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    中國經(jīng)濟(jì)波動分解及異質(zhì)性貨幣政策沖擊的動態(tài)響應(yīng)機(jī)制

    2016-03-29 08:02:10金成曉盧穎超

    金成曉,盧穎超

    (1.吉林大學(xué) 數(shù)量經(jīng)濟(jì)研究中心,吉林 長春 130012;2.華夏銀行 博士后科研工作站,北京 100005)

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    中國經(jīng)濟(jì)波動分解及異質(zhì)性貨幣政策沖擊的動態(tài)響應(yīng)機(jī)制

    金成曉1,盧穎超2

    (1.吉林大學(xué) 數(shù)量經(jīng)濟(jì)研究中心,吉林 長春130012;2.華夏銀行 博士后科研工作站,北京100005)

    摘要:文章通過構(gòu)建隨機(jī)擾動變參數(shù)因子擴(kuò)展的向量自回歸模型(SV-TVP-FAVAR模型),對中國經(jīng)濟(jì)波動進(jìn)行結(jié)構(gòu)性及周期性因素分解,在此基礎(chǔ)上給出異質(zhì)性貨幣供給沖擊對經(jīng)濟(jì)變量的動態(tài)影響特征。得出以下結(jié)論:結(jié)構(gòu)性因素解釋經(jīng)濟(jì)波動的34.12%,周期性因素解釋經(jīng)濟(jì)波動的65.88%,兩種因素的影響效果明顯不同;樣本期內(nèi),貨幣政策變量具有3個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn),分別為1961年、1978年及1996年;不同經(jīng)濟(jì)波動成分對貨幣政策沖擊的響應(yīng)存在較大差異;不同的經(jīng)濟(jì)狀態(tài)也會對貨幣政策的調(diào)控存在影響。

    關(guān)鍵詞:動分解;貨幣政策沖擊;SV-TVP-FAVAR

    一、問題與文獻(xiàn)回顧

    近年來,中國經(jīng)濟(jì)增速不斷波動,并且每次波動都伴隨著不同程度的結(jié)構(gòu)性及周期性因素的影響。2012年以來,受國內(nèi)外復(fù)雜因素的影響,中國經(jīng)濟(jì)始終面臨較大的下行壓力,進(jìn)口三度負(fù)增長。當(dāng)前經(jīng)濟(jì)增長趨于穩(wěn)定,但穩(wěn)定基礎(chǔ)并不牢固。一些學(xué)者則認(rèn)為中國此輪經(jīng)濟(jì)波動就是由結(jié)構(gòu)性及周期性因素疊加造成的,包括為了平衡前些年的貿(mào)易順差以及經(jīng)濟(jì)高增長所實(shí)施的平衡政策;同時(shí)全球金融危機(jī)后世界經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)了整體減速的現(xiàn)象;再有國內(nèi)劉易斯拐點(diǎn)的到來,勞動力供給短缺等一系列因素重疊在一起,造成了當(dāng)前經(jīng)濟(jì)面臨的困難。然而不同因素對經(jīng)濟(jì)造成的影響強(qiáng)度及響應(yīng)時(shí)間存在顯著差異,要想有效地治理中國經(jīng)濟(jì)波動,分別研究結(jié)構(gòu)性及周期性成因具有重要的經(jīng)濟(jì)意義。如何度量中國結(jié)構(gòu)性及周期性因素是一個(gè)不可回避的問題。所謂結(jié)構(gòu)性因素主要指一種長期的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變。經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整是指國家運(yùn)用經(jīng)濟(jì)、法律等必要手段,改變現(xiàn)有的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)狀況,使之合理化、完善化,進(jìn)一步適應(yīng)生產(chǎn)力發(fā)展的需要。而本文則把結(jié)構(gòu)性因素更多地解釋為影響經(jīng)濟(jì)波動的長期性因素。周期性因素代表引起經(jīng)濟(jì)短期波動的因素,其涵蓋經(jīng)濟(jì)中的很多方面,例如庫存、公眾對經(jīng)濟(jì)變動的預(yù)期、國內(nèi)外經(jīng)濟(jì)環(huán)境及政策變動、總需求的變化,等等。與此同時(shí),當(dāng)經(jīng)濟(jì)受到以上多種因素疊加影響時(shí),貨幣政策沖擊的動態(tài)響應(yīng)機(jī)制在不同時(shí)點(diǎn)會產(chǎn)生不同的影響效果。并且考慮到貨幣當(dāng)局在制定切實(shí)可行的貨幣政策之前,需要進(jìn)行貨幣政策影響分析,通常需要監(jiān)控上百個(gè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。當(dāng)經(jīng)濟(jì)變量之間相互關(guān)聯(lián)且存在經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)變時(shí),僅使用幾個(gè)變量來代表大量經(jīng)濟(jì)信息以及使用不變參數(shù)模型來刻畫經(jīng)濟(jì)是不現(xiàn)實(shí)的,所以本文采用隨機(jī)擾動時(shí)變參數(shù)因子擴(kuò)展向量自回歸模型(SV-TVP-FAVAR)從大量數(shù)據(jù)集中抽取出不可觀測因子,其可以解釋經(jīng)濟(jì)中的大量結(jié)構(gòu)性及周期性的經(jīng)濟(jì)信息,在此基礎(chǔ)上得到異質(zhì)性貨幣政策沖擊對經(jīng)濟(jì)變量的動態(tài)響應(yīng)效果。

    對于經(jīng)濟(jì)波動的成因問題,國內(nèi)外有很多學(xué)者進(jìn)行研究。金浩、李延軍及高素英[1]就使用了轉(zhuǎn)折點(diǎn)檢驗(yàn)及回歸的方法判定中國經(jīng)濟(jì)周期的劃分以及造成這種經(jīng)濟(jì)波動的總需求方面的成因。廖曉燕[2]則使用總量數(shù)據(jù)從信息技術(shù)革命、制度以及外部因素等方面分析了美國經(jīng)濟(jì)周期的成因。然而大多數(shù)學(xué)者是從總量分析角度對經(jīng)濟(jì)波動成因進(jìn)行探討,但總量分析方法也有其缺陷,不能對經(jīng)濟(jì)中多種因素的混合影響進(jìn)行更加細(xì)致的分析,給出有針對性的建議。所以針對此不足,一些學(xué)者對相應(yīng)的研究方法進(jìn)行改進(jìn)。對于經(jīng)濟(jì)變量的分解,Chen等[3]使用VAR方法對美國就業(yè)市場的失業(yè)率波動做了結(jié)構(gòu)性及周期性的分解,解釋了美國大蕭條時(shí)期造成長期高失業(yè)率的原因。而Fleischman和Roberts[4],Morley、Nelson和Zivot[5]等使用卡爾曼濾波法對GDP進(jìn)行分解,得到了GDP的趨勢以及周期性成分,進(jìn)而對其長期和短期的波動進(jìn)行了分析。但以上方法都是僅使用幾個(gè)經(jīng)濟(jì)變量進(jìn)行研究,可能造成經(jīng)濟(jì)中重要信息缺失。所以Bernanke等[6]在Sims[7]的向量自回歸模型的基礎(chǔ)上首次提出了因子擴(kuò)展的向量自回歸模型(FAVAR),通過從大量的數(shù)據(jù)序列中提取主要的經(jīng)濟(jì)成分對經(jīng)濟(jì)波動及政策傳導(dǎo)進(jìn)行研究。中國學(xué)者王少平等[8]也應(yīng)用了FAVAR方法對中國的CPI進(jìn)行宏觀成分及特質(zhì)沖擊的分解,判定二者在引起CPI波動方面所占比重以及其對經(jīng)濟(jì)所造成的影響。本文考慮到經(jīng)濟(jì)波動的成因復(fù)雜,使用簡單的幾個(gè)主要變量很難涵蓋較多的經(jīng)濟(jì)信息,解釋能力有限,而FAVAR方法則有效地解決了此問題,既掌握了因子分析的優(yōu)勢,起到降維的目的,又可以有效地抓住經(jīng)濟(jì)中較多的有用信息,所以使用FAVAR方法對經(jīng)濟(jì)波動進(jìn)行分解,進(jìn)而揭示各方面因素對經(jīng)濟(jì)波動的影響效果及差異,是本文的一個(gè)主要研究動機(jī)。

    另外,貨幣政策沖擊對于經(jīng)濟(jì)的動態(tài)影響特征分析一直是宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)界的熱點(diǎn)問題,所以對于貨幣政策動態(tài)影響特征的研究,學(xué)者們也在不斷尋找新的突破。Boivin和Giannoni[9],Cogley和Sargent[10-11]以及Clarida等[12]探討了美國20世紀(jì)80年代后的貨幣政策在穩(wěn)定價(jià)格及總的經(jīng)濟(jì)活動方面起到的更加積極的作用。中國學(xué)者王松濤、劉洪玉[13]以住房為載體研究了中國貨幣政策的傳導(dǎo)機(jī)制。然而上述文章都是使用線性計(jì)量模型進(jìn)行研究,對于說明貨幣政策在不同發(fā)展階段出現(xiàn)的非連續(xù)性以及非一致性問題的可信度降低。為了彌補(bǔ)此缺陷,Primiceri[14],Sims和Zha[15],Koop和Korobilis[16]隨后使用擴(kuò)展的VAR模型,即允許VAR模型的參數(shù)隨著時(shí)間而變動,探討了貨幣政策沖擊對經(jīng)濟(jì)波動特征的影響是否會隨著時(shí)間而發(fā)生明顯變化。像上文所述,在實(shí)際的經(jīng)濟(jì)決策過程中,經(jīng)濟(jì)決策者以及經(jīng)濟(jì)機(jī)構(gòu)會接觸到成百上千個(gè)變量信息[17],在研究過程中若僅使用幾個(gè)變量,很難精確地涵蓋經(jīng)濟(jì)的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變特征。使用動態(tài)因子分析可以很好地解決此問題,也不會造成自由度的損失,因?yàn)閯討B(tài)因子模型還可以使用幾個(gè)主因子來涵蓋大量數(shù)據(jù)集中的重要信息。所以一些學(xué)者,如Boivin和Ng[18],Giannone、Reichlin和Small[19],Boivin和Giannoni[9],Bernanke等[6]以及Korobilis[20]嘗試將FAVAR方法與動態(tài)參數(shù)及動態(tài)隨機(jī)波動方法進(jìn)行結(jié)合,給出了SV-TVP-FAVAR模型,并對貨幣政策的傳導(dǎo)動態(tài)特征進(jìn)行了研究。本文則參考Korobilis[20],使用SV-TVP-FAVAR模型對中國的經(jīng)濟(jì)波動以及異質(zhì)性貨幣政策沖擊的動態(tài)影響效果進(jìn)行深入探討。

    綜上所述,本文存在以下幾點(diǎn)創(chuàng)新:(1)對經(jīng)濟(jì)波動的成因進(jìn)行分解研究,從不同成因的角度進(jìn)行刻畫;(2)在對經(jīng)濟(jì)波動變量進(jìn)行分解的過程中,考慮大量的信息集,通過抽取信息集中的主成分對變量進(jìn)行分解,而不是僅根據(jù)幾個(gè)總量變量進(jìn)行刻畫;(3)在研究貨幣政策對經(jīng)濟(jì)的調(diào)控效果時(shí),考慮了異質(zhì)性因素,即在不同時(shí)點(diǎn)、不同經(jīng)濟(jì)狀態(tài)下給定貨幣政策沖擊進(jìn)行對比分析;(4)進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析時(shí)所建模型為隨機(jī)擾動時(shí)變參數(shù)模型,而不是固定參數(shù)模型,這更能夠體現(xiàn)出經(jīng)濟(jì)的波動特點(diǎn)。

    二、模型設(shè)定

    本文使用的參數(shù)及擾動項(xiàng)隨時(shí)間可變的因子擴(kuò)展向量自回歸模型(SV-TVP-FAVAR模型)是在Sim[7]所提出的向量自回歸模型(VAR)基礎(chǔ)上進(jìn)行的動態(tài)因子擴(kuò)展。較經(jīng)典的框架由Korobilis[20]建立,本文就是基于此框架進(jìn)行研究。對于SV-TVP-FAVAR模型的簡化式表示如下:

    (1)

    其中Yt=[Ft,Rt]′為總因子,其包含維數(shù)為(ν×1)的可觀測因子Rt,可以是貨幣政策沖擊或一些主要經(jīng)濟(jì)變量,((K+ν)×1)維的誤差項(xiàng)υt的均值為0,協(xié)方差矩陣Ωt的維數(shù)為((K+ν)×(K+ν))。然而方程(1)不能直接估計(jì),因?yàn)樽兞恐邪豢芍苯佑^測的因子。所以首先需要在大量的數(shù)據(jù)集中提取不可觀測的共同因子。假設(shè)Xt是一個(gè)包含大量經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列的經(jīng)濟(jì)信息集,其中N較大且一般比FAVAR模型中估計(jì)出的因子個(gè)數(shù)更大(即K+v≤N)。信息集Xt與不可觀測因子Ft以及可觀測變量Rt具有相關(guān)性,其聯(lián)系方程表示為:

    Xt=ΛfFt+ΛrRt+et

    (2)

    其中Λf是N×K維的因子載荷矩陣,Λr是N×ν維的因子載荷矩陣,et代表N×1維的誤差項(xiàng),其均值為0,方差協(xié)方差矩陣為Ψ=diag(exp(ψ1,t),…,exp(ψn,t))。方程(2)表明Ft與Rt共同推動經(jīng)濟(jì)變量Xt的波動。方程(1)與方程(2)共同構(gòu)成了SV-TVP-FAVAR模型。

    (3)

    對于參數(shù)的設(shè)定參考Primiceri[14]以及Koop和Korobilis[16],假定所有的參數(shù)都服從隨機(jī)游走過程,并且隨機(jī)游走參數(shù)的沖擊設(shè)定參考Giordini和Kohn[21]的混合設(shè)定形式:

    (4)

    其中,φ=[αt,βt,p],并且沖擊之間相互獨(dú)立且服從于式(5)中的正態(tài)分布:

    (5)

    在式(5)中的誤差項(xiàng)之間允許存在相關(guān)關(guān)系。本文則通過方程(2)從信息集Xt中提取代表大部分經(jīng)濟(jì)信息的不可觀測因子,并用來解釋經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)性及周期性波動的成因。使用因子載荷矩陣Λf、Λr對國內(nèi)生產(chǎn)總值波動序列進(jìn)行結(jié)構(gòu)性及周期性因素分解,并在此基礎(chǔ)上分析中國的異質(zhì)性貨幣政策沖擊對經(jīng)濟(jì)的動態(tài)響應(yīng)時(shí)變特征。其中可觀測變量集Rt包括通貨膨脹率、經(jīng)濟(jì)增長率以及中央銀行的貨幣供給量。本文選擇貨幣供給量增長(M2增長率)作為央行的貨幣政策工具,是考慮到金融危機(jī)后,各大經(jīng)濟(jì)體爭相采用量化寬松的貨幣政策,希望通過擴(kuò)大貨幣供給量來穩(wěn)定價(jià)格、平抑經(jīng)濟(jì)波動,所以深入研究貨幣供給沖擊下的貨幣政策內(nèi)生傳導(dǎo)機(jī)制有利于貨幣當(dāng)局制定出具有前瞻性、異質(zhì)性和持續(xù)性的貨幣政策。雖然當(dāng)前貨幣供給量作為中國貨幣政策的中介目標(biāo)受到了一些學(xué)者的質(zhì)疑,認(rèn)為其可控性較差,但大多數(shù)學(xué)者仍認(rèn)為貨幣供給量與GDP及通貨膨脹之間仍有較大的相關(guān)性,所以當(dāng)前使用其作為貨幣政策的中介目標(biāo)仍然合理[22-23]。

    確定因子個(gè)數(shù)的方法不盡相同,有Bai和Ng[24]提出的因子個(gè)數(shù)信息準(zhǔn)則以及Bernanke、Boivin和Eliase[6]提出的敏感性分析等。本文采用敏感性分析方法進(jìn)行確定。具體估計(jì)方法為:從不可觀測的因子個(gè)數(shù)為1開始,與可觀測變量共同組成共同因子,基于此估計(jì)模型(2),依次增加不可觀測因子Ft的個(gè)數(shù)并基于對應(yīng)的模型(2)計(jì)算因子所解釋的經(jīng)濟(jì)變量信息,直至Ft的增加至K,繼續(xù)增加Ft的個(gè)數(shù)對經(jīng)濟(jì)序列的解釋能力不能產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性的不同,至此確定Ft的個(gè)數(shù)。而本文在抽取主因子的時(shí)候首先將總的經(jīng)濟(jì)變量集分成兩部分,說明結(jié)構(gòu)性問題的變量與周期性問題的變量分別歸組,并在兩組變量中抽取主成分,來代表經(jīng)濟(jì)的主要信息。對于參數(shù)估計(jì)本文參考Korobilis[20],使用Gibbs抽樣方法進(jìn)行MCMC估計(jì)。首先從10 000次Gibbs迭代后去掉前面的2 000次隨機(jī)生成樣本,建立一個(gè)Gibbs樣本,然后利用抽樣樣本的統(tǒng)計(jì)推斷性質(zhì)來估計(jì)相應(yīng)的后驗(yàn)參數(shù)。

    三、實(shí)證分析

    (一)數(shù)據(jù)選取及預(yù)處理

    本文考慮到經(jīng)濟(jì)波動為長期性問題,所以本文選取年度數(shù)據(jù)進(jìn)行說明。樣本區(qū)間選取了1953-2011年的59個(gè)觀測值,構(gòu)建了31維的宏觀信息集Xt,主要包括:(1)實(shí)際產(chǎn)出類,包括國民生產(chǎn)總值、國內(nèi)生產(chǎn)總值以及三大產(chǎn)業(yè)的國內(nèi)生產(chǎn)總值等;(2)實(shí)際消費(fèi)及零售類,包括全國居民消費(fèi)價(jià)格水平絕對值、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、全國商品零售總額等;(3)黃金及外匯儲備類;(4)人口類,包括出生率、死亡率以及就業(yè)人口數(shù)等;(5)進(jìn)出口類,包括進(jìn)口貿(mào)易總額、出口貿(mào)易總額等5大類變量。本文應(yīng)用上述變量集,是因?yàn)榭紤]到影響經(jīng)濟(jì)波動的主要成因以及中國數(shù)據(jù)的可獲得性。對于可觀測變量集中的3個(gè)變量來說,通貨膨脹率根據(jù)年度居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(CPI)計(jì)算得出,具體的計(jì)算公式為通貨膨脹率=CPI-100;經(jīng)濟(jì)增長率根據(jù)國內(nèi)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)計(jì)算得出,其計(jì)算公式為經(jīng)濟(jì)增長率=(當(dāng)年國內(nèi)生產(chǎn)總值-前一年國內(nèi)生產(chǎn)總值)/前一年國內(nèi)生產(chǎn)總值;而貨幣政策工具變量考慮到貨幣供應(yīng)量M2更能夠代表經(jīng)濟(jì)中的流動性變動,所以選擇它的增長率序列來進(jìn)行研究,由于樣本區(qū)間的時(shí)間跨度較長,M2數(shù)據(jù)序列在中國的數(shù)據(jù)有限,所以本文使用的M2序列在1953年到2001年的數(shù)據(jù)是參考章澤武[25]所給出的值,其設(shè)定公式為貨幣供應(yīng)量M2=貨幣(M1)+準(zhǔn)貨幣=流通中的貨幣(M0)+單位存款+儲蓄存款,而2001年以后的貨幣供給量的數(shù)據(jù)則來自于《中國宏觀經(jīng)濟(jì)政策報(bào)告》,繼而根據(jù)此計(jì)算其增長率序列。雖然由于中國數(shù)據(jù)資源的限制,Xt的維數(shù)和樣本長度仍然較小,但涵蓋了中國實(shí)際經(jīng)濟(jì)活動等重要的宏觀經(jīng)濟(jì)信息。本文中其他數(shù)據(jù)均來自于國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站以及《新中國60年統(tǒng)計(jì)資料匯編》。

    本文中只有59個(gè)觀察值,而變量又有31維的宏觀信息集,但并不對模型的估計(jì)精度造成影響,原因?yàn)椋?1)文章首先在31維的變量集中抽取主成分,在主成分的抽取過程中59個(gè)觀測值足夠觀測數(shù)據(jù)的趨勢變化特征;(2)在估計(jì)時(shí)變參數(shù)模型的過程中,也就是對異質(zhì)性貨幣政策沖擊研究的過程中僅使用3個(gè)變量,即貨幣供給量以及文章中對經(jīng)濟(jì)波動分解出的2個(gè)成分變量,所以3個(gè)變量的模型使用59個(gè)觀測值也具有可行性。

    由于數(shù)據(jù)的量綱存在很大差異,為防止較大的估計(jì)誤差,所以在建立SV-TVP-FAVAR之前要對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,即將Xt中的每一個(gè)分量變換為均值為0,標(biāo)準(zhǔn)差為1的序列。單位根檢驗(yàn)證明大量數(shù)據(jù)為非平穩(wěn)數(shù)據(jù),所以首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)化處理。對于實(shí)際數(shù)量序列則使用取對數(shù)差分的變換進(jìn)行處理,變換為環(huán)比增長率序列,例如實(shí)際國內(nèi)生產(chǎn)總值等變量。而對于一些指數(shù)及增長率變量則直接進(jìn)行差分處理,例如出生率等變量。對于本身為平穩(wěn)的序列則無需處理。最后使Xt中所有分量為平穩(wěn)序列。數(shù)據(jù)的預(yù)處理使用Eviews軟件進(jìn)行操作,實(shí)證部分則全部使用matlab軟件完成。

    (二)中國經(jīng)濟(jì)波動的結(jié)構(gòu)性及周期性因素分解

    本文根據(jù)Bernanke、Boivin和Eliase[6]的敏感性分析方法,選擇不可觀測因子的個(gè)數(shù)為2。分別從結(jié)構(gòu)性變量集以及周期性變量集中各抽取一個(gè)不可觀測因子。這兩個(gè)因子基本涵蓋了不可觀測信息集的大部分信息。其中結(jié)構(gòu)性變量集包含的主要變量為:總?cè)丝?、出生率、死亡率、自然增長率、總就業(yè)人數(shù)、第一至第三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)、第一至第三產(chǎn)業(yè)的國內(nèi)生產(chǎn)總值、農(nóng)林牧副漁總產(chǎn)值、全國工業(yè)總產(chǎn)值、全國能源總產(chǎn)值、貨運(yùn)總量以及黃金儲備(盎司)和外匯儲備。而周期性變量集包含的主要變量為:平均貨幣工資、國民總收入、全國居民消費(fèi)水平絕對值、財(cái)政收入、財(cái)政支出、財(cái)政收入占國內(nèi)生產(chǎn)總值比重、全國各項(xiàng)稅收收入、商品零售價(jià)格指數(shù)、全國消費(fèi)品零售總額以及進(jìn)口貿(mào)易總額和出口貿(mào)易總額。圖1為本文從數(shù)據(jù)集中抽取的主因子。

    圖1 結(jié)構(gòu)性以及周期性因子與代表性變量的對比

    圖1中左圖為結(jié)構(gòu)因子與結(jié)構(gòu)變量集中的人口自然增長率序列的對比圖,右圖為周期因子與周期性變量集中的財(cái)政收入占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重序列的對比圖。我們知道若想更清晰地理解因子之間的差異,最重要的是指出其代表的經(jīng)濟(jì)意義。所以圖1中選擇了與不可觀測因子最為接近的一個(gè)代表性變量進(jìn)行對比說明。從圖中可以看出,兩個(gè)因子對于代表性變量都有較好的擬合,可以反映各自數(shù)據(jù)集的波動特征。然而我們在接下來的自回歸分析中,之所以不直接選擇這些代表性變量而選擇抽取的主因子,原因主要是各個(gè)主因子的測量誤差相對于變量來說具有更好的穩(wěn)定性,其更能夠代表一個(gè)經(jīng)濟(jì)序列集的共同的趨勢特征,這一特點(diǎn)在圖1中也可以直觀地觀測到,因子的波動相對來說都比較小。

    由于方程(2)中的每一個(gè)方程都可以寫為下面的形式:

    (6)

    所以為了更加直觀地分析兩種因素對經(jīng)濟(jì)波動的解釋能力,本文參考王少平等[8],使用下面的R2統(tǒng)計(jì)量來衡量:

    (7)

    其中的var表示方差,λi′Ct分別代表結(jié)構(gòu)因子、周期因子以及可觀測因子的波動對主要宏觀經(jīng)濟(jì)變量波動的解釋能力,而本文只關(guān)注對國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP增長率的波動的解釋能力,其中使用的都是標(biāo)準(zhǔn)化后的變量。經(jīng)計(jì)算得出結(jié)果見表1。

    表1 各因子解釋經(jīng)濟(jì)波動的比例

    由于本文中設(shè)定的可觀測因子包含貨幣供給增長率(M2增長率)、通貨膨脹率以及產(chǎn)出增長率,這3個(gè)變量一般都是反映經(jīng)濟(jì)的短期波動,所以其解釋經(jīng)濟(jì)波動的百分比應(yīng)該被包含在周期性因素部分。從表1所給出的結(jié)果看,數(shù)據(jù)中提取的結(jié)構(gòu)性因素解釋了經(jīng)濟(jì)波動的34.12%,而周期性因素卻解釋了經(jīng)濟(jì)波動的65.88%,兩者相差較大,這充分說明了兩種因素對中國經(jīng)濟(jì)波動的解釋能力。由于經(jīng)濟(jì)的結(jié)構(gòu)因素變動比較緩慢,并且其調(diào)整過程較長,所以影響經(jīng)濟(jì)波動的作用時(shí)間較長且不容易在短期內(nèi)解決,同時(shí)也不容易在某個(gè)時(shí)點(diǎn)上對經(jīng)濟(jì)波動產(chǎn)生急劇的影響。而根據(jù)本文所使用的結(jié)構(gòu)性變量集以及中國經(jīng)濟(jì)的實(shí)際情況,所指的結(jié)構(gòu)性因素主要包括:人口結(jié)構(gòu)問題,目前中國老齡化問題不斷加重,造成勞動力成本的上升,人口紅利不斷減弱;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不合理問題,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新緩慢,工業(yè)出現(xiàn)“大”而不“強(qiáng)”的局面,處于全球價(jià)值鏈的底端,高技術(shù)含量的產(chǎn)品較少,而第三產(chǎn)業(yè)仍然以傳統(tǒng)的服務(wù)業(yè)為主。這些問題一直在較大程度上影響著中國經(jīng)濟(jì)的波動以及長遠(yuǎn)發(fā)展。而對于周期性成分來說,它代表著短期的波動,經(jīng)濟(jì)中很多方面的波動都會造成經(jīng)濟(jì)暫時(shí)性偏離其均衡軌跡,發(fā)生波動。例如固定資產(chǎn)投資的周期波動、農(nóng)業(yè)波動、人為因素的波動(公眾的預(yù)期等)、經(jīng)濟(jì)政策的波動,等等,這些都會隨著經(jīng)濟(jì)的內(nèi)因或外因而發(fā)生周期性變化,從而對經(jīng)濟(jì)造成周期性影響。一般周期性因素可以在短期內(nèi)被調(diào)控且回到穩(wěn)態(tài),但會造成經(jīng)濟(jì)的短期頻繁波動。所以相對而言,造成經(jīng)濟(jì)發(fā)生較大波動的主要原因是周期性因素,但在控制周期性因素影響的基礎(chǔ)上為經(jīng)濟(jì)提供一個(gè)較合理的結(jié)構(gòu)環(huán)境也至關(guān)重要。中國政策當(dāng)局在治理當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)增長動力不足的問題時(shí)除了找到新的動力因素外,調(diào)整中國經(jīng)濟(jì)的不合理結(jié)構(gòu),如城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)問題、人口老齡化問題以及收入分配不合理問題等,為經(jīng)濟(jì)增長提供一個(gè)較合理的發(fā)展空間也不可或缺。

    (三)異質(zhì)性貨幣政策沖擊的動態(tài)特征分析

    本文接下來基于從大量數(shù)據(jù)集中抽取的不可觀測因子與貨幣供給變量構(gòu)成的變量集來研究經(jīng)濟(jì)波動的結(jié)構(gòu)性成分與周期性成分對異質(zhì)性貨幣政策沖擊的動態(tài)響應(yīng)機(jī)制(即在不同時(shí)點(diǎn)上給定不同變換特征的1單位正的貨幣政策沖擊的動態(tài)響應(yīng)機(jī)制)。下面首先使用序列圖及間斷點(diǎn)檢驗(yàn)判斷中國貨幣供給政策是否存在結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)折,以及轉(zhuǎn)變時(shí)間點(diǎn)的確定。對于轉(zhuǎn)折點(diǎn)的檢驗(yàn),有很多學(xué)者進(jìn)行方法上的研究,例如檢驗(yàn)單個(gè)時(shí)間序列的Chow檢驗(yàn)等,但以往方法只能根據(jù)所指定的時(shí)間點(diǎn)來給出檢驗(yàn)結(jié)果。而本文則參考Jushan Bap和Pierre Perron[26]所介紹的斷點(diǎn)檢驗(yàn)方法SUPFT(k)檢驗(yàn)、UDmax檢驗(yàn)以及WDmax檢驗(yàn)對貨幣政策數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證,選擇這幾種檢驗(yàn)方法主要基于其不僅可以判定經(jīng)濟(jì)序列是否存在轉(zhuǎn)折點(diǎn)、轉(zhuǎn)折點(diǎn)的個(gè)數(shù),還可以估計(jì)出具體轉(zhuǎn)換時(shí)間以及轉(zhuǎn)折點(diǎn)的明確置信區(qū)間,而不需人為的先驗(yàn)指定。

    根據(jù)表2的檢驗(yàn)結(jié)果,判定中國的貨幣政策變量即貨幣供給量增長率(M2增長率)在樣本區(qū)間內(nèi)存在轉(zhuǎn)折點(diǎn),并且Sequential及BIC檢驗(yàn)接受轉(zhuǎn)折點(diǎn)個(gè)數(shù)為3的原假設(shè),而LWZ檢驗(yàn)的結(jié)果為存在1個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn),本文根據(jù)從眾原則,選擇轉(zhuǎn)折點(diǎn)個(gè)數(shù)為3的結(jié)論。而WDmax檢驗(yàn)結(jié)果給出中國政策變量(M2增長率)的時(shí)間序列的轉(zhuǎn)折時(shí)間點(diǎn)分別為1961年、1978年以及1996年。經(jīng)濟(jì)時(shí)間段對比可知,在1978年之前,即改革開放前的一段時(shí)間,中國經(jīng)濟(jì)屬于計(jì)劃經(jīng)濟(jì),在嚴(yán)格的計(jì)劃經(jīng)濟(jì)體制下商品經(jīng)濟(jì)處于窒息狀態(tài),經(jīng)濟(jì)的市場化和貨幣化程度較低。同時(shí),中國沒有建立起根本意義上的銀行體制,人民銀行既是貨幣的發(fā)行銀行,又是商業(yè)信貸銀行,貨幣的發(fā)行與流通完全控制在政府的手中。在此期間,貨幣政策與財(cái)政政策雖然表面看是兩個(gè)系統(tǒng)分別執(zhí)行,但是在計(jì)劃經(jīng)濟(jì)體制下兩者的相互依賴性較大,所以貨幣供給量在較大程度上依賴于財(cái)政的預(yù)算,而在此時(shí)期經(jīng)濟(jì)增長緩慢,在一定程度上減少了財(cái)政收入與支出,形成了惡性循環(huán)。另一方面,由于經(jīng)濟(jì)體制以及政治因素的影響,經(jīng)濟(jì)增長非常緩慢,正像章澤武[25]所述,中國的貨幣供給量與經(jīng)濟(jì)增長呈現(xiàn)明顯的順周期性特征,所以在此期間的貨幣供給量的增長也相應(yīng)地處于較低水平。1978年至1996年間中國經(jīng)歷了改革開放的巨變,經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展,相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)體制也從計(jì)劃經(jīng)濟(jì)逐步向商品經(jīng)濟(jì)和市場經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)變;在此期間市場逐漸開放,貨幣化程度逐步加深,極大地增加了貨幣的需求量,所以此期間貨幣供給增長率持續(xù)處于較高的水平。1996年后中國處于社會主義市場經(jīng)濟(jì)的深化與鞏固時(shí)期,所以此階段經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步增長,并且1996年中國放開了同業(yè)拆借利率,向市場利率邁出了堅(jiān)實(shí)的第一步,此后利率市場化、經(jīng)濟(jì)全球化進(jìn)程逐漸加大,所以此時(shí)期的貨幣增長率相對于前一時(shí)期更加平緩,增速有所下降。使用折線圖通過直觀判斷也對上述結(jié)論加以了驗(yàn)證(圖2)。接下來根據(jù)不同時(shí)間段的經(jīng)濟(jì)特征對比兩種經(jīng)濟(jì)波動成分的脈沖響應(yīng)差異。

    表2 轉(zhuǎn)折點(diǎn)檢驗(yàn)

    注:*代表在5%的顯著性水平下顯著。

    圖2 貨幣增長率分段圖

    在中國,作為貨幣政策中介目標(biāo)的貨幣供給量一直是政府調(diào)控經(jīng)濟(jì)較常用的手段,尤其是金融危機(jī)過后,擴(kuò)張性貨幣政策更是頻繁地被貨幣當(dāng)局用來促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長、增加就業(yè)。但是,只有識別不同經(jīng)濟(jì)條件下調(diào)控貨幣供給增長率的不同影響效果,對貨幣政策的效力進(jìn)行較好的評估才可以為政策制定者提供較好的參考。接下來我們根據(jù)上述斷點(diǎn)檢驗(yàn)結(jié)果以及間斷點(diǎn)的確定給出在不同經(jīng)濟(jì)時(shí)期以及不同經(jīng)濟(jì)情況下,兩種經(jīng)濟(jì)波動成分對政策沖擊的脈沖響應(yīng)對比圖,據(jù)此分析中國的貨幣政策沖擊對經(jīng)濟(jì)影響的時(shí)變特征。圖3給出了1961年、1978年以及1996年的經(jīng)濟(jì)時(shí)點(diǎn)脈沖響應(yīng)圖,以期基于異質(zhì)性貨幣供給沖擊觀測經(jīng)濟(jì)波動不同成分的時(shí)變特征。脈沖響應(yīng)圖顯示了在各個(gè)時(shí)點(diǎn)上1單位正向貨幣供給增長率沖擊下相關(guān)經(jīng)濟(jì)變量的響應(yīng):(1)對于不同時(shí)點(diǎn)的正向貨幣政策沖擊,也就是采取寬松的貨幣政策,那么經(jīng)濟(jì)中的兩種經(jīng)濟(jì)成分在初期都呈現(xiàn)出上升的趨勢。(2)對于結(jié)構(gòu)性成分來說,在初期逐漸上升,而后在滯后3期時(shí)達(dá)到最大,后出現(xiàn)了小幅下降,最后回歸一個(gè)新的穩(wěn)態(tài)水平。(3)對于周期性因素來說,在脈沖響應(yīng)初期經(jīng)濟(jì)周期性波動上升,在滯后2期達(dá)到最大,并開始逐漸下降,到滯后4期左右轉(zhuǎn)向了負(fù)值的水平,負(fù)值運(yùn)行一段時(shí)間后逐漸向穩(wěn)態(tài)水平靠近。(4)在不同的時(shí)間點(diǎn),也就是不同的經(jīng)濟(jì)狀態(tài)下,給定貨幣政策沖擊,變量的相應(yīng)幅度也存在差異。通過以上的對比可知,經(jīng)濟(jì)波動的結(jié)構(gòu)性及周期性因素在受到貨幣政策沖擊時(shí),其響應(yīng)效果存在較大差異。對于結(jié)構(gòu)性成因構(gòu)成的通貨膨脹來說,采取逆向調(diào)控的措施可以起到較好的效果。而對于周期性因素來說,短期內(nèi)受貨幣政策的影響較好,但是從長期看,其影響效果及影響方向出現(xiàn)了與預(yù)期相反的變動。所以,針對以上的分析,本文建議,在經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)較強(qiáng)烈的波動時(shí),為了平抑經(jīng)濟(jì)波動,選擇貨幣政策措施應(yīng)該充分考慮造成經(jīng)濟(jì)波動的成因及經(jīng)濟(jì)波動的特點(diǎn)。針對不同成因,采取有針對性的政策調(diào)控會得到更好的效果。

    圖3 不同時(shí)點(diǎn)脈沖響應(yīng)結(jié)果

    四、結(jié)論及政策建議

    中國作為一個(gè)新興經(jīng)濟(jì)體,經(jīng)濟(jì)體制逐漸由計(jì)劃經(jīng)濟(jì)向市場經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)變,金融市場不斷開放,對外開放水平顯著提高,在此條件下經(jīng)濟(jì)體因受到越來越多的外生變量的影響而顯著波動。不同影響因素對經(jīng)濟(jì)的影響效果存在顯著差異,且經(jīng)濟(jì)的非線性特征凸顯。所以本文基于SV-TVP-FAVAR模型對中國的經(jīng)濟(jì)波動進(jìn)行周期性及結(jié)構(gòu)性因素分解,基于此給出不同時(shí)點(diǎn)的異質(zhì)性貨幣政策沖擊對主要經(jīng)濟(jì)變量的動態(tài)響應(yīng)效果,得出以下結(jié)論。

    第一,本文分別從結(jié)構(gòu)性變量集及周期性變量集中抽取一個(gè)主因子來代表經(jīng)濟(jì)信息集的大部分信息,降低缺失信息對模型分析準(zhǔn)確度的影響,同時(shí)給出兩種因素對經(jīng)濟(jì)波動的解釋能力。結(jié)構(gòu)性因素解釋了經(jīng)濟(jì)波動的34.12%,而周期性因素卻解釋了經(jīng)濟(jì)波動的65.88%。相對來說周期性因素對經(jīng)濟(jì)波動的影響效果更加顯著。但當(dāng)前中國處于經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)軌時(shí)期,在控制周期性因素影響的基礎(chǔ)上為經(jīng)濟(jì)提供一個(gè)較合理的結(jié)構(gòu)環(huán)境也至關(guān)重要,例如中國政策當(dāng)局在治理當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)增長動力不足的問題時(shí)除了找到新的動力因素外,調(diào)整中國經(jīng)濟(jì)的不合理結(jié)構(gòu),如城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)問題、人口老齡化問題以及收入分配不合理問題等,為經(jīng)濟(jì)增長提供一個(gè)較合理的發(fā)展空間尤為重要。

    第二,通過SUPFT(k)、UDmax以及WDmax等斷點(diǎn)檢驗(yàn)方法,給出貨幣政策發(fā)生結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)變的時(shí)點(diǎn)分別為1961年、1978年及1996年。在這四個(gè)不同時(shí)期,經(jīng)濟(jì)體制及經(jīng)濟(jì)環(huán)境都發(fā)生了較明顯的轉(zhuǎn)變,影響著貨幣政策的調(diào)控效果。隨著時(shí)間的發(fā)展,中國的貨幣化進(jìn)程、利率市場化改革、經(jīng)濟(jì)全球化的程度都在不斷加深,這些都促使貨幣政策具有了更好的調(diào)控效果。所以中國應(yīng)從制度、體制等各方面加快經(jīng)濟(jì)市場化進(jìn)程。

    第三,在3個(gè)不同時(shí)點(diǎn)給定異質(zhì)性的貨幣供給沖擊,兩種經(jīng)濟(jì)波動成分具有不同的響應(yīng)特征。從脈沖響應(yīng)結(jié)果可知兩種成分受到貨幣政策沖擊時(shí)的脈沖響應(yīng)存在著較明顯的差異;結(jié)構(gòu)性因素的逆向調(diào)控可以起到較好的效果;而周期性因素在短期內(nèi)受貨幣政策調(diào)控的效果較為理想,但長期出現(xiàn)了反向變動。所以針對以上問題,建議政策當(dāng)局在調(diào)控貨幣政策平抑經(jīng)濟(jì)波動時(shí),應(yīng)具體考慮經(jīng)濟(jì)波動的主要成因及波動特征,以制定更加高效的政策措施。

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    (責(zé)任編輯傅旭東)

    The decomposition of Chinese economic fluctuation and the dynamic response of monetary policy shocks

    JIN Chengxiao1, LU Yingchao2

    (1.CenterforQuantitativeEconomics,JilinUniversity,Changchun130012,P.R.China;2.Post-doctorateResearchStation,HuaxiaBank,Beijing100005,P.R.China)

    Abstract:In this paper, we construct a factor-augmented vector auto-regressive model with time-varying coefficients and stochastic volatility, and use it to decompose the economic fluctuation. Based on this, we give the dynamic response of the mainly economic variables to the monetary policy shock. The results show that: 1) Structural factors explained 34.12% of economic fluctuation, cyclical factors explained 65.88%, the two factors have significant influence on the economy; 2) During the sample period, there are three break points. They are 1961, 1987 and 1996; 3)Different variables have different response to the shock of monetary policy; 4) In different period, the response of the economic variables to the monetary policy shock has significant difference.

    Key words:economic fluctuations decomposition; monetary policy shocks; SV-TVP-FAVAR

    中圖分類號:F224.0,F(xiàn)820.1

    文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

    文章編號:1008-5831(2016)01-0050-08

    作者簡介:金成曉(1966-),男,吉林大學(xué)商學(xué)院數(shù)量經(jīng)濟(jì)研究中心教授,博士研究生導(dǎo)師,經(jīng)濟(jì)學(xué)博士,主要從事宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)研究;盧穎超(1987-),女,華夏銀行博士后科研工作站博士后,主要從事宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)研究。

    基金項(xiàng)目:教育部人文社會科學(xué)重點(diǎn)研究基地重大項(xiàng)目“開放經(jīng)濟(jì)條件下貨幣政策規(guī)則動態(tài)計(jì)量方法及應(yīng)用研究”(12JJD790015)

    doi:10.11835/j.issn.1008-5831.2016.01.006

    歡迎按以下格式引用:金成曉,盧穎超.中國經(jīng)濟(jì)波動分解及異質(zhì)性貨幣政策沖擊的動態(tài)響應(yīng)機(jī)制[J].重慶大學(xué)學(xué)報(bào)(社會科學(xué)版),2016(1):50-57.

    Citation Format: JIN Chengxiao,LU Yingchao.The decomposition of Chinese economic fluctuation and the dynamic response of monetary policy shocks[J].Journal of Chongqing University(Social Science Edition),2016(1):50-57.

    修回日期:2015-09-25

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