金融信貸渠道如何影響利率下調的政策效應?
——基于混頻數據模型的經濟周期階段劃分

金春雨,劉鵬宇

1.吉林大學 數量經濟研究中心,吉林 長春 130012 2.吉林大學 商學與管理學院,吉林 長春 130012

在新冠病毒感染疫情防控長期持續的情況下,世界各國都面臨GDP增速放緩、市場信心萎靡和經濟衰退風險等問題,經濟發展的環境風險、不確定性與嚴峻性已引起全社會的高度重視。為應對疫情對經濟造成的沖擊,英、美等主要經濟體在疫情初期采取長期低利率政策,但經濟未得到良好恢復,反而導致了高通貨膨脹率,陷入了刺激經濟與抑制通脹的兩難局面。目前,美國采取加息以應對高企的通貨膨脹率。中國在疫情初期采取“精準滴灌”的穩健型貨幣政策,實現了經濟維穩。然而受俄烏戰爭和美聯儲加息等國際事件以及國內疫情反復的影響,中國經濟下行風險壓力再度加大。2021 年初以來,中國經濟增速不斷下滑,私人消費“斷崖式”萎縮,尤其是作為“支柱性產業”的房地產業面臨資金鏈緊張引發的債務違約風險、交付風險和信用風險。為了應對這一局面,2022年5月24日,國務院以穩經濟為目標印發了一攬子政策措施,規定貨幣金融政策要實現擴大信貸投放和引導實際貸款利率穩中有降,這一政策導向已體現在既有措施中。新冠病毒感染疫情以來中國貸款市場報價利率(LPR)經歷了三輪下調,2019年12月—2022年8月的1年期LPR和5年期LPR均共計下調50個基點。

中國的融資模式以金融機構放貸的間接融資為主,學術界的眾多研究表明,信貸是利率變化影響宏觀經濟和金融市場的重要傳導渠道,且具有明顯的順周期性,因此,本文將樣本劃分為經濟收縮期和經濟擴張期分別考察金融信貸渠道在利率下調傳導機制中的作用。英、美主要發達經濟體使用長期寬松利率政策的后果有兩點引發關注。其一是對經濟的刺激效果不夠理想,只能解一時之危,卻留下了高通脹的后遺癥,長期無法真正改善經濟形勢;其二是疫情初期主要發達經濟體采用寬松利率政策導致流動性充裕,資產價格偏離基本面,資產價格大幅震蕩使得金融市場風險加劇。因此,本文借鑒英、美等主要經濟體在新冠病毒感染疫情初期采用寬松利率政策的歷史經驗,探究在經濟擴張期和經濟收縮期內利率下調對宏觀經濟和資產價格的影響以及金融信貸渠道在該傳導機制中的作用差異,其中,資產價格從外匯市場、房地產市場、股票市場和債券市場四方面進行考量。

一、文獻綜述與理論基礎

(一)經濟周期與信貸規模的關聯性

學術界關于經濟周期對信貸規模影響的理論和實證研究的主流觀點認為信貸變化具有順周期性。Fisher[1]的債務—通貨緊縮理論最先指出,信貸市場的活動不僅是對經濟周期的被動反映,且本身就是經濟周期變化的重要因素,并將“大蕭條”的嚴重程度部分歸因于過度負債和20世紀30年代初與通貨緊縮有關的金融危機。Minsky[2]13-39提出的“金融脆弱性理論”認為,經濟擴張期內金融機構與企業對經濟持有樂觀預期,為了追求高收益,金融機構和企業均存在擴張信貸的沖動,其中金融機構的風險厭惡程度減弱,傾向于放寬信貸約束以擴大放貸規模,企業對負債率的容忍度增加,傾向于調高信貸融資的債務比例。隨著企業負債的累積,信貸風險不斷攀升,當經濟步入下行階段,無法償還高額債務的企業將反過來引起金融機構的經營狀況惡化。不良貸款率的上升和經濟的下行趨勢將引起金融部門的“惜貸”情緒加重,銀行放貸和企業借貸行為更加謹慎,進而導致信貸規模收縮。事實上,這也是中國在經濟收縮期內,利率下調無法有效刺激信貸擴張的重要原因。在亞洲金融危機時期和經濟新常態時期,國內都存在銀行惜貸使得企業融資受限的現象[2-3]。Bernanke等[4]以美國經濟作為研究對象,發現經濟衰退后經濟復蘇緩慢的重要原因是企業債務負擔過重和銀行體系資本不足。Craig等[5]對20世紀90年代的大規模銀行合并進行調查研究,并利用銀行資產負債表數據從經濟周期的角度分析銀行貸款的創造、破壞和再分配,發現經濟擴張期間的貸款創造量更高,經濟衰退期間的貸款破壞量更高。

(二)信貸渠道在利率沖擊對宏觀經濟傳導機制中的作用

學術界的大量文獻將信貸渠道視為貨幣政策影響實體經濟的重要傳導渠道,信貸市場既被視為貨幣政策變化傳導效應的加速器,又被視為商業周期中非貨幣效應的獨立來源[6]。最初未考慮金融摩擦的新古典宏觀經濟模型認為銀行在資本所有者和最終用戶之間扮演著無關緊要的中介角色[7-8],并假定信貸市場完全有效,資本流向最具生產力的用途,貨幣政策僅通過資本成本渠道影響實體經濟活動[9]。然而,現實中信貸市場摩擦的存在可能導致大蕭條和次貸危機等嚴重的經濟問題[1],Bernanke等[10]考慮了金融摩擦,發現在標準模型中引入信貸市場摩擦有助于提高模型對周期性波動的解釋能力,并將信貸渠道納入貨幣政策的傳導機制,認為貨幣政策會影響借貸公司的外部融資成本以及借貸機構的風險容忍度和風險感知。其基于動態一般均衡模型從定性和定量的角度考察了信貸市場摩擦在貨幣政策傳導過程中的作用,發現信貸市場的內生發展具有放大和傳播利率變化對宏觀經濟沖擊的“金融加速器”作用。金融加速器的作用主要源于外在融資溢價的變化,即隨著利率下調刺激信貸擴張,企業投資增加,促使資產價格上漲,進而提高企業凈值,改善企業的資產負債情況,壓低企業的外在融資溢價,從而進一步刺激企業信貸擴張,形成由利率下調引起的“信貸擴張→投資擴張→資產價格上漲→資產負債表狀況改善→外在融資成本溢價降低→信貸擴張”的乘數效應,進而放大利率下調對宏觀經濟的提振作用。

(三)信貸渠道在利率沖擊對資產價格傳導機制中的作用

利率下調作為一個重要的寬松性貨幣政策,成為各國政府在經濟下行時刺激經濟的常用手段,然而寬松性貨幣政策能夠使貨幣流動性更加充裕,進而可能導致資產價格快速攀升,偏離經濟基本面,造成資產價格泡沫的產生和膨脹。Brunnermeier等[11]493-562梳理了過去400年的資產價格泡沫歷史,發現歷次資產價格泡沫均發生于寬松性貨幣政策時期。

利率下調時期尤為需要關注信貸擴張引起的資產價格攀升。利率下調是刺激信貸擴張的重要手段,而學術界長期以來的研究結果表明,信貸擴張是資產價格攀升的重要因素[12-13]。Veblen[14]133-176最早得出了貸款與資產價格之間具有相互促進作用的研究結論,這也是信貸驅動型泡沫產生的重要原因[12-15]。Minsky[16]191-193提出了“明斯基模型”,將資產價格泡沫動態劃分為替代、繁榮、狂喜、變現和恐慌五個階段,其中繁榮階段的主要特征是低波動性、信貸擴張和投資增加。Mishkin[12-13]指出信貸與資產價格的正循環會導致資產價格不斷攀升,形成信貸驅動型泡沫(credit-driven bubble)。

需要對信貸擴張導致的資產價格上漲尤為關注的原因在于,信貸擴張導致的資產價格攀升不僅存在滋生資產價格泡沫的可能,且相比其他類型的資產泡沫,信貸驅動型資產價格泡沫的破滅對經濟危害更大且難以清理其后遺的影響,因此政府對信貸驅動的資產價格攀升需要格外重視,次貸危機正是信貸驅動型資產價格泡沫破滅對經濟造成重大危害的典例[11,17]。Jordà等[18]對 17 個發達國家信貸繁榮和資產價格繁榮之間關系的經驗分析發現,杠桿泡沫比非理性繁榮型泡沫等其他類型的泡沫對宏觀經濟的危害更大。Brunnermeier等[11]493-562通過梳理資產價格泡沫的歷史發現信貸驅動型泡沫破滅會對實體經濟造成嚴重打擊,且金融機構破產會對實體經濟部門造成嚴重的負外部性影響。Jordà等[19-20]認為信貸的快速擴張與金融危機的可能性升高有關。

二、經濟周期測算與分析

(一)模型構建、變量選取與數據處理

1.混頻馬爾可夫區制轉移動態因子模型構建

既有研究方法通常從兩個方面刻畫經濟周期變化:其一是從多個經濟指標中綜合提取經濟周期的變化,其二是以區制狀態為切入點考察經濟周期在不同階段體現出的不同特性[21]。Diebold等[22]首先提出了一個統一的模型,從一組經濟指標中捕捉這兩個經濟周期的特征。具體而言,首先通過線性一致指標方法捕捉各經濟指標之間的共同運動趨勢,進而采用馬爾可夫區制轉移設定對兩個經濟周期的區制進行建模。通過結合使用一致指標方法和馬爾可夫區制轉移設定,Chauvet等[23-24]提出了用以同時捕捉經濟動態和區制變化的各種不同版本的統計模型。傳統馬爾可夫區制轉移動態因子(MS-DFM)模型的缺點是僅使用單一頻率的數據,然而在實際中能夠用于推斷經濟周期狀態的指標包括季度和月度等不同頻率的數據。因此,本文借鑒Camacho等[25]的方法,采用混頻的馬爾可夫區制轉移動態因子(MF-MS-DFM)模型進行中國經濟周期的測算。

MF-MS-DFM模型的構建分為共性因子的提取和馬爾可夫區制轉移設定兩部分。在共性因子提取方面,將能夠與整體經濟狀況同時變化的N個經濟指標構成的向量xt=(x1.t,…,xN,t)′分解為兩個分量的和,第一個分量是由能夠反映各經濟指標共同運動趨勢的l個不可觀測因子構成的向量ft=(f1.t,…,fl,t)′,第二個分量為表示各變量特異性運動的N×1維時間序列向量εt,具體表示如下:

xt=Λft+εt

(1)

其中,Λ為N×l維因子載荷矩陣。

假設共性因子ft的動態變化由一個不可觀測的狀態變量st控制,進而導致經濟周期不同階段的存在,設定st=0和st=1兩個取值分別表示經濟周期在第t期處于擴張和收縮狀態。假設狀態變量按照不可約的兩狀態馬爾可夫鏈演化,其轉移概率定義為

p(st=j|st-1=i,st-2=h,…,It-1)=

p(st=j|st-1=i)=pij

(2)

其中,i和j取值為0或1,It為直至第t期的信息集{x1,…,xt}。設共性因子ft為具有區制性截距的自回歸過程

ft=βst+θ1ft-1+…+θmft-m+αt

(3)

其中,αt是方差為Γα的白噪聲過程且獨立于st。設特異誤差εt=(ε1,t,…,εN,t)′的每個元素εi,t遵循mi階的自回歸過程

εi,t=φi,1εi,t-1+…+φi,miεi,t-mi+ζi,t

(4)

εt=γ1εt+…+γMεt-M+ζt

(5)

采用共性因子代表總體經濟活動,假設所有指標都是可觀測的,每個月都對季度指標進行抽樣,則馬爾可夫區制轉移動態因子模型可以通過狀態空間模型表示為

xt=Hht+φt,ht=Fht-1+Mst+?t

(6)

φt～N(0,R),?t～N(0,Q)

(7)

由于本文采用的數據為月度與季度的混頻數據,因此,每三個月的結果出現一次的季度指標存在缺失數據。Mariano等[26]從一個分布與模型參數獨立的隨機變量中提取的隨機數來填補缺失的觀測值,隨后對量測方程進行修正以使Kalman濾波器略過隨機數,研究結果表明,該處理方法能夠使得狀態空間方程組在線性環境且缺少數據的情況下仍然有效。本文參考Camacho等[25]的研究,將該方法應用于馬爾可夫交換模型,考察在第t次觀測中缺失數據的月指標xN,t。設ρ為包含所有未知模型參數的向量。定義變量

(8)

其中,zt為分布與ρ和st無關的隨機變量,記f(zt;?)為zt依賴參數向量?的密度函數。

記Rii為xt第i個元素的方差,Hi為矩陣H的第i行,矩陣H的列數為κ,01κ為由κ個0構成的行向量。則量測方程可以通過如下表達式進行替換:

(9)

2.變量選取與數據處理

在經濟周期測算的指標選取方面,本文參考易志高等[27]的研究,采用宏觀經濟景氣指數、工業增加值同比增速、同比生產價格指數(PPI)和同比消費者物價指數(CPI)四個月度指標作為反映中國宏觀經濟發展狀況的變量,并納入GDP同比增速的季度指標以提高經濟周期測度的準確性。考慮到本文實證分析所使用樣本數據的可獲得性,將時間范圍設定為1996年1月—2022年6月,數據來源于Wind 數據庫。

(二)經濟周期測算結果與分析

本文基于MF-MS-DCM模型對1996年1月—2022年6月的經濟收縮區制濾子概率進行測算,概率值越高,經濟處于收縮態勢的可能性越大。在判別法的選擇上,本文借鑒Chauvet等[28]的研究,以概率值0.35和概率值0.65作為經濟周期轉折點的判別標準,連續2個月份的概率值高于0.65判定為經濟收縮轉折點,連續2個月份的概率值低于0.35判定為經濟擴張轉折點,克服了傳統的以0.50的概率值為判別標準的方法易受異常波動的影響導致轉折點判定不準確的缺陷。濾子概率值走勢、經濟收縮期和經濟擴張期如圖1所示,中國經濟周期的具體劃分結果見表1。

表1 經濟周期判別結果

圖1 經濟收縮區制的概率走勢

樣本期內的第一個經濟擴張期(2003年1月—2008年10月)形成于中國加入世界貿易組織(WTO)以后銀行積極放貸的背景,涵蓋了2003年至全球金融危機爆發前的經濟“軟擴張”時期[29]。中國加入WTO以后,商業銀行積極放貸,力求通過信貸擴張“稀釋”不良資產所占比例,各地政府以GDP增長為目標開啟“錦標賽”,對基礎設施建設、重化工業和房地產等行業擴大投資,拉動經濟快速增長,使得國內經濟逐漸擺脫通貨緊縮和亞洲金融危機的影響。樣本期內的第一個經濟收縮期(2008年11月—2009年9月)持續時間較短,其形成主要源自于2008年次貸危機的負面影響,在中國包括“四萬億”計劃在內的一攬子經濟刺激政策出臺后,經濟很快再度步入擴張態勢。在第二個經濟擴張期(2009年10月—2012年5月)內,中國通過政府投資拉動經濟增長。在此期間各地政府組建融資平臺進行大規模融資,其資金主要來源是銀行信貸。由于有地方政府信譽做擔保,銀行對地方政府融資平臺過度授信,且一個政府能夠成立多個融資平臺從多家銀行獲取貸款,這種“多頭融資、多頭授信”的模式使金融信貸迅速擴張,同時這種粗放型的發展模式為經濟發展埋下了政府信用風險和銀行信貸風險,但有效刺激了次貸危機后的經濟復蘇。樣本期內的第二個經濟收縮期可劃分為兩個部分,其一是消化粗放型經濟政策效果、經濟增速換擋的“經濟新常態時期”(2012年6月—2019年11月),其二是 2019 年末步入的“新冠病毒感染疫情時期”(2019年12月—2022年6月)。隨著2012年以來的GDP增速換擋和經濟結構調整,中國逐漸步入經濟新常態時期,此前為應對次貸危機推行的經濟刺激政策效果逐漸減退,一攬子經濟政策的實施在有效刺激經濟復蘇的同時也帶來了不容忽視的弊端,包括地方政府融資平臺的“多極化”建立與對地方政府信譽擔保過度信賴的銀行“多頭授信”導致金融信貸過度擴張,造成了地方政府債務高企、銀行信貸潛在風險累積和流動性過剩的局面。為了解決這些經濟刺激政策遺留的弊端和后遺癥,中國進入消化前期經濟刺激政策效果的階段,抑制經濟刺激政策造成的流動性過剩和經濟過熱的發展態勢,力求在熨平經濟波動的同時進行經濟增速換擋,實現不留后遺癥的經濟高質量發展模式,步入經濟轉型的“新常態”時期。新冠病毒感染疫情席卷全球,對包括中國在內的全球經濟造成嚴重打擊,中國經濟收縮態勢加劇。

本文根據經濟周期測算結果,從2003年1月—2022年6月分別選取經濟收縮階段和經濟擴張階段的典型時期,基于反事實結構向量自回歸(CSVAR)模型考察不同經濟周期階段內金融信貸渠道關閉前后利率下調對資產價格和宏觀經濟影響的差異性。其中,經濟擴張階段的典型時期包括“經濟軟擴張時期”(2003年1月—2008年10月)和“后金融危機時代修復期”(2009年10月—2012年5月),經濟收縮階段的典型時期包括“經濟新常態時期”(2012年6月—2019年11月)和“新冠病毒感染疫情時期”(2019年12月—2022年6月)。次貸危機時期(2008年11月—2009年9月)由于持續期較短,其樣本量不足以保證研究結果的準確性,故不作為實證研究的樣本。

三、不同經濟周期階段利率的沖擊效應及反事實模擬

(一)模型構建、變量選取與數據處理

1.CSVAR模型構建

本文構建結構向量自回歸(SVAR)模型如下:

(10)

其中,xt為7×1維內生變量向量[R,L,Y,E,H,S,D]′,所代表的變量依次為利率、金融信貸、宏觀經濟指數、匯率、房價、股價和債券價格,A為系數矩陣,ζt為正交結構沖擊向量。

為了考察金融信貸渠道在利率下調對宏觀經濟和資產價格變量影響機制中的重要性,本文構建一個反事實設定,模擬在金融信貸渠道變量對利率沖擊不敏感的情況下利率下調對宏觀經濟指數和資產價格變量的影響。如果金融信貸渠道是傳播利率沖擊的一個重要渠道,那么反事實模擬得到的宏觀經濟指數與各資產價格變量的脈沖響應曲線將顯著偏離基準模型的脈沖響應曲線。具體來說,本文參考Wong[30]的方法進行反事實構建,生成一系列足以掩蓋利率沖擊后金融信貸變量反應的沖擊,進而模擬出利率沖擊對宏觀經濟與資產價格的影響作用不會受到金融信貸渠道干擾的情況。根據式(10)可得

(11)

(12)

(13)

2.變量選取與數據處理

關于宏觀經濟指數(Y)的合成,本文參考Camacho等[25]的做法,采用前文測算得到的反映各經濟指標共同運動趨勢的共性因子ft衡量宏觀經濟發展水平,并將其定義為宏觀經濟指數;金融信貸(L)采用金融機構的人民幣各項貸款同比增速作為國內金融信貸的代理變量,其統計口徑包括住戶貸款、企(事)業單位貸款、非銀行業金融機構貸款和境外貸款;在利率(R)的代理變量選取方面,鑒于貸款基準利率受到央行管制使其作為利率政策的傳導渠道不夠暢通,2019年8月開始取代貸款基準利率執行的貸款市場報價利率(LPR)使用時間又太短,考慮到銀行同業拆借利率對銀行實際貸款利率具有重要影響且對貨幣政策具有較高的敏感性,本文采用銀行間7天同業拆借加權平均利率作為政策利率的代理變量;匯率(E)采用人民幣兌美元的期末匯率(USD/CNY),該數值上升代表人民幣升值;房價(H)采用涵蓋了一般房價指標的國房景氣指數作為代表;股價(S)采用上證綜指的月度收盤價數據;債券價格(D)采用中債綜合指數的時間序列數據。鑒于數據的可獲得性,設定樣本時間范圍為2003年1月—2022年6月,數據來源于中國人民銀行、中經網統計數據庫和Wind數據庫。

(二)金融信貸渠道關閉前后利率下調的經濟周期性影響

1.經濟收縮期的脈沖響應結果與分析

根據經濟周期的測算結果,經濟收縮期選取“經濟新常態時期”(2012年6月—2019年11月)和“新冠病毒感染疫情時期”(2019年12月—2022年6月)的數據作為研究樣本。經濟收縮期內金融信貸渠道關閉前后1單位標準差的負向利率沖擊對宏觀經濟指數和各資產價格變量的影響,如圖2～3所示,其中反事實分析和基準模型的脈沖響應曲線分別對應金融信貸渠道關閉和開啟的情況,具體表現為各時期內金融信貸變量的反事實分析脈沖響應值始終為0,說明反事實情況下金融信貸變量對利率沖擊不敏感,進而模擬出在不受金融信貸渠道影響時宏觀經濟和各資產價格變量對1單位標準差負向利率沖擊的脈沖響應結果,基準模型脈沖響應曲線則給出金融信貸渠道存在的實際情況下宏觀經濟和各資產價格變量對1單位標準差負向利率沖擊的脈沖響應結果。

圖2 經濟新常態時期(2012年6月—2019年11月)的脈沖響應結果

圖2所示的經濟收縮期(2012年6月—2019年11月)主要包含經濟新常態時期。從金融信貸增速和宏觀經濟指數的脈沖響應曲線來看,在響應期內,金融信貸增速在1單位標準差的負向利率沖擊發生后主要受到抑制作用,且關閉金融信貸渠道后宏觀經濟指數的基準模型脈沖響應曲線位于反事實脈沖響應曲線之下,說明該收縮期內利率下調會減緩金融信貸的擴張速度,金融信貸渠道會使得利率下調對宏觀經濟的刺激效果減弱。這可能是該收縮期內股災和中美貿易摩擦等事件的沖擊、不良資產暴露和宏觀經濟政策頻繁調整導致政策不確定性上升等因素,導致銀行惜貸情緒再度上升。利率下調后貸款成本降低,吸引更多擁有高風險項目的企業向銀行申請貸款,為了保證貸款質量,銀行加強信貸配給導致金融信貸擴張受限,利率下調的政策在金融信貸渠道的影響下也無法起到刺激經濟復蘇的作用。就各資產價格變量的脈沖響應曲線而言,利率下調引起人民幣匯率的負向脈沖響應,即經濟新常態時期利率下調導致人民幣貶值。利率下調對房價、債券價格產生正向影響,對股價主要產生負向影響,可見利率下調會推升房價和債券價格,并導致股價下跌。這可能是由于在長期處于經濟收縮狀態的經濟新常態時期,投資者的投資行為相對謹慎,相比風險較高的股票,投資者更傾向于將資金投入風險相對較小的債市和具有較強保值能力的房市。人民幣匯率、股價和債券價格的基準模型脈沖響應曲線均位于反事實脈沖響應曲線之上,房價的基準模型脈沖響應曲線低于反事實脈沖響應曲線,可見經濟新常態時期內金融信貸渠道能夠緩解利率下調的人民幣貶值效應和房價上漲效應,而利率下調的股價上漲效應和債券價格上漲效應則會被金融信貸渠道放大,可能的解釋是由于房價的金額遠高于股市和債市的入市資金門檻,在經濟新常態時期利率下調導致的金融信貸增速放緩,使得購房數量受到的限制比對股市、債市的影響更大。

圖3給出了新冠病毒感染疫情時期(2019年12月—2022年6月)金融信貸渠道關閉前后各變量對1單位標準差負向利率沖擊的脈沖響應結果。在響應期內,在1單位標準差的負向利率沖擊發生后的5個月內,金融信貸增速呈現正向響應,且宏觀經濟指數的基準模型脈沖響應曲線位于金融信貸渠道關閉的反事實脈沖響應曲線之上,此后金融信貸增速始終呈現負向響應,金融信貸渠道關閉后的宏觀經濟指數脈沖響應曲線高于其基準模型脈沖響應曲線,這說明金融信貸在前5個月會加速擴張,進而放大利率下調對宏觀經濟的刺激效果,但金融信貸的增長后繼乏力,5個月以后金融信貸增速顯著放緩,進而削弱利率下調對宏觀經濟的提振作用,甚而導致利率下調拖累宏觀經濟的發展。從各資產價格變量對1單位標準差負向利率沖擊的脈沖響應結果來看,在響應維度上,利率下調對人民幣的影響呈現“貶值效應→升值效應→貶值效應”的變化,利率下調對房價和股價的影響呈現“推高價格→抑制價格”的變化,利率下調對債券價格則呈現“推升作用→抑制作用→推升作用”的變化。人民幣匯率在沖擊發生后的10個月內的基準模型脈沖響應值均大于反事實分析對應的脈沖響應值,此后人民幣匯率的基準模型脈沖響應曲線始終低于反事實脈沖響應曲線,可見金融信貸渠道在沖擊發生后的10個月內會緩解利率下調造成的人民幣貶值壓力,此后則會放大利率下調的貶值效應。房價和股價的反事實脈沖響應曲線分別在沖擊發生后的8個月和7個月后實現對基準模型脈沖響應曲線的反超,這說明金融信貸渠道先是放大利率下調的股價和房價的正向刺激作用,隨后會緩解利率下調導致的股價、房價上漲。債券價格的基準模型脈沖響應曲線在沖擊發生后的7個月內低于反事實脈沖響應曲線,此后債券價格的基準模型脈沖響應曲線實現對反事實脈沖響應曲線的反超,可見金融信貸渠道先是緩解利率下調導致的債券價格上漲,隨后會放大利率下調對債券價格的推升作用。從投資者心理的角度對各資產價格變量的響應動態給出可能的解釋是,在利率下調初期,投資者對經濟前景抱有樂觀預期,外資和國內資金流入境內市場,人民幣呈現升值態勢,具有較強保值能力的房地產市場和能夠快速變現、投機盈利獲取短期收益的股市成為投資者的首選。但是,隨著俄烏戰爭、中美貿易摩擦等國際形勢造成全球經濟悲觀情緒的蔓延,以及國內經濟和股市不景氣的持續,投資者對經濟前景喪失信心,投資者更多地將資金投入風險相對較低的債市,此時利率下調對債券價格的推升作用更強。

圖3 新冠病毒感染疫情時期(2019年12月—2022年6月)的脈沖響應結果

綜合來看,經濟收縮期內利率下調會減緩金融信貸的擴張速度,金融信貸渠道會導致利率下調對宏觀經濟的提振效果減弱,甚至引起經濟收縮加劇,而金融信貸渠道在利率下調對資產價格變量即匯率、房價、股價和債券價格的傳導效應中的作用受到國際事件、經濟政策和市場情緒等因素的較大影響。

2.經濟擴張期的脈沖響應結果與分析

根據經濟周期的測算結果,經濟擴張期選取“經濟軟擴張時期”(2003年1月—2008年10月)和“后金融危機時代修復期”(2009年10月—2012年5月)的數據作為研究樣本,分別得到金融信貸渠道關閉前后1單位標準差的負向利率沖擊對國內經濟和各資產價格變量的影響效應,如圖4～5所示。其中,反事實分析和基準模型的脈沖響應曲線分別給出金融信貸渠道關閉和開啟時宏觀經濟和各資產價格變量對1單位標準差負向利率沖擊的脈沖響應結果,具體表現為各時期內金融信貸變量的反事實分析脈沖響應值始終為0,說明反事實情況下金融信貸變量對利率沖擊不敏感,反事實分析的脈沖響應曲線能夠模擬出在不受金融信貸渠道影響時宏觀經濟和資產價格對1單位標準差負向利率沖擊的反應,基準模型的脈沖響應曲線則給出金融信貸渠道存在的實際情況下1單位標準差負向利率沖擊對宏觀經濟和各資產價格變量的影響。

圖4 經濟軟擴張時期(2003年1月—2008年10月)的脈沖響應結果

圖4對應的經濟擴張期(2003年1月—2008年10月)的形成基于中國加入WTO以后銀行積極放貸的背景,涵蓋了2003年至全球金融危機爆發前的經濟“軟擴張”時期。在響應期內,負向利率沖擊對金融信貸增速具有正向影響,宏觀經濟指數的基準模型脈沖響應曲線主要位于金融信貸渠道關閉后的反事實脈沖響應曲線之上,說明該擴張期內利率下調能夠加快金融信貸的擴張速度,且金融信貸渠道能夠放大利率下調對宏觀經濟的刺激作用。這可能是由于利率下調降低了企業的借貸成本,且中國加入WTO以后,商業銀行積極放貸,力求通過信貸擴張“稀釋”不良資產所占比例,故而金融信貸能夠在利率下調的刺激下加速擴張,此外各地政府以GDP增長為目標開啟“錦標賽”,在銀行貸款的支持下采用對房地產等行業擴大投資的模式拉動經濟快速增長,因此,金融信貸渠道能夠增強利率下調對宏觀經濟發展的提振作用。在資產價格方面,利率下調對人民幣匯率主要產生負向影響,這說明經濟軟擴張時期內利率下調引起人民幣貶值。利率下調對房價和股價均呈現先負向、后正向的影響,說明利率下調先導致房價和股價下跌,隨后導致房價和股價上漲。這可能是由于在利率下調初期,實體經濟的快速發展使得資金更多地被用于投資于預期回報更高的實體經濟,導致流入房市和股市的資金減少進而引起房價和股價下跌,隨著利率下調對實體經濟的刺激作用消退,資金轉而流向房市和股市,房價和股價隨之上漲。債券價格對負向利率沖擊先產生正向響應,利率下調引起債券價格的負向響應。這可能是由于在經濟軟擴張時期,對經濟前景的樂觀預期使得投資者的風險容忍度變高,資金更多地流向具有較強保值能力的房市和變現快、投機盈利的股市,導致債市的資金流入減少,債券價格轉為降低態勢。匯率和債券的基準模型脈沖響應曲線始終低于反事實脈沖響應曲線,房價和股價的基準模型脈沖響應曲線位于反事實脈沖響應曲線之上,這說明金融信貸渠道能夠放大利率下調對人民幣匯率的貶值效應,并且會加強利率下調對房價和股價的正向刺激作用,但利率下調對債券價格的正向刺激作用會被金融信貸渠道削弱。經濟軟擴張時期內,投資者對經濟持有樂觀預期,對風險的容忍度變高,相比債券市場,投資者更傾向于通過金融信貸將多余的資金投入具有較強保值能力的房市和投機盈利的股市。

圖5對應的經濟擴張期(2009年10月—2012年5月)由中國為應對次貸危機打擊實行的包括“四萬億”計劃在內的一攬子經濟刺激政策推動形成。在響應期內,利率下調對金融信貸增速具有正向影響效應,且宏觀經濟指數的基準模型脈沖響應曲線位于金融信貸渠道關閉后的脈沖響應曲線之上,說明在該擴張期內利率下調能夠加快金融信貸的擴張速度,且金融信貸渠道能夠增強利率下調對經濟發展的提振效果。這可能是由于利率下調后貸款成本降低引發了借貸者的信貸擴張沖動,且在此期間銀行對有地方政府信譽做擔保的地方政府融資平臺過度授信,各地政府組建融資平臺以銀行信貸為主要資金來源進行大規模融資,政府通過多個融資平臺從多家銀行獲取貸款的“多頭融資、多頭授信”模式推動金融信貸迅速擴張,進而為政府投資拉動經濟增長提供資金支持;資產價格變量的脈沖響應結果與第一輪經濟擴張期的脈沖響應結果相似,利率下調對人民幣產生貶值效應,對股價和房價的影響呈現“抑制價格→推高價格”的變化,這可能是由于在后金融危機時代修復期,實體經濟的快速發展吸引投資者將資金更多地投資于預期回報更高的實體經濟,使得房市和股市的資金流入減少,房價和股價隨之下跌,隨著利率下調對實體經濟的刺激作用減退,以投機盈利和保值為目標的投資者將資金轉而投向股市和房市,引起股價和房價上漲。利率下調對債券價格呈現“推高價格→抑制價格”的變化,可能的解釋是在后金融危機時代修復期,對經濟前景持有樂觀預期的投資者風險容忍度提高,相比收益相對固定的債券,投資者更傾向于將資金投入能夠投機盈利的股市和具有較強保值功能的房市,導致債市的資金流入減少,債券價格轉為下跌態勢。股價和房價的基準模型脈沖響應曲線始終高于反事實脈沖響應曲線,意味著金融信貸渠道能夠放大利率下調的股價上漲效應和房價上漲效應,匯率和債券價格的基準模型脈沖響應曲線位于反事實脈沖響應曲線之下,可見金融信貸渠道會加劇利率下調導致的人民幣貶值壓力,而利率下調對債券價格的推升作用會被金融信貸渠道削弱。可能的解釋是在后金融危機時代修復期,投資者對經濟前景的樂觀預期使得其風險容忍度提高,更傾向于利用金融信貸將多余的資金投入股市和房市以謀求投機盈利和資本保值,對收益相對固定的債券需求降低,因此金融信貸渠道能夠放大利率下調對股價和房價的推升作用,緩解利率下調導致的債券價格上漲。

圖5 后金融危機時代修復期(2009年10月—2012年5月)的脈沖響應結果

綜合來看,經濟擴張期內利率下調能夠顯著刺激金融信貸擴張,金融信貸渠道能夠放大利率下調對宏觀經濟的提振作用。在資產價格方面,金融信貸渠道會加劇利率下調造成的人民幣貶值壓力,并且會放大利率下調對股價和房價的推升作用,此外金融信貸能夠緩解利率下調導致的債券價格上漲。

四、穩健性檢驗

(一)利率指標替換:銀行間隔夜同業拆借加權平均利率

隔夜交易與7日交易是銀行間同業拆借市場最為主要和活躍的兩類交易。2006年以來,除了個別月份銀行同業拆借隔夜交易與7日交易成交量之和對銀行同業拆借總成交量的占比超過80%,其余月份隔夜與7日交易的成交量之和對銀行同業拆借總成交量的占比均超過90%,其中隔夜交易成交量對總成交量的占比在2007年2月以后始終超越7日交易的占比,且2015年5月以后隔夜交易成交量的占比始終處于80%～100%的范圍。因此,銀行同業拆借隔夜利率同樣是反映銀行活動成本的重要指標,進而也會對實際貸款利率產生影響。

本文將利率指標的選取由銀行間7天同業拆借加權平均利率替換為銀行間隔夜同業拆借加權平均利率,限于銀行間隔夜同業拆借加權平均利率的數據可得性,軟著陸收尾時期的數據起點時間為 1996年7月而非前文中的1996年1月,但得到的脈沖響應曲線走勢仍與前文的脈沖響應結果類似,且能夠得出與前文一致的研究結論,通過了穩健性檢驗。

1.經濟收縮期脈沖響應結果的穩健性檢驗

綜合來看,經濟收縮期的利率下調主要導致金融信貸的擴張速度放緩,金融信貸渠道會削弱利率下調對宏觀經濟的刺激作用。如圖6與圖7所示,經濟新常態時期的金融信貸渠道最終會減緩利率下調導致的人民幣貶值和房價上漲,加劇利率下調導致的股價和債券價格上漲;新冠病毒感染疫情防控時期的金融信貸渠道最終會放大利率下調的人民幣貶值效應,削弱利率下調對房價和股價的推升作用,加劇利率下調導致的債券價格上漲。由此可以看出,替換利率指標后得到的經濟收縮期實證結論與前文中的實證結論基本一致。

圖6 經濟新常態時期的脈沖響應結果

圖7 新冠病毒感染疫情防控時期的脈沖響應結果

2.經濟擴張期脈沖響應結果的穩健性檢驗

綜合來看,經濟擴張期的利率下調會加快金融信貸的擴張速度,金融信貸渠道會增強利率下調對宏觀經濟的刺激作用。如圖8與圖9所示,經濟軟擴張時期與后金融危機時代修復期的金融信貸渠道均減緩了利率下調期間債券價格的上漲態勢,加劇了利率下調的人民幣貶值效應,放大了利率下調對股價和房價的推升作用。由此可以看出,替換利率指標后得到的經濟擴張期實證結論與前文中的實證結論基本一致。

圖8 經濟軟擴張時期的脈沖響應結果

圖9 后金融危機時代修復期的脈沖響應結果

(二)調整變量順序

根據變量進入VAR模型的順序不同,脈沖響應結果可能發生改變。前文實證研究采用的變量順序為[R,L,Y,E,H,S,D]′,最大化了利率、金融信貸和宏觀經濟指數對資產價格變量的影響,此處假定資產價格變化將對宏觀經濟走勢產生影響,設定宏觀經濟指數的次序為末位,即內生變量順序為[R,L,E,H,S,D,Y]′,對前文實證研究的結論進行穩健性檢驗。可以看到,調整變量順序前后的脈沖響應曲線圖幾乎完全相同,說明前文的實證結果具有穩健性。如圖10所示,經濟收縮期內的脈沖響應曲線與變量順序調整前得到的脈沖響應曲線呈現十分相似的走勢。

圖10 經濟新常態時期的脈沖響應結果

經濟擴張期內變量順序調整前后得到的脈沖響應曲線幾乎相同(1)篇幅所限未列出,留存備索。,經濟收縮期內脈沖響應曲線與變量順序調整前得到的脈沖響應曲線也十分相似,說明本文得到的實證結果具有穩健性。

五、結論與政策建議

為應對新冠病毒感染疫情對經濟的長期沖擊,中國出臺了一攬子政策措施,其中貨幣金融政策方面提出“一增一減”,要求金融機構擴大對實體經濟的貸款投放和引導實際貸款利率穩中有降。然而新冠病毒感染疫情初期,美、英等主要發達經濟體采取寬松的利率政策以維穩經濟,這非但未能有效刺激經濟復蘇脫離經濟下行的局面,反而導致通貨膨脹高企和疫情初期的資產價格持續攀升,經濟陷入滯脹,致使當前經濟面對刺激經濟復蘇和抑制通脹的兩難境地。本文以國內的經濟數據為研究樣本,考察在經濟收縮期和經濟擴張期內利率下調對中國宏觀經濟和資產價格的影響以及金融信貸渠道在該傳導機制中的作用,得到如下三方面研究結論:第一,在不同經濟周期階段,利率下調對金融信貸的影響存在顯著差異,在經濟擴張期利率下調能夠加快金融信貸的擴張速度,而在經濟收縮期金融信貸擴張受限,利率下調反而會導致金融信貸增速放緩;第二,在經濟擴張期金融信貸渠道能夠放大利率下調對宏觀經濟的提振作用,而在經濟收縮期金融信貸渠道會導致利率下調對宏觀經濟的刺激作用減弱,使得利率下調難以有效刺激經濟復蘇,中國金融信貸渠道僅在經濟擴張期對利率沖擊宏觀經濟的效應具有“金融加速器”作用;第三,經濟擴張期的金融信貸渠道會加劇利率下調導致的房價、股價上漲和人民幣貶值壓力,緩解利率下調對債券價格的推升作用。

根據研究結論可以看出,在經濟收縮期內,單純的利率下調無法對經濟產生理想的刺激效果,其重要原因在于經濟收縮期內銀行與企業的風險厭惡程度加重,可能存在銀行信貸、企業投資謹慎等現象,導致即使利率下調,金融信貸依然難以擴張,進而削弱利率下調對宏觀經濟的提振作用,甚至拖累宏觀經濟的發展。新冠病毒感染疫情以來,中國經濟處于收縮階段,在利率下調政策的實施下,金融信貸同比增速和GDP同比增速依然呈現不斷下滑的走勢,這說明利率下調不能有效刺激金融信貸增長,亦不能有效促使經濟復蘇,與此同時,不容忽視的是中國的物價水平加速上漲,通貨膨脹壓力增大,且利率水平已處于歷史低位。結合國內經濟形勢和前述主要研究結論,本文提出如下政策建議:

一是堅持穩健型利率政策,拓寬結構性調節的融資模式。針對中國目前的利率水平低位,企業融資和居民消費金融信貸成本相對較低,央行可以實行利率微調,并通過拓寬結構性貨幣政策工具和專項金融債券等融資模式著力落實結構性調節,精準支持重點領域和薄弱環節,發揮精準滴灌作用。二是優化金融信貸結構并加大信貸投放力度,引導提升金融信貸需求。央行應合理利用“窗口指導”勸告銀行在審慎經營的前提下優化信貸結構并減少惜貸行為,增強金融信貸結構對中國經濟發展的適配性,通過引導金融機構放貸行為和企業有效信貸需求實現金融信貸的結構優化和總量穩增長,提高金融信貸的配置效率,保證金融信貸渠道下利率下調對經濟的提振作用得到有效傳導。三是加強金融信貸資金流向的監管力度,防范化解金融市場風險。金融信貸資金可能會通過銀行理財產品、同業業務套利和股票市場投資等途徑流入股市和房市,造成資金空轉和泡沫風險壓力,因此,應大力提升銀行業務資金鏈的透明度,加強對同業業務和理財產品等監管套利手段的識別,避免過多金融信貸資金在不同金融機構內部空轉套利,國家金融監督管理總局應督促各銀行落實貸后檢查,加強對金融信貸用途的監管力度。