中國貨幣政策的宏觀經濟效應
——基于不同中介目標SVAR模型的比較分析

呂光明

(北京師范大學 國民核算研究院，北京 100875)

一、引 言

近年來，貨幣政策在中國應對復雜的宏觀經濟局勢中被頻繁使用，其類型也多次轉變，先由2008年的“從緊”型轉變為2009年的“適度寬松”型，再轉變為2010年以來的“穩健”型。在這一背景下，深入分析并準確度量貨幣政策的宏觀經濟效應是擺在宏觀決策者和學術研究者面前的重要課題。

貨幣政策是中央銀行等貨幣當局通過利率和貨幣供應量等中介目標對宏觀經濟進行干預，并達到物價穩定、經濟增長等經濟目標的綜合過程。理論上，貨幣政策對宏觀經濟的影響在長期內是中性的，但在中短期內，貨幣政策會對宏觀經濟產生或多或少的影響。貨幣政策中短期效應的不確定性直接引發了學術界度量貨幣政策宏觀經濟效應的研究熱潮。在國外，自Friedman和Schwartz[1]率先定量研究發現美國貨幣供給量對產出的因果聯系后，不少學者為度量貨幣政策的宏觀經濟效應都做出了不懈的努力。早期的研究多采用貨幣供給量指標反映貨幣政策變動進行研究分析，然而在實踐中，貨幣總量的變化會受到非政策因素的影響，其變動不僅反映貨幣供給變動，而且反映貨幣需求變動，用貨幣存量變動度量貨幣政策變動就顯得不合適宜，金融創新、金融自由化及其它因素導致貨幣流通速度的緩慢變化，也對這種度量造成較大的障礙[2]。

后續研究開始努力尋找一些替代度量指標。這些研究從方法上大致可以分為兩大類。一是敘事法(Narrative Approach)[3]。這種方法借助附加信息，尤其是決策者本身意圖的表述，嘗試把貨幣需求沖擊從貨幣供給中分離出來。然而，除了再現性和主觀性等固有缺點外，該方法還不能清晰區分政策變動的內生因素和外生因素，更不能詳盡給出每一事件的嚴厲程度和持續時間信息。二是依據中央銀行操作信息或貨幣政策傳導渠道信息，采用VAR估計技術開發出基于不同數據的政策指標。在操作信息研究方面，Thornton、Christiano和 Martin、Strongin以及 avu o lu[4]－[7]根據中央銀行政策操作特點采用存款準備金總量或比率、非借入準備金和政府債券存量等指標。在貨幣政策傳導渠道信息研究方面，Bernanke 和 Alan[8]、Bernanke 和 Mihov[2]以及 Boivin 和 Giannoni[9]為反映利率渠道或操作而采用短期利率或名義市場利率指標;Ramey、Ahmad以及Endut等[10]－[12]為反映信貸渠道而采用銀行信貸金額指標;Dabla－Norris和Floerkemeier[13]為反映匯率渠道而采用匯率指標。對于到底哪一類方法的貨幣政策效應度量結果更準確，現有文獻的研究尚無一致看法。但由于受金融改革和金融創新等因素的影響，單一指標度量不一定適用不同國家的不同時期，這使得多指標度量研究成為最近研究的首要選擇。

在國內，受貨幣政策操作實踐和官方數據公布較晚等因素的影響，貨幣政策宏觀經濟效應的研究起步較晚。大多數研究者如謝平、孫明華、劉霖和靳云江以及冀志斌和周先平[14]－[17]，多采用貨幣供應量指標進行研究。近些年來，一些研究者如盛松成和吳培新、張雪蘭和楊丹以及李占風等[18]－[20]，開始嘗試采用銀行信貸指標、存款準備金率和利率指標進行研究。

中國經濟體制尤其是金融體制還處于不斷的變革過程中，特定的貨幣操作具有典型的階段性特征，貨幣政策傳導渠道的類型和作用發揮還會受變革的影響，采用單一貨幣政策指標難以反映一個相對較長時期內貨幣政策對宏觀經濟的效應。因此，本文擬選擇多個貨幣政策中介目標指標來分析和比較貨幣政策的宏觀經濟效應，以揭示其中可能存在的規律及形成原因。

二、度量中國貨幣政策宏觀經濟效應的SVAR模型構建

度量貨幣政策操作行為定量效應的方法模型比較多，常見的有基于一國或多國的大規模宏觀計量模型(Macro－Econometric Models，簡稱MEM)法，結構向量自回歸模型(Structural Vector Auto－Regressions，簡稱SVAR)法，基于一些宏觀理論框架的小規模經典模型(Small Stylised Models，簡稱SSM)①具體方法介紹與比較參見Britton和Whitley(1997)的相關文獻。法。其中SVAR模型法既不像SSM法那樣需要設定宏觀經濟的完備模型，也不像MEM法那樣需要較多的約束條件。它只需要少數幾個變量，施加相對較少的約束就能識別出政策沖擊，因而在實證研究中得到較為廣泛的應用。

(一)SVAR模型法說明

SVAR模型是通過一組考察變量的滯后結構來解釋變量之間的關系。關于貨幣政策操作中的SVAR模型系統由兩類變量組成:一是表示政策目標的宏觀經濟變量(Zt)，通常為產出和價格;二是表示中介目標的貨幣政策變量(Rt)。由n個Zt和Rt變量組成的SVAR模型可表示如下:

其中，B為經過正規化處理的主對角線元素為1的n×n維矩陣，εt為n×1維獨立同分布的結構式沖擊列向量，其協方差矩陣D為正的對角系數矩陣，即有E(εtε't)=D。

假設矩陣B可逆，式(1)的簡化形式可改寫如下:

其中，C=B－1Γ0;Φi=B－1Γi，i=1，…，p;ut=B－1εt，E(utu't)=Ω=B－1DB－1。

在通過估計式(2)得到簡化式沖擊ut的基礎上，可以得到系統的無窮階的VMA形式:

其中，ut=B－1εt，Ψ(L)=I+Ψ1L+Ψ2L2+… =(I－Φ1L－…－ΦpLp)－1。進一步地，可以得到結構式沖擊εt的MA形式:

其中，θ(L)=Ψ(L)B－1=B－1+Ψ1B－1L+Ψ2B－1L2+…。

(二)數據說明

1.研究區間說明

1978年后的相當長一段時間里，中國貨幣政策操作一直處于經驗探索實踐階段。此后，一系列旨在完善貨幣政策傳導機制的政策才逐步出臺。1995年3月，全國人大以國家立法《中華人民共和國中國人民銀行法》的形式確立了中國人民銀行作為中央銀行的地位。1997年4月，國務院頒布《中國人民銀行貨幣政策委員會條例》，明確貨幣政策委員會的職責，為貨幣政策傳導機制的進一步完善奠定了基礎。1997年底，中國人民銀行發布《關于改進國有商業銀行貸款規模管理的通知》，宣布從1998年1月1日起，在逐步推行資產負債比例管理和風險管理的基礎上，實行“計劃指導，自求平衡，比例管理，間接調控”的信貸資金管理體制。至此，中國基本建立了以穩定幣值為最終目標，以貨幣供應量為中介目標，綜合運用包括存款準備金、再貼現、公開市場操作、再貸款和央行票據等多種貨幣政策工具調控基礎貨幣的間接調控體系。同時，為擴大樣本容量，提供估計的自由度，精確估計沖擊的持續時間，本文采用相對高頻的季度數據。因此，本文的樣本區間選擇為1999年第1季度—2011年第2季度。

2.模型變量的指標選擇

在宏觀經濟變量(Zt)方面，2003年修正后的《中華人民共和國中國人民銀行法》規定:貨幣政策目標是保持貨幣幣值穩定，并以此促進經濟增長。其中，穩定幣值包括穩定物價和匯率兩方面。近年來，為消除由外匯儲備增多所造成的貨幣供給量增加及其影響，同時穩定國內物價和匯率，中國人民銀行頻繁通過貨幣政策進行干預和調節，外匯占款已成為基礎貨幣供應的主渠道，基礎貨幣投放常因外匯干預或所謂的“倒逼機制”等原因而難以控制，且貨幣乘數不穩定[21]，因而有必要把外匯儲備作為宏觀經濟變量。因此，這里選取季度國內生產總值(GDP)、外匯儲備累計額(FER)和居民消費價格指數(CPI)作為表示貨幣政策目標的宏觀經濟變量集Zt。

在貨幣政策中介目標變量(Rt)方面，選擇什么樣的指標作為貨幣政策中介目標從而反映其傳導機制是長期以來學術界爭論的焦點。貨幣政策傳導從中央銀行的公開市場操作開始，這些操作首先通過影響準備金市場或貨幣的供給或需求，進而通過不同的傳導渠道影響宏觀經濟。大多數研究者如Mishkin、Kuttner和Mosser以及Ireland[22]－[24]，主要從利率、資產價格以及信貸三大渠道分析貨幣政策的傳導機制。在中國，雖然M2是目前官方確定的貨幣政策中介目標，但隨著金融創新和金融電子化等的發展，中國人民銀行將越來越難控制貨幣供給，學術界已經開始在利率、貨幣和信貸三類指標領域內探討貨幣政策的相關問題。陳飛等[25]認為，貨幣供給量對經濟增長的作用比較顯著，但時滯較長;貸款沖擊的作用見效最快，但作用的時間較短;利率沖擊的作用介于兩者之間。盛松成和吳培新[26]指出，中國的貨幣政策中介目標實際上有兩個:信貸規模和M2，前者主要針對實體經濟，后者主要針對金融市場。本文把利率、貨幣供應量和信貸分別納入到模型中。

對于利率指標，貨幣政策理論上是通過作用于基準利率，進而影響經濟中的其他短期、長期利率，最終對私人部門支出產生影響，因而基準利率無疑應該進入模型。中國在確定法定利率結構時，首先確定1年期存款利率，然后推定活期和其他更長期限的定期存貸款利率。從這個意義上講，1年期存款利率發揮了基準利率的作用。但中國利率渠道功能的發揮主要依靠貸款而非存款，且微觀經濟主體融資需求主要靠銀行貸款來滿足，因此應選擇1年期貸款利率(IR)。同時，考慮到中國的1年期貸款利率仍然是管制利率，可選擇最為市場化的貨幣市場利率——銀行間7天同業加權平均利率(IB07D)作為新的、補充的中介目標。對于貨幣供應量指標，由于廣義貨幣供應量(M2)在一定程度上反映了中央銀行的貨幣政策取向，因而將其納入。對于信貸指標，本文選擇人民幣貸款余額(LOAN)。雖然1997年后中央銀行放松了貸款總量的控制，但由于其他貨幣政策工具市場化不高，信貸渠道在很大程度上發揮著巨大作用。

由于中國的可供選擇季度數據長度有限，選擇過多考察變量進行SVAR模型會導致估計結果不夠穩定，政策效應沖擊的識別相對困難。本文在保證3個宏觀經濟變量Zt進入模型的前提下，把Rt中的廣義貨幣供應量(M2)、人民幣貸款余額(LOAN)、1年期貸款利率(IR)和銀行間7天同業加權平均利率(IB07D)4個變量依次納入。這在保證SVAR模型估計精度的同時，可以對比不同貨幣政策中介目標的具體效果。

3.數據來源與處理檢驗說明

本文中1年期貸款利率指標(IR)是根據中國人民銀行相關數據計算得到，①如果該季度內有利率變動，則以日數為基礎計算季度加權利率。其他指標的數據來源于中經網數據庫。其中，居民消費價格指數(CPI)采用月度同比數據的幾何平均值測算得到，外匯儲備累計額(FER)采用平均匯算轉化為人民幣計價單位。CPI和兩個利率指標采用定基形式，而其他所有指標都用季度GDP縮減指數調整，轉換為2000年第1季度為基期的可比價。②中國國家統計局并不直接公布季度GDP減縮指數數據，但該序列數據可以通過類似呂光明(2009)的程序推算得到。由于所有指標序列存在明顯的季節性特征，以X－12方法對季度數據進行季節調整，然后取對數，以熨平長期趨勢，消減可能存在的異方差。

一般地，進入SVAR模型中的指標形式要求是平穩序列。③對于進入SVAR模型中的變量序列是否平穩，學術界存在爭議。Sims等建議即使變量存在單位根的情況下也不用差分。但大多數觀點認為，SVAR模型中變量應當模擬真實的數據生成過程，尤其是估計一個結構模型。如果是非平穩變量進入模型，模型本身不是穩定的。為此，還需要進行單位根檢驗。采用ADF方法檢驗后發現，所有指標序列皆為1階單整(I(1))。因此，對于I(1)序列，進入SVAR模型的是季節差分后的平穩形式。

(三)SVAR模型識別約束的施加

SVAR模型構建的關鍵在于估計得到簡化式沖擊ut，最為常見的方法是基于Cholesky分解對矩陣B建立下三角矩陣的遞歸同期約束。④國外研究中較為常見的方法還有:一是根據貨幣政策操作的制度特征通過矩陣B對部分考察變量施加同期約束(Bernanke和Mihov，1998);二是施加一些先驗的長期理論約束(Blanchard和Quah，1989;Shapiro和Watson，1988)。具體是通過考察變量的排序實現，即不受其他考察變量沖擊同期影響的外生性較強的變量排在前面，預期會受到其他考察變量沖擊同期影響的變量應該排在后面。

為了增加排序的科學性，這里采用Granger因果關系檢驗加以確定。對于SVAR模型的變量，使用Eviews6.0軟件進行組Granger因果關系檢驗。根據檢驗結果，季度GDP的外生性最強，其次是CPI、貨幣政策中介目標變量和外匯儲備累計額。因此，SVAR模型中Cholesky分解順序依次是GDP、CPI、R和FER。這也意味著貨幣政策制定者在制定政策時已經得到較多的非政策宏觀經濟變量的同期信息，比較符合中國的現實情況。

三、基于不同中介目標SVAR模型的中國貨幣政策效應度量分析

SVAR模型方法的分析目的是研究系統中結構式沖擊εt對所有變量的影響。這里將考察的沖擊作用期限設為10季度，設置脈沖為殘差的1個單位的沖擊，采用Monte Carlo隨機模擬方法⑤標準殘差的求解方法有三種:一是基于漸進理論的δ方法;二是基于再抽樣的自助法;三是基于再抽樣的Monte隨機模擬法。Canova指出，第一種方法具有較差的小樣本特性，第二種方法需要同方差假定，第三種方法幾乎沒有什么分布假定要求，因而適用性更強。來計算貨幣中介目標沖擊對產出波動和價格波動的脈沖響應函數及方差變化的相對貢獻度。

(一)不同貨幣政策沖擊對GDP波動的動態影響機制

GDP對不同貨幣政策沖擊的脈沖響應函數如圖1所示。由圖1可以看出:(1)M2和LOAN等數量型貨幣政策沖擊對GDP沖擊開始為正，之后快速增加，并在第3季度達到正的最大值，分別為0.29個百分點和0.27個百分點，再后這種正向影響逐漸降低，在第7季度左右開始轉化為負。(2)IR和IB07D等價格型貨幣政策沖擊開始較小，之后緩慢增大，并在第5季度達到負的極大值，分別為0.16個百分點和0.18個百分點，再后逐漸降低，在第9季度左右開始轉化為正。

圖1 GDP對不同貨幣政策沖擊的脈沖響應函數

(二)不同貨幣政策沖擊對CPI波動的動態影響機制

CPI對不同貨幣政策沖擊的脈沖響應函數如圖2所示。由圖2可以看出:(1)M2和LOAN等數量型貨幣政策沖擊對CPI沖擊開始為正，之后快速增加，并在第6季度分別達到最大值0.47個百分點和0.44個百分點，之后這種正向影響緩慢減少，在第10季度左右趨近于0。(2)IR在前3個季度會對CPI有一定程度的正向影響，之后這種影響轉變為負值，并在第7季度達到最大值0.47個百分點;而IR在前4季度會對CPI有一定程度的正向影響，之后這種影響轉變為負值，并在第9季度達到最大值0.18分點。兩種利率的作用方向與理論預期不完全一致，其作用效果差異較大。這可能與利率市場存在管制且工具操作運用較少有關。盡管近年來中國的貨幣市場發展很快，中央銀行已經能夠有效地控制貨幣市場利率，但存貸款利率仍然是一種管制利率，沒有完全實現市場化，運用次數較少，與貨幣市場利率之間沒有良好的互動關系。

圖2 CPI對不同貨幣政策沖擊的脈沖響應函數

(三)不同貨幣政策沖擊對GDP波動和CPI波動的方差貢獻

從貨幣政策沖擊對GDP波動和CPI波動的方差分解結果(如表1所示)看，M2、LOAN、IR和IB07D四種沖擊對中長期GDP波動的方差貢獻分別約為9%、7%、2%和4%，而其對中長期CPI波動的方差貢獻分別約為13%、12%、10%和2%。比較而言，對于力度相等的貨幣政策來說，數量型貨幣政策沖擊對產出波動的影響要小于對價格波動的影響，而不同價格型貨幣政策沖擊對產出波動的影響和價格波動的影響則表現不一。IB07D沖擊對產出波動的影響要大，而IR沖擊對價格波動的影響極為激烈，后者可能與貨幣政策更多通過要素價格向其他商品價格傳導有關。總的來說，大多數貨幣政策沖擊對物價波動的影響要稍大于對產出波動的影響。

表1 不同貨幣政策沖擊對GDP波動和CPI波動方差貢獻比較 單位:%

四、結論及啟示

本文首先采集中國1999—2011年季度數據，構建由GDP、外匯儲備累計額、消費者物價指數和貨幣政策(包括廣義貨幣供應量、人民幣貸款余額、1年期貸款利率和銀行間7天同業加權平均利率)組成的四變量SVAR模型族，然后在Granger因果關系檢驗的基礎上通過Cholesky分解施加約束，測算出不同貨幣政策沖擊對產出波動和價格波動的具體效應。得到的結論及相關啟示如下:

第一，貨幣政策沖擊在中短期內對產出波動具有最多不超過11%的影響，且不同的中介目標的效應有所差異，數量型的貨幣政策中介目標工具沖擊對產出波動的功效要強于價格型貨幣政策中介目標沖擊。在當前中國，金融市場機制不健全，利率尚未完全市場化，利率作為資金價格和消費者的時間偏好尚未對投資和消費產生主導型的引導作用，而金融結構仍然比較單一，銀行信貸仍然是企業融資的主要渠道，貨幣供應量和信貸余額等數量型指標作為貨幣政策中介目標是比較有效的。瓦什[27]指出，在利率工具受到管制的國家，貨幣政策的信用渠道更為適用。Stiglitz和Greenwald[28]也認為，貨幣政策不僅會影響信貸需求，而且還會通過信貸供給影響經濟活動。尤其是存在信貸配給時，貨幣政策對信貸供給的影響就相當重要。

第二，除銀行間同業拆借利率沖擊外，其他貨幣政策沖擊對物價波動的影響要大于其對產出波動的影響，且解釋程度都在12%左右。因此，在一定程度上可以說，貨幣政策既是價格波動的根源，也是應對通貨膨脹的有效手段。具體而言，對于力度相等的貨幣政策來說，數量型貨幣政策沖擊對價格波動的影響要大于對產出波動的影響，而不同價格型貨幣政策沖擊對產出波動的影響和對價格波動的影響則表現不一致，銀行間7天同業拆借加權利率沖擊對產出波動的影響要大，1年期貸款利率沖擊對價格波動的影響極為激烈。這可能與包括利率、部分基礎能源和其他生產要素價格的市場化程度不高，貨幣政策的資產價格渠道作用發揮存在部分扭曲有關。Meltzer[29]曾指出，無論一個國家是否有發達的金融市場，他所倡導的資產價格渠道都將發揮作用。

第三，有暢通的貨幣政策傳導渠道和良好的傳導機制，貨幣政策中介目標的作用才能有效地發揮。隨著金融創新、金融電子化等的進一步發展，M2的作用效果度量難度也在增加，其可控性越來越差;同時，隨著非國有經濟比重的上升和外匯儲備的增加，信貸渠道的作用在下降，調節國內信貸的有效性逐漸喪失，這需要未來中國貨幣政策中介目標向利率轉移，利率市場化改革勢在必行。在未來，必須加快金融體系的改革與建設進程，盡快促進貨幣政策市場利率傳導渠道的形成和傳導機制的完善。必須加快價格體系的市場化改革，促進資產價格渠道傳導作用的更有效發揮。

[1]Friedman，M.，Schwartz，A.A Monetary History of the United States[M].Princeton University Press，1960.

[2]Bernanke，B.，Mihov，I.Measuring Monetary Policy[J].Quarterly Journal of Economics，1978，113(3):869 －902.

[3]Romer，C.，David，R.Does Monetary Policy Matter?A New Test in the Spirit of Friedman and Schwartz，in Olivier Blanchard and Stanley Fischer[R].NBER Macroeconomics Annual，1989.

[4]Thornton，D.The Effect of Monetary Policy on Short－ Term Interest Rates[R].Federal Reserve Bank of St.Louis，Review，1988.

[5]Christiano，L.，Martin，E.Identification and the Liquidity Effect of a Monetary Policy Shock[A].Cukierman，A.，Hercowitz，Z.，Leiderman，L.Political Economy，Growth，and Business Cycles[C].Cambridge:MIT Press，1992.

[6]Strongin，S.The Identification of Monetary Policy Disturbances:Explaining the Liquidity Puzzle[J].Journal of Monetary Economics，1995，(3):463 －497.

[7]avu o lu，A.T.Credit Transmission Mechanism in Turkey:An Empirical Investigation[R].ERC Working Papers in Economics，2002.

[8]Bernanke，B.，Alan，B.The Federal Funds Rate and the Channels of Monetary Transmission[J].American Economic Review，1992，82(4):901－921.

[9]Boivin，J.，Giannoni，M.Has Monetary Policy Become More Effective?[J].Review of Economics and Statistics，2006，88(3):445－462.

[10]Ramey，V.A.How Important Is the Credit Channel in the Transmission of Monetary Policy?[R].NBER Working Paper，1993.1－42.

[11]Ahmad，S.Monetary Transmission Mechanism in Fiji and PNG [J].International Research Journal of Finance and Economics，2008，(15).

[12]Endut，N.，Morley，J.，Tien，P. － L.The Changing Transmission Mechanism of U.S.Monetary Policy[R].Working Paper，2009.

[13]Dabla － Norris，E.，Floerkemeier，H.Transmission Mechanisms of Monetary Policy in Armenia:Evidence from VAR Analysis[R].IMF Working Paper，2006.

[14]謝平.中國貨幣政策分析:1998—2002[J].金融研究，2004，(8).

[15]孫明華.我國貨幣政策傳導機制的實證分析[J].財經研究，2004，(3).

[16]劉霖，靳云江.貨幣供應、通貨膨脹與中國經濟增長:基于協整的實證分析[J].統計研究，2005，(3).

[17]冀志斌，周先平.中國的貨幣政策有效嗎?[J].中南財經政法大學學報，2008，(5).

[18]盛松成，吳培新.中國貨幣政策的二元傳導機制[J].經濟研究，2008，(10).

[19]張雪蘭，楊丹.我國貨幣政策的有效性問題:基于1996—2009年季度數據的分析[J].財貿經濟，2010，(6).

[20]李占風，涂占新，陳妤.金融危機背景下我國貨幣政策效應的實證分析[J].經濟學動態，2010，(9).

[21]伍戈.中國貨幣供給的結構分析:1999—2009年[J].財貿經濟，2010，(11).

[22]Mishkin，F.S.Symposium on the Monetary Transmission Mechanism[J].Journal of Economic Perspective，1995，(9).

[23]Kuttner，K.N.，Mosser，P.C.The Monetary Transmission Mechanism:Some Answers and Further Questions[J].FRBNY Economic Policy Review，2002，(5):15－26.

[24]Ireland，P.The Monetary Transmission Mechanism[R].Federal Reserve Bank of Boston，Working Papers，2005.6.

[25]陳飛，趙昕東，高鐵梅.我國貨幣政策工具變量效應的實證分析[J].金融研究，2002，(10).

[26]盛松成，吳培新.中國貨幣政策的二元傳導機制[J].經濟研究，2008，(10).

[27]卡爾·E·瓦什.貨幣理論與政策(中譯本)[M].北京:中國人民大學出版社，2001.

[28]Stiglitz，J.E.，Greenwald，B.Toward a New Paradigm in Monetary Economica[M].Cambridge:Cambridge University Press，2003.

[29]Meltzer，A.H.Monetary，Credit and(Other)Transmission Processes:A Monetarist Perspective [J].Journal of Economic Perspectives，1995，(9):49－72.