中美大國貨幣政策效應對數字貨幣影響評測
——基于兩國模型下利差和匯率時變沖擊檢驗

郭 棟

（國家開發銀行，北京100031）

一、引言

最近，Facebook 發布加密貨幣Libra 的白皮書，引起各國的高度關注。回顧比特幣近三年的發展進程，價格暴漲暴跌，各種突發事件頻發，數字貨幣交易平臺已成為風險偏好型投資者的“賭場”。中美作為最大的經濟體，兩國的政治經濟差異是否會像影響其他金融資產一樣對數字貨幣或通過數字貨幣流通產生新的政策溢出效應，成為本文研究的關注點。

二、文獻研究

謝平（2015）[1]指出數字加密貨幣基于密碼學和網絡P2P技術，由計算機程序產生，并在互聯網上發行和流通。中本聰（Satoshi Nakamoto，2008）[2]首次提出區塊鏈的概念。巴曙松（2019）[3]認為區塊鏈推動了金融變革路徑，互聯網技術與金融行業的結合，使得信息更加對稱，提高了金融行業的支付結算效率，降低了貨幣融通的成本。

Velde（2013）[4], Lo 和Wang（2014）[5]及Yermack（2015）[6]對數字貨幣是否滿足貨幣的經濟定義進行分析。Glaser 等（2014）[7]發現大多數比特幣投資者將其視為具有投機性的資產而非支付工具。Dyhrberg 等（2015）[8]進行非對稱的GARCH 分析，認為比特幣在支付媒介和價值儲藏的方面具有比較優勢，得出比特幣是介于美元和黃金之間的工具。郭棟（2019）[9]通過比對比特幣和主要貨幣（美元、人民幣、歐元和日元）及其國債特征，得出比特幣為代表的舊數字貨幣不是完全“去美元化”的，具有顯著的“去人民幣化”特征，表現為在匯率上的擠出替代和在利率上對人民幣國債的負面壓力。

Kristoufek（2015）[10]分析了基本面、投機、技術和中國市場四個方面的因素對比特幣價格的影響，發現貨幣供給等基本面因素在長期發生作用，比特幣受投機情緒的影響較大，不能作為安全資產投資，美元和人民幣市場高度相關。英格蘭銀行Kumhof（2016）[11]通過DSGE 建模校準了危機前美國宏觀數據，發現基于國債發行30%GDP 數量的央行法定數字貨幣可永久提升3%的GDP，此外采用逆周期的價格和數量規則作為次要的貨幣政策工具，能顯著提升央行穩定商業周期的能力。

本文的貢獻與創新有兩方面。一是研究視角選擇。將中美貨幣政策差異作為影響數字貨幣量價的因素進行分析，彌補數字貨幣經濟分析的空白。選擇中美利差和人民幣匯率作為研究指標，具有現實的經濟意義。二是方法論選擇。通過數據趨勢比對發現規律和潛在的關系，進行斷點回歸和數值區段的劃分，圍繞中美利差“舒適區”進行時變的量化分析比對。TVP-VAR 模型的應用彌補了國內文獻在數字貨幣分析上的空白。

三、數字貨幣的兩國模型構建

本文參照郭棟（2019）[12]在分析美債政策溢出問題研究時使用的開放經濟下的兩國模型，引入數字貨幣變量，構建新的兩國模型，確定了貨幣政策、通脹、匯率和利率在兩國模型下的函數關系。假設在開發經濟條件下，A、B 兩國中：A 國代表世界貨幣國家，A 國允許數字貨幣的流通，和主權貨幣一起擔當經濟的貨幣供給職能，假設數字貨幣規模有限，不對A 國經濟產生任何影響；B 國代表國際貨幣國家，限制數字貨幣的流通，B國貨幣可以自由兌換。

經濟關系滿足如下方程關系：

A國的經濟關系方程組可以表示為：

總需求方程為：

總供給方程為：

貨幣供給函數：

貨幣需求函數：

B國的經濟關系方程組可以表示為：

總需求方程為：

總供給方程為：

貨幣供給函數：

貨幣需求函數：

兩國模型關系方程組：

購買力平價：

非拋補利率平價：

國際收支關系方程表達式：

理性預期下的費雪方程式：

A國貨幣供求平衡關系：

公式（3）兩邊取對數，引入時間因素t，得到新的貨幣需求函數：

A國線性貨幣需求函數：

同理，B國線性貨幣需求函數：

根據公式（3）（13）（14）得出數字貨幣流通量：

在此基礎上求解均衡狀態下數字貨幣流通量：假定ψ*和ψ*d為常數，公式（16）兩邊取對數，引入時間因素t，得到新的數字貨幣流通量函數：

求積分，我們得到在t時刻數字流通量的函數表達式（20）：

即，

由公式（20），發現在兩國模型中數字貨幣的流通量存在兩方面的決定因素：一是兩國基本面因素，包括A國的產出、利率和法定貨幣供給與流通速度，B 國的價格也是影響因素；二是貨幣政策對比因素，包括匯率因素和利差因素。第一，匯率因素中前一期匯率、當期匯率和下一期匯率預期都對數字貨幣的流通量存在影響，因此匯率對數字貨幣的影響存在前瞻、后顧和同期效應。第二，兩國利差因素中當期利率和下一期利差的預期產生影響，因此只具有同期和前瞻效應。

當前數字貨幣以世界貨幣計價，數字貨幣的流通量函數關系式簡化的延伸為為世界貨幣計價的數字貨幣價格為數字貨幣參與貨幣流通個數。得到數字貨幣價格的函數表達式（21）：

其中，

由公式（21），我們發現數字貨幣交易量（A 國貨幣計價）分離出價格和數量變量得出價格函數關系后，影響因素變得復雜。分子的影響與交易量一致，主要為：一是數字貨幣對主權貨幣存在替代效應該替代效應不能理解為去世界貨幣趨勢，如果數字貨幣以世界貨幣背書將成為世界貨幣的衍生形態；二是數字貨幣流通量和價格受開放經濟下兩國基本面因素和貨幣政策對比因素（利差和匯率）的影響。分母根據數字貨幣（以比特幣為例）的實際交易情況，發現具有多重驅動因素：一是交易習慣，如當價格上漲時，比特幣交易出現操控，實際成交個數下降；二是技術驅動，主要指科技革新和硬件規模擴張對數字貨幣“挖礦”成本和可獲得性的影響；三是安全和興趣驅動，主要指投資者對比特幣的風險偏好，表現為兩方面，一方面是當作安全資產進行風險規避性配置，另一方面是當作風險收益性資產進行投機性交易的參與；四是中國因素驅動，市場普遍認為中國投資者參與比特幣市場對美元市場有顯著影響，尤其當中國比特幣或相關匯率政策變化時，會引發比特幣交易的波動起伏。

四、效應評測方法論

（一）TVP-VAR模型

TVP-VAR 模型即時變參數結構向量自回歸模型，近年被國內外研究廣泛應用，其主要優勢在于允許參數估計值隨時間變化而變化，從而可以深入地分析經濟變量之間關系的結構性轉變，尤其適用于捕捉金融對各變量的影響。因此，在分析政策差異（中美利差和人民幣匯率）對比特幣成交價格和交易量的沖擊傳導機制時，本文選擇時變模型進行研究。具體時變向量自回歸（TVP-VAR）模型如下：

其中，yt為所研究的目標變量，是一個k×1向量；et表示k×1 的結構性沖擊；Bi,t(i=1,…,p)是k×k 的系數矩陣；Ωt是方差矩陣（k×k）。參數Bi,t，Ωt不是固定不變的，而是隨著時間t變動而變動。遞推辨識的分解方程為其中，At是下三角矩陣，其對角線元素為1 且∑t=diag(σ1t,…,σkt)。βt是Bi,t(i=1,…,p)的行向量，at=(a1t,…,aqt)′是At下三角矩陣元素的行向量；ht=(h1t,…,hkt)，其中hit=logα2it。時變參數滿足隨機游走過程，如下：

基于上述理論模型，本文基于OxMetrics6.01 軟件，使用Nakajima(2011)[13]的程序包進行模型的構建和分析。

（二）斷點回歸模型

就政策差異指標和數字貨幣量價指標構建單變量的AR 模型（auto regression model）進行預測，公式如下：

在上述公式中，εt為序列不相關隨機誤差項，μ為模型的截距，p 為滯后項。在本文研究中我們根據模型參數或新息方差（獨立的隨機沖擊變量）未知時點的結構斷點預測。對斷點進行檢測的經典方法基于Bai(1997)、Bai 和Perron（1998）、Hansen（2000）以及Qu 和Perron（2007）等文獻研究。本文基于Eviews8.0 軟件，使用最小二乘法平差（least squares method）方法對期限利差模型進行結構斷點檢測。

五、中美政策效應的定性判別

（一）中美政策差異指標與數字貨幣變化趨勢比較

將中美政策差異變量與數字貨幣的成交價和交易量進行圖形趨勢比較，由于比特幣交易量呈現高頻震蕩的特點，使用Eview8.0，利用HP 濾波方法，剔除比特幣交易量循環要素，得到交易量的趨勢序列（HPBITCOINV）。

圖1 中美利差與比特幣成交價趨勢比較

圖2 人民幣匯率與比特幣成交價趨勢比較

圖3 中美利差與比特幣交易量趨勢比較

圖4 人民幣匯率與比特幣交易量價趨勢比較

1.中美利差與比特幣成交價和交易量具有同向趨勢

如圖1，中美利差2017 年1 月以后與比特幣成交價表現出明顯的同向趨勢，領先性和滯后性都不顯著，但是2019 年1 月中美利差明顯表現出對比特幣成交價的領先特征。如圖3，相對成交價，成交量與中美利差的聯動關系顯著性提前2 個月左右，中美利差2016年11月就已經顯現較明顯的同向趨勢，起先領先性和滯后性都不顯著，但是2017年11月中美利率已經成為領先性指標曲線。

2.人民幣匯率與比特幣成交價和交易量同期趨勢背離或存在長間隔領先特性

如圖2，人民幣匯率與比特幣成交價在2016 年以后出現聯動特征，匯率的趨勢變化顯現出一定的時變特征，即出現同向和背離的交替，其中背離為大概率事件。2016 年全年呈現不顯著的同向趨勢，2017 年為同期趨勢背離，2018 年1 月至5 月出現了短期的同向趨勢，2018 年5 月至11 月趨勢背離，2018 年11 月至今表現為同向趨勢。對于同期的背離，存在兩種推測：一是數據指標的方向存在背離關系；二是人民幣匯率是比特幣成交價格的領先指標，滯后及其走勢出現類似形態。如果為第二種推測，通過變量峰值間距作為領先期估算，兩個研究變量的曲線峰頂的間距在12 個月，認為滯后期較長無法獲得較好實際經濟意義解釋。

如圖4，人民幣匯率與比特幣交易量2016 年12月 到2018 年11 月 同 期 趨 勢 背 離，2018 年12 月 到2019 年6 月同向趨勢，2019 年6 月至今人民幣匯率小幅震蕩，比特幣交易量增加趨勢再次背離。如同期的背離解釋為人民幣匯率是比特幣成交量的領先指標，相近變量峰值間距判斷的領先期為10個月。

（二）中美政策差異指標與數字貨幣因果關系判別

表1 Granger因果檢驗的結果

選擇中美政策差異指標（利差與匯率）和數字貨幣量價指標數據進行Granger因果檢驗，滯后階數為2。在5%的顯著水平下的檢驗結果如下：一是中美利差對比特幣的成交價并不存在單向的因果關系（見表1序號1），但是中美利差對比特幣交易量存在顯著的單向因果關系，這說明美聯儲貨幣政策與央行差異產生的中美利差是引起比特幣交易量發生變化的原因，中美利差對交易量趨勢比較中的同向和領先關系得到支撐；二是人民幣匯率對比特幣的成交價并不存在單向的因果關系（見表1序號1），但是人民幣匯率對比特幣交易量存在顯著的單向因果關系，這說明美聯儲貨幣政策與央行差異產生的人民幣匯率波動是引起比特幣交易量發生變化的原因，將滯后期推遲到4 期仍然顯著，否定了人民幣匯率對比特幣交易量同期背離的預判，人民幣匯率是比特幣交易量的同向領先指標。

格蘭杰因果檢驗驗證了各變量之間的短期關系，對于不存在因果關系的變量間可能仍然存在長期的均衡關系，我們利用Eviews8.0 對研究變量進行Johansen協整檢驗，檢驗結果表明4個變量之間均存在協整關系，跡檢驗（Trace特征根檢驗）和最大特征根檢驗（Maximum Eigenvalue 檢驗）表明均存在2 個協整向量。因此我們因果檢驗的結論只能確認因果關系的存在，不能因為滯后2 期的檢驗結果不支持因果關系，而誤判變量間的影響關系。

（三）中美利差“舒適區”內研究數據斷點回歸特征

圖5 中美利差結構斷點示意圖

基于最小二乘法（least squares method）方法分別對中美利差、人民幣匯率和比特幣量價進行結構斷點檢測（見圖5 至圖8）。根據格蘭杰因果檢驗的結果，中美利差對人民幣匯率存在單向的因果關系，而反向無因果關系，該檢驗結果符合匯率和利率的利率平價理論，在中美貿易戰初，易綱（2018）根據中美利率走勢，提出中美利差仍處在舒適區的判斷，對穩定債券市場和貨幣政策調控的有效性起到了重要作用。在進行斷點區域比對時，我們可以將中美利差作為趨勢比較的統一參照，尤其在“舒適區”內的斷點數據跳躍特征。

圖6 人民幣匯率結構斷點示意圖

圖7 比特幣成交價格結構斷點示意圖

圖8 比特幣交易量結構斷點示意圖

六、中美政策效應的時變分析

本文利用OxMetrics6.0 建立時變向量自回歸（TVP-VAR）模型，進行兩組實證分析：第一組是中美利差和人民幣匯率對比特幣成交價格的動態傳導效應分析；第二組是中美利差和人民幣匯率對比特幣交易量的動態傳導效應分析。

（一）數據整理和參數估計

1.數據整理

在本部分構建TVP-VAR 模型進行分析時，選擇沖擊與反應變量包括：一是沖擊變量為中美利差（10 年期中國國債與美國國債到期收益率的差值）和人民幣匯率；二是反應變量為比特幣以美元計價的成交價格和交易量。上述四項指標數據均為高頻日度數據，運用EVIEWS8.0 進行月度數據的降頻處理并進行一階差分（見表2）。

表2 TVP-VAR模型的單位根檢驗結果

圖9 單位根監測

表3 滯后期確定檢驗

為了避免出現潛在的偽回歸問題，本文采用ADF檢驗分別對模型分析中使用的經濟變量的平穩性進行單位根檢驗，表3(選擇有截距)檢驗結果顯示，各指標檢驗值均小于臨界值，各變量的水平值在1%的顯著性水平下表現為無單位根的平穩序列（注：對趨勢+截距、無趨勢和截距同時進行檢驗，均滿足平穩性檢驗的要求）。根據VAR 模型單位根監測標準（見圖9），特征方程的特征根倒數均位于單位圓內，滿足VAR 模型穩定性要求。為了確定模型最佳的滯后階數，選擇LR、AIC 等多個檢驗原則，確定最優的滯后項數值為2（如表4，判斷原則為當期帶*號多的為選擇期）。

2.參數估計

參照Nakajima（2011）的賦值方法，設定μα0=μβ0為了計算參數后驗分布，本文將應用MCMC 法迭代20000 次，并舍棄初始的2000 次抽樣。參數估計結果如表4所示。

表4 TVP-VAR 模型的MCMC 模擬估計結果及診斷

圖10 第一組數據MCMC預測結果圖

表4 結果顯示：（1）所有參數的CD 統計值均不拒絕MCMC 抽樣結果（即參數的后驗分布）的原假設，表明MCMC 的抽樣結果趨于收斂；（2）最大無效影響因子數超過220，意味著我們的研究將獲得不少于M/100=90個不相關的樣本數據，我們分析目的在于數據時變特征的判斷（方向性和趨勢性），不用于精確量化預測，因此后驗推斷已相對充分。

圖10和圖11顯示了抽樣得到的自相關系數、收斂軌跡和后驗分布函數。其中：（1）上部表示樣本的自相關系數，經過迭代抽樣后均呈現迅速衰減，說明本文研究設定的迭代次數能夠消除抽樣的自相關性；（2）中部表示樣本收斂軌跡，參數序列后驗均值呈現“白噪聲”波動軌跡，說明抽樣得到的估計參數相互獨立；（3）下部表示樣本的后驗密度，從完整樣本的核密度圖形判斷，馬爾科夫鏈（簡稱鏈形）的前半部分和后半部分相似度極高，鏈形的對稱性分布反映前后兩部分密度的等同程度極高。

圖11 第二組數據MCMC預測結果圖

（二）變量波動率的時變特征

圖12 各變量隨機波動率的時變特征

第一，沖擊變量（如圖12）。（1）10 年中美利差進入2017 年以來波動率逐步加大，主要的原因：一是美國因素，美國量化寬松進入尾聲，美聯儲進入加息通道，隨后中美貿易戰，經濟復蘇跡象減弱大概率轉入降息，各種因素造成了美債利率自身的波動加大；二是中國因素，我國貨幣政策獨立性增強，跟隨美聯儲進行政策調控已成為歷史，國內債市牛熊交替周期縮短，去杠桿、中美貿易戰等加大國債利率的波動頻率。（2）人民幣匯率自2015 年“8·11”匯改后波動率逐步遞增，一方面反映人民幣國際化進程中，匯率不作為貨幣政策目標，市場調控能力增強，央行干預減少；另一方面內外部因素交織，人民幣在承受貶值壓力的同時，雙邊出現較大的波動。

第二，反應變量。2017 年和2018 年比特幣交易異常活躍，比特幣在2016年7月以來價格平穩，隨后不斷走高，在2017 年9 月達到小高峰4689.61 美元，隨后的一個月下跌，繼而大幅度反彈，在2017 年年底達到最高點19891.99 美元。2018 年是比特幣誕生的第十年，值此之際，比特幣迎來了大崩盤。2019年比特幣在大跌之后逐漸反彈，在6 月突破萬元大關。對應比特幣的走勢，比特幣成交價格與交易量的波動率也遵循上述特征，在2017 下半年出現波動的提升，2018 年經過高頻波動后出現大幅下跌，2019 年波動率逐漸回升，當前仍低于高漲期的波動水平。

針對沖擊變量對反應變量的影響分析，本文采用基于TVP-VAR 模型提供的兩種類型的脈沖響應函數：等間隔脈沖響應函數和時點脈沖響應函數。其中，等間隔脈沖響應函數對應時變的脈沖響應分析，時點脈沖響應函數用于分析不同時間點的脈沖效應。

（三）時變脈沖響應分析

圖13 和圖14 分別呈現了比特幣成交價格和交易量等間隔脈沖響應圖，分別設定滯后1、3、5 期的脈沖響應曲線。

1.比特幣成交價格（第一組）脈沖分析

圖13 比特幣成交價格等間隔脈沖響應函數圖

如圖13，主要的特征如下。

第一，比特幣成交價格自身的沖擊效應。在樣本期內前一期變量與后一期變量存在正向關系，即一個標準差的正沖擊，會推升比特幣成交價格。這種沖擊效應存在衰減的時滯特征，滯后3期和5期后的衰減強度具有時變特征，2017 年以前5 期后具有明顯收斂到0的趨勢，2017年后滯后影響延長，目前5期后的效應強度相當于1期的40%。

第二，中美利差變量的沖擊效應。中美利差對比特幣成交價存在正向的沖擊效應，即1 單位的中美利差走闊，將引起比特幣成交價格的正向增長，正向的脈沖響應關系解釋了比特幣成交價格與中美利差出現的同向變化趨勢。這種沖擊效應存在衰減的時滯特征，滯后3期和5期后的衰減強度時變特征不顯著，第1期沖擊效應具有時變特征。

第三，人民幣匯率變量的沖擊效應。人民幣匯率對比特幣成交價存在負向的沖擊效應，即1 單位的人民幣匯率負向變化（人民幣升值），將引起比特幣成交價格的上漲。經濟推測：從匯率關系上，比特幣資產價格與人民幣幣值具有同向的屬性，大概率與比特幣當前擔負的人民幣外流的結算和支付功能有關，人民幣升值會增加未來預期貶值或加大境外資產持有的動機，增加通過比特幣交易資產出境，推升需求拉升了比特幣的成交價格。

2.比特幣交易量（第二組）脈沖分析

圖14 比特幣交易量等間隔脈沖響應函數圖

第一，比特幣交易量自身的沖擊效應。滯后1期比特幣交易量自身的沖擊脈沖響應為負向關系，即一個標準差的正沖擊，會引起比特幣交易量的減少。由于比特幣的成交價自身沖擊效應為正向，所以比特幣的交易個數沖擊效應為反向。

第二，中美利差變量的沖擊效應。中美利差對比特幣交易量存在正向的沖擊效應，即1 單位的中美利差走闊，將引起比特幣交易量的正向增長，5 期后迅速收斂到0。與比特幣成交價格不同，正向沖擊效應在2015 年“8·11”匯改前后不存在顯著的時變差異。

第三，人民幣匯率變量的沖擊效應。滯后1 期，人民幣匯率對比特幣交易量存在正向的沖擊效應，即1 單位的人民幣匯率正向變化（人民幣貶值），將引起比特幣交易量的上升。由于比特幣成交價格存在負向關系，比特幣交易個數存在正向關系。

（四）不同時點的脈沖響應分析

根據斷點回歸的分析結論，本文采用時點脈沖響應函數對研究變量的關聯性進行動態識別，圖15和圖16 分別呈現了比特幣成交價格和交易量不同時點的脈沖響應圖。圍繞中美利差“舒適區”和比特幣交易周期性，選擇的3 個具有典型事件的時點期，包括：一是時點1（2013年12月，中美利差高區，比特幣量價低區），次貸危機合并歐債危機，量化寬松推升中美利差進入高點，該階段對應比特幣交易的低迷期；二是時點2（2018 年2 月，中美利差“舒適區”，比特幣量價高區），美聯儲縮表進入加息渠道，中美貿易戰前夕，中美利差收窄進入次高區，該階段為比特幣火爆期，量價處于高位；三是時點3（2019 年5月，中美利差“舒適區”，比特幣量高區，比特幣價次高區），中美貿易疊加美聯儲政策轉向進入降息通道前夕，中美利差在收窄后逐步修復之前對“舒適區”的偏離，比特幣在保底后進入反彈，量仍處于高區，比特幣價格進入次高區未恢復到之前的高漲水平。

1.比特幣成交價格（第一組）脈沖分析

圖15 比特幣成交價格不同時點脈沖響應函數圖

如圖15，主要特征如下。一是比特幣成交價格自身的沖擊效應。沖擊效應為正向，具有明顯的快速收斂特征，從3 個時點的比較看，該趨勢特征相同。但是進入中美利差“舒適區”后，時點2和3的整體沖擊幅度明顯大于時點1。二是中美利差變量的沖擊效應。中美利差的沖擊效用正向，具有短期的時滯特征，當前無沖擊效應，在第1 期達到峰值然后在10 期以內收斂到0。時點2 和3 整體沖擊幅度小于時點1，這說明中美利差“舒適區”對應時期,中美利差的沖擊效應減弱，即貨幣政策差異效應減弱。經濟解釋：在高利差時期，政策差異的沖擊效應更強，體現了利差的邊際效應，在舒適區兩國貨幣政策存在較大的調整空間，造成沖擊效用的減弱。三是人民幣匯率變量的沖擊效應。負向的沖擊效應在各時點類似，與中美利差的短期時滯存在共性，說明中美貨幣政策差異的沖擊影響在利率和匯率通道都在滯后1期達到峰值，并在10期內迅速收斂到0附近。

2.比特幣交易量（第二組）脈沖分析

如圖16，主要特征如下。一是比特幣交易量自身的沖擊效應。沖擊效應與成交價相同，但是整體的收斂速度更快。剔除成交價格自身的沖擊效應，比特幣的交易個數在遇到正向沖擊的情況下是萎縮的，體現了比特幣供給端的控制力集中和存在人為操作風險。二是中美利差變量的沖擊效應。中美利差對交易量的沖擊效用明顯強于比特幣成交價格，這說明在中美利差“舒適區”內，雖然價格對貨幣政策差異的反應減弱或者“鈍化”，但是比特幣交易個數的影響是增大的，反映了投資者面對政策差異變化進行資產配置時比特幣價格的不敏感。滯后期的沖擊效用的正負交替和滯后期縮短，反映了比特幣風險資產特征，投資者情緒易波動，容易出現情緒放大效應產生的暴漲或暴跌。三是人民幣匯率變量的沖擊效應。負向的沖擊效應與比特幣成交價格方向一致，且選擇的3 個時點沒有出現明顯的時變特征。但是明顯縮短的滯后效應，與上述利差分析相同，主要基于投資者情緒的擴大效應和比特幣資產的風險屬性。

圖16 比特幣成交價格不同時點脈沖響應函數圖

七、結論與建議

本文基于開放經濟下的兩國模型，通過在貨幣供求函數中增加數字貨幣的流通作用，推導發現兩國貨幣政策差異對數字貨幣交易量和價格的函數關系。通過定性和定量的方法，對模型體現的變量關系進行實證，發現聯動變化規律和量化沖擊影響效果。得出如下主要結論。

第一，中美利差是中美貨幣政策差異在利率上的體現，2015 年“8·11”匯改后中美利差進入舒適區，比特幣在此期間交易量和頻度大增，經歷暴漲暴跌的周期變化。定性分析發現：舒適區內的中美利差和比特幣量價具有很強的同向聯動趨勢，其中比特幣的交易量通過格蘭杰因果檢驗，證明中美貨幣政策差異引起利差變化是比特幣交易量波動的原因。定量分析發現：等間隔的沖擊效應檢驗下，中美利差對比特幣的量價均存在正向沖擊關系，但是沖擊效應存在時變的差異變化。匯改后，利差對比特幣沖擊效應出現明顯的減弱趨勢，當時交易量沖擊效應的變化沒有消減，說明比特幣投資者在中美貨幣政策出現差異變化時，對比特幣價格敏感性不強，主要體現在交易數量的增減。從轉移支付角度看，中美貨幣政策產生差異會引起人民幣資產通過比特幣向境外美元資產的流動強度的變化。不同時點的沖擊效應檢驗，中美利差舒適區（低）和高利差（高）的檢驗結果進一步驗證了對比特幣交易價格沖擊效應時變特征，在舒適區內我國央行貨幣政策調控空間充足，投資者面對利差變化體現的政策差異相對鈍化，在人為操作下比特幣價格易產生市場扭曲。

第二，在中美利差舒適區，人民幣兌美元匯率的中樞值出現了連續兩次跳躍，匯率始終處于上升區。匯率已不是我國貨幣政策的調控目標，利差與匯率的利率平價關系在中美間并不完全成立。在定性分析上，人民幣兌美元匯率和比特幣量價走勢出現了同期背離，這與中美利差的定性規律產生了分歧，但是匯率兌比特幣的交易量通過格蘭杰因果檢驗，證明利率平價理論下匯率體現的中美貨幣政策差異仍然對比特幣交易量波動產生影響。在定量分析中等間隔的沖擊效應檢驗下，匯率對比特幣的量價的沖擊方向發生了分歧：一是比特幣價格的沖擊效應在舒適區明顯減弱，負向的沖擊關系不能支持比特幣與人民幣資產的替代關系，但解釋了人民幣升值情境下，由于人民幣預期貶值或加大境外持有資產動機下造成對比特幣價格推升的交易模式；二是與比特幣交易存在相對穩定的正向沖擊關系，一旦出現人民幣貶值，比特幣的交易量增加，這與當前市場現象保持一致。不同時點的沖擊效應檢驗，匯率在舒適區內的沖擊效應與其他利差區域的沖擊效應不存在顯著的時變特征。

周小川（2019）指出，IT 技術發展迅猛，大數據、云計算、網絡基礎設施、移動互聯網都在快速發展，特別是近來熱度很高的區塊鏈技術。在該背景下，本文研究了金融政策對數字貨幣的影響，未來數字貨幣發展將反作用于金融政策，甚至擴展到更廣的公共政策范疇。基于研究結論和未雨綢繆思考，提出我國數字貨幣的發展建議。具體如下。

第一，深入研發嘗試發行錨定人民幣的數字穩定貨幣，推進人民幣國際化進程。以比特幣為代表的私人數字貨幣由于存在難以構建自身的價值支撐體系的先天缺陷，很難在國際貨幣支付體系中發揮貨幣應有的職能。法定數字貨幣成為當前的一種各國央行主推的發展趨勢，“點對點+電子支付系統+央行信用”的模式是對虛擬貨幣的“去虛擬化”的改進，更符合人類社會長期形成的貨幣本質內涵的共識。人民幣國際化水到渠成，尤其是在2008 年金融危機之后，人民幣加入SDR，中國在逐步增強經濟大國的國際金融擔當，數字貨幣應納入人民幣國際化統籌設計。數字貨幣“無國界”具有超主權特征，當前在規模上對法定貨幣影響有限，更無法取代法定貨幣，但是美元等主要貨幣國都在研發以本國貨幣為錨的數字穩定貨幣，如果將錨定貨幣納入世界貨幣或國際貨幣范疇，將產生巨大的影響力，我國有必要發行以人民幣為錨的數字穩定貨幣。以誰為錨體現了錨貨幣國的公共政策影響力，由于當前數字貨幣“網絡效應”的特殊性，“贏者通吃”競爭模式的存在會導致非錨定貨幣在國際貨幣體系中的地位受到巨大負面沖擊，從而引發金融安全隱患。中國人民銀行數字穩定貨幣的發行已經進入軌道，穆長春（2019）在第三屆中國金融四十人論壇上表示，央行數字貨幣即將推出，將采用雙層運營體系，即上層是中國人民銀行，第二層是商業銀行。

第二，積極應對數字貨幣發展對金融市場和監管格局的挑戰，完善監管體系，維護金融安全。我國貨幣政策更好地發揮對國內宏觀經濟的調控和國際經濟發展的政策協同，需要深入研究未來數字貨幣與金融政策的相互作用，數字貨幣發展超出監控范圍可能嚴重威脅政策的執行效果和金融安全。數字貨幣監控涉及的內容很多，包括網絡安全、隱私保護、反洗錢、反恐融資等各個方面，是長期的系統工程。當前已有的數字貨幣短期已經對我國金融形成潛在威脅，加強數字貨幣的金融安全防范，已不局限于資產價格的波動和跨境支付等風險應對。未來數字貨幣向央行穩定幣發展的趨勢，將形成各國央行的新的貨幣競爭和博弈，國內已有的“灰犀牛”風險未消，新的主權或超主權數字貨幣風險隱患更具威懾力。我國對數字貨幣一直保持高度嚴格監管，未來數字貨幣試點和發行勢必對現有的監管體系形成嚴峻挑戰，缺乏監管將帶來金融系統的脆弱性甚或引發新的金融危機。在具體實施中，我們對待新科技的發展要保持敏銳、支持和寬容，抓住產生風險的根本缺陷點，如對待現有數字貨幣缺乏價值或信用支撐問題，考慮數字貨幣參照香港發行貨幣的經驗，實行百分百現金備份，并配套完善的數量監控、托管規則及正確的激勵機制，保障真正落到實處。

第三，長遠布局，發揮以人民幣為錨的數字穩定幣在“一帶一路”沿線國家的國際公共品金融服務功能。人民幣國際化在“一帶一路”倡議下具有超主權的區域性特征，體現在“一帶一路”沿線國家以人民幣計價進行貿易與投資，境外人民幣沉淀回流開放的金融市場增持人民幣資產，實現人民幣流動的循環。數字貨幣錨定人民幣，將具備人民幣國際化的區域特征，因此在境內發行央行穩定幣的同時，應布局未來數字貨幣在“一帶一路”沿線國家的應用。“一帶一路”倡議下，央行穩定幣發揮數字貨幣優勢，提升區域內貿易和投資，是人民幣國際化積極參與國際貨幣體系治理的具體表現。在此前提下，積極在區域內建立多邊的國際監管協調機制，共同規范市場，形成監管共識，遏制市場操縱，解決沖突，將有助于發揮數字貨幣在國際貨幣體系中的優勢。