金融摩擦、違約沖擊與中國經(jīng)濟(jì)波動

趙米蕓 余 力 張慧芳

金融摩擦、違約沖擊與中國經(jīng)濟(jì)波動

趙米蕓 余 力 張慧芳

[摘 要]本文構(gòu)建了一個包含銀行金融中介資金供求耦合金融摩擦的簡單動態(tài)隨機(jī)一般均衡(DSGE)模型，目的是考察非熟悉的違約沖擊是如何造成資金資源在銀行中介和非金融借款者之間重新配置，并最終加速傳導(dǎo)到實(shí)體經(jīng)濟(jì)、引起經(jīng)濟(jì)波動的。運(yùn)用中國微觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬發(fā)現(xiàn)，商業(yè)銀行不良貸款率表征的違約沖擊造成了中國經(jīng)濟(jì)活動巨大而持久的下降：以2014年第一季度為基期，經(jīng)過一年半時間截至2015年第三季度，經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出和資產(chǎn)價格都比基期下降了0.4%，商業(yè)銀行存貸利差則從3%上升至6%左右，這一結(jié)果與當(dāng)前中國經(jīng)濟(jì)現(xiàn)實(shí)基本吻合。因此，面臨宏觀經(jīng)濟(jì)和銀行業(yè)資產(chǎn)質(zhì)量下行壓力，我們應(yīng)警惕可能由源自金融中介自身的金融沖擊及其資金供求耦合金融摩擦等金融市場因素誘發(fā)并加速傳播的經(jīng)濟(jì)周期波動。同時，要密切關(guān)注金融中介資產(chǎn)負(fù)債表項(xiàng)目的變化，加強(qiáng)對金融行業(yè)的監(jiān)管力度，從而保證金融經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定。

[關(guān)鍵詞]金融摩擦 違約沖擊 經(jīng)濟(jì)波動 DSGE模型

一、引言

不良貸款作為衡量銀行信貸質(zhì)量的重要指標(biāo)，被國際貨幣基金組織認(rèn)為是引發(fā)金融危機(jī)的主要原因。2007年發(fā)端于美國次級房屋信貸違約、信用緊縮的全球性金融危機(jī)已凸顯金融摩擦、金融沖擊和金融中介等金融市場因素在經(jīng)濟(jì)周期波動中扮演著舉足輕重的角色。當(dāng)前，受經(jīng)濟(jì)增速放緩、市場需求萎縮、企業(yè)經(jīng)營困難等因素疊加作用，中國銀行業(yè)資產(chǎn)質(zhì)量下行壓力增大。截至2015年第三季度末，中國商業(yè)銀行不良貸款余額11 863億元，比年初增加3 437億元，已連續(xù)16個季度反彈；不良貸款率1.59%，比年初增加0.34個百分點(diǎn)。*資料來源于CEIC數(shù)據(jù)庫，全稱為司爾亞司數(shù)據(jù)信息有限公司數(shù)據(jù)庫。因而，世界各國紛紛開始加強(qiáng)對金融行業(yè)的監(jiān)管力度。2010年11月，全球統(tǒng)一的銀行業(yè)資本監(jiān)管新標(biāo)準(zhǔn)《巴塞爾協(xié)議(第三版)》通過；緊隨其后，2012年6月中國銀監(jiān)會發(fā)布了《商業(yè)銀行資本管理辦法(試行)》，規(guī)定商業(yè)銀行最低資本要求為8.9%。與此同時，學(xué)術(shù)界也清楚地意識到在宏觀經(jīng)濟(jì)建模過程中植入金融摩擦、金融沖擊和金融中介等金融因素至關(guān)重要。

所謂金融摩擦，是指由于金融市場在信息結(jié)構(gòu)等方面不完善而導(dǎo)致交易成本增加。以銀行為主的金融中介是金融市場能夠運(yùn)行的關(guān)鍵所在。銀行通過吸收存款和發(fā)放貸款將閑置資金從無生產(chǎn)性用途的資金盈余者手中轉(zhuǎn)移到有生產(chǎn)性用途的資金短缺者手里，從而提高了經(jīng)濟(jì)效率。當(dāng)金融市場存在摩擦?xí)r，這種交易難度會隨之加大。宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)對金融摩擦進(jìn)行建模由來已久，其被納入主流宏觀經(jīng)濟(jì)模型研究經(jīng)濟(jì)波動時，主要有以下三種形式：一是以Kiyotaki和Moore(1997)[1]抵押資產(chǎn)約束模型為代表，主要強(qiáng)調(diào)借貸數(shù)量方面受限情況?；趥鶆?wù)合約的有限執(zhí)行約束，借款人外部融資規(guī)模存在一個受其資產(chǎn)負(fù)債表狀況約束的上限，無法完全獲取其期望的借款數(shù)量。Iacoviello(2005)[2]發(fā)表在美國經(jīng)濟(jì)評論(The American Economic Review)上的論文則引入與房價相關(guān)的企業(yè)抵押約束對其進(jìn)行了擴(kuò)展。Iacoviello和Neri(2010)[3]在Kiyotaki和Moore(1997)[1]模型的基礎(chǔ)上，以房地產(chǎn)作為家庭和企業(yè)的借貸抵押物，研究了房價波動與家庭和企業(yè)消費(fèi)支出之間的交互作用。二是以Bernanke和Gertler(1989)[4]、Bernanke等(1999)[5]金融加速器模型為代表，重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)資金價格方面的存貸利差。貸款利率反映借款成本，存款利率表示儲蓄收益。借助金融中介融通資金過程中，金融摩擦的存在使得存貸利差不再為零?；谛畔⒉粚ΨQ，貸款人需要支付高額核實(shí)成本，從而存在與借款人凈值負(fù)相關(guān)、逆周期的外部融資溢價。三是以Gertler和Kiyotaki(2010)[6]、Gertler和Karadi(2011)[7]為代表的內(nèi)生性金融摩擦模型，重在關(guān)注金融中介自身行為優(yōu)化和源于金融中介本身的經(jīng)濟(jì)金融沖擊對經(jīng)濟(jì)周期波動的影響。具體方法是在新凱恩斯主義模型框架下，通過嵌入受資產(chǎn)負(fù)債表內(nèi)生約束的金融中介而植入金融摩擦，進(jìn)而對美國次貸危機(jī)背景下的信貸市場摩擦和整體經(jīng)濟(jì)活動進(jìn)行了全面的考察。他們研究發(fā)現(xiàn)，源自金融中介自身的沖擊及銀行資本規(guī)模會通過信貸作用影響真實(shí)經(jīng)濟(jì)。

然而我們注意到：(1)現(xiàn)有的大量估計(jì)模型要么忽略金融摩擦，要么分別獨(dú)立考慮不同的金融摩擦。雖然這些做法有利于從直覺上進(jìn)行建模，但忽略了恰當(dāng)量化金融因素對經(jīng)濟(jì)周期波動影響的契機(jī)，特別是當(dāng)幾種金融摩擦能夠相互強(qiáng)化、相互放大時。(2)關(guān)于銀行中介金融摩擦與經(jīng)濟(jì)波動的理論研究大多致力于探討包含金融摩擦的銀行中介如何放大外生沖擊對宏觀經(jīng)濟(jì)波動的影響，雖然部分學(xué)者進(jìn)一步地對直接影響金融因素的沖擊進(jìn)行了研究。如劉鵬和鄢莉莉(2012)[8]研究了融資效率等金融市場沖擊對中國經(jīng)濟(jì)波動的影響；張偉進(jìn)和方振瑞(2013)[9]、王國靜和田國強(qiáng)(2014)[10]研究了單位抵押品可獲得貸款量的外生變動，即貸款價值比沖擊對金融市場信貸擴(kuò)張情況的影響。但上述研究對源于銀行中介本身的不良貸款方面的金融沖擊鮮有涉及。(3)王國靜和田國強(qiáng)(2014)[10]依據(jù)中國經(jīng)濟(jì)事實(shí)得出中國企業(yè)所面臨的融資約束壓力越來越大，可獲得的貸款越來越少，企業(yè)的借貸能力由一個強(qiáng)制約束所限制。同時，考慮中國住房抵押貸款市場，當(dāng)住房抵押貸款出現(xiàn)不良貸款等違約行為時，銀行資本充足率將低于最低資本監(jiān)管要求，違約損失則要求銀行對此立刻做出反應(yīng)——資產(chǎn)負(fù)債重組或去杠桿化操作。銀行去杠桿行為將最初的違約沖擊轉(zhuǎn)化為信貸緊縮，進(jìn)而在一定程度上嚴(yán)重依賴銀行信貸進(jìn)行融資的企業(yè)會強(qiáng)化、放大這些沖擊，并最終傳導(dǎo)到實(shí)體經(jīng)濟(jì)。

鑒于此，本文借鑒Iacoviello(2015)[11]基準(zhǔn)理論模型框架，構(gòu)建了一個簡單動態(tài)隨機(jī)一般均衡(DSGE)模型來分析金融摩擦、違約沖擊與中國經(jīng)濟(jì)波動的問題。本文從下述兩個方面對以往研究進(jìn)行了拓展：一是將金融摩擦植入銀行部門、家庭部門和企業(yè)部門，特別是允許銀行部門包含雙代理的金融摩擦，也就是說銀行中介資金供求(吸收存款、發(fā)放貸款)耦合金融摩擦同時存在。在銀行資金來源方面，銀行從家庭吸收存款時受到信貸約束。在銀行資金使用方面，企業(yè)從銀行借款時也受到借貸約束。二是以商業(yè)銀行不良貸款作為違約沖擊的代理變量，研究植入金融摩擦?xí)r違約沖擊對中國經(jīng)濟(jì)波動的影響。

二、經(jīng)驗(yàn)事實(shí)

我們運(yùn)用中國經(jīng)濟(jì)增長率和商業(yè)銀行不良貸款比例這兩個時間序列來考察不良貸款造成的違約沖擊與國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)之間的現(xiàn)實(shí)關(guān)系。數(shù)據(jù)時間跨度為2005年第一季度至2015年第三季度。如圖1所示，總體來看，不良貸款比例滯后于經(jīng)濟(jì)增長率，而且兩者之間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。其中，國有商業(yè)銀行經(jīng)歷了2005年上半年和2008年下半年兩次由于剝離不良貸款而形成的不良貸款率下降5%左右。從長期趨勢來看，中國經(jīng)濟(jì)下行趨勢明顯。與此同時，商業(yè)銀行不良貸款比例從2013年第三季度至2015年第三季度呈逐漸上升態(tài)勢。

接著，我們利用濾波器，分別提取出中國經(jīng)濟(jì)增長率和商業(yè)銀行不良貸款比例的周期部分。從圖2可以看出，GDP同比增長率偏離長期趨勢的短期波動項(xiàng)波動比較劇烈，而商業(yè)銀行不良貸款比例的周期項(xiàng)則相對比較緩和，先是正向波動隨后轉(zhuǎn)變成負(fù)向波動，最后再次進(jìn)入了正向波動軌道。

圖2 GDP同比增速與商業(yè)銀行不良貸款比例的周期部分

同時，通過國際經(jīng)驗(yàn)可知，經(jīng)濟(jì)波動與銀行信貸資產(chǎn)質(zhì)量之間具有較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)效應(yīng)。根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，不良貸款率對GDP增速的平均彈性系數(shù)大約為0.5(如表1所示)。

表1 經(jīng)濟(jì)下行期不良貸款率對經(jīng)濟(jì)增長率的彈性系數(shù)

三、理論模型

本文將金融摩擦和違約沖擊引入到標(biāo)準(zhǔn)的實(shí)際經(jīng)濟(jì)周期模型中。模型總體框架主要包括銀行部門、企業(yè)部門和家庭部門。在模型中我們保持宏觀經(jīng)濟(jì)建模的傳統(tǒng)思想，設(shè)定銀行部門作為儲蓄者和借款者之間的金融中介，能夠隨著時間的推移實(shí)現(xiàn)資源在不同經(jīng)濟(jì)部門間的轉(zhuǎn)移和重新配置。而銀行部門活動的本質(zhì)意味著：在討論銀行部門與家庭部門之間的關(guān)系時，銀行部門是借款者；在討論銀行部門與企業(yè)部門之間的關(guān)系時，銀行部門是貸款者。因此，本文植入兩種共同存在、交互作用的金融摩擦，即銀行發(fā)放貸款的過程中，借款人可能存在代理問題，形成銀行資產(chǎn)負(fù)債表資產(chǎn)方的金融摩擦；銀行吸收存款的過程中，銀行自身可能存在代理問題，形成銀行資產(chǎn)負(fù)債表負(fù)債方的金融摩擦，并以此探討金融因素對中國經(jīng)濟(jì)波動的重要影響。我們首先描述銀行部門的優(yōu)化行為，而這也是本文模型區(qū)別于標(biāo)準(zhǔn)模型的地方，然后再分別介紹家庭部門、企業(yè)部門和市場均衡。

(一)銀行部門

銀行家選擇最大化其私人消費(fèi)CB,t。如果將CB,t解釋為銀行部門償還存款和發(fā)放貸款后的剩余收益，這種表述方式與銀行家利潤最大化凸函數(shù)是等價的。因此，銀行家最大化其跨期效用函數(shù)：

借鑒Gertler和Kiyotaki(2010)[6]、Gertler和Karadi(2011)[7]的建模思想，假設(shè)銀行部門在獲取存款時面臨資產(chǎn)負(fù)債表約束，代表性銀行家的預(yù)算約束為

CB,t+RH,t-1DH,t-1+LE,t+EB,t

=Dt+RE,tLE,t-1-εt

(1)

然而，除貸款投資組合調(diào)整成本外，銀行部門的預(yù)算約束隱含地假設(shè)存款可以自由地轉(zhuǎn)變?yōu)橘J款。因此，為了更好地刻畫經(jīng)濟(jì)事實(shí)，我們進(jìn)一步假定銀行貸款能力受其資產(chǎn)組合中自身權(quán)益資本(資產(chǎn)減負(fù)債后的余額)的約束。該約束可能由銀行有限責(zé)任機(jī)制或監(jiān)管擔(dān)憂而引發(fā)，如巴塞爾銀行監(jiān)管委員會批準(zhǔn)的典型監(jiān)管要求——銀行資本充足率，也就是說銀行資本資產(chǎn)比率必須大于或至少等于最低資本要求。2008年美國次貸危機(jī)中暴露出的金融行業(yè)風(fēng)險控制不足，引發(fā)世界各國紛紛開始加強(qiáng)對金融行業(yè)的監(jiān)管力度：2010年11月，全球統(tǒng)一的銀行業(yè)資本監(jiān)管新標(biāo)準(zhǔn)《巴塞爾協(xié)議Ⅲ》通過；緊隨其后，2012年6月中國銀監(jiān)會發(fā)布了《商業(yè)銀行資本管理辦法(試行)》，規(guī)定商業(yè)銀行最低資本要求為8.9%。KB,t=LE,t-Dt-Etεt+1表示期初銀行資本(違約沖擊造成的損失已實(shí)現(xiàn))，從而銀行資本充足率要求可以表示為下面這個標(biāo)準(zhǔn)的借貸約束：

Dt≤ηBLE,t-Etεt+1

(2)

其中，式(2)左邊表示銀行部門負(fù)債Dt，右邊表示銀行部門抵押資產(chǎn)(已計(jì)入預(yù)期損失)。

我們令ΛB,t≡βBEtCB,t/CB,t+1表示銀行部門隨機(jī)貼現(xiàn)因子，λB,t表示拉格朗日乘子，那么銀行部門存款、貸款的最優(yōu)化一階偏導(dǎo)分別為：

1-λB,t=EtΛB,tRH,t

(3)

(4)

(二)家庭部門

家庭部門參與勞動、消費(fèi)、購買住房，并擁有一年期銀行存款，其整體是凈儲蓄者。其在所面臨的預(yù)算約束條件下，選擇消費(fèi)CH,t、擁有房屋HH,t以及供給勞動NH,t，最大化目標(biāo)函數(shù)：

家庭部門預(yù)算約束為

CH,t+Dt+QtHH,t-HH,t-1

=RH,t-1Dt-1+WH,tNH,t+εt

(5)

其中，βH表示貼現(xiàn)因子且βH>βB，j表示房屋偏好比重，τ表示閑暇偏好比重，Qt表示房屋單位價格，Wt表示工資率。此處房屋不進(jìn)行折舊處理。與銀行部門的設(shè)置保持一致，εt表示違約沖擊且εt>0意味著財富從銀行部門轉(zhuǎn)移到家庭部門。它刻畫了家庭部門從銀行部門遭受的損失中所獲取的收益，但其對總體經(jīng)濟(jì)均衡不會造成任何影響。而且，從家庭角度來看，在其他條件不變時，這種違約沖擊則是對家庭部門財富的有利沖擊，進(jìn)一步可以導(dǎo)致家庭部門消費(fèi)比預(yù)期有所提高。

我們分別對消費(fèi)/存款、房屋需求和勞動供給求一階偏導(dǎo)數(shù)，可以得到下述最優(yōu)化條件：

(6)

(7)

(8)

(三)企業(yè)部門

企業(yè)家積累商業(yè)地產(chǎn)，雇用勞動，并借入銀行貸款。企業(yè)家選擇消費(fèi)CE,t最大化其目標(biāo)函數(shù)。與銀行部門類似，如果將CE,t解釋為企業(yè)部門的總產(chǎn)出用于支付工資后的剩余收益，這種表述方式與企業(yè)家利潤最大化凸函數(shù)是等價的。因此，代表性企業(yè)最大化其跨期效用函數(shù)：

借鑒Jermann和Quadrini(2012)[12]的建模思想，企業(yè)部門滿足下述預(yù)算約束和借貸約束，即：

CE,t+QtHE,t-HE,t-1+RE,tLE,t-1+WH,tNH,t+EE,t

=Yt+LE,t

(9)

(10)

(11)

上述式(9)～式(11)分別是預(yù)算約束、生產(chǎn)函數(shù)和借貸約束。

式(10)表示企業(yè)家投入生產(chǎn)要素——商業(yè)不動產(chǎn)和勞動，生產(chǎn)最終產(chǎn)出Yt。

式(11)借貸約束表示企業(yè)從銀行獲得的貸款數(shù)額不能超出其抵押品價值(商業(yè)地產(chǎn)期望值)比例的mE。借鑒Neumeyer和Perri(2005)[13]的相關(guān)研究，假定工資比例的mN必須提前支付。

我們令λE,t表示拉格朗日乘子，那么貸款、商業(yè)不動產(chǎn)和勞動的一階偏導(dǎo)分別為：

(12)

(13)

(14)

(四)市場均衡

Yt=CB,t+CH,t+CE,t

(15)

HH,t+HE,t=1

(16)

四、穩(wěn)態(tài)特征與參數(shù)校準(zhǔn)

(一)穩(wěn)態(tài)特征

根據(jù)式(6)我們可以得出，當(dāng)模型達(dá)到穩(wěn)態(tài)均衡時，存款利率等于家庭部門貼現(xiàn)率的倒數(shù)。即

(17)

另外，在評估穩(wěn)態(tài)均衡效應(yīng)時，式(3)、式(4)隱含著以下假設(shè)：其一，如果βB<βH(銀行家比家庭更缺乏耐心)，銀行家將面臨信貸約束；其二，如果ηB<1，存貸利差將為正，而且該利差會隨著銀行資本充足率約束的收緊而增大。從表達(dá)形式上來看，即

(18)

(19)

因此，對于企業(yè)部門而言，在貸款利率RE外生給定時，企業(yè)部門的必要約束條件是它的折現(xiàn)系數(shù)要小于貸款收益的倒數(shù)。當(dāng)其滿足這個條件(βERE<1)時，它的行為會被限制在穩(wěn)定附近，換句話說，上述條件要求企業(yè)部門的折現(xiàn)率大于家庭部門和銀行部門折現(xiàn)率的加權(quán)平均值，即

(20)

可見，銀行部門和企業(yè)部門的借貸約束在不包含金融摩擦?xí)r的穩(wěn)態(tài)產(chǎn)出和包含金融摩擦?xí)r的穩(wěn)態(tài)產(chǎn)出之間形成了一個正楔子。這正是由于銀行部門的借貸約束限定了可以轉(zhuǎn)化為貸款的存款數(shù)量，而企業(yè)部門的借貸約束限定了能夠形成投資性生產(chǎn)的貸款數(shù)量。上述存在的這兩種約束最終導(dǎo)致了較低的穩(wěn)態(tài)產(chǎn)出水平。類似的情形也出現(xiàn)在驅(qū)使經(jīng)濟(jì)偏離穩(wěn)態(tài)的沖擊作用過程中，因?yàn)樵谝欢ǔ潭壬?，這些沖擊會嚴(yán)重影響借貸約束的緊縮程度。

(二)參數(shù)校準(zhǔn)

為了更好地模擬分析中國的經(jīng)濟(jì)波動事實(shí)，本文遵循大量國內(nèi)外對中國經(jīng)濟(jì)實(shí)證研究的文獻(xiàn)所選取的模型參數(shù)，采用標(biāo)準(zhǔn)校準(zhǔn)技術(shù)對參數(shù)進(jìn)行校準(zhǔn)，模型參數(shù)校準(zhǔn)結(jié)果詳見表2。

表2 本文模型中的參數(shù)校準(zhǔn)值

本文運(yùn)用季度時間序列數(shù)據(jù)，家庭部門的貼現(xiàn)率βH，根據(jù)Zhang(2009)[14]的計(jì)算方法，由于從2005年至2015年一年期儲蓄存款平均利率約為0.030 8，則穩(wěn)態(tài)時的季度利率可折算為0.007 7。根據(jù)βH=1/RH，其中RH=1+r，計(jì)算可得βH=0.99，這也與國內(nèi)大多數(shù)文獻(xiàn)中的設(shè)定保持一致。與杠桿參數(shù)一起，可知穩(wěn)態(tài)年化存款利率RH和貸款利率RE分別為3.08%和5.08%。與王愛儉和王璟怡(2014)[15]的校準(zhǔn)值保持一致，房屋偏好比重j為0.99。

接下來，設(shè)定杠桿參數(shù)。假定所有工資都必須提前支付，取mN=1。與梁璐璐等(2014)[16]取值保持一致，并且依據(jù)中國住房按揭貸款30%首付比的現(xiàn)實(shí)，取企業(yè)貸款價值比mE為0.7。與2012年6月中國銀監(jiān)會發(fā)布《商業(yè)銀行資本管理辦法(試行)》規(guī)定的商業(yè)銀行最低8.9%的資本要求保持一致，取銀行杠桿參數(shù)ηB=0.9，且這個數(shù)字與根據(jù)銀行資產(chǎn)負(fù)債表歷史數(shù)據(jù)計(jì)算的近似為0.1的資本比率相一致。

五、違約沖擊動態(tài)效應(yīng)

(一)動態(tài)均衡分析

為了闡明并檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷闹饕\(yùn)行方式，本文引入能夠持續(xù)減少銀行權(quán)益資本的違約沖擊來探究其對中國經(jīng)濟(jì)波動的影響?？疾鞎r變的銀行部門借貸約束是如何影響模型動態(tài)均衡的。

從價格視角來看，抽象掉投資組合調(diào)整成本后，銀行部門貸款收益和存款成本之間的差額可以表示為

(21)

根據(jù)式(19)可知，當(dāng)銀行部門的借貸約束乘子λB,t提高時，企業(yè)貸款回報率和存款成本之間的利差會隨之增大。當(dāng)資本充足率約束更加嚴(yán)格時，如銀行凈值降低，貸款流動性比存款流動性高，銀行部門則要求更高的資產(chǎn)回報率以區(qū)分存貸業(yè)務(wù)的不同。同時，通過式(2)(Dt≤ηBLE,t-Etεt+1)可知，當(dāng)資本充足率ηB固定時，家庭部門在銀行的存款減少1單位，則會要求銀行部門的貸款減少1/ηB>1單位。因此，在銀行部門凈資產(chǎn)下降時，銀行存貸利差則會上升，從而會提高經(jīng)濟(jì)主體的借款成本、阻礙經(jīng)濟(jì)活動。

從數(shù)量視角來看，當(dāng)一個外生沖擊導(dǎo)致銀行資本減少時，為了恢復(fù)其杠桿比率，遵循資產(chǎn)負(fù)債表的邏輯，銀行部門必須按資本乘數(shù)來緊縮信貸規(guī)模。當(dāng)然，銀行部門也可以通過增加新資本或減少自身消費(fèi)來避免出現(xiàn)信貸緊縮。然而，銀行家缺乏耐心，上述的兩種替代性做法在現(xiàn)實(shí)中通常都難以實(shí)施。因此，外生沖擊導(dǎo)致銀行部門收縮信貸。如果經(jīng)濟(jì)中生產(chǎn)部門的活動嚴(yán)重依賴于銀行信貸，則信貸收縮最終會導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)衰退。

(二)動態(tài)脈沖響應(yīng)

不良貸款違約沖擊對中國經(jīng)濟(jì)波動的影響到底有多大？本文主要考察導(dǎo)致資源從銀行部門轉(zhuǎn)移到家庭部門的違約沖擊εt對經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生的影響。對違約沖擊的一種解釋是它捕捉到了銀行部門由不良貸款而蒙受的損失。當(dāng)然，貸款違約不是外生事件，它不僅可以對借款人的資產(chǎn)負(fù)債表造成沖擊，而且還有更為廣泛的影響。這是因?yàn)?，一方面，與貸款違約相關(guān)的法律成本和社會成本都非常大；另一方面，違約是一些原始經(jīng)濟(jì)困境的自然癥結(jié)。因此，本文采用由直接或間接違約而導(dǎo)致的銀行貸款損失數(shù)據(jù)來設(shè)定違約沖擊的大小。

本文所強(qiáng)調(diào)的非熟悉的違約沖擊僅僅描述了金融衰退事件最終導(dǎo)致資源在不同經(jīng)濟(jì)主體之間重新配置的一種途徑。此外，為了與中國經(jīng)濟(jì)中家庭部門的違約會造成銀行部門嚴(yán)重?fù)p失的基本事實(shí)保持一致，本文在模型設(shè)定過程中重點(diǎn)關(guān)注的是驅(qū)使資源從銀行部門轉(zhuǎn)移到家庭部門的不良貸款違約沖擊，而且主要強(qiáng)調(diào)的是財富從生產(chǎn)性部門到非生產(chǎn)性部門的重新配置，這是由于銀行部門遭到不良貸款違約沖擊出現(xiàn)違約損失時，它會削減企業(yè)的貸款規(guī)模，從而造成企業(yè)投資下降。相應(yīng)地，銀行部門的損失部分則是家庭部門(假定不進(jìn)行生產(chǎn)性活動)的收益。

圖3描述了經(jīng)濟(jì)模型中一系列影響銀行資產(chǎn)負(fù)債表的違約沖擊的動態(tài)模擬過程。設(shè)定隨機(jī)過程εt如下：

εt=0.9εt-1+ζt

(22)

圖3 貸款違約沖擊下產(chǎn)出、資產(chǎn)價格和存貸利差的動態(tài)變化

(三)沖擊結(jié)果分析

假設(shè)模型中一系列意想不到的沖擊全部歸入到ζt。在不良貸款率逐減恢復(fù)到零之前，違約沖擊持續(xù)了大約6個季度，它造成了銀行部門的損失從0增加到6個季度后國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP的0.55%，且每季度損失相當(dāng)于GDP的0.09%。由于銀行部門的損失與家庭部門的收益相等，因此，就經(jīng)濟(jì)整體而言，違約沖擊沒有創(chuàng)造也沒有損毀財富；就違約沖擊本身來說，它是一個純粹的重新配置沖擊。

而且，從銀行部門的角度來看，不良貸款率確切地模擬了中國經(jīng)濟(jì)下行過程中銀行等金融中介機(jī)構(gòu)的損失。從2014年第一季度到2015年第三季度，中國商業(yè)銀行貸款年化不良比例從1.04%上升到了1.59%，商業(yè)銀行不良貸款率增加了0.55%。因此，本文設(shè)定的違約沖擊正確模擬了近期中國商業(yè)銀行貸款損失不斷增加的現(xiàn)實(shí)狀況。可見，違約沖擊通過降低銀行資產(chǎn)(貸款總額減掉貸款損失)相對于負(fù)債(家庭存款)的價值從而惡化了銀行部門的資產(chǎn)負(fù)債表。假定違約沖擊給定，在不考慮貸款或存款調(diào)整的情況下，銀行資本充足率會低于最低資本監(jiān)管要求。銀行部門可以通過去杠桿化(吸收存款減少)或通過減少消費(fèi)恢復(fù)其資本緩沖來達(dá)到最低資本資產(chǎn)比率。如果減少消費(fèi)的成本高昂，銀行部門可以選擇削減貸款，但與此同時也引發(fā)了貸款和存款都同時減少的惡性動態(tài)循環(huán)，信貸緊縮開始傳播并放大。特別是，經(jīng)濟(jì)中較嚴(yán)重依賴銀行信貸的企業(yè)部門的貸款出現(xiàn)下降，伴隨信貸供給的減少，受借貸約束的企業(yè)部門的商業(yè)不動產(chǎn)和勞動力需求會下降，而勞動力需求和企業(yè)投資的下降會進(jìn)一步拖累消費(fèi)和生產(chǎn)性投資，最終會導(dǎo)致總產(chǎn)出下降、消費(fèi)支出減少?？傊?，違約沖擊造成了經(jīng)濟(jì)活動巨大而持久的下降。一年半后，經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出和資產(chǎn)價格都相比基期下降了約0.4%，經(jīng)濟(jì)穩(wěn)態(tài)時的存貸利差也從3%上升至6%左右。

六、小結(jié)

本文構(gòu)建了一個包含銀行中介部門資金供求的耦合金融摩擦的簡單動態(tài)隨機(jī)一般均衡模型(DSGE)來分析金融摩擦、不良貸款違約沖擊與中國經(jīng)濟(jì)波動之間的聯(lián)系。由于銀行貸款違約并非外生事件，它不僅可以對借款人的資產(chǎn)負(fù)債表造成沖擊，而且與貸款違約相關(guān)的法律成本和社會成本都很大；同時，違約是一些原始經(jīng)濟(jì)困境的自然癥結(jié)。根據(jù)這些現(xiàn)象，本文根據(jù)由直接或間接違約而引發(fā)的中國商業(yè)銀行不良貸款數(shù)據(jù)來設(shè)定違約沖擊的大小。通過模型模擬發(fā)現(xiàn)不良貸款違約沖擊造成了中國經(jīng)濟(jì)活動巨大而持久的下降。從2014年第一季度到2015年第三季度的一年半后，經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出和資產(chǎn)價格都相比基期下降了0.4%，經(jīng)濟(jì)穩(wěn)態(tài)時的存貸利差也從3%上升至6%左右，這一結(jié)果與當(dāng)前中國經(jīng)濟(jì)現(xiàn)實(shí)基本吻合。因此，面臨宏觀經(jīng)濟(jì)和銀行業(yè)資產(chǎn)質(zhì)量下行壓力，我們應(yīng)該警惕可能由金融中介、金融沖擊和金融摩擦等金融市場因素所引發(fā)的宏觀經(jīng)濟(jì)周期波動。同時，我們也要密切關(guān)注銀行中介等微觀經(jīng)濟(jì)主體資產(chǎn)負(fù)債表項(xiàng)目的變化，并加強(qiáng)對金融行業(yè)的宏微觀審慎監(jiān)管，從而保證金融經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定。

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Financial Frictions，Default Shocks and Chinese Economic Fluctuations

ZHAO Mi-yun YU Li ZHANG Hui-fang

Abstract:In order to study how default shocks redistribute fund resources between the banking intermediaries and non-financial borrowers,and ultimately how these shocks are accelerated and transmitted to the real economy and cause economic fluctuations,we incorporate the banking intermediary’s financial frictions coupling financial capital’s supply and demand into a simple dynamic stochastic general equilibrium(DSGE) model.Using China’s microeconomic data simulation,we found that the default shocks characterized by commercial banks non-performing loan ratio caused a huge and lasting decline in Chinese economic activity:ta-king the first quarter of 2014 as the basic period,economic output and asset prices dropped by 0.4%,commercial banks’ interest spreads of deposit and loan rose from 3% to 6% in the following year and a half until the third quarter of 2015.These results are basically consistent with the current Chinese economic realities.Thus,facing with the downward pressure of macroeconomic and the poor quality of banking sector,we should be alert to economic cyclical fluctuations which may be induced and accelerated by financial market factors such as the financial shocks coming from financial intermediaries themselves and financial frictions.At the same time,we should pay close attention to changes in financial intermediaries’ balance sheet and strengthen financial supervision to ensure financial and economic stability.

Key words：Financial frictions Default shocks Economic fluctuations DSGE model

[中圖分類號]F830

A

1000-1549(2016)11-0076-08

[收稿日期]2016-02-19

[作者簡介]趙米蕓，女，1985年11月生，西安交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)與金融學(xué)院博士研究生，研究方向?yàn)榻鹑诶碚撆c貨幣政策；余力，男，1948年8月生，西安交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)與金融學(xué)院教授，博士研究生導(dǎo)師，研究方向?yàn)榻鹑诶碚撆c貨幣政策；張慧芳，女，1963年11月生，西安交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)與金融學(xué)院副教授，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，博士研究生導(dǎo)師，研究方向?yàn)橘Y源與環(huán)境經(jīng)濟(jì)學(xué)、消費(fèi)經(jīng)濟(jì)學(xué)。

[基金項(xiàng)目]國家社會科學(xué)基金項(xiàng)目“消費(fèi)主導(dǎo)的經(jīng)濟(jì)自主協(xié)調(diào)發(fā)展研究”(項(xiàng)目編號：12BJY003)；西安市軟科學(xué)項(xiàng)目“西安市生態(tài)紅線劃定研究”(項(xiàng)目編號：SF1505(1))。

感謝匿名評審人提出的修改建議，筆者已做了相應(yīng)修改，本文文責(zé)自負(fù)。

李 晟 張安平)