现今世界，全世界大变局加速演进，欧美主要经济体货泉政策快速转向，幅度之大，力度之强，历史罕见，由此发生了一系列经济冲击。今年以来，欧美金融市场“黑天鹅”事件频发，美国硅谷银行、瑞士信贷接踵破产，加重了全世界金融体系的不不乱性以及金融市场的波动性。怎么应答全世界主要经济体的快速加息和后续影响，要树立什么样的金融监管机制才能灵便应答欧美货泉政策大幅度调剂带来的冲击，怎么应答金融风险、保护金融安全不乱等一系列问题被广泛讨论。
在第十四届陆家嘴论坛（2023）上，麻省理工学院斯隆管理学院瑞穗金融团体讲席教授、上海交通大学上海高档金融学院学术委员会主席王江就全世界货泉政策调剂与金融风险防范这一话题发表观点，并接受了第一财经的采访。
王江表示，金融风险从周期长短到覆盖面，存在多个维度。这其中，以月、年计的短周期金融风险，通常为政策制订者以及市场介入者尤其关注的；而长周期的金融风险常常是数年乃至更长的时间段内积累构成的，征象不显明，容易被市场忽视。
“咱们总谈长周期风险，但它不时常产生，反而给人‘狼来了’的感觉，但其一旦暴发所带来的影响是无比‘可观’的，就如2008年的国际金融危机。”王江认为，在思考应答金融风险的办法前，应充沛思考宏观货泉政策以及金融风险之间的关联。
王江指出，各国央行的货泉政策尽管各不相同，但通常包含维持币值节制通胀、增进就业以及金融不乱三大目标。从历史演化来看，货泉政策阅历了三个阶段：战后到上世纪70年代末，是基本遵循凯恩斯理论的踊跃宏观调控政策；而后滞涨的呈现，使得80年代到90年代的货泉政策变得守旧；上世纪90年代之后，通胀长时间处于低位，以美联储为首的宏观政策又回归到凯恩斯理论。
“整体来讲，90年代之后的30多年，宽松的货泉政策将增进就业作为主要目标，通胀在很长一段时间内维持安稳，让美联储觉得可以撒手使用货泉政策工具。”王江称。
宽松的货泉政策为金融带来了什么？是资产价格的上扬。
回顾历史，王江表示，前期的低息政策引起了美国房地产市场的泡沫。“美国房地产市场价格指数在2001~2006年，从历史平均水平的110涨到了180，5年内上涨了60%，这是史无前例的。2006年开始美国房市大幅调剂，触发了全世界金融危机。”王江称。
危机暴发之后，美联储再次采用长时间的低息政策，房价短时间下调之后又继续开始增长，并在2019年超过危机暴发前的历史最高点，到达210。全世界新冠疫情爆发后，美联储采用了更加宽松的货泉政策，房地产价格继续上涨其实不断突破历史新高，到达300以上。
尤其宽松的宏观货泉政策对长时间资产价格的影响不止体现在房价上，王江表示，股市也是如斯。用市盈率测算，当前美国股市略低于2000年互联网泡沫时的历史最高水平，高于1929年大箫条以前的市场水平。
因而他认为，多种情况表明，市场已经一定程度上呈现了金融风险的征象，同时，通胀的历史性上扬，美国以及欧洲货泉政策的急速调剂，英国国债市场的紧张以及美国银行的挤兑等，都在印证这一点。
“从房地产以及股市的例子可以看到，货泉政策与长周期金融风险，是有很亲密的联络的。当下的通胀说明经济规律没有变化，宽松的货泉政策带来了长周期金融风险。”王江说。
他进一步指出，在长时间延续宽松宏观货泉政策环境下，资产价格对社会的资源配置以及家庭的财富分配和民生福利都发生了无比大的影响，金融危机的暴发更是会直接对经济以及家庭造成创伤。尽管2008年的金融危机对市场以及经济带来的冲击仍记忆犹新，但在王江看来，当前与2008年的情况其实不相同。
王江认为，2008年金融危机暴发前，市场中充斥着大范围、评级失效、被不断证券化且高杠杆的房地产支撑证券及其金融衍生产品，大量的金融机构存在巨大的敞口，给整个金融系统带来了极大的风险。其后，楼市下滑触动了风险的暴发。而当下，不管是对产品的风险把控、透明度，或者总体流动性上，都是不同的。
他表示：“金融业可能在不同之处出错，但不太会犯一样的过错。”尽管如斯，王江依旧提示金融系统要对长时间宽松的货泉政策提高警惕。
“在做政策分析时，包含国际货泉基金组织以及美联储都开始搭建量化模型，把宏观经济周期、就业、金融风险放在模型里，并用历史数据进行估测。结果显示，金融风险的本钱相比就业带来的益处比较有限。这更验证了斟酌宏观货泉政策时，可以不用太耽心金融风险，认为就算呈现问题也能够应答，而且真呈现问题带来的本钱也不是那么大。”王江强调，这样的看法有很大的局限性。
“咱们对于金融危机的认识无比有限，并无真正理解其产生的缘由、机制以及所带来的影响。咱们现在所树立的模型，既不能解释之前的危机，更不能预测之后的危机。真正有可能产生的风险，常常是想不到的风险。想不到的风险，固然不可能包括在模型里。”王江如是说道。
王江建议，对长时间金融风险要进行客观科学的分析，需要树立一套完整不同的风险评估体系。“我把它叫做全系统、全信息的金融分析评估体系。”王江表示，在这方面中国有优势，可以将每一个机构在做什么、对于系统风险的影响、相互之间的关联等数据汇总，搭建一个更加完全、全面以及准确的系统风险测度以及评估体系。
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