国外货币单位计价的情形。
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