金融穩定與財政政策逆周期效果
——基于跨國面板數據系統GMM估計與門檻效應模型的實證分析

趙 萌，葉 莉

(1.河北工業大學經濟管理學院，天津 300401; 2.唐山學院會計系，河北 唐山 063000)

一、引 言

伴隨現代經濟理論發展，經歷多次經濟風險事件發生，傳統周期理論框架中衍生出財政政策“逆周期”概念：財政政策應以逆周期方式回應經濟周期，經濟衰退時，通過調節稅率與財政支出，平滑經濟波動，實現經濟長期平穩增長，經濟繁榮時期采取緊縮性政策防止經濟過熱[1]；如果財政貨幣政策表現為順周期性，則極易加劇經濟運行的不穩定性[2]。盡管目前對于財政政策的逆周期效果如何更好實現，學術界仍存在諸多討論，但“財政政策對經濟逆周期調節的效果并非一成不變，而是取決于諸多因素”的觀點越來越統一，即政府部門能夠通過提高調節稅率，改變財政支出，影響GDP水平，但是其效果取決于經濟政治環境等一系列重要因素[3]。

2018年全球金融危機表明，金融震蕩會對全球經濟活動產生重大的不利影響，“金融危機”衰退比“正常”衰退更具有破壞性的宏觀經濟效應[4]，各國政府因而更加關注過度的金融波動帶來的政策挑戰，如劉亞和張家臻(2018)[5]指出，金融危機對我國銀行業系統性風險產生顯著影響。Borio等(2016)[6]指出，“不考慮金融穩定影響的宏觀經濟學就如沒有王子的哈姆雷特一樣：一部戲劇失去了主要角色。”這意味著，宏觀政策制定過程中必須考慮金融穩定的影響。例如，正是由于系統性風險對全球金融市場構成的重大威脅，學者們和政策制定者紛紛關注金融壓力下宏觀審慎政策與貨幣政策間的關系以及貨幣政策逆周期調控的作用。而2008年全球金融危機后接連發生多個國家財政狀況迅速惡化的情況(如2009年歐債危機)，致使學者們質疑在金融危機沖擊下財政部門是否有能力進行逆周期經濟調節[4]。Borio等(2016)[6]發現，1970～2011年的數次金融危機之后發達國家公共債務均出現顯著增長，在2007年次貸危機爆發后的三年內，各國財政余額平均下降額度超過5%，部分國家的財政余額下降超過10%；苗文龍(2014)[7]通過實證研究發現，財政支出波動與金融波動之間存在密切的周期聯動關系。近年來，我國財政部門不斷擴大財政赤字規模以應對經濟的持續下行，對金融穩定無疑造成影響，并成為可能威脅我國財政政策可持續性的重要原因[8]，因此在新時期考慮金融穩定對財政政策的影響更加重要。

鑒于此，本文旨在揭示金融穩定與財政政策逆周期調控效果間的關系，特別是二者之間是否存在非線性因素，即在金融震蕩的壓力下，財政政策對經濟活動的影響是否與正常時期的情況有所不同，這無疑對更好發揮財政政策主動調節經濟作用具有重要的理論與現實意義。

二、文獻綜述

(一)財政政策周期特性相關研究的文獻回顧

在過去的80余年里，經濟學家對財政政策及其有效性的看法不斷發生變化。上世紀30年代以前，學術界普遍認為由于政府支出對私人投資的擠出效應，財政政策無法對經濟產生影響。在凱恩斯思想的影響下，20世紀30年代的主流觀點是，財政政策是經濟衰退時期刺激經濟的有效工具。20世紀70年代，新古典經濟學學者質疑財政政策的效果，進而重塑經濟學思維。而在2008年金融危機和隨之而來的長期衰退之后，伴隨傳統貨幣政策工具的有效性大大下降，財政政策的經濟調節作用再次成為焦點，相關的理論和實證研究也隨之得到推動。

Perotti(1997)[9]通過實證研究發現拉丁美洲財政政策的順周期特性，最早提出財政政策周期特性概念。學者們隨之紛紛對上述問題進行分析，發現發達國家的財政政策多為逆周期[10]，而新興經濟體國家的財政政策則呈現順周期特性[12]。由于財政政策順周期性已成為導致新興經濟體經濟波動的重要原因[13]，近年來相關政策部門加強管理，使得財政政策順周期狀況有所改善[14]。在2008年金融危機對全球經濟的重壓下，一方面，學者們發現財政乘數的大小取決于經濟周期狀況，進一步為逆周期財政政策的操作提供了有力論據[3]，另一方面，學者們也在關注金融危機是否影響財政政策發揮逆周期效果的能力[1]。針對我國財政政策的周期特性，國內外學者亦開展了大量研究：Brandt和Zhu(2000)[15]即發現我國宏觀經濟政策的順周期特性。經濟新常態時期，經濟結構轉型導致我國財政政策的順周期性進一步加強[16]。曾曉安(2014)[17]指出雖然我國財政貨幣政策的順周期性是由于政策實際運行效果與經濟周期趨同，而非宏觀政策制定者的意愿，然而上述問題的存在會直接抵消宏觀政策調節經濟的效果。尤其是在全球經濟危機爆發后,各國經濟復蘇緩慢，加之債務危機的持續惡化，致使我國外需減少[18],抑制經濟增長。在此背景下，要實現保增長目標，我國需要更好的配合使用貨幣政策和財政政策，加強逆經濟周期調控。

(二)金融穩定與財政政策周期特性間關系研究的文獻綜述

在2008年全球金融危機影響下，學者們開始注意到金融穩定對財政政策周期特性的影響：首先，金融衰退(進而金融危機)會導致很長時期內潛在產出率的下降[19]，導致財政收入的削減，進而降低財政政策逆周期能力[20]；其次，金融震蕩時期，財政部門需要救助私人部門，彌補金融部門損失，因而產生大量財政成本，財政支出的被迫增加進一步影響財政政策主動調節稅收與財政支出，進行逆周期操作的能力[21]；另外，在對外債務以外幣計價情況下，金融危機導致的本幣幣值下跌，必然導致外債負擔增加，并對公共財政造成巨大壓力[22]。更為關鍵的是，當金融震蕩與財政政策逆周期能力減弱交織時，易引發惡性螺旋效應，即私人部門的金融泡沫破裂會弱化財政部門執行逆周期財政政策以及補救金融部門的能力；而公共財政惡化，會導致金融不穩定進一步加強(如弱化金融部門的資產負債表)[23]。同時，在金融危機時期，財政部門通常會通過增加財政支出或者削減稅負等方式提高總需求[23]，如果財政當局沒有能力對上述財政政策進行精確設計，且未能在適當時期退出擴張性財政政策，將可能導致財政狀況的惡化，甚而導致潛在增長率的進一步下降[24]。因此，財政政策順周期可能會同時反映和引發金融危機[20]，如財政危機與金融危機之間的相互作用被認為是2009年歐債危機爆發的核心原因[21]。

學者通過大量理論研究與經驗數據發現了金融穩定與財政政策周期特性間存在內在關聯，為本文研究奠定了扎實的基礎，然而實證研究相對較少。本文利用46個國家1985～2016年32年跨國面板數據的廣義系統矩估計(GMM)與門檻效應估計，對金融穩定對財政政策逆周期效果的影響進行進一步的實證研究，驗證之前學者的理論分析結論。

三、金融衰退對財政政策逆周期效果影響的實證分析——基于系統GMM估計

從20世紀80年代開始，經濟波動與金融波動比以往任何時候都要低，這一時期被稱為大緩和時期(Great Moderation)[3]。在2008年金融危機后，全球經濟陷入長久的金融衰退和經濟衰退中，貨幣政策受流動性陷阱影響有效性下降，因此財政政策能否在金融衰退背景下，有效發揮調節經濟的逆周期效果就顯得尤為重要。基于此，本文首先分析金融衰退對財政政策逆周期效果發揮的影響。

(一)樣本選取

兼顧樣本全面性與數據可得性，本文選取46個主要國家和地區作為樣本，對其1985～2016年共32年的金融數據和財政數據進行分析。根據IMF的分類標準，上述樣本中包括發達國家 11個，發展中國家 35個，如表1所示。

表1 實證分析樣本國家

(二)模型設定

本文基于跨國動態面板數據，以衡量財政政策逆周期效果為目標，設立如下形式的動態面板基礎模型：

Balit=α0+α1Bali,t-1+α2Gdpit+α3Cit+μi+θt+εit

(1)

其中，下標i為國家樣本，t為時間，Balit代表一國財政余額，Gdpit表示實際GDP增長率，Cit表示控制變量組，μi代表個體效應，θt代表時間效應，εit為殘差項。α2用于衡量財政政策的順周期性，(1)α2>0，財政余額隨經濟增長而增長，說明財政政策是逆周期的；(2)α2<0，財政余額隨經濟增長而降低，財政政策是順周期的；(2)α2=0，財政政策與經濟周期無關。

考慮金融衰退對財政政策影響的情況，增加金融衰退與GDP增長率的交互項作為解釋變量，進一步拓展動態面板基礎模型為：

BALit=α0+α1BALi,t-1+α2Gdpit+α3Bust×Gdpit+α4Cit+μi+θt+εit

(2)

其中，Bust為虛擬變量，如為金融衰退時期取值為1，其余為0。上述模型分析金融衰退對財政政策逆周期效果的影響，其中α2用以衡量財政政策的逆周期性，α3體現金融衰退對財政政策逆周期效果的影響。

情況1：如果α2>0，證明財政政策是逆周期的，即結構性財政余額與GDP增長呈現正相關趨勢，伴隨經濟增長，結構性財政余額上升。上述情況下，如果金融衰退代理變量與GDP增長交互項的系數α3>0，說明金融衰退增強了結構性財政余額與GDP增長的正相關關系，即金融衰退增長了財政政策逆周期性；如果α3<0，說明金融衰退減弱了結構性財政余額與GDP增長的正相關關系，即金融衰退減弱了財政政策逆周期性。

情況2：如果α2<0，證明財政政策是順周期的，即結構性財政余額與GDP增長呈現負相關趨勢，伴隨經濟增長，結構性財政余額下降；上述情況下，如果金融衰退代理變量與GDP增長交互項的系數α3>0，說明金融衰退削弱了GDP增長對結構性財政余額的負向影響，即金融衰退減弱了財政政策的順周期性；如果α3<0，說明金融衰退進一步增強了GDP增長對結構性財政余額的負向影響，即金融衰退增強了財政政策的順周期性。

由于動態面板數據模型中包含被解釋變量的前一期數據作為解釋變量，可防止由此產生的內生性問題，本文采用廣義矩估計(Generalized Method of Moments，簡稱GMM)模型進行估計，一方面避免由于被解釋變量滯后項存在造成的偏差，也有助于處理個體效應與時間效應。近年來，GMM模型被廣泛運用于動態面板數據分析，尤其在探究金融對宏觀經濟的影響中更加實用[25]。廣義矩估計GMM包括差分GMM與系統GMM。由于系統GMM模型將差分方程與水平方程結合在一起，相較于差分GMM模型估計更加有效，能夠估計不隨時間變化的變量，同時更加適用于增長回歸模型，能夠產生一致有效的參數估計[26]。因此，本文選擇系統GMM模型進行估計。

(三)變量選擇與測度方法

1.財政政策代理變量選擇與測度

現有文獻通常以財政余額與政府消費性支出作為一國財政政策代理變量。本文選用結構性財政余額作為財政政策的代理變量，主要原因為：財政余額包括周期性財政余額與結構性財政余額，前者來自于經濟周期，主要為與自動穩定器相關的財政收支，不能作為衡量一國財政政策的標準；后者則更能體現一國主動性的財政政策取向。根據IMF出版的《對周期調整財政余額計算指南》，本文按如下公式計算我國結構性財政赤字，作為財政政策的代理變量：

(3)

其中，Y*為潛在產出；Y為實際產出；R為一國財政收入；G為一國財政支出；εR,Y代表對周期調整的財政收入對(潛在產出/實際產出)的彈性系數，一般為1；εG,Y則代表對周期調整的財政支出對(潛在產出/實際產出)的彈性系數，一般為-0.1。

2.“金融衰退”代理變量選擇與測度

由于現有文獻中甚少直接代表“金融衰退”的代理變量，本文選擇從對金融周期入手，通過定義金融周期的繁榮期與衰退期來確定代理變量。對于金融周期概念，目前尚無確切定義，現有文獻中多將其表示為一組選定金融變量的共同運動或聚集，例如信貸、房價、股票價格與資產價格總量等等。然而，由于股票價格等指標股票具有較高的短期波動性，而信用利差、風險溢價和違約率等變量雖然可以提供關于金融壓力、風險感知和風險偏好的有用補充信息，但數據難以獲得。因此，本文在確定金融周期時，選擇私人部門信貸額占GDP比重(Domestic Credit to Private Sector/ GDP)作為衡量金融周期的指標，數據來自國際清算銀行(BIS)，選擇1985～2016年的年度數據進行分析。

本文主要參考Alberola和Sousa(2017)[27]應用的方法確定金融周期的“繁榮期”與“衰退期”，上述方法的主要優勢是能夠同時把握金融周期規模、持續性與慣性三個特征。首先，該方法能夠確認金融周期的長期趨勢，以及對長期趨勢的大規模與持續性的偏離；其次，該方法能夠確認不同經濟體的金融周期繁榮期與衰退期如何構成；同時，在運用移動平均方法平滑信貸變化曲線的基礎上，確定金融周期繁榮期(衰退期)的闕值。本文以yt代表私人信貸/GDP的對數，xt是yt的三年移動平均數。一個上升期(下降期)意味著在持續的一段時間t內，Δxt>0(Δxt<0)。一個高峰(低谷)是持續上升期(下降期)的最后階段。因此，金融周期的“繁榮期”(“衰退期”)是指在一段上升期(下降期)中，yT-yT-L>z1(yT-yT-L

主要國家及地區的金融周期以圖1表示。可以發現，發達國家與發展中國家間，不同國家間的金融周期狀況存在比較顯著差異；同時，2007年之前，除日本、巴西等個別國家外，大部分典型發達國家與發展中國家均處于長期金融周期整體繁榮期趨勢，印證了前文所提的大緩和時期(Great Moderation)；而在次貸危機影響下，則普遍進入金融衰退期。

圖1 典型國家金融周期狀況

3.控制變量選擇

參考陳雨露(2016)[25]等相關文獻，本文從經濟、社會與金融三個維度選擇控制變量。其中，經濟維度包括貿易條件與資本形成率；金融維度為總儲蓄率；社會維度包括人口增長率與城鎮化率。各變量的符號和含義如表2所示，所有原始基礎數據來自世界銀行數據庫。同時納入國家虛擬變量，以區分發達國家與發展中國家是否會對回歸結果產生差異。表2給出各變量的定義，表3為各變量描述性統計。

(四)實證研究與檢驗

綜上，本文采用動態面板系統GMM模型分析金融衰退對財政政策逆周期效果的影響，結果如表4列示。首先，基于基礎模型(2)，以金融衰退與GDP增長率交互項作為核心解釋變量，衡量金融衰退對財政政策逆周期效果的影響，在表4中顯示為模型I。實證結果表明：α2(-6.8387)<0，說明在控制其他解釋變量的情況下，財政政策呈現顯著的順周期特性。α3(-0.1109)<0，可見金融衰退(尤其是金融危機)致使財政當局一方面財政收入降低，另一方面被迫降低財政支出，使得財政政策難以發揮逆周期調節作用。

表2 主要變量符號與含義

表3 各變量描述性統計

金融衰退導致財政政策逆周期效果降低的原因無疑是多方面的，可能是源于金融危機迫使財政整頓，亦可能是由于金融周期繁榮期財政當局沒有能夠通過擴大財政余額保證足夠的財政空間，致使在金融衰退期沒有能力執行積極財政政策提振經濟：根據Amstad and Packer(2015)[28]，金融繁榮時期，資產價格上漲，使得即使通貨膨脹保持在穩定低水平，產出也可能高于其潛在水平。隨著國內資產變得更具吸引力，資本流動激增，金融繁榮與貨幣升值的趨勢相一致，使得名義匯率升值[29]，暫時減少以外幣計價的債務與相應的利息支付。這種繁榮掩蓋了潛在財政實力的削弱，促使政策制定者放松財政政策，執行激勵措施[30]。因此，本文進一步引入金融繁榮與GDP增長率交互項作為核心解釋變量，構建模型II(將模型I中的金融衰退代理變量替換為金融繁榮代理變量)，以考察金融繁榮是否導致了財政政策的順周期性，因而致使金融衰退對財政政策逆周期效果產生顯著影響。在引入“金融繁榮”變量影響下，α2(-7.6377)<0，財政政策呈現順周期特性。在此前提下，α3(-0.0604)<0，說明金融繁榮的確增加了財政政策的順周期特性。可以推斷，正如前文所述，在2008年金融危機前，全球經歷數十年的大緩和時期，金融的長期繁榮催生財政政策的顯著順周期傾向，成為金融衰退時期財政政策逆周期效果減弱的關鍵原因。另外，發達國家虛擬變量對結構性財政余額有顯著正影響，說明發達國家財政控制力更強，更希望通過逆周期財政政策進行經濟調節。

表4 以“結構性財政余額”為被解釋變量的系統GMM回歸結果

注：*** ， ** 和*分別表示在1%， 5%和10%水平上顯著。下表同。

本文以結構性調整財政余額作為被解釋變量，反映主觀性財政政策方向，由于政策部門在執行財政政策時有從政策制訂到對經濟運行產生影響的時滯，因此本文認為不會產生由于雙向因果關系的內生性問題。系統GMM模型需要檢驗擾動項的差分不存在二階的自相關，同時需要進行過度識別檢驗。因此，本文進行Sargan 檢驗和AR(2)檢驗，結果如表5所示，所有結果通過檢驗，說明模型有效。

表5 Sargan 檢驗和AR(2)檢驗結果

四、金融波動對財政政策逆周期效果影響的門檻效應分析

(一)模型設定與樣本選取

如上文所述，金融危機后諸多國家出現財政狀況迅速惡化現象，引發學者們的思考，當金融波動劇烈時，是否對財政政策效果具有更加顯著的影響。為印證上述推測，本文運用門檻效應模型進行估計。根據Hansen(1999)[31]，門檻模型在模型中運用不同的區制來表示變量間的非線性關系，門檻變量大于或者小于某一具體門檻值時，證明在這一臨界點變量間的關系發生轉變,因此成為測度非線性關系的主要模型[32]。為了衡量金融波動對財政政策逆周期效果的影響，以及上述影響是否非線性，本文構建金融波動對財政政策逆周期效果影響的門檻效應模型。由于具體門檻數未知，先將模型設定為單一門檻模型，模型設定為：

BALit=β0+β1GdpitI(Fvolitλ)+β2GdpitI(Fvolit>λ)+β3Fvolit+β4Cit+θt+μi+εit

(4)

其中，下標i為國家樣本，t為時間，對周期財政余額(BALit)為被解釋變量，GDP增長率(Gdpit)與金融波動(Fvolit)為核心解釋變量，金融波動(Fvolit)同時還是門檻變量，Cit表示控制變量組，選取標準與上一節一致。μi代表個體效應，θt代表時間效應，εit為殘差項。β1,β2用于衡量不同門檻下財政政策是否具有逆周期性。I(.)為示性函數，當I()中的條件得到滿足時，I=1；否則I=0；λ為門檻值。本部分樣本選擇與上一節一致。

(二)變量選擇與測度方法

由于本文在衡量金融衰退時采用了私人信貸/GDP為代理變量，在衡量金融波動時，同樣采用私人信貸/GDP為金融波動的代理變量。但是，金融波動與金融周期的測算方式不同，本文參考相關文獻中的典型做法，以私人信貸/GDP的五年移動標準差表示金融波動程度。由于上述方法的數值計算中前四年的數值無法獲得，因此本文計算46個國家從1981～2016年的五年移動標準差，以獲得與上一節一致的樣本區間。

選取典型國家及地區金融波動狀況如圖2所示。一方面，不同國家間金融波動的差距較為明顯，發達國家相較于發展中國家整體金融波動更加劇烈；另一方面，2007年之后，全球金融波動明顯更加劇烈。

圖2 典型國家金融波動狀況

(三)實證結果與分析

根據Hansen(1999)[31]提出的“自舉法”，首先通過重疊模擬似然比檢驗統計量300次，估計bootstrap的P值，檢驗結果表明，以金融波動為門檻變量，通過10%顯著性水平下的單一門檻檢驗，說明單一門檻效應非常顯著，結果如表6所示。

表6 單一門檻條件檢驗結果

在此基礎上，金融波動門檻效應下財政政策逆周期效果如表7所示：1985～2016年，財政政策整體呈現順周期傾向，而金融波動對財政政策順周期性有顯著單一門檻效應。當金融波動<=0.2065時，對周期調整財政余額與GDP增長率呈現顯著負相關，系數為-7.4793(P<0.01)，說明伴隨經濟增速加快，結構性財政余額降低，政策部門受經濟增長影響，主動性降低財政收入或提高財政支出，財政政策呈現順周期傾向；而金融波動>0.2065時，財政政策順周期傾向達到-7.8051(P<0.01)，說明金融波動的確顯著增加了財政政策的順周期傾向。同時發現：金融波動對結構性財政余額有顯著的影響，可見金融波動劇烈的情況下，財政部門面臨金融系統震蕩與破產壓力，財政部門需要通過提高財政支出，抑制金融波動及其對宏觀經濟產生的負面影響。近年來，我國由于影子銀行等原因造成的金融波動風險加大，在財政空間有限的情況下，上述風險必將造成極大的財政壓力，影響我國財政政策反周期效果。

表7 金融波動對財政政策逆周期效果影響的回歸結果

為保證門檻估計的準確性，本文進一步檢驗模型的門檻數，如表8所示。檢驗結果表明，以金融波動為門檻變量，單一門檻、雙門檻與三門檻的P值分別為0.07、0.22與0.6433，只有單一門檻是顯著的。

表8 多重門檻條件檢驗結果

(四)穩健性檢驗

參考陳雨露(2016)[25]，采用M2/GDP作為金融周期的測度變量，M2/GDP的五年移動標準差作為金融波動的代理變量，對金融波動與金融衰退對財政政策逆周期效果的影響進行回歸分析，分析結果表明金融波動與金融衰退對財政政策逆周期效果影響顯著。以2008年金融危機為典型金融事件，分析金融危機前后金融穩定對財政政策逆周期效果是否存在差異。結論表明2008年金融危機后，財政政策順周期性弱于金融危機前，金融穩定對財政政策逆周期效果依然有顯著影響。

五、結論與政策啟示

利用1985～2016年46個國家的跨國面板數據，分析金融衰退與金融波動對財政政策逆周期效果的影響。結果顯示，一方面，金融衰退使得政策制定者缺乏執行逆周期財政政策的空間；另一方面，金融波動對財政政策逆周期效果則有顯著非線性影響：在金融波動劇烈時期，財政政策的順周期性質明顯加強。基于實證研究結果，提出以下政策建議：

首先，在2008年金融危機之后，事實證明，在深度衰退中貨幣政策有效性顯著下降。在這種情況下，刺激經濟的核心工具是財政政策逆周期操作。然而，如果一國經濟體再遭遇經濟危機，面臨流動性陷阱之時，沒有足以回旋的財政操作空間，必將陷入難以自我逃脫的深度衰退陷阱。因此，在金融穩定時期儲備財政空間非常重要。這意味著，在經濟繁榮時期，應當執行更為嚴格的財政政策：一方面，金融繁榮時期不需要財政刺激，刺激過熱的經濟與平滑周期的原則相矛盾；另一方面，在金融繁榮時期，緊縮的財政政策可能有助于儲備財政操作空間，以應對經濟衰退與金融衰退。

其次，基于理論與實證研究，采取逆周期的財政政策是十分必要。然而從本文實證結果來看，尤其是在金融繁榮時期，財政政策有較強的順周期傾向，減弱了金融衰退時期財政政策的逆周期操作能力。因此，財政自動穩定器的作用應被更加突出，以避免政府的財政順周期傾向(尤其是在金融繁榮時期)。同時，財政自動穩定器能夠為經濟周期的變化提供了一種即時的、對稱的財政反應，而不會影響整個周期的預算可持續性。

同時，財政逆周期政策的制定與應用需要非常謹慎，尤為需要盡可能穩健地估計金融穩定狀態及其對逆周期財政政策造成的影響。因此，有必要將財政/貨幣政策、財政監督體系與宏觀審慎政策納入同一調控框架，積極探索金融風險與財政風險監測聯動體系，以及貨幣政策、財政政策與宏觀審慎政策協調行動機制。借助宏觀審慎管理，化解金融體系系統性風險，提升金融穩定水平，不僅有利于貨幣政策調控作用的發揮，更是提升財政政策逆周期效果的重要保障。