金融摩擦对经济波动的影响研究——基于金融加速器理论视角

王 欢，邢天才

(东北财经大学金融学院,辽宁大连 116025)

一、引言

2020年初,面对新冠肺炎疫情冲击,中国人民银行迅速行动连续向市场注入了大量流动性,同时采取适当下调利率、鼓励银行激发信贷等措施。有分析称货币政策放宽、降息周期明显、资本市场流动性大等为市场注入了大量信心,同时市场认为我国推动经济高质量发展背景下,经济发展良好态势的基本面没有变。但是由于疫情给旅游、娱乐和餐饮等第三产业带来的冲击难以估量,中小企业现金流紧缺、复产复工困难,高杠杆企业信贷摩擦加剧带来经济下行概率增大,因此,市场发展何去何从,信贷市场摩擦怎样影响经济未来发展,如何注入市场活力等,都亟需深入研究。本文通过分析金融加速器对我国货币政策和宏观经济的影响机制,构建实体经济周期动态随机一般均衡模型,将诸如技术冲击、疫情等外生冲击纳入研究框架,以期分析金融摩擦因素给未来经济发展带来的影响,最后据此提出相应政策建议。

二、文献综述

(一)金融加速器的存在性

Bernanke et al.[1]通过建立简单的新古典商业周期模型,描述了借款人资产净值和代理成本(可以认为是金融加速器的雏形)之间的关系,认为降低代理成本能够增加投资,对经济发展有促进作用。Bernanke et al.[2]开发了几种研究总需求模式,允许货币和信贷(银行贷款)同时发挥作用,发现20世纪80年代的信贷需求冲击中,货币需求冲击变得更加重要,而这种需求是金融加速器的导火索。Bernanke et al.[3]在模型的合理参数化下,认为金融加速器对研究商业周期动力学有着重要的影响,信贷市场摩擦可能会显著放大对经济的实际和名义冲击。

国内关于金融加速器是否存在的研究起始于21世纪初,胡海鸥等[4]认为在我国金融市场发展不够完善的背景下,金融加速器效应主要体现在信贷传导不畅,造成货币政策效率偏低,提出了疏通信贷渠道的政策建议。杜清源等[5]将真实经济周期模型(RBC模型)引入金融加速器,通过数值模拟分析了引入金融加速器后技术冲击对经济造成的影响,并将仿真结果与传统RBC理论进行了比较,验证了金融加速器在我国的存在性以及对经济波动的杠杆性。崔光灿[6]在金融加速器模型(BGG模型)基础上,运用两部门动态随机一般均衡(DSGE)模型考察了资产价格波动对经济的金融加速器效应,发现金融加速器机制在我国市场数据中具有实用性,可以解释房地产价格波动造成的产出波动。赵振全[7]从金融加速器理论出发,发现了我国显著存在金融加速器效应,运用门限向量自回归(TVAR)模型,研究了当给定相同的外生冲击,加速效应在宽松和紧缩的货币政策下产出波动表现不同,拟合了我国经济市场的部分波动。何德旭等[8]从金融加速器理论视角,梳理了其实际资产价格泡沫与产出波动,经济周期的非线性、不对称特征以及信贷增长与市场波动的关系等现实问题,引导学界在研究金融发展周期的时候,高度关注金融加速器效应。骆祚炎等[9]从反面论证了金融加速器的存在及作用,认为金融减速器的作用对经济波动的抑制作用具有研究意义,存在金融减速器效应的模型能够平抑投资、信贷等对通胀的冲击,提出了发挥直接融资作用、加强民营企业等信贷支持、提升金融市场发展动能等建议。

基于现有研究,金融加速器的存在性毋庸置疑,但是在研究方法、存在形式、在经济发展中发挥的作用有所不同。

(二)金融加速器研究方法

国内外对金融加速器的研究主要通过动态随机一般均衡模型,不同的是,在建模过程中,注重结合所研究经济体的特点和研究内容的侧重点设定相应内生或外生变量。国外文献中,Gertler et al.[10]构建了规模较小、总体开放的宏观经济模型,校准版本的模型很好地捕捉了某经济体在金融危机期间的行为,其中金融市场的摩擦起着重要的作用,解释了整体经济活动的下降大约一半的原因。Gerali et al.[11]比较了两种不同经济周期调整形式的动态随机一般均衡(DSGE)模型的粘性价格和实际刚性。在第一个模型中,成本是由于信息和代理成本不对称而产生的。在第二个模型中,调整资本的成本是外生施加的。研究发现将代理成本和资本调整成本(货币政策)结合起来的模型,最有可能解释经济的波动数。Brzoza-Brzezina et al.[12]将基于抵押品约束和强调外部融资溢价两个标准扩展模型与以金融摩擦为特征的新凯恩斯主义框架进行比较,利用矩阵匹配、脉冲响应分析和商业周期核算等进行了深入分析,发现外部融资溢价框架的商业周期特性更符合经验证据,尽管抵押品约束在模型中起到了实际作用,但是由于内部传播较弱,急剧约束的引入使模型产生了强烈的过度反应。Carlstrom et al.[13]将债务风险进行了指数化,发现如果实行零合约指数化,可能会扭曲商业周期冲击的来源及其传导机制,金融冲击在商业周期中的重要性证据显著。国内文献研究中,骆祚炎等[14]研究了经济周期中金融加速器的顺势、逆势机制,发现无论货币政策宽松还是紧缩,小企业加速器效应明显超过大企业,提出信贷资源向小微企业倾斜的建议。

货币政策、金融摩擦、经济影响相关效应研究。罗丽萍等[15]在模型中引入货币政策消息和惊喜冲击,发现金融加速器具有扩大央行政策消息冲击效应的作用,建议加强信息效率,合理引导公众,推进利率市场化改革。汪勇等[16]构建了包含金融摩擦和资产负债表衰退两种理论的DSGE模型,模拟市场在萧条时期货币政策的宏观效应,发现金融摩擦更易加剧企业投资和产出的紧缩,而资产负债表衰退机制在企业转型过程中能够大幅影响企业投资。苏嘉胜等[17]基于带金融摩擦的DSGE模型,构造了两种宏观审慎逆周期调节工具,面对技术冲击和金融冲击时,宏观审慎管理能够有效缓解经济波动,但在遭受财政冲击时,效果则相反。

金融加速器机制主要通过金融中介功能的发挥来实现。有的研究将中介或监管部门作为一个独立的部门,而有的研究将中介内化于模型,通过建立部门间的信用供给来实现加速器机制的研究。Williamson[18]构造了一个一般均衡商业周期模型,当受到实际扰动时,模拟观察到的实际产出、货币供应、商业失败、风险溢价、中介贷款和价格之间的定性运动,将金融中介内化于模型,发现在传播随机扰动时,信用供给机制与跨期替代效应协同作用,导致了实际产出的波动。Kiyotaki et al.[19]研究发现,信贷限额与资产价格之间的动态相互作用是一种强有力的传导机制,通过这种机制,冲击的影响持续存在、放大并扩散到其他部门。研究表明,短期的、较小的技术或收入分配影响将导致产出和资产价格的持续大幅波动。Caputo et al.[20]建立了具有名义摩擦和金融加速器机制的DSGE模型,发现在存在内生泡沫的情况下,积极应对通货膨胀也会降低产出和通货膨胀的波动性。如果央行为了应对资产价格波动调整其政策策略,可能会在短期内降低产出波动,但是会以产生通胀压力作为代价。Brunnermeier et al.[21]在构建模型时,侧重金融摩擦具有的持久性、杠杆性和不确定性的特点,研究其对宏观经济的影响,发现在危机时期,金融摩擦产生的低效率会通过负面反馈路径进一步放大,此时要求中央银行介入并替代市场中缺位的特权以配置公共资金进行信贷行为。但是在失衡和系统性风险加剧的情况下,泡沫的破裂可能会束缚央行的手脚,不仅损害金融,而且损害长期价格稳定。Riccetti et al.[22]建立了具有企业、股票市场、网络信贷三重金融加速器的代理模型,发现短期内利率下降(与政策紧缩相反)随之而来的是总产量的扩大,但这部分被金融加速器抵消,认为金融加速器扩大了总生产波动和银行的金融脆弱性。毛泽盛等[23]利用DSGE模型动态模拟了影响影子银行对我国市场信贷供给的影响及货币政策效应,发现影子银行化企业虽然平抑了金融摩擦,但是削弱了货币政策效果,应通过积极监管加以引导。

(三)实践中的金融加速器

2008年金融危机后,多数研究开始将模型引入经济数据进行深入分析,探讨加速器模型对经济体的实际影响。

国外研究中,Christensen et al.[24]估计了一个带有金融加速器的黏性价格DSGE模型,以评估金融摩擦在过渡性冲击效应放大和传播中的重要性,对比了带有金融加速器和不带金融加速器的两个模型的结构参数,使用最大似然估计美国战后数据,发现金融加速器在投资波动中发挥着重要作用,但其对产出的重要性取决于初始冲击的性质。Nolan et al.[25]利用动态随机一般均衡模型构建和研究战后美国商业周期对金融部门效率的冲击,研究发现这些内生冲击与外部财务溢价呈强负相关,可能导致经济衰退,比全要素生产率或货币冲击更密切,很大一部分解释了国内生产总值的减少。Christiano et al.[26]建立一个标准的货币DSGE模型,将模型与美国数据相匹配,将横截面特性波动度量称为“风险”,认为风险的波动是驱动商业周期的最重要的冲击。Meier et al.[27]重点讨论了金融摩擦在产出、消费和投资方面对货币政策冲击反应的作用,将VAR方法与具有名义刚性的DSGE模型的预测联系起来,使用了一种最小距离策略,将模型所含的脉冲响应与美国沃尔克-格林斯潘时期数据估计,发现金融摩擦的作用有限。

国内研究中,汪川等[28]在一个带有金融加速器的DSGE模型中讨论了我国宏观经济波动背后的信贷因素,通过分析货币政策因素对信贷渠道经济走势的影响,发现信贷市场信息不对称容易导致宏观经济出现较大波动,为我国货币政策的目标明确了方向。鄢莉莉等[29]运用一个包含三种冲击的DSGE模型研究随着金融市场的发展,金融市场冲击对中国经济波动的影响及其变化,发现我国产出波动的25%由金融市场冲击导致,该比例随着金融市场的发展而上升。张云等[30]在一个统一的框架模型中将企业资产负债表的变化以及企业、银行和家庭之间的双重金融摩擦被包括在内,分析了经济波动中双重金融摩擦所发挥的作用,发现企业顺周期行为能够形成投资和产出的加速,缓解金融摩擦造成的经济波动,建议加强对企业资产负债表的关注,借此平抑由双重金融摩擦所带来的经济波动。

以上研究,均立足于一个经济体或本国模型,研究金融加速器的影响机制。一些学者则侧重于将两个或多个以上国家或经济体进行对比分析,丰富了对金融加速器的研究范畴,并希望通过这种对比,为国际间经济金融合作和发展带来启示。Gilchrist et al.[31]将金融加速器引入动态随机一般均衡模型,发现金融摩擦对国家间供求的影响是不对称的。在这种模型框架下,金融摩擦和单一货币对国际外部影响很大,但金融政策联盟(统一货币政策)可以在很大程度上弥补政策工具造成的损失。Gilchrist[32]考虑了金融市场不完善两国模型,通过杠杆的差异来模拟当受到跨国金融异质性冲击时,高杠杆经济体特别容易受到世界经济减速的影响。金融加速器的作用,取决于杠杆的程度和冲击的源头,特定于资本的供给冲击可能比无实体化的供给冲击更不稳定。相对于金融发达经济体的趋势,产出放缓导致资产价值收缩,外部融资溢价上升(资本供给冲击)更易使发展中国家的经济活动放缓。Almeida et al.[33]展示了关于金融约束放大资产价格波动和信贷需求的机制,发现住房抵押的信贷需求具有顺周期性,文章认为这种顺周期性是金融加速器机制的基础。

三、金融加速器的作用机制

金融加速器源起于费雪的“债务-通缩”理论。它区别于传统经济周期理论框架的分析,拓宽了理论分析范畴,纳入了以信贷行为为主体的金融市场,认为宽松的货币导致过度借款,由债务引起的通货紧缩会对债务产生反应,债务的清算跟不上价格的下跌,所以债务人支付的越多,负担的债务趋向于更多,最终走向倾覆。同理,对于经济体系也是如此。

对于企业而言,面临着直接融资和间接融资两种渠道以获得生产、投资用资金。从微观角度看,金融创新激励下的间接融资,企业应承担代理成本、信息不对称风险和过度杠杆率。债权人把这些作为信贷决策的信号。未来甄别和筛选这些信号而发生的成本即是金融摩擦。

金融加速器的作用机制可从两个角度来看：

1.外生约束下的金融加速器机制。外生约束下,金融加速器机制的发挥得益于构建的直接融资经济体,即在较早的研究中只构建家庭、企业、零售商三部门经济体。资金流向形成了“家庭—企业—零售商—家庭”的闭环。家庭部门实际充当了资金贷方和监管审贷两种职责,发挥金融中介的作用。此时,企业的外部融资与内部融资出现价差。为了获得更多利润,企业愿意牺牲外部融资溢价以获得更多资金。当外部经济状况较好时,企业资金流充沛,来自金融因素的加速器机制作用表现不显著。一旦发生经济枯竭,外部融资溢价高企,内部产能和资产净值萎缩,加速器机制下形成企业乃至经济整体的自我衰退。

2.内生约束下的金融加速器机制。2008年金融危机以前学界过度关注理性预期和实体经济之间的关系,但源自金融领域过度创新造成的刚性家庭债务,进而引发金融危机颠覆了以往的研究方向。学者们的注意力由外部转向内部,即将外生约束中“家庭”部门角色分解出金融中介部门,让企业与家庭之间的借贷行为,通过间接形式实现。那么,经济体受到的冲击可能来自内部或者外部,金融加速器机制的发挥更易受到来自金融部门的内生约束。

四、DSGE模型构建及脉冲响应分析

本文参考Bernanke et al.[34]的经典操作,将基于完全默契的契约理论(CSV理论)模型纳入动态随机一般均衡模型,同时引入企业在金融市场中作为借款人角色所签订的标准化债务合约,以及企业家遭遇投资失败时不确定性的影响,在新凯恩斯模型框架下构建测度金融加速器机制的DSGE模型。与经典模型不同的是,本文结合2020年来我国经济实际情况,引入受疫情冲击的加速方程,根据央行近期货币政策操作,引入存贷利差、信贷投放等要素,深入研究外生冲击和金融加速器机制双重作用下,可能对我国实体经济走势的影响。

需要注意到的是,以纳入金融加速器方式扩展当代商业周期模型需要考虑两个普遍性问题：第一,模型中的贷款行为必须处理代理之间复杂的异质性问题；第二,代理人在模型中使用的金融合同尽可能采取唯一激励措施。由于金融合同和机构是内生的,在模型建立中,很多研究成果会做出大量的非标准假设,目的是在内生金融结构允许条件下,使个体异质性在模型中更加具有一致性,而本文模型解决了这两个关键问题。

(一)模型结构

1.家庭部门。假设家庭永续性存在,成员主要活动是工作、消费和储蓄,并持有真实的货币余额和计息资产。代表性家庭的最大化重视贴现效用函数及预算约束为：

Ct代表消费；Bt+1为t期末居民出行量；Kt+1为资本存量；Ht代表居民所提供的劳动,模型中假设居民提供劳动的意愿为100%,Ht ＝1是经济的最优选择；δ代表资本折旧率。求解效用函数最大化的拉格朗日函数一阶条件,可得家庭函数,即家庭效用是关于偏好和出借资金收益率的函数。

2.生产产品厂商。我们使用经典柯布道格拉斯生产函数描述模型中厂商,具体为：0＜α ＜1。At描述为技术冲击,服从对数AR(1)过程。若定义It为投资,则模型的资源约束为：。其中,Kt+1＝(1-ζ)Kt +It。若给定技术冲击,则资本的收益为,即资本回报率和折旧率之和。

3.不确定性、企业回报及银行均衡。(1)不确定性。参考BGG(1999)关于金融加速器的核心路数,模型所受到的不确定性冲击满足几个条件：一是非负性；二是杠杆性；三是可直接作用于经济中资产、负债、收益等变量。统计学上,引入对数正态随机变量对这种冲击进行刻画。

使用正态随机变量ψ,服从log(ψ)～N(μ,σ2) 来描述这种不确定性冲击F(ψ) 为ψ的累积分布函数,同时满足μ ＝-σ2/2。

(2)企业。假设每个企业都有一个恒定的概率存活到下一个时期,运用一定比例的财务杠杆进行生产和投资,所产生的收益用于维持企业日常经营、劳动者工资以及偿还贷款,那么企业面临的约束为：ψ(1+Rk)×A +νH +ζO ＝zB。其中,Rk为企业资本收益率,R为市场中的无风险利率即储蓄率,那么我们定义风险溢价为：

考虑企业面临约束的临界条件,也就是当面临异质性冲击时,如果企业所获得的收益无法偿还债务,那么企业面临破产。因此,将企业临界条件转化为：ψ(1+Rk) ×A ＝zB。假定当时为企业的违约概率,此时企业处于破产临界值,那么,1 -定义为企业投资成功的概率,清算成本为τψ(1+Rk) ×A。项目投资总回报为：企业的最大化问题转换为：

最大化一阶解为：

关于不确定性冲击ψ在临界条件时,求一阶解即为企业投资回报满足的临界条件：

(3)银行。对于银行部门来说,面临的均衡条件如下：

4.宏观经济变量。GDP增长由消费C和投资I决定,信贷总量B由资本存量K和企业净值N决定。即：GDPt ＝Ct+It；Bt ＝Kt -Nt。

5.外生冲击。技术冲击：logAt ＝ρAlogAt-1+σA。储蓄成本冲击：logγt ＝ργlogγt-1+σγ。突发冲击(疫情冲击)：logσt ＝ρσlogσt-1+σs。

模型设定中的外生冲击均服从AR(1)过程。

(二)模型参数估计

本文通过三种途径对参数进行赋值(具体赋值见表1)：第一,根据相关文献中已有结论确定参数；第二,利用贝叶斯估计等技术确定参数；第三,根据经济运行中实际数据进行加工,求出参数。根据2020年2月人民银行公布的一年期基准贷款利率4.35%作为本文模型中实际利率,那么贷款贴现率β＝0.953%；消费变量定义为η ＝0.333表示一个家庭30%左右的收入用于消费；我国代表性工业企业平均折旧率ζ ＝0.035。资本份额、企业资本收益率参考吕梦菲[35]相关设定。先验分布一般结合变量波动特点,可以涵盖较大范围,参考Merola[36]对贝叶斯估计变量进行先验分布进行设定。

表1 参数估计

(三)模型脉冲响应结果分析

当受到技术冲击、外生不确定性冲击、储蓄成本溢价冲击(均为正向冲击)时,DSGE模型做出变量受冲击时的脉冲响应函数如图1。

外生不确定性冲击属于需求侧冲击,而储蓄成本溢价属于供给侧冲击,模型中各个变量受到的影响具体如表2。

从表2可以看出：当面临技术创新等正面冲击时,资本、GDP、投资变量对正向冲击的反馈比较敏感,而其他变量受影响较小。当供给侧面临正向冲击时,储蓄成本上升直接带来存贷利差(无风险利率与资本收益率之差)的减少和违约率的上升,经济此时处于紧缩状态。如发生疫情等不确定性冲击给经济领域各个变量带来的冲击较大,资本积累、消费、企业资产净值、GDP、投资等变量均出现不同幅度的下降,而存贷利差、违约率、风险溢价等出现上升,这是由于经济出现不确定性时,市场中资金流紧张,企业出现破产、怠工,资金的供给方要求更多的风险溢价以抵消冲击带来的影响。

图1 脉冲响应

表2 脉冲响应影响分析

从表2还可以看出：社会资本积累、家庭消费、企业净值、GDP、投资、资本收益率等变量在技术革新时会增加,一般见于经济增长阶段,但是无论是来自供给侧还是需求侧的冲击都会使这些变量有所下降,影响一个国家或者地区的经济整体水平。在三种冲击下,信贷量受到的影响均较小,充分体现了我国货币政策的独立性,不受内生变量的影响,当受到外生冲击时,由中央银行进行适时调控。无风险利率、存贷利差在受到供给和需求侧冲击时的反馈基本接近我国利率市场化条件下利率受冲击时的反馈,而受到冲击时,企业违约率的提升需要更多的风险溢价作为补偿。可以认为,模型比较形象地描述了经济体遭受外生不确定性冲击时各变量的反馈,与我国实际情况大体相同。

由于信息不对称的存在,企业在贷款项目投资过程中面临着日益增加的外部金融溢价,进而使得金融加速器能够放大经济中的冲击反应,同时将冲击反应的持续时间和范围扩大到经济领域的其他方面。通过对模型脉冲响应函数的进一步分析可以发现,从金融加速器机制对外生冲击的反应而言,金融加速器机制显著存在。

五、结论及政策建议

(一)模型结果分析

第一,模型较好地反映了经济受到需求端、供给端以及外生突发冲击时的波动。

第二,来自需求端的冲击,也就是我们一般认为的中小微企业需求冲击相较于其他两种冲击更容易明显地导致市场的大幅波动,这与我国经济运行实际情况相符。中国中小微企业贡献了50%以上的税收,60%以上的GDP,70%以上的技术创新,80%以上的城镇劳动就业,90%以上的企业数量,受外部冲击时,他们也是最易受影响、最脆弱、对经济影响最大的。冲击导致企业资金的流动大幅放缓,库存没有出路、资金没有回路,杠杆率较高企业还面临资不抵债风险。因此,根据模型结论,缓解来自中小微企业需求端冲击是近期制定政策的重点。

第三,由于模型只设定了银行单一授信主体以及简单的储蓄家庭,发现来自资金供给端的冲击对模型中变量的影响较弱。此结果一方面与模型初始设定相吻合,我国家庭储蓄率较高,即使在受到外生冲击储蓄存量下降的情况下,仍然能够提供相当比例的资金供给；另一方面,将银行作为单一授信主体,也是本文研究的掣肘,没有充分考虑影子银行、网信平台等使企业可能获得资金的其他渠道。

第四,来自外生冲击造成的经济波动一般在下一期反馈明显,这也是本文接下来提出建议的重点。根据模型结果,当经济体受到冲击时,各种变量存在反馈时滞。新冠肺炎对我国经济的冲击影响可能滞后二三个季度。

(二)政策建议

1.针对应对来自需求端冲击的建议。新冠肺炎疫情来袭时,旅游、餐饮、娱乐等类型的企业首当其冲,受到较大冲击,来自运营与融资双重压力必定增加中小微企业抵抗风险的压力,通过设立扶贫基金、减租、就业培训、增加社会救助等形式,引导中小微企业建立信心,保障他们的生产生活,从而恢复符合生产经营资金链条正常的供给和需求循环。

2.针对应对来自供给端冲击的建议。指导金融机构,切实加强金融服务和风险防控力度,区分轻重缓急,开通“绿色服务通道”,提高各类防疫资金的划拨效率,适当减免相关费用。应充分考虑企业恢复生产过程中产业链条之间的协调关系,对有发展前景但受新冠肺炎疫情影响暂时困难的中小企业,不得盲目抽贷、断贷、压贷、罚息,对受新冠肺炎疫情影响严重的企业到期还款困难的,可予以展期或续贷。

3.货币政策、财政政策等配合使用。货币政策上,在保证市场流动性充足的前提下,通过调整MLF利率引导LPR下降,同时对特定地区、特定领域、特定行业辅助以定向降准的手段,加大支持力度和风险防控,合理引导市场预期。财政政策上,继续采取针对特定领域的减税降费措施,将财政领域的资金支持更多地有重点地向基础设施建设、医疗服务保障等领域倾斜,完善社会福利保障机制,以此契机改善中国长期医疗资源紧缺的状况。同时,采取更多诸如消费券、弹性假期等刺激消费措施,合理调整消费结构,拉动经济发展。