舒長江+胡援成+樊嬙

[摘要] 本文基于資金循環(huán)理論基礎(chǔ)，利用2010Q4—2015Q4季度相關(guān)指標數(shù)據(jù)，構(gòu)建了包含金融市場多項資產(chǎn)價格波動的FCI指數(shù)和商業(yè)銀行脆弱性代理變量，建立了兩者之間多元線性回歸與VAR模型，并通過脈沖響應(yīng)函數(shù)，得出FCI指數(shù)的表達式。研究結(jié)果一致表明，無論是線性回歸模型還是VAR模型，房地產(chǎn)價格、人民幣有效匯率價格波動是造成商業(yè)銀行脆弱性的主要擾動源，其擾動貢獻值高達71%；同時進一步分析得出FCI指數(shù)是商業(yè)銀行脆弱度的單項格蘭杰原因，并就當下正確處理好房地產(chǎn)去庫存與防風(fēng)險、人民幣國際化改革與國內(nèi)金融穩(wěn)定、金融分業(yè)監(jiān)管與加強協(xié)調(diào)溝通之間的關(guān)系提出了相關(guān)對策建議。

[關(guān)鍵詞]資金循環(huán) 金融窖藏 FCI指數(shù) 商業(yè)銀行脆弱性

Abstract：This paper based on the theory of capital circulation， using 2010Q4 - 2015Q4 quarter data，Construct containing the financial markets， a number of assets price fluctuation FCI index and commercial bank fragility proxy variables， between multiple linear regression and the VAR model is established， and through the impulse response function， index （FCI） expressions are derived. Consistent results show that， regardless of the linear regression model and VAR model， the real estate price， price fluctuation of RMB effective exchange rate is caused by a commercial bank fragility of the main disturbance sources with the disturbance with values up to 71%；At the same time， it is concluded that the FCI index is the single reason for the weakness of commercial banks Granger.And on the right now to deal with real estate to inventory and anti risk， the internationalization of the RMB reform and domestic financial stability， financial supervision and strengthen the coordination of the relationship between the communication and the relevant countermeasures and suggestions.

Keywords：Capital circulation； financial hoarding； FCI index； commercial bank fragility

一 引 言

2008年的美國次貸危機發(fā)生至今，學(xué)界和實務(wù)界一直在反思一個問題：在利率、物價和國內(nèi)實體經(jīng)濟運行平穩(wěn)的情況下，為什么會突然出現(xiàn)金融危機，因而引發(fā)經(jīng)濟崩潰？通過梳理20世紀80年代日本“泡沫經(jīng)濟”破滅引發(fā)的經(jīng)濟蕭條、90年代末東南亞爆發(fā)的經(jīng)濟危機和二十一世紀初的南美金融危機，不難發(fā)現(xiàn)它們有一個共同的特征：金融危機擾動源不是來自熟悉的宏觀經(jīng)濟直接構(gòu)成要素，而是金融市場，特別是資產(chǎn)價格的大幅波動。近年來國內(nèi)資產(chǎn)價格的劇烈波動，引發(fā)了社會的廣泛關(guān)注。典型的事例如2014年11月20日到12月8日，短短12個交易日時間，經(jīng)歷漫漫7年熊市的中國股市暴漲20%多，迎來了一場轟轟烈烈的“瘋?！毙星?；但好景不長，2015年6月15日到7月8日，短短17個交易日，A股從5178點暴跌到3507點，股指暴跌了1671點，出現(xiàn)連續(xù)多日的千股跌停的壯觀場面；在匯市， 2015年8月11日央行意外讓人民幣貶值2%，創(chuàng)逾20年來最大跌幅，觸及三年新低。第二日人民幣續(xù)跌，人民幣兌美元即期跌至6.44元，創(chuàng)2011年8月以來最低，引發(fā)市場波瀾。不難發(fā)現(xiàn)，這些資產(chǎn)價格劇烈波動背后都伴隨著資金的頻繁流動，嚴重危害整個金融體系的穩(wěn)定性，極易引發(fā)整個金融系統(tǒng)的脆弱性風(fēng)險。目前，我國的金融體系是以銀行為主導(dǎo)的，銀行在整個金融體系發(fā)揮著舉足輕重的作用，由資產(chǎn)價格波動引發(fā)的我國金融體系的脆弱性，主要表現(xiàn)為商業(yè)銀行脆弱性。前我國商業(yè)銀行已經(jīng)發(fā)展為大型國有控股商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行以及家農(nóng)村商業(yè)銀行等多種類型商業(yè)銀行并存格局，并且商業(yè)銀行存款保險制度已于2015年5月1日起正式實施，表明國家不再對商業(yè)銀行進行信用背書。與此同時，現(xiàn)有實體經(jīng)濟宏觀數(shù)據(jù)表明，曾出現(xiàn)于上世紀80年代西方國家的“現(xiàn)代市場經(jīng)濟之謎”現(xiàn)象在我國有顯露的跡象，即出現(xiàn)了低通脹與資產(chǎn)價格迅速上升并存。在此背景下，從資金循環(huán)新視角研究資產(chǎn)價格波動對我國商業(yè)銀行的脆弱性影響，避免可能由此引發(fā)的系統(tǒng)性金融危機具有重大的現(xiàn)實意義。

鑒于此，本文依據(jù)資金循環(huán)理論，對我國資產(chǎn)價格的波動深層次原因進行理論上的系統(tǒng)推導(dǎo)，揭示資產(chǎn)價格波動的擾動源進而傳導(dǎo)商業(yè)銀行脆弱性的內(nèi)在機理，然后用FCI指數(shù)（金融條件指數(shù)）作為整個金融市場資產(chǎn)價格波動的代理變量；通過量化指標分析方法和因子分析法提取商業(yè)銀行脆弱性代理變量，建立計量模型，利用我國2004Q2至2015Q3度數(shù)據(jù)，對資產(chǎn)價格多向性波動與商業(yè)銀行脆弱性進行實證檢驗。本文的新意在于：（1）從資金循環(huán)視角剖析資產(chǎn)價格波動的擾動源，進而分析資產(chǎn)價格波動與商業(yè)銀行脆弱性的關(guān)系，使得分析結(jié)果更具微觀基礎(chǔ)；（2）首次采用FCI指標作為金融市場資產(chǎn)價格的聯(lián)合代理變量來分析商業(yè)銀行脆弱性，優(yōu)于現(xiàn)有文獻對單個市場進行考慮的局限。

本文包括六部分，余下的結(jié)構(gòu)安排如下：第二部分為文獻回顧，第三部分為基本理論模型，第四部分為模型構(gòu)建，第五部分為實證結(jié)果分析，第六部分為結(jié)論和建議。

二 文獻回顧

通過對比歷次經(jīng)濟危機或貨幣危機，不難發(fā)現(xiàn)一個共同點：危機期間及其前后資金頻繁流出入該國境內(nèi)形成外部沖擊，滯留資金反復(fù)炒做，資產(chǎn)交易量明顯放大，資產(chǎn)價格大幅波動，經(jīng)濟穩(wěn)定性遭受重挫，國家經(jīng)濟安全面臨空前挑戰(zhàn)。這些現(xiàn)象已經(jīng)引起了學(xué)術(shù)界的高度重視，現(xiàn)有文獻對交易量與資產(chǎn)價格波動之間關(guān)系進行了詳細闡述。Lamoureux & Lastrapes（1990）[1]首次把交易量引入GARCH 模型的條件方差方程中，研究發(fā)現(xiàn)交易量的系數(shù)變得非常顯著，而以前對價格波動產(chǎn)生沖擊的影響因素卻變得不顯著，論證了交易量和股價波動是由某個共同的因素驅(qū)動的，同時也證明了交易量對股價波動有很強的解釋作用；Brailsford（1996）[2]通過對澳大利亞股票市場的相關(guān)數(shù)據(jù)進行分析后得出了一致的結(jié)論；Marsh & Wagner（2000）[3]利用 GARCH-M模型分析了七個發(fā)達國家股市交易量與價格波動之間的關(guān)系，研究表明在絕大多數(shù)的市場上，交易量對收益率條件方差具有一定的解釋作用，然而在美國市場上，交易量可以完全解釋 GARCH 效應(yīng)；Lee et al.（2001）[4]研究了中國股票市場上的量價關(guān)系，發(fā)現(xiàn)在中國市場上交易量對股票價格波動的影響并不顯著；此外，還有學(xué)者通過將交易量細化成了平均單筆交易的數(shù)量和交易頻率，分別研究它們與價格波動之間的關(guān)系。Back & Baruch（2007）[5]、Ozsoylev & Takayama（2010）[6]等認為股價波動與平均單筆交易的數(shù)量之間存在正相關(guān)關(guān)系，而Louhichi（2011）[7]認為股價波動與交易頻率之間存在正相關(guān)關(guān)系。國內(nèi)學(xué)者李雙成等（2006）[8]利用非對稱成分 GARCH-M 模型研究了滬深股市的量價關(guān)系，研究表明在深市短期內(nèi)價格波動持續(xù)性的部分可以由交易量來解釋，而在滬市短期內(nèi)的價格波動持續(xù)性可以完全由交易量來進行解釋；在滬深兩市上，短期內(nèi)的價格波動主要可以由非預(yù)期的交易量來解釋；相對于相同程度的負的交易量，正的交易量沖擊對短期內(nèi)價格波動的影響程度更高；王春峰等（2007）[9]基于信息不對稱理論對滬市的交易行為與價格波動的之間關(guān)系進行了分析，研究表明相對于交易的頻率，平均單筆交易的數(shù)量含有較多價格波動持續(xù)性的信息，對價格的波動具備更好的解釋作用，并且交易的規(guī)模不同，它們對價格波動的沖擊作用也就不同，其中最大筆的交易對價格波動的沖擊作用最大。

資產(chǎn)價格波動與商業(yè)銀行脆弱性之間是否存在重要關(guān)系？現(xiàn)有文獻主要兩方面進行闡述。一是資產(chǎn)價格波動的傳遞效應(yīng)與金融脆弱性。Kaminsky & Reinhart（1999）[10]以墨西哥金融危機和亞洲金融危機為例，分析了銀行危機與貨幣危機的關(guān)系；Wilson（2002）[11]通過對美國早期歷史上四次主要的股票市場崩潰和金融危機分析，發(fā)現(xiàn)在資產(chǎn)價格波動與金融危機之間存在高度的相關(guān)性；Goetz von Peter（2004）[12]建立了一個世代交替的宏觀經(jīng)濟學(xué)模型，探討了資產(chǎn)價格與銀行脆弱新機構(gòu)之間的雙向互動機理，分析結(jié)果表明，在資產(chǎn)價格的下降與銀行危機之間存在一個非線性的、間接的和相互反饋的關(guān)系；Shin（2006）[13]圍繞資本金變動的影響，分析了房地產(chǎn)價格波動與金融穩(wěn)定之間的關(guān)系；Danfelessson & Zigrand（2008）[14]建立了引入異質(zhì)投資者的多資產(chǎn)定價均衡模型，發(fā)現(xiàn)過度杠杠化與搭便車行為引致的過度風(fēng)險承擔是系統(tǒng)性風(fēng)險產(chǎn)生的原因，進而說明資產(chǎn)價格波動是引發(fā)金融脆弱的重要原因；桂荷發(fā)、鄒朋飛、嚴武（2008）[15]運用我國1996年第一季度至2006年第四季度的數(shù)據(jù)，采用五變量的VAR模型對我國銀行信貸與股票價格之間的動態(tài)關(guān)系進行實證分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)股票價格的上漲會導(dǎo)致銀行信貸的擴張，但信號信貸的增加并不必然導(dǎo)致股票價格指數(shù)的顯著上漲。二是資產(chǎn)價格波動的不對稱性與金融脆弱性。Bernanke、Gertler和Gilchrist（1996）[16]從金融加速器的角度分析資產(chǎn)價格與銀行信貸相互加強的作用機制。他們從抵押物的視角分析了資產(chǎn)價格波動與銀行信用擴張、收縮相互影響機理。研究認為，金融資本的短缺與借款者財務(wù)質(zhì)量的下降共同導(dǎo)致了銀行信貸規(guī)模的縮減；Koriinek（2009）[17]構(gòu)建了一個考慮外部性的資產(chǎn)定價模型，分析了強負向沖擊的金融加速效應(yīng)，進而驗證了資產(chǎn)價格波動對金融脆弱性的引發(fā)和放大作用；胡援成、舒長江（2015）[18]利用2005 年1 季度至2014 年1 季度數(shù)據(jù)，基于金融加速器原理檢驗了利率沖擊對我國商業(yè)銀行脆弱性的影響。研究結(jié)果表明，面對利率沖擊，基于脆弱性的不同類型商業(yè)銀行不僅存在差異顯著的的金融加速器效應(yīng)，并且還呈現(xiàn)出顯著的非線性、非對稱性差異特征。

現(xiàn)有文獻表明，資產(chǎn)價格波動與商業(yè)銀行脆弱性之間存在緊密互動關(guān)系，但現(xiàn)有研究表現(xiàn)于側(cè)重單項影響關(guān)系，缺乏針對互動關(guān)系的融合多項關(guān)鍵變量的分析框架和相關(guān)研究；隨著金融體系的日益完善，多種金融資產(chǎn)市場，包括股票市場、房地產(chǎn)市場、外匯市場、貨幣市場等相互交織、相互影響，具有“共振效應(yīng)”，這些資產(chǎn)的波動呈現(xiàn)雙向性，現(xiàn)有研究往往僅關(guān)注資產(chǎn)價格波動的方向單一和資產(chǎn)價格單一影響，對多種資產(chǎn)價格聯(lián)合波動與商業(yè)銀行脆弱性相互作用全過程的完整分析較少；同時，現(xiàn)有文獻僅僅把資產(chǎn)價格波動當成一種表面現(xiàn)象來看待，缺乏對資產(chǎn)價格波動成因的深入分析，因此研究還需要深入。

三 基本理論模型

本文從實體經(jīng)濟與金融虛擬經(jīng)濟的關(guān)系出發(fā)，以資金循環(huán)流動為紐帶，借鑒Binswanger（1997）建模思路構(gòu)建了一個包括家庭部門、企業(yè)部門、金融部門、政府部門和國外部門的五部門資金循環(huán)流量模型（如圖1）。與Binswanger用來分析金融部門對實體經(jīng)濟的影響不同，本文嘗試運用資金循環(huán)流量模型來解釋資產(chǎn)價格的波動，從而有機地搭建起與實體經(jīng)濟運行相關(guān)聯(lián)的資產(chǎn)價格波動的擾動源。模型重點關(guān)注的是實體經(jīng)濟的貨幣流量如何“漏”進出金融循環(huán)中去的，并且希望能通過研究流進或流出的貨幣量來解釋金融市場中資產(chǎn)價格的變動。

模型假設(shè)：

（1）資金循環(huán)發(fā)生在兩個時期，時期長短不影響分析結(jié)果；

（2）資金能夠在五部門之間連續(xù)循環(huán)流動；

（3）居民通過向企業(yè)提供勞動力獲取收入，并通過購買商品進行消費；

（4）企業(yè)部門通過利用循環(huán)中的貨幣來發(fā)放工資，這些資金在不同時期不會消失；

那么，根據(jù)一定時間內(nèi)資金供給的流量應(yīng)該等于資金需求的流量原則，得出一般均衡式：

其中，等式左邊反映了 時期資金的需求， 是總投資， 是消費， 是從產(chǎn)業(yè)循環(huán)進入金融循環(huán)的貨幣量， 、 、 分別代表政府的公共支出、稅收收入和轉(zhuǎn)移支付。等式右邊表示 時期資金的供給， 是總貨幣收入， 是折舊的貨幣融資， 是從金融循環(huán)中退出的資金， 是資金供給變化量， 表示經(jīng)常項目的盈余， 為當期資本項目的盈余。進行移項后，可以得到：

通過模型可知，貨幣現(xiàn)金通過金融機構(gòu)轉(zhuǎn)化為信用后，在現(xiàn)代經(jīng)濟中形成了兩個既有聯(lián)系，又相互獨立的循環(huán)系統(tǒng)，即用于經(jīng)濟實體的“產(chǎn)業(yè)循環(huán)”和用于金融交易的“金融循環(huán)”。我們定義在一定時期內(nèi)流入金融部門而沒有全部從金融部門流出的資金稱之為“金融窖藏”，其包含國內(nèi)資金“金融窖藏”和國外資金“金融窖藏”。由式（2）可知，從產(chǎn)業(yè)循環(huán)進入金融循環(huán)的“金融窖藏”有兩個來源，一是國內(nèi)資金“金融窖藏”，即儲蓄盈余 和貨幣增量 ，其大小分別取決于真實基準利率與貨幣政策的寬松；二是國外資金“金融窖藏”，經(jīng)常項目的盈余 和資本項目的盈余 ，二者大小取決于匯率水平和資本開放水平。這些“金融窖藏”脫實向虛，滯留在金融體系內(nèi)（股市、債市、房市、期市等）空轉(zhuǎn)，必然導(dǎo)致實體經(jīng)濟因融資不足而萎縮，同時也會造成金融體系資產(chǎn)價格大幅上漲，通過資產(chǎn)價格泡沫的傳導(dǎo)，制造虛假繁榮的景象，一旦這些“金融窖藏”大量從金融體系逃離，泡沫破滅，引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險（傳導(dǎo)機理見圖2）。

四 計量模型

由式（2）可知，資金頻繁流動而形成的“金融窖藏”是導(dǎo)致資產(chǎn)價格波動的擾動源，資產(chǎn)價格波動通過銀行體系和金融市場的傳導(dǎo)，造成了整個金融的脆弱性。下面通過上述理論原理，遵循“金融窖藏”資金來源，構(gòu)建資產(chǎn)價格波動與商業(yè)銀行脆弱性的計量模型。鑒于數(shù)據(jù)的可獲性，本文選取2010Q4—2015Q4數(shù)據(jù)。

（一）變量選取與數(shù)據(jù)說明

（1）資產(chǎn)價格波動代理變量的選取

根據(jù)資產(chǎn)價格波動擾動源的分析，本文認為FCI指數(shù)是資產(chǎn)價格波動比較合適的代理變量，根據(jù)Goodhart、Hofmann（2000）[19]的定義，F(xiàn)CI為短期利率、有效匯率、房地產(chǎn)價格和股票價格的加權(quán)平均數(shù)，用公示表示為：

其中， 是 中資產(chǎn) 的相對權(quán)重，且 ； 是資產(chǎn) 在 時期的價格， 是資產(chǎn) 的長期趨勢或均衡值， 為缺口變量，表示變量實際值與其長期趨勢或均衡值的偏離。由于貨幣供應(yīng)量對商業(yè)銀行也具有沖擊，現(xiàn)有文獻也有把貨幣供應(yīng)量考慮進來，但鑒于短期利率、匯率等指標暗含了貨幣供應(yīng)量，本文不考慮貨幣供應(yīng)量，相關(guān)數(shù)據(jù)技術(shù)處理如下（見表1）：

（1）真實短期利率（Rr）：采用銀行間7天同業(yè)拆借利率的季度加權(quán)平均數(shù)減去同期的CPI通脹率作為事后真實短期利率的代理指標，標記為 ，數(shù)據(jù)來源于中宏經(jīng)濟數(shù)據(jù)庫；

（2）真實房地產(chǎn)價格（Rh）：采用國房景氣指數(shù)作為房地產(chǎn)價格的代理變量。由季度環(huán)比數(shù)據(jù)計算得到以2009年為定基的真實國房景氣指數(shù)的季度數(shù)據(jù)， 標記為 ，數(shù)據(jù)來源于中宏經(jīng)濟數(shù)據(jù)庫；

（3）人民幣真實有效匯率指數(shù)（Re）：數(shù)據(jù)來源于國際貨幣基金組織的《國際金融統(tǒng)計》，匯率采用間接標價法，標記為 ；

（4）真實股權(quán)價格指數(shù)（Rs）：股票價格指數(shù)采用上證綜合指數(shù)，數(shù)據(jù)來源于上海證券交易所。真實股權(quán)價格指數(shù)由名義指數(shù)除以同期CPI指數(shù)得到，標記為 ；

（5）估計長期趨勢：本文采取封北麟、王貴民（2006）的做法，利用樣本期內(nèi)真實短期利率均值作為其長期趨勢，其余變量使用Hodrick—Prescott濾波計算長期趨勢或者均衡值。

（6） 權(quán)重估計：根據(jù)國際經(jīng)驗，本文將采用VAR模型廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)來估計各資產(chǎn)變量在FCI指數(shù)中的權(quán)重斌，從而得到我國FCI的經(jīng)驗表達式。

其中： 分別代表相關(guān)指標的均衡值。

（2）商業(yè)銀行脆弱性代理變量的選取

關(guān)于商業(yè)銀行脆弱性的度量，現(xiàn)有文獻主要有以下三種方法：一是Kaminsky等（1997）提出的信號分析法；二是Frankel、Rose（1996）提出的概率單位模型，如Logit模型和Probit模型；三是Sachs等（1996）提出的橫截面回歸模型，簡稱STV模型。在具體指標的選取上，目前理論界沒有一致的看法。本文借鑒國外通行做法，結(jié)合脆弱性概念和數(shù)據(jù)的可獲性，選取不良貸款率（NPLA）、資本充足率（CAR）、存貸款比率（DLA）、資產(chǎn)利潤率（ROA）、累計外匯敞口頭寸比率（CFEER）等微觀量化指標對商業(yè)銀行脆弱度進行測度。其中不良貸款率反映了銀行的信用風(fēng)險指標、資本充足率反映了銀行資本充足指標、存貸款比率反映了銀行流動性指標、資產(chǎn)利潤率反映了銀行資產(chǎn)的盈利指標、累計外匯敞口頭寸比率反映了銀行資產(chǎn)的市場風(fēng)險指標，所有數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫（見表2）。根據(jù)Mckinnon、Pill（1997）[20]以及巴塞爾協(xié)議Ⅲ關(guān)于商業(yè)銀行脆弱性指標和相應(yīng)的臨界值（見表3），將上述分指標原始數(shù)據(jù)映射為相應(yīng)的脆弱程度值。例如：2010Q4不良貸款率為1.14%，對照表3，現(xiàn)將其對應(yīng)到區(qū)間0-5，計算可得：（1.14-0）÷（5-0）=22.8%，，按相同比例將其映射到脆弱性程度區(qū)間0—20，故其賦值結(jié)果為：0+（20-0）×22.8%=4.6，脆弱性程度在安全范圍內(nèi)，其他指標賦值過程為同樣原理；然后利用因子分析法，獲得不良貸款率、資本充足率、存貸款比率、累計外匯敞口頭寸比率等權(quán)重分別為0.52、0.27、0.12、0.05、0.04，計算商業(yè)銀行脆弱性測度的最終指標BF（見表4）。

（3）模型設(shè)立

本文首先建立商業(yè)銀行脆弱性與FCI指數(shù)之間的多元線性回歸基準模型，分析多個金融市場對商業(yè)銀行脆弱性的影響，由于選取的各個市場指標之間的數(shù)值相差較大，所有數(shù)據(jù)采用標準化法對其進行無量綱化處理?；鶞誓Ｐ驮O(shè)立如下：

其中 代表商業(yè)銀行脆弱性， 代表真實利率缺口， 代表真實房地產(chǎn)缺口，

代表人民幣真實有效匯率指數(shù)缺口， 代表真實股權(quán)價格指數(shù)缺口； 代表隨機擾動項。 代表回歸系數(shù)。

基準模型（5）沒有考慮其它宏觀經(jīng)濟變量與金融環(huán)境變量對商業(yè)銀行脆弱性的影響，容易造成分析結(jié)果偏頗，因此，本文依據(jù)現(xiàn)有文獻對模型 （5）進行擴展，引入一些宏觀經(jīng)濟與金融環(huán)境控制變量，深入研究不同金融市場對商業(yè)銀行脆弱性的影響。這些控制變量包括宏觀控制變量：國生產(chǎn)總值增長率，全社會固定資產(chǎn)投資增長率；金融環(huán)境變量：銀行業(yè)市場集中度，貸款增長率。擴展模型如下：

其中， 代表國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率， 代表全社會固定資產(chǎn)投資增長率， 代表銀行業(yè)市場集中度， 代表貸款增長率，其它變量與式（5）相同。

最后，本文采用VAR模型，借用脈沖相應(yīng)函數(shù)、格蘭杰因果關(guān)系檢驗、方差分解等方法進一步分析我國金融市場價格波動與商業(yè)銀行脆弱性間的相互關(guān)系。VAR模型克服了原始的聯(lián)立方程組的不足，不需要事先把一些變量設(shè)定為內(nèi)生變量和外生變量，它的本質(zhì)在于如果一組變量之間有真實的聯(lián)立性，那么這些變量就應(yīng)平等地加以對待，而不應(yīng)該事先區(qū)分內(nèi)生和外生變量。

五 實證結(jié)果分析

（一）多元回歸分析

在回歸之前，所有數(shù)據(jù)進行了單位根檢驗，檢驗結(jié)果表明所有數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的，可以進行回歸分析。同時為了防止變量內(nèi)生性問題造成的偽回歸，在正式進行回歸之前通過Hausman檢驗法對變量進行內(nèi)生性檢驗，檢驗結(jié)果表明，變量之前存在內(nèi)生性問題，所以本文采用TSLT方法進行回歸，回歸結(jié)果表明（見表5），在不考慮控制變量的情況下，房地產(chǎn)價格指數(shù)波動對商業(yè)銀行具有顯著的負向影響，房地產(chǎn)價格指數(shù)上升有助于降低商業(yè)銀行脆弱性，人民幣有效匯率指數(shù)和上證指數(shù)價格波動對商業(yè)銀行脆弱性具有顯著的正向影響；研究結(jié)果還表明，利率價格變動對商業(yè)銀行脆弱性沒有顯著影響，這可能與我國利率市場化沒有完全放開有很大的關(guān)系。在分別加入宏觀與金融環(huán)境等控制變量后，將方程二、方程三與方程一對比，發(fā)現(xiàn)各變量系數(shù)都有所增大，尤其是房地產(chǎn)價格指數(shù)和人民幣有效匯率指數(shù)對商業(yè)銀行的脆弱性影響顯著性增強，對比方程二和方程三，發(fā)現(xiàn)無論是加入宏觀控制變量還是加入金融環(huán)境控制變量，房地產(chǎn)價格指數(shù)對商業(yè)銀行脆弱性影響都顯著增強。在將宏觀和金融環(huán)境控制變量同時加入后，通過方程四與方程一、方程二、方程三一一對比，發(fā)現(xiàn)所有變量回歸系數(shù)都在增大，變量更為顯著和具有經(jīng)濟意義。

（二）穩(wěn)健性檢驗

為了確保上述結(jié)果的可靠性，考慮我國資本管制現(xiàn)實，本文采用不良貸款率、資本充足率、存貸款比率指標替代原先的銀行脆弱性，作為回歸方程的因變量，進行穩(wěn)健性檢驗（見表6a）。另外，考慮到在樣本區(qū)間內(nèi)，2013年6月的“錢慌”事件對市場產(chǎn)生了巨大的影響，整個市場資金狀況在這個時間點出現(xiàn)了一個大的轉(zhuǎn)折，因此本文采用CHOW分割點來檢驗不同的子樣本估計方程是否具有顯著的差異（見表6b）。限于篇幅，本文只報告了基準模型（5）的回歸結(jié)果。從表6a可以看到，結(jié)果與上文沒有明顯區(qū)別，盡管回歸系數(shù)的數(shù)值略有變化，但不影響基本結(jié)果。表6b的Chow分割點檢驗表明，基準模型（5）無顯著的結(jié)構(gòu)變化。因此，所有穩(wěn)健性檢驗的結(jié)果都表明，本文的實證結(jié)果是穩(wěn)健與可靠的。

（三）VAR模型分析

（1）平穩(wěn)性檢驗

本文建立一個包含5個變量的結(jié)構(gòu)化VAR模型：商業(yè)銀行脆弱性測度指標BF、真實短期利率缺口GRR、真實房地產(chǎn)價格缺口GRH、真實股權(quán)價格指數(shù)缺口GRS、實際有效匯率缺口GRE。建立VAR模型的前提條件是要求各變量是平穩(wěn)的或者各變量之間滿足協(xié)整關(guān)系。通過對VAR模型進行滯后結(jié)構(gòu)的單位根檢驗，發(fā)現(xiàn)被估計的VAR模型所有根模的倒數(shù)均小于1，即位于單位圓內(nèi)，表明以上各變量是平穩(wěn)的（如圖3所示）。

（2）脈沖響應(yīng)分析

脈沖響應(yīng)函數(shù)可以提供給隨機誤差項上施加一個新息沖擊后對內(nèi)生變量的動態(tài)影響。按照AIC 準則和 SC 準則，借助計量軟件eviews6.0，采用10期滯后，可以獲得各個資產(chǎn)變量沖擊于商業(yè)銀行脆弱度之上的脈沖響應(yīng)函數(shù)。分析結(jié)果表明（見圖4）：所有變量對商業(yè)銀行脆弱性的影響具有滯后性，在第三期影響開始。房地產(chǎn)價格指數(shù)（GRH） 的單位新息擾動對商業(yè)銀行脆弱度沖顯著擊為負，直到第八期才開始為正，影響非常大，同時呈現(xiàn)出很強的周期性；人民幣實際有效匯率缺口（GRE）的單位新息擾動對商業(yè)銀行脆弱度的正向沖擊效應(yīng)很大，具有很長的持續(xù)性，說明境外資本頻繁流動會對商業(yè)銀行脆弱性具有明顯的短期擾動；真實股權(quán)價格指數(shù)缺口（GRS）的單位新息擾動對商業(yè)銀行脆弱性具有持續(xù)的正向沖擊效應(yīng)；真實短期利率缺口（GRR）的單位新息擾動對商業(yè)銀行脆弱度影響很微弱。

然后，通過標準的Cholesky分解識別結(jié)構(gòu)沖擊，可以得到向量自回歸模型商業(yè)銀行脆弱度的脈沖響應(yīng)函數(shù)，進而得到真實短期利率缺口GRR、真實房地產(chǎn)價格缺口GRH、真實股權(quán)價格指數(shù)缺口GRS、實際有效匯率缺口GRE、真實貨幣供應(yīng)量缺口GRM等5個變量1-10期具體反應(yīng)值的累計，以各變量累計值占總累計值的比重為權(quán)數(shù)，根據(jù)式（4），可以得到FCI表達式：

通過式（7）可知，在FCI指數(shù)構(gòu)成中，房地產(chǎn)價格所占比重最大，表明房地產(chǎn)價格波動對商業(yè)銀行脆弱性影響最大，這符合當前我國實際經(jīng)濟事實；其次是匯率，表明盡管在我國資本和金融賬戶還沒有完全放開情況下，匯率波動對商業(yè)銀行脆弱性影響不容忽視，股權(quán)價格指數(shù)所占比重位居第三，表明股指價格波動對商業(yè)銀行脆弱度的影響沒有我們經(jīng)驗想象的那么大，這與當下我國金融行業(yè)實行分業(yè)經(jīng)營有關(guān)；短期利率所占比重最小，表明其對商業(yè)銀行脆弱度影響最低。

（3）FCI指數(shù)與商業(yè)銀行脆弱度格蘭杰因果關(guān)系檢驗

在對FCI和商業(yè)銀行脆弱度進行格蘭杰因果檢驗之前，需要確定滯后階數(shù)，本文通過計算滯后8期以內(nèi)的各種信息標準，根據(jù)AIC（赤池信息）準則確定滯后階數(shù)為8。格蘭杰檢驗結(jié)果如表3所示，金融條件指數(shù)FCI不是商業(yè)銀行脆弱度Z的原因的概率僅為1.5%，非常小，相反， 商業(yè)銀行脆弱度Z不是FCI的原因的概率卻高達38.1%。因此，可以推斷FCI是引致商業(yè)銀行脆弱度Z的單向格蘭杰原因。

六 結(jié)論和建議

本文基于資金循環(huán)視角，利用相關(guān)指標的2010Q4—2015Q4季度數(shù)據(jù)，構(gòu)建了包含金融市場多項資產(chǎn)價格波動的FCI指數(shù)和商業(yè)銀行脆弱度代理變量，建立了兩者之間多元線性回歸與VAR模型，通過脈沖響應(yīng)函數(shù)和格蘭杰因果關(guān)系分析，得出FCI指數(shù)的表達式。研究結(jié)果一致表明，無論是線性回歸模型還是VAR模型，房地產(chǎn)價格、匯率價格波動是造成商業(yè)銀行脆弱性的主要擾動源，其擾動貢獻值高達71%；同時進一步分析得出FCI指數(shù)是商業(yè)銀行脆弱度的單項格蘭杰原因。研究結(jié)論對當下我國金融市場改革具有重要的借鑒意義，要正確處理好以下三方面之間的關(guān)系。

（1）要處理好房地產(chǎn)去庫存與防風(fēng)險的關(guān)系。從當前房地產(chǎn)行業(yè)融資渠道來看，其絕大多數(shù)資金來源于商業(yè)銀行的信貸，當下房地產(chǎn)去庫存無疑會加劇房企資金鏈緊張，容易引發(fā)更多房企倒閉、跑路以及產(chǎn)生大量的不良貸款問題，這必然會加劇商業(yè)銀行的脆弱性。要在有效控制風(fēng)險的前提下，加大對那些經(jīng)營效率高、庫存去化速度快的房企給予資金支持，協(xié)助房企之間并購重組，堅決防范由去庫存而引起的銀行系統(tǒng)性風(fēng)險。

（2）要處理好人民幣國際化改革與銀行穩(wěn)定之間的關(guān)系。當下人民幣國際化是趨勢所然，也是目前我國金融體制改革的重要方向。人民幣國際化可以降低匯率風(fēng)險、緩解外匯儲備壓力、獲取鑄幣稅、推動金融體系建設(shè)、提高國際地位。與此同時，人民幣國際化后，我國資本和金融賬戶完全放開，境外資本可以隨時流入和流出，人民幣會時刻成為國際炒家狙擊的對象，加大匯率的波動性，這勢必加大銀行的脆弱性。因此，在加快人民幣國際化的進程中，前提是必須要提升好我國銀行機構(gòu)抗擊匯率波動的承受力，做好銀行機構(gòu)匯率波動壓力測試，健全銀行機構(gòu)監(jiān)管指標，夯實銀行機構(gòu)微觀穩(wěn)定基礎(chǔ)。

（3）要處理好金融分業(yè)監(jiān)管與加強協(xié)調(diào)溝通之間的關(guān)系。近來頻繁顯露的局部風(fēng)險特別是近期資本市場的劇烈波動充分說明，現(xiàn)行分業(yè)監(jiān)管框架已不適應(yīng)我國金融業(yè)發(fā)展的需求，金融機構(gòu)“跨界”的綜合化經(jīng)營的現(xiàn)實，需要加強監(jiān)管部門之間的協(xié)調(diào)，應(yīng)建立完善包括貨幣政策、信貸政策和金融監(jiān)管政策在內(nèi)的“三位一體”的宏觀審慎政策框架體系，并通過各種政策之間的合理協(xié)調(diào)和有效搭配，促進金融和實體經(jīng)濟的穩(wěn)定運行。

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