2008年7月3日至4日，第十届CCER-NBER“中国与世界经济”年会在北京大学中国经济研究中心万众楼举行。来自NBER、CCER以及清华大学等机构的学者围绕有关中国与世界经济的议题互相交流并进行讨论。本期简报主要介绍第三场“宏观经济问题”研讨内容。本场有三位报告人发言，他们分别是CCER的朱家祥教授，哥伦比亚大学的魏尚进教授，在CCER访问的加拿大西安大略大学徐滇庆教授。
朱家祥：中国宏观金融的稳定指数
金融稳定性是经济体抵御金融冲击的能力。根据中国人民银行的定义，金融稳定性是指金融体系处于能够有效发挥其关键功能的状态。在这种状态下，宏观经济健康运行，货币和财政政策稳健有效，金融生态环境不断改善，金融机构、金融市场和金融基础设施能够发挥资源配置、风险管理、支付结算等关键功能，而且在受到内外部因素冲击时，金融体系整体上仍然能够平稳运行。然而，现有对于金融稳定性的定义过于抽象，需要对其进行进一步的量化。我与霍德明教授合作完成的关于中国宏观金融稳定指数的研究，正是基于这一考虑开展的。
IMF（国际货币基金组织）于2006年出版了39个金融健全指标（financial soundness indicators， FSI），供各国参考。其中包含了12个核心集（core set）指标与27个参考集（encouraged set）指标。核心集的指标都是有关金融部门的变量，除了管理健全性难以量化之外，核心集指标与“骆驼”原则（CAMELS:资本充足率、资产质量、管理水平、盈利状况、流动性、以及对于市场风险的敏感度）大体一致。欧盟央行在IMF金融健全指标的基础上，对会员国建议了一套宏观审慎指标(macro-prudential indicators， MPI)，其中包含174个指标，远超过IMF的FSI。其核心思想是，实际部门（real sector）的不稳定性会扩散到金融部门，导致金融危机。因此，为了分析金融部门，必须从实际部门入手。
对于金融危机的研究主要可以采用以下三种方法：
第一种方法是二元响应模型（binary response model）。Frandel and Ross（1996）运用这一模型探讨了货币危机的问题，通过特定的统计方法分析了FSI对于金融危机的预测能力。然而，这种方法只能检验FSI的重要性，而无法检定哪些变量会触发货币危机，从而难于基于这种方法推行预防措施。此外，由于中国尚未发生过重大金融危机，也很难通过这种方法识别出能够对中国的金融危机进行有效监控的指标集。同时，相对于以二元变量表示的金融危机事件而言，我们更为关注的是金融稳定性，而这是一个连续变量。因而，这种方法对我们的研究不适用。
第二种方法是信号理论（signaling approach）。Kaminsky, Lizondo and Reinhart (1998) 利用这一方法，通过构建“噪声-信号比率”（noise-to-signal ratio）分析了各指标对于危机的预测能力。该比率的分子是错误预测所占比例，分母是正确预测所占比例，如果该比率等于1，则意味着相应的指标完全没有预测能力。然而，这种方法存在几个问题：（1）在这种方法下，最终的结果在很大程度上取决于研究者所设定的临界值。若临界值过高，则可能难于提供有效的预警；而若临界值过低，则可能产生过多的错误预警。临界值的设定会受到数据挖掘（data mining）的影响，因而，数据挖掘偏误会对结果造成很大的影响。（2）这种方法缺乏一致性。如果所选指标中的一些发出预警信号，而另一些处于正常状况，则很难判断总体信号是否超出了警戒值。（3）这种方法也缺乏相应的统计检验。
第三种方法是评分方法（scoring approach）。这种方法对FSI的时间序列作评分转换，并对转换后的数据进行加总。我们的研究使用的就是这种方法。我们从“波动性”和“水平”两个角度，通过加权平均法来构建中国的宏观金融稳定指数（Macro Financial Stability Indices，MSI），这在文献中尚属首创。在两种指数都达到较高水平的时候，金融的稳定性就相对较差。从分析结果来看，这一指标很好地吻合了我国1988-1989年的宏观经济“硬着陆”、1993-1994年的宏观经济“软着陆”以及之后的一系列重大宏观经济事件。
之后，我们从中国的资本外逃、股市回报率和外商直接投资三个方面，对这一指标的适用性进行了检验，得到如下结论：（1）决定中国资本外逃的因素主要是“套补利率差价”（covered interest rate differential，CID）和MSI。在加入MSI后，模型估计结果较之前显著改善。CID与资本外逃负相关，而MSI与资本外逃正相关。（2）决定中国股市回报率率的最主要因素是MSI和期限差价(Term spread)，此外，益本比（earning to price ratio）在10%的水平上显著。同时，在加入MSI后，模型估计结果较之前显著改善。（3）在外商直接投资方面，在加入MSI后，模型估计结果也较之前有显著改善，MSI的符号也同直觉相符。
魏尚进：中国储蓄之谜
以广义储蓄来衡量，今天中国的储蓄在GDP中所占比率已经高达50%，远远高于其他国家以及中国的历史情况。由于高投资率促进增长，因而高储蓄率间接导致了增长。此外，高储蓄率还可能同外汇储备的增加相关。
现有对于高储蓄率的解释主要有生命周期理论和预防性储蓄理论。但是，生命周期理论与家户数据的情况不符。预防性储蓄理论用社会保障的不足或金融结构的缺失来解释高储蓄率，尽管这一理论能够为截面数据所支持，然而与时间序列数据的结果不一致。
我们认为，中国高储蓄率与中国性别比例失调相关。在自然状况下，新生儿的男女比例应该为105/100，而中国的性别比已由1986年的107/100提高到现在的120/100。从中国1975-2005年的数据来看，储蓄率的变动趋势与滞后20年的性别比的变动趋势极为相似，因而性别比或许能够在一定程度上解释中国的高储蓄率现象。性别比与储蓄率的关系或许可以为Gary Becker的理论所解释。而我在动物园的游览经历告诉我，雄性往往通过增大自己的体型来提高对于异性的吸引力。人类在过去或许也曾经历这一阶段，而在当今世界，男性往往能够通过增加储蓄而达到吸引女性的目的，这或许能够解释性别比与储蓄率之间关系。
以下逐一介绍我们通过实证研究获得的对于上述理论的支持：第一个证据来自储蓄率和性别比的省级数据，数据期间为1978-2006年。以储蓄率为被解释变量，性别比在回归结果中高度显著，符号为正，表明性别比越高，储蓄率相应越高。同时在农村数据的回归结果中，性别比的回归系数显著高于以城市数据回归所得的结果。一种可能的解释是，在农村，人们选择配偶的地域范围通常较小，因而在性别比较高的地区，男性的求偶压力也相应较大；而在城市地区，人员流动性相对较强，因而性别比的影响力相对较小。此外，在其他因素不变的情况下，农村储蓄率实际增长中的68%可以为性别比所解释，而城市储蓄率实际增长中的18%可以为性别比所解释。
第二个证据来自性别比、储蓄率、房屋建筑的县级数据。分别以银行存款和住房面积为被解释变量，性别比在回归结果中均高度显著。
第三个证据来自一个关于结婚成本和性别比的小样本，数据来源于互联网上一篇题为“中国九城市娶老婆成本曝光”的文章。以结婚成本为被解释变量，地方收入水平和性别比在回归结果中都是显著的。
第四个证据来自家户数据。回归结果表明，在性别比较高的区域，家户储蓄率也往往较高。具体而言，在农村，在性别比较高的地区，有1个儿子的家庭的储蓄率往往高于其他地区，且其储蓄率高于有1个或2个女儿的家庭；在城市，在性别比较高的城市，有1个儿子的家庭和有1个女儿的家庭的储蓄率都高于其他地区，且前者的储蓄率略高于后者。
第五个证据来自跨国数据，样本为131个国家在2006的数据。回归结果表明，性别比越高的国家，其储蓄率也相应越高。在将中国从样本中剔除之后，性别比仍然能够显著地解释储蓄率。
综上可知，性别比的不平衡是储蓄率的重要驱动力。计划生育政策的取消可能会导致中国储蓄率的降低。
徐滇庆：中国的房地产市场
数据显示，2007年北京和深圳的房价上涨速度百分比均为2位数。原因主要在于供给面与需求面的不平衡。从需求面来看：（1）在中国现阶段，人们的收入增加，人均住房面积不断增加，对于房地产的需求也不断提高；（2）每年有980万对新人结婚，也创造了大量的房地产需求；（3）每年有1700万人从农村转移到城市，也增加了对于房地产的需求。因此，由以上因素所致，中国现阶段的房地产需求相当高。而从供给面来看，在城市、特别是北京、上海、广州、深圳等大城市中，土地的供给十分有限，在很大程度上限制了房地产供给的增加。需求和供给的巨大差距不可避免地导致了房价的提升。与此同时，自2007年10月以来，我国股市急剧下跌，跌幅逾50%，人们对于股市的信心丧失，这也在一定程度上推动了房价的上涨。
在2008年3月底，中国的外汇储备已高达1.68 万亿美元，增长率达到39.94%。 在过去的4年中，外汇储备增加了1.1万亿美元。贸易盈余是导致外汇储备增加的一个重要因素。近年来，中国的进出口均连年增加，但进口的增幅小于出口，因此贸易盈余持续增加。仅2008年4月，中国的外资流入量就达到5020亿美元。与此同时，中国的居民储蓄由2007年10月底的1.6万亿人民币升高到2008年3月的近20万亿，这一增速非常不同寻常。因此，我们可以看出，流入中国的资本可能并未流入房地产市场或股市，而是直接成为银行存款。这对于中国的金融体系而言是一个巨大的挑战。
有人说这些流入的资本是“热钱”（hot money），但我不这样认为。热钱应当具有如下两个特征：一是短期性；二是高度流动性。热钱往往会流入具有如下特征的领域：（1）交易成本低；（2）流动性高；（3）资金交易量大；（4）价格波动性高。因而，热钱通常会流入房地产市场或股票市场。如果这些热钱的持有者的目的是投机，则很可能会引发金融危机，但在金融危机发生之前，我们通常难于区分投机者和投资者。
资本流动的原因主要有如下几种：（1）人民币升值，人民币目前的升值幅度已达18.5%；（2）高利率，在2008年5月，美国的利率仅为2%，而中国的利率高达4.14%；（3）中国的高速经济增长率创造了国内市场的投资机遇及对于资本投资的巨大需求；（4）世界其他地区的金融市场的不确定性高于中国，这也在一定程度上吸引资本流入中国。
从目前情况来看，资本流入并未对中国造成不利的影响。中国经济的现状仍然很好，并没有出现本土企业外逃的现象。因此，不应当把当前的资本流入视为“热钱”，因为它们既非短期资金，也没有流走的迹象。
以下分析资本流动的潜在影响。流入的资本可能会存在于以下形态或市场：消费、现金持有、银行存款、房地产市场、股票市场、债券市场、期货市场和外汇市场，等。如果这些资本流入消费市场，则可能会引发高通货膨胀，但我们的计量分析表明，流入的资本没有对消费市场造成显著影响，因为其中的绝大多数都成为银行存款，不具购买力。由于持有现金会损失大量利息，这些资本很少会以现金形式存在。债券市场的规模很小，因而这些资本也基本不会流入债券市场。期货市场和外汇市场的管制十分严格，因此这些资本也很难流入这些市场。如果大量资本流入股票市场，就会提高股市的波动性，而如果大量资本流入房地产市场，则会推动房价的上升。
最后介绍资本外逃的影响。在短期内，资本外逃不会给中国经济带来威胁，但是在长期内则可能会造成经济波动和金融体系的不稳定。吸取亚洲金融危机的经验，中国需要通过以下途径有效地控制资本外逃：（1）限制货币可兑换性；（2）加强股市监管；（3）加强对人民币资本账户的监控；（4）完善监管体系。
（邓一婷整理）
