全球金融周期产生的动因研究

——兼论其对中国经济的溢出效应

摘   要

本文基于中国及与中国经济联系紧密的全球主要经济体的经济与金融数据，采用分层动态因子模型提取全球金融周期和中国经济周期，并采用BP滤波法提取其周期波动要素，分析了全球金融周期和中国经济周期的波动特征，然后构建溢出模型实证检验了全球金融周期波动对中国经济的溢出效应。实证结果表明，多数金融变量存在涵盖所有样本国家的全球金融周期，全球金融周期先行于中国经济周期，其波峰对中国经济周期的波谷具有较好的预警作用。溢出效应的检验结果表明，全球金融周期的波动对中国经济具有显著的溢出效应。具体来说，全球的房价、利率、宏观杠杆和总资本流动周期都显著影响中国经济，这种溢出效应存在明显时滞，且全球宏观杠杆周期对中国经济周期的溢出效应最大 。

一、文献综述

（一）全球金融周期的界定与测度

最早正式提出全球金融周期概念的是 Rey（2013），认为在资本流动、资产价格和信贷增长中存在着一个全球金融周期，并且这个周期与测量市场不确定性和风险厌恶性的 VIX 指标相关。

在金融周期的测度方法方面，主要是借鉴经济周期的研究方法。目前文献中用过的金融周期度量方法主要包括以下几种：频谱分析法、增长率法、Beveridge-Nelson 分解法、拐点分析法、马尔可夫区制转换模型、ARCH模型等。

（二）金融周期对实体经济的溢出效应 

在理论研究方面，许多将金融摩擦因素加入标准RBC模型的研究刻画了金融市场波动对实体经济的影响。实证研究方面，对于金融变量到宏观经济的溢出效应的实证研究比较多。

（三）对中国的相关研究

关于中国金融周期冲击对中国经济影响的研究集中于以下两点：一是研究中国金融周期对中国经济的影响。二是通过全球多个国家的数据分析各国金融周期与经济周期之间的关系。

二、全球金融周期的提取

（一）全球金融周期的提取方法

本文采用Kose等（2003）提出的分层动态因子模型（Hierarchical Dynamic Factor Model） 来提取全球金融周期。

（二）变量选择和数据处理 

1、变量选择。由于事实上并不存在真正涵盖全球所有国家（或地区）的全球金融周期，为了将分析落脚到中国，本文选取能对中国产生影响的外部金融冲击来源国（或地区），即按照近几年与中国进出口贸易、直接投资和证券投资额从高到低排序，同时综合数据可得性和 国家（或地区）规模、影响力等因素。

2、数据处理。考虑数据的可得性与有效性，本文选取 13 个国家（或地区）1998-2017 年的季度数据。

（三）全球金融周期提取结果

1、提取涵盖所有变量的全球金融周期因子。运用分层动态因子模型识别出 1 个全球金融因子和 13 个国家（或地区）金融因子。

2、提取单个金融变量的全球金融因子。因为不存在一个涵盖所有国家（或地区）和所有变量的全球金融周期，因此接下来考察单个变量是否存在全球金融周期。将因子分为全球金融因子与特质金融因子两层，运用动态因子模型分别提取 6 个金融变量的金融周期，然后基于提取的 6 个变量的全球金融因子进行方差分解，量化每个变量的全球金融因子对于该金融变量波动的解释程度。

三、全球金融周期与中国经济周期的特征分析

（一）识别全球经济周期因子与中国经济周期因子

根据样本国家（或地区）的产出、消费和投资数据，将因子分为全球经济因子、特定国家（或地区）经济因子和特质经济因子三层，同样采用分层动态因子模型提取全球经济周期，并通过方差分解来检验所提取的全球经济因子的有效性。综上分析，全球宏观经济变量的波动存在较明显的共同趋势，全球经济因子和特定国家（或地区）经济因子大体上可以解释各国家（或地区）经济变量的波动趋势。

（二）全球金融周期与中国经济周期的特征分析

本部分分析全球金融周期与中国经济周期的特征，以及二者之间的联系，为后面实证检验全球金融周期对中国经济的溢出效应提供一些经验性基础。

综合进行分析，可以得到以下几点基本结论：第一，6个全球金融因子的波峰与波谷时间大体一致，总体上6个全球金融因子变量呈现出比较一致的周期特征。第二，6 个全球金融因子的短周期长度各不相同。第三，2008—2009 年金融危机期间，5 个变量（除总资本流动）的全球金融因子与中国经济周期波动趋势一致，都呈尖锐的“V”形。

四、检验全球金融周期对中国经济的溢出效应

（一）基于 GMM 模型的估计结果

为进一步考察全球金融周期对中国经济的影响，本文参考Goodhart & Hofmann （2000）及马勇等（2015）的设定，构造扩展的产出方程考察全球金融周期对中国经济周期的影响。运用广义矩估计（GMM）模型进行回归，考察6个全球金融因子对中国经济的影响。

综上分析可以得到几个基本的结论：第一，全球金融周期对中国经济周期运行具有显著影响：6 个全球金融因子中，房价、利率、宏观杠杆还有总资本流动都显著影响中国经济因子；第二，各个全球金融因子的 1~4 季度滞后项对中国经济的影响更显著，全球金融周期冲击对中国经济周期的影响存在滞后性；第三，并非所有全球金融因子对中国经济产生顺周期效应。

（二）全球金融周期对中国经济波动的方差贡献率：基于溢出模型的估计结果

根据前面的分析，全球金融因子可以通过中国经济因子和全球经济因子影响中国产出、消费和投资的波动。

五、结论与启示

本文基于中国及与中国经济联系紧密的全球主要经济体的金融和经济数据，采用分层动态因子模型提取全球金融周期和中国经济周期，分析了全球金融周期和中国经济周期的波动特征，并构建溢出模型实证检验了全球金融周期波动对中国经济的溢出效应。实证研究的主要结论如下：

第一，分层动态因子模型的周期提取结果表明，在所选择的与中国经济密切相关的这些国家（或地区）中，并不存在一个涵盖所有样本国家（或地区）和所有金融变量的全球金融周期，但对于某些金融变量来说却存在明显的全球金融周期。具体来说，股价、信贷存在明显的全球金融周期，宏观杠杆率、利率与房价也存在较明显的全球金融周期，但总资本流动的全球金融周期特征非常弱。

第二，对于分层动态因子模型所提取的全球金融周期因子和中国经济因子，采用 BP滤波法提取其周期波动要素并进行特征分析的结果表明，全球金融周期的波峰对中国经济周期具有较好的预警作用。全球金融周期先行于中国经济周期，6 个全球金融因子的波峰基本上领先中国经济周期的波峰 1-4 个季度。且全球金融周期的波峰与全球金融危机密切相关，危机爆发后，全球金融周期与中国经济周期都处于下行阶段，伴随着全球金融周期的收缩阶段，中国经济下降幅度更大，衰退更加严重。采用周期一致性指标的检验结果表明，全球利率周期与中国经济周期协同性最高，二者的周期性波动趋势较一致。全球房价、信贷和总资本流动周期与中国经济周期的协同性也相对较高，但股价还有宏观杠杆周期与中国经济周期协同性较低。

第三，溢出效应的检验结果表明，全球金融周期的波动对中国经济具有显著的溢出23效应。具体来说，全球的房价、利率、宏观杠杆和总资本流动周期都显著影响中国经济，但其影响方向并不相同，全球房价和宏观杠杆对中国经济有正向促进作用，但是全球利率和总资本流动对中国经济波动具有负向影响。另外，全球金融周期的波动对中国经济周期的溢出效应存在明显时滞。对中国经济的影响最快速的是全球总资本流动（滞后 2 个季度），其次是全球房价（滞后 3 个季度），然后是全球利率和宏观杠杆（滞后 4 个季度）。另外，溢出模型方差分解的结果表明，全球金融周期冲击主要是通过中国经济因子而不是全球经济因子溢出到中国经济；全球金融周期对中国产出的溢出效应最大；且某些全球金融因子对中国经济的溢出效应非常显著，如全球宏观杠杆因子对中国经济变量的溢出效应最大，其次是全球房价和全球利率因子。

基于以上研究结论，鉴于全球金融周期对中国经济的显著影响，在中国金融进一步开放的过程中，对中国经济的宏观调控，需要将全球金融周期的运行情况纳入决策参考范围，采取措施尽可能减轻全球金融周期波动对中国经济的冲击。同时，由于全球金融周期冲击传导到中国经济有一定的时滞性，这给中国提前采取防范措施预留了政策空间。金融监管部门可以基于对中国经济影响比较大的全球金融周期变量（房价、利率、信贷、宏观杠杆等）设定预警指标，建立全球金融周期波动的风险监测系统，提前防范全球金融周期冲击；另外，由于全球宏观杠杆周期波动对中国经济波动的影响最大，需要监控全球宏观杠杆的变动情况，在其高速扩张期或反常波动期，宏观调控政策的制定更需谨慎。