中國的貨幣政策溝通：框架、影響和建議

邁克爾?麥克馬洪

【摘 要】金融市場渴望獲得有關中國人民銀行貨幣政策的任何信號。隨著中國持續推進金融體系自由化和經濟開放，有效貨幣政策溝通的重要性只會增加。本文討論了中國獨特的制度安排，實證分析了人民銀行的主要政策溝通渠道（包括一種新的溝通渠道）對金融市場的影響。結果表明，人民銀行的政策溝通已經取得了顯著進步，但仍在向其他主要經濟體的溝通水平邁進。本文提出了中期以及可迅速推進的改革建議。

【關鍵詞】 貨幣政策；政策溝通；中央銀行；金融市場；貨幣政策傳導

Absrtact： Financial markets are eager for any signal of monetary policy from the People's Bank of China （PBC）. The importance of effective monetary policy communication will only increase as China continues to liberalize its financial system and open its economy. This paper discusses the country's unique institutional setup and empirically analyzes the impact on financial markets of the PBC's main communication channels， including a novel communication channel. The results suggest that there has been significant progress but that PBC communication is still evolving toward the level of other major economies. The paper recommends medium-term policy reforms and reforms that can be adopted quickly.

Keywords： Monetary Policy； Communication； Central Bank； Financial Markets； Monetary Policy Transmission

一、引言

隨著中國經濟快速增長以及不斷推進金融及對外部門開放等改革，中國的貨幣政策也受到越來越多的關注。貨幣政策變化會通過影響經濟決策來幫助實現國內經濟的增長與穩定，它也正帶來越來越多的全球影響。包括國際投資者在內的市場參與者都渴望獲得有關中國人民銀行政策溝通的任何信號。

央行越來越多地將政策溝通作為貨幣政策的關鍵手段。英格蘭銀行前行長Montagu Norman（1920-1944年）所提出的“永不解釋，永不道歉”的日子已經一去不復返了。如今的央行，尤其是擁有發達金融體系的國家的央行，都會定期開展政策溝通。這包括就其政策框架和目標開展較低頻率的溝通，以及就其對當前宏觀經濟形勢的看法、產出和通脹的預測、政策決定的理由開展較高頻率的溝通。2008年全球金融危機以來，非常規貨幣政策的實施以及對金融部門穩定的更多關注，讓政策溝通變得更加重要，當其與前瞻性指引相關時尤為如此。

與其他公共機構相比，央行往往處于政策溝通的最前沿。中國人民銀行也不例外，過去幾年中，中國人民銀行加強了政策溝通，也敏銳地意識到全球對中國貨幣政策信息的興趣日益高漲。新聞發布會和講話數量的增加，正好與2015年和2016年股市大幅調整、匯率框架變化、利率自由化以及金融市場的波動加劇同時發生。盡管如此，政策溝通尚未像許多發達經濟體（如美聯儲或英格蘭銀行）和一些重要新興市場那樣，成為一種有力的政策工具。

從許多方面看，在國內和（日益增長的）國外因素的驅使下，中國都正處于政策溝通的十字路口。隨著中國提高匯率的靈活性并轉向更多依賴短期利率的貨幣政策框架，完善政策溝通將對提高貨幣政策有效性、減少過度波動和促進金融部門穩定至關重要。

二、中國貨幣政策的框架

中國的貨幣政策框架仍處于轉型中，目前是一種混合型。一方面，雖然已經正式放開了利率，但銀行仍然受相應存貸款基準利率的指導；而改變基準利率則超出了人民銀行的權限范圍，需要得到國務院的批準。另一方面，其他政策利率（如中期借貸便利和抵押補充貸款的利率）以及其他工具（如改變存款儲備金率）的使用則降低透明度并使政策溝通更加復雜（表1）。

2018年4月，人民銀行表示有意轉向單一的利率框架。“中國仍存在一些利率‘雙軌制，一是在存貸款方面仍有基準利率，二是貨幣市場利率是完全由市場決定的。目前我們已放開了存貸款利率的限制，商業銀行存貸款利率可根據基準利率上浮和下浮，根據商業銀行自身情況來決定真正的存貸款利率。其實我們的最佳策略是讓這兩個軌道的利率逐漸統一，這就是我們要做的市場改革”（人民銀行，2018a）。

三、不斷演變的政策溝通渠道

人民銀行的政策溝通仍在不斷發展，但主要是通過4個渠道進行的：

《貨幣政策執行報告》。人民銀行于2001年首次發布該報告，目前按季度發布。其包含了：最近的貨幣政策決定；對產出、價格和貨幣供應量狀況的分析；重要經濟部門的信息；中國宏觀經濟形勢的前景評估等。一般來看，報告更多的是對先前情況的回顧，不過也在越來越多地提供有用的技術和操作信息（通常是在專欄內提供），甚至在最近還提供了一些前瞻性信息。

貨幣政策委員會會議新聞稿。貨幣政策委員會的首次會議于1997年召開，目前在每季度末舉行一次。自2009年以來，人民銀行會在會議結束一兩天后發布新聞稿。但實際的會議日期并不提前公布，只在會后公布在人民銀行的網站上。

講話和新聞發布會。口頭政策溝通包括行長和副行長們的公開講話以及新聞發布會 。官員們經常在公開會議或國際央行行長會上發表講話。雖然講話內容圍繞會議主題并重申人民銀行的政策立場，但有時發言者會談及特定領域的未來發展。新聞發布會通常安排在政策公布之后，以進一步闡釋決策的理由。

公開市場操作公告。為了更好闡釋公開市場操作的原理，自2016年1月起，每日公告已成為一種標準做法 。這些公告越來越多地通過加入諸如“鑒于流動性充足，人民銀行展開干預以維持流動性穩定”等語句來提供背景信息 。

人民銀行致力于提供更加及時的信息。2018年，人民銀行重申將致力于“不斷提升人民銀行的公信力與透明度”，“強化政策發布解讀和信息主動公開，及時傳遞中央銀行政策意圖，合理引導市場預期”（人民銀行，2018a）。人們對及時信息的需求日益增長，作為對此回應的一部分，人民銀行目前還通過社交媒體（如微博）開展定期政策溝通。

四、文獻回顧

已有越來越多的文獻研究了央行政策溝通的效果。現有的研究主要關注了發達經濟體央行，主要是美聯儲、歐央行和英格蘭銀行。一般來說，這些分析考察了貨幣政策公告、貨幣政策委員會會議記錄、定期發布的報告、訪談和演講、國會證詞或議會委員會聽證會等的效果。Blinder 等人（2008）在早期對文獻進行了回顧。本文遵循了文獻的主要方法，并依賴基于市場的事件研究。具體而言，我們研究了人民銀行的政策溝通是否會影響中國金融市場的資產價格，從而表明這種政策溝通是否傳遞了信息。

一些研究通過對文本進行“鴿派”或“鷹派”的主觀賦值來量化政策溝通的內容（Jansen和 De Haan，2005；Ehrmann和Fratzscher，2007；Berger、Nitsch和Lybek，2006），或是使用語義傾向和文本分類對文本的維度進行量化分析（Lucca和Trebbi，2009；Hansen 和Mc Mahon，2016；Hansen、Mc Mahon和 Prat，2018）。這些技術有助于確定政策溝通的方向，可以豐富我們在本文中所做的分析。但將這些方法用于中文有兩個障礙。首先，鑒于語言結構不同，字典法對中文并不適用。其次，人民銀行的政策溝通（特別是公開講話）并不做出承諾，且往往是經過精心起草的。Garcia-Herrero和Girardin（2013）對人民銀行官員和貨幣政策委員會委員進行了主觀的“鷹派”和“鴿派”分數打分。但是這種手動打分的方法只適用于少量的政策溝通，且限制分析的樣本覆蓋范圍可能會出現有偏的結果。因此，比起講話內容，我們更關注人民銀行官員發表講話這一事實本身。但我們相信進一步開展文本分析是未來研究人民銀行政策溝通的重要方向。

新興經濟體央行的政策溝通是最近才引起較多關注的。例如，Luangaram和Wongwachara（2017）將先前用于發達經濟體的文本分析技術用來分析泰國央行的政策溝通。對于中國，Garcia-Herrero和Girardin（2013）使用了上文所述的鷹派、鴿派分類法，以此檢驗人民銀行政策溝通對回購市場波動性和交易量的影響。Shu和Ng（2010）根據每季度的貨幣政策執行報告和貨幣政策委員會會議記錄編制了反映人民銀行貨幣政策立場和強度的指數。Sun（2013）研究了人民銀行政策溝通對宏觀經濟（包括GDP、通脹和工業產出）的影響。

本文從以下方面對現有文獻做出了貢獻：首先，本文全面回顧了中國獨特的制度環境，這對理解其不斷發展的政策溝通渠道至關重要。其次，除了在其他地方已經有過分析的政策溝通工具（即每季度貨幣政策執行報告、每季度貨幣政策委員會會議記錄、講話和訪談）之外，本文還包含了公開市場操作公告。如前所述，人民銀行認為這些于2016年起開始發布的更具信息的公告（央行傳遞給市場的“小紙條”）是一種重要的政策溝通工具。第三，我們分析了政策溝通向不同市場的傳導。

五、實證分析

實證的事件研究關注人民銀行的政策溝通是否包含了有關金融市場變量的消息。與央行政策溝通的文獻一致，本文感興趣的是政策溝通對貨幣政策中介目標（即短期利率）的影響。第一步是構建表示人民銀行政策溝通事件的變量。如上文概述，人民銀行主要以四種方式與市場開展政策溝通，我們搜索了人民銀行網站，收集了《貨幣政策執行報告》、會議記錄、新聞發布會實錄、講話文本或公開市場操作公告的發布日期和時間。這些信息讓我們可以為每種政策溝通形式創建一個交易日度的虛擬變量 ：D（MPER）、D（Minutes）、D（Oral）和D（OMO Notice），值為1表示人民銀行與市場開展了某種形式的政策溝通，為0則表示沒有開展溝通。我們還構造了一個加總的虛擬變量D（PBC Communication），如果人民銀行開展了至少一種形式的政策溝通則其值為1，否則為0。對于口頭政策溝通，我們感興趣的是來自行長的政策溝通效果是否與其他人的政策溝通效果不同，因此我們也記錄了出席新聞發布會或發表講話的人員信息。因而可以將D（Oral）分解為 D（Oral - PBCGOV）和D（Oral - Others）。

短期貨幣市場利率是人民銀行關注的重點。因此，我們分析了政策溝通對上海銀行間同業拆借利率（Shibor）、存款類金融機構之間的銀行間抵押回購利率（DR007）以及所有金融機構之間的銀行間抵押回購利率（R007）的影響。此外，我們還關注了人民銀行政策溝通對短期和中期商業票據（STN和MTN）、國債以及股市的影響。表1列出了這些市場利率的詳細信息。

為了控制可能影響市場利率變動的其他因素，我們加入了：（1）虛擬變量 D（Macro Release），用來表示主要宏觀經濟指標的發布，包括消費者價格指數（CPI）、GDP、官方采購制造業指數和財新采購制造業指數（PMI）、外貿和外匯儲備；（2）虛擬變量 D（CEWC），用來表示政府年度中央經濟工作會議的日期，該會議確定了下一年經濟政策的方向；（3）虛擬變量D（Rate Change），用來表示人民銀行貨幣政策工具的變動。對于D（Rate Change），我們包括了基準利率、準備金率、公開市場操作和其他工具利率（即常備借貸便利工具、短期流動性調節工具、中期借貸便利工具和抵押補充貸款工具）的變化。

我們的事件研究分析涵蓋了2013-2017年的交易日。平均而言，人民銀行在25%的交易日中與市場進行溝通。講話或新聞發布會是最常見的政策溝通形式，接近每6個交易日一次（樣本中的16.1%）。公開市場操作公告發生的頻率居于第二，在7.8%的交易日里發生，不過自2017年2月以來已變得非常頻繁。《貨幣政策執行報告》占1.6%，貨幣政策委員會會議記錄占 1.5%。在開展政策溝通的日子里，主要資產的平均利率較高，這體現了政策溝通在我們樣本期末尾更多，而那時利率已經上升。在未開展政策溝通的日子里，較長期資產利率的標準差似乎要大于較短期資產利率的標準差。

我們首先針對各種政策溝通類型繪制了DR007（圖1）和3 個月短期票據（圖2）日度變化絕對值的核密度分布。這些圖顯示，政策溝通和控制變量確實都會對市場價格產生一些影響。令人驚訝的是，貨幣政策會議記錄的發布與回購利率（DR007）的消息是相關的，但這種影響并未出現在短期票據中。口頭政策溝通、人民銀行調整利率和公開市場操作公告都與兩種資產相對較高的市場反應相關。

（一）基準結果：政策溝通消息的最小二乘法分析

首先，我們通過估計公式（1）和（2）來開展最小二乘法分析。

與其他事件研究中一樣，這些回歸識別出了市場價格對不同類型的政策溝通事件的平均反應。識別的假設是：開展政策溝通的日子的任何系統性反應，都是由政策溝通事件驅動的。在核密度分析中，因變量是市場利率日度變化的絕對值。使用絕對值的好處在于我們能夠衡量市場對政策溝通的反應，而不用去管反應的方向如何。關鍵性的檢驗在于政策溝通事件虛擬變量的符號。當政策溝通包含消息時，這將導致市場調整，從而得出顯著為正的β系數。然而，如果政策溝通事件系統性地降低了市場中的噪聲，則有政策溝通時與市場調整的聯系要小于在其他交易日的情況，那么我們的β系數估計值為負。

用Huber-White夾心估計量校正了標準誤的關鍵估計結果見圖3和圖4。圖4顯示，人民銀行的政策溝通主要影響短期資產，而貨幣政策工具和政策溝通均未能系統性地影響較長期限的市場，至少在日度的時間框架內是如此。更具體來看，主要結果如下：

首先，正如預期所料，政策工具的變動向市場傳遞了消息。然而，總的來說，人民銀行的政策溝通并未對市場造成很大影響，這表明人民銀行的政策溝通有效性有限。D（Rate Change）的系數對于期限短于3個月的所有資產都顯著為正，但 D（PBC Communication）的系數僅對1個星期Shibor和1個月短期票據的波動性有顯著影響。政策溝通略微平抑了市場波動，但未對市場產生很大影響。

其次，每季度發布的《貨幣政策執行報告》往往會降低短期票據的波動性。該報告是人民銀行與市場溝通的重要渠道，因為其包含大量的操作細節，有時（但并不很常見）也包含了前瞻性指引。結果顯示，《貨幣政策執行報告》與1 個月期短期票據的變化絕對值下降0.03個百分點有關、與3個月期短期票據下降0.01個百分點有關。

第三，公開講話和新聞發布會的口頭政策溝通似乎能平抑市場。結果顯示，口頭政策溝通與1星期Shibor和1個月期短期票據的市場消息減少有關。對于人民銀行的DR007目標利率，行長的政策溝通（無論是演講還是新聞發布會）與市場變動下降 0.023個百分點有關。但口頭政策溝通并不規律，且口頭政策溝通的時點通常取決于市場狀況。

（二）對波動性的影響和政策溝通時點

即使政策溝通事件對市場平均價格沒有系統性的影響，另一種可能性是較大的市場波動觸發了政策溝通。最小二乘法回歸并不單獨刻畫殘差的波動性；上面的回歸分析糾正了自相關系數的異方差性和標準誤。一般自回歸條件異方差模型（GARCH）讓我們能夠解決時間序列模型可能違反同方差性（誤差的方差恒定）的可能性。

具體來說，我們基于Nelson（1991）使用了EGARCH模型（GARCH模型中的一種）來探索政策溝通對波動性的影響。EGARCH模型優于GARCH模型的地方在于其能確保條件方差為正，并允許波動性對好消息和壞消息做出不對稱的反應。我們的EGARCH（1，1）設定的特點是包括了一個條件均值方程，這能有必要地控制影響均值的所有相關變量，以最小化殘差的大小和方差：

其中， ， 包括條件均值等式中的任何控制變量。條件波動性等式（其衡量了 的驅動因素）為：

其中， 代表了被包括的k個政策溝通虛擬變量中的1個，虛擬變量見前文。

為了研究對波動性的影響并同時確保因變量是平穩的，我們使用日度利率變化（ ）作為主要因變量（之前我們關注的是由利率變化的絕對值）。鑒于政策溝通變量是虛擬變量，其可能對利率水平產生正面或負面影響（取決于政策溝通中的信息），因而在均值方程中我們控制因變量的滯后項（ ）和7天回購利率的變化，但不控制政策溝通事件的虛擬變量。

相反，我們允許政策溝通事件對波動性產生影響。但由于 EGARCH 模型是非線性模型，其并不總具有易于求最大值的平滑似然函數。為了確保我們的估計收斂，我們在這部分采用了更為簡約的模型。具體地，我們首先探討上述（1）式中使用的4個主要政策溝通事件中每一個對波動性的影響。隨后，我們探討了一種更加分解性的方法，但重點關注D（MPER）和 D（Oral - PBCGOV）的邊際效應（與平均政策溝通事件相比）。

平均而言，人民銀行的政策溝通與短期市場利率（R007）的較高波動性相關。當進一步分解這種影響時，我們發現人民銀行行長講話的這種關系尤其強。但是，需要謹慎解讀這一發現。特別是對于特定的活動（如不尋常的新聞發布會或講話），可能是人民銀行認為由于市場出現了波動所以需要發表評論。即使這種評論起到了平抑市場的作用，波動性仍然可能高于平時，這一事件因而會與高波動性有關。EGARCH模型試圖通過將波動性建模為依賴于前一個交易日的波動性以及其他協變量，從而對這一點進行控制。

對這些結果的另一種解釋是：該事件導致了波動性的上升。當人民銀行開展臨時的政策溝通時，市場會得到政策溝通的信號，認為形勢嚴峻或令人擔憂到了需要開展政策溝通的程度。常規的政策溝通則讓市場可以關注所傳遞的信息，因為信息的日期是預先確定的，如英格蘭銀行的通脹報告或美聯儲公開市場委員會會議。

（三）公開市場操作公告的使用與影響

公開市場操作是人民銀行干預市場的重要方式。從公開市場操作利率到目標市場利率的傳導效率，在很大程度上決定了貨幣政策的表現。與其他央行一樣，人民銀行經常開展公開市場操作，并在網站上發布公開市場操作公告。通常公開市場操作公告會簡單描述人民銀行按照某一利率和規模開展了公開市場操作。在我們的1249個交易日的樣本中，人民銀行在其中的639天中進行了公開市場操作干預。

但自2016年3月以來，人民銀行有時會增加一些關于市場表現（即流動性和波動性）的短句，來解釋公開市場操作背后的原因，包括注入或撤回流動性的信息，甚至不干預市場的原因。與標準的公告相比，這些信息性的公開市場操作公告被認為是人民銀行傳遞給市場的“小紙條”，我們將其認定為人民銀行政策溝通的一種形式。當人民銀行發布信息性公告（包括人民銀行開展公開市場操作決定的簡要理由）時，虛擬變量D（OMO Notice）的取值為1，否則為0。我們的樣本中包括了98條信息性公告。最早的兩個發生在2016年3月，之后的一個發生在2016年10月；從2017年2月開始，這種公告變得規律。許多公告（68個）是在人民銀行沒有開展公開市場操作的日子中發出的，這些公告解釋了未開展操作的原因。

我們研究的人民銀行的最后一種市場干預是公開市場操作利率的變化。如果人民銀行調整了任何期限的回購、逆回購或央票的利率，我們就將虛擬變量D（OMO Rate Change）的值定為1。這與之前使用的D（Rate Change）不同，后者除了在公開市場操作利率的變化之外，還記錄了基準利率、存款準備金率以及其他工具利率（如短期流動性調節工具、中期借貸便利工具等）的變化。在我們的樣本中，人民銀行在37個交易日調節了公開市場操作利率。所有這些都與在同一天開展的公開市場操作行動有關，而其中只有2個有發布了具有信息性的公開市場操作公告。

人民銀行的公開市場操作公告讓我們能研究其政策溝通對貨幣政策傳導效率的影響。公開市場操作的高效傳導將確保市場利率與央行通過市場操作設定的利率能夠相對同步地變動。為了探討這一問題，我們研究了市場利率（ ）與公開市場操作利率的聯動，并探討了在人民銀行發布信息性公告期間的聯動情況是否有所不同。我們定義了一個虛擬變量D（Notice Era），在人民銀行開始定期發布信息性公告時（即2017年2月以后）值為1。關注定期發布公告時期的原因是一旦市場期待并理解這種政策溝通，那么那些沒有公告的日子也能提供信息。我們使用的設定是：

沒有設置交互項時，系數β1的估計值表示：當公開市場操作利率上升1個百分點（所有利率均以百分點表示），貨幣市場利率將增加β1個百分點；公開市場操作利率的強傳導可以反映在市場利率的較大變化，不過當值超過1時則表明反應過度。交互項的系數β2 的估計值則反映了人民銀行發布信息性公告時期這種關系的邊際變化。如果β2 的值為正且具有統計顯著性，則表明人民銀行從信息性公開市場操作公告的政策溝通中提高了公開市場操作利率向市場利率的傳導效率。

結果顯示，發布信息性公告的時期與公開市場操作利率向其他市場利率的更強傳導有關。不出意料的是，鑒于我們將7天逆回購利率視為公開市場操作利率，估計結果表明信息性的公告對市場利率的傳導在收益率曲線的短端最為有力。盡管如此，自公開市場操作公告發布以來，即使是1年的Shibor利率也出現了更強勁的聯動。

第一個問題是：信息性公告的時期與利率放開后的時期吻合。但這種重疊并不完整，人民銀行于2015年10月正式放開利率，而信息性公告是在2017年2月才變得有規律的。我們考查了兩種其他方法。方法一，我們檢查發布信息性公告的日期的相關性。我們用D（OMO Notice）代替了式（5）中的D（Notice Era） 。其結果是相似的，但為簡潔起見此處未報告結果。方法二，我們對式（5）的回歸進行了估計，但將樣本限制在2015年10月之后的時期。

另一個問題可能是：公告沒有增強傳導，而是加快了公開市場操作利率向其他市場利率的傳導。上述的回歸分析僅考慮市場與公開市場操作利率之間的同期相關性。為了探索動態效應，我們允許公開市場操作利率的滯后項對市場利率產生影響。為了限制交互項的數量，我們需要估計以下設定，并分別估計定期公告之前和之后的情況：

我們發現，利率變化的傳導不僅僅是傳導變得更快。相反，我們得出結論，使用信息性公開市場操作公告所帶來的透明度加強了人民銀行干預到市場的傳導渠道。我們認為，市場對人民銀行調整公開市場操作利率或不開展市場干預的原理的理解，往往有助于市場更好理解政策并降低噪音。

六、政策建議

我們的實證分析表明，盡管人民銀行對其政策溝通進行了多項重要改進，但進一步完善政策溝通（以及相關的制度改革）仍將是有益的。隨著中國推動金融體系（特別是市場化融資）的發展，對透明、清晰、及時、全面的政策溝通的需求將不斷增加。如果不能解決現有制度的缺陷，可能會減少市場化的好處并使經濟發展減速。

雖然推動制度的較大變革需要時間，但可以提前采取可行的措施來改善溝通。事實上，相對于賦予央行更大的操作獨立性而言，如果提前（或至少同時）實施這些建議，將會取得更好的效果。可盡快實施的措施包括：

若能通過同一渠道以英語及時提供信息，將是一個很大的進展。這與提高資本市場吸引力的意圖、人民幣國際化戰略以及中國參與全球舞臺是一致的。

擴大人民銀行的經濟預測能力，定期發布預測，并提供相關框架和模型的信息。這將減少意外，提高貨幣政策的可預見性。雖然人民銀行研究局在2015年和2016年發布過經濟預測且年中皆有更新，但這一做法在2017年停止了。當然，加強預測需要適當的資源和專業知識。在這方面，中國人民銀行可以借鑒現代中央銀行的經驗并與基金組織開展技術合作。

定期舉行新聞發布會。定期的政策溝通機制可以降低央行與市場的信息不對稱，讓市場能更好地解讀決策，從而減少不確定性。與預測一樣，即便是在央行獲得更大的操作獨立性之前，開始這項工作也是有用的。如果人民銀行要提高操作獨立性的話（這是必要的），這個過程將幫助人民銀行學習如何與市場開展直接溝通，并提升其可信度（這將對央行十分有用）。

參考文獻：

[1]Adrian， Tobias， Douglas Laxton， and Maurice Obstfeld. An Overview of Inflation-Forecast Targeting[R]. In Advancing the Frontiers of Monetary Policy， edited by Adrian， Tobias； Douglas Laxton， and Maurice Obstfeld： IMF， 2018.

[2]Berger， H.， V. Nitsch， and T. Lybek. Central Bank Boards Around the World： Why Does Membership Size Differ？ [R]. IMF Working Paper No. 2006-2281， 2006.

[3] Bernanke， B. S. Federal Reserve Communications[Z]. Speech at the Cato Institute 25th Annual Monetary Conference， 2007.

[4]Blinder， A. S.， M. Ehrmann， M. Fratzscher， J. D. Haan， and D. J. Jansen. Central Bank Communication and Monetary Policy： A Survey of Theory and Evidence[J]. Journal of Economic Literature， 2008：46 （4）.

[5]Dincer， N. N. and B. Eichengreen. Central Bank Transparency and Independence： Updates and New Measures[J]. International Journal of Central Banking，2014： 10 （1）.

[6]Ehrmann， M.， and M. Fratzscher. The Timing of Central Bank Communication[J]. European Journal of Political Economy， 2007：23 （1）.

[7]Garcia-Herrero， A.， and E. Girardin. China's Monetary Policy Communication： Money Markets Not Only Listen， They Also Understand[R]. KKIMR Working paper No. 02/2013， 2013.

[8]Gürkaynak， R. S.， B. Sack， and E. Swanson. Do Actions Speak Louder Than Words？ The Response of Asset Prices to Monetary Policy Actions and Statements[J]. International Journal of Central Banking，2005： 1 （1）.

[9]Hansen， S. and M. Mc Mahon. Shocking Language： Understanding the Macroeconomic Effects of Central Bank Communication[J]. Journal of International Economics， 2016：99 （S1）.

[10]Hansen， S.， M. Mc Mahon， and A. Prat. Transparency and Deliberation within the FOMC： A Computational Linguistics Approach[J]. The Quarterly Journal of Economics，2018：133 （2）.

[11]Hansen， S.， M. Mc Mahon， and M. Tong. The Long-Run Information Effect of Central Bank Communication[R]. CEPR Discussion Paper， 2018.

[12]Huang， Y.， T. Ge， and C. Wang. Monetary Policy Framework and Transmission Mechanism[Z]. Chapter in the Handbook of Chinas Financial System， Edited by Marlene Amstad， Guofeng Sun， Wei Xiong， 2018.

[13]IMF. Peoples Republic of China Staff Report for the 2018 Article IV Consultation[R]. IMF， 2018.

[14]Jansen， D. J.， and J. De Haan. Talking Heads： The Effects of ECB Statements on the Euro–Dollar Exchange Rate[J]. Journal of International Money and Finance， 2005：24 （2）.

[15]Kohn， D. L.， and B. P. Sack. Central Bank Talk： Does It Matter and Why？ [R] Divisions of Research and Statistics and Monetary Affairs， Federal Reserve Board， 2003.

[16]Li Keqiang. Report on the Work of the Government[Z]. National Peoples Congress， 2018.

[17]Luangaram， P. and W. Wongwachara. More than Words： A Textual Analysis of Monetary Policy Communication[R]. PIER Discussion Papers 54， 2017.

[18]Lucca， D. O.， and F. Trebbi. Measuring Central Bank Communication： An Automated Approach with Application to FOMC Statements[R]. NBER Working Paper No. w15367， 2009.

[19]Ma J. and T. Guan. Interest Rate Liberalization and Reform of Chinas Monetary Policy Framework[M]. China Financial Press （in Chinese）， 2018.

[20]MA Jun. Interest Rate Transmission in a New Monetary Policy Framework[R]. In Modernizing Chinas Monetary Policy Framework， edited by Lahm， W.R.， M. Rodlauer， and Alfred Schipke. IMF， 2017.

[21]Nelson， D. B. Conditional Heteroskedasticity in Asset Returns： A New Approach[J]. Econometrica： Journal of the Econometric Society，1991： 59 （2）.

[22] Peoples Bank of China （PBC）. Information Disclosure and Transparency （in Chinese） [Z]. PBC， 2018a.

[23]Peoples Bank of China （PBC）. Q&A of Governor Yi Gang at Sub-forum ‘Monetary Policy Normalization of BOAO Forum for Asia Annual Conference. Question and Answer of the PBC Governor[Z]. PBC， 2018b.

[24]Reeves， R.， and M. Sawicki. Do Financial Markets React to Bank of England Communication？ [J] European Journal of Political Economy， 2007： 23 （1）.

[25] Hu， C.， and B. Ng. Monetary Stance and Policy Objectives in China： A Narrative Approach[J]. HKMA China Economic Issues， 2010： 10 （1）.

[26]Sun， R. Does Monetary Policy Matter in China？ A Narrative Approach[J]. China Economic Review， 2013：26 （C）.

[27]Tobback， E.， S. Nardelli， and D. Martens. Between Hawks and Doves： Measuring Central Bank Communication[R]. Social Science Electronic Publishing， 2017.

[28]Zhou， Xiaochuan. Press Conference on Financial Reform and Development During the 2016 National People's Congress[Z]. PBC， March 12， 2016.

[29]Zhou， Xiaochuan. Managing Multi-Objective Monetary Policy： From the Perspective of Transitioning Chinese Economy[Z]. The 2016 Michel Camdessus Central Banking Lecture， 2016.

（邁克爾·麥克馬洪（Michael McMahon），英國牛津大學經濟學教授；席睿德（Alfred Schipke），國際貨幣基金組織駐華首席代表、北京大學國家發展研究院研究教授；李想，德國哈雷經濟研究所經濟學家。本文為國際貨幣基金組織工作論文，有刪節。責任編輯：吳思）