金融冲击、银行资产配置与异质性企业产出波动

高 珂 孙瑞琪 黄 琨 李 瑭

一、引言

银行资产和负债市场的金融一体化使得资产负债表约束高度相关，导致金融和宏观经济高度相互依存(Dedola等，2013[1])。随着商业银行经营业务的扩大和利率市场化进程的推进，信贷资产和证券资产正在成为商业银行最主要的资产配置方向，银行的资产结构也在发生较大变化。这两类资产具有不同的收益率特征和投向领域，在收益率特征方面，两类资产的收益率均值和外生扰动来源不同，银行信贷一般受贷款基准利率或LPR利率影响，债券等证券资产的收益率则与金融市场的波动密切相关，受到市场流动性、供求关系的影响较大；在资金的投向领域方面，两类资产的最终投向行业具有不同的资本密集程度。银行贷款除了要考虑自身盈利以外，还要受到监管部门的信贷政策引导。在这种情况下，银行就至少会受到来自金融体系的两类冲击，一种是资产价格带来的冲击，另外一种是外部货币或监管政策变化带来的冲击。当外部冲击发生时，银行将会如何调整资产结构？这种调整对实体经济会带来何种影响？又会对不同类型企业的产出带来什么样的作用？本文针对这些进行了探索和研究。

我们利用DSGE模型对金融冲击——银行资产配置——异质性企业产出进行建模，研究结果显示，当外生的信贷政策冲击使信贷资产收益率下降时，冲击会通过银行资产配置行为对实体企业的产出造成影响。具体而言，来自金融市场的波动冲击，首先会影响证券资产的收益率，进而通过银行内生的资产配置行为影响证券资产和信贷资产的持有比例，最终对两类生产企业的生产规模都产生影响。本文在已有文献和研究的基础上做出如下探索：第一，在Gertler和Karadi(2011)[2]的模型基础上，根据我国银行资产的特有性质，将其分为两类具有不同收益率特征的资产，即信贷和证券资产。信贷利率受政府的隐性约束，商业银行无法对贷款自由定价，只能围绕贷款基准利率做上下微调，因此，信贷收益率的变动主要来自信贷政策调整贷款基准利率。相比之下，证券资产可以在银行间市场自由交易，证券资产收益率随金融市场的供求而定。对银行资产的扩展和丰富，不仅可以使本文模型捕捉到金融中介对外生冲击所产生的放大效应，还能捕捉到银行资产配置行为对外生冲击所产生的扩散效应。第二，将利用银行资产融资的企业细分为两类。这两类企业具有不同的属性，一类是劳动密集型，另一类是资本密集型。这种设定方式在一定程度上也符合我国的实际情况，使模型可以更好地用来解释国内宏观经济波动。第三，在实证检验金融因素与实体经济的关系时，已有文献大多是从社会融资规模、总贷款等角度考察对经济总产出的影响，本文进一步将金融因素细分为银行信贷和证券资产，将GDP分为资本密集型行业产出和劳动密集型行业产出，从而更加细致地考察不同资产的收益率如何影响不同金融资产的规模和企业产出。

二、文献综述

2008年金融危机的出现使研究者更为重视金融因素对实体经济的影响，并从理论分析和实证检验两个角度研究了金融变化对实体经济带来的影响。金融冲击能够对经济产出产生影响(Gilchrist和Zakrajšek，2012[3]；刘金全等，2017[4])，Nolan和Thoenissen(2009)[5]、Jermann和Quadrini(2012)[6]研究发现，美国45%左右的产出波动可以用金融冲击来解释。Christiano等(2014)[7]在分析框架中引入投资价格冲击、投资效率冲击、金融财富冲击和风险冲击等四种“金融冲击”，发现在金融中介的传导下成为驱动美国与欧元区经济波动的主要力量。Caldara等(2016)[8]通过在DSGE模型中加入金融摩擦与金融冲击，认为金融冲击对产出波动的影响极大。金融冲击也是驱动我国经济周期波动的主要因素之一(鄢莉莉和王一鸣，2012[9]；王培辉和康书生，2018[10])，来自金融市场的各种外生冲击和金融摩擦已经成为影响中国产出和宏观经济波动的重要因素(刘晓星和姚登宝，2016[11]；曹金飞，2019[12])。在王国静和田国强(2014)[13]的研究中，将金融部门对企业借贷能力的扰动定义为金融冲击，它能够解释我国近80%的产出增长波动，金融冲击会使产出、消费、投资和就业出现大幅下降。

伴随着金融因素在宏观经济波动研究中受重视的程度上升，为了更加深入地分析和解释金融冲击对产出影响的内在机制，银行作为金融体系的重要组成部分，逐步被作为一个独立部门纳入理论分析框架中。虽然当前金融体系越来越完善，但银行贷款依然是企业最重要的资金来源，当外部环境发生变化时，银行行为是对经济产生影响的重要环节，银行杠杆的调整是货币传导机制的关键，货币传导机制通过风险承担的波动发挥作用(Bruno和Shin，2015[14])。根据建模策略的不同，包含金融因素的DSGE模型可以分为四大类：包含金融加速器机制的模型、包含抵押物约束机制的模型、包含银行资本机制的模型和包含银行利差机制的模型(马勇，2013[15])。通过对文献的梳理，可以发现银行对经济产出造成影响的因素主要为银行资本变动、银行竞争结构、银行异质性等因素。相较于对其他因素的研究，银行资本变动在该领域得到了最多关注。如Meh和Moran(2010)[16]建立了一个包含银行资本状况的动态随机一般均衡模型，发现在银行资本状况能够影响银行自身吸引可贷资金能力的情况下，银行资本冲击将导致产出和投资大幅下降，除此之外，银行资本的变动还能够放大技术冲击对产出、投资和通货膨胀的影响，加剧经济波动；Dell’Ariccia等(2014)[17]发现当银行可以调整自身资本结构时，实际利率的降低会导致任何向下倾斜的贷款需求函数产生更大的杠杆作用和更高的风险；Angeloni和Faia(2013)[18]在Jermann和Quadrini(2012)[6]、Guerron-Quintana等(2011)[19]的研究基础上将银行业纳入宏观模型中，外部生产率或货币政策变化带来的冲击能够影响银行杠杆率和经营风险，银行的顺周期资本要求(类似于巴塞尔II资本协议中的要求)将放大产出和通胀对其他冲击的反应，增加产出和通胀的波动性，并降低全社会福利。

银行资产变动之所以会影响实体经济产出，主要是有以下几个机制在发挥作用。一是银行会受到外部金融体系的冲击，在外部金融冲击出现时，银行作为重要的金融中介，将面临多种风险。出于对风险规避以及自身利益的考虑，银行会调整自身的资产结构，导致资产价格变化，对实体经济产生影响。Gerali等(2010)[20]通过在一个含有金融摩擦的DSGE模型中引入不完全竞争的银行部门，研究了当出现货币和技术冲击时银行资本变动对实体经济的影响和传导路径，发现银行资本出现突然下降的情况时，由于银行需要去杠杆化，将引发贷款保证金的增加和信贷量的收缩，继而严重影响企业投资和总消费，对经济产出产生重大的负面影响。Angeloni等(2015)[21]研究了货币政策对银行风险的影响，发现货币扩张会增加银行杠杆率和风险，较高的银行风险放大了资产价格波动，降低了均衡产出。李天宇等(2017)[22]在传统的商业银行资产负债表中引入银行的内生破产机制，发现未来可能出现的资本损失和破产风险将会影响银行资产负债表的动态平衡与资本积累。Gertler和Kiyotaki(2015)[23]、Gertler等(2016)[24]受金融危机中影子银行的演变机制启发，建立了含影子银行展期风险的DSGE模型，认为外部变化能够带来银行资产的甩卖，致使资产价值下降，增加金融部门的资产负债约束，对产出造成影响。Gertler和Kiyotaki(2015)[23]在该模型中还说明了金融部门的放大效应，即一个微小的外部冲击，经由影子银行放大后，也可能引起一场大的经济危机。二是外部金融体系的冲击会影响银行的融资能力，导致实体经济受到影响。Elenev等(2021)[25]认为银行的高杠杆率远远超过了企业，公司违约会给银行带来损失，会将原本适度的信贷损失放大为金融灾难。当违约发生时，金融中介机构筹集新债务和新股本的能力受到限制，银行会削减企业贷款，导致金融中介的规模持续萎缩，致使信贷供给减少影响实体经济，抑制投资和产出。王擎和田娇(2016)[26]基于银行资本的角度，建立包含异质性银行部门的模型，从而内生化了银行间市场的违约概率，研究发现提高资本监管要求的幅度会对宏观经济波动产生不同影响，不超过各类银行资本充足平均水平的小幅度提升监管要求，有助于抑制系统性风险传递；若监管要求超出原有资本不足类型银行资本充足率的平均水平，经济波动会增大；若继续提高至超过各类型银行的平均水平，经济波动的变化方向变得混沌不清。三是人们情绪的波动尤其是恐慌情绪的出现可能会引发挤兑，导致银行资产不足，在巨大外部冲击的情况下，经济危机也可能发生。Gertler等(2020)[27]将银行和银行恐慌纳入传统的宏观经济框架，他们发现当经济接近稳定状态时，即使存在一定的外部冲击，因为银行拥有足够强大的资产负债表，经济危机不会发生。然而，在经济衰退中，银行的资产负债表较为脆弱，尤其是人们情绪的变化会带来杠杆率上升，从而增加经济的脆弱性，小规模的或偶然出现的冲击都可能产生对实体经济具有毁灭性后果的挤兑。四是银行可能会放大其他领域存在的风险。熊琛和金昊(2018)[28]建立的DSGE模型中包含一个持有企业资产和地方政府债券的金融部门，地方政府债券具有违约风险，银行面临杠杆率约束风险，结果发现两者之间的风险可以相互传导和放大，致使经济产生较大波动。康立和龚六堂(2014)[29]将银行资产负债表引入开放经济的DSGE模型，将企业分成异质性的出口企业和非出口企业，从而研究了国际经济危机如何从影响一国的出口需求，进而引起到该国银行资产损失，并最终加速传导给该国的非出口贸易部门。

以往关于银行资本对经济波动或产出影响的研究主要关注的是对经济危机的解释，研究宏观政策如何可以更加有效地缓解经济波动，使经济运行更加平稳健康，建模思想也相应地主要集中在外部风险和金融中介部门上，对企业异质性以及银行自身行为关注较少。实际上，在现实经济社会中，企业具有多种融资模式并在生产经营上具有较大异质性，另外随着我国融资体系和相关制度的不断发展和完善，我国商业银行允许参与经营的业务也在不断扩大，银行资产端产品不断丰富，商业银行不断增加债券、同业等证券资产的持有比重，从收益率特征和资金最终的使用领域来看，这些资产各具特点，并不完全相同。当金融体系出现外部冲击时，银行在自主持有这些不同资产的情况下，给不同企业产出带来的影响可能有较大差异，出现的结果也可能与传统预期有所差异。鉴于此，我们在过去大量研究的基础上，将资本的异质性和企业的异质性纳入到DSGE模型中，研究金融冲击对产出的影响和传导机制，并利用2007年1月到2018年12月的月度金融和宏观数据进行进一步探讨。

三、基准模型的构建

本部分将通过理论建模的方式，分析来自金融体系的外生冲击如何影响银行资产的配置行为，最终影响异质性企业的产出。由于本研究主要想揭示的是金融冲击出现时银行在调整资产配置以实现自身效用最大化过程中对异质性企业产出的影响，因此为了聚焦我们的研究内容，更为清楚地解释银行资产配置对两种企业产出的影响，我们在考虑现实情况和过去研究的基础上，对现实世界进行了一定简化与抽象。本部分建立的理论模型主要包含以下三个假设：

一是金融部门(银行)持有信贷和证券两类资产。考虑到当前企业主要使用的融资方法，参考王国静和田国强(2014)[13]、Ferrante(2019)[30]使用的简化方法，假设企业仅存在两种融资方式，一种是通过发行债券进行融资，另外一种是贷款融资。图1反映了近十年来社会融资的变化情况。社会融资规模是指一定时期内实体经济从金融体系获得的资金总额，是增量概念，通过对2011年到2020年人民币贷款、企业债券、非金融企业境内股票这三者的社会融资规模变化可以发现，除了在2017年，我国企业的融资方式主要为银行贷款和债券融资，股权融资尚未成为我国企业的主要融资方式，因此这种假设符合我国当前大部分企业借贷的实际情况。

图1 2011—2020年主要社会融资方式占比数据来源：国家统计局网站。

二是假设企业主要分为依赖债券融资的企业和贷款融资的企业。虽然企业的分类方式有很多种，但是从银行资产配置的角度出发，银行资产主要为债券和借贷，从企业融资的方式来说，主要依靠借贷和发放债券，综合这两点，将企业分为主要依赖债券融资的企业和信贷融资的企业。信贷资产和证券资产的收益率不同，而且收益率受到的外生冲击也不同。信贷资产收益率受信贷政策冲击的影响，而证券资产受金融市场冲击的影响，从我国来看，直接影响债券市场的金融市场冲击可以看作是流动性风险和信用风险，这两种变化都会直接影响证券价格尤其是企业债券价格的波动(高强和邹恒甫，2015[31])，另外金融创新、宏观行业变化等多种因素也可能带来债市的波动，短期内(六个月内)互联网理财创新会引起传统债市收益率的波动增大(庄雷等，2015[32]；赵静和方兆本，2011[33])。

三是假设依赖债券融资的企业为资本密集型企业，依赖贷款融资的企业为劳动密集型企业。考虑到我们在建立模型的过程中，将两类企业从融资的角度分为依赖债券融资的企业和依赖信贷融资的企业，需要说明的是，这是为了更加清晰地阐述金融冲击对异质性企业产出的影响而对现实世界进行的合理简化，现实世界中企业的融资方式可能与这种分类有一定差异，比如能够依靠债券融资的企业往往也可以依靠信贷融资。现实中利用银行信贷融资的企业既有资本密集型，也有劳动密集型，综合来看，信贷融资企业的资本产出弹性应该低于证券融资企业的资本产出弹性，而资本密集型企业往往更容易受到资本因素的影响，这就为模型中两类企业的划分和现实中两种企业的划分提供了联系。这种分类方式也类似于文献中经常出现的国有和非国有企业划分，例如陈晓光和张宇麟(2010)[34]、王去非等(2015)[35]。在参数校准时，信贷融资企业的资本产出弹性低于证券融资企业的资本产出弹性。

模型以Gertler和Karadi(2011)[2]、Iacoviello(2005)[36]的研究为基础，进行了扩展设定。家庭向中间品生产商提供劳动，向银行部门提供储蓄。银行再将储蓄存款和净资本配置给两类中间品生产商，即A类生产性企业和B类生产性企业。A类企业主要集中于资本密集型行业，以信用评级高，信息透明度高的大中型企业为主，或有政府背书的国有企业。这类企业可以在金融市场上以发债方式来进行直接融资。B类企业则依靠银行贷款融资。相对于A类企业，B类企业属于劳动密集型企业。两类企业融资后进行生产，将产品卖给包装商，包装商将商品进行打包后卖给零售商，零售商生产的商品为最终品。引入零售商的目的是为了引入价格黏性。零售商将最终产品卖给家庭等用于消费、卖给资本品生产商用于生产投资品。(1)由于篇幅所限，模型的具体推导过程可向作者索取。

(一)家庭

假设有[0,1]无数个同质家庭，每一个家庭都进行消费、储蓄和提供劳动。每一个家庭内部由两类人组成：工作者和银行家。工作者提供劳动，为家庭赚取劳动工资；银行家管理着金融中介机构(银行)，因此家庭是银行的所有者，赚取的利润也返还给家庭。在代表性家庭内部，银行家所占比例为f，工作者所占比例为1-f。

特别地，银行家在每一期都面临着一个小于1的生存概率σ。也就是说，在每一期的期末时，银行有σ的概率能够进入下一期的生产经营中。每一期有(1-σ)f的银行家退出金融中介活动，转为劳动工作者。σ独立于历史分布，银行家能否进入下一期和他已经生存了多少期无关。通过这个假设，银行家的平均生存时间为1/(1-σ)。之所以引入银行家的有限期生存假设，是为了防止银行家通过积累足够的利润，使得利用自有资金就可以完全满足生产性企业融资资金需求。为了保持银行家和工作者的比例不变，我们假设每一期有同样多的劳动工作者变为银行家，家庭会提供给新银行家开展金融中介活动所需的启动资金。在引入金融中介时，我们会介绍这一点。

代表性家庭的最优化问题为：

(1)

(2)

(二)金融部门

1.银行的资产负债表。

在金融市场上，商业银行担负着资金融通的作用，在资金供需者之间起媒介或桥梁作用。一方面，银行可以从两种渠道获得资金：一是自身的留存收益，另一个是家庭的存款。这也是银行资产负债表中构成负债端的两类资金。另一方面，银行可以通过两种方式进行投资：一种是信贷资产，一种是证券资产。在t期期初时，银行向企业投放期限为一期的信贷bt，等贷款到期时(t+1期期初)，收取Rbt+1的名义总收益率，而且，银行向企业发放的贷款受到企业可抵押资产价值的影响。类似地，银行购买企业发行的证券资产数目为st，价格为Qt。与信贷资产有所不同的是，证券资产的收益率Rkt+1是波动的，取决于企业经营或者金融市场的表现。总之，银行的资产负债表可以看作如下等式关系：

Qtst+bt=nt+dt

(3)

2.银行净价值nt的演化过程。

随着时间推移，银行权益资本nt的变化取决于资产端的收益与负债端的利息支出之间的差额：

nt=RktQt-1st-1+Rbtbt-1-Rtdt-1

(4)

3.道德风险问题。

鉴于银行家面临融资约束，他有动机将所有的盈利保存下来，直到他退出中介服务。当他退出时，将其积累的所有资金消费掉。因此，银行家的目标是最大化其未来最终股息的预期贴现值：

(5)

因为银行家通过融资所获取的收益率Rkt和Rbt，高于从家庭吸收存款时支付给储户的利率Rt，所以，银行家有动机无限地从家庭吸收存款，扩大资产规模。为了限制银行家无限制扩大资产规模的能力，我们引入一个道德风险问题：当银行家获得存款以后，他可以将自己管理资金的θ比例挪作私人用途。当家庭意识到这一点时，家庭就不会无限制地将钱存入中介机构。银行将存款挪作他用的代价是，储户可以强制要求银行进行破产清算，从而获得银行剩余的(1-θ)部分的净价值。

若要家庭愿意将钱存入中介机构，银行正常经营所获得的净价值必须大于其将存款挪作私人用途所获得的价值，即如下激励相容约束：

Vt≥θ(xt)(Qtst+bt)

(6)

值得注意的是，我们假设银行家能够挪用的资金比例θ是xt的函数，θ(xt)=θ(ηxt+κ)。信贷资产的收益率相对固定，家庭更容易监督信贷的到期付款和违约情况。但是，证券资产存在很大程度的不确定性，银行家可以较为容易地在金融市场上以私人目的来交易证券，从而将证券资产出现的损失归因于金融市场风险。所以，当xt越大，信贷资产所占比例越高，银行家能够挪用的资金比例θ越低，即η<0。将xt和θ(xt)的表达式代入，约束条件变为：

Vt≥θ(ηxt+κ)(1+xt)Qtst

(7)

4.银行的最优化问题。

银行的最优化问题可以表述如下：

s.t.nt=[(Rkt-Rt)+(Rbt-Rt)xt-1]Qt-1st-1+Rtnt-1

Vt≥θ(ηxt+κ)(1+xt)Qtst

(8)

5.银行总价值Nt的运动方程。

在t期时，银行的总价值Nt等于成功从上一期生存下来的银行和当期新进入银行的净价值之和，即：

Nt=Not+Net

(9)

其中，Not是成功从上一期生存下来的银行的净价值，等于生存概率σ乘以其净价值；Net是当期新进入的银行的净价值，等于退出的银行资产乘以新银行从退出者继承的资产比例ωe/(1-σ)。两者的表达式分别为：

Not=σ{[(Rkt-Rt)+(Rbt-Rt)xt-1]ψt-1Nt-1+RtNt-1}

(10)

(三)A类中间品生产商：资本密集型企业

(11)

在介绍银行时，我们认为该类企业通过发行证券资产得到的资本数量为St，进一步地，我们假设St是在t期由银行融资所得，为t+1期的生产做准备的资本，记为“准备资本St”。准备资本St是当期投资和未折旧的原有生产资本之和，即：

(12)

(13)

资产质量冲击的引入，使得证券资产价格有了外生的变动来源，从而资本的价格内生于模型动态。根据本文的假定，证券资产指的是债券等可以在银行间市场上交易的证券。因此，本文的资产质量冲击又可以视为金融市场冲击，代表外来的金融市场波动。

(14)

对上述最优化问题求解，可以得到劳动需求函数和每单位资本的利润率分别为：

(15)

(16)

(四)B类中间品生产商：劳动密集型企业

(17)

由于B类企业采用信贷融资，因此贷款利率是影响该类企业生产规模的重要因素。2015年以前中国的存贷款利率是受到政府严格管制的，在2015年以后，虽然名义上政府取消了对存贷款利率的管制，但是银行间普遍还存在政府对存贷款利率的窗口指导，如市场利率定价自律机制。借鉴陈晓光和张宇麟(2010)[34]的设定，本文假定在企业融资成本和银行的资金成本之间存在一个固定的成本加成Δ，Δ可以解释为央行设定的存贷利差。存贷利差保护机制使得银行贷款有稳定的收益来源。在我国利率市场化尚未完全、市场利率定价和传导机制尚未完善时，央行为银行设定信贷利率基准是保证金融市场稳定的一种重要方式。

(18)

(五)资本生产商

-Qt+ixk,t+i-Pt+iIt+i}

(19)

可以得到资本的运动方程为：

(20)

(六)包装商和零售商

1.包装商。

(21)

由于包装商是完全竞争的，最后获得的利润为0，即：

(22)

由此得：

(23)

2.零售商。

假设有[0，1]无穷多的垄断竞争零售商，零售商f从包装商手中购买商品yt，采用1∶1的生产技术，将其转化为Yft。价格黏性是新凯恩斯框架下进行货币政策分析的重要组成部分(王文甫，2010[38])，零售商的引入将使价格黏性体现在我们的模型中。最后的消费品为众多零售品的加总：

(24)

从最终品使用者的成本最小化问题可以推出：

(25)

综上所述，零售商的定价问题为：

s.t.Yft=(Pft/Pt)-εYt

(26)

一阶条件(3)在下示的一阶条件中，μ=1/(1-1/ε)。为：

(27)

(七)中央银行

中央银行的货币政策服从以下泰勒规则：

(28)

(八)外生扰动小结

本部分建立的模型所包含的外生扰动冲击如下所示。

金融市场冲击：

(29)

信贷政策冲击：

(30)

供给冲击A：

(31)

供给冲击B：

(32)

货币政策冲击：

(33)

(九)市场出清条件

商品市场和劳动力市场的出清条件如下：

(34)

四、参数校准与估计

(一)参数校准

经过归纳汇总，再将模型中的名义变量转化为实际变量，然后对数线性化后，上述理论模型一共41个方程，41个内生变量。对于模型的部分参数，采用直接校准和间接校准的方式进行赋值，对于本部分模型其余的参数，采用贝叶斯的方法进行参数估计。

其次是对银行家道德风险系数η和κ，以及退出银行所保留资产比例ωe三个参数的间接校准。通过设定这三个参数的值，达到以下三个目标：第一，稳态时的x值(信贷资产与证券资产的比例)为3；第二，稳态时的Rb-Rk值(两类资产收益率之差)为60个BP，即0.6%；第三，稳态时的ψ值(证券资产与银行净资产的比例)为3。之所以如此设置，主要是以下三个原因：第一，我国银行业持有的贷款与证券资产的比值大约维持在3∶1。第二，由前文的逻辑框架可知，本文之所以认为部分实体企业通过除贷款以外的其他渠道获得资金，是因为传统贷款利率存在管制，监管机构设定的贷款利率较高，而有政府背书的国有企业、评级较好、信息透明的大型企业可以凭借自身的优势在直接融资市场获得成本更加低廉的资金，所以，企业才会选择到利率更加自由浮动的金融市场直接融资。因此，我们设定稳态时的Rb大于Rk，并将两者的差值维持在0.6%。第三，监管要求商业银行的资本充足率大于8%，所以，我们将银行资本与证券资产的比值设定为3。

(二)贝叶斯估计

本文采用贝叶斯方法来估计剩余的参数。这些参数主要是外生冲击的一阶自相关系数和扰动项的方差。为了避免出现随机奇异性的问题，观测变量的数目不能超过外生冲击和观测误差的总和。本文的外生冲击总共五个，所以，贝叶斯估计所采用的数据为：资本密集型行业产值YA、劳动密集型行业产值YB、金融机构信贷资产与证券资产的规模比例x、贷款基准利率Rb和上海银行间同业拆放利率Rk。数据长度为2010年1月到2017年12月，数据来源为Chang等(2016)[49]的中国宏观经济数据库、国家统计局网站和Wind数据库。数据经过对数差分、季节调整后，采用HP滤波去除趋势，得到周期性波动数据，最后代入模型进行贝叶斯估计。本文采用马尔科夫蒙特卡洛模拟方法(MCMC)，使用Metropolis-Hastings算法抽样100万次得到(4)由于篇幅所限，贝叶斯参数估计结果未在文中列出，感兴趣的读者可向作者索取。。

五、模型表现

(一)脉冲响应分析——金融市场波动冲击

本部分模拟了金融市场波动对宏观经济的影响。为了更加清晰地描述外生冲击的传导路径和机制，我们分别考察金融变量和实体经济变量对外生扰动的响应，即图2和图3。

图2 金融市场冲击对金融部门的影响

图3 金融市场冲击对实体经济变量的影响

负向的金融市场冲击会立即导致证券资产价格Qt下跌。价格的下跌意味着资产的风险增大、收益率Rk上升。虽然金融市场的衰退会导致包括基准利率在内的各种利率指标同时上升，但是与金融市场联系最为密切的证券资产收益率反应更加强烈。因此信贷资产收益率与证券资产收益率的差值Rb-Rk会在冲击发生时有明显的缩小。

利差Rb-Rk的缩小会对银行的资产配置产生影响。证券价格的下降本身会使得证券资产总规模Qtst下降。根据模型假设，由无数多个A类生产企业组成的完全竞争市场使得生产企业为价格接受者。证券资产收益率Rk的上升使得A类生产企业的融资成本上升，在完全市场和边际报酬递减的生产函数假定下，企业出于利润最大化原则，会主动缩小生产规模，将资本的投入缩小到资本的边际回报率等于融资成本的点。因此，企业的利润最大化行为导致融资st和生产规模缩小。证券资产总价值的骤减也使得信贷与证券资产比例xt在冲击当期有明显上升。

随后，相比于信贷资产，收益率上升的证券资产对银行的吸引力越来越大，出于股东价值最大化的考虑，银行等金融机构将主动缩减信贷资产规模bt，将资金不断地配置到证券资产。因此，在银行的资产配置行为下，信贷规模会出现下降的过程。伴随着信贷资产规模的降低和证券资产的不断累积，信贷与证券资产比例xt也逐渐回归稳态水平。

受到外生金融市场冲击的影响，证券资产规模和信贷资产规模出现明显萎缩，银行净资本价值nt受到侵蚀。在冲击发生后，随着银行不断最优化自身股东价值和高于稳态值的资产收益率，银行的经营利润不断累积，净资本逐渐回复到均衡水平。因为证券资产恶化对银行资本产生侵蚀，所以银行杠杆率会降低，表现出顺经济周期的特征。

图3描述了负向金融市场冲击对实体经济变量的影响。本文关注的是异质性企业的产出情况。A类生产企业是通过在金融市场发行债券等方式筹集资金，B类生产企业是通过银行信贷来融资的，金融市场的波动会对两类企业的生产规模造成直接和间接的影响。一方面，证券资产收益率的上升直接导致A类企业融资成本上升，进而导致生产规模YA下降。另一方面，证券资产收益率的上升会通过银行资产配置行为重新调整两类资产的比例。利差Rb-Rk的扩大会导致银行降低信贷资产规模，增加证券资产所占比重。这使得依赖信贷资产融资的B类企业的生产规模降低，进而产出降低。可以发现，虽然负向金融市场冲击会带来资产规模整体的下降，短期内受金融市场冲击直接影响的A类企业的产出下降得更加剧烈，但是A类企业产出的脉冲响应变化幅度小于B类企业，之所以会出现这种情况可能是因为，我们假设的金融冲击只直接作用于证券资产价格，证券资产价格的下跌意味着证券资产面临的风险增加，在这种情况下，证券资产收益率需要得到相应的提高，只有使风险和收益相匹配，这样银行才会购买证券类资产，A类企业才能筹措到资金。这样一来，证券资产收益率会出现上升且较大幅度高于信贷资产收益率。对于以利益最大化为目标的银行来说，利差微小的变化都将带来银行资金投入的巨大变化，银行在这一时期会快速增加对证券资产的得到持有量，这有助于A类企业的资本需求在短时间内缓解，产出波动下降，但由于银行资本总量是有限的，银行资本流入A企业的同时，B类企业能够获得的资本规模将下降，且在利差恢复到稳态水平之前，B类企业的信贷需求将难以被满足。因此，B类企业受到的影响的幅度和持续的时间均高于A类企业。综上所述，来自金融市场的波动冲击，首先会影响证券资产的收益率，进而通过银行内生的资产配置行为影响证券资产和信贷资产的持有比例，从而对两类生产企业的生产规模都产生影响。值得一提的是，金融市场冲击虽然对两类企业的产出都带来负向效应，但是这种负效应的程度是不同的。在外生冲击发生时，受金融市场冲击直接影响的A类企业的产出下降得更为剧烈。

(二)脉冲响应分析——信贷政策冲击

信贷政策利好促进了金融部门的扩张，金融部门的繁荣进一步带来了实体经济的繁荣。由图5可以看到，得益于融资成本的下降，两类生产型企业都实现了生产规模的扩大，只是扩张的幅度有些不同。具体地，受到信贷政策利好直接影响的B类生产性企业产出YB扩大了0.16%，而间接受到信贷政策影响的A类生产性企业产出YA扩大了不到0.02%。总体而言，信贷资产收益率的提高带来的是总产出的扩大和劳动需求的增加。

图4 信贷政策冲击对金融部门的影响

图5 信贷政策冲击对实体经济的影响

六、实证研究

上一部分的DSGE模型刻画了“金融冲击—银行资产配置—异质性企业产出”的传导机制。其中，模型最关注的是来自金融体系的冲击，即金融市场冲击和信贷政策冲击。金融市场冲击表示银行间市场的外生波动，该冲击直接影响银行持有的证券资产的价格和收益率；信贷政策冲击表示央行调整信贷政策导向，该冲击直接影响贷款基准利率。通过参数校准和估计，脉冲响应图给出了外生扰动发生时，银行资产、异质性企业产出等经济变量的动态响应路径。无论冲击来自银行间市场还是信贷政策变化，外生冲击都会通过商业银行的资产负债表和资产配置行为产生扩散效应和非对称效应，最终影响到异质性企业的产出。

本部分将银行间市场利率的波动视作金融市场冲击，将贷款基准利率的波动视为信贷政策冲击，对上述“金融冲击—银行资产配置—异质性企业产出”的传导机制进行实证研究，检验上述传导机制在现实经济中的存在性和有效性。

(一)样本与数据处理

1.研究样本。

本部分研究的是金融冲击对银行资产配置行为和异质性企业产出的影响。本部分采用2007年1月到2018年12月的月度金融和宏观数据，选取该样本区间的原因是，中国人民银行公布的金融机构信贷收支表在2007年才有完整的月度数据。在2007年以前，央行只公布金融机构信贷收支的季度统计数据。数据来自国家统计局官网、中国人民银行公布的金融机构信贷收支表和Chang等(2016)[49]计算的中国宏观经济数据库。

2.变量及数据处理。

本部分选取的研究变量包括四类，分别代表外生冲击、银行资产配置、企业产出和控制变量。每一类中包含的具体变量见表1。

表1 变量定义及其数据来源

本文借鉴Chang等(2016)[49]和Chen等(2011)[50]的研究结果，将行业部门按照资本密集度排名分为劳动密集型和资本密集型。Chang等(2016)[49]分行业计算了1999、2006和2011年的资本劳动比，并按照由高到低的顺序对39个工业行业进行了排名。结果显示，这39个工业行业的排名变化并不大，而且两两之间的相关系数都不低于0.93。最后，根据将各个行业的产值进行加总，得到资本密集型和劳动密集型行业的月度产出增加值。

确定研究变量以后，下一步是对数据的预处理。首先，受到我国春节的影响，国家统计局每年将1月份和2月份的工业产值合并公布。在这里，我们借鉴Fernald等(2014)[51]处理春节效应的方法，将1月份和2月份的总产值进行拆分，使得上年12月份至今年1月份的产值增长率等于今年1月份至2月份的产值增长率。这一方法虽然解决了数据缺失问题，但在一定程度上也导致我们无法从这两个月中获得任何有效信息。其次，对数据进行X-12季节调整。

3.先验分布的选择。

已有文献中所采用的先验分布各不相同，这些不同主要源自三个方面：第一，使用该先验分布能否得到后验分布和预测密度函数的解析结果；第二，该先验分布是否需要MCMC方法实施贝叶斯估计；第三，该先验分布对于标准无约束VAR模型的各种拓展形式，如时变参数、随机波动率等，是否具有良好的适用性。自然共轭分布是指先验分布、极大似然函数和后验分布来自同一个分布族。如此一来，自然共轭分布能得到解析结果，这对于后验推断和预测有巨大的优势。借鉴Koop和Korobilis(2009)[52]的研究，本文将系数和扰动项(5)假设扰动性服从威沙特分布。的标准差设定为：

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4.脉冲响应分析。

图6描述了一个单位证券资产收益率的正向波动对其他经济变量的影响。这对应于银行间市场出现负向冲击，导致证券资产价格下降、证券资产收益率下降时的情况。图中的实线表示本部分模型的脉冲响应曲线；图中的虚线表示上一部分理论模型模拟的脉冲响应曲线。在变量的脉冲响应方向上，本部分BVAR模型和上一部分的DSGE模型结果相同。这在一定程度上说明，上一部分DSGE模型刻画的金融冲击影响实体企业产出的传导机制是存在的。具体地，一单位证券资产收益率的正向波动，意味着银行间市场上的债券等证券资产的价格在当期出现下降。这将产生两方面的影响：一方面，债券等证券资产的收益率上升直接导致企业融资成本上升，资本密集型企业的融资规模和产出随之下降；另一方面，通过银行内生的资产配置行为，证券资产收益率的上升带动信贷资产收益率上升，导致信贷资产规模和依赖信贷融资的企业产出随之出现下降。总之，来自证券资产的波动，通过银行部门的传导，最终会扩散到两类企业的产出。除此之外，证券资产收益率的波动对两类企业的产出影响幅度是不同的。依赖证券资产融资的A类企业的产出波动，明显大于B类企业的产出波动。

图6 证券资产收益率冲击对经济变量的影响

图7展示了一单位信贷资产收益率的正向波动对其他经济变量的影响，这对应于信贷政策收紧，央行提高贷款基准利率时的情况。图中的实线表示本部分模型的脉冲响应曲线；图中的虚线表示上一部分理论模型模拟的脉冲响应曲线。在变量的脉冲响应方向上，本部分BVAR模型和上一部分的DSGE模型结果相同。这说明DSGE模型中刻画的金融冲击影响实体企业产出的传导机制是存在的。具体地，一单位正向信贷资产收益率的提高，意味着信贷政策收紧，贷款基准利率上升。这将产生两方面的影响：一方面，这直接导致商业银行信贷资产规模收缩，依靠信贷资产融资的劳动密集型企业产出下降；另一方面，通过银行资产配置行为，信贷资产收益率的上升带动证券资产收益率的上升和证券资产规模的下降，这间接导致依靠证券资产融资的资本密集型行业的产出下降。由此，源自紧缩型信贷政策冲击最终传导至资本密集和劳动密集两类生产性企业。除此之外，我们还能发现，资本密集型企业产出下降的幅度并没有劳动密集型企业产出下降的幅度大。换句话说，信贷政策冲击对两类行业的产出影响是非对称的。出现这种非对称现象的原因之一是两类企业对资本产出弹性存在差异，当资本规模出现差异时，资本密集型企业的弹性更大；当资本规模变化相同时，资本密集型企业受到的冲击更大。除此之外，银行基于自身利益对于两种资产的配置做出调整，当信贷资产收益率上升时，银行更倾向扩大信贷资产规模，而降低证券资产的规模，进一步放大了资本密集型企业的波动。因此，即使信贷资产收益率的正向波动同时带来两类企业各自资产规模的下降，但是由于利差和资本产出弹性的存在，两类波动依然存在较大差异。

图7 信贷资产收益率冲击对各个变量的影响

七、结论与建议

本文研究了金融冲击通过银行资产配置行为影响实体企业产出的传导机制，即“外生冲击—银行资产配置—异质性企业产出”。通过参数校准和估计，本文发现以金融市场冲击和信贷政策冲击为代表的外生冲击，会通过银行的资产配置行为，影响到实体企业产出，而且这种影响具有扩散效应(7)扩散效应是指，信贷政策冲击不仅会直接影响信贷资产规模和对应的劳动密集型行业的产出，还会通过银行资产负债表渠道间接地影响证券资产规模和资本密集型行业的产出。和非对称效应。出现这种现象的原因在于两类企业的资本产出弹性存在较大差别，如当资本规模出现差异时，资本密集型企业的弹性更大；当资本规模变化相同时，资本密集型企业受到的冲击更大；当两类资产收益率出现变化时，在银行基于自身利益对于两种资产的配置做出调整的过程中，进一步放大了资本密集型企业的波动。金融市场波动冲击不仅会直接影响证券资产规模和对应的资本密集型行业的产出，还会通过银行资产负债表渠道间接地影响信贷资产规模和劳动密集型行业的产出。

基于研究结论提出如下政策建议：第一，银行调整资产的行为可能使整个经济的产出受到影响，在扩大银行经营范围和自主性的同时，要加强对银行资本调整行为的监管，坚持银行表外资金归表的政策，监测银行资产端各类主要资产的质量与配比。通过对银行资本结构的调整约束与指导，减小银行可能对经济危机的传导和放大效应。第二，企业融资异质性的存在决定了金融体系出现的冲击会对不同的企业产生非对称影响，在这种情况下，为了使调控宏观经济的政策更为精准有效，就有必要统筹考虑，采取综合性的宏观调控政策，货币政策和宏观审慎的金融政策并行，根据经济发展所处的阶段，积极利用这种非对称影响，更好地调控产业和经济发展。第三，实施更加审慎的金融政策，银行系统使金融体系出现的风险扩散到全社会，主要影响信贷融资企业的外部冲击或政策变化会使经济波动传导到债券融资企业，甚至出现依靠债券融资企业受到的影响高于依靠信贷融资企业的情况，这就需要在调整和实施金融政策时，更为小心谨慎，避免小调整带来较大的经济波动。

最后需要说明的是受限于我们所讨论的问题，我们并未将企业股权融资纳入DSGE模型中，这主要是因为当前来看，我国的股权融资市场发展尚不健全，企业进行股权融资受到的约束较大，但随着深交所、上交所和北交所的进一步发展，我国的股权交易也将变得更为完善，股权融资的重要性也将上升，因此在未来的研究中，需要将股权融资也纳入模型中做出进一步分析。除此之外，正如我们在文章中所说的，企业存在有诸多分类方式，对于企业异质性的研究也需要进一步被拓展。