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    經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響機(jī)制研究

    2018-09-12 05:18:26副教授
    財(cái)會(huì)月刊 2018年18期
    關(guān)鍵詞:系統(tǒng)性度量流動(dòng)性

    孫 琪(副教授)

    一、引言

    自2008年全球金融危機(jī)爆發(fā)以來,全球經(jīng)濟(jì)金融形勢(shì)越來越復(fù)雜,不確定性事件和風(fēng)險(xiǎn)事件也越來越多,如歐洲主權(quán)債務(wù)危機(jī)、英國脫歐、特朗普當(dāng)選、貿(mào)易保護(hù)主義傾向抬頭、發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體貨幣政策外溢等。這些因素不僅增加了金融市場(chǎng)的不確定性,而且對(duì)各國政府和監(jiān)管部門應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)提出了更高的要求。

    為了應(yīng)對(duì)市場(chǎng)不確定性沖擊,近年來我國政府部門也制定實(shí)施了一系列經(jīng)濟(jì)金融政策,伴隨而來的是我國經(jīng)濟(jì)政策不確定性逐漸走高。筆者結(jié)合相關(guān)資料分析了2007~2017年我國經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)的變化趨勢(shì),發(fā)現(xiàn)我國經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)走勢(shì)可以分為三個(gè)階段:第一個(gè)階段位于2007~2012年間,該階段我國經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)均低于300。第二個(gè)階段位于2013~2016年間,該階段我國經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)多次突破300,雖然在2014年走低,但是較第一階段來看,第二階段我國經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)波動(dòng)性增加。第三個(gè)階段位于2016年以后,該階段我國經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)長期突破400,甚至在2017年1月達(dá)到695的峰值??梢姡覈?jīng)濟(jì)政策不確定性逐年增加,經(jīng)濟(jì)政策不確定逐漸常態(tài)化。

    2017年第五次全國金融會(huì)議指出,金融工作要堅(jiān)持穩(wěn)中求進(jìn)工作總基調(diào),緊緊圍繞服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)、防控金融風(fēng)險(xiǎn)、深化金融改革三項(xiàng)任務(wù)??梢姡婪痘庀到y(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)、維持金融系統(tǒng)穩(wěn)定,仍然是當(dāng)前我國金融工作的主要任務(wù)。因此,制定和實(shí)施相關(guān)經(jīng)濟(jì)金融政策的初衷是防控宏觀和微觀層面的風(fēng)險(xiǎn)。但是,由于金融形勢(shì)復(fù)雜多變,我國金融方面的經(jīng)濟(jì)政策也會(huì)隨之做出調(diào)整,經(jīng)濟(jì)政策不確定性顯著增加。在經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加的背景下,“經(jīng)濟(jì)政策不確定性是否會(huì)影響金融穩(wěn)定”已成為一個(gè)熱門話題[1]。

    基于此,本文利用2007~2017年我國經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)和經(jīng)濟(jì)金融相關(guān)數(shù)據(jù),實(shí)證分析了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響機(jī)制。本文研究貢獻(xiàn)主要包括以下兩個(gè)方面:第一,文章首次從理論和實(shí)證兩個(gè)方面分析了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)我國系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響機(jī)制,發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性會(huì)通過增加市場(chǎng)波動(dòng)和降低金融市場(chǎng)融資流動(dòng)性兩條渠道顯著增加系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。第二,結(jié)合經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)我國系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響機(jī)制,文章對(duì)于防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)提出了政策建議。

    二、理論分析與研究假設(shè)

    1.經(jīng)濟(jì)政策不確定性與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。本文將分別運(yùn)用理論分析和實(shí)證分析兩種方法來闡述經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響。從現(xiàn)有分析經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)影響的理論框架來看,可以分為基于金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)模型和基于金融中介模型兩種分析框架。第一,基于金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)模型的分析主要是基于金融機(jī)構(gòu)之間的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析金融機(jī)構(gòu)之間的風(fēng)險(xiǎn)傳染。Roukny et al.[2]利用金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)模型分析了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的影響機(jī)制,理論分析結(jié)果顯示,隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加,金融系統(tǒng)的脆弱性顯著降低,金融機(jī)構(gòu)的違約率增加,在均衡時(shí)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)顯著增加。第二,基于金融中介模型的分析框架主要是考慮金融中介鏈接市場(chǎng)參與者與投機(jī)者之間交易而構(gòu)建的一般均衡模型。Brunnermeier、Pedersen[3]主要是基于金融中介模型分析框架分析了融資流動(dòng)性和市場(chǎng)流動(dòng)性之間的螺旋式增長結(jié)構(gòu)。朱睿博[4]是在金融中介模型理論框架下,分析發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性因素的增加會(huì)顯著加劇金融市場(chǎng)波動(dòng),從而增加系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。因此,無論是基于金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)模型,還是基于金融中介模型,理論分析結(jié)果均顯示經(jīng)濟(jì)政策不確定性會(huì)顯著加劇系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

    同樣有一些學(xué)者的實(shí)證分析結(jié)果支持經(jīng)濟(jì)政策不確定性會(huì)顯著加劇系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的研究結(jié)論。例如,Bernal et al.[5]對(duì)歐洲國家經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)展開了分析,實(shí)證結(jié)果顯示經(jīng)濟(jì)政策不確定性會(huì)顯著加劇金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng),進(jìn)而增加系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。Bernal et al.[5]還指出,經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)在不同的國家和地區(qū)表現(xiàn)出了異質(zhì)性,在歐洲國家的樣本中,經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)德國金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)最強(qiáng)。Uribe et al.[6]在分析經(jīng)濟(jì)政策不確定性等不確定性因素對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響時(shí)指出,隨著不確定性因素的增加,銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)會(huì)顯著增加。黃寧和郭平[7]、田磊和林建浩[8]探討了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的影響,結(jié)果均顯示經(jīng)濟(jì)政策不確定性將會(huì)顯著降低宏觀經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定性,增加引發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的可能性。

    從理論和實(shí)證分析結(jié)果來看,經(jīng)濟(jì)政策不確定性將會(huì)顯著增加系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),對(duì)金融系統(tǒng)穩(wěn)定性帶來負(fù)面沖擊。但是,截至目前,國內(nèi)仍然沒有文獻(xiàn)直接分析經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)我國系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的影響。為了進(jìn)一步探討經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)我國系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的影響機(jī)制,分析上述理論和實(shí)證分析結(jié)論在我國的適用性,筆者就我國經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響提出如下假設(shè):

    假設(shè)1:隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加,系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)將會(huì)顯著增加。

    2.經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響渠道分析。經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響渠道主要包括兩條:一條是經(jīng)濟(jì)政策不確定性通過加劇市場(chǎng)波動(dòng),引起金融市場(chǎng)動(dòng)蕩,進(jìn)而加劇系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn);另一條是經(jīng)濟(jì)政策不確定性降低了金融市場(chǎng)的資金供給,引起金融市場(chǎng)融資流動(dòng)性降低,加劇系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。綜合來看,經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響渠道如圖所示。

    經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響渠道

    第一,市場(chǎng)波動(dòng)渠道。市場(chǎng)波動(dòng)渠道主要是指隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加,金融市場(chǎng)波動(dòng)將隨之增加,進(jìn)而會(huì)顯著加劇系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。具體來看,該傳導(dǎo)機(jī)制可以劃分為兩個(gè)階段:第一個(gè)階段是隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加,金融市場(chǎng)波動(dòng)將會(huì)顯著增加[9]。第二個(gè)階段是隨著市場(chǎng)波動(dòng)的加劇,系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)將會(huì)顯著增加[4]。

    已有較多文獻(xiàn)利用歐美等成熟市場(chǎng)數(shù)據(jù)對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)渠道進(jìn)行了檢驗(yàn)。例如,Arouri et al.[10]結(jié)合美國市場(chǎng)數(shù)據(jù)分析了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)股票市場(chǎng)的影響,結(jié)果顯示經(jīng)濟(jì)政策不確定性會(huì)顯著加劇股票市場(chǎng)波動(dòng),引起股票市場(chǎng)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)增加。Kaminska、Roberts-Sklar[11]基于美國和歐洲成熟市場(chǎng)樣本研究貨幣政策不確定性對(duì)股票等金融市場(chǎng)波動(dòng)的影響時(shí)發(fā)現(xiàn),隨著貨幣政策不確定性的增加,股票等金融市場(chǎng)波動(dòng)也會(huì)顯著加劇,進(jìn)而加劇金融業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。Kurov、Stan[12]在分析金融市場(chǎng)對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性的反應(yīng)時(shí)指出,經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加了金融市場(chǎng)波動(dòng),對(duì)金融市場(chǎng)穩(wěn)定性具有負(fù)面沖擊。Amengual、Xiu[13]進(jìn)一步指出,經(jīng)濟(jì)政策不確定性帶來的市場(chǎng)波動(dòng)具有突發(fā)性沖擊,會(huì)在短時(shí)間內(nèi)顯著加劇金融市場(chǎng)波動(dòng),并形成系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)事件,影響金融系統(tǒng)穩(wěn)定性。Perez-Liston et al.[14]基于伊斯蘭國家證券市場(chǎng)數(shù)據(jù)分析經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)證券市場(chǎng)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響時(shí)指出,經(jīng)濟(jì)政策不確定性會(huì)通過影響投資者情緒加劇金融市場(chǎng)波動(dòng),進(jìn)而導(dǎo)致系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的增加??梢姡?jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的傳導(dǎo)機(jī)制可能包含市場(chǎng)波動(dòng)渠道。

    當(dāng)市場(chǎng)波動(dòng)渠道成立時(shí),經(jīng)濟(jì)政策不確定性將會(huì)通過引起金融市場(chǎng)波動(dòng)增加系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)此,筆者就我國經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的影響機(jī)制提出第一條傳導(dǎo)渠道(假設(shè)):

    假設(shè)2:經(jīng)濟(jì)政策不確定性會(huì)通過市場(chǎng)波動(dòng)渠道對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生影響。

    第二,融資流動(dòng)性渠道。融資流動(dòng)性渠道主要是指通過經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響金融市場(chǎng)信貸的供求,進(jìn)而導(dǎo)致融資流動(dòng)性發(fā)生變化,最后作用于系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。在融資流動(dòng)性渠道下傳導(dǎo)機(jī)制同樣可以拆分成兩個(gè)階段:第一個(gè)階段是隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加,金融市場(chǎng)上融資流動(dòng)性將會(huì)顯著降低[15]。第二個(gè)階段是隨著金融市場(chǎng)流動(dòng)性的降低將會(huì)顯著增加系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)[3][16]。

    當(dāng)前,已有大量文獻(xiàn)對(duì)融資流動(dòng)性渠道展開了檢驗(yàn)。Kee et al.[17]認(rèn)為,經(jīng)濟(jì)政策不確定性不僅會(huì)顯著加劇市場(chǎng)波動(dòng),而且會(huì)引發(fā)金融市場(chǎng)流動(dòng)性不足,甚至是流動(dòng)性危機(jī),影響金融系統(tǒng)穩(wěn)定性。Lee et al.[18]的研究結(jié)果表明,經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加會(huì)對(duì)信貸市場(chǎng)產(chǎn)生顯著影響(不僅會(huì)顯著增加金融機(jī)構(gòu)的資金需求,而且會(huì)顯著減少金融機(jī)構(gòu)的資金供給),金融市場(chǎng)融資流動(dòng)性會(huì)顯著降低。而Brunnermeier、Pedersen[3]指出,融資流動(dòng)性與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)之間存在相互促進(jìn)的作用機(jī)制。Bordo et al.[19]分析了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)信貸市場(chǎng)的影響,結(jié)果顯示,經(jīng)濟(jì)政策不確定性會(huì)顯著提高信貸價(jià)格,同時(shí)顯著減少信貸成交量,引發(fā)信貸市場(chǎng)流動(dòng)性緊縮,從而增加系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)??梢姡谫Y流動(dòng)性可能是經(jīng)濟(jì)政策不確定性向系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)的重要渠道。

    由此可見,當(dāng)融資流動(dòng)性渠道成立時(shí),經(jīng)濟(jì)政策不確定性將會(huì)通過降低金融市場(chǎng)融資流動(dòng)性來增加系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。據(jù)此,筆者就我國經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的影響機(jī)制提出第二條傳導(dǎo)渠道(假設(shè)):

    假設(shè)3:經(jīng)濟(jì)政策不確定性會(huì)通過融資流動(dòng)性渠道對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生影響。

    三、變量、數(shù)據(jù)與模型

    1.變量說明和數(shù)據(jù)來源。本文的因變量為系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。由于系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量方式較多,為了保證系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的準(zhǔn)確性,本文選取了兩種方式來對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量。首先選用了微觀層面金融機(jī)構(gòu)之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出來表示系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),該方法主要使用條件在險(xiǎn)價(jià)值(CoVaR)來度量風(fēng)險(xiǎn)[20],該指標(biāo)的核心思想是度量在單一金融機(jī)構(gòu)出現(xiàn)尾部事件條件下金融系統(tǒng)的預(yù)期在險(xiǎn)價(jià)值,即單一機(jī)構(gòu)的尾部事件引起金融系統(tǒng)出現(xiàn)預(yù)期尾部損失值越大,則該機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)越大。具體計(jì)算公式如下所示:

    本文實(shí)證分析中分位點(diǎn)q取值為5%。

    除此以外,筆者還選用了系統(tǒng)性預(yù)期損失值(SES)[21],其核心思想是測(cè)度單一金融機(jī)構(gòu)在系統(tǒng)性危機(jī)條件下的預(yù)期資本損失值,指標(biāo)值越大表示金融機(jī)構(gòu)對(duì)系統(tǒng)性危機(jī)的貢獻(xiàn)值越高,即該機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)越大。

    本文的自變量包括經(jīng)濟(jì)政策不確定性、市場(chǎng)波動(dòng)和融資流動(dòng)性。在經(jīng)濟(jì)政策不確定性變量的計(jì)算方面,本文主要采用Baker et al.[22]基于新聞測(cè)算法計(jì)算并公布的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)。首先統(tǒng)計(jì)《南華早報(bào)》(South China Morning Post)中每個(gè)月關(guān)于經(jīng)濟(jì)政策不確定性的報(bào)道數(shù)量,再除以每個(gè)月報(bào)道總數(shù)量,在此基礎(chǔ)上,以1995年1月為基準(zhǔn)對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性數(shù)值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,最后得到每一個(gè)月經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)(EPU)。該指數(shù)在國內(nèi)學(xué)者的研究中已經(jīng)得到了廣泛應(yīng)用[23][24]。

    市場(chǎng)波動(dòng)刻畫了金融市場(chǎng)波動(dòng)性,隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加,市場(chǎng)波動(dòng)通常也會(huì)顯著增加??紤]到我國金融市場(chǎng)現(xiàn)狀,筆者采用政策敏感度較高的股票市場(chǎng)波動(dòng)性來度量。具體來說,采用滬深300指數(shù)日收盤價(jià)的對(duì)數(shù)收益率的月度標(biāo)準(zhǔn)差來度量市場(chǎng)波動(dòng)(MarkV),數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫。

    在融資流動(dòng)性的度量上,本文主要參照Boudt et al.[25]度量融資流動(dòng)性采用的指標(biāo),該指標(biāo)主要利用同業(yè)拆借利率與國債收益率的價(jià)差(TED)來表示,測(cè)度期限為三個(gè)月。該指標(biāo)刻畫了金融市場(chǎng)上的融資難度,為融資流動(dòng)性的負(fù)向指標(biāo)。TED數(shù)值越高,表示同業(yè)拆借利率高于國債收益率的溢價(jià)越高,金融機(jī)構(gòu)在市場(chǎng)上獲得融資的難度越大,代表融資流動(dòng)性越低;TED數(shù)值越低,表示同業(yè)拆借利率高于國債收益率的溢價(jià)越低,金融機(jī)構(gòu)在市場(chǎng)上獲得融資的難度越低,代表融資流動(dòng)性越高。

    在控制變量上,文章選取了宏觀經(jīng)濟(jì)因素、銀行業(yè)集中度和金融部門杠桿率,以及社會(huì)融資規(guī)模的自然對(duì)數(shù)(logCredit)。原因如下:第一,宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)同樣是影響系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的重要因素,隨著宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的走低,系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)也在增加。在宏觀經(jīng)濟(jì)因素方面,筆者選取了經(jīng)濟(jì)增長率(GDPRate)和通貨膨脹率(CPI)兩個(gè)指標(biāo),數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫。第二,系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)存在的問題在于太大而不能倒或者太系統(tǒng)而不能倒,其實(shí)質(zhì)是反映了金融系統(tǒng)的集中度,而銀行業(yè)是我國金融業(yè)的主要組成部門,為此,筆者引入了銀行業(yè)集中度(Concentration)來控制金融系統(tǒng)集中度對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響。銀行業(yè)集中度的數(shù)據(jù)來源于Bankscope數(shù)據(jù)庫。第三,杠桿率是影響系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的重要因素,隨著杠桿率的增加,系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)顯著增加。在我國系統(tǒng)性防控手段中,去杠桿是其中重要的一條。為此,筆者引入金融部門杠桿率(Leverage)作為控制變量,采用金融部門的總資產(chǎn)(Total Assets)與權(quán)益(Equtiy)的比值計(jì)量,數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計(jì)局。主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)見表1。

    表1 描述性統(tǒng)計(jì)

    2.模型構(gòu)建。為了分析經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)我國銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響機(jī)制,參照Cerutti et al.[26]的研究,筆者構(gòu)建的基準(zhǔn)實(shí)證模型如下:

    其中:模型(3)反映了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)SES度量的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響。當(dāng)β11大于0且顯著時(shí),表明隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加,系統(tǒng)性預(yù)期損失值度量的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)會(huì)顯著增加;當(dāng)β11小于0且顯著時(shí),表明隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加,基于SES度量的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)會(huì)顯著降低;當(dāng)β11不顯著或者β11為0時(shí),表明隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加,基于SES度量的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)沒有顯著變化。模型(4)反映了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)基于CoVaR度量的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響。當(dāng)β21大于0且顯著時(shí),表明隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加,基于CoVaR度量的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)會(huì)顯著增加;當(dāng)β21小于0且顯著時(shí),表明隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加,基于CoVaR度量的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)會(huì)顯著降低;當(dāng)β21不顯著或者β21為0時(shí),表明隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加,基于CoVaR度量的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)沒有顯著變化。

    進(jìn)一步地,為了檢驗(yàn)假設(shè)2和假設(shè)3,分析經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)影響機(jī)制,筆者在基準(zhǔn)回歸模型中分別引入經(jīng)濟(jì)政策不確定性與市場(chǎng)波動(dòng)的交乘項(xiàng)、經(jīng)濟(jì)政策不確定性與融資流動(dòng)性的交乘項(xiàng)。具體實(shí)證模型如下:

    在模型(5)和模型(6)中引入了經(jīng)濟(jì)政策不確定性與市場(chǎng)波動(dòng)的交乘項(xiàng),兩個(gè)回歸模型中主要關(guān)注的回歸系數(shù)為β3和β4。當(dāng)β3(或者β4)大于0且顯著時(shí),表示隨著市場(chǎng)波動(dòng)的加劇,經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)影響效應(yīng)將會(huì)顯著增加;當(dāng)β3(或者β4)大于0且顯著時(shí),表示隨著市場(chǎng)波動(dòng)的加劇,經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)影響效應(yīng)將會(huì)顯著降低;當(dāng)β3(或者β4)為0或者不顯著時(shí),表明經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)影響效應(yīng)不隨著市場(chǎng)波動(dòng)的變化而變化。

    在模型(7)和模型(8)中引入了經(jīng)濟(jì)政策不確定性與融資流動(dòng)性的交乘項(xiàng),兩個(gè)回歸模型中主要關(guān)注的回歸系數(shù)為β5和β6。當(dāng)β5(或者β6)大于0且顯著時(shí),表示隨著融資流動(dòng)性的降低,經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)影響效應(yīng)將會(huì)顯著增加;當(dāng)β5(或者β6)大于0且顯著時(shí),表示隨著融資流動(dòng)性的降低,經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)影響效應(yīng)將會(huì)顯著降低;當(dāng)β5(或者β6)為0或者不顯著時(shí),表明經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)影響效應(yīng)不隨著融資流動(dòng)性的變化而變化。

    四、實(shí)證分析

    1.基準(zhǔn)回歸結(jié)果。利用2007~2017年我國經(jīng)濟(jì)政策不確定性及金融數(shù)據(jù),筆者對(duì)基準(zhǔn)回歸模型(3)和(4)的參數(shù)進(jìn)行估計(jì),回歸結(jié)果如表2所示。其中,表2第(1)~(3)列為基準(zhǔn)回歸模型(3)的回歸結(jié)果,第(4)~(6)列為基準(zhǔn)回歸模型(4)的回歸結(jié)果。

    首先分析經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)基于CoVaR度量的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響。表2第(1)列的回歸結(jié)果為在僅控制年份效應(yīng)下,經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)基于CoVaR度量的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響結(jié)果。可以看出,隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加,基于CoVaR度量的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)會(huì)顯著增加。第(2)列的回歸中,筆者進(jìn)一步引入了宏觀經(jīng)濟(jì)層面的因素,回歸結(jié)果仍然顯示基于CoVaR度量的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)會(huì)隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加而顯著上升。筆者在第(3)列的回歸中引入了銀行業(yè)集中度和杠桿率因素,上述回歸結(jié)果依然成立。當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性每增加一個(gè)單位時(shí),基于CoVaR度量的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)會(huì)顯著增加0.043個(gè)單位。

    其次分析經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)基于SES度量的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響。表2中第(4)列回歸結(jié)果為在僅控制年份效應(yīng)下,經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)基于SES度量的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響結(jié)果??梢钥闯?,隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加,基于SES度量的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)會(huì)顯著增加。第(5)列的回歸中,筆者進(jìn)一步引入了宏觀經(jīng)濟(jì)層面的因素,回歸結(jié)果仍然顯示基于SES度量的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)會(huì)隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加而顯著上升。筆者在第(6)列的回歸中引入了銀行業(yè)集中度和杠桿率因素變量,上述回歸結(jié)果依然成立。當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性每增加一個(gè)單位,基于SES度量的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)會(huì)顯著增加0.285個(gè)單位。

    無論是采用基于CoVaR度量的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),還是采用基于SES度量的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加,我國銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)均會(huì)顯著增加。當(dāng)前,防范化解系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)、維持金融系統(tǒng)穩(wěn)定,仍然是我國金融工作的主要任務(wù)。本文得出的“經(jīng)濟(jì)政策不確定性是系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)形成過程中的重要因素”的實(shí)證結(jié)論,為我國金融工作提供了新思路。在制定經(jīng)濟(jì)金融政策中,需要及時(shí)有效地防控由于經(jīng)濟(jì)政策不確定性帶來的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

    表2 基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果

    2.經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)影響機(jī)制分析。在得到經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響結(jié)果后,筆者進(jìn)一步利用樣本數(shù)據(jù)分析經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響機(jī)理。在模型構(gòu)建中,筆者已經(jīng)闡述,通過在基準(zhǔn)模型中引入經(jīng)濟(jì)政策不確定性與市場(chǎng)波動(dòng)的交乘項(xiàng)、經(jīng)濟(jì)政策不確定性與融資流動(dòng)性的交乘項(xiàng)來檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性是不是通過市場(chǎng)波動(dòng)和融資流動(dòng)性渠道對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生影響。實(shí)證結(jié)果如表3所示。

    表3 經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)影響機(jī)制回歸結(jié)果

    首先,表3的第(1)和(2)列的實(shí)證結(jié)果檢驗(yàn)了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響渠道是否包括市場(chǎng)波動(dòng)。從表3中第(1)列回歸結(jié)果可以看出,隨著市場(chǎng)波動(dòng)的加劇,經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)基于CoVaR度量的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)影響強(qiáng)度會(huì)顯著增加。表3中第(2)列回歸結(jié)果顯示,隨著市場(chǎng)波動(dòng)的加劇,經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)基于SES度量的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)影響強(qiáng)度同樣會(huì)顯著增加。因此,該實(shí)證分析結(jié)果表明,經(jīng)濟(jì)政策不確定性會(huì)通過市場(chǎng)波動(dòng)渠道來加劇對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響。

    其次,表3的第(3)和(4)列的實(shí)證結(jié)果檢驗(yàn)了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響渠道是否包括融資流動(dòng)性。從表3中第(3)列回歸結(jié)果可以看出,隨著融資流動(dòng)性度量指標(biāo)的增加,即融資流動(dòng)性的降低,經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)基于CoVaR度量的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)影響強(qiáng)度會(huì)顯著增加。表3中第(4)列回歸結(jié)果同樣表明,隨著融資流動(dòng)性度量指標(biāo)的增加,即融資流動(dòng)性的降低,經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)基于SES度量的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)影響強(qiáng)度將會(huì)顯著增加。因此,經(jīng)濟(jì)政策不確定性會(huì)通過融資流動(dòng)性渠道來加劇對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響。

    最后,基于該部分實(shí)證分析結(jié)果,筆者發(fā)現(xiàn),經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響渠道包括市場(chǎng)波動(dòng)和融資流動(dòng)性,本文的假設(shè)2和假設(shè)3成立。厘清經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響渠道,可以為防范和化解由經(jīng)濟(jì)政策不確定性帶來的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)提供參考。當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加時(shí),我國政府部門可以通過降低市場(chǎng)波動(dòng)、增加金融市場(chǎng)融資流動(dòng)性來阻隔經(jīng)濟(jì)政策不確定性向系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)的路徑,有效降低和化解系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。

    3.穩(wěn)健性檢驗(yàn)。為了增強(qiáng)本文結(jié)論的穩(wěn)健性,筆者還從以下幾個(gè)方面開展了穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

    第一,在實(shí)證分析中,筆者結(jié)合現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)Co-VaR計(jì)算中的分位點(diǎn)q取值為5%,那么當(dāng)該分位點(diǎn)數(shù)值發(fā)生改變時(shí),是否會(huì)影響本文的實(shí)證分析結(jié)論呢?為此,筆者分別將分位點(diǎn)q的取值賦值為0.01%、0.05%、0.1%、0.5%、1%,以預(yù)測(cè)在不同危機(jī)水平下金融機(jī)構(gòu)之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng),并利用這五個(gè)分位水平下的CoVaR值進(jìn)行回歸分析?;貧w分析結(jié)果與上述實(shí)證結(jié)果類似,本文得到的結(jié)論仍然成立。

    第二,在上述回歸分析中,筆者沒有考慮金融機(jī)構(gòu)層面的因素,如果考慮金融機(jī)構(gòu)層面的因素,上述實(shí)證分析結(jié)論的穩(wěn)健性將會(huì)受到質(zhì)疑。為此,筆者在回歸分析中引入銀行/年份固定效應(yīng)模型,以控制銀行層面因素對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響?;貧w結(jié)果同樣沒有顯著差異,上述結(jié)論仍然成立。

    第三,實(shí)際上學(xué)術(shù)界對(duì)于系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量方式并沒有達(dá)成一致,本文對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的度量主要采用了基于CoVaR和SES的兩種度量方式,存在一定的局限性,由此可能導(dǎo)致實(shí)證結(jié)論存在偶然性。為此,筆者采用了金融體系巨災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)(CATFIN)[27]和尾部依賴(Tail Dependence)[28]分別從宏觀和微觀兩個(gè)視角進(jìn)一步對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量,并重復(fù)上文所有實(shí)證檢驗(yàn)步驟,上述實(shí)證結(jié)果仍然成立。

    基于上述穩(wěn)健性檢驗(yàn),筆者認(rèn)為本文得到的經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)存在影響、經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)路徑包括市場(chǎng)波動(dòng)渠道和融資流動(dòng)性渠道的結(jié)論是穩(wěn)健的。

    五、結(jié)論與政策建議

    為了應(yīng)對(duì)市場(chǎng)不確定性沖擊,近年來,我國政府部門也制定實(shí)施了一系列金融方面的經(jīng)濟(jì)政策,伴隨而來的是我國經(jīng)濟(jì)政策不確定性逐漸走高。隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性逐漸增加,經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)和金融穩(wěn)定的影響受到了廣泛的關(guān)注。基于此,本文利用2007~2017年我國經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)和金融相關(guān)數(shù)據(jù),實(shí)證分析了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響機(jī)制。

    實(shí)證分析結(jié)果顯示,隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性逐漸增加,我國銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)也顯著增加。當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性每增加一個(gè)單位時(shí),基于CoVaR度量的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)顯著增加0.043個(gè)單位,基于SES度量的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)顯著增加0.285個(gè)單位。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn),經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響渠道主要包括市場(chǎng)波動(dòng)和融資流動(dòng)性??梢钥闯?,經(jīng)濟(jì)政策不確定性也是系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的重要來源之一,會(huì)通過市場(chǎng)波動(dòng)和融資流動(dòng)性兩條途徑放大系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

    為了防范并化解系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)、維持金融系統(tǒng)穩(wěn)定,需要對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性因素進(jìn)行管控。我國政府部門在制定金融方面的經(jīng)濟(jì)政策時(shí),不僅需要考慮經(jīng)濟(jì)政策帶來的經(jīng)濟(jì)成本,同樣需要將經(jīng)濟(jì)政策不確定性產(chǎn)生的政策成本納入考慮范疇。當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加時(shí),我國政府部門可以通過降低市場(chǎng)波動(dòng)、增加金融市場(chǎng)融資流動(dòng)性來阻隔經(jīng)濟(jì)政策不確定性向系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)的路徑,有效降低和化解系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。具體來看,筆者建議從以下幾個(gè)方面著手:

    首先,建立并完善政策解讀說明機(jī)制。建議財(cái)政部、中國人民銀行、中國證券監(jiān)督管理委員會(huì)、中國銀行保險(xiǎn)監(jiān)督管理委員會(huì)以及國家外匯管理局等經(jīng)濟(jì)金融管理部門建立并完善政策解讀說明機(jī)制。在制定新的經(jīng)濟(jì)金融相關(guān)政策時(shí),通過政策解讀說明機(jī)制針對(duì)政策可能引發(fā)的疑惑及時(shí)解答和說明,消除政策制定引起的經(jīng)濟(jì)政策不確定性。與此同時(shí),相關(guān)經(jīng)濟(jì)金融政策制定部門需要維持經(jīng)濟(jì)金融政策的穩(wěn)定性,防止政策頻繁修訂帶來的經(jīng)濟(jì)政策不確定性。通過完善的政策解讀說明機(jī)制,有效降低和消除市場(chǎng)對(duì)經(jīng)濟(jì)政策的誤解和謬傳,幫助市場(chǎng)主體加強(qiáng)對(duì)政策的理解,從源頭降低經(jīng)濟(jì)政策不確定性,有效遏制其向系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)。

    其次,健全經(jīng)濟(jì)政策負(fù)面輿情監(jiān)測(cè)和引導(dǎo)機(jī)制。除了遏制、消除經(jīng)濟(jì)政策不確定性形成的源頭,同樣需要對(duì)市場(chǎng)中已經(jīng)產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)政策不確定性進(jìn)行防控。中國人民銀行等相關(guān)經(jīng)濟(jì)金融政策制定部門應(yīng)健全經(jīng)濟(jì)政策負(fù)面輿情監(jiān)測(cè)和引導(dǎo)機(jī)制,及時(shí)監(jiān)測(cè)并發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)政策負(fù)面輿情,并針對(duì)負(fù)面輿情進(jìn)行澄清和正確引導(dǎo),防控負(fù)面輿情的進(jìn)一步擴(kuò)大,有效控制經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增長態(tài)勢(shì)。

    最后,完善融資流動(dòng)性的實(shí)時(shí)補(bǔ)給機(jī)制。經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的傳導(dǎo)機(jī)制的重要一環(huán)是金融市場(chǎng)的融資流動(dòng)性?;诖耍梢葬槍?duì)金融經(jīng)濟(jì)政策不確定性狀況,建立融資流動(dòng)性的實(shí)時(shí)補(bǔ)給機(jī)制。在經(jīng)濟(jì)政策不確定性程度較高的時(shí)期,通過融資流動(dòng)性的補(bǔ)給機(jī)制向金融市場(chǎng)提供更多的融資流動(dòng)性,維持市場(chǎng)融資環(huán)境的穩(wěn)定性。通過提高并維持金融市場(chǎng)融資流動(dòng)性,可以有效阻隔經(jīng)濟(jì)政策不確定性向系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo),防范并化解系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn),維持金融市場(chǎng)穩(wěn)定。

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