貨幣政策反應(yīng)函數(shù)渠道對(duì)金融周期影響時(shí)變機(jī)制的實(shí)證研究

金成曉，李夢(mèng)嘉

(1.吉林大學(xué) a.數(shù)量經(jīng)濟(jì)研究中心，b.商學(xué)院，吉林 長(zhǎng)春 130012；2.唐山師范學(xué)院 經(jīng)濟(jì)管理系，河北 唐山 063000)

一、引言與文獻(xiàn)綜述

歷次經(jīng)濟(jì)與金融危機(jī)的經(jīng)驗(yàn)表明：在金融狀況處于上升期時(shí)，投資者往往容易由于對(duì)風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)識(shí)不充分而承擔(dān)過度的實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)，一旦金融狀況下行，之前過度風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為造成的損失遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過投資者的承受能力，進(jìn)而導(dǎo)致市場(chǎng)喪失信心、流動(dòng)性迅速消失，最終爆發(fā)金融危機(jī)。因此風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為對(duì)金融周期波動(dòng)具有重要影響?，F(xiàn)有文獻(xiàn)基于Borio和Zhu[1]提出的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道，從貨幣政策實(shí)際采取的立場(chǎng)等因素影響銀行風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知和風(fēng)險(xiǎn)容忍度的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)視角對(duì)此進(jìn)行了大量研究。特別地，F(xiàn)ilardo等強(qiáng)調(diào)了貨幣政策規(guī)則自身影響風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為進(jìn)而影響金融周期波動(dòng)的事實(shí)，將之稱為貨幣政策反應(yīng)函數(shù)渠道[2]。

然而現(xiàn)有實(shí)證文獻(xiàn)多數(shù)只關(guān)注了貨幣政策實(shí)際采取的立場(chǎng)與調(diào)控后的短期政策利率，分析銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為的影響，通過基于短期利率與銀行信貸量、新增貸款違約概率間存在的負(fù)相關(guān)關(guān)系等事實(shí)證實(shí)了風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道的存在[3-5]，并就貨幣政策對(duì)金融與經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)的影響取得了較為一致的結(jié)論[6]。其中部分文獻(xiàn)結(jié)合銀行資本結(jié)構(gòu)因素分析了貨幣政策對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響，例如Delis 等[7]對(duì)歐元區(qū)商業(yè)銀行2001年至2008年年度數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn)低利率的確大幅增加了商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，同時(shí)該影響隨商業(yè)銀行資本結(jié)構(gòu)和業(yè)務(wù)比例不同而存在差異。還有部分文獻(xiàn)提出了影響過程的關(guān)鍵因素，Maddaloni 等[8]與Ioannidou 等[9]認(rèn)為較低的貨幣政策短期利率使商業(yè)銀行放松了對(duì)家庭與企業(yè)放貸的要求，促使商業(yè)銀行對(duì)信用記錄不佳、評(píng)級(jí)較差客戶發(fā)放貸款。

國內(nèi)相關(guān)文獻(xiàn)與以上研究思路大體一致，研究多數(shù)采用了銀行層面的微觀數(shù)據(jù)，結(jié)論從不同角度證實(shí)了狹義風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道的存在[10-11]，區(qū)別主要體現(xiàn)在代理變量的選擇以及樣本區(qū)間或受影響對(duì)象的選擇。特別的，劉生福、李成將分析視角從銀行層面拓展到了市場(chǎng)層面、政策層面，分別采用銀行間同業(yè)拆借利率的年度加權(quán)平均值、中央銀行公布的存款基準(zhǔn)利率與每家銀行利息收入與貸款總額的比率，從市場(chǎng)層面、政策層面和銀行層面分析我國貨幣政策調(diào)控對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為的影響[12]。

事實(shí)上，貨幣政策的規(guī)則自身也會(huì)影響風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為進(jìn)而影響金融周期波動(dòng)，這一點(diǎn)雖在Borio和Zhu[1]的文章中涉及，但后續(xù)實(shí)證文獻(xiàn)未受到普遍關(guān)注。

目前只有少數(shù)文獻(xiàn)直接或者間接地關(guān)注貨幣政策反應(yīng)函數(shù)影響銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)進(jìn)而影響金融周期波動(dòng)的問題，例如De Nicolò等[13]。Filardo等[2]直接提出了貨幣政策反應(yīng)函數(shù)渠道的概念，即公眾關(guān)于央行貨幣政策對(duì)金融周期波動(dòng)的反應(yīng)程度的判斷影響其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為，進(jìn)而影響金融周期波動(dòng)的發(fā)展(1)由于該傳導(dǎo)機(jī)制也涉及對(duì)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為的影響，因此也可將貨幣政策反應(yīng)函數(shù)渠道視為風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道的一種。并且貨幣政策反應(yīng)函數(shù)渠道中的自變量是貨幣政策反應(yīng)規(guī)則，在Filardo等的實(shí)證中以貨幣政策反應(yīng)函數(shù)中的系數(shù)表示反應(yīng)敏感性，區(qū)別在于傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道的自變量是實(shí)際貨幣政策采取的立場(chǎng)，在實(shí)證文獻(xiàn)中以短期政策利率為代理變量。。文章基于泰勒規(guī)則估計(jì)了1979—2019年美國貨幣政策對(duì)宏觀變量(通脹與失業(yè)率)與金融變量(股價(jià)、房?jī)r(jià)與信貸)波動(dòng)的反應(yīng)函數(shù)，然后檢驗(yàn)了貨幣政策對(duì)金融狀況反應(yīng)敏感性與金融周期變化的關(guān)系。

該文章區(qū)別于以往側(cè)重微觀數(shù)據(jù)層面的研究，從宏觀視角對(duì)問題進(jìn)行了分析，是對(duì)現(xiàn)有研究的有益補(bǔ)充，但沒有就函數(shù)設(shè)定形式進(jìn)行充分討論，沒有涉及數(shù)量規(guī)則下的政策反應(yīng)函數(shù)。事實(shí)上，既然通過貨幣政策反應(yīng)函數(shù)的形式具體化貨幣政策反應(yīng)，則貨幣政策反應(yīng)函數(shù)渠道中的實(shí)際自變量是貨幣政策反應(yīng)函數(shù)，函數(shù)中的結(jié)構(gòu)系數(shù)僅僅反映了函數(shù)的部分信息，以往研究中未被考慮的函數(shù)形式中包含的關(guān)于貨幣政策反應(yīng)的信息同樣重要。貨幣政策反應(yīng)函數(shù)能夠體現(xiàn)央行的貨幣政策工具對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)和金融變量波動(dòng)作出反應(yīng)的規(guī)則，可以分為價(jià)格型(泰勒規(guī)則Taylor Rule)與數(shù)量型(麥克勒姆規(guī)則McCallum Rule)。盡管謝平、羅雄[14]與Zhang[15]發(fā)現(xiàn)Taylor規(guī)則能有效刻畫中國利率政策變化，中國價(jià)格型貨幣政策反應(yīng)規(guī)則相對(duì)于數(shù)量型貨幣政策反應(yīng)規(guī)則更有效，但也有文獻(xiàn)結(jié)論相反[16-18]。還有部分文獻(xiàn)觀點(diǎn)相對(duì)中立。劉喜和等的研究表明如果貨幣政策的目標(biāo)是治理通貨膨脹，則數(shù)量型與價(jià)格型貨幣政策的作用效果差異不大，如果貨幣政策的目標(biāo)是解決經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)問題，則數(shù)量型規(guī)則的效果強(qiáng)于價(jià)格型規(guī)則[19]。上述分歧的存在使具體函數(shù)形式的考慮具有現(xiàn)實(shí)意義。因此本文立意結(jié)合中國實(shí)際，在研究中考慮函數(shù)具體設(shè)定形式，進(jìn)行貨幣政策影響金融周期波動(dòng)的分析。

綜上所述，本文的研究貢獻(xiàn)體現(xiàn)在兩方面：一是應(yīng)用拓展，本文基于Filardo等[2]提出的貨幣政策反應(yīng)函數(shù)渠道分析了我國貨幣政策反應(yīng)函數(shù)對(duì)金融周期的影響機(jī)制；二是理論完善，本文的模型設(shè)定更具一般性，在設(shè)定貨幣政策反應(yīng)函數(shù)形式時(shí)不但考慮了價(jià)格型規(guī)則還考慮了數(shù)量型貨幣政策規(guī)則，并對(duì)比了數(shù)量型貨幣政策反應(yīng)函數(shù)渠道與價(jià)格型貨幣政策反應(yīng)渠道。具體文章結(jié)構(gòu)安排如下：第二部分實(shí)證檢驗(yàn)了中國貨幣政策反應(yīng)函數(shù)；第三部分對(duì)貨幣政策通過政策反應(yīng)函數(shù)渠道對(duì)金融周期波動(dòng)的時(shí)變影響機(jī)制進(jìn)行了實(shí)證分析；第四部分進(jìn)行了模型拓展與穩(wěn)健性檢驗(yàn)；最后結(jié)合實(shí)證結(jié)論給出了具體的建議。

二、貨幣政策反應(yīng)函數(shù)

貨幣政策規(guī)則是貨幣政策應(yīng)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)與金融狀況沖擊時(shí)的系統(tǒng)性與規(guī)律性反應(yīng)，決定了貨幣政策反應(yīng)函數(shù)的基本形式。由于當(dāng)前主要貨幣政策規(guī)則包括McCallum[20]提出的數(shù)量型貨幣政策規(guī)則與Taylor[21]提出的價(jià)格型貨幣政策規(guī)則，因此下面分別基于數(shù)量型規(guī)則與價(jià)格型規(guī)則估計(jì)貨幣政策反應(yīng)函數(shù)，并根據(jù)估計(jì)結(jié)果觀察貨幣政策對(duì)金融波動(dòng)反應(yīng)的敏感性隨時(shí)間變化的特征。目前學(xué)界沒有形成統(tǒng)一的金融周期刻畫方法，研究者根據(jù)研究目的不同一般采用金融狀況指數(shù)或者具體的金融指標(biāo)作為金融周期的代理變量。本文為反映結(jié)構(gòu)性特征以具體金融指標(biāo)的方式刻畫金融周期，根據(jù)Borio[22]關(guān)于金融周期的理論，結(jié)合我國實(shí)際選取信貸量與資產(chǎn)價(jià)格為模型中金融周期的代理變量。由于股票價(jià)格波動(dòng)頻率顯著高于房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的頻率，且我國金融周期具有與房地產(chǎn)價(jià)格密切聯(lián)系的特征，因此在方程中以房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)表示金融周期中的資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)。

(一)貨幣政策反應(yīng)函數(shù)設(shè)定

邢毓靜等考察中國目前的貨幣政策情況，認(rèn)為選擇以基礎(chǔ)貨幣為中介目標(biāo)的數(shù)量型規(guī)則較為合適[23]。因此本文首先基于數(shù)量型規(guī)則建立包含金融周期變量的貨幣政策反應(yīng)函數(shù)。中國人民銀行貨幣政策的目標(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)，因此貨幣政策反應(yīng)方程右側(cè)不僅有通貨膨脹目標(biāo)，還有表示實(shí)體經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀態(tài)的產(chǎn)出缺口。在此基礎(chǔ)上為更好地應(yīng)對(duì)金融的順周期性，中央銀行貨幣政策要逆風(fēng)而動(dòng)(lean against the wind)，因此納入表示金融周期波動(dòng)的核心指標(biāo)信貸與房地產(chǎn)價(jià)格。參考吳吉林和張二華[18]的設(shè)定，建立數(shù)量型貨幣政策反應(yīng)函數(shù)基準(zhǔn)模型如下：

mt=α0,t+απ,tπt+αy,tyt+αc,tcreditt+αh,thousepricet+εt

(1)

其中，mt為基礎(chǔ)貨幣增速，πt是通脹率，yt為產(chǎn)出缺口，creditt表示信貸量，housepricet表示房地產(chǎn)價(jià)格。απ,t、αy,tαh,t與αc,t為系統(tǒng)性反應(yīng)系數(shù)，分別表示數(shù)量型貨幣政策工具對(duì)通脹、產(chǎn)出缺口與金融周期波動(dòng)指標(biāo)變量房地產(chǎn)價(jià)格與信貸反應(yīng)的敏感性。

考慮到實(shí)際操作中許多國家確實(shí)選擇以利率而非基礎(chǔ)貨幣增速作為主要貨幣政策工具，并且Koivu[24]與Feyzioglu等[25]認(rèn)為隨著中國市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制的不斷完善，數(shù)量型貨幣政策工具的操作性正逐步減弱，而價(jià)格型貨幣政策工具的作用不斷提升。因此本文進(jìn)一步建立了包含金融周期變量信貸與房地產(chǎn)價(jià)格的以價(jià)格型規(guī)則為基礎(chǔ)的貨幣政策反應(yīng)函數(shù)基準(zhǔn)模型。價(jià)格型規(guī)則認(rèn)為中央銀行應(yīng)該將利率設(shè)定為關(guān)于通貨膨脹及產(chǎn)出缺口的函數(shù)，在此基礎(chǔ)上納入反應(yīng)金融周期波動(dòng)的指標(biāo)：

it=β0,t+βπ,tπt+βy,tyt+βc,tcreditt+βh,thousepricet+εt

(2)

其中，it是政策利率，πt是通脹率，yt為產(chǎn)出缺口，creditt表示信貸量，housepricet表示房地產(chǎn)價(jià)格。βπ,t、βy,t、βh,t與βc,t為系統(tǒng)性反應(yīng)系數(shù)，分別表示價(jià)格型貨幣政策工具對(duì)通脹、產(chǎn)出與金融周期波動(dòng)指標(biāo)變量房地產(chǎn)價(jià)格與信貸反應(yīng)的敏感性。

(二)數(shù)據(jù)說明

本文選取2006年1月至2019年12月的月度數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)?；A(chǔ)貨幣增速以M1增速為代理指標(biāo)，通脹率由CPI增長(zhǎng)率計(jì)算得到，貨幣政策工具利率以銀行間同業(yè)拆借市場(chǎng)7天平均加權(quán)利率為代理指標(biāo)，產(chǎn)出缺口由GDP計(jì)算得到。結(jié)合我國實(shí)際選取社會(huì)融資規(guī)模增量與國房景氣指數(shù)作為反映信貸量與房地產(chǎn)價(jià)格的指標(biāo)。以上數(shù)據(jù)除GDP為季度數(shù)據(jù)外均為月度數(shù)據(jù)，為提高數(shù)據(jù)頻率、擴(kuò)大樣本，采用局部二次擬合的方式將季度GDP轉(zhuǎn)換為月度數(shù)據(jù)。原始數(shù)據(jù)來源為中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫，變量含義與具體處理過程詳見表1。

表1 變量說明

為捕捉貨幣政策對(duì)金融變量反應(yīng)的敏感性隨時(shí)間變化的路徑，采用滾動(dòng)窗口形式對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)，考慮到樣本容量將窗口期設(shè)定為12。

(三)貨幣政策對(duì)金融變量反應(yīng)敏感性

本文采用STATA16進(jìn)行滾動(dòng)回歸估計(jì)得到貨幣政策對(duì)信貸與房地產(chǎn)價(jià)格變化反應(yīng)的敏感性變化，如圖1與圖2所示。圖1中左側(cè)是數(shù)量型貨幣政策工具對(duì)信貸變化反應(yīng)敏感性，右側(cè)是數(shù)量型貨幣政策工具對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格變化反應(yīng)敏感性。圖2中左側(cè)是價(jià)格型貨幣政策對(duì)信貸變化反應(yīng)敏感性，右側(cè)是價(jià)格型貨幣政策工具對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格變化反應(yīng)敏感性。由圖1可知基礎(chǔ)貨幣對(duì)信貸波動(dòng)反應(yīng)敏感性遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于基礎(chǔ)貨幣對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的敏感性。具體而言，2006年至2019年數(shù)量型貨幣政策工具對(duì)信貸缺口的反應(yīng)系數(shù)基本在正負(fù)0.5之間波動(dòng)，而估計(jì)得到的數(shù)量型貨幣政策工具對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格缺口的反應(yīng)系數(shù)在正負(fù)5之間，并且兩次低于負(fù)5，這在一定程度上表明近年來央行貨幣政策對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的關(guān)注超過對(duì)信貸量的關(guān)注。

圖1 數(shù)量型規(guī)則下貨幣政策工具對(duì)信貸與房地產(chǎn)價(jià)格變化反應(yīng)敏感性的變化

觀察圖2發(fā)現(xiàn)政策利率對(duì)信貸波動(dòng)反應(yīng)敏感性同樣遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于政策利率對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的敏感性，2006年至2019年價(jià)格型貨幣政策工具對(duì)信貸缺口的反應(yīng)系數(shù)基本在負(fù)3至1區(qū)間中波動(dòng)，而估計(jì)得到的價(jià)格型貨幣政策工具對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格缺口的反應(yīng)系數(shù)基本在負(fù)300至100之間。這意味著無論是從數(shù)量型規(guī)則視角還是從價(jià)格型規(guī)則視角，貨幣政策對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的反應(yīng)都超過對(duì)信貸規(guī)模的反應(yīng)。此外，價(jià)格型貨幣政策反應(yīng)系數(shù)相對(duì)于數(shù)量型貨幣政策反應(yīng)系數(shù)表現(xiàn)出更明顯的逆周期性。

圖2 價(jià)格型規(guī)則下貨幣政策工具對(duì)信貸與房地產(chǎn)價(jià)格變化反應(yīng)敏感性的變化

三、時(shí)變影響機(jī)制的實(shí)證分析

下面實(shí)證檢驗(yàn)貨幣政策工具對(duì)金融波動(dòng)的反應(yīng)敏感性影響金融周期變化的時(shí)變機(jī)制。

(一)模型構(gòu)建

為探究貨幣政策工具對(duì)金融波動(dòng)的反應(yīng)敏感性對(duì)金融周期變化的影響機(jī)制，首先分別建立關(guān)于數(shù)量型貨幣政策對(duì)信貸與房地產(chǎn)價(jià)格反應(yīng)敏感性，即信貸與房地產(chǎn)價(jià)格反應(yīng)系數(shù)αc,t、αh,t等變量與T期后金融市場(chǎng)狀況指標(biāo)信貸量creditt+T與房地產(chǎn)價(jià)格housepricet+T的滾動(dòng)回歸方程：

creditt+T=C0,t+Cπ,tαπ,t+Cy,tαy,t+Cc,tαc,t+Ch,tαh,t+εt

(3)

housepricet+T=H0,t+Hπ,tαπ,t+Hy,tαy,t+Hc,tαc,t+Hh,tαh,t+εt

(4)

由方程(3)和方程(4)估計(jì)得到的Cc,t、Ch,t與Hc,t、Hh,t分別反映了貨幣政策對(duì)信貸量與資產(chǎn)價(jià)格反應(yīng)敏感性對(duì)信貸量與資產(chǎn)價(jià)格后期變化的影響。

然后建立價(jià)格型貨幣政策對(duì)信貸與房地產(chǎn)價(jià)格反應(yīng)敏感性變量，即信貸與房地產(chǎn)價(jià)格反應(yīng)系數(shù)βc,t、βh,t等與T期后金融市場(chǎng)狀況指標(biāo)信貸量creditt+T與房地產(chǎn)價(jià)格housepricet+T的滾動(dòng)回歸方程：

creditt+T=C0,t+Cπ,tβπ,t+Cy,tβy,t+Cc,tβc,t+Ch,tβh,t+εt

(5)

housepricet+T=H0,t+Hπ,tβπ,t+Hy,tβy,t+Hc,tβc,t+Hh,tβh,t+εt

(6)

方程(5)與方程(6)估計(jì)得出的Cc,t、Ch,t與Hc,t、Hh,t分別體現(xiàn)了價(jià)格型貨幣政策對(duì)信貸量與資產(chǎn)價(jià)格反應(yīng)敏感性對(duì)信貸量與資產(chǎn)價(jià)格后期變化的影響。通過窗口滾動(dòng)回歸估計(jì)以上方程可以獲得貨幣政策反應(yīng)敏感性與金融周期波動(dòng)間的聯(lián)系，定量分析貨幣政策反應(yīng)函數(shù)渠道對(duì)金融周期波動(dòng)的影響。考慮實(shí)際情況與樣本容量設(shè)定滯后期T為12，為避免滯后期設(shè)定對(duì)估計(jì)結(jié)果的影響，在第四部分改變滯后期設(shè)定進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

(二)計(jì)量結(jié)果分析

圖3是數(shù)量型規(guī)則下貨幣政策反應(yīng)函數(shù)對(duì)信貸量與房地產(chǎn)價(jià)格反應(yīng)敏感性，簡(jiǎn)稱信貸反應(yīng)系數(shù)與房地產(chǎn)反應(yīng)系數(shù)，對(duì)信貸量波動(dòng)的影響。左側(cè)是信貸反應(yīng)系數(shù)對(duì)信貸量波動(dòng)的影響，右側(cè)是房地產(chǎn)反應(yīng)系數(shù)對(duì)信貸量波動(dòng)的影響。

圖3 數(shù)量型貨幣政策反應(yīng)函數(shù)中信貸反應(yīng)系數(shù)與房地產(chǎn)反應(yīng)系數(shù)對(duì)信貸量波動(dòng)的影響

圖4是數(shù)量型規(guī)則下貨幣政策反應(yīng)函數(shù)對(duì)信貸量與房地產(chǎn)價(jià)格反應(yīng)敏感性對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的影響。左側(cè)是信貸反應(yīng)系數(shù)對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的影響，右側(cè)是房地產(chǎn)反應(yīng)系數(shù)對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的影響。

圖4 數(shù)量型貨幣政策反應(yīng)函數(shù)中信貸反應(yīng)系數(shù)與房地產(chǎn)反應(yīng)系數(shù)對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的影響

由圖3、圖4可知：首先，在數(shù)量型規(guī)則下，貨幣政策對(duì)信貸波動(dòng)反應(yīng)的敏感性對(duì)信貸波動(dòng)后期變化的影響大于對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格后期變化的影響；同樣貨幣政策對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)反應(yīng)的敏感性對(duì)信貸波動(dòng)后期變化的影響大于對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格后期變化的影響。這表明貨幣政策對(duì)金融波動(dòng)的反應(yīng)影響著金融周期的后期變化，并且貨幣政策對(duì)信貸波動(dòng)的影響效果明顯。其次，在數(shù)量型規(guī)則下，貨幣政策信貸與資產(chǎn)價(jià)格反應(yīng)敏感性對(duì)資產(chǎn)價(jià)格變化的影響，盡管程度存在差異，但都有增大的趨勢(shì)。

圖5是價(jià)格型規(guī)則下貨幣政策反應(yīng)函數(shù)中的信貸反應(yīng)系數(shù)與房地產(chǎn)反應(yīng)系數(shù)對(duì)信貸量波動(dòng)的影響。左側(cè)是信貸反應(yīng)系數(shù)對(duì)信貸量波動(dòng)的影響，右側(cè)是房地產(chǎn)反應(yīng)系數(shù)對(duì)信貸量波動(dòng)的影響。

圖5 價(jià)格型貨幣政策反應(yīng)函數(shù)中信貸反應(yīng)系數(shù)與房地產(chǎn)反應(yīng)系數(shù)對(duì)信貸量波動(dòng)的影響

圖6是價(jià)格型規(guī)則下貨幣政策反應(yīng)函數(shù)對(duì)信貸量與房地產(chǎn)價(jià)格反應(yīng)系數(shù)對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的影響。左側(cè)是信貸反應(yīng)系數(shù)對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的影響，右側(cè)是房地產(chǎn)反應(yīng)系數(shù)對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的影響。

圖6 價(jià)格型貨幣政策反應(yīng)函數(shù)中信貸反應(yīng)系數(shù)與房地產(chǎn)反應(yīng)系數(shù)對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的影響

由圖5、圖6可知，首先，在價(jià)格型規(guī)則下貨幣政策反應(yīng)函數(shù)中，信貸反應(yīng)敏感性對(duì)信貸波動(dòng)后期變化的影響與對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格后期變化的影響不存在數(shù)量級(jí)上的差異，但房地產(chǎn)反應(yīng)系數(shù)對(duì)信貸波動(dòng)后期變化的影響與對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格后期變化的影響存在數(shù)量級(jí)上的差異，房地產(chǎn)反應(yīng)系數(shù)對(duì)信貸波動(dòng)后期變化的影響較大，對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格后期變化的影響較小。其次，在價(jià)格型規(guī)則下，貨幣政策對(duì)信貸波動(dòng)的敏感性，相較于對(duì)資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的敏感性更加顯著地影響著金融周期的后期變化，無論是基于信貸還是資產(chǎn)價(jià)格的視角。

以上實(shí)證分析綜合表明：(1)一直以來無論是從數(shù)量型規(guī)則視角還是從價(jià)格型規(guī)則視角，貨幣政策工具對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的反應(yīng)都超過對(duì)信貸規(guī)模的反應(yīng)，即貨幣政策更具有資產(chǎn)價(jià)格敏感性。(2)無論在數(shù)量型貨幣政策規(guī)則下，還是在價(jià)格型貨幣政策規(guī)則下，無論是從信貸視角還是從資產(chǎn)價(jià)格視角刻畫的金融周期觀察，貨幣政策信貸敏感性對(duì)金融周期的影響都大于貨幣政策資產(chǎn)價(jià)格敏感性對(duì)金融周期的影響。但在價(jià)格型貨幣政策規(guī)則下，基于信貸視角觀察金融周期波動(dòng)時(shí)，兩者間差異程度較小。(3)較之于價(jià)格型貨幣政策規(guī)則，貨幣政策對(duì)信貸波動(dòng)反應(yīng)的敏感性在數(shù)量型貨幣政策規(guī)則下對(duì)金融周期波動(dòng)的影響程度更大，并在一定程度上表現(xiàn)出隨時(shí)間擴(kuò)大的趨勢(shì)。

四、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(一)滯后期設(shè)定穩(wěn)健性檢驗(yàn)

由于政策滯后期難以準(zhǔn)確度量，因此為保證基準(zhǔn)模型估計(jì)結(jié)果的可靠性和有效性，在此調(diào)整滯后期設(shè)定對(duì)以上實(shí)證結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。采用相同的樣本數(shù)據(jù)與模型設(shè)定，將第三部分模型的因變量由滯后12期即一年改為滯后6期即半年，得到估計(jì)結(jié)果如圖7與圖8所示。

圖7 數(shù)量型貨幣政策反應(yīng)函數(shù)對(duì)信貸與房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的影響

其中圖7左上是數(shù)量型貨幣政策反應(yīng)函數(shù)中信貸反應(yīng)系數(shù)對(duì)信貸量波動(dòng)的影響，右上是房地產(chǎn)反應(yīng)系數(shù)對(duì)信貸量波動(dòng)的影響；左下是數(shù)量型貨幣政策反應(yīng)函數(shù)中信貸反應(yīng)系數(shù)對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的影響，右下是房地產(chǎn)反應(yīng)系數(shù)對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的影響。圖8左上是價(jià)格型貨幣政策反應(yīng)函數(shù)中信貸反應(yīng)系數(shù)對(duì)信貸量波動(dòng)的影響，右上是房地產(chǎn)反應(yīng)系數(shù)對(duì)信貸量波動(dòng)的影響；左下是價(jià)格型貨幣政策反應(yīng)函數(shù)中信貸反應(yīng)系數(shù)對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的影響，右下是房地產(chǎn)反應(yīng)系數(shù)對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的影響。由圖可知估計(jì)結(jié)果與第三部分基本一致，實(shí)證結(jié)果具有穩(wěn)健性。

圖8 價(jià)格型貨幣政策反應(yīng)函數(shù)對(duì)信貸與房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的影響

(二)反應(yīng)函數(shù)設(shè)定穩(wěn)健性檢驗(yàn)

考慮貨幣政策實(shí)際實(shí)施過程中存在平滑調(diào)整現(xiàn)象，借鑒張屹山與張代強(qiáng)[26]，在反應(yīng)方程中加入?yún)?shù)平滑調(diào)整系數(shù)ρ。

建立數(shù)量型貨幣政策反應(yīng)函數(shù)基準(zhǔn)模型與價(jià)格型貨幣政策反應(yīng)函數(shù)基準(zhǔn)模型：

mt=α0,t+ρmt-1+απ,tπt+αy,tyt+αc,tcreditt+αh,thousepricet+εt

(7)

it=β0,t+ρit-1+βπ,tπt+βy,tyt+βc,tcreditt+βh,thousepricet+εtρ∈(0,1)

(8)

其余設(shè)定與第三部分保持一致，得到實(shí)證結(jié)果如圖9與圖10。

圖9中上方兩幅圖分別是信貸反應(yīng)系數(shù)與房地產(chǎn)反應(yīng)系數(shù)對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的影響，下方兩幅圖分別是信貸反應(yīng)系數(shù)與房地產(chǎn)反應(yīng)系數(shù)對(duì)信貸量波動(dòng)的影響。

圖9 數(shù)量型貨幣政策反應(yīng)函數(shù)對(duì)信貸與房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的影響

同樣，圖10中上方兩幅圖是信貸反應(yīng)系數(shù)與房地產(chǎn)反應(yīng)系數(shù)對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的影響，下方兩幅圖分別是信貸反應(yīng)系數(shù)與房地產(chǎn)反應(yīng)系數(shù)對(duì)信貸量波動(dòng)的影響。在考慮政策平滑的情況下，無論基于何種貨幣政策規(guī)則，貨幣政策敏感性對(duì)信貸量的影響顯著大于對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的影響，與之前實(shí)證結(jié)果具有高度一致性。區(qū)別主要體現(xiàn)在結(jié)果中極值的減少，從這個(gè)角度說，盡管是否在函數(shù)中引入平滑參數(shù)并不改變結(jié)論，但引入平滑參數(shù)可能是更適宜的函數(shù)設(shè)定。

圖10 價(jià)格型貨幣政策反應(yīng)函數(shù)對(duì)信貸與房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的影響

五、結(jié)論與政策建議

貨幣政策影響信貸與資產(chǎn)價(jià)格等金融因素的波動(dòng)，而金融因素大幅的波動(dòng)會(huì)引起金融危機(jī)，造成對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的劇烈沖擊，因此學(xué)術(shù)界對(duì)貨幣政策影響金融波動(dòng)的機(jī)制十分關(guān)注，并在考慮是否應(yīng)該將金融因素納入貨幣政策目標(biāo)。然而，無論是否將金融穩(wěn)定納入貨幣政策目標(biāo)，貨幣政策通過影響銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為影響金融周期波動(dòng)的問題是現(xiàn)實(shí)存在的，但以往的研究視角往往局限在考慮貨幣政策實(shí)際采取的立場(chǎng)對(duì)金融周期波動(dòng)的影響，學(xué)術(shù)界對(duì)貨幣政策通過政策反應(yīng)函數(shù)影響金融周期變化的實(shí)證研究較少。其中Filardo研究了貨幣政策反應(yīng)函數(shù)渠道的影響機(jī)制，并指出市場(chǎng)參與者通過貨幣政策對(duì)金融變量波動(dòng)的反應(yīng)對(duì)貨幣政策反應(yīng)函數(shù)產(chǎn)生一定認(rèn)識(shí)，該認(rèn)識(shí)會(huì)影響市場(chǎng)參與者對(duì)未來投資預(yù)期收益率的判斷以及風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為，進(jìn)而會(huì)影響金融周期的未來變化。貨幣政策反應(yīng)函數(shù)渠道區(qū)別于以往實(shí)證研究中的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道主要體現(xiàn)在：以往研究主要分析實(shí)際實(shí)施的不同貨幣政策立場(chǎng)對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為的影響。當(dāng)這樣的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道發(fā)揮主導(dǎo)作用時(shí)，央行更傾向于采用相機(jī)抉擇方式以應(yīng)對(duì)金融過熱。但當(dāng)政策反應(yīng)函數(shù)渠道發(fā)揮主導(dǎo)作用時(shí)，央行會(huì)通過及時(shí)發(fā)布貨幣政策信號(hào)的方式加強(qiáng)與公眾的貨幣政策溝通，進(jìn)行系統(tǒng)性逆周期操作，并通過系統(tǒng)性逆周期貨幣政策反應(yīng)函數(shù)影響金融主體對(duì)未來的預(yù)期進(jìn)而避免過度的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。這種通過影響公眾預(yù)期避免過度風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的方式相比之下需要付出的政策成本更小。但多數(shù)實(shí)證分析中關(guān)于政策反應(yīng)函數(shù)的設(shè)定僅僅考慮了泰勒規(guī)則的函數(shù)形式，而學(xué)界關(guān)于更符合我國貨幣政策實(shí)際的貨幣政策規(guī)則并未達(dá)成一致。因此本文結(jié)合中國現(xiàn)實(shí)考慮了數(shù)量型與價(jià)格型貨幣政策反應(yīng)函數(shù)兩種情況，在實(shí)證檢驗(yàn)中國貨幣政策反應(yīng)函數(shù)渠道存在的基礎(chǔ)上分析中國貨幣政策反應(yīng)函數(shù)對(duì)金融周期的影響，并分別調(diào)整滯后期設(shè)定與反應(yīng)函數(shù)設(shè)定進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)。本文得出以下結(jié)論與政策建議。

第一，由于無論在數(shù)量型貨幣政策規(guī)則下，還是在價(jià)格型貨幣政策規(guī)則下，無論是從信貸視角還是從資產(chǎn)價(jià)格視角刻畫的金融周期觀察，貨幣政策信貸敏感性對(duì)金融周期的影響都大于貨幣政策資產(chǎn)價(jià)格敏感性對(duì)金融周期的影響，即貨幣政策對(duì)信貸量的關(guān)注能夠有效影響金融周期波動(dòng)。這表明一旦政策實(shí)施時(shí)出現(xiàn)指標(biāo)沖突的復(fù)雜情況，貨幣政策優(yōu)先關(guān)注信貸量可以得到事半功倍的政策效果，該結(jié)論為完善貨幣政策決策執(zhí)行機(jī)制提供了有益的參考。

第二，較之于價(jià)格型貨幣政策規(guī)則，貨幣政策對(duì)信貸波動(dòng)反應(yīng)的敏感性在數(shù)量型貨幣政策規(guī)則下對(duì)金融周期波動(dòng)的影響程度更大。因此相對(duì)于價(jià)格型貨幣政策反應(yīng)函數(shù)渠道，我國數(shù)量型貨幣政策反應(yīng)函數(shù)渠道表現(xiàn)出更強(qiáng)的有效性，這在一定程度上意味著政策實(shí)踐中數(shù)量型貨幣政策具有更突出的操作效果。在考慮通過采取改變實(shí)際貨幣政策立場(chǎng)影響經(jīng)濟(jì)主體風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平外，未來可以通過進(jìn)一步完善常態(tài)化、制度化的政策溝通機(jī)制，增加信息披露頻率，增加政策決策和執(zhí)行透明度，依靠政策反應(yīng)函數(shù)渠道使貨幣政策更好地發(fā)揮作用。

第三，實(shí)證結(jié)果表明貨幣政策反應(yīng)函數(shù)中不但反應(yīng)系數(shù)會(huì)影響金融周期波動(dòng)，函數(shù)形式設(shè)定的差異也會(huì)導(dǎo)致結(jié)果的差異，這意味著貨幣政策對(duì)金融周期的影響是多角度的，不但體現(xiàn)在貨幣政策對(duì)金融指標(biāo)的反應(yīng)敏感性，也體現(xiàn)在對(duì)當(dāng)前貨幣政策規(guī)則的設(shè)定。

本文分別考慮了數(shù)量型貨幣規(guī)則與價(jià)格型貨幣規(guī)則兩種情況，未來的研究可以根據(jù)實(shí)際進(jìn)一步考慮混合貨幣規(guī)則下貨幣政策反應(yīng)函數(shù)渠道對(duì)金融周期的影響。