王美今，王少林

中國貨幣政策透明化的綜合效應(yīng)*

王美今，王少林

貨幣政策透明化是過去20年大多數(shù)國家中央銀行的一項(xiàng)重要制度選擇，但近年來出現(xiàn)停滯的態(tài)勢，因而需要檢驗(yàn)這一制度選擇的實(shí)際效果，為其進(jìn)一步發(fā)展提供指導(dǎo)方向。測算中國貨幣政策透明度和宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)綜合指標(biāo)，并在此基礎(chǔ)上，應(yīng)用具有概率時(shí)變斜率系數(shù)與隨機(jī)波動(dòng)率的VAR模型(PTVP-SVVAR)考察中國貨幣政策透明化對宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的影響。實(shí)證發(fā)現(xiàn)，貨幣政策透明化顯著地降低了中國綜合宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)，這一效應(yīng)沒有隨時(shí)間減弱，但在宏觀經(jīng)濟(jì)的高波動(dòng)時(shí)期有所下降。中國提高貨幣政策透明度，有利于整個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定。

貨幣政策透明度;綜合宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng);PTVP-SV-VAR模型

王少林，中山大學(xué)嶺南學(xué)院博士研究生(廣州510275)。

一、引 言

自20世紀(jì)90年代以來，提高貨幣政策透明度成為越來越多國家央行的一個(gè)重要制度選擇(Van der Cruijsen＆Demertzis 2007;徐亞平，2006)。作為貨幣政策透明化的重要內(nèi)容，央行溝通與信息披露甚至被認(rèn)為與央行實(shí)際干預(yù)同等重要(卞志村和張義，2012;李云峰，2012)。這一趨勢背后的原因在于，較高的貨幣政策透明度有利于有效引導(dǎo)公眾預(yù)期，從而起到改善宏觀經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)和穩(wěn)定金融市場的作用。但是，根據(jù)丁瑟和艾晨格林(Dincer＆ Eichengreen，2007)的測算，世界各地區(qū)貨幣政策透明度在2000年之后發(fā)展較慢，部分地區(qū)甚至有所降低。與此同時(shí)，學(xué)界開始關(guān)注央行與公眾交流過程中所存在的問題，如果公眾沒有能力準(zhǔn)確理解央行所傳達(dá)的信息，或者央行本身在傳達(dá)信息時(shí)存在質(zhì)量或時(shí)機(jī)問題，則貨幣政策透明化反而會對經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生潛在干擾(秦鳳鳴，2009)?？梢姡泿耪咄该骰瘜τ诤暧^經(jīng)濟(jì)的影響是非常復(fù)雜的。因而，從實(shí)證的角度考察貨幣政策透明化的宏觀經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，是當(dāng)前探討貨幣政策透明化的重要議題。

貨幣政策透明化的宏觀經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，主要是指其對產(chǎn)出增長和通貨膨脹的影響，且可以分為水平影響和波動(dòng)影響。其中，水平影響的研究主要集中于通貨膨脹，研究結(jié)論大多認(rèn)為貨幣政策透明化有利于改善通貨膨脹的可預(yù)期性，通過降低通貨膨脹預(yù)期可有效降低通貨膨脹水平;同時(shí)，在貨幣政策透明度較高時(shí)，央行的政策目標(biāo)被公眾了解，在此情況下追求高通貨膨脹政策代價(jià)高昂(Walsh，2003)，因而有利于降低通貨膨脹水平。但楊建清等(2006)認(rèn)為，貨幣政策透明化并不會改變市場中貨幣的供求關(guān)系，通貨膨脹水平不會隨之而變。

在波動(dòng)影響方面，貨幣政策透明化的效應(yīng)更為復(fù)雜，既可能同時(shí)改善產(chǎn)出波動(dòng)和通貨膨脹波動(dòng)，也可能改善一方而惡化另一方。艾奇芬格等(Eijffinger，Hoeberichts ＆ Schaling，2000)指出，當(dāng)貨幣政策不透明時(shí)，工資制定者(wage setters)會認(rèn)為對產(chǎn)出穩(wěn)定的偏重將使得央行傾向于采取擴(kuò)張型的貨幣政策，易于形成較高的通貨膨脹預(yù)期，導(dǎo)致較大的通貨膨脹誤差及波動(dòng)率;而且由于貨幣政策不透明，央行在面對沖擊時(shí)可做出更強(qiáng)的反應(yīng)，從而降低產(chǎn)出的波動(dòng)。反之，貨幣政策透明化會降低通貨膨脹波動(dòng)而提高產(chǎn)出波動(dòng)。艾奇芬格等(Eijffinger，Hoeberichts ＆ Tesfaselassie，2004)進(jìn)一步指出，貨幣政策透明度的提高有利于降低公眾對產(chǎn)出和通貨膨脹的預(yù)測誤差，進(jìn)而有利于央行穩(wěn)定產(chǎn)出;但是，央行若更多關(guān)注公眾的產(chǎn)出預(yù)期誤差所帶來的不利影響，則將提高通貨膨脹波動(dòng)。楊建清等(2006)的理論分析則發(fā)現(xiàn)，如果央行相比公眾具有私人信息優(yōu)勢，則貨幣政策透明度的提高，將會降低產(chǎn)出波動(dòng)與通貨膨脹波動(dòng)。

對于央行而言，政策決策與制度選擇往往都是基于通貨膨脹和產(chǎn)出增長的雙重考慮。但貨幣政策透明化對通貨膨脹波動(dòng)與產(chǎn)出增長波動(dòng)作用的不同結(jié)論，尤其是相悖影響，將有礙于貨幣政策透明化實(shí)際效果的正確判斷。因而，有必要改變將產(chǎn)出波動(dòng)與通貨膨脹波動(dòng)孤立開來的研究思路，從綜合效應(yīng)的角度考察貨幣政策透明化的利弊。本文將基于央行損失最小化的理論框架，估計(jì)央行目標(biāo)函數(shù)中的權(quán)重參數(shù)，從而構(gòu)造產(chǎn)出增長波動(dòng)和通脹波動(dòng)的綜合指標(biāo)。

本文基于VAR框架研究貨幣政策透明化的綜合宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)效應(yīng)，必須對實(shí)證模型進(jìn)行創(chuàng)新性設(shè)定，才能解決以下難題:其一，中國經(jīng)濟(jì)仍然處于轉(zhuǎn)型期，政策制定者和微觀經(jīng)濟(jì)主體的行為特征可能發(fā)生變化，因此必須在模型設(shè)定中考慮參數(shù)的時(shí)變性;其二，貨幣政策透明化作為貨幣當(dāng)局的重要制度與政策選擇，領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)體的更替等因素將導(dǎo)致貨幣政策透明化沖擊的波動(dòng)出現(xiàn)變化，而隨機(jī)波動(dòng)率則是刻畫這一現(xiàn)象的重要工具;其三，在傳統(tǒng)VAR模型基礎(chǔ)上引入時(shí)變參數(shù)設(shè)定，將導(dǎo)致過度參數(shù)化問題，需要通過賦予時(shí)變參數(shù)某一概率法則，才能在一定程度上縮減待估參數(shù)的維度。

基于此，本文首先構(gòu)造中國貨幣政策透明度指標(biāo)體系，對中國貨幣政策透明度進(jìn)行測算;然后構(gòu)造出度量產(chǎn)出增長波動(dòng)和通脹波動(dòng)的綜合指標(biāo)(稱綜合宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng))，進(jìn)而采用PTVP-SV-VAR模型考察貨幣政策透明化的綜合宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)效應(yīng)。本文結(jié)構(gòu)安排如下:第二部分是文獻(xiàn)回顧，簡要梳理了先前的研究;第三部分是中國貨幣政策透明度及宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)綜合指標(biāo)的構(gòu)建與度量;第四部分討論P(yáng)TVP-SV-VAR模型設(shè)定與估計(jì)問題;第五部分是實(shí)證結(jié)果分析，具體測算了不同時(shí)期貨幣政策透明化對宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)綜合指標(biāo)的影響;第六部分是結(jié)論。

二、文獻(xiàn)綜述

庫科爾曼和梅爾策(Cukierman＆Meltzer，1986)較早從理論角度研究貨幣政策透明化問題，他們將貨幣政策不透明具體化為不完美的貨幣工具控制和模糊的央行偏好，貨幣政策透明化有利于降低通貨膨脹偏差，但是會弱化央行應(yīng)對沖擊的能力，因而可能是不利的。莫里斯和鑫(Morris＆Shin，2002)認(rèn)為，央行匯聚了公眾的目光，更多的信息公布會因其他經(jīng)濟(jì)機(jī)構(gòu)的過度關(guān)注與信賴造成社會福利損失，從而帶來不利影響。這兩篇經(jīng)典文獻(xiàn)的理論分析思路產(chǎn)生了一定影響，隨后有許多學(xué)者做了后續(xù)研究。

貨幣政策透明度問題的經(jīng)驗(yàn)研究起步較晚，透明度本身的度量問題是阻礙經(jīng)驗(yàn)分析的瓶頸。從本世紀(jì)初開始，許多學(xué)者相繼構(gòu)造了測量貨幣政策透明度的指標(biāo)體系，例如，福瑞等(Fry et al．，2000)，艾奇芬格和格瑞特斯(Eijffinger＆Geraats，2006)等等。度量問題的解決促進(jìn)了經(jīng)驗(yàn)分析的發(fā)展;與理論分析不同的是，經(jīng)驗(yàn)分析的結(jié)論更多偏向于應(yīng)提高貨幣政策透明度，其差別主要來自于貨幣政策透明化如何改善了宏觀經(jīng)濟(jì)。庫特納和潑森(Kuttner＆Posen，1999)通過分析英國、加拿大、新西蘭三個(gè)國家在采用通貨膨脹目標(biāo)制之后的通脹表現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)貨幣政策透明化有利于通脹水平的降低。萊文等(Levin，Natalucci＆Piger，2004)認(rèn)為，貨幣政策透明化有利于“錨住”公眾的通脹預(yù)期，從而降低通脹的持續(xù)性。德美特茲茨和哈利特(Demertzis＆Hallett，2007)發(fā)現(xiàn)貨幣政策透明化不影響通脹水平和產(chǎn)出水平，但會降低通貨膨脹和產(chǎn)出增長的波動(dòng)。

國內(nèi)方面，徐亞平(2006)和張鶴等(2009)檢驗(yàn)了中國貨幣政策透明化的宏觀經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。前者分析了中國貨幣政策透明度的提高對產(chǎn)出和通貨膨脹的影響;后者則分析了中國貨幣政策透明度提高對犧牲率(每降低1%的通貨膨脹率所需要犧牲的產(chǎn)出增長率)的影響。通過簡單的對比，兩者都肯定了中國貨幣政策透明化的正面效應(yīng)。

由于貨幣政策透明度的提高可能從不同方向影響產(chǎn)出與通貨膨脹，因而必須研究綜合效應(yīng)。切凱蒂和克勞斯(Cecchetti＆Krause，2002)構(gòu)造了一個(gè)由產(chǎn)出波動(dòng)與通貨膨脹波動(dòng)加權(quán)和形成的效率損失函數(shù)，將兩種波動(dòng)的權(quán)重分別設(shè)定為0．2和0．8來構(gòu)造宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)綜合指標(biāo);研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，貨幣政策透明度的提高降低了各國的宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)。科泰瑞斯等(Chortareas Stasavage＆ Sterne，2002)，斯特塞維奇(Stasavage，2003)則分析貨幣政策透明化對犧牲率的影響，結(jié)果一致表明，透明化可以降低對抗通脹的犧牲率。

然而，Cecchetti和Krause(2002)先驗(yàn)設(shè)定的產(chǎn)出波動(dòng)和通貨膨脹波動(dòng)的相對權(quán)重可能有悖于央行在實(shí)際操作中給予兩者的權(quán)重，以及央行對宏觀經(jīng)濟(jì)整體波動(dòng)的判斷。為了更好地度量宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的綜合狀況，有必要對兩者的相對權(quán)重直接進(jìn)行估計(jì)。費(fèi)沃柔和柔沃利(Favero＆Rovelli，2003)(以下簡稱為FR)測算了美聯(lián)儲給予產(chǎn)出波動(dòng)的權(quán)重(其中通貨膨脹波動(dòng)的權(quán)重固定為1);結(jié)果得到，1961年1季度到1979年2季度為0．00153，1980年3季度到1998年3季度(沃爾克—格林斯潘時(shí)代)為0．00125。歐茨賴?yán)?Ozlale，2003)和丹尼斯(Dennis，2006)在同樣的模型框架下估計(jì)了美聯(lián)儲給予兩者的相對權(quán)重，前者得到在沃爾克—格林斯潘時(shí)代美聯(lián)儲給予的權(quán)重分別為0．21和0．43;后者得出同期美聯(lián)儲給予產(chǎn)出波動(dòng)的權(quán)重(其中通貨膨脹波動(dòng)的權(quán)重固定為1)為2．94，但是不顯著。

上述相對權(quán)重的測算依據(jù)同一模型框架，結(jié)果卻存在相當(dāng)大的差異，固然與實(shí)證模型的具體設(shè)定、樣本期和估計(jì)方法的不同有關(guān)，但正如Dennis(2006)所指出的，結(jié)果的差異更多緣于研究目的的不同。具體而言，F(xiàn)R強(qiáng)調(diào)了模型估計(jì)，Ozlale(2003)主要關(guān)注美聯(lián)儲主席更換是否帶來政策區(qū)制(policy regime)的轉(zhuǎn)變，Dennis(2006)則主要探討政策區(qū)制估計(jì)對模型誤設(shè)的敏感性，并考察結(jié)果決策規(guī)則(resulting decision rules)和估計(jì)政策規(guī)則(estimated policy rules)之間的聯(lián)系，檢驗(yàn)最優(yōu)政策制定規(guī)則是否與實(shí)際數(shù)據(jù)相吻合?；趯Ξa(chǎn)出波動(dòng)與通脹波動(dòng)相對權(quán)重的關(guān)注，本文將主要參考FR構(gòu)造綜合宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)指標(biāo)。

從計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型方法來看，現(xiàn)有貨幣政策透明化的宏觀經(jīng)濟(jì)效應(yīng)研究普遍使用單方程模型，這忽略了貨幣當(dāng)局可能根據(jù)歷史的宏觀經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)來改變貨幣政策透明化程度的事實(shí)。國內(nèi)外學(xué)者普遍認(rèn)為，宏觀經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)是推動(dòng)各國貨幣政策透明度發(fā)展的主因，這一觀點(diǎn)得到了 Dincer和Eichengreen(2007)的經(jīng)驗(yàn)分析的有力支持。這正如卡彭特(Carpenter，2004)所強(qiáng)調(diào)的，單方程建模可能會存在內(nèi)生性問題。然而，尋找工具變量的困難和貨幣政策透明度與宏觀經(jīng)濟(jì)之間復(fù)雜的結(jié)構(gòu)關(guān)系，使得工具變量方法在此問題上沒有明顯優(yōu)勢。

與單方程建模相聯(lián)系的是，現(xiàn)有研究更多的是采用跨國截面數(shù)據(jù)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)分析。Eijffinger和Geraats(2006)強(qiáng)調(diào)，各國貨幣政策透明度在近一二十年得到迅速發(fā)展，但各國的發(fā)展趨勢存在顯著差異，因此有必要進(jìn)行國別研究，此時(shí)截面數(shù)據(jù)不再適用，而需要用到時(shí)間序列數(shù)據(jù)。

此外，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的改變、經(jīng)濟(jì)制度的變遷等都可能使得經(jīng)濟(jì)主體之間的作用關(guān)系發(fā)生改變，時(shí)間序列模型中經(jīng)濟(jì)變量之間的相互聯(lián)系因而發(fā)生時(shí)變。出于這一考慮，科格利和薩金特(Cogley＆Sargent，2001，2005)，普 瑞 米 茨 利 (Primiceri，2005)等研究將VAR的參數(shù)設(shè)定為時(shí)變;實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，美國貨幣政策對宏觀經(jīng)濟(jì)的作用機(jī)制在不同時(shí)點(diǎn)存在明顯的不同，同時(shí)，宏觀經(jīng)濟(jì)的波動(dòng)也發(fā)生了明顯變化。庫普等(Koop，Leon-Gonzalez＆Strachan，2009)則進(jìn)一步發(fā)展了這一方法，放棄了參數(shù)是否時(shí)變的絕對設(shè)定，給予參數(shù)是否時(shí)變的一定概率，從而在一定程度上降低了待估參數(shù)空間的維度。

VAR模型的近期發(fā)展為解決上述問題提供了合理分析框架，但如引言所指出的，本文基于這一框架研究貨幣政策透明化的綜合宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)效應(yīng)，必須對實(shí)證模型進(jìn)行創(chuàng)新性設(shè)定。概括而言，本文的設(shè)定是針對上述文獻(xiàn)中存在的問題展開的。

三、中國貨幣政策透明度與宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)綜合指標(biāo)的測算

貨幣政策透明化和綜合宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)是本文的關(guān)注變量，但二者都沒有現(xiàn)成的指標(biāo)數(shù)據(jù)。因此首先需要構(gòu)造中國貨幣政策透明度指標(biāo)體系，以及綜合反映宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的指標(biāo)，并據(jù)此對兩者進(jìn)行測度。

(一)中國貨幣政策透明度的測算

Eijffinger和Geraats(2006)構(gòu)造了貨幣政策透明度指標(biāo)體系，由政治透明度、經(jīng)濟(jì)透明度、過程透明度、政策透明度和執(zhí)行透明度等5個(gè)大指標(biāo)組成，并且每個(gè)大指標(biāo)下又分為3個(gè)亞指標(biāo)，總分為15分。Eijffinger和Geraats(2006)的方法得到較為廣泛的應(yīng)用，是由于具有兩個(gè)優(yōu)點(diǎn):第一，強(qiáng)調(diào)了各大指標(biāo)之間的邏輯性;第二，由于其測算指標(biāo)體系是以目標(biāo)央行信息公布情況來構(gòu)造，因而此測算具有可重復(fù)性?？肆_和米德(Crowe＆Meade，2008)甚至認(rèn)為該方法已經(jīng)成為了央行透明度分析的基準(zhǔn)。

然而，格瑞特斯(Geraats，2002)認(rèn)為，在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，透明指的是經(jīng)濟(jì)主體之間信息的對稱性;對貨幣政策透明度來說，指的是央行與其他經(jīng)濟(jì)主體之間的信息對稱程度。因此，貨幣政策透明度不僅體現(xiàn)的是央行單方面信息公布，而且包括公眾對信息的理解。溫克勒(Winkler，2000)也認(rèn)為透明度不僅僅是指披露更多信息，還應(yīng)該按照公開、清晰、坦誠與共同理解的原則來理解貨幣政策透明度。因此，本文將以 Eijffinger和 Geraats(2006)的測算方法為基礎(chǔ)，根據(jù)我國的情況做出相應(yīng)調(diào)整:以央行公布的《貨幣政策執(zhí)行報(bào)告》為主，納入公眾對貨幣政策理解方面的指標(biāo)，包括“央行是否關(guān)注公眾的理解”(具體為“央行是否對公眾進(jìn)行問卷調(diào)查”);以及“央行是否與公眾進(jìn)行面對面地溝通”(具體為“央行是否召開記者招待會”)這兩項(xiàng)指標(biāo)，總分為17分①具體指標(biāo)體系和測算過程備索。。

納入公眾對貨幣政策理解，是本文與Eijffinger和Geraats(2006)測算體系的主要不同點(diǎn)。根據(jù)這一指標(biāo)體系，中國貨幣政策透明度(trant)的測算結(jié)果見圖1。可以發(fā)現(xiàn)，我國的貨幣政策透明度最高為10．5，離完全透明時(shí)的總分17還有較大的差距;最低是4，呈現(xiàn)不規(guī)則的變化，但總體上保持上升的態(tài)勢，其中有幾個(gè)較為明顯的轉(zhuǎn)折點(diǎn)——2001年、2003年、2004年和 2007年，尤其是2007年以后呈現(xiàn)停滯的狀態(tài)。采用直接的度量方式，我們獲得了貨幣政策透明度的數(shù)據(jù)信息，揭示這樣的貨幣政策透明化發(fā)展?fàn)顩r對我國宏觀經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生的影響，是本文的主旨。

圖1 中國貨幣政策透明度

(二)宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)綜合指標(biāo)的構(gòu)造

假定央行的目標(biāo)是最優(yōu)化以下?lián)p失函數(shù):

這一標(biāo)準(zhǔn)二次損失函數(shù)形式在央行政策分析中被廣為采納，其原因在于:一方面，從計(jì)算的角度看，通過二次目標(biāo)損失函數(shù)與線性政策約束的結(jié)合，為分析線性——二次隨機(jī)動(dòng)態(tài)最優(yōu)化問題提供了簡便的分析工具;另一方面，伍德福德(Woodford，2001)指出，對于那些采用代表性家庭跨期效用的模型而言，形如式(2)的目標(biāo)函數(shù)是其相應(yīng)社會福利損失函數(shù)的良好近似。

同時(shí)，央行制定貨幣政策時(shí)面臨以下經(jīng)濟(jì)約束:

將總需求和總供給設(shè)定為式(4)和式(5)，即瑞德布什和史文森(Rudebusch＆Svensson，1999)所采取的形式。大量研究發(fā)現(xiàn)，這一模型能較好地?cái)M合實(shí)際情況;其設(shè)定排除了政策制定者持續(xù)以高通貨膨脹為代價(jià)來提高產(chǎn)出的可能。此外，式(4)和式(5)表明:貨幣政策首先影響下一期產(chǎn)出;產(chǎn)出又滯后一期引起通貨膨脹變化。這一設(shè)定是合理的，根據(jù)一般經(jīng)驗(yàn)，貨幣政策的變動(dòng)對產(chǎn)出或失業(yè)率的影響存在滯后，而對通脹產(chǎn)生影響的滯后期則更長(Cogley＆Sargent，2005)。

將貨幣政策作為控制變量，并求取式(1)的一階條件，即:

對于以上模型的參數(shù)估計(jì)，F(xiàn)R對式(4)、式(5)和式(6)進(jìn)行聯(lián)合估計(jì)。當(dāng)對δ不設(shè)置任何約束時(shí)，估計(jì)結(jié)果將具有較大偏誤，因此研究者一般先驗(yàn)地設(shè)定δ為某一數(shù)值，例如Ozlale(2003)，F(xiàn)R與 Dennis(2006)分別將其設(shè)為 1，0．975和0．99。只要估計(jì)出相對權(quán)重 χ，我們就可以根據(jù)式(1)構(gòu)造和計(jì)算綜合宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)。

四、PTVP-SV-VAR模型的設(shè)定與估計(jì)

前文述及，我們需要將傳統(tǒng)的VAR模型進(jìn)行三個(gè)方面的擴(kuò)展，即構(gòu)造PTVP-SV-VAR模型。其具體含義是，將VAR模型的參數(shù)設(shè)定為時(shí)變的，以刻畫經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的時(shí)變結(jié)構(gòu)特征;設(shè)定時(shí)變的協(xié)方差結(jié)構(gòu)，尤其是對角元素設(shè)定為隨機(jī)波動(dòng)率形式，可以體現(xiàn)沖擊波動(dòng)程度的變化;設(shè)定參數(shù)時(shí)變性服從一定概率法則，減少待估參數(shù)的維度。

對于PTVP-SV-VAR模型的具體設(shè)定，可以表述為:

其中ct為M×1維時(shí)變的截距向量，Bi，t(i=1，…，p)為M×M的時(shí)變斜率系數(shù)矩陣;ut為不可觀測的新息，其均值為零，方差協(xié)方差矩陣為Ωt。Primiceri(2005)考慮Ωt的一般情形，將其設(shè)定為:

其中Ht和At分別為:

以上模型中待估的參數(shù)可以分為三類:第一，回歸斜率系數(shù)，將其合并為［ct，B1，t，…，Bp，t］，并按列進(jìn)行向量化為Bt;第二，擾動(dòng)項(xiàng)之間的協(xié)方差，即At中所有非對角的元素，將其按行進(jìn)行向量化，并轉(zhuǎn)置為αt;第三，擾動(dòng)項(xiàng)的標(biāo)準(zhǔn)差，即Ht中對角元素的平方根，將其向量化為σt。本文將參數(shù)的運(yùn)動(dòng)過程設(shè)定為:

其中K1，K2，K3表示狀態(tài)轉(zhuǎn)變概率，這一設(shè)定也是Koop等(2009)區(qū)別以往將VAR模型參數(shù)設(shè)定為時(shí)變的核心設(shè)定。此外，時(shí)變參數(shù)被設(shè)定為隨機(jī)游走過程是文獻(xiàn)中為減少待估參數(shù)個(gè)數(shù)而采用的常用做法。υt，ζt，ηt是相應(yīng)方程的擾動(dòng)項(xiàng)，本文將其方差設(shè)定為:

這一分塊對角設(shè)定的優(yōu)越性是大幅降低了待估參數(shù)空間的維度。另一個(gè)重要因素在于，如果設(shè)定所有擾動(dòng)項(xiàng)之間都存在相關(guān)關(guān)系，將使得我們很難對結(jié)構(gòu)沖擊進(jìn)行解釋(Primiceri，2005)。對于S的設(shè)置，Primiceri(2005)考慮兩種情形:其一，將S設(shè)置為塊對角形式，允許At下三角中每行內(nèi)元素之間存在相關(guān)，但是行與行的元素之間不存在相關(guān);其二，不對S施加任何約束。然而，實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，兩種設(shè)定的估計(jì)結(jié)果非常接近。鑒于此，本文將S設(shè)定為塊對角形式。

本文采用貝葉斯方法估計(jì)上述的PTVP-SVVAR模型。因?yàn)閷τ诰哂懈叨葏?shù)化和非線性化特征的模型，或者其似然函數(shù)沒有解析表達(dá)式，或者似然函數(shù)的最大化過程極為困難。例如，最大化過程中往往存在多峰問題，某些峰值可能并不是我們感興趣或者可行的參數(shù)空間;Primiceri(2005)還指出，如果時(shí)變斜率系數(shù)的方差較小，那么其極大似然估計(jì)將偏向于0。而貝葉斯方法因?qū)?shù)空間的合理區(qū)間采用無信息先驗(yàn)分布而有效地排除了這一問題。

由于PTVP-SV-VAR模型的后驗(yàn)密度函數(shù)沒有易于處理的閉式(closed-form)表達(dá)式，從聯(lián)合后驗(yàn)分布中隨機(jī)抽取樣本比較困難，因而需要轉(zhuǎn)向貝葉斯方法中的序貫抽取(sequential draws)方法，即馬爾科夫鏈蒙特卡羅方法(Markov Chain Monte Carlo，MCMC)，該方法通過將參數(shù)空間劃分為更小、更簡單的單元來解決高度參數(shù)化的問題。具體估計(jì)技術(shù)的闡述見附錄。

五、實(shí)證結(jié)果分析

在這一部分，我們首先估計(jì)相對權(quán)重χ，然后據(jù)此構(gòu)造宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)綜合指標(biāo)，并采用PTVPSV-VAR模型分析貨幣政策透明度對它的影響。

(一)綜合宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的估計(jì)

本文選取工業(yè)增加值同比增長率(yt)①由于工業(yè)增加值增長率的同比數(shù)據(jù)在2007年之后不再公布1月份的數(shù)據(jù)，本文采取插值法進(jìn)行處理。、同比的居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(πt)和M2同比增長率(mt)來表征產(chǎn)出增長、通貨膨脹率和貨幣政策②雖然GDP是產(chǎn)出的較好代理變量，但是GDP數(shù)據(jù)頻率是季度的，選用它表征產(chǎn)出將大幅地縮減樣本長度。考慮到在我國更多偏向于應(yīng)用數(shù)量型貨幣政策，同時(shí)，當(dāng)我們遵循Rudebusch和Svensson(1999)的做法采用價(jià)格型貨幣政策時(shí)，實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)價(jià)格型貨幣政策變量并不顯著，因此，我們采用數(shù)量型貨幣政策作為貨幣政策的代理變量。。根據(jù)《政府工作報(bào)告》和《央行工作報(bào)告》，中國政府大多數(shù)年份將通貨膨脹目標(biāo)設(shè)定為4%，部分學(xué)者在應(yīng)用泰勒規(guī)則研究中國貨幣政策時(shí)也采用這一目標(biāo)值，如謝平和羅雄(2002);遵循這一做法，本文的目標(biāo)通貨膨脹率π*設(shè)為4%。然而，我國政府并未正式公布工業(yè)增加值增長率目標(biāo)，我們以樣本期間工業(yè)增加值同比增長率的均值來表征y*③由于y*是一個(gè)不變的值，其具體大小只是影響了式(15)和式(16)中截距項(xiàng)的大小，而這并不是我們主要的關(guān)注對象。。本文全部數(shù)據(jù)來源于中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)樣本期間為1998年1月到2011年12月。

估計(jì)過程首先需要確定式(4)和式(5)滯后項(xiàng)的長度，以及式(6)中前向項(xiàng)的長度。對于前者，我們的做法是，先驗(yàn)地選擇6階最大滯后階數(shù)，分別對式(4)和式(5)進(jìn)行OLS回歸，然后刪除不顯著的滯后項(xiàng);對于后者，則是將yt與πt構(gòu)成一個(gè)VAR模型，根據(jù)LR準(zhǔn)則選擇最佳的滯后階數(shù)，然后以此推算前向項(xiàng)的長度。據(jù)此，并取j=1，可以得到:

結(jié)合式(6)、式(15)、式(16)，式(17)可以轉(zhuǎn)化為:

采用GMM方法對由式(15)、式(16)和式(18)構(gòu)成的系統(tǒng)進(jìn)行聯(lián)合估計(jì)，其協(xié)方差矩陣采用滯后4階的Newey-West估計(jì)方法，并選取工業(yè)增加值同比增長率(yt)、同比的居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(πt)和M2同比增長率(mt)的四階滯后作為工具變量。

對于貼現(xiàn)因子δ的設(shè)定，不同學(xué)者之間存在差異。正如前文強(qiáng)調(diào)，Ozlale(2003)，F(xiàn)R與Dennis(2006)等的設(shè)定都不同;國內(nèi)的研究中，劉斌(2003，2004)估計(jì)了我國中央銀行的貼現(xiàn)因子，得到δ=0．99。在標(biāo)準(zhǔn)隨機(jī)動(dòng)態(tài)一般均衡模型中，經(jīng)濟(jì)個(gè)體的效用函數(shù)也需先驗(yàn)給定主觀貼現(xiàn)因子，從其數(shù)值來看，文獻(xiàn)中的設(shè)定相差不大。因此，本文選擇δ=0．975，估計(jì)結(jié)果見表1。

由表1可以看出，相對權(quán)重 χ為0．0011，這與國外學(xué)者(FR，2003;Dennis，2006)對美聯(lián)儲的相對權(quán)重估計(jì)相當(dāng)。對于如此小的權(quán)重，我們從以下角度進(jìn)行解釋:首先，瑟德斯特倫等(S?derstr?m et al．，2002)基于校準(zhǔn)方法，認(rèn)為 χ 取值只有較小甚至接近于0，才能匹配較低的通脹波動(dòng)和較高的產(chǎn)出波動(dòng)這一數(shù)據(jù)特征。從本文采用數(shù)據(jù)來看，工業(yè)增加值增長率的方差為16．43，也是遠(yuǎn)高于通脹的方差6．82。其次，根據(jù)模型設(shè)定，總供給函數(shù)中的通脹是產(chǎn)出增長的函數(shù)，即通脹波動(dòng)信息包含著產(chǎn)出增長的波動(dòng)。

另一重要參數(shù)c8的估計(jì)值等于0．9991，表明我國通脹具有很強(qiáng)的持續(xù)性，這與國內(nèi)大多數(shù)研究結(jié)論相近。例如，張成思(2008)采用居民消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)、零售價(jià)格指數(shù)和GDP平減指數(shù)作為通貨膨脹率的代理指標(biāo)后指出，不管采用哪種通貨膨脹度量方式，其一階滯后系數(shù)都超過0．9。此外，c6估計(jì)值為正，即正向貨幣供給沖擊有助于提高下一期的產(chǎn)出增長，而c2—c4都是大于0小于1，表明貨幣政策沖擊對滯后多期的產(chǎn)出增長的效應(yīng)在減小，從而在時(shí)間上呈現(xiàn)一種“駝峰型”效應(yīng)。

表1 相對權(quán)重的估計(jì)結(jié)果

(二)貨幣政策透明度對綜合宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的影響

1．基于PTVP-SV-VAR模型的實(shí)證分析

根據(jù)式(1)和式(2)，當(dāng)期的綜合宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)可以表示為:

因此，對綜合宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的度量，還需計(jì)算產(chǎn)出增長與通貨膨脹的波動(dòng)率。本文以一年期為滾動(dòng)窗口，當(dāng)期月份的前5個(gè)月和后6個(gè)月，根據(jù)工業(yè)增加值增長率和居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)數(shù)據(jù)分別計(jì)算產(chǎn)出增長波動(dòng)率和通貨膨脹波動(dòng)率①為了保持?jǐn)?shù)據(jù)的長度，我們將產(chǎn)出和通貨膨脹數(shù)據(jù)樣本擴(kuò)充為1997年7月到2012年6月。。結(jié)合以上相對權(quán)重χ的估計(jì)值計(jì)算出綜合宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的指標(biāo)(mact)值，并將它與中國貨幣政策透明度(trant)構(gòu)成一個(gè)VAR系統(tǒng)。

值得指出的是，傳統(tǒng)的非時(shí)變參數(shù)VAR模型較為成熟的滯后結(jié)構(gòu)的判斷準(zhǔn)則不一定能推廣到具有時(shí)變參數(shù)的VAR模型中。因此，根據(jù)一般做法(Cogley ＆ Sargent，2005;Primiceri，2005;Koop et al．，2009)，本文選擇6個(gè)月的滯后。

為了便于分析，本文將貨幣政策透明度沖擊標(biāo)準(zhǔn)化為1。同時(shí)，對于三維的脈沖響應(yīng)圖，本文只給出每年1月的脈沖響應(yīng)情況，這是一種既節(jié)約內(nèi)存、方便閱讀，又不失一般性的做法。首先，三維圖像中，如果存儲所有月份的數(shù)據(jù)將對計(jì)算機(jī)的內(nèi)存提出很高的要求，普通計(jì)算機(jī)難以實(shí)現(xiàn)。其次，當(dāng)重復(fù)運(yùn)行程序而給出其他月份脈沖響應(yīng)或者降低模擬次數(shù)時(shí)，其他的月份脈沖響應(yīng)圖基本上是平滑轉(zhuǎn)換。

圖2給出了1999年到2011年每年1月份的脈沖響應(yīng)。由圖2可以看出，貨幣政策透明度的提高降低了綜合宏觀經(jīng)濟(jì)的波動(dòng)。這種效應(yīng)在大約滯后7個(gè)月時(shí)達(dá)到最大，之后呈現(xiàn)出緩慢的衰減趨勢。Cecchetti和Krause(2002)的研究也表明，貨幣政策透明化有利于改善綜合宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)狀況，但這一改善不顯著。然而，我們進(jìn)一步考察脈沖響應(yīng)的置信區(qū)間，發(fā)現(xiàn)中國貨幣政策透明化對綜合宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)狀況的改善在統(tǒng)計(jì)上是顯著的，這也驗(yàn)證了有關(guān)貨幣政策透明化的傳統(tǒng)觀點(diǎn):即貨幣政策透明化有利于公眾對貨幣政策做出迅速反應(yīng)，形成一致的預(yù)期，進(jìn)而降低宏觀經(jīng)濟(jì)的波動(dòng)。

圖2 貨幣政策透明度沖擊時(shí)綜合宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的脈沖響應(yīng)

然而，從縱向比較來看，脈沖響應(yīng)圖在2009年的剖面明顯隆起，表明此時(shí)貨幣政策透明度對綜合宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的改善效應(yīng)有所降低。為什么出現(xiàn)這種情形呢?一方面，從現(xiàn)實(shí)背景來看，我國南方在2008年春經(jīng)歷了冰雪災(zāi)害，這給南方經(jīng)濟(jì)造成了巨大沖擊;隨后金融危機(jī)來襲，我國經(jīng)濟(jì)增長速度出現(xiàn)了較快下滑，GDP增長率從2008年第三季度的10．6%下降到2009年第一季度的6．6%。同一時(shí)期，通貨膨脹則從5．3%下降到了-0．6%。而2008年下半年和2009年上半年積極的財(cái)政政策和寬松的貨幣政策，使得經(jīng)濟(jì)增長率回復(fù)到較快的速度水平并結(jié)束了通貨緊縮。也就是說，2009年前后，中國宏觀經(jīng)濟(jì)本身有很大的波動(dòng)性。從構(gòu)造的宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)綜合指標(biāo)來看，2008年下半年和2009年上半年時(shí)的數(shù)值都超過了2，其余的大多數(shù)年份都低于1。

另一方面，埃爾曼和菲瑞特茲謝爾(Ehrmann＆Fratzscher，2009)研究發(fā)現(xiàn)，各國央行普遍在政策會議期間傾向于不加強(qiáng)與公眾的溝通以及提高央行的透明度，即存在一個(gè)帷幕(purdah)時(shí)期;其分析還指出，貨幣政策會議期間，金融市場波動(dòng)性較大，進(jìn)一步的信息透露，或者是較高的貨幣政策透明度，反而會提高市場的波動(dòng)率。換言之，在宏觀經(jīng)濟(jì)不穩(wěn)定時(shí)期，央行更多的信息公布以及貨幣政策透明度的提高，雖然擴(kuò)大了公眾的信息量，形成一致的產(chǎn)出和通貨膨脹預(yù)期，但由于宏觀經(jīng)濟(jì)高波動(dòng)時(shí)期公眾的情緒往往波動(dòng)性較大，這樣的信息反應(yīng)，往往增加貨幣市場、股票市場等金融市場的波動(dòng)性，并通過財(cái)富效應(yīng)、托賓Q效應(yīng)等途徑推高宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)。因此，在宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)較大時(shí)期，提高貨幣政策透明度對宏觀經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定效應(yīng)可能會有所降低。

此外，圖2中各期脈沖響應(yīng)的大小與結(jié)構(gòu)的不同，表明參數(shù)設(shè)定為概率時(shí)變的合理性。

具體結(jié)果顯示，模型系數(shù)平均時(shí)變概率為0．7747，殘差的協(xié)方差平均時(shí)變概率為 0．1035，殘差的方差平均時(shí)變概率為0．7933。假如人為設(shè)定參數(shù)是絕對時(shí)變，將會擴(kuò)大待估參數(shù)的個(gè)數(shù)，進(jìn)而影響估計(jì)結(jié)果的精確性;而將參數(shù)設(shè)定為非時(shí)變又可能出現(xiàn)模型誤設(shè)的問題。

雖然文獻(xiàn)中對折現(xiàn)因子δ的設(shè)定存在差異，但絕大多數(shù)研究都將其設(shè)定在［0．9，1］區(qū)間內(nèi)。我們又分別設(shè)定 δ =0．9，δ =0．95 和 δ =0．99，以檢驗(yàn)表1結(jié)論的穩(wěn)健性。當(dāng)δ=0．9時(shí)，可得χ=0．001369;在這一權(quán)重下，重新構(gòu)造綜合宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)并分析貨幣政策透明化的影響，結(jié)果與δ=0．975時(shí)基本一致。此外，將 δ設(shè)定為0．95和0．99時(shí)，可以分別得到 χ =0．001159 和 χ =0．001017。在δ的這兩種設(shè)定下，分析結(jié)果與圖2相似。

六、結(jié)論與啟示

為了探求貨幣政策透明化的綜合效應(yīng)，本文首先測算了中國貨幣政策透明度和宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)綜合指標(biāo)。結(jié)果表明，中國貨幣政策透明度整體上呈現(xiàn)上升的趨勢，但從2007年開始有所下降。將綜合宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)表征為產(chǎn)出波動(dòng)和通貨膨脹波動(dòng)的加權(quán)形式之后，得出中國綜合宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)中產(chǎn)出波動(dòng)的權(quán)重為0．0011。主要原因是，χ取值只有較小才能匹配較低的通脹波動(dòng)和較高的產(chǎn)出波動(dòng)這一數(shù)據(jù)特征。測算結(jié)果還表明我國通脹具有很強(qiáng)的持續(xù)性，這與國內(nèi)大多數(shù)研究結(jié)論相近。

在此基礎(chǔ)上，本文采用PTVP-SV-VAR模型分析了中國貨幣政策透明化對綜合宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的影響。實(shí)證發(fā)現(xiàn)，我國貨幣政策透明度的提高顯著地降低了綜合宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)。但這一效應(yīng)在2009年有明顯下降。從實(shí)際經(jīng)濟(jì)背景來看，我國宏觀經(jīng)濟(jì)在2009年前后出現(xiàn)了較高的波動(dòng)。這表明，在宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)較大時(shí)，貨幣政策透明化的效應(yīng)可能會有所降低。

在上個(gè)世紀(jì)90年代和本世紀(jì)初，各國貨幣政策透明化程度得到迅速提高。然而，近幾年來，各國對是否進(jìn)一步提高貨幣政策透明度出現(xiàn)遲疑態(tài)度;我們的測算結(jié)果也表明，中國貨幣政策透明度近幾年不僅沒有提高反而有所降低。從根本上說，貨幣政策透明度作為一項(xiàng)新的貨幣政策制度選擇，其效果還有待于檢驗(yàn)。本文的實(shí)證分析提供的證據(jù)表明，中國貨幣政策透明度的提高在不同時(shí)期都降低了宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)，中國應(yīng)該進(jìn)一步提高貨幣政策透明度，這將有利于整個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定。

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附錄:貝葉斯估計(jì)技術(shù)附錄

1．先驗(yàn)分布的設(shè)定

貝葉斯估計(jì)要求給定所有參數(shù)的先驗(yàn)分布。根據(jù)以上設(shè)定，模型所包含的參數(shù)可以分為狀態(tài)參數(shù)，如Bt，αt，σt，以及超參數(shù)(hyperparameters)，如 Q，S，W 和 Ki(i=1，2，3)。對于這些參數(shù)先驗(yàn)分布的設(shè)定，本文綜合參考Koop等(2009)，德賓和庫普曼(Durbin和 Koopman，2002)，Primiceri(2005)，Cogley和 Sargent(2005)。

(1)狀態(tài)參數(shù)的初始值設(shè)定

關(guān)于狀態(tài)參數(shù)的初始值，大多數(shù)文獻(xiàn)或者將其設(shè)定為一定訓(xùn)練樣本(training sample)的OLS估計(jì)值。由于我們的樣本區(qū)間為1998年1月—2011年12月，將樣本區(qū)間進(jìn)一步劃分為訓(xùn)練樣本和估計(jì)樣本會大幅降低樣本量。因此本文將采用前4年作為訓(xùn)練樣本，而在估計(jì)樣本中將其重復(fù)利用。具體設(shè)定如下:

-1，T＇)，其中 T＇為訓(xùn)練樣本的樣本容量大小，然后從這一分布中隨機(jī)抽取得到，采取以上分解方式得到和＇，并將如此多次得到進(jìn)行平均而獲得IM為M維的單位陣。

(2)超參數(shù)的先驗(yàn)分布

本文將 Q，W，Si，Kj，t設(shè)定為:

2．后驗(yàn)分布的估計(jì)

在給定參數(shù)的初始值以及分布之后，便可以計(jì)算得到各參數(shù)的后驗(yàn)分布。首先，在給定除了斜率系數(shù)Bt之外其余所有參數(shù)前提下，式(10)是線性的，擾動(dòng)項(xiàng)是已知方差的高斯分布，因而可以寫成標(biāo)準(zhǔn)的線性高斯?fàn)顟B(tài)空間形式。此時(shí)可采用卡特和科恩(Carter＆Kohn，1994)，Durbin和Koopman(2002)等算法抽取斜率系數(shù)Bt?；贑arter和Kohn(1994)的應(yīng)用廣泛，本文采用 Carter和Kohn(1994)的抽樣方式。

其次，對于αt而言，將式(10)轉(zhuǎn)換為:

其中 X＇t=IM?［1，Z＇t-1，…，Z＇t-p］。給定 Bt可得到。由于 At為下三角矩陣，對角元素都為 1，因而式(A．1)可寫為:

由式(A．2)和式(12)構(gòu)成的模型是一個(gè)高斯非線性狀態(tài)空間形式。此時(shí)存在的問題是，由于同時(shí)出現(xiàn)在Γt中，因此［，αt］并不服從聯(lián)合正態(tài)分布。然而，通過假定S為塊對角矩陣，即假定式(A．2)每個(gè)方程之間的系數(shù)不相關(guān)，我們可將式(A．2)中每個(gè)方程單獨(dú)進(jìn)行估計(jì)。不會出現(xiàn)在各自的方程中，同時(shí)，每個(gè)方程都是高斯?fàn)顟B(tài)空間形式。依據(jù)Bt抽取方式，對每個(gè)方程中的系數(shù)逐個(gè)進(jìn)行抽取，將可得到全部的αt。

再次，考慮方差的抽取?？梢詫⑹?10)變換為:

通過將其每個(gè)元素平方再取對數(shù)，可將式(A．3)轉(zhuǎn)為以下線性形式:

最后，考慮超參數(shù)Q，S，W的抽取。這三個(gè)超參數(shù)的分布都假定為Inverse-Wishart的形式，屬于自然共軛先驗(yàn)分布，具有相同的后驗(yàn)分布，因而 Q，S，W，Ki(i=1，2，3)可以從各自的后驗(yàn)分布中直接抽取。由式(11)—式(13)可知，Bt，αt，σt的抽取要依賴于 K1，t，K2，t，K3，t，因此 K1，t，K2，t，K3，t的抽樣要分別優(yōu)先于 Bt，αt，σt的抽樣。

經(jīng)過一定的預(yù)燒次數(shù)(burn-in)，去除初始值的影響之后，將以上步驟重復(fù)一定次數(shù)便可以得到所有參數(shù)的后驗(yàn)分布并進(jìn)行相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)推斷。

F832．31

A

1000-9639(2013)03-0190-12

2013—02—20

王美今，中山大學(xué)嶺南學(xué)院教授(廣州510275);

【責(zé)任編輯:許玉蘭;責(zé)任校對:許玉蘭，楊海文】