發(fā)布時(shí)間：2020-12-05 19:46

　　本文基于金融加速器理論的視角,從信貸路徑和非信貸途徑分析金融減速器機(jī)制和效應(yīng)。目前國(guó)內(nèi)關(guān)于金融減速器的文獻(xiàn)十分少見,應(yīng)該加強(qiáng)研究。根據(jù)我國(guó)現(xiàn)實(shí)情況,本文提出并分析了金融發(fā)展水平、國(guó)有經(jīng)濟(jì)比重、國(guó)有銀行隱形擔(dān)保、利率管制和價(jià)格效應(yīng)等因素所導(dǎo)致的金融減速器機(jī)制。本文通過TVAR模型的比較檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),在包含金融減速器因素的情況下,投資、信貸、消費(fèi)和貿(mào)易收支等對(duì)產(chǎn)出的沖擊效應(yīng)要小于不包含金融減速器因素條件下的沖擊效應(yīng)。這說明金融減速器效應(yīng)存在,實(shí)證分析結(jié)果與理論分析取得一致。該結(jié)論的政策涵義是,應(yīng)該重視金融減速器因素及其效應(yīng),抑制經(jīng)濟(jì)波動(dòng)。這些抑制經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的措施包括,發(fā)展直接融資促進(jìn)金融發(fā)展水平的提高,發(fā)展票據(jù)業(yè)務(wù)減輕信貸對(duì)經(jīng)濟(jì)的順周期沖擊,在發(fā)展壯大國(guó)有經(jīng)濟(jì)的同時(shí)積極支持民營(yíng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,在發(fā)揮國(guó)有銀行對(duì)信貸資源配置作用的同時(shí)壯大其他商業(yè)銀行和融資機(jī)構(gòu)的融資作用,在經(jīng)濟(jì)下行階段對(duì)利率進(jìn)行適度調(diào)控等。 

【文章來源】：上海經(jīng)濟(jì)研究. 2019年06期 第96-109+120頁(yè) 北大核心CSSCI

【文章頁(yè)數(shù)】：15 頁(yè)

【部分圖文】：

以1995年1月為基期計(jì)算的不變價(jià)格變動(dòng)情況(單位:%)

２．國(guó)有銀行隱形擔(dān)保程度的度量。國(guó)有銀行隱形擔(dān)保效應(yīng)的存在，使得銀行在考慮向企業(yè)貸款時(shí)相對(duì)于不存在隱形擔(dān)保的銀行來說，其貸款行為更加不容易受到經(jīng)濟(jì)周期或經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的影響，從而減緩了金融加速器效應(yīng)或者抑制了金融加速器效應(yīng)。國(guó)家財(cái)政是國(guó)有商業(yè)銀行資本金的重要甚至是主要來源，當(dāng)國(guó)有銀行發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)時(shí)國(guó)家財(cái)政也是其抵御和化解風(fēng)險(xiǎn)的重要支持力量和流動(dòng)性來源，除極端金融事件外，信貸風(fēng)險(xiǎn)是國(guó)有銀行在經(jīng)營(yíng)過程中面臨的主要風(fēng)險(xiǎn)�；�于此，本文采用財(cái)政收入占信貸的比重來衡量國(guó)有商業(yè)銀行的隱形擔(dān)保效應(yīng)（見圖２，２００６年１月－２０１７年９月）。該數(shù)據(jù)來源于Ｃｈｏｉｃｅ金融咨詢。從圖２可以發(fā)現(xiàn)，我國(guó)國(guó)有銀行隱形擔(dān)保程度雖然受到季節(jié)性因素的影響呈現(xiàn)出一定程度的波動(dòng)，但從總體趨勢(shì)上看比較穩(wěn)定。圖２我國(guó)財(cái)政收入占信貸比重時(shí)間變化情況（單位：％）３．金融發(fā)展水平的測(cè)度。對(duì)金融發(fā)展水平的測(cè)度主要有兩種思路。一是采用廣義貨幣Ｍ２對(duì)名義ＧＤＰ的比例來衡量金融發(fā)展水平（例如，（Ｍｃｋｉｎｎｏｎ，１９７３）），二是采用金融相關(guān)率（ＦＩＲ）來衡量金融發(fā)展水平（例如，（Ｇｏｌｄｓｍｉｔｈ，１９６９））。考慮到一段時(shí)間以來，我國(guó)影子銀行體系興起，以及證券市場(chǎng)和其他金融創(chuàng)新的發(fā)展，金融相關(guān)率不能完全反映我國(guó)金融結(jié)構(gòu)的變化，本文借鑒Ｋｉｎｇ＆Ｌｅｖｉｎｅ（１９９３）的方法，用Ｍ３／ＧＤＰ來衡量金融發(fā)展水平�？紤]到數(shù)據(jù)的可獲得性，本文采用Ｍ２＋短期國(guó)債＋票據(jù)融資＋金融債券來衡量Ｍ３（見圖

于０，表示無貸款款利率約束。數(shù)據(jù)來源于Ｗｉｎｄ數(shù)據(jù)庫(kù)。利率管制情況見圖５（２００６年１月－２０１７年９月）。從圖５可以得出兩點(diǎn)結(jié)論。第一，我國(guó)的利率管制在本文的樣本區(qū)間內(nèi)一直存在。第二，從趨勢(shì)看，這個(gè)利率的差額越來越小，表明利率管制的程度在不斷降低，利率市場(chǎng)化趨勢(shì)逐漸增強(qiáng)。圖４國(guó)有經(jīng)濟(jì)比重時(shí)間變化情況（單位：％）圖５利率管制效應(yīng)的時(shí)間變化情況（二）數(shù)據(jù)來源及數(shù)據(jù)說明除以上五個(gè)金融減速器的影響因素之外，本文還選取產(chǎn)出、金融機(jī)構(gòu)貸款余額、社會(huì)零售商品銷售額和貿(mào)易差額等變量。本文采用工業(yè)增加值衡量ＧＤＰ月度產(chǎn)出，用Ｆ代表金融機(jī)構(gòu)貸款余額，用ＣＵＳ代表社會(huì)消費(fèi)品零售總額（即消費(fèi)），用Ｉ代表投資，用ＢＴ代表貿(mào)易差額，用Ｍ３／Ｙ代表金融發(fā)展水平，用ＤＴ代表國(guó)有經(jīng)濟(jì)比重，用ＳＬＲ代表利率管制的程度，Ｖ代表國(guó)有銀行隱形擔(dān)保效應(yīng)。根據(jù)數(shù)據(jù)的可獲得性，本文選擇２００６年１月－２０１７年９月的月度數(shù)據(jù)作為樣本，樣本數(shù)據(jù)來源于Ｗｉｎｄ數(shù)據(jù)庫(kù)和Ｃｈｏｉｃｅ金融咨詢。之所以同時(shí)采用兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，是因?yàn)楸疚氖遣捎迷露葦?shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，國(guó)泰安關(guān)于本文要收集的月度數(shù)據(jù)較為缺乏，ｗｉｎｄ收集了部分月度數(shù)據(jù)，但仍然不齊全，故采用ｗｉｎｄ和Ｃｈｏｉｃｅ金融咨詢兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)。本文在進(jìn)行檢驗(yàn)前，對(duì)所有原始變量采用本文編制的ＣＰＩ同比指數(shù)調(diào)整為實(shí)際不變價(jià)格數(shù)據(jù)，并對(duì)月度數(shù)據(jù)采用Ｘ１２的方法進(jìn)行季節(jié)性調(diào)整。（


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