陳雨露 馬 勇

一、引言

在金融體系的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)方面，早期的方法主要是金融危機(jī)指數(shù)和早期預(yù)警系統(tǒng)。金融危機(jī)指數(shù)一般基于財(cái)務(wù)報(bào)表和市場(chǎng)數(shù)據(jù)編制，采用描述性統(tǒng)計(jì)方式，典型代表是國(guó)際貨幣基金組織開(kāi)發(fā)的金融穩(wěn)健指標(biāo)。早期預(yù)警系統(tǒng)則以Goldstein等倡導(dǎo)的 “信號(hào)法”為代表，通常利用宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)作為解釋變量，通過(guò)選擇合適的先行指標(biāo)和構(gòu)造綜合指標(biāo)來(lái)對(duì)危機(jī)事件進(jìn)行預(yù)測(cè)。［1］此外，一些學(xué)者還對(duì)早期預(yù)警系統(tǒng)模型進(jìn)行了改進(jìn)和完善，如以莊巨忠為代表的 “早期預(yù)警系統(tǒng)非參數(shù)模型”和以Younghoon Koo等為代表的 “早期預(yù)警系統(tǒng)參數(shù)模型”等。［2］

在危機(jī)指標(biāo)的選擇方面，“金融穩(wěn)健指標(biāo)”綜合使用了包括金融機(jī)構(gòu)、金融市場(chǎng)及作為其交易對(duì)手的公司和家庭部門的若干常見(jiàn)財(cái)務(wù)指標(biāo)，這些指標(biāo)雖然在一定程度上能夠反映金融體系的脆弱性程度，但大部分指標(biāo)在探測(cè)金融風(fēng)險(xiǎn)方面缺乏前瞻性，過(guò)于龐雜的指標(biāo)體系也在一定程度上模糊了政策視野，決策者常常在紛繁復(fù)雜和彼此沖突的指標(biāo)面前猶豫不決。早期預(yù)警系統(tǒng)在探測(cè)宏觀經(jīng)濟(jì)中的結(jié)構(gòu)性失衡方面做了有益的探索，但由于該系統(tǒng)將視線集中于宏觀失衡而忽略了金融失衡，因此，在預(yù)測(cè)和防范金融危機(jī)方面收效甚微。很多研究顯示，早期預(yù)警指標(biāo)難以探測(cè)到價(jià)格泡沫，而且錯(cuò)誤地預(yù)警價(jià)格泡沫的概率較大。［3］2007年全球金融危機(jī)爆發(fā)之前，幾乎沒(méi)有哪個(gè)國(guó)家或國(guó)際機(jī)構(gòu)的早期預(yù)警模型發(fā)出過(guò)確切的危機(jī)信號(hào)。

此次全球金融危機(jī)爆發(fā)之后，越來(lái)越多的研究者開(kāi)始關(guān)注金融層面的失衡，尤其是關(guān)注貨幣信貸狀況與資產(chǎn)價(jià)格泡沫之間的關(guān)系。Alessi和Carsten利用1970—2007年18個(gè)OECD國(guó)家的數(shù)據(jù)，采用信號(hào)法研究了各種相關(guān)指標(biāo)和資產(chǎn)價(jià)格膨脹之間的關(guān)系，結(jié)果表明，基于貨幣和信貸總量的流動(dòng)性指標(biāo)表現(xiàn)最好，可以為決策者提供有用的早期預(yù)警信息。［4］Agnello和Ludger利用隨機(jī)效應(yīng)面板概率模型，對(duì)1980—2007年18個(gè)OECD國(guó)家的房地產(chǎn)市場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)短期利率、國(guó)內(nèi)外貨幣信貸狀況、按揭市場(chǎng)的放松管制等指標(biāo)能較早地預(yù)警房地產(chǎn)價(jià)格的繁榮和破裂。［5］Gerdesmeier等對(duì)1969—2008年17 個(gè)OECD國(guó)家和歐元區(qū)的股價(jià)和房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，在合并概率方法下，信貸總量、長(zhǎng)期名義利率和投資／GDP的變化等能較早地預(yù)警資產(chǎn)價(jià)格泡沫的破裂。［6］總體來(lái)看，貨幣信貸指標(biāo)在預(yù)測(cè)資產(chǎn)價(jià)格泡沫周期方面有良好的表現(xiàn)，不僅預(yù)警準(zhǔn)確率較高 （70%～80%），而且領(lǐng)先時(shí)間較長(zhǎng)（95%的資產(chǎn)價(jià)格繁榮能在至少6個(gè)季度前預(yù)警），可以作為宏觀審慎政策實(shí)施的良好指示器。

在綜合指標(biāo)編制方面，另一個(gè)被廣泛討論的旨在對(duì)金融整體環(huán)境進(jìn)行定量監(jiān)測(cè)的指標(biāo)是金融形勢(shì)指數(shù)。金融形勢(shì)指數(shù)由Goodhart和Hofmann在貨幣狀況指數(shù)的基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)，主要通過(guò)對(duì)實(shí)際短期利率、實(shí)際有效匯率、實(shí)際房地產(chǎn)價(jià)格和實(shí)際股票價(jià)格等指標(biāo)加權(quán)而得。［7］根據(jù)納入的指標(biāo)性質(zhì)，金融形勢(shì)指數(shù)雖然可以在一定程度上反映貨幣政策的松緊程度和資產(chǎn)價(jià)格的膨脹程度，但將彼此關(guān)聯(lián)和存在前后影響的指標(biāo)糅合在一起，理論上不清楚，經(jīng)濟(jì)含義也不明確，而對(duì)CPI具有的所謂良好預(yù)測(cè)僅僅只是隱含在其基于CPI構(gòu)造的權(quán)重結(jié)構(gòu)中。

總體而言，目前關(guān)于金融失衡和系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)度仍然處于初級(jí)階段，一些重要的理論和事實(shí)基礎(chǔ)顯得非常薄弱。比如，過(guò)去很多研究中使用的不良貸款率、壞賬率等指標(biāo)，實(shí)際上已經(jīng)是風(fēng)險(xiǎn)的結(jié)果，而非風(fēng)險(xiǎn)本身，使用這些具有明顯滯后性的指標(biāo)，不僅難以對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)形成早期預(yù)警，而且可能削弱將其作為組成要素的綜合指標(biāo)的預(yù)測(cè)能力。

鑒于現(xiàn)有文獻(xiàn)的不足，本文嘗試根據(jù)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)形成的過(guò)程和動(dòng)態(tài)機(jī)制，著力捕捉那些能夠彰顯系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)積累傾向和程度的經(jīng)濟(jì)金融指標(biāo)，并以此為基礎(chǔ)來(lái)構(gòu)建中國(guó)的 “金融失衡指數(shù)”。我們所構(gòu)建的 “金融失衡指數(shù)”，強(qiáng)調(diào)從經(jīng)濟(jì)主體行為和市場(chǎng)過(guò)程的角度去判斷金融失衡是否正在發(fā)生，以便更好地反映金融體系的實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)積累程度，體現(xiàn)數(shù)據(jù)編著的微觀基礎(chǔ)和前瞻性。

二、構(gòu)建中國(guó)的 “金融失衡指數(shù)”：測(cè)度方法與結(jié)果

“金融失衡指數(shù)”將主要集中于對(duì)金融層面的失衡進(jìn)行描述，而不是試圖構(gòu)建一個(gè)新的宏觀失衡指標(biāo)。這主要是基于兩個(gè)方面的考慮：一是在以往的研究中，有關(guān)宏觀失衡的指標(biāo)體系比較完善，這些指數(shù)已經(jīng)被證明很難及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)；二是金融層面的失衡往往先于宏觀經(jīng)濟(jì)的失衡發(fā)生，準(zhǔn)確地探測(cè)前者不僅有助于預(yù)見(jiàn)后者，而且有利于提高經(jīng)濟(jì)決策的前瞻性，并為后續(xù)的政策操作留下更大的空間。

綜合考慮理論基礎(chǔ)和經(jīng)濟(jì)金融運(yùn)行的典型事實(shí)，“金融失衡指數(shù)”的基本指標(biāo)包括：社會(huì)融資總量、投資與企業(yè)杠桿、銀行利差水平、房地產(chǎn)價(jià)格和股票價(jià)格。［8］這些指標(biāo)在本文使用的具體代理變量和經(jīng)濟(jì)含義如下：

（1）社會(huì)融資總量。社會(huì)融資總量是指一定時(shí)期內(nèi) （每月、每季或每年）實(shí)體經(jīng)濟(jì)從金融體系獲得的資金總額，包括銀行、證券、保險(xiǎn)、信托等。近年來(lái)，隨著中國(guó)金融總量的快速擴(kuò)張和金融結(jié)構(gòu)的多元化發(fā)展，金融產(chǎn)品和融資工具不斷創(chuàng)新，證券、保險(xiǎn)類機(jī)構(gòu)迅速發(fā)展，商業(yè)銀行表外業(yè)務(wù)對(duì)貸款表現(xiàn)出明顯的替代效應(yīng)。在這種情況下，與傳統(tǒng)的銀行信貸指標(biāo)相比較，社會(huì)融資總量能更真實(shí)、全面、完整地反映經(jīng)由金融體系到達(dá)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融資總量。因此，本文使用“社會(huì)融資總量／GDP”作為整個(gè)金融體系信用擴(kuò)張程度的代理變量。數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)人民銀行。

（2）投資與企業(yè)杠桿。研究表明，在大多數(shù)情況下，危機(jī)的發(fā)生都伴隨著普遍的過(guò)度投資問(wèn)題，而在過(guò)度投資背后又通常伴隨著融資杠桿的增加以及由此引發(fā)的金融失衡。［9］因此，在投資、杠桿與經(jīng)濟(jì)金融周期之間存在著確切的內(nèi)生性關(guān)聯(lián)。［10］在本文中，我們用 “固定資產(chǎn)投資／GDP”作為衡量投資熱度程度的指標(biāo)，并用企業(yè)的 “資產(chǎn)／所有者權(quán)益”作為實(shí)體經(jīng)濟(jì)融資杠桿的代表性變量。對(duì)于前一個(gè)指標(biāo)，由于實(shí)際數(shù)據(jù)存在明顯的季節(jié)性特征，故使用X11方法對(duì)其進(jìn)行季節(jié)調(diào)整。對(duì)于后一個(gè)指標(biāo)，由于經(jīng)濟(jì)中全部企業(yè)的“資產(chǎn)／所有者權(quán)益”數(shù)據(jù)不可得，我們用中國(guó)人民銀行統(tǒng)計(jì)的5 000戶代表性企業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)作為替代性指標(biāo)。

（3）銀行利差水平。一些早期預(yù)警模型也考察銀行利差指標(biāo)，因?yàn)檩^大的借貸利差反映了銀行業(yè)的困境和問(wèn)題，但實(shí)際上，利差的系統(tǒng)性變化可能孕育著更為深刻的風(fēng)險(xiǎn)信息。為提高資產(chǎn)收益，銀行家傾向于通過(guò)接受更長(zhǎng)期限或更高風(fēng)險(xiǎn)的資產(chǎn)來(lái)取得收入。為降低在任何市場(chǎng)利率水平下為債務(wù)支付的利率，銀行家盡量給存款者作出安全承諾，這一般通過(guò)縮短債務(wù)期限和提供特殊擔(dān)保來(lái)實(shí)現(xiàn)。擴(kuò)大資產(chǎn)與債務(wù)利率差的做法，會(huì)使銀行通過(guò)創(chuàng)造新型票據(jù)來(lái)改善對(duì)存款人和借款人的服務(wù)，新的融資工具來(lái)自于追求利潤(rùn)的壓力。［11］因此，利差的擴(kuò)大能反映相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)和償付資金的時(shí)間關(guān)系，可以作為系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的一個(gè)重要提示指標(biāo)。在中國(guó)，由于利率尚未完全市場(chǎng)化，且銀行體系的存貸款實(shí)際利率不可得，故選用貸款基準(zhǔn)利率和市場(chǎng)化程度較高的銀行同業(yè)拆借加權(quán)平均利率二者之差作為利差的替代性指標(biāo)。數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)人民銀行和中國(guó)經(jīng)濟(jì)網(wǎng)。

（4）房地產(chǎn)價(jià)格。在現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)中，房?jī)r(jià)周期常常與信貸和商業(yè)周期相伴而行，同時(shí)，房?jī)r(jià)波動(dòng)會(huì)通過(guò)對(duì)住宅投資、消費(fèi)和信貸的影響沖擊實(shí)體經(jīng)濟(jì)。實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)表明，相對(duì)于同等規(guī)模的沖擊，房?jī)r(jià)變動(dòng)的財(cái)富效應(yīng)明顯高于其他資產(chǎn)價(jià)格變動(dòng)所產(chǎn)生的后果。從中國(guó)的情況來(lái)看，在有關(guān)房地產(chǎn)價(jià)格的三個(gè)備選指標(biāo)中，房屋租賃價(jià)格指數(shù)與宏觀經(jīng)濟(jì)走勢(shì)的關(guān)聯(lián)度不大，且反應(yīng)比較滯后，不宜作為表征房地產(chǎn)市場(chǎng)景氣程度的指標(biāo)。再?gòu)姆康禺a(chǎn)銷售價(jià)格指數(shù)與土地交易價(jià)格指數(shù)的對(duì)比來(lái)看，雖然二者的時(shí)間序列走勢(shì)高度相關(guān)，但前者比后者更為領(lǐng)先 （約1～3個(gè)季度），因此，從危機(jī)預(yù)警的角度看，房地產(chǎn)銷售價(jià)格指數(shù)更適合作為房地產(chǎn)市場(chǎng)繁榮程度的代表性指標(biāo)。

（5）股票價(jià)格。股票市場(chǎng)是現(xiàn)代金融體系中最重要的直接融資場(chǎng)所，股票市場(chǎng)價(jià)格是最重要的資產(chǎn)價(jià)格指標(biāo)之一，涉及資產(chǎn)價(jià)格的研究基本上都會(huì)考慮諸如股價(jià)指數(shù)、市盈率等衡量股價(jià)偏離程度的指標(biāo)。從理論上說(shuō)，股票價(jià)格代表了企業(yè)預(yù)期盈利的現(xiàn)值，因而在長(zhǎng)期均衡條件下，市盈率PE＝1／r，亦即PE×r＝1。其中，r為市場(chǎng)均衡利率水平。根據(jù)這一關(guān)系，股票價(jià)格的失衡程度可以用PE×（r-1）來(lái)刻畫(huà)：當(dāng)PE×（r-1）＞0時(shí)，股價(jià)被高估，存在價(jià)格泡沫；而當(dāng)PE×（r-1）＜0時(shí)，股價(jià)被低估，表現(xiàn)為指標(biāo)的負(fù)向偏離。股價(jià)失衡的具體程度與PE× （r-1）的絕對(duì)值成正比。在PE×（r-1）指標(biāo)中，利率r用銀行間同業(yè)拆借加權(quán)平均利率作為代表，市盈率PE用A股動(dòng)態(tài)市盈率表示。數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)證監(jiān)會(huì)和中國(guó)經(jīng)濟(jì)網(wǎng)。

基于實(shí)際數(shù)據(jù)的可獲得性，上述各指標(biāo)均采用季度數(shù)據(jù)，時(shí)間跨度為1998—2010年。因?yàn)樵?998年之前，中國(guó)的房地產(chǎn)市場(chǎng)化改革尚未全面啟動(dòng)，相關(guān)數(shù)據(jù)不可得。此外，按照大多數(shù)文獻(xiàn)的做法，本文采用平滑因子為1 600的HP濾波求取各指標(biāo)的均衡值 （趨勢(shì)值），并以各指標(biāo)對(duì)其均衡值的偏離 （缺口值）來(lái)表示正向或者負(fù)向的失衡程度。

在求取缺口值后，由于各指標(biāo)的性質(zhì)和量綱不一致，必須先進(jìn)行性質(zhì)轉(zhuǎn)換和去量綱處理，將指標(biāo)值統(tǒng)一映射為百分?jǐn)?shù)范圍內(nèi)表示的分?jǐn)?shù)值，才能合成各種綜合指數(shù)。根據(jù)各指標(biāo)的安全閥值設(shè)定風(fēng)險(xiǎn)域值，分為正常、輕度偏離、中度偏離和重度偏離四個(gè)區(qū)間，每個(gè)區(qū)間又分為正向和負(fù)向偏離兩種情況，一共可以得到8個(gè)對(duì)應(yīng)的分?jǐn)?shù)范圍：（-100，-80］，（-80，-50］，（-50，-20］，（-20，0］，（0，20］，（20，50］，（50，80］，（80，100］。分?jǐn)?shù)的絕對(duì)值越大，表示相應(yīng)的偏離程度越大。

根據(jù)上述設(shè)定，每個(gè)指標(biāo)值，可根據(jù)其在不同風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)的預(yù)警界限上限和下限以及對(duì)應(yīng)的分?jǐn)?shù)段范圍，按照下列線性映射函數(shù)，得到相應(yīng)的分?jǐn)?shù)：

其中，b1和b2分別為各風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)警戒狀態(tài)的下限及其所對(duì)應(yīng)的分?jǐn)?shù)段的下限，a1和a2則分別為該風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)警戒狀態(tài)的上限與下限之差及所對(duì)應(yīng)的分?jǐn)?shù)段的上限與下限之差，x為風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)值，y為映射后的分?jǐn)?shù)值。綜合考慮指標(biāo)數(shù)值

分布和歷史經(jīng)驗(yàn)，本文對(duì)相關(guān)變量的無(wú)量綱處理 如表1所示。

表1 各指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)界定及映射參數(shù)值對(duì)照表

在對(duì)各個(gè)指標(biāo)進(jìn)行無(wú)量綱處理之后，便可以得到各指標(biāo)的時(shí)間序列數(shù)值，然后，通過(guò)一定的權(quán)重將這些指標(biāo)合成為一個(gè)綜合性的失衡指標(biāo)，即本文所定義的 “金融失衡指數(shù)”。在綜合指標(biāo)的合成方式上，由于目前并無(wú)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，故穩(wěn)妥的做法是盡可能嘗試多種不同的方法，并考察其聯(lián)系與差別。部分地參考已有文獻(xiàn)［12］，本文采用以下四種方法來(lái)構(gòu)建 “金融失衡指數(shù)”： （1）通過(guò)對(duì)各分項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行簡(jiǎn)單算術(shù)平均得到綜合指數(shù)，并將其命名為 “金融失衡指數(shù)Ⅰ”；（2）參考Bryan和Cecchetti等的動(dòng)態(tài)因子指數(shù)構(gòu)建方法［13］，以各變量波動(dòng)性的倒數(shù)占全部變量波動(dòng)性倒數(shù)之和的比例作為權(quán)重 （即wit＝wi＝并將運(yùn)用此方法獲得的綜合指數(shù)命名為 “金融失衡指數(shù)Ⅱ”①動(dòng)態(tài)因子指數(shù)方法的實(shí)質(zhì)是通過(guò)方差來(lái)剔除各種變量 （價(jià)格）中的相對(duì)變化，進(jìn)而合成綜合指數(shù)。該方法認(rèn)為，如果某個(gè)變量（價(jià)格）經(jīng)常性地發(fā)生劇烈波動(dòng)，那么該單個(gè)變量 （價(jià)格）就更多地受個(gè)別因素影響。單個(gè)變量 （價(jià)格）變動(dòng)的波動(dòng)性越大，其包含的一般趨勢(shì)成分就越小，相對(duì)變動(dòng)成分就越大。因此，在構(gòu)建綜合指數(shù)時(shí)，變量 （價(jià)格）的波動(dòng)性越大，其在綜合指數(shù)中的權(quán)重就越小。； （3）以各分項(xiàng)指標(biāo)與GDP缺口的最大跨期相關(guān)系數(shù)為權(quán)重構(gòu)建綜合指數(shù)，并將其命名為 “金融失衡指數(shù)Ⅲ”； （4）以各分項(xiàng)指標(biāo)與通脹缺口的最大跨期相關(guān)系數(shù)為權(quán)重構(gòu)建綜合指數(shù)，并將其命名為 “金融失衡指數(shù)Ⅳ”。上述四種指數(shù)的具體權(quán)重結(jié)構(gòu)如表2所示，表3給出了它們之間的相關(guān)系數(shù)。

表2 四種 “金融失衡指數(shù)”的權(quán)重結(jié)構(gòu)

表3 四種 “金融失衡指數(shù)”之間的相關(guān)性

根據(jù)上述四種不同的權(quán)重結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，合成后的 “金融失衡指數(shù)”如圖1所示。從圖1可以看出，四種不同加權(quán)方式下的 “金融失衡指數(shù)”高度相關(guān)，尤其是在2003年以后，除個(gè)別年份外，各種指數(shù)的相關(guān)性呈現(xiàn)出逐漸增強(qiáng)的趨勢(shì)。其中，金融失衡指數(shù)Ⅳ在走勢(shì)上與其余三種指數(shù)略有差異，這種差異可能主要與基于CPI相關(guān)性的金融失衡指數(shù)內(nèi)含著較高的利差權(quán)重有關(guān)。

圖1 四種不同加權(quán)方式下的 “金融失衡指數(shù)”

根據(jù)圖1顯示的直觀結(jié)果，我們可以看到，中國(guó)在1998—2010年間，正向的金融失衡主要集中于三個(gè)階段：一是1998年后兩個(gè)季度的輕度失衡，二是2004年第1季度至2005年第3季度較大程度的失衡，三是2009年第1季度至2010年第2季度的比較嚴(yán)重的失衡；負(fù)向的金融失衡則主要集中于以下兩個(gè)階段：一是相對(duì)偏冷的2000年第4季度至2002年第4季度，二是全球金融危機(jī)沖擊下的2008年第4季度。①四種不同金融失衡指數(shù)在具體失衡起止時(shí)間的認(rèn)定上存在一定差異，但這種差異基本上不影響總體判斷?？傮w來(lái)看，上述結(jié)果與中國(guó)經(jīng)濟(jì)金融運(yùn)行的經(jīng)驗(yàn)事實(shí)是高度一致的。

三、“金融失衡指數(shù)”的應(yīng)用：基于中國(guó)的實(shí)證評(píng)估

如前文所述，構(gòu)建 “金融失衡指數(shù)”的初衷是希望找到一個(gè)能有效反映金融失衡程度的代表性指標(biāo)，將其作為危機(jī)預(yù)警、檢測(cè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)和進(jìn)行宏觀審慎管理的重要參考變量。根據(jù)這一目標(biāo)，有必要從實(shí)證角度對(duì) “金融失衡指數(shù)”的經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵和性質(zhì)進(jìn)行系統(tǒng)評(píng)估。評(píng)估工作主要從兩個(gè)方面展開(kāi)：一是各種 “金融失衡指數(shù)”與主要宏觀經(jīng)濟(jì)變量是否存在系統(tǒng)性關(guān)聯(lián)，相互影響和作用的方式如何；二是作為一種預(yù)警指標(biāo)或者風(fēng)險(xiǎn)提示指標(biāo)，“金融失衡指數(shù)”是否具有足夠的領(lǐng)先性，可以為后續(xù)的宏觀審慎操作預(yù)留空間。對(duì)于第一個(gè)問(wèn)題，我們主要通過(guò)VAR模型和相關(guān)性分析，對(duì) “金融失衡指數(shù)”與產(chǎn)出和通脹的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行系統(tǒng)研究；對(duì)于第二個(gè)問(wèn)題，我們主要通過(guò)將 “金融失衡指數(shù)”與主要宏觀經(jīng)濟(jì)變量以及其他典型綜合指數(shù)進(jìn)行比較，來(lái)分析其作為領(lǐng)先指標(biāo)的可行性和有效性。

基于上述研究設(shè)計(jì)，我們首先分析 “金融失衡指數(shù)”與產(chǎn)出和通脹之間的關(guān)聯(lián)性。按照標(biāo)準(zhǔn)理論，在建立VAR模型之前，需要先對(duì)相關(guān)變量的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)，以確保系統(tǒng)的平穩(wěn)性。我們采用擴(kuò)展的迪基-富勒 （Augment Dickey-Fuller）方法，對(duì)四種金融失衡指數(shù)、產(chǎn)出缺口和通脹缺口進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果表明，在5%的置信區(qū)間內(nèi)，這6個(gè)變量均為平穩(wěn)序列。②為節(jié)約篇幅，具體結(jié)果此處略去，如讀者需要，可向作者索取。

在數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上，我們對(duì)四種 “金融失衡指數(shù)”與產(chǎn)出和通脹缺口之間的格蘭杰因果關(guān)系進(jìn)行了檢驗(yàn)。從表4和表5的檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，在10%的置信區(qū)間內(nèi)，各種 “金融失衡指數(shù)”均與產(chǎn)出和通脹缺口互為因果，存在相互影響、相互作用的內(nèi)生性關(guān)系，因此，可以建立VAR模型并進(jìn)行脈沖響應(yīng)函數(shù)分析。在滯后階數(shù)的選擇上，根據(jù)Eviews軟件的運(yùn)行結(jié)果，當(dāng)滯后階數(shù)為1時(shí)，按照AIC準(zhǔn)則和SC準(zhǔn)則衡量的VAR模型效果最優(yōu)，因此，最終選擇建立一階滯后的三變量 （產(chǎn)出、通脹、金融失衡指數(shù)）VAR模型。

表4 “金融失衡指數(shù)”與產(chǎn)出缺口的格蘭杰因果檢驗(yàn)

表5 “金融失衡指數(shù)”與通脹缺口的格蘭杰因果檢驗(yàn)

由于VAR模型的系數(shù)通常難以解釋，因而研究者一般運(yùn)用脈沖響應(yīng)函數(shù)來(lái)推斷VAR模型的動(dòng)態(tài)內(nèi)涵。按照標(biāo)準(zhǔn)定義，脈沖響應(yīng)函數(shù)描述了在隨機(jī)誤差項(xiàng)上施加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差大小的新息沖擊對(duì)各內(nèi)生變量當(dāng)期和未來(lái)值的影響。如圖2所示，在一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差單位的Cholesky正向沖擊下，四種 “金融失衡指數(shù)”對(duì)產(chǎn)出和通脹的影響呈現(xiàn)出非常相似的動(dòng)態(tài)路徑特征：對(duì)產(chǎn)出的影響通常會(huì)持續(xù)8期，一般在第3期達(dá)到最大值后逐漸衰減，至第8期時(shí)回歸均衡水平；相比之下，沖擊對(duì)通脹的影響更大，通常會(huì)持續(xù)11期，并在第4期左右達(dá)到最大值。從四種失衡指數(shù)的比較來(lái)看，金融失衡指數(shù)Ⅳ較其余三個(gè)指數(shù)的沖擊效應(yīng)稍大一些。

圖2 產(chǎn)出和通脹對(duì)各種 “金融失衡指數(shù)”的脈沖響應(yīng)

為了更直觀地比較四種 “金融失衡指數(shù)”與產(chǎn)出和通脹的相關(guān)性，我們計(jì)算了它們之間的同期相關(guān)系數(shù)和1～8期的跨期相關(guān)系數(shù)。如表6所示，無(wú)論是以同期相關(guān)系數(shù)衡量，還是以最大跨期相關(guān)系數(shù)衡量，四種 “金融失衡指數(shù)”與GDP同比增速和CPI同比增速的相關(guān)性均表現(xiàn)出逐漸增強(qiáng)的趨勢(shì)，其中，相關(guān)性最強(qiáng)的金融失衡指數(shù)Ⅳ與產(chǎn)出和通脹的同期相關(guān)系數(shù)分別達(dá)到0.65和0.51，最大跨期相關(guān)系數(shù) （滯后1期）分別達(dá)到0.66和0.60，這一表現(xiàn)要顯著優(yōu)于國(guó)內(nèi)以 “金融形勢(shì)指數(shù)”（FCI）作為通脹領(lǐng)先指標(biāo)所得到的相關(guān)性結(jié)果，如封北麟和王貴民的研究［14］。

表6 四種 “金融失衡指數(shù)”與產(chǎn)出和通脹的相關(guān)性

鑒于四種金融失衡指數(shù)高度相關(guān)，且金融失衡指數(shù)Ⅳ比其他三個(gè)指數(shù)與宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的相關(guān)性更強(qiáng)，因而在下文的分析中，我們直接以 “金融失衡指數(shù)Ⅳ”作為金融失衡指數(shù)的代表，以避免不必要的冗繁陳述。

為分析 “金融失衡指數(shù)”作為領(lǐng)先指標(biāo)的可行性和合理性，我們首先考察其與產(chǎn)出和通脹這兩個(gè)核心宏觀變量之間的時(shí)間序列關(guān)系。為便于直觀展現(xiàn)周期性變化和變量對(duì)均衡水平的偏離，產(chǎn)出和通脹均用缺口值 （HP濾波）表示。根據(jù)圖3所顯示的直觀結(jié)果，產(chǎn)出缺口一般領(lǐng)先于通脹缺口，而“金融失衡指數(shù)”則同時(shí)領(lǐng)先于產(chǎn)出和通脹缺口，且波動(dòng)的幅度也大體呈現(xiàn)出一致性變化。從時(shí)間序列來(lái)看，2000年以后，尤其是2003年以后，“金融失衡指數(shù)”不僅與產(chǎn)出和通脹缺口之間的聯(lián)系越來(lái)越緊密，而且指示作用也越來(lái)越強(qiáng)。從經(jīng)驗(yàn)事實(shí)來(lái)看，這種特征與中國(guó)金融發(fā)展的客觀進(jìn)程以及金融體系在經(jīng)濟(jì)中的作用程度是完全一致的。

圖3 “金融失衡指數(shù)”領(lǐng)先于GDP和CPI

下面對(duì) “金融失衡指數(shù)”作為領(lǐng)先指標(biāo)的效果與另外兩個(gè)常見(jiàn)的景氣指數(shù)—— “企業(yè)景氣指數(shù)”和 “制造業(yè)采購(gòu)經(jīng)理指數(shù)”（PMI）——進(jìn)行比較。由于 “金融失衡指數(shù)”是基于缺口值構(gòu)建的，可以同時(shí)體現(xiàn)正向的或負(fù)向的偏離，因此，為了便于比較和直觀展現(xiàn)，我們對(duì) “企業(yè)景氣指數(shù)”和 “制造業(yè)采購(gòu)經(jīng)理指數(shù)”進(jìn)行如下數(shù)列轉(zhuǎn)換：假定原始數(shù)列為Xi＝｛x1，x2，…，xn｝，其歷史均值為，令yi＝得到轉(zhuǎn)換后的數(shù)列Y＝ ｛y，i1y2，…，yn｝。換言之，轉(zhuǎn)換后的 “企業(yè)景氣指數(shù)”和 “制造業(yè)采購(gòu)經(jīng)理指數(shù)”是原始數(shù)據(jù)偏離其歷史均值的百分比，因而其經(jīng)濟(jì)意義與 “金融失衡指數(shù)”類似，即正向偏離和負(fù)向偏離分別表示經(jīng)濟(jì)的偏熱和偏冷程度。

由于數(shù)據(jù)可獲得性不同， “企業(yè)景氣指數(shù)”始于1999年，“制造業(yè)采購(gòu)經(jīng)理指數(shù)”始于2005年，二者來(lái)源均為中國(guó)經(jīng)濟(jì)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。轉(zhuǎn)換后的 “企業(yè)景氣指數(shù)”和 “制造業(yè)采購(gòu)經(jīng)理指數(shù)”如圖4所示?？梢钥闯?，“金融失衡指數(shù)”不僅明顯領(lǐng)先于 “企業(yè)景氣指數(shù)”，而且領(lǐng)先于被普遍認(rèn)為具有較好指示作用的 “制造業(yè)采購(gòu)經(jīng)理指數(shù)”。這一結(jié)果的重要啟示是：由于基于金融因素構(gòu)建的綜合指數(shù)比基于實(shí)體經(jīng)濟(jì)構(gòu)建的綜合指數(shù)更具有領(lǐng)先性，因此，立足于金融失衡來(lái)預(yù)警和監(jiān)測(cè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的做法是可行且值得深入研究的。

圖4 “金融失衡指數(shù)”領(lǐng)先于 “企業(yè)景氣指數(shù)”和 “制造業(yè)采購(gòu)經(jīng)理指數(shù)”

根據(jù)上述分析，可以得到以下兩個(gè)基本判斷：（1）“金融失衡指數(shù)”與各主要宏觀經(jīng)濟(jì)變量具有較強(qiáng)的系統(tǒng)相關(guān)性，說(shuō)明金融失衡確實(shí)與宏觀經(jīng)濟(jì)周期存在著確切的內(nèi)生性關(guān)聯(lián)；（2）與“企業(yè)景氣指數(shù)”和 “制造業(yè)采購(gòu)經(jīng)理指數(shù)”等現(xiàn)行綜合指數(shù)相比較，“金融失衡指數(shù)”對(duì)經(jīng)濟(jì)周期的反映更為敏感，也更為領(lǐng)先，這意味著以“金融失衡指數(shù)”作為宏觀審慎預(yù)警和決策的參考變量，將有助于提高政策實(shí)施的前瞻性和有效性。

當(dāng)然，需要指出的是，“金融失衡指數(shù)”作為一種綜合指數(shù)，雖然能較為直觀地展現(xiàn)總體層面的金融失衡程度，但和其他綜合指數(shù)一樣，也面臨諸如 “缺乏理論基礎(chǔ)”等方面的批評(píng)，因?yàn)檫@些指數(shù)把很多不同種類和性質(zhì)的指標(biāo)通過(guò)一定的權(quán)重加在了一起。①事實(shí)上，這一批評(píng)是任何綜合指數(shù)都無(wú)法避免的問(wèn)題，任何一種方法都不可能同時(shí)解決所有問(wèn)題，關(guān)鍵是要清楚每一種方法得到的結(jié)果適用于哪些具體的情況。此外，通過(guò)對(duì)各個(gè)分項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行加總，綜合指數(shù)在合成加總信息的同時(shí)，可能會(huì)失去某些重要的結(jié)構(gòu)性信息。

為減少上述問(wèn)題的影響，在實(shí)際應(yīng)用中，應(yīng)該盡可能將綜合指數(shù)和各分項(xiàng)指數(shù)結(jié)合使用，在全面綜合考慮失衡范圍、程度、結(jié)構(gòu)和性質(zhì)的基礎(chǔ)上，選擇更具針對(duì)性的政策反應(yīng)模式和路徑。一般而言，如果失衡主要發(fā)生在股市或房地產(chǎn)市場(chǎng)等局部領(lǐng)域，那么，通常只需要使用諸如LTV、DTI和稅收等結(jié)構(gòu)性的宏觀審慎工具予以糾正。如果出現(xiàn)了普遍的信用擴(kuò)張和過(guò)度投資等總量上的失衡，則應(yīng)該使用諸如利率政策、逆周期資本緩沖等具有總量調(diào)節(jié)性質(zhì)的宏觀審慎工具。［15］在某些情況下，總量和結(jié)構(gòu)上的失衡可能同時(shí)存在，此時(shí)可能需要構(gòu)建一個(gè)包括總量性工具和結(jié)構(gòu)性工具在內(nèi)的宏觀審慎政策組合，以增強(qiáng)政策反應(yīng)的針對(duì)性和實(shí)際效果。

按照上述思路，我們可以對(duì)近年來(lái)中國(guó)的金融失衡情況以及應(yīng)該采取的宏觀審慎政策進(jìn)行一個(gè)簡(jiǎn)單的模擬分析。如表7所示，在1998—2010年間，比較明顯的金融失衡出現(xiàn)在以下四個(gè)時(shí)期：

（1）在1998年的前3個(gè)季度，失衡主要表現(xiàn)為股票市場(chǎng)泡沫，其他領(lǐng)域的失衡并不明顯，此時(shí)宜使用稅收等結(jié)構(gòu)性的宏觀審慎政策予以應(yīng)對(duì)。到了1998年第4季度，嚴(yán)重的投資泡沫伴隨著股市泡沫和企業(yè)杠桿的上升，此時(shí)可考慮綜合使用總量性和結(jié)構(gòu)性的宏觀審慎政策，比如，可在提高利率抑制過(guò)度投資的基礎(chǔ)上，配合使用LTV等結(jié)構(gòu)性工具，對(duì)特定領(lǐng)域或行業(yè)的過(guò)度融資現(xiàn)象進(jìn)行控制。

（2）在2003年第2～3季度和2004年第1季度，金融失衡主要表現(xiàn)為以金融體系過(guò)度信用擴(kuò)張和實(shí)體經(jīng)濟(jì)過(guò)度投資為代表的總量性失衡，對(duì)于這種情況，宜主要采用總量性的宏觀審慎政策予以應(yīng)對(duì)，如一方面使用利率工具抑制投資過(guò)熱，另一方面使用逆周期資本緩沖等工具控制信貸過(guò)快增長(zhǎng)。

（3）在2007年第3季度，失衡主要表現(xiàn)為股票市場(chǎng)和房地產(chǎn)領(lǐng)域的資產(chǎn)價(jià)格泡沫，此時(shí)應(yīng)采用針對(duì)股市投機(jī)的稅收政策和針對(duì)房地產(chǎn)過(guò)度投資的LTV等宏觀審慎工具予以糾正。2007年第4季度，資產(chǎn)價(jià)格泡沫伴隨著利差水平的異常擴(kuò)大，表明銀行體系的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平也明顯上升，此時(shí)除使用抑制資產(chǎn)價(jià)格泡沫的結(jié)構(gòu)性宏觀審慎工具外，還應(yīng)該輔以利率調(diào)節(jié)等總量性的工具。

（4）2009年第2季度出現(xiàn)的利差上升伴隨著一定程度的投資和信貸泡沫，表明總量失衡正在發(fā)生；2009年第3季度出現(xiàn)了房地產(chǎn)泡沫，表明總量失衡和結(jié)構(gòu)性失衡并存?？傮w來(lái)看，2009年第2季度至2010年第1季度主要表現(xiàn)為比較嚴(yán)重的房地產(chǎn)價(jià)格泡沫和一定程度的信貸擴(kuò)張，而2010年第2～4季度則主要表現(xiàn)為過(guò)度的信貸擴(kuò)張和一定程度的房地產(chǎn)價(jià)格泡沫。從宏觀審慎政策選擇來(lái)看，基于總量調(diào)節(jié)的宏觀審慎工具應(yīng)該從2009年第2季度開(kāi)始實(shí)施，并一直延續(xù)至2010年第4季度；同時(shí)，在2009年第3季度至2010年第2季度，還應(yīng)該配合使用專門針對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)調(diào)控的結(jié)構(gòu)性宏觀審慎工具。

表7 中國(guó)的金融失衡分類情況及宏觀審慎政策應(yīng)對(duì)

續(xù)前表

續(xù)前表

四、結(jié)論性評(píng)價(jià)

本文構(gòu)建了一個(gè)新的 “金融失衡指數(shù)”，并對(duì)其在中國(guó)宏觀審慎政策框架下的實(shí)踐進(jìn)行了模擬分析，結(jié)果表明，該指數(shù)不僅可以有效描述中國(guó)經(jīng)濟(jì)周期中的金融失衡現(xiàn)象，而且比傳統(tǒng)的CPI、FCI、PMI等指數(shù)更為準(zhǔn)確，也更為領(lǐng)先。實(shí)證分析和大量對(duì)比數(shù)據(jù)表明，“金融失衡指數(shù)”可以作為衡量系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的良好指示器，并為宏觀審慎政策的實(shí)施提供有效的決策和參考信息。

然而，就宏觀審慎政策的實(shí)踐操作而言，對(duì)“金融失衡指數(shù)”的運(yùn)用不應(yīng)該停留在對(duì)加總指標(biāo)的機(jī)械使用和理解上。從歷史上看，指望某個(gè)單一的綜合指標(biāo)就能反映因不同原因而產(chǎn)生的失衡及其相關(guān)信息是不現(xiàn)實(shí)的。更為可靠的做法是，既觀察由 “金融失衡指數(shù)”所反映的總量失衡情況，也分析用以構(gòu)建 “金融失衡指數(shù)”的各分項(xiàng)指標(biāo)的偏離程度，因?yàn)楹笳叱３０嘘P(guān)結(jié)構(gòu)性失衡的關(guān)鍵信息。

在綜合運(yùn)用 “金融失衡指數(shù)”及其分項(xiàng)指標(biāo)的過(guò)程中，還涉及如何對(duì)相關(guān)信息進(jìn)行合理解讀的問(wèn)題。在某些情況下，各指標(biāo)出現(xiàn)的是統(tǒng)一的、方向一致的失衡趨勢(shì)，如當(dāng)投資高速增長(zhǎng)、信貸加速擴(kuò)張、企業(yè)杠桿上升、資產(chǎn)價(jià)格膨脹和銀行利差擴(kuò)大等現(xiàn)象同時(shí)出現(xiàn)時(shí)，幾乎可以肯定系統(tǒng)性的失衡已經(jīng)發(fā)生。但在另外一些情況下，局面可能比較復(fù)雜，各指標(biāo)的失衡可能相繼發(fā)生，甚至表現(xiàn)出反向和背離的趨勢(shì)，此時(shí)如何理解這些現(xiàn)象，以及如何形成正確的判斷和決策，這既依賴于研究人員的經(jīng)驗(yàn)，也依賴于他們對(duì)現(xiàn)實(shí)情況的研判能力。重要的是，數(shù)據(jù)本身既可以顯示問(wèn)題，也可以掩蓋問(wèn)題，教條化、機(jī)械化和脫離現(xiàn)實(shí)的工作方式是所有成功政策實(shí)踐的死敵。

最后，有必要予以澄清的一點(diǎn)是，用是否能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)危機(jī)發(fā)生的時(shí)點(diǎn)來(lái)衡量預(yù)警指標(biāo)的好壞是極具誤導(dǎo)性的。即便危機(jī)事件的發(fā)生是必然的，其爆發(fā)的時(shí)點(diǎn)也是難以預(yù)料的，因?yàn)楹笳吒嗟厥艿礁鞣N隨機(jī)事件的影響，因而具有根本上的不確定性。從宏觀審慎的視角來(lái)看，構(gòu)建危機(jī)預(yù)警指標(biāo)的根本目的并不是要準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)危機(jī)，而是及時(shí)發(fā)現(xiàn)各種潛在的失衡，并在其產(chǎn)生破壞性影響之前采取有效的措施予以糾正。

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［15］陳雨露、馬勇：《宏觀審慎監(jiān)管：目標(biāo)、工具與相關(guān)制度安排》，載 《經(jīng)濟(jì)理論與經(jīng)濟(jì)管理》，2012（3）。