貨幣政策利率傳導(dǎo)機(jī)制有效性分析

鄭誠　沈沁

摘要：中央銀行通過貨幣政策影響經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，而貨幣政策工具的主要媒介為貨幣供給量和利率，其中，貨幣供給量在金融市場(chǎng)不成熟的情況下能夠高效而直接地影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)，因此一直是中國人民銀行實(shí)施貨幣政策的主要媒介。隨著中國金融市場(chǎng)的不斷完善，貨幣供給量與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的相關(guān)度不斷減弱，僅關(guān)注貨幣供給量已經(jīng)不能有效實(shí)現(xiàn)貨幣政策調(diào)控目標(biāo)。實(shí)證研究結(jié)果表明，上海銀行間同業(yè)拆借利率（Shibor）不具備作為貨幣政策工具的條件，廣義貨幣供應(yīng)量（M2）增速上升能夠通過降低期限溢酬而降低長期利率，但利率預(yù)期途徑有效性不足會(huì)減弱貨幣政策效果。在利率市場(chǎng)化的過程中，央行需要提高貨幣政策透明度，引導(dǎo)市場(chǎng)建立穩(wěn)定合理的利率預(yù)期機(jī)制，并可以使用公開市場(chǎng)操作直接影響利率期限結(jié)構(gòu)，從而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)調(diào)控的目標(biāo)。

關(guān)鍵詞：貨幣政策;利率傳導(dǎo)機(jī)制;期限溢酬;利率期限結(jié)構(gòu)

中圖分類號(hào)：F830? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? 文章編號(hào)：1003-854X（2021）02-0021-06

一、引言

中央銀行通過貨幣政策影響經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，而貨幣政策工具的主要媒介為貨幣供給量和利率，其中，貨幣供給量在金融市場(chǎng)不成熟的情況下能夠高效而直接地影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)，因此一直是央行實(shí)施貨幣政策的主要媒介。隨著中國金融市場(chǎng)的不斷完善，貨幣供給量與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的相關(guān)度不斷減弱，僅關(guān)注貨幣供給量已經(jīng)不能有效達(dá)到貨幣政策調(diào)控目標(biāo)。由于市場(chǎng)利率能夠直接反映資金的供求關(guān)系，因此央行逐步放棄了設(shè)置廣義貨幣供應(yīng)量（M2）增速目標(biāo)，并將媒介重心從貨幣供給量轉(zhuǎn)移到了市場(chǎng)利率上。央行通過貨幣政策調(diào)節(jié)市場(chǎng)利率影響投資和消費(fèi)需求，從而達(dá)到促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長等政策目標(biāo)。

以利率作為媒介的貨幣政策通過市場(chǎng)對(duì)資金進(jìn)行配置，這要求利率傳導(dǎo)機(jī)制不能受到干預(yù)和扭曲，否則會(huì)影響貨幣政策的實(shí)施效果。改革開放以來，中國逐步形成了以商業(yè)銀行為主導(dǎo)的金融體系，商業(yè)銀行作為市場(chǎng)配置資金的主體，根據(jù)自身的效用函數(shù)和約束條件，在多種資產(chǎn)諸如貸款、票據(jù)和國債中選取最優(yōu)的資產(chǎn)組合。根據(jù)現(xiàn)代金融資產(chǎn)組合理論，決定資產(chǎn)組合配置的核心指標(biāo)是夏普比率，即投資組合預(yù)期收益率相對(duì)于無風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的超額收益率與投資組合風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)準(zhǔn)差的比值，因此，無風(fēng)險(xiǎn)利率將直接影響資產(chǎn)配置。在多種類型的資產(chǎn)中，國債具有無違約風(fēng)險(xiǎn)的特點(diǎn)，在市場(chǎng)中發(fā)揮著無風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的作用，因此，反映國債市場(chǎng)不同到期期限資金價(jià)格的利率期限結(jié)構(gòu)是其他金融資產(chǎn)進(jìn)行定價(jià)的重要依據(jù)。如果貨幣政策能夠?qū)鴤睦势谙藿Y(jié)構(gòu)產(chǎn)生顯著的影響，就能夠?qū)⒃撜叩男Ч麄鲗?dǎo)至整個(gè)金融體系。因此，貨幣政策能否有效地影響國債利率期限結(jié)構(gòu)——長期利率是利率傳導(dǎo)機(jī)制有效性的重要評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。

關(guān)于貨幣政策利率傳導(dǎo)機(jī)制的有效性，國內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了較為深入的研究。Evans & Marshall（2007）通過向量自回歸模型研究了美國國債收益率波動(dòng)的原因，指明貨幣政策系統(tǒng)是宏觀沖擊傳導(dǎo)的重要途徑①。Christensen & Rudebusch（2012）②、Lloyd（2017）③ 基于貨幣政策預(yù)期和期限溢酬分析了量化寬松對(duì)國債收益率的影響，強(qiáng)調(diào)英美分別是通過這兩個(gè)渠道降低國債收益率的。呂進(jìn)中和許賢運(yùn)（2018）通過向量自回歸模型實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，寬松貨幣政策會(huì)導(dǎo)致較大的水平和斜率因子④。強(qiáng)靜和侯鑫等（2018）選取一年期存款利率、流動(dòng)性指標(biāo)和風(fēng)險(xiǎn)溢酬建立三因子仿射模型研究了利率期限結(jié)構(gòu)的形成機(jī)制，認(rèn)為一年期存款利率是決定市場(chǎng)各利率的主要因素⑤。

上述研究成果對(duì)于厘清中國貨幣利率傳導(dǎo)機(jī)制有效性起到了積極作用，但是對(duì)于貨幣政策主要通過何種途徑影響利率，以及不同貨幣政策工具對(duì)利率傳導(dǎo)機(jī)制的影響有何差別，則涉獵較少或不夠深入。本文重點(diǎn)關(guān)注貨幣政策工具能否有效地通過利率傳導(dǎo)機(jī)制將貨幣政策效果傳遞至國債長期利率，從而影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)。

本文的創(chuàng)新之處主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：第一，為了突出長期利率特征選用兩因子無套利Nelson-Siegel模型，能夠更好地?cái)M合中國實(shí)際數(shù)據(jù)并提高參數(shù)估計(jì)的精確度;第二，將長期利率分解為期限溢酬和短期利率預(yù)期，可以厘清貨幣政策通過何種途徑影響長期利率。

二、理論模型與數(shù)據(jù)描述統(tǒng)計(jì)

根據(jù)現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)理論，短期利率主要反映市場(chǎng)流動(dòng)性狀況，而長期利率與經(jīng)濟(jì)增長密切相關(guān)。對(duì)于貨幣政策的敏感程度而言，利率期限結(jié)構(gòu)短端敏感程度高，長端敏感程度低。根據(jù)修正的預(yù)期理論，中長期國債暴露于諸如通貨膨脹等風(fēng)險(xiǎn)下，因此長期利率由短期利率預(yù)期和代表風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償?shù)钠谙抟绯旯餐瑳Q定。自美國次貸危機(jī)之后，學(xué)者們普遍認(rèn)為將長期利率分解為短期利率預(yù)期和期限溢酬兩部分有助于厘清利率期限機(jī)構(gòu)復(fù)雜的變化機(jī)制。

（1）式右側(cè)第一部分為短期利率預(yù)期，第二部分為期限溢酬，本文將基于這兩個(gè)途徑分析貨幣政策利率傳導(dǎo)機(jī)制的有效性。

第一步，利用國債到期收益率數(shù)據(jù)對(duì)短期利率預(yù)期和期限溢酬進(jìn)行估計(jì)。Duffie & Kan（1996）總結(jié)前人研究并提出仿射期限結(jié)構(gòu)模型，將到期收益率表示為狀態(tài)變量的顯示解，因其簡(jiǎn)潔靈活而成為研究利率期限結(jié)構(gòu)的主要模型⑥。Dai & Singleton（2000）完善了仿射模型標(biāo)準(zhǔn)形式⑦，Duffee（2002）則給出了仿射模型風(fēng)險(xiǎn)價(jià)格的完整分析框架⑧。Krippner（2015）使用兩因子無套利Nelson-Siegel模型提取了美國市場(chǎng)期限溢酬，并指出該模型具有良好的擬合性質(zhì)，因此本文也使用該模型對(duì)長期利率進(jìn)行分解⑨。為了提高實(shí)證分析的準(zhǔn)確性，假定模型狀態(tài)因子為潛藏因子，使用卡爾曼濾波估計(jì)參數(shù)和狀態(tài)變量，并以此為基礎(chǔ)估計(jì)短期利率預(yù)期和期限溢酬。

第二步，對(duì)貨幣政策與期限溢酬以及利率預(yù)期之間的關(guān)系進(jìn)行分析。Sims（1980）提出向量自回歸模型⑩，適用于分析變量較多且具有非明確結(jié)構(gòu)的經(jīng)濟(jì)關(guān)系，我們可用這個(gè)模型來分析貨幣政策利率傳導(dǎo)機(jī)制的有效性問題。

（一）對(duì)短期利率預(yù)期和期限溢酬進(jìn)行估計(jì)

1. 無套利Nelson-Siegel模型

Nelson-Siegel模型能夠很好地?cái)M合利率期限結(jié)構(gòu)，具有參數(shù)少且參數(shù)富含經(jīng)濟(jì)學(xué)意義的優(yōu)點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于利率期限結(jié)構(gòu)分析，其缺點(diǎn)在于不滿足無套利條件?；诜律淠Ｐ退茖?dǎo)的無套利Nelson-Siegel模型則彌補(bǔ)了這一不足之處，在保證參數(shù)的經(jīng)濟(jì)學(xué)含義不變的基礎(chǔ)上，滿足了無套利條件并提高了擬合程度。在高斯仿射模型中，瞬時(shí)短期利率被假設(shè)為一系列狀態(tài)變量的仿射函數(shù)：

其中，r是短期瞬時(shí)利率，a是常數(shù)，b是N維向量，x是N維狀態(tài)變量，在真實(shí)測(cè)度下服從OU過程：

在風(fēng)險(xiǎn)中性測(cè)度下，狀態(tài)變量服從

其中，k和是N×N常數(shù)矩陣，θ和是N維常數(shù)向量，σ是N×N常數(shù)矩陣，BPt和BQt是N維布朗運(yùn)動(dòng)，風(fēng)險(xiǎn)中性測(cè)度下參數(shù)含義相同。在利率期限結(jié)構(gòu)的擬合過程中，增加狀態(tài)個(gè)數(shù)會(huì)加強(qiáng)模型的解釋能力，但會(huì)降低參數(shù)估計(jì)的精確度和穩(wěn)定性，因此狀態(tài)因子個(gè)數(shù)的選取依賴于所擬合利率期限結(jié)構(gòu)的特征。在三因子模型中，狀態(tài)因子分別為水平因子、斜率因子和曲率因子，其中曲率因子主要影響中期利率，適用于利率期限結(jié)構(gòu)有扭曲的情形。對(duì)于中國國債銀行間市場(chǎng)和中國經(jīng)濟(jì)實(shí)際而言，利率期限結(jié)構(gòu)是一條向上的曲線，曲率因子的影響有限，因此兩因子模型也具有良好的適用性。結(jié)合Krippner（2015）的研究結(jié)論，兩因子無套利Nelson-Siegel模型能夠在保留經(jīng)濟(jì)學(xué)意義的基礎(chǔ)上提高參數(shù)估計(jì)的準(zhǔn)確度。

這兩個(gè)狀態(tài)變量的相關(guān)系數(shù)取值范圍從-1到1，在市場(chǎng)滿足無套利條件的情況下，到期收益率是狀態(tài)變量的仿射函數(shù)：

其中，a（τ）和b（τ）是到期收益率參數(shù)，隨期限變化的規(guī)律可通過遞歸方程描述為：

遞歸方程的特點(diǎn)是保證對(duì)復(fù)雜期限結(jié)構(gòu)的擬合能力，根據(jù)期限溢酬和短期利率預(yù)期的定義，期限溢酬可以表示如下：

其中，t表示現(xiàn)在時(shí)間點(diǎn)，τ表示到期期限，r表示短期瞬時(shí)利率，風(fēng)險(xiǎn)中性測(cè)度下的瞬時(shí)短期利率加權(quán)平均值代表長期利率估計(jì)值，真實(shí)測(cè)度下的瞬時(shí)短期利率加權(quán)平均值就代表利率預(yù)期。由于國債銀行間市場(chǎng)的參與者眾多且流動(dòng)性強(qiáng)，而到期收益率又根據(jù)市場(chǎng)交易數(shù)據(jù)求取，測(cè)量誤差很小，因此在定義期限溢酬時(shí)忽略測(cè)量誤差是可行的。

2. 卡爾曼濾波

卡爾曼濾波是高效的遞歸濾波系統(tǒng)，能夠從帶有噪聲的觀測(cè)變量中估計(jì)不可觀測(cè)狀態(tài)變量，兩因子無套利Nelson-Siegel模型狀態(tài)因子不可觀測(cè)，因此使用卡爾曼濾波估計(jì)模型參數(shù)?？柭到y(tǒng)由觀測(cè)方程和狀態(tài)方程組成，到期收益率數(shù)據(jù)來源于真實(shí)世界，將隨機(jī)微分方程離散化處理，就得到狀態(tài)方程：

到期收益率為月度頻率時(shí)滿足Δt=1/12，狀態(tài)方程誤差項(xiàng)方差矩陣為：

根據(jù)仿射模型解析，到期收益率與狀態(tài)變量解析函數(shù)方程可以作為觀測(cè)方程：

息的條件下給出狀態(tài)變量及其方差初始值，Hamilton認(rèn)為通過假設(shè)狀態(tài)變量滿足弱平穩(wěn)條件，可以使用無條件期望和方差作為初始值{11}。

（二）VAR模型

貨幣政策利率傳導(dǎo)存在時(shí)滯，滯后期和經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)又處于動(dòng)態(tài)變化中，因此向量自回歸模型適用于考察貨幣政策與期限溢酬以及利率預(yù)期之間的復(fù)雜經(jīng)濟(jì)聯(lián)系，而脈沖響應(yīng)分析則能衡量貨幣政策利率傳導(dǎo)機(jī)制的有效性。

VAR模型可描述如下：

其中，Z是觀測(cè)向量，Πt是參數(shù)矩陣，εt是觀測(cè)誤差項(xiàng)。

（三）數(shù)據(jù)描述

雖然中國人民銀行不再設(shè)定M2增速目標(biāo)，但是央行仍然通過M2供給量影響實(shí)體經(jīng)濟(jì);銀行間同業(yè)拆借利率能夠反映商業(yè)銀行的融資成本，中國人民銀行可以通過銀行間市場(chǎng)拆借利率影響其他利率來實(shí)施貨幣政策。因此，本文選取6個(gè)月期上海銀行間同業(yè)拆借利率（Shibor）和M2增速作為貨幣政策代理變量。美國次貸危機(jī)之后，中國利率市場(chǎng)化改革減緩，2012年6月重啟利率市場(chǎng)化改革，2012年以后中國貨幣政策利率傳導(dǎo)機(jī)制有效性明顯提高;中美兩國在2018年3月爆發(fā)貿(mào)易戰(zhàn)，在2018年6月開始針對(duì)第一批輸美商品提高關(guān)稅，貿(mào)易戰(zhàn)對(duì)市場(chǎng)的異常沖擊影響了貨幣政策的實(shí)施，因此樣本區(qū)間選取為2012年1月到2018年6月。M2增速數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫，6個(gè)月期Shibor利率來自中國外匯交易中心暨全國銀行間同業(yè)拆借中心官網(wǎng)。

國債市場(chǎng)包括交易所市場(chǎng)和銀行間市場(chǎng)，銀行間市場(chǎng)的參與者專業(yè)程度高且交易量大，能夠更準(zhǔn)確地反映國債利率期限結(jié)構(gòu)，因此，選取國債銀行間市場(chǎng)2012年1月到2018年6月的月度到期收益率數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫，樣本量為78，包括1個(gè)月、3個(gè)月、6個(gè)月、9個(gè)月、1年到10年共14個(gè)到期期限，選取足夠多的到期期限是為了提高參數(shù)估計(jì)和狀態(tài)估計(jì)的準(zhǔn)確度。

本文通過卡爾曼濾波極大似然法估計(jì)參數(shù)，所有統(tǒng)計(jì)結(jié)果以及計(jì)量結(jié)果基于MATLAB軟件R2017b版和R語言。模型待估參數(shù)可以通過下述參數(shù)集描述：

Parameters={φ，k11，k12，k21，k22，θ1，θ2，σ1，σ2，ρ，ση}

表1展示了到期收益率的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)特征，收益率的上角標(biāo)代表到期期限。表1結(jié)果顯示，利率均值隨著到期期限增加而增加，但是1年期與10年期利率相差很小，同時(shí)利率標(biāo)準(zhǔn)差隨著到期期限增加而減少。到期收益波動(dòng)幅度隨著期限的增加而減少，1年期利率波動(dòng)幅度最大，標(biāo)準(zhǔn)差也最大，這是因?yàn)槎唐诶蕦?duì)于市場(chǎng)變化最為敏感，而長期利率對(duì)于市場(chǎng)變化的反應(yīng)則較為遲鈍。

圖1顯示利率在2014年和2017年有兩個(gè)波峰，這是由中國貨幣政策收緊所致。1年期短期利率對(duì)于其他利率具有明顯的引導(dǎo)作用，不同期限利率雖然走勢(shì)大致相同，但是變化幅度仍然存在差異。

三、實(shí)證分析

國債利率期限結(jié)構(gòu)是金融市場(chǎng)定價(jià)的基準(zhǔn)，可以將貨幣政策效果傳導(dǎo)至整個(gè)金融體系從而影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)，能否有效的影響利率期限結(jié)構(gòu)是判斷貨幣政策利率傳導(dǎo)機(jī)制有效性的重要依據(jù)。10年期債券是流動(dòng)性最好的中長期國債，能夠避免因流動(dòng)性短缺引起的定價(jià)偏誤。同時(shí)，10年期到期收益率能夠較好地反映投資者信心和投資率，與實(shí)體經(jīng)濟(jì)聯(lián)系最為緊密，能反映未來經(jīng)濟(jì)走勢(shì)?；谏鲜鲈虿⒖糤right（2011）選用10年期到期收益率分析期限溢酬與通貨膨脹不確定性關(guān)系的研究{12}，將貨幣政策能否有效影響10年期到期收益率作為評(píng)價(jià)利率傳導(dǎo)機(jī)制有效性的標(biāo)準(zhǔn)，通過脈沖響應(yīng)分析進(jìn)行衡量。

（一）短期利率預(yù)期和期限溢酬估計(jì)結(jié)果

表2展示了兩因子無套利Nelson-Siegel模型的極大似然估計(jì)結(jié)果。σn的估計(jì)值為0.0011，表示觀測(cè)誤差很小，θ1與θ2兩參數(shù)的和可以衡量短期利率水平（和的估計(jì)值為0.028），而1個(gè)月到期收益率均值為0.0281，這表明模型對(duì)于短期利率具有良好的估計(jì)效果;θ1代表期限為無窮的長期利率，高于10年期到期收益率均值，這些事實(shí)均表明兩因子無套利Nelson-Siegel模型能夠很精準(zhǔn)地?cái)M合中國市場(chǎng)利率期限結(jié)構(gòu)。

理論上說，短期利率預(yù)期是對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)長期趨勢(shì)的預(yù)估，而期限溢酬是對(duì)長期持有債券所面臨風(fēng)險(xiǎn)的補(bǔ)償，兩者受到不同因素的影響。圖2結(jié)果顯示期限溢酬與短期利率預(yù)期在走勢(shì)上不同，根據(jù)圖形結(jié)果和經(jīng)驗(yàn)分析，期限溢酬主要受到宏觀風(fēng)險(xiǎn)影響，波峰出現(xiàn)在宏觀政策不確定性較大的2014年和2015年，而短期利率預(yù)期則受到市場(chǎng)流動(dòng)性的影響，波峰出現(xiàn)在流動(dòng)性較為緊缺的2013年和2018年，利率預(yù)期與期限溢酬具有均值回復(fù)特性。根據(jù)表3描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果，期限溢酬波幅為0.0141，而利率預(yù)期波幅為0.0163，因此兩者對(duì)于到期收益率變化的貢獻(xiàn)程度大致相同。根據(jù)上述分析，中國市場(chǎng)到期收益率受到短期利率預(yù)期和期限溢酬的共同影響。

（二）向量自回歸與脈沖響應(yīng)分析

以M2增速、6個(gè)月期Shibor利率、銀行間國債市場(chǎng)10年期期限溢酬和利率預(yù)期為變量構(gòu)造向量自回歸模型，檢驗(yàn)貨幣政策利率傳導(dǎo)機(jī)制的有效性。為了防止偽回歸現(xiàn)象，在建立模型前先檢驗(yàn)各時(shí)間序列的平穩(wěn)性，對(duì)所有變量取對(duì)數(shù)后進(jìn)行ADF檢驗(yàn)，顯著性水平設(shè)定為0.05，VAR模型估計(jì)與脈沖響應(yīng)分析基于R語言。

根據(jù)表4結(jié)果，除期限溢酬外，其它變量ADF檢驗(yàn)結(jié)果p值均大于0.1，在0.05顯著性水平下原序列不滿足平穩(wěn)性條件。對(duì)變量一階差分序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，所有變量的一階差分序列在0.05的顯著性水平下滿足平穩(wěn)性條件，因此滿足一階單整條件，可以建立向量自回歸模型。根據(jù)AIC準(zhǔn)則檢驗(yàn)結(jié)果選取滯后階數(shù)為1，使用OLS進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。

脈沖響應(yīng)分析能夠厘清變量之間復(fù)雜的因果聯(lián)系，可以考察一個(gè)變量沖擊對(duì)其他變量的影響。為了分析貨幣政策利率傳導(dǎo)機(jī)制的有效性，需要考察10年期期限溢酬和利率預(yù)期對(duì)Shibor利率和M2增速?zèng)_擊的響應(yīng)結(jié)果。圖3和圖4是對(duì)應(yīng)的脈沖響應(yīng)圖，橫軸代表月份數(shù)，縱軸代表響應(yīng)函數(shù)值;上圖是10年期利率預(yù)期響應(yīng)圖，下圖是10年期期限溢酬響應(yīng)圖;Shibor利率正向沖擊代表緊縮性的貨幣政策，M2增速正向沖擊代表擴(kuò)張性貨幣政策。

根據(jù)圖3脈沖響應(yīng)結(jié)果，期限溢酬的響應(yīng)峰值為-0.0138，利率預(yù)期的響應(yīng)峰值為0.0024，通過Shibor實(shí)施緊縮性的貨幣政策會(huì)降低期限溢酬而拉升利率預(yù)期，這進(jìn)一步佐證了通過不同方向分析利率傳導(dǎo)機(jī)制的必要性。10年期到期收益率的響應(yīng)峰值為-0.0114，Shibor的提升并沒有提升長期利率。

根據(jù)圖4脈沖響應(yīng)結(jié)果，利率預(yù)期的響應(yīng)峰值為0.0207，期限溢酬的響應(yīng)峰值為-0.0348，10年期到期收益率響應(yīng)峰值為-0.0141，通過M2實(shí)施寬松性的貨幣政策會(huì)拉升利率預(yù)期而降低期限溢酬，短期內(nèi)會(huì)降低長期利率但其長期效果會(huì)趨弱。

借助脈沖響應(yīng)分析，可知長期利率對(duì)M2的沖擊反應(yīng)更大，通過M2實(shí)施貨幣政策可以達(dá)到預(yù)期效果，而通過Shibor則不行。同業(yè)拆借利率衡量的是商業(yè)銀行1年內(nèi)短期資金的供求情況，其作用效果無法延伸至長期，因而對(duì)長期利率幾乎沒有引導(dǎo)能力。通過同業(yè)拆借利率實(shí)行緊縮性的貨幣政策，短期利率升高會(huì)拉升利率預(yù)期，但是效果并不明顯，這是因?yàn)槔暑A(yù)期受未來整個(gè)持續(xù)期內(nèi)短期利率，而不僅是1年期內(nèi)短期利率的影響;同時(shí)商業(yè)銀行短期融資成本上升也使得期限溢酬下降，減弱了Shibor對(duì)長期利率的影響。M2增速對(duì)于金融市場(chǎng)的影響是全方面的，能夠通過降低期限溢酬而降低長期利率，但是當(dāng)前寬松的貨幣政策會(huì)使得市場(chǎng)形成未來貨幣趨于緊縮的預(yù)期，而這會(huì)提升利率預(yù)期，減弱貨幣政策實(shí)施效果。雖然M2增速能夠在短期內(nèi)降低長期利率從而刺激經(jīng)濟(jì)增長，但是效果會(huì)隨著時(shí)間而消失，這體現(xiàn)了貨幣中性。因此，Shibor對(duì)國債長期利率沒有良好的引導(dǎo)作用，暫時(shí)不適合作為央行執(zhí)行貨幣政策的工具;而M2增速因?yàn)槟軌蛴行в绊憞鴤L期利率，適合作為貨幣政策工具。

四、簡(jiǎn)要研究結(jié)論與政策建議

在日趨復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)環(huán)境中，貨幣政策的實(shí)施依托于高效的利率傳導(dǎo)機(jī)制，理想狀態(tài)的貨幣政策利率傳導(dǎo)機(jī)制可以通過期限溢酬和利率預(yù)期兩個(gè)方向影響長期利率，但是實(shí)證結(jié)果表明現(xiàn)階段通過M2增速實(shí)施貨幣政策，由于利率預(yù)期方向與貨幣政策目標(biāo)相悖，因而削弱了貨幣政策的實(shí)施效果。脈沖響應(yīng)結(jié)果顯示，Shibor利率對(duì)國債長期收益率的影響無法達(dá)到預(yù)想效果，因此Shibor利率并不適合作為貨幣政策的工具;而M2增速主要通過期限溢酬途徑影響長期利率，利率預(yù)期途徑則會(huì)與貨幣政策的理想效果相違背。

綜上所述，M2增速更適合作為中國常規(guī)貨幣政策工具，但利率傳導(dǎo)機(jī)制中的預(yù)期途徑并不能有效地傳遞貨幣政策效果。雖然中國加速利率市場(chǎng)化改革并取得了很好的成效，但貨幣政策對(duì)長期利率的影響效果無法達(dá)到完美預(yù)期，利率傳導(dǎo)機(jī)制有待進(jìn)一步完善。在后續(xù)利率市場(chǎng)化改革的過程中，央行需要重點(diǎn)提高貨幣政策的透明度和可預(yù)測(cè)性，引導(dǎo)市場(chǎng)建立穩(wěn)定合理的預(yù)期機(jī)制，提高貨幣政策利率傳導(dǎo)機(jī)制的有效性;同時(shí)，可以多使用公開市場(chǎng)操作直接影響利率期限結(jié)構(gòu)的中長端，在利率傳導(dǎo)機(jī)制有效性不高的情況下取得精準(zhǔn)調(diào)控的效果。

注釋：

① C. L. Evans， D. A. Marshall， Economic Determinants of the Nominal Treasury Yield Curve， Journal of Monetary Economics， 2007， 54（7）， pp.1986-2003.

② J. H. E. Christensen， G. D. Rudebusch， The Response of Interest Rates to US and UK Quantitative Easing， Economic Journal， 2012， 122（564）， pp.385-414.

③ S. P. Lloyd， Unconventional Monetary Policy and the Interest Rate Channel： Signaling and Portfolio Rebalancing， Cambridge Working Papers in Economics， 2017.

④ 呂進(jìn)中、許賢云：《貨幣政策的非對(duì)稱性傳導(dǎo)研究——基于國債利率期限結(jié)構(gòu)視角》，《上海金融》2018年第2期。

⑤ 強(qiáng)靜、侯鑫、范龍振：《基準(zhǔn)利率、預(yù)期通脹率和市場(chǎng)利率期限結(jié)構(gòu)的形成機(jī)制》，《經(jīng)濟(jì)研究》2018年第4期。

⑥ D. Duffie， R. A. Kan， Yield-Factor Model of Interest Rates， Mathematical Finance， 1996， 6（4）， pp.379-406.

⑦ Q. Dai， K. J. Singleton， Specification Analysis of Affine Term Structure Models， Journal of Finance， 2000， 55（5）， pp.1943-1978.

⑧ G. R. Duffee， Term Premia and Interest Rate Forecasts in Affine Models， Journal of Finance， 2002， 57（1）， pp.405-443.

⑨ L. Krippner， A Theoretical Foundation for The Nelson-Siegel Class of Yield Curve Models， Journal of Applied Econometrics， 2015， 30（1）， pp.97-118.

⑩ C. A. Sims， Macroeconomics and Reality， Journal of the Econometric Society， 1980， 48（1）， pp.1-48.

{11} J. D. Hamilton， Time Series Analysis， Princeton University Press， 1994， p.293.

{12} J. H. Wright， Term Premia and Inflation Uncertainty： Empirical Evidence from an International Panel Dataset， American Economic Review， 2011， 101（4）， pp.1514-1534.

作者簡(jiǎn)介：鄭誠，北京大學(xué)光華管理學(xué)院博士研究生，北京，100871;沈沁，湖北工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，湖北武漢，430068。

（責(zé)任編輯? 陳孝兵）