邢天才，唐國(guó)華

(1.東北財(cái)經(jīng)大學(xué) 金融分析與模擬實(shí)驗(yàn)室，遼寧 大連 116025;2.東北財(cái)經(jīng)大學(xué) 研究生院，遼寧 大連 116025)

長(zhǎng)期以來，美國(guó)在全球經(jīng)濟(jì)中扮演著超級(jí)大國(guó)的角色，在國(guó)際經(jīng)濟(jì)政策的制定中也占據(jù)十分重要的地位，Kim曾指出“經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)國(guó)家的貨幣政策對(duì)其他國(guó)家的影響最為顯著，而美國(guó)以外的其他國(guó)家的貨幣政策的國(guó)際傳遞效應(yīng)則較之相比微弱的多”［1］。因此，當(dāng)代學(xué)者十分關(guān)注美國(guó)貨幣政策的變化，尤其是在2007年美國(guó)爆發(fā)次貸危機(jī)之后，學(xué)者們更加關(guān)注美國(guó)貨幣政策的調(diào)整對(duì)全球經(jīng)濟(jì)的影響。中國(guó)自改革開放以來，經(jīng)濟(jì)發(fā)展取得了重大成就，對(duì)外開放度不斷提高。隨著對(duì)外開放的深入，中國(guó)經(jīng)濟(jì)與世界經(jīng)濟(jì)之間的聯(lián)系也達(dá)到了空前緊密的程度，來自外部的貨幣政策沖擊尤其是來自美國(guó)的貨幣政策沖擊對(duì)中國(guó)貨幣政策的影響也越來越大。本文就美國(guó)貨幣政策對(duì)中國(guó)貨幣政策的溢出效應(yīng)進(jìn)行研究。Cooper提出貨幣政策的溢出效應(yīng)和溢入效應(yīng)，其中溢出效應(yīng)指一國(guó)貨幣政策不僅會(huì)影響到本國(guó)經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行，還會(huì)通過各種途徑影響到其它國(guó)家，相應(yīng)的他國(guó)的貨幣政策影響到本國(guó)的經(jīng)濟(jì)就是貨幣政策的溢入效應(yīng)［2］。美國(guó)貨幣政策對(duì)中國(guó)貨幣政策的溢出效應(yīng)包含兩層含義:第一層含義是美國(guó)貨幣政策對(duì)中國(guó)貨幣政策的影響，即美國(guó)的聯(lián)邦基金利率調(diào)整是否會(huì)促使中國(guó)的利率或者是貨幣供應(yīng)量發(fā)生變化;第二層含義是中國(guó)貨幣政策的自主性，即中國(guó)的狹義貨幣政策是否受到本國(guó)匯率變化的影響。

一、文獻(xiàn)綜述

Sheehan研究發(fā)現(xiàn)美國(guó)的貨幣政策對(duì)不同國(guó)家的影響不同。澳大利亞和德國(guó)的貨幣供應(yīng)量受到美國(guó)貨幣供應(yīng)Ml的影響，而意大利、日本、加拿大和英國(guó)的貨幣供應(yīng)量并沒有顯著地受到來自美國(guó)貨幣供應(yīng)量的影響［3］。Stam等考察了美國(guó)的貨幣供應(yīng)量沖擊對(duì)日本和歐盟的影響，文章認(rèn)為美國(guó)的貨幣供應(yīng)量對(duì)比利時(shí)、英國(guó)的影響較大，而對(duì)日本、德國(guó)和意大利的影響較?。?］。Sheehan采用了標(biāo)準(zhǔn)的IS－LM模型檢驗(yàn)了美國(guó)貨幣政策沖擊對(duì)外國(guó)貨幣供應(yīng)量增長(zhǎng)的影響，他認(rèn)為，如果不考慮美國(guó)的經(jīng)濟(jì)變量，那么外國(guó)的貨幣政策決策過程是不完整的［5］。Chung則研究了美國(guó)、日本和德國(guó)貨幣政策之間的相互依賴，研究發(fā)現(xiàn)在浮動(dòng)匯率制度下，一國(guó)的貨幣當(dāng)局對(duì)其他國(guó)家的貨幣政策反應(yīng)強(qiáng)烈［6］。Grilli和Roubini發(fā)現(xiàn)其他G－7國(guó)家的貨幣政策與美國(guó)貨幣政策之間的相互依賴性很強(qiáng)［7］。而Kim則得出不同的結(jié)論，他認(rèn)為除加拿大以外，其他G－7國(guó)家的中央銀行對(duì)美國(guó)貨幣政策的反應(yīng)都不顯著［1］。

二、研究方法及數(shù)據(jù)來源

本文采用SVAR方法分析美國(guó)貨幣政策對(duì)中國(guó)貨幣政策的溢出效應(yīng)。USGDP代表美國(guó)的產(chǎn)出序列，采用取對(duì)數(shù)的美國(guó)月度工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)來衡量;USCPI代表美國(guó)的通脹序列，用美國(guó)的月度CPI計(jì)算美國(guó)的月度通貨膨脹水平來衡量;USNX代表美國(guó)的國(guó)際收支狀況，用美國(guó)凈出口數(shù)據(jù)絕對(duì)值的對(duì)數(shù)序列來衡量;FFR代表聯(lián)邦基金利率;USM2代表美國(guó)的廣義貨幣供應(yīng)量序列，對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行了去對(duì)數(shù)的處理;CHI代表中國(guó)的利率水平，用中國(guó)的1年期貸款利率來衡量;用CHM2代表中國(guó)的廣義貨幣供應(yīng)量序列，并對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行了取對(duì)數(shù)的處理。具體的模型分析框架如下:

其中，p為選擇的滯后階數(shù)，最后一個(gè)變量Yt代表模型中考察的美國(guó)貨幣政策溢出沖擊的變量。結(jié)構(gòu)向量自回歸模型中變量之間的當(dāng)期關(guān)系并沒有直接給出，而是隱藏在誤差項(xiàng)相關(guān)關(guān)系的結(jié)構(gòu)中。SVAR模型正是運(yùn)用了施加約束條件的方法解決了參數(shù)過多的問題。一般來說，當(dāng)系數(shù)矩陣C0為下三角矩陣時(shí)，結(jié)構(gòu)向量自回歸模型具有遞歸結(jié)構(gòu)，此時(shí)，變量間的同期影響具有Wold因果鏈①任意兩個(gè)變量的同期影響方式都是單向的，位置靠前的變量對(duì)位置靠后的變量具有當(dāng)期影響力，而位置靠后的變量對(duì)位置靠前的變量沒有當(dāng)期影響力。的形式。本文的SVAR模型正是采用了這種約束條件。為了方便，下文中將 (1)的實(shí)證模型表示為本文的樣本區(qū)間如無特殊說明為1995年1月到2010年12月，采用月度數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，總計(jì)192個(gè)數(shù)據(jù)樣本。原始數(shù)據(jù)主要來源于Wind資訊數(shù)據(jù)庫、Resset數(shù)據(jù)庫、國(guó)際貨幣基金組織數(shù)據(jù)庫和美聯(lián)儲(chǔ)網(wǎng)站。

三、實(shí)證檢驗(yàn)及結(jié)果分析

1.美國(guó)貨幣政策對(duì)中國(guó)利率的溢出效應(yīng)

美國(guó)貨幣政策的代理變量為聯(lián)邦基金利率，但中國(guó)的同業(yè)拆借利率卻并不能很好地反應(yīng)出中國(guó)的貨幣政策走勢(shì)。原因在于，中國(guó)的利率市場(chǎng)化改革還沒有完成，中央銀行對(duì)利率進(jìn)行調(diào)整的實(shí)際操作是先確定1年期存貸款利率，再推出各檔期限的利率。因此，本文采用1年期貸款利率作為中國(guó)貨幣政策的代理變量。

利用SVAR模型進(jìn)行分析，估計(jì)模型為 (1)，從表1中的信息準(zhǔn)則數(shù)據(jù)中可以看到，對(duì)這個(gè)向量系統(tǒng)，滯后階數(shù)為1和滯后階數(shù)為3沒有區(qū)別。本文在進(jìn)行結(jié)構(gòu)向量自回歸時(shí)分別估計(jì)了滯后1階和滯后3階的模型，從脈沖響應(yīng)和方差分解的結(jié)果來看，并沒有太大的區(qū)別，因此文中只列出了滯后3階的結(jié)果。

表1 政策渠道檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臏箅A數(shù)選擇標(biāo)準(zhǔn) (1)

確定滯后階數(shù)后，用遞歸假設(shè)進(jìn)行估計(jì)，美國(guó)貨幣政策代理變量FFR對(duì)中國(guó)1年期貸款利率的脈沖響應(yīng)函數(shù)如圖1所示。從圖1可以看到，F(xiàn)FR一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的新息沖擊，對(duì)中國(guó)的利率有正向的影響，4個(gè)月的脈沖值達(dá)到頂峰，為0.1295，脈沖值在10個(gè)月后基本穩(wěn)定為0.11左右。以上結(jié)果反映出了美國(guó)貨幣政策對(duì)中國(guó)貨幣政策的溢出效應(yīng)，美國(guó)加息，中國(guó)也會(huì)隨之加息。

圖1 美國(guó)貨幣政策沖擊對(duì)中國(guó)利率的脈沖響應(yīng)圖

從表2的方差分解結(jié)果可以看出，中國(guó)1年期貸款利率變動(dòng)的預(yù)測(cè)方差中，美國(guó)貨幣政策沖擊的貢獻(xiàn)率在1個(gè)月后不足1%，兩個(gè)月后就達(dá)到10.66%，之后貢獻(xiàn)率不斷增大，在7個(gè)月后達(dá)到峰值25.37%。這一結(jié)果反映出中國(guó)的利率政策與美國(guó)利率政策的一致性，當(dāng)美國(guó)利率提高時(shí)中國(guó)的利率也會(huì)提高。從利率變動(dòng)的動(dòng)態(tài)關(guān)系中我們可以看到，開放經(jīng)濟(jì)中貨幣政策的溢出效應(yīng)是十分明顯的，美國(guó)通過改變聯(lián)邦基金利率對(duì)其國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)進(jìn)行調(diào)整時(shí)，也引起了中國(guó)利率政策的調(diào)整。當(dāng)然，這種利率的同向調(diào)整離不開大量的資本流動(dòng)，雖然我們的資本項(xiàng)目還沒有完全放開，但是資本流動(dòng)規(guī)模還是很可觀的。目前中國(guó)的利率市場(chǎng)化還沒有完全結(jié)束，中央銀行還沒有放開對(duì)1年期存貸款利率的限制，這意味著中國(guó)1年期貸款利率的調(diào)整反映的還是中央銀行的政策意圖，從貨幣政策國(guó)際協(xié)調(diào)的角度出發(fā)，中美利率的聯(lián)動(dòng)實(shí)際上很多是中國(guó)的中央銀行的一種被動(dòng)協(xié)調(diào)。

表2 FFR沖擊對(duì)CHI變動(dòng)的貢獻(xiàn)率 (方差分解)

2.美國(guó)貨幣政策對(duì)中國(guó)貨幣供應(yīng)量的溢出效應(yīng)

多年來，中國(guó)一直采用貨幣供應(yīng)量作為貨幣政策的中介目標(biāo)，因此檢驗(yàn)貨幣政策的國(guó)際溢出效應(yīng)時(shí)，分析FFR對(duì)貨幣供應(yīng)量的動(dòng)態(tài)影響十分重要。由于缺乏1995年1月到1995年11月的廣義貨幣供應(yīng)量的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，本文采用的檢驗(yàn)區(qū)間為1995年12月到2010年12月。采用與上文一致的檢驗(yàn)方法，考察包含模型。從表3可知，該向量自回歸系統(tǒng)選擇的滯后階數(shù)為3。

表3 政策渠道檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臏箅A數(shù)選擇標(biāo)準(zhǔn) (2)

在進(jìn)行滯后階數(shù)的選擇后，利用遞歸假設(shè)進(jìn)行估計(jì)，得到了FFR對(duì)中國(guó)廣義貨幣供應(yīng)量的脈沖響應(yīng)函數(shù)，如圖2所示。從脈沖響應(yīng)函數(shù)可以看到，美國(guó)聯(lián)邦基金利率一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的新息沖擊對(duì)中國(guó)貨幣供給量的影響是正的。1個(gè)月的脈沖值為0.0007，之后隨著時(shí)間的推移逐步上升，在7個(gè)月達(dá)到脈沖值的頂峰0.0016。這個(gè)結(jié)果意味著，美國(guó)的貨幣政策對(duì)中國(guó)的貨幣供應(yīng)量有影響，當(dāng)美國(guó)實(shí)施緊縮的貨幣政策時(shí)，中國(guó)的貨幣供應(yīng)量反而是上升的。利率政策同向變動(dòng)，而貨幣供應(yīng)量卻反向變動(dòng)，這一結(jié)果的對(duì)比表面看起來是矛盾的，實(shí)際上卻反應(yīng)出在當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，中國(guó)雖然實(shí)行的是以貨幣供應(yīng)量為中介目標(biāo)的貨幣政策操作策略，但對(duì)貨幣供應(yīng)量的控制力并不強(qiáng)。

圖2 美國(guó)貨幣政策沖擊對(duì)中國(guó)廣義貨幣供應(yīng)量M2的脈沖響應(yīng)圖

從表4方差分解的結(jié)果可以看出，在中國(guó)廣義貨幣供應(yīng)量 M2變動(dòng)的預(yù)測(cè)中，美國(guó)貨幣政策代理變量聯(lián)邦基金利率沖擊的貢獻(xiàn)率從第一個(gè)月的不足1%，逐漸上升，八個(gè)月后的貢獻(xiàn)率達(dá)到2.69%。

表4 FFR沖擊對(duì)CHM2變動(dòng)的貢獻(xiàn)率 (方差分解)

3.中國(guó)貨幣政策的自主性檢驗(yàn)

伴隨著全球金融一體化進(jìn)程對(duì)資本流動(dòng)的關(guān)注，理論界也提出了一些方法對(duì)貨幣政策自主性進(jìn)行檢驗(yàn)。檢驗(yàn)貨幣政策自主性的基本思想是，如果中央銀行在公開市場(chǎng)上進(jìn)行操作從而來改變其國(guó)內(nèi)的資產(chǎn)規(guī)模進(jìn)而影響到貨幣供應(yīng)量，國(guó)內(nèi)的資產(chǎn)價(jià)格就會(huì)發(fā)生變化，相應(yīng)的收益率也會(huì)發(fā)生變化。如果在資本自由流動(dòng)的背景下，國(guó)際流動(dòng)資本的套利活動(dòng)就會(huì)抵消央行國(guó)外凈資產(chǎn)發(fā)生相反方向的變化，從而國(guó)內(nèi)的貨幣量就不會(huì)發(fā)生變化。簡(jiǎn)單來說，如果資本流動(dòng)性較低，那么中央銀行擁有的貨幣政策自主性就會(huì)比較高。

對(duì)貨幣政策自主性的檢驗(yàn)主要是考察中央銀行的資產(chǎn)負(fù)債表結(jié)構(gòu)的變化。從中央銀行的資產(chǎn)負(fù)債表出發(fā)，一國(guó)的貨幣供應(yīng)可以來源于國(guó)內(nèi)的部分和國(guó)外的部分，其中前者表現(xiàn)為央行的國(guó)內(nèi)凈資產(chǎn)，后者表現(xiàn)為央行的國(guó)外凈資產(chǎn)。用TA表示央行的總資產(chǎn)，DA表示央行的國(guó)內(nèi)凈資產(chǎn)，F(xiàn)A表示央行的國(guó)外凈資產(chǎn)，則存在如下的數(shù)量關(guān)系:

以中國(guó)的央行為例，國(guó)內(nèi)凈資產(chǎn)DA主要由對(duì)政府債券、其它金融機(jī)構(gòu)債券、非金融性公司債券以及其他資產(chǎn)組成;國(guó)外凈資產(chǎn)FA主要由外匯、黃金和其它國(guó)外資產(chǎn)組成。

如果一個(gè)國(guó)家的貨幣政策有較大的獨(dú)立性，那么中央銀行可以通過改變DA來改變TA，從而達(dá)到影響貨幣供應(yīng)量的目的。但是，如果一個(gè)國(guó)家的中行在改變DA的同時(shí)，引起了FA相應(yīng)的反方向變化，TA就可能不會(huì)發(fā)生改變或者變化非常小。換言之，在開放經(jīng)濟(jì)中，如果DA的變化會(huì)導(dǎo)致FA的變化，且dDA和dFA之間是反向相關(guān)關(guān)系，那么這個(gè)國(guó)家的貨幣政策自主性就受到了很大的限制。從2002年1月到2010年7月中國(guó)人民銀行國(guó)內(nèi)凈資產(chǎn)和國(guó)外凈資產(chǎn)的變動(dòng)情況可以看出，央行的國(guó)內(nèi)凈資產(chǎn)和國(guó)外凈資產(chǎn)在我們的考察區(qū)間內(nèi)都呈現(xiàn)出了上升的趨勢(shì)，并且國(guó)外凈資產(chǎn)的上升趨勢(shì)要更加明顯。由于中國(guó)經(jīng)濟(jì)處于高速的發(fā)展階段，經(jīng)濟(jì)規(guī)模不斷擴(kuò)大，因此央行兩類資產(chǎn)的規(guī)模都表現(xiàn)出上升趨勢(shì)是合理的。在這樣的情況下，央行實(shí)施貨幣政策的方向更多地應(yīng)該從兩類資產(chǎn)規(guī)模變動(dòng)率的波動(dòng)上。也就是說，當(dāng)央行實(shí)施寬松的貨幣政策時(shí)，總資產(chǎn)規(guī)模的增長(zhǎng)率上升;當(dāng)央行實(shí)施緊縮的貨幣政策時(shí)，總資產(chǎn)規(guī)模的增長(zhǎng)率下降。

利用SPSS16.0計(jì)算出央行國(guó)內(nèi)凈資產(chǎn)變動(dòng)的波動(dòng)率和國(guó)外凈資產(chǎn)變動(dòng)的波動(dòng)率之間存在著負(fù)的相關(guān)關(guān)系，系數(shù)為－0.5890，該相關(guān)系數(shù)在1%的顯著性水平下顯著。姜波克等曾經(jīng)計(jì)算過1987—1997年二者季度數(shù)據(jù)之間的相關(guān)系數(shù)，結(jié)論為－0.37［8］。比較這兩個(gè)數(shù)據(jù)可以看出，隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)開放度的提高，央行的國(guó)內(nèi)凈資產(chǎn)變動(dòng)的波動(dòng)率和國(guó)外凈資產(chǎn)變動(dòng)的波動(dòng)率之間負(fù)的相關(guān)性在大幅的提高，中國(guó)央行的貨幣政策自主性在不斷地降低，從這個(gè)角度來看，必須充分重視中國(guó)貨幣政策的國(guó)際協(xié)調(diào)，否則央行的貨幣政策將是無效的，央行利用國(guó)內(nèi)的資產(chǎn)進(jìn)行的貨幣政策將很大一部分被國(guó)外凈資產(chǎn)的被動(dòng)調(diào)整所抵消。進(jìn)一步分析，我們利用央行國(guó)內(nèi)凈資產(chǎn)變動(dòng)的波動(dòng)率和國(guó)外凈資產(chǎn)變動(dòng)的波動(dòng)率進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)。綜合考慮AIC等信息準(zhǔn)則 (如表5所示)，本文選取的滯后階數(shù)為4。

表5 格蘭杰因果檢驗(yàn)滯后階數(shù)選擇標(biāo)準(zhǔn)

確定了滯后階數(shù)后，我們首先檢驗(yàn)央行的國(guó)內(nèi)凈資產(chǎn)變動(dòng)率的波動(dòng)是否是央行國(guó)外凈資產(chǎn)變動(dòng)率波動(dòng)的格蘭杰原因。建立如下的檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?

檢驗(yàn)是否為格蘭杰原因的零假設(shè)為H0:α1=α2=α3=α4=0。利用Eviews6.0進(jìn)行檢驗(yàn)，得到F統(tǒng)計(jì)量為2.1643，伴隨概率為0.0796。這一結(jié)果表明，在5%的顯著性水平下，拒絕原假設(shè)，此時(shí)央行國(guó)內(nèi)凈資產(chǎn)變動(dòng)的波動(dòng)是央行國(guó)外凈資產(chǎn)變動(dòng)波動(dòng)的格蘭杰原因。表明央行國(guó)外凈資產(chǎn)變動(dòng)的波動(dòng)對(duì)國(guó)內(nèi)凈資產(chǎn)變動(dòng)的波動(dòng)有顯著的影響，央行實(shí)施沖銷性的貨幣政策，來自外部的沖擊被央行國(guó)內(nèi)凈資產(chǎn)變動(dòng)的波動(dòng)所抵消。

同樣的方法，檢驗(yàn)央行的國(guó)外凈資產(chǎn)變動(dòng)率的波動(dòng)是否是央行國(guó)內(nèi)凈資產(chǎn)變動(dòng)率的波動(dòng)的格蘭杰原因。建立如下的檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?

檢驗(yàn)是否為格蘭杰原因的零假設(shè)為H0:β1=β2=β3=β4=0。同樣利用Eviews6.0進(jìn)行檢驗(yàn)，得到F統(tǒng)計(jì)量為1.0360，伴隨概率為0.3933。結(jié)果表明，在5%的顯著性水平下，拒絕原假設(shè)，此時(shí)央行國(guó)外凈資產(chǎn)變動(dòng)的波動(dòng)是央行國(guó)內(nèi)凈資產(chǎn)變動(dòng)波動(dòng)的格蘭杰原因。這樣的結(jié)果表明，央行通過采取改變國(guó)內(nèi)資產(chǎn)規(guī)模從而改變貨幣政策方向的愿望難以實(shí)現(xiàn)。

四、結(jié) 論

本文利用SVAR等方法對(duì)美國(guó)貨幣政策對(duì)中國(guó)貨幣政策溢出效應(yīng)的實(shí)證研究表明，中國(guó)的貨幣政策會(huì)受到美國(guó)貨幣政策調(diào)整的影響。結(jié)果顯示，美國(guó)的利率政策變動(dòng)會(huì)引起中國(guó)的利率發(fā)生同方向的變動(dòng)，來自美國(guó)的貨幣政策沖擊在兩個(gè)月后可以解釋中國(guó)利率變動(dòng)的10%。美國(guó)的貨幣政策沖擊會(huì)引起中國(guó)廣義貨幣量的同向變化，其影響大小和解釋力度在第七個(gè)月左右達(dá)到最大。對(duì)貨幣政策自主性檢驗(yàn)的結(jié)果顯示，在當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)背景下，中國(guó)的央行在制定貨幣政策時(shí)受到國(guó)際因素的影響很大，央行的貨幣政策雖然采取了沖銷性的操作策略，可是并不能夠有效地應(yīng)對(duì)外部沖擊。

美國(guó)的貨幣政策之所以能夠?qū)χ袊?guó)的貨幣政策產(chǎn)生這樣的溢出效應(yīng)，原因在于，美國(guó)貨幣政策的調(diào)整必然會(huì)導(dǎo)致美元匯率的波動(dòng)以及國(guó)內(nèi)外利差的波動(dòng)，在中國(guó)資本管制逐漸放松、匯率制度還沒有完全浮動(dòng)的背景下，要防止國(guó)際短期資本的流動(dòng)對(duì)中國(guó)國(guó)內(nèi)金融市場(chǎng)的沖擊，維持人民幣的匯率穩(wěn)定，勢(shì)必會(huì)影響到中國(guó)貨幣政策的獨(dú)立性，中國(guó)貨幣政策的制定過程也必然會(huì)滲透了美國(guó)的因素。

［1］Kim，S.International Transmission of U.S.Monetary Policy Shocks:Evidence from VAR's［J］.Journal of Monetary Economics，2001，48(2):339－372.

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