货币政策调控与宏观审慎管理的协调效应研究

李 成, 范 雯 欣

(西安交通大学 经济与金融学院，陕西 西安 710061)

一、引 言

我国金融改革进入深化阶段，各经济变量间的关系出现分化甚至悖离的趋势，宏观政策调控更为复杂。“去产能、去库存、去杠杆”的实施可能引发诸多风险，同时，利率市场化的推进也加剧了金融体系的不稳定性，对系统性金融风险的防范已然成为改革进程中一项不可忽视的重要任务。长期以来，金融的稳定主要依赖于宏观货币政策。2008年金融危机后，为更好地关注微观机构的顺周期性和跨机构的共同风险敞口，各国积极探索新的政策手段，建立宏观审慎管理制度。任何单一政策手段均难以兼顾“稳增长”与“防风险”的双重重任，因此，需要将宏观审慎政策纳入宏观调控政策框架，与货币政策形成“双支柱”一起应对经济金融波动。

对“双支柱”政策框架的探索为我国总量性货币政策调控下的经济发展结构性问题提供了新的解决方案。然而，“双支柱”政策框架的构建并非易事，宏观审慎管理与货币政策在各有侧重的同时也非完全割裂，由于政策外溢和政策实施渠道的交错，宏观审慎管理与货币政策在执行、传导过程中存在互相干扰，政策效果受会到影响。诸多学者认为抚平经济金融波动需要货币政策与宏观审慎政策的协调搭配，政策的制定与操作应考虑不同政策方向和力度的相互影响，以发挥二者的协调效应。在抑制系统性风险、共同服务于金融稳定目标的过程中，货币政策与宏观审慎政策存在何种协调效应，二者如何协调配合才能减少政策摩擦、更好地发挥其协调效应。本文立足于政策传导的渠道层对上述问题进行探讨，客观分析货币政策与宏观审慎政策的相互影响与合作关系，以期为我国“双支柱”政策框架的构建与完善提供参考。

二、文献回顾

在国际关于宏观审慎改革的实践中，需要解决的关键问题是如何进行货币政策与宏观审慎政策的协调与配合，从而能最大程度发挥政策效果。Seater将总供给和理性预期因素纳入了传统静态IS-LM 框架，建立了一个同时包含货币政策和资本监管的一般均衡模型，通过该模型对二者的协调问题进行了研究[1]。Tanaka将惩罚函数植入了银行利润函数，通过该静态模型研究了在资本约束下，央行的利率政策对商业银行贷款存在扩张的影响[2-3]。Kopecky和VanHoose利用银行货币信贷模型划分3种情况，并探讨了货币政策传导机制受资本约束的影响[4]。Angeloni和Faia认为，宏观审慎管理与货币政策的配合方式应取决于具体的经济状况[5]。Suh将金融加速器机制嵌入凯恩斯动态随机一般均衡框架，研究宏观审慎管理和货币政策的相互作用，认为宏观审慎政策能够实现金融稳定[6]。Angelin等在构建DSGE模型时考虑加入了银行部门，从而分析两个政策间的相互联系，研究发现宏观审慎政策在应对房地产和金融市场冲击时优势更为明显[7]。Tayler 和Zilberman研究认为，宏观审慎管理与货币政策的配合模式中，逆周期监管应对信贷冲击有助于稳定价格与宏观经济金融,宏观审慎配合适当的反通胀政策是应对供给冲击的最优组合[8]。Røisland研究认为，稳定产出是货币政策的相对优势，稳定金融变量是宏观审慎管理的相对优势，让货币政策专注于稳定产出，宏观审慎政策负责调节资产价格，为宏观审慎管理与货币政策最优的配合模式[9]。Kiley和Sim构建了一个包含金融摩擦的中介模型，从金融中介视角进行考察，发现宏观审慎政策的执行效果在不同金融结构中存在差异，银行主导性金融体系中的双支柱政策效果更为明显[10]。

近些年，我国学者对这一问题的研究也愈加丰富，在实证与理论研究方面均取得一定进展。方意等以我国72家商业银行2003～2010年的数据作为研究样本，探究了银行风险承担问题，认为货币政策与宏观审慎的互补或替代关系，同时依赖于经济运行状况和银行资本充足状况[11]。马勇和陈雨露在DSGE模型框架中容纳了内生性金融体系，系统研究了宏观审慎政策的协调与搭配问题，认为政策的合理组合搭配有诸多益处，但要避免政策冲突与政策叠加问题[12]。刘生福和李成基于动态非平衡面板系统GMM模型分析研究，指出需要在货币政策反映函数中考虑金融稳定目标，以实现监管当局与国币当局的协调统一，同时审慎监管需要实行动态化和差别化[13]。王爱俭构建了动态随机一般均衡模型，发现当经济体受到技术冲击和金融冲击时，宏观审慎政策与货币政策应建立不同的配合模式[14]。廖岷等通过简化的银行资产负债表，模拟分析了不同政策对银行业的影响，认为2008年后我国在各个阶段分别出现了一定程度的“政策抵消”或“政策超调”问题[15]。高智贤等以宏观审慎思想为基础，将资本要求与货币政策立场引入信贷传导模型，研究了货币政策与审慎监管的配合机制[16]。李娟和沈沛龙围绕供给侧结构性改革，分析了宏观审慎政策和货币政策在目标、工具和传导机制方面协调的理论与实践[17]。汪川模拟了“双支柱”调控框架对我国宏观经济的影响及福利效果，发现福利损失水平可因两个政策的结合而降低，后顾型的宏观审慎政策优于前瞻型宏观审慎政策[18]。易宪容从信用扩张可能性边界的角度，对“双支柱”宏观调控框架进行了理论研究，认为该政策框架的重心应为加快金融市场价格机制改革[19]。郑联盛对双支柱政策框架的权衡和融合进行了理论研究，认为金融稳定的指导政策不是货币政策，央行需重点发挥货币政策与宏观审慎政策的“连接”功能，发挥二者的互补性[20]。周莉萍梳理了后危机时代国内外学者目前的基本共识与分歧，认为应先发挥宏观审慎管理与货币政策各自的相对优势再兼顾配合[21]。

国内外已有研究文献对宏观审慎政策与货币政策协调配合问题进行了卓有成效的探究。国外学者对该问题的研究起步较早，在宏观审慎政策框架正式提出以前，学术界的研究主要针对于货币政策与资本监管的影响关系。资本类工具是巴塞尔协议提出的具有代表性的宏观审慎政策工具，此类研究在一定程度上反映出了宏观审慎政策与货币政策的互动关系，但仍缺少宏观审慎理念。金融危机后，各国开始了对宏观审慎政策的探索，对于货币政策与宏观审慎管理搭配协调的探讨更加明确与广泛，关注视角和研究分析方法更为多样化。但是，由于研究角度的差异，关于二者具体协调配合方式的研究结论不尽相同，并且未与具体的经济发展阶段和特征相匹配。同时，已有学术研究偏重于从宏观框架探讨二者的协调与搭配，而基于微观层面的分析非常有限，忽视了宏观经济政策的微观基础，对于两个政策具体的相互影响与合作关系缺乏深入讨论。因此，本文基于微观渠道视角，旨在从以下方面完善现有研究：第一，从“双支柱”政策框架的调控与协调机理出发，通过改进BK模型，深入剖析宏观审慎政策与货币政策的协调效应。从总量与结构特征切入，分析二者的合作关系；从时间与空间维度切入，分析二者的影响关系。第二，利用银行微观数据，划分银行样本类别进行回归检验，为货币政策与宏观审慎政策的协调效应提供渠道层面的经验判断。第三，基于经济发展阶段和金融形势，探索货币政策与宏观审慎政策的协调配合方式。

三、货币政策与宏观审慎管理协调效应分析

1.货币政策与宏观审慎管理的调控机理

“双支柱”调控框架的使命在于维护金融稳定。金融发展中总量问题与结构问题的交织易累积风险隐患，货币政策与宏观审慎政策通过作用于金融市场对货币供求予以总量调控和结构调整，有助于减缓金融波动。

(1)货币政策的总量调控机理

货币政策在实践过程中，更多被视为总量性工具。中国人民银行常使用3大政策工具，通过改变经济中的货币供应量和利率水平，进一步影响物价与经济状况，实现经济金融平稳运行。公开市场操作具有灵活性，是吞吐基础货币、调整商业银行系统流动性、引导市场同业拆借利率的有力工具，其交易品种及对象均面向整个金融体系，并不具有针对性。法定存款准备金率通过货币乘数机制限制商业银行可用资金比例和供应派生货币的能力，进而影响整体市场流动性。同样，目前我国存款准备金制度的实施对象只笼统划分了大型金融机构与中小型金融机构，缴存范围包括所有一般存款和信托存款等，由于缺少对金融机构更具体的风险状况以及资金流向的考虑，该政策工具的实施对银行体系的信贷供给能力和整体市场的资金总量层面的影响更为显著。利率政策工具亦是如此，我国在对利率进行有计划管理的同时逐步放开利率管制，通过调整资金成本影响信贷需求端，市场中利率的变化通过改变持有准备金的机会成本也会影响货币乘数。对基准利率的调控普遍应用于调整企业债务负担，或抑制投资过热、控制物价水平过度上浮。因此，货币政策是较为迟钝的宏观调控工具，更多在总量层面调控宏观经济，控制市场流动性的“总闸门”，各类政策工具均难以很好应对包括资产价格波动在内的结构性问题，对解决特定领域的发展失衡或风险问题较为生硬。

我国于2016年将合意贷款管理机制和差别准备金动态调整升级为宏观审慎评估体系(MPA)，从7个方面对金融机构行为进行多方面考量。MPA的设立标志着具有相对独立性的宏观审慎管理基本框架正式形成。其将信贷投放与金融机构稳健状况、资本水平和经济景气状况相联系，一定程度上引导了广义信贷数量满足经济发展需求，因此其具有双重属性，在作为宏观审慎管理工具的同时，也可体现货币政策工具性质[22]。具体而言，宏观审慎管理可能通过调整借贷以及具体部门的支出来影响总体产出，其强制性要求也可在一定程度上影响货币乘数，从而干预银行信贷扩张。当银行资本相对缺乏或资本要求较为严格时，银行受资本约束会被迫持有超额存款准备金。此时存在一种特殊情况，即宏观审慎资本要求并非硬约束。例如，我国MPA根据7类指标评分将银行分为3个档，奖罚措施随之而异。当惩罚或激励力度欠缺或收益资产能带来丰厚利润时，银行可能不急于满足资本要求，而是更多持有收益资产，在此情况下货币政策依然会对银行起主要约束作用。

总的来说，货币政策的总量效应更为明显，宏观审慎资本要求在严格且强硬时也能体现总量效应。

(2)宏观审慎政策的结构调控机理

一些学者认为货币政策同样存在结构性调节，其结构调整是隐藏在总量调控背后进行的，通过发达的金融市场及其与商品市场的配合得以实现[23]。但我国的市场机制尚不完善，由于缺少市场结构优化的配合，货币政策的调控缺乏弹性，央行在运用货币政策时也更为困难。为尝试解决结构性矛盾，2004 年起，中国人民银行对金融机构实行差别存款准备金率制度，但是差别仅为0.5 个百分点。近些年，央行还不断推出了新型货币政策工具，例如，定向降准、借贷便利和抵押补充贷款等。新制度和该类新型工具在应对经济环境变化的同时被赋予了实现结构调整功能的期待，即通过引导激励机制对部分金融机构和领域予以支持，但新政策工具释放的流动性依然会在体系扩散形成总量调控的效果。若单依靠货币政策进行结构调节，可能会伴随过度的总量浮动作为代价，反而诱发市场不稳定。例如，刺激资产价格泡沫可能需要对政策利率进行大幅度改变[24]。因此，货币政策对市场流动性的结构影响较小，难以控制货币供给在实体经济部门与虚拟经济部门间的去留。

以货币总量供求均衡为前提，为维护市场稳定，宏观审慎政策可对结构层面进行调节。调节货币流向为宏观审慎政策结构调控的主要表现，货币进入市场后，理应由市场进行结构优化，但我国市场机制尚不健全，当无政策干预时，趋利性动机会引导货币流向收益率更高的部门。一方面，高收益意味着高风险，资金向高收益部门流动意味着银行将过多资金贷给了高风险部门，一旦无法达到预期收益率或出现亏损，银行将难以收回本金，致使金融机构陷入流动性危机；另一方面，过多资金在少数高收益部门的聚集大概率表现为投机行为，当汇聚的资金超过该部门正常资金需要量，可使资产价格脱离经济运行规律和正常水平而过度上升，累积资产泡沫。宏观审慎政策的作用为预防资金流向偏误而带来的风险问题，对货币流向进行适当的结构调节，为市场正常运行提供基础的保障工作。由于不同风险水平资产的风险权数差异，金融机构通过调节自身不同风险资产占比来达到管理要求，即在结构层面影响了金融中介的资金流向。此外，宏观审慎政策的强制性要求也可在一定程度上影响货币乘数，从而干预银行信贷扩张。

宏观审慎政策的结构调控以金融稳定状况为主要依据，对应于系统性风险的两个维度，即在时间维度上具有“逆周期”特性，对风险聚集有事前防御作用；在空间维度上关注金融机构和市场间的相互作用，以及整个金融体系所面临的共同风险暴露。MPA的评估对象可分3类：全国范围系统重要性机构(N-SIFIs)、区域范围系统重要性机构(R-SIFIs)和普通金融机构(CFIs)。评估对象的划分体现了MPA在空间维度的宏观审慎管理，考核指标的运用反映了MPA在时间维度的审慎管理。

可以看到，宏观审慎管理工具更具针对性，不同类型工具主要面向的市场及部门更为明确。在房地产市场方面，有信贷类宏观审慎管理工具管控价格泡沫；在金融机构经营与关联性方面，有资本类和流动性类工具确保其稳健运营。宏观审慎政策工具的结构性调控能够更直接地处理来自特定市场或机构的金融脆弱性，有效弥补了货币政策总量调控的钝性。

(3)货币政策与宏观审慎政策的协调机理

宏观审慎政策为宏观经济调控提供了新型手段。从整个金融系统的全局视角出发，通过调节逆周期资本缓冲、贷款价值比等工具，防范系统性金融风险、以维护金融稳定，有效应对了传统货币政策所面临的种种挑战，成为对货币政策的必要补充。金融市场受到金融稳定的直接影响，金融体系整体稳定性有助于货币政策传导机制顺畅运行。货币政策旨在实现物价稳定等宏观经济目标，促进经济平稳发展。其不仅会影响到金融体系的稳定，同时成功的货币政策为金融系统的健康运行提供了良好的宏观经济环境。因此，货币政策与宏观审慎政策在宏观经济调控中各具优势，二者的有效配合有助于金融稳定。

但是，由于宏观审慎政策和货币政策的政策目标与工具不同、操作空间相对独立，在复杂多变的金融环境中，二者可能出现相互制约与潜在矛盾。在政策目标方面，货币政策在实现物价稳定的过程中可能会干扰金融稳定。一方面，宽松的货币政策使资产价格上升，企业和家庭的净资产、财富增加，逆向选择和道德风险减少，这一宽松环境增加了银行贷款的可得性。此时，若货币政策收紧，则资产价值下降，企业和家庭的偿债能力迅速减弱，导致违约率的增加和金融不稳定。另一方面，宽松的货币政策使得市场预期较好，银行在利益驱动下降低贷款审查要求、增加信贷投放、主动承担风险，同时非银行金融机构更偏好于高风险投资，导致金融系统风险增加。在传导机制方面，货币政策与宏观审慎政策的补充、叠加效应与潜在冲突并存。宏观审慎政策与货币政策在传导过程中的主要冲突集中于信贷传导渠道，即银行信贷传导渠道和资产负债表渠道。在经济衰退阶段，货币政策制定者采取扩张型货币政策，希望通过增加银行的可贷资金提高外部融资所需的额外成本，从而增加投资与产出，刺激经济发展。然而银行信贷的扩张增大了潜在风险敞口，宏观审慎政策中对逆周期资本的要求旨在阻止银行资本充足率的下降，提高银行防范风险的能力。在经济稳步上升阶段，若想采用扩张型货币政策以促进经济进一步发展，宏观审慎政策对银行的动态拨备要求则同样会影响货币政策实施效果。

总体而言，货币政策与宏观审慎管理的协调是在二者复杂互动关系下的必然选择。协调效应是基于各子系统在整体环境中的相互影响与合作关系，通过各组成部分的协作配合，使产生的整体效用大于个体效用总和。政策的执行会产生外部效应，在相互关联的政策传导途径中，尤其在共同作用于金融中介体系的情形下，这些外部效应变得极为重要。正的外部效应能够形成政策合力，共同引导市场的有序运行；而负的外部效应会干扰其他政策的传导，甚至削弱政策有效性。因此，本文认为货币政策与宏观审慎政策的协调效应可具体划分为确定性效应和非确定性效应。其中，确定性效应是指总量效应与结构效应的补充融合，货币政策与宏观审慎政策目标在长期具有一致性，宏观审慎政策的结构调控可以与货币政策的总量调控相互补充，以配合货币政策对经济在总量调节的基础上进行结构调节；非确定性效应是指二者不同政策方向与力度间的相互影响和有效性的发挥，即集中于政策冲突与叠加上，适当的政策方向与力度的配合有利于政策框架整体效用的充分发挥，反之则会出现政策抵消。

2.“双支柱”政策框架的协调效应

(1)理论模型

宏观调控政策从执行到最终效用实现经历了3个层面：管理层制定和执行政策；政策通过渠道层传导；最终作用于市场层。金融中介是政策传导的关键环节。2018年，在我国社会新增融资中83%为间接融资，大量社会闲散资金是在经银行等金融机构聚敛后，由金融中介流向各资金需求主体。在我国以银行为主导的金融体系中，商业银行作为最具代表性的金融中介必然成为宏观政策的重点关注目标。因此，本文基于微观渠道视角探索货币政策与宏观审慎政策的协调效应，具有理论与现实意义。

借鉴Bliss和Kaufman的理论框架[25]，本文通过BK拓展模型模拟宏观审慎政策与货币政策共同作用下的银行信贷行为，以分析二者的总量与结构效应以及协调的有效性，并为政策协调效应提供了新的分析思路。模型的基本假设如下：

假设一：存在代表性银行，其以利益最大化为目标，愿意尽量多地持有收益资产。银行资本在短期内无法调整，若通过增发或发行二级资本债等方式补充资本，难度大且周期长，这一假设较符合现实。

假设二：简化银行资产负债表结构，如表1所示，此时银行业务仅为吸收存款和发放贷款。该资产负债表满足恒等式EA+R=C+D。

表1 简化的银行资产负债表参数

假设三：货币政策约束。法定存款准备金率r是人民银行最常使用的政策工具之一。因此，选取r作为货币政策约束的代表变量，其对银行的约束可表示为：R≥r×D。

假设四：宏观审慎政策约束。我国2016年推出的MPA中，对银行资本和杠杆状况的考核实行一票否决制。因此，选取逆周期资本充足率要求k′和杠杆率要求g作为宏观审慎政策约束的代理变量。其约束可分别表示为：C≥k′×EA和C≥g×A。

在货币政策约束下，银行自身的存款准备金不得低于央行要求，因此，银行收益资产与存款准备金的关系应满足：

EA≤R×(1-r)/r+C

(1)

在宏观审慎杠杆率g约束下，由C/A≥g且EA+R=C+D=A，可以得到在杠杆率要求和银行资本一定条件下，银行EA与R的关系：

EA≤C/g-R

(2)

MPA提出的宏观审慎资本充足率k′并非简单采用银保监会指标，由于各银行机构自身状况有别，k′因个体机构而异。k′的计算过程在包含最低资本充足率要求k的基础上，考虑了银行资产规模、宏观经济热度参数、广义信贷增速等因素。因此，为更好体现宏观审慎理念，同时更接近我国现实，用宏观审慎资本充足率k′替换原BK模型中的微观资本监管k。k′可认为是总资产A、资本监管k和由宏观经济热度参数、广义信贷增速等组成的宏观经济周期变量Z的一次线性函数，即k′=F(A,k,Z)。银行相对资产规模越大，经济越繁荣，宏观审慎资本充足率k′越严苛，可见k′在传统资本监管k的基础上考虑了空间和时间维度的可能性风险。因此，新约束函数可表示为C/EA≥k′=F(A,k,Z)=β1×EA+β2×R+β3×k+β4×Z。此时，银行EA与R的关系并非简单线性关系，而应表示为：

(3)

综合考虑以上3种约束，可得到多重约束下的银行信贷行为：

(4)

图1可对式(4)进行直观描述，阴影部分即为在货币政策与宏观审慎的双重约束下更真实的银行收益资产与准备金可行组合。由于dEAmax/dR<0，d2EAmax/dR2<0，所以为“凸”状曲线。

图1 双重约束下银行资产分配可行集

为进一步体现总量调控基础上宏观审慎政策的结构效应，需要划分收益资产。在考核银行资本状况时，高风险资产L1被赋予的风险权重w1高于低风险资产L2的风险权重w2。因此，以式(4)对银行收益资产总量约束为基础，风险权重差异性的存在使宏观审慎资本要求可实现对银行风险资产结构的调节。结构性约束可表示为：

w1×L1+w2×L2≥k′

(5)

在EA已由式(4)确定后，式(5)可用图2描述。由于w2

图2 宏观审慎约束下银行收益资产分配可行集

可以看到，在银行资本C、法定存款准备金率r、宏观审慎资本充足率k′和杠杆率g一定时，银行信贷供给总量的可能范围即被确定，银行收益资产与准备金的可行性组合局限于图1中阴影区域。宏观审慎逆周期资本要求的存在限制了银行收益资产能达到的最高水平，银行在受其约束时，可通过减少信贷供给来降低自身的宏观审慎资本充足率要求。杠杆率要求银行自身不得过度负债，可认为当银行资本既定时，杠杆率的存在起到约束银行资产总额的作用。银行资产规模相对越小，其信贷行为对货币政策的敏感性更强，随着资产规模扩张，主要约束力量与银行资本总额和资本要求机制有关。由于对系统重要性金融机构有附加资本的要求，宏观审慎资本要求约束线下移，可行集缩小，货币政策的约束区间更小。当不存在逆周期资本要求时，不同风险资产持有量的比重取决于银行自身风险偏好、两种资产的收益率以及成本率相对大小等因素。宏观审慎资本要求的存在，则约束了银行给高风险和低风险企业提供贷款的比重上限(见图2)。当资本要求放松时，l′k向上移动，银行可选择将更多贷款提供给高风险企业。因此，宏观审慎资本要求的结构效应可在一定程度上控制风险。当货币政策与宏观审慎政策共同作用于信贷传导渠道时，货币政策的总量效应更为明显，宏观审慎政策的结构效应更为明显。在金融严重失衡的特定经济阶段，必须考虑在总量层面通过货币政策进行调节，总量均衡是实现金融或经济稳定的基础。当经济中的过热迹象已显现时，如若货币政策仍不适当收紧货币总闸门，则宏观审慎政策任何后续工具的调节都将难以收效，依然会有过多资金涌入高风险地带。

在双重政策约束下，政策有效性不仅取决于政策意图，还与政策相对方向密切相关。任何方向、力度的逆周期资本要求都难以冲击一个紧缩性的货币政策，在紧缩性货币政策的约束下，银行资本状况更能满足要求水平。不仅如此，较为严格的资本要求还能强化紧缩性货币政策的有效性，作为货币政策的有力补充。但面对宽松性的货币政策，其与逆周期资本要求的配合就略为棘手，央行注入额外准备金可能无法实现银行存款和盈利资产的预期增长。货币政策有效性受到宏观审慎资本要求和银行资本充足率相对状况的影响，资本要求越严苛或银行资本充足率状况越差，扩张型货币政策越难以发挥其效用。

(2)我国政策协调效应分析

结合BK拓展模型，本文分别以存款准备金率与逆周期资本充足率要求表征货币政策与宏观审慎管理工具的实施状况进行分析。我国于2007年修订了《商业银行资本充足率管理办法》，要求商业银行资本充足率不得低于8%。在金融危机前夕，为抑制经济过热、应对物价上涨压力，人民银行多次上调法定存款准备金率，2008年的峰值已达到17.5%。这一时期，各商业银行也在积极完成资本充足率任务，信贷增速减缓。双紧的政策约束有效缓解了流动性过剩和经济膨胀问题，但政策的双重叠加也导致了一定的政策超调，可能会加剧金融危机冲击下的经济萧条程度。2008年中后期至2010年初，为应对全球金融动荡，人民银行3次下调存款准备金率，累计降幅达到2%，以稳定国内市场并刺激经济回暖。但此时的资本要求并未做调整。由于缺少宏观审慎政策宽松意图的配合，扩张的货币政策效果未能完全发挥，政策有效性由于政策摩擦被部分抵消，信用创造未得到最大程度的释放。因此，为达到预期效果，货币政策只能进行过度的总量调节，这为市场杠杆率的攀升埋下隐患。2010年初至2011年末，为防止前期货币投放过量可能带来的恶性通胀，人民银行收缩货币供给，12次上调法定存款准备金率，2012年末达到21.5%的历史最高点。这一时期，商业银行均已满足资本要求，资本状况良好，货币政策起主要约束作用。2011年后，货币政策基调转为稳健，对法定存款准备金率的调整频率明显降低，但均为下调，人民银行仍有宽松的政策意向。金融危机后，巴塞尔协议Ш确立了银行业资本和流动性监管的新标准。作为其成员国，我国于2013年颁布实施《商业银行资本管理办法(试行)》，商业银行需于2019年前达到10.5%的资本充足率要求，同时核心资本充足率下限由4%提升至7.5%。2013年资本要求的进一步提高，再次冲击了货币政策的扩张意图，信贷增速于2013年有明显回落。宏观审慎管理在有效防范风险的同时，与货币政策出现了政策抵消，因此，宽松的货币政策并未带来银行信贷增速的大幅提升。

四、实证分析与检验

本文实证的核心是通过考察宏观审慎管理和货币政策对银行信贷行为的影响，以及二者在不同类型银行之间约束力的差异性，来验证和归纳我国宏观审慎管理与货币政策的影响关系，从而对二者协调有益建议的提出提供数据支持。

1.变量选择与模型设定

(1)变量的选择

①被解释变量

实证部分依然聚焦于政策传导的渠道层，为观察宏观审慎与货币政策对银行信贷扩张的影响，选取银行信贷增速EA作为被解释变量。参考Kashyap和Stein的做法，将信贷规模对数进行一阶差分予以表示[26]。

②核心解释变量

本文的核心解释变量为宏观审慎政策代理变量和货币政策代理变量。其中，我国货币政策长期以来以数量型工具为主，因此，本文选择狭义货币供应量M1指标作为货币政策变量，反映货币政策调控意向。同时，利率市场化改革的推进使不同层次利率之间逐渐形成联动机制，价格型调控工具开始被频繁使用。所以，为保证实证结果的稳健性，本文还选择了贷款基准利率ir(通过1年以内(含)短期贷款利率按月计算平均值得到)作为货币政策的替代变量，并通过细化政策影响银行信贷的渠道验证政策效果。关于宏观审慎政策，本文选择宏观审慎资本要求作为代表工具变量，并用银行资本充足率k代替该工具变量作为真正的解释变量。宏观审慎资本要求不同于普通的资本监管，它因不同银行而异，用银行微观资本变量表征更具合理性。得益于我国监管部门实行的积极资本监管政策，2008年以来我国商业银行资本充足率水平均满足相应要求，因此，可以用k作为宏观审慎逆周期资本要求的代理变量。

同时，模型中引入货币政策与宏观审慎政策变量的交互项：M1×k、ir×k，以考察政策间的相互影响。

③控制变量

参考已有学者的研究[16]，本文选取GDP增长率(ΔGDP)、通货膨胀水平(CPI)和行业集中度(CR4)控制宏观经济状况，选取银行流动性(LR)与盈利性(ROA)作为商业银行异质性特征变量。其中，GDP增长率作为对宏观信贷需求的衡量变量，由于实证考察银行信贷行为即银行信贷供给情况，但使用的数据则为在纳入了信贷需求因素后银行的均衡决策，所以需要通过控制变量剥离出信贷需求的影响。ΔGDP用国内生产总值自然对数的一阶差分表示，CPI由居民消费价格指数减100得到，CR4为四大国有银行资产规模占银行业机构总资产比重。流动性代理变量由流动资产占比指标即流动资产除以存款和短期融资总额表示，盈利性由总资产净利润率(ROA)表示。

④政策传导中介变量

为进一步验证货币政策与宏观审慎对银行信贷规模的影响，本文将银行风险承担行为作为政策影响银行信贷的中介变量，细化政策作用的具体渠道。风险承担渠道下，宽松货币政策将提高金融机构风险承担行为，加剧期限错配、高杠杆风险，而紧缩性货币政策则有助于抑制金融机构的风险行为[27]；资本充足率要求有助于降低银行风险承担水平。银行风险承担行为的变化可能会进一步影响各银行信贷规模的收缩或扩张。本文参考Delis等人的方法，选取风险加权资产比率RWAR作为主要银行风险承担水平的代理变量[28]。

(2)实证模型设计

根据前文分析，为检验政策作用效果及相互影响，构建如下基本模型：

EAit=β1MPTt+β2kit+β3MPTt×kit+β4LRit+β5ROAit+β6ΔGDPt+β7CPIt+β8CR4t+ui+εit

(6)

为进一步讨论基本模型估计结果的稳健性，同时细化政策作用的具体渠道，建立如下模型：

RWARit=β1MPTt+β2kit+β3MPTt×kit+β4LRit+β5ROAit+β6ΔGDPt+β7CPIt+β8CR4t+ui+εit

(7)

EAit=β1RWARit+β2LRit+β3ROAit+β4ΔGDPt+β5CPIt+β6CR4t+ui+εit

(8)

其中，βi(i=1,2,…,5)为解释变量系数,ui+εit为复合扰动项。MPTt为在t时期的货币政策变量，即基础货币M1t和贷款基准利率irt；kit为第i家银行在t时期的资本充足率；MPTt×kit为政策交互项。

2.研究样本与数据来源

为保证研究区间内样本数据的连贯性和完整性，本文选取了上市时间较久且信息披露完善的16家银行的平衡面板数据作为研究样本。其中包括：中国银行、中国农业银行、中国工商银行、中国建设银行和交通银行5家国有大型商业银行，兴业银行、浦发银行、平安银行、中国民生银行、招商银行、中信银行、光大银行和华夏银行8家股份制商业银行，以及北京银行、南京银行和宁波银行3家城市商业银行。时间跨度为2008～2018年，宏观审慎政策框架形成于2008年国际金融危机深化以后[29]，以2008年为研究起始时间符合宏观审慎框架落实的现实状况。样本数据信息来源于国泰安CSMAR数据库、CEIC数据库、《中国统计年鉴》以及公开的企业年报。

3.实证结果与分析

本文选取的变量中存在宏观时间序列数据，可能存在时间趋势，为避免伪回归、减少因序列相关导致的高斯-马尔科夫定理不成立问题，首先对时间序列数据进行平稳性检验。根据检验结果，对非平稳变量CR4和M1做自然对数转换并进行一阶差分处理，将数据修匀，处理后的数据经单位根检验显示均为平稳序列。

(1)货币政策与宏观审慎调控效果的整体判断

本文采用固定效应(FE)与随机效应(RE)模型对面板数据进行全样本回归，考察货币政策与宏观审慎政策对整体银行的信贷扩张影响，同时通过比较两种估计结果以更好地确保实证结论的可靠性。

模型(1)和(2)在包含控制变量的基础上，依次将狭义货币供应量M1和资本充足率k作为唯一的解释变量进行回归。回归结果如表2所示，核心解释变量M1的系数估计值显著正，k的系数估计值显著为负。这一结果初步证实了宽松的货币政策会带来银行的信贷扩张，而资本要求的约束将减少银行的信贷供给。模型(3)引入政策交互项，考察政策间的相互影响。可以看到，交互项回归结果显著，且参数估计值为负，与货币政策变量符号相反，说明宏观审慎抵消了货币政策效果，即宏观审慎政策的存在使货币政策对银行信贷行为的控制力减弱。

表2 全样本回归结果

(2)货币政策与宏观审慎调控效果的差异性

进一步对面板数据进行分样本回归，以考察货币政策与宏观审慎政策对不同规模和重要性的银行信贷行为的影响的异质性。本研究根据FSB(金融稳定理事会)发布的名单，将所有样本分为全球系统重要性银行G-SIBs(包括四大国有银行)和非全球系统重要性银行G-SIBs。系统重要性银行由于规模庞大、业务复杂、关联性强等特点，在我国金融系统中占据举足轻重的地位，影响金融体系稳定性。此外，系统重要性银行在商业化程度、制度建设和受政府干预程度等方面均与非国有银行存在一定差异。因此，对系统重要性银行的特别关注是宏观审慎政策在空间维度的重点考察内容。本文在子样本回归中仅考虑了由豪斯曼检验确定为最优的固定效应模型(FE)，回归结果如表3所示。

表3 分样本回归结果

依次引入核心政策变量，实证结果与全样本回归结果相同。狭义货币供应量M1在G-SIBs和非G-SIBs样本中均显著为正，资本充足率k在G-SIBs样本中显著为负，再次验证了货币政策信贷传导渠道的有效性，宽松的货币政策能够显著促进银行信贷扩张，宏观审慎资本要求能显著约束银行信贷扩张步伐。在G-SIBs样本组中，政策交互项显著为负，这说明宏观审慎的逆周期资本要求会降低货币政策对银行信贷行为的控制力，这一结果也与全样本回归结果一致。在非G-SIBs样本组中，政策交互项系数为负但并不显著，同样资本充足率k也不显著。可见宏观审慎政策对系统重要性银行的约束更为有效，而对于非系统重要性银行来说，货币政策在起主要约束作用。实证结果符合宏观审慎政策空间维度的目标，同时也证实了BK拓展模型的理论预期：银行资产规模相对越小，其信贷行为对货币政策的敏感性相比于宏观审慎政策更强。

4.稳健性检验

使用固定效应与随机效应模型对样本的整体估计，以及分样本回归结果的再次验证，可在一定程度上表明本文实证研究的可靠性。为进一步确保以上结论的稳健性，用贷款基准利率ir替换原有模型的货币政策变量，并选取银行风险承担水平(RWAR)作为政策影响银行信贷规模的中介变量，细化政策作用渠道，对全样本及分样本再次进行回归估计。经豪斯曼检验，这里仅考虑更优的固定效应模型。

表4的估计结果显示，价格型货币政策工具可显著影响银行风险承担行为，且二者呈负相关，即紧缩性货币政策可有效防范银行的过度风险承担，从而收缩信贷规模。政策交互项显著为正，与货币政策变量符号相反，与上文使用数量型政策变量的结果一致，再次验证了宏观审慎管理与货币政策对银行风险承担水平、银行信贷行为可能产生不同方向的影响。表5的估计结果显示，RWAR系数估计值显著为正，即银行风险承担行为可显著影响其信贷规模，二者正相关，风险承担水平越高越倾向于信贷扩张。因此，可通过考察政策对银行风险承担行为的影响间接分析货币政策与宏观审慎对银行信贷的作用。

表4 政策对银行风险承担影响的回归结果

表5 银行风险承担对银行信贷规模影响的回归结果

五、结论与启示

本文论证了货币政策调控与宏观审慎管理的协调机理，立足微观视角探究货币政策调控与宏观审慎管理的合作关系。利用BK拓展模型分析了协调效应，运用2008～2018年间我国银行面板数据进行实证检验，研究结论如下：

(1)货币政策调控与宏观审慎管理协调分为确定性和非确定性效应。确定性效应是金融总量与结构效应的有机融合，货币政策与宏观审慎政策目标长期具有一致性，宏观审慎管理配合货币政策进行结构调节，与货币政策总量调控相互补充；非确定性效应是货币政策调控与宏观审慎管理的政策方向与力度间出现冲突时存在政策有效性相互抵消的可能性。货币政策调控与宏观审慎管理主要冲突集中于信贷传导渠道，表现在银行资产负债表，当高收益部门资金过多聚集意味着银行资金贷偏流高风险部门，致使资金脱离经济实体催生资产泡沫。宏观审慎管理预防资金流向偏失带来的金融风险，通过金融资产的结构调节为市场正常运行奠定基础，通过金融资产风险水平的差异权重调节风险资产达到管理要求，实现资金流向的结构调整。货币政策与宏观审慎管理会产生外部效应，正的外部效应形成政策合力稳定市场有序运行，使得整体效用大于个体效用总和。

(2)货币政策调控与宏观审慎管理共同影响银行信贷规模时，宽松的货币政策显著促进了银行信贷规模扩张，货币政策调控的银行信贷总量效应较为明显；宏观审慎管理的资本比率要求显著约束了银行信贷扩张力度，资本充足率和结构要求直接影响银行信贷和结构变动。宏观审慎管理逆周期资本比率要求，降低了货币政策调控对银行信贷行为的影响效应。宏观审慎管理对系统重要性银行的约束更为有效；货币政策调控对非系统重要性银行的影响约束作用较为明显。

(3)货币政策调控与宏观审慎管理可通过银行风险承担渠道影响银行信贷规模。宽松的货币政策增加了银行的风险加权资产比率；宏观审慎管理逆周期资本要求引导银行增加缓冲资本，减弱了货币政策调控对银行风险承担行为的影响，约束了银行的风险承担水平。银行风险承担行为进一步影响银行信贷规模，风险承担水平较高的银行倾向于持有更多的信贷资产。

基于以上研究结论，本文对“双支柱”政策框架提出以下完善建议：

第一，货币政策调控需符合经济发展需要，宏观审慎管理应注意政策力度的把控。在经济过热阶段，货币政策紧缩与宏观审慎严苛管理配合，“双紧”约束信贷总量与结构，抑制银行信贷扩张使经济逐步降温。经济增长下行期，货币政策宽松注重经济回暖，宏观审慎管理增加容忍度做好配合，通过信贷规模扩张促进经济增长，避免出现对货币政策调控的抵消效应。宏观审慎管理对不同资产规模与系统重要性银行信贷行为约束作用存在异质性特征，“双支柱”政策框架应致力于对系统重要性机构的差异性风险实行有区别的宏观审慎政策工具，将金融机构的共同风险敞口和机构间风险外部性纳入政策框架，通过对业务规模较大、业务复杂程度高和关联性强的系统重要性金融机构差别化管理，提高对金融风险的抵御能力。

第二，完善“双支柱”政策的有效协调，强化政策的协调机制及信息沟通。货币政策与宏观审慎政策的第一要务是实现金融稳定，货币政策着力点是金融总量调节，总量均衡是金融市场稳定的基础，也是宏观审慎管理发挥作用的必要条件。货币政策调控与宏观审慎管理需根据宏观经济阶段和金融市场形势采取有差异的配合策略，适时对政策协调方向和管理力度动态协调，特别是在经济非平稳时期，应根据金融市场失衡和通货膨胀波动状况谨慎抉择。人民银行是货币政策与宏观审慎管理的实施主体，具有掌握金融市场运行和金融风险动态的信息优势，要加强信息沟通实现金融市场信息共享，将沟通协调机制扩展到财政部、国家发改委等政策部门，前瞻性地控制金融风险和采取防范措施。

第三，构建有层次的风险预警机制，稳健推进我国金融市场深化改革。货币政策调控与宏观审慎管理直接影响到银行资产与信用风险，“双支柱”政策框架需加强风险考量，通过预警及时发现市场异常现象，使金融风险在初期便得以控制。在宽松货币政策环境下，应加强逆周期宏观审慎管理，有效降低银行风险承担水平，防范系统性金融风险隐患。稳健的金融管理体系和稳定的金融市场，有利于金融体系的平稳运作及政策的有效性发挥，实现经济可持续稳定发展。