我國的通貨膨脹與名義利率粘性：長期與短期費雪效應

楊利雄，李慶男

(1.蘭州大學管理學院， 甘肅 蘭州 730000；2.臺灣中山大學經濟研究所，臺灣 高雄 80611)

1 引言

利率作為資金市場借貸的價格，是一個重要的經濟杠桿，利率不僅影響微觀個體的消費、儲蓄和投資決策，而且影響宏觀經濟政策的制定，利率干預是傳統凱恩斯主義熨平經濟周期并促進經濟增長的最主要的貨幣政策主張之一[1]。Fisher[2]提出費雪效應闡述了名義利率和通貨膨脹之間的關系，即在一個信息充分且具有完美預見(Perfect foresight)的市場，名義利率和通貨膨脹預期之間的變動存在一一對應關系。因此，費雪效應成立時實際利率與通脹無關，這使得政府不能通過貨幣政策來影響實際利率進而干預實體經濟，即貨幣是中性的，故而，費雪效應成立時貨幣政策是無效的。

在新凱恩斯主義經濟理論框架下，貨幣政策的有效性依賴于貨幣非中性，而貨幣非中性的主要來源是名義價格粘性[3]。因此，隨著我國的貨幣政策框架逐漸從數量型向價格型轉變[4]，檢驗費雪效應在我國是否成立以及名義利率的動態調整是否存在粘性，不僅有助于理解通脹與利率之間的傳導關系，對貨幣政策的操作也具有重要的現實意義。

隨著協整理論的提出，通過檢驗名義利率與通貨膨脹之間的協整關系，進而檢驗費雪效應成為近幾十年中的一個研究熱點。學者對該問題進行了大量的研究，有些研究支持費雪效應，同時也有些文獻不支持費雪效應[5-6]。Rose[7]使用Engle-Granger兩步法研究了美國的年度數據，發現即使在10%的顯著性水平下，依然沒有費雪效應成立的證據；Wallace和Warner[8]基于美國的季度數據和Johansen檢驗，發現費雪效應成立。其后，Million[9]使用門限自回歸模型也發現美國存在費雪效應。近年來，部分學者對我國的費雪效應的存在性也進行了有益的探索。然后，研究結論也不一致。劉金全等[10]運用分數協整方法研究表明我國不存在費雪效應；劉康兵等[11]使用Engle-Granger兩步法研究的結果表明我國存在費雪效應。同時隨著非線性模型的提出和發展，近期文獻使用非線性協整模型檢驗了我國費雪效應的存在性。如王少平和陳文靜[12]使用非參數單位根檢驗和非參數協整檢驗的研究支持費雪效應；封福育[13]、陳海燕和李松臣[14]等使用門限模型研究了我國的月度數據，其結果也支持費雪效應。

然而，現有的國際文獻和國內文獻中，考察費雪效應時通常假設實際利率是穩定不變的常數，而實際利率取決于生產率、人們的時間偏好等因素[8]，因此實際利率不變的假設很難成立。進一步地，根據Perron[15]，在ADF單位根檢驗中，常數項的結構突變或時變性會造成單位根檢驗的低功效問題，因而忽略實際利率的時變性，可能造成嚴重的協整檢驗功效損失，使得我們無法發現存在的費雪效應；同時，根據Yang Lixiong等[16]的研究，忽略單位根檢驗中常數項的結構突變還可能造成虛假拒絕問題，因而忽略實際利率的時變性，還可能造成嚴重的協整檢驗水平扭曲，使得我們錯誤地拒絕不存在協整關系的原假設。因此，基于實際利率不變的假設研究費雪效應是不合適的。其次，使用門限模型研究名義利率與通貨膨脹的關系時，封福育[13]、陳海燕和李松臣[14]等使用通貨膨脹作為門限變量，門限模型要求門限變量是平穩的，否則參數估計的一致性無法保證，而通貨膨脹常常是非平穩的。再次，現有研究在考察費雪效應時，主要著重于考察名義利率和通貨膨脹的長期均衡關系，并未考慮名義利率的短期調整特征以及調整的不對稱性，然而，名義利率的短期調整特征可能有助于識別名義利率是否存在粘性，從而判斷貨幣政策的有效性以及合理性，因而具有重要意義。

文獻中研究費雪效應的常用方法是協整模型，但傳統的協整模型參數為常數。經濟理論提供了充足的理由支持實際利率的時變性，但實踐中刻畫真實利率的時變性依然是一個重大挑戰[17]，因此建立適當的模型刻畫和檢驗實際利率的時變性具有重要意義。在協整框架下，Gregory和Hansen[18]假設常數項存在跳躍，并且通過加入虛擬變量捕捉該跳躍擴展了Engle-Granger協整檢驗。該方法具有重要的應用價值，但如果存在多次跳躍，則需要加入多個虛擬變量，且實際利率的時變結構是未知的，而跳躍點的位置和跳躍點的個數常常難以準確估計。傅里葉變換能以任意的精度近似經濟變量中的常見時變特征[19]。單一頻率的傅里葉近似就能很好地近似常見的時變特征(包括跳躍型的結構突變)，而幾個頻率的累加通常能得到更精確的近似(參見圖1)。因此，本文首先使用傅里葉變換捕捉實際利率的時變性特征， 擴展Gregory和Hansen[18]的常數項存在跳躍的協整模型，并給出模型的設定檢驗方法，用以研究我國的費雪效應。其次，建立門限模型考察名義利率向均衡的動態調整特征以及名義利率是否具有粘性，這對理解費雪效應和制定貨幣政策具有重要意義。由于存在菜單成本，名義利率可能具有粘性，同時，信息不對稱、銀行市場競爭的不完全等因素的影響都有可能影響利率的動態調整特征。在一篇經典的文獻中，Stiglitz和Weiss[20]指出：由于道德風險和逆向選擇，銀行會傾向于設定低于市場均衡的貸款利率，即著名的“信貸配給(Credit rationing)”假說。而De Bondt等[21]則認為即使存在道德風險和逆向選擇，如果銀行市場競爭充分，“信貸配給”也可能不會發生。因此，為考察我國名義利率是否存在粘性及其向均衡的短期動態調整特征，本文將建立門限誤差修正模型用以描述短期的費雪效應特征。

本文選取1991年1月至2017年12月的月度數據為研究對象。參照王少平和陳文靜[12]、封福育[13]等文獻，名義利率選取一年期貸款利率，通貨膨脹率選用全國消費者價格指數的變化率。研究發現：在樣本期，使用傳統的Engle-Granger兩步法，即使在10%的顯著性水平下依然不支持費雪效應；為排除可能的檢驗功效損失和虛假拒絕問題，建立統計量檢驗實際利率的時變性，發現強烈的證據拒絕實際利率為常數的假設；在考慮實際利率時變性特征的基礎上，在1%的顯著性水平下支持名義利率和通貨膨脹之間存在協整關系，即我國存在費雪效應；進一步地，建立門限誤差修正模型考察短期的費雪效應特征，研究發現了雙重門限效應，當名義利率低于均衡值和處于中間機制時，名義利率存在“粘性”，而當名義利率對均衡值出現較高的偏離時，則會出現顯著而快速的調整，本文嘗試從菜單成本、市場競爭格局和信貸配給等視角為上述現象提供了可能的解釋，并探討了相關的貨幣政策含義。

與已有文獻相比，本文的貢獻主要體現在兩個方面：第一，在研究方法方面，使用傅里葉變換處理時變參數，擴展了Gregory和Hansen[18]的方法，并給出了檢驗參數時變性和選擇傅里葉函數的累加頻率的方法，豐富了協整框架下的實證研究方法；第二，在實證問題方面，使用傅里葉變換近似實際利率，并檢驗了實際利率的時變性，同時提供了我國存在“弱費雪效應”和名義利率“粘性”的證據，為當下數量型貨幣政策和價格型貨幣政策的使用提供了研究支撐。

2 模型與方法

費雪效應揭示了名義利率和預期通貨膨脹之間的關系。根據費雪效應，當預期通貨膨脹率上升時，名義利率也會上升。費雪效應可表示為：

(1)

it=β0+β1πt+zt

(2)

因此，對費雪效應的檢驗就轉化為對模型(2)的估計和檢驗。若H0:β1=1成立，表明存在完全的費雪效應，即貨幣是中性的，從而貨幣政策是無效的；若H0:0<β1<1成立，表明存在弱費雪效應，則貨幣非中性，因而貨幣政策是有效的。

然而，現有研究通常假設實際利率是常數，如王少平和陳文靜[12]、封育福[13]、陳海燕和李松臣[14]等，給定實際利率依賴于經濟周期、生產率、時間偏好等[4]，并沒有充足的理由認為真實利率是恒定不變的。當模型(2)中β0存在時變性特征或結構突變時，Engle-Granger協整檢驗第二步所依賴的ADF單位根檢驗存在低檢驗功效問題[15]或虛假拒絕問題[16]，從而使得協整關系無法被識別出來或在不存在協整的情況下錯誤地得到存在長期均衡的結論。Gregory和Hansen[18]提出的協整框架下，模型參數可以允許時變特征：

it=α1+(α2-α1)DUt+βπt+zt

(3)

圖1 常見時變特征的傅里葉近似注： (a)為跳躍型結構突變(abrupt break);(b)由平滑轉移函數(smooth transition function)生成； (c)和(d)為平滑轉移函數生成的含多個突變點的序列。

因此，考慮使用傅里葉變換近似實際利率的時變特征：

it=α(t)+βπt+zt

(4)

(5)

其中，k為頻率參數。在實證應用中，Yang等[16]建議考慮選擇k≤5的單一頻率，而Becker等[19]在對通脹和貨幣需求建模時， 指出：多個頻率的累加可以更好地近似時變特征。如圖1所示，少數幾個頻率的累加就能非常精確地近似常見時變特征。因此，為了確定實際利率是否存在時變性特征、是否應該使用多個頻率，以及頻率累加個數n，本文將建立如下設定檢驗，記α(t)為恒定常數時模型(4)的殘差平方和為SSR0，α(t)含單一頻率傅里葉函數時模型(4)的殘差平方和為SSR1(k)，α(t)含兩個頻率累加的傅里葉函數時模型(4)的殘差平方和為SSR2，以此類推，SSR3為α(t)含三個頻率累加的傅里葉函數時模型(4)的殘差平方和。然后考慮如下檢驗統計量：

(6)

如果統計量supF0超過臨界值，則拒絕α(t)為常數時的模型，而考慮α(t)具有時變特征的模型。進一步地，為了選擇傅里葉函數的累加頻率n，考慮：

(7)

如果統計量F1超過臨界值，則拒絕α(t)含單一頻率傅里葉函數時的模型，進而考慮兩個及兩個以上的頻率累加。使用類似于(7)的檢驗統計量，選擇最優的頻率累加n*。上述檢驗的實現使用Bootstrap方法，相關計算均使用GAUSS 10.0軟件編程實現。

同時，在線性模型框架下，學者們無法解釋不同通脹水平下名義利率與通脹之間所呈現的不同關系[13]，因而很多文獻認為通脹與名義利率關系的分析需要考慮機制轉移特征[13-14]。另一方面，長期利率取決于真實經濟因素，Fisher[2]指出：費雪效應在長期成立。而短期利率則很可能受到短期貨幣政策因素的影響，出現對均衡的偏離。因此，考慮建立門限誤差修正模型，區別長期的費雪效應和短期的費雪效應特征：

(8)

其中，zt為均衡誤差，滯后階數m,n使用AIC信息準則確定。

(9)

3 實證分析

3.1 數據來源和指標選擇

本文名義利率選取一年期貸款利率的月度數據，通貨膨脹選擇月消費者價格指數(CPI)的變化率，樣本區間選取1991年1月至2017年12月，數據來源于國泰安數據庫。

3.2 單位根檢驗和協整檢驗

在樣本區間內，表1是對名義利率和通貨膨脹率序列進行單位根檢驗的結果。單位根檢驗表明：對名義利率和通貨膨脹率，存在單位根的原假設不能被拒絕，而在對名義利率和通貨膨脹率的差分進行單位根檢驗時，在1%的顯著性水平下原假設被拒絕。因此，名義利率和通貨膨脹率是一階差分平穩的。

表1 單位根檢驗

注：***表示在1%的顯著性水平下顯著。

基于標準的Engle-Granger兩步法，檢驗名義利率和通貨膨脹率之間是否存在長期均衡關系。研究發現：即使在10%的顯著性水平下，依然無法拒絕不存在協整關系的原假設。因此，基于模型(4)和(5)，在考慮實際利率時變特征的基礎上檢驗協整關系。首先，基于(6)式的統計量考察是否存在時變特征，計算得到：supF0=2044.44(p值=0.000)，然后使用(7)式選擇最優累加頻率數，得到最優頻率n*=4。在此基礎上，估計模型(4)和(5)，發現除sin(2π3t/T)外，其他傅里葉項都在1%的顯著性水平下顯著(見表2)，然后檢驗殘差序列的平穩性，發現1%的顯著性水平下拒絕不存在協整的原假設，因此，名義利率和通貨膨脹率之間存在長期均衡關系，但實際利率是時變的(圖2)，而實際利率的時變特征影響了標準Engle-Granger協整檢驗的檢驗功效，使得標準的E-G兩步法無法捕捉到長期費雪效應。然而，在協整關系中引入實際利率時變性特征后的模型(4)和(5)，則表明存在長期的弱費雪效應。與發達國家相比，如美國的費雪效應值在0.821-1.095之間，加拿大的費雪效應值在0.796～0.895之間[12]，我國費雪系數明顯較小，這表明貨幣非中性假設在我國更加適合，進而我國可能有更大的貨幣政策操作空間。

從圖2發現：真實利率的變化并不總是引起名義利率的變化，即名義利率可能存在粘性。名義價格粘性是貨幣政策有效的重要基礎。因此，下文分析名義利率的短期調整特征，考察我國名義利率是否存在粘性，以及名義利率的短期動態調整特征。

3.3 短期的費雪效應與名義利率粘性

首先，使用Bootstrap檢驗門限效應的存在性。重復抽樣1000次，不存在門限效應的原假設被拒絕，p值為0.008，存在一重門限效應的原假設也被拒絕，p值為0.000，而存在雙重門限效應的原假設在10%的顯著性水平下不能被拒絕，因此模型(8)中存在雙重門限效應。

其次，在雙重門限效應存在的基礎上，使用AIC信息準擇選擇滯后階數并估計雙重門限效應誤差修正模型(8)，得到如下式所示的模型估計(括號中為參數估計的標準誤)：

Δit=

表2 模型(4)和(5)的估計

注：sink表示sin(2πkt/T)，cosk表示cos(2πkt/T)，k=1,2,3,4。

圖2 1991年1月至2017年12月的名義利率和估計的實際利率

圖3 門限值的估計與置信區間

門限誤差修正模型的估計結果表明：當名義利率對均衡值出現較高的偏離(即均衡誤差大于0.788)時，出現了明顯的誤差修正，因為此時誤差項系數為-0.23且在1%的顯著性水平下顯著；然而，當名義利率低于均衡值(即均衡誤差小于-0.262)或處于中間機制(即均衡誤差位于-0.262與0.788之間)時，沒有發現明顯的誤差修正現象，因為這兩種情況下的誤差項估計為正數且在10%的顯著性水平下不顯著。即，當名義利率高于均衡值時，為了避免因高利率而引起的逆向選擇，銀行傾向于迅速調低一年期貸款利率，表現為當名義利率的均衡誤差大于0.788時，出現了顯著的誤差修正；而當名義利率低于均衡值時，并未發現顯著的誤差修正現象，即銀行傾向于定一個低于市場均衡的利率。使用利率市場化路徑劃分子樣本，上述實證結論依然成立。

上述實證發現表明：我國的一年期貸款利率存在“粘性”，即當名義利率低于均衡值時，并沒有迅速的調整到均衡利率水平。一個可能的原因是我國利率的市場化程度還較低，存在市場管制[13,23]。本文跳出市場管制的觀點，從約束條件下理性人最大化利潤的角度去解釋市場粘性，我國名義利率的粘性可能由以下原因引起：首先，名義利率的調整存在“菜單成本”，使得只有當均衡偏離足夠大時，銀行才會調整貸款利率；其次，由于銀行市場的競爭，銀行為維護客戶避免過度利率波動的影響，可能會做出平滑貸款利率的舉措；此外，在銀行寡頭市場，銀行推測其他銀行對自己利率變動的態度是“跟跌不跟漲”，因而可能引起信貸的需求曲線是“彎折的”，因而只有當銀行的成本變動足夠大時，才會調整利率。另一方面，我國銀行市場呈現寡頭市場特征，而銀行之間的競爭程度和市場的不完全使得銀行具有市場勢力(Market power)，進而銀行可能維持一個較高的利率[17]，本文的證據不支持上述假說；與之相反，Stiglitz和Weiss[20]指出：因為信息不對稱引起的道德風險和逆向選擇的影響，銀行傾向于定一個低于市場均衡的利率，即著名的“信貸配給”(Credit rationing)，從而激勵貸款人揭露關于還款風險的信息。因此，市場的信息不對稱使得借貸利率的調整滯后于貨幣政策[24]。本文的實證結果與“信貸配給”觀點一致。

綜上，在長期我國僅存在“弱費雪效應”；在短期名義利率存在“粘性”，即當名義利率低于均衡值和處于中間機制時不會迅速調整到均衡利率水平，而當名義利率對均衡值出現較高的向上偏離時，則會出現顯著而快速的調整。因而，當通脹上升，使得名義利率出現向下偏離時，名義利率不會出現顯著的向上調整使其回到均衡；而當通脹回落使得名義利率出現向上的偏離時，名義利率能快速回到均衡水平。

傳統經濟理論認為通過數量型貨幣政策可以刺激經濟或抑制通脹[25]，但數量型貨幣政策只能調控貨幣總量，而無法解決經濟和金融結構失衡的問題，因此2012年以后我國更重視價格型貨幣政策工具[4]，以期實現降杠桿、防風險的目的。上世紀90年代以來，隨著科技進步、金融脫媒和影子銀行的持續發展，尤其是表外理財業務的出現，大量資金由表內轉向表外，導致貨幣數量的相關指標逐漸失效，給數量型貨幣政策帶來困難。因而歐美國家放棄了數量型貨幣政策，轉而采用價格型貨幣政策。近年來，隨著我國金融創新帶來的影子銀行、互聯網金融、資管通道類業務的爆發式增長，數量型中間目標的可測性、可控性大幅下降，經濟和金融的結構失衡問題開始顯現，因此貨幣政策的目標在穩增長、防通脹的基礎上，新增去杠桿、防風險。那么，在此背景下我國貨幣政策與歐美國家有何異同呢？

不同于歐美國家(如美國的費雪效應值在0.821～1.095之間[12])，我國長期存在的“弱費雪效應”表明利率對通脹反映不足，因而依靠利率控制通貨膨脹的效果較差，但貨幣非中性依然成立，貨幣政策引起的通貨膨脹變化只能部分傳導到企業借貸利率，貨幣供給增加引起的物價上升僅會引起利率微弱的上升；且我國存在短期“名義利率粘性”，當利率低于均衡值時不會出現快速修正，這進一步支持了短期貨幣非中性，因而通過數量型貨幣政策刺激經濟增長在我國是仍然可行的，即數量型貨幣政策在我國依然有用。上述研究結果意味著：與歐美國家不同，我國現階段仍存在實施數量型貨幣政策的空間，即我國貨幣政策可以根據不同階段政策目標的差異在數量型貨幣政策和價格型貨幣政策之間相機抉擇，因而存在綜合使用數量型貨幣政策和價格型貨幣政策的空間。

4 結語

考察費雪效應在我國是否成立以及名義利率的動態調整是否存在粘性，不僅有助于理解通脹與利率之間的傳導關系，對貨幣政策的操作也具有重要的現實意義。為了研究名義利率與通貨膨脹的關系，本文將費雪效應區分為長期費雪效應和短期費雪效應，使用傅里葉變換近似實際利率考察長期費雪效應，并建立門限誤差修正模型刻畫名義利率短期的動態調整特征。研究發現：(1)我國名義利率和通貨膨脹之間存在長期的弱費雪效應；(2)名義利率的短期動態調整特征存在雙重門限效應，在名義利率過度高于均衡值時會出現顯著而快速的調整，而當名義利率低于均衡值或處于中間機制時，沒有發現顯著的調整，即名義利率存在粘性。名義利率短期的調整特征與“信貸配給”假說和“菜單成本”假說一致。我國的弱費雪效應和名義利率粘性表明：與歐美國家不同，我國現階段的貨幣政策可以根據不同階段政策目標的側重點在數量型貨幣政策和價格型貨幣政策之間相機抉擇，因而存在綜合使用數量型貨幣政策和價格型貨幣政策的空間。