宏观金融学与韧性

　　（*马库斯·布伦纳梅尔Markus K.Brunnermeier，普林斯顿大学经济学系Edwards S.Sanford讲席教授，普林斯顿本德海姆金融研究中心（Bendheim Center for Finance，BCF）主任，美国金融学会现任主席；主要研究领域为国际金融市场和宏观经济，尤其擅长泡沫、流动性、金融和货币价格稳定性等领域。主要著作有《欧元的思想之争》《韧性社会》《危机经济学》（这三本书的中文版均已由中信出版集团出版）。本文为作者在美国金融学会的主席演讲，原文“Presidential Address：Macrofinance and Resilience”发表于The Journal of Finance，Vol.LXXIX，No.6，2024年12月（DOI：10.1111/jofi.13403）。）

　　（*感谢如下同仁给予的详细评论：Joseph Abadi、 Mark Aguiar、 Andrey Alexandrov、 Daniel Chen、 Felix HÖfer、 Urban Jermann、 Arvind Krishnamurthy、 Mortiz Lenel、 Jonathan Payne、 Sebastian Merkel、 Antoinette Schoar，以及熊伟。作者不存在《金融学期刊》（Journal of Finance）披露政策规定的利益冲突。）

　　宏观金融学是一门研究金融体系如何影响宏观经济的学科，在2008年全球金融危机后重新引起人们的关注。然而，其思想根源却可追溯至更早的经济思想史。事实上，历史上许多著名的经济学家都曾关注过宏观经济与金融之间的关联。

　　从根本上说，宏观金融学关注宏观经济效率、增长与金融系统的稳定性。相关文献主要涵盖各种各样的模型（主要基于动态一般均衡框架建模）以及实证分析。在大多数包含金融摩擦和异质性行为主体的宏观金融学模型中，财富的分配至关重要，因为财富份额是重要的状态变量。不平等不仅就其本身而言是一个重要的政策议题，也因它与经济增长和经济稳定相互作用而备受重视。

　　宏观金融学如同“广厦穹宇”，涵盖经济学和金融学各分支领域。在金融领域，它与资产定价、中介金融（intermediary finance）、公司金融、家庭金融和行为金融紧密相连。在经济学领域，它与货币经济学和公共财政存在广泛的交集。

　　这次主席演讲使我有机会提出新的问题，勾勒新的概念，并概述新的挑战。（*恕我冒昧，未及详述所有细节。）首先，我愿从韧性的角度来解读宏观金融学。韧性是指遭受冲击后的恢复能力或实现平稳转型的能力。它与抗压性（resis_tance）不同，抗压性可以被理解为在不进行调整的情况下承受冲击的能力。一个僵化的系统可能具有抗压性，而韧性则主要源自适应能力（adaptability）。

　　其次，我主张将思维方式从静态风险管理转向韧性管理。大多数金融模型在分散化收益（diversification benefit）达到极限后，主要关注预期回报与风险之间的权衡。我认为，降低风险或抵御冲击不应是终极目标。简而言之，我主张韧性应成为研究人员、从业者以及政策制定者的指路明灯。

　　在考虑如何增强韧性时，几个重要问题随之产生。韧性究竟是什么，应该如何测度韧性？韧性管理与风险管理有何不同？金融系统或宏观经济对哪些冲击具有韧性？如果能够在冲击后恢复，为什么要为了抵御冲击而放弃增长？应该如何准备以确保系统能够在冲击后恢复？如何管理转型阶段，以避免系统偏离轨道并陷入更糟的境地？

　　图1展示了美国经济随时间推移展现出的惊人韧性。如图所示，美国GDP在大多数经济衰退后均能反弹回升，回归原有的增长轨道（即经济能够弥补之前的产出损失）。但存在两次例外：一是20世纪30年代的大萧条，其后的复苏耗时近十年；二是2008年全球金融危机引发的大衰退。因此图1表明，尽管常规经济周期循环往复，但在金融危机后，经济韧性显著减弱。

　　大萧条之后，美国经济直到二战相关的财政支出启动才完全回归原有的GDP趋势线。2008年全球金融危机引发了大衰退，因为当时的财政支出可能不够激进。如图1右图所示，自2008年以来，GDP总量及其后续增长率持续处于低迷状态。与之形成鲜明对比的是，美国经济对新冠疫情冲击展现出非凡的韧性：GDP迅速回升至金融危机后的趋势线。美国经济在历次小型金融危机图1美国经济的韧性

　　中同样表现出了很强的韧性，如20世纪80年代的储贷危机及19世纪的数次危机。日本经济在20世纪80年代末股市与房地产市场崩盘后陷入了长期停滞，是金融危机破坏经济韧性的一个引人注目的国际案例。

1.韧性

　　韧性是随机过程（随机变量随时间变化的轨迹）的一种属性，反映了相关系统在遭受冲击或经历结构性转变后的适应能力。在经济学领域，一个重要的随机过程是GDP，包括其绝对水平和增长率。在金融学中，价格过程与现金流过程是常见的随机过程。

　　1.1韧性测度

　　在深入探讨韧性测度之前，让我们先回顾一些测度风险和风险偏好的核心指标。风险测度旨在捕捉随机变量的离散程度，方差就是一个典型的例子。在金融领域，我们通常关注下行风险，这种风险通常用随机损失的特定分位数来测度，即在险价值（VaR）。另一个广泛使用的风险测度是预期缺口，即损失超过VaR阈值时的期望值。风险偏好测度通常与经斜率标准化处理后的效用函数的曲率相关，其中最常用的是阿罗—普拉特（ArrowPratt）绝对风险与相对风险测度。

　　韧性是一个动态概念。前文已指出，它是随机过程的一种属性，是随机过程因相关系统的适应能力而具备的自我恢复能力。均值回归（mean reversion）是测度韧性的一种简单方法，然而它并不理想：均值回归系数未必恒定，平均的均值回归系数无法区分复原进程的早晚差异，且忽略了冲击的初始放大效应。另一种思路是用冲击的半衰期度量随机过程缺乏韧性的程度。许多宏观经济模型考察了脉冲响应函数（IRF）和特定变量在冲击后的平均表现。冲击前的趋势线与脉冲响应函数之间的区域（称为累积脉冲响应函数）可视为另一种韧性测度。

　　在这篇文章中，我提出了一种新的概念性韧性测度R。该测度旨在度量系统（如经济体或网络）适应外生冲击的能力如何影响内生过程X_t。具体而言，它度量了这种适应能力在多大程度上加速或削弱复原过程。

　　1.1.1直觉理解

　　图2直观展示了以t₀时刻的冲击为条件的韧性测度R的含义。假设系统（例如经济体）在t₀时刻遭受负面冲击。该冲击还影响了t₀时刻的随机过程X_t（如GDP或现金流）。X_t的后续演化路径取决于系统及生活在其中的行为主体对冲击的反应和适应。将系统（如因高调整成本）并未做出反应时产生的过程定义为X_t^［0］。在图2示例中，假设X_t^［0］因调整成本过高而保持不变。水平的虚线描绘了高调整成本下的内生过程X_t^［0］，我们将它视为零韧性基准。若调整成本较低，系统可以做出反应，后续过程X_t可能呈现不同的轨迹。它可能恢复（如向上的黑色实线所示），也可能持续漂移（如向下的虚线所示），这取决于行为主体的反应如何影响X_t。韧性测度R刻画了内生过程X_t相对于零韧性基准X_t^［0］的恢复程度（即X_t与X_t^［0］之间的面积）。在深灰色X_t过程中，对冲击的适应产生了正的韧性过程，即深灰色正区域。与此相反，虚线X_t过程则展示了系统对外生冲击的内生反应可能引发内生过程持续漂移。图2中向下的虚线反映了这种情形。R测度为负，在图中显示为浅灰色区域。

　　需特别指出的是，即使存在贴现因子，X_t相对于基准的漂移也可能导致韧性测度值趋于负无穷。例如，如果过程跨过一个临界点，系统可能会陷入负反馈循环。当单个行为主体的行动产生溢出效应，而溢出效应又引发其他人的反应并产生回溢效应（spillback），循环往复，就可能出现负反馈循环。负外部性或负溢出效应关注对他人收益的影响，而策略互补性则强调对他人行动的反应。负外部性与策略互补性的结合将导致负反馈循环（亦称螺旋效应）。

　　一般来说，我们建议的R测度可以与适应能力的净收益现值相关联。如果系统进行适应，且随着时间的推移适应收益为正，则韧性测度为正。

　　1.1.2正式推导

　　要正式推导R测度，我们需要明确t₀时刻的外生冲击对系统的影响及其后续反应，同时考虑行为主体间的相互作用。本文将R测度定义为冲击后内生过程X_t的条件分布与相关系统特征的属性。状态过程s_t代表遭受冲击的相关随机外生过程，系统与X_t随后会对此冲击进行适应。

　　状态演化。考虑一个外生的时间和状态空间（由集合T×S定义），其中时间和状态空间都是离散的。令s_t表示t时刻的外生状态，s^τ表示截至时间τ的状态演化历史，πs_t；s^τ,t>τ表示未来发生状态s_t的概率。（* 为简单起见，我们考虑所有行为主体i有共同信念的情况。）我们聚焦于t₀时刻发生的冲击。对所有t>t₀，概率将从π（s_t；s^t₀-1），更新为π（s_t；s^t₀）。

　　首先，让我们将这一符号体系应用于一个简单例子，该例子曾被用于许多第一代宏观金融模型。这类模型通常考虑一个确定的环境遭受单一的、非预期的零概率冲击。在此情况下，假设状态随时间保持不变，即某个特定状态s∈S被赋予概率1，而其他所有状态发生的概率均为0。然而在t₀时刻，零概率冲击发生，将状态推至新状态s′∈S，此后对所有t>t₀均有π^′_t；s^t₀=1。

　　我们的分析框架具有一般性。它还兼容暂时性冲击、转型阶段和波动性冲击三类情形。冲击使状态从s^t₀-1移动到s_t0，既可以是仅持续单期的暂时性冲击，也可以是永久性冲击。（*请注意，如果冲击过程是用变化值表示的，那么临时冲击就是永久的。）此外，冲击也可能随时间推移发生稳步衰减，有时也称之为转型或转变，例如绿色转型和其他导致长期外生变化的转型（如人工智能引发的创新）。转型速度往往是决定转型是否具有韧性的关键因素。另一类冲击，即风险冲击，则会改变外生过程的波动性。

　　

　　稳定性（s_tability）通常用于描述系统在受到微小（局部）扰动后，其所有要素最终会回归的平衡点。霍林（Holling，1973）指出，即使一个（生态）系统因波动而处于不稳定状态，它仍可能具有韧性。关键在于，稳定性要求扰动后系统不进行自我调整。而韧性在两方面与之不同。首先，韧性也可以涵盖大型冲击的情形。其次，韧性涉及具体的内生随机过程，甚至可能要求系统的部分要素主动适应，永久性改变自身状态来确保随机过程恢复。换言之，若系统受无穷小扰动后所有要素均回归原点，则称其状态是稳定的；而若某一特定随机过程在承受巨大的冲击后，因部分要素适应并进入不同状态而恢复，则称系统具有韧性。谢弗等人（Scheffer et al.，2015）对生态学中多种韧性测度方法进行了比较研究。

　　反脆弱性（Antifragility）由塔勒布（Taleb，2014）提出，指系统具有“超韧性”（uberresilient）。这样的系统在受到干扰后不仅能恢复，还能超越原有的状态。冲击打破了低效率状态，最终带来更优的长期结果。换言之，反脆弱性是受到冲击后茁壮成长的能力。韧性测度R也包含反脆弱性。若冲击后结果永久性提升，则趋于正无穷。

　　缓解（Mitigation）与放大（Amplification）是另一组相关概念。若系统韧性极强，可立即缓解冲击而非延迟恢复，则缓解可视为韧性的瞬时形式。韧性关注的是整个未来路径，而缓解仅考虑瞬时/瞬间反应。放大则是缓解的反向效应，因此是一种瞬时负韧性。持续性（persis_tence）、均值回归以及正/负自相关形式的动量/反转（momentum/reversal）纯粹是随机过程的性质，与系统（中要素）的适应性（如韧性）无必然关联。

　　冲击扩散（Propagation）描述冲击如何在系统截面中扩散，也就是说，它刻画了冲击如何在随机过程间溢出。它侧重于系统截面的协同演化。

　　抗压性要求系统即使不对冲击做出反应也能抵御它。这种系统尽管（甚至恰恰因为）僵化，仍具备容错能力。这与韧性形成了鲜明对比，后者是指系统通过适应新环境实现暂时受挫后的恢复。

　　稳健性（Robus_tness）涉及不可预见的冲击、无概率测度的状态不确定性（* 即无法为潜在经济状态赋予客观概率分布导致的不确定性。——译者注），以及决策者认识到经济建模中存在错误设定的模型（Hansen and Sargent，2011）。

　　1.3风险与韧性管理

　　风险管理关注金融学中传统的风险与预期收益的权衡。对于给定的预期收益Et₀［Rt₀+1］，通过项目或资产的最优分散投资可以最小化风险。分散投资是风险管理的核心理念，即建议将风险分摊到多种资产中，而非集中于少数项目或资产。通俗地说，就是众所周知的投资建议“不要把鸡蛋放在一个篮子里”。关键输入变量是t₀时刻的收益相关性和同步性。若想在分散投资之上进一步降低风险，则需放弃部分预期收益，因为风险与预期收益的权衡表明，规避更多风险会降低预期收益或增长率。图3中的黑色直线描绘了一种行为主体规避所有风险并选择无风险增长路径的情形（y轴为对数刻度）。相比之下，黑色曲线是可能发生的某个风险随机过程，它随机地向趋势线均值回归，类似于图1中的美国GDP。有趣的是，从长期看，有风险但有韧性的选项优于风险规避选项。

　　韧性管理与风险管理有何不同？短期风险管理主要侧重于分散和缓解中短期风险。有人可能认为，长期风险管理（在足够低的贴现率下）也会选择图3中的韧性路径而非风险规避路径。 （*这种强调在遭遇挫折后能够恢复的前提下选择高风险选项而非低风险—低增长方案的做法，可追溯至卢卡斯（Lucas，1987）的论述，他认为宏观经济研究更应关注增长理论而非经济周期理论。）然而，这忽略了韧性管理的两个要素：第一，在冲击发生后（t₀+1）如何适应；第二，在冲击发生前（t₀-1）如何投资和准备以增强适应性和敏捷性，换言之，如何降低未来调整成本Φ_t>to。某种意义上，“打开多扇门，以便未来发生可能的冲击后能轻松迅速地适应”这一表述体现了韧性管理策略的重要组成部分。

　　如何事前增强适应性以最小化未来调整成本Φ？投资于可替代性和产能可扩展性（scalability），可以更容易地从一个项目切换到另一个项目。全球价值链和供应链中的多源采购概念便说明了这一点。为降低风险，从多个供应商（最好来自不同大洲）采购是明智之举，因为他们面临的冲击相关性较低。这种分散化是良好的风险管理工具。若某大洲的供应商退出，企业仍可依靠其他大洲的供应商维持部分生产。韧性则更进一步。与其简单地依靠其他大洲的现有供应商，企业还可尝试替代产品并扩大来自这些大洲的投入品供应。也就是说，可以建立国际供应链，使一个供应商缺失的投入品可以被另一个供应商的投入品轻松替代。相关性是风险分散化的关键统计量；改变未来调整成本Φ则是韧性管理的关键统计量。

　　在金融领域，市场流动性的改善降低了投资组合的调整成本。类似地，在多个领域积累专业知识（如运营多个资产类别的交易台）的基金更具韧性。它能在环境变化时更轻松地切换至不同的交易策略。遵循最优动态对冲的投资者隐含地考虑了韧性逻辑。若他们知道在可能的负面冲击后会出现有利的投资机会，那么承担更多风险就不那么危险。然而，如果遭受负面冲击后，投资者触及保证金约束并被迫以不利价格抛售资产，韧性便会受到抑制。

　　更一般而言，韧性管理的一部分是规避那些抑制适应性的因素，如陷阱和临界点。一旦触及陷阱，就意味着被困住而无法恢复，这就削弱了韧性。临界点则更糟。一旦触及临界点，情况便会进一步恶化，这可能是负反馈循环导致的。以股本资本、储备和其他冗余建立缓冲是远离陷阱和临界点的关键。换言之，“建立备战资金”是增强韧性的重要措施。

　　对于影响长期增长率的长期风险（如Bansal and Yaron,2004），适应性是负面冲击后回归更高增长路径的唯一途径，因为这些风险通常是总体风险。换言之，增强韧性的措施对于降低长期风险至关重要。

　　1.4宏观韧性与微观韧性

　　韧性是如何在系统或经济体中通过各个部分加总形成的？一个系统的韧性是否要求其每个局部都必须具有韧性？回想一下，如果系统在受到微小冲击后回归到完全相同的起点，那么它的状态是稳定的。相比之下，韧性还涉及大规模冲击、适应性以及随机过程，即使系统的其他部分达到新状态，整体仍能恢复。韧性并不具有可加性。微观韧性实际上可能抑制宏观系统的韧性。韧性存在合成谬误。如果系统的某些部分不具备韧性，它们甚至可能消亡，这反而可能为其他部分腾出空间，最终使整个宏观系统更具韧性。

　　例如，一个充斥着“僵尸企业”（这些企业本身极具微观韧性）的经济体可能具有很强的微观韧性，但缺乏适应性会降低其宏观韧性，当遭遇结构性冲击时尤其如此。熊彼特“创造性破坏”理论的核心要义正在于此：效率低下、缺乏创新的企业本应韧性较差，最终被更具创新能力的企业取代。达尔文式的优胜劣汰也有助于增强宏观韧性，而非微观韧性。例如，大城市的餐饮业可能非常活跃且具有韧性，这正是因为那些过时或经营不善的餐厅不具备韧性。简而言之，韧性强调适应性，这导致了加总悖论。

　　1.5韧性与网络

　　随机过程的韧性取决于所有行为主体i∈I的行动计划，更重要的是，取决于这些行为主体的行动如何相互作用。一个行为主体的行动如何影响他人？他们如何连接？存在哪些外部性和反馈？这些相互作用可以通过网络结构来表示，其中的连接可能具有不同的强度。简而言之，网络结构是将所有行为主体的行动计划映射到内生过程X_t（·）的关键输入。

　　此外，t₀时刻的冲击可能会损害网络结构本身。这引发了一个问题：网络结构本身的韧性如何？断裂的连接能否恢复？相邻的连接能否替代断裂的连接？测度网络的韧性是一个挑战。需要注意的是，X_t^Φ本身就是一个网络结构。对这一测度问题降维的一种方法是将我们的韧性测度应用于网络统计量，如中心度测度（centrality measure）。随着时间的推移，这种网络统计量会形成一个随机过程。

　　网络的韧性与其结构密不可分。网络的节点及其相互依赖的连接可以组成多种拓扑结构。

　　图4的左侧展示的是中心化网络，其中所有连接都通过中心节点中转，外围节点之间不存在直接相连。这种中心化网络可被视为一种层级结构，其中中心节点作为关键枢纽，其影响力远超其他节点。该网络的韧性主要取决于中心节点的韧性，因此中心节点的韧性测度可以很好地代表整个网络的韧性。金融中的一个例子可能是，拥有一个设计完善的清算所的中心化交易所。这种结构可以汇集流动性，限制对手方信用风险，并提供统一的价格信号。这种中心化网络允许系统中的所有行为主体（甚至整个系统）快速、低成本地适应冲击。因此，价格或流动性等内生过程将对小冲击更具韧性。然而，当冲击威胁到中心清算所时，这些内生过程以及整个网络的韧性可能会受到损害。

　　图4中间部分的去中心化网络容易因部分本地中心节点失效而受影响。在去中心化网络中，子群（在经济学中常被称为“岛屿”）内的节点连接良好。岛屿内的节点甚至可能是双边连接的。去中心化网络的韧性取决于跨岛屿的中心节点之间的连接能否轻松修复或被其他节点替代。金融中的一个例子是法博迪等人（Farboodi，Jarosch and Shimer，2022）研究的由互相连接的中介交易商组成的场外交易市场。

　　图4右侧展示的分布式网络具有扁平化的层级结构。每个节点都仅与相邻节点连接。在没有中心化市场结构的搜寻市场中，连接随机形成，因为人们可以直接找到彼此，从而产生多重价格形成机制而非单一集中定价。如果断开的连接可以通过某些相邻节点快速建立间接连接，那么这种网络结构本身往往更具韧性。我们大脑的拓扑结构、某些区块链、恐怖组织网络以及自由社会中的大部分经济活动都采取这种网络形式。

2.从韧性视角对宏观金融学进行分类

　　在本节中，我将宏观金融模型分为第一代和第二代模型。为此，我将主要关注那些强调金融摩擦的宏观金融模型，而非那些侧重于对行为主体的偏好进行拓展的模型。摩擦限制了适应性，因此通常会削弱韧性。金融摩擦仅在行为主体具有异质性时才有意义。如果所有行为主体始终同质，则无须交易或金融合约。不同群体之间的异质性可以表现为多种形式：模型中的行为主体可能在生产率、禀赋冲击、制度约束、时间或风险偏好以及信念上存在差异。一些人可能是乐观者，另一些人则是悲观者。每个群体的资产净值份额会对均衡结果产生影响，是一个重要的状态变量。

　　2.1对比不同的摩擦

　　金融摩擦具有不同的维度，可以从多个角度进行分类。一种可能的分类如下：

　　跨期发行/合约摩擦与融资流动性

　　许多宏观金融模型的核心是行为主体在一级市场筹集资金时能签订的合约受到限制。也就是说，融资流动性是有限的。

　　在许多模型中，行为主体只能提供债务合约，而不能对状态依存的合约（如股权合约）做空。股权发行约束限制了行为主体将风险转嫁给其他投资者的程度。即使行为主体可以发行股权，其数量也可能受到“利益绑定”（skininthegame）约束的限制，以抑制道德风险问题。因此，市场是不完全的。

　　债务发行约束限制了借款。借款（即债务发行）的数额可能被外生地限制在一个固定金额，或者受到抵押品约束的限制。对于后一种情况（即保证金借款），债务发行额取决于相关抵押品的价值。当抵押品价值下降时，追加保证金（margin call）的要求会被触发，借款约束会收紧。需要注意的是，不仅借款人可能受到约束，贷款人也可能受到其可贷金额的限制。

　　跨期交易摩擦与市场流动性

　　如果金融合约能轻松转让给另一个行为主体，那么它是一种证券。证券在两个行为主体之间交易时产生的交易成本是另一种形式的摩擦。交易成本越高，市场的流动性越低。交易成本抑制了再交易行为，因此它也通过制约动态交易策略的实施限制了不完全市场的动态完备化过程。

　　信息不对称摩擦是一种特殊类型的交易摩擦。可能会发生类似于阿克洛夫“柠檬市场”的市场崩溃和冻结，这是因为在信息上处于劣势的交易者可能会退出市场。市场冻结是一种陷阱，因此也是韧性的杀手，因为系统很难从中恢复。如果市场流动性在正常时期很高，但在压力情景下消失了，研究人员通常称之为锦上添花（而非雪中送炭）的市场流动性。

　　市场流动性和融资流动性以多种方式相互关联。首先，请注意，需要长期融资的实体可以发行随后可在二级市场交易的长期资产，这样做依赖的是市场流动性。长期资产随后会转手给不同的投资者。或者，具有长期融资需求的实体可以发行期限较短的资产，并通过向不同的投资者发行新合约来滚动展期。当然，这会带来滚动风险，这种风险可以提供一种约束力量以减少道德风险问题（Calomiris and Kahn,1991；Diamond and Rajan，2005）；但也可能导致（非线性）低效率，如银行挤兑（Diamond and Dybvig，1983）。布伦纳梅尔和彼得森（Brunnermeier and Pedersen，2009）强调，市场流动性关键取决于做市商的流动性，他们使用资产作为抵押品，并可能面临追加保证金的要求。

　　达菲等人（Duffie，Grleanu and Pedersen，2005）提出的金融市场中的搜寻摩擦降低了市场流动性，也可以视之为一种具有跨期成分的交易摩擦。

　　货币摩擦

　　货币摩擦是一种期内摩擦，因为它阻止了行为主体进行物物交换，即以零成本用一种商品交换另一种商品。物物交换通常只有在“需求双重巧合”时才会发生：特定商品或服务的卖方希望以买方的商品或服务作为回报。由于这些摩擦，一种特殊资产即货币充当了交易媒介。由于货币的特殊性，所以它具有便利性收益。

　　重新缔约摩擦

　　限制现有合约重新缔约的摩擦可被视为另一类金融摩擦。重新缔约通常涉及重新谈判。从某种意义上说，交易摩擦可被视为无法将合约转让给不同的缔约伙伴，是一种特殊形式的重新缔约摩擦。

　　重新缔约摩擦可能是有利的，也可能是不利的。它们可能有利，是因为它们可以作为一种承诺机制，用以确保合约执行和事前风险分担，这在可以轻易重新缔约的情况下是不可能实现的。另一方面，由于重新缔约摩擦，缔约双方最终可能陷入事后无效率的境地。

　　金融中的一个经典例子是债务积压问题。僵尸企业可能推迟债务重组，且无法利用净现值为正（NPV）的新项目。过度负债公司的股权所有者会推迟债务重组，且更倾向于偿还现有债务，以维持股权看涨期权，并为起死回生而孤注一掷（gamble for resurrection，Leland，1994）。这些僵尸企业优先偿还债务，放弃新的盈利性投资，因为新投资的部分收益会归现有债券持有人而非股权所有者（Myers，1977）。重要的是，僵尸企业还占用资源，从而抑制宏观经济增长，这解释了为什么金融危机后经济无法恢复到之前的增长路径。20世纪90年代日本房地产和股市泡沫破裂后“失去的几十年”就是这一现象的最好例子。

　　金融中介的作用

　　中介机构的作用是缓解行为主体面临的金融摩擦，以改善风险分担和期限转换。为此，它们必须拥有足够的资本，即足够的股权融资。当遭受损失时，它们会缩减业务，金融摩擦因此凸显。金融中介机构，特别是银行，还通过发行货币（一种标准化的短期高流动性资产，由多种长期低流动性资产所支持）来克服货币摩擦。“货币银行学”是宏观金融学的一部分，凸显了宏观金融与金融中介之间的紧密联系。

　　在本节中，我们从韧性视角对文献进行分类，并将它们分为两代模型。

　　2.2第一代模型

　　第一代宏观金融模型通常假设经济会回归稳态。其动态特征表现为以下几点：

　　（1）模型关注的是在小冲击后围绕稳态的局部动态。

　　（2）模型并未刻画冲击后的真实动态，而是对动态响应函数进行近似处理，即在稳态附近进行对数线性化（loglinearization）。模型假设对大冲击的响应仅仅是对小冲击响应的对数线性放大版本。

　　（3）对数线性化意味着模型中的行为主体预期回归稳态的过程是确定的。对确定性等价（certainty equivalence）的关注意味着模型中不存在感知风险，也没有风险价格，更不用说风险溢价的动态变化。

　　（4）模型假设事前发生总体冲击的概率为零。

　　（5）缺乏丰富的波动性动态。

　　此外，在大多数模型中，稳态是确定的，因此不存在（预期的）总体/系统性风险。然而，可能存在（时间不变的）不可保险的个体风险（idiosyncratic risk）。

　　在宏观金融领域，金融加速器文献占据重要地位。这类文献始于伯南克和格特勒（Bernanke and Gertler，1989），它们试图解答一个核心谜题：为什么相对较小的冲击会转化为总体经济活动的巨大波动。经济是由社会中不同子群体的资产净值动态（财富份额）驱动的。清泷信宏和约翰·穆尔（Kiyotaki and Moore，1997）提供了一个特别优美的框架（以下简称KM模型），用于突出静态和动态放大机制。不利的零概率冲击仅持续一个时期，而金融摩擦放大了这一冲击。经济活动会缓慢地回归初始稳态。金融摩擦限制了经济中生产率较低的行为主体向生产率较高的行为主体提供资金。由于行为主体无法发行股权，风险分担受到限制。此外，债务融资受到抵押品约束的限制。在KM模型中，借款必须有完全的抵押，因为生产率较高的行为主体永远不会偿还超过其所持资产价值的金额。他们无法承诺超过下一期抵押品（如机器设备等实物资本）价值的还款。

　　理论上，生产率较高的行为主体可以通过两种方式调整其资本持有量，即其行动Ait。首先，他们可以剥离部分实物资本并将其转变为消费品。在KM模型中，这是不可能的。其次，他们可以将部分实物资本以低价出售给生产率较低的行为主体。

　　在KM均衡中，在t₀时刻的零概率冲击后，资本将被出售给生产率较低的行为主体，从而导致价格下跌。这也侵蚀了高生产率行为主体的部分资产净值，这些行为主体收到“追加保证金通知”，被迫低价出售资本。资本配置持续恶化，反映低生产率行为主体未来边际生产率的资本价格被进一步压低。这加剧了抵押品约束，进一步抑制了经济活动。只有随着高生产率行为主体通过留存收益重建其资产净值，资本配置才会逐渐改善。随着高生产率行为主体的资产净值逐步增加，他们能够购回资本。图5中的黑色曲线描绘了由此产生的（去趋势）产出动态X_t。

　　要确定经济的韧性，我们需要明确零韧性基准X^［0］。一种选择是假设高生产率行为主体不对冲击做出适应性调整，具体表现为：（1）不抛售部分实物资本；（2）通过逃避债务义务以保持其还款行为不变。后者放松了抵押品约束。如果高生产率行为主体能够简单地持有其资本，那么在暂时性的零概率冲击后，产出将只在一个时期内受到抑制（只要他们也相应地暂时减少消费）。从下一个时期开始，一切将恢复正常。图5中的虚线（去趋势）代表了R=0基准（即X_t^［0］）的情形。灰色区域反映了韧性测度R。由于以抛售方式进行的调整降低了GDP过程并减缓了复苏，R为负值。

　　伯南克等人（Bernanke，Gertler and Gilchris_t，1999）提出了另一个开创性的金融加速器模型（以下简称BGG模型）。在这个第一代宏观金融模型中，与伯南克和格特勒（1989）之前的模型类似，外部融资受到高昂的汤森（Townsend，1979）式状态验证成本的困扰。最优合同是一种可违约的债务合同，因为这样能最小化验证成本。只有当借款人违约时，才需要验证其真实收入流。如果借款人全额偿还承诺的面值，那么真实状态便无关紧要，因此不需要支付验证成本。相比之下，对于股权合同，支付总是依赖于状态的，因此在每个状态变成现实后，都需要支付验证成本。因此，股权不会被发行。

　　需要注意的是，借款金额的增加会提高债务的面值，从而使违约在更多的状态下发生。因此，预期验证成本会更高。在均衡中，均衡利率会提高，使得验证成本最终由借款人承担。换句话说，在KM模型中，借款人的利率相对于借款金额是恒定的，并在触及抵押品约束时跳升至无穷大；而在BGG的高状态验证成本框架中，外部融资成本随着借款金额的增加而平滑上升。在BGG模型中，借款人面临个体冲击。遭遇较大负面冲击的借款人会违约并破产，从而产生验证成本，而经历正面冲击的借款人则可以偿还债务。负面的总体冲击会侵蚀借款人的资产净值，并导致更多借款人违约。总体而言，这种情况下，验证成本增加，利率上升，借款减少。

　　在BGG模型中，企业家的行动计划并不包括抛售资产，因为与KM模型不同，这里没有低生产率行为主体可以购买资本。然而，实物资本可以以调整成本Φ被撤回并被转换为消费品。那么，什么是合理的零韧性基准情形呢？不妨考虑一个假想的基准情形，即在t₀时刻调整成本突然上升，使得资本调整变得极其昂贵。简单起见，我们暂时假设商品价格是灵活的。在这个R=0基准情形下，总体资本存量保持不变，总产出完全由全要素生产率（TFP）冲击驱动。相比之下，在实际经济中，由于调整成本较低，部分资本被转换为消费品，导致产出X_t持续低迷。这意味着产出韧性R^X为负。虽然在R=0基准情形下禁止撤资可以保持资本稳定，但资本价格会崩溃，连带企业家的资产净值也会下降。这表明资本价格过程的韧性R^q为正。

　　BGG模型被嵌入一个完整的具有价格黏性的新凯恩斯动态随机一般均衡模型（DSGE）中。零售企业的行动计划包括一套价格设定规则，这些规则受卡尔沃定价摩擦的影响。同样，我们需要指定一个R=0基准，例如价格完全黏性的极端情况。在这种情况下，产出数量会进行调整。由于价格黏性（即使在R=0基准中）影响了产出数量，上述产出和价格的韧性测度也会有所不同。总体而言，BGG模型比KM模型更为复杂，因此解析解有限，必须依赖数值模拟。

　　在BGG模型中，债务违约的选择权为负面的个体风险提供了部分保险。在比利（Bewley，1977，1980）和艾雅加利（Aiyagari，1994）的模型中，行为主体只能发行或持有无违约风险的债务。这些模型中的行为主体面临无法通过风险分担来分散的个体风险。这些模型中的关键金融摩擦是假定市场不完全。此外，行为主体可能还面临借款约束。行为主体在财富上是异质的。遭受一系列负面冲击的行为主体比更幸运的行为主体更贫穷。由于行为主体暴露于个体风险，他们会出于预防性动机增加对无风险资产的储蓄。给定借款需求不变，这种储蓄意愿的增强压低了无风险利率r，可能使r低于经济增长率g。如果无风险（政府）债券或货币是唯一的价值储存手段，正如比利模型中显示的，“货币泡沫”是可持续的。艾雅加利模型加入了作为一种生产性价值储存手段的实物资本。由于资本是无风险的，它只产生无风险利率。因此，行为主体如何选择资本和无风险债券之间的投资组合是无关紧要的。这些模型的重点不是投资组合选择，而是消费—储蓄选择。不同财富的行为主体具有不同的边际消费倾向。

　　卡普兰等人（Kaplan，Moll and Violante，2018）提出的异质性行为主体新凯恩斯模型（以下简称HANK模型）将艾雅加利（1994）式的异质性行为主体模型（具有不可保险的个体禀赋风险）与伍德福德（Woodford，2003）式的新凯恩斯价格黏性模型结合起来。该模型的重点不是风险溢价，而是资产净值不同的行为主体各自的边际消费倾向。重要的是，他们还引入了非流动性资产。持有非流动性资产的行为主体的消费对收入冲击反应强烈。这些“富裕但手头缺乏流动性”（wealthy handtomouth）的行为主体具有较高的边际消费倾向。因此，消费渠道的主要驱动因素是货币政策利率变动导致的资产净值效应，而非利率变动的传统跨期替代渠道。

　　大多数艾雅加利模型和HANK模型关注稳态。状态变量由异质性行为主体之间的稳态资产净值分布刻画。总体冲击通常限于零概率冲击。为了刻画动态，即动态系统如何回归稳态，这些模型在稳态附近进行了对数线性化。与BGG模型类似，对数线性化关注确定性等价，因此在这些模型中，行为主体的行为就好像他们预期经济会确定无疑地回归长期稳态一样。（*运用正概率重复总体冲击求解这类模型以研究风险溢价动态是有挑战的，因为冲击会改变整个净值的分布。最近，现代神经网络深度学习技术的最新进展（Gu et al.，2023）已在此类模型的数值求解方面取得突破。）

　　在艾雅加利（1994）式模型中，行为主体的禀赋面临个体风险，而资本是无风险的。而在布伦纳梅尔和桑尼科夫（Brunnermeier and Sannikov，2016b）的模型中，资本面临（不可保险的）个体风险。资本获得风险溢价，行为主体在资本和政府债券（安全资产）之间的投资组合选择是非退化的。这些模型也更易于处理，因为行为主体的资本持有量与其资产净值呈线性比例关系。有研究（Li and Merkel，2020）在这一模型中加入了价格黏性，并与新凯恩斯模型相联系。由于商品价格具有黏性，政府债券的名义价格的实际值也具有黏性。然而，实物资本的实际价值变得更具波动性。个体风险上升导致的需求冲击大幅压低了实物资本价格，并形成了资本利用不足的负产出缺口。利率和财政政策是保持经济韧性的工具，因为它们可以用来盯住产出缺口和通胀。（*由于这些宏观金融模型是在全局范围内求解的，因此可以将它们归入第二代模型。）

　　2.3第二代模型：临界点、陷阱和波动性动态

　　第一代模型通过简化假设使动态系统（如经济或金融系统）及其在冲击后的韧性更易于分析。然而，这种做法排除了现实世界中许多重要的现象。第二代模型试图纳入更丰富的动态特征。

　　（1）大冲击可能以完全不同于小冲击的方式影响经济。特别是，系统可能对小冲击具有自稳定能力，而对大冲击则表现出不稳定，即韧性高度为负。这种现象有时被称为“走廊稳定”。在非线性无处不在的世界中，（对数）线性化并不适用。

　　当冲击足够大时，系统可能会触及：

　　①临界点：触发负反馈循环（或螺旋）的阈值，导致系统进一步漂移。在最坏的情况下，系统甚至可能失控，此时韧性趋于负无穷。通常，系统可能具有多重吸引子（attractor）（*指系统长期演化中趋向的稳态或行为模式。当系统受到扰动时，无论初始状态如何，最终都会收敛到这些特定的状态或周期性轨道上。——译者注），甚至可能进入一个循环。

　　需要注意的是，触及临界点并不一定会立即引发急剧衰退。系统可能只是进入一个脆弱性区域，容易受到跳跃性波动的影响，这些波动可能由“太阳黑子”因素触发。

　　②陷阱：难以恢复的点或锁定状态。无法逃脱的陷阱是吸收状态（absorbing s_tate），系统会一直受困于其中。可以逃脱的陷阱至少还存在微小但非零的恢复概率。

　　（2）当系统远离（随机）稳态时面临冲击，其韧性动态特征将显著区别于稳态附近受相同冲击的情况。换句话说，我们需要全局解。

　　（3）波动性动态可能与动态系统的预期路径一样丰富。在第一代模型中，经济中的所有行为主体都预期系统会确定性地回归初始点，而现实情况是冲击后风险会上升。波动性过程也可能具有韧性。波动性过程还会与预期路径/漂移过程相互作用。例如，额外且持续的风险可能导致多种放大渠道。首先，风险上升，即使只是不可保险的个体风险（在总体上相互抵消）上升，也会增加行为主体要求的风险溢价。由于行为主体的资产风险敞口（asset exposure）不同，这会对他们的预期资产净值动态产生不同的影响。其次，额外风险还会导致更多的预防性储蓄并抑制消费。这可能会内生地进一步放大初始冲击，但也可能加速均值回归，因为行为主体随后获得更高的风险溢价，这有助于逐步重建其资产净值。所有这些力量都会影响韧性测度R。

　　2.3.1临界点

　　临界点是韧性的杀手。在触及临界点后，内生状态变量可能会发生不连续的跳跃或进入负漂移区域。这通常是由于自我强化的行为导致的负反馈循环。当人们面临策略互补性时，反馈循环就会出现：一个群体的行为会引发其他群体的类似反应，进而导致第一个群体再次做出反应，循环往复。如果这些行为主体之间的外部性、溢出效应和回溢效应是负向的，那么反馈循环就是负面的。

　　人们可能预期个体会尽可能避免接近临界点，在这种情况下，临界点应该不会成为主要问题。个体的行为（如杠杆）在接近临界点的过程中并不起决定作用。然而，在许多情况下，触及临界点可能是由于群体的共同行动。个体未能将其行为（通过将系统推向边缘）产生的外部性内部化。

　　2.3.2有（无）逃脱路径的陷阱

　　大多数宏观和金融模型被假设为具有非退化稳态分布的平稳模型。在那些没有逃脱路径的陷阱模型中，系统会陷入吸收状态，如图6中的例子所示。从形式上看，吸收状态意味着稳态分布退化为一个单点。由于希望建立具有良好稳态分布的模型，因此很少有宏观金融模型包含没有逃脱路径的陷阱。

　　在宏观金融模型中，内生η状态较低且生产或金融部门净值份额较低的部门通常是危机区域。经济甚至可能陷入所谓的“净值陷阱”。如果存在没有任何逃脱路径的净值陷阱，这些η状态就是吸收性的。而具有逃脱路径的净值陷阱至少具备一定的韧性。从形式上看，具有逃脱路径的净值陷阱可以定义为稳态分布呈双峰形状的情况。主要概率质量（probability mass）集中在随机稳态附近。当经济在稳态附近面临小冲击时，它会漂移回稳态，即它是稳定的或局部韧性的。因此，经济会长时间停留在随机稳态附近。然而，经济也可能陷入危机区域，那里会发生资产抛售。由于逃脱陷阱并不容易，经济也会长期停滞在危机区域，导致稳态分布中出现第二个峰值。

　　出现净值陷阱的必要条件是什么？尽管从经验上看，金融危机通常会导致长期的经济低迷，即经济活动的韧性非常低，但在简单的宏观金融模型中出现净值陷阱却出人意料地困难。原因如下。危机区域的特征是资产价格低迷，通常是由于资产从最优持有者抛售给次优甚至第三优持有者。资产价格低，随后的预期回报和风险溢价就高。只要最优持有者能够通过杠杆持有资产，他们的净值回报率就会高于其他行为主体。这意味着他们的净值份额的预期增长率高于次优持有者。因此，经济会相对较快地从危机区域中恢复。大多数简约的宏观金融模型都具有这一特征。确保出现净值陷阱的一种方法是使资本不足的高生产率行为主体无法利用高风险溢价。股权发行约束以及足够严格的债务发行约束可以限制高生产率行为主体承担风险（Brunnermeier，Merkel and Sannikov，2022）。另一种选择是引入以情绪扭曲形式存在的信念偏差。在戈帕拉克里希那等人（Gopalakrishna，Lee and Papamichalis，2024）的校准模型中，高生产率行为主体本可以获得很高的超额风险溢价，但由于他们高估了相关风险或低估了风险溢价，因此并未利用这一机会。

　　在克里希纳穆尔蒂等人（Krishnamurthy and Li，2024）的模型中，韧性为负，因为复苏非常缓慢。该模型在布伦纳梅尔和桑尼科夫（2014）的基础上引入了关于再分配流动性冲击发生概率的离散信念动态，以便在实证上匹配整个危机周期。观察到的流动性挤兑会导致“明斯基时刻”，即对后续额外挤兑概率估计值的离散跳跃。该模型针对理性和诊断性信念（diagnos_tic belief）进行了校准，以匹配整个危机周期，从资产市场和信贷的泡沫化危机前的行为开始，到朝向危机的急剧过渡，出现资产价格下跌、去中介化和产出急剧下降等现象，再到危机后产出的缓慢复苏。

　　2.3.3脆弱性区域

　　相关系统可能会分叉并出现一个脆弱性区域。在这一内生状态空间的特定区域中，系统容易受到冲击的影响，这些冲击在正常情况下本应毫无影响。例如，随着高生产率行为主体的净值份额恶化，可能会出现多重均衡。在脆弱性区域中，一个简单的（非基本面的）“太阳黑子”冲击可能会引发巨大的不利跳跃。银行挤兑、抵押品挤兑和债务价值变化只是多重均衡情形的几个例子。在蒙多（Mendo，2020）的研究中，高生产率行为主体在脆弱性区域中高度杠杆化，因此可能出现多重均衡。实物资本的价格是内生状态变量η（即高生产率投资者的净值份额）的函数。如果“太阳黑子”被忽略，则不会发生任何事情，价格保持不变，高生产率投资者的净值份额也不变。因此，当前状态就是一个自然的无调整R=0基准。相反，如果杠杆化的高生产率投资者因太阳黑子信号而恐慌退缩，他们就会将风险资产抛售给生产率较低的行为主体。这会压低资产价格，从而导致高生产率投资者的净值份额出现跳跃式下降。高生产率投资者的较低净值份额又对应着更低的资产价格，解释了高生产率投资者净值份额的损失。因此，适应会导致产出、价格等下降，对于所有这些过程，R韧性测度均为负值。有趣的是，在这种情况下，R测度相当于带符号的累积脉冲响应函数（IRF）测度。

　　2.3.4波动性/风险动态

　　宏观经济或金融系统不仅可以在水平上具有韧性，也可以在波动性上具有韧性。波动性可能在危机期间飙升，但关键问题在于不确定性是否会再次平息，即波动性是否具有韧性。在第二代宏观金融模型中（如Brunnermeier and Sannikov，2014），以及中介资产定价模型中（如He and Krishnamurthy，2012，2014），波动性动态扮演着核心角色。风险动态不仅本身重要，而且风险价格是时变且依赖于状态的。因此，风险溢价（风险与风险价格的乘积）也是时变的。鉴于风险资产持有者平均会赚取风险溢价，它会影响各行为主体的资产净值的预期增长。也就是说，风险动态和风险价格动态会影响行为主体的净资产的漂移动态。然而，这并不是单向的。漂移动态会改变状态变量，进而影响波动性动态。简而言之，漂移动态和波动性动态是相互交织的，因此相应的韧性也是如此。即使在迪特拉（Di Tella，2017）、布伦纳梅尔和桑尼科夫（2016b）研究的个体风险情形下，理论上看，这种风险可能在总体上被抵消，但它仍然会影响净值份额的漂移，因为承担这种不可保险风险的行为主体会赚取风险溢价。漂移动态和波动性动态之间的确切联系可能非常复杂，因为它们通常是通过行为主体的风险承担行为内生地联系在一起的。

　　重要的是，波动性动态也会影响金融摩擦的严重程度。特别是，随着波动性加剧，债务发行的约束会收紧。更严格的约束限制了行为主体对冲击的适应能力，通常会降低韧性。在清泷信宏和约翰·穆尔（1997）的第一代模型中，债务限制取决于下一期的资产价格，而后者是确定的。下一期价格具有随机性的模型更为现实。在吉纳科普洛斯（Geanakoplos，1997，2003）和西姆塞克（Simsek，2013）的研究中，具有异质性先验信念的行为主体面临内生抵押品约束，该约束由下一期最差资产的价格决定。在布伦纳梅尔和彼得森（2009）、阿德里安和博亚岑科（Adrian and Boyarchenko，2012，2013a，2013b）的研究中，抵押品约束由VaR约束给出，即由下一期资产价格分布的π分位数给出。随着波动性上升，VaR约束变得更紧了。如果价格遵循自回归条件异方差过程，大的不利冲击会推高价格波动性，迫使杠杆化行为主体抛售资产，这进一步压低价格，推高价格波动性，并收紧VaR/保证金约束。布伦纳梅尔和彼得森（2009）将这种波动性效应称为“保证金螺旋”，并将它与“损失螺旋”区分开来，后者是指净值下降而非波动性上升导致的约束收紧。需要注意的是，保证金螺旋迫使杠杆化行为主体去杠杆，因为他们会被要求追加保证金。因此，在危机时期杠杆率会下降。如果没有波动性效应，净值下降并不一定意味着杠杆率下降，后者反而可能上升。也就是说，在大多数宏观金融模型中，波动性效应决定了杠杆率是逆周期还是顺周期的，即是否存在吉纳科普洛斯（2010）所说的杠杆周期。戈顿等人（Gorton，Metrick and Ross，2020）关注回购市场，交易者以长期债券作为抵押品借入现金。当回购借款的保证金飙升时，就会发生回购挤兑。回购市场中可能出现保证金螺旋，因为剩余期限长的债券（longdated bonds）的价格波动性会在危机时期上升。总之，杠杆周期、保证金螺旋和回购挤兑涵盖了相同的波动性驱动机制。

　　波动性会让债务对信息更加敏感，这也会加剧金融摩擦。债务是一种有吸引力的融资工具，因为只要违约的可能性很低，贷款人就无须担心其他贷款人知悉借款人的情况。贷款人几乎总是能收回承诺的面值，因此没有动力去收集信息以获得信息优势。由于信息不对称不会以阿克洛夫的“柠檬市场”形式出现，市场冻结便得到控制（Gorton and Pennachi，1990；Dang et al.，2017；Gorton and Ordoez，2023）。相反，当波动性上升时，违约概率也随之上升，突然之间，那些拥有更先进技术来收集借款人财务状况信息的投资者会比其他投资者有信息优势。由此产生的信息不对称以逆向选择问题的形式出现，导致信息较不灵通的行为主体放弃贷款和交易。因此，债务市场冻结。这再次表明，波动性动态对债务市场运行的韧性至关重要。

　　在有金融摩擦的世界中，高波动性也会加剧债务积压问题（Myers，1977；DeMarzo and He，2021）。当现有项目的收益波动性上升且企业陷入困境时，企业不愿意投资于净现值为正（NPV）的新项目，因为部分正收益会归现有债券持有人所有，而不是归提供新资金的投资者所有。此外，当波动性上升时，僵尸企业的股权所有者会进一步推迟债务重组，因为债务重组会勾销他们的股权。相反，他们专注于偿付债务，为维持其期权价值而孤注一掷（Leland，1994）。僵尸企业缺乏对新盈利项目的投资和债务重组，降低了其复苏的可能性。此外，从宏观视角来看，僵尸企业占用了资源，而不是将其释放给生产率更高的企业使用。经济无法完全调整，因此韧性受到抑制。

　　2.3.5扇形图作为广义脉冲响应函数

　　在第一代模型中，脉冲响应曲线很好地描绘了冲击后的动态响应。这种响应说明了在预期中，相关变量在冲击后将如何演变。

　　对于第二代宏观金融模型，波动性动态是第一重要的。扇形图不仅可以描绘预期路径，还可以描绘波动性动态。扇形图使用深浅不同的颜色来显示分布的不同分位数。围绕响应动态中位数的中心点用最深的颜色绘制，而异常值区域则用非常浅的颜色表示。在稳态模型中，冲击后的分布会收敛，回到稳态分布。

　　通常，需要描绘的不是分布本身的演变，而是初始冲击相对于基准情况的差异。为了展示这一点，在t₀时刻的初始冲击出现后，考虑随后的同一冲击序列的两种不同情形：一种是冲击实际发生的情形，另一种是R=0基准情形。图7以t₀时刻无冲击的情况为基准，绘制了与经典脉冲响应函数相对应的扇形图。阴影的深浅取决于后续冲击情形的可能性。需要注意的是，在具有韧性的稳态模型中，分布差异在经过足够长的时间后会逐渐失去重要性，因此差异的分布最终会收敛到零。 （*Borovicka，Hansen and Scheinkman（2014）构建了冲击弹性，类似于定价分析中的脉冲响应函数，既度量了价格受到的影响，又度量了下一期遭遇冲击的风险敞口度变化对预期未来现金流的影响。）

3.宏观金融学主题与韧性的联系

　　宏观金融学涉及经济学和金融学中许多与韧性相关的重要主题。安全资产是行为主体的一种韧性工具。人们在经历个体冲击后通过调整其投资组合，可以克服金融摩擦并部分地相互保险。如果安全资产是政府债券，它还可以增强政府的韧性。政府享有过度特权（exorbitant privilege）。安全资产提供了额外的财政空间，而财政政策是一种韧性工具。

　　货币也是一种特殊的安全资产，因为它还额外承担着交换媒介的角色。适当执行的货币政策是中央银行的韧性工具，因为它可以帮助推动宏观经济的及时复苏。灵活的适应性和自由裁量权通常可以提高韧性，但也可能限制货币政策的力量，从而引发“货币政策的韧性困境”。

　　第3.3节探讨了金融中介的作用。尽管它们在正常时期有助于减少金融摩擦，但其微观审慎行为可能导致宏观上的不审慎结果。因此，在危机时期，它们的脆弱性可能使整个经济不稳定，并阻碍宏观经济的快速复苏。最后，金融市场基础设施的韧性至关重要。金融市场可能经历冻结，而中央银行作为最后做市商进行干预，有助于克服这些金融动荡。

　　3.1安全资产

　　宏观金融学中的一个重要主题是安全资产的概念。安全资产与无风险资产不同。无风险资产在特定时间点提供确定的实际或名义收益。无风险资产是一种具有固定期限的无违约债券合约。安全资产则像一个“好朋友”，它在需要时（也许在随机的时间范围内）随时可用、有价值且可交易。它的特征是一般均衡结构的一部分。安全资产应易于交易且交易成本不高。布伦纳梅尔等人（Brunnermeier，Merkel and Sannikov，2024）认为，安全资产必须满足Cov［SDFⁱ,r^安全-rⁿⁱ］≥0，即行为主体i的随机贴现因子与安全资产（高于行为主体i在t时刻的净值收益的）超额收益之间的协方差为正。它们在行为主体面临不可保险的个体风险的情况下展现出这些特征。行为主体出于预防性动机持有安全资产，以便在面临不可保险的冲击时拥有资源。

　　当受到冲击时，行为主体会调整和适应其投资组合，以减轻不可保险冲击的影响。从这个意义上说，安全资产与韧性的概念相关。韧性是指在冲击来临时适应新情况的能力。简而言之，安全资产是一种韧性工具。因此，安全资产不同于无风险资产：它不是为了获得无风险回报，而是为了在需要时能够利用它做些什么。

　　图8以简化形式展示了安全资产机制，涉及两个行为主体A和B。两种类型的行为主体都持有一种零现金流的资产（即安全资产，标记为零的白框）和一种正现金流的资产（标记为CF的灰框）。行为主体A和B的正现金流资产面对的并非个体风险，而是完全负相关的“个体”冲击。当系统沿着向上的箭头发展时，A的正现金流资产受到正面冲击，而B的则受到负面冲击。相反，当系统沿着向下的箭头发展时，A和B的角色互换：A亏损，B获利。在一个没有摩擦的世界中，A和B是彼此签订风险分担型保险合同的理想人选。然而，由于市场不完全，随机的向上或向下变动是不可保险的。事前持有零现金流的资产（即安全资产）使他们能够通过适应（即再交易）获得一定的保险。在向上的情况下，A出售其部分正现金流资产以换取B的零现金流资产。在向下的情况下，交易方向相反。投资组合的适应性创造了韧性。

　　看似矛盾的是，尽管安全资产从未支付任何现金流，但它具有正价值。它是合意的，因为再交易在A和B之间以（部分）保险的形式创造了一种“服务流”（service flow）。再交易有助于部分克服金融摩擦。因此，经济中的行为主体给这种“泡沫”资产赋予价值，尽管其基本现金流价值为零。换句话说，安全资产的发行者只需支付很少或不支付现金流，因为买家获得了服务流。我们可以将安全资产的资产定价方程重写为两种功能分离的形式：现金流（可能是负的），以及通过再交易实现自我保险的能力产生的服务流。因此，安全资产（或任何可交易资产）的实际价值是：

　　传统的资产定价公式是对安全资产“买入并持有”策略的现金流定价，而这一修正后的定价公式则对“动态适应策略”的现金流定价。在这种策略中，当资产（在负面冲击发生后）被出售时，现金流为正；而当（在正面冲击发生后）额外购买安全资产时，现金流为负。通过对个体动态交易现金流进行估值并加总，可以得出上述定价方程，其中一个不同的贴现率r**便自然而然产生了。 （*尽管本文将这种“动态交易视角”应用于安全资产，但它是一种通用的估值方法，可用于任何不完全市场情形，以便从均衡交易中分离出收益。）需要注意的是，在某些设定中，相应的SDF**可被视为不完全市场下的“代表性行为主体利率SDF”。它是排除了由不可保险的个体风险驱动的预防性需求后的无风险利率。

　　需要注意的是，由于安全资产被频繁交易，可交易性和高市场流动性是安全资产的关键特征。交易成本高的资产不适合作为安全资产。这也是交易中的信息不对称摩擦应尽可能低的原因。因此，安全资产通常是违约概率较低的债券合约。它们对信息的敏感度较低。也就是说，投资者没有动力去收集有关资产基本价值的信息以获得信息优势，并使资产的交易市场陷入类似于阿克洛夫 “柠檬市场”的冻结状态（Dang et al.，2017；Gorton，Metrick and Ross，2020；Gorton and Ordoez，2023）。

　　通过调整投资组合以适应个体冲击，可以增强个人的韧性。此外，安全资产还能在面临不利的总体冲击时为其持有者带来收益，因此被视为避风港。在高风险时期，由于“逃向安全资产”现象，安全资产通常会升值。由于经济衰退时期的风险通常较高，安全资产的资本资产定价模型的贝塔值（CAPMβ）通常为负。其背后的机制如下：在经济衰退期间，（个体）风险通常会上升。因此，再交易带来的服务流现值（上述资产定价方程中的第二项）尤其高，而这恰恰是产出低迷、边际效用高的时候。这时，人们会逃向安全资产，即出现避险行为。

　　安全资产（通常是政府债券）的发行者享有过度特权，原因有二：首先，投资者不要求高利率r，因为他们从再交易中获得了服务流；其次，由于CAPMβ为负，投资者愿意以更低的预期现金流持有该资产。

　　有趣的是，安全资产通常是泡沫。尽管这两个概念不同，但安全资产与泡沫之间存在双向互补性。安全资产更有可能满足现金流/利率r低于经济增长率g的泡沫条件。预防性储蓄压低了安全资产的利率r，负的CAPMβ也起到了同样的作用。这种互补性也体现在另一方面：泡沫资产更容易满足安全资产的条件Cov［SDFⁱ,r^安全-rⁿⁱ］>0，因为泡沫在经济衰退期间容易扩张并具有高回报，尽管资产的基本现金流收益下降。需要注意的是，泡沫成分可以使资产更安全，因为服务流的价值与（泡沫）资产的市场价值成正比，而服务流的定价高昂，尤其是因为它具有负β。事实上，在某些情况下，没有泡沫的同一资产可能具有正β（由贴现现金流驱动），而当资产与泡沫相关时，其β变为负。在这种情况下，资产只有在附着泡沫时才是安全资产。(*还需要注意的是，在不完全市场中，横截性条件对每个公民都是成立的，但对政府不成立，即政府可以发行泡沫化安全资产。)

　　大部分有关安全资产的文献强调了安全资产可能短缺的问题（Caballero，Farhi and Gourinchas，2017）。在这些模型中，一部分人只愿意持有非常安全的无风险资产。这会将实际无风险利率压低至负值。如果经济面临零利率下限，只有当所有行为主体相对于未偿安全资产的供给变得足够贫穷时，市场才能出清。

　　布伦纳梅尔等人（Brunnermeier et al.，2011；Brunnermeier and Merkel，2024）强调，相比于短缺，安全资产的不对称供给才是国际货币体系的关键扭曲。考虑这样一个世界，其中一个国家相对于其他国家拥有更大份额的泡沫化安全资产。这个国家享有过度特权：个体风险的上升会导致安全资产的价值因“逃向安全资产”行为而上升。当波动性升高时，这个特定国家会从中受益，代价是其他国家因此受损。

　　当然，能够发行安全资产的特权并非有永久保障。随着失去安全资产地位的可能性增加，CAPMβ也会上升，所需的现金流回报也会随之增加。此外，资产对信息的敏感度也会增加。这使得满足安全资产条件（以及泡沫条件）变得更加困难。最终，可能会达到一个临界点，导致失去安全资产地位成为自我实现的预言。一旦失去，很难恢复，这是一种缺乏韧性的表现。多重均衡是存在的：一个是在低β下维持安全资产地位，另一个是在高β下失去安全资产地位。这可被称作“安全资产的同义反复”：一种资产是安全的，当且仅当它被认为是安全的。

　　简言之，安全资产通过投资组合在个体冲击发生后的适应性创造了微观层面的韧性。然而，失去安全资产地位的可能性或许会损害宏观韧性。

　　需要注意的是，这里的服务流源于通过再交易实现的适应性。一种资产在危机时期（当约束条件变得严格时）能够放松抵押品约束，这提供了另一种形式的服务流。货币是一种特殊的安全资产，它作为交换媒介，放松了现金先行（cashinadvance）约束或提供了额外的效用。便利性收益也是一种特殊的服务流，如克里希纳穆尔蒂和维辛-乔根森（Krishnamurthy and VissingJorgensen，2012）使用的BAA级国债利差，但它并未直接由SDF刻画。

　　3.2政府债务与货币作为特殊金融资产

　　3.2.1政府债务与泡沫之争

　　能够发行安全资产，尤其是泡沫化资产，是一种过度特权。由于资产为持有者提供了服务流，发行者无须支付太多的实际现金流。事实上，各国政府都热衷于捍卫其债务的安全资产地位。所有政府债券持有者获得的现金流来自政府的基本盈余，即扣除利息支出前的预算盈余。政府的基本盈余通常为负，且在繁荣时期高于衰退时期。蒋正阳等人（2019）通过实证研究发现，如果不考虑泡沫项/服务流项，仅对未来基本盈余流进行定价，很难与当前美国国债的价值匹配。他们提出了“政府债务估值之谜”。从另一个角度来看，他们的方法可被视为对政府债务的实证泡沫检验。

　　政府可以通过扩大未偿债券的数量来“挖掘泡沫”（mining the bubble）(*即政府通过加速发行债券制造债务泡沫，并借助通胀等手段削减实际债务负担。——译者注)，即通过庞氏骗局来弥补赤字，从而形成某种形式的铸币税收入。通过加速发行债券，政府会引发更高的通胀，从而降低这些债券的实际回报率。加速债券发行类似于对债券所有权征税，或者更准确地说，是对行为主体通过持有和再交易安全资产实现的部分自我保险进行征税。这种做法构成了所谓的金融抑制。随着税率的提高，“税收收入”增加，但同时也会缩小“税基”，即债券的价值。这种情况形成了“债务拉弗曲线”，即超过某一税收门槛后，通过挖掘泡沫获得的总税收收入开始下降。只有当公共安全债务的β为负时，“泡沫挖掘”才具有可观的数量（Brunnermeier，Merkel and Sannikov，2024）。

　　这引发了一个重要问题：哪个实体应该享有发行泡沫化安全资产或经营庞氏骗局的特权？这种特权在均衡中被分配，因此是一个均衡选择问题。换句话说，被选中的“泡沫均衡”决定了谁能经营庞氏骗局。布伦纳梅尔、默克尔和桑尼科夫（2021）认为，政府对私人部门征税并实施监管的能力使它在维护其债务泡沫时处于独特地位。根据这一观点，政府作为安全资产发行者享有这一过度特权，这使之区别于私人实体。尽管后者也可能发行具有服务流的安全资产，但与政府不同，它们无法经营庞氏骗局。失去这一过度特权的可能性，正是韧性的薄弱环节。

　　3.2.2名义政府债务与实际政府债务

　　政府可以发行实际债券（如美国的通胀保值债券，TIPS），其实际收益不受通胀影响；也可以发行名义债券，承诺以货币支付利息和本金。对于实际债券，如果经济面临总体冲击，政府的欠款数额不会改变。相反，如果政府债务是名义债券，那么引发通胀飙升的供给冲击会压低其实际价值。换句话说，名义债券的实际价格取决于总体冲击。这在一定程度上使得市场更完全，并改善了经济中行为主体之间的风险分担，即使对于那些不活跃于金融市场的行为主体也是如此。风险分担的改善确保了更稳定的净值份额，减少了放大效应，并增强了韧性。

　　3.2.3货币作为特殊的“政府债务”：金融与交换媒介摩擦

　　要研究货币现象和货币，就必须纳入额外的期内摩擦。这些摩擦增加了人们在同一时点用一种商品交换另一种商品的难度。期内摩擦进一步限制了适应性，从而降低了韧性。持有货币是缓解这些摩擦的一种方式，尽管这会带来一定的成本。

　　更具体地说，相比直接用一种商品交换另一种商品，人们可以先将商品交换为低交易成本的“货币商品”，然后再用它来购买其他商品或资产。在理论模型中，所有这些可以同时发生。如果这种特殊的货币商品没有任何交易成本，所有交易都通过它作为交换媒介进行，那么在均衡中不会产生交易成本。如果这种交换媒介商品具有一定的交易成本，但成本较低，那么只要行为主体能够协调使用这种“货币商品”，便只会产生交易成本。通常，交易成本和市场流动性是内生的，取决于人们选择哪种商品或资产作为货币。

　　在现实中，情况更为复杂。并非所有交易都同时发生，因为并非所有行为主体都能在同一时间在同一市场相遇。双边物物交易通常不可行，因为存在双重需求巧合问题：买方没有卖方想要交换的商品。此外，还可能存在时间选择或不同步（timing/asynchronicity）问题。因此，一种特殊的跨期金融资产或耐用品可以作为交换媒介，以降低均衡交易成本。在许多模型中，货币资产必须提前一期持有。与其他资产相比，它提供了交换媒介服务，因此与具有相同名义收益但不提供交换媒介便利的资产相比，货币的现金流回报较低。简而言之，货币降低了期内交易成本（在现金先行模型中，其他资产的交易成本为无限大），但它也具有跨期成分，因为货币必须提前一期持有。这种收益率差异Δi_t^M被称为便利性收益，是一种跨期回报差异。 (*新货币主义模型（如Lagos and Wright，2005；Williamson and Wright，2010）与简单的现金先行模型具有相似的特征，但对分散化交易进行了明确的建模（例如，在搜寻市场中），从而为货币的交换媒介服务提供了微观基础，并将其内生化。)通过持有货币，行为主体放弃了现金流回报，但保持了在购买机会出现时的灵活性。

　　政府及其中央银行不仅发行债券，还发行货币。由于货币的利息较低，政府部门可以节省利息支出。因此，价格水平的财政理论（FTPL）方程，即对货币供应量加上未偿名义政府债务除以价格水平的值进行定价，可以被概括为：

　　需要注意的是，与方程（1）不同，这里我们使用的是标准（买入并持有）多期SDF_t,_t+s。在不完全市场（如Brunnermeier，Merkel and Sannikov，2021）或世代交叠［如Samuelson（1958）和Blanchard（2019）］模型中，可能会出现泡沫项。

　　便利性收益Δi_t^M取决于货币供应量和货币流通速度。如果利率差异Δi_t^M较高，行为主体会通过提高流通速度V（Δi_t^M）来节约货币持有量。他们转向小额多次地支付（商品）交易。货币需求必须等于货币供应量，以满足数量方程：

　　价格水平的财政理论方程（2）和货币数量方程（3）共同决定了价格水平P_t和便利性收益Δi_t^M。 (*在低货币供给的恒定流通速度V_t=V的情形下，价格水平P_t是由数量方程决定的，价格水平的财政理论方程则决定了Δi_t^M。在大规模的货币供给饱和的情形下，Δi_t^M=0，而价格水平的财政理论方程决定了价格水平P_t。)

　　3.2.4货币政策和财政政策作为韧性增强器

　　为了最小化不利冲击的影响并确保经济及时复苏，政府可以通过货币和财政政策刺激经济。在财政方面，政府可以通过降低税收或增加政府支出来刺激经济。享有安全资产的过度特权有助于扩大财政空间，尤其是在危机或高风险时期，从而能增强韧性。货币政策可以通过改变名义利率it或通过用货币交换政府债券来刺激或冷却经济。中央银行不仅希望确保经济增长的韧性，还希望保持价格稳定。只有当货币政策足够可信，使其他行为主体能够恰当地适应其变化，同时不被财政政策主导时，货币政策才能成为有效的韧性工具。

　　货币政策和韧性的两难问题。韧性的基础是对冲击和变化的适应。因此，人们可能会认为中央银行政策应确保最大限度的灵活性，以便随时改变方向。然而，这种灵活性会削弱中央银行政策的有效性，因为它也要求其他行为主体调整自己的行为。如果中央银行具有轻易撤销其行动的灵活性，那么其他人不太可能被说服调整自己的行为，特别是中央银行面临时间不一致性问题时。因此，承诺遵循规则可以提高中央银行政策的有效性，但这会限制未来的灵活性。这就是两难问题：中央银行必须提前承诺以使货币政策更有效，但这种承诺会限制其进行适应的灵活性，特别是在应对未预见的意外事件时。应用于利率政策，两难问题如下：一方面，中央银行希望保持灵活性，以根据新的情况调整短期政策利率。另一方面，它们又必须坚持较不灵活的（泰勒）规则，以确保其他行为主体将中央银行的短期利率变动转换成中期利率变动，最终影响经济活动。总体而言，这一困境与货币政策传统中的承诺与自由裁量权之辩密切相关。

　　通胀锚。通胀锚是一种韧性增强器，因为它使货币政策更有效。通胀锚为中央银行提供了政策空间，即使在通胀暂时走高的情况下也能平滑冲击。也就是说，中央银行可以动用其部分声誉资本以确保经济快速复苏。加蒂（Gáti，2023）在一个通胀预期可能脱锚的模型中研究了货币政策，并表明当预期脱锚时，需要更激进的非线性利率调整。在卡瓦略等人（Carvalho et al.，2023）的研究中，长期通胀预期由意外的短期通胀内生驱动而成，其方式取决于最近的通胀预测表现（forecas_t performance）和货币政策。

　　货币与财政政策的相互作用。财政主导会减少中央银行的政策空间，可能导致其控制通胀的有效性下降。在财政主导下，政策利率上升增加了政府的利息负担，但并未导致其他政府支出的减少或税收的增加。相反，它只会导致债务的增加。因此，总债务水平进一步上升，进而推高通胀而非降低通胀。因此，中央银行可能会质疑是否应首先通过提高利率来对抗通胀。此外，高公共债务水平加剧了中央银行与政府之间的紧张关系，因为利率每上升一个百分点都会大幅增加政府的利息支出。最终，甚至中央银行的独立性也可能受到威胁。

　　3.3金融中介部门与金融韧性

　　金融中介的主要作用是克服和缓解金融摩擦。中介机构能够承担家庭无法保险的部分个体风险，并部分分散这些风险。它们还可以通过更好的监督来克服信息摩擦。

　　通过克服部分金融摩擦，金融中介提高了经济活动水平，但这以脆弱性甚至缺乏韧性为代价：如果冲击波及金融中介部门，经济也会受到波及，并且难以恢复。

　　3.3.1部分准备金银行、狭义银行与中央银行数字货币

　　除政府外，金融中介也是安全资产和（内部）货币的提供者。这引发了一个重要问题：哪种经济安排更具韧性？是依赖公共资产的安排，还是依赖私人安全资产和货币创造的安排？此外，还有第三种安排，即部分准备金制度，它是政府与中介机构共同发行安全资产的混合体系。

　　如果金融中介机构资本不足，两种负反馈循环会放大初始冲击：一是随着实物资本价格下降，中介机构资产负债表资产端的流动性螺旋下降；二是随着货币的实际价值上升，负债端的费雪通缩螺旋加剧（Brunnermeier and Sannikov，2016a）。这两种效应都会侵蚀中介机构的净值。中介机构对这些损失的反应是收缩资产负债表，导致资产抛售（压低资产价格）和内部货币减少（提高货币负债的实际价值）。换句话说，中介机构吸收的存款减少，创造的内部货币减少，货币乘数崩溃。(*在现实中，相比于将存款人拒之门外，金融中介机构可能仍会发行活期存款，而只是将收益作为超额准备金存放在中央银行。)因此，出现了“审慎悖论”。每个中介机构在冲击后会通过收缩资产负债表实施微观审慎，但这会增加内生风险，从而导致宏观非审慎这一自相矛盾的结果。

　　如果中介机构能够在冲击扩大后通过留存收益及时进行资本重组，宏观经济就会恢复并表现出韧性。这取决于（1）它们获得的风险溢价和（2）金融部门的竞争力。如果中介机构能承担更多风险，高风险价格使它们能够获得更大的风险溢价。此外，如果中介机构之间的竞争受到抑制，它们可以攫取更多租金（超额利润）并更快地重建净值。从某种意义上说，存在效率与韧性的权衡：如果中介机构始终享有高额租金，虽然会带来效率损失，但系统的韧性更强。理想的情况是，危机时期应减少竞争，以便让中介机构重建净值；而在正常时期应加强竞争，以避免损害效率的租金榨取。如果中介机构无力承担风险以赚取风险溢价，而又竞争普遍激烈，它们最终可能会陷入“净值陷阱”，类似于第2.3.2节的讨论。

　　默克尔（Merkel，2020）强调了货币作为安全资产和交换媒介的双重角色，因此将货币的交换媒介角色引入了布伦纳梅尔和桑尼科夫（2016a）的“中介货币理论”（TheⅠTheory of Money）。(*两位作者在其工作论文“TheⅠTheory of Money”中指出，货币理论需要适当考虑金融中介机构，因为金融中介机构分散风险，并创造内部货币。更具体的论述请参见他们的这篇论文。——译者注)同一资产现在提供两种形式的服务流，且这两种服务流相互作用。如果对一种角色的需求增加而货币供给保持相对稳定——如在狭义银行安排中——那么另一种角色的服务流会自动减少。相比之下，在部分准备金银行安排中，货币供给会内生地做出反应。当银行去杠杆时，它们会收缩总货币供给，造成交换媒介资产的稀缺。这会提升交换媒介的服务流，并需要资本与货币资产之间更大幅度的相对价格调整。货币供给反应是一种额外的放大机制。皮亚泽西等人（Piazzesi，Rogers and Schneider，2022）在新凯恩斯货币银行模型中对比了中央银行准备金的下限与走廊体系（floor and corridor sys_tem）及其对安全性和流动性的便利性收益的影响。

　　关于中央银行数字货币（以下简称CBDC）的文献研究了用公共外部货币取代私人银行发行的存款的影响。引入CBDC对宏观经济增长和韧性的影响取决于中央银行在何种程度和条件下将发行CBDC获得的额外资源贷给金融中介部门。(*Brunnermeier and Niepelt（2019）得出了中性的结果，而在Piazzesi and Schneider（2022）的研究中，CBDC 会干扰信贷额度与存款之间的互补性。)

　　银行挤兑是缺乏韧性的另一种表现形式。如果银行净值足够低，系统可能会分叉，即进入具有多重均衡的脆弱性区域，如第2.3.3节所述。格特勒和清泷信宏（2015）将银行挤兑纳入清泷信宏和约翰·穆尔（2011）的宏观金融模型中，该模型建立在格特勒和清泷信宏（2008）的分析框架上，行为主体持有货币以应对可能出现的个体投资机会。系统性银行挤兑具有高度非线性特征，因为它们会导致经济活动急剧下降。（*关于银行资本不足时，低波动性环境下出现的系统性挤兑现象，可参见Mendo（2020）。Merkel（2020）则强调了银行货币创造与挤兑脆弱性之间的联系。)当面临“太阳黑子”式挤兑时，选择无调整的无挤兑均衡作为R=0基准是合理的。在这种情况下，韧性测度为负，并与累积脉冲响应函数的负值一致。通常，从挤兑中迅速恢复也很困难，即缺乏韧性。

　　如果银行无法从银行间市场或其他贷款人那里获得资金，中央银行可以通过充当最后贷款人来应对银行挤兑。它应以惩罚性利率对有偿付能力的银行提供抵押贷款，以确保流动性问题不会演变为永久性偿付能力问题，从而确保韧性。

　　3.3.2货币政策与风险溢价

　　在有金融摩擦的环境中，中央银行不仅可能面临上文讨论的财政主导问题，还可能陷入金融主导的困境。在金融主导下，中央银行可能会放弃必要的加息，因为它担心加息可能引发金融危机，即作为韧性工具的货币政策受到损害。

　　再分配性利率政策与风险溢价。如果理想情况下应持有某些实物资本和资产的关键部门资本不足，经济复苏往往会延迟。资本不足的部门会形成一个瓶颈，导致风险溢价上升和经济受阻。

　　将净值再分配给资本不足部门的货币政策可以缓解这一瓶颈。如果（1）不同行为主体的资产持有存在异质性，且（2）政策对不同资产价格的影响不同，那么利率政策就具有再分配效应。例如，在2008年全球金融危机后，高负债的房主从低利率中受益，部分原因是低抵押贷款利率支撑了房地产价格（Mian and Sufi，2009）。

　　通常，金融部门受资产负债表约束，并成为瓶颈的一部分。金融部门的一个重要作用是承担和分散个体风险。因此，当金融部门资本不足且无法分散个体风险时，家庭和其他行为主体会过度暴露于这种风险中。其结果是，他们会调整投资组合，从实物资本（通常面临个体风险）转向安全资产。此外，他们还会改变消费和储蓄选择。对个体风险的暴露增加会抑制消费并增加预防性储蓄，从而压低无风险利率。布伦纳梅尔和桑尼科夫（2012，2016b）提出的再分配货币政策是缓解这些不利因素的有效工具。

　　德雷克斯勒等人（Drechsler，Savov and Schnabl，2018）假设存在两类风险厌恶程度不同的行为主体，在此背景下研究了货币政策与风险溢价。风险厌恶程度较低的行为主体（称为银行）从风险厌恶程度较高的行为主体（持有存款的行为主体）借款，即银行进行杠杆化。由于杠杆使银行面临融资风险，它们持有一些储备资产作为流动性缓冲。降低这些资产的名义利息会增加银行的总体风险承担，导致风险溢价降低、资产价格上升、投资增加和经济增长。这意味着在不利冲击后降息可以限制冲击的扩大，并促使经济更快复苏。

　　科克利和勒内尔（Kekre and Lenel，2022）将行为主体的不同风险厌恶程度（即边际风险承担倾向，MPR）的设定嵌入包含价格/工资黏性的新凯恩斯框架中。行为主体具有不同的边际风险承担倾向。风险厌恶程度较低的行为主体进行杠杆化，并向风险厌恶程度较高的行为主体发行债务。将财富从边际风险承担倾向低的行为主体再分配给边际风险承担倾向高的行为主体的货币政策会降低总体风险厌恶程度，从而降低风险溢价。这会刺激借贷和风险资本投资，进而推动整体经济。

　　托宾（Tobin，1982）和奥克特（Auclert，2019）则关注另一种形式的再分配货币政策，强调总消费需求管理。将净资产从边际消费倾向低的家庭再分配给边际消费倾向高的家庭，可以提振总需求，从而推动经济活动。

　　分级准备金利率。当中央银行提高政策利率时，它向银行支付的利息也会增加，因为这些银行持有超额准备金。中央银行可以通过分级利率制度扩大政策工具箱：对超额准备金（边际准备金）设定一个利率，对法定准备金设定另一个利率。此外，中央银行可以调整法定准备金的数量。如果中央银行对法定准备金支付较低的利率，这将把财富从银行再分配出去，前提是银行没有定价权，并且必须将较高的超额准备金利率转移给存款人。然而，现实中，银行对存款人享有定价权，其利差通常随着政策利率的上升而扩大。也就是说，它们提高贷款利率，而支付给存款人的利率上升幅度要小得多。这些利差收益可以抵消它们在长期资产上的潜在重估损失。

　　非常规货币政策超越了简单的利率政策，可以采取多种形式。前瞻性指引约束了中央银行，限制了其未来的灵活性，从而影响了货币政策韧性困境的平衡。

　　涉及中央银行购买资产的量化宽松（QE）通过多个渠道发挥作用。首先，通过购买资产，中央银行发出信号，表明即使在高通胀的情况下，它也不愿意在未来大幅提高利率，因为这样做会导致其资产负债表出现亏损。如果中央银行资本不足，这些亏损最终可能迫使中央银行请求政府进行资本重组。这将减少中央银行未来的政策空间。与纯粹的前瞻性指引相比，这是一种更可信的承诺。如果量化宽松降低了未来金融主导的可能性，它还可以增强韧性。回想一下，在金融主导的情况下，中央银行可能不愿意提高利率，因为它担心这可能会引发金融危机。通过购买长期资产，中央银行允许私人银行卸下利率/期限风险。这使得中央银行在随后的通胀飙升时有更多自由通过加息来对抗通胀（Alexandrov and Brunnermeier，2024）。韧性最终是增强还是减弱，取决于中央银行的资本重组成本，以及金融主导力量如何影响货币政策和韧性的两难问题。

　　其次，在存在金融摩擦和市场分割的情况下，购买特定资产可能会推高资产价格，并降低所购资产类别的风险溢价。这会提升那些受这些资产影响的行为主体的净值，即购买风险资产通常具有再分配效应。一个突出的例子是购买抵押贷款支持证券，这提高了金融部门和房主的净资产，因为它稳定了房价。

　　量化宽松增加了中央银行资产负债表的规模，因为它发行了更多由私人银行持有的（超额）准备金。持有更多准备金的私人银行通常会向家庭发行更多活期存款。如果一家拥有更大资产负债表的中央银行能够通过做市活动支持政府债务和其他先前购买的资产，它就有可能改善这些市场的运行及抗冲击的韧性。

　　3.3.3宏观审慎政策与金融抑制

　　有效的韧性管理不仅包括冲击后的适应性措施，还包括事前的准备措施。后者包括事前的政策措施，以确保在冲击发生时具备政策空间，以及审慎的监管措施，以强制行为主体建立事前缓冲。

　　微观审慎监管侧重于具体机构的韧性，要求它建立权益和流动性缓冲。重要的是，应允许机构在危机时期使用这些缓冲。与微观审慎监管不同，宏观审慎监管将金融部门和宏观经济视为一个整体。宏观审慎监管不是孤立地关注单个机构的风险，而是强调机构之间溢出效应的重要性。矛盾的是，微观审慎行为可能在宏观上是不审慎的。每家金融机构都可能认为在不利冲击后收缩资产负债表是审慎的，但这种行为反应会破坏宏观经济的稳定，并降低复苏的可能性。在这种情况下，个体的适应性行为对宏观经济是有害的。

　　强制银行持有更多流动性资产（通常以政府债券形式）的审慎监管可能被视为变相的金融抑制。某些政府可能表面上以金融韧性为由实施此类措施，但其真实意图是确保政府债务获得更便宜的资金来源。从这个意义上说，金融抑制等宏观审慎措施是对金融部门和存款人的隐性税收。

　　如果监管政策有利于持有政府债券的银行，那么它们就将银行的韧性与政府的财政状况深度绑定。这种绑定，即银行/金融韧性与主权/财政风险之间的恶性或恶魔循环，在欧元区危机中曾发挥了重要作用（Acharya，Drechsler and Schanbl，2014；Brunnermeier et al.，2016）。

　　更一般地说，审慎监管影响金融部门的构成和结构，通常是有利于政府债务融资的。然而，这种做法可能只是短视的海市蜃楼，因为金融抑制可能会降低长期经济增长，最终反而减少未来的政府税收收入。

　　3.3.4金融中介部门内部的异质性

　　在大多数宏观金融模型中，存在一个单一且同质的金融部门，其净资产份额是驱动经济系统的关键状态变量之一。这隐含地假设金融部门内部没有摩擦，或者所有金融机构都是相同的。然而，在现实世界中，金融部门的不同部分承担着不同的角色和经济功能。金融机构还可能随时间演变（尤其是在金融科技兴起的情况下），但金融的各种功能则不容易随时间变化。

　　银行约占美国金融机构负债的50%（2017年数据），养老基金占27%［其中约三分之二为缴费确定型，三分之一（9%）为待遇确定型］，人寿保险占19%，财产和意外保险公司占3.5%（Koijen and Yogo，2023）。这些机构各自承担非常不同的角色，持有不同的资产，面临不同的负债，并受到不同的约束。(*这就要求在分析资产价格的同时分析这些机构的持仓数据（Koijen and Yogo，2019）。)此外，即使在银行群体内部，从全球性全能银行到地方性合作银行之间，也存在显著差异。银行负责筛选、发放和监督贷款，分散个体风险，并以存款形式发行内部货币。影子银行（包括货币市场基金）与银行有相似的作用，但它们利用监管漏洞并采用新型金融科技解决方案。（*关于包含影子银行的宏观金融模型，参见Moreira and Savov（2017）。）养老基金为人们的退休提供储蓄工具。它们分散个体长寿风险。养老基金的总体风险暴露主要是利率和经济增长风险。应对这些长期总体风险的最好方法是通过韧性策略提升适应性。健康保险公司分散个体健康风险。它们的主要系统性风险是健康支出冲击。财产和意外保险公司面临大量的个体风险，以及区域性和系统性风险。未来，知识产权（而非实物资产）以及网络安全将成为保险市场的主要风险。

　　鉴于不同类型机构的风险暴露不同且风险分担不完全，重要的是区分哪些机构是风险吸收者，哪些是冲击放大器。这取决于机构的风险暴露和杠杆水平。关键在于，机构是将价格下跌视为廉价购买机会，还是由于融资约束被迫在下跌市场中抛售。系统性风险测度（如ΔCoVaR）试图捕捉特定机构对金融部门整体风险的贡献。类似于系统性关联风险测度，还可以推导出关联韧性测度，以衡量在特定金融机构遭受不利冲击后，金融体系其余部分适应并恢复的难易程度。

　　养老基金和保险公司凭借其长期融资安排，似乎扮演了反向投资者的角色［参见Timmer（2018）关于德国的研究］。特别是在短期内，它们充当着冲击吸收者。然而，从长期来看，如果养老基金主要采取追逐收益（reachingforyield）策略和孤注一掷策略，资金不足的养老基金可能成为不稳定因素（NovyMarx and Rauh，2009）。私人养老基金部门的规模取决于公共社会保障安排。在实行现收现付制（payasyougo，PAYG）的国家，养老基金的作用较小。相反，在没有现收现付制的国家，养老基金可以吸收大量公司债务。然而，如果养老基金被监管强制要求仅持有政府债券，这种安排类似于现收现付制。沙尔夫斯泰因（Scharfs_tein，2018）认为，促进养老储蓄积累的国家也促进了资本市场（包括公司债券市场）的发展，并影响了家庭金融、银行业和整个金融部门的规模。如果养老基金能够大量持有公司债务，能够进入资本市场的大型公司就可以发行公司债券来替代银行贷款。这种替代为银行释放了资本，使它们能够向无法进入债券市场的小企业提供贷款。

　　总之，包含多个金融子部门的宏观金融模型在全局求解上更具挑战性，因为它们涉及许多状态变量。每个子部门的净资产份额都是一个状态变量。探索神经网络和深度学习算法的新技术［如Gopalakrishna，Gu and Payne（2024）开发的技术］为沿着这一方向推进前沿研究开辟了新途径。

　　3.3.5金融市场的韧性

　　在大多数宏观金融学文献中，如果某一特定实体或关键部门资本不足，金融韧性就会受到损害。如果金融市场和基础设施功能失调，也可能引发金融危机。例如，当跨期交易摩擦占主导地位时，市场可能会崩溃，交易活动可能会冻结。一个典型的例子是闪崩。如果市场在崩溃后能够轻易重启，则具有韧性。

　　受信息不对称困扰的市场可能导致潜在的市场崩溃。如果交易的利得不足，信息较少的交易者不愿意与信息较多的交易者（如内幕人士）交易资产。阿克洛夫（1970）的“柠檬市场”问题可能会出现。通过价格揭示信息的集中式市场结构更不容易出现市场冻结。一旦部分不对称的私人信息被公开并为大多数市场参与者所知，交易活动就可以迅速恢复。换句话说，交易活动的韧性取决于不对称信息的无韧性。

　　突然对信息变得更敏感的资产，是信息不对称导致市场冻结的一个典型例子。债务合同通常对信息不太敏感，因为其收益大多是恒定的，不依赖于债务人的业绩信息。然而，当违约概率增加时（可能是由于不利冲击），这种情况会发生变化。在违约事件中，债务合同的收益随债务人的业绩而变化（Gorton and Pennachi，1990；Gorton，Lewellen and Metrick，2012；Gorton and Ordoez，2023）。简而言之，随着违约的可能性增加，关于债务人表现的信息不对称变得重要，债券市场的交易活动可能会冻结。因此，在危机时期扩大政府担保范围，以限制债券违约，有助于重启债券市场交易。

　　金融机构在金融市场的运作中也至关重要。通常，买卖订单不会同时到达。承担做市商角色的金融机构弥补了买卖订单随机不同步造成的缺口。当卖出订单较多时，它们会暂时介入并购买资产，直到买入订单到达。做市商提供了一定的市场流动性。为此，它们必须承担一定的风险，因此需要有足够的资本。如果它们没有足够的净值，无法承担改善市场流动性的角色，那么价格会被压低，价格波动性会增加，这反过来又使做市商更难获得做市所需的融资流动性（Brunnermeier and Pedersen，2009）。一旦做市商能够改善其净值，流动性和市场功能就会迅速恢复。

　　当做市活动崩溃时，中央银行可以作为最后做市商介入，以确保市场的韧性。一个典型的例子发生在2020年3月，当时美国暴发了新冠疫情。美国国债市场的交易活动失衡。所有外国投资者都想卖出，而只有有限的买入订单，这威胁到了美国国债的安全资产地位。为了稳定美国国债市场的做市活动，美联储购买了大量美国政府债务。达菲和基恩（Duffie and Keane，2023）认为，金融监管降低了美国私人银行将风险承担能力用于美国国债做市活动的意愿。随着美联储越来越多地承担最后做市商的角色，这影响了其资产负债表的规模和结构。

4.结论

　　在本文中，我从韧性的角度梳理了存在摩擦的宏观金融学模型。我引入了一种新的韧性测度，强调适应性和调整能力的重要作用，并主张从传统的风险管理转向超越传统的韧性管理。韧性主要取决于经济的适应性和可调整性。与零韧性基准相比，调整可以带来更及时的复苏，此时韧性测度为正值。然而，可调整性也可能通过负反馈循环等机制放大初始冲击，使系统进一步偏离均衡，从而导致负的韧性测度。韧性测度适用于第一代宏观金融模型，这些模型在稳态附近具有近似的对数线性化解，并假设行为主体确定会恢复。第二代模型则涉及临界点、陷阱、脆弱性区域等概念，并包含丰富的波动性动态。本文最后部分将韧性与关键的宏观金融概念联系在一起。在不完全市场中，流动的安全资产使行为主体能够调整投资组合并分担个体风险。政府债务，特别是享有过度特权的政府债务，提供了额外的财政韧性。货币政策在增强宏观经济韧性的同时，也面临着货币政策与韧性的两难。在涉及金融部门和部分准备金银行的背景下，货币政策也影响风险溢价。宏观审慎监管有助于平衡价格和金融稳定，尽管它也可能引发金融抑制。方法论方面的最新进展促进了将金融部门划分为子部门（如银行、影子银行、保险公司和养老基金）的研究。这些部门之间的相互作用将影响整体经济的风险分担和宏观经济韧性。最后，金融市场的设计与结构本身也会影响市场运行和韧性。

　　韧性概念在经济学中的应用远不止本文涉及的领域。例如，在国际金融和宏观经济学中，本文的见解、建模技术与测度方法可用于分析国家经济、全球金融框架和整个国际货币体系的韧性。其他相关领域还包括一些转变和转型，如绿色转型，以及由人工智能驱动的快速技术创新引发的转型。

　　总之，韧性作为经济学和金融学中一个相对较新的概念，是至关重要的。最新的连续时间建模技术和数值方法（包括深度学习和神经网络）解决了一些关键问题，并为政策制定者提供了重要见解，其目的在于确保经济在遭受挫折后迅速恢复，最终提升社会整体福祉。

　　（复旦大学经济学院高成凡译王永钦校）

　　因篇幅所限，本文参考文献略，特向作者和读者致歉，有需要者可向《比较》编辑室索取：bijiao@citicpub.com