張茜

內(nèi)容摘要：自1983年9月中國人民銀行（以下簡稱央行）被指定為中國的中央銀行以來，中國貨幣政策對國內(nèi)經(jīng)濟的影響一直是經(jīng)濟學界關(guān)注的焦點。中國貨幣政策操作的一個顯著特點是央行在不同的時點運用各種貨幣政策工具來實現(xiàn)它的多重政策目標，所以沒有單個政策工具能持續(xù)地暗示央行的政策態(tài)度?？紤]到此特點，本文運用伯南克-米霍夫半結(jié)構(gòu)向量自回歸模型考查中國貨幣政策對國內(nèi)經(jīng)濟的影響。研究結(jié)構(gòu)表明：貨幣政策對于產(chǎn)出和通貨膨脹有明確的影響；流動性效應(yīng)存在。

關(guān)鍵詞：貨幣政策 沖擊 向量自回歸模型

引言

自1983年9月中國人民銀行被指定為中央銀行以來，中國貨幣政策對國內(nèi)經(jīng)濟的影響一直是經(jīng)濟學界關(guān)注的焦點。這催生出很多從實證角度檢驗中國貨幣政策效果的研究（見謝平，2004；Geiger，2006；Green and Chang，2006；王振山和王志強，2000；陳飛、趙昕東和高鐵梅，2002；周英章和蔣振聲，2002；孫明華，2004）。這些研究獲得了一些有價值的成果，但是，它們在運用計量經(jīng)濟學工具做實證檢驗方面都有一個缺陷：不注重測量和確認外生的貨幣政策變化，這會使測得的貨幣政策操作的真正效果模糊不清。蔣伽丹（2014）通過恰當?shù)卮_認和估計1個不受限制的向量自回歸（VAR）模型，在這方面作了有益的補充。

然而，值得注意的是，中國貨幣政策在操作過程中顯示出一個重要的特征：央行在不同的時點運用各種貨幣政策工具來實現(xiàn)它的多重政策目標，所以沒有單個政策工具能持續(xù)地暗示央行的政策態(tài)度。因此，蔣伽丹（2014）采用以3個貨幣政策相關(guān)變量（貨幣存量、利率和名義匯率）的外生沖擊部分來代表央行貨幣政策沖擊的做法顯然過于簡單和粗糙。在這方面，伯南克-米霍夫?qū)γ绹泿耪叩囊豁椦芯恐校˙ernanke and Mihov，1998）所用的計量方法值得借鑒。這個被稱為伯南克-米霍夫半結(jié)構(gòu)向量自回歸（Bernanke-Mihov semi-structural VAR）的模型吸收了貨幣政策當局采用多種貨幣政策工具這一特征，從而不必指定哪個與政策相關(guān)的變量（貨幣存量還是利率）是暗示貨幣政策態(tài)度的最佳變量。不僅如此，相對于不受限制的VAR而言，該模型還有一個優(yōu)勢：該方法在數(shù)據(jù)上添加了一個經(jīng)濟結(jié)構(gòu)（即儲備市場模型）。這一設(shè)計能更恰當?shù)貙ω泿耪邲_擊進行建模。

基于以上考慮，本文運用伯南克-米霍夫半結(jié)構(gòu)向量自回歸模型對中國貨幣政策對國內(nèi)經(jīng)濟的影響進行嚴格的實證檢驗。本文第二部分介紹模型的設(shè)定，第三部分進行數(shù)據(jù)說明和呈現(xiàn)計量結(jié)果，第四部分是結(jié)論和今后的研究方向。

計量模型

本文采用伯南克-米霍夫半結(jié)構(gòu)向量自回歸模型。其結(jié)構(gòu)宏觀模型可寫作：

（1）

（2）

其中P為政策變量向量組，包括總儲備、非借入儲備和貨幣政策利率，Y是包括產(chǎn)出、價格水平和大宗商品價格指數(shù)在內(nèi)的非政策變量向量組。vy和vp分別代表2個不相關(guān)的結(jié)構(gòu)干擾項（為簡單起見，常數(shù)項被省略）。方程（2）闡明政策變量P取決于Y和P的現(xiàn)值和過去值以及vp。向量組vp的一個元素是貨幣政策干擾項vs。這個方程表示當前經(jīng)濟中的發(fā)展變化對于政策措施有影響。方程（1）允許非政策變量取決于Y的現(xiàn)值和過去值，以及P的過去值。因此，它表示了一個限制條件，即非政策變量僅僅取決于政策變量的過去值（即C0=0）。

接下來，伯南克和米霍夫加入了一個銀行儲備市場的標準模型，該模型把簡化形式VAR的殘值和P模塊中的結(jié)構(gòu)干擾項聯(lián)系起來。該模型如下：

（3）

（4）

（5）

其中uTR，uIR，uBR和uNBR是簡化了的VAR的殘值，它們分別代表對銀行總儲備需求的沖擊，對貨幣政策利率的沖擊，對借入儲備需求的沖擊和對非借入儲備的沖擊，α，β，φd和φb是正值的參數(shù)。方程（3）和（4）分別描述了銀行對于總儲備和借入儲備的需求；vd和vb是相應(yīng)的結(jié)構(gòu)干擾項。方程（5）假設(shè)貨幣當局能夠通過調(diào)整對非借入儲備的供給，在同期對于總儲備需求和借入儲備需求的結(jié)構(gòu)性干擾做出反應(yīng)；φd和φb測算這種反應(yīng)的程度。另外，它假設(shè)貨幣政策的一個真正沖擊vs能夠引起非借入儲備供給的變化。

最后，完成對于系統(tǒng)（3）-（5）的確認需要附加另外1個或2個參數(shù)限制條件。這些限制條件對應(yīng)于貨幣當局所采用的不同的操作步驟，具體解釋如下：

IR模型。限制條件為φd=1，φb=-1。它們的含義是貨幣當局完全抵消對總儲備需求和對借入儲備需求的干擾，以使（貨幣）政策利率只對貨幣政策沖擊做出反應(yīng)。

NBR模型。限制條件為φd=0，φb=0。它們的含義是非借入儲備只對貨幣政策沖擊做出反應(yīng)。

NBR/TR模型。限制條件為α=0，φb=0。它們的含義是：對總儲備需求的沖擊是純粹的需求干擾；貨幣當局不對借入儲備需求的沖擊做出反應(yīng)。

BR模型。限制條件為φd =1，φb=α/β。它們的含義是借入儲備需求只對貨幣政策的沖擊做出反應(yīng)。

TR模型。限制條件為φd=-β/α，φb=-1。它們的含義是總儲備需求只對貨幣政策的沖擊做出反應(yīng)。

JI模型。以上5個模型都添加了2個限制條件，因此整個系統(tǒng)多出一個限制條件而被過度確認。在JI模型中，僅加入一個限制條件（α=0）。它的含義是對總儲備需求的沖擊僅來自需求方面的干擾。

數(shù)據(jù)說明及計量結(jié)果

本文采用從Datastream獲取的工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)（indp），從Datastream獲取的消費者價格指數(shù)（CPI）和原油價格（poil）來分別代表產(chǎn)出、一般價格水平和大宗商品價格指數(shù)。原油價格取從International Financial Statistics（IFS）中獲取的布倫特、西德克薩斯中級和迪拜法奇三者原油現(xiàn)貨價格的簡單算術(shù)平均數(shù)。3個政策變量為從Datastream獲取的中央銀行貼現(xiàn)率（cbdiscr），非借入儲備（nbres）和取自IFS的總儲備（tres）。非借入儲備（nbres）按照總儲備與借入儲備（數(shù)據(jù)來自IFS）的差額來計算。在使用年同比增長率數(shù)據(jù)進行估計時（見下文），本文用6個季度tres的移動平均數(shù)來對tres和nbres進行標準化。

在估計這個VAR模型時，本文采用1990年第2季度至2009年第3季度的季度數(shù)據(jù)（對于tres，本文采用1985年第4季度至2009年第3季度的季度數(shù)據(jù)）。考慮到1998年初中國貨幣政策的框架出現(xiàn)較大改變，在估計時加入了1個虛擬變量作為1個額外的截距項；在1998年第1季度至2009年第3季度間該變量取值為1，在其余時點取值為0。

所有數(shù)據(jù)系列除cbdiscr外都采用X-12方法來調(diào)整季節(jié)性。然后，在估計前，除了nbres，tres和cbdiscr外，所有數(shù)據(jù)系列都被取它們的自然對數(shù)。

為了檢驗以上數(shù)據(jù)系列的平穩(wěn)性，本文采用了5種單位根檢驗法：Augmented Dicker-Fuller （ADF）， Phillips和Perron （PP）， Kwiatkowski、Phillips、Schmidt、和 Shin（KPSS），Zivot和Andrews（ZVA）和Ng、Perron（NP）檢驗法。表1中列出了按照5%的置信度來評估的單位根檢驗結(jié)果。其中顯示按照5種單位根檢驗方法的結(jié)果來判斷，所有的數(shù)據(jù)系列都是不平穩(wěn)的。經(jīng)濟增長與結(jié)構(gòu)變化可能是數(shù)據(jù)不平穩(wěn)的原因。

在估計這個VAR模型前用以下濾波器在數(shù)據(jù)中引入平穩(wěn)性：1階差；年同比增長率（或者稱為年化的百分比變化；1階差用于在cbdiscr中引入穩(wěn)定性）；Hodrick-Prescott（HP）濾波器。以下將報告使用年同比增長率數(shù)據(jù)估計出的結(jié)果，原因是：中國的貨幣政策主要針對中期而制定；在貨幣政策效應(yīng)的研究中，研究人員更傾向于在短期到中期的范圍內(nèi)使用VAR模型來評估脈沖響應(yīng)函數(shù)（Favero，2001）。本文的結(jié)果在3種數(shù)據(jù)中均顯示穩(wěn)健性。

關(guān)于VAR模型的滯后階數(shù)，本文采用常用標準諸如AIC、BIC和HQ來考查。當這些標準不能給出一致的滯后階數(shù)時，采用似然比率檢驗來作為補充檢驗。按照以上步驟，則應(yīng)選擇6階。然而，考慮到樣本容量較小，這個滯后階數(shù)可能太大。為了在保留自由度和對持續(xù)性建模之間權(quán)衡，既然用的是季度數(shù)據(jù)，那么就采用4階作為這個VAR模型的滯后階數(shù)。盡管（多元）LM檢驗顯示在估計的VAR模型的殘值中存在1階線形相關(guān)（見表2），這并不讓人意外，因為年同比增長率濾波器會在數(shù)據(jù)中引入額外的相關(guān)性。另外，表2提示估計的VAR滿足穩(wěn)定性條件，這為VAR的規(guī)格提供了有力支持。

表3顯示了采用本文的數(shù)據(jù)估計伯南克-米霍夫半結(jié)構(gòu)向量自回歸的6個模型后得出的參數(shù)值和相應(yīng)的標準差。因為6個模型中的5個是過度確認的，對這5個模型中的每1個報告單個過度確認限制條件（OIR）似然檢驗的p值。對于所有6個模型，都報告受限制的對數(shù)似然函數(shù)（LLF）的估計值。

首先看φd的估計值。這些值可在估計NBR/TR和JI模型時獲得。φd在2個模型中有相同的估計值并且統(tǒng)計上顯著，這意味著貨幣當局對于儲備需求沖擊高度包容。這個結(jié)果與假定φd=0的NBR模型是不一致的

φb的負的估計值（即-0.106）在JI模型下獲得，這意味著貨幣當局試圖抵消在儲備市場上的借入（儲備）沖擊。但是，φb估計值的絕對值大小比φd要小很多。這使選擇較合適的模型來描述貨幣當局的行為變得較為困難，特別是在IR、NBR/TR 和 BR這3個模型之間，因為這3個模型主要由它們對于φb的預測值來區(qū)分（Bernanke and Mihov，1998）

α的估計值在IR、NBR、BR和TR模型下可獲得，β的估計值在所有6個模型下皆可獲得。在4個模型下，α的估計值出現(xiàn)錯誤（負）的符號。這為JI模型中提出的確認假設(shè)條件α=0供了支持。β的估計值在所有模型下均出現(xiàn)正確（正）的符號但僅在IR、NBR和TR模型下表現(xiàn)為統(tǒng)計上顯著。因此，對α和β的估計值的評估趨向于支持JI模型。

現(xiàn)在考慮過度確認限制條件（OIR）檢驗和對數(shù)似然函數(shù)（LLF）的估計值。OIR檢驗強有力地拒絕了IR、BR和TR模型，同時接受了NBR和NBR/TR模型。但是，正如伯南克-米霍夫在他們的文章中所指出的那樣，NBR/TR模型與數(shù)據(jù)有良好擬合不是由于數(shù)據(jù)的特征，而是由于這個模型本身假設(shè)條件設(shè)定得比較靈活。最后，表3顯示在所有6個模型中，JI模型有最大的LLF估計值。綜上所述，基于以上的討論，可以得出結(jié)論：在所有模型中，JI模型與數(shù)據(jù)擬合得最好。

圖1描畫的是從伯南克-米霍夫半結(jié)構(gòu)向量自回歸的JI模型和挑選出的其它過度確認的模型的估計結(jié)果中推導出的產(chǎn)出和通貨膨脹對于1個貨幣政策沖擊的16季度的累積脈沖響應(yīng)。這里沖擊的定義是1個擴張性貨幣政策沖擊，它的即時效應(yīng)是使中央銀行貼現(xiàn)率降低25個基點。在左側(cè)的列中，在脈沖響應(yīng)周圍畫出的是用1000次重要性取樣（importance sampling）計算得到的68%的置信區(qū)間。在右側(cè)的列中，僅畫出了那些能推導出合理脈沖響應(yīng)的過度確認模型的脈沖響應(yīng)。

從JI模型所推導出的脈沖響應(yīng)符合通常情況下經(jīng)濟學理論的預測。在耽擱了1個季度后，產(chǎn)出在接下來的5個季度中顯著地較快速地上升，然后返回到?jīng)_擊前的水平。在耽擱了1個季度后，通貨膨脹顯著地上升8個季度，然后返回到原來的水平。這表明貨幣政策沖擊對通脹的效應(yīng)比對產(chǎn)出的更持久。

值得一提的是，JI模型所推導出的脈沖響應(yīng)證實了流動性效應(yīng)（liquidity effect）的存在。蔣伽丹（2014）設(shè)計了1個無限制的VAR模型，該模型中的內(nèi)生變量包含貨幣存量、利率、名義匯率、產(chǎn)出和價格。對此模型作回歸分析發(fā)現(xiàn)存在“流動性困惑”（liquidity puzzle），作者的解釋是貨幣存量被需求沖擊主導。為了恰當?shù)乜疾榱鲃有孕?yīng)，Brischetto and Voss（1999）建議按照Bernanke and Mihov（1998）文章中的方法來分析，因為這個方案通過使用借入儲備與非借入儲備在建模時把貨幣總量與（貨幣）政策利率這兩者拉得更近。這里采納了上述建議，在運用本文的數(shù)據(jù)估計出的脈沖響應(yīng)中，的確找到了流動性效應(yīng)的證據(jù)（相關(guān)結(jié)果省略未展示）。

過度確認模型的表現(xiàn)，沒有1個比JI模型更好，因為對照從3種過濾過的數(shù)據(jù)產(chǎn)生的結(jié)果來看，沒有任何1個過度確認的模型能一致地產(chǎn)生出合理的脈沖響應(yīng)（采用其它2種過濾器過濾的數(shù)據(jù)的結(jié)果省略未展示）。

現(xiàn)在考慮JI模型的方差分解。表4報告了24個季度預測范圍內(nèi)由貨幣政策沖擊所解釋的產(chǎn)出和通貨膨脹預測誤差值方差的百分比。首先，貨幣政策沖擊只解釋了很小一部分的產(chǎn)出波動（峰值為10.9%）。這與普遍發(fā)現(xiàn)的貨幣政策沖擊幾乎不能解釋產(chǎn)出波動的研究結(jié)果是一致的（Christiano L J，Eichenbaum M，Evans C L.，1998；Sims and Zha 1998；Kim and Roubini 2000）。其次，貨幣政策沖擊幾乎不能解釋通貨膨脹的變化（峰值為6.0%）。

結(jié)論

本文通過估計1個半結(jié)構(gòu)VAR來考查中國貨幣政策措施對國內(nèi)經(jīng)濟的影響。在這個半結(jié)構(gòu)VAR中，外生的貨幣政策的沖擊是按照Bernanke and Mihov（1998）步驟來確認的。

本文主要的發(fā)現(xiàn)是：貨幣政策對于國內(nèi)產(chǎn)出和通貨膨脹水平有明確的影響；流動性效應(yīng)存在。

對于未來這方面的研究，有兩個方向是值得探索的。第一，考查國內(nèi)不同地區(qū)或不同經(jīng)濟部門對于貨幣政策變化的反應(yīng)的差異。第二，探究中國貨幣政策如何影響國內(nèi)經(jīng)濟，即找出貨幣政策通過哪些傳導渠道（諸如利率渠道、匯率渠道、資產(chǎn)價格渠道、銀行借貸渠道等）對國內(nèi)經(jīng)濟施加影響。

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