金融摩擦与宏观经济的外部脆弱性
基于美联储加息政策的分析视角
汤鸿汇泰宏观经济研究小组/文
汤鸿汇泰宏观经济研究小组汇聚多名来自知名证券公司及投资机构、深谙国际国内资本市场运营规律，并具备多年证券投资实践的分析师，遵循基于宏观经济的微观视角和全球视野的宏观经济联动两大理念，注重宏观研究的逻辑性和一体性，通过交互式图表与量化范式对宏观现象进行把握与再呈现并挖掘其中的规律，擅长将规范与量化分析有机结合。
该小组善于运用现代的宏观经济理论和数据分析模型，用现代的电脑工具程序建立完整可测的宏观经济模型，根据投资研究需要随时调整模型和测试各种假设下的结果，并随时预测经济数据表现。
跟踪研究相关部门的经济政策，宏观经济走势及相关产业动向，包括宏观调控、货币政策、财税、贸易、汇率、金融，消费，科技，信息，能源、房地产、国际政经等相关领域的政策变化，通过对国内外宏观经济形势与展望、国民经济运行、地域发展差异，经济体制改革等国家宏观经济状况的分析研究，从而形成对宏观经济状况的整体研判，以全球化视野研究中国经济和金融市场的中长期运行趋势以及揭示相应的宏观经济政策可能带来的影响并形成投资报告。
内容摘要：
本文基于一个标准的开放经济模型，通过脉冲响应分析发现，在一个存在金融摩擦的开放经济中，投资效率的负向外部冲击会导致资本预期收益率和资产价格的下降；在外部融资议价上升和银行"惜贷"加重的双重影响下，企业的整体投资水平和产出水平都会出现下滑，从而凸显了金融摩擦的放大机制对宏观经济外部脆弱性的强化作用。为此，中国的货币政策应充分考虑这一强化机制的存在，避免国内的资产价格受美联储加息政策的过度影响，并由此加重实体经济的负担。
研究结论：
在过去的10年里，相比于美联储的超低利率水平，中国金融资产的高收益率吸引了大量的境外资本，从而推高了人民币兑美元的汇率。由于美联储将逐步上调利率，中美两国的利差将趋于缩小。这将对资本流动、汇率水平以及资产价格构成显著的影响。面对人民币汇率的不稳定性，国内的部分金融机构开始预期央行加息的可能性。由于中国的经济增速已降至25年来的最低水平，货币政策风向的改变很可能导致金融市场系统性风险的释放。金融市场的动荡既有可能经由金融摩擦的放大作用将波动传到至实体经济，最终导致宏观经济增速下降。为此，中国的货币政策应该保持一定的独立性，并集中于稳定国内金融市场的波动，避免国内的资产价格受美联储加息政策的过度影响，以及由此而加重实体经济的负担，从而缓解中国经济的外部脆弱性。
2008年金融危机引发全球性经济衰退之后，金融体系与实体经济之间的关系成为宏观经济学研究关注的一个重大问题。在目前全球经济结构性持续低迷的情况下，无论发达国家还是新兴市场国家，其财政收入、企业利润以及家庭收入都面临着增长停滞的风险。而一旦问题的严重性达到一个临界值，将有可能反馈到金融市场，并通过流动性收窄等渠道，引发系统性风险和宏观经济波动。由于目前全球各金融市场之间的关联性密切，某个局部环节的流动性紧缺有可能产生连锁反应，从而导致一国受外部冲击的渠道从过去的贸易渠道向金融渠道转变。当外部金融市场与国内市场形成共振的时候，国内资产价格的波动（包括股市、债市、汇市和楼市价格）将受到外部冲击的影响。而这种资产价格的波动，极有可能在金融摩擦的宏观经济效应。
近几年来，中国的金融稳定问题及其与实体经济波动之间的相互作用日益凸显。无论是2013年的"钱荒"危机、还是2015年的"股灾"和2016年的"房地产泡沫"，都显示出中国金融市场
的内在不稳定性在不断加剧，由此也反映了国内金融摩擦的不断升级。2013年6月20日，上海银行间隔夜拆放利率（Shibor）升至13.44%，创历史记录。自2014年以来，中国实体经济的投资回报率低于融资成本的现象加剧，新增广义信贷扩张的50%以上都被用于非金融企业还本付息，而只有少部分真正进入了实体经济（刘陈杰 2016）。2015年中国非金融企业的杠杆率超过了150%，位居全球第一。进入2016年以后，中国房地产市场再次出现过热。截至同年10月，国内住宅价格指数同比增长18.21%。而相比于房地产业的过热态势，其他行业则面临着融资约束过高、盈利艰难和银行抽贷的风险。由此可见，即使央行实施宽松的货币政策，也无法保证可贷资金合理的流向实体经济。由于目前中国的金融形势充满了不稳定性，如果此时遭遇外部冲击，则无异于雪上加霜；而美元走强很可能加重中国稳定人民币汇率的难度；至于资产价格的波动，则更不利于中国实体经济的稳定增长。
综上所述，美联储的加息极有可能使中国经济的外部脆弱性暴露，而中国国内金融摩擦的升级将加快这一过程。从近几年相关国家的案例中不难发现，虽然金融风险的积累是缓慢的，但是这种风险的释放及其对宏观经济的破坏则是迅速和巨大的。基于美联储的货币政策走向对全球金融市场的广泛影响，对中国可能因此而受到金融冲击的程度和路径进行研究，并分析金融市场不完备性即金融摩擦的宏观经济效应，不仅有助于我们在学理上探索当前全球经济结构性持续低迷的形成机制，而且也能够为决策部门提供更有效的政策依据。
一、文献综述
金融摩擦的涵义，既可以理解为资本提供者的收益与资本使用者的成本之间的差距（Hall,2010）；也可以理解为商业银行的可贷资金从金融批发市场拆借的可得性（Gertler,2010）。当一国的金融体系中完全不存在金融摩擦时，资本具有充分的流动性，此时资本提供者的收益和资本使用者的成本相等，商业银行的可贷资金可以完全从拆借市场上获得。而当金融体系中存在摩擦时，则表示金融市场存在信息不对称以及不完备的情况，并由此阻碍了资本的流动性和金融资源的合理配置。20世纪70年代以前，宏观经济研究有两个标准的分析框架，即真实经济周期模型和新凯恩斯宏观经济模型。这两种主流的分析框架对金融部门的假定条件都采用了金融结构与实际经济产出无关的理论观点，即假定金融与信贷市场并不会对真实经济产生影响。然而Gertler（1988）认为，这种假定只有在金融市场中的"摩擦"足够小的情况下才成立。在主流经济思想之外，部分学者针对金融体系对实际经济运行的重要影响进行了研究。如Fisher（1933）将20世纪30年代大萧条的原因部分归结于过重的债务负担以及由此产生的金融危机与通货紧缩。Diamond（1983）研究了银行通过发行短期债务工具为长期项目融资的行为，认为这种期限转换可能会使其面临流动性错配的风险，从而引发金融不稳定并对宏观经济波动造成影响。Gertler（1988）指出，在拉丁美洲、日本和其他东亚国家发生的严重经济衰退都与陷入困境的银行系统和不良信贷市场密切相关；而美国1990-1991年的经济衰退之所以复苏缓慢，也是根源于企业的债务负担过重和资本不足的银行体系。Kiyotaki（1997）针对信息不对称的问题构建了信贷周期模型（Credit Cycle）。Bernanke et al.（1999）进一步探讨了金融部门本身的宏观经济效应，由此构建了金融加速器模型（Financial Accelerator）。
2008年全球金融危机爆发之后，金融摩擦的宏观经济效应这一问题再次引起学术界的关注。经济学家开始更规范地将银行部门引入动态随机一般均衡模型（DSGE）之中，分析和讨论银行作为信贷中介方对经济波动产生的影响。如Brunnermeier（2009）指出，当把金融机构看作和企业类似的经营主体时，金融摩擦的升级会引起多种冲击放大机制。Gertler&Karadi（2010）将受资产负债表内生约束的金融中介纳入DSGE模型之中，开发了一个定量分析的货币模型，用以模拟中央银行使用非常规货币政策应对金融危机的效果。Gertler&Kiyotaki（2010）构建了一个在危机环境下分析信贷市场摩擦和宏观经济波动的研究框架，以此论证金融中介遭遇冲击后是如何引发实体经济危机的以及中央银行对信贷市场的干预将可能通过何种途径减轻危机造成的危害。马勇（2013）基于中国经济的模型框架，通过构建带有摩擦的内生性金融体系，将资产价格、杠杆率水平和市场融资溢价等变量纳入中央银行的货币政策反应函数之中，并对各种扩展型的货币政策规则极其稳定效应和福利效果进行分析和评估。王国静、田国强（2014）将金融冲击引入动态随机一般均衡模型，以此解释金融冲击对实际经济变量和金融变量的动态影响。其结果证明，金融冲击能够解释将近80%的产出增长波动，并对消费、投资和就业构成影响。王曦等（2016）在新凯恩斯DSGE的框架下，从消息冲击的分析视角出发，通过对中美两国货币政策作用的比较，认为中国货币政策的调控力度更大、持续性更小且存在轻微超调，而这一特征源于经济主体的短视频预期以及央行货币政策的不连贯性。
以上研究指出，加入信贷市场摩擦的模型可以更好地解释为什么一个较小的金融冲击能够对实体经济产生较大的影响。为此，我们有必要关注2008年金融危机传导的金融渠道，考察一旦国内金融市场遭到外部冲击，其初始效应将如何通过银行系统的信贷摩擦传导至整个宏观经济。尤其是在美联储政策取向对中国外部环境构成关键影响的情况下，中国将可能受到怎样的外部冲击，是政策制定者需要进行判断的关键问题。针对美联储紧缩性货币政策对中国的影响，现有研究已经形成了一些初步的结论。如Lim et al.（2014）曾通过模拟研究证明，无论美联储结束QE的路径渐进与否，发展中国家的资本流入在两年之内都将缩减10%。陆继业（2014）研究了外部需求冲击和美联储的政策取向对中国通货膨胀动态的影响及最优政策的应对机制。余振（2015）指出，美国退出QE对于中国而言，股票市场在短期内将受到较大负面冲击，房地产市场在初期会受到抑制，外汇储备会出现小幅减小。孙焱林（2016）基于国际货币政策溢出效应理论，从汇率和利率两条渠道研究了美联储加息对中国产出的影响。这些研究基本上都强调了美联储的紧缩性货币政策将对中国经济造成的负面影响，但是在冲击传导的分析中忽略了中国金融部门所起到的推波助澜的作用。康立（2014）通过一个包含贸易品和非贸易品生产的两部门开放经济模型，刻画了金融摩擦在国际风险传导中的作用，特别是外贸部门所受到的出口冲击如何通过金融摩擦传导给本国经济的其他部门。然而，随着中国资本市场越来越直接受到外部冲击的影响，美联储的紧缩性货币政策极有可能直接通过金融渠道使中国经济的外部脆弱性暴露出来。为此，与以往的研究相比，本文以金融摩擦与经济波动之间的关系作为理论基础，以美联储的加息政策作为研究视角，考察金融摩擦因素将如何放大国内金融市场受到的外部冲击，并以此为基础，判断目前中国宏观经济的外部脆弱性问题。
2、 理论模型与机制分析
从前期的研究结果可知，外部冲击对企业家与银行的资产负债情况的不利影响都会对实体经济造成破坏，从而放大冲击的宏观经济效应。为此，本文在标准的两国DSGE模型中，加入企业的外部融资溢价机制和银行部门的激励约束机制进行分析。
（1） 外部融资溢价机制
本文参照Bernanke et al.（1999）构建的金融加速器模型，引入外部融资溢价机制。首先，图1显示了企业家经济活动的内容与周期，其资产负债情况可表示为：
+=
对于企业从t期到t+1期的经营活动，企业的资本收益率为，同时面临生产率冲击的风险，这里用（对数正态分布的随机变量）来刻画，资本回报的表达式为：
（1+）
生产率冲击将决定企业能否存活到下一期，所以会有一个临界值，只有当高于这一临界值时，企业的资本回报足以偿还银行贷款的利息；而当低于这一临界值时，企业就将面临资不抵债而破产。由此，这一临界值所满足的条件是：
（1+）=
金融摩擦在这一机制中的体现是，当企业与银行发生借贷关系时，由于信息不对称，银行作为贷款人再监控企业经营活动时会产生监督成本，因此企业从银行借入资金时要支付这一额外的成本。金融加速器模型将这一监督成本设定为企业资本回报的固定比例，具体表达式体现为：
（1+）
而监督成本的存在导致企业的资本回报率必须要高于内部融资成本（即自有资金的机会成本1+），表现为（1+）1+。当把这一融资溢价考虑在内的时候，企业最优购置资本的一阶条件就变成了=（1）=1。＇（）0。根据此一阶条件，金融加速器模型推得企业净值与企业预期的资本回报率满足以下条件：
E｛｝=S（），S＇（）0
从式（5）可以看出，资本回报率高出内部融资成本的溢价是企业自有资本充足率的减函数，即企业净值越高，外部融资溢价越低；反之则相反。问题在于，在外部融资溢价的条件下，企业家净值如何演化？在t+1期期末，企业获得资本回报并偿还债务，此时会出现部分企业发生资不抵债的情况而退出市场。模型以表示企业存活的概率，用表示本期期末全部企业的净值（包括破产企业与未破产企业）；最后再用表示一次性转移支付，则存活下来企业的净值在t+1期期末的表达式为：
=
（1+）—（-）
从式（6）可以看出，全部企业的总净值是t期末购买的资本平均回报扣除借贷成本。这一借贷成本由银行贷款利息和监督成本构成。为明确与资产价格的关系，我们对式（6）进行变换；
（）+（）-
其中，w=,==
式（8）中的表示企业的自有资本充足率。当资产价格资本回报上涨，同时企业的资本充足率也会相应增加；由于外部融资溢价是企业净值的减函数，因而此时外部融资溢价会下降，相应增加。相反，当资产价格下降时，资本回报也会随之下降，同时外部融资溢价上升，因此会显著降低。由此可见，资产价格的变化将会从资本回报和自有资本充足率两个方面对该时期的企业净值产生影响。式（5）和式（8）是金融加速器原理的两个基本构成因素，前者刻画了企业净值的变化如何影响外部融资的成本，而后者则分析了导致净值变化的各种内生因素。由此可知，当一家企业的净值发生波动后，会通过金融加速器效应影响到下一期的借贷成本，这在宏观经济下行时体现得尤为明显。当企业自有资金的减少通过金融加速器效应导致企业借贷的风险溢价上升时，企业的债务负担会加重，企业净值面临进一步下降。与此同时，融资成本的提高也会影响企业购置新资本的最优策略，导致企业减少投资，影响资本价格，引起企业净值进一步恶化。
（2） 银行激励约束机制
本文的银行激励约束机制参照Gertler&Karadi（2010）的思路，将银行设定为特殊的生产者，对企业进行信用评估和监督，将资金从缺少生产性的主体转移到具备生产性的主体，并在这一过程中产生成本和收益。此时，银行面临着和企业类似的约束条件和决策模式。首先，银行的资产负债情况与净资产的积累过程为：
+=
=-=（）+
当银行与企业有相同的性质时，就也会面临破产和退出市场的风险，此时必须保证银行不存在违约（即不遵守与家庭的借款合同）的情况，于是就需要保证银行的期望净资产满足如下激励约束机制：
银行净资产的积累与其杠杆率、总资本增长率、净资本增长率相关。此时，资产价格的变化将通过影响银行的总资产水平，影响银行的净资产累积。一旦银行的预期净资产激励约束机制的临界值时，为规避破产和违约的风险，银行会削减贷款数量，减少信贷供给。此时，刻画金融摩擦程度的参数为，值越大，表示银行体系对冲击的放大作用越强。
三、数值模拟与脉冲响应
本文首先对模型的稳态和动态参数进行赋值和检验，然后通过数值模拟分析来自于资本积累的投资效率冲击是如何通过金融市场的摩擦影响企业和银行的净资产，最终传导至整个宏观经济。
（1） 参数赋值
本文对模型参数的赋值基于国内外既有的经典文献（Kolasa M.，2009；Gertler,2011；康立，2014）。
（2） 收敛性检验
为避免上述参数赋值的主观性，本文基于Metropolis-Hastings算法，通过随机抽样对上述变量进行收敛性检验。图2报告了多变量的诊断结果。从图2可以看出，基于参数均值（interval）、方差（m2）以及第三节矩（m3）这三种度量指标，每种度量结果中的两条模拟链（Markov Chain）都随着模拟次数的增加而收敛，说明度量指标相对稳定，且估计是稳健的。
（3） 理论方差分解
本文基于以上赋值的参数对观测变量进行理论方差分解，进而从另一个方面考察参数估计的可靠性。图3报告了理论方差分解的结果，给出了各种冲击变量解释观测变量（贸易部门产出、非贸易部门产出、投资以及实际汇率水平）的无条件方差的比例。这些冲击变量包括可贸易品的生产技术冲击、不可贸易品的生产技术冲击、消费偏好冲击、政府支出冲击、投资效率冲击以及货币政策冲击。图3的结果显示，贸易部门产出与非贸易部门产出的最主要解释因素是生产技术冲击、投资效率冲击和政府支出冲击；投资的最主要解释因素是投资效率冲击；实际汇率水平的最主要解释因素是消费偏好冲击。这一结果与本文理论模型的基本设定一致。更为重要的是，投资效率冲击对各观测变量的波动都体现出了较为重要的作用。投资效率冲击对贸易部门与非贸易部门产出的解释能力分别达到了24%和20%；对投资的解释能力到了67%；对实际汇率的解释能力达到了16%。这说明投资效率构成了我国主要经济变量的波动因素。
（四）脉冲响应分析
由于投资效率的负向冲击，资本积累过程收到影响，从而资本的预期收益率下降，导致资本价格出现了较为明显的下降。这与美联储实施加息政策后，中国各类资本市场资产价格受到冲击的现象较为一致。在资本价格下跌的影响下，企业净值与银行净资产也出现了下降，此时企业外部融资的风险溢价出现大幅上升。
通过分析，我们可以看到，在美联储加息政策的刺激下，一锅金融摩擦的存在对于放大外部冲击不利影响的作用，即发生在资本积累过程中的负向冲击，会通过企业净值和银行净资产的下降而导致市场信贷总量的萎缩，最终扩散成对整个实体经济的负面影响。具体而言，在资产价格上涨时期，金融机构往往过度冒进，甚至鼓动企业增加贷款和扩大投资，从而导致更多资金涌向风险资产，造成需求和资产价格的进一步上涨。资产泡沫的存在会使银行减少对企业还贷能力的关注，放宽贷款标准，最终形成"信贷驱动性"的经济过热。而当外部冲击导致情况发生逆转时，由于资产泡沫破裂，此时市场主体的违约会导致银行不良资产攀升，损害银行的资产负债结构，银行提供的信贷规模将大幅缩减。对于企业而言，资产价格的下跌会导致杠杆率的提高，此时相比于利润最大化的目标，企业会更加追求债务的最小化，即通过减少投资来修复企业的资产负债表。而无论是信贷市场上流动性的减少，还是企业消减经济活动，都会导致总需求的下降，进而影响整个宏观经济的增长态势。
基于此，由于金融摩擦的存在，中国宏观经济的外部脆弱性会再次凸显。2016年以来，人民币对美元的贬值幅度已经超过6%。由此可见，中国货币当局对资本项目的管制并没有真正阻止资本外流。根据国际金融协会的估计，在2016年的前10个月里，中国的资本净流出约我5300亿美元。虽然中国货币当局在收紧资本项目管制，但事实上，不断贬值的以人民币计价的资产会强烈促使资产持有者想法设法避开收紧的资本项目管制，将资金转移至境外（金奇，2016）。自2017年1月起，人民币对美元的"参考汇率"围绕1美元兑6.9人民币波动。为减缓人民币贬值的速度，中国的外汇储备已经低于3万亿美元。资本外流导致中国的货币状况在尚未加息的情况下就开始收紧，从而在很大程度上加剧了货币政策的调控难度。随着资本持续外流，中国货币当局收紧流动性的压力越来越大；而中国企业的巨额债务负担，导致即便是短期利率的小幅上调也可能挤压企业的经营活动，并加剧违约风险。此时，任何能影响信贷双方净值的外部冲击都会影响融资成本，今儿影响实体经济的投资与产出水平。换言之，外部冲击对中国经济的影响已经逐渐从贸易渠道向金融渠道转变。
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