中国金融周期与经济周期

葛婧

摘要：本文主要对金融周期与经济周期的影响机制进行了研究，选用房地产价格、股票市场等6大核心指标，对数据进行HP滤波以及标准化处理，以各个指标的波动性作为权重进行加权，构建金融周期指数;选用月度工业增加值作为经济周期的代理变量，进行相同处理得到经济周期指数。以两大指数为基础，对金融周期和经济周期的关联关系进行实证分析，得出金融体系对宏观经济有着较显著影响，而宏观经济对金融形势的影响程度较小。

关键词：金融周期;经济周期;金融形势

1引言

2008年金融危机席卷全球，再度证实了金融冲击对实体经济的放大效应，而金融周期理论、金融周期与经济周期的作用机制重新成为研究热点。中国人民银行在《2017年第三季度中国货币政策执行报告》中指出，“国际金融危机促使国际社会更加关注金融周期变化，需引入宏观审慎政策加以应对”，不论是在理论层面还是实际政策层面，金融因素尤其是金融周期在经济中的作用日益凸显（刘璐，2020）。随着宏观经济的放缓，中国经济也进入新常态，研究中国金融周期与经济周期之间的作用机制和交互影响，不仅能进一步了解新时期宏观经济与金融体系的运行规律，助力金融监管和宏观调控政策的科学制定，而且可以增强金融风险的防控能力，为实体经济提供强有力支撑，实现宏观经济与金融的双重稳定（邓创，2018）。

2金融周期与经济周期指数的构建

2.1经济周期指数构建

由于我国GDP数据仅公布季度数据与年度数据，使得这与金融周期指数的数据不具可比性。根据国内外文献的通常做法，本文选用2008年1月至2017年12月的月度工业增加值作为经济周期的代理变量，替代GDP来反映经济的总产出与整体运行情况（赵春艳，2020）。对数据进行X-12方法处理，剔除月度因素后，进行HP滤波和对数化处理，保留波动项，得到经济周期指数V_LOGIC。

2.2金融周期指数构建

在金融周期指数的构建上，结合相关文献，本文主要选用了房地产价格、股票市场、金融杠杆、货币供应量、风险溢价和社会融资总量等6个基本核心金融指标，利用了2008年至2017的月度数据，对各个指标进行相同的HP滤波处理和标准化处理，以各个指标的波动性为权重进行加权，从而得到金融周期指数V_LOGFC。

3金融周期与经济周期的影响机制

3.1描述性分析

通过Eviews对经济周期指数序列与金融周期指数序列进行描述性分析。结果显示：1、经济周期指数与金融周期指数的均值小于0，偏度值为负，说明概率分布显示负偏态;2、两者的峰度系数均大于3，说明变量的概率分布的尾部比正态分布的尾部厚，表现出“厚尾”的特征;3、J-B统计量值较大且伴随概率几乎为0，表明经济周期指数序列和金融周期指数序列显著不服从正态分布。

3.2单位根检验

分别对经济周期指数序列V_LOGIC和金融周期指数序列V_LOGFC采用ADF检验法进行检验。结果显示，在1%的显著性水平下，V_LOGIC、V_LOGFC序列的ADF统计量值分别为-3.210772和-5.140090均小于1%显著性水平下的临界值-2.584539，拒绝存在单位根的原假设，表明经济周期指数序列V_LOGIC、金融周期指数序列V_LOGFC是平稳序列，即为I（0）过程。

3.3 Granger因果检验

Granger因果检验是对时间序列因果关系、发生先后关系的检验。使用Eviews建立VAR模型，经AIC和SC信息准则检验，选择滞后阶数为 6。同时，参考一般文献做法选择10%的置信水平，进行1-6阶滞后的Granger因果检验。

由Granger因果检验结果可知，经济周期在滞后长度为1阶、3阶、4阶、5阶、6阶时不是金融周期的Granger原因，这说明了实体经济的高涨或是衰退并不会 刺激金融市场。而金融周期在滞后长度为1阶、2阶、3阶、4阶、5阶时是经济周期的Granger原因，这说明金融市场的变化与发展会对实体经济产生相应的影响，金融作为经济的一个重要组成部分，金融周期对经济周期的变动存在着显著的影响，金融市场波动也将有助于预测未来实际产出的波动。进而，得出了与邓创、徐曼（2018）相同的结论：金融周期是经济周期变动在原因，但经济周期不是金融周期变动的原因。

4结论

本文主要对金融周期与经济周期的影响机制进行了研究，选用房地产价格、股票市场、风险溢价、金融杠杆、货币供应量与社会融资量6大核心指标，对数据进行HP滤波处理以及标准化处理，以各个指标的波动性作为权重进行加权，构建金融周期指数;选用月度工业增加值作为经济周期的代理变量，进行相同处理得到经济周期指数。以两大指数为基础，对金融周期和经济周期的关联关系进行实证分析。结合上述实证研究，主要得到了以下结论：

4.1金融周再测度具有合理

本文选用了房地产价格等6个因素，使用HP滤波法及标准化处理，构建中国金融周期指数，所得到的结论与马勇（2016）的研究结果基本一致。同时，采用综合性的核心指标来构建金融周期指数，避免了单个金融变量代表的局限性，更具准确性与全面性，从而能更好地反映金融运行的状况，为后文的實证研究奠定坚实的理论基础。

4.2金融周期与经济周期存在单向因果性

由对金融周期与经济周期的Granger因果检验可得，金融周期与经济周期存在多个滞后阶数存在单向得Granger因果性，金融周期是经济周期变动的原因，经济周期变动不是金融周期变动的原因，即金融周期对金融周期的变动存在着显著影响，从时间先后角度分析，金融周期的变动是全国经济周期的变动的原因之一，金融市场的波动也将有助于预测未来实际产出的波动。这也表明了金融体系对宏观经济有着较显著影响，而宏观经济对金融形势的影响程度较小，金融体系在一定程度上偏离了服务实体的经济本位。

参考文献

[1] 陈雨露， 马勇， & 阮卓阳. （2016）. 金融周期和金融波动如何影响经济增长与金融稳定？. 金融研究， （2）， 1-22.

[2] 岑丽君， & 黄新克. （2016）. 中国金融周期与实体经济周期关联性研究. 商业研究， 62（4）， 70-75.

[3] 马勇， 冯心悦， & 田拓. （2016）. 金融周期与经济周期——基于中国的实证研究. 国际金融研究， 354（10）， 3-14.

基金项目：本文受《浙江省大学生科技创新活动计划（新苗人才计划）》资助，立项编号 2020R403021。