金成曉　李夢嘉

摘要：在關于貨幣政策影響經濟主體風險承擔水平，進而影響金融周期波動機制的研究中，基于風險承擔渠道的相關研究較為成熟。區(qū)別于以往相關研究多關注貨幣政策實際采取的立場，文章基于貨幣政策反應函數渠道探討了數量型與價格型貨幣政策反應函數對金融周期波動影響的時變機制。滾動回歸的實證結果顯示：無論數量型貨幣政策規(guī)則還是價格型貨幣政策規(guī)則，貨幣政策對信貸波動反應的敏感性主要影響金融周期的波動，但在價格型貨幣政策規(guī)則下，基于信貸視角觀察金融周期波動時，貨幣政策信貸敏感性與貨幣政策資產價格敏感性對金融周期影響差異較小;較之于價格型貨幣政策規(guī)則，貨幣政策對信貸波動反應的敏感性在數量型貨幣政策規(guī)則下，對金融周期波動的影響更顯著，并在一定程度上表現(xiàn)出隨時間擴大的趨勢。文章的創(chuàng)新之處在于：強調了貨幣政策通過政策反應函數渠道而非以往研究中較多關注的狹義風險承擔渠道影響金融周期波動的事實，并構建計量模型對貨幣政策反應函數渠道影響金融周期波動的時變機制進行了詳細刻畫。

關鍵詞：貨幣政策反應函數;金融周期;數量型貨幣政策;價格型貨幣政策;滾動回歸;時變機制

中圖分類號：F822.1;F832.59;F224.0 文獻標志碼：A 文章編號：1008-5831（2021）06-0016-13

一、引言與文獻綜述

歷次經濟與金融危機的經驗表明：在金融狀況處于上升期時，投資者往往容易由于對風險認識不充分而承擔過度的實際風險，一旦金融狀況下行，之前過度風險承擔行為造成的損失遠遠超過投資者的承受能力，進而導致市場喪失信心、流動性迅速消失，最終爆發(fā)金融危機。因此風險承擔行為對金融周期波動具有重要影響?，F(xiàn)有文獻基于Borio和Zhu[1]提出的風險承擔渠道，從貨幣政策實際采取的立場等因素影響銀行風險認知和風險容忍度的風險承擔視角對此進行了大量研究。特別地，F(xiàn)ilardo等強調了貨幣政策規(guī)則自身影響風險承擔行為進而影響金融周期波動的事實，將之稱為貨幣政策反應函數渠道[2]。

然而現(xiàn)有實證文獻多數只關注了貨幣政策實際采取的立場與調控后的短期政策利率，分析銀行風險承擔行為的影響，通過基于短期利率與銀行信貸量、新增貸款違約概率間存在的負相關關系等事實證實了風險承擔渠道的存在[3-5]，并就貨幣政策對金融與經濟周期波動的影響取得了較為一致的結論[6]。其中部分文獻結合銀行資本結構因素分析了貨幣政策對銀行風險承擔的影響，例如Delis 等[7]對歐元區(qū)商業(yè)銀行2001年至2008年年度數據進行分析后發(fā)現(xiàn)低利率的確大幅增加了商業(yè)銀行的風險承擔，同時該影響隨商業(yè)銀行資本結構和業(yè)務比例不同而存在差異。還有部分文獻提出了影響過程的關鍵因素，Maddaloni 等[8]與Ioannidou 等[9]認為較低的貨幣政策短期利率使商業(yè)銀行放松了對家庭與企業(yè)放貸的要求，促使商業(yè)銀行對信用記錄不佳、評級較差客戶發(fā)放貸款。

國內相關文獻與以上研究思路大體一致，研究多數采用了銀行層面的微觀數據，結論從不同角度證實了狹義風險承擔渠道的存在[10-11]，區(qū)別主要體現(xiàn)在代理變量的選擇以及樣本區(qū)間或受影響對象的選擇。特別的，劉生福、李成將分析視角從銀行層面拓展到了市場層面、政策層面，分別采用銀行間同業(yè)拆借利率的年度加權平均值、中央銀行公布的存款基準利率與每家銀行利息收入與貸款總額的比率，從市場層面、政策層面和銀行層面分析我國貨幣政策調控對銀行風險承擔行為的影響[12]。

事實上，貨幣政策的規(guī)則自身也會影響風險承擔行為進而影響金融周期波動，這一點雖在Borio和Zhu[1]的文章中涉及，但后續(xù)實證文獻未受到普遍關注。

目前只有少數文獻直接或者間接地關注貨幣政策反應函數影響銀行風險承擔進而影響金融周期波動的問題，例如De Nicolò等[13]。Filardo等[2]直接提出了貨幣政策反應函數渠道的概念，即公眾關于央行貨幣政策對金融周期波動的反應程度的判斷影響其風險承擔行為，進而影響金融周期波動的發(fā)展

由于該傳導機制也涉及對風險承擔行為的影響，因此也可將貨幣政策反應函數渠道視為風險承擔渠道的一種。并且貨幣政策反應函數渠道中的自變量是貨幣政策反應規(guī)則，在Filardo等的實證中以貨幣政策反應函數中的系數表示反應敏感性，區(qū)別在于傳統(tǒng)風險承擔渠道的自變量是實際貨幣政策采取的立場，在實證文獻中以短期政策利率為代理變量。。文章基于泰勒規(guī)則估計了1979—2019年美國貨幣政策對宏觀變量（通脹與失業(yè)率）與金融變量（股價、房價與信貸）波動的反應函數，然后檢驗了貨幣政策對金融狀況反應敏感性與金融周期變化的關系。

該文章區(qū)別于以往側重微觀數據層面的研究，從宏觀視角對問題進行了分析，是對現(xiàn)有研究的有益補充，但沒有就函數設定形式進行充分討論，沒有涉及數量規(guī)則下的政策反應函數。事實上，既然通過貨幣政策反應函數的形式具體化貨幣政策反應，則貨幣政策反應函數渠道中的實際自變量是貨幣政策反應函數，函數中的結構系數僅僅反映了函數的部分信息，以往研究中未被考慮的函數形式中包含的關于貨幣政策反應的信息同樣重要。貨幣政策反應函數能夠體現(xiàn)央行的貨幣政策工具對宏觀經濟和金融變量波動作出反應的規(guī)則，可以分為價格型（泰勒規(guī)則Taylor Rule）與數量型（麥克勒姆規(guī)則McCallum Rule）。盡管謝平、羅雄[14]與Zhang[15]發(fā)現(xiàn)Taylor規(guī)則能有效刻畫中國利率政策變化，中國價格型貨幣政策反應規(guī)則相對于數量型貨幣政策反應規(guī)則更有效，但也有文獻結論相反[16-18]。還有部分文獻觀點相對中立。劉喜和等的研究表明如果貨幣政策的目標是治理通貨膨脹，則數量型與價格型貨幣政策的作用效果差異不大，如果貨幣政策的目標是解決經濟增長問題，則數量型規(guī)則的效果強于價格型規(guī)則[19]。上述分歧的存在使具體函數形式的考慮具有現(xiàn)實意義。因此本文立意結合中國實際，在研究中考慮函數具體設定形式，進行貨幣政策影響金融周期波動的分析。

綜上所述，本文的研究貢獻體現(xiàn)在兩方面：一是應用拓展，本文基于Filardo等[2]提出的貨幣政策反應函數渠道分析了我國貨幣政策反應函數對金融周期的影響機制;二是理論完善，本文的模型設定更具一般性，在設定貨幣政策反應函數形式時不但考慮了價格型規(guī)則還考慮了數量型貨幣政策規(guī)則，并對比了數量型貨幣政策反應函數渠道與價格型貨幣政策反應渠道。具體文章結構安排如下：第二部分實證檢驗了中國貨幣政策反應函數;第三部分對貨幣政策通過政策反應函數渠道對金融周期波動的時變影響機制進行了實證分析;第四部分進行了模型拓展與穩(wěn)健性檢驗;最后結合實證結論給出了具體的建議。

二、貨幣政策反應函數

貨幣政策規(guī)則是貨幣政策應對宏觀經濟與金融狀況沖擊時的系統(tǒng)性與規(guī)律性反應，決定了貨幣政策反應函數的基本形式。由于當前主要貨幣政策規(guī)則包括McCallum[20]提出的數量型貨幣政策規(guī)則與Taylor[21]提出的價格型貨幣政策規(guī)則，因此下面分別基于數量型規(guī)則與價格型規(guī)則估計貨幣政策反應函數，并根據估計結果觀察貨幣政策對金融波動反應的敏感性隨時間變化的特征。目前學界沒有形成統(tǒng)一的金融周期刻畫方法，研究者根據研究目的不同一般采用金融狀況指數或者具體的金融指標作為金融周期的代理變量。本文為反映結構性特征以具體金融指標的方式刻畫金融周期，根據Borio[22]關于金融周期的理論，結合我國實際選取信貸量與資產價格為模型中金融周期的代理變量。由于股票價格波動頻率顯著高于房地產價格波動的頻率，且我國金融周期具有與房地產價格密切聯(lián)系的特征，因此在方程中以房地產價格波動表示金融周期中的資產價格波動。

（一）貨幣政策反應函數設定

邢毓靜等考察中國目前的貨幣政策情況，認為選擇以基礎貨幣為中介目標的數量型規(guī)則較為合適[23]。因此本文首先基于數量型規(guī)則建立包含金融周期變量的貨幣政策反應函數。中國人民銀行貨幣政策的目標是保持貨幣幣值的穩(wěn)定，并以此促進經濟增長，因此貨幣政策反應方程右側不僅有通貨膨脹目標，還有表示實體經濟運行狀態(tài)的產出缺口。在此基礎上為更好地應對金融的順周期性，中央銀行貨幣政策要逆風而動（lean against the wind），因此納入表示金融周期波動的核心指標信貸與房地產價格。參考吳吉林和張二華[18]的設定，建立數量型貨幣政策反應函數基準模型如下：

（二）數據說明

本文選取2006年1月至2019年12月的月度數據進行估計?；A貨幣增速以M1增速為代理指標，通脹率由CPI增長率計算得到，貨幣政策工具利率以銀行間同業(yè)拆借市場7天平均加權利率為代理指標，產出缺口由GDP計算得到。結合我國實際選取社會融資規(guī)模增量與國房景氣指數作為反映信貸量與房地產價格的指標。以上數據除GDP為季度數據外均為月度數據，為提高數據頻率、擴大樣本，采用局部二次擬合的方式將季度GDP轉換為月度數據。原始數據來源為中經網統(tǒng)計數據庫，變量含義與具體處理過程詳見表1。

（三）貨幣政策對金融變量反應敏感性

本文采用STATA16進行滾動回歸估計得到貨幣政策對信貸與房地產價格變化反應的敏感性變化，如圖1與圖2所示。圖1中左側是數量型貨幣政策工具對信貸變化反應敏感性，右側是數量型貨幣政策工具對房地產價格變化反應敏感性。圖2中左側是價格型貨幣政策對信貸變化反應敏感性，右側是價格型貨幣政策工具對房地產價格變化反應敏感性。由圖1可知基礎貨幣對信貸波動反應敏感性遠遠小于基礎貨幣對房地產價格的敏感性。具體而言，2006年至2019年數量型貨幣政策工具對信貸缺口的反應系數基本在正負0.5之間波動，而估計得到的數量型貨幣政策工具對房地產價格缺口的反應系數在正負5之間，并且兩次低于負5，這在一定程度上表明近年來央行貨幣政策對房地產價格波動的關注超過對信貸量的關注。

觀察圖2發(fā)現(xiàn)政策利率對信貸波動反應敏感性同樣遠遠小于政策利率對房地產價格的敏感性，2006年至2019年價格型貨幣政策工具對信貸缺口的反應系數基本在負3至1區(qū)間中波動，而估計得到的價格型貨幣政策工具對房地產價格缺口的反應系數基本在負300至100之間。這意味著無論是從數量型規(guī)則視角還是從價格型規(guī)則視角，貨幣政策對房地產價格波動的反應都超過對信貸規(guī)模的反應。此外，價格型貨幣政策反應系數相對于數量型貨幣政策反應系數表現(xiàn)出更明顯的逆周期性。

三、時變影響機制的實證分析

下面實證檢驗貨幣政策工具對金融波動的反應敏感性影響金融周期變化的時變機制。

（一）模型構建

（二）計量結果分析

圖3是數量型規(guī)則下貨幣政策反應函數對信貸量與房地產價格反應敏感性，簡稱信貸反應系數與房地產反應系數，對信貸量波動的影響。左側是信貸反應系數對信貸量波動的影響，右側是房地產反應系數對信貸量波動的影響。

圖4是數量型規(guī)則下貨幣政策反應函數對信貸量與房地產價格反應敏感性對房地產價格波動的影響。左側是信貸反應系數對房地產價格波動的影響，右側是房地產反應系數對房地產價格波動的影響。

由圖3、圖4可知：首先，在數量型規(guī)則下，貨幣政策對信貸波動反應的敏感性對信貸波動后期變化的影響大于對房地產價格后期變化的影響;同樣貨幣政策對房地產價格波動反應的敏感性對信貸波動后期變化的影響大于對房地產價格后期變化的影響。這表明貨幣政策對金融波動的反應影響著金融周期的后期變化，并且貨幣政策對信貸波動的影響效果明顯。其次，在數量型規(guī)則下，貨幣政策信貸與資產價格反應敏感性對資產價格變化的影響，盡管程度存在差異，但都有增大的趨勢。

圖5是價格型規(guī)則下貨幣政策反應函數中的信貸反應系數與房地產反應系數對信貸量波動的影響。左側是信貸反應系數對信貸量波動的影響，右側是房地產反應系數對信貸量波動的影響。

圖6是價格型規(guī)則下貨幣政策反應函數對信貸量與房地產價格反應系數對房地產價格波動的影響。左側是信貸反應系數對房地產價格波動的影響，右側是房地產反應系數對房地產價格波動的影響。

由圖5、圖6可知，首先，在價格型規(guī)則下貨幣政策反應函數中，信貸反應敏感性對信貸波動后期變化的影響與對房地產價格后期變化的影響不存在數量級上的差異，但房地產反應系數對信貸波動后期變化的影響與對房地產價格后期變化的影響存在數量級上的差異，房地產反應系數對信貸波動后期變化的影響較大，對房地產價格后期變化的影響較小。其次，在價格型規(guī)則下，貨幣政策對信貸波動的敏感性，相較于對資產價格波動的敏感性更加顯著地影響著金融周期的后期變化，無論是基于信貸還是資產價格的視角。

以上實證分析綜合表明：（1）一直以來無論是從數量型規(guī)則視角還是從價格型規(guī)則視角，貨幣政策工具對房地產價格波動的反應都超過對信貸規(guī)模的反應，即貨幣政策更具有資產價格敏感性。（2）無論在數量型貨幣政策規(guī)則下，還是在價格型貨幣政策規(guī)則下，無論是從信貸視角還是從資產價格視角刻畫的金融周期觀察，貨幣政策信貸敏感性對金融周期的影響都大于貨幣政策資產價格敏感性對金融周期的影響。但在價格型貨幣政策規(guī)則下，基于信貸視角觀察金融周期波動時，兩者間差異程度較小。（3）較之于價格型貨幣政策規(guī)則，貨幣政策對信貸波動反應的敏感性在數量型貨幣政策規(guī)則下對金融周期波動的影響程度更大，并在一定程度上表現(xiàn)出隨時間擴大的趨勢。

四、穩(wěn)健性檢驗

（一）滯后期設定穩(wěn)健性檢驗

由于政策滯后期難以準確度量，因此為保證基準模型估計結果的可靠性和有效性，在此調整滯后期設定對以上實證結果進行穩(wěn)健性檢驗。采用相同的樣本數據與模型設定，將第三部分模型的因變量由滯后12期即一年改為滯后6期即半年，得到估計結果如圖7與圖8所示。

其中圖7左上是數量型貨幣政策反應函數中信貸反應系數對信貸量波動的影響，右上是房地產反應系數對信貸量波動的影響;左下是數量型貨幣政策反應函數中信貸反應系數對房地產價格波動的影響，右下是房地產反應系數對房地產價格波動的影響。圖8左上是價格型貨幣政策反應函數中信貸反應系數對信貸量波動的影響，右上是房地產反應系數對信貸量波動的影響;左下是價格型貨幣政策反應函數中信貸反應系數對房地產價格波動的影響，右下是房地產反應系數對房地產價格波動的影響。由圖可知估計結果與第三部分基本一致，實證結果具有穩(wěn)健性。

（二）反應函數設定穩(wěn)健性檢驗

考慮貨幣政策實際實施過程中存在平滑調整現(xiàn)象，借鑒張屹山與張代強[26]，在反應方程中加入參數平滑調整系數ρ。

建立數量型貨幣政策反應函數基準模型與價格型貨幣政策反應函數基準模型：

其余設定與第三部分保持一致，得到實證結果如圖9與圖10。

圖9中上方兩幅圖分別是信貸反應系數與房地產反應系數對房地產價格波動的影響，下方兩幅圖分別是信貸反應系數與房地產反應系數對信貸量波動的影響。

同樣，圖10中上方兩幅圖是信貸反應系數與房地產反應系數對房地產價格波動的影響，下方兩幅圖分別是信貸反應系數與房地產反應系數對信貸量波動的影響。在考慮政策平滑的情況下，無論基于何種貨幣政策規(guī)則，貨幣政策敏感性對信貸量的影響顯著大于對房地產價格的影響，與之前實證結果具有高度一致性。區(qū)別主要體現(xiàn)在結果中極值的減少，從這個角度說，盡管是否在函數中引入平滑參數并不改變結論，但引入平滑參數可能是更適宜的函數設定。

五、結論與政策建議

貨幣政策影響信貸與資產價格等金融因素的波動，而金融因素大幅的波動會引起金融危機，造成對實體經濟的劇烈沖擊，因此學術界對貨幣政策影響金融波動的機制十分關注，并在考慮是否應該將金融因素納入貨幣政策目標。然而，無論是否將金融穩(wěn)定納入貨幣政策目標，貨幣政策通過影響銀行風險承擔行為影響金融周期波動的問題是現(xiàn)實存在的，但以往的研究視角往往局限在考慮貨幣政策實際采取的立場對金融周期波動的影響，學術界對貨幣政策通過政策反應函數影響金融周期變化的實證研究較少。其中Filardo研究了貨幣政策反應函數渠道的影響機制，并指出市場參與者通過貨幣政策對金融變量波動的反應對貨幣政策反應函數產生一定認識，該認識會影響市場參與者對未來投資預期收益率的判斷以及風險承擔行為，進而會影響金融周期的未來變化。貨幣政策反應函數渠道區(qū)別于以往實證研究中的風險承擔渠道主要體現(xiàn)在：以往研究主要分析實際實施的不同貨幣政策立場對銀行風險承擔行為的影響。當這樣的風險承擔渠道發(fā)揮主導作用時，央行更傾向于采用相機抉擇方式以應對金融過熱。但當政策反應函數渠道發(fā)揮主導作用時，央行會通過及時發(fā)布貨幣政策信號的方式加強與公眾的貨幣政策溝通，進行系統(tǒng)性逆周期操作，并通過系統(tǒng)性逆周期貨幣政策反應函數影響金融主體對未來的預期進而避免過度的風險承擔。這種通過影響公眾預期避免過度風險承擔的方式相比之下需要付出的政策成本更小。但多數實證分析中關于政策反應函數的設定僅僅考慮了泰勒規(guī)則的函數形式，而學界關于更符合我國貨幣政策實際的貨幣政策規(guī)則并未達成一致。因此本文結合中國現(xiàn)實考慮了數量型與價格型貨幣政策反應函數兩種情況，在實證檢驗中國貨幣政策反應函數渠道存在的基礎上分析中國貨幣政策反應函數對金融周期的影響，并分別調整滯后期設定與反應函數設定進行了穩(wěn)健性檢驗。本文得出以下結論與政策建議。

第一，由于無論在數量型貨幣政策規(guī)則下，還是在價格型貨幣政策規(guī)則下，無論是從信貸視角還是從資產價格視角刻畫的金融周期觀察，貨幣政策信貸敏感性對金融周期的影響都大于貨幣政策資產價格敏感性對金融周期的影響，即貨幣政策對信貸量的關注能夠有效影響金融周期波動。這表明一旦政策實施時出現(xiàn)指標沖突的復雜情況，貨幣政策優(yōu)先關注信貸量可以得到事半功倍的政策效果，該結論為完善貨幣政策決策執(zhí)行機制提供了有益的參考。

第二，較之于價格型貨幣政策規(guī)則，貨幣政策對信貸波動反應的敏感性在數量型貨幣政策規(guī)則下對金融周期波動的影響程度更大。因此相對于價格型貨幣政策反應函數渠道，我國數量型貨幣政策反應函數渠道表現(xiàn)出更強的有效性，這在一定程度上意味著政策實踐中數量型貨幣政策具有更突出的操作效果。在考慮通過采取改變實際貨幣政策立場影響經濟主體風險承擔水平外，未來可以通過進一步完善常態(tài)化、制度化的政策溝通機制，增加信息披露頻率，增加政策決策和執(zhí)行透明度，依靠政策反應函數渠道使貨幣政策更好地發(fā)揮作用。

第三，實證結果表明貨幣政策反應函數中不但反應系數會影響金融周期波動，函數形式設定的差異也會導致結果的差異，這意味著貨幣政策對金融周期的影響是多角度的，不但體現(xiàn)在貨幣政策對金融指標的反應敏感性，也體現(xiàn)在對當前貨幣政策規(guī)則的設定。

本文分別考慮了數量型貨幣規(guī)則與價格型貨幣規(guī)則兩種情況，未來的研究可以根據實際進一步考慮混合貨幣規(guī)則下貨幣政策反應函數渠道對金融周期的影響。

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Abstract： Relevant research regarding the mechanism through which monetary policy affects the risk-taking level of economic agents， will affect the financial cycle， thus the so-called risk-taking channels， is relatively mature. Distinguished from the traditional studies that focus on monetary policy stance， this paper analyzes monetary policy’s impact on financial cycle through both the quantity-based and the price-based monetary policy reaction function channel and its time-varying mechanism. The rolling regressions find that： 1） both under the quantity-based rules and the price-based rules， monetary policy’s reaction sensitiveness to credit mainly affects the fluctuation of financial cycle， while under the price-based rules， the gap of different effects brought by monetary policy’s reaction sensitiveness to credit and monetary policy’s reaction sensitiveness to credit is small; 2） compared with the situation under the price-based rules， monetary policy’s reaction sensitiveness to credit plays an more important role in influencing the evolution of the financial cycle， under the quantity-based rules， and amplifies gradually. The innovation of this paper lies on the stress on monetary policy reaction function channel which means that monetary policy influences the financial cycle through its reaction function instead of its stance， and the attempt to establish models of it.

Key words：? monetary policy reaction function; financial cycle; quantity-based monetary policy; price-based monetary policy; rolling regression; time-varying mechanism

（責任編輯 傅旭東）

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