资产价格波动与中国金融稳定发展，本文主要内容关键词为：中国金融论文,资产论文,稳定论文,价格论文，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。
近年来，全球资产价格波动剧烈，给各国经济和社会发展带来了深刻影响，同时也使资产价格与金融市场稳定的关联性不断加大。资产价格大幅波动在金融危机的形成与发展过程中，扮演极为重要的角色。一方面，资产价格波动影响了宏观经济稳定和微观经济主体的资产负债表，导致不良债务的增加等后果；另一方面，资产价格波动容易引发系统性金融风险，进而威胁到金融体系的稳定。与此相伴的还有全球股市价格的深度调整和国际原油等重要原材料价格的巨幅震荡，它们构成影响金融稳定的重要变量。在当前中国资本市场规模日益壮大的时代背景下，研究资产价格波动与金融稳定的相关性、资产价格波动是否对金融市场稳定有影响以及影响程度如何，具有重要的理论意义和现实价值。
一、资产价格波动影响金融稳定的理论思考
早期关于金融稳定的研究，主要侧重于从宏观的角度对金融不稳定的原因展开分析，很少有文献对资产价格波动系统性影响金融稳定的机制进行深入的研究。随着博弈论和信息经济学的发展，斯蒂格利茨与维斯将信息不对称理论应用于信贷市场。伯南克、斯蒂格利茨和格林沃尔德等人强调信用渠道在外部冲击影响宏观经济中的重要传导作用。①在资产价格波动对金融稳定的传导过程中，不仅信用水平是重要的，而且未来信用水平的不确定性也是重要的。本文将从银行信用、信息不对称和未来不平衡信息三个方面来阐述资产价格波动对金融稳定的影响及其原因。
(一)资产价格波动影响金融稳定的传导渠道
1.资产价格波动通过银行信用影响金融稳定。伯南克和劳恩(Bernanke and Lown)研究了资产价格波动对于银行信用扩张的影响②。当资产价格大幅度下跌时，会导致银行和借款者的资产负债表状况恶化，从而影响到银行的信贷扩张能力和借款者的信用获得能力，进一步造成信用紧缩。对于银行来说，当资产价格的下跌导致大面积的贷款损失，从而使银行的权益资本遭到损失时，银行为了满足管制性资本金标准的要求，不得不出卖资产，并缩减贷款供给，这就是资本金紧缩所导致的信用收缩效应。对于借款者来说，在资产价格的上升阶段，借款者的净财富增加，因而可供抵押的资产价值上升，这提高了借款者获取银行贷款的能力，同时也提高了借款者的负债率，扩大了置于风险中的银行资产的比重，增加了金融体系脆弱性。针对现有的宏观经济学模型不考虑银行、回避违约问题和主要分析稳定状态的局限性，戈茨·冯皮特(Goetz von Peter)将银行和资产价格纳入到一个简单的宏观经济学模型中，研究了大范围的违约如何影响银行体系，认为信用、资产价格和贷款损失之间的相互作用，对于金融不稳定的发生具有解释力。③
2.资产价格波动通过加剧信息不对称问题而影响金融稳定。米什金(Mish kin)强调了信息不对称在引发金融不稳定中的作用。他将金融不稳定定义为：当对金融体系的冲击干扰了信息流，并因此导致金融体系不能够将资金有效融通给有生产性投资机会的人们时，就会发生金融不稳定。他认为非金融机构的资产负债表状况的恶化，对于信息不对称问题最为关键，因为这会恶化金融市场的逆向选择和道德风险问题，并且进一步演变为金融不稳定。由于抵押品和公司净资产能够起到降低逆向选择和道德风险的作用，当资产价格或股票价格大幅度下跌时，抵押品的价值和公司净资产就会降低，这会使信息不对称问题更加严重，金融市场上的逆向选择和道德风险问题加剧，导致信贷收缩和经济紧缩。当金融市场中的逆向选择和道德风险问题积累到一定程度，使得金融市场不能将资金有效融通给有生产性投资机会的人们时，金融不稳定甚至金融危机就发生了。④
3.资产价格波动通过传递未来不平衡信息而影响金融稳定。当期股票价格是未来危机发生概率的函数，即未来发生危机的概率上升时，则股票价格下跌。也就是说，当期股票价格可以用来预示未来系统性危机发生的可能性。如果所有投资者都相信这一点，则资产价格的下降就会导致银行危机。甘博文(Hans GenBerg)认为资产价格能够传递关于不平衡的信息，这种不平衡导致未来的通货膨胀和产出波动。股票价格、房地产价格和汇率等资产价格的紊乱会破坏资源的有效配置。当这种资产价格的紊乱进一步放大时，就可能发生金融困境。⑤
(二)资产价格波动引发金融不稳定的原因
1.制度和政策环境对金融稳定性的影响。良好的经济、制度和政策环境有利于维护金融体系的稳定性，反之，则提高了金融脆弱性，资产价格的波动容易引发金融体系的不稳定。马克思和恩格斯最早把金融危机的根源归结为基本制度。他们一针见血地指出，货币金融危机通常只是经济危机的表面现象，其实质是生产相对过剩的危机。马克思认为，发达市场经济中的再生产过程的全部联系是以信用为基础的。“信用又使买和卖的行为可以互相分离较长的时间，因而成为投机的基础。”⑥马克思揭示了资本积累规律的双重作用：“随着资本主义生产方式的发展，利润率会下降，而利润量会随着所使用的资本量的增加而增加。”⑦这必然导致“单个资本家为了生产而使用劳动所必需的资本最低限额，随着利润率的下降而增加”⑧。在资本积累的过程中，由于企业自身积累的限制，企业总是利用商业信用和银行信用，利用债券、股票的发行广泛吸收资本，以此作为突破资本积累限制的手段，大大加速了资本积累的过程。资本加速积累的需要迫使资本家不得不更加依赖于生息资本，由于利润预期的降低不得不进行各种金融投机，于是催生了金融业的繁荣和泡沫。危机的发生以信用的扩张为先决条件。因此，关键是将实际因素和货币因素结合起来，分析危机的发生机制。信用潜藏着经济危机发生的危险性，加速了资本主义危机的总爆发。
伯南克和格特勒(Bernanke and Gertler)认为，资产价格波动影响经济效应的程度取决于经济初始的金融环境(指家庭、公司和银行的资产负债表状况)，如果资产负债表的状况在初始是好的，有较低的负债率和高的现金流，那么即使资产价格大幅度下跌，也不会导致家庭和企业处于财务困境。另外，资产价格大幅度下跌对私人部门资产负债表的破坏程度，也取决于初始风险的暴露程度和初始风险在各个部门之间的分布。⑨伯南克和格特勒通过扩展的“BGG”模型，检验了不同的货币政策环境中资产价格波动对于宏观经济和金融稳定的影响。其研究结论是，在通货膨胀适应性政策环境中，资产价格波动会给宏观经济和金融体系稳定带来更大的负面影响；而在通货膨胀定标性政策环境中，资产价格波动的负面影响得到很大程度的缓解。因为在通货膨胀定标政策环境中，当资产价格大幅度上涨产生泡沫时，人们预期政策当局会提高利率，缓解经济过热，这种预期足以降低经济整体对资产价格泡沫的反映，从而稳定经济和金融。
2.实体经济的不确定性。未来信用创造过程的不确定性及其与代理问题的相互影响对于决定资产价格泡沫的大小，以及随之而来的经济不确定性是非常重要的。因为银行应用债务合同并且不知道借款者的投资决定，所以存在着风险转移或资产替代的问题。一个投资于风险资产的借款投资者在投资结果不好的情况下并不用承担全部的借款成本。当投资组合的价值不足以向银行支付时，他就会宣布破产以避免进一步的损失。然而，当投资组合的价值较高时，他就会保留向银行支付后的其余价值。这种非凸性产生了风险偏好。投资者面临的最优化问题是如何选择贷款的数额以及如何在资产之间分配资金以最大化未来的预期回报率。由于无风险资产的供给是由于投资者投资于资本品的决策外生决定的，因此对无风险资产不存在相应的限制条件。风险转移行为对于资产价格的泡沫的产生是重要的，即资产回报率风险的增加将增加泡沫。风险资产回报率的差距既增加了泡沫又提高了违约的概率。风险转移导致了风险资产的过度投机，引起资产的价格泡沫，因此增加了违约的概率。在资产价格暴跌之后，广泛的违约使银行没有偿还能力，进而引发金融不稳定。
3.金融部门的不确定性。在一些情况下，实体经济的冲击引起了金融危机，而在另外一些情况下，则是金融部门的事件引发了危机。美国次贷危机爆发的最直接原因是美元利率的走高刺破美国房地产泡沫，但美国在资产证券化过程中产生的纷繁复杂的金融衍生品、衍生工具在其中扮演了重要的角色。美国的次级贷款使得1994-2006年间美国的房屋拥有率从64％上升到69％。这在一方面有着积极意义，另一方面也造成了次级债的高风险性。衍生工具在套期保值和风险管理中发挥了重要的作用，从而促进了资本的流动和经济的繁荣。与此同时，它又为与资本相关的风险提高提供了适应的环境。它还可以使固定汇率体系稳定性降低，而一旦贬值爆发，它就会进一步加快贬值的步伐，这使得金融市场系统风险增加。
表1列出了2000年以来与美国经济的金融化有关的一些重要指标。表1说明NFCB部门维持负债式积累的前提是有足够的利润可以还本付息，2000-2004年间，美联储的降息将NFCB部门的债务负担降低了42％。但是NFCB部门经营策略上的短期化、组织上的分化和不稳定性以及金融上的投机化迫使其不断扩大债务规模甚至以债养债；2000-2006年间，净负债占有形资产的比例从2％升至7％，从而提高了积累的利息率弹性；2000-2007年间，NFCB部门对次贷等个人金融业务的推动使美国家庭债务支出占可支配收入的比例提高了13％，同时家庭部门承担的总负债占可支配收入的比例在2001年后始终高于100％。维持健康的个人债务关系的前提是个人有足够、稳定的可支配收入来偿付不断增加的本息。但是个人负债的增加实际上是以不确定性极高的未来收入作抵押的，极易因利息率提高、房价下降等冲击而使债务链条断裂。
金融部门的发展必须依赖于新价值的不断流入，美联储宽松的货币政策短期内有利于金融化的持续，但同时也造成了整个经济中各个部门的脆弱性和风险的累积。当然，如果人们预期到了资产价格的暴跌就可能会避免泡沫。然而，金融自由化过程和信用扩张并没有被预期。中央银行控制信用额的能力是有限的，而且可能存在着政策偏好的变化、管理的变化和外部环境的变化，所有这些可能会改变引起泡沫的信用扩张的程度和持续时间。
二、资产价格波动与中国金融稳定关系的实证研究
金融不稳定或金融危机往往与股票或房地产价格波动密切相关。从中国来看，自从股市出现以来，股票价格暴涨暴跌已屡见不鲜，而近两年的波动更为明显和剧烈；与之相伴，房地产价格也呈现出急剧震荡格局，直接危及金融稳定与经济发展。
(一)资产价格的波动性
房地产是资金密集型行业，房地产开发以及交易的各环节都涉及巨额资金的往来，在中国目前房地产融资渠道单一的情况下，银行贷款是房地产业开发投资资金来源保障的关键。利率是资金的时间价格，利率水平的高低，直接影响房地产商的开发成本。如果成本过高会导致房价高或投资规模的缩小。同时，房价的过高也会影响国家对银行贷款利率或信贷规模的调整。近几年中国房价波动性明显，趋势是逐步向最大基础价值回归(见图1)。
图1 中国房地产市场泡沫测定模型检验
在对波动性的建模研究中，英格尔(Engle)于1982年开创性地提出了自回归条件异方差模型，简称“ARCH”模型，并将该方法成功地应用于英国通货膨胀指数的波动性研究。⑩汉密尔顿和苏斯梅尔(Hamilton，Susmel)在文献(11)中将马尔科夫状态转换模型与“ARCH”模型相结合，建立了马尔科夫状态转换“ARCH”模型，简记为“SW-ARCH”模型，并利用纽约股市数据进行了实证分析，结果表明“SW-ARCH”模型可以有效地辨识股市波动变化特征。
来体现。为了更好地描述杠杆效应，采用文献(14)提出的模型，其条件方差表达式为：
而对纽约股市波动持续性的研究显示，其波动衰减系数在0.97左右，这表明上海股市波动性的衰减速度较迅速。各系数、截距及非系统风险不明显，尤其是系数在以上两种方法下均通过显著性检验，表明股票与指数收益率之间存在不同的相关关系。由于参数ξф0，说明上证指数价格存在“杠杆效应”，即指数价格的波动性与其扰动呈负相关，同时，股票与指数之间存在非一致性的波动。这进一步证实了结构转变的重要性和和股票收益率分布的时变依赖性。
(二)资产价格波动对中国金融市场的影响
国外学者根据资产价格泡沫程度的大小对金融脆弱性的强弱进行了大量的研究，在提出众多评价指标的同时也给出了相关指标运行的容忍度临界值。本文结合中国资产市场的发展水平和数据获得情况，分别采用房地产市场、股票市场和虚拟经济情况三类综合指标、10个单项指标来考察中国在2009年底金融脆弱性程度(见表3)。
从总体上看，中国金融资产在社会财富中的比率和作用显著性增强，金融相关比率由2000年的2.28上升到2009年的3.39，而金融的不稳定性也在加大。2009年，反映中国金融市场脆弱性程度的所有10个指标都反映出中国存在不同程度的金融不稳定性。在房地产市场方面，存在金融强脆弱性，这是各种助推房市因素集中释放与合力作用的结果。2009年，股票市场的4个指标也表明中国金融市场的不稳定性，但是没有房地产市场的指标作用强。下面，我们通过实证来进一步度量房地产和股票价格的波动对中国金融市场的影响度。
1.基础数据来源。主要数据来源于1999年1月至2009年8月间的《中国统计年鉴》和《中经网统计数据库》，由于各因素间可能存在相关性，除同比增长率数据外，为了避免共线性问题和降低异方差，本文对原始数据进行了大量的换算和推算：由于价格变动的原因，每年的投资值是不可比较的，这就需要将当年价格表示的投资用一定的价格指数进行平减；市场的实际利率是由市场利率减去全国通货膨胀率。数据选取的目的是考察金融危机前后，资产价格波动对中国金融稳定性的影响。采用的变量包括固定资本存量(FC)(15)、投资价格指数(PLA)、房地产价格指数(REPI)、股价波动率(SHZ)(16)、实际市场利率(IR)和金融相关率(FIR)。
2.均衡模型的设定。从理论上分析，影响固定资本存量的因素主要有投资价格指数、房地产价格指数和实际市场利率三个。在商品市场上，构建的资产存量模型为：
联立方程(3)和(4)，求解可得资产价格波动因素对金融市场影响的模型：
3.实证模型检验与分析。首先采用ADF方法对所有时间序列进行单位根检验。检验结果表明，原始水平序列在1％的显著水平下都是非平稳的，而在一阶差分后，在99％的置信水平下都是平稳的时间序列，所以这些变量都是I(1)的。(17)为了确定资产价格波动对金融市场的影响，并根据AIC信息准则，对变量组(FC、SHZ和REPI)选取最佳滞后期为7。协整关系检验结果如表4所示。
由表4可知，协整检验表明在1999年9月至2009年8月的样本区间内，变量FC、SHZ和REPI之间存在唯一的协整关系。从而，由这三个变量确定的协整方程可以表示为：
方程(6)表明，在1999年9月至2009年8月间，资产价格波动与资产存量积累呈正相关性。这说明随着中国资本市场的发展，资产价格波动对其所产生的财富效应已经有了较为显著的影响。
根据SC信息准则，对变量组(FIR、PIA、IR、SHZ、FC和REPI)选取最佳滞后期为1。从表5的检验结果可知，在1999年3月至2009年8月间，变量间存在3个协整关系，确定的协整方程可以表示为：
方程(7)表明，资产价格波动与金融市场的波动性呈正相关关系，在其他因素不变的情况下，投资价格指数、股价波动率、房地产价格指数每增加1个百分点，金融相关比率将分别增长0.32、0.07和0.16个百分点。由此可见，资产价格波动将对金融市场的稳定性产生显著的正向冲击。
无论从理论分析还是从经验检验来看，资产价格波动对中国金融市场的不稳定都有着显著的影响。这不但体现在一般均衡中，而且这种正相关性在不同的滞后期有着格兰杰因果关系。
三、提高中国金融稳定的相关管理措施
资产价格主要反映的是投资者投资行为的集合及其对经济形式的判断。如果信用扩张程度低于投资者预期，将会影响到他们的偿贷能力，同时，也会导致金融市场上逆向选择和道德风险的增加，使得金融市场的不稳定性加剧和经济运行的失衡。良好的经济、制度和政策环境将有利于规范资产价格。中国已经进入后工业时代，研究资产价格的波动性对中国金融市场稳定和宏观经济发展都具有重要意义。国际金融危机给我们及时提出了警告，必须保持房地产、股票、证券等市场的平稳发展。综合运用各方面政策以防范和化解危机，构建以政府信用为担保的社会诚信环境，同时，逐步完善金融工具价格形成的市场化进程，将有助于形成良好的金融安全体系，维护中国金融体系的稳健运行。
一是货币政策目标的调整。资产价格主要反映的是众多投资者对经济走势的判断和投资行为的集合。货币政策的目标主要是稳定币值，币值的稳定不仅仅代表的是一般价格水平的稳定，也应包括占比越来越大的资产价格。当前中国住房价格的增长率波动性较大，进而导致金融市场的不稳定。这就需要货币政策把资产价格的基本方向作为其目标之一进行监测或调控。
二是完善信用体系。完善社会信用体系，通过建设良好的社会诚信环境，可以大大减少金融风险。中央银行在行使最后贷款人职责时，应注意防范金融机构的道德风险，有针对性地发放贷款和科学定价，减少逆向选择问题，最大限度地避免信用风险的发生。具体地讲，信用评级中应该兼顾市场风险和信用风险；表外业务项目的资本金需求应该反映市场风险；外汇风险约束应该平等有效地应用于资产负债表项目和表外项目；金融工具市场应该通过有效的业务报告披露要求(交易价格、数量和合约类型)，公开比率、抵押和保证金要求，使得交易更加透明。征信公司可以根据金融机构要求，广泛收集信息，从而减少金融机构和借款人之间的信息不对称，使信贷机构能够更加准确地评价客户的信用状况。银行系统可以据此大幅提高信用风险评估能力和贷款定价能力，从而加大贷款的投放力度，有效减少流动性资产的沉积，增加盈利空间和竞争力。
三是加强对金融工具的管理。金融监管是一个十分宽泛的概念，金融监管部门要依据对金融工具预期政策目标的实现所具有的潜在破坏作用，有针对性的更新它们的会计规则、资本金需求等。在金融工具不断涌现的过程中，金融工具价格的形成也逐渐走向市场化，并日益显现出稳定均衡的趋势。金融机构与各类企业之间的定价博弈力量发生了变化，以利率和汇率为中心的金融工具的价格更多地取决于金融市场上资金双方供求的状况，并逐渐走向市场化。市场参与主体的增加增强了金融工具定价过程中的制衡力量，进而使市场上各类金融工具价格的波动性大大降低，呈现出一种稳定均衡的发展趋势。
注释：
①Stieglitz J,Weiss A,"Credit rationing in markets with imperfec tion formation",American Economic Review,1981.71,pp.393-410.
②Bernanke B,Lown C,"The credit crunch",Brookings Papers on Economic Activity,1991.2,pp.205-239.
③Goetz von Peter,"Asset prices and banking distress:a macroeconomic approach",BIS Working Papers,2004.p.167.
④Mish kin F,"Global financial instability:framework,events,issues",Journal of Economic Perspectives,1999.13,pp.3-20.
⑤段忠东、曾令华：《资产价格波动与金融稳定关系研究述评》，载《南京审计学院学报》，2007(5)。
⑥[德]马克思：《资本论》，第3卷，第493页，北京，人民出版社，1975。
⑦⑧《马克思恩格斯全集》，第46卷，第276、279页，北京，人民出版社，1998。
⑨Bernanke S B,"Gertle M.Monetary policy and asset price volatility",NBER working paper,2000,7559.
⑩Engle R F,"Autoregressive conditional heteroskedasticity with estimates of the variance of UK inflation",Econometrica,1982.50,pp.987—1008.
(11)Hamilton J D,Susmel R,"Autoregressive conditional heteroskedasticity and change in regime",Journal of Econometrics,1994.64,pp.307—333.
(12)变结构问题大致可以分为机理变化型和机理不变化型两种情况：当变量之间的函数形式发生变化或新变量的引入使经济系统的函数关系发生变化时，称为机理变化型变结构，反之，称为机理不变型变结构。
(13)张世英、樊智：《协整理论与波动模型——金融时间序列分析及应用》，第200、201页，北京，清华大学出版社，2008。
(14)Glosten R,Jagannathan R,Runkle D,"On the relation between the expected value and the volatility of the nominal excess return on stocks",Journal of Finance ,1993.57,pp.1091-1120.
(15)雷辉：《我国资本存量测算及投资效率的研究》，载《经济学家》，2009(6)。
(16)以学术界公认的上证综合指数同比增长率来代表。
(17)何德旭、饶明：《资产价格波动与实体经济稳定研究》，载《中国工业经济》，2010(3)。
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