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1、中国货币政策对金融稳定和主权债务风险的影响经济理论与经济管理2015年第6期中国货币政策对金融稳定和主权债务风险的影晌*钱宗鑫刚健华提要本文研究在全球金融危机背景下，货币政策对中国主权债务风险和系统性金融风险的影响。实证研究发现，中国的系统性金融风险在样本期间内有两次大幅度的跃升。系统性金融风险的上升跟全球金融危机的传染机制有关，但本国货币政策的影响也不容忽视。这两个原因对中国的主权债务风险也有影响。扩张性货币政策冲击显著加大了中国系统性金融风险但降低了主权债务风险，而对实体经济影响有限。本文的发现支持中国人民银行在全球金融风险较高的情况下，采取更加审慎的货币政策。关键词主权风险;系统性金融风
2、险;中国;货币政策危机爆发后中国人民银行执行了相对宽松的货币一、引言政策，如何评价这些政策推行之后的实际效果却相对困难。2008年全球金融危机爆发之后，中国政府为2008年末以来的经济剌激政策带来的新增流了对抗全球需求下降带来的潜在经济衰退和通货紧动性多半来自银行贷款而不是中国的金融市场。而缩推出了一系列的经济政策。这些政策，尤其是扩现有的实证研究表明中国的银行贷款和房地产投资张性的货币政策导致了中国金融部门杠杆率的大幅的增长存在着很强的相关性。这一相关性表明相当度上升。根据国际货币基金组织CIMF)的测算，部分的新增流动性进入了房地产相关行业。中国自2009年以来，中国社会融资总额存量的增长
3、规2005年以来房价的戏剧性增长和贷款的过度增长模接近中国国内生产总值的百分之六十。IJ与此同暗示中国存在房地产价格泡沫。余(yu)对中国时，中国的经济增长速度放慢了2011年，中国房地产价格泡沫有更多详细的讨论。2J实际经济增长数字从过去几年的两位数下降到了令人担心的是房地产市场下行的风险可能导致9.3%, 2012年中国实际经济增长数字进一步下对之前过度杠杆化的重新纠正和流动性的冻结。更滑到7.8%。经济增长速度的连续下降和金融杠加危险的是中国商业银行部门拥有大量的与房地产杆率的不断提高导致越来越多的观察家开始担心市场相关的金融资产，因此承受了房地产下行风险中国金融系统所面临的系统性风险问
4、题。尽管在的主要部分。截止到2013年11月底中国商业银行通货紧缩的风险下比较容易理解为什么全球金融总贷款达到8.41万亿，占社会融资总额的百分之*钱宗鑫，中国人民大学中国财政金融政策研究中心，邮政编码100872，电子邮箱qianzxruc.edu. cn;刚健华，中国人民大学财政金融学院。本文得到国家自然科学基金青年项目(71303246)、中国人民大学科学研究基金(中央高校基本科研业务费专项基金，13XN002)的资助。感谢匿名评审人提出的修改建议，笔者已做了相应修改，本文文责自负。52 经济理论与经济管理2015年第6期五十二。这个数字在过去更高。同时，中国的证的拓展模型来研究货币政策
5、、主权信用风险和系统券市场发展相对滞后，且衍生品市场规模很小。这性金融风险的交互作用。本文研究发现全球金融危机爆发之后，中国扩张性的货币政策导致中国导致对冲风险工具相对缺乏。拥有大量的金融资产而缺乏相应的风险对冲工具导致商业银行部门容易系统性金融风险的增加，但降低了主权信用风遭受巨大的系统性风险威胁。系统性金融风险的发险。扩张性货币政策导致金融风险上升，而资金生，即使只是发生在局部，但大规模的去杠杆化过为了避险而大量流入国债及其衍生品市场，导致程会导致大量商业银行资产负债表的恶化。金融传主权信用息差下降。此外，这段时期的扩张性货染病效应会迅速撼动整个金融体系，进而导致政府币政策对产出和通货膨胀
6、的影响十分有限。这些不得不进行与美国2008年类似的大规模金融救治，结果表明在今后的货币政策实践中，央行需要采实际的救治规模甚至需要更大。这其中的原因是很取更加审慎的态度。容易理解的z中国商业银行保存了45万亿元人民本文的结构大致如下t第二节对中国货币政策币的居民储蓄，银行资产负债表的恶化可能导致大影响金融稳定和主权债务风险的潜在机理展开理论规模的银行挤兑，进而引发银行危机。银行危机则讨论;第三节介绍系统性金融风险度量指标;第四会成为经济的全面地震导火索。从历史的角度看，节建立关于中国系统性金融风险、通货膨胀、产出中国的商业银行业是由政府创立的，政府也是商业缺口和货币政策的模型并采用月度数据对
7、其进行估银行最大的股东。自1949年以来，政府在中国的t十;第五节拓展模型以加入中国的主权信用风险;金融体系中始终有着十分重要的影响。不仅中央政第六节做出小结。府，地方政府也和商业银行有着千丝万缕的联系。银行危机可能将风险从私人部门转移到公共部门而二、货币政策与中国金融稳定和主最终导致主权信用风险上升。主权信用风险大幅度权债务凤险的联系:理论讨论上升会破坏国债市场，进而导致商业银行资产负债表的进一步恶化。门多萨和岳(Mendozaand 在美国次贷危机爆发之前，关于货币政策的研Yue)、布鲁提(Brutti)、尚德理瑞思(Sandleris)究多集中在货币政策对产出缺口和通货膨胀的影响指出主权
8、信用风险也可能通过一系列的渠道危害实上。在新凯恩斯主义的三方程(附加预期的IS曲体经济。3J4J5J这样的复杂反馈会形成一个恶性循线、新凯恩斯主义菲利普斯曲线和货币政策规则)环，对经济造成持续的损害。总之，所有这一连串模型中只要央行的政策利率满足泰勒原则，则可以的连锁反应可能都来自中国金融系统性风险的不断稳定预期，消除经济的多重均衡。在这种情况下，累积。因此，准确度量中国金融系统的系统性风一个未预期到的扩张性货币政策冲击会扩大产出缺险，并且厘清它与宏观经济政策和主权信用风险的口，推高通货膨胀。然而，这种简单的三方程模型相互联系是十分必要的。忽略了金融部门的作用。以伯南克等人CBernanke本
9、文利用上市金融机构数据和阿查瑞亚等人et aD的模型为代表的金融加速器模型强调企业的(Acharya et al)的边际预期资本不足模型(mar资产负债表的变动对冲击效应的放大作用。固然而，ginal expected shortfalD创建一个度量中国金融系在这一框架下，稳定物价和稳定金融市场的政策是统性风险的指标。因在此基础之上，本文利用普立一致的。m因此，央行的货币政策不需要特别关注米莎瑞(Primiceri )的变参数向量自回归模型金融市场。美国次贷危机改变了学术界对于货币政(TVP-SVAR)研究中国扩张性的货币政策对这一策与金融稳定关系的看法。泰勒CTaylor)认为过指标的影响。
10、7J本文还构建了包含中国主权信用互度扩张的货币政策是美国次贷危机爆发的重要原换协议息差(度量中国主权信用风险的代理变量)因。叫其他的些学者，如安吉洛尼和法意亚 2002年以前中国银行贷款占社会融资总额的比重长期高于百分之九十。53 经济理论与经济管理2015年第6期(Angeloni and Faia)、博瑞欧和朱(Borioand 证检验。为此，本文在传统的三变量结构式向量Zhu)、安德利安和信CAdrian and Shin) ，戴尔阿自回归模型中加入系统性金融风险和主权债务风瑞希亚和马奎次CDellAricciaand Marquez)，在险这两个变量，以验证理论上可能存在的货币政理论上
11、探讨了货币政策的风险承担渠道Crisk-tak?策向金融稳定和主权债务风险的传递是否对中国ing channel) 0 lIJ12J13J14J这些研究表明宽松的货币货币政策实践有显著的影响。政策容易引导金融机构过度承担风险从而影响金融稳定。金尼兹等人(Jimnez et aD、戴尔阿瑞希亚三、中国系统性金融风险度量等人CDellAriccia et aD、阿尔顿巴斯等人CAl?tunbas et al)为货币政策风险承担渠道在发达国家阿查瑞亚等人指出金融机构的边际预期资本不的存在性提供了实证证据。1日口创17J然而，关于新足CMES)反映了这家金融机构对整个金融部门兴市场国家货币政策对金融风
12、险影响的实证研究相系统性风险的边际贡献。m更具体而言，整个金融对较缺乏。本文研究中国的货币政策对金融稳定的部门在金融危机期间的预期损失为:影响，中国是最大的新兴市场国家，因此，本文对ES三-E(R I the financial sector is in crisis) 现有文献是一个有益的补充。不仅如此，前面所提(1) 到的关于发达国家的实证研究都集中在货币政策对二三=EYiECri I如financial町toris 银行信用风险的影响上，而忽略了单个金融机构所(2) in crisis) 面临的金融风险的关联性。而这种关联性是系统性金融危机爆发的一个重要的原因。因此，最新的关其中，R是金
13、融部门的回报率，Yi和ri分别是金融于系统性金融风险的度量强调这一关联性，本文的机构i的市场份额和回报率，E是预期符号。根据研究将建立在关于系统性金融风险度量的新进展上面的等式很容易看出ECri I the financial sector 之上。is in crisis)皂应，其中等式的右边是金融机构o Yi 目前关于货币政策与金融稳定关系的文献没有i对整个金融部门系统性风险的边际贡献。和阿查考虑主权债务风险的作用。然而，迪克曼和普朗克瑞亚等人一样，本文假设金融机构t的市场份额不CDieckmann and Plank)、德莫格一坎特和怀京华受金融危机中回报率变化的影响。6JCDemirg-
14、Kunt and Huizingha)的研究表明金融稳式(幻的应用所面临的实际问题是:金融危定和主权债务风险存在相互作用的关系。口8J口9J由于机是一种平时很难观察到的极端事件。为了解决这金融机构大量持有政府债券，政府的债务危机会个问题，阿查瑞亚等人运用极值理论证明金融机构导致金融机构遭受巨额的损失。主权债务风险上i在正常时期表现较差的那些天的平均股市回报率升导致政府债券为市场提供流动性的功能减弱，是E(ri I the financial sector is in crisis)的一个较也会对金融市场的稳定产生负面的影响。系统性好的预测指标。这一平均股市回报率被阿查瑞亚等金融风险上升对主权债
15、务风险的影响是双向的oJ人称为边际预期资本不足(MES)06更具体而言，一方面，大规模的金融危机会迫使政府提供救MES被定义为整个股市的表现处于最差的5%尾治，增加财政负担，降低政府的偿债能力，因部时，金融机构i的平均股市回报。这一定义可以此，系统性金融风险的上升增加政府的隐性债务用公示表示如下:负担，提高主权债务风险。另一方面，系统性金融风险上升可能导致金融市场中的资金为寻求避班S5%才二风港而流入国债市场。这将增加国债市场的流动性，.降低主权债务融资的戚本，降低主权债务风其中，MESi5%是金融机构i的MES，N是市场处险。因此，系统性金融风险对主权债务风险的净于最差的5%尾部的天数，R，
16、(i)是金融机构i的股影响取决于两方面作用的大小，其实际值需要实市回报率。经济理论与经济管理2015年第6期备金融机构MES的方差分解本文采用中国上市金融机构数据估计其月度表1MES，估计窗口为一年。因为四大银行之一的中机构Commonality Uniqueness 平安银行O. 76 0.24 国建设银行从2007年9月开始才上市，所以本文宏源、证券0.34 0.66 的样本从2008年10月开始。为了保证可操作性，陕国投0.62 o. 38 本文剔除了在2008年10月到2013年11月之间有东北证券O. 57 0.43 缺失数据的金融机构。一般而言，仅仅知道单个机国源证券O. 55 0
17、.45 构的边际系统性风险贡献是不足以估计整体的系统宁波银行0.80 0.20 性金融风险的。这是因为头，也就是金融危机期间上海浦发银行0.95 0.05 每个金融机构在股市中的份额是未知的。然而，在华夏银行O. 76 O. 24 每家金融机构的份额Cy;)的分布不变的情况下，民生银行O. 94 0.06 如果金融系统中的每一家金融机构的边际系统性风中信证券O. 78 0.22 险贡献都上升了，金融体系整体的风险就会上升。招商银行0.96 0.04 这意味着如果金融系统中的每一家金融机构的国金证券0.40 O. 60 海通证券0.69 O. 31 MES的变化趋势是相似的，则这些金融机构MES
18、南尽银行0.82 O. 18 的共同趋势就可以作为系统性金融风险的个可靠兴业银行0.98 0.02 的度量指标。表1表明全球金融危机爆发之后这正北京银行O. 84 O. 16 是中国的实际情况。本文将每家金融机构MES的中国平安0.66 0.34 总方差分解为可以被一个公因子解释的公共部分交通银行0.95 0.05 CCommonality)和需要被单独解释的个别部分中国工商银行O. 53 0.47 CUniqueness)。从表1可以看到其中的公因子可以中国人寿O. 36 0.64 解释本文样本中大多数金融机构方差的百分之五十中国建设银行0.86 O. 14 以上。这表明中国金融机构的MES
19、确实存在明中国银行O. 86 O. 14 显的共同趋势。一个潜在的问题是中国的第四大中信银行0.88 O. 12 银行中国农业银行(ABC)从2010年10月才上资料来源TheWind Database，样本期间2008年10市，因此它的MES数据从2011年10月才开始月一2013年11月。有。但是可以从图1看到，ABC的MES和本文在剔除ABC之后所提取的上市金融机构MES的四、货币政策与系统性金融凤险公因子有着非常相似的发展趋势。这表明本文所提取的公因子(接下来用F，表示)是中国系统本节考察货币政策对中国系统性金融风险的影性金融风险的一个较好的度量指标。因为样本中响。为了这个目标，本文构
20、建一个包含中国系统性金融机构的MES是用金融市场较差时期的平均金融风险、通货膨胀、产出和货币政策变量的结构股市价格构建的指标，一个较低的F，代表更差的式向量自回归模型CSVAR)。模型的第一个变量股市表现。从图1可以看出，中国的系统性金融是本文感兴趣的变量，而剩下的兰个变量是传统的风险在2009年的时候达到最高点。当时中国政货币政策分析中常见的变量。更具体而言，在本文府采用了扩张性的财政和货币政策以应对全球金的结构式向量自回归模型中的系统性金融风险的度融危机。2010年初，随着货币扩张速度下降系统量指标是丑的变化率。本文采用F，的变化率而非性金融风险下降了。2011年末是又一段系统性金水平值作
21、为模型变量，是因为单位根检验显示F，融风险较高的时期。这是由于全球金融风险的的水平值在本文的样本期间内是不平稳的(见表2)。上升。本文采用S，来表示矶的变化率。通货膨胀用月度55 经济理论与经济管理2015年第6期MES和公因子2 1.5 1 龟0.5 O -0.5 -1.5 -2 -2.5 -3 -3.5 . ,. rvtr.o;:,;.o. . tr.;-;牛、占3巾s:>.中品，.，:.斗中品品冉冉斗斗中s:>b;.，;.，1品战樨瀚精将樨樨梆梆樨梆梆梆樨樨称号争时间一-ABC公因子图1ABC的MES和其他所有金融机构MES的公因子说明:其中实线代表ABC的MES，虚线代表其
22、他金融机构MES的公因子，两个时间序列都是用季节调整前的数据画出来的。的CPI通货膨胀率来度量，并用t表示。因为没夫CReinhartand Rogoff)所指出的，最终导致金有实际GDP的月度数据，本文采用不变价格的工融危机的风险积累需要很长的时间。M金融危机通业增加值来作为总产出水平的代理变量。采用月度常发生在实体经济的基本面经过长期的变化之后，的工业增加值增长率和同比的工业增加值增长率的泰勒也指出美国次贷危机的重要原因之一是过长时数据，笔者可以构建出不变价格的工业增加值。在间的货币政策过度扩张。川因此，本文将系统性金这个基础上本文采用HP滤波法构建中国的产出缺融风险的度量S，排在第一位。
23、笔者在本节中分两口，用y，来表示这一产出缺口。本文采用月度的步展开分析:第一步，本文采用传统的SVAR模M2增长率而不是在发达国家的研究中采用的利息型进行分析。这一模型的特点是回归系数和波动性率来作为中国的货币政策变量。这是因为在样本期都是常数。这种方法的一个局限是常参数的假设可内中国的利率是政府管制的，而数量政策，如货币能在中国是不成立的。这是因为中国一直在进行经总量控制在中国的货币政策实践中更加重要。本文济改革。该方法的另一个局限是常数波动性的假设采用M，来表示M2的增长率。除了系统性金融风难以把握在全球金融危机背景下中国所面临的经济险的度量指标之外，其他变量的数据都来自CEIC冲击的大小
24、随时间的变化。为此，本文的第二步分数据库。本文采用美国X12法对数据进行季节调析采用由普立米莎瑞开发的带随机波动性Cstochas整，单位根检验的结果显示鼠，.孔.M，都是tic volatility)的变参数向量自回归模型CTVP?平稳变量。SVAR)来解决这些问题。7J为了进行结构式计量分析，经济冲击的识别特一)传统SVAR模型的脉冲晌应别重要。在这里，本文采用通行的递归式识别方图2展示了本文的结构式向量自回归模型中各法。对于递归式识别方法而言，最重要的是变量的变量对一个扩张性的货币政策冲击的脉冲响应。模排序。和普立米莎瑞一样，本文把通货膨胀率几型参数估计所用的样本区间是2008年10月2
25、013 排在产出缺口元之前，把产出缺口t排在货币增年11月。值得注意的是零始终处于通货膨胀和产长率M，之前。7丁这一排序背后的含义是货币政策出缺口的脉冲响应的95%的置信区间内。这表明对产出和通胀的影响有延迟。正如莱因哈特和罗格这段期间内，未预期到的货币政策行动对通货膨胀 尽管ADF检验元法拒绝弘的单位根假定，而Phillips-Perron检验在5%的显著性水平下，拒绝了单位根假定。考虑到单位根假定在小样本中缺乏效力的因素，本文选择把产出缺口模型化为平稳变量。这也是文献中的通行做法。56 经济理论与经济管理2015年第6期表2单位根检验结果总结和产出水平并没有显著的影响。与之形成鲜明对 比，
26、系统性金融风险的脉冲响应在近一个季度的时项目F, St t Mt y, 间内显著的小于零。这表明未预期到的货币扩张加ADF检验一1.31 一6.52一4.072.31 -6.71 大了中国的系统性金融风险。1%临界值-3.54 一3.54一3.543.54 -3.54 (二)TVP-SVAR模型的脉冲晌应5%临界值一2.91一2.91 -2.91 一2.91 一2.91 1. TVP-SVAR模型10%临界值一2.59-2.59 一2.59 一2.59 -2.59 TVP-SVAR模型可以写成如下的紧凑形式:Philips-一1.66 一8.17-4.07 3.35 一6.82y，=X，B，十
27、A;I.E(4) Perron检验(5) X,=1Q91Y;-I ,y;-kJ 41%临界值-3.54 3. 54 一3.543.54 -3.54 其中，y,= 鼠，饵，元，M,J, 14是4维的单位5%临界值一2.91 一2.91一2.91 一2.91-2.91 矩阵，表示克罗内克积，e，是结构式冲击向量，10%临界值一2.59一2.59一2.59 一2.59一2.59这些冲击的均值为零，方差为1。本文用a，表示说明ADF检验滞后阶数根据SchwarzInforrnation Cri?A，中非零和不等于一的元素组成的向量，用tT，表terion选择。所有的检验都包含常数项但无确定性时间趋势。
28、系统风险脉冲值通胀脉冲值0.12 国. ; ;.吧?亏，咱哼蜘唔h响0.08 0.04 .;，;.-告电0.00 穴六十:;:V -0.04 -0.08 -3 -0.12 -4 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 份2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 份产出缺口脉冲值货币增长率脉冲值0.2 1.0r;-一一一一一一-U 0.8 0.1 0.6 l 0.4， -0.1 0.2 , -0.2 0.0 ;-一、马-0.21-.-斗二-0.3 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 份2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 份图2传统SVAR模型
29、申各变量对一个扩张性货币政策冲击的脉冲晌应说明:其中实线代表均值，虚线代表95%的置信区问(基于10000次蒙特卡罗模拟)，横轴上的数字为月份。示.E，对角线上的元素?a，随时间的变化反映第i(6) B，=B-l十U，个经济冲击对第j个变量的影响随时间的变化，而(7) a，=a，一I+V，t随时间的变化则反映经济冲击大小的变化，也loga，=log，矶一l+W，(8) 就是所谓的随机波动性(stochasticvolatility)。和其中?U,. V，和W，都是误差项。7J普立米莎瑞(Primiceri)一样，本文假设参数的动误差项的协方差矩阵如下:态变化服从如下的随机过程:57 经济理论与
30、经济管理2015年第6期LoooPo0O0 O0 OoO T 30天VIX和3个月VIX之差。这一风险指标背V v /飞飞/，Q、d、 后的含义是如果短期波动性相对于长期波动性下降l-?l 一一3/a LLW u ;v w 了。这表明短期内股票市场大跌的可能性相对于长期而言下降了。从图4可以看到，在经历了一段相对缓和的时期之后，全球金融风险在2011年底显其中，P, Q, T都是正定矩阵。著提高了o因为TVP-SVAR模型比传统SVAR模型的待3.脉冲响应分析估计参数要多很多，且本文的样本较小，所以在估根据本文的讨论，TVP-SVAR与传统SVAR计模型时，本文采用贝叶斯方法，用普立米莎瑞的模
31、型相比的重要优势在于能够描述参数随时间的变无信息先验分布来进行估计。关于先验分布的具体信息参见普立米莎瑞的论述。7J后验分布采用动，因此能够反映出经济改革和其他结构性变化的影响。TVP-SVAR模型的这一优势使得本文可以Gibbs Sampling进行模拟。在接F来的两小节中，本文将详细讨论TVP-SVAR模型的主要结果。考察货币政策在不同的时期对系统性金融风险的影2.随机波动性响。本文考虑四个不同的时期，其中两个时期图3展示了TVP-SVAR模型中的变量随机波(2009年6月，2011年10月)的特点是系统性风动性的后验均值。可以看到，在2009年初，对中险本身的高度波动性，因此属于金融震荡
32、时期，而另外两个时期(2010年6月，2012年6月)金融国系统性金融风险的冲击的规模大幅提升了。这反映了全球金融危机对中国金融体系的影响。在这段稳定性较好，属于金融冲击相对缓和的时期。这时期内，若干家中资银行对外公布了在美国投资的些时期内各个变量对扩张性货币政策的脉冲响应由损失。全球金融危机也影响了对中国产出和通货图5图8展示。尽管这些脉冲响应存在量上的差膨胀的冲击的规模。我们可以看到2009年这两个别，其变化的方向却是-致的。在本文所考察的所变量的随机波动性也显著上升了。系统性金融风险有时期扩张性货币政策都导致系统性金融风险的上波动性较高的另一时期从2011年底开始到2012年升。货币政策
33、对系统性金融风险的影响在政策推出结束。这再次反映了全球金融风险上升对中国的影后的第二个月达到最大，然后逐渐减弱，经过一个响。图4描述了美国金融市场大跌的风险随时间的季度之后这影响变得不再显著。这些时期内货币变化。从图4可以看到美国金融市场风险与中国系政策对产出和通货膨胀没有显著的影响。这表明当统性金融风险的联系。这里美国金融市场大跌的风时中国的实体经济部门缺乏有效需求，投资新项目险根据亚历山大和考依克CAlexanderand Kaeck) 对企业家的吸引力不够。货币政策创造的流动性供的方法构建。21J更具体而言，这一风险被定义为给并不必然地剌激实体经济投资的增长，而是被用(Wikipedia
34、. List of Writedowns Due to Subprime Crisis EB/OL. /en.wikipedia.org/wiki/List _ of _ write-downs due一t。一subprim巳cnS1S，2015 -04 -06. 一个替代方案是计算美国的系统性金融风险指标，并考察这一指标与中国系统性金融风险的关系。但这一替代方法对数据量的要求较大。采用股市大跌风险在现有的关于美国金融市场的研究中是通行的做法，故本文沿用文献中的做法。由于中国没有VIX的对应物，故元法构建类似的指标。 VIX是由ChicagoBoard of Options Exchange提
35、供的市场波动性指数，它反映市场对于近期波动性的预期，而这个预期是从股票市场指数(S&P500)的期权价格中推断出来的。 从图3上看，2009年6月和2011年10月系统性金融风险面临的随机冲击较大，而2010年6月和2012年6月这两个时期离系统性金融风险面临的冲击规模较小。这里划分金融震荡较大时期和金融缓和时期的目的是为了支持本文的定性结果的稳健性，事实上，本文所报到的定性结论在几乎所有的月份都是成立的，只是限于篇幅，本文仅报到四个有代表性的月份的结果。58 经济理论与经济管理2015年第6期于技机。投机导致了银行作为贷款人风险的上升，进而威胁到整个金融体系的稳定性。系统性风险波动性
36、后验均值41r-r-，-，-r-r-，_-_，r_-_r-_. 3.5 ;-/气斗2009 2009M6 2010 201OM6 2011 2011M6 2012 2012M6 2013 2013M6 2014 时间通胀波动性后验均值0.5卜y /飞/A叶OL- _ L_ _ L_ _J -_L _ _ _ _ _ 2009 2009M6 2010 2010M6 2011 2011M6 2012 2012M6 2013 2013M6 2014 时间产出缺口波动性后验均值j 千二千千1 2009 2009M6 2010 2010M6 2011 2011M6 2012 2012M6 2013 20
37、13M6 2014 时间货币波动性后验均值;川人12009 2009M6 2010 201OM6 2011 2011M6 2012 2012M6 2013 2013M6 2014 时间图3随机波动性CDS息差300 50 -4 1-6 g 窑吕摆摆摆黯:E:E:E蒸蒸蒸慈悲555EEEEEEEEE豆豆豆豆豆黯时间CDS息差大跌风险图4全球金融市场的大跌凤险和中国5年期SCDS息差说明:其中实线为CDS息差，虚线为全球金融市场大跌风险，左边纵轴上的数字是CDS息差(basispoin ，右边纵轴上的数字是大跌风险。59 经济理论与经济管理2015年第6期系统性风险脉冲值; +卡卡:飞专专f芒;亏
38、?-三-三16 通胀脉冲值:; 卡卡卡仨;二三三二三三三三:二三三三三:二-二二二4 8口216 却20月份产出缺口脉冲值:; 卡kk卡k二k二二k;-:二二:二二二:二二:二二二二二二二二二二:二二二二二二二二二二二二二二二二二二二二=二二:二二二二:二二二二二8口216 却20月份货币增长率脉冲值jh二:18 12 16 20月份图5扩张性货币政策冲击的脉冲晌应(2009年6月说明:实线为脉冲响应的后验中位数，虚线分别为脉冲响应的0.025和0.975分位(基于10000次模拟)，横轴上的数字为月份。系统性风险脉冲值;忙乞:4 8 12 16 通胀脉冲值0.2 Ok.:-)一 L-0.24
39、 8 12 16 产出缺口脉冲值0.5目、-0.51-i ll481216 货币增长率脉冲值0.5卡、 ?. -0.51 16 图6扩张性货币政策冲击的脉冲晌应(2010年6月)说明:实线为脉冲响应的后验中位数，虚线分别为脉冲响应的0.025和0，975分位(基于10000次模拟)，横轴上的数字为月份。60 经济理论与经济管理2015年第6期系统性风险脉冲值2，丁01.-三二一-!;. -.-一-一-一一 l、-，/_; I、-r、 ,V;,; -41 4 8 12 16 通胀脉冲值0.2 r-I 01.-田-0.2L l 4 8 12 16 20月份产出缺口脉冲值0.5 r 0; -I-0.
40、5 L 8 12 16 20月份货币增长率脉冲值。;、-_ 1 。、1 -0.54 8 12 16 20月份图7扩张性货币政策冲击的脉冲晌应(2011年10月)注:实线为脉冲响应的后验中位数，虚线分别为脉冲响应的0.025和0.975分位(基于10000次模拟)，横轴上的数字为月份。系统性风险脉冲值;KF二14 8 12 16 20月份通胀脉冲值0.2 , 01.二-0.2 L 4 8 12 16 20月份产出缺口脉冲值0.5 _o号二一一l -0.5 8 12 16 20月份货币增长率脉冲值。;?飞注:11:;二二二_n_n_n j -0.51 4 8 12 16 20月份图8扩张性货币政策
41、冲击的脉冲晌应(2012年6月)说明:实线为脉冲响应的后验中位数，虚线分别为脉冲响应的0.025和O.975分位(基于10000次模拟)，横轴上的数字为月份。61 经济理论与经济管理2015年第6期布，但已经清楚地表明，自2009年以来即使排除五、货币政策与主权债务凤险利息支出中国地方政府也已经出现赤字。根据国际货币基金组织CIMF)的测算，中国实际的政府赤上一节的分析表明在2011年底，中国系统性字对GDP的比例已经超过10%yJ在国家审计局金融风险所面临的冲击的规模明显变大了。分析人公布了2011年地方政府高达2.6万亿元人民币的士认为这次全球金融危机的大幅提升造成了新兴市应付账款(等间于
42、地方政府税收的64%)之后，场经济国家(包括中国在内)主权债务风险的上金融市场出现了震荡。升。图4表明在2011年底，通常被当做中国主权总之，无论中国主权债务风险上升的原因是什债务保险费的主权信用互换协议CCDS)的息差确么，它都导致了金融市场不确定性的上升。根据德实大幅度地上升。这反映出大部分的市场参与者莫格一坎特和怀京华CDemirg-Kuntand Huizing 认为中国主权债务风险受全球金融风险的影响而提ha)的研究，公共部门风险的上升能够造成金融升了。部门风险的上升。口9J这一研究成果在中国的适用性然而，全球金融风险的提升本身并不是中国主可能更强。这是因为银行贷款在中国占到了地方政
43、权债务风险上升的唯一原因。市场同时还关注中国府债务总量的79%。这意味着不仅地方政府存在经济增长预期放缓、地方债务问题和房地产市场泡赤字问题，这些地方政府本身的还本付息能力对于沫破灭风险上升等一系列的问题。所有这些因素加整个商业银行体系的现金流也有非常重要的影响。在一起导致了中国主权信用风险的上升。表3列举中国政府部门本身的不确定性成为了金融体系系统了中国地方政府的总债务。其中有一些数字尚未公性风险的一个重要来源。表3地方政府债务负担单位10亿元人民币年份债务余额应付账款收入其中:税收收入总支出(剔除利息支出)2007 4 509.83 3 833.93 1 925. 21 2008 5568
44、.74 4 924.85 2 325. 51 2009 9 016.90 6 104.41 2 615.74 6 149. 70 2010 10717.49 7 388.44 3 270.15 7 411. 56 2011 2 624.65 9 273.7/blogs/chi na/? p=480, 2015一04一06. 本文报告的是5年期的CDS息差。这是因为5年期的CDS合约的交易流动性是最好的。62 经济理论与经济管理2015年第6期图9到图13展示了本文拓展的SVAR模型和称SCDS)的息差。主权信用互换协议在近些年逐拓展的TVP-SVAR模型的结果。考虑到五变量模渐成为了主权债务风
45、险交易的主要渠道。这种协议型比四变量模型有更多的参数需要估计，它比前面的息差近似于相关政府债务违约风险的保险费。具的四变量模型的估计效率要低。为此在TVP?体而言，主权信用互换协议中保护的买方每隔一段时间向卖方缴纳息差对应的金额，直到协议中约定SVAR模型中，本文沿用普立米莎瑞的方法使用。.16和o.84分位而非0.025和O.975分位的脉冲的信用事件发生。在主权信用互换协议中涉及的信响应函数。由从图中可以看到上一节中的基本结用事件多为各种形式的主权债务违约行为，最常见的是完全的债务重组。一旦约定的信用事件发生，论仍然是成立的:扩张性货币政策导致金融稳定性则保护的买方得到完全的赔付。其方式分
46、为两种:下降。五变量模型新增的结果是，SCDS的购买者第-种方式为现金交割，保护的卖方向买方支付债认为在扩张性货币政策推出之后购买中国主权债券券的面值和违约后债券的市场价值之差;第二种方的违约风险下降了。这表明在系统性金融风险上升式为实物交割，保护的卖方向买方支付债券的面值之后，金融资金寻求避风港而从其他金融资产转向以换取被违约的债券。SCDS的息差即保护的买方了国债市场。这增加了国债市场的流动性，降低了向卖方定期支付的金额占债券面值的比例，通常用主权债券融资的成本，进而降低了主权违约的风基点Cbasispoint)来表示。在最近的文献中，它险。这些结果在本文所考察的所有时期和模型中都被作为主
47、权债务风险的一种度量，具体的例子有朗是稳健的。然而，扩张性货币政策对通货膨胀和产斯大夫等人CLongstaff et al)、方特纳和施雷切出缺口的影响是有限的。尽管在TVP-SVAR模型CFontana and Scheicher)、迪克曼和普朗克(Diec-中，产出和通胀的脉冲响应显著的不同于零，这kmann and Plank)的研究。18J22J23J些反应的规模都很小。而且这种小规模的影响时本文把注意力放在货币政策冲击向主权信用互间也很短，在政策推出后两个月就消失了，这与换协议息差的传导上。直观地讲，如果其他因素不正常时期发达国家货币政策的实体经济影响相比变，当扩张性货币政策出现时，国债的价格应该下要弱得多。降，因为这是一种实质上的违约。然而，这样的简单思维没