逯進(jìn) 王金濤

內(nèi)容提要：基于宏觀經(jīng)濟(jì)演化視角，本文構(gòu)建經(jīng)濟(jì)政策不確定性、金融穩(wěn)定與波動(dòng)的分析框架，運(yùn)用TVP-SV-VAR模型解析相互之間的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)及非對(duì)稱性。結(jié)果表明：在2012年之前，經(jīng)濟(jì)政策不確定性在中期和長期內(nèi)會(huì)加劇經(jīng)濟(jì)波動(dòng)，金融穩(wěn)定的變化也助推了經(jīng)濟(jì)波動(dòng);2012年之后，經(jīng)濟(jì)政策不確定性在短期和中期內(nèi)加劇了經(jīng)濟(jì)波動(dòng)，且金融穩(wěn)定和經(jīng)濟(jì)波動(dòng)呈現(xiàn)交互影響的聯(lián)動(dòng)特征;在2015年之前，經(jīng)濟(jì)政策不確定性加劇或趨緩態(tài)勢在短期內(nèi)降低了金融穩(wěn)定性;在2015年之后，經(jīng)濟(jì)政策不確定性加劇在中期和長期內(nèi)降低了金融穩(wěn)定性，而經(jīng)濟(jì)政策不確定性趨緩的態(tài)勢有利于維護(hù)金融穩(wěn)定。金融穩(wěn)定性的降低在短期和中期內(nèi)會(huì)加劇經(jīng)濟(jì)波動(dòng)，金融穩(wěn)定性增強(qiáng)在短期和中期內(nèi)有助于平抑經(jīng)濟(jì)波動(dòng)。

關(guān)鍵詞：經(jīng)濟(jì)政策不確定性;金融穩(wěn)定;經(jīng)濟(jì)波動(dòng);TVP-SV-VAR

中圖分類號(hào)：F015 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1001-148X（2020）05-0026-08

我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài)以來，企業(yè)投資回報(bào)率趨降、市場需求趨于飽和，金融發(fā)展在資本逐利的驅(qū)動(dòng)下偏離了服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的本源，金融資源在金融體系內(nèi)部空轉(zhuǎn)。經(jīng)濟(jì)“脫實(shí)向虛”不僅削弱了實(shí)體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)品的有效供給能力，導(dǎo)致了金融資源的低效配置，而且加劇了金融風(fēng)險(xiǎn)集聚，致使微觀主體對(duì)政府部門如何調(diào)整宏觀經(jīng)濟(jì)政策難以形成持續(xù)穩(wěn)定的預(yù)期?；诤暧^經(jīng)濟(jì)演化視角，本文構(gòu)建經(jīng)濟(jì)政策不確定性、金融穩(wěn)定與波動(dòng)的分析框架，運(yùn)用TVP-SV-VAR模型解析相互之間的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)及非對(duì)稱性，旨在為統(tǒng)籌“穩(wěn)增長、防風(fēng)險(xiǎn)”的目標(biāo)提供有益參考。

一、研究模型的構(gòu)建與變量選取

（一）研究模型的構(gòu)建

本文的分析采用TVP-SV-VAR模型，基本的結(jié)構(gòu)性向量自回歸模型可定義為：

（二）變量選取

本文引入經(jīng)濟(jì)政策不確定指數(shù)（EPU），構(gòu)建了金融穩(wěn)定指數(shù)（FSI）和經(jīng)濟(jì)波動(dòng)（EF）兩個(gè)指標(biāo)，研究的時(shí)序?yàn)?007年1月至2019年3月。

1.經(jīng)濟(jì)政策不確定指數(shù)（Economic Policy Uncertainty，EPU）?，F(xiàn)在越來越多的學(xué)者使用Baker等構(gòu)建的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)來衡量經(jīng)濟(jì)政策的不確定程度（Francis等，2014），中國的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)是Baker等以《南華早報(bào)》的文章關(guān)鍵詞為基礎(chǔ)而構(gòu)建的，本文使用這一指標(biāo)衡量中國經(jīng)濟(jì)政策不確定性的程度，數(shù)據(jù)來源于網(wǎng)站：http：// www. policyuncertainty.com。

2.金融穩(wěn)定指數(shù)（Financial Stability Index，F(xiàn)SI）。借鑒相關(guān)研究（彭紅楓和朱怡哲，2019），本文從三個(gè)維度對(duì)金融穩(wěn)定的程度進(jìn)行刻畫：一是外匯市場沖擊，以實(shí)際有效匯率指數(shù)和外匯儲(chǔ)備代表之;二是銀行體系沖擊，采用貨幣和準(zhǔn)貨幣（M2）除以GDP、國內(nèi)信貸除以GDP、7天銀行間同業(yè)拆借加權(quán)平均利率三個(gè)指標(biāo)衡量之;三是金融市場資產(chǎn)價(jià)格沖擊，選取國房景氣指數(shù)、大宗商品價(jià)格指數(shù)、上證綜合指數(shù)、上證國債指數(shù)分別作為房市、大宗商品市場、股市、債市的代理變量。指數(shù)的計(jì)算過程如下：首先，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行通貨膨脹和季節(jié)調(diào)整。其次，在指數(shù)合成之前采用“標(biāo)準(zhǔn)差化”方法對(duì)調(diào)整后的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以此減少數(shù)據(jù)量級(jí)量綱對(duì)指數(shù)合成的影響。再次，采用主成分分析方法對(duì)上述標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行指標(biāo)合成，使用HP濾波的方法分離出金融穩(wěn)定的波動(dòng)成分和趨勢成分，并以金融穩(wěn)定的波動(dòng)成分衡量金融穩(wěn)定程度（印重，2014）。波動(dòng)值越大表明金融穩(wěn)定性越低，反之意味著金融穩(wěn)定性較高。其中，構(gòu)建金融穩(wěn)定指數(shù)的原始數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫。

3.經(jīng)濟(jì)波動(dòng)（Economic Fluctuation，EF）。參考相關(guān)研究（朱沛華和李軍林，2019;方福前和邢煒，2017），本文使用HP濾波方法提取經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的代理變量，具體計(jì)算過程為：首先，對(duì)原始GDP的當(dāng)季值進(jìn)行通貨膨脹調(diào)整和季節(jié)調(diào)整后獲得季節(jié)真實(shí)GDP序列。其次，使用Quadratic-Match Sum方法將其轉(zhuǎn)換為月度數(shù)據(jù)。再次，使用HP濾波法將月度數(shù)據(jù)分為潛在經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出和經(jīng)濟(jì)波動(dòng)兩部分。潛在經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出部分有效刻畫了在各期要素投入的情況下所得到的理想經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出，其衡量了經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)的程度。經(jīng)濟(jì)波動(dòng)部分代表受外在因素的影響而導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出中偏離潛在經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的部分，其中正向波動(dòng)或負(fù)向波動(dòng)的絕對(duì)值越大意味著經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的程度就越大，構(gòu)建經(jīng)濟(jì)波動(dòng)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計(jì)局。

（三）數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)

為了避免模型出現(xiàn)偽回歸問題，本文采用ADF檢驗(yàn)對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定指數(shù)（EPU）、金融穩(wěn)定指數(shù)（FSI）和經(jīng)濟(jì)波動(dòng)（EF）三個(gè)變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。如表1所示，ADF檢驗(yàn)結(jié)果表明經(jīng)濟(jì)政策不確定指數(shù)（EPU）在零階不平穩(wěn)，金融穩(wěn)定指數(shù)（FSI）和經(jīng)濟(jì)波動(dòng)（EF）零階平穩(wěn)，在對(duì)模型中的各變量進(jìn)行一階差分后，各變量表現(xiàn)為無單位根的平穩(wěn)時(shí)間序列，即所有變量在一階條件下都不存在單位根。一階差分意味著對(duì)各變量進(jìn)行增量分析，符合本文的現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)意義。因此，本文采用變量的一階條件構(gòu)建的TVP-SV-VAR模型中不存在偽回歸問題。

二、實(shí)證結(jié)果分析

（一）模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果

從時(shí)變視角考察經(jīng)濟(jì)政策不確定、金融穩(wěn)定和波動(dòng)在不同時(shí)間點(diǎn)和不同時(shí)期的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)。首先，在進(jìn)行參數(shù)估計(jì)前有必要確定模型的最佳估計(jì)階數(shù)?？紤]到大多數(shù)學(xué)者通過固定系數(shù)VAR模型的信息準(zhǔn)則作為TVP-SV-VAR模型滯后階數(shù)的判斷依據(jù)，參照固定系數(shù)模型的AIC準(zhǔn)則將模型的滯后階數(shù)選定為2。其次，運(yùn)用MCMC方法進(jìn)行模型估計(jì)，并選擇11000次模擬抽取獲得有效樣本，其中前1000次模擬結(jié)果被當(dāng)作“欲燒”（burn-in）階段而舍棄。結(jié)果如表2所示，其中Geweke值可以測定馬爾科夫鏈的收斂性，無效影響因子用于測量模型模擬所產(chǎn)生的不相關(guān)樣本的個(gè)數(shù)，這兩個(gè)指標(biāo)是判斷MCMC模擬和估計(jì)效果的重要依據(jù)。由表2可知所有參數(shù)的Geweke值均小于臨界值1.96，模型可以接受收斂于后驗(yàn)分布的原假設(shè)，即11000次的模擬次數(shù)可以產(chǎn)生有效的樣本;無效因子值越小表示樣本越有效，該模型中所有參數(shù)估計(jì)結(jié)果的無效影響因子均較小，其中最大的為235.41（μh），即至多只能產(chǎn)生約47個(gè)（11000/235.41）不相關(guān)樣本，可以進(jìn)行有效的后驗(yàn)推斷。綜上所述，Geweke值和無效因子表明抽樣結(jié)果是有效并且穩(wěn)健的。

（二）TVP-SV-VAR模型分析

TVP-SV-VAR模型提供了時(shí)點(diǎn)脈沖響應(yīng)函數(shù)和等間隔脈沖響應(yīng)函數(shù)兩種脈沖響應(yīng)函數(shù)。時(shí)點(diǎn)脈沖響應(yīng)函數(shù)意味著在特定時(shí)點(diǎn)給予自變量一個(gè)正向沖擊，因變量隨時(shí)間不斷衰減的動(dòng)態(tài)變化情況。等間隔脈沖響應(yīng)函數(shù)用于觀察在每一個(gè)時(shí)點(diǎn)對(duì)自變量給予一個(gè)正向沖擊，在相等間隔的時(shí)間段后因變量的變動(dòng)情況。本文選取了2007年8月、2012年10月、2017年10月三個(gè)時(shí)間點(diǎn)，其中2007年8月是歐美股市全線暴跌，世界各主要央行開始全面救市的時(shí)間點(diǎn)，2012年10月和2017年10月分別是黨的十八大即將召開和黨的十九大召開的時(shí)間。因此，以國內(nèi)外重要事件為切入點(diǎn)，在不同時(shí)點(diǎn)給予正向沖擊有助于刻畫經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)金融穩(wěn)定和經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的影響;同時(shí)，本文選取滯后3期、滯后6期以及滯后12期分別衡量短期、中期以及長期的時(shí)間約束，從而得到不同時(shí)期的脈沖響應(yīng)結(jié)果。

1.全樣本下不同時(shí)點(diǎn)的脈沖響應(yīng)分析。圖1展示了全樣本下不同時(shí)點(diǎn)的脈沖響應(yīng)結(jié)果。

首先，觀察經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)金融穩(wěn)定的沖擊效應(yīng)（εu↑→f）可以發(fā)現(xiàn)不同時(shí)點(diǎn)的脈沖響應(yīng)函數(shù)走勢基本一致，在不同時(shí)點(diǎn)給予經(jīng)濟(jì)政策不確定性一單位的正向沖擊會(huì)顯著影響金融穩(wěn)定，致使金融穩(wěn)定性降低。這種正向沖擊在當(dāng)期達(dá)到峰值后迅速下降，并于第5期后趨于消失。這表明金融穩(wěn)定和經(jīng)濟(jì)政策不確定性高度相關(guān)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)金融穩(wěn)定的沖擊主要體現(xiàn)為短期效應(yīng)，其對(duì)金融穩(wěn)定長期趨勢的影響相對(duì)有限。

其次，觀察經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的沖擊效應(yīng)（εu↑→e）可以發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的正向沖擊在第5期前后達(dá)到峰值后緩慢下降，并于第16期之后趨于收斂。這意味著經(jīng)濟(jì)政策不確定性會(huì)加劇經(jīng)濟(jì)波動(dòng)，且正向沖擊呈現(xiàn)先增強(qiáng)后減弱的“駝峰”態(tài)勢，即經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的影響存在時(shí)滯，并且該影響具有較強(qiáng)的持續(xù)性。同時(shí)，2007年的脈沖響應(yīng)函數(shù)發(fā)生了明顯的改變，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的沖擊效應(yīng)在短期內(nèi)急劇上升且在長期內(nèi)滯后效應(yīng)明顯。這說明經(jīng)濟(jì)政策在金融危機(jī)期間的頻繁出臺(tái)對(duì)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的影響程度更大、持續(xù)期更長。

再次，金融穩(wěn)定程度降低時(shí)對(duì)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的沖擊效應(yīng)（εf↑→e）與上述經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的脈沖響應(yīng)函數(shù)相似，均表現(xiàn)出先升后降的“駝峰”狀，且沖擊系數(shù)為正。具體而言，2012年和2017年的脈沖響應(yīng)函數(shù)的形態(tài)基本一致，這意味著2017年的經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的沖擊不具備明顯的突變效應(yīng)。相比之下，2007年的脈沖響應(yīng)函數(shù)發(fā)生了明顯改變，金融穩(wěn)定性在此沖擊點(diǎn)降低對(duì)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的沖擊強(qiáng)度更大、收斂期更長，這表明國際金融危機(jī)對(duì)我國的金融穩(wěn)定性造成了沖擊，并加劇了國內(nèi)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)。因此，我國對(duì)國內(nèi)金融穩(wěn)定應(yīng)給予足夠的重視，以此有效應(yīng)對(duì)可能出現(xiàn)的外生沖擊對(duì)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的影響。

最后，觀察經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)金融穩(wěn)定的沖擊效應(yīng)（εe↑→f），可以發(fā)現(xiàn)不同時(shí)點(diǎn)的脈沖效應(yīng)函數(shù)在形態(tài)上存在明顯差異。其中，2012年的沖擊效應(yīng)最強(qiáng)，2017年次之，2007年的沖擊效應(yīng)則幾乎為零。國際金融危機(jī)爆發(fā)后，由于資本市場的價(jià)格調(diào)整相對(duì)較快，金融體系率先受到影響，引致金融穩(wěn)定性降低，而后經(jīng)由金融體系蔓延到實(shí)體經(jīng)濟(jì)，致使2007年經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)金融穩(wěn)定的沖擊效應(yīng)不明顯。此后，伴隨著經(jīng)濟(jì)步入“三期疊加”的特殊時(shí)期，產(chǎn)能過剩、實(shí)體經(jīng)濟(jì)收益率降低、經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)“脫實(shí)向虛”的態(tài)勢致使虛擬經(jīng)濟(jì)過度膨脹、影響金融穩(wěn)定，這與2012年的脈沖響應(yīng)函數(shù)相契合，即經(jīng)濟(jì)波動(dòng)沖擊了金融體系的穩(wěn)定性。此后，隨著國內(nèi)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的深入調(diào)整，實(shí)體經(jīng)濟(jì)不斷轉(zhuǎn)型升級(jí)，實(shí)體經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)虛擬經(jīng)濟(jì)的沖擊效應(yīng)有所減弱，導(dǎo)致2017年金融穩(wěn)定的脈沖響應(yīng)系數(shù)顯著變小。因此，金融穩(wěn)定和經(jīng)濟(jì)波動(dòng)呈現(xiàn)明顯的時(shí)變性特征。

2.全樣本下不同時(shí)期的脈沖響應(yīng)分析。圖2全樣本下展示了不同時(shí)期的脈沖效應(yīng)結(jié)果。

首先，從經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)金融穩(wěn)定的沖擊（εu↑→f）觀察，不同滯后期的脈沖響應(yīng)函數(shù)存在明顯差異。具體而言：一方面，短期的脈沖響應(yīng)函數(shù)波動(dòng)幅度最大，中期次之，長期最弱，這意味著經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)金融穩(wěn)定的沖擊效應(yīng)主要體現(xiàn)在短期與中期;另一方面，從2011年開始經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)金融穩(wěn)定的沖擊效應(yīng)急劇增加，并于2014年達(dá)到頂峰后沖擊效應(yīng)逐漸減弱，整體呈現(xiàn)先上升后下降的“駝峰”狀。當(dāng)經(jīng)濟(jì)步入新常態(tài)后，經(jīng)濟(jì)政策的頻繁出臺(tái)使得微觀主體難以在短時(shí)間內(nèi)形成政策一致性的預(yù)期，從而在短期內(nèi)不利于維系金融穩(wěn)定。隨著國內(nèi)逐步構(gòu)建更為合理有效的宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控框架，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)金融穩(wěn)定的沖擊效應(yīng)有所減弱。此外，2011年后的脈沖響應(yīng)函數(shù)存在明顯的結(jié)構(gòu)突變，這表明經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)金融穩(wěn)定的沖擊效應(yīng)易受外部非預(yù)期效應(yīng)的影響。

其次，從經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的沖擊效應(yīng)（εu↑→e）來看，2012年之前經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升對(duì)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的沖擊效應(yīng)較強(qiáng)，且中期和長期的影響相對(duì)明顯，2012年以后經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的沖擊效應(yīng)減弱，且在短期內(nèi)的影響程度更高?？赡艿慕忉屖牵?012年之前，面對(duì)國際金融危機(jī)的影響，我國采取了寬松的經(jīng)濟(jì)政策予以應(yīng)對(duì)，雖然經(jīng)濟(jì)政策的出臺(tái)在短期內(nèi)有效刺激了產(chǎn)出水平的提升，但卻對(duì)微觀主體的消費(fèi)和投資產(chǎn)生了“擠出效應(yīng)”，從而在中期和長期內(nèi)加劇了經(jīng)濟(jì)波動(dòng)。自2012年以后，隨著前期經(jīng)濟(jì)刺激政策的負(fù)面效應(yīng)逐步顯現(xiàn)，加之國際經(jīng)濟(jì)格局的深刻調(diào)整，經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)。在此背景下，我國逐步退出經(jīng)濟(jì)刺激政策，轉(zhuǎn)而采取一系列的經(jīng)濟(jì)政策組合優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)健運(yùn)行。因此，2012年之后的經(jīng)濟(jì)政策不確定對(duì)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的沖擊明顯降低，且主要體現(xiàn)為短期效應(yīng)，這也印證了此期間內(nèi)經(jīng)濟(jì)政策選擇的合理性與有效性。

再次，從金融穩(wěn)定對(duì)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的沖擊效應(yīng)（εf↑→e），可知2012年之前金融穩(wěn)定性降低對(duì)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的沖擊在中期和長期內(nèi)更為明顯，2012年以后沖擊效應(yīng)開始減弱，其中短期沖擊呈現(xiàn)小幅下降態(tài)勢，中期和長期的下降趨勢相對(duì)明顯?；仡櫤暧^經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行狀況，可知上證指數(shù)在2008年迅速墜入下降通道，引致金融體系的脆弱性急劇上升，金融穩(wěn)定性下降。一方面，這加劇了微觀主體的投資恐慌，基于謹(jǐn)慎動(dòng)機(jī)，微觀主體傾向于減少或延遲投資，從而加劇了經(jīng)濟(jì)波動(dòng);另一方面，國際金融危機(jī)引致資產(chǎn)價(jià)格大幅度波動(dòng)，信息不對(duì)稱程度上升。為了維護(hù)金融體系的穩(wěn)健運(yùn)行，金融機(jī)構(gòu)采取嚴(yán)格的信貸措施，致使微觀主體面臨融資約束困境。由此可見，金融穩(wěn)定性降低能夠通過影響微觀主體的主觀投資意愿和客觀融資約束兩方面加劇經(jīng)濟(jì)波動(dòng)。此后，隨著維護(hù)金融穩(wěn)定政策的有效跟進(jìn)，加之國際金融危機(jī)影響的逐漸衰減，金融穩(wěn)定性得以增強(qiáng)，其對(duì)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的沖擊也從中期和長期轉(zhuǎn)變?yōu)槎唐凇?/p>

最后，從經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)金融穩(wěn)定的沖擊效應(yīng)（εe↑→f）看，2012年之前經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)金融穩(wěn)定的沖擊效應(yīng)不明顯，2012年之后經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)金融穩(wěn)定的沖擊在短期和中期內(nèi)急劇攀升，隨后緩慢下降，這與近年來經(jīng)濟(jì)“脫實(shí)向虛”的態(tài)勢相符合。國際金融危機(jī)爆發(fā)后，國內(nèi)采取經(jīng)濟(jì)刺激政策積極應(yīng)對(duì)，但隨著產(chǎn)能過剩、實(shí)體經(jīng)濟(jì)收益率降低等弊端日益凸顯，資金逐漸脫離實(shí)體經(jīng)濟(jì)，轉(zhuǎn)向虛擬經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，并出現(xiàn)過度金融化趨勢，致使系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)集聚，金融穩(wěn)定性隨之降低。近年來，隨著我國逐步實(shí)施供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革等政策與措施，有效推動(dòng)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級(jí)，進(jìn)而改善了實(shí)體經(jīng)濟(jì)的效益，減弱了經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)金融穩(wěn)定的正向沖擊，有利于遏制經(jīng)濟(jì)“脫實(shí)向虛”的趨勢。

三、拓展討論

在不同的經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，經(jīng)濟(jì)政策和經(jīng)濟(jì)變量之間的關(guān)系呈現(xiàn)非對(duì)稱特征（Sims和Zha，2006）。有鑒于此，本文嘗試將經(jīng)濟(jì)政策不確定性區(qū)分為加劇和趨緩兩種情景，金融穩(wěn)定性分為減弱和增強(qiáng)兩種情形，在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步檢驗(yàn)變量間的非對(duì)稱聯(lián)動(dòng)效應(yīng)。借鑒相關(guān)研究對(duì)上述狀態(tài)變量進(jìn)行區(qū)分，統(tǒng)計(jì)形式的區(qū)分標(biāo)準(zhǔn)如下（Shin和Yu，2014;司登奎等，2019）：

其中，經(jīng)濟(jì)政策不確定性和金融穩(wěn)定的正向變動(dòng)分別表示經(jīng)濟(jì)政策不確定程度加劇和金融穩(wěn)定性減弱，負(fù)向變動(dòng)則分別表示經(jīng)濟(jì)政策不確定程度趨緩和金融穩(wěn)定性增強(qiáng)。

（一）經(jīng)濟(jì)政策不確定性區(qū)分的情景

圖3刻畫了經(jīng)濟(jì)政策不確定性加劇與趨緩、金融穩(wěn)定的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)在不同時(shí)期下的脈沖效應(yīng)。觀察脈沖響應(yīng)函數(shù)的走勢，可知經(jīng)濟(jì)政策不確定性加劇對(duì)金融穩(wěn)定的沖擊（εu+↑→f）和經(jīng)濟(jì)政策不確定性趨緩對(duì)金融穩(wěn)定的沖擊（εu-↑→f）存在明顯的時(shí)變性特征，且經(jīng)濟(jì)政策不確定性加劇對(duì)金融穩(wěn)定的沖擊更強(qiáng)。具體而言，在經(jīng)濟(jì)政策不確定性加劇的情景中，2015年之前經(jīng)濟(jì)政策不確定性加劇在短期內(nèi)對(duì)金融穩(wěn)定的沖擊系數(shù)為正，在中期和長期內(nèi)對(duì)金融穩(wěn)定的沖擊系數(shù)為負(fù)，這意味著經(jīng)濟(jì)政策不確定性加劇在短期內(nèi)能夠?qū)е陆鹑诜€(wěn)定性降低，在中期和長期內(nèi)則有助于維護(hù)金融穩(wěn)定。2015年以后經(jīng)濟(jì)政策不確定性加劇對(duì)金融穩(wěn)定的沖擊系數(shù)在短期內(nèi)多表現(xiàn)為負(fù)，在中期和長期內(nèi)的系數(shù)主要表現(xiàn)為正，這表明2015年以后經(jīng)濟(jì)政策不確定性加劇在短期內(nèi)有助于維護(hù)金融穩(wěn)定，在中期和長期內(nèi)不利于維護(hù)金融穩(wěn)定。在經(jīng)濟(jì)政策不確定性趨緩的情景下，2014年之前經(jīng)濟(jì)政策不確定性趨緩在短期內(nèi)對(duì)金融穩(wěn)定的脈沖響應(yīng)系數(shù)為正，中期和長期的脈沖響應(yīng)系數(shù)在2011年至2014年為正。從整體而言，經(jīng)濟(jì)政策不確定性在此期間內(nèi)趨緩的態(tài)勢會(huì)降低金融穩(wěn)定性。2014年以后脈沖響應(yīng)函數(shù)的走勢相對(duì)一致，均呈現(xiàn)先急劇下降而后處于相對(duì)平穩(wěn)的態(tài)勢，這意味著2014年以后經(jīng)濟(jì)政策不確定性趨緩的態(tài)勢有助于維護(hù)金融穩(wěn)定。

圖4描繪了經(jīng)濟(jì)政策不確定性加劇與趨緩、金融穩(wěn)定的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)在不同時(shí)點(diǎn)下的脈沖效應(yīng)。在不同的時(shí)點(diǎn)下，經(jīng)濟(jì)政策不確定性加劇對(duì)金融穩(wěn)定的沖擊（εu+↑→f）和經(jīng)濟(jì)政策不確定性趨緩對(duì)金融穩(wěn)定的影響（εu-↑→f）具有相似性，均呈現(xiàn)短期內(nèi)雙向波動(dòng)而后趨緩的態(tài)勢，但政策不確定性加劇對(duì)金融穩(wěn)定的沖擊效應(yīng)要強(qiáng)于經(jīng)濟(jì)政策不確定性趨緩的影響。具體而言，當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性加劇時(shí)，三個(gè)不同沖擊點(diǎn)的脈沖響應(yīng)函數(shù)存在差異，其中2007年和2012年的沖擊效應(yīng)較弱，2017年的沖擊效應(yīng)較強(qiáng)，從第0期到第4期，經(jīng)濟(jì)政策不確定性加劇對(duì)金融穩(wěn)定的沖擊呈現(xiàn)雙向波動(dòng)，此后沖擊效應(yīng)有所減弱并呈現(xiàn)穩(wěn)定的正向影響。相對(duì)于2007年和2012年的沖擊效應(yīng)，這表明2017年的經(jīng)濟(jì)政策不確定性加劇對(duì)金融穩(wěn)定的沖擊較強(qiáng)且持續(xù)期較長。在經(jīng)濟(jì)政策不確定性趨緩的情境下，從第0期到第4期，三個(gè)沖擊點(diǎn)的脈沖響應(yīng)形態(tài)大致相似，均表現(xiàn)為經(jīng)濟(jì)政策不確定性趨緩對(duì)金融穩(wěn)定的沖擊呈現(xiàn)雙向波動(dòng)的態(tài)勢。在第4期后，2012年沖擊點(diǎn)的脈沖響應(yīng)系數(shù)為正且保持相對(duì)穩(wěn)定，而2017年沖擊點(diǎn)的脈沖系數(shù)為負(fù)且呈現(xiàn)緩慢下降的態(tài)勢。由此可見2012年的脈沖響應(yīng)函數(shù)表明經(jīng)濟(jì)政策不確定性趨緩在前4期內(nèi)對(duì)金融穩(wěn)定的影響不確定，但此后其致使金融穩(wěn)定性降低且持續(xù)期較長，2017年的脈沖響應(yīng)函數(shù)意味著經(jīng)濟(jì)政策不確定性趨緩在前4期內(nèi)對(duì)金融穩(wěn)定的影響亦不確定，但此后有助于維護(hù)金融穩(wěn)定且呈現(xiàn)持續(xù)強(qiáng)化的態(tài)勢。

（二）將金融穩(wěn)定性區(qū)分為增強(qiáng)和減弱的情形

圖5顯示了金融穩(wěn)定性增強(qiáng)和減弱、經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)在不同時(shí)期下的脈沖效應(yīng)，由圖可知金融穩(wěn)定性減弱對(duì)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的沖擊（εf+↑→e）和金融穩(wěn)定性增強(qiáng)對(duì)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的沖擊（εf-↑→e）存在明顯的時(shí)變性特征。具體而言，金融穩(wěn)定性減弱對(duì)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的沖擊系數(shù)在短期、中期和長期內(nèi)均為正，說明金融穩(wěn)定性減弱會(huì)加劇經(jīng)濟(jì)波動(dòng);同時(shí)，短期和中期的脈沖響應(yīng)系數(shù)相對(duì)平穩(wěn)，而長期的脈沖響應(yīng)系數(shù)變化幅度較大，該結(jié)果隱含著金融穩(wěn)定性減弱會(huì)在短期和中期內(nèi)加劇經(jīng)濟(jì)波動(dòng)，在長期內(nèi)（特別是在2013年以后）對(duì)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的潛在影響可能與特定的經(jīng)濟(jì)環(huán)境密切相關(guān)。從金融穩(wěn)定性增強(qiáng)的視角來看，無論是短期、中期還是長期，經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的脈沖響應(yīng)系數(shù)均為負(fù)，其中短期和中期的脈沖響應(yīng)系數(shù)相對(duì)穩(wěn)定，長期的脈沖響應(yīng)系數(shù)變化幅度較大。所以，無論金融穩(wěn)定性增強(qiáng)還是減弱，其對(duì)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的沖擊效應(yīng)在短期和中期內(nèi)均保持相對(duì)穩(wěn)定。當(dāng)金融穩(wěn)定性減弱時(shí)，其在短期和中期內(nèi)能夠加劇經(jīng)濟(jì)波動(dòng);當(dāng)金融穩(wěn)定性增強(qiáng)時(shí)，其在短期和中期內(nèi)能夠平抑經(jīng)濟(jì)波動(dòng)。

圖6顯示了金融穩(wěn)定性增強(qiáng)與減弱、經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)在不同時(shí)點(diǎn)下的脈沖效應(yīng)。觀察脈沖響應(yīng)函數(shù)，可知金融穩(wěn)定性減弱對(duì)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的沖擊（εf+↑→e）和金融穩(wěn)定性增強(qiáng)對(duì)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的影響（εf-↑→e）分別具有相似性。具體而言，當(dāng)金融穩(wěn)定性減弱時(shí)，經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的脈沖響應(yīng)系數(shù)在前2期內(nèi)為負(fù)，此后脈沖響應(yīng)系數(shù)為正且呈現(xiàn)先上升后下降的“駝峰”狀。當(dāng)金融穩(wěn)定性增強(qiáng)時(shí)，經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的脈沖響應(yīng)函數(shù)整體呈現(xiàn)“U”型態(tài)勢。由此可知，當(dāng)金融穩(wěn)定性減弱時(shí)，其在短期內(nèi)有助于熨平經(jīng)濟(jì)波動(dòng)，但此后其會(huì)加劇經(jīng)濟(jì)波動(dòng)，且持續(xù)期較長，而金融穩(wěn)定性增強(qiáng)則有助于減小經(jīng)濟(jì)波動(dòng)。值得注意的是金融穩(wěn)定性減弱對(duì)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的沖擊要強(qiáng)于金融穩(wěn)定性增強(qiáng)對(duì)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)影響，同時(shí)其對(duì)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的沖擊達(dá)到峰值的時(shí)間更晚。此外，不論金融穩(wěn)定性增強(qiáng)還是減弱，2007年的沖擊效應(yīng)在強(qiáng)度和持續(xù)期方面均要高于2012年和2017年的沖擊效應(yīng)，這表明金融穩(wěn)定的變化在金融危機(jī)期間能夠在更大程度上影響經(jīng)濟(jì)波動(dòng)。

四、結(jié)論與啟示

基于現(xiàn)階段宏觀經(jīng)濟(jì)演化的現(xiàn)實(shí)背景，本文構(gòu)建包含經(jīng)濟(jì)政策不確定性、金融穩(wěn)定與波動(dòng)的研究框架，運(yùn)用TVP-SV-VAR模型分析了相互之間的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)，結(jié)果表明：2012年之前經(jīng)濟(jì)政策不確定性在中期和長期內(nèi)會(huì)加劇經(jīng)濟(jì)波動(dòng)，金融穩(wěn)定的變化也助推了經(jīng)濟(jì)波動(dòng);2012年之后經(jīng)濟(jì)政策不確定性在短期和中期內(nèi)加劇了經(jīng)濟(jì)波動(dòng)，且金融穩(wěn)定和經(jīng)濟(jì)波動(dòng)呈現(xiàn)交互影響的聯(lián)動(dòng)特征。不同情景的實(shí)證分析表明：一方面，2015年之前經(jīng)濟(jì)政策不確定性加劇或趨緩態(tài)勢均會(huì)在短期內(nèi)降低金融穩(wěn)定性，2015年之后經(jīng)濟(jì)政策不確定性加劇會(huì)在中期和長期內(nèi)降低金融穩(wěn)定性，而經(jīng)濟(jì)政策不確定性趨緩的態(tài)勢則有利于維護(hù)金融穩(wěn)定;另一方面，金融穩(wěn)定性降低在短期和中期內(nèi)會(huì)加劇經(jīng)濟(jì)波動(dòng)，金融穩(wěn)定性增強(qiáng)在短期和中期內(nèi)有助于平抑經(jīng)濟(jì)波動(dòng)。

參考文獻(xiàn)：

[1] Primiceri， Giorgio E. Time Varying Structural Vector Autoregressions and Monetary Policy[J].Review of Economic Studies， 2005，72（3）：821-852.

[2] Nakajima，J. Time-Varying Parameter VAR Model with Stochastic Volaility： An Overview of Methodology and Empirical Applications[J].Monetary and Economic Studies，2011，29（6）：107-142.

[3] Francis B B， Hasan I， Zhu Y. Political uncertainty and bank loan contracting[J].Journal of Empirical Finance， 2014， 29：281-286.

[4] 彭紅楓，朱怡哲.資本賬戶開放、金融穩(wěn)定與經(jīng)濟(jì)增長[J].國際金融研究，2019（2）：3-12.

[5] 印重. 金融穩(wěn)定、通貨膨脹與經(jīng)濟(jì)增長[D].長春：吉林大學(xué)，2014.

[6] 朱沛華，李軍林.市場化進(jìn)程、經(jīng)濟(jì)波動(dòng)與地方金融風(fēng)險(xiǎn)[J].改革，2019（6）：63-72.

[7] 方福前，邢煒.經(jīng)濟(jì)波動(dòng)、金融發(fā)展與工業(yè)企業(yè)技術(shù)進(jìn)步模式的轉(zhuǎn)變[J].經(jīng)濟(jì)研究， 2017，52（12）：76-90.

[8] Sims C A， Zha T. Were There Regime Switches in U.S. Monetary Policy？[J].American Economic Review， 2006， 96（1）：54-81.

[9] Shin Y， Yu B， Greenwoodnimmo M.Modelling Asymmetric Cointegration and Dynamic Multipliers in a Nonlinear ARDL Framework[J].Social Science Electronic Publishing， 2014：281-314.

[10]司登奎，李小林，江春，等.投資者情緒、股價(jià)與匯率變動(dòng)的非線性聯(lián)動(dòng)效應(yīng)研究[J].國際金融研究，2019（7）：66-75.