資產(chǎn)價格、宏觀杠桿率對系統(tǒng)性金融風(fēng)險的影響

摘要：資產(chǎn)價格大幅波動和宏觀杠桿率攀升易引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險，防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險的發(fā)生，維持金融體系穩(wěn)定是我國經(jīng)濟工作的重點。本文選取2007年第一季度至2022年第二季度的數(shù)據(jù)，運用主成分分析法構(gòu)建系統(tǒng)性金融風(fēng)險指數(shù)，進一步采用TVP-SV-VAR模型探討資產(chǎn)價格、宏觀杠桿率在不同時期下對系統(tǒng)性金融風(fēng)險的動態(tài)影響。研究發(fā)現(xiàn)：資產(chǎn)價格和宏觀杠桿率之間存在相互影響的關(guān)系；資產(chǎn)價格對系統(tǒng)性金融風(fēng)險的影響呈現(xiàn)短期負(fù)向效應(yīng)和長期正向效應(yīng)，杠桿率對系統(tǒng)性金融風(fēng)險的影響呈現(xiàn)經(jīng)濟不平穩(wěn)期負(fù)向效應(yīng)、經(jīng)濟平穩(wěn)期正向效應(yīng)。

關(guān)鍵詞：資產(chǎn)價格；宏觀杠桿率；系統(tǒng)性金融風(fēng)險；TVP-SV-VAR模型

中圖分類號：F8315文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1001-148X（2024）02-0065-09

收稿日期：2023-09-12

作者簡介：宋長青（1984—），女，山東沂水人，教授，博士，研究方向：金融風(fēng)險、貨幣政策；黃碧潔（1999—），女，陜西安康人，碩士研究生，研究方向：金融風(fēng)險；馮天琦（2001-），女，陜西漢中人，碩士研究生，研究方向：金融風(fēng)險。

基金項目：國家社會科學(xué)基金西部項目“后疫情時代系統(tǒng)性金融風(fēng)險監(jiān)測、預(yù)警及防控研究”，項目編號：21XJY016。

一、引言

在經(jīng)濟全球化的推動下，各國家和地區(qū)間的經(jīng)濟聯(lián)系日益緊密，現(xiàn)代金融體系不再是孤立的、局限于國家邊界內(nèi)的個體組成，而是逐漸形成了一個相互依賴、相互聯(lián)系的整體。資本快速流動、金融市場快速與國際接軌的同時，還代表著金融風(fēng)險擁有更快的傳播速度、更大的影響力。20世紀(jì)90年代以來爆發(fā)的諸多金融危機事件表明金融危機一旦爆發(fā)就勢必影響爆發(fā)地在內(nèi)的全部金融市場，也證實了金融穩(wěn)定發(fā)展的重要性。

資產(chǎn)價格和宏觀杠桿率是現(xiàn)代經(jīng)濟中兩個重要的變量，它們在塑造金融穩(wěn)定和經(jīng)濟增長方面具有關(guān)鍵作用。東南亞金融危機、美國次貸危機和歐債危機等風(fēng)險事件表明，資產(chǎn)價格和杠桿率有著密切的聯(lián)系，實體部門的債務(wù)累積會抬高杠桿率，杠桿率的持續(xù)上升會加大債務(wù)違約風(fēng)險、資產(chǎn)價格泡沫的形成以及金融市場的不穩(wěn)定性。我國金融監(jiān)管部門對此高度重視，2011年引入差別準(zhǔn)備金，對流動性宏觀審慎政策進行調(diào)整；2016年提出要進行雙支柱調(diào)控，從貨幣政策方面以及宏觀審慎政策方面同時發(fā)力；“十四五”規(guī)劃明確了“健全宏觀審慎管理制度，保持宏觀杠桿率以穩(wěn)為主、穩(wěn)中有降”的目標(biāo)。因此，有效控制資產(chǎn)價格和穩(wěn)定杠桿率對于我國金融穩(wěn)定和經(jīng)濟穩(wěn)健運行具有十分重要的意義。

二、文獻(xiàn)回顧

宏觀杠桿率、資產(chǎn)價格和系統(tǒng)性金融風(fēng)險的研究一直以來都是學(xué)術(shù)研究的熱點問題，這三個因素之間的相互作用對一個國家或地區(qū)的金融穩(wěn)定和經(jīng)濟健康具有深遠(yuǎn)的影響。相關(guān)學(xué)者從不同角度討論了這些問題，取得了大量有益的研究成果，研究內(nèi)容大體可以分為三個方面。

（一）宏觀杠桿率對系統(tǒng)性金融風(fēng)險的影響

許多研究強調(diào)宏觀杠桿率與系統(tǒng)性金融風(fēng)險之間存在密切關(guān)系。早期研究認(rèn)為，宏觀杠桿率上升會引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險［1］，而較低的宏觀杠桿率能抑制系統(tǒng)性金融風(fēng)險的發(fā)生［2］，因此可以將宏觀杠桿率作為系統(tǒng)性金融風(fēng)險的預(yù)警指標(biāo)［3］。由于宏觀杠桿率包括居民杠桿、企業(yè)杠桿和政府杠桿，學(xué)者逐漸開始聚焦其中一種杠桿率對系統(tǒng)性金融風(fēng)險的影響，發(fā)現(xiàn)這三方面杠桿攀升均會使風(fēng)險積聚且影響效應(yīng)顯著為正［4-5］。隨后有學(xué)者提出杠桿率對系統(tǒng)性金融風(fēng)險的影響并非單一存在正向效應(yīng)，而是由負(fù)向轉(zhuǎn)為正向的，并使用MS-VAR模型驗證得到我國居民杠桿率對系統(tǒng)性金融風(fēng)險的影響存在顯著的時變特征［6］。隨著相關(guān)研究的不斷深入，相關(guān)學(xué)者發(fā)現(xiàn)宏觀杠桿率上升并不是系統(tǒng)性金融風(fēng)險發(fā)生的唯一因素，當(dāng)“杠桿率”和“杠桿率/投資率”兩個指標(biāo)同時上升時，系統(tǒng)性金融風(fēng)險爆發(fā)的概率會顯著增大［7］。因此，為了有效防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險的發(fā)生、維護金融體系的穩(wěn)定發(fā)展，需要合理控制杠桿率，特別是同時控制好微觀杠桿率和宏觀杠桿率［8］。

（二）資產(chǎn)價格對系統(tǒng)性金融風(fēng)險的影響

大量研究成果表明資產(chǎn)價格波動會增大系統(tǒng)性金融風(fēng)險發(fā)生的可能，導(dǎo)致金融危機的發(fā)生［9-10］。由于資產(chǎn)可進一步分為金融資產(chǎn)和實物資產(chǎn)，相關(guān)研究逐漸細(xì)化。2008年次貸危機爆發(fā)之前，國外學(xué)者多以股權(quán)類資產(chǎn)價格為代表研究資產(chǎn)價格與系統(tǒng)性金融風(fēng)險之間的相互影響，發(fā)現(xiàn)股市泡沫與系統(tǒng)性金融風(fēng)險高度相關(guān)［11-12］。而2008年之后，國內(nèi)外學(xué)者重點關(guān)注以房地產(chǎn)為代表的資產(chǎn)價格和系統(tǒng)性金融風(fēng)險之間的關(guān)系。房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展離不開金融支持，我國房地產(chǎn)市場資金主要來源于銀行信貸，因此房價波動不利于我國金融穩(wěn)定［13-14］。隨后，學(xué)者們基于房價的兩種波動情況深入研究其對系統(tǒng)性金融風(fēng)險的影響，發(fā)現(xiàn)房價上漲使以銀行業(yè)為代表的金融機構(gòu)風(fēng)險積聚，會誘發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險的發(fā)生［15］。而房價下跌同樣也會加劇系統(tǒng)性金融風(fēng)險的發(fā)生［16］。綜合已有研究成果可知，房地產(chǎn)價格波動是誘發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險的重要原因，因此要加強房地產(chǎn)金融風(fēng)險的治理以達(dá)到防控系統(tǒng)性金融風(fēng)險發(fā)生的目的［17］。

（三）宏觀杠桿率和資產(chǎn)價格之間的關(guān)系

宏觀杠桿率和資產(chǎn)價格之間存在復(fù)雜的相互關(guān)系。早期研究認(rèn)為觸發(fā)約束機制后的高杠桿率對資產(chǎn)價格具有負(fù)向作用［18］，并且高杠桿率導(dǎo)致的資產(chǎn)價格泡沫破滅往往會擴大金融風(fēng)險的傳染范圍［19］。隨著對資產(chǎn)價格和宏觀杠桿率之間影響關(guān)系研究的不斷深入，學(xué)者發(fā)現(xiàn)杠桿率過高是推動資產(chǎn)價格上漲特別是房地產(chǎn)價格上漲的重要因素［20］；反之，資產(chǎn)價格的上漲也會進一步推動宏觀杠桿率的上升［21］。隨后相關(guān)文獻(xiàn)逐漸增多，學(xué)者開始聚焦金融杠桿率、居民杠桿率和企業(yè)杠桿率其中的某一種杠桿率進行研究，發(fā)現(xiàn)資產(chǎn)泡沫和金融杠桿、居民杠桿率和企業(yè)杠桿率之間均存在相互影響的正向效應(yīng)［22-24］。

對已有文獻(xiàn)進行梳理發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于宏觀杠桿率、資產(chǎn)價格和系統(tǒng)性金融風(fēng)險三者中任意兩個變量間影響關(guān)系的研究已取得了豐碩成果，然而，討論三個變量間影響關(guān)系尤其是不同時期三變量間動態(tài)影響關(guān)系的文獻(xiàn)還并不多見。另外，以往文獻(xiàn)多聚焦居民杠桿率、政府杠桿率以及非金融部門杠桿率其中一種展開研究，系統(tǒng)性金融風(fēng)險指數(shù)的構(gòu)建也不夠全面。基于此，本文借鑒TVP-SV-VAR模型考察不同時期下宏觀杠桿率、資產(chǎn)價格對系統(tǒng)性金融風(fēng)險的動態(tài)影響關(guān)系。

本文的邊際貢獻(xiàn)在于：（1）引入時間參數(shù)運用TVP-SV-VAR模型考察不同時期下宏觀杠桿率、資產(chǎn)價格對系統(tǒng)性金融風(fēng)險的動態(tài)影響關(guān)系，拓展現(xiàn)有三變量間影響關(guān)系的研究；（2）從實體經(jīng)濟、金融機構(gòu)、資本市場和外部沖擊等四個維度選取11個指標(biāo)構(gòu)建系統(tǒng)性金融風(fēng)險指數(shù)，更加全面、準(zhǔn)確地反映我國系統(tǒng)性金融風(fēng)險運行狀況，進而為我國資產(chǎn)價格、杠桿調(diào)控以及系統(tǒng)性金融風(fēng)險防控提供政策參考依據(jù)。

三、研究假設(shè)

根據(jù)杠桿周期理論，杠桿存在順周期性，即經(jīng)濟周期不同階段下，杠桿率與資產(chǎn)價格之間均存在相互正向影響關(guān)系。宏觀杠桿率作為市場杠桿率綜合指標(biāo)，反映債務(wù)性融資規(guī)模與經(jīng)濟發(fā)展比例關(guān)系，由政府、非金融、居民和金融部門企業(yè)等組成。資產(chǎn)價格通過以上四種途徑影響宏觀杠桿率：一是資產(chǎn)價格波動影響地方政府債務(wù)水平，導(dǎo)致政府杠桿率發(fā)生波動。資產(chǎn)價格上漲時，政府通過稅收獲得收入；反之，政府財政收入下降，增加債務(wù)填補財政缺口，政府杠桿率波動。二是資產(chǎn)價格上升促使消費者需求前移，居民借貸消費引起債務(wù)規(guī)模擴大，居民杠桿率上升。三是依據(jù)抵押擔(dān)保機制，資產(chǎn)升值增強信貸能力，企業(yè)杠桿率上升。四是資產(chǎn)價格上漲，銀行信貸規(guī)模擴大，金融杠桿率上升。此外，杠桿率也對資產(chǎn)價格產(chǎn)生影響。政府杠桿率上升，財政支出增加誘發(fā)市場樂觀情緒，資產(chǎn)價格上漲；居民杠桿率上升，資產(chǎn)信貸需求增加，資產(chǎn)價格上漲；金融杠桿率上升，資產(chǎn)市場資金流規(guī)模擴大，呈現(xiàn)“債務(wù)-資產(chǎn)價格”螺旋上漲趨勢。基于以上分析，本文提出以下研究假設(shè)：

H1：資產(chǎn)價格和宏觀杠桿率之間存在相互促進的正向關(guān)系。

資產(chǎn)價格波動理論認(rèn)為，資產(chǎn)價格水平影響系統(tǒng)性金融風(fēng)險。資產(chǎn)價格波動可通過資產(chǎn)負(fù)債表、借款人信用獲得能力等方面影響金融穩(wěn)定程度與風(fēng)險水平。從宏觀角度來看，資產(chǎn)價格上漲引發(fā)資金涌入，資產(chǎn)行業(yè)以及金融行業(yè)整體利潤增加，短期內(nèi)金融系統(tǒng)呈現(xiàn)繁榮狀態(tài)，長期中資產(chǎn)市場信貸規(guī)模不斷增加形成價格泡沫，引發(fā)金融風(fēng)險。資產(chǎn)價格下跌，企業(yè)財務(wù)狀況惡化觸發(fā)拋售行為，造成市場流動性緊縮，加大系統(tǒng)性金融風(fēng)險發(fā)生可能性。從微觀角度來看，資產(chǎn)價格波動加劇了信息不對稱，資金配置效率低下，導(dǎo)致金融不穩(wěn)定。基于以上分析，本文提出以下研究假設(shè)：

H2：資產(chǎn)價格對系統(tǒng)性金融風(fēng)險的影響有時變特征。

根據(jù)費雪的債務(wù)周期理論，經(jīng)濟低迷時期，資金流速慢風(fēng)險敞口小，杠桿率適當(dāng)提升使金融部門收益升高、經(jīng)濟升溫，避免了由于經(jīng)濟過分萎靡而引發(fā)的金融風(fēng)險，此過程中宏觀杠桿率增加了負(fù)向影響系統(tǒng)性金融風(fēng)險的累積。經(jīng)濟較熱時，基于樂觀情緒社會產(chǎn)生投資沖動，高杠桿率部門陷入過度負(fù)債危機，拋售資產(chǎn)導(dǎo)致經(jīng)濟下行，引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險。明斯基金融不穩(wěn)定假說也認(rèn)為，高杠桿率增加債務(wù)違約風(fēng)險，影響金融體系不穩(wěn)定性及脆弱性，積聚系統(tǒng)性金融風(fēng)險。基于以上分析，本文提出以下研究假設(shè)：

H3：宏觀杠桿率對系統(tǒng)性金融風(fēng)險的影響有時變特征。

四、研究設(shè)計

房地產(chǎn)價格作為資產(chǎn)價格的重要指標(biāo)之一，被廣泛關(guān)注和使用，以此評估經(jīng)濟狀況、資產(chǎn)市場表現(xiàn)和個人財務(wù)狀況以及對經(jīng)濟發(fā)展、就業(yè)和金融系統(tǒng)穩(wěn)定具有的深遠(yuǎn)影響。

在資產(chǎn)價格、宏觀杠桿率和系統(tǒng)性金融風(fēng)險的文獻(xiàn)梳理和理論分析基礎(chǔ)上，本文選用房地產(chǎn)價格代表資產(chǎn)價格，以房地產(chǎn)價格、宏觀杠桿率和系統(tǒng)性金融風(fēng)險為研究對象，考察不同時期下三者之間的復(fù)雜動態(tài)關(guān)系，選用脈沖響應(yīng)函數(shù)對其進行分析，探討三個變量之間的動態(tài)影響關(guān)系。TVP-SV-VAR模型是由Primiceri（2005）［25］提出并由Nakajima（2011）［26］進行優(yōu)化，是一種用于分析時間序列數(shù)據(jù)動態(tài)影響關(guān)系的統(tǒng)計模型，該模型加入了時變參數(shù)和隨機波動，能夠準(zhǔn)確刻畫不同時期下變量間的復(fù)雜動態(tài)關(guān)系。因此本文借鑒該模型討論房地產(chǎn)價格（P）、宏觀杠桿率（L）和系統(tǒng)性金融風(fēng)險（FRI）三者之間的動態(tài)時變關(guān)系。先用馬爾科夫蒙特卡洛模擬法（MCMC）進行參數(shù)估計，再對脈沖響應(yīng)圖進行分析。期待為金融監(jiān)管和防范金融風(fēng)險提供參考依據(jù)。

（一）模型設(shè)定

在介紹TVP-SV-VAR模型之前，首先需要介紹結(jié)構(gòu)向量自回歸模型（SVAR），具體形式為：

Ayt=F1yt－1+Fyt－2+…+Fsyt－s+μt，t=s+1，……，n（1）

將式（1）改為式（2），其中Bi=A－1Fi，i=1，…，s

yt=B1yt－1+···+Bsyt－s+A－1∑εt，εt～N（0，Ik）（2）

進一步簡化，即可得到TVP-SV-VAR模型，具體形式為：

yt=Xtβt+At－1∑tεt，t=1，…，n（3）

其中，yt=（Pt，Lt，F(xiàn)RIt），Pt、Lt、FRIt分別表示第t時期房地產(chǎn)價格、宏觀杠桿率和系統(tǒng)性金融風(fēng)險指數(shù)。Xt=Ik（yt-1，yt-2，…，yt-s），βt、A－1t和∑t均隨時間變動。

（二）指標(biāo)及數(shù)據(jù)選取

本文選用房地產(chǎn)價格（P），宏觀杠桿率（L）以及利用主成分分析法構(gòu)建的系統(tǒng)性金融風(fēng)險指數(shù)（FRI）作為模型的三個變量。樣本數(shù)據(jù)時間范圍為2007年第一季度至2022年第二季度。數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局、國家金融與發(fā)展實驗室官方網(wǎng)站、中國人民銀行和國泰安數(shù)據(jù)庫。

1.房地產(chǎn)價格（P）：本文用中國商品房銷售金額除以商品房銷售面積計算可得商品房價格，再對商品房價格進行對數(shù)處理可以得到房地產(chǎn)價格，計算方法為：

P=ln（NFSj/FSSj）（4）

其中，NFSj代表第j期商品房銷售金額；FSSj代表第j期商品房銷售面積。

2.宏觀杠桿率（L）：本文用政府部門、金融部門、非金融企業(yè)部門和居民部門的債務(wù)總額分別與同期GDP相除，計算得到這四個部門的杠桿率，再將四個部門的杠桿率加總，最后對加總的杠桿率取對數(shù)處理可以得到宏觀杠桿率，計算方法為：

L=ln∑4i=1liabilitiesij/GDPj（5）

其中，liabilitiesij代表第i個部門第j期的負(fù)債總額，GDPi代表第j期的國內(nèi)生產(chǎn)總值。

3.系統(tǒng)性金融風(fēng)險指數(shù)（FRI）：本文借鑒郭娜等（2018）［27］提出的指標(biāo)體系構(gòu)建系統(tǒng)性金融風(fēng)險指數(shù)，從實體經(jīng)濟、金融機構(gòu)、資本市場和外部沖擊等四個維度出發(fā)，共選取11個指標(biāo)。具體如表1所示。

首先，采用X-12加法模型對存在季節(jié)變動的指標(biāo)進行調(diào)整，有效抑制季節(jié)性波動。其次，進行無量綱化指標(biāo)處理，采用min-max方法對逆向指標(biāo)進行正向化處理以達(dá)到消除數(shù)據(jù)不一致性的目的，公式如下。

Yij=（Xij－minXij）/（minXij－maxXij）（6）

式（6）中，Yij表示數(shù)據(jù)處理后第i個指標(biāo)第j期的數(shù)據(jù)。

最后，利用主成分分析法確定指標(biāo)權(quán)重，結(jié)果表明，當(dāng)特征值大于1時，能有效揭示原始數(shù)據(jù)的真實情況，因此本文提取能夠反映原變量信息的三個主成分，其累積方差貢獻(xiàn)率達(dá)到70287%。各指標(biāo)權(quán)重如表2所示。根據(jù)各指標(biāo)對應(yīng)的權(quán)重，計算出整體的系統(tǒng)性金融風(fēng)險指數(shù)。

（三）模型檢驗

首先，對與宏觀經(jīng)濟相關(guān)的三個變量進行平穩(wěn)性檢驗以判斷三個變量的平穩(wěn)性，經(jīng)ADF單位根檢驗可知，三個變量均為一階差分序列平穩(wěn)，如表3所示。

其次，根據(jù)AIC和SC最小值準(zhǔn)則確定最優(yōu)滯后階數(shù)為3。最后，采用馬爾科夫蒙特卡洛模擬法（MCMC）對樣本隨機抽取10000次，并在此基礎(chǔ)上剔除前1000次樣本模擬結(jié)果，以確保所獲取樣本集的有效性。結(jié)果如表4和圖1所示。表4的實證結(jié)果表明，參數(shù)的后驗均值在95%的置信度下可信，Geweke值均低于196，且無效因子均較小，最大值為5578，說明模型估計結(jié)果有效。圖1中，第一行表明自相關(guān)系數(shù)呈穩(wěn)健下降趨勢并最終趨于0，說明模型具有穩(wěn)健性；第二行參數(shù)收斂路徑表示參數(shù)的后驗分布呈穩(wěn)定獨立的趨勢；第三行正態(tài)分布說明是有效的抽樣結(jié)果。

五、實證結(jié)果分析

（一）系統(tǒng)性金融風(fēng)險指數(shù)分析

運用主成分分析法構(gòu)建系統(tǒng)性金融風(fēng)險指數(shù)，得到2007年第一季度至2022年第二季度中國系統(tǒng)性金融風(fēng)險指數(shù)的變化趨勢，如圖2所示。由圖2可知，除了2007年第三季度系統(tǒng)性金融風(fēng)險指數(shù)達(dá)到07以上，其他時段我國系統(tǒng)性金融風(fēng)險指數(shù)均在04上下浮動。從整體風(fēng)險趨勢變化來看，可以分為四個階段：第一階段是2008年金融危機前后，我國系統(tǒng)性金融風(fēng)險指數(shù)波動劇烈。國際金融危機爆發(fā)前，股票市場和金融機構(gòu)的風(fēng)險不斷攀升，直到危機爆發(fā)后，股票市場大幅下跌，經(jīng)濟形勢惡化，此時風(fēng)險開始釋放，2008年年底在“四萬億投資計劃”的刺激下，金融市場動蕩逐漸緩解，國內(nèi)經(jīng)濟形勢逐漸好轉(zhuǎn)，金融體系恢復(fù)正常，系統(tǒng)性金融風(fēng)險指數(shù)回升至正常水平。第二階段是2010—2012年，歐洲主權(quán)債務(wù)危機的爆發(fā)對全球金融體系造成了很大的沖擊，再加之此時國內(nèi)宏觀經(jīng)濟疲軟，通脹水平較高，金融風(fēng)險再度加劇。第三階段是2015年股災(zāi)發(fā)生前后，我國系統(tǒng)性金融風(fēng)險出現(xiàn)了短暫的峰值。2015年，第一季度股災(zāi)發(fā)生后，股票市場暴跌，流動性危機加劇，風(fēng)險急劇上升，央行三次降準(zhǔn)降息，政府采取了“去杠桿”的政策，股票市場得到緩解，風(fēng)險指數(shù)回落。第四階段2020年新冠疫情爆發(fā)前后，系統(tǒng)性金融風(fēng)險指數(shù)不斷攀升，在2021年一季度之后回落到正常水平。資管新規(guī)的實施緩解了房地產(chǎn)市場繁榮的景象，信貸資金逐漸回歸實體經(jīng)濟，信用風(fēng)險降低，2019年年底突發(fā)公共衛(wèi)生事件的沖擊，大量企業(yè)停工停產(chǎn)，各大金融市場風(fēng)險增加，加之2020年全球新冠肺炎疫情的爆發(fā)，外匯市場風(fēng)險急劇上升，系統(tǒng)性金融風(fēng)險進一步增加。2021年起，隨著各項政策的落實，我國宏觀經(jīng)濟開始恢復(fù)，金融監(jiān)管得以完善，金融市場恢復(fù)穩(wěn)定，我國系統(tǒng)性金融風(fēng)險不斷降低。

圖1參數(shù)估計結(jié)果

圖2系統(tǒng)性金融風(fēng)險指數(shù)

（二）不同時期下脈沖響應(yīng)分析

按照房地產(chǎn)價格（P）、宏觀杠桿率（L）和系統(tǒng)性金融風(fēng)險指數(shù)（FRI）的順序進行模型回歸，基于Ox-Metrics軟件進行模型脈沖分析，討論三個變量之間的時變關(guān)系。對于不同滯后期的設(shè)定，由于本文數(shù)據(jù)為季度數(shù)據(jù)，且變量間的沖擊響應(yīng)存在滯后性，本文將等間隔脈沖的滯后期設(shè)定為1期（一季度）、2期（半年）和4期（一年），分別作為短期、中期和長期脈沖響應(yīng)的時間節(jié)點。

由圖3可知不同時期下房價和宏觀杠桿率之間存在相互作用的聯(lián)動關(guān)系。房地產(chǎn)價格上漲伴隨著宏觀杠桿率的上升，宏觀杠桿率對房地產(chǎn)價格也有著正向的促進作用。2008年金融危機爆發(fā)之后，為了維護經(jīng)濟金融穩(wěn)定，政府實施積極的財政政策和適度的寬松貨幣政策，并推出四萬億投資計劃來促進房地產(chǎn)市場穩(wěn)定健康發(fā)展。政策實施后，大量資金流入房地產(chǎn)市場，房價增長對宏觀杠桿率的推動作用顯著增加，2009年底達(dá)到峰值。房地產(chǎn)市場過度繁榮，國務(wù)院在2010年1月出臺了“國十一條”，信貸政策收緊，房地產(chǎn)價格對宏觀杠桿率的作用大幅下降，房地產(chǎn)行業(yè)增長速度減慢。2013年，國務(wù)院出臺“新國五條”，房地產(chǎn)政策轉(zhuǎn)向?qū)捤桑胄邢群髢纱谓禍?zhǔn)、降息以鼓勵房地產(chǎn)企業(yè)融資。這一系列舉措對促進房地產(chǎn)市場的繁榮起到積極推動作用，并且也增強了房價對宏觀杠桿率產(chǎn)生的積極影響。2015年股災(zāi)發(fā)生之后，大量資金涌入房地產(chǎn)市場，為了防止房價上漲擾亂金融市場，相關(guān)部門出臺“房住不炒”等政策，削弱了房地產(chǎn)價格對宏觀杠桿率的拉動作用。宏觀杠桿率上升意味著負(fù)債的增加，居民的可支配收入減少，居民通過信貸手段將資金投入房地產(chǎn)市場需要時間，因此沖擊效應(yīng)存在時滯性，長期宏觀杠桿率的上升才會促進房價的上漲。上述分析支持了假設(shè)H1的存在。

圖3不同時期的房價和宏觀杠桿率之間的相互影響

圖4房價、宏觀杠桿率對系統(tǒng)性金融風(fēng)險的時變脈沖響應(yīng)圖

圖4左圖所示不同時期下房價對系統(tǒng)性金融風(fēng)險的時變反應(yīng)。在短期內(nèi)房地產(chǎn)價格與系統(tǒng)性金融風(fēng)險指數(shù)之間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，房價持續(xù)上漲會加劇系統(tǒng)性金融風(fēng)險的發(fā)生。2008年金融危機之后國內(nèi)經(jīng)濟處于萎靡階段，房價上漲帶動房地產(chǎn)信貸規(guī)模不斷擴張，對經(jīng)濟復(fù)蘇有促進作用，而2015年股災(zāi)發(fā)生之后，政府采取了較為寬松的信貸政策，同時央行連續(xù)降息降準(zhǔn)，減輕了居民購房負(fù)擔(dān)，刺激消費者購房意愿，房價不斷攀升，房地產(chǎn)市場風(fēng)險增加。長期來看，房地產(chǎn)價格不斷提高，短期內(nèi)產(chǎn)生的虛假繁榮景象帶來的危機不斷累積，同時資本逐利性會促使投資者將大量資金投入資產(chǎn)價格部門，這些影響會促使房地產(chǎn)價格上漲對系統(tǒng)性金融風(fēng)險的拉動作用。檢驗結(jié)果驗證了假設(shè)H2的存在。

圖4右圖為不同時期下宏觀杠桿率對系統(tǒng)性金融風(fēng)險的時變反應(yīng)。宏觀杠桿率和系統(tǒng)性金融風(fēng)險指數(shù)之間存在明顯的負(fù)向關(guān)系，這種變化趨勢在三個不同時期表現(xiàn)出相似的特征，短期和中期脈沖響應(yīng)函數(shù)趨勢較平穩(wěn)，長期呈現(xiàn)四次先上升后下降的趨勢。2008年以前，處于低水平的宏觀杠桿率的正向沖擊為各部門提供現(xiàn)金流，系統(tǒng)性金融風(fēng)險發(fā)生的概率下降；2010年，在“四萬億投資計劃”的實施下，各部門的杠桿過度攀升，風(fēng)險累積速度加快；2015年股災(zāi)之后，宏觀杠桿率的上升帶動股市發(fā)展，提高了金融部門的資本回報率和規(guī)模收益，信貸風(fēng)險相對削弱，系統(tǒng)性金融風(fēng)險降低；2019年年底新冠疫情的爆發(fā)，債務(wù)風(fēng)險持續(xù)累積，杠桿率不斷攀升，政府出臺了一系列“去杠桿”的政策維持金融市場平穩(wěn)運行，在一定程度上對金融領(lǐng)域的債務(wù)拖欠進行了有效控制，因此也降低了系統(tǒng)性金融風(fēng)險，減少金融市場波動的可能性。

（三）不同時點下脈沖響應(yīng)分析

根據(jù)上述實證結(jié)果分析可以發(fā)現(xiàn)，各變量之間存在相互影響的動態(tài)關(guān)系，為進一步探究不同時點下變量之間的影響關(guān)系，本文選取了金融危機爆發(fā)時期（2008年第二季度），股災(zāi)爆發(fā)時期（2015年第二季度）以及新冠疫情爆發(fā)時期（2020年第一季度）作為三個脈沖響應(yīng)時點。

由圖5可知不同時點下房地產(chǎn)價格和宏觀杠桿率之間相互影響的關(guān)系。2008年、2015年和2020年這三個時點下房地產(chǎn)價格上漲對宏觀杠桿率有明顯的拉動作用，隨著間隔時期的增加房價增長對宏觀杠桿率的推動作用減弱。原因可能是短期房價上漲，公眾預(yù)期樂觀，信貸需求增加，宏觀杠桿率提高，隨著危機發(fā)生時間的持續(xù)，公眾的信貸需求降低，房價的上漲不會再推動宏觀杠桿率的上升。2008年，宏觀杠桿率對房價的沖擊效應(yīng)呈現(xiàn)先上升后下降的倒V形走勢，整體表現(xiàn)為正向影響，2015年和2020年宏觀杠桿率上升對房價的正向效應(yīng)較為強烈。原因可能是2008年金融危機之后，短期的宏觀杠桿率上升加快了各部門之間現(xiàn)金流的流動速度，公眾的住房需求急劇增加，房價不斷上漲，長期來看，政府嚴(yán)格控制購房政策，堅持“房住不炒”的基調(diào)，宏觀杠桿率的上升對房價的拉動作用減弱。2015年和2020年杠桿率攀升，信貸機構(gòu)基于風(fēng)險回避效應(yīng)減少信貸發(fā)放，流入房地產(chǎn)市場的資金減少，房地產(chǎn)價格下降，隨著股災(zāi)和新冠疫情逐漸平息，信貸機構(gòu)出于逐利增加信貸的發(fā)放，刺激公眾住房購買需求，房地產(chǎn)價格上漲。

圖5不同時點下房價和宏觀杠桿率之間的相互影響

圖6不同時點下房價、宏觀杠桿率對系統(tǒng)性金融風(fēng)險的影響

圖6左圖為不同時點下房地產(chǎn)價格對系統(tǒng)性金融風(fēng)險指數(shù)的脈沖響應(yīng)圖。2015年和2020年的脈沖響應(yīng)均為正向效應(yīng)。表明股災(zāi)和新冠疫情剛爆發(fā)時，房價大幅波動會刺激系統(tǒng)性金融風(fēng)險上升，隨著時間的增加，政府采取寬松積極的政策以穩(wěn)定經(jīng)濟，國內(nèi)經(jīng)濟處于穩(wěn)健時期，房價上漲對系統(tǒng)性金融風(fēng)險的刺激作用減弱。2008年的脈沖響應(yīng)在滯后12期由負(fù)效應(yīng)轉(zhuǎn)為正效應(yīng)，可能是因為金融危機爆發(fā)后，國內(nèi)經(jīng)濟受到?jīng)_擊，眾多企業(yè)發(fā)展困難甚至倒閉，我國資本市場面臨下行壓力，短期內(nèi)提升房價并不會刺激系統(tǒng)性金融風(fēng)險的增加；但長期來看，在四萬億投資計劃的刺激下房價大幅上漲，加之限購政策逐漸放松，宏觀經(jīng)濟開始復(fù)蘇，大量資金流入房地產(chǎn)行業(yè)，系統(tǒng)性金融風(fēng)險不斷上升。

圖6右圖為不同時點下宏觀杠桿率對系統(tǒng)性金融風(fēng)險的時變影響。在經(jīng)濟低迷時期（2008年、2015年和2020年）宏觀杠桿率對系統(tǒng)性金融風(fēng)險的沖擊是負(fù)向的，當(dāng)經(jīng)濟較熱時，宏觀杠桿率對系統(tǒng)性金融風(fēng)險的沖擊開始轉(zhuǎn)為正效應(yīng)。上述結(jié)果表明，經(jīng)濟低迷時期宏觀杠桿率上漲可以促進融資，系統(tǒng)金融風(fēng)險發(fā)生概率降低；當(dāng)經(jīng)濟較熱時，各部門的金融風(fēng)險完全暴露，宏觀杠桿率的持續(xù)攀升會使系統(tǒng)性金融風(fēng)險上升。上述分析支持了假設(shè)H3的存在。

六、結(jié)論與政策建議

本文基于2007年第一季度至2022年第二季度數(shù)據(jù)，構(gòu)建以房地產(chǎn)價格為代表的資產(chǎn)價格、宏觀杠桿率和系統(tǒng)性金融風(fēng)險的TVP-SV-VAR模型，研究不同時期下三者之間的動態(tài)時變特征，得到如下結(jié)論：（1）資產(chǎn)價格、宏觀杠桿率和系統(tǒng)性金融風(fēng)險三個變量之間具有顯著的時變性。資產(chǎn)價格和宏觀杠桿率之間存在相互促進的聯(lián)動關(guān)系，資產(chǎn)價格對系統(tǒng)性金融風(fēng)險的影響呈現(xiàn)短期負(fù)向效應(yīng)和長期正向效應(yīng)。杠桿率對系統(tǒng)性金融風(fēng)險的影響是負(fù)向的，且短期效應(yīng)大于中長期效應(yīng)。（2）經(jīng)濟低迷時宏觀杠桿率的正向波動會抑制系統(tǒng)性金融風(fēng)險，經(jīng)濟過熱時則會推動系統(tǒng)性金融風(fēng)險的發(fā)生。

基于上述研究結(jié)論，本文認(rèn)為在新發(fā)展格局下，維護經(jīng)濟金融體系穩(wěn)定、防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險是實現(xiàn)長期可持續(xù)發(fā)展的重要前提，提出如下政策建議：

第一，多措并舉，維持資產(chǎn)價格穩(wěn)定。堅持“房住不炒”定位，遏制投資投機性行為，堅持房屋租購并舉，適時調(diào)整優(yōu)化房地產(chǎn)政策，推動房地產(chǎn)市場平穩(wěn)健康發(fā)展。政府可引入新融資模式，吸引外來資金流入，加速釋放市場價值。建立健全信用體系相關(guān)法律法規(guī)，完善個人和房地產(chǎn)企業(yè)的征信制度，實施房地產(chǎn)金融審慎管理制度，加強金融監(jiān)管和房地產(chǎn)調(diào)控之間的協(xié)調(diào)配合，降低因房地產(chǎn)市場長期大幅波動而造成的金融體系不穩(wěn)定因素。立足“活躍市場，提振信心”的政策目標(biāo)，穩(wěn)定資本市場信心，推動監(jiān)管關(guān)口前移，形成行業(yè)監(jiān)管與證券監(jiān)管的強大合力。監(jiān)管部門可健全觸發(fā)穩(wěn)定股價措施啟動條件，建立廣泛的債券市場流動性管理機制，盡量避免利率短期內(nèi)大幅上升；建立不同情況下的危機處置機制，在市場出現(xiàn)異常波動初期做到及時有效干預(yù)；優(yōu)化二級市場流動性管理機制，推動建立更廣泛的做市商制度，降低市場異常波動對金融穩(wěn)定的影響。

第二，溫和穩(wěn)健去杠桿，促進金融穩(wěn)定發(fā)展。宏觀杠桿率對系統(tǒng)性金融風(fēng)險存在時變影響，因此應(yīng)該溫和穩(wěn)健去杠桿，針對不同行業(yè)、地區(qū)、部門制定去杠桿措施：低杠桿地區(qū)和新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展較快的地區(qū)，需加強逆周期調(diào)節(jié)的力度，特別是在經(jīng)濟上行階段盡量避免杠桿率上升過快，在經(jīng)濟下行階段則可適當(dāng)放松銀根，擴大貸款規(guī)模，促進企業(yè)投資增加；高杠桿地區(qū)或傳統(tǒng)行業(yè)占比較大的地區(qū)，應(yīng)不斷推進供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，逐步淘汰落后產(chǎn)能、優(yōu)化企業(yè)規(guī)模、創(chuàng)造良好營商環(huán)境以降低企業(yè)銷售和管理成本，促進地區(qū)經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級，為經(jīng)濟發(fā)展提供長期動力。監(jiān)管機構(gòu)應(yīng)加大對金融機構(gòu)的監(jiān)督和檢查力度，提高風(fēng)險發(fā)現(xiàn)和處置的能力，避免投機性加杠桿造成的金融風(fēng)險，適應(yīng)市場的經(jīng)濟狀況，推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，保持杠桿率在合理區(qū)間內(nèi)增長，推進經(jīng)濟和金融系統(tǒng)的穩(wěn)定發(fā)展。

第三，強化宏微觀審慎監(jiān)管，防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險。采取“全方位”的監(jiān)管方式，在充分保證信息公開、公正的基礎(chǔ)上，建立健全質(zhì)量信息評估體系，加強市場主體信息披露監(jiān)管，提高市場參與者對金融產(chǎn)品和交易的透明度，加大對虛假披露行為的打擊力度，加強對金融機構(gòu)內(nèi)部的風(fēng)險管理，切實承擔(dān)起防范化解金融風(fēng)險的主體責(zé)任，促進我國金融業(yè)健康發(fā)展。完善系統(tǒng)性金融風(fēng)險預(yù)警機制，建設(shè)動態(tài)管理指標(biāo)，建立統(tǒng)一風(fēng)險管理框架，識別、量化和監(jiān)督風(fēng)險，加強風(fēng)險防范和應(yīng)急處置能力，拓展宏觀審慎政策的工具箱。在不斷完善系統(tǒng)性金融風(fēng)險預(yù)警機制基礎(chǔ)上，分部門構(gòu)建指標(biāo)體系識別和監(jiān)測各部門的金融風(fēng)險，實現(xiàn)對跨市場、跨行業(yè)金融風(fēng)險的實時監(jiān)測和及時響應(yīng)，降低金融體系內(nèi)風(fēng)險溢出的程度，并將各部門風(fēng)險指數(shù)綜合成國家金融體系的金融風(fēng)險指數(shù)，建立定期進行風(fēng)險評估和壓力測試的機制，用來評估金融體系的韌性和抗風(fēng)險能力，提前采取風(fēng)險防范措施。

參考文獻(xiàn)：

［1］AdrianT，ShinHS.FinancialIntermediariesandMonetaryEconomics-ScienceDirect［J］．HandbookofMonetaryEconomics，2010，3：601-650.

［2］RecharterCM，RogoffKS.GrowthinaTimeofDebt［J］．AmericanEconomicReview，2010，2（100）：573-578.

［3］王桂虎.宏觀杠桿率引致系統(tǒng)性金融風(fēng)險的傳導(dǎo)機制研究——基于40個國家及地區(qū)的經(jīng)驗研究［J］．鄭州大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版），2018，51（6）：53-58，156.

［4］張敏鋒，郭倩蓉，林進忠.居民加杠桿背景下系統(tǒng)性金融風(fēng)險測度研究［J］．上海金融，2018（11）：39-42.

［5］江紅莉，蔣鵬程.實體經(jīng)濟部門杠桿的溢出效應(yīng)及對系統(tǒng)性金融風(fēng)險的傳導(dǎo)研究［J］．金融監(jiān)管研究，2019（6）：103-114.

［6］劉麗娟，江紅莉.基于MS-VAR模型的居民杠桿率與系統(tǒng)性金融風(fēng)險動態(tài)關(guān)聯(lián)研究［J］．武漢金融，2020（2）：27-33.

［7］陳彥斌，隨曉芹，劉哲希.系統(tǒng)性金融風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)——杠桿率與“杠桿率/投資率”比較［J］．世界經(jīng)濟文匯，2020（6）：21-36.

［8］許曉芳，陸正飛.企業(yè)杠桿、杠桿操縱與經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展［J］．會計研究，2022（6）：3-15.

［9］KiyotakiN，MooreJ.Balance-sheetcontagion［J］．AmericanEconomicReview，2002，92（2）：46-50.

［10］張瑜，朱衣豪.短期跨境資本流入、資產(chǎn)價格與系統(tǒng)性金融風(fēng)險［J］．世界經(jīng)濟與政治論壇，2020（3）：128-152.

［11］KindlebergerCP，AliberRZ，SolowRM.Manias，Panics，andCrashes：AHistoryofFinancialCrises［M］．London：PalgraveMacmillan，2005.

［12］WilsonJW，JonesCP.AnAnalysisoftheSamp;P500IndexandCowles’sExtensions：PriceIndexesandStockReturns，1870-1999［J］．TheJournalofBusiness，2002，75（3）：505-533.

［13］張蕊，馬瑞婷，郭瀟，蔓吳良.金融不確定性對我國系統(tǒng)性金融風(fēng)險的影響機制及其時變性研究［J］．經(jīng)濟問題探索.2022（6）：88-106.

［14］吳迪，張楚然，侯成琪.住房價格、金融穩(wěn)定與宏觀審慎政策［J］．金融研究.2022（7）：57-75.

［15］張屹山，李曉新，李志玲.中國系統(tǒng)性金融風(fēng)險內(nèi)部市場間的動態(tài)傳導(dǎo)研究［J］．社會科學(xué)戰(zhàn)線.2023（3）：70-79.

［16］沈悅，郭培利，李巍軍.房價沖擊如何生成系統(tǒng)性金融風(fēng)險［J］．財貿(mào)研究，2015，26（3）：120-127.

［17］胡金星.存量房為主的時代要嚴(yán)控房地產(chǎn)金融風(fēng)險［J］．探索與爭鳴，2017（12）：42-44.

［18］Mendoza，EnriqueG.SuddenStops，F(xiàn)inancialCrises，andLeverage［J］．AmericanEconomicReview，2010，100（5）：1941-1966.

［19］MianA，SufiA.TheConsequencesofMortgageCreditExpansion：EvidencefromtheU.S.MortgageDefaultCrisis［J］．TheQuarterlyJournalofEconomics，2010（4）：124.

［20］郭曄.政策調(diào)控、杠桿率與區(qū)域房地產(chǎn)價格［J］．廈門大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版），2011（4）：43-50.

［21］劉曉星，姚登寶.金融脫媒、資產(chǎn)價格與經(jīng)濟波動：基于DNK-DSGE模型分析［J］．世界經(jīng)濟，2016，39（6）：29-53.

［22］馮文芳，劉曉星，石廣平等.金融杠桿與資產(chǎn)泡沫動態(tài)引導(dǎo)關(guān)系研究［J］．經(jīng)濟問題探索，2017（4）：135-146.

［23］王可，楊雨晴.房地產(chǎn)的金融屬性與宏觀債務(wù)效應(yīng)研究［J］．經(jīng)濟問題，2018（7）：34-38.

［24］解瑤姝.“去杠桿”視角下資產(chǎn)價格、通貨膨脹與財政政策關(guān)聯(lián)性研究［J］．現(xiàn)代經(jīng)濟探討，2020（6）：45-54.

［25］PrimiceriGE.TimeVaryingStructuralVectorAutoregressionsandMonetaryPolicy［J］．TheReviewofEconomicStudies（S0034-6527），2005，72（3）：821-852.

［26］Nakajima，J.Time-VaryingParameterVARModelwithStochasticVolaility：AnOverviewofMethodologyandEmpiricalApplications［J］．MonetaryandEconomicStudies，2011，29（6）：107-142.

［27］郭娜，祁帆，張寧.我國系統(tǒng)性金融風(fēng)險指數(shù)的度量與監(jiān)測［J］．財經(jīng)科學(xué)，2018（2）：1-14.

TheImpactofAssetPricesandMacroLeverageonSystemicFinancialRisk

SONGChangqing，HUANGBijie，F(xiàn)ENGTianqi

（SchoolofEconomics，Xi’anUniversityofFinanceandEconomics，Xi’an710100，China）

Abstract：Largefluctuationsinassetpricesandrisingmacroleveragearepronetotriggeringsystemicfinancialrisks，andpreventingtheoccurrenceofsystemicfinancialrisksandmaintainingthestabilityofthefinancialsystemarethefocusofChina’seconomicwork.Thispaperselectsthedatafromthefirstquarterof2007tothesecondquarterof2022，constructsthesystemicfinancialriskindexusingprincipalcomponentanalysis，andfurtherusesTVP-SV-VARmodeltoexplorethedynamicimpactofassetpricesandmacroleverageonsystemicfinancialriskindifferentperiods.Thestudyfindsthat：thereisaninteractiverelationshipbetweenassetpricesandmacroleverage;theimpactofassetpricesonsystemicfinancialriskshowsashort-termnegativeeffectandalong-termpositiveeffect，andtheimpactofleverageonsystemicfinancialriskshowsanegativeeffectduringtheperiodofeconomicinstabilityandapositiveeffectduringtheperiodofeconomicstability.

Keywords：assetprices;macroleverage;systemicfinancialrisk;TVP-SV-VARmodel

（責(zé)任編輯：鄒學(xué)慧）