我國(guó)創(chuàng)新型貨幣政策工具運(yùn)用的效果分析

萬(wàn)光彩, 葉龍生

(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院，安徽 蚌埠 233030)

一、引言

金融危機(jī)以來(lái)，全球經(jīng)濟(jì)陷入低迷，量化寬松貨幣政策表現(xiàn)差強(qiáng)人意，效果低于預(yù)期，貨幣政策工具迫切要求進(jìn)行結(jié)構(gòu)優(yōu)化和創(chuàng)新。美英兩國(guó)相繼推出定期貸款拍賣(TAF)和融資還貸款計(jì)劃(FLS),成為創(chuàng)新型貨幣政策工具的首度嘗試。進(jìn)入2013年，中國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)向新常態(tài)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)力由投資驅(qū)動(dòng)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變，貨幣政策也隨之從數(shù)量型向價(jià)格型轉(zhuǎn)變。傳統(tǒng)的貨幣政策工具顯然不足以應(yīng)付日益復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)形勢(shì)，在這個(gè)過(guò)程中，央行開啟了一系列創(chuàng)新的貨幣政策工具以適應(yīng)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)和調(diào)節(jié)流動(dòng)性。2017年初，央行更是推出臨時(shí)流動(dòng)性便利(TLF)來(lái)緩解短期的流動(dòng)性緊張，拓展了創(chuàng)新型貨幣政策工具的運(yùn)用。李克強(qiáng)總理在《政府工作報(bào)告》*詳見2017年3月5日李克強(qiáng)《政府工作報(bào)告》。中指出，今年的貨幣政策要保持穩(wěn)健中性，廣義貨幣M2和社會(huì)融資規(guī)模余額預(yù)期增長(zhǎng)均為12%左右。意味著貨幣政策由過(guò)去偏寬松的靈活適度走向趨緊的穩(wěn)健中性。雙12%的貨幣政策目標(biāo)對(duì)我國(guó)的貨幣政策工具提出了挑戰(zhàn)，在政策目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)過(guò)程中創(chuàng)新型貨幣政策工具的實(shí)際效果如何，是否實(shí)現(xiàn)了央行的預(yù)期？在過(guò)去幾年，M2增速連續(xù)保持兩位數(shù)的高速增長(zhǎng)，部分年份甚至達(dá)到了20%以上，至今M2總量已經(jīng)超過(guò)150萬(wàn)億元，達(dá)到了GDP的2倍，貨幣嚴(yán)重超發(fā)，作為衡量金融同實(shí)體經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，社會(huì)融資規(guī)模也由于銀行信貸的過(guò)快增長(zhǎng)呈現(xiàn)出了較大的體量和增長(zhǎng)速度，創(chuàng)新型貨幣政策工具的使用能否有效的抑制M2和社會(huì)融資規(guī)模的過(guò)快增長(zhǎng)，最終實(shí)現(xiàn)12%的貨幣政策目標(biāo)？這是貫穿本文研究的一條主線，圖1是M2和社會(huì)融資規(guī)模近期的表現(xiàn)情況。

二、文獻(xiàn)綜述

對(duì)于貨幣政策工具及其效果的研究，國(guó)外學(xué)者起步較早，最早追溯到Sims(1980)首次提出VAR模型并將其運(yùn)用到美德兩國(guó)貨幣政策實(shí)施效果的分析中，提出了貨幣政策實(shí)施效果分析的新思路。[1]隨后，理論不斷發(fā)展，趨于成熟。其中，比較有代表性的觀點(diǎn)有： Fernando A. et al(2007)對(duì)數(shù)量型和價(jià)格型框架下的政策工具實(shí)施效果進(jìn)行對(duì)比分析，從整體看，數(shù)量型貨幣政策工具實(shí)施效果更好，利率更是成為最優(yōu)的數(shù)量型貨幣政策工具，而貨幣供應(yīng)量的表現(xiàn)則差強(qiáng)人意[2]；Tuuli Koivu(2009)就各國(guó)央行應(yīng)對(duì)金融危機(jī)后恢復(fù)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)展開論述，表明傳統(tǒng)的貨幣政策工具已經(jīng)捉襟見肘，必須對(duì)貨幣政策工具進(jìn)行改進(jìn)和創(chuàng)新[3]；Longzhen Fan(2011)對(duì)公開市場(chǎng)操作在宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控框架進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)其運(yùn)用在不斷拓展，效果也在持續(xù)優(yōu)化[4]。這些具有參考價(jià)值的研究成果對(duì)我國(guó)創(chuàng)新型貨幣政策工具的運(yùn)用提供了借鑒和啟示。

圖1 2014年4月-2017年2月M2和社會(huì)融資規(guī)模月度值(單位：億元)(資料來(lái)源：Wind資訊，下同)

國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)于貨幣政策工具的研究主要集中在金融危機(jī)以后，隨著貨幣政策框架的轉(zhuǎn)變以及整體經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變化，對(duì)于貨幣政策工具在理論上的認(rèn)識(shí)以及實(shí)踐上的運(yùn)用也在不斷加深和推進(jìn)。整體來(lái)看，國(guó)內(nèi)學(xué)者的研究主要集中在其貨幣政策工具的實(shí)施效果、數(shù)量型與價(jià)格型貨幣政策工具的比較以及貨幣政策工具優(yōu)化創(chuàng)新三個(gè)方面。

關(guān)于貨幣政策工具實(shí)施效果的研究，盧慶杰(2007)認(rèn)為在央行貨幣政策調(diào)控由直接向間接轉(zhuǎn)變的過(guò)程中，央行的可控性直接決定了貨幣政策工具的有效性，目前貨幣政策工具的使用存在著局限性與不足，因此，應(yīng)該通過(guò)綜合考量，系統(tǒng)把握，才能發(fā)揮出貨幣政策工具的有效性[5]。郭保民(2011)基于金融危機(jī)后我國(guó)經(jīng)濟(jì)的宏觀調(diào)控，對(duì)傳統(tǒng)貨幣政策工具“三大法寶”深入闡述和分析，結(jié)合VAR模型對(duì)流動(dòng)性管理工具進(jìn)行實(shí)證探究，結(jié)果表明當(dāng)前我國(guó)貨幣政策工具的調(diào)控效果整體不甚理想，提出發(fā)展貨幣市場(chǎng)，完善匯率形成機(jī)制等建議[6]。在數(shù)量型和價(jià)格型貨幣政策工具的比較方面，許多學(xué)者主張采用DSGE模型建模，針對(duì)通脹目標(biāo)和產(chǎn)出目標(biāo)等對(duì)二者的績(jī)效進(jìn)行對(duì)比探究，結(jié)果均表明價(jià)格型貨幣政策工具相較于數(shù)量型工具更加優(yōu)越，在保持貨幣政策連續(xù)性和一致性的前提下，加大利率政策和匯率政策等價(jià)格型工具的使用力度，提升不同貨幣政策工具之間的協(xié)同配合，促進(jìn)貨幣政策調(diào)控框架和范式的轉(zhuǎn)變(馬文濤，2011，曲琦、郭步超，2013)[7-8]。此外，也有學(xué)者采用VAR模型進(jìn)行實(shí)證分析，但得出的結(jié)論不盡相同，王君斌等(2013)使用SVAR模型分析，結(jié)果表明，在實(shí)現(xiàn)通脹和調(diào)節(jié)產(chǎn)出目標(biāo)面前，利率政策均呈現(xiàn)出了良好的效果，并且有效地熨平了經(jīng)濟(jì)的過(guò)度波動(dòng)[9]；與之相反，高鴻(2012)從運(yùn)行特點(diǎn)和現(xiàn)實(shí)選擇出發(fā)，結(jié)合VAR模型論證，表明無(wú)論是央行的可控性，還是貨幣政策工具的反應(yīng)時(shí)滯及影響力，數(shù)量型貨幣政策工具遠(yuǎn)優(yōu)于價(jià)格型工具[10]?？傮w來(lái)說(shuō)，價(jià)格型貨幣政策工具更優(yōu)基本上成為學(xué)界的共識(shí)。對(duì)于貨幣政策的創(chuàng)新優(yōu)化方面,冀志斌、周先平(2011)將政策工具創(chuàng)新的視角延伸到中央銀行溝通上，發(fā)現(xiàn)其對(duì)短期利率和股價(jià)的日波動(dòng)率的調(diào)節(jié)能力顯著，發(fā)揮其與傳統(tǒng)貨幣政策工具的協(xié)調(diào)配合，有助于提升貨幣政策有效性[11]；王劍(2011)提出基于資產(chǎn)的準(zhǔn)備金制度以應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)變化，緩解宏觀調(diào)控和結(jié)構(gòu)優(yōu)化中的困境，為貨幣政策工具的創(chuàng)新提供思路[12]；馬理、劉藝(2014)將關(guān)注的視角具體到借貸便利類貨幣政策工具，在相關(guān)文獻(xiàn)述評(píng)的基礎(chǔ)上，對(duì)其在相關(guān)國(guó)家的傳導(dǎo)渠道和實(shí)施效果進(jìn)行總結(jié)分析，驗(yàn)證了其降低經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的效果[13]；胡宏海(2015)、史藝瓊(2016)也對(duì)常備借貸便利進(jìn)行探究，結(jié)合當(dāng)前國(guó)情，對(duì)貨幣政策工具箱進(jìn)行豐富優(yōu)化，并將其與我國(guó)貨幣政策工具轉(zhuǎn)型聯(lián)系起來(lái)[14-15]；張景智(2016)從結(jié)構(gòu)效應(yīng)和總量效應(yīng)兩個(gè)角度對(duì)穩(wěn)健貨幣政策下的新型貨幣政策工具進(jìn)行探究，表明其結(jié)構(gòu)效應(yīng)大于總量效應(yīng)，精準(zhǔn)發(fā)揮了定向微刺激的效果[16]；余振等(2016)以央行PSL的實(shí)際操作為例，詳細(xì)闡述創(chuàng)新性貨幣政策工具的作用機(jī)理，并對(duì)其實(shí)施結(jié)果進(jìn)行梳理，重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)了央行的市場(chǎng)公信力和政策可信度。[17]

國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)貨幣政策工具的選擇組合、實(shí)施效果以及優(yōu)化創(chuàng)新都做出了較為深入的研究，但是由于國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)貨幣政策工具研究的起步較晚，對(duì)創(chuàng)新型貨幣政策工具的研究不夠深入，且大多數(shù)學(xué)者的研究停留于定性層面，對(duì)于經(jīng)濟(jì)新常態(tài)以來(lái)的創(chuàng)新型貨幣政策工具該如何實(shí)施以及實(shí)施效果并沒(méi)有給出明確的回答，同時(shí)，對(duì)創(chuàng)新型貨幣政策工具的主次也沒(méi)有明確的判斷。本文通過(guò)對(duì)創(chuàng)新型貨幣政策工具的梳理，結(jié)合雙12%的貨幣政策目標(biāo)，對(duì)創(chuàng)新型貨幣政策工具的實(shí)施效果做出了解答，體現(xiàn)了文章的新穎性，同時(shí)對(duì)創(chuàng)新工具主次結(jié)構(gòu)和協(xié)調(diào)使用也提出了新的看法。

三、創(chuàng)新型貨幣政策工具在我國(guó)的實(shí)踐

2013年經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)以來(lái)，央行開始對(duì)創(chuàng)新型貨幣政策工具進(jìn)行探索，相繼推出了常備借貸便利(SLF)、短期流動(dòng)性調(diào)節(jié)(SLO)、中期借貸便利(MLF)、抵押補(bǔ)充貸款(PSL)等，在2017年更是推出了臨時(shí)流動(dòng)性便利(TLF)；對(duì)市場(chǎng)流動(dòng)性進(jìn)行調(diào)節(jié)。這些創(chuàng)新型貨幣政策工具的頻繁使用，一方面表明了央行貨幣政策工具運(yùn)用的靈活性，另一方面也體現(xiàn)了央行對(duì)于貨幣政策實(shí)施的主動(dòng)把控能力。從期限結(jié)構(gòu)來(lái)看可以將創(chuàng)新型貨幣政策工具分為兩類：一類為短端利率調(diào)節(jié)工具，其中包括常備借貸便利(SLF)、短期流動(dòng)性調(diào)節(jié)(SLO)以及臨時(shí)流動(dòng)性便利(TLF)；一類為中長(zhǎng)端利率調(diào)節(jié)工具，主要包括中期借貸便利(MLF)和抵押補(bǔ)充貸款(PSL)。

(一)短端利率調(diào)節(jié)工具

目前，借貸便利類的貨幣政策工具在全球大多數(shù)中央銀行都付諸實(shí)施，盡管其名稱各異，但操作目的不盡相同，都是為央行管理流動(dòng)性提供供給渠道。借鑒國(guó)際經(jīng)驗(yàn)，央行于2013年初創(chuàng)設(shè)了常備借貸便利(SLF)，以解決政策性銀行以及全國(guó)性的商業(yè)銀行較大額的流動(dòng)性需求。自SLF推出以來(lái)，無(wú)論是從使用頻率還是從使用規(guī)模來(lái)看，央行都表現(xiàn)出對(duì)SLF的青睞，當(dāng)然，這與SLF覆蓋面廣，針對(duì)性強(qiáng)，主動(dòng)把控能力突出的使用特點(diǎn)密切相關(guān)。隨著SLF的不斷推廣，央行將SLF的服務(wù)范圍拓寬到符合條件的中小型金融機(jī)構(gòu)。在最新的《貨幣政策執(zhí)行報(bào)告》*詳見中國(guó)人民銀行網(wǎng)站《2016年第四季度中國(guó)貨幣政策執(zhí)行報(bào)告》。中，央行更是有意將其打造為未來(lái)利率走廊政策框架中的上限利率。

在推出SLF之前，央行就曾在2013年1月份試推出一項(xiàng)創(chuàng)新流動(dòng)性管理工具，初定12家商業(yè)銀行為參與機(jī)構(gòu)，以7天以內(nèi)的短期回購(gòu)為主，這是央行構(gòu)建SLO的雛形。出于對(duì)靈活性和主動(dòng)性的考慮，對(duì)公開市場(chǎng)常規(guī)操作進(jìn)行必要補(bǔ)充，央行于2014年1月18日正式啟用公開市場(chǎng)短期流動(dòng)性調(diào)節(jié)工具(SLO)，促進(jìn)銀行體系流動(dòng)性和貨幣市場(chǎng)利率平穩(wěn)運(yùn)行。作為央行投放和回籠貨幣資金的一項(xiàng)政策手段，2014年12月下半月央行的SLO操作引發(fā)了廣泛關(guān)注，在短短不過(guò)15天內(nèi)，央行就進(jìn)行了8次短期流動(dòng)性操作，無(wú)論是在期限品種還是資金操作上，都達(dá)到了相當(dāng)程度。SLO即時(shí)啟用的特點(diǎn)，提升了正、逆回購(gòu)工具的主流地位，使其在流動(dòng)性調(diào)控上更趨精準(zhǔn)，未來(lái)存款準(zhǔn)備金率的使用頻率也會(huì)因此減少甚至淡出。整個(gè)2016年，央行僅啟用一次定向降準(zhǔn)，這也從側(cè)面對(duì)SLO的影響進(jìn)行了驗(yàn)證。央行對(duì)SLO的應(yīng)用主要在于資金投放，只進(jìn)行了3次回籠操作，共計(jì)4500億元。關(guān)于SLO的投放情況見圖2。

為了更進(jìn)一步緩解市場(chǎng)緊張形勢(shì)，央行于2017年初推出的臨時(shí)流動(dòng)性便利(TLF)，這種不需要抵押物的流動(dòng)性工具投放雖然只能起到臨時(shí)緩解作用，但也是貨幣當(dāng)局的一次有益嘗試，由于其推出時(shí)間尚短，對(duì)其作用機(jī)制尚不明確，其實(shí)施效果也有待時(shí)間檢驗(yàn)。

(二)中長(zhǎng)端利率調(diào)節(jié)工具

受限于常規(guī)的降息降準(zhǔn)貨幣政策，同時(shí)為支持三大政策性銀行發(fā)放棚改、重大水利工程和人民幣“走出去”項(xiàng)目貸款等，2014年4月，央行創(chuàng)設(shè)抵押補(bǔ)充貸款(PSL)，意欲通過(guò)擴(kuò)大定向?qū)捤蓙?lái)刺激經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇。作為一項(xiàng)新型儲(chǔ)蓄型貨幣政策工具，PSL作為新渠道為基礎(chǔ)貨幣投放提供長(zhǎng)期穩(wěn)定、成本適當(dāng)?shù)馁Y金來(lái)源。從性質(zhì)上來(lái)說(shuō)，PSL身兼兩重，一方面增加央行基礎(chǔ)貨幣投放量表現(xiàn)數(shù)量型特征，另一方面引導(dǎo)市場(chǎng)中期利率水平體現(xiàn)價(jià)格型本質(zhì)。由于PSL期限較長(zhǎng)，一般在3年以上，使得其一經(jīng)推出，就極大地滿足了基建類和民生類等長(zhǎng)期性項(xiàng)目的資金需求。

由于資本流動(dòng)，財(cái)政支出等變化擾動(dòng)以及資本市場(chǎng)IPO等多方面的因素，嚴(yán)重影響到銀行體系的流動(dòng)性，從完善價(jià)格型調(diào)控框架的角度出發(fā)，2014年9月，央行啟用中期借貸便利(MLF)，與SLF相互呼應(yīng)。MLF在市場(chǎng)上主要發(fā)揮中期利率的作用，在結(jié)構(gòu)微調(diào)以及資金定向投放方面，MLF成為貨幣政策的指示燈，調(diào)節(jié)資金流向，引導(dǎo)市場(chǎng)利率，滿足公眾預(yù)期。自從推出以來(lái)，就得到迅猛發(fā)展和深入應(yīng)用，有效地降低了社會(huì)的融資成本以及金融機(jī)構(gòu)的貸款成本。

對(duì)于SLF,MLF和PSL的市場(chǎng)表現(xiàn)見圖3，同時(shí)，對(duì)我國(guó)的創(chuàng)新型貨幣政策工具進(jìn)行比較分析，結(jié)果見表1。

四、實(shí)證分析

(一)模型介紹和變量說(shuō)明

由于目前對(duì)創(chuàng)新型貨幣政策工具與貨幣政策目標(biāo)之間的傳導(dǎo)機(jī)制尚不明確，不具有成熟的經(jīng)濟(jì)理論基礎(chǔ)，為了避免出現(xiàn)經(jīng)濟(jì)理論假定與現(xiàn)實(shí)不符，本文主張采用非結(jié)構(gòu)化VAR模型進(jìn)行研究，直接通過(guò)數(shù)據(jù)模擬表明變量間的動(dòng)態(tài)聯(lián)系，更加貼切實(shí)際。

VAR(P)模型的具體數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

yt=φ1yt-1+…+φpyt-p+HXt+εt

其中yt是K維內(nèi)生變量列向量;Xt為外生變量向量，滯后階數(shù)為p; εt為誤差向量，可以同期相關(guān)，不與自身滯后值和其他變量相關(guān)；t的取值為1,2,…，T；其他項(xiàng)均為待估系數(shù)矩陣。

圖2 SLO投放利率與數(shù)量(單位：億元)

圖3 SLF,MLF和PSL的期末余額(單位：億元)

表1 創(chuàng)新型貨幣政策工具的對(duì)比分析

注：由于TLF推出時(shí)間尚短，本文未對(duì)其進(jìn)行總結(jié)。

由于本文主要對(duì)進(jìn)入新常態(tài)以來(lái)的創(chuàng)新型貨幣政策工具的實(shí)施效果進(jìn)行探究。所以，對(duì)于變量的選取方面，本文主要集中在政策工具變量和政策目標(biāo)變量上。

1.政策工具變量

本文選取的創(chuàng)新型貨幣政策工具變量依次是SLF,SLO,PSL,MLF。由于央行沒(méi)有對(duì)SLO的數(shù)據(jù)完全公布，同時(shí)SLO主要是以7天以內(nèi)的短期回購(gòu)為主，本文擬采用根據(jù)1天期和7天期的全國(guó)銀行間質(zhì)押式回購(gòu)交易量之和對(duì)其進(jìn)行替代，為了保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性，所有指標(biāo)均采用其月度期末余額數(shù)據(jù)，同時(shí)進(jìn)行對(duì)數(shù)處理，消除可能存在的異方差性。經(jīng)過(guò)對(duì)數(shù)處理后的變量分別命名lnslf,lnslo,lnpsl,lnmlf。

2.政策目標(biāo)變量

考慮到貨幣政策最終指標(biāo)具有較長(zhǎng)的時(shí)滯，不宜作為政策目標(biāo)變量，結(jié)合李克強(qiáng)總理在《政府工作報(bào)告》中提到的雙12%的貨幣政策目標(biāo)，本文選取M2和社會(huì)融資規(guī)模(SFS)兩個(gè)中介指標(biāo)作為衡量創(chuàng)新型貨幣政策工具實(shí)施效果的政策目標(biāo)變量,為了消除M2和SFS的季節(jié)性趨勢(shì)，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，均采用同比發(fā)展速度進(jìn)行測(cè)定。處理后的數(shù)據(jù)命名為m2和sfs。

考慮到樣本數(shù)據(jù)的可得性，樣本初始期為2014年4月(PSL的推出日期)，結(jié)束期為2017年2月(雙12%貨幣政策目標(biāo)提出的前一個(gè)月)。所有數(shù)據(jù)均來(lái)自Wind資訊。

(二)實(shí)證檢驗(yàn)

1.平穩(wěn)性檢驗(yàn)

在對(duì)處理過(guò)后的變量建模之前，首先對(duì)所有的變量序列及其一階差分進(jìn)行ADF檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果見表2。

檢驗(yàn)結(jié)果表明所有變量的原序列在1%的顯著性水平下均不平穩(wěn)，經(jīng)過(guò)一階差分后，變量序列平穩(wěn)，所有變量均是一階單整序列。

2.VAR模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)和滯后階數(shù)選擇

由于一階差分后序列平穩(wěn)，符合初步構(gòu)建VAR模型的基本條件，對(duì)政策工具變量同m2和sfs分別構(gòu)建VAR模型，命名為VAR(m2)和VAR(sfs)，通過(guò)不斷嘗試，確定VAR模型的最大滯后階數(shù)為4，對(duì)其最優(yōu)滯后階數(shù)的檢驗(yàn)見表3。

表2 單位根檢驗(yàn)(ADF)結(jié)果

注：(1)“檢驗(yàn)類型”中的C，T分別表示含常數(shù)項(xiàng)和含趨勢(shì)項(xiàng)，n表示滯后階數(shù)；(2)滯后階數(shù)的選擇以SIC的值為準(zhǔn)則；(3) d表示一階差分，選取的顯著性水平為1%。

表3 VAR模型最優(yōu)滯后階數(shù)確定

對(duì)5個(gè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的指示情況進(jìn)行綜合考慮，確定兩個(gè)VAR系統(tǒng)的最優(yōu)滯后階數(shù)都為1，重新構(gòu)建VAR系統(tǒng)，仍以原命名表示。VAR模型的穩(wěn)定性檢驗(yàn)見圖4。

VAR(m2)和VAR(sfs)的AR根檢驗(yàn)圖中的所有單位根均小于1，落在單位圓內(nèi)，兩個(gè)VAR模型都是穩(wěn)定的。

由于VAR是無(wú)約束的，而協(xié)整是有約束的，協(xié)整檢驗(yàn)的最優(yōu)滯后一般為VAR的最優(yōu)滯后減去1，對(duì)于兩個(gè)VAR模型來(lái)說(shuō)協(xié)整檢驗(yàn)的滯后階數(shù)均為0，無(wú)法進(jìn)行johansen協(xié)整檢驗(yàn)，變量間不存在協(xié)整關(guān)系，但這并不影響對(duì)VAR模型進(jìn)行脈沖響應(yīng)和方差分解。

3.脈沖響應(yīng)與方差分解

在滿足VAR系統(tǒng)穩(wěn)定性的前提下，將政策工具變量分別對(duì)m2和sfs進(jìn)行脈沖響應(yīng)，研究模型受到某種沖擊時(shí)對(duì)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)影響，脈沖響應(yīng)函數(shù)見圖5。

圖4 VAR(m2)和VAR(sfs)的AR根圖

圖5 VAR(m2)和VAR(sfs)的相關(guān)脈沖響應(yīng)函數(shù)圖

對(duì)VAR(m2)的脈沖響應(yīng)進(jìn)行分析，在給定一個(gè)lnslf標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊后，對(duì)m2的正向沖擊迅速轉(zhuǎn)為負(fù)向沖擊，并于第三期達(dá)到負(fù)向沖擊的峰值，約在-0.03到-0.04之間，此后一直維持負(fù)向沖擊，但效果越來(lái)越弱，直至趨向于0。lnmlf對(duì)m2的脈沖響應(yīng)與lnslf大同小異，只不過(guò)一直維持負(fù)向沖擊，沖擊先強(qiáng)后弱，峰值僅在-0.02左右。說(shuō)明整體來(lái)看,SLF和MLF都發(fā)揮了抑制和削弱M2過(guò)度增長(zhǎng)的作用，盡管兩者作用期限相當(dāng)，但SLF作用力度更大。反觀SLO和PSL,整體來(lái)看對(duì)M2增長(zhǎng)都具有正向促進(jìn)作用，只不過(guò)lnslo對(duì)m2的系統(tǒng)沖擊很快由負(fù)轉(zhuǎn)正，負(fù)向沖擊僅維持3期，而lnpsl則一直維持正向沖擊，從峰值和波動(dòng)范圍看，兩者對(duì)于M2的增長(zhǎng)作用有限。

對(duì)VAR(sfs)的脈沖響應(yīng)進(jìn)行分析，lnslf對(duì)sfs的脈沖響應(yīng)與其對(duì)m2的脈沖響應(yīng)均表現(xiàn)出先正后負(fù)的趨勢(shì)，但其負(fù)向沖擊峰值出現(xiàn)更早，在第2期，且峰值更大，約為-0.08，同時(shí)作用期限較短，差不多于第6期后就趨向于0，整體表現(xiàn)為對(duì)社會(huì)融資規(guī)模增長(zhǎng)的反向抑制作用。lnslo的表現(xiàn)則恰恰相反，先負(fù)后正，峰值分別為-0.08和0.04，分別于第2和第3期達(dá)到，作用迅速，隨后漸漸趨向于0。正負(fù)作用參半。Lnpsl和lnmlf的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖形類似，呈現(xiàn)正“V”型，均在第2期實(shí)現(xiàn)峰值，第3期就趨向收斂，略有不同的是，lnmlf的沖擊先負(fù)后正，不同于lnpsl的沖擊，幾乎完全為正，且其峰值不到0.04，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于lnpsl將近0.12的水平，整體均表現(xiàn)為對(duì)社會(huì)融資規(guī)模增長(zhǎng)的正向促進(jìn)作用。橫向?qū)Ρ葋?lái)看，創(chuàng)新型貨幣政策工具對(duì)社會(huì)融資規(guī)模的沖擊相較于M2來(lái)說(shuō)，作用更為迅猛，到達(dá)峰值期數(shù)更短，峰值更大，但同時(shí)作用期限遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于M2。

脈沖響應(yīng)考察了給定沖擊對(duì)于系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)影響，但不同結(jié)構(gòu)沖擊對(duì)內(nèi)生變量變化的貢獻(xiàn)度則依賴方差分解來(lái)反映，表4、表5展現(xiàn)了兩個(gè)VAR系統(tǒng)方差分解的情況。

表4 VAR(m2)的方差分解

表5 VAR(sfs)的方差分解

在給定一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的結(jié)構(gòu)沖擊后，經(jīng)過(guò)10期的方差分解，對(duì)于VAR(m2)系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，SLF和MLF在第10期分別達(dá)到了近30%和16%的方差貢獻(xiàn)度。相對(duì)于SLO的7%和PSL的5%來(lái)說(shuō)，對(duì)M2的增減變化顯得更加重要，對(duì)于VAR(sfs)系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，SFS自身在第10期的方差貢獻(xiàn)度仍然達(dá)到83%左右，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)M2在第10期的43%,創(chuàng)新型貨幣政策工具對(duì)于M2的影響遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)對(duì)社會(huì)融資規(guī)模的影響，這點(diǎn)與脈沖響應(yīng)的結(jié)論不謀而合。說(shuō)明創(chuàng)新型貨幣政策工具對(duì)于M2的調(diào)控能力還有待增強(qiáng)。

五、結(jié)論和展望

總體來(lái)說(shuō)，無(wú)論是傳統(tǒng)貨幣政策工具還是創(chuàng)新型貨幣政策工具，本質(zhì)上講都是央行為實(shí)現(xiàn)一定的貨幣政策目標(biāo)而采取的手段。評(píng)判貨幣政策工具的唯一標(biāo)準(zhǔn)就是其實(shí)施效果。通過(guò)本文的分析我們能夠得出結(jié)論：SLF和MLF對(duì)抑制M2的快速增長(zhǎng)起到了重要的作用，創(chuàng)新型貨幣政策工具對(duì)M2展現(xiàn)了良好的調(diào)控能力但對(duì)社會(huì)融資規(guī)模沒(méi)有發(fā)揮應(yīng)有的作用，各個(gè)創(chuàng)新型貨幣政策工具的貢獻(xiàn)度都很小。為此，本文提出以下建議：

第一，在央行多元化目標(biāo)中盯住核心目標(biāo)，確保流動(dòng)性穩(wěn)定。對(duì)于M2來(lái)說(shuō)，SLF和MLF展現(xiàn)出了良好的把控能力，要堅(jiān)定地將SLF和MLF分別打造成短端和中長(zhǎng)端利率調(diào)控體系的核心工具，確定其主導(dǎo)地位，同時(shí)加強(qiáng)政府與市場(chǎng)的溝通，使央行的操作能夠準(zhǔn)確傳遞政策信號(hào)，避免由于市場(chǎng)與央行之間理解偏差造成政策含混。完善貨幣政策的預(yù)期引導(dǎo)，實(shí)現(xiàn)貨幣政策的宏觀調(diào)控目標(biāo)。

第二，重新建立金融監(jiān)管框架，加強(qiáng)貨幣政策同信貸政策之間的協(xié)調(diào)配合。創(chuàng)新型貨幣政策工具對(duì)于社會(huì)融資規(guī)模的調(diào)控不盡如人意，還是由于其未能控制住信貸規(guī)模的快速增長(zhǎng)，很多資金未能流入到實(shí)體經(jīng)濟(jì)中，高負(fù)債和高杠桿加劇了金融體系的風(fēng)險(xiǎn)。因此，央行一方面可以考慮實(shí)施差別信貸政策，合理分配信貸資金，另一方面，在穩(wěn)健中性的貨幣政策目標(biāo)面前適當(dāng)對(duì)法定存款準(zhǔn)備金進(jìn)行靈活調(diào)整，但一定要注意調(diào)整的幅度，避免給市場(chǎng)帶來(lái)信息誤判。

第三，加強(qiáng)傳統(tǒng)與創(chuàng)新型貨幣政策工具的協(xié)調(diào)使用，不斷探究更優(yōu)的貨幣政策工具組合。央行現(xiàn)有的貨幣政策工具已經(jīng)表現(xiàn)的相當(dāng)豐富，盡管創(chuàng)新型貨幣政策工具在一定程度上維護(hù)了宏觀經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)運(yùn)行，但是對(duì)創(chuàng)新工具過(guò)于頻繁的運(yùn)用，不僅有眼花繚亂之感，也呈現(xiàn)出一定的反作用，相對(duì)來(lái)說(shuō)，與審慎且嚴(yán)肅的穩(wěn)健中性目標(biāo)的定位顯得有點(diǎn)出入。貨幣政策工具運(yùn)用的關(guān)鍵不在于其數(shù)量的多寡，而在于工具之間的優(yōu)化組合，既要把握住其與傳統(tǒng)型貨幣政策工具的共性與差異，取長(zhǎng)補(bǔ)短，又要注重其自身間的協(xié)同配合，根據(jù)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的變化，不斷做出相應(yīng)的調(diào)整，發(fā)揮組合功能的最大化。

毫無(wú)疑問(wèn)，創(chuàng)新型貨幣政策工具的推出豐富和完善了我國(guó)的貨幣政策工具箱，也為貨幣政策由數(shù)量型向價(jià)格型框架轉(zhuǎn)變，構(gòu)建利率走廊做出了貢獻(xiàn)。以傳統(tǒng)貨幣政策工具為主，創(chuàng)新型貨幣政策工具為輔的工具框架已經(jīng)基本構(gòu)建起來(lái)，但是，創(chuàng)新型貨幣政策工具在市場(chǎng)上的運(yùn)用也呈現(xiàn)出諸如市場(chǎng)波動(dòng)加劇、預(yù)期紊亂、抵押品緊張等弊端，在央行多元目標(biāo)制的框架下，如何在確保流動(dòng)性穩(wěn)定的大前提下，最大限度地發(fā)揮創(chuàng)新型貨幣政策工具的調(diào)控效力，最終實(shí)現(xiàn)雙12%的貨幣政策目標(biāo)，成為我們下一步探究的方向。

[1] Sims C A.Macroeconomics and Reality[J].Econometrics,1980,48(1):1-48.

[2] Fernando A, Andrew A, Patrick J K. If Exchange Rates are Random Walks, Then Almost Everything We Say About Monetary Policy is Wrong[J]. American Economic Review, 2007,97(2):339-345．

[3] Tuuli Koivu.Has the Chinese Economy Become More Sensitive to Interest Rates Studying Credit Demand in China[J].China Economic Review,2009,20(3):455-470．

[4] Longzhen Fan,Yihong Yu,Chu Zhang.An Empirical Evaluation of China Monetary Policies[J].Macroeconomics,2011,33:358-371．

[5] 盧慶杰.中國(guó)貨幣政策工具有效性分析[J].復(fù)旦學(xué)報(bào)(社會(huì)科版),2007(1):47-56.

[6] 郭保民.當(dāng)前金融宏觀調(diào)控中貨幣政策工具的效應(yīng)研究[J].經(jīng)濟(jì)問(wèn)題,2011(4):73-77.

[7] 馬文濤.貨幣政策的數(shù)量型工具與價(jià)格型工具的調(diào)控績(jī)效比較——來(lái)自動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡模型的證據(jù)[J]. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2011(10):92-110.

[8] 曲琦,郭步超.價(jià)格型與數(shù)量型貨幣政策工具比較——基于包含時(shí)變通脹目標(biāo)的DSGE模型[J].技術(shù)經(jīng)濟(jì),2013(12):96-103.

[9] 王君斌,郭新強(qiáng),王宇. 中國(guó)貨幣政策的工具選取、宏觀效應(yīng)與規(guī)則設(shè)計(jì)[J]. 金融研究,2013(8):1-15.

[10] 高鴻.當(dāng)前我國(guó)貨幣政策工具調(diào)控的效果與改進(jìn)方向[J].經(jīng)濟(jì)問(wèn)題,2012(12):79-82.

[11] 冀志斌,周先平.中央銀行溝通可以作為貨幣政策工具嗎——基于中國(guó)數(shù)據(jù)的分析[J].國(guó)際金融研究,2011(2):25-34.

[12] 王劍.基于資產(chǎn)準(zhǔn)備金制度的貨幣政策工具創(chuàng)新——兼論資產(chǎn)準(zhǔn)備金制度的局限性及面臨的難題[J].現(xiàn)代財(cái)經(jīng)(天津財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)),2011(7):50-58.

[13] 馬理,劉藝.借貸便利類貨幣政策工具的傳導(dǎo)機(jī)制與文獻(xiàn)述評(píng)[J].世界經(jīng)濟(jì)研究,2014(09):23-27.

[14] 胡宏海.金融創(chuàng)新背景下中國(guó)最優(yōu)貨幣政策工具選擇[J].經(jīng)濟(jì)與管理研究,2015(10):40-44.

[15] 史藝瓊.常備借貸便利與我國(guó)貨幣政策工具轉(zhuǎn)型[J].知識(shí)經(jīng)濟(jì),2016(2):37.

[16] 張景智.新型貨幣政策工具總量與結(jié)構(gòu)效應(yīng)比較研究——基于定向降準(zhǔn)的實(shí)證[J].上海金融學(xué)院學(xué)報(bào),2016(4):5-16.

[17] 余振,顧浩,吳瑩.結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具的作用機(jī)理與實(shí)施效果——以中國(guó)央行PSL操作為例[J].世界經(jīng)濟(jì)研究,2016(3):36-44.