1、金融周期与经济周期的联动关系研究基于中国宏观经济数据Research on the interaction between financial cycle and economic cycle- Based on Chinas macroeconomic data张超 任志宏作者单位：张超，广东省社会科学院2016级硕士研究生，15269137315，Email：任志宏，研究员，广东省社会科学院，13316203138，Email：邮寄地址:广州市天河区天河北路618号广东省社会科学院财政金融研究所 610635金融周期与经济周期的联动关系研究基于中国宏观经济数据摘要：近年来，金融周期成为宏观
2、调控关注的重要内容。本文基于我国2001-2017年的季度数据，选取信贷、金融杠杆、股票资产价格、房地产资产价格等核心金融变量指标，构建了中国金融周期指数。然后，在此为基础上，笔者从实证的视角探究了金融周期与经济周期的相互作用关系、传导机制以及影响效应。研究结果表明：相比于经济周期，金融周期具有持续时间更长、波动幅度更大的特征；金融周期不仅与经济周期密切联系，而且金融周期与经济周期的峰值对彼此周期的变化均具有显著的预测性；在金融周期与经济周期的互动过程中，资产价格机制发挥着极其关键的作用，资产价格周期的变化成为宏观经济金融系统波动的重要来源。基于以上结论，笔者从防范系统性风险的视角，提出了一些
3、政策建议。关键词：金融周期；经济周期；资产价格周期Abstract：In recent years, the financial cycle has become an important part of macro-control concerns. Based on the quarterly data of China from 2001 to 2017, this paper selects the core financial variables such as credit, financial leverage, stock asset price and real estate
4、 asset price to construct the China financial cycle index. Then, based on this, the author analyses the interaction, transmission mechanism and influence effect between the financial cycle and the economic cycle from an empirical perspective. The results show that compared with the economic cycle, t
5、he financial cycle has the characteristics of longer duration and greater fluctuation; The financial cycle is not only closely related to the economic cycle, but also the peaks of the financial cycle and the economic cycle are significantly predictive of changes in each others cycle; In the process
6、of interaction between the financial cycle and the economic cycle, the asset price mechanism plays an extremely crucial role, and the change of the asset price cycle becomes an important source of fluctuations in the macroeconomic and financial systems. Based on the above conclusions, the author put
7、s forward some policy recommendations from the perspective of preventing systemic risks.Keyword：Financial cycle ；Economic cycle ；Asset price cycle一、引言2008年国际金融危机的爆发，使各国央行深刻认识到，传统的强调以维持物价稳定、促进经济增长为表征的经济周期宏观经济调控措施存在固有局限，央行在进行宏观经济周期调控时，难以有效兼顾系统性金融风险问题。因而，出于对金融危机的反思，近年来社会各界越来越重视加强对金融周期的研究分析工作，以期健全和完善现有的
8、宏观经济分析和调控框架，更好的理解和调控宏观经济金融系统的运行。而从国内来看，随着中国金融体系改革的不断深入，金融市场化、自由化和开放化程度不断提升，一些制度性、体制性、结构性、周期性、外部性的金融风险容易通过系统内的传导机制和金融市场放大和加速冲击的影响效果，金融中介、金融市场、金融摩擦、金融冲击等金融要素对实体经济的影响日益凸显，金融体系正深刻地影响着宏观经济的运行规律，对现有的宏观经济调控框架构成挑战。为此，中国人民银行在2017年第三季度货币执行报告中七次提出“金融周期”一词，并称需要将日益重要的金融周期问题纳入到宏观审慎政策中去，以弥补原有宏观经济调控框架的弱点和不足，有效防范和化解
9、系统性金融风险。由此可以看出，对于正处在经济新常态、金融自由化和金融创新新时代的中国而言，关注金融周期，实现对金融周期的准确测度，掌握金融周期的波动规律及其与经济周期的联动机制，对我国深化金融体制改革，防范系统性金融风险，拓展宏观经济调控框架，实现宏观经济金融平稳持续健康发展等命题均具有及其重要的理论价值和实践意义。本文正是处于当前的现实背景，试图对我国金融周期进行监测和度量，并解释金融系统自身的运动规律，然后在此基础上着重探究金融周期与经济周期的联动机制及影响效应，并从金融周期与经济周期联动的视角探讨当前防范系统性金融风险的问题，从而为我国的金融体系改革和制定更为健全完善的宏观经济调控框架提
10、供重要参考。二、文献综述金融周期是指金融活动在内外部的冲击作用下，金融变量的扩张与收缩所导致的规律性、周期性、持续性的波动。它反映了包括货币供给、信贷、资产价格等在内的各种金融变量在不同经济波动阶段上的运动规律。关于金融周期与经济周期的研究最早可以追溯到1873年，Bagehot 将金融因素引入到经济波动的分析框架中。他认为银行信贷的增长与资产价格的攀升会带来资产泡沫。而大萧条后，费雪（1933）提出了著名的“债务通缩理论”，系统阐述了企业主体的负债（信贷）行为对资产价格和经济周期的持续影响，成为经济金融周期理论的早期雏形。但此后的凯恩斯主义、货币主义、以卢卡斯批判为代表的新古典宏观经济学派以
11、及由此发展来的真实经济周期理论均忽视了金融因素对经济周期性波动的重要作用，经济金融周期理论受到了猛烈的批判。而直到20世纪80年代，以Bernanke & Gertler（1989,1992 ）、Kiyotaki & Moore（1997,2002 ）为代表经济学家在信贷理论基础上提出了金融加速器理论，进一步强调了金融因素在经济周期中的重要作用，金融经济周期理论才取得突破性进展，并进入快速发展阶段。之后，关于经济金融周期的理论和实证研究也日渐丰富，特别是2008年国际金融危机爆发后，基于对主流宏观经济学和以经济周期为导向的宏观经济调控体系的反思，金融周期与经济周期的互动影响及作用机制的研究再次
12、回归宏观经济学研究的中心位置。Reinhart & Rogoff（2009）通过回顾和总结44个国家横跨200多年实体经济和金融杠杆在金融危机时期的表现，阐明了实体经济、金融变量与金融危机之间的相互作用关系。Mendoza & Terrones（2008）和Adrian & Shin（2009）的实证研究则揭示了经济周期与金融周期之间的顺周期性。而Claessens et al（2012）和 Drehmann et al（2012）则分别使用转折点法和滤波法对金融周期进行识别和刻画，并对经济和金融周期的互动影响的阶段性特征进行了描述。Borio （2014）则在以上二者的基础上，进一步概括了金
13、融周期的概念，认为金融周期是，并对经济和金融周期波动的持续时间、振幅、频率等关键特征进行了描述。此外，还有一些学者，如Alessi Detken（2009）、Schularick Taylor（2012）重点分析了金融周期变量对经济周期的预测作用和预警效果。而国内方面，2008年金融危机后，关于金融因素与实体经济的研究逐渐增多。何德旭和张捷（2009）基于金融加速器视角，探讨了资产价格泡沫与产出波动，经济周期的非线性、非对称性特征以及信贷周期超常变化与金融不稳定之间的关系等问题，并认为在制定宏观经济政策时非常有必要关注金融系统中的加速器效应。而在之后的研究中，何德旭和饶明（2010）又从理论和
14、实证视角，证明了我国资产价格波动与实体经济之间存在顺周期性，且资产价格波动主要通过财富效应、托宾Q效应和资产负债表机制对实体经济施加影响。马勇、陈雨露等（2009）则基于66个国家20年的经验数据，从实证视角阐明了金融杠杆膨胀、资产价格泡沫与金融危机之间联系性。方芳和刘鹏（2010）则通过对信贷周期和货币周期的刻画，基于数据分析和模型估计，发现了我国金融系统中存在的顺周期性，他的实证结果还表明，信贷、货币等金融要素的变动与经济的波动之间具有较强的预测性。马勇和李镏洋（2015）则基于我国1998年到2013年的季度数据，从实证视角，系统考察了信贷、货币供应、汇率、利率等多个金融变量与实体经济之
15、间的关联关系，他们的研究表明，金融变量不仅对实体经济产生显著影响，而且对实体经济发展具有显著的预测性。此后，随着中国金融杠杆问题日益突出，围绕金融杠杆变量，马勇和李振（2016）、马勇和田拓等（2016）以及陈雨露和马勇等（2016）、王爱俭（2017）等学者着重考察了金融杠杆变量对经济发展、实体经济以及金融稳定的影响效应。此外，还有一些学者加强了金融周期指数的研究，如邓创和徐曼（2014）、伊楠和张斌（2016）和高爱武（2018）等。而马勇和冯心悦等（2016）、范小云和袁梦怡等（2017）则通过构建金融周期指数，对金融周期指数的阶段性特征的测度，考察了我国金融周期与宏观经济周期的互动机制
16、及影响效应。总的来看，2008年国际金融危机后，国外众多学者围绕金融对实体经济的影响这条主线从理论建模和实证检验方面都进行了很多深入的研究，考察了金融变量、金融冲击、金融摩擦、金融周期对实体经济、经济发展以及经济周期等方面的影响效应。而国内的众多学者多主要从实证角度，基于我国宏观经济金融数据，考察某个具体的金融变量或金融要素对实体经济以及经济发展的影响效应。而能够从金融体系运行状况的总体视角，基于我国的具体国情，从金融系统的周期性波动的视角考察金融周期与经济周期联动机制的研究相对较少。有鉴于此，笔者从掌握我国金融体系整体运行状况的角度出发，结合已有的经典文献，选取衡量金融体系整体运行状况的核心
17、金融变量，构建起金融周期指数，并由此对中国金融周期进行测度。然后，在以上研究的基础上，笔者将从多个视角和层次，重点考察金融周期与经济周期之间的联动效应，并从金融与经济周期联动的视角提出防范系统性金融风险的相关政策建议。三、核心金融变量与数据样本的选择从现有的理论来看，关于金融周期的定义较为笼统，还未达成一个共识性的定义，因而，中外学者在对金融周期进行测度时，选择的指标也不尽相同。概括来看，这些变量主要包括：信贷、广义货币供给（M2）、股票资产价格、房地产价格、社会融资规模等。在本文中，综合现有的文献以及我国金融系统运行的典型事实，笔者选择信贷、金融杠杆、股票资产价格、房地产资产价格指标为核心金
18、融变量，构建起我国的金融周期指数，并以此考察我国近年来金融系统运行及风险状况。笔者选择以上指标的合理性、具体的代理变量以及经济含义如下：1.信贷。信贷作为最为传统的信用创造方式，将储蓄和投资密切的联系起来，可以较好地对金融部门的周期性扩张和收缩进行测度，因而在众多关于衡量金融周期的文献中，信贷是最为常用的指标之一。而考虑到我国以金融中介机构为主体的融资结构，信贷无疑是衡量金融系统整体运行态势最为直观和有效的指标。在本文中，笔者选择非金融私人部门信贷作为信贷变量的代理变量。非金融企业部门主要由非金融企业、居民以及为居民服务的非盈利机构三部分构成，而信贷的供给来源于国内信贷、跨境银行信贷和其他国内
19、金融机构信贷三个部分。采用非金融私人部门信贷指标可以更好的反映金融与实体经济的联系性。2.金融杠杆。金融杠杆是连接金融与实体经济的重要纽带，金融杠杠的动态变化对实体经济和金融稳定产生重要作用，而现有的研究也表明，金融杠杆与金融危机、经济周期之间存在着内生性的关联机制。因此，笔者将金融杠杆纳入到测算金融周期的指标体系中去，并选择非金融私人部门信贷/GDP作为金融杠杆的代理指标，以衡量宏观经济中的杠杆状况以及金融体系吸收损失的能力。3.股票资产价格。股票资产是一种重要的基础性金融资产，是私人部门财富的重要表现形式，在资本市场中占据重要地位，其价格波动往往与货币政策、市场预期、实体经济运行状况都密切
20、相关。尤其是近年来，我国股票市场规模不断扩大，股票市场融资再融资效率不断提高，以股票资产为标的的金融衍生产品不断增多，股票市场在国民经济体系中的重要性和地位都得到了进一步提升，股票资产价格理应成为衡量金融周期的指标。而在代理指标的选择，笔者选择最具代表性和综合性的上证综合指数作为股票资产市场整体价格的衡量。4.房地产资产价格。房地产资产是一种实物资产，但由于其通常作为信贷的抵押品、金融创新（资产证券化）的基础资产还是2008年国际金融危机的导火索，房地产资产常常作为考察金融周期、金融风险的重要变量，广泛见诸于众多文献中。而从我国的现实来看，房地产周期不仅与信贷周期、经济周期密切相关，房地产价格
21、的波动更常常是宏观经济和金融波动的直接来源以及金融风险在实体经济与金融系统之间传导的重要机制。因此，笔者将房地产价格纳入到金融周期的测度指标，并通过构建定基化的房地产价格指数（商品房销售总额/商品房销售面积*100%）作为房产价格的代理变量。此外，笔者不选择货币供给指标的原因在于，我国货币供给存在很强的外部性干扰，而且已有不少研究表明，我国货币供给与实体经济之间的关联效应正逐渐减弱。而不选择社会融资规模的原因则在于社会融资规模指标的数据样本较短，不能反映金融周期这一长周期的特性，而且社会融资规模作为一个新的指标变量其与金融系统以及重要经济变量之间的关联关系仍尚需理论和实证方面的进一步论证和检验
22、。而在数据样本方面，由于中国股票市场和房地产市场的市场化改革起步于20世纪90年代，因而相关统计数据的可得性和可比性较差，故在本文中笔者初步选取2000-2017年72个季度的数据为本文的数据样本，信贷和金融杠杆数据来源于BIS，股票资产价格数据来源于Wind，而房地产资产价格数据则由笔者依据国家统计局的商品房销售总额和商品房销售面积数据计算而来。而为保证各变量序列的横向可比性，笔者先对以上变量采用X12法去除季节性因素影响后，取以上变量的同比增速来反映变量各自的周期性变化态势，此时经处理后的最终数据样本区间缩减到2001-2017年68个季度。四、中国金融周期的测度及分析基于以上核心金融指标
23、和经处理后的最终数据样本，笔者将构建起金融周期指数，对我国金融周期进行测度。从现有文献来看，对于周期的测算主要有拐点分析法和滤波分析法两种计量方法。由于拐点分析法分析的是完整序列，且为未剔除趋势因素、季节性因素和不规则因素之后的循环部分，因而，完整序列中短期的噪声波动和长期趋势将对描述变量序列周期性波动的特征产生影响，故在本文中采取Christiano& Fitzgerald （2003）BP滤波法剔除各金融变量序列中存在的短期噪声和长期趋势，提取周期成分，得到各变量的周期性波动趋势，然后参照较为通用的等权重加权法，-4-2024 -20-1012030204060810121416NFLCN
24、on-cylial CycleAsymetric (time-varying) Filter-30-2-1010230 -1001020300204060810121416SPICNon-cylial CycleAsymetric (time-varying) Filter-3-2-1023 -5051052050204060810121416HPICNon-cylial CycleAsymetric (time-varying) Filter加权求得金融周期指数。而具体到BP滤波参数的选择上，本文基于 Drehmannetal（2012）和Borio （2014）对金融周期变化特征的论证以及
25、伊楠（2016）、范小云（2017）、任泽平（2018）在刻画金融周期时的参数选择，笔者将滤波频段选择在中周期维度，并将测算中国金融周期滤波参数的下限设为32Q ，而将中国金融周期滤波参数的上限设为78Q。最终，信贷、金融杠杆、股票资产价格和房地产资产价格金融周期变量序列的增长率BP滤波结果分别如下图 1到图4所示。通过对信贷、金融杠杆、股票资产价格和房地产资产价格变量周期性成分取算数平均后得到的金融周期指数（fc）则如下图5所示。图1信贷变量BP滤波结果图 图2金融杠杆变量BP滤波结果图图3股票资产价格变量BP滤波结果 图4房地产资产价格变量BP滤波结果从图5可以看到，2001-2017年6
26、8个季度期间，我国金融周期经历过两次波峰，分别在2007年2季度和20-3-2-10123 0102030400204060810121416CRENon-cylial CycleAsymetric (time-varying) Filter16年4季度，而经历过两次低谷，分别在2002年1季度和2012年2季度，我国金融周期的平均长度为39个季度（9.75年），而当前，中国金融周期正站在2012年以来的峰值部分，并随着财政、货币、监管以及房地产等调控措施的趋紧，金融周期开始进入了紧缩下行阶段，金融系统面临着较为严峻地金融形势。而通过比对马勇（2016）、范小云（2017）、任泽平（2018）
27、的研究以及比对我国2001年以来实际经济金融运行状况的经验事实，本文的测算结果具有准确性、有效性。-6-4-202468202204206208201201220142016FC图5我国金融周期指数测算结果而进一步通过图1到图4可以看出，信贷、金融杠杆、股票资产价格和房地产资产价格变量之间的周期性波动在时间上并不完全一致。信贷与金融杠杆之间、股票资产价格与房地产价格之间表现出很强的一致性，而信贷与金融杠杆同股票资产价格与房地产价格之间存在时滞性。而从理论上讲，这种不一致恰恰反映了金融要素在系统内传导的动态关系及过程，反映了信贷、金融杠杆与资产价格向金融系统内部以及向实体经济传导的路径。因此，为
28、综合反映金融周期与经济周期的联动关系，笔者下文中将在对金融周期与经济周期联动关系研究的基础上，进一步探讨各金融变量之间的动态影响机制及其对经济周期的影响关系。五、金融周期与经济周期的互动关系及作用机制在上文构建的金融周期指数的基础上，笔者将在本部分中引入实体经济部分，对经济周期进行测算和描述，进一步探讨金融周期与经济周期的动态互动关系，以及信贷、金融杠杆、资产价格等变量在金融系统内部以及向实体经济的传导路径。而在研究方法和数据样本方面，笔者主要采用BP滤波法和VAR模型等实证分析方法，而数据样本与前文一致，基于2001-2017年共68个季度的宏观经济金融数据进行实证分析。（一）金融周期与经济
29、周期的联动性分析在经济周期的测算方面，参照经典的经济周期理论以及伊楠（2016）、范小云等（2017）的测算方法，笔者选取GDP季度同比增速作为在综合衡量经济周期的度量指标，并参照金融周期的测算方法及数据样本，选取2001-2017年68个季度GDP同比增长率的BP 滤波结果作为经济周期的测算结果。而在BP滤波参数的选择上，现有的国内众多学者多基于传统的经济周期理论较为武断地选择16-32个季度的短周期。而在本文中，笔者为与金融周期指数测算的中周期相对应，从更长周期的视角考察金融周期与经济周期的联动关系，选取2-4年的基钦周期为下限而以15-20年的康波周期为上限的16Q-60Q的中周期较为适
30、宜。最终，经济周期（bc）的测算结果及其与金融周期（fc）之间的联动关系如图6和表1所示。图6经济周期与金融周期联动关系图注：左侧纵轴为金融周期指数值；右侧为经济周期指数值通过借助BP滤波技术对金融周期与经济周期的测算，笔者发现金融周期在与经济周期互动中存在以下几个特征：（1）在周期长度和波动幅度方面，金融周期要显著长于和高于经济周期，而经济周期要比金融周期更快的周期频率。具体而言，金融周期的平均长度为39个季度（9.75年），统计期内发生了2次波峰和2次波谷，波动幅度为11.4%，而经济周期的平均长度为18.25个季度（4.56年），统计期内发生了3次波峰和3次波谷，波动幅度为3.25%。金融周期要比经济周期有更长和更大的波动和影响，经济周期要有比金融周期更快的周期转换-8-6-4-20246810-1.2-0.8-.40.40.81.2.62.0.42020420620820120120142016BCFC
