內容提要:本文在DSGE框架下引入金融沖擊,比較完整地刻畫了包含貨幣政策、宏觀審慎政策以及流動性支持政策的央行“政策工具箱”,并對中央銀行的流動性支持政策在不同外生沖擊下的經濟金融穩定效應進行了系統考察。本文分析得到了三個基本結論:一是在各種典型的金融沖擊下,中央銀行的流動性支持政策均具有良好的宏觀穩定效應;二是從政策實施的角度,中央銀行的流動性支持政策可考慮盯住銀行存款的變動,并在政策操作上體現“及時反應、力度合理”的原則;三是從社會福利增進的角度,中央銀行流動性支持政策的效果受到沖擊來源的影響,總體上應對金融沖擊的效果較好。分析結果初步顯示了流動性支持政策作為中央銀行“政策工具箱”一種輔助性金融穩定工具的可行性、針對性和有效性。

　　關鍵詞:金融沖擊;流動性支持;經濟穩定;金融穩定

　　一、引言與文獻回顧

　　近年來,隨著金融沖擊對宏觀經濟波動的影響不斷加深,研究金融沖擊的宏觀效應及政策應對成為中央銀行的重要目標。在這一背景下,由流動性不足所引發的風險及其與金融沖擊之間的關系,成為金融穩定研究的重要內容。從政策實踐來看,世界各國的中央銀行也在不斷探索新的流動性支持政策和工具,以更加有效地防范和管理金融沖擊及其可能帶來的經濟金融風險。以2008年國際金融危機為例,全球各主要國家的中央銀行都通過各種非常規的貨幣政策向市場投放了大量流動性,促進了金融體系的穩定,有效遏制了危機蔓延。2020年新冠肺炎疫情發生后,各國也出臺了更為寬松的政策組合釋放流動性,以期降低外生沖擊對于經濟的影響,盡快穩定經濟。

　　但需要指出的是,雖然上述各國的非常規貨幣政策具有流動性支持方面的效應,但無論從理論還是實踐上看,探索中央銀行在面對金融沖擊時是否應該注入流動性,以及如何設計和實施最優的流動性支持政策,仍然是一個重要而有待深入研究的問題。從現有的相關文獻來看,近年來圍繞金融沖擊、金融摩擦與宏觀經濟波動之間的關系,國內外許多學者開始將金融部門引入宏觀經濟模型進行分析,發現金融沖擊是驅動宏觀經濟波動的重要原因。

　　比如,Jermann和Quadrini(2012)發現,金融沖擊能夠解釋美國46%的產出增長波動、33%的就業波動和25%的投資波動。在Christiano等(2011)的研究中,金融沖擊解釋了瑞典經濟中70%的投資波動以及25%的產出波動。在國內研究方面,陳雨露等(2016)強調了過度金融波動對一國經濟增長和金融穩定的負面影響。馬勇(2017)的研究顯示,來自金融體系的沖擊可解釋長期經濟中40%左右的通脹波動與30%左右的產出波動。

　　對于中央銀行向市場注入流動性的措施及其效果,國外研究顯示,金融沖擊導致預期違約風險與流動性風險上升,加之金融加速器效應,大型金融中介機構選擇收縮信貸、持有流動性,大大降低了市場流動性,金融市場進一步萎縮,使其喪失貨幣政策傳導功能,常規性貨幣政策難以達到預期效果,因此央行采取非常規性貨幣寬松政策向金融市場注入流動性是非常必要的(Taylor和Williams,2009;Mishkin,2011)。

　　2008年“次貸危機”爆發后,全球主要發達經濟體的中央銀行都采取了類似的非常規性貨幣政策:美聯儲實施了四輪量化寬松、定期拍賣工具以及商業票據融資便利等政策,英格蘭銀行實行了融資換貸計劃和量化寬松政策向市場注入流動性,歐洲中央銀行也開展了一系列政策。這些非常規性貨幣政策在大多數研究中被證明是有效的,能夠降低市場利率與利率差,從而穩定金融市場(Christensen等,2014;McAndrews等,2016)。除了承諾低利率引導市場理性預期,各大央行還進行了大規模的資產購買,這不僅可以增加企業的現金資產幫助其走出流動性困境,而且能夠改善企業的資產負債表狀況以緩解其融資約束(Williams,2012),還能降低市場流動性溢價,進而降低企業面臨的實際利率,刺激投資與實體經濟復蘇。

　　大部分的實證研究表明,央行大規模購買資產向市場注入流動性的操作有利于降低資產市場收益率,對金融穩定起到積極作用(Stroebel和Taylor,2009),并且在控制通脹、降低失業率等宏觀經濟層面也有積極作用(Borio和Zabai,2016)。但是,央行的非常規性貨幣政策可能會帶來道德風險和負外部性,使危機通過風險承擔渠道在金融體系內集聚(Cecioni等,2011),同時也有可能引起通貨膨脹風險(Borio和Disyatat,2010)。 總體來看,現有文獻對中央銀行是否應該采取流動性支持政策的研究,尚未得出一致的結論。從理論上看,現有研究主要集中于政策實施的效應評估方面,特別是實證研究相對較多,但在一般均衡框架下對流動性支持政策的分析和研究還比較有限,缺乏微觀基礎和對動態均衡的考慮是現有研究的一個潛在不足。

　　基于上述考慮,本文嘗試從以下兩個方面進行“邊際”改進:一是通過構建包含金融部門、金融沖擊和流動性支持政策的DSGE模型,為分析金融沖擊和流動性支持政策的穩定效應提供必要的微觀基礎和基礎性的分析框架;二是在基于中國經濟的DSGE模型框架下,從多個角度和層面對流動性支持政策的優化反應規則進行探索,為不同經濟金融條件下的流動性政策實踐提供初步思路和建議。本文其余部分的結構安排如下:第二部分通過規范的理論建模,將金融部門與中央銀行的流動性支持政策引入標準的DSGE模型;第三部分基于中國的經濟金融數據對模型參數進行校準和貝葉斯估計;第四部分基于數值模擬分析和福利分析嘗試建立符合中國國情的最優流動性支持規則;第五部分進行總結并提出相應的政策建議。

　　二、模型基本框架

　　本部分通過構建一個包含家庭、廠商、銀行以及中央銀行的DSGE模型,為分析金融沖擊對經濟金融波動的影響以及流動性支持的穩定效應提供一個具有微觀基礎的基本框架。較之傳統的DSGE模型,本文模型具有以下兩方面創新:一是將抵押物回償率、廠商違約概率以及銀行不良貸款率等關鍵金融變量引入廠商與銀行部門的結構性建模部分,有利于更加明確地區分不同金融沖擊對經濟金融波動的影響;二是將流動性支持政策引入中央銀行的政策“工具箱”,與貨幣政策和宏觀審慎政策工具互相搭配,形成對中央銀行政策實施的一個較為完整的刻畫,從而豐富了現有文獻對于政策組合動態效應的研究思路。

　　三、模型結構參數的校準與估計

　　本部分將對第二部分建立的模型中的各個參數進行校準與估計,參考標準的DSGE文獻,本部分采用貝葉斯方法對模型進行估計。考慮到參數識別問題,將模型中的參數分為兩類:一類是比較穩定且明確的參數,對于此類參數根據實際經濟數據或者現有文獻研究進行校準;另一類是新引入或者取值不太明確的參數以及各外生沖擊的相關參數,對于這類參數利用貝葉斯方法對實際經濟數據進行估計得到。

　　為提高估計的準確性,本文選取盡可能多的實際經濟數據作為樣本,考慮到1992年黨的十四大確立了建立社會主義市場經濟體制的目標,并從此開始了市場經濟改革,故選取1992年第1季度至2019年第2季度作為樣本區間。對于模型穩態方程中的參數,本文參考標準文獻進行校準:設定家庭部門的貼現因子β為0.99、勞動供給彈性的倒數與跨期消費彈性均為2(Faia和Monacelli,2008)、廠商的價格粘性為0.8(馬勇,2016)、廠商違約概率為0.025(王擎和田嬌,2016),穩態的抵押物回償率根據陳彥斌和劉哲希(2017)的研究校準為0.75。根據Faia和Monacelli(2007)及Tayler和Zilberman(2016)的研究本文將回償率沖擊分布的上限和下限分別設定為1.36和1。

　　(二)中央銀行的最優流動性支持規則:政策參數的進一步考察上一部分基于脈沖響應函數對流動性支持政策在不同沖擊下的經濟金融穩定效應進行了初步分析,初步確認了盯住存款缺口的流動性支持政策在面臨金融沖擊時的穩定效應。本部分通過引入社會福利函數,進一步討論兩個問題:一是當銀行存款缺口反應系數進一步增大,流動性支持規則的這種穩定效應是否仍然呈現增強的趨勢?二是中央銀行的流動性支持政策應該保持何種程度的持續性,即政策操作的平滑程度應該如何?即通過福利函數分析,在上文的基礎上進一步觀察分析政策的持續性是否會影響流動性支持政策的效果,并根據福利損失情況判斷選取不同情形下最優的政策持續性。

　　五、主要結論與政策啟示

　　本文在一個引入金融沖擊和央行流動性支持政策的DSGE模型框架下,系統考察了中央銀行的流動性支持政策在不同外生沖擊下的宏觀穩定效應。得到了以下三個方面的主要結論:一是在各種典型的金融沖擊下,中央銀行的流動性支持政策均具有良好的宏觀穩定效應;二是從政策實施的角度,中央銀行的流動性支持政策可考慮盯住銀行存款的變動,并在政策操作上體現“及時反應、力度合理”的原則;三是從社會福利增進的角度,中央銀行流動性支持政策的效果受到沖擊來源的影響,總體上應對金融沖擊的效果較好。

　　金融論文范例：金融與制造業融合發展的模式選擇

　　上述分析結論比較充分地顯示了流動性支持政策作為中央銀行“政策工具箱”中一種輔助性金融穩定工具的可行性、針對性和有效性。本文結論有以下幾個方面的政策啟示:一是鑒于流動性支持政策在應對金融沖擊時的顯著效果,應將其納入中央銀行的“政策工具箱”,進一步豐富中央銀行的調控工具和手段,以更好地維護經濟和金融穩定;二是應該在準確辨別沖擊來源的前提下,充分考慮當期政策目標,有針對性地使用流動性支持政策,定向精準調控提升政策效果;三是中央銀行在實施流動性支持政策時,要盡可能地及時和適度,既不要“持續放水”(政策持續性太長),也不要“過度放水”(反應力度過大),最大限度避免潛在的政策反轉效應所帶來的風險。

　　參考文獻

　　[1]陳彥斌,劉哲希.推動資產價格上漲能夠“穩增長”嗎?———基于含有市場預期內生變化的DSGE模型[J].經濟研究,2017(7):49-64.

　　[2]陳雨露,馬勇,阮卓陽.金融周期和金融波動如何影響經濟增長與金融穩定?[J].金融研究,2016(2):1-22.

　　[3]馬勇.DSGE宏觀金融建模及政策模擬分析[M].北京:中國金融出版社,2017:1-292.

　　[4]馬勇.植入金融因素的DSGE模型與宏觀審慎貨幣政策規則[J].世界經濟,2013(7):68-92.

　　[5]馬勇.中國的貨幣財政政策組合范式及其穩定效應研究[J].經濟學(季刊),2016(1):173-196.

　　[6]王擎,田嬌.銀行資本監管與系統性金融風險傳遞———基于DSGE模型的分析[J].中國社會科學,2016(3):99-122.

　　作者：馬勇付莉姜伊晴