拨备计提与货币政策的配合效应

罗大庆 胡名成

一、引言

2008年金融危机爆发前，学术界、银行监管部门都不热衷于讨论宏观审慎政策，原因之一是基于对巴塞尔协议Ⅱ的认可，历经“大缓和”时代，人们对于主流发达国家的经济比较有信心，认为发生金融危机、经济危机的可能性不大，强化对商业银行的监管可能严重损害实体经济。次贷危机后，鉴于危机对金融体系和实体经济造成的严重破坏，对宏观审慎政策的研究和讨论从幕后走向前台。痛定思痛后，国际社会普遍认为对金融风险顺周期性累积未能及时进行监控和管理是危机发生的主要原因。从这次金融危机中也可以看出货币政策在修正信贷资源错配、防范金融风险方面的缺陷，制定逆周期的宏观审慎监管政策已得到各国监管部门的一致认可。

货款损失拨备计提是宏观审慎监管政策的重要组成部分，也是金融机构抵御信贷风险的重要措施。与资本要求率、贷款价值比(LTV)等传统审慎工具用于防范金融机构难以预期的风险损失不同，拨备计提主要用于抵补已实现的或者能预期的风险损失。拨备计提从商业银行利润中扣除，隶属于银行的支出条款，是银行监管部门对商业银行提出的一种强制性的监管要求。一般来说，拨备计提制度分为两类：静态拨备计提和动态拨备计提。静态拨备通常只针对已实现信贷损失计提拨备。当经济处于上行期时，由于信贷质量的提高，违约率和损失下降会减少拨备的计提，导致信贷投放增加。而当经济处于下行期时，商业银行坏账增加，贷款违约率上升，银行增加拨备计提，引发信贷投放的下降，这使得静态拨备带有一定的顺周期性色彩。动态拨备作为对静态拨备的继承和发展，在对已实现信贷损失或风险计提拨备之余，融入了前瞻性、动态性及逆经济周期元素，监管部门可以根据商业银行的整体经营状况以及经济所处的发展阶段对拨备指标进行动态调整，体现了后危机时代审慎的金融监管思路。动态拨备弱化了静态拨备监管和银行信贷的顺周期性，可提高银行系统的抗风险能力，帮助商业银行实现跨经济周期稳健经营。

我国于2011年实施《中国银行业实施新监管标准指导意见》，明确规定允许商业银行根据其自身整体经营状况以及经济所处的发展阶段动态调整货款损失拨备，但拨备覆盖率不得低于150%。我国成为少数几个出台动态拨备监管政策的国家。基于此，本文以静态拨备和动态拨备为重点建模对象，考察两种拨备制度稳定宏观经济和金融系统的效果，分析其形成原因和传导机制，模拟货币政策融入金融要素后对各经济变量的影响，并识别拨备政策和货币政策的最优组合。

本文剩余部分安排如下：第二部分是文献综述；第三部分是理论模型基本框架；第四部分是参数校准与参数估计；第五部分是数值模拟分析，考察两种拨备政策对经济的影响；第六部分是结论和政策建议。

二、文献综述

次贷危机后，宏观审慎政策被高调置于前台，经过十几年的发展，理论研究和实证分析都取得了长足的进步。审慎政策体系的内涵也不断丰富，除了逆周期的资本要求率、贷款价值比(LTV)等传统工具外，还包括拨备计提、对系统重要性金融机构强化监管等诸多措施。审慎政策工具日趋丰富，为研究制定宏观审慎政策提供了广阔的空间。国内学者对宏观审慎政策的研究主要集中在逆周期资本要求率、贷款价值比(LTV)等传统工具与货币政策的关系讨论以及如何配合两种政策，以求达到最大效应等问题上。代表性文献有王爱俭和王璟怡(2014)[1]、马勇和陈雨露(2013)[2]、李天宇等(2017)[3]、范从来和高洁超(2018)[4]。在拨备计提方面，徐明东和陈学彬(2012)[5]研究表明，动态拨备制度抑制银行信贷增长的作用虽然有限，但能显著提高银行体系的风险抵御能力。陈超等(2015)[6]认为当期贷款损失拨备计提与下一期不良贷款的变动存在显著的正相关性。戴德明和张珊珊(2016)[7]研究发现，贷款损失拨备能够有效应对商业银行风险。在当期贷款质量保持不变的前提下，商业银行的贷款损失拨备越多，其未来一期的个体风险和外溢风险就越低。许友传(2017)[8]研究发现，动态拨备是借款人的杠杆及其融资成本的增函数。高洁超等(2017)[9]模拟发现，相比传统的后顾性拨备，具有前瞻性和逆周期特征的动态拨备可以更好地熨平经济波动。

国外学者也对拨备计提进行了深入的研究，取得了丰富的成果。Bushman 等(2012)[10]认为，银行贷款损失拨备对银行承担风险的纪律产生有利的影响，动态拨备可以有效抑制银行承担风险的冲动，有利于银行的稳健运行。Bouvatier和Lepetit (2015)[11]发现，静态拨备确实有放大信贷周期和经济周期的负作用，此外，这一因素对资本金不足的银行更加不利，而前瞻性贷款损失拨备可以有效缓和这一现象。Olszak等(2018)[12]利用来自65个国家的银行信息，并运用两步GMM Blundell-Bond方法，发现动态拨备比其他宏观审慎政策在平滑金融机构信贷波动方面更加有效，而且这一结论与银行自身的规模无关，结果非常稳健。

综上可见，动态拨备监管缓和银行信贷的顺周期性、帮助银行实现跨经济周期稳健经营的作用得到了学术界的普遍认可。为此，本文从以下三个方面展开研究：第一，通过不同的外生冲击，对两种拨备制度在防范金融风险、平滑经济波动等方面的效果进行对比，强化动态拨备监管的优势。第二，有关货币政策是否应该关注金融要素波动的讨论，学术界和政策制定部门均未达成一致的看法，本文通过理论模型的数值模拟对上述问题给出了基本判断。第三，如何将拨备计提制度引入现行经济体，并与已有的经济政策，特别是货币政策相互协调，形成政策合力，以便更好地服务经济社会发展，实际上是一个比较困难的问题。本文在基准模型的基础上，详细说明拨备计提政策的建模方式，并以社会福利损失函数为评价标准，考察不同政策组合对社会福利损失的影响，获取最优的政策参数和政策搭配。

三、理论模型基本框架

本部分通过建立一个标准的新凯恩斯DSGE模型，从理论上阐述了两种拨备制度对经济波动的影响。模型是一个包含家庭、最终品企业、中间品企业、资本品制造商、商业银行、中央银行和政府部门七部门的DSGE模型，既保留了传统RBC模型中代表性家庭在跨期预算约束条件下依赖消费和闲暇最大化其效用的假设，又具有价格黏性、垄断竞争等鲜明的新凯恩斯主义色彩。由于价格存在黏性，货币在短期内是非中性的。为了考察金融摩擦对经济波动的影响，引入静态拨备和动态拨备两种监管制度，以区别在宏观审慎政策建模过程中被广泛采用的资本要求率、贷款价值比(LTV)等监管机制。家庭选择消费、提供劳动并获得收入。商业银行是风险中性的，从家庭和中央银行获得资金，并向资本品制造商提供信贷支持，供其进行资本品生产，只有资本品制造商和商业银行存在信贷合约关系。中间品企业租用资本品厂商的资本进行生产；零售商购买中间品来生产最终品；中央银行制定政策利率和拨备政策，以实现对经济的干预和对商业银行的监管。

(一)家庭部门

其中：E为期望算子；β为贴现因子；ζ为消费的跨期替代弹性的倒数；γ表示劳动供给弹性的倒数；家庭的货币资产由现金和储蓄组成，权重分别为υ和1-υ。

代表性家庭的预算约束为：

(1)

给定利率和价格，代表性家庭的一阶条件为：

(2)

(3)

(4)

(5)

方程(2)为消费的欧拉方程，表示消费的跨期替代；方程(3)表示储蓄与储蓄率正相关，与消费、债券利率负相关；方程(4)表示实际货币余额与消费、债券利率(机会成本)负相关；方程(5)是劳动供给方程。

(二)最终品企业部门

(三)中间品企业部门

(6)

其中：At为中性技术，其对数服从一阶自回归过程；α表示资本的产出弹性。

中间品制造商产品定价决策过程包括两个阶段。第一阶段为成本最小化阶段，也就是在工资和资本的租金率给定的情况下，中间品制造商解如下最优化问题：

约束条件是方程(6),得到资本-劳动率方程和边际成本方程：

(7)

(8)

(9)

且Λt,t+k=βkUCt+k/UCt表征从第t期到第t+k期的随机贴现因子，mct为中间品的边际成本。

(10)

不能重新定价的企业维持原有价格不变。经过计算，可以得到重要的新凯恩斯菲利普斯曲线：

(11)

(四)资本品制造商

资本品制造商部门的建模参考Agénor和Silva (2016)[14]的方法。资本品生产商资本存量满足如下累积方程：

Kt+1=It+(1-δK)Kt

(12)

-(1-δK)Kt+s}

一阶条件为：

(13)

由上式可知，违约概率通过影响还款期望值对资本的预期回报率造成影响。

(五)商业银行

(14)

其中，LLRt为贷款损失准备金(loan loss reserve)(1)按照通常的会计标准，贷款损失准备金是对总信贷的一般准备，隶属于商业银行的一级资本，是商业银行资产负债表项目。贷款损失拨备计提是对不良贷款的覆盖计提，拨备从商业银行利润中扣除，隶属于银行的支出条款。，同时商业银行需要满足贷款损失拨备计提监管要求。同Bouvatier和Lepetit(2015)[11]的方法一样，设定贷款损失准备金(LLRt)和贷款损失拨备计提之间的关系为：

(15)

(16)

商业银行不良贷款份额，也就是企业违约概率Jt定义为：

(17)

(18)

商业银行每期通过选择存款利率和贷款利率以最大化其实际利润值：

给定企业违约率和政策利率，关于存款利率和贷款利率的一阶条件为：

(20)

(21)

其中：

(22)

(23)

(24)

(六)中央银行部门

(25)

中央银行制定货币政策对经济进行干预，货币政策采用锚定通胀缺口和产出缺口的Taylor型设定方式：

(26)

金融体系本质上是脆弱的，其脆弱性的根源在于银行系统过度的信贷扩张。由于有限责任和存款保险制度，商业银行有投资风险项目的激励。实施拨备计提监管，其根本目的在于防止银行投资风险项目带来的损失殃及储蓄池，侵蚀存款人的利益。中央银行要求商业银行每期从利润中计提贷款损失拨备，以便充分覆盖不良信贷，保障存款人的利益。这样可以强化金融系统的稳定性，有效防范金融风险。

(27)

其中l0表示拨备对不良贷款的覆盖份额。

动态拨备在对已实现信贷损失或风险计提拨备之余，融入前瞻性、动态性及逆经济周期元素。参考Zilberman 等(2015)[15]、高洁超等(2017)[9]的设定方式，其形式为：

(28)

其中，u<0表示拨备计提的强度。

(七)政府部门

政府发行一期的无风险债券，向家庭征收总量税，接受中央银行的利润。因此政府部门的预算约束为：

(29)

(八)定义均衡

给定经济偏好，资源约束条件为：

Yt=Ct+It

(30)

方程(1)～方程(30)30个方程构成本文的DSGE模型。竞争均衡条件下，当市场达到均衡时，所有市场同时出清，家庭实现期望效用最大化,企业实现利润最大化。对上述30个方程在稳态值周围进行对数线性化处理，待参数赋值后可以对模型进行模拟分析。

四、参数校准与参数估计

理论模型中有待赋值的参数包括模型的结构参数、政策参数和外生冲击的自相关系数及其标准差，本文采用校准和贝叶斯估计两种方式对参数进行赋值，与模型中主要内生变量稳态值相关的参数,采用校准的办法对其进行赋值，其余参数通过贝叶斯估计方法对其进行赋值。

(一)参数校准

模型有待校准的参数包括β、ζ-1、υ、θp、α、(1-ωp)、δK、J、l0。这些参数决定了核心内生变量的稳态值。其中，根据多数文献的做法，贴现因子β取值为0.99。依据马勇和陈雨露(2013)的做法[2]，将消费的跨期替代弹性ζ-1校准为0.5。家庭货币资产中现金和储蓄的权重之和为1，本文设定现金的权重为0.4。中间品之间的替代弹性θp，采用孟宪春等(2018)[16]的校准结果，设定为6。国内多数文献对资本的产出弹性α的取值范围为0.3～0.6之间，根据李天宇等(2017)[3]的校准值，取值为0.3。厂商重新调整价格的概率(1-ωp)为0.25(郭豫媚等2016[17])，表示平均每4个季度调整一次价格。资本折旧δK，根据王爱俭和王璟怡(2014)[1]的校准结果，取值为0.025。商业银行不良贷款率的稳态值J，参考高洁超等(2017)[9]以2005—2014年银行业整体不良贷款率为依据，将其值校准为0.035。对于拨备计提的强度参数u，Tayler等(2016)[18]认为其值应在[-1，0]之间，本文取其中间值为-0.5。我国于2011年实施的《中国银行业实施新监管标准指导意见》中明确规定商业银行拨备覆盖率不得低于150%，所以l0取为1.5。

(二)参数估计

由于模型考察了三种外生冲击：供给冲击、金融冲击和货币政策冲击，选取名义GDP总额、CPI、社会消费品零售总额、不包括家庭投资的固定资本形成总额等变量的季度时间序列数据作为考察变量。其中，以支出法计算的名义GDP总额表示总产出，以CPI环比增长率表征通货膨胀率，以社会消费品零售总额表示消费，以不包括家庭投资的固定资本形成总额表示企业投资。数据的时间跨度为2002年第一季度到2018年第四季度。所用数据均来自中国人民银行网站，国家统计局和中经网数据库。以2005年第三季度为基期构造CPI平减指数。名义GDP总额、社会消费品零售总额、不包括家庭投资的固定资本形成总额等名义变量除以CPI平减指数得到其对应的实际变量，并且通过Eviews9.0的X-13方法对其进行季节性调节，之后取自然对数，并进行单边HP滤波处理以获得其波动部分。估计结果如表1所示。

(三)模型的拟合评价

在对参数进行校准和估计之后，本部分考察理论模型主要经济变量的一阶矩和二阶矩与样本数据对应变量相关矩条件的匹配效果，以便检验理论模型对现实经济的解析能力，为后面的数值模拟提供实证依据。

表1未校准参数贝叶斯估计值

从表2可以看出，在一阶矩方面，由于理论模型是一个不包括政府购买和出口的封闭经济体，导致模型中的消费和投资的相对稳态值均高于实际数据值。另外，理论模型中通胀的稳态值为1，而2002年第一季度到2018年第四季度的通胀均值为1.010 3，拟合效果较好。在二阶矩方面，实际数据显示我国居民消费、投资、信贷的波动均高于产出的波动，而通胀的波动小于产出的波动。而理论模型中，消费、通胀的波动小于产出的波动，而投资、信贷的波动大于产出的波动，这主要是由于我国居民消费受季节影响(如春节，元旦等)比较大的缘故。无论是一阶矩匹配还是二阶矩匹配，货款额和通胀这两个变量的拟合程度都比较好，原因是这两个内生变量的现实含义和理论模型中的经济含义比较接近，而其他经济变量的现实数据与模型中经济变量的含义有一定差距。

表2矩匹配结果

总体而言，本文构造的理论模型能够反映我国经济的基本特征，模型对现实经济具备相应的解析力，使之后进行的数值模拟的结果具备比较好的说服力和可信度，从中也可以看出模型参数赋值的科学性。

五、数值模拟分析

在对参数赋值的基础上，本部分从三个方面考察拨备监管制度对经济变量的影响，以期能够为我国拨备制度的完善和发展提供一定的理论参考。首先，定量比较在不同外生冲击下动态拨备和静态拨备在防范金融风险、平滑经济波动方面的效果，详细说明其传导机制，分析相关变量脉冲反应的形成原因；其次，从理论模型出发，对我国现阶段货币政策是否应该关注金融变量作出基本判断；最后，以社会福利损失函数为标准，识别货币政策和拨备制度的最优组合。

(一)不同冲击下两种拨备制度经济效应模拟分析

图1给出了金融冲击下模型主要经济变量的脉冲路径(2)货币政策冲击脉冲图与金融冲击情况类似，受篇幅所限，结果未能给出，有兴趣的读者可向作者索取。。从中可以看出，当经济体受到负向金融冲击时，两种拨备制度下经济变量波动走向是一致的，但是相对于无拨备制度的基准模型和静态拨备制度的情况，动态拨备防风险、稳增长效果显著。这也与近年来各国积极改革静态拨备监管方式，制定更具有前瞻性的动态拨备制度，并将其作为应对系统性风险的重要工具的事实相吻合。

图1 负向金融冲击下三种经济制度主要内生变量脉冲图

当经济体受到负向金融冲击时，企业的不良贷款率上升，经由风险溢价渠道，商业银行的贷款利率上升，导致资本品生产商投资下降，资本存量下降，资本租金上升，生产厂商的资本使用量下降，所以产出下降。产出下降使得就业和工人的工资下降，经济进入下行期，通胀下降。以稳定物价水平为目标的货币政策通过降低政策利率提高物价水平，推动通胀上升。政策利率的下降使得商业银行从央行获得资金的成本下降，导致其对存款需求的下降，商业银行降低存款利率，根据跨期替代原则,家庭会增加当期消费。此外，根据式(17)，产出下降会引起新一轮企业不良贷款率的上升，触发金融加速器机制，金融加速器机制所形成的动态乘数效应与不良贷款率相互迭加，造成所有内生变量在期初波动最大，随着市场配置资源的作用逐渐显现出来，经济变量才逐步回归稳态。

从上面的传导机制中可以看出，当经济体受到冲击时，企业不良贷款率上升引发的金融加速器机制会起到放大经济波动的效果，必须对其进行有效管理，以达到平滑经济波动、防范金融风险的目的。当经济体受到金融冲击使企业的不良贷款率上升时，静态拨备监管要求商业银行增加拨备计提，导致银行可贷资金进一步下降，引发企业的投资、产出、就业等进一步下滑，加速经济基本面的恶化，可见静态拨备监管带有明显的顺周期性色彩。如图1所示,相对于无拨备制度的基准模型，静态拨备的引入放大了经济波动，这与监管当局希望其能防风险、稳增长的初心相背。而融入前瞻性、动态性及逆经济周期元素特征的动态拨备后，各主要经济变量的波动明显下降，防风险、稳增长效果显著，其主要原因是动态拨备降低了不良贷款率增加引起的企业用资成本的顺周期性，削弱了金融加速器放大经济波动的效应，缓和了用资成本波动与企业不良借款率之间正向反馈联动效应，使得整个经济体的稳定性得以提高。在经济下行期时，通过逆周期的调控，动态拨备监管要求银行降低拨备计提，增加信贷投放，企业可以获得更多流动性支持，投资、产出得以提升，各经济变量加速回归稳态，经济基本面得到改善，经济韧性增强。形成实体与金融良性发展的良好经济格局,从而更好地实现了稳增长、防风险的目标。

2008年金融危机以来，我国经济整体进入下行期，近年来我国实施供给侧结构性改革,积极转变发展方式，优化产业结构，再加上政府实施稳健中性的货币政策，经济下行压力持续加大。此外，我国商业银行利率市场化改革不断推进，利润空间持续受到挤压。在这种情况下,如果能降低拨备计提强度，一方面可以避免商业银行因利润考核而从事高风险投资,降低金融风险；另一方面可以释放更多的流动性，助推我国经济提前走出下行期。比如，2018年我国商业银行不良贷款余额约为2万亿元(3)数据来源：国家统计局。，可见商业银行未分配利润约为3万亿元，如果动态拨备降低10%的计提强度，金融机构可补充资本金0.2万亿元,按照10倍乘数计算，可增加近2万亿元的信贷投放。在现阶段我国资本市场还不发达，股权融资等直接融资方式发展相对滞后，企业融资主要还是依靠银行信贷的客观情况下，降低拨备计提可以对实体经济起到一定的促进作用,也可以避免央行单一使用降准、降息等传统货币政策增加流动性供给，弱化政策的可预期性，更有利于实体经济平稳发展。

但是，对于不同的外生冲击引发的经济波动，相对于静态拨备计提，动态拨备在防风险、稳增长方面的效果并不显著。图2给出了负向的技术进步冲击下各主要经济变量的波动走向，从中可以看出，两种拨备制度在治理由技术冲击引起的经济波动时，效果并不理想。这与Kannan 等(2012)[19]、Angelini等(2016)[20]的结论相同。究其原因，与金融冲击完全由金融波动引起，并不直接反映经济基本面不同，负向的技术冲击表示整个社会经济基本面的倒退和恶化。鉴于商业银行防范、控制风险的能力还不是很强，经济基本面的恶化容易造成“惜贷”情况的发生，此时如果监管当局要求商业银行增加或者减少拨备计提，并不会使得银行增加或者减少流动性的供给，所以当信贷投放的下降是由于社会经济基本面的倒退造成的，拨备制度是无能为力的。这说明拨备计提政策防范金融风险的作用与外生冲击的类型有很大关系，正确认识经济周期的形成原因，甄别经济波动的驱动因素是制定好拨备政策，并使其具备防范金融风险、维护经济稳定功能的前提。

(二)货币政策关注金融变量经济效应模拟分析

一般来说，货币政策的目标是维持物价稳定、促进经济增长，而宏观审慎政策的定位是防范金融风险、维护金融系统的稳定。但是近年来，货币政策是否应该关注金融因素引起了学术界和政策制定者的广泛讨论。李天宇等(2017)[3]、范从来和高洁超(2018)[4]等均认为审慎政策搭配融入金融因素的增广型货币政策在抑制经济波动、降低社会福利损失等方面的优势十分明显。而Suh(2014,2015)[21][22]、梁璐璐等(2014)[23]通过模拟发现，关注金融变量的增广型货币政策带有很强的宏观审慎色彩，容易和已有的审慎政策引发冲突，加剧经济波动。此外，增广型货币政策所面临的多目标任务使得货币政策负担沉重，导致政策的执行效果大打折扣，所以，目前我国遵循“加强的泰勒规则”似乎并不合时宜，传统的货币政策配合宏观审慎政策更加适用于我国现行的经济运行体制。

本部分以理论模型为基础，在动态拨备政策前提下，系统考察两种类型的货币政策对经济变量的影响，以期能够对货币政策是否应该关注金融要素这一问题作出基本判断。借鉴范从来和高洁超(2018)[4]的做法，引入关注信贷利差这一金融变量的增广型货币政策：

(31)

图2 负向技术冲击下三种经济制度主要内生变量脉冲图

其中，φs为政策利率对信贷利差的反应程度。鉴于政策利率的主要任务是稳物价，所以参数φs的取值不宜过大。参考Tayler和Zilberman(2016)[18]的做法，将其设定为-0.05。从图3可以看出，在金融冲击下，关注金融要素的增广型货币政策抑制经济波动的优势非常明显。主要原因是负向金融冲击使得企业的不良贷款率上升，风险溢价上升导致商业银行的贷款利率上升，根据式(31)，相对于一般的泰勒法则，增广型泰勒法则可以使政策利率下降更多，从而使得企业的用资成本下降，企业获得更多的流动性支持，投资、产出、通胀等指标波动下降并加速回归稳态，不足之处是多目标的政策利率对消费波动影响较大。但总体来说，货币政策融入金融要素确实可以更好地防范风险，烫平经济的波动。

(三)基于社会福利视角的最优政策组合分析

从前文的模拟中可以看出，相对于其他几种政策组合，动态拨备计提搭配融入金融要素的增广型货币政策防范金融风险、平滑经济波动的效果最为显著。本部分进一步考察这两种政策的最优组合问题，使其能够充分形成政策合力，更好地服务于宏观经济和金融系统的稳定。事实上，如何有效地促进货币政策和拨备计提政策之间的相互协调，最大程度地提高政策组合效果，避免政策冲突和政策叠加等加剧经济波动问题的出现是学术界和政策制定部门有待解决的重大问题。

在分析最优政策组合时，一般的做法是以社会福利损失函数为考察对象，因为不论实施何种经济政策，最终目的都是为了提高社会福利。Woodford(2003)[24]将最优政策组合问题转化为以下最优化问题：

(32)

图3 动态拨备计提下负向金融冲击主要内生变量脉冲图

从式(32)可以看出，该福利损失函数未能将金融风险要素纳入考量范围。2008年金融危机之后，我国实施过度宽松的货币政策和“4万亿”财政强刺激计划，过度依赖总需求管理使得我国各部门负债规模显著提升，而产出在短期内又难以市场化出清，导致企业违约概率和商业银行不良贷款率上升。有鉴于此，本文重新设定福利损失函数，除了锚定产出和通胀外，还加入了对企业不良贷款率这一指标的关注，使其能更加全面地反映我国经济基本面。扩展型福利损失函数为：

(33)

其中，κJ为企业不良贷款率在福利损失函数中的权重。接下来对货币政策参数Φπ和拨备政策参数u进行遍历性取值，考察不同政策组合对社会福利损失的影响，获取最优的政策参数和政策搭配。考虑到参数Φπ的90%置信区间为(1.539,1.753 2), Zilberman 和Tayer(2015)[15]、高洁超等(2017)[9]均认为参数u的取值在[-1，0]之间，所以这里令参数Φπ在[1.5,2]中取值，参数u在[-1,-0.5]中取值，步长均设定为0.1。

对于关注变量在福利损失函数中权重的取值，借鉴朱军等(2018)[25]的做法，在目标方程(33)中编历各种权重组合，但权重组合之和设定为1。在金融冲击下，不同权重组合、不同政策参数组合可以得到不同的社会福利损失函数值。模拟结果如图4所示，当参数Φπ的取值在1.5附近，拨备参数u的取值在-1附近，并且κπ=0.8,κy=κJ=0.1时，福利损失函数值最小，为0.6。可见，当经济处于下行期时，政策利率不宜过度下降的稳健型货币政策搭配宽松的动态拨备政策能够最大限度地降低社会福利损失，这与范从来和高洁超(2018)[4]所得到的结果相似。究其原因，在经济处于下行期时，如果实施过度宽松的货币政策，大幅度降低微观主体的资金使用成本，容易扭曲微观主体的经济决策，造成其盲目加杠杆，导致整个经济体债务规模快速扩张，企业违约概率上升，所以政策利率不宜过度下降的稳健型货币政策更加有利于经济稳定。同时，动态拨备监管要求商业银行最大限度降低拨备计提，以维持流动性的合理充裕，保证实体经济合理融资需求。所以审慎政策和货币政策采取放量与加价并举的“量价分离”的政策组合将会更加有利于宏观经济和金融系统的稳定。

图4 不同政策组合下的社会福利损失

近年来，我国政府摒弃“大水漫灌”式强刺激方针，实施稳健中性的货币政策。央行多次通过公开市场操作上调逆回购利率和MLF利率，适度提高企业用资成本。而与此同时，央行又通过多轮降准、逆回购操作，释放大量流动性。2018年2月28日，银保监会发布《关于调整商业银行贷款损失准备监管要求的通知》，明确拨备覆盖率监管要求由150%调整至120%～150%，放量与加价并举的“量价分离”政策导向非常明显。本文的模拟结果可以为上述特征事实提供一定的理论支持。

六、结论和政策建议

本文在新凯恩斯主义宏观经济学框架下构建了一个包含商业银行和监管部门在内的七部门封闭经济DSGE模型，引入两种拨备监管制度：静态拨备监管和动态拨备监管，以区别在宏观审慎政策模型中被广泛采用的资本要求率、贷款价值比(LTV)等监管机制。研究了两种监管制度在稳定金融系统、平滑经济波动方面的效果，并考察了其与货币政策的最优组合问题。在该模型中，只有资本品制造商与商业银行存在信贷合约关系，企业借贷不存在约束，但必须提供抵押物，且其还款是不确定的，存在违约的可能性。模型较好地拟合了我国宏观经济数据和现实经济特征，揭示了两种拨备政策在缓和金融加速器效应上存在的差异，详细考察它们的作用机制和传导路经，为制定和完善拨备制度提供了一定的理论环境。为避免政策冲突和政策叠加等加剧经济波动问题的出现，促进资源的最优配置，本文最后着重分析了拨备政策和货币政策的最优协调问题。研究发现：第一，在金融冲击下，静态拨备的引入会放大经济波动，动态拨备防风险、稳增长效果显著。但对于技术冲击，动态拨备作用并不明显。因此，正确识别引起经济波动的冲击类型对于动态拨备能否实现预期政策目标至关重要。第二，从关注了金融要素的增广型货币政策在稳定经济变量波动的效果来看，有理由认为标准的泰勒型货币政策并不适合于我国现阶段经济的发展，对金融变量的波动加以关注的增广型货币政策更加符合我国基本国情。第三，现阶段我国经济下行压力持续加大，为避免过度依赖总需求管理推动经济复苏，防止微观经济主体盲目加杠杆，企业的用资成本不宜过度降低。同时，为了维持流动性的合理充裕，保证实体经济的合理融资需求，要求实施宽松的拨备计提政策。审慎政策和货币政策采取放量与加价并举“量价分离”的政策组合更加有利于现阶段我国宏观经济和金融系统的稳定。

本文构建的模型能够反映我国的基本经济特征，基于模型的模拟结果，从防范和抑制系统性金融风险和支持实体经济发展两个角度，提出以下可供政策制定部门参考的政策建议：

一是尽快构建和完善适合我国国情的动态拨备计提监管制度，增强政策的可操作性，降低执行成本，积极探索拨备制度与现有政策的协调方式，以缓解金融系统的顺周期性，熨平经济的过度波动，增加社会福利水平。

二是我国现阶段在对贷款类型的划分过程中不严谨的现象比较突出，造成拨备计提数量的实际值与理论值存在很大偏差，导致对商业银行业绩的误判和监管的错位，加剧了金融风险的累积。因此，政府部门应出台相应的法规，强化对货款类型和货款质量划分过程的监管，以实现严谨、科学、合理的计提数额。

三是由于商业银行的业务种类繁多，客户群存在较大差异，信贷风险的不同引致的拨备计提强度也应有所区别。因此，应该细化对商业银行业务种类和客户群的分类，以贷款投放的去向为依据，实行分行业、分地区、分客户群的拨备覆盖率监管措施。