我國(guó)貨幣政策的最優(yōu)度量指標(biāo)*

王 曦，鄒文理

一、引 言

貨幣政策研究的重要性不需多言，而量化和規(guī)范研究貨幣政策的前提是:尋找到貨幣政策的合意度量(代表)指標(biāo)(indicator)①“度量指標(biāo)”是筆者翻譯西方主流學(xué)者的說(shuō)法，見于Bernanke和Blinder(1992)、Balke和Emery(1994)、Bernanke和Mihov(1998)等。。貨幣政策是指中央銀行為實(shí)現(xiàn)其特定的經(jīng)濟(jì)目標(biāo)，而采用的各種控制和影響經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的方針和措施的總稱，包含政策工具、操作目標(biāo)、中介目標(biāo)和最終目標(biāo)等一系列內(nèi)容。其中操作目標(biāo)和中介目標(biāo)又合稱中間目標(biāo)。貨幣政策的實(shí)施過程，就是通過使用貨幣政策工具作用于操作目標(biāo)，進(jìn)而通過操作目標(biāo)影響中介目標(biāo)，以實(shí)現(xiàn)最終目標(biāo)。那么，作為連接貨幣政策工具和最終目標(biāo)的中間目標(biāo)指標(biāo)就能夠充分體現(xiàn)出貨幣當(dāng)局的政策意圖并度量當(dāng)前的貨幣政策狀況(Stance)?？梢?，貨幣政策度量指標(biāo)包含了操作目標(biāo)和中介目標(biāo)。

目前，國(guó)外已經(jīng)有很多關(guān)于貨幣政策度量的文獻(xiàn)，但在國(guó)內(nèi)，盡管有很多關(guān)于貨幣政策的探討，但就貨幣政策度量本身，尚未出現(xiàn)統(tǒng)一和專門的研究，學(xué)者都是致力于尋找哪些指標(biāo)最適合作為中介目標(biāo)和操作目標(biāo)。對(duì)于貨幣政策中介目標(biāo)而言，史永東(1999)、蔣瑛琨、劉艷武和趙振全(2005)以及耿中元、惠曉峰(2009)等認(rèn)為中國(guó)應(yīng)該以M1作為貨幣政策的中介目標(biāo)。董承章(1999)、劉明志(2006)等主張以M2作為中介目標(biāo)的主要指標(biāo)。而秦宛順、靳云匯和卜永祥(2002)認(rèn)為從中央銀行福利損失的角度而言，以貨幣供應(yīng)量(M2)和以短期利率為貨幣政策中介目標(biāo)沒有差別。陸昂(1998)認(rèn)為M2并非理想化的貨幣政策中介目標(biāo);夏斌、廖強(qiáng)(2001)則直接指出貨幣供應(yīng)量作為我國(guó)貨幣政策的中介目標(biāo)客觀上已經(jīng)不合時(shí)宜，應(yīng)盡快廢止;陳利平(2006)也認(rèn)為沒有合適的變量可以擔(dān)當(dāng)貨幣政策中介目標(biāo)的角色。盛松成、吳培新(2008)則認(rèn)為我國(guó)存在信貸規(guī)模和M2兩個(gè)貨幣政策中介目標(biāo);而劉金全、劉兆波(2008)則認(rèn)為1998年之前，信貸規(guī)模是我國(guó)的貨幣政策中介目標(biāo)，1998年之后，M1才是中介目標(biāo)。對(duì)于貨幣政策的操作目標(biāo)而言，易綱(2001)①易綱:《中國(guó)貨幣政策框架》，貨幣政策操作國(guó)際研討會(huì)論文，2001年5月8日。、戴根有(2003)以及謝平(2004)認(rèn)為基礎(chǔ)貨幣是我國(guó)貨幣政策的操作目標(biāo);陳雨露、周晴(2004)認(rèn)為超額準(zhǔn)備金是我國(guó)貨幣政策的操作目標(biāo);而王曉芳和王維華(2008)則認(rèn)為準(zhǔn)備金總額是我國(guó)貨幣政策的操作目標(biāo)。由此可見，國(guó)內(nèi)學(xué)界對(duì)于貨幣政策的中間目標(biāo)仍然沒有一致的看法。這樣的結(jié)果必然就是在進(jìn)行有關(guān)貨幣政策的相關(guān)研究時(shí)，對(duì)貨幣政策的度量指標(biāo)選取比較隨意，一些學(xué)者采用貨幣總量或金融機(jī)構(gòu)信貸總量等來(lái)度量貨幣政策。如王曦和馮文光(2009)、彭方平等(2008)以M2作為貨幣政策的衡量指標(biāo);陸軍和舒元(2002)、孫穩(wěn)存(2007)以M1作為度量指標(biāo);裴平、熊鵬、朱永利(2006)以M0作為度量指標(biāo);郝雁(2004)和楊子暉(2008)同時(shí)采用M2和金融機(jī)構(gòu)貸款余額作為貨幣政策的代理變量。也有少部分學(xué)者采用了利率指標(biāo)，如謝平和羅雄(2002)、劉斌(2008)使用短期利率。這自然也就造成我國(guó)貨幣政策研究爭(zhēng)議較多。

在國(guó)外，有關(guān)貨幣政策的度量，弗里德曼等(Friedman＆ Schwartz，1963)的《美國(guó)貨幣史:1867—1960》是早期的經(jīng)典，他們用貨幣總量來(lái)度量貨幣政策。西姆斯(Sims，1972)以及克里斯蒂亞諾等(Christiano＆Ljungqvist，1988)也采用貨幣總量度量貨幣政策，以考察貨幣政策與GNP和工業(yè)生產(chǎn)總值之間的關(guān)系。到20世紀(jì)80年代，以貨幣總量度量貨幣政策的觀點(diǎn)發(fā)生了轉(zhuǎn)變。Sims(1980)、麥克卡萊姆(McCallum，1983)、萊特曼等(Litterman ＆ Weiss，1985)、勞 倫 特 (Laurent，1988)以及伯南克(Bernanke，1990)發(fā)現(xiàn)與貨幣總量相比，短期利率對(duì)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)的預(yù)測(cè)能力更強(qiáng)，因而利率更加適合度量貨幣政策。伯南克和布林德(Bernanke＆Blinder，1992)通過詳細(xì)的向量自回歸(vector autoregression，VAR)分析，比較聯(lián)邦基金利率、貨幣供應(yīng)量M1、M2，以及三個(gè)月和10年期國(guó)庫(kù)券利率對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的預(yù)測(cè)能力，證明聯(lián)邦基金利率更加適合作為中央銀行貨幣政策的度量指標(biāo)。鮑克和埃默里(Balke＆Emery，1994)等支持了Bernanke和Blinder(1992)的觀點(diǎn)。但也不是所有的學(xué)者都認(rèn)同聯(lián)邦基金利率指標(biāo)，例如桑頓(Thornton，1988)、克里斯蒂亞諾和艾肯鮑姆(Christiano＆ Eichenbaum，1992)同樣采用 VAR方法，結(jié)論是非借入儲(chǔ)備(non-borrowed reserves)是貨幣政策的最優(yōu)度量指標(biāo)。除了上述的貨幣總量和利率指標(biāo)外，對(duì)貨幣政策的度量還有一種“敘述性方法”。此方法最早也是 Friedman和Schwartz(1963)創(chuàng)造的，后來(lái)由羅默和羅默(Romer＆ Romer，1989)、伯申和米爾斯(Boschen ＆Mills，1991)等進(jìn)行了系統(tǒng)的發(fā)展。該方法通過詳細(xì)閱讀聯(lián)邦公開市場(chǎng)委員會(huì)(Federal Open Market Committee，F(xiàn)OMC)的會(huì)談紀(jì)要，評(píng)價(jià)貨幣當(dāng)局的態(tài)度，以判斷貨幣政策漸松或者趨緊的態(tài)勢(shì)。此方法的優(yōu)勢(shì)是運(yùn)用了除貨幣總量和利率的信息之外盡可能多的信息，但也有其不足之處，就是存在固有的主觀性問題。

綜上，20世紀(jì)80年代以后，國(guó)外學(xué)者對(duì)貨幣政策的度量問題已經(jīng)做了很多工作，其研究方法是比較鑒別各種可能的貨幣政策度量指標(biāo)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的預(yù)測(cè)能力。而在國(guó)內(nèi)，在度量貨幣政策時(shí)仍然較為隨意，就目前的情況來(lái)看，使用貨幣供應(yīng)量的居多。柳欣和王晨(2008)認(rèn)為當(dāng)前中國(guó)的利率、匯率等價(jià)格因素的市場(chǎng)化程度仍然較低，因而應(yīng)該采用貨幣供應(yīng)量等數(shù)量指標(biāo)來(lái)度量貨幣政策。但他們的判斷仍然顯得比較主觀。另外，即使該判斷在直覺上是可以接受的，但仍然缺少實(shí)證檢驗(yàn)的支持;并且我們?nèi)匀徊恢谰烤鼓膫€(gè)貨幣供應(yīng)量指標(biāo)或其他數(shù)量指標(biāo)才是最好的貨幣政策度量指標(biāo)。有鑒于此，本文擬仿效國(guó)外的主流研究方法，詳細(xì)考察我國(guó)各種可能的貨幣政策指標(biāo)對(duì)經(jīng)濟(jì)的預(yù)測(cè)能力以及其經(jīng)濟(jì)作用效果，以期對(duì)我國(guó)的貨幣政策度量問題提出一個(gè)有依據(jù)的判斷。本文分析的最終結(jié)論是:(1)在度量貨幣政策上，數(shù)量指標(biāo)貨幣供應(yīng)量要優(yōu)于利率指標(biāo)。(2)在研究貨幣政策對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)(消費(fèi)、投資和產(chǎn)出)的作用時(shí)，M2是最優(yōu)的貨幣政策度量指標(biāo);在研究貨幣政策對(duì)通貨膨脹的作用時(shí)，M1是最優(yōu)的貨幣政策度量指標(biāo)。

二、分析思路、方法以及指標(biāo)數(shù)據(jù)

(一)分析思路

貨幣政策是指中央銀行為實(shí)現(xiàn)其特定的經(jīng)濟(jì)目標(biāo)(如穩(wěn)定物價(jià)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，實(shí)現(xiàn)充分就業(yè)和平衡國(guó)際收支)而運(yùn)用各種工具調(diào)節(jié)貨幣供給和利率，進(jìn)而影響宏觀經(jīng)濟(jì)的方針和措施的總和。《中華人民共和國(guó)人民銀行法(修正)》第三條規(guī)定:貨幣政策的目標(biāo)是保持貨幣幣值的穩(wěn)定，并以此促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。其中，“保持幣值穩(wěn)定”有對(duì)外和對(duì)內(nèi)兩個(gè)含義。對(duì)外穩(wěn)定是指人民幣匯率穩(wěn)定;對(duì)內(nèi)穩(wěn)定是針對(duì)穩(wěn)定國(guó)內(nèi)物價(jià)而言，以抑制或消除通貨膨脹(緊縮)。由于目前我國(guó)仍舊在事實(shí)上采用盯住匯率制度，因此在現(xiàn)階段，“保持幣值穩(wěn)定”主要是針對(duì)對(duì)內(nèi)穩(wěn)定而言?！按龠M(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)”則是要通過貨幣政策調(diào)節(jié)產(chǎn)出、投資和消費(fèi)等實(shí)際變量，穩(wěn)定實(shí)體經(jīng)濟(jì)以避免其大幅波動(dòng)，創(chuàng)造和維持良好的經(jīng)濟(jì)秩序。

根據(jù)人民銀行法的精神，篩選貨幣政策合意度量指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)可以概述為:(1)在統(tǒng)計(jì)意義上，貨幣政策的合意度量指標(biāo)應(yīng)對(duì)物價(jià)水平和實(shí)際經(jīng)濟(jì)變量具有預(yù)測(cè)力;(2)在經(jīng)濟(jì)意義上，合意度量指標(biāo)應(yīng)對(duì)物價(jià)水平和實(shí)體經(jīng)濟(jì)具有實(shí)質(zhì)性的效果。這里，考慮經(jīng)濟(jì)意義是排除了這樣的可能性:某個(gè)度量指標(biāo)雖然具有統(tǒng)計(jì)上的預(yù)測(cè)力，但其在對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的影響方向不符合預(yù)期或者其累積影響不大，因而失去了作為調(diào)控工具的意義。

(二)分析方法

在方法上，本文綜合勞蘭特(Laurent，1988)、Bernanke和 Blinder(1992)以及 Balke和 Emery(1994)的研究方法，同時(shí)采用基于向量自回歸(VAR)的格蘭杰因果檢驗(yàn)(Granger causality test)、方差分解(variance decomposition)及脈沖響應(yīng)(impulse-response)分析，從多個(gè)方面綜合考察貨幣政策備選度量指標(biāo)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的解釋能力。其中格蘭杰因果檢驗(yàn)和方差分解主要用以比較備選政策指標(biāo)在統(tǒng)計(jì)上的預(yù)測(cè)力，脈沖響應(yīng)分析主要判斷經(jīng)濟(jì)意義上的實(shí)際效果。

VAR是Sims在1980年提出的，它是基于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)建立模型，把系統(tǒng)中的每一個(gè)內(nèi)生變量作為系統(tǒng)中所有內(nèi)生變量滯后值的函數(shù)來(lái)構(gòu)造模型。其特點(diǎn)是:(1)在建模時(shí)只需明確有關(guān)系的變量，以及滯后期p;(2)對(duì)參數(shù)不施加零約束;(3)解釋變量中不包括任何當(dāng)期變量，因而其優(yōu)點(diǎn)是不必對(duì)解釋變量在預(yù)測(cè)期內(nèi)的取值做任何預(yù)測(cè)。

一個(gè)VAR(p)模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式為:

其中，yt是(n×1)維向量時(shí)間序列，p是滯后階數(shù)，T是樣本時(shí)間跨度，n×n維矩陣A1，…，Ap是要被估計(jì)的系數(shù)矩陣，εt是n維擾動(dòng)向量，它們相互之間可以同期相關(guān)，但不與自己的滯后值相關(guān)及不與等式右邊的變量相關(guān)。

在VAR分析的基礎(chǔ)上，我們可以進(jìn)行變量之間的格蘭杰因果檢驗(yàn)、方差分解和脈沖響應(yīng)分析。格蘭杰因果檢驗(yàn)是Granger(1969)提出的。如果A變量的滯后對(duì)B變量具有解釋力，我們就稱A變量是B變量的格蘭杰原因，B是A的格蘭杰結(jié)果。方差分解方法由Sims(1980)提出:內(nèi)生變量y的方差可以分解成多種不相關(guān)的影響，通過測(cè)定各種沖擊對(duì)y的方差的貢獻(xiàn)度，來(lái)判斷各種沖擊對(duì)內(nèi)生變量的解釋能力。脈沖響應(yīng)則是分析一個(gè)變量的沖擊對(duì)其他變量所帶來(lái)的動(dòng)態(tài)影響，可以更直觀地觀察和判斷沖擊的時(shí)間作用特征。

(三)指標(biāo)與數(shù)據(jù)

關(guān)于可能的備選貨幣政策度量指標(biāo)，我們的處理辦法是，根據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn)，盡可能多地考察各種貨幣政策的備選指標(biāo)，同時(shí)，不僅要檢驗(yàn)貨幣總量等數(shù)量指標(biāo)，還要分析利率等價(jià)格指標(biāo)。

在貨幣政策的數(shù)量指標(biāo)方面，現(xiàn)有的研究結(jié)論主要包括下面指標(biāo):基礎(chǔ)貨幣①基礎(chǔ)貨幣也叫銀根，是由中央銀行所提供的貨幣量，包括流通中的現(xiàn)鈔、法定存款準(zhǔn)備金和超額準(zhǔn)備金。在中央銀行的資產(chǎn)負(fù)債表中，基礎(chǔ)貨幣的投放體現(xiàn)為負(fù)債項(xiàng)下“儲(chǔ)備貨幣”的增加。(易綱，2001②易綱:《中國(guó)貨幣政策框架》，貨幣政策操作國(guó)際研討會(huì)論文，2001年5月8日。;戴根有，2003)、超額存款準(zhǔn)備金(陳雨露、周晴，2004)、準(zhǔn)備金總額(王曉芳、王維華，2008)，M1(史永東，1999)、M2(董承章，1999;劉明志，2006等)，以及信貸規(guī)模(盛松成、吳新培，2008;劉金全、劉兆波，2008)。

在貨幣政策的價(jià)格指標(biāo)方面，目前學(xué)者們使用過的指標(biāo)包括:儲(chǔ)蓄存款利率、國(guó)債利率和同業(yè)拆借利率(盛松成和吳培新，2008;謝平和羅雄，2002;劉斌，2008)。(1)就我國(guó)儲(chǔ)蓄存款利率而言，由于我國(guó)實(shí)行管制利率制度，因此從月度時(shí)間上考慮，儲(chǔ)蓄存款利率的變化比較少見，難以體現(xiàn)出貨幣政策的微小調(diào)節(jié)。(2)在國(guó)債利率方面，發(fā)達(dá)國(guó)家由于國(guó)債發(fā)行靈活并且二級(jí)市場(chǎng)活躍，將國(guó)債利率作為金融市場(chǎng)的基礎(chǔ)利率是合理的。但我國(guó)的情況則有所不同，我國(guó)國(guó)債的發(fā)行及二級(jí)市場(chǎng)雖然有所發(fā)展，但總體規(guī)模和交易量仍然較小，尚不能引導(dǎo)市場(chǎng)利率。(3)同業(yè)拆借利率方面，我國(guó)銀行同業(yè)拆借市場(chǎng)規(guī)模大，交易活躍，能夠較為迅速地反映貨幣市場(chǎng)上資金的供求狀況。因此，可以將同業(yè)拆借市場(chǎng)利率作為金融市場(chǎng)的基礎(chǔ)利率。

因此，根據(jù)現(xiàn)有研究，綜合上述考量，以及VAR模型對(duì)變量數(shù)個(gè)數(shù)的要求①VAR模型中一般至多包含6個(gè)左右的變量。，我們選定貨幣政策的備選度量指標(biāo)包括:基礎(chǔ)貨幣(MB，用中央銀行的資產(chǎn)負(fù)債表中負(fù)債項(xiàng)目下“儲(chǔ)備貨幣”表示)、M1、M2、信貸規(guī)模(Credit)，以及銀行間 7 天同業(yè)拆借利率(rate7day)。

對(duì)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)的宏觀經(jīng)濟(jì)變量，前文已經(jīng)分析，“穩(wěn)定幣值”主要是針對(duì)國(guó)內(nèi)物價(jià)的穩(wěn)定而言，文中我們以居民消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)(CPI)作為物價(jià)水平的代理變量;“促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)”分別以工業(yè)增加值、固定資產(chǎn)投資完成額和社會(huì)消費(fèi)品零售總額的實(shí)際值作為代理變量②實(shí)際GDP本是度量產(chǎn)出的最好指標(biāo)，但在我國(guó)GDP沒有月度數(shù)據(jù)，因此這里選擇了實(shí)際工業(yè)增加值度量產(chǎn)出。而且，由于工業(yè)增加值和固定資產(chǎn)投資一般只有1月和2月的加總值，我們采用插值法，通過年度增長(zhǎng)率分別計(jì)算1月和2月的工業(yè)增加值和固定資產(chǎn)投資。利用插值法來(lái)補(bǔ)充殘缺的數(shù)據(jù)在月度分析中比較常見。?？紤]到數(shù)據(jù)的可得性，我們的樣本數(shù)據(jù)為1996年1月—2009年12月，數(shù)據(jù)來(lái)源于各年國(guó)家《統(tǒng)計(jì)年鑒》、CCER金融研究數(shù)據(jù)庫(kù)和中國(guó)經(jīng)濟(jì)信息網(wǎng)，所有數(shù)據(jù)均通過X12方法進(jìn)行季節(jié)調(diào)整。變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

表1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

三、實(shí)證分析

(一)VAR模型、數(shù)據(jù)區(qū)分

由于我們使用CPI代理作為物價(jià)水平，而在考慮實(shí)際經(jīng)濟(jì)變量時(shí)使用了三個(gè)指標(biāo)，即實(shí)際工業(yè)增加值、實(shí)際固定資產(chǎn)投資完成額和實(shí)際社會(huì)消費(fèi)品零售總額，因此我們需要分析三個(gè)VAR系統(tǒng)，分別是{CPI，實(shí)際工業(yè)增加值，貨幣政策}、{CPI，實(shí)際固定資產(chǎn)投資，貨幣政策}和{CPI，實(shí)際消費(fèi)，貨幣政策}。對(duì)應(yīng)這三個(gè)系統(tǒng)的VAR模型分別為:

其中，lproduction表示實(shí)際工業(yè)增加值的對(duì)數(shù)，linvestment表示實(shí)際固定資產(chǎn)投資總額的對(duì)數(shù)，lconsumption表示實(shí)際社會(huì)消費(fèi)總額的對(duì)數(shù)，lcpi表示居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的對(duì)數(shù)，rate7day表示銀行間7天拆借利率，lMB表示基礎(chǔ)貨幣的對(duì)數(shù)，lcredit表示金融機(jī)構(gòu)信貸總額的對(duì)數(shù)，lM1和lM2分別表示貨幣供應(yīng)量M1和M2的對(duì)數(shù)。

我國(guó)M2的統(tǒng)計(jì)口徑自2001年7月起有所改變，之后將證券公司客戶保證金計(jì)入M2。為了避免統(tǒng)計(jì)口徑改變帶來(lái)的問題，我們將分別考察兩個(gè)子樣本區(qū)間:1996年1月—2001年6月和2001年7月—2009年12月。這樣進(jìn)行區(qū)間劃分的好處還表現(xiàn)在:可以分離亞洲金融危機(jī)的可能影響。我們知道，在危機(jī)發(fā)生和發(fā)展的過程中，由于經(jīng)濟(jì)主體自動(dòng)調(diào)整其行為方式以及政策當(dāng)局緊急出臺(tái)危機(jī)應(yīng)對(duì)政策的原因，經(jīng)濟(jì)規(guī)律可能會(huì)表現(xiàn)得比較異常。亞洲金融危機(jī)開始于1997年10月，一般認(rèn)為其影響在2001年末基本消失。本文以2001年7月進(jìn)行劃分也基本符合對(duì)危機(jī)作用階段的判斷。

(二)預(yù)測(cè)能力檢驗(yàn)

1.1996年1月—2001年6月實(shí)證結(jié)果

VAR分析首先需要決定解釋變量的最優(yōu)滯后階數(shù)。綜合考慮LR檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量(sequential modified LR test statistic)、最終預(yù)測(cè)誤差(final prediction error)、AIC信息準(zhǔn)則(Akaike information criterion)、斯瓦茨信息準(zhǔn)則(Schwarz information criterion)和HQ信息準(zhǔn)則(Hannan-Quinn information criterion)，式(1)、(2)、(3)構(gòu)成的 VAR系統(tǒng)的最優(yōu)滯后階數(shù)均為滯后1個(gè)月。再根據(jù)上述對(duì)三個(gè) VAR模型的設(shè)定，可分別得到模型(1)、(2)和(3)的估計(jì)①最優(yōu)滯后階數(shù)的選擇有3個(gè)匯總表，給出了5%的顯著水平下的各信息準(zhǔn)則統(tǒng)計(jì)量;VAR模型也有3個(gè)總表，給出了各種滯后內(nèi)生變量的系數(shù)及其顯著性，以及VAR模型整體顯著性的對(duì)數(shù)似然值、AIC準(zhǔn)則和SC準(zhǔn)則量。限于篇幅，同時(shí)也由于我們并不關(guān)注VAR模型本身的估計(jì)，此處并未列出這6個(gè)表格。這些表格以及其中的輸出結(jié)果可以向作者索取。在分析2001年以后的數(shù)據(jù)時(shí)，我們也同樣處理。。再分別進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)以及方差分解分析。結(jié)果如下:

1)格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)

表2給出了各備選指標(biāo)的所有滯后值對(duì)各宏觀經(jīng)濟(jì)變量的格蘭杰因果檢驗(yàn)結(jié)果。其中零假設(shè)是:備選指標(biāo)不是宏觀變量的格蘭杰原因。表中給出了零假設(shè)的邊際顯著性水平。顯著性水平的值越小，表明備選指標(biāo)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的格蘭杰意義上的預(yù)測(cè)能力越強(qiáng)。表2顯示，在1996年1月—2001年6月，除基礎(chǔ)貨幣和金融機(jī)構(gòu)貸款對(duì)社會(huì)消費(fèi)零售總額的解釋能力較弱外，似乎所有其他指標(biāo)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)均有很強(qiáng)的解釋能力。

雖然Granger因果檢驗(yàn)?zāi)芊奖愕亟o出變量之間的兩兩因果關(guān)系，但它有一個(gè)缺陷:方程右邊的解釋變量之間有可能不是正交的(orthogonal)。例如，假設(shè)金融機(jī)構(gòu)貸款是貨幣政策的最優(yōu)度量指標(biāo)，那么金融機(jī)構(gòu)貸款極有可以通過影響短期利率，進(jìn)而通過短期利率又影響宏觀經(jīng)濟(jì)。那么，在包含有金融機(jī)構(gòu)貸款和短期利率的回歸方程中，即便金融機(jī)構(gòu)貸款規(guī)模是貨幣政策的最適度量指標(biāo)，它也會(huì)可能變得不顯著。

表2 格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)(1996年1月—2001年6月)

因此，Sims(1980)、Bernanke和 Blinder(1992)等建議采用基于VAR的預(yù)測(cè)誤差方差分解來(lái)分析解釋變量的預(yù)測(cè)能力，即各解釋變量對(duì)被解釋變量方差的貢獻(xiàn)大小。

2)方差分解

進(jìn)行方差分解前，需要檢驗(yàn)VAR模型的穩(wěn)定性。通過檢驗(yàn)特征根檢驗(yàn)，模型(1)(2)(3)均滿足穩(wěn)定性要求。此外，需要特別注意的是，在方差分解中，解釋變量的排列次序非常重要(Runkle，1987)。為使結(jié)論更為穩(wěn)健，我們參照Bernanke和Blinder(1992)的做法，給予M1和M2以最不利的條件，分別將其排在最后的位置①Bernanke和Blinder的做法是，把聯(lián)邦基金利率(最有可能成為貨幣政策度量的指標(biāo))放在各解釋變量的最后面，那么，在方差分解貢獻(xiàn)分析時(shí)，其處于的位置最不利，影響力被低估。這方面也可參見艾德斯(Enders)的Applied E-conometric Times Series，2004.。本文Cholesky分解的順序?yàn)?保持實(shí)際宏觀變量、物價(jià)水平、銀行間7天拆借利率、基礎(chǔ)貨幣、金融機(jī)構(gòu)貸款總額的位置不變、分別將M1和M2放在最后面②我們也嘗試了不同的分解順序，得到的結(jié)果沒有區(qū)別。。有關(guān)各宏觀經(jīng)濟(jì)變量3、6、12、24和36個(gè)月的預(yù)測(cè)誤差方差分解結(jié)果如表3③表中l(wèi)M1這一欄中排在前面的數(shù)字表示lM1排在lM2之前的方差分解結(jié)果，后面的數(shù)字表示lM1排在lM2之后的方差分解結(jié)果，lM2欄中的前后數(shù)據(jù)表示同樣的意義。所示。

表3中，陰影背景的數(shù)據(jù)為橫向比較的最大值，也就是在給定的宏觀變量和預(yù)測(cè)時(shí)間內(nèi)，各個(gè)備選指標(biāo)中對(duì)宏觀變量預(yù)測(cè)誤差產(chǎn)生最大貢獻(xiàn)的指標(biāo)。由表3可見，由于Cholesky分解的順序不同，對(duì)工業(yè)總產(chǎn)值的預(yù)測(cè)誤差方差分解的貢獻(xiàn)有著不同的指標(biāo)。當(dāng)M1排在M2前面時(shí)，M1的貢獻(xiàn)更大，當(dāng)M2放在M1前面時(shí)，M2的貢獻(xiàn)更大;M2對(duì)固定資產(chǎn)投資和社會(huì)消費(fèi)總額的預(yù)測(cè)誤差方差分解的貢獻(xiàn)相對(duì)更大;對(duì)物價(jià)水平的預(yù)測(cè)誤差方差分解則更為復(fù)雜。短期內(nèi)，由于Cholesky分解的順序不同，貨幣供應(yīng)量M1和M2對(duì)物價(jià)水平預(yù)測(cè)誤差方差的貢獻(xiàn)更大，而長(zhǎng)期內(nèi)銀行信貸規(guī)模的貢獻(xiàn)更為明顯。因此，方差分解分析的結(jié)果表明，在1996年1月—2001年7月，難以找到對(duì)所有宏觀經(jīng)濟(jì)變量的預(yù)測(cè)誤差方差均有較大貢獻(xiàn)的統(tǒng)一的最優(yōu)指標(biāo)。但可以確定的是，數(shù)量指標(biāo)(貨幣供應(yīng)量和信貸規(guī)模)的表現(xiàn)要優(yōu)于價(jià)格指標(biāo)(利率)。

表3 預(yù)測(cè)誤差方差分解:1996年1月—2001年6月

2.2001年7月—2009年12月實(shí)證結(jié)果

類似前文，綜合各類滯后選擇標(biāo)準(zhǔn)，式(1)、(2)、(3)構(gòu)成的VAR系統(tǒng)的最優(yōu)滯后階數(shù)均為滯后1個(gè)月。然后分別進(jìn)行模型(1)、(2)和(3)的VAR估計(jì)、穩(wěn)定性檢驗(yàn)，以及格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)和方差分解分析。

1)格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)

Granger因果檢驗(yàn)的結(jié)果見表4。

表4 格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)(2001年7月—2009年12月)

我們發(fā)現(xiàn)，在2001年7月—2009年12月，M2對(duì)所有宏觀變量均有很強(qiáng)的解釋能力;M1和金融機(jī)構(gòu)貸款對(duì)社會(huì)消費(fèi)總額的解釋力度不夠;而基礎(chǔ)貨幣和銀行7天拆借利率僅分別對(duì)固定資產(chǎn)投資和物價(jià)水平具有解釋能力。

2)方差分解

表5給出了2001年7月—2009年12月宏觀經(jīng)濟(jì)變量的預(yù)測(cè)誤差方差分解結(jié)果。

表5 預(yù)測(cè)誤差方差分解:2001年7月—2009年12月

由表5可見，在2001年7月—2009年12月，除信貸規(guī)模在第36期時(shí)對(duì)固定資產(chǎn)投資的預(yù)測(cè)誤差方法貢獻(xiàn)最大外，M2對(duì)于所有實(shí)際宏觀經(jīng)濟(jì)變量的預(yù)測(cè)誤差方差貢獻(xiàn)最大。與此同時(shí)，M1毫無(wú)疑問對(duì)物價(jià)水平的預(yù)測(cè)誤差方差貢獻(xiàn)最大。

(三)實(shí)際經(jīng)濟(jì)效果檢驗(yàn)及最優(yōu)指標(biāo)選擇

格蘭杰因果檢驗(yàn)和方差分解分析證明了在2001年7月—2009年12月間，M1和M2能較好的預(yù)測(cè)宏觀經(jīng)濟(jì)，下面考察它們的實(shí)際經(jīng)濟(jì)效果，即它們對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的影響方向是否符合預(yù)期。然后，我們把上一節(jié)和本節(jié)的分析匯總起來(lái)，綜合比較以甄別我國(guó)貨幣政策的最優(yōu)度量指標(biāo)。

1.實(shí)際經(jīng)濟(jì)效果檢驗(yàn)

通過對(duì)模型(1)、(2)、(3)的脈沖響應(yīng)分析，我們可以考察宏觀經(jīng)濟(jì)對(duì)貨幣政策的反應(yīng)。由于在1996年1月—2001年6月階段，我們難以找到一個(gè)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)有良好預(yù)測(cè)能力的合意貨幣政策度量指標(biāo)，而在2001年7月—2009年12月階段，M1和M2對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)具有良好的預(yù)測(cè)能力。因此，下面我們僅分析2001年7月之后貨幣政策備選指標(biāo)M1和M2的實(shí)際經(jīng)濟(jì)效果。圖1分別描繪了在2001年7月—2009年12月階段，M1和M2一個(gè)正向標(biāo)準(zhǔn)差的脈沖沖擊，宏觀經(jīng)濟(jì)變量工業(yè)總產(chǎn)值、固定資產(chǎn)投資和社會(huì)消費(fèi)總額的響應(yīng)情況。

圖1 2001年7月—2009年12月宏觀經(jīng)濟(jì)的脈沖響應(yīng)函數(shù)

我們知道，如果M1和M2是合意的貨幣政策度量指標(biāo)，則其正向的脈沖沖擊也意味著央行擴(kuò)張性貨幣政策對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)影響。依理，擴(kuò)張性的貨幣政策的整體影響應(yīng)該會(huì)使得通貨膨脹在短期內(nèi)有上升趨勢(shì);同時(shí)，如果貨幣不是中性的，在短期內(nèi)也會(huì)刺激消費(fèi)、投資和產(chǎn)出的增長(zhǎng)。但在圖1中結(jié)果卻并非都是如此。

2.貨幣政策的最優(yōu)度量指標(biāo)

結(jié)合模型的預(yù)測(cè)能力分析和實(shí)際經(jīng)濟(jì)效果檢驗(yàn)，表6匯總給出了2001年7月之后M1和M2對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的預(yù)測(cè)力和實(shí)際經(jīng)濟(jì)效果情況，綜合比較即可得出我國(guó)貨幣政策的最優(yōu)度量指標(biāo)。

表6 匯總——我國(guó)貨幣政策的最優(yōu)度量指標(biāo)(2001年7月—2009年12月)

表6的說(shuō)明如下:

其一，“預(yù)測(cè)力”根據(jù)上一節(jié)表4和5的分析結(jié)論給出?！皬?qiáng)”和“弱”分別代表某個(gè)指標(biāo)相對(duì)于另外一個(gè)指標(biāo)的預(yù)測(cè)力的強(qiáng)弱程度。

其二，“方向”指擴(kuò)張性的貨幣政策對(duì)宏觀變量的影響方向。根據(jù)圖1得出，“正”和“負(fù)”分別代表影響方向?yàn)檎拓?fù)，“正/負(fù)”和“負(fù)/正”分別代表方向“先正后負(fù)”以及“先負(fù)后正”。

其三，“最終選擇”代表預(yù)測(cè)力更強(qiáng)，且滿足預(yù)測(cè)方向的指標(biāo)，亦即我國(guó)貨幣政策的最優(yōu)度量指標(biāo)。

由表6可以看出:在2001年7月—2009年12月，M2在分析實(shí)體經(jīng)濟(jì)(包括消費(fèi)、投資和產(chǎn)出)時(shí)是貨幣政策的最優(yōu)度量指標(biāo)，M1在分析通貨膨脹時(shí)是貨幣政策的最優(yōu)度量指標(biāo)。

(四)小結(jié)

通過Granger因果檢驗(yàn)，預(yù)測(cè)誤差方差分解以及脈沖響應(yīng)分析，我們發(fā)現(xiàn):

第一，1996年1月—2001年7月，我們難以找到對(duì)所有宏觀經(jīng)濟(jì)變量的預(yù)測(cè)誤差方差均有較大貢獻(xiàn)的統(tǒng)一的最優(yōu)指標(biāo)。

第二，2001年7月—2009年12月，M2對(duì)實(shí)際經(jīng)濟(jì)變量具有更強(qiáng)的預(yù)測(cè)能力，與此同時(shí)，M1對(duì)物價(jià)水平具有更強(qiáng)的預(yù)測(cè)能力。

第三，就貨幣政策的度量指標(biāo)而言，2001年7月之后，M2在分析實(shí)體經(jīng)濟(jì)(包括消費(fèi)、投資和產(chǎn)出)時(shí)是貨幣政策的最優(yōu)度量指標(biāo)，M1在分析通貨膨脹時(shí)是貨幣政策的最優(yōu)度量指標(biāo)。而1996年1月—2001年6月，難以存在一個(gè)統(tǒng)一的最優(yōu)貨幣政策度量指標(biāo)。我們認(rèn)為，出現(xiàn)這個(gè)問題的原因應(yīng)該還是與亞洲金融危機(jī)有關(guān)。在危機(jī)的極端時(shí)期，新政策的出臺(tái)和政策變動(dòng)異常頻繁，因此人們的預(yù)期也會(huì)比較混亂;相應(yīng)地，基于微觀行為基礎(chǔ)的整體宏觀經(jīng)濟(jì)也會(huì)表現(xiàn)得比較異常，經(jīng)濟(jì)規(guī)律作用的發(fā)揮因而可能會(huì)受到比較大的影響。這些變化體現(xiàn)在貨幣政策指標(biāo)的預(yù)測(cè)力和影響力檢驗(yàn)上，因而造成了在此期間，貨幣政策的度量比較混亂，難以存在一個(gè)統(tǒng)一的最優(yōu)貨幣政策度量指標(biāo)。

四、總 結(jié)

我國(guó)尚缺乏有關(guān)貨幣政策度量指標(biāo)的專門研究，而這又是貨幣政策分析的基礎(chǔ)。本文借鑒了國(guó)外主流分析方法，從定量的角度，通過基于VAR的Granger因果檢驗(yàn)與預(yù)測(cè)誤差方差分解，比較了銀行間7天拆借利率、基礎(chǔ)貨幣、金融機(jī)構(gòu)信貸總額、貨幣供應(yīng)量M1和M2對(duì)實(shí)際工業(yè)增加值、固定資產(chǎn)投資總額、社會(huì)消費(fèi)總額以及物價(jià)水平的預(yù)測(cè)能力;又利用脈沖響應(yīng)分析，討論M1和M2對(duì)實(shí)際工業(yè)增加值、固定資產(chǎn)投資總額、社會(huì)消費(fèi)總額和物價(jià)水平的作用方向是否符合理論預(yù)期;再匯總比較備選貨幣政策度量指標(biāo)的預(yù)測(cè)能力以及實(shí)際經(jīng)濟(jì)效果，以甄別確定我國(guó)貨幣政策的最優(yōu)度量指標(biāo)。

本文的研究結(jié)論是:

首先，在度量貨幣政策上，數(shù)量指標(biāo)貨幣供應(yīng)量要優(yōu)于利率指標(biāo)。

其次，在研究貨幣政策對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)(消費(fèi)、投資和產(chǎn)出)的作用時(shí)，M2是最優(yōu)的貨幣政策度量指標(biāo);在研究貨幣政策對(duì)通貨膨脹的作用時(shí)，M1是最優(yōu)的貨幣政策度量指標(biāo)。

最后，在2001年以前，很可能是受到亞洲金融危機(jī)的影響，難以存在統(tǒng)一的最優(yōu)貨幣政策度量指標(biāo)。

本文還有一個(gè)引申含義:如果貨幣當(dāng)局想要調(diào)控實(shí)體經(jīng)濟(jì)，最好是以M2為中間目標(biāo);如果貨幣當(dāng)局想要調(diào)控物價(jià)，最好是盯住M1，而不是利率等價(jià)格指標(biāo)。

以數(shù)量分析為依據(jù)得出貨幣政策的度量指標(biāo)，將有助于減少度量貨幣政策時(shí)的隨意性。當(dāng)然，本文在選擇備選貨幣政策指標(biāo)上可能仍然不夠全面，數(shù)據(jù)期間也有待于進(jìn)一步擴(kuò)展和細(xì)分，這是我們以后的研究方向。

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