中国的货币政策有效吗？

中国的货币政策有效吗？

冀志斌 周先平

（中南财经政法大学 金融学院，湖北 武汉430073）

摘要：本文利用1995年到2008年第一季度的季度数据，建立向量自回归模型对我国货币政策的效果进行了经验分析。结果表明我国的货币政策对产出有显著的作用，并且对产出的作用主要是通过影响固定资产投资来实现的。紧缩的货币政策没能使物价水平下降，反而上涨了。与存款准备金率相比，贷款利率的变动对经济的影响更大一些。因此，中央银行不能仅仅依靠紧缩的货币政策特别是频繁加息来控制物价。

关键词：货币政策；政策有效性；VAR模型

中图分类号：F821.0

收稿日期：2008-5-22

作者简介：冀志斌（1980—），男，河北石家庄人，中南财经政法大学金融学院讲师，博士生；

周先平（1975—），男，湖北孝感人，中南财经政法大学金融学院副教授，博士。

一、引言 毕业网

从2007年以来，中国的消费者物价指数增长率和固定资产投资增长率等宏观指标居高不下，中央银行频繁使用调高存款准备金率和金融机构人民币存贷款利率等工具来实施紧缩的货币政策，但效果似乎不明显。这不禁又一次引发了学术界和政策制定者对货币政策效果的思考。货币政策有效吗？中国的货币政策有效吗？

从理论上来看，货币政策有效性问题，一直是货币经济学的核心问题之一。自凯恩斯以来的宏观经济学各学派均对货币政策效果问题倾注了大量的心血，他们得到的结论也不尽相同。那么，从经验数据来看，货币政策到底有没有效果呢？

最早关于货币政策有效性的经典经验研究是弗里德曼和施瓦茨极具影响力的《美国货币史》。他们以美国近百年的数据为基础，得出了在货币快速增长之后产出一般会增加并超过趋势水平，而在货币增长放慢以后产出一般会下降的结论。由此他们推断，货币增长率的波动导致了实际经济活动的波动。沃什选用美国三个月期国库券利率和联邦基金利率作为货币政策的代表与实际产出进行相关性研究，结论同样支持货币政策影响美国商业周期的说法[1](P8 )。基于时间形态和简单相关性的证据虽然具有启发意义，但不一定能表明货币政策和经济波动之间的因果关系。所以，在一篇重要的文献里，Sims把格兰杰（Granger）因果关系引入到货币实际效应的讨论中。Sims使用了美国名义GNP和货币（M1和货币基础）水平数值的对数，得出了货币变动是GNP变动的格兰杰原因，即货币的以往变动有助于预测未来的GNP[2]。但Sims发现，如果用工业生产指数衡量实际产出并在方程中加入名义利率，那么产出波动中可以由货币解释的部分大为减少了[3]。

随着计量经济学的发展，近年来关于货币政策和实际经济变量的经验研究越来越多的采用向量自回归（Vector Autoregression，VAR）方法。这一方法使我们能够在验证变量之间的影响时设置尽量少的约束，在货币政策传导渠道具有未知性的条件下，这一方法具有独特的优势。Sims总结了法、德、日、英、美等国货币和产出的VAR证据，他将利率作为货币政策指标，实际产出对利率扰动的反应很相似，货币冲击引起的产出反应全部遵循一种驼峰形态，即紧缩性冲击对产出的负面影响在几个月之后达到顶点，然后逐渐消退[4]。Eichenbaum使用M1和联邦基金利率作为不同的货币政策指标考察美国的货币政策效果，结果发现，M1的扰动为正时（扩张的货币政策），联邦基金利率上升并且产出下降了，这一结论与理论预期结果完全相反；而用联邦基金利率代表货币政策时，利率的正向冲击（紧缩的货币政策）带来了产出的下降，但价格水平反而上升了[5]。沃什在总结前人研究方法的基础上，用美国1965～2001年的数据，以联邦基金利率代表货币政策，用VAR方法检验美国货币政策的效果，得到了相似的结论，即紧缩货币政策对产出的影响是暂时的，随着时间的推移而消退，而价格水平却上升了[1](P18-19)。

近些年来，国内学者对中国货币政策的有效性也进行了一些有意义的经验分析。刘斌通过建立货币供应量与产出、物价的联立方程模型，对货币供应量与产出、物价的相关关系进行了经验研究，发现短期内产出的变化与货币供应量有一定的相关关系，但从长期看，货币供应量的变化对产出不产生系统性影响，货币供应量的变化最终将全部体现在物价变化上[6]。谢平运用VAR方法对1998～2002年的货币供应量与产出、物价之间的关系进行了分析，认为短期内货币供应量的变化将影响经济增长，但影响的时间不超过11个季度，从长期看，货币供应量的变化将对物价变化产生永久性影响[7]。赵进文等利用非线形广义矩方法，对央行最优化一阶条件的简约式和结构式同时进行了估计和比较，结果表明1993～2005年间，央行的货币政策实际造成了中国存在通货膨胀的明显倾向[8]。钟永红利用中国1978～2006年的货币供应量和产出年度数据和向量误差修正模型对中国的货币政策效果进行了验证，表明无论是短期还是长期，积极的货币政策对经济增长均有正效应[9]。

综上所述，国内关于货币政策有效性的研究由于经验研究方法和样本区间的不同，以及同样的方法变量选取和技术处理的不同，得出了不尽相同的结论。本文在国内外研究的基础上，采用国外研究货币政策效果的常用方法——VAR模型及脉冲相应函数和方差分解法，选取货币政策和货币政策效果的恰当代理变量，利用中国1995～2008年的季度数据对中国的货币政策效果进行研究，目的是对中国货币政策的效果做出明确判断，并为货币政策实施提供一些参考。

二、模型与数据

（一）模型的建立

在建立VAR模型对货币政策的效果进行经验研究时，首先要解决的问题是如何衡量紧缩的货币政策和扩张的货币政策。从已有的经验研究来看，货币政策状态变量主要有以下几个：一是货币供应量（M1或M2）。货币供应量增加和减少代表扩张的货币政策和紧缩的货币政策。二是银行准备金总量。三是联邦基金利率。Bernanke和Mihov通过经验数据表明，联邦基金利率的变动可以作为对货币政策冲击的很好估计[10]。近期的关于美国货币政策效果的经验研究，大多采用这一指标。另外，还有一些学者通过直接考察货币政策记录来建立一种反映货币政策状态的指标。

在国内的经验研究中，一般使用货币供应量或信贷总量来识别货币政策状态，也有的使用利率变量。在我国，随着市场经济体制的完善，商业银行和企业均成为有自主行为的经济主体，我国的货币供给量也越来越具有内生性，其变化在很大程度上是经济形势的反映而不是外生性政策变化。虽然我国已确立了以货币供应量为中介目标的货币政策操作框架，但货币供应量的可控性早已受到人们的质疑[11]。使用信贷总量作为货币政策状态变量的缺陷，一方面是我国央行已在1998年放弃了对信贷规模的直接限制，另一方面和货币供应量一样，信贷总量具有内生性，所以把货币供应量或信贷总量作为货币政策状态的变量是不恰当的。从我国货币政策实施来看，更多的是通过调整法定存款准备金率和利率来实现的，它们的变动直接反映了货币政策的状态，因此，我们选用法定存款准备金率（RR）和一年期贷款基准利率（LR）作为货币政策的代理变量。

关于衡量货币政策效果的指标，研究者取得了较为一致的意见，即多采用产出缺口和物价指数。另外，我国的中央银行法规定我国货币政策的目标是保持货币币值稳定，并以此促进经济增长。因此，我们选取中国的国内生产总值缺口（GDP）和消费者价格指数（CPI）来衡量货币政策的效果。与国内相关研究不同的是，为了更加详细的考察货币政策对经济的影响，我们还将在新的VAR模型里分别用实际固定资产投资缺口（FI）和实际消费零售额缺口（C）替代GDP。另外，我们还引入了生产者价格指数（PPI），目的是消除原油、粮食等价格冲击和其他影响产出和通胀的供给因素，即将这些供给方面的因素控制不变，以便集中讨论货币政策的效果。

由于基于VAR模型的脉冲响应函数和方差分解均使用Cholesky分解技术对回归残差进行正交化处理，以对VAR模型背后的原始结构模型进行识别，但是Cholesky分解技术对模型施加了一种递归的同期因果结构，即顺序排在前面的变量被假设为能够引起排在后面的变量的同期变化，而排在后面的变量则不能在同期引起排在前面的变量的变化，其对前面的变量只有滞后性影响。所以VAR模型的变量顺序是一个重要问题。研究已经证明，货币政策效果具有时滞效应，所以我们假设央行采取改变货币政策的行动后，在下一个时期货币政策的变化才能影响到经济体系的其他领域。因此，我们按照以下顺序建立三个无约束VAR系统：

VAR模型的滞后阶数根据AIC和SC信息准则尝试确定，三个模型的滞后阶数均取4。三个模型特征多项式根的倒数都小于1，即位于单位圆内，所以VAR模型都是稳定的。

（二）数据说明

考虑到样本容量对参数估计的有效性的影响以及数据的可得性，我们选用1995年第一季度到2008年第一季度的季度数据。数据来自于国家统计局数据库和人民银行网站。GDP、FI、C分别是剔除长期趋势要素后实际国内生产总值的对数、实际固定资产投资的对数和实际消费零售额的对数，代表着相应变量的周期成分。具体做法是变量名义值除以1995年第一季度为不变价格的定基消费者价格指数得到实际值，取对数后经过Census X12季节调整得到趋势循环要素序列，再利用HP滤波剔除长期趋势得到循环要素序列。CPI和PPI分别是季度消费者价格指数（上年同月为100）和季度生产者价格指数（上年同月为100）。RR表示法定存款准备金率（以百分点计），LR为一年期贷款基准利率（以百分点计）。CPI、PPI、RR、LR都是取的对数值。

（三）数据的时间序列特性 毕业网

模型中使用的数据均是时间序列，而大多时间序列往往是非平稳的，如果我们用非平稳的序列构建模型，就会出现“伪归回”现象。因此，首先应该对所用时间序列变量的平稳性进行检验。

• 时间序列平稳性检验。平稳性检验采用的方法为ADF单位根检验法，结果见表1。所有变量的水平值序列在10%的显著性水平下，都不能拒绝含有单位根的原假设，这就意味着这些变量的时间序列都是非平稳的。而所有变量的一阶差分序列在5%的显著性水平下都拒绝了含有单位根的原假设，是平稳的。所以我们使用的所有变量都是一阶单整序列，即I（1）序列。

表1ADF单位根检验结果

注：（1）检验形式（C，T，K）分别表示变量单位根方程中含有截距项、趋势项和滞后阶数。（2）***表示在10%的显著性水平下不能拒绝含有单位根的原假设；**和*分别表示在5％和1%的显著性水平下拒绝含有单位根的原假设。（3）△表示一阶差分序列。

2．协整关系检验。既然所有变量都是一阶单整序列，我们便可以对它们进行协整关系检验。常用的方法是基于VAR模型的Johansen协整检验。Johansen协整检验模型实际上是对无约束VAR模型进行约束后得到的关于一阶差分变量的VAR模型，所以其滞后阶数比无约束VAR模型滞后阶数小1。我们已设定的三个无约束VAR模型的滞后阶数均为4，因此协整检验模型的滞后阶数为3。通过模型选择的联合检验，确定序列有确定线性趋势且协整方程有截距无时间趋势的模型为最合适的协整检验模型。表2给出了三个VAR模型系统中变量的协整关系检验结果。结果表明每个模型的变量组都至少存在一个协整向量，因此，我们既可以建立水平变量的VAR模型，又可以建立向量误差修正（VEC）模型。有些经济学家建议：如果经济理论并不能确定变量组是否存在协整关系或者协整向量的形式是什么，那么按水平变量估计VAR模型的做法要好于先估计协整向量再估计含有误差修正项的VAR模型（即VEC模型）的做法[12](P56-58)。我们遵循这一建议，建立水平变量的VAR模型进行分析。

表2 Johansen协整关系检验结果

注：*表示在5%的显著性水平下拒绝原假设。

三、计量分析

我们首先估计三个VAR模型的参数，然后基于估计出的结果，分别使用脉冲相应函数图和方差分解表来对货币政策变化对产出和物价的动态影响进行计量分析。

（一）脉冲相应函数

脉冲响应函数描述了一个变量的冲击给其他变量带来的动态影响，或者说是特定变量对各种冲击的反应轨迹。具体地说，它描述的是在随机误差项上施加一个标准差大小的冲击后对变量的当期值和未来值所带来的影响。图1至图4分别是GDP、CPI、FI、C对RR和LR一个标准差正向冲击的响应轨迹。图中的折线表示各变量对RR冲击的响应函数，带圆点的折线表示各变量对LR冲击的响应函数。通过对脉冲响应函数的分析，我们得到以下几个结论：

图1GDP分别对RR和LR冲击的响应图2CPI分别对RR和LR冲击的响应

图3FI分别对RR和LR冲击的响应图4C分别对RR和LR冲击的响应

首先，紧缩货币政策对产出具有明显的作用。不论是存款准备金率RR，还是一年期贷款基准利率LR一个标准差正向冲击（紧缩的货币政策）发生后，GDP都有一个明显的下降，这种下降大概持续一年半到两年时间。具体来说，存款准备金率调高后，前两个季度GDP基本保持稳定，从第三季度开始下降，一年后反弹上升，并超过了原来的水平，在第七季度达到最高点，随后逐渐下降回复到原来水平。贷款利率调高后，前两个季度GDP同样是基本保持稳定，随后开始下降，下降幅度超过存款准备金率调高后下降的幅度，第五季度降到最低点后触底反弹，随后回复到原来水平（见图1）。

其次，中国的货币政策实施存在“价格之谜”，即紧缩的货币政策冲击后，价格水平反而上升了。图2表明，无论是存款准备金率RR的提高，还是贷款利率LR的上升，价格都呈现出上涨趋势，并保持了较长时间。这一结论与对英、美等国货币政策效果的研究结论是一致的。一种可能的解释是紧缩性货币政策对总供给和总需求都有影响。例如，提高利率会增加持有存货的成本，因此起到正向成本冲击的作用。这一负面供给效应会导致价格的上升和产出的下降，这种效应被称为货币政策的成本渠道。

再次，紧缩的货币政策对固定资产投资的作用远远大于对消费的作用。当法定存款准备金调高后，固定资产投资FI的反应与GDP的反应基本一致，但消费不但没有下降，反而上升了，第七季度达到最高点后开始下降，最终恢复到原来水平。这表明存款准备金率的调整主要是依赖对固定资产投资的影响来作用于GDP的（见图3、图4）。利率调高后，固定资产投资FI与消费C均有一个明显下降的趋势，但FI的下降幅度远远大于C的下降幅度，FI的变动解释了GDP变动的大部分（见图3、图4）。

最后，利率冲击对经济的影响大于存款准备金率冲击对经济的影响。从图1到图4，我们可以清晰地看到，当利率冲击发生后，无论是产出，还是物价，波动的程度要比存款准备金率冲击发生后的要大。虽然紧缩的货币政策冲击，并没有像理论预测那样会带来物价的下降，反而促进了物价的上涨，但对物价上涨的贡献，LR明显高于RR。关于这两种形式货币政策冲击的相对重要性，在下文的方差分解分析中，能够更加直接的看出。

（二）方差分解

VAR模型的另一种分析方法是方差分解。方差分解描绘的是各种冲击对特定变量变化的贡献度，即分析未来时期特定变量预测误差的方差由不同冲击影响的比例。脉冲响应函数为我们提供了评判特定变量对各种冲击反应的方向和程度，而方差分解可以使我们更进一步的分析特定变量变化中各种冲击的重要性。方差分解表给我们提供了以下信息（由于篇幅限制，方差分解表省略）： 毕业网

首先，无论是从短期来看，还是从中长期来看，GDP自身的冲击都是其方差的主要来源，虽然其贡献度有所降低。RR和LR冲击在前三季度对GDP变化影响很小，两者相加不足2%，但从第四季度开始，它们的影响开始增加，两者对GDP预测误差方差的贡献度达到18%左右。LR对GDP预测误差方差的贡献度远远高于RR，大概是RR贡献度的两倍。进一步来看固定资产投资FI和消费C的预测误差方差来源情况。前六季度，FI自身的冲击都是其预测误差方差的第一来源，占到一半以上，但从第三季度开始，RR和LR冲击的重要性越来越大，从中长期来看占到了FI预测误差方差的53%左右。消费C预测误差方差的主要来源始终是其自身的冲击，货币政策冲击从第三季度开始对C的变化有显著影响，第八季度占到C预测误差方差的30%以上，中长期来看维持在20%左右。在FI和C的变换中，LR的贡献都大于RR的贡献。

其次，CPI自身的冲击始终处于其变化的支配地位，货币政策冲击从第四季度开始对CPI预测误差方差有显著影响，从中长期看，占到10%以上，但主要是利率冲击的贡献。

通过方差分解分析，我们可以得出：（1）货币政策冲击无论是对总产出GDP，还是固定资产投资FI和消费C都有显著的作用，并且对FI的作用要大于对GDP和C的作用，这表明在中国，紧缩的货币政策主要是通过影响固定资产投资来影响总产出的。（2）货币政策冲击虽然存在着“价格之谜”，但对物价的影响却是显著的。（3）利率LR冲击与存款准备率RR冲击相比，对产出和物价的作用都比较大，是货币政策冲击的主要代表。这与脉冲响应函数分析得到的结论是完全一致的。

四、结论及政策含义

本文利用1995年第一季度到2008年第一季度的季度数据，通过基于VAR模型的脉冲响应函数和预测误差方差分解，对中国的货币政策效果进行了计量分析。结果表明：（1）中国的货币政策对产出有显著的影响，当实施紧缩的货币政策后，GDP有明显的下降。（2）构成GDP的固定资产投资和消费在紧缩的货币政策冲击后，也有明显的下降，但固定资产的下降幅度远远大于消费的下降幅度，表明中国的紧缩的货币政策主要是通过影响固定资产投资作用于总产出。（3）紧缩的货币政策并没有像理论预测的那样引起物价的下降，反而使物价上升了，出现了所谓的“价格之谜”，即紧缩的货币政策冲击后，价格水平反而上升了。（4）通过调整贷款利率实施紧缩的货币政策要比调整存款准备金率更有效，特别是针对投资增长过快时，效果更为明显。

我们的研究结论对货币当局制定和实施货币政策有一定的借鉴意义。首先，如果中央银行为了抑制经济增长过快，特别是固定资产投资增长过快，实施紧缩的货币政策是有效果的，特别是加息的效果更加明显。这可能与我国固定资产投资的融资方式主要还是间接融资有关，当银行的贷款利率调高后，增加了融资成本，对投资规模有一定抑制作用。2007年以来的紧缩的货币政策已基本将固定资产投资增长控制住，当前宏观经济的主要问题已不是投资增长过快的问题。其次，由于“价格之谜”的存在，中央银行不能仅仅依靠紧缩的货币政策来解决物价上涨的问题。尤其是加息，会增加企业的贷款成本，进而由成本推动物价上涨。当前，我国的CPI高居不下，与国际市场初级产品特别是原油、粮食价格上涨有很大关系。国内的通货膨胀很大程度上是由成本推动的，频繁的加息，会增加企业成本，反而不利于治理通货膨胀。解决物价上涨问题不能仅仅依靠紧缩的货币政策，更不能靠频繁加息。

注释：

从国家统计局公布的2008年第二季度宏观经济运行数据来看，上半年消费者价格指数同比上涨7.9%，生产者价格指数同比上涨7.6%，全社会固定资产投资6.8万亿元，同比增长26.3%。

关于宏观经济学各学派对货币政策效果的较详细讨论，请参见方阳娥、张慕濒．理论有效性与实施有效性：西方货币政策有效性理论述评[J]．经济评论，2006，（2）：95－103．

③当然，利用VAR方法来检验货币政策效果的做法也受到了很多批评，请参见沃什（2004）P19－21。

④Romer使用联储的“政策措施记录”以及1976年前的联邦公开市场委员胡会议记录来识别那些为了降低通货膨胀而改变政策的情形。Boschen和Mills根据对联储的联邦公开市场委员会的政策方针和会议记录的解读，编制了一种月度政策状态指数，其取值为-2（非常强调降低通货膨胀）到+2（非常强调“促进实际增长”）之间的整数。

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