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。