我國系統(tǒng)性金融風險與宏觀經(jīng)濟波動關(guān)系：指標度量與動態(tài)影響研究

譚中明，夏 琦

（江蘇大學 財經(jīng)學院 金融發(fā)展研究所，江蘇 鎮(zhèn)江 212013）

一、引言

金融是現(xiàn)代經(jīng)濟的核心和血脈。金融既源于經(jīng)濟，又服務(wù)于經(jīng)濟，與經(jīng)濟之間具有緊密的共生共榮關(guān)系。然而，金融發(fā)展對經(jīng)濟增長具有重要推動作用的同時，也可能因金融自身內(nèi)在的脆弱性產(chǎn)生金融泡沫、剝離其與實體經(jīng)濟的有機聯(lián)系，最終引發(fā)金融風險，給宏觀經(jīng)濟造成損害。因此，分析我國系統(tǒng)性金融風險的狀態(tài)，準確評估系統(tǒng)性金融風險的各個風險因子的狀況，探究其對宏觀經(jīng)濟的影響機理，厘清其與宏觀經(jīng)濟波動的關(guān)聯(lián)關(guān)系及對宏觀經(jīng)濟的影響程度，對于改進和加強金融監(jiān)管，打好防范系統(tǒng)性金融風險攻堅戰(zhàn)，推動金融業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，實現(xiàn)并保持宏觀經(jīng)濟穩(wěn)中向好發(fā)展趨勢具有重要意義。

二、文獻回顧

國內(nèi)外學者對于金融風險對宏觀經(jīng)濟影響的問題進行了卓有成效的研究。在國外，Bernanke等（1999）使用動態(tài)一般均衡模型，對信貸市場與宏觀經(jīng)濟波動的影響關(guān)系進行了研究，結(jié)果表明，信貸市場的內(nèi)生發(fā)展會加大對宏觀經(jīng)濟的沖擊，金融加速器對商業(yè)周期動態(tài)具有重要的影響[1]。Cecchetti和Li（2008）運用PVAR模型，對股價和房價等金融變量與以經(jīng)濟增長和通脹為代表的宏觀經(jīng)濟的影響關(guān)系進行了實證分析，得出了股價和房價的過度繁榮會對宏觀經(jīng)濟產(chǎn)生負面影響的結(jié)論[2]。Drehmann等（2012）以信貸、股價和房價為代表變量，研究了金融周期的特征，并且對金融周期與宏觀經(jīng)濟周期之間的關(guān)系進行了研究[3]。Jin and Zeng(2014)認為銀行風險會導致宏觀經(jīng)濟的波動，構(gòu)建金融安全網(wǎng)和建立風險分擔機制有助于緩解銀行風險對宏觀經(jīng)濟的沖擊[4]。國內(nèi)學者對金融風險和宏觀經(jīng)濟關(guān)系的研究主要從單一影響因素出發(fā)，分析金融風險對宏觀經(jīng)濟的影響。劉金全和隋建利（2010）通過實證分析貨幣不確定性與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)由貨幣政策沖擊導致的貨幣增長不確定性能促進經(jīng)濟增長，而由宏觀經(jīng)濟沖擊導致的貨幣增長不確定性會抑制經(jīng)濟增長[5]。田祥宇和閆麗瑞（2012）以銀行信貸、貨幣供應、資產(chǎn)價格為自變量，經(jīng)濟增長和物價水平為因變量，構(gòu)建VAR模型，利用脈沖響應函數(shù)和方差分解方法研究金融變量對宏觀經(jīng)濟的影響，結(jié)果表明資產(chǎn)價格對宏觀經(jīng)濟的影響最重要[6]。陳守東等（2013）通過金融不穩(wěn)定指數(shù)和經(jīng)濟增長變量構(gòu)建馬爾可夫區(qū)制轉(zhuǎn)移自回歸模型，分析金融不穩(wěn)定對宏觀經(jīng)濟的非對稱影響，結(jié)果表明，在經(jīng)濟高速增長階段，金融不穩(wěn)定性對宏觀經(jīng)濟的影響加大[7]。劉瑞興（2015）合成金融壓力指數(shù)，構(gòu)建自回歸模型，通過實證分析得出金融壓力對宏觀經(jīng)濟存在長期負面影響[8]。鄧創(chuàng)等（2018）運用TVP-VAR模型，對三個金融子市場的風險與宏觀經(jīng)濟景氣之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進行了實證檢驗，結(jié)果表明，金融市場風險與宏觀經(jīng)濟景氣的影響關(guān)系在金融危機爆發(fā)前后存在顯著的差異[9]。

綜上，國內(nèi)外對于金融風險與宏觀經(jīng)濟關(guān)系的既有研究大多從單一因素出發(fā)，而缺乏對系統(tǒng)性金融風險的綜合全面的度量及對金融系統(tǒng)整體風險與宏觀經(jīng)濟關(guān)聯(lián)影響的研究。本文從多層次和多維度角度選取指標來全面地度量系統(tǒng)性金融風險水平，運用因子分析法析出5類風險因子，并相應地給出風險成因，然后運用向量自回歸模型（VAR模型）分析5類風險因子對宏觀經(jīng)濟波動的動態(tài)影響效應。

三、我國系統(tǒng)性金融風險度量指標分析

（一）系統(tǒng)性金融風險測度指標體系

表1 系統(tǒng)性金融風險測度指標體系

多層次、多維度的金融風險測度指標體系是科學識別系統(tǒng)性金融風險的基礎(chǔ)。本文借鑒郭娜（2018）[10]以及魏金明（2016）[11]的研究思路，從宏觀經(jīng)濟、銀行市場、外部市場、資產(chǎn)泡沫四個層面選取相關(guān)指標構(gòu)建我國系統(tǒng)性金融風險指標體系，據(jù)此對系統(tǒng)性金融風險的度量指標進行分析。宏觀經(jīng)濟風險指標反映宏觀經(jīng)濟因素變化所產(chǎn)生的風險，銀行市場風險指標反映貨幣流動性變化和銀行經(jīng)營狀況所產(chǎn)生的風險，外部市場風險指標反映外部市場因素的變化所產(chǎn)生的風險，資產(chǎn)泡沫風險主要反映房地產(chǎn)市場和證券市場所帶來的風險。系統(tǒng)性金融風險測度指標體系如表1所示。

（二）數(shù)據(jù)來源及預處理

本文以2002年第一季度至2018年第四季度的各指標數(shù)據(jù)為研究樣本，數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局網(wǎng)站、中國宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)庫和Wind資訊數(shù)據(jù)庫。上述系統(tǒng)性金融風險測度指標按照功能性質(zhì)可分為正向指標、負向指標和適度指標。正向指標是指該指標越大表示金融風險越大，負向指標則相反；適度指標是指該指標值在某一合適范圍內(nèi)是安全的，突破合適范圍即認為有風險存在。為了避免指標不同向造成結(jié)果偏差、選取的不同指標的數(shù)據(jù)無法統(tǒng)一度量，需要對指標進行標準化的預處理，具體方法是：

適度指標的標準化（指標的適度區(qū)間為[q1,q2]）：

（三）系統(tǒng)性金融風險度量指標的量化判別

1．可行性檢驗

在對系統(tǒng)性金融風險指標數(shù)據(jù)進行因子分析之前，首先需要對其可行性進行檢驗，以判斷是否可以建立因子分析模型，運用KMO和Bartlett球形檢驗。根據(jù)KMO檢驗標準，若KMO檢驗統(tǒng)計數(shù)值大于0.6，則表明變量間的偏相關(guān)性較強，因子分析效果較好，所選取的數(shù)據(jù)樣本適宜用作因子分析。根據(jù)Bartlett球形檢驗標準，若Sig.值小于指定的顯著性水平，則表明變量間存在相關(guān)性，適宜做因子分析。由KMO和Bartlett球形檢驗得出的結(jié)果（表2）表明，本文選取的數(shù)據(jù)樣本的KMO值為0.79，Bartlett的球形度檢驗中Sig.值為0，在1%的顯著性水平下顯著，表明本文指標數(shù)據(jù)可以采用因子模型進行分析。

2．因子模型求解

利用SPSS23.0軟件，運用主成分分析法對上述22個變量進行因子提取分析，得到相應結(jié)果（見表3）。由表3可知，前5個因子的特征值都大于1且累積方差貢獻率達到84.002%，說明這5個因子對系統(tǒng)性金融風險的解釋能力較強，因此保留前5個因子較為恰當。

表2 因子分析可行性檢驗結(jié)果

表3 主要因子的特征值及累計貢獻方差

表4 公共因子命名

為了進一步明晰各公共因子的經(jīng)濟學含義，對因子載荷矩陣進行因子旋轉(zhuǎn)操作，得到各個因子包含的評價指標及其解釋程度和特征根。通過觀察分析每個因子包含的評價指標，可對這5個公共因子進行命名。對結(jié)果進行整理后形成表4。

3．公共因子命名

從表4中可以看出，因子1中的工業(yè)增加值增速、M1/M2、固定資產(chǎn)投資增長率、外匯儲備增長率、房地產(chǎn)投資增長率、國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率、企業(yè)景氣指數(shù)增長率、存貸比等指標旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣系數(shù)較大，這些指標反映中國經(jīng)濟持續(xù)增長的動力，所以因子1可以命名為“經(jīng)濟增長動力風險因子”。在因子2中，股票總市值/GDP、實際利率和通貨膨脹率、股票市盈率的系數(shù)較大。股票總市值/GDP與市盈率是反映股市證券化程度和泡沫風險的重要指標；實際利率和通貨膨脹率也在一定程度上反映證券市場的發(fā)展狀況，儲蓄投資與證券投資之間有一定的代替性和流動性，利率的變動會引起股價的變動，故將因子2命名為“證券市場泡沫風險因子”。在因子3中，實際有效匯率指數(shù)、短期外債/外債總額、短期外債/外匯儲備和經(jīng)常項目差額/GDP的系數(shù)較大，這些指標反映我國外部經(jīng)濟風險，故將因子3命名為“外部經(jīng)濟風險因子”。在因子4中，貸款增速、商品住宅售價增長率和國房景氣指數(shù)的系數(shù)較大，故將該因子命名為“房地產(chǎn)價格泡沫風險因子”。在因子5中，財政赤字率、資本充足率和不良貸款率的系數(shù)較大。財政赤字率是衡量財政風險、反映一國財政穩(wěn)健性的指標；資本充足率和不良貸款率是反映金融脆弱性的指標，因而將該因子命名為“經(jīng)濟脆弱性風險因子”。

4．系統(tǒng)性金融風險及其公共因子得分趨勢分析

因子得分反映了公共因子的波動特征，本文根據(jù)因子得分，得出我國系統(tǒng)性金融風險及其5個風險因子2002年第一季度到2018年第四季度的風險相對得分趨勢圖，以反映系統(tǒng)性金融風險及其各個風險因子的波動狀況（見圖1）。其中，F(xiàn)表示系統(tǒng)性金融風險、F1表示經(jīng)濟增長動力風險、F2表示證券市場泡沫風險、F3表示外部經(jīng)濟風險、F4表示房地產(chǎn)價格泡沫風險、F5表示經(jīng)濟脆弱性風險。

圖1 系統(tǒng)性金融風險及其5個風險因子得分趨勢圖

（1）經(jīng)濟增長動力風險可以分為四個階段。第一階段為2002年1季度—2008年2季度，我國經(jīng)濟增長動力風險處于較低水平。2002年黨的十六大首次把“促進經(jīng)濟增長”作為宏觀調(diào)控目標，中國經(jīng)濟實現(xiàn)了改革開放以來持續(xù)時間最長、最穩(wěn)定的經(jīng)濟增長。第二階段為2008年3季度—2011年2季度，我國經(jīng)濟增長動力風險受國際金融危機的影響呈現(xiàn)出先上升后下降的倒V形狀態(tài)。由美國“次債危機”與國內(nèi)因素共振引發(fā)了21世紀以來最為嚴重的一次經(jīng)濟增長劇烈震蕩，“四萬億元”投資計劃等國家政策的刺激，使得2009年1季度經(jīng)濟增長觸底后迅速回升，經(jīng)濟形勢逐漸穩(wěn)定。第三階段為2011年3季度—2016年1季度，經(jīng)濟增長動力風險再次呈上升趨勢。反危機刺激政策退出后，我國出現(xiàn)經(jīng)濟內(nèi)生增長動力不足以及長期積累的結(jié)構(gòu)性矛盾問題，經(jīng)濟主要矛盾已經(jīng)轉(zhuǎn)移到供給側(cè)。第四階段為2016年2季度—2018年4季度，經(jīng)濟增長動力風險小幅度下降并保持較為穩(wěn)定的水平。2015年底，我國提出供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，增強經(jīng)濟持續(xù)增長動力。近幾年，我國深化供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，實體經(jīng)濟活力不斷釋放，這表明我國經(jīng)濟增長動力風險保持在穩(wěn)定水平。

（2）證券市場泡沫風險可以分為三個階段。第一階段為2002年1季度—2006年4季度，證券市場泡沫風險保持較低水平。我國經(jīng)濟高速發(fā)展、人民幣匯率改革引起人民幣升值預期、2005年股權(quán)分置改革，在這樣利好背景烘托下，我國股市出現(xiàn)恢復性上漲，股市風險較低。第二階段為2007年1季度—2008年4季度，證券市場泡沫風險呈現(xiàn)出“過山車”式的大幅度先升后降。股權(quán)分置改革成為股市繁榮的制度基礎(chǔ)，2007年我國股市一片狂熱，上證指數(shù)創(chuàng)歷史新高。2008年初受美國次貸危機的影響，我國股市風險顯著上升。2008年底，“四萬億元”投資政策和十大產(chǎn)業(yè)振興規(guī)劃的出臺，使得股市也迅速出現(xiàn)了恢復性上漲，股市風險逐步降低。第三階段為2009年1季度—2018年4季度，證券市場泡沫風險呈現(xiàn)“M”形狀態(tài)。2008年經(jīng)濟刺激計劃負面效應逐步顯現(xiàn)，如通貨膨脹、資產(chǎn)價格泡沫等，貨幣政策在2009年3季度逐步開始收緊，股市也進入了新一輪下跌周期。2015年上半年我國股市出現(xiàn)了極其嚴重的泡沫，在政府采取一系列重要救市政策后市場逐步穩(wěn)定。2018年以來，我國加強對股市的監(jiān)管，堅持資本市場服務(wù)實體經(jīng)濟，股市泡沫風險在一定程度上得到控制。

（3）外部經(jīng)濟風險可以分為三個階段。第一階段為2002年1季度—2006年4季度，我國外部經(jīng)濟風險持續(xù)降低。2001年中國加入世貿(mào)組織，意味著中國將在世貿(mào)嚴格規(guī)則下處理事務(wù)，并且為我國對外貿(mào)易的發(fā)展提供新的契機。此外，我國基本解決了外匯短缺困難，并且國家制定了“保持國際收支平衡”的宏觀調(diào)控新目標，外部市場風險得到有效降低。第二階段為2007年1季度—2014年4季度，我國外部經(jīng)濟風險先升后降。2008年金融海嘯對我國外部市場產(chǎn)生了巨大的沖擊，2010年我國匯率改革緩解了外部市場的風險。第三階段為2015年1季度—2018年4季度，我國外部經(jīng)濟風險大幅度上升并保持在高位。這一時期，全球經(jīng)濟遭受“全球性”逆風，各種貿(mào)易保護主義不斷增加。2018年中美貿(mào)易摩擦對我國外部經(jīng)濟風險產(chǎn)生很大影響，風險呈現(xiàn)上升趨勢。

（4）房地產(chǎn)價格泡沫風險可以分為三個階段。第一階段為2002年1季度—2008年3季度，房地產(chǎn)價格泡沫風險呈窄幅波動狀態(tài)。2004年國家針對土地、信貸等方面出臺了一系列調(diào)控政策來應對我國固定資產(chǎn)投資增長過快問題，使房地產(chǎn)市場的發(fā)展保持穩(wěn)定狀態(tài)。第二階段為2008年4季度—2009年4季度，金融危機期間，我國房地產(chǎn)價格泡沫風險先經(jīng)歷了大幅上升的階段，而后在政府房地產(chǎn)市場調(diào)控政策影響下又開始下降。第三階段為2010年1季度—2018年4季度，我國房地產(chǎn)價格泡沫風險呈窄幅波動狀態(tài)。2010年以來我國房地產(chǎn)市場的調(diào)控措施不斷加強，房地產(chǎn)市場的投機性行為得到遏制，房地產(chǎn)價格泡沫風險下降。2018年，政府不斷加大對房地產(chǎn)市場調(diào)控力度，房地產(chǎn)價格泡沫風險在一定程度上得到控制。

（5）經(jīng)濟脆弱性風險可以分為三個階段。第一階段為2002年1季度—2010年2季度，我國經(jīng)濟脆弱性風險持續(xù)下降。此段時期，我國銀行資本充足率持續(xù)提升、不良貸款率持續(xù)下降，財政赤字率保持穩(wěn)定。2003年，我國國有商業(yè)銀行剝離不良資產(chǎn)、解決歷史包袱、進行股份制改革，提高了風險防范水平，降低了我國經(jīng)濟脆弱性風險。第二階段為2010年3季度—2012年1季度，經(jīng)濟脆弱性風險呈現(xiàn)“M”形狀態(tài)。原因是我國財政赤字率在2010年第四季度和2011年第四季度出現(xiàn)異常值，呈現(xiàn)高風險態(tài)勢。第三階段為2012年2季度—2018年4季度，這一階段，風險處于較低水平。

（6）系統(tǒng)性金融風險整體上呈現(xiàn)先下降后上升的趨勢，在全球金融危機階段有向上躍升的異常值，系統(tǒng)性金融風險變化可分為四個階段。第一階段為2002年1季度—2006年4季度，中國系統(tǒng)性金融風險呈現(xiàn)出小范圍波動下降的趨勢。第二階段為2007年1季度—2009年4季度，系統(tǒng)性金融風險呈現(xiàn)出先升后降再升再降的“M”形的異常波動趨勢。第三階段為2010年1季度—2013年4季度，系統(tǒng)性金融風險保持在較低水平。第四階段為2014年1季度—2018年4季度，系統(tǒng)性金融風險不斷攀升后保持在相對較高水平。

四、系統(tǒng)性金融風險對宏觀經(jīng)濟的動態(tài)影響分析

金融的發(fā)展狀況與宏觀經(jīng)濟的運行狀況密切相關(guān)，金融既能夠?qū)暧^經(jīng)濟的發(fā)展起到有效的助推作用，又能給經(jīng)濟發(fā)展帶來一定程度的損害。因此，在經(jīng)濟新常態(tài)下助力經(jīng)濟穩(wěn)健發(fā)展的關(guān)鍵是有效防控系統(tǒng)性金融風險、平衡好“防風險”與“穩(wěn)增長”的關(guān)系。本文首先構(gòu)建系統(tǒng)性金融風險與經(jīng)濟增長的VAR模型，實證分析系統(tǒng)性金融風險與宏觀經(jīng)濟波動的動態(tài)關(guān)系；然后構(gòu)建系統(tǒng)性金融風險5個風險因子與經(jīng)濟增長的VAR模型，實證分析5個風險因子與宏觀經(jīng)濟波動的動態(tài)關(guān)系。

向量自回歸模型（VAR模型）是一種常用的計量經(jīng)濟模型，其原理是把每個內(nèi)生變量作為系統(tǒng)中所有內(nèi)生變量滯后值的函數(shù)來構(gòu)造模型，VAR模型具有預測相互聯(lián)系的時間序列間的關(guān)系以及分析隨機擾動項對變量系統(tǒng)動態(tài)影響的作用。

（一）變量選取與數(shù)據(jù)來源

因子得分反映公共因子的波動特征，可以作為進一步分析系統(tǒng)性金融風險對宏觀經(jīng)濟動態(tài)影響的原始數(shù)據(jù)。本文選取的變量包括：我國系統(tǒng)性金融風險及其5個風險因子（分別用F、F1、F2、F3、F4、F5表示）和經(jīng)濟增長（用國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP表示，代表宏觀經(jīng)濟）。其中系統(tǒng)性金融風險及其5個風險因子數(shù)據(jù)采用上文得出的因子得分，GDP數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局網(wǎng)站。各變量均采用2002年1季度至2018年4季度的季度數(shù)據(jù)。

表5 各變量平穩(wěn)性檢驗結(jié)果

（二）平穩(wěn)性檢驗

在對時間序列數(shù)據(jù)進行計量分析時，首先要對各變量進行平穩(wěn)性檢驗，否則直接進行計量分析可能導致偽回歸現(xiàn)象。本文采用ADF檢驗來確定各變量的穩(wěn)定性，檢驗結(jié)果如表5所示。

從表5可以看出，F(xiàn)2、F3、F4、F5是平穩(wěn)序列，而GDP、F和F1不平穩(wěn)。分別對GDP、F和F1進行差分計算，得到的DGDP、DF和DF1經(jīng)檢驗是平穩(wěn)序列。其中，DGDP表示經(jīng)濟增長的變化，DF表示系統(tǒng)性金融風險F的變化，DF1表示風險因子F1（經(jīng)濟增長動力風險因子）的變化。本文最終用DGDP和DF，以及DGDP、DF1、F2、F3、F4和F5分別建立VAR模型。

（三）實證分析

1．系統(tǒng)性金融風險對宏觀經(jīng)濟動態(tài)影響的實證分析

（1）VAR模型的建立及其穩(wěn)定性檢驗。

建立VAR模型首先需要確定最優(yōu)滯后階數(shù)，這里從滯后10期中選取最優(yōu)滯后期，不同于以往文獻中僅采用AIC和SC兩個評價指標來選擇滯后階數(shù)，本文借鑒武鵬等（2016）[12]提出的采用 LR、FPE、AIC、SC和HQ等5個評價指標來共同確定最優(yōu)滯后階數(shù)的方法，按檢驗顯著量少數(shù)服從多數(shù)原則，由表6可以看出最優(yōu)滯后階數(shù)為8，所以建立VAR（8）模型。然后，對VAR模型進行穩(wěn)定性檢驗（見圖2）。

從圖2可以看出，VAR模型的特征根均位于單位圓之內(nèi)，表明模型是穩(wěn)定的，根據(jù)其得出的脈沖響應函數(shù)的結(jié)果是穩(wěn)健可靠的。

圖2 平穩(wěn)性檢驗結(jié)果

表6 滯后10期的各種檢驗統(tǒng)計量

（2）格蘭杰(Granger)因果檢驗。

表7 格蘭杰因果檢驗結(jié)果

格蘭杰因果檢驗是一種用于判斷一個變量的變化是否是另一個變量變化的原因的方法，實質(zhì)上是檢驗一個變量的滯后變量是否可以引入到其他變量方程中，如果可以，則稱它們具有格蘭杰因果關(guān)系。格蘭杰因果檢驗結(jié)果表明：DF對DGDP存在10%顯著性水平上的單向因果關(guān)系，DGDP對DF存在1%顯著性水平上的單向因果關(guān)系（見表7）。

（3）脈沖響應分析。

根據(jù)VAR模型的結(jié)果，進一步做脈沖響應分析和方差分解，研究系統(tǒng)性金融風險與宏觀經(jīng)濟波動的動態(tài)關(guān)系。脈沖響應函數(shù)刻畫的是：給某個變量1個標準差的沖擊后其對各變量的動態(tài)影響。用以描述系統(tǒng)對單位沖擊做出的動態(tài)反應，判斷變量之間存在的互動關(guān)系及持續(xù)性。本文將響應期數(shù)定為10期，當模型內(nèi)各個變量分別出現(xiàn)1個標準差的沖擊時，便得到經(jīng)濟增長的脈沖響應函數(shù)（見圖3）。其中，橫軸表示沖擊作用的響應期數(shù)（季度），縱軸表示單位沖擊引起的波動（以百分比表示）。

圖3 DGDP對來自各變量一個標準差沖擊的脈沖響應

脈沖響應分析結(jié)果表明：

①對于經(jīng)濟增長自身的沖擊，經(jīng)濟增長立刻有較強的正向波動，說明經(jīng)濟增長在前期具有比較大的慣性；但沖擊時間不長，隨后一期快速下降，之后趨于平穩(wěn)，說明隨著時間的推移，其對自身的影響迅速減弱。

②對于系統(tǒng)性金融風險的沖擊，經(jīng)濟增長在前5期變化不大，說明經(jīng)濟增長對系統(tǒng)性金融風險的反應存在時滯性；第5期之后，系統(tǒng)性金融風險對經(jīng)濟增長開始產(chǎn)生副作用；從第10期開始，副作用逐漸消失，表明國家對系統(tǒng)性金融風險進行控制，風險被逐步化解。

2．系統(tǒng)性金融風險的5個風險因子對宏觀經(jīng)濟動態(tài)影響的實證分析

（1）VAR模型的建立及其穩(wěn)定性檢驗。

這里從滯后5期中選取最優(yōu)滯后期，由于按AIC原則和SC原則選取的滯后階數(shù)不同，所以本文借鑒武鵬（2016）[12]提出的方法，按檢驗顯著量少數(shù)服從多數(shù)原則，由表8可以看出最優(yōu)滯后階數(shù)為4，所以建立VAR（4）模型。然后，對VAR模型進行穩(wěn)定性檢驗（見圖4）。

圖4 平穩(wěn)性檢驗結(jié)果

從圖4可以看出，VAR模型的特征根均位于單位圓之內(nèi)，表明模型是穩(wěn)定的，根據(jù)其得出的脈沖響應函數(shù)的結(jié)果是穩(wěn)健可靠的。注：*表示檢驗結(jié)果在5%的水平上顯著

表8 滯后5期的各種檢驗統(tǒng)計量

表9 格蘭杰因果檢驗結(jié)果

（2）格蘭杰(Granger)因果檢驗。

格蘭杰因果檢驗結(jié)果表明：F2對DGDP、F2對DF1、F4對DF1存在1%顯著性水平上的單向因果關(guān)系，DGDP對DF1、DGDP對F5、F2對F3、F5對DF1存在5%顯著性水平上的單向因果關(guān)系，F(xiàn)5對F3存在10%顯著性水平上的單向因果關(guān)系（見表9）。

（3）脈沖響應分析。

根據(jù)VAR模型的結(jié)果，進一步做脈沖響應分析和方差分解，研究系統(tǒng)性金融風險的5個風險因子與宏觀經(jīng)濟波動的動態(tài)關(guān)系。脈沖響應分析結(jié)果（見圖5）表明：

①對于經(jīng)濟增長自身的沖擊，經(jīng)濟增長立刻有較強的正向波動，說明經(jīng)濟增長在前期具有比較大的慣性；但沖擊時間不長，隨后一期快速下降，之后趨于平穩(wěn)，說明隨著時間的推移，其對自身的影響迅速減弱。

②對于經(jīng)濟增長動力風險因子的沖擊，經(jīng)濟增長在前3期處于負向波動，說明經(jīng)濟增長動力風險因子在短期對經(jīng)濟增長具有明顯的阻滯作用；第4期轉(zhuǎn)為正向，之后趨于平穩(wěn)，說明在長期其對經(jīng)濟增長的影響逐漸減弱，表明我國可以及時地采取各種措施來逐步化解經(jīng)濟增長動力不足的風險。

圖5 DGDP對來自各變量一個標準差沖擊的脈沖響應

③對于證券市場泡沫風險因子的沖擊，經(jīng)濟增長在前2期沒有太大的變化，說明剛開始時證券市場泡沫風險的發(fā)生并沒有立刻影響經(jīng)濟增長，經(jīng)濟增長對證券市場泡沫風險的反應存在一定的時滯性；第3期突然轉(zhuǎn)為負向波動且負向波動持續(xù)到第8期，在第9期又轉(zhuǎn)為正向波動并且波動趨于平穩(wěn)。說明在長期中，證券市場泡沫風險對經(jīng)濟增長產(chǎn)生負面影響且持續(xù)時間較長。

④對于外部經(jīng)濟風險因子的沖擊，經(jīng)濟增長在前2期沒有太大的變化，說明經(jīng)濟增長對外部經(jīng)濟風險的反應存在一定的時滯性；緊接著在第3期突然大幅度轉(zhuǎn)為負向波動，說明外部經(jīng)濟風險對經(jīng)濟增長產(chǎn)生較大的阻滯作用；在第4期又轉(zhuǎn)為正向波動，隨后趨于平穩(wěn)，表明我國在面對外部經(jīng)濟風險時能及時采取各種措施化解風險，降低對經(jīng)濟增長的影響。

⑤對于房地產(chǎn)價格泡沫風險因子的沖擊，經(jīng)濟增長在前5期沒有大變化，說明經(jīng)濟增長對房地產(chǎn)價格泡沫風險的反應存在較長的時滯性；從第6期開始轉(zhuǎn)為負向波動且波幅很小，并從第9期開始趨于平穩(wěn)，說明房地產(chǎn)價格泡沫風險對經(jīng)濟增長產(chǎn)生較小的負面影響，且隨著國家對房地產(chǎn)市場進行調(diào)控，風險被逐步化解。

⑥對于經(jīng)濟脆弱性風險因子的沖擊，經(jīng)濟增長在前3期處于負向波動狀態(tài)，然后在正負向之間不斷波動，并且波動幅度逐漸減小。這說明經(jīng)濟脆弱性風險在一開始便對經(jīng)濟增長產(chǎn)生負向作用，但在國家進行宏觀調(diào)控以及金融機構(gòu)進行自我調(diào)節(jié)之后，經(jīng)濟脆弱性風險被緩釋，逐漸減小對經(jīng)濟增長的影響。

（4）方差分解。

方差分解是通過分析每一個結(jié)構(gòu)沖擊對內(nèi)生變量變化的貢獻度，進而評價不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性。這里對經(jīng)濟增長進行方差分解，分析系統(tǒng)性金融風險的5個風險因子對經(jīng)濟增長波動的解釋程度，結(jié)果見圖6。

圖6 DGDP的方差分解

由經(jīng)濟增長的方差分解可以發(fā)現(xiàn)：除去經(jīng)濟增長自身的影響，前兩期經(jīng)濟脆弱性風險解釋能力最強；第3期至第5期外部經(jīng)濟風險解釋能力最強，證券市場泡沫風險次之，經(jīng)濟增長動力風險第三，經(jīng)濟脆弱性風險第四，房地產(chǎn)價格泡沫風險的解釋能力最小；從第6期開始證券市場泡沫風險的解釋能力超過外部市場風險，其余變量的解釋能力保持穩(wěn)定水平。

五、結(jié)論與建議

本文主要結(jié)論如下：

（1）基于2002年到2018年季度數(shù)據(jù)的實證結(jié)果表明，我國系統(tǒng)性金融風險的5個風險因子按重要性依次為：經(jīng)濟增長動力風險、證券市場泡沫風險、外部經(jīng)濟風險、房地產(chǎn)價格泡沫風險、經(jīng)濟脆弱性風險。

（2）從系統(tǒng)性金融風險整體來看，其對經(jīng)濟增長的影響存在時滯性，第5期以后系統(tǒng)性金融風險開始對經(jīng)濟增長產(chǎn)生副作用。

（3）證券市場泡沫風險、外部經(jīng)濟風險和房地產(chǎn)價格泡沫風險對經(jīng)濟增長的影響存在時滯性，且房地產(chǎn)價格泡沫風險的時滯最長，長達5期；經(jīng)濟增長動力風險和經(jīng)濟脆弱性風險從第1期開始便對經(jīng)濟增長產(chǎn)生負面影響，但從第4期開始這些風險得以緩釋。

（4）從影響程度上來看，外部經(jīng)濟風險對經(jīng)濟增長的負面影響最大，其次是證券市場泡沫風險；從影響時長上來看，證券市場泡沫風險對經(jīng)濟增長的負面影響持續(xù)的時間最長，其次是房地產(chǎn)價格泡沫風險。

針對上述研究結(jié)論，本文認為要防范我國系統(tǒng)性金融風險，降低其對宏觀經(jīng)濟波動的影響，應采取以下對策。

（1）深化金融體制改革，著力提升監(jiān)管效能。隨著金融業(yè)的快速發(fā)展和以互聯(lián)網(wǎng)為特征的新的金融業(yè)態(tài)的不斷涌現(xiàn)，金融風險的復雜性日益凸顯，如何應對由多種因素導致的系統(tǒng)性金融風險是我國監(jiān)管層首要考慮的問題。金融體制改革和防風險是協(xié)調(diào)一致的，深化金融體制改革、增強金融服務(wù)實體經(jīng)濟能力是降低金融風險的根本方法。要不斷健全金融混業(yè)經(jīng)營的統(tǒng)一監(jiān)管框架，引入線上線下先進科技，加強監(jiān)管的整體性、系統(tǒng)性、協(xié)調(diào)性、實時性。要平衡好“防風險”和“穩(wěn)增長”之間的關(guān)系，切實保障金融安全，堅決守住不發(fā)生系統(tǒng)性風險的底線[13]。

（2）重點防范證券市場金融系統(tǒng)性風險的發(fā)生。監(jiān)管層應密切跟蹤流動性的情況，謹防流動性過度涌入證券市場，導致股市產(chǎn)生大量泡沫，同時引導更多的流動性進入實體經(jīng)濟；監(jiān)管層應轉(zhuǎn)變重上市輕退市的監(jiān)管理念，嚴格規(guī)范交易所的行為，促使其承擔起應盡的督促退市的責任。同時，相關(guān)部門應繼續(xù)加強對上市公司和機構(gòu)投資者的監(jiān)管，嚴厲查處操縱股價、披露虛假信息等行為，提高執(zhí)法效率；要從根本上防范我國股市暴漲暴跌，必須促進股票價格的市場化。此外，還要加強對投資者的教育，培養(yǎng)理性投資觀念，以維護股票市場的健康穩(wěn)定發(fā)展。

（3）謹防外部經(jīng)濟風險對我國經(jīng)濟發(fā)展的沖擊。在全球經(jīng)濟金融一體化時代，世界各國經(jīng)濟金融的聯(lián)系日益緊密，風險的傳導性也不斷增大。

首先，對我國跨境資本流動建立準確的動態(tài)衡量機制，以防范美聯(lián)儲貨幣政策帶來的沖擊。

其次，繼續(xù)堅持匯率市場化改革，加強人民幣匯率彈性，有效引導匯率預期，使匯率能夠更好地發(fā)揮緩沖器的作用，降低外部沖擊對國內(nèi)宏觀經(jīng)濟和金融穩(wěn)定的影響。

（4）大力推進房地產(chǎn)金融“供給側(cè)改革”。

首先，完善多層次住房供應和保障體系；設(shè)計合理、嚴密的房地產(chǎn)稅制，抑制土地的過度投機。

其次，積極拓展房地產(chǎn)企業(yè)多樣化融資渠道，支持符合條件的房企推進市場化債轉(zhuǎn)股。

再次，完善房地產(chǎn)金融監(jiān)管制度，加強房地產(chǎn)信貸監(jiān)管，合理控制房地產(chǎn)信貸規(guī)模，引導商業(yè)銀行改善信貸業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)，建立房地產(chǎn)金融風險預警體系，有效管控信貸風險。